北京市采暖期PM2.5中有机碳和元素碳的污染特征与来源解析

为研究北京市采暖期PM2.5中有机碳(organic carbon,OC)和元素碳(elemental carbon,EC)的污染特征和来源,于2011年12月至2012年2月在北京师范大学监测点进行PM2.5样品的采集.本研究分析PM2.5及其OC和EC的质量浓度变化特征,并采用ρ(OC)/ρ(EC)最小比值法估算二次有机碳(secondary organic carbon,SOC)的质量浓度.除此之外,从定性和定量两方面研究OC和EC的来源及其来源贡献量.结果表明:北京市采暖期PM2.5平均质量浓度为(90.69±61.86)μg/m3,其中OC和EC的平均质量浓度分别为(21.91±12.02)、(5.03±2.58)μg/m3,分别占PM2.5的24.16%和5.55%;SOC的平均质量浓度为(8.37±6.05)μg/m3,占总有机碳(total organic carbon,TOC)质量浓度的37.27%.PM2.5中OC和EC的相关系数较高,表明它们来源相同,且主要来源于机动车尾气、燃煤排放.机动车尾气排放的贡献量达44.70%,成为OC、EC的重要来源.因此,严格控制机动车保有量的快速增长,减少机动车尾气排放,将成为改善城市大气环境质量的重要手段之一.     

西安市PM2.5和碳气溶胶质量浓度变化特征研究

为了探讨西安市PM2.5和碳气溶胶质量浓度变化特征,从2012年3月~2013年2月对西安市大气PM2.5进行了为期一年的观测,并分析了有机碳(OC)和元素碳(EC)的质量浓度变化特征.结果显示,西安市2012年3月~2013年2月日均PM2.5质量浓度变化幅度为26.9~505.1μg/m3,PM2.5年平均质量浓度为114.0±86.6μg/m3,是中国PM2.5空气质量标准(GB3095-2012)年平均二级标准值(35μg/m3)的3.3倍.PM2.5季节变化特征为冬季秋季春季夏季.OC和EC年平均浓度值为21.44±15.76μg/m3和6.16±3.38μg/m3,OC/EC年平均值为3.37±0.95,变化范围为1.80~5.84,表明有二次有机碳气溶胶的存在.主成分分析法表明,西安市大气中的碳气溶胶主要来自汽油车和柴油车尾气、二次碳气溶胶以及生物质燃烧.     

石家庄市不同梯度大气颗粒物碳组分特征分析

为了探讨石家庄市大气颗粒物中碳组分浓度水平与梯度变化,于2013年7月采集了石家庄市不同梯度大气颗粒物PM2.5,PM10和TSP样品,采用重量法测定颗粒物浓度,采用热光碳分析仪测定颗粒物中的EC（元素碳）和OC（有机碳）的浓度,并采用相关分析及丰度分析探讨石家庄市不同梯度碳气溶胶污染变化特征.结果表明：大气颗粒物中EC和OC主要存在于细颗粒物中,不同梯度颗粒物中OC和EC相关性较好,说明OC与EC的来源相似;不同梯度的ρ（OC）/ρ（EC）大部分超过2.0,表明石家庄市空气中存在一定的二次污染.从颗粒物中8个碳组分丰度初步判断石家庄市颗粒物中碳组分的主要来源是燃煤、汽车尾气及道路扬尘.     

典型城市夏季碳组分污染特征与来源解析

为了研究京津冀地区典型城市PM_2.5及其碳组分的污染特征和来源,选取北京和唐山具有代表性的5个监测点于2012年7月3日至30日进行了PM_2.5样品采集.分析研究了PM_2.5、有机碳(OC)和元素碳(EC)的质量浓度及变化特征,采用OC/EC最小比值法估算了二次有机碳(SOC)的质量浓度,并使用因子分析法解析了碳组分来源.结果表明:采样期间北京市PM_2.5、OC和EC质量浓度分别为76.2±38.5μg/m³、7.0±2.2μg/m³和3.0±1.4μg/m³,均低于唐山的97.7±38.8μg/m³、11.7±6.3μg/m³和7.0±5.0μg/m³;北京灰霾天气PM_2.5、OC和EC浓度分别为非霾天气的2.0、1.2和1.8倍,唐山相应为1.4、1.5和1.6倍;北京和唐山SOC质量浓度分别为3.0μg/m³和5.1μg/m³,分别占OC质量浓度的42.9%和43.6%;北京和唐山PM_2.5中碳组分主要来源于燃煤和机动车尾气,其贡献量均超过75%,因此要进一步加强清洁能源替代、控制机动车保有量的增长及提高车用油质量.     

福建三明市春季PM2.5中有机碳、元素碳和水溶性离子特征分析

2014年3月13日至4月20日在福建三明市利用PM_(2.5)中流量采样器采集大气中PM_(2.5)膜样品,测定了PM_(2.5)的质量浓度,并用热/光碳分析仪和离子色谱分析了其组分变化特征.结果表明,三明市观测期间PM_(2.5)的平均质量浓度为73.61±0.73μg/m~3,有机碳(OC)和元素碳(EC)的平均质量浓度分别为7.26±1.00和5.63±0.27μg/m~3,水溶性离子中SO_4~(2-)、NH_4~+、NO_3~-和Na~+的质量浓度分别为18.08±12.19、4.18±3.56、2.77±1.16和2.73±0.23μg/m~3,总和占总水溶性离子的87.76%.结合后向轨迹分析了福建三明市的污染物来源特征.该地区OC/EC的平均比值小于2,SOC(二次有机碳)生成量很少,主要以一次有机污染物为主,OC、EC与K~+的相关性分析表明OC、EC与K~+的来源相近,可以判断OC、EC绝大部分来源是生物质燃烧产生的污染物.在水溶性离子分析中,观测期间NO_3~-/SO_4~(2-)为0.159±0.02,表明三明市主要以固定源为主,机动车辆等移动源贡献较少.     

邯郸市大气污染特征及变化趋势研究

利用邯郸市四个空气质量监测站点,2013~2014连续两年的颗粒物及气态污染物在线观测数据和气象数据对该市大气污染状况进行分析,结果表明:邯郸市大气污染以细颗粒物为主,2013、2014年邯郸市PM2.5年均浓度分别为139μg/m3和116μg/m3,为国家二级标准(35μg/m3)的近4倍和近3倍,2014年较2013年有所缓解,浓度下降比例为16.5%,超标率由2013年的74.4%降低到2014年的66.6%;邯郸市PM2.5浓度的空间分布并无明显差异;PM2.5季节变化规律为冬季秋季春季夏季,PM10季节变化规律为冬季春季秋季夏季;邯郸市PM2.5和PM10在一周内的浓度差异均较小,说明邯郸市污染物排放的周变化不明显,工业等排放较为稳定的行业占其排放的主导地位;与气象条件的相关性分析表明,邯郸市四季中静风频率最高,邯郸市的风向主要集中在从东到南到西这一方向带上,河南、山东、山西三省对于邯郸市颗粒物的贡献较大。     

北京城区冬夏季含碳气溶胶浓度特征及区域传输对灰霾形成影响

通过采集北京城区2015年冬夏季代表月1月和7月大气细颗粒物PM2.5样品,结合相关气象数据,分析研究了北京城区冬夏季PM2.5及其中有机碳(OC)和元素碳(EC)的质量浓度变化和污染特征.利用ρ(OC)/ρ(EC)最小比值法估算了二次有机碳(SOC)质量浓度,并采用后向轨迹模型和聚类分析法,研究了气团传输对灰霾形成的影响.结果表明,PM2.5和含碳气溶胶质量浓度表现为冬季夏季,霾日非霾日.SOC是OC的重要组成部分,冬季占OC质量浓度的47.16%,夏季达55.54%.北京市冬季霾日的气团轨迹主要为西北高空气团和局地气团,其中来自京津冀周边的局地气团传输对灰霾污染有较大贡献;夏季霾日的气团轨迹主要为东南气团、西北气团和西南气团,其中来自南方的气团轨迹所占频率较高,对灰霾污染贡献较大.因此加强京津冀及周边地区大气污染治理联防联控,对北京市空气质量改善具有重要意义.     

武安市PM2.5及其二次水溶性无机离子污染特征和区域来源解析

武安市是以钢铁立市的典型重工业城市.为研究武安市PM2.5的污染特征和区域来源解析,对武安非采暖期(2018年10月)和采暖期(2019年1月)进行大气PM2.5样品的采集和组分测试,并利用CAMx-PSAT模型模拟结果分析区域源排放对武安PM2.5及其二次水溶性无机离子(SO2-4、NO3-、NH4+)的质量浓度贡献.测试结果表明,武安PM2.5污染严重,平均质量浓度为113.5μg/m3,采暖期PM2.5污染水平高于非采暖期;SO2-4、NO3-和NH4+的平均质量浓度占PM2.5总质量浓度的41.1％,是PM2.5重要组成部分;SO2-4、NO3-和NH4+质量浓度表现为采暖期高于非采暖期;NO3-与SO2-4质量浓度比值在采暖期和非采暖期均小于1,表明燃煤烟尘等固定源贡献相对较大;随着PM2.5污染等级的升高,SO2-4、NO3-和NH4+质量浓度明显增大,达到重污染天时,SO2-4、NO3-和NH4+质量浓度增至最高.模拟结果显示,武安城区PM2.5污染是由本地污染源排放和外来污染物区域传输共同作用的结果,本地污染源排放占主导地位;冶金源排放对PM2.5、NO3-和SO2-4质量浓度贡献影响最大;农业源排放是NH4+质量浓度的主要污染来源;采暖期的居民源排放对PM2.5和SO2-4、NO3-、NH4+质量浓度贡献率相比于非采暖期出现大幅度增加.外来工业源和机动车源对武安PM2.5质量浓度贡献较为突出.     

石家庄市冬季大气中TSP,PM10,PM2.5污染水平研究

为研究石家庄市冬季大气颗粒物污染特征,于2013年2月采集TSP,PM10,PM2.5样品,用重量法分析其质量浓度,并对其相关性进行分析.结果表明,用环境空气质量标准（GB 3095-2012）来衡量,石家庄市冬季大气颗粒物TSP,PM10和PM2.5的日均浓度超标率分别为57.9％,82.9％和81.6％;超标倍数分别为1.28,1.86和2.24倍,超标情况严重;TSP与PM10和PM10与PM2.5相关系数分别为0.748 9和0.760 4,相关性较好;ρ（PM10）/ρ （TSP）平均值为0.74,ρ（PM2.5）/ρ（PM10）平均值为0.61,表明PM10和PM2.5污染严重.     

唐山夏季PM2.5污染特征及来源解析

选取唐山市有代表性的4个监测点:唐山工业区(钢铁冶金工业)、唐山丰南(经济开发区)、唐山监测中心站(居民区)、唐山大学城(大学区),于2012年7月连续1个月采集PM2.5样品;通过分析PM2.5的元素和水溶性组分,研究了唐山市PM2.5污染特性,并应用正交矩阵因子分解法(PMF)对PM2.5来源进行了解析.结果表明:唐山夏季PM2.5平均质量浓度为97μg/m3;4个功能区PM2.5质量浓度空间变化为工业区>经济开发区>大学区>居民区.工业区和经济开发区Fe、Pb、Mn元素富集程度明显高于其他区域.大学区受周边建筑活动影响较大,PM2.5样品中Al浓度最高.监测中心和丰南区采样点紧邻交通干线,PM2.5受机动车影响明显高于其他区域.唐山夏季二次无机气溶胶占PM2.5的47.7%,高温度、高湿度有利于二次无机气溶胶的生成,SO2转化率(SOR)为0.57,NO2转化率(NOR)为0.39.夏季PM2.5主要来源有金属冶金工业,建筑尘、燃煤尘及其他无组织尘,机动车,水泥建材及玻璃陶瓷行业,外来颗粒物区域性传输也是导致PM2.5污染的重要原因之一.     

德州市冬季大气挥发性有机物污染特征及其对臭氧和二次有机气溶胶生成的贡献

利用气相色谱-质谱仪/火焰离子检测器（Online-GC-MS/FID）对2017年冬季山东德州大气中99种挥发性有机物（VOCs）进行连续测量，研究了VOCs浓度和组分特征、日变化趋势、来源及其对臭氧（O₃）、二次有机气溶胶（SOA）生成的贡献.结果表明，德州大气VOCs平均体积分数为（47.74±33.11）×10^-9，烷烃占比最大，为40.66%.总VOCs及其组分表现出早晚体积分数高、中午体积分数低的日变化规律.德州大气中丙烷、丙烯、苯及甲苯和二氯甲烷分别受到液化石油气挥发、生物质燃烧、机动车排放和溶剂使用等人为源的影响.反向轨迹模型分析发现，北方内陆气团对德州VOCs体积分数具有一定贡献.烷烃、烯烃、芳香烃的臭氧生成潜势分别为（34.87±33.60）、（120.48±118.76）和（59.77±94.14）μg/m³，乙烯、丙烯、甲苯和间/对二甲苯的贡献较大.芳香烃氧化主导了SOA生成，其贡献率为93.7%，甲苯、间/对二甲苯、苯对SOA生成的贡献最大.为解决大气复合污染问题、实现臭氧和PM_2.5协同控制，德州应重点控制甲苯、间/对二甲苯等芳香烃的排放.     

邯郸市PM_(2.5)组分特征及其对散射系数的影响

对邯郸市2013年和2014年1、4、7、10月份的PM_(2.5)进行采样及成分分析,结果显示2013年和2014年的PM_(2.5)年均浓度分别为170.4和144.0μg·m~(-3),2014年较2013年下降了15.5%。各季度OC浓度冬季(31.7μg·m~(-3))秋季(24.4μg·m~(-3))春季(9.1μg·m~(-3))夏季(5.6μg·m~(-3)),SOC的排序为秋季(13.1μg·m~(-3))冬季(8.8μg·m~(-3))春季(2.4μg·m~(-3))夏季(2.0μg·m~(-3)),分别占OC的24.6%、34.6%、43.9%和27.7%。利用IMPROVE重构公式,得出散射系数年均值为524.9 Mm-1,春、夏、秋、冬季分别为328.4、333.9、564.8和872.6 Mm-1。硫酸铵是散射系数的主要贡献者,年均贡献率为33.9%,其次为硝酸铵(25.3%)、有机物(20.2%)、PM_(2.5)-10(15.4%)和土壤尘(5.7%)。     

北京市采暖期大气中PM10和PM2.5质量浓度变化分析

对北京市2003年11月至12月间供暖期中大气悬浮颗粒物污染状况作了较详细的监测.数据表明,北京市的这段时间,其PM10和PM2.5质量浓度因日因月而异,其中PM10平均质量浓度为253.1μg/m3,超过国家二级标准(1996)1.9倍,PM2.5的变化幅度在8.9～276.2μg/m3之间,其平均值为145.2μg/m3,超过1999～2000年监测数值38.4%;其污染源和影响因素之间关系的研究表明在供暖期间,温度、湿度和风速对PM10和PM25的累积和消散也起着至关重要的作用.     

南京城区夏秋季能见度与PM2.5化学成分的关系

为研究唐山PM_2.5污染特征及区域传输贡献,对唐山冬夏2季PM_2.5环境样品进行测试分析,并采用WRF-CAMx对京津冀地区PM_2.5及二次离子进行定量模拟,获取了PM_2.5成分谱数据,估算了PM_2.5和二次离子的区域传输贡献.唐山冬夏2季PM_2.5平均质量浓度分别为（117.9±56.6）、（77.3±29.8）μg/m³,超标率分别为65.0%和41.7%;水溶性离子的平均质量浓度分别为（58.4±17.9）和（42.6±23.6）μg/m³,分别占PM_2.5的49.4%和55.0%,是PM_2.5的主要成分.Cu、Zn、As、Sr、Cd、Sb、Pb主要来自人为源,Na、Mg等其余元素主要来自地壳源.冬夏2季PM_2.5受外来源贡献分别为26.9%和31.1%,二次无机气溶胶（secondary inorganic aerosol,SIA）传输作用较PM_2.5更为显著,夏季PM_2.5和SIA外来源贡献高于冬季,高质量浓度时段外来源贡献会有一定幅度的上升.稳定的大气环流背景场、低风速等气象条件和燃煤排放源的增加是造成冬季重污染发生的重要原因.

     

北京市采暖期大气中PM_(10)和PM_(2.5)质量浓度变化分析

对北京市2003年11月至12月间供暖期中大气悬浮颗粒物污染状况作了较详细的监测.数据表明,北京市的这段时间,其PM10和PM2.5质量浓度因日因月而异,其中PM10平均质量浓度为253.1μg/m3,超过国家二级标准(1996)1.9倍,PM2.5的变化幅度在8.9-276.2μg/m3之间,其平均值为145.2μg/m3,超过1999-2000年监测数值38.4％;其污染源和影响因素之间关系的研究表明:在供暖期间,温度、湿度和风速对PM10和PM2.5的累积和消散也起着至关重要的作用.     

济南市冬季灰霾日PM1.0和PM1.0—2.5污染特征

为探讨济南市灰霾日大气细颗粒物的化学组分特征, 于2014-01-15—02-17利用PM_1.0、 PM_2.5中流量采样仪,离子色谱及OC/EC分析仪等研究手段,对济南市灰霾日PM_1.0及PM_2.5的浓度水平及化学组成进行了系统研究。结果表明:灰霾日和非灰霾日NO^-₃、SO^2-₄、NH⁺₄均为PM_1.0和PM_2.5的主要成分,灰霾日时NO^-₃、SO^2-₄、NH⁺₄质量浓度占PM_1.0和PM_2.5质量浓度的比例明显升高,并且三种成分质量浓度在PM_1.0中均有显著升高,显示二次无机气溶胶的快速增加是灰霾形成的重要因素。碳质组分(OC+EC)是PM_1.0及PM_2.5中所占比例为第二位的组分,灰霾日OC和二次有机碳(SOC)较非灰霾日明显升高,表明灰霾日更有利于SOC的生成。72 h后向气流轨迹分析表明,起源于山东省内东部及北京、天津一带气流的近地面传输对灰霾形成有重要影响。     

基于银川市大气颗粒物组分网观测的夏季沙尘污染过程分析

利用银川市大气颗粒物组分监测网在线观测数据,分析了2018年7月沙尘天气下不同粗细颗粒物(TSP,PM_(10),PM_(2.5),PM_1)的质量浓度变化趋势,PM_(2.5)中的水溶性离子、金属元素、有机碳(OC)和元素碳(EC)的质量浓度变化趋势和污染来源,及本次沙尘过程区域污染传输情况。结果表明,7月14—18日受沙尘天气过境影响,TSP,PM_(10)的小时质量浓度均在15日10:00达到了峰值,分别为2 692,2 173μg/m~3,PM_(2.5)的小时质量浓度在15日9:00达到了峰值,为608μg/m~3,PM_1的小时质量浓度峰值出现在7月16日15:00,为54.2μg/m~3;7月沙尘期PM_(2.5)中水溶性离子日均质量浓度由大到小排序为Ca~(2+)SO_4~(2-)NH_4~+Mg~(2+)Na~+K~+NO_3~-,Ca~(2+)日均质量浓度增幅最大,升高16.2倍,PM_(2.5)中金属元素日均质量浓度由大到小排序为CaFeKMnPbCrZnVTiCuNiAs,Ca日均质量浓度为31 945.6 ng/m~3,PM_(2.5)中有机碳和元素碳的日均质量浓度分别为7.22,1.09μg/m~3,比值为6.6。后向轨迹图和气溶胶激光雷达消光图显示,本次沙尘污染是由外来源输入的颗粒物沉降和本地地面扬尘叠加共同造成。     

2014—2016年某市PM2.5污染的时间分布特征及节假日效应

以某市2014—2016 3年的大气监测数据为基础,运用统计学等分析方法对数据进行处理。结果显示:该市2014—2016年PM2.5年均浓度依次为53.03、41.66、42.77μg·m-3,分别超出GB 3095—2012《环境空气质量标准》的二级标准限值的51.51%、19.03%、22.20%;季节变化表现为冬高夏低、春秋居中的特点,PM2.5月均浓度呈"V"型变化,6—8月是该市全年空气质量最优的时段;不同年份节假日期间PM2.5浓度变化存在明显的差异,仅春节期间PM2.5浓度变化表现为:春节前>春节后>春节明显的假期效应;气象因素对该市PM2.5浓度起到了重要的作用,PM2.5浓度与降雨量、气温、平均风速、相对湿度呈负相关（P<0.01）,与气压呈正相关（P<0.01）;空气中其他污染物对PM2.5浓度也有着显著影响,其中NO2是影响该市PM2.5浓度的重要空气污染物。     

武汉市大气污染源排放清单及分布特征研究

以武汉市为研究区域,基于实地调查获得典型行业污染源活动水平,以大气污染物排放清单编制技术指南为参考,利用排放因子法建立2014年武汉市大气污染源排放清单,并结合经纬度、人口密度分布、土地利用类型、道路长度等数据将排放清单进行了3 km×3 km网格化处理.结果表明,2014年武汉市SO_2、NO_x、PM(10)、PM_(2.5)、CO、BC、OC、VOCs和NH_3排放量分别为10. 3、17. 0、16. 3、7. 1、63. 1、0. 6、0. 4、19. 8和1. 6万t.固定燃烧源为SO_2排放的主要来源,其贡献率约64%;移动源为NO_x的主要来源,其贡献率约51%;颗粒物排放主要来源于扬尘源和工艺过程源; CO和VOCs主要来源于工艺过程源,BC和OC排放均以移动源和生物质燃烧源为主,NH_3排放主要来自农业源.污染物排放主要集中在青山区至新洲区一带.     

极谱法测定地球化学样品中钨、钼的质量分数

对1：5万区域地球化学普查样中钨（W）、钼（Mo）分析方法的研究,建立了在苯羟乙酸-氯酸钾-辛可宁体系中,催化极谱法测定普查样品中W、Mo的质量分数.结果表明,ρ（W）=0～0.08μg/mL、ρ（Mo）=0～0.064μg/mL时,溶液质量浓度与峰电流有较好的线性关系;该方法的精密度、准确度较好,回收率为97.7%～99.6%,最低检测质量分数分别为0.23,0.52μg/g.能够满足化探样品中W、Mo检测的要求。