沈阳市环境空气PM_(2.5)中有机碳、元素碳的污染特征研究

通过采集沈阳市环境空气不同时期PM_(2.5)样品,测定其中有机碳(OC)和元素碳(EC)含量,研究采暖期、非采暖期环境空气PM_(2.5)中OC,EC的污染特征。结果表明,沈阳市采暖期PM_(2.5)中OC,EC的含量高于非采暖期,而且采暖期OC,EC在PM_(2.5)中所占比重较高;采暖期PM_(2.5)中EC和OC的相关系数R是0.75,非采暖期为0.58;采暖期与非采暖期PM_(2.5)中SOC浓度分别为5.87μg/m3与3.92μg/m3,占OC含量的32.95%与50.05%。沈阳市采暖期OC和EC存在一致或者相似来源,采暖期OC和EC主要来源于柴油和汽油车尾气排放及燃煤排放,而非采暖期主要来自柴油和汽油车尾气排放,非采暖期大气光化学活性较高,二次污染源的贡献增强。     

昌吉市典型区域PM_(2.5)中有机碳和元素碳污染特征分析

本研究分析PM_(2.5)中有机碳和元素碳的质量浓度变化特征,对昌吉市典型区域昌吉州环保局2016-01月至2017-01月采集的大气细颗粒物(PM_(2.5))样品,利用美国(Sunset Lab Inc)大气气溶胶元素碳与有机碳仪分析了其中的有机碳(OC)和元素碳(EC)浓度水平、污染特征及其可能来源,以期为深入了解昌吉市颗粒物污染现状,制定大气污染防治对策提供依据。结果表明:昌吉市OC和EC的质量浓度范围分别为0.13~46.71μg/m3和0.05~8.25μg/m~3,5月份质量浓度最小,EC的质量浓度月分布无明显变化,OC和EC最大浓度均出现在2月。OC的质量浓度季节变化特征呈现冬季秋季夏季春季;EC的质量浓度季节变化特征呈现冬季秋季夏季春季。在不同的季节,OC的浓度变化比较明显,EC排放相对稳定。对各季节OC、EC相关性分析中可以看出,昌吉市OC、EC相关性表现为夏季最强,春秋次之,表明昌吉市夏、春、秋OC、EC具有相似来源或大气扩散过程,主要来源于交通源机动车尾气的排放;冬季相关性较低,说明OC和EC来源复杂,冬季进入采暖期,采暖期燃煤燃气增加,排放量增大,排放源结构复杂,大气污染可能受多种源共同影响。     

北京市区冬季PM_(2.5)污染特征及来源分析

选取北京市区为采样点,于2016年1月进行PM_(2.5)采集,并分析了PM_(2.5)和水溶性组分的污染特征和来源。结果表明,采样期间北京市PM_(2.5)质量浓度平均为67.7μg/m~3,水溶性离子是PM_(2.5)的主要组分,其中SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+之和占总离子的79.1%;Ca~(2+)和Mg~(2+)分别占PM_(2.5)质量浓度的2.5%和0.9%,海盐气溶胶和K~+分别占PM_(2.5)的3.6%和1.6%。采样期间NO_3~-/SO_4~(2-)为1.1,表明NO_2和SO_2主要来自移动源的贡献。北京市区冬季PM_(2.5)主要来自二次污染源、扬尘、生物质燃烧和海盐气溶胶,贡献率分别为42.351%、21.164%、16.314%和5.436%。     

沈阳市秋冬季PM2.5中有机碳和元素碳污染特征及来源分析

通过分析沈阳市环境空气秋冬季PM_2.5中有机碳(OC)和元素碳(EC)质量浓度,研究环境空气PM_2.5中OC,EC的污染特征。研究结果表明：沈阳城区秋季环境空气EC和OC质量浓度较高;秋冬季二次有机碳(SOC)平均质量浓度分别达到8.28～14.81μg/m³和6.98～11.59μg/m³,二次污染程度较为严重;通过碳组分进行主成分分析,秋冬季碳组分主要来源于生物质燃烧、燃煤排放和汽油车尾气;冬季K⁺与OC,EC,SOC之间的相关性较好,K⁺与OC,EC,SOC具有一定的同源性;冬季OC与EC相关性较好,冬季碳质气溶胶污染源来源相对一致。     

南宁市秋、冬季大气PM_(2.5)中有机碳、无机碳污染特征研究分析

为掌握南宁市大气细颗粒物(PM_(2.5))碳组分的污染特征和来源特点。在秋、冬季两季期间分别采集南宁市大气PM_(2.5)样品,分析有机碳(OC)和元素碳(EC),并采用示踪法初步追溯其来源。结果表明,南宁市秋季大气PM_(2.5)中OC和EC质量浓度均值分别为9. 66和2. 12μg/m~3;冬季均值分别为15. 80和3. 05μg/m~3,秋季较冬季低。秋、冬季PM_(2.5)中OC/EC分别为4. 6和5. 2,表明存在二次有机碳(SOC),经估算,秋、冬季SOC分别为6. 16和10. 97μg/m~3,分别占OC的62. 3%和66. 6%。利用碳组分丰度对碳组分分析结果表明,PM_(2.5)主要来源是机动车尾气和燃煤,同时受甘蔗渣燃烧或生物质露天焚烧的影响。     

成都市重污染期间PM_(2.5)中水溶性离子特征分析

为了解成都市冬季重污染过程中细颗粒物的水溶性无机离子污染特征,对一次重污染过程进行分析。此次重污染过程中,二次离子NO_3~-、SO_4~(2-)、NH_4~+是PM_(2.5)中主要的水溶性无机离子,且质量浓度大小为NO_3~-SO_4~(2-)NH_4~+,NO_3~-是首要离子;成都市PM_(2.5)中的阴阳离子基本达到了电荷平衡(C/A值为1.03),呈中性;NH_4~+/SO_4~(2-)比值为0.90,SO_4~(2-)和NO_3~-主要以(NH_4)_2SO_4和NH_4NO_3形式存在,([NO_3~-]+2[SO_4~(2-)])/[NH_4~+]比值小于1,说明此过程中为富氨;重污染期间,SOR和NOR平均值分别为0.46和0.26,与清洁天气相比二次转化更为明显,且硫氧化率大于氮氧化率;NO_3~-/SO_4~(2-)比值为1.49,说明重污染期间研究点处移动源已成为细颗粒物的重要来源。     

成都市春节期间PM_(2.5)中水溶性离子的污染特征分析

采用在线监测仪器对成都市春节期间大气中的PM_(2.5)及PM_(2.5)中的水溶性无机离子浓度进行了连续观测。结果表明:春节期间NO-3、SO2-4、NH+4是PM_(2.5)中水溶性离子的主要组成部分;烟花爆竹的集中燃放使PM_(2.5)的浓度短时间内迅速升高,同时PM_(2.5)中的SO2-4、K~+、Mg2+、Cl-的浓度亦显著升高,最大值分别为28.74μg/m3、33.40μg/m3、3.01μg/m3、23.53μg/m3,是基本无烟花爆竹燃放时段的2.90倍、303.6倍、376.2倍和13.8倍;相关性分析表明,春节期间PM_(2.5)中的K~+、Mg2+、Cl-可能有相同的来源,即烟花爆竹的燃放,部分SO2-4还可能以硫酸钾、硫酸镁的形式存在。     

长沙市城区典型交通路口PM_(10)和PM_(2.5)污染特征研究

利用车载环境空气质量监测系统对长沙市城区典型交通路口的近地面空气质量进行了实时监测。结果表明,在监测时段(14∶00~20∶00)内,该监测点环境空气中PM10的小时质量浓度范围在0.097~0.222mg/m3之间,平均值0.163mg/m3;PM2.5的小时质量浓度范围在0.050~0.158mg/m3之间,平均值0.103mg/m3。PM2.5/PM10比值在48.1%~76.6%之间,平均值62.4%。PM10与PM2.5质量浓度在星期一相对较低,星期二有所升高,星期三至周末总体上保持基本稳定。在监测时段PM10与PM2.5小时质量浓度呈现先降后升的变化规律,即14∶00~15∶00,PM10与PM2.5质量浓度相对较高,16∶00左右降至最低,从17∶00开始逐渐升高,20∶00达到峰值。PM10和PM2.5的质量浓度变化与车流量和车速密切相关,温度、相对湿度和风速等气象因素对PM10和PM2.5质量浓度的变化影响也较显著。     

克拉玛依市PM_(2.5)污染特征分析

对克拉玛依市2014-2015年PM_(2.5)质量浓度进行整理统计,通过Arc GIS空间插值和EXCEL数理统计分析得出PM_(2.5)的质量浓度变化特征。结果表明,PM_(2.5)各小时浓度均低于国家二级标准,整体空气质量为良;PM_(2.5)季节浓度呈现冬季高,春夏低的规律,其中2月份浓度最高,为63.7μg/m3,4月份最低为23.6μg/m3;各监测站PM_(2.5)浓度受盛行风影响自西北向东南方向递增,依次为南林小区、长征新村、白碱滩区、独山子区、乌尔禾区商贸区;PM_(2.5)与PM10全年平均比值为0.53,整体空气污染较重。此外,PM_(2.5)与NO_2和SO_2均呈正相关,与O_3呈负相关性,说明汽车尾气和化石燃料排放是PM_(2.5)的主要来源。     

巴中市城区PM_(2.5)污染特征及时空变化规律分析

利用巴中市城区一个自然年(2016年3月1日~2017年2月28日)的空气质量数据,分析了巴中市城区PM_(2.5)的污染特征和时空变化规律。结果表明,PM_(2.5)日均浓度对数值接近正态分布特征,PM_(2.5)与其他主要大气污染物都具有显著的相关关系。CO、NO_2是主要的相关因素,与PM_(2.5)的相关系数都高达0.7以上。PM_(2.5)浓度表现为冬季秋季春季夏季,这与首要污染物是PM_(2.5)的天数占比以及PM_(2.5)与PM_(10)相关系数的季节变化一致,反映了PM_(2.5)呈现出以冬季污染最重,春、秋季污染中等,夏季污染最小的季节特征。PM_(2.5)与PM10的浓度比值表现为冬季秋季夏季春季。各个站点的PM_(2.5)变化趋势一致,相互之间浓度差异小且比较均衡,巴中中学站点的PM_(2.5)浓度无论在任何季节都高于其他站点,苏山坪站点在冬季的PM_(2.5)浓度明显低于其他站点,表明PM_(2.5)污染具有明显的区域性特征,与人类活动强度相关的局地污染对PM_(2.5)污染具有一定影响。     

南京市PM_(2.5)中重金属污染特征分析及健康风险评价

自2013年12月至2014年11月,采集了南京市大气颗粒物PM_(2.5)样品共计56个,分析了As、Cd、Cr、Ni、Pb、Zn、Cu和Mn这8种重金属元素的含量及污染特征,并应用美国环保局推荐的健康风险评价模型,对其通过呼吸途径引起的人体健康风险进行了初步评价。结果表明,南京市大气PM_(2.5)质量浓度呈现明显季节特征,冬季秋季春季夏季,全年均值为86μg/m3,超我国年均二级标准的1.4倍。PM_(2.5)中8种元素浓度排序为:ZnPbMnCuCrAsNiCd,As均值超标77%,其他未超。4种致癌重金属(As、Cd、Cr、Ni)及4种非致癌重金属(Pb、Zn、Cu、Mn)中,Cr对人体健康具有很高的潜在性危害,其他7种重金属的风险可忽略,不会对暴露人群构成明显的危害。     

济南市环境空气中PM_(2.5)的碳组成与特征分析

对济南市环境空气中PM2.5中碳组分污染特征的研究结果表明,济南市环境空气细颗粒物中碳主要以有机碳(OC)和元素碳(EC)的形式存在,二者浓度以冬季最高,且变化趋势相同;OC占总碳比例较高;冬季二次有机气溶胶(SOC)浓度最高,与污染源排放及气象条件有关。     

雾霾天气宝鸡市区空气中PM_(10)、PM_(2.5)污染状况研究

目的:研究宝鸡市城区雾霾期和非雾霾期PM10、PM2.5的质量浓度变化以及比例关系,为宝鸡的雾霾治理提供技术支撑。方法:在宝鸡市监测站院子设点对PM10、PM2.5分别进行雾霾期和非雾霾期2h段对比监测,结合气象条件进行相关分析,总结规律。结果:PM2.5、PM10质量浓度雾霾期高于非雾霾期。结论:总结了不同时段PM10、PM2.5质量浓度和二者比例关系,为以后的研究和环境管理提供参考。     

炼化企业厂区PM2.5无机元素污染特征及来源研究

为研究炼化企业厂区大气PM2.5无机元素污染特征及其来源,于2015年非采暖期和2016年采暖 期采集两处炼化企业厂区环境空气中PM2.5样品,采用电感耦合等离子体质谱法（ICP-MS）分析其中14种无机 元素质量浓度与富集情况,并通过主成分分析法解析其来源。结果表明：Na、Fe、Ca、K、Mg 5种地壳元素的质 量浓度 ρ（Na）、ρ（Fe）、ρ（Ca）、ρ（K）、ρ（Mg）占PM2.5中14种无机元素质量浓度总量ρＴ的93.4％,V、Cr、Mn、Ni、Cu、Zn、As、Cd、Pb人为活动排放元素的质量浓度占 ρＴ的6.6％。相较于我国主要城市地区,所述炼化企业厂 区PM2.5中 ρ（Cd）、ρ（Cu）、ρ（Fe）、 ρ（Pb）、ρ（Mn）、 ρ（ Ni）、 ρ（Cr）、 ρ（Zn）均较低,说明厂区各污染源并未对所在地 区环境空气造成严重的无机元素污染。厂区PM2.5中Zn、Cd、Cr元素富集因子分别为43.2,38.4,34.4,说明这 些元素受人为活动的影响较为严重。富集因子分析和主成分分析均表明,所述炼化企业厂区PM2.5来源复杂多 样,包括燃煤、机动车尾气排放、土壤扬尘、生物质燃烧、道路扬尘、建筑扬尘、燃煤及垃圾焚烧等,其中燃煤和机动车尾气排放对厂区PM2.5的贡献大于47.97％;土壤扬尘、生物质燃烧、道路扬尘和建筑扬尘对PM2.5的贡献 大于31.36％。     

2015-2020年昌吉市PM_(2.5)污染时空分布特征

以新疆"乌—昌—石"重点城市之一的昌吉市作为研究对象,收集2015～2020年昌吉市空气质量自动监测站点的PM_(2.5)浓度数据,分析昌吉市PM_(2.5)浓度的年变化、季节变化、月、日以及小时变化特征及其变化规律。结果表明:近6年来昌吉市PM_(2.5)浓度均超过二级标准限值浓度,且PM_(2.5)平均浓度整体呈上升趋势;不同季节PM_(2.5)浓度呈春夏季低、秋冬季高的特点;受冬季气象条件和采暖期影响,PM_(2.5)浓度在11月至次年3月相对较高,4～10月相对较低;PM_(2.5) 24小时浓度在不同月份呈现不同的日变化规律。PM_(2.5)浓度时空分布与气象条件、采暖季、汽车尾气、工业排放等因素有关,且是影响空气质量等级和优良天数的主要因素。研究结果可为昌吉市PM_(2.5)污染防治提供参考。     

昆山市高新区PM_(2.5)元素特征分析及健康风险评价

对昆山市高新区大气PM_(2.5)颗粒物和元素污染浓度进行同步监测,以元素为污染物示踪因子进行污染源特征分析,并通过健康风险评价模型对该地区颗粒物重金属元素进行评价。实验结果表明,在监测期间该区域PM_(2.5)污染程度不大,平均质量浓度达57.90μg/m~3;通过主成分分析对PM_(2.5)中元素进行分析,发现其主要来源分为混凝土搅拌及道路扬尘污染,电子产品及机械制造污染和燃煤燃烧污染等3个组分,电子产品及机械制造引起的污染是昆山高新区PM_(2.5)的主要来源;健康风险评价结果显示,昆山市高新区颗粒物中单种重金属元素通过呼吸途径对暴露人群的年均超额危险度在5.46E7~5.68E12之间,低于人群可接受的危险度水平10E6。     

潍坊城区典型区域PM_(10)和PM_(2.5)质量浓度变化特征

利用2016年1月至12月潍坊城区典型区域的PM_(10)、PM_(2.5)浓度的连续观测数据,研究了PM_(10)、PM_(2.5)浓度的变化特征及其与气象因素的关系。结果表明,潍坊城区颗粒物污染较为严重,PM_(10)超标率为7.59%、PM_(2.5)超标率为33.61%。PM_(10)和PM_(2.5)质量浓度均存在明显的季节变化和月变化规律,表现为夏季月份较低,而冬季月份较高。PM_(2.5)/PM_(10)比值的平均值为0.526,该比值也呈现一定季节变化,冬夏两季较高,春秋两季较低。PM_(10)和PM_(2.5)与气温均呈现一定的负相关性,PM_(10)还与湿度呈现负相关关系。     

淮河流域PM_(2.5)和PM_(10)比率的时空变化

运用Theil-Sen斜率估计法和Mann-Kendall趋势检验法求出淮河流域23个监测点PM_(2.5)与PM_(10)的变化规律,结果表明,17个地区的空气质量有所改善。与不同气象指标的相关分析表明,空气中PM_(2.5)、PM_(10)的含量与降水量、湿度和温度呈负相关关系,与气压和风速呈正相关关系。夏季空气中悬浮物质含量较低,表明降雨在净化空气中起主导作用。与空气中次生气溶胶的相关分析结果表明,淮河流域空气中的悬浮物质主要来源于煤炭燃烧和交通运输。     

基于后向轨迹模式的北京市PM_(2.5)来源分布及传输特征探讨

近年来中国经历了数次大范围雾霾天气,北京等多个城市更是遭遇连续雾霾。造成雾霾天气的主要污染物PM_(2.5)又称细颗粒物。为了进一步治理北京雾霾,为制定政策提供依据,须了解北京地区PM_(2.5)的来源。本文基于后向轨迹模式并结合PM2.5浓度计算了2015年9月1日0:00至2016年8月31日23:00以北京为起始点,向后推算48小时的轨迹,并结合轨迹聚类分析法、潜在源贡献因子法(PSCF)、浓度权重轨迹分析法(CWT)等,探讨北京地区PM_(2.5)的来源。结果表明:模拟的后向轨迹经过聚类分析可分为6类,其中来自内蒙古西部的轨迹最多,来自西北、北西北方向的轨迹次之,来自西西北方向且在京津冀地区停留一段时间的轨迹占比最小,来自河北、山东、河南的交接地区及河北的沿海地区的轨迹占比也较小。其中来自内蒙古西部地区及河北、山东、河南交界地区的两类轨迹对北京的空气质量有较大的影响,是北京PM_(2.5)污染的主要潜在源区;来自北西北方向及河北的沿海地区两类轨迹的气团最为清洁,为北京带来良好的天气;来自西北及西西北方向的部分轨迹对应的PM_(2.5)浓度严重超标,说明来自此方向的气团对北京的空气质量也有一定的影响。     

德州市PM_(10)无机组分特征及来源解析

统计分析了山东省大气超级站德州站2018年1月—3月逐小时离子组分、金属组分和碳组分在线监测数据(共332个样本)。利用正定矩阵因子(PMF)和主成分分析(PCA)模型对德州市PM_(10)进行来源解析,将PM_(10)的主要来源分为6类,分别是交通源(27.9%)、二次源(26.2%)、燃煤源(30.1%)、燃油源(0.05%)、建筑尘(0.8%)、其他源(15.0%)。PCA分析结果表明,德州市PM_(10)的主要来源是燃煤源,其次是交通源,因此应重点加强对燃煤源及交通源的排放控制。