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相似文献
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1.
为了解天平室环境湿度对PM_(2.5)手工称重的影响,利用滤膜自动称重系统,在45%、50%、55%3个环境相对湿度条件下对同一组滤膜进行称重。结果显示:45%、55%湿度条件下测量的大部分滤膜质量与50%基准湿度条件下滤膜质量绝对差值均超过0.04 mg,且随着滤膜质量即PM_(2.5)浓度的增加,绝对差值显著上升,难以满足手工称重规范中的要求。PM_(2.5)手工测量浓度在150μg/m~3以下时,3种湿度条件下测量结果的标准偏差保持在2μg/m~3范围之内,而PM_(2.5)手工测量浓度在150μg/m~3以上时,标准偏差超出2μg/m~3范围,且随着浓度升高,标准偏差显著增大,这会给PM_(2.5)的手工测量准确度带来较大影响,说明手工称量环境湿度±5%的允许变化范围并不适合PM_(2.5)平均浓度较高的国家和地区。  相似文献   

2.
切割器是PM2.5监测设备的关键部件,其切割性能直接影响PM2.5和PM1等环境空气颗粒物质量浓度监测数据的真实、准确。该研究采用粒径范围为0.6~4 μm的聚苯乙烯微球(PSL)标准粒子、单分散气溶胶发生器、混匀(分流)装置和颗粒物数量浓度测量仪等仪器设备集成搭建了适用于PM1和PM2.5切割器性能测试的通用系统。测试结果表明:该系统发生的PSL粒子能够保持稳定的数量浓度,并在切割气路和非切割气路间具有较好的数量浓度一致性,能在3 h内快速完成一台切割器切割效率的测试。采用该系统测试了1种类型的PM1切割器和3种类型的PM2.5切割器的关键切割性能。结果显示:VSCC型PM2.5切割器D50分别为2.48、2.52、2.48 μm,σg1分别为1.20、1.23和1.15,σg2分别为1.21、1.21和1.16,各项关键性能指标均符合美国和中国相关环境保护标准规范的要求,且优于SCC型和URG型切割器。推荐使用VSCC型切割器开展环境空气中PM2.5质量浓度的监测。SCC型PM1切割器的D50为0.91 μm,σg1σg2为1.20和1.18,结合其他相关研究,建议PM1切割器D50合格标准应为(1.0±0.1)μm,σg合格标准为不超过1.20。  相似文献   

3.
PM2.5手工监测技术要点探讨   总被引:1,自引:3,他引:1  
以重量法为原理的手工监测法是国内外监测环境空气PM2.5质量浓度的标准方法,在空气质量监测中具有重要应用。该文以2012年跨4个季度近150 d的PM2.5手工监测实际操作经验为基础,重点探讨了手工监测法各环节的监测技术要点,如手工监测采样器的操作技术、滤膜种类的选择及前处理要求、滤膜更换技术、滤膜平衡和称重条件、质量保证和质量控制技术等,以期为推广PM2.5手工监测法提供技术参考。  相似文献   

4.
依据《环境空气PM10和PM2.5的测定重量法》(HJ 618—2011),对环境空气PM2.5浓度进行重量法手工监测,分析测定过程各环节的影响因素及不确定度,结果显示,影响测定结果的主要因素是采样器、滤膜、天平精确度。  相似文献   

5.
基于北京市PM2.5和PM10质量浓度、组分浓度以及降水数据,利用数理统计、相关性分析等方法分别从降水总量、降水时长和降水前颗粒物浓度3个角度研究降水对PM2.5、PM10的清除作用,同时以一次典型降水过程为例,具体分析降水对颗粒物的影响。结果表明:降水总量的增加有助于促进PM2.5、PM10的清除,随着降水总量增加,PM2.5、PM10的平均清除率提高,有效清除的比例增加;连续降水可增强对大气颗粒物的湿清除作用,连续降水达3d可有效降低PM2.5、PM10浓度;降水对PM2.5、PM10浓度的清除率和大气颗粒物前一日的平均浓度有较好的正相关性。降水对大气颗粒物的清除可分为清除、回升和平稳3个阶段,各个阶段大气颗粒物的变化趋势不同。降水对于大气气溶胶化学组分和酸碱性的改变具有明显作用,对于大气颗粒物各种组分的清除效果不完全相同。对于大气中OC、NO3-、SO42-和NH4+去除率较高,且这4种组分主要以颗粒态形式被冲刷进入降水中,加剧了北京市降水酸化程度。  相似文献   

6.
西安市环境空气PM2.5污染现状及对策初探   总被引:1,自引:2,他引:1       下载免费PDF全文
文章通过对西安市城市环境空气PM2.5试点监测数据深入分析,初步摸清了区域PM2.5污染水平及分布规律,提出了污染防治对策和建议,对现阶段的环境空气PM2.5污染防治有着重要的参考价值。  相似文献   

7.
天津市PM10和PM2.5中水溶性离子化学特征及来源分析   总被引:5,自引:3,他引:5  
2011年5月—2012年1月在天津市南开区设立采样点,采集大气中PM10和PM2.5样品。采用离子色谱法测定颗粒物中水溶性无机阴离子、阳离子成分,分析其主要组成、季节变化及污染来源。结果表明,天津市PM10中离子平均浓度为71.2μg/m3,占PM10质量浓度的33.7%。PM2.5中离子平均浓度为54.8μg/m3,占PM2.5质量浓度的39.6%。NH+4、SO2-4、NO-3等二次离子含量较大,且夏季含量均为最高。颗粒物总体呈酸性,PM10中∑阳离子/∑阴离子平均值为0.92,PM2.5中该比值为0.75。来源分析发现,PM10可能主要来源于海盐、工业源、二次反应及土壤和建筑尘等,PM2.5则主要来源于海盐污染源、二次反应及生物质燃烧。  相似文献   

8.
以四川省南充市为研究区域,通过实地调研、现场测试及结合统计年鉴等获得数据,采用排放因子法计算南充市2014年大气PM_(10)、PM_(2.5)排放量并建立排放清单。结果表明,南充市2014年扬尘源、移动源、生物质燃烧源、化石燃料固定燃烧源、工艺过程源排放总量PM_(10)分别为85 187、1 777、9 175、2 417、3 519 t,PM_(2.5)分别为16 093、1 619、7 322、914、1 585 t,PM_(10)贡献率分别为83.5%、1.7%、9.0%、2.4%、3.4%,PM_(2.5)贡献率分别为58.4%、5.9%、26.6%、3.3%、5.8%。城市区域扬尘源、生物质燃烧源、移动源、化石燃料固定燃烧源、工艺过程源对PM_(10)贡献分别为60.0%、12.5%、6.3%、8.6%、12.5%,对PM_(2.5)贡献分别为41.8%、21.6%、14.4%、8.1%、14.1%。南充市2014年大气PM_(10)、PM_(2.5)排放源总量和贡献率以及区域空间分布特征均存在差异。  相似文献   

9.
对2014—2016年齐齐哈尔市PM_(2.5)与PM_(10)质量浓度的时间变化特征进行简要分析,并探究PM_(2.5)/PM_(10)以及PM_(2.5)与PM_(10)的相关性。结果表明:2014—2016年齐齐哈尔的PM_(2.5)与PM_(10)的年均质量浓度分别为36.7、62.9μg/m~3,且呈逐渐下降趋势;冬季的PM_(2.5)与PM_(10)浓度最高,秋季次之,春季与夏季相对较低;2014—2016年PM_(2.5)与PM_(10)质量浓度月变化趋势基本相同,整体呈现2—6月逐渐下降,9—11月逐渐上升的规律;PM_(2.5)与PM_(10)质量浓度的日变化均呈双峰现象;对PM_(2.5)与PM_(10)进行线性拟合,相关系数为0.896 3。同时,残差分析也说明两者拟合情况良好,四季相关系数为r_(秋季)(0.982 2)r_(冬季)(0.964 4)r_(夏季)(0.943 9)r_(春季)(0.829 6);2014—2016年PM_(2.5)/PM_(10)平均值为55.27%,大气颗粒物PM_(2.5)的贡献率高达一半以上。  相似文献   

10.
西安市区大气中PM2.5和PM10质量浓度污染特征   总被引:1,自引:1,他引:1  
2013年3月—2014年2月期间,设置1个监测点位,采集了西安市区大气环境中PM10和PM2.5样品,采用重量法测定了PM2.5和PM10质量浓度。结果表明,西安市区PM2.5质量浓度为16~558μg/m3,平均值为128μg/m3,超标率69.1%;PM10质量浓度范围为32~887μg/m3,平均值为249μg/m3,超标率71.8%。虽然PM2.5和PM10质量浓度的逐日变化幅度比较大,但是整体变化趋势非常相似,存在显著的正相关关系(r=0.831 9)。PM2.5和PM10质量浓度存在明显的季节变化,均为冬季最高,春季次之,秋季较低,夏季最低。ρ(PM2.5)/ρ(PM10)为0.245~0.822,平均值为0.510,说明PM2.5在PM10中所占比例大于PM2.5~10;此外,该比值呈现一定的季节变化规律,冬季、夏季较高,秋季次之,春季最低。霾天气发生时,该比值和PM2.5质量浓度明显高于无霾天气。  相似文献   

11.
PM2?5的自动监测过程较为复杂,其测量准确度受多种因素影响。通过分析几种典型PM2?5测定方法原理,研究了PM2?5监测过程中可能产生误差的来源,结果表明,影响PM2?5监测结果准确度的主要因素有采样流量的准确性、采样管加热方式、对PM2?5挥发性组分的补偿方式、校准膜本身的准确度和校准结果、监测仪器的日常运行维护水平等。因此,在PM2?5日常监测过程中,需加强对上述因素的误差控制,严格执行国家监测技术规范,确保PM2?5监测结果准确可靠。  相似文献   

12.
空气自动监测中PM2.5与PM10 “倒挂”现象特征及原因   总被引:6,自引:3,他引:6  
采用不同原理的自动监测仪器在不同季节同时测定PM2.5与PM10,对所得数据中的PM2.5与PM10"倒挂"现象进行分析。结果表明,当PM10采用振荡天平法时,PM2.5与PM10的"倒挂"率较高;冬季和夏季"倒挂"现象发生率明显高于其他季节;造成PM2.5与PM10"倒挂"的原因主要有监测过程中的随机误差,PM2.5与PM10的监测方法原理不同,监测方法之间存在显著差异等。  相似文献   

13.
冬季大气中PM_(10)和PM_(2.5)污染特征及形貌分析   总被引:2,自引:4,他引:2  
2008年冬季采集大气中PM10和PM2.5样品,利用SPSS软件进行分析。结果表明,PM10质量浓度在92.87~384.7μg/m3之间,平均值为201.09μg/m3,超标率71.43%。PM2.5浓度跨度为57.27~230.21μg/m3,平均值为133.82μg/m3,超标率89.47%。PM10和PM2.5空间分布略有差异。PM2.5/PM10在29.10%~94.76%之间,均值为66.55%。PM2.5与PM10质量浓度之间有显著相关性,相关方程:PM2.5=0.7993×PM10-55.984(R2=0.9524,置信度为95%)。通过颗粒物形貌分析,初步判定冬季大气主要污染源为燃煤和机动车尾气排放。  相似文献   

14.
为深入研究PM2.5和PM10质量浓度异常“倒挂”现象的成因及影响,在苏州市相城区国控点开展比对监测分析,回顾性分析了2016—2020年苏州全部国控点颗粒物浓度数据。苏州市相城区国控点PM2.5浓度的比对分析结果表明:该国控点频繁出现PM2.5浓度高于其他国控点PM2.5浓度和高于该站点PM10浓度(“倒挂”率高达34%)的“双高”现象,PM2.5平均浓度比其他9个国控点高12.5%~37.2%,比位于同一站点的备用监测仪器(“倒挂”率为0)高38.1%。2016—2020年,苏州全部国控点“倒挂”时间的总体趋势都是逐年递增,且集中发生在相对湿度较高的20:00至次日07:00。这5年间各国控点PM2.5浓度异常偏高导致的异常“倒挂”现象对全市年均浓度产生的正误差分别为1.6%、2.8%、6.0%、6.2%和4.1%,基本呈现出逐年递增的趋势。上述结果表明:苏州PM2.5浓度偏高是由动态加...  相似文献   

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