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.     

北京市大气PM10和PM2.5中有机物的时空变化

2005年四季在北京市不同功能区9个采样点采集大气PM₁₀和PM_2.5样品,并对其中有机物污染水平、分布特征及不同功能区PM₁₀和PM_2.5中有机物的相关性进行了探讨.结果表明,市区PM₁₀和PM_2.5中有机物年均值分别为41.39 μg/m³和34.84 μg/m³,是对照区十三陵的1.44倍和1.26倍;冬季有机物污染最严重,分别为春季的1.15、 1.82倍,秋季的2.06、 2.26倍,夏季的4.53、 6.26倍.不同季节PM_2.5与PM₁₀中EOM的比值超过0.60, 并呈现一定季节差异.各功能区有机污染表现出工业区(商业区)＞居民区(交通区、对照区)的变化趋势,且不同功能区PM_2.5中EOM对PM₁₀中EOM的影响程度各异.有机组分的年均值有非烃＞沥青质＞芳烃＞饱和烃的变化规律,而污染源的季节性排放是造成有机物组分季节变化的主要原因.     

南昌市城市空气PM2.5和PM10时空变异特征及其与景观格局的关系

基于2013—2015年南昌市9个空气环境监测点的连续数据,分析了空气PM_(2.5)、PM_(10)质量浓度(以下简称浓度)的时空变异规律,并以景观格局指数为定量指标,研究了监测点的两种颗粒物浓度与其周边500 m半径、1000 m半径缓冲区的土地利用状况的关系.结果表明:(1)南昌市3年来PM_(2.5)和PM_(10)浓度逐年显著降低.(2)通过聚类分析,9个监测站依据颗粒物污染可分为4大类,表现出一致的城乡梯度差异.(3)在斑块类型水平上,PM_(2.5)和PM_(10)浓度与500、1000 m半径缓冲区的C-PLAND(建筑用地覆盖率)、C-SHDI(建筑用地多样性指数)显著正相关,与1000m缓冲区的F-ED(林地边界密度)显著正相关;与F-PLAND(林地覆盖率)、C-Fi(建筑用地分离度指数)、F-MPS(林地平均斑块面积)显著负相关.在景观水平上,PM_(2.5)和PM_(10)浓度在500 m缓冲区与LPI(最大斑块所占景观比例)显著负相关;与1000 m缓冲区的MPS(平均斑块面积)显著负相关.景观格局指数直接反映土地利用状况,它与PM_(2.5)和PM_(10)浓度的相关性,表现出生态学中典型的"源汇景观"关系.     

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.     

2014~2016年间郑州市控制PM10和PM2.5污染的健康效益评估

根据郑州市2014~2016年间大气中PM₁₀和PM_2.5年平均浓度数值,采用泊松回归相对危险模型,评估了控制PM₁₀和PM_2.5污染后所能带来的95%置信区间下的健康效应及健康效益.结果表明,2014~2016年间,PM₁₀浓度达到二级限值后所带来的经济效益（以亿元计,括号中为置信区间,下同）分别为181.8（150.4,211.2）、242.5（202.5,279.4）和206.2（173.3,239.2）,分别占郑州市当年生产总值的2.7%、3.3%和2.5%;PM_2.5浓度达标后所带来的经济效益分别为178.8（143.7,211.6）、216.5（174.6,255.3）和172.5（137.8,205.5）,分别占郑州市当年生产总值的2.6%、3.0%和2.1%.PM₁₀和PM_2.5浓度达标后,城镇受益人数高于农村,急性支气管炎减少人数高于其他健康终端,对于慢性支气管炎,成人受益比儿童大,哮喘则相反.慢性支气管炎人数减少带来的健康经济效益最高,其次为哮喘,门诊和住院的健康效益最低.     

青岛秋冬季PM1中金属元素污染特征及健康风险评估

于2018年11月1日至2019年1月31日（OP_2018-2019）和2019年11月1日至2020年1月20日（OP_2019-2020）在青岛对PM₁进行了连续两年秋冬季逐日采集.将观测期划分为4个空气质量等级（Ⅰ级、Ⅱ级、Ⅲ级和Ⅳ级）,分析了PM₁中金属元素浓度特征及来源,评估了不同人群的非致癌风险（Zn、Pb、Mn、Cu和V）和致癌风险（As、Cr、Ni、Cd和Co）.结果表明,与OP_2018-2019相比,OP_2019-2020期间不同空气质量等级下金属元素总浓度变化与Ca、K和Al浓度变化有关,受扬尘源和生物质燃烧源影响较大.与OP_2018-2019相比,OP_2019-2020期间不同空气质量等级下V浓度分别下降19.0%、60.5%、82.7%和77.5%.推测与船舶国内排放控制区域（DECA）政策实施有关,青岛周边海域船舶改换燃油品质,导致V浓度大幅降低.由富集因子、比值法和气流后向轨迹结果进一步表明V浓度变化主要受DECA政策影响.然而,实施DECA政策后,V/Ni值作为判断区域内受船舶源影响的限值,需进一步探究.由健康风险评估结果表明,OP_2018-2019和OP_2019-2020期间非致癌元素Mn的危险系数范围为0.07~1.22,建议加强管控含Mn污染源的排放.OP_2018-2019和OP_2019-2020期间不同空气质量下As、Cd的终生致癌风险概率（ILCR）值低于10^-4,但高于10^-6,表明存在致癌概率,但仍可接受.OP_2018-2019期间空气质量为Ⅳ级时,Cr的ILCR值高于10^-4,存在致癌风险.     

北京市2015年森林植被区PM10质量浓度时空变化特征

以北京市大兴区南海子公园植被区与亦庄非植被区为研究对象,对比分析了植被区与非植被区PM₁₀质量浓度日变化、月变化特征及典型天气条件下的变化.结果表明：PM₁₀浓度的日变化趋势基本相同,呈典型的双峰曲线,春、夏季的峰值出现在9：00-10：00和18：00-19：00,秋、冬季的峰值出现在8：00-9：00和18：00-19：00,且秋、冬季PM₁₀浓度高于春、夏季;植被区与非植被区的PM₁₀月变化趋势基本一致,植被区PM₁₀浓度低于非植被区,且2月份PM₁₀浓度最大;各季节优良天气排序为夏季（42.60%）> 秋季（31.10%）> 春季（26.43%）> 冬季（15.17%）,中度及以上污染天气所占比例排序为冬季（55.52%）> 春季（27.57%）> 秋季（17.77%）> 夏季（3.58%）;PM₁₀浓度随降雨强度的增加呈减小的变化趋势,雨前12 h的PM₁₀浓度均值表现为植被区（106.43 μg·m^-3）<非植被区（157.39 μg·m^-3）,雨后12 h的PM₁₀浓度均值表现为植被区（50.96 μg·m^-3）>非植被区（38.41 μg·m^-3）;PM₁₀浓度随风速的增大呈减小的变化趋势,风后12 h的非植被区PM₁₀浓度削减率均值是植被区的1.23倍,且PM₁₀浓度削减率均处于较高水平;PM₁₀浓度随空气湿度的增大呈增大的变化趋势,随温度的升高呈减小的变化趋势.研究结果对进一步治理和控制北京市大气污染有参考价值.     

基于NARX神经网络的PM2.5/10浓度值预测模型——以咸阳市两寺渡监测站为例

PM_2.5和PM₁₀（记为PM_2.5/10）对空气质量和人类健康有着严重威胁,日益引起国内外的关注,并成为大气污染控制工程中最重要的部分。基于陕西省咸阳市两寺渡监测站的污染物（PM_2.5、PM₁₀、NO₂、NO、NO_x、CO）和相关气象参数的监测数据,建立起基于非线性有源自回归神经网络的预测模型,并分别针对不同预测时间段确定最优网络结构,从而实现了对未来6小时、12小时以及24小时PM_2.5/10浓度的有效预测。实验结果表明：（1）NARX神经网络模型可对未来24小时内的PM_2.5/10污染物浓度进行较为准确的预测;（2）对于PM_2.5/10未来6小时的预测能力优于对12小时、24小时的预测;（3）预测值偏高或偏低的结果与前后时间段内的气象因素及其他污染物浓度变化情况也具有相关性。     

西安市2013—2017年大气PM2.5的时空变化特征及影响因素分析

为了解西安市近年大气颗粒物PM_2.5污染现状,为进一步研究、治理和控制区域PM_2.5污染以及空气质量情况预警预测提供可靠的科学依据,并服务于西安市将于2019年举办的第二届“一带一路”国际合作高峰论坛,本文基于西安市13个国控空气质量监测站2013年7月—2017年12月的PM_2.5质量浓度监测数据和同期气象资料,对不同时空尺度下PM_2.5的质量浓度变化特征及影响因素进行了分析。研究结果表明：近几年西安市PM_2.5一级浓度标准日达标率由15.71%逐渐升高到27.25%,但冬季依然存在高污染天气。PM_2.5浓度冬季高、夏季低;具有周末和节假日浓度高于工作日的“周末效应”;日变化呈现上午、凌晨高,下午低的日变化双峰模式。PM_2.5浓度在空间上具有城北高于城南,城区高于城郊区县的特征。人为活动和气象要素都在一定程度上影响区域PM_2.5质量浓度。     

渭南市区冬春季PM2.5和PM10时间分布特征及与气象因素的关系

为研究渭南市区2014?—?2016年的冬春季雾霾天气的特点,选取覆盖渭南市区的4个监测站点,分析渭南市区PM_(10)和PM_(2.5)污染时间分布特征;同时选取日平均气温、相对湿度、风等气象因素,用线性回归分析法分析各个气象因素同大气中PM_(10)和PM_(2.5)的相互关系。研究发现:三年来冬季PM_(10)和PM_(2.5)的日变化的峰值主要出现在12月—?次年1月;春季PM_(10)和PM_(2.5)的逐日变化的峰值主要出现在3月;日内的周期变化趋势呈多次波动。渭南市区冬春PM_(10)和PM_(2.5)的质量浓度与风速、气温呈负相关,与相对湿度呈正相关,为雾霾的形成创造了条件,在冬季温度较高的情况下以及相对湿度较大的情况下应加强防范。在冬季12月—?次年1月和春季3月应注意雾霾的防范和治理,燃煤企业要安装脱硫脱硝装置,居民日常生活中尽量减少生物燃料的燃烧,同时政府应根据污染物排放量征税,用制度保护环境。     

天津市公交站人群PM10暴露研究及PAHs健康风险评估

2012年9月在天津市城市交通密集区(八里台、海光寺公交车站)采集可吸入颗粒物(PM10)样品,并对采集的样品进行有机分析.在此基础上,针对公交车站候车的成年人群,应用美国EPA开发的电子数据库IRIS(Integrated Risk Information System),对可吸入颗粒物中的多环芳烃(PAHs)成分进行了健康风险评估.暴露采样的分析结果表明,两车站的PM10暴露浓度均值分别为(279.0±63.7)μg·m-3和(335.0±60.0)μg·m-3,其中的总多环芳烃质量浓度分别为(219.0±98.5)ng·m-3、(171.0±52.7)ng·m-3.多环芳烃致癌健康风险评估结果显示,两站候车人群在候车过程中的致癌风险分别为2.47×10-7、1.75×10-7,低于美国EPA所认可的可接受风险范围(10-6~10-4).     

郑州市采暖期与非采暖期PM2.5中重金属来源及潜在健康风险评价

为了研究郑州市PM_(2.5)中部分金属元素在采暖期与非采暖期的来源、污染特征并进行相应的生态风险及健康风险评价,于2016年春季非采暖期和冬季采暖期在河南郑州设置采样点,采集有效膜样本105个.测定PM_(2.5)质量浓度及其中Zn、Pb、Cu、As、Cd、Co、Mn、Fe共8种金属元素含量,郑州2016年非采暖期PM_(2.5)质量浓度日均值为113.41μg·m~(-3)、采暖期为216.99μg·m~(-3),采暖期中Cu、Zn、As、Cd这4种元素的浓度分别是非采暖期的2.3、2.0、1.9、1.5倍,季节性差异明显.富集因子分析显示郑州地区Cd元素富集程度最高已超过1000,受人为影响严重.PMF源解析表明燃煤源及机动车源是郑州采暖期重金属主要来源,贡献率为48.00%和34.95%;扬尘源及交通污染源在非采暖期的贡献率为55.92%和31.08%.健康风险评价显示3种致癌元素As、Cd、Co的致癌风险值均小于10~(-4),Mn的非致癌风险值最高为0.9,可能存在一定的非致癌风险.     

兰州大气PM2.5中金属元素污染特征及健康风险评价

大气PM_2.5中金属元素污染不仅影响兰州市的环境质量,还危害人体健康。2020年在兰州市城关区和西固区采集大气PM_2.5样品,测定PM_2.5中10种金属元素浓度,分析样品中金属元素浓度特征,利用正定矩阵因子模型（PMF）确定污染来源,使用美国环保局（EPA）暴露模型进行健康风险评价。结果显示：城关区、西固区大气PM_2.5年平均质量浓度为48.21 μg∙m⁻³、49.33 μg∙m⁻³,高于国家环境空气质量二级标准的年均浓度限值（35 μg∙m⁻³）。城关区、西固区10种金属元素浓度总和分别为241.03 ng∙m⁻³、296.80 ng∙m⁻³,其中Al、Mn、Pb都是两区主要的金属元素组分。两区均以工业/扬尘混合源为主要污染来源,工业源和燃煤/机动车混合污染源也占一定比例。两区各金属元素均不具备非致癌风险;此外,Cr、Ni、As和Cd的致癌风险指数均未超过10⁻⁴,因此,兰州市大气PM_2.5中金属元素通过呼吸途径的致癌风险在可接受范围内。可见,应加强对工业、扬尘源的治理,从而改善大气质量和确保人体健康安全。     

廊坊市秋季环境空气中颗粒物组分昼夜变化特征研究

为研究廊坊市区秋季环境空气中颗粒物浓度及其组分昼夜变化特征,于2015年9月12—21日在廊坊市进行PM_(2.5)和PM_(10)采样,并对采集的样品无机元素、水溶性离子和碳组分(OC和EC)分析.结果表明,夜间PM_(2.5)和PM_(10)浓度比白天高,且下半夜出现大幅上升.PM_(2.5)/PM_(10)比值为0.49~0.62,下半夜最高.碳组分、Ba、Cr、Cl~-、NO_3~-、SO_4~(2-)、NH_4~+等主要富集在PM_(2.5)中,而Ca、Al、Si、Mg~(2+)和Ca~(2+)等主要富集在PM_(10)中.通过昼夜颗粒物组分对比发现,夜间EC、Cu、Zn、Cr、Pb、Cl~-、NO_3~-和NH_4~+等浓度明显上升.同时,下半夜OC/EC比值明显变小,Cl-、NO_3~-和NH_4~+浓度明显增大,同时段CO和NO_2浓度上升,而SO_2浓度变化平缓.以上表明采样期间廊坊夜间可能存在移动源和部分工业污染源排放.     

海口市PM_(2.5)和PM_(10)来源解析

以海口市为例,研究了我国典型热带沿海城市——海口市环境空气颗粒物的污染特征和主要来源.2012年春季和冬季在海口市区4个采样点同步采集了环境空气中PM10和PM2.5样品,同时采集了多种颗粒物源样品,并使用多种仪器分析方法分析了源与受体样品的化学组成,建立了源化学成分谱.使用CMB(化学质量平衡)模型对海口市大气颗粒物进行源解析.结果表明:污染源贡献具有明显的季节特点,并存在一定的空间变化.冬季城市扬尘、机动车尾气尘、二次硫酸盐和煤烟尘是海口市PM10和PM2.5中贡献较大的源,在PM10和PM2.5中贡献率分别为23.6%、16.7%,17.5%、29.8%,13.3%、15.7%和13.0%、15.3%;春季机动车尾气尘、城市扬尘、建筑水泥尘和二次硫酸盐是海口市PM10和PM2.5中贡献较大的源,在PM10和PM2.5中贡献率分别为27.5%、35.0%,20.2%、14.9%,12.8%、6.0%和9.5%、10.5%.冬季较重的颗粒物污染可能来自于华南内陆地区的区域输送,特别是,本地排放极少的煤烟尘和二次硫酸盐受区域输送的影响更为显著.     

临沂市PM2.5和PM10中元素分布特征及来源解析

为探究临沂市PM_2.5和PM₁₀中元素的污染特征及来源,于2016年12月至2017年10月对临沂市环境空气中PM_2.5和PM₁₀进行了同步采样.利用电感耦合等离子体质谱仪(ICP-MS)和电感耦合等离子体发射光谱仪(ICP-OES)测定了其中的23种元素,并采用富集因子法和PMF法分析其来源.结果表明,采样期间临沂市PM_2.5和PM₁₀中主要元素为Si、Ca、Al、Fe、K、Na和Mg,分别占所测元素的质量分数为92.93%和94.61%. 18种元素(除Ti、Ni、Mo、Cd和Mg)的浓度水平在冬春季最高,夏秋季最低.其中Si、Al、Ca、K和Na表现为春季浓度最高,主要分布在粗颗粒中;Cu、Zn、Pb和Sb表现为冬季浓度最高,主要分布在细颗粒中.富集因子结果表明Cd、Sb和Bi元素富集程度显著,主要受燃煤、工业生产、垃圾焚烧等人为源共同影响.PMF源解析结果表明,临沂市PM_2.5中元素来源主要有燃煤和铜冶炼的混合源、市政垃圾焚烧...     

上海市PM2.5重金属污染水平与健康风险评价

为了解上海市大气环境中PM_2.5及其重金属的污染特征和健康风险,于2012年5~10月对上海市普陀区（PT）、闵行区（MH）和崇明岛（CM）大气颗粒物PM_2.5及其重金属（Cd、Cr、Cu、Pb、Zn）含量进行了监测.结果显示,PM_2.5质量浓度介于13.66~143.52 μg·m^-3之间,其中,普陀和闵行大气中PM_2.5的含量高于崇明岛,且于5月、9月和10月超出国家空气质量二级标准（24 h均值75 μg·m^-3）.3个监测点PM_2.5中重金属含量的时间分布规律与PM_2.5一致;崇明岛PM_2.5中Cd、Cu、Pb、Zn的含量整体上低于普陀和闵行,而Cr的含量则较高.5种重金属元素对成年男性的健康风险最大,其次是成年女性,对儿童青少年的健康风险则最小;其中,Cd和Cr的风险指数要高于Cu、Pb、Zn的风险指数.     

沈阳市采暖期与非采暖期空气PM2.5污染特征及来源分析

为了研究沈阳市采暖期与非采暖期空气PM_(2.5)污染特征及来源,于2015年1月29日～2016年1月26日在沈阳市采集PM_(2.5)有效样品113组,并分析了其载带的水溶性离子、碳组分及元素组分.结果表明,采样期间沈阳市PM_(2.5)质量浓度均值为66μg·m~(-3),其中31. 0%的样品超过《环境空气质量标准》(GB 3095-2012)日均值二级标准(75μg·m~(-3)),采暖期PM_(2.5)的平均浓度和超标率(90μg·m~(-3)、68. 6%)明显高于非采暖期(51μg·m~(-3)、31. 4%).采样期间21种元素(除了Mg、Ti、Ca、Fe、Si)、水溶性离子(除Ca~(2+)以外)和OC、EC质量浓度均呈现出采暖期高于非采暖期的趋势;[NO_3~-]/[SO_4~(2-)]比值表明非采暖期受移动源影响明显增加,燃煤等固定源仍是采暖期PM_(2.5)的主要来源,PM_(2.5)中水溶性离子是固定源和移动源共同作用的结果;氮氧化率(NOR)和硫氧化率(SOR)分析得到NO_x二次转化程度较弱,SO_2二次转化程度较强,特别是在非采暖期;富集因子结果表明EF值较高的元素主要来自燃煤、交通污染和工业排放. PM_(2.5)组分重构质量与实测质量呈现较好的相关性,采暖期和非采暖期PM_(2.5)中主要组分均为有机物(OM 28. 0%、23. 1%)、矿物尘(MIN 14. 5%、26. 0%)和SO_4~(2-)(15. 1%、19. 9%),PM_(2.5)受二次粒子、燃烧源和扬尘源影响较大.     

2015—2018年乌鲁木齐市PM2.5及PM10时空分布特征

乌鲁木齐市是“丝绸之路经济带”关键节点城市,为了解乌鲁木齐市2015—2018年空气污染状况,利用2015年1月1日—2018年12月23日乌鲁木齐市7个国控空气质量监测站的ρ（PM_2.5）、ρ（PM₁₀）监测数据,基于ArcGIS空间分析平台,分析乌鲁木齐市PM_2.5、PM₁₀的时空分布特征.结果表明:ρ（PM_2.5）从2015年（66.60 μg/m3）到2016年（76.93 μg/m3）呈上升趋势,在2016—2018年呈单一下降趋势;ρ（PM₁₀）从2015年（132.74 μg/m3）到2016年（125.93 μg/m3）呈下降趋势,在2016—2018年呈单一上升趋势.2015—2018年工业活动集中的乌鲁木齐市边缘各区的ρ（PM_2.5）、ρ（PM₁₀）平均值比城市中心（商业区、居民区）分别高11.28、7.17 μg/m3,说明工业集中地区的大气环境质量受污染影响明显.此外,2015—2018年乌鲁木齐市大气污染呈季节性和北高南低的区域性分布特征.气象因子分析表明,ρ（PM_2.5）、ρ（PM₁₀）均与相对湿度呈正相关,与降雨量、风速等气象因素呈负相关.2015—2018年,乌鲁木齐市大气中ρ（PM_2.5）/ρ（PM₁₀）呈先增后降的趋势,冬季以PM_2.5污染为主,其他季节以PM₁₀污染为主.研究显示,2015—2018年乌鲁木齐市空气污染状况变化与地形、气象条件、城市化建设均有一定的关系.