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PM2.5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PM2.5样品采集.分析研究了PM2.5、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PM2.5、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PM2.5、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PM2.5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.     

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.     

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.     

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.     

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。     

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.     

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.     

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.     

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。     

松江区大气气溶胶光学厚度对PM_(2.5)浓度的影响

探讨了大气气溶胶光学厚度在大气污染研究中的实用性,通过获取美国国家航空航天局和上海市松江区环境保护局的相关数据,针对松江区大气气溶胶光学厚度对细颗粒物(粒径≤2.5μm的颗粒物,PM2.5)浓度(质量浓度,全文同)的影响进行相关性分析,建立了最优回归模型,并进行了精度检验,同时对未来PM2.5浓度进行了预测.     

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.     

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。     

城市灰霾与空气细颗粒物质量浓度水平的关系

为说明灰霾天空气中PM2.5的质量浓度与能见度的相互关系,对2007—2009年环境空气自动站连续自动监测数据进行分析。结果表明,PM2.5质量浓度上升时,大气能见度下降。空气因PM2.5的污染造成的大气能见度在3～10km,PM2.5质量浓度≤0.010mg/m3能使大气能见度〉10km。应采取相应措施对空气污染加以控制,提高大气能见度。     

河南省PM2.5时空变化及其影响因素

PM_2.5属于大气细颗粒物,能够长时间悬浮于空气中且易被人体吸入,影响人类的身体健康。以河南省18个观测站逐小时PM_2.5浓度数据为研究对象,采用数理统计、反距离权重和地理探测器等方法,探讨河南省PM_2.5浓度的时间和空间变化特征及其影响因素。研究表明：(1)年际尺度上,2017—2022年河南省年均PM_2.5浓度呈下降趋势。(2)季节尺度上,四季PM_2.5平均浓度由高到低依次为：冬季(89.5±16.2μg/m³)、秋季(48.5±5.5μg/m³)、春季(41.4±6.1μg/m³)、夏季(28.8±7.3μg/m³),冬季平均浓度远高于其他三季。(3)月份尺度上,PM_2.5浓度呈“U”型变化特征,1～7月呈降低趋势,8～12月呈增加趋势,其中1月浓度最高(107.9±12.2μg/m³),7月浓度最低(27.0±10.6μg/m^3<...     

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。     

严重雾霾期大气PM2.5和PM10中水溶性离子污染特征

为掌握雾霾期大气PM2.5和PM10中水溶性离子污染特征,采集东北某市2013年10月20~31日发生严重雾霾期间大气PM2.5和PM10样品,分析颗粒物样品中9种水溶性离子(F-、Cl-、NO3-、SO42-、Na+、NH4+、K+、Mg2+和Ca2+)的质量浓度.结果表明:各水溶性离子均表现为夜间质量浓度大于日间质量浓度,其在雾霾期PM2.5中的昼、夜质量浓度比为1.68;NO3-、SO42-、NH4+等3种离子质量浓度较高,雾霾期PM2.5中质量分数分别为11.03%、8.3%和7.39%,PM10中也有类似结果.K+和Ca2+在PM2.5和PM10中,雾霾期和非雾霾期质量分数变化不大.根据各离子比值,可以判定雾霾期固定源对颗粒物污染的贡献更大,说明雾霾期城市气象因素对大气颗粒物污染影响较大.对比2009年10、11月水溶性离子数据发现移动源污染贡献在增加.     

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.     

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     

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。