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1.
民用燃煤排放分级颗粒物中碳组分排放因子   总被引:3,自引:2,他引:1  
中国是全球碳质气溶胶最重要的贡献者之一,民用燃煤排放占有很大的比重.排放因子的不确定性直接影响碳气溶胶排放清单的准确性.本研究基于室内模拟燃烧实验和稀释通道采样系统,采用FA-3型9级撞击采样器采集了3种蜂窝煤(考虑明烧和闷烧)和包括烟煤与褐煤在内的4种块煤燃烧排放的九级粒径颗粒物,采用热光法分析了不同粒径颗粒物中有机碳(OC)和元素碳(EC)的含量,计算得到排放因子.结果表明:(1)对于蜂窝煤的明烧与闷烧,PM2.1中OC排放因子分别为0.07g·kg~(-1)和0.10 g·kg~(-1),EC的排放因子为0.002 g·kg~(-1)和0.001 g·kg~(-1);闷烧排放的有机碳颗粒物高于明烧;元素碳排放因子低于明烧.块煤排放PM2.1中OC与EC排放因子分别是1.4 g·kg~(-1)和0.02 g·kg~(-1),高出蜂窝煤排放一个数量级.(2)粒径分析结果表明,民用煤燃烧排放的颗粒物及其载带的碳组分集中在细颗粒物上,碳组分的质量中值粒径均小于2.5μm,总碳(OC+EC)的排放因子粒径分布表明蜂窝煤燃烧排放的碳组分富集于≤0.43μm粒径段,块煤富集于0.43~0.65μm粒径段.  相似文献   

2.
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.  相似文献   

3.
选取北京市地区典型生物质燃料(玉米芯、玉米秆、黄豆秆、草梗、松木、栗树枝、桃树枝)以及民用煤(烟煤、蜂窝煤)在实验室内进行了模拟燃烧实验,对燃烧产生的颗粒物及气体样品进行采集,采用Model 2001A热/光碳分析仪对不同粒径段颗粒物中的有机碳、元素碳进行测定,采用AgilentGC-MS 5977/7890B气质联用仪对燃烧烟气中的挥发性有机物进行分析.研究表明:除蜂窝煤OC、EC的排放因子在2.5~10μm粒径范围内达到最大,其他8种固体燃料燃烧产生的OC、EC的排放因子最大值均在0~2.5μm粒径范围内.薪柴(栗树枝、桃树枝、松木)、秸秆(玉米芯、玉米秆、黄豆秆、草梗)和民用煤(蜂窝煤、烟煤)3类物质燃烧排放VOCs的物种分类差异较大.薪柴和民用煤燃烧排放的卤代烃以及含氧有机物的质量分数明显高于秸秆的质量分数;在同一类别中VOCs物质分布趋势一致.3种薪柴平均总VOCs的排放系数为2.02g/kg,4种秸秆平均总VOCs的排放系数为6.89g/kg,2种民用煤平均总VOCs的排放系数为2.03g/kg,秸秆类的排放因子最大.玉米芯、玉米秆、黄豆秆和草梗的臭氧生成潜势较高,而栗树枝、桃树枝、松木、烟煤以及蜂窝煤的臭氧生成潜势较低,且分布类似.烯烃类、烷烃类、芳香烃类是固体燃料燃烧臭氧生成潜势贡献较大的VOCs物质.  相似文献   

4.
上海市含碳大气颗粒物的粒径分布   总被引:1,自引:4,他引:1  
使用STAPLEX大流量六级采样器(<0.49μm、0.49~0.95μm、0.95~1.5μm、1.5~3.0μm、3.0~7.2μm和>7.2μm),结合DRI Model 2001热光碳分析仪(TOR),分析了2010年5月~2011年5月期间上海市嘉定区(市郊)、徐汇区(市区)的大气颗粒物样品中有机碳(OC)和元素碳(EC)的粒径分布.结果表明,不同粒径的OC和EC质量浓度均呈双峰分布,较高峰出现于<0.49μm粒径段,次高峰则出现于>3.0μm的两个粒径段.嘉定区(JD)和徐汇区(XH)PM3.0中OC的质量浓度分别为16.35μg.m-3和11.85μg.m-3,EC质量浓度分别为2.22μg.m-3和1.91μg.m-3,市郊大气颗粒物中碳组分质量浓度高于市区,说明市郊碳污染更为严重.在<1.5μm的粒径段,嘉定区OC与EC的同源性较好,表明其中大部分OC来自于燃烧源.两地区不同粒径OC/EC值与不同排放源特征值的对比,可以说明徐汇区更多受到机动车尾气排放和道路扬尘的影响.通过EC示踪法计算二次有机碳(SOC)质量浓度可知:上海市SOC质量浓度较高,PM3.0中达到6.76μg.m-3,占OC的质量分数为69%,粒径分布呈双峰分布,峰值位于0.49~0.95μm和3.0~7.2μm粒径段.  相似文献   

5.
为分析天津市典型城区大气碳质颗粒物的粒径分布及其来源,于2009年12月—2010年11月采用9级惯性撞击式分级采样器对大气颗粒物进行采样,采用热光碳分析仪分析了颗粒物中的EC(元素碳)和OC(有机碳)的质量浓度. 结果表明:天津市典型城区大气颗粒物中EC和OC主要存在于细颗粒物中,在≤2.1μm的4个细粒径段中,ρ(EC)的加和年均值为(2.6±0.9)μg/m3,占PM9(空气动力学直径≤9.0μm)ρ(TEC)的72%;ρ(OC)为(21.5±7.7)μg/m3,占PM9中ρ(TOC)的60%. ρ(EC)和ρ(OC)季节变化显著,在≤2.1μm粒径段中,春、夏、秋、冬季的ρ(EC)分别为(1.7±0.3)、(2.1±0.4)、(3.1±0.5)和(3.7±0.5)μg/m3;ρ(OC)分别为(17.6±0.4)、(14.4±1.1)、(21.9±1.8)和(32.1±2.5)μg/m3. ρ(EC)峰值分别出现在≤0.43、>0.65~1.1和>4.7~5.8μm 3个粒径段,其中最高值出现在≤0.43μm粒径段;ρ(OC)峰值分别出现在>0.65~1.1和>4.7~5.8μm 2个粒径段,最高值出现在>0.65~1.1μm粒径段. 天津市典型城区细颗粒物中的OC、EC主要来自燃煤、机动车和烹饪排放,粗颗粒物中的OC、EC则更多来自于路面和建筑扬尘.   相似文献   

6.
上海市郊大气含碳颗粒物污染特征   总被引:2,自引:0,他引:2  
利用STAPLEX六级采样器(<0.49,0.49 ~0.95,0.95 ~1.50,1.50 ~3.00,3.00~7.20,>7.20 μm)结合美国DRI碳分析仪分析了上海市嘉定区2008年4月至2010年10月大气颗粒物中EC和OC的含量和粒径分布,用EC示踪法估算POC和SOC的含量及粒径分布,并结合颗粒物中水溶性钾定量分析了上海市嘉定区大气颗粒物中EC和OC来自生物质燃烧排放的分担率.结果显示,上海市嘉定区大气颗粒物中EC与OC的含量分别为(3.54±1.46) μg·m-3和(19.35±9.38) μg·m-3,占颗粒物质量的2.8%±1.1%和14.8%±4.0%.嘉定区PM3.0中的OC与北京、杭州和武汉等城市的夏季以及珠江三角洲和上海市市区PM2.5中的OC相当,而EC含量偏小,反映了嘉定区EC受机动车尾气排放影响小.上海市嘉定区大气颗粒物中EC、OC、POC和SOC均呈双模态分布,其中EC、POC的分布峰位于<0.49μm和>3.00 μm的粒径段,OC的分布峰位于<0.95.Μm和>3.00μm的粒径段,SOC的分布峰位于0.49~0.95.Μm和3.0~7.2 μm的粒径段.各粒径段OC中SOC的比重分别为:36.64%±20.66%、74.92%±22.74%、54.80%±23.52%、56.30%±23.00%、66.89%±23.37%和47.22%±23.65%,说明嘉定区SOC的污染严重.基于OC、EC与K+的线性回归分析,大气颗粒物中生物质燃烧排放的OC和EC分担率分别为40%和32%,且各粒径段的分担率也有差别,最大的OC和EC分担率为76%和50%,对应于0.49~0.95μm粒径段.  相似文献   

7.
南京市大气颗粒物中有机碳和元素碳粒径分布特征   总被引:8,自引:7,他引:1  
采用Model 2001A热/光碳分析仪测定了南京市区和工业区不同粒径颗粒物中OC、EC的含量,分析了OC、EC粒径分布特征.结果表明,市区和工业区四季OC、EC在<0.43μm粒径段中平均质量浓度最高,市区四季OC所占比例分别为20.9%、21.9%、29.6%、27.9%,EC比例分别为24.0%、23.5%、31.4%、22.6%;工业区四季OC比例分别为18.6%、45.8%、26.6%、25.9%,EC比例分别为16.7%、60.9%、26.3%、24.3%;两地OC、EC主要存在于细粒子中且市区细粒子中OC、EC在夏季所占比例最高,而工业区无明显季节变化规律.市区和工业区细粒子中SOC污染严重且在夏季达到高值,粗粒子SOC季节变化规律不明显,可能与各污染源贡献率及气象因素有关.相关性和OC/EC分析表明,南京地区细粒子中OC、EC主要来自尾气排放和燃煤,粗粒子中OC、EC还与生物质燃烧及烹调排放关联.  相似文献   

8.
落叶燃烧排放的颗粒物及有机碳、元素碳的研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
杨伟宗  刘刚  李久海  徐慧  吴丹 《环境科学》2015,36(4):1202-1207
为研究落叶燃烧排放的颗粒物(PM)及有机碳(OC)、元素碳(EC),采用明燃和闷燃两种形式对10种乔木的落叶进行燃烧实验,采集了排放的烟尘,并用元素碳/有机碳分析仪测定样品的OC和EC含量.结果表明,落叶在明燃状态下PM、OC、EC的排放因子范围分别为7.9~31.9、0.9~9.7、3.6~13.9 g·kg-1,平均值分别为19.7、5.2、6.8 g·kg-1.闷燃状态下PM、OC、EC的排放因子范围分别为61.3~128.9、31.7~60.4、1.9~6.0 g·kg-1,平均值分别为91.0、43.0、4.0 g·kg-1.明燃和闷燃的OC/EC变化范围分别为0.21~1.82和8.16~16.84.明燃状态下OC/PM、EC/PM的范围分别为0.11~0.41和0.18~0.56.闷燃状态下OC/PM、EC/PM的范围分别为0.43~0.53和0.03~0.06.OC和PM的排放因子在两种燃烧状态下均呈现显著的相关性.在不同的燃烧状态下,各组分之间的排放因子具有较大的差异,OC的排放因子在闷燃状态下高于明燃状态,而EC的排放因子则相反.不同燃烧状态下PM、OC、EC的排放因子及它们之间的比值分析,对建立森林生物质燃烧源排放清单以及来源解析具有重要意义.  相似文献   

9.
民用燃料燃烧排放PM2.5和PM10中碳组分排放因子对比   总被引:7,自引:0,他引:7       下载免费PDF全文
孔少飞  白志鹏  陆炳 《中国环境科学》2014,34(11):2749-2756
在实验室中模拟民用燃料在家庭炉灶中的燃烧,应用稀释通道系统采集颗粒物,获得玉米秸秆、薪柴、蜂窝煤和块煤四种常用民用燃料燃烧排放PM10,PM2.5及载带碳组分的排放因子.结果表明,民用燃料燃烧排放的颗粒物以细颗粒为主, PM2.5占PM10的70%~90%.颗粒物排放因子最大的为块煤,其PM2.5和PM10的排放因子分别为9.837和11.929g/kg,分别是蜂窝煤的12.6和13.7倍;玉米秸秆和薪柴PM2.5和PM10的排放因子稍低于块煤,为7.359~10.444g/kg.4种燃料燃烧OC排放因子块煤最高,其在PM2.5和PM10中分别为5.29和5.19g/kg.薪柴燃烧EC的排放因子最高,其在PM2.5和PM10 中的排放因子分别为1.065和1.126g/kg.块煤两种粒径上EC的排放因子略低于薪柴.蜂窝煤EC的排放因子最低,比薪柴低300倍左右,玉米秸秆EC的排放因子也要比薪柴低10倍左右.碳组分是块煤,秸秆,薪柴排放颗粒物的主要成分,其含量在40%~60%之间,该值比蜂窝煤高3倍.四种燃料对应的OC/EC比值差异很大,薪柴和块煤燃烧排放颗粒该值为3~6,秸秆和蜂窝煤燃烧排放颗粒其值高达30~50.  相似文献   

10.
亚青会期间南京市气溶胶中OC和EC的粒径分布   总被引:1,自引:1,他引:1  
采用Anderson 9级撞击式采样器和DRI Model 2001A热/光碳分析仪对南京2013年8月10~28日亚青会期间不同粒径段气溶胶中有机碳(OC)和元素碳(EC)的质量浓度进行了观测分析.结果表明,51.55%和54.81%的OC和EC富集于粒径<1.1μm的细粒子中,亚青会期间OC和EC的最大浓度分别位于0~0.43μm和0.43~0.65μm粒径段,占总浓度的比例分别为20.90%±5.02%和22.68%±9.90%.PM1.1、PM1.1~2.1和PM2.1~10中OC和EC的浓度在亚青会期间比亚青会前分别减少了43.44%~56.17%和59.17%~73.55%.亚青会期间OC的谱分布没有变化,均为双峰型分布;EC的谱分布由双峰型变为单峰型.观测期间不同粒径段的EC和OC具有较好的同源性.亚青会前OC和EC主要来自汽车尾气;亚青会期间PM1.1中OC和EC主要来自汽车尾气,PM1.1~2.1和PM2.1~10中OC和EC主要来自汽车尾气和燃煤.  相似文献   

11.
陈惠雨  刘刚  徐慧  李久海  吴丹 《环境科学》2015,36(3):824-830
为了探讨不同燃烧条件下树叶烟尘中有机碳(OC)、元素碳(EC)及8种碳组分(OC1~OC4、POC、EC1~EC3)的质量分数及分布,利用自制的燃烧采样装置,对10种绿叶进行了阴、明燃两种条件的燃烧,并用热/光碳分析仪对产生的烟尘进行了测定.结果表明,10种绿叶阴燃烟尘中的OC、EC质量分数均值分别为48.9%和4.5%,焦炭char-EC(定义为EC1-POC)的质量分数均值为4.4%.该条件下绿叶燃烧的烟尘(PM)、OC及EC的排放因子均值分别为102.4、50.0和4.7 g·kg-1,烟尘中OC/EC、OC1/OC2及焦炭和炭灰的比值char-EC/soot-EC(定义为EC1-POC/EC2+EC3)的均值分别为11.5、1.9和48.1.明燃条件下,10种绿叶烟尘中OC、EC及char-EC的质量分数均值分别为44.9%、10.9%和10.7%,PM、OC及EC的排放因子均值分别为59.2、26.6和6.0 g·kg-1.10种绿叶明燃烟尘中上述三特征比值的均值分别为4.8、1.1和133.0.树叶阴燃烟尘中OC1质量分数及OC1/OC2值均显著高于明燃,而明燃烟尘中的char-EC质量分数及char-EC/soot-EC显著大于阴燃.树叶烟尘中OC、EC的组成在不同树种及燃烧条件间均体现出一些差异,同时也明显区别于其他生物质烟尘.  相似文献   

12.
气溶胶中不同类型碳组分粒径分布特征   总被引:1,自引:0,他引:1  
杜翔  赵普生  董群  苏捷 《环境科学》2019,40(9):3849-3855
了解气溶胶碳组分粒径分布特征对于研究区域气溶胶生成转化机制、辐射特性等非常重要,但北京地区针对气溶胶碳组分粒径分布特征的相关研究非常少.本研究利用MOUDI-120采样器在北京地区3个季节开展气溶胶分级样品的采集,并分析其中不同类型的碳组分的含量,进而系统研究不同季节及污染状况下,各碳组分的粒径分布特征、来源及相互关系.结果表明,碳组分主要富集在细粒子中,秋冬季细粒子中碳组分的比重高于夏季.碳组分主要分布在两个模态,即积聚模态和粗模态. OC1和OC2主要分布在积聚模态,在0. 056~0. 56μm范围内有较高比例,OC3+OC4在粗模态的分布较为明显.Soot-EC浓度较低,没有明显的粒径分布特征,在0. 10~0. 18μm粒径段浓度较高,表明高温燃烧排放的EC主要分布在超细粒径段. Char-EC浓度远高于Soot-EC,在EC中占绝大部分比重.各主要碳组分在白天和夜晚的分布形态基本一致.夏季和冬季较有利于SOC的形成,OC/EC比值明显高于秋季. OC/EC值在不同粒径区间中差异很大,由于水溶性有机物(WSOC)主要分布在0. 056~0. 10μm,OC/EC值明显高于其他粒径段.白天及高温有利于气态有机物氧化生成SOC,致使夏季白天的OC/EC比值明显高于夜晚.各碳组分之间,EC1和OC1相关性最强,此外EC1和K+也有很强的相关性.  相似文献   

13.
收集玉米、水稻和小麦秸秆模拟露天燃烧排放的颗粒物,分析样品中碳质组分、水溶性离子(共9种)和无机元素(共17种),研究其排放因子及特征比值。结果表明:秸秆燃烧OC的排放因子远高于EC,二者范围分别为169~1 707和91~300 mg/kg。总水溶性离子排放因子范围为162~840 mg/kg。K~+、Na~+、NH_4~+和Cl~-是水溶性离子的主要组分,占水溶性离子总排放因子的80%~92%。K、Ca、P和Mg 4种生长元素排放因子之和占秸秆燃烧排放颗粒物中无机元素的98%~99%。Zn、Pb、Cu为秸秆燃烧排放颗粒物中排放因子较高的重金属元素,这些重金属对人体健康的影响不可忽视。此外,研究发现OC/EC可以用来区分秸秆燃烧与香烟燃烧、重型柴油车和草类燃烧源,K~+/OC可以用来区分秸秆燃烧与居民燃木取暖,K/Ca可以用来区分秸秆燃烧与交通污染源。  相似文献   

14.
南京北郊夏季大气颗粒物中有机碳和元素碳的污染特征   总被引:4,自引:4,他引:4  
段卿  安俊琳  王红磊  缪青 《环境科学》2014,35(7):2460-2467
采用DRI Model 2001A热/光碳分析仪对2013年5~7月期间南京北郊大气气溶胶9级惯性撞击式分级Andersen采样器膜采样样品中有机碳(OC)和元素碳(EC)的质量浓度进行了分析.结果表明,南京北郊夏季EC、OC的平均浓度,在PM2.1(空气动力学直径≤2.1μm)中分别为(2.6±1.1)μg·m-3、(13.0±5.2)μg·m-3,在PM9.0(空气动力学直径≤9.0μm)中,分别为(3.4±1.7)μg·m-3、(20.3±7.3)μg·m-3.EC主要富集在超细颗粒物中,OC主要存在于细颗粒物中,EC的PM1.1/PM9.0比值和OC的PM2.1/PM9.0比值分别为0.62和0.64.EC和OC浓度的平均最高值都出现在≤0.43μm粒径段中,分别占PM9.0中的总元素碳的33.4%和总有机碳的21.1%.南京北郊夏季PM1.1、PM2.1和PM9.0中EC、OC的相关性较好,说明存在共同的一次污染源.通过OC/EC特征物比值的方法得到南京夏季碳质颗粒物的主要来源有机动车尾气排放、燃煤排放和地面扬尘排放.  相似文献   

15.
分析了上海市嘉定区不同粒径大气颗粒物(0.49、0.49~0.95、0.95~1.50、1.50~3.00、3.00~7.20、7.20μm)中OC和EC质量浓度的粒径分布特征;讨论了不同粒径大气颗粒物中二次有机碳EC示踪法中(OC/EC)pri的选定方法,用改进后的EC示踪法估算出上海市嘉定区大气颗粒物中的二次有机碳(SOC)质量浓度的粒径分布;通过OC和EC的相关性定性分析了上海市嘉定区大气颗粒物的主要来源.上海市嘉定区大气颗粒物中OC和SOC的质量浓度呈双峰分布,峰值出现在0.49μm与3.00μm的粒径段,EC出现双峰或三峰分布,与OC相比,更集中在0.49μm的粒径段.细颗粒(3.00μm)中OC和EC分别占总OC和EC质量浓度的59.8%~80.0%和58.1%~82.4%,OC和EC的质量浓度主要集中在3.00μm的颗粒物中.不同粒径颗粒物中SOC占相应粒径段内OC浓度的15.7%~79.1%,其中细颗粒物(3.00μm)和粗颗粒物(3.00μm)中SOC质量浓度占相应粒径段中OC的41.4%和43.5%.OC、EC和SOC的粒径分布显现出明显的时间依存性.OC和EC的相关性分析表明,上海嘉定区大气颗粒物的污染源主要以轻型汽油车尾气为主.  相似文献   

16.
为研究南京霾天气中大气气溶胶化学成分及其粒径分布的特征,使用β射线测尘仪、安德森9级撞击式采样器、离子色谱分析仪和热光碳分析仪对南京冬、春季节的颗粒物进行了采样分析.结果表明,霾日中3种主要二次离子SO42-、NO3-和NH4+在细粒径段中占比最高(77.4%),霾日中除F-和Cl-外其余离子均呈三峰型分布,工业排放、生物质燃烧与二次反应是粗、细粒径段中水溶性离子最重要来源.OC、EC均主要富集于细粒子中,PM2.1~10中OC与EC相关性较好(R2=0.76),说明存在共同来源.通过OC/EC特征物比值的方法得到霾日期间碳质颗粒物的来源为机动车尾气排放、燃煤和生物质燃烧.  相似文献   

17.
长三角地区秸秆燃烧排放因子与颗粒物成分谱研究   总被引:14,自引:12,他引:14  
为获取长三角地区秸秆燃烧污染物排放因子及其颗粒物成分谱,利用自行设计开发的开放式燃烧源排放测试系统,选取小麦、水稻、油菜、豆秸和薪柴等5类典型作物秸秆,分别采用露天焚烧和炉灶燃烧2种燃烧方式,实测其气态污染物和颗粒物排放特征.结果表明,露天燃烧各类秸秆的CO、NOx和PM2.5平均排放因子约为28.7、1.2和2.65 g·kg-1,由于炉灶氧含量相对较低,燃烧不充分,其污染物排放因子总体高于露天燃烧,分别为81.9、2.1和8.5 g·kg-1.各类秸秆中,油菜的排放水平相对较高.含碳组分(OC和EC)是生物质秸秆燃烧产生PM2.5的主要组成,在露天燃烧中OC和EC的质量分数分别占(38.92±13.93)%和(5.66±1.54)%;炉灶燃烧中OC和EC分别为(26.37±10.14)%和(18.97±10.76)%.Cl-、K+等水溶性离子也有较大贡献,在露天燃烧中分别为(13.27±6.82)%和(12.41±3.02)%;在炉灶燃烧中分别为(16.25±9.34)%和(13.62±7.91)%.小麦、水稻、油菜和豆秸等作物秸秆露天燃烧排放颗粒物的K+/OC值分别为0.30、0.52、0.49和0.15,这些特征值可用于判断长三角区域空气质量受秸秆燃烧排放影响的程度,为大气污染来源解析提供直接的判断依据.  相似文献   

18.
排放因子是估算污染物排放量的重要参数,为获取可靠的、有区域特征的固体燃料排放因子,2018年在我国西部9个省/自治区利用稀释采样系统入户收集了226个固体燃料燃烧样本,获得了薪柴、秸秆和煤在不同类型炉具中燃烧排放CO2、CO、OC、EC、PM2.5的排放因子。结果表明:秸秆类较易燃烧的燃料有较高的OC、EC、PM2.5排放因子,煤有较高的CO2、CO排放因子。炉灶类型对薪柴的OC、PM2.5的排放因子影响稍大,薪柴在炕中燃烧的OC、PM2.5排放因子比在砖灶和铁炉高约2—3.1倍,但秸秆在不同炉具中的排放因子差异较小。受不同区域燃料和炉灶类型以及操作习惯差异的共同影响,排放因子呈现明显的区域性差异,高CO2排放因子分布在以煤为主要燃料的区域,高OC、EC、PM2.5排放因子分布在以生物质为主要燃料的区域,并且CO、OC和PM2.5排放因子的区域分布呈现一定的相关性。  相似文献   

19.
于鸣媛  王谦  付明亮  戈畅  谢锋  曹芳  章炎麟 《环境科学》2023,44(7):3771-3778
机动车尾气是大气碳质气溶胶的重要人为来源,其排放因子与稳定碳同位素组成是重要的基础数据.选取多辆不同类型在用机动车,进行多种工况、冷/热条件下启动的台架试验,收集各测试阶段尾气分析其碳质组分含量与稳定碳同位素比值,并探讨其影响因素.结果表明,总碳排放因子大小为:重型柴油车>轻型柴油车>轻型汽油车,轻型天然气车虽然在低速与中速阶段排放因子极低,但高速行驶阶段可达到重型柴油车的排放水平.各型车冷启动的排放因子均高于热启动,NEDC工况的排放因子整体低于WLTC工况,应与其测试车速有关.汽油车和天然气车各测试阶段排放有机碳(OC)均远高于元素碳(EC),柴油车OC与EC排放因子相近,各类车辆OC/EC都随测试车速的提高而上升.稳定碳同位素EC重于OC,同位素比值大小关系均呈现:汽油车<天然气车<轻型柴油车<重型柴油车,现有源解析的稳定碳同位素源谱较难反映汽油车与天然气车特征.在排放治理与源解析工作中,应注意替代燃料的使用与机动车老化过程所造成的排放因子与同位素特征值的变化影响.  相似文献   

20.
稻草烟尘中有机碳/元素碳及水溶性离子的组成   总被引:2,自引:3,他引:2  
选取我国6种稻草,通过自制的生物质焚烧装置模拟秸秆露天焚烧.采用Model 2001A热/光分析仪和ISC 2000/ISC3000离子色谱仪测定了阴燃、明燃烟尘中有机碳(OC)、元素碳(EC)与水溶性离子的含量.结果表明,明燃条件下稻草中OC排放因子(EFOC)均值为(6.37±1.86)g·kg-1,EC排放因子(EFEC)均值为(1.07±0.30)g·kg-1;阴燃条件下稻草中EFOC均值为(37.63±6.26)g·kg-1,EFEC均值为(4.98±1.42)g·kg-1.同一品种稻草燃烧排放出的PM、OC与EC变化趋势一致.明燃时稻草中的OC/EC均值为5.96,阴燃时比值均值为7.80,OC/PM几乎不受燃烧状态的影响,阴燃、明燃时EC/PM分别在0.06~0.08、0.08~0.11范围内,通过EC/PM比值可以初步判断燃烧状态的趋势,两种燃烧方式中排放的OC、EC相关性达到0.97,在0.01水平上相关性显著.阴离子中,Cl-含量最高,明燃时稻草中Cl-的排放因子均值为(0.246±0.150)g·kg-1,阴燃下为(0.301±0.274)g·kg-1,明燃时K+排放因子均值为(0.118±0.051)g·kg-1,阴燃时排放因子远低于明燃排放量,均值为(0.053±0.031)g·kg-1.水溶性Na+在阴燃条件下的排放因子均高于明燃状态下的排放.明燃条件下水溶性离子间的相关性比阴燃时显著.通过OC/EC比值可以将稻草与石化燃料及其他一些生物质燃烧区分开,而水溶性离子中的K+/Na+、Cl-/Na+比值也可以将稻草与一些树木类焚烧区别开来.  相似文献   

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