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191.
为研究煤化工产业园区挥发性有机物(VOCs)污染特征及其对大气细颗粒物(PM2.5)和臭氧(O3)的贡献,本研究于2021年夏季利用气相色谱/质谱联用仪在某大型煤化工产业园区开展了环境空气115种VOCs的在线监测研究,分析了VOCs的浓度水平、组成特征、日变化特征、潜在来源及其对O3和PM2.5中二次有机气溶胶(SOA)的生成贡献. 结果表明:①观测期间,园区站点VOCs的平均体积分数为89.32×10?9±50.57×10?9,显著高于该园区所在城市的城区站点VOCs浓度水平. ②含氧VOCs (OVOCs)是该园区VOCs的主要特征污染物,占总VOCs体积分数的48.2%,乙醇、丙醛和甲醛是体积分数排名前三的物种. ③VOCs的臭氧生成潜势(OFP)为595.64 μg/m3,各组分对O3贡献潜势的大小表现为OVOCs>烯烃>芳香烃>烷烃>卤代烃>含硫VOC>炔烃. OFP排名前十的物种均为OVOCs、烯烃和芳香烃,其中丙醛对OFP的贡献占比最高,占总OFP的22.2%. ④间/对-二甲苯、邻二甲苯和乙苯等苯系物对二次有机气溶胶生成潜势(SOAFP)的贡献突出,其中间/对-二甲苯的SOAFP最大,占总SOAFP的29.6%,主导了SOA生成. 研究显示,煤化工产业园区中丙醛和甲醛等OVOCs、顺-2-丁烯等烯烃以及间/对-二甲苯与邻二甲苯等芳香烃对大气复合污染贡献较大,是开展PM2.5和O3污染协同控制重点关注的物种. 相似文献
192.
二次组分是大气细颗粒物中最重要的组成部分之一.本研究旨在探究上海城区大气气溶胶颗粒物中二次组分的贡献及其形成的主要影响因素.利用高分辨率飞行时间气溶胶质谱仪(HR-TOF-AMS)对上海城区春季及夏季的亚微米颗粒物(PM_1)进行实时的在线表征,发现有机物是PM_1中最主要的组成部分,占比为55%;其次是硫酸盐(24%)与硝酸盐(10%).进一步结合正交矩阵因子解析模型(PMF)对有机组分进行了来源解析.结果表明,一次有机气溶胶(POA)与二次有机气溶胶(SOA)分别占总有机物浓度的34%与66%; POA主要来自机动车源与餐饮源的贡献,且在春季和夏季对有机物的贡献趋于稳定.观测期间共观察到3个二次气溶胶显著生成的过程:其中,春季二次组分的显著增长过程以硫酸盐和老化的有机气溶胶在正午时段上升显著为主要特征,主要受光化学氧化过程的促进;夏季二次组分的显著生成过程主要是液相反应与光化学氧化共同促进的结果,如液相反应过程中,硝酸盐浓度与颗粒相水含量有较好的相关性(R~2=0. 72),而光化学氧化期间SOA浓度与大气氧化性(O_x)有较好的相关性.总体而言,二次组分是上海城市大气气溶胶颗粒物中最重要的组成部分,二次有机与无机组分在PM_1颗粒物中占比分别为35. 5%和43%,光化学氧化与液相反应对二次组分的形成有显著的促进作用. 相似文献
193.
使用热扩散管与长飞行时间气溶胶质谱联用系统对2020年深圳市秋季亚微米级气溶胶进行在线测量,获取和分析了气溶胶的化学组成及挥发性特征,并利用正矩阵因子分析法(PMF)对有机气溶胶进行了来源解析.结果显示:观测期间,气溶胶平均质量浓度为(28.3±11.1)μg/m3(9.5~76.8μg/m3),其中,有机物占比最高,为57.9%,其次为硫酸盐(24.7%).PMF对有机气溶胶解析结果得到四类源,分别为烃类有机气溶胶(HOA)、餐饮源有关的有机气溶胶(COA)、低氧化性的氧化有机气溶胶(LO-OOA)和高氧化性的氧化有机气溶胶(MO-OOA).HOA、COA、LO-OOA和MO-OOA平均分别占到总有机物的9.1%、27.2%、31.8%和31.9%.进一步采用NO+/NO2+比值法和PMF方法估算有机硝酸酯(ON)浓度,两种方法估算结果相关性良好,ON的平均浓度为0.17~0.25μg/m3,占总有机气溶胶质量的1.5%~9.7%,说明其对深圳大气气溶胶贡献显著.ON与各有机气溶胶因子的相关性比对发现,其与LO-OOA相关性最高(R=0.80),说明其可能来源于新鲜的二次生成反应.挥发性研究结果得出,深圳市气溶胶主要化学组分挥发性顺序为氯盐≈无机硝酸盐 > 铵盐 > 有机物 > 有机硝酸酯 > 硫酸盐,对于有机气溶胶因子,其挥发性排序为LO-OOA > HOA > COA > MO-OOA,除了LO-OOA,其余因子挥发性与其氧化态排序一致,而LO-OOA从50~70℃组分下降最多,说明其所含组分挥发性差异最为明显. 相似文献
194.
为了解四川盆地大气中单颗粒气溶胶理化特征,分别在该区域典型城市(成都市)和背景地区(峨眉山)进行了大气单颗粒样品采集.基于带能谱的透射电子显微镜(TEM-EDS)对两地累计3923个单颗粒的化学组成、形貌特征及混合状态等进行了全面观测和分析,并对两地颗粒物差异性进行了对比分析.结果发现:两地气溶胶颗粒主要包括有机物、富硫、矿物、烟尘和飞灰/金属颗粒,除了以单独的外混形式存在外,大多数颗粒以两种及两种以上颗粒类型混合(即内混)形式存在.通过对成都市不同污染状况下单颗粒特征对比发现,"污染天"的内混颗粒占比高于"清洁天",分别为74.2%和68.6%;相比"清洁天","污染天"颗粒物粒径分布范围更广且峰值区间更大,表明污染过程中颗粒物的大气混合趋于更强.对比成都市与峨眉山分析结果得知,成都市以内混的有机物-硫颗粒为主导(占比为50.2%),而峨眉山以外混的有机物颗粒为主导(占比为50.5%);成都市含硫类颗粒物(如有机物-硫颗粒)贡献高于峨眉山,而峨眉山两种含碳类颗粒(如烟尘和有机物-烟尘颗粒)占比高于成都市;此外,成都市与峨眉山两地大气颗粒物粒径分布范围及峰值区间均存在一定差异,进一步体现了两地颗粒物来源和老化混合的差异.在峨眉山,与非降雨天相比,一些易溶于水的颗粒物(如含硫类颗粒)在降雨天占比明显降低,而源自当地燃烧过程、粒径较小且疏水性强的颗粒物(如烟尘和有机物-烟尘颗粒)占比相应升高. 相似文献
195.
基于成都市2017年10~12月逐时的“干”气溶胶散射系数和吸收系数观测数据,结合该时段同时次的能见度(V)、相对湿度(RH)以及二氧化氮(NO2)监测资料,利用“光学综合法”计算气溶胶散射吸湿增长因子,并探究了气溶胶散射吸湿增长因子单变量f(RH)模型的适用性及其改进方案.结果表明:幂函数、二次多项式、幂指函数形式的f(RH)模型在低RH条件下(RH<85%)均能很好地模拟气溶胶散射吸湿增长因子随RH的变化特征,但在高RH条件下(RH>85%)的模拟值会出现较大的偏差.黑碳质量浓度(CBC)是影响气溶胶散射吸湿增长因子的另一关键变量,二者之间满足非线性关系.以RH和CBC为自变量构建了气溶胶散射吸湿增长因子双变量f(RH,CBC)模型,模型计算值和实测值之间的决定系数R2为0.763,平均相对误差MRE为14.28%.双变量模型f(RH,CBC)的应用显著改善了气溶胶散射消光系数的模拟效果. 相似文献
196.
197.
为评价常州市国家大气自动监测站(国控站)细颗粒物(PM_(2.5))监测的代表范围,通过1 km×1 km的多角度大气校正算法(MAIAC)的气溶胶光学厚度(AOD)等相关数据,采用随机森林方法进行PM_(2.5)估算反演,考虑变异函数和最优分割模型等统计学模型,开展国控站PM_(2.5)监测代表范围的评价。结果表明:(1)估算反演的PM_(2.5)浓度空间分布显示,常州市区东部区域浓度相对较高,西南部区域浓度相对较低;(2)变异函数分析中,PM_(2.5)浓度在5 km范围内具有相对显著的空间相关性,但超过5 km范围后空间自相关性不显著,差异性增大到最大;(3)最优分割法分析中,常州市各个国控站PM_(2.5)监测均存在各自的代表范围,2019年的代表范围为3~5 km,其中“经开区”站点范围最大(5 km),“市监测站”和“武进监测站”站点范围最小(均为3 km),且逐年分析显示,各个站点PM_(2.5)监测的代表范围呈上升趋势。 相似文献
198.
采用单颗粒分析方法对2004 年2~3 月发生在北京的3 次沙尘暴的样品中沙尘颗粒物的化学成分进行了测定.3 次沙尘暴的反向轨迹图显示,它们主要来自于中国北部、西北部和蒙古的戈壁沙漠地区,且这些沙尘颗粒主要通过高空长距离输送到下游区域.使用带能谱的扫描电镜对481 个沙尘颗粒进行分析,并根据成分特征,把这些沙尘颗粒划分为8 种类型,主要类型有“富Si”、“富Ca”、“富S”、“富Fe”.将北京样品分析结果与呼和浩特、塔克拉玛干和敦煌的结果进行对比,结果显示,长距离输送的沙尘颗粒表面发生了SO2 的非均相化学反应,导致部分颗粒局部的表面发生化学修改作用,且“富Ca”的碱性矿物为非均相化学反应提供了更有利的反应界面. 相似文献
199.
采集了鄂尔多斯市5 个监测点大气气溶胶中的PM10 和PM2.5 颗粒物样品,用色谱-质谱技术检测了多环芳烃化合物(PAHs).结果表明,萘、苊、二氢苊等低分子量PAHs 的浓度较低, 、苯并[a]芘、茚并[1,2,3-cd]芘、苯并[ghi]苝等高分子量PAHs 的浓度较高.东胜、棋盘锦、准格尔监测点的PAHs 主要存在于PM2.5 中,杭锦旗、柒盖淖监测点PM2.5 中PAHs 所占的比例不大.监测点污染程度依次为准格尔旗>棋盘锦>东胜区>杭锦旗>柒盖淖.运用比值法和多元统计技术对PAHs 的来源进行了解析,东胜区主要以机动车尾气为主,且汽油车影响较大;棋盘锦、准格尔以燃煤污染为主;这3 个监测点的PAHs 均为本地来源.杭锦旗和柒盖淖2 个监测点的PAHs 为迁移而来. 相似文献
200.
北京市冬季气象要素对气溶胶浓度日变化的影响 总被引:10,自引:3,他引:7
对2004年1月1—15日北京气溶胶浓度与相对湿度、气压、风速、风向等气象要素的平均日变化进行分析,结果表明:北京冬季ρ(PM10)日变化明显,受气象要素的日变化影响. ρ(PM10)与相对湿度和气压呈正相关性;风速对ρ(PM10)的日变化影响明显,09:00—18:00风速和ρ(PM10)变化趋势一致,呈正相关性,其他时间则呈负相关性; 风向对粗、细粒子的数浓度影响不同,细粒子数浓度在偏东风时大,西、西南风时小,而粗粒子则相反;粗、细粒子的数浓度日变化受气象要素的影响程度不同,相对于粗粒子,细粒子数浓度更易受气象要素日变化的影响. 相似文献