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运城秋冬季大气细粒子化学组成特征及来源解析
引用本文:赵清,李杏茹,王国选,张兰,杨阳,刘水桥,孙宁宁,黄禹,雷文凯,刘新罡.运城秋冬季大气细粒子化学组成特征及来源解析[J].环境科学,2021,42(4):1626-1635.
作者姓名:赵清  李杏茹  王国选  张兰  杨阳  刘水桥  孙宁宁  黄禹  雷文凯  刘新罡
作者单位:首都师范大学资源环境与旅游学院,北京100048;首都师范大学化学系,北京 100048;山西省运城生态环境监测中心,运城044000;北京师范大学环境学院,北京 100875
基金项目:大气重污染成因与治理攻关项目(DQGG-05-32)
摘    要:为研究运城市秋冬季细颗粒物(PM2.5)的化学组成特征和污染来源贡献,于2018年10月15日至2019年3月15日利用四通道小流量颗粒物采样器在运城市对大气PM2.5样品进行了连续采集.主要对水溶性离子、元素碳、有机碳和金属元素等化学成分进行了分析,并结合颗粒物化学质量重构法和正定矩阵因子分解模型(PMF)深入探讨.结果表明,采样期间PM2.5质量浓度范围为29.37~370.11 μg·m-3,期间有101 d高于我国《环境空气质量标准》(GB 3095-2012)中的二级标准,超标率为70.63%,说明秋冬季运城市大气污染较为严重.按照空气质量指数(air quality index,AQI)将采集样品分类为清洁,轻-中度污染和重度-严重污染,水溶性离子、有机碳、元素碳和金属元素分别占总PM2.5浓度的40%、19%、5%、7%(清洁天),46%、18%、4%、5%(轻-中度污染)和46%、21%、4%、4%(重度-严重污染).二次离子NO3-、SO42-和NH4+是水溶性离子主要成分,分别占总离子浓度的81%(清洁天)、87%(轻-中度污染)和87%(重度-严重污染).采样期间OC/EC的值分别为3.78(清洁天)、4.02(轻度-中度污染)和5.37(重度-严重污染).随着污染程度的加剧,大气中二次有机气溶胶的污染情况也越发严重.此外,随着大气污染程度的加深,Fe和Cr元素浓度逐渐下降,而其余金属元素的浓度总体呈上升趋势.化学质量重构结果表明在运城市的PM2.5中,二次无机盐、海盐、重金属、矿物尘、建筑尘、有机物和元素碳的质量分数分别为40%、1%、1%、5%、1%、32%和5%,且随着污染的加剧,二次无机盐的占比有所升高,矿物尘的占比降低.PMF分析结果表明,二次相关源、燃煤源、交通源与生物质燃烧及二次有机物是运城市灰霾暴发的主要原因.

关 键 词:细粒子  质量浓度  化学成分  质量重构  正定矩阵因子分解模型(PMF)
收稿时间:2020/8/31 0:00:00
修稿时间:2020/9/24 0:00:00

Chemical Composition and Source Analysis of PM2.5 in Yuncheng, Shanxi Province in Autumn and Winter
ZHAO Qing,LI Xing-ru,WANG Guo-xuan,ZHANG Lan,YANG Yang,LIU Shui-qiao,SUN Ning-ning,HUANG Yu,LEI Wen-kai,LIU Xin-gang.Chemical Composition and Source Analysis of PM2.5 in Yuncheng, Shanxi Province in Autumn and Winter[J].Chinese Journal of Environmental Science,2021,42(4):1626-1635.
Authors:ZHAO Qing  LI Xing-ru  WANG Guo-xuan  ZHANG Lan  YANG Yang  LIU Shui-qiao  SUN Ning-ning  HUANG Yu  LEI Wen-kai  LIU Xin-gang
Institution:College of Resource Environment and Tourism, Capital Normal University, Beijing 100048, China;Department of Chemistry, Capital Normal University, Beijing 100048, China;Yuncheng Ecological Environment Monitoring Center, Shanxi Province, Yuncheng 044000, China; School of Environment, Beijing Normal University, Beijing 100875, China
Abstract:
Keywords:fine particle  mass concentration  chemical composition  chemical mass reconstruction  positive matrix factorization model (PMF)
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