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881.
Jin Xie Xiao-Dong Niu Jiao-Jiao Xie Kai-Qiang He Meng-Dan Shi Su-Juan Yu Chun-Gang Yuan Jing-Fu Liu 《环境科学学报(英文版)》2021,33(10):1-7
The distribution and chemical speciation of arsenic (As) in different sized atmospheric particulate matters (PMs), including total suspended particles (TSP), PM10, and PM2.5, collected from Baoding, China were analyzed. The average total mass concentrations of As in TSP, PM10, and PM2.5 were 31.5, 35.3, and 54.1 µg/g, respectively, with an order of PM2.5 >PM 10 > TSP, revealing that As is prone to accumulate on fine particles. Due to the divergent toxicities of different As species, speciation analysis of As in PMs is further conducted. Most of previous studies mainly focused on inorganic arsenite (iAsIII), inorganic arsenate (iAsV), monomethylarsonate (MMA), and dimethylarsinate (DMA) in PMs, while the identification and sensitive quantification of trimethylarsine oxide (TMAO) were rarely reported. In this study, a high-performance liquid chromatography coupled to inductively coupled plasma mass spectrometry system was optimized for As speciation including TMAO in PMs. An anion exchange column was used to separate MMA, DMA and iAsV, while a cation exchange column to separate TMAO and iAsIII. Results showed that iAsV was the dominate component in all the samples, corresponding to a portion of 79.2% ± 9.3% of the total extractable species, while iAsIII, TMAO and DMA made up the remaining 21%. Our study demonstrated that iAsIII accounted for about 14.4% ± 11.4% of the total extracted species, with an average concentration of 1.7 ± 1.6 ng/m3. It is worth noting that TMAO was widely present in the samples (84 out of 97 samples), which supported the assumption that TMAO was ubiquitous in atmospheric particles. 相似文献
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为了解建筑垃圾长期堆放产生的扬尘对大气的影响,选择北京市两个拆迁建筑垃圾堆放场,于2019年夏季、秋季进行降尘连续采样.共收集拆迁原地堆放有效降尘样品11个,异地集中堆放有效降尘样品11个,利用离子色谱法对大气降尘中水溶性离子组分及质量浓度进行分析.结果表明:阳离子中质量浓度最高的是Ca2+,其次是K+,NH4+浓度最低;阴离子中质量浓度最高的是SO42-,其次是Cl-,NO3-最低,降尘样品呈碱性.建筑垃圾拆迁原地堆放场地Ca2+、Mg2+、SO42-、Cl-、Na+、NH4+平均浓度高于异地集中堆放场地对应各离子浓度.拆迁原地堆放场地中Ca2+、SO42-、Na+、Cl-受局地风向影响较大,空间分布情况与风向扩散趋势大致相同;异地集中堆放场地各离子浓度高值区域分布较原地堆放远,Ca2+、K+、SO42-、Cl-、Mg2+这5种离子空间分布与次主导风向较为相符.同时,两个场地水溶性离子平均浓度与距建筑垃圾堆放地的距离有一定的关系,采样点在距堆放中心200 m范围之内离子平均浓度最大,总体来说,距离堆放中心近的采样点位离子浓度高于距离较远的采样点位离子浓度. 相似文献
883.
为更好认识城市街谷内的大气污染特征和提供城市街谷优化设计的实证参考,本文以干旱区绿洲城市乌鲁木齐市北京南路为例,采用移动监测技术,分析了城市街谷大气污染物(CO、PM2.5)的时空分布,并识别其主要影响因素。结果表明:(1)早高峰空气质量优于晚高峰;交叉路口处污染物浓度普遍较低,但苏州路立交桥下污染物浓度较高;(2)两种污染物同源,其浓度与固定站点监测数据高度相关,风向与街谷成锐角时污染物浓度较低,风速较大时污染物浓度较高,污染物浓度与车流量相关程度较低;(3)街谷两侧建筑物高度比在[1.5,2)之间,污染物浓度较低,在[1,1.5)之间,污染物浓度较高;路网密度在[12,14)之间,污染物浓度较低,[12,14)之间的道路密度能够最大程度的降低街谷内污染物浓度。 相似文献
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888.
为了实现充分利用已有环境监测站点数据进行人群精细化暴露评估的目的,同时解决某些待测人群社区周边无监测站点时数据的选择问题,以保定市作为大气高污染研究城市,基于现场监测和Kriging(克里金插值)空间分析方法,明确了在研究大气污染物人群暴露时,某一个固定监测站污染物数据的代表性问题.研究表明:对于大气中φ(SO2)、φ(NO2)、颗粒物及其组分,空气质量监测点位的代表性一般为5~6 km;对于φ(CO)、φ(O3)和φ(VOCs),它们在城市不同地区的空间分布更为均匀,空气质量监测点位的代表性范围更大.通过使用Radial Basis Functions(径向基函数,RBF)、Local Polynomial Interpolation(局部多项式插值,LPI)、Inverse Distance Weighting(反距离权重插值,IDW)、Kriging、Kernel Smoothing(内核平滑插值,KS)和Diffusion Kernel(内核扩散插值,DK)等6种空间分析方法对大气污染物浓度进行预测发现,Kriging方法对大气污染物浓度预测时可使预测值和实测值间的偏差小于10%,准确度最高.因此,在进行某城市某点位的污染物人群暴露浓度预测时,若该点位周边5 km以内有空气质量监测点位,则可用该点位的监测值代替;若5 km以内没有空气质量监测点位,则可基于最近监测点位的污染物浓度进行Kriging空间插值,从而获得该点位的污染物暴露水平. 相似文献
889.
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