2017年秋季长春市PM2.5中多环芳烃的污染来源及健康风险评价

本研究采集了长春市2017年秋季大气中的PM_2.5样品共30个,采用气相色谱质谱仪(GC-MS)分析了样品中17种多环芳烃(polycyclic aromatic hydrocarbons,PAHs)的浓度和组成特征,运用比值法和主成分分析法确定PAHs的污染来源,并通过计算苯并(a)芘等效致癌浓度和终身致癌超额危险度进行健康风险评估.结果表明,长春市秋季PM_2.5平均质量浓度为(50. 84±12. 23)μg·m^-3,有机碳(OC)和元素碳(EC)含量分别为(17. 07±5. 64)μg·m^-3和(1. 33±0. 75)μg·m^-3,占PM_2.5总量的37%; PAHs总浓度为(15. 69±5. 93) ng·m^-3,以中高环数的PAHs为主,占总PAHs的84. 26%;长春市秋季大气中PAHs主要来源于机动车尾气排放(44. 48%)>煤燃烧(29. 16%)>生物质燃烧(26. 36%),本地交通(汽油车)...     

遵义市秋冬季PM2.5中多环芳烃的污染特征、来源及健康风险评价

为探究遵义市秋、冬季PM_2.5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PM_2.5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PM_2.5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PM_2.5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...     

淄博市供暖前后PM2.5中多环芳烃及其衍生物污染特征、来源及健康风险

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PM_2.5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PM_2.5样品,使用气相色谱-质谱联用仪(GC-MS)分析PM_2.5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PM_2.5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...     

吕梁市PM2.5中多环芳烃的来源解析及健康风险评价

为探索吕梁地区PM_2.5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PM_2.5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...     

兰州市PM2.5中多环芳烃的污染特征和来源解析

为了明确兰州市PM_2.5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PM_2.5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PM_2.5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PM_2.5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PM_2.5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.     

港口地区大气PM2.5中多环芳烃污染特征及来源分析

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PM_2.5样品（n=59）,分析了PM_2.5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.     

深圳市郊区大气中PM2.5的特征分析

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.     

餐饮源油烟中PM2.5的化学组分特征

集中分析了餐饮无组织排放源(街边小吃、火锅店、露天烧烤)及有组织排放源(10家大中型餐馆)油烟PM_2.5中的TC(总碳)、元素组分、离子组分和16种PAHs,得到了各类餐饮源油烟PM_2.5的化学组成特征,建立了餐饮源油烟化学成分谱. 结果表明:各餐饮源油烟的ρ(PM_2.5)是大气背景值的3~42倍,其中露天烧烤油烟的ρ(PM_2.5)最高,达5 659.8 μg/m3. 不同餐饮源油烟的PM_2.5中各化学组分均为w(TC)(38.1%~75.8%)＞w(元素组分)(4.5%~27.0%)＞w(离子组分)(2.7%~22.6%),并且ρ(PM_2.5)与w(TC)呈显著正相关(R=0.84). 菲(PHE)、芘(PYR)、荧蒽(FLT)的质量分数在各类餐饮源油烟的PAHs中均普遍较高,分别为13.8%~21.6%、9.2%~26.5%、6.9%~22.0%.大中型餐馆油烟的PAHs中苯并苝(BPE)的质量分数最高(27.5%),而在其他餐饮源中均小于6.7%;(CHR)的质量分数最低(3.3%),而在其他餐饮源中均大于5.3%. 露天烧烤油烟的PAHs中芘、荧蒽的质量分数分别是其他餐饮源的2.7和2.3倍以上;萘(NAP)的质量分数(0.3%)较小,但在其他餐饮源中均大于11.4%,可以作为特定餐饮源油烟的特征物种.      

西安市PM2.5中环境持久性自由基污染特征

环境持久性自由基（EPFRs）是相对传统短寿命自由基提出的一种半衰期较长的新型环境风险物质,可将O₂分子转化为活性氧物质,从而危害人体健康.为研究2018年西安市大气PM_2.5中EPFRs的种类、浓度及其来源,本文利用电子顺磁共振波谱方法对2018全年的大气PM_2.5样品进行EPFRs分析.结果表明：2018年西安市PM_2.5中EPFRs年平均大气浓度为2.16×10¹⁴spins/m³,范围为6.27×10¹²~1.07×10¹⁵spins/m³,呈现冬季>秋季>夏季>春季的季节变化特征.按照EPFRs年平均浓度计算出西安市民每人每天吸入体内EPFRs的量相当于7支香烟,而在冬季雾霾天气高达35支香烟.西安市PM_2.5中EPFRs的年平均g因子为（2.0034±0.0002）,说明其可能主要是以碳为中心的自由基.相关性结果发现EPFRs与SO₂和NO₂显著相关,说明煤炭燃烧源和交通源可能是西安市PM_2.5中EPFRs的重要来源.     

鞍山市大气PM10中多环芳烃(PAHs)的污染特征及其来源

2005年3月和8月在辽宁省鞍山市8个采样点采集PM₁₀样品,用液相色谱-质谱法分析了PM₁₀上负载的11种多环芳烃(PAHs),并探讨了其分布特征和来源.结果表明:鞍山市PM₁₀中ρ(PAHs)时空变化特征显著,冬季高于夏季,且工业区PAHs污染最严重;在PAHs中4环以上的组分占主导,冬季ρ(4环PAHs)较高,而在夏季ρ(5～6环PAHs)较高.运用比值法和主成分分析法对PAHs来源进行分析,发现冬季的主要污染源为燃煤排放、机动车尾气排放和炼钢工业排放;夏季主要污染源为燃煤排放、机动车尾气排放、生物质燃烧排放和炼钢工业排放等,来源较冬季复杂.机动车尾气排放对PAHs的贡献在2个季节都较为明显,冬季燃煤排放的贡献比重明显增加.      

浙江省大气颗粒物PM2.5化学组分污染特征分析

为探究浙江省城市大气颗粒物的组分污染特征,基于2019年10月1日至2020年9月30日浙江省内11个点位4个区域的手工采样监测数据,分析了浙江省PM_2.5组分不同区域不同季节的污染特征.结果表明,采样期内浙江省各地区ρ(PM_2.5)平均值范围为34.3～46.4μg·m^-3,其中浙西和浙北内陆地区PM_2.5浓度相对较高,分别高出均值15.1%和13.2%,浙东和浙南沿海地区PM_2.5浓度相对较低,分别低于均值8.4%和14.9%.季节性特征呈现秋季和冬季较高,夏季最低,空间分布来看,浙南地区的PM_2.5浓度春季、秋季和冬季季节变化不明显,浙西地区为：秋季>冬季>春季>夏季,浙北和浙东地区均呈现冬季>秋季>春季>夏季的季节变化特征.内陆地区采样期内,风景名胜区、行政区、居民区和商业交通居民混合区的ρ(PM_2.5)分别为：(40.2±10.2)、(46.3±9.6)、(50.1±10.6)和(46.7...     

苏南农村地区大气PM2.5元素组成特征及其来源分析

为了解苏南农村地区大气细颗粒物的污染水平及其可能的来源,在2002年7月-2003年1月的夏、秋、冬3个季节对雪堰镇和太湖站PM_2.5进行采样和分析,得到了PM_2.5和14种组成元素的质量浓度.研究表明,苏南农村地区PM_2.5的污染水平较高,S,Zn,Pb和As 4种污染元素的质量浓度水平与城市接近;组成元素的季节分布规律存在区域差异,这可能与局地源的贡献,大气细颗粒物中、长距离传输以及复杂的气象条件有关.因子分析结果表明,土壤源、燃煤源、冶金或垃圾焚烧和汽车尾气4类源对PM_2.5有明显贡献,说明人类活动对苏南农村地区PM_2.5具有重要影响.      

贵阳市城区大气颗粒物PM_(2.5)的污染特征与季节变化规律

于2013年6月至2014年5月在贵阳市城区设置采样点,利用国产武汉天虹智能采样器连续一年采集大气颗粒物(PM2.5)样品共357个,采用HOBO U30气象仪同步记录气象数据。气象数据分析表明贵阳市春、秋和冬季均为东北风,夏季多南风且风速较大,全年以东北风为主。结合气象数据分析了贵阳市市区PM2.5污染特征并初步讨论其来源。结果表明:PM2.5日浓度范围为4~193μg/m3,平均值为70±33μg/m3,日超标率为46%。以季节来看,夏季PM2.5浓度最低,冬季最高,秋、春季次之。PM2.5主要来源于工业排放与燃煤污染。与国内其它城市研究相比,处于轻度污染水平。     

深圳市大气细粒子(PM2.5)中汞的污染特征

于2008年8月─2009年1月系统地采集了深圳市学院区和工业区的大气PM2.5样品,应用冷原子荧光法分析颗粒态总汞的含量〔以(ρ(汞)计〕.结果表明:深圳市大气PM2.5中ρ(汞)为1.93~249.27 pg/m3,平均值为72.11 pg/m3,与国内外同类研究的结果相比,其处于中等污染水平.PM2.5中ρ(汞)存在较大的季节和功能区差异,且季节差异更为显著,冬季污染最重,夏季次之,秋季最轻.夏季PM2.5中汞污染水平较高的原因:①受局地燃煤电厂排放量增加的影响;②由于台风外围下沉气流导致污染物在局地累积.从功能区差异来看,受局地燃煤电厂排放的影响,工业区PM2.5中汞的污染水平显著高于学院区.但在秋季,由于受集中的生物质燃烧排放的影响,学院区PM2.5中ρ(汞)约为工业区的1.51倍.此外,利用TEOM同步测定了学院区PM2.5中的w(汞),范围为0.19~3.43μg/g,平均值为1.11μg/g,冬季明显高于夏、秋季.PM2.5中w(汞)和温度呈显著负相关,说明温度是影响颗粒态汞的重要因素.     

北京PM2.5中多环芳烃的污染特征及来源研究

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1.02-776.4 ng·m-3.冬季浓度最高271.05 ng·m-3,夏季最低26.10 ng·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%.     

常州市大气PM2.5中PAHs污染特征及来源解析

2016年1~8月期间,在常州市采集到55个大气细颗粒物PM_(2.5)样品,采用气相色谱-质谱联用仪测定其中17种PAHs的含量.结果表明,冬、春、夏季PAHs的季均浓度分别为140.24、41.42和2.96 ng·m~(-3),冬季污染较严重,且以4~6环中高分子量化合物为主.Ba P日均浓度平均值3.64 ng·m~(-3),超标日占总采样天数的41%.PAHs浓度与气温(相关系数-0.643)和能见度(相关系数-0.466)显著负相关,与大气压呈显著正相关(相关系数0.544),而与风速、相对湿度相关性较差.受昼夜温差、大气层结和污染源变化等因素影响,夜间PAHs浓度高于白天.气团后向轨迹模型分析表明,常州PM_(2.5)中PAHs主要受当地排放源和短距离传输的影响,长距离传输影响小(仅占11%).特征比值法分析发现,PAHs主要来源于燃煤、机动车尾气和生物质燃烧.利用超额终生致癌风险(ILCR)模型评估PAHs通过呼吸暴露途径对人体健康的影响,结果表明:成人的ILCR值高于儿童,冬季和春季人群的ILCR值略高于风险阈值,夏季则不明显.     

昆明城区大气PM2.5中PAHs的污染特征及来源分析

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%).     

青岛环境空气PM10和PM2.5污染特征与来源比较

年分别在青岛设6个和2个采样点采集PM₁₀和PM_2.5样品,分析二者质量浓度及颗粒物中多种无机元素、水溶性离子和碳等组分的质量浓度,以研究PM₁₀及PM_2.5的污染特征. 采用CMB-iteration模型估算法,确定一次源类及二次源类对PM₁₀和PM_2.5的贡献,利用统计学方法比较PM₁₀和PM_2.5的污染源. 结果表明:青岛大气颗粒物质量浓度季节变化显著,表现为春、冬季高,夏、秋季低;Na、Mg、Al、Si、Ca和Fe元素主要富集在PM₁₀中,SO₄2-、NO₃-、EC和OC主要富集在PM_2.5中;城市扬尘、煤烟尘、建筑水泥尘及海盐粒子等粗粒子在PM₁₀中的分担率较PM_2.5中的高,分担率分别为28.7%、17.2%、7.16%及4.47%;二次硫酸盐、二次硝酸盐、机动车尾气尘及SOC(二次有机碳)等在PM_2.5中的分担率较PM₁₀中的高,分担率分别为19.3%、8.97%、13.7%及6.07%;由PM₁₀与PM_2.5化学组分的分歧系数可见,春、秋季PM₁₀和PM_2.5化学构成存在一定差异,而冬、夏季二者的化学构成相似.      

宁波市环境空气中PM10和PM2.5来源解析

2010年在宁波3个环境受体点采集不同季节的PM10和PM2.5样品,同时采集颗粒物源类样品,分析它们的质量浓度及多种无机元素、水溶性离子和碳等组分的含量.采用OC/EC最小比值法确定了SOC(二次有机碳)对PM10和PM2.5的贡献,据此重新构建了受体化学成分谱.使用化学质量平衡模型对宁波市区的PM10和PM2.5来源进行了解析.结果表明:城市扬尘、煤烟尘、二次硫酸盐和机动车尾气尘是环境空气中PM10的主要来源,其分担率分别为23.0%、15.9%、13.3%和12.3%;对PM2.5有重要贡献的源类是城市扬尘、煤烟尘、二次硫酸盐、机动车尾气尘、二次硝酸盐和SOC,其分担率分别为19.9%、14.4%、16.9%、15.2%、9.78%和8.85%.