大气颗粒物中元素碳的直接测定

对原来用元素分析仪测定大气颗粒物样品中有机碳、元素碳的方法[1 ] 进行改进 ,将差减法间接测定元素碳改为一步直接测定元素碳。有机碳、元素碳的测量标准偏差的平均值分别为 0 35 %、0 34% ,提高了元素碳的测量精度 ,同时避免了误差传递 ,解决了差减法测定元素碳时出现负值的情况。     

深圳市几种空气污染物浓度日变化特征分析

通过对深圳市2002年8月至2003年8月五种空气污染物浓度日变化特征、相互关系及不同天气条件下的变化,与人们活动的关系等进行分析,试图找出深圳空气污染的主要成因及变化规律,为环境规划决策提供科学依据。     

空气细颗粒物(PM2.5)污染特征及其毒性机制的研究进展

细颗粒物(PM2.5)是指空气动力学直径≤2.5μm的颗粒物,其表面吸附大量的有毒有害物质,并可通过呼吸沉积在肺泡,甚至可通过肺换气到达其他器官.由于细颗粒物的重要性,美国EPA已经于1997年颁布了细颗粒物的空气质量标准,年均值为0.015mg/m3,日均值为0.065mg/m3,然而我国至今仍未制定细颗粒物空气质量标准.颗粒物上吸附的化学组分主要可分成自然来源及燃煤或燃油等人为污染来源两大类,特别是来自工业性和居住区燃煤及汽车燃油尾气.空气细颗粒物污染表现为形态各异、成分复杂等特征.细颗粒物有明显的毒性作用,可引起机体呼吸系统、免疫系统等较为广泛的损害.细颗粒物与心肺疾病密切相关,如增加入院率、急诊次数、呼吸疾病及症状增加、肺功能下降,甚至于过早死亡.简要概述了细颗粒物的污染特征及其毒性机制研究进展.     

济南市环境空气中多环芳烃的来源识别和解析

根据环境空气污染源标识物的确定和多环芳烃降解行为,利用CMB受体模型进行拟合计算,确定多环芳烃污染源贡献率,并在比较多环芳烃实测值和CMB受体模型计算值的基础上,得出可吸入颗粒物中多环芳烃源解析结果,确定机动车污染源是济南市可吸入颗粒物中多环芳烃的主要贡献源。     

因子分析法解析北京市大气颗粒物PM10的来源

2004年10月份在北京市6个采样点采集了大气PM10样品,分析了大气颗粒物的质量浓度、元素组成、离子、有机碳(OC)和元素碳(EC)的浓度,并用因子分析模型对颗粒物的来源进行了研究。结果显示,北京市大气颗粒物的来源主要有6类:建筑水泥尘/机动车尾气尘/燃煤尘、土壤风沙尘、二次粒子尘、工业粉尘、生物质燃烧尘和燃油尘。用模型计算得到的各源对PM10的贡献率分别为建筑水泥尘/机动车尾气尘/燃煤尘占36.57%、土壤风沙尘占16.07%、二次粒子尘占12.33%、工业粉尘占10.29%、生物质燃烧尘占6.07%、燃油尘占3.84%、其它占14.84%。其中建筑水泥/机动车尾气尘/燃煤尘、土壤风沙尘、二次粒子尘、工业粉尘是大气颗粒物PM10的主要来源。实验表明,在缺少源成分谱时可以用因子分析模型来分析大气颗粒物的来源及其相对贡献。     

气相和颗粒物中邻苯二甲酸酯的采样与检测技术

对邻苯二甲酸酯的性质及其在环境空气中的存在状态、样品采集技术与分析方法进行了综述,侧重介绍了样品的采集、净化、采样效率和采样与分析全过程的质量控制。     

伊犁地区矿泉水资源及水化学特征

在介绍伊犁地区矿泉水资源与形成的水文地质条件的基础上，分析了矿泉水的化学组成及其特征，并给出了水化学类型。     

内蒙古某灌域表层土壤六氯环己烷空间分布特征及影响因素

为修复灌区内土壤有机氯农药污染，降低六氯环己烷对土壤环境的危害，对内蒙古某灌域表层土壤进行采样，利用气相色谱测定50个土壤样品中六氯环己烷及其异构体的含量，并利用ArcGIS空间分析技术确定表层土壤中六氯环己烷的分布状况。样本中六氯环己烷的检出率为96%，各样本中六氯环己烷的浓度范围为未检出~23.0 ng/g，平均浓度为4.4 ng/g。4种异构体含量平均值顺序为γ-六氯环己烷>δ-六氯环己烷>β-六氯环己烷>α-六氯环己烷。灌域东北部和西南部残留浓度较高，并由这2个方向向中部地区逐渐递减，表层土壤中的六氯环己烷分布受土壤黏粒量、不同种植种类和灌溉水源的影响较大。虽受人类耕作的影响，但表层土壤中的六氯环己烷污染水平相对较低。     

上海汽车制造业涂装废气VOCs排放特征

于2015年10月对上海市嘉定区4家(A、B、C、D)汽车制造企业涂装废气ρ(VOCs)和组成特征进行了调查分析。结果表明,A、B、C、D厂涂装废气排放口ρ(VOCs)总为0. 743～6. 11 mg/m~3,主要检出物和最高检出值分别为:A厂二甲苯2. 06 mg/m~3、B厂二甲苯0. 578 mg/m~3、C厂甲苯2. 59 mg/m~3、D厂庚烷0. 274 mg/m~3;芳香烃类是A、B、C厂排放比例最高的VOCs组分,烷烃类是D厂排放比例最高的VOCs组分。指出,原、辅料种类影响排放物的主要成分,废气处理工艺类型影响排放物主要成分和浓度。     

南通市冬季PM2.5中水溶性离子污染特征

根据南通市2016和2017年冬季大气多参数站自动监测PM2.5数据和在线离子色谱分析仪Marga监测的PM2.5中水溶性离子数据,分析了南通市冬季PM2.5中水溶性离子污染特征。结果表明,南通市2016和2017年冬季,ρ(PM2.5)分别为58和54μg/m 3,均高出其年均值(14μg/m^3);ρ(水溶性离子)总占ρ(PM2.5)百分比分别为74.5%和74.3%;二次离子ρ(NO3^-、SO4^2-和NH4^+)占ρ(PM2.5)百分比分别为66.8%和66.6%;各水溶性离子占比大小依次为:NO3^-、SO4^2-、NH4^+、Cl^-、K^+、Na^+、Ca^2+、Mg^2+。对ρ(NO3^-)/ρ(SO 4^2-)分析表明,移动源已经成为南通市冬季的主要污染源,且呈逐年增强趋势。对氯氧化率和硫氧化率的分析表明,南通市冬季存在较明显的二次污染,SO2的转化程度大于NO2。除Na^+和Mg^2+外,其他离子与PM2.5均呈显著相关性,NO3^-、SO4^2-与NH4^+之间的相关系数最高,Cl^-与除Na^+外的所有阳离子均呈显著相关性。