西安市燃煤锅炉颗粒物中有机碳和元素碳的排放特征研究

燃煤锅炉是城市地区含碳气溶胶的重要来源之一,本研究采集分析了西安市9个燃煤锅炉的PM_(10)和PM_(2.5)样品中的有机碳(OC)和元素碳(EC)。结果表明:燃煤锅炉颗粒物中OC在PM_(2.5)中的质量占比高于在PM_(10)中质量占比,而EC在PM_(10)中的质量占比高于在PM_(2.5)中质量占比。OC、EC和总碳气溶胶(TC)在PM_(10)中的质量占比分别为4.35%±1.09%、4.25%±1.02%和8.60%±1.87%,在PM_(2.5)中的质量占比分别为6.91%±1.09%、2.62%±0.41%和9.53%±1.40%。不同锅炉类型的OC/EC(二者浓度比)差异较大。链条炉、循环流化床和煤粉炉的OC/EC在PM_(10)中分别为1.50±0.96、0.89±1.06和12.03±8.48,在PM_(2.5)中分别为6.72±5.70、1.19±0.65和11.62±5.83。不同锅炉排放的PM_(10)和PM_(2.5)中含碳气溶胶的主导成分不同,通过含碳气溶胶的成分组成可以准确区分锅炉排放来源。PM_(10)中TC和EC的质量占比均呈链条炉(10.64%±5.13%和5.79%±4.78%)>循环流化床(7.25%±2.23%和4.15%±1.14%)>煤粉炉(4.85%±1.84%和0.50%±0.25%),OC的质量占比呈链条炉(4.85%±2.33%)>煤粉炉(4.35%±2.09%)>循环流化床(3.10%±3.37%)。PM_(2.5)中TC和OC的质量占比均呈链条炉(12.97%±5.57%和9.25%±5.63%)>煤粉炉(5.57%±1.86%和5.02%±1.79%)>循环流化床(4.92%±5.41%和2.94%±3.53%),EC的质量占比呈链条炉(3.71%±3.84%)>循环流化床(1.97%±1.88%)>煤粉炉(0.55%±0.07%)。不同锅炉类型对PM_(10)中的EC影响较大,对PM_(2.5)中的OC影响较大,主要是由于不同类型锅炉燃煤燃烧方式和燃烧效率差异所致。

沈阳市秋冬季PM_(2.5)中有机碳和元素碳污染特征及来源分析

通过分析沈阳市环境空气秋冬季PM_(2.5)中有机碳(OC)和元素碳(EC)质量浓度,研究环境空气PM_(2.5)中OC,EC的污染特征。研究结果表明:沈阳城区秋季环境空气EC和OC质量浓度较高;秋冬季二次有机碳(SOC)平均质量浓度分别达到8.28~14.81μg/m^(3)和6.98~11.59μg/m^(3),二次污染程度较为严重;通过碳组分进行主成分分析,秋冬季碳组分主要来源于生物质燃烧、燃煤排放和汽油车尾气;冬季K^(+)与OC,EC,SOC之间的相关性较好,K^(+)与OC,EC,SOC具有一定的同源性;冬季OC与EC相关性较好,冬季碳质气溶胶污染源来源相对一致。

不同季节广东鹤山超级站大气颗粒物中有机碳(OC)和元素碳(EC)粒径分布研究

为了解鹤山大气含碳颗粒物的粒径分布特征,于2014年7月和2015年1月,以广东省大气超级监测站为观测平台,采用10级串联撞击式采样器MOUDI采集了鹤山市夏季和冬季的大气颗粒物,用美国Sunset有机碳/元素碳分析仪对其中的有机碳(OC)和元素碳(EC)进行了分析。结果表明,鹤山夏季和冬季PM、OC和EC均主要集中在小于3.2μm的粒径段。其中OC和EC在0.32~1.0μm粒径段浓度最大,夏季分别为(2.26±0.72)μg/m^3和(0.89±0.36)μg/m^3,冬季分别为(10.85±5.49)μg/m^3和(1.47±0.71)μg/m^3。晴天OC浓度明显在各个粒径段都大于雨天,而EC浓度在晴雨天变化不明显。灰霾天气PM、EC和OC在各个粒径段的浓度都大于优良天气。鹤山大气中的OC和EC相关性以及SOC质量浓度在不同天气情况下存在较大差异。

元素分析仪法测定河流中颗粒物有机碳

碳是生命的基本元素,是生物圈物质和能量传递的关键,近年来,温室效应、全球变暖等环境问题,使全球碳循环受到广泛关注,而颗粒有机碳(POC)是碳循环过程中重要的参与者,其是微生物利用消耗的主要物质来源。目前,元素分析仪法是测定POC最常用的方法,但其前处理方法仍存在一定争议,为更准确测定水体中POC,本文通过对比实验验证分析了在颗粒物量多(>200 mg)和量少(<100 mg)情况下POC的元素分析仪方法的预处理方法,明确最佳预处理实验条件。在本研究中确定了去除量多颗粒物中无机碳的最佳酸浓度为1 mol/L,对于量少颗粒物可用熏蒸方法完全去除无机碳,所需的时间为9 h。

祁连山康乐林区4种土壤有机碳和微量元素变化特征研究

为了加大对祁连山生态环境保护的力度,在祁连山康乐林区采用野外采样室内分析的方法,研究了4种土壤有机碳和微量元素变化特征。结果表明,4种土壤剖面0~40 cm土层有机碳含量、有机碳密度和微量元素含量均值排序为暗厚干润均腐土>暗沃寒冻雏形土>草毡寒冻雏形土>钙积干润均腐土;4种土壤随着土壤剖面垂直深度的加深,有机碳含量、有机碳密度和微量元素含量在递减;暗厚干润均腐土、暗沃寒冻雏形土和草毡寒冻雏形土0~10 cm土层有机碳含量较高、密度较大,钙积干润均腐土0~10 cm土壤层有机碳含量较低、密度较小。暗厚干润均腐土、暗沃寒冻雏形土、草毡寒冻雏形土和钙积干润均腐土0~40 cm土层有效态硼、锰和铜均值含量中等,有效态锌均值含量极低。

基于ELPI+研究南昌碳气溶胶粒径分布与肺沉积表面积

掌握气溶胶及碳组分的粒径分布有助于识别来源和探讨形成机制,肺沉积表面积(LDSA)是气溶胶颗粒在人体呼吸道肺泡区沉积的健康风险评估重要指标。2017年12月-2018年11月,利用荷电低压颗粒物采样分析仪(ELPI+)研究南昌室内、外气溶胶和碳组分的粒径分布与LDSA,结果显示,采样期间环境空气混合受体点、道路旁、打印室、学生宿舍的主要空气颗粒物分别为核模态与积聚模态、爱根核模态与核模态、核模态、积聚模态。室外、室内空气颗粒物中有机碳(OC)粒径分布特征相似,为单峰型,峰值出现在0.256~0.382μm;颗粒物中元素碳(EC)的粒径分布在室内呈单峰型,在室外呈多峰型;不同微环境颗粒物OC/EC比值的粒径分布大多呈“L”型,打印室内不同粒径颗粒物OC/EC比值无明显差异,近似呈“—”型。室外空气颗粒物中优势碳组分是OC_(2)、OC_(3)、OC_4和EC_(1),主要源于燃煤排放和机动车尾气,室内空气颗粒物的优势碳组分是OC_(1)、OC_(2)、OC_(3),主要源于香烟燃烧和室外空气渗透。不同微环境颗粒物的LDSA有差异,室外混合受体点、道路旁和室内打印室、学生宿舍的LDSA日均值分别为49.0、10.9、29.9和31.0μm^(2)/cm^(3);在有明显贡献源(如打印机工作或香烟燃烧)的室内环境中,特别是香烟燃烧的影响下,短时间内颗粒物LDSA非常高,超过环境空气颗粒物LDSA的最高值;道路旁空气中小于100 nm颗粒的LDSA占比高,存在香烟燃烧的室内100~600 nm粒径颗粒物的LDSA占比高。

石河子市PM_2.5中有机碳和元素碳的变化特征与来源解析

本研究采集2015年9月至2016年8月石河子市不同类型天气下大气颗粒物样品,根据气象条件进行霾与沙尘分类,使用热光碳分析仪DRI 2001A进行有机碳(organic carbon,OC)与元素碳(elemental carbon,EC)测定,采用最小比值法估算二次有机碳(second organic carbon,SOC)质量浓度,主成分分析法(principle component analysis,PCA)分析其可能来源.结果表明:中霾天气下OC和EC平均质量浓度达到20.85±5.03、2.75±0.46μg·m^(-3)(沙尘天气18.9±4.4μg·m^(-3),2.6±0.9μg·m^(-3)).二次有机碳SOC在中霾天气下质量浓度为10.62±3.94μg·m^(-3)(沙尘天气9.3±3.7μg·m^(-3)),占OC浓度67%(沙尘天气67%).霾与沙尘天气OC与EC相关系数低于非霾非沙尘天气,表明霾与沙尘天气较非霾非沙尘天气有着复杂的污染源.PCA分析表明,霾与沙尘天气下的碳气溶胶的主要排放源为机动车尾气,固定燃煤源和道路扬尘.本项研究分析了石河子市霾和沙尘天气下的碳气溶胶分布,有望为中国西部城市的霾和沙尘天气治理提供依据.

第十四届全运会大气污染物减排措施对西安市气溶胶中水溶性离子和含碳组分的影响

人为源密集的城市是空气污染影响的主要区域,厘清城市地区排放源的变化与大气污染物浓度之间的影响作用机制,有助于协调我国大气污染防控与城市社会经济发展之间的关系。为研究第十四届全运会期间大气污染物减排措施对西安市大气污染物(PM_(2.5)、PM_(10)、SO_(2)、NO_(2)、O_(3)和CO)的影响,于2021年8月6日至10月1日使用在线监测仪器观测了环境六要素、气象要素和PM_(2.5)中的气溶胶化学组分(有机碳、元素碳和水溶性离子)。结果表明:大气污染物减排措施对主要污染物O_(3)和PM_(2.5)浓度日变化的影响不同,主要由温度对光化学过程的影响和扩散条件差异导致。O_(3)在减排措施实施期间晴天峰值浓度更高、持续时间更长、浓度变化更迅速。PM_(2.5)在减排措施实施前晴天白天的峰值浓度较高,并在减排措施实施期间晴天夜间的峰值浓度较高。大气污染物减排措施对PM_(2.5)中化学组分的影响不同,尤其是对有机碳的组成影响较大。与减排措施实施前晴天相比,减排措施实施期间晴天NO_(3)^(-)、SO_(4)^(2-)、NH_(4)^(+)、Cl^(-)、Ca^(2+)、Na^(+)和NO_(2)^(-)浓度降低了17.9%~71.8%,K^(+)、Mg^(2+)和元素碳浓度增加了1.9%~13.6%,有机碳浓度仅降低了1.0%,但是一次有机碳浓度增加了13.6%,二次有机碳浓度降低了4.7%。NO_(3)^(-)/SO_(4)^(2-)值在减排措施实施期间晴天(0.53)远低于减排措施实施前晴天(1.66),表明减排措施实施期间交通源的贡献显著降低。降雨对NO_(3)^(-)和NH_(4)^(+)的清除较弱,反而会增加其浓度,但对K^(+)、Mg^(2+)、Ca^(2+)和Na+的清除作用较强。NO_(3)^(-)、SO_(4)^(2-)和NH_(4)^(+)在减排措施实施前后均是水溶性离子最重要的组成,在水溶性离子中的占比为90.8%(减排措施实施前的晴天)~95.8%(减排措施实施期间的雨天)。二次有机碳是有机碳的主要组成,占比为75.5%(减排措施实施期间的雨天)~79.9%(减排措施实施前的晴天)。不同阶段的水溶性离子和含碳气溶胶浓度日变化特征不同。NO_(3)^(-)、SO_(4)^(2-)和NH_(4)^(+)浓度晴天的日变化为单峰型分布,雨天为多峰型分布。

北京冬季PM_(2.5)中元素碳、有机碳的污染特征

通过2003年1月对北京市区PM2 5中元素碳(EC)、有机碳(OC)连续测量,分析了其污染特征。监测资料表明,北京市区PM2 5中ρ(OC)高于ρ(EC),它们多在夜间高、白天低,且变化趋势大致相同。北京市区冬季ρ(OC) ρ(EC)的值较低。

广州市夏季室内外PM_(2.5)中有机碳、元素碳的分布特征

2004年7～8月在广州市9个采样点的室内、室室外同步采集了PM2.5样品,采用热光反射碳分析仪分析得到OC、EC的质量浓度,对OC、EC污染水平、空间分布、室内室外质量浓度关系、OCEC质量浓度关系及二次有机碳等特征进行了深入细致的分析研究.结果表明,OC室内、外平均质量浓度为17.3和19.9μg·m-3,EC室内、室外平均质量浓度为6.5和6.6μg·m-3,总碳气溶胶占PM2.5质量的50%以上;在不同类型采样点OC、EC质量浓度存在区别;室内环境中OC、EC质量浓度相关性显著,室外环境中OC、EC质量浓度相关性不显著;OC、EC质量浓度比ρ(OC)ρ(EC)超过2;室内、室外PM2.5中二次有机碳质量浓度是7.6和10.0μg·m-3,占总有机碳的比率为43.8%、45.5%.

北京市采暖期PM_(2.5)中有机碳和元素碳的污染特征与来源解析

为研究北京市采暖期PM2.5中有机碳(organic carbon,OC)和元素碳(elemental carbon,EC)的污染特征和来源,于2011年12月至2012年2月在北京师范大学监测点进行PM2.5样品的采集.本研究分析PM2.5及其OC和EC的质量浓度变化特征,并采用ρ(OC)/ρ(EC)最小比值法估算二次有机碳(secondary organic carbon,SOC)的质量浓度.除此之外,从定性和定量两方面研究OC和EC的来源及其来源贡献量.结果表明:北京市采暖期PM2.5平均质量浓度为(90.69±61.86)μg/m3,其中OC和EC的平均质量浓度分别为(21.91±12.02)、(5.03±2.58)μg/m3,分别占PM2.5的24.16%和5.55%;SOC的平均质量浓度为(8.37±6.05)μg/m3,占总有机碳(total organic carbon,TOC)质量浓度的37.27%.PM2.5中OC和EC的相关系数较高,表明它们来源相同,且主要来源于机动车尾气、燃煤排放.机动车尾气排放的贡献量达44.70%,成为OC、EC的重要来源.因此,严格控制机动车保有量的快速增长,减少机动车尾气排放,将成为改善城市大气环境质量的重要手段之一.

太原冬季PM_(2.5)中有机碳和元素碳的变化特征

2005年12月-2006年2月在太原市区持续观测了气溶胶细粒子PM2.5,并应用Sunset碳分析仪进行了有机碳（organic carbon，OC）和元素碳（elemental carbon，EC）的测定。结果表明：太原冬季PM2.5，OC和EC浓度均较高，其中PM2.5日平均浓度变化范围为25．4～419．0μg／m^3，日平均浓度为193．4±102．3μg／m^3，OC平均浓度为28．9±14．8μg／m^3，EC平均浓度为4．8±2．2μg／m^3，OC／EC平均比值是7．0±3．9，即太原市冬季PM2.5和碳气溶胶污染严重。OC在PM2.5中占18．6％，EC占2．9％，这表明碳气溶胶是太原大气细粒子污染控制的关键组分。在太原市冬季，采暖燃烧的煤是OC和EC的主要贡献源，造成OC大大高于EC，从而使OC／EC比值增大。各种气象条件对PM2.5，OC，EC和OC／EC比值的变化都有不同程度的影响，特别是大雾天气、相对湿度、风速和降雪是影响碳气溶胶浓度变化的重要因素。

含碳气溶胶研究进展:有机碳和元素碳

含碳气溶胶是我国大气区域性复合型污染的重要物种,对全球气候变化、辐射强迫、能见度、环境质量、人类健康等会产生重要影响。主要从含碳气溶胶来源及成因、环境影响、样品采集及测试等方面对国内外相关研究进行了评述,讨论了有机碳和元素碳研究中存在的关键和难点问题,并对其发展前景进行了展望。

重庆市春季大气PM_(10)中有机碳、元素碳浓度水平及污染特征分析

2006年4月于重庆市主城区9个采样点和1个城郊对照点同步采集了大气PM10样品,利用热分解示差热导法元素分析仪测定了PM10中的有机碳(OC)、元素碳(EC)的质量浓度,对OC和EC的污染水平、空间分布、OC和EC的浓度关系以及二次有机碳(SOC)等特征进行了较为详细的分析。结果显示,不同区域采样点的OC、EC浓度存在较明显差异,主城区大气环境中OC、EC平均浓度分别为52.5、8.6μg/m3,是对照点OC(16.8μg/m3)、EC(2.9μg/m3)浓度的3.1和3.0倍;主城区总碳气溶胶(TCA)占PM10总浓度的比例均值为33.3%;无论是高污染城区点还是一般城区点,OC和EC浓度间的相关性均不显著;各样点OC/EC值均超过2,表明存在二次有机碳的贡献;初步估算主城区PM10中的二次有机碳浓度均值为39.6μg/m3,占PM10总浓度的16.1%左右。

大气气溶胶中有机碳和元素碳监测方法的进展

本文主要介绍和评述了近10年来大气气溶胶中的有机碳和元素碳的采样和分析技术的进展,引用参考文献41篇。

南京市PM_(2.1)中有机碳和元素碳污染特征及影响因素

采用DRI Model 2001A热/光碳分析仪测定了2011年南京市区(南师)和郊区工业区(南化)大气气溶胶细粒子(PM2.1)中有机碳(OC)和元素碳(EC)的含量,并对两地的OC、EC污染特征进行了评价,分析了细粒子中含碳物质的来源.结果显示,在PM2.1中,南京市市区OC、EC的年平均浓度分别为12.79,3.18μg/m3,郊区工业区分别为13.44,3.74μg/m3,工业区污染更加严重.市区和工业区冬春季OC、EC含量较高且冬季OC、EC相关性较高,这与冬季燃煤量增加,并且受内陆西风及逆温的影响,污染物集中在南京市上空不易扩散有关;夏季两地OC、EC含量及相关性均达到最低,可能由于夏季降雨频繁,加上台风作用,稀释和清除了部分污染物.应用OC/EC比值法对市区和郊区工业区二次有机碳(SOC)含量进行了估算,两地均是夏季SOC占TOC比例最高,分别为46.63%、45.65%,SOC主要来自于光化学反应,可见在光照充裕、辐射强烈的夏季更加有助于SOC的生成.

气溶胶有机碳元素碳基本特征研究的前沿动向

综述国外气溶胶有机碳(OC)和元素碳(EC)的五大特征(粒径分布、物质组成、时空分布、室内室外关系、排放源分析的)研究的进展;概述了国内OC、EC相关研究情况,展示了国内外OC、EC基本特征研究的发展重点和趋势。

天津冬季PM_(2.5)与PM_(10)中有机碳、元素碳的污染特征

研究了天津冬季PM2.5和PM10中碳成分的污染特征。结果表明,天津冬季PM2.5和PM10的平均质量浓度分别为(124.4±60.9)、(224.6±131.2)μg/m3;总碳(TC)、有机碳(OC)与元素碳(EC)在PM2.5中的平均质量分数比在PM10中分别高出5.0%、3.6%、1.2%;PM2.5中OC、EC的相关系数较高,为0.95,表明OC、EC的来源相对简单,可能主要反应了燃煤和机动车尾气的贡献。OC/EC的平均值在PM2.5和PM10中分别为3.9、4.9,次生有机碳(SOC)在PM2.5和PM10中的平均质量浓度分别为14.9、23.4μg/m3,分别占OC的48.5%(质量分数,下同)、49.8%,OC/EC较高可能主要与直接排放源有关;PM2.5中的OC1与OC2的比例明显高于PM10,而聚合碳(OPC)的比例又低于PM10,同时PM2.5与PM10中的EC1含量均较高,表明天津冬季燃煤取暖和机动车尾气是重要的污染源。

广州大气细粒子中有机碳、元素碳和水溶性有机碳的分布特征

在广州市中山大学采样点进行了为期1年的大气细粒子(PM2.5)采样,监测分析得到PM2.5及有机碳(OC)、元素碳(EC)和水溶性有机碳(WSOC)等组分的质量浓度,并进行了比较和评价分析。结果表明广州市细粒子碳污染较严重。对OC、EC和WSOC质量浓度的月变化和季节变化特征进行了讨论,并分析了原因。OC、EC浓度相关性好,表明OC、EC来源大部分相同。根据OC/EC比值,估算二次有机碳(SOC)量,结果是SOC占OC的1/3。讨论了SOC和SOC/OC比值的季节分布,结果证明SOC夏季生成比冬季多。

广州市灰霾期间大气颗粒物中有机碳和元素碳的粒径分布

使用冲击式采样器(MOUDI)采集广州市灰霾形成过程的大气颗粒物.分析了有机碳(OC)和元素碳(EC).结果表明,灰霾期间大气主要消光部分积聚态颗粒物及其中的OC和EC,在PM10(可吸入颗粒物)中所占的比例及其绝对浓度要远高于正常天气.正常天气OC和EC呈双模态分布,严重灰霾天气EC的粒径分布呈单一模态分布,OC的粒径分布呈双模态分布,峰值都向大粒径方向偏移.结果显示,大气颗粒物、OC和EC在积聚态的大幅度增长是形成灰霾天气的重要原因.