重庆市北碚城区气溶胶中有机碳和元素碳的污染特征

为了研究重庆市北碚城区大气碳质气溶胶组分的污染特征,于2014年3月~2015年2月采用安德森采样器采集大气颗粒物样品,用DRI Model 2001 A热光碳分析仪测定其中有机碳(OC)和元素碳(EC)的质量浓度.结果表明,北碚城区PM_(2.1)和PM_(9.0)中OC和EC的年平均浓度分别为(16.3±7.6)、(1.8±0.7)和(25.0±9.7)、(3.2±1.3)μg·m-3.在PM_(2.1)中,OC和EC均呈现出冬春季大于夏秋季的季节变化特征,而PM_(9.0)中OC呈现出夏春季大于冬秋季,EC呈现出冬春季大于夏秋季的季节变化特征.对全年OC和EC的粒径进行分析,发现OC在整个粒径上呈现"双峰型"分布,其中细粒子段峰值位于0.43~0.65μm粒径段,粗粒子段峰值位于4.7~5.8μm粒径段;EC呈现出"三峰型"分布,其中细粒子段峰值位于0.43~0.65μm粒径段,粗粒子段峰值位于4.7~5.8μm粒径段,同时2.1~3.3μm粒径段也出现一个明显峰值.对OC和EC进行相关性分析并对PM_(2.1)中的SOC进行估算,发现北碚城区全年SOC浓度为(6.3±5.9)μg·m-3,占全年OC的33.5%±22.6%,且OC和EC显著相关.最后对北碚城区大气气溶胶的污染来源进行分析,发现污染主要来源于汽油车尾气、生物质燃烧和燃煤排放.     

南京北郊夏季大气颗粒物中有机碳和元素碳的污染特征

采用DRI Model 2001A热/光碳分析仪对2013年5~7月期间南京北郊大气气溶胶9级惯性撞击式分级Andersen采样器膜采样样品中有机碳(OC)和元素碳(EC)的质量浓度进行了分析.结果表明,南京北郊夏季EC、OC的平均浓度,在PM2.1(空气动力学直径≤2.1μm)中分别为(2.6±1.1)μg·m-3、(13.0±5.2)μg·m-3,在PM9.0(空气动力学直径≤9.0μm)中,分别为(3.4±1.7)μg·m-3、(20.3±7.3)μg·m-3.EC主要富集在超细颗粒物中,OC主要存在于细颗粒物中,EC的PM1.1/PM9.0比值和OC的PM2.1/PM9.0比值分别为0.62和0.64.EC和OC浓度的平均最高值都出现在≤0.43μm粒径段中,分别占PM9.0中的总元素碳的33.4%和总有机碳的21.1%.南京北郊夏季PM1.1、PM2.1和PM9.0中EC、OC的相关性较好,说明存在共同的一次污染源.通过OC/EC特征物比值的方法得到南京夏季碳质颗粒物的主要来源有机动车尾气排放、燃煤排放和地面扬尘排放.     

焦炉顶和厂区环境中有机碳和元素碳的粒径分布

为了明确焦炉顶和厂区环境空气颗粒物中有机碳(organic carbon,OC)和元素碳(elemental carbon,EC)的污染特征,利用美国Staplex234大流量采样器(粒径:≤1.4μm、1.4～2.1μm、2.1～4.2μm、4.2～10.2μm、≥10.2μm)采集焦炉顶和厂区的环境空气颗粒物样品,并用德国Elementar Analysensysteme GmbH vario EL cube分析其中的OC和EC组分.结果表明,焦炉顶TSP中ρ(OC)和ρ(EC)分别为291.6μg·m-3、255.1μg·m-3,厂区ρ(OC)和ρ(EC)分别为377.8μg·m-3、151.7μg·m-3;厂区≤1.4μm颗粒物中二次有机碳(secondary organic carbon,SOC)的质量浓度为147.3μg·m-3;焦炉顶≤2.1μm颗粒物中ρ(OC)/ρ(EC)值为1.3.厂区TSP中ρ(EC)低于焦炉顶,ρ(OC)明显高于焦炉顶,且厂区≤10.2μm颗粒物中ρ(OC)、ρ(EC)远高于焦化厂所在地区环境空气;焦炉顶和厂区的OC、EC均主要富集在细颗粒物中,焦炉顶和厂区OC的粒径分布差别较大,厂区比焦炉顶OC的粒径分布更趋向于向细颗粒物分布,焦炉顶和厂区EC的粒径分布相似;厂区粒径≤10.2μm颗粒物中,随着粒径的减小,ρ(SOC)和SOC对OC的贡献均呈增大的趋势.     

鼎湖山大气颗粒物中OC与EC的浓度特征及粒径分布

为了解华南背景区域鼎湖山站碳质气溶胶的浓度水平与来源,采用DRI Model 2001A热/光碳分析仪测定了鼎湖山站大气颗粒物分级样品中的有机碳(OC)与元素碳(EC)浓度水平,并分析了碳质组分的浓度特征和粒径分布.结果表明,在PM_(1.1)、 PM_(2.1)和PM_(9.0)中,鼎湖山OC的平均质量浓度分别为(5.6±2.0)、(7.3±2.4)和(12.8±4.0)μg·m~(-3), EC的平均质量浓度分别为(2.3±1.4)、(2.7±1.6)和(3.4±1.7)μg·m~(-3). PM_(1.1)和PM_(2.1)中OC分别占PM_(9.0)中OC的43.8%和57.0%, EC占67.6%和79.4%. OC和EC主要富集在细粒子中. PM_(1.1)和PM_(2.1)中OC和EC在秋季最高,OC在冬季最低,EC在夏季最低. PM_(9.0)中OC夏季最高.鼎湖山中碳质气溶胶以OC2、 EC1、 OC3和OC4为主,夏季OC3EC1,生物排放源增强,冬季EC1质量浓度最高,局地的机动车排放源更强.OC和EC在4个季节都呈现双峰型分布,细粒径段峰值位于0.43～0.65μm,粗粒径段峰值出现在3.3～5.8μm. PM_(1.1)和PM_(2.1)中OC以一次排放为主,二次有机碳(SOC)在春季最高[(3.0±1.4)μg·m~(-3)],冬季最低[(1.3±1.4)μg·m~(-3)],春季二次转化更强.鼎湖山大气细粒径段OC主要来自燃煤和机动车排放,粗粒径段主要来自生物源排放,EC主要受到燃煤、机动车排放和扬尘的影响.     

亚青会期间南京市气溶胶中OC和EC的粒径分布

采用Anderson 9级撞击式采样器和DRI Model 2001A热/光碳分析仪对南京2013年8月10~28日亚青会期间不同粒径段气溶胶中有机碳(OC)和元素碳(EC)的质量浓度进行了观测分析.结果表明,51.55%和54.81%的OC和EC富集于粒径<1.1μm的细粒子中,亚青会期间OC和EC的最大浓度分别位于0~0.43μm和0.43~0.65μm粒径段,占总浓度的比例分别为20.90%±5.02%和22.68%±9.90%.PM1.1、PM1.1~2.1和PM2.1~10中OC和EC的浓度在亚青会期间比亚青会前分别减少了43.44%~56.17%和59.17%~73.55%.亚青会期间OC的谱分布没有变化,均为双峰型分布;EC的谱分布由双峰型变为单峰型.观测期间不同粒径段的EC和OC具有较好的同源性.亚青会前OC和EC主要来自汽车尾气;亚青会期间PM1.1中OC和EC主要来自汽车尾气,PM1.1~2.1和PM2.1~10中OC和EC主要来自汽车尾气和燃煤.     

北京及周边地区夏季PM2.5中含碳组分污染特征与来源解析

为研究《打赢蓝天保卫战三年行动计划》等政策实施后北京及其周边区域夏季环境PM_2.5含碳组分特征及来源,2019年7月分别在北京城区与河北郊区的2个站点同步连续采集大气PM_2.5样品,利用热光碳分析仪分别测定了有机碳(OC)和元素碳(EC)及其组分的质量浓度;通过最小OC/EC比值法、最小相关系数法估算了二次有机碳(SOC)浓度;利用主成分分析、后向轨迹分析等方法探究了含碳气溶胶的来源。结果表明:夏季北京城区PM_2.5中ρ(OC)和ρ(EC)平均分别为(6.34±0.64),(1.96±0.29)μg/m3,分别占ρ(PM_2.5)的18.65%和5.78%;河北郊区PM_2.5中ρ(OC)与ρ(EC)平均分别为(6.29±0.79),(3.54±0.63)μg/m3,分别占ρ(PM_2.5)的17.69%和9.53%。2种方法估算出北京城区的ρ(SOC)分别为(3.35±0.59),3.98μg/m3,分别占ρ(OC)的(51.77±6.97)%和68.48%;河北郊区的ρ(SOC)分别为(3.28±0.69),4.17μg/m3,分别占ρ(OC)的(62.42±9.62)%和68.32%。此外,夏季北京城区与河北郊区均存在较为严重的二次污染;北京城区含碳组分主要污染源是混合机动车排放、道路扬尘及燃烧源;而工业燃煤排放、机动车尾气及扬尘是河北郊区含碳组分的主要污染源。后向轨迹分析发现,夏季气团轨迹主要来自东南、西南及偏南方向,且对北京城区与河北郊区2个区域PM_2.5中碳组分的影响较大。     

上海市大气颗粒物中有机碳（OC）与元素碳（EC）的粒径分布

分析了上海市嘉定区不同粒径大气颗粒物(0.49、0.49～0.95、0.95～1.50、1.50～3.00、3.00～7.20、7.20μm)中OC和EC质量浓度的粒径分布特征;讨论了不同粒径大气颗粒物中二次有机碳EC示踪法中(OC/EC)pri的选定方法,用改进后的EC示踪法估算出上海市嘉定区大气颗粒物中的二次有机碳(SOC)质量浓度的粒径分布;通过OC和EC的相关性定性分析了上海市嘉定区大气颗粒物的主要来源.上海市嘉定区大气颗粒物中OC和SOC的质量浓度呈双峰分布,峰值出现在0.49μm与3.00μm的粒径段,EC出现双峰或三峰分布,与OC相比,更集中在0.49μm的粒径段.细颗粒(3.00μm)中OC和EC分别占总OC和EC质量浓度的59.8%～80.0%和58.1%～82.4%,OC和EC的质量浓度主要集中在3.00μm的颗粒物中.不同粒径颗粒物中SOC占相应粒径段内OC浓度的15.7%～79.1%,其中细颗粒物(3.00μm)和粗颗粒物(3.00μm)中SOC质量浓度占相应粒径段中OC的41.4%和43.5%.OC、EC和SOC的粒径分布显现出明显的时间依存性.OC和EC的相关性分析表明,上海嘉定区大气颗粒物的污染源主要以轻型汽油车尾气为主.     

天津市区夏季碳气溶胶特征及改进的二次有机碳估算方法

为更加准确地估算环境受体PM_2.5中SOC（二次有机碳）的质量浓度,于2015年6-8月利用在线监测仪器同步采集小时分辨率的PM_2.5及OC（有机碳）和EC（元素碳）样品数据,分析碳气溶胶的变化特征,并尝试运用改进的EC示踪法估算ρ（SOC）.结果表明:天津市区夏季ρ（PM_2.5）为（70.9±46.0）μg/m3,ρ（OC）和ρ（EC）分别为（7.6±3.1）（2.2±1.5）μg/m3,占ρ（PM_2.5）的11.8%±4.6%和3.1%±1.4%,OC/EC（质量浓度之比,下同）的平均值为4.0±2.0.ρ（OC）与ρ（EC）之间的Pearson相关系数（R）仅为0.66,说明OC和EC的来源较为复杂,SOC的产生可能是重要影响因素.ρ（NO₂）与OC/EC呈显著负相关（R=-0.47,P < 0.01）,并且OC/EC（4.0）相对较低,说明天津市区机动车可能对碳气溶胶具有重要影响.ρ（SO₂）与ρ（OC）、ρ（EC）的相关性较低（R均为0.33,P均小于0.01）,说明天津市区碳气溶胶可能受燃煤源的影响较低.改进的EC示踪法主要是利用O₃和CO、EC作为光化学反应和一次源排放的指标,并结合ρ（OC）、ρ（EC）和OC/EC的变化特征,逐步筛选一次排放源主导的时间段的ρ（OC）和ρ（EC）数据,然后利用最小二乘法拟合获得ρ（OC）和ρ（EC）的线性方程,最后进行ρ（SOC）和ρ（POC）（POC为一次有机碳）的估算.天津市区夏季ρ（SOC）的平均值为（2.5±2.0）μg/m3,分别占ρ（OC）和ρ（PM_2.5）的28.8%±15.0%和3.7%±3.6%;ρ（POC）的平均值为（5.2±1.7）μg/m3,分别占ρ（OC）和ρ（PM_2.5）的71.2%±15.0%和8.1%±5.2%,说明天津市区夏季有机碳的主要来源是一次排放源.研究显示,相比于EC示踪法,改进的EC示踪法估算的ρ（SOC）明显降低,ρ（POC）明显升高.AT（大气温度）对ρ（SOC）的影响较为显著,而WS（风速）对ρ（POC）的影响较为显著.      

上海市郊大气含碳颗粒物污染特征

利用STAPLEX六级采样器(＜0.49,0.49 ～0.95,0.95 ～1.50,1.50 ～3.00,3.00～7.20,＞7.20 μm)结合美国DRI碳分析仪分析了上海市嘉定区2008年4月至2010年10月大气颗粒物中EC和OC的含量和粒径分布,用EC示踪法估算POC和SOC的含量及粒径分布,并结合颗粒物中水溶性钾定量分析了上海市嘉定区大气颗粒物中EC和OC来自生物质燃烧排放的分担率.结果显示,上海市嘉定区大气颗粒物中EC与OC的含量分别为(3.54±1.46) μg·m-3和(19.35±9.38) μg·m-3,占颗粒物质量的2.8％±1.1％和14.8％±4.0％.嘉定区PM3.0中的OC与北京、杭州和武汉等城市的夏季以及珠江三角洲和上海市市区PM2.5中的OC相当,而EC含量偏小,反映了嘉定区EC受机动车尾气排放影响小.上海市嘉定区大气颗粒物中EC、OC、POC和SOC均呈双模态分布,其中EC、POC的分布峰位于＜0.49μm和＞3.00 μm的粒径段,OC的分布峰位于＜0.95.Μm和＞3.00μm的粒径段,SOC的分布峰位于0.49～0.95.Μm和3.0～7.2 μm的粒径段.各粒径段OC中SOC的比重分别为:36.64％±20.66％、74.92％±22.74％、54.80％±23.52％、56.30％±23.00％、66.89％±23.37％和47.22％±23.65％,说明嘉定区SOC的污染严重.基于OC、EC与K+的线性回归分析,大气颗粒物中生物质燃烧排放的OC和EC分担率分别为40％和32％,且各粒径段的分担率也有差别,最大的OC和EC分担率为76％和50％,对应于0.49～0.95μm粒径段.     

民用燃煤排放分级颗粒物中碳组分排放因子

中国是全球碳质气溶胶最重要的贡献者之一,民用燃煤排放占有很大的比重.排放因子的不确定性直接影响碳气溶胶排放清单的准确性.本研究基于室内模拟燃烧实验和稀释通道采样系统,采用FA-3型9级撞击采样器采集了3种蜂窝煤(考虑明烧和闷烧)和包括烟煤与褐煤在内的4种块煤燃烧排放的九级粒径颗粒物,采用热光法分析了不同粒径颗粒物中有机碳(OC)和元素碳(EC)的含量,计算得到排放因子.结果表明:(1)对于蜂窝煤的明烧与闷烧,PM2.1中OC排放因子分别为0.07g·kg~(-1)和0.10 g·kg~(-1),EC的排放因子为0.002 g·kg~(-1)和0.001 g·kg~(-1);闷烧排放的有机碳颗粒物高于明烧;元素碳排放因子低于明烧.块煤排放PM2.1中OC与EC排放因子分别是1.4 g·kg~(-1)和0.02 g·kg~(-1),高出蜂窝煤排放一个数量级.(2)粒径分析结果表明,民用煤燃烧排放的颗粒物及其载带的碳组分集中在细颗粒物上,碳组分的质量中值粒径均小于2.5μm,总碳(OC+EC)的排放因子粒径分布表明蜂窝煤燃烧排放的碳组分富集于≤0.43μm粒径段,块煤富集于0.43~0.65μm粒径段.     

2008年奥运期间北京不同粒径大气颗粒物中元素碳和有机碳的变化特征

采用安德森撞击式分级采样器采集2008-06-01～2008-09-30不同粒径的大气颗粒物样品,并用美国沙漠所DRI(desert research institute)的Model 2001A热光碳分析仪对其中的元素碳和有机碳进行了分析.结果表明,平均有56%、55%和73%的PM、OC和EC富集于粒径<2.1 μ...     

黄山夏季大气颗粒物中碳粒径分布特征及其输送潜在源区

采用Anderson 9级撞击式采样器和DRI Model 2001A 热/光碳分析仪对2014年6月30日~7月27日期间黄山光明顶大气气溶胶中有机碳(OC)和元素碳(EC)的质量浓度进行分析,并结合二次离子和后向轨迹讨论其潜在来源.结果表明,黄山光明顶OC、EC的平均质量浓度在PM1.1中分别为(2.89±1.40),(0.14±0.19)μg/m3,在PM2.1中分别为(3.76±2.05),(0.17±0.24)μg/m3,在PM9.0中分别为(5.60±2.96),(0.18± 0.25)μg/m3.OC和EC主要富集在￡0.43μm段,占PM9.0中OC、EC质量浓度的25.97%和51.10%.观测期间EC来自外部输送,OC既存在外部输送也存在局地贡献.根据后向轨迹模式,观测期间碳质颗粒的外部输送主要来源为东部城市群以及西北地区和武汉一带.     

南京市PM2.1中有机碳和元素碳污染特征及影响因素

采用DRI Model 2001A热/光碳分析仪测定了2011年南京市区(南师)和郊区工业区(南化)大气气溶胶细粒子(PM2.1)中有机碳(OC)和元素碳(EC)的含量,并对两地的OC、EC污染特征进行了评价,分析了细粒子中含碳物质的来源.结果显示,在PM2.1中,南京市市区OC、EC的年平均浓度分别为12.79,3.18μg/m3,郊区工业区分别为13.44,3.74μg/m3,工业区污染更加严重.市区和工业区冬春季OC、EC含量较高且冬季OC、EC相关性较高,这与冬季燃煤量增加,并且受内陆西风及逆温的影响,污染物集中在南京市上空不易扩散有关;夏季两地OC、EC含量及相关性均达到最低,可能由于夏季降雨频繁,加上台风作用,稀释和清除了部分污染物.应用OC/EC比值法对市区和郊区工业区二次有机碳(SOC)含量进行了估算,两地均是夏季SOC占TOC比例最高,分别为46.63%、45.65%,SOC主要来自于光化学反应,可见在光照充裕、辐射强烈的夏季更加有助于SOC的生成.     

郴州市大气PM2.5碳组分污染特征及其来源分析

为研究郴州市PM_2.5中碳组分的污染特征及来源,于2016年7月-2017年4月分4个季度典型时段采集郴州市环境大气中的PM_2.5,测定了样品中OC（有机碳）和EC（元素碳）的质量浓度,对碳气溶胶污染水平、时空分布、SOC（二次有机碳）以及OC和EC相关性等特征进行了分析,并分析了碳组分的来源.结果表明:郴州市ρ（PM_2.5）年均值为（40.2±19.0）μg/m3,ρ（OC）、ρ（EC）占比分别为15.7%和7.2%;ρ（OC）与ρ（EC）相关性分析显示二者来源较为一致,但春季、夏季差异相对较大;ρ（SOC）全年估算值为1.84 μg/m3,占ρ（OC）的29.11%,夏季较高的温度和较低的相对湿度导致夏季ρ（SOC）的估算偏低.结合碳组分丰度分析、PCA（主成分分析）和PMF（正矩阵因子分解分析）结果发现,燃煤/道路尘、机动车排放和生物质燃烧对PM_2.5中TC（总碳）的影响最为明显,贡献率分别为49.25%~56.71%、19.79%~25.36%和9.35%~13.69%.反向轨迹聚类结果显示,广东珠三角区域的汽油车排放、道路尘和生物质燃烧对郴州市PM_2.5中碳组分有较大的影响,而燃煤和柴油车的贡献主要来源于本地.研究显示,郴州市PM_2.5中碳组分污染较为严重,应重点加强本地燃煤和柴油车的控制.      

廊坊市开发区冬季颗粒物碳组分污染特征及来源分析

廊坊市是北京市及周边传输通道“2+26”城市之一.为研究廊坊市开发区冬季颗粒物中碳组分污染特征,于2018年1月5日—2月5日在廊坊市开发区国控点位同步开展PM_2.5及PM₁₀样品采集,使用DRI分析OC（有机碳）与EC（元素碳）的质量浓度.结果表明:廊坊开发区冬季ρ（PM_2.5）、ρ（PM₁₀）分别为（54.5±46.0）（91.0±58.2）μg/m3.PM_2.5中ρ（OC）、ρ（EC）分别为14.64、3.54 μg/m3,PM₁₀中分别为17.07、4.58 μg/m3;PM_2.5、PM₁₀中ρ（OC）与ρ（EC）相关性均较好,R2均为0.91（P < 0.01）,表明二者具有相似的来源;在PM_2.5和PM₁₀中OC/EC〔ρ（OC）/ρ（EC）,下同〕分别为4.46和4.16,ρ（SOC）（SOC为二次有机碳）分别为6.15和5.88 μg/m3,分别占ρ（OC）的42.1%和37.7%,表明二次污染较严重.碳组分丰度及主成分分析结果表明,PM_2.5与PM₁₀中碳组分来源基本一致,主要来源于汽车尾气、水溶性极性化合物、生物质燃烧及燃煤的混合源,柴油车排放,以及道路扬尘.后向气流轨迹聚类结果表明,颗粒物及碳组分质量浓度受途径内蒙古自治区及河北省中部、北京市南部气团的影响较大;对于碳组分来源,道路扬尘及汽车尾气受气团传输的影响较大,而生物质燃烧、燃煤等受气团传输的影响较小.研究显示,汽车尾气、燃烧源及道路扬尘为廊坊市开发区冬季碳组分的主要来源.      

Pollution characteristics of organic and elemental carbon in PM2:5 in Xiamen, China

Xiamen,located on the southeastern coastal line of China,is undergoing rapid urbanization and industrialization,so its air quality has a trend of degradation.However,studies on level,temporal and spatial changes of fine particles (PM2.5) and their carbonaceous fractions are scarce.In this article,abundance,sources,seasonal and spatial variations,distribution of organic carbon (OC) and elemental carbon (EC) in PM2.5,were studied at suburban,urban and industrial sites in Xiamen during four season-representative months in 2009-2010.PM2.5 samples were collected with middle volume sampler and were analyzed for OC and EC with thermal optical transmittance (TOT) method.Results showed that the annual average PM2.5 concentrations were 63.88-74.80 μg/m3 at three sites.While OC and EC concentrations were in the range of 15.81-19.73 μg/m3 and 2.74-3.49 μg/m3,respectively,and clearly presented the summer minima and winter maxima in this study.The carbonaceous aerosol accounted for 42.8％-47.3％ of the mass of PM2.5.The annual average of secondary organic carbon (SOC) concentrations in Xiamen were 9.23-11.36 μg/m3,accounting for approximately 56％ of OC.Strong correlations between OC and EC was found in spring (R2 = 0.50) and autumn (R2 = 0.73),suggesting that there were similar emission and transport processes for carbonaceous aerosols in these two seasons,while weak correlations were found in summer (R2 = 0.33) and winter (R2 = 0.41).The OC/EC ratios in PM2.5 varied from 2.1 to 8.7 with an annual average of 5.7,indicating that vehicle exhaust,coal smoke and biomass burning were main source apportionments of carbonaceous fractions in Xiamen.     

机动车源和民用燃料源颗粒物中有机碳和元素碳的排放特征

为了获取机动车源尾气和主要民用燃料源燃烧过程排放的颗粒物中含碳气溶胶的排放特征,使用多功能便携式稀释通道采样器和Model 5L-NDIR型OC/EC分析仪,采集分析了典型机动车源(汽油车、轻柴油车、重柴油车)、民用煤(块煤和型煤)和生物质燃料(麦秆、木板、葡萄树树枝)的PM₁₀和PM_2.5样品中的有机碳(OC)和元素碳(EC).结果表明,不同排放源释放的PM₁₀和PM_2.5中含碳气溶胶的质量分数存在显著差异.总碳(TC)在不同源PM₁₀和PM_2.5中的质量分数范围分别为40.8%～68.5%和30.5%～70.9%,OC/EC范围分别为1.49～31.56和1.90～87.57.不同源产生的含碳气溶胶均以OC为主,OC在PM₁₀和PM_2.5中的质量分数范围分别为56.3%～97.0%和65.0%～98.7%.在PM₁₀和PM_2.5的含碳气溶胶中OC质量分数按照从高到低...     

沈阳市冬季不同污染程度PM2.5中OC和EC污染特征

于2018年12月~2019年1月对沈阳市PM_2.5进行持续在线浓度监测,使用有机碳/元素碳分析仪对PM_2.5中有机碳（OC）和元素碳（EC）的质量浓度进行分析,研究了不同污染程度下PM_2.5及其碳组分的污染特征和来源.结果表明,沈阳地区冬季碳组分污染较为严重,不同污染程度下的总碳气溶胶（TCA）约占PM_2.5的36.3%~42.8%.中/重度污染天气下PM_2.5、OC和EC的平均质量浓度达到148.6,29.6,6.6μg/m³,是清洁天的3.1~3.3倍.PM_2.5、OC和EC的日变化均表现为早晚高、午后低,任一时刻其浓度均为中/重度污染>轻度污染>清洁天.不同污染程度下的OC/EC值均大于2,其中污染天比值分布在2.1~25.3区间内,表明燃煤和机动车尾气排放是污染天碳质气溶胶的主要来源.二次有机碳（SOC）随污染程度增加表现出升高趋势,清洁天、轻度污染和中/重度污染下其平均浓度依次为2.9,6.5,10.6μg/m³.后向轨迹聚类结果表明,沈阳地区冬季污染天主要受偏北和西北方向气团影响.     

Carbonaceous aerosols in PM10 and pollution gases in winter in Beijing

An intensive observation of organic carbon (OC) and element carbon (EC) in PM10 and gaseous materials (SO2, CO, and O3,) was conducted continuously to assess the characteristics of wintertime carbonaceous aerosols in an urban area of Beijing, China. Results showed that the averaged total carbon (TC) and PM10 concentrations in observation period are 30.2±120.4 and 172.6±198.3 μ/m3, respectively. Average OC concentration in nighttime (24.9±19.6 μ/m3) was 40% higher than that in daytime (17.7±10.9 μ/m3). Average EC concentrations in daytime (8.8±15.2 μ/m3) was close to that in nighttime (8.9±15.1 μ/m3). The OC/EC ratios in nighttime ranging from 2.4 to 2.7 are higher than that in daytime ranging from 1.9 to 2.0. The concentrations of OC, EC, PM10 were low with strong winds and high with weak winds. The OC and EC were well correlated with PM10, CO and SO2, which implies they have similar sources. OC and EC were not well correlated with O3. By considering variation of OC/EC ratios in daytime and night time, correlations between OC and O3, and meteorological condition, we speculated that OC and EC in Beijing PM10 were emitted as the primary particulate form. Emission of motor vehicle with low OC/EC ratio and coal combustion sources with high OC/EC ratio are probably the dominant sources for carbonaceous aerosols in Beijing in winter. A simple method was used to estimate the relative contribution of sources to carbonaceous aerosols in Beijing PM10. Motor vehicle source accounts for 80% and 68%, while coal combustion accounts for 20% and 32% in daytime and nighttime, respectively in Beijing. Averagely, the motor vehicle and coal combustion accounted for 74% and 26%, respectively, for carbonaceous aerosols during the observation period. It points to the motor vehicle is dominant emission for carbonaceous aerosols in Beijing PM10 in winter period, which should be paid attention to control high level of PM10 in Beijing effectively.