环境空气中细颗粒物自动监测手工比对的质量控制

简述了国内、国际细颗粒物比对监测工作的概况,对南通市细颗粒物比对监测工作进行了分析,对目前细颗物比对监测过程中存在细颗粒物污染状况对数据有效性的影响,以及温、湿度对自动监测数据的影响等问题,提出了对策建议。     

欧盟臭氧污染监测现状及我国开展臭氧污染监测的建议

综述了欧盟臭氧前体物排放及地面臭氧污染监测的现状,分析了欧盟重视地面臭氧污染监测的原因及存在的主要问题.根据欧盟在地面臭氧污染监测方面的经验和做法,提出了加强我国地面臭氧污染监测的必要性和具体建议.     

宜兴市细颗粒物化学特征和来源解析

通过在宜兴市3个监测站点对细颗粒物(PM_(2.5))开展不同季节采样,对样品做化学分析,结合化学质量平衡(CMB)模型解析PM_(2.5)来源贡献。结果表明,宜兴市PM_(2.5)年均质量浓度为37.5μg/m~3,冬季质量浓度最高,为53.1μg/m~3。PM_(2.5)主要化学成分为SO_4~(2-)、NO_3~-、OC、EC、NH_4~+、Cl~-、Ca、Na、Al。PM_(2.5)的主要排放源贡献为二次硫酸盐(21.0%)、二次有机气溶胶(14.9%)、二次硝酸盐(14.1%)和燃煤电厂(8.0%)。利用本地排放源清单进行二次来源解析,得到全年主要排放源贡献为工业(33.1%)、燃煤(23.1%)、移动源(17.6%)、扬尘(9.3%)和其他来源(16.9%)。减轻颗粒物污染,重点是控制工业生产、燃煤及机动车中的排放。     

广州地区秋冬季细颗粒物PM2.5化学组分分析

分析了广州地区2009年-2010年秋冬季节大气中PM2．5样品的水溶性离子、重金属元素、有机碳/元素碳（OC/EC）、多环芳烃质量浓度和粒径分布。初步掌握了广州地区秋冬季节大气中PM2．5的化学组分和特点,有机质（OM）是广州地区秋冬季PM2．5中最主要的成分,其次是硫酸根离子、硝酸根离子和铵根;PM2．5中有机碳和元素碳的空间分布特征相似,并受一次源排放影响;PM2．5中的重金属含量以铝、锌、铅相对较高,且城区高于城郊;PM2．5中17种多环芳烃、苯并（ a）芘（ BaP）的浓度均为城郊高于市区。     

蚌埠市夏季大气细颗粒物在线源解析

为了解蚌埠市环境空气中PM_(2.5)的来源,于2017年8月18日—9月18日,在百货大楼和高新区站点,利用单颗粒物气溶胶飞行时间质谱仪开展PM_(2.5)在线源解析。结果表明,百货大楼点位ρ(PM_(2.5))高于高新区点位,轻度污染比例(4.2%)明显高于高新区点位(0.8%),出现了中度污染(0.3%);SPAMS的PM_(2.5)质谱图显示百货大楼点位PM_(2.5)中K~+、Na~+特征明显,高新区点位HSO_4~-、NO_3~-、NO_2~-等无机信号较为明显;2个点位NO_3~-、NO_2~-、NH_4~+离子颗粒数占总颗粒数的百分比明显较高,且高新区点位NO_3~-、HSO_4~-离子数占比要明显高于百货大楼点位,燃料燃烧、工业工艺源、农田氮肥施用是其主要的人为污染源;2个点位PM_(2.5)成分主要为元素碳,分别占比42.4%,40.6%;污染时段,ρ(PM_(2.5))快速上升,除受本地机动车尾气源和燃煤源累积影响外,百货大楼点位扬尘源排放增加,高新区点位扬尘源和工业工艺排放源增加;2个点位机动车尾气源均为首要污染源,分别占比29.5%和30.9%,其次为燃煤源(24.3%和24.7%),扬尘源占比分别为22.9%和20.8%。     

保山市大气细颗粒物排放特征与理化特征分析

于2016年11月9日—14日,用单颗粒气溶胶在线源解析技术分析保山市体育馆监测点大气中PM_(2.5)的化学组成、粒径分布、来源及典型排放源质谱特征。结果表明:采集的颗粒可分为7类,主要以有机碳、元素碳和混合碳颗粒为主,占电离颗粒数的60%以上;不同类型颗粒粒径分布差异较为明显;机动车尾气为首要污染贡献源,且呈周期性变化,每日有两个上升时段,分别为凌晨1:00—10:00和12:00—20:00;其次为燃煤源,贡献率为10%～40%;工艺过程源与生物质燃烧源贡献率相一致,总体上夜间贡献率高于白天;扬尘源、二次无机源贡献率变化幅度不大。     

四城市空气粗、细颗粒物元素质量谱及富集特征

以武汉市 X荧光光谱分析数据为例 ,介绍了粗、细颗粒物中元素的质量谱及富集特征。并且 ,比较了广州、武汉、兰州、重庆四城市的污染元素及可能污染元素的某些富集特征     

长三角典型城市公交车实际道路细颗粒物排放测试

为研究长三角典型城市公交车细颗粒物排放特征,采用便携式排放测试系统（PEMS）,对上海、杭州和苏州三大城市的8辆典型城市公交车开展实际道路细颗粒物排放实验。研究结果表明：长三角典型城市车辆的实际道路平均车速为22.7 km/h,怠速比例为20.4%,加减速比例为54.5%;在稳态行驶工况下,随车速增大,公交车颗粒物质量及数量排放呈逐渐增大趋势;在20 km/h车速范围内,上海国III、国IV和苏州国III公交车颗粒数浓度呈双峰粒径分布,其他公交车均为单峰分布;随比功率的增大,公交车颗粒质量呈逐渐增大的趋势,国IV公交车颗粒数量呈先下降再增大趋势,国III公交车颗粒数量呈上升趋势;公交车颗粒质量综合排放因子为0.8~189 mg/km,颗粒数量综合排放因子为6.2×10¹²~9.6×10¹⁴#/km。     

合肥市冬季细颗粒物中碳组分特征分析

利用2020年12月1日至2021年2月28日合肥市细颗粒物(PM_2.5)、有机碳(OC)和元素碳(EC)等环境空气质量监测数据和气象观测数据,分析了合肥市大气PM_2.5中OC和EC的污染特征,并探讨了其来源以及气象因素影响。结果表明：合肥市冬季碳质气溶胶是PM_2.5中主要组分,随着污染程度的加重,碳质气溶胶的质量浓度逐步增加,但其在PM_2.5中的占比先减小后增加。在以PM_2.5为首要污染物的不同污染级别天气条件下,OC和EC的相关性说明不同程度下碳质气溶胶来源复杂。OC/EC表明机动车尾气和燃煤源排放是碳质气溶胶的主要来源。二次有机碳(SOC)会随着污染程度的加重而呈现升高趋势。OC和EC在冬季受温度影响较小;较大的相对湿度对OC和EC具有一定的清除作用,明显降水或连续降水的清除作用更加显著;而风速对含碳气溶胶的影响主要出现在污染天气背景下。     

秸秆焚烧期间空气中细颗粒的组分特征

分析并探讨了南京市秸秆焚烧期间细颗粒中水溶性阴离子和铵,有机碳(OC)和元素碳(EC),以及Cu、Zn、Pb、Si等38种元素的含量和浓度.结果表明:细颗粒( PM2.5)水溶性离子中硫酸根浓度最高,其次是铵根离子,硝酸盐和氯离子,氟离子和亚硝酸盐最低.秸秆焚烧期间细颗粒样品中离子含量占26％,Si元素和金属所占份额为...     

不同气团来源对广州细颗粒物理化特性的影响

利用2006年7月广州细颗粒物质量浓度、数谱分布与化学组成的观测数据与气团后向轨迹聚类分析结果,系统分析了不同气团来源对广州细颗粒物理化特性的影响。观测期间,广州气团来源可分成来自远海、近海、西面陆地和北面陆地4种类型。细颗粒物总数浓度水平在4种类型中基本相当。当气团来自远海时,二次转化影响较小,PM2.5质量浓度较低,颗粒物数浓度从大到小依次为老化爱根核模态新鲜爱根核模态度积聚模态;受到海洋气团的影响,Cl-在PM2.5中比例为4种类型中最大。气团来自近海时,颗粒物二次生成与老化现象突出,数谱峰值出现在积聚模态,而其他类型出现在爱根核模态;SO2-4、OC与NO-3之和在PM2.5中的比例大于50%,为4种类型中最高。气团来自西面陆地和北面陆地时,细颗粒物受陆地传输老化气团和本地来源影响均较明显。来自北面陆地时,250 nm以上颗粒物数浓度明显升高,是PM2.5平均浓度远高于其他类型的直接原因之一。     

2008-2016年臭氧监测试点城市的臭氧污染特征

选取臭氧试点城市北京、沈阳、上海和重庆,通过对2008-2016年臭氧监测数据进行分析研究,可以看出4个试点城市中北京的臭氧污染最严重。4个城市的臭氧污染特征均为高浓度臭氧所占比例较大,高值比较高,低浓度臭氧所占比例较小。北京、沈阳和上海的年平均臭氧浓度总体呈上升趋势。北京、上海、重庆、沈阳4个城市9年的超标天数比例分别为15.9%、7.7%、3.9%、6.5%。上海的臭氧浓度在秋季非常高。2012年的臭氧变化趋势比较异常,可能是由于2012年发生的不寻常气候条件导致。4个城市的臭氧浓度变化和气象条件的变化显著相关。     

Spatial and Temporal Variation of Ozone Concentrations at High Altitude Monitoring Sites in Germany

The present study deals with the characterisation and interpretation of hourly taken maximum ozone concentrations of each day at various high altitude monitoring sites in Germany and contributes to the understanding of ozone transport processes. The relation between long range transport of ozone as well as its precursors and high ozone concentrations is of special interest. Aim of this paper is to investigate the influence and importance of large scale meteorological circulation and source regions of anthropogenic ozone precursors to local ozone concentrations using 2-dimensional backward trajectories. Further, reasons for the spatial and temporal variation of ozone concentration levels will be shown. Investigating numerous cases a similar origin of air masses causing high ozone concentrations in Germany and uniform patterns at various sites could be identified.     

湿度对空气质量监测中总悬浮颗粒物量值的影响

通过对空气湿度与总悬浮颗粒物之间关系的分析,得出平衡修正系数,提高了总悬浮颗粒物测定结果的准确性和时效性。     

应用稳健统计方法对环境空气臭氧自动监测现场比对核查结果的分析研究

根据2015年9个城市53台现场臭氧分析仪的现场比对核查结果,比较研究了稳健统计方法和一般统计方法在评价国控网臭氧自动监测数据准确性和精密性上的应用。研究表明:稳健统计能够在不剔除异常数据的前提下降低异常值对正确评价臭氧自动监测数据质量的影响,适合评价现场比对核查结果;采用Hubers方法进行稳健统计,2015年国控网臭氧日常浓度点相对偏差的95%置信区间约为-0.1%至4.5%,95%预测区间为-14.0%~18.3%,变异系数约为9.5%,数据质量仍有提升空间。     

Ozone Indicators Determined at Rural Sites in the Eastern United States by two Monitoring Networks

Ozone levels at Clean Air Status andTrends Network (CASTNet) and nearby rurally-designatedState and Local Air Monitoring Stations (SLAMS) siteslocated in the eastern United States (U.S.) arecompared using daily indicators (i.e., maximum, range,and SUM06) based on hourly O₃ measurements. Comparisons are also made using monthly and summertimethree-month SUM06 determinations aggregated from dailydata. Comparison of O₃ indicators at the pairedCASTNet-SLAMS sites generally shows better agreementfor O₃ maximum than for range or SUM06. Thehighest correlation of daily O₃ indicators occursfor paired sites that are separated by less than 100miles, and the correlation diminishes with increasingseparation distance. Correlation coefficients exceed0.70 in 49% of the comparisons of maximum, in23% of range comparisons and in 5% ofSUM06 comparisons, suggesting that substitution ofSLAMS for CASTNet O₃ measurements would fail tocapture a substantial amount of the variability inO₃ indicators present at the CASTNet sites. Correlations of O₃ indicators at CASTNet andpaired nearby SLAMS sites are 0.80 in a relativelysmall number of cases. Despite the high correlationin even these cases, O₃ behavior at paired sitesis not identical and shows systematic differences thatare reflected in the O₃ minimum, hourly averageconcentrations, and the monthly and three-month SUM06. Ozone measurements at nearby rurally-designated SLAMSsites may not capture the `rural' nature of the airquality being monitored at CASTNet sites and, in mostcases, may not be sufficiently representative of theconcentration at CASTNet sites to permit O₃measurements at SLAMS sites to be used in lieu ofmeasurements at CASTNet sites. As a result, if ruralO₃ concentration data are needed, then O₃monitoring at carefully chosen, rurally representativesites is recommended.     

A New All Season Passive Sampling System for Monitoring Ozone in Air

A new all season passive sampling system for monitoring O₃ in the atmosphere has been developed in the laboratory and validated in the field. The unique features for this system include a newly designed passive sampler and a rain shelter, which allow the passive sampler to be installed in the field facing downwards. An equation associated with meteorological parameters is used to calculate the passive sampling rates. This system has been extensively tested in the lab (temperature from –18 to 20°C, relative humidity from 13 to 81%, and wind speed from 0.5 to 150 cm/s) and validated in the field in climates of all seasons. The accuracy of the ozone concentrations in the atmosphere obtained with the use of the new passive sampling system was higher than 85% compared to those obtained with continuous ozone analyzers. The new ozone passive sampling system can be used to measure ambient O₃ concentrations ranging from 3 ppb to 1000 ppb based on one-day exposure and 0.1 ppb to 140 ppb for a monthly exposure period. It is also reasonable to conclude that the new passive sampling system can be used for eight-hour exposure study because of the low field blanks and high sampling rates.