广州城区夏季大气颗粒物数浓度谱分布特征

于2013年6月2日—7月15日,利用扫描迁移性粒谱仪(SMPS)对广州城区大气17～800 nm的粒子谱进行了连续观测,同时结合在线小时ρ(PM_2.5)及气象数据,对颗粒物污染特征进行了分析. 结果表明:观测期间,凝结核模态粒子、爱根核模态粒子、积聚模态粒子的数浓度范围分别为68～7 687、1 009～47 724、238～14 781 cm-3.平均数浓度谱及体积谱均呈单峰分布,峰值分别出现在50和300 nm左右. 根据双模态对数正态分布模型对平均数浓度谱拟合的结果可知,爱根核模态粒子和积聚核模态粒子的几何平均粒径分别为48和144 nm. 颗粒物数浓度及其谱分布日变化特征明显,在交通高峰及太阳辐射较强的时间段均出现峰值. 在观测阶段,粒子增长现象频繁发生,推测大气光化学反应引起的气-粒转化是广州城区夏季大气颗粒物的重要来源. 7月12—13日广州城区发生了一次典型的大气污染过程,ρ(PM_2.5)由18 μg/m3增至112 μg/m3,能见度降至8 km. 在该时间段,积聚模态粒子体积分数与ρ(PM_2.5)变化一致,R2(相关系数)达到了0.85. 后向轨迹分析表明,污染气团主要来自于西南方向,在陆地停留时间较长.      

京津冀中部夏季大气颗粒物空间分布特征

为研究京津冀地区雾霾成因,以Y-12（运-12）飞机为大气颗粒物观测平台,对2016年夏季京津冀中部大气颗粒物污染特征进行了观测研究.结果表明,天津市颗粒物数浓度垂直分布特征为1 500 m（以下均为标准气压高度）以下呈单峰分布,1 500 m以上呈单调下降,峰值均出现在0.35~0.40 μm之间,峰值的最大值出现在900 m左右;颗粒物体积浓度谱呈三峰分布,分别在0.30~0.40、0.50~0.60和1.00~2.00 μm之间,峰值的最大值出现在450 m左右.天津市、保定市和衡水市600与2 400 m数浓度谱分布特征为单调下降和单峰分布并存;600 m表面积浓度谱呈三峰分布,分别在0.30~0.40、0.50~0.60和0.90~1.00 μm之间;2 400 m表面积浓度谱呈双峰分布,分别在0.30~0.40和0.50~0.60 μm之间;600与2 400 m体积浓度谱均呈三峰分布,分别在0.30~0.40、0.50~0.60和1.00~3.00 μm之间.天津市大气颗粒物数浓度谱峰值的最大值出现在900 m左右,说明逆温层对气溶胶累积的形成有重要影响.城市间数浓度谱峰值高低受地面颗粒物质量浓度大小影响.京津冀中部大气颗粒物表面积浓度谱在600 m呈三峰分布,在2 400 m呈双峰分布,可能是因为2 400 m空中以细粒子为主.京津冀中部大气颗粒物体积浓度谱在600与2 400 m空中均为三峰分布,而国外为双峰分布,发现粗粒子峰值粒径范围差别较大,这是由于国内PM_2.5在PM₁₀中占比较大.研究显示,京津冀中部600和1 200 m大气颗粒物多来源于山东、河南,经近地面输送;2 400 m大气颗粒物多来源于内蒙古地区,经高空和近地面两种途径输送.      

南京市生活区夏秋季节大气颗粒物垂直分布特征

文章实验研究了2008年7月24日-28日（夏季）和2008年10月13日-17日（秋季）南京市河西生活区距地面1.5 m、54 m和80 m高度处大气颗粒物质量浓度垂直分布特征。夏季和秋季监测结果的对比分析表明：随着高度的增加,采样期间夏季和秋季的PM10和PM2.5平均质量浓度均呈现逐渐减小的趋势,其中秋季衰减幅度明显比夏季小,而且秋季采样期间PM10和PM2.5平均质量浓度远远高于夏季;另一方面,夏秋两季不同尺度颗粒物浓度的相对含量也发生了明显变化,相比于夏季1.5 m高度处秋季细颗粒物的所占比例明显增加,而80 m处却明显降低。     

重庆城区大气悬浮颗粒物（TSP）金属元素特征

分析了重庆城区１９９２年三个采样点（市中区、江北区、大渡口区）大气环境ＴＳＰ中１０种金属元素浓度，结果表明：三个采样点之间及不同季节，金属元素浓度分布存在差异；重庆城区大气ＴＳＰ中金属元素浓度高于北京、上海等城市，并探讨了产生的原因。     

降雪对大气细菌粒子的影响

本工作用 ANDERSEN 生物粒子采样器在沈阳市北陵地区观测了降雪对大气细菌粒子浓度、浓度分布、粒数中值直径和粒度分布的影响.结果表明,降雪对大气细菌粒子浓度和粒数中值直径有明显减小作用.同时表明,大气细菌粒子越大,被降雪清洗减少的作用就越强.     

焦作市不同功能区大气颗粒物粒径分布特征研究

利用TE-20-800型8级分级采样器采集焦作市燃煤电厂区、文教生活区、商业区和交通区大气颗粒物,通过重量法求出不同粒径颗粒物的质量浓度,研究可吸入颗粒物粒径分布特征和质量浓度分布特征发现:焦作市各功能区中可吸入颗粒物粒径分布呈现两边凸中间凹的趋势,峰值位置出现在5.8μm~10.0μm和2.1~0.43μm处;研究区空气中PM10浓度均高于国家空气质量二级标准(PM10浓度的日平均值为0.15 mg/m3),与我国新制定的PM2.5日均浓度限值相比(0.075mg/m3),文教生活区、交通区、商业区PM2.5浓度分别为其2.22、1.02、1.66倍,燃煤电厂区低于此标准。     

北京夏季高温高湿和降水过程对大气颗粒物谱分布的影响

2004-07-13～2004-08-23使用TDMPS-APS系统在线测量颗粒物的数浓度谱分布,并于07-16～07-18选取了高温闷热夜晚、日间高温高湿和雨后晴朗干洁3种天气条件,使用多级串联撞击式采样器(MOUDI)测量颗粒物的质量浓度谱分布,结果表明,高温高湿天气条件下颗粒物的污染、尤其细粒子污染严重,导致很低的能见度(2.5km);PM_1.8和PM₁₀的质量浓度分别为170.68μg/m³和249.35μg/m³,细粒子质量浓度占PM10的68%;粒径为50～100nm颗粒物的数浓度最高,为2×10⁴～3×10⁴个/cm³;降雨过程对粗粒子和细粒子均有去除作用,对细粒子的去除作用尤为明显;降雨后PM₁₀和PM_1.8浓度分别比降雨前降低3倍和6倍;降雨过后的晴朗干洁天气有利于新粒子(3～20nm)的生成,生成的新粒子快速长大到50～100nm;随着污染物的累积,以后几天内又变为污染天气.     

石家庄春季大气气溶胶数浓度和谱的观测特征

利用美国MSP公司生产的宽范围粒径谱仪(WPS)于2010年5月在石家庄市气象局进行了近地面大气气溶胶数浓度的观测,并结合该市同期的气象资料,分析了该次观测所得的大气气溶胶粒子数浓度和谱的特征及其成因.结果表明,本次观测到的气溶胶以超细粒子(粒径0.1μm)数浓度峰值出现时间为7:00和23:00.     

缸内直喷汽油车细小颗粒物排放特性研究

选取三辆满足国六排放标准的缸内直喷汽油车进行常温冷启动WLTC循环排放试验,研究不同车辆排放的粒径在23nm以上的固态颗粒物、6nm以上包含挥发性/半挥发性组分的颗粒物数量排放特性,并进行了比较研究.结果发现,在缸内直喷汽油车排放的6~30nm范围内包含挥发性/半挥发性物质的细颗粒物主要产生在WLTC循环减速段､高速段和超高速段;30~2500nm范围的挥发性/半挥发性的颗粒物主要在超高速段生成;其它工况下,23nm以上固态颗粒物在颗粒物数量排放中占主体.试验研究还发现GPF对6~30nm大小的细颗粒物捕集效果不佳,并且GPF再生时会产生高浓度6~30nm大小的细颗粒物排放.颗粒物碳质成分分析表明挥发性/半挥发性细颗粒物对法规测量的23~2500nm颗粒物的数量排放影响甚微,但对颗粒物质量排放影响明显.     

北京城区2007~2012年细颗粒物数浓度时空演化

为反映近年来北京城区细颗粒物数浓度时空演化过程,利用MODEL 3886GEO-α手持式激光粒子计数仪连续采集了2007~2012年北京城区93个采样点 6月上旬~7月上旬(非采暖期)和12月上旬~次年的1月上旬(采暖期)细粒径颗粒物PM (0.3、0.3~0.5、0.5~1.0) 的粒子数浓度数据,然后在地统计和空间分析方法的基础上,探究了北京城区细颗粒物数浓度的时空演化特征.结果表明,PM0.3在采暖期的数值均高于其在非采暖期的浓度值,而PM0.3~0.5和PM0.5~1.0在两个不同的采样期浓度值有高有低;采暖期不同下垫面细颗粒浓度差异较明显,而非采暖期下垫面类型对细颗粒浓度的影响相对较弱;非采暖期,北京城区南部的丰台区和东部的朝阳区细颗粒物污染最严重,市中心次之,而北部的海淀区和西部的石景山区污染相对较轻;采暖期,北京城区细颗粒物污染主要集中在朝阳区的东部和东南部,以及市中心及其周边区域.     

天气条件及气团来源对青岛春季大气颗粒物数浓度谱分布的影响

利用2010年春季在青岛观测的不同粒径大气颗粒物数浓度,结合同期的Micaps天气图资料及后向轨迹分析资料,探讨了不同天气条件及气团来源不同时青岛大气颗粒物数浓度谱的变化特征.结果表明,沙尘发生前12h,大气中0.3~1.0μm的细粒子数浓度逐渐小幅升高,沙尘发生时>1.0μm粗颗粒物数浓度较沙尘发生前升高了1~10倍,0.3~1.0μm细颗粒物数浓度则降低了20%~45%.降雨使>1.0μm粗粒子数浓度降低>50%,降雨后大气颗粒物尤其是细粒子数浓度很快回升.雾和霾天气发生时1.0μm粗粒子数浓度较高,而局地源气溶胶中粗粒子数浓度较低,<0.7μm细粒子相对贡献较大.     

Physicochemical characteristics of ambient particles settling upon leaf surfaces of urban plants in Beijing

Particulate pollution is a serious health problem throughout the world, exacerbating a wide range of respiratory and vascular illnesses in urban areas. Urban plants play an important role in reducing particulate pollution. Physicochemical characteristics of ambient particles settling upon leaf surfaces of eleven roadside plants at four sites of Beijing were studies. Results showed that density of particles on the leaf surfaces greatly varied with plant species and traffic condition. Fraxinus chiuensis, Sophora japonica Ailanthus altissima, Syringa oblata and Prunus persica, had larger densities of particles among the tall species. Due to resuspension of road dust, the densities of particles of Euonymus japonicns and Parthenocissus quinquefolia with low sampling height were 2-35 times to other taller tree species. For test plant species, micro-roughness of leaf surfaces and density of particles showed a close correlation. In general, the larger micro-roughness of leaf surfaces is, the larger density of particles is. Particles settling upon leaf surfaces were dominantly PM30 （particulate matter less than 10 μm in aerodynamic diameter; 98.4%） and PM2.5 （particulate matter less than 2.5 μm in aerodynamic diameter; 64.2%） which were closely relative to human health. Constant elements of particles were C, O, K, Ca, Si, Al, Mg, Na, Fe, S, Cl and minerals with higher content were SiO2, CaCO3, CaMg（CO3）2, NaCI and 2CASO4. H2O, SiO2. CaCO3 and CaMg（CO3）2 mainly came from resuspension of road dust. 2CaSO4. H2O was produced by the reaction between CaCO3 derived from earth dust or industrial emission and SO2, H2SO4 or sulfate. NaCl was derived from sea salt.     

A preliminary study on pollution characteristics of surfactant substances in fine particles in the Beibu Gulf Region of China

The pollution characteristics of surfactant substances in fine particles (PM_2.5) in spring were studied in the Beibu Gulf Region of China, 68 samples of PM_2.5 were collected at Weizhou Island in Beihai City from March 12 to April 17, 2015. The Anionic Surfactant Substances (ASS) and Cationic Surfactant Substances (CSS) in the samples were analyzed using Byethyl Violet Spectrophotometry and Disulfide Blue Spectrophotometry, respectively. Combined with the data from backward trajectory simulation, the effects of air pollutants from remote transport on the pollution characteristics of surfactant substances in PM_2.5 in the Beibu Gulf Region were analyzed and discussed. The results showed that the daily mean concentrations of ASS and CSS in spring in the Beibu Gulf Region were 165.20 pmol/m³ and 8.05pmol/m³, and the variation ranges were 23.21–452.55 pmol/m³ and 0.65–31.31 pmol/m³, accounting for 1.82‰ ± 1.65‰ and 0.12‰ ± 0.11‰ of the mass concentration of PM_2.5, respectively. These concentrations were lower than those in comparable regions around the world. There was no clear correlation between the concentrations of ASS and CSS in PM_2.5 and the mass concentrations of PM_2.5. Tourism and air transport had a positive contribution on the concentrations of ASS. The concentration of surfactant substances in PM_2.5 was significantly impacted by wind speed and wind direction. Atmospheric temperature, air pressure and precipitation had little effect on the concentrations of surfactant substances. Surfactant substances in PM_2.5 significantly impacted visibility. Results also showed that the main sources of surfactant substances were from the southern China and Southeast Asia.     

煤燃烧超细颗粒物的粒径分布及数浓度排放特征试验

利用快速迁移率粒径谱仪(fast mobility particle sizer,FMPS)对煤燃烧排放的超细颗粒物粒径分布特征进行测量研究,并对单位质量煤粉燃烧产生的超细颗粒物数量排放因子进行分析.结果表明,煤燃烧超细颗粒物数浓度粒径谱呈对数双峰分布,颗粒几何平均粒径(the geometry mean diameter,GMD)约为23.1 nm.在燃烧阶段,煤燃烧超细颗粒物数浓度随时间呈指数增长,各模态颗粒物数浓度与煤粉量呈线性相关关系,单位质量煤粉燃烧产生的核模态颗粒物数量排放因子为(1.50±0.64)×1010个·mg-1,爱根核模态颗粒为(1.18±0.56)×1010个·mg-1,积聚模态颗粒物为(0.19±0.06)×1010个·mg-1,总颗粒物为(2.87±1.09)×1010个·mg-1.在扩散过程中,颗粒粒径随时间呈线性增长,粒径增长速率与煤粉量呈线性相关关系.单位质量煤粉燃烧排放的颗粒粒径平均增长速率为7.5 nm·h-1·mg-1.     

区域大气细粒子污染特征及快速来源解析

在广东大气超级站使用单颗粒气溶胶飞行时间质谱仪(SPAMS)等仪器开展综合观测,2013年12月共监测到两个污染过程,主要的化学成分为元素碳(EC),占总颗粒数的56.8%,其次为有机碳(OC)和重金属(HM),分别占总颗粒数的12.7%和10.1%.两个污染过程中,不同颗粒类别的变化趋势有差异,说明两个污染过程的污染特征有所不同.污染来源分析发现,监测期间主要受到机动车尾气源和燃煤源的影响,二者分别占24.8%和22%;其次为工业工艺源和生物质燃烧,分别占16.4%和10.3%.第一个污染过程中,工业工艺源是首要污染源,而随着颗粒物浓度的增高,燃煤和二次无机气溶胶的比例明显增加,说明此污染过程中受一次污染源(燃煤源和工业工艺源)和二次光化学反应的复合影响.而第二个污染过程中,机动车尾气为首要污染源,其次是燃煤和工业工艺源,整个过程中各源的比例较为稳定,说明该次污染过程主要由不利气象条件导致的污染物累积形成.     

大气细颗粒物的污染特征及对人体健康的影响

采集兰州市2005年1月1日至2007年12月31日的大气颗粒物(TSP、PM10、PM2.5、PM1.0),分析不同粒径颗粒物的污染特征及其与气象因素的相关关系,并采用时间序列半参数广义相加模型(GAM)分析了可吸入颗粒物与呼吸系统疾病和心脑血管疾病日入院人次的暴露-反应关系.结果显示,TSP和PM10的质量浓度在春季较高,PM2.5和PM1.0在冬季较高;气象因子与大气颗粒物有显著的相关关系;对于呼吸系统疾病来说,PM10、PM2.5和PM1.0每升高10μg·m-3或10粒子数·m-3,入院危险分别增加0.052%、0.604%和0.652%;对于心脑血管疾病来说,PM10、PM2.5和PM1.0每升高10μg·m-3或10粒子数·m-3入院危险分别增加0.046%、0.697%和0.935%.由此可见,兰州市不同粒径大气颗粒物均有不同程度的污染,PM10、PM2.5和PM1.0对呼吸系统疾病和心脑血管疾病入院人次均有一定影响,且PM10对呼吸系统疾病的影响较心脑血管疾病明显,而PM2.5和PM1.0则正好相反.     

兰州市2011年春节期间颗粒物浓度及其谱分布特征

研究了兰州市2011年1月25日~2月18日春节期间大气颗粒物浓度及其谱分布特征,并通过多元对数正态分布拟合方法对其体积浓度谱特征进行了分析.采用空气动力学粒径谱仪(APS-3321)对颗粒物数浓度及其谱分布进行了实时监测,以阐明兰州市春节期间烟花爆竹燃放对大气颗粒物浓度及其谱分布的影响.结果表明:2011年春节期间兰州市烟花燃放对2月3日~8日颗粒物浓度有不同程度的影响,正月初一00:00~01:00和21:00~22:00时受烟花爆竹燃放影响最大,其中在烟花燃放最为集中时段(2月3日0:00~1:00时)0.5~10μm大气颗粒物平均数浓度、表面积浓度和体积浓度分别为(310.3±97.2)个/cm3、(1061.6±396.0)μm2/cm3和(409.9±176.0)μm3/cm3,分别较未受烟花燃放影响的1月27日~30日0:00~1:00时平均值增加了6.10倍、7.72倍和9.93倍.烟花燃放对数浓度和体积浓度的影响分别主要集中在0.542~1.382μm和3.278~8.354μm粒径段,而对表面积浓度的影响主要集中在0.542~1.981μm和3.278~8.354μm粒径段.受烟花燃放影响的颗粒物体积浓度谱中位径在0.93, 5.50μm左右出现的比例最大,未受烟花燃放影响的颗粒物体积浓度谱中位径在0.85,5.50μm左右出现的比例最大,与未受烟花燃放影响日的颗粒物体积浓度谱相比,燃放烟花使位于积聚模态的体积中位径增加.     

北京地区FLEXPART模式适用性初步研究

FLEXPART是挪威大气研究所开发的拉格朗日粒子扩散模式.为客观地评价该模式在北京地区的适用性,以北京上甸子大气本底站为例,模拟了CO浓度变化及其源区分布特征,并与该站实测CO浓度和2006年排放源清单进行了比对.结果表明:①模式模拟的CO浓度变化趋势可以较好地反映上甸子地区CO浓度的日变化规律,CO浓度的模拟值与实测值的相关系数在春夏两季分别达到0.42和0.41;②春夏两季北京市污染气团主要源地分布在西-西南和西西南-南-南南东扇区,模式结果较好地体现了北京及周边地区CO源区的分布特征.初步研究表明,FLEXPART模式在北京地区是基本适用的.