Analysis of particle-associated semi-volatile aromatic and aliphatic hydrocarbons in urban particulate matter on a daily basis

PM_2.5 Particle-associated semi-volatile organic compounds (SVOC) were determined in the city of Augsburg, Germany. Daily samples were collected at a central monitoring station from late summer to late autumn 2002. The concentrations of polycyclic aromatic hydrocarbons (PAH), oxidized PAH (O-PAH), n-alkanes, hopanes and long chain linear alkylbenzenes were determined by direct thermal desorption-gas chromatography-time of flight mass spectrometry (DTD-GC-TOFMS). Additionally, PM_2.5 particle mass and number concentrations were measured. The sampling campaign can be divided into two parts, distinguished by a lower temperature level in the second part of the campaign. The particulate mass concentration showed no significant changes, whereas most of the SVOC had significant higher mean and peak concentrations in the colder period. The analysis of the data showed an increased influence of non-traffic sources in the colder period, reflected by a weak shift in the PAH profile and a significant shift in the hopane pattern. Statistical analysis of the inter-group correlations was carried out. Eight clusters partly representing different sources of the aerosol have been identified.     

广州市夏、冬季室内外PM2.5质量浓度的特征

2004年7月2日至8月13日和2004年11月29日至2005年1月6日分别在广州市3种类型区域(一般城市区域、道路旁、工业源附近)9个居民住宅的室内和室外同步采集了PM2.5颗粒.采用标准称重法测定PM2.5质量浓度,得到广州市夏季住宅室内外PM2.5平均质量浓度分别为67.7、74.5 μg/m3,冬季室内外PM2.5平均质量浓度分别为109.9、123.7 μg/m3.广州市PM2.5平均质量浓度,与美国PM2.5标准相比,与国内PM10标准基础上假设的PM2.5限值相比,与其他一些国内、亚洲和欧美城市的文献记录相比,结果均显示广州市PM2.5处于相当严重污染状态.广州市PM2.5质量浓度呈现明显的空间分布特征和季节变化特征;PM2.5室内质量浓度并不总是低于室外质量浓度,反映了室内空气污染的存在.     

Primary and secondary components of PM2.5 in Milan (Italy)

In sampling campaigns--carried out by means of a high-volume gravimetric sampler--performed between August 2002 and December 2003, 24-h PM2.5 samples have been collected at an urban background site in downtown Milan and analyzed for elemental and organic carbon, ionic species (i.e., chloride, nitrates, sulfates and ammonium) and some elemental species. Chemical speciation data are evaluated also in terms of primary and secondary components of fine particulate matter: in particular, the contribution of secondary organic aerosols (SOA) and of the primary contribution from traffic to observed PM2.5 concentration levels are evaluated by means of the EC tracer method.     

大学校区环境实验室内外空气中PM10的形貌与元素组成

研究了北京某高校环境实验室内外空气中PM10的形貌特征与元素组成.结果表明,PM10的FESEM图像中燃煤飞灰的粒子数目最多,且PM10中绝大多数颗粒均小于2.5μm,为大气细粒子.燃煤飞灰的平均粒径最小,烟尘聚集体的平均粒径稍大于矿物颗粒,而且烟尘聚集体和燃煤飞灰算术平均直径均呈现室A外≥室A内＞室B内的规律.而矿物颗粒算术平均直径却呈现室A外＞室B内＞室A内的规律.从室A外到室A内,PM10中烟尘聚集体和燃煤飞灰的数目比例均下降,而矿物颗粒的数目比例却增加了近1倍;从室A外到室B内,PM10中烟尘聚集体数目比例下降了很多,而燃煤飞灰和矿物颗粒的数目比例均增加了.化学组成的聚类分析和三元图分析结果表明,室A外的矿物颗粒主要为钙长石,室A内的矿物颗粒主要为伊/蒙混层矿物、硅酸钙,室B内的矿物颗粒主要为长石类矿物和少量的白云石和石膏,其中的石膏可能是大气中均相与非均相反应的产物.基于FESEM形貌和分形维数的计算结果证明,燃煤飞灰不具有分形特征,而烟尘聚集体和矿物颗粒具有分形特征.矿物颗粒的D1均小于烟尘聚集体D1,其边界的不规则程度低,而矿物颗粒的D2均远大于烟尘聚集体D2,其具有更为密实的结构.     

Using geoaccumulation index to study source profiles of soil dust in China

Source apportionment studies of TSP(atmospheric particulate matter with aerodynamic diameters≤100μm)and PM10(atmospheric particulate matter with aerodynamic diameters≤10μm)have revealed that soil dust is all important source of these particulates in China In this study, the contamination of soil dust was assessed through the use of a geoaccumulation index(Igeo). The mass concentration profiles ofl7 elements(Na, Mg, AI, K, Ca, Ti, V, Cr, Mn, Fe, Co, Ni, Cu, Zn, Br, Ba, andPb)were establishedforurban soil dusts. Geochemical cOmpositions of soils from 15 cities were used to represent background urban soil compositions. The results of this Studv indicated that a number of cities are severely polluted by particulates containing Ca, Cr, Ni, and Cu in both size fractions(TSP and PM10). Contamination with Zn, Pb, Co, and Br was moderate to severe(Igeo>2). The AI and Fe concentrations were not high enough for them to be considered contaminants.     

基于B—P神经网络优化算法的城市环境空气中PM10浓度预测模型

将B—P神经网络应用于西安市环境空气中P10浓度预测,对网络结构和算法进行了优化,建立了PM10浓度预测模型。经验证模型精确度比较高,PM10日平均浓度绝对误差0．015～0．020mg／m^3,相对误差在-20％～20％范围内。     

吉林市东局子监测子站TSP与PM10相关分析及大气容量核算的探讨

根据环境空气中TSP与PM10的相关性,建立起相关方程,进而以此作为各功能区环境容量因子的参数值反应其它功能区的PM10的参考数据。     

基于城市面板数据的PM2.5对公共健康的影响

基于Grossman健康生产函数,利用2008~2017年全国280个城市的面板数据,以PM_2.5为空气污染的代表指标,探讨中国空气污染与公共健康之间的动态关系,考虑到公共健康的空间效应,采用空间计量模型进行实证研究.结果表明,在未考虑空间效应的情况下,PM_2.5浓度每增加1%,城市总人口死亡率增加0.040%;考虑空间效应后,PM_2.5浓度每增加1%,城市总人口死亡率增加0.0606%.PM_2.5污染对公共健康具有显著的负面影响,由于存在空间溢出效应,PM_2.5污染对城市公共健康水平的影响程度增加,表明忽视空间相关性的存在,会低估PM_2.5污染对公众健康的影响;而经济发展水平的提高以及产业结构的调整对公共健康有较强的改善作用.     

未来10年保定市大气PM2.5的健康效益预测

分别设定保定市2020年、2025年及2030年PM_2.5浓度的不同目标情景,并考虑人口发展趋势,采用IER模型对各区县低、中、高目标情景下归因于PM_2.5污染的过早死亡人数进行评估.结果表明,以2017年大气PM_2.5浓度为基线,按照高中低3种预测情景,在2020年、2025年和2030年分别能避免的过早死亡人数高达1582~3840人、5244~7902人和12602~23558人,主要分布在市中心（莲池区、竞秀区和清苑区）及其东南区域.随着老龄化问题越来越严重,环境质量改善获得的健康收益愈加突出,心血管系统疾病（中风和缺血性心脏病）的归因死亡人数多于呼吸系统疾病（肺癌、慢阻肺疾病以及急性下呼吸道感染）.当PM_2.5浓度高于20μg/m³时,中风的归因死亡人数最高;当PM_2.5浓度小于10μg/m³时,缺血性心脏病的归因死亡人数最高.建议保定市在制定PM_2.5污染防控政策时重点关注人群密集的市区及东南方向地区,并考虑大气污染不同阶段导致的过早死亡疾病类型进行针对性的宣教和防控.     

青岛冬季霾-沙尘重污染过程PM1理化特征及来源分析

对2018年11月21日~12月2日期间青岛市大气PM₁的质量浓度、化学组分和数浓度进行连续观测,结合国控站点监测数据和气象条件,分析青岛市秋末冬初一次典型霾-沙尘重污染过程的特征及污染物来源.结果表明：本次污染过程可分为霾前（11月21~23日）、霾期（11月24~25日）、霾-沙尘叠加期（11月26日）、沙尘期（11月27~29日）、沙尘后（11月30日~12月2日）5个发展阶段,观测期间PM₁质量浓度为（40±20）μg/m³,霾期PM₁为沙尘期的2.03倍.冷锋锋前以人为污染物气团为主,锋后以冷干沙尘气团为主,并在长距离传输中保持干燥,受沙尘传输过程中经过区域的影响较小,导致沙尘阶段PM_2.5和PM₁₀错峰12h出现.霾期PM₁中SO₄^2-、NO₃^-质量浓度比霾前分别升高73%、111%,SOR、NOR分别升高28%、67%,表明霾期NO₃^-的二次转化明显升高.PM₁中NH₄⁺主要以（NH₄）₂SO₄和NH₄NO₃形式存在,为富氨条件.本次沙尘事件气团传输过程中途经山西、河北、山东西北部等污染物高强度排放区域,前锋到达青岛时,携带的人为污染物占主导,导致沙尘期PM₁中OC、EC占比为霾期的1.73、1.53倍.霾期SOC/OC值为0.43,略低于沙尘期,表明霾期SOC生成受到抑制.