北京冬季PM2.5中金属元素浓度特征和来源分析

为了解北京冬季细颗粒物中金属元素的浓度水平及其来源,于2014年12月至2015年1月使用中流量PM_(2.5)采样器在北京城区开展了为期30 d的连续采样,采用滤膜称重法检测PM_(2.5)浓度,电感耦合等离子体质谱法(ICP-MS)分析PM_(2.5)中16种元素总量,并采用富集因子法和因子分析法分析元素污染特征及其来源.结果表明,观测期间PM_(2.5)中主要金属元素为K、Ca、Fe、Al和Mg,占16种元素总量的90.7%.与白天相比,地壳元素如Mg和Al等在夜间的浓度下降30%以上,而人为源金属元素如Cu和Pb等的浓度则上升40%以上.从优良天到重污染天气,上述16种金属元素的总浓度上升1倍,但其在PM_(2.5)中的比例却逐渐降低,说明金属元素的富集不是PM_(2.5)上升的主要原因.随着污染程度的加剧,Cu、Zn、As、Se、Ag和Cd等主要来自人为源的金属元素浓度上升较快,重度污染天与优良天的浓度比值范围为2.9~5.3;而Al、Mg、Ca、Mn和Fe等地壳元素浓度上升则较缓,重度污染天与优良天的浓度比值范围为1.2~1.8.北京冬季PM_(2.5)中金属元素主要来源于燃煤和生物质燃烧、交通和工业排放以及地面扬尘,贡献率分别为34.2%、25.5%和17.1%.     

南昌市秋季大气PM2.5中金属元素富集特征及来源分析

采集2013年秋季南昌市6个不同区域的大气PM_(2.5)样品,分析PM_(2.5)质量浓度及其中18种金属元素(Mg、Al、K、Ca、Ti、V、Ba、Co、Cr、Mn、Fe、Ni、Cu、Zn、Cd、Pb、As、Hg)的富集特征,并用多元统计分析法探讨了PM_(2.5)中上述元素主要来源.结果表明,南昌市秋季大气PM_(2.5)日均质量浓度满足《环境空气质量标准》(GB 3095-2012)二级标准限值(≤75μg·m~(-3)).Mn、Ti、Al和V的富集因子小于1.0,表明这些元素基本没有富集;Fe、Cr、Co、K、Mg、Ba、Ca、Cu和As的富集因子范围为1.7~7.8,表明这些元素受到自然源和人为源的共同影响;Hg、Zn、Pb、Ni和Cd的富集因子范围为21.9~481.2,表明这些元素受到明显的人为污染.综合相关分析、主成分分析和聚类分析结果表明:PM_(2.5)中Mg、K、Al、Ca、Ti主要来源于土壤及建筑尘;As、Hg主要来自燃煤;Ba、Ni、Mn主要来自金属冶炼排放;V、Cu、Fe、Cd、Pb、Cr、Co主要来自交通源;Zn主要受金属冶炼和燃煤的影响.     

深圳城市大气PM2.5中金属元素的在线测量与来源特征

大气PM_(2.5)中很多金属元素危害人体健康,且具有源示踪性,因此,开展PM_(2.5)中金属在线监测对污染来源分析和大气污染防治有着重要意义.本研究于2017年4—5月使用美国Cooper环境空气多金属在线监测仪对深圳城市大气PM_(2.5)中金属元素进行连续观测.与同步离线采样测量的金属数据进行比对表明,10种元素(K、Zn、Cu、Mn、Fe、V、Ni、Ti、Pb、Cr)呈现良好的相关性,因而用于后续分析.观测期间大气PM_(2.5)的平均浓度24.8μg·m~(-3),其中10种金属元素总浓度为0.72μg·m~(-3),占比2.9%.Mn、Fe、Cu、Zn和Ti的浓度日变化显示了日间高、夜间低的特征,表明受到本地人为源的显著影响;而K、Pb、Cr浓度日变化无明显波动,说明受区域传输影响较大;Ni与V日变化趋势一致,主要来源为船舶排放.主成分因子分析结果表明,观测期间PM_(2.5)中金属污染来源主要为交通和扬尘源、工业排放/废物燃烧和船舶污染,方差贡献依次为54.3%、19.8%和8.8%.     

北京城郊PM2.5中金属元素的污染特征及潜在生态风险评价

为了解北京市PM_(2.5)中金属元素的污染来源及其潜在生态风险,分别在北京城区(东直门)和郊区(怀柔)建立观测站点,使用中流量颗粒物采样器采集样品.利用微波消解-电感耦合等离子质谱法(ICP-MS)分析其中的16种金属元素的质量浓度.结果表明,北京市城区PM_(2.5)的总平均浓度为92.35μg·m~(-3),超标率(PM_(2.5)的浓度超过我国《环境空气质量标准》(GB3095-2012)的天数占总天数的比例)为41.7%,郊区PM_(2.5)的总平均浓度为70.90μg·m~(-3),超标率为31.7%.北京城郊金属元素的时空变化主要趋势为:夜间浓度略高于日间,秋冬质量浓度高于春夏,城区浓度大于郊区.通过计算富集因子表明,北京城区Pb、As、Zn、Ni、Cu和郊区Pb、As、Zn、Cr、Ni、Cu金属元素来自人为活动.地累积指数法分析可知,Ni的I_(geo)值为0.79,受到人为和自然源的共同影响,而Cu、Zn、As、Cd和Pb有着中度以上的污染,受到人类活动的影响较大,例如煤燃烧、汽车尾气、刹车及轮胎磨损等.北京城郊生态风险指数极强,对于元素单项污染物生态风险,Cd的风险极强,Cu、Zn、Pb的单项污染物生态风险较强.     

郑州市采暖期与非采暖期PM2.5中重金属来源及潜在健康风险评价

为了研究郑州市PM_(2.5)中部分金属元素在采暖期与非采暖期的来源、污染特征并进行相应的生态风险及健康风险评价,于2016年春季非采暖期和冬季采暖期在河南郑州设置采样点,采集有效膜样本105个.测定PM_(2.5)质量浓度及其中Zn、Pb、Cu、As、Cd、Co、Mn、Fe共8种金属元素含量,郑州2016年非采暖期PM_(2.5)质量浓度日均值为113.41μg·m~(-3)、采暖期为216.99μg·m~(-3),采暖期中Cu、Zn、As、Cd这4种元素的浓度分别是非采暖期的2.3、2.0、1.9、1.5倍,季节性差异明显.富集因子分析显示郑州地区Cd元素富集程度最高已超过1000,受人为影响严重.PMF源解析表明燃煤源及机动车源是郑州采暖期重金属主要来源,贡献率为48.00%和34.95%;扬尘源及交通污染源在非采暖期的贡献率为55.92%和31.08%.健康风险评价显示3种致癌元素As、Cd、Co的致癌风险值均小于10~(-4),Mn的非致癌风险值最高为0.9,可能存在一定的非致癌风险.     

南昌市冬季大气PM2.5中重金属元素来源分析及健康风险评价

采集2015年南昌市冬季大气PM_(2.5)样品,利用电感耦合等离子体质谱仪(ICP-MS)测定样品中重金属(V、Mn、Cr、Co、Ni、Cu、Zn、Cd、Ba和Pb)的含量,分析重金属的分布特征和来源,并对重金属健康风险进行评价。结果表明:采样期间PM2.5浓度总平均值为(29.74±16.82)μg/m~3,其中省外办最高,武术学校最低;各重金属元素总体平均浓度从高到低次序为:ZnPbCuMnBaNiVCrCdCo。因子分析结果表明:PM_(2.5)中重金属元素的来源包括道路交通尘和冶金化工排放、机动车尾气以及混合源。健康风险评价结果显示:PM_(2.5)中Mn对人体健康存在非致癌风险,其他元素(Cr、Ba、Co、Pb、Cd、Cu、V、Zn、Ni)基本没有非致癌风险;Cr对人体有较明显的致癌风险,Cd、Ni和Co对部分年龄段的人群(尤其是成年人)存在一定的致癌风险。     

2011~2012北京大气PM2.5中重金属的污染特征与来源分析

为研究北京PM_(2.5)中重金属污染特征,于2011年夏季~2012年夏季每3 d采集一次PM_(2.5)样品.利用电感耦合等离子体质谱(ICP-MS)分析了Li、V、Cr、Mn、Co、Cu、Zn、As、Se、Ti、Ga、Ni、Sr、Cd、In、Ba、Tl、Pb、Bi和U的浓度,选取其中Zn、Pb、Mn、Cu、As、V和Cr 7种主要重金属元素进行深入讨论.北京市PM_(2.5)中重金属Zn、Pb、Mn、Cu、As、V和Cr的平均质量浓度分别为(331.30±254.52)、(212.64±182.06)、(85.96±47.00)、(45.19±27.74)、(17.13±19.02)、(4.92±3.38)和(9.04±7.84)ng·m-3.采样期间秋冬季节PM_(2.5)中重金属污染较春夏季节严重,这可能与北京秋冬季节取暖导致煤燃烧增加有关.霾过程会加剧北京PM_(2.5)中主要重金属Zn、Pb、Mn、Cu、As、V和Cr的污染,霾天对重金属污染的增加作用呈现一定的季节变化特征.源分析结果表明北京大气颗粒物中重金属主要来源于扬尘(包括建筑扬尘和道路扬尘)和煤燃烧,少量来自远距离输送和其他工业来源.     

厦门湾南PM10和PM2.5中重金属特征与健康风险评价

于2014年9月-2017年8月在厦门湾南岸收集大气中PM_(10)和PM_(2.5)样品,分别利用冷原子荧光法(CVAFS)与电感耦合等离子体质谱(ICP/MS)分析其中Hg与其他8种典型重金属(Cr、Mn、Ni、Cu、Zn、As、Cd和Pb)的质量浓度,并对重金属的污染水平、来源与健康效应进行评估。结果表明,PM_(10)与PM_(2.5)的质量浓度处于较低的水平,均呈现出冬季春季、秋季夏季的特点,且各重金属质量浓度的季节峰值均出现在秋冬季。地累积指数(Igeo)结果显示各重金属的污染程度排序为MnCrHg、Ni、Cu、PbZn。PMF软件分析结果表明,大气重金属的来源包括开山填海的工程作业、交通源排放、垃圾焚烧、船舶燃油排放和燃煤电厂排放,其中船舶燃油排放和燃煤电厂排放分别是当地PM_(2.5)和PM_(10)的最主要来源。健康风险评价结果显示,致癌重金属(Ni、Cr、As、Cd)和非致癌重金属(Zn、Cu、Pb、Mn、Hg)的风险值均远低于一般可接受的健康风险水平1×10~(-6)。总体上,目前厦门湾南岸的大气颗粒物与其中重金属浓度水平未对人体健康造成危害。     

武汉市青山区冬季PM_(2.5)的污染特征及源解析

利用中流量空气颗粒物采样器在武汉市青山区进行连续采样,分析了2013年冬季大气PM_(2.5)的质量浓度,并采用ICP-AES方法研究了样品中19种金属元素的组成和特征。结果表明,PM_(2.5)质量浓度为47~353μg/m~3,参照《环境空气质量标准》(GB 3095-2012)中的二级标准,其中88.6%的样品质量浓度超标;富集因子分析结果表明Ca、Cu、Pb、Zn、Cd、Ni、Mn、Ti、V、As和Hg在PM_(2.5)中明显富集,主要来自人类活动;运用正定矩阵因子分解法(PMF)对PM_(2.5)来源进行了解析,结果表明交通源,工业源,路面扬尘,燃煤源和建筑源是武汉市青山区冬季PM_(2.5)的主要来源。     

细颗粒物(PM2.5)可溶性提取液对发光细菌的光抑制与组分浓度的相关性分析

为科学评估PM_(2.5)对生物体的综合生物效应,利用费氏弧菌检测了PM_(2.5)水溶性提取液的光抑制效应,统计分析了227组PM_(2.5)主要组分与发光抑制率的相关关系.实验结果表明:PM_(2.5)水溶性提取液的发光抑制率值与OC、NO-3、EC和微量元素等组分浓度显著相关,相关系数从高到低的排序为:OC微量元素ECNO-3(p0.01).PM_(2.5)中,主要来自燃煤、交通燃油、生物质燃烧及冶金工业污染源排放的组分(苯并(a)芘、Cl-、OC、Cu、K+、Mn、Zn、EC、Pb、Se、F-等)浓度与发光抑制率显著相关.此外,二次来源的NO-3、NH+4等组分浓度与发光抑制率在冬季和春季显著相关.     

厦门市大气PM_(2.5)中重金属污染特征及健康风险评价

用ICP-MS对厦门市夏冬两季城区和郊区PM_(2.5)(当量直径≤2.5 μm的颗粒物)及其中10种重金属(V、Cr、Mn、Co、Ni、Zn、As、Cd、Pb和Cu)含量进行测定,分析其污染特征,并对重金属的健康风险进行评价。结果表明,采样期间厦门市PM_(2.5)中重金属含量水平表现为ZnPbCuMnVAsNiCrCdCo,其中Zn、Pb、As、Cd和Cu富集因子远远大于10,受人为影响较严重。健康风险评价结果表明,PM_(2.5)中重金属的非致癌健康风险可以忽略;几乎所有重金属的致癌健康风险都高于最大可接受风险值10~(-6)。     

海陆风对天津市PM2.5和O3质量浓度的影响

静稳天气下局地环流往往会对污染物的传输扩散起重要作用.根据天津市地处渤海西岸,常年受到海陆风影响的特点,综合气象、环境资料及HYSPLIT模型,针对沿海、市区、城郊、山区等代表性站点,研究了海陆风对天津市ρ（PM_2.5）和ρ（O₃）的影响.结果表明:①2015年天津市海陆风天数为78 d,占全年的22%;海陆风多集中于6-9月,其中,7月海陆风日最多、2月最少.②ρ（PM_2.5）和ρ（O₃）季节性变化和空间分布特征不同.春、夏两季ρ（PM_2.5）山区最高、城郊最低;秋、冬两季ρ（PM_2.5）市区最高、山区最低.春、秋两季ρ（O₃）沿海最高、市区最低;夏季ρ（O₃）山区最高、沿海最低.③海陆风对ρ（PM_2.5）有扩散作用,对ρ（O₃）有增加作用.海陆风对沿海ρ（PM_2.5）扩散作用最为明显,致使冬、秋两季ρ（PM_2.5）分别下降20.2%和7.9%;对城郊ρ（O₃）增加作用最为明显,致使秋、夏两季ρ（O₃）分别升高39.8%和16.2%.④个例研究表明,海风向内陆推进过程中垂直方向最高可达1 000 m,受海风影响天津市ρ（PM_2.5）下降,陆风使得ρ（PM_2.5）小幅上升,海陆风总体起扩散作用;海陆风使天津市ρ（O₃）日变化出现3个峰值,日均值明显增大,其中,城郊增幅（68.2%）最大.研究显示,海陆风对天津市ρ（PM_2.5）有扩散的作用,但会增高ρ（O₃）.      

Size distribution, characteristics and sources of heavy metals in haze episod in Beijing

Size segragated samples were collected during high polluted winter haze days in 2006 in Beijing, China. Twenty nine elements and 9 water soluble ions were determined. Heavy metals of Zn, Pb, Mn, Cu, As, Cr, Ni, V and Cd were deeply studied considering their toxic effect on human being. Among these heavy metals, the levels of Mn, As and Cd exceeded the reference values of National Ambient Air Quality Standard （GB3095-2012） and guidelines of World Health Organization. By estimation, high percentage of atmospheric heavy metals in PM2.5 indicates it is an effective way to control atmospheric heavy metals by PM2.5 controlling. Pb, Cd, and Zn show mostly in accumulation mode, V, Mn and Cu exist mostly in both coarse and accumulation modes, and Ni and Cr exist in all of the three modes. Considering the health effect, the breakthrough rates of atmospheric heavy metals into pulmonary alveoli are： Pb （62.1%） 〉 As （58.1%） 〉 Cd （57.9%） 〉 Zn （57.7%） 〉 Cu （55.8%） 〉 Ni （53.5%） 〉 Cr （52.2%） 〉 Mn （49.2%） 〉 V （43.5%）. Positive matrix factorization method was applied for source apportionment of studied heavy metals combined with some marker elements and ions such as K, As, SO42- etc., and four factors （dust, vehicle, aged and transportation, unknown） are identified and the size distribution contribution of them to atmospheric heavy metals are discussed.     

山西大学城PM2.5中元素特征、来源及健康风险评估

为研究山西大学城PM_2.5中元素的污染特征及来源,采用能量色散X射线荧光光谱仪（energy dispersive X-ray fluorescence spectrometer,ED-XRF）对研究区域2017年PM_2.5样品中21种元素进行分析,并对Mn、Zn、Cu、Sb、Pb、Cr、Co和Ni等重金属进行健康风险评估,同时采用主成分分析方法（principal component analysis,PCA）和正定矩阵因子分解法（positive matrix factorization,PMF）定量解析元素的主要来源.结果表明,2017年山西大学城PM_2.5中21种元素中Ca质量浓度最高,其次是Si、Fe、Al、S、K和Cl,这7种元素占元素总质量浓度的95.71%.其中,Cr元素浓度超过我国环境空气质量标准年平均浓度限值的104倍.春季、夏季和冬季PM_2.5中Ca质量浓度最高,而秋季S元素质量浓度最高.对3类人群具有非致癌风险的元素均为Mn,且风险大小依次为儿童 > 成年男性 > 成年女性;具有可容忍致癌风险的元素为Cr和Co,且风险大小为成年男性 > 成年女性 > 儿童.山西大学城PM_2.5中元素的主要来源包括：天然矿物粉尘和城市扬尘、燃煤和交通源.     

山西省武乡县城大气PM2.5痕量重金属的生态和健康风险分析

为了解山西省武乡县城大气PM_(2.5)污染特征及PM_(2.5)中痕量重金属的生态和健康风险,在分析县城环境空气质量状况的基础上,分别于秋季(2014-10-22~2014-11-19)和冬季(2015-01-12~2015-02-13)在武乡县环境保护局楼顶用中流量采样器采集大气PM_(2.5)样品,每天换膜一次,利用称重法计算PM_(2.5)浓度,运用电感耦合等离子体原子发射光谱仪(ICP-AES)测定样品中As、Cd、Cr、Cu、Ni、Pb、Zn 7种元素含量,运用地累积指数法、生态风险指数法、相关性分析和主成分分析、美国环保署暴露模型等表征痕量重金属的污染程度、来源、潜在的生态和健康风险等.结果表明,冬季大气PM_(2.5)浓度是秋季的3倍左右,有65%的天数超过国家环境空气质量二级标准(GB 3095-2012);PM_(2.5)中痕量重金属来源主要包括燃煤和交通等人为源,贡献率分别为58.38%和18.73%,所测重金属浓度顺序为CuZnPbCrAsNiCd,其中Cd、Cu的生态风险指数、Cr的非致癌和致癌暴露风险大于其它金属.冬季燃煤增加和大气扩散条件差是武乡县城大气PM_(2.5)浓度超标以及造成痕量重金属生态和健康风险增大的主要原因.     

珠海市郊区大气PM2.5中元素特征及重金属健康风险评价

为探讨珠海市郊区大气环境PM_2.5中主要元素尤其是重金属的污染特征及其健康风险,于2014~2015年选取春、夏、秋、冬季4个典型月采集了PM_2.5样品.利用X射线荧光光谱法分析得到15种元素的含量,进一步利用富集因子和主成分分析方法分析其来源,并采用US EPA环境健康风险评价模型评估痕量重金属的健康风险.结果表明：大气PM_2.5中地壳元素（Al、Si、Ca、Fe、Ti）总质量浓度在春、夏、秋、冬季典型月分别为（708±213）、（645±269）、（1155±503）和（1466±492）ng·m^-3,痕量重金属元素（Ba、Co、Cr、Cu、Mn、Ni、Pb、Sb、V、Zn）总质量浓度在春、夏、秋、冬典型月分别为（271±124）、（163±87.6）、（424±192）和（546±183）ng·m^-3.富集因子分析显示Sb、Zn、Pb、Cu、Ni、Ba、Ca、Co等元素富集显著,其富集因子均值范围为172~2426.主成分分析显示,区域性输送污染源、船舶源、燃煤和电子工业是PM_2.5中重金属的主要来源,其贡献率分别为53.4%、13.0%、7.6%和6.8%.健康风险评价结果表明,Mn元素对儿童存在一定的非致癌风险,Cr、Pb和Co存在一定的致癌风险.     

东莞市PM1中重金属元素的污染特征及来源解析

采集了2011年8月—2012年7月间东莞市不同区域两点(A:生活区;B:工业区)的PM2.5～10、PM1～2.5和PM1样品,并用ICP-MS分析了颗粒物上Pb、Cu、Zn、As、Cd、V、Mn、Cr、Hg和Al等10种元素,重点研究了PM1中除Al外其它9种重金属元素的污染特征.分析结果显示,工业区B点PM1中的重金属污染明显较生活区A点严重,9种重金属元素在B点PM1中的浓度是A点的2.3～4.4倍.Zn和Pb是A、B两点PM1中主要的重金属元素,同时各重金属元素质量占PM1质量百分比范围为0.0008%～0.3530%.粒径分布、富集因子分析的结果显示,大部分重金属元素主要富集在PM1中,且主要受人为源的影响.因子分析源解析结果表明,A、B两点PM1主要来源于4类污染源:燃煤源、机动车/工厂燃油源、冶金化工源、土壤尘.污染源特征分析表明,偏北风时东莞地区PM1受局地源远距离输送影响更严重,偏南风时受本地污染源影响更严重.     

西宁市大气污染来源和输送季节特征

在2016~2018年西宁市大气污染物PM₁₀和PM_2.5季节污染特征分析的基础上,利用HYSPLIT模式和GDAS资料计算了逐日72 h气流后向轨迹,通过聚类分析确定气流输送路径及其对日均PM₁₀和PM_2.5质量浓度的影响,运用TrajStat软件提供的潜在源贡献因子分析法（PSCF）和浓度权重轨迹分析法（CWT）,探讨不同季节影响西宁市PM₁₀和PM_2.5质量浓度的潜在源区分布及贡献.结果表明,输送来源位置多分布在西宁的西-北方向和东-北方向,周边及邻近区域垂直高度较低.输送路径主要受西风、偏西风、西北、西南和偏东气流的影响.距离短、高度低和移速慢的气流轨迹出现概率最高,是最主要的输送路径,该路径在春夏秋三季来源于青海,冬季则源自新疆,省内输送占主导地位,且不同输送轨迹对PM₁₀和PM_2.5浓度影响不同.污染气流主要来自青海省内源、新疆外源及新疆以西的境外源,源地多沙漠和戈壁等脆弱地带分布.潜在源区范围及贡献大小有明显季节差异,冬季范围广且贡献最大,春秋次之,夏季最小.最主要潜在源区位于青海北部、中部和东部地区、新疆南部、中部和东部,其周边地区为中等贡献潜在源区.     

Identification of long-range transport pathways and potential sources of PM2.5 and PM10 in Beijing from 2014 to 2015

Trajectory clustering, potential source contribution function (PSCF) and concentration-weighted trajectory (CWT) methods were applied to investigate the transport pathways and identify potential sources of PM_2.5 and PM₁₀ in different seasons from June 2014 to May 2015 in Beijing. The cluster analyses showed that Beijing was affected by trajectories from the south and southeast in summer and autumn. In winter and spring, Beijing was not only affected by the trajectories from the south and southeast, but was also affected by trajectories from the north and northwest. In addition, the analyses of the pressure profile of backward trajectories showed that backward trajectories, which have important influence on Beijing, were mainly distributed above 970 hPa in summer and autumn and below 950 hPa in spring and winter. This indicates that PM_2.5 and PM₁₀ were strongly affected by the near surface air masses in summer and autumn and by high altitude air masses in winter and spring. Results of PSCF and CWT analyses showed that the largest potential source areas were identified in spring, followed by winter and autumn, then summer. In addition, potential source regions of PM₁₀ were similar to those of PM_2.5. There were a clear seasonal and spatial variation of the potential source areas of Beijing and the airflow in the horizontal and vertical directions. Therefore, more effective regional emission reduction measures in Beijing''s surrounding provinces should be implemented to reduce emissions of regional sources in different seasons.