焦作市PM2.5污染化学组分特征及潜在源分析

利用2017年12月至2018年2月焦作市PM_2.5及其化学组分（水溶性离子和碳组分）数据,分析了观测期间焦作市PM_2.5化学组分特征及潜在源。结果显示:1)焦作市PM_2.5主要由NO₃^-、NH₄⁺、SO₄^2-、OC（Organic Carbon,有机碳）和EC（Elemental Carbon,元素碳）组成,观测期间平均浓度分别为30.26μg/m³、17.86μg/m³、16.47μg/m³、17.44μg/m³和4.27μg/m³,在PM_2.5中占比75.1%;2)焦作市冬季污染天NO₂和SO₂的二次转化程度更高且OC和EC的来源更为相似;3)本地源是焦作市冬季PM_2.5污染的主要潜在源,周...     

西安冬季高层公寓室内外颗粒物浓度水平与变化

 以西安市冬季某研究生高层公寓为监测对象, 通过1 min 时间间隔同步监测, 研究了不同楼层室内外空气中颗粒物PM1、PM_2.5、PM₁₀以及总悬浮颗粒物TSP 的质量浓度、分布状况与变化特征。结果表明, 西安市冬季高层公寓存在严重的颗粒物污染, 室内粗颗粒物PM₁₀质量浓度为(65.5±20.0)~(142.0±16.9)μg/m³, 略低于室内空气质量标准, 但室内细颗粒物PM_2.5及超细颗粒物PM1分别为(52.2±14.3)~(111.5±12.2)μg/m³和(50.6±13.9)~(108.7±11.9)μg/m³, 其中PM_2.5质量浓度占总悬浮颗粒物TSP 的50%以上;室外以粗颗粒物PM₁₀为主, 楼层高度与颗粒物质量浓度之间无显著关联。     

望都夏季大气细粒子中水溶性无机盐及相关气态前体物的观测研究

采用气态污染物与气溶胶在线测量装置(GAC), 于2014年夏季对保定市望都县大气PM_2.5中水溶性无机盐及其相关气态污染物进行为期30余天的在线测量。结果表明: 观测期间站点为富氨环境,PM_2.5平均质量浓度为68.2 μg/m³, GAC测得的SO₄^2-, NO₃^-, Cl^-, NH₄⁺ 和K⁺分别是12.6, 8.5, 1.4, 11.7 和0.7 μg/m³, 占PM_2.5总组分的51%。上述观测参数均呈现明显的日变化:SO₂, SO₄^2-, NO₃^-, NH₄⁺ 和Cl^-均在早晨出现峰值, HCl 和HNO₃的峰值出现在下午, 而NH₃主要呈现昼夜变化。硫氧化速率(SOR)和氮氧化速率(NOR)的分析结果表明站点大气存在较强烈的二次转化过程, SOR和NOR的平均值分别为0.43 和0.22。SOR与NOR的变化特征显示, 气相氧化和液相反应均对颗粒物无机盐二次转化速率有显著贡献。     

西安市秋季大气颗粒物散射特征及其影响因素

 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PM_2.5样品。探讨了大气颗粒物的散射日变化特征, 通过实验分析PM_2.5中水溶性离子(Na⁺、NH₄⁺、K⁺、Mg²⁺、Ca²⁺、F^-、Cl^-、NO₃^-和SO₄^2-)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。PM_2.5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PM_2.5散射效率为3.09 m²·g^-1。在PM_2.5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%。     

广州地区大气可吸入颗粒物的化学特征及来源解析

在广州市区及其附近地区设立了7个采样站点采集大气可吸入颗粒物(PM₁₀)样品,分析了17种元素（Na,Mg,Al,K,Ca,Ti,V,Mn,Fe,Ni,Cu,Zn,As,Se ,C d,Ba和Pb）,5种离子（SO_４^2-,NO_３^-,F^-,Cl^-和NH₄⁺）以 及元素碳（EC）和有机碳（OC ）的含量,讨论了PM₁₀的化学组分特征以及气象条件对主要污染物的影响,并在此基 础上应 用主因子分析法对PM_10的主要来源进行解析。研究期间广州地区大气PM_10平均 浓度为125.8μg/m³,各地PM₁₀最主要的化学组分为有机物、SO_４^2-和地壳元素组分,分别占PM_10质量浓度的24%～32%,17%～21%和10%～12%。通过 主因子分析法确定广州地区PMPM₁₀的主要污染源 是地面扬尘、燃油排放、冶金化工及电子加工排放、燃煤、二次转化和生物质燃烧,其方差 贡献率分别为20.7%,17.8%,16.3%,14.3%,10.4%和6.3%。     

燃煤电厂电除尘PM10和PM2.5的排放控制I:电除尘选型及工业应用

 针对电除尘细颗粒物(PM_2.5)排放控制,提出利用电除尘指数指导电除尘本体和电源设计选型技术的原理和方法,并介绍电除尘改造的应用案例.通过优化电除尘指数、采用三相高压电源开展电除尘改造和选型.通过电除尘和脱硫塔除雾器的同步改造,可以实现烟囱出口颗粒物排放浓度低于5 mg/m³,同时,PM_2.5 (直径2.5 μm 以下的颗粒物)排放浓度低于2.5 mg/m³.示范工程还表明当电除尘器出口PM₁₀(直径10 μm 以下的颗粒物)排放在6~30 mg/m³时,PM_2.5占PM₁₀比例为6%至20%;当PM₁₀排放在5~15 mg/m³时,PM_2.5排放可低于2.5 mg/m³.     

济南市一次持续性重污染天气的颗粒物化学组分演变分析

为研究济南市冬季大气重污染过程特征,以2020年12月8日—13日发生的一次典型大气重污染过程为例,从污染过程、气象条件、细颗粒物化学组分等角度综合分析此次重污染过程的特征和成因。结果表明,此次重污染过程期间首要污染物均为PM_2.5,其平均质量浓度为137 μg/m³,11日21时达到此次污染峰值,PM_2.5质量浓度高达为235 μg/m³。重污染期间高空环流较为平直;低层850 hPa受西南气流影响,有利于逆温层结的形成;地面均压场控制,平流雾、辐射雾交替产生。静稳气象条件使得PM_2.5质量浓度累积及高湿状态下颗粒物二次转化增强。观测期间,二次离子(SNA= $SO^{2-}_{4}$ + $NO^{-}_{3}$ + $NH^{+}_{4}$) 质量浓度为85.4 μg/m³,占PM_2.5质量浓度的52.0%。硫转化率(R_S)和氮氧化率(R_N)均值分别为0.44和0.33,大气中SO₂和NO₂的二次氧化程度较高;R_S高于R_N,表明污染期间二次$SO^{2-}_{4}$的二次转化效率高于 $NO^{-}_{3}$。$\rho_{NO^{-}_{3}}$ / $\rho_{SO^{2-}_{4}}$平均值为2.1,表明移动源对PM_2.5污染的贡献占主导地位。有机碳和元素碳浓度的平均比值为6.5,可见本次重污染期间济南市大气中存在二次有机碳(SOC)污染。采用有机碳和元素碳比值(ρ_OC/ρ_EC)最小比值法估算得到重污染期间一次有机碳浓度和二次有机碳浓度分别为11.9 μg/m³、4.3 μg/m³,表明一次燃烧源对污染过程有较大贡献。     

长春市冬春季环境空气中PM2.5污染特征与来源解析

为研究长春市冬季和春季大气PM_2.5的主要来源及污染特征, 于2018-01-06—2018-05-14连续采集PM_2.5环境受体样品, 分析其无机元素及水溶性阴离子组分. 结果表明： 采样期间长春市PM_2.5的质量浓度为（46.4±24.4）μg/m³, 冬季和春季的平均质量浓度分别为(51.0±25.8)μg/m³和(32.6±11.5)μg/m³, 超标率为11%, 均在冬季超标, 在春节假期中（2018-02-15—2018-02-21）, PM_2.5的质量浓度低且保持平稳; 所测全部水溶性阴离子及部分无机元素（Al,As,Pb,Se,Ti）质量浓度呈冬季高于春季的趋势; 长春市无机元素主要源于燃煤、 交通和扬尘; 长春市PM_2.5中NO^-₃和SO^2-₄是燃煤和机动车尾气共同作用的结果, 其中燃煤源的贡献率相对较高; 长春市冬春季PM_2.5主要来源为二次源（28.2%）、土壤尘源（12.6%）、交通排放源（10.7%）、燃煤源和建筑尘源（28.6%）、工业源和其他源（19.8%）.     

2014年5月武汉市输入型沙尘污染案例分析

结合地面颗粒质量浓度、金属元素含量、垂直消光系数和地面气象观测资料、后轨迹模型及天气分析图, 分析2014年5月25-26日湖北武汉市监测的沙尘天气过程。结果表明, 这次沙尘暴源起新疆南部塔卡拉玛干沙漠和内蒙巴丹吉林和腾格尔沙漠, 随着冷空气向东向南传输, 兰州和银川PM₁₀小时浓度分别超过2000 μg/m³ 和1000 μg/m³, 武汉PM₁₀小时浓度超过500 μg/m³, 沙尘在传输过程中逐渐减弱。沙尘期间武汉市以粗颗粒污染为主, PM₁₀浓度陡升, PM_2.5占PM₁₀ 的含量下降到约35%。沙漠粉尘示踪元素Ca, V, Ba和Fe 浓度增加4 倍以上, 所占的总量百分比也增加一倍以上, As, Se, Cr, Cu, Zn 和Pb 等当地的人为污染源排放的金属元素浓度约为先前的1/5~2/5, 所占总量百分比下降明显。激光雷达观测到两次明显的沙尘沉降过程, 在近地面层(500 m 左右)存在均匀的消光系数大值区(最大0.086 km^-1)。以此例说明结合气象和环境的多种观测手段综合分析输入型空气污染的方法。     

时间精度与空间信息对神经网络模型预报PM2.5浓度的影响

以北京市为例, 利用2015—2018年空气质量监测站台资料, 通过BP神经网络、LSTM网络及CNNLSTM混合模型等多种模型, 分析时间精度和空间信息对PM_2.5浓度预报的影响。结果表明, 神经网络模型的效果普遍比多元线性回归模型好; 增加输入数据的时间精度能显著地提高 PM_2.5浓度日均值预报的准确率; 当输入数据的时间精度从一天提高到6小时后, LSTM模型的平均绝对误差从27.39 μg/m³降至20.59 μg/m³, 这种效果的提升在显著变好和显著变差的天气情况下更明显; 华北地区PM_2.5浓度分布有明显的时空特征, 第一空间模态为同增同减, 第二空间模态为南北反向; 北京市PM_2.5浓度与内蒙古、河北及天津等地区前一天的PM_2.5相关。利用CNN-LSTM混合模型学习华北地区PM_2.5的时空信息, 能进一步提高北京市PM_2.5浓度的预报水平, 使得误差降低至17.36 μg/m³。     

北京和伊斯兰堡冬季PM10中物质浓度和化学组分的对比

为了研究对比北京、伊斯兰堡冬季PM₁₀中重金属、水溶性无机离子以及碳组分的污染特征,于2014年12月—2015年1月分别在两地每天采集1次PM₁₀样品,对大气颗粒物中以上3种物质的质量浓度进行了分析。结果表明,两地PM₁₀中重金属污染情况较为严重,北京地区的As、Cr(Ⅵ)以及伊斯兰堡的Cd、Cr(Ⅵ)均超过WHO标准。根据主成分分析,北京重金属主要排放源为燃煤和移动源,而伊斯兰堡主要为移动源。两地颗粒物中水溶性无机离子二次污染情况较为严重,在霾天浓度也同样会上升,虽然污染程度不同,但造成霾天污染的一个重要原因均为机动车等移动源。对于碳组分,北京OC、EC线性关系较好(特别是在非霾天),说明其来源比较相似和简单,在排放后被类似的过程所控制,主要为煤炭燃烧和汽车排放;而伊斯兰堡OC、EC线性关系较差,在非霾天甚至出现负相关,说明其来源差别较大,主要为汽车排放。北京地区在研究期间SOC的质量浓度为2.58 μg/m³,仅占OC质量浓度的10.1%,而伊斯兰堡基本没有SOC的生成。     

西安南二环5月PM_(10)质量浓度时空变化规律

利用电脑微激光粉尘仪对西安市南二环2013年春季5月70 m高度范围内的可吸入颗粒物(PM_(10))质量浓度进行了4个昼夜的监测。观测发现,西安南二环PM_(10)质量浓度昼夜变化可分为5个阶段:第1阶段在8:00—10:00,PM_(10)平均质量浓度范围0.056 mg/m~3;第2阶段在12:00—14:00,PM_(10)平均质量浓度为0.075 mg/m~3;第3阶段在16:00—18:00,PM_(10)平均质量浓度为0.058 mg/m~3;第4阶段在20:00—22:00,PM_(10)平均质量浓度为0.070 mg/m~3;第5阶段在0:00—6:00,PM_(10)平均质量浓度为0.038 mg/m~3。高分辨率地垂向观测结果表明,西安5月PM_(10)质量浓度垂向变化可分为3种类型:第1种类型,随着高度的增加PM_(10)质量浓度增加幅度居中,平均递增率为0.048μg/m;第2种类型,随着高度的增加PM_(10)质量浓度幅度增加最大,递增率为0.065μg/m,且波动变化明显;第3种类型,随着高度的增加PM_(10)质量浓度增加幅度最小,递增率为0.013μg/m。西安南二环5月PM_(10)质量浓度在1 m高度处最低,平均为0.048 mg/m~3;4~46 m高度范围内质量浓度较低,平均为0.051 mg/m~3;在49~67m高度范围内质量浓度较高,平均为0.052 mg/m~3;在70m处最高,平均为0.056 mg/m~3。观测期间PM_(10)质量浓度与4 m处的温度之间为显著正相关(y=240.73x+12.305),与4、7、10 m高度处的湿度为显著负相关(y=-606.42x+82.08)。     

西安冬季不同空气质量级别对应的PM_(2.5)化学组分变化特征

通过实验采样分析,研究了西安市冬季不同空气质量级别(HJ 633—2012)下PM2.5质量浓度及化学组分的变化特征和污染规律。结果表明,西安市2008—2009年冬季所有采样天均为轻度污染到严重污染状况,PM2.5质量浓度100%未达标(GB3095—2012);PM2.5质量浓度及其化学组分基本随空气质量级别恶化而增加,除个别元素外,其他化学组分的质量浓度在严重污染时均出现突增,有机碳(4.5倍)和水溶性无机离子(2.7倍)的增加倍数较大;随大气污染程度的增加,人为源的重金属富集因子增加剧烈(1.6~2.0倍),而主要来自自然源的元素富集因子变化无规律;重污染时期PM2.5中的多环芳烃(PAHs)、正构烷烃(nalkanes)均主要来自人为源排放贡献,其中生物质燃烧、低温燃煤排放是PAHs剧增的主要因素。     

北京市冬季霾天气可吸入颗粒物的矿物学研究

应用原样X射线衍射(XRD)、Raman激光微探针(LRM)和X射线荧光光谱(XRF)分析技术, 对2008年北京市冬季霾天气、正常天气和降雪后天气中采集到的可吸入颗粒物(PM₁₀)样品进行物相和元素分析, 并讨论PM₁₀的矿物及元素含量变化特征。霾天气PM₁₀浓度为262.7 μg/m³,之后正常天气的浓度为174.8 μg/m³, 均超过国家二级限定浓度。XRD 物相分析显示霾天气时绿泥石含量高于正常天气, 而石英、伊利石、长石和方解石等矿物的含量均低于正常天气。霾天气时二次颗粒物总含量达到37.9%, 比其后的正常天气的30.6%略高, 二次颗粒物中的氯化铵存在于所有样品中, 其含量从霾天气时的9.6% 降至正常天气时的5.9%, 显示出霾天气对氯化铵等二次颗粒物的生成有促进作用。LRM 在霾天气样品中探测到了覆盖在石英、方解石和硅酸盐颗粒表面的硫酸盐和有机物, 显示出大气PM₁₀已成为重要的污染物载体。XRF定量分析结果与XRD分析结果一致, 显示Al和Si等元素含量在霾天气时明显下降, 而S和Cl则在霾天气颗粒物中大量富集。     

兰州西固区PM2.5和烷醇类分布特征及其与气象因素相关性分析

采集2019年兰州市西固区细颗粒物监测数据,用气相色谱-质谱联用仪(GC-MS)对PM2.5中的有机组分进行定性和定量分析,着重探讨PM2.5与烷醇类的分布特征.同时收集同期近地面气象观测数据,采用相关性(Pear-son)与非参数分析(Spearman)方法,研究PM2.5和烷醇类与气象因素之间的关系并比较Pears...