广州市住宅室内、外PM2. 5 中碳污染来源解析

旨在对大气PM2.5中碳污染来源进行解析,以寻求科学合理的预防与污染控制对策.在广州市9个居民住宅的室内、室外同步采集了PM2.5样品,对PM2.5中有机碳(OC)、元素碳(EC)组分采用热光反射分析法(TOR)分析.IMPROVE-TOR法分析OC、EC的过程中,根据固定的温度梯级将OC和EC区分为8个组分(OC1、OC2、OC3、OC4、EC1、EC2、EC3和OPC). 分析了广州市9个采样住宅夏、冬季室内和室外PM2.5中8个碳组分占总碳(TC)的平均丰度及其规律和启示.采用因子分析法对PM2.5中碳污染主要来源的定量贡献进行解析,找出广州市PM2.5中碳污染主要来源及其贡献率.采用简化模型,对室内OC、EC源对室内总碳的相对贡献率,室外OC、EC源对室内总碳的相对贡献率进行了定量化研究.     

广州PM2.5中有机碳和元素碳的污染特征

于2015年6月～2016年5月对广州大气细粒子PM_(2.5)进行持续观察,分析了样品中有机碳(organic carbon,OC)和元素碳(elemental carbon,EC)的含量.结果表明:广州大气PM_(2.5)含量为(66.03±43.11)μg·m~(-3),OC含量为(8.19±5.01)μg·m~(-3),EC含量为(1.75±0.80)μg·m~(-3); OC,EC和总碳(total carbon,TC)占PM_(2.5)的比例分别为16.73%,3.85%和20.58%,表明广州细粒子的碳污染程度较为严重; PM_(2.5),OC和EC污染都呈现冬季春季夏季秋季的特征,与历史研究基本一致; OC,EC相关系数较高(R~2=0.929),表明二者来源较为相近,且PM_(2.5)中EC1占比例最高(45.41%),表明广州燃煤和机动车尾气是重要的污染源;二次有机碳(SOC)为(4.10±3.56)μg·m~(-3),占OC的比例为46.19%,表明广州二次有机碳的排放与形成是碳污染的重要因素.与历史数据相比,广州大气污染情况有所改善,碳气溶胶污染几乎达到历史最低值.     

兰州远郊区春季碳气溶胶的质量浓度特征

 为探讨春季沙尘(暴)期间兰州大学半干旱气候与环境观测站(SACOL)碳气溶胶的变化特征, 2012 年5 月17-26 日于SACOL 站采用石英膜收集PM₁₀样品, 利用DRI-2001A 热/光碳分析仪测量元素碳(EC)和有机碳(OC)的质量浓度。结果显示, 沙尘(暴)是导致OC、EC 质量浓度增大的主要因素。采样期间EC、OC 和总碳(TC)的平均质量浓度分别为2.71、11.26 和13.97 μg/m³。进一步分析显示, 沙尘(暴)期间兰州城区碳气溶胶污染逐渐加重主要受本地源的影响。PM₁₀中OC 和EC 的相关系数达到0.94, 揭示SACOL 站OC、EC 的来源相对一致。OC/EC 的均值为5.05, 表明春季SACOL 站PM₁₀中碳气溶胶存在二次污染。二次有机碳(SOC)的质量浓度为3.37 μg/m³, 为OC 的29.9%。结合考察周边环境, 分析表明SACOL 站春季碳气溶胶的主要来源是直接污染源, 来自周边环境中的燃煤以及机动车尾气排放。对碳气溶胶8 种组分的因子分析结果也表明, 周边环境的燃煤和机动车尾气排放是春季SACOL 站碳气溶胶的主要贡献源。     

上海市淀山湖区域灰霾天大气颗粒物中碳组分的污染特征

采集了上海市淀山湖区域2015年3月至2016年2月灰霾天大气颗粒物中PM_(2.5)样品,重点分析了其中碳组分的污染特征。结果表明,PM_(2.5)年均质量浓度为(69.01±37.05)μg/m~3,数值与有机碳(OC)、元素碳(EC)和水溶性有机碳(WSOC)显著相关,相关性大小与灰霾程度有关。OC、EC的年均质量浓度分别为(4.46±3.41)μg/m~3和(2.15±1.31)μg/m~3,呈现冬季高、夏季低的趋势,两者显著相关,相关性大小同样与灰霾程度有关。WSOC的年均质量浓度为(2.07±1.40)μg/m~3,春季高于冬季,且灰霾天质量浓度大于非灰霾天相应值。碳组分对大气能见度的影响较大,需得到控制。     

喷油策略及EGR对柴油机排放微粒中碳质组分的影响

采集增压直喷柴油机在不同喷油策略及废气再循环(EGR)率下排放颗粒物,使用IMPROVE(Interagency Monitoring of Protected Visual Environment)协议热光反射法对其碳质组分进行试验研究.结果表明,推迟喷油提前角、降低共轨压力以及增加EGR率均能提高燃空当量比;当量比的上升增加了TC(Total Carbon)的排放,同时降低LowTemp EC (Elemental Carbon)/HighTemp EC比和OC(Organic Carbon)/EC比;OC组分中,挥发性OC1所占质量比例最高;EC组分中,HighTemp EC在低负荷时几乎不存在,而高负荷时相对较多.     

北京市冬季PM2.5中碳组分的测量与分析

使用两台较先进的仪器,Aethalometer和Sunset碳分析仪(TOT),同时同地检测北京大气PM_2.5的碳组分。实验发现：两台仪器的监测结果有较好的线性相关性和一致性(R²=0.80);EC（Elemental Carbon）和OC（Organic Carbon）有较好的线性相关性(R²=0.82);OC/EC的比值白天较夜间高、正常天气较逆温天气较高、逆温天气下白天与夜间差别不大,OC/EC平均值约4.76;并分析了用OC/EC的比值大于2判断是否存在二次污染的片面性。     

不同碳质气溶胶在线监测技术的实测比较研究

2009 年 10 月 31 日?11 月8 日, 用国际上应用较多的4 种气溶胶在线监测仪同步监测了深圳大气细粒子中元素碳( EC) 和有机物( OM) 的浓度。比对结果显示: 黑碳仪与单颗粒黑碳光度计测定 EC 有很高的相关度, R²=0. 97, 斜率为 1.00; 在线 EC/ OC 分析仪的EC 监测结果与前两者的相关度 R²均大于0. 95, 但是其浓度水平总体偏低 30%～40%; 在线 EC/ OC 分析仪测定的OC 与气溶胶质谱仪测得的 OM 也 比较吻合, 相关度 R²=0.83, 但是在OM 高浓度时在线 EC/ OC 分析仪的测量结果相对偏低。对造成不同在线仪器观测数据差异的因素进行了初步探讨, 为研究者掌握这些在线仪器获得的高时间分辨率观测数据的准确性和差异性提供支撑信息。     

济南市大气细颗粒物中的碳组分特征

大气颗粒物作为济南市大气环境的首要污染物,严重影响了济南市环境空气质量.通过对济南市大气细颗粒物的滤膜采样与碳组分分析,对济南市细颗粒物中的碳质组分进行了研究,结果表明,OC、EC的平均质量浓度为12.1、4.8μg/m~3,占PM_(2.5)质量的12.0%和4.8%.OC为PM_(2.5)中的优势碳组分,春、夏、秋季的含量均在10%以上;春、夏、秋季TC对PM_(2.5)的贡献均达到了15%以上.济南春、夏、秋季PM_(2.5)中OC/EC比值分别为2.4、2.4、2.7,均大于2,说明济南春、夏、秋季都存在不同程度的二次有机污染.济南市春、夏、秋季有机碳中SOC的贡献率分别为14.8%、56.9%、49.6%.夏、秋季气温高,日照时间长的气象条件促进了SOC的形成.SOC质量浓度为4.8μg/m~3,总有机碳中SOC的贡献为40.4%,表明SOC已经成为济南市细颗粒物中的重要贡献源.通过对8个碳组分在PM_(2.5)中的含量分析发现,该采样点春、夏、秋季碳组分组成相似,特征组分均为EC1,说明汽油车尾气是济南市主要的污染源.     

西安市大气PM_(10)中水溶性有机碳的季节变化及来源分析

为了探讨西安市大气可吸入颗粒物(PM10,空气动力学当量直径≤10μm的悬浮颗粒物)中水溶性有机碳(WSOC)的浓度水平与季节变化,从2006年12月至2007年11月,分季节(每个季节选取1个月)采集了西安市大气PM10样品,并采用燃烧氧化-非分散红外吸收法测定了PM10中的水溶性有机碳,采用热-光碳分析仪测定了样品中的有机碳(OC)和元素碳(EC).结果显示,WSOC在春、夏、秋、冬季节的平均质量浓度分别为17.2、14.9、28.3、32.5μg/m3,具有明显的季节变化特征.WSOC占OC的质量比在夏季最高(83.7%)、冬季最低(53.3%).WSOC与OC和EC的相关性分析结果显示:WSOC与EC的相关性微弱,相关系数为0.22;WSOC与OC的相关性很强,相关系数高达0.86.进一步分析显示出WSOC与二次有机碳的相关性达到了0.87,表明西安市大气颗粒物中的WSOC主要是在大气中气-固二次转化形成的.     

PM2.5中有机碳和元素碳的研究概况

PM2.5是一种区域性复合型的大气污染物,其重要组成部分有机碳(OC)和元素碳(EC),因其独特的环境、气候效应以及对人类健康的影响而成为世界各国共同关注的热点;综述了国内外PM2.5中OC和EC的四大特征(组成及来源、粒径分布、人体健康和环境影响、样品采集与测定)的研究进展,并对OC和EC研究发展前景进行展望;考虑区域复合型污染特征,认为含碳气溶胶与其他气溶胶之间相互作用、实地观测与卫星反演预测综合研究,将是OC和EC研究的重要发展方向。