室内外PM10中多环芳烃相关关系及来源分析

为研究室内外PM10中多环芳烃相关性和来源特征,于2009年非采暖季、采暖季在天津市某小区36位住户室内和室外进行PM10膜采样,并分析其中12种PAHs浓度.结果表明,非采暖季较采暖季更为良好的室内外通风性,导致非采暖季室内外PM10中PAHs浓度没有显著差异(P>0.05),而采暖季室内PM10中PAHs浓度显著小于室外浓度;非采暖季室内外PM10中各PAHs占总PAHs的质量百分比基本一致,而采暖季其室内外质量百分比有明显不同;采暖季和非采暖季室内外PM10中PAHs的I/O平均值均低于1,但采暖季I/O值小于非采暖季. 对参与者的时间活动模式分析表明,在采暖季和非采暖季,室内吸烟、清洁活动以及烹饪对室内PM10中PAHs浓度变化均没有显著影响(P>0.05). 室内外PAHs浓度线性回归分析表明,室内PM10中5~7环PAHs主要受到室外源的影响,2~4环PAHs主要受到室内源的影响,非采暖季和采暖季室内外PM10中总PAHs的有效穿透因子分别为0.73和0.51. 通过特征比值法对PM10中PAHs来源进行解析得出,燃煤源、柴油机动车是其主要来源.     

APEC期间北京市城区VOCs浓度特征及其对VOCs排放清单的校验

采用“SUMMA罐采样-GC-MS” 离线分析方法,通过对北京市东部城区2014年10月16日~11月27日大气环境挥发性有机化合物(VOCs)监测,得出APEC期间VOCs结果,会议前(10月16~30日)、会议期(11月5~11日)、会议后(11月12~27日),TVOCs(检出VOCs化合物之和)24h日平均浓度分别为49.12×10^-9、25.17×10^-9、23.38×10^-9,随时间呈下降趋势;而3个时间段,TVOCs白天平均浓度分别为41.43×10^-9、17.36×10^-9、20.08×10^-9,会议期浓度最低,且烯烃体积百分比升高,烷烃和芳香烃降低,与会议前、后VOCs化学组分特征形成显著差异.会议前、会议后的TVOCs浓度与气象要素的相关性分析表明:VOCs受温度影响最大(相关性0.74),其次相对湿度(相关性0.67),与风速相关性不显著.最后,基于北京市VOCs排放清单和主要源VOCs化学成分谱,核算了会议期15种主要化合物的日减排量.APEC期间,该15种化合物的减排量与其白天均浓度较会议前、后的下降量显著相关,相关性达到0.76~0.80,间接校验了北京市VOCs排放清单的准确性.     

西安市商场建筑室内外颗粒物污染状况调查

为了解西安市商场建筑室内外颗粒物的污染状况,采用德国Grimm气溶胶光谱仪对该市10家商场的室内外颗粒物浓度进行测试。结果发现,10家商场室内外PM10和PM2.5浓度都不同程度超过了相关标准规定的浓度值,PM10和PM2.5的室内超标率分别为66.4%和71%,室外超标率分别为73.8%、71.6%。室内外颗粒物浓度I/O比值均小于1,出现(I/O)PM10<(I/O)PM2.5<(I/O)PM1.0的规律。同时,室内可吸入颗粒物主要以对人体伤害较大的细颗粒物为主。     

中原地区VOCs来源及影响分析

通过对8月份VOCs加密实测数据的计算和模型模拟研究,分析中原地区典型城市郑州市的VOCs对臭氧和二次有机气溶胶生成潜势,并指出其主要来源。     

建筑室内外颗粒物污染特征研究

为了解高层公寓建筑室内外污染状况,对自然通风状态下的西安市某临近道路的学生公寓楼室内外颗粒物浓度进行了同步测试,结果表明：室内外颗粒物污染较严重,其中细颗粒物占可吸入颗粒物的主要部分,且室内外颗粒物浓度变化呈现较好的一致性,室外细颗粒物占可吸入颗粒物比例的波动程度大于室内;沿楼层高度方向颗粒物浓度基本呈双峰分布;在没有明显室内污染源的情况下,PM_2.5和PM₁₀的I/O通常小于1,在有明显室内污染源的情况下,PM_2.5和PM₁₀的I/O大于1;I/O比会随着粒子尺度减小而逐渐增加。自然通风建筑室内外颗粒物的质量浓度之间存在明显的线性相关性。对于临近道路的建筑,室内PM_2.5浓度受室外浓度影响大于PM_1.0和PM₁₀。     

自然通风住宅室内外颗粒物数量浓度污染特征

于2016年冬季对西安市11户住宅进行日常和密闭工况测试。结果表明:住宅室内主要以细颗粒(直径2.5μm的粒子分别为厨房和客厅最多,人员活动对直径2.5μm以上的粒子影响最大;日常工况下,直径8μm的粒子I/O值(室内、室外的颗粒物浓度之比)>1,直径在0.5~8.0μm的粒子I/O值8μm时I/O值均8μm时I/O>1,且随粒径的增大先减小后增大,0.5~2.5μm范围内取得最小值,渗透系数F_c随粒径的增大先增大再减小,直径0.3μm处取得最大值。     

北京怀柔O3污染过程初始VOCs浓度特征及来源分析

为了解北京怀柔区夏季典型O₃污染过程中初始VOCs（挥发性有机物）浓度（以φ计）的特征,识别其关键物种及主要来源,于2016年8月3-11日在中国科学院大学雁栖湖校区教学楼顶开展强化观测,利用光化学物种比值法和连续反应模型法测算观测期间大气初始φ（VOCs）,采用MIR（最大增量反应活性）法估算初始VOCs的OFP（O₃生成潜势）,识别关键物种,并应用PMF（正交矩阵因子）模型对初始VOCs的来源进行解析.结果表明:北京怀柔区O₃污染过程中初始φ（VOCs）平均值为25.27×10-9,如忽略化学损失,φ（VOCs）将被低估约18.6%.初始VOCs的总OFP值为144.6×10-9,VOCs物种对总OFP贡献率的顺序依次为醛酮类>烯烃>芳香烃>烷烃,异戊二烯、乙醛、己醛、间/对-二甲苯、甲苯、乙烯、丙烯、1,2,4-三甲苯、丁酮、1,3,5-三甲苯是怀柔区O₃形成的关键活性物种.PMF解析结果显示,机动车尾气源对初始φ（VOCs）的贡献率（23.5%）最高,其次是溶剂使用源（18.3%）、植物排放源（18.1%）、工业过程源（17.6%）、生物质燃烧源（12.1%）和煤炭燃烧源（10.5%）.研究显示,在北京怀柔区典型O₃污染过程中,减少机动车尾气源、溶剂使用源、上风向工业过程源的排放是控制怀柔区VOCs的有效措施,而控制异戊二烯、乙醛、己醛、间/对-二甲苯、甲苯等关键活性物种则是有效抑制VOCs排放对O₃生成贡献的重要手段.      

东莞市VOCs和NOx对臭氧生成的影响分析

臭氧是城市大气污染的关键二次污染物,其变化规律与VOCs和NOx等前体物和气象条件关系密切。本论文利用东莞市中心区地面臭氧、VOCs和NOx以及气象条件的数据,通过EKMA特征曲线的VOCs/NOx比值法对臭氧生成的敏感区进行研究,分析了VOCs和NOx对臭氧生成的影响,发现苯乙烯、C9和C8芳香烃与臭氧生成相关程度较高。     

三元乙丙橡胶室内外老化行为及相关性分析

目的 研究三元乙丙橡胶(EPDM)的室内外老化机制及其相关性.方法 开展户外拉萨、漠河、吐鲁番、万宁、武汉等站点及室内氙灯加速老化试验,通过分析表观、力学、化学结构等性能,探究EPDM室内外老化行为相关性及加速比.结果 EPDM室内外环境中老化规律为,光泽度初期迅速下降,后期趋于稳定;老化初期色差上升,后期逐渐下降.撕...     

VOCs源强不确定性对臭氧生成及污染防治影响的模拟分析

本文基于三维区域空气质量模式WRF-Chem,通过修改模式化学模块,量化输出过程量和诊断量,提供了一种定量分析挥发性有机化合物(VOCs)源强不确定性对O3生成影响的方法.为无法定量计算VOCs源强导致的臭氧生成率[P(O3)]偏差,以及由此对O3体积分数分布和污染控制相关联的VOCs敏感区和NOx 敏感区分布的误判提...     

室内外PM2.5中金属元素的污染特征及来源

在南京市仙林地区住宅楼内和室外采集PM_2.5样品,分析PM_2.5中金属的污染特征及主要来源.结果显示,室内外PM_2.5平均浓度分别为80.56μg/m³和96.77μg/m³,室内外PM_2.5浓度比（I/O）平均值为0.87.除Mg外,室外其他金属平均值均高于室内.元素Pb室内外浓度相关性最高,R值为0.807.室内外PM_2.5中金属元素Cd、Cu、Pb、Zn、As、Co、Cr和Ni富集程度较高.主成分分析结果显示,室外PM_2.5中金属的主要来源为土壤尘、交通排放、金属冶炼、垃圾焚烧等;室内PM_2.5中金属可能的来源为室外颗粒物的渗透及室内烹饪和家具材料等.     

宝鸡市中小学校园室内外灰尘铅暴露及评价

城市街道灰尘中重金属铅是血铅的一个重要的潜在污染源,由于校园学生过于集中,校园室内外灰尘的重金属铅对学生身体健康影响尤为严重。本文选择宝鸡市代表性区域的中小学校园,包括市区、郊区城镇、农村及铅锌冶炼厂区域室内外灰尘为研究对象,在对灰尘中铅含量测试的基础上,采用潜在生态危害指数法和地积累指数法对灰尘中铅污染进行对比评价。研究结果表明：宝鸡市中小学校园室内外灰尘重金属铅含量总体均较高,显著高于国内外城市灰尘中铅的含量,是陕西省表层土壤铅背景值（21.4 mg?kg^?1）的10—154倍。除农村灰尘铅含量稍微低一些,其他地区灰尘铅含量均达到陕西表层土壤背景值的30倍以上。市区灰尘的铅含量比十年前的408.41 mg?kg^?1增加了约40%。铅锌冶炼厂周围的灰尘铅含量和前人的研究数据基本持平。两种评价方法显示：宝鸡市中小学校园室内外灰尘中铅污染程度和潜在生态风险均达到严重水平。该研究结果可为区域环境保护、治理及居民健康防护提供科学依据。     

Pollution characteristics of 15 gas- and particle-phase phthalates in indoor and outdoor air in Hangzhou

Phthalate esters (PAEs), typical pollutants widely used as plasticizers, are ubiquitous in various indoor and outdoor environments. PAEs exist in both gas and particle phases, posing risks to human health. In the present study, we chose four typical kinds of indoor and outdoor environments with the longest average human residence times to assess the human exposure in Hangzhou, including newly decorated residences, ordinary residences, offices and outdoor air. In order to analyze the pollution levels and characteristics of 15 gas- and particle-phase PAEs in indoor and outdoor environments, air and particulate samples were collected simultaneously. The total PAEs concentrations in the four types of environments were 25,396, 25,466.8, 15,388.8 and 3616.2?ng/m³, respectively. DEHP and DEP were the most abundant, and DMPP was at the lowest level. Distinct variations in the distributions of indoor/outdoor, gas/particle-phase and different molecular weights of PAEs were observed, showing that indoor environments were the main sources of PAEs pollution. While most PAEs tended to exsit in indoor sites and gas-phase, the high-molecular-weight chemicals tended to exist in the particle-phase and were mainly found in PM_2.5. PAEs were more likely adsorbed by small particles, especially for the indoor environments. There existed a good correlation between the particle matter concentrations and the PAEs levels. In addition, neither temperature nor humidity had obvious effects on the distributions of the PAEs concentrations.     

天津市可吸入颗粒物及元素室内外相关性

选取天津市某社区作为采样点,于2009年8、9月(代表非采暖季)和11、12月(代表采暖季)采集了室内和室外可吸入颗粒物(PM10)样品,以研究天津市PM10及元素的室内外相关性.结果表明,采暖季PM10的室外平均浓度为198.88μg/m3.非采暖季和采暖季PM10的室内外浓度比(I/O比值)的变化范围分别为0.14~3.22和0.10~3.70,平均值分别为0.88和0.96,室内外相关系数(R2)分别为0.32和0.46.Al、Ca、Fe等元素的浓度均高于1μg/m3,V、Mn、Cu等元素浓度变化范围为0.01~1μg/m3;非采暖季和采暖季元素I/O比值的变化范围分别为0.62~1.04和0.41~0.92.以采暖季为例,使用PM10质量(元素)浓度的质量平衡模型计算的有效穿透因子(Finf)、贡献值、贡献率分别为0.26(0.39)、50.84μg/m3(78.69μg/m3)、43.97%(50.05%),两种结果存在差异的原因是2种模型对Finf的假设不同.     

石化行业挥发性有机物源强核算及LDAR技术的应用研究

石化行业排放的挥发性有机物(VOCs)是引发大气环境问题的重要污染物,有效控制VOCs的排放已经成为现阶段中国大气环境治理领域中的热点问题.泄漏检测与修复技术(LDAR)是发现和修复工艺装置泄漏的一种源项控制技术.通过对LDAR技术的文献及石化行业的应用调研,总结了LDAR技术国内外应用进展,挥发性有机物源强的核算方法,重点介绍了LDAR技术在石化行业开展的实施流程及潜在的效益.对石化行业开展泄漏检测与修复工作,减少挥发性有机物无组织的排放起到借鉴作用.     

薪柴和经济作物秸秆燃烧VOCs排放特征

薪柴及经济作物秸秆在中国农村地区仍普遍使用,其燃烧是挥发性有机物(VOCs)的重要排放源,当前对其排放特征研究仍比较薄弱.本研究选取了3种薪柴(白杨树、杉木和柑橘枝)和6种经济作物秸秆(黄豆秆、芝麻秆、玉米棒、棉花秆、花生秆和玉米秆),通过实验室模拟燃烧和稀释通道采样系统,采用Tedlar袋和Agilent 7820A/5977E气相色谱/质谱联用法采集和分析了烟气中102种VOCs组分组成,并对不同类型生物质燃烧排放VOCs的臭氧生成潜势进行分析.结果表明,不同类型的生物质燃烧排放的VOCs组分存在差异,乙烷(11.1%)、反-2-戊烯(15.4%)、乙烯(8.3%)和二氯甲烷(11.9%)是白杨树和杉木燃烧排放的主要VOCs组分;甲苯(49.8%)是柑橘枝燃烧排放的VOCs含量最丰富的物种;乙烯(11.8%～17.5%)和丙酮(9.2%～14.7%)是秸秆类燃料燃烧的主要VOCs组分.玉米秆、花生秆和柑橘枝具有相似的VOCs源成分谱,分歧系数小于0.1.本研究及已有报道中的生物质燃烧排放苯/甲苯比值范围是0.030～6.48,在开展源解析研究中,采用苯/甲苯比值大于1认定为受到生物...     

定制家具中典型板材VOCs的溯源及排放特征分析

利用1m³的环境舱,探究5种典型定制家具板材在一定条件下的挥发性有机物(VOCs)的组分、浓度水平和排放规律.结果表明,5种板材中共检测出54种目标化合物,主要成分以含氧挥发性有机物(OVOCs)和烷烃为主,OVOCs的占比分别为71.37%~85.77%,烷烃的占比分别为11.79%~24.84%.不同板材的总挥发性有机物(TVOCs)浓度水平差异较大,饰面中纤板的TVOCs浓度高达836.49μg/m³,远高于其他板材,实木生态板的TVOCs浓度最低,为最环保的板材.对5种板材VOCs的排放浓度进行逐时测量,发现甲醛的相对排放浓度比较为:饰面中纤板>防潮板>饰面颗粒板>实木生态板>PVC吸塑板,而TVOCs (除甲醛)的相对排放浓度比较为:饰面颗粒板>饰面中纤板>PVC吸塑板>防潮板>实木生态板.在这5种板材中,甲醛、正己烷和乙酸乙酯等化合物是主要成分,甲醛的浓度贡献占比为40.44%~82.59%.同时,在5种板材VOCs的排放特征基础上,对各类化合物进行了溯源分析,便于从VOCs产生源头对其进行污染控制.     

南京市居室内SO2、HCHO和TVOCs污染的研究

于2005年夏季(8月)和冬季(12月)在南京市的市区和近郊区各选择了20家具有不同房屋特征的住户,分别对其室内空气中SO2、HCHO和TVOCs的浓度进行了监测研究结果表明,室内SO2、HCHO和TVOCs在温度高、相对湿度高、空气流通量大的夏季,浓度都会超出标准值,这3种物质的浓度在冬季会有所下降装饰和装修材料是室内HCHO和TVOCs的主要来源,同时厨房内的烹调活动对室内TVOCs的浓度也有一定的贡献.市区和近郊区室外空气中SO2的浓度都较高,且I/O值≤1,因此,可推断室外空气中的SO2是室内空气中SO2的主要来源.     

北京夏末秋初不同天气形势对大气污染物浓度的影响

根据2007~2008年地面、850hPa和500hPa天气图,结合主要气象要素将夏末秋初(8月和9月)影响北京地区的主要天气系统分为高污染的积累天气型(包括槽前无降水、槽后脊前、脊、副高4种基本型)和清洁的清除天气型(包括槽或槽前有降水、槽后有降水或偏北风2种基本型).北京地区4站2007年在积累天气型控制时NOx、O3(日小时均值最大值)、PM2.5和PM10浓度分别为38.1×10-9(体积分数),115.2×10-9(体积分数),90.6μg/m3,212.5μg/m3,清除天气型控制时4种污染物浓度分别为36.3×10-9(体积分数),68.9×10-9(体积分数),39.3μg/m3,125.4μg/m3;2008年施行北京奥运空气质量保障措施期间,上述4种污染物在积累天气型控制时分别为19.3×10-9(体积分数),87.1×10-9(体积分数),66.3μg/m3,99.6μg/m3,清除天气型控制时分别为19.0×10-9(体积分数),62.5×10-9(体积分数),41.0μg/m3,65.2μg/m3;尽管施行了源减排措施,积累天气型控制时北京地区污染物浓度仍相对较高,因此需关注此天气形势下污染物的变化.