济南市钢铁集聚区大气细颗粒物中碳组分污染特征

为分析钢铁集聚区大气细颗粒物(PM_(2.5))中碳组分的污染特征,对济南市钢铁集聚区和市区秋季(2020年10月15日至2020年10月24日)、冬季(2020年12月18日至2021年1月7日)和春季(2021年4月23日至5月2日)环境空气中PM_(2.5)进行手工采样,利用热光碳分析仪测定了PM_(2.5)中有机碳(OC)和元素碳(EC)的含量.结果表明,钢铁集聚区秋季OC和EC质量浓度范围分别为5.79—12.56μg·m^(−3)和1.34—3.44μg·m^(−3);冬季OC和EC质量浓度范围分别为3.92—55.54μg·m^(−3)和0.38—11.39μg·m^(−3);春季OC和EC质量浓度范围分别为2.14—4.70μg·m^(−3)和0.19—1.33μg·m^(−3),呈现显著的季节变化,表现为冬季>秋季>春季.钢铁集聚区冬季PM_(2.5)中OC和EC占比最高,分别为28.11%和5.36%,春季OC和EC占比最低,分别为9.82%和1.76%.钢铁集聚区秋季和冬季OC(EC)质量浓度均高于市区,分别是市区的2.12(2.68)、2.27(4.27)倍,表明钢铁集聚区秋冬季PM_(2.5)的污染状况比较严峻.在以PM_(2.5)为首要污染物的不同污染等级下,均为碳组分OC4和EC1的占比最高,分别占PM_(2.5)的9.0%和7.5%,是碳组分的主要贡献组分.钢铁集聚区春季、秋季和冬季SOC的浓度分别为1.09、1.79、10.80μg·m^(−3),分别占OC质量浓度的35.39%、19.02%和37.00%,表明钢铁集聚区冬季比其他季节二次有机污染较严重.由因子分析可知,钢铁集聚区碳组分主要来源于钢铁工业烧结等工序燃煤和柴油车尾气排放.研究成果为济南市钢铁集聚区周围环境空气质量改善措施的制定提供技术支撑.

家居市场挥发性有机物排放成分谱及排放估算

城市中家居市场集聚区域由于家具陈列与仓储,是城市挥发性有机物(Volatile organic compounds,VOCs)无组织排放主要贡献源之一。对济南市区内家居市场及周边环境空气VOCs进行现场监测,分析了不同类型家居市场VOCs排放特征和成分谱,计算不同类型家居市场VOCs排放因子及排放量,并与周围环境空气中VOCs组分特征进行对比。结果表明,济南市低档家居市场D中VOCs质量浓度最高为653.00μg·m^(-3),其次为中档家居市场C和B,高档家居市场A内VOCs质量浓度最低,为149.00μg·m-3;市场内VOCs主要种类为OVOCs、芳香烃和卤代烃,低档家居市场D中芳香烃占比最高(39.05%),其他家居市场OVOCs占比最高;各家居市场臭氧生成潜势OFP从大到小依次为D>B>C>A,芳香烃OFP在家居市场占比最大;不同档次家居市场中VOCs组分种类有差异,低档家居市场VOCs组分种类最多,各家居市场均检出丙酮、甲苯和邻二甲苯,主要是受市场内胶合板类家具释放的影响,低档家居市场D中二氯甲烷质量浓度最高,为183.00μg·m^(-3),中高档家居市场丙酮质量浓度均最高,为188.00μg·m^(-3),与市场内实木家具和水溶性涂料的家具释放有关;对比家居市场与环境空气VOCs组分发现,家居市场和环境空气中甲苯和邻二甲苯质量浓度均较高,A和B市场邻二甲苯OFP分别是环境空气的9.08、36.33倍,家居市场中活性较大的芳香烃排放对室外环境空气影响较大;通过计算获得A、B、C和D家居市场VOCs排放因子分别为86.15、257.54、239.15、308.90 g·m^(-2),年排放量分别为3.45、2.74、3.59、2.47 t。研究成果可为进一步提出家居市场VOCs科学深入管控对策提供技术支撑。

济南市冬季大气重污染过程PM2.5数浓度谱和组分分布特征

为探究济南市冬季重污染过程的成因及影响因素,2019年12月1—31日在济南市生态环境监测中心站内利用PM2.5及其组分在线监测仪,获得PM2.5中矿物尘(KC)、微量元素(TE)、有机物(OM)和水溶性离子质量浓度以及PM2.5数浓度谱,分析监测时段内济南市两次重污染过程PM2.5组分质量浓度变化规律及不同粒径数浓度分布特征。结果表明,采样期间济南市出现了两次大气重污染过程,PM2.5平均质量浓度分别为134μg·m−3和112μg·m−3,其中日均最高质量浓度分别为204μg·m−3和155μg·m−3,小时最高质量浓度分别为265μg·m−3和245μg·m−3。重污染过程PM2.5化学组分中,质量浓度较高的均为NO3−、OM、SO42−和NH4+;两次污染过程均是NO3−先快速累积,随后OM和SO42−质量浓度快速增长至峰值。重污染过程的硫氧化率SOR和氮氧化率NOR分别为0.77—0.91和0.39—0.57,重污染天气体前体物的二次转化程度较高,使得SO42−和NO3−质量浓度迅速增长,导致PM2.5质量浓度升高加重污染。采样期间PM2.5粒径数浓度分布近似服从对数正态分布,PM2.5总粒子数浓度平均值为55156 cm−3,其中爱根核和积聚核模态数浓度占比较高;两次污染过程的PM2.5总粒子数浓度平均值分别为84825、69922 cm−3,是非污染天的1.9、1.6倍,爱根核模态数浓度是非污染天的2.1、1.7倍,对重污染过程贡献较大。重污染过程PM2.5质量浓度受湿度、风速、边界层高度(PBL)等气象因素的影响,结果显示济南市冬季边界层高度降低、风速减小等气象条件不利于污染物的扩散,同时湿度升高时又促进了气态污染物的二次转化,使得颗粒物质量浓度不断累积,导致重污染过程发生。

济南市区2020年春节疫情管控前后PM_(2.5)组分变化

为研究新型冠状病毒疫情管控政策对PM_(2.5)组分的影响,基于在线监测数据对济南市2020年春节疫情管控前后的PM_(2.5)及其组分浓度进行了研究,并运用标准化多元线性回归分析了气象因素对PM_(2.5)浓度变化的贡献率.结果表明,疫情管控后,济南市区PM_(2.5)浓度明显下降,日均值超标率下降了24.8%;PM_(2.5)中各组分浓度均有不同程度的下降,其中微量元素(TE)、元素碳(EC)和硝酸盐(NO_(3)^(−))浓度降幅较大,分别为50.3%、46.8%和31.5%.从组分占比来看,疫情管控后TE和EC占比减小,而铵盐(NH_(4)+)、有机物(OM)、硫酸盐(SO_(4)^(2−))、矿物尘占比增大,NO_(3)^(−)占比变化不大,二次离子SNA(SO_(4)^(2-)、NO_(3)-、NH_(4)+)占比之和增大14.3%.对比PM_(2.5)中各组分占比发现,疫情管控后,轻度及以上污染等级PM_(2.5)中NO_(3)^(−)和EC占比降低,而OM、SO_(4)^(2−)和NH_(4)+增加,说明受疫情管控影响,市民出行减少,机动车排放降低,施工工地停工,对NO_(3)^(−)削减较大,而疫情管控后,因颗粒物浓度降低,VOCs二次转化增强,使OM含量升高.对比疫情管控前,硫氧化率和氮氧化率值增大,NO_(2)/SO_(2)和NO_(3)^(−)/SO_(4)^(2−)比值有明显降低,其均值分别下降了30.0%和14.0%,说明疫情管控期间汽车尾气等移动源对污染的贡献减少;受管控影响OC浓度在优、良和轻度污染等级下均下降,但二次有机碳(SOC)浓度升高,说明疫情管控下二次转化生成并未削减.气象因素标准化多元线性回归表明,疫情管控前边界层高度变化对PM_(2.5)的贡献率最大(46.5%),疫情管控后相对湿度是促进PM_(2.5)浓度升高的首要因素.

激光散射法和便携式氢火焰离子化检测器法直读监测油烟排放

餐饮业油烟排放具有排放浓度不稳定、波动较大、排放时间短等特性,存在瞬时排放高值现象,油烟“看得见”和“闻得着”的问题依然存在,因此对油烟实现快速、及时、直读监测尤为必要。基于一种浓度可控且稳定的油烟产生技术,对直读激光散射法与经典手工称重法测定油烟颗粒物浓度值的数据线性关系进行了分析,发现2种方法数值的相关系数达0.99,通过直读修正激光散射法可以有效地测定油烟颗粒物浓度,并测定了不同水汽含量下油烟颗粒物排放情况,发现当相对湿度超过70%时,油烟颗粒物浓度测定值会发生突变。使用便携式氢火焰离子化检测器法(FID)和光离子化检测器法(PID)测定了不同油温下油烟中非甲烷总烃(NMHC)浓度,发现FID对油烟中NMHC的变化反应及时,能够较好地测定油烟中挥发性有机物的排放量。

济南市PM_(2.5)中二次组分的时空变化特征及其影响因素

为分析济南市PM_(2.5)中二次组分的时空变化和影响因素,对济南市春季(2019年5月16—25日)、秋季(2019年10月15—24日)和冬季(2019年12月17—2020年1月16日)4个典型点位的PM_(2.5)样品进行连续采样,并测定了PM_(2.5)中水溶性离子、有机碳(OC)和元素碳(EC)的含量。结果表明:物流交通区的二次组分质量浓度最高(56.13μg·m^(−3)),钢铁工业区的二次组分浓度比城市市区高,但是二次组分占比较城市市区低,清洁对照点的浓度和占比最低;济南市4个功能区SO_(4)^(2−)和NO_(3)^(−)转化率均高于0.1,除清洁对照点外,城市市区、钢铁工业区和物流交通区的SO_(4)^(2−)转化率明显高于NO_(3)^(−)转化率;济南市春季、秋季和冬季的ρ(NO_(3)^(−))/ρ(SO_(4)^(2−))分别为0.67、2.57和1.98,春季PM_(2.5)浓度以固定源贡献为主,秋季和冬季以移动源贡献为主;运用ISORROPIA热力学模型分析了含水量和pH对二次组分生成的影响,含水量会随着污染增大而增大,酸度和含水量对二次无机组分的转化机理产生影响,酸度会抑制二次无机组分的生成,而含水量会促进二次组分的生成;后向轨迹聚类分析结果表明,占比最高的轨迹(29.2%)来自东北方向的滨州和东营,基于潜在源贡献因子(WPSCF)和浓度权重轨迹(WCWT)分析PM_(2.5)中二次组分质量浓度的潜在污染源区域,SO_(4)^(2−)的主要贡献源区在济南市区北部的济阳区和东北方向的滨州、东营等,NO_(3)^(−)和NH_(4)^(+)的主要贡献源区在济南市区北方向的济阳区、东北方向的章丘区和南方向的莱芜区等。该研究结果可为中国北方城市细颗粒物进一步的治理和防控提供数据支撑和理论依据。