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。     

应用PMF和PCA探究长春市大气中PM_(10)污染来源

利用电感耦合等离子体质谱法(ICP-MS)分析了长春市2011-2012年期间在8个大气自动监测点位上采集的PM10的40个样本,得到19种无机元素组成的成分谱,包括Be、V、Cr、Mn、Co、Ni、Cu、Zn、Mo、Ag、Cd、Sb、Ba、Tl、Pb、Na、Mg、K和Ca。应用正定矩阵因子分解法(PMF)和主因子分析法(PCA)进行源解析,得出如下结论:PMF模型得到了4个主要污染来源,有垃圾焚烧尘/土壤尘/建筑尘、交通综合尘、燃煤尘/工业尘、燃油尘;PCA得出4个主因子,有土壤尘/车辆尾气尘、垃圾焚烧尘/燃煤尘、工业尘、其他未知尘源。2种模型的解析结果相互印证,具有很好的一致性。     

唐山市大气环境中PM_(10)和PM_(2.5)污染特征分析

利用2013年唐山市全年六个监测点的PM10和PM2.5的24小时连续监测数据,分析了唐山市大气中PM10和PM2.5的浓度时间变化特征,讨论了两者之间的相关性。     

关于柳州市空气中颗粒物PM_(10)和PM_(2.5)污染水平的分析

为了初步调查柳州市空气中颗粒物PM10、PM2.5的污染水平,于2013年春、夏、秋、冬4季在柳州市的6个典型城市功能区进行数据采集。结果表明,柳州市PM10和PM2.5污染很严重,超标率分别为12.6%和35.1%,而且对人体健康危害更大的PM2.5占PM10的大部分,约为79.55%,应引起公众和相关职能部门的高度重视,且应在PM2.5问题上重点寻求突破。     

绵阳市城区空气PM_(10)、PM_(2.5)污染特征及相关性研究

采用连续自动监测方法于2013年9月至2014年4月对处于四川盆地内的中等城市绵阳市主城区富乐山、市人大、三水厂、高新区4个点进行空气质量监测。监测结果表明:空间分布上PM10和PM2.5污染程度城西工业区最高,市中心其次,森林公园最低。季节变化PM10和PM2.5污染程度为:春季<秋季<冬季。1天内PM10和PM2.5小时均值呈双峰分布。PM10和PM2.5一元线性回归方程为:y=0.7273x-2.9869,回归分析相关性系数为0.94。ρ(PM2.5)/ρ(PM10)平均值为0.7,变化范围为0.27~0.93。     

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。     

西安地铁环境中PM_(10)、PM_(2.5)、CO_2污染水平分析

针对地铁环境空气污染状况,于2013年6月对西安地铁2号线各监测车站的站厅、站台、车厢及室外的PM10、PM2.5、CO2的污染水平进行了监测分析。结果表明:站厅、站台和车厢的PM10浓度均未超标;PM2.5浓度最大值分别为97.97,131.56,97.1μg/m3,超标率分别为30.6%、75.4%、29.5%,各监测站点细颗粒物污染较严重。车厢内部CO2最高浓度超过2 357 mg/m3,缺乏足够的新鲜空气来满足乘客的呼吸需求。对PM10和PM2.5源的相关性分析表明,站台和车厢环境中的颗粒物有强烈的相关性,二者有共同的来源。对站台和车厢环境中的PM10、PM2.5与室外环境的相关性分析表明,PM10有强烈的相关性(R2=0.83,0.78);PM2.5有较弱的相关性(R2=0.43,0.11)。各监测车站站台PM2.5/PM10为0.64~0.83,平均值为0.72;车厢PM2.5/PM10为0.68~0.85,平均值为0.78。     

哈密市环境空气中PM_(10)与PM_(2.5)变化特征

为了解哈密市环境空气中PM_(10)与PM_(2.5)的污染水平,对2016年哈密市环境空气数据进行统计分析,结果表明哈密市PM_(10)与PM_(2.5)存在一定的线性关系;哈密市2016年PM_(10)的年均值为99ug/m3,PM_(2.5)的年均值为36ug/m3。     

阜康市PM_(2.5)和PM_(10)的质量浓度变化特征分析

通过对阜康市2015年1个区控点的PM_(2.5)和PM_(10)的连续自动监测数据分析得出:2015年阜康市大气颗粒物中PM_(2.5)、PM_(10)浓度日均值和小时值的最大值均出现在4月,日均值均超过了环境空气质量标准的二级标准限值;月均值最大值均出现在12月;PM_(2.5)的年均值超过了环境空气质量标准的二级标准限值;PM_(2.5)和PM_(10)冬季的日变化浓度高于其他三季,夏季最低。超标天数高值出现在1、2、11、12月,PM_(2.5)的污染程度比PM10严重;PM_(2.5)和PM_(10)的比值1、11、12月较大。     

武汉市与西安市颗粒物PM_(10)、PM_(2.5)的污染水平分析

利用武汉、西安两市2013年PM10与PM2.5的监测数据,统计分析了武汉市和西安市PM10与PM2.5的污染水平,并比较了两城市的污染水平。根据GB 3095—2012《中华人民共和国环境空气质量标准》规定的二级浓度限值,可知武汉市和西安市PM2.5的污染都非常严重,PM10的污染相对较轻。从整体上说,西安市的污染水平要比武汉市严重,其中西安市PM10中PM2.5约占79%。武汉市和西安市的相关部门都应重视PM10和PM2.5的污染问题。     

武汉市PM_(10)源解析及其对策研究

随着我国社会经济的迅速发展,大气环境中颗粒物的污染日趋突出,PM10是当今最受关注的空气污染物之一,文章在为期13个月监测的基础上,对武汉市大气中PM10的污染水平、元素组成及其来源与贡献进行了研究,并针对PM10中不同组分的来源提出了控制措施。     

贵阳市城区近地面PM10/PM2.5及重金属污染水平研究

2009年在贵阳市地区内设点采样.共采集了145个大气样品,对近地面大气颗粒物PM10/PM2.5的污染状况及其所含重金属进行调查.结果表明,贵阳PM10/PM2.5的污染严重,对人体健康危害很大;重金属元素分析中Pb和Zn的含量比较高,这些重金属元素更易于富集在细颗粒上,给环境带来了极大的潜在危险.最后文章提出了贵阳...     

上海市大气中PM10浓度的统计分析

以上海市2002年-2009年的PM10实测数据和同步气象资料为研究对象进行上海市PM10污染分析研究。对2002年-2009年的监测数据进行分析、归纳,得到了上海市可吸入颗粒物(PM10)浓度的季节变化规律、每日小时变化规律以及上海市不同地区可吸入颗粒物(PM10)浓度的分布特征,并对这种特征及变化规律进行了详尽地分析。研究表明上海市空气环境质量在逐年好转,其标志是累计超标污染天数每年减少5天;在一年当中,污染天数最多的是冬季,其次是春季,最少的是夏季;在空气环境质量逐年好转的大趋势下,针对其产生的原因进行了分析。     

北京市大气PM_(10)和PM_(2.5)中有机物的时空变化

2005年四季在北京市不同功能区9个采样点采集大气PM10和PM2.5样品,并对其中有机物污染水平、分布特征及不同功能区PM10和PM2.5中有机物的相关性进行了探讨.结果表明,市区PM10和PM2.5中有机物年均值分别为41.39 μg/m3和34.84 μg/m3,是对照区十三陵的1.44倍和1.26倍;冬季有机物污染最严重,分别为春季的1.15、 1.82倍,秋季的2.06、 2.26倍,夏季的4.53、 6.26倍.不同季节PM2.5与PM10中EOM的比值超过0.60, 并呈现一定季节差异.各功能区有机污染表现出工业区(商业区)＞居民区(交通区、对照区)的变化趋势,且不同功能区PM2.5中EOM对PM10中EOM的影响程度各异.有机组分的年均值有非烃＞沥青质＞芳烃＞饱和烃的变化规律,而污染源的季节性排放是造成有机物组分季节变化的主要原因.     

重庆市大气PM_(10)中水溶性离子组分的研究

为研究重庆市可吸入颗粒物中水溶性离子组分的特征,于2006年4月和11月在重庆市主城9区和缙云山对照点采集环境中PM10样品,用离子色谱法测定9种离子组分。分析结果发现,阴离子中含量较高的分别是SO42-和NO3-占了阴离子含量的95%以上;而NH4+和Ca2+则占到阳离子含量的80%。主城各区大气中水溶性离子组分的含量明显高于对照点,且大渡口区、南岸区、九龙坡区、北碚区和渝中区的污染较为严重。在相关性分析中,NH4+与NO3-和SO42-相关性较好,Ca2+与Mg2+也体现出良好的相关性。与国内外城市相比重庆市大气PM10中,NO3-、SO42-和NH4+的浓度相对偏高,Na+和Cl-的浓度较低。     

周边污染对北京大气PM_(10)的影响研究

文章基于Models3/CMAQ空气质量模式,利用北京及周边省市详细调查的污染源数据,采取双层网格嵌套技术建立起适用于我国华北区域的大气PM10数值模拟系统。在此基础上,文章设计了5种污染源情景方案,并对各种情景分别进行数值模拟,定量计算周边各省市对北京大气PM10的具体影响情况,得到2002年采暖季(1月份)和非采暖季(7月份)周边省市对北京大气PM10逐时浓度贡献情况。结果表明,外来污染物输送对北京大气PM10浓度影响较大,在采暖季和非采暖季外来影响分别为23.4%和40.0%。在周边各省市中,河北、天津、山西等地污染源排放对北京市大气PM10均具有不同程度的影响。     

TSP与PM10相关性及其应用探讨

对环境空气中TSP(滤膜重量法)和PM10(压电晶体仪器法)进行同步监测，通过19组的测定结果表明，两者之间存在相关关系，经一元线性吲归，得回归方程：Y=0．1591 2．3213x。并经相关系数显著性水平检验，表明在99．9％的置信水平下TSP和PM10线性相关非常显著。     

吉林市大气中PM10和PAHs污染特征

研究了吉林市大气PM10的污染水平和其中优控PAHs总量的地区和季节分布特征。同时对PM10与PAHs的相关性进行了分析。研究表明，PAHs与大气PM10的地区分布大致成正相关，春季最重，夏季最轻：哈达湾最重，江南公园最轻。两者同时受到污染源排放和气象因素的影响。     

丹东市空气PM_(10)污染特征

通过空气质量自动监测、锅炉监测及PM10网格落地浓度计算,确定丹东市空气PM10污染的时空变化规律和污染特征。     

福州市春冬季灰霾天气PM10和PM2．5污染水平和气象特征分析

分析和探讨了福州市霾日和非霾日气溶胶PM10和PM2.5污染水平,无论春季或冬季,霾日福州市气溶胶PM10和PM2．5的质量浓度是非霾日的1．6倍;通过对霾日与非霾日的天气形势与及地面气象要素场的分析,揭示了福州市灰霾天气形成原因。为政府用空气扩散能力来对大气污染物排放进行调控,为开展相应的大气污染防治工作提供科学依据。