城市道路尘的二重源解析方法与应用实例

采用"二重源解析"技术解析了太原市的各单一源类对城市道路尘(以下简称道路尘)的贡献值和分担率;各单一源类和道路尘对城市扬尘的贡献值和分担率;同时解析了各单一源类、道路尘和城市扬尘对环境空气颗粒物的贡献值和分担率。各源类对PM10的贡献率分别是:城市扬尘,27%;道路尘,20%;土壤风沙尘,10%;煤烟尘,13%;建筑水泥尘,10%;机动车尾气尘,11%;钢铁尘,1%;其他,8%。     

柳林城市扬尘化学组成特征

采集柳林县城扬尘及空气颗粒物其他污染源(煤烟尘、土壤风沙尘、建筑水泥尘、机动车尾气尘)样品,测定了元素、离子、碳化学组分,并与其他城市的扬尘化学组分进行比较.结果表明,柳林细粒子(PM_(2.5))扬尘和粗粒子(PM_(10))扬尘的化学组成为:常量元素(32.66%、43.65%)TC(17.49%、15.13%)离子组分(4.68%、2.79%)微量元素(1.52%、1.43%).柳林粗粒子扬尘化学组成与其他城市相差较大:TC含量高于其他4个城市,SO_4~(2-)、Ca、Fe含量总体较低.分歧系数计算结果为:细粒子CD_(mk)=0.42,粗粒子CD_(mk)=0.46,均大于0.2,说明扬尘与土壤风沙尘的化学组成相似程度不高,受人类活动的影响较大.总之,土壤风沙尘、建筑水泥尘、煤烟尘是影响柳林扬尘的主要因素,煤炭使用、煤炭运输和机动车尾气尘对柳林扬尘也有一定影响.     

应用UNMIX模型解析长春市大气中PM10来源

大气中可吸入颗粒物（PM10）是影响大气能见度、气候变化以及人体健康的重要污染物,研究大气中PM10的污染来源对于了解城市中大气的污染状况和制定大气污染物防治措施具有重要的意义。选择长春市的净月公园、劳动公园、君子兰公园、体育学院、儿童公园、客车医院、工商学院和邮电学院作为受体采样点,于2011年9月至2012年2月期间,采用KC-120型中流量PM10/TSP采样器（青岛崂山应用研究所）进行大气中可吸入颗粒物PM10的采样,共采集40个受体样品。样品经预处理后,采用电感耦合等离子体质谱法分析了样品中的Be、V、Cr、Mn、Co、Ni、Cu、Zn、Mo、Ag、Cd、Sb、Ba、Tl、Pb、Na、Mg、K、Ca共19种无机元素,将经过标准化后的760个数据代入EPA UNMIX6.0软件对长春市大气中PM10进行源解析研究,其中,Min Rsq=0.89（89%的数据方差可由该模型解释）,Min Sig/Noise=2.50。结果表明：长春市大气中的PM10主要有3个来源：源1为燃煤尘或工业扬尘,贡献率为19.5%;源2为机动车尾气或土壤风沙尘,贡献率为13.1%,源3为城市综合扬尘和其他未知尘源,贡献率为67.4%。对这3个源进行相关性分析,3个源间的相关系数并不是理论值0,而是在-0.553~0.345间变化;源1和源3间相关性最大,相关系数为0.553;其次是源1与源2,为0.345。由此说明,长春市的PM10污染是多种因素综合作用的结果。将UNMIX模型的解析值与测量值进行回归分析,发现总物种的解析值与测量值间具有良好的线性正相关关系（r2=0.98）,每个物种的解析值与测量值间的相关系数为0.713~0.980,相关性强,二者拟合效果较好。     

忻州市市区大气颗粒物中的元素组成特征

采集忻州市市区冬季和夏季总悬浮颗粒物(TSP)和可吸入颗粒物(PM10)样品,测定其中Na、Mg、Al、Si、K、Ca、Ti、V、Cr、Mn、Fe、Co、Ni、Cu、Zn、As、Cd、Pb等18种元素含量,并对元素的浓度水平、时空分布特征和重金属的潜在生态风险以及元素的主要来源进行了研究.结果表明,忻州市TSP和PM10中18种元素平均浓度分别为47662.2 ng·m-3和17546.4 ng·m-3,重金属的生态危害在TSP中由高到低依次为CdCuCoPbAsCrZnNiMn,在PM10中为CdCuPbCoZnCrAsNiMn,且PM10比TSP具有更强的生态危害性.富集因子和主因子分析法表明,忻州市PM10中元素的主要排放源包括:煤烟尘和工业粉尘、土壤风沙尘、建筑水泥尘和汽车尾气,贡献率分别为56.30%、23.88%、19.78%.     

大气颗粒物源解析土壤风沙尘成分谱研究进展

土壤风沙尘是颗粒物源解析的一类重要尘源,文章从概念、成分、粒径、采样、区域性特征、标识元素选择、成分谱比较、影响因素、数据库建设等几个方面介绍了土壤风沙尘的研究进展。     

武汉秋冬季大气PM2.5中多环芳烃的分布特征及来源

采集了2011—2012年武汉市工业区、交通区和植物园的3个功能区的秋冬2季大气PM2.5样品,采用超声提取预处理和GC/MS分析检测了PM2.5中27种PAHs,探讨了其时空分布特征,然后运用主成分分析/多元线性回归法解析了PAHs的来源.结果表明:PAHs的质量浓度范围为24.705~112.490 ng·m-3,PAHs的质量浓度分布呈现出工业区>交通区>植物园的规律;冬季PAHs质量浓度高于秋季等特征.不同环数PAHs质量浓度呈现出规律变化为:5环>4环>2-3环>6-7环,4环、5环的 PAH 含量比例高表明机动车尾气和煤燃烧排放是主要排放源.不同功能区化合物的比值指示来源略有不同,但总体指明了武汉主要污染源来自燃煤和机动车尾气的排放.源解析结果显示,工业区的污染源主要来自于燃煤,其贡献率为55%,其次为汽油燃烧、柴油燃烧、焦炉和轻质油燃烧.在交通区中,车辆尾气排放(34%)和天然气燃烧(25%)的贡献较大,其次是烹饪、燃煤及木材燃烧.植物园对照区的主要污染源分别是木材燃烧、燃煤、天然气燃烧、车辆排放和烹饪,其中木材燃烧(46%)的贡献最大.     

南京市可吸入颗粒物中多环芳烃的源解析

采集南京市燃煤、焦化、机动车和烹调四种污染源样品,采用高效液相色谱仪测定其中的PAHs含量,建立四种源的成分谱.根据所得数据,运用化学质量平衡(CMB)受体模型对PM10中的PAHs进行源解析研究,以确定燃煤源、焦化源、交通源和烹调源对PM10中PAHs的贡献率.     

应用UNMIX模型解析长春市大气中PM_(10)来源

大气中可吸入颗粒物(PM10)是影响大气能见度、气候变化以及人体健康的重要污染物,研究大气中PM10的污染来源对于了解城市中大气的污染状况和制定大气污染物防治措施具有重要的意义。选择长春市的净月公园、劳动公园、君子兰公园、体育学院、儿童公园、客车医院、工商学院和邮电学院作为受体采样点,于2011年9月至2012年2月期间,采用KC-120型中流量PM10/TSP采样器(青岛崂山应用研究所)进行大气中可吸入颗粒物PM10的采样,共采集40个受体样品。样品经预处理后,采用电感耦合等离子体质谱法分析了样品中的Be、V、Cr、Mn、Co、Ni、Cu、Zn、Mo、Ag、Cd、Sb、Ba、Tl、Pb、Na、Mg、K、Ca共19种无机元素,将经过标准化后的760个数据代入EPA UNMIX6.0软件对长春市大气中PM10进行源解析研究,其中,Min Rsq=0.89(89%的数据方差可由该模型解释),Min Sig/Noise=2.50。结果表明:长春市大气中的PM10主要有3个来源:源1为燃煤尘或工业扬尘,贡献率为19.5%;源2为机动车尾气或土壤风沙尘,贡献率为13.1%,源3为城市综合扬尘和其他未知尘源,贡献率为67.4%。对这3个源进行相关性分析,3个源间的相关系数并不是理论值0,而是在-0.553~0.345间变化;源1和源3间相关性最大,相关系数为0.553;其次是源1与源2,为0.345。由此说明,长春市的PM10污染是多种因素综合作用的结果。将UNMIX模型的解析值与测量值进行回归分析,发现总物种的解析值与测量值间具有良好的线性正相关关系(r2=0.98),每个物种的解析值与测量值间的相关系数为0.713~0.980,相关性强,二者拟合效果较好。     

国庆前后北京城区PM2.5组分污染及来源特征分析

为探究北京城区国庆前后及国庆期间PM2.5主要组分的污染及来源特征情况,采集2019年9月27日-10月14日北京市大气PM2.5样本,并测定其中碳质气溶胶(OC、EC)及8种水溶性离子(Na+、NH4+、K+、Mg2+、Ca2+、Cl-、NO3-、SO42-)的质量浓度,并分析PM2.5中各化学组分的浓度变化特征、来源特性及气象要素的影响,并对北京市细颗粒物进行源解析和区域传输分析.结果 表明,整个观测期间PM2.5基本呈现"M"型的变化趋势,国庆期间呈现"V"型的变化趋势.国庆期间总碳质气溶胶、水溶性无机离子质量浓度为(14.45±5.87)μg·m-3和(14.97±9.75)μg·m-3,占PM2.5质量浓度的59.7％,各组分质量浓度在国庆期间均有所下降,其中NO3-质量浓度下降最为明显,下降率达53.4％.来源分析结果表明,机动车尾气、燃煤和扬尘是大气PM2.5化学组分的主要来源,其中道路扬尘和建筑扬尘是Ca2+、Mg2+和Na+的主要来源,机动车车尾气排放是碳质气溶胶及二次无机离子的最主要来源.车流量的改变和气象因素与国庆前后PM2.5及其组分变化密切相关,PM2.5及各组分质量浓度在车流量高峰的9月30日和10月6、7日达到峰值,而1-5号移动源贡献减弱和气象要素(降水)导致了最低值的出现.较低的风速及来自于东北、西南方向的污染物输送是观测期间PM2.5较高的重要原因.     

临汾市PM2.5中水溶性离子季节变化特征及来源解析

利用在线监控平台获得临汾市2019年3月1日至2020年2月29日PM2.5的24 h均值及其中8种水溶性离子(NO3-、SO42-、NH4+、Cl-、K+、Na+、Mg2+和Ca2+)的监测数据,分析了PM2.5及水溶性离子浓度的季节变化特征,采用主成分分析法探讨了各种离子的主要来源.结果 表明,在研究期内,临汾市PM2.5年均浓度为57 μg·m-3,季节性特征明显,冬季最高,夏季最低,秋季略高于春季;各离子浓度依次为NO3-＞SO42-＞NH4+＞Cl-＞Ca2+＞Na+＞K+＞Mg2+;全年阴阳离子电荷当量的比值为0.86,大气气溶胶呈碱性;SO42-、NO3-与NH4+是其中的主要水溶性离子,不同季节这3种离子之和占8种离子总量的比例分别为夏季(90.98％)＞秋季(88.98％)＞冬季(87.58％)＞春季(85.68％),存在较强的SO2向SO42-、NO2向NO3-的二次转化过程.PM2.5中水溶性离子的主要来源有工业源、生物质燃烧、机动车尾气以及土壤风沙和建筑扬尘等,不同季节各污染源的贡献有较大差别.     

化学质量平衡受体模型新技术的应用──TEDA大气颗粒物来源解析实例

本文结合实例介绍了大气颗粒物来源解析最常用的模型－化学质量平衡（ＣＭＢ）的原理、有效方差最小二乘解法及诊断检验技术，并用ＭＰＩＮ矩阵检验了拟合元素对拟合源的灵敏度，奇异值分解法（ＳＶＤ）鉴别了共线源，得出天津市经济技术开发区（ＴＥＤＡ）的ＴＳＰ主要来源为风沙、扬尘，其次为燃煤飞灰和木灰。     

电感耦合等离子体-质谱法研究大气颗粒物中元素浓度

1　IntroductionAirborneparticulatematterisoneoftheimportantmarkersofairqualityandisanimportanthealthconcerninurbanareas,especiallywithrespecttoanumberofchronicrespiratorydiseases.Medicaldatasuggeststhatitisthisfractionofparticulatematterthatbecomesdeeplyi…     

乌鲁木齐市TSP分布特征及影响因素分析

利用大流量采样器采集了2009年乌鲁木齐市TSP样品,通过对样品和数据的分析处理,揭示了乌鲁木齐市TSP基本特征及影响因素：（1）市北郊、中心城区和南郊山区的TSP质量浓度年均值变化较大,卫星站为0.483 8 mg.m^-3,高于年轮实验室（0.453 6 mg.m^-3）和雷达站（0.227 6 mg.m^-3）,均高于国家年均浓度的二级标准（0.200 0 mg.m^-3）。各区域的TSP有很强的区域性分布特征,地形及能源消费状况是其主要影响因素。（2）雷达站、卫星站和年轮实验室季节平均浓度冬季最高,夏季最低,白杨沟夏季则最高,秋季最低。（3）市区TSP冬半年的月均浓度维持较高水平,受人为影响较小的白杨沟站TSP月均浓度变化很小;采样日TSP质量浓度与当日的气象条件和污染源排放情况有密切联系。（4）TSP质量浓度高于其他北方城市,远高于沿海城市,春季多风沙、冬季燃煤取暖和稳定的大气环境,是造成TSP质量浓度较高的主要因素。     

北京PM2.5化学物种的质量平衡特征

以北京2个采样点连续采集的样品对PM2.5中的元素、水溶性离子和含碳组分进行分析．车公庄和清华园PM2.5中有机物的含量分别为27．8％和30．9％,是含量最丰富的物种,其次是二次无机粒子、土壤尘、元素碳和微量元素．PM2.5中约有24％的质量未能鉴别成分,相关性分析表明,含碳物种的估算所引起的偏差可能是主要的原因．采暖期重污染周和春季沙尘周PM2.5的化学物种构成悬殊,反映了季节性变化的源排放和特殊气象条件的综合作用．     

PM10中重金属的提取方法及生物可利用性研究

分别运用模拟生物提取法与化学连续提取法对PM10标准参考样品城市源（NIST-1648A）和工业源（BCR-038）中6种重金属（Cd、Co、Cu、Mn、Ni、Pb）质量分数及赋存形态进行分析。其目标是验证2种提取大气固体颗粒物中重金属方法的有效性,并比较2种方法的优缺点,为将来提取PM10中重金属的方法选取提供依据。模拟生物提取法中,使用Gamble溶液模拟人体肺液对 PM10样品进行溶解,实验方法操作较为简单快捷;化学连续提取法中,不同溶解步骤则可确定重金属的不同赋存形态。在需要快速确定 PM10中某种重金属总量时,应优先使用模拟生物提取法。化学连续提取结果表明,城市源PM10中重金属赋存形态分布没有统一规律,工业源PM10中重金属多以残渣态存在。通过对2种来源的PM10样品中重金属生物可利用性分析,城市源的大气颗粒物对人体的毒性更大,其中标准参考样品城市源 PM10中生物可利用性较高的是重金属Cd（BIBio为61.65%±3.45%;BISE为69.02%±3.82%）和Cu,最低的是重金属Co和Pb;标准参考样品工业源PM10中重金属的生物可利用性最高的是Cd（BIBio为27.66%±1.52%;BISE为15.05%±2.13%）,而Ni、Co和Pb的生物可利用性较低。     

广州市城市热岛时间变化特征及与大气总悬浮颗粒物关系的研究(英文)

文章研究了1985-2005年期间广州市城市热岛强度时间变化及与大气总悬浮颗粒物浓度的关系.结果表明.由于经济的快速增长和城市化进程不断加快,广州市城市热岛效应十分明显,年平均热岛强度在0.20～2.10℃之间波动.受季风等大范围气候背景及降雨的影响,月平均热岛强度具有明显的季节变化特征,总体上呈"U"字形变化,其中7月份热岛强度最低,11月份最高.不同时次(02:00,08:00,14:00和20:00)的热岛强度以08:00时最高,而以14:00最低.最低温度下的热岛强度呈现出稳定增长的趋势(平均值为1.09℃),显示出广州近地面平均气温上升以最低温度最为明显.自1994年之后广州市大气总悬浮颗粒物水平呈现出明显的下降趋势,然而1982年到1998年期间仍然超过了国家大气质量二级标准所规定的浓度限值0.200 mg/m3.研究还表明,广州城市年平均热岛强度与年平均大气总悬浮颗粒物浓度之间存在显著的负相关,负相关系数为-0.676.尽管市区大气总悬浮颗粒物可以反射太阳辐射,降低日照时间,最终产生致冷效应,但是广州城市热岛效应是全球气候变暖下的大气增温和悬浮颗粒物降温之间平衡作用的结果.     

Characterization of airborne particulate matter in Thessaloniki,Greece

A receptor modeling approach has been applied to identify and apportion sources of airborne particulate matter in Thessaloniki, Greece. The absolute principal component analysis source apportionment technique used, provided quantitative information regarding both source particle characteristics and impacts. The analysis identified four major sources of heavy metals within total suspended particles (TSP) in the centre of the city: oil burning, pyrometallurgical non‐ferrous metal processes, motor vehicles and soil resuspension. Their contributions to TSP estimated by regression on absolute principal component scores (APCS) were 12%, 8%, 5% and 4%, respectively. A similar analysis conducted for a sampling site close to the industrial area identified five major sources: oil burning, industrial Cr source, soil resuspension, pyrometallurgical non‐ferrous metal processes and motor vehicles with contributions 20%, 15%, 9%, 8% and 4%, respectively.     

Particulate matter and metals partitioning in highway rainfall-runoff

This study investigated the particulate matter (PM) and metals in highway dry deposition and rainfall-runoff as a function of hydrologic transport and settling on an event basis. Events were differentiated as mass-limited (ML) and flow-limited (FL). Results indicate that unique and separate suspended sediment concentration (SSC) relationships with turbidity occurred for ML and FL events. Sixty minutes of quiescent settling produced a single SSC-turbidity relationship for all events. ML events transport higher proportions of settleable and sediment PM while FL events transported relatively higher suspended PM. For batch clarification with one hour of settling, ML events had generally higher treatment efficiencies compared to FL events for the same settling conditions. Highway dry deposition PM was hetero-disperse and coarse (d _{50 m} = 304 μm). Results indicate that the acidic rainfall is not a significant contributor to metals in runoff but is capable of leaching metals from dry deposition PM into runoff. Partitioning in retained runoff resulted in a particulate-bound predominance for most metals except Ca and Mg. While the finer fraction of dry deposition PM (< 75 μm) generates the highest metal concentrations, the highest metal mass is associated with the coarser fraction (> 75 μm).     

Estimating the removal of atmospheric particulate pollution by the urban tree canopy in Beijing北大核心CSCD

Urban green space, particularly the tree canopy, plays an important role in potential mitigation against atmospheric particulate pollution and protecting human health. In this study, current and future air particulate matter [including total suspended particulate (TSP), particulate matter 10 (PM10), and particulate matter 2.5 (PM2.5)] removal by the urban tree canopy of Beijing was estimated. A modeling approach was used based on the distributed measurement evaluation and a modified version. The urban tree canopy of Beijing, including mostly Platycladus sp., Pinus sp., Quercus sp., Robinia pseudoacacia, and economic forests, currently removes about 8.33 million kg/a air particulates, in which TSP accounted for 4.51 million kg/a, PM10 accounted for 2.74 million kg/a, and PM2.5 accounted for 1.08 million kg/a. The study on the removal of air particulates by different aged tree canopies showed that in coniferous trees, the ability to capture air particulates changed in the order of mature and over-mature > near-mature forest > young forest; in broadleaf forest, the ability changed in the order of near-mature forest > mature and over-mature > young forest. For total particulate matter, the biggest contribution was coarse particulates (60.74%); the contribution rate of fine particulates was different owing to different tree species groups. The results suggested that the ability of different trees to capture particles and age of forests varied widely and that suitable trees should be chosen to enhance pollution mitigation for city greening. © 2018 Science Press. All rights reserved.     

市政工程施工地周边颗粒污染物扩散特征

为了解市政施工对周边大气环境的影响,通过测定TSP、PM10、PM2.5、PM1等指标,研究了施工工地附近颗粒污染物随天气条件、气象要素、距施工点距离的变化规律,结果表明：（1）粒径较大的颗粒物质量浓度受气象要素的影响较明显,大风和晴天的ρ（TSP）、ρ（PM10）远高于阴雨天;随风速增大,ρ（TSP）、ρ（PM10）、ρ（PM2.5）显著升高。（2）小粒径颗粒物（PM1）受天气条件的影响不明显,湿度、风速变化对PM1影响较小。（3）距离施工工地越远,4种颗粒物质量浓度越低,其中ρ（TSP）、ρ（PM10）、ρ（PM2.5）随距离下降较快。（4）不同施工阶段颗粒物污质量浓度异较大,挖槽阶段颗粒物污染要高于结构装修阶段。