黄石市大气PM2.5中碳氮组分的污染特征及来源解析

基于稳定同位素技术与正定矩阵因子分解(PMF)模型,探究黄石市城区大气PM_2.5中碳氮组分的污染特征和来源.结果表明,黄石市城区大气PM_2.5中总碳浓度[ρ(TC)]与总碳同位素组成(δ¹³C_TC)均呈冬高夏低的季节性变化特征,夏季分别为(4.4±1.2)μg·m^-3和(-26.3±0.5)‰,冬季分别为(9.9±3.5)μg·m^-3和(-25.5±0.5)‰;总氮浓度[ρ(TN)]在夏季[(9.1±9.1)μg·m^-3]明显低于冬季[(62.4±26.4)μg·m^-3],而总氮同位素组成(δ¹⁵N_TN)在夏季[(12.8±1.9)‰]较冬季[(2.9±4.0)‰]明显富集.除本地源贡献外,黄石市PM_2.5中碳氮组分主要受湖南北部近距离区域排放和西北方向远距离传输影响.贝叶斯混合模型(MixSIAR)与PMF模型解析出机动车排放源为PM_2...     

武汉市城区PM2.5碳质组分特征及来源解析

为探究武汉市PM_2.5中碳质组分特征及来源,该研究于2018年夏季和2019年冬季在武汉市设点采集了PM_2.5样品,分析了PM_2.5及其碳质组分(OC、EC和SOC)的浓度水平及季节变化特征,并运用同位素贝叶斯模型对碳质组分进行了来源解析。结果表明,PM_2.5在夏季和冬季的平均浓度分别为43.702和89.897μg/m³,均超过《环境空气质量标准》(GB 3095-2012)二级标准限值(35μg/m³)。OC、EC和SOC的夏季浓度为5.628、2.811和1.574μg/m³,冬季浓度为7.928、4.232和3.378μg/m³。冬季OC、EC的绝对浓度虽增大,但在PM_2.5中的占比却略有下降,说明冬季PM_2.5浓度的上升更多归结于无机组分的增加。武汉市夏季PM_2.5中碳组分各污染源贡献率依次为柴油车(50.14%)>C3植物燃烧(3...     

盘锦市夏冬季PM2.5中碳组分污染特征及来源分析

于2016年7月和2017年1月采集盘锦市3个点位的PM_2.5样品,研究盘锦市夏冬季节PM_2.5中碳组分的特征与来源.结果表明：盘锦市夏季PM_2.5、有机碳（OC）和元素碳（EC）日均浓度分别为（46.14±12.70）,（8.58±2.82）和（2.89±1.54）μg/m³;冬季分别为（91.01±43.51）,（24.50±15.51）和（7.31±5.00）μg/m³.夏季开发区和第二中学2个采样点的OC与EC之间不具有线性相关性;冬季3个采样点OC、EC高度相关.采用最小相关系数法（MRS）估算SOC浓度,得到夏季SOC的浓度为4.65μg/m³,占OC总量的54.19%;冬季SOC浓度为8.42μg/m³,占OC总量的34.36%.通过比值分析和主成分分析得出盘锦市夏季PM_2.5中碳组分主要来源为汽油车尾气和燃煤排放;冬季PM_2.5中碳组分主要来源为机动车尾气、燃煤排放和生物质燃烧.     

昆明市干季碳气溶胶污染特征及来源解析

为研究西南高原城市昆明的碳气溶胶浓度特征及其来源,2018年11月20日—2019年3月23日,在昆明主城区采集PM_2.5样品共117个,测定有机碳(OC,organic carbon)和元素碳(EC,elemental carbon)的质量浓度,对其进行源解析。结果显示：昆明市PM_2.5平均浓度为72.31±26.19μg/m³,碳气溶胶浓度(TC,total carbon)为38.04±18.74μg/m³,约占PM_2.5的53%。碳气溶胶以有机碳排放为主,OC约占TC的75%,EC平均质量为9.15±4.02μg/m³。OC/EC值为3.23,二次有机碳(SOC,secondary organic carbon)约占有机碳的40%左右,存在二次有机污染物。碳组分浓度排序为：OC3>OC4>OPC>EC1>OC2>OC1>EC2>EC3,以汽油车尾气排放、燃煤、扬尘、生物质燃烧源占主导。外源气团影响了昆明市碳质...     

广州地区不同粒径段大气颗粒物中水溶性有机碳的吸光贡献

对广州地区春季（2015年3~4月）、夏季（2015年6~7月）、秋季（2015年9~10月）、冬季（2015年12月~2016年1月）四个季节6个粒径段（<0.49、0.49~0.95、0.95~1.5、1.5~3.0、3.0~7.2以及7.2~10.0μm）的大气颗粒物样品中水溶性有机碳（WSOC）的浓度和光学性质等变化特征进行了研究.结果表明,WSOC的浓度水平呈现冬季[（5.07±2.80）μg/m³]>秋季[（3.87±1.51）μg/m³]>春季[（3.60±1.16）μg/m³]>夏季[（2.42±0.51）μg/m³]的季节变化特征;WSOC的质量平均直径（MMD）为0.57μm （春）、0.42μm （夏）、0.49μm （秋）和0.56μm （冬）.WSOC的质量吸收效率MAE₃₆₅差异较大,分布在0.18~1.42m²/g之间,冬季最高;吸收波长指数AAE值分布在3.6~9.8之间.细颗粒物（<3μm）中WSOC对PM₁₀WSOC总吸光的贡献达到了90%以上,其中<0.49μm颗粒物的贡献超过50%.在300~500nm之间,春季、夏季、秋季和冬季WSOC对颗粒物总吸光比例平均值分别为5.23%、2.95%、3.04%和6.92%;其中<0.49μm粒径段的贡献最高,分别为3.11%、1.79%、1.65%和3.45%.进一步通过特征紫外吸光度SUVA值的分析表明芳香性和分子量可能是影响WSOC吸光能力的重要因素.粒径越小颗粒物含有越多的不饱和键,使得MAE₃₆₅值较高.     

北方沿海城市大气PM2.5组分特征及来源分析：以青岛市为例

为探究北方沿海城市大气PM_2.5的化学组分特征及其关键来源,本文选择典型代表城市青岛市作为研究对象,在2021年3月-2022年2月采集大气PM_2.5样品,测定水溶性无机离子、碳组分及化学元素等组分,深入分析大气PM_2.5化学组分特征,采用正定矩阵因子分解(PMF)和潜在源贡献函数(PSCF)对青岛市PM_2.5的主要贡献源类和潜在源区进行分析研究.结果表明：(1)采样期间青岛市PM_2.5浓度平均值为42.2μg/m³,NO₃-、NH₄⁺、SO₄^2-、OC是PM_2.5的主导成分,浓度分别为11.77、5.76、5.20和6.67μg/m³,占比分别为27.88%、13.65%、12.32%和15.80%.(2)各组分浓度季节性变化与PM_2.5浓度变化基本一致,呈现冬季最高、夏季最低,春...     

敦煌莫高窟PM10浓度年变化及影响因素

为明确敦煌莫高窟窟区环境和旅游旺季应急开放洞窟内微环境可吸入颗粒物分布特征及影响因素,文章采用Metone ES-642移动式粉尘颗粒物监测仪对窟区和第100窟内PM₁₀浓度进行实时监测。结果表明,窟区与第100窟内实时PM₁₀的浓度范围分别为0～994.0μg/m³、0～997.6μg/m³,年平均值分别为24.0μg/m³和24.6μg/m³,最高值均出现在夏季(8月)的一次沙尘暴期间,PM₁₀浓度日均值范围分别为1.64～547.19μg/m³、4.49～537.86μg/m³;窟区和第100窟内PM₁₀浓度的年超标率分别为8.77%和9.32%,超标率较高的月份都集中在沙尘暴频发的春、夏两季;ρ_I/ρ_O值的年变化表现为监测期2016年6-10月以及次年的5月(即旅游旺季)比值大于1,游客参观活动对窟内颗粒物浓度影响较大...     

太原市大气PM2.5季节传输路径和潜在源分析

为了研究太原市大气PM_2.5不同季节的传输路径和污染源区,利用HYSPLIT后向轨迹模型和NCEP的GDAS全球气象要素数据,对2017~2018年不同季节太原市逐日48h气流后向轨迹进行聚类分析,同时结合小时污染物质量浓度数据,分析不同季节太原市PM_2.5的潜在源贡献因子（WPSCF）和浓度权重轨迹（WCWT）.结果表明,太原市PM_2.5的质量浓度在季节上呈现冬季（77.56μg/m³） > 秋季（69.89μg/m³） > 春季（63.78μg/m³） > 夏季（45.51μg/m³）的变化趋势.PM_2.5与SO₂、NO₂和CO之间存在明显的同源性和二次转化过程.春、秋和冬季大气传输路径主要以西和西北方向近距离、慢移速的轨迹为主,夏季以南和东方向轨迹为主.PM_2.5潜在源区季节变化明显：夏季主要受太原本地和晋中地区的影响;春、秋和冬季主要受陕西中北部、吕梁、临汾和晋中等地的影响.     

天津市PM2.5中氮含量及同位素的昼夜及季节变化

为研究天津市大气气溶胶中氮的来源,分析了2016年夏、冬两季昼夜采集的细颗粒物气溶胶（PM_2.5）中无机离子浓度和氮同位素组成（δ¹⁵N）.结果显示：天津市冬季平均PM_2.5质量浓度（207 μg/m³）远高于夏季（40.1 μg/m³）,冬季PM_2.5的δ¹⁵N值（+5.1‰）低于夏季（+10.7‰）,即夏季PM_2.5较冬季更富集¹⁵N;夏季PM_2.5中NH₄⁺的平均浓度高于c（NO₃^–）,但是冬季NO₃^–浓度最高,其次是c（NH₄⁺）>c（SO₄^2–）;此外,通过对比昼夜样品,夏季PM_2.5中氮含量和氮同位素组成在昼夜均表现出明显差异,而冬季不明显.结果表明,天津市夏季气溶胶中含氮化合物在昼夜受海陆风的影响,即白天受海洋气溶胶影响较大而夜间则为陆源气溶胶物质影响,然而冬季受东亚季风的影响削弱了海陆风对海陆间大气气溶胶的交换作用,且在冬季化石燃料燃烧源氮贡献较大.     

贵阳市大气PM10质量浓度和硫同位素组成特征

大气颗粒物是影响空气质量和人类健康的重要因素,了解其污染水平、关键组分来源及变异特征具有重要意义。本研究对贵阳市城区两个代表性监测点(市监测站和黔灵公园马鞍山)的2014年2月14日～20日(冬季)和2014年7月1日～7日(夏季)大气PM₁₀进行了采集,分析其24小时平均质量浓度和硫酸根的硫同位素(δ³⁴S值)组成特征,探讨大气PM₁₀中硫的来源和变化。结果表明,贵阳市2月和7月采样期间大气PM₁₀浓度分别为30～125μg/m³(平均70±29μg/m³)和21～104μg/m³(平均56±22μg/m³),均略高于我国现行空气质量大气颗粒物PM₁₀的24小时平均浓度一级标准限值(50μg/m³)。贵阳市大气PM₁₀中硫酸根的δ³⁴S值范围为-3.98‰～4.99‰(平均0.28‰±2.32‰),且2月显著高于7月;大气颗...     

基于AOD数据和GWR模型估算京津冀地区PM2.5浓度

利用MODIS气溶胶光学厚度（AOD）数据针对不同土地覆盖类型的适用性,提出了一种基于土地覆盖类型的AOD融合方法,生成了一种新的3km AOD数据集.在此基础上,通过地理加权回归（GWR）模型估算了京津冀地区2016年PM_2.5浓度,并用交叉验证的方法对模型性能进行评价.结果表明：利用融合后的AOD数据建立的模型可解释PM_2.594.85%的浓度变化,交叉验证R²为0.94,RMSE为9.27μg/m³,MPE为6.72μg/m³,明显优于多元线性回归（MLR）模型;基于GWR模型估算的京津冀地区2016年年均PM_2.5浓度为58.57μg/m³,其中冬季PM_2.5浓度最高,春秋季次之,夏季浓度最低,PM_2.5月均浓度变化范围32.78~140.83μg/m³,8月份浓度最低,12月份浓度最高;空间分布南北差异显著,衡水市PM_2.5污染最为严重,张家口市PM_2.5浓度较低.利用此方法成功弥补了PM_2.5空间缺失,为城市尺度的健康效应和环境流行病学研究提供数据支持.     

基于HYSPLIT4模式的天水市颗粒物输送路径

首先利用后向轨迹模式（HYSPLIT）模拟了天水市2017~2019年冬季后向轨迹,分析了50,200,500和1000m 4个不同高度以及500m高度不同聚类数量对路径输送聚类统计结果的影响,并以500m高度四个季节的后向轨迹进行聚类分析,进一步运用权重潜在源贡献分析法（WPSCF）,探讨了研究期间天水市细颗粒物的潜在源区及不同源区对天水市颗粒物浓度的贡献,结果表明,（1）起始点高度为500m时,颗粒物浓度极值比和极值差均较大,聚类结果最具代表性;（2）不同聚类数量分析结果表明,按照总空间变化（Total spatial variation,TSV）显著增加的原则选取的聚类数量较少,且能反映不同方向的轨迹输送特征;（3）天水市不同季节的轨迹聚类结果表明,冬季来自陕西南部的东南路径是PM_2.5污染程度最高的路径,该路径下PM_2.5浓度为78.2μg/m³,春季西北路径的颗粒物浓度最高,PM₁₀和PM_2.5的平均浓度分别是127.9~129.9和40.6~41.0 μg/m³,夏秋季节不同路径的颗粒物浓度相差不大.     

关中典型城市及农村夏季PM2.5的化学组成对比

于2016年7~8月采集了陕西省西安市（城市）及蔺村（农村）夏季昼夜PM_2.5样品,分析其有机碳（OC）、元素碳（EC）和无机离子等化学组分的含量,探讨关中平原城市和农村地区PM_2.5的化学组成和来源的差异.结果表明,采样期间西安和蔺村的PM_2.5浓度分别为（49.7±22.8）和（62.6±14.2）μg/m³.西安PM_2.5中OC和EC的浓度[（6.5±2.5）μg/m³,（3.2±1.8）μg/m³]与蔺村[（6.8±1.8）μg/m³,（3.8±2.3）μg/m³]相当.西安OC/EC比值白天（2.6）高于夜晚（1.9）,蔺村反之（白天：1.6;夜晚：2.7）,主要是因为夜间城市地区重型卡车运输活动增强导致排放更多EC,而夜间农村地区人为活动较少导致EC排放显著降低.西安和蔺村无机离子总浓度分别为（20.2±14.6）和（30.1±10.5）μg/m³,占PM_2.5浓度的40.6%和47.6%.蔺村SO₄^2-的平均浓度高达19.0μg/m³,占PM_2.5浓度的30%以上,远高于西安（9.4μg/m³和18.9%）,主要与农村固体燃料（煤和生物质）使用有关.西安NO₃^-和Ca²⁺的浓度及其对PM_2.5的贡献、NO₃^-/SO₄^2-比值均明显大于蔺村,表明城市地区受机动车尾气和扬尘的影响更大.西安K⁺与Ca²⁺和Mg²⁺的相关性较强,而蔺村K⁺与EC的相关性显著强于西安,说明西安市区K⁺由粉尘源主导,而农村地区则主要来自生物质燃烧.     

宁东基地大气PAHs污染特征及呼吸暴露风险

利用主动观测技术对宁东能源化工基地大气PM_2.5、PM_1.0和气相中的PAHs浓度水平、族谱特征、时空分布及来源进行研究,并基于该观测数据对居民呼吸暴露健康风险进行评估.结果表明,宁东基地大气PM_2.5、PM_1.0及气相中∑₁₆PAHs浓度范围分别为：17.95~325.12ng/m³、12.66~311.96ng/m³和26.33~97.88ng/m³,年均浓度分别为（99.42±117.48）ng/m³、（78.88±100.58）ng/m³和（57.89±47.39）ng/m³.宝丰基地冬夏季大气PM_2.5、PM_1.0和气相中∑₁₆PAHs浓度水平均明显高于英力特;宝丰和英力特基地冬季大气PM_2.5、PM_1.0中∑₁₆PAHs浓度水平均明显高于夏季浓度.宁东基地大气中∑₁₆PAHs的浓度水平要高于国内外其他城市,大气PAHs污染较为严重.源解析表明夏季宁东基地PAHs的主要排放源是工业煤燃烧和机动车尾气,冬季则主要来自工业煤燃烧和木材、薪柴等生物质燃烧排放.宁东基地人群暴露于大气PAHs可能会造成平均冬季每百万人中约有33~2628人罹患癌症,夏季每百万人中约有11~834人罹患癌症的风险.     

基于GF-4卫星的长三角城市群PM2.5遥感反演

基于静止卫星高分四号（GF-4）遥感数据,利用6SV辐射传输模型与暗目标算法进行高空间分辨率气溶胶光学厚度（AOD）遥感反演;在此基础上,结合地面监测站大气细颗粒物（PM_2.5）浓度、气象资料等数据,采用物理订正方法及线性混合效应模型,实现长三角城市群区域大尺度空间连续的PM_2.5浓度遥感反演;最后利用十折交叉验证法对反演精度进行验证.结果表明：GF-4反演的AOD结果分辨率较高,空间连续性好,与AERONET地基监测相关性R达到0.82;利用GF-4 AOD的PM_2.5估算模型精度较高,模型估算PM_2.5浓度与地面实测数据拟合度R²为0.74;在分春夏秋冬4个季节建模情景下,交叉验证R²依次为0.67,0.59,0.63和0.72,平均绝对误差MAE为10.40,7.42,10.10,13.34μg/m³,表明GF-4卫星适用于区域PM_2.5浓度监测.     

北京市开发区PM1污染特征及影响霾形成的因素

通过采集北京市亦庄经济技术开发区2016年7月和10月、2017年1月和4月4个季节典型代表月大气亚微米颗粒物PM₁样品,分析研究了该开发区PM₁及其水溶性离子组分的季节变化以及不同污染时段的变化特征,揭示了影响二次组分形成和霾污染形成的重要因素.结果表明：研究期间开发区PM₁平均浓度为73.95μg/m³,高于北京市同期估算的PM₁平均水平,为其1.13倍.夏、秋、冬、春4季PM₁平均浓度分别为69.22,63.38,99.50,57.26μg/m³,明显呈现出冬季 > 夏季 > 秋季 > 春季的季节变化特征,各季节霾天PM₁浓度是清洁天的1.78~3.17倍.PM₁中总水溶性离子浓度为37.30μg/m³,占PM₁总质量浓度的50.44%,其中二次组分SO₄^2-、NO₃^-和NH₄⁺（SNA）平均浓度占总水溶性离子浓度的86.98%,是PM₁中水溶性离子的最主要组成部分.PM₁总水溶性离子浓度的季节变化与SNA的变化一致,表现为冬季 > 夏季 > 秋季 > 春季.研究期间硫氧化率（SOR）高于氮氧化率（NOR）,且SOR表现为夏 > 秋 > 冬 > 春,而NOR表现为夏 > 秋~春 > 冬,相应霾污染天SOR和NOR均显著高于清洁天,其中夏季霾天SO₂和NO₂的二次转化过程最为显著.SO₂向SO₄^2-的转化主要受相对湿度RH、温度T、NO₂以及NH₃的影响,且液相反应是硫酸盐形成的重要途径.NO₂向NO₃^-的转化受RH、T、O₃以及NH₃的影响较大.鞍型气压场、均压场、逆温层以及南、东南和西南方向为主的近地面偏弱气团传输是影响霾污染形成的重要因素.