西安采暖期PM2.5及其水溶性无机离子的时段分布特征

为了探讨西安市采暖期大气颗粒物PM2.5及其水溶性无机成分的污染水平,于2010年1月4日—2月1日按一天8个时段(每个时段3 h)连续采集PM2.5样品四周,每周更换一次滤膜。结果显示,西安市采暖期PM2.5的质量浓度时段差异较大,呈现明显的双峰分布特征:21:00—24:00时段(147.516μg/m3)和09:00—12:00时段(141.678μg/m3)。4种被测水溶性无机组分总浓度为39.801μg/m3,占PM2.5总浓度的30.5%。SO24-和NO3-是最主要组分,占到4种无机组分的86.2%。各离子间相关分析显示,Cl-只与NO3-有较强的相关性,表明机动车尾气对Cl-有较大的贡献。SO24-和NO3-时段分布规律较为相似,与PM2.5浓度的时段分布特征相反:在PM2.5污染最轻的15:00—18:00时段,SO24-和NO3-的相对含量达到一天中的最高浓度时段,而在PM2.5双峰时段,它们的含量有所降低。     

百色市右江区大气PM10中水溶性无机离子的化学特征与来源

2010年10月至2011年9月采集百色市右江区大气PM10样品,分析PM10及其水溶性无机离子的化学特征与来源。结果表明:(1)百色市右江区大气PM10为13.89～319.44μg/m3,年均117.48μg/m3,年均值超过《环境空气质量标准》(GB 3095-2012)二级标准(100μg/m3)。百色市右江区大气可吸入颗粒物的污染主要出现在春冬季节。(2)水溶性无机离子浓度年均值依次为SO24->NO3->Cl->NH4+>K+>Na+>Mg2+>F-,SO24-、NO3-和Cl-浓度最高,分别占水溶性无机离子的57.7%、14.9%和14.5%。(3)百色市右江区大气PM10呈较强的酸性,高浓度的SO42-可能是导致百色市右江区大气PM10呈较强酸性的主要原因。(4)PM10的季节变化受气温和风速的影响极显著;气象因素对SO42-、NO3-、F-的影响不显著。(5)主因子分析表明,PM10中水溶性无机离子可能来自3个方面,Cl-和NO3-主要来自于当地低烟卤煤燃烧排放的烟气;Mg2+、K+和Na+主要来自于自然源;F-、SO24-和NH4+主要来自于混合源。     

天津市PM 2.5水溶性无机离子污染特征与来源分析

比较了天津市雾霾天和非雾霾天PM_(2.5)中水溶性无机离子(SO_4~(2-)、NO_3~-、Cl~-、NH_4~+、Ca~(2+)、Na~+、Mg~(2+)、K~+)的污染特征,并对其来源进行分析。结果表明:(1)非雾霾天PM_(2.5)日均质量浓度为35～60μg/m~3,均值为43μg/m~3,雾霾天PM_(2.5)日均质量浓度为120～332μg/m~3,均值为242μg/m~3;雾霾天水溶性无机离子浓度均高于非雾霾天。(2)非雾霾天SO_4~(2-)主要来自大气中燃煤源的SO_2二次转化,NO_3~-主要来自一次污染源,雾霾天SO_4~(2-)、NO_3~-主要来自大气中燃煤源的SO_2、NO_2二次转化;非雾霾天NH_4~+主要以(NH_4)_2SO_4和NH_4NO_3的形式存在,雾霾天NH_4~+主要以NH_4NO_3和NH_4HSO_4的形式存在;Na~+、K~+、Cl~-除了海盐来源外,煤和生物质的燃烧及其二次转化是主要贡献源;Ca~(2+)和Mg~(2+)主要来自建筑扬尘源和土壤扬尘源。(3)风速和相对湿度是雾霾天SO_4~(2-)、NO_3~-、NH_4~+浓度变化的重要原因。     

武汉市秋、冬季大气PM_(2.5)中水溶性离子污染特征及来源分析

采用离子色谱法测定武汉市秋、冬季大气PM2.5中水溶性离子浓度,对其化学组成、质量浓度变化特征及源解析等方面进行了研究。结果表明,NO-3、SO2-4、NH+4为武汉市秋、冬季大气PM2.5中主要的水溶性离子,相关性分析表明,燃烧源是秋、冬季大气PM2.5中水溶性离子的共同来源。成分分析表明,工业区的水溶性离子主要来源于燃烧源,交通区的水溶性离子主要来源于二次污染源,其中包括垃圾焚烧源,植物园的水溶性离子主要来源于二次污染源。     

焦作市冬季PM2.5中水溶性离子组成特征及来源解析

为探讨焦作市冬季PM_(2.5)中水溶性离子特征及其来源,于2017年12月至2018年2月在焦作市区连续采集大气颗粒物PM_(2.5)样品,测定其中9种水溶性离子浓度。结果表明,焦作市冬季PM_(2.5)质量浓度为(99.11±73.26)μg/m~3,总水溶性离子质量浓度为(66.88±48.68)μg/m~3,其中NO_3~-、SO_4~(2-)、NH4_+是水溶性离子的主要成分,3者合计占总水溶性离子的81.5%(质量分数)。与清洁天相比,污染天NO_3~-、SO_4~(2-)、NH_4~+在PM_(2.5)中的占比显著增加,表明人为活动排放的二次污染物是焦作市冬季污染天PM_(2.5)的主要贡献成分;随着相对湿度的增加,大气中存在明显的气溶胶二次转化过程;焦作市大气PM_(2.5)移动源贡献大于固定源。焦作市PM_(2.5)中水溶性离子在清洁天主要受工业和生物质燃烧影响,而在污染天主要受气态污染物二次转化影响;后向轨迹聚类显示,采样期间焦作市主要受京津冀地区、西北地区气团影响。     

忻州市大气PM2.5的化学组成质量平衡特征及来源解析

于2013年9月（非采暖季）、2014年2-3月（采暖季）、2014年5月（风沙季）采集忻州市3个监测点（新城区、开发区和旧城区）的PM2.5样品,分析其中的39种元素、9种水溶性离子及2种碳组分,并对PM2.5的质量浓度进行重构。结果表明,重构后的化学组分分为5类：矿物尘、微量元素、有机物、元素碳和二次粒子,其中矿物尘、二次粒子及有机物是忻州PM2.5的主要组成,分别占到ρ（PM2.5）的24.0%~36.2%、19.2%~32.6%和12.9%~25.7%;化学组成质量分数具有较明显的季节变化特征,风沙季矿物尘质量分数高于采暖季和非采暖季,采暖季有机物质量分数高于其他两季,非采暖季二次粒子质量分数略高于其他两季;化学组分的空间变化显示会展中心站点的二次粒子和矿物尘质量分数明显高于其他2个站点。应用化学质量平衡（CMB）模型进行来源解析,结果显示忻州市PM2.5的主要来源是扬尘（21%~35%）、二次粒子（25%~26%）和机动车尾气（21%~26%）。     

武汉市冬夏季大气PM2.5浓度及其烃类化合物的变化特征

分析了武汉市2009年冬夏两个季节大气PM2.5的浓度,并用气相色谱/质谱(GC/MS)技术研究了烃类化合物组成及变化特征。结果表明,PM2.5的质量浓度为25.0～302.4μg/m3,冬季明显高于夏季。检测出nC11～nC34正构烷烃,高碳数部分奇偶优势明显,碳优势指数(CPI)在1.1～2.9,具有高等植物蜡和人为源输入特征,冬夏季分布差异较大;藿烷和甾烷的普遍检出证实了大气颗粒物已明显受到化石燃料残余物的污染,且在冬季浓度相对较高;高环数多环芳烃含量较高,特征性诊断参数表明机动车排放相对较大。     

西安市冬、夏两季PM2.5中碳气溶胶的污染特征分析

为研究西安市冬、夏两季大气颗粒物PM2.5中碳组分的污染变化规律,利用TEOM系列RP1400a采样仪于2010年冬季和夏季进行采样,测定了样品中的有机碳(OC)、无机碳(EC)和水溶性有机碳(WSOA)的含量。结果显示,PM2.5中OC和EC的季节平均浓度值冬季较高,分别是夏季的2.62,1.75倍,这表明西安市冬季碳气溶胶污染严重。OC和EC日变化在不同季节均呈现双峰分布特征,这主要是由交通源的排放和不利的气象条件造成的。OC和EC在冬、夏两季都有较强的相关性(R2分别为0.823和0.543),且OC/EC平均值分别为5.36和3.58,均大于2,表明采样各时段有二次有机碳(SOC)生成。     

APEC会议期间天津市PM_(2.5)中水溶性无机离子的污染特征

2014年11月6—11日,亚太经济合作组织(APEC)会议在北京市召开,京津冀区域采取了最高级别的空气质量保障措施。于2014年11月3—20日同步手动采集天津市PM2.5样品,对APEC会议期间(2014年11月3—11日,在此期间实施了空气质量保障措施)及会议后(2014年11月12—20日)天津市PM2.5中水溶性无机离子组分浓度、二次转化特征等进行了分析。结果表明,APEC会议期间,天津市PM2.5平均质量浓度为78μg/m3,而会议后达到87μg/m3;会议期间PM2.5中水溶性无机离子的浓度为NO-3SO2-4NH+4Cl-K+Na+Ca2+Mg2+,会议后,除Mg2+外,各项离子浓度均有不同程度的上升;会议期间,PM2.5中NO-3浓度最高,在水溶性无机离子中所占比例为38.9%,其次为SO2-4(为22.0%)、NH+4(为20.8%),3者所占比例合计为81.7%,会议后3者所占比例降至75.0%;会议期间的大气污染以流动源为主;会议后,硫氧化率和氮氧化率均不同程度减弱,说明会议期间的二次离子转化更为明显;会议期间的停工停产措施对PM2.5中一次离子来源有明显改变,城市扬尘得到明显抑制。     

声场中PM2.5颗粒碰撞运动模型

建立了声场中PM2.5颗粒碰撞运动模型。模拟结果表明,颗粒碰撞前速度与水平面的夹角θ是影响颗粒运动轨迹的一个重要因素,它的改变将决定颗粒在声场中是否碰撞、碰撞的位置以及碰撞后颗粒如何运动;颗粒碰撞前的速度大小将决定颗粒碰撞后是沿声波方向运动还是逆声波方向运动或是停留在原地振动;声场频率的不同改变了颗粒在发生碰撞时的运动趋势及颗粒的在碰撞时的运动趋势,同时,声场频率的改变将影响碰撞后颗粒的振幅;声场声强的改变不但影响了颗粒运动的振幅,而且影响了颗粒碰撞后运动趋势。     

西安夏季PM2.5中碳组分与水溶性无机离子特征分析

2012年8月6日—22日利用大气细颗粒物水溶性组分在线监测分析系统和大气气溶胶OC/EC在线分析仪在线分析了西安PM2.5中的水溶性无机离子和OC、EC,并结合气溶胶前体物SO2、NO2和部分气象参数的监测数据进行了分析。结果表明,PM2.5中OC、EC和主要水溶性组分SO2-4、NH+4和NO-3的比重分别为:14.34%、5.35%、26.32%、12.90%和11.28%;以有机物(OM)为主要成分的总碳气溶胶(TCA)在PM2.5中的质量分数为28.30%,其中光化学反应导致OM中二次组分(SOC)高达45.30%;对主要水溶性组分之间的相关性分析发现,NO-3、SO2-4、NH+43种主要组分之间的结合形态为(NH4)2SO4和NH4NO3,对Mg2+和Ca2+的相关分析反映其有多种共同源;此外,硫氧化率(SOR)和氮氧化率(NOR)均较高,表明大气中存在较强的光化学反应。PM2.5的各组分因子分析得到4个主要来源(机动车尾气和燃煤、土壤建筑尘和生物质燃烧、二次硝酸盐气溶胶、二次硫酸盐气溶胶)。     

西安南郊采暖期大气颗粒物PM2.5的污染特征分析

为研究西安市南郊地区采暖期大气颗粒物PM2.5的污染浓度及水溶性成分,使用颗粒物采样器于2009年1月6日～2009年2月15日进行PM2.5采样.将24 h分为8个阶段,每天3 h定时采样.结果表明,西安市南郊地区采暖期PM2.5明显污染,24 h中PM2.5污染状况最严重的时段为21:00～23:59;PM2.5中NH+4、NO-3和SO2-4是其最主要的水溶性组分,在PM2.5中的平均质量混合比分别为10.225%、13.698%和15.650%,三者在PM2.5中质量混合比最高的时段分别为06:00～08:59、03:00～05:59和18:00～20:59.     

珠三角地区大气PM_(2.5)理化特性季节规律与成因

基于珠三角大气超级站2013年8月至2014年3月PM2.5、PM2.5中主要水溶性无机离子组分及其重要气态前体物等参数的逐时在线监测结果,揭示当地大气PM2.5中二次无机组分与其气态前体物的相互作用,以及PM2.5理化特性与成因的季节差异。结果表明,观测期间,PM2.5、PM10的年平均质量浓度分别为64.2、105.1μg/m3,PM2.5在PM10中所占比例(PM2.5/PM10)平均为61.1%。SO2-4、NO-3、NH+4的年平均质量浓度分别为16.6、9.0、10.2μg/m3,3者之和(SNA)占PM2.5的比例(SNA/PM2.5)平均为55.8%,体现了二次转化对珠三角地区PM2.5污染的重要影响;不同季节,SNA/PM2.5为46.0%~64.3%,夏季最低,冬季最高,其中SO2-4、NH+4对PM2.5的贡献相对稳定,NO-3贡献的季节差异较大;秋、冬季各项观测参数浓度的日变化规律相对明显,夏季除HNO3和NH3外,多项观测参数在低浓度水平波动,日变化规律不明显;珠三角大气中具有足量气态NH3以中和硫酸盐和硝酸盐,PM2.5中NH+4、SO2-4、NO-3主要以(NH4)2SO4和NH4NO3形式存在;本研究站点夏季的硫氧化率和氮氧化率均高于广州市,这充分体现了该站点的区域性特征。     

智能交通系统的应用对道路沿线环境中PM2.5的影响分析

通过对现有道路实施智能交通系统(ITS)以提高道路通行能力,缓解城市道路交通矛盾,减少机动车污染物排放,改善交通环境。以某城市主干道为例,实施ITS后,道路通行状况明显改善,车辆平均通行时间、平均通行速度以及平均停车率分别改善了57%、77%、91%,不同时段车流量提高4%～41%。PM2.5监测结果表明,路边5m处PM2.5浓度最高,实施ITS后在高峰时段车流量为原来1.31倍的情况下,PM2.5浓度下降达7.5%。根据ADMS软件模拟结果,ITS技术可实现单车PM2.5排放量减少约52.4%,对改善大气环境质量有一定的效果。     

西宁取暖季PM2.5水溶性离子的污染特征研究

于2017年1—5月(取暖季)在西宁市区、郊区、农村设置采样点采集PM_(2.5)样品,利用离子色谱法测定PM_(2.5)中水溶性无机离子浓度。结果表明:取暖季西宁大气PM_(2.5)日均质量浓度为(55.98±52.66)μg/m~3,呈现明显的市区郊区农村的浓度变化特征。PM_(2.5)中水溶性离子质量浓度之和占PM_(2.5)质量浓度的36.3%,水溶性离子平均浓度大小为SO_4~(2-)NO_3~-NH_4~+Na~+Cl~-C_2O_4~(2-)Ca~(2+)F~-K~+Mg~(2+);取暖季西宁大气硫氧化率(SOR)和氮氧化率(NOR)平均值分别为0.21、0.13,表明SO_4~(2-)、NO_3~-主要由二次转化形成,PM_(2.5)中NO_3~-/SO_4~(2-)(质量浓度比)为0.75,阳离子与阴离子电荷摩尔数比值为0.89,表明燃煤是PM_(2.5)主要贡献源,颗粒物总体呈酸性。后向轨迹分析表明,重污染期间西宁PM_(2.5)及其中水溶性离子的浓度变化不仅受本地污染源的影响,也受外来气团输送的影响。     

基于LUR模型的PM2.5浓度空间分布监测及分析

为有效解决传统监测技术无法获取城市内部高分辨率PM_2.5浓度空间分布情况的问题,基于土地利用回归(land use regression,LUR)模型,以关中平原城市群为例模拟其PM_2.5空间分布状况,通过获取研究范围内54个监测站点的PM_2.5浓度数据,结合土地利用类型、气象、地形、植被指数、人口密度、交通和污染源等因素,分别建立春、夏、秋、冬及年均5个LUR模型。结果表明：LUR模型调整后各季节及年平均值的R²分别达到0.831 (春)、0.817 (夏)、0.874 (秋)、0.857 (冬)、0.900 (全年平均),5种模型拟合度均较好;采取交叉互验的方法进行了精度检验,显示5种模型的平均精度均达到80.4%,说明LUR模型在模拟关中平原城市群PM_2.5浓度空间分布时适用性良好。模拟结果显示,研究区各季节的PM_2.5浓度在空间分布上大致相同,呈现出东部高、西部低的明显特征,且空间分布状况受地形因素的影响较大。但在浓度均值的季节变化上则具有夏季低、冬季高的明显差异。本研究结果可为关中平原城市群PM_2.5污染防治提供科学依据,亦可为城市内部PM_2.5浓度空间分布数据的获取提供新思路。     

垂直绿化对工业园区PM2.5污染防治的健康经济效益评估

利用ENVI-met模拟得到兰石工业园区现状下和垂直绿化模式下细颗粒物(PM_2.5)浓度的变化,基于泊松回归相对风险度模型,结合流行病学研究中的暴露—反应关系及支付意愿法,将垂直绿化模式下PM_2.5浓度的变化与健康经济效益相关联,定量评估垂直绿化对工业园区PM_2.5污染的改善效果及带来的健康经济效益。结果表明,垂直绿化对工业园区PM_2.5污染的改善效果受污染源和垂直绿化相对高度的影响,垂直绿化高度超过污染源高度时改善效果更优;垂直绿化模式下不同健康终端可获得的健康经济效益与其基线风险水平呈正相关关系,4种健康终端的健康经济效益为全因死亡>心血管疾病死亡>呼吸系统疾病死亡>慢性阻塞肺病死亡;垂直绿化模式下同一健康终端可获得的健康经济效益随垂直绿化高度的增加而增加。研究结果可为工业园区PM_2.5污染防治及绿色工业园区建设提供参考。     

宝鸡市大气PM_(10)中水溶性物质的组成及特征研究

2008年冬、春季在宝鸡市4个不同功能区采集PM10样品,探讨了PM10中水溶性物质的化学组成、时空分布特征以及来源。结果表明,冬、春季PM10的平均质量浓度分别为(402±100)、(410±160)μg/m3,无明显季节差异,冬季以交通干道区的PM10浓度为最高,而春季则以商贸区的PM10浓度为最高;冬、春季PM10中水溶性有机碳(WSOC)浓度最高值均出现在商贸区,最低值则分别出现在背景点和交通干道区,水溶性无机碳(WSIC)浓度最高值分别出现在交通干道区和商贸区,最低值均出现在背景点;冬、春季PM10中所含大多数无机离子浓度不存在显著空间差异,但不同功能区PM10中无机离子所占质量分数差异较明显;冬、春季PM10中的水溶性物质质量浓度分别为207、151μg/m3,在PM10中所占质量分数分别为51%和40%,其中,冬、春季水溶性物质浓度最高的分别为居民区和商贸区;冬季PM10中WSOC浓度与SO24-、NO3-浓度有较好的相关性,说明冬季PM10中WSOC的主要组分为二次有机气溶胶,而春季PM10中WSOC浓度与SO42-、NO3-浓度的相关性相对较差,这是由于一次有机气溶胶对WSOC的贡献率较冬季显著增大;宝鸡市与北京市大气PM10浓度、PM10中的SO42-、NO3-、NH4+浓度最为接近;广州市大气PM10中的SO42-所占质量分数(14%)要高于北方城市(宝鸡市和北京市均为9%)。