合肥城区PM_(10)及PM_(2.5)季节污染特征及来源解析

于2014年4月、8月、10月和12月在合肥市城区采集了大气PM_(10)和PM_(2.5)样品,对PM_(10)和PM_(2.5)的质量浓度及其化学组分(无机元素、含碳组分和水溶性离子)进行了测定.结果显示:合肥城区的PM_(10)和PM_(2.5)的平均质量浓度高达113,83μg/m3,分别超出国家环境空气质量标准年均PM_(10)和PM_(2.5)限值的1.61和2.37倍.不同粒径的颗粒物中主要化学组分含量的高低顺序基本一致,水溶性离子的含量最高,其次为碳组分,无机元素.利用正交矩阵因子分析(PMF)对合肥城区PM_(10)和PM_(2.5)的本地来源进行解析,结果表明:PM_(10)中二次源、燃煤、机动车尾气尘及地壳尘的贡献百分比分别为32.5%、25.9%、15.7%和25.5%;PM_(2.5)中二次源、燃煤、机动车尾气尘及地壳尘的贡献百分比分别为38.8%、25.9%、9.9%和21.7%.利用激光雷达评估合肥市环境中颗粒物PM_(10)的区域传输,四个季节常规贡献率分别为13.4%、12.9%、13.5%和16.4%.     

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.     

鞍山市冬季大气PM_(2.5)中元素污染特征与来源解析

本文为探究鞍山市冬季大气细颗粒(PM_(2.5))中元素的污染特征和来源,于2016年1月在鞍山市6个监测点位采集PM_(2.5)样品,对PM_(2.5)载带的元素进行了浓度特征和富集因子分析,并通过因子分析确定了鞍山市PM_(2.5)中污染元素的主要来源。结果表明,K、Fe、Al、Ca、Na、Mg、Zn、Pb元素浓度含量之和占所有检测的14种元素浓度的97.13%;Cd、Zn、Pb、As、Cu五种元素属于极强富集,Ni属于强烈富集,Cr、Ca、V处于显著富集水平,Mg、K、Na、Fe呈现中度富集。因子分析结果表明,鞍山市冬季大气细颗粒物中污染元素主要来源于钢铁冶炼、机动车尾气、燃煤和建筑扬尘的复合型污染源。     

济南市典型机动车的尾气颗粒物污染特征与影响因素研究

采用便携式仪器,借鉴双怠速尾气检测法,利用自行设计的尾气采样装置,选择济南市区道路上10辆不同类型的机动车,现场测量尾气颗粒物的质量浓度和数浓度.基于实验数据,分析了机动车尾气颗粒物污染特征,深入探索了影响尾气颗粒物浓度的主要因素,提出了相应的对策建议.结果表明:①怠速工况下机动车尾气中PM_(2.5)和PM_(10)质量浓度、PM_(0.01～1)数浓度较低,平均分别为0.035～1.434和0.049～3.669 mg·m~(-3)、(0.95～21.69)×10~4 cm~(-3);高怠速工况下颗粒物质量浓度和数浓度较高, PM_(2.5)质量浓度为0.350～5.132 mg·m~(-3),最大值来自大型柴油货车8.394 mg·m~(-3); PM_(10)质量浓度高达1.708～7.862 mg·m~(-3),最大值来自大型柴油客车8.672 mg·m~(-3); PM_(0.01～1)数浓度为(6.78～40.68)×10~4 cm~(-3).②随着发动机转速和车型增大、排放标准降低,机动车尾气中颗粒物质量浓度和数浓度明显升高.与怠速工况相比,高怠速工况下的PM_(2.5)质量浓度升高3～44倍, PM_(0.01～1)数浓度升高2～33倍.与小型车相比,中、大型车的PM_(2.5)质量浓度升高约5倍, PM_(0.01～1)数浓度升高约2倍.使用92号汽油排放的颗粒物质量浓度与数浓度约为95号汽油车的2倍,柴油车排放的颗粒物浓度高于汽油车.国III标准的汽油车尾气颗粒物的质量浓度与数浓度约是国IV和国V标准的2～4倍.③提高机动车排放标准和燃油品质,减少在实际道路行驶中突然加速或启动等高怠速工况的瞬态变化,加强对中、大型车尤其是大型柴油车的监管,能够一定程度上减轻机动车尾气颗粒物污染.     

济南市机动车排气污染特征及对市区PM2.5的影响

从济南市机动车年检线上利用稀释通道方法采集了小型汽油车、中型汽油车、中型柴油车和大型柴油车4类机动车排气载带PM_(2.5),分析测量了样品中水溶性离子、金属元素、有机C(OC)和元素C(EC)的含量,明确了济南市机动车排气的化学组分特征,得到了济南市机动车排气污染现状以及排放特征.计算了4类机动车排气载带颗粒物的OC/EC值,小型汽油车、中型汽油车、中型柴油车和大型柴油车排气载带颗粒物中OC/EC值分别为15.79、4.34、1.93和0.39,其中小型汽油车、中型汽油车的OC/EC值均大于2,表明汽油车的尾气大于柴油车的尾气污染.而小型汽油车OC/EC值高达15.79,说明小型汽油车尾气中存在严重的二次污染.金属元素特征分析表明Ti、Mn、Fe、Al在济南市机动车尾气颗粒物PM_(2.5)中含量较高,尤其是Mn和Ti,因此,这4种金属元素可作为济南市机动车尾气源的标志元素.PMF模型解析表明,机动车排气源对济南市环境空气PM_(2.5)的贡献率为17.5%,由此可以通过控制济南市小、中型汽油机动车数量、改善油品和改善机动车排气系统来降低对PM_(2.5)的贡献率,从而减少市区空气中PM_(2.5)的浓度.     

华北平原城乡夏季PM_(2.5)组成特征及来源研究

为研究华北平原细颗粒物(PM_(2.5))的组成特征及来源,基于CAREBEIJING-NCP 2014大型观测项目,于2014年夏季在北京城区和河北郊区望都进行了同步观测,分析了两地PM_(2.5)中水溶性离子、元素、有机碳(OC)和元素碳(EC).结果表明,采样期间望都站点PM_(2.5)平均质量浓度为(71.47±38.04)μg/m~3,高于北京城区(51.44±30.94)μg/m~3,PM_(2.5)中各化学组分浓度也均表现为望都高于北京,二次无机离子(硫酸盐、硝酸盐及铵盐)在两地PM_(2.5)中占比最高,约为60%.PM_(2.5)中多种元素浓度也表现为望都均高于北京,但富集因子分析表明,北京市PM_(2.5)中元素富集因子更高.来源分析表明,两地PM_(2.5)中元素均受到工业源和尘源的影响;此外,观测期间两地均受到生物质燃烧影响.后向轨迹分析表明,当到达两地的气团来向相同时,北京与望都PM_(2.5)浓度水平和化学组成呈现相似性,但当气团来向不同时,两地污染特征差异较大.     

天津市春季道路降尘PM2.5和PM10中的元素特征

为探究天津市春季道路降尘中元素污染特征及来源,于2015年春季采集了天津市道路降尘样品,通过再悬浮得到PM_(2.5)和PM_(10)滤膜样品,继而测定了滤膜样品中16种元素的含量,通过非参数检验、分歧系数法、富集因子法等研究了道路降尘中元素的污染特征、来源和成分谱的相似性.结果表明,天津市春季道路降尘PM_(2.5)和PM_(10)质量分数平均值在1%~20%之间的元素从大到小依次为:SiAlCaFeMgKNa;PM_(10)和PM_(2.5)中元素成分谱分歧系数为0.06,表明两者元素成分谱很相似;PM_(10)和PM_(2.5)中,元素Cd和Cr强烈富集,Zn、Cu、Pb和As显著富集;道路降尘PM_(2.5)和PM_(10)中元素主要来源于土壤风沙尘、建筑尘、交通尘(汽车尾气的排放、轮胎磨损和刹车片磨损)和煤烟尘.     

富集因子法分析贵阳市PM_(2.5)主要排放源污染元素

应用富集因子分析法对贵阳市7种PM2.5主要排放源(土壤风沙尘、城市扬尘、道路尘、建筑水泥尘、钢铁尘、燃煤尘、机动车尾气尘)中的污染元素进行了分析。分析结果表明,贵阳市各PM2.5排放源中的污染元素均存在着不同程度的富集污染现象,这些元素的富集污染程度易受人类活动的影响,并经过长时间的积累在城区内富集,使得城区内PM2.5的污染现象突出。     

北京市春夏季降水及其对大气环境的影响研究

通过采集北京市2015年春夏季大气降水和大气颗粒物样品,分析研究了大气降水的理化特性,时空变化特征,来源以及对大气颗粒物的影响.结果表明,北京市春夏季降水量主要集中于夏季,降水p H值在南城和北城分别为6.26和6.08,呈偏中性,均表现为春季大于夏季.降水中地壳元素Al和Fe含量较高,Ti、V和Ce含量较低.污染元素Ca和S含量最高,Na和Mg含量较高,Zn、Mn、Cu、Sr、Pb和Ni含量较低,其中Na、Mg、Sr和Ni呈现轻度富集,Ca、Mn和Pb呈现中度富集,Cu、Zn和S呈现严重富集.此外,降水中元素浓度具有显著的季节变化,二次污染元素S表现为夏季高于春季,而其它元素均表现为春季高于夏季;同时也具有较大的空间变化,除Pb元素外,均为南城高于北城.降水中化学组分主要来源于地面扬尘、建筑活动、燃煤、机动车尾气和工业排放.大气降水对大气颗粒物的去除率受降水强度以及前一天空气质量的影响较大,且对细颗粒物PM_(2.5)中污染元素Cu、Zn、Mn和Na清除效果显著,对粗颗粒物PM_(10)中地壳元素Al和建筑尘相关元素Mg和Ca去除效果明显.     

乌鲁木齐市快速路林带内PM2.5、PM10污染特征研究

颗粒物污染中PM_(10)、PM_(2.5)等细颗粒物对动、植物及人体健康的危害较为严重。随着乌鲁木齐市的进一步开放和发展,环境问题,特别是大气环境中PM_(2.5)的污染问题受到了更多的关注。文章以乌鲁木齐市主要快速路,外环路、河滩路林带为研究对象,通过在道路防护林不同宽度处设置监测点,研究了PM_(2.5)、PM_(10)从道路扩散到林带后时的浓度变化规律,得出乌鲁木齐市快速林带宽度与颗粒物浓度之间存在复杂的负相关关系;快速路林带从离快速路3 m起对汽车尾气为主的颗粒物污染显著的削减作用;针叶林为主林带对颗粒物可具有较明显的削减作用;居住在城市快速路两边居民遭受更严重的颗粒物污染,汽车尾气是增加颗粒污染物浓度的重要因素之一。     

扬州市PM2.5中重金属来源及潜在健康风险评估

本研究利用正定矩阵因子分解模型(PMF)-健康风险评价模型(HMHR)探究了扬州市细颗粒物(PM_(2.5))中重金属污染来源及不同污染源对重金属潜在健康风险值的贡献.结果表明,各重金属全年浓度均值为Pb(64. 4 ng·m~(-3)) Cr(25. 24ng·m~(-3)) As(6. 36 ng·m~(-3)) Ni(5. 36 ng·m~(-3)) Cd(3. 34 ng·m~(-3)) Co(1. 21 ng·m~(-3));各污染源对PM_(2.5)贡献分别为二次源(37. 7%)燃煤源(19. 4%)扬尘(17. 5%)机动车(16. 9%)建筑尘(5. 2%)工业源(3. 4%). As主要源于燃煤、机动车和扬尘; Co主要源于工业源;燃煤源对Pb的浓度贡献较高;工业源对Ni、Cd含量的贡献最高.不同污染源的健康风险依次为扬尘源、燃煤源、机动车、工业源、建筑尘.扬尘源和燃煤源的潜在健康风险较其他污染源为高,与其源谱中重金属元素占比较大且对PM_(2.5)贡献浓度较高有关.     

长春市典型高架公路大气环境颗粒物中重金属污染特征

于2014年4—11月对长春市典型高架公路大气颗粒物PM_(2.5)和PM_(10)进行采样,对颗粒物中主要重金属元素的浓度进行了分析,并采用变异系数法、地积累指数法和富集因子法对大气颗粒物重金属污染情况进行评价.研究表明,道路施工期间,PM_(2.5)和PM_(10)中重金属的浓度普遍低于道路运行通车后的浓度,而采暖期重金属的浓度又高于非采暖期的浓度.重金属元素在PM_(2.5)中的含量占PM_(10)中总含量的比例均超过50%,说明颗粒物越细越容易富集重金属.Zn、Fe和Mn的变异系数较小,说明来源稳定,自然源占主导地位.富集因子法表明,Zn的富集程度极强,Mn无富集.Cr和Cd的变异系数较大,受人为活动干扰严重,在道路施工期间二者富集程度较轻,道路通行加之采暖后富集程度加强,主要来源为汽油和煤的燃烧.Pb、Cu和Ni的变异系数在0.56~0.76之间,有一定的人为干扰,Pb和Ni在高架公路施工期富集程度较轻,道路运行及取暖期富集程度显著,主要来源是交通源;Cu富集程度强,主要来源可能是油燃烧、建筑扬尘.     

高速公路大气细颗粒物污染特征研究

为了解高速公路大气细颗粒物的污染特征及其对周边环境的影响,采集了成雅高速公路双流段的大气细颗粒物,分析了其质量浓度,无机元素,碳组分。研究表明:距高速公路2 m和120 m处大气细颗粒物的质量浓度平均值分别为97.36μg/m~3和89.44μg/m~3;OC质量浓度占PM_(2.5)质量浓度分别为23.1%和23.2%;EC质量浓度占PM_(2.5)质量浓度分别为12.9%和10.6%,120 m处细颗粒物中OC/EC的值(2.2)2,表明在扩散过程中发生了二次有机碳转化。富集因子法分析表明与机动车排放相关的Cd、Pb、Zn、Cu和Ni 5种重金属元素在细颗粒物中富集程度严重。相关性分析和因子分析均表明高速公路对周围环境有很大的影响,大气细颗粒物不仅来自机动车直接排放的尾气还有车辆行驶过程中的二次扬尘及农田产生的土壤尘。     

天津市道路环境大气颗粒物水溶性无机离子分析

大气颗粒物,尤其是其中的水溶性无机离子,对人体危害很大.天津市大气污染中机动车尾气污染相对较高,为探究不同道路类型下水溶性无机离子的污染特征,于2015年4~5月对天津市四类道路类型分别进行大气颗粒物PM_(2.5)和PM_(10)采样及水溶性离子组分分析,并运用皮尔森相关性分析、水溶性离子比值关系分析及主成分分析方法进行探讨.结果表明,天津市水溶性无机离子主要集中在细颗粒物中,不同离子在不同道路下所占质量分数差异很大,二次污染相对较重;二次离子是水溶性无机离子的重要组成部分,在细颗粒物中含量相对较高,在PM_(2.5)中的含量是PM_(10)中的1~2倍左右;K~+、Mg~(2+)、Na~+与Ca~(2+)之间有较高的同源性;各道路PM_(2.5)和PM_(10)第一贡献因子均是燃烧和二次污染的混合源,第二贡献因子主要为扬尘与交通混合源.     

铜陵市冬春季PM10和PM2.5中元素特征及来源分析

目的了解铜陵市颗粒物中的元素特征和主要来源。方法选择2014年冬季和春季的部分时段,在铜陵市国家环境空气监测站——新民污水处理厂(工业区)采集PM_(10)和PM_(2.5)样品,使用X射线荧光光谱(XRF)法进行元素的定量测试。采样期间,冬季的空气质量以良和中、轻度污染为主;春季以中度和重度污染天气为主,采样期间出现了明显的重污染。结果 PM_(2.5)和PM_(10)中S和Si元素的浓度均比其余元素高,P和Cu元素的浓度远低于其余元素。空气污染的指数越高,Fe、Mg、Al、Si则更易富集在PM_(10)上,而K、Cu、Na、Cl、S元素更易富集在PM_(2.5)上,Ca和P这两种元素在PM_(10)和PM_(2.5)上的富集程度相当。空气颗粒物中,富集最多的元素是K,其次为Fe和Mg;元素Cu、K、Cl在PM_(10)中的富集程度要高于PM_(2.5)。结论扬尘(包括地面扬尘和建筑尘)是PM_(10)的最大来源,其次是开采矿山和燃烧生物质,燃煤、炼铜等工企业排放贡献最小;对于PM_(2.5)而言,最大的来源是风沙、扬尘和开采矿山,其次是燃煤、燃烧生物质和其他的工企业排放,炼铜的贡献最小。     

采暖季延庆城区大气PM2.5中金属元素污染特征及来源分析

2017年11月至2018年3月,对北京市延庆区PM_(2.5)中金属元素组分研究,分析金属元素富集程度并确认其主要来源。结果表明:监测期间PM_(2.5)中金属元素平均浓度5.93μg/m~3,约占PM_(2.5)质量的10.8%,前6位的元素为地壳元素;金属元素在PM_(2.5)中的占比随空气污染程度加重而下降。金属元素中Cd、Sc和Se的变异系数为1.33、1.66和3.56,数据离散性较大,人为活动对其贡献较大。Cu、Sc、Pb、Zn的富集因子介于10和100之间,Cd、Se的富集因子介于100和1000之间,受人为污染源影响。采暖季土壤和地壳源对PM_(2.5)中金属元素的贡献率最大,为43.46%;燃煤和建筑源,贡献率15.46%;机动车轮胎和机动车尾气排放统称为机动车源,贡献率为16.98%;工业污染源贡献率为5.8%。富集因子和主因子分析的金属元素中人为污染来源结果一致。     

石家庄采暖季道路降尘PM2.5中元素分析及生态风险评价

为了解石家庄采暖季铺装道路降尘中元素污染状况及生态风险,利用降尘缸收集市区4种类型道路的降尘样品,分析降尘PM_(2.5)中Na、K、Cr、Ni、Cu、Zn、As、Pb、Al、Mg、Ca、Fe、Si等13种元素在不同类型道路、不同高度的含量特征,采用富集因子、主因子分析推测PM_(2.5)中元素来源,用潜在生态风险指数法评价重金属元素的生态风险.结果表明,主干道和支路降尘中元素含量最高,快速路最低,地壳元素Al、Si、K、Na更易在1.5 m高处富集,2.5 m高处多人为污染元素如Cr、Ni、Cu、Zn、As、Pb;富集因子和主成分分析显示采暖季道路降尘PM_(2.5)元素来源于燃煤燃油、交通(机动车尾气排放及零件老化磨损、轮胎磨损、道路扬尘)、建筑扬尘和生物质燃烧;富集因子范围0.35~100.45,地壳元素无富集,Cr富集因子平均值达100,生态风险指数高达320,富集程度极强且生态风险指数最大,应该引起足够重视.     

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。     

高原城市昆明公路隧道大气中PM2.5理化特征分析

为研究高原地区机动车尾气排放特征,选取昆明市草海隧道内大气PM_(2.5)为研究对象,并对样品中的水溶性离子、碳组分、多环芳烃、无机元素进行分析.结果表明,隧道内PM_(2.5)质量浓度为225.65~312.84μg·m~(-3),是同期环境大气中PM_(2.5)浓度的11~14倍,PM_(2.5)中碳组分所占比重最高,约占总质量浓度的35.73%,其次无机元素占21.78%,离子组分在4.79%~5.52%之间,含量最低的是多环芳烃,占0.25%~0.32%;离子组分中Ca~(2+)和SO_4~(2-)含量较高,占总离子浓度的77.78%~80.17%,显示为地壳来源,其次是NH_4~+、NO_3~-的浓度也相对较高,主要来自机动车尾气源;草海隧道PM_(2.5)中以分子量相对较大、不易挥发的4、6环PAHs为主,机动车尾气对PM_(2.5)中多环芳烃的贡献十分显著,毒性最强的Ba P浓度是国家规定浓度限值的23~29倍,高原草海隧道大气中存在PM_(2.5)暴露健康风险;隧道大气PM_(2.5)中元素由PCA分析显示机动车尾气和道路扬尘来源占比约61.64%,其次机械磨损排放源占比约为17.49%,最后为轮胎磨损排放源,占比为9.11%;云贵高原大气低压低氧条件下,机动车发动机燃料不完全燃烧几率较高,导致机动车尾气PM_(2.5)中的OC以及PAHs排放量增加.     

基于AERMOD线源模式的城市路网一次PM2.5排放扩散特征研究

机动车排放的一次细颗粒物(PM_(2.5))易在城市交通密集区域和高峰时段扩散积累,形成高浓度的排放热点区域,对人体健康影响显著.本研究基于本地化机动车路网排放清单,应用AERMOD扩散模型对北京市六环内区域进行线源扩散模拟,探讨城市路网一次PM_(2.5)扩散浓度的时空变化规律与排放特征、气象条件和临时控制措施的关系.研究表明,在典型工作日的排放水平下,冬季工作日的机动车源一次PM_(2.5)模拟浓度日均值为2.94μg·m-3,夏季工作日为1.95μg·m-3.两季24 h浓度变化均呈夜间浓度高于日间的特点,但两季峰值在气象条件和排放强度的双重作用下又有所区别.冬季早晚高峰峰值浓度分别为日均浓度的2.3和1.7倍,而夏季早晚高峰由于扩散条件相对较好并未明显形成一次PM_(2.5)峰值.研究还以APEC峰会为例,评估峰会期间临时交通管控措施的影响.结果发现,在相似的季节气象条件下,APEC峰会期间机动车源一次PM_(2.5)模拟浓度日均值较峰会前削减50.1%,凌晨5:00达到小时最大削减率66.6%.冬夏季工作日机动车源一次PM_(2.5)扩散浓度的空间分布呈偏态分布,65%的浓度集中在30%的网格面积上.以冬季工作日为例,高浓度热点区域主要集中在各环路快速路、易拥堵主干道及省道、国道和高速路上,以上道路应成为排放控制的重点对象.