福州地区冬春典型污染过程PM2.5特征及成因分析

综合使用HYSPLIT、PSCF与CWT、PMF等分析方法,针对福建省福州地区冬春季节发生的多次污染过程(P1～P4),深入研究PM_(2.5)典型污染特征、成因及其潜在源区等。初步分析认为PM_(2.5)为影响P1～P4过程中福州地区环境空气质量的首要污染物。PM_(2.5)组分特征分析表明,移动源对PM_(2.5)污染有较大贡献,每次污染过程中的二次反应明显。HYSPLIT后向轨迹分析表明,P1、P2以本地污染源贡献为主,P3、P4存在较强的污染气团输送。PMF源解析分析P1、P2结果认为,福州地区冬春PM_(2.5)主要来源均为机动车源,分别为35.86%和42.75%,二次源分别为24.55%和30.52%,而冬季P1过程中工业/燃煤源(29.06%)的来源贡献明显高于春季P2过程(19.92%)。P3、P4作为受到外来污染传输叠加影响的典型案例,颗粒物激光雷达监测发现P3的PM_(2.5)污染主要受北方污染传输影响;PSCF与CWT联合分析结果表明,P4中的PM_(2.5)污染主要来自福州地区西南方向,颗粒物浓度贡献值高于80μg/m~3。     

结合WRF/Chem和PMF方法的邯郸市PM_(2.5)源解析

<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%)。     

天津市城区夏季VOCs来源解析

对天津市气象铁塔处连续8天的(2010年8月19 日[-2010年8月26日)VOCs检测数据的分析与研究,采样频次为每日5次,采样时间从7:00至23:00,采样间隔2～3h,定量检测了 103种挥发性有机物.利用美国环保署正交矩阵因子(PMF)模型对天津市中心城区挥发性有机物(VOCs)进行了解析,共解析出5个可能...     

加入SOA示踪的深圳大气PM2.5受体模型源解析

为厘清包括二次有机气溶胶（SOA）在内的深圳市区PM_2.5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PM_2.5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PM_2.5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PM_2.5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.     

郑州市春季大气污染过程VOCs特征、臭氧生成潜势及源解析

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%.     

郑州市民运会期间大气PM2.5改善效果评估

利用2019年8月5日至9月30日大气污染物和颗粒物组分在线数据,评估郑州市少数民族运动会空气质量管控效果.根据政府管控措施的实施时间,将研究时期分为管控前(8月5～24日)、管控中(8月25日至9月18日)和解除管控后(9月19～30日).相较管控前,管控中PM_(2.5)平均浓度增加2.3μg·m~(-3),解除管控后PM_(2.5)的浓度增加了11.7μg·m~(-3),解除管控后PM_(2.5)浓度增幅高于管控中,表明管控措施对颗粒物有显著的减排效果.从颗粒物组分来看,研究期间郑州市主要组分依次是有机物、硝酸根、铵根、硫酸根和地壳元素.相比于管控前,管控期间PM_(2.5)组分中有机物和硝酸根占比分别上升3.9%和0.9%,硫酸根、铵根和地壳元素的占比下降了1.1%、 1.9%和2.2%.利用正定矩阵因子分解法解析颗粒物来源,结果表明二次硫酸、二次硝酸、二次有机气溶胶、机动车源、工艺过程源、扬尘和燃煤是PM_(2.5)主要来源.管控对一次源中的扬尘、燃煤和工业效果显著,贡献比分别下降8.3%、 8.2%和8.1%;机动车贡献上升3.8%;二次有机气溶胶和二次硝酸占比上升.结果表明郑州市此次管控对二次前体物氮氧化物和VOCs的减排效果弱于对一次污染物的管控.     

深圳大气PM2.5中水溶性有机物的来源特征

对2017年9月~2018年8月深圳市北部大气PM_2.5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：PM_2.5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.     

基于PMF模型及地统计的土壤重金属健康风险定量评价

为定量评估不同土壤重金属来源带来的人体健康风险差异,选取山东省章丘市为研究区,系统采集425处土壤样品,测定As、Cd、Cr、Cu、Hg、Ni、Pb和Zn共8种土壤重金属含量,采用描述性统计特征评估土壤重金属富集状态,进一步利用受体模型正定矩阵分解法（positive matrix factorization,PMF）和地统计技术确定土壤重金属的来源及分配,最后基于重金属来源构建健康风险定量评估模型.结果表明：①表层土壤中As、Cd、Cr、Cu、Hg、Ni、Pb和Zn含量均超出背景值,但未超出农用地土壤污染风险筛选值,表明土壤重金属出现一定的富集.②土壤重金属来源可分为3类,Cr和Ni的空间分布大致相当,且与风化母岩空间分布趋势相近,为自然来源,Cd、Cu和Zn受道路运输控制为交通来源,空间分布上受道路布局影响明显,Hg、Pb和As元素含量高值区与工业区城区分布相对应,工业排放和燃煤加剧Hg在土壤中的富集,属于工业来源,其来源占比最大约为41.85%,交通来源和自然来源分别为33.79%和24.36%.③不同种元素在手口、呼吸和皮肤接触暴露途径下产生的非致癌与致癌风险处于可接受范围内,儿童最大致癌（36.53%）与非致癌风险（36.01%）的重金属来源均为工业源,而交通源是成人的最大致癌（34.98%）与非致癌风险（37.06%）来源,重金属来源和暴露途径的差异化规避是降低重金属健康风险的关键.     

基于PMF模型的PM2.5中金属元素污染及来源的区域特征分析

金属元素是大气PM_2.5的重要组成成分,对人群危害性极强且兼具源特异性,分析不同经济模式地区大气细颗粒物中金属污染状况及来源差异,可以为科学规划城市产业布局和保护大气环境提供参考.通过霾/非霾期大气PM_2.5采样,使用电感耦合等离子体发射光谱仪（ICP-OES）测定成都市及仁寿县样品中18种金属元素质量浓度,分析其污染水平,并基于正定矩阵因子分解模型（PMF）解析两地大气PM_2.5中金属元素的来源.结果表明,成都市扬尘源、移动源和燃煤源特征元素占元素总和的比值大于仁寿县,而仁寿县生物质燃烧源、工业源以及燃油源特征元素占比则较高.两地Cr、Cd和As元素浓度均超标,表明PM_2.5中重金属污染严重.随着霾污染加剧,两地PM_2.5中金属元素总量上升,但增幅远低于PM_2.5浓度增长.此外,不同元素在霾期和非霾期浓度比值存在差异,成都市变化范围为0.7（Al）~2.8（Ba）,仁寿县介于0.8（Al）~3.1（Mn）之间,但总的来说两地大致呈现出燃煤和工业活动排放元素增幅较大,机动车污染源次之,扬尘源增幅较缓的状况.受地区产业布局、经济规模和发展模式的影响,大气PM_2.5中金属元素污染水平及来源呈现出不同的区域特征.在重点发展第三产业的大型城市,如成都,更易遭受交通运输和城市建设等带来的大气污染,而在仁寿等第二产业占比不断增加的郊县,其污染主要受化石燃料燃烧和工业过程排放的影响.     

天山北坡经济带土壤重金属来源及污染评价

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.