北京PM2.5化学物种的质量平衡特征

以北京2个采样点连续采集的样品对PM2.5中的元素、水溶性离子和含碳组分进行分析．车公庄和清华园PM2.5中有机物的含量分别为27．8％和30．9％,是含量最丰富的物种,其次是二次无机粒子、土壤尘、元素碳和微量元素．PM2.5中约有24％的质量未能鉴别成分,相关性分析表明,含碳物种的估算所引起的偏差可能是主要的原因．采暖期重污染周和春季沙尘周PM2.5的化学物种构成悬殊,反映了季节性变化的源排放和特殊气象条件的综合作用．     

盘锦市冬季大气PM2.5元素污染特征及来源解析

为研究盘锦市冬季大气PM_(2.5)中元素污染特征及其来源,于2017年1月采集盘锦市3个点位PM_(2.5)样品,通过富集因子以及因子分析法对盘锦市PM_(2.5)中载带的元素进行污染特征分析及来源解析.结果表明,盘锦市冬季大气PM_(2.5)日均浓度顺序为开发区第二中学文化公园,日均浓度值超过环境空气质量标准(GB3095—2012)二级标准限值(75μg·m~(-3))的天数分别为9、4、7 d;各元素浓度平均值由高到低依次为AlCaFeNaMgZnPbMnVAsCuNiCrCd,其中Al、Ca、Fe、Na、Mg、Zn和Pb元素质量浓度之和占所有检测元素浓度的96.85%.富集因子分析表明,Cd、Zn、Pb、As、Cu属于极强富集,Ni、V属于强烈富集,Cr、Ca和Mg属于显著富集,Mn、Na属于中度富集,Fe属于轻微富集.因子分析结果表明,盘锦市冬季大气PM_(2.5)污染元素主要来源为煤烟尘、道路交通尘、燃油尘和土壤扬尘.     

长治市秋冬季PM2.5组分特征及来源解析

采集了2017—2018年秋冬季长治市审计局站、监测站、清华站等3个监测站点的大气PM_(2.5)样品,分析了其元素、水溶性离子及碳质组分特征,并利用化学质量平衡模型(CMB)对PM_(2.5)进行来源解析.结果表明,采样期间长治市PM_(2.5)浓度为67.9μg·m~(-3),其中审计局站PM_(2.5)浓度最高(70.6μg·m~(-3)),其次为监测站(70.0μg·m~(-3))和清华站(63.0μg·m~(-3));二次无机离子(SO_4~(2-)、NO~-_3、NH~+_4)平均浓度(20.7μg·m~(-3))占PM_(2.5)浓度的30.5%,与大量排放到大气中的SO_2、NO_2二次生成有关;OC(12.6μg·m~(-3))和EC(6.6μg·m~(-3))分别占PM_(2.5)的18.6%和9.7%;OC/EC为2.06,且SOC(5.9μg·m~(-3))在OC中占比高达63.1%,表明长治市秋冬季二次污染较重;典型地壳元素Si和Ca占元素组分平均浓度的29.8%和22.8%,说明扬尘污染对长治市PM_(2.5)的有一定影响;源解析结果表明,长治市秋冬季PM_(2.5)主要来源为:机动车源17.0%、燃煤源16.5%、扬尘源14.6%、二次硝酸盐13.9%、二次硫酸盐11.0%、二次有机气溶胶10.8%、工艺过程源9.3%、生物质燃烧源1.9%、其他源5.0%.因此,为进一步降低长治市环境空气中PM_(2.5)的污染,需在加强管控机动车,燃煤和扬尘等一次排放源的基础上,降低一次污染物SO_2、NO_2等的排放,从而实现对二次污染源前体物的控制.     

舟山市环境空气PM2.5及水溶性离子污染特征分析

为探究舟山市PM_(2.5)及水溶性离子组分的污染特征,于2016年4月、7月、10月和2017年1月在舟山市区3个国控点采集了168个PM_(2.5)样品,利用离子色谱仪测定颗粒物中的9种水溶性离子(Cl~-、NO_3~-、SO_4~(2-)、NH_4~+、K~+、F~-、Na~+、Mg~(2+)和Ca~(2+)),结合气象数据和数值分析手段对舟山市区PM_(2.5)和水溶性离子质量浓度特征、颗粒物酸碱度及二次离子的影响因素(气象参数、前体物)进行研究.结果表明,采样期内,舟山市PM_(2.5)质量浓度时间变化规律为春季冬季夏季秋季,空间分布较为均匀;二次离子是舟山PM_(2.5)主要水溶性组成,且在PM_(2.5)中具有一致的季节变化特征;阴阳离子平衡分析显示舟山市PM_(2.5)整体呈现酸性,并以夏季酸度最低、秋季酸度最高;温度是影响舟山市二次离子浓度的主要气象因素;以燃煤源为主的固定源是舟山市水溶性污染物的主要污染来源,檀枫和临城采样点的SO_4~(2-)和NO_3~-受电厂和燃煤锅炉的污染排放影响严重,普陀区船舶客货运输量大,是普陀点二次离子前体物的主要污染来源.     

菏泽市夏季PM10和PM25中水溶性离子组分污染特征

为分析菏泽市大气颗粒物及其水溶性离子组分特征,本研究于2015年8月期间在菏泽市6个监测点位采集环境受体PM_(10)和PM_(2.5)样品共120个,利用离子色谱法测定颗粒物中水溶性无机离子(SO■、NO~-_3、NH~+_4、Cl~-、Ca~(2+)、K~+、Na~+、Mg~(2+)、F~-),并同步收集气象参数及气态污染物质量浓度等资料.结果表明,菏泽市夏季环境受体中颗粒物质量浓度ρ(PM_(10))和ρ(PM_(2.5))分别为94.5μg·m~(-3)、55.2μg·m~(-3),稍低于国内其他城市,这与各城市经济发展、产业能源结构、气象条件等因素有关.PM_(2.5)/PM_(10)值在0.5—0.8之间,表明菏泽市夏季细颗粒物(PM_(2.5))污染较为严重.但PM_(10)和PM_(2.5)中水溶性离子质量总浓度ρ(WSIs)分别为30.5μg·m~(-3)、17.0μg·m~(-3);质量分数w(WSIs)分别为32.4%、29.6%.其中SO■、NO~-_3、NH~+_4为PM_(10)和PM_(2.5)中主要水溶性离子,3种离子浓度和分别占PM_(10)和PM_(2.5)中总离子浓度的84.3%、88.3%.SO■、NO~-_3、NH~+_4、K~+主要集中在细颗粒物(PM_(2.5))中,Ca~(2+)、Mg~(2+)则广泛存在于粗颗粒物(PM_(10))中.各采样点的PM_(10)和PM_(2.5)中,SO■、NO~-_3、NH~+_4、Ca~(2+)和Mg~(2+)浓度分布具有空间差异.离子相关性表明,NH~+_4与SO■、NO~-_3相关性均较强,3种离子主要以NH_4HSO_4、NH_4NO_3形式存在.PM_(10)和PM_(2.5)中NO~-_3/SO■值分别在0.41—0.49和0.36—0.47之间,平均值分别为0.46、0.42,表明固定源是菏泽市夏季颗粒物污染的主要污染贡献源.     

河南省平顶山市大气PM10和PM2.5污染水平及其微量元素特征

目前,大气颗粒物的研究主要集中在可吸入颗粒物(PM10),尤其是细颗粒物(PM2.5)方面.美国EPA(1997年)颁布了PM2.5的空气质量标准,其日均值为0.065mg·m-3,年均值为0.015mg·m-3,其限制非常严格.我国现行的环境空气质量标准中PM10的二级质量标准日均值为0.15mg·m-3,年均值为0.10mg·m-3,标准中尚无对PM2.5的规定.     

成都市主城区PM2.5碳组分污染特征分析

为研究成都市2019年颗粒物(PM1o、 PM2.5、 PM1)和细颗粒物(PM2.5)中碳组分的污染特征及潜在来源,采用BAM-1020、Sunset OCEC分析仪分别对成都市大气颗粒物和细颗粒物中碳组分开展了为期一年的在线观测,并利用因子分析对碳组分潜在来源进行解析.研究结果表明,2019年成都市ρ(PM1o)、...     

保定市PM2.5中水溶性离子污染特征及来源分析

为研究保定市PM2.5中水溶性离子污染特征及来源,利用中流量采样器采集保定市2017年秋、冬季10月-2017年12月污染天的PM2.5样品(40个),进行水溶性离子组分分析,并辅以保定市同期气象数据及空气质量数据进行成因探讨.计算离子间相关性,采用离子平衡法衡量大气酸碱度,并对保定市日夜不同时段PM2.5中水溶性离子...     

上海市道路环境PM1、PM2.5和PM10污染水平

道路环境是城市中颗粒物污染的典型微环境,同时又是人群受大气颗粒物污染暴露的典型微环境.日复一日的通勤出行使居民不可避免地要受到道路环境中颗粒物污染的影响.我国道路环境的颗粒物浓度水平与欧美等发达国家相比要高得多,尤其在交通干线附近的颗粒物水平更为惊人.因此道路环境的颗粒物污染对人群暴露的影响较大.     

大气细颗粒物(PM_(2.5))中多环芳烃的分析测定与污染特征

采集了北京西三环地区的PM2.5样品,利用超声提取(UE)-固相萃取法(SPE)分离富集得到PM2.5中的多环芳烃(PAHs),对不同的固定相及洗脱液比例进行PAHs回收率比较,得到最优预处理条件.建立了基于HPLC-UV的PM2.5中PAHs分析方法,定量检出17种典型PAHs.对2014年4月12日至2014年5月1日期间PM2.5中PAHs污染特征进行分析,结果显示,PAHs总浓度(∑PAHs)范围为2.6—145.7 ng·m-3,平均浓度为32.2 ng·m-3,不同环数PAHs所占比例顺序为5环2环3环6环4环,呈富5环的特征.PM2.5质量浓度与∑PAHs及苯并[a]芘(Ba P)均呈现出良好的正相关性,R2分别为0.8和0.6.     

石河子市PM2.5中重金属污染及健康风险评价

采集石河子市供暖时期的PM_(2.5)样品,使用ICP-MS对PM_(2.5)中5种重金属元素(Ni、Cu、Zn、Pb、Fe)进行检测,并对重金属元素进行健康风险评价.选取重金属元素中的Zn进行动物实验,以观察PM_(2.5)及其Zn元素对大鼠肺部的影响.将不同浓度的PM_(2.5)(0.5、3.0、15.0 mg·kg~(-1)体重)和Zn(0.06、0.3、1.5 mg·kg~(-1)体重)通过气管滴注的方式暴露于大鼠来探究PM_(2.5)中的Zn元素对大鼠肺部的损伤.处死大鼠后获取大鼠的支气管肺泡灌洗液(BALF)和肺组织,使用ELISA、比色法和HE染色来检测大鼠BALF中促炎因子白细胞介素-6(IL-6)、肿瘤坏死因子-α(TNF-α)、肺组织中氧化应激指标超氧化物歧化酶(SOD)、丙二醛(MDA)以及观察大鼠肺组织的病理变化.结果表明供暖期间石河子市PM_(2.5)浓度为109.85±58.76μg·m~(-3),PM_(2.5)中重金属的浓度为Fe (27.766μg·m~(-3)) Zn (3.484μg·m~(-3)) Pb (1.444μg·m~(-3)) Cu (0.628μg·m~(-3)) Ni (0.094μg·m~(-3)).Ni存在一定的致癌风险,Cu,Zn,Pb不存在非致癌风险.PM_(2.5)以及Zn浓度的升高能够显著抑制SOD活性并增加MDA、IL-6、TNF-α水平,但是在同等Zn元素含量的情况下(PM_(2.5)高剂量组和Zn中剂量组),PM_(2.5)对大鼠的损伤更为严重.因此,PM_(2.5)及其Zn元素可以引起大鼠肺部的损伤,在这一过程中Zn元素发挥重要作用.     

国庆前后北京城区PM2.5组分污染及来源特征分析

为探究北京城区国庆前后及国庆期间PM2.5主要组分的污染及来源特征情况,采集2019年9月27日-10月14日北京市大气PM2.5样本,并测定其中碳质气溶胶(OC、EC)及8种水溶性离子(Na+、NH4+、K+、Mg2+、Ca2+、Cl-、NO3-、SO42-)的质量浓度,并分析PM2.5中各化学组分的浓度变化特征、来...     

临汾市PM2.5中水溶性离子季节变化特征及来源解析

利用在线监控平台获得临汾市2019年3月1日至2020年2月29日PM2.5的24 h均值及其中8种水溶性离子(NO3-、SO42-、NH4+、Cl-、K+、Na+、Mg2+和Ca2+)的监测数据,分析了PM2.5及水溶性离子浓度的季节变化特征,采用主成分分析法探讨了各种离子的主要来源.结果 表明,在研究期内,临汾市P...     

Platinum in PM2.5 of the metropolitan area of Mexico City

The increase in platinum (Pt) in the airborne particulate matter with size ≤2.5 µm (PM_2.5) in urban environments may be interpreted as result of the abrasion and deterioration of automobile catalyst. Nowadays, about four million vehicles in Mexico City use catalytic converters, which means that their impact should be considered. In order to evaluate the contribution of Pt to environmental pollution of the metropolitan area of Mexico City (MAMC), airborne PM_2.5 was collected at five different sites in the urban area (NW, NE, C, SW, SE) in 2011 during April (dry-warm season), August (rainy season) and December (dry-cold season). Analytical determinations were carried out using a ICP-MS with a collision cell and kinetic energy discrimination. The analytical and instrument performance was evaluated with standard road dust reference material (BCR-723). Median Pt concentration in the analyzed particulate was is 38.4 pg m^?3 (minimal value 1 pg m^?3 maximal value 79 pg m^?3). Obtained Pt concentrations are higher than those reported for other urban areas. Spatial variation shows that SW had Pt concentration significantly higher than NW and C only. Seasonal variation shows that Pt median was higher in rainy season than in both dry seasons. A comparison of these results with previously reported data of PM₁₀ from 1991 and 2003 in the same studied area shows a worrying increase in the concentration of Pt in the air environment of MAMC.     

长春市大气中PM10污染特征分析

近年来,大气环境质量的不断恶化受到了人们广泛的关注。利用长春市的食品厂、客车厂、邮电学院、儿童公园、净月潭以及甩湾子等6个自动监测中心提供的2011年PM10、SO2与NO2小时质量浓度的连续监测数据,分析了长春市PM10质量浓度（MPM）的时空分布特征、不同污染物之间的相关性及其形成的原因。结果表明：从空间分布上看,6个采样点的MPM从高到低依次为食品厂〉儿童公园〉邮电学院〉客车厂〉净月潭〉甩湾子,其中除食品厂与儿童公园外均符合《环境空气质量标准》GB3095-1996的二级标准。从时间分布上看,绝大多数监测点位的冬季MPM是最高的,春季次之,主要是因为冬季采暖与春季沙尘天气,而夏季的MPM最低,主要是湿沉降作用所致。MPM逐日变化呈现出双峰双谷型分布,第一个峰值出现在早上7：00左右,其中最大值出现在5月份的早7：00左右,达到了0.223 mg·m-3,第1个峰值过后呈下降趋势,下午出现质量浓度低谷,其中最小值出现在11月份15：00左右,为0.036 mg·m-3,直到傍晚时缓慢回升,22：00左右达到第2个峰值。通过统计分析不同污染物之间的相关系数,得出PM10与NO2质量浓度的相关性显著,且较稳定,其原因可能是常年排放的机动车尾气尘影响较大,而PM10与SO2质量浓度的相关性不太稳定,这可能是冬季采暖排放的燃煤尘所致。     

基于PLS1的哈尔滨市PM2.5与空气污染物相关性分析

以往对PM2.5的研究多集中在气象因子或单一空气污染物对PM2.5质量浓度变化的影响,未考虑多种空气污染物对PM2.5质量浓度的协同作用。通过哈尔滨市环保局发布的2014年1月份（共31 d）市区内主要空气污染物SO2、NO2、PM10、CO、O3、PM2.5的质量浓度数据,运用相关性分析、PLS1和通径分析方法,研究哈尔滨市区内主要空气污染物对PM2.5质量浓度变化的直接影响、通过其他空气污染物的间接影响及污染物之间的协同作用。结果表明,SO2、NO2、PM10、CO 与 PM2.5质量浓度显著性相关,O3与 PM2.5质量浓度相关性不显著,SO2、NO2、PM10、CO 之间存在严重的复相关性。依据相关性分析结果,建立了SO2、NO2、PM10、CO对PM2.5质量浓度的PSL1模型,模型的拟合优度r2为0.852,模型拟合良好。对所建立的模型进行通径分析,结果显示,SO2、NO2、PM10、CO对PM2.5质量浓度变化的直接作用分别为0.005、-0.142、-0.140、1.191,CO对PM2.5质量浓度变化的直接影响作用最大。SO2、NO2、PM10通过CO对PM2.5质量浓度变化的间接作用分别为0.706、1.011、1.118均大于它们对PM2.5质量浓度变化的直接作用。SO2、NO2、PM10、CO对PM2.5质量浓度变化的总决定系数为85.9%。CO是主要空气污染物中影响PM2.5质量浓度变化的主要因素,降低冬季煤炭供暖期CO的排放量,有利于提高空气环境质量,降低对人体的健康危害。     

天津市夏季PM2.5中碳组分时空变化特征及来源解析

为研究天津市夏季PM_2.5中碳组分的时空变化特征及来源,于2019年7—8月设立2个点位分昼夜采集天津市PM_2.5样品,并测定了其中有机碳(OC)和元素碳(EC)的含量。结果表明,城区PM_2.5、OC和EC浓度日均值分别为(53.4±20.8)μg·m^-3、(8.72±2.56)μg·m^-3和(1.67±0.90)μg·m^-3,郊区PM_2.5、OC和EC浓度日均值分别为(54.2±24.5)μg·m^-3、(7.54±2.50)μg·m^-3和(1.82±1.06)μg·m^-3;白天PM_2.5、OC、EC的平均浓度分别为(47.3±16.1)μg·m^-3、(8.7±2.1)μg·m^-3和(1.5±0.6)μg·m^-3,夜间PM_2.5、OC、EC的平均浓度分别为(60.2±26.2)μg·m^-3、(7.5±2.9)μg·m^-3和(2.0±1.2)μg·m^-3。OC浓度表现为城区高于郊区,白天高于夜间;EC及PM_2.5浓度表现为郊区高于城区,夜间高于白天。OC/EC比值分析得,城区(6.04)高于郊区(5.08);白天(6.58)高于夜间(4.54)。城区OC与EC相关性弱于郊区,白天OC与EC相关性弱于夜间。采用EC示踪法与MRS模型对SOC含量进行估算,得到白天与夜间SOC浓度分别为(5.71±1.35)μg·m^-3和(3.81±1.20)μg·m^-3,白天SOC污染比夜间严重。丰度分析与主成分分析的结果表明,天津市夏季城郊区PM_2.5中碳组分均主要来源于燃煤和机动车尾气排放。     

采暖对天津近地层PM2．5污染特征的影响

为探讨天津城区冬季采暖对近地层颗粒物污染特征的影响,于2006年11月采用TEOM系列RP1400a环境颗粒物监测仪观测PM2.5质量浓度,并使用DX-120离子色谱仪分析水溶性无机离子.结果表明:天津城区PM2.5污染较为严重,其垂直分布特征为120m处PM2.5质量浓度最高,40m处次之,220m处最低,显示出与北京气象塔观测实验的明显差异.PM2.5质量浓度采暖期明显高于非采暖期,非采暖期逐时变化呈单峰态,与人类活动密切相关,采暖期呈现多峰态,可能足取暖燃煤(油)的24 h连续排放与人为源叠加所致.气象条件对PM2.5质量浓度的影响显著,低风速,高相对湿度有助于PM2.5质量浓度的增大.水溶性离子的浓度水平和分布特征显示,采暖期存在明显的二次离子生成特征,SO42-、NO3-和NH4 三种离子所占比例显著高于非采暖期.