北京大气PM2.5中微量元素的浓度变化特征与来源

为了解北京大气细粒子中微量元素的污染水平和来源,在车公庄和清华园进行了连续1年、每周1次的PM_2.5采样和全样品分析.微量元素浓度的周变化大,尤以冬季为甚,相邻2周最大相差达1.6倍;但除冬季的平均浓度较高之外,其季节变化并不显著.微量元素的富集因子在春季最低,反映了频繁发生的沙尘天气的影响.Se、Br和Pb的浓度比来自于北京A层土壤中的含量要高出约1000～8000倍,表明它们主要来自于人为污染.其中Se的富集度最高,反映了北京细粒子来自于燃煤污染的特征.Pb的年均浓度(0.31μg·m^-3)虽然未超过WHO的年均标准,但与洛杉矶和布里斯班相比处于较高的水平;与Br、Se的比较分析表明,燃煤可能是Pb除机动车排放之外的另一个重要来源.     

成都城区PM2.5季节污染特征及来源解析

于2009—2010年各季节典型月在成都城区采集了大气PM_2.5样品,对PM_2.5的质量浓度及其主要化学成分(含碳组分、水溶性无机离子和元素)进行了测定. 结果显示:成都城区PM_2.5平均质量浓度高达(165.1±85.1)μg·m^-3,是国家环境空气质量标准年均PM_2.5限值的4.7倍. OC、EC和水溶性二次离子(SO₄^2-,NO₃^-和NH₄⁺)的平均浓度分别为(22.6±10.2)μg·m^-3,(9.0±5.4)μg·m^-3和(62.8±44.3)μg·m^-3,分别占PM_2.5浓度的13.7%、5.5%和38.0%. PM_2.5及其主要化学成分浓度季节特征明显,即秋冬季高于春夏季. 利用正交矩阵因子分析(PMF)对成都城区PM_2.5的来源进行解析,结果表明,土壤尘及扬尘、生物质燃烧、机动车源和二次硝酸盐/硫酸盐的贡献率分别为14.3%、28.0%、24.0%和31.3%. 就季节变化而言,生物质燃烧源贡献率在四个季节均维持在较高水平;土壤尘及扬尘的贡献率在春季显著提高;机动车源的贡献率在夏季中表现突出;而二次硝酸盐/硫酸盐的贡献率在秋冬季中则最为显著.     

兰溪市PM2.5中水溶性离子的组成特征及季节变化

为探索浙江省中部地区大气细颗粒物（PM_2.5）中水溶性离子的组成特征及其季节变化,采集了兰溪市市区和近郊两个站点2016年4个季节的PM_2.5样品,利用双通道离子色谱对水溶性无机离子（Cl^-、NO₃^-、SO₄^2-、Na⁺、NH₄⁺、K⁺、Ca²⁺、Mg²⁺）进行了定量分析.结果表明,兰溪PM_2.5中离子总浓度存在明显的冬季高、夏季低的季节变化趋势,年均值为21.19 μg·m^-3,约占PM_2.5质量的45%;SO₄^2-、NO₃^-和NH₄⁺是水溶性离子中最主要的组分,年均浓度分别为8.11、5.92、3.87 μg·m^-3.Cl^-和NO₃^-浓度的季节变化最为显著,冬/夏浓度比接近10,其半挥发特性是导致兰溪PM_2.5中离子组成呈现季节变化的重要原因.兰溪PM_2.5中NO₃^-/SO₄^2-比值的冬季平均值为1.18,说明流动源对兰溪PM_2.5有很大贡献;夏季（以及春、秋季）时NO₃^-/SO₄^2-比值较低,且与PM_2.5浓度呈负相关,与矿物尘结合的硝酸根离子的较大贡献可能是导致夏季PM_2.5浓度较低时NO₃^-/SO₄^2-比值较高的主要原因.阴阳离子平衡、相关性及主成分分析（PCA）结果表明,矿物尘对兰溪市PM_2.5的酸度及离子赋存状态有较大影响;冬季及春、秋季兰溪的PM_2.5具有一定的酸性;NO₃^-和SO₄^2-主要与NH₄⁺结合,但部分可能与钙等其他组分结合;Cl^-和K⁺主要来源于生物质燃烧,但K⁺的年均浓度仅为0.31 μg·m^-3,说明生物质燃烧对兰溪PM_2.5的贡献不大.     

昆山市不同污染条件下PM2.5水溶性离子时间变化特征及其源解析

为了探明昆山市不同污染条件下PM_2.5中水溶性无机离子的污染特征以及本地源排放占主导时对污染过程的贡献,本研究使用昆山市2017年3月—2018年2月期间PM_2.5、水溶性无机离子及其气态前体物数据,分别探讨了水溶性无机离子及其气态前体物在污染天气和清洁天气情况下的变化特征,揭示了它们在污染天气和清洁天气下的变化机制.同时结合周围城市PM_2.5浓度筛选出昆山市秋、冬季局地污染事件,利用主成分分析（principle component analysis,PCA）方法对筛选出的局地污染事件中的水溶性无机离子数据进行了来源解析,定量评估了本地源排放占主导时不同水溶性无机离子对灰霾污染事件过程中PM_2.5浓度的贡献.结果表明：①SO₄^2-、NO₃^-、NH₄⁺（合称SNA）是PM_2.5的重要组分,且其相对贡献随着大气污染加重而变化.3种离子在清洁和污染条件下对PM_2.5的相对贡献分别是49.4%~62.3%和52.7%~65.9%.在3种主要的水溶性无机离子中,NO₃^-浓度最高,其次是SO₄^2-和NH₄⁺.随着污染加重,SO₄^2-的贡献率下降,而NO₃^-的贡献率上升.②污染天气下3种离子日变化规律不同,且存在明显季节差异.其中秋冬季SO₄^2-和NH₄⁺与各自气态前体物变化趋势一致且为单峰型;NO₃^-为单峰型而其前体物则为双峰型.另外,NO₃^-与NH₄⁺日变化趋势较为一致,表明昆山地区SNA多以NH₄NO₃形式存在.③2017—2018年秋冬季由本地源排放占主导的污染天气下,PM_2.5的主要来源是二次气粒转化、建筑扬尘、生物质燃烧和燃煤;除了Mg²⁺和Ca²⁺,其他水溶性离子浓度均低于非本地源排放占主导的污染天气下的浓度.     

2011年春季辽宁一次沙尘天气过程及其对不同粒径颗粒物和空气质量的影响

利用2011年5月11—12日辽宁沙尘天气过程的相关资料,分析了沙尘天气对不同粒径颗粒物及空气质量的影响及此次沙尘过程的天气成因.结果表明:沙尘天气发生前后可吸入颗粒物PM₁₀、PM_2.5和PM₁的浓度变化很大,沈阳、鞍山、本溪和丹东4城市PM₁₀、PM_2.5的小时浓度最大值都增大了1.5~20倍;粗粒子PM_(2.5~10)的数量浓度分别增加了30~41倍,质量浓度分别增加了27~30倍;细粒子PM_(1~2.5)的质量浓度分别增加了30~35倍,数量浓度分别增加了15~30倍;微粒子的数量浓度和质量浓度各城市表现不同,沈阳微粒子的数量浓度和质量浓度最大值增大了3倍和5倍,而鞍山PM₁的数量浓度和质量浓度分别减少了50%和10%.受蒙古气旋的影响内蒙古地区产生大风降温天气,大风将内蒙古地区的沙尘带到高空并随西风带向东移动进入辽宁,由于辽宁地区风速比较小,造成了辽宁大部分地区的浮尘天气,并对辽宁各地空气质量造成了严重影响,除丹东外辽宁其他13个城市空气质量都达到了轻微污染到重度污染的级别,铁岭、阜新、沈阳和抚顺的污染指数分别超过了300,达到了重度污染的级别.     

重庆市典型城区PM2.5含碳气溶胶季节变化和来源解析

于2015年10月、12月和2016年3月、8月在重庆大学A区采集秋、冬、春、夏4个季节PM_2.5样品,观察其微观形貌,分析含碳气溶胶及其碳组分的浓度水平,并探讨其季节变化及进行来源解析.结果表明,重庆沙坪坝区PM_2.5中有机碳（OC）、元素碳（EC）、烟灰（char）和烟炱（soot）的年均质量浓度分别为20.66、6.16、5.42和0.74 μg·m^-3.OC季节变化显著,冬季最高,夏季最低;EC秋季最高,冬季最低,但与其它季节相差不大;char表现为秋季 > 春季 > 冬季 > 夏季;soot表现为秋季 > 夏季 > 春季 > 冬季.正定矩阵因子（PMF）解析出3个因子,分别代表生物质/煤燃烧和道路扬尘的混合源（52.7%）、汽油机动车排放源（22.9%）和柴油机动车排放源（24.4%）.机动车尾气是秋、春和夏3个季节含碳气溶胶的主要来源,冬季主要受煤炭/生物质燃烧和道路扬尘混合源的影响.秋季污染事件可能是因为本地及周边城市汽油车通行量增加,冬季污染事件可能是本地煤炭/生物质燃烧排放增加和周边农村地区输入的共同作用,春季污染事件可能与来自西北方向的沙尘长距离传输有关.     

北京城市大气CO2浓度变化特征及影响因素

北京大气CO₂浓度日变化强烈,全年北京时间15:00时前后为全天最低值,最高值则出现在夜间,日变化幅度为23.2～39.0μmol·mol^-1,夏季和秋季日变化幅度比冬季和春季大.北京城区大气CO₂浓度季节变化明显,最大值出现在冬季,月平均浓度为421.5～441.0μmol·mol^-1;最小值则在夏季,月平均浓度367.4～371.6μmol·mol北京CO₂浓度的季节变化幅度明显高于附近的华北兴隆区域站和瓦里关山大陆本底站等的相应值,其原因是北京CO2浓度季节变化主要受人为取暖活动控制,同时植被的季节变化也起一定作用.1993～1995年北京大气CO₂浓度上升较快,平均增长率为3.7%·a^-1,1995年平均浓度达到最高,为409.7±25.9μmol·mol,随后缓慢下降.     

小型养殖塘水体中CH4、CO2和N2O浓度的时空变化特征及影响因素

养殖塘作为重要的温室气体排放源,水体中温室气体浓度的变化不仅是准确量化温室气体排放量的基础,还是明确其影响因素的重要依据.基于顶空平衡-气相色谱仪法对长三角一处典型的小型养殖塘水体中CH₄、CO₂和N₂ O浓度的时空变化特征以及影响因素进行了分析.结果表明,除春季外,在水温影响下,CH₄和N₂ O浓度在午间或午后出现高值;受水温和水生植物光合作用影响,CO₂浓度的高值出现在晨间光合作用较弱的时候.养殖塘水体中CH₄和CO₂浓度呈现秋季最高、冬季最低的季节变化特征,c（CH₄）在秋季和冬季的均值分别为176.34 nmol·L^-1和32.75 nmol·L^-1,主要受气温、水温和溶解氧（DO）影响;c（CO₂）秋季和冬季的均值分别为134.37 μmol·L^-1和23.10 μmol·L^-1,主要受水生植物光合作用和pH影响;c（N₂ O）在夏季最高,冬季最低,均值分别为97.05 nmol·L^-1和19.41 nmol·L^-1,主要受气温和水温影响.在空间上,垂直方向上,夏季养殖塘c（CH₄）随水深的加深而降低,表层与底层、中间层的浓度差值为71.28 nmol·L^-1和42.80 nmol·L^-1,秋季随水深的加深而升高,底层与表层的浓度差值为163.94 nmol·L^-1.c（CO₂）在夏季和秋季都表现为随着水深的加深而升高,其底层与表层的浓度差值分别为18.69 μmol·L^-1和29.90 μmol·L^-1.N₂ O浓度在垂直方向上无明显变化规律.水平方向上,夏季饲料及春季鸡粪投放的区域会出现CH₄、CO₂和N₂ O浓度的高值,春季和夏季CH₄浓度约为其他区域的1.34~1.98倍和1.95~2.42倍,春季N₂ O浓度和夏季CO₂浓度约为其他区域的1.13~1.26倍和1.39~1.74倍.     

环境因素对芦苇湿地CH4排放的影响

用封闭式箱法对辽河三角洲芦苇湿地温室气体CH₄ 排放进行了长期观测 .结果表明 ,CH₄ 排放有明显的季节变化规律 ,平均通量为 520μg·m^-2·h^-1.土壤产CH₄ 活性主要发生在0～5cm土层中 ,并随土层深度的增加而显著下降 .CH₄排放受环境因素影响很大 ,土壤氧化还原电位在 -110mV时就有CH₄排放 ,其排放量随氧化还原电位的下降而增加 .另外 ,随着淹水深度的增加 ,CH₄ 排放反而减少 .在测定期内 ,CH₄ 排放与温度呈明显的正相关 (R²=0196,n=21,P<0.05).     

承德市PM2.5中碳质组分的季节分布特征及来源解析

为研究承德市PM_2.5中碳质组分的季节变化及污染来源,于2019年1、4、7和10月采集大气PM_2.5样品,测定碳质组分浓度.通过有机碳（OC）与元素碳（EC）比值、总碳质气溶胶（TCA）及二次有机碳（SOC）的估算,分析碳质组分的变化特征;结合后向轨迹和主成分分析（PCA）方法,分析污染来源.结果表明,采样期间PM_2.5、OC和EC的平均质量浓度分别为（31.26±21.39）、（13.27±8.68）和（2.80±1.95）μg ·m^-3.PM_2.5的季节变化趋势为：冬季[（47.68±30.37）μg ·m^-3]>秋季[（28.72±17.12）μg ·m^-3]>春季[（26.59±15.32）μg ·m^-3]>夏季[（23.17±8.38）μg ·m^-3],与总碳（TC）、OC和EC季节变化趋势一致,冬季（R²=0.85）的OC与EC来源较一致;OC/EC值得出4个季节均受到交通和燃煤源排放的影响,且冬季受烟煤排放影响显著.TCA的平均浓度为（21.38±13.68）μg ·m^-3,占PM_2.5比例达68.39%,二次转化率（SOC/OC）为：春季（54.09%）>秋季（37.64%）>夏季（32.91%）>冬季（25.43%）.后向轨迹模拟结果表明,春季和夏季气团携带的污染物浓度相对较低,秋季污染物的传输通道为西南方向,冬季为西北方向,主成分分析（PCA）表明,承德市PM_2.5削减的关键是控制机动车尾气、燃煤和生物质燃烧源的排放.     

Multi-dimension apportionment of clean air “parade blue”phenomenon in Beijing

The mass concentration and major chemical components of fine particulate matter were measured before, during and after Beijing''s massive parade commemorating 70th anniversary of the Chinese Victory in World War II on September 3, 2015. Regional emission inventory, positive matrix factorization (PMF), observations from space and backward air mass trajectories were jointly applied to identify the major pollution sources and their temporal and spatial variations. The contributions of emissions, their variations and the meteorological conditions related to the “parade blue” phenomenon in Beijing and its surrounding areas were investigated in detail. The main cause of the decreased PM_2.5 mass concentration was attributed to the absolute reduction in emissions of primary air pollutants. The chemical composition of PM_2.5 varied significantly before, during and after the parade. Fugitive dust particles were well controlled, the secondary formation of PM_2.5 was reduced along with the controlled gaseous precursors'' emissions from vehicles and industrial sources during the temporary intensified control period. During the parade period, the SO₂ and NO₂ column concentrations in Beijing and the surrounding areas decreased sharply, indicating that the coordinated reduction in primary emissions from the surrounding areas of Beijing played an important role in lowering the ambient concentration of SO₂ and NO₂ and accordingly lowered PM_2.5 and improved the regional air quality. A comparison of the temperature, humidity, and wind speed and direction during the same periods in 2014 and 2015 showed that the meteorological conditions positively influenced the achievement of “parade blue”.     

2004年春季北京一次沙尘暴的理化特性分析

2004-03-27～2004-03-29北京发生沙尘暴天气期间,监测了气溶胶TSP、PM10和PM2.5的浓度,利用撞击式采样器采集了8级膜样品,并用ICP-MS分析了气溶胶中元素的含量,同时监测了地面辐射和风速的变化.结果显示,此次沙尘暴导致TSP浓度比平时增加3～4倍,PM10浓度增加2～3倍,PM2.5浓度有所降低.研究还表明:地壳元素Na、Mg、Al、Mn和Fe主要分布在粗粒子上.而污染元素Zn、Pb主要分布在细粒子上,污染元素主要是本地源.沙尘暴对总辐射有明显的影响,导致地面总辐射衰减了37.8%.受大风影响粗粒子浓度增加显著,细粒子浓度明显减少.     

临沂市PM2.5和PM10中元素分布特征及来源解析

为探究临沂市PM_(2.5)和PM_(10)中元素的污染特征及来源,于2016年12月至2017年10月对临沂市环境空气中PM_(2.5)和PM_(10)进行了同步采样.利用电感耦合等离子体质谱仪(ICP-MS)和电感耦合等离子体发射光谱仪(ICP-OES)测定了其中的23种元素,并采用富集因子法和PMF法分析其来源.结果表明,采样期间临沂市PM_(2.5)和PM_(10)中主要元素为Si、Ca、Al、Fe、K、Na和Mg,分别占所测元素的质量分数为92.93%和94.61%. 18种元素(除Ti、Ni、Mo、Cd和Mg)的浓度水平在冬春季最高,夏秋季最低.其中Si、Al、Ca、K和Na表现为春季浓度最高,主要分布在粗颗粒中;Cu、Zn、Pb和Sb表现为冬季浓度最高,主要分布在细颗粒中.富集因子结果表明Cd、Sb和Bi元素富集程度显著,主要受燃煤、工业生产、垃圾焚烧等人为源共同影响.PMF源解析结果表明,临沂市PM_(2.5)中元素来源主要有燃煤和铜冶炼的混合源、市政垃圾焚烧源、扬尘源、机动车排放和工业源,贡献率分别为22.64%、 7.49%、 41.22%、 14.71%和13.94%.PM_(10)中元素来源主要有扬尘源、燃煤和铜冶炼的混合源、机动车排放和工业源,贡献率分别为55.47%、 19.80%、 7.48%和12.83%.由此可见,扬尘源和燃煤与铜冶炼的混合源是临沂市颗粒物污染形成过程中的重要源类.     

北京市不同天气条件下单颗粒形貌及元素组成特征

使用透射电镜(TEM)对采自北京市2011年3~4月间不同天气条件下的气溶胶样品进行观察,并对比2010年3月沙尘天气和2010年11月18日雾天样品,对可吸入颗粒物PM10的基本形貌、矿物元素组成和硫化特征等做比较分析.结果表明,采样期间PM10主要包括烟尘集合体、飞灰、矿物颗粒、二次反应颗粒等,不同天气条件下颗粒类型并无明显差别.采样期间矿物颗粒以“富Si”颗粒(占总量46%)为主,“富Ca”(总量17%)、“富S”颗粒(总量13%)为次要,“富Fe”(总量7%)及较少“富Na” 颗粒(总量6%)和其他颗粒.沙尘天气中沙尘暴输入大量沙尘颗粒使占颗粒83% 的“富Si”颗粒含量明显高于阴天的36%和雾天的32%.仅在阴天和雾天发现大量“富S”颗粒,其中雾天26%,阴天10.7%,说明这2种天气二次反应强烈,易于生成富S二次颗粒,对颗粒物元素组成产生影响.对所有含S颗粒分析表明,不同天气含S矿物含量差异较大,阴天16%,雾天36%,晴天和沙尘天气则含量很低,说明一定的SO2浓度下,大气湿度越大,硫化现象越明显.雾天颗粒物表面的硫化现象相当严重,在含硫量较高的颗粒中,绝大部分同时含有Ca、Na、Si、Fe等元素,说明大气中含Ca、Na、Si、Fe的碱性矿物对雾水酸性有一定的缓冲作用.     

北京地区不同天气条件下气溶胶数浓度粒径分布特征研究

2012~2014年,在北京城区利用宽范围粒径谱仪(WPS-1000XP)对气溶胶数粒径分布特征进行观测,进而分析了不同季节与不同天气条件下气溶胶粒径分布的变化特征.结果表明,春季爱根核模态气溶胶日均数浓度值最高,秋季最低;春季和冬季积聚模态下日均数浓度较高,夏季最低;粗模态气溶胶日均浓度在冬季最高.爱根核模态粒子数浓度日变化特征最为显著,受交通源及夏季中午前后的光化学作用影响明显.春、秋、冬季积聚模态状态气溶胶数浓度夜晚高于白天,粗模态粒子没有明显的日变化特征.重污染过程中,积聚模态气溶胶对于PM_(2.5)质量浓度起到决定作用,通常需通过北风的清除才能有效降低PM_(2.5)浓度;降雨及降雪对粗模态粒子的清除效果较为明显,而小风和静风状态下,降水对积聚模态的气溶胶没有明显的清除作用;沙尘过程中,粗模态粒子浓度显著增加,而积聚模态气溶胶却被明显清除.     

Distribution of Platinum group elements in road dust in Beijing metropolitan area, China

Dust samples collected from the Beijing metropolitan area (China) were evaluated to determine the distribution and the concentration of platinum group elements (PGEs). The dust particles that were smaller than 100 mesh size fraction (150 μm) were analyzed after aqua regia digestion. Concentrations[RL2] of Pt, Rh, and Pd were found to be between 3.96 and 356.3 ng/g, 2.76 and 97.11 ng/g, and 0.1 and 124.9 ng/g, respectively, in the urban areas of Beijing, whereas for the background samples collected from the suburbs of Beijing, the concentration of Pt, Pd, and Rh were very low and ranged from 0.1 to 0.9 ng/g, 0.5 to 1.4 ng/g, and 0.8 to 2.2 ng/g, respectively. The[RL3] distributions of PGEs in road dust were an accurate reflection of the levels of pollution and were found to match with the local traffic conditions. A strong positive correlation was established among all the elements found in road dust. This suggests that emissions of abraded fragments from vehicle exhausts may be the source of the high concentration of Pt, Rh, and Pd in road dust along the main roads of Beijing.     

Distribution of Platinum group elements in road dust in the Beijing metropolitan area, China

Dust samples collected from the Beijing metropolitan area （China） were evaluated to determine the distribution and the concentration of platinum group elements （PGEs）. The dust particles that were smaller than 100 mesh size fraction （150 μm） were analyzed after aqua regia digestion. Concentrations ofPt, Rh, and Pd were found to be between 3.96 and 356.3 ng/g, 2.76 and 97.11 ng/g, and 0.1 and 124.9 ng/g, respectively, in the urban areas of Beijing, whereas for the background samples collected from the suburbs of Beijing, the concentrations of Pt, Pd, and Rh were very low and ranged from 0.1 to 0.9 ng/g, 0.5 to 1.4 ng/g, and 0.8 to 2.2 rig/g, respectively. The distributions of PGEs in road dust were an accurate reflection of the levels of pollution and were found to match with the local traffic conditions. A strong positive correlation was established among all the dements found in road dust. This suggests that emissions of abraded fragments from vehicle exhausts may be the source of the high concentration of Pt, Rh, and Pd in road dust along the main roads of Beijing.     

北京市铺装道路降尘污染特征及来源

为研究北京市道路降尘在不同季节的污染特征及来源,选取北京市4条典型道路得到64个采样点的道路尘样品,采集的道路尘样品经过预处理得到75 μm以下的颗粒物,经过再悬浮及实验室分析得到PM_2.5的粒径分布和化学成分谱.结果表明:不同采样高度及不同道路类型的颗粒物粒径大体分布规律一致,颗粒物质量频率存在三个峰值,分别为0.75 μm（微粒径）、2.50 μm（小粒径）、4.50 μm（大粒径）;各季节的降尘颗粒物的化学组分中质量分数最大的是元素,主要元素（含量>1%）季节变化为冬季>春季>秋季>夏季,元素富集因子法得到污染元素为Cr、Cd、Sn、Cu、Zn、Pb、As,双重元素为Bi、Ti、Ni、W、Mg、Ca、TI、Mo、V、Fe、Zr、Ba,其余16种为非富集元素;颗粒物中离子质量分数在夏季最大为9.31%,春季、秋季、冬季的离子质量分数相差不大,其中Ca2+、NO₃-、Cl-、SO₄2-占总离子质量的80%左右;碳素中w（OC）和w（EC）的季节变化均为夏季>秋季>春季>冬季,OC/EC[w（OC）/w（EC）]的季节变化规律为冬季>春季>秋季>夏季.不同季节w（OC）和w（EC）的相关性大小为夏季>秋季>春季>冬季.对PM_2.5中化学组分来源分析表明,污染元素受机动车和建筑尘影响较大,与机动车尾气相比,机动车磨损造成的污染也不容小视;燃煤影响一直存在,但供暖期污染有所改善.机动车尾气、建筑尘及土壤尘对离子均有贡献,在夏季土壤尘、建筑尘、二次反应的综合影响较大,春季土壤尘影响更为突出.碳在夏秋季节受汽车尾气和建筑尘的影响较大,夏季二次反应影响不大;冬季除气象因素外,燃煤和生物质燃烧也不可忽视;春季土壤尘影响较为突出.      

北京PM2.5浓度的变化特征及其与PM10、TSP的关系

在连续2年进行累积1周同步采样的基础上,对北京市城区和居住区2个采样点环境空气中PM2.5的浓度及其时间变化特征进行了分析.PM2.5周平均浓度的变化范围为37~346靏/m3,年均浓度接近或超过PM10的二级年均标准.PM2.5浓度具有明显的季节变化特征,即冬季最高,夏季最低.2个采样点PM2.5浓度的周变化与季节变化均相似.PM2.5与PM10、TSP的比值均在冬季最高,春季最低,反映采暖燃烧源对细颗粒物的贡献较大,而沙尘天气对粗颗粒物的贡献较大;其年均值分别为55%和29%.