高速公路大气细颗粒物污染特征研究

为了解高速公路大气细颗粒物的污染特征及其对周边环境的影响,采集了成雅高速公路双流段的大气细颗粒物,分析了其质量浓度,无机元素,碳组分。研究表明:距高速公路2 m和120 m处大气细颗粒物的质量浓度平均值分别为97.36μg/m~3和89.44μg/m~3;OC质量浓度占PM_(2.5)质量浓度分别为23.1%和23.2%;EC质量浓度占PM_(2.5)质量浓度分别为12.9%和10.6%,120 m处细颗粒物中OC/EC的值(2.2)2,表明在扩散过程中发生了二次有机碳转化。富集因子法分析表明与机动车排放相关的Cd、Pb、Zn、Cu和Ni 5种重金属元素在细颗粒物中富集程度严重。相关性分析和因子分析均表明高速公路对周围环境有很大的影响,大气细颗粒物不仅来自机动车直接排放的尾气还有车辆行驶过程中的二次扬尘及农田产生的土壤尘。     

云冈石窟大气细颗粒物水溶性离子污染特征

为了解大同云冈石窟景区大气PM_(2.5)浓度及PM_(2.5)中水溶性离子污染特征,分别于2012年12月16-22日、2013年7月3-6日、10月28-31日、2014年4月13-18日使用中流量大气PM_(2.5)采样器在景区内两采样点共采集PM_(2.5)样品42个,运用称重法计算大气PM_(2.5)质量浓度,使用离子色谱仪测定了PM_(2.5)中Na~+、K~+、Mg~(2+)、Ca~(2+)、NH_4~+、F~-、Cl~-、NO_3~-和SO_4~(2-) 9种水溶性无机离子含 量。结果表明:采样点大气PM_(2.5)质量浓度介于28.1～q257.8μg/m~3。20#石窟采样点大气PM_(2.5)浓度均值普遍高于研究院采样点,与石窟前人类活动较多有关。所测离子中二次离子SO_4~(2-)、NO_3~-、NH_4~+所占比重较大,三者结合方式主要为(NH_4)_2SO_4、NH_4HSO_4、NH_4NO_3。除10月外,其它采样期内[NO_3~-]/[SO_4~(2-)]比值均小于1,景区周围固定源对大气二次颗粒物的影响大于移动源。     

云冈石窟大气细颗粒物化学成分的单颗粒分析

定量电子探针X射线微区分析技术具有采样时间短、测量所需的样品量少、既能观察颗粒物的大小、形貌,又能获得元素定量组成的优点,是进行大气气溶胶单颗粒分析的有力工具。该文在详细介绍该技术操作步骤的基础上,将其应用于云冈石窟景区大气细颗粒物化学成分的研究,通过对20110918-20110921不同粒径范围的颗粒物测定结果表明:粒径大于1μm的颗粒主要含铝硅酸盐、碳酸钙、石英等初级矿物尘,反应或老化的矿物尘很少,二次颗粒基本未检出;粒径小于1μm的颗粒以有机碳和元素碳为主,且元素碳的相对丰度大于有机碳。以上结果说明在采样时段内当地以土壤尘、沙尘、煤尘以及燃烧产生的颗粒为主,SO2、NO2、有机物质对当地空气质量影响较小。     

南京市灰霾期间颗粒物污染的主要影响源识别

大气颗粒物污染影响范围广,污染种类繁多,污染物形态复杂多变,消除难度较大。随着2014年南京青奥会的日益临近,南京市"蓝天工程"、灰霾污染的控制进入了最关键的阶段。以南京市为例,从宏观微观两方面同时开展研究。在宏观层面上,采用主成分分析、因子分析、相关分析、逐步回归分析等方法,揭示可吸入颗粒物年均浓度、年均降尘量与表征各类影响源变量因素之间的相关关系,并计算贡献率;在微观层面上,采集各影响源尘样,进行相关实验分析得到各影响源特征谱;科学布点采集南京市空气样品,进行相关实验分析得到各点位大气颗粒物样特征谱;采用化学平衡分析法,揭示各粉尘影响源的主要贡献率大小。两方面相结合得到南京市灰霾的主要贡献源为二次扬尘和建筑扬尘,并根据结果提出控制对策。     

焦作市不同功能区大气颗粒物粒径分布特征研究

利用TE-20-800型8级分级采样器采集焦作市燃煤电厂区、文教生活区、商业区和交通区大气颗粒物,通过重量法求出不同粒径颗粒物的质量浓度,研究可吸入颗粒物粒径分布特征和质量浓度分布特征发现:焦作市各功能区中可吸入颗粒物粒径分布呈现两边凸中间凹的趋势,峰值位置出现在5.8μm~10.0μm和2.1~0.43μm处;研究区空气中PM10浓度均高于国家空气质量二级标准(PM10浓度的日平均值为0.15 mg/m3),与我国新制定的PM2.5日均浓度限值相比(0.075mg/m3),文教生活区、交通区、商业区PM2.5浓度分别为其2.22、1.02、1.66倍,燃煤电厂区低于此标准。     

沈阳冬季灰霾日大气颗粒物元素粒径分布特征

为分析沈阳市冬季灰霾日大气颗粒物元素粒径分布特征,2009年1月14日─2月2日,用安德森分级撞击式采样器进行大气颗粒物分级采样,并用电感耦合等离子体质谱仪(ICP-MS)对各级样品中Na和K等30余种元素进行分析,讨论了灰霾日、非霾日及除夕日大气颗粒物元素质量浓度和富集因子的粒径分布特征及来源. 结果表明:灰霾日大气颗粒物及其元素的质量浓度均高于非霾日,粒径越细,质量浓度越高,越容易富集污染元素.Fe类元素以地壳元素为主,其质量浓度的粒径分布在非霾日呈双峰型,最高峰值出现在9.0～10 μm粗粒径段;该类元素的粒径分布在灰霾日和除夕日呈三峰型,质量浓度的最高峰值也在9.0～10 μm粗粒径段. Mn类元素在非霾日的质量浓度分布与Fe类元素相似,也呈双峰型,最高峰值出现在9.0～10 μm粗粒径段;但其在灰霾日和除夕日呈双峰型,最高峰值却出现在粒径<1.1 μm的细粒径段. K类和Zn类元素的质量浓度和富集因子的粒径分布均呈单峰型,峰值出现在粒径<1.1 μm的细粒径段. K类元素主要来源于烟花爆竹释放;Zn类元素主要源于人为污染,Pb和As等污染元素因其来源不同,在灰霾日和非霾日的表现也不相同.      

抗战胜利70周年大阅兵期间石家庄大气细颗粒物在线来源解析

抗战胜利70周年阅兵纪念活动空气质量保障前后,利用位于石家庄市大气自动梯度站20 m处单颗粒气溶胶质谱仪(SPAMS)对大气细颗粒物来源进行了解析.结果表明,阅兵活动当日,大气细颗粒物的首要污染源为机动车尾气(20.9%)和燃煤(20.6%),与空气质量保障前后相比,两类源的贡献均出现不同程度的降低,且颗粒物数浓度处于较低水平,保障措施起到了较好的效果,其中"控车"和"控煤"效果更为显著.来自机动车尾气的颗粒以短链元素碳和Mn为主,来自燃煤源的颗粒物以有机碳为主,来自工艺工业源的颗粒物以有机碳和金属为主,来自扬尘源的颗粒物以硅酸盐和钙为主.保障措施结束后,颗粒物浓度迅速攀升,是低压静稳不利气象条件和东南方向低空传输共同作用结果,其中扬尘和机动车尾气的贡献增长较为突出.     

大气细颗粒物的污染特征及对人体健康的影响

采集兰州市2005年1月1日至2007年12月31日的大气颗粒物(TSP、PM10、PM2.5、PM1.0),分析不同粒径颗粒物的污染特征及其与气象因素的相关关系,并采用时间序列半参数广义相加模型(GAM)分析了可吸入颗粒物与呼吸系统疾病和心脑血管疾病日入院人次的暴露-反应关系.结果显示,TSP和PM10的质量浓度在春季较高,PM2.5和PM1.0在冬季较高;气象因子与大气颗粒物有显著的相关关系;对于呼吸系统疾病来说,PM10、PM2.5和PM1.0每升高10μg·m-3或10粒子数·m-3,入院危险分别增加0.052%、0.604%和0.652%;对于心脑血管疾病来说,PM10、PM2.5和PM1.0每升高10μg·m-3或10粒子数·m-3入院危险分别增加0.046%、0.697%和0.935%.由此可见,兰州市不同粒径大气颗粒物均有不同程度的污染,PM10、PM2.5和PM1.0对呼吸系统疾病和心脑血管疾病入院人次均有一定影响,且PM10对呼吸系统疾病的影响较心脑血管疾病明显,而PM2.5和PM1.0则正好相反.     

桂林市区大气颗粒物污染特征研究

通过采样分析,研究了不同月份各采样点TSP质量浓度、同一时间各采样点TSP和PM10质量浓度,并对桂林市大气颗粒物中无机离子(Cl-、NO-3、SO2-4、K+、Na+、Ca2+、Mg2+、NH4+)进行定量分析测定。结果表明:桂林市大气颗粒物TSP质量浓度在11月要高于8月,3个监测点TSP日均值分别为0.2213,0.2775,0.1301 mg/m3;TSP与PM10质量浓度的相关系数为0.7406,PM10/TSP比值达到0.71以上,颗粒物构成基本相同。桂林市大气颗粒物中水溶性无机离子主要以SO2-4,Cl-,Ca2+,NH4+,Na+和K+为主,桂林市第八中学、八里街第一小学、建干路三采样点的无机离子组分状态大体相同,但存在个体差异。     

杭州市灰霾与非灰霾日不同粒径大气颗粒物来源解析

在2011年典型灰霾和非灰霾天气下,采集了杭州市不同粒径的大气颗粒物样品,测定并分析各粒径段颗粒物的质量浓度及其化学成分;同时采集并分析了主要污染源排放的颗粒物样品,通过CMB(化学质量平衡)模型进行源解析. 结果表明:灰霾天气下,二次粒子是杭州市各粒径段颗粒物的首要贡献源,其对≤1.1、>1.1~3.3、>3.3~5.8和>5.8~10μm粒径段的颗粒物贡献率分别为60.4%、62.2%、54.8%和46.5%. 在一次排放源中,机动车尾气是≤1.1和>1.1~3.3μm粒径段颗粒物的重要来源,贡献率分别为13.8%和12.2%;城市扬尘是>3.3~5.8μm粒径段颗粒物的重要来源,贡献率达到16.0%;而建筑施工尘是>5.8~10μm粒径段颗粒物的重要来源,贡献率为14.2%. 非灰霾天气下,随着颗粒物粒径的增加,二次粒子的贡献率显著下降,对≤1.1μm粒径段颗粒物的贡献率为42.7%,而对>5.8~10μm粒径段颗粒物的贡献率仅为15.5%;机动车是各粒径段颗粒物的重要贡献源,贡献率均在20%以上;煤烟尘是≤3.3μm细粒径段颗粒物的重要贡献源类,贡献率为22.0%;城市扬尘是>3.3~5.8μm粒径段颗粒物的重要来源,贡献率为18.3%;建筑施工尘依然是>5.8~10μm粒径段颗粒物的重要来源,贡献率为21.4%.      

上海城区典型空气污染过程中细颗粒污染特征研究

采集了上海城区2009年10月10~21日期间2次空气污染过程的样品,在对污染过程分析的基础上,着重分析了PM2.5及其化学组分的变化,探讨了污染源及形成机制.研究表明,14日的灰霾过程主要由本地排放的污染物二次转化形成,PM2.5占PM10比重超过60%且PM2.5中离子组分含量高.17~19日的浮尘过程中,受北方沙尘影响本市粗颗粒浓度上升,PM2.5所占比重下降,二次离子组分从细颗粒物向粗颗粒物转移且Ca2+浓度上升,同时受到长江三角洲区域秸秆焚烧的影响,细颗粒物中K+, EC和OC含量高.因此,应在控制本地源排放的同时,加强对细颗粒尤其是二次细颗粒污染及其前体物的协同控制.     

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。     

2013年1月中国东部地区重污染过程中上海市细颗粒物的来源追踪模拟研究

大气PM_2.5是当前我国城市和区域面临的最突出的大气污染问题,然而PM_2.5及其关键组分污染的来源不清,严重制约了人们对PM_2.5 的科学认知和污染防控的步伐.本研究以2013年1月中国东部地区一次典型重污染过程为研究案例,利用CAMx三维模型中耦合了物种示踪机制的颗粒物来源追踪方法,探讨和揭示了中国东部地区代表性城市上海及周边地区共4个源区(上海、苏南、浙北、大区域)、8类污染源(包括燃烧源、生产工艺过程、流动源、生活面源、挥发源、扬尘源、农业源、天然源)对上海城区大气中PM_2.5及其关键组分包括水溶性无机离子(SO^2-₄、NO^-₃、NH⁺₄)、元素碳(EC)和有机碳(OC)的污染贡献.研究结果表明,2013年1月份中国东部出现严重灰霾污染期间,上海城区PM_2.5的主要区域贡献为上海本地污染源排放累积(PM_2.5浓度贡献平均为55.4%±22.3%)和长距离输送(38.4%±20.0%).上海地区8类主要排放源中,扬尘源贡献均值最大,达到30.7%±31.8%,其次为燃烧源18.2%±15.6%、流动源18.6%±17.5%、挥发类源16.9%±18.0%.对上海市PM_2.5组分的源解析研究发现,燃烧源对细颗粒物中硫酸盐和硝酸盐的浓度贡献最大,其浓度贡献分别达到56.2%和55.9%.铵盐中72.4%来源于挥发类源贡献,元素碳约78.3%来自于交通源贡献.挥发类源排放和流动源是主要的有机气溶胶贡献源,浓度贡献分别为36.2%和32.5%.     

Aerosol scattering coefficients and major chemical compositions of fine particles observed at a rural site in the central Pearl River Delta, South China

During November-December 2010 aerosol scattering coefficients were monitored using a single-waved (525 nm) Nephelometer at a regional monitoring station in the central Pearl River Delta region and 24-hr fine particle (PM_2.5) samples were also collected during the period using quartz filters for the analysis of major chemical components including organic carbon (OC), elemental carbon (EC), sulfate, nitrate and ammonium. In average, these five components accounted for about 85% of PM_2.5 mass and contributed 42% (OC), 19% (SO₄^2-), 12% (NO₃^-), 8.4% (NH₄⁺) and 3.7% (EC), to PM_2.5 mass. A relatively higher mass scattering efficiency of 5.3 m²/g was obtained for fine particles based on the linear regression between scattering coefficients and PM_2.5 mass concentrations. Chemical extinction budget based on IMPROVE approach revealed that ammonium sulfate, particulate organic matter, ammonium nitrate and EC in average contributed about 32%, 28%, 20% and 6% to the light extinction coefficients, respectively.     

Chemical characteristics of PM2:5 during a typical haze episode in Guangzhou

The chemical characteristics (water-soluble ions and carbonaceous species) of PM2:5 in Guangzhou were measured during a typical haze episode. Most of the chemical species in PM2:5 showed significant di erence between normal and haze days. The highest contributors to PM2:5 were organic carbon (OC), nitrate, and sulfate in haze days and were OC, sulfate, and elemental carbon (EC) in normal days. The concentrations of secondary species such as, NO3??, SO4 2??, and NH4 + in haze days were 6.5, 3.9, and 5.3 times higher than those in normal days, respectively, while primary species (EC, Ca2+, K+) show similar increase from normal to haze days by a factor about 2.2–2.4. OC/EC ratio ranged from 2.8 to 6.2 with an average of 4.7 and the estimation on a minimum OC/EC ratio showed that SOC (secondary organic carbon) accounted more than 36.6% for the total organic carbon in haze days. The significantly increase in the secondary species (SOC, NO3??, SO4 2??, and NH4 +), especially in NO3??, caused the worst air quality in this region. Simultaneously, the result illustrated that the serious air pollution in haze episodes was strongly correlated with the meteorological conditions. During the sampling periods, air pollution and visibility had a good relationship with the air mass transport distance; the shorter air masses transport distance, the worse air quality and visibility in Guangzhou, indicating the strong domination of local sources contributing to haze formation. High concentration of the secondary aerosol in haze episodes was likely due to the higher oxidation rates of sulfur and nitrogen species.     

Surface-enhanced Raman scattering for mixing state characterization of individual fine particles during a haze episode in Beijing, China

The nondestructive characterization of the mixing state of individual fine particles using the traditional single particle analysis technique remains a challenge. In this study, fine particles were collected during haze events under different pollution levels from September 5 to 11 2017 in Beijing, China. A nondestructive surface-enhanced Raman scattering (SERS) technique was employed to investigate the morphology, chemical composition, and mixing state of the multiple components in the individual fine particles. Optical image and SERS spectral analysis results show that soot existing in the form of opaque material was predominant during clear periods (PM_2.5 ≤ 75 µg/m³). During polluted periods (PM_2.5 > 75 µg/m³), opaque particles mixed with transparent particles (nitrates and sulfates) were generally observed. Direct classical least squares analysis further identified the relative abundances of the three major components of the single particles: soot (69.18%), nitrates (28.71%), and sulfates (2.11%). A negative correlation was observed between the abundance of soot and the mass concentration of PM_2.5. Furthermore, mapping analysis revealed that on hazy days, PM_2.5 existed as a core-shell structure with soot surrounded by nitrates and sulfates. This mixing state analysis method for individual PM_2.5 particles provides information regarding chemical composition and haze formation mechanisms, and has the potential to facilitate the formulation of haze prevention and control policies.     

北京冬季雾霾天气下颗粒物及其化学组分的粒径分布特征研究

为认识雾霾天气下颗粒物及其化学组分的粒径分布特征,利用13级低压撞击采样器采集北京城区冬季一次典型雾霾天气下的大气颗粒物,采用离子色谱和元素碳/有机碳分析仪分析了PM10中不同粒径的水溶性离子、元素碳和有机碳组分,获得了颗粒物及其化学成分的粒径分布特征.结果表明,不同天气下颗粒物质量浓度大小为:雾霾多云雪天晴天,4种天气下PM2.5/PM10均大于74%,说明冬季污染主要是由细颗粒物污染引起.SO2-4、NO-3、NH+4、Cl-、Ca2+是最主要的水溶性离子.SO2-4、NO-3、NH+4在0.76μm出现单峰;Ca2+和Mg2+在0.31和5.13~8.09μm出现双峰,主要分布在粗模态;Cl-和K+在0.76和5.13μm出现双峰,主要分布在细粒径段.OC、EC也富集于细粒子,显单峰结构.随污染程度增加,二次无机离子及碳组分浓度均显著增加,SO2、NO2的表观转化率(SOR、NOR)以及OC/EC在灰霾期间都远远高于二级良,可见二次无机源及有机源是污染的主要来源.在空气流动性差的灰霾持续期,机动车尾气排放的EC等一次污染物贡献增加.分析NO-3/SO2-4的粒径分布发现,机动车尾气对爱根核模态及凝结模态的亚微米模态(1μm)贡献大于固定源,机动车尾气排放对大气污染的贡献已十分凸显.此外,燃煤污染的区域输送对污染的形成也有重要贡献,重污染期间土壤扬尘的贡献较小.     

成都市城区大气细颗粒物水溶性离子污染特征

为了解成都市城区大气细颗粒物水溶性离子污染特征,在成都市城区四季采集PM2.5有效样品共计102个,测得颗粒物质量浓度以及水溶性离子质量浓度(NH4+、Ca2+、Na+、Mg2+、K+、F-、NO3-、SO42-、Cl-),并分析其浓度变化特征,重点关注二次无机离子的污染特征及形成影响.结果表明,成都市城区水溶性离子与...     

大气细颗粒物的透射电子显微镜研究

利用透射电子显微镜(TEM)对北京市区和背景点的细颗粒物(PM2.5)的形貌特征和集聚状态进行分析,结合颗粒物能谱(EDX)和选区电子衍射(SAED)特征,将北京市大气细颗粒物分为烟尘集合体、飞灰、矿物颗粒、硫酸盐和有机颗粒等5种单颗粒类型,并讨论了它们的来源.TEM分析表明,北京市区和背景点大气细颗粒物中不同类型的单颗粒所占比例不同,表明市区和背景点细颗粒物的污染物源有所不同.研究还表明,不同类型的细颗粒之间常常发生聚集.     

南京市一次霾污染过程中水溶性离子分布特征

使用MARGA离子在线分析仪ADI 2080对2017年12月27日~2018年1月5日南京市PM_2.5化学组分进行连续采样分析,结合气象要素和大气环境监测数据,探讨了霾污染过程中水溶性离子的时间分布特征及其来源特征.结果表明：霾日中南京水溶性离子浓度为121.41μg/m³,是洁净日的3.2倍.霾污染过程中水溶性离子平均浓度大小顺序为NO₃^- > SO₄^2- > NH₄⁺ > Cl^- > K⁺ > Ca²⁺ > Mg²⁺,SNA离子占总水溶性离子浓度的91.97%.霾日中水溶性离子日变化均为三峰型,洁净日中Cl^-、SO₄^2-和NH₄⁺的日变化为单峰型,Ca²⁺为双峰型,K⁺、Mg²⁺为三峰型.随着空气污染状况的加重,总水溶性离子在PM_2.5中的占比不断减少,空气质量为优时占比95.93%,严重污染时为63.25%.霾日中随着污染加重,NH₄⁺占总离子的比例稳定在23%左右,SO₄^2-占比缓慢减小,NO₃^-占比不断增大.NOR、SOR的日变化在霾日呈双峰型分布,洁净日则较为平稳.观测期间的水溶性离子主要来源有二次转化、煤烟尘、扬尘以及生物质燃烧.