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相似文献
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1.
颗粒物的粒径分布特性与碳质组分的表征已成为大气颗粒物源解析的重要方法.利用微孔均匀沉积式碰撞采样器与有机碳/元素碳分析仪,研究采集自不同区域的机动车源大气颗粒物粒径分布特性及其碳组分含量特征.结果表明,随着粒径级增大,发动机原排颗粒物质量浓度逐渐降低.实验室排空大气颗粒物在0.32~0.56μm粒径级浓度较高;地下停车场大气颗粒物在1.0~1.8μm粒径级浓度较高.柴油机原排颗粒物OC1、OC2和OC3所占比例较多,EC2为元素碳的主要部分.机动车源扩散区域大气颗粒物OC3和OC4含量所占比例较多,地下停车场大气颗粒物EC1占元素碳绝大部分.柴油机原排颗粒物的OC/EC比值较小,在0.92~2.50之间.实验室排空与地下停车场大气颗粒物的OC/EC比值分别在1.40~2.53与2.36~4.82之间.此外,地下停车场大气颗粒物的OC/EC比值均大于2.0,最高可达4.82,可以判定地下停车场有较多的二次颗粒物生成.上述特性可为机动车源大气颗粒物的辨识提供参考依据.  相似文献   

2.
鼎湖山大气颗粒物中OC与EC的浓度特征及粒径分布   总被引:1,自引:1,他引:0  
李安娜  温天雪  华维  杨员  孟泽  胡波  辛金元 《环境科学》2020,41(9):3908-3917
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.  相似文献   

3.
颗粒物的粒径分布特性与碳质组分的表征已成为大气颗粒物源解析的重要方法。利用微孔均匀沉积式碰撞采样器与有机碳/元素碳分析仪,研究采集自不同区域的机动车源大气颗粒物粒径分布特性及其碳组分含量特征。结果表明,随着粒径级增大,发动机原排颗粒物质量浓度逐渐降低。实验室排空大气颗粒物在0.32~0.56μm粒径级浓度较高;地下停车场大气颗粒物在1.0~1.8μm粒径级浓度较高。柴油机原排颗粒物OC1、OC2和OC3所占比例较多,EC2为元素碳的主要部分。机动车源扩散区域大气颗粒物OC3和OC4含量所占比例较多,地下停车场大气颗粒物EC1占元素碳绝大部分。柴油机原排颗粒物的OC/EC比值较小,在0.92~2.50之间。实验室排空与地下停车场大气颗粒物的OC/EC比值分别在1.40~2.53与2.36~4.82之间。此外,地下停车场大气颗粒物的OC/EC比值均大于2,最高可达4.82,可以判定地下停车场有较多的二次颗粒物生成。上述特性可为机动车源大气颗粒物的辨识提供参考依据。  相似文献   

4.
忻州市环境空气PM10中有机碳和元素碳污染特征分析   总被引:4,自引:2,他引:2  
采集了忻州市4个监测点位采暖季和非采暖季环境空气PM10样品,利用Elementar Analysensysteme GmbH vario EL cube测定有机碳(organic carbon,OC)和元素碳(elemental carbon,EC)的质量浓度,通过OC和EC的时空分布、比值以及相关性分析揭示忻州市的碳组分污染特征.结果表明,忻州市PM10中OC和EC的平均质量浓度分别为(18.5±4.5)μg·m-3和(16.1±4.3)μg·m-3,采暖季和非采暖季TCA占PM10的比例分别为70.7%和43.8%;4个监测点位采暖季OC的质量浓度均高于非采暖季,XT、DC和KQ监测点采暖季EC的质量浓度高于非采暖季,SQ监测点则相反,采暖季燃煤是OC和EC的主要来源;监测点XT的OC质量浓度最高,为24.1μg·m-3,DC的EC质量浓度最高,为22.0μg·m-3,SQ的OC和EC质量浓度最低,分别为17.2μg·m-3和14.5μg·m-3,区域性污染特征存在差异;OC/EC均值小于2,一次污染严重;非采暖季OC与EC浓度相关性较好(R2=0.55),二者排放源单一,主要来源为机动车尾气排放,采暖季相关性不显著(R2=0.13),二者排放源复杂.忻州市主要通过控制燃煤、机动车尾气、生物质燃烧、工业源等的一次排放来减轻碳组分污染,进而提高环境空气质量.  相似文献   

5.
天津市冬季近地层颗粒物垂直分布特征研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
为了解天津市冬季近地层颗粒物垂直分布特征,于2013年12月23日—2014年1月18日,利用Andersen撞击式采样器在天津大气边界层观测站采集10 m和220 m高度颗粒物样品,分析了水溶性离子、碳组分.结果表明,不同天气下不同粒径颗粒物质量浓度分布均呈双峰形,峰值出现在1.1~2.1μm和9.0~10μm粒径段.PM10浓度均随高度的增加而降低,污染日和清洁日最大浓度峰值分别出现在1.1~2.1μm、9.0~10μm粒径段.污染日SO_4~(2-)、NO_3~-、NH_4~+等二次离子质量浓度、百分占比及OC/EC的比值均随高度的上升而增加;清洁日二次离子质量浓度随着高度的上升而降低,但百分占比随着高度的上升而增加,OC/EC的比值均随高度的上升基本保持稳定.污染日SO_4~(2-)、NO_3~-、Cl~-质量浓度及百分占比均较清洁日增加明显,燃煤、机动车及二次离子为颗粒物的主要来源,并在220 m高度二次污染较重.污染日和清洁日下NO_3~-/SO_4~(2-)的比值均随着高度的上升而增加,低层机动车排放对亚微米模态(1μm)贡献明显,而对于粗粒径段,燃煤源的贡献则大于机动车.污染日和清洁日二次离子、OC、EC主要富集于细粒子,Ca~(2+)、Mg~(2+)、Na~+等一次离子主要富集于粗粒子.  相似文献   

6.
2014年1月-2014年12月期间,在大连市对PM2.5的质量浓度和含碳气溶胶进行了在线连续观测,获得了不同季节的含碳气溶胶的变化特征.观测结果显示:大连市PM2.5中有机碳(OC)和元素碳(EC)的年平均质量浓度分别为6.9 μg/m3和2.9 μg/m3,OC和EC浓度之和占PM2.5的18%,表明碳质气溶胶是大连市大气细粒子中的重要组分.OC和EC的比值表明机动车尾气、燃煤排放和船舶排放是大连市PM2.5中OC和EC的主要来源.重污染过程期间OC/EC的比值和PM2.5的变化趋势呈负相关关系可以作为判定外来污染输送的一个重要指标.  相似文献   

7.
上海中心城区冬季PM_(2.5)中有机碳和元素碳组成变化特征   总被引:5,自引:0,他引:5  
采样分析了上海中心城区冬季2009年1月-2月PM2.5中有机碳和元素碳组分,并对其污染和变化特征进行了分析。监测分析结果表明,中心城区范围内OC、EC质量浓度空间分布无明显差异;OC、EC是PM2.5的重要组成部分,其在PM2.5中的质量分数分别为8.88%、1.49%;ρ(OC)/ρ(EC)比值较高,为5.73,且存在一定程度的二次有机污染;OC质量浓度和EC质量浓度有着很好的相关性,二者一定程度上有着相同的源;春节前后,TC浓度变化(即OC+EC)呈现明显的假日效应,机动车排放是TC的重要来源之一。  相似文献   

8.
西安冬春季PM10中碳气溶胶的昼夜变化特征   总被引:3,自引:0,他引:3  
为探讨西安市大气碳气溶胶的季节变化和昼夜变化特征及来源,于2006-12-19~2007-01-21(冬季)和2007-04-01~2007-04-30(春季)连续采集了大气可吸入颗粒物(PM10)样品,并采用IMPROVE热光分析法分析了其中有机碳(OC)和元素碳(EC)的昼夜浓度.结果显示,冬季白天PM10及其中OC和EC的平均浓度分别为455.0、62.4和7.5μg/m3,夜晚的平均浓度分别为448.7、66.1和6.9μg/m3,对应春季白天的平均浓度分别为397.9、26.7和6.9μg/m3,夜晚分别为362.1、31.9和8.6μg/m3.冬季白天OC与EC的相关系数为0.44,较之春季0.81要差,主要与冬季采暖期燃料的多样性有关.碳气溶胶组分中,冬季白天和晚上二次有机碳气溶胶(SOC)的平均浓度为8.9和10.2μg/m3,远高于春季(2.8和3.4μg/m3),说明冬季较高的OC排放及较低的大气扩散能力利于碳气溶胶中SOC的生成.对碳气溶胶8种组分的因子分析结果表明,冬季燃煤排放及郊区的生物质排放对碳气溶胶有重要的贡献,而春季机动车的贡献明显增加.  相似文献   

9.
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   

10.
为研究菏泽市冬季大气颗粒物中碳组分的污染特征和来源,于2016年1月采集菏泽市冬季大气PM2.5和PM10样品,基于热光反射法分析样品中OC(有机碳)、EC(元素碳)及8个碳组分[OC1、OC2、OC3、OC4、EC1、EC2、EC3和OP(裂解碳)]的含量,并计算得到ρ(Char-EC)(Char-EC为燃料燃烧后固体残渣中的EC)和ρ(Soot-EC)(Soot-EC为燃烧后气相挥发物质再凝结形成的EC),以定性识别大气颗粒物中碳组分的来源.结果表明,菏泽市冬季大气颗粒物样品中碳组分浓度处于较高水平,PM2.5中的ρ(OC)、ρ(EC)分别为26.34、9.22 μg/m3,PM10中ρ(OC)、ρ(EC)分别为31.82、10.71 μg/m3.采样期间大气PM2.5中碳组分(OC、EC、OC1、OC2、OC3、OC4、EC1、EC2、EC3、Char-EC、Soot-EC)浓度与PM10中相应各组分浓度的比值均大于0.5(0.60~0.90),表明碳组分多集中于细粒子(PM2.5).大气颗粒物样品中各碳组分浓度具有明显空间差异,各点位大气PM2.5和PM10中ρ(OC)均显著高于ρ(EC)(T检验,P < 0.05).菏泽市冬季大气PM2.5和PM10中Char-EC/Soot-EC(二者质量浓度之比)分别为10.04、8.00,并且存在显著的空间差异性(T检验,P < 0.05).PMF(正定矩阵因子分解法)解析结果表明,菏泽市冬季大气PM2.5和PM10中碳组分来源主要有4类,包括两类柴油车(1类排放的碳组分中以EC2为主,定义为柴油车-1;1类排放的碳组分中以EC3为主,定义为柴油车-2)、汽油车、生物质燃烧和燃煤混合源,对大气PM2.5中碳组分的分担率分别为13.98%、5.13%、24.47%、41.97%,对大气PM10中碳组分的分担率分别为16.08%、8.21%、18.34%、47.35%.可见,菏泽市冬季大气PM2.5和PM10中碳的主要来源是柴油车、汽油车、生物质燃烧和燃煤.   相似文献   

11.
Carbonaceous aerosols in PM10 and pollution gases in winter in Beijing   总被引:1,自引:0,他引:1  
An intensive observation of organic carbon (OC) and element carbon (EC) in PM10 and gaseous materials (SO2, CO, and O3,) was conducted continuously to assess the characteristics of wintertime carbonaceous aerosols in an urban area of Beijing, China. Results showed that the averaged total carbon (TC) and PM10 concentrations in observation period are 30.2±120.4 and 172.6±198.3 μ/m3, respectively. Average OC concentration in nighttime (24.9±19.6 μ/m3) was 40% higher than that in daytime (17.7±10.9 μ/m3). Average EC concentrations in daytime (8.8±15.2 μ/m3) was close to that in nighttime (8.9±15.1 μ/m3). The OC/EC ratios in nighttime ranging from 2.4 to 2.7 are higher than that in daytime ranging from 1.9 to 2.0. The concentrations of OC, EC, PM10 were low with strong winds and high with weak winds. The OC and EC were well correlated with PM10, CO and SO2, which implies they have similar sources. OC and EC were not well correlated with O3. By considering variation of OC/EC ratios in daytime and night time, correlations between OC and O3, and meteorological condition, we speculated that OC and EC in Beijing PM10 were emitted as the primary particulate form. Emission of motor vehicle with low OC/EC ratio and coal combustion sources with high OC/EC ratio are probably the dominant sources for carbonaceous aerosols in Beijing in winter. A simple method was used to estimate the relative contribution of sources to carbonaceous aerosols in Beijing PM10. Motor vehicle source accounts for 80% and 68%, while coal combustion accounts for 20% and 32% in daytime and nighttime, respectively in Beijing. Averagely, the motor vehicle and coal combustion accounted for 74% and 26%, respectively, for carbonaceous aerosols during the observation period. It points to the motor vehicle is dominant emission for carbonaceous aerosols in Beijing PM10 in winter period, which should be paid attention to control high level of PM10 in Beijing effectively.  相似文献   

12.
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   

13.
为了获取机动车源尾气和主要民用燃料源燃烧过程排放的颗粒物中含碳气溶胶的排放特征,使用多功能便携式稀释通道采样器和Model 5L-NDIR型OC/EC分析仪,采集分析了典型机动车源(汽油车、轻柴油车、重柴油车)、民用煤(块煤和型煤)和生物质燃料(麦秆、木板、葡萄树树枝)的PM10和PM2.5样品中的有机碳(OC)和元素碳(EC).结果表明,不同排放源释放的PM10和PM2.5中含碳气溶胶的质量分数存在显著差异.总碳(TC)在不同源PM10和PM2.5中的质量分数范围分别为40.8%~68.5%和30.5%~70.9%,OC/EC范围分别为1.49~31.56和1.90~87.57.不同源产生的含碳气溶胶均以OC为主,OC在PM10和PM2.5中的质量分数范围分别为56.3%~97.0%和65.0%~98.7%.在PM10和PM2.5的含碳气溶胶中OC质量分数按照从高到低...  相似文献   

14.
乌鲁木齐市PM_(2.5)和PM_(2.5~10)中碳组分季节性变化特征   总被引:2,自引:0,他引:2  
2011年1月至12月在乌鲁木齐市区用膜采样法采集了大气PM_(2.5)和PM_(2.5~10)样品,并利用热光/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OC与EC的粒径分布特征、比值和相关性的分析,初步分析了乌鲁木齐市大气可吸入颗粒物中碳质气溶胶污染特征,并用OC/EC比值法估算了二次有机碳(SOC)的浓度.结果表明,PM_(2.5)和PM_(2.5~10)的年平均质量浓度分别为92.8μg/m~3和64.7μg/m~3.PM_(2.5)中OC和EC的年平均浓度分别为13.85μg/m~3和2.38μg/m~3,PM_(2.5~10)中OC和EC的年平均浓度分别为2.63μg/m~3和0.57μg/m~3.OC和EC四季变化趋势基本一致,季浓度最高.碳组分主要集中于PM_(2.5)中,OC/EC比值范围为3.62~11.21.夏季和秋季的PM_(2.5)和PM_(2.5~10)中OC和EC的相关性较好(R20.65).估算得出的PM_(2.5)和PM_(2.5~10)中SOC的估算浓度为2.31~11.98μg/m~3和0.38~1.49μg/m~3.  相似文献   

15.
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.  相似文献   

16.
利用2020年6月~2021年5月在成都市观测的碳质气溶胶小时分辨率数据,分析了气溶胶中总碳(TC)、有机碳(OC)、元素碳(EC)和二次有机碳(SOC)的变化特征.结果表明:观测期间m(TC)、m(OC)、m(EC)和r(OC/EC)的年均值分别为(9.5±4.4)μg/m3,(6.4±3.2)μg/m3,(3.2±1.1)μg/m3,2.2±0.5.成都m(TC)、m (OC)、m (EC)均表现冬为季最高((15.8±8.2),(11.1±5.8),(4.6±2.5)μg/m3),春秋次之,夏季最低((6.1±0.9),(4.5±2.0),(2.7±1.4)μg/m3)的特征.r(OC/EC)季节均值(1.9~2.6)以及四个季节的m(TC)、m(OC)、m(EC)呈现早(07:00~09:00)晚(22:00~01:00)“双峰”的日变化特征,表明机动车排放源对成都碳质气溶胶的影响较大.春夏季OC与EC的相关性小于秋冬季,表明春夏季OC、EC来源差异较大.由EC示踪法和最小相关性法得到m(SOC),r(SOC/OC)在夏季最大(40.4%),冬季最小(27.3%).春、夏季SOC与O3呈显著正相关,表明较强的光化学反应对SOC生成有重要贡献.选取各季节连续高m(TC)时段与季节平均作对比,发现碳质气溶胶有明显夜间积累过程,夏季高浓度时段二次生成使得m(OC)增长显著高于m(EC),r(OC/EC)也迅速上升.  相似文献   

17.
Xiamen,located on the southeastern coastal line of China,is undergoing rapid urbanization and industrialization,so its air quality has a trend of degradation.However,studies on level,temporal and spatial changes of fine particles (PM2.5) and their carbonaceous fractions are scarce.In this article,abundance,sources,seasonal and spatial variations,distribution of organic carbon (OC) and elemental carbon (EC) in PM2.5,were studied at suburban,urban and industrial sites in Xiamen during four season-representative months in 2009-2010.PM2.5 samples were collected with middle volume sampler and were analyzed for OC and EC with thermal optical transmittance (TOT) method.Results showed that the annual average PM2.5 concentrations were 63.88-74.80 μg/m3 at three sites.While OC and EC concentrations were in the range of 15.81-19.73 μg/m3 and 2.74-3.49 μg/m3,respectively,and clearly presented the summer minima and winter maxima in this study.The carbonaceous aerosol accounted for 42.8%-47.3% of the mass of PM2.5.The annual average of secondary organic carbon (SOC) concentrations in Xiamen were 9.23-11.36 μg/m3,accounting for approximately 56% of OC.Strong correlations between OC and EC was found in spring (R2 = 0.50) and autumn (R2 = 0.73),suggesting that there were similar emission and transport processes for carbonaceous aerosols in these two seasons,while weak correlations were found in summer (R2 = 0.33) and winter (R2 = 0.41).The OC/EC ratios in PM2.5 varied from 2.1 to 8.7 with an annual average of 5.7,indicating that vehicle exhaust,coal smoke and biomass burning were main source apportionments of carbonaceous fractions in Xiamen.  相似文献   

18.
为研究西安市城市降尘和土壤尘PM10和PM2.5中碳组分污染特征,丰富大气降尘的成分谱库,于2015年4~5月收集了西安市城区5个点位的城市降尘和周边16个点位的土壤尘样品,通过ZDA-CY01颗粒物再悬浮采样器获得PM10和PM2.5的滤膜样品,使用Model5L-NDIR型OC和EC分析仪测定了样品中的有机碳(OC)和元素碳(EC),定量分析了西安市城市降尘和土壤尘PM10和PM2.5中碳组分特征及其主要来源.结果表明,不同站点降尘PM10和PM2.5中OC的占比差异较大,分别为6.0%~19.4%和7.6%~29.8%.不同站点降尘PM10和PM2.5中EC的占比较小,在城市站点的占比分别为0.6%~2.2%和0.2%~3.6%,而在多数外围土壤尘中几乎检测不到EC的存在.PM10中含碳组分的占比为:城市降尘>外部对照>河滩土>土壤尘,PM2.5中含碳组分的占比为:城市降尘>土壤尘>外部对照>河滩土.不同站点降尘含碳气溶胶均以OC为主,在城市降尘中相对较低,在PM10和PM2.5中OC占总碳(TC)的比值分别为85.2%~95.3%和87.9%~98.9%;在土壤尘中OC的占比较高,均超过99%.含碳物质主要集中在细颗粒物中.不同城市站点降尘中碳组分的分布具有一致性,不同土壤尘中碳组分的差异较大.城市和土壤降尘中碳组分主要受生物质燃烧、燃煤、汽油车和柴油车尾气等污染源的影响,PM10和PM2.5中含碳气溶胶的来源贡献率存在差异.  相似文献   

19.
张进生  吴建会  马咸  冯银厂 《环境科学》2017,38(8):3102-3109
为探究钢铁工业排放颗粒物中碳组分的特征,使用荷电低压颗粒物撞击器(ELPI)采样,采集到3组不同载荷和除污设施的烧结炉和1组炼铁高炉排放的颗粒物样品,利用热-光反射法,分析颗粒物中的有机碳(OC)和元素碳(EC)以及按温度划分的7种碳组分物质.结果表明,烧结工艺排放颗粒物中OC的质量分数高于炼铁工艺,OC在PM_(10)和PM_(2.5)质量分数分别是(5.3±2.3)%和(7.1±3.0)%,说明OC易在细粒径段颗粒富集,炼铁工艺排放颗粒物中OC在PM_(10)和PM_(2.5)质量分数分别是2.5%和2.0%;4组样品的7种碳组分相对比例相似,OC2和OC3在7种碳组分中质量分数最高,EC1、EC2、EC3的质量分数依次递减,OC1的质量分数可能与锅炉规模和脱硫设施有关;另外,烧结工艺排放各粒径段的颗粒物中OC和EC表现出较高的相关性,一次排放的PM_(2.5)中的OC/EC为4.7±0.7,远高于受体中估算二次碳组分的指标值.钢铁工业排放颗粒物中碳质组分的深入分析,可以为受体碳质气溶胶的来源解析提供基础数据,也有助于钢铁工业后续的除污管理.  相似文献   

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