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1.
对2017年9月~2018年8月深圳市北部大气PM2.5中水溶性有机物(WSOM)的质量浓度、质谱及来源结构进行测量和分析.结果表明:PM2.5的质量浓度为(32.3±18.4)μg/m3,WSOM的质量浓度为(9.4±5.7)μg/m3,占颗粒物总有机物的(77.6%±14.0%).质谱分析显示,WSOM的氧碳比(O/C)平均值达到(0.57±0.09),属于二次有机物的O/C值范围,且生物质燃烧排放的离子碎片C2H4O2+的丰度显著,说明WSOM的来源中有显著的生物质燃烧排放的有机气溶胶.为了明确WSOM的来源结构,利用正矩阵因子分解法(PMF)模型进行来源解析,发现3个合理因子:高氧化态有机气溶胶(MO-OOA),低氧化态有机气溶胶(LO-OOA)和生物质燃烧(BBOA),贡献比例分别为51.7%,31.8%和16.5%.MO-OOA和BBOA贡献浓度均呈现秋冬高、春夏低的季节变化特征,反向轨迹分析显示其与内陆污染传输关系密切.LO-OOA的变化相对稳定,本地源的贡献较大.结合14C同位素示踪法对秋冬季WSOM样品分析,发现机动车等化石源二次有机物是WSOM的主要来源,贡献比例达到53.9%,需继续加强对化石燃料控制来降低WSOM污染.  相似文献   
2.
为精准识别深圳市典型商业、居住与工业混合功能区的PM2.5污染来源,选取深圳市北部地区5个点位于2017年9月~2018年8月全年进行PM2.5的样品采集和组分分析,利用优化的多元线性引擎模型(ME-2)对其主要来源及其时空变化特征进行探索.结果显示,研究区域研究时段的大气PM2.5年均浓度为29.0μg/m3,解析出了SO2二次转化(19.9%)、机动车(15.1%)、生物质燃烧(11.2%)等10种来源,其中SO2二次转化、生物质燃烧、NOx二次转化、VOCs二次转化、工业排放、老化海盐和远洋船舶源具有显著的区域传输特征,而机动车源、燃煤和扬尘具有本地源特征,受到局地排放的影响较大.重污染天气下机动车源、NOx二次转化、工业排放及生物质燃烧源的增加最为显著,加强这些源的控制是此类混合功能区PM2.5污染精细化防治的关键.  相似文献   
3.
为探讨ME-2模型控制旋转对传统PMF模型源解析效果的提升作用,于2017年9月10日~2018年8月29日在深圳北部某工业区开展PM2.5采样,共获得153套样品.对PM2.5中31种化学组分进行了分析,筛选出17个物种输入模型运算.2018年深圳北部工业区大气PM2.5年均浓度为32.3 μg/m3,利用PMF模型初步识别出9个因子,分别为二次硫酸盐、二次硝酸盐、老化海盐、土壤扬尘、工业排放、燃煤、生物质燃烧、船舶排放和机动车,PMF输出结果中"混合因子"问题显著.基于PMF解析结果及获得的先验信息,在ME-2模型中建立4个限制源谱进一步解析,结果表明,与PMF模型相比,ME-2结果的示踪物在源中分配更集中,对示踪物浓度与相应源贡献的时间序列也提供了更好的拟合效果.二次硝酸盐、老化海盐、工业排放源在PMF模型中被高估了9%~51%,而二次硫酸盐、燃煤和生物质燃烧源被低估了19%~40%.本研究中ME-2解析结果比PMF更具有环境和统计学意义,为污染防治提供了更精确的控制指向.  相似文献   
4.
为分析深圳市大气细颗粒物(PM2.5)浓度长期持续下降的原因,进而明确PM2.5下一步减排潜力和精细化管理方向,本研究基于2019年在深圳市西乡点位采集的PM2.5样品,分析了西乡PM2.5的化学组成及季节分布特征.结果表明,2019年西乡点位PM2.5年均浓度为29.4μg/m3,总体上呈现夏低冬高的季节特征,有机物(OM)和硫酸根(SO42-)仍是主要的组分,分别占总质量的42.3%和17.6%.对2009、2014、2019年典型月份PM2.5的组分进行对比,PM2.5全年质量浓度从42.3μg/m3(2009年)下降至24.6μg/m3.(2019年),OM、SO42-、硝酸根(NO3-)、铵根(NH4+)和元素碳(EC)等都有明显的下降趋势.矿物质元素(Al、Ca)是地面扬尘和建筑尘的标识组分,近年来Al、Ca浓度的增加趋势表明宝安区西乡扬尘的影响在逐渐扩大.2009、2014、2019年OC/EC的值逐渐扩大,说明了一次燃烧源排放的影响逐渐减小,但二次有机物(SOC)的贡献逐渐凸显.通过分析2004、2009、2014、2019年夏、冬季PM2.5中6种主要组分变化趋势,表明6种主要组分夏冬两季皆有下降趋势,但由于气象因素导致冬季污染物受到区域传输的影响较大,夏季各组分浓度的下降幅度普遍高于冬季.总体来说深圳市PM2.5浓度持续下降的原因是深圳市对机动车、工业VOC (挥发性有机物)、远洋船舶以及一次燃烧源的管控和减排.  相似文献   
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