两种典型污染时段鹤山市大气细颗粒污染特征及来源

PM_2.5和O₃浓度超标是我国大气污染的主要特征,研究两种典型污染时段的细颗粒化学组成、混合状态和来源对治理大气污染具有重要意义.2016年11月10—20日广东省鹤山市先后出现了PM_2.5和O₃超标的污染事件.污染期间,采用SPAMS（单颗粒气溶胶质谱仪）对细颗粒进行实时采样分析,共采集到有正负化学组成信息的颗粒422 944个,占总颗粒数的19.2%.基于单颗粒质谱数据特征,使用自适应共振神经元网络算法（ART-2a）,对单颗粒数据进行自适应分类.颗粒物划分为OC（有机碳）、EC（元素碳）、ECOC（元素-有机碳混合）、HOC（高分子有机碳）、Pb-rich（富铅）、Si-rich（富硅）、LEV（左旋葡聚糖）、K-Secondary（钾二次）、Na-rich（海盐）和HM（重金属）颗粒共10类.结果表明:两个PM_2.5污染时段EC颗粒和K-Secondary颗粒的占比高,EC颗粒分别占46.5%和61.1%,K-Secondary颗粒分别占14.3%和10.3%;O₃污染时段EC颗粒占比（39.4%）最高,其次是OC颗粒占比17.0%;两种污染时段OC组分与HSO₄-和NO₃-的混合程度都有明显的上升,说明污染有利于有机气溶胶的老化.由源解析结果可知,PM_2.5污染时段,细颗粒主要来源于燃煤、机动车尾气和扬尘,而O₃污染时段细颗粒主要来源于燃煤、生物质燃烧和扬尘;此外,两种污染时段燃煤源对细颗粒的贡献都有较大提升.研究显示,控制燃煤源的排放对污染物的降低有着重要影响.      

自贡市冬季大气PM2.5组分特征分析及来源解析

为探究自贡市冬季大气PM_(2.5)污染特征,文章分析了自贡市冬季大气PM_(2.5)中水溶性离子、无机元素和碳质组分的浓度水平及来源。结果表明,二次无机离子(NO_3~-、SO_4~(2-)、NH_4~+)是自贡冬季PM_(2.5)中水溶性离子的重要组成部分,占PM_(2.5)质量浓度的45.8%。SOR和NOR值分别为0.45和0.31,说明自贡市二次离子污染较为严重;PM_(2.5)中无机元素总浓度为2.7μg/m~3,占PM_(2.5)质量浓度的3.9%。通过富集因子法分析,Pd、Te、Ag、Cd、Sb、Se、Mo、Sn、Hg、Br、Cs、Tl为高度富集;As、Co、Sc、Ga、Pb、Cr、Zn、Cu、Ni为中度富集;Al、K、Mn、V、Ba为轻度富集;TC质量浓度为19.3μg/m~3,其中OC为11.7μg/m~3、EC为7.5μg/m~3,分别占PM_(2.5)质量浓度的15.3%、9.8%。PM_(2.5)中SOC平均浓度为1.6μg/m~3,占OC的13.7%;自贡市冬季PM_(2.5)来源贡献大小依次为二次硝酸盐(24.5%)、移动源(20.9%)、二次硫酸盐(18.1%)、工业源(17.2%)、生物质燃烧源(10.1%)、扬尘源(9.2%),应重点管控移动源、水泥行业、道路扬尘和施工扬尘、生物质燃烧等排放源。     

晋城市PM2.5快速来源解析案例

2018年11月23日12时晋城市重污染天气应急指挥部批准启动重污染天气黄色预警,同时启动三级响应,我站使用单颗粒气溶胶质谱仪对大气细颗粒物组分特征进行了观测,充分利用了在线观测设备快速、灵敏、实时的特点,对观测点位的环境空气进行了高时间分辨率连续观测,并对观测所取得的数据进行详细分析和研究细颗粒的来源及污染特征,为大气污染治理提供科技支持。     

采暖期与非采暖期青岛市区PM2.5组分特征及来源分析

利用2019年4月6日-2020年4月5日监测数据,分析了青岛市区采暖期和非采暖期大气颗粒物、PM2.5水溶性离子组分的污染特征及来源.结果表明:采暖期PM2.5和PM10浓度均高于非采暖期.NO3-、SO42-、NH4+等二次无机离子是采暖期和非采暖期的主要离子组分,且采暖期NO3-、NH4+、Na+的占比较非采暖期...     

安徽省PM2.5分布特征及区域输送来源分析

该文通过2015-2018年PM2.5国控站点监测资料,分析了安徽省不同区域PM2.5浓度年变化趋势,其中PM2.5浓度下降幅度最大的为皖中,其次为皖南,而皖北PM2.5浓度下降幅度较小,其环境空气质量改善压力较大;根据2015-2018年1月的PM2.5浓度分布情况及污染来源的后向轨迹分析表明,皖北地区的气流轨迹上游通常为污染程度更高的地区,而皖中和皖南地区的气流轨迹来源较为分散;通过WRF-NAQPMS区域模式进行模拟减排试验,安徽省内源对于全省PM2.5浓度的贡献率为29%,而安徽省内源对于皖北区域PM2.5浓度的贡献率为23%,说明安徽省内源对皖北地区贡献率低于全省平均,外源的输送对皖北区域的贡献高于全省其他区域。     

武汉市大气PM2.5中水溶性离子污染特征及来源

于2016年8月—2017年4月采集了武汉市PM2.5样品,使用离子色谱法分析了PM2.5中的水溶性离子(F-、Cl-、SO2-4、NO-3、Na+、NH+4、K+、Mg2+、Ca2+),并研究其污染特征及来源.结果表明,武汉市PM2.5质量浓度变化范围为24.8～215.7μg·m-3,均值为(81.3±38.1)μg·m-3.9种水溶性离子的年均质量浓度占PM2.5质量浓度的29.3%,其中,SO2-4、NO-3、NH+4(三者合称SNA)为主要的水溶性离子,SNA占PM2.5质量浓度的23.3%～32.0%.硫氧化率(SOR)和氮氧化率(NOR)年均值分别为0.4、0.1,说明武汉市大气存在较强的SO2向SO2-4、NO2向NO-3转化的二次过程.观测期间,武汉市的细颗粒物整体呈弱碱性.Ca2+与Mg2+,以及NH+4与NO-3、SO2-4等均有显著相关性,NH+4、NO-3、SO2-4主要以(NH4)2SO4和NH4NO3的形式存在.武汉市全年NO-3/SO2-4比值为0.9,表明固定源贡献相对较大.主成分分析结果表明,武汉市大气PM2.5中水溶性离子主要来自于燃煤及机动车排放、工业生产、扬尘等.     

北京市大气中PM10和PM2.5的污染水平特征研究

2004-2005年在北京市区和背景点进行了PM10和PM2.5质量浓度监测,结果表明,市区和背景点的PM质量浓度有季节特性,采样点的PM2.5/PM10的季节平均变化值相差不大,市区采样点的PM质量浓度普遍要比背景采样点高,和洛杉矶、悉尼等奥运城市相比,北京市PM10 比这些奥运城市高3～5倍,PM2.5高2倍左右,说明北京市的大气污染水平还相当严重.     

福州市区冬春季PM2.5污染特征与来源差异性分析

基于福州市区2015年2月—2016年1月间的大气PM_(2.5)监测数据,综合运用HYSPLIT后向轨迹模式、潜在源贡献因子法(WPSCF)与浓度权重轨迹分析(WCWT)等方法,探讨了福州市区冬、春季PM_(2.5)污染特征和典型污染过程成因,总结了气象因子和污染来源的季节性差异.研究期间,冬、春季是福州市区PM_(2.5)污染的主要季节,福州市区不同类型站点的PM_(2.5)浓度在冬、春季污染发生时均呈现出整体升高的特点,但浓度日变化却存在季节性差异,冬季无显著日变化,春季则表现为单峰单谷特征.福州市区春季主要受锋前暖区和高压后部等天气系统影响,大气扩散条件差,PM_(2.5)极易在不利的气象条件下累积,福建沿海地区是其PM_(2.5)污染的主要潜在源区;冬季污染易受高压天气系统作用,盛行偏北风,长江三角洲地区的污染物输入会对福州市区空气质量产生较大影响,长江三角洲、浙江东南沿海、福建北部是其PM_(2.5)污染的主要潜在源区.     

兰州市大气PM_(2.5)的化学组分特征及其来源研究

为探讨兰州市大气细颗粒物化学组成及其污染来源,对兰州市大气PM_(2.5)中水溶性离子、无机元素以及OC和EC进行了研究。结果表明:PM_(2.5)浓度及其化学组成具有明显的季节变化特征,PM_(2.5)浓度为冬季>春季沙尘>春季>夏季;水溶性离子以SO_4~(2-)、NH_4~+和NO_3~-浓度最高,占总水溶性离子的78.7%~87.1%,表明该地区的二次污染较为严重,主成分分析表明水溶性离子主要来源于燃烧源和土壤源;无机元素以Zn、Pb和Ba浓度最高,主要来源于燃煤和机动车源;OC冬季浓度最高,而EC夏季浓度最高,并形成了较严重的二次有机碳污染。     

单颗粒质谱在空气PM2.5来源解析中的应用

本文对目前国家源解析要求进行了分析,对比了现有离线PM2.5源解析方法和在线源解析方法的优缺点。详细介绍了单颗粒气溶胶系统的采样、分析及源解析系统原理,对现有在线源解析系统的应用进行了分析。结合现有在线源解析技术,对在线源解析的发现方向进行了探讨。     

黄石市大气PM2.5中水溶性离子浓度特征及来源分析

为研究黄石市大气PM_2.5中水溶性离子组成、质量浓度变化特征及来源,于2012年3月-2013年2月在湖北省黄石市利用MiniVol颗粒物采样器采集PM_2.5样品,用离子色谱分析了9种水溶性离子（NH₄+、Ca2+、Mg2+、Na+、K+、Cl-、NO₃-、SO₄2-、F-）的质量浓度,并采用PMF（正定矩阵因子分析法）模型讨论了不同离子的来源.结果表明:观测期间黄石市大气PM_2.5中ρ（总水溶性离子）的年均值为（61.5±26.8）μg/m3,占ρ（PM_2.5）的63.9%,各离子质量浓度的高低顺序依次为ρ（SO₄2-）> ρ（NO₃-）> ρ（NH₄+）> ρ（Na+）> ρ（Cl-）> ρ（Ca2+）> ρ（K+）> ρ（F-）> ρ（Mg2+）.二次无机离子SNA（为SO₄2-、NO₃-和NH₄+的统称）是水溶性离子的主要成分,占全部所测水溶性离子的74.4%.ρ（NO₃-）/ρ（SO₄2-）范围为0.12~1.29,平均值为0.53±0.30,说明全年观测点附近主要以固定源污染为主.4个季节的SOR（硫氧化率）和NOR（氮氧化率）均大于0.10,说明黄石市PM_2.5中的SO₄2-和NO₃-主要是经二次转化形成的.阴、阳离子相关性研究发现,4个季节阴、阳离子总体相关性（R2为0.98）较好,并且全年PM_2.5组分偏酸性.通过PMF模型源解析发现,黄石市大气PM_2.5中水溶性离子主要来源于燃烧源、二次转化源和土壤/矿物扬尘源.研究显示,黄石市大气PM_2.5中主要水溶性离子成分是SNA,燃烧、二次转化和土壤/矿物扬尘是其主要来源.      

基于SPAMS的太原市典型生活区停暖前后PM2.5来源及组成

为分析太原市采暖期和非采暖期PM_2.5的特征,利用单颗粒气溶胶质谱仪（SPAMS）分析太原市典型生活区采暖期（2016年3月11-18日）和非采暖期（2016年4月1-7日）PM_2.5的来源及组成.结果表明:① 采暖期（停暖前）颗粒物有机碳、硫酸盐和多环芳烃等信号强度大于非采暖期（停暖后）,而元素碳、硝酸盐、铵盐等反之.② 为了尽可能排除气象因素的影响,选取风向（东南风）、风级（二级）相同时段的颗粒物进行分析,停暖前后颗粒物主要化学组分为有机碳、混合碳和元素碳,采暖前有机碳占比（达51.9%）最高,非采暖期元素碳占比（32.6%）最高.采暖期有机碳、高分子有机物和左旋葡聚糖占比明显高于非采暖期,元素碳、矿物质和重金属反之.③ 停暖前后首要的两类污染源为燃煤和机动车尾气,二者贡献率之和分别高达70.1%和67.4%,可见本地主要受这两类源的影响.燃煤在采暖期为首要污染源,并且贡献比例高于非采暖期,而机动车尾气在非采暖期为首要污染源,且比例明显高于采暖期.研究显示,采暖和非采暖期虽然首要污染源有所差异,但在污染过程中,机动车尾气源的贡献比例均高于优良时段,说明无论是采暖期还是非采暖期,除燃煤排放的影响外,机动车尾气的影响也需得到重视,建议加强机动车燃油品质的升级,使用清洁煤,并在重污染时段采取相应的管控措施.      

天津市典型区域PM2.5中水溶性离子污染特征

为了解天津市不同区域PM_2.5中水溶性离子污染特征,于2015年7月、10月及2016年1月、4月,在天津市南开区（简称“市区”）及武清区采集PM_2.5样品,结合气象因素、气态污染物研究,分析了样品中水溶性离子污染特征及来源.结果表明:①天津市市区及武清区PM_2.5中水溶性离子组分主要为二次离子（SO₄2-、NO₃-、NH₄+）;不同区域PM_2.5中二次离子各季节占比略有不同,市区为夏季（54.0%）>秋季（42.5%）>春季（41.3%）>冬季（40.7%）,武清区为夏季（53.0%）>春季（44.6%）>秋季（43.4%）>冬季（33.2%）.②冬季市区、武清区PM_2.5中水溶性离子组成差异较大,其他季节水溶性离子组成相似;夏季市区及武清区颗粒物呈酸性,其他季节均呈碱性,冬季武清区颗粒物碱性强于市区.③不同季节市区及武清区PM_2.5中SO₄2-均以（NH₄）₂SO₄形式存在,NO₃-冬季以NH₄NO₃形式存在,其他季节NO₃-主要以NH₄NO₃和HNO₃形式共存;市区Cl-主要以NH₄Cl、KCl和NaCl形式存在,武清区Cl-主要以NH₄Cl、KCl形式存在.④对市区及武清区来说,均相反应和非均相反应是SO₄2-重要生成途径,均相反应是生成NO₃-的主要途径.研究显示,代表一次排放的机动车源、燃煤源和二次无机粒子混合源对天津市PM_2.5中水溶性离子贡献率最高,工业源和扬尘源对市区的影响较大,农业源对武清区的影响较大.      

南昌市大气颗粒物污染特征及PM2.5来源解析

为探讨2013年南昌市大气颗粒物的污染特征及分布状况,收集南昌市9个大气监测站点实时发布的PM₁₀和PM_2.5数据,分析了ρ（PM₁₀）、ρ（PM_2.5）和ρ（PM_2.5）/ρ（PM₁₀）的变化规律及其与气态污染物的相关性,并结合污染严重的秋季时段,采用PCA-MLR（主成分分析-多元线性回归）模型对大气PM_2.5中化学组分来源进行解析.结果表明:①ρ（PM₁₀）和ρ（PM_2.5）的年均值分别为（115.4±39.1）（69.1±26.8）μg/m3,均超过GB 3095-2012《环境空气质量标准》二级标准限值,ρ（PM₁₀）和ρ（PM_2.5）的最高值分别出现在石化、省外办监测站点,最低值出现在林科所监测站点.ρ（PM₁₀）和ρ（PM_2.5）季节性变化特征明显,呈冬季>春、秋两季>夏季的趋势,全年ρ（PM₁₀）超标天数占比为25.48%,ρ（PM_2.5）超标天数占比为36.71%,各季度ρ（PM_2.5）超标天数占比均高于ρ（PM₁₀）.②受人为活动和边界层高度的影响,ρ（PM_2.5）和ρ（PM₁₀）日变化呈双峰双谷形态,一个波峰出现在08:00-10:00,另一个波峰出现在20:00-22:00,并且晚间小时峰值高于早间,最低值出现在15:00.③ρ（PM_2.5）/ρ（PM₁₀）年均值为60.3%,在冬季最高达65.1%,相关性分析发现ρ（PM₁₀）与ρ（PM_2.5）存在较显著的线性关系,表明二者具有同源性.④ρ（PM₁₀）、ρ（PM_2.5）均与ρ（SO₂）、ρ（NO₂）、ρ（CO）呈显著正相关,并且冬季相关性高于夏、秋两季;而ρ（PM₁₀）、ρ（PM_2.5）均与ρ（O₃）全年呈显著负相关,并且夏、秋两季相关性高于冬季,说明气态污染物的二次转化对ρ（PM_2.5）和ρ（PM₁₀）有较大影响.⑤南昌市秋季PM_2.5的最大污染源为道路扬尘/机动车尾气混合污染源,其次分别为施工扬尘源、燃煤源、冶炼尘/生物质燃烧混合污染源,各污染源对PM_2.5的贡献率分别为40.9%、35.8%、12.4%、10.9%.研究显示,南昌市PM_2.5的污染程度较PM₁₀严重,PM_2.5已成为南昌市大气颗粒物污染的主要组分,PM_2.5主要来源为城市扬尘和机动车尾气.      

南京北郊地区昼夜大气PM2.5中硫同位素的组成及来源

为研究南京地区昼夜大气PM_2.5中的硫同位素组成情况,采用Delta V Advantage同位素质谱仪技术对2016年3-4月南京北郊地区大气PM_2.5中昼夜δ34S（硫同位素值）进行分析,结合大气颗粒物化学组成,追溯昼夜大气PM_2.5及SO₄2-的来源.结果表明:南京北郊地区PM_2.5和SO₄2-的整体变化趋势一致,具有同源性.南京北郊地区白天大气PM_2.5的δ34S范围为4.23‰~7.16‰,平均值为5.45‰±0.91‰;晚上δ34S的范围为4.20‰~6.73‰,平均值为5.22‰±0.83‰.相较于晚上,白天δ34S略高主要与NO_x对SO₂的异相氧化反应和机动车尾气的排放有关.重霾天δ34S范围为4.20‰~7.16‰,平均值为5.39‰±0.87‰;清洁天δ34S范围为3.14‰~5.14‰,平均值为4.03‰±0.57‰.重霾天的硫源与燃煤、机动车尾气排放及NO_x对SO₂的异相氧化反应有关;而清洁天主要受到机动车尾气排放及SO₂与O₃均相氧化反应的影响.研究显示,南京北郊地区ρ（PM_2.5）昼大于夜,而ρ（SO₄2-）夜大于昼,重霾天大气PM_2.5的δ34S高于清洁天,这主要与NO_x、SO₂、O₃的相互转化有关.      

武汉大气PM_(2.5)中稀土元素的组成特征和来源分析

采用电感耦合等离子体质谱(ICP-MS)分析了16种稀土元素的浓度水平,并通过球粒陨石标准化、富集因子模型等方法对其分布模式和污染来源进行了分析。研究表明,武汉PM2.5中各稀土元素浓度随时间的变化趋势大体一致,其分布符合奥多—哈尔金斯定律,并呈轻稀土富集型的分布模式,但PM2.5中轻稀土元素相对于重稀土元素的富集程度比土壤高,稀土元素在土壤中的比重要高于PM2.5。武汉PM2.5中的稀土元素部分源于土壤或扬尘,部分则来自人为源,其中Sc主要来源于人为污染源,而Pr、Nd、Sm、Dy、Ho、Er、Yb、Y等8种元素的主要来源为土壤或扬尘,La、Ce、Eu、Gd、Tb等5种元素则部分来源于土壤或扬尘,部分来源于人为源。     

天津市PM2.5污染特征与来源解析

使用2013—2018年大范围长期连续PM_(2.5)观测数据分析了天津市PM_(2.5)污染特征,并使用SMOKE/WRF/NAQPMS模型研究了天津市不同季节PM_(2.5)来源情况。天津市近年PM_(2.5)浓度逐年下降,2013—2018年的年均浓度从96μg/m3下降到52μg/m3,均呈现冬季浓度最高,春、秋季较高,夏季最低的趋势;空间分布上呈西高东低、南高北低的分布特征。本地排放是天津市PM_(2.5)主要来源,不同季节占比为30%～40%,周边城市的跨省输送特征明显,沧州市的贡献约为10%,廊坊市的贡献在、秋冬季较大,为10%～14%,山东省在冬季以外的季节也有10%左右的PM_(2.5)贡献,国外及海洋的贡献在夏季较大(23%),但在其他季节的贡献较小。多数时期二次生成的PM_(2.5)贡献比例最大,贡献为30%～40%,说明天津所在的华北地区二次反应较强烈。另外,居民源与工业源的排放占比也较大,特别是冬季的居民源,占比高达42%。制定防治措施时可考虑不同季节的地区联防联控,但由于本地的排放占比均较大,在任何季节都应该强化本地排放的控制,控制重点是居民源与工业源。