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利用GC5000在线气相色谱仪于2018年4月15日~5月15日对郑州市城区环境大气挥发性有机物(VOCs)进行监测,开展其污染特征、臭氧生成潜势(OFP)和来源解析研究.结果表明,监测期间,郑州市春季VOCs平均体积分数为40.26×10~(-9),非污染日和污染日VOCs平均体积分数分别为35.82×10~(-9)和44.12×10~(-9),污染日相较非污染日增长23%;VOCs物种对OFP的贡献表现为烯烃芳香烃烷烃炔烃;源解析结果显示监测期间郑州市VOCs主要来源是LPG源(66.05%)、机动车源(47.39%)、工业溶剂源(37.51%)、燃烧源(37.80%)和植物排放源(11.25%),且污染日的LPG源和植物排放源的贡献率较非污染日增长22.92%和68.50%. 相似文献
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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
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为厘清包括二次有机气溶胶(SOA)在内的深圳市区PM2.5各种一次和二次来源贡献,本文于2017年9月2日~2018年8月29日在深圳市大学城点位开展PM2.5样品采集,并进行化学组分和水溶性有机物(WSOM)质谱测量,共获得162组有效数据.观测期间深圳市大气PM2.5平均质量浓度为26μg/m3,在传统PMF源解析的基础上加入羧基离子碎片(CO2+)作为SOA的示踪物,加入水溶性有机氧(WSOO)用于计算各因子O/C,验证有机物解析效果.结果表明,SOA可以被独立解析出,其O/C明显高于其他一次污染源中有机物;机动车、二次硫酸盐、二次硝酸盐、SOA为最主要的4个源,对PM2.5质量浓度的贡献分别为25%、23%、17%和10%,船舶、地面扬尘、老化海盐、建筑尘、生物质燃烧、燃煤和工业贡献均在5%以内.各个源的变化特征表明,机动车、二次硫酸盐、二次硝酸盐、SOA等源贡献呈现冬高夏低的季节特征,与冬季季风条件下源自内陆的污染传输密切相关.污染天气时,二次硝酸盐和SOA的贡献增加相对最显著,因此NOx和挥发性有机物是减排的关键. 相似文献
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《环境科学与技术》2017,(11)
<正>向源模型法和反向受体模型法是进行城市PM_(2.5)源解析的2种方法,两者各有所长。该研究应用三维空气质量模型Weather Research and Forecasting Model with Chemistry(WRF-Chem)模型和受体模型Positive Matrix Factorization(PMF),以2014年10月为研究时段,分别对邯郸市的细微颗粒物(PM_(2.5))进行源解析。PMF模型的解析结果表明,邯郸市PM_(2.5)来源为二次源30.2%,燃煤源25.4%、金属冶炼源15.1%、机动车源14.4%、扬尘源9.8%,生物质燃烧源5.2%。应用WRF-Chem模型,Brute-Force方法解析出的结果为,在本地源贡献中,工业源贡献了49.0%,民用源11.9%、农业源9.6%、交通源3.8%和电厂源-1.5%(负值由于PM_(2.5)前体物之间的非线性反应所致)。应用源模型对二次成分(SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+)进行再解析,结果显示,燃煤源源贡献率最大,达到25.7%,其次分别为农业源(24.0%)、工业源(6.5%)、生物质源(1.8%)和机动车(0.03%)。结合2种方法得出,邯郸市的PM_(2.5)中,本地燃煤源贡献了37.1%,其次分别为金属冶炼源(18.4%)、机动车源(15.1%)、扬尘源(13.3%)、生物质燃烧源(6.2%)。 相似文献
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天山北坡经济带土壤重金属来源及污染评价 总被引:1,自引:0,他引:1
为定量识别与评价天山北坡经济带中奇台、吉木萨尔、阜康等地区土壤重金属来源与生态风险,对该区域171个表层土壤中Zn、Cu、Cr、Pb、Hg、As和Cd7种常见重金属的含量进行测定.运用统计学方法、主成分分析、正定矩阵因子分解(PMF)与潜在生态风险指数进行重金属污染程度评价以及来源分析.结果表明,研究区土壤Zn、Cu与Cr之外,Pb、Hg、As和Cd分别超过了新疆土壤背景值4.1、2.0、8.0和48.0倍;与国家土壤重金属风险筛选值相比,Zn、Cr和Hg浓度在安全范围内,Cu与Pb有少部分样点污染较严重,超出筛选值,As与Cd平均值分别超出筛选值的3.09倍与19.17倍.污染来源分析结果显示研究区土壤中的重金属元素主要来自于燃煤源、交通运输、大气降尘、农工业排放和自然因素.生态风险评价结果分析表明,Zn、Cu、Cr和Pb处于轻微风险状态;Cd处于极高风险水平;73.68%的Hg处于中等风险,18.71%处于高风险;43.86%的As生态风险处于中等风险,51.46%处于高风险.综合潜在生态指数介于472~2575.69,Cd对综合潜在生态指数贡献率达到了89.24%,其次是As与Hg,表明研究区Cd对土壤生态环境危害很大,As与Hg也需要特别引起重视. 相似文献
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海南岛半干旱区农用地土壤重金属富集因素、健康风险及来源识别 总被引:2,自引:2,他引:0
为了解海南岛半干旱区农业土壤中重金属富集因素和污染状况,在感城镇采集1818件表层土壤样品,测定其重金属含量和化学组成.采用相关分析、地累积指数(Igeo)、综合生态风险指数(RI)、危害指数(HI)、致癌风险指数(CR)和正定矩阵因子分析(PMF)开展重金属风险评价和来源识别.结果显示,重金属ω(As)、ω(Cd)、ω(Cr)、ω(Cu)、ω(Hg)、ω(Ni)、ω(Pb)和ω(Zn)的平均值分别为22.7、0.128、33.4、14.5、0.032、9.32、32.5和43.3 mg ·kg-1,除Zn外,均高于海南岛土壤背景值.相关分析表明,重金属富集与土壤中Fe、Mn、Al和有机质含量密切相关.Igeo结果表明,研究区农业土壤主要受到As的污染,其次为Cd和Cu;RI结果显示,高风险以上的样品占比为29.4%,其中As是潜在生态风险的主要贡献者;健康风险评估结果显示,As、Cr和Ni对儿童存在致癌风险,需要引起注意.基于PMF模型,确定了研究区重金属的4种主要来源,其中Hg主要来自工业排放;As主要来自农业活动;Ni、Cu、Cr和Zn主要来自与成土母质密切相关的自然来源;Pb和Cd主要来自农业活动和机动车尾气的混合源.研究表明PMF模型与相关分析相结合,能够有效识别土壤重金属来源. 相似文献
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为研究兰州市夏季大气挥发性有机物(VOCs)污染特征和来源,采用实时在线监测仪器TH-300B (GC-MS/FID)等多种设备联用,于2021年7月开展为期1个月的综合观测.结果表明,监测期间总挥发性有机物ρ(TVOCs)为99.77μg·m-3,烷烃占比最大,其次是芳香烃和含氧挥发性有机物(OVOCs),烯炔烃和卤代烃占比较小,各组分浓度呈现早晚高,中午低的日变化特征.VOCs臭氧生成潜势(OFP)前10种物质贡献率占57.3%,二次有机气溶胶(SOA)生成潜势前10种物质贡献率占93.10%,以芳香烃和高碳烷烃为主,其中,甲苯和间/对-二甲苯对OFP和SOA贡献最大.采用正交矩阵因子分解法(PMF)进行污染来源解析,其中工业溶剂源(22.25%)、油漆涂料源(21.70%)和机动车尾气源(16.25%)是研究区环境空气中VOCs的主要来源;基于污染源排放清单法,2017年兰州市VOCs排放量为94761.6 t,主要来自溶剂使用源和移动源,贡献率分别为56.70%和18.03%.因此解决兰州大气复合污染问题,实现O3和PM2.5协同控制,应以工业溶剂排放和机动车管控为主,重点减少VOCs中甲苯和间/对-二甲苯等芳香烃化合物排放. 相似文献
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针对目前在线监测仪器无法监测Al、Si标识组分可能增加源解析结果不确定性的问题,基于正交矩阵因子分解法模型和实测源成分谱反演Al、Si受体数据,提出缺失组分反演-嵌套PMF算法.设置周期性和非周期性模拟实验,利用PMF模型对缺失Al、Si受体数据、含反演Al、Si受体数据和含Al、Si受体数据分别进行源解析评估,并将源解析结果与真实值进行对比分析,验证缺失组分反演-嵌套PMF算法的可靠性.研究结果表明对于周期性扰动模拟实验,缺失Al、Si对解析土壤源、机动车、燃煤源有较大的影响,反演Al、Si能优化源解析结果,降低源解析结果的不确定性. 相似文献
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基于PMF量化工业排放对大气挥发性有机物(VOCs)的影响:以南京市江北工业区为例 总被引:1,自引:1,他引:0
挥发性有机物(VOCs)在臭氧(O3)和二次有机气溶胶(SOA)生成中起着关键作用.南京市江北地区工业密集,为评估工业排放对大气VOCs的影响,本研究于2017年3月在工业区受体点南京信息工程大学(南信大)开展了为期近1个月的VOCs采样和测量.监测数据显示南信大站点大气VOCs浓度波动大,范围(体积分数)在10.3×10-9~200.5×10-9之间,烯烃、芳香烃和卤代烃等组分(例如:乙烯、丙烯、苯、苯乙烯、二氯甲烷等)存在明显的异常高值.利用正交矩阵因子模型(PMF)对VOCs进行来源解析,结果显示在观测期间与工业排放相关源的平均贡献为50.0%,其中石化源、化工源以及涂料和溶剂使用源的贡献分别为14.9%、19.3%和15.8%.在VOCs高污染时段,与工业排放相关源的占比高达74.9%.进一步结合风速和风向数据,确定了不同类型工业源的主导方位,追溯排放源的潜在位置. 相似文献