基于虚拟撞击原理的固定源PM10/PM2.5采样器的研制

目前我国尚无固定源PM2.5采样标准方法,现有商业化的固定源PM2.5采样器在使用中存在明显不足,因此本研究开发了一种固定源PM10/PM2.5双级虚拟撞击采样器.经实验室标定,该采样器切割效率曲线优于国际标准ISO 7708:1995对采样器的规定,采样器横截面直径为74 mm,满足我国固定源采样口尺寸要求.采样器既可以安装滤膜,也可以安装滤筒,适用于不同浓度的烟尘采样.虚拟撞击器的切割点与次流所占比值呈负相关,比值减小时,切割点增大.为降低颗粒物损失,虚拟撞击器喷嘴距收口的距离至少应为喷嘴直径的1.5~2倍.     

北京市区春夏PM2.5和PM10浓度变化特征研究

通过对北京市2012年3月～6月PM2.5和PM10实时数据的整理和分析,结果表明,北京市区大气中细颗粒物PM2.5和可吸入颗粒物PM10浓度日变化趋势基本相同,PM2.5和PM10存在显著或极显著的正相关关系;3月～6月,PM2.5浓度随季节变化逐渐升高,PM10的浓度随季节变化先升高后减小;3月～6月PM2.5与PM10日平均浓度分别为62.77μg/m3和133.88μg/m3,分别为国家二级标准的83.69%和89.25%。     

双级虚拟撞击采样器应用于固定污染源PM10和PM2.5排放测量

为贯彻落实《大气污染防治行动计划》,环境保护部指导各地开展大气污染源排放清单编制工作,其中包括固定源PM_(10)和PM_(2.5)的排放清单.但目前国内尚无固定源PM_(10)和PM_(2.5)标准采样方法.本研究提出了适合我国固定源PM_(10)和PM_(2.5)测量的双级虚拟撞击采样方法,开发了相应的分级采样系统,并用该方法对各类固定源进行了现场测试.测试结果表明,所测试的煤粉炉电厂的烟囱入口PM_(2.5)质量浓度为(0.93±0.03)mg·m~(-3),PM_(10)质量浓度为(1.13±0.11)mg·m~(-3).所测试的垃圾焚烧电厂的烟囱排放口PM_(2.5)质量浓度为(3.3±0.65)mg·m~(-3),PM_(10)质量浓度为(6.9±0.86)mg·m~(-3).所测试的大型循环流化床发电厂的烟囱排放口PM_(2.5)质量浓度为(0.59±0.04)mg·m~(-3),PM_(10)质量浓度为(1.12±0.16)mg·m~(-3).所测试的钢铁转炉的烟囱排放口PM_(2.5)质量浓度为(0.15±0.04)mg·m~(-3),PM_(10)质量浓度为(0.43±0.15)mg·m~(-3).     

燃煤飞灰中细颗粒物(PM2.5)的物理化学特性

研究了小龙潭电厂燃煤飞灰中细颗粒物的粒径分布、显微结构、颗粒类型以及As,Se,Cd,Pb,Cr和Be等6种微量重金属在不同粒径中的分布规律。结果表明:燃煤排放的PM_2.5以球形颗粒为主,但随着颗粒物粒径的减小,非球形颗粒的数量有所增加;多数PM_2.5的表面并不光滑,不同粒径颗粒之间存在逐级吸附的现象;微量重金属As,Se,Cd,Pb和Cr大部分富集在粒径小于2 1μm的细颗粒上,高钙飞灰对As有强烈的吸附作用。      

可再生能源发电对PM10和PM2.5减排的贡献核算

发展可再生能源发电是《大气污染防治行动计划》的一项重要措施,有助于推进PM₁₀和PM_2.5减排,改善空气质量。从生命周期来看,各类可再生能源发电的PM₁₀和PM_2.5排放系数均低于燃煤火电,各类可再生能源发电单位发电量的PM₁₀和PM_2.5减排因子由高到低依次为水电>并网风电>太阳能发电>生物质发电。通过生命周期评价计算可知,以可再生能源发电替代燃煤发电,PM₁₀和PM_2.5在2012年已经实现了较好的减排效果,减排量分别为37.87×10⁴和18.94×10⁴ t/a;未来仍将具有较大的减排潜力,2015年PM₁₀和PM_2.5可分别减排44.21×10⁴和22.10×10⁴ t/a,2020年PM₁₀和PM_2.5可分别减排65.41×10⁴和32.71×10⁴ t/a。     

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.     

燃煤电厂烟气湿度控制对PM2.5采样结果的影响

为研究脱硫后高湿烟气相对湿度的改变对颗粒物采样结果的影响,使用扩散干燥管对烟气进行除湿,并分析不同相对湿度下PM_2.5的粒径分布、传输损失和质量浓度变化。结果显示,模拟烟气湿度越高,PM_2.5粒数浓度和质量浓度也随之升高。40%相对湿度下,模拟烟气中ρ(PM_2.5)为22.77 mg/m³,粒数浓度约为1.16×10⁶个/cm³,模拟烟气湿度提升至50%、60%和80%时,ρ(PM_2.5)分别升高1.06,4.35,4.69倍,粒数浓度分别升高1.31,1.70,1.76倍;使用扩散干燥管对模拟高湿烟气除湿,采集到的颗粒物质量浓度有不同程度的下降,最高相对湿度(94.9%)下,ρ(PM_2.5)为27.17 mg/Nm³,湿度81.4%、68.5%、48.7%和30.4%时,质量浓度相比最高湿度时分别降低了14.5%、28.8%、43.0%和45.7%;烟气除湿可降低PM_2.5     

轻型汽油车尾气PM2.5的排放特征

为研究轻型汽油车尾气PM_2.5的排放特征,利用整车测试台架和颗粒物稀释采样系统,对12辆轻型汽油车尾气的PM_2.5进行了采集,并进一步分析了PM_2.5排放因子及其碳质组分——OC(有机碳)和EC(元素碳)的排放特征;在此基础上,参考文献研究结果,计算了我国轻型汽油车分阶段PM_2.5排放因子,结合活动水平数据估算轻型汽油车PM_2.5排放量.结果表明:测试的国Ⅰ前~国Ⅳ轻型汽油车PM_2.5平均排放因子分别为(73.2±3.8)(50.5±45.4)(34.7±18.4)(22.6±10.3)和(1.0±0.2)mg/km,随排放阶段升级而显著降低.OC是轻型汽油车尾气PM_2.5中的主要碳质组分,在TC(总碳)中所占比例超过90%. 2012年我国轻型汽油车PM_2.5排放量为21 828.7 t,占机动车颗粒物排放总量的3.5%,其中仅占轻型汽油车保有量17%的国Ⅰ及以前车辆排放了约43%的PM_2.5. 研究显示,轻型汽油车尤其是国Ⅰ及国Ⅰ前车辆颗粒物排放不容忽视,在机动车颗粒物减排工作中应给予足够重视.      

浅议固定污染源排气中颗粒物采样的现场质量控制

固定污染源排气中颗粒物的监测是环境监测的一项重要工作,颗粒物采样的准确与否,直接影响到环境监测能否真实反映污染源排放污染物的真实状况.本文从采样仪器、采样点位的确定、排气参数的测定、运行工况等几方面提出了固定污染源排气中颗粒物现场采样中应注意的问题,以保证环境监测的质量.     

深圳市城区VOCs对PM2.5和O3耦合生成影响研究

为了探究珠江三角洲城市大气PM_2.5和O₃的协同污染特征,在深圳市大学城开展了秋季光化学反应活跃季大气污染加强观测.发现O₃日最大8h平均值(O₃_8h)和PM_2.5在日间具有较强的正相关关系,且O₃_8h与典型挥发性有机物(VOCs)甲醛的相关性显著高于NO₂.利用气溶胶质谱仪在线测量了亚微米气溶胶化学组成,并利用正交矩阵因子模型(PMF)对其中有机气溶胶进行来源解析,解析出5类因子,其中二次有机气溶胶(SOA)占总有机物浓度的50%.通过对污染物之间的相关性分析发现,O₃_8h和SOA具有良好的相关性,但与硝酸盐(NO₃^-)未表现出相关性,说明VOCs在深圳城区大气PM_2.5和O₃耦合生成过程中的作用比NOx明显,VOCs减排是深圳市协同控制PM_2.5和O₃污染的关键.     

2015-2021年鄱阳湖流域主要城市PM2.5和O3浓度分布特征及疾病负担评估

为研究鄱阳湖流域主要城市(南昌市、九江市和上饶市)PM_2.5和O₃污染对健康的影响,本文评估了“十四五”期间实现特定浓度目标可能带来的健康效益,分析了2015-2021年各污染物的浓度变化,并运用健康影响函数(HIF)及综合暴露-反应函数(IER)对这些城市的疾病负担进行了评估.结果表明：(1)2015-2021年,南昌市、九江市和上饶市的PM_2.5年均浓度分别下降了28.57%、32.65%和34.88%,而O₃浓度分别上升了11.53%、8.75%和7.06%;此外,PM_2.5和O₃浓度分布呈现出明显的季节性变化.鄱阳湖流域主要城市与PM_2.5相关的疾病负担下降了18.42%,而与O₃相关的疾病负担增加了81.11%.(2)预测显示,“十四五”期间若实现积极目标,南昌市、九江市和上饶市的PM_2.5疾病负担将分别减少55.45%、59.51%和51.44%,在一般目标下将分别减少31.76...     

2016~2020年上海市PM2.5化学组成特征和来源解析

2016~2020年在上海市区和郊区的6个点位开展了颗粒物系统性观测研究,分析了PM_2.5的质量浓度以及水溶性离子、有机碳/元素碳、无机元素等化学组分,并利用正矩阵因子分解模型对PM_2.5的来源进行了解析。结果表明,上海PM_2.5浓度水平呈现下降趋势,年均质量浓度依次为46,43,37,40,39μg/m³,表现为冬高夏低,西高东低的时空分布特征。有机物在PM_2.5中占比最高(30%~32%),不同年份和季节间的差异较小。二次无机离子(硫酸盐、硝酸盐和铵盐)的区域性特征明显,其中硝酸盐的占比在5a间升高最多,且在冬季污染过程中起到了关键作用。解析得到PM_2.5的来源有9类,分别为二次硝酸盐(30.6%)、二次硫酸盐(20.7%)、机动车(12.6%)、工业(8.0%)、生物质燃烧(7.7%)、扬尘(6.5%)、燃煤(5.8%)、海盐(4.8%)和船舶(3.2%)。机动车和船舶等移动源、秸秆焚烧和烟花爆竹燃放等生物质燃烧源的贡献浓度在研究期间呈现下降趋势,体现了相关治理措施的管控效果。     

基于随机森林的南京市PM2.5和O3对减排的响应

自2013年《大气污染防治行动计划》实施后,南京市大气污染有所改善,但仍面临着细颗粒物(PM_2.5)和臭氧(O₃)污染问题.为探究污染物浓度对其前体物减排的响应,获得有效的减排策略,常利用大气化学模式进行多组基于排放扰动的敏感性试验,而这需要消耗大量计算时间和计算资源.应用随机森林算法对2015年大气化学传输模式(GEOS-Chem)模拟结果进行机器学习,高效地预测了南京2019年PM_2.5浓度日均值和日最大8 h臭氧(MDA8 O₃)浓度对不同人为源排放控制情景的响应.随机森林结果表明2019年中国人为排放每减少10%,南京ρ(PM_2.5)季节平均值下降2～4μg·m^-3.当2019年中国人为源减排比例高于20%时,南京ρ(PM_2.5)年均值将低于国家二级限值(35μg·m^-3).若仅对中国地区O₃前体物氮氧化物(NO_x)和挥发性有机污染物(VOCs)同比例减排,反而...     

麻江县细颗粒物(PM2.5)污染状况及防治措施

以麻江县2021—2023年城区省控点细颗粒物监测数据为研究基础,分析麻江县城区细颗粒物的污染状况及变化趋势,阐述了细颗粒物(PM_2.5)对人体及环境的影响,提出控制与降低细颗粒物(PM_2.5)污染的防治对策。     

基于机器学习的郑州市大气PM2.5与O3浓度预测方法及气象因子的影响分析

近年来,我国面临着细颗粒物(PM_2.5)污染形势依然严峻以及臭氧(O₃)污染日益凸显的双重压力.为进一步准确预测郑州市大气PM_2.5与O₃浓度并探明气象因子的影响,本研究使用2018-2022年郑州市大气污染物和气象因子逐时数据,结合统计学单因素分析和机器学习LightGBM模型多因素分析,建立了一种基于长时间序列数据的PM_2.5与O₃浓度预测及气象因子影响分析的综合分析方法.结果表明：(1)训练后的LightGBM模型能够较好地预测PM_2.5污染,准确率达80.8%;对O₃污染预测的准确率为52.5%.(2)郑州市大气PM_2.5浓度与气压呈正相关,与比湿和环境温度均呈负相关;大气O₃ 8 h滑动平均浓度(O₃-8 h浓度)与比湿和太阳辐射均呈正相关,与气压呈负相关.(3)有利的气象条件可能是2021年PM_2.5年均浓度得到显...     

高炉炼铁工艺细颗粒物PM2.5排放特性分析

采用静电低压撞击器(electrical low pressure impactor,ELPI)对高炉出铁场、矿槽除尘后细微颗粒物(PM2.5)的粒径及质量浓度分布进行在线分析.结果表明,出铁场除尘后PM2.5粒数浓度在105~106cm-3数量级范围内,主要为粒径小于0.1μm的颗粒物,而矿槽除尘后PM2.5粒数浓度在104~105cm-3数量级范围内,主要为粒径1.0μm以下的颗粒物,质量浓度呈单峰分布;PM2.5化学组成分析表明水溶性离子SO2-4、K+、Ca2+含量较高,分别为10.32%~28.55%、10.36%~12.15%、3.97%~15.4%;主量元素主要为Fe、Si、Al,含量分别为16.8%~31.62%、2.24%~8.76%、1.24%~5.89%;含碳组分OC和EC在PM2.5中的含量也较为丰富,分别为2.7%~4.6%和0.8%~1.3%.PM2.5单体颗粒形态主要为球状颗粒和不规则颗粒.高炉出铁场、矿槽除尘后PM2.5的排放因子分别为0.045~0.085 kg·t-1、0.042~0.071 kg·t-1.     

加入SOA示踪的深圳大气PM2.5受体模型源解析

为厘清包括二次有机气溶胶（SOA）在内的深圳市区PM_2.5各种一次和二次来源贡献,本文于2017年9月2日~2018年8月29日在深圳市大学城点位开展PM_2.5样品采集,并进行化学组分和水溶性有机物（WSOM）质谱测量,共获得162组有效数据.观测期间深圳市大气PM_2.5平均质量浓度为26μg/m³,在传统PMF源解析的基础上加入羧基离子碎片（CO₂⁺）作为SOA的示踪物,加入水溶性有机氧（WSOO）用于计算各因子O/C,验证有机物解析效果.结果表明,SOA可以被独立解析出,其O/C明显高于其他一次污染源中有机物;机动车、二次硫酸盐、二次硝酸盐、SOA为最主要的4个源,对PM_2.5质量浓度的贡献分别为25%、23%、17%和10%,船舶、地面扬尘、老化海盐、建筑尘、生物质燃烧、燃煤和工业贡献均在5%以内.各个源的变化特征表明,机动车、二次硫酸盐、二次硝酸盐、SOA等源贡献呈现冬高夏低的季节特征,与冬季季风条件下源自内陆的污染传输密切相关.污染天气时,二次硝酸盐和SOA的贡献增加相对最显著,因此NOx和挥发性有机物是减排的关键.     

加入SOA示踪的深圳大气PM2.5受体模型源解析

为厘清包括二次有机气溶胶（SOA）在内的深圳市区PM_2.5各种一次和二次来源贡献,本文于2017年9月2日~2018年8月29日在深圳市大学城点位开展PM_2.5样品采集,并进行化学组分和水溶性有机物（WSOM）质谱测量,共获得162组有效数据.观测期间深圳市大气PM_2.5平均质量浓度为26μg/m³,在传统PMF源解析的基础上加入羧基离子碎片（CO₂⁺）作为SOA的示踪物,加入水溶性有机氧（WSOO）用于计算各因子O/C,验证有机物解析效果.结果表明,SOA可以被独立解析出,其O/C明显高于其他一次污染源中有机物;机动车、二次硫酸盐、二次硝酸盐、SOA为最主要的4个源,对PM_2.5质量浓度的贡献分别为25%、23%、17%和10%,船舶、地面扬尘、老化海盐、建筑尘、生物质燃烧、燃煤和工业贡献均在5%以内.各个源的变化特征表明,机动车、二次硫酸盐、二次硝酸盐、SOA等源贡献呈现冬高夏低的季节特征,与冬季季风条件下源自内陆的污染传输密切相关.污染天气时,二次硝酸盐和SOA的贡献增加相对最显著,因此NOx和挥发性有机物是减排的关键.     

黑炭气溶胶质谱仪(SP-AMS)分析春季PM2.5中水溶性有机气溶胶

为探讨常州春季大气细颗粒物(PM_2.5)的化学组成及污染特征,于2017年3月1日～5月30日采集了84个有效样品,对其水溶性离子(WSIIs)、碳质组分(OC和EC)等常规组分进行了测定和分析,并采用黑炭-气溶胶质谱仪(SP-AMS)对水溶性有机气溶胶(WSOA)进行了分析.结果表明,采样期间PM_2.5的日均质量浓度为101. 97μg·m^-3,超标(环境空气质量标准二级标准)率达73. 8%,以轻度、中度和重度污染为主,分别占总天数的39. 3%、21. 4%和13. 1%. WSIIs约占PM_2.5的39. 86%,其中二次离子(SO₄^2-、NH₄⁺和NO₃^-)占WSIIs的81. 85%,阴阳离子电荷平衡的线性拟合直线的斜率(AE/CE)大于1(1. 09),表明PM_2.5偏弱酸性. OC/EC比值为2. 53,说明受二次转化的影响. SP...     

北京市PM2.5中砷污染特征

本研究于2011年7月至2012年5月期间采集了北京市春夏秋冬4个季节的PM_2.5样品,使用电感耦合等离子质谱仪(ICP-MS)分析了样品中的总砷,并使用高压液相色谱(HPLC)和氢化物发生-原子荧光光谱法(HG-AFS)分析了样品中的As(Ⅲ)和As(Ⅴ).结果表明,在采样期间,北京市PM_2.5中总As的平均浓度为(21. 82±17. 01) ng·m^-3,总As在春夏秋冬春4个季节的平均浓度分别为(16. 62±5. 80)、(18. 34±9. 00)、(21. 49±10. 22)和(29. 52±27. 97) ng·m^-3,呈现出冬季>秋季>夏季>春季的季节变化特征.PM_2.5中As(Ⅲ)和As(Ⅴ)的平均浓度为(3. 15±1. 94) ng·m^-3和(10. 78±5. 39) ng·m^-3.春夏秋冬四季As(Ⅲ)的平均浓度分别是(5. 42±2. 5)、(1. 61±0. 51)、(2. 88±1...