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1.
我国北方典型城市大气中VOCs的组成及分布特征   总被引:13,自引:0,他引:13       下载免费PDF全文
从2008年4月到2009年1月,利用前级浓缩-气相色谱/质谱法,对天津市和沈阳市大气中的挥发性有机物及浓度变化进行了采样研究.共监测了108种VOCs,包括卤代烷烃39种、苯系物16种、烯烃12种、烷烃30种、醛酯11种,在天津市检测到挥发性有机污染物中,醛酯56.9%,卤代烷烃13.4%,烷烃13.1%,苯系物12.9%,烯烃2.5%,卤代烯烃1.1%.沈阳市醛酯49.3%,卤代烷烃17.8%,烷烃11.8%,苯系物10.3%,卤代烯烃7.8%,烯烃2.9%.2市VOCs的含量季节变化都是春秋季节大于冬夏季节,在不同季节不同点位的VOCs的总量的变化趋势几乎一致,并且分析了天津市和沈阳市苯系物和卤代烃的的主要组成成分以及主要来源,苯系物的主要成分包括苯、甲苯、乙苯、二甲苯,苯系物的主要来源是汽车尾气,卤代烷烃的主要成分是二氯甲烷和氯乙烯,主要来自于汽车尾气和石油化工.  相似文献   
2.
天津市土壤风沙尘元素的分布特征和来源研究   总被引:8,自引:0,他引:8  
通过与土壤标准和背景值的比较分析了天津市土壤风沙尘元素的质量分数分布特征,通过富集因子法分析了天津市风沙尘元素的富集特征,进而说明天津市风沙尘元素的来源及其变化。结果表明,(1)Cr、Ni、Cu、Zn和As质量分数均有超过土壤标准的现象。(2)Ni、Cu、Pb、Zn和Ag超过背景值10倍以上,受到了人为污染。(3)粗颗粒中西青区的Pb元素,津南区的Ni元素和Pb元素以及细颗粒中东丽区的Ca元素和Zn元素,西青区的Cu、Pb,津南区的Cr、Ni、Pb等元素达到显著污染级别;各区粗细颗粒中的Ag元素污染级别最高,有的为极强烈污染;这些元素是典型的人为污染元素。(4)粗颗粒中只有Ca和Ni污染级别有所增加,细颗粒中只有Na、Ni、As等3种元素的富集因子略有增加。所以,天津市土壤风沙尘的治理重在控制人为来源的Ni、Cu、Pb、Zn、Ag、Cr和Ca等高污染元素。  相似文献   
3.
灰霾的健康效应   总被引:57,自引:0,他引:57  
灰霾是颗粒物和气体污染物导致的可察觉到的能见度降低的污染天气现象.近年来,随着城市化进程的快速发展,城市大气污染加剧,灰霾天气也随之增多.总结了灰霾这一污染型天气的特征,介绍了灰霾的化学成分、污染机制等,并从影响机制和流行病学角度出发,对国内外灰霾对人体的健康效应研究成果进行了综合评述,提出目前急需解决的科学问题和今后的研究方向.  相似文献   
4.
2014年1月北京市大气重污染过程单颗粒物特征分析   总被引:2,自引:0,他引:2  
利用在线单颗粒物气溶胶质谱仪(SPAMS)对2014年1月北京市典型大气重污染过程进行了连续监测,分析了具有正负离子质谱信息的颗粒物共2248225个.同时,利用ART-2a神经网络分类方法并结合Matlab统计分析,将具有质谱信息的颗粒物归为10类,分别为:矿尘类颗粒物(Dust)、元素碳颗粒物(EC)、有机碳颗粒物(OC)、元素碳和有机碳混合颗粒物(ECOC)、钠钾颗粒物(NaK)、富钾颗粒物(K)、含氮有机物(KCN)、高分子有机物(MOC,Macromolecular OC)、多环芳烃类颗粒物(PAHs)和重金属类颗粒物(Metal).结合PM2.5质量浓度数据和HYSPLIT 4.0后向轨迹模型结果,将观测时间段划分为3个典型污染过程和1个清洁过程.结果显示,重污染期间OC、MOC和PAHs为最主要的颗粒物类型.最后,本文还比对分析了污染过程和清洁期间颗粒物的混合状态,结果表明,污染过程中硫酸盐和硝酸盐较清洁期间更容易与碳质颗粒物结合.  相似文献   
5.
本研究选择污染严重的北京作为研究区域,自2013年12月起至2014年12月,通过设在北五环中国环境科学研究院(CRAES)内的定点监测,获得375天有效平行样品(T和Q)。统计结果表明,2014年北京市PM_(2.5)质量浓度从优良水平的6.9μg/m~3到极重污染的422.1μg/m~3,年均浓度值在100μg/m~3左右。T组和Q组线性相关,但T/Q并非定值,冬季最高,R~2=0.974,对应T/Q=1.014,可能由于冬季污染程度较重,滤膜性能差异可忽略。除春季外,其它三季的PM_(2.5)都是T组>Q组,与石英膜的纤维结构不够致密有关。以T组质量浓度数据为准,与国控监测点奥体中心点公报的日均PM_(2.5)进行比对,结果显示二者基本同步,在春冬季呈现较高的污染浓度,在夏季最低。在严重污染时(PM_(2.5)>250.0μg/m~3),在线监测可能低估PM_(2.5)而T组能更客观地记录实际污染状况。统计2014年全年污染等级分布,4~8月份基本未出现重度污染,而在冬季采暖期10~12月份,优良天数不足50%。综合分析风速、相对湿度对PM_(2.5)质量浓度的影响,证实冬季取暖燃煤和无风、高湿、逆温的静稳天气是霾频发的主要原因。  相似文献   
6.
青藏高原背景站大气VOCs浓度变化特征及来源分析   总被引:3,自引:1,他引:2  
白阳  白志鹏  李伟 《环境科学学报》2016,36(6):2180-2186
采用大气预浓缩与气象色谱/质谱联用法,对2013-09-13到2013-10-14期间在国家大气背景站青海门源站所采集的大气样品进行分析.结果显示,本次研究共检测出38种挥发性有机物(VOCs),其中烷烃16种,烯烃11种,芳香烃9种,卤代烃2种.从组成成分来看,烷烃所占比例最大,达58.6%,烯烃和芳香烃分别占29%和10.5%,卤代烃所占比例最小,仅为1.7%.观测期间大多数VOCs物种呈现白天浓度低、夜晚浓度高的变化趋势,具有明显的高原站点特性,但异戊烷、异戊二烯、甲苯则呈现相反趋势.采用臭氧生成潜势(OFP)对VOCs各组分活性进行分析,各类VOCs中烯烃对OFP贡献最大.利用主成分分析VOCs物种,提取出4个因子,分别归类于燃烧源、天然气和液化石油气的泄露、工业源、生物源.结合HYSPLIT 4.0后向轨迹模型,进一步确定气团的来源与运输途径,发现来自南向的污染源贡献是门源地区VOCs物种浓度增加的主要原因.  相似文献   
7.
秦皇岛市大气颗粒物来源解析研究   总被引:17,自引:0,他引:17       下载免费PDF全文
对秦皇岛海港区和山海关区的颗粒物来源进行了定性识别和定量解析。并考察了重点污染源——我国最大的煤码头秦皇岛港煤码头对市区扬尘和TSP中的碳的影响。得出秦皇岛市海港区和山海关区TSP主要来源为风沙、扬尘,其次为燃煤飞灰和海盐尘。气象条件特别是风向对TSP各源分担率的影响很大,秦皇岛市煤码头是该区域TSP中碳的主要来源。不同气象条件下,煤码头对海港区和山海关区的影响程度明显不一样。   相似文献   
8.
受体模型在大气颗粒物源解析中的应用和进展   总被引:49,自引:3,他引:46       下载免费PDF全文
综述用于大气颗粒物研究的受体模型在国内外的发展概况。对受体模型与扩散模型的特点,常用受体模型的技术内容,受体模型在城区尺度、区域尺度和全球尺度颗粒物源解析研究中的应用作了详细阐述。介绍了受体模型研究的一些热点问题,提出当前应开展的主要研究课题。  相似文献   
9.
民用燃料燃烧排放PM2.5和PM10中碳组分排放因子对比   总被引:7,自引:0,他引:7       下载免费PDF全文
孔少飞  白志鹏  陆炳 《中国环境科学》2014,34(11):2749-2756
在实验室中模拟民用燃料在家庭炉灶中的燃烧,应用稀释通道系统采集颗粒物,获得玉米秸秆、薪柴、蜂窝煤和块煤四种常用民用燃料燃烧排放PM10,PM2.5及载带碳组分的排放因子.结果表明,民用燃料燃烧排放的颗粒物以细颗粒为主, PM2.5占PM10的70%~90%.颗粒物排放因子最大的为块煤,其PM2.5和PM10的排放因子分别为9.837和11.929g/kg,分别是蜂窝煤的12.6和13.7倍;玉米秸秆和薪柴PM2.5和PM10的排放因子稍低于块煤,为7.359~10.444g/kg.4种燃料燃烧OC排放因子块煤最高,其在PM2.5和PM10中分别为5.29和5.19g/kg.薪柴燃烧EC的排放因子最高,其在PM2.5和PM10 中的排放因子分别为1.065和1.126g/kg.块煤两种粒径上EC的排放因子略低于薪柴.蜂窝煤EC的排放因子最低,比薪柴低300倍左右,玉米秸秆EC的排放因子也要比薪柴低10倍左右.碳组分是块煤,秸秆,薪柴排放颗粒物的主要成分,其含量在40%~60%之间,该值比蜂窝煤高3倍.四种燃料对应的OC/EC比值差异很大,薪柴和块煤燃烧排放颗粒该值为3~6,秸秆和蜂窝煤燃烧排放颗粒其值高达30~50.  相似文献   
10.
大学生受电脑电磁辐射的研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
为了研究大学生受电脑电磁辐射的实际状况,采用EMR300电磁辐射分析仪,对电脑电磁辐射在100kHz~3GHz的电场强度值(V/m),进行了实验室研究性监测和宿舍、机房内的现场监测.监测的结果表明:宿舍中心处电磁辐射环境强度(100kHz~3GHz频率范围内的综合电场强度)低于0.5V/m;距离显示器屏幕前方0.4m以上操作电脑,则眼睛处辐射强度在安全值内.而目前,机房内台式电脑按行紧密摆放,前排电脑操作者后脑正对后一排电脑显示器突出的后部处,在后脑处辐射强度可超过10V/m;此外,学生宿舍空间拥挤,鼠标、键盘通常与显示器近距离摆放在一起,造成显示器辐射与键盘、鼠标自身辐射叠加,导致在键盘和鼠标处手掌受到的辐射强度大,不容忽视.  相似文献   
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