北京市典型排放源PM_(2.5)成分谱研究

为了建立和完善北京市PM_(2.5)本地化源谱,对北京市11类排放源PM_(2.5)进行采集,并测定其26种组分,分析了不同排放源源谱的组分特征.结果表明,在有组织排放源中,燃煤电厂PM_(2.5)中OC和Si含量很高,占PM_(2.5)的质量分数分别为8.56%和6.19%(平均值),而供热/工业锅炉排放PM_(2.5)中则是SO_4~(2-)(占48.38%)和OC(11.0%)比例最高,水泥窑炉PM_(2.5)中OC(7.12%)、Ca(4.81)和Si(4.41%)占有较大比例;垃圾焚烧排放的PM_(2.5)中Si、Ca、K和SO_4~(2-)均较高,分别占8.15%、9.36%、7.17%和6.79%,且Cl~-含量(2.5%)高于其他所有源,生物质燃烧源PM_(2.5)中OC(21.7%)、Si(6.75%)、Ca(6.15%)较为丰富,餐饮源PM_(2.5)中OC(19.44%)、SO_4~(2-)(5.76%)和K(3.11%)含量均较高;无组织开放源中,道路扬尘和土壤风沙PM_(2.5)化学组分含量变化较为一致,均是Si(分别为16.8%和9.3%)和OC(分别为8.89%和6.61%)最高,建筑水泥尘PM_(2.5)中Ca(17.46%)含量高于其他源;流动排放源PM_(2.5)中OC、EC比例最高,其中,重型柴油车的OC(29.79%)与EC(26.5%)排放比例相当,而轻型汽油车OC排放占有绝对优势(占75%).本文通过对比国内外部分排放源PM_(2.5)成分谱的差异,指出不同区域相同源类排放的PM_(2.5)化学组分差异较大,在应用受体模型中的化学质量平衡模型(CMB)判断受体颗粒物来源时,应基于本地的排放源成分谱,以避免较大的误差.     

2012~2013年间北京市PM2.5中水溶性离子时空分布规律及相关性分析

2012年8月~2013年7月,在北京市包括城市背景、城区、郊区以及边界传输点在内的9个监测点位进行大气细颗粒物PM2.5样品的采集与分析,共获得486个有效样本及9种水溶性离子的质量浓度.观测期间9种水溶性离子总质量浓度为60.5μg·m-3,浓度水平高低顺序分别为NO-3SO2-4NH+-4Cl-Na+K+Ca2+F-Mg2+;其中SO2-4、NO-3和NH+4(三者简称SNA)占全部所测水溶性离子的88%;NO-3是全年波动范围最大的二次离子.对所测阴、阳离子相关性研究发现,阴、阳离子总体相关性良好,春、冬季阴、阳离子相关性要好于夏、秋季.对不同颗粒质量级别中的水溶性离子研究发现,SNA积累活跃,相对于SO2-4的积累,NO-3和NH+4在二次离子的形成过程中占据主导地位;NO-3是重污染过程累积效应比较明显且贡献相对较高的二次离子.     

北京市民用燃煤烟气中气态污染物排放特征

以北京远郊农村居民常用的蜂窝煤、煤球、烟煤散煤为实验用煤,开展燃烧实验.研究了烟气无机污染物排放因子、VOCs释放情况.结果表明在充分燃烧的条件下,蜂窝煤、煤球、烟煤气态污染物SO2排放因子分别为1.50、1.91、1.62kg·t~(-1);NOx排放因子分别为0.420、0.901、2.20 kg·t~(-1);CO排放因子分别为22.4、37.3、87.3 kg·t~(-1).燃烧排放的NOx和CO的排放因子顺序关系为:烟煤煤球蜂窝煤;SO2的排放因子大小顺序分别为:煤球烟煤蜂窝煤.获得了北京市2014年3种民用煤燃烧排放的气态污染物的排放清单,烟煤散煤排放的SO2超过了0.55万t,NOx超过了0.75万t,CO超过了29万t.3种煤质燃烧过程中点火和封火阶段VOCs排放浓度相对较高,各阶段VOCs排放因子为点火阶段最高,封火阶段次之.     

"水十条"对北京市地表水环境质量改善分析

为深入分析"水十条"对北京市地表水环境质量状况的影响程度,选取2014—2017年间全市地表水逐月监测数据,从水质类别、污染物浓度和总量减排等角度进行综合分析。结果显示:"水十条"的实施有效改善了北京市地表水环境质量,改善水体主要为劣Ⅴ类和Ⅳ～Ⅴ类水体;全市氨氮(NH_3-N)和高锰酸盐指数(COD_(Mn))浓度分别降低55. 9%和25. 9%,月际间变化规律由U型分布转变为整体下降趋势,其中以再生水、再生水和污水混合水为水源的河流改善幅度较大;污染物总量控制成效显著,"水十条"的实施加速了水劣化足迹的下降。因子分析结果显示:城市、农村和自然为影响北京地表水水质的主要因素。其中,城市化水平与污染物浓度呈显著负相关关系,增加生态用水、加强农业污染源和城市非点源的治理力度将推进首都水环境状况的持续改善。     

中国北方某市城市绿地土壤重金属空间分布特征、污染评价及来源解析

为掌握北方某市城市中心区绿地土壤环境状况,对其中心区城市绿地土壤重金属（Cd、Hg、As、Pb、Cu、Cr、Zn和Ni）的空间分布、来源及污染现状进行分析和评价.结果表明,该市中心区的城市绿地土壤环境质量整体良好.土壤重金属Cd、Hg、As、Pb、Cr、Cu、Zn和Ni的含量均值分别为：0.172、0.202、9.02、34.7、57.0、31.2、85.7以及26.3mg·kg^-1.Cd、Hg、Pb和Zn平均含量均超过同为北方地区的京津唐土壤背景值.所有点位各项重金属含量均不超过国家建设用地土壤污染风险管控标准的污染风险筛选值.空间上,As、Cr和Ni含量高值出现于西北部;Cd和Zn含量高值出现于东北部;Hg、Pb和Cu的高值区集中在城市核心区.对于不同土地利用类型土壤,Cd、Zn和Ni在企业绿地土壤中含量显著高于其他元素,Hg、Pb和Cu等在公园绿地和居民绿地土壤中含量较高.土壤污染评价结果表明,97.2%的样点内梅罗综合污染指数小于1,为清洁土壤;所有样点潜在生态风险指数均小于80,属轻微生态风险水平.多元统计分析表明,Cu、Pb和Hg为人为源,与古建筑保护的彩绘以及对古树保护采用杀虫剂有关;Cr为自然源,可能来源于土壤母质和地球化学过程;Cd、Zn、Ni和As为混合来源,部分可能来源于人类活动和工业生产,另一部分来源于岩石的风化和土壤母质等.利用受体模型对超标元素进行来源定量解析,Cd按来源贡献率高低依次为源2（占46.1%）、源3（占33.1%）、源1（17.7%）和其他源（占3.1%）;Cu源贡献率主要为源1（占93.0%）;Zn源贡献率依次为源1（占52.4%）、源3（占24.2%）、源2（占20.0%）以及其他源（占3.4%）;Ni源贡献率依次为源1（占56.3%）、源2（占37.8%）以及源3（占5.8%）.推测源1和源3为人为源,源2为自然来源.     

电磁干扰场强的测量不确定度评定

根据《测量不确定度评定与表示》JJF1059—1999及《电磁干扰不确定度评定指南》,针对电磁干扰场强的测量进行了不确定度分析。     

固定源低浓度颗粒物监测技术现状与思考

简述了固定源颗粒物监测技术的国内外现状,建议从规范现有方法和研发新方法入手,对低浓度颗粒物监测方法加以研究和改进。     

湿法脱硫烟气中多形态颗粒物的测量方法及组分特征

为全面测量固定源湿法脱硫烟气中多形态颗粒物的排放浓度及其离子组成特征，提出了一种基于一级冷凝、二级过滤和一级冲击吸收的多形态烟气颗粒物的同步测量方法，外场实测了3种湿法脱硫和除尘工艺的排放水平。现场测试表明：简易湿法除尘脱硫（NaOH法）一体化装置烟气中可过滤颗粒物（FPM）浓度为（36±11）mg/m³，可逃逸颗粒物（EPM）浓度为（33±7）mg/m³；氧化镁法+布袋除尘工艺烟气中FPM浓度为（14±5）mg/m³，EPM浓度为（13±6）mg/m³；石灰石-石膏脱硫+电袋除尘工艺烟气中FPM浓度低，小于3 mg/m³，EPM浓度为（6±1）mg/m³；烟气中EPM是传统滤膜法检测FPM浓度的0.7~5.7倍，EPM的主要存在形态为冷凝液中的可溶解颗粒物（DPM），颗粒物的组分与脱硫方法密切相关，各形态颗粒物的主要组分是SO₄^2-、SO₃^2-、NO₃^-、NO₂^-、NH₄⁺、Cl^-、Na⁺、Mg²⁺和Ca²⁺等离子。     

北京市河流氨氮浓度时空演变特征分析

选取2010—2017年北京市地表水监测数据,对河流氨氮(NH 3-N)浓度的时空演变特征进行分析。结果显示,空间上,全市河流NH 3-N浓度整体上保持上游优于下游的分布特征;年均浓度显著下降,由2010年的8.53 mg/L逐年下降至2017年的3.09 mg/L;河流NH 3-N浓度与化学需氧量、总磷呈显著正相关,与溶解氧显著负相关,总氮与NH 3-N的比值随着水质由差到好呈上升状态。污水收集处理和再生水利用是改善北京市河流水质的关键措施。为持续降低河流NH 3-N浓度,改善首都水环境质量,须提高污水处理能力和出水水质,有机结合再生水回用与生态治水理念。     

北京市典型燃烧源颗粒物排放水平与特征测试

研究以自行建立的固定燃烧源烟气颗粒物与水溶性离子监测采样系统和FPS4000与ELPI+结合使用的颗粒物分级采样系统,应用于北京市典型燃烧源烟气颗粒物排放监测.结果表明,北京市燃烧源烟气中总颗粒物基准排放质量浓度最高达83.68 mg·m~(-3),最低0.12 mg·m~(-3),颗粒物粒数浓度在10~4~10~6个·cm~(-3)数量级上.北京市燃烧源颗粒物质量和数量浓度排放水平排序依次为:供暖燃气锅炉电厂燃煤锅炉供暖燃煤锅炉.PM_(10)排放呈双峰或三峰分布,峰值均在1μm以下.从粒数分析,PM_(10)中99.8%以上为PM_(2.5),并以PM_(0.1)为主,占PM_(2.5)的83%以上,但从质量上分析PM_(10)中PM_(2.5)与PM_(0.1)的比例大幅降低,PM_(2.5)占PM_(10)的82%左右,PM_(0.1)占PM_(2.5)的27%~33%.