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.     

山西北部煤层自燃区大气颗粒物污染特征研究

为研究山西北部煤层自燃区大气颗粒物污染特征,对山西北部煤层自燃区三区县共12个点位的TSP和PM10进行了采集分析。结果表明:山西北部煤层自燃区颗粒物污染较为严重,TSP、PM10平均浓度分别为(327.75±115.5)μg/m3、(205±74.1)μg/m3。TSP和PM10污染特征均表现为:河曲县>大同南郊区>宁武县,采空自燃区>露头煤层自燃区。PM10/TSP比值均大于0.6,采空自燃区与露头煤层自燃区PM10/TSP比值相等,井工矿的不同对其排放的颗粒物在TSP和PM10这一分级上没有较明显影响。无论是地理行政三区还是井工矿两区分类,PM10与TSP均表现出R2为0.98的高度线性相关,相互表征效果明显。     

北京市冬季公共场所室内空气中TSP, PM10, PM2.5和PM1污染研究

在北京市的海淀区、朝阳区、丰台区和昌平区选择了 49个公共场所 (包括办公室、宾馆、图书馆、超市等等 ) ,分别对其室内空气中TSP ,PM10 ,PM2 5 和PM1的浓度进行了测定 ,并且对室内空气中粉尘含量的影响因素进行了分析和探讨 .研究结果表明 ,繁忙的交通状况和建筑施工将明显增加公共场所室内空气中TSP ,PM10 ,PM2 5 和PM1浓度 .频繁的室内清扫有助于降低室内空气中颗粒物的浓度 .在室内空气中 ,PM10 浓度与TSP浓度呈现明显的正向线性相关性 ,而PM2 5 和PM1的浓度与PM10 浓度的相关性较差     

TSP与PM_(10)对环境空气API指数影响

利用重量法测得的PM10和TSP建立回归方程及β射线衰减法和重量法测得的PM10建立回归方程,探讨由于TSP和PM10监测因子变化对API指数计算的影响,对环境空气质量变化评价具有实际应用意义。     

TSP的粒度分级研究

分别在冬季及夏季选取具有典型气候特性的两天,采集空气中总悬浮颗粒物（TSP）。根据采样前、后滤膜重量之差及采样标况体积,计算TSP质量浓度,采用液相沉降法测定粒度分布,对环境空气中总悬浮颗粒物（TSP）和可吸入颗粒物（PM10）进行粒度分布相对百分比及粒度分布累计研究。分析总悬浮颗粒物（TSP）中含有的粒度分布情况及冬夏两季可吸入颗粒物（PM10）与总悬浮颗粒物（TSP）的比例关系。更深一步了解TSP各级颗粒的粒度分布,特别是PM10以下的颗粒物的粒度分布情况。     

城市空气环境容量核定中的污染源分析

根据抚顺市历年监测资料和全地域的排放清单。测算出了SO2 TSP(PM10)及NO2的排放总量，在测算过程中将烟尘、粉尘和线源PM10的估算值合并为TSP。并分析了点源、面原、线源对城市TSP的贡献率。     

新疆部分城市可吸入颗粒物的浓度及粒径分布

采用TH-β10大气颗粒物浓度监测仪,从2011年4-5月在乌鲁木齐、奎屯、阿克苏、库尔勒、喀什、和田市环境监测站采集大气可吸入颗粒物PM2.5、PM5和PM10样品,分析了不同采样点大气颗粒物的质量浓度变化范围及与TSP的相应比值。结果表明,不论是PM2.5、PM5还是PM10,阿克苏市可吸入颗粒物的质量浓度变化幅度较大,其次是库尔勒市,其余采样点在采样期间的浓度变化幅度不大,并且库尔勒、喀什、奎屯、阿克苏四个城市PM5/TSP和PM2.5/TSP的比例大,除喀什、阿克苏的PM10/TSP的比例接近于1之外,其余可吸入颗粒物的浓度均小于TSP;采用显微镜观测成像技术结合血球计数板方法,利用粒径分布函数分析对六个城市的PM10和5个城市的PM2.5颗粒物在不同粒径的分布进行了分析。结果表明,对于PM10而言,阿克苏在dp<0.5的粒径范围内分布函数高达79%、喀什在dp=0.5~0.6μm之间为44%、和田则在dp=1.2~2.2μm出现20%的最大粒径分布函数。就PM2.5而言,库尔勒在dp<0.5、dp=0.5~0.6、0.6~1.2μm区间内的分布函数均为最大值,其值分为79%、50%、50%,可以说明在采样期间,库尔勒市区的颗粒物在粒径小于1.2μm出现的几率更大些,即颗粒物以积聚模态为主。     

衡水市道路交通环境颗粒物污染特性及控制对策研究

针对衡水市机动车污染问题,本文选择衡水市代表性路段,对其进行了实验,如采样点的确定、采样时间和频率、监测方法及标准和使用的实验仪器,得到了结果与分析,如交通环境中PM10和TSP的变化特征、PM10/TSP比值和交通环境中PM10和TSP的影响因素分析,并提出衡水市道路交通环境空气污染控制措施,主要是完善城市交通和城市规划、城市绿化、发展清洁能源、完善管理体制和加强交通管理宣传教育,给出了切实可行的改善和控制措施.     

辽宁省典型城市空气质量现状与污染原因分析

根据中国环保部大气环境公报数据显示,截至2013年,中国城市环境空气质量仍然不容乐观。为全面了解辽宁省环境空气质量变化及其影响因素,以沈阳、大连、鞍山、抚顺、锦州5个典型城市的颗粒物监测数据为基础进行分析,主要探讨TSP、PM10、PM2.5及臭氧8小时对城市大气污染的影响。结果表明,5城市TSP、PM10、PM2.5均超过国家环境空气质量二级浓度限值,分别超过0.14~0.44倍、0.57~0.91倍及0.96~1.53倍,臭氧8小时未超过。从季节变化来看,5城市TSP、PM10、PM2.5浓度大体上呈现冬、春季较夏、秋季高的趋势,臭氧8小时浓度值春、夏两季比秋、冬两季高。5个城市大气颗粒物中的Pb、Zn元素含量最高,金属元素主要富集在PM2.5中。除TSP、PM10、PM2.5对城市空气质量造成严重污染外,臭氧8小时浓度对于城市空气质量的影响将逐渐超过细颗粒物,可能成为污染城市空气质量的主要污染物。     

哈尔滨市沙尘期大气颗粒物物化特征及传输途径分析

为了研究沙尘期大气颗粒物的物化特征及传输途径,分别采集TSP、PM10和PM2.5样品,分析3种颗粒物的分布特征、浓度变化以及离子和无机元素组成,同时利用HYSPLIT逆轨迹模式对沙尘颗粒的远距离输送来源进行了分析.研究结果显示:沙尘期,PM10~100是颗粒物的主要组成,占TSP的50%~57%,PM2.5/TSP和PM10/TSP分别达最低值0.17和0.43;在TSP和PM10中,Na、Si、Al、Ca、Fe、K、Mg浓度变化较为明显,在沙尘期是非沙尘期的2~3倍,在TSP中的最高浓度分别为7.28、1.98、19.89、25.82、18.77、4.68和6.49μg/m3,以土壤尘和扬尘为主;TSP中Ca2+、K+、Mg2+在沙尘期的浓度是非沙尘期的2~3倍,最高达22.23、2.04和1.68μg/m3,主要来自土壤、尘埃,与沙尘有相似的来源;逆轨迹模型分析结果表明,本次沙尘事件由外来沙尘输入导致,其传输途径比较明显,起始位置为内蒙古的西北部和中部地区,沿途向南经过山西,后转为东北方向,经过河北、天津、辽宁、吉林等省份,最后输送到哈尔滨.     

济南市环境空气中TSP和PM10来源解析研究

于1999—2000年在济南市5个采样点分别采集了环境空气中的总悬浮颗粒物(TSP)和可吸入颗粒物(PM₁₀),用化学质量平衡(CMB)受体模型和二重源解析技术解析了TSP和PM₁₀的来源。结果表明,各主要源类对TSP的贡献率依次为:扬尘34%,煤烟尘25%,土壤风沙尘18%,机动车尾气尘6%,建筑水泥尘2%,其他15%;对PM₁₀的贡献率依次为:扬尘30%,煤烟尘27%,土壤风沙尘15%,机动车尾气尘9%,建筑水泥尘3%,其他16%。      

2008年北京市大气质量的灰色预测

运用灰色关联分析方法对北京市大气主要污染物质进行了分析,得出PM10、TSP和SO2是主要污染因子。在此基础上,运用灰色系统理论建模方法,分别建立主要污染因子的预测模型。运用该模型预测出到2008年北京市的TSP和PM10仍不能达到国家二级标准。在今后几年内降低颗粒物的污染是北京市大气污染控制工作的首要任务。     

北京市大气颗粒物与温度对人群非意外死亡影响的交互作用

使用Poisson回归和广义相加模型(GAM)相结合,通过比较不同温度下大气颗粒物质量浓度〔包括ρ(TSP)和ρ(PM₁₀₎〕与人群非意外死亡的关系,分析了北京市1998年1月—2000年6月ρ(TSP)和ρ(PM₁₀₎与温度对人群非意外死亡影响的交互作用. 结果表明:温度越高,ρ(TSP)和ρ(PM₁₀₎与温度对人群非意外死亡影响的联合作用就越大. 采用温度的P₅和P₉₅分位数将温度分为低、中、高温度层后,ρ(TSP)每增加10 μg/m3,每日非意外死亡人数分别增加0.177%,0.052%和0.311%;ρ(PM₁₀₎每增加10 μg/m3,每日非意外死亡人数分别增加0.090%,0.185%和0.568%. 高温度层ρ(TSP)和ρ(PM10)对人群非意外死亡的影响高于中温度层,表明大气颗粒物质量浓度和高温对人群非意外死亡的影响有交互作用.      

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%。     

广州市街道环境PM_(10)和PM_(2.5)质量浓度的变化特征

采用直读式DustTrak8520型颗粒物浓度测定仪在2003年7月至2004年6月期间对广州市街道PM10、PM2.5进行了初步测定,结果表明PM10、PM2.5质量浓度季节变化幅度较大,并且它们的变化趋势相似。与国内很多城市不同,PM10、PM2.5质量浓度日变化都呈上午低、下午高、夜间21点左右出现峰值的特征。PM10、PM2.5两者之间存在显著的相关性,相关系数r=0.98。PM2.5/PM10平均值为0.85,表明广州市街道空气中细颗子(PM2.5)在可吸入颗粒物中占很大比重。     

北京2008奥运期间PM10的单颗粒形貌类型及生物活性研究

采集2008年北京奥运会期间大气PM_(10)和PM_(2.5)样品,计算质量浓度,得出奥运会期间大气污染水平.利用场发射扫描电镜(FESEM)和图像分析技术对PM_(10)和PM_(2.5)的形貌特征和粒度分布进行分析.同时应用质粒DNA 评价法研究了奥运会期间PM_(10)样品的生物活性.结果表明,奥运会期间可吸入颗粒物质量浓度日均值均符合国家2级标准,PM_(2.5)和PM_(10)的比值为0.63,以细粒子PM_(2.5)为主.奥运期间PM_(10)和PM_(2.5)样品的微观形貌主要为球形颗粒、烟尘集合体、不规则矿物和未知细颗粒,其中球形颗粒和未知细颗粒占有相当大的数量比例.PM_(10)和PM_(2.5)数量-粒度呈单峰分布,主要分布在0.1～0.4 μm范围内.PM_(10)的体积-粒度呈双峰分布,主要分布在0.4～0.5 μm和1～2.5 μm范围内,PM_(2.5)主要分布在1～2.5 μm范围内.质粒DNA 评价结果表明,北京2008奥运期间可吸入颗粒物生物活性明显降低,要达到20%的损伤需要的颗粒物剂量浓度在180 μg·mL~(-1)以上,明显高于2004年的63 μg·mL~(-1),可见奥运期间大气颗粒物对人体危害比往年减小.     

北京地区PM10和PM2.5质量浓度的变化特征

北京市区2003-01-16—04-30PM₁₀和PM2 5的监测结果表明,虽然ρ(PM₁₀),ρ(PM2 5)的变化幅度较大,但是其变化趋势非常相似。PM₁₀,PM2 5质量浓度的日变化呈双峰特征分布。ρ(PM2 5) ρ(PM₁₀)的平均值为56 6%,说明可吸入颗粒物(PM₁₀)中细粒子(PM2 5)的含量大于粗粒子(PM2 5～10)。      

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.     

北京地区气溶胶质量浓度及组分随高度的变化

2000年6-7月在北京北郊利用气象观测塔对近地层大气中的气溶胶及其化学组分进行了观测,获得了代表夏冬2个季节的TSP,PM₁₀,PM2.5等不同尺度的气溶胶粒子质量浓度以及气溶胶中Al,Ca,Fe,S,K,Zn,Pb等30种化学元素质量浓度随高度变化的资料.结果表明:①在近地大气层中,气溶胶质量浓度随高度增加而减小,冬季尤为明显,平均而言,夏季边界层中的气溶胶质量浓度为近地层相应值的90%左右,而在冬季,这个比率变化于70%～80%之间.②大气中的元素总质量浓度随高度增加而降低,在冬季这种降低尤为明显.③对于绝大多数元素而言,它们在TSP和PM₁₀中的富集因子夏季随高度变化不大,但冬季它们在细粒子,尤其是在PM2.5中的富集因子随高度升高明显减小,而且地壳元素的减小幅度明显大于污染元素的减小幅度.