西安市PM2.5污染水平时空分布特征及其成因分析

在研究西安市2013年1—4月份的PM2.5污染水平的基础上,对PM2.5质量浓度逐日变化规律和各月份分布情况进行分析,结果显示西安市1—3月份的PM2.5污染较为严重且质量浓度值震荡性显著,4月份PM2.5质量浓度值相对偏低且较平稳。然后通过每个观测点统计各级别AQI出现的频率,描述每个观测点的污染状况,计算AQI指标各监测物质的相关性矩阵,结果显示PM10与PM2.5的相关性最大,CO、SO2和NO2与PM2.5呈显著正相关,结合西安市的实际情况分析PM2.5指标的成因。     

宁波市近地层大气环境中PM2.5空间分布研究

为研究近地层大气环境中的PM_(2.5)的浓度分布和影响因素,于2018年7月13日至16日期间,利用Dylos air quality monitor DC1700和BLATN smart-126s型空气质量检测仪获得大气颗粒物质量浓度进行研究,分析和探讨了其质量浓度分布及日变化特征,得到以下结论:宁波市内PM_(2.5)浓度水平与距城市中心的距离成反比;越靠近城市中心,PM_(2.5)浓度变化幅度越明显;近地层(h40m)PM_(2.5)日平均质量浓度总体分布与高度呈负相关趋势;分时段PM_(2.5)浓度呈现"三峰趋势",分别在8:00、12:00、17:00三个时间段出现峰值,不同峰值之间差值不同。     

基于地面监测站的慈溪PM2.5动态分布特征研究

PM2.5己成为当前我国大中城市的首要空气污染物,是造成灰霾天气的主要原因。通过对慈溪的环保大楼、实验小学2个监测站点进行监测,获得2014年6月1日至2017年4月30日的PM2.5日平均浓度数据。利用统计学方法,定量分析慈溪PM2.5的污染程度和时空分布特征,并简要探讨影响PM2.5污染的因素。结果表明,慈溪PM2.5污染逐年下降;PM2.5浓度季节变化和月变化规律明显,均呈"U"型分布;两个监测站点PM2.5浓度分布特征基本一致,具有空间相似性。     

延吉市PM2.5时空分布特征及其与气象要素的相关性分析

利用延吉市城区3个空气质量监测站2015年PM_2.5浓度小时数据,探讨了延吉市城区PM_2.5时空分布特征,并将PM_2.5浓度与气象要素做相关性分析.研究结果表明: ①延吉市PM_2.5季节浓度由高到低依次为冬季、秋季、春季和夏季.②延吉市PM_2.5月均浓度变化均呈单峰单谷型,其中11月、12月、1月浓度值相对较高,2月开始逐月递减至10月份后开始回升.③PM_2.5日均浓度曲线呈现出尖峰和深谷交替变化的锯齿状.④延吉市城区3个监测点PM_2.5浓度日变化在春季、夏季、秋季和冬季都呈现双峰双谷型.⑤PM_2.5浓度与气压、气温日较差、风速、相对湿度等气象要素之间存在显著地相关性.     

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.     

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。     

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.     

昆明市典型干季大气PM2.5中重金属污染特征与来源研究

利用AMMS-100大气重金属在线分析仪对昆明市中心城区典型干季(2016年1月14日～3月31日)大气PM_(2.5)进行捕集,检测了其所含重金属的浓度和组成,主要包括Pb、Se、Hg、Cr、Zn、Ni、Fe、Mn、V、Ba、As和Co这12种.采样期间昆明中心城区大气PM_(2.5)平均浓度为37.49μg/m~3,12种重金属总浓度为3 900.4 ng/m~3,约占PM_(2.5)的10.4%,除Fe元素平均浓度较高外(3 285.1 ng/m~3),其他金属元素浓度均较低,最低的为V,浓度仅为0.9 ng/m~3.春节前后,PM_(2.5)载带的重金属浓度有较大差异.春节假日期间的Cr、Mn、Ni、Co、Fe、Se、Hg、Zn和Pb等重金属浓度相比春节前下降了0.9%(Fe)～71.9%(Mn).而重金属Ba的浓度相比春节前增加了135.6%,达到129.6 ng/m~3,这可能与春节期间烟花爆竹的燃放有关.主成分分析结果表明,昆明干季大气PM_(2.5)中12种重金属主要来自扬尘源、机动车尾气、煤炭燃烧和冶金工业源.气团轨迹研究表明,3月份缅甸频繁的生物质燃烧活动对昆明地区重金属的浓度有重要影响.     

钢铁企业排放的PM2.5等颗粒物中重金属元素分布的实验研究

选择北京、天津、河北重点控制区的钢铁企业为样本,首先对其排放的PM2．5细颗粒物的单尘颗粒进行采样分析、处理、测定,其次重点对这些颗粒物上携带的多种重金属元素在不同粒径颗粒物中的分布进行研究,最后得出钢铁企业排放PM2．5等颗粒物中携带的K、Ca、Mn、Cu、Zn、Pb、Cr、Ni重金属元素在不同粒径颗粒物中的分布有所不同的结论,为后续治理和控制钢铁企业排放的PM2．5等颗粒物提供有力的依据．     

杭州市PM2.5中水溶性离子的污染特征研究

为全面了解杭州市PM_2.5中水溶性离子的污染特征及其来源,于2014年10月—2015年9月在杭州市2个采样点采集了PM_2.5样品,运用离子色谱法对PM_2.5中的水溶性离子进行了分析.结果表明:PM_2.5中9种水溶性离子的年均质量浓度为46.63μg/m³,占PM_2.5质量浓度的54.97%.主要离子Cl^-,NO₃^-,SO4^2-,NH₄⁺质量浓度季节变化明显,表现为冬季>秋季>春季>夏季.SOR值和NOR值说明杭州市大气中二次颗粒明显存在,并且SO₂的二次转化率大于NO₂的二次转化率.因子分析表明:二次气溶胶、道路扬尘、建筑扬尘和工业排放是采样期间杭州市PM_2.5的主要来源.     

香烟自由燃烧产生的PM2.5及其碳组分谱特征

通过对箱体实验仓内PM2.5的采集、称重与PM2.5中碳组分的分析,研究香烟自由燃烧过程PM2.5的一次排放和燃烧结束后仓内PM2.5的二次生成。结果表明:单支某品牌香烟自由燃烧时PM2.5一次排放量为1 200μg,排放速率为3μg·s-1,1 h内30 m3空间室内连续9支香烟自由燃烧,PM2.5质量浓度最大可增加360μg·m-3。香烟自由燃烧直接排放的PM2.5中碳组分的分布特征:碳组分占PM2.5的比重为57.7%,高于环境空气PM2.5中碳组分比重;OC1、OC2、OC3是香烟自由燃烧过程一次排放PM2.5中碳组分的优势组分,ρ（OC1）/ρ（TC）为34.6%,ρ（OC2）/ρ（TC）为23.9%,ρ（OC3）/ρ（TC）为17.8%;香烟自由燃烧排放PM2.5中ρ（OC）/ρ（EC）的特征值为14.8,ρ（Char）/ρ（Soot）的特征值为1.2。香烟自由燃烧结束后仓内PM2.5及碳组分的分布反映香烟自由燃烧烟气对于PM2.5的二次生成有一定的贡献。     

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.     

气固流化床中空隙率研究

空隙率是气固流化床中最重要的参数之一。本文采用PV4A型光纤颗粒测速仪在直径为90mm的流化床中测定了不同颗粒在床层不同位置处及不同气速下空隙率的时间序列。采用统计分析法、功率谱分析法分析了空隙率的时间序列,并重构出空隙率时间序列的吸引子。     

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.     

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。     

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.     

松花江干流底泥中PCBs的分布特征及其生态风险

分析了松花江干流沉积物中14个采样点的∑PCBs质量分数及其季节变化规律.共检出57种PCBs同系物,不同季节检出的∑PCBs的质量分数为1.0×10-10～1.15×10-8,平均质量分数为1.91×10-9.不同季节中,大多数采样点的∑PCBs质量分数变化不大.应用潜在生态危害指数法和加拿大环境委员会制定的SQG风险评价法,对各采样点的生态风险进行了评价,两种评价方法的结果一致.各采样点生态风险均未达到强生态危害及其以上级别.松原采样点的春季属于中等生态危害;其他各采样点在各季节均属于轻微生态危害.春季5个风险水平较高的采样点的风险水平由高到底依次是:松原佳木斯下游富锦市哈尔滨下游哈尔滨上游.     

循环床气固提升管中颗粒浓度的轴向分布

以16m循环床提升管中气固两相流压力梯度的大量实验数据为基础,从能量耗散的观点分析研究了平均颗粒浓度的轴向分布特征及其操作条件的影响,并与相同条件下6m高提升管中颗粒浓度的轴向分布进行了对比。结果表明,加颗粒循环量Gs或减小表观气速Ug时,由于单位质量颗粒加速和输送的能量减少,提升管各高度位置的颗粒浓度εs增大,颗粒浓度的轴向分布亦更不均匀;提升管高度对平均颗粒浓度及其轴向分布具有显著影响,提升管高度增加,提升管各高度截面上的平均颗粒浓度减小,颗粒浓度的轴向分布也更加均匀,给定表现气速对应的颗粒饱和夹带量也将提高。     

排湖表层沉积物中有机氯农药分布特征和生态风险

为研究排湖沉积物中有机氯农药分布特征和生态风险,参照美国EPA 8000系列方法及质量保证和质量控制(QA/QC),将排湖表层沉积物分为上(0~2 cm)、下(2~10 cm)两层,依次分析上下两层沉积物中残留有机氯农药(OCPs)含量特征。结果表明,沉积物中有机氯农药残留总量为9.71~123.62 ng/g,沉积物上层中的OCPs含量明显高于下层。DDD/DDE值则显示上层沉积物DDT的降解主要处在厌氧条件下,而下层处在好氧条件下。较低的α-HCH/γ-HCH值说明周围环境中有林丹的输入。对照Ingersoll风险评估标准,认为排湖上下层沉积物中有机残留具有一定的生态风险性,会对该湖水产养殖和底栖食泥生物产生较大影响。