上海冬春季PM2.5中不挥发和半挥发颗粒物的浓度特征

微量振荡天平法广泛的应用于我国PM2.5的监测,该方法50℃的采样加热温度会导致PM2.5中半挥发颗粒物的损失, 而仅可获得PM2.5中的不挥发颗粒物的质量浓度,因此,PM2.5浓度的实际测值会偏低.微量振荡天平和膜动态测量联用技术可同时获得PM2.5中不挥发和半挥发颗粒物的质量浓度,本研究利用该技术于2011年12月~2012年4月在上海城郊开展了PM2.5中不挥发和半挥发颗粒物的连续观测,并对其浓度特征进行了分析.结果表明:上海冬春季大气PM2.5中半挥发性颗粒物占有较高比重,平均浓度比率为18.91%;PM2.5中半挥发颗粒物主要来自NH4NO3,在NH4NO3浓度较高的地区,PM2.5的监测应考虑半挥发颗粒物的损失;半挥发性颗粒物补偿前后的PM2.5浓度间有着较好的线性关系,在一定数据质量目标下,可由未补偿的浓度推算补偿后的PM2.5浓度.     

WPSTM-TEOMTM-MOUDITM的对比及大气气溶胶密度研究

通过对2005年夏季上海、北京地区大气气溶胶观测中3种不同原理气溶胶分析及采样仪的对比,考察了颗粒物个数浓度粒径分布仪(WPSTM)、锥形元件振荡微量天平(TEOMTM)以及微孔颗粒物分级撞击采样器(MOUDITM)在运行中所得数据的可比性.其中TEOMTM测量PM2.5质量浓度与WPSTM计算PM2.5质量浓度数据的相关系数分别为0.77和0.79,并发现在粗粒子颗粒物比例较高的时段二者相关性分别提高为0.91和0.84.MOUDITM分级质量浓度与WPSTM计算分级质量浓度数据对比显示,除最小粒径分级外其他分级均有较好相关性(R分布在0.76～0.92).应用2组不同对比数据推测了上海和北京观测点PM2.5颗粒物密度,研究发现上海采样点颗粒物密度约为1.70 g·cm-3,而北京采样点颗粒物密度约为1.50 g·cm-3.     

夏季高湿度条件下北京市气溶胶颗粒物粒谱特征研究

2007年8月,利用粒谱分析仪(APS)、振荡天平颗粒物分析仪(TEOM)和碳黑分析仪(BC)观测北京市大气气溶胶可吸入颗粒物(PM10),研究高湿度气象条件对气溶胶颗粒物吸湿长大的影响.结果表明,PM10质量浓度与碳黑质量浓度在静稳天气状况下相关系数达0.82,而对于颗粒物数浓度与PM10质量浓度,静稳与非静稳天气状况下两者的相关性并不一致,颗粒物数浓度及1μm的细粒子在粒谱分布中所占的比重显著增加.气溶胶颗粒物粒谱变化结果说明,在高湿度条件下颗粒物粒径明显吸湿增长.     

微量振荡天平法颗粒物自动监测系统组建及管理

介绍了在空气质量自动监测子站组建微量振荡天平法颗粒物自动监测系统的一些方法,并提出在管理中的一些问题和解决措施,旨在能为微量振荡天平法颗粒物监测系统的稳定性和监测的数据有效性提供参考。     

WPSTM-TEOMTM-MOUDITM的对比及大气气溶胶密度研究

通过对2005年夏季上海、北京地区大气气溶胶观测中3种不同原理气溶胶分析及采样仪的对比,考察了颗粒物个数浓度粒径分布仪（WPS^TM）、锥形元件振荡微量天平（TEOM^TMTM）在运行中所得数据的可比性.其中TEOM^TM测量PM_2.5质量浓度与WPS^TM计算PM_2.5质量浓度数据的相关系数分别为0.77和0.79,并发现在粗粒子颗粒物比例较高的时段二者相关性分别提高为0.91和0.84.MOUDI^TM分级质量浓度与WPS^TM计算分级质量浓度数据对比显示,除最小粒径分级外其他分级均有较好相关性（R分布在0.76～0.92）.应用2组不同对比数据推测了上海和北京观测点PM_2.5颗粒物密度,研究发现上海采样点颗粒物密度约为1.70 g·cm^-3,而北京采样点颗粒物密度约为1.50 g·cm^-3.     

室内打印机颗粒污染物特性的测量与分析

文章对打印机工作所产生的可吸人颗粒污染物进行研究,使用FMPS3091对5.6～560nm粒径范围的颗粒物进行数量浓度、质量浓度测量;使用分形理论对所产生的空气污染特性进行分析,并通过粒度的分形维数对其进行了定量表达.测量和分析的结果显示:打印机工作所产生颗粒物的数量浓度、质量浓度远远大手背景浓度,并随打印机工作时间增...     

烟气颗粒物排放连续监测系统的不确定度分析

通过对烟气排放连续监测系统的子系统颗粒物监测系统测量烟气颗粒物浓度的不确定度进行评定,分析了测量过程中引入的不确定度来源,求出各不确定度的分量,最后合成标准不确定度并计算相对扩散不确定度。结果表明:测量重复性对颗粒物浓度的不确定度贡献最大,零点漂移和跨度漂移次之,而仪器本身的精度和误差带来的不确定度相对较小。经计算,该监测系统的扩展不确定度为0. 70mg/m3,相对扩展不确定度为6. 3%,结合质量控制图可见该颗粒物监测系统的不确定度小,说明其监测数据的分散性小,数据质量高,可信度大。     

细颗粒物(PM_(2.5))在环境空气自动监测中的方法对比与应用

高浓度的细颗粒物(PM2.5),是造成"灰霾"和"雾霾"天气的主要空气污染物之一。细颗粒物(PM2.5)在环境空气中的监测,是了解和分析空气质量的重要依据。本文旨在分析认识细颗粒物(PM2.5)自动监测方法中常用的β射线法,通过与天平振荡法进行对比,了解细颗粒物(PM2.5)监测仪器的使用情况。     

悬浮颗粒物浓度对溢油沉潜过程影响的试验研究

溢油事故发生后,漂浮油会与水中的悬浮颗粒物发生相互作用形成油-悬浮颗粒物聚合体（oil-suspended particulate matter aggregates,OSAs）,进而分散在水中或沉降到水底。实验室通过批量振荡实验,利用紫外分光光度法,研究了天然沙土对阿曼原油沉潜过程的影响。结果表明,当振荡频率一定时,沙土能够显著促进阿曼原油在水中的沉潜,其中大部分以半潜油的形式悬浮在水中,少部分与沙土相互作用形成了油-悬浮颗粒物聚合体。随着振荡时间的增加,阿曼原油的沉潜率迅速增大,达到最大值后趋于稳定。当沙土的浓度在100~400 mg/L范围内增加时,阿曼原油的最大沉潜率和沉潜速率提高,沉潜过程达到平衡所需要的时间缩短。     

影响悬浮颗粒物吸收系数测量的相关因素研究

水体悬浮颗粒物吸收系数是水色遥感研究中的关键参数之一,为研究不同因素对吸收系数测量结果的影响,分别采用透射法(T法)、透射反射法(T-R法)和吸收法(A法)测量颗粒物吸收系数.结果表明,A法在测量悬浮颗粒物吸收系数时受滤膜差异性、滤膜含水量以及滤膜颗粒物分布不均匀等因素的影响较小,测量精度较高.对不同测量方法的光程放大因子的研究结果表明,不同测量方法,不同颗粒物富集量会有不同的光程放大因子.采用线性拟合的方法求得A法、T法和T-R法的平均光程放大因子为4.01、2.32和2.20,相关系数分别为0.90、0.80和0.87.对于A法和T-R法,采用二次多项式拟合的方法计算光程放大因子可以提高测量精度,相关系数分别为0.95和0.94.对比各影响因素对测量结果造成的平均相对误差发现,光程放大因子是颗粒物吸收系数测量最大的误差来源.     

北京市2009年8月大气颗粒物污染特征

为研究2008年8月北京奥运会1a之后北京市大气颗粒物的污染特征,于2009年8月对北京市大气颗粒物PM10、PM2.5样品进行采集,测量其质量浓度并对其中的水溶性离子组分进行分析.研究发现2009年8月北京市大气颗粒物PM10、PM2.5质量浓度日均值分别为176.9μg/m3和102.5μg/m3.PM10质量浓度比2008年观测值上升了180%,比2007年降低了10%; PM2.5质量浓度比2008年观测值上升了126%,比2007年上升了31%.水溶性离子是大气颗粒物的重要组分,分别占PM10和PM2.5质量浓度的43%和61%.对比发现,污染天气条件下PM2.5/PM10和NO3-/SO42-比值升高,移动源是北京地区主要的污染物来源.风向风速和降水等天气条件对颗粒物质量浓度有很大影响,其中0.5~1.0m/s的东南风条件下大气颗粒物污染最为严重.     

柴油车尾气碳烟颗粒物捕集装置的研究

研究了用γ-氧化铝涂覆后的蜂窝状堇青石做填料制成过滤器来捕集柴油车尾气碳烟颗粒物,对γ-氧化铝涂覆条件进行了优化,使用质量浓度测定系统测量了加装过滤器前后碳烟颗粒物的排放量.结果表明,80h内过滤器对碳烟颗粒物的过滤效率达60%～90%.      

光散射法粉尘仪在超低排放的应用

中国推进燃煤机组升级改造之后,低浓度颗粒物的测量变成一个较为困难的问题。目前,经过脱硫改造后排放的颗粒物会出现低温、高湿、低尘、含腐蚀等情况,传统的粉尘仪已经难以满足实际测量要求。本文介绍了一款基于光散射法测量装置,并结合国内600MW超低排放机组继续对比试验,研证了低浓度颗粒物可以进行准确的测量。     

2008奥运和后奥运时段北京大气颗粒物质量浓度和数浓度比对研究

为探索奥运和后奥运时段北京地区大气颗粒物质量浓度和数浓度变化规律及其主要影响因素,于2008-08-08～2008-10-07期间,在中国科学院大气物理研究所325 m气象观测塔附近的办公楼楼顶使用微量振荡天平（TEOM）和空气动力学粒谱仪（APS）在线实时测量颗粒物质量浓度和数浓度,同时结合地面气象资料和HYSPLIT轨迹模式对颗粒物的来源和传输过程进行了探讨. 结果表明,奥运期间北京大气颗粒物粗细粒子质量浓度（PM_2.5～10和PM_2.5）平均值分别为（23.1±1.6） μg·m^-3和（55.5±7.3）μg·m^-3,比非奥运时期分别降低18.2%和16.0%,比非源控制时期分别降低22.3%和18.0%;而奥运期间粗细粒子数浓度（PN_2.5～10和PN_0.5～2.5）平均值分别为（15±1）个·cm^-3和（3138±567）个·cm^-3,比非奥运时期分别降低23.4%和27.5%,比非源控制时期分别降低29.5%和34.3%. 观测期间风速、相对湿度和前1 d的降水与颗粒物质量浓度和数浓度存在显著线性关系,逐步回归分析结果显示,风速和相对湿度可以解释细粒子质量浓度和数浓度变化的42%和53%,而风速和前1 d的降雨则可以解释粗粒子质量浓度和数浓度变化的21%和39%;观测期间北京大气颗粒物主要受保定、石家庄等偏南地区输送的影响,偏南弱气流使北京大气细粒子质量浓度和数浓度迅速增加,而偏北强气流使区域大气粗细粒子得到彻底清除,体现了北京地区大气粗粒子受局地排放控制而细粒子受区域污染输送的特征. 对比观测期间颗粒物累积清除的2次典型过程发现,气象因素影响颗粒物浓度值波动,而局地源排放减少和区域输送减弱则使颗粒物粗细粒子浓度显著降低,北京及周边省（市、区）协同减排是保障奥运期间优质空气质量的主要原因.     

高湿烟气中超低浓度细颗粒物测试方法研究

总结和比较了国内外常用的颗粒物采样测试系统及方法,从颗粒物测量原理、采样方法的结构和特点、适用范围、误差来源等角度分析了采样系统的特点及准确性,并结合我国燃煤电厂脱硫塔、湿式静电除尘器出口等位置实际排放情况,提出适用于低浓度、高湿度条件下的超低浓度颗粒物的可靠测试方法.为燃煤电厂颗粒物排放浓度的准确测量和环保设备对颗粒物控制效果的运行和评估提供保证.     

缸内直喷汽油车细小颗粒物排放特性研究

选取三辆满足国六排放标准的缸内直喷汽油车进行常温冷启动WLTC循环排放试验,研究不同车辆排放的粒径在23nm以上的固态颗粒物、6nm以上包含挥发性/半挥发性组分的颗粒物数量排放特性,并进行了比较研究.结果发现,在缸内直喷汽油车排放的6~30nm范围内包含挥发性/半挥发性物质的细颗粒物主要产生在WLTC循环减速段､高速段和超高速段;30~2500nm范围的挥发性/半挥发性的颗粒物主要在超高速段生成;其它工况下,23nm以上固态颗粒物在颗粒物数量排放中占主体.试验研究还发现GPF对6~30nm大小的细颗粒物捕集效果不佳,并且GPF再生时会产生高浓度6~30nm大小的细颗粒物排放.颗粒物碳质成分分析表明挥发性/半挥发性细颗粒物对法规测量的23~2500nm颗粒物的数量排放影响甚微,但对颗粒物质量排放影响明显.     

不同高度空气颗粒物日变化特征

利用DUSTMATE粉尘检测仪对奥林匹克森林公园北园内不同冠层高度(2、7、14 m)的空气颗粒物质量浓度进行昼夜监测,研究空气颗粒物(TSP、PM_(10)、PM_(2.5)、PM_(1.0))质量浓度日变化规律及垂直分布特征,同时,结合同步的气象数据,采用非参数分析法(Spearman秩相关系数)分析气象要素对空气颗粒物质量浓度的影响。结果表明:(1)4种粒径空气颗粒物质量浓度的变化趋势呈"三峰"型,不同粒径空气颗粒物的峰、谷出现时间稍有差异,随着冠层高度的增加,白天低谷和夜间高峰有所滞后;(2)2 m处4种粒径空气颗粒物质量浓度最大,随着冠层高度的增加,相同粒径空气颗粒物质量浓度逐渐减小;(3)4种粒径空气颗粒物质量浓度相互之间均呈正相关,相关性随着高度的增加而减小;(4)4种粒径空气颗粒物质量浓度与风速和温度呈负相关,相关性随着冠层高度的增加而减小。     

煤燃烧超细颗粒物的粒径分布及数浓度排放特征试验

利用快速迁移率粒径谱仪(fast mobility particle sizer,FMPS)对煤燃烧排放的超细颗粒物粒径分布特征进行测量研究,并对单位质量煤粉燃烧产生的超细颗粒物数量排放因子进行分析.结果表明,煤燃烧超细颗粒物数浓度粒径谱呈对数双峰分布,颗粒几何平均粒径(the geometry mean diameter,GMD)约为23.1 nm.在燃烧阶段,煤燃烧超细颗粒物数浓度随时间呈指数增长,各模态颗粒物数浓度与煤粉量呈线性相关关系,单位质量煤粉燃烧产生的核模态颗粒物数量排放因子为(1.50±0.64)×1010个·mg-1,爱根核模态颗粒为(1.18±0.56)×1010个·mg-1,积聚模态颗粒物为(0.19±0.06)×1010个·mg-1,总颗粒物为(2.87±1.09)×1010个·mg-1.在扩散过程中,颗粒粒径随时间呈线性增长,粒径增长速率与煤粉量呈线性相关关系.单位质量煤粉燃烧排放的颗粒粒径平均增长速率为7.5 nm·h-1·mg-1.     

激光散射法与β射线法测量环境空气中颗粒物质量浓度的差异

研究了激光散射法与β射线法测量环境空气中颗粒物质量浓度的差异。实验结果表明:激光散射法测得颗粒物PM10的质量浓度偏低,测得PM1.0的质量浓度偏高。对于PM2.5,当AQI≤100时,激光散射法的测定结果高于β射线法,AQI100时,激光散射法的测定结果低于β射线法。两种方法测得数据的相关性为PM2.5PM10PM1.0,相关系数分别为0.9462,0.8540,0.8508。假设β射线法测定颗粒物日均值浓度结果为真值,激光散射法测定颗粒物PM10的相对误差在-10%~10%之间出现的频率最高,为27.4%,测定PM2.5的相对误差在-10%~10%之间出现的频率最高,为47.9%,测定PM1.0的相对误差大部分大于20%,出现频率为64.4%。用t检测法确定两种检测方法之间的系统误差发现测定颗粒物PM2.5的日均值无显著差异,而测定颗粒物PM10和PM1.0的日均值存在显著性差异。     

交通来源颗粒物粒径分布特征及其排放因子研究

贵阳市大关隧道交通颗粒物排放以0.3 μm颗粒为主,占总颗粒物数浓度的84％,粒径在2.5 μm、5.0 μm和10.0 μm的颗粒物占总颗粒物质量浓度的权重较大,3个粒径颗粒物质量浓度占总颗粒物质量浓度的94％.贵阳机动车道路排放因子PM2.5为0.017 g/km,PM1.为0.334 g/km.