广州市PM_(2.5)中含碳有机物的来源分析

通过对广州市城区PM_(2.5)的质量浓度和含碳气溶胶的组分连续1 a的采样分析,获得了广州地区PM_(2.5)中含碳气溶胶的年变化特征,对广州市PM_(2.5)中有机碳OC的来源和烃类有机物的主要来源进行了分析。结果表明,化石燃料燃烧和汽车尾气污染对广州市PM_(2.5)中含碳有机物的贡献较大,植物排放对春秋季PM_(2.5)有一定的贡献,而夏季则同时受到植物源和人为源的污染;采用散点图法和比值-比值法对多环芳烃的来源进行了分析,机动车排放对低环数PAHs(Flu、Pyr)的贡献较大,生物质燃烧对高环数PAHs(Bghi P、Icd P)具有显著贡献,而且存在一定的光化学老化,而藿烷和EC主要来自机动车排放源;广州市PM_(2.5)中有机碳OC的主要来源为机动车排放、燃煤排放、生物质燃烧、餐饮油烟、二次形成和其他来源,冬季分别贡献15.3%、20.5%、8.0%、11.5%、14.9%和29.8%。     

兰溪市PM2.5中有机物的组成特征、季节变化及来源研究

为更好地理解我国中小城市地区大气细颗粒物的污染特征,利用大流量采样器采集了浙江中部典型内陆城市-兰溪市近郊和市区两个站点2016年四个季节的PM_(2.5)样品,测定了碳质气溶胶的含量,利用气相色谱/质谱联用仪(GC/MS)分析了正构烷烃、藿烷、多环芳烃和长链脂肪酸等弱极性有机物的组成.结果表明,兰溪PM_(2.5)中有机碳的年均浓度为9.7μg·m~(-3),有机物中正构烷烃、藿烷、多环芳烃和脂肪酸的年均浓度分别为40.8、2.0、21.0和168 ng·m~(-3).同系物分布特征表明,化石燃料燃烧是兰溪PM_(2.5)中正构烷烃的主要来源,但植物蜡也有重要贡献;藿烷的组成及其季节变化显示兰溪PM_(2.5)中的藿烷主要来源于机动车排放,但冬季存在明显的燃煤贡献;基于BeP/(BeP+BaP)、IcdP/(IcdP+Bg P)等特征比值分析,兰溪PM_(2.5)中的多环芳烃主要来源于机动车尾气和煤炭/生物质燃烧的混合贡献,冬季燃煤贡献较高;兰溪夏季多环芳烃的老化程度较低,表明兰溪夏季PM_(2.5)以本地排放新鲜颗粒为主,外来输送的影响较小;脂肪酸的浓度和组成说明餐饮排放对市区PM_(2.5)的影响较大.研究结果为大气PM_(2.5)的来源解析提供了重要的基础信息.     

成都市西南郊区春季大气PM2.5的污染水平及来源解析

为了解成都市西南郊区大气中PM_(2.5)污染特征,于2015年3月1~31日对成都西南郊区大气PM_(2.5)进行膜样品采集,并分析其中的化学组分.结果表明,3月成都市西南郊区大气PM_(2.5)的日均质量浓度为121.21μg·m~(-3),采集的31个有效PM_(2.5)样品中有24个样品日均浓度在75μg·m~(-3)以上,日超标率为77%,该地区3月PM_(2.5)污染严重.在与大气气象要素的关系研究中发现,大气颗粒物PM_(2.5)与大气能见度有着较好的指数关系,与温度、湿度有一定的正相关关系,但相关性并不明显.水溶性阴阳离子中NH~+_4(16.24%)、SO~(2-)_4(12.58%)、NO~-_3(9.91%)占PM_(2.5)的主导地位,NO~-_3/SO~(2-)_4的比值是0.77,表明成都西南郊区固定源的污染要大于移动源的污染,燃煤排放的污染相对于汽车尾气较多.有机碳(OC)/元素碳(EC)比值均大于2.0,表明有二次有机碳(SOC)产生.利用OC/EC比值法估算SOC的质量浓度发现,成都西南郊区3月PM_(2.5)中SOC的平均浓度水平为3.49μg·m~(-3),对OC的贡献率达20.6%,说明成都市西南郊区的OC主要来源于一次排放,且OC与EC的相关性分析显示,其相关系数达0.95,说明OC、EC来源相似且相对稳定,成都市西南郊区春季受局地源排放影响较大,一次排放占主导地位,二次有机碳对OC贡献相对较小,与估算所得的SOC性质一致.利用主成分分析(PCA)方法对成都西南郊区大气中PM_(2.5)进行来源解析,发现成都西南郊区PM_(2.5)的主要污染源为燃煤、生物质的燃烧、二次硝酸盐或硫酸盐、土壤和扬尘源、汽车尾气源、电子生产源以及机械加工源.     

北京市大气环境PM2.5和PM1及其碳质组分季节变化特征及来源分析

大气颗粒物是影响我国大多数城市环境空气质量的首要污染物,近年来随着监测技术的进步和采样设备的改进,相关研究对象逐渐从大粒径的PM_10、PM_(2.5)转移到更小粒径的PM_1上.碳质组分是大气颗粒物的重要组成部分.以北京市为研究区域,选取2016年7月、10月及2017年1月、4月作为4个季节的代表月,对大气环境中的PM_(2.5)和PM_1进行采集,分析了二者的质量浓度和季节变化特征.采用两层嵌套气象-空气质量模型系统(WRF-CMAQ)耦合模型对采样时段进行了模拟,分析观测期间PM_(2.5)和PM_1的来源贡献,并使用因子分析法解析了碳质组分的来源.结果表明,PM_(2.5)和PM_1的质量浓度均呈现春、夏、秋、冬这4个季节递增的趋势;PM_1是PM_(2.5)中的主要组成,而且秋冬季节随着灰霾发生频率的增加,PM_1质量浓度占PM_(2.5)的比值明显升高;北京市大气环境中存在明显的二次污染,且SOC更容易在粒径更小的PM_1中积聚.散煤燃烧、机动车尾气排放、居民面源及生物质燃烧排放是北京市大气颗粒物的重要贡献来源;汽油车尾气、柴油车尾气、生物质燃烧和燃煤排放是北京市大气颗粒物中碳质组分的主要来源.     

高原城市昆明公路隧道大气中PM2.5理化特征分析

为研究高原地区机动车尾气排放特征,选取昆明市草海隧道内大气PM_(2.5)为研究对象,并对样品中的水溶性离子、碳组分、多环芳烃、无机元素进行分析.结果表明,隧道内PM_(2.5)质量浓度为225.65~312.84μg·m~(-3),是同期环境大气中PM_(2.5)浓度的11~14倍,PM_(2.5)中碳组分所占比重最高,约占总质量浓度的35.73%,其次无机元素占21.78%,离子组分在4.79%~5.52%之间,含量最低的是多环芳烃,占0.25%~0.32%;离子组分中Ca~(2+)和SO_4~(2-)含量较高,占总离子浓度的77.78%~80.17%,显示为地壳来源,其次是NH_4~+、NO_3~-的浓度也相对较高,主要来自机动车尾气源;草海隧道PM_(2.5)中以分子量相对较大、不易挥发的4、6环PAHs为主,机动车尾气对PM_(2.5)中多环芳烃的贡献十分显著,毒性最强的Ba P浓度是国家规定浓度限值的23~29倍,高原草海隧道大气中存在PM_(2.5)暴露健康风险;隧道大气PM_(2.5)中元素由PCA分析显示机动车尾气和道路扬尘来源占比约61.64%,其次机械磨损排放源占比约为17.49%,最后为轮胎磨损排放源,占比为9.11%;云贵高原大气低压低氧条件下,机动车发动机燃料不完全燃烧几率较高,导致机动车尾气PM_(2.5)中的OC以及PAHs排放量增加.     

石家庄夏季道路尘有机碳和元素碳特征及来源

为明确石家庄市夏季道路尘中有机碳和元素碳污染特征及来源,用样方法采集市区4种不同类型共8条铺装道路尘样,处理后经热光碳分析仪测定有机碳(OC)和元素碳(EC)组分。结果表明:总碳(TC)在道路尘PM_(2.5)、PM_(10)中质量分数分别为129 465.2,103 911.4μg/g;PM_(2.5)和PM_(10)中OC和EC相关系数分别为0.94和0.86,可认为OC、EC来源基本一致;OC/EC均>2,表明存在二次有机碳(SOC)的贡献;通过OC/EC最小比值法估算得出SOC占PM_(2.5)和PM_(10)中OC总量的42.5%和32.8%,一次有机碳(POC)贡献较大;夏季道路积尘中的碳主要来自于汽、柴油车尾气排放、大气降尘中燃煤成分和生物质燃烧。     

南京春季北郊地区大气PM2.5中主要化学组分及碳同位素特征

PM_(2.5)是大气的重要污染物之一,其成分复杂,为研究PM_(2.5)的污染特征及来源,于2016年3月采集南京北郊地区大气中的PM_(2.5),利用Dinoex ICS-3000和ICS-2000型离子色谱和DRI Model 2001A热/光碳分析仪分别测定了PM_(2.5)中的阴阳离子和碳质组分,利用元素分析仪-同位素质谱仪测定大气PM_(2.5)中的总碳同位素(δ~(13)CTC)组成特征.结果表明,2016年3月期间南京北郊地区PM_(2.5)污染严重,平均浓度达(106.16±48.70)μg·m~(-3),且88%观测天中存在明显的二次有机污染,SOC平均浓度为(3.58±2.78)μg·m~(-3),且在晴天条件下高浓度的二次有机碳(SOC)与紫外线作用下的O_3具有较强的相关性.大气PM_(2.5)中δ~(13)CTC值范围是-26.56‰~-23.75‰,平均值为(-25.47‰±0.63‰),结合化学组分的三相聚类分析结果可知,大气PM_(2.5)主要来源于燃煤过程、机动车排放,此外还受地质源和生物质燃烧源的影响.     

生物质燃烧排放PM2.5中无机离子及有机组分的分布特征

为探讨生物质在明火和阴燃两种不同条件下PM_(2.5)及主要成分的排放差异,选取了7种具有代表性的生物质样品(小麦、水稻、马尾松叶、马尾松枝、杂草、玉米、棉花)进行了燃烧实验,并对PM_(2.5)样品中的7种主要水溶性离子(Na~+、NH_4~+、K~+、Ca~(2+)、Cl~-、NO_3~-、SO_4~(2-))及有机碳(OC)、元素碳(EC)、水溶性有机碳(WSOC)、有机酸和左旋葡聚糖(LG)等有机成分进行了分析.结果表明,明火和阴燃条件下PM_(2.5)的排放因子分别为2.82~7.74 mg·g~(-1)和3.24~22.56 mg·g~(-1),阴燃时的排放因子偏高,不同燃料类型也存在一定差异.燃烧排放PM_(2.5)中水溶性离子以Cl~-为最高,占总离子的比例为72%~94%,且与NH_4~+存在显著正相关关系,水溶性离子整体表现为明火条件下的浓度显著高于阴燃条件下的浓度.受阴燃条件下氧气不足的影响,PM_(2.5)中有机组分的浓度表现为阴燃高于明火,进而导致阴燃时PM_(2.5)的排放因子增加.水稻秸秆燃烧烟尘中3种来源特征比值(LG/PM_(2.5)、LG/OC和LG/WSOC)仅为小麦和玉米秸秆燃烧排放相应比值均值的0.34、0.24和0.27倍,表明在不同农作物的收获季节采用上述特征比值进行生物质燃烧来源估算时,应区别对待.     

邯郸市PM2.5中碳组分的浓度、来源及其变化

为明确邯郸市PM_(2.5)中碳组分污染浓度、来源和近年来的变化,分别于2015和2017年1、4、7、10月在河北工程大学能环实验楼4层采集PM_(2.5)样品,采用热/光碳分析仪测定了样品中8种碳组分含量,并计算得到有机碳(OC)、元素碳(EC)、Char-EC和Soot-EC含量.结果表明,2017年PM_(2.5)中碳组分浓度较2015年下降约15%,质量分数下降约17%,季节变化均表现为冬高夏低的特点;2017年SOC浓度和SOC/PM_(2.5)、SOC/OC比值均低于2015年,SOC浓度和SOC/PM_(2.5)比值下降约36%,季节分布特征相似(秋冬高、春夏低).两年除夏季外,其余季节OC、EC相关系数均高于0.7,表明存在共同来源;2017年OC、OC1与EC相关性高于2015年,此外,两年中EC1～EC3、Char-EC和Soot-EC与各组分相关系数差异较大;两年中Char-EC与OC、EC的相关性(r=0.5～1.0)明显高于Soot-EC与OC、EC的相关性(r=0.1～0.6),这主要与二者形成机理有关.碳组分之间的关系和主成分分析结果表明,燃煤、生物质燃烧和柴油车尾气的混合源是2015年碳质组分的主要来源,而2017年则来源于燃煤和机动车尾气排放.     

厦门市大气PM_(2.5)中水溶性离子污染特征及来源解析

为探讨厦门市大气PM_(2.5)水溶性离子污染特征及来源,于2014年8月和12月同步采集了城区和郊区的PM_(2.5)样品.用离子色谱分析了9种水溶性离子(F~-、Cl~-、NO_3~-、SO_4~(2-)、Na~+、K~+、NH_4~+、Ca~(2+)和Mg~(2+))的质量浓度.结果表明,厦门大气PM_(2.5)中水溶性离子浓度处于较低水平,总水溶性离子浓度(μg/m~3)顺序为:冬季城区(18.16)冬季郊区(14.55)夏季郊区(6.87)夏季城区(5.33),降水对水溶性离子有显著的去除作用.观测期间,夏季PM_(2.5)阴离子相对亏损,冬季反之.SO_4~(2-)、NO_3~-、NH_4~+(简称SNA)占全部水溶性离子质量浓度之和的比例达79.64%以上,表明厦门市大气PM_(2.5)二次污染较严重.相关性分析和SNA三角图解表明厦门市夏季NH_4~+主要以(NH4)2SO4的形式存在,其次为NH_4NO_3及碱性游离NH_4~+;冬季则主要以(NH_4)_2SO_4和NH_4NO_3的形式存在,其次为NH_4Cl.N/S值表明夏季PM_(2.5)中水溶性离子污染特征以燃煤源排放为主,冬季以交通排放为主,总体呈现出交通源与燃煤污染并存的复合型污染特征,但受海洋源的影响很小.主成分分析进一步表明厦门市大气PM_(2.5)水溶性离子主要来自燃煤源、交通排放和生物质燃烧源.     

餐饮源有机颗粒物排放特征

餐饮油烟是大气有机颗粒物的重要来源之一.本研究在深圳市内选择了西餐、茶餐厅、职工食堂和韩式料理这4种类型的餐馆,通过对这4类餐厅的外场采样,分析各类型餐厅油烟中有机颗粒物的化学组成,筛选了餐饮油烟污染源的有机特征组分.结果表明,各餐馆排放的PM_2.5中,有机物占60%以上.在所有定量的有机组分之中,脂肪酸含量最高,其次是二元羧酸和正构烷烃,而多环芳烃、甾醇和单糖等有机组分的含量较低.颗粒物的有机组成特征受到菜系的影响,西餐厅和韩式料理排放脂肪酸、正构烷烃和多环芳烃等有机物含量较高,但却排放了低含量的甾醇和单糖,茶餐厅和职工食堂则相反.餐饮源颗粒物中Fla/(Fla+Pyr)和LG/(Gal+Man)的比值受菜系影响较小,也区别于其他污染源的特征比值,可以作为餐饮源潜在的示踪物.餐饮源为深圳市大气颗粒物贡献了大量的脂肪酸和二元羧酸.     

Progressively narrow the gap of PM2.5 pollution characteristics at urban and suburban sites in a megacity of Sichuan Basin, China

Nowadays, the fine particle pollution is still severe in some megacities of China, especially in the Sichuan Basin, southwestern China. In order to understand the causes, sources, and impacts of fine particles, we collected PM_2.5 samples and analyzed their chemical composition in typical months from July 2018 to May 2019 at an urban and a suburban (background) site of Chengdu, a megacity in this region. The daily average concentrations of PM_2.5 ranged from 5.6-102.3 µg/m³ and 4.3-110.4 µg/m³ at each site. Secondary inorganics and organic matters were the major components in PM_2.5 at both sites. The proportion of nitrate in PM_2.5 has exceeded sulfate and become the primary inorganic component. SO₂ was easier to transform into sulfate in urban areas because of Mn-catalytic heterogeneous reactions. In contrast, NO₂ was easily converted in suburbs with high aerosol water content. Furthermore, organic carbon in urban was much greater than that in rural, other than elemental carbon. Element Cr and As were the key cancer risk drivers. The main sources of PM_2.5 in urban and suburban areas were all secondary aerosols (42.9%, 32.1%), combustion (16.0%, 25.2%) and vehicle emission (15.2%, 19.2%). From clean period to pollution period, the contributions from combustion and secondary aerosols increased markedly. In addition to tightening vehicle controls, urban areas need to restrict emissions from steel smelters, and suburbs need to minimize coal and biomass combustion in autumn and winter.     

重庆主城区春季大气PM10及PM2.5中多环芳烃来源解析

于2012年春季采集了重庆主城区和缙云山共6个环境采样点的大气PM₁₀、PM_2.5样品,同步采集了燃煤尘、机动车尾气尘、施工机械尾气尘、船舶尾气尘、餐饮油烟尘、生物质燃烧尘及土壤尘等7类污染源,采集到有效受体样品139个、有效源样品233个,使用GC-MS分析样品中18种PAHs的质量浓度(ρ),分析了PM₁₀、PM_2.5上载带PAHs的污染特征,并分别运用比值法、主成分分析法及CMB(化学质量平衡)受体模型法对PM₁₀、PM_2.5中的PAHs进行来源解析,所得源解析结果较为一致. 结果表明:重庆主城区大气PM₁₀、PM_2.5中ρ(PAHs)较低,ρ(PAHs)分别为22.03~31.71、19.02~29.92 ng/m3,其中位于工业区新山村采样点的ρ(PAHs)最高. PM₁₀载带的PAHs有86%~99%集中在PM_2.5中,说明PAHs主要富集在PM_2.5中. 重庆主城区大气PM₁₀、PM_2.5载带的PAHs主要来自机动车尾气尘和燃煤尘的贡献,这2类源对PM₁₀的贡献率分别为25.89%、32.80%;而在PM_2.5中,机动车尾气尘的贡献率较高,可达62%左右.      

Seasonal variation and source apportionment of organic and inorganic compounds in PM2.5 and PM10 particulates in Beijing, China

The distribution and source of the solvent-extractable organic and inorganic components in PM 2.5(aerodynamics equivalent diameter below 2.5 microns),and PM 10(aerodynamics equivalent diameter below 10 microns) fractions of airborne particles were studied weekly from September 2006 to August 2007 in Beijing.The extracted organic and inorganic compounds identified in both particle size ranges consisted of n-alkanes,PAHs(polycyclic aromatic hydrocarbons),fatty acids and water soluble ions.The potential emission sources of these organic compounds were reconciled by combining the values of n-alkane carbon preference index(CPI),%waxC n,selected diagnostic ratios of PAHs and principal component analysis in both size ranges.The mean cumulative concentrations of n-alkanes reached 1128.65ng/m3 in Beijing,74% of which(i.e.,831.7ng/m3) was in the PM 2.5 fraction,PAHs reached 136.45ng/m3(113.44ng/m3 or 83% in PM 2.5),and fatty acids reached 436.99ng/m3(324.41ng/m3 or 74% in PM 2.5),which resulted in overall enrichment in the fine particles.The average concentrations of SO42-,NO3-,and NH4+ were 21.3±15.2,6.1±1.8,12.5±6.1μg/m3 in PM 2.5,and 25.8±15.5,8.9±2.6,16.9±9.5μg/m3 in PM 10,respectively.These three secondary ions primarily existed as ammonium sulfate((NH4)2SO4),ammonium bisulfate(NH4HSO4) and ammonium nitrate(NH4NO3).The characteristic ratios of PAHs revealed that the primary sources of PAHs were coal combustion,followed by gasoline combustion.The ratios of stearic/palmitic acid indicated the major contribution of vehicle emissions to fatty acids in airborne particles.The major alkane sources were biogenic sources and fossil fuel combustion.The major sources of PAHs were vehicular emission and coal combustion.     

哈尔滨市供暖期PM2.5组分特征及来源解析

在哈尔滨市2014年1—3月的供暖期间对城区、郊区及周边农村地区的室内外PM_2.5样品进行了同时采集,分析了样品中碳质组分、水溶性离子及无机元素后,通过颗粒物热力学模型计算了颗粒物原位酸度,并通过基于标记的正矩阵分解（PMF）模型对室内外颗粒物的来源进行了表征.计算结果表明,3个地点室外PM_2.5原位酸度均低于室内,且室内外颗粒物原位酸度均为市区最高.PMF结果表明,哈尔滨市区、郊区及农村地区二次源对室外PM_2.5的贡献均排第3位.交通源对市区及郊区的贡献在16%~20%,对于农村地区则是最弱的影响因素.生物质燃烧是农村地区室内外PM_2.5的首要来源;燃煤和工业排放则是市区室内外PM_2.5的主要来源;工业排放是郊区室外PM_2.5的首要来源,与郊区的石化及金属工业有密切联系.因此,为提升哈尔滨市供暖期的空气质量,在进行农村散煤与生物质燃烧治理,推进农村地区清洁能源利用的同时,应多措并举注重城市交通状况改善和促进燃煤锅炉与工业超低排放技术的升级改造,促进区域协同治理.     

北京市交通扬尘PM2.5排放清单及空间分布特征

为建立一种自下而上的交通扬尘PM_2.5排放清单方法,对北京市不同区域、不同类型道路的路面积尘负荷进行了采样和实验室分析,对各类路网的道路车流量和车辆类型进行了调查和统计,建立了北京市道路交通扬尘PM_2.5排放清单,并对其空间分布进行了分析. 结果表明:北京市城区快速路、主干道、次干道、支路和胡同的交通扬尘PM_2.5排放因子分别为(0.05±0.03)(0.09±0.05)(0.11±0.05)(0.16±0.14)和(0.27±0.20)g/(km·辆),相应各类型道路的交通扬尘PM_2.5排放强度分别为(7.21±4.66)(5.27±3.03)(3.34±1.49)(2.84±2.49)和(0.54±0.40)kg/(km·d);郊区高速路、国道、省道、县道、乡道和城市道路的交通扬尘PM_2.5排放因子分别为(0.10±0.03)(0.50±0.33)(0.39±0.37)(0.41±0.41)和(0.65±0.31)(0.19±0.08)g/(km·辆),各类型道路交通扬尘的PM_2.5排放强度分别为(3.82±1.31)(10.00±6.58)(3.93±3.74)(1.64±1.63)(0.65±0.31)和(0.74±0.32)kg/(km·d). 北京市道路交通扬尘PM_2.5的年排放量为13 565 t,从空间分布上看,郊区交通扬尘PM_2.5年排放量、单位道路长度排放量以及排放因子均高于市区,而城区单位行政区面积的交通扬尘PM_2.5排放量高于远郊区县. 从交通扬尘PM_2.5排放的空间分布特征看,在继续加强城区交通扬尘控制的同时,应采取措施控制远郊区县公路的扬尘排放. 自下而上的交通扬尘PM_2.5排放清单提高了排放的时空分辨率,能够识别路网中高排放的区域和路段,为交通扬尘总量管理和减排目标考核提供了一种技术手段.      

基于高分辨率在线观测数据分析上海市城区秋冬季大气有机气溶胶化学特征及污染来源

有机气溶胶(OA)不仅是大气细颗粒物(PM_2.5)的重要组成部分,其与臭氧(O₃)污染也密切相关.采用气溶胶在线热脱附(TAG)系统对上海市城区秋冬季大气PM_2.5中94种有机分子示踪物浓度进行了在线观测,分析了不同气流轨迹影响下有机气溶胶的组成分布特征以及大气氧化性对其生成的影响.结果表明,本地气团影响下的OA组成以饱和脂肪酸、不饱和脂肪酸和正构烷烃等指示一次来源的有机分子示踪物为主,偏北长距离输送影响下的OA则含有较高比例的生物质燃烧示踪物.与本地气团和长距离输送气团不同,海面气团携带的OA主要由二羧酸和羟基羧酸类指示二次来源的有机分子示踪物构成,其生成受光化学和液相氧化过程影响显著.进一步运用正定矩阵因子分解法(PMF)对PM_2.5和OA污染来源进行解析,获得7类一次排放源和5类二次生成源,其中,二次硝酸盐对PM_2.5浓度贡献率最为突出(25.2%),移动源则对OA浓度贡献率最高(24.0%).污染过程中,燃煤源、移动源和餐饮源等人为源及其相关的二次生成源(二次硝酸盐、二...     

2013年1月中国东部地区重污染过程中上海市细颗粒物的来源追踪模拟研究

大气PM_2.5是当前我国城市和区域面临的最突出的大气污染问题,然而PM_2.5及其关键组分污染的来源不清,严重制约了人们对PM_2.5 的科学认知和污染防控的步伐.本研究以2013年1月中国东部地区一次典型重污染过程为研究案例,利用CAMx三维模型中耦合了物种示踪机制的颗粒物来源追踪方法,探讨和揭示了中国东部地区代表性城市上海及周边地区共4个源区(上海、苏南、浙北、大区域)、8类污染源(包括燃烧源、生产工艺过程、流动源、生活面源、挥发源、扬尘源、农业源、天然源)对上海城区大气中PM_2.5及其关键组分包括水溶性无机离子(SO^2-₄、NO^-₃、NH⁺₄)、元素碳(EC)和有机碳(OC)的污染贡献.研究结果表明,2013年1月份中国东部出现严重灰霾污染期间,上海城区PM_2.5的主要区域贡献为上海本地污染源排放累积(PM_2.5浓度贡献平均为55.4%±22.3%)和长距离输送(38.4%±20.0%).上海地区8类主要排放源中,扬尘源贡献均值最大,达到30.7%±31.8%,其次为燃烧源18.2%±15.6%、流动源18.6%±17.5%、挥发类源16.9%±18.0%.对上海市PM_2.5组分的源解析研究发现,燃烧源对细颗粒物中硫酸盐和硝酸盐的浓度贡献最大,其浓度贡献分别达到56.2%和55.9%.铵盐中72.4%来源于挥发类源贡献,元素碳约78.3%来自于交通源贡献.挥发类源排放和流动源是主要的有机气溶胶贡献源,浓度贡献分别为36.2%和32.5%.     

吕梁市PM2.5中多环芳烃的来源解析及健康风险评价

为探索吕梁地区PM_2.5中多环芳烃的季节变化、健康风险和潜在来源,于2018年10月23日至2019年7月1日对离石区(市区)和孝义市(郊区)进行PM_2.5样品采集,利用气相色谱-质谱联用仪(GC-MS)测定了14种多环芳烃浓度.总多环芳烃的浓度年均值为95.50 ng·m^-3,主要以5～6环为主(49.7%),3环占比较低(8.3%);吕梁市多环芳烃浓度呈现冬季>秋季>春季>夏季的季节性变化规律,市区浓度年均值(130.47 ng·m^-3)高于郊区(84.4 ng·m^-3);增量终身致癌风险和蒙特卡洛模拟结果均表明吕梁市多环芳烃毒性服从成人>青年>儿童的规律,除夏季外,离石区增量终身致癌风险值均在10^-6～10^-4之间,远高于孝义市,表明市区存在较高的多环芳烃潜在风险;通过采用特征比值法和正定矩阵因子分解模型表明,吕梁市多环芳烃主要来自于煤和生物质的燃烧(61.9%)和机动车尾气排放(38.1%),由后...     

北京地区不同时段平均PM2.5浓度与MODIS气溶胶光学厚度相关性分析

利用2014年北京市12个空气质量监测站的逐小时PM_(2.5)地面观测资料,以及Terra和Aqua卫星的MODIS气溶胶光学厚度(AOD)产品,在时间和空间数据匹配的基础上,研究了PM_(2.5)的5 h(10:00—14:00)和24 h(0:00—23:00)两种时段平均浓度及两颗卫星平均AOD的时空分布特征,并建立了AOD与不同时段平均PM_(2.5)浓度之间的回归模型.结果表明:PM_(2.5)的5 h平均浓度和24 h平均浓度值均在城区高、郊区低,最低值位于定陵站;匹配后逐时PM_(2.5)浓度的日变化呈"双峰型",最低值出现在下午,但北京西北部郊区的定陵和昌平镇站因局地山谷风环流和外部排放源的影响,其"双峰型"波动趋势较城区站偏弱,最低值出现在上午;AOD的空间分布特征与PM_(2.5)浓度分布一致,但在郊区由于污染水平分布不均,卫星采集的样本可能来自于周围的清洁大气,导致AOD的最小值在郊区站点明显低于城区站点;两颗卫星平均的AOD与5h PM_(2.5)平均浓度的决定系数高于AOD与24 h PM_(2.5)平均浓度的决定系数;AOD与PM_(2.5)的相关系数在城区高于郊区,郊区排放源分布不均和强的局地系统性环流是造成其相关系数低的重要原因.