重庆市典型工业源颗粒物污染排放特征

利用稀释通道系统采集重庆市主城区典型燃煤锅炉和水泥窑炉烟道气中的颗粒物样品,并利用静电低压撞击器将其分为12级,分析了工业源颗粒物(0.02~10 μm)粒径谱特征。结果表明,水泥窑炉颗粒物数浓度排放表现出双峰型的对数分布特征,分别出现在积聚态（0.12 μm）以及接近粗颗粒态（1.23~1.96 μm）粒径范围处,燃煤锅炉颗粒物数浓度变化特征以及浓度水平都有较大的差异,主要呈积聚态单峰型变化趋势。大型燃煤电厂颗粒物排放的数浓度和质量浓度均为最高,其峰值分别为2.2×106 cm^-3和174.2 mg/m³。水泥窑炉PM_2.5中OC、Al、Ca含量较高,分别为17.96%、17.32%和9.90%;燃煤锅炉PM_2.5中Al、SO₄^2-和OC含量较高,分别为9.17%、8.92%和6.15%。相对于水溶性组分和碳组分,无机元素含量相对较高,其对水泥窑炉和燃煤锅炉PM_2.5质量浓度的贡献分别达到了44.28%和18.07%。     

民用燃煤不同燃烧阶段细颗粒物排放特征

研究了民用燃煤在不同燃烧阶段排放PM_2.5的质量浓度分布特征.结果表明,散煤与正烧炉在旺火阶段排放颗粒物粒径主要集中在0.2μm以下(d50=0.15μm),加煤和封火阶段在0.2～0.5μm(d₅₀=0.38μm),质量占比46.6%～68.97%.型煤与正烧炉在各阶段排放的颗粒物均以0.2μm以下颗粒物为主,质量占比44.64%～56.24%.扫描电镜(SEM)观察到燃煤排放PM_2.5为大量超细颗粒物聚集形成的簇团状结构.用碳平衡法计算得到散煤加煤阶段的PM_2.5排放因子为4.72g/kg,分别是旺火和封火阶段的12和11倍.将散煤更换为型煤,能够使得加煤阶段的PM_2.5排放因子减少90.9%,从而显著降低PM_2.5排放.     

民用燃煤不同燃烧阶段细颗粒物排放特征

研究了民用燃煤在不同燃烧阶段排放PM_2.5的质量浓度分布特征.结果表明,散煤与正烧炉在旺火阶段排放颗粒物粒径主要集中在0.2μm以下（d₅₀=0.15μm）,加煤和封火阶段在0.2~0.5μm （d₅₀=0.38mm）,质量占比46.6%~68.97%.型煤与正烧炉在各阶段排放的颗粒物均以0.2μm以下颗粒物为主,质量占比44.64%~56.24%.扫描电镜（SEM）观察到燃煤排放PM_2.5为大量超细颗粒物聚集形成的簇团状结构.用碳平衡法计算得到散煤加煤阶段的PM_2.5排放因子为4.72g/kg,分别是旺火和封火阶段的12和11倍.将散煤更换为型煤,能够使得加煤阶段的PM_2.5排放因子减少90.9%,从而显著降低PM_2.5排放.     

燃煤电厂细颗粒物排放粒径分布特征

目前细颗粒物区域污染已成为普遍现象,控制燃煤电厂细颗粒物的排放是控制大气中细颗粒物的重要途径之一,而了解燃煤电厂细颗粒物的排放粒径分布及其形成的可能原因和影响因素显得尤为重要.针对浙江某电厂660 MW燃煤机组,在120、100、90和85℃四种不同运行工况下,采用Dekati ELPI+对电除尘器入口和出口以及烟囱60 m横断面处烟尘进行多平台同步采样测试,以研究该电厂所排放细颗粒物的粒径分布特征、不同工况下细颗粒物的排放浓度及其变化规律.结果表明:① 不同工况下,电除尘器出口和烟囱60 m横断面处颗粒物数浓度都主要集中在亚微米态（粒径 < 1 μm）,并随粒径增大而数浓度快速减小.② 随着烟冷器出口烟气温度的降低,烟气经过除尘装置后,无论是颗粒数浓度还是质量浓度均有一定程度的下降,但当烟气温度降至90℃时,继续降温对电除尘器除尘效果的影响基本趋于恒定.③ 无论燃用设计煤还是校验煤,当烟冷器出口烟气温度相对较低时,经脱硫后积聚模态颗粒物质量浓度较除尘后有明显增加;而烟气温度较高时,呈现出脱硫后较除尘后粗模态颗粒物质量浓度增长的现象.④ 当原烟气稀释倍数从7倍增至10倍时,6~27 nm粒径段颗粒物数浓度呈指数倍增长,说明稀释过程主要影响纳米级颗粒物的数浓度.⑤ 燃用设计煤,烟冷器出口烟气温度90℃时,电除尘器对PM₁的去除效果最明显为63.9%~99.8%,可见降低电除尘器入口运行烟温,可促进其对亚微米态颗粒物的捕集率.      

重庆市主城区不同粒径颗粒物水溶性无机组分特征

于2010年3月—2011年7月,在重庆市主城区同步采集PM_1.0、PM_2.5和PM₁₀三种粒径的颗粒物样品. 用离子色谱分析了样品中F-、Cl-、NO₃-、SO₄2-、Na+、NH₄+、K+、Mg2+和Ca2+ 9种水溶性无机组分,并收集了SO₂和NO₂等气体污染物的数据. 结果表明:采样期间ρ(PM_1.0)、ρ(PM_2.5)和ρ(PM₁₀)分别为82.9、104和160 μg/m3,PM_1.0、PM_2.5、PM₁₀中所测9种水溶性无机组分的浓度之和分别为40.82、48.66和57.99 μg/m3. ρ(SO₄2-)、ρ(NO₃-)和ρ(NH₄+)相对较高,并且主要分布在细颗粒物中. 多数水溶性无机组分浓度冬季最高,春季其次,夏、秋季浓度偏低. 所测组分溶液的pH显酸性,冬季样品的pH最低,细粒子的酸性要强于粗粒子. SOR(硫的氧化率)与NOR(氮的氧化率)与国内其他地区相比较高,SOR秋季最高,NOR冬季最高. 因子分析结果表明,化石燃料以及生物质的燃烧、机动车尾气排放是水溶性无机组分的主要来源,建筑施工、土壤风沙等扬尘类污染源对水溶性无机组分也有一定的贡献.      

伊犁河谷城市群夏季不同粒径大气颗粒物组分特征及来源解析

为研究伊犁河谷城市群不同城市不同粒径大气颗粒物的组分特征和来源,于2021年7月19—29日,在伊犁河谷城市群的伊宁市、伊宁县、察布查尔锡伯自治县（简称察县）和霍城县布设6个采样点采集大气PM_2.5和PM₁₀样品,对样品中的化学组分(无机元素、水溶性离子和碳组分)进行分析,并使用化学质量平衡模型对其来源进行解析。结果表明：研究期间伊犁河谷核心区城市群PM_2.5和PM₁₀浓度均处于较低水平,分别为（22.81±2.79）和（58.81±6.95）μg/m³;从空间分布来看,伊宁市和伊宁县的颗粒物浓度相对较高,霍城县和察县的浓度相对较低。化学组分质量重构结果表明,地壳元素是研究期间PM_2.5和PM₁₀的主要组分,占比分别为39.8%和54.1%;其次为有机物,占比分别为33.2%和19.8%;二次无机离子在PM_2.5和PM₁₀中也有一定占比,分别为20.2%和10.7%。源解析结果表明,PM_2.5主要来自二次颗粒物（29.1%）和扬尘源（28.3%）的贡献,工业源（16.1%）、机动车（10.5%）、燃煤源（9.3%）也均有一定贡献;PM₁₀中则以扬尘源的贡献最大（42.3%）,远高于二次颗粒物（14.7%）、工业源（14.1%）、机动车（8.4%）和燃煤源（7.3%）。

     

东北地区农业源一次颗粒物排放清单研究

采用自下而上的清单编制方法,搜集各农业环节(秸秆燃烧、整地、收割、谷物处理、化肥施用、农机排放、风蚀)排放因子、作物面积和耕作方式等信息,编制了2010年东北地区县级尺度的农业一次颗粒物(PM₁₀和PM_2.5)排放清单,并分析了农业源颗粒物排放的时空分布特征.结果表明:1)2010年东北地区农业源一次颗粒物PM₁₀总排放量54.6万t,PM_2.5总排放量35.6万t;2)东北地区农业源一次颗粒物PM₁₀排放量最大的农业活动环节是秸秆燃烧,占农业源总排放量的比例为60%,秸秆燃烧排放PM_2.5占PM_2.5农业源排放量的87%,整地环节是一次颗粒物排放的第2大农业排放源,对农业源排放PM₁₀和PM_2.5总量的贡献率分别是27%和6%; 3)PM₁₀和PM_2.5的排放强度空间分布表明,东北地区农业源颗粒物排放区域集中在黑龙江省东北部和中部地区,吉林省中部和辽宁省中部地区; 4)PM₁₀和PM_2.5排放的时间变化特征显示,PM₁₀农业源排放年变化曲线中,5月份和9、10月份是农业源排放一次颗粒物PM₁₀较多的月份,PM_2.5排放集中在9、10月份;5)本研究估算的污染物排放清单的不确定性为184.3%.未来的工作将侧重于典型农业区本土排放因子测定,从而有效减小排放清单的不确定性.     

鞍山大气颗粒物浓度的变化特征

利用鞍山大气成分监测站Grimm180观测的2007年颗粒物数浓度,ρ(PM₁₀₎,ρ(PM_2.5)和ρ(PM_1.0)以及台站的常规气象观测资料,分析了该地区颗粒物数浓度的谱分布、质量浓度的变化特征及与气象条件的相关性. 结果表明:颗粒物数浓度谱分布符合Junge分布;参数υ与能见度呈负相关,υ值越大且PM0.45占PM₁₀的数浓度比例小于90%,能见度较差;颗粒物质量浓度日变化呈双峰特征,ρ(PM₁₀₎,ρ(PM_2.5)和ρ(PM_1.0)之间有很好的相关性,ρ(PM_2.5)/ρ(PM₁₀₎平均值为0.654,ρ(PM_1.0)/ρ(PM_2.5)的平均值为0.832,ρ(PM_1.0)/ρ(PM₁₀₎平均值为0.545;鞍山地区年主导风向为SE,颗粒物质量浓度变化受辽宁沙尘移动路径的影响较小,主要受排放累积型污染影响,其中大雾天气条件下颗粒物质量浓度较高,大雾期间的回归方程截距较年平均回归方程的大,这对研究颗粒物质量浓度的突变特性具有指示作用.      

燃煤电厂区域颗粒物及颗粒物汞分布特征研究

对东南沿海平原地区某燃煤电厂不同方位距离的9个采样点进行为期9个月的大气颗粒物采集,以PM_2.5、PM₁₀为对象,研究了颗粒物与颗粒物汞的时空分布,探讨了燃煤电厂排放对周边大气颗粒物与颗粒物汞分布的影响.结果表明：①本研究区PM_2.5平均浓度为78.10 μg·m^-3,其中颗粒物汞平均浓度为294.88 pg·m^-3;PM₁₀平均浓度为114.48 μg·m^-3,其中颗粒物汞平均浓度为363.41 pg·m^-3,均高于海内外众多城市.②冬季颗粒物、碳组分及颗粒物汞的浓度远高于春、夏、秋三季,冬季燃煤量大、逆温等气象因素及远距离污染物传输均造成当地冬季颗粒物累积.③大气颗粒物汞浓度随距电厂距离的增加先增加后降低,最大浓度范围为电厂W-NW方向1.3~2.5 km处.④各采样点均受到多种污染源共同影响,以燃煤尘为主,餐饮油烟、机动车尾气、生物质燃烧和扬尘次之,燃煤电厂对周边区域环境大气可吸入颗粒物主要影响区域为W-NW方向1.3~2.5 km.     

燃煤工业锅炉可吸入颗粒物的排放特征

利用基于荷电低压捕集器（ELPI）的颗粒物排放稀释采样系统,在8个燃煤工业锅炉的除尘器进、出口进行了烟气可吸入颗粒物（PM₁₀）和细微颗粒物（PM_2.5）的现场测试. 粒径分布结果表明,在所测粒径范围（0.03～10 μm）内,燃煤工业锅炉产生和排放PM₁₀的粒数浓度和质量浓度均出现1个峰值,峰值粒径大约在0.12～0.20 μm范围内. PM_2.5中碳组分和硫酸盐的含量较高,其中有机碳（OC）和元素碳（EC）含量分别为3.7%～21.4%和4.2%～24.6%,硫酸盐含量则在1.5%～55.2%之间. 在无控条件下,燃用原煤的层燃炉的PM₁₀和PM_2.5排放因子分别为0.13～0.65　kg·t^-1和0.08～0.49　kg·t^-1,燃用型煤的链条炉分别为0.24　kg·t^-1和0.22　kg·t^-1,而循环流化床的PM_2.5排放因子为1.14　kg·t^-1,明显高于链条炉. 由于耗煤量大,同时现有除尘设备的效率较低,燃煤工业锅炉可能成为我国最重要的PM₁₀排放源,是今后重点控制的对象.     

基于实测的燃煤电厂细颗粒物排放特性分析与研究

选取我国6个有代表性的燃煤电厂对烟尘、PM10和PM2.5的排放情况进行实测,根据所测数据计算各电厂对烟尘、PM10和PM2.5除尘效率以及排放因子,并分析得到其排放特性.6个受检燃煤电厂静电除尘及湿法脱硫设备对烟尘总除尘效率最高为99.88%,最低为99.75%,平均去除率为99.82%;除尘前,烟气中PM10含量范...     

大气气溶胶粒径分布特征与呼吸系统暴露评估研究进展

近年来气溶胶污染被社会各界密切关注.大气气溶胶的粒径分布和污染物组成特征研究是探究大气气溶胶污染成因的基础,同时也是准确评估人体暴露于气溶胶污染导致的健康风险的关键.多级采样器可分粒径采集大气气溶胶,通过模拟人体呼吸系统进而准确量化大气气溶胶组分被吸入后在人体的沉积部位和沉积量,从而被应用至大气气溶胶粒径分布特征和人体健康风险评估的研究中.本文介绍了大气气溶胶粒径分级方法,探讨了应用多级采样器在气溶胶粒径分布研究中存在的主要问题及解决方案,并综述了大气气溶胶粒径分布特征和人体呼吸系统暴露评估的研究进展,最后结合当前的研究现状对大气气溶胶在粒径分级和人体健康风险研究领域的未来发展方向进行了展望.     

北京大气颗粒物中一元羧酸的季节变化和来源分析

通过膜采样溶剂提取、衍生化GC/MS分析,对2006年9月~2007年8月间北京大气PM10和PM2.5中的一元羧酸进行了观测研究.结果表明,可检出C10~C30的烷酸以及油酸、亚油酸和桐油酸3种烯酸,其中含量最高的是C16和C18 2种烷酸.PM10中,一元羧酸总浓度为61.7~1652.3ng/m3,年平均为426.2ng/m3;PM2.5中,一元羧酸总浓度为34.5~992.1ng/m3,年平均为319.6ng/m3.75%的一元羧酸分布在细粒子中,且冬、春季浓度明显高于夏、秋季.春、夏、秋、冬4个季节PM10中一元羧酸浓度分别为(625.1±403.8), (200.0±95.3), (263.0±201.1), (659.9±433.5)ng/m3; PM2.5中一元羧酸浓度为(431.7±211.0), (194.4±95.8), (207.9±160.8), (463.6±262.1)ng/m3.源解析显示,燃煤排放是冬季最主要的人为污染源;机动车排放则在其他季节贡献最大.     

2011年秋季广州城区大气PM2.5微观形貌和粒度分布

利用高分辨率扫描电镜加能谱仪(SEM-EDX)和图像数据分析技术对2011年秋季广州市中心大气PM2.5的微观形貌和粒度分布特征进行研究,系统获得3种典型颗粒(矿物、烟尘集合体和燃煤飞灰)和其它未知颗粒的数量-粒度分布和体积-粒度分布数据.结果表明,PM2.5颗粒数量-粒度分布峰值落在0.1~0.2μm之间,属于积聚模态中含有气相反应产物的凝结亚模态.3种典型颗粒对PM2.5的数量和体积贡献均为矿物>>烟尘集合体>飞灰.矿物主要分布在0.1~0.3μm范围内,所占数量百分比为41.97%,其中0.1~0.2μm范围内矿物占比高达26.42%,是影响PM2.5颗粒整体分布的主要因素.不同采样时段(上午、下午、晚上)和下雨前后PM2.5颗粒的粒度分布特征基本一致,但晚上和下雨后小于0.1μm的颗粒比例有明显减少趋势.     

Particle number size distribution and new particle formation: New characteristics during the special pollution control period in Beijing

New particle formation is a key process in shaping the size distribution of aerosols in the atmosphere.We present here the measurement results of number and size distribution of aerosol particles (10-1...     

Characterization of particle number size distribution and new particle formation in Southern China

Knowledge of particle number size distribution(PND) and new particle formation(NPF)events in Southern China is essential for mitigation strategies related to submicron particles and their effects on regional air quality,haze,and human health.In this study,seven field measurement campaigns were conducted from December 2013 to May 2015 using a scanning mobility particle sizer(SMPS) at four sites in Southern China,including three urban sites and one background site.Particles were measured in the size range of15-515 nm,and the median particle number concentrations(PNCs) were found to vary in the range of 0.3× 10~4-2.2 × 10~4 cn~(-3) at the urban sites and were approximately 0.2 × 10~4 cm~(-3) at the background site.The peak diameters at the different sites varied largely from 22 to 102 nm.The PNCs in the Aitken mode(25-100 nm) at the urban sites were up to 10 times higher than they were at the background site,indicating large primary emissions from traffic at the urban sites.The diurnal variations of PNCs were significantly influenced by both rush hour traffic at the urban sites and NPF events.The frequencies of NPF events at the different sites were0%-30%,with the highest frequency occurring at an urban site during autumn.With higher SO_2 concentrations and higher ambient temperatures being necessary,NPF at the urban site was found to be more influenced by atmospheric oxidizing capability,while NPF at the background site was limited by the condensation sink.This study provides a unique dataset of particle number and size information in various environments in Southern China,which can help understand the sources,formation,and the climate forcing of aerosols in this quickly developing region,as well as help constrain and validate NPF modeling.     

昆明城区大气PM2.5中PAHs的污染特征及来源分析

2013年4月至2014年1月期间,在昆明城区3个采样点采集了大气细颗粒物(PM2.5)样品,利用气相色谱-质谱联用仪对PM2.5载带的16种PAHs进行定量分析.结果表明:工业区(金鼎山)、交通密集区(东风东路)、清洁对照点(西山森林公园)PM2.5上PAHs平均含量分别为40.67,22.64,22.07ng/m3.通过常规气象因素及气团后向轨迹模型分析发现,起源于曲靖地区的污染气团传输及昆明大气高压形成的下沉气流是导致昆明PAHs浓度上升的重要原因.金鼎山、东风东路、西山森林公园的BaPeq浓度分别为6.28,4.00,2.94ng/m3,均高于国家环境空气质量二级标准(2.5ng/m3).源解析结果显示,工业区(金鼎山)和交通密集区(东风东路)的PAHs污染来源一致,主要来自机动车排放,其贡献率分别为50.80%和40.20%,其次为燃煤排放,贡献率为35.55%和39.23%,再次为生物质燃烧,贡献率为7.30%和7.98%;作为清洁对照点的西山森林公园的PAHs则来自汽车尾气排放(81.84%)和生物质燃烧排放(9.73%).