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1.
广州夏季办公室内细颗粒中多环芳烃污染特征研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
大部分的都市办公人群每天在办公室至少度过8 h。而室外环境的渗透、办公室内吸烟、办公设备使用和中央通风系统均可能导致细颗粒物及多环芳烃(PAHs)在室内积聚而造成微环境污染。2015年5—6月,在广州市3种不同功能区(商住区、高新产业区、工业区)共选取了14间不同类型的办公室,对其室内外PM_(2.5)和多环芳烃进行同步监测。结果表明,(1)14间中有12间办公室内的PM_(2.5)浓度水平高于世界卫生组织(WHO)的推荐值25μg·m-3;(2)与国内外类似研究相比,办公室内外∑16PAHs及Ba P-eq的监测浓度水平均较低,并呈现一致规律:文印>室外>吸烟>多人>单人>无窗(无人),其中Ba P-eq低于欧盟规定的安全限值1 ng·m-3;(3)文印工作和吸烟行为与室内PM_(2.5)和PAHs浓度升高有密切关系,分别对5环和4环PAHs贡献明显;(4)其他无明显内源的办公室的细颗粒中PAHs污染在监测期间主要来源于室外贡献。  相似文献   

2.
为研究华北平原夏季PM2.5中有机气溶胶污染特征,于2015年6月20日至2015年7月30日对山东禹城生态站大气中PM_(2.5)进行了观测研究.结果表明,观测期间禹城大气PM_(2.5)日平均浓度为87.15±32.27μg·m~(-3),与我国《环境空气质量标准》(GB3095-2012)二级标准75μg·m~(-3)相比,超标率为58.53%.检测到的10种糖醇的平均总浓度为177.89±145.38 ng·m~(-3)(白天)和226.97±196.88 ng·m~(-3)(晚上),分别占WSOC的3.18%(白天)和4.97%(晚上).脱水糖(左旋葡聚糖、半乳聚糖和甘露聚糖)是检测到的糖类化合物中的主要组成部分,分别占总浓度的58.52%(白天)和75.61%(晚上).EC、OC、WSOC的平均质量浓度分别为2.68±2.8μg·m~(-3),7.51±4.4μg·m~(-3)、5.57±3.95μg·m~(-3),分别占PM_(2.5)质量浓度的3.08%、8.62%和7.34%.WSOC占OC的74.16%,表明有机碳中大部分是水溶性组分.利用EC示踪法和WSOC法估算的二次有机碳(SOC)的质量浓度分别为4.08±2.25μg·m~(-3)和4.90±3.11μg·m~(-3),且两种方法计算的SOC呈现很好的相关性(r=0.77,P0.001).估算得到的SOC为白天高于夜间,与白天光化学反应比较强烈、产生的二次有机物较多一致.相关性分析表明,OC、WSOC和SOC与相对湿度呈现显著的负相关,与SO_2表现出较强的正相关关系,与温度均没有表现出相关性.  相似文献   

3.
餐饮源是城市大气细颗粒物PM_(2.5)的一个重要来源,为了解餐饮源PM_(2.5)排放特征及来源,测定了室外烧烤和食堂两种不同类型餐饮源排放的PM_(2.5)浓度以及PM_(2.5)中的有机污染物;利用气相色谱-质谱仪(GC/MS)检测出主要污染物为正构烷烃、酸类、醛类、酮类、酯类、烯烃、多环芳烃等有机污染物,通过与大气对照样品的对比分析,对污染物的来源做了简要解析.比对结果显示,室外烧烤样品PM_(2.5)浓度为905.6±160.9μg·m~(-3)、食堂样品PM_(2.5)浓度为343.9±30.6μg·m~(-3)、大气对照样品PM_(2.5)浓度为76.7±1.7μg·m~(-3).室外烧烤是食堂排放PM_(2.5)质量浓度的2—3.4倍,是环境大气PM_(2.5)质量浓度的9.5—13.6倍.烧烤油烟排放的PM_(2.5)中有机物主要为有机酸(47.29%),其次是醛酮类(12.97%);校园食堂油烟样品中除了烷烃类(45.2%),脂肪酸类(11.76%)和醛酮类(8.84%)排放也较明显;脂肪酸类可能由动物脂肪灼烧产生,而醛、酮类物质可能来源于香精等食品添加剂的高温分解.大气对照样品中检测到少量醛酮类有机物,未检测到酸类有机物,由此推测醛、酮、酸可能是餐饮油烟中典型排放的污染物.  相似文献   

4.
采用Andersen八级采样器于2016年10月—2017年1月对保定市某居民小区室内外颗粒物进行分级采样测定,利用扫描电子显微镜(SEM)与能谱分析仪(EDS)对颗粒物的形貌与元素相对含量进行了研究.结果表明,PM_(1.1-4.7)是室内外可吸入颗粒物的主要组成部分.室外PM_(4.7—10)与PM_(1.1)占比受大气污染水平影响较小,粒径小于2.1μm颗粒物(PM_(2.1))主要由1.1μm以下颗粒物(PM_(1.1))构成.在相同污染条件下室内可吸入颗粒物的总浓度仅为室外的44%.室外C元素占比高于室内,颗粒物主要为烟尘集合体,有小部分球形飞灰;室内Al、Ca、Fe元素所占比例高于室外,颗粒物呈现烟尘集合体、飞灰、矿物共存现象.  相似文献   

5.
以北京西山森林公园为林内观测点,北京海淀植物园为林外对照点,研究城市森林PM_(2.5)质量浓度变化特征,并对其影响因素进行分析。结果表明,林内外PM_(2.5)质量浓度日变化呈"双峰双谷"型,8:00和21:00左右是一天中的两个峰值,15:00和4:00左右是一天中的两个谷值,PM_(2.5)质量浓度林内(104.02μg·m~(-3))林外(82.52μg·m~(-3))。一年中PM_(2.5)质量浓度在冬季最高,春季次之,夏季最低,PM_(2.5)质量浓度年变化林内为冬季(115.46μg·m~(-3))春季(112.39μg·m~(-3))秋季(106.37μg·m~(-3))夏季(81.87μg·m~(-3)),林外为冬季(97.35μg·m~(-3))春季(94.07μg·m-3)秋季(93.17μg·m~(-3))夏季(61.86μg·m~(-3))。气温、降雨均与PM_(2.5)浓度呈负相关。晴天时,温度高、空气对流旺盛,PM_(2.5)浓度较低;降水对PM_(2.5)有很好的消减作用;风有驱散PM_(2.5)的作用。在高温高湿天气下,PM_(2.5)浓度高于其他天气情况。该研究可以丰富森林净化大气的理论,为环保部门相关政策的制定提供依据。  相似文献   

6.
为探究天津市采暖季PM_(2.5)中碳组分的污染特征及来源,于2017年11月28日—2017年12月30日,分昼夜采集天津市大气中的PM_(2.5)样品,并利用热光碳分析仪测定了PM_(2.5)样品中有机碳(OC)和元素碳(EC)的质量浓度。对天津市PM_(2.5)中OC和EC的浓度变化特征进行分析,采用OC/EC最小比值法估算二次有机碳(SOC)的含量,然后利用主成分分析法(PCA)对碳组分进行来源解析,并基于后向轨迹聚类分析方法探讨区域污染传输对天津市碳组分的影响。结果表明,(1)采样期间,PM_(2.5)中OC和EC的平均质量浓度分别为15.63、4.19μg·m~(-3),分别占PM_(2.5)质量浓度的23.78%和6.38%,天津市碳组分污染仍然比较严重。另外,OC和EC的质量浓度及其占PM_(2.5)质量浓度的百分比均呈现出昼低夜高的特点。(2)OC和EC之间的相关性在白天与夜间均较强(R2分别为0.89和0.75),表明OC与EC的来源均较为一致。夜间相关系数R2较低,碳组分来源更为复杂。(3)白天SOC的估算值为5.37μg·m~(-3),占OC的38.71%;夜间SOC的估算值为8.54μg·m~(-3),占OC的48.69%,天津市存在严重的SOC污染。(4)2017年采暖季,天津市PM_(2.5)碳组分污染主要来源于汽油车尾气、道路扬尘、燃煤与生物质燃烧。与白天相比,夜间道路扬尘的贡献作用更加显著。(5)采样期间,天津市气团轨迹主要来自西北与偏北方向。不同方向的气团轨迹对PM_(2.5)中碳组分的影响存在显著差异。研究结果可为天津市制定具有针对性的大气污染控制措施以及区域间的联防联控提供科学依据。  相似文献   

7.
随着中国城市化和工业化的不断推进,大气污染治理形势严峻,PM_(2.5)作为首要的大气污染物,已经引起了公众和学术界的普遍关注。研究PM_(2.5)的时空分布特征及其质量浓度同植被覆盖度之间的关系,为区域大气污染联防联控提供数据支撑和理论依据。以大气污染严重的河南省为研究对象,利用2017年1月—2019年2月期间75个国控空气质量监测站的逐日PM_(2.5)质量浓度数据,通过空间插值技术,分析了PM_(2.5)质量浓度的时间和空间分布特征。基于MODID NDVI遥感卫星数据,采用像元二分模型反演获取植被覆盖度数据,再计算其与PM_(2.5)质量浓度的秩相关系数。研究发现,(1)总体上,河南省PM_(2.5)年均质量浓度逐年降低,由2015年的79μg·m~(-3)降至2018年的63μg·m~(-3),年均降幅达7.2%,但是依然超过国家二级标准(35μg·m~(-3)),污染防治形势仍然严峻。(2)从时间分布看,PM_(2.5)季节差异明显,月均质量浓度曲线大致呈"U"形,冬季质量浓度最高(113μg·m~(-3)),夏季最低(35μg·m~(-3)),春秋两季居中。(3)从空间分布来看,PM_(2.5)质量浓度在河南省内由南至北污染程度递减,形成了以污染最严重的郑州市、安阳市为中心的PM_(2.5)辐射圈。(4)植被覆盖度和PM_(2.5)质量浓度相关性强,秩相关系数为-0.55。从污染治理来看,提高植被覆盖度,增加植被面积对PM_(2.5)沉降有积极作用,但作用有限。  相似文献   

8.
研究太原市城区大气颗粒物质量浓度时空变化规律,可以为实施更有效的大气污染综合治理手段提供科学依据。以太原市9个国家空气质量自动监测站的数据为基础,运用统计分析和Kriging插值法,对太原市城区2019年大气颗粒物的时空分布进行了分析。结果表明,2019年太原市城区PM_(2.5)和PM_(10)年均质量浓度分别为56μg·m~(-3)和107μg·m~(-3),是国家二级标准限值的1.60、1.53倍,以PM_(2.5)和PM_(10)为首要污染物占总超标天数的44.03%和12.58%;PM_(2.5)/PM_(10)年均值为0.52,PM_(2.5)对PM_(10)贡献较大;PM_(2.5)季平均质量浓度为冬季(87μg·m~(-3))秋季(50μg·m~(-3))春季(49μg·m~(-3))夏季(34μg·m~(-3)),PM_(10)为冬季(123μg·m~(-3))春季(120μg·m~(-3))秋季(98μg·m~(-3))夏季(64μg·m~(-3));PM_(2.5)和PM_(10)质量浓度月变化呈U型,二者平均质量浓度1月最高,8月最低;PM_(2.5)和PM_(10)24h质量浓度变化呈"单峰单谷"型,峰值在10:00,谷值在17:00;取暖期PM_(2.5)与CO、SO2和NO_2相关性高于其他时段;太原市城区PM_(2.5)和PM_(10)质量浓度空间分布总体上呈北低南高之势,PM_(2.5)春夏秋季的空间分布格局与太原市城区生产、生活、交通干道分布格局比较吻合。以上结果提示秋冬季是太原市城区颗粒物治理的关键时期,位于南部的小店和晋源区为重点防控治理区域。  相似文献   

9.
以具有致癌毒性的多环芳烃(polycyclic aromatic hydrocarbons,PAHs)为对象,本研究于2014年1月(冬季)在湖北恩施农村地区使用煤炭和薪柴的家庭中同步采集了室内外空气样品,分析了室内外空气中28种PAHs(∑PAH28)的浓度水平、成分谱和粒径分布,重点比较了不同燃料家庭的污染特征差异,并据此估算了暴露人群的健康风险。结果表明,在燃煤家庭,∑PAH28的室内和室外浓度分别是(507±449) ng·m~(-3)和(120±18) ng·m~(-3);而在燃柴家庭,其室内和室外∑PAH28浓度分别是(849±421) ng·m~(-3)和(268±44) ng·m~(-3)。受室内排放源影响,室内PAHs浓度显著高于室外,室内外∑PAH28浓度比值在2~13。颗粒态PAHs主要集中在细颗粒物上,PM1.0(空气动力学直径小于1.0μm)上的PAHs占到颗粒态PAHs的50%~80%。燃煤家庭的居民因PAHs呼吸暴露导致的终生致癌风险的中位数是1.8×10~(-5)(四分位距是1.2×10~(-5)~3.1×10~(-5)),使用薪柴的家庭人群暴露风险7.1×10~(-5)(6.5×10~(-5)~7.8×10~(-5))。无论是燃煤还是薪柴的家庭,居民因PAHs呼吸暴露导致的终生致癌风险均超过10-6的可接受风险水平,表明该地区的高浓度PAHs污染致使当地人群存在较高的致癌风险。  相似文献   

10.
为深入研究北京市采暖季PM_(2.5)中水溶性离子的污染特征及其影响因素,利用大流量采样器结合石英滤膜采集了2016年11月15日—2016年12月31日期间北京市典型污染天的PM_(2.5)样品(19个),采用离子色谱法测定了其中的水溶性无机离子成分,收集了同期北京市的日均气象数据和海淀区日均PM_(2.5)数据。应用热力学平衡模型ISORROPIA-Ⅱ分析了PM_(2.5)样品的酸度值,Traj Stat软件分析气流的72 h后向轨迹,并采用潜在源贡献因子分析法(PSCF)定位了PM_(2.5)潜在污染源的位置,浓度权重轨迹分析(WCWT)法定量解析了潜在污染源对北京PM_(2.5)质量浓度贡献的大小。结果表明:(1)PM_(2.5)的日均质量浓度变化范围为7.6~383μg·m~(-3),均值为114μg·m~(-3),污染天是清洁天的4.4倍;(2)10种水溶性离子的总质量浓度均值为44.61μg·m~(-3),SNA(NO_3~-、SO_4~(2-)、NH_4~+)占总水溶性离子的81.37%,污染天NO_3~-、SO_4~(2-)、NH_4~+质量浓度均值分别为20.35、16.16、8.68μg·m~(-3),分别是清洁天的4.7、3.5、3.6倍;(3)污染天PM_(2.5)酸性比清洁天强,污染天NH_4~+的存在形式主要是(NH_4)_2SO_4、NH_4HSO_4,清洁天NH_4~+的存在形式主要是(NH_4)_2SO_4、NH_4HSO_4、NH_4NO_3;(4)北京PM_(2.5)及其水溶性离子的污染除受本地污染源影响,还受河北省中部和南部以及内蒙古中部等区域传输的影响;(5)在北京采暖季低大气边界层以及三面环山的特殊条件下,风速和相对湿度是影响北京PM_(2.5)及其水溶性离子污染特征的2个主要气象因素,高湿度低风速的静稳天气条件可以造成以本地污染物为主的大气重污染,此外,一定范围内的低风速可以使周边地区高浓度的污染物传输至北京,加重大气污染。  相似文献   

11.
于2015年1月至11月在广州利用大流量大气颗粒物采样器采集细颗粒物(PM_(2.5))样品,并利用热光反射法(TOR)测定大气颗粒物中有机碳(OC)和元素碳(EC)浓度。结果表明,广州ρ(PM_(2.5))年均值为(69.5±35.6)μg·m~(-3),是GB 3095—2012《环境空气质量标准》中PM_(2.5)年均质量浓度二级标准限值(35μg·m~(-3))的2.0倍,表明广州大气细颗粒物污染严重。OC、EC和总碳气溶胶(TCA)的年均质量浓度分别为(8.31±4.53)、(3.56±2.72)和(16.85±9.60)μg·m~(-3),分别占PM_(2.5)质量浓度的13.2%、5.9%和27.0%,表明含碳组分是PM_(2.5)的重要组成部分。OC和EC浓度季节变化规律存在差异性,OC浓度在冬季最高,而EC浓度在秋季最高。OC和EC的相关性弱和比值高的特征结果表明冬季二次有机碳(SOC)污染最严重,其平均质量浓度为6.9μg·m~(-3),占OC质量浓度的62.4%。主成分分析结果表明,冬季和春季广州PM_(2.5)中碳组分来源较复杂,主要包括机动车尾气、燃煤和生物质燃烧,夏季碳组分的主导污染来源是燃煤和机动车尾气,而秋季碳组分主要来源于机动车尾气。  相似文献   

12.
为研究太原市环境空气中含碳组分的时空分布变化规律,于2014年3月、5月、8月、12月采集了太原市3个点位春、夏、秋、冬等4个季节的PM_(2.5)样品,利用碳分析仪(DRI 2001A)测定了样品中OC1、OC2、OC3、OC4、EC1、EC2、EC3、OPC共8种碳组分含量,计算了有机碳(OC)、元素碳(EC)二者浓度,分析了OC和EC的时空分布特征.结果显示,太原市PM_(2.5)中OC和EC的平均质量浓度分别是13.5±14μg·m~(-3)和6.5±6.1μg·m~(-3),其中OC浓度随季节变化顺序为冬季春季夏季秋季,EC浓度季节变化与OC一致.春、夏、秋、冬4个季节总含碳气溶胶(TCA)占PM_(2.5)比例分别为17.6%、9.5%、8.8%、42.3%,其中冬季最高,表明冬季含碳气溶胶污染较为严重.夏季中OC和EC相关性较弱(R~2=0.4054),而春季(R~2=0.7659)、秋季(R~2=0.8253)、冬季(R~2=0.8184)OC和EC相关性较强,表明夏季碳气溶胶来源不同.通过(OC/EC)min最小比值法估算二次有机碳(SOC)浓度,春、夏、秋、冬季SOC浓度分别为2.8±2.9μg·m~(-3)、1.0±0.8μg·m~(-3)、 0.5±0.4μg·m~(-3)、 3.6±3.5μg·m~(-3),冬季SOC浓度最高. 8种碳组分分析结果显示,不同季节一次排放源中生物质燃烧、机动车尾气排放及煤炭燃烧对太原市含碳气溶胶贡献不同,其中,冬季燃煤和机动车排放使太原市含碳气溶胶污染严重,应加强燃煤和机动车排放源管控,来减轻碳组分污染.  相似文献   

13.
探讨城市居住区空间形态与PM_(2.5)浓度关联性,对改善城市居住区空气质量具有重要意义。将居住区空间形态指标归纳为住宅群体组合形式、风向角度、容积率、绿地率等要素,采用ENVI-met软件模拟不同居住区空间形态指标下的PM_(2.5)浓度,探讨城市居住区空间形态与PM_(2.5)浓度关联性。结果表明,不同住宅群体平面组合形式的居住区PM_(2.5)浓度分布呈现出较大的差异,周边式和混合式较其他形式居住区内部PM_(2.5)难以扩散,行列式与点群式的居住区内部没有出现PM_(2.5)聚集的现象,但是点群式居住区外西南角较行列式PM_(2.5)积聚的面积大,其平均浓度分别为:171.78、170.021、169.255、172.365μg·m~(-3),综合分析,合肥市居住区住宅群体平面组合形式的最佳方式为行列式,其次为点群式,混合式和周边式不利于居住区PM_(2.5)扩散;不同风向角度的居住区PM_(2.5)浓度分布呈现较为复杂的变化状况,当风向角度为15°-30°时,PM_(2.5)浓度随着风向角度的增大而增大,十分显著,平均浓度从136.796μg·m~(-3)增至140.796μg·m~(-3),但是增至45度时,PM_(2.5)浓度有所减小,平均浓度为135.605μg·m~(-3),当风向角度为60°-90°时,PM_(2.5)浓度随着风向角度的增大而增大,变化较小,其平均浓度依次为132.025、133.87、141.334μg·m~(-3),综合分析,风向角度最优方案为60°,而45°、75°为可选方案,15°、30°、90°为不可选方案;PM_(2.5)浓度较低的为容积率0.8、其次为1.2,容积率为1.6和2的居住区PM_(2.5)浓度较高,容积率由小到大其平均浓度分别为131.678、139.402、159.906、154.638μg·m~(-3),可以基本认为居住区整体空间内的PM_(2.5)浓度随着居住区容积率的增大而逐渐增大;增加绿地率可缓解PM_(2.5)污染,当绿地率大小超过35%,PM_(2.5)浓度随着绿地率的增大而减小的趋势逐渐减缓,综合分析,绿地率应该在35%以上,才能有效降低居住区的PM_(2.5)浓度。  相似文献   

14.
已有研究发现汽车尾气和道路扬尘已成为城市大气PM_(2.5)的重要来源之一,植被拦截被认为是去除大气颗粒物的有效手段之一。为了解道路两侧园林植被对道路交通排放的PM_(2.5)浓度扩散的影响,选择园林植被生长最茂盛且雨水较少的9月,在北京北五环路旁的奥林匹克森林公园内沿平行五环路和垂直五环路进行了布点采样,并结合ADMS扩散模型进行研究。北五环是北京最繁忙的交通主干道之一,白天(7:00—18:00)每小时单方向机动车流量达5 000辆以上。研究结果表明,晴天、雨后晴天、污染天公园内大气PM_(2.5)质量浓度分别为(84.3±23.6)、(62.1±12.7)、(246.1±60.5)μg?m~(-3)。垂直五环路和平行五环路的各监测点PM_(2.5)质量浓度无显著差异,但在局地为弱南风条件下,PM_(2.5)质量浓度自南向北有略微降低的趋势。由道路汽车排放的PM_(2.5)随着与公路之间距离的增加而呈指数型下降。ADMS模拟表明晴天和污染天由道路汽车排放的PM_(2.5)对公园内环境大气PM_(2.5)质量浓度的直接贡献不超过2%;但雨后晴天道路交通排放的PM_(2.5)贡献较大,可达25%。园林植被对降低交通排放PM_(2.5)浓度的作用并不显著,其主要作用是对PM_(2.5)进行空间隔离,然后利用大气扩散稀释作用降低由交通排放的PM_(2.5)在环境大气中的质量浓度。  相似文献   

15.
随着城市化进程的加快,生态环境恶化,改善空气质量已成为社会所关注的重要环境问题。不同的植被结构可以有效调控大气颗粒物浓度,提高负离子的浓度,是改善空气质量的重要组成部分。为探究不同植被结构对空气质量的调控能力以及影响空气质量的因素,以沈阳市东陵公园为研究对象,采用定点观测法,监测8块不同植被结构内大气颗粒物(PM_(2.5)、PM_(10))和空气负离子浓度,并同步观测气象因子。研究结果表明,(1)不同植被结构调控大气颗粒物的能力存在差异,但是不显著。PM_(2.5)和PM_(10)日平均质量浓度在S1(稠李Padus avium+萱草Hemerocallis fulva)均为最高,分别是(48.63±18.05)μg·m~(-3)和(68.55±20.64)μg·m~(-3);S3(云杉Picea asperata+榆叶梅Amygdalus triloba+牛筋草Eleusine indica)最低,分别是(28.95±8.91)μg·m~(-3)和(45.21±10.38)μg·m~(-3)。PM_(2.5)和PM_(10)日平均质量浓度变化范围分别为(28.95—48.63)μg·m~(-3)和(45.21—68.55)μg·m~(-3)。(2)不同植被结构内空气负离子浓度存在显著性差异。空气负离子日平均浓度在S7(油松Pinus tabuliformis+桃叶卫矛Euonymus bungeanus+玉簪Hosta plantaginea)最高,为(1 007.50±53.10)ion·cm~(-3);S1(稠李+萱草)最低,为(446.21±34.9) ion·cm~(-3)。空气负离子日平均浓度范围(446.21—1 007.50) ion·cm~(-3)。(3)大气颗粒物(PM_(2.5)、PM_(10))和空气负离子浓度与乔木层郁闭度和相对湿度呈正显著相关,而与温度呈负显著相关;大气颗粒物浓度与空气负离子浓度呈负显著相关。以上研究结果可为优化城市绿地植被结构和改善空气质量提供一定的借鉴。  相似文献   

16.
为研究荥阳市2017春秋两季观测期间颗粒物中重金属的浓度特征及其在不同暴露途径下对人体的健康风险,采集大气中的PM_(2.5)和PM_(10),使用电感耦合等离子质谱仪ICP-MS对颗粒物中重金属浓度(Co、Cu、Zn、As、Cr、Pb)进行测定.结果表明,春、秋季的PM_(2.5)和PM_(10)的浓度均值分别为95.01μg·m~(-3)、149.03μg·m~(-3)和61.61μg·m~(-3)、108.61μg·m~(-3). PM_(2.5)浓度最高比《环境空气质量标准》(GB 3095—2012)规定的一级浓度限值高5.71倍,PM_(10)比其一级浓度限值高6.42倍,比二级浓度限值高1.47倍.健康风险评价表明,在呼吸暴露途径下,PM_(10)中Cr元素在春季对成人有一定致癌风险,在秋季则对成人和儿童均存在致癌风险,且秋季As、Cr、Co的危险指数高达4.2,存在显著非致癌风险;皮肤接触途径下,PM_(10)中Cr元素在春季对儿童和成人均有致癌风险,秋季则主要是对成人存在致癌风险;口入途径下,秋季PM_(2.5)中As元素对儿童有潜在致癌风险,PM_(2.5)和PM_(10)中重金属元素整体在两个季节对儿童均有显著非致癌风险.  相似文献   

17.
水溶性无机离子是PM_(2.5)的主要组分之一,对研究PM_(2.5)的物理化学性质,来源及其形成机理具有重要意义.本研究于2017年9月—2017年11月期间在贵阳城区采集了80个PM_(2.5)样品,并测定了8种水溶性离子浓度,探讨贵阳秋季PM_(2.5)水溶性离子组成特征及来源.结果表明贵阳秋季PM_(2.5)中无机离子的平均质量浓度为15.99μg·m~(-3),阴离子和阳离子的平均质量浓度分别为10. 90μg·m~(-3)、5. 09μg·m~(-3); SO_4~(2-)(8. 53±4.63μg·m~(-3))平均质量浓度最高,其次是NH_4~+(2.56±1.62μg·m~(-3))、NO_3~-(2.21±2.96μg·m~(-3))、Ca~(2+)(1.98±0.88μg·m~(-3)),最后依次是K~+(0.37±0.24μg·m~(-3))、Cl-(0.16±0.11μg·m~(-3))、Mg~(2+)(0.11±0.03μg·m~(-3))、Na~+(0.07±0.06μg·m~(-3)); NH_4~+、SO_4~(2-)、NO_3~-是主要水溶性离子,所占比例为83%; NO_3~-/SO_4~(2-)值平均为0.21±0.12,远小于1,说明贵阳秋季PM_(2.5)以固定源污染为主.相关性分析表明,PM_(2.5)中NH_4~+主要以(NH_4)_2SO_4、NH_4HSO_4、NH_4NO_3的形式存在,Ca~(2+)与Mg~(2+)来源可能相同.结合富集系数分析NO_3~-、SO_4~(2-)、Ca~(2+)、K~+、Mg~(2+)基本都是来源于陆源贡献,NO_3~-、SO_4~(2-)是人为源,Ca~(2+)、K~+、Mg~(2+)是地壳源,此外Mg~(2+)还有一部分海源贡献.  相似文献   

18.
为研究北京城区PM_(2.5)中有机碳(OC)和元素碳(EC)的浓度水平、季节变化特征与主要来源,于2015年4月至2016年3月在北京西三环交通带附近采集4个季节PM_(2.5)有效样品95组,利用热光反射法测定了PM_(2.5)中OC和EC的质量浓度,并对OC/EC值、OC与EC相关性、二次有机碳(SOC)等特征及污染来源进行了分析.结果表明,采样期间PM_(2.5)平均质量浓度为(109.9±7.99)μg·m~(-3). PM_(2.5)中OC的年平均质量浓度为(13.49±4.32)μg·m~(-3),占PM_(2.5)的13.13%; EC的年平均质量浓度为(5.41±1.83)μg·m~(-3),占PM_(2.5)的5.2%.OC和EC平均浓度及OC和EC在PM_(2.5)中所占比例的季节变化特征均为冬季最高,秋季大于春季,夏季最低.4个季节PM_(2.5)中OC/EC比值均大于2.0,表明各季节存在二次有机碳(SOC)的生成,采用OC/EC最小比值法对SOC含量进行了估算,SOC年平均浓度为(6.88±1.10)μg·m~(-3),占OC含量的50.86%,冬秋季节的SOC浓度水平高于春夏季节.夏季SOC对OC的贡献率为62.22%,高于其他季节.相关性分析表明,OC与EC的相关性在春季(R2=0.9046)和秋季(R2=0.8886)高于夏季(R2=0.4472)和冬季(R2=0.6018),表明春秋两季OC与EC来源相似且相对简单.进一步对PM_(2.5)中8个碳组分质量浓度进行分析显示,北京城区大气碳质气溶胶主要来自汽油车排放和燃煤.  相似文献   

19.
为了解北京市大气细颗粒物(PM_(2.5))中二■英(PCDD/Fs)的污染特征,利用中流量大气颗粒物采样器,在北京市3个功能区5个采样点(两个市区点、两个工业区点和一个背景点),同步连续采集了大气细颗粒物PM_(2.5)样品.参照US EPA 1613B标准方法,应用高分辨率气相色谱/高分辨率质谱(HRGC/HRMS),分析了PM_(2.5)中17种PCDD/Fs的浓度水平和区域分布特征,并对PCDD/Fs的污染来源做了初步探讨.结果表明,5个采样点PM_(2.5)的日均质量浓度范围102—146μg·m~(-3),平均日均值119μg·m~(-3),超出国家二级标准(75μg·m~(-3))59%,污染较重.在空间分布上,PM_(2.5)的日均浓度表现为工业区大于背景点大于市区的特征.所有采样点17种PCDD/Fs的总浓度范围∑PCDD/Fs是1.60—4.09 pg·m~(-3),平均值3.23 pg·m~(-3),PCDD/Fs总毒性当量∑TEQ范围是140.54—275.69 fg I-TEQ·m~(-3),平均值233.18 fg I-TEQ·m~(-3).与国内外其他城市相比,北京市大气PM_(2.5)中PCDD/Fs污染处于相当或略高水平.OCDD、OCDF和1,2,3,4,7,8-HpCDF是PCDD/Fs的主要组成成分,分别占总浓度∑PCDD/Fs的10%、19%和24%.对于总毒性当量∑TEQ贡献最大的是2,3,4,7,8-PeCDF,占总毒性当量的48.3%,∑PCDDs/∑PCDFs比值范围为0.19—0.23,平均值0.22,属于典型的"热源"特征.在浓度变化上, PCDDs呈现为随氯取代个数的增加而增加,除OCDF外, PCDFs的各单体浓度也随着取代氯原子个数的增加而增大.在区域分布上,PCDD/Fs浓度表现为工业区高于市区,市区大于背景点,充分体现了局地源的特点.采样期间工业热过程(化石燃料燃烧、电弧炉、烧结和冶炼等)、机动车排放和固体垃圾焚烧是北京冬季大气PM_(2.5)中PCDD/Fs和PM_(2.5)污染水平的主要影响因素.  相似文献   

20.
张毅 《环境化学》2020,39(6):1699-1708
采集了2017—2018年秋冬季长治市审计局站、监测站、清华站等3个监测站点的大气PM_(2.5)样品,分析了其元素、水溶性离子及碳质组分特征,并利用化学质量平衡模型(CMB)对PM_(2.5)进行来源解析.结果表明,采样期间长治市PM_(2.5)浓度为67.9μg·m~(-3),其中审计局站PM_(2.5)浓度最高(70.6μg·m~(-3)),其次为监测站(70.0μg·m~(-3))和清华站(63.0μg·m~(-3));二次无机离子(SO_4~(2-)、NO~-_3、NH~+_4)平均浓度(20.7μg·m~(-3))占PM_(2.5)浓度的30.5%,与大量排放到大气中的SO_2、NO_2二次生成有关;OC(12.6μg·m~(-3))和EC(6.6μg·m~(-3))分别占PM_(2.5)的18.6%和9.7%;OC/EC为2.06,且SOC(5.9μg·m~(-3))在OC中占比高达63.1%,表明长治市秋冬季二次污染较重;典型地壳元素Si和Ca占元素组分平均浓度的29.8%和22.8%,说明扬尘污染对长治市PM_(2.5)的有一定影响;源解析结果表明,长治市秋冬季PM_(2.5)主要来源为:机动车源17.0%、燃煤源16.5%、扬尘源14.6%、二次硝酸盐13.9%、二次硫酸盐11.0%、二次有机气溶胶10.8%、工艺过程源9.3%、生物质燃烧源1.9%、其他源5.0%.因此,为进一步降低长治市环境空气中PM_(2.5)的污染,需在加强管控机动车,燃煤和扬尘等一次排放源的基础上,降低一次污染物SO_2、NO_2等的排放,从而实现对二次污染源前体物的控制.  相似文献   

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