2020年南通市大气颗粒物组分和污染特征分析

本次研究以南通市大气颗粒物组成和污染特征为研究对象,利用南通市大气超级站监测数据,分析了2020年南通市PM2.5和PM10浓度水平,时间变化特征和组分特征.结果表明,2020年南通市PM2.5和PM10年均质量浓度分别为34μg/m3和56μg/m3,具有明显的冬高夏低的特征,PM2.5/PM10呈现为冬季>夏季>春季≈秋季.PM2.5中含碳组分和水溶性阴阳离子高低顺序为:NO3->OC>SO2-4>NH4+>EC>Cl->K+>Na+>Ca2+>Mg2+.冬季OC、NH4+、SO2-4和NO3-浓度值显著高于其他三个季节,PM2.5中NO3-、OC、SO2-4和NH4+的占比分别为27.7％、15.4％、15.0％和14.2％.NO3-/SO2-4比值为1.9,表明受移动源影响较大;OC和EC浓度均为冬季最高,夏季最低,四季OC/EC介于3.2～4.6,表明南通全年均受二次有机碳(SOC)的影响,且主要受柴油、汽油车的尾气排放和燃煤排放影响.     

南京市大气中PM10、PM2.5日污染特征

于2001年秋季(11月)、夏季(8月)对南京市五大典型功能区的大气颗粒物(PMl0、PM2.5)进行了监测研究。结果发现，南京市颗粒物污染严重，PMl0、PM2．5的超标率分别达到了65％、85％；颗粒物浓度季节变化大，11月污染物浓度明显大于8月，PMl0、PM2．5分别相差l68.44μg／m^3、190．1μg／m^3；PMl0中PM2．5比重较大，大约为75．9％，对人体健康潜在危害大。     

天津市大气能见度与颗粒物污染的关系

利用天津市大气边界层观测站2009年能见度、相对湿度、风速逐时观测资料和2009年3月9~21日期间颗粒物的膜采样数据,分析天津市大气能见度与颗粒物污染的关系.结果表明,颗粒物质量浓度与能见度变化总体呈负相关,小粒径颗粒对能见度的影响作用明显,随着能见度的降低,小粒径颗粒与大粒径颗粒浓度的比值明显增加.能见度与颗粒物中总碳质量浓度变化呈负相关. SO42-,NO3-,OC和EC对大气消光贡献平均值分别为28.7%,6.1%,27.6%和19.2%.表明观测期间颗粒物中SO42-,OC对能见度的影响明显.     

济南市春季大气颗粒物污染研究

对济南市2005年春季大气颗粒物中PM10、PM2.5和细颗粒物中的黑碳气溶胶的浓度水平、时间分布和日变化进行了观测,并结合气象资料对变化特征进行综合分析,探讨了PM10,PM2.5和黑碳的相对含量以及对能见度的影响等.研究结果表明,PM10和PM2.5平均浓度分别为242.5μg·m-3和109.4μg·m-3.与我国空气质量二级标准PM10日均值150μg·m-3和美国国家空气质量PM2.5日均标准65μg·m-3相比,超标率分别达到80.77%和84.61%,污染较严重;监测期间PM2.5/PM10的平均值为0.456.在PM2.5中,黑碳气溶胶平均质量浓度为5.39μg·m-3,占PM2.5的5.06%,日浓度变化呈双峰型.在监测时间内,污染物浓度与温度无明显的相关性;与相对湿度呈弱正相关;与风速呈明显的负相关关系.降水对PM10、PM2.5和黑碳的清除作用较为显著.PM10、PM2.5和黑碳浓度与能见度均呈负相关,相关系数(r)分别为-0.633、-0.695和-0.704,细颗粒物是影响能见度的主要因素.     

南京市空气中颗粒物PM10、PM2.5污染水平

 为了初步调查南京市空气中颗粒物PM10、PM2.5的污染水平,于2001年冬、春、秋3季在南京市的5个典型城市功能区,用大流量采样器收集了50个样品.结果表明,南京市PM10、PM2.5的污染很严重,超标率分别为72%和92%,最大超标倍数达到6.3和9.0,而且对人体健康危害更大的PM2.5占PM10的大部分,约为68%,应引起公众和相关职能部门的高度重视.     

2015年福州市大气颗粒物污染特征

为了解福州市大气颗粒物污染状况,利用中国环境监测总站发布的实时大气环境监测资料,结合气象资料和HYSPLIT4轨迹模式,分析了2015年福州市大气颗粒物污染特征和典型污染过程.结果表明:2015年福州市ρ（PM₁₀）、ρ（PM_2.5）年均值分别为55.8和29.2μg/m3,均低于GB 3095-2012《环境空气质量标准》二级标准限值.颗粒物浓度季节性变化特征明显,表现为冬春季高、夏秋季低的变化特征. ρ（PM_2.5）/ρ（PM₁₀）为52%,普遍低于我国东部其他大中城市;日际变化明显,受混合层高度日变化和机动车排放的影响,呈双峰形态. ρ（PM_2.5）/ρ（PM₁₀）日变化趋势与ρ（PM₁₀）日变化特征相反,即ρ（PM₁₀）高时ρ（PM_2.5）所占比例低,ρ（PM₁₀）低时ρ（PM_2.5）所占比例高,表明早晚高峰机动车排放所造成的颗粒物污染以粗颗粒物贡献为主.福州市颗粒物污染天气成因主要有"积累型"和"输送型"污染. 2015年1月5-6日发生的污染过程,是在一次静稳、高湿天气形势下,本地排放的污染物在不利于扩散的气象条件下聚集、二次转化,导致颗粒物浓度升高、能见度降低. 2015年1月17-19日的污染过程主要是北方污染物随冷空气输送南下,导致本地颗粒物浓度迅速升高、能见度迅速降低.研究显示,福州市PM₁₀和PM_2.5优良率较高,颗粒物污染主要发生于冬季,污染成因包括局地累积和区域输送.      

重庆市大气颗粒物污染特征及影响因素分析

利用重庆市17个大气自动站实时发布的数据,对PM_(2.5)与PM_(10)污染特征、变化规律与气象因子的相关性进行了分析。结果表明:2013年PM_(2.5)和PM_(10)的年均值分别为70,106μg/m3,均超过国家Ⅱ级标准。月均值、季均值变化明显,总体均呈两头高中间低的"U"型分布。2013年PM_(2.5)占PM_(10)的比例较大,均值为65.8%,PM_(2.5)和PM_(10)的Pearson相关系数为0.974,在0.01的置信水平上(双侧)显著相关。PM_(2.5)、PM_(10)的浓度与气温、大气压极显著相关;PM_(2.5)、PM_(10)的浓度与降雨量、日照时数(时)显著相关。     

石家庄市采暖期大气细颗粒物中PAHs污染特征

采集2015年12月-2016年2月采暖期石家庄市文教区、交通密集区、居民区和商业交通混合区大气细颗粒物样品,依据HJ 646-2013《环境空气和废气气相和颗粒物中多环芳烃的测定气相色谱-质谱法》分析石家庄市大气细颗粒物中PAHs污染水平及分布特征、气象参数与PAHs相关性,并解析PAHs污染来源.结果表明:石家庄市冬季采暖期大气细颗粒物PM₁₀、PM_2.5和PM_1.0中ρ（PAHs）的日均值分别为397.66、349.09和272.35 ng/m3,分别是采暖期前（11月1-15日）的6.16、4.62和4.82倍,并且呈交通密集区>居民区>文教区>商业交通混合区的空间分布特点.相对湿度与细颗粒物PM₁₀、PM_2.5和PM_1.0中ρ（PAHs）均呈显著正相关,R2分别为0.30、0.37和0.33,而风速与三者呈显著负相关,R2分别为-0.39、-0.53和-0.26;PM_1.0中具有显著相关的PAHs单体数量多于PM₁₀和PM_2.5.根据PAHs环数分布特征及特征化合物比值判断,石家庄市冬季采暖期PAHs污染为燃煤与机动车尾气复合型污染特征,同时餐饮油烟也有一定的贡献.      

浅析潮州市大气细颗粒物无机元素及其污染特征

本文在分析PM2.5组成的基础上,简要分析大气颗粒物无机元素的组分及污染特征,期望为潮州市今后PM2.5的研究及防治工作提供理论基础。     

梅州市大气颗粒物中水溶性无机离子组成特征研究

选取梅州市典型污染日(2015年7月8日至29日)进行实际测量,在梅州市环境监控中心站楼顶每天连续采集PM_(10)和PM_(2.5)样品,利用离子色谱仪分析样品中Na+、NH4+、K+、Mg~(2+)、Ca~(2+)、Cl~-、NO_2~-、NO_3~-、SO_4~(2-)离子的质量浓度,结果表明,PM_(10)日均质量浓度为(54±19)μg/m~3,PM_(2.5)日均质量浓度为(35±14)μg/m~3。PM10和PM2.5中水溶性无机离子平均浓度分别为(19.7±4.4)μg/m~3、(10.8±5.0)μg/m3,分别占PM_(10)和PM_(2.5)质量的(42±20)%和(31±9.7)%。其中S0_4~(2-)、NO_3~-、NH_4~+是梅州市PM_(10)和PM_(2.5)中最主要的水溶性无机离子。采样期间SO42-浓度较高的可能原因是煤炭在梅州市的能源结构中占有较高比例。S0_4~(2-)、NO_3~-主要以(NH_4)_2SO_4的形式存在气溶胶体系中。     

南京市一次霾污染过程中水溶性离子分布特征

使用MARGA离子在线分析仪ADI 2080对2017年12月27日~2018年1月5日南京市PM_2.5化学组分进行连续采样分析,结合气象要素和大气环境监测数据,探讨了霾污染过程中水溶性离子的时间分布特征及其来源特征.结果表明：霾日中南京水溶性离子浓度为121.41μg/m³,是洁净日的3.2倍.霾污染过程中水溶性离子平均浓度大小顺序为NO₃^- > SO₄^2- > NH₄⁺ > Cl^- > K⁺ > Ca²⁺ > Mg²⁺,SNA离子占总水溶性离子浓度的91.97%.霾日中水溶性离子日变化均为三峰型,洁净日中Cl^-、SO₄^2-和NH₄⁺的日变化为单峰型,Ca²⁺为双峰型,K⁺、Mg²⁺为三峰型.随着空气污染状况的加重,总水溶性离子在PM_2.5中的占比不断减少,空气质量为优时占比95.93%,严重污染时为63.25%.霾日中随着污染加重,NH₄⁺占总离子的比例稳定在23%左右,SO₄^2-占比缓慢减小,NO₃^-占比不断增大.NOR、SOR的日变化在霾日呈双峰型分布,洁净日则较为平稳.观测期间的水溶性离子主要来源有二次转化、煤烟尘、扬尘以及生物质燃烧.     

邯郸市大气颗粒物污染特征的监测研究

使用振荡天平颗粒物在线监测仪连续监测了邯郸市PM₁₀和PM_2.5浓度,分析了2012年7月31日—12月2日4个月内PM₁₀、PM_2.5的浓度水平、时变规律和PM_2.5/PM₁₀的变化情况.结果表明,监测时段内PM₁₀和PM_2.5的日均浓度平均值分别为208.4 μg·m^-3和99.1 μg·m^-3,是国家二级标准的1.4倍和1.3倍;浓度超标的天数占总观测天数的61.6%和60.0%,其污染程度与北京、天津相当,属污染较严重的地区.PM_2.5/PM₁₀在19.3%~89.8%之间周期性波动,平均值为49.4%,接近北方城市的平均水平.PM₁₀和PM_2.5的浓度变化具有很好的正相关性;日均值在4个月中呈现明显的周期性变化和月际波动,10、11月的PM₁₀和PM_2.5浓度变化剧烈且大大高于8、9月份.PM₁₀和PM_2.5浓度一天中小时均值的变化呈同步的双峰型分布,最高值出现在9:00和20:00左右,最低值出现在15:00~17:00之间.本研究系统分析了夏秋季节邯郸市大气颗粒物污染状况,以期为当地颗粒物污染的控制提供科学依据.     

南京北郊水溶性离子污染特征及其光学特性

为了分析南京北郊水溶性离子污染特征及其消光贡献,于2017年3月15日~4月15日、7月和10月开展了PM_2.5观测实验,分析了南京春夏秋3个季节的PM_2.5及其组分浓度特征、水溶性离子及其前体物转化特征以及水溶性离子的光学特性.结果表明,采样期间PM_2.5的质量浓度为（93.8±40.3）μg/m³,其中54.2%为水溶性离子,其总质量浓度为（50.9±25.6）μg/m³,而二次水溶性离子（SNA）占水溶性离子的76.8%.各水溶性离子组分分布为：NO₃^- > SO₄^2- > NH₄⁺ > Ca²⁺ > Cl^- > NO₂^- > K⁺ > F^- > Mg²⁺ > Na⁺.在季节变化上,PM_2.5和主要水溶性离子均为春季高,夏季低,但夏季NO₃^-4^2-.硫转化率（SOR）和氮转化率（NOR）在采样期的均值分别为0.38、0.22,这说明南京有较强的二次转化过程.采样期间,平均[NO₃^-]/[SO₄^2-]的值为1,这说明水溶性离子主要来源于移动源的排放.通过IMPROVE公式计算的大气消光系数低于实际值,但能够较为准确的反映出南京消光系数的趋势.各组分消光贡献从大到小分别为（NH₄）₂SO₄（38.9%）、NH₄NO₃（36.7%）、POM（13.6%）、EC（9.3%）、NO₂（1.5%）.其中SNA的消光贡献占70%以上,春季的SNA消光贡献最大,而夏季的最小.     

成都市城区大气细颗粒物水溶性离子污染特征

为了解成都市城区大气细颗粒物水溶性离子污染特征,在成都市城区四季采集PM2.5有效样品共计102个,测得颗粒物质量浓度以及水溶性离子质量浓度(NH4+、Ca2+、Na+、Mg2+、K+、F-、NO3-、SO42-、Cl-),并分析其浓度变化特征,重点关注二次无机离子的污染特征及形成影响.结果表明,成都市城区水溶性离子与...     

霾天气南京市大气PM_(2.5)中水溶性离子污染特征

为了讨论南京市大气细颗粒物(PM2.5)及水溶性组分在霾天气下的污染水平和污染特征,2007年6月10日至2008年5月29日对南京市大气细粒子PM2.5进行了采样,用PM2.5在线监测浓度、离子色谱法等分别测得PM2.5的质量浓度、水溶性离子组成,初步研究了南京市大气细粒子(PM2.5)及水溶性组分在霾天气下的污染水平和污染特征。结果表明,南京市大气细颗粒物污染严重,霾天气下PM2.5中总水溶性离子质量浓度为54.28μg/m3,为非霾天气的1.6倍。分析的6种离子中SO42-、NO3-、NH4+是PM2.5的主要组成成分。灰霾期间PM2.5与NO3-、SO42-、NH4+的相关性较高,PM2.5中颗粒物的主要存在形式可能为NH4Cl、NH4NO3,(NH)42SO4或NH4HSO4。对比不同季节不同天气下的SOR(SO2转化率)和NOR(NOx转化率),发现霾天气下SO2和NOX转化率高于正常天气,表明SO2、NO2在霾天气更容易转化为二次粒子。     

天津市大气中PM10、PM2.5及其碳组分污染特征分析

2007年12月~2008年10月期间,分3个时段,设置2个点位,采集了天津市大气环境中PM10和PM2.5样品.用热光反射分析仪测定样品中的碳组分含量,并用OC/EC最小比值法估算二次有机碳(SOC)的浓度.结果表明,市区采样点颗粒物浓度高于郊区,2个采样点的颗粒物浓度变化趋势一致.5月份 PM2.5/PM10比值最小,主要由于土壤风沙尘对PM10的贡献较大.PM10和PM2.5中的有机碳(OC)、元素碳(EC)浓度12月份最高,且变化趋势相同.OC占总碳(TC)比例较高,PM10中OC/TC为0.60~0.83,PM2.5中OC/TC为0.55~0.81.碳组分主要集中在PM2.5中,PM10中约有76%的OC存在于PM2.5中.12月份的SOC浓度最高,与12月份的气象条件和污染源排放等因素有关.     

北京城区可吸入颗粒物(PM10的矿物学研究

 使用X射线衍射技术(XRD)和扫描电镜技术(SEM/EDX)对北京PM10中的矿物组分进行了分析.结果表明,北京PM₁₀中的矿物组分存在明显的季节变化规律,春季PM₁₀中的矿物组成种类最多;秋季PM10中的矿物种类最少;在夏季PM₁₀中,矿物的种类有所减少,却有新的物种出现,如NH₄Cl、K(NH₄)Ca(SO4)₂?H₂O、As₂O₃SO₃等.粘土矿物是北京PM₁₀中含量最高的矿物,石英的含量次之,其他依次为方解石、石膏、长石、白云石以及其他矿物颗粒;北京PM₁₀中还存在一定数量的复合颗粒,颗粒表面常有S、Cl元素的存在.     

城市大气颗粒物毒性效应及机制的研究进展

大气颗粒物（PM）严重影响人体的健康,其与人类多种疾病的发生存在着明显的暴露-效应关系.本文简述了大气颗粒物的组分和来源,从大气颗粒物的呼吸系统毒性、心血管毒性、免疫毒性、神经毒性、遗传毒性等方面,系统地阐述了其对人体健康的危害,并对大气颗粒物的毒性机制进行了总结和讨论,指出了目前相关研究中存在的问题,展望了该领域的研究趋势,为后续研究和控制大气颗粒物的健康危害提供相应的科学参考依据.