TSP与PM10相关性及其应用探讨

对环境空气中TSP(滤膜重量法)和PM10(压电晶体仪器法)进行同步监测，通过19组的测定结果表明，两者之间存在相关关系，经一元线性吲归，得回归方程：Y=0．1591 2．3213x。并经相关系数显著性水平检验，表明在99．9％的置信水平下TSP和PM10线性相关非常显著。     

廉江某地区大气TSP、PM10、PM2.5污染水平及相关性研究

为研究廉江市大气颗粒物污染特征,于2014年11月～12月采集TSP、PM10、PM2.5样品,用重量法分析质量浓度,并对相关性进行分析.结果表明,用环境空气质量标准(GB 3095-2012)来衡量,廉江市冬季大气颗粒物TSP、PM10、PM2.5的日均浓度均符合标准,环境空气状况良好;三个代表性采样点在监测周期内TSP、PM10、PM2.5的浓度变化趋势大体一致,监测结果能客观反映该区域颗粒物的污染状况;PM2.5与PM10,PM10与TSP之间均存在着显著相关性,回归方程相关性较好.     

TSP的粒度分级研究

分别在冬季及夏季选取具有典型气候特性的两天,采集空气中总悬浮颗粒物（TSP）。根据采样前、后滤膜重量之差及采样标况体积,计算TSP质量浓度,采用液相沉降法测定粒度分布,对环境空气中总悬浮颗粒物（TSP）和可吸入颗粒物（PM10）进行粒度分布相对百分比及粒度分布累计研究。分析总悬浮颗粒物（TSP）中含有的粒度分布情况及冬夏两季可吸入颗粒物（PM10）与总悬浮颗粒物（TSP）的比例关系。更深一步了解TSP各级颗粒的粒度分布,特别是PM10以下的颗粒物的粒度分布情况。     

环境空气中TSP与PM10相关性及其应用

对环境空气中TSP和PM10进行同步监测，通过30组的测定结果表明，两者之间存在十分密切的相关关系，经一元线性回归分析，得回归方程：y=0．0349＋1．2819x。并经相关系数显著性水平检验，表明在99．9％的置信水平下TSP和PM10线性相关非常显著。     

山西北部煤层自燃区大气颗粒物污染特征研究

为研究山西北部煤层自燃区大气颗粒物污染特征,对山西北部煤层自燃区三区县共12个点位的TSP和PM10进行了采集分析。结果表明:山西北部煤层自燃区颗粒物污染较为严重,TSP、PM10平均浓度分别为(327.75±115.5)μg/m3、(205±74.1)μg/m3。TSP和PM10污染特征均表现为:河曲县>大同南郊区>宁武县,采空自燃区>露头煤层自燃区。PM10/TSP比值均大于0.6,采空自燃区与露头煤层自燃区PM10/TSP比值相等,井工矿的不同对其排放的颗粒物在TSP和PM10这一分级上没有较明显影响。无论是地理行政三区还是井工矿两区分类,PM10与TSP均表现出R2为0.98的高度线性相关,相互表征效果明显。     

新疆部分城市可吸入颗粒物的浓度及粒径分布

采用TH-β10大气颗粒物浓度监测仪,从2011年4-5月在乌鲁木齐、奎屯、阿克苏、库尔勒、喀什、和田市环境监测站采集大气可吸入颗粒物PM2.5、PM5和PM10样品,分析了不同采样点大气颗粒物的质量浓度变化范围及与TSP的相应比值。结果表明,不论是PM2.5、PM5还是PM10,阿克苏市可吸入颗粒物的质量浓度变化幅度较大,其次是库尔勒市,其余采样点在采样期间的浓度变化幅度不大,并且库尔勒、喀什、奎屯、阿克苏四个城市PM5/TSP和PM2.5/TSP的比例大,除喀什、阿克苏的PM10/TSP的比例接近于1之外,其余可吸入颗粒物的浓度均小于TSP;采用显微镜观测成像技术结合血球计数板方法,利用粒径分布函数分析对六个城市的PM10和5个城市的PM2.5颗粒物在不同粒径的分布进行了分析。结果表明,对于PM10而言,阿克苏在dp<0.5的粒径范围内分布函数高达79%、喀什在dp=0.5~0.6μm之间为44%、和田则在dp=1.2~2.2μm出现20%的最大粒径分布函数。就PM2.5而言,库尔勒在dp<0.5、dp=0.5~0.6、0.6~1.2μm区间内的分布函数均为最大值,其值分为79%、50%、50%,可以说明在采样期间,库尔勒市区的颗粒物在粒径小于1.2μm出现的几率更大些,即颗粒物以积聚模态为主。     

衡水市道路交通环境颗粒物污染特性及控制对策研究

针对衡水市机动车污染问题,本文选择衡水市代表性路段,对其进行了实验,如采样点的确定、采样时间和频率、监测方法及标准和使用的实验仪器,得到了结果与分析,如交通环境中PM10和TSP的变化特征、PM10/TSP比值和交通环境中PM10和TSP的影响因素分析,并提出衡水市道路交通环境空气污染控制措施,主要是完善城市交通和城市规划、城市绿化、发展清洁能源、完善管理体制和加强交通管理宣传教育,给出了切实可行的改善和控制措施.     

北京市冬季公共场所室内空气中TSP, PM10, PM2.5和PM1污染研究

在北京市的海淀区、朝阳区、丰台区和昌平区选择了 49个公共场所 (包括办公室、宾馆、图书馆、超市等等 ) ,分别对其室内空气中TSP ,PM10 ,PM2 5 和PM1的浓度进行了测定 ,并且对室内空气中粉尘含量的影响因素进行了分析和探讨 .研究结果表明 ,繁忙的交通状况和建筑施工将明显增加公共场所室内空气中TSP ,PM10 ,PM2 5 和PM1浓度 .频繁的室内清扫有助于降低室内空气中颗粒物的浓度 .在室内空气中 ,PM10 浓度与TSP浓度呈现明显的正向线性相关性 ,而PM2 5 和PM1的浓度与PM10 浓度的相关性较差     

辽宁省典型城市空气质量现状与污染原因分析

根据中国环保部大气环境公报数据显示,截至2013年,中国城市环境空气质量仍然不容乐观。为全面了解辽宁省环境空气质量变化及其影响因素,以沈阳、大连、鞍山、抚顺、锦州5个典型城市的颗粒物监测数据为基础进行分析,主要探讨TSP、PM10、PM2.5及臭氧8小时对城市大气污染的影响。结果表明,5城市TSP、PM10、PM2.5均超过国家环境空气质量二级浓度限值,分别超过0.14~0.44倍、0.57~0.91倍及0.96~1.53倍,臭氧8小时未超过。从季节变化来看,5城市TSP、PM10、PM2.5浓度大体上呈现冬、春季较夏、秋季高的趋势,臭氧8小时浓度值春、夏两季比秋、冬两季高。5个城市大气颗粒物中的Pb、Zn元素含量最高,金属元素主要富集在PM2.5中。除TSP、PM10、PM2.5对城市空气质量造成严重污染外,臭氧8小时浓度对于城市空气质量的影响将逐渐超过细颗粒物,可能成为污染城市空气质量的主要污染物。     

哈尔滨市沙尘期大气颗粒物物化特征及传输途径分析

为了研究沙尘期大气颗粒物的物化特征及传输途径,分别采集TSP、PM10和PM2.5样品,分析3种颗粒物的分布特征、浓度变化以及离子和无机元素组成,同时利用HYSPLIT逆轨迹模式对沙尘颗粒的远距离输送来源进行了分析.研究结果显示:沙尘期,PM10~100是颗粒物的主要组成,占TSP的50%~57%,PM2.5/TSP和PM10/TSP分别达最低值0.17和0.43;在TSP和PM10中,Na、Si、Al、Ca、Fe、K、Mg浓度变化较为明显,在沙尘期是非沙尘期的2~3倍,在TSP中的最高浓度分别为7.28、1.98、19.89、25.82、18.77、4.68和6.49μg/m3,以土壤尘和扬尘为主;TSP中Ca2+、K+、Mg2+在沙尘期的浓度是非沙尘期的2~3倍,最高达22.23、2.04和1.68μg/m3,主要来自土壤、尘埃,与沙尘有相似的来源;逆轨迹模型分析结果表明,本次沙尘事件由外来沙尘输入导致,其传输途径比较明显,起始位置为内蒙古的西北部和中部地区,沿途向南经过山西,后转为东北方向,经过河北、天津、辽宁、吉林等省份,最后输送到哈尔滨.     

抚顺市大气污染颗粒物来源特征研究

在5个采样点分别采集了环境大气中的总悬浮颗粒物(TSP)和可吸入颗粒物(PM10),用富集因子分析法和化学质量平衡法解析了TSP和PM10的来源。结果表明,各主要污染源对TSP的主要分担率为煤烟尘41.6%,扬尘29.1%,冶金尘5.3%,建筑水泥1.5%,汽车尾气0.8%,燃油0.4%,有机碳21.3%;对PM10的主要分担率为煤烟尘45.8%,扬尘26.8%,冶金尘4.4%,建筑水泥0.5%,汽车尾气1.3%,燃油0.2%,有机碳20.9%。     

天津近岸海域大气颗粒物无机组分季节变化及源析

2006~2007年在天津近岸海域分4个季节走航采集了不同粒径大气颗粒物样品,分析了其质量浓度以及元素、离子和碳等化学组成,并应用富集因子以及特征化合物比值对其来源进行了探讨.结果表明,天津近岸海域TSP,PM10和PM2.5的质量浓度分别为(294.98±3.95),(279.87±17.53),(205.50±38.13)μg/m3,且呈现出明显的季节变化,秋季颗粒物浓度最高,冬季次之,夏季最低. TSP、PM10和PM2.5中总元素浓度分别为48.76, 47.94,32.08 μg/m3. TSP中含量最高的离子是Na+, PM10和PM2.5中含量最高的离子是Cl-. 3种不同粒径中OC浓度秋、冬两季均明显高于春夏两季. Al/Fe的比值分析结果表明,春季TSP的主要来源为土壤尘,秋、冬季PM10和PM2.5主要受燃煤的影响. Cu、Zn和Pb的富集系数较高,其中Pb在冬季PM10中富集达到最高为741.3. NO3-/SO42-的变化范围为0.28~0.85,春夏季该比值较高于秋冬季,反映了该海域同时受燃煤与机动车污染的影响.OC/EC变化范围为2.13~5.58,表明该海域气溶胶中存在着大量二次有机碳.     

吉林市东局子监测子站TSP与PM10相关分析及大气容量核算的探讨

根据环境空气中TSP与PM10的相关性,建立起相关方程,进而以此作为各功能区环境容量因子的参数值反应其它功能区的PM10的参考数据。     

包头市环境空气中PM_(2.5)源解析研究

为了对包头市环境空气中PM2.5来源进行解析,在包百大楼设立采样点,于2011年9月—2012年6月利用TH-150C智能中流量(TSP)采样器与PM10-5-2.5大气可吸入颗粒物切割器,采集细颗粒物的重量,利用测量前后滤膜的重量差和通入气体流量体积的比值得出PM2.5的质量浓度。利用电感耦合等离子体质谱仪测定PM2.5中无机元素的含量;2001A型有机碳/元素碳(OC/EC)分析仪,测定PM2.5中碳组分的含量;采用DionexIC-2500型离子色谱仪测定无机离子的含量,最后利用富集因子法对PM2.5进行源解析。研究结果表明:包头市环境空气中PM2.5的质量浓度随时间变化,特征为秋冬季明显高于春夏季,主要原因是进入10月份包头市开始采暖,燃煤的大量增加导致PM2.5的质量浓度的升高,同时源解析结果表明其主要来源为燃煤、汽车尾气的排放、金属冶炼、生物质的燃烧(垃圾焚烧)和土壤尘(包括建筑和道路扬尘等)。     

2008年北京市大气质量的灰色预测

运用灰色关联分析方法对北京市大气主要污染物质进行了分析,得出PM10、TSP和SO2是主要污染因子。在此基础上,运用灰色系统理论建模方法,分别建立主要污染因子的预测模型。运用该模型预测出到2008年北京市的TSP和PM10仍不能达到国家二级标准。在今后几年内降低颗粒物的污染是北京市大气污染控制工作的首要任务。     

富阳市区空气中PM_(10)与TSP比值的初步研究

通过在同一点位采用两台R&P1400颗粒物监测仪分别对PM10、TSP进行同步监测,对所获得354对数据分析后得出PM10与TSP比值,以更科学、合理地评价本地区空气质量。     

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。     

便携β射线法手工监测PM_(2.5)的可行性研究

提出利用自动射线原理结合重量法的简捷便携特点的便携射线仪手工监测PM2.5的思路,平行比对了便携射线法和手工重量法所测60组PM2.5浓度的监测结果,采用线性回归及T检验、F检验等理论分析了两者数据结果间的有效性和可比性。结果表明,便携式射线仪监测结果与重量法监测结果之间有效可比且得到了两者间的线性回归方程;此外进行了20组数据的实样验证,换算值和真值之间相对误差在8%以内,因而确定了便携射线仪手工监测PM2.5的可行性。     

城市空气环境容量核定中的污染源分析

根据抚顺市历年监测资料和全地域的排放清单。测算出了SO2 TSP(PM10)及NO2的排放总量，在测算过程中将烟尘、粉尘和线源PM10的估算值合并为TSP。并分析了点源、面原、线源对城市TSP的贡献率。     

兰州市某城区冬夏季大气颗粒物及重金属的污染特征

在2010年7月与2011年1月,对兰州市西固区、榆中县的大气颗粒物(TSP、PM10、PM2.5)进行了采集,并对颗粒物浓度及不同粒径颗粒物上的重金属(Cd、Cr、Cu、Pb、Ni、Zn)含量进行了分析.结果显示,夏季TSP的浓度均值均未超过国家标准值,而冬季只有研究区均值超过国家标准值,超标倍数为0.36倍;研究区PM10冬、夏季浓度均值皆高于国家标准值,超标倍数分别为1.18和0.19倍,而在对照区只有冬季均值超过了标准值,超标倍数为0.05倍;冬季PM2.5的浓度均值在研究区和对照区均超过参考标准值,超标倍数分别为1.94倍和1.0倍,而夏季浓度均值只在研究区超标,超标倍数为0.31倍.颗粒物TSP、PM10及PM2.5的浓度均值呈现的整体特点为冬季高于夏季,且研究区显著高于对照区.应用潜在生态风险指数法评价显示,大气颗粒物中重金属元素的生态危害顺序为:Cd>Cu>Ni>Zn>Pb>Cr,其中Cd的潜在生态危害程度为极强;多种重金属联合的生态风险指数显示,TSP、PM10、PM2.5的重金属生态风险程度均为极强,其中PM2.5的潜在生态风险指数最高.