青岛大气气溶胶中多环芳烃的GC/MS分析

采集了青岛市 5个区的大气气溶胶样品并用气相色谱 -质谱技术分析测定了多环芳烃的含量。参照美国EPA 6 10方法 ,索氏抽提气溶胶样品 ,抽提物经硅胶 -氧化铝层析柱分离 ,用GC/MS分析鉴定多环芳烃。标准质谱库计算机检索定性 ,内标法定量。青岛市大气气溶胶中PAHs总量的总趋势是东部高于西部 ,中部高于南、北部。多环芳烃环数分布表明气溶胶中PAHs几乎全部由人类活动产生 ,来源为煤炭、木材、石油类的不完全燃烧。 16种优控制多环芳烃化合物中的萘、苊、芴、荧蒽、茚并 [1,2 ,3-cd]芘、苯并 [b]荧蒽、苯并 [k]荧蒽等有毒有害有机物污染物普遍检出于市内五区。苯并 [a]芘的大气含量甚微     

燃煤烟尘和机动车尾气中PAHs分子化合物的稳定碳同位素研究

研究了燃煤烟尘中和机动车尾气中9种多环芳烃分子化合物的稳定碳同位素组成．气相色谱／燃烧系统／同位素质谱(GC／C／IRMS)分析表明，汽油车和柴油车尾气中多环芳烃的稳定碳同位素组成相差不大，分别为-22．1‰～-23．7‰和-20．5‰～-24．4‰，并随着分子量的增大而增加．电厂燃煤和高效民用锅炉燃煤产生的多环芳烃分子化合物的稳定碳同位素组的范围为-22．0‰～-31．2‰，随着分子量的增大PAHS分子化合物中^13C含量降低．机动车尾气和燃煤产生的三环和四环多环芳烃的稳定碳同位素组成差别不大，而五环和六环化合物的稳定碳同位素组成差别比较明显。因此，利用多环芳烃分子化合物的碳同位素组成能够较好的区分燃煤产生的烟尘中和机动车尾气中苯并(a)芘，茚并(1，2，3-cd)芘，苯并(ghi)苝的来源。     

北京市大气气溶胶中多环芳烃的研究

采集了春、夏、秋、冬4个季节的PM10和PM2.5颗粒物样品,参考美国EPA-610方法,利用色谱-质谱技术对美国环保总局推荐的18种优控多环芳烃进行了内标法定量分析,并探讨了多环芳烃的分布特征和来源．结果表明：PM10可吸入颗粒物污染比较严重,其中PM2.5的细粒子占很大比例;PM10和PM2.5的质量浓度春季最高,然后依次为冬季、秋季、夏季．多环芳烃单体的质量浓度在0．10-36．71ng／m^3之间,萘、芴、苊等低分子量芳烃的含量相对低;苯并[-ghi-]花、茚并[1,2,3-cd]芘、苯并[-k-]荧葸、苯并[-a-]芘等高分子量芳烃的含量相对较高,其中苯并[-ghi-]花的含量最高．多环芳烃单体的质量浓度和18种多环芳烃的总质量浓度具有季节性变化规律,一般是：冬季〉秋季〉春季〉夏季;约有70％以上的多环芳烃分布在PM2.5。颗粒物中．不同环数多环芳烃的质量浓度为：5环〉4环〉6环〉3环〉2环,其中4环和5环芳烃约占总质量浓度的62％以上．利用多环芳烃的比值进行源解析,发现污染物为本地来源,主要是机动车尾气和燃煤源的排放,其中汽油车的影响较大．     

百合甾体皂苷元的气—质联用分析及其结构鉴定

运用气相色谱—质谱联用仪(GC／MS)对来自百合Lilium brownii var.colchesteri中的2种甾体皂苷元进行了直接分析，并根据其GC／MS、红外光谱、紫外光谱和核磁共振碳谱(^13C—NMR)等数据对其结构进行了鉴定．结果表明：气—质联用仪(GC／MS)直接分析甾体皂苷元快速、方便，不仅需要样品量少，而立能同时获得样品的色谱图和质谱图，适合于大量试样的分析、2种百合皂苷元的光谱数据经分析，并与文献标准对照，鉴定百合皂苷元1为薯蓣皂苷元(diosgenin)，百合皂苷元2为提果皂苷元(gigogenin)。     

城市工业区大气颗粒物中多环芳烃的含量及来源分析

采用索氏提取器提取大气颗粒样品中的多环芳烃,并用色谱/质谱联用技术(GC/MS)测定了西安市某工业区大气中多环芳烃(PAHs)的含量,并以西安市某生活区作为对照区分析了该工业区PAHs的主要来源,测得工业区采样点大气颗粒物中8种PAHs浓度范围为86.52~431.05 ng/m3.生活区共检出6种PAHs,其浓度范围为47.60~149.03 ng/m3,其种类和数量小于工业区中测得的PAHs.研究结果表明,工业区内PAHs污染十分严重,空气质量较差.通过对工业区内采样点的情况分析可知,工业区空气中PAHs主要来自焦化厂.     

国内色谱法研究人体内脂肪酸的综述

文章对国内色谱法研究人体内脂肪酸的文献进行了综述，包括气相色谱法(GC)、气相色谱质谱联用法(GC／MS)、高效液相色谱法(HPLC)。同时对脂肪酸测定结果与人的营养和疾病之间的关系进行了一定的探讨。     

北京市海淀区大气PM10中正构烷烃的分布研究

利用索氏抽提与层析柱前处理以及气相色谱/质谱联用技术(GC-MS)等方法检测了2004～2005年北京市海淀区采样点大气PM10中的正构烷烃.实验数据表明,正构烷烃的碳数分布范围在nC11～nC32之间,相对含量较大的范围为nC16～nC29,且随碳数递增,正构烷烃以等间距顺序出峰,秋季和夏季的色谱图基线比较平稳,UCM鼓包峰较小,冬季有不明显的UCM鼓包峰,春季有明显的UCM鼓包峰,23≤Cmax＜27,1＜CPI＜3,(nC21+nC22)/(nC28+nC29)值除冬季以外,春季、夏季和秋季的平均值均小于1.表明北京市海淀区2004～2005年大气PM10中均检测出丰富的正构烷烃,正构烷烃主要来自高等植物等现代生物和化石燃料(石油、煤等)的不完全燃烧双重来源.     

农村地区不同炉具和燃料排放PM1.0中多环芳烃的排放特征

为研究农村地区不同燃料在不同清洁炉具中燃烧产生PM1.0中多环芳烃(polycyclic aromatic hydrocarbons,PAHs)的排放因子和排放特征,利用稀释通道法采集了8种燃料在气化炉和解耦炉中燃烧产生的PM1.0样品,分析其中的PAHs含量.结果表明:16种组合条件下燃烧产生的PAHs排放因子为0....     

GC/MS法在水环境污染事故中检测SVOCs的应用

为了在水环境突发污染事故中找寻和发现污染源,采用气相色谱/质谱联用(GC/MS)法检测,并通过建立的半挥发性有机污染物档案和现场环境调查确定被污染水中的半挥发性有机物(SVOCs)。实践表明,该方法在11次相关水环境突发污染事故中,9次得到的结果令人满意。但在受城市生活污水和石油污染造成的水环境突发污染事故调查中,GC/MS法检测结果在判断水体污染来源时效果欠佳,需研制和开发新方法加以解决。     

杭州市PM2.5中PAHs和PAEs气固分布特征及其安全风险研究

为了解杭州市PM2.5中多环芳烃(PAHs)、邻苯二甲酸酯(PAEs)的气固分布特征,于2016年12月-2017年5月在杭州市主城区同步采集PM2.5与气相样品。经气相色谱-质谱法分析可知:气相中总PAHs的月平均质量浓度大于PM2.5中的数值,PAHs的相分布特征是气相占优型;气相中总PAEs的月平均质量浓度略小于PM2.5中的数值,PAEs的相分布特征是固相占优型。据分析结果计算PAHs和PAEs单体分子的气-固分配系数(Kp),结果表明:单体分子量越大,其Kp值越高,越容易分布在固相颗粒物中。此外,大气环境中总PAHs和PAEs的质量浓度变化规律为冬季大于春季,且冬季PAHs和PAEs的气相质量浓度亦大于春季。根据大气环境中PAHs和PAEs的安全风险评价可知:气相中PAHs的毒性当量浓度远大于PM2.5中PAHs的毒性当量浓度,PAEs致癌风险的模型估算结果表明大气环境中PAEs不具有致癌风险。     

采暖季北京市主要大气污染物变化特征

为研究采暖季北京市主要大气污染物变化特征,收集北京市35个自动空气监测站点2013年11月至2014年4月上半月6种大气污染物的小时浓度均值,分析了其时间变化规律,并采用地理信息系统分析了污染物的空间分布特征.北京市采暖期间CO、NO2、SO2、O3、PM2.5和PM10的平均质量浓度分别为2.62 mg/m3、64.05μg/m3、50.52μg/m3、26.39μg/m3、118.61μg/m3和126.05μg/m3,其中：NO2的月均质量浓度变化较小;SO2和颗粒物的最高月均质量浓度都出现在2月;CO月均质量浓度呈现稳步下降的趋势;O3月均质量浓度则逐步上升. PM2.5、PM10、NO2和SO2的质量浓度日变化均呈双峰双谷型.对照点及区域点的O3质量浓度最高,其他种类污染物最高质量浓度出现在交通控制点.北京市大气污染物除O3外都呈现出南部质量浓度较高、向北部逐步递减的特点,O3在城区的质量浓度明显低于其他区域.     

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.     

大气颗粒物时空分布特征及影响因素

目的研究城市空气污染现状以应对日益严重的城市空气污染问题．方法以某市为研究区域,市城区以及邻县的大气颗粒物为研究对象,分别于采暖季、风沙季、非采暖季每个季度连续6天对TSP、PM小PM2.5,样品进行有效同步采集,对该市大气颗粒物质量浓度的时空分布特征和影响因素进行了分析．结果该市空气大气颗粒物污染以PM2.5,的污染最为严重,PM2.5,最大超标倍数为3．6倍．结论该市大气颗粒物的平均质量浓度变化特征为采暖李质量浓度〉风沙季质量浓度〉非采暖季质量浓度,TSP、PM10和PM2.5,质量浓度与风速呈现负相关性,PM10和PM2.5质量浓度与湿度呈现正相关性,TSP质量浓度与湿度呈现负相关性,能见度与三个粒径的颗粒物浓度均呈现负相关性．     

太原市大气污染现状及监测站点优化

基于2008年12月至2009年11月太原市大气中SO2、NO2和PM10日均浓度值,评价了太原市的大气污染状况,并对监测站点进行了优化设计。结果显示：太原市大气中SO2、NO2和PM10年均浓度分别为0．105mg／m3、9．060mg／m3和0．197mg／m3,接近或超过国家环境空气质量年均值三级标准。受气候和地形的影响,太原市大气中SO2、N02和PM10呈现明显的季节变化和地域分布特征了利用物元分析法对原有的监测站点进行了优化后显示,现有的8个监测站点优化为5个后,仍能准确的反应太原市的大气污染状况。     

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.     

北京市一次PM10污染过程模拟与气象诊断分析

采用MM5-CAMx耦合模式模拟和气象观测诊断相结合的方法对北京市一次PM10污染过程进行了综合分析.利用颗粒物来源识别(PSAT)技术模拟分析了华北地区各区域污染物排放对北京市PM10的贡献,模拟结果发现来自周边地区特别是河北、天津地区PM10的跨界输送是造成本次北京市PM10污染过程的主导原因.气象观测诊断分析发现本次PM10污染过程与区域气象因素的影响密切相关,同时发现PM10高质量浓度过程经历了2个阶段.第1个阶段为在西南风作用下污染物跨界输送造成了北京市PM10质量浓度的增高,诱发了北京市PM10污染的产生,第2个阶段为在均压场和弱低压作用下,北京市PM10本地排放的累积作用维持了PM10的高质量浓度,同时第2个阶段还伴随着东南风的输送,天津源对北京地区的输送也加强了北京市PM10的高质量浓度.     

后奥运时期大气污染控制措施对北京PM_(10)影响

应用中尺度气象模式(MM5)与区域多尺度空气质量模型(CMAQ)的耦合模式系统模拟研究了北京后奥运时期"机动车尾号限行"措施及拟在重污染气象条件下实施的"机动车单双号限行"、施工作业限制等应急措施对北京市空气质量的影响.结果显示,在无"尾号限行"措施实施的情况下,2008年10—12月份的PM10质量浓度将分别增加6.88、9.68和12.10μg/m3,增长率分别为6.81%、8.27%和7.85%.以2005年11月2日—6日和2007年12月25日—29日作为重污染事件的案例分析时段,应急措施可使2005年11月、2007年12月重污染时段内PM10质量浓度分别减少93.8、88.4μg/m3,降幅分别为21.56%和20.30%.在后奥运时期,临时、应急性的减排措施可在一定程度上改善大气环境质量,但措施实施将附带一定的社会效应和经济损失.从长远角度看,针对本地排放的重点控制以及区域排放的长效协同控制是改善北京大气环境质量的关键.     

吉林市城区大气污染物浓度演变特征及其与气象因素关系

为了解吉林市大气环境现状,利用2014-2018年吉林市城区7个国控环境空气质量监测站点的CO、SO₂、NO₂、O₃(O₃-8 h)、PM2.5和PM10质量浓度监测数据以及2018年逐时气象数据,采用相关分析法和应用统计法分析了大气污染物的质量浓度变化特征以及各污染物浓度与气象因素的相关性.研究结果表明:吉林市2014-2018年来SO₂、NO₂、PM10、PM2.5年均浓度总体呈下降趋势,O₃浓度有上升趋势;PM10、PM2.5和O₃浓度有超标现象,说明其为吉林市主要大气污染物;同一污染物浓度在不同季节、月份和时刻具有明显的变化特征,可以根据变化规律采用错峰生产的方式改善环境空气质量;气象因素与污染物浓度之间有较好的相关性,其中O₃浓度与温度、湿度、风速均呈现高度相关性,NO₂浓度与风速高度负相关;气象因素对CO、NO₂、O₃     

石家庄市2005-2012年环境空气质量变化及影响因素分析

利用石家庄市区环境空气质量定点监测资料,研究了市区2005-2012年环境空气质量变化趋势及影响因素。结果表明：石家庄市首要污染物是PM10（可吸入颗粒物）,其次为SO2（二氧化硫）,呈现尘污染和煤烟型污染特征;SO2和NO2（二氧化氮）、PM10月均值总体呈非采暖期小于采暖期的趋势,PM10在非采暖期3-5月份出现一个小高峰,沙尘天气影响可能是其主要原因。API（空气污染指数）的月均值与PM10月际变化趋势一致,表明石家庄市大气污染以尘污染为主。总体上,PM10呈现显著下降趋势,SO2和NO2呈不显著上升趋势,空气综合污染指数表现为不显著下降。能源结构变化、产业结构变化、污染源综合整治对减轻环境空气污染起到一定的作用。