首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
相似文献
 共查询到20条相似文献,搜索用时 421 毫秒
1.
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   

2.
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   

3.
无锡市冬季典型天气PM2.5中碳组分的污染特征   总被引:2,自引:1,他引:1  
于2013-12-03~2014-01-03在无锡市对大气细粒子(PM2.5)进行了连续采集,并用热/光透射法(TOT)分析了其中有机碳(OC)和元素碳(EC)的浓度,结合气象参数,分析了冬季霾产生过程及霾天气下碳组分的污染特征.结果表明,采样期间共有3次霾产生过程,冷空气、风和降水成为改善空气质量最有效的途径.PM2.5、OC及EC的日均质量浓度分别为(132.38±87.17)、(22.80±9.77)和(2.08±1.63)μg·m-3,总碳(TC,TC=OC+EC)占PM2.5的23.57%,同时TC与PM2.5之间存在较好的相关性,相关系数为(R2)0.730;采样期间,TC在PM2.5中所占的比例与PM2.5的浓度之间存在相反的变化趋势,并且在霾天气下TC所占的比例要比非霾天气小,二次无机气溶胶粒子(SO2-4、NO-3、NH+4)的快速增长可能是造成霾天气下细粒子浓度较高的原因之一;OC/EC值为12.83,并且相关性较差,可能与二次污染有关,对二次有机气溶胶(SOC)进行估算:得到SOC平均质量浓度为9.04μg·m-3,占OC的40.96%.  相似文献   

4.
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   

5.
2012年2-9月间在德州市城区及郊区布置6个采样点位,分别采集了采暖季(2012年2月28日-3月4日)、风沙季(2012年5月3日-8日)、非采暖季(2012年9月20日-9月25日)共216个PM2.5样品膜,采用美国Sunset Laboratory Inc热光反射法碳谱分析仪测定了PM2.5样品中OC、EC的浓度值,应用OC/EC比值法对SOC进行了估算。结果表明,德州市PM2.5污染较严重,年平均浓度为159.68μg/m3,各点位浓度的空间分布无明显差异,季节变化趋势为:采暖季>风沙季>非采暖季。PM2.5中OC和EC的平均浓度分别为16.80μg/m3、3.65μg/m3;OC和EC的日均浓度分别占PM2.5的9.61%和2.10%,OC是PM2.5的重要组成部分;OC、EC浓度的季节变化趋势与PM2.5浓度特征相同。年平均浓度为3.91μg/m3;SOC在OC和PM2.5中所占的比例分别为22.30%和2.54%,SOC对OC具有较大的贡献;SOC在OC中所占的比值季节变化趋势为风沙季>非采暖季>采暖季。  相似文献   

6.
2014年7月采集鞍山市大气中PM2.5样品,采用IMPROVE-TOR方法准确测量了样品中的8个碳组分,研究了鞍山城区夏季PM2.5及其载带的碳组分的污染特征。鞍山市夏季PM2.5浓度为(53.4±18.0)μg/m3,有机碳(OC)、元素碳(EC)和总碳(TC)占PM2.5的比例分别为(11.89±3.86)%、(4.79±1.31)%和(16.68±5.02)%,表明碳是鞍山城区夏季PM2.5中的重要成分。PM2.5中OC、EC浓度显著相关,R=0.715;另外,全市OC/EC的平均值为2.49±0.43,所有监测点位OC/EC的平均值均2,表明PM2.5中二次有机碳(SOC)对OC有贡献,从而说明OC、EC的来源相同。8个碳组分(OC1、OC2、OC3、OC4、EC1、EC2、EC3、OPC)的丰度研究显示,鞍山市城区夏季PM2.5中碳主要来源于机动车尾气尘、道路尘和燃煤尘。  相似文献   

7.
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   

8.
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   

9.
自2012年10月13日-2014年9月11日在邯郸市采集PM2.5样品,并对气态污染物以及颗粒污染物(PM10和PM2.5)进行在线监测,将其中100个样品进行8种碳组分分析,初步探讨含碳气溶胶的特征及来源。结果发现:采样期间PM10和PM2.5的平均浓度分别274.4μg/m3和154.7μg/m3,超标率大于80%,其中2013年1月份PM10和PM2.5的最大值更分别达到924.6μg/m3和658.2μg/m3。OC/PM2.5和EC/PM2.5的比例分别为16.7%和7.0%,采暖时间段的OC及EC的污染程度相较于非采暖时间段更为严重。OC和EC的平均增长率分别为2.67和1.33,污染累积和二次转化贡献率分别占49.8%和50.2%;SOC/OC在49.3%~57.7%之间,SOC/PM2.5在7.9%~11.6%之间,二次有机物污染较为严重。因子分析表明,冬季PM2.5碳组分主要来自于燃煤和柴油车尾气排放,生物质燃烧和汽油车尾气,分别解释了PM2.5中碳组分的39.3%、28.4%以及16.3%。  相似文献   

10.
乌鲁木齐市PM_(2.5)和PM_(2.5~10)中碳组分季节性变化特征   总被引:2,自引:0,他引:2  
2011年1月至12月在乌鲁木齐市区用膜采样法采集了大气PM_(2.5)和PM_(2.5~10)样品,并利用热光/碳分析仪测定了其中有机碳(OC)和元素碳(EC)的质量浓度.通过OC与EC的粒径分布特征、比值和相关性的分析,初步分析了乌鲁木齐市大气可吸入颗粒物中碳质气溶胶污染特征,并用OC/EC比值法估算了二次有机碳(SOC)的浓度.结果表明,PM_(2.5)和PM_(2.5~10)的年平均质量浓度分别为92.8μg/m~3和64.7μg/m~3.PM_(2.5)中OC和EC的年平均浓度分别为13.85μg/m~3和2.38μg/m~3,PM_(2.5~10)中OC和EC的年平均浓度分别为2.63μg/m~3和0.57μg/m~3.OC和EC四季变化趋势基本一致,季浓度最高.碳组分主要集中于PM_(2.5)中,OC/EC比值范围为3.62~11.21.夏季和秋季的PM_(2.5)和PM_(2.5~10)中OC和EC的相关性较好(R20.65).估算得出的PM_(2.5)和PM_(2.5~10)中SOC的估算浓度为2.31~11.98μg/m~3和0.38~1.49μg/m~3.  相似文献   

11.
2014年1月-2014年12月期间,在大连市对PM2.5的质量浓度和含碳气溶胶进行了在线连续观测,获得了不同季节的含碳气溶胶的变化特征.观测结果显示:大连市PM2.5中有机碳(OC)和元素碳(EC)的年平均质量浓度分别为6.9 μg/m3和2.9 μg/m3,OC和EC浓度之和占PM2.5的18%,表明碳质气溶胶是大连市大气细粒子中的重要组分.OC和EC的比值表明机动车尾气、燃煤排放和船舶排放是大连市PM2.5中OC和EC的主要来源.重污染过程期间OC/EC的比值和PM2.5的变化趋势呈负相关关系可以作为判定外来污染输送的一个重要指标.  相似文献   

12.
黄山夏季大气颗粒物中碳粒径分布特征及其输送潜在源区   总被引:2,自引:0,他引:2  
采用Anderson 9级撞击式采样器和DRI Model 2001A 热/光碳分析仪对2014年6月30日~7月27日期间黄山光明顶大气气溶胶中有机碳(OC)和元素碳(EC)的质量浓度进行分析,并结合二次离子和后向轨迹讨论其潜在来源.结果表明,黄山光明顶OC、EC的平均质量浓度在PM1.1中分别为(2.89±1.40),(0.14±0.19)μg/m3,在PM2.1中分别为(3.76±2.05),(0.17±0.24)μg/m3,在PM9.0中分别为(5.60±2.96),(0.18± 0.25)μg/m3.OC和EC主要富集在£0.43μm段,占PM9.0中OC、EC质量浓度的25.97%和51.10%.观测期间EC来自外部输送,OC既存在外部输送也存在局地贡献.根据后向轨迹模式,观测期间碳质颗粒的外部输送主要来源为东部城市群以及西北地区和武汉一带.  相似文献   

13.
为更加准确地估算环境受体PM2.5中SOC(二次有机碳)的质量浓度,于2015年6-8月利用在线监测仪器同步采集小时分辨率的PM2.5及OC(有机碳)和EC(元素碳)样品数据,分析碳气溶胶的变化特征,并尝试运用改进的EC示踪法估算ρ(SOC).结果表明:天津市区夏季ρ(PM2.5)为(70.9±46.0)μg/m3,ρ(OC)和ρ(EC)分别为(7.6±3.1)(2.2±1.5)μg/m3,占ρ(PM2.5)的11.8%±4.6%和3.1%±1.4%,OC/EC(质量浓度之比,下同)的平均值为4.0±2.0.ρ(OC)与ρ(EC)之间的Pearson相关系数(R)仅为0.66,说明OC和EC的来源较为复杂,SOC的产生可能是重要影响因素.ρ(NO2)与OC/EC呈显著负相关(R=-0.47,P < 0.01),并且OC/EC(4.0)相对较低,说明天津市区机动车可能对碳气溶胶具有重要影响.ρ(SO2)与ρ(OC)、ρ(EC)的相关性较低(R均为0.33,P均小于0.01),说明天津市区碳气溶胶可能受燃煤源的影响较低.改进的EC示踪法主要是利用O3和CO、EC作为光化学反应和一次源排放的指标,并结合ρ(OC)、ρ(EC)和OC/EC的变化特征,逐步筛选一次排放源主导的时间段的ρ(OC)和ρ(EC)数据,然后利用最小二乘法拟合获得ρ(OC)和ρ(EC)的线性方程,最后进行ρ(SOC)和ρ(POC)(POC为一次有机碳)的估算.天津市区夏季ρ(SOC)的平均值为(2.5±2.0)μg/m3,分别占ρ(OC)和ρ(PM2.5)的28.8%±15.0%和3.7%±3.6%;ρ(POC)的平均值为(5.2±1.7)μg/m3,分别占ρ(OC)和ρ(PM2.5)的71.2%±15.0%和8.1%±5.2%,说明天津市区夏季有机碳的主要来源是一次排放源.研究显示,相比于EC示踪法,改进的EC示踪法估算的ρ(SOC)明显降低,ρ(POC)明显升高.AT(大气温度)对ρ(SOC)的影响较为显著,而WS(风速)对ρ(POC)的影响较为显著.   相似文献   

14.
Xiamen,located on the southeastern coastal line of China,is undergoing rapid urbanization and industrialization,so its air quality has a trend of degradation.However,studies on level,temporal and spatial changes of fine particles (PM2.5) and their carbonaceous fractions are scarce.In this article,abundance,sources,seasonal and spatial variations,distribution of organic carbon (OC) and elemental carbon (EC) in PM2.5,were studied at suburban,urban and industrial sites in Xiamen during four season-representative months in 2009-2010.PM2.5 samples were collected with middle volume sampler and were analyzed for OC and EC with thermal optical transmittance (TOT) method.Results showed that the annual average PM2.5 concentrations were 63.88-74.80 μg/m3 at three sites.While OC and EC concentrations were in the range of 15.81-19.73 μg/m3 and 2.74-3.49 μg/m3,respectively,and clearly presented the summer minima and winter maxima in this study.The carbonaceous aerosol accounted for 42.8%-47.3% of the mass of PM2.5.The annual average of secondary organic carbon (SOC) concentrations in Xiamen were 9.23-11.36 μg/m3,accounting for approximately 56% of OC.Strong correlations between OC and EC was found in spring (R2 = 0.50) and autumn (R2 = 0.73),suggesting that there were similar emission and transport processes for carbonaceous aerosols in these two seasons,while weak correlations were found in summer (R2 = 0.33) and winter (R2 = 0.41).The OC/EC ratios in PM2.5 varied from 2.1 to 8.7 with an annual average of 5.7,indicating that vehicle exhaust,coal smoke and biomass burning were main source apportionments of carbonaceous fractions in Xiamen.  相似文献   

15.
天津近岸海域大气颗粒物无机组分季节变化及源析   总被引:4,自引:1,他引:3       下载免费PDF全文
2006~2007年在天津近岸海域分4个季节走航采集了不同粒径大气颗粒物样品,分析了其质量浓度以及元素、离子和碳等化学组成,并应用富集因子以及特征化合物比值对其来源进行了探讨.结果表明,天津近岸海域TSP,PM10和PM2.5的质量浓度分别为(294.98±3.95),(279.87±17.53),(205.50±38.13)μg/m3,且呈现出明显的季节变化,秋季颗粒物浓度最高,冬季次之,夏季最低. TSP、PM10和PM2.5中总元素浓度分别为48.76, 47.94,32.08 μg/m3. TSP中含量最高的离子是Na+, PM10和PM2.5中含量最高的离子是Cl-. 3种不同粒径中OC浓度秋、冬两季均明显高于春夏两季. Al/Fe的比值分析结果表明,春季TSP的主要来源为土壤尘,秋、冬季PM10和PM2.5主要受燃煤的影响. Cu、Zn和Pb的富集系数较高,其中Pb在冬季PM10中富集达到最高为741.3. NO3-/SO42-的变化范围为0.28~0.85,春夏季该比值较高于秋冬季,反映了该海域同时受燃煤与机动车污染的影响.OC/EC变化范围为2.13~5.58,表明该海域气溶胶中存在着大量二次有机碳.  相似文献   

16.
张菊  林瑜  乔玉红  杨怀金  叶芝祥 《环境工程》2017,35(10):100-104
为研究成都市西南郊区PM_(2.5)中碳组分浓度的季节变化及污染特征,分析了PM_(2.5)中有机碳(OC)、元素碳(EC)的含量。结果表明:颗粒物PM_(2.5)、总碳(TC)、有机碳(OC)月平均质量浓度夏季比秋季略高;OC/EC平均比值在夏季和秋季分别为2.47和2.18,说明均有二次有机碳(SOC)的生成;OC和EC在夏秋季均有较强的相关性(夏季R~2为0.77,秋季R~2为0.79);SOC在夏、秋季的月平均浓度分别为4.02,2.76μg/m~3;降雨在一定程度上降低了PM_(2.5)的浓度。  相似文献   

17.
南京市PM2.1中有机碳和元素碳污染特征及影响因素   总被引:6,自引:0,他引:6       下载免费PDF全文
采用DRI Model 2001A热/光碳分析仪测定了2011年南京市区(南师)和郊区工业区(南化)大气气溶胶细粒子(PM2.1)中有机碳(OC)和元素碳(EC)的含量,并对两地的OC、EC污染特征进行了评价,分析了细粒子中含碳物质的来源.结果显示,在PM2.1中,南京市市区OC、EC的年平均浓度分别为12.79,3.18μg/m3,郊区工业区分别为13.44,3.74μg/m3,工业区污染更加严重.市区和工业区冬春季OC、EC含量较高且冬季OC、EC相关性较高,这与冬季燃煤量增加,并且受内陆西风及逆温的影响,污染物集中在南京市上空不易扩散有关;夏季两地OC、EC含量及相关性均达到最低,可能由于夏季降雨频繁,加上台风作用,稀释和清除了部分污染物.应用OC/EC比值法对市区和郊区工业区二次有机碳(SOC)含量进行了估算,两地均是夏季SOC占TOC比例最高,分别为46.63%、45.65%,SOC主要来自于光化学反应,可见在光照充裕、辐射强烈的夏季更加有助于SOC的生成.  相似文献   

18.
廊坊市是北京市及周边传输通道“2+26”城市之一.为研究廊坊市开发区冬季颗粒物中碳组分污染特征,于2018年1月5日—2月5日在廊坊市开发区国控点位同步开展PM2.5及PM10样品采集,使用DRI分析OC(有机碳)与EC(元素碳)的质量浓度.结果表明:廊坊开发区冬季ρ(PM2.5)、ρ(PM10)分别为(54.5±46.0)(91.0±58.2)μg/m3.PM2.5中ρ(OC)、ρ(EC)分别为14.64、3.54 μg/m3,PM10中分别为17.07、4.58 μg/m3;PM2.5、PM10中ρ(OC)与ρ(EC)相关性均较好,R2均为0.91(P < 0.01),表明二者具有相似的来源;在PM2.5和PM10中OC/EC〔ρ(OC)/ρ(EC),下同〕分别为4.46和4.16,ρ(SOC)(SOC为二次有机碳)分别为6.15和5.88 μg/m3,分别占ρ(OC)的42.1%和37.7%,表明二次污染较严重.碳组分丰度及主成分分析结果表明,PM2.5与PM10中碳组分来源基本一致,主要来源于汽车尾气、水溶性极性化合物、生物质燃烧及燃煤的混合源,柴油车排放,以及道路扬尘.后向气流轨迹聚类结果表明,颗粒物及碳组分质量浓度受途径内蒙古自治区及河北省中部、北京市南部气团的影响较大;对于碳组分来源,道路扬尘及汽车尾气受气团传输的影响较大,而生物质燃烧、燃煤等受气团传输的影响较小.研究显示,汽车尾气、燃烧源及道路扬尘为廊坊市开发区冬季碳组分的主要来源.   相似文献   

19.
为分析天津市典型城区大气碳质颗粒物的粒径分布及其来源,于2009年12月—2010年11月采用9级惯性撞击式分级采样器对大气颗粒物进行采样,采用热光碳分析仪分析了颗粒物中的EC(元素碳)和OC(有机碳)的质量浓度. 结果表明:天津市典型城区大气颗粒物中EC和OC主要存在于细颗粒物中,在≤2.1μm的4个细粒径段中,ρ(EC)的加和年均值为(2.6±0.9)μg/m3,占PM9(空气动力学直径≤9.0μm)ρ(TEC)的72%;ρ(OC)为(21.5±7.7)μg/m3,占PM9中ρ(TOC)的60%. ρ(EC)和ρ(OC)季节变化显著,在≤2.1μm粒径段中,春、夏、秋、冬季的ρ(EC)分别为(1.7±0.3)、(2.1±0.4)、(3.1±0.5)和(3.7±0.5)μg/m3;ρ(OC)分别为(17.6±0.4)、(14.4±1.1)、(21.9±1.8)和(32.1±2.5)μg/m3. ρ(EC)峰值分别出现在≤0.43、>0.65~1.1和>4.7~5.8μm 3个粒径段,其中最高值出现在≤0.43μm粒径段;ρ(OC)峰值分别出现在>0.65~1.1和>4.7~5.8μm 2个粒径段,最高值出现在>0.65~1.1μm粒径段. 天津市典型城区细颗粒物中的OC、EC主要来自燃煤、机动车和烹饪排放,粗颗粒物中的OC、EC则更多来自于路面和建筑扬尘.   相似文献   

20.
Carbonaceous aerosols in PM10 and pollution gases in winter in Beijing   总被引:1,自引:0,他引:1  
An intensive observation of organic carbon (OC) and element carbon (EC) in PM10 and gaseous materials (SO2, CO, and O3,) was conducted continuously to assess the characteristics of wintertime carbonaceous aerosols in an urban area of Beijing, China. Results showed that the averaged total carbon (TC) and PM10 concentrations in observation period are 30.2±120.4 and 172.6±198.3 μ/m3, respectively. Average OC concentration in nighttime (24.9±19.6 μ/m3) was 40% higher than that in daytime (17.7±10.9 μ/m3). Average EC concentrations in daytime (8.8±15.2 μ/m3) was close to that in nighttime (8.9±15.1 μ/m3). The OC/EC ratios in nighttime ranging from 2.4 to 2.7 are higher than that in daytime ranging from 1.9 to 2.0. The concentrations of OC, EC, PM10 were low with strong winds and high with weak winds. The OC and EC were well correlated with PM10, CO and SO2, which implies they have similar sources. OC and EC were not well correlated with O3. By considering variation of OC/EC ratios in daytime and night time, correlations between OC and O3, and meteorological condition, we speculated that OC and EC in Beijing PM10 were emitted as the primary particulate form. Emission of motor vehicle with low OC/EC ratio and coal combustion sources with high OC/EC ratio are probably the dominant sources for carbonaceous aerosols in Beijing in winter. A simple method was used to estimate the relative contribution of sources to carbonaceous aerosols in Beijing PM10. Motor vehicle source accounts for 80% and 68%, while coal combustion accounts for 20% and 32% in daytime and nighttime, respectively in Beijing. Averagely, the motor vehicle and coal combustion accounted for 74% and 26%, respectively, for carbonaceous aerosols during the observation period. It points to the motor vehicle is dominant emission for carbonaceous aerosols in Beijing PM10 in winter period, which should be paid attention to control high level of PM10 in Beijing effectively.  相似文献   

设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号