鞍山市大气细颗粒物PM2.5中PAHs污染的季节变化特征

PM2.5作为可吸入人体的细颗粒物在大气中停留时间长、输送距离远,对人体健康和大气环境质量影响非常大.选取鞍山市城区7个点位分别采集了4个季节的大气细颗粒物PM2.5样品,通过对其中多环芳烃PAHs的监测,采用BaP当量致毒系数TEF,分析了鞍山市大气PM2.5中PAHs毒性当量随季节的分布特征.研究表明,鞍山大气PM25中PAHs含量的季节分布趋势为:冬季＞秋季＞春季＞夏季.工业区及工业区周边BaP毒性当量浓度要远高于居住区和对照点.     

"十二五"期间义乌市环境空气质量及影响因素分析研究

利用环境空气质量监测数据,对义乌市2011年-2015年环境空气质量变化趋势及影响因素进行了分析.结果表明,影响义乌空气质量的主要污染物为:PM2.5、PM10、NO2、O3,且大气污染呈现为扬尘和机动车尾气并存的混合型污染.尽管PM2.5、PM10和SO2总体均呈现下降趋势,尤其是SO2下降显著,但细颗粒物污染仍然突出,NO2不降反升等问题都值得关注.这可能与义乌市城市化进程进一步加快、能源结构亟待优化以及机动车保有量不断攀升等因素有关.     

粤东北地区秋季PM_(2.5)组分模拟与来源分析

珠三角是广东省传统的空气污染区,但随着全省实施空气质量新标准,发现粤东北地区空气污染也比较严重。通过对梅州PM_(2.5)浓度及组分的模拟与分析,发现秋季粤东北部PM_(2.5)中硫酸盐占比达17%,而铵盐与硝酸盐分别占7%和4%。元素碳(EC)占PM_(2.5)质量浓度的4%,一次有机气溶胶(POA)占13%,二次有机气溶胶(SOA)占比仅为2%,而其他物种则占了53%。梅州的二次污染并不严重,各组分占PM_(2.5)质量分数日际波动不明显。秋季粤东北PM_(2.5)主要由本地排放贡献,大部分时候本地排放贡献大于80%,广东省其他城市的贡献接近0,而外省的贡献一般低于20%,个别时候可接近30%,要减轻粤东北部的污染应主要以控制本地一次细颗粒物的排放为主。     

重庆市大气颗粒物污染特征及影响因素分析

利用重庆市17个大气自动站实时发布的数据,对PM_(2.5)与PM_(10)污染特征、变化规律与气象因子的相关性进行了分析。结果表明:2013年PM_(2.5)和PM_(10)的年均值分别为70,106μg/m3,均超过国家Ⅱ级标准。月均值、季均值变化明显,总体均呈两头高中间低的"U"型分布。2013年PM_(2.5)占PM_(10)的比例较大,均值为65.8%,PM_(2.5)和PM_(10)的Pearson相关系数为0.974,在0.01的置信水平上(双侧)显著相关。PM_(2.5)、PM_(10)的浓度与气温、大气压极显著相关;PM_(2.5)、PM_(10)的浓度与降雨量、日照时数(时)显著相关。     

不同园林绿地类型内空气PM_(2.5)浓度的动态变化及其滞尘效应分析

通过对不同园林绿地类型内空气PM_(2.5)的检测,结果发现:PM_(2.5)浓度日变化规律均呈现早晚高午间低的双峰单谷型趋势。各绿地类型内空气PM_(2.5)浓度10月最低,8月最高。全年空气PM_(2.5)浓度均值从大至小依次为夏季>冬季>春季>秋季。不同天气状况下空气PM_(2.5)浓度的大小排序依次为阴天>晴天>雨天>雨后天晴。复混的植被结构对空气颗粒物的滞尘能力大于单一的植被结构,按滞尘能力大小排序依次为阔叶乔灌草、针叶乔灌草、阔叶乔草、灌木草坪、草坪。     

对一次高炉煤气燃烧放散过程可吸入颗粒物浓度变化情况的分析

通过对环境空气中可吸入颗粒物浓度监测数据在一次高炉煤气燃烧放散过程中变化情况的分析,得出特殊的局地地形条件和局部地面气象条件可能造成污染物汇集和积累的结论,并就此提出高炉煤气燃烧放散时污染控制的建议。     

烟煤颗粒燃烧生成PM_(10)粒径分布研究

为了对流化床炉燃烧产生细颗粒物的排放加以控制,本实验采用烟煤,在马弗炉静态燃烧条件下,改变燃烧时间、燃烧温度、煤颗粒的尺寸,对收集到的煤灰进行粒度分析,得出不同燃烧工况对细颗粒物生成的影响。实验结果显示:随着燃烧时间越长,在煤完全燃尽之前,产生细颗粒物粒度呈二次多项式分布,先逐渐减小,达到最小值后,又缓慢增大;采用较高的温度,有助于降低可吸入颗粒物的产生;不同粒径原煤对产生PM10粒度影响较大。     

冬季北京城区大气重污染特征分析

为研究北京市城区大气重污染特征,对2013年12月~2014年2月期间北京市6次大气重污染过程的PM2.5浓度水平、化学组成以及大气氧化性和气象要素特征进行了分析。结果表明,重污染日PM2.5平均质量浓度达到265.0μg/m3,是非重污染日的3.5倍。 PM2.5组分中NO3-,SO42-,NH4+和有机碳(OC)在重污染日的平均浓度分别是非重污染日的6.8,3.4,2.7和2.6倍。前3次过程中SO42-浓度最高,后3次过程中SO42-浓度与NO3-浓度接近。从气象要素来看,重污染期间的基本特征为地面温度升高、相对湿度增大、地面气压降低和风速减小。重污染日的能见度显著降低,平均能见度仅为非重污染日的34.4%。重污染日的大气氧化性明显增强,大气氧化剂OX平均浓度是非重污染日的1.5倍,(OC)/(EC)平均比值是非重污染日的1.6倍。     

西安市夏末秋初PM_(2.5)中碳组分分析

2012年9月1日至30日利用大气气溶胶OC/EC在线分析仪在线分析了西安PM2.5中的OC、EC,并结合O3和紫外辐射数据(UV)进行了分析。结果表明:PM2.5、OC、EC、及O3的日均值分别为85.22,19.50,7.18,56.69μg/m3。PM2.5及其中OC、EC的日变化规律呈现"双峰"分布,OC、EC的日波动范围较PM2.5小,且OC的波动范围较EC大,OC、EC的相关性较高(R2=0.73)。PM2.5中TCA的平均比重为47.85%,是PM2.5的主要成分之一,TCA以OM为主,OM中SOC的平均比重高达54.76%,PM2.5中SOC的平均比重为21.25%,SOC和O3的相关性较高,表明研究期间西安市有机物光化学反应较重。1 d中10:00至19:00是PM2.5中SOC比重最高的时段且呈上升趋势,而PM2.5中TCA的变化规律则呈"W"型双峰分布。     

济南地区春季大气中细颗粒物分布状况及形态的透射电镜实验研究

利用透射电镜观察分析了济南地区春季大气中细颗粒物显微形态及粒径分布状况,利用统计回归分析方法绘制了细颗粒物粒径与数量分布状况关系曲线及相应的柱状图.每例样品的采样时间为24小时,连续十天采样,统计分析结果表明:大气中细颗粒物粒径主要分布在0 μm～1μm范围之间,其次为1μm～2μm之间,实验结果对于研究大气中PM2.5及大气污染状况具有一定的参考价值,实验方法值得推广应用.