南充冬季大气PM2.5污染特征及来源分析

为探究南充市冬季大气PM_(2.5)污染特征,于2017年1月对南充市大气PM_(2.5)进行采样,分析水溶性离子、无机元素和碳质组分的组成、浓度水平和来源。结果表明,二次无机离子SO_4~(2-)、NO_3~-、NH_4~+是南充市冬季大气PM_(2.5)水溶性离子中的重要组成部分,占总离子的86.7%;NH_4~+与NO_3~-和SO_4~(2-)主要是以NH_4NO_3和(NH_4)_2SO_4形式存在,SOR和NOR平均值分别为0.51和0.23,SOR高于NOR,说明南充市冬季硫氧转化速度比氮氧转化速度快且二次离子污染较为严重;NO_3~-/SO_4~(2-)比值为1.11,表明移动源是南充冬季大气污染物的主要来源,并且南充市冬季大气PM_(2.5)偏酸性。OC、EC是大气PM_(2.5)重要组成部分,OC/EC比值大于2,SOC对OC的贡献率较大(65.3%),南充市冬季大气PM_(2.5)中OC主要来源于二次污染。OC、EC之间相关性较好(R=0.84),二者具有共同的来源。主成分分析(PCA)结果表明,南充市冬季PM_(2.5)的主要来源是汽车尾气、燃煤、二次污染、生物质燃烧、土壤及建筑扬尘。     

宜宾市大气细颗粒水溶性离子污染特征研究

在川南地区的宜宾市开展了大气细颗粒物(PM_(2.5))浓度及组分的季节观测分析,结果表明,采样点的PM_(2.5)年均浓度(51. 7μg/m~3)超过二级浓度限值47. 71%,同时全年有20. 94%的天数PM_(2.5)日均浓度超过二级浓度限值;冬季浓度最高、达81. 1μg/m~3,明显高于其他季节,夏季浓度最低。PM_(2.5)中水溶性无机离子浓度总和冬(42. 42μg/m~3)秋(32. 73μg/m~3)春(24. 57μg/m~3)夏(17. 0μg/m~3),但占PM_(2.5)浓度的百分比的季节规律则刚好与之相反,为夏(54. 19%)春(48. 1%)秋(46. 91%)冬(45. 45%);其中,SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+是PM_(2.5)中最主要的3种二次无机离子组分,三者浓度之和占PM_(2.5)的37. 47%。PM_(2.5)中SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+的浓度均为冬季高于其他季节,但NO_3~-/PM_(2.5)冬(12. 22%)秋(11. 53%)春(8. 14%)夏(5. 43%)、NH_4~+/PM_(2.5)秋(9. 85%)夏(9. 15%)春(8. 52%)冬(7. 61%)、SO_4~(2-)/PM_(2.5)夏(26. 3%)春(20. 75%)秋(15. 82%)冬(14. 61%)。四个季节SOR值均大于NOR值,SOR值季节变化差异不大,但NOR值冬季明显高于其他季节。PM_(2.5)中的SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+冬季以(NH_4)_2SO_4、NH_4NO_3的形式共存于气溶胶体系中,而夏季则主要以(NH_4)_2SO_4和NH_4HSO_4存在。     

成都市重污染期间PM_(2.5)中水溶性离子特征分析

为了解成都市冬季重污染过程中细颗粒物的水溶性无机离子污染特征,对一次重污染过程进行分析。此次重污染过程中,二次离子NO_3~-、SO_4~(2-)、NH_4~+是PM_(2.5)中主要的水溶性无机离子,且质量浓度大小为NO_3~-SO_4~(2-)NH_4~+,NO_3~-是首要离子;成都市PM_(2.5)中的阴阳离子基本达到了电荷平衡(C/A值为1.03),呈中性;NH_4~+/SO_4~(2-)比值为0.90,SO_4~(2-)和NO_3~-主要以(NH_4)_2SO_4和NH_4NO_3形式存在,([NO_3~-]+2[SO_4~(2-)])/[NH_4~+]比值小于1,说明此过程中为富氨;重污染期间,SOR和NOR平均值分别为0.46和0.26,与清洁天气相比二次转化更为明显,且硫氧化率大于氮氧化率;NO_3~-/SO_4~(2-)比值为1.49,说明重污染期间研究点处移动源已成为细颗粒物的重要来源。     

潍坊市大气细颗粒物化学组分特征分析

为探讨潍坊市大气细颗粒物(PM_(2.5))的污染特征,于2015年在潍坊城区开展了不同季节的颗粒物观测试验,分析了PM_(2.5)样品的碳组分(OC和EC)、水溶性无机离子和无机元素等。结果显示,在观测期间PM_(2.5)中水溶性无机离子污染最为突出,其次为有机碳、微量元素和元素碳。受采暖季燃煤消耗量增加影响,该季节PM_(2.5)中碳质组分含量、部分水溶性离子(SO_4~(2-)和NH_4~+)含量、人为微量元素含量显著高于其他季节。风沙季,PM_(2.5)中OC主要来源于二次有机碳。     

长沙市空气自动站周边区域大气污染物排放源清单

以长沙市空气自动站周边3 km为研究对象,基于统计年鉴和实地调查,获得了该地区2015年储存运输源、废弃物处理源、工艺过程源、化石燃料固定燃烧源、农业源、生物质燃烧源、扬尘源、移动源8个源类的活动水平数据。以大气污染物排放源清单编制技术指南为依据,建立了2015年长沙市空气自动站周边3 km区域NH_3、NO_x、PM_(10)、PM_(2.5)、SO_2、VOCs等6项污染物的源排放清单。结果表明,2015年长沙空气自动站周边3 km内,8类大气污染源排放的NH_3、NO_x、PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、VOCs总量分别为53.65t、4 899.35t、1 846.09t、6 257.75t、989.49t、4 383.31t。NH_3、NO_x、PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、VOCs排放量最大的源分别是农业源、移动源、扬尘源、扬尘源、化石燃料固定燃烧源和移动源,贡献率分别为98.45%、84.24%、60.82%、85.90%、97.33%、49.88%。优化道路交通、减少燃煤、减少建筑工地扬尘排放可促进长沙市空气自动站周边空气质量改善。     

南昌市环境空气PM_(2.5)化学组分的时空分布特征

2015年在南昌市6个国控点分四个季度采集了大气PM_(2.5)样品,分析了其主要化学组分,并对PM_(2.5)质量浓度进行了重构。结果表明:南昌市PM_(2.5)的主要化学组分为SO_4~(2-)、OC、NO_3~-、NH_4~+和EC,占比具有明显的时空变化特征,硫酸盐在第二、三季度最大,硝酸盐在第一、四季度最大,SO_4~(2-)和NH_4~+在石化点位最高,NO_3~-在京东镇政府点位最高,OC和EC在省外办点位最高;重构后,南昌市PM_(2.5)以硫酸盐、有机物、地壳类物质为主,说明2015年南昌市扬尘和二次硫酸盐源类对PM_(2.5)的贡献可能是主要的。     

后向轨迹模式在攀枝花市PM_(2.5)来源分析研究中的应用

利用后向轨迹模式计算2014年1月1日~2014年12月31日以攀枝花市为起始点的后向轨迹,并结合攀枝花市PM_(2.5)的实测浓度数据,通过聚类分析法、潜在源贡献因子法(PSCF)和浓度权重轨迹分析法(CWT)研究不同来源区域对攀枝花市PM_(2.5)浓度的贡献影响。结果表明:攀枝花市的西南区域与云南省的交界地区最有可能是攀枝花市PM_(2.5)的贡献源区。攀枝花市西南区域本地排放的PM_(2.5)污染物及其前体物和来自攀枝花市西南方向的气团对攀枝花市的PM_(2.5)浓度影响最大。     

北京市区冬季PM_(2.5)污染特征及来源分析

选取北京市区为采样点,于2016年1月进行PM_(2.5)采集,并分析了PM_(2.5)和水溶性组分的污染特征和来源。结果表明,采样期间北京市PM_(2.5)质量浓度平均为67.7μg/m~3,水溶性离子是PM_(2.5)的主要组分,其中SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+之和占总离子的79.1%;Ca~(2+)和Mg~(2+)分别占PM_(2.5)质量浓度的2.5%和0.9%,海盐气溶胶和K~+分别占PM_(2.5)的3.6%和1.6%。采样期间NO_3~-/SO_4~(2-)为1.1,表明NO_2和SO_2主要来自移动源的贡献。北京市区冬季PM_(2.5)主要来自二次污染源、扬尘、生物质燃烧和海盐气溶胶,贡献率分别为42.351%、21.164%、16.314%和5.436%。     

广安市大气污染源排放清单研究

基于全面的实地调研,获取了广安市2016年各典型污染源的活动水平数据,以城市大气污染物排放清单编制技术手册为指导,采用排放因子法,建立了广安市2016年大气污染源排放清单,并分析了主要污染源排放特征。结果表明,2016年广安市SO_2、NO_X、CO、PM_(10)、PM_(2.5)、VOCs、NH_3总排放量分别为31 706 t、28 084 t、115 874 t、56 415 t、19 710 t、24 774 t以及39 484 t。SO_2排放主要来自工业源;NO_X排放主要来自工业源和移动源;CO排放主要来自工业源、民用燃烧源及移动源;PM_(10)和PM_(2.5)排放来自工业源、扬尘源和露天秸秆焚烧;VOCs主要来自工业源、移动源以及溶剂使用源;NH_3主要来自农业排放。     

南昌市冬季一次大气重污染过程的特征分析

对南昌市2016年1月一次以PM_(2.5)为首要污染物的大气重污染过程进行了综合分析,研究其污染特征及成因。重污染时段PM_(2.5)中SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+质量浓度之和占42.1%,重污染日OC/EC为4.73,均明显高于非污染期间,说明二次无机离子和有机物贡献较大;NO_3~-/SO_4~(2-)均值为0.85,高于非污染期间的0.56,表明南昌市固定源和移动源污染并重,且重污染期间移动源贡献比例增大。区域污染传输,加上低压、低风速和相对较高的湿度等不利于大气扩散的气象条件可能是此次重污染的成因。