南昌市大气颗粒物污染特征及PM2.5来源解析

为探讨2013年南昌市大气颗粒物的污染特征及分布状况,收集南昌市9个大气监测站点实时发布的PM₁₀和PM_2.5数据,分析了ρ（PM₁₀）、ρ（PM_2.5）和ρ（PM_2.5）/ρ（PM₁₀）的变化规律及其与气态污染物的相关性,并结合污染严重的秋季时段,采用PCA-MLR（主成分分析-多元线性回归）模型对大气PM_2.5中化学组分来源进行解析.结果表明:①ρ（PM₁₀）和ρ（PM_2.5）的年均值分别为（115.4±39.1）（69.1±26.8）μg/m3,均超过GB 3095-2012《环境空气质量标准》二级标准限值,ρ（PM₁₀）和ρ（PM_2.5）的最高值分别出现在石化、省外办监测站点,最低值出现在林科所监测站点.ρ（PM₁₀）和ρ（PM_2.5）季节性变化特征明显,呈冬季>春、秋两季>夏季的趋势,全年ρ（PM₁₀）超标天数占比为25.48%,ρ（PM_2.5）超标天数占比为36.71%,各季度ρ（PM_2.5）超标天数占比均高于ρ（PM₁₀）.②受人为活动和边界层高度的影响,ρ（PM_2.5）和ρ（PM₁₀）日变化呈双峰双谷形态,一个波峰出现在08:00-10:00,另一个波峰出现在20:00-22:00,并且晚间小时峰值高于早间,最低值出现在15:00.③ρ（PM_2.5）/ρ（PM₁₀）年均值为60.3%,在冬季最高达65.1%,相关性分析发现ρ（PM₁₀）与ρ（PM_2.5）存在较显著的线性关系,表明二者具有同源性.④ρ（PM₁₀）、ρ（PM_2.5）均与ρ（SO₂）、ρ（NO₂）、ρ（CO）呈显著正相关,并且冬季相关性高于夏、秋两季;而ρ（PM₁₀）、ρ（PM_2.5）均与ρ（O₃）全年呈显著负相关,并且夏、秋两季相关性高于冬季,说明气态污染物的二次转化对ρ（PM_2.5）和ρ（PM₁₀）有较大影响.⑤南昌市秋季PM_2.5的最大污染源为道路扬尘/机动车尾气混合污染源,其次分别为施工扬尘源、燃煤源、冶炼尘/生物质燃烧混合污染源,各污染源对PM_2.5的贡献率分别为40.9%、35.8%、12.4%、10.9%.研究显示,南昌市PM_2.5的污染程度较PM₁₀严重,PM_2.5已成为南昌市大气颗粒物污染的主要组分,PM_2.5主要来源为城市扬尘和机动车尾气.      

吉林市大气PM_(2.5)污染特征及来源分析

2014年在吉林市设立7个大气PM_(2.5)采样点,分采暖季和非采暖季分别采样分析了吉林市城区大气颗粒物污染特征和可能来源。结果表明:吉林市大气颗粒物以PM_(2.5)为主,PM_(2.5)年均值65μg/m3,超过国家二级标准限值86%,PM_(2.5)/PM10的年平均值为61%;PM_(2.5)中,休闲生活区各个时间段金属元素浓度相对较低,工业混合区浓度较高;非金属离子SO2-4、NH+4、NO-3、Cl-是PM_(2.5)水溶性离子的主要成份,其和占PM_(2.5)质量的13.31%,在采暖期浓度质量全部高于非采暖期;采暖期OC和EC来源基本相同,来源于机动车尾气、燃煤和生物质燃烧等,在非采暖期OC和EC来源差异性较大,主要来源于机动车尾气和工业燃煤等。     

京津冀地区典型城市大气细颗粒物碳质组分污染特征及来源

为研究京津冀地区典型城市大气细颗粒物及其碳质组分的时空变化特征及来源,于2016年12月28日—2017年1月22日及2017年7月1—26日,对北京市与石家庄市PM_2.5（细颗粒物）及PM₁（亚微米颗粒物）进行采集,使用DRI（热光碳分析仪）检测PM_2.5与PM₁中ρ（OC）与ρ（EC）,并对其碳质组分来源进行分析.结果表明:①采样期间,冬、夏两季PM_2.5与PM₁中ρ（OC）均为石家庄市采样点远高于北京市采样点;冬季PM_2.5与PM₁中ρ（EC）均为石家庄市采样点高于北京市采样点,夏季则略有不同.②冬季污染日,北京市采样点ρ（PM_2.5）与ρ（PM₁）均为石家庄市采样点的1.08倍,PM_2.5与PM₁中的ρ（OC）分别为石家庄市采样点的1.14和1.12倍,石家庄市采样点PM_2.5与PM₁中ρ（EC）分别为北京市采样点的1.15和1.28倍;冬季重污染日,北京市采样点的ρ（PM_2.5）与ρ（PM₁）分别为石家庄市采样点的1.03和1.04倍,PM_2.5和PM₁中的ρ（OC）分别为石家庄市采样点的1.23和1.22倍,石家庄市采样点PM_2.5和PM₁中的ρ（EC）分别为北京市采样点的1.03和1.16倍.夏季污染日,石家庄市采样点ρ（PM_2.5）与ρ（PM₁）分别为北京市采样点的1.16和1.30倍,PM_2.5与PM₁中ρ（OC）分别为北京市采样点的1.64和2.71倍,两个采样点ρ（EC）相近.③冬、夏两季PM_2.5与PM₁中ρ（SOC）/ρ（OC）均较高,冬季北京市采样点分别为48.09%和54.29%,石家庄市采样点分别为44.98%和48.09%,夏季北京市采样点分别为48.47%和61.50%,石家庄市采样点分别为61.52%和63.55%,表明SOC更易富集于亚微米粒子中.④冬季北京市和石家庄市两个采样点PM_2.5与PM₁中碳质组分均主要来源于生物质燃烧、燃煤和机动车尾气;夏季北京市采样点PM_2.5与PM₁中碳质组分主要来源于机动车尾气,石家庄市采样点PM_2.5与PM₁中碳质组分主要来源于燃煤和机动车尾气.研究显示,北京市和石家庄市两个采样点大气细颗粒物及其碳质组分浓度存在时空分布和污染来源差异.      

银川市PM2.5中水溶性离子污染特征与来源分析

为明确银川市PM2.5中水溶性离子季节变化特征,于2016年秋冬季和2017年春夏季在银川市开展PM2.5样品采集,分析PM2.5中9种水溶性离子(Na+、NH+4、K+、Mg2+、Ca2+、F-、Cl-、NO-3、SO2-4).结果表明:PM2.5中9种水溶性离子平均浓度和为(23.5±16.8)μg∕m3,占PM2...     

青岛市冬季正构烷烃污染特征及来源解析

为研究青岛市冬季大气PM_2.5中正构烷烃的浓度水平、分子组成以及来源,于2020年1月10—23日在青岛市崂山区采集城市地区大气PM_2.5样品,通过气相色谱-质谱(GC-MS)进行定量分析得到26种正构烷烃,并对正构烷烃的污染特征及来源进行详细分析。结果表明：正构烷烃浓度为59.2~429.2 ng/m³,平均浓度为（230.9±111.7） ng/m³,其中正二十四烷烃是浓度最高的单体物种,浓度为49.63 ng/m³。依据GB 3095—2012《环境空气质量标准》PM_2.5二级浓度限值,采样期间分别有8天污染天和6天清洁天,污染天和清洁天正构烷烃的浓度分别为（283.7±93.6）和（160.5±82.1） ng/m³。污染天和清洁天正构烷烃碳数分布相似,主峰碳为C₂₂,次峰碳为C₂₄。污染天和清洁天正构烷烃的碳优势指数（CPI、CPI1和CPI2）分别为0.91、0.81、1.19和0.98、0.84、1.38,植物蜡贡献率分别为6.67%和19.31%,表明人为排放源是青岛市冬季正构烷烃的主要来源。主成分分析结果表明,青岛市冬季正构烷烃主要来自人为排放源（煤炭燃烧、车辆尾气排放）,植物排放源的贡献较小。潜在源分析结果表明,正构烷烃主要来自西北方向的长距离传输,低碳数正构烷烃和高碳数正构烷烃的潜在源分布基本一致。

     

重庆市大气颗粒物污染特征及影响因素分析

利用重庆市17个大气自动站实时发布的数据,对PM_(2.5)与PM_(10)污染特征、变化规律与气象因子的相关性进行了分析。结果表明:2013年PM_(2.5)和PM_(10)的年均值分别为70,106μg/m3,均超过国家Ⅱ级标准。月均值、季均值变化明显,总体均呈两头高中间低的"U"型分布。2013年PM_(2.5)占PM_(10)的比例较大,均值为65.8%,PM_(2.5)和PM_(10)的Pearson相关系数为0.974,在0.01的置信水平上(双侧)显著相关。PM_(2.5)、PM_(10)的浓度与气温、大气压极显著相关;PM_(2.5)、PM_(10)的浓度与降雨量、日照时数(时)显著相关。     

临沂市冬季环境空气PM2.5中水溶性离子污染特征及来源分析

为探究临沂市冬季环境空气PM_2.5中水溶性离子污染特征及来源,于2016年12月11日—2017年1月9日在临沂大学、兰山区政府、高新区翠湖嘉园、汤庄办事处、河东区政府、临沂开发区6个采样点开展样品采集.结果表明:①采样期间全市ρ（PM_2.5）日均值的平均值为144.86 μg/m3,ρ（PM_2.5）日均值在2016年12月20日和2017年1月4日出现峰值,分别为304.46和341.65 μg/m3.②水溶性离子日均质量浓度大小顺序依次为ρ（NO₃-）> ρ（SO₄2-）> ρ（NH₄+）> ρ（Cl-）> ρ（K+）> ρ（Ca2+）> ρ（Na+）> ρ（F-）> ρ（Mg2+）> ρ（NO₂-）,其中,在PM_2.5中w（NO₃-）、w（SO₄2-）、w（NH₄+）分别为22.33%、16.57%、13.62%,说明NO₃-、SO₄2-和NH₄+是临沂市PM_2.5的主要组成部分.③临沂市污染天和非污染天ρ（PM_2.5）日均值分别为164.00和56.86 μg/m3.随污染水平增加,PM_2.5中w（NO₃-）明显增高,w（SO₄2-）和w（NH₄+）基本不变,说明w（NO₃-）的增加导致ρ（PM_2.5）的升高.污染天和非污染天的NOR（氮氧化率）分别为0.28和0.11,SOR（硫氧化率）分别为0.34和0.28,说明污染越重,NOR和SOR越高,并且NO_x的气-粒转化速率较SO₂慢.污染天ρ（Cl-）和ρ（K+）分别为7.22和1.77 μg/m3,分别是非污染天的2.5和3.0倍.④采样期间非污染天和污染天的N/S〔ρ（NO₃-）/ρ（SO₄2-）〕分别为0.85和1.39,说明非污染天时固定源对PM_2.5的贡献相对较大,而污染天时移动源对PM_2.5的贡献相对较大.⑤通过PMF模型法解析出3个因子.因子1对PM_2.5中水溶性离子的贡献率为56.13%,代表二次源和生物质燃烧源;因子2的贡献率为25.22%,代表工业源和垃圾焚烧源;因子3的贡献率为18.65%,代表扬尘源.研究显示,临沂市冬季PM_2.5污染严重,水溶性离子来源复杂,应采取多源控制的污染防治对策.      

天津市PM2.5污染特征与来源解析

使用2013—2018年大范围长期连续PM_(2.5)观测数据分析了天津市PM_(2.5)污染特征,并使用SMOKE/WRF/NAQPMS模型研究了天津市不同季节PM_(2.5)来源情况。天津市近年PM_(2.5)浓度逐年下降,2013—2018年的年均浓度从96μg/m3下降到52μg/m3,均呈现冬季浓度最高,春、秋季较高,夏季最低的趋势;空间分布上呈西高东低、南高北低的分布特征。本地排放是天津市PM_(2.5)主要来源,不同季节占比为30%～40%,周边城市的跨省输送特征明显,沧州市的贡献约为10%,廊坊市的贡献在、秋冬季较大,为10%～14%,山东省在冬季以外的季节也有10%左右的PM_(2.5)贡献,国外及海洋的贡献在夏季较大(23%),但在其他季节的贡献较小。多数时期二次生成的PM_(2.5)贡献比例最大,贡献为30%～40%,说明天津所在的华北地区二次反应较强烈。另外,居民源与工业源的排放占比也较大,特别是冬季的居民源,占比高达42%。制定防治措施时可考虑不同季节的地区联防联控,但由于本地的排放占比均较大,在任何季节都应该强化本地排放的控制,控制重点是居民源与工业源。     

聊城市冬季PM2.5及水溶性离子污染特征及来源分析

为研究聊城市冬季PM_2.5污染特征,于2016年1月7-29日在聊城市区对PM_2.5样品进行了采集,并对其水溶性离子（包括F-、Cl-、NO₃-、SO₄2-、NH₄+、Ca2+、Na+、Mg2+、K+）进行了分析.结果显示:观测期间聊城市ρ（PM_2.5）平均值为（192.4±88.9）μg/m3,超过GB 3095-2012《环境空气质量标准》日均二级标准限值的1.6倍.水溶性离子质量浓度为（77.4±46.9）μg/m3,占ρ（PM_2.5）的40.2%,其中SNA（NO₃-、SO₄2-和NH₄+）为主要离子,占水溶性离子比例达82.5%.轻度、中度、重度及严重污染时PM_2.5中水溶性离子质量浓度分别为（32.49±3.67）（46.26±17.66）（77.11±11.64）和（139.21±51.71）μg/m3,SNA分别占ρ（PM_2.5）的24.4%、26.7%、30.4%和39.0%,随着污染程度加重,SNA比例升高.观测期间SOR（硫转化率）与NOR（氮转化率）的平均值分别为0.18和0.20,随着ρ（PM_2.5）升高,SOR及NOR明显上升,表明冬季PM_2.5污染越严重时SO₂与NO₂的转化速率越强,二次无机污染严重.主成分分析结果表明,二次转化、扬尘源及工业生产为水溶性离子的主要来源.后向气流轨迹结果显示,观测期间污染气团主要来源于西北方向,受内蒙古及河北城市影响较大,但当污染气团来源于周边城市且天气静稳时,颗粒物浓度最高.研究显示,聊城市冬季PM_2.5污染较为严重.      

室内外PM2.5中金属元素的污染特征及来源

在南京市仙林地区住宅楼内和室外采集PM_2.5样品,分析PM_2.5中金属的污染特征及主要来源.结果显示,室内外PM_2.5平均浓度分别为80.56μg/m³和96.77μg/m³,室内外PM_2.5浓度比（I/O）平均值为0.87.除Mg外,室外其他金属平均值均高于室内.元素Pb室内外浓度相关性最高,R值为0.807.室内外PM_2.5中金属元素Cd、Cu、Pb、Zn、As、Co、Cr和Ni富集程度较高.主成分分析结果显示,室外PM_2.5中金属的主要来源为土壤尘、交通排放、金属冶炼、垃圾焚烧等;室内PM_2.5中金属可能的来源为室外颗粒物的渗透及室内烹饪和家具材料等.     

石家庄市冬季道路积尘PM2.5中金属元素污染特征及来源

为研究石家庄市冬季道路积尘PM_2.5中金属元素污染特征及来源,利用移动式采样法收集石家庄市不同类型铺装道路积尘,使用ICP-MS和ICP-OES分析测定PM_2.5中Cr、Zn、Mn、Cu、Pb、Ni、Sn、As、Sb、Co、Mo、Cd、Al、Mg、Ca、Fe共16种元素的质量分数.结果表明:石家庄市冬季道路积尘PM_2.5中金属元素质量分数之和依次为支路>快速路>主干道>次干道,与车流量、车辆类型、道路类型等影响因素有关,w（Mg）、w（Ca）、w（Cr）、w（Cu）、w（Ni）、w（Zn）、w（Pb）、w（Sn）、w（Sb）、w（Mo）、w（Cd）的平均值均高于当地土壤背景值,是背景值的1.2~40.5倍,其中Cr、Zn、Cu、Pb、Sn、Sb、Mo、Cd等元素中,除Pb的富集因子（9.38）接近10外,其他均高于10,来源于人为污染.I_geo（地累积指数）评价结果显示,Cr、Sn（I_geo为4~5）达到强-极强污染水平;Cd、Cu（I_geo为3~4）达到强污染水平;Sb、Mo、Zn（I_geo为2~3）为中-强污染水平,Pb（I_geo为1~2）为中污染水平.多元统计分析结果表明,石家庄市冬季道路积尘中金属元素来源可分为四大类:As、Mo、Zn、Cd、Ni、Pb主要来自机动车和大气中的燃煤沉降;Mn、Co、Sb来自于自然来源、机动车尾气的排放和焊接材料及轴承的磨损;Cr、Cu、Sn主要来自于工业排放的沉降和机动车刹车片磨损;Al、Ca、Mg、Fe主要来自绿化带或机动车携带的土壤尘.研究显示,石家庄市冬季道路积尘PM_2.5中金属元素污染严重,主要来源于交通排放.      

港口地区大气PM2.5中多环芳烃污染特征及来源分析

为探究港口地区污染大气中多环芳烃（PAHs）的污染特征和潜在来源,以青岛港为研究对象,于2018年8月至2019年5月期间采集了4个季节的PM_2.5样品（n=59）,分析了PM_2.5中PAHs的季节变化和组成特征,使用相关性分析探索了气象因素对PAHs浓度的影响,并采用正定矩阵因子分解和潜在来源贡献函数模型对潜在来源进行解析.结果表明,ρ（PAHs）平均值为（8.11±12.31） ng·m^-3,秋冬季节高于春夏季节.PAHs的季节性分子组成相似,以4~5环PAHs （75.43%）为主.荧蒽、苯并［e］芘、苯并［a］蒽、菲、芘和䓛是研究区域PAHs的优势物种,这与船舶尾气中主要化合物组成相似.相关性分析表明,PAHs浓度与温度和相对湿度呈极显著负相关,与大气压和风向呈极显著正相关,与风速的相关性较差.PMF分析提取出6个贡献因子,结果表明,青岛港地区受航运排放（28.83%）影响最大,其次是机动车排放（20.49%）以及原油挥发（13.47%）等,夏季受航运排放影响最大.PSCF结果表明,京津冀、环渤海和鲁北地区是远距离传输的主要来源区域.     

银川市冬季PM2.5重污染特征、来源与成因分析

近年来银川市冬季重污染过程频发,为明确银川市冬季PM_2.5重污染的特征,分析其主要来源及成因,于2016年12月-2017年1月在银川市选取3个采样点开展PM_2.5的样品采集与化学组分分析,利用CMB（化学质量平衡）模型对银川市冬季PM_2.5进行来源解析,对比分析了重污染日与非重污染日污染特征的差异.结果表明:①银川市冬季重污染日ρ（PM_2.5）[（181±33.6）μg/m3]是非重污染日的2.1倍;重污染日和非重污染日的ρ（NO₃-）/ρ（SO₄2-）均小于1,表明燃煤仍是银川市冬季PM_2.5的重要来源.银川市冬季PM_2.5中ρ（SOC）为（14.4±7.34）μg/m3,约占ρ（OC）的65.2%.②与非重污染日相比,重污染日人为源无机元素As、Pb、Cd和Zn质量浓度在ρ（PM_2.5）中的占比分别升高33.2%、18.4%、9.8%和2.9%,表明银川市冬季重污染主要受人为源贡献影响.③源解析结果表明,燃煤源、机动车尾气源、二次离子源和扬尘源是银川市PM_2.5的主要污染源,与非重污染日相比,重污染日机动车尾气源的贡献率明显降低.研究显示,银川市冬季重污染受人为源污染物排放的影响较大,燃煤源是银川市冬季PM_2.5的重要来源.      

2019年元旦前后石家庄市重污染过程PM2.5污染特征及来源解析

2018年12月30日至2019年1月15日石家庄市发生了连续的灰霾天气,出现12个重污染天,首要污染物均为PM_2.5.本文从污染演变、时空分布、组分分析、污染来源和气象因素等多方面展开分析探讨污染成因.结果表明,PM_2.5主要成分为二次无机离子(65. 4%),主要来源为燃煤(24. 4%)和工业工艺源(23. 7%).随污染加剧SO₄^2-占比和二次无机源贡献均大幅增加.先后受来自偏南-东南和偏西-西南方向低空气团及特殊地形、静稳高湿、近地逆温等不利气象条件影响,燃煤、工业和机动车尾气等一次源产生的污染物在太行山前快速积累,气态污染物二次转化和颗粒物吸湿增长推高PM_2.5,硫酸盐暴发式增长加剧污染发生.建议重污染应急响应期间在确保各项减排措施落实到位情况下,加强二次无机组分前体物SO₂、NO_x及NH₃排放源的管控,并重点关注SO₂排放源(散煤等),同时加强市区东北方向新乐、无极、深泽、晋州...     

北京APEC期间大气颗粒物中类腐殖酸的污染特征及来源

为分析北京市APEC期间强化减排措施对大气细颗粒物中类腐殖酸(humic-like substances,HULIS)浓度及污染特征的影响.对APEC前后样品进行了碳质组分(OC/EC)、水溶性有机碳(water-soluble organic carbon,WSOC)、HULIS和水溶性离子分析,研究发现APEC采样期间大气颗粒物中HULIS的浓度范围为1~15μg·m~(-3).HULIS浓度在会议减排前、中和后期分别为7.99、5.83和7.06μg·m~(-3).会议减排对降低HULIS浓度起到了一定作用.在会议期间HULIS的浓度下降程度明显快于EC与WSOC.会议之后HULIS的浓度上升程度明显慢于OC、EC、WSOC和PM_(2.5);HULIS占PM_(2.5)的值在采样期间变化不大,在采样期间、会议减排前、中和后期分别为13.60%、13.59%、14.02%和12.22%.HULIS-C/OC的值和HULIS-C/WSOC的值依次为28.95%、35.51%、28.37%、19.93%和52.75%、59.58%、51.54%、45.39%.HULIS与湿度呈显著正相关,与风速呈显著负相关;生物质燃烧和二次转化可能是北京大气颗粒物中HULIS重要来源.     

乌鲁木齐市重污染期间PM2.5污染特征与来源解析

目前有关我国城市大气重污染期间PM_2.5污染特征及其来源的研究较少,为深入了解典型城市大气重污染期间PM_2.5的污染特征与来源构成,于2013年1月19—30日在乌鲁木齐市采集PM_2.5样品,并依据相关划分标准,确定1月19—28日为重污染天气. 分析了重污染天气下ρ(PM_2.5)及主要化学组成(包括水溶性离子、无机元素和碳组分),运用统计学方法研究了重污染期间PM_2.5的污染特征,并且采用富集因子法和CMB受体模型解析了PM_2.5的来源构成.结果表明:大气重污染期间ρ(PM_2.5)严重超标,其中米东区环境保护局采样点的ρ(PM_2.5)最高,其次是铁路局、市监测站;PM_2.5化学组分以SO₄2-、TC、Si和NO₃-为主,其中二次离子占ρ(PM_2.5)的43.1%;城市扬尘、煤烟尘和二次粒子是环境空气中PM_2.5的主要污染源类,三者在乌鲁木齐市以及米东区的分担率分别为24.7%、15.6%、38.0%和20.8%、28.0%、36.2%,其中二次硫酸盐的分担率在两地更分别达到28.6%和27.0%.      

2018年石家庄市秋冬季典型霾污染特征

依托河北省灰霾污染防治重点实验室,对2018年10月31日至12月3日期间石家庄市大气PM_(2.5)的质量浓度和化学组分进行连续在线观测,解析石家庄市秋末冬初典型灰霾过程的特征.观测期间,石家庄市共发生4次霾污染过程,PM_(2.5)均为首要污染物,日均浓度最大值分别为154、228、379和223μg·m~(-3),达到重度污染甚至严重污染.PM_(2.5)主要组分为无机水溶性离子(WSII)和含碳气溶胶,两者质量浓度的平均占比分别为(60. 7±15. 6)%和(21. 6±9. 7)%.相比优良天,两者浓度分别上升了4. 4倍和3. 1倍,是霾污染形成的主要原因.WSII中NO_3~-为首要成分,SO_4~(2-)和NH_4~+次之,三者(SNA)质量浓度之和占WSII质量浓度的(91. 5±17. 3)%,污染期间SNA的暴发式增长是推高PM_(2.5)浓度的主要原因.非高湿条件下,单位质量NO_3~-和SO_4~(2-)的变化速率差异不明显,高湿条件触发SO_2的液相氧化过程后,SO_4~(2-)二次转化被显著促进.大气处于富NH_3状态,PM_(2.5)中n(NH_4~+)与n(NO_3~-+2×SO_4~(2-))的比值 1,过量NH_3加剧NO_3~-和SO_4~(2-)的转化.霾污染时段,燃煤和机动车排放的一次污染物的积累为含碳气溶胶浓度上升的主要原因,相比优良天,二次有机碳的生成受到抑制.在采暖季开始之前的两次霾污染过程,移动源为PM_(2.5)首要污染源,平均占比30. 8%和39. 8%.随着燃煤采暖污染排放的增加,燃煤源贡献逐步增高至25. 2%,攀升为首要污染源.     

十堰市城区冬季PM2.5污染特征与来源解析

为探讨内陆山区城市湖北省十堰市冬季PM_2.5污染特征及来源构成,于2016年1月12日—2月4日在4个采样点位同步采集PM_2.5样品,分析了无机元素、水溶性离子、有机碳和元素碳的质量浓度.并采集了十堰市主城区城市扬尘、裸露山体尘、建筑水泥尘、燃煤源、机动车尾气、工业源及餐饮油烟源等7类污染源,初步建立十堰市本地的污染源成分谱库,利用统计学方法研究冬季PM_2.5的污染特征,并采用CMB受体模型及“二重源解析技术”分析其来源构成.结果表明:冬季采样期间,十堰市ρ（PM_2.5）平均值达到110.65 μg/m3,超过GB 3095—2012《环境空气质量标准》二级标准24 h浓度限值,并且随空气RH（相对湿度）增加污染加重.城区3个采样点PM_2.5化学组成及特征的空间差异不明显.PM_2.5中ρ（TC）最高,其次是ρ（NO₃-）和ρ（SO₄2-）,与二次反应、机动车尾气、煤燃烧等密切相关.ρ（NO₃-）/ρ（SO₄2-）为1.22,说明机动车尾气的影响较大.二次粒子、燃煤源和机动车尾气是十堰市城区冬季大气PM_2.5的主要来源,贡献率分别为51.2%、10.9%和10.1%.研究显示,十堰市城区冬季ρ（PM_2.5）超过GB 3095—2012二级标准,PM_2.5的污染控制应以二次粒子、燃煤和机动车为主,采取多源控制原则.      

石家庄市采暖前后大气颗粒物及其碳组分特征

为研究石家庄市大气颗粒物、碳组分特征和污染来源,采集2016年11月1日—12月31日石家庄市大气颗粒物（PM₁₀、PM_2.5和PM₁）样品,分析采暖前后PM₁₀、PM_2.5和PM₁及其中OC（有机碳）、EC（元素碳）和WSOC（水溶性有机碳）浓度水平,计算颗粒物与碳组分间相关性,进行OC/EC（质量浓度之比,下同）特征比值法和8个碳组分（OC1、OC2、OC3、OC4、OPC、EC1、EC2和EC3）研究.结果表明:①采暖后ρ（PM₁₀）和ρ（PM_2.5）比采暖前分别增加了26.4%和32.1%,而采暖后ρ（PM₁）比采暖前降低了12.2%.采样期间ρ（PM₁₀）与ρ（PM_2.5）显著相关,而ρ（PM₁）分别与ρ（PM_2.5）和ρ（PM₁₀）相关性差.采暖后散煤燃烧造成ρ（PM₁₀）和ρ（PM_2.5）增加,区域机动车限行和工业限产/停产导致ρ（PM₁）降低.②Pearson相关系数计算可知,ρ（OC）与ρ（EC）强相关;ρ（PM₁₀）和ρ（PM_2.5）分别与ρ（OC）和ρ（WSOC）强相关,而ρ（PM₁）分别与ρ（OC）和ρ（WSOC）中等相关;ρ（PM₁₀）和ρ（PM_2.5）分别与ρ（EC）弱相关,ρ（PM₁）与ρ（EC）中等相关.③采暖后PM₁₀、PM_2.5和PM₁中ρ（OC）比采暖前分别增加了215.1%、97.2%和18.5%;采暖后PM₁₀和PM_2.5中ρ（EC）比采暖前分别增加了65.2%和5.3%,而采暖后PM₁中ρ（EC）比采暖前降低了10.9%.集中供热和散煤燃烧排放了大量OC;PM₁₀和PM_2.5中EC主要来源于散煤燃烧,PM₁中EC主要来源于工业排放和机动车尾气.④采暖前PM₁₀、PM_2.5和PM₁中OC/EC平均值分别为4.5、4.5和4.3;采暖后PM₁₀和PM_2.5中OC/EC平均值分别为9.8和9.7,而PM₁中OC/EC平均值为7.4.采暖前后SOC/OC（质量浓度之比,下同）平均值的范围为0.36~0.65,石家庄市冬季大气中SOC污染严重;⑤8个碳组分分析发现,石家庄市机动车限行导致PM₁中ρ（EC1）降低,而采暖后集中供暖和散煤燃烧的增加,导致ρ（OC2）明显增加.研究显示,大气颗粒物中碳组分采暖前主要来源于机动车尾气,而采暖后主要来源于燃煤燃烧,尤其是散煤燃烧.