菏泽市PM2.5碳组分季节变化特征

于2015年8月到2016年4月在菏泽市城区采集PM_(2.5)颗粒,利用热/光碳分析仪测定了颗粒物中8种碳组分,获得了有机碳(OC)和元素碳(EC)的质量浓度,分析了OC与EC的比值、相关性,使用OC/EC比值法估算了二次有机碳(SOC)的浓度,并使用主成分分析法研究8种碳组分含量.结果表明,(1)PM_(2.5)中OC、EC的年质量浓度变化范围分别为1.2~60.6μg·m~(-3)、0.6~24.8μg·m~(-3),OC/PM_(2.5)、EC/PM_(2.5)的季节分布特征相似:冬季春季秋季夏季;(2)OC/EC的年平均值为2.6±1.0,春夏秋冬OC、EC的相关系数分别为0.91、0.56、0.86、0.75,估算的SOC年平均浓度为(4.7±5.0)μg·m~(-3);(3)不同季节8种碳组分质量分数均为EC1最高,EC3最低.主成分分析结果显示,春秋冬这3个季节碳组分的主要来源为燃煤、机动车和生物质燃烧.     

乌鲁木齐市可吸入颗粒物中多环芳烃的源解析

通过对乌鲁木齐市可吸入颗粒物和多环芳烃主要污染源煤烟尘和机动车尾气尘进行采样和分析,得到可吸入颗粒物中多环芳烃的浓度和污染源中多环芳烃的含量,利用化学质量平衡受体模型对其来源进行分析。     

南京市可吸入颗粒物（PM10）来源及防治对策

通过分析南京市可吸入颗粒物（PM10）来源分布特征,以及源贡献值和分担率的时空分布特征,提出南京市大气颗粒物污染防治对策;加强防治扬尘污染,巩固煤烟尘的治理成果,机动车尾气尘污染防治,提高环境监测能力和加强科学研究等措施。     

天津市PM_(10)污染控制决策模型

探索了城市空气颗粒物污染控制决策的流程.分析了颗粒物排放源类的分担率、颗粒物的可削减空间、控制措施实施的可执行性及控制技术经济成本等方面对颗粒物污染控制决策的影响,在此基础上,结合空气质量模型、颗粒物来源解析、层次分析法等技术,建立了颗粒物污染控制方案优选方法及相应的决策模型.以天津市为例,分别设定颗粒物各排放源类的控制情景,计算不同控制情景下环境空气中ρ(PM10)削减率,在对所有方案初筛的基础上,采用层次分析法确定颗粒物污染控制的最优方案组合.     

大气颗粒物中碳组分测定结果比较:元素分析和热光反射方法

采用元素分析(EA)和热光反射(TOR)2种方法对108个大气颗粒物样品(PM10和PM2.5)中的碳组分同步进行测定,分析2组测量结果的差别,并从原理上阐述2种方法的异同和优缺点.结果表明,EA法所得的ρ(TC)和ρ(OC)分别是TOR法测得的ρ(TC)和ρ(OC)的1.52和1.15倍.造成ρ(TC)结果相差很大的主要原因可能是2种方法的升温程序和控温时间不同,检测器不同;通过"归一化"讨论,从ρ(TC)和ρ(OC)测定结果上验证了EA法和TOR法在原理上的区别.为碳数据分析比较提供了一种思想,即通过TOR法测得的裂解碳(OP)在OC中的质量分数来校正EA法测得的ρ(OC);虽然EA法和TOR法对OC和EC的定量分析存在一定差别,但2种方法测出的ρ(OC)和ρ(EC)在季节分布规律上相同.     

基于BP模型的降雨酸度预测方法研究与应用

将通过同步观测实验系统获得的影响降雨酸度的主要大气污染物和气象参数观测结果作为自变量,降雨酸度作为因变量,建立了基于BP神经网络模型的降雨酸度预测模型。并通过设定天津市区未来环境空气中TSP、SO_2和NO_2的浓度变化情景,运用本研究所建立的BP网络模型进行情景分析。结果表明,降雨酸度随着TSP浓度的减小而增强,随着降雨量的增大也在增强;当TSP浓度降低到几十微克每立方米水平时,天津市区所发生的降雨属于酸雨的可能性将大大增加。     

颗粒物目标容量总量控制技术方法

在颗粒物源解析的基础上，把环境空气中颗粒物的源类分为有组织排放源、二次粒子、开放源及其它，提出了全面的颗粒物目标容量总量控制方法。该方法依据各颗粒物源类的现状贡献值及目标年的允许贡献值制定颗粒物目标容量总量控制方案，实现通过目标容量总量控制使环境空气质量达标的目的。     

应用稳定碳同位素组成特征研究环境空气颗粒物中多环芳烃的来源

采集了乌鲁木齐市与郑州市非采暖季的环境空气颗粒物 ,用二氯甲烷做溶剂提取、硅胶柱层分离出多环芳烃样品 .用气相色谱 /燃烧系统 /同位素质谱测定了多环芳烃单化合物的稳定碳同位素组成 .结果表明 :这 2个城市的TSP与PM10 中多环芳烃单化合物稳定碳同位素组成相比较没有明显的区别 ;两城市的颗粒物样品中 ,分子量较小菲、蒽、荧蒽、芘和苯并 (e)芘的稳定碳同位素组成没有明显的区别 ,平均值范围为 - 2 3 4‰～ - 2 4 8‰ ,分子量较大的多环芳烃的δ13 C出现了明显差异 ,乌鲁木齐市环境空气颗粒物中多环芳烃单化合物的δ13 C随着其分子量的增大比郑州市更贫13 C ,乌鲁木齐市的环境空气颗粒物中的苯并 (a)芘、茚并 (1,2 ,3 cd)芘、苯并 (ghi)的δ13 C值分别为 - 2 8 3‰、- 31 8‰和 - 30 2‰ ,郑州市为 - 2 4 4‰、- 2 9 4‰和 - 2 6 3‰ .结合对两城市燃煤量和机动车拥有量的对比分析 ,本研究认为 :在非采暖季 ,这两个城市环境空气颗粒物中多环芳烃的污染主要是以煤的炭化、气化、燃烧以及机动车尾气为主的复合型污染 ,而机动车尾气...     

呼包鄂地区沙尘期间大气污染特征研究

为研究沙尘天气下典型大气污染特征,选择呼和浩特市、包头市、鄂尔多斯市（简称"呼包鄂地区"）为研究对象,分析了呼包鄂地区2016年春季3月1日-5月31日的PM₁₀与PM_2.5数据,利用CMB（化学质量平衡）受体模型、后向轨迹模型研究了呼包鄂地区污染源的特征,通过富集因子法评估了人类活动对沙尘天气的影响,最终通过特征比值法对沙尘天气与非沙尘天气进行了区分.结果表明:①沙尘天气与非沙尘天气时,呼包鄂地区PM₁₀、PM_2.5中主要化学组分均为Si、Ca、Al、Fe、OC、SO₄2-与NO₃-.沙尘天气时,ρ（PM₁₀）与ρ（PM_2.5）的差值大于非沙尘天气,较高的ρ（Al）、ρ（Si）、ρ（Ca）说明呼包鄂地区受到较大的沙尘天气影响.②CMB受体模型源解析结果表明,沙尘天气时扬尘源对PM₁₀与PM_2.5的贡献率分别为59.3%、48.7%,说明PM₁₀和PM_2.5的主要污染源均为扬尘源.后向轨迹模式模拟表明,呼包鄂地区的沙尘主要来自其西北部地区.③元素Na、K、Mg的EF（富集因子）在PM₁₀与PM_2.5中均大于1.0,Si、Cu的EF在PM_2.5中均大于1.0,但在PM₁₀中小于或等于1.0;依据EF表征级别,自然因素对PM_2.5和PM₁₀的影响程度均较大,并且PM_2.5受人类活动影响的程度大于PM₁₀.通过特征比值发现,ρ（Si）/ρ（Al）大于1.7且ρ（Si）/ρ（Fe）大于2.2可作为呼包鄂地区典型沙尘天气的界定.研究显示,呼包鄂地区春季受到较大程度的沙尘影响,这些沙尘主要来自其西北部地区,通过特征比值法可以对呼包鄂地区沙尘天气进行界定.      

天津市区夏冬季环境空气PM2.5中碳组分污染特征及来源研究

为了明确天津市区环境受体PM_(2.5)中碳组分的污染特征及来源,本研究分别于2016年2月(冬季)和8月(夏季)在天津市区设置6个采样点位同步采集PM_(2.5)样品,采用热光反射法测定样品中各个碳组分(OC1~OC4、EC1~EC3和OP(裂解碳))的含量,并计算得到OC、EC、CharEC和Soot-EC,以定性识别大气颗粒物中碳组分的来源.结果表明,夏季PM_(2.5)中OC平均浓度为(7.5±3.0)μg·m-3,占PM_(2.5)的11.7%±4.1%;而冬季相比于夏季OC的浓度和占比均有增加,分别为(13.1±7.0)μg·m-3和13.9%±2.8%.夏季和冬季EC浓度分别为(4.0±1.8)μg·m-3、(4.3±2.4)μg·m-3,占PM_(2.5)的6.1%±2.0%和4.6%±1.2%.OC与EC的相关性在夏季(r=0.83,p0.01)和冬季(r=0.96,p0.01)均显著,而冬季CharEC与OC(r=0.94,p0.01)、EC(r=0.98,p0.01)相关性明显高于夏季(OC:r=0.44,p0.01;EC:r=0.45,p0.01).PM_(2.5)中OC/EC平均值在夏季和冬季分别为1.9和3.0,估算得到夏季SOC为(2.6±1.4)μg·m-3,占OC的33.5%±13.6%;冬季为(3.5±2.5)μg·m-3,占OC的26.6%±12.0%.夏季Char-EC/Soot-EC为6.5,高于冬季(4.9),并且空间差异性显著(t检验,p0.05).正定矩阵因子模型(PMF)解析结果表明,天津市区大气PM_(2.5)中碳组分主要有4类来源:燃煤及生物质排放混合源、柴油车、汽油车、道路尘,对夏季PM_(2.5)中碳组分分担率分别为35.4%、16.4%、20.5%、14.4%;对冬季碳组分分担率分别为41.3%、15.5%、18.1%、16.3%.可见,燃煤和机动车是天津市区PM_(2.5)中碳组分的主要来源.