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本研究对太原市采暖期PM2.5中多环芳烃(PAHs)的污染水平、组成特征、健康风险以及来源进行了分析。结果表明,太原市采暖期PM2.5的日均浓度水平为70.7~274.2μg/m3,90%的样品超过了我国《环境空气质量标准》(GB 3095-2012)中PM2.5的二级标准限值(75μg/m3)。PM2.5中16种PAHs的浓度水平为282.7~1 398.6ng/m3,平均值为915.7ng/m3。荧蒽(Fla)是浓度最高的单体,占PAHs总浓度的20.4%,其次是芘(Pry)和菲(Phe),分别占14.5%和13.2%。不同环数的PAHs质量浓度为4环5~6环2~3环。以苯并(a)芘(Bap)为参照对象的昼夜毒性当量浓度Bapeq分别为75.5和100.0ng/m3,高于我国和WHO对Bap的规定值(分别为2.5和1ng/m3),对人体健康存在潜在危害。根据PAHs环数分布及特征比值法判断PAHs的主要来源是煤燃烧,同时也存在一定的生物质燃烧和少部分石油燃烧。 相似文献
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为了解南昌市道路扬尘和土壤风沙尘PM2.5中多环芳烃(PAHs)的来源和健康风险,利用颗粒物再悬浮系统采集PM2.5样品,测定了PM2.5中16种优先控制的多环芳烃的含量.结果表明,南昌市道路扬尘PM2.5中ΣPAHs含量范围为48.85~166.16μg·kg-1,平均值为(114.22±39.95)μg·kg-1,土壤风沙尘PM2.5中ΣPAHs含量范围为31.05~62.92μg·kg-1,平均值为(40.79±9.39)μg·kg-1.道路尘和土壤风沙尘PM2.5中的PAHs都是以4~5环组分为主.主成分分析/多元线性回归分析结果表明,南昌市道路扬尘PM2.5中PAHs的来源包括机动车的排放和燃煤源与石油泄漏,贡献率分别为51.7%和48.3%,总估计值与实际值的线性拟合有很好的一致性.对于儿童和成年男性,不同暴露途径的PAHs致癌风险值从大到小依次是皮肤接触 > 摄食 > 呼吸吸入,而成年女性则表现为摄食 > 皮肤接触 > 呼吸吸入.各暴露途径中,PAHs对成人的致癌风险均高于儿童.所有人群中,PAHs的总致癌风险值均低于美国EPA推荐的致癌风险阈值10-6,没有致癌风险. 相似文献
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为研究聊城市冬季PM_(2. 5)中多环芳烃(PAHs)的浓度水平、来源及健康效应,于2017年1~2月对聊城市PM_(2. 5)中的14种PAHs进行分析,利用特征比值法和PCA-MLR模型对其来源及贡献率进行解析,并利用Ba P当量浓度(Ba Peq)和呼吸途径暴露PAHs引发癌症的风险(ILCR)模型进行健康风险评估.结果表明,聊城市冬季PM_(2. 5)中PAHs的平均质量浓度为(64. 89±48. 23) ng·m~(-3),其中Fla、Pyr和Chry的浓度最高,占比分别为15. 5%、12. 8%和12. 7%,且4环PAHs总质量浓度占比最高,春节前与烟火Ⅱ期比其他时期污染较重. PCA-MLR模型分析结果表明,聊城市冬季PM_(2. 5)中PAHs来源主要包括煤炭燃烧、生物质燃烧和机动车尾气.聊城市冬季TEQ平均值为(6. 37±4. 92) ng·m~(-3),ILCR模型评估结果表明,成人的ILCR值高于儿童,二者的ILCR值均处于风险阈值内(10-6~10-4),表明聊城市冬季PM_(2. 5)具有潜在致癌风险. 相似文献
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为探究遵义市秋、冬季PM2.5中多环芳烃(PAHs)的污染特征及来源,于2020年10月~2021年1月采集了遵义市大连路、忠庄和新蒲3个采样点位PM2.5样品,利用GC-MS对样品中16种优控PAHs进行分析,利用特征比值法和多元统计法(PCA-MLR)解析其来源,并采用BaP毒性当量浓度和终生致癌风险模型(ILCR)探讨了PAHs对人体的健康风险。结果表明,研究期间遵义市PM2.5中16种PAHs浓度范围为9.68~108.80 ng/m3,平均值为(30.53±22.63)ng/m3,呈冬季高、秋季低的季节变化趋势。秋、冬季PM2.5中PAHs环数分布特征一致,高环(5~6环)>中环(4环)>低环(2~3环),以中环、高环PAHs为主。PCA-MLR分析表明PAHs主要来自燃煤和生物质燃烧混合源、机动车尾气,其中,燃煤和生物质燃烧对颗粒物中PAHs的来源贡献最大,秋季为50.6%,冬季为54.8%。遵义市冬季PAHs总毒性当量浓度(TEQ... 相似文献
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大气中的多环芳烃(PAHs)及其衍生物是影响环境和威胁人类健康的全球性问题.为了研究淄博市PM2.5中PAHs及其衍生物的污染特征、来源和健康风险,于2020年11月5日至12月26日期间采集PM2.5样品,使用气相色谱-质谱联用仪(GC-MS)分析PM2.5中的16种常规PAHs、9种NPAHs和5种OPAHs的浓度,利用特征比值法和PMF模型对其主要来源进行解析,并使用基于源解析结果的终生致癌风险模型(ILCR)评估了供暖前后PAHs及其衍生物对成年男女的健康风险.结果表明,采样期间淄博市PM2.5中∑16p PAHs、∑9NPAHs和∑5OPAHs浓度均值分别为:(41.61±13.40)、(6.38±5.70)和(53.20±53.47)ng·m-3,供暖后3类PAHs浓度明显增加,分别为供暖前的1.31、2.04和5.24倍.采样期间(Chr)、苯并[a]芘(Ba P)和苯并[a]蒽(Ba A)为p P... 相似文献
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为了明确兰州市PM2.5中16种多环芳烃(PAHs)的污染特征和来源,采集了兰州市4个季节的PM2.5样品,运用气相色谱-质谱联用仪(GC-MS)对PAHs的浓度进行了分析,利用正定矩因子分解法(PMF)、聚类分析和潜在源因子分析法(PSCF)对PAHs的来源进行解析.结果表明,兰州市PM2.5中ρ(PAHs)均值为:冬季[(118±16.2) ng·m-3]>秋季[(50.8±21.6) ng·m-3]>春季[(22.2±8.87) ng·m-3]>夏季[(4.65±1.32) ng·m-3].相关性分析表明,兰州市PM2.5和TPAHs均与温度呈现极显著的负相关性,与气压呈现极显著的正相关性,与风向、风速和相对湿度的相关性较差.各环PAHs在4个季节的占比相似,其中4环和5环的PAHs占比为最大,其次为6环和2~3环.兰州市PM2.5中PAHs的主要来源在春夏季为工业排放和生物质及天然气燃烧,秋季工业排放占主导地位,冬季主要为燃煤排放,交通排放在4个季节的贡献比较稳定.聚类分析和PSCF计算结果表明,来自蒙古国、新疆东北部和青海等地的气流对兰州市环境空气质量有重要的影响. 相似文献
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为探索吕梁地区PM2.5中多环芳烃的季节变化、健康风险和潜在来源,于2018年10月23日至2019年7月1日对离石区(市区)和孝义市(郊区)进行PM2.5样品采集,利用气相色谱-质谱联用仪(GC-MS)测定了14种多环芳烃浓度.总多环芳烃的浓度年均值为95.50 ng·m-3,主要以5~6环为主(49.7%),3环占比较低(8.3%);吕梁市多环芳烃浓度呈现冬季>秋季>春季>夏季的季节性变化规律,市区浓度年均值(130.47 ng·m-3)高于郊区(84.4 ng·m-3);增量终身致癌风险和蒙特卡洛模拟结果均表明吕梁市多环芳烃毒性服从成人>青年>儿童的规律,除夏季外,离石区增量终身致癌风险值均在10-6~10-4之间,远高于孝义市,表明市区存在较高的多环芳烃潜在风险;通过采用特征比值法和正定矩阵因子分解模型表明,吕梁市多环芳烃主要来自于煤和生物质的燃烧(61.9%)和机动车尾气排放(38.1%),由后... 相似文献
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为探究港口地区污染大气中多环芳烃(PAHs)的污染特征和潜在来源,以青岛港为研究对象,于2018年8月至2019年5月期间采集了4个季节的PM2.5样品(n=59),分析了PM2.5中PAHs的季节变化和组成特征,使用相关性分析探索了气象因素对PAHs浓度的影响,并采用正定矩阵因子分解和潜在来源贡献函数模型对潜在来源进行解析.结果表明,ρ(PAHs)平均值为(8.11±12.31) ng·m-3,秋冬季节高于春夏季节.PAHs的季节性分子组成相似,以4~5环PAHs (75.43%)为主.荧蒽、苯并[e]芘、苯并[a]蒽、菲、芘和䓛是研究区域PAHs的优势物种,这与船舶尾气中主要化合物组成相似.相关性分析表明,PAHs浓度与温度和相对湿度呈极显著负相关,与大气压和风向呈极显著正相关,与风速的相关性较差.PMF分析提取出6个贡献因子,结果表明,青岛港地区受航运排放(28.83%)影响最大,其次是机动车排放(20.49%)以及原油挥发(13.47%)等,夏季受航运排放影响最大.PSCF结果表明,京津冀、环渤海和鲁北地区是远距离传输的主要来源区域. 相似文献
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为了确定深圳市郊区大气中PM2.5的污染特征,本研究分析了2009年和2010年夏季和冬季PM2.5样品中的水溶性离子和多环芳烃成分.结果表明,深圳市郊区大气中PM2.5的质量浓度很高,夏季53.9%和冬季100%的样品超过了WHO的大气质量准则浓度.PM2.5中,冬季最主要的3种离子是SO24-、NO3-和NH4+.在夏季,这3种离子在PM2.5中的含量都会减少,而Cl-、Na+、K+、Ca2+和Mg2+的含量会增多.另外,冬季是多环芳烃浓度较高的季节,其中萘、苊烯、苊和苯并荧蒽是冬季PM2.5中多环芳烃的主要成分.本研究还通过比值法和特征化合物法对深圳市郊区大气中的PM2.5进行了源解析,确定了PM2.5的可能来源. 相似文献
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采用GC/MS定量分析了2003年9月至2004年7月期间北京市PM2.5中16种优控PAHs的含量.研究表明,PAHs总浓度年均值139.59ng·m-3,变化范围1.02~776.4ng·m-3.冬季浓度最高271.05ng·m-3,夏季最低26.10ng·m-3,反映了主要源排放(燃煤)变化与气象条件的共同影响.全年平均不同环数PAHs所占总浓度的比例由大到小:4环>5环>6环>3环>2环;冬季4环PAHs所占比例最大(48.7%),其次为5环(32.5%)和6环PAHs(14.9%);夏季5环、6环PAHs所占比例最高(36.5%),其次为4环PAHs(24.1%).源排放特征化合物比值法和主成分分析法结果都表明,燃煤、机动车和油类挥发是多环芳烃的3类主要污染源,能够解释主成分分析法总方差的88%. 相似文献
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昆明城区大气PM2.5中PAHs的污染特征及来源分析 总被引:3,自引:0,他引:3
2013年4月至2014年1月期间,在昆明城区3个采样点采集了大气细颗粒物(PM2.5)样品,利用气相色谱-质谱联用仪对PM2.5载带的16种PAHs进行定量分析.结果表明:工业区(金鼎山)、交通密集区(东风东路)、清洁对照点(西山森林公园)PM2.5上PAHs平均含量分别为40.67,22.64,22.07ng/m3.通过常规气象因素及气团后向轨迹模型分析发现,起源于曲靖地区的污染气团传输及昆明大气高压形成的下沉气流是导致昆明PAHs浓度上升的重要原因.金鼎山、东风东路、西山森林公园的BaPeq浓度分别为6.28,4.00,2.94ng/m3,均高于国家环境空气质量二级标准(2.5ng/m3).源解析结果显示,工业区(金鼎山)和交通密集区(东风东路)的PAHs污染来源一致,主要来自机动车排放,其贡献率分别为50.80%和40.20%,其次为燃煤排放,贡献率为35.55%和39.23%,再次为生物质燃烧,贡献率为7.30%和7.98%;作为清洁对照点的西山森林公园的PAHs则来自汽车尾气排放(81.84%)和生物质燃烧排放(9.73%). 相似文献
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利用均匀分布于烟台市区的10个空气自动监测点位2013年的数据研究了PM10和PM2.5浓度的季节性变化特征.对PM10 、PM2.5质量浓度分别进行了月均值和季节性均值变化特征分析,研究了不同季节和雾霾天气情况下,PM2.5在PM10中含量的变化情况.结果表明:烟台市区细颗粒物污染较严重,各采样点各月均值中超过二级标准的比例达到88.3%;2013年烟台市区PM 10、PM2.5质量浓度均呈现出春冬季节较高、夏秋季节较低、采暖季明显高于非采暖季,PM10浓度风沙季明显高于其他季节的特点;PM2.5对PM10的贡献呈现明显的季节性变化规律,在雾霾天气情况下明显偏高. 相似文献
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依据《PM2.5源排放清单编制技术指南》结合企业排污申报登记数据,量化分析了秦皇岛一次PM2.5排放源中工业源PM2 5排放数据,重点核算分析了秦皇岛的支柱产业玻璃、水泥的一次PM2.5排放量情况.结果显示在秦皇岛当地的工业企业中,水泥行业所排放的PM2.5总量在全部重点工业一次PM2.5排放源中所占的比例较大,同时结果显示在生产过程中使用燃煤较多的企业PM2.5的排放量要高于其它企业.从地区分布上来分析,秦皇岛市抚宁县PM2.5的排放量是当地三区四县中最多的地区. 相似文献
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于2014年12月—2015年11月收集了浙江北部地区4个采样点的PM2.5样品,利用高效液相色谱-串联质谱仪分析获得真菌气溶胶示踪物阿糖醇和甘露醇的浓度,研究了浙北地区真菌气溶胶的季节性变化特征及其来源.观测结果显示,浙北地区阿糖醇和甘露醇的年均浓度分别为(5.6±0.7)和(5.7±1.3)ng·m-3.真菌气溶胶示踪物夏季浓度最高,可能是由于当地夏季频繁的生物质燃烧和温暖湿润的气候条件促进了真菌孢子的释放;另外,在该地区真菌孢子对气溶胶中有机碳(OC)的贡献并不显著(1%).主成分分析显示,真菌气溶胶示踪物(阿糖醇、甘露醇)和生物质燃烧示踪物(左旋葡聚糖、甘露聚糖、半乳聚糖、nss-K+)在整个采样过程中都包含在同一个因子中,表明浙北地区大气中真菌气溶胶持续受到生物质燃烧排放源的影响. 相似文献
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利用站点气象和PM2.5资料以及NCEP的全球再分析数据集研究了2015年12月17~28日长江三角洲地区一次重污染天气过程.结果表明:地面弱气压场是此次污染事件发生发展的主要天气背景,而冷空气带来的大风使PM2.5浓度迅速下降,有效清除了PM2.5.区域热力因子和动力因子分析发现,此次过程中大气中低层层结稳定、近地面逆温强,有利于PM2.5和水汽的累积,使其浓度水平升高;对于动力因子来说,较小的通风率和较低的边界层高度不利于污染物扩散,同样使PM2.5浓度上升.两者相比,热力因子对PM2.5浓度值的贡献比动力因子大.结合后向轨迹和排放源分布发现,此次污染过程中长江三角洲地区的PM2.5主要受来自其西北方向的大陆气团(占46%左右)的影响,这些气团途经高污染排放源并把污染物远距离传输至长江三角洲地区.最后利用PSCF和CWT对长江三角洲地区污染物的潜在来源进行了分析,发现PM2.5的来源主要集中在安徽、河南、山西、山东以及长江三角洲本地,说明此次过程中长江三角洲地区的污染物浓度受到远距离输送和局地过程的共同影响. 相似文献
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使用中流量颗粒物采样器采集台州市2015—2016年大气PM_(2.5)样品,利用气相色谱-质谱仪对样品中16种多环芳烃(PAHs)进行分析,研究PAHs的污染特征及可能来源。结果显示:PAHs总浓度为(20.69±4.84)ng/m3,浓度季节变化大小顺序依次为冬季>春季>秋季>夏季,空间变化为商住区>工业区>背景点。PM_(2.5)中PAHs以高环为主(≥4环),占86%。不同季节商住区和工业区PAHs(4环)含量均略高于背景点,PAHs(5~6环)的含量商住区略高于工业区和背景点。PAHs环数分布和比值法结果表明台州市大气PM_(2.5)中PAHs的主要来源是机动车尾气和燃煤。成年人和儿童的终生超额致癌风险(ILCR)分别为8.02×10-7和5.61×10-7,表明台州市PM_(2.5)中PAHs对人体健康影响在可接受范围内。 相似文献
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不同燃烧过程颗粒物粒径排放特征 总被引:5,自引:0,他引:5
采用荷电低压颗粒物撞击器(ELPI)和稀释采样系统研究重庆市工业源、交通源、生物质燃烧以及餐饮业油烟等各类燃烧过程的颗粒物排放特征.结果表明:燃煤锅炉以及各类柴油交通源颗粒物数浓度峰值都表现出单峰型的变化特征,峰值主要出现在0.20~0.48μm之间;生物质燃烧和餐饮业油烟颗粒物的数浓度都呈现出双峰型的变化趋势,分别出现在核模态(0.02~0.07μm)和积聚态(0.2μm);水泥窑炉的数浓度也出现双峰型变化特征,分别出现在积聚态(0.12μm)以及接近粗颗粒物态的1.23~1.96μm粒径范围处.各污染源颗粒物质量浓度峰值主要出现在粗粒径态,交通源排放的颗粒物质量浓度相对较高.各类污染源数浓度分布主要集中在积聚模态,粗颗粒态的数浓度累计贡献都不到1%;质量浓度主要分布在粗颗粒态,核模态的质量浓度贡献都小于0.1%. 相似文献
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利用2018年河南省PM2.5、PM10监测数据,结合统计学方法及克里格插值技术,分析河南省PM2.5、PM10的时空分布特征及影响因素,结果表明:(1)PM2.5、PM10日均、月均浓度均呈现出“U”型变化特征,PM2.5/PM10月均值呈现出“W”型变化特征,PM2.5、PM10季均浓度及其比值均呈现出冬季>秋季>春季>夏季的规律;(2)PM2.5、PM10月均浓度的空间分布差异较大,而年均浓度则呈现出相似的分布规律,PM2.5/PM10季均值呈现出不同的空间分布规律,总体上东部及东南部较高,中西部区域较低;(3)PM2.5、PM10与NDVI、年降水量呈显著负相关,与人口密度、第二产业占比呈显著正相关。研究结论可为粮产区大气污染防治及粮食安全生产提供重要的科学依据。 相似文献
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Zeping Gu Jialiang Feng Wenliang Han Li Li Minghong Wu Jiamo Fu Guoying Sheng 《环境科学学报(英文版)》2010,22(3):389-396
Forty-eight daily time interval PM2:5 samples were collected from December 2006 to January 2008 in an urban site in Shanghai,China. Concentrations and compositions of polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs) were analyzed with GC-MS to study the diurnaland seasonal variations and to identify the main emitting sources. The diurnal variation of the PAHs concentrations was greater inthe late autumn and winter sampling days, and was greatly influenced by meteorological conditions such as wind speed and ambienttemperature. The concentration of PAHs in the mornings (6:30–10:00) increased distinctly, and was high in the late autumn and wintersampling days, indicating the contribution from vehicle emissions during rush hours. The diurnal variation of the high molecular weightPAHs did not seem to be controlled by the shift of gas-particle partitioning due to temperature variation, instead, it could be indicative ofthe variation in the source. Statistical analyses showed that the concentrations of PAHs were negatively correlated with temperature andwind speed, and positively correlated with relative humidity. Diagnostic ratios of PAHs suggested mixed emission sources of petroleumand coal/biomass combustion for PAHs in the PM2:5 in Shanghai. 相似文献