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81.
本研究于2015年10~11月在南京北郊分昼夜采集PM_(2.5)样品,采用热光透射法(TOT)和离子色谱法对样品中的有机碳(OC)/元素碳(EC)和左旋葡聚糖(levoglucosan)的质量浓度特征进行分析.观测期间OC和EC的平均浓度分别为(11.3±4.9)μg·m-3和(1.1±0.9)μg·m-3,总碳TC占PM_(2.5)的质量分数为22.9%,OC/EC的平均值为7.4,SOC占OC的质量分数为51.9%.PM_(2.5)、OC、EC和SOC质量浓度都体现出夜晚白天的特征,白天OC和EC的相关性好于夜晚(相关性系数分别为0.86和0.7).通过分析PM_(2.5)、左旋葡聚糖和SOC质量浓度以及后向轨迹和火点数据可知南京北郊在13~16号受到来自河北等地生物质燃烧远距离输送的影响.采样期间K+和左旋葡聚糖与OC、EC和SOC的相关性显著(相关性系数分别为0.78、0.79和0.65),经受体示踪物方法估算采样期间生物质燃烧对OC的贡献为21.9%. 相似文献
82.
为了研究重庆市北碚城区大气碳质气溶胶组分的污染特征,于2014年3月~2015年2月采用安德森采样器采集大气颗粒物样品,用DRI Model 2001 A热光碳分析仪测定其中有机碳(OC)和元素碳(EC)的质量浓度.结果表明,北碚城区PM_(2.1)和PM_(9.0)中OC和EC的年平均浓度分别为(16.3±7.6)、(1.8±0.7)和(25.0±9.7)、(3.2±1.3)μg·m-3.在PM_(2.1)中,OC和EC均呈现出冬春季大于夏秋季的季节变化特征,而PM_(9.0)中OC呈现出夏春季大于冬秋季,EC呈现出冬春季大于夏秋季的季节变化特征.对全年OC和EC的粒径进行分析,发现OC在整个粒径上呈现"双峰型"分布,其中细粒子段峰值位于0.43~0.65μm粒径段,粗粒子段峰值位于4.7~5.8μm粒径段;EC呈现出"三峰型"分布,其中细粒子段峰值位于0.43~0.65μm粒径段,粗粒子段峰值位于4.7~5.8μm粒径段,同时2.1~3.3μm粒径段也出现一个明显峰值.对OC和EC进行相关性分析并对PM_(2.1)中的SOC进行估算,发现北碚城区全年SOC浓度为(6.3±5.9)μg·m-3,占全年OC的33.5%±22.6%,且OC和EC显著相关.最后对北碚城区大气气溶胶的污染来源进行分析,发现污染主要来源于汽油车尾气、生物质燃烧和燃煤排放. 相似文献
83.
从济南市机动车年检线上利用稀释通道方法采集了小型汽油车、中型汽油车、中型柴油车和大型柴油车4类机动车排气载带PM_(2.5),分析测量了样品中水溶性离子、金属元素、有机C(OC)和元素C(EC)的含量,明确了济南市机动车排气的化学组分特征,得到了济南市机动车排气污染现状以及排放特征.计算了4类机动车排气载带颗粒物的OC/EC值,小型汽油车、中型汽油车、中型柴油车和大型柴油车排气载带颗粒物中OC/EC值分别为15.79、4.34、1.93和0.39,其中小型汽油车、中型汽油车的OC/EC值均大于2,表明汽油车的尾气大于柴油车的尾气污染.而小型汽油车OC/EC值高达15.79,说明小型汽油车尾气中存在严重的二次污染.金属元素特征分析表明Ti、Mn、Fe、Al在济南市机动车尾气颗粒物PM_(2.5)中含量较高,尤其是Mn和Ti,因此,这4种金属元素可作为济南市机动车尾气源的标志元素.PMF模型解析表明,机动车排气源对济南市环境空气PM_(2.5)的贡献率为17.5%,由此可以通过控制济南市小、中型汽油机动车数量、改善油品和改善机动车排气系统来降低对PM_(2.5)的贡献率,从而减少市区空气中PM_(2.5)的浓度. 相似文献
84.
为研究郴州市PM2.5中碳组分的污染特征及来源,于2016年7月-2017年4月分4个季度典型时段采集郴州市环境大气中的PM2.5,测定了样品中OC(有机碳)和EC(元素碳)的质量浓度,对碳气溶胶污染水平、时空分布、SOC(二次有机碳)以及OC和EC相关性等特征进行了分析,并分析了碳组分的来源.结果表明:郴州市ρ(PM2.5)年均值为(40.2±19.0)μg/m3,ρ(OC)、ρ(EC)占比分别为15.7%和7.2%;ρ(OC)与ρ(EC)相关性分析显示二者来源较为一致,但春季、夏季差异相对较大;ρ(SOC)全年估算值为1.84 μg/m3,占ρ(OC)的29.11%,夏季较高的温度和较低的相对湿度导致夏季ρ(SOC)的估算偏低.结合碳组分丰度分析、PCA(主成分分析)和PMF(正矩阵因子分解分析)结果发现,燃煤/道路尘、机动车排放和生物质燃烧对PM2.5中TC(总碳)的影响最为明显,贡献率分别为49.25%~56.71%、19.79%~25.36%和9.35%~13.69%.反向轨迹聚类结果显示,广东珠三角区域的汽油车排放、道路尘和生物质燃烧对郴州市PM2.5中碳组分有较大的影响,而燃煤和柴油车的贡献主要来源于本地.研究显示,郴州市PM2.5中碳组分污染较为严重,应重点加强本地燃煤和柴油车的控制. 相似文献
85.
元素碳示踪物法(The EC tracer method)因其简单易行被广泛应用于区分有机气溶胶的一次和二次来源.本文以源排放复杂的北京城区(冬夏两季)和山东长岛作为城市和偏远地区的代表,利用气溶胶质谱仪(AMS)和碳黑测定仪等多种仪器的观测结果,基于元素碳示踪物法估算了在这些地区二次源对有机碳的贡献,并将该结果和同观测受体模型正定矩阵因子分析(PMF)的结果进行比较.探讨了北京地区餐饮源和生物质燃烧源对元素碳示踪物法估算二次有机碳的影响.本研究指明了元素碳示踪物法基本假设在源复杂地区应用的局限性,利用该方法对二次有机气溶胶估算会因存在具有较高OC/EC比值的一次排放源,而有一定偏差(例如本论文10%~40%).该研究对其他的元素示踪物法的估算工作具有一定的借鉴意义. 相似文献
86.
为探讨厦门市冬季大气PM_(2.5)含碳组成特征,于2014-12-10至2015-01-09同步采集了城区和郊区的PM_(2.5)样品。采用热光透射法分析了PM_(2.5)中OC、EC的质量浓度。结果表明,近年来厦门市PM_(2.5)、OC、EC的浓度表现出逐年降低的趋势。城区和郊区的OC平均浓度分别为9.77±1.87和9.17±2.42μg/m~3,EC平均浓度分别为1.87±0.73和2.43±1.10μg/m~3,与国内外其他城市相比,厦门市冬季大气PM_(2.5)中的OC、EC浓度均处于较低水平,人为引起的大气含碳成分污染相对较轻。城区和郊区的OC/EC值均大于2,SOC占OC比例分别高达34.96%、39.03%,厦门大气PM_(2.5)中的OC受到二次污染较严重。PM_(2.5)、OC、EC的分布规律表明,OC、EC受到了除天气条件以外的其他因素如OC和EC污染源种类、源强以及二次转化程度的影响。城区(R2=0.107 9)和郊区(R2=0.341 9)的OC与EC相关性不明显,初步判断厦门市冬季PM_(2.5)中OC和EC的来源较复杂,EC可能主要来自化石燃料和生物质不完全燃烧等一次排放源,OC则主要受到化石燃料燃烧和二次污染的影响,城区污染源还包括烹饪源以及生物质燃烧。 相似文献
87.
武汉市城区大气PM2.5的碳组分与源解析 总被引:2,自引:0,他引:2
大气细颗粒物(PM2.5)和碳组分(OC,EC)是影响大气能见度、气候变化以及人体健康的重要污染物,研究大气颗粒物及其中碳组分的污染特征及各类典型污染源对大气细颗粒物及碳组分的贡献,对于认识区域和城市大气污染状况,控制细颗粒物的污染,具有重要意义。2011年7月至2012年2月,利用大流量PM2.5采样器采集武汉市大气细颗粒物样品并对其碳组分进行测定。武汉市城区大气中PM215、OC和EC的质量浓度平均值分别为(127±48.7)、(19.4±10.5)和(2.9±1.48)μg·m-3。其PM2.5的浓度处于我国主要城市的中等偏高水平,而OC、EC的浓度则属中等偏下水平,但均高于国外城市。武汉市大气PM2,质量浓度的季节性变化呈现出秋季〉冬季〉夏季的趋势,是气象因素和污染源排放综合影响的结果。OC浓度和EC浓度具有较好的相关性(r2=0.69),表明二者存在来源联系。OC/EC的比值为6.7,指示武汉市大气中OC和EC的来源受汽车尾气排放和生物质燃烧的共同影响。SOA的平均质量浓度值为12.5μg·m-3约占PM2.5平均质量浓度的9.8%,表明SOA对武汉市城区大气PM2.5具有重要贡献。结合PM2.5所含的水溶性离子、微量元素组成,利用正矩阵因子分析(PMF)模型对武汉市城区大气PM2.5来源进行解析,结果表明,其主要来源及贡献率分别为机动车源(27.1%)、二次硫酸盐和硝酸盐(26.8%)、工厂排放(26.4%)和生物质燃烧(19.6%)。 相似文献
88.
采集了山西大同市、宁武县和河曲县煤层自燃区12个点位PM10样品,采用Analysensysteme GmbH Vario E1型元素分析仪分析了PM10中有机碳(OC)和元素碳(EC)组分,探讨了煤层自燃区OC、EC污染特征、总碳气溶胶(TCA)对PM10的贡献、OC/EC比值.结果表明, PM10、OC、EC的质量浓度范围分别为114~401,22.9~68.1,21.9~70.7μg/m3.不同区域PM10、OC和EC污染水平差异较大,河曲县PM10污染最为严重,宁武县碳污染水平最高.露头煤层自燃区PM10低于采空自燃区,而对于OC和EC则相反.TCA对PM10的贡献高达63.82%,且露头煤层自燃区TCA对PM10的贡献比采空自燃区高.不同采样点OC/EC值介于0.7~1.6之间,小于前人结论中相似源OC/EC值.二次有机碳( SOC)污染较小. 相似文献
89.
黄石市夏季昼间大气PM10与PM2.5中有机碳、元素碳污染特征 总被引:3,自引:0,他引:3
2012年7月,对黄石市城区夏季昼间大气颗粒物PM10与PM2.5样品进行采集,并用热/光反射法(TOR)分析其中的有机碳(OC)、元素碳(EC).结果显示,新老城区PM10中OC平均含量分别为14.60μg·m-3和18.70μg·m-3,EC平均含量分别为4.70μg·m-3和11.02μg·m-3;PM2.5中OC平均含量分别为11.89μg·m-3和13.66μg·m-3,EC平均含量分别为2.28μg·m-3和4.96μg·m-3.研究结果表明,夏季昼间黄石市新老城区大气PM10与PM2.5中碳组分浓度变化趋势相同,且老城区大气PM10、PM2.5中的OC和EC含量普遍要比新城区高,且PM10中OC、EC在总碳(TC)的质量分数均高于在PM2.5中,说明黄石市老城区碳污染状况较新城区要严重,其夏季昼间大气粗颗粒物中碳的含量更高.通过对OC/EC及8个碳组分进行探讨,发现黄石市大气颗粒物中OC易形成二次污染,而EC排放以烟炱为主,夏季燃煤和机动车尾气是黄石碳污染的重要污染源,生物质燃烧也具有一定影响. 相似文献
90.
由于人类节日活动,节日大气污染与平时相比有独特性,了解其污染特征对指导人类生活有重要意义。用Staplex公司分粒径的大流量采样器采集上海嘉定区2009—2010年节日(春节、劳动节、中秋节、国庆节)及相应临近非节日(以下简称非节日)的大气颗粒物样品,分析了颗粒物中主要化学组分的节日特征。在所研究的4个节日中,春节由于受到大量烟花爆竹燃放的影响,节日效应最为严重,且其影响主要在细粒径段(3.00μm)。春节细粒径段颗粒物质量浓度、有机碳和元素碳质量浓度分别为99.2、30.2、9.5μg/m3,与非节日的比值分别为1.5、2.6、3.4;而影响最严重的离子是K+和Mg2+,其与非节日的比值分别为29.0和23.7。总体而言,春节颗粒物浓度最高和化学组分污染最严重,其次是劳动节、国庆节、中秋节。 相似文献