郑州市大气PM_(2.5)中多环芳烃的污染特征及健康风险评价

为探究郑州市大气细颗粒物PM_(2.5)中多环芳烃(PAHs)的污染特征,在2017年10月—2018年7月期间,选取典型月份采集四季PM_(2.5)样品进行分析。郑州市PM_(2.5)和PAHs的年均质量浓度分别为(93.0±54.6)μg/m~3和(26.3±21.0) ng/m~3,呈现冬季高、夏季低的季节变化趋势;冬季4环PAHs的占比高达41%,春、夏、秋3个季节的环数分布以5和6环比例最大;苯并[a]芘(BaP)和BaP毒性当量的年均质量浓度分别为2.3 ng/m~3和4.0 ng/m~3,四季的质量浓度均在较高水平。增量终生致癌风险评估结果表明,PAHs致癌风险值在0.13×10~(-6)～1.45×10~(-6)范围内,部分时间高于美国环境保护署规定的可接受风险水平,存在一定的健康风险。     

2016年南昌市PM_(10)和PM_(2.5)质量浓度变化研究

利用南昌市2016年4月～2017年3月8个监测点的PM_(10)和PM_(2.5)质量浓度的监测数据,通过聚类分析探讨了大气颗粒物PM_(10)、PM_(2.5)的污染状况和不同功能区间的变化规律.结果表明:2016年南昌市大气颗粒污染物中,细颗粒物(PM_(2.5))较可吸入颗粒物(PM_(10))超标情况更严重;从时间角度看,PM_(10)和PM_(2.5)浓度表现为冬季春季/秋季夏季的季节性变化趋势;从空间角度看,表现为商业交通居住混合区交通区文教区居住区风景区的变化规律;PM_(2.5)/PM_(10)比值变化特征提示冬季可吸入颗粒物中细颗粒物所占比重最大,春季和秋季次之,夏季最小;在影响因素中,监测点大气颗粒物的浓度受交通环境的影响最大,受居民日常生活排污的影响次之.     

上海市大气环境中PM_(2.5)/PM_(10)时空分布特征

针对上海市颗粒物的污染和防治问题,利用2014年4月14日—2015年3月24日10个国控监测点的PM2.5和PM10小时数据及对应的气象因素资料,以PM2.5质量浓度占PM10质量浓度的比例为研究对象,使用聚类分析和相关性分析PM_(2.5)/PM_(10)的时空分布特征.结果表明:P2.5和PM10的季节高低为冬春秋夏,PM_(2.5)/PM_(10)的季节分布在不同区域存在差异性.PM_(2.5)/PM_(10)的日变化呈现双峰型趋势,峰值出现在05:00和14:00左右,上午PM_(2.5)/PM_(10)高于下午.颗粒物质量浓度及PM_(2.5)/PM_(10)具有明显的"周末效应",这与车辆通行政策与人类作息时间变动相关.在空间分布上,颗粒物质量浓度及PM_(2.5)/PM_(10)均表现为背景站浦西站浦东站.     

重庆市沙坪坝区环境空气PM_(2.5)和PM_(10)相关性分析

以重庆市沙坪坝区国控空气自动监测点为例,研究了细颗粒物(PM_(2.5))和可吸入颗粒物(PM_(10))污染现状和相关性.结果表明:颗粒物,尤其是细颗粒物(PM_(2.5)),是影响城市环境空气质量的主要污染因子,尤其是在春、冬季节易导致污染天气.大气扩散条件不佳,颗粒物质量浓度越高,细颗粒物(PM_(2.5))在可吸入颗粒物(PM_(10))中的比重也越高.细颗粒物(PM_(2.5))和可吸入颗粒物(PM_(10))具有较好的统计相关性,两者可能具有同源性,在环境空气污染中的变化规律相似,有可能遵循相同的迁移转化规律,可以进行协同治理.     

郑州市大气PM_(2.5)中正构烷烃污染特征及来源解析

为了解郑州市大气PM_(2.5)中正构烷烃的污染特征及来源,于2014年10月至2015年7月在郑州大学新校区采样点进行大气PM_(2.5)采集.采用气相色谱-质谱联用仪定量分析正构烷烃组分(C8~C40)的质量浓度,利用正构烷烃主峰碳、碳优指数、植物蜡含量以及正定矩阵因子分析(PMF)模型,识别正构烷烃的污染来源和解析污染源贡献率.结果表明:郑州市大气PM_(2.5)中正构烷烃质量浓度季节变化特征明显;秋、冬、春、夏季平均质量浓度分别为272±78、392±203、177±59、89±24 ng/m~3,呈现冬季秋季春季夏季的趋势;郑州市大气PM_(2.5)中正构烷烃主要来自煤炭等化石燃料燃烧和机动车尾气排放.     

京津冀地区PM_(10)和PM_(2.5)污染的健康经济学评价

随着我国社会经济的快速发展,大气颗粒物污染逐渐成为影响我国城市居民健康的重要危险因素.以流行病学各项研究成果为基础,参考浓度选取环境空气质量标准(GB3095-2012)的二级浓度限值作为标准,利用泊松回归比例危险模型定量评价可归因于PM_(10)和PM_(2.5)污染的居民健康效应,并结合各健康终端的单位经济价值,采用环境价值评估方法估算相关的健康经济损失.结果表明,目前大气颗粒物污染已对京津冀地区的居民带来了较大的健康危害和经济损失:PM_(10)污染所造成的健康经济损失总额为1 399.3(1 237.1-1 553.1)亿元,相当于2013年该地区生产总值的2.26%(1.99%-_(2.5)0%),PM_(2.5)污染引起的健康经济损失总量达1 342.9(1 068.5-1 598.2)亿元,占2013年该地区生产总值的2.16%(1.72%-_(2.5)8%),其中慢性支气管炎与早逝是健康损失的主要来源.研究结果可为基于健康效应的大气颗粒物污染控制政策的制定提供一定的参考依据,对控制大气污染、保护人民群众身体健康具有重要意义.     

郑州市城区PM2.5和PM10变化特征及其与气象要素关系研究

利用2018年1月、4月、7月、10月郑州市城区8个监测站点的PM_(2.5)和PM_(10)浓度数据与气象数据,对郑州市城区PM_(2.5)和PM_(10)的时相变化特征及气象要素对其产生的影响进行研究.结果表明:郑州市城区在1月份的PM_(2.5)浓度最高(118.1μg·m~(-3)),污染严重,4月份PM_(10)浓度最高(169.4μg·m~(-3)).通过分析PM_(2.5)和PM_(10)的比值(PM_(2.5)/PM_(10))发现, PM_(2.5)是郑州市城区主要的大气污染物.PM_(2.5)和PM_(10)与气象要素之间的相关分析表明,PM_(2.5)和PM_(10)与气温和露点温度均呈显著负相关(P0.01),PM_(10)与降水呈显著负相关(P0.05),PM_(2.5)与气温之间的相关性(r=-0.441,P0.01)高于PM_(10)和气温的相关性(r=-0.311,P0.01).另外,当风速在2～3 m·s~(-1)时,PM_(10)最低;而风速大于4 m·s~(-1)时,颗粒物浓度增加明显,且对于PM_(10)的增加作用更显著.露点温度与颗粒物浓度之间也存在一定关系,当露点温度大于0℃时,颗粒物浓度会随露点温度的增加而降低.2018年郑州市PM_(2.5)与PM_(10)昼夜变化呈双峰型特征;风速与温度的双重作用导致PM_(2.5)浓度先于PM_(10)达到最高值,而空气湿度和露点温度则是造成04:00时颗粒物较低的主要原因.另外,通过多元回归分析发现,各月份昼夜时段颗粒物浓度主要受温度和相对湿度影响;在各时段中,温度与颗粒物浓度关系最为密切,风速次之,湿度最弱,各气象要素对PM_(2.5)浓度的影响较PM_(10)浓度更大.     

重工业区室内外细颗粒物PM_(2.5)相关性分析

目的研究重工业城市住宅在夏季开窗条件下,室外细颗粒物PM_(2.5)对室内空气品质的影响,数值模拟得到细颗粒物PM_(2.5)的质量浓度、速度、温度分布云图及粒子轨迹.方法通过采用气溶胶检测仪对室内外细颗粒物PM_(2.5)污染物质量浓度进行实测,使用SPSS软件对测试得到的细颗粒物PM_(2.5)质量浓度进行拟合,并运用FLUENT模拟软件对室内细颗粒物运移及分布情况进行模拟分析.结果位于重工业厂矿下风侧交通主干线一侧的A房间的室内与室外细颗粒物质量浓度的比值(I/O)小于1,受室外环境的影响较大;位于重工业厂矿下风侧小区内部的B房间的I/O大于1,说明受室内细颗粒物染物污的影响较大.并且两房间室内外细颗粒物具有较强的二次相关性,相关系数分别为0.920 77、0.941 11.结论室内PM_(2.5)质量浓度随室外细颗粒物质量浓度增加而升高.建立的室内外细颗粒物PM_(2.5)质量浓度相关性模型,可以分析室内外颗粒物浓度的变化特征.     

西安市大气颗粒物PM_(2.5)的输送路径和潜在源分析

利用2017年西安市气象数据和主要大气污染物质量浓度的监测资料,综合分析西安市2017年度气候变化、大气污染状况以及污染物质量浓度演变特征.结果表明:西安市年平均风速为2.43 m/s,平均气温为19.00℃,总降水量为649 mm,冬春季PM_(2.5)、PM10质量浓度值普遍高于夏秋季.利用SPSS对污染物与气象因素进行相关性分析,得出颗粒物、气态污染物CO、SO2质量浓度变化与平均气温、降水量、风速呈负相关,而O3与平均气温、降水量、风速呈正相关.此外,通过拉格朗日混合粒子轨迹模型模拟了西安市48 h的气流后向轨迹,并将PM_(2.5)的质量浓度数据与气团轨迹相结合,利用潜在源贡献函数模型(PSCF)和浓度加权轨迹方法 (CWT),分析西安市PM_(2.5)质量浓度影响及潜在源区分布特征,其结果表明超过50%的气流后向轨迹来自西北方向,西安市PM_(2.5)的主要潜在来源位于陕南各城市以及陕南周边省份交界处.     

武汉市典型区域总悬浮颗粒物中多环芳烃源解析及其健康风险评估

选择武汉市经济技术开发区(1#)和江岸区后湖(2#)两个典型区域,分析了大气总悬浮颗粒物(TSP)中16种多环芳烃(PAHs)的浓度特征,通过特征比值法进行了源解析,并以致癌、致突变等效浓度、终身致癌超额危险度和预期寿命损失三个不同层次的指标进行了健康风险评估。结果表明:两个监测点TSP中PAHs浓度均远高于环境质量标准,不同环数的PAHs分配比例均为5~6环4环2~3环;污染物源解析表明两个监测点的PAHs主要来源包括石油燃烧和机动车尾气排放,其中机动车排放偏重于柴油型。PAHs的健康风险评估结果表明两个监测点的PAHs总致癌等效浓度(TEQ)值和总致突变等效浓度(MEQ)值都较高,且PAHs终身致癌超额危险度均超出最大可接受范围,同时预期寿命损失成人高于儿童;进一步比较发现,1#监测点的Ba P平均浓度、TEQ、MEQ、终身致癌超额危险度以及预期寿命损失均高于2#监测点,且近几年武汉市大气颗粒物中PAHs污染水平呈上升趋势。     

衡阳市中心城区冬季雾霾天PM_(2.5)中重金属污染初探

为了解衡阳市中心城区雾霾天PM_(2.5)中重金属污染特征与来源,2014~2015年连续2年对衡阳市城区冬季大气PM_(2.5)进行采集.通过滤膜称重法测量PM_(2.5)质量浓度,微波消解—原子吸收光谱法(AAS)测定PM_(2.5)中Pb、Cd、Cu、Cr、Ni和Fe等6种重金属元素质量浓度,结合富集因子法对衡阳城区大气PM_(2.5)进行来源解析.结果表明:采样期间,衡阳市中心城区冬季雾霾天PM_(2.5)平均质量浓度均超过国家二级标准,2014和2015年冬季PM_(2.5)中重金属污染趋势基本相同,分别为CuFePbCrNiCd和CuFeCrPbNiCd,表明衡阳城区冬季重金属污染规律明显,富集因子法分析后发现PM_(2.5)中Pb、Cd、Cu、Cr、Ni和Fe元素的EF值均大于10,明显来自于人为污染源,其中Cd、Cu为极强富集,污染可能来源于城区周围金属冶炼和工业燃煤烟尘.     

太原市及周边采暖季大气PM_(2.5)中重金属污染特征及来源解析

为研究太原市及周边采暖季PM_(2.5)中重金属的污染特征及来源,于2018年1月采集太原市及榆次大学城大气PM_(2.5)样品,利用等离子体质谱仪测定其中10种重金属元素,使用富集因子法和聚类分析法明确其来源,结合HYSPLIT后向轨迹模型分析两个区域的空间传输过程。结果表明,锌、铅和锰为太原市和榆次大学城采暖季PM_(2.5)中重金属质量浓度最高的3种元素,分别占10种元素总浓度的77.80%和89.06%.铜、锌、砷、镉和铅在太原市和榆次大学城PM_(2.5)中富集水平为中度以上,主要受人为源影响。通过聚类分析发现,太原市和榆次大学城采暖季PM_(2.5)中重金属的主要污染源为燃煤源。太原市和榆次大学城受来自于西北方向的长距离传输气流影响而形成的扬尘是太原市和榆次大学城PM_(2.5)中10种重金属的自然源之一。同年采暖季中,12月为PM_(2.5)中重金属质量浓度最高的月份。     

郑州市PM_(2.5)和PM_(10)中水溶性无机离子的污染特征

于2009年10月至2010年8月间采集郑州市大气颗粒物PM2.5与PM10样品,对其质量浓度及水溶性离子进行分析研究.结果表明:PM2.5在秋、冬、春、夏四季的质量浓度的平均值分别为134.9、121.6、77.9和102.0μg/m3,PM10在秋、冬、春、夏四季的质量浓度的平均值分别为193.2、184.0、140.9和140.5μg/m3,日均值超标率分别达77.8%和59%.PM2.5和PM10质量浓度呈现很好的相关性,春季粗粒子在PM10中的比例相对较高,而秋、冬和夏季细粒子是PM10的主要组成部分.主要的水溶性离子是SO2-4、NO-3和NH+4,大部分以(NH4)2SO4和NH4NO3形式存在;NO-3和SO2-4质量比小于1,说明采样期间郑州市大气以固定排放源污染为主.     

西安节日期间PM_(2.5)及其重金属浓度变化特征

采用Mini Vol便携式采样器采集西安北稍门、格物楼和南斗角村2015年元旦、劳动节及节日前后各两天大气颗粒物样品,并利用电感耦合等离子体光学发射仪(ICP—OES)测量元素As、Cr、Cu、Mn、Ni、Pb和Zn的含量,分析节日浓度变化特征.结果表明,元旦期间,PM_(2.5)浓度表现为节假日大于节前及节后;南斗角村大气中PM_(2.5)浓度于三个采样期间内均低于其他两个点.大气PM_(2.5)中Cu、Pb和Zn浓度变化与PM_(2.5)一致;As、Mn和Ni含量变化较小;Cr浓度呈现显著上升的趋势.七种重金属空间表现不完全一致.劳动节期间,由于降雨影响,大气PM_(2.5)浓度表现为节假日期间最小,三个采样点空间差异相比元旦减小.细颗粒中重金属Cr、Ni、Pb和Zn与其PM_(2.5)的浓度变化一致;而As、Cu和Mn呈现逐渐递减趋势.空间表现为,BSM大气PM_(2.5)中Cu、Pb和Zn较高;其他四种重金属表现为在NDJC大气细颗粒物中浓度较高.     

泉州市PM_(2.5)时空变化特征及其影响因素

为研究泉州市PM_(2.5)的时空变化特征及其影响因素,以期为有针对性地提出大气污染防治对策提供科学依据,选取2016年泉州市主城区的一城区点和一背景点大气监测站在线PM_(2.5)与污染气体数据,并同期采集PM_(2.5)样品进行综合分析.结果表明:1)城区点和背景点的年均PM_(2.5)质量浓度分别为(31.06±20.96)μg/m~3和(20.59±10.29)μg/m~3,低于我国空气质量标准中的年均质量浓度二级限值;2)PM_(2.5)的月均质量浓度在2—3月最高,其次为11月,这可能与污染物远源传输和不利天气条件的双重影响有关;3)冬、春季城区点PM_(2.5)同时受到一次排放污染物(如工业、机动车)和二次颗粒物的共同影响,而背景点PM_(2.5)则和较多的二次反应产物生成相关;4)夏、秋季两个站点PM_(2.5)和SO_2、NO_2的相关性明显提升,伴随着夏、秋季主导的西南风,验证了西南部工业区排放污染物传输的影响,此外,城区点PM_(2.5)质量浓度还受到粉尘的显著影响;5)硫氧化率和氮氧化率在冬、春季高于夏、秋季,这可能与上游区域污染物的远源传输相关.上述结果为全面掌握泉州市大气颗粒物的分布规律提供了基础数据.     

临安本底站PM_(2.5)和PM_(1.0)中水溶性无机离子的污染特征

长江三角洲在经济高速发展的同时,经历了较为严重的大气污染,受到了越来越多的关注.本研究于2009年4月(代表春季)、7月(代表夏季)和10月(代表秋季)在临安区域本底观测站使用低流量大气颗粒物采样器(FRM Omni sampler,BGI Inc.,USA)同步采集了PM_(2.5)和PM_(1.0)样品,并用离子色谱(IC)分析了样品中的水溶性无机离子(阴离子:F~-,Cl~-,NO_3~-,SO_4~(2-);阳离子:Na~+,NH_4~+,K~+,Mg~(2+),Ca~(2+)).结果表明:临安区域本底站PM_(2.5)和PM_(1.0)中水溶性无机离子总浓度夏季最低.NH_4~+、SO_4~(2-)和NO3-是最主要的无机离子,在PM_(2.5)中占水溶性无机离子总浓度的比值分别为78%(春季),85%(夏季)和80%(秋季),在PM_(1.0)中占水溶性无机离子总浓度的比值分别为78%(春季),83%(夏季),79%(秋季).NH_4~+和SO_4~(2-)的摩尔比均2,表明SO_4~(2-)完全被NH_4~+中和,可能主要以(NH4)_2SO_4的形态存在.PM_(2.5)和PM_(1.0)中NO_3~-/SO_4~(2-)质量比的变化范围分别为0.31~0.84和0.44~0.63,说明临安市以固定源污染为主.     

福州市晋安区PM_(2.5)变化特征分析

利用晋安区五个空气质量监测站2017年的PM_(2.5)监测数据,对晋安区PM_(2.5)质量浓度变化特征进行分析,结果表明,晋安区PM_(2.5)浓度年均值和99.7%的日均值达到《环境空气质量标准》中的二级标准;PM_(2.5)浓度呈现明显的季节变化特征,春、冬季浓度值大于夏、秋季浓度值;而日变化趋势则呈现双峰形态;春、冬季PM_(2.5)/PM_(10)比值高于夏、秋季。     

金华市大气PM_(2.5)中WSON的质量浓度及来源

含氮化合物是大气细颗粒物(PM_(2.5))的重要组分,其中含氮有机物是含氮组分的重要存在形式,对陆地和水生生态系统影响较大.于2015年4月、7月和10月分别采集了金华市3个具有代表性站点的PM_(2.5)样品,分析了其中水溶性有机氮(water-soluble organic nitrogen,WSON)的质量浓度分布及季节变化特征.结果表明:金华市PM2.5中WSON质量浓度范围为0.06～6.90μg/m~3,平均1.90μg/m~3,对水溶性总氮(water-soluble total nitrogen,WSTN)的平均贡献率为31%.WSON的质量浓度分布具有明显的季节变化特征:秋季较高,夏季较低,而在夏季WSON对WSTN的贡献率最高.金华市PM_(2.5)中WSON的主要来源可能是含氮前体物在大气中的二次转化以及生物质燃烧活动.     

福州市大气PM_(2.5)中水溶性无机离子污染特征研究

为研究福州市大气PM_(2.5)中水溶性无机离子组成与污染特征,于2015-2016年分四个季节对8个点位进行PM_(2.5)样品采集,分析了PM_(2.5)的质量浓度和9种水溶性无机离子SO_4~(2-)、NO_3~-、F~-、Cl~-、NH_4~+、K~+、Na~+、Ca~(2+)、Mg~(2+)成分。分析表明,研究期间福州市大气PM_(2.5)浓度的日均值为35.1μg/m~3,呈现春、冬季节高,夏、秋季节低的特征;水溶性无机离子浓度总和占PM_(2.5)浓度的47.1%,其中SO_4~(2-)、NO_3~-、NH_4~+的浓度Cl~-、Na~+、K~+、Ca~(2+)的浓度Mg~(2+)、F~-的浓度。离子平衡分析显示,阴离子相对亏损。二次离子(SO_4~(2-)、NO_3~-、NH_4~+,简称SNA)占水溶性无机离子浓度总和的81%以上,相关性分析表明,NH_4~+主要以(NH_4)_2SO_4和NH_4NO_3的形式存在。各季的NO_3~-/SO_4~(2-)比值均小于1,呈现冬季高、夏季低的特点,表明固定源排放是福州PM_(2.5)的主要影响因素。对非海盐离子贡献的分析表明,海盐源对PM_(2.5)的影响较小,人为活动是主要来源。     

忻州市PM_(2.5)与PM_(10)中水溶性离子季节污染特征及来源分析

为了解忻州市大气气溶胶中水溶性离子的特征及来源,分别在非采暖季、采暖季和风沙季对忻州市3个固定采样点大气中PM2.5和PM10样品中的水溶性无机离子浓度进行了定量分析.结果表明,忻州市大气PM2.5和PM10浓度分别为89.97、180.12μg/m3,颗粒物中SO2-4、NO-3、NH+4及Ca2+是其主要离子,其质量浓度总和分别占PM2.5和PM10总质量浓度的24.19%和24.15%.SO2-4、NH+4、Cl-、K+主要分布在细颗粒物中,Ca2+、Mg2+主要集中在粗颗粒物中,Na+与NO-3在粗细颗粒物中比例差别不大;风沙季中Ca2+、Mg2+的百分比大于采暖季与非采暖季,采暖季里Cl-的比例大于其余2季.主成分分析表明,忻州市风沙季中颗粒物水溶性离子的最主要来源是风沙扬尘;采暖季PM2.5中离子的最主要来源是燃煤和二次生成;非采暖季PM2.5中水溶性离子的最主要来源为二次生成.