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1.
合肥市典型交通干道大气苯系物的特征分析   总被引:1,自引:1,他引:0       下载免费PDF全文
为研究合肥市交通干道大气苯系物污染状况,采用自主研制的差分吸收光谱(DOAS)系统,于2016年3月期间对合肥市交通主干道大气苯系物(苯、甲苯、间二甲苯和邻二甲苯)以及常规污染物NO_2、SO_2等进行了连续观测.观测结果显示,观测期间苯、甲苯、间二甲苯和邻二甲苯的平均浓度分别为:21.7、63.6、33.9和98.7μg·m~(-3).与国内外其它城市比较显示,合肥市交通干道大气苯和甲苯的污染处于中等水平,二甲苯的污染较为严重.结合观测期的间风速风向、T/B特征比值以及与CO等污染物的相关性,对上述苯系物来源进行了分析,结果显示观测期间T/B值为0.8~4.5,苯、甲苯与CO的相关性系数R分别为0.55和0.34.表明机动车尾气排放是观测区域苯和甲苯的主要排放源之一,同时也受到周边工业园区排放的影响,二甲苯的主要排放源为观测地点北偏东方向的涂料行业工业园区.苯和甲苯的夜间高浓度峰值分析结果表明,夜间的高浓度苯和甲苯可能主要来源于观测地点周边工业园区的排放.观测区域苯系物的臭氧生成潜势(OFP)表现为邻二甲苯间二甲苯甲苯苯,其中二甲苯的OFP占总OFP的85%,表明周边工业园区的排放对该地区臭氧生成的贡献较大.  相似文献   
2.
选取桂林市5个代表性监测点,采用单颗粒气溶胶飞行时间质谱仪在线分析该市夏季大气PM2.5的化学组成及化学成分分布。结果表明: 5个监测点,>80%的PM2.5分布在0.2 μm~1.0 μm的小粒径范围,<20%的PM2.5分布在1.0 μm~2.5 μm大粒径范围; 大气PM2.5中离子成分包含Na+、K+、NH+4、C2H3+/Al+、Fe+、HSO-4、NO-3、NO-2、CNO-、CN-、SO-3、O-和元素碳离子; PM2.5中离子按成分特征可分为元素碳、有机碳、元素碳有机碳混合颗粒、富锰颗粒、富铁颗粒、富钾颗粒、矿物质、左旋葡聚糖以及其他金属等9类,各监测点元素碳占比均超过50%; 元素碳与硫酸盐、铵盐、硝酸盐发生内混合的程度极高,其中各监测点元素碳与硫酸盐混合程度最高,均达到90%左右。  相似文献   
3.
2014年4月,应用热/光碳分析仪测定合肥市春季大气PM10和PM2.5中的有机碳(OC)、元素碳(EC)。结果显示,PM10、PM2.5的平均质量浓度分别为(124.0±34.3)μg/m3和(96.3±29.2) μg/m3,PM10中OC、EC的平均质量浓度分别为(15.1±5.5)μg/m3和(6.0±2.1) μg/m3,PM2.5中OC、EC的平均质量浓度分别为(12.1±3.5)μg/m3和(5.5±2.1) μg/m3。OC、EC在PM2.5中所占的比例均高于在PM10中的比例,说明合肥市春季PM2.5中碳的含量更高。通过分析8个碳组分及OC/EC比值,发现燃煤、机动车尾气和生物质燃烧是主要贡献源; OC易形成二次污染,EC排放以焦炭为主。  相似文献   
4.
随着环境监测数据空间分辨率的提高,越来越多研究人员选择将大气颗粒物多点位数据合并进行解析.本文通过模拟试验的方法,共设定了三大类八小类情景评估了不同条件下将多点位受体(大气颗粒物)进行解析的结果,同时结合合肥市2014年PM2.5数据进一步验证多点位数据合并解析的适用性.结果表明:各点位间源贡献时间趋势完全一致时,多点位合并解析并不会使PMF模型的结果变好.各点位间源贡献时间趋势差异明显时,多点位合并解析更易解析出结果.各点位间源贡献时间趋势部分相同时,多点位合并解析的结果整体趋于变好,但是对某些源类的解析可能更差.  相似文献   
5.
合肥市黑炭气溶胶浓度分布和变化特征研究   总被引:4,自引:3,他引:1  
根据合肥市黑炭气溶胶自动在线监测结果、相关污染物监测数据、气象数据,分析了合肥市城区黑炭气溶胶的浓度分布特征。结果表明,2013年6月—2014年5月黑炭浓度的年平均值为(4.88±2.99)μg/m3,总体呈现春夏季浓度较低、秋冬季浓度较高的分布。黑炭浓度日变化呈双峰型,峰值出现在早07:00和晚20:00,早间峰值受大气扩散条件和人为活动的共同影响,晚间峰值受人为活动影响较大。在与其他污染物的相关性研究中,黑炭浓度与粒径较小的颗粒物PM1质量浓度相关性最好,波长为950 nm的测量通道测得的黑碳气溶胶与元素碳的相关性最好。  相似文献   
6.
于2016年12月30日—2017年2月4日,利用单颗粒气溶胶飞行时间质谱仪(SPAMS),对合肥市PM_(2.5)开展来源解析连续监测,共捕捉到4次较为明显的灰霾过程,对颗粒物种类及质谱特征进行了分析。结果显示,监测期间合肥市主要颗粒物成分为元素碳(EC)(31. 9%)、富钾(K)(16. 6%)、有机碳(OC)(16. 0%)及混合碳颗粒(ECOC)(15. 0%)等。主要污染源为机动车尾气源(24. 5%)、工业工艺源(22. 7%)、燃煤源(14. 1%)、二次无机源(13. 5%)等。污染天气发生时,工业工艺源占比上升2. 2个百分点,生物质燃烧和燃煤源占比分别下降1. 7和2. 7个百分点,机动车尾气和扬尘源基本持平,表明此次污染过程主要受到工业工艺源的累积影响。  相似文献   
7.
文章研究大气过氧乙酰硝酸酯(PAN)浓度变化特征,为评估光化学污染提供依据。采用PAN在线监测仪对合肥市2016年夏季和冬季大气PAN浓度进行监测。结果显示,夏季和冬季PAN平均浓度分别为1.101和0.962 nmol/mol,属于夏高冬低现象;夏季PAN日变化规律显著,而冬季日变化规律不明显;夏季PAN与臭氧(O3)变化规律相似,但两者浓度呈现一定非线性关系。由以上结果可知,夏季和冬季PAN污染特征存在较大差异,需综合考虑PAN和O3浓度变化才能更准确的评估光化学污染程度。  相似文献   
8.
灰霾试点城市PM2.5浓度特征及其影响因素分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
利用2011年PM2.5监测数据分析了灰霾试点城市PM2.5浓度特征,结果表明:灰霾试点城市PM2.5日超标比例范围为3.3%~42.9%,年均浓度超标严重;灰霾日PM2.5浓度和PM2.5/PM10较非灰霾日分别升高80.0%和4.1%。分析了北京总站点位在12月3-13日污染过程中颗粒物浓度变化特征,结果表明:颗粒物浓度升高和气象条件差是导致能见度降低的两大重要因素,OC/EC变化范围是3.6~11.4,存在严重的二次污染;粒子数浓度与能见度呈现负相关,污染日不同粒径段的粒子数浓度均高于清洁日,91.8%的粒子在1μm以下;地面气象条件和天气形势明显影响PM2.5浓度。  相似文献   
9.
用后向空气轨迹方法对胶州湾主要大气污染物分布的分析   总被引:3,自引:2,他引:1  
采用青岛崂山点位2005-2009年的大气监测数据,利用HYSPLIT4.8模式和象限分析方法,计算出污染物的方位贡献情况,判断出胶州湾大气污染物的传输路径主要为北、西北和西部路径,S02、N02和PM10在北部和西北部象限的5年平均贡献率分别为25.32%和28.21%、21.16%和21.53%以及20.25%和22.83%,这与胶州湾东方和东南方为海洋、北方和西北方为工业城市有关.通过个例分析得出的传输路径与象限分析的结果一致.另一方面,胶州湾地区的主要污染物在过去5年中的年均值浓度变化显示,SD2浓度呈下降趋势,NO2浓度呈上升趋势,PM10浓度变化趋势不明显.为调查青岛市和周边5个省污染物排放水平对胶州湾污染物分布的影响,分析了2005-2009年的相关环境统计数据,SO,的排放量下降,燃料煤消耗量、氮氧化物排放量以及机动车数量逐年升高可能是导致胶州湾地区污染物浓度变化的原因.  相似文献   
10.
利用2020年12月1日至2021年2月28日合肥市细颗粒物(PM2.5)、有机碳(OC)和元素碳(EC)等环境空气质量监测数据和气象观测数据,分析了合肥市大气PM2.5中OC和EC的污染特征,并探讨了其来源以及气象因素影响。结果表明:合肥市冬季碳质气溶胶是PM2.5中主要组分,随着污染程度的加重,碳质气溶胶的质量浓度逐步增加,但其在PM2.5中的占比先减小后增加。在以PM2.5为首要污染物的不同污染级别天气条件下,OC和EC的相关性说明不同程度下碳质气溶胶来源复杂。OC/EC表明机动车尾气和燃煤源排放是碳质气溶胶的主要来源。二次有机碳(SOC)会随着污染程度的加重而呈现升高趋势。OC和EC在冬季受温度影响较小;较大的相对湿度对OC和EC具有一定的清除作用,明显降水或连续降水的清除作用更加显著;而风速对含碳气溶胶的影响主要出现在污染天气背景下。  相似文献   
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