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基于T-S模型模糊神经网络的PM2.5质量浓度预测 被引量:13
1
作者 杨云 付彦丽 《陕西科技大学学报(自然科学版)》 2015年第6期162-166,共5页
针对空气中PM2.5浓度预测问题,提出了基于T-S模糊神经网络的预测方法.以宝鸡市监测站每小时监测数据为研究对象,进行PM2.5小时浓度预测建模.T-S模糊神经网络将模糊系统的模糊知识表达能力及神经网络的自我学习能力相结合,针对PM2.5预测... 针对空气中PM2.5浓度预测问题,提出了基于T-S模糊神经网络的预测方法.以宝鸡市监测站每小时监测数据为研究对象,进行PM2.5小时浓度预测建模.T-S模糊神经网络将模糊系统的模糊知识表达能力及神经网络的自我学习能力相结合,针对PM2.5预测这类非线性问题具有很好的处理效果.将T-S模糊神经网络的预测结果与BP神经网络的预测结果进行对比分析,结果表明,T-S模糊神经网络的预测结果具有更高的准确度和精确度. 展开更多
关键词 pm2 .5预测 T-s模糊系统 BP神经网络
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基于WIFI的PM2.5浓度检测仪器的设计 被引量:1
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作者 李万军 申同强 刘倩 《信息记录材料》 2017年第3期65-66,共2页
针对现有的PM2.5浓度检测仪器高成本,数据交互差等特点。本文结合嵌入式技术和WIFI技术,提出一种基于WIFI的PM2.5浓度检测设计方案。该设计采用先进的激光式PM2.5传感器进行数据采集,以串口方式每100ms进行周期性数据传输至MCU,同时嵌入... 针对现有的PM2.5浓度检测仪器高成本,数据交互差等特点。本文结合嵌入式技术和WIFI技术,提出一种基于WIFI的PM2.5浓度检测设计方案。该设计采用先进的激光式PM2.5传感器进行数据采集,以串口方式每100ms进行周期性数据传输至MCU,同时嵌入u COS/II操作系统,并进行分析和算法改进。处理完的数据经过MCU以WIFI和网线的方式传输。本系统与传统的浓度采样相比,测量精度达到5%@100ug/m3、应用范围更广,具有较强的数据交互能力,且成本低,方便广大用户使用,也间接的提高人们的环保意识。 展开更多
关键词 WIFI pm2.5 嵌入式技术 数据交互
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北京市区秋季气溶胶粒子浓度与特性参数的观测研究 被引量:11
3
作者 许万智 赵凤生 +1 位作者 张寅超 杨燕 《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第1期267-272,共6页
对2010年10月和11月北京市区粒径小于2.5pm(PM2,)和2.5~10μm之间(PM2.5-10)的气溶胶粒子质量浓度进行了观测和分析,同时研究了同期的Angstrom指数和散射系数等气溶胶特性参数的变化。结果表明,不同粒径颗粒物的质量浓度与气... 对2010年10月和11月北京市区粒径小于2.5pm(PM2,)和2.5~10μm之间(PM2.5-10)的气溶胶粒子质量浓度进行了观测和分析,同时研究了同期的Angstrom指数和散射系数等气溶胶特性参数的变化。结果表明,不同粒径颗粒物的质量浓度与气溶胶特性参数的逐时日变化明显。PM:,质量浓度在凌晨5时至6时取得最小值,夜间20时至21时取得最大值;PM2.5-10质量浓度则在9时至10时和20时至21时出现双蜂。气溶胶Angstrom指数在下午明显高于上午,最大值出现在16时左右;散射系数高峰出现在17时至18时。2010年10月7—9日出现了显著的灰霾天气,灰霾天气下PM2.5,和PM2.5-10质量浓度均有明显增加。细粒子增多是导致PM25增加和Angstrom指数增大的主要原因。另外,灰疆天气期间散射系数迅速增大,非灰霾天(10月11日)的散射系数只有灰霾天(10月8日)的1.27%。 展开更多
关键词 环境学 北京 pm2 5 pm2 5-10 Angstrom指数 散射系数
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2010年长江三角洲临安本底站PM_(2.5)理化特征 被引量:21
4
作者 孟昭阳 贾小芳 +2 位作者 张仁健 俞向明 马千里 《应用气象学报》 CSCD 北大核心 2012年第4期424-432,共9页
2010年在代表长三角区域背景地区的浙江省临安区域大气本底站开展了对大气细粒子PM_(2.4)为期1年的地面观测,并对细粒子中水溶性离子和碳组分的季市变化特征进行了分析。临安2010年大气中PM_(2.5)质量浓度平均为(58.2±50.8)μg... 2010年在代表长三角区域背景地区的浙江省临安区域大气本底站开展了对大气细粒子PM_(2.4)为期1年的地面观测,并对细粒子中水溶性离子和碳组分的季市变化特征进行了分析。临安2010年大气中PM_(2.5)质量浓度平均为(58.2±50.8)μg·m^(-3),PM_(2.5)质量浓度季节变化明显。利用HYSPLIT4模式计算了2010年临安72 h后向轨迹,根据轨迹计算与聚类结果,结合地面观测的PM_(2.5)数据进行了分析。研究表明:临安地区因受到长江三角洲区域及偏北气流引起的污染传输影响,呈现出高细粒子水平特征。PM_(2.5)中总水溶性离子年平均质量浓度为(28.5±17.7)μg·m^(-3),占PM_(2.5)质量浓度的47%。其中,气溶胶组分SO_4~2,NO_3和NH_4所占比例最大,共占总水溶性离子的69%。PM_(2.5)中有机碳和元素碳的年平均质量浓度分别为(10.1±6.7)μg·m^(-3)和(2.4±1.8)μg·m^(-3)。有机碳和元素碳质量浓度显著相关,表明有机碳和元素碳主要来自相同的排放源。 展开更多
关键词 区域本底站 pm2.5 水溶性离子 有机碳 元素碳
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南昌市大气PM_(2.5)中多环芳烃的来源解析 被引量:8
5
作者 彭希珑 何宗健 +1 位作者 刘小真 金腊华 《环境污染与防治》 CAS CSCD 北大核心 2009年第10期28-32,共5页
在南昌市布设5个采样点,分别代表工业区、居住区、交通干线区、商业区以及郊区,于2007年7~8月进行大气PM2.5的采样。根据5个采样点测得的数据,通过因子分析法判断南昌市大气PM2.5中多环芳烃的主要来源,再利用多元线性回归法确定各主要... 在南昌市布设5个采样点,分别代表工业区、居住区、交通干线区、商业区以及郊区,于2007年7~8月进行大气PM2.5的采样。根据5个采样点测得的数据,通过因子分析法判断南昌市大气PM2.5中多环芳烃的主要来源,再利用多元线性回归法确定各主要来源对多环芳烃的贡献率。结果表明,南昌市多环芳烃的主要来源为车辆排放源、高温加热源、燃煤污染源,对多环芳烃的贡献率分别为37.9%、28.2%、22.0%。 展开更多
关键词 来源解析 多环芳烃 pm2.5
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超声提取-改进BCR法测定PM_(2.5)中6种重金属元素的化学形态 被引量:6
6
作者 杨华 吴宇峰 +2 位作者 王静 闫荣馨 张永刚 《理化检验(化学分册)》 CAS CSCD 北大核心 2015年第8期1154-1158,共5页
应用改进的BCR法对大气微颗粒物(PM2.5)进行分析,用超声法代替原来的机械振荡法,对所采得的微颗粒物样品中6种重金属元素(铜、锌、铅、镉、镍、铬)的4种化学形态(酸可交换态F1,可还原态F2,可氧化态F3及残渣态F4)进行分别提取,所得各形... 应用改进的BCR法对大气微颗粒物(PM2.5)进行分析,用超声法代替原来的机械振荡法,对所采得的微颗粒物样品中6种重金属元素(铜、锌、铅、镉、镍、铬)的4种化学形态(酸可交换态F1,可还原态F2,可氧化态F3及残渣态F4)进行分别提取,所得各形态溶液中的金属元素含量用电感耦合等离子体质谱法测定。结果表明:超声提取法的提取时间仅为30min(对F1及F2)和20min(对F3),而原方法需16h;而且超声提取的效率较高,是原方法的89.5%~133%;6种元素的化学形态测定结果的相对标准偏差(n=8)均小于25%。此外,样品中的元素形态总量(ng·m-3)与元素全量(ng·m-3)之间的偏差在-30.7%^-11.5%之间。 展开更多
关键词 超声提取 改进BCR法 pm2.5微颗粒物 重金属元素 化学形态
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黄河流域技术创新、产业集聚与大气污染的关系——基于69个地级市的PVAR模型分析 被引量:2
7
作者 杨小林 陈艺晏 +1 位作者 任华 李义玲 《生态经济》 北大核心 2023年第10期191-199,共9页
论文利用2010—2020年黄河流域69个地级市大气污染、技术创新、产业集聚的面板数据,运用PVAR模型探究流域技术创新、产业集聚与城市大气污染间的动态传导关系。结果表明:技术创新对黄河流域城市大气污染具有正向抑制效应,且技术创新作... 论文利用2010—2020年黄河流域69个地级市大气污染、技术创新、产业集聚的面板数据,运用PVAR模型探究流域技术创新、产业集聚与城市大气污染间的动态传导关系。结果表明:技术创新对黄河流域城市大气污染具有正向抑制效应,且技术创新作用强度呈边际效用递增趋势;产业集聚对黄河流域上中下游大气污染的作用机制差异明显,其中,上游和中游产业集聚对其大气污染的负向效应明显,而下游产业集聚对其空气质量的改善具有积极影响;流域大气污染状况对于技术创新具有正向促进效应,但是对产业集聚的影响不明显。基于上述结果,论文对黄河流域城市大气污染治理提出系列建议,如依据“重点治理”与“逐步改善”相结合的原则,构建流域大气污染的“差异化”治理方案;构建新型绿色技术创新激励体系,充分挖掘技术创新的大气污染治理红利;上游和中游城市产业集聚要提升环境准入门槛和环境规制,避免成为“高排放、高能耗”产业转移的“污染避难所”等。 展开更多
关键词 黄河流域 PM_(2.5) 产业集聚 技术创新 PVAR模型
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上海某地铁站台空气颗粒物粒径分布 被引量:4
8
作者 吴颖娣 梁珍 +3 位作者 沈恒根 郭二宝 何垒 刘文龙 《东华大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2018年第5期811-820,共10页
由于地铁车站内站台属于半封闭建筑结构且人员数量非常大,站内空气质量对公共安全而言是至关重要的。为更好地了解地铁站台颗粒物分布情况,在2016年8月对上海某地铁站空气质量进行了实地监测,分析了不同粒径颗粒物在一天内的变化情况及... 由于地铁车站内站台属于半封闭建筑结构且人员数量非常大,站内空气质量对公共安全而言是至关重要的。为更好地了解地铁站台颗粒物分布情况,在2016年8月对上海某地铁站空气质量进行了实地监测,分析了不同粒径颗粒物在一天内的变化情况及浓度最高时的颗粒物粒径分布范围。测试结果显示:站台内粒径为0.23~1.00μm的细颗粒物浓度最高;PM_(2.5)在PM_(10)中所占比例高达88%,PM_(2.5)和PM_(10)的浓度变化和人员数量变化相关;PM_(2.5)和PM_(10)的浓度在早高峰时最大,晚高峰时的浓度低于早高峰。 展开更多
关键词 地铁站台 pm2.5 PM10 粒径分布测试
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北京西山冬季针叶树种叶片滞纳PM(2.5)功能研究 被引量:12
9
作者 陈波 李少宁 +3 位作者 鲁绍伟 刘海龙 赵东波 陈鹏飞 《环境科学与技术》 CAS CSCD 北大核心 2018年第6期28-33,共6页
以北京西山8种针叶树为研究对象,应用气溶胶再发生器对不同植物叶片冬季PM_(2.5)吸附量进行测定,应用环境扫描电镜观察了叶表面微形态特征结构,阐释了不同树种叶表面结构与吸滞PM_(2.5)关系。结果表明:冬季单位叶面积PM_(2.5)吸附量排... 以北京西山8种针叶树为研究对象,应用气溶胶再发生器对不同植物叶片冬季PM_(2.5)吸附量进行测定,应用环境扫描电镜观察了叶表面微形态特征结构,阐释了不同树种叶表面结构与吸滞PM_(2.5)关系。结果表明:冬季单位叶面积PM_(2.5)吸附量排序为雪松((3.04±0.39)μg/cm^2)>油松((2.93±0.32)μg/cm^2)>红松((2.87±0.28)μg/cm^2)>白皮松((2.79±0.29)μg/cm^2)>侧柏((2.19±0.20)μg/cm^2)>冷杉((1.89±0.33)μg/cm^2)>龙柏((1.80±0.25)μg/cm^2)>桧柏((1.75±0.19)μg/cm^2),从冬季不同月份来看,不同树种单位叶面积PM_(2.5)吸附量表现为2月((2.81±0.59)μg/cm^2)>1月((2.45±0.53)μg/cm^2)>12月((2.33±0.51)μg/cm^2)>11月((2.05±0.48)μg/cm^2);雪松、白皮松和油松有大量凹陷和突起,气孔密度和开度较大,叶表面较粗糙,吸滞PM_(2.5)能力强;冷杉、龙柏和桧柏因其叶表面平滑、气孔密度较小,绒毛较少,吸滞PM_(2.5)能力较弱。因此,为提高城市植被的环境效应,可选择叶表面形态有利于吸滞PM_(2.5)等颗粒物的树种。 展开更多
关键词 园林绿化树种 吸滞能力 pm2.5 叶表面结构
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北京4个常见树种空气颗粒物滞留能力研究 被引量:6
10
作者 郭宏凯 邢萌萌 +1 位作者 王婉清 蔡飞 《西北林学院学报》 CSCD 北大核心 2016年第5期316-320,共5页
以北京市4个常见绿化树种为研究对象,采用水洗称重法研究各树种对PM〉10(粒径〉10μm的颗粒物)、PM2.5~10(粒径〉2.5μm且≤10μm的颗粒物)和PM2.5(粒径≤2.5μm的颗粒物)的滞留能力,并采用扫描电镜对各树种叶片表面特征进行观测... 以北京市4个常见绿化树种为研究对象,采用水洗称重法研究各树种对PM〉10(粒径〉10μm的颗粒物)、PM2.5~10(粒径〉2.5μm且≤10μm的颗粒物)和PM2.5(粒径≤2.5μm的颗粒物)的滞留能力,并采用扫描电镜对各树种叶片表面特征进行观测。结果表明,各树种颗粒物滞留能力为油松〉侧柏〉核桃〉银杏,针叶树种的颗粒物滞留能力较强;对于PM〉10和PM2.5~10粒径范围较大的颗粒物而言,道路边叶片的滞留量明显高于距离路边较远的叶片,对于PM2.5,道路边和植物园内叶片的颗粒物滞留量变化并不显著;与蜡质层和角质层的形态相比,气孔的分布对叶片颗粒物滞留能力的影响更大。 展开更多
关键词 PM〉10 pm2.5~10 pm2.5 叶片 PM滞留能力 微观形态
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昆明城区颗粒物质量浓度变化特征及驱动因素研究 被引量:3
11
作者 李中杰 李亚丽 +1 位作者 严长安 张大为 《四川环境》 2023年第5期47-53,共7页
为探究颗粒物对昆明城区环境空气质量的影响,基于2015~2020年颗粒物质量浓度数据,利用Spearman相关性分析、冗余分析方法对颗粒物质量浓度时空变化特征及其驱动因素进行深入研究。结果表明:2015~2020年期间,可吸入颗粒物(PM_(10))、细... 为探究颗粒物对昆明城区环境空气质量的影响,基于2015~2020年颗粒物质量浓度数据,利用Spearman相关性分析、冗余分析方法对颗粒物质量浓度时空变化特征及其驱动因素进行深入研究。结果表明:2015~2020年期间,可吸入颗粒物(PM_(10))、细颗粒物(PM_(2.5))质量浓度均呈现显著下降的变化趋势,年内旱季整体高于雨季,日内呈“双峰双谷”波动变化趋势且夜间显著高于白天;颗粒物质量浓度的主要影响因素是风速,并与降水量、相对湿度、气温呈现显著负相关,但也受到区域传输、人类活动等多种因素影响。未来,应分区域、分时段(旱季和雨季、昼间和夜间)制定差异化的污染管控措施,重点控制PM_(10)质量浓度并使PM_(2.5)质量浓度持续下降,为持续提升昆明城区环境空气质量水平提供科学依据。 展开更多
关键词 可吸入颗粒物(PM_(10)) 细颗粒物(PM_(2.5)) 变化特征 驱动因素 昆明
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Spatio-temporal evolution and the influencing factors of PM_(2.5) in China between 2000 and 2015 被引量:34
12
作者 ZHOU Liang ZHOU Chenghu +3 位作者 YANG Fan CHE Lei WANG Bo SUN Dongqi 《Journal of Geographical Sciences》 SCIE CSCD 2019年第2期253-270,共18页
High concentrations of PM_(2.5) are universally considered as a main cause for haze formation. Therefore, it is important to identify the spatial heterogeneity and influencing factors of PM_(2.5) concentrations for re... High concentrations of PM_(2.5) are universally considered as a main cause for haze formation. Therefore, it is important to identify the spatial heterogeneity and influencing factors of PM_(2.5) concentrations for regional air quality control and management. In this study, PM_(2.5) data from 2000 to 2015 was determined from an inversion of NASA atmospheric remote sensing images. Using geo-statistics, geographic detectors, and geo-spatial analysis methods, the spatio-temporal evolution patterns and driving factors of PM_(2.5) concentration in China were evaluated. The main results are as follows.(1) In general, the average concentration of PM_(2.5) in China increased quickly and reached its peak value in 2006; subsequently, concentrations remained between 21.84 and 35.08 μg/m3.(2) PM_(2.5) is strikingly heterogeneous in China, with higher concentrations in the north and east than in the south and west. In particular, areas with relatively high PM_(2.5) concentrations are primarily in four regions, the Huang-Huai-Hai Plain, Lower Yangtze River Delta Plain, Sichuan Basin, and Taklimakan Desert. Among them, Beijing-Tianjin-Hebei Region has the highest concentration of PM_(2.5).(3) The center of gravity of PM_(2.5) has generally moved northeastward, which indicates an increasingly serious haze in eastern China. High-value PM_(2.5) concentrations have moved eastward, while low-value PM_(2.5) has moved westward.(4) Spatial autocorrelation analysis indicates a significantly positive spatial correlation. The "High-High" PM_(2.5) agglomeration areas are distributed in the Huang-Huai-Hai Plain, Fenhe-Weihe River Basin, Sichuan Basin, and Jianghan Plain regions. The "Low-Low" PM_(2.5) agglomeration areas include Inner Mongolia and Heilongjiang, north of the Great Wall, Qinghai-Tibet Plateau, and Taiwan, Hainan, and Fujian and other southeast coastal cities and islands.(5) Geographic detection analysis indicates that both natural and anthropogenic factors account for spatial variations in PM_(2.5) concentration. Geographical location, population density, automobile quantity, industrial discharge, and straw burning are the main driving forces of PM_(2.5) concentration in China. 展开更多
关键词 air pollution PM_(2.5) HAZE spatio-temporal evolution environmental influence China
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PM_(2.5) in China:Measurements,sources,visibility and health effects,and mitigation 被引量:182
13
作者 David Y.H.Pui Sheng-Chieh Chen Zhili Zuo 《Particuology》 SCIE EI CAS CSCD 2014年第2期1-26,共26页
Concern over the health effects of fine particles in the ambient environment led the U.S. Environmental Protection Agency to develop the first standard for PM2.5 (particulate matter less than 2.5 μm) in 1997. The P... Concern over the health effects of fine particles in the ambient environment led the U.S. Environmental Protection Agency to develop the first standard for PM2.5 (particulate matter less than 2.5 μm) in 1997. The Particle Technology Laboratory at the University of Minnesota has helped to establish the PM2.5 standard by developing many instruments and samplers to perform atmospheric measurements. In this paper, we review various aspects of PM2.5, including its measurement, source apportionment, visibility and health effects, and mitigation. We focus on PM2.s studies in China and where appropriate, compare them with those obtained in the U.S. Based on accurate PM2.5 sampling, chemical analysis, and source apportionment models, the major PM2.5 sources in China have been identified to be coal combustion, motor vehicle emissions, and industrial sources. Atmospheric visibility has been found to correlate well with PM2.s concentration. Sulfate, ammonium, and nitrate carried by PM2.s, commonly found in coal burning and vehicle emissions, are the dominant contributors to regional haze in China. Short-term exposure to PM2.s is strongly associated with the increased risk of morbidity and mortality from cardiovascular and respiratory diseases in China. The strategy for PMzs mitigation must be based on reducing the pollutants from the two primary sources of coal-fired power plants and vehicle emissions. Although conventional Particulate Emission Control Devices (PECD) such as electrostatic precipitators in Chinese coal-fired power plants are generally effective for large particles, most of them may not have high collection efficiency of PM2.5. Baghouse filtration is gradually incorporated into the PECD to increase the PM2.5 collection efficiency. By adopting stringent vehicle emissions standard such as Euro 5 and 6, the emissions from vehicles can be gradually reduced over the years. An integrative approach, from collaboration among academia, government, and industries, can effectively manage and mitigate the PM2.s pollution in China. 展开更多
关键词 pm2.5 in ChinaAtmospheric particle size distributionpm2.5 samplingChemical composition of pm2.ssource apportionment modelspm2.5 health impactpm2.s mitigationCoal-fired power plantParticle emission control devices (PECD)Baghouse filtrationIntegrative approach
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青岛市室内PM_(10)中磁性球粒富集和微观形貌研究
14
作者 梁梦瑶 王永红 《环境与健康杂志》 CAS 2024年第7期594-597,共4页
目的了解青岛市室内飞灰的微观特征和浓度特征,为室内环境的污染防治提供科学依据。方法于2020年在青岛市提取了室内飞灰中的磁性球粒,通过SEM-EDS分析,结合数理统计方法分析了磁性球粒的浓度、粒径、形貌及化学组成。结果室内飞灰中6... 目的了解青岛市室内飞灰的微观特征和浓度特征,为室内环境的污染防治提供科学依据。方法于2020年在青岛市提取了室内飞灰中的磁性球粒,通过SEM-EDS分析,结合数理统计方法分析了磁性球粒的浓度、粒径、形貌及化学组成。结果室内飞灰中6年累积的磁性球粒浓度为280粒/g、1238粒/m^(2)。粒径为1.2~30.8μm,共86.8%在PM_(10)和PM_(2.5)范围内。发现光滑、波纹、类脑、熔点、树枝及骨架状6种表面形貌的磁性球粒,其中光滑球粒占所有球粒的54.6%。球型以圆球状为主,还含有少量椭球状球粒。化学组成以铁(Fe)、氧(O)为主,部分球粒含有少量铝(Al)、碳(C)、硅(Si)、镁(Mg)。结论目前研究区室内球粒浓度约为206粒/m^(2)/年,一般不会对呼吸系统产生影响。 展开更多
关键词 PM_(10) PM_(2.5) 磁性球粒 微观形貌
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西安市秋季大气颗粒物散射特征及其影响因素 被引量:6
15
作者 周雅清 曹军骥 +2 位作者 王启元 刘随心 张婷 《科技导报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第6期37-41,共5页
为研究污染条件下西安市秋季大气颗粒物的散射特征及其影响因素,于2012年11月监测大气颗粒物散射系数并采集PM2.5样品。探讨了大气颗粒物的散射日变化特征,通过实验分析PM2.5中水溶性离子(Na+、NH4+、K+、Mg2+、Ca2+、F-、Cl-、NO-3和SO... 为研究污染条件下西安市秋季大气颗粒物的散射特征及其影响因素,于2012年11月监测大气颗粒物散射系数并采集PM2.5样品。探讨了大气颗粒物的散射日变化特征,通过实验分析PM2.5中水溶性离子(Na+、NH4+、K+、Mg2+、Ca2+、F-、Cl-、NO-3和SO2-4)和含碳物质(有机碳和元素碳)的污染水平,并讨论它们的来源及对散射系数的影响。结果表明,颗粒物的散射系数均值为(579±387)Mm-1,夜间高日间低。PM2.5质量浓度与散射系数呈现出较强的线性关系(相关系数为0.85),通过回归方程得到PM2.5散射效率为3.09 m2·g-1。在PM2.5化学组分中,有机物对消光系数的贡献最大,占52.3%;其次是NH4NO3和(NH4)2SO4,贡献率分别为16.2%和13.7%。 展开更多
关键词 散射系数 pm2.5化学组分 能见度 消光系数
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大气PM_(2.5)中20种指示性多氯联苯的加速溶剂萃取-气相色谱三重四极杆质谱测定法 被引量:1
16
作者 李丽敏 何燕 +2 位作者 杨立学 郭爱静 白萍 《环境与健康杂志》 CAS 北大核心 2017年第2期167-171,共5页
目的建立大气PM_(2.5)中20种指示性多氯联苯的加速溶剂萃取-气相色谱三重四极杆质谱法。方法样品经加速溶剂萃取、减压浓缩、佛罗里硅土柱净化、洗脱液浓缩后,用气相色谱三重四级杆质谱多重反应监测模式检测,以外标法定量。结果 20种多... 目的建立大气PM_(2.5)中20种指示性多氯联苯的加速溶剂萃取-气相色谱三重四极杆质谱法。方法样品经加速溶剂萃取、减压浓缩、佛罗里硅土柱净化、洗脱液浓缩后,用气相色谱三重四级杆质谱多重反应监测模式检测,以外标法定量。结果 20种多氯联苯在0.5~100μg/L范围内线性良好,相关系数(r值)≥0.999,仪器检出限为0.03~0.34μg/L,方法检出限为0.045~0.50 pg/m^3。加标回收率除三氯联苯(PCB18)为74.4%外,其余均在89.4%~119.8%之间;相对标准偏差(RSD)<5%。结论该方法提取时间短、溶剂用量少、灵敏可靠、成本低廉,适用于大气PM_(2.5)中20种指示性多氯联苯的快速检测。 展开更多
关键词 指示性多氯联苯 加速溶剂萃取 三重四级杆质谱 pm2.5 MRM 石家庄市
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北方某工业城市大气PM_(2.5)成分及来源分析
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作者 杨天智 高艳荣 +8 位作者 史雪敏 张琪瑶 任倩 付燕 李欢 王雨洁 贺涛 贺敏 王丽 《稀土》 CSCD 北大核心 2023年第6期113-122,I0006,共11页
为了解北方某工业城市大气PM_(2.5)中无机元素与有机物时间分布特征,并分析可能的来源,2019年12月至2020年11月采集该市大气PM_(2.5),运用ICP-MS法测定PM_(2.5)中无机元素及稀土元素的含量,运用HPLC法测定PM_(2.5)中多环芳烃(PAHs)的含... 为了解北方某工业城市大气PM_(2.5)中无机元素与有机物时间分布特征,并分析可能的来源,2019年12月至2020年11月采集该市大气PM_(2.5),运用ICP-MS法测定PM_(2.5)中无机元素及稀土元素的含量,运用HPLC法测定PM_(2.5)中多环芳烃(PAHs)的含量,并采用富集因子法及特征比值法进行来源分析。在采样期间大气PM_(2.5)年平均浓度为82.76μg/m^(3),冬季大气PM_(2.5)浓度最高(128.65μg/m^(3)),夏季大气PM_(2.5)浓度最低(57.62μg/m^(3));春季PM_(2.5)中11种无机元素浓度最高,不同季节大气PM_(2.5)中Be、V、Mn、Se、Sn、Tl平均浓度差异有统计学意义(P<0.05);春季大气PM_(2.5)中14种稀土元素含量最高,不同季节大气PM_(2.5)中14种稀土元素含量无统计学意义(P>0.05);冬季大气PM_(2.5)中15种PAHs含量较高,不同季节PM_(2.5)中有14种PAHs差异均有统计学意义(P<0.05);春季、夏季中稀土元素与无机元素为正相关(P<0.05),春季、冬季中稀土元素与有机物为负相关(P<0.05);源分析结果表明,该市PM_(2.5)中无机元素、稀土元素、PAHs受到人为污染源的影响明显。该市大气PM_(2.5)污染较为严重,无机元素、稀土元素、PAHs在不同季节含量差异较大,大气PM_(2.5)中无机元素、稀土元素、PAHs主要来源于燃煤及工业污染源。 展开更多
关键词 PM_(2.5) 无机元素 稀土元素 PAHs
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万州城区PM_(2.5)中有机碳与元素碳污染特征 被引量:1
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作者 黄怡民 付川 +3 位作者 张六一 覃小莉 张琪晨 吴炳煜 《重庆师范大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2015年第5期62-67,共6页
为了解重庆万州区PM2.5中碳质气溶胶的污染特征,于2012-2013年分4个季节采集了PM2.5样品,并分析了其中有机碳(OC)和元素碳(EC)的浓度。结果显示,在采样期间,万州区PM2.5中OC和EC的年平均质量浓度分别为29.72μg·m-3和8.42μg&#... 为了解重庆万州区PM2.5中碳质气溶胶的污染特征,于2012-2013年分4个季节采集了PM2.5样品,并分析了其中有机碳(OC)和元素碳(EC)的浓度。结果显示,在采样期间,万州区PM2.5中OC和EC的年平均质量浓度分别为29.72μg·m-3和8.42μg·m-3,OC和EC浓度之和达PM2.5的27.25%。OC浓度的季节变化趋势由高到低分别为冬季、秋季、春季和夏季,EC在冬季浓度最高,其他季节浓度变化不大。OC和EC在4个季节都有较好的相关性(r为0.67-0.84),其中,冬季相关性(r=0.84)最高,秋季相关性(r=0.67)最差,这与污染物来源复杂有关。应用OC/EC比值法对二次有机碳(SOC)进行估算,SOC年平均浓度为13.79μg·m-3,占OC含量的46.72%,冬季SOC的浓度远高于其他季节,冬季较高的OC排放及较低的大气扩散能力利于碳气溶胶中SOC的生成。 展开更多
关键词 pm2.5 有机碳 元素碳 二次有机碳
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