北京市PM2.5水溶性有机物污染特征

用离子色谱技术对北京市2001~2002年大气PM2.5中7种水溶性有机物(WSOC)(甲酸、乙酸、甲磺酸、乙二酸、丙二酸、丁二酸、戊二酸)及12种无机离子(F-、Cl-、NO2-、NO3-、SO32-、SO42-、PO43-、Na 、NH4 、K 、Mg2 、Ca2 )的污染水平进行了同步测定.结果表明,SO42-、NO3-及NH4 为PM2.5中主要的水溶性物种,分别占PM2.5质量的10.6%、7.4%和5.7%;7种WSOC的浓度为0.011~0.118靏/m3,占PM2.5质量浓度的0.01%~0.1%,其中浓度最高的为乙二酸,其次为乙酸、丙二酸、丁二酸等;对PM2.5各化学组分浓度的季节变化特征的分析表明,PM2.5及OC的高浓度污染均出现在冬季采暖期,而WSOC则出现在夏季;对乙二酸与其他各组分进行相关性分析表明,乙二酸与SO42-、K 、NH4 、NO3-有较强的线性相关性(r=0.83,0.57,0.49,0.33),而与Cl-、Na 、Mg2 、Ca2 、EC、OC相关性较差(r=0.24, 0.22,0.12,0.05,0.13,0.10).由乙二酸季节变化特征及与其他物种相关性等特征初步推断,北京市PM2.5二元羧酸的主要来源为光化学反应而形成的二次污染物,而非来源于机动车、海盐或土壤的一次排放.     

秸秆焚烧对北京市空气质量的影响

用火焰原子吸收光谱法测试了北京市两个采样点 1 #站 (十三陵站 ,清洁对照点 )和 5#站 (天坛站 ,居民生活区 )1 1 0个大气颗粒物样品中的水溶性钾 ,以表征秸秆焚烧颗粒物。 1 #站水溶性钾的质量浓度年均值为 1 .2 1 μg/m3,其中以1 998年 6月份浓度 (3 .0 7μg/m3)最高 ,是 5月份 (1 .0 2μg/m3)的 3倍 ;5#站水溶性钾的质量浓度年均值为 1 .94μg/m3,6月份 (4 .2 2 μg/m3)最高 ,是 5月份 (1 .97μg/m3)的 2 .1倍。数据分析结果表明 1 998年 6月份麦收季节存在以秸秆焚烧为主的生物质燃烧现象 ,使大气颗粒物中有机碳浓度水平升高 ,并对北京市的空气质量带来负面影响     

邯郸市PM_(1.0)、PM_(2.5)污染特征及在线水溶性离子分析

对2014年12月—2015年2月邯郸市大气中PM_(1.0)、PM_(2.5)以及PM_(2.5)中的硝酸根(NO-3)、水溶性有机碳(WSOC)和硫酸根(SO2-4)进行在线监测。结果表明,PM_(1.0)中干性成分(PM_(1.0)_DRY)和包含水分的PM_(1.0)(PM_(1.0)_WET)分别占PM_(2.5)的74.0%和81.4%,PM_(1.0)为PM_(2.5)中的主要组成。利用锯齿型方法估算本地源和区域源对PM_(1.0)、PM_(1.0)~2.5、PM_(2.5)的贡献,得出区域源对PM_(1.0)的贡献为40.6%,明显高于对PM_(1.0)~2.5与PM_(2.5)贡献的32.3%和37.7%,因为PM_(1.0)直径小,在大气中存在时间较长、传输距离远。根据NO-3、WSOC、SO2-4与PM_(1.0)、PM_(1.0)~2.5的相关系数,推断NO-3、WSOC可能在PM_(1.0)生成,而SO2-4可能在PM_(1.0)~2.5中生成。     

北京市大气颗粒物中多环芳烃(PAHs)污染特征

对北京市2003-09～2004-07的10个月空气中的TSP样品进行了连续采样,周期为1次/周.分析了15种3～7环的PAHs,其中以4～5环为主.∑PAHs浓度及BaP的最大值分别达到705 ng/m³和52 ng/m³;春夏秋冬4季∑PAHs的平均浓度分别为46 ng/m³,16 ng/m³,52 ng/m³,268 ng/m³;BaP的4季平均浓度分别为2.8ng/m³,0.23 ng/m³,3.3 ng/m³,16ng/m³;采暖期∑PAHs平均浓度为非采暖期的9.5倍.在所分析的3种气象条件中,降水能够明显降低PAHs的浓度;非采暖期的PAHs浓度随温度的升高而降低,采暖期的浓度与温度没有明显的相关性;采暖期风速水平的增加会导致PAHs浓度的下降,而非采暖期不同环数的PAHs和风速水平的关系各异,3环的PAHs浓度随风速水平增加而增加,4、5环的PAHs浓度变化不大,6、7环PAHs随风速水平的增加而浓度下降.     

邯郸市PM_(10)、PM_(2.5)和PM_(1.0)在线监测研究

对2015年3月—2016年2月邯郸市大气中的PM_(10)、PM_(2.5)和PM_(1.0)进行了在线监测,探讨了其质量浓度的变化特征,并分析了其质量浓度与风速、风向的关系。结果表明:邯郸市颗粒物质量浓度水平较高,β射线吸收法所监测的PM_(10_WET)、PM_(2.5_WET)和PM_(1.0_WET)年均浓度值分别为202.5,114.8,81.1μg/m~3,PM_(2.5_DRY)/PM_(10_WET)和PM_(2.5_WET)/PM_(10_WET)分别为0.58、0.70,PM_(1_DRY)/PM_(2.5_WET)和PM_(1_WET)/PM_(2.5_WET)分别为0.58、0.71,PM_(2.5)为PM_(10)中的主要组成,PM_(1.0)为PM_(2.5)中的主要组成。邯郸市PM_(10)、PM_(2.5)和PM_(1.0)质量浓度冬季最高;PM_(10)、PM_(2.5)和PM_(1.0)日变化峰值为上午09:00左右,谷值为下午16:00左右,扬沙、降雨,霾和春节不同条件下PM_(10)、PM_(2.5)和PM_(1.0)差异明显。邯郸市PM_(10)、PM_(2.5)和PM_(1.0)的浓度高值主要分布在风向0°~100°和175°~225°、风速小于1 m/s的情况下。     

北京PM2.5中多环芳烃的污染特征及来源研究

采用GC/MS定量分析了2003年9月至2004年7月期间北京市PM2.5中16种优控PAHs的含量.研究表明.PAHs总浓度年均值139.59ng·m-3,变化范围1.02-776.4 ng·m-3.冬季浓度最高271.05 ng·m-3,夏季最低26.10 ng·m-3,反映了主要源排放(燃煤)变化与气象条件的共同影响.全年平均不同环数PAHs所占总浓度的比例由大到小:4环>5环>6环>3环>2环;冬季4环PAHs所占比例最大(48.7%),其次为5环(32.5%)和6环PAHs(14.9%);夏季5环、6环PAHs所占比例最高(36.5%),其次为4环PAHs(24.1%).源排放特征化合物比值法和主成分分析法结果都表明,燃煤、机动车和油类挥发是多环芳烃的3类主要污染源,能够解释主成分分析法总方差的88%.     

北京清华园采暖前与采暖期PM10中含碳组分的理化特征

采用美国rp公司生产的Series5400大气颗粒物碳质组分监测仪对清华园PM10中的碳质组分进行了连续在线监测(2002年9月~11月)。结合PM2.5中碳质组分浓度、PM10的浓度和气象数据,分析了碳质组分的污染特征。结果表明,采样期间清华园大气PM10中有机碳(OC)、元素碳(EC)的日平均质量浓度分别在4.07~65.81μg/m3、0.96~26.14μg/m3之间变化,平均值分别为20.8±12.1和7.0±5.1μg/m3。OC在总碳(TC)中占有很大比例,OC/TC平均值为75.84%;TC在PM10中的含量平均为25.0%。本文对9~10月份(秋季)和11月份(初冬)OC、EC的相关性分别进行了分析,结果表明OC、EC之间具有良好的相关性,9月份和10月份相关性系数(R2)为0.83;11月份为0.90。二次生成的OC(OCsec)浓度估算结果表明,9、10月份OCsec在OC中的比例(60.7%)比11月份(38.5%)大。碳质组分主要集中在细颗粒物中,PM10中的OC有70.3%存在于细颗粒物PM2.5中,TC则有58.6%存在于PM2.5中。     

2008年奥运前后北京城、郊PM2.5及其水溶性离子变化特征

2008年6月至9月,在北京城区清华大学和郊区密云水库开展大气颗粒物观测,采集了PM2.5样品共180个,并获得了PM2.5及12种水溶性离子的质量浓度.观测期间城区和郊区PM2.5浓度接近,分别为68.9 μg·m-3和52.9μg·m-3;二次无机离子SO42-、NO3-和NH4+是PM2.5中含量最高的水溶性离子...     

北京市大气气溶胶中糖类化合物的组成及来源

采用高效阴离子交换色谱-脉冲安培检测(HPAEC-PAD)分析方法,对北京城区PM2.5和PM10中糖类化合物进行定量分析.在北京大气气溶胶中共检出14种糖类化合物,分为脱水糖、糖和糖醇共3大类.脱水糖包括左旋葡聚糖、甘露聚糖和半乳聚糖;糖包括葡萄糖、果糖和海藻糖;糖醇包括阿拉伯糖醇、甘露糖醇、丙三醇、苏糖醇、2-甲基丁四醇(2-甲基苏糖醇和2-甲基赤藓糖醇)、木糖醇和肌醇.脱水糖来源于生物质燃烧,秋冬季节的浓度水平明显高于春夏;而来源于生物源排放的糖和糖醇,冬季浓度水平明显低于其它季节.PMF源解析结果表明,北京大气气溶胶中糖类化合物的来源主要可以分为6类,包括生物质燃烧、异戊二烯SOA、土壤悬浮、真菌孢子、花粉及丙三醇富集源.     

含碳气溶胶研究进展：有机碳和元素碳

含碳气溶胶是我国大气区域性复合型污染的重要物种,对全球气候变化、辐射强迫、能见度、环境质量、人类健康等会产生重要影响.主要从含碳气溶胶来源及成因、环境影响、样品采集及测试等方面对国内外相关研究进行了评述,讨论了有机碳和元素碳研究中存在的关键和难点问题,并对其发展前景进行了展望.