春运期间北京市PM_(2.5)污染特征

为研究春运期间北京市PM2.5和气态污染物的污染特征,根据35个空气监测子站周边环境类型的不同将北京市划分为城区、郊区、对照区和交通密集区.结合春运期间的人为活动,比较分析各类污染物在各区域的日均浓度变化特征;将PM2.5日均浓度与SO2、NO2、CO、O3日均浓度及北京市的日均温度、相对湿度、风级进行相关性分析.结果显示,春运期间北京市PM2.5污染最严重,超过《环境空气质量标准》二级标准的天数占45%;PM2.5日均浓度变化趋势与春运客流量变化具有较好的一致性;各区域PM2.5、SO2、NO2和CO的日均浓度均符合交通密集区城区郊区对照区的分布,而O3的情况为对照区郊区城区交通密集区;各区域PM2.5浓度分别与该区域SO2、NO2、CO浓度呈正相关,与O3浓度呈负相关;各区域PM2.5浓度与温度未见相关性,与相对湿度呈正相关,与风级呈负相关.本文的研究结果表明,交通运输、烟花燃放和气象因子对春运期间PM2.5的污染特征影响较大.     

广州市教室室内外PM_(2.5)的污染特征

本研究采用PM_(2.5)连续在线监测仪对广州市不同典型地区4所学校共16间教室进行室内外PM_(2.5)同时监测.结果表明,教室室内外PM_(2.5)浓度水平分别为65±15μg·m~(-3)和75±24μg·m~(-3),4所学校由于不同地理位置、外部环境以及室内卫生条件呈现出不同的PM_(2.5)污染水平;受人为因素影响较大的学校白天的PM_(2.5)浓度较高,受自然环境因素影响较大的学校则呈现白天低、夜晚高的趋势;通风方式和开关窗行为是影响室内外PM_(2.5)相关关系的重要因素,夏季空调机械通风的教室能有效地降低外部PM_(2.5)的渗透,开窗通风的教室室内PM_(2.5)则主要受室外环境影响;同样关窗情况下,具有较好围护结构、气密性较好的教室更能有效避免室外PM_(2.5)污染;当雾霾发生时,室内PM_(2.5)浓度以及室内外一元线性相关系数r~2也相应受到明显影响.通过了解不同区域教室室内外PM_(2.5)的质量浓度,给人们在雾霾和非雾霾天气下如何改善室内空气质量提供帮助,以避免学生长时间暴露在室内PM_(2.5)污染的环境中.     

京津冀城市群PM_(2.5)的空间分布及相关性分析

以京津冀城市群2014—2016年1 090 d PM_(2.5)浓度日值数据为基础,基于Arc GIS 10.2软件,选择典型月份分析PM_(2.5)月优良天数比例、月重度及严重污染天数比例的时空分布特征及其空间相关性。结果表明,研究区城市之间各年PM_(2.5)浓度月优良天数比例与月重度、严重污染天数比例整体波动趋势基本一致,其中PM_(2.5)月优良天数比例高值集中在5—9月,PM_(2.5)月重度与严重污染天数比例高值集中在11—次年2月;从区域分布看,PM_(2.5)月重度与严重污染天数比例从石家庄、保定市向周边城市由高到低递减。选取典型月份对研究区PM_(2.5)进行空间相关分析,结果表明PM_(2.5)存在正空间相关性,即PM_(2.5)浓度的空间分布表现出空间聚集性。     

山西省大气PM_(2.5)污染时空分布特征

本文基于国家空气质量自动监测位点2015年3月到2016年2月全年的逐时监测数据,对山西省11个地级市PM_(2.5)的污染状况与时空分布进行了详细研究.结果表明,山西省11个地级城市PM_(2.5)年均浓度均超过了国家年均浓度的二级标准限值,其中,长治和运城污染最为严重,超标率均高达27.51%.PM_(2.5)月均浓度变化特征分析发现,各地区PM_(2.5)污染高峰主要出现在冬季,9个城市在夏季出现另一小高峰,太原在春季出现另一小高峰.PM_(2.5)/PM_(10)月均浓度变化特征分析发现,太原、大同、晋城、朔州、晋中和忻州等6个城市PM_(2.5)/PM_(10)的值从春季到冬季逐渐增长,临汾和运城该比值波动于50%—70%之间,阳泉和吕梁PM_(2.5)/PM_(10)的值在7月和11月出现两次高峰,长治则在7月和1月出现两次高峰,提示不同地区可能受到不同污染源的影响.PM_(2.5)日变化规律总体较为一致,呈明显的双峰分布,其特征是中午和午夜高,凌晨和下午低.不同季节PM_(2.5)的空间分布虽有很大差异,但总体上南部城市高于北部城市.局部自相关分析发现,山西省PM_(2.5)污染的热点区域主要集中在运城.     

郑州市大气PM_(2.5)中金属元素的污染特征

在郑州市区布设采样点,研究了郑州市PM_(2.5)中金属元素的污染特征、季节分布规律和富集因子。在1年的监测期中,PM_(2.5)的日平均质量浓度为87.4μg·m-3,日均质量浓度超过GB3095─2012日均值二级标准的天数占总监测天数的53%。PM_(2.5)的日平均质量浓度季节性特征表现为冬季秋季夏季春季。K、V、Mn等10种金属平均质量浓度与PM_(2.5)平均质量浓度呈明显正相关,相关系数范围为0.516~0.907。Na、Cr和Ti平均质量浓度与PM_(2.5)平均质量浓度呈明显负相关,相关系数均小于-0.6。郑州市大气PM_(2.5)中金属元素质量浓度较高的有Ca、Na、K、Mg、Al、Fe、Zn,质量浓度较低的有Cd、Hg、Ni、V等。冬季PM_(2.5)中Hg和Pb的平均质量浓度明显高于其他季节。金属元素总量中占比最高的是Ca、Na、K,这3种元素的比例和在4个季节中都大于65%。Cr、Cd、Pb和Hg的比例之和仅冬季超过2%。富集系数的研究表明郑州市大气PM_(2.5)中的Ti主要来自天然的土壤,K、Ca、Mg、Fe、V的来源是自然和人为因素的结合。Cu、Zn、Pb主要来源于人为排放,富集因子远远大于其它元素,是PM_(2.5)中主要的富集元素。Pb的富集因子在冬季最高,春季最低。对一次典型PM_(2.5)重污染情况进行分析,结果表明PM_(2.5)重污染时,金属元素的污染也相当严重,且其污染源相对复杂,非单一的污染来源。     

天津城区PM_(2.5)中碳组分污染特征分析

为探讨天津城区碳组分的季节污染特征,于2009年4月—2010年1月采集大气PM2.5样品,测定其碳组分浓度,分析有机碳(OC)和元素碳(EC)的相互关系,并探讨气象条件对碳组分浓度的影响.结果表明,天津城区PM2.5质量浓度为141.47μg·m-3,OC和EC质量浓度年均值分别为18.81μg·m-3和6.86μg·m-3,分别占PM2.5质量浓度的13.3%和4.8%,碳组分系PM2.5的重要组成部分;季节分布特征显示,秋、冬季OC和EC污染较为严重,总碳气溶胶(TCA)分别为45.74μg·m-3和46.75μg·m-3,占PM2.5质量浓度的30.1%和40.1%;采用改进的OC/EC最小比值法计算得到的二次有机碳(SOC)浓度显示,秋季和冬季SOC较高,为7.45μg·m-3和7.28μg·m-3.后向轨迹的聚类分析表明,局地气流或偏南气流控制下的PM2.5中碳组分浓度较高.     

重庆城郊森林植被调控大气PM_(2.5)和PM_(10)的时空效应

2014年8月—2015年7月,以重庆市空气质量发布系统唐家沱监测点(代表城区)为对照,在重庆铁山坪国家森林公园采用高精度手持式空气测定仪(CW-HAT200)定位监测了森林植被调控下的大气PM_(2.5)和PM_(10)时空变化。结果表明:重庆城区大气PM_(2.5)和PM_(10)日变化均呈"双峰"规律,均分别在12:00、18:00达到峰值,季节变化呈现为冬季秋季春季夏季;城郊森林植被(针叶林、针阔混交林、阔叶林)调控下的大气颗粒物日变化基本呈"单峰"规律,均在9:00达到峰值,且下午大气颗粒物质量浓度低于上午,季节变化则表现为冬季春季秋季夏季;城郊森林公园的大气PM_(2.5)和PM_(10)质量浓度均随距离增大而呈下降趋势,在5 km范围内削减强度分别达到22.30%和22.66%。总体上,城郊森林植被对大气颗粒物的削减、再分配功能作用明显,并受林分特征影响;在森林植被调控下,城郊森林公园大气颗粒物动态变化更趋平缓,并明显不同于城区。因此,若仅从大气颗粒物考虑,建议市民在夏季和秋季的13:00—17:00时间段前往城郊森林公园开展休闲游憩活动,且应选择处于公园核心区的削减大气颗粒物功能强的林分。     

煤矿区PM_(2.5)、PM_(10)中重金属的污染水平及综合风险评价

为了解京津冀典型煤矿区PM_(2.5)和PM_(10)中重金属的污染及其风险,于2017年2月、4月、8月、10月在峰峰矿区采集了PM_(2.5)和PM_(10)样品,运用电感耦合等离子体质谱测定了样品中13种金属元素的含量。结果显示,(1)采样期间,PM_(2.5)和PM_(10)年均质量浓度分别为106.5、140μg·m~(-3);PM_(2.5)和PM_(10)中的13种重金属元素质量浓度总和分别为20 735.40、21 962.91ng·m~(-3)。(2)综合污染指数评价结果显示,Cd是峰峰矿区首要大气污染元素。(3)健康风险评价显示,峰峰矿区Cr的致癌风险较高,其他元素也存在一定的致癌风险,且致癌风险男性大于女性,但是无非致癌风险。重金属元素的致癌风险与人群的年龄呈正相关,年龄越大,致癌风险越大;非致癌风险在不同人群中表现为儿童成年人老年人。(4)峰峰矿区大气颗粒物中元素的来源受机动车尾气排放、燃煤排放、工业活动以及农业活动的影响。该研究可为量化煤矿区颗粒物中重金属元素对生态及人群的危害提供实用信息,并对当地颗粒物污染的防治具有意义。     

北京不同污染天气PM_(2.5)和PM_(10)染毒对大鼠生理病理参数的影响

为探讨北京不同污染天气大气可吸入颗粒物PM_(10)和细颗粒物PM_(2.5)污染对雄性大鼠血常规、氧化损伤、炎症反应和肺组织的影响,将64只雄性8周龄Wistar大鼠随机分为8组,分别为2个对照组(空白组和生理盐水组)和6个染毒组(清洁、雾霾及沙尘暴3种不同天气的PM_(10)染毒组和PM_(2.5)染毒组),每组8只。用2015年3月—5月在北京南海子麋鹿苑采集的清洁、雾霾和沙尘暴3种不同天气的PM_(10)和PM_(2.5)制备悬液,分别采用气管滴入PM_(10)和PM_(2.5)悬液作为染毒组,空白对照组不做任何处理,生理盐水对照组采用气管滴注生理盐水。急性染毒24 h后处死大鼠。采集血液测定18个血常规指标,分析肺泡灌洗液(BALF)中转化生长因子-β1(TGF-β1)、乳酸脱氢酶(LDH)、总抗氧化能力(T-AOC)、白介素-6(IL-6)及肿瘤坏死因子-α(TNF-α)的含量,并在高倍显微镜下观察肺组织和气管病理形态变化。同时,对PM_(10)和PM_(2.5)中的水溶性离子、有机碳/元素碳、16种多环芳烃和7种重金属等元素进行了测定,并分析了各组分与大鼠生理病理指标的相关性。结果表明:清洁、沙尘暴天气的PM_(10)和雾霾天气的PM_(2.5)急性染毒导致大鼠白细胞系参数即免疫力显著下降。污染天气颗粒物染毒后大鼠BALF氧化炎症因子的改变表明呼吸系统受到感染:沙尘暴和清洁天的PM_(10)染毒均显著提高了TGF-β1,雾霾PM_(10)染毒后IL-6和LDH有一定程度升高。3种天气颗粒物染毒对肺和气管造成的组织病理伤害各有特点,但PM_(2.5)伤害程度普遍大于PM_(10)。染毒颗粒物粒径大小,其化学成分类别、浓度是造成大鼠血常规指标变化、氧化炎症反应和组织学病变的可能原因。     

温州市区PM_(2.5)无机元素污染特征及来源分析

为探究温州市区大气细颗粒物PM_(2.5)及其19种无机元素的污染特征和主要来源,分别于2015年1月、4月、7月以及10月(代表4个季度)在温州市区选取4个监测点位采集环境空气PM_(2.5)样品共112个,并利用电感耦合等离子体发射光谱仪(ICP-AES)和原子荧光光度计(AFS)分析样品中19种无机元素的含量.结果表明,温州市区环境空气PM_(2.5)平均质量浓度为83.6±50.2μg·m-3.温州市不同季节PM_(2.5)浓度最低的均为市站(SZ),春冬季南浦(NP)采样点PM_(2.5)浓度最高.19种无机元素占PM_(2.5)总量的9.90%.样品中主要元素为Na、K、Ca、Si、Zn、Al、Mg和Fe,占所测元素总量的96.7%.龙湾(LW)采样点PM_(2.5)中Fe、Al和Ca元素在多数季节里浓度较高,可能与采样点附近的机械阀门铸造企业和混凝土企业有关.本研究利用富集因子法和主成分分析法进行PM_(2.5)的初步来源分析,结果表明,温州市区PM_(2.5)污染主要来源于燃煤、交通污染、金属冶炼/加工、建筑扬尘和海盐粒子.     

山东禹城夏季PM_(2.5)中碳质组分污染特征

为研究华北平原夏季PM2.5中有机气溶胶污染特征,于2015年6月20日至2015年7月30日对山东禹城生态站大气中PM_(2.5)进行了观测研究.结果表明,观测期间禹城大气PM_(2.5)日平均浓度为87.15±32.27μg·m~(-3),与我国《环境空气质量标准》(GB3095-2012)二级标准75μg·m~(-3)相比,超标率为58.53%.检测到的10种糖醇的平均总浓度为177.89±145.38 ng·m~(-3)(白天)和226.97±196.88 ng·m~(-3)(晚上),分别占WSOC的3.18%(白天)和4.97%(晚上).脱水糖(左旋葡聚糖、半乳聚糖和甘露聚糖)是检测到的糖类化合物中的主要组成部分,分别占总浓度的58.52%(白天)和75.61%(晚上).EC、OC、WSOC的平均质量浓度分别为2.68±2.8μg·m~(-3),7.51±4.4μg·m~(-3)、5.57±3.95μg·m~(-3),分别占PM_(2.5)质量浓度的3.08%、8.62%和7.34%.WSOC占OC的74.16%,表明有机碳中大部分是水溶性组分.利用EC示踪法和WSOC法估算的二次有机碳(SOC)的质量浓度分别为4.08±2.25μg·m~(-3)和4.90±3.11μg·m~(-3),且两种方法计算的SOC呈现很好的相关性(r=0.77,P0.001).估算得到的SOC为白天高于夜间,与白天光化学反应比较强烈、产生的二次有机物较多一致.相关性分析表明,OC、WSOC和SOC与相对湿度呈现显著的负相关,与SO_2表现出较强的正相关关系,与温度均没有表现出相关性.     

北京市春季PM_(2.5)中金属元素污染特征及来源分析

PM_(2.5)是我国大部分城市大气环境中的首要污染物。PM_(2.5)中的金属元素尤其是重金属,其质量浓度超标会引发生态环境风险及人体健康风险。为了研究北京市春季大气PM_(2.5)中金属元素污染状况及其来源,于2015年5月同步采集了北京城区及郊区大气PM_(2.5)样品13份。用Elan DRC II型电感耦合等离子体质谱仪(ICP-MS)测试了样品中的15种金属元素质量浓度,测试结果表明,Na和Ca占比最高,两元素质量浓度之和占元素总质量浓度的72.23%(城区)和71.96%(郊区);Mg、Al、Fe、K占比较高,这4种元素质量浓度之和占元素总质量浓度的25.84%(城区)和26.35%(郊区);北京城区PM_(2.5)中大部分元素质量浓度较郊区均有所下降,而Zn、Ni、Cu 3种重金属质量浓度表现为城区明显高于郊区。北京城区白天PM_(2.5)中大部分元素质量浓度较夜晚均有所下降,而Ba、Fe、Pb 3种重金属质量浓度表现为白天略高于夜晚。富集因子分析表明,2 0 1 5年春季北京PM_(2.5)中Fe、Al、K、Ba、Mn、Cr的EF值均在1~10之间,为轻度富集;Mg、Ca、Na、Cu、Pb的EF值均在10~100之间,为中度富集;Mo的EF值超过了1 000,为超富集。由Pearson相关分析、因子分析结果以及污染源排放的特征元素判断,北京春季PM_(2.5)中金属元素主要有三大来源,分别为地壳来源(土壤尘和建筑尘)、冶金源和机动车源。     

京津冀冬季与夏季PM_(2.5)/PM_(10)及其水溶性离子组分区域性污染特征分析

为研究京津冀地区冬、夏两季大气颗粒物质量浓度与水溶性离子组成特征,于2013年2月、7月对北京、天津、石家庄及4个国家大气背景点进行了PM2.5及PM10的采样,分析了质量浓度及9种水溶性离子,结果表明:(1)京津冀地区颗粒物污染冬季重于夏季,冬季污染水平石家庄天津北京,夏季污染天津、北京石家庄,区域内PM2.5与PM10之间有很好的相关性,相关系数r冬季为0.8796,夏季为0.8424,说明整个区域颗粒物污染有较为相近的来源,大气颗粒物污染表现出区域性特征;(2)京津冀地区PM2.5及PM10中的9种水溶性离子浓度规律为NO-3、SO2-4、NH+4Cl-、Ca2+K+、Na+F-、Mg2+.该地区水溶性离子污染冬季最重为石家庄,夏季则为北京;(3)在京津冀地区二次离子NO-3、SO2-4、NH+4是主要的污染离子,3种离子质量浓度总和在PM2.5、PM10中冬季分别占48.9%、27.8%,夏季分别占58.7%、48.5%.二次离子主要集中在PM2.5中,其对细离子浓度的升高起到直接作用,且二次离子的构成关系也在发生变化.整个区域向硝酸型污染转变,二次离子的季节分布也呈现区域特征,冬季NO-3离子质量浓度比重最大.夏季则为SO2-4;(4)粒径越小富集水溶性离子的能力越强,在PM1中分布了50%以上的水溶性离子,73.9%—94.8%的水溶性离子分布在PM2.5中.     

宜宾市PM_(2.5)中碳组分的污染特性及来源分析

2017年1月—12月期间在四川省宜宾市布置4个点位,共采集360个PM_(2.5)样品膜,采用美国沙漠研究所DRI Model 2001型热光分析仪测定PM_(2.5)样品中OC、EC的浓度值,应用OC/EC比值法对SOC进行了估算.结果表明,宜宾市PM_(2.5)年均浓度为75.2μg·m~(-3).OC、EC年均浓度分别为14.3μg·m~(-3)和4.30μg·m~(-3),季节变化趋势为冬季秋季春季夏季,OC占PM_(2.5)比例为19.0%,为PM_(2.5)重要组成部分.SOC年均浓度为4.70μg·m~(-3),对OC贡献较大,在OC中占比为29.3%;SOC在OC中的占比春季冬季≈秋季夏季.进一步对OC1、OC2、OC3、OC4、EC1、EC2、EC3、和OPC进行主成分分析,结果表明机动车尾气、燃煤排放和生物质燃烧是宜宾市PM_(2.5)中OC和EC的主要贡献源,可贡献PM_(2.5)中碳组分的54.0%—69.0%.     

2017年春节期间北京市城区和郊区大气PM_(2.5)及其中多环芳烃的污染特征

为研究2017年春节期间北京市城区和郊区大气PM_(2.5)及负载多环芳烃(PAHs)的污染水平和污染特征,分别在北京城区和郊区各选一个监测点,采集大气中的PM_(2.5),采用重量法和超声提取-GC/MS对滤膜上的PM_(2.5)及多环芳烃的浓度进行测定.结果表明,春节期间城郊两地的大气PM_(2.5)和PAHs均呈多峰分布,PM_(2.5)均值分别为104.5μg·m~(-3)和104.6μg·m~(-3),无显著性差异;两地PAHs均值差异具有统计学意义(P=0.001).除夕日(CSFE)烟花集中燃放时段PM_(2.5)在城郊两地的日均浓度较前一日非集中燃放日均有明显升高.春节期间PAHs组成以4环和5环为主,二者之和占PAHs总量的80%以上,特征比值法显示城区污染主要来自燃煤和交通尾气的混合源,郊区燃煤占主导.     

湖北省主要观测站PM_(2.5)污染特征及气象要素的影响分析

有关湖北省PM2.5污染的时空分布、影响因素及成因的研究较少,分析PM2.5污染特征及气象因素的影响,对科学治理湖北省PM2.5污染具有重要意义。利用2017年和2018年1—3月湖北省7个大气成分观测站逐小时PM2.5质量浓度及平均气温、降水量、相对湿度、10 min平均风速和风向等地面气象观测资料,运用多元逐步线性回归法,探讨PM2.5的变化特征及其与气象因素的关系。结果表明,(1)湖北大气成分监测站PM2.5具有明显的时间变化规律,从日变化上看,除金沙站全天变化平缓外,其他6站PM2.5日变化呈双峰双谷型分布,双峰出现在10:00—11:00和20:00—22:00,双谷出现在06:00—08:00和15:00—17:00。各站PM2.5日均质量浓度变化范围为2.7～269.1μg?m-3,其变化幅度最大值通常出现在1月份。从月份上看,1—3月PM2.5月均质量浓度呈下降趋势;各站PM2.5平均质量浓度介于42.3～90.9μg?m-3,金沙最低而荆州最高;PM2.5质量浓度日均值平均超标率42.3%,其中3月平均超标率22.2%,明显低于1月56.7%和2月50.7%。(2)平均气温、降水量、风速和相对湿度4个近地面气象因素对黄石、金沙和武汉PM2.5质量浓度的影响大而对荆州影响最小,其中平均气温和风速为主要影响因素;具体而言,荆门、宜昌和武汉颗粒物质量浓度主要受气温引起的垂直输送及风速引起的水平扩散影响,襄阳、金沙和黄石则主要受大气中水分变化导致的粒子生成及沉降清除作用影响。(3)各站PM2.5质量浓度水平和变化特征差异在于监测点地理位置和周边环境、城市经济水平和气候气象条件的不同。     

西安市冬季重污染天PM_(2.5)高分辨率及其中碳气溶胶污染特征分析

为了研究西安市冬季重污染天PM2.5及其中碳气溶胶的变化特征,在2013年1月1日至2013年2月28日大气污染严重的天气进行24 h连续的PM2.5样品采集,再通过Model-4型全自动半连续式在线光/热法大气气溶胶OC/EC分析仪分析得出OC、EC的连续质量浓度值。结果表明,西安市PM2.5质量浓度冬季重污染天日循环变化规律明显,均大致呈现双峰模式,白天和夜间各有一个高峰。2月份的每个PM2.5质量浓度值高峰和低峰的出现均比1月份晚2~3 h,夜晚的高峰值比1月份低,PM2.5质量浓度比1月份上升得慢,下降得快。气象条件能对PM2.5质量浓度产生较强的影响。2月份PM2.5质量浓度值整体比1月份低,但在2月10日出现突越(499μg·m-3),这与春节假期人为活动变化有关。OC/PM2.5、EC/PM2.5、TCA/PM2.5日变化幅度都较小,这说明OC、EC、TCA的来源比较一致;OC/EC值的平均值为6.63,表明西安冬季重污染期PM2.5中的一次来源主要为燃煤排放。PM2.5、OC、EC、TCA和OC/EC的值较2010年都有明显的上升,但OC/PM2.5、EC/PM2.5、TCA/PM2.5的值却是下降的,这说明近年来PM2.5及碳气溶胶的控制措施效果不明显,碳气溶胶二次来源增加,PM2.5的排放来源变得更加复杂。OC和TCA日循环变化呈现出明显的双峰特征;EC的变化趋势不明显。一天中OC/EC值多数时候处于较高水平,且受早晚车流量高峰的影响不明显,说明西安冬季重污染期间碳气溶胶受光化学反应转化的二次来源影响比较大。OC、EC的线性相关性比较好,且白天相对夜晚好,说明西安市冬季夜间燃煤采暖增加了碳气溶胶来源的复杂性。     

1月天津市大气PM_(2.5)中邻苯二甲酸酯污染特征及暴露分析

本文研究了2014年1月天津市大气PM2.5中邻苯二甲酸酯(PAEs)的污染状况.结果表明,天津市大气PM2.5中PAEs污染以邻苯二甲酸二丁酯(DBP)和邻苯二甲酸二异辛酯(DEHP)为主;PM2.5上载带的∑6PAEs浓度与PM2.5浓度存在相关关系;文教区PAEs浓度低于工业及居住区浓度;大气PM2.5中PAEs经呼吸的日均暴露量邻苯二甲酸二甲酯(DMP)和邻苯二甲酸二丁酯(DBP)较高,且男性高于女性.     

成都市冬季PM_(2.5)中碳组分污染特征及来源解析

为研究成都市冬季PM_(2.5)中碳组分的污染特征和来源,于2019年12月7—28日在成都市进行PM_(2.5)的采集,并利用热光碳分析仪和元素分析仪-同位素质谱仪分别测定了样品中有机碳(OC)和元素碳(EC)的质量浓度以及碳同位素的组成特征。结果表明,成都市PM_(2.5)、OC和EC的平均质量浓度分别为98.23、14.50、2.19μg·m~(-3);OC和EC的相关性较高(相关系数为0.80),表明OC和EC可能具有一致的来源,也有可能是具有较高的混合程度;OC/EC比值大于2.0,表明成都市冬季有二次有机碳(SOC)的形成,且SOC/OC的比值为34.48%;主成分分析结果显示,生物质燃烧、燃煤和汽油车尾气尘混合源是成都市冬季PM_(2.5)碳组分的主要来源,贡献率为59.68%;其次是柴油车尾气尘,贡献率为22.40%;碳同位素组成结果显示,成都市冬季PM_(2.5)碳组分的来源与汽油车尾气排放相关性最强,其次为C3植物燃烧;通过IsoSource模型软件进行计算,可知不同时期各污染源的贡献比例均呈现出汽油车尾气排放C3植物燃烧柴油车尾气排放燃煤C4植物燃烧地质源(农业土壤、扬尘)的规律,但相较于清洁期来说,污染期的汽油车尾气排放和C3植物燃烧污染源所占比例增大。研究结果可为成都市大气污染治理提供理论指导。     

鞍山市秋季大气PM_(2.5)中元素污染特征和来源分析

为了解鞍山市秋季大气细颗粒(PM2.5)中污染元素的污染特征和来源,于2014年10月在鞍山市6个监测点位采集PM_(2.5)样品,运用富集因子和相关分析法对元素的污染特征和来源开展研究.结果表明,Fe、Ca、Zn、Mg、Na、Pb元素浓度含量之和占所有检测的12种元素浓度的98.13%,是主要的污染元素;鞍山市秋季大气细颗粒物中污染元素主要来源于钢铁冶炼、机动车尾气与燃煤的混合型污染源.