成都市西南郊区春季大气PM2.5的污染水平及来源解析

为了解成都市西南郊区大气中PM_(2.5)污染特征,于2015年3月1~31日对成都西南郊区大气PM_(2.5)进行膜样品采集,并分析其中的化学组分.结果表明,3月成都市西南郊区大气PM_(2.5)的日均质量浓度为121.21μg·m~(-3),采集的31个有效PM_(2.5)样品中有24个样品日均浓度在75μg·m~(-3)以上,日超标率为77%,该地区3月PM_(2.5)污染严重.在与大气气象要素的关系研究中发现,大气颗粒物PM_(2.5)与大气能见度有着较好的指数关系,与温度、湿度有一定的正相关关系,但相关性并不明显.水溶性阴阳离子中NH~+_4(16.24%)、SO~(2-)_4(12.58%)、NO~-_3(9.91%)占PM_(2.5)的主导地位,NO~-_3/SO~(2-)_4的比值是0.77,表明成都西南郊区固定源的污染要大于移动源的污染,燃煤排放的污染相对于汽车尾气较多.有机碳(OC)/元素碳(EC)比值均大于2.0,表明有二次有机碳(SOC)产生.利用OC/EC比值法估算SOC的质量浓度发现,成都西南郊区3月PM_(2.5)中SOC的平均浓度水平为3.49μg·m~(-3),对OC的贡献率达20.6%,说明成都市西南郊区的OC主要来源于一次排放,且OC与EC的相关性分析显示,其相关系数达0.95,说明OC、EC来源相似且相对稳定,成都市西南郊区春季受局地源排放影响较大,一次排放占主导地位,二次有机碳对OC贡献相对较小,与估算所得的SOC性质一致.利用主成分分析(PCA)方法对成都西南郊区大气中PM_(2.5)进行来源解析,发现成都西南郊区PM_(2.5)的主要污染源为燃煤、生物质的燃烧、二次硝酸盐或硫酸盐、土壤和扬尘源、汽车尾气源、电子生产源以及机械加工源.     

重庆市北碚城区气溶胶中有机碳和元素碳的污染特征

为了研究重庆市北碚城区大气碳质气溶胶组分的污染特征,于2014年3月~2015年2月采用安德森采样器采集大气颗粒物样品,用DRI Model 2001 A热光碳分析仪测定其中有机碳(OC)和元素碳(EC)的质量浓度.结果表明,北碚城区PM_(2.1)和PM_(9.0)中OC和EC的年平均浓度分别为(16.3±7.6)、(1.8±0.7)和(25.0±9.7)、(3.2±1.3)μg·m-3.在PM_(2.1)中,OC和EC均呈现出冬春季大于夏秋季的季节变化特征,而PM_(9.0)中OC呈现出夏春季大于冬秋季,EC呈现出冬春季大于夏秋季的季节变化特征.对全年OC和EC的粒径进行分析,发现OC在整个粒径上呈现"双峰型"分布,其中细粒子段峰值位于0.43~0.65μm粒径段,粗粒子段峰值位于4.7~5.8μm粒径段;EC呈现出"三峰型"分布,其中细粒子段峰值位于0.43~0.65μm粒径段,粗粒子段峰值位于4.7~5.8μm粒径段,同时2.1~3.3μm粒径段也出现一个明显峰值.对OC和EC进行相关性分析并对PM_(2.1)中的SOC进行估算,发现北碚城区全年SOC浓度为(6.3±5.9)μg·m-3,占全年OC的33.5%±22.6%,且OC和EC显著相关.最后对北碚城区大气气溶胶的污染来源进行分析,发现污染主要来源于汽油车尾气、生物质燃烧和燃煤排放.     

成都市西南郊区夏秋季PM_(2.5)碳组分化学特征

为研究成都市西南郊区PM_(2.5)中碳组分浓度的季节变化及污染特征,分析了PM_(2.5)中有机碳(OC)、元素碳(EC)的含量。结果表明:颗粒物PM_(2.5)、总碳(TC)、有机碳(OC)月平均质量浓度夏季比秋季略高;OC/EC平均比值在夏季和秋季分别为2.47和2.18,说明均有二次有机碳(SOC)的生成;OC和EC在夏秋季均有较强的相关性(夏季R~2为0.77,秋季R~2为0.79);SOC在夏、秋季的月平均浓度分别为4.02,2.76μg/m~3;降雨在一定程度上降低了PM_(2.5)的浓度。     

鞍山市夏冬季PM_(2.5)中碳组分化学特征及来源解析

为研究鞍山市PM_(2.5)中碳组分的化学特征,于2014年7月和2015年1月在鞍山市建成区6个监测点位采集PM_(2.5)样品,并用热光碳分析仪测定了其中有机碳(OC)和元素碳(EC)的质量浓度.通过分析2个季节PM_(2.5)中OC和EC的化学特征、比值及其相关性,以及SOC的估算值,定性分析了鞍山市PM_(2.5)中碳质气溶胶的来源;利用因子分析法,进一步分析了其来源.结果表明,夏季和冬季PM_(2.5)的平均浓度分别为(53.4±18.0)和(124.9±60.1)μg/m3.夏季PM_(2.5)中OC和EC的质量浓度分别为(5.44±0.84)和(2.29±0.49)μg/m3;冬季PM_(2.5)中OC和EC的质量浓度分别为(21.47±12.45)和(4.68±1.79)μg/m3.夏季和冬季各点位的OC/EC值的变动范围分别为2.18~2.70和4.04~4.95.相比冬天,夏季OC和EC的相关性较强.夏季和冬季SOC的估算值分别为2.12,11.95μg/m3.鞍山市大气PM_(2.5)中碳组分主要来源于生物质燃烧源、燃煤源、汽车排放和道路扬尘源.     

厦门市冬季大气PM2.5中有机碳和元素碳的污染特征

为探讨厦门市冬季大气PM_(2.5)含碳组成特征,于2014-12-10至2015-01-09同步采集了城区和郊区的PM_(2.5)样品。采用热光透射法分析了PM_(2.5)中OC、EC的质量浓度。结果表明,近年来厦门市PM_(2.5)、OC、EC的浓度表现出逐年降低的趋势。城区和郊区的OC平均浓度分别为9.77±1.87和9.17±2.42μg/m~3,EC平均浓度分别为1.87±0.73和2.43±1.10μg/m~3,与国内外其他城市相比,厦门市冬季大气PM_(2.5)中的OC、EC浓度均处于较低水平,人为引起的大气含碳成分污染相对较轻。城区和郊区的OC/EC值均大于2,SOC占OC比例分别高达34.96%、39.03%,厦门大气PM_(2.5)中的OC受到二次污染较严重。PM_(2.5)、OC、EC的分布规律表明,OC、EC受到了除天气条件以外的其他因素如OC和EC污染源种类、源强以及二次转化程度的影响。城区(R2=0.107 9)和郊区(R2=0.341 9)的OC与EC相关性不明显,初步判断厦门市冬季PM_(2.5)中OC和EC的来源较复杂,EC可能主要来自化石燃料和生物质不完全燃烧等一次排放源,OC则主要受到化石燃料燃烧和二次污染的影响,城区污染源还包括烹饪源以及生物质燃烧。     

常州夏秋季PM2.5中碳质气溶胶特征及来源

为更好地了解碳质组分的特点和来源,在常州市采集了夏季(7~8月)和秋季(10~11月)60个细颗粒物(PM_(2.5))样品.采样期间,夏季PM_(2.5)、OC、EC平均浓度分别为73.0、14.3和3.3μg·m~(-3),秋季为84.2、13.2和3.5μg·m~(-3).总碳质组分(OC+EC)占PM_(2.5)总质量的24.3%(夏季)和20.7%(秋季).采用IMPROVE-A热/光反射法测定的碳质8组分结果表明,OC2、OC3、OC4和EC1相关性好(r0.92),EC2和EC3相关性较好(r0.65),说明可能的相似来源.OC与EC相关性中等,表明碳质组分来源复杂.秋季WSOC/OC(60.9%)略高于夏季(57.4%),而夏季SOC/OC(52.5%)略高于秋季(49.0%).夏季和秋季SOC/OC都低于WSOC/OC,说明部分水溶性有机碳是一次源.WSOC和SOC相关性强,进一步验证了大部分SOC具有水溶性.碳质组分之间的关系及主成分分析表明,采样期间燃煤和机动车尾气排放是碳质组分的两个主要来源.后向轨迹分析表明,采样点PM_(2.5)和碳质组分主要受当地排放源和短距离传输的影响,长距离传输贡献较小.     

邯郸市PM2.5中碳组分的浓度、来源及其变化

为明确邯郸市PM_(2.5)中碳组分污染浓度、来源和近年来的变化,分别于2015和2017年1、4、7、10月在河北工程大学能环实验楼4层采集PM_(2.5)样品,采用热/光碳分析仪测定了样品中8种碳组分含量,并计算得到有机碳(OC)、元素碳(EC)、Char-EC和Soot-EC含量.结果表明,2017年PM_(2.5)中碳组分浓度较2015年下降约15%,质量分数下降约17%,季节变化均表现为冬高夏低的特点;2017年SOC浓度和SOC/PM_(2.5)、SOC/OC比值均低于2015年,SOC浓度和SOC/PM_(2.5)比值下降约36%,季节分布特征相似(秋冬高、春夏低).两年除夏季外,其余季节OC、EC相关系数均高于0.7,表明存在共同来源;2017年OC、OC1与EC相关性高于2015年,此外,两年中EC1～EC3、Char-EC和Soot-EC与各组分相关系数差异较大;两年中Char-EC与OC、EC的相关性(r=0.5～1.0)明显高于Soot-EC与OC、EC的相关性(r=0.1～0.6),这主要与二者形成机理有关.碳组分之间的关系和主成分分析结果表明,燃煤、生物质燃烧和柴油车尾气的混合源是2015年碳质组分的主要来源,而2017年则来源于燃煤和机动车尾气排放.     

广西玉林市大气PM10和PM2.5中有机碳和元素碳污染特征分析

2015年7月~2016年3月期间在广西玉林市3个空气监测点位共采集环境大气颗粒物PM_(10)样品218份,PM_(2.5)样品202份,利用多波段热/光碳分析仪分析其颗粒物中有机碳和(OC)和元素碳(EC)浓度水平、时空变化、污染特征及可能来源.结果表明,玉林市PM_(10)中OC和EC质量浓度分别为10.99μg·m~(-3)和5.11μg·m~(-3);PM_(2.5)中OC和EC质量浓度分别为7.51μg·m~(-3)和4.70μg·m~(-3).3个监测点位大气中PM_(10)和PM_(2.5)冬季的OC和EC浓度水平均高于其他季节,PM_(10)、PM_(2.5)中OC和EC的相关性较好,R2分别为0.58和0.60(P均小于0.01).应用最小OC/EC比值法对二次有机碳(SOC)含量进行了估算,冬季大气PM_(10)和PM_(2.5)中SOC平均质量浓度分别为14.50μg·m~(-3)和6.74μg·m~(-3),高于其他季节.PM_(10)和PM_(2.5)中SOC/OC比值均0.5,玉林市大气中粗细颗粒物均以SOC为主.夏季PM_(10)和PM_(2.5)中SOC/OC分别为80.6%和77.7%,为四季最高值,与夏季温度较高、光照强烈、有利于光化学反应将OC转化为SOC有关.     

畜禽固液粪污好氧-异位协同消纳技术研究

2016年1月18—27日,通过采取南充市城区10个PM_(2.5)样品,测定了其中的OC、EC、水溶性无机离子、无机元素浓度,并探讨南充市PM_(2.5)各组分的特征及来源。结果表明:OC、EC相关性较高(R~2=0.96),说明OC、EC来源相似,以一次排放的污染为主;NO_3~-/SO_4~(2-)的平均值为1.27,表明PM_(2.5)主要受移动源的影响;富集因子分析表明,Ca、Zn、Be的EF值>10,主要来源于人为活动造成的污染。主成分分析结果进一步表明,南充市冬季PM_(2.5)主要来源有燃烧源、二次源、建筑扬尘和土壤扬尘。     

南充市城区冬季大气细颗粒物化学组成特征及来源解析

2016年1月18—27日,通过采取南充市城区10个PM_(2.5)样品,测定了其中的OC、EC、水溶性无机离子、无机元素浓度,并探讨南充市PM_(2.5)各组分的特征及来源。结果表明:OC、EC相关性较高(R~2=0.96),说明OC、EC来源相似,以一次排放的污染为主;NO_3~-/SO_4~(2-)的平均值为1.27,表明PM_(2.5)主要受移动源的影响;富集因子分析表明,Ca、Zn、Be的EF值>10,主要来源于人为活动造成的污染。主成分分析结果进一步表明,南充市冬季PM_(2.5)主要来源有燃烧源、二次源、建筑扬尘和土壤扬尘。     

鼎湖山大气颗粒物中OC与EC的浓度特征及粒径分布

为了解华南背景区域鼎湖山站碳质气溶胶的浓度水平与来源,采用DRI Model 2001A热/光碳分析仪测定了鼎湖山站大气颗粒物分级样品中的有机碳(OC)与元素碳(EC)浓度水平,并分析了碳质组分的浓度特征和粒径分布.结果表明,在PM_(1.1)、 PM_(2.1)和PM_(9.0)中,鼎湖山OC的平均质量浓度分别为(5.6±2.0)、(7.3±2.4)和(12.8±4.0)μg·m~(-3), EC的平均质量浓度分别为(2.3±1.4)、(2.7±1.6)和(3.4±1.7)μg·m~(-3). PM_(1.1)和PM_(2.1)中OC分别占PM_(9.0)中OC的43.8%和57.0%, EC占67.6%和79.4%. OC和EC主要富集在细粒子中. PM_(1.1)和PM_(2.1)中OC和EC在秋季最高,OC在冬季最低,EC在夏季最低. PM_(9.0)中OC夏季最高.鼎湖山中碳质气溶胶以OC2、 EC1、 OC3和OC4为主,夏季OC3EC1,生物排放源增强,冬季EC1质量浓度最高,局地的机动车排放源更强.OC和EC在4个季节都呈现双峰型分布,细粒径段峰值位于0.43～0.65μm,粗粒径段峰值出现在3.3～5.8μm. PM_(1.1)和PM_(2.1)中OC以一次排放为主,二次有机碳(SOC)在春季最高[(3.0±1.4)μg·m~(-3)],冬季最低[(1.3±1.4)μg·m~(-3)],春季二次转化更强.鼎湖山大气细粒径段OC主要来自燃煤和机动车排放,粗粒径段主要来自生物源排放,EC主要受到燃煤、机动车排放和扬尘的影响.     

天津市区夏冬季环境空气PM2.5中碳组分污染特征及来源研究

为了明确天津市区环境受体PM_(2.5)中碳组分的污染特征及来源,本研究分别于2016年2月(冬季)和8月(夏季)在天津市区设置6个采样点位同步采集PM_(2.5)样品,采用热光反射法测定样品中各个碳组分(OC1~OC4、EC1~EC3和OP(裂解碳))的含量,并计算得到OC、EC、CharEC和Soot-EC,以定性识别大气颗粒物中碳组分的来源.结果表明,夏季PM_(2.5)中OC平均浓度为(7.5±3.0)μg·m-3,占PM_(2.5)的11.7%±4.1%;而冬季相比于夏季OC的浓度和占比均有增加,分别为(13.1±7.0)μg·m-3和13.9%±2.8%.夏季和冬季EC浓度分别为(4.0±1.8)μg·m-3、(4.3±2.4)μg·m-3,占PM_(2.5)的6.1%±2.0%和4.6%±1.2%.OC与EC的相关性在夏季(r=0.83,p0.01)和冬季(r=0.96,p0.01)均显著,而冬季CharEC与OC(r=0.94,p0.01)、EC(r=0.98,p0.01)相关性明显高于夏季(OC:r=0.44,p0.01;EC:r=0.45,p0.01).PM_(2.5)中OC/EC平均值在夏季和冬季分别为1.9和3.0,估算得到夏季SOC为(2.6±1.4)μg·m-3,占OC的33.5%±13.6%;冬季为(3.5±2.5)μg·m-3,占OC的26.6%±12.0%.夏季Char-EC/Soot-EC为6.5,高于冬季(4.9),并且空间差异性显著(t检验,p0.05).正定矩阵因子模型(PMF)解析结果表明,天津市区大气PM_(2.5)中碳组分主要有4类来源:燃煤及生物质排放混合源、柴油车、汽油车、道路尘,对夏季PM_(2.5)中碳组分分担率分别为35.4%、16.4%、20.5%、14.4%;对冬季碳组分分担率分别为41.3%、15.5%、18.1%、16.3%.可见,燃煤和机动车是天津市区PM_(2.5)中碳组分的主要来源.     

城区与县区不同空气质量下碳组分污染特征对比分析

为对比城区与相邻县区不同空气质量下的碳组分污染特征,分别在成都市和仁寿县采集霾期及非霾期PM_(2.5)有效样品共计88个,确定其相应质量和各碳组分浓度[有机碳(OC)、元素碳(EC)和二次有机碳(SOC)等],并进行各碳组分之间的相关性及主成分分析.结果表明,不同空气质量下的城区污染物浓度均高于县区.OC和EC密切相关,非霾期的相关性系数较霾期大.与城区相比,霾期县区的SOC/PM_(2.5)较大,说明其受二次有机物污染更为明显;但城区非霾期二次气溶胶占比明显高于霾期,表明霾期的一次排放是城区大气污染的主要原因.燃煤、机动车排放和生物质燃烧均是两个区域PM_(2.5)的主要来源.     

石家庄夏季道路尘有机碳和元素碳特征及来源

为明确石家庄市夏季道路尘中有机碳和元素碳污染特征及来源,用样方法采集市区4种不同类型共8条铺装道路尘样,处理后经热光碳分析仪测定有机碳(OC)和元素碳(EC)组分。结果表明:总碳(TC)在道路尘PM_(2.5)、PM_(10)中质量分数分别为129 465.2,103 911.4μg/g;PM_(2.5)和PM_(10)中OC和EC相关系数分别为0.94和0.86,可认为OC、EC来源基本一致;OC/EC均>2,表明存在二次有机碳(SOC)的贡献;通过OC/EC最小比值法估算得出SOC占PM_(2.5)和PM_(10)中OC总量的42.5%和32.8%,一次有机碳(POC)贡献较大;夏季道路积尘中的碳主要来自于汽、柴油车尾气排放、大气降尘中燃煤成分和生物质燃烧。     

菏泽市PM2.5碳组分季节变化特征

于2015年8月到2016年4月在菏泽市城区采集PM_(2.5)颗粒,利用热/光碳分析仪测定了颗粒物中8种碳组分,获得了有机碳(OC)和元素碳(EC)的质量浓度,分析了OC与EC的比值、相关性,使用OC/EC比值法估算了二次有机碳(SOC)的浓度,并使用主成分分析法研究8种碳组分含量.结果表明,(1)PM_(2.5)中OC、EC的年质量浓度变化范围分别为1.2~60.6μg·m~(-3)、0.6~24.8μg·m~(-3),OC/PM_(2.5)、EC/PM_(2.5)的季节分布特征相似:冬季春季秋季夏季;(2)OC/EC的年平均值为2.6±1.0,春夏秋冬OC、EC的相关系数分别为0.91、0.56、0.86、0.75,估算的SOC年平均浓度为(4.7±5.0)μg·m~(-3);(3)不同季节8种碳组分质量分数均为EC1最高,EC3最低.主成分分析结果显示,春秋冬这3个季节碳组分的主要来源为燃煤、机动车和生物质燃烧.     

关中地区细颗粒物碳组分特征及来源解析

为研究关中地区细颗粒物中碳组分的污染特征及其来源,于2017年9月4日至2018年1月19日在关中地区5个主要典型城市(西安、渭南、铜川、宝鸡和咸阳)设置采样点(XA、WN、TCH、BJ和XY)进行细颗粒物(PM_(2.5))的手工采样观测,碳组分环境样品采用热光透射法(TOT)分析.结果表明,细颗粒物中OC和EC平均浓度分别为(14. 48±7. 86)μg·m~(-3)和(2. 27±0. 95)μg·m~(-3),占比分别为18. 04%和2. 99%,与其他城市相比污染较为严重.碳组分占比的空间分布为XY WN XA BJ TCH,且季节差异明显,冬季占比高于秋季. OC与EC的相关性显著(R~2=0. 79),有着较为相同的污染来源.OC1在碳组分中比例最高为23. 44%,碳组分的浓度顺序为OC1 EC2 EC3 OC4 EC1 OC2 OC3 EC4 EC6 EC5.正矩阵因子分解模型的源解析结果表明,该地区碳组分的4类主要贡献源为生物质燃烧与燃煤源、汽油车尾气、柴油车尾气和道路扬尘污染源,贡献率分别为48. 63%、23. 07%、18. 82%和9. 47%,各点位的污染贡献结构有着明显的差异.     

天津市春季样方法道路扬尘碳组分特征及来源分析

为研究天津市春季道路扬尘PM_(2.5)和PM_(10)中碳组分特征及来源,于2015年4月用样方法采集天津市道路扬尘样品,利用再悬浮采样器将样品悬浮到滤膜上,经热光碳分析仪测定有机碳(OC)和元素碳(EC),利用非参数检验、OC/EC比值分析、相关分析及聚类分析对其污染特征和来源进行探讨.结果表明,PM_(2.5)中ω(TC)为4. 89%(次干道)～18. 83%(快速路),ω(OC)为3. 57%(次干道)～15. 39%(快速路),ω(EC)为1. 32%(次干道)～3. 44%(快速路); PM_(10)中ω(TC)为8. 14%(次干道)～19. 71%(快速路),ω(OC)为5. 91%(次干道)～16. 28%(快速路),ω(EC)为1. 96%(主干道)～3. 43%(快速路);快速路中各碳组分质量分数均较高,次干道中各碳组分质量分数均较低,可能是由于快速路中车流量较大,机动车尾气排放量较大,而次干道车流量较小;各类型道路中ω(OC)明显大于ω(EC),ω(EC)在不同道路类型中差异不大;两相关样本非参数检验表明,各碳组分质量分数在PM_(2.5)和PM_(10)间均无显著性差异;相关性分析表明道路扬尘中OC、EC来源大致相同.通过OC/EC比值分析及聚类分析可知,天津市春季道路扬尘中碳组分主要来源于燃煤、机动车尾气以及生物质燃烧.     

鞍山市春秋季PM2.5中碳组分特征及来源

为研究鞍山市春秋季PM_(2.5)中碳组分的污染特征及来源,该文于2014年10月和2015年4月在鞍山市设立6个点位采集PM_(2.5)样品,并测定了其中有机碳(OC)和元素碳(EC)的含量。通过对鞍山市PM_(2.5)中OC和EC的浓度水平、OC与EC的相关性及比值、二次有机碳(SOC)的估算和主成分分析等进行研究,分析了鞍山市春秋季PM_(2.5)碳组分的污染特征和来源。结果表明,春季和秋季PM_(2.5)浓度的日均值分别为(94.28±10.27)μg/m~3和(118.60±12.92)μg/m~3;春季PM_(2.5)中OC和EC的质量浓度分别为(12.44±1.53)μg/m~3和(3.80±0.74)μg/m~3;秋季PM_(2.5)中OC和EC的质量浓度分别为(18.53±1.92)μg/m~3和(4.74±1.24)μg/m~3,OC、EC在春秋季的差异具有统计学意义,各监测点位OC与EC浓度均表现为秋季高于春季;春季和秋季各点位的OC/EC值均大于2,说明各采样点位在春秋季均存在二次污染;相关分析表明,春秋季的OC与EC均显著相关,说明春秋季OC与EC来源相似;采用OC/EC最小比值法估算SOC含量,得到春季和秋季SOC浓度分别为4.65和10.37μg/m~3;主成分分析结果表明,鞍山市大气PM_(2.5)中碳组分主要来源于燃煤、生物质燃烧、道路扬尘和机动车尾气。     

京津冀区域PM2.5中碳组分污染特征研究

为了解京津冀区域PM_(2.5)中碳组分污染特征,于2015年7月和10月及2016年1月和4月在北京、天津、保定、石家庄、沧州5个城市同步采集PM_(2.5)样品,采用热/光分析法分析样品中有机碳(OC)和元素碳(EC),使用OC/EC最小比值法估算二次有机碳(SOC).结果表明:京津冀区域主要城市OC、EC和SOC的年均浓度分别为12.9~28.5、4.1~7.9和3.3~10.4μg·m~(-3),OC/EC和SOC/OC的比值分别为2.4~3.0和0.26~0.32.OC和EC的浓度呈现保定石家庄沧州天津北京的空间分布特点和夏季春季秋季冬季的季节变化特点.OC/EC的比值及OC和EC的相关性在夏季最低,冬季最高,这可能与京津冀区域冬季采暖燃煤有关,冬季不利的气象条件也加剧了碳质气溶胶污染.冬季较高的SOC浓度主要与低温、气态前体物的增加以及频繁出现的逆温、小风和混合层高度降低等不利气象条件有关.京津冀区域碳质气溶胶的污染特征具有空间相似性.     

长三角典型站点冬季大气PM2.5中OC、EC污染特征

对2015年1月9日~2015年1月31日临安、南京和苏州3个站点采集的PM_(2.5)样品(共计279组),使用热光反射法(thermal/optical reflectance,TOR)分析了样品中有机碳(OC)与元素碳(EC)的含量,并研究了长三角地区冬季PM_(2.5)中OC和EC的污染特征.结果表明,采样期间临安、南京和苏州的PM_(2.5)平均质量浓度分别为(123.56±61.11)、(144.77±62.91)和(156.5±68.97)μg·m-3,均超过我国《环境空气质量标准》(GB 3095-2012)规定的PM_(2.5)日均值75μg·m-3;其中3个站点OC与EC的平均质量浓度依次分别为(21.93±11.69)/(6±3.6)、(20.32±10.3)/(5.39±3.07)和(27.08±14.35)/(6.4±4.29)μg·m-3.临安作为长三角大气环境背景点,OC与EC的污染也较为严重.3个站点OC与EC的相关性为临安(R2=0.83)、南京(R2=0.72)和苏州(R2=0.72),表明冬季长三角地区的碳质气溶胶的来源较为一致和稳定.3个站点样品中的OC/EC值均大于2.0,样品的OC/EC值主要分布在2.5~6.0这个区间内,表明燃煤源和机动车尾气排放源是OC与EC的主要来源.使用EC示踪法估算临安、南京和苏州3个站点的二次有机碳(SOC)平均质量浓度分别为(9.23±5.26)、(6.82±4.36)和(12.56±7.52)μg·m-3,在OC中占比为42%、34%和46%,表明SOC是OC的重要组成部分.后向轨迹显示,PM_(2.5)、OC和EC的质量浓度与主要气团的传输路径有较好的相关性,自空气质量较差区域气团的PM_(2.5)、OC和EC的质量浓度是来自空气质量较好区域的1.14~1.7倍、1.55~2.1倍和1.94~2.47倍.