专访党的二十大代表刘保献:将党的二十大精神转化为强大动力 持续发挥监测技术的“耳目”“哨兵”作用 为建设美丽中国贡献更大力量

党的二十大代表刘保献是北京市生态环境监测中心党委书记、主任。刘保献常年坚守在生态环境监测一线,为保卫首都碧水蓝天净土做出了突出贡献,展现了新时代“环保铁军先锋队”的风采。

超声提取-气相色谱-串联质谱法测定PM2.5中多环芳烃

为满足小流量采样及复杂基质大气PM2.5中痕量多环芳烃的测定需求,建立了超声提取-气相色谱-串联质谱测定PM2.5中16种多环芳烃的方法,研究了离子源温度对测定和方法性能指标的影响,优化了碰撞电压,并通过对实际样品的测定,考察了方法的适应性。结果表明：PM2.5中16种多环芳烃在高、低浓度的标准曲线的线性关系良好,相关系数在0.995～0.999之间;方法的准确度和精密度较高,16种多环芳烃空白膜样品的加标回收率为84.4%～111%,实际样品的加标回收率为82.2%～95.3%,精密度均小于10%。当采样体积为24m3时,各目标化合物的方法检出限为0.007 5～0.063ng/m3。通过对多环芳烃浓度范围为0.04～1.04ng/m3的夏季实际样品和0.2～30ng/m3的冬季实际样品的检测分析,证明了本方法具有较低的检出限及较强的复杂基质抗干扰能力,能很好的满足PM2.5中多环芳烃的测定要求。

固相萃取-气相色谱法测定饮用水中甲基汞

根据巯基棉在一定酸性条件下能定量吸附甲基汞的原理,利用多通道并联的固相萃取装置,采用气相色谱(ECD)方法测定饮用水中痕量甲基汞,考察了水样pH值对回收率的影响。方法在0.050 mg/L^1.00 mg/L范围内线性良好,当采样体积为1.0 L时,检出限为0.03 ng/L,标准样品与实际水样平行测定的相对标准偏差均<5.0%,加标回收率均>80%。建议采用全程序空白、溶剂空白、平行样品、加标回收率和实验室质控样等质量控制手段来保证分析数据的准确性。

自动顶空-气相色谱法测定水质中苯系物的研究

本文建立自动顶空-气相色谱法测定水质中7种苯系物的方法,研究不同的色谱条件对苯系物测定的影响,并对顶空条件进行优化,得出最佳的测试条件并考查方法性能指标。研究结果表明,利用DB-FFAP毛细色谱柱,在最佳的顶空条件下,方法具有良好的性能,7种苯系物的准确度和精密度较高,各物质的标准曲线线性均在0.999以上,RSD均小于5%,目标化合物方法检出限为0.24-0.43μg/L,6种不同水质的加标回收率均为90%-110%。可见,利用自动顶空-气相色谱法测定水质中苯系物可以很好地满足目前监测要求,适宜推广。

超声提取-气相色谱质谱法测定大气PM_(2.5)中正构烷烃

建立了超声提取-气相色谱质谱法测定大气PM2.5中32种正构烷烃方法,经离子温度优化、前处理比较、空白滤膜考察等获得了最佳的实验条件。研究发现,高、中、低3种浓度标准曲线的相关系数均在0.995以上,3种浓度的空白样品加标回收率分别为72.2%~117.8%、73.5%~104.4%、73.8%~109.5%,精密度均小于10%,实际样品加标回收率为75.7%~108.9%。当采样体积为24 m3时,各目标化合物的方法检出限为0.046~2.6 ng/m^3;经正构烷烃浓度范围为0.17~64.3 ng/m^3的1月及浓度范围为0.53~7.67 ng/m^3的6月的实际样品验证,该方法的检出限和测量范围也可较好的满足实际样品的测定。

2013~2014年北京市NO_2时空分布研究

根据2013~2014年北京市NO2监测数据,对比分析了全年及重污染日NO2时空分布特征.结果表明：2013年NO2平均浓度为56μg/m3,2014年北京市NO2年均浓度为56.7μg/m3.年均及重污染日NO2月均浓度均呈波浪型分布,日变化呈双峰型分布;空间分布上北部及西部山区NO2浓度明显低于中心城区及南部地区.NO2浓度与PM2.5、CO、NO呈正相关关系,与O3、OX无明显相关性;全年NO2光解速率峰值平均在0.105/min左右,重污染日光解速率峰值平均在0.026/min左右;全年及重污染期间,氮氧化速率分别为0.142±0.061、0.190±0.036;高浓度NO2既有利于O3生成,又对重污染的形成起到了促进作用;重污染日特定条件下北京市NO2的两种转化机制以转化为NO3-过程为主导.经计算2000~2014年北京市机动车的保有量与NO2浓度的相关系数R为-0.84,机动车NOx排放量对北京市NO2浓度的变化有显著的影响.

基于PMF模型的北京市PM_(2.5)来源的时空分布特征

2012年8月至2013年7月,对北京市定陵、车公庄、东四、石景山、通州、房山、亦庄和榆垡等8个站点的大气细颗粒物PM2.5进行了12个月次的同步采样观测,并测定了其中元素碳、有机碳、水溶性离子和无机元素的浓度水平.利用PMF模型对PM2.5的来源进行解析.结果表明,北京市PM2.5的主要来源为二次源、燃煤、地面扬尘、机动车排放、工业源和建筑尘等,年均贡献率分别为42%、19%、19%、10%、6%和4%.PM2.5的来源具有显著的季节变化,春季大风天气频繁、地面扬尘源为主要来源,而夏、秋、冬季均以二次源为主,尤其是夏季二次源贡献达56%,冬季燃煤源对PM2.5的贡献显著提升为25%.污染源贡献也存在一定空间差异,冬春季燃煤源对郊区点的贡献显著高于城区点,而二次污染源具有区域性污染特征.在区域性积累型重污染日,二次源对PM2.5的贡献均占主要地位,对气态前体物NOx、SO2和VOCs等的控制对PM2.5的减少至关重要.

北京市大气VOCs的时空分布特征及化学反应活性

2014年在北京市城市对照点定陵(城市背景点)、东四(城区点)和永乐店(东南区域传输点)3个不同功能站点进行了为期一年的大气挥发性有机物连续自动观测,测定了包括含氧VOCs在内的98种挥发性有机物,系统分析了北京地区大气VOCs的组成特征、时空分布特征及大气化学活性.结果表明,北京市大气VOCs的年均体积分数为(47.36±13.78)×10-9,化学组成以烷烃为主,占39.55%,其次是OVOCs,再次是烯烃和芳香烃.中心城区点和东南区域传输点的VOCs浓度水平显著高于城市背景点.中心城区点VOCs受交通源和生活燃气排放影响显著,东南区域传输点受交通源和工业溶剂源影响显著,而城市背景点则受上风城区传输影响大.总VOCs浓度季节变化整体表现为冬高、夏低的特点.受污染来源的差异影响,不同点位的不同组分表现出并不相同的日变化特征.甲苯/苯的比值分析显示,北京地区冬季采暖期燃煤影响突出,春夏季溶剂挥发贡献增加.北京VOCs大气化学活性以烯烃为主,其次是芳香烃和OVOCs,关键活性组分有乙烯、乙醛、间/对-二甲苯、甲苯、丙烯、邻-二甲苯、乙苯、正丁烷、1-丁烯和丙醛等.

北京市PM_(2.5)化学组分特征

对2012年8月至2013年7月期间北京市定陵、车公庄、房山和榆垡4个站点的15种PM_(2.5)化学组分进行分析,探讨各组分的时空分布特征以及有机碳(OC)、元素碳(EC)的污染特征。结果表明,4个站点PM_(2.5)组分中OC、SO_4^(2-)、NO_3^-和NH_4^+的含量较高,年均浓度分别为(22.62±21.86)、(19.39±21.06)、(18.89±19.82)、(13.20±12.80)μg/m3。各组分浓度在时间分布上多为冬季最高,夏季最低;在空间分布上多为南部高,北部低;另外NH+4浓度水平明显高于早年间的监测结果。受燃煤的影响,冬季OC和EC平均浓度分别为夏季浓度的3倍和2.5倍。春、夏、秋、冬季4个站点平均OC/EC比值分别为4.9、7.0、8.1和8.4,表明北京市全年均存在较严重的SOC污染。采用OC/EC比值法估算得出全年定陵、车公庄、房山和榆垡站二次有机碳(SOC)占OC的比例分别为57.7%、60.0%、45.6%和57.6%。定陵、车公庄、房山和榆垡站年均[NO_3^-]/[SO_4^(2-)]比值分别为1.01、1.25、1.08和1.12,表明目前北京市排放源表现出固定源和移动源并重的特征。

北京城区大气PM_(2.5)主要化学组分及污染特征

为了解北京城区大气PM2.5主要化学组成特征,于2012年8月─2013年7月对城区石景山、东四和通州3个采样点及城区对照点定陵和区域传输点榆垡开展为期1 a的PM2.5组分研究,共获得268组样品.结果表明：城区平均质量浓度大于1.0μg/m3的组分有OC、NO3^-、SO4^2-、NH4^＋、EC、Cl^-、Si、Ca、Al、K^＋,其中ρ（OC）、ρ（NO3^-）、ρ（SO4^2-）、ρ（NH4^＋）分别为（22.2±17.1）、（21.5±25.9）、（19.8±23.7）、（14.3±16.8）μg/m^3,分别占ρ（PM2.5）的17.9%、17.3%、15.9%、11.5%,城区各主要组分的平均质量浓度明显大于对照点;城区各采样点之间主要组分所占比例相差不大,与城区对照点、区域传输点差异明显;春、夏、秋、冬四季城区采样点的主要组分均为OC、NO3^-、SO4^2-、NH4^＋,这4种组分质量浓度之和分别占各季ρ（PM2.5）的62.5%、54.2%、46.0%、62.7%,其中春季ρ（NO3^-）、夏季ρ（SO42-）、秋冬季的ρ（OC）相对较高;北京城区各采样点均受SOC影响较大,OC/EC〔ρ（OC）/ρ（EC）〕的平均值为5.7,城区SNA（二次无机气溶胶）占ρ（PM2.5）的比例（15.0%-53.1%）和NO3^-/SO4^2-〔ρ（NO3^-）/ρ（SO4^2-）〕（0.47-1.36）均随空气质量指数上升而增加,同时观测期间北京城区PM2.5中NO3^-/SO4^2-的平均值为1.14,较往年明显增大,表明目前北京城区的PM2.5排放源逐步由以固定源为主向固定源和移动源并重的方向发展.

2015年“十一”期间北京市大气重污染过程分析

采用垂直观测、地面观测、PM_(2.5)化学组分观测和气团轨迹分析等手段,对2015年10月份北京市一次大气重污染过程进行了分析.结果表明,重污染时近地面层气溶胶消光系数升高,污染物主要积聚在600m以下.重污染期间气象要素特征为:风场弱,湿度大,地面受弱气压场控制,边界层高度极低.重污染期间不同站点PM_(2.5)浓度变化趋势和峰值出现时间较为一致;大部分时段PM_(2.5)中NO_3^-浓度明显高于其他组分;周边区域受重污染的影响面积相对较小,高浓度区主要集中在北京市及近周边地区.多手段的观测结果以及PM_(2.5)浓度与气象要素和各化学组分的相关性分析的结果均表明:区域传输,包括秸秆焚烧,对本次北京市重污染天气过程具有一定的影响,但本地机动车排放在不利气象条件下的积累、二次转化以及垂直方向空间的极端压缩是导致重污染的主要原因.

北京城区夏季PM2.5中碳组分和二次水溶性无机离子浓度特征

为探索北京城区大气细颗粒物浓度水平及其碳组分和二次水溶性无机离子的浓度特征,于2014年6月1日至7月15日在车公庄地区使用微量振荡天平(TEOM+FDMS)、EC/OC在线分析仪以及水溶性离子在线分析仪对PM_(2.5)质量浓度及其主要化学组分(OC、EC、SO_4^(2-)、NO_3^-和NH_4^+)进行了实时监测.研究结果表明,北京市城区夏季PM_(2.5)质量浓度平均值为69.0±47.9μg·m-3,PM_(2.5)中OC、EC、SO_4^(2-)、NO_3^-和NH_4^+所占的比例分别为15.8%、2.4%、23.0%、15.7%和19.2%,SNA(SO_4^(2-)、NO_3^-和NH_4^+)合计达到了PM_(2.5)质量浓度的57.9%.研究各组分的日变化特征发现,OC和SO_4^(2-)白天浓度变化较小,夜晚浓度稍高;NO_3^-和NH_4^+则随着光照和温度的增加而逐渐降低;EC呈现出夜晚浓度高白天浓度低的特点.研究各组分的相关性及比值发现,OC和EC的相关系数为0.62,OC/EC大于2.0,说明北京城区夏季存在着较为严重的二次污染;此外,NO_3^-/SO_4^(2-)平均比值为0.68,SOR和NOR的变化趋势基本一致,两者的平均值分别为0.55和0.14.通过分析北京市城区夏季不同浓度级别各组分的变化发现,随着PM_(2.5)质量浓度的增加,OC和EC所占的比例不断降低,而SNA比例则不断升高,其中NO_3^-浓度水平的增加最为显著.

控温超声提取-气相色谱-三重四级杆质谱测定大气细颗粒物(PM_(2.5))中的多环芳烃

建立了控温超声提取-气相色谱三重四级杆质谱测定大气细颗粒物（ PM2.5）中多环芳烃（ Polycyclic aromatic hydrocarbon,PAHs）的分析方法。 PM2.5中的PAHs用二氯甲烷-正己烷（2：1, V/V）控温超声提取3次,每次提取20 min,气相色谱-串联质谱分析,得到16种PAHs和6种替代物的标准曲线线性关系良好,相关系数均大于0.99,16种PAHs的检出限范围为0.013~0.12μg/L。实验中还观察到PAHs在空白滤膜中有微量存在,回收率实验中得到6种替代物的回收率在58.7%~108.2%之间,16种PAHs的空白滤膜加标的平均回收率在88.3%~104.0%之间,相对标准偏差均低于9.0%,实际滤膜加标的平均回收率在77.3%~98.7%之间,相对标准偏差均低于6.0%,本方法能够满足实际大气样品的测定。

大气预浓缩仪-GC/FPD测定环境空气中的痕量硫化物

采用大气预浓缩仪-GC/FPD建立了环境空气中7种含硫化合物的测定方法。结果表明,经惰性化改造后的大气预浓缩仪-GC/FPD测定系统的基线低,对硫化物无残留。7种化合物的线性回归方程的相关系数均在0.995以上,高、中、低3种浓度的空白加标回收率分别为98.6%-105.3%、99.1%-103.7%、85.7%-99.7%,除硫化氢的相对标准偏差为10.9%外,其余6种含硫化合物的相对标准偏差可控制在6.9%以内。当进样体积为400 m L时,方法的检出限在0.10-1.1 ng/m^3。CO2、H2O对实际样品的测定无干扰。因此,该方法能够满足目前监测工作的要求,更加适用于环境空气中痕量含硫化合物的测定。

多元线性回归方法对北京地区PM_(2.5)预报的改进应用

利用多元线性回归方法(REG)将多模式空气质量预报系统中3个模式(CMAQ、CAMx和NAQPMS)对北京市2016年PM_(2.5)的预报结果和观测数据进行集合,并对集合结果进行评估。结果表明:①不同模式的预报结果不尽相同,均能够反映2016年北京地区PM_(2.5)随时间的变化趋势,CMAQ、CAMx和NAQPMS相关系数为0. 6～0. 9,标准化平均偏差为-0. 6～0. 6。3个模式对重污染峰值预报都存在偏差,NAQPMS预报偏差低于其他模式;②基于多元线性回归集成预报模型能显著提高日均PM_(2.5)预报的准确率,能较好地改进不同季节模式整体高估或者低估的系统性偏差现象,春季国控平均偏差由-23μg/m^3改善至-2. 3μg/m^3,冬季平均偏差降低近20μg/m^3;③利用多元线性回归方法对2016年红色预警期间小时PM_(2.5)订正结果显示,相关系数提高了0. 13,均方根误差降低了20～30μg/m^3,并且对峰值浓度有较好的调整,预报峰值更为接近实况峰值,特别是对北部地区的改进效果较为明显,反映了实际观测数据对空气质量数值模式预报修正的研究意义和可行性。

基于大气超级站观测的2017年5月北京市沙尘天气过程分析

结合常规污染物监测、PM_(2.5)化学组分监测、激光雷达监测和颗粒物数浓度及粒径监测等手段,对2017年5月影响北京市的一次沙尘天气过程进行分析。结果表明:5月4日凌晨起沙尘天气开始影响北京市,延庆、官园和通州3个站点PM10峰值浓度分别为2 091、2 245、2 590μg/m^3,体现了该次沙尘天气影响程度之重。PM_(2.5)浓度与PM_(10)变化一致,也达到重度污染的水平。沙尘天气移动路径是沿着区域西北至东南方向。沙尘天气主体从3 km左右的高空进入北京市,随后逐渐渗透至1 km高度以及地面,且沙尘层厚度较高,覆盖了地面至3 km的高度。沙尘天气过程中OM和Ca^(2+)组分增幅最大。在沙尘天气影响严重时间段,沙尘天气源与生物质燃烧源比例之和大于50%,最高值为67.6%。沙尘天气过程中颗粒物峰值粒径为0.965~1.037μm。

基于环境监测数据的APEC会议空气质量保障环境改善效果评估

在简要回顾APEC期间的空气质量情况的基础上,从多方面较系统的分析了APEC期间北京市空气质量的变化特征,包括各项污染物浓度水平的同比分析、不同区域不同类别站点小时浓度的百分数分布及变化情况分析、污染物日变化规律变化特征分析、空气质量改善效果的空间分布特征分析、颗粒物组分变化特征分析、污染来源解析模型、数值污染模型等方法,力求从多个方面深入了解APEC控制措施对北京市污染水平、污染特征造成的影响,并利用组分、模型等方法定性定量的评估主要空气质量影响因素、不同的污染控制措施对APEC期间空气质量改善的作用及贡献。结果表明,APEC期间,北京市空气质量得到明显改善,空气质量基本处于优良级别,各项污染物浓度大幅下降,APEC污染控制期各项污染物的百分位数浓度与无控制期出现明显分离特征,污染物的日变化低浓度持续时间更长且增长更缓慢。

高效液相色谱法快速测定水中苦味酸

采用高效液相色谱法,研究了水中苦味酸的快速测定方法,优化了液相色谱的各项分析条件。结果表明,流动相为甲醇∶水(0.01%三氯乙酸)(体积比45∶55)、柱温40℃、检测波长350 nm为最佳的检测条件,在最佳检测条件下,苦味酸的检出限为0.4μg/L。地表水和地下水高、中、低3种浓度的加标回收率均在88%以上,相对标准偏差(RSD)均小于5%,污水的加标回收率为71%～90%,RSD为7.9%。

直接进样-高效液相色谱-串联质谱法测定地表水中9种微囊藻毒素

建立水样直接进样-高效液相色谱-串联质谱分析地表水中9种微囊藻毒素（MCs）的方法。水样过滤后注入高效液相色谱,在电喷雾离子源正离子多反应模式下进行检测。对色谱及质谱条件进行优化,对过滤滤膜进行筛选,并采用本方法测定了实际样品。研究表明,地表水中9种MCs的浓度与峰面积呈良好的线性关系,回收率92.4%-100.1%,相对标准偏差均〈7%。方法的检出限为0.007-0.047μg/L,能够满足WHO及我国地表水中关于微囊藻毒素控制标准的要求。本方法灵敏、快速,适于地表水中9种MCs的测定。

离子色谱法同时测定大气PM2.5中水溶性有机酸和无机阴离子的研究

建立超声提取-离子色谱法55 min内同时测定大气PM_(2.5)中13种水溶性低分子有机酸和无机阴离子的方法,经不同样品膜空白值考察、预处理条件优化、样品保存实验研究等获得了最佳的实验条件。研究发现,无机阴离子线性回归系数均为0.999以上,有机酸均为0.993以上;样品膜中各离子的相对标准偏差为3.2%~9.8%,样品提取液中各离子的加标回收率为90.6%~108%;当采样体积为24 m^3时,各目标化合物的方法检出限为0.003~0.032μg/m^3。分别于2015年1、6月采集了PM_(2.5)实际样品,1月各离子浓度之和为31.9μg/m^3,范围为0.04~15.0μg/m^3;6月各离子浓度之和为22.3μg/m3,范围为0.01~12.7μg/m^3。两个采样期间,氯离子、硝酸根、硫酸根在13种化合物中占绝对优势,均占总量的95%以上;乙酸、甲酸、甲烷磺酸和乙二酸为其他低含量离子中的主要组分。