南京北郊PM2.5中有机组分的吸光性质及来源

对南京北郊2018年9月~2019年9月PM_2.5中有机组分的吸光性质进行了研究,并利用PM_2.5化学组成及主成分分析法分析该地区吸光性有机碳（棕碳,brown carbon,BrC）的主要来源.结果表明,水溶性有机碳（water-soluble organic carbon,WSOC）和甲醇可提取有机碳（methanol extractable organic carbon,MEOC）在365 nm处光吸收系数（Abs_365,w和Abs_365,m）的平均值分别为（3.22±2.18）Mm^-1和（7.69±4.93）Mm^-1.Abs_365,w和Abs_365,m分别与WSOC（r=0.72,P<0.01）和MEOC（r=0.62,P=0.04）的质量浓度显著相关,均表现为冬高夏低,夜高昼低的时间变化特征.这可归结于冬季和夜间的气象特征（例如边界层高度降低和大气稳定度升高）、冬季一次源排放的增加以及夏季和白天更强的"光漂白作用".Abs_365,m/Abs_365,w的年均值（2.60±0.92）远高于MEOC/WSOC（质量浓度比值,1.37±0.30）,表明MEOC中非水溶性组分的吸光作用更强,在BrC的吸光作用中占主导地位.WSOC、MEOC、Abs_365,m和K⁺均未表现出强相关性（r<0.60）,因此生物质燃烧不是该地区BrC的主要一次来源.WSOC和MEOC质量吸收效率（MAE_365,w和MAE_365,m）及其比值（MAE_365,m/MAE_365,w）的季节变化和Abs₃₆₅相同.MEOC中非水溶性组分的MAE₃₆₅［（4.10±5.15）m²·g^-1］分别是MAE_365,w和MAE_365,m的6.0和2.9倍,支持BrC的吸光作用受非水溶性有机组分主导这一推断.和WSOC的埃氏吸收指数（Å_WSOC）相比,MEOC的埃氏吸收指数（Å_MEOC）随时间变化更显著,这可能与非水溶性吸光组分排放的季节变化有关.主成分分析结果显示,本研究PM_2.5中有机组分的吸光作用主要来源于二次形成过程和人为活动相关的一次排放,而不是生物质燃烧.     

苏南五市秋冬季PM2.5化学组成特征和空间差异

于2020年9月至2021年2月在苏南五市(南京、苏州、无锡、常州和镇江)收集PM_2.5滤膜样品,分析了各样品中的水溶性无机离子和碳质组分.结果表明,苏南五市PM_2.5各组分中ρ(NO₃^-)均为最高[(9.54±10.1)～(12.1±11.3)μg·m^-3],比其它目标组分高约2倍以上.由于受更多道路扬尘和燃煤源的影响,常州市PM_2.5中Ca²⁺、Cl^-、OC和EC的浓度平均值高于其它4个城市.将所有目标组分浓度相加得到重构PM_2.5(r PM_2.5)浓度,发现各城市r PM_2.5浓度均由二次无机离子(NH₄⁺、NO₃^-和SO₄^2-,SNA)主导,占比高达(59.2%±11.1%)～(70.8%±9.72%),且r ...     

PM2.5化学组成观测设计对PMF源解析结果影响综述

近年来我国城市地区灰霾污染频发,严重影响生态环境以及人体健康.了解PM_(2.5)的化学组成、来源、大气传输过程和环境效应对灰霾污染有效控制对策的制定有重要意义,已成为国际大气环境领域的研究热点.本文通过总结国内外正定矩阵因子分析模型(positive matrix factorization,PMF)在PM_(2.5)源解析方面的研究,阐释了PM_(2.5)化学组成空间差异、待测化学组分选择、有机示踪物气固相分配、观测结果时间分辨率对PMF源解析结果的影响.评述结果表明,同一城市或地区基于不同采样点样品数据的源解析结果存在较大差异;对同组PM_(2.5)样品,解析出的排放源类型和待观测化学组分的选择密切相关;因有机示踪物气固相分配作用的影响,低分子量有机物的源解析结果往往存在较大偏差;高时间分辨率观测可更好地反映不同示踪物间浓度的时间变化差异,有利于排放源的准确识别.     

南京亚微米级颗粒物化学组成的季节变化、粒径分布和来源

于2016～2017年不同季节在南京大学仙林校区采集分粒径的颗粒物样品,分析了粒径≤1.1μm颗粒物(PM_1.1;<0.4、0.4～0.7和0.7～1.1μm)中水溶性离子、碳质组分和元素的浓度.结果表明,受当地扩散条件以及热不稳定组分在高温下挥发分解的影响,PM_1.1、 OC、 NO^-₃、 SO₄^2-和NH⁺₄浓度均表现出秋冬高、春夏低的特点.而元素碳在春季因工业和道路扬尘贡献的升高达到最大浓度[(1.87±0.98)μg·m^-3].根据丰量组分间的特征比值,南京PM_1.1中的阴离子由NO^-₃、 SO₄^2-和Cl^-主导,碳质组分主要来自化石燃料燃烧及老化过程.随着温度的升高,热不稳定组分NH⁺₄、 NO     

2020～2021年新冠疫情期间南京市PM2.5化学组成与来源变化特征

为了解新冠疫情期间极端减排情景下南京市PM_2.5的化学组成和来源变化,对南京市2020年1～3月和2021年6～8月两次疫情管控前后PM_2.5化学组分(水溶性无机离子、碳质组分和无机元素)的小时观测结果进行分析.结果表明,NO^-₃浓度在两次疫情管控期间比管控前分别下降52.9%和43.0%,高于NH⁺₄(46.4%和31.6%)和SO₄^2-(33.8%和16.5%).由于观测点位于交通干道附近,元素碳(EC)的下降幅度(35.4%和20.6%)高于有机碳(OC; 11.1%和16.2%).结合以上丰量组分特征比值的变化,推断疫情管控对交通排放的影响比工业活动更显著.各主要丰量组分浓度在疫情管控前后的连续变化过程表明,来自本地交通排放的NO_x对PM_2.5中NO^-₃的形成有重要贡献,并且是短期内本地PM_2.5...     

PM2.5化学组分连续观测在污染事件源解析中的应用

为探索PM_2.5组分高时间分辨观测数据在污染事件源解析中的应用,于2017年1~12月对南京市环境空气中PM_2.5组分进行连续观测.分别利用重金属自动分析仪、离子在线分析仪和半连续OC/EC分析仪测定PM_2.5中元素、水溶性离子和碳质组分的小时浓度.选取其中15种元素与5种丰量组分,分别基于3次污染事件（春节期间烟花爆竹燃放、春季沙尘暴和冬季灰霾）和全年的观测结果采用正矩阵因子分析（positive matrix factorization,PMF）模型进行源解析,并比较不同输入数据条件下（PMF_{烟花-沙尘-灰霾}和PMF_全年）的源贡献分布及特征组分平均浓度的估算情况.结果表明,基于不同观测数据的源解析结果在PMF因子类型、组成及贡献分布上均存在较大差异.例如,基于全年观测数据（PMF_全年）的源解析结果中烟花爆竹燃放的平均贡献仅为1.50%,远低于PMF_烟花结果中对应的源贡献（5.24%）;扬尘源的平均相对贡献在PMF_沙尘结果中为8.51%,比PMF_全年结果中扬尘源的贡献（4.45%）高近1倍.主要归结于PMF模型假设来源构成不发生变化,基于长期观测数据的源解析结果易受到排放源变化的影响.另外,烟花爆竹燃放期间,特征组分K的PMF_烟花估算结果[（1.32±1.17）μg·m^-3,P=0.64]较PMF_全年[（1.16±1.19）μg·m^-3,P=0.0090]更接近其观测平均值[（1.36±1.19）μg·m^-3].春季沙尘暴期间,特征组分Fe、Si和Ti的PMF_全年估算结果[（0.061±0.042）~（1.06±0.65）μg·m^-3]均显著低于观测平均值（P<0.05）,而它们的PMF_沙尘估算值在峰值区域同观测值高度一致.冬季灰霾污染期间,PM_2.5各丰量组分PMF_全年和PMF_灰霾估算值同观测值的吻合程度均很高（r>0.99）.因此,基于污染事件期间的连续观测结果进行PMF源解析能较准确地反映特征组分及相关排放源的短期变化,有利于提高污染溯源的时效性.     

基于不同周期PM2.5组成高时间分辨观测的PMF源解析研究

于2017年1月1日—12月31日对南京市城区大气细粒子(PM_2.5)化学组分（元素、水溶性离子和碳质组分）的小时质量浓度进行连续观测,采用正矩阵因子分析（Positive Matrix Factorization,PMF）模型分别基于全年观测数据（PMF全年）和逐月观测数据（PMF月份）进行源解析,比较不同观测周期源解析结果的差异以及对PM_2.5各组分浓度估算的准确性.结果表明：不同观测周期下,PMF源解析结果中因子类型未发生改变,但因子组成和贡献分布存在较大差异.由于PMF模型假设同一观测周期内源成分谱不发生变化,只有基于逐月观测数据的PMF源解析才能体现全年范围内因子组成和贡献分布的变化.尽管PMF全年和PMF月份的分析结果均能准确估算PM_2.5组分的月均浓度,但PMF月份结果对各组分小时浓度的估算值和观测值在时间变化上更一致.这是因为PMF模型要求对各组分浓度的平均值进行拟合,易低估（或高估）PM_2.5组分在观测周期内的极大（或极小）值.因此,基于短期（例如,月份）高分辨观测数据的PMF分析...     

宝鸡市大气PM_(10)中水溶性物质的组成及特征研究

2008年冬、春季在宝鸡市4个不同功能区采集PM10样品,探讨了PM10中水溶性物质的化学组成、时空分布特征以及来源。结果表明,冬、春季PM10的平均质量浓度分别为(402±100)、(410±160)μg/m3,无明显季节差异,冬季以交通干道区的PM10浓度为最高,而春季则以商贸区的PM10浓度为最高;冬、春季PM10中水溶性有机碳(WSOC)浓度最高值均出现在商贸区,最低值则分别出现在背景点和交通干道区,水溶性无机碳(WSIC)浓度最高值分别出现在交通干道区和商贸区,最低值均出现在背景点;冬、春季PM10中所含大多数无机离子浓度不存在显著空间差异,但不同功能区PM10中无机离子所占质量分数差异较明显;冬、春季PM10中的水溶性物质质量浓度分别为207、151μg/m3,在PM10中所占质量分数分别为51%和40%,其中,冬、春季水溶性物质浓度最高的分别为居民区和商贸区;冬季PM10中WSOC浓度与SO24-、NO3-浓度有较好的相关性,说明冬季PM10中WSOC的主要组分为二次有机气溶胶,而春季PM10中WSOC浓度与SO42-、NO3-浓度的相关性相对较差,这是由于一次有机气溶胶对WSOC的贡献率较冬季显著增大;宝鸡市与北京市大气PM10浓度、PM10中的SO42-、NO3-、NH4+浓度最为接近;广州市大气PM10中的SO42-所占质量分数(14%)要高于北方城市(宝鸡市和北京市均为9%)。     

苏南典型工农业交错区土壤铅富集特征及源解析——基于PCA-PMF方法

为阐明长江三角洲典型工农业交错区土壤中Pb富集特征以及污染源贡献,以常熟地区典型水稻土为研究对象,分析了该地区表层土壤和土壤剖面中Pb、Cu、Zn、Cd以及主量元素等的含量及Pb形态分布.结果显示,研究区表层土壤发生了显著的Pb富集,土壤Pb平均含量超出了当地水稻土Pb背景值近一倍,地学统计分析反映表层土壤Pb处于轻度污染水平.外源铅在土壤中主要以铁锰氧化态和残渣态存在.相对于表层土壤,深层土壤(20~60cm)具有较高的碳酸盐结合态Pb占比和残渣态Pb占比,以及较低的腐殖酸结合态Pb占比和铁锰氧化态Pb占比.主成分分析法(PCA)和正定矩阵因子分析法(PMF)分析结果均显示表层土壤Pb主要来自4种污染源:约42.8%继承于岩石风化的自然产物、15.5%来自于含Pb汽油等化石燃料燃烧排放(通过大气沉降形式输送到土壤等方式)、21.6%来自于电镀等有色金属冶炼的工业活动和20.1%的可能为地表其它混合源.PCA-PMF源解析方法所得结果能较好地解析土壤中重金属来源.     

不同方法判定南京臭氧生成敏感区的差异

近年来,我国臭氧（O₃）污染日益严重,识别O₃对前体物挥发性有机化合物（VOCs）和氮氧化物（NO_x）的敏感性对科学制定区域O₃污染防治政策具有重要意义.以南京市2017年7月下旬的一次O₃污染事件为例,探讨了基于三维模型的光化学指标法、敏感性系数法以及基于观测的OBM方法在识别南京市O₃生成敏感性方面的差异.结果表明,光化学指标法和敏感性系数法得到的南京市O₃敏感性的空间分布较为一致（一致性超过50%）.其中,敏感性系数法对应的过渡区范围更广,而光化学指标法更倾向于将O₃生成判定为只对VOCs或NO_x敏感.不过,光化学指标法的结果与采用的临界值有关.OBM方法受观测数据质量影响较大,如NO₂观测误差（观测浓度高于实际浓度）会造成OBM低估O₃对NO_x的敏感性.在判定重污染阶段的O₃敏感性时,各方法间差异较大.光化学指标法偏向于VOCs控制,而OBM和敏感性系数法的结果则相对接近,倾向于NO_x控制或共同控制.