基于多模式的北京PM_(2.5)组分特征及氧化潜势分析

于2019年3、7月在中国气象科学研究院站进行PM_(2.5)样品采集与实验分析,并用正交矩阵因子分析法(PMF)模型进行来源解析,发现交通源(19.10%)、二次组分(19.17%)和扬尘源(18.02%)是采样期间PM_(2.5)污染主要来源.在此基础上以每立方米大气体积的抗坏血酸的消耗速率(OPv)表征PM_(2.5)的氧化潜势.3月北京的OPv值为(210.49±169.00)[pmol/(min·m^(3))],7月则为(313.34±131.84)[(pmol/(min·m^(3))).且OPv与Cu(r=0.801)、As(r=0.742)、SO_(4)^(2-)(r=0.701)等具有很强的相关性.将多元回归结果和WRF-Chem模型结合,构建了新的氧化潜势预测模型,发现OPv和PM_(2.5)浓度的空间特征存在差异,北京市OPv的浓度最大值出现在东南部.

滕州市木石镇秋季大气VOCs污染特征及来源解析

使用大气挥发性有机物(VOCs)在线连续自动监测系统,对滕州市木石镇2019年11月环境空气中VOCs进行观测,并分析了VOCs的浓度状况、组成特征、光化学影响和来源。结果表明:观测期间,木石镇大气中TVOC平均体积分数为(32.75±28.96)×10^(-9),各物种体积分数从大到小顺序依次为烷烃>烯烃>OVOC>芳香烃>卤代烃>乙炔>含硫化合物;日变化规律呈双峰型,峰值在6:00~7:00时与0:00~1:00时出现。大气VOCs的平均臭氧生成潜势(OFP)为102.02×10^(-9),烯烃对臭氧生成潜势贡献率最大,为69.5%;乙烯、丙烯、正丁烯、萘和1,3-丁二烯等是臭氧生成潜势较高的物种。对OH自由基消耗速率(L OH)贡献最大的为烯烃,其次为芳香烃,两者贡献率占到76.8%。VOCs对二次气溶胶(SOA)浓度的贡献值为0.85μg/m^(3),其中芳香烃对SOA生成贡献占比为92.8%,对SOA生成贡献最大的前5个物种为萘、甲苯、苯、乙苯、间/对二甲苯。利用PMF模型对VOCs进行来源解析,结果表明:机动车排放和油气挥发源对VOCs的贡献(32.5%)最高,其次为溶剂使用及挥发源(30.9%)、工业源(25.1%)和燃煤源(11.5%)。

春季广州城区空气中VOCs来源解析

2013年4月在广州市区对大气中挥发性有机化合物(VOCs)进行了观测,对其变化特征和来源进行了分析。结果表明,观测期间测得的VOC总平均混合比为41.35×10^(-9),表现为烷烃>芳香烃>烯烃>炔烃;利用PMF解析出观测时段内影响广州市区的9个VOCs主要来源,各源占比情况依次为:LPG排放>老化VOC>汽油挥发>石化、未知源>汽油车排放>油漆溶剂>柴油车排放>天然源;与机动车相关和工业相关的来源分别占到了大气VOCs的46.8%和21.0%。

郑州市高新区夏季臭氧及前体物污染特征和关键前体物溯源研究

基于2023年6—8月郑州市高新区国控站点和监测车监测数据,利用正交矩阵因子分析法受体模型(Positive Matrix Factorization,PMF)和零维框架模拟模型(The Framework for 0-D Atmospheric Modeling,F0AM)结合的方法,全面分析了臭氧(O_(3))和其前体物的污染特征以及O_(3)关键前体物的精准溯源.结果表明,监测期间郑州市高新区O_(3)污染较严重,O_(3)污染天数为46 d(占比55%),其中轻度污染40 d,中度污染6 d.污染日呈现高温低湿的特点,MDA8-O_(3)、O_(3)、TVOCs、NO_(2)和NO_(x)分别是非污染日的1.52倍、1.41倍、1.2倍、1.6倍和1.4倍,导致O_(3)污染具有更强的本地生成能力.研究发现监测期间VOCs主要来自工业过程源(21.3%)、二次生成源(11.9%)、机动车尾气排放源(13.4%)、溶剂使用源(18.9%)、老化气团源(14.4%)、天然气/液化石油气挥发源(9.6%)和植物排放源(10.4%).敏感性分析(RIR)结果表明,郑州市高新区处于VOCs-NO_(x)协同控制区,因此协同减排VOCs与NO_(x)是控制O_(3)生成的有效途径.另外,PMF源解析和敏感性分析结果表明,污染期间敏感性高的VOC物种主要来自植物排放(41.1%)、工业过程(32.6%)、溶剂使用(14.3%)、二次生成(6.2%)和机动车尾气(5.8%),尤其应对来自植物排放的异戊二烯、工业过程的苯系物和二次生成的乙醛及其来源进行重点监测管控.

青岛大气总悬浮颗粒物中微量元素的含量特征及其来源解析

利用2012年12月在青岛连续采集的31个总悬浮颗粒物样品(TSP),分析了其中13种微量元素的浓度,讨论了微量元素的浓度特征,并运用正矩阵因子分析法(PMF)定量解析了气溶胶中元素的来源.结果表明,青岛气溶胶中微量元素的总浓度为(7.37±4.19)μg·m-3,以Al和Fe的浓度最高,对总浓度的贡献约为92%,其次为Zn和Pb,分别贡献了3.7%和1.6%,Mn、Ba、Cu、Sr、As、V、Cd、Co和Cs的浓度依次降低,其贡献均低于1%.依据富集因子这些微量元素可以分为3类,Al、Fe、Mn、Co、V、Sr和Ba主要来自地壳源的贡献,Cs和Cu受地壳源和人为源的共同影响,Zn、As、Pb和Cd则主要受人为源的影响.雾霾天时主要来自人为源的元素相比地壳源的元素更多的在大气中累积,雨雪天时降雨/雪对地壳元素的湿清除作用明显高于人为源的元素.12月青岛气溶胶中Fe和Mn主要来自土壤源的贡献,其次为生物质燃烧和机动车一次排放源;Co主要来自土壤源、生物质燃烧和燃煤源的贡献;Zn主要来自机动车一次排放源、土壤源和生物质燃烧源的贡献;Cu则主要来自冶金工业源的贡献;As主要来自燃煤源的贡献;Pb和Cd主要来自机动车一次排放源和冶金工业源的贡献.

基于环境空气中VOCs在线监测数据精准识别化工园区VOCs排放源

为精准识别化工园区环境空气VOCs排放源,2017年1月基于连续在线GC-FID法逐时监测某化工园区5个点环境空气中43种VOCs数据,运用统计分析法和PMF模型识别其来源,再结合CPF方法和企业排放信息达到精准化识别各排放源.结果表明,5个监测点平均VOCs体积分数为56.40×10^-9,除一个点其余点均以烷烃含量最高,主要是乙烷、丙烷、乙烯、甲苯、异丁烷、正丁烷和乙炔;园区环境空气中VOCs来自丁烷泄漏、工艺过程中排放、储罐排放、乙烯合成和城区传输这5个来源;基于气象传输路径分析和企业排放信息,识别出园区有7家化工企业以及园区外运河装卸区是观测期间VOCs的主要排放源.本研究以在线监测数据为基础,联合受体模型、气象条件及企业排放信息,实现了化工园区内VOCs污染来源的精准化定位,为园区内企业排放的监督和管理提供依据.

新乡冬季PM_(2.5)中金属元素与水溶性离子年际变化及其来源解析

为了探究新乡地区年际间冬季PM_(2.5)组分的变化特征和污染来源,于2015年冬季和2016年冬季分别在新乡市区进行连续1个月的膜采样,测定PM_(2.5)质量浓度、金属元素含量及其水溶性离子成分含量,并结合气象因素进行分析.结果表明,新乡地区2015年和2016年冬季采样期间PM_(2.5)的质量浓度日均值分别为226μg·m^(-3)和224μg·m^(-3),污染水平较高.观测期间,新乡冬季PM_(2.5)中Cd和Pb金属元素富集明显,富集因子超过1000.且与2015年相比,2016年金属元素(除Ag和Ni)浓度下降约7. 83%～73. 33%,富集程度均趋于降低.水溶性离子以SO_4^(2-)、NO_3^-和NH_4^+这3种为主,2016年在PM_(2.5)中占比上升25. 1%.综合两种成分分析,新乡地区的PM_(2.5)污染呈现出金属污染向二次水溶性离子污染转移的趋势.综合PCA和PMF源解析结果显示,新乡市冬季有4种主要排放源,即尘土、二次源、工业源和化石燃料燃烧源,2015年冬季主要来源是土壤和建筑扬尘混合源,贡献率37. 46%,2016年主要来源是交通及工业生产中的二次气溶胶污染源,贡献率为34. 94%.