某工业园区大气VOCs污染特征及健康风险评价

目的针对工业园区可挥发性有机物(VOCs)排放量大而造成大气环境污染和人体健康损害现象。以长江上游典型工业园区为研究区域,探究典型工业园区VOCs污染特征及对人体健康风险的影响。方法采用苏玛罐在园区企业厂界点、环境敏感点和城区点开展VOCs连续监测,样品经过分析处理后得到108种VOCs物质,分析大气VOCs变化特征,确定臭氧(O 3)生成和二次有机气溶胶贡献的优势物种,利用危害熵值(HQ)和终生致癌风险(R isk)评价VOCs的非致癌和致癌风险。结果企业厂界点、环境敏感点和城区点总挥发性有机物(TVOCs)质量浓度均值分别为843.57μg/m^(3)、321.71μg/m^(3)和149.50μg/m^(3),3个点位都表现出夜间TVOCs均值浓度高于昼间的特点;企业厂界点、环境敏感点和城区点臭氧生成潜势(OFP)值分别为4507.25μg/m^(3)、1271.25μg/m^(3)和321.87μg/m^(3),甲基丙烯酸甲酯是企业厂界点OFP值贡献最大的物种,3个点SOAP的值分别为710.61μg/m^(3)、545.98μg/m^(3)和209.83μg/m^(3),芳香烃是3个站点二次有机气溶胶生成潜势(SOAP)贡献最大的组分,SOAP平均贡献率达到88.95%。企业厂界点、环境敏感点和城区点的危害指数(HI)指数分别为0.31、0.19和0.08,3个点位均不存在非致癌风险;致癌风险评价中,苯、乙苯和二氯甲烷在3个点位的R isk值均高于EPA可接受水平1×10^(-6)。结论综上,园区企业厂界点的污染水平高于环境敏感点和城区点,高于调研的其他工业园区;芳香烃类是各点位二次转化能力最高的组分,贡献最高的物种是甲苯;3个点位对暴露人群存在潜在致癌风险,各区域应将甲苯、苯、乙苯和二氯甲烷作为优先管控物质。

偏振米散射激光雷达在大气监测中的应用

简要介绍了激光雷达分类、偏振米散射激光雷达系统及其应用领域。通过偏振米散射激光雷达在重庆大气监测中的应用,对云层和PBL高度进行了探测,同时结合能见度、气象五参数、PM10、PM2.5和后向轨迹数据,对污染过程进行了分析。结果表明:2012年2月18日晚上高空的云层造成降雨;2012年4月5日至2012年4月9日的PBL高度主要集中在400m至600m;2011年12月1日至2011年12月5日这段时间段内的两次污染过程:一次是由于二次污染造成;一次是由于区域污染物传输造成。

环境空气中二氧化硫的自动监测及问题研究

介绍了空气中 SO2 的测定方法脉冲荧光法 ,对有关的问题进行了初步探讨。为正确使用该方法及仪器提供了依据。

多轴差分吸收光谱仪对大气污染物SO_2、NO_2、O_3的立体监测

多轴差分吸收光谱仪(MAX-DOAS)是用来监测大气中痕量气体成分的专用仪器,它能同时自动监测SO2、NO2和O3三种污染气体,得到的垂直柱浓度对研究污染物的时空分布特点具有重要意义。分析了2011年5月下旬至2012年4月中旬期间MAX-DOAS在重庆市的测量数据,结果表明:夏季SO2的柱浓度高于其它季节,并在每个季节都出现了峰值:SO2与NO2之间浓度变化趋势相同,且最大小时浓度值都集中在上午;O3垂直柱浓度受气象条件和臭氧前体物的影响呈夏季高、秋冬低的季节性变化;通过多元回归建立了O3柱浓度与气象因素、前体物的关系式。

激光雷达探测气溶胶算法应用

对激光雷达探测气溶胶算法进行介绍,讲述了Mie散射激光雷达反演气溶胶消光系数方程以及信号噪声去除和小波去噪的方法;并简要阐明了气溶胶光学厚度、退偏比、边界层反演的算法。对重庆一次污染事件进行探测,对气溶胶垂直消光系数及其它参数的反演例证算法的可行性,取得了良好的效果。

被动采样监测重庆主城SO_2和NO_x的空间分布特征

利用被动采样技术在重庆市主城区117个网格内连续测量SO2和NOx的浓度,测量周期为1 a。采用聚类分析获取SO2和NOx的空间分布特征。结果表明:SO2和NOx平均浓度为51.81μg/m3和34.93μg/m3;通过SO2和NOx被动采样数据与自动监测数据的相关性分析,发现二者的相关系数r2分别为0.838和0.860;在垂直高度上的浓度分布情况上,SO2分布层出现了一个中间污染层,NOx的分布随着高度递增,浓度减小;在水平方向的浓度分布情况上,SO2主要集中在重庆主城区的正南方和东北方向,主要是受工业源的影响;NOx主要集中在重庆市主城区的正南方,主要受工业源和交通源的影响。

微生物过滤法净化恶臭污染物

分析了处理恶臭污染物的吸附法、化学吸收法、催化燃烧法、生物处理法等优缺点 ,并介绍了微生物过滤器法净化恶臭物质的过程及工艺实例。

重庆主城区春季大气PM_(10)及PM_(2.5)中多环芳烃来源解析

于2012年春季采集了重庆主城区和缙云山共6个环境采样点的大气PM10、PM2.5样品,同步采集了燃煤尘、机动车尾气尘、施工机械尾气尘、船舶尾气尘、餐饮油烟尘、生物质燃烧尘及土壤尘等7类污染源,采集到有效受体样品139个、有效源样品233个,使用GC-MS分析样品中18种PAHs的质量浓度（ρ）,分析了PM10、PM2.5上载带PAHs的污染特征,并分别运用比值法、主成分分析法及CMB（化学质量平衡）受体模型法对PM10、PM2.5中的PAHs进行来源解析,所得源解析结果较为一致.结果表明：重庆主城区大气PM10、PM2.5中ρ（PAHs）较低,ρ（PAHs）分别为22.03~31.71、19.02~29.92 ng/m^3,其中位于工业区新山村采样点的ρ（PAHs）最高.PM10载带的PAHs有86%~99%集中在PM2.5中,说明PAHs主要富集在PM2.5中.重庆主城区大气PM10、PM2.5载带的PAHs主要来自机动车尾气尘和燃煤尘的贡献,这2类源对PM10的贡献率分别为25.89%、32.80%;而在PM2.5中,机动车尾气尘的贡献率较高,可达62%左右.

重庆市主城区不同粒径颗粒物水溶性无机组分特征

于2010年3月—2011年7月,在重庆市主城区同步采集PM1.0、PM2.5和PM10三种粒径的颗粒物样品.用离子色谱分析了样品中F-、Cl-、NO3-、SO42-、Na+、NH4+、K+、Mg2+和Ca2+9种水溶性无机组分,并收集了SO2和NO2等气体污染物的数据.结果表明:采样期间ρ(PM1.0)、ρ(PM2.5)和ρ(PM10)分别为82.9、104和160μg/m3,PM1.0、PM2.5、PM10中所测9种水溶性无机组分的浓度之和分别为40.82、48.66和57.99μg/m3.ρ(SO42-)、ρ(NO3-)和ρ(NH4+)相对较高,并且主要分布在细颗粒物中.多数水溶性无机组分浓度冬季最高,春季其次,夏、秋季浓度偏低.所测组分溶液的pH显酸性,冬季样品的pH最低,细粒子的酸性要强于粗粒子.SOR(硫的氧化率)与NOR(氮的氧化率)与国内其他地区相比较高,SOR秋季最高,NOR冬季最高.因子分析结果表明,化石燃料以及生物质的燃烧、机动车尾气排放是水溶性无机组分的主要来源,建筑施工、土壤风沙等扬尘类污染源对水溶性无机组分也有一定的贡献.

重庆区域性灰霾天气下大气污染分析初探

针对2010年1-10月间重庆地区区域性灰霾整体概况初步讨论,结果表明灰霾日占观测总天数的23.03%,且多集中在大气扩散条件相对较差的第一三季度.通过对灰霾与非灰霾日典型天气渐变条件下特征因子的讨论,得到颗粒物(尤其是细粒子)对大气能见度影响显著,而黑碳对细粒子贡献显著,导致灰霾发生率增大.

重庆大气中臭氧浓度变化及其前体物的相关性分析

臭氧是城市光化学烟雾的主要成分,同时也是重要的温室气体,因此臭氧污染已经成为城市空气质量的重要因素。利用近几年臭氧连续监测的数据,对臭氧的浓度变化特征进行了分析,并且对臭氧前体物(NOx、NOy、VOCs等)和气象因素作了相关性分析。结果表示臭氧浓度呈典型的季节性变化趋势,并且小时值变化出现明显的日变化规律,与太阳辐射强度成正相关;另外VOCs(挥发性有机物)与臭氧的变化规律基本一致,同时与NOx、NOy的浓度变化趋势存在较好的负相关性。

国内外空气质量监测网络设计方法研究进展

如何设计效率高、代表性好、目的性强的空气质量监测网络,是长期以来空气质量监测工作的难点与关键。随着环境管理水平的提高,环境空气质量监测网络的设计成为当前研究的热点之一,国内外很多学者对其进行了广泛的研究。文章对美国、欧盟和我国关于空气质量监测网络设计的规范进行了简要评述和比较分析,并参考国内外一些关于空气质量监测网络设计的研究和应用实例,对当前主要的设计方法及应用进展进行了综述。

重庆市主城区农业源氨排放研究

对重庆主城区畜禽养殖业氨(NH3)排放因子进行了本地化修正,估算了农业源NH3排放量。主城区农业源年排放NH38 482 t,其中化肥施用NH3排放量最大,占总排放量的66.7%;畜牧养殖业占26.3%;农作物释放占6.9%。巴南区农业源NH3排放量最大,占主城区排放总量的41%,渝中区为零排放。主城区农业源NH3排放强度为1 552.1kg/km2,大渡口区排放强度最高。主城区畜禽养殖业NH3排放比例低于全国平均水平,化肥施用NH3排放比例高于全国平均水平,但与全国农业源NH3排放结构类似。

重庆市主城区NH_3排放估算及分布特征分析

NH3是细颗粒物(PM2.5)的主要气态前体物质之一。为了解重庆市主城区的NH3排放情况,利用排放因子法,根据2010年该市各类排放源的活动水平,估算了NH3排放量,并分析了其分布特征。结果表明,2010年重庆市主城区NH3排放总量为15 874 584kg,其中农业源、工业源、生活源、交通源等人为活动的NH3排放量合计占排放总量的99.8%,而自然源NH3排放量仅占0.2%;NH3的主要排放源从大到小依次为化肥施用(占35.7%)、工业生产过程(占20.4%)、人体排放(占16.5%)、畜禽养殖(占14.1%),这4类源的NH3排放量合计占排放总量的86.7%,而其他排放源的NH3排放量均小于4%;重庆市主城区NH3排放量较大、较集中的区域主要在人口相对密集的渝中区;本次NH3排放量估算具有一定的不确定性,建议通过长期监测、大量微观实验及基础数据的收集来得到本地化的较为准确的NH3排放因子,以为PM2.5污染治理提供可靠的数据支持。

重庆典型灰霾天气下大气气溶胶的激光雷达探测

简要介绍了法国Losphere公司ALS300型偏振Mie散射激光雷达的基本结构、探测原理及反演算法,并通过在重庆主城区2009年11月23～27日一次典型灰霾天气条件下连续的气溶胶激光雷达探测结果分析得出,重庆冬季典型灰霾天气下PBL平均高度约为600米,AOD值在4及以上。

利用轨迹模式研究重庆主城区冬季PM2.5污染特征

利用轨迹聚类法,对2014年12月至2015年1月重庆主城区上方的后向轨迹气团进行聚类分组,分析重庆主城区气团来源。结合重庆主城区PM_(2.5)小时浓度资料,分析污染较重时重庆主城区后向轨迹特征。最后结合潜在源贡献因子分析(PSCF)法和浓度权重轨迹分析(CWT)法定性与定量分析了重庆主城区PM_(2.5)的潜在源区。结果表明,重庆本地气团占60.9%,不利于本地污染物的扩散;超过60%的污染事件是由本地颗粒物聚集造成的;重庆主城区颗粒物其潜在污染源区,以西藏与四川交界处、四川东部、贵州北部以及重庆本地为主。

重庆市代表性城区苯系物污染特征研究

为全面了解环境空气中苯系物污染状况和时空分布特征,以一代表性城区为观测对象,以定点观测与功能区观测相结合的方式在冬夏季节开展苯系物观测。观测结果表明:研究区域环境空气中苯系物浓度水平已不容乐观,需要得到有效的控制。组成上,甲苯>二甲苯>苯>乙苯>苯乙烯>异丙苯。空间分布上,工业区、混合区苯系物浓度相对较大,投诉集中区域呈现甲苯异常高值;垂直分布上,甲苯、乙苯、二甲苯浓度变化趋势一致,相对高值出现在21 m和81 m;苯的变化略有差异,在45 m出现明显高值。时间分布上,苯、乙苯、二甲苯冬季浓度大于夏季,而甲苯,道路区冬季和夏季浓度相差不大;日变化特征中,苯系物的变化具有多峰型特征,早晚浓度较高,中下午浓度较低。

重庆市代表性城区冬季和夏季苯系物来源解析

2009—2010年冬季和夏季在重庆市某代表性城区对大气中苯系物进行观测,并应用苯与甲苯特征比值(B/T)和因子分析法对苯系物来源进行了分析。结果表明,2种源分析方法具有较好的一致性,涂料及溶剂的生产与使用以及机动车尾气和油品使用是该研究区域苯系物的主要来源,贡献率分别为59.3%和16.2%。不同功能区、不同季节,苯系物来源构成有所差异。除受汽车尾气影响外,夏季受涂料、溶剂等生产使用的影响也较大,尤其是投诉集中点位、混合区和工业区;冬季,投诉集中点位主要受涂料、溶剂等生产使用等影响,其他点位可能还受到燃烧源的影响。

重庆市3个代表性加油站苯系物污染环境健康风险评估与比较

为探讨城市加油站苯系物污染状况和对不同受众健康的影响,于2009—2011年采用苏码罐采样、GC-MS分析法对重庆市3个代表性加油站及周边环境空气中苯系物进行采样和分析,并采用健康风险四步评价法,对相关受众进行环境健康风险评价。结果表明,不同加油站、不同点位苯系物体积分数分布存在较大差异,体积分数最高达3291.16×10-9,卸油区和加油区苯系物体积分数相对较高,站内环境点和站周界点次之,环境敏感点相对最低。甲苯、二甲苯和苯是最主要的组成部分,三甲苯、乙苯,苯乙烯基本未检出。加油站一线工作人员、其他工作人员、周边居民和机动车驾驶员均受到不同程度的致癌风险,从高到低为加油站一线工作人员、加油站其他工作人员(周边居民)、机动车驾驶员,其中,加油站一线工作人员风险较大,其他3类人员致癌风险均在可接受范围之内。非致癌风险主要存在于加油站一线工作人员。女性风险略大于男性。风险主要来自于苯。建议减少加油站油气排放,加强加油站工作人员,尤其是一线工作人员的防护。

重庆市区灰霾天气变化及特征分析

分析了近15年重庆市区灰霾的时间变化特征以及主要大气污染物与能见度的相关性。1997—2012年,灰霾天气占41.2%,发生天数没有明显变化,严重程度有所减缓。灰霾在冬季发生的天数最多,持续时间长,且容易发生重度的持续灰霾。夏季灰霾天数最少,程度最轻。PM10、PM2.5、SO2、NO2浓度随灰霾的加重而增加,其中PM2.5浓度增幅最大,O3浓度随灰霾的加重而降低。灰霾对能见度的影响大于降水天气对其的影响。灰霾天气下能见度受PM2.5的影响较大,非灰霾天气下,能见度主要受O3的影响。