常州春季PM2.5中WSOC和WSON的污染特征与来源解析

为了解常州春季大气气溶胶中水溶性有机碳(WSOC)和有机氮(WSON)的特点和来源,在常州市城郊于2017年春季的3月1日~5月30日采集了84个细颗粒物(PM_(2.5))样品.分析了其中的水溶性组分包括水溶性有机碳、水溶性总氮(WSTN)、水溶性离子以及碳质组分(有机碳/元素碳,OC/EC)的浓度,探讨了WSOC和WSON的浓度水平及其来源.结果表明,采样期间,PM_(2.5)、WSOC和WSON日平均浓度分别为101.97、7.63和1.50μg·m~(-3).其中,WSON占WSTN的12.9%,水溶性无机氮主要以NH+4、NO-3两种形式存在,两者占WSTN的86.15%.WSOC与WSON弱相关(r=0.58),说明WSOC和WSON来源并不完全一致.WSOC与SOC、K+、二次离子(SO2-4、NH+4和NO-3)相关,说明WSOC主要来自生物质燃烧和二次转化;WSON与二次离子相关性强,说明主要来自二次转化.风速是影响WSOC和WSON浓度水平的主要因素,WSON与大气压正相关且与温度负相关.主成分分析结果表明,PM_(2.5)主要来自二次形成、扬尘和燃煤、生物质燃烧、海洋等4个来源.后向轨迹分析表明,长距离传输方向气团中PM_(2.5)和WSOC、WSON总浓度高于短距离传输,但不同传输路径中WSON/WSTN占比无明显差异.     

徐州市大气PM_(2.5)污染特征和来源解析

于2016年4月、7月、10月和2017年1月利用2台中流量分别在徐州市不同功能区,即生活区、工业区和旅游区采样大气中的细颗粒物(PM_(2.5))样品,测定PM_(2.5)质量浓度及其化学组分(含碳组分、水溶性离子和无机元素),结合化学质量平衡模型(CMB),对PM_(2.5)进行来源解析。研究结果表明:徐州市PM_(2.5)污染的年平均浓度维持在65μg/m~3左右,超过国家环境空气质量标准(GB3095-2012)二级标准(35μg/m3)的0.95倍。冬季全市的PM_(2.5)平均浓度最高,为103.6μg/m~3。根据CMB模型结果,全年PM_(2.5)来源解析,煤烟尘的分担率最高,达23.4%;其次是硫酸盐,达20.5%;硝酸盐的分担率占第三位,为18%,机动车尾气尘和城市扬尘分别为12.3%和11.4%,其他各源类的分担率均小于5%。     

宁波市冬季PM_(2.5)污染特征与来源解析

为了了解宁波市大气中PM2.5污染特征及来源,于2012年冬季在宁波5个环境受体点采集PM2.5样品,分析它们的质量浓度及多种无机元素、水溶性离子、金属元素和碳等组分的含量,并使用PMF模型对宁波市PM2.5来源进行了解析。结果表明:宁波冬季PM2.5浓度较高,5个点位PM2.5中主要化学组分均为有机物、SO42-、NO3-、NH4+和元素碳,约占PM2.5总质量浓度78.2%~92.4%。对宁波市PM2.5有重要贡献的源类分别为钢铁冶炼源、混合扬尘源、生物质燃烧源、二次硝酸盐、高氯源、机动车排放源、重油燃烧源和二次硫酸盐,其分担率分别为5.6%、3.3%、3.2%、28.8%、6.8%、22.2%、0.7%和29.4%。     

乌鲁木齐市重污染期间PM_(2.5)污染特征与来源解析

目前有关我国城市大气重污染期间PM2.5污染特征及其来源的研究较少,为深入了解典型城市大气重污染期间PM2.5的污染特征与来源构成,于2013年1月19—30日在乌鲁木齐市采集PM2.5样品,并依据相关划分标准,确定1月19—28日为重污染天气.分析了重污染天气下ρ(PM2.5)及主要化学组成(包括水溶性离子、无机元素和碳组分),运用统计学方法研究了重污染期间PM2.5的污染特征,并且采用富集因子法和CMB受体模型解析了PM2.5的来源构成.结果表明:大气重污染期间ρ(PM2.5)严重超标,其中米东区环境保护局采样点的ρ(PM2.5)最高,其次是铁路局、市监测站;PM2.5化学组分以SO42-、TC、Si和NO3-为主,其中二次离子占ρ(PM2.5)的43.1%;城市扬尘、煤烟尘和二次粒子是环境空气中PM2.5的主要污染源类,三者在乌鲁木齐市以及米东区的分担率分别为24.7%、15.6%、38.0%和20.8%、28.0%、36.2%,其中二次硫酸盐的分担率在两地更分别达到28.6%和27.0%.     

哈尔滨春季大气PM_(2.5)物理化学特征及来源解析

应用场发射扫描电镜(FESEM)和带能谱的扫描电镜(SEM-EDX)对哈尔滨市春季市区大气PM2.5的物理和化学特征进行研究。微观图像表明PM2.5颗粒类型主要为矿物、烟尘集合体、飞灰和超细颗粒物;从各种颗粒的数量-粒度、体积-粒度分布及矿物元素分析表明,哈尔滨市大气PM2.5颗粒中,矿物、烟尘集合体、飞灰是颗粒的主要成分,分别来源于扬尘、燃煤燃烧和机动车尾气排放。     

鞍山市冬季大气PM_(2.5)中元素污染特征与来源解析

本文为探究鞍山市冬季大气细颗粒(PM_(2.5))中元素的污染特征和来源,于2016年1月在鞍山市6个监测点位采集PM_(2.5)样品,对PM_(2.5)载带的元素进行了浓度特征和富集因子分析,并通过因子分析确定了鞍山市PM_(2.5)中污染元素的主要来源。结果表明,K、Fe、Al、Ca、Na、Mg、Zn、Pb元素浓度含量之和占所有检测的14种元素浓度的97.13%;Cd、Zn、Pb、As、Cu五种元素属于极强富集,Ni属于强烈富集,Cr、Ca、V处于显著富集水平,Mg、K、Na、Fe呈现中度富集。因子分析结果表明,鞍山市冬季大气细颗粒物中污染元素主要来源于钢铁冶炼、机动车尾气、燃煤和建筑扬尘的复合型污染源。     

徐州市春季PM_(10)及PM_(2.5)污染来源分析

采集了徐州市具有代表性的9个点位的春季环境空气样品,对不同功能区的监测点PM10及PM2.5污染水平及其来源进行了分析。结果表明,徐州市区代表不同功能的监测点污染特征明显,PM10与PM2.5污染主要来源于燃煤(包括电厂、其他工业)等固定源、机动车移动源,并受到工业废气、建筑施工扬尘等的影响。其水溶性离子、金属成分污染水平与其他城市相当,但由于受燃煤电厂的影响,Pb,Mn,As,Cr含量明显高于其它城市。     

乌鲁木齐PM_(10)和PM_(2.5)的形貌特征与来源解析

PM_(10)和PM_(2.5)是近年来乌鲁木齐市空气质量的首要污染物,其成分复杂,来源不清。采用扫描电镜和离子色谱研究了乌鲁木齐市2015年采暖期和非采暖期大气颗粒物PM_(10)和PM_(2.5)的显微形貌,元素组成及其水溶性离子特征,并采用主成分分析法(PCA)对其来源进行解析。结果表明:PM_(10)和PM_(2.5)的颗粒形态各异,以球状、团絮状形状居多。主要物质有硅铝酸盐颗粒、铁氧化物颗粒,硫酸/碳酸盐晶体,碳质气溶胶以及不明物质等。采暖期和非采暖期主要的无机水溶性离子分别是SO_4~(2-)、NH_4~+、NO_3~-、Cl~-和SO_4~(2-)、NH_4~+、NO_3~-、Ca~(2+)。推测乌鲁木齐市颗粒物污染主要来源于固定污染源。     

包头城区大气PM_(2.5)污染特征及来源解析

为探讨包头城区大气PM_(2.5)污染特征及主要来源,在包头城区设立4个采样点,于2015年12月-2016年9月采集大气PM_(2.5)样品,共获得160个有效样品,分析了PM_(2.5)及其无机元素、水溶性离子、元素碳(EC)和有机碳(OC)的质量浓度和污染特征。同时采集了包头城区土壤风沙尘、建筑施工尘、道路扬尘、煤炭燃烧尘、装备制造尘和金属冶炼尘等6类污染源,建立了包头市大气PM_(2.5)排放源成分谱。应用非负主成分回归化学质量平衡(NCPCRCMB)模型分析了PM_(2.5)来源。结果表明:观测期间包头市PM_(2.5)的年均浓度为80.58μg/m3,是中国《环境空气质量标准》(GB 3095-2012)年均PM_(2.5)二级标准限值的2.3倍;大气PM_(2.5)的季节变化特征为春、夏、秋三季低冬季高,且冬季显著高于其他三季;大气PM_(2.5)主要来源于二次离子和道路扬尘(贡献率分别为34.37%和15.98%),其他污染源贡献率相对较小。     

海口市PM_(2.5)和PM_(10)来源解析

以海口市为例,研究了我国典型热带沿海城市——海口市环境空气颗粒物的污染特征和主要来源.2012年春季和冬季在海口市区4个采样点同步采集了环境空气中PM10和PM2.5样品,同时采集了多种颗粒物源样品,并使用多种仪器分析方法分析了源与受体样品的化学组成,建立了源化学成分谱.使用CMB(化学质量平衡)模型对海口市大气颗粒物进行源解析.结果表明:污染源贡献具有明显的季节特点,并存在一定的空间变化.冬季城市扬尘、机动车尾气尘、二次硫酸盐和煤烟尘是海口市PM10和PM2.5中贡献较大的源,在PM10和PM2.5中贡献率分别为23.6%、16.7%,17.5%、29.8%,13.3%、15.7%和13.0%、15.3%;春季机动车尾气尘、城市扬尘、建筑水泥尘和二次硫酸盐是海口市PM10和PM2.5中贡献较大的源,在PM10和PM2.5中贡献率分别为27.5%、35.0%,20.2%、14.9%,12.8%、6.0%和9.5%、10.5%.冬季较重的颗粒物污染可能来自于华南内陆地区的区域输送,特别是,本地排放极少的煤烟尘和二次硫酸盐受区域输送的影响更为显著.     

邯郸市PM_(2.5)中水溶性无机离子污染特征及来源解析

本研究通过对邯郸市环境空气中PM2.5样本进行采集和成分检测,分析了该地区PM2.5中水溶性无机离子的污染特征,并结合气象要素(风速、温度)、气态污染物(O3、NO2、SO2、CO)、SOR(硫氧化率)、NOR(氮氧化率)对其主要来源进行了解析.研究结果表明:总水溶性无机离子(TWSII)浓度季节变化特征明显,秋、冬季高于春、夏季.SO2-4、NO-3、NH+4是PM2.5中主要的水溶性无机离子,在TWSII中所占的比例为夏(93.2%)冬(85.6%)秋(85.5%)春(84.0%).春、夏、秋三季PM2.5呈酸性,冬季显碱性.此外还分析得到,SO2-4在四季中均以(NH4)2SO4的形式存在.NO-3在冬季以NH4NO3的形式存在,其余季节中以NH4NO3、HNO3等共存.绝大部分Cl-在冬季以NH4Cl的形式存在,其它季节中以NH4Cl、KCl等的形式存在.均相反应是SO2-4的主要生成途径,夏、冬季也伴随有非均相反应.NO-3的生成以均相反应为主(春、夏、秋),在冬季均相反应与非均相反应同时存在.应用因子分析法解析出4个主因子,其中,工业、燃煤、交通、生物质燃烧等综合源是PM2.5中水溶性无机离子的主要来源.     

厦门市大气PM_(2.5)中水溶性离子污染特征及来源解析

为探讨厦门市大气PM_(2.5)水溶性离子污染特征及来源,于2014年8月和12月同步采集了城区和郊区的PM_(2.5)样品.用离子色谱分析了9种水溶性离子(F~-、Cl~-、NO_3~-、SO_4~(2-)、Na~+、K~+、NH_4~+、Ca~(2+)和Mg~(2+))的质量浓度.结果表明,厦门大气PM_(2.5)中水溶性离子浓度处于较低水平,总水溶性离子浓度(μg/m~3)顺序为:冬季城区(18.16)冬季郊区(14.55)夏季郊区(6.87)夏季城区(5.33),降水对水溶性离子有显著的去除作用.观测期间,夏季PM_(2.5)阴离子相对亏损,冬季反之.SO_4~(2-)、NO_3~-、NH_4~+(简称SNA)占全部水溶性离子质量浓度之和的比例达79.64%以上,表明厦门市大气PM_(2.5)二次污染较严重.相关性分析和SNA三角图解表明厦门市夏季NH_4~+主要以(NH4)2SO4的形式存在,其次为NH_4NO_3及碱性游离NH_4~+;冬季则主要以(NH_4)_2SO_4和NH_4NO_3的形式存在,其次为NH_4Cl.N/S值表明夏季PM_(2.5)中水溶性离子污染特征以燃煤源排放为主,冬季以交通排放为主,总体呈现出交通源与燃煤污染并存的复合型污染特征,但受海洋源的影响很小.主成分分析进一步表明厦门市大气PM_(2.5)水溶性离子主要来自燃煤源、交通排放和生物质燃烧源.     

合肥城区PM_(10)及PM_(2.5)季节污染特征及来源解析

于2014年4月、8月、10月和12月在合肥市城区采集了大气PM_(10)和PM_(2.5)样品,对PM_(10)和PM_(2.5)的质量浓度及其化学组分(无机元素、含碳组分和水溶性离子)进行了测定.结果显示:合肥城区的PM_(10)和PM_(2.5)的平均质量浓度高达113,83μg/m3,分别超出国家环境空气质量标准年均PM_(10)和PM_(2.5)限值的1.61和2.37倍.不同粒径的颗粒物中主要化学组分含量的高低顺序基本一致,水溶性离子的含量最高,其次为碳组分,无机元素.利用正交矩阵因子分析(PMF)对合肥城区PM_(10)和PM_(2.5)的本地来源进行解析,结果表明:PM_(10)中二次源、燃煤、机动车尾气尘及地壳尘的贡献百分比分别为32.5%、25.9%、15.7%和25.5%;PM_(2.5)中二次源、燃煤、机动车尾气尘及地壳尘的贡献百分比分别为38.8%、25.9%、9.9%和21.7%.利用激光雷达评估合肥市环境中颗粒物PM_(10)的区域传输,四个季节常规贡献率分别为13.4%、12.9%、13.5%和16.4%.     

烟台市环境受体PM_(2.5)四季污染特征与来源解析

于2016~2017年四季在烟台市3个点位采集了PM2.5样品,分析了其质量浓度和化学组分特征。利用CMB模型对受体进行解析,并利用后轨迹和PSCF对传输气流和潜在源区进行了分析。结果表明,烟台市监测点位冬季、春季、夏季和秋季的PM2.5平均质量浓度分别为(89.45±56.80)、(76.78±28.44)、(32.65±17.92)和(57.32±24.60)μg·m-3。PM2.5浓度表现出明显的季节变化特征(P0.01)。全年PM2.5各源类分担率大小依次为:二次硝酸盐源(20.3%)城市扬尘源(15.7%)机动车排放源(14.9%)燃煤源(13.8%)二次硫酸盐源(12.8%)SOC(6.1%)建筑水泥尘源(5.5%)海盐源(2.9%),可以看到烟台市以二次源、扬尘、机动车排放源和燃煤源为主要污染源。春季硝酸盐源和城市扬尘源是重要贡献源类,夏季硫酸盐源贡献突出,燃煤源在秋冬季占比突出。烟台市气流输送和潜在源区也呈现出明显的季节变化:冬季主要受烟台市短距离输送的影响;夏季主要受烟台东部沿海和本地的影响;春秋季主要受山东东北部和东部沿海地区的区域传输和烟台市本地源的影响。     

成都冬季PM_(2.5)化学组分污染特征及来源解析

2017年1月1~20日在成都地区分昼夜对PM2.5进行连续膜样品采集,并在实验室测定了其主要化学组分(水溶性离子和碳质组分)的质量浓度。观测期间,PM2.5的平均质量浓度为(127.1±59.9)μg·m-3;总水溶性离子的质量浓度为(56.5±25.7)μg·m-3,其中SO42-、NO3-和NH4+是最主要的离子,质量浓度分别为(13.6±5.5)、(21.4±12.0)和(13.3±5.7)μg·m-3,一共占到了水溶性离子的85.6%;有机碳(OC)和元素碳(EC)的平均质量浓度分别为34.0μg·m-3和6.1μg·m-3,分别占PM2.5质量浓度的26.8%和4.8%。昼夜污染对比显示,PM2.5白天和夜晚质量浓度分别为(120.4±56.4)μg·m-3和(133.8±64.0)μg·m-3,夜间污染更为严重。SO42-、NO3-和NH4+白天浓度高于夜间,这与白天光照促进了二次离子的形成有关;而Cl-、K+、OC和EC浓度夜间明显升高,可能是受夜间煤和生物质燃烧排放增加的影响。通过对近年来成都冬季PM2.5化学组分的研究进行文献总结和比较后发现,SO42-浓度显著降低,从2010年的50.6μg·m-3降低到2017年的13.6μg·m-3;而NO3-浓度变化不大,维持在20μg·m-3左右。PM2.5中离子酸碱平衡分析表明,成都冬季PM2.5由于NH4+的相对过盛而呈现出碱性,与以往呈偏酸性结果存在差异。对成都冬季NO3-/SO42-的比值进行计算,NO3-/SO42-平均值为1.57,表明移动源对PM2.5污染影响更大。OC与EC的相关性表明,白天和夜间OC与EC的相关系数分别为0.82和0.90(P0.01),OC与EC来源具有一致性。SOC估算结果显示,白天和夜间SOC浓度分别为8.5μg·m-3和11.9μg·m-3,占到OC的28.1%和31.8%。K+/EC平均值为0.31,并且K+与OC之间相关系数为0.87(P0.01),说明生物质燃烧对成都冬季碳质气溶胶有一定影响。主成份分析表明,成都冬季PM2.5主要来源于燃烧源(燃煤、生物质燃烧等)、二次无机污染源以及土壤和扬尘源,其贡献率分别为32.8%、34.5%和21.5%。     

哈尔滨郊区PM_(2.5)污染来源及特征

利用电感耦合等离子体质谱(ICP-MS)技术和统计学方法研究了哈尔滨市郊区采集的2012-2013年23个PM2.5样品的污染来源及特征。17种与污染源及健康相关的元素含量分布分析表明,冬季和夏季的燃煤、汽车尾气排放对PM2.5的贡献率最显著,且四季中其它污染源也有稳定的贡献率。对PM2.5四季样品中的47种元素进行富集因子分析,结果表明,Zn、Cu、Mo、Cd、Pb、In、Sb、Tl、Bi等9种元素富集因子(EF)值大于10,元素来自于人为源,其他38种元素的EF值小于10,来自土壤或扬尘等自然源;聚类分析表明,人为源元素中In、Bi、Tl、Cd、Pb、Mo、Sb主要来自煤炭燃烧、Cu、Zn主要来源于汽车尾气。     

上海市夏冬两季PM_(2.5)中碳组分污染特征及来源解析

2009年7月和2010年1月在上海市华东理工大学采样点采集PM2.5样品,应用热/光碳分析仪对样品中的有机碳(OC)和元素碳(EC)进行了测定,并计算得到了二次有机碳(SOC)、char-EC和soot-EC的质量浓度。结果显示:采样期间PM2.5、OC、EC、SOC、char-EC、soot-EC夏季平均浓度分别为(58.87±20.04)、(11.37±4.12)、(3.68±1.27)、(4.37±2.86)、(3.00±1.24)和(0.68±0.30)μg/m3;冬季平均浓度分别为(142.31±45.47)、(16.01±4.43)、(5.53±2.36)、(5.67±2.92)、(5.11±2.35)和(0.42±0.17)μg/m3,除soot-EC外,均呈现夏季低、冬季高的特点。在不同空气质量下,OC、EC和char-EC的质量浓度具有明显差异,且三者均与能见度、平均风速呈显著负相关。夏冬两季soot-EC、char-EC、SOC和POC占TC的百分含量相差不大,其中POC/TC值最高,soot-EC/TC值最低。夏季SOC/TC的比值高于冬季,可能由于气温高有利于发生光化学反应。对8个碳组分进行主成分分析,结果显示,燃煤、生物质燃烧、汽油和柴油车排放对PM2.5中碳组分的贡献显著,并且可能受燃煤和汽油车排放的影响最大。     

泰安市环境受体PM_(2.5)组分特征与来源解析

为了明确泰安市环境受体PM_(2.5)的污染特征和主要来源,该研究于2015年春、冬季在泰安市区采集了环境受体中PM_(2.5)样品,分析了PM_(2.5)及其化学组分特征,建立了源化学成分谱,基于化学质量平衡(CMB)模型对泰安市环境受体PM_(2.5)进行了来源解析,利用后轨迹分析了PM_(2.5)的区域传输路径。结果表明:PM_(2.5)及其化学组分与污染源贡献都具有明显的季节特征。春季,机动车尘是PM_(2.5)的首要贡献源类,分担率为19.11%;其次为二次硫酸盐、扬尘和煤烟尘,分担率分别为18.07%、16.08%、10.53%。冬季,煤烟尘为首要的污染源类,分担率为16.32%;机动车源和城市扬尘对PM_(2.5)的分担率比春季低,分别为11.99%和13.42%。后轨迹分析表明,春季PM_(2.5)可能受来自内蒙古等地的土壤风沙尘的长距离运输影响;冬天可能受来自蒙古、河北、山东周边等地燃煤源的长距离运输的影响。     

邯郸市PM_(2.5)化学组成特征及来源解析

该研究通过对邯郸市环境空气中PM_(2.5)样本进行采集和成分检测,分析了该地区PM_(2.5)的浓度及化学组成特征,利用相关性分析法和富集因子法定性判断了PM_(2.5)的主要来源,利用PCA模型定量计算了各类污染源的贡献率,最后将解析结果与已有的PMF模型结果进行了对比分析。结果表明,邯郸市PM_(2.5)日均浓度(2012年10月13日-2013年1月)为146.9 g/m3,是我国环境空气质量标准(Ⅱ级)的2倍。二次水溶性离子、OC、EC是邯郸市PM_(2.5)的主要成分,约占PM_(2.5)总质量浓度的71.5%,其中,OC是PM_(2.5)中含量最丰富的单个组分,大气有机污染特征明显。PCA模型源解析结果为:工业和燃煤33.3%,二次气溶胶和生物质燃烧21.7%,机动车为12.8%,道路扬尘9.1%。将PCA、PMF模型解析结果对比后发现2种模型对PM_(2.5)的来源有较为一致的判定,工业源和燃煤源是该地区PM_(2.5)的主要来源,两者的总贡献率分别为42.1%(PMF)和33.3%(PCA)。除此之外,PMF单独解析出了Ba、Mn、Zn源,K、As、V源和重油燃烧源,PCA单独解析出了生物质燃烧源,不同的解析结果一方面与模型本身有关,另一方面与模型选择的化学成分有关。     

吉林市大气PM_(2.5)污染特征及来源分析

2014年在吉林市设立7个大气PM_(2.5)采样点,分采暖季和非采暖季分别采样分析了吉林市城区大气颗粒物污染特征和可能来源。结果表明:吉林市大气颗粒物以PM_(2.5)为主,PM_(2.5)年均值65μg/m3,超过国家二级标准限值86%,PM_(2.5)/PM10的年平均值为61%;PM_(2.5)中,休闲生活区各个时间段金属元素浓度相对较低,工业混合区浓度较高;非金属离子SO2-4、NH+4、NO-3、Cl-是PM_(2.5)水溶性离子的主要成份,其和占PM_(2.5)质量的13.31%,在采暖期浓度质量全部高于非采暖期;采暖期OC和EC来源基本相同,来源于机动车尾气、燃煤和生物质燃烧等,在非采暖期OC和EC来源差异性较大,主要来源于机动车尾气和工业燃煤等。