美国大气挥发性有机物监测分析方法与启示

目前,大气挥发性有机物(VOCs)尚未纳入我国常规监测项目,VOCs标准化的监测分析方法的研究比较薄弱.在调研大量文献资料的基础上,系统梳理了美国VOCs的监测方法体系,并从监测范围、物质种类和技术要点等方面研究比较了多种方法的适用性.结果表明:美国制订的VOCs监测标准体系实现了目标化合物最全面的监测;一种VOCs可...     

二次有机气溶胶化学研究进展

气溶胶颗粒对于许多大气过程和现象都有很重大的影响.在气溶胶颗粒组成中二次有机气溶胶占了很大部分.本文主要综述了各种二次有机气溶胶生长、组成化学相关的实验研究以及相关的化学机理和化学过程,包括气相反应、颗粒相反应和多代反应.除必要情况外,本文较少涉及对环境中二次有机气溶胶相关的成分分析方法等研究综述.     

北京地区空气中PM10的元素组分及其变化

2000年6—7月,12月和2001年4—5月在北京北郊分别采集了代表夏季、冬季和春季的大气颗粒物样品,经分析后获得了不同季节、不同大气污染情况下气溶胶中Ca,S,Al,Fe,K,Zn等30种元素质量浓度。对不同污染情况下PM₁₀中元素组分的变化分析表明,PM₁₀中的元素总质量浓度呈现出明显的季节变化,即春季最高,冬季次之,夏季最低,Ca,Fe,K,Al,S是PM₁₀中的5种主要元素。随着空气污染的加重,PM₁₀中的元素总质量浓度明显增加,在春季这一增加达到7倍之多。在重污染情况下,无论在近地面,还是在边界层,PM₁₀中的主要元素排序夏季以地壳元素为首,而冬春季均以污染元素为首。一般情况下,PM₁₀中的元素总质量浓度在近地层中随高度升高而降低,降低幅度约为20%。分析结果还表明,随着空气污染的加重,PM₁₀中的污染元素,尤其是As,Cr,Co,Cu,Ni,PPb,Se,Zn等低浓度污染元素的浓度明显增加。      

2种气溶胶排放源对模拟中国地区气溶胶分布的影响

利用意大利国际理论物理研究中心(ICTP)发展的耦合了气溶胶模块的最新版区域气候模式RegCM4/Aerosol,选用全球大气研究排放源(EDGAR)和亚洲区域排放源(REAS)分别对中国地区进行了1 a的数值积分,分析了上述2种气溶胶排放源对模拟中国地区气溶胶光学厚度(AOD)、浓度和干湿沉降分布的影响。结果表明,2种排放源对硫酸盐气溶胶(SO2)量级和分布的模拟基本一致。在西南和华北2个源区,2种排放源模拟的SO2浓度均高达100μg/m3。由于EDGAR排放源中黑碳(BC)和有机碳(OC)排放量级较小,模拟的中国地区BC和OC浓度均比REAS排放源模拟值偏小50¹00倍左右,对应其模拟的BC和OC干(湿)沉降通量也比REAS排放源模拟结果偏低50100倍左右,对应其模拟的BC和OC干(湿)沉降通量也比REAS排放源模拟结果偏低50¹00倍左右。东亚气溶胶模拟中,REAS排放源优于EDGAR排放源。     

北京上空气溶胶浓度垂直廓线特征

利用2008—2010年北京地区3.5 km高空内飞机探测的气溶胶(粒径范围为0.10～3.00 μm)数据,分析了该地区气溶胶的时空分布特征. 结果表明:①气溶胶浓度(以数浓度计,下同)均随高度增加而减小,在1.5 km以上高空的气溶胶浓度垂直梯度变化明显低于1.5 km以下的垂直梯度变化. 4—11月气溶胶浓度季节变化表现为夏季最高、秋季次之、春季最低. ②气溶胶浓度廓线逐时(09:00—19:00)变化较清晰地反映出其受大气边界层演变的影响. 在0～1.5 km高空,白天气溶胶浓度高值出现在09:00—11:00,低值出现在13:00—14:00;而在1.5～3.5 km高空的气溶胶浓度时段分布与其相反. ③人为活动是影响气溶胶浓度区域水平分布的重要因子. ④将气溶胶浓度廓线垂直分布分为a、b、c 3类. 类型a的近地面气溶胶浓度(0～4 000 cm-3)低,垂直方向上变化很小;类型b的近地面气溶胶浓度(4 000～9 000 cm-3)较高,垂直递减明显;类型c的近地面气溶胶浓度特别高,量级达到104 cm-3,并在大气边界层顶(约1.5 km)附近迅速递减. 北京地区气溶胶浓度廓线以类型b居多.      

一种气溶胶测量仪器标定系统的设计及性能评估

对气溶胶测量仪器进行准确标定是保证大气环境及污染源颗粒物测量数据质量的重要前提.本研究搭建了一套多分散在线标定气溶胶测量仪器的系统,该系统采用超声气溶胶发生装置产生多分散颗粒物,并用空气动力学粒径谱仪对颗粒物粒径分布进行测量.评测结果表明该系统干燥腔室内气溶胶稳定、均匀,且符合对数正态分布.以采样器为例,已有研究多使用单分散离线标定方法对采样器切割性能进行标定,该方法操作繁琐、实验周期长.利用多分散在线标定系统对PM_(2.5)和PM_(10)双级虚拟撞击采样器进行标定,并与单分散离线标定方法进行了对比,两套系统的标定结果呈现较好的一致性,但多分散在线方法大大缩短了标定实验周期.     

2016年10～11月期间北京市大气颗粒物污染特征与传输规律

本研究采用气溶胶化学组分在线监测仪（ACSM）对北京地区2016年10月15日~11月15日期间非难熔性PM₁（NR-PM₁）化学组分进行实时连续在线观测,探讨了NR-PM₁化学组分的演变特征;运用潜在源贡献分析（PSCF）法和气象-空气质量模式（WRF-CAMx）识别了北京PM_2.5潜在污染源区和传输路径,揭示了PM_2.5净传输通量的垂直分布特征.结果表明,北京秋季NR-PM₁和PM_2.5质量浓度分别为（59.16±57.05）μg·m^-3和（89.82±66.66）μg·m^-3,其中NR-PM₁平均占PM_2.5的（70.31±22.28）%.整个观测期间,有机物（Org）、硝酸盐（NO₃^-）、硫酸盐（SO₄^2-）、铵盐（NH₄⁺）和氯化物（Chl）分别占NR-PM₁总质量浓度的（42.75±11.35）%、（21.27±7.72）%、（19.11±7.08）%、（12.19±2.64）%和（4.68±3.24）%,不同化学组分的日变化特征存在明显差异.对北京秋季NR-PM₁污染影响较大的潜在源区主要集中在河北南部、河南东北部及山东西部,重污染期间保定、北京南部及廊坊等城市对NR-PM₁贡献较大.WRF-CAMx模拟结果表明,PM_2.5总的净传输通量呈现出显著的垂直分布特征.整个观测期间,毗邻城市主要向北京输入PM_2.5,净通量最大出现在海拔600~1000 m;而重污染前期外来源输送PM_2.5主要位于高空,直到污染最严重的11月5日,PM_2.5转为近地面传输,说明高空和近地面传输是影响北京秋季PM_2.5重污染形成的重要因素.同时鉴别出了两种传输路径,即西南-东北方向（保定→北京→承德）和西北-东南方向（张家口→北京→廊坊北→天津）.     

烟气气体常数的确定及与监测质量的关系

阐述了烟气气体常数的确定及与烟尘监测的关系。以各种煤的烟气组分和《锅炉烟尘测试方法》为依据，提出干、湿烟气气体常数代表值各为２７２．６和２７９、７Ｊ／ｋｇ．ｋ，并就代表值的适用性进行了讨论。指出将干烟气组分看作近于气所导致的误差，并对有关公式提出了修改意见。     

北京市典型区域大气亚微米颗粒物理化特性及其来源

本研究采用Aerodyne气溶胶化学组成在线监测质谱仪ACSM,于2019年春季、夏季后期、秋季和冬季典型代表月对北京市东南城区非难熔亚微米颗粒物NR-PM₁进行了实时监测与分析,研究了NR-PM₁及其物种在不同时段,特别是霾污染期间的演变特征,以及4个季节有机物的来源.结果表明,整个研究期间NR-PM₁的平均浓度为22.06μg/m³,其季节变化呈现出春季>冬季>秋季>夏季后期的特征.整个研究期间,Org （有机物）的平均浓度为7.12μg/m³,占NR-PM₁的32.30%;NO₃^-和SO₄^2-的平均浓度分别为5.91和6.20μg/m³,分别占NR-PM₁的26.80%和28.12%;而NH₄⁺和Cl^-的平均质量浓度和质量百分数均较低.所有物种呈现出Org> SO₄^2-~NO₃^-> NH₄⁺>Cl^-的特征.清洁天NR-PM₁以Org为主要特征,各季节所有物种的日变化均较小,而霾污染天NR-PM₁以二次无机物种为主要特征,不同季节各物种表现出不同的日变化特征.OA （有机气溶胶）在不同季节解析出的物种有所不同.一次有机气溶胶POA对OA的贡献随春夏秋冬逐渐升高,而二次有机气溶胶SOA则随之逐渐降低.     

嘉兴市春季PM、主要污染气体和气溶胶粒径分布的周末效应

为研究嘉兴市周末与工作日主要污染物和气溶胶粒径分布变化的差异,对2015年5月南湖区城区污染气体(SO_2、NO_2、CO和O_3)、PM(PM10和PM_(2.5))和10 nm~10μm气溶胶数浓度粒径谱分布进行了观测分析.结果表明,嘉兴市SO_2、NO_2、CO和O_3存在显著的周末效应,周末白天O_3浓度低于工作日.O_3在周末峰值出现时间为14:00,比工作日晚1 h.PM_(2.5)的周末效应要比PM10明显.PM_(2.5)/PM10周末为0.7,在工作日为0.6.嘉兴市气溶胶数浓度均集中在500 nm以下,周末和工作日平均数浓度分别为16 602 cm~(-3)和23 309 cm~(-3).核模态粒子数浓度的周末效应最显著,核模态和粗模态粒子表面积浓度的周末效应最显著,积聚模态和粗模态粒子质量浓度的周末效应最显著.周末和工作日气溶胶数浓度谱分布为单峰型分布,表面积浓度谱为三峰型分布,质量浓度谱为四峰型分布.