某石油化工园区秋季VOCs污染特征及来源解析

利用快速连续在线自动监测系统对某典型石油化工园区2014年秋季(9、10、11月)大气中VOCs进行监测,并对其组成、光化学反应活性、时间变化特征和来源进行解析.结果表明:秋季大气中VOCs的混合体积分数明显高于国内外其他城市和工业地区,且烷烃是大气中VOCs的最主要成分.研究区秋季3个月份大气中VOCs的混合体积分数之间差异不显著,但各种烃类的日夜变化特征明显:烷烃、烯烃和芳香烃呈现"单峰单谷"变化趋势,乙炔的变化趋势呈"W"型.PMF受体模型解析结果表明主要来源于天然气交通及溶剂、炼油厂的泄漏或挥发等过程,其次为其他交通来源,沥青对于研究区VOCs来源也有一定的贡献.等效丙烯体积和最大臭氧生成潜势对VOCs的光化学反应活性计算结果表明,烯烃和烷烃分别是各自混合体积分数的最主要的贡献者.     

偏远高山湿地土壤中PAHs污染特征:以神农架大九湖为例

于2012年4月沿大九湖湿地平均分布10个采样点,各采集0~10、10~20以及20~30 cm浅层土壤,采用GC-MS对大九湖湿地浅层土壤中USEPA 16种优控多环芳烃（PAHs）进行分析,对其分布、组成、来源进行了详细的讨论,并对高山湿地PAHs污染标志物进行了浅析.结果表明,研究区0~10、10~20、20~30cm浅层土壤中∑₁₆PAHs含量分别为48.55~984.73、14.36~806.47、12.84~1191.53 ng·g^-1,均值分别为302.94、142.98、208.68 ng·g^-1;7种致癌单体多环芳烃含量范围分别为21.20~844.29、2.96~592.06、0.66~964.70 ng·g^-1,均值分别为197.25、93.16、147.16 ng·g^-1,分别占总PAHs的65.12%、65.13%、69.08%;泥炭区PAHs含量明显高于非泥炭区,且已达到重度污染程度;PAHs组成以4、5、6环为主;结合IcdP/（IcdP+BghiP）及Pyr/BaP比值分析,推测大九湖湿地浅层土壤中PAHs主要来源于化石燃料及木材的燃烧,近年来旅游车辆的进入对PAHs的贡献较大;对浅层土壤中各单体PAH与PAHs总含量进行回归分析表明、苯并（b）荧蒽、茚（1,2,3cd）并芘、苯并（a）蒽作为泥炭地PAHs标志性化合物,用来评价PAHs的污染程度.     

Emission of intermediate volatility organic compounds from a ship main engine burning heavy fuel oil

Intermediate volatility organic compounds (IVOCs) are crucial precursors of secondary organic aerosol (SOA). In this study, gaseous IVOCs emitted from a ship main engine burning heavy fuel oil (HFO) were investigated on a test bench, which could simulate the real-world operations and emissions of ocean-going ships. The chemical compositions, emission factors (EFs) and volatility distributions of IVOC emissions were investigated. The results showed that the main engine burning HFO emitted a large amount of IVOCs, with average IVOC EFs of 20.2–201?mg/kg-fuel. The IVOCs were mainly comprised of unspeciated compounds. The chemical compositions of exhaust IVOCs were different from that of HFO fuel, especially for polycyclic aromatic compounds and alkylcyclohexanes. The volatility distributions of IVOCs were also different between HFO exhausts and HFO fuel. The distinctions in IVOC emission characteristics between HFO exhausts and HFO fuel should be considered when assessing the IVOC emission and related SOA formation potentials from ocean-going ships burning HFO, especially when using fuel-surrogate models.     

北京城市河流河水和沉积物中微塑料的组成与分布

微塑料已经被证实广泛存在于自然环境中,对生物和人类造成潜在危害,进行微塑料的赋存调研有助于了解城市河流河水和沉积物中微塑料的污染现状.以北京市北运河和怀河作为研究区域,共布设了8个水样点位和3个沉积物点位,研究并对比了北运河河水和沉积物以及怀河河水中微塑料丰度、粒径、颜色、形状和种类的组成与分布特征.结果表明,北运河河水中的微塑料丰度为（1941±201）~（8155±1781） n ·m^-3（n表示微塑料个数）,平均丰度为4160 n ·m^-3;北运河沉积物中的微塑料丰度为（120±11）~（268±31） n ·kg^-1.怀河河水中的微塑料污染程度低于北运河河水,微塑料的平均丰度为2357 n ·m^-3.北运河上游河水和沉积物中微塑料的丰度高于下游,具有较明显的空间分布特征;怀河河水中的微塑料分布总体上无明显差异,但相距较远的两点位中微塑料的丰度之间具有显著差异.粒径、颜色和形状的分类统计结果显示,所有点位中微塑料的主要粒径区间为<300 μm;白色/透明微塑料（50.75%~83.91%）最为常见;碎片状（50.00%~95.08%）和纤维状（3.86%~30.00%）是微塑料的主要形态.聚氨酯（polyurethane,PU）和乙烯-醋酸乙烯酯（ethylene vinyl acetate,EVA）是所有点位的主要微塑料种类.北运河河水和沉积物中的微塑料可能主要来源于城市建设和经济发展,怀河河水中的微塑料可能主要受到周边村庄和居民日常生活的影响.     

重庆市主城区大气细颗粒物污染特征与来源解析

重庆市主城区大气细颗粒物(PM_(2.5))浓度从1990s的100μg·m~(-3)下降至当前的约70μg·m~(-3),但仍高于环境标准限值.为探讨重庆市主城区PM_(2.5)化学组成与来源特征,于2012—2013年在渝北区大气超级站利用四通道采样仪连续采集了颗粒物样品,分析了其中水溶性离子、碳质组分和无机元素含量.采样期间,重庆市主城区大气PM_(10)和PM_(2.5)的年日均浓度分别为103.9和75.3μg·m~(-3),扩散条件不利的冬季,细颗粒物污染较为严重.受静稳天气影响的1月和2月,受沙尘影响的3月,及二次转化显著的6月是重庆市细颗粒物污染较重的月份.重庆市PM_(2.5)组成以有机物(OM,30.8%)为主,其次为硫酸盐(SO_4~(2-),23.0%)、硝酸盐(NO_3~-,11.7%)、铵盐(NH_4~+,10.9%)、地壳物质(Soil,8.2%)、元素碳(EC,5.2%)、K~+(1.1%)、Cl~-(1.0%)和微量元素(Trace,0.6%).较高的SO_4~(2-)浓度和逐步上升的[NO_3~-]/[SO_4~(2-)]比值反映了重庆市燃煤污染较重,同时机动车污染比例逐步增加.采用主因子分析/绝对主因子得分法解析了重庆城区细颗粒物5类主要来源是:二次粒子(41.7%)、燃煤(15.6%)、建筑/道路尘(12.4%)、土壤尘(11.0%)和工业尘(10.4%),通过各污染源季节变化及与其他结果对比,该源解析结果能够较可靠反映重庆市细颗粒物的来源信息.     

北京市典型排放源PM_(2.5)成分谱研究

为了建立和完善北京市PM_(2.5)本地化源谱,对北京市11类排放源PM_(2.5)进行采集,并测定其26种组分,分析了不同排放源源谱的组分特征.结果表明,在有组织排放源中,燃煤电厂PM_(2.5)中OC和Si含量很高,占PM_(2.5)的质量分数分别为8.56%和6.19%(平均值),而供热/工业锅炉排放PM_(2.5)中则是SO_4~(2-)(占48.38%)和OC(11.0%)比例最高,水泥窑炉PM_(2.5)中OC(7.12%)、Ca(4.81)和Si(4.41%)占有较大比例;垃圾焚烧排放的PM_(2.5)中Si、Ca、K和SO_4~(2-)均较高,分别占8.15%、9.36%、7.17%和6.79%,且Cl~-含量(2.5%)高于其他所有源,生物质燃烧源PM_(2.5)中OC(21.7%)、Si(6.75%)、Ca(6.15%)较为丰富,餐饮源PM_(2.5)中OC(19.44%)、SO_4~(2-)(5.76%)和K(3.11%)含量均较高;无组织开放源中,道路扬尘和土壤风沙PM_(2.5)化学组分含量变化较为一致,均是Si(分别为16.8%和9.3%)和OC(分别为8.89%和6.61%)最高,建筑水泥尘PM_(2.5)中Ca(17.46%)含量高于其他源;流动排放源PM_(2.5)中OC、EC比例最高,其中,重型柴油车的OC(29.79%)与EC(26.5%)排放比例相当,而轻型汽油车OC排放占有绝对优势(占75%).本文通过对比国内外部分排放源PM_(2.5)成分谱的差异,指出不同区域相同源类排放的PM_(2.5)化学组分差异较大,在应用受体模型中的化学质量平衡模型(CMB)判断受体颗粒物来源时,应基于本地的排放源成分谱,以避免较大的误差.     

南昌市大气降水化学特征及来源分析

为分析南昌市大气降水离子来源和源区,对南昌市2016年4—9月大气降水样品主要阴阳离子的组成进行了测定分析,并运用PMF（正定矩阵因子分解）模型分析来源和TrajStat软件模拟后向轨迹.结果表明:NH₄+和Ca2+是南昌市大气降水中的主要阳离子,加权平均浓度为65.3和23.9 μmol/L,分别占阳离子总量的57%和21%;SO₄2-和NO₃-是主要阴离子,加权平均浓度为60.4和25.3 μmol/L,分别占阴离子总量的56%和23%.c（NH₄+）、c（Ca2+）、c（K+）、c（Mg2+）、c（Na+）、c（Cl-）、c（NO₃-）之间均存在着较为显著的相关性,说明它们之间可能有相似的来源或形成化合物共同存在.结合PMF模型分析结果表明,Na+、Cl-很明显受到了海盐的影响,也部分受土壤和二次污染影响;K+、Mg2+、Ca2+大部分来自于土壤,海盐、二次污染也贡献了一部分的K+;SO₄2-、NH₄+和NO₃-是组成大气二次颗粒物的主要成分,主要由二次污染源贡献;煤燃烧贡献了主要的F-和部分SO₄2-.后向轨迹模型分析表明,南昌市大气降水主要受局地降雨气团影响,5月、8月、9月受陆源及人为影响较大,海源性离子经过内陆上空时被稀释或沉降,导致6月、7月来自于海洋上空的降雨气团对南昌影响不大.研究显示,SO₄2-对南昌市大气降水的影响逐渐增大导致降雨类型逐渐由混合型向硫酸型转化,人为影响是造成大气污染的主要原因.      

某典型石油化工园区冬季大气中VOCs污染特征

利用TH-300B挥发性有机物(volatile organic compounds,VOCs)在线监测系统于2014年12月~2015年2月对我国某石油化工园区的VOCs进行连续在线监测.分析了其组成特征、时间变化特征、来源以及光化学活性特征.结果表明,研究区冬季大气中VOCs的混合体积分数较高,烷烃占据主导地位,占TVOCs的86.73%;TVOCs、烷烃、烯烃、芳香烃的昼夜变化特征均表现为夜间高而白天低,且烷烃、烯烃的变化与TVOCs较为一致.利用主成分分析-多元线性回归(PCA-MLR)模型解析得到5个因子,分别表征燃料挥发源、工业排放源、汽油车尾气和植物排放混合源、柴油车尾气排放源和燃料燃烧源,其贡献率分别为60.02%、8.50%、2.07%、12.21%、17.20%.利用Propy-equiv法和MIR法计算得出该研究区冬季大气中各类VOCs对臭氧生成的相对贡献率的大小均表现为烷烃烯烃芳香烃,其中环戊烷、正丁烷和1-戊烯的贡献率较高,气团光化学年龄较长.     

大气痕量挥发性有机物碳同位素分析研究进展

对于大气痕量挥发性有机物的研究,浓度测量方法在满足科学研究的要求方面尚有欠缺,相比之下,同位素测量方法具有测量精度高、对源解析准确和测量误差小的特点且发展迅速,该方法在大气痕量挥发性有机物的研究中所起到的作用日益显著;但由于同位素测量技术对大气样品质量的要求很高,故目前该方法在大气环境科学的研究领域中还不能普及,今后随...     

青岛沿海地区大气气溶胶浓度与主要无机化学组成

从 1997-09～1998-11期间 ,5次监测大气气溶胶 ,获得了青岛沿海地区气溶胶 (TSP、PM₁₀ 、PM_2.5)的质量浓度 .气溶胶中直径 <2.5μm的细粒子质量浓度约占TSP总浓度的 50% ;<10μm的粒子的质量浓度则占TSP总浓度的 75% .对气溶胶中主要可溶性离子组分的分析表明 :TSP中可溶性离子的质量浓度占总质量浓度的40%以上 .其中主要可溶性离子为SO^2-₄、NO^-₃ 、NH⁺₄ .这 3个离子的质量浓度约占可溶性离子总浓度的 70% ,而且主要存在于细粒子中 ,表明其主要来自二次气溶胶 .冬季气溶胶浓度大大高于其它季节 .