天津市夏季蜂窝状溶蚀器涂层溶液浓度确定的实验研究

于2013年7月1日～8月31日,在天津市南开大学理化楼楼顶,采用蜂窝状溶蚀器进行了溶蚀器涂层溶液最适浓度的探究实验.结果表明,在天津夏季,蜂窝状溶蚀器的碳酸钠涂层溶液最适浓度为3%,柠檬酸涂层溶液最适浓度为6%.含有溶蚀器系统的颗粒物采样法与传统采样法对比发现,含蜂窝状溶蚀器的采样系统所得到的PM2.5样品浓度有86%低于传统方法所得到的PM2.5样品浓度,其原因主要为1酸/碱性气体被去除,使其无法与富集在采样膜上的颗粒物发生反应,也无法吸附到颗粒物上;2溶蚀器系统采样过程中,部分颗粒物被捕集到溶蚀器上;3酸/碱性气体被去除,导致气-粒平衡被打破,部分颗粒物组分向气态转化.     

气象因素对广州市大气中二噁英污染特征的影响

采用高分辨气相色谱/高分辨质谱仪测定了广州市环境空气中2,3,7,8-PCDD/Fs的含量,并对其来源进行初步分析.重点研究了广州市大气二噁英浓度的空间和季节分布特征,分析其毒性当量浓度变化与气象因素的相关性,并利用美国空气资源实验室的拉格朗日混合单粒子轨道模型对气流轨迹进行模拟,为了解广州市大气二噁英污染状况提供重要的基础数据.结果表明,工业区的二噁英浓度高于其他功能区;大气二噁英毒性当量浓度最高值出现在春季;风向和风速、温度和气压、相对湿度、降水等气象因素都会对大气二噁英的污染程度产生影响,温度、风速与大气二噁英浓度呈负相关,但相关性不明显;经过气团后向轨迹分析,秋季气流轨迹主要往西北地区延伸,冬季大气团运移较慢,主要来自内陆地区,春夏季节气流主要经过东南沿海或海面到达广州.     

杭州灰霾天气超细颗粒浓度分布特征

利用快速迁移率粒径谱仪(FMPS)对杭州2013年12月6～11日连续灰霾天气和灰霾消退过程超细颗粒进行监测,分析颗粒物浓度变化和粒径谱分布特征及其与气象的相关性.结果表明,颗粒物日变化特征为夜晚数浓度较高,凌晨数浓度开始降低,08:00和18:00上下班高峰期出现一个小峰值,体现出明显的交通源峰值,表明交通排放对大气污染影响较大.灰霾天气下颗粒物最高数浓度达到8.0×104cm-3.粒径谱呈双峰分布,峰值粒径分别为15 nm和100 nm,粒径在100 nm附近的粒子占大多数,粒子以爱根核模态和积聚模态为主,平均数量中位径CMD(count medium diameter)为85.89 nm.而在灰霾消退过程,颗粒物数浓度降低,峰值粒径向小粒径演变,粒径在100 nm附近的粒子逐渐减少,核模态粒子增多,大于积聚模态,平均CMD为58.64 nm.气象因素中能见度和风力与数浓度主要呈负相关,相关系数R分别为-0.225和-0.229,相对湿度与数浓度正相关,相关系数R为0.271,冬季大气比较稳定,水平温度与数浓度的相关性较小.研究灰霾天气数浓度分布和气象因素的综合影响对其形成机制及控制有重要意义.     

2012年春季京津冀地区一次沙尘暴天气过程中颗粒物的污染特征分析

本研究表征了2012年春季一次沙尘暴天气过程中京津冀地区大气可吸入颗粒物(PM10)的污染特征.借助PM10的水溶性元素、有机碳和元素碳的浓度,分析推断沙尘暴天气过程中矿物气溶胶对城市气溶胶污染的交汇叠加作用.使用中流量大气颗粒物采样器,于2012年4月1日～5月24日,在北京市西三环、天津空港经济区和张家口火车南站附近同时采集可吸入颗粒物(PM10),采用离子色谱和元素碳/有机碳分析仪分析获取其水溶性离子、元素碳和有机碳浓度.结果表明,采样期间北京、天津和张家口这3个采样点PM10质量浓度的日均值分别为233.82、279.64和238.13μg·m-3.4月27～29日,3个地区发生了沙尘暴天气,PM10质量浓度的最大日均值分别达755.54、831.32、582.82μg·m-3.沙尘暴期PM10的有机碳(OC)浓度、二次有机碳(SOC)/OC的比值、硝酸根(NO-3)和硫酸根(SO2-4)浓度均高于非沙尘暴期间.采用电荷平衡计算证明沙尘暴期间大气颗粒物表明呈碱性,说明外来沙尘暴与本地污染相互叠加,矿物元素改变了颗粒物表面的酸碱性,沙尘暴和有机物发生耦合,促进了二次有机物的转化.     

成都市一次重度灰霾期间大气PM2.5的自组织临界特性

2013年1—2月期间,四川省成都市出现大范围、长时间、高浓度的严重霾污染.本文运用频度统计分析和消除趋势波动分析方法,研究了成都市2013年1月25日—2月7日一次典型重度灰霾期间8个监测站点(草堂寺、人民公园、梁家巷、金泉两河、十里店、沙河铺、三瓦窑、灵岩寺)大气PM2.5小时平均浓度序列的时空演化规律.结果表明,各站点大气PM2.5的浓度波动并非随机,而在统计上服从典型的负幂律分布,同时均表现出很强的长期持续性特征.这些特征刻画了灰霾期间大气PM2.5浓度波动的宏观特征.将PM2.5浓度演化与沙堆崩塌进行类比,发现大气PM2.5演化具有自组织临界性复杂系统的基本特征.进一步根据自组织临界(SOC)理论,建立了大气PM2.5数值沙堆模型,模型算法考虑了此次灰霾期间成都市的气象因素和PM2.5的迁移扩散机制.通过对该模型的数值模拟,能够定量阐明此次重度灰霾期间成都市各监测站点大气PM2.5浓度时空波动宏观统计规律的产生根源.同时,深入讨论了该模型的自组织临界特征.模拟结果和实际结果的高度一致表明该模型真正阐明了导致PM2.5浓度时空波动的重要动力机制.SOC内禀机制是控制此次成都市灰霾期间大气PM2.5浓度演化的主要机制之一.本研究可为灰霾期间PM2.5的演化动力学提供新的研究方法.     

工业锅炉PM2.5产排特性试验研究

采用荷电低压颗粒撞击器(ELPI)对哈尔滨市两台燃用烟煤的工业锅炉PM2.5排放特性进行了研究.研究结果表明:PM2.5的粒数和质量浓度分布曲线均呈现单峰分布,前者峰值出现在0.12~0.2μm粒径范围内,这部分粒子主要是由无机物气化-凝结形成的亚微米颗粒物和挥发分未完全燃烧形成的炭黑粒子,而后者峰值出现在0.32μm处,粒子主要是由炭黑粒子形成的亚微米颗粒和残灰粒子形成的超微米颗粒.同时发现,旋风除尘和湿法除尘对PM2.5各级颗粒均有一定的去除效果,采用多管旋风和冲击水浴除尘器联合除尘效率比单种水膜除尘器除尘效率高;湿法脱硫系统对PM2.5的脱除也有明显的作用,由于除雾器不能全部去除小雾滴,这些雾滴中固体颗粒被干燥和水溶性物质结晶析出,PM0.32颗粒物粒数浓度有所增加,而PM0.32~2.5的颗粒物粒数浓度有所减少,但总质量浓度降低.     

东莞市大气亚微米粒子PM1及其中水溶性无机离子的污染特征

2011年8月—2012年7月期间,利用中流量(100 L·min-1)大气采样器对东莞市A和B两点(A:生活区,B:工业区)进行PM1、PM1~2.5、PM2.5~10采样,并定量分析颗粒物上F-、Cl-、NO-3、SO2-4、NH+4、Na+、K+、Ca2+、Mg2+等9种水溶性无机离子.分析结果显示,工业区B点的细粒子污染较生活区A点严重,B点PM1质量浓度年均值为48μg·m-3,其浓度是A点的1.2倍.A、B两点PM1对PM2.5和PM10的质量贡献率无明显差异,平均贡献率分别高达69%和45%.二次离子SO2-4、NO-3、NH+4及与燃烧行为有关的K+、Cl-等5种离子在细粒子PM1上富集,这5种离子对PM1质量的贡献率分别为18.82%~19.76%、4.98%~5.47%、3.98%~4.12%、2.03%~2.27%和3.39%~3.78%.而其他4种离子,Ca2+、Mg2+、F-和Na+积聚在粗粒子PM2.5~10上.PM10/PM2.5/PM1三种粒子中,PM1粒子酸性值AE/CE(阴离子当量浓度/阳离子当量浓度)比值和硫转化率SOR、氮转化率NOR值均是最高.     

中小燃煤锅炉PM2.5排放特征实测研究

中小燃煤锅炉是我国工业和民用部门最主要的供热方式,掌握其一次颗粒物的排放特征对于研究大气PM2.5的来源和控制途径具有重要意义.本研究通过实测中小燃煤锅炉烟气,获得了中小燃煤锅炉PM2.5及以下粒径段的排放因子和分布,并分析了各粒径段的颗粒密度及除尘装置的去除效率.研究发现,PM2.5质量排放因子平均为(0.123±0.061)kg·t-1,PM2.5粒子数的排放因子平均为(3.17±1.65)×105t-1,烟气中70~120 nm粒径段的积聚模态颗粒在质量和数量上都高于其他粒径段.锅炉燃烧负荷是影响锅炉PM2.5排放的重要因素,锅炉的燃烧负荷越低,PM2.5排放将随之降低.实测锅炉的PM2.5排放因子显著低于物料衡算结果,说明采用物料衡算方法可能极大地高估了现有排放清单中工业燃煤锅炉的一次PM2.5排放量.     

全球环境展望5——我们未来想要的环境:第2章 大气

<正>联合国环境规划署(UNEP)于2012年9月正式发布了全球环境展望5(GEO-5)中文版,该报告评估了世界上最重要的90个环境目标的完成情况。最新发布的GEO-5中文版将为世界上人口最多国家的研究人员、学者、政府代表、行业和民间团体带来联合国最全面的环境评估。本刊自2012年06期起对其进行连载。报告来源:联合国环境规划署。     

贵阳市大气颗粒物(PM2.5)污染特征及气象参数的影响

运用连续颗粒物采样仪(URG Model 2000-01J)对贵阳市城区大气颗粒物PM2.5进行了连续3个月(9~11月)的采集与分析,探讨了PM2.5的浓度分布特征、气象条件的影响。结果显示,贵阳市大气颗粒物PM2.5的平均质量浓度为53±27μg/m3,变化范围为3.7~186μg/m3;初步推断大气颗粒物PM2.5的污染来源主要是燃料燃烧、生物质燃烧、汽车尾气等人为源;相对湿度、风速、风向、温度等气象条件是影响大气颗粒物浓度及分布的重要因素。