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我国区域复合污染日趋严重,二次有机气溶胶(SOA)是细颗粒物PM2.5的重要组成之一.本研究总结了当前国内外定量估算SOA的主要方法,包括EC示踪法、WSOC法、受体模型法、示踪物产率法、数值模拟法等.通过对各种方法的原理介绍与比较,指出1)EC示踪法、WSOC法、受体模型法简单易行,与在线连续观测数据结合可估算高时间分辨率的SOA浓度,但受限于对当地源谱和特定物种的了解;2)示踪物产率法虽分析技术难度高,但可针对不同来源的SOA估算;3)数值模拟可获得大尺度SOA的空间分布.针对国内外的最新研究成果进行简单概述,不同方法的研究表明中国二次有机气溶胶是总有机气溶胶的重要部分,人为源VOCs对二次有机气溶胶发挥着重要贡献.本文旨在为未来我国二次有机气溶胶的研究提供基础信息和研究思路. 相似文献
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应用大气采样罐采样技术和色谱-质谱联用(GC-MS)技术,对广州市环境空气、交通道路、城市隧道和汽车尾气中55种挥发性有机物(VOCs)的组分及其质量浓度水平进行测试,并研究了广州市机动车VOCs排放特征.结果表明:①城区环境空气质量本底观测点白云山摩星岭的大气样品中ρ(VOCs)数量级为10-1~101 μg/m3,其中烷烃类、烯烃类、乙炔和单环芳香烃类平均质量浓度分别为13.97,15.15,6.16和43.27 μg/m3.市区主要交通干道(东风中路、环市中路和新港西路)旁空气样品的ρ(VOCs)数量级为101~102μg/m3,其中烷烃类、烯烃类、乙炔和单环芳香烃类最高质量浓度相应比环境本底质量浓度高约20~30倍.②在怠速条件下检测了摩托车、出租车、大客车、轻型卡车、小轿车和公交车等6种新车和在用车型VOCs的排放,其组成和质量浓度因机动车类型、功率和燃料不同而不同,一般功率越大VOCs排放越严重,ρ(VOCs)数量级大致为10-1~103mg/m3,为交通干道空气ρ(VOCs)的1 000倍以上.其中LPG车具有最高的烷烃类、烯烃类和乙炔排放量,测试样品的ρ(VOCs)分别为815.79~2 001.66,696.84~1 799.10和53.87~416.13 mg/m3.而柴油车排放的VOCs远远低于其他燃料车型.③通过对广州珠江隧道连续48 h的监测,研究了隧道内交通特征、微气象特征和VOCs组成及其质量浓度水平,能够计算出广州机动车55种VOCs化合物的平均排放因子. 相似文献
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2005年9月—2006年9月,在北京的北郊(昌平区)、城区和南郊(房山区)3个采样点位共采集总悬浮颗粒物(TSP)样品166个. 用ICP-AES和ICP-MS方法测量Pb等29个无机元素. 应用正矩阵因子分析方法识别的TSP的3组主要来源为土壤扬尘源、建筑源和燃煤源;2组次要来源为有色冶金源和燃油源. 北京市大气颗粒物中Pb的2个主要来源为燃煤源和有色冶金源,分别占总量的19%~39%和49%~62%;次要来源有土壤扬尘源和建筑源,分别占总量的2%~4%和7%~8%. 北京市北郊、城区和南郊的ρ(Pb)年均值分别为102,142和179 ng/m3. 燃煤源排放的铅分布比较均衡,在3个采样点位ρ(Pb)大体持平;而有色冶金源排放的铅有明显的采样点位差异,具有南高北低的趋势,这提示有色冶金源的主要方位是在北京的南边. 北京市大气ρ(Pb)有可观的下降空间. 铅排放削减和有关环境管理措施的主要对象应为涉铅的有色冶金行业. 对原料煤中铅含量的监测、控制和管理也应予以重视. 相似文献
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北京城区和郊区大气细粒子有机物污染特征及来源解析 总被引:19,自引:4,他引:15
2004年在定陵、北京大学、奥体中心、良乡、通州共5个采样点采集北京市PM2.5,样品,并对其中有机碳(OC)、元素碳(EC)和有机物组成进行了测定.分析了北京市城区和郊区细粒子中有机化合物的污染特征.共检出有机物188种.主要物种为正构烷烃、正构烷酸、霍烷、多环芳烃、脱氧单糖苷以及其它多种源的示踪物.各监测点有机物浓度均呈现1月浓度最高、10月其次,7月浓度最低,4月居中的特征.市区点(奥体、北大)和近郊点(良乡、通州)的污染物浓度远高于受人为活动影响较小的远郊定陵.以正构烷烃、霍烷、多环芳烃、左旋葡聚糖和EC为示踪物,利用化学质量平衡(CMB)受体模型对北京市PM2.5中的OC进行了来源解析.结果表明,北京市细粒子OC的主要来源为柴油车排放(15.3%)、汽油车排放(20.5%)、燃煤排放(19.0%)、生物质燃烧(2.1%)和植物碎屑(1.1%).机动车和燃煤排放仍然是北京市细粒子OC的主要来源.而且有加重趋势. 相似文献