北京市不同天气条件下单颗粒形貌及元素组成特征

使用透射电镜(TEM)对采自北京市2011年3~4月间不同天气条件下的气溶胶样品进行观察,并对比2010年3月沙尘天气和2010年11月18日雾天样品,对可吸入颗粒物PM10的基本形貌、矿物元素组成和硫化特征等做比较分析.结果表明,采样期间PM10主要包括烟尘集合体、飞灰、矿物颗粒、二次反应颗粒等,不同天气条件下颗粒类型并无明显差别.采样期间矿物颗粒以“富Si”颗粒(占总量46%)为主,“富Ca”(总量17%)、“富S”颗粒(总量13%)为次要,“富Fe”(总量7%)及较少“富Na” 颗粒(总量6%)和其他颗粒.沙尘天气中沙尘暴输入大量沙尘颗粒使占颗粒83% 的“富Si”颗粒含量明显高于阴天的36%和雾天的32%.仅在阴天和雾天发现大量“富S”颗粒,其中雾天26%,阴天10.7%,说明这2种天气二次反应强烈,易于生成富S二次颗粒,对颗粒物元素组成产生影响.对所有含S颗粒分析表明,不同天气含S矿物含量差异较大,阴天16%,雾天36%,晴天和沙尘天气则含量很低,说明一定的SO2浓度下,大气湿度越大,硫化现象越明显.雾天颗粒物表面的硫化现象相当严重,在含硫量较高的颗粒中,绝大部分同时含有Ca、Na、Si、Fe等元素,说明大气中含Ca、Na、Si、Fe的碱性矿物对雾水酸性有一定的缓冲作用.     

两种典型污染时段鹤山市大气细颗粒污染特征及来源

PM_2.5和O₃浓度超标是我国大气污染的主要特征,研究两种典型污染时段的细颗粒化学组成、混合状态和来源对治理大气污染具有重要意义.2016年11月10—20日广东省鹤山市先后出现了PM_2.5和O₃超标的污染事件.污染期间,采用SPAMS（单颗粒气溶胶质谱仪）对细颗粒进行实时采样分析,共采集到有正负化学组成信息的颗粒422 944个,占总颗粒数的19.2%.基于单颗粒质谱数据特征,使用自适应共振神经元网络算法（ART-2a）,对单颗粒数据进行自适应分类.颗粒物划分为OC（有机碳）、EC（元素碳）、ECOC（元素-有机碳混合）、HOC（高分子有机碳）、Pb-rich（富铅）、Si-rich（富硅）、LEV（左旋葡聚糖）、K-Secondary（钾二次）、Na-rich（海盐）和HM（重金属）颗粒共10类.结果表明:两个PM_2.5污染时段EC颗粒和K-Secondary颗粒的占比高,EC颗粒分别占46.5%和61.1%,K-Secondary颗粒分别占14.3%和10.3%;O₃污染时段EC颗粒占比（39.4%）最高,其次是OC颗粒占比17.0%;两种污染时段OC组分与HSO₄-和NO₃-的混合程度都有明显的上升,说明污染有利于有机气溶胶的老化.由源解析结果可知,PM_2.5污染时段,细颗粒主要来源于燃煤、机动车尾气和扬尘,而O₃污染时段细颗粒主要来源于燃煤、生物质燃烧和扬尘;此外,两种污染时段燃煤源对细颗粒的贡献都有较大提升.研究显示,控制燃煤源的排放对污染物的降低有着重要影响.      

城市雾天单个矿物颗粒物理和化学特征

应用场发射扫描电镜(FESEM)和带能谱的扫描电镜(SEM-EDX)对北京冬季雾天和正常天气下收集的4个样品进行研究.雾天中矿物颗粒的数量-粒度分布的峰值出现在0.1～0.3 μm和1～2.5 μm之间,并且发现雾天出现的二次矿物颗粒的数量百分含量(4.67%)高于正常天气条件(0.12%).单个矿物颗粒的EDX能谱显示,雾天和正常天气中单个矿物颗粒的主要化学成分有一定的差别,尤其是S元素.矿物颗粒分为9种不同类型:"富Si"、"富Ca"、"富S"、"富Fe""富Mg"、"富Al"、"富Ti"、"富K"和"富Cl",其中雾天"富Ca"中55%的颗粒含有Ca(50%±1.2%)和S(37%±1.6%),"富S"中72%的颗粒含有S(44%±1.5%)和Ca(33%±2%),说明了雾天中绝大部富集S的颗粒物中同时富集Ca,这在一定程度上说明了北京市大气中这些含Ca的碱性矿物对雾水酸性有一定的缓冲作用.雾天样品中S/Ca的平均比值为6.11,如果以冬季正常天气条件下S/Ca的均值0.73为背景值,雾天中S/Ca的比值是冬季正常天气的8倍,可见雾天中颗粒物表面的硫化现象相当严重,同时也显示出雾天SO2向硫酸盐的转化率比较高.     

Individual particle analysis of aerosols collected at Lhasa City in the Tibetan Plateau

To understand the composition and major sources of aerosol particles in Lhasa City on the Tibetan Plateau (TP), individual particles were collected from 2 February to 8 March, 2013 in Tibet University. The mean concentrations of both PM_2.5 and PM₁₀ during the sampling were 25.7 ± 21.7 and 57.2 ± 46.7 μg/m³, respectively, much lower than those of other cities in East and South Asia, but higher than those in the remote region in TP like Nam Co, indicating minor urban pollution. Combining the observations with the meteorological parameters and back trajectory analysis, it was concluded that local sources controlled the pollution during the sampling. Transmission electron microscopy (TEM) combined with energy-dispersive X-ray spectra (EDS) was used to study 408 particles sampled on four days. Based on the EDS analysis, a total of 8 different particle categories were classified for all 408 particles, including Si-rich, Ca-rich, soot, K-rich, Fe-rich, Pb-rich, Al-rich and other particles. The dominant elements were Si, Al and Ca, which were mainly attributed to mineral dust in the earth's crust such as feldspar and clay. Fe-, Pb-, K-, Al-rich particles and soot mainly originated from anthropogenic sources like firework combustion and biomass burning during the sampling. During the sampling, the pollution mainly came from mineral dust, while the celebration ceremony and religious ritual produced a large quantity of anthropogenic metal-bearing particles on 9 and 25 February 2013. Cement particles also had a minor influence. The data obtained in this study can be useful for developing pollution control strategies.     

西安市燃煤中铅的排放量及其环境效应

为了研究燃煤过程中铅的排放量及其环境效应,对西安市燃煤电厂的原煤、底灰、飞灰的含铅量,采暖期燃煤锅炉的原煤和炉渣的含铅量,采暖期和非采暖期降尘的含铅量等进行了分析和测算.结果表明: 燃烧1 t含铅量为30 g左右的煤,排放到大气中的铅为20 g左右.燃煤中铅的排放率为66%左右.西安市及邻区每年工农业和民用燃煤1000万t左右,主要为渭北石炭-二叠系煤,含铅量为30 g/t左右,其每年排放到大气中的铅为200t左右.     

2005年中国燃煤大气砷排放清单

燃煤排放的砷是引起大气环境污染和经济损失的重要痕量元素之一.对燃煤大气砷排放进行估算可以为砷排放法规政策的制定和选择适宜的燃煤砷污染控制技术提供依据.采用基于燃料消耗的排放因子法,按照经济部门、燃烧方式和除尘设施将燃煤排放源进行分类,根据各省区不同排放类型的煤炭消耗量和燃煤平均砷含量,建立了2005年中国燃煤大气砷排放清单. 2005年中国燃煤生产和消耗量分别为2 119.8和2 099.8 Mt.燃煤导致的大气砷排放总量估算约为1 564.4 t,其中排放量最大的省区是山东（144.4 t）,其次是湖南（141.1 t）、河北（108.5 t）、河南（77.7 t）、江苏（77.0 t）等,燃煤大气砷排放主要集中在中东部省区;绝大部分燃煤大气砷排放来自工业（818.8 t）和电力部门（303.4 t）,分别占燃煤大气砷排放总量的52.3%和19.4%;2005年中国燃煤排放的砷大约有375.5 t是以气态形式排放到大气中,占排放总量的24%.总体上,在全国范围内燃煤大气砷污染排放控制的重点是电力和工业部门;而对于新疆、甘肃、青海、贵州等地区,还应关注生活消费燃煤引起的砷中毒事件.     

河北省涞水县大气颗粒物单颗粒分析表征及来源识别

为了解河北省涞水县颗粒物污染特征,采用单颗粒分析技术扫描电镜-X射线能谱法和气团后向轨迹分析技术对该县2015年3个典型污染时段〔即正常管控、严格管控（2015年阅兵期间）及发生严重颗粒物染污〕采集的7个大气颗粒物样品进行了分析表征和来源解析.共测量了1 506个粒径≥0.5 μm的单颗粒,其中粒径小于2.5 μm的颗粒占98%以上,测量结果揭示了细颗粒污染特征.结果表明:①碳质颗粒为主要颗粒物种类,其检出数目占比在90%以上.②非供暖期严格管控时段,当地居民日常生活产生的球形碳质颗粒检出数目占比最高.③非供暖期正常管控时段,机动车排放的碳质集合体颗粒检出数目占比最高,交通污染贡献最大.④供暖期球形碳质颗粒检出数目占比最高,含硫颗粒检出数目占比相对增加,燃煤的贡献最大.3个采样时段48 h气团后向轨迹分析结果表明,在空气质量良好、颗粒物污染水平较低的情况下,影响研究区域空气质量的主要是本地源;雾霾天气（处于严重颗粒物污染时段）时,西南方向外来源和本地源共同构成研究区域的颗粒物污染状态.      

煤炭及其灰渣中的有机汞

采用8mol/L HCl浸提,巯基棉分离法测定了煤炭及其灰渣中的有机汞并探讨了它在燃烧过程中的迁移.15个省、市、自治区煤炭中有机汞含量的平均值为0.037mg/kg,占煤中总汞的18.8%.燃煤飞灰中有机汞平均值达0.045 mg/kg,占总汞28.1%.煤炭中的有机汞在燃烧过程中部分迁移到灰渣中,并明显富集,存在着排入大气的可能性.     

深圳市大气PM2.5来源解析

为识别和量化深圳市大气PM_2.5的污染来源,2014年3,6,9,12月分别在5个站点采集PM_2.5的膜样品并进行质量浓度及组分分析,利用正向矩阵因子解析（PMF）模型对其主要来源和时空变化规律进行了解析.结果表明,2014年深圳市PM_2.5年均浓度为35.7 μg/m³,其中机动车源、二次硫酸盐生成、二次有机物生成和二次硝酸盐生成是最主要的来源,质量浓度贡献比例分别为27%、21%、12%和10%;地面扬尘、生物质燃烧源、远洋船舶源、工业源、海洋源、建筑尘和燃煤源贡献比例达2%~6%.各个源贡献的时空变化特征表明,二次硫酸盐生成、生物质燃烧源、二次有机物生成、工业源、远洋船舶源和海洋源显示出明显的区域源特征,机动车源、二次硝酸盐生成、燃煤源、地面扬尘和建筑尘具有显著的本地源特征.     

中国燃煤汞排放量估算

研究了中国煤炭的汞含量及主要用煤行业燃煤汞排放因子．结合有关统计资料计算了我国各行业和各地区燃煤汞的排放量．全国煤炭的平均汞含量为0.22mg/kg ,主要燃煤行业中大气汞排放因子为64.0 ％ ～78.2 ％ ．1995年全国燃煤共排放汞302.9t,其中向大气中排汞量为213.8t,排入灰渣及产品中的汞为89.07t.1978（1995 年全国燃煤大气汞排放量的年平均增长速度为4.8 ％ ,累积排汞量为2493.8t ;北京、上海、天津等超大城市排汞强度较高;燃煤汞排放是中国面临的重要环境问题．     

氮氧同位素示踪南昌秋冬季降水中NO3-来源及其贡献

为确定南昌市秋冬季降水中硝酸盐来源及贡献,于2016年9月1日至2017年2月28日对南昌地区雨水进行采集,分析了其化学组成及NO₃^-同位素组成并利用贝叶斯混合模型对NO₃^-四种潜在来源贡献进行计算.结果显示NO₃^-浓度范围为7.3~99.5μmol/L,平均值为36.1μmol/L;δ¹⁵N-NO₃^-变化范围为-6.0‰~+8.3‰,平均值为-0.8‰,两者均呈现冬季高秋季低的变化趋势.NO₃^-浓度季节性变化可能是受到降雨量等因素的影响,而δ¹⁵N-NO₃^-变化可能是冬季降水中机动车尾气排放偏高和秋季降水中煤燃烧来源偏高双重因素作用的结果.同位素及贝叶斯混合模型源解析结果表明,南昌市降水中NO₃^-主要来源于生物质燃烧（32.5%）、机动车尾气排放（30.8%）和煤燃烧（23.1%）,三者贡献超过86%;而机动车尾气排放和生物质燃烧释放均超过30%,这可能与近年来机动车快速增加和秋冬季野外生物质大量燃烧有关.煤燃烧虽然也是重要来源,但相对生物质燃烧和机动车尾气排放较小,这可能与近年我国减排措施有关.     

南半球海洋大气气溶胶单颗粒的理化特性分析

运用透射电子显微镜-X射线能谱技术分析了中国第29次南极科考期间采集的大气气溶胶单颗粒样品,获得颗粒物的形貌特征、混合状态、成分组成及数量分布等信息.结果表明,航渡区域海洋上空的颗粒物主要表现为4类:海盐颗粒、矿物颗粒、富硫颗粒和含碳颗粒,其中海盐颗粒占主导,本研究将海盐颗粒又分为新鲜、部分老化及完全老化的海盐颗粒.部分和完全老化的海盐颗粒占海盐颗粒总数的86%,且部分老化的海盐颗粒表面及完全老化的海盐颗粒以长条状Na2SO4成分为主.同时,发现两处采样点(印度洋中东部和南极内陆)的样品中富硫颗粒较多,根据后向气团轨迹判断这些富硫颗粒主要来源于海洋地区,推测是由海洋表面浮游生物释放的二甲基硫(dimethyl sulfide,DMS)经过大气氧化形成.本研究表明,南半球海洋大气中海盐颗粒老化是由海洋表面释放的DMS控制,这不同于北半球海洋大气中人为源影响的海盐颗粒老化现象.     

层燃炉燃煤中9种微量元素的迁移

建立了层燃锅炉底灰,飞灰中Ｂｅ,Ｃｏ,Ｃｒ,Ｃｕ,Ｍｎ,Ｎｉ,Ｐｂ,Ｖ,Ｚｒ含量与煤中这９种元素含量关系的经验公式,估算了煤中微量元素在底灰,飞灰和排放大 的烟气中的总量分配。研究了飞灰中元素含量和总量的粒度分布,探讨了煤炭燃烧过程中元素的集散规律。     

民用燃煤排放细颗粒中金属元素排放特征及单颗粒分析

通过模拟民用煤炭燃烧,采集了5种不同成熟度的典型块煤燃烧排放的单颗粒和PM_2.5样品.利用带能谱仪的透射电镜研究了金属颗粒的单颗粒特征,运用电感耦合等离子体质谱仪和发射光谱仪获得了PM_2.5样品中14种金属元素（包括8种重金属）的浓度特征.结果显示,民用燃煤排放的含金属元素的颗粒物主要有矿物颗粒、部分碳质颗粒、富K颗粒、富S[K]颗粒、富Fe颗粒、富Zn颗粒和富Pb颗粒共7种.5种民用燃煤排放的14种金属元素占PM_2.5的1.29%~15.54%,其中Al、Ca和Na占金属元素总量的57%~80%,是民用燃煤排放的主要的金属元素;V、Cr、Mn、Co、Ni、Cu、Zn和Pb这8种重金属元素占PM_2.5的0.09%~2.53%,其中Zn和Pb占重金属总量的54%~91%,在民用燃煤排放的重金属中占主导.单颗粒分析结果显示Zn和Pb元素主要富集在粒径小于1μm的富Zn和富Pb颗粒中,这些细颗粒能够直接进入人体,对人体健康造成威胁.因此,建议居民应通过使用精煤或天然气等清洁能源来减少重金属的排放.     

Morphology and composition of particles emitted from a port fuel injection gasoline vehicle under real-world driving test cycles

Traffic vehicles, many of which are powered by port fuel injection (PFI) engines, are major sources of particulate matter in the urban atmosphere. We studied particles from the emission of a commercial PFI-engine vehicle when it was running under the states of cold start, hot start, hot stabilized running, idle and acceleration, using a transmission electron microscope and an energy-dispersive X-ray detector. Results showed that the particles were mainly composed of organic, soot, and Ca-rich particles, with a small amount of S-rich and metal-containing particles, and displayed a unimodal size distribution with the peak at 600?nm. The emissions were highest under the cold start running state, followed by the hot start, hot stabilized, acceleration, and idle running states. Organic particles under the hot start and hot stabilized running states were higher than those of other running states. Soot particles were highest under the cold start running state. Under the idle running state, the relative number fraction of Ca-rich particles was high although their absolute number was low. These results indicate that PFI-engine vehicles emit substantial primary particles, which favor the formation of secondary aerosols via providing reaction sites and reaction catalysts, as well as supplying soot, organic, mineral and metal particles in the size range of the accumulation mode. In addition, the contents of Ca, P, and Zn in organic particles may serve as fingerprints for source apportionment of particles from PFI-engine vehicles.     

东海表层沉积物中多环芳烃的分布特征及来源解析

本研究对东海沉积物中多环芳烃(PAHs)组成及含量进行了分析,发现多环芳烃总浓度为8.2~180.2 ng/g,和国内外其它区域相比,整体处于一个低至中等程度的污染水平。东海沉积物中PAHs的分布整体表现为中间低、两端高的格局。内陆架是长江入海物质的主要沉积区,也是PAHs的主要汇集区;陆架北部区域的物质来源复杂,但总体受长江入海泥沙的控制,自西向东PAHs含量梯度递减;研究区域的东北部,较高的PAHs可能源于济州岛的输入;冲绳海槽也含有较高PAHs;而残留沉积区中PAHs含量极低。通过多环芳烃组成特征判断,东海表层沉积物中PAHs主要来自煤、木材、油类的燃烧,还有部分来自油类的泄漏。同时不同区域Ba P/Be P、Ba A/Chry比值的差别表明内陆架及冲绳海槽的PAHs主要来自河流输送,残留沉积区的PAHs可能主要来自大气沉降。     

大气可吸入颗粒物(PM_(10))单颗粒硫化特征

使用SEM/EDX对哈尔滨市夏季不同时段采集的可吸入颗粒物单个矿物颗粒的成分和硫化特征进行研究.结果表明,哈尔滨市夏季PM10中可以鉴定出的矿物有29种,其中黏土矿物所占比例超过了40%;中午时段内的样品几乎没有发生硫化,但早晚时段内采集的样品具有普遍的硫化现象,且黏土矿物发生硫化的几率最高,样品S/Ca的平均比值为1.0,是中午时段样品S/Ca值的73倍,不同时段、气象条件下样品的硫化程度不同,显示其硫化机制各不相同;按矿物的元素含量不同,矿物颗粒分为5种类型:"富Si"、"富Ca"、"富S"、"富Fe"、"富Mg",显示矿物颗粒主要来自地壳源;各时段样品中的矿物颗粒具有同源性,说明早晚时段样品中富含的S只能是大气二次化学反应的结果,且规则石膏颗粒主要是由方解石等碳酸钙盐矿物发生的硫化作用形成的.     

北京市不同尺度大气颗粒物元素组成的特征分析

在2000年2个典型季节分别采集不同尺度的颗粒物样品,分析其中22种无机元素的含量.利用这些数据较详细地研究了北京市颗粒物的元素组成特征.数据分析结果表明,北京市大气颗粒物中的元素主要分为地壳元素、污染元素和双重元素三大类.利用不同污染元素在各种尺度颗粒物中的富集因子,确定了北京市大气颗粒物具有复合型污染的特征.      

成都市PM10中碳质气溶胶长期来源特点

大气颗粒物中包含多种组分的气溶胶,其中碳质气溶胶由于对人体健康、能见度有较大影响,已受到越来越多的关注.为研究碳质气溶胶的长期变化规律,采集了成都市2009—2013年的PM₁₀样品,对其中所含的无机元素、水溶性离子及碳组分分别进行测定,并使用“PMF（正定矩阵因子分解法）-比值”模型分别对PM₁₀和所含的碳质气溶胶的来源进行分析.结果表明,1月、2月、5月和12月的碳质气溶胶浓度较高,其中1月、2月和12月的OC/EC（有机碳与元素碳质量浓度之比）较高,并且PMF-比值模型计算结果也显示冬季SOC增多,表明冬季可能有更多的二次有机碳（SOC）生成;5月的char-EC/soot-EC（二者质量浓度之比,其中char-EC=EC1-OP,soot-EC=EC2+EC3,它们可更好地区分源类）较高,K含量也较高,表明可能有更多的生物质燃烧排放.PM₁₀解析共发现6类源,依次为地壳扬尘（26.5%）、二次硫酸盐（25.1%）、燃煤&生物质燃烧混合源（17.3%）、二次硝酸盐&二次有机碳混合源（12.3%）、机动车源（11.8%）和水泥尘源（7.0%）;碳质气溶胶解析发现,OC主要来源依次为机动车源（38.2%）、燃煤&生物质燃烧混合源（33.1%）和二次有机碳（25.3%）,char-EC的主要来源是燃煤&生物质燃烧混合源和机动车源,分别占50.5%和45.4%,soot-EC则主要受机动车影响（达73.2%）.研究显示,成都市PM₁₀主要来自于地壳扬尘、二次生成和燃煤&生物质燃烧,而碳质气溶胶主要来自于机动车、燃煤&生物质燃烧.      

Smog chamber study on the evolution of fume from residential coal combustion

Domestic coal stoves are widely used in countryside and greenbelt residents in China for heating and cooking, and emit considerable pollutants to the atmosphere because of no treatment of their exhaust, which can result in deteriorating local air quality. In this study, a dynamic smog chamber was used to investigate the real-time emissions of gaseous and particulate pollutants during the combustion process and a static smog chamber was used to investigate the fume evolution under simulate light irradiation. The real-time emissions revealed that the total hydrocarbon (THC) and CO increased sharply after ignition, and then quickly decreased, indicating volatilization of hydrocarbons with low molecular weight and incomplete combustion at the beginning stage of combustion made great contribution to these pollutants. There was evident shoulder peak around 10 min combustion for both THC and CO, revealing the emissions from vitrinite combustion. Additionally, another broad emission peak of CO after 30 min was also observed, which was ascribed to the incomplete combustion of the inertinite. Compared with THC and CO, there was only one emission peak for NOx, SO₂ and particular matters at the beginning stage of combustion. The fume evolution with static chamber simulation indicated that evident consumption of SO₂ and NOx as well as new particle formation were observed. The consumption rates for SO₂ and NOx were about 3.44% hr^-1 and 3.68% hr^-1, the new particle formation of nuclei particles grew at a rate of 16.03 nm/hr during the first reaction hour, and the increase of the diameter of accumulation mode particles was evident. The addition of isoprene to the diluted mixture of the fume could promote O₃ and secondary particle formation.