PM_(2.5)手工标准方法与自动监测法比对分析

选取金华、衢州、温州、丽水、宁波、杭州6个城市开展PM2.5手工标准方法和自动监测法比对实验,并用相关性和相对偏差两个指标对比对结果进行分析和评价。结果表明:(1)2013年6个采样城市采集的PM2.5手工和自动监测值均具有较好的相关性(相关系数均在0.95以上),截距均在-0.010~0.010mg/m3,但斜率相差较大(衢州和丽水在0.90以上;金华、温州和杭州在0.85~0.90;宁波在0.80以下)。(2)2013年6个城市采集的PM2.5手工和自动监测值的相对偏差为-34.2%~36.5%;PM2.5手工和自动监测值相对偏差在±15%范围内的数据占总数据量的82.6%;负偏差数据占总数据量的80.0%。(3)PM2.5手工标准方法和自动监测法的比对差异与地域、季节和PM2.5浓度等条件有关。总体上,不同地区PM2.5手工与自动监测值相对偏差绝对值(︱RD︱)年平均值为衢州丽水金华宁波温州杭州;春季PM2.5手工与自动监测值︱RD︱平均值高于夏季,秋季高于冬季;各采样城市PM2.5手工和自动监测值︱RD︱平均值在高质量浓度(PM2.5手工监测值(ρ1)0.150mg/m3)下最小,中质量浓度(0.050≤ρ1≤0.150mg/m3)下最大,低质量浓度(ρ10.050mg/m3)下介于两者之间。     

烧结机细颗粒物PM2.5排放特性

利用基于荷电低压颗粒物撞击器(ELPI)的颗粒物排放稀释采样系统,对不同烧结机组的机头、机尾、配料和整粒后的烟粉尘进行了PM2.5的现场测试。结果表明了各测试点位排放的PM2.5粒径分布和质量浓度分布特点。烧结机机头脱硫后虽然降低PM2.5的质量浓度,却增大了其粒数浓度,因此应对脱硫工艺进行优化。PM2.5单体颗粒形态有:球形颗粒、超细颗粒、不规则颗粒和烟尘集合体。PM2.5中SO42-、有机碳(OC)、无机碳(EC)和铁(Fe)的含量较高,分别为2.65%~10.76%,6.15%~12.6%,3.05%~10.05%和4.14%~26.78%。     

基于分光光度法测量PM2.5中铬浓度方法的设计与评估

设计并评估了一种基于分光光度法以实现连续测量环境细颗粒物(PM2.5)中重金属铬(Cr)的测量系统.该系统工作流程为:用颗粒物采样器进行样品采集,通过酸化等前处理过程制成样品溶液,加入二苯碳酰二肼(DPC)进行络合反应;在长光程流通池(LWCC)中,用分光光度法对生成的有色铬络合物(Cr-苯肼羟基偶氮苯)进行吸光度测定...     

南宁市大气颗粒物TSP、PM10、PM2.5污染水平研究

2002年在南宁市的5个典型城市功能区内,共采集了125个大气样品(按季节分别采集),初步调查了大气中颗粒物TSP、PM10、PM2.5的污染状况。结果表明,南宁市TSP、PM10、PM2.5的污染很严重,超标率分别为67．5％、82．5％、92．5％,对人体健康危害更大的PM2．5占到了PM10的63．5％左右。重污染区PM2.5的浓度超过轻污染区近一倍。     

南京市气溶胶PM2.5中多环芳烃来源识别

对2005年7月至2006年2月采集到的南京市气溶胶Pm2.5 进行季节性初步分析,并对其中的15种优控多环芳烃(PAHs)进行分析研究,通过比值法判断南京市PAHs夏季主要来源于柴油型燃烧,冬季主要来源于柴油和煤型相结合的燃烧.对15种优控PAHs两两之间的相关性分析,发现各化合物之间显著相关,表明各化合物的来源有相似之处.     

基于混合效应模型的京津冀地区PM2.5数值模拟

采用2017年京津冀地区中分辨率成像光谱仪提供的3km气溶胶光学厚度(AOD)和气象数据,分别在有无气象因子作为自变量的情况下对PM_(2.5)与AOD的关系进行解释。比较基于空间、时间及时空的78种混合效应模型的模拟效果,并利用十折交叉模型进行验证。经相关系数、拟合程度和模型误差对比,最终确定将气温、相对湿度、风速和气压4种气象因子作为影响因子的基于时空的混合效应模型效果最佳。利用该模型估算2017年京津冀地区的PM_(2.5)监测值,结果表明,PM_(2.5)监测值与模拟值的R~2为0.90(经十折交叉模型校正后为0.81),均方根误差、平均绝对误差分别为13.44、10.12μg/m~3,模型的拟合精度较高。同时研究表明,整体来说,京津冀地区呈现南高北低、平原地区东南高西北低、非平原地区高纬度区域相对低的空间格局。     

燃煤工业锅炉PM2.5排放规律

当前我国工业锅炉中最主要应用炉型为链条炉,是大气污染物排放的重要污染源之一。本研究利用基于荷电低压捕集器(ELPI)的颗粒物排放稀释系统,选取5台典型链条燃煤工业锅炉,对其除尘器的进口、出口和脱硫后3处进行细微颗粒物(PM2.5)的现场测试。粒径分布结果表明,粒数浓度较多在0.04~0.3μm范围内,质量浓度分布在0.08~0.25μm范围内呈单峰上升形态。除尘装置对PM2.5的捕集效率在50%左右,除尘效果较差;脱硫后有些级的颗粒物浓度不降反升。目前环境日趋恶劣,燃煤工业锅炉作为PM2.5的重要排放源,将是今后重点控制对象。     

PM2.5指标列入国家环境空气质量标准

国务院总理温家宝2月29日主持召开国务院常务会议,同意发布新修订的《环境空气质量标准》,部署加强大气污染综合防治重点工作。     

武汉市冬夏季大气PM2.5浓度及其烃类化合物的变化特征

分析了武汉市2009年冬夏两个季节大气PM2.5的浓度,并用气相色谱/质谱(GC/MS)技术研究了烃类化合物组成及变化特征。结果表明,PM2.5的质量浓度为25.0～302.4μg/m3,冬季明显高于夏季。检测出nC11～nC34正构烷烃,高碳数部分奇偶优势明显,碳优势指数(CPI)在1.1～2.9,具有高等植物蜡和人为源输入特征,冬夏季分布差异较大;藿烷和甾烷的普遍检出证实了大气颗粒物已明显受到化石燃料残余物的污染,且在冬季浓度相对较高;高环数多环芳烃含量较高,特征性诊断参数表明机动车排放相对较大。     

区域大气环境中PM2．5／PM10空间分布研究

提出了一种利用移动监测技术研究区域大气环境中PM2.5／PM10空间分布的方法,并在2004年12月进行了宁波市全市域PM2.5／PM10空间分布的研究。数据显示：相同路径所代表的地区PM2.5和PM10具有很好的相关性,多数路径上PM2.5与PM10数据的相关系数平方在0．95以上,而不同路径上PM2.5与PM10的比值不同。文中给出了宁波市PM2.5／PM10污染的空间分布图,直观地显示出PM2.5／PM10污染的空间分布情况,突出了污染的重点点位和地区。     

天津冬季PM2.5与PM10中有机碳、元素碳的污染特征

研究了天津冬季PM2.5和PM10中碳成分的污染特征.结果表明,天津冬季PM2.5和PM10的平均质量浓度分别为(124.4±60.9)、(224.6±131.2)μg/m3;总碳(TC)、有机碳(OC)与元素碳(EC)在PM2.5中的平均质量分数比在PM10中分别高出5.0%、3.6%、1.2%;PM2.5中OC、EC的相关系数较高,为0.95,表明OC、EC的来源相对简单,可能主要反应了燃煤和机动车尾气的贡献.OC/EC的平均值在PM2.5和PM10中分别为3.9、4.9.次生有机碳(SOC)在PM2.55和PM10中的平均质量浓度分别为14.9、23.4/μg/m3,分别占OC的48.5%(质量分数,下同)、49.8%,OC/EC较高可能主要与直接排放源有关;PM2.5中的OC1与OC2的比例明显高于PM10,而聚合碳(OPC)的比例又低于PM10,同时PM2.5与PM10中的EC1含量均较高,表明天津冬季燃煤取暖和机动车尾气是重要的污染源.     

2015年南京市PM2.5与PM10的污染特征

分析了2015年南京市PM2.5和PM10的浓度特征和大致来源类型。PM2.5和PM10的年均浓度分别为56.6 μg·m-3和96.5 μg·m-3,污染水平较高。颗粒物浓度的季节变化特征一致：冬 > 春 > 秋 > 夏;PM2.5的日变化呈"单峰单谷"型,而PM10的呈"单峰双谷"型。颗粒物浓度在城区高于郊区;植被茂盛区域的浓度较低。对PM2.5/PM10而言,比值在冬季和梅雨期较大,分别受取暖和降水的影响;比值在春季和夏末秋初较小,分别受沙尘和秸秆焚烧的影响。PM2.5多为二次颗粒物,PM10多为一次颗粒物;固定污染源对PM2.5的间接贡献和对PM10的直接贡献较移动污染源而言更大。     

南昌市大气PM2.5中多环芳烃的来源解析

在南昌市布设5个采样点,分别代表工业区、居住区、交通干线区、商业区以及郊区,于2007年7～8月进行大气PM2.5的采样.根据5个采样点测得的数据,通过因子分析法判断南昌市大气PM2.5中多环芳烃的主要来源,再利用多元线性回归法确定各主要来源对多环芳烃的贡献率.结果表明,南昌市多环芳烃的主要来源为车辆排放源、高温加热源、燃煤污染源,对多环芳烃的贡献率分别为37.9%、28.2%、22.0%.     

上海市大气PM2.5时空分布特征

对2014年上海市大气监测国控点的PM2.5浓度数据进行统计分析和聚类分析。统计分析结果表明,上海市PM2.5浓度冬春季高,夏秋季低,按月呈U形分布,且上海市大气PM2.5浓度在空间上总体趋势呈西高东低。利用MATLAB的聚类分析结果表明上海市的10个监测站可分为4类：1）跨省传输影响显著的青浦淀山湖站;2）受海洋大气影响显著的浦东川沙站;3）不稳定的过渡类,其包括杨浦四漂和浦东张江监测站;4）受本地排放影响显著的中心城区类,其包括普陀、十五厂（卢湾师专附小）、徐汇上师大、虹口凉城、静安和浦东新区监测站。本文聚类分析结果揭示了上海不同地理位置的大气PM2.5浓度的相互关系。     

天津地区环境监测点PM2.5量化分析模型

为了研究天津地区PM2.5与5种日常监测的污染物——PM10、SO2、CO、O3和NO2的定量关系,通过天津环保物联网获取了11个环境监测点2013年8月—2014年5月的日监测数据,分别尝试了多元一次回归模型、二次回归模型和基于主成分分析回归模型进行建模与量化分析。相关性上,天津地区各站点PM2.5与5种污染物显著相关,其中与PM10、SO2和NO2相关系数分别达到0.89±0.03、0.63±0.09和0.69±0.06。模型评价结果表明,利用5种污染物监测指标预估PM2.5浓度基本可行,基于主成分分析模型效果最好,拟合度能够达到0.85以上,平均误差在20%左右。     

忻州市大气PM2.5的化学组成质量平衡特征及来源解析

于2013年9月（非采暖季）、2014年2-3月（采暖季）、2014年5月（风沙季）采集忻州市3个监测点（新城区、开发区和旧城区）的PM2.5样品,分析其中的39种元素、9种水溶性离子及2种碳组分,并对PM2.5的质量浓度进行重构。结果表明,重构后的化学组分分为5类：矿物尘、微量元素、有机物、元素碳和二次粒子,其中矿物尘、二次粒子及有机物是忻州PM2.5的主要组成,分别占到ρ（PM2.5）的24.0%~36.2%、19.2%~32.6%和12.9%~25.7%;化学组成质量分数具有较明显的季节变化特征,风沙季矿物尘质量分数高于采暖季和非采暖季,采暖季有机物质量分数高于其他两季,非采暖季二次粒子质量分数略高于其他两季;化学组分的空间变化显示会展中心站点的二次粒子和矿物尘质量分数明显高于其他2个站点。应用化学质量平衡（CMB）模型进行来源解析,结果显示忻州市PM2.5的主要来源是扬尘（21%~35%）、二次粒子（25%~26%）和机动车尾气（21%~26%）。     

冷凝湿度控制对微振荡天平监测细颗粒物性能的改进

为提高细颗粒物(PM2.5)测量的准确性,尝试采用一种新型的气溶胶冷凝湿度控制器(简称冷凝湿度控制器)作为微振荡天平法颗粒物监测仪(TEOM)的除湿方式,在广东大气超级监测站开展了TEOM自动监测(一台采用传统的加热除湿方式,记为TEOM1405;另一台采用冷凝湿度控制器除湿,记为TEOM1405+除湿)和手工监测结果的对比。结果表明,根据PM2.5日均值相关性的拟合结果,TEOM1405监测较手工监测结果总体偏低约13%,加装冷凝湿度控制器后,TEOM1405+除湿监测较手工监测结果总体偏低在5%以内。加装冷凝湿度控制器后,显著提高了PM2.5的监测准确性;在相对湿度较高、二次颗粒物生成量较少的大气环境中,TEOM1405+除湿系统对PM2.5的监测结果是可靠的,而且在降雨过程中监测结果更为稳定;但在相对湿度较高、且二次颗粒物生成量较多的大气环境中,其对PM2.5的监测性能仍待进一步考察;在PM2.5污染比较严重的高污染时段,TEOM1405、TEOM1405+除湿监测到的PM2.5日均质量浓度分别比手工监测结果偏低26%和11%,偏低较多。但这种高污染情况在珠三角地区出现的概率很低,故采用TEOM1405+除湿系统进行PM2.5长期自动监测是可取的。