广安市PM_(2.5)组成特征及污染贡献源分析

基于广安市2017年6月-2018年5月逐日平均国控站点空气质量监测数据,该文对广安市PM_(2.5)组成特征及污染贡献源进行解析。结果表明,监测期间广安市PM_(2.5)主要成分为元素碳(30%)、有机碳(30%)和混合碳(12%);颗粒物首要污染源为燃煤(22%),工艺过程源(19%)、扬尘源(18%)和二次源(18%)贡献率也较高,机动车、生物质和其他源贡献率都较低;工业源(工艺过程和燃煤)、扬尘源和机动车为广安市主要污染来源,不同季节污染源贡献率有所不同,春季扬尘源贡献突出,秋季主要表现为扬尘源、工业源(工艺过程和燃煤)和机动车,夏季和冬季工业源(工艺过程和燃煤)贡献率突出,其次为扬尘源;工业源(工艺过程和燃煤)、机动车、扬尘源、生物质燃烧是春季PM_(2.5)浓度上升的主要原因;夏季则是工业源(工艺过程和燃煤)、机动车、扬尘源;秋季机动车是导致PM_(2.5)升高的主要原因;冬季工业源(工艺过程和燃煤)、扬尘源、生物质燃烧是PM_(2.5)浓度上升的主要原因;污染期间应重点管控工业源(工艺过程和燃煤)、扬尘源和机动车,春季和冬季还应加强生物质燃烧源控制。     

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.     

南京江北新区大气单颗粒来源解析及混合状态

利用单颗粒气溶胶飞行时间质谱（SPAMS）于2015年12月1~31日对南京江北新区大气单颗粒进行了测量,共采集到同时含有正负离子谱图的颗粒747.8万个.结果表明,监测期间南京江北新区总体空气质量较差,污染天气占比为49.2%,SPAMS所捕获的颗粒数与PM_2.5质量浓度的相关性达到0.83,因此颗粒物数浓度在一定程度上能够用来反映大气污染状况,监测点主要污染源包括燃煤源以及机动车尾气源,工业工艺源污染占比居第3位,3种源的总贡献率达到63.5%.从整体上看,PM_2.5质量浓度的升高大多伴随着燃煤及机动车尾气占比的升高,EC、混合碳（ECOC）与OC在生物质燃烧、扬尘、汽车尾气排放、燃煤燃烧以及工业源中均与NO₂^-、NO₃^-以及SO₄^-有较高的混合程度.     

利用SPAMS研究景谷县春季细颗粒物污染特征

2022年4月11日—4月25日期间,利用单颗粒气溶胶质谱仪(SPAMS)对景谷县城区春季大气细颗粒物化学成分和来源进行分析,并结合县城空气自动站监测PM_2.5质量浓度研究了该地区大气细颗粒物污染特征。结果显示,景谷县春季细颗粒物成分主要为钾离子、硫酸盐、元素碳、硝酸盐、有机碳、氯离子;主要污染源为燃煤源、机动车尾气源、工业工艺源。监测期间捕捉到5个短时污染天气时段,此时燃煤源常为主要污染源;燃煤源占比峰值多出现在14:00—16:00,机动车尾气源白天占比高于夜间,工业工艺源占比峰值多出现在21:00—次日9:00。景谷县城区工业工艺源、生物质燃烧源、二次无机源占比随PM_2.5质量浓度升高而增大,餐饮源占比随PM_2.5质量浓度降低而增大。     

哈尔滨市周边秸秆焚烧对市区空气质量的影响分析研究

利用单颗粒气溶胶质谱仪(SPAMS),结合哈尔滨市大气污染物排放源谱库对大气污染主要成分进行来源解析,结果表明,秸秆焚烧期间,哈尔滨市环境空气中细颗粒物质量浓度明显上升,生物质燃烧排放源仅低于燃煤和机动车尾气,位列第三大污染源,浓度占总颗粒物浓度的20％.同时,为了探讨秸秆焚烧对哈尔滨市空气质量造成影响的原因,结合气象观测资料,对污染期间气团后向轨迹分析,发现在高空无风不利于污染物扩散的情况下更易加剧哈尔滨环境空气质量污染的程度.     

区域大气细粒子污染特征及快速来源解析

在广东大气超级站使用单颗粒气溶胶飞行时间质谱仪(SPAMS)等仪器开展综合观测,2013年12月共监测到两个污染过程,主要的化学成分为元素碳(EC),占总颗粒数的56.8%,其次为有机碳(OC)和重金属(HM),分别占总颗粒数的12.7%和10.1%.两个污染过程中,不同颗粒类别的变化趋势有差异,说明两个污染过程的污染特征有所不同.污染来源分析发现,监测期间主要受到机动车尾气源和燃煤源的影响,二者分别占24.8%和22%;其次为工业工艺源和生物质燃烧,分别占16.4%和10.3%.第一个污染过程中,工业工艺源是首要污染源,而随着颗粒物浓度的增高,燃煤和二次无机气溶胶的比例明显增加,说明此污染过程中受一次污染源(燃煤源和工业工艺源)和二次光化学反应的复合影响.而第二个污染过程中,机动车尾气为首要污染源,其次是燃煤和工业工艺源,整个过程中各源的比例较为稳定,说明该次污染过程主要由不利气象条件导致的污染物累积形成.     

桂林市细颗粒物典型排放源单颗粒质谱特征研究

利用单颗粒气溶胶飞行时间质谱仪(SPAMS)对桂林市四类PM2.5典型污染源排放颗粒物的粒径和化学成分进行分析,结果表明:除扬尘颗粒外,其他几类源排放颗粒物的粒径集中在0.2~1.25μm之间.几类污染源排放颗粒物的化学成分有明显区别,柴油车以EC颗粒为主,占总电离颗粒的74.7%,汽油车以富钙颗粒为主,占总电离颗粒的86.7%,燃煤排放以富铁、富铬颗粒为主,二者合计占了总电离颗粒的59.9%,生物质燃烧以含左旋葡聚糖颗粒为主,占总电离颗粒的44.4%,扬尘颗粒以富铝颗粒为主,占总电离颗粒的69.4%.这些特征为大气颗粒物的源解析提供了可能.     

APEC期间北京市PM_(2.5)特征模拟分析及污染控制措施评估

为分析APEC会议前后PM_(2.5)浓度特征,评估应急控制措施效果,通过对比分析APEC会前、会期、会后北京PM_(2.5)浓度和组分的变化特征,探讨气象条件和污染调控对环境空气质量的改善作用,采用CAMx-PSAT模型定量分析北京周边不同区域、不同污染源的控制措施对空气质量的改善效果,并设置情景对比研究控制措施实施与否呈现出的不同污染状况.结果表明:会期北京市区PM_(2.5)日均监测浓度低于国家空气质量二级标准(75μg/m3),污染物主要来自于本地源的排放,机动车尾气排放是北京市区PM_(2.5)的最主要污染源,贡献占比达到36.1%.由于污染控制措施的实施,会期北京市区PM_(2.5)浓度降低了43.0%,北京及周边区域严苛的污染控制措施是形成"APEC蓝"的主导因素.     

扬州市PM2.5中重金属来源及潜在健康风险评估

本研究利用正定矩阵因子分解模型(PMF)-健康风险评价模型(HMHR)探究了扬州市细颗粒物(PM_(2.5))中重金属污染来源及不同污染源对重金属潜在健康风险值的贡献.结果表明,各重金属全年浓度均值为Pb(64. 4 ng·m~(-3)) Cr(25. 24ng·m~(-3)) As(6. 36 ng·m~(-3)) Ni(5. 36 ng·m~(-3)) Cd(3. 34 ng·m~(-3)) Co(1. 21 ng·m~(-3));各污染源对PM_(2.5)贡献分别为二次源(37. 7%)燃煤源(19. 4%)扬尘(17. 5%)机动车(16. 9%)建筑尘(5. 2%)工业源(3. 4%). As主要源于燃煤、机动车和扬尘; Co主要源于工业源;燃煤源对Pb的浓度贡献较高;工业源对Ni、Cd含量的贡献最高.不同污染源的健康风险依次为扬尘源、燃煤源、机动车、工业源、建筑尘.扬尘源和燃煤源的潜在健康风险较其他污染源为高,与其源谱中重金属元素占比较大且对PM_(2.5)贡献浓度较高有关.     

利用SPAMS研究淮安市冬季灰霾空气污染

使用单颗粒气溶胶质谱仪(SPAMS)分析了淮安市冬季大气中单颗粒PM2.5的特征。对采集到的颗粒物利用MATLAB进行处理,解析得到机动车尾气、燃煤、工业工艺源等7大颗粒物来源。初步判断,灰霾污染发生很可能是由于扩散条件不利致使燃煤及机动车尾气源累积,二次转化加剧而导致。     

吉林市大气PM_(2.5)污染特征及来源分析

2014年在吉林市设立7个大气PM_(2.5)采样点,分采暖季和非采暖季分别采样分析了吉林市城区大气颗粒物污染特征和可能来源。结果表明:吉林市大气颗粒物以PM_(2.5)为主,PM_(2.5)年均值65μg/m3,超过国家二级标准限值86%,PM_(2.5)/PM10的年平均值为61%;PM_(2.5)中,休闲生活区各个时间段金属元素浓度相对较低,工业混合区浓度较高;非金属离子SO2-4、NH+4、NO-3、Cl-是PM_(2.5)水溶性离子的主要成份,其和占PM_(2.5)质量的13.31%,在采暖期浓度质量全部高于非采暖期;采暖期OC和EC来源基本相同,来源于机动车尾气、燃煤和生物质燃烧等,在非采暖期OC和EC来源差异性较大,主要来源于机动车尾气和工业燃煤等。     

长沙市秋季PM2.5中水溶性离子特征及其来源解析

为探究长沙市秋季PM_(2.5)水溶性无机离子组成特征和来源,于2017年9月～11月在长沙城区连续采集大气颗粒物PM_(2.5)样品共85个,并用离子色谱仪分析样品中的9种水溶性无机离子(F~-、Cl~-、NO_3~-、SO_4~(2-)、K~+、Na~+、Ca~(2+)、Mg~(2+)、NH_4~+)。结果表明,长沙市秋季PM_(2.5)质量浓度的平均值为56. 3±39. 6μg/m~3,总水溶性无机离子质量浓度平均值为29. 47±19. 10μg/m~3,占PM_(2.5)的52. 3%,其中NO_3~-、SO_4~(2-)、NH_4~+是PM_(2.5)中最主要的离子成分。霾天PM_(2.5)平均质量浓度约是清洁天的3倍,NO_3~-、NH_4~+、K~+、Cl~-四种离子的快速增长对霾天PM_(2.5)中离子的贡献最大。由PMF模型解析可知,秋季大气PM_(2.5)主要来源于机动车尾气和燃煤源,而扬尘、生物质燃烧源、工业源和海盐的贡献不到30%。长沙市秋季大气污染呈现机动车尾气等移动源和燃煤等固定源的混合型污染为主。     

典型石化园区及周边区域大气PM2.5组成和来源差异性

为完善中国典型石化园区及周边区域大气PM_(2.5)源解析数据库,探究不同功能区PM_(2.5)组成及来源差异性,文章利用单颗粒气溶胶质谱仪(SPAMS)分别采集连云港市徐圩新区生活区和石化区具有完整质谱信息细颗粒物8万个和22.9万个,并结合同期PM_(2.5)浓度和气象数据对不同功能区内PM_(2.5)质谱特征、化学组分、总体源解析及内源贡献差异性进行了系统分析。结果表明,生活区和石化区SPAMS观测点PM_(2.5)平均质谱特征表现为均以碱金属Na~+和K~+、元素碳、有机碳、硝酸盐、硫酸盐为主要特征信号;化学组分方面,各功能区PM_(2.5)均以元素碳为首要组分,其中生活区最高占比达到58.3%,左旋葡聚糖占比次之,石化区占比最高达到20.2%;各功能区PM_(2.5)均主要受到机动车尾气源的影响,石化区的工业工艺源贡献更为显著,最高占比达到43.2%;在排除外源影响条件下,石化区受工地扬尘源影响最大,PM_(2.5)月均贡献值高达7μg/m~3,工业工艺源月均贡献值最高达0.55μg/m~3,主要源于石化企业排放的挥发性有机污染物的二次转化。生活区仍受车辆尾气影响最大(2.60μg/m~3)。     

利用SPAMS研究南宁市四季细颗粒物的化学成分及污染来源

为研究南宁市四季大气颗粒物的化学成分及污染来源,利用单颗粒气溶胶质谱仪(single particle aerosol mass spectrometer,SPAMS)对南宁市2015年四季大气细颗粒物进行观测.SPAMS所测得4个观测阶段大气细颗粒物数浓度与细颗粒物质量浓度线性相关系数均在0.75以上,在一定程度上颗粒物数浓度可反映大气污染状况.南宁市四季大气细颗粒物平均质谱图体现出冬、春两季二次反应生成的污染物质较多.利用自适应共振神经网络分类方法对细颗粒物化学成分进行分类,南宁市细颗粒物各化学成分数浓度占比和污染来源在四季均有差异,且化学成分能体现污染来源.冬季元素碳最高,对应较高的燃煤源;秋季有机碳最高,对应较高的机动车尾气源;夏季富钾颗粒、左旋葡聚糖和矿物质较高,对应较高的生物质燃烧源和扬尘源;春季富钠颗粒和重金属略高.在污染升高过程,生物质燃烧源和燃煤源等贡献较大.     

采暖季延庆城区大气PM2.5中金属元素污染特征及来源分析

2017年11月至2018年3月,对北京市延庆区PM_(2.5)中金属元素组分研究,分析金属元素富集程度并确认其主要来源。结果表明:监测期间PM_(2.5)中金属元素平均浓度5.93μg/m~3,约占PM_(2.5)质量的10.8%,前6位的元素为地壳元素;金属元素在PM_(2.5)中的占比随空气污染程度加重而下降。金属元素中Cd、Sc和Se的变异系数为1.33、1.66和3.56,数据离散性较大,人为活动对其贡献较大。Cu、Sc、Pb、Zn的富集因子介于10和100之间,Cd、Se的富集因子介于100和1000之间,受人为污染源影响。采暖季土壤和地壳源对PM_(2.5)中金属元素的贡献率最大,为43.46%;燃煤和建筑源,贡献率15.46%;机动车轮胎和机动车尾气排放统称为机动车源,贡献率为16.98%;工业污染源贡献率为5.8%。富集因子和主因子分析的金属元素中人为污染来源结果一致。     

典型道路路边空气颗粒物及无机元素特征分析

于2015年春、夏季,在天津市选取4条不同等级道路进行路边空气颗粒物(PM_(2.5)和PM_(10))采集,并分析其中16种无机元素.结果表明,春季PM_(2.5)和PM_(10)的平均浓度显著高于夏季.路边环境中PM_(2.5)/PM_(10)低于非路边环境中空气颗粒物比值,且次干道和快速路分别在PM_(2.5)和PM_(10)中污染最严重.元素浓度分析显示,PM_(2.5)和PM_(10)中Si、Al、Ca等地壳元素浓度最高,次干道和快速路受人为元素影响较大,外环路所受影响较小;富集因子(PM_(2.5)和PM_(10))分析结果显示,Pb、Zn、Cu、Sb、Sn和Cd的EF10,是路边环境中富集程度较高的元素.通过Kruskal-Wallis H检验,PM_(2.5)中各元素富集因子在4条道路上存在显著性差异,次干道受机动车污染较严重.PM_(2.5)和PM_(10)中因子分析结果有一定差异,PM_(2.5)分析结果显示采样期间该区域主要污染源有开放源(土壤尘、扬尘、道路尘及建筑尘)、机动车排放源(尾气和非尾气源)、燃烧源和工业源,其中机动车排放源在人为源污染中占比最高.     

临沂市PM2.5和PM10中元素分布特征及来源解析

为探究临沂市PM_(2.5)和PM_(10)中元素的污染特征及来源,于2016年12月至2017年10月对临沂市环境空气中PM_(2.5)和PM_(10)进行了同步采样.利用电感耦合等离子体质谱仪(ICP-MS)和电感耦合等离子体发射光谱仪(ICP-OES)测定了其中的23种元素,并采用富集因子法和PMF法分析其来源.结果表明,采样期间临沂市PM_(2.5)和PM_(10)中主要元素为Si、Ca、Al、Fe、K、Na和Mg,分别占所测元素的质量分数为92.93%和94.61%. 18种元素(除Ti、Ni、Mo、Cd和Mg)的浓度水平在冬春季最高,夏秋季最低.其中Si、Al、Ca、K和Na表现为春季浓度最高,主要分布在粗颗粒中;Cu、Zn、Pb和Sb表现为冬季浓度最高,主要分布在细颗粒中.富集因子结果表明Cd、Sb和Bi元素富集程度显著,主要受燃煤、工业生产、垃圾焚烧等人为源共同影响.PMF源解析结果表明,临沂市PM_(2.5)中元素来源主要有燃煤和铜冶炼的混合源、市政垃圾焚烧源、扬尘源、机动车排放和工业源,贡献率分别为22.64%、 7.49%、 41.22%、 14.71%和13.94%.PM_(10)中元素来源主要有扬尘源、燃煤和铜冶炼的混合源、机动车排放和工业源,贡献率分别为55.47%、 19.80%、 7.48%和12.83%.由此可见,扬尘源和燃煤与铜冶炼的混合源是临沂市颗粒物污染形成过程中的重要源类.     

合肥城区PM_(10)及PM_(2.5)季节污染特征及来源解析

于2014年4月、8月、10月和12月在合肥市城区采集了大气PM_(10)和PM_(2.5)样品,对PM_(10)和PM_(2.5)的质量浓度及其化学组分(无机元素、含碳组分和水溶性离子)进行了测定.结果显示:合肥城区的PM_(10)和PM_(2.5)的平均质量浓度高达113,83μg/m3,分别超出国家环境空气质量标准年均PM_(10)和PM_(2.5)限值的1.61和2.37倍.不同粒径的颗粒物中主要化学组分含量的高低顺序基本一致,水溶性离子的含量最高,其次为碳组分,无机元素.利用正交矩阵因子分析(PMF)对合肥城区PM_(10)和PM_(2.5)的本地来源进行解析,结果表明:PM_(10)中二次源、燃煤、机动车尾气尘及地壳尘的贡献百分比分别为32.5%、25.9%、15.7%和25.5%;PM_(2.5)中二次源、燃煤、机动车尾气尘及地壳尘的贡献百分比分别为38.8%、25.9%、9.9%和21.7%.利用激光雷达评估合肥市环境中颗粒物PM_(10)的区域传输,四个季节常规贡献率分别为13.4%、12.9%、13.5%和16.4%.     

扬州市PM_(2.5)中重金属来源及潜在健康风险评估

本研究利用正定矩阵因子分解模型(PMF)-健康风险评价模型(HMHR)探究了扬州市细颗粒物(PM2.5)中重金属污染来源及不同污染源对重金属潜在健康风险值的贡献。结果表明,各重金属全年浓度均值为Pb(64.4 ng·m-3)Cr(25.24 ng·m-3)As(6.36 ng·m-3)Ni(5.36 ng·m-3)Cd(3.34 ng·m-3)Co(1.21 ng·m-3);各污染源对PM2.5贡献分别为二次源(37.7%)燃煤源(19.4%)扬尘(17.5%)机动车(16.9%)建筑尘(5.2%)工业源(3.4%)。As主要源于燃煤、机动车和扬尘;Co主要源于工业源;燃煤源对Pb的浓度贡献较高;工业源对Ni、Cd含量的贡献最高。不同污染源的健康风险依次为扬尘源、燃煤源、机动车、工业源、建筑尘。扬尘源和燃煤源的潜在健康风险较其他污染源为高,与其源谱中重金属元素占比较大且对PM2.5贡献浓度较高有关。     

天津市PM_(2.5)在线源解析成分特征谱库构建研究

根据天津市颗粒物源解析结果,选取扬尘、燃煤、机动车尾气、工业生产、生物质燃烧及餐饮油烟等典型PM_(2.5)排放源,利用单颗粒气溶胶质谱仪开展天津市PM_(2.5)在线源解析成分特征谱库的构建研究。应用自适应共振理论神经网络分类算法(ART-2a)对采集的数据进行分析,确定了天津市PM_(2.5)的成分谱特征。通过对PM_(2.5)源谱离线与在线组分测试结果的相关性分析,得出各类污染物在线源解析源谱具有较好的代表性,能够定性反映各类污染源的基本信息,可作为在线源解析受体样品进行匹配的依据使用。