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1.
为研究天津市春季道路降尘PM2.5中重金属污染特征及健康风险,于2015年3月22日-5月23日用降尘缸采集天津市主干道、次干道、支路、快速路道路两侧道路降尘样品,利用再悬浮系统将道路降尘中PM2.5悬浮至滤膜上,并用电感耦合等离子体质谱仪(ICP-MS)测定了PM2.5中7种重金属(Ni、Pb、Cd、As、Mn、Cu和Zn)的质量分数.结果表明:道路降尘PM2.5中Ni、Pb、Cd、As、Mn、Cu和Zn质量分数平均值分别为37.05、82.50、1.73、25.65、380.18、201.08和736.43 mg/kg;Igeo(地累积指数)显示,Cd属于强污染,Zn和Cu属于中到强污染,Pb属于中度污染,As属于轻度污染,Ni和Mn属于无污染;健康风险评价显示,手-口摄入是道路降尘PM2.5中重金属进入人体的主要途径,儿童的暴露剂量和非致癌风险均高于成人,总非致癌风险次序为As > Pb > Mn > Cu > Zn > Cd > Ni,其中儿童手-口途径As的暴露风险商(HQing)及非致癌总风险(HI)均为1.23,大于限值(1),对儿童存在非致癌风险;其他重金属非致癌总风险均低于限值,对人体无非致癌风险;道路降尘PM2.5中Ni、As和Cd通过呼吸途径对人体均无致癌风险.   相似文献   
2.
天津市道路车流量特征分析   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
车流量是移动源和道路扬尘排放清单计算的一个重要参数,直接影响排放清单的不确定性.为了解天津市道路车流量特征,通过人工摄录法获取天津市一年四季5种不同类型共9条道路的车流量及车型分布信息,并对其特征进行分析.结果表明:天津市不同类型道路之间车流量总体上呈快速路(8 790辆/h)>主干道(4 077辆/h)>外环线(3 335辆/h)>次干道(2 461辆/h)>支路(1 507辆/h)的特征;冬季车流量最大,而春、夏两季相对较小.各类型道路车流量占比最大的车型均为轻型车(76.88%~90.71%),中型车(5.31%~11.80%)次之,重型车(3.20%~11.31%)最少;快速路和外环线工作日的车流量大于非工作日,并且差异具有统计学意义,呈"周末效应".研究显示:次干道和支路车流量与主干道车流量呈线性相关,在后续进行道路扬尘和移动源清单编制时,可以考虑通过将主干道车流量与次干道、支路拟合的方式减小工作量;此外,主干道、次干道和支路的早高峰,上、下午平峰,中午和晚高峰的车流量差异不大,可将一天划分为白天、夜晚和凌晨3个时段进行统计,从而节约时间和成本.   相似文献   
3.
鞍山市道路扬尘碳组分特征及来源解析   总被引:4,自引:4,他引:0  
林孜  姬亚芹  林宇  国纪良  马妍  赵静琦 《环境科学》2020,41(9):3918-3923
为研究鞍山市道路扬尘PM_(2.5)中碳组分污染特征及来源,于2014年10月采集鞍山市9条道路的扬尘样品,通过再悬浮得到PM_(2.5)滤膜样品,利用热光碳分析仪测定PM_(2.5)中OC(有机碳)和EC(元素碳)并分析其特征.结果表明,道路扬尘PM_(2.5)中ω(TC)为9.78%(外环路)~14.00%(千山西路),ω(OC)为8.15%(外环路)~10.84%(千山西路),ω(EC)为1.63%(外环路)~2.85%(千山西路),ω(OC)明显高于ω(EC),说明各道路扬尘中含有较多的有机碳;采样期间OC/EC的值均大于2,说明道路扬尘中均可能存在二次污染;通过Spearman相关分析及线性拟合可知,鞍山市道路扬尘PM_(2.5)中OC和EC来源大致相同;聚类分析表明,鞍山市道路扬尘PM_(2.5)中碳组分主要来源于机动车尾气排放、生物质燃烧和煤炭燃烧.  相似文献   
4.
为研究天津市道路扬尘PM_(2.5)中水溶性无机离子组分特征及其来源,于2015年4月采集天津市道路扬尘样品,利用再悬浮采样器将采集的样品悬浮到滤膜上,用离子色谱仪分析其水溶性无机离子组分,利用相关分析和比值分析及主成分法对其污染特征和来源进行探讨.结果表明,天津市8种水溶性无机离子占道路扬尘PM_(2.5)的6.13%±2.32%;不同道路类型道路扬尘PM_(2.5)中水溶性无机离子总量差异较大.相关性分析表明Na~+、K~+、Mg~(2+)和Ca~(2+)这4种离子同源性较高.NO_3~-/SO_4~(2-)比值显示固定源对天津市春季道路扬尘PM_(2.5)的影响更为显著.通过主成分分析法可知,天津市春季道路扬尘PM_(2.5)主要来源于燃煤源、移动源、生物质燃烧源和建筑施工扬尘.  相似文献   
5.
为研究天津市高校道路扬尘PM2.5中水溶性离子的污染特征、来源及校内外差异,于2018年7—8月采集天津市9所高校道路扬尘样品,用离子色谱法对其中8种水溶性离子(Ca2+、K+、Mg2+、Na+、Cl-、NH4+、NO3-、SO42-)进行分析.结果显示:①水溶性离子占PM2.5的11.65%,PM2.5中占比大于1%的离子有Ca2+和SO42-,其中Ca2+最多,占到总水溶性无机离子的65.75%;②入校道路离子含量(12.76%)稍高于校内道路(11.11%),其中8种离子含量的差异均无统计学意义;CE/AE(阴阳离子当量浓度比)值为9.59(远大于1),PM2.5呈较强碱性;③NH4+与SO42-、NO3-主要以(NH42SO4和NH4NO3的形态结合;④NO3-/SO42-的比值为0.45,说明固定源的贡献更大;⑤天津市高校道路扬尘PM2.5主要来源于海盐粒子、燃煤、机动车尾气、建筑水泥尘等.  相似文献   
6.
为研究天津市夏季PM2.5中碳组分的时空变化特征及来源,于2019年7—8月设立2个点位分昼夜采集天津市PM2.5样品,并测定了其中有机碳(OC)和元素碳(EC)的含量。结果表明,城区PM2.5、OC和EC浓度日均值分别为(53.4±20.8)μg·m-3、(8.72±2.56)μg·m-3和(1.67±0.90)μg·m-3,郊区PM2.5、OC和EC浓度日均值分别为(54.2±24.5)μg·m-3、(7.54±2.50)μg·m-3和(1.82±1.06)μg·m-3;白天PM2.5、OC、EC的平均浓度分别为(47.3±16.1)μg·m-3、(8.7±2.1)μg·m-3和(1.5±0.6)μg·m-3,夜间PM2.5、OC、EC的平均浓度分别为(60.2±26.2)μg·m-3、(7.5±2.9)μg·m-3和(2.0±1.2)μg·m-3。OC浓度表现为城区高于郊区,白天高于夜间;EC及PM2.5浓度表现为郊区高于城区,夜间高于白天。OC/EC比值分析得,城区(6.04)高于郊区(5.08);白天(6.58)高于夜间(4.54)。城区OC与EC相关性弱于郊区,白天OC与EC相关性弱于夜间。采用EC示踪法与MRS模型对SOC含量进行估算,得到白天与夜间SOC浓度分别为(5.71±1.35)μg·m-3和(3.81±1.20)μg·m-3,白天SOC污染比夜间严重。丰度分析与主成分分析的结果表明,天津市夏季城郊区PM2.5中碳组分均主要来源于燃煤和机动车尾气排放。  相似文献   
7.
于2016年7月和2017年1月采集盘锦市3个点位的PM2.5样品,研究盘锦市夏冬季节PM2.5中碳组分的特征与来源.结果表明:盘锦市夏季PM2.5、有机碳(OC)和元素碳(EC)日均浓度分别为(46.14±12.70),(8.58±2.82)和(2.89±1.54)μg/m3;冬季分别为(91.01±43.51),(24.50±15.51)和(7.31±5.00)μg/m3.夏季开发区和第二中学2个采样点的OC与EC之间不具有线性相关性;冬季3个采样点OC、EC高度相关.采用最小相关系数法(MRS)估算SOC浓度,得到夏季SOC的浓度为4.65μg/m3,占OC总量的54.19%;冬季SOC浓度为8.42μg/m3,占OC总量的34.36%.通过比值分析和主成分分析得出盘锦市夏季PM2.5中碳组分主要来源为汽油车尾气和燃煤排放;冬季PM2.5中碳组分主要来源为机动车尾气、燃煤排放和生物质燃烧.  相似文献   
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