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相似文献
 共查询到19条相似文献,搜索用时 203 毫秒
1.
绝对主因子分析法解析龙岩市大气中的可吸入颗粒物来源   总被引:2,自引:0,他引:2  
采用福建省龙岩市2009~2010年对龙岩环境监测站、 龙岩师专、 闽西大学和龙岩学院4个大气采样点中PM10开展的3期采样数据, 利用主因子分析法(principal component analysis, PCA)和绝对主因子分析法(absolutely principal component analysis, APCA)对PM10的来源进行研究. 结果表明: 龙岩市大气主要污染源是二次扬尘/燃煤尘、 汽车尾气/道路尘、 土壤风沙尘和垃圾焚烧尘; 龙岩监测站采样点的主要污染源为汽车尾气/二次扬尘、 土壤风沙尘和道路尘; 龙岩师专的主要污染源为土壤风沙尘、 燃煤尘和汽车尾气/二次扬尘; 闽西大学的主要污染源为二
次扬尘/燃煤尘、 汽车尾气和垃圾焚烧尘; 龙岩学院采样点的主要污染源为二次扬尘、 汽车尾气/土壤风沙尘和燃煤尘.  相似文献   

2.
空气细颗粒物污染的来源、危害及控制对策   总被引:2,自引:0,他引:2  
 近年来由空气细颗粒物(PM2.5)引起的大气污染现象频发,成为全社会广泛关注的环境问题.结合国内外研究,综述了PM2.5污染的来源、危害及控制对策的相关研究进展.研究表明,人类活动排入大气中的一次颗粒物、一次颗粒物与大气中的气态污染物相互作用形成的二次颗粒物是PM2.5的主要来源.长期暴露在PM2.5环境中,会对人体的呼吸系统、心脑血管系统、神经系统及免疫系统的健康造成伤害.PM2.5还会导致大气能见度下降,影响正常的生产、生活.针对中国PM2.5的污染现状,提出了PM2.5污染的控制对策及建议.  相似文献   

3.
西安市秋季大气颗粒物散射特征及其影响因素   总被引:2,自引:0,他引:2  
 为研究污染条件下西安市秋季大气颗粒物的散射特征及其影响因素, 于2012 年11 月监测大气颗粒物散射系数并采集PM2.5样品。探讨了大气颗粒物的散射日变化特征, 通过实验分析PM2.5中水溶性离子(Na+、NH4+、K+、Mg2+、Ca2+、F-、Cl-、NO3-和SO42-)和含碳物质(有机碳和元素碳)的污染水平, 并讨论它们的来源及对散射系数的影响。结果表明, 颗粒物的散射系数均值为(579±387)Mm-1, 夜间高日间低。PM2.5质量浓度与散射系数呈现出较强的线性关系(相关系数为0.85), 通过回归方程得到PM2.5散射效率为3.09 m2·g-1。在PM2.5化学组分中, 有机物对消光系数的贡献最大, 占52.3%;其次是NH4NO3和(NH4)2SO4, 贡献率分别为16.2%和13.7%。  相似文献   

4.
为探究川东平行岭谷大气颗粒物质量浓度垂直变化特征,通过对四川盆地偏东部的重庆市荣昌区典型雾霾期气象条件下大气颗粒物质量浓度(PM1,PM2.5和PM10)的垂直连续监测,分析温度、风速、相对湿度等气象条件与大气颗粒物浓度垂直分布的关系。结果表明:PM1,PM2.5,PM10的日变化在各高度范围内均表现为夜间浓度较高。3种粒径段颗粒物的质量浓度均随高度升高而下降,0~300 m内颗粒物质量浓度最高,PM1,PM2.5,PM10分别为39.61,193.62,338.87μg/m3。不同空气质量状况下,颗粒物浓度纵向分布不同。空气质量为良时,颗粒物随高度升高缓慢下降,600 m处PM1,PM2.5和PM10浓度为100 m处的70.49%,69.60%,65.94%;轻度污染期间,600 m高度的颗粒物浓度比...  相似文献   

5.
 我国细颗粒物(PM2.5)导致的大气污染形势日趋严峻,复杂的室内污染源以及人类更久的室内停留时间,使得室内PM2.5污染对人类健康的危害更明显,更持久.开展一次和二次PM2.5污染治理工作,方可改善大气空气质量和人居环境.  相似文献   

6.
 采用多通道采样器和气溶胶化学组成在线监测仪,对2016年10月北京市区大气亚微米颗粒物(PM1)化学组分进行了离线采样和在线监测。结果表明,整个观测期间,北京PM1质量浓度平均为66.04±51.45 μg/m3,重霾期间PM1的质量浓度(103.16~160.23 μg/m3)是清洁天(3.50~3.78 μg/m3)的27.29~45.78倍;北京秋季重霾天和清洁天的化学组分存在显著差异,有机物是PM1的主要化学组分,清洁天贡献高达64.90%;而在重霾天,二次无机组分显著增长,贡献高达69.72%。硫酸盐日变化趋势相对平缓,反映出区域特性;而其他组分(有机物、硝酸盐、铵盐及氯化物)表现出显著的日变化特征。整体而言,大气PM1中各组分受污染源排放、大气化学反应及天气形势的协同影响。  相似文献   

7.
为探明黄土高原沟谷内城市高可吸入颗粒物(PM10)污染的可能原因,选择山西省柳林县城区作为代表性城市,对2018-2019年间大气污染物的浓度、变化规律、特征比值和雷达图等进行了分析,并研究了夏冬两季PM10的化学组成特征。结果表明:研究区域PM10年均质量浓度(166.33μg/m3)和其作为首要污染物在全年出现的天数占比(53.14%)均高于国内很多城市;PM10以粗颗粒物为主,被测元素中有86.02%为地壳元素,冬季受燃煤影响有机质(OM)占比大于夏季而元素碳(EC)占比小于夏季;雨后PM10浓度出现增长现象。以上结果提示,城市两侧山坡裸露地表颗粒物的干湿输送和城内机动车的扰动是引起春夏两季PM10污染的主要因素,秋季受自然源和人为源的双重控制,冬季受居民散煤燃烧控制。  相似文献   

8.
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PM2.5/PM10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,PM2.5/PM10的季节分布在不同区域存在差异性. PM2.5/PM10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PM2.5/PM10高于下午. 颗粒物质量浓度及PM2.5/PM10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PM2.5/PM10均表现为背景站>浦西站>浦东站.  相似文献   

9.
兰州市可吸入颗粒物及其重金属Zn,Cu,Cd分布规律   总被引:2,自引:0,他引:2  
为了解兰州市大气可吸入颗粒物(PM10)及其中重金属Zn,Cu和Cd污染规律,对国家环境保护部发布的兰州市大气监测数据进行分析,并于2010年7月和2011年1月在兰州市设立6个采样点分别采集夏季和冬季大气可吸入颗粒物,测定其中Zn,Cu和Cd的质量浓度.结果表明:从2001年开始兰州市PM10质量浓度逐年下降,并且冬春两季下降程度高于夏秋两季.每年PM10质量浓度在5-10月较低,从11月开始快速升高,到次年第一季度达到最高,高质量浓度会一直持续到次年4月,5月再次降低.PM10质量浓度的日平均变化呈现明显双峰双谷分布,并且在空间上表现出工业区>商业区>清洁区的规律.PM10中的重金属Zn,Cu和Cd质量浓度大小依次为Zn>Cu>>Cd,且3种元素质量浓度在冬季采暖期高于夏季非采暖期.  相似文献   

10.
 讨论了4 台典型电除尘改造和细颗粒物(PM2.5)排放控制,对四电场电除尘器通过本体小分区和电源改造实现了颗粒物(PM10)和细颗粒物(PM2.5)的超低排放控制.仅对五电场电除尘器进行电源改造,即可实现PM10和PM2.5的超低排放,电除尘出口PM10和PM2.5可分别控制在15 和2 mg/m3以下.脱硫塔对PM10有较好的捕集效果,但对PM2.5的去除几乎没有效果.电除尘振打引起的二次飞扬过程及烟气温度也影响PM10和PM2.5的排放,当烟气温度从150~160℃降低到约110℃时,电除尘出口及脱硫塔出口的PM2.5均在2 mg/m3以下.  相似文献   

11.
大气颗粒物外来源解析的常用方法有后向轨迹分析法、化学质量平衡法、元素示踪法等,都是通过化学成分分析来确定源。但这类方法存在缺点,如成本高、流程长等。针对以上问题,提出一种新的量化大气环境中PM10外来源的方法,这种方法基于长春市背景站点的PM10的时间序列,通过确定本地源贡献后,利用PM10监测数据与其差值即可获得外来源的贡献量。经估算得到2011年长春市6个采样点PM10的外来源年平均贡献率从北向南逐渐降低,分别是食品厂为38.85%,客车厂为28.79%,邮电学院为24.31%,儿童公园为20.89%,净月潭为19.93%,甩湾子为37.35%。由此可以看出长春市空气污染主要来源于本地污染,为解决长春市大气颗粒物污染,改善空气质量更应该重视本地污染源的治理。  相似文献   

12.
Aerosol samples for PM2.5 were collected in Beijing for 38 consecutive days from March to April 2001 using an IMPROVE Sampler. Concentrations of 20 elements in PM2.5 were determined using a PIXE method. Results show that the average mineral dust concentration of PM2.5 was 14.6 Ilg/m3 during the observation period. On the sand-dust event days of March 21 and April 10, dust PM2.5 mass concentrations were 62.4 and 54.1 μg/m^3, respectively.These demonstrate that fine particle pollution by dust event in Beijing was very severe. The enrichment factors of S and Cu reached minimums on the dusty days and were high on the non-dusty days. It is considered that enrichment factors of elements in PM2.5, which are associated with human activities, can probably provide an effective method to distinguish local sources from external sources of dust. Factor analysis on the chemical composition in PM2.5 shows that sources of crustal matters, anthropogenic emission, and oil combustion contributed to PM2.5 levels in air in the springtime of 2001 in Beijing.  相似文献   

13.
Speciation of iron in atmospheric particulate matter by EXAFS   总被引:2,自引:0,他引:2  
In the atmospheric particulate matter (PM), fractions with a particle size of less than 10 μm (PM10) or evenless than 2.5 μm (PM2.5) in aerodynamic diameter can be inhaled into human body and cause serious health problems[1,2]. The influence of the PM on health is not only related to elemental concentrations, but also to its chemical speciation. The study on elemental speciation in atmospheric PM is significant for evaluating toxicity of PM and providing information about the formation a…  相似文献   

14.
Coarse (PM2.5-10) and fine (PM2.5) atmospheric particulate samples were collected in summer and winter during 2005-2007 in the juncture belt between urban and rural areas of Beijing. Elements, ions, organic/elemental carbon (OC/EC) and polynuclear aromatic hydrocarbons (PAHs) were determined to obtain some latest information about the particulate pollution in the juncture belt of Beijing. Particulate matter levels at this site were high as compared with the levels at other sampling sites in Beijing. Pollution elements, secondary ions and PAHs were enriched in fine particles rather than in coarse particles. An obvious seasonal variation of the chemical composition of PM was observed. Source apportionment results showed that secondary components were the largest mass contributor of PM2.5, accounting for 28%; whereas soil-related sources were the largest contributor of PM2.5-10, explaining about 49% of the total mass. The abnormal levels of soil heavy metals at the electronic waste disassembly site in the upwind villages suggested the potential impact of such activities to the environment.  相似文献   

15.
郑州市大气可吸入颗粒物单颗粒污染特征分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
分析了2005年郑州市大气可吸入颗粒物(PM10)的污染特征,应用高分辨率场发射扫描电镜(FESEM)和图像分析技术,研究了郑州市2005年夏季大气单颗粒物的形貌特征以及PM10的数量-粒度和体积-粒度分布.研究表明,2005年郑州市大气PM10污染比较严重,其污染程度从高到低依次为春、冬、秋、夏:烟尘集合体、不规则状矿物颗粒物在郑州市2005年夏季大气PM10中占有较大数量,PM10的数量-等效球直径分布的峰值在0.1~0.2 μm,PM10的体积.等效球直径分布的峰值则出现在0.7~0.8 μm和1~2.5μm范围内,说明在郑州市夏季大气PM10中,细粒子数量占优势,较粗颗粒(主要是矿物颗粒)在数量上对PM10贡献很小,但是对总体积(总质量)的贡献很大.  相似文献   

16.
应用扫描电子显微镜(SEM)研究长春市区初冬季节(2015年10月)可吸入粒子(PM_(10))的微观形貌并探讨其来源。结果表明,长春市区的可吸入颗粒物主要有:烟尘集合体、燃煤飞灰、矿物颗粒及未知颗粒,其中雾霾天气下以烟尘集合体和燃煤飞灰为主。长春市周边及邻近省份地区农业生物质燃烧是初冬季节雾霾天气下PM_(10)的主要来源。  相似文献   

17.
珠江三角洲城市群PM10的相互影响研究   总被引:8,自引:0,他引:8  
利用 Models-3/CMAQ 模拟系统, 对珠江三角洲地区 2006 年10 月的大气 PM10 污染进行模拟研究。通过敏感性分析, 获得各城市 PM10 浓度随不同污染源削减的变化情况, 量化出城市间空气污染的相互影响。结果显示,珠江三角洲地区已形成 PM10 区域性污染的格局,广州、佛山、江门、东莞等地是珠三角地区PM10的重要源贡献区域。提出相对敏感系数作为表征外来源影响程度的指标,珠海、江门、中山、佛山等地的 PM10 浓度受到外来源的显著影响, 城市间输送已成为造成珠三角地区PM10污染的重要因素。对重点城市源的合理削减和有效控制, 以及城市群的统一规划、相互协作、联防联控是改善珠三角地区空气质量的唯一途径。  相似文献   

18.
功能区划分的基础上,应用A—P值法对山西省晋城市工业园区的PM10容量进行核算.计算得出该地区的PM10总排放量和总削减量,以及各污染源的削减量.计算结果表明,该地区的PM10排放量超过国家标准,应立即采取补救措施.  相似文献   

19.
采用扫描电镜和能谱仪对济南市区春季大气中PM_(2.5)、PM_(10)颗粒物的显微形貌、粒径分布和化学元素进行连续30 d全天候研究,对大气颗粒物的粒径与数量进行统计回归分析,绘制相应粒径变化柱状图。依据检出的元素来推断大气颗粒物化学组成和来源,提出控制大气颗粒物PM2.5、PM10污染的有效对策。实验结果显示,大气颗粒物显微形态有球状、片状、棒状等不同形状且主要集中于0~1.0μm和1.0~2.5μm粒径范围,检出C、O、Cl、Si、Ca、K、Na、Mg、Al、Fe、S等多种化学元素,大多以矿物质氧化物、硫酸盐、硅铝酸盐等形式存在,主要来源于土壤尘、风沙尘、燃煤飞灰等。该方法简单、快速、科学,值得进一步推广应用。  相似文献   

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