传统北京烤鸭烤制过程中大气污染物的排放特征

烤鸭是具有北京特色的传统美食之一,制作过程采用果木炭火烤制方式,与其它食物烹饪过程存在明显的差异,国内还未对这类餐饮源的排放特征进行过系统研究,为掌握这类餐饮源排放特征,从而为污染控制提供技术依据,选取北京市具有代表性的烤鸭店,研究了其烤鸭烤制过程中大气污染物的排放特征.结果表明,传统烤鸭烤制过程中排放的油烟、颗粒物、挥发性有机物(VOCs)和醛酮类化合物的基准排放浓度分别为(0.74±0.45)、(15.32±7.93)、(7.60±3.41)和(1.22±0.59)mg·m~(-3);颗粒物排放浓度要远高于油烟排放浓度,VOCs组分构成相对复杂,既包括烷烃、烯烃、芳香烃等VOCs也包括醛酮类、醇类、酯类等含氧VOCs和卤代烃,其中3-甲基呋喃、乙醇和乙酸甲酯的浓度最高;醛酮类化合物的主要组分有乙醛、甲醛和丙烯醛等,其中C1~C3物质占72.27%.     

北京市大兴区道路积尘年际变化特征及管控研究

为探究长时间跨度的道路积尘变化特征,于2019~2020年对北京市大兴区内主要道路进行尘负荷检测,并于2020年四季收集道路PM₁₀和PM_2.5积尘样品,分析化学组分,建立成分谱.结果表明,2019年和2020年大兴区道路尘负荷年均值分别为1.05g/m²和0.74g/m²,2020年大兴区道路尘负荷较2019年下降29.5%.2019年道路尘负荷热点聚集区分散,大兴区内道路尘负荷高值区较多,2020年热点区集中出现在西北部,冷点区集中在东部区域.2020年大兴区道路扬尘排放因子低于2019年,大部分乡镇/街道中,2020年的扬尘排放因子和排放量低于2019年,呈现出东南部 > 中部 > 西北部的趋势.2020年大兴区道路扬尘排放量低于2019年,大兴区南部和西北部乡镇/街道内的扬尘排放量大于中部.受建筑施工活动影响.2020年大兴区道路PM₁₀和PM_2.5积尘化学组分中以土壤风沙和建筑施工活动相关的元素为主,Ca、Mg、Si、Al元素分别共占比39.39%和41.71%.对大兴区道路尘负荷进行针对性管控,首先需要对运输车辆进行及时冲洗,降低轮胎的尘土夹带量.其次应加强工地出口至附近1km的道路清扫保洁频次,将工地出口处道路尘负荷对周边道路的辐射影响降低.     

唐山市PM2.5理化特征及来源解析

为了研究唐山市PM2.5理化特征及来源,分别于2012年7月和2013年1月对唐山市夏、冬季PM2.5样品进行了采集,应用电感耦合等离子体质谱仪(ICP-MS)、离子色谱仪(IC)和DRI碳质分析仪对PM2.5样品中化学组分元素、水溶性离子及有机碳和元素碳(OC/EC)进行了分析。应用CAMx-PSAT数值模型对采样时段PM2.5进行模拟,分析了夏、冬季PM2.5的主要来源。结果表明,唐山市PM2.5污染严重,夏、冬季质量浓度分别为国家环境II级标准的1.08倍和2.49倍。夏季PM2.5中二次组分质量浓度较高,占PM2.5总质量浓度的53.56%。SO2-4、NO-3和NH+4是PM2.5中重要的二次组分,占PM2.5质量浓度的31.49%~43.79%。一次组分中,矿物尘和POA占PM2.5质量浓度比例最高。唐山夏冬季节PM2.5未知组分比例分别为14.4%和24.86%。工业源是唐山市PM2.5污染的主要来源,夏、冬季节贡献率分别为74.1%和43.8%。由于居民燃煤采暖,冬季居民源对唐山市PM2.5贡献率增大。冬季唐山市主导风向为西北,外来源对PM2.5贡献率为31.2%;夏季主导风向为东南,外来源贡献率为15.0%。气象因素是导致外来源贡献季节变化的重要原因。     

北京地面扬尘的理化特性及其对大气颗粒物污染的影响

通过采集北京有代表性的53个采样点的地面扬尘样品和典型区（交通区、工业区以及居民住宅区）3个采样点的气溶胶样品,分析研究了地面扬尘中主要元素和离子的浓度、空间分布、来源及其对大气颗粒物污染的贡献.结果表明,Ca、S、Cu、Zn、Ni、Pb和Cd是地面扬尘中的主要污染元素,Ca²⁺、SO^2-₄、Cl^-、K⁺、Na⁺和NO^-₃ 是地面扬尘中的主要离子.Al、Ti、Sc、Co和Mg主要来源于地壳源,Cu、Zn、Ni和Pb 主要来源于交通排放和煤燃烧,Fe、Mn和Cd主要来源于工业排放、煤燃烧和油燃烧.Ca²⁺和SO^2-₄主要来源于建筑活动、建筑材料和二次气粒转化,Cl^-和Na⁺主要来源于工业废水处理和化学工业排放,NO^-₃和K⁺主要来源于机动车排放、NO_x的光化学反应和生物质燃烧.北京地区矿物气溶胶的本地源,即地面扬尘,在不同季节的贡献量分别为2002年春季约30%, 2002年夏季约70%, 2003年秋季约80%, 2002年冬季约20%.地面扬尘中一些主要元素Ca、S、Cu、Zn、Ni、Pb、Fe、Mn和Cd 的污染水平分别为76%、 87%、 75%、 80%、 82%、 90%、 45%、 51%和94%,它们对PM₁₀中相应元素的贡献率分别为20%～45%、 5%～18%、 4%～50%、 2%～46%、 4%～52%、 5%～20%、 30%～60%、 20%～40%和2%～25%.来自交通活动和建筑活动的地面扬尘是北京大气颗粒物污染的重要来源之一.     

北京市典型区域夏季降水及其对大气污染物的影响

通过采集北京市典型区域2015年夏季大气降水样品,分析研究了大气降水的理化特性,典型降水过程化学组分的变化特征、成因以及对大气污染物的影响.结果表明,北京市典型区域夏季降水pH值范围为5.15~7.34,雨量加权平均值为6.21,酸雨率极低.降水中污染元素Cd、Ca和Mn呈现中度富集,Cu、Zn、Pb和S呈现严重富集;Ca和S是降水中主要污染元素,分别占总污染元素浓度的45.43%和43.93%,Zn、Mn、Cu、Pb和Cd是降水中主要重金属污染元素,占总污染元素浓度的1.32%.降水速率不同的降水对大气污染物的影响作用也有所不同.降水速率较大的降水对PM_(2.5)的清除作用较小,对SO_2、NO_2和O_3的清除作用较大,且影响机制表现为4个重要过程:大气污染物的清除、累积、累积和清除、清除.降水速率较小的降水主要以云内雨除为主,对PM_(2.5)、SO_2、NO_2和O_3的云下清除作用较小,且影响机制表现为:污染物的清除、清除和累积、累积、以及清除为特征的4个重要过程.降水速率较大的降水对大气污染物的清除作用大于降水速率较小的降水.     

北京市典型区域大气亚微米颗粒物理化特性及其来源

本研究采用Aerodyne气溶胶化学组成在线监测质谱仪ACSM,于2019年春季、夏季后期、秋季和冬季典型代表月对北京市东南城区非难熔亚微米颗粒物NR-PM₁进行了实时监测与分析,研究了NR-PM₁及其物种在不同时段,特别是霾污染期间的演变特征,以及4个季节有机物的来源.结果表明,整个研究期间NR-PM₁的平均浓度为22.06μg/m³,其季节变化呈现出春季>冬季>秋季>夏季后期的特征.整个研究期间,Org （有机物）的平均浓度为7.12μg/m³,占NR-PM₁的32.30%;NO₃^-和SO₄^2-的平均浓度分别为5.91和6.20μg/m³,分别占NR-PM₁的26.80%和28.12%;而NH₄⁺和Cl^-的平均质量浓度和质量百分数均较低.所有物种呈现出Org> SO₄^2-~NO₃^-> NH₄⁺>Cl^-的特征.清洁天NR-PM₁以Org为主要特征,各季节所有物种的日变化均较小,而霾污染天NR-PM₁以二次无机物种为主要特征,不同季节各物种表现出不同的日变化特征.OA （有机气溶胶）在不同季节解析出的物种有所不同.一次有机气溶胶POA对OA的贡献随春夏秋冬逐渐升高,而二次有机气溶胶SOA则随之逐渐降低.     

京津冀区域PM2.5及二次无机组分污染特征研究

选取北京、石家庄和唐山作为京津冀区域典型城市,基于实地样品采集和组分分析结果,探讨PM_2.5组分中二次无机水溶性离子（SNA）浓度变化特征,并利用空气质量模型模拟结果分析重污染前后京津冀地区各类污染源大气污染物排放对PM_2.5和SNA质量浓度的贡献.结果显示：3个城市PM_2.5质量浓度整体呈现逐年下降的趋势,多数情况下SO₄^2-、NO₃^-和NH₄⁺浓度极大值同时出现在冬季,PM_2.5化学组分较为稳定.相对于常规时段,重污染期间SO₄^2-、NO₃^-和NH₄⁺质量浓度明显增加,重污染前一天SNA浓度占PM_2.5比值达到最高.重污染的形成是本地源排放和外来区域传输共同作用的结果,外来源对NO₃^-的贡献整体高于SO₄^2-和NH₄⁺.交通源、居民源和工业源对PM_2.5、SO₄^2-和NO₃^-浓度贡献最高,NH₄⁺主要来自居民源的排放.     

北京市典型区域降水特性及其对细颗粒物影响

通过采集北京市典型区域2016年12月~2017年11月期间大气降水样品,实时监测降水前、期间和后大气非难熔亚微米颗粒物NR-PM₁及其组分浓度,研究了降水的理化特性、典型降水过程离子组分变化特征、以及对大气非难熔亚微米颗粒物NR-PM₁及其组分的影响,同时采用后向轨迹聚类分析法研究了气团长距离传输对降水组分的影响.结果表明,2017年北京市典型区域降水主要集中在夏季,约占总降水量的82.2%,降水主要呈中性或碱性,酸雨发生率很低.降水pH值表现为冬季 > 春季 > 夏季~秋季的季节变化特征.降水中总离子浓度、总阴、阳离子浓度均表现为春季 > 夏季 > 冬季 > 秋季,且呈污染日显著高于清洁日的变化特征.降水中主要水溶性离子年均浓度表现为NH₄⁺ > Ca²⁺ > NO₃^- > SO₄^2- > Na⁺ > Cl^- > Mg²⁺ > F^- > K⁺,其中NH₄⁺、Ca²⁺、NO₃^-和SO₄^2-是降水中最主要的离子组分,占总离子浓度的80%以上,各离子浓度均呈污染日高于清洁日的变化特征.降水期间不同时段,降水中各离子浓度大多表现为：降水初期最高,降水中期显著低于降水初期,降水后期均略有增加.降雨量和降雨速率较小的降水对污染日大气NR-PM₁及其组分的清除作用较强,而降雨量和降雨速率较大的降水对清洁日NR-PM₁及其组分的清除作用较小.值得关注的是在降水不同时段,始终存在2个重要的过程,即污染物的累积和二次污染物的形成过程,以及降水的云下冲刷和云内雨除过程.研究期间,降水主要受到东南和西南方向气团影响,分别约占总降水的60%和23%,且主要发生在夏季,这些气团对降水中离子组分都有不同程度的影响.     

京津冀地区典型城市大气细颗粒物碳质组分污染特征及来源

为研究京津冀地区典型城市大气细颗粒物及其碳质组分的时空变化特征及来源,于2016年12月28日—2017年1月22日及2017年7月1—26日,对北京市与石家庄市PM_2.5（细颗粒物）及PM₁（亚微米颗粒物）进行采集,使用DRI（热光碳分析仪）检测PM_2.5与PM₁中ρ（OC）与ρ（EC）,并对其碳质组分来源进行分析.结果表明:①采样期间,冬、夏两季PM_2.5与PM₁中ρ（OC）均为石家庄市采样点远高于北京市采样点;冬季PM_2.5与PM₁中ρ（EC）均为石家庄市采样点高于北京市采样点,夏季则略有不同.②冬季污染日,北京市采样点ρ（PM_2.5）与ρ（PM₁）均为石家庄市采样点的1.08倍,PM_2.5与PM₁中的ρ（OC）分别为石家庄市采样点的1.14和1.12倍,石家庄市采样点PM_2.5与PM₁中ρ（EC）分别为北京市采样点的1.15和1.28倍;冬季重污染日,北京市采样点的ρ（PM_2.5）与ρ（PM₁）分别为石家庄市采样点的1.03和1.04倍,PM_2.5和PM₁中的ρ（OC）分别为石家庄市采样点的1.23和1.22倍,石家庄市采样点PM_2.5和PM₁中的ρ（EC）分别为北京市采样点的1.03和1.16倍.夏季污染日,石家庄市采样点ρ（PM_2.5）与ρ（PM₁）分别为北京市采样点的1.16和1.30倍,PM_2.5与PM₁中ρ（OC）分别为北京市采样点的1.64和2.71倍,两个采样点ρ（EC）相近.③冬、夏两季PM_2.5与PM₁中ρ（SOC）/ρ（OC）均较高,冬季北京市采样点分别为48.09%和54.29%,石家庄市采样点分别为44.98%和48.09%,夏季北京市采样点分别为48.47%和61.50%,石家庄市采样点分别为61.52%和63.55%,表明SOC更易富集于亚微米粒子中.④冬季北京市和石家庄市两个采样点PM_2.5与PM₁中碳质组分均主要来源于生物质燃烧、燃煤和机动车尾气;夏季北京市采样点PM_2.5与PM₁中碳质组分主要来源于机动车尾气,石家庄市采样点PM_2.5与PM₁中碳质组分主要来源于燃煤和机动车尾气.研究显示,北京市和石家庄市两个采样点大气细颗粒物及其碳质组分浓度存在时空分布和污染来源差异.      

北京城区冬季空气污染时期C2~C6碳氢化合物含量特征

本研究于2015年冬季,在北京市东南城区开展了C2~C6碳氢化合物大气环境浓度在线监测,研究共检出25种C2~C6碳氢化合物,但鉴于分析仪器的局限性,未包含苯这一重要物种.检出的25种碳氢化合物含量之和(C2~C6 HCs)在12.4~297.5×10~(-9)范围内,不同的空气质量条件下,C2~C6 HCs平均含量分别为29.4×10~(-9)(Ⅰ级,PM_(2.5):35μg·m~(-3))、63.2×10~(-9)(Ⅱ级,PM_(2.5):35~75μg·m~(-3))、85.5×10~(-9)(Ⅲ级,PM_(2.5):75~150μg·m~(-3))、94.9×10~(-9)(Ⅳ级,PM_(2.5):150~250μg·m~(-3))、131.8×10~(-9)(Ⅴ级,PM_(2.5):250μg·m~(-3)),且碳氢化合物的化学组成亦有所差异,烷烃、烯烃、乙炔的摩尔比分别从Ⅰ级条件的47%、45%、7%,变为Ⅴ级条件的59%、30%、12%,烷烃和乙炔的比重上升;烯烃的比重下降.碳氢化合物日变化规律显示,C2~C6 HCs在优良日(PM_(2.5)小时浓度均低于75μg·m~(-3))和污染日(PM_(2.5)小时浓度均高于75μg·m~(-3)),均在08:00~09:00、17:00~18:00存在两个明显的峰值,与日交通峰值时间一致,显示了道路源对局地碳氢化合物浓度的显著影响.通过HCs与CO浓度比值研究,发现随着污染情况的加重,HCs/CO(×10~(-9)/×10~(-6))呈显著下降趋势:90.6(Ⅰ级)、63.8(Ⅱ级)、56.9(Ⅲ级)、37.4(Ⅳ级)、36.4(Ⅴ级).具体化合物与CO比值在污染条件(Ⅲ~Ⅴ)与优良条件(Ⅰ~Ⅱ)的变化率,与各化合物的OH反应速率关联性很差(R=-0.31),由此判断污染时期C2~C6碳氢化合物并未发生强烈的化学衰减.HCs/CO比值变化更多反映了污染源贡献的变化,后向轨迹分析表明,在优良日北京城区多受北部和西北部清洁气团影响,北部地区燃烧源较少,其气团HCs/CO比值较高;而在污染日北京城区受南部和西南部污染气团输送,南部地区工业燃烧源和散煤燃烧源均偏多,其气团HCs/CO值偏低.综上所述,本研究认为重污染过程,北京城区C2~C6碳氢化合物(未包含苯)未体现出显著的化学衰减,碳氢化合物浓度的大幅提升,不仅源于本地污染源的排放累积,还受到南部污染气团的输送贡献.