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相似文献
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1.
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.  相似文献   

2.
为研究南京北郊不同季节PM_(2.5)中碳质组分的主要来源,分别在2014年1月1—23日和2014年7月3—22日进行PM_(2.5)样品采集,并分析其中有机碳(OC)、元素碳(EC)浓度及总碳同位素组成.结果表明,冬季PM_(2.5)浓度高于夏季,平均值为(146.69±64.67)μg·m-3,OC、EC浓度较高,分别为(14.77±5.58)μg·m-3与(9.01±4.74)μg·m-3;而夏季PM_(2.5)浓度为(57.69±23.80)μg·m-3,OC、EC浓度分别为(5.94±2.20)μg·m-3和(2.78±1.25)μg·m-3.二次有机碳(SOC)占OC比重较小,冬、夏两季分别为36.99%与27.37%,这与采样点紧邻公路主干道使颗粒物未得到充分的二次反应有关.南京北郊冬季δ13C平均值为-25.38‰±0.36‰,夏季为-26.50‰±0.58‰,通过与潜在污染源的δ13C值对比,推断出采样期间冬季主要的潜在碳质污染源为煤炭燃烧及机动车尾气,夏季主要的潜在碳质污染源为生物质燃烧及汽车尾气.  相似文献   

3.
硫氧同位素示踪南京北郊大气PM2.5中硫酸盐来源   总被引:2,自引:1,他引:2  
魏英  郭照冰  葛鑫  祝胜男  姜文娟  石磊  陈姝 《环境科学》2015,36(4):1182-1186
采用EA-IRMS联用技术对2014年1月南京北郊大气细粒子(PM2.5)中硫酸盐的硫和氧同位素组成进行了分析,结合大气颗粒物化学组成,追溯南京北郊大气PM2.5中硫酸盐的来源,并评估了各污染源的贡献率.结果表明,2014年1月南京北郊硫酸盐气溶胶的硫同位素组成(δ34S)范围为2.7‰~6.4‰,平均值为5.0‰±0.9‰(n=16);氧同位素组成(δ18O)值范围为10.6‰~16.1‰,平均值为12.5‰±1.37‰(n=16).通过气溶胶与可能污染源的δ34S值对比和后向轨迹分析,得出结论:研究区域大气中硫同位素组成主要受当地燃煤中硫的影响,其次是远距离传输硫.此外,有低δ34S值硫源存在,但贡献比较小,可能来自生物成因硫.绝对主因子分析结果显示:人为成因硫和远距离传输硫贡献率分别为46.74%和31.54%.  相似文献   

4.
2015年7月~2016年3月期间在广西玉林市3个空气监测点位共采集环境大气颗粒物PM_(10)样品218份,PM_(2.5)样品202份,利用多波段热/光碳分析仪分析其颗粒物中有机碳和(OC)和元素碳(EC)浓度水平、时空变化、污染特征及可能来源.结果表明,玉林市PM_(10)中OC和EC质量浓度分别为10.99μg·m~(-3)和5.11μg·m~(-3);PM_(2.5)中OC和EC质量浓度分别为7.51μg·m~(-3)和4.70μg·m~(-3).3个监测点位大气中PM_(10)和PM_(2.5)冬季的OC和EC浓度水平均高于其他季节,PM_(10)、PM_(2.5)中OC和EC的相关性较好,R2分别为0.58和0.60(P均小于0.01).应用最小OC/EC比值法对二次有机碳(SOC)含量进行了估算,冬季大气PM_(10)和PM_(2.5)中SOC平均质量浓度分别为14.50μg·m~(-3)和6.74μg·m~(-3),高于其他季节.PM_(10)和PM_(2.5)中SOC/OC比值均0.5,玉林市大气中粗细颗粒物均以SOC为主.夏季PM_(10)和PM_(2.5)中SOC/OC分别为80.6%和77.7%,为四季最高值,与夏季温度较高、光照强烈、有利于光化学反应将OC转化为SOC有关.  相似文献   

5.
樊啸辰  郎建垒  程水源  王晓琦  吕喆 《环境科学》2018,39(10):4430-4438
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.  相似文献   

6.
2005年四季在北京市不同功能区9个采样点采集大气PM10和PM2.5样品,并对其中有机物污染水平、分布特征及不同功能区PM10和PM2.5中有机物的相关性进行了探讨.结果表明,市区PM10和PM2.5中有机物年均值分别为41.39 μg/m3和34.84 μg/m3,是对照区十三陵的1.44倍和1.26倍;冬季有机物污染最严重,分别为春季的1.15、 1.82倍,秋季的2.06、 2.26倍,夏季的4.53、 6.26倍.不同季节PM2.5与PM10中EOM的比值超过0.60, 并呈现一定季节差异.各功能区有机污染表现出工业区(商业区)>居民区(交通区、对照区)的变化趋势,且不同功能区PM2.5中EOM对PM10中EOM的影响程度各异.有机组分的年均值有非烃>沥青质>芳烃>饱和烃的变化规律,而污染源的季节性排放是造成有机物组分季节变化的主要原因.  相似文献   

7.
近年来,国务院颁布的《大气污染防治行动计划》和《打赢蓝天保卫战三年行动计划》对我国空气质量的全面改善起到了重要作用,然而,当前鲜有对四川盆地两大政策实施效果进行评估以及对政策实施后PM2.5化学组分新特征的针对性研究.2017年和2020年分别是两大污染减排政策实施效果评估的关键时期,为对两时期成都市大气PM2.5及其中碳质组分特征进行全面了解,分别于2016年10月至2017年7月和2020年12月在成都市区进行了PM2.5的连续采样,并对其中有机碳(OC)和元素碳(EC)进行了分析.结果表明:①2016~2017年成都市ρ(PM2.5)平均值为(114.0±76.4)μg·m-3,最高值出现在冬季,可达(193.3±98.5)μg·m-3,是浓度最低季节春季[(73.8±32.3)μg·m-3]的2.6倍,而这种严重的冬季污染在2020年出现了明显改善,对应的ρ(PM2.5)为(96.0±39.3)μg·m-3,降幅达50.3%.②2016~2017年ρ(OC)和ρ(EC)的平均值分别为(21.1±16.4)μg·m-3和(1.9±1.3)μg·m-3,分别占PM2.5的质量分数为18.5%和1.7%;ρ(OC)季节变化特征为:冬季[(40.6±21.5)μg·m-3]>秋季[(17.0±7.0)μg·m-3]>夏季[(14.4±3.9)μg·m-3]>春季[(12.6±6.0)μg·m-3],而各季节ρ(EC)水平接近(1.3~2.4 μg·m-3);二次有机碳(SOC)是OC的重要组成,可占OC的质量分数为44.5%.相比2016年冬季,2020年冬季ρ(OC)降至(19.2±9.1)μg·m-3,降幅达52.7%,EC则升高了26.1%.③随污染加重,各碳质组分及其贡献变化趋势各异,相比2016年冬季,2020年冬季OC随污染加重贡献更加趋于稳定,而SOC占比升高更为明显,二次有机组分贡献不容忽视.④各季节气团来向和污染物潜在源区均呈现出了明显差异;与2016年冬季相比,虽然2020年冬季主要气团来向未发生明显变化,但各轨迹对应的污染物浓度均出现了大幅降低,且污染物潜在源区向东部区域扩展明显.  相似文献   

8.
2016年12月-2017年1月,在南京市4类典型功能区(农业区、住宅区、交通干道区、工业区)各选两点,共采集了大气PM2.5样品32套,测定并分析了其质量浓度、9种水溶性离子(WSIs)、有机碳(OC)以及元素碳(EC)的含量.观测期间,南京市冬季PM2.5的平均浓度为104.5 μg·m-3,分布特征为:工业区(116.6 μg·m-3)>农业区(104.3 μg·m-3)>住宅区(100.1 μg·m-3)>交通干道区(96.9 μg·m-3);WSIs、OC和EC的平均浓度(/PM2.5)分别为:53.4 μg·m-3(51.1%)、11.8 μg·m-3(11.3%)、8.2 μg·m-3(7.8%).农业区和住宅区受WSIs污染较严重且NOR、SOR较高,而工业区和交通干道区的OC、EC污染较严重且SOC/OC较高.进一步运用PMF模型解析,南京市冬季PM2.5来源为:二次源(37.3%)、工业源(31.2%)、交通源(16.4%)、建筑尘(7.9%)和燃煤源(7.2%).最后,本文收集了自2000年起南京市冬季大气PM2.5浓度及其污染来源研究,总体而言,近年来南京冬季大气PM2.5浓度呈下降趋势,其主要污染源比重也发生了较大变化,燃煤贡献有所下降,而工业和交通排放逐渐上升,且二次污染贡献逐渐突出.今后,控制二次污染源将成为南京市大气PM2.5治理的重中之重.  相似文献   

9.
2014年11月~2015年8月在舟山群岛嵊泗岛上设定采样点采集了4个不同季节的大气PM_(2.5)样品.采用微波消解-原子荧光光度法测定了颗粒物中汞及其不同形态,采用热/光碳分析仪分析样品中有机碳(OC)和元素碳(EC).结果表明,嵊泗岛上大气PM_(2.5)中总汞(PBM)的质量浓度范围为0.02~1.25 ng·m-3,而单位质量颗粒物中汞的含量为(12.46±18.79)μg·g-1,比陆地城市PM_(2.5)的汞含量偏高.ANOVA分析结果表明,PBM的季节变化规律为:秋季春季冬季夏季.春秋季节汞的质量浓度较高,这表明春秋季节嵊泗地区的汞可能受到外来输送的影响.此外,大气PM_(2.5)中不同形态汞的分析结果表明,惰性汞(RPM)的比例最高,占53.1%.OC、EC均与PBM显示出明显的正相关性,表明碳组分有利于汞的气-粒转化.由于OC/EC比值间接反映了大气光氧化能力的高低,而OC/EC与可溶盐酸汞(HPM)呈显著正相关,这说明高浓度HPM主要来自于大气中的气-粒转化.char-EC/soot-EC与形态汞呈现显著负相关,表明嵊泗地区的大气颗粒汞主要受外界源输入的影响.  相似文献   

10.
利用热光分析法探究了西安市2017年353个PM2.5样品中的元素碳(EC)、有机碳(OC)、甲醇可萃取有机碳(MSOC)以及热-光分析法得到的7个碳组分(OC1~4、EC1~3)的质量浓度、季节变化趋势以及来源.结果表明,西安市2017年OC、EC以及MSOC的平均质量浓度分别为(17.56±11.83)、(4.08±2.95)和(11.10±6.77)μg·m-3.OC质量浓度的季节性趋势为冬季 > 春季 > 夏季 > 秋季;EC为冬季 > 春季≈秋季 > 夏季.MSOC/OC比值年平均值为0.64±0.20,冬季最高,夏季最低.春季OC和EC相关性较好(r2=0.76),而在冬季的相关性较差(r2=0.43),说明碳气溶胶的来源不同.采用EC示踪法对二次气溶胶的含量进行估算,SOC的平均含量分别占到了春、夏、秋、冬四季OC质量浓度的51.9%、38.4%、37.3%、44.0%.采用主成分分析法得出西安市的碳质气溶胶主要来源于燃煤和机动车排放.  相似文献   

11.
为研究南京地区昼夜大气PM2.5中的硫同位素组成情况,采用Delta V Advantage同位素质谱仪技术对2016年3-4月南京北郊地区大气PM2.5中昼夜δ34S(硫同位素值)进行分析,结合大气颗粒物化学组成,追溯昼夜大气PM2.5及SO42-的来源.结果表明:南京北郊地区PM2.5和SO42-的整体变化趋势一致,具有同源性.南京北郊地区白天大气PM2.5的δ34S范围为4.23‰~7.16‰,平均值为5.45‰±0.91‰;晚上δ34S的范围为4.20‰~6.73‰,平均值为5.22‰±0.83‰.相较于晚上,白天δ34S略高主要与NOx对SO2的异相氧化反应和机动车尾气的排放有关.重霾天δ34S范围为4.20‰~7.16‰,平均值为5.39‰±0.87‰;清洁天δ34S范围为3.14‰~5.14‰,平均值为4.03‰±0.57‰.重霾天的硫源与燃煤、机动车尾气排放及NOx对SO2的异相氧化反应有关;而清洁天主要受到机动车尾气排放及SO2与O3均相氧化反应的影响.研究显示,南京北郊地区ρ(PM2.5)昼大于夜,而ρ(SO42-)夜大于昼,重霾天大气PM2.5的δ34S高于清洁天,这主要与NOx、SO2、O3的相互转化有关.   相似文献   

12.
采用EA-IRMS测定了2011年四季南京市区(南师)和郊区工业区(南化)大气细粒子(PM2.1)中稳定碳同位素组成(δ13C),分析了PM2.1中含碳物质的来源并对两地总碳(TC)污染特征进行了评价.结果表明,TC在市区和郊区的年平均浓度分别为15.94μg·m-3与17.17μg·m-3,TC在细粒子中比重分别为17.18%与16.40%,郊区碳质污染相对严重且细粒子中污染物组成更复杂;冬、春、夏、秋四季市区PM2.1中δ13C均值分别为-24.42‰±1.12‰、-25.19‰±1.92‰、-25.79‰±0.45‰与-25.58‰±0.65‰,郊区分别为-25.34‰±1.18‰、-25.55‰±1.50‰、-25.31‰±0.55‰与-25.38‰±0.82‰.相关性分析和潜在污染源δ13C值表明,市区气溶胶PM2.1中碳质主要源于汽油车尾气排放,郊区工业区含碳物质源于尾气及工业排放,此外,燃煤源、生物质燃烧源及地质源等对两地冬春季气溶胶中碳质有重要贡献;后向轨迹分析表明,冬春季远源输送对南京地区气溶胶中碳质有重要贡献,夏秋季气溶胶中碳质主要来自本地排放.  相似文献   

13.
郭景宁  李小飞  余锋  张蕊  高月  杨雯 《环境科学》2023,44(12):6474-6485
基于2020年12月16日至2021年1月14日采集的渭南PM2.5样品,分析了PM2.5中碳质组分和无机离子的污染特征,并利用正矩阵因子分解法(PMF)、潜在源贡献因子(PSCF)和浓度权重轨迹(CWT)等方法对其来源与源地进行了解析.结果表明,渭南冬季夜间和白天ρ(PM2.5)、ρ(OC)、ρ(EC)、ρ(TWSIIs)的平均值分别为:119.08、 17.02、 6.20、 34.20μg·m-3和130.66、 18.09、 6.22、 50.65μg·m-3.采样期间水溶性离子浓度表现为:F->NO-3>Ca2+>SO42->Na+>Cl->NH+4>K+>Mg2+  相似文献   

14.
基于南京市空气质量数据和NCEP全球再分析资料,利用后向轨迹模式计算了2019年3月至2020年2月以南京城区为受体点的逐小时气团24 h后向轨迹,并将后向轨迹数据和PM2.5浓度数据结合,进行轨迹聚类和潜在源区分析.结果表明,研究期间南京市ρ(PM2.5)平均值为(36±20)μg·m-3,超过国家二级标准限值的污染天数为17 d,ρ(PM2.5)的季节变化特征明显:冬季(49μg·m-3)>春季(42μg·m-3)>秋季(31μg·m-3)>夏季(24μg·m-3),全年PM2.5浓度和地面气压显著正相关,而跟气温、相对湿度、降水量和风速均为显著负相关关系;春季气团输送路径为7条,其余季节均为6条,其中,春季的西北路和东南偏南路,秋季东南路和冬季西南路是各季主要的污染输送路径,均具有传输距离短,气团移动慢的特点,说明静稳天气下本地累积是PM2.5出...  相似文献   

15.
北京大气PM2.5中微量元素的浓度变化特征与来源   总被引:17,自引:7,他引:17  
为了解北京大气细粒子中微量元素的污染水平和来源,在车公庄和清华园进行了连续1年、每周1次的PM2.5采样和全样品分析.微量元素浓度的周变化大,尤以冬季为甚,相邻2周最大相差达1.6倍;但除冬季的平均浓度较高之外,其季节变化并不显著.微量元素的富集因子在春季最低,反映了频繁发生的沙尘天气的影响.Se、Br和Pb的浓度比来自于北京A层土壤中的含量要高出约1000~8000倍,表明它们主要来自于人为污染.其中Se的富集度最高,反映了北京细粒子来自于燃煤污染的特征.Pb的年均浓度(0.31μg·m-3)虽然未超过WHO的年均标准,但与洛杉矶和布里斯班相比处于较高的水平;与Br、Se的比较分析表明,燃煤可能是Pb除机动车排放之外的另一个重要来源.  相似文献   

16.
对2017年南京市区7个自动空气质量监测点的PM_(2.5)质量浓度ρ(PM_(2.5))数据进行分析,采用克里金(Kringing)空间插值法、气流运动轨迹聚类、潜在源贡献因子法(PSCF)和浓度权重轨迹分析法(CWT)探讨了四季大气中ρ(PM_(2.5))的时空分布特征和潜在来源。结果显示,四季大气中ρ(PM_(2.5))均值由高到低依次为冬季(65. 54μg/m~3)、春季(41. 70μg/m~3)、秋季(35. 18μg/m~3)和夏季(23. 56μg/m~3),秦淮区四季大气中ρ(PM_(2.5))均最高。春季南京大气中ρ(PM_(2.5))易受黄海海岸和北方大陆性输送气流的影响,来自黄海方向的气流轨迹2贡献比例达51. 65%,对应的ρ(PM_(2.5))为50. 91μg/m~3;夏季南京大气中ρ(PM_(2.5))主要受江苏、东部海洋和南部沿海城市输送气流的影响,其中源自江苏的气流轨迹1对南京大气PM_(2.5)贡献比例最大(33. 64%),气流轨迹对应的ρ(PM_(2.5))为35μg/m~3;秋季南京大气中ρ(PM_(2.5))易受短距离的偏北气流影响,来自山西南部,河南中部、安徽中部的气流轨迹5对应的ρ(PM_(2.5))最高,出现概率(21. 11%)和贡献比例(27. 81%)均较高;冬季南京大气中ρ(PM_(2.5))主要受北方大陆性输送气流影响,来自俄罗斯、蒙古国东部、河北北部、北京、天津、山东中部的长距离气流轨迹4对应的ρ(PM_(2.5))最高,达109. 8μg/m~3,其贡献比例为26. 86%。PSCF和CWT分析发现,安徽、山东、浙江与江苏交界和黄海海岸是影响南京市空气质量的主要潜在源区,此外,湖北、北京、天津以及渤海海岸也是南京大气PM_(2.5)的潜在源区。  相似文献   

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