兰州市某城区冬夏季大气颗粒物及重金属的污染特征

在2010年7月与2011年1月,对兰州市西固区、榆中县的大气颗粒物(TSP、PM10、PM2.5)进行了采集,并对颗粒物浓度及不同粒径颗粒物上的重金属(Cd、Cr、Cu、Pb、Ni、Zn)含量进行了分析.结果显示,夏季TSP的浓度均值均未超过国家标准值,而冬季只有研究区均值超过国家标准值,超标倍数为0.36倍;研究区PM10冬、夏季浓度均值皆高于国家标准值,超标倍数分别为1.18和0.19倍,而在对照区只有冬季均值超过了标准值,超标倍数为0.05倍;冬季PM2.5的浓度均值在研究区和对照区均超过参考标准值,超标倍数分别为1.94倍和1.0倍,而夏季浓度均值只在研究区超标,超标倍数为0.31倍.颗粒物TSP、PM10及PM2.5的浓度均值呈现的整体特点为冬季高于夏季,且研究区显著高于对照区.应用潜在生态风险指数法评价显示,大气颗粒物中重金属元素的生态危害顺序为:Cd>Cu>Ni>Zn>Pb>Cr,其中Cd的潜在生态危害程度为极强;多种重金属联合的生态风险指数显示,TSP、PM10、PM2.5的重金属生态风险程度均为极强,其中PM2.5的潜在生态风险指数最高.     

基于无人机的大气细颗粒物与臭氧污染探测与溯源研究进展

近年来,中国大气细颗粒物(PM_2.5)污染的治理已取得阶段性成效,但臭氧(O₃)污染快速上升,实现PM_2.5和O₃协同控制的基础与关键是针对大气污染物的精细化探测和污染溯源.随着无人机技术和传感器技术的迅速发展,基于无人机平台的大气污染探测可以有效获得近地层的PM_2.5和O₃结构特征,并结合计算机算法对大气污染事件进行精准溯源,具有高时效性、高灵活性和高时空分辨率的特征,有助于研究人员了解区域污染物的分布、变化以及来源,为大气复合污染的协同控制提供科学依据.通过回顾传统的大气污染探测方法,总结了污染探测领域常用的无人机飞行平台类型和探测仪器,归纳了基于无人机的PM_2.5和O₃污染探测应用与相关溯源算法,并展望了无人机大气探测的未来研究方向.     

交通来源颗粒物排放因子的研究

用谭裕沟隧道TSP,PM₁₀和PM_2.5的质量浓度和主要成分的分析结果,得到一定机动车流量和速度下交通来源不同粒径颗粒物质量浓度和主要成分的平均排放因子,可以基本代表北京市机动车行驶的综合排放因子,具有应用价值.还估算了北京市交通来源不同粒径颗粒物及其主要化学成分的排放量.      

交通来源颗粒物及其无机成分污染特征的研究

对谭裕沟隧道和梧桐山隧道TSP,PM₁₀和PM_2.5质量浓度和主要无机成分的分析结果表明,交通来源颗粒物中细粒子主要来源于机车尾气排放,粒径较大的颗粒物则主要来源于机动车行驶载带的地面扬尘.      

北京市不同尺度大气颗粒物元素组成的特征分析

在2000年2个典型季节分别采集不同尺度的颗粒物样品,分析其中22种无机元素的含量.利用这些数据较详细地研究了北京市颗粒物的元素组成特征.数据分析结果表明,北京市大气颗粒物中的元素主要分为地壳元素、污染元素和双重元素三大类.利用不同污染元素在各种尺度颗粒物中的富集因子,确定了北京市大气颗粒物具有复合型污染的特征.      

基于RF-Kmeans-LIBSVM的乌鲁木齐市颗粒物浓度预测研究

为了准确预测空气中颗粒物的浓度变化情况,减少空气污染给居民的生产生活带来的危害,该研究提出一种基于 RF-Kmeans-LIBSVM 的大气颗粒物浓度预测模型。首先采用 RF 算法对影响 PM_2.5和 PM₁₀ 浓度的因子进行重要性评估,选择出影响最大的 2 个因子作为聚类属性,然后采用 Kmeans 算法对空气污染监测数据进行聚类,把 PM_2.5 和 PM₁₀序列划分为相似性较高的若干类,最后运用经聚类分析之后的训练样本建立 PM_2.5 和 PM₁₀浓度预测模型。以乌鲁木齐市监测点 2015 年 1 月 1 日～2020 年 12 月 31 日的 PM_2.5 和 PM₁₀ 浓度日均监测数据为例,使用改进方法和传统方法分别进行预测。结果表明：与传统支持向量机相比,改进后的模型的预测准确率明显提升,对于 PM_2.5,误差评价指标 MAE 和RMSE 分别下降 33.1% 和 26.5%;对于 ...     

抚顺市大气污染颗粒物来源特征研究

在5个采样点分别采集了环境大气中的总悬浮颗粒物(TSP)和可吸入颗粒物(PM10),用富集因子分析法和化学质量平衡法解析了TSP和PM10的来源。结果表明,各主要污染源对TSP的主要分担率为煤烟尘41.6%,扬尘29.1%,冶金尘5.3%,建筑水泥1.5%,汽车尾气0.8%,燃油0.4%,有机碳21.3%;对PM10的主要分担率为煤烟尘45.8%,扬尘26.8%,冶金尘4.4%,建筑水泥0.5%,汽车尾气1.3%,燃油0.2%,有机碳20.9%。     

廉江某地区大气TSP、PM10、PM2.5污染水平及相关性研究

为研究廉江市大气颗粒物污染特征,于2014年11月～12月采集TSP、PM10、PM2.5样品,用重量法分析质量浓度,并对相关性进行分析.结果表明,用环境空气质量标准(GB 3095-2012)来衡量,廉江市冬季大气颗粒物TSP、PM10、PM2.5的日均浓度均符合标准,环境空气状况良好;三个代表性采样点在监测周期内TSP、PM10、PM2.5的浓度变化趋势大体一致,监测结果能客观反映该区域颗粒物的污染状况;PM2.5与PM10,PM10与TSP之间均存在着显著相关性,回归方程相关性较好.     

机动车排放颗粒物中多环芳烃化合物的研究

利用1999年7月谭裕沟隧道和1999年9月梧桐山隧道TSP,PM10和PM2.5中PAHs的分析结果,研究了机动车排放PAHs的污染状况和污染特征.结果表明,机动车行驶排放出的大量PAHs主要存在于粒径较小的粒子中,苯并[a]芘严重超标.      

2014年宝鸡市大气颗粒物时空分布特征分析

基于2013年12月和2014年全年宝鸡市8个自动空气质量监测子站的PM_(10)和PM_(2.5)的监测数据,探讨PM_(10)和PM_(2.5)的时间分布特征和空间分布特征。结果表明:PM_(10)的日平均浓度为118.23μg/m~3,全年中PM_(10)超过二级标准的天数为80 d,超标率为22%;PM_(2.5)的日平均浓度为68.93μg/m~3,全年中PM_(2.5)超过二级标准的天数为92 d,超标率为25%;PM_(10)和PM_(2.5)的浓度有明显的季节差异。PM_(2.5)和PM_(10)浓度由高到低的季节依次是冬季、春季、秋季和夏季;不同的监测点位中,解放军第三陆军医院监测点位的PM_(10)和PM_(2.5)浓度对于宝鸡市大气颗粒物的污染贡献率相对其他点位较高,主要是其地理位置导致的。     

基于光电技术的大气颗粒物监测进展

大气颗粒物是影响大气辐射和全球气候变化最不确定的因素之一,分析大气颗粒物的组分和演变机制,对于科学评价大气环境质量,实施节能减排策略具有重要作用。光电技术以其高精度特征明显,非接触式检测模式,数字化和智能化等特点,在大气颗粒物检测方面具有重要应用。光纤传感技术、激光诱导荧光法、红外吸收检测法等是目前应用较为广泛的技术方法。研发和应用科学、便捷的检测颗粒物的技术手段和方法,对于未来环境保护与促进光电信息产业发展意义深远。     

燃煤电厂区域颗粒物及颗粒物汞分布特征研究

对东南沿海平原地区某燃煤电厂不同方位距离的9个采样点进行为期9个月的大气颗粒物采集,以PM_2.5、PM₁₀为对象,研究了颗粒物与颗粒物汞的时空分布,探讨了燃煤电厂排放对周边大气颗粒物与颗粒物汞分布的影响.结果表明：①本研究区PM_2.5平均浓度为78.10 μg·m^-3,其中颗粒物汞平均浓度为294.88 pg·m^-3;PM₁₀平均浓度为114.48 μg·m^-3,其中颗粒物汞平均浓度为363.41 pg·m^-3,均高于海内外众多城市.②冬季颗粒物、碳组分及颗粒物汞的浓度远高于春、夏、秋三季,冬季燃煤量大、逆温等气象因素及远距离污染物传输均造成当地冬季颗粒物累积.③大气颗粒物汞浓度随距电厂距离的增加先增加后降低,最大浓度范围为电厂W-NW方向1.3~2.5 km处.④各采样点均受到多种污染源共同影响,以燃煤尘为主,餐饮油烟、机动车尾气、生物质燃烧和扬尘次之,燃煤电厂对周边区域环境大气可吸入颗粒物主要影响区域为W-NW方向1.3~2.5 km.     

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.     

乌达-乌斯太工业园大气颗粒物中汞的形态及空间分布特征

利用碳质分析（OC/EC）、离子色谱分析（IC）、程序升温脱附分析（TPD）、成像分析等综合分析手段,对内蒙古乌达-乌斯太工业园大气细颗粒物中汞的具体存在形态和空间分布特征进行了研究.结果表明,乌达-乌斯太工业园PM_2.5中Hg含量与有机碳（OC）、元素碳（EC）、Cl^-和NO₃^-含量的相关性系数r分别为<0.1、<0.1、0.854和0.745.PM_2.5中的汞以无机态为主,且可能以HgCl₂、HgS、HgO和Hg（NO₃）₂·H₂O为主要存在形态.PM_2.5中汞含量相对富集区多分布在高Hg⁰浓度,高氯和高酸（硝酸）区域,表明排氯、排酸等工业活动与PM_2.5中汞的形成具有重要的内在联系.     

南京颗粒物时间序列相关性及其成因分析研究

以南京2014年2月到5月的PM2．5、PM10日平均值和气象要素观测资料为例,根据Pearson相关系数和双尾检验显著性水平对其逐日时间序列进行相关性分析。结果表明：南京2014年2月到5月PM2．5、PM10与前2日质量浓度值呈正相关性,但两者与前3日、前4日质量浓度值都没有明显线性相关性;PM10较PM2．5相关性更强。在此基础上,从PM2．5、PM10成分来源等方面,阐述了该结论产生的原因。     

对城市环境空气中颗粒物影响成因的研究

本文通过对自动监测子站监测数据的分析,研究了春节前、春节期、春节后燃放烟花爆竹对城市环境空气中颗粒物PM10和PM2.5的影响。在春节期集中燃放烟花爆竹的时间段里,颗粒物浓度均升高,对PM2.5的影响更为明显。     

鞍山大气颗粒物浓度的变化特征

利用鞍山大气成分监测站Grimm180观测的2007年颗粒物数浓度,ρ(PM₁₀₎,ρ(PM_2.5)和ρ(PM_1.0)以及台站的常规气象观测资料,分析了该地区颗粒物数浓度的谱分布、质量浓度的变化特征及与气象条件的相关性. 结果表明:颗粒物数浓度谱分布符合Junge分布;参数υ与能见度呈负相关,υ值越大且PM0.45占PM₁₀的数浓度比例小于90%,能见度较差;颗粒物质量浓度日变化呈双峰特征,ρ(PM₁₀₎,ρ(PM_2.5)和ρ(PM_1.0)之间有很好的相关性,ρ(PM_2.5)/ρ(PM₁₀₎平均值为0.654,ρ(PM_1.0)/ρ(PM_2.5)的平均值为0.832,ρ(PM_1.0)/ρ(PM₁₀₎平均值为0.545;鞍山地区年主导风向为SE,颗粒物质量浓度变化受辽宁沙尘移动路径的影响较小,主要受排放累积型污染影响,其中大雾天气条件下颗粒物质量浓度较高,大雾期间的回归方程截距较年平均回归方程的大,这对研究颗粒物质量浓度的突变特性具有指示作用.      

建筑室内外颗粒物污染特征研究

为了解高层公寓建筑室内外污染状况,对自然通风状态下的西安市某临近道路的学生公寓楼室内外颗粒物浓度进行了同步测试,结果表明：室内外颗粒物污染较严重,其中细颗粒物占可吸入颗粒物的主要部分,且室内外颗粒物浓度变化呈现较好的一致性,室外细颗粒物占可吸入颗粒物比例的波动程度大于室内;沿楼层高度方向颗粒物浓度基本呈双峰分布;在没有明显室内污染源的情况下,PM_2.5和PM₁₀的I/O通常小于1,在有明显室内污染源的情况下,PM_2.5和PM₁₀的I/O大于1;I/O比会随着粒子尺度减小而逐渐增加。自然通风建筑室内外颗粒物的质量浓度之间存在明显的线性相关性。对于临近道路的建筑,室内PM_2.5浓度受室外浓度影响大于PM_1.0和PM₁₀。     

空气细颗粒物PM2.5的来源及研究状况

近几年来,我国由PM2.5引起的大气污染问题频频发生,特别是多次出现灰霾天气、大气能见度降低,引起人们的广泛关注。颗粒物污染不仅对气候有重大的影响,对人体更有明显的毒性作用,可造成机体呼吸系统、免疫系统等较为广泛的损害,困此必须对细颗粒物的污染高度重视。文章分析比较了细颗粒物PM2.5的来源类型、污染状况、监测、分析方法以及其产生的影响等。     

道路环境颗粒物浓度空间分布研究

由于交通扬尘和车辆尾气排放,道路环境颗粒物浓度高于城市其它区域,文章应用一种移动监测技术测试区域道路环境中PM10浓度空间分布,并进行了呼市城区道路环境PM10空间分布分析;采用降尘法对呼市城区不同区域30条道路进行监测,分析道路降尘空间分布规律,并对两种方法进行比较。文章给出了呼市城区道路环境PM10浓度的空间分布图...