南京市城区和郊区PM_(2.5)中碳质组分特征差异及来源分析

为比较南京市城区和郊区细颗粒物(PM_(2.5))中碳质组分特征及来源差异,利用碳组分在线监测仪器对2022年城区和郊区有机碳(OC)和元素碳(EC)进行连续监测。研究结果表明:(1)2022年南京市城区OC、EC质量浓度分别为(5.24±2.39),(1.27±0.62)μg/m^(3),郊区OC、EC质量浓度分别为(5.67±2.45),(1.32±0.70)μg/m^(3)。2022年OC和EC质量浓度水平分别较2014—2018年均显著下降。城区和郊区的OC、EC质量浓度均呈现冬季高、夏季低的特点。从日变化特征看,城区和郊区OC和EC质量浓度均呈现白天低、夜间高的特点,并且具有明显的峰谷值。(2)城区和郊区OC、EC均在冬季呈现良好的相关性,显著高于春季和夏季。根据碳质组分与气态污染物的关系以及ρ(OC)/ρ(EC)分析结果,城区和郊区均存在二次污染,机动车和燃煤是城、郊区的主要污染源,机动车源对城区影响大于郊区,燃煤源对郊区影响大于城区。(3)污染源的直接排放对南京市OC的质量浓度水平影响较大,郊区二次有机碳(SOC)质量浓度高于城区。城区需要重点关注机动车排放,郊区需要与周边区域协同治理燃煤、生物质燃烧等方面的污染排放。

北京城区和路边秋冬季PM_(2.5)中碳质组分特征及来源分析

为探究北京市不同点位秋冬季碳质组分污染特征及其来源,该文于2020年9月和12月在城区和路边站点同时开展了有机碳(OC)、元素碳(EC)、PM_(2.5)、O_(3)、CO、NOx(NO+NO_(2))和气象因子连续在线监测。结果表明,研究期间空气质量较好,路边站ρ(OC)、ρ(EC)和ρ(PM_(2.5))分别为(5.66±3.54)、(1.59±1.31)和(32.9±25.1)μg/m^(3),较城区分别高出32%、70%和33%,表明路边PM_(2.5)污染较重,移动源对碳质组分尤其是EC贡献显著;秋季两站点OC浓度无显著空间差异,路边站EC较城区站高47%,PM_(2.5)中ω(碳质颗粒(TCM=1.4×OC+EC))在城区和路边分别为29%和25%,冬季路边站OC和EC较城区高54%和83%,城区和路边ω(TCM)为27%和31%;除O_(3)以外,其他气态污染物和PM_(2.5)均呈冬季高于秋季、路边高于城区的特点;弱风天PM_(2.5)和碳质组分浓度分别是非弱风天的1.3~1.6倍(城区)、2.0~3.8倍(路边),弱风条件下采取减排措施对空气质量改善较为关键。OC/EC在非弱风天两站点差异较小,区域整体碳质颗粒来源相似,秋季和冬季平均值分别为2.56和3.35,弱风天受局地排放影响较大,城区和路边站平均值为2.99和1.86。利用(OC/EC)min方法得到城区和路边ρ(二次有机碳(SOC))分别为1.99和3.13μg/m^(3),SOC/OC分别为47%和55%,秋季相对高湿且大气氧化能力较强,SOC浓度较低但占OC比例较高。日变化来看,两站点非弱风天OC和EC全天浓度较低波动较小,弱风天两站点OC均呈双峰分布,峰值在12:00和19:00前后,冬季受大气边界层变化和污染源排放影响,中午前后峰值不明显且凌晨浓度突出;城区EC浓度较低,存在早晚高峰峰值,路边EC浓度呈“V”型分布,夜间至凌晨持续高值,与重型车活动时间吻合。秋季PM_(2.5)和碳质组分相关性较弱,路边机动车对碳质颗粒贡献较大;冬季相关性较强,需重视区域南和东南部燃烧排放传输。

碘值对生物柴油燃烧颗粒物粒径分布和碳质组分的影响

为研究碘值对生物柴油燃烧颗粒物排放特性的影响,采用颗粒物粒径谱仪和碳分析仪对不同原料生物柴油燃烧颗粒物的粒径分布和碳质组分进行分析。结果表明,在发动机最大转矩转速2400 r/min、100%负荷下,燃用生物柴油最大爆发压力、燃烧温度和燃烧持续期均高于柴油,且碘值越大,燃烧持续期越短。燃用生物柴油可有效降低颗粒物排放,最大降幅达85%,且颗粒物粒径减小;碘值越大,颗粒物生成数量越多,碘值较大的大豆油甲酯颗粒物排放量是碘值低的地沟油甲酯颗粒物的5.3倍。颗粒物碳质组分中有机碳(OC)主要组成是OC1和OC4,其质量占总碳(TC)质量的60%以上;元素碳(EC)主要组分是EC2,其质量占EC质量的50%以上。柴油颗粒物OC和EC的质量比R为7.4,生物柴油颗粒物的R为18.2~24.5,且生物柴油碘值越大,R越大。选用碘值较小的生物柴油,能更有效地降低颗粒物的排放。

南京北郊冬季PM_(2.5)中水溶性离子以及碳质组分特征分析

2015年12月21日—2016年2月29日在南京北郊进行了大气细颗粒物PM_(2.5)的观测,并分析其中主要水溶性离子(Na^+、NH_4^+、K^+、Mg^(2+)、Ca^(2+)、Cl^-、NO_3^-、SO_4^(2-))浓度以及碳质组分(OC、EC)含量.结果表明,观测期间南京北郊冬季大气细颗粒物(PM_(2.5))污染较为严重,二次离子(NO_3^-+SO_4^(2-)+NH_4^+)为主要污染成分,占PM_(2.5)浓度的47%.对36个观测日进行SO_4^(2-)-NO_3^--NH_4^+三相聚类,发现3种离子在整个体系中的配比存在差异.排放源类型所造成的前体物的不同以及NH_4^+与SO_4^(2-)、NO_3^-的结合方式是造成这种差异的主要原因.OC与EC的变化趋势相似,OC含量较高,而且浓度波动幅度较大.OC/EC的值为2.63±0.90,说明普遍存在二次反应产生的SOC.K+/PM_(2.5)比值法表明,除燃煤与机动车尾气排放以外,生物质燃烧亦是PM_(2.5)污染的排放源.

京津冀地区典型城市大气细颗粒物碳质组分污染特征及来源

为研究京津冀地区典型城市大气细颗粒物及其碳质组分的时空变化特征及来源,于2016年12月28日—2017年1月22日及2017年7月1—26日,对北京市与石家庄市PM2.5(细颗粒物)及PM1(亚微米颗粒物)进行采集,使用DRI (热光碳分析仪)检测PM2.5与PM1中ρ(OC)与ρ(EC),并对其碳质组分来源进行分析.结果表明:①采样期间,冬、夏两季PM2.5与PM1中ρ(OC)均为石家庄市采样点远高于北京市采样点;冬季PM2.5与PM1中ρ(EC)均为石家庄市采样点高于北京市采样点,夏季则略有不同.②冬季污染日,北京市采样点ρ(PM2.5)与ρ(PM1)均为石家庄市采样点的1.08倍,PM2.5与PM1中的ρ(OC)分别为石家庄市采样点的1.14和1.12倍,石家庄市采样点PM2.5与PM1中ρ(EC)分别为北京市采样点的1.15和1.28倍;冬季重污染日,北京市采样点的ρ(PM2.5)与ρ(PM1)分别为石家庄市采样点的1.03和1.04倍,PM2.5和PM1中的ρ(OC)分别为石家庄市采样点的1.23和1.22倍,石家庄市采样点PM2.5和PM1中的ρ(EC)分别为北京市采样点的1.03和1.16倍.夏季污染日,石家庄市采样点ρ(PM2.5)与ρ(PM1)分别为北京市采样点的1.16和1.30倍,PM2.5与PM1中ρ(OC)分别为北京市采样点的1.64和2.71倍,两个采样点ρ(EC)相近.③冬、夏两季PM2.5与PM1中ρ(SOC)/ρ(OC)均较高,冬季北京市采样点分别为48.09%和54.29%,石家庄市采样点分别为44.98%和48.09%,夏季北京市采样点分别为48.47%和61.50%,石家庄市采样点分别为61.52%和63.55%,表明SOC更易富集于亚微米粒子中.④冬季北京市和石家庄市两个采样点PM2.5与PM1中碳质组分均主要来源于生物质燃烧、燃煤和机动车尾气;夏季北京市采样点PM2.5与PM1中碳质组分主要来源于机动车尾气,石家庄市采样点PM2.5与PM1中碳质组分主要来源于燃煤和机动车尾气.研究显示,北京市和石家庄市两个采样点大气细颗粒物及其碳质组分浓度存在时空分布和污染来源差异.

徐州市冬季PM_(2.5)中碳质组分和水溶性离子特征分析

2018年1月12~22日在徐州市区进行大气颗粒物PM_(2.5)和PM_(10)的观测,分析PM_(2.5)中碳组分和水溶性离子的含量,并利用气象资料分析重污染成因。结果表明:1月15日09∶00到22日22∶00徐州市新城区站连续182 h处于重度或严重污染,近地面交替出现的均压场、鞍型场和弱高压等不利气象条件是造成此次重污染的主因。重污染期间ρ(PM_(2.5))均值为195.5μg/m^3,ρ(PM_(10))均值为248.1μg/m^3,分别是非重污染期间的2.74和2.16倍;ρ(PM_(2.5))/ρ(PM_(10))为0.803,表明此次污染过程以细颗粒物为主。各组分ρ(OC)(17.0μg/m^3),ρ(EC)(7.62μg/m^3),ρ(SO_4^(2-))(31.0μg/m^3),ρ(NO_3^-)(62.3μg/m^3)和ρ(NH_4^+)(31.8μg/m^3)分别是非重污染期间的1.65,1.41,3.96,3.48和3.45倍,在PM_(2.5)中占比分别是非重污染期间的0.62,0.53,1.49,1.32和1.30倍。重污染和非重污染期间,徐州市新城区OC,EC与PM_(2.5)三者之间有明显的的相关性,ρ(OC)/ρ(EC)分别为2.11和2.29,表明有机碳存在明显的二次生成,ρ(NO_3^-)/ρ(SO_4^(2-))为2.26和2.16,表明徐州市新城区受机动车尾气影响较大。

佛山市大气细粒子碳质组分时空分布特征及其影响因素

采用热/光法测定了2011年夏季和冬季佛山市城区和对照点大气细粒子碳质组分浓度水平,并讨论了城区与对照点碳质组分的污染水平和时空差异;通过分析OC与EC的相关性,研究了各站点大气中碳质组分的主要来源;最后采用ρ(OC)/ρ(EC)最小比值法估算了各站点SOC的污染水平。结果表明:佛山市大气细粒子碳质组分中有机碳(OC)和元素碳(EC)质量浓度分别为9.93μg·m-3和6.47μg·m-3。从季节上看,佛山市碳质组分季节分布明显,冬季污染程度明显高于夏季,各个区域夏季和冬季OC质量浓度分别为5.33～10.60μg·m-3和10.60～15.94μg·m-3,相应的EC质量浓度分别为3.58～6.94μg·m-3和6.03～10.12μg·m-3;夏季和冬季ρ(OC)/ρ(EC)比值分别为1.15～1.84和1.32～2.34。从空间上看,佛山市各区域OC、EC、ρ(OC)/ρ(EC)和ρ(SOC)/ρ(OC)的变化范围较大,城区与对照点二次有机碳(SOC)占OC比例分别为19%～56%和21%～76%,反映了佛山市碳质组分空间分布存在着显著差异。总体上,佛山市各采样点夏季明显受局地污染影响,冬季明显受区域污染影响。OC与EC的相关性系数r2在0.4～0.7之间,说明佛山市大气颗粒物中OC和EC有相似来源。从大气细粒子浓度来看,对照点更合镇污染程度相对较轻,明显低于其他几个城区采样点,但从大气细粒子碳质组分浓度来看,更合镇碳质组分污染水平较高,特别是冬季EC浓度明显高于城区,表明一次燃烧源对更合镇细粒子污染有重要贡献。研究结果对于对后续评估佛山市大气污染整治效果具有一定参考价值,同时可为产业结构类似佛山的其他重工业城市大气污染控制提供基础数据。

PM_(10)中碳质组分及其比例变化对大学生FEV_1的急性影响

目的探讨可吸入颗粒物(PM_(10))中碳质组分总碳(total carbon,TC)、元素碳(elemental carbon,EC)和有机碳(organic carbon,OC)的含量及其比例变化对健康大学生1s最大呼气量(FEV_1)的急性影响。方法采用固定群组追踪研究方法,整群选取武汉市某大学二年级一个班全体在校学生(共37名)作为研究对象,于2009年12月23日—2010年1月5日,连续14 d测定各研究对象FEV_1,同时监测颗粒物浓度和温湿度变化。构建线性混合效应模型定量评估PM_(10)中碳质组分及其比例对FEV_1的影响。结果研究期间PM_(10)中TC、EC、OC平均浓度分别是(45.42±20.67)μg/m^3、(19.71±12.07)μg/m^3、(25.66±9.50)μg/m^3,其浓度每升高10μg/m^3,FEV_1分别下降0.56%(95%CI:0.08%~1.04%)、0.82%(95%CI:0.06%~1.58%)、1.40%(95%CI:0.21%~2.59%)。TC/PM_(10)、EC/PM_(10)每升高1个四分位间距(IQR),FEV_1分别下降1.16%(95%CI:0.17%~2.15%)、0.97%(95%CI:0.18%~1.76%)。控制了PM_(10)的影响后,PM_(10)中总碳含量(TC)每升高IQR,FEV_1下降1.10%(95%CI:0.09%~2.11%)。结论室内空气可吸入颗粒物中碳质组分的浓度以及其比重的变化与健康大学生FEV_1的改变存在关联。

北京南部城区PM2.5中碳质组分特征

为了解《大气污染防治行动计划》实施后北京市大气PM2.5中碳质组分特征,于2017年12月至2018年12月在北京污染较重的南部城区进行了PM2.5连续采样,对其中的有机碳(OC)和元素碳(EC)进行了全面研究.结果表明,北京大气PM2.5、OC和EC浓度变化范围分别为4.2~366.3、0.9~74.5和0.0~5.5μg·m^-3,平均浓度分别为(77.1±52.1)、(11.2±7.8)和(1.2±0.8)μg·m^-3,碳质组分(OC和EC)整体占PM2.5的16.1%.OC质量浓度季节特征表现为:冬季[(13.8±8.7)μg·m^-3]>春季[(12.7±9.6)μg·m^-3]>秋季[(11.8±6.2)μg·m^-3]>夏季[(6.5±2.1)μg·m^-3],EC四季质量浓度水平均较低,范围为0.8~1.5μg·m^-3.二次有机碳(SOC)年均质量浓度为(5.4±5.8)μg·m^-3,四季贡献比例范围为45.7%~52.3%,年均贡献为48.2%,凸显了二次形成的重要贡献.随污染加重,尽管OC和EC贡献比例均降低,但浓度水平却成倍升高,OC和EC浓度在严重污染天分别是空气质量为优天的6.3和3.2倍.与非供暖时段相比,供暖时段PM2.5、OC和SOC浓度分别增加了14.4%、47.9%和72.1%,体现了OC对供暖季PM2.5污染的重要贡献.PSCF分析表明,位于北京西南的山西省和河南省部分区域是PM2.5和OC的主要潜在源区,且PM2.5潜在源区更为集中;EC的PSCF高值(>0.7)区域较少,主要位于北京南部,如山东省和河南省部分地区,且北京市及周边地区贡献明显.

北京市大气环境PM2.5和PM1及其碳质组分季节变化特征及来源分析

大气颗粒物是影响我国大多数城市环境空气质量的首要污染物,近年来随着监测技术的进步和采样设备的改进,相关研究对象逐渐从大粒径的PM_10、PM_(2.5)转移到更小粒径的PM_1上.碳质组分是大气颗粒物的重要组成部分.以北京市为研究区域,选取2016年7月、10月及2017年1月、4月作为4个季节的代表月,对大气环境中的PM_(2.5)和PM_1进行采集,分析了二者的质量浓度和季节变化特征.采用两层嵌套气象-空气质量模型系统(WRF-CMAQ)耦合模型对采样时段进行了模拟,分析观测期间PM_(2.5)和PM_1的来源贡献,并使用因子分析法解析了碳质组分的来源.结果表明,PM_(2.5)和PM_1的质量浓度均呈现春、夏、秋、冬这4个季节递增的趋势;PM_1是PM_(2.5)中的主要组成,而且秋冬季节随着灰霾发生频率的增加,PM_1质量浓度占PM_(2.5)的比值明显升高;北京市大气环境中存在明显的二次污染,且SOC更容易在粒径更小的PM_1中积聚.散煤燃烧、机动车尾气排放、居民面源及生物质燃烧排放是北京市大气颗粒物的重要贡献来源;汽油车尾气、柴油车尾气、生物质燃烧和燃煤排放是北京市大气颗粒物中碳质组分的主要来源.

大气气溶胶碳质组分在线分析仪的研制和应用

大气气溶胶碳质组分主要包括有机碳(Organic Carbon,OC)和元素碳(Elemental Carbon,EC),是大气细粒子的重要组成部分,对大气环境及人体健康具有非常重要的意义.针对目前商品化碳质气溶胶在线分析仪存在的一些问题,研制出大气气溶胶碳质组分在线分析仪(PKUOCEC),实现了对OC和EC的小时浓度测量.仪器同时采用热分解-光学透射(Thermo Optical Transmission,TOT)法和热分解-光学反射(Thermo Optical Reflection,TOR)法分离OC和EC,检测限为0.29μg·m-3(以C计)(采样时间40 min,采样流量8 L·min-1),测量范围最大值为211.50μg·m-3(以C计),可以满足不同环境的大气观测要求.于2016年1月23—31日采用该仪器对北京怀柔大气进行监测,并与商品化在线碳质气溶胶分析仪(RT-4 OCEC,Sunset Lab Inc.)和多角度吸收光度计(5012 MAAP,Thermo Scientific)进行比对.结果显示,PKU-OCEC测得的TC(Total Carbon,TC=OC+EC)和OC浓度均与Sunset-OCEC对应结果显著相关(TC:r=0.986,OC:r=0.984;p<0.01),说明两台仪器测量结果具有很好的一致性;Sunset-OCEC测得的EC数据有39.39%低于0.013μg·m-3(以C计),剔除该部分异常值后,其测得的EC数据与PKU-OCEC数据的线性拟合方程由CEC_Sunset=0.9278×CEC_PKU!0.0704(TOT法)和CEC_Sunset=0.9476×CEC_PKU!0.2665(TOR法)变为CE C_Sunset=0.6810×CEC_PKU+1.2842(TOT法)和CEC_Sunset=0.7035×CEC_PKU+1.1179(TOR法),新的方程产生较大正截距,说明Sunset-OCEC的检测限偏高;PKUOCEC测得的EC数据与MAAP测得的BC数据显著相关,其线性拟合度(R2=0.8868(TOT法)、R2=0.8614(TOR法))大于Sunset-OCEC与MAAP的拟合度(R2=0.8047);PKU-OCEC分析仪TOT法和TOR法测得的OC浓度相当(COC_TOR=0.9963×COC_TOT,R2=0.9959).综合结果表明,PKU-OCEC分析仪测量数据可靠,运行稳定且操作简便,可以用于各种环境条件下的大气监测.

西宁冬季PM_(2.5)中碳质组分与水溶性离子特征分析

2014年11月—2015年1月对西宁大气PM_(2.5)进行样品采集,分析其水溶性离子和碳质组分。结果表明:西宁冬季PM_(2.5)浓度与风速显著负相关(-0.431),其中TCA日均浓度占44.4%,水溶性离子日均浓度占41.8%。OC和EC相关性较好(P<0.01)、来源相似,主要受一次排放影响;OC/EC值>2,存在SOC污染。SO_4^(2-)、NO_3^-、NH_4^+为主要水溶性离子,二次污染特征明显;三者相关性很好,且二次硫酸盐比二次硝酸盐更容易生成。主成分分析得到3个污染来源如下:土壤扬尘、工业污染和生物质燃烧,二次硝酸盐和硫酸盐污染,燃煤和机动车尾气排放。

承德市PM_(2.5)中碳质组分的季节分布特征及来源解析

为研究承德市PM_(2.5)中碳质组分的季节变化及污染来源,于2019年1、4、7和10月采集大气PM_(2.5)样品,测定碳质组分浓度.通过有机碳(OC)与元素碳(EC)比值、总碳质气溶胶(TCA)及二次有机碳(SOC)的估算,分析碳质组分的变化特征;结合后向轨迹和主成分分析(PCA)方法,分析污染来源.结果表明,采样期间PM_(2.5)、OC和EC的平均质量浓度分别为(31.26±21.39)、(13.27±8.68)和(2.80±1.95)μg·m^(-3).PM_(2.5)的季节变化趋势为:冬季[(47.68±30.37)μg·m^(-3)]>秋季[(28.72±17.12)μg·m^(-3)]>春季[(26.59±15.32)μg·m-3]>夏季[(23.17±8.38)μg·m^(-3)],与总碳(TC)、OC和EC季节变化趋势一致,冬季(R2=0.85)的OC与EC来源较一致;OC/EC值得出4个季节均受到交通和燃煤源排放的影响,且冬季受烟煤排放影响显著.TCA的平均浓度为(21.38±13.68)μg·m^(-3),占PM_(2.5)比例达68.39%,二次转化率(SOC/OC)为:春季(54.09%)>秋季(37.64%)>夏季(32.91%)>冬季(25.43%).后向轨迹模拟结果表明,春季和夏季气团携带的污染物浓度相对较低,秋季污染物的传输通道为西南方向,冬季为西北方向,主成分分析(PCA)表明,承德市PM_(2.5)削减的关键是控制机动车尾气、燃煤和生物质燃烧源的排放.

华南水稻秸秆焚烧期碳质气溶胶组分特征及源贡献评估

近年来中国空气质量得到了明显改善,但PM_(2.5)污染事件依旧频发,农作物秸秆焚烧是重要的诱发因素之一。为探讨华南地区水稻秸秆集中焚烧情形下的碳质气溶胶组分特征,于2014年夏秋水稻收割期在“中国广东大气超级站”开展了两期在线观测。结果显示,夏收期元素碳(EC)和有机碳(OC)的平均质量浓度分别为(2.5±1.3)μg·m^(-3)和(6.6±2.5)μg·m^(-3);秋收期则是夏收期的两倍,分别为(5.8±3.9)μg·m^(-3)和(13.6±8.5)μg·m^(-3)。总碳(TC)平均占ρ(PM_(2.5))的30.9%±3.7%和26.8%±7.1%,是PM_(2.5)的重要组成部分。夏收期ρ(EC)/ρ(PM_(2.5))和ρ(OC)/ρ(PM_(2.5))均随ρ(PM_(2.5))的增加而下降,占比之和从74.0%下降至18.3%,而ρ(OC)/ρ(EC)比值则随ρ(PM_(2.5))的增加从1.7逐渐增长至4.4。而秋收期在相对稳定的源排放和静稳的气象条件加持下,ρ(EC)/ρ(PM_(2.5))、ρ(OC)/ρ(PM_(2.5))和ρ(OC)/ρ(EC)比值随ρ(PM_(2.5))的变化均维持相对稳定,ρ(EC)和ρ(OC)显著相关(r=0.91),且ρ(OC)无明显日变化特征。基于EC示踪法和K+质量平衡估算,夏收期OC受光化学反应影响显著,二次有机碳(SOC)的平均质量浓度为(3.7±2.4)μg·m^(-3),占ρ(OC)的52.1%±22.2%;生物质燃烧排放的有机碳(OC_(bb))为(0.8±0.4)μg·m^(-3),占ρ(OC)的12.4%±5.9%。受强生物质燃烧排放的影响,秋收期ρ(OC_(bb))平均为(8.5±5.0)μg·m^(-3),对OC的贡献高达66.6%±18.7%;而ρ(SOC)仅为(1.9±2.5)μg·m^(-3),ρ(SOC)/ρ(OC)比值降至14.5%±16.5%。与OC不同的是,化石燃料燃烧排放始终是华南地区EC的最大贡献源。秋收期生物质燃烧排放可显著提升PM_(2.5)质量浓度,在不利气象条件下易引发污染事件,因此需重点加强对华南秋收期农作物秸秆集中焚烧的管控。

减排背景下成都大气PM_(2.5)碳质组分特征

近年来,国务院颁布的《大气污染防治行动计划》和《打赢蓝天保卫战三年行动计划》对我国空气质量的全面改善起到了重要作用,然而,当前鲜有对四川盆地两大政策实施效果进行评估以及对政策实施后PM_(2.5)化学组分新特征的针对性研究.2017年和2020年分别是两大污染减排政策实施效果评估的关键时期,为对两时期成都市大气PM_(2.5)及其中碳质组分特征进行全面了解,分别于2016年10月至2017年7月和2020年12月在成都市区进行了PM_(2.5)的连续采样,并对其中有机碳(OC)和元素碳(EC)进行了分析.结果表明:①2016~2017年成都市ρ(PM_(2.5))平均值为(114.0±76.4)μg·m^(-3),最高值出现在冬季,可达(193.3±98.5)μg·m^(-3),是浓度最低季节春季[(73.8±32.3)μg·m^(-3)]的2.6倍,而这种严重的冬季污染在2020年出现了明显改善,对应的ρ(PM_(2.5))为(96.0±39.3)μg·m^(-3),降幅达50.3%.②2016~2017年ρ(OC)和ρ(EC)的平均值分别为(21.1±16.4)μg·m^(-3)和(1.9±1.3)μg·m^(-3),分别占PM_(2.5)的质量分数为18.5%和1.7%;ρ(OC)季节变化特征为:冬季[(40.6±21.5)μg·m^(-3)]>秋季[(17.0±7.0)μg·m^(-3)]>夏季[(14.4±3.9)μg·m^(-3)]>春季[(12.6±6.0)μg·m^(-3)],而各季节ρ(EC)水平接近(1.3~2.4μg·m^(-3));二次有机碳(SOC)是OC的重要组成,可占OC的质量分数为44.5%.相比2016年冬季,2020年冬季ρ(OC)降至(19.2±9.1)μg·m^(-3),降幅达52.7%,EC则升高了26.1%.③随污染加重,各碳质组分及其贡献变化趋势各异,相比2016年冬季,2020年冬季OC随污染加重贡献更加趋于稳定,而SOC占比升高更为明显,二次有机组分贡献不容忽视.④各季节气团来向和污染物潜在源区均呈现出了明显差异;与2016年冬季相比,虽然2020年冬季主要气团来向未发生明显变化,但各轨迹对应的污染物浓度均出现了大幅降低,且污染物潜在源区向东部区域扩展明显.

淮南市不同功能区大气PM_(2.5)的化学组分季节分布及其来源解析

为研究淮南市不同功能区2019—2020年大气细颗粒物(PM_(2.5))的季节污染特征及其来源情况,采用热光碳分析仪、离子色谱仪和电感耦合等离子体质谱仪分别对淮南市八公山区政府、潘集区和师范学院3个采样站点不同季节大气PM_(2.5)滤膜样品中碳质组分、水溶性无机离子和无机元素进行检测分析。结果表明:采样期间,在潘集区采样站点大气PM_(2.5)的污染最为严重,其季节变化特征表现为冬季>春季>秋季>夏季;从大气PM_(2.5)中各组分的质量浓度年平均值来看,在潘集区采样站点碳质组分和无机元素的污染最为严重,而在师范学院采样站点水溶性无机离子的污染最严重;从大气PM_(2.5)中各组分的质量浓度季节变化来看,在秋季碳质组分的平均质量浓度最高、夏季其平均质量浓度最低,在春、冬季水溶性无机离子的平均质量浓度高于夏、秋季,无机元素呈现出夏季>春季>秋季>冬季的季节变化规律;PMF模型污染源解析结果显示,淮南市大气PM_(2.5)污染主要来自燃煤排放源和机动车排放源。

北京市冬季重污染期间PM2.5及其组分演变特征

通过实时在线监测了2018年11月27日~2019年1月15日北京市城区PM2.5、水溶性无机离子(Na^+、NH4^+、K^+、Mg^2+、Ca^2+、F^-、Cl^-、NO2^-、NO3^-、SO4^2-、PO4^3-)、碳质组分(有机碳OC、元素碳EC)的质量浓度以及气态污染物浓度和气象要素,收集整理了近20年北京市冬季PM2.5、主要离子组分以及碳质组分浓度,分析研究了1999~2018年北京市冬季PM2.5、离子、碳质组分的变化特征,重点探讨了监测期间清洁日与两个典型重污染事件PM2.5及其组分的演变特征.结果表明:研究期间PM2.5浓度为53.5μg/m^3,达到近20年北京市冬季较低值,且大气主要污染源由煤烟型污染源转变为燃煤型与机动车尾气复合型污染源.监测期间,湿度高、微弱的西南风导致重污染产生,清洁日、污染事件I与污染事件II PM2.5平均浓度分别为32.5,138.9,146.8μg/m^3且不同时段PM2.5日变化趋势存在差异.各离子浓度变化为:NO3^->NH4^+>SO4^2->Cl^->K^+>Ca^2+>Na^+>PO4^3->F^->NO2^-~Mg^2+,总水溶性离子浓度为24.6μg/m^3占PM2.5总浓度的46.0%,其中SNA浓度占总离子浓度的83.7%,是离子中最主要的组分.碳质组分浓度达到近二十年北京市冬季最低值,变化为:一次有机碳POC>EC>二次有机碳SOC,OC与EC相关系数达到0.99,一次燃烧源对污染过程有较大贡献.NH4^+在清洁日与污染II中富集,主要以(NH4)2SO4、NH4NO3和NH4Cl形式存在,在污染I中较少,仅以(NH4)2SO4和NH4NO3存在.在污染I和II期间,SO4^2-的形成昼夜均受相对湿度与NH3影响;NO3^-的形成白天受O3与NH3的影响,夜间受相对湿度和NH3的影响.

大兴安岭4种乔木枝叶燃烧碳排放因子分析

为了解大兴安岭4种乔木燃烧碳排放特性,为林火碳排放的估算和区域碳平衡研究提供数据支持,文章运用室内燃烧模拟装置对落叶松、樟子松、白桦、蒙古栎的枝、叶进行不同燃烧状态下的点烧试验,并用烟气分析仪、颗粒物分析仪和元素分析仪对燃烧释放含碳气体及颗粒物中元素碳(EC)、有机碳(OC)的排放特性进行深入分析。结果表明,阴燃状态下各树种燃烧释放污染物的平均排放因子均大于明燃,而明燃状态下各树种枝的污染物排放因子均大于叶;樟子松枝、叶燃烧时PM2.5平均排放因子显著大于其他3个树种。元素碳与PM2.5排放因子的比值(EFEC/EFPM2.5)表现为明燃大于阴燃,且相同燃烧状态下枝大于叶。阴燃能促进CO、CxHy等不完全燃烧产物的排放;枝燃烧产生的EC在颗粒物中的比重普遍高于叶,而OC含量则与之相反;相同燃烧状态下叶的EFOC/EFEC值大于枝,在不同燃烧状态下EFEC与EFPM2.5呈现出显著相关性。

盐城市秋季典型PM_(2.5)污染过程的组分及来源特征

为探究盐城市大气环境PM_(2.5)污染特征,于2017年10月29日~11月5日对一次典型PM_(2.5)污染过程进行了监测采样,分析了水溶性离子、碳质组分等成分的污染特征以及PM_(2.5)主要来源。结果表明,PM_(2.5)浓度整体呈典型的倒V字型变化特征,平均质量浓度为(55.7±43.9)μg/m^(3),处于二级良的水平。各化学组分中,水溶性离子总质量浓度平均值为(30.5±32.2)μg/m^(3),占PM_(2.5)的48.5%,其中SNA为主要成分,平均占PM_(2.5)的42.7%;NO_(3)^(-)/SO_(4)^(2-)的平均值为1.91,表明移动源对此次污染过程的贡献大于固定源;碳质组分OC/EC的平均值为7.0,表明存在明显的二次有机污染过程,其中SOC平均占OC的71.0%,占PM_(2.5)的9.5%。PM_(2.5)组分重构及主成分分析结果表明,二次转化是形成此次污染的主要原因,燃煤源、交通源、工业生产、扬尘源以及生物质燃烧源为主要贡献源。

自贡市冬季大气PM_(2.5)组分特征分析及来源解析

为探究自贡市冬季大气PM_(2.5)污染特征,文章分析了自贡市冬季大气PM_(2.5)中水溶性离子、无机元素和碳质组分的浓度水平及来源。结果表明,二次无机离子(NO_(3)^(-)、SO_(4)^(2-)、NH_(4)^(+))是自贡冬季PM_(2.5)中水溶性离子的重要组成部分,占PM_(2.5)质量浓度的45.8%。SOR和NOR值分别为0.45和0.31,说明自贡市二次离子污染较为严重;PM_(2.5)中无机元素总浓度为2.7μg/m^(3),占PM_(2.5)质量浓度的3.9%。通过富集因子法分析,Pd、Te、Ag、Cd、Sb、Se、Mo、Sn、Hg、Br、Cs、Tl为高度富集;As、Co、Sc、Ga、Pb、Cr、Zn、Cu、Ni为中度富集;Al、K、Mn、V、Ba为轻度富集;TC质量浓度为19.3μg/m^(3),其中OC为11.7μg/m^(3)、EC为7.5μg/m^(3),分别占PM_(2.5)质量浓度的15.3%、9.8%。PM_(2.5)中SOC平均浓度为1.6μg/m^(3),占OC的13.7%;自贡市冬季PM_(2.5)来源贡献大小依次为二次硝酸盐(24.5%)、移动源(20.9%)、二次硫酸盐(18.1%)、工业源(17.2%)、生物质燃烧源(10.1%)、扬尘源(9.2%),应重点管控移动源、水泥行业、道路扬尘和施工扬尘、生物质燃烧等排放源。