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1.
为探讨常州冬季大气气溶胶中类腐殖质(HULIS)的昼夜变化特征,在常州市城郊于2017年1月1日~2月28日采集了64个细颗粒物(PM_(2.5))样品,分析获取了类腐殖碳(HULIS-C)的浓度和光学变化特征.冬季PM_(2.5)昼夜平均质量浓度分别为122. 60μg·m~(-3)和111. 72μg·m~(-3),HULIS-C的昼夜平均质量浓度分别为4. 18μg·m~(-3)和3. 74μg·m~(-3),白天均高于夜晚.紫外光谱分析结果表明,HULIS/WSOA(水溶性有机质)于250 nm处的吸光度比值(昼:77%,夜:75%)明显大于HULIS-C/WSOC(水溶性碳)的浓度比值(昼:51%,夜:50%),表明较多的高紫外吸收物质和多聚共轭芳香结构存在于HULIS中;昼夜HULIS在250 nm和365 nm光下的吸光度比值(E250/E365)和特征紫外吸光度(SUVA280)的差异小,说明HULIS在芳香度和分子量上昼夜差异小,且昼夜HULIS化学性质及组成相近;进一步分析了HULIS的光吸收效率(MAE365)和光吸收指数(AAE300-400),发现昼夜没有明显差异.此外,通过HULIS-C和PM_(2.5)中其他化学组分的相关性分析,定性了解常州市冬季HULIS的主要影响因素,HULIS-C来源上受到了生物质燃烧、化石燃料燃烧、工厂排放以及二次生成的共同影响;而昼夜之间对比表明,昼间HULIS主要受到二次生成的影响,而夜间HULIS来源上除受到白天二次生成影响外,也受到了一次燃烧排放的影响.  相似文献   

2.
万州城区夏季、冬季PM_(2.5)中有机碳和元素碳的浓度特征   总被引:5,自引:2,他引:3  
在位于三峡库区腹心的山地城市万州城区采集夏季和冬季PM2.5样品,采用热光反射法(Thermal Optical Reflection,TOR)测定了PM2.5中有机碳(OC)和元素碳(EC)的浓度,探讨了其污染特征及来源.结果发现,OC和EC在夏季的平均浓度分别为(7.09±1.86)μg·m-3和(3.49±0.64)μg·m-3;冬季分别为(16.82±6.87)μg·m-3和(6.21±2.06)μg·m-3,高于夏季,这可能与冬季当地居民生物质燃烧的贡献显著增加有关.冬季OC和EC显著线性相关(r=0.89),表明冬季两者的一次污染来源相近.冬季PM2.5中总碳(TC)和水溶性K+含量的相关性(r=0.88)高于夏季(r=0.69),表明冬季生物质燃烧对碳污染贡献显著.利用OC/EC比值法对二次有机碳(SOC)进行估算,SOC的浓度均值在夏季为(2.17±1.46)μg·m-3,占OC比例为28.18%±13.85%;冬季为(4.46±3.69)μg·m-3,占OC的23.13%±12.30%.通过计算PM2.5中8个碳组分丰度,初步判断机动车尾气排放和生物质燃烧是万州城区碳组分的主要来源.  相似文献   

3.
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%。  相似文献   

4.
太原市大气PM2.5中碳质组成及变化特征   总被引:5,自引:4,他引:1  
采用DRI Model 2001A热/光碳分析仪测定了2009年冬季和2010年春季太原市区大气细粒子(PM2.5)中有机碳(OC)和元素碳(EC)的昼夜变化特征,分析了含碳物质的变化特征,并探讨了其来源.结果表明,PM2.5、OC、EC平均浓度水平和OC/EC平均值均呈现出冬季[(289.2±104.8)μg·m-3、(65.2±22.1)μg·m-3、(23.5±8.2)μg·m-3和2.8±0.3]高于春季[(248.6±68.6)μg·m-3、(29.7±6.2)μg·m-3、(20.2±5.4)μg·m-3和1.5±0.3],冬季夜晚[(309.3±150.0)μg·m-3、(74.6±19.5)μg·m-3、(24.3±6.6)μg·m-3和3.1±0.3]高于白天[(234.9±122.1)μg·m-3、(54.9±28.2)μg·m-3、(22.6±10.8)μg·m-3和2.5±0.5],春季白天[(292.5±120.8)μg·m-3、(32.7±10.5)μg·m-3、(22.7±10.1)μg·m-3和1.6±0.5]高于夜晚[(212.3±36.7)μg·m-3、(29.6±6.6)μg·m-3、(20.7±6.4)μg·m-3和1.5±0.2]的污染特征.这是因为冬季处于采暖期,特别是夜晚,煤和生物质燃烧量增加导致碳质颗粒物排放量增加以及大气温度低且稳定不利于污染物扩散;高的OC/EC是OC排放量增加所致而非二次有机碳(SOC)的贡献,因为气温低且太阳辐射弱不利于SOC的生成.春季白天PM2.5、OC和EC浓度水平高于夜晚可能是白天风速比夜晚大且相对湿度比夜晚低而更有利于城市扬尘形成所致,OC/EC高可能是白天温度较高且太阳辐射较强有利于SOC的生成.与国内其他城市相比,太原PM2.5、OC和EC均处于较高的浓度水平,表明太原碳质气溶胶污染严重,可能对城市灰霾形成有重要贡献.  相似文献   

5.
上海城区PM2.5中有机碳和元素碳变化特征及来源分析   总被引:7,自引:6,他引:1  
2010年6月~2011年5月间在上海城区点位采集了181组PM2.5样品,采用热光反射法(thermal optical reflectance,TOR)测定了样品中的有机碳(organic carbon,OC)和元素碳(elemental carbon,EC)含量.结果表明,上海城区环境空气PM2.5中OC和EC年平均浓度分别为8.6μg·m-3±6.2μg·m-3和2.4μg·m-3±1.3μg·m-3,两者之和占PM2.5质量浓度的20%.OC和EC的季节平均浓度值冬季最高,夏季最低,秋季OC和EC在PM2.5中的比例最高.全年OC/EC比值为3.54±1.14.采用最小OC/EC比值法估算二次有机碳(secondary organic carbon,SOC)含量得到SOC年均浓度为3.9μg·m-3±4.2μg·m-3,占OC含量的38.9%.夏季SOC浓度低且与O3最大小时浓度值相关性好,表明光化学反应是夏季SOC的重要生成途径,主导西风向的秋冬季SOC浓度高于静风条件下的浓度水平,存在输送作用.进一步对OC1、OC2、OC3、OC4、EC1、EC2、EC3和OPC进行主成分分析,结果显示上海城区PM2.5中OC和EC主要来自机动车尾气、燃煤排放、生物质燃烧和道路尘,这4个来源对含碳组分的贡献率达69.8%~81.4%,其中机动车尾气在4个季节中的贡献率均较高,生物质燃烧贡献约15%~20%,春季和秋季道路尘影响明显,冬季燃煤的贡献高于其他季节.  相似文献   

6.
太原市PM2.5中有机碳和元素碳的污染特征   总被引:4,自引:3,他引:1  
采集了太原市4个点位冬季和夏季PM2.5样品,利用元素分析仪测定了PM2.5中有机碳(OC)和元素碳(EC)的质量浓度,并对碳气溶胶污染水平、时空分布、二次有机碳(SOC)以及OC和EC相关性等特征进行了分析.结果表明,太原市冬季有机碳(OC)、元素碳(EC)平均质量浓度为22.3μg·m-3和18.3μg·m-3,夏季OC、EC平均质量浓度为13.1μg·m-3和9.8μg·m-3,冬季和夏季总碳气溶胶(TCA)占PM2.5的比例分别为56.6%和36.5%;各点位OC和EC质量浓度均呈现冬季夏季的季节特征,冬季OC、EC浓度呈现出较好的均一性,夏季OC、EC质量浓度存在较明显的空间分布差异;太原市SOC污染较轻;冬季OC、EC相关性较强,夏季OC、EC相关性差.  相似文献   

7.
宁波市PM2.5中碳组分的时空分布特征和二次有机碳估算   总被引:2,自引:0,他引:2  
为了研究PM2.5中碳质组分的时空分布特征,于2012年12月至2013年10月4个季度典型时段在宁波市5个采样点采集环境大气中的PM2.5,分析了样品中有机碳(OC)和元素碳(EC)的质量浓度,并估算二次有机碳(SOC)对OC的贡献.结果表明:1宁波市PM2.5年均质量浓度为51.6μg·m-3,其中OC和EC的比例分别为17%和6%.反向轨迹模型的分析结果表明,来自内陆地区的区域传输可能是冬季和春季PM2.5浓度较高的主要原因.2OC/EC比值和OC与EC的相关性分析结果表明,夏季有大量SOC生成,而冬季则可能受华北地区燃煤供暖的显著影响.3用EC示踪法对宁波市的SOC进行了估算,结果表明宁波冬季和春季受到区域传输的显著影响,污染源较不稳定,不宜使用该估算方法.夏季和秋季的SOC质量浓度分别为2.5μg·m-3和2.3μg·m-3,占OC的42%和28%.  相似文献   

8.
北京APEC期间大气颗粒物中类腐殖酸的污染特征及来源   总被引:2,自引:2,他引:0  
为分析北京市APEC期间强化减排措施对大气细颗粒物中类腐殖酸(humic-like substances,HULIS)浓度及污染特征的影响.对APEC前后样品进行了碳质组分(OC/EC)、水溶性有机碳(water-soluble organic carbon,WSOC)、HULIS和水溶性离子分析,研究发现APEC采样期间大气颗粒物中HULIS的浓度范围为1~15μg·m~(-3).HULIS浓度在会议减排前、中和后期分别为7.99、5.83和7.06μg·m~(-3).会议减排对降低HULIS浓度起到了一定作用.在会议期间HULIS的浓度下降程度明显快于EC与WSOC.会议之后HULIS的浓度上升程度明显慢于OC、EC、WSOC和PM_(2.5);HULIS占PM_(2.5)的值在采样期间变化不大,在采样期间、会议减排前、中和后期分别为13.60%、13.59%、14.02%和12.22%.HULIS-C/OC的值和HULIS-C/WSOC的值依次为28.95%、35.51%、28.37%、19.93%和52.75%、59.58%、51.54%、45.39%.HULIS与湿度呈显著正相关,与风速呈显著负相关;生物质燃烧和二次转化可能是北京大气颗粒物中HULIS重要来源.  相似文献   

9.
朔州市市区PM2.5中元素碳、有机碳的分布特征   总被引:3,自引:2,他引:1  
采集朔州市市区4个点位采暖季和非采暖季环境空气PM2.5样品,利用Elementar Analysensysteme Gmb H vario EL cube型元素分析仪测定其中元素碳(elemental carbon,EC)和有机碳(organic carbon,OC)含量,并对碳组分的浓度水平、时空分布特征和主要来源进行分析.结果表明,朔州市市区非采暖季PM2.5中OC和EC的平均浓度为(14.3±2.7)μg·m-3和(10.3±3.1)μg·m-3,采暖季OC、EC平均浓度分别为(23.3±5.9)μg·m-3和(20.0±5.7)μg·m-3;4个点位OC和EC的浓度均表现为采暖季大于非采暖季,其中在采暖季,点位SW中OC和EC浓度分别为28.5μg·m-3和28.1μg·m-3,高于其它采样点,在非采暖季,点位PS中OC和EC的浓度分别为17.7μg·m-3和14.1μg·m-3高于其它采样点;采暖季和非采暖季PM2.5中OC/EC值均小于2,但OC和EC相关性不好(在采暖季和非采暖季的相关系数分别为0.66和0.52),说明PM2.5中碳气溶胶来源复杂.控制碳组分一次排放来源,如燃煤烟尘、生物质燃烧及机动车尾气排放,同时关注二次污染是控制朔州市PM2.5的关键.朔州市市区采暖季和非采暖季PM2.5中二次有机碳(secondary organic carbon,SOC)浓度分别为(6.44±2.77)μg·m-3和(4.11±1.92)μg·m-3.  相似文献   

10.
黄石市夏季昼间大气PM10与PM2.5中有机碳、元素碳污染特征   总被引:3,自引:0,他引:3  
2012年7月,对黄石市城区夏季昼间大气颗粒物PM10与PM2.5样品进行采集,并用热/光反射法(TOR)分析其中的有机碳(OC)、元素碳(EC).结果显示,新老城区PM10中OC平均含量分别为14.60μg·m-3和18.70μg·m-3,EC平均含量分别为4.70μg·m-3和11.02μg·m-3;PM2.5中OC平均含量分别为11.89μg·m-3和13.66μg·m-3,EC平均含量分别为2.28μg·m-3和4.96μg·m-3.研究结果表明,夏季昼间黄石市新老城区大气PM10与PM2.5中碳组分浓度变化趋势相同,且老城区大气PM10、PM2.5中的OC和EC含量普遍要比新城区高,且PM10中OC、EC在总碳(TC)的质量分数均高于在PM2.5中,说明黄石市老城区碳污染状况较新城区要严重,其夏季昼间大气粗颗粒物中碳的含量更高.通过对OC/EC及8个碳组分进行探讨,发现黄石市大气颗粒物中OC易形成二次污染,而EC排放以烟炱为主,夏季燃煤和机动车尾气是黄石碳污染的重要污染源,生物质燃烧也具有一定影响.  相似文献   

11.
为研究南京北郊不同季节PM_(2.5)中碳质组分的主要来源,分别在2014年1月1—23日和2014年7月3—22日进行PM_(2.5)样品采集,并分析其中有机碳(OC)、元素碳(EC)浓度及总碳同位素组成.结果表明,冬季PM_(2.5)浓度高于夏季,平均值为(146.69±64.67)μg·m-3,OC、EC浓度较高,分别为(14.77±5.58)μg·m-3与(9.01±4.74)μg·m-3;而夏季PM_(2.5)浓度为(57.69±23.80)μg·m-3,OC、EC浓度分别为(5.94±2.20)μg·m-3和(2.78±1.25)μg·m-3.二次有机碳(SOC)占OC比重较小,冬、夏两季分别为36.99%与27.37%,这与采样点紧邻公路主干道使颗粒物未得到充分的二次反应有关.南京北郊冬季δ13C平均值为-25.38‰±0.36‰,夏季为-26.50‰±0.58‰,通过与潜在污染源的δ13C值对比,推断出采样期间冬季主要的潜在碳质污染源为煤炭燃烧及机动车尾气,夏季主要的潜在碳质污染源为生物质燃烧及汽车尾气.  相似文献   

12.
北京城郊冬季一次大气重污染过程颗粒物的污染特征   总被引:17,自引:4,他引:13  
本研究分析了北京冬季一次大气重污染过程的颗粒物污染特征,通过数学统计方法分析了其形成的可能原因.观测于2013年1月24—31日进行,在西三环城区和大兴郊区使用中流量大气颗粒物采样器采集可吸入颗粒物(PM10)和细颗粒物(PM2.5),并采用离子色谱和元素碳/有机碳分析仪分析了PM2.5上的水溶性离子、元素碳和有机碳浓度.结果表明,本次重污染天气的大气日均能见度低于3.0 km.PM10和PM2.5质量浓度日均最大值分别为675.5和453.4μg·m-3,平均质量浓度为349.2和260.8μg·m-3,超过环境空气质量标准(GB3095—2012)所规定的二级浓度限值.通过比较PM2.5上化学成分的浓度发现,在城区和郊区,此次天气形成的共同污染源为冬季燃煤燃烧、汽车尾气排放和二次有机气溶胶污染;而土壤/沙尘对郊区污染天气的形成有部分贡献.大气中PM2.5质量浓度与能见度呈对数负相关关系.  相似文献   

13.
珠江三角洲地区亚运期间颗粒物污染特征   总被引:4,自引:3,他引:1  
胡伟  胡敏  唐倩  郭松  闫才青 《环境科学学报》2013,33(7):1815-1823
为研究2010年广州亚运会期间珠江三角洲地区颗粒物污染特征,2010年11月11日—30日分别在广州市区城市点及下风向鹤山区域点采集24h颗粒物样品,对其主要化学组分(有机碳OC、元素碳EC和水溶性离子)进行测量.结果显示,观测期间广州和鹤山PM2.5平均质量浓度分别为(73.3±16.5)μg·m-3和(98.2±20.8)μg·m-3.鹤山PM10平均浓度高达131.6μg·m-3,且PM2.5占PM10的74%,表明区域PM2.5污染凸显.广州和鹤山PM2.5中二次无机离子(SNA)分别占39%和42%,有机物(OM)分别占31%和26%,EC分别占5%和6%.根据EC示踪法粗略估算,广州和鹤山PM2.5中一次有机碳POC分别占15%和13%,二次有机碳SOC分别占4%和3%.总体上,广州和鹤山PM2.5中二次生成(SNA+SOA)均约占50%,表明珠江三角洲地区PM2.5区域性二次污染的特征.广州市区PM2.5及SNA、Cl-和EC明显低于区域点鹤山浓度水平;与2004年同期研究(PRIDE-PRD2004)结果相比,气象条件相似,而广州市区PM2.5及EC浓度分别显著降低达29.6μg·m-3(29%)和3.5μg·m-3(49%),反映出亚运期间一次排放得到有效控制.  相似文献   

14.
研究PM2.5中NO-3、NO-2、NH+4及其气态前体物HNO3、HNO2、NH3的浓度特征和气-粒平衡关系,对深入认识PM2.5的来源及控制因素具有重要意义.因此,本文利用2012年6—7月在青岛采集的denuder和PM2.5大气样品,分析了其中气态和颗粒态氮组分的浓度.结果发现,青岛大气中HNO3、HNO2和NH3浓度分别为(0.80±0.79)μg·m-3、(0.49±0.59)μg·m-3和(4.71±4.03)μg·m-3,PM2.5中NO-3、NO-2和NH+4的浓度分别为(7.50±9.00)μg·m-3、(0.07±0.02)μg·m-3和(8.23±5.57)μg·m-3.HNO3气体浓度的昼夜变化具有统计意义上的显著差异,白天平均为1.16μg·m-3,高于夜晚的0.44μg·m-3,但其他氮组分无显著昼夜差异.观测期间,青岛大气为富氨环境,PM2.5中NH+4主要以(NH4)2SO4的形式存在,NO-3生成主要受HNO3的限制.利用ISORROPIA II热力学平衡模型探讨了青岛PM2.5中氮组分的控制因子,通过敏感性实验发现,颗粒态NO-3和NH+4分别对总HNO3(TN)和总H2SO4(TS)的变化响应敏感,而对总NH3(TA)的变化响应不敏感,这暗示了减少大气中TN和TS而不是TA对降低青岛PM2.5浓度更有效.  相似文献   

15.
贵阳市秋、冬季PM_(2.5)中碳组分污染特征及来源分析   总被引:2,自引:0,他引:2  
王珍  郭军  陈卓 《地球与环境》2015,43(3):285-289
为研究贵阳市大气细粒子PM2.5中有机碳(OC)和元素碳(EC)的污染特征,于2013年10月14日至2013年12月25日,采集2个监测点位秋季和冬季的PM2.5样品,检测分析PM2.5中有机碳(OC)、元素碳(EC)的质量浓度。结果表明,秋季PM2.5中OC的平均浓度为14.9μg/m3,EC的平均浓度为2.31μg/m3;冬季PM2.5中OC的平均浓度为26.2μg/m3,EC的平均浓度为7.53μg/m3,呈冬季高、秋季低的季节变化特征。秋、冬季PM2.5中OC/EC的值均大于2,表明存在二次有机碳(SOC)的贡献;秋季SOC的值为6.89μg/m3,冬季SOC的值为8.29μg/m3。通过计算PM2.5中8个碳组分丰度,初步判断PM2.5中秋季碳的主要来源是汽车尾气、道路扬尘和生物质燃烧,冬季碳的主要来源是汽车尾气、燃煤尘和道路扬尘。  相似文献   

16.
冬夏季广州城区碳气溶胶特征及其与O_3和气象条件的关联   总被引:18,自引:4,他引:14  
2008年1月1日~31日和7月1日~31日在广州城区每天采集1个PM2.5样品,对样品进行碳成分分析,得到有机碳(OC)、元素碳(EC)浓度.同步观测了气象因子以及SO2、NO2、O3气态污染物浓度.结果发现,冬季和夏季PM2.5日均值质量浓度分别为(81.2±61.4)μg.m-3和(53.7±23.2)μg.m-3,OC质量浓度分别为(24.6±19.3)μg.m-3和(14.0±5.6)μg.m-3,EC质量浓度分别为(7.9±5.4)μg.m-3和(4.7±2.2)μg.m-3,OC/EC比值分别为2.9±0.6和3.2±1.0.冬夏季非降雨的稳定天气条件下二次有机碳气溶胶(SOC)浓度分别为(6.1±6.6)μg.m-3和(5.8±5.2)μg.m-3.冬夏季SOC和O3浓度显著相关(p0.01).东南风和西南风条件下,OC、EC浓度普遍较高,表明东莞、江门和佛山地区的工业污染源对广州地区污染物累积和霾天气的形成有一定的贡献.  相似文献   

17.
洛阳市大气细颗粒物化学组分特征及溯源分析   总被引:2,自引:2,他引:0  
孙佳傧  董喆  李利萍  刘洋  陈红阳  张瑞芹 《环境科学》2021,42(12):5624-5632
为研究洛阳市大气细颗粒物(PM2.5)的化学组分及来源的时空分布特征,对汾渭平原地区较为欠缺的PM2.5相关研究进行补充,在2018年4月至2019年1月在洛阳市高新和林校2个点位进行了样品采集,对P(PM2.5)、化学组分(水溶性离子、碳质组分、元素)和来源进行分析.2个点位的年均ρ(PM2.5)分别为(76.6±37.9)μg-m-3和(83.2±38.9)μg·m-3,季节变化由高到低均为:冬季、春季、秋季和夏季.高新和林校的9种水溶性离子浓度分别占PM2.5的 55.1%和54.2%,林校的二次离子(NO3-、SO42-和NH4+)年均浓度之和高于高新.高新和林校的ρ[有机碳(OC)]、P[元素碳(EC)]分别为(12.4±7.7)μg·m-3、(1.2±0.5)μg·m-3和(13.4±7.7)μg·m-3、(1.3±0.5)μg·m-3,林校的含碳组分在各季节均高于高新;高新和林校冬季的二次有机碳(SOC)在OC中质量分数分别为67.8%和77.3%,远高于其他季节.化学质量平衡结果表明,高新和林校的主要贡献源均为二次硝酸盐(26.9%和27.1%)、二次硫酸盐(14.5%和14.8%)、燃煤(12.6%和11.6%)、SOA(10.8%和12.2%),高新的生物质源贡献较高,而林校的扬尘源和机动车源贡献较高.后向轨迹和潜在源贡献因子分析表明,洛阳市春季不仅受到来自西北方向的传输,来自西南地区的污染传输也不能忽略;夏季既受到正东方向的季风影响,又有来自正南方向的潜在污染;秋季污染物主要来自东南方向,同时也存在西北方向的潜在来源;冬季受到的传输影响则主要来自周边区域,污染来源较为集中.  相似文献   

18.
南京北郊雾天PM10中多环芳烃粒径分布特征   总被引:2,自引:3,他引:2  
为研究雾天PM10中多环芳烃粒径分布特征,2007-11-15~2007-12-30在南京北郊进行了PM10分8级粒径多环芳烃(PAHs)成分连续样品采集,由同步气象观测资料选出雾天与晴天样本作为对比,用GC-MS分析其中16种PAHs含量.雾天夜间PM2.1和PM9.0平均质量浓度为120.34μg.m-3和215.92μg.m-3,接近白天PM2.1(126.76μg.m-3)和PM9.0(213.41μg.m-3),昼、夜基本没有变化;晴天夜间PM2.1和PM9.0平均质量浓度为71.45μg.m-3和114.33μg.m-3,高于白天PM2.1(41.02μg.m-3)和PM9.0(74.38μg.m-3),昼、夜变化很明显;雾天PM2.1∑16PAHs为49.97 ng.m-3,是晴天(33.30 ng.m-3)1.50倍,PM9.0∑16PAHs为59.45 ng.m-3,是晴天(40.80 ng.m-3)1.46倍;PM2.1和PM9.0中PAHs单体平均浓度均为荧蒽最高,且雾天(PM2.1为7.98 ng.m-3,PM9.0为9.99 ng.m-3)高于晴天(PM2.1为5.23 ng.m-3,PM9.0为6.77 ng.m-3);雾天PM2.1和PM9.0中苯并[a]芘的浓度为1.77ng.m-3和1.99 ng.m-3,高于晴天(PM2.1为1.46 ng.m-3,PM9.0为1.84 ng.m-3).结果表明,雾过程加重了近地面大气PM2.5和PM10的污染;雾天与晴天PM10∑16PAHs粒径分布的昼夜特征与PM10在2种天气系统下粒径分布的昼夜特征基本一致,均为双峰型分布,分别位于积聚模态和粗模态粒子.白天雾过程对PM10及PM10∑16PAHs的粒径分布影响比较大,夜间雾过程则对其没有太大影响.  相似文献   

19.
福建省三大城市冬季PM2.5中有机碳和元素碳的污染特征   总被引:15,自引:9,他引:6  
以福建省福州、厦门和泉州这3个主要城市为研究对象,采集了冬季PM2.5样品,采用热光透射法(thermal opticaltransmission,TOT)分析得到PM2.5、OC和EC的浓度水平和空间分布、OC与EC的相关性、OC/EC值以及二次有机碳分布特征.结果表明,福州、厦门和泉州冬季PM2.5的浓度范围为(79.94±18.08)~(114.78±26.10)μg.m-3,均超过《环境空气质量标准》(GB 3095-2012)规定的PM2.5日均值75μg.m-3.OC和EC的浓度范围(以C计)分别为(14.77±2.65)~(19.27±1.96)μg.m-3和(1.99±0.50)~(3.36±0.41)μg.m-3,分别是背景点福州平潭的1.2~1.6倍和1.2~2.0倍.福州平潭(R2=0.70)和晋安(R2=0.66)冬季PM2.5中OC与EC的相关性显著,说明OC和EC有相近的一次污染来源.OC/EC值为5.64~7.71,且值均大于2.0,说明各采样点存在二次有机碳(secondary organic carbon,SOC)的生成.SOC的浓度为2.47~7.17μg.m-3,占OC的比例为13.08%~45.67%,占PM2.5的2.20%~7.78%.  相似文献   

20.
大气PM2.5中水溶性有机碳和类腐殖质碳的季节变化特征   总被引:3,自引:1,他引:2  
2011年12月至2012年11月期间在上海市华东理工大学采样点采集PM2.5样品,对样品中的水溶性有机碳(WSOC)和类腐殖质碳(HULIS-C)进行了测定,探讨了WSOC和HULIS-C的季节变化特征.结果表明:采样期间PM2.5、WSOC和HULIS-C的年平均质量浓度分别为(66.19±28.59)、(4.21±1.83)和(2.69±1.36) μg·m-3,WSOC和HULIS-C分别占PM2.5质量的6.5%±1.7%和4.1%±1.3%.HULIS-C占WSOC质量的62.8%±11.8%,表明HULIS-C是WSOC的主要成分.WSOC和HULIS-C的质量浓度均具有显著的季节变化特征,呈现冬季>春季>秋季>夏季,而HULIS-C/WSOC比值的季节变化相对较小,其四季平均比值呈现秋冬季略高,春夏季略低的特点.WSOC和HULIS-C质量浓度与能见度、风速呈负相关,与空气污染指数(API)呈显著正相关.WSOC和HULIS-C的浓度水平可能受到多种燃烧源的综合影响,本地燃烧源的贡献不容忽视.此外,在特定气象条件下周边污染源和长距离输送对高浓度WSOC和HULIS-C也会有贡献.  相似文献   

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