广州市灰霾期间大气颗粒物中有机碳和元素碳的粒径分布

使用冲击式采样器(MOUDI)采集广州市灰霾形成过程的大气颗粒物.分析了有机碳(OC)和元素碳(EC).结果表明,灰霾期间大气主要消光部分积聚态颗粒物及其中的OC和EC,在PM10(可吸入颗粒物)中所占的比例及其绝对浓度要远高于正常天气.正常天气OC和EC呈双模态分布,严重灰霾天气EC的粒径分布呈单一模态分布,OC的粒径分布呈双模态分布,峰值都向大粒径方向偏移.结果显示,大气颗粒物、OC和EC在积聚态的大幅度增长是形成灰霾天气的重要原因.     

密闭微波消解电感耦合等离子体发射光谱(ICP-AES)法同时测定大气颗粒物PM10中的18种无机元素

建立了测定大气颗粒物PM10中18种无机元素的密闭微波消解电感耦合等离子体发射光谱法。考察了微波消解体系和消解条件,选取了适宜的仪器工作条件和最佳的分析谱线,合理地进行了背景扣除,并对共存元素的干扰情况进行了研究。样品采用硝酸-盐酸-过氧化氢-氢氟酸体系进行消解并经饱和硼酸溶液络合后上机测定,测定值与参考样品标准值相符,主量元素的方法精密度(RSD%)小于3%,次量、微量元素的方法精密度小于10%。各元素的检出限在0.0001~0.0141mg/L之间,回收率在90%~110%之间,应用建立的方法对北京市的颗粒物膜样品进行了分析。     

中国4城市空气颗粒物元素的因子分析

因子分析在研究空气颗粒物来源上得到了广泛的应用。本文应用最大方差旋转因子分析法对中国4城市空气中粗、细颗粒物元素的来源进行了分析。结果指出粗、细颗粒物因子大致可分为土壤源因子和工业污染源因子两大类。粗颗粒物主要来自土壤源,细颗粒物主要来自工业污染源,并指出土壤源因子对粗颗粒物的贡献大于对细颗粒物的贡献。     

广州大气颗粒物中二噁含量的初步研究

2004年夏季在广州四个不同区域采集大气颗粒物样品,参照美国环保局(US EPA)标准方法测定其中二噁的含量,采用热分解光学分析法测定元素碳和有机碳的含量。结果表明,花都、荔湾、天河、黄埔大气颗粒物中二噁浓度(毒性当量)平均值分别为3815fg/m3(104.6fg I-TEQ/m3)、12777fg/m3(430.5fg I-TEQ/m3)、6963fg/m3(163.7fg I-TEQ/m3)、10953fg/m3(769.3fg I-TEQ/m3)。简单地分析了广州大气颗粒物中二噁的含量特征,以及与元素碳、有机碳之间的相关性。     

重庆城区不同粒径颗粒物元素组分研究及来源识别

为研究重庆市大气颗粒物的污染特征及其来源,于2010年3—10月在主城区分别采集PM_1.0、PM_2.5和PM₁₀3种粒径的颗粒物样品,利用XRF分析其中的26种元素浓度。结果表明,重庆市主城区S元素在各粒径中含量都较高,细粒子中K的含量较高,粗粒子中Si、Ca和Fe的浓度较大。富集因子分析表明,主城区Cd、S、Se等污染元素的富集系数较大,且粒径越小,富集现象越明显。利用因子分析得出土壤风沙、扬尘、燃煤的燃烧、机动车燃油产生的尾气排放、生物质燃烧排放是重庆市颗粒物污染的主要来源。     

化学需氧量和总有机碳在水质在线监测中的比较

化学需氧量(COD)和总有机碳(TOC)是定量表示水体受有机物污染的2个重要代表性指标。传统的COD在线监测方法在监测有机污染物方面存在一定的挑战,系统比较了COD和TOC在线监测方法在特殊水质中的应用。结果显示:TOC对难氧化有机物的氧化效率高达98%,高氯离子和无机还原性离子对TOC测量误差影响分别约为10%和7%。TOC可更直接、更准确地反映出水体受有机物污染的情况,最后对TOC指标在水质在线监测中的推广应用提出建议。     

北京市典型重污染过程中PM2.5载带水溶性无机离子污染特征分析

为研究北京地区冬季PM_(2.5)载带的水溶性无机离子组分污染特征,2013年1月在中国环境科学研究院内采用在线离子色谱(URG-9000B,AIM-IC)对PM_(2.5)中水溶性无机离子(SO_4~(2-)、NO_3~-、Cl~-、NH_4~+、Na~+、K~+、Mg~(2+)、Ca~(2+))进行监测与分析。结果表明,采样期间总水溶性无机离子(TWSI)浓度为61.0μg/m~3,其中二次无机离子SO_4~(2-)、NO_3~-、NH_4~+(SNA)占比达72.3%,在PM_(2.5)中占比为40.29%,表明北京市PM_(2.5)二次污染严重。重污染天[NO_3~-]/[SO_4~(2-)]表明,固定源污染较移动源更为显著。三元相图表明,在空气质量为优的情况下,NH_4~+(在SNA中占比为30.3%~65.5%,下同)主要以NH_4NO_3的形式存在,较少比例以(NH_4)_2SO_4存在;严重污染时,NH_4~+(47.3%~77.9%)主要以(NH_4)_2SO_4形式存在,其次以NH_4NO_3的形式存在,其余的NH_4~+以NH_4Cl的形式存在。[NO_3~-]/[SO_4~(2-)]日变化表明,早、晚机动车高峰影响北京重污染发生。     

西宁市非采暖季和采暖季PM2.5中14种金属元素特征

于2012年11月采暖季和2013年9月非采暖季,在青藏高原典型城市西宁市4个采样点采集细颗粒物(PM_(2.5))样品,共获得40个有效样品。用微波消解-ICP-MS法、原子荧光法分析了样品中14种重点防控金属。结果表明:14种重点防控金属中Ag、Tl平均质量浓度为0.10~0.50 ng/m~3,Co、Sb、Hg平均质量浓度为0.50~4.00 ng/m~3,V、Cd、Cr、Ni、Cu、As平均质量浓度为4.00~50.0 ng/m~3,Mn、Pb、Zn平均质量浓度为50.0~2 000 ng/m~3。采样期间,采暖季相比非采暖季,PM_(2.5)质量浓度有下降趋势,不同采样区金属元素浓度有增有减。富集因子分析结果表明,重点防控金属元素在非采暖季主要来源于土壤风沙扬尘、机动车尾气和工业排放,采暖季主要来源于土壤风沙扬尘、燃煤、燃油、机动车尾气和工业排放。非采暖季Zn、Ag、Cd、Hg、Tl和Pb富集因子较高,采暖季Zn、As、Ag、Cd、Sb、Hg、Tl、Pb富集因子较高,更容易受到人为源的影响。     

夏季大气PM2.5中元素特征及源解析:以华中地区平顶山-随州-武汉为例

为研究我国中部地区不同类型城市夏季大气细颗粒物PM_2.5中元素组成特征及来源,于2017年6月对平顶山、随州和武汉这3个站点空气中的PM_2.5进行观测,采用电感耦合等离子体质谱仪(ICP-MS)对样品中Ti、Zn、Cu、Cr、As、Pb、Fe、Ni、Se、V、Sb、Cd和Co等13种元素进行分析,并结合富集因子法、主成分-多元线性回归分析方法(PCA-MLR)和后向气团轨迹聚类分析模型对3个站点的污染类型及污染来源进行分析.结果表明,平顶山、随州和武汉三地PM_2.5的痕量元素中均以Zn元素浓度最高,As元素的浓度均超过环境空气质量标准(GB 3096-2012)年均浓度限值,3个站点的Pb和Cd浓度均较低.富集因子分析结果表明:Se、Sb、Cd、As、Cu和Zn元素富集因子系数均超过10,受人为污染严重,其中3个站点Se元素的富集因子系数均高于600. PCA-MLR和后向气团轨迹聚类分析结果表明:平顶山站点主要受工业污染/燃油(57. 90%)、交通污染源(24. 40%)、燃煤源(6. 10%)和矿区土壤源(11. ...     

城区与县区不同空气质量下碳组分污染特征对比分析

为对比城区与相邻县区不同空气质量下的碳组分污染特征,分别在成都市和仁寿县采集霾期及非霾期PM_2.5有效样品共计88个,确定其相应质量和各碳组分浓度[有机碳(OC)、元素碳(EC)和二次有机碳(SOC)等],并进行各碳组分之间的相关性及主成分分析.结果表明,不同空气质量下的城区污染物浓度均高于县区.OC和EC密切相关,非霾期的相关性系数较霾期大.与城区相比,霾期县区的SOC/PM_2.5较大,说明其受二次有机物污染更为明显;但城区非霾期二次气溶胶占比明显高于霾期,表明霾期的一次排放是城区大气污染的主要原因.燃煤、机动车排放和生物质燃烧均是两个区域PM_2.5的主要来源.