典型海滨和内陆城市PM10中的碳成分初步研究

为了分析碳成分在海滨和内陆城市的浓度现状、季节变化和日变化特征,于2009-11-2—2009-11-4(秋季)、2009-12-21—2009-12-23(冬季)、2010-4-27—2010-4-30(春季)和2010-8-26—2010-8-29(夏季)连续同步密集采集了厦门和成都大气可吸入颗粒物(PM10)样品,并采用IMPROVE热光分析法分析了PM10中有机碳(OC)和元素碳(EC),采用燃烧氧化-非分散红外吸收法测定了样品中的水溶性有机碳(WSOC),采用乙基紫-分光光度法测定样品中阴离子表面活性物质(EVAS)的浓度.结果显示,海滨和内陆城市PM10中碳成分含量季节分布明显,冬春季含量较高,夏秋季含量较低.各季碳成分含量日变化趋势不完全相同.WSOC与OC和EC相关分析结果显示,WSOCs主要来源于光化学反应形成的二次污染物.     

北京夏季典型环境污染过程个例分析

对北京ρ(PM₁₀₎日均值和华北地区气象资料的综合分析发现,北京夏季ρ(PM₁₀₎的变化过程与环境背景场组合系统明显相关,其典型的背景场演变过程为:①在ρ(PM₁₀₎上升阶段,副热带高压西伸较强,持续数天控制华北地区,具有均压和弱气压场的特征.在其控制下,受地形和周边边界层背景的影响,偏南气流将北京南部的污染物向北京输送和汇聚,ρ(PM₁₀₎呈逐日汇聚增长趋势.②冷锋逼近时的均压场和弱气压场是ρ(PM₁₀₎峰值出现的背景.③在冷锋后部的大陆高压前锋造成较强的区域性输送过程,而冷锋附近形成的湿沉降使ρ(PM₁₀₎下降,因此在强区域性输送过程与明显降水终止后常出现ρ(PM₁₀₎谷值.统计分析表明,北京夏季环境污染过程与大尺度环境背景场组合系统及其配置的污染物输送通道演变有明显的同步特征.该类组合系统所配置的背景场及其同步环境污染演变过程的特征具有普遍规律性,可为奥运期间环境污染过程的预测和控制提供参考.      

北京地区不同尺度气溶胶中黑碳含量的观测研究

2003年7月、8月以及11月至2004年1月,在北京大学物理楼顶(北纬39 99°,东经116 31°)使用两台黑碳仪(Aethalometer)和一台TEOM1400a(TaperedElementOscillatingMicrobalance)来观测气溶胶.得到夏季黑碳的平均浓度为8 800μg·m-3,冬季为11 400μg·m-3.在冬季的观测中,在一台黑碳仪的进气口加上不同的切割头,分别得到了全部气溶胶(TSP)、PM10以及PM2 5中的黑碳质量浓度.结果表明,北京冬季的气溶胶中,90%的黑碳存在于PM10中,82 6%的黑碳存在于PM2 5中.比较PM10的浓度和PM10中黑碳的浓度可以看出,PM10中黑碳质量平均占5 11%.     

杭州市空气中PM10的化学组成特征

于2001年2月至2002年4月在杭州5个空气质量自动监测子站采集了176组PM_(10)样品,分析了22种化学元素、5种离子以及有机碳(OC)和元素碳(EC)的含量,并讨论了PM_(10)的化学组成特征.杭州市空气中铅污染仍然存在,硫的存在形式主要为水溶性硫酸盐.5种水溶性离子的浓度由大到小排列的顺序是SO~(2-)_4>NO_3~->NH_4~ >Cl~->F~-,大气中NH_4~ 主要是以(NH_4)_2SO_4,NH_4HSO_4和NH_4NO_3的形式存在.OC和EC浓度分别为20·4μg·m~(-3)和4·0μg·m~(-3),其相关性不好表明碳的来源复杂.PM_(10)的物质平衡计算表明,局地地质尘是最高的化学组分,达27·7%,其次为有机物23·9%,第三为硫酸盐16·2%,这3个组分占PM_(10)的67·8%,其它为硝酸盐6·3%,铵盐6·1%,微量元素5·5%,元素碳3·4%以及未测组分11·0%.     

静电纺丝过氯乙烯纳米纤维膜对PM10去除效果的研究

静电纺丝纳米纤维膜是一种新型空气净化过滤材料.为了解该材料对PM₁₀的去除效果,以滑石粉粉尘和香烟烟雾为代表研究了静电纺丝过氯乙烯纳米纤维膜对PM₁₀的去除率.结果表明:供试的2类静电纺丝过氯乙烯纳米纤维膜对粉尘的平均去除率分别为93.2%和97.8%,明显高于同类非静电纺丝纤维过滤材料的去除效果;对香烟烟雾有一定的去除效果,4 h的去除率为82.4%.静电纺丝过氯乙烯纳米纤维膜对PM₁₀的过滤作用主要发生在表层,过滤机理以拦截和惯性碰撞为主.      

Modelling concentrations of airborne primary and secondary PM10 and PM2.5 with the BelEUROS-model in Belgium

The Eulerian Chemistry-Transport Model BelEUROS was used to calculate the concentrations of airborne PM₁₀ and PM_2.5 over Europe. Both primary as well as secondary particulate matter in the respirable size-range was taken into account. Especially PM_2.5 aerosols are often formed in the atmosphere from gaseous precursor compounds. Comprehensive computer codes for the calculation of gas phase chemical reactions and thermodynamic equilibria between compounds in the gas-phase and the particulate phase had been implemented into the BelEUROS-model. Calculated concentrations of PM₁₀ and PM_2.5 are compared to observations, including both the spatial and daily, temporal distribution of particulate matter in Belgium for certain monitoring locations and periods. The concentrations of the secondary compounds ammonium, nitrate and sulfate have also been compared to observed values. BelEUROS was found to reproduce the observed concentrations rather well. The model was applied to assess the contribution of emissions derived from the sector agriculture in Flanders, the northern part of Belgium, to PM₁₀- and PM_2.5-concentrations. The results demonstrate the importance of ammonia emissions in the formation of secondary particulate matter. Hence, future European emission abatement policy should consider more the role of ammonia in the formation of secondary particles.     

Comparison of Surface Organic Compound Mass Spectrum Patterns by LD-TOFMS for Megalopolis Atmospheric Particles and Diesel Exhaust Particles (DEP)

PM_2.5 and PM₁₀ samples for megalopolis atmospheric particles were collected at Shinjuku, Tokyo in December 1998–January 1999 and August 1999, for two weeks both in winter and summer, with a 24 hr sampling interval. Sampling of PM_2.5 and PM₁₀ in diesel exhaust particles (DEP) was carried out using an automobile exhaust testing system, with a diesel truck placed on a chassis dynamometer. Sampling conditions included idling, constant speed of 40 km hr^-1, M-15 test pattern and 60%-revolution/40%-load of maximum power. Mass spectrums of organic compounds adhering to the surface of the PM_2.5 and PM₁₀ samples were analyzed by laser desorption time-of-flight mass spectrometry (LD-TOFMS, analytical mass range: m/z 1–m/z 380 000). LD-TOFMS analysis of those samples revealed consistently the detection of low-mass organic compounds up to m/z 800. For the megalopolis atmospheric particles, the mass spectrum pattern of wintertime samples was almost the same as that of the summertime samples for both PM_2.5 and PM₁₀. The major peak was m/z 177, and the minor peaks were m/z 84, 94, 101, 163, 189 and 235. The mass spectrum pattern of DEP was the same for all samples under all test conditions. The major peak was m/z 101, and other detected peaks were small.     

无锡市区环境空气中PM10来源解析

于2005年采集了无锡市区PM₁₀源和受体样品,并测定了无机元素、水溶性离子和碳等组分的含量. 采用OC/EC〔即ρ(OC)/ρ(EC)〕最小比值法确定了二次有机碳(Secondary Organic Carbon)对PM₁₀的贡献,并据此重新构建了受体化学成分谱,使用化学质量平衡受体模型(CMB)和二重源解析技术对无锡市区的PM₁₀来源进行了解析. 结果表明:城市扬尘是无锡市环境空气中PM₁₀的主要来源,其分担率达50.49%;煤烟尘和机动车尾气尘的分担率也分别为13.97%和7.80%;其他重要源类按分担率依次为二次有机碳,SO₄2-,建筑水泥尘,NO₃-,土壤尘和钢铁尘等,其中二次有机碳年贡献值为6.94 μg/m3,年分担率为6.18%.      

天津市大气中PM10、PM2.5及其碳组分污染特征分析

2007年12月~2008年10月期间,分3个时段,设置2个点位,采集了天津市大气环境中PM10和PM2.5样品.用热光反射分析仪测定样品中的碳组分含量,并用OC/EC最小比值法估算二次有机碳(SOC)的浓度.结果表明,市区采样点颗粒物浓度高于郊区,2个采样点的颗粒物浓度变化趋势一致.5月份 PM2.5/PM10比值最小,主要由于土壤风沙尘对PM10的贡献较大.PM10和PM2.5中的有机碳(OC)、元素碳(EC)浓度12月份最高,且变化趋势相同.OC占总碳(TC)比例较高,PM10中OC/TC为0.60~0.83,PM2.5中OC/TC为0.55~0.81.碳组分主要集中在PM2.5中,PM10中约有76%的OC存在于PM2.5中.12月份的SOC浓度最高,与12月份的气象条件和污染源排放等因素有关.     

可吸入颗粒物生物活性及其微观特征分析

采用质粒DNA评价法研究了2004年春季北京市区和郊区上甸子(本底区)PM₁₀的生物活性.结果表明,郊区上甸子2个PM₁₀的TD20值(引起20%质粒DNA损伤所需要的颗粒物剂量)分别为53μg·mL^-1和<50μg·mL^-1,市区2个PM₁₀的TD20值分别为125μg·mL^-1和100μg·mL^-1,说明郊区PM₁₀的生物活性明显高于市区.同时利用高分辨率场发射扫描电镜(FESEM)和图像分析技术,从PM₁₀微观特征上进行了生物活性差异的原因分析,认为其原因有:①上甸子PM₁₀中以细颗粒物为主,在0～0.7μm粒度范围内的细颗粒物的数量百分含量明显高于市区PM₁₀,而表面积则在0～1.0μm的范围内高于市区;②市区PM₁₀中以粒度较大的矿物颗粒物为主,而上甸子PM10则以生物活性较大的烟尘为主,数量百分含量高达58.8%.因此PM₁₀质量浓度并非评价可吸入颗粒物健康效应的唯一指标,颗粒物的粒度分布和类型可能在其生物活性中起重要作用.