基于光电技术的大气颗粒物监测进展

大气颗粒物是影响大气辐射和全球气候变化最不确定的因素之一,分析大气颗粒物的组分和演变机制,对于科学评价大气环境质量,实施节能减排策略具有重要作用。光电技术以其高精度特征明显,非接触式检测模式,数字化和智能化等特点,在大气颗粒物检测方面具有重要应用。光纤传感技术、激光诱导荧光法、红外吸收检测法等是目前应用较为广泛的技术方法。研发和应用科学、便捷的检测颗粒物的技术手段和方法,对于未来环境保护与促进光电信息产业发展意义深远。     

梅州市大气颗粒物中水溶性无机离子组成特征研究

选取梅州市典型污染日(2015年7月8日至29日)进行实际测量,在梅州市环境监控中心站楼顶每天连续采集PM_(10)和PM_(2.5)样品,利用离子色谱仪分析样品中Na+、NH4+、K+、Mg~(2+)、Ca~(2+)、Cl~-、NO_2~-、NO_3~-、SO_4~(2-)离子的质量浓度,结果表明,PM_(10)日均质量浓度为(54±19)μg/m~3,PM_(2.5)日均质量浓度为(35±14)μg/m~3。PM10和PM2.5中水溶性无机离子平均浓度分别为(19.7±4.4)μg/m~3、(10.8±5.0)μg/m3,分别占PM_(10)和PM_(2.5)质量的(42±20)%和(31±9.7)%。其中S0_4~(2-)、NO_3~-、NH_4~+是梅州市PM_(10)和PM_(2.5)中最主要的水溶性无机离子。采样期间SO42-浓度较高的可能原因是煤炭在梅州市的能源结构中占有较高比例。S0_4~(2-)、NO_3~-主要以(NH_4)_2SO_4的形式存在气溶胶体系中。     

我国人群大气颗粒物污染暴露-反应关系的研究

搜集了国内PM10和PM2.5暴露对人群健康影响的流行病学研究资料,利用Meta分析法评价我国人群大气颗粒物暴露对各健康效应终点的暴露-反应关系.结果显示,PM10浓度每增加10μg/m3,人群急性死亡率、呼吸系统疾病和心血管疾病死亡率分别增加0.38%[95%可信限(CI):0.35%~0.42%]、0.65%(95%CI:0.35%~0.95%)和0.40%(95%CI:0.31%~0.49%);PM2.5浓度每增加10μg/m3,人群急性死亡率、呼吸系统疾病和心血管疾病死亡率分别增加0.40%(95%CI:0.19%~0.62%)、1.43%(95%CI:0.85%~2.01%)和0.53%(95%CI:0.15%~0.90%),因此可见,PM2.5对健康的危害高于PM10.同国外研究结果相比,我国人群大气颗粒物污染对死亡率影响的暴露-反应关系系数较小.     

对城市环境空气中颗粒物影响成因的研究

本文通过对自动监测子站监测数据的分析,研究了春节前、春节期、春节后燃放烟花爆竹对城市环境空气中颗粒物PM10和PM2.5的影响。在春节期集中燃放烟花爆竹的时间段里,颗粒物浓度均升高,对PM2.5的影响更为明显。     

济南地区春季大气中细颗粒物分布状况及形态的透射电镜实验研究

利用透射电镜观察分析了济南地区春季大气中细颗粒物显微形态及粒径分布状况,利用统计回归分析方法绘制了细颗粒物粒径与数量分布状况关系曲线及相应的柱状图.每例样品的采样时间为24小时,连续十天采样,统计分析结果表明:大气中细颗粒物粒径主要分布在0 μm～1μm范围之间,其次为1μm～2μm之间,实验结果对于研究大气中PM2.5及大气污染状况具有一定的参考价值,实验方法值得推广应用.     

大气颗粒物暴露对人类生殖健康的影响

我国正面临着广泛的颗粒物污染以及愈发严峻的生殖健康威胁,近年来关于大气颗粒物暴露对人类生殖健康的影响研究受到越来越多的关注。但受限于各地污染物组分的差异和研究设计的不一致等原因,部分研究结果存在较大的差异,相关机制探索也处于初级阶段。在系统调研国内外研究文献的基础上,综述了大气颗粒物的分布特征以及大气颗粒物暴露对男性和女性生殖健康的影响、与不良妊娠结局的关系、对生殖健康影响可能的机制等方面的研究进展,并对个体暴露水平评估、大气颗粒物污染对人类生殖健康的影响指标表征、个体易感性、暴露窗口期等研究进行了展望。     

交通与气象因子对不同粒径大气颗粒物的影响机制研究

为了研究北京市气象因子与车流量、车速等交通因子对PM2.5、PM10浓度水平的影响,在市区三环主路及居民区选取了28个采样点,采集滞尘量,PM2.5、PM10浓度、车速、车流量、温度、湿度、风速等数据.通过3个月的滞尘质量分析,得出交通源对空气质量的影响是显著的,其中三环主道路两侧采样点和远离交通源对照点滞尘均值分别为0.284 g和0.016 g.再由道路口与居民区对比实验(局部实验)得出,居民区采样点测得的PM2.5和PM10浓度均低于道路口颗粒物浓度,差值均值分别为101 074 n·(cf)-1和15 386 n·(cf)-1,同时PM2.5白天浓度一般低于夜间.最后结合最佳子集预测模型分析得出,PM2.5和PM10受到湿度和温度的影响最大,车速、车流量、风速次之,其中车速、车流量、低风速对颗粒物PM2.5的影响比对PM10的影响更为显著.     

混煤燃烧过程中温度对颗粒物生成特性影响的研究

利用沉降炉研究了混煤燃烧过程中温度对飞灰颗粒尤其是PM10及PM2.5生成特性的影响.试验煤种为不同灰熔点的平朔煤、大优煤及其混煤,燃烧温度分别为1100℃、1200℃、1300℃.采用Malvern MS2000粒度分析仪对收集的飞灰颗粒尺寸分布进行测定.试验结果表明,高灰熔点煤中掺入低灰熔点的煤能增大飞灰颗粒的粒径,减少PM10及PM2.5的排放;对同一煤样,随着温度的升高,飞灰颗粒中PM10及PM2.5所占比例相应减小.     

四川盆地大气氨与氮氧化物排放对细颗粒物污染的影响及减排潜力

基于IASI、OMI与TROPOMI卫星数据识别了2008~2019年四川盆地氨与氮氧化物柱浓度的变化趋势,并进一步采用空气质量模型CMAQ对2019年冬季四川盆地氨排放的大气环境影响进行了研究,评估了氨与氮氧化物单独减排及氨与氮氧化物协同减排情景下对四川盆地颗粒物污染的影响.结果表明：2008~2012年四川盆地氮氧化物排放逐年升高随后在2013~2019年迅速下降,而氨柱浓度在2008~2013年期间较为稳定,自2014年起迅速增长.四川盆地氨排放的高值区主要集中在人为活动强烈的成都及周边地区和川南城市群以及农业源氨排放主导的川西北地区.铵根离子在川南城市群的PM_2.5当中占比高达11.4%,而对川西地区城市的PM_2.5贡献较低.敏感性实验结果表明,氨与氮氧化物协同减排50%能有效降低大气中硝酸铵与硫酸铵的浓度,从而减少细颗粒物污染,改善四川盆地区域环境空气质量.     

北京市近地层颗粒物浓度与气溶胶光学厚度相关性分析研究

利用2009年北京市大气颗粒物质量浓度和气溶胶光学特性的同步观测研究发现,北京市城区颗粒物污染严重.PM2.5、PM10年平均浓度分别为(65±14)、(117±31)μg·m-3,均超出国家2016年拟执行环境空气质量二级标准,PM2.5、PM10日均值超标率分别为35%、26%.细粒子PM2.5污染与可吸入颗粒物PM10污染呈显著性相关,相关系数R约为0.90(P<0.001),二者相关性伴随PM2.5在PM10中所占比重自春季到冬季逐渐增大而增强,年均PM2.5占PM10比重为61%.气溶胶光学厚度AOD(500 nm)与气溶胶波长指数(α)年均值分别为(0.55±0.10)、(1.12±0.08).PM2.5、PM10与AOD间全年及各季节均呈显著线性相关,相关系数R≥0.50;但其相关系数与相关函数存在着显著的季节差异,夏秋季节相关性显著高于春冬季节,且全年相关会掩盖较大的季节性系统差异.对PM2.5、PM10数据进行湿度订正,对AOD进行混合层高度订正,PM2.5、PM10与AOD之间的相关性得到一定提升,且更适合指数相关.     

2013—2018年北京市大气PM2.5持续高暴露对居民因病入院的急性影响

为探讨以细颗粒物（PM_2.5）持续高浓度暴露为特征的大气污染事件对于人群因病入院的急性影响,收集2013—2018年北京市大气PM_2.5浓度、气象因素数据和人群因病入院数据,以PM_2.5浓度〔75.0 μg/m3、150.0 μg/m3、第95百分位数（205.8 μg/m3）〕和持续时间（≥2 d、≥3 d）联合定义6种持续高暴露情景,采用基于quasi-Poisson回归的广义相加模型开展时间序列分析,获得不同情景下PM_2.5对人群因病入院的急性影响.结果表明:①对于全人群研究发现,相较于非持续高暴露情景,持续2 d及以上的重污染（PM_2.5浓度>150.0 μg/m3）情景引起非意外总疾病和心脑血管系统疾病的发病风险均显著增加,增幅分别为5.0%（95% CI,1.2%~9.0%）和5.6%（95% CI,1.8%~9.5%）.②亚组人群分层分析发现,持续2 d及以上的重污染情景下,男性、女性、0~64岁、65~74岁、75岁及以上等亚组人群的非意外总疾病和心脑血管系统疾病的发病风险均显著增加;当出现极端PM_2.5暴露浓度（>205.8 μg/m3）且持续3 d以及上时,女性和0~64岁、65~74岁人群的非意外总疾病和心脑血管系统疾病的发病风险均显著增加.③因呼吸系统疾病入院分析发现,仅在PM_2.5浓度>150 μg/m3且持续时间≥2 d的情景下,观察到0~64岁人群的发病风险显著增加,增幅为3.4%（95% CI,0.2%~6.6%）.研究显示,以PM_2.5持续高暴露为特征的大气污染事件对人群因病入院有显著影响.      

北京10个常绿树种颗粒物吸附能力研究

大气中颗粒物PM(particulate matter)不仅造成环境污染,还对人体造成严重的危害.城市绿色植物作为大气过滤器,能够有效地提高城市空气质量,保护人体健康.因此了解不同树种对空气颗粒物的吸附滞纳作用是必要的.以北京植物园10种常绿植被为研究对象,应用空气气溶胶再发生器(QRJZFSQ-I)测定了北京市常见6种乔木和4种灌木叶片对空气总悬浮颗粒物(TSP)、PM10、PM2.5和PM1.0的吸附能力.结果表明:1不同树种叶片表面附着颗粒物的能力差异明显,最高的是雪松(Cedrus deodara)和油松(Pinus tabuliformis),吸附量分别是(18.95±0.71)μg·cm-2和(14.61±0.78)μg·cm-2,冷杉(Abies fabri)最小,为(8.02±0.4)μg·cm-2;2不同树种叶片单位面积对不同颗粒物的附着能力也存在差异,附着PM10能力最强的是油松和雪松,附着PM2.5能力最强的是雪松、铺地柏(Juniperus procumbens)、龙柏(Juniperus chinensis cv.kaizuka)和油松,附着PM1.0能力最强的是雪松、铺地柏、冷杉和油松;3不同月份叶片上附着的各粒级颗粒物(PM10、PM2.5)占TSP的比例不同.其中PM10在4~6月之间主要表现两种变化趋势,一是先上升后下降,主要为灌木树种;二是逐渐上升,主要的树种是乔木树种.而PM2.5则没有这种明显的变化趋势.     

北京市大气气溶胶PM2.5中极性有机化合物的测定

提出了用GC-MS分析大气细粒子中极性有机化合物的测定方法,给出了2类衍生化反应的最佳条件.标准物质工作曲线相关系数在0.995～1.000之间,仪器精密度为1%～10%,标准物质的标准偏差为3%～20%,实际样品的标准偏差为3%～17%,仪器定量限为0.1～4.0 ng·μL^-1.实测了北京市夏、秋、冬3季大气细粒子样品,定量极性有机化合物42种,其中一元羧酸30种、二元羧酸5种、无水单糖3种、甾醇类3种和苯甲酸,并对这些化合物的可能来源进行了探讨.     

北京地区冬春PM2.5和PM10污染水平时空分布及其与气象条件的关系

北京2012~2013年的冬春多次出现雾霾天气,可吸入颗粒物(PM10)污染严重.而PM2.5作为PM10中粒径较小的部分,在PM10中所占比重越高,污染越严重.因此,本研究选取了能够覆盖北京所有区县的30个PM2.5和PM10的质量浓度监测点,对该地区的PM2.5和PM10污染特征进行分析,确定其空间差异特征和时间性变化特征.普通克里格插值(Original Kriging)法得到的北京地区冬、春季颗粒物浓度分布图显示,颗粒物浓度从北部山区到南部地区逐渐递增,在中心城区处,西部高于东部,且局部地区存在一定的城乡差异.颗粒物浓度月变化曲线呈单峰单谷型,1月最高,4月最低;逐日变化反映了PM2.5和PM10浓度具有较好的相关性,且受气象条件影响显著;日变化呈双峰趋势.本文选取日平均气温(℃)、相对湿度(%)、风速(风级)、降水量(mm)等气象因子,利用Spearman秩相关分析研究各个气象因子对大气PM2.5和PM10浓度的影响.北京冬季PM2.5和PM10的质量浓度分别与气温、相对湿度正相关,与风速负相关,风速和相对湿度是影响污染物质量浓度分布的主要因素.     

成都平原大气颗粒物中无机水溶性离子污染特征

为探讨成都平原大气颗粒物中水溶性离子的污染特征,识别水溶性离子的组成、分布和时空变化,有针对性地控制重污染和灰霾天气,于2013年8月~2014年7月,在成都平原的5个监测点位共采集1 476个颗粒物样品,应用离子色谱法对PM10和PM_(2.5)中8种无机水溶性离子(SO_4~(2-)、NO_3~-、NH_4~+、K~+、Na~+、Ca~(2+)、Mg~(2+)、Cl~-)进行测量.结果表明在观测期间,PM_(2.5~10)和PM_(2.5)中无机水溶性离子总量分别为11.35μg·m-3和36.93μg·m-3,分别占ρ(PM_(2.5)~10)和ρ(PM_(2.5))的37.8%和46.6%;其中二次离子(SO_4~(2-)、NO_3~-和NH~+4,SNA)约占各自水溶性离子总量的81.1%和89.9%.水溶性离子质量浓度冬季最高,春秋季相当,夏季最低.ρ(SO2-4)/ρ(PM_(2.5))夏秋季较高,而ρ(NO_3~-)/ρ(PM_(2.5))冬季最高,夏季最低.SNA、Cl~-、K~+大多分布在PM_(2.5)中,Ca~(2+)和Mg~(2+)主要分布在PM_(2.5~10)中.PM_(2.5)基本呈中性,水溶性离子主要以(NH_4)_2SO_4、NH_4NO_3、KNO_3、NaCl、KCl等形式存在.ρ(NO_3~-)/ρ(SO_4~(2-))揭示固定源依然是PM_(2.5)的主要来源.硫氧化速率(SOR)和氮氧化速率(NOR)年均值分别为0.31和0.13,SOR夏季最高,NOR冬季最高,二者变化趋势相反.成都平原PM_(2.5)呈区域性复合污染特征,SNA是造成ρ(PM_(2.5))增加的主导因素.     

北京市常见树种叶片吸滞颗粒物能力时间动态研究

目前,以显微镜观察叶片微观结构已被证明是研究叶片吸滞颗粒物机理的有效方法.本文利用颗粒物再悬浮法和原子力显微镜,观察了北京市主要园林树种吸滞颗粒物的能力和叶片的表面特征,并探讨了不同树种吸滞颗粒物能力随时间变化的规律及叶片微观结构对滞尘能力的影响.结果表明:1针叶树种吸滞总悬浮颗粒物(TSP)能力大于阔叶树种,排序为:油松((27.13±0.44)μg·cm~(-2))白皮松((10.74±0.23)μg·cm~(-2))五角枫((8.24±0.18)μg·cm~(-2))柳树((7.71±0.18)μg·cm~(-2))银杏((6.43±0.17)μg·cm~(-2))杨树((6.17±0.19)μg·cm~(-2)),不同时间段树种滞尘能力不一致;2观测期间,针叶树种吸滞TSP和粗颗粒物(PM10)能力随月份呈U型趋势,在8、9和10月最低,随后又逐渐上升,而阔叶树种吸滞颗粒物能力则呈倒U型趋势,在7、8月最高,但不同树种吸滞细颗粒物(PM2.5)能力随时间变化均无明显规律性;3通过对叶片表面原子力显微镜(AFM)结构观测发现,叶片表面粗糙度越大,其吸滞颗粒物能力越强.     

2012年春季京津冀地区一次沙尘暴天气过程中颗粒物的污染特征分析

本研究表征了2012年春季一次沙尘暴天气过程中京津冀地区大气可吸入颗粒物(PM10)的污染特征.借助PM10的水溶性元素、有机碳和元素碳的浓度,分析推断沙尘暴天气过程中矿物气溶胶对城市气溶胶污染的交汇叠加作用.使用中流量大气颗粒物采样器,于2012年4月1日～5月24日,在北京市西三环、天津空港经济区和张家口火车南站附近同时采集可吸入颗粒物(PM10),采用离子色谱和元素碳/有机碳分析仪分析获取其水溶性离子、元素碳和有机碳浓度.结果表明,采样期间北京、天津和张家口这3个采样点PM10质量浓度的日均值分别为233.82、279.64和238.13μg·m-3.4月27～29日,3个地区发生了沙尘暴天气,PM10质量浓度的最大日均值分别达755.54、831.32、582.82μg·m-3.沙尘暴期PM10的有机碳(OC)浓度、二次有机碳(SOC)/OC的比值、硝酸根(NO-3)和硫酸根(SO2-4)浓度均高于非沙尘暴期间.采用电荷平衡计算证明沙尘暴期间大气颗粒物表明呈碱性,说明外来沙尘暴与本地污染相互叠加,矿物元素改变了颗粒物表面的酸碱性,沙尘暴和有机物发生耦合,促进了二次有机物的转化.     

苏州工业园区室内外颗粒物中多溴联苯醚污染特征及人体暴露水平

利用大流量主动采样技术在苏州市工业园区工厂车间、办公室、住宅区和风景区,采集PM₁₀样品,GC-MS测定PM₁₀中8种PBDEs的含量.室内PM₁₀中PBDEs总浓度范围为9.22~64.15 pg·m^-3（均值为20.93 pg·m^-3）,室外样品中PBDEs总浓度范围为1.06~8.44 pg·m^-3（均值为5.11 pg·m^-3）,室内含量显著高于室外含量.PM₁₀中∑₈PBDEs平均浓度从高到低顺序依次为工业车间、办公室、住宅区和室外大气,与其他地区室内外颗粒物含量相比,苏州室内外大气颗粒物中PBDEs都处于较低水平.室内外大气中BDE-209是最主要化合物（平均占总PBDEs的63%）,其次为BDE-99和BDE-47.车间员工、办公室员工和儿童的PBDEs日呼吸摄入剂量分别为3.75、2.78和2.60 pg·（kg·d）^-1,这表明苏州居民呼吸暴露PBDEs的潜在健康危害并不明显.