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相似文献
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1.
《环境科学与技术》2021,44(7):40-48
为完善中国典型石化园区及周边区域大气PM_(2.5)源解析数据库,探究不同功能区PM_(2.5)组成及来源差异性,文章利用单颗粒气溶胶质谱仪(SPAMS)分别采集连云港市徐圩新区生活区和石化区具有完整质谱信息细颗粒物8万个和22.9万个,并结合同期PM_(2.5)浓度和气象数据对不同功能区内PM_(2.5)质谱特征、化学组分、总体源解析及内源贡献差异性进行了系统分析。结果表明,生活区和石化区SPAMS观测点PM_(2.5)平均质谱特征表现为均以碱金属Na~+和K~+、元素碳、有机碳、硝酸盐、硫酸盐为主要特征信号;化学组分方面,各功能区PM_(2.5)均以元素碳为首要组分,其中生活区最高占比达到58.3%,左旋葡聚糖占比次之,石化区占比最高达到20.2%;各功能区PM_(2.5)均主要受到机动车尾气源的影响,石化区的工业工艺源贡献更为显著,最高占比达到43.2%;在排除外源影响条件下,石化区受工地扬尘源影响最大,PM_(2.5)月均贡献值高达7μg/m~3,工业工艺源月均贡献值最高达0.55μg/m~3,主要源于石化企业排放的挥发性有机污染物的二次转化。生活区仍受车辆尾气影响最大(2.60μg/m~3)。  相似文献   

2.
于兴娜  时政  马佳  李梅  龚克坚 《环境科学》2019,40(4):1521-1528
利用单颗粒气溶胶飞行时间质谱(SPAMS)于2015年12月1~31日对南京江北新区大气单颗粒进行了测量,共采集到同时含有正负离子谱图的颗粒747.8万个.结果表明,监测期间南京江北新区总体空气质量较差,污染天气占比为49.2%,SPAMS所捕获的颗粒数与PM2.5质量浓度的相关性达到0.83,因此颗粒物数浓度在一定程度上能够用来反映大气污染状况,监测点主要污染源包括燃煤源以及机动车尾气源,工业工艺源污染占比居第3位,3种源的总贡献率达到63.5%.从整体上看,PM2.5质量浓度的升高大多伴随着燃煤及机动车尾气占比的升高,EC、混合碳(ECOC)与OC在生物质燃烧、扬尘、汽车尾气排放、燃煤燃烧以及工业源中均与NO2-、NO3-以及SO4-有较高的混合程度.  相似文献   

3.
利用单颗粒气溶胶质谱(SPAMS)及多种在线设备于2017年春季对成都市大气污染进行了连续观测.结果表明,成都市春季PM2.5和PM10的平均浓度分别为(62±25)和(90±40)μg/m3.大气中单颗粒物可分为8类,由于排放源及老化过程的差异,各类颗粒质谱特征和粒径分布差异明显.对选取的细粒子污染、细粒子与粗粒子混合污染(混合污染)及清洁时段的污染特征对比分析发现:(1)钾与元素碳混合颗粒(KEC)的贡献在细粒子污染时段(42.8%~46.3%)明显高于其他时段(28.9%~33.7%);与清洁时段相比,源于燃烧过程的碳质颗粒在混合污染时段贡献降低,但沙尘/扬尘颗粒(DUST)的贡献为各时段最高.(2)相比清洁时段,大多数颗粒与二次无机组分的混合程度在其他两种时段均增强.(3)不同时段成都市气团来向差异明显,西南方向气团在细粒子污染时段占据绝对主导,川南重污染区域对成都市污染贡献重大.  相似文献   

4.
为了对西安市冬季重污染过程中的细颗粒物进行动态源解析,于2016年12月5-22日,利用SPAMS(单颗粒气溶胶质谱仪)在西安市城市运动公园开展连续观测.将观测期分为4个阶段,结合气象条件对不同阶段细颗粒物的污染特征进行分析比较.依据质谱特征,将所采集到的颗粒分为EC(元素碳)、OC(有机碳)、ECOC(混合碳)、HM(重金属)、LEV(左旋葡聚糖)、SiO3(矿尘)、K(钾)、Na(钠)、HOC(有机大分子)及Other(其他)类.结果表明:观测期间所采集到的OC类颗粒物数量最多,在重污染阶段OC、K和EC类颗粒物占颗粒总数的70%以上,是重污染天气的主要组成颗粒.在雾霾消散期,OC、LEV和SiO3类颗粒是主要类型颗粒物.根据颗粒物的化学类型及离子特征,利用PMF(正交矩阵因子分解)模型法得到6种污染源贡献率分别为27.7%(燃煤源)、22.3%(二次污染源)、20.4%(交通源)、10.4%(生物质燃烧源)、9.7%(工艺过程源)、6.5%(扬尘源)及3.0%(其他未知源).研究显示:在重污染阶段,燃煤源与交通源占比大幅上升,与二次污染源共同造成了此次重污染天气;在雾霾消散期,扬尘源及生物质燃烧源成为大气细颗粒物的主要污染源.   相似文献   

5.
利用SPAMS研究南宁市四季细颗粒物的化学成分及污染来源   总被引:1,自引:1,他引:0  
为研究南宁市四季大气颗粒物的化学成分及污染来源,利用单颗粒气溶胶质谱仪(single particle aerosol mass spectrometer,SPAMS)对南宁市2015年四季大气细颗粒物进行观测.SPAMS所测得4个观测阶段大气细颗粒物数浓度与细颗粒物质量浓度线性相关系数均在0.75以上,在一定程度上颗粒物数浓度可反映大气污染状况.南宁市四季大气细颗粒物平均质谱图体现出冬、春两季二次反应生成的污染物质较多.利用自适应共振神经网络分类方法对细颗粒物化学成分进行分类,南宁市细颗粒物各化学成分数浓度占比和污染来源在四季均有差异,且化学成分能体现污染来源.冬季元素碳最高,对应较高的燃煤源;秋季有机碳最高,对应较高的机动车尾气源;夏季富钾颗粒、左旋葡聚糖和矿物质较高,对应较高的生物质燃烧源和扬尘源;春季富钠颗粒和重金属略高.在污染升高过程,生物质燃烧源和燃煤源等贡献较大.  相似文献   

6.
利用颗粒物粒径谱仪和单颗粒气溶胶质谱仪等,对南宁市2016年12月5~11日大气污染过程进行实时监测,分析颗粒物粒径分布特征、化学组分及其污染来源.结果表明,观测期间南宁市20 nm~10μm颗粒物数浓度粒径主要集中在23~395 nm之间,主峰值出现在100 nm左右.期间有3次新粒子生成现象,下午14:00~18:00有30 nm左右新粒子开始生成,晚20:00~次日06:00碰并长大到40~110 nm左右,3次新粒子生成过程受机动车尾气一次排放的污染影响.对污染期间细颗粒物化学成分在线溯源分析发现,污染期间有大量的二次反应颗粒物生成,判定颗粒物来源主要有生物质燃烧源、扬尘源和燃煤源,其中,远距离传输对生物质燃烧源有贡献.  相似文献   

7.
曹力媛 《环境科学研究》2017,30(10):1524-1532
为分析太原市采暖期和非采暖期PM2.5的特征,利用单颗粒气溶胶质谱仪(SPAMS)分析太原市典型生活区采暖期(2016年3月11-18日)和非采暖期(2016年4月1-7日)PM2.5的来源及组成.结果表明:① 采暖期(停暖前)颗粒物有机碳、硫酸盐和多环芳烃等信号强度大于非采暖期(停暖后),而元素碳、硝酸盐、铵盐等反之.② 为了尽可能排除气象因素的影响,选取风向(东南风)、风级(二级)相同时段的颗粒物进行分析,停暖前后颗粒物主要化学组分为有机碳、混合碳和元素碳,采暖前有机碳占比(达51.9%)最高,非采暖期元素碳占比(32.6%)最高.采暖期有机碳、高分子有机物和左旋葡聚糖占比明显高于非采暖期,元素碳、矿物质和重金属反之.③ 停暖前后首要的两类污染源为燃煤和机动车尾气,二者贡献率之和分别高达70.1%和67.4%,可见本地主要受这两类源的影响.燃煤在采暖期为首要污染源,并且贡献比例高于非采暖期,而机动车尾气在非采暖期为首要污染源,且比例明显高于采暖期.研究显示,采暖和非采暖期虽然首要污染源有所差异,但在污染过程中,机动车尾气源的贡献比例均高于优良时段,说明无论是采暖期还是非采暖期,除燃煤排放的影响外,机动车尾气的影响也需得到重视,建议加强机动车燃油品质的升级,使用清洁煤,并在重污染时段采取相应的管控措施.   相似文献   

8.
鹤山大气超级站旱季单颗粒气溶胶化学特征研究   总被引:5,自引:0,他引:5  
利用单颗粒气溶胶飞行时间质谱等仪器在鹤山大气超级站开展综合观测,结合ART-2a自适应共振神经网络聚类算法,将2013年11月4日~2013年12月30日期间监测到的1637330个细颗粒分成9类: EC-Fresh颗粒、EC-Nitrate/Sulfate颗粒、K-EC颗粒、Ca-EC颗粒、ECOC颗粒、OC-Levoglucosan颗粒、OC-Nitrate/Sulfate颗粒、K-Nitrate/Sulfate颗粒和Metal-rich颗粒.结果表明:该大气超级站所在地区旱季霾日有利于与水溶性二次无机组分混合的EC-Nitrate/Sulfate颗粒、K-Nitrate/Sulfate颗粒的累积;晴朗天更有利于二次有机组分在气溶胶颗粒中生成,雨天受当地排放源的影响显著,含有较高EC-Fresh和K-EC颗粒.相关性的研究发现,EC-Nitrate/Sulfate颗粒与能见度有良好的相关性,它们对霾的形成有至关重要的作用.  相似文献   

9.
陶士康 《环境科学学报》2016,36(8):2761-2770
基于单颗粒气溶胶质谱技术,于2015年12月12—23日互联网大会期间开展了嘉兴市细颗粒物污染特征和来源研究.结果显示,观测期间共捕捉到5次不同的污染过程,分别为:管控期的区域输送(P1)-清洁天(P2)-本地排放(P3)过程,以及管控后的污染反弹(P4)-重污染程(P5)过程.污染期间(P1、P5),硝酸盐含量及比例均有显著增加,并且增加的主要是老化的硝酸盐颗粒,表明硝酸盐的二次转化对长三角地区高浓度细颗粒物形成具有重要影响.受管控措施和南下的强冷空气影响,会议期间,除有机碳和生物质燃烧组分外,PM_(2.5)质量浓度及其它各组分浓度均有不同程度的下降.管控措施解除后(P5),受区域输送和本地污染物积累共同作用,颗粒物浓度开始反弹并持续升高,硝酸盐和EC组分均有明显增加,并且呈现出早、晚高峰值.源解析结果显示,P5期间颗粒物浓度反弹与机动车尾气排放密切相关.研究表明,实施管控措施对降低机动车尾气排放和PM_(2.5)质量浓度、改善环境空气质量等效果显著.  相似文献   

10.
南京北郊一次霾过程中气溶胶理化特征变化研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
本研究利用单颗粒飞行时间气溶胶质谱仪(SPAMS)、宽范围粒径谱仪(WPS)并结合气象数据对南京北郊一次霾过程中气溶胶的理化特征变化进行了分析.结果表明观测期间风向变化导致的气溶胶来源变化是大气能见度变化的主要原因.最低大气能见度出现在西北气团控制期间,其次是偏东气团和北西北气团.不同方向上气溶胶粒子的粒径分布有显著的差异,其中来自西北气团的气溶胶粒子,有最大的表面积浓度,尤其是0.5~1μm粒径范围内的气溶胶粒子浓度最大;而北西北气团的气溶胶粒子主要集中在核模态和粗模态.不同气团中气溶胶粒子的化学组成也有显著的差异,其中K-nitrate、Ammonium、C3、Metal主要来自西北气团的贡献、其次为偏东气团贡献,K-Biomass、K-OC、EC、ECOC在3类气团中均有浓度贡献,其中K-OC、EC、ECOC、Dust在北西北气团所占比例最高.  相似文献   

11.
基于质子微探针研究的大气气溶胶单颗粒源解析   总被引:14,自引:0,他引:14  
用高分辨率,高灵敏度的质子微探针对上海市人民公园大气气溶胶进行单颗粒源解析.结果发现,上海市大气主要污染源为土壤扬尘、建筑扬尘、汽车尾气和钢铁工业尘,它们对大气环境贡献率之和为80%以上.此外还发现约有13%的颗粒物无法识别,通过对这些颗粒物进行聚类分析,初步确定它们分属于2种不同污染源的亚类和一种新的未知的污染源.  相似文献   

12.
鹤山灰霾期间大气单颗粒气溶胶特征的初步研究   总被引:13,自引:2,他引:13  
2012年6月9-17日,使用单颗粒气溶胶质谱仪(SPAMS)分析了鹤山大气中单颗粒的特征,共采集到同时含有正负离子谱图的颗粒763350个,其粒径主要集中在0.2~2.0 μm之间,期间发生灰霾的天数为3d.研究结果表明,该地区的大气颗粒物类型主要可分为7种:元素碳(EC)、有机碳(OC)、元素-有机碳混合(ECOC)、大分子有机碳(HMOC)、海盐(Na-K)、富钾颗粒(K-rich)和富铅颗粒(Pb-rich).灰霾天气下,颗粒中的二次成分含量更高,粒径显著增大.各颗粒类型数量浓度均有一定程度的提高,其中,以EC、ECOC和K-rich的增加最为明显.分析结果表明,水稻秸秆的集中焚烧及EC、ECOC和K-rich的老化是形成本次灰霾的重要原因.  相似文献   

13.
黄子龙  曾立民  董华斌  李梅  朱彤 《环境科学》2016,37(4):1188-1198
利用单颗粒气溶胶飞行时间质谱(SPAMS)于2013年6月30日~7月8日对华北地区乡村站点曲周大气单颗粒粒径及其化学组成进行了在线测量,共采集到同时含有正负离子谱图的颗粒230 152个,其粒径主要集中在0.2~2.0μm.结果表明,该地区的大气颗粒物主要分为8类:元素碳(EC,55.5%)、有机碳(OC,10.7%)、钠,钾等碱金属颗粒(alkalis,17.4%)、其他金属颗粒(other metals,1.7%)、富铁颗粒(Fe-rich,6.3%)、富铅颗粒物(Pb-rich,3.1%)、沙尘颗粒(dust,4.8%),other颗粒(0.8%),观测得到的8类气溶胶颗粒中绝大部分包含46NO-2、62NO-3、80SO-3、96SO-4、97HSO-4等二次组分离子,说明这些颗粒都经历了不同的老化过程或与二次组分进行了不同程度的混合.从气溶胶类型的谱分布看,各类型颗粒数浓度峰值基本出现在700~800 nm之间,dust、Fe颗粒主要集中在粗粒径段,EC颗粒子类研究表明随着表面不断吸附NH+4、NO-3、SO2-4等二次组分,EC颗粒逐步演化成老化程度较低的NO-3吸附型EC(ECN)和严重老化的SO2-4吸附型EC(ECS)混合态,两者日变化呈现明显的负相关性,也可能随着二次有机物在EC表面吸附,形成OC/EC混合态.  相似文献   

14.
为探究开封市冬季大气挥发性有机物(VOCs)的污染特征及来源,基于2021年12月至2022年1月开封市生态环境局(城区)在线监测站获取的大气VOCs组分数据,阐述其VOCs污染特征和二次有机气溶胶生成潜势(SOAP),利用PMF模型解析出VOCs的来源.结果表明,冬季开封市ρ(VOCs)平均值为(104.71±48.56)μg·m-3,其质量分数最高为烷烃(37.7%),其次为卤代烃(23.5%)、芳香烃(16.8%)、 OVOCs(12.6%)、烯烃(6.9%)和炔烃(2.6%).VOCs对SOA的贡献平均值为3.18μg·m-3,其中芳香烃贡献率高达83.8%,其次为烷烃(11.5%);开封市冬季VOCs的最大人为排放来源为溶剂使用(17.9%),其次为燃料燃烧(15.9%)、工业卤代烃排放(15.8%)、机动车排放(14.7%)、有机化学工业(14.5%)和LPG排放(13.3%);溶剂使用源对SOAP的贡献率达到32.2%,其次是机动车排放(22.8%)和工业卤代烃排放(18.9%).可见,降低溶剂使用、机动车排放和工业卤代烃排放的...  相似文献   

15.
西安城区大气有机氯农药的污染特征及来源分析   总被引:10,自引:0,他引:10  
采用大流量主动采样器于2008年7—10月对西安城区大气进行采集,共获得颗粒态和气态样品24个,并对其中含有的17种有机氯农药(OCPs)进行了分析.结果表明:西安城区大气中ρ(α-硫丹)和ρ(β-硫丹)最高,分别为260.7和212.0pg m3,ρ(DDTs)(DDTs=o,p′-DDD+o,p′-DDT+o,p′-DDE+p,p′-DDD+p,p′-DDT+p,p′-DDE)为167.4pgm3,ρ(HCHs)(HCHs=α-HCH+β-HCH+γ-HCH)为199.3pgm3,ρ(trans-氯丹)和ρ(cis-氯丹)分别为104.0和97.3pgm3,ρ(六氯苯)为74.9pgm3,且都主要分布在气相中.来源分析表明,西安大气中DDTs受三氯杀螨醇的影响显著,而HCHs则主要来源于林丹的使用残留.α-HCH,HCB,p,p′-DDE及p,p′-DDT主要受污染物长距离传输影响,而γ-HCH,trans-氯丹,cis-氯丹,α-硫丹和β-硫丹主要受采样点周边地表挥发的影响.  相似文献   

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