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.     

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.     

天津武清冬季PM2.5含碳组分的逐时观测及分析

为了解京津冀地区冬季气溶胶含碳组分浓度及变化特征, 2011年12月至2012年1月在天津市武清区针对PM_2.5中元素碳(EC)、有机碳(OC)、水溶性有机碳(WSOC)及水溶性离子组分进行实时半在线的逐时浓度综合观测。观测期间EC和OC的平均浓度分别为6.0±4.8和21.5±19.2 μg C/m³, 分别占PM_2.5观测组分总浓度平均值的8%和30%。WSOC平均浓度为14.3±11.8 μg C/m³, 占平均OC浓度的67%。观测期间, 污染物浓度的大幅变化主要受气象条件控制, OC, EC和WSOC日变化特征相对不显著。观测期间大部分时间OC/EC比值稳定, OC/EC平均值为3.9。通过含碳组分与其他示踪组分的相关性分析, 初步判定武清冬季的气溶胶含碳组分主要来自生物质燃烧的一次性排放, 且影响当地的气团经过明显老化过程。约一半的OC来自一次生物质燃烧排放, 另一半来自二次生成。     

上海重霾期PM2.5碳质组分污染特征及来源分析

基于Sunset碳分析仪对上海城区冬季重污染期PM_(2. 5)中的有机碳(OC)和元素碳(EC)浓度展开为期一个月(2014年12月1日～31日)的小时分辨率在线连续监测,并采用优化的最小R2算法对二次有机气溶胶(SOC)含量进行了估算。观测期间的PM_(2. 5)、OC和EC的平均浓度(mean±1σ)分别为(67. 5±40. 5)μg·m~(-3),(9. 9±4. 8)μg·m~(-3),(3. 1±1. 7)μg·m~(-3),其中总碳TC占PM_(2. 5)质量浓度比重为32. 2%。OC/EC的平均值为3. 5,SOC的浓度(2. 4±2. 3)μg·m~(-3),占OC比重为24. 5%。EC浓度的日变化与车流量一致,呈现出显著的早晚高值,表明机动车是上海EC的主要污染源。SOC浓度在午后达到极大值,说明光化学反应是SOC形成的重要过程。对采样期间的一次典型污染事件(15日20:00～16日5:00)进行来源分析发现,来自于生物质燃烧输送和机动车一次排放的贡献较少;而SOC占OC的比重明显高于非污染期间,表明二次成核是雾霾期有机气溶胶污染的关键过程。     

2003年秋冬季西安大气中有机碳和元素碳的理化特征及其来源解析

2003年9月至2004年2月在西安站点开展了大气PM2.5和PM10中碳气溶胶的连续观测,并采集了三类主要污染来源样品(燃煤,机动车尾气和生物质燃烧)进行对比分析,采用IMPROVE-TOR方法准确地测量了样品的有机碳(OC),元素碳(EC)及其中的8个碳组分含量.西安秋季和冬季大气PM2.5中OC的平均含量ρOC分别为(34.1±18.0),(61.9±33.2)μg·m-3,EC的平均含量ρEC为(11.3±6.9),(12.3±5.3)μg·m-3.OC和EC均主要赋存于PM2.5粒级中.秋季OC和EC的相关性好(R2＞0.90),冬季一般(R2=0.66).总碳气溶胶在秋季PM2.5中占(48.8±10.1)%,在冬季也达到了(45.9±7.5)%.所有观测日的ρOC/ρEC比值均大于2.0,秋季PM2.5中ρOC/ρEC平均为3.3,冬季为5.1,这可能主要与直接排放来源有关.由碳气溶胶的8个碳组分数据,采用绝对主分量分析获得了主要排放来源对总碳的贡献份额,即秋季汽油车尾气占73%,柴油车尾气占23%,生物质燃烧占4%,而冬季燃煤占了44%,汽油车尾气占44%,生物质燃烧占9%,柴油车占3%.     

新乡市大气细颗粒物中碳质气溶胶的污染水平、季节特征及来源追踪

为了探究典型“2+26”传输通道城市之一的新乡市PM_2.5中碳质气溶胶的污染水平、季节分布及来源特征,于2019年7月至2020年4月在河南师范大学采集PM_2.5样品,采用热/光碳分析仪测定了8种碳组分质量浓度.结果显示,新乡市PM_2.5年均质量浓度为(66.25±35.73)μg·m^-3,TCA(Total Carbonaceous Aerosol)/PM_2.5质量浓度比年均为(25.16±6.93)%,说明新乡市碳组分污染较为严重.碳组分具有显著的季节变化特征,冬季OC(Organic Carbon)和EC(Elemental Carbon)的质量浓度分别为(13.50±6.43)μg·m^-3和(5.67±2.32)μg·m^-3,明显高于其他季节,说明冬季污染较为严重.SOC(Secondary Organic Carbon)/OC质量浓度比值夏季最高(49.37±17.73)%,冬季最低(39.06±15.83)%.OC和EC的...     

重庆三大城区夏季PM_(2.5)中有机碳和元素碳的污染特征

以重庆市渝北区、南岸区和渝中区3个主要城区为研究对象,采集夏季PM2.5样品,应用DRI Model 2001A热/光分析仪,采用IMPROVE-TOR方法测定了PM2.5中有机碳(OC)和元素碳(EC)含量,并对3地的OC、EC污染特征进行了评价,探讨了PM2.5中含碳物质的来源。结果表明,南岸区OC、EC质量浓度分别为(5.8±1.5)、(2.5±0.8)μg·m-3,低于渝北区((8.9±3.2)、(4.2±1.6)μg·m-3))和渝中区((8.8±2.2)、(4.6±1.3)μg·m-3),与PM2.5质量浓度的分布一致,表明渝北区和渝中区的含碳污染物的排放可能较为严重。渝北区、南岸区和渝中区的OC与EC均显著正相关,表明三大城区OC和EC可能分别具有相似的一次污染源。排除降雨天和O3浓度较高的晴天,利用m(OC)/m(EC)比值法对渝北区、南岸区、渝中区二次有机碳(SOC)进行估算,SOC质量浓度分别为(2.0±1.8)、(1.0±0.7)、(2.3±2.0)μg·m-3,占OC比例均低于30%。渝中区SOC对OC的贡献率最高,这可能是因为该地区易于形成城市热岛效应,且热量和辐射效应更加明显,有助于SOC的生成。通过计算PM2.5中8个碳组分丰度,初步判断机动车尾气排放可能是三大城区碳质组分的主要来源。     

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.     

万州城区PM2.5中有机碳与元素碳污染特征

为了解重庆万州区PM2.5中碳质气溶胶的污染特征，于2012—2013年分4个季节采集了 PM2.5样品，并分析了其中有机碳（OC）和元素碳（EC）的浓度。结果显示，在采样期间，万州区 PM2.5中 OC 和 EC 的年平均质量浓度分别为 29.72 μg·m-3和 8.42μg·m-3，OC和 EC浓度之和占到 PM2.5中 27.25%。OC浓度的季节变化趋势由高到低分别为冬季、秋季、春季和夏季，EC在冬季浓度最高，其他季节浓度变化不大。OC和 EC在 4个季节都有较好的相关性（r为 0.67~0.84），其中，冬季相关性最高（r=0.84），秋季相关性(r=0.67)最差，这与污染物来源复杂有关。应用 OC/EC比值法对二次有机碳（SOC）进行估算，SOC年平均浓度为 13.79 μg·m-3，占 OC含量的 46.72%，冬季 SOC的浓度远高于其他季节，冬季较高的 OC排放及较低的大气扩散能力利于碳气溶胶中 SOC 的生成。
     

南京北郊PM2.5中含碳物质和水溶性离子的污染特性

为了解南京市北郊四季细粒子中含碳组分与水溶性离子的污染特征及影响因素,于2012年8月~2013年6月期间在南京北郊采样点采集PM2.5样品。利用DRI Model 2001A热/光碳分析仪对有机碳(OC)与元素碳(EC)进行了测定。结果显示,PM2.5、OC、EC的质量浓度均是冬季最高、夏季最低,PM2.5的日平均值为122.7±75.2μg/m3,OC和EC的日平均值分别为(15.4±8.0)μg/m3和(3.6±1.8)μg/m3,含碳物质占PM2.5总质量的11%~40%。OC与EC在秋季和冬季有较好的相关性(r2分别为0.86和0.83),表明其来源相似;春季和夏季的相关性较低(r2分别为0.47和0.53),可能原因是有较多二次有机碳(SOC)生成致其来源复杂。利用EC示踪法对SOC的含量进行了估算,夏季SOC占OC的比例最高,达到了44.6%,可见高温与强烈的光照有利于SOC的形成。利用戴安离子色谱对PM2.5中的阴离子SO42-、NO3-、F-、Cl-、HCOO-、CH3COO-和C2O42-,阳离子Na+、NH4+、K+、Mg2+、Ca2+进行分析,结果表明,水溶性离子占PM2.5总质量的20%~60%,SO42-、NO3-、NH4+二次离子是南京市郊PM2.5中主要的无机离子。     

万州城区PM_(2.5)中有机碳与元素碳污染特征

为了解重庆万州区PM2.5中碳质气溶胶的污染特征,于2012—2013年分4个季节采集了PM2.5样品,并分析了其中有机碳(OC)和元素碳(EC)的浓度。结果显示,在采样期间,万州区PM2.5中OC和EC的年平均质量浓度分别为29.72μg·m-3和8.42μg·m-3,OC和EC浓度之和达PM2.5的27.25%。OC浓度的季节变化趋势由高到低分别为冬季、秋季、春季和夏季,EC在冬季浓度最高,其他季节浓度变化不大。OC和EC在4个季节都有较好的相关性(r为0.67~0.84),其中,冬季相关性(r=0.84)最高,秋季相关性(r=0.67)最差,这与污染物来源复杂有关。应用OC/EC比值法对二次有机碳(SOC)进行估算,SOC年平均浓度为13.79μg·m-3,占OC含量的46.72%,冬季SOC的浓度远高于其他季节,冬季较高的OC排放及较低的大气扩散能力利于碳气溶胶中SOC的生成。     

北京市夏季大气不同粒径气溶胶中 碳质及质量重建研究

对北京市城区2012年夏季大气气溶胶进行PM2.5和PM10石英膜采样,利用热光反射法得到了有机碳(OC,organic carbon)和元素碳(EC,elemental carbon)的含量;应用Stelson方法,结合其质量浓度、元素含量可溶性离子含量对气溶胶质量浓度进行了质量重建与比对.日平均质量浓度结果显示,PM2.5中,OC浓度ρ(OC)为19.4μg·m-3,EC浓度ρ(EC)为3.8μg·m-3.PM10中,ρ(OC)为22.3μg·m-3,ρ(EC)为4.1μg·m-3.OC、EC相关性显著(PM2.5,R2=0.77;PM10,R2=0.91).PM10中有87%的OC和94%的EC集中在PM2.5中.PM2.5和PM10中OC/EC比值分别为5.1和5.7,明显大于2,说明存在二次有机碳.PM2.5和PM10重建值和称质量值相关性R2分别为0.95和0.94,重建值和称质量值比值分别为93%和97%.     

广州夏季大气中碳气溶胶浓度水平及污染特征

2002年6-7月于广州市3个采样点采集PM10和PM25样品,测定了PM10,PM25以及元素碳(EC)和有机碳(OC)的浓度.PM10和PM2.5平均浓度分别为124.77μg@m-3及78.13μg@m-3.PM10和PM2.5中的OC浓度分别为22.3μg@m-3和15.80μg@m-3,EC浓度分别为7.78和5.90μg@m-3,其中73.8%的OC和77.7%的EC存在于PM25中.在3个采样点PM10和PM25中,OC/EC比值均大于2.0,表明广州夏季大气存在二次污染.各种气象条件对OC、EC浓度及其比值的变化都有不同程度的影响,其中降水和风速是OC、EC浓度变化的主要气象因素.     

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.     

武汉经济技术开发区冬季大气中PM_(2.5)的组成及污染特征

测定了武汉经济技术开发区冬季大气中PM_(2.5)的质量浓度,并用IC和XRF技术对PM_(2.5)中的几种水溶性阴离子和无机元素进行了测定和分析。结果显示:监测周期内,武汉经济技术开发区冬季空气中PM_(2.5)的浓度范围是26.00~321.28μg/m~3,平均值为158.78μg/m~3,大大超过PM_(2.5)的国家空气质量二级标准限值(75μg/m~3);水溶性阴离子是PM_(2.5)的重要组分,PM_(2.5)中4种水溶性阴离子浓度大小顺序为NO_3~->SO_4~(2-)>F~->Cl~-,4种离子总和占PM_(2.5)总量的36.85%,13种无机元素总和占PM_(2.5)总量的25.08%;PM_(2.5)中NO_3~-与SO_4~(2-)的平均比值为1.22,NO_3~-与SO_4~(2-)的相关系数高达0.957 1,表明两者有一定的同源性,同时也说明武汉经济技术开发区冬季大气污染中移动源的贡献大于固定源;元素富集因子分析显示,Ti、Cr、Ni、Zn、As富集程度较高,富集因子均大于10,Ni富集因子大于1 000,Fe和Ni、Fe和Cr的相关系数分别是0.833和0.846,表明这些元素主要受人为污染源的影响。     

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。     

昆明市PM_(2.5)中水溶性无机离子时空变化特征及来源分析

为探讨高原城市昆明大气中水溶性无机离子的季节和空间变化特征,选取2013年4月至2014年5月昆明市3个采样点进行了PM2.5样品采集,分析了PM2.5及水溶性无机离子的污染特征,并结合气象因素、硫氧化率、氮氧化率及主成分分析法对其主要来源进行了分析.结果表明:PM_(2.5)质量浓度季节变化为春((105.9±48.0)μg/m~3)冬((92.7±51.6)μg/m~3)秋((74.7±41.4)μg/m~3)夏((72.2±30.3)μg/m~3).总水溶性无机离子质量浓度季节变化特征为夏((38.0±18.3)μg/m~3)冬((22.0±11.4)μg/m~3)春((18.4±4.8)μg/m~3)秋((13.6±3.1)μg/m~3);其中SO~(2-)_4、Ca~(2+)、NO~-_3及NH~+_4为PM_(2.5)中主要的水溶性无机离子,分别占总离子质量浓度的27.7%、17.8%、15.2%和9.5%;二次离子质量浓度之和年均为13.9μg/m~3,占PM_(2.5)质量浓度的16.5%,表明高原城市昆明大气中二次组分较少.NO~-_3/SO~(2-)_4为0.21~0.68之间,表明固定源是主要污染贡献源.主成分分析结果表明水溶性无机离子主要来源于土壤扬尘和建筑扬尘的混合源、燃煤源和工艺过程源.     

上海市大气PM2.5污染特征及相关因素分析

利用2015年上海市大气污染物的监测数据,运用MATLAB7.0、SPSS等软件进行PM_(2.5)质量浓度污染特征、变化规律以及PM_(2.5)与其他污染气体的相关性分析。研究结果显示,2015年上海市PM_(2.5),年平均浓度为53.6μg/m~3,相比基准年2013年,年均浓度下降14%;PM_(2.5)浓度月变化曲线呈U型分布,其中,月均浓度数值1月份达到最高峰,为82.9μg/m~3;季节污染情况为:冬季春季秋季夏季;PM_(2.5)日均浓度值全年波动较为稳定,超标天数占全年比率21.4%。根据AQI指标监测气体的相关性矩阵来看,PM_(2.5)和PM_(10)之间的相关性最大,相关系数为0.919;与CO、NO_2、SO_2等气体均有较强的相关关系。建议上海市应该优化产业结构、加强公共交通建设、采用清洁能源以期实现治污除霾的目标。     

基于PM2.5中的黑碳变化探究上海冬季典型污染过程

2016年11月29日—12月9日,上海连续发生两起大气污染事件,最高小时PM_(2.5)质量浓度分别达到119和179μg/m~3.利用黑碳(black carbon,BC)仪的在线观测数据,结合大流量PM_(2.5)滤膜样品的化学组成数据——有机碳(organic carbon,OC)、元素碳(element carbon,EC)、水溶性离子、金属元素,观察两次污染过程中PM_(2.5)的化学组成和来源变化.结果表明,在两次污染过程中,污染期的平均PM_(2.5)质量浓度分别是洁净期的4.2和3.9倍,而平均黑碳质量浓度仅为洁净期的1.6和1.9倍.污染期的最高黑碳质量浓度为8.94μg/m~3,占PM_(2.5)的百分比为22.0%.在两次污染过程中,洁净期的平均黑碳质量浓度占PM_(2.5)的百分比分别为11.8%和7.5%,显著高于污染期的4.4%和3.7%.污染期的二次污染严重,平均二次污染物分别占PM_(2.5)的百分比为41.8%和31.9%,平均二次有机碳(secondary OC,SOC)占有机碳的百分比分别为42.5%和34.9%.在两次污染过程中,燃煤、机动车、船舶排放和生物质燃烧均有显著贡献.     

天津武清区PM_(2.5)与气态污染物SO_2及NO_2污染特征研究

利用2016年武清区大气污染物监测数据,研究了武清区PM_(2.5)及SO_2、NO_2等典型大气污染物浓度变化特征和相互关系。结果表明:2016年PM_(2.5)污染较严重,年均浓度分别为73μg·m~(-3),超标1.1倍。大气中SO_2年均值为25μg·m~(-3),NO_2年均值47μg·m~(-3)。冬季及春秋季节大气中存在明显的二次转化过程,大气中的SO_2和NO_2通过转化生成硝酸盐和硫酸盐,对PM_(2.5)浓度变化具有重要影响。