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...     

北京PM10中矿物颗粒的微观形貌及粒度分布

使用高分辨率环境扫描电镜和图像分析技术对北京PM10中矿物颗粒的微观形貌和粒度分布特征进行了研究．结果表明，北京PM10中的矿物颗粒按其形貌、组成特点可以分为单矿物和矿物集合体2类；矿物颗粒多以不规则的形态出现；形态规则的矿物主要是硫酸盐类矿物，是大气化学反应的产物，形态不规则的矿物是来自扬尘的原生矿物．不同类型污染产生的PM10中矿物颗粒的粒度分布特征表现不同，在沙尘暴样品和道路扬尘样品中矿物颗粒的粒度峰值在1～2．5μm；在局地扬尘的样品中，矿物颗粒的粒度较粗．主要分布在1—2．5μm和2．5—10μm．     

北京地区空气中PM10的元素组分及其变化

2000年6—7月,12月和2001年4—5月在北京北郊分别采集了代表夏季、冬季和春季的大气颗粒物样品,经分析后获得了不同季节、不同大气污染情况下气溶胶中Ca,S,Al,Fe,K,Zn等30种元素质量浓度。对不同污染情况下PM₁₀中元素组分的变化分析表明,PM₁₀中的元素总质量浓度呈现出明显的季节变化,即春季最高,冬季次之,夏季最低,Ca,Fe,K,Al,S是PM₁₀中的5种主要元素。随着空气污染的加重,PM₁₀中的元素总质量浓度明显增加,在春季这一增加达到7倍之多。在重污染情况下,无论在近地面,还是在边界层,PM₁₀中的主要元素排序夏季以地壳元素为首,而冬春季均以污染元素为首。一般情况下,PM₁₀中的元素总质量浓度在近地层中随高度升高而降低,降低幅度约为20%。分析结果还表明,随着空气污染的加重,PM₁₀中的污染元素,尤其是As,Cr,Co,Cu,Ni,PPb,Se,Zn等低浓度污染元素的浓度明显增加。      

武汉光谷空气PM10和PM2.5中的水溶性阴离子分析

2009年1月-2011年12月在武汉光谷商业区选取G、H两点,采集颗粒物样品,分析了PM10和PM2.5浓度,采用离子色谱测定了灰霾期间PM2.5中4种水溶性阴离子。结果表明:G点PM10和PM2.5年平均浓度分别超过《环境空气质量标准》(GB 3095-2012)二级浓度限值的1.48~1.73倍和1.94~2.4倍,H点分别超标1.16~1.4倍和1.26~1.86倍。灰霾期间PM2.5中主要水溶性阴离子为NO3-、SO42-、NO2-和Cl-,G点4种水溶性阴离子占PM2.5中总水溶性离子的比例分别是为20.29%、10.16%、9.51%和4.62%,H点为14.41%、30.12%、6.64%和3.83%。G点NOx-浓度约为SO42-浓度的3倍,而H点SO42-浓度约为NOx-浓度的1.5倍。G与H点NOx-和SO42-离子浓度的差异暗示两监测点的主要污染源不同,交通量和植被覆盖率可能是导致两点浓度差异的原因。。     

北京市西北城区取暖期环境大气中PM10的物理化学特征

根据监测资料探讨了北京市西北城区取暖期PM₁₀的逐日变化规律和日变化规律.分别使用X射线衍射仪(XRD)和扫描电镜(SEM)研究PM₁₀中的矿物成分及其微观形貌特征.结果表明夜间PM₁₀浓度普遍高于白天.XRD分析显示颗粒物粒度越细,其中所含的矿物种类越少.SEM研究得出,单个PM₁₀颗粒类型可初步分为有链状集合体、簇状集合体、圆球状、片状和不规则形状等5类.从数量上看,PM₁₀主要来自燃煤和汽车尾气.     

东海PM2.5和PM10中水溶性离子的组成与化学特性

2014年5~6月在东海海域采集PM_2.5和PM₁₀气溶胶样品,通过离子色谱法对样品中主要水溶性阳离子（Na⁺、K⁺、NH₄⁺、Mg²⁺、Ca²⁺）和阴离子（Cl^-、NO₃^-、SO₄^2-、MSA）的浓度进行测定,并结合相关数理统计方法探讨了其主要来源.结果表明,PM_2.5和PM₁₀样品中主要水溶性离子的总浓度范围分别为7.9~23.7μg/m³和10.4~47.9μg/m³,平均值分别为（14.9±5.8）μg/m³和（21.3±10.7）μg/m³.二次离子（nss-SO₄^2-、NO₃^-和NH₄⁺）浓度最高,分别占测定离子总浓度的80.8%和73.3%,其中SO₄^2-和NH₄⁺主要富集在细颗粒物（PM_2.5）中,NO₃^-主要富集在粗颗粒物（PM₁₀）中.富集因子及相关性分析表明K⁺主要来自陆源,Mg²⁺受海源和陆源双重输入影响.阴阳离子浓度平衡计算结果表明,细颗粒物样品呈弱碱性;粗颗粒物样品酸碱基本中和.两种样品中NH₄⁺的主要结合方式均为（NH₄）₂SO₄和NH₄NO₃.来源分析结果表明,PM_2.5和PM₁₀样品中生源硫化物对nss-SO₄^2-的贡献率分别为13.7%和8.7%.根据估算的干沉降通量结果,NH₄⁺对氮沉降的贡献程度小于NO₃^-.     

宁波市环境空气中PM10和PM2.5来源解析

2010年在宁波3个环境受体点采集不同季节的PM10和PM2.5样品,同时采集颗粒物源类样品,分析它们的质量浓度及多种无机元素、水溶性离子和碳等组分的含量.采用OC/EC最小比值法确定了SOC(二次有机碳)对PM10和PM2.5的贡献,据此重新构建了受体化学成分谱.使用化学质量平衡模型对宁波市区的PM10和PM2.5来源进行了解析.结果表明:城市扬尘、煤烟尘、二次硫酸盐和机动车尾气尘是环境空气中PM10的主要来源,其分担率分别为23.0%、15.9%、13.3%和12.3%;对PM2.5有重要贡献的源类是城市扬尘、煤烟尘、二次硫酸盐、机动车尾气尘、二次硝酸盐和SOC,其分担率分别为19.9%、14.4%、16.9%、15.2%、9.78%和8.85%.      

黄石市夏季昼间大气PM10与PM2.5中有机碳、元素碳污染特征

2012年7月,对黄石市城区夏季昼间大气颗粒物PM10与PM2.5样品进行采集,并用热/光反射法(TOR)分析其中的有机碳(OC)、元素碳(EC).结果显示,新老城区PM10中OC平均含量分别为14.60μg·m-3和18.70μg·m-3,EC平均含量分别为4.70μg·m-3和11.02μg·m-3;PM2.5中OC平均含量分别为11.89μg·m-3和13.66μg·m-3,EC平均含量分别为2.28μg·m-3和4.96μg·m-3.研究结果表明,夏季昼间黄石市新老城区大气PM10与PM2.5中碳组分浓度变化趋势相同,且老城区大气PM10、PM2.5中的OC和EC含量普遍要比新城区高,且PM10中OC、EC在总碳(TC)的质量分数均高于在PM2.5中,说明黄石市老城区碳污染状况较新城区要严重,其夏季昼间大气粗颗粒物中碳的含量更高.通过对OC/EC及8个碳组分进行探讨,发现黄石市大气颗粒物中OC易形成二次污染,而EC排放以烟炱为主,夏季燃煤和机动车尾气是黄石碳污染的重要污染源,生物质燃烧也具有一定影响.     

天津市春季道路降尘PM2.5和PM10中碳组分特征

为研究天津市春季道路降尘PM_2.5和PM₁₀中碳组分特征,丰富道路降尘的成分谱库,于2015年3月22日-5月23日在天津市主干道、次干道、支路、快速路和环线5种道路类型道路两侧采集道路降尘样品,通过再悬浮装置得到PM_2.5和PM₁₀的滤膜样品,并用热光碳分析仪测定PM_2.5和PM₁₀中OC（有机碳）和EC（元素碳）的百分含量,利用两相关样本非参数检验、OC/EC比值法以及相关分析法,定性分析天津市春季道路降尘PM_2.5和PM₁₀的碳组分的特征及其主要来源;利用因子分析法,进一步分析道路降尘PM_2.5和PM₁₀的主要来源.结果表明:道路降尘PM_2.5中w（OC）为10.27%（主干道）~13.94%（快速路）、w（EC）为1.24%（支路）~1.77%（环线）,PM₁₀中w（OC）为8.48%（主干道）~12.56%（快速路）、w（EC）为1.01%（次干道）~1.59%（快速路）,可见快速路中碳组分含量相对较高,这可能与其车流量较大,导致道路扬尘和机动车尾气排放量较大有关,也可能与其路面保养及保洁状况有关.对于大部分碳组分而言,其在PM_2.5中的百分含量均高于PM₁₀;除EC2,其他碳组分在PM_2.5和PM₁₀间均无显著性差异.不同道路类型PM_2.5和PM₁₀中OC/EC的大小顺序基本相同,与其车质量变化趋势相反.道路降尘中PM_2.5中碳组分主要来源于道路扬尘、机动车尾气、生物质燃烧以及燃煤源的混合源,PM₁₀主要受道路扬尘、燃煤和柴油车尾气等污染源的影响.      

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.      

鄂尔多斯市秋季大气PM2.5、PM10颗粒物中正构烷烃的组成分布与来源特征

利用气相色谱-质谱技术分析了秋季鄂尔多斯市居民区、工业区和清洁区5个采样点大气PM2,、PM10颗粒物中正构烷烃组分,运用Cmax、CPl、Cn(wax)分子地球化学参数对污染源进行了初步示踪研究,并对污染程度进行了判断.结果表明,鄂尔多斯市秋季大气PM2.5、PM10颗粒物上正构烷烃来源相对比较复杂,各功能区均不同程度的受到人为来源正构烷烃污染的影响.总体来说,工业区和居民区人为来源正构烷烃污染较重,这两个功能区污染状况基本相当,而清洁区受人为来源正构烷烃污染相对较小.在鄂尔多斯地区,气候因素尤其是风向因素对大气颗粒物上正构烷烃污染水平的影响比较大.通过与我国其它大中型城市进行对比发现,我国大部分城市市区大气PM2.5、PM10颗粒物中正构烷烃主要来自于人为污染排放.     

广州市夏季室内外PM2.5中有机碳、元素碳的分布特征

2004年7～8月在广州市9个采样点的室内、室室外同步采集了PM2 5样品,采用热光反射碳分析仪分析得到OC、EC的质量浓度,对OC、EC污染水平、空间分布、室内室外质量浓度关系、0C/EC质量浓度关系及二次有机碳等特征进行了深入细致的分析研究.结果表明,OC室内、外平均质量浓度为17.3和19.9μg·m-3,EC室内、室外平均质量浓度为6.5和6.6μg·m-3,总碳气溶胶占PM25质量的50%以上;在不同类型采样点0C、EC质量浓度存在区别;室内环境中OC、EC质量浓度相关性显著,室外环境中0C、EC质量浓度相关性不显著;0C、EC质量浓度比ρ(OC)/ρ(EC)超过2;室内、室外PM2 5中二次有机碳质量浓度是7.6和10.0μg·m-3,占总有机碳的比率为43.8%、45.5%.     

天气类型对天津大气PM10污染的影响分析

对天津地区出现的天气系统进行分类,利用后向轨迹模型对到达天津地区的气团轨迹进行模拟,并按照不同天气类型进行聚类,分析不同天气类型下到达天津地区的气团传输路径.结果表明,到达天津地区的气团主要来自西北和东南方向.对采暖期和非采暖期不同天气类型的出现频率及其对大气中ρ(PM10)的影响进行了研究.结果表明,天气类型是影响天津地区ρ(PM10)变化的重要因素.2008年采暖期的有利天气类型出现频率为84.2%,比非采暖期(66.9%)多17.3%;同期不利天气类型出现频率为15.8%,比非采暖期(32.2%)低16.4%.虽然采暖期颗粒物排放源强有所增加,但是有利天气类型出现频率明显高于非采暖期,而不利天气类型出现频率较低,这是2008年采暖期ρ(PM10)比非采暖期略低的重要原因.     

Mineralogical characterization of airborne individual particulates in Beijing PM10

This work mainly focuses on the mineralogical study of particulate matter（PM10） in Beijing. Samples were collected on polycarbonate filter from April, 2002 to March, 2003 in Beijing urban area. Scanning electronic microscopy coupled with energy dispersive X-ray（SEM/EDX） was used to investigate individual mineral particles in Beijing PM10. 1454 individual mineral particulates from 48 samples were analysed by SEM/EDX. The results revealed that mineral particulates were complex and heterogeneous. 38 kinds of minerals in PM10 were identified. The clay minerals, of annual average percentage of 30.1%, were the main composition among the identified minerals, and illite/smectite was the main composition in clay minerals, reaching up to 35%. Annual average percentage of quartz, calcite, compound particulates, carbonates were 13.5%, 10.9%, 11.95%, 10.31%, respectively. Annual average percentage less than 10% were gypsum, feldspar, dolomite, and so on. Fluorite, apatite, halite, barite and chloridize zinc（ZnCl2） were firstly identified in Beijing PM10. Sulfurization was found on surface of mineral particles, suggested extensive atmospheric reaction in air during summer.     

淄博市SO2与PM10垂直空间变化规律及其相关性分析

本文对淄博市环境空气中主要污染物SO2和PM10在不同高度的浓度值进行分析,找出污染物垂直空间分布规律;并利用SO2和PM10日均浓度值分析两者之间的相关性,为淄博市环境空气质量进一步控制治理提供一定依据。研究结论如下:淄博市垂直空间SO2、PM10浓度变化基本呈随高度增加而逐步降低趋势;同时SO2和PM10浓度呈现较为明显的相关性。为进一步改善淄博市环境空气质量,不仅要在城市规划中充分考虑给城区以自然通风通道,增加城市对污染物扩散稀释的能力,而其要在开展针对建陶、水泥等行业专项行动,降低工业粉尘排放,加强对城区内市政、房地产建筑工地的监督管理,减少道路和建筑扬尘的同时,加强对SO2排放企业尤其燃煤企业的监管力度,控制SO2排放量,也会相应的进一步降低PM10浓度。     

鞍山市大气PM10中多环芳烃(PAHs)的污染特征及其来源

2005年3月和8月在辽宁省鞍山市8个采样点采集PM₁₀样品,用液相色谱-质谱法分析了PM₁₀上负载的11种多环芳烃(PAHs),并探讨了其分布特征和来源.结果表明:鞍山市PM₁₀中ρ(PAHs)时空变化特征显著,冬季高于夏季,且工业区PAHs污染最严重;在PAHs中4环以上的组分占主导,冬季ρ(4环PAHs)较高,而在夏季ρ(5～6环PAHs)较高.运用比值法和主成分分析法对PAHs来源进行分析,发现冬季的主要污染源为燃煤排放、机动车尾气排放和炼钢工业排放;夏季主要污染源为燃煤排放、机动车尾气排放、生物质燃烧排放和炼钢工业排放等,来源较冬季复杂.机动车尾气排放对PAHs的贡献在2个季节都较为明显,冬季燃煤排放的贡献比重明显增加.      

无锡市区环境空气中PM10来源解析

于2005年采集了无锡市区PM₁₀源和受体样品,并测定了无机元素、水溶性离子和碳等组分的含量. 采用OC/EC〔即ρ(OC)/ρ(EC)〕最小比值法确定了二次有机碳(Secondary Organic Carbon)对PM₁₀的贡献,并据此重新构建了受体化学成分谱,使用化学质量平衡受体模型(CMB)和二重源解析技术对无锡市区的PM₁₀来源进行了解析. 结果表明:城市扬尘是无锡市环境空气中PM₁₀的主要来源,其分担率达50.49%;煤烟尘和机动车尾气尘的分担率也分别为13.97%和7.80%;其他重要源类按分担率依次为二次有机碳,SO₄2-,建筑水泥尘,NO₃-,土壤尘和钢铁尘等,其中二次有机碳年贡献值为6.94 μg/m3,年分担率为6.18%.      

青岛环境空气PM10和PM2.5污染特征与来源比较

年分别在青岛设6个和2个采样点采集PM₁₀和PM_2.5样品,分析二者质量浓度及颗粒物中多种无机元素、水溶性离子和碳等组分的质量浓度,以研究PM₁₀及PM_2.5的污染特征. 采用CMB-iteration模型估算法,确定一次源类及二次源类对PM₁₀和PM_2.5的贡献,利用统计学方法比较PM₁₀和PM_2.5的污染源. 结果表明:青岛大气颗粒物质量浓度季节变化显著,表现为春、冬季高,夏、秋季低;Na、Mg、Al、Si、Ca和Fe元素主要富集在PM₁₀中,SO₄2-、NO₃-、EC和OC主要富集在PM_2.5中;城市扬尘、煤烟尘、建筑水泥尘及海盐粒子等粗粒子在PM₁₀中的分担率较PM_2.5中的高,分担率分别为28.7%、17.2%、7.16%及4.47%;二次硫酸盐、二次硝酸盐、机动车尾气尘及SOC(二次有机碳)等在PM_2.5中的分担率较PM₁₀中的高,分担率分别为19.3%、8.97%、13.7%及6.07%;由PM₁₀与PM_2.5化学组分的分歧系数可见,春、秋季PM₁₀和PM_2.5化学构成存在一定差异,而冬、夏季二者的化学构成相似.