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Long-term monitoring and source apportionment of PM_(2.5)/PM_(10) in Beijing,China 被引量:65
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作者 WANG Hailin ZHUANG Yahui +4 位作者 WANG Ying SUN Yele YUAN Hui ZHUANG Guoshun HAO Zhengping 《Journal of Environmental Sciences》 SCIE EI CAS CSCD 2008年第11期1323-1327,共5页
During 2001-2006,PM2.5 (particle matter with aerodynamic diameter less than 2.5 microns) and PM10 (particle matter with aerodynamic diameter less than 10 microns) were collected at the Beijng Normal University (BNU) s... During 2001-2006,PM2.5 (particle matter with aerodynamic diameter less than 2.5 microns) and PM10 (particle matter with aerodynamic diameter less than 10 microns) were collected at the Beijng Normal University (BNU) site,China,and in 2006,at a background site in Duolun (DL).The long-term monitoring data of elements,ions,and black carbon showed that the major constituents of PM2.5 were black carbon (BC) crustal elements,nitrates,ammonium salts,and sulfates.These five major components accounted for 20%-80% of... 展开更多
关键词 pm2.5 pm10 MONITORING source apportionment
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Distribution and Source Apportionment of Polycyclic Aromatic Hydrocarbons from Atmospheric Particulate Matter PM2.5 in Beijing 被引量:9
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作者 刘大锰 高少鹏 安祥华 《Advances in Atmospheric Sciences》 SCIE CAS CSCD 2008年第2期297-305,共9页
A total of 11 PM2.5 samples were collected from October 2003 to October 2004 at 8 sampling sites in Beijing city. The PM2.5 concentrations are all above the PM2.5 pollution standard (65 μg m^-3) established by Envi... A total of 11 PM2.5 samples were collected from October 2003 to October 2004 at 8 sampling sites in Beijing city. The PM2.5 concentrations are all above the PM2.5 pollution standard (65 μg m^-3) established by Environmental Protection Agency, USA (USEPA) in 1997 except for the Ming Tombs site. PM2.5 concentrations in winter are much higher than in summer. The 16 Polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs) listed as priority pollutants by USEPA in PM2.5 were completely identified and quantified by high performance liquid chromatography (HPLC) with variable wavelength detector (VWD) and fluorescence detector (FLD) employed. The PM2.5 concentrations indicate that the pollution situation is still serious in Beijing. The sum of 16 PAHs concentrations ranged from 22.17 to 5366 ng m^-3. The concentrations of the heavier molecular weight PAHs have a different pollution trend from the lower PAHs. Seasonal variations were mainly attributed to the difference in coal combustion emission and meteorological conditions. The source apportionment analysis suggests that PAHs from PM2.5 in Beijing city mainly come from coal combustion and vehicle exhaust emission. New measures about restricting coal combustion and vehicle exhaust must be established as soon as possible to improve the air pollution situation in Beijing city. 展开更多
关键词 distribution and occurrence source apportionment pm2.5 polycyclic aromatic hydrocarbons(PAHs) HPLC Beijing city
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Study on the Current Situation and Source Apportionment of PM_(2.5) Pollution in China 被引量:1
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作者 Nianliang CHENG Shangyin GAO +2 位作者 Yunting LI Bingfen CHENG Kuikui YUAN 《Asian Agricultural Research》 2015年第1期66-70,共5页
In this paper,using concentration data of PM2. 5in 2013 in China and referring to a lot of literature,we preliminary studied the pollution of fine particulate matter and summarized PM2. 5source apportionment in the ke... In this paper,using concentration data of PM2. 5in 2013 in China and referring to a lot of literature,we preliminary studied the pollution of fine particulate matter and summarized PM2. 5source apportionment in the key cities in China. Our results showed that PM2. 5showed significant spatial and temporal distribution; high surface concentrations of PM2. 5concentrated mainly in the North China Plain,the Sichuan Basin,Yangtze River Delta and other regions; the average annual concentration of PM2. 5was about 80μg / m3 in North China Plain; Seasonal changes in the concentration of PM2. 5was winter > spring > autumn > summer; fired sources,industrial sources,vehicle exhaust were the major sources of PM2. 5; motor vehicle exhaust mostly contributed 10%- 30% to PM2. 5. This review provides a fundamental understanding of PM2. 5source apportionment and serves as an important reference for future source apportionment studies to be widely conducted in China. 展开更多
关键词 China pm2.5 source apportionment POLLUTION charact
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西安市2019年秋冬季PM_(2.5)中金属来源解析及健康风险评价
4
作者 张永乐 李海红 +2 位作者 张英良 刘凡 张宁宁 《地球环境学报》 CSCD 2024年第3期487-497,共11页
为进行西安市秋冬季PM_(2.5)中金属元素来源解析及健康风险评价,采集2019年10月至2020年1月的PM_(2.5)颗粒物样品,实验分析样品中PM_(2.5)及8种金属元素浓度。结果表明:采样期间西安市PM_(2.5)平均质量浓度为99.44μg·m·3,是... 为进行西安市秋冬季PM_(2.5)中金属元素来源解析及健康风险评价,采集2019年10月至2020年1月的PM_(2.5)颗粒物样品,实验分析样品中PM_(2.5)及8种金属元素浓度。结果表明:采样期间西安市PM_(2.5)平均质量浓度为99.44μg·m·3,是国家环境空气质量二级标准值的1.3倍,世界卫生组织指导标准值的6.6倍;金属元素浓度大小依次为Al>Zn>Mn>Pb>Cu>As>Cr>Ni。随着污染等级增加,Pb增幅最大,Cr增幅最小。富集因子结果表明重金属元素浓度受人为污染影响明显,Pb和Zn因子高达194.9和172.2。相关性分析表明Zn-Mn-Cu、As-Pb存在较强相关性。PMF源解析结果表明PM_(2.5)中金属元素的主要来源为扬尘源、交通源、燃煤源和工业源,贡献率分别为42.6%、29.6%、24.6%和3.2%。利用EPA健康风险暴露模型评估金属元素对成人和儿童的非致癌及致癌风险水平,发现Cr对成人存在致癌风险,As对儿童具有非致癌风险。成人的致癌风险主要途径为呼吸吸入,儿童则为手口摄入途径。燃煤源对成人和儿童的非致癌风险及致癌风险贡献较大。 展开更多
关键词 pm_(2.5) 金属 来源解析 健康风险
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2021年菏泽市大气PM_(2.5)中金属和类金属污染特征及健康风险
5
作者 张慧 张翠霞 +3 位作者 张惠珠 李大磊 王颖 李仁波 《环境卫生学杂志》 2024年第7期603-608,616,共7页
目的探讨菏泽市大气细颗粒物(PM_(2.5))中金属和类金属元素的污染特征、来源,并评估其人群健康风险。方法在菏泽市牡丹区、定陶区分别设置1个大气PM_(2.5)采样点,于2021年每月10-16日采集大气PM_(2.5)滤膜样品并检测分析样品中锑(Sb)、... 目的探讨菏泽市大气细颗粒物(PM_(2.5))中金属和类金属元素的污染特征、来源,并评估其人群健康风险。方法在菏泽市牡丹区、定陶区分别设置1个大气PM_(2.5)采样点,于2021年每月10-16日采集大气PM_(2.5)滤膜样品并检测分析样品中锑(Sb)、砷(As)、铅(Pb)、锰(Mn)等12种金属和类金属含量;运用富集因子分析、相关性分析推测金属和类金属元素的可能来源;依据《化学物质环境健康风险评估技术指南》(WS/T 777-2021)风险评估模型,对儿童、成人经吸入途径吸入金属和类金属的健康风险进行评估。结果菏泽市大气PM_(2.5)质量浓度为61.0μg/m 3,两区大气PM_(2.5)中金属和类金属质量浓度排在前四位的为:铝(Al)>锰(Mn)>铅(Pb)>铬(Cr),从季节分布变化特征看,多数金属和类金属浓度在不同季节差异具有统计学意义(P<0.05),冬春季高于夏秋季。健康风险评估显示,Mn在儿童人群非致癌风险HQ>1,其它金属和类金属非致癌风险HQ在各年龄人群均<1,As、Cr致癌风险值CR分别在3.8×10^(-6)~5.1×10^(-6)、2.7×10^(-6)~3.6×10^(-6)之间,As、Cr在儿童、成年人群均存在潜在的致癌风险。结论菏泽市通过呼吸途摄入PM_(2.5)中的As、Cr对人群健康存在潜在健康风险,应作为重点关注的元素从源头上予以控制。 展开更多
关键词 细颗粒物(pm_(2.5)) 元素 来源分析 健康风险
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Source Apportionment of PM2.5 in the Metropolitan Area of Costa Rica Using Receptor Models
6
作者 Jorge Herrera Murillo Susana Rodríguez Roman +1 位作者 José Félix Rojas Marín Beatriz Cardenas 《Atmospheric and Climate Sciences》 2013年第4期562-575,共14页
In this work, receptor models were used to identify the PM2.5 sources and its contribution to the air quality in residential, comercial and industrial sampling sites in the Metropolitan Area of Costa Rica. Principal c... In this work, receptor models were used to identify the PM2.5 sources and its contribution to the air quality in residential, comercial and industrial sampling sites in the Metropolitan Area of Costa Rica. Principal component analysis with absolute principal component scores (PCA-APCS), UNIMX and positive matrix factorization (PMF) was applied to analyze the data collected during 1 year of sampling campaign (2010-2011). The PM2.5 samples were characterized through its composition looking for trace elements, inorganic ions and organic and elemental carbon. These three models identified some common sources of PM2.5: marine aerosol, crustal material, traffic, secondary aerosols (secondary sulfate and secondary nitrate resolved by PMF), a mixed source of heavy fuels combustion and biomass burning, and industrial emissions. The three models predicted that the major sources of PM2.5 in the Metropolitan Area of Costa Rica were related to anthropogenic sources (73%, 65% and 69%, respectively, for PCA-APCS, Unmix and PMF) although natural sources also contributed to PM2.5 (21%, 24% and 26%). On average, PCA and PMF methods resolved 94% and 95% of the PM2.5 mass concentrations, respectively. The results were comparable to the estimate using UNMIX. 展开更多
关键词 pm2.5 Chemical COMPOSITION Costa Rica source apportionment RECEPTOR Models
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不同制式地铁车站公共区PM_(2.5)污染特征
7
作者 纪文静 曾俊杰 李晓锋 《中国环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期2399-2406,共8页
为了解屏蔽门和安全门制式地铁车站公共区PM_(2.5)的污染特征,分别选取不同制式地铁车站,同步采集分析车站公共区及室外的PM_(2.5)浓度及成分,并利用PMF法解析公共区PM_(2.5)的来源组成.结果显示,屏蔽门车站公共区PM_(2.5)的平均浓度显... 为了解屏蔽门和安全门制式地铁车站公共区PM_(2.5)的污染特征,分别选取不同制式地铁车站,同步采集分析车站公共区及室外的PM_(2.5)浓度及成分,并利用PMF法解析公共区PM_(2.5)的来源组成.结果显示,屏蔽门车站公共区PM_(2.5)的平均浓度显著低于安全门车站,但高于站外大气PM_(2.5)浓度.安全门车站公共区中Fe、Cu元素的站内外浓度比(I/O比)分别为32和9,远超屏蔽门车站Fe、Cu的I/O比(16和4).依据源解析结果将公共区PM_(2.5)来源区分为站内源和站外源,安全门车站中站内源贡献达74%,产生的元素浓度和为40.1μg/m^(3),而屏蔽门车站中站内源贡献为69%,产生的元素浓度和仅18.8μg/m^(3).此外,两类车站中站内源对站内重金属元素贡献均超过80%,但安全门车站中站内源产生的重金属浓度为36.9μg/m^(3),而屏蔽门车站仅为17.5μg/m^(3),相比安全门降低53%.因此,屏蔽门制式相比安全门制式可以显著降低地铁车站公共区PM_(2.5)质量浓度及PM_(2.5)中重金属元素含量. 展开更多
关键词 地铁车站 细颗粒物 源解析 重金属
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北方沿海城市大气PM_(2.5)组分特征及来源分析:以青岛市为例
8
作者 张玉卿 张韬 +3 位作者 方渊 魏巍 孟赫 刘保双 《环境科学研究》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期525-535,共11页
为探究北方沿海城市大气PM_(2.5)的化学组分特征及其关键来源,本文选择典型代表城市青岛市作为研究对象,在2021年3月−2022年2月采集大气PM_(2.5)样品,测定水溶性无机离子、碳组分及化学元素等组分,深入分析大气PM_(2.5)化学组分特征,采... 为探究北方沿海城市大气PM_(2.5)的化学组分特征及其关键来源,本文选择典型代表城市青岛市作为研究对象,在2021年3月−2022年2月采集大气PM_(2.5)样品,测定水溶性无机离子、碳组分及化学元素等组分,深入分析大气PM_(2.5)化学组分特征,采用正定矩阵因子分解(PMF)和潜在源贡献函数(PSCF)对青岛市PM_(2.5)的主要贡献源类和潜在源区进行分析研究.结果表明:①采样期间青岛市PM_(2.5)浓度平均值为42.2μg/m^(3),NO_(3)^(−)、NH_(4)^(+)、SO_(4)^(2−)、OC是PM_(2.5)的主导成分,浓度分别为11.77、5.76、5.20和6.67μg/m^(3),占比分别为27.88%、13.65%、12.32%和15.80%.②各组分浓度季节性变化与PM_(2.5)浓度变化基本一致,呈现冬季最高、夏季最低,春季、秋季相差较小的变化特征.③PMF模型解析结果表明,二次无机源是青岛市PM_(2.5)的主要来源,贡献率达42.8%;其次为二次有机源以及燃煤和生物质燃烧源,贡献率分别为18.1%、15.7%;机动车源贡献率为8.8%,海盐和船舶源贡献率为6.0%;而扬尘源和工艺过程源贡献率相对较低,分别为5.3%和3.3%.冬季燃煤和生物质燃烧源贡献率(24.4%)明显高于其他季节;春季和秋季扬尘源贡献率较高,分别为6.5%和9.8%;夏季二次有机源、海盐和船舶源以及机动车源的贡献率高于其他季节,贡献率分别达23.1%、12.4%和16.3%.④江苏省北部以及山东省中东部是青岛市各类源的主要潜在源区,江苏省东北部、长三角地区以及黄海海域是海盐和船舶源的主要潜在源区.研究显示,二次源是青岛市大气污染物的主要来源,燃煤源和生物质燃烧源、机动车源、海盐和船舶源的影响也不容忽视.二次源、机动车源以及海盐和船舶源可能是北方沿海城市PM_(2.5)的重点关注源类,在大气污染防治措施制定时需要加强对其的精细化管理. 展开更多
关键词 青岛市 pm_(2.5) 组分特征 源解析 正定矩阵因子分解(pmF) 潜在源区
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昆明市PM_(2.5)中水溶性无机离子的化学特征及来源解析
9
作者 朱若珲 曹芳 范美益 《环境化学》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期2005-2016,共12页
为探究昆明市大气中水溶性无机离子的化学组分、季节差异及主要来源,本研究于2019年12月至2020年11月在云南大学进行PM_(2.5)样品采集,利用离子色谱仪分析样品中水溶性无机离子的质量浓度,并结合离子相关性分析、后向轨迹分析和主成分... 为探究昆明市大气中水溶性无机离子的化学组分、季节差异及主要来源,本研究于2019年12月至2020年11月在云南大学进行PM_(2.5)样品采集,利用离子色谱仪分析样品中水溶性无机离子的质量浓度,并结合离子相关性分析、后向轨迹分析和主成分分析等方法,阐明了昆明市大气中PM_(2.5)及其水溶性无机离子的季节污染特征及来源.结果表明,采样期间各季节总水溶性无机离子浓度均值排序为春季((5.6±2.2)μg·m^(−3))>冬季((5.5±2.6)μg·m^(−3))>秋季((4.3±2.8)μg·m^(−3))>夏季((3.6±2.2)μg·m^(−3)),水溶性无机离子年质量浓度的均值从大到小为SO_(4)^(2−)>Ca^(2+)>NO_(3)^(−)>NH_(4)^(+)>K^(+)>Cl^(−)>Na^(+)>Mg^(2+)>F^(−),其中SO_(4)^(2−)、Ca^(2+)、NO_(3)^(−)和NH_(4)^(+)是主要的水溶性无机离子.Ca^(2+)主要源于土壤粉尘,其他三者由前体物(SO_(2)、NO_(x)和NH_(3))二次转化生成,主要受化石燃料燃烧排放影响.SOR和NOR全年均值分别为0.20和0.02,表明在相同的环境里,SO_(2)二次转化为SO_(4)^(2−)的过程更易发生,且在秋季转化速率最大(SOR=0.23).SO_(4)^(2−)、NO_(3)^(−)和NH_(4)^(+)在秋季主要以NH_(4)NO_(3)和(NH_(4))_(2)SO_(4)的形式存在,其他三季则以NH_(4)HSO_(4)和NH_(4)NO_(3)的形式存在.昆明市大气PM_(2.5)中水溶性无机离子在冬、秋和春季一致,主要来自二次源和生物质燃烧源,其次是工业源和土壤尘,而夏季则主要来自机动车尾气、生物质燃烧源和土壤尘.除本地排放的影响外,冬季和夏季受到来自缅甸、老挝和贵州污染气团的影响,春季污染气团来自缅甸、云南本地和贵州,而秋季则受到云南东部和南部地区的气团输送影响. 展开更多
关键词 水溶性无机离子 pm_(2.5) 来源解析 昆明 后向轨迹分析
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兰州市PM_(2.5)中重金属元素的来源及健康风险评价
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作者 王凯 王瑛 《环境科学与技术》 CAS CSCD 北大核心 2024年第7期216-224,共9页
文章于非采暖期(2022年6月1日-8月31日)和采暖期(2022年11月1日-2023年1月31日)在兰州市城关区采集了121个PM_(2.5)样品,并对其中14种重金属元素的污染特征、来源及健康风险进行了研究。结果表明,兰州市采暖期的PM_(2.5)平均浓度((44.1&... 文章于非采暖期(2022年6月1日-8月31日)和采暖期(2022年11月1日-2023年1月31日)在兰州市城关区采集了121个PM_(2.5)样品,并对其中14种重金属元素的污染特征、来源及健康风险进行了研究。结果表明,兰州市采暖期的PM_(2.5)平均浓度((44.1±12.2)μg/m^(3))约为非采暖期PM_(2.5)平均浓度((20.8±3.05)μg/m^(3))的2倍,PM_(2.5)中14种重金属元素的平均浓度在采暖期((4 443±953) ng/m^(3))远高于非采暖期((2 854±426) ng/m^(3)),其中Al、Ca、Fe、Cu和K是兰州市PM_(2.5)中主要的重金属元素。富集因子分析结果表明,受人为活动影响较大的Zn、Se、Cd和Cu在采暖期的EFs值要远远大于非采暖期。正定矩因子分析的结果显示兰州市PM_(2.5)中14种重金属元素主要来源于土壤扬尘、生物质燃烧和工业生产混合排放(39.1%),其次为工业排放(23.3%)、交通排放(20.2%)和燃煤排放(17.4%)。健康风险评价结果显示,所有致癌元素中Cr的致癌风险最高,且在非采暖期和采暖期对成年男性、成年女性和儿童均存在致癌风险,Mn在采暖期对成年男性、成年女性和儿童均存在非致癌风险。因此,兰州市PM_(2.5)中的Cr和Mn的排放需要引起相关部门的高度关注,对于产生这2种元素的煤炭燃烧排放和电镀、冶金、制革和建筑施工等工业生产应该采取一定的措施进行减排监管。总致癌风险和总非致癌风险呈现儿童>成年男性>成年女性的特点。 展开更多
关键词 兰州市 pm_(2.5) 重金属 源解析 健康风险评价
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典型重工业城市PM_(2.5)化学组成特征及来源解析
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作者 齐超楠 齐鹏 张艺铃 《中国环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期2994-3003,共10页
通过实时高分辨率在线监测2019年邯郸市城区PM_(2.5)中碳组分和水溶性无机离子的质量浓度,分析研究了2019年全年邯郸市PM_(2.5)组分的变化特征和不同污染情景下PM_(2.5)组分的变化规律,同时采用正定矩阵因子分解模型和后向轨迹模型探究... 通过实时高分辨率在线监测2019年邯郸市城区PM_(2.5)中碳组分和水溶性无机离子的质量浓度,分析研究了2019年全年邯郸市PM_(2.5)组分的变化特征和不同污染情景下PM_(2.5)组分的变化规律,同时采用正定矩阵因子分解模型和后向轨迹模型探究了PM_(2.5)及其组分的来源.结果表明:研究期间邯郸市PM_(2.5)中OC和EC的月变化和日变化特征相似.水溶性无机离子的季节变化特征为冬季>秋季>春季>夏季,NO_(3)-、SO_(4)^(2-)和NH_(4)^(+)是PM_(2.5)中主要的水溶性无机离子组分,在四个季节均与PM_(2.5)有较强的相关性.邯郸市PM_(2.5)呈弱碱性,NH4+主要以(NH_(4))_(2)SO_(4)、NH_(4)NO_(3)和NH_(4)Cl的形式存在.OC、EC和二次无机离子在PM_(2.5)污染日和O_(3)污染日有所增加.冬季污染加重时,碳组分和水溶性离子质量浓度随PM_(2.5)的增加而升高,OC和EC占比下降,SO_(4)^(2-)和NO_(3)-占比升高,且SOR和NOR也逐渐增加.PMF分析结果表明二次源,机动车源和燃烧源是邯郸市大气颗粒物污染的主要来源.后向轨迹结果表明邯郸市主要受到河南北部,山东西北部,山西中部和河北南部传输影响.该研究将会为重工业城市大气污染防治提供重要的科学理论依据. 展开更多
关键词 pm_(2.5) 碳组分 水溶性无机离子 污染特征 来源解析
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广州市PM_(2.5)总碳稳定碳同位素特征及来源解析
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作者 翟源 肖红伟 +2 位作者 朱仁果 肖扬宁 马艳 《矿物岩石地球化学通报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期403-408,共6页
含碳气溶胶对气候和环境具有重要影响,是大气PM_(2.5)中重要组成成分。本研究于2017—2018年秋季(9—10月)和冬季(12—1月)在广州市采集了123个PM_(2.5)样品,进行总碳浓度(TC)和稳定碳同位素(δ^(13)C)组成分析。结果表明,采样期间广州... 含碳气溶胶对气候和环境具有重要影响,是大气PM_(2.5)中重要组成成分。本研究于2017—2018年秋季(9—10月)和冬季(12—1月)在广州市采集了123个PM_(2.5)样品,进行总碳浓度(TC)和稳定碳同位素(δ^(13)C)组成分析。结果表明,采样期间广州市秋、冬季TC浓度分别为2.2~14.9和2.4~23.4μg/m^(3),δ^(13)C分别为–27.68‰~–24.75‰和-26.96~-24.59‰,均呈现出秋低冬高的变化趋势。根据样品的δ^(13)C分析结果,结合贝叶斯模型以及后向轨迹聚类分析等方法对广州TC的源解析结果表明,采样期间广州市大气PM_(2.5)中TC秋、冬季主要来源为机动车尾气和生物质燃烧,其贡献秋季分别为52.40%和36.30%,冬季分别为62.30%和18.10%,秋季生物质燃烧贡献约是冬季2倍。 展开更多
关键词 pm_(2.5) TC 稳定碳同位素 源解析 后向轨迹
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十四运期间渭南市PM_(2.5)中无机元素来源解析及健康风险评估
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作者 陶亚南 郑淏 +4 位作者 杜涛 王锦 董娅玮 陈静 周变红 《环境保护科学》 CAS 2024年第3期148-159,共12页
利用Amms-100大气重金属分析仪在线数据,结合正交矩阵因子法(PMF)对渭南市在中华人民共和国第十四届运动会(十四运)期间细颗粒物(PM_(2.5))中的14种无机元素的污染特征及来源进行分析。结果表明,总元素的平均质量浓度十四运前(2.4μg/m^... 利用Amms-100大气重金属分析仪在线数据,结合正交矩阵因子法(PMF)对渭南市在中华人民共和国第十四届运动会(十四运)期间细颗粒物(PM_(2.5))中的14种无机元素的污染特征及来源进行分析。结果表明,总元素的平均质量浓度十四运前(2.4μg/m^(3))>十四运后(2.2μg/m^(3))>十四运期间(1.3μg/m^(3))。表征扬尘的元素昼夜变幅在十四运期间远高于其他时段;铅(Pb)的峰值与交通早晚高峰时间一致,其日间变幅在中期较为平缓,表明十四运期间扬尘源和交通源的控制效果显著;钾(K)在夜间浓度较高可能与站点东北方向聚集的村庄生物质燃烧有关。PMF结果显示,监测期间渭南市PM_(2.5)中无机元素主要来源于扬尘源(45.2%)、燃烧源(34.5%)、交通源(12.0%)和工业源(8.3%)。健康风险评价模型结果显示,所有时段中不同来源的非致癌风险的危险商(HQ)均小于1,但在不同时段中锰(Mn)对儿童的HQ最高,且砷(As)对儿童存在致癌风险。 展开更多
关键词 pm_(2.5) 无机元素 十四运 污染来源 健康风险评估 渭南市
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2023年春节期间宿迁市PM_(2.5)化学组分特征与来源解析
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作者 周子尧 刘昌威 +1 位作者 王亮 田军 《黑龙江科学》 2024年第14期31-33,39,共4页
2023年春节期间(1月18日—25日),宿迁市发生了一次短时PM_(2.5)重度污染,利用宿迁市环境空气国控监测站、大气超级站、在线单颗粒气溶胶质谱仪等对PM_(2.5)化学组分进行分析,对颗粒物的主要组分进行来源解析,探讨燃放烟花爆竹对空气质... 2023年春节期间(1月18日—25日),宿迁市发生了一次短时PM_(2.5)重度污染,利用宿迁市环境空气国控监测站、大气超级站、在线单颗粒气溶胶质谱仪等对PM_(2.5)化学组分进行分析,对颗粒物的主要组分进行来源解析,探讨燃放烟花爆竹对空气质量的影响。结果表明,春节期间整体空气质量良好,峰值出现在21日22时—22日0时(除夕夜),PM_(2.5)浓度范围为165~206μg/m^(3),达到重度污染水平,各项化学组分抬升明显,二次有机物占比明显抬升。烟花爆竹燃放指征重金属元素在除夕夜前后变化幅度较大,PM_(2.5)小时均值同步上升3.0倍,K^(+)和Cl^(-)浓度多次出现同时突升,重金属元素和离子元素双重佐证了烟花爆竹燃放助推了颗粒物浓度高值。由于烟花燃放特征离子与本地扬尘源特征离子存在共性(Al^(+)、Ba^(+)、Mg^(+)等矿物质成分),在不利气象条件下主要表现为扬尘源对大气颗粒物贡献率的增加。 展开更多
关键词 细颗粒物(pm_(2.5)) 烟花燃放 春节 化学组分 来源解析
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PM_(2.5)碳组分研究现状综述
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作者 马晋 杨震 +2 位作者 张帅 申东亮 王雅琪 《广州化工》 CAS 2024年第1期36-39,73,共5页
了解PM_(2.5)的化学组成、来源、大气传输过程和环境效应对大气污染有效控制对策的制定有重要意义,大气气溶胶碳质组分主要包括有机碳和元素碳,是大气细粒子的重要组成部分。通过总结国内南北方城市PM_(2.5)碳组分分析方面的研究,综述... 了解PM_(2.5)的化学组成、来源、大气传输过程和环境效应对大气污染有效控制对策的制定有重要意义,大气气溶胶碳质组分主要包括有机碳和元素碳,是大气细粒子的重要组成部分。通过总结国内南北方城市PM_(2.5)碳组分分析方面的研究,综述中国环境大气碳组分观测研究的现状,就大气PM_(2.5)碳组分OC、EC的浓度水平、OC和EC比值分析,相关性分析和来源等方面进行讨论。评述结果表明,南北方城市的样品数据PM_(2.5)碳组分OC、EC的浓度水平均有季节性差异,并且南北方城市相关性和源解析结果存在较大差异,以期为环境监测资料的深入科学分析提供参考和借鉴。在此基础上,指出现有研究的一些局限,并对今后的大气碳组分观测研究提出针对性的建议。 展开更多
关键词 碳组分 pm_(2.5) OC EC 来源解析 SOC
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庆阳市西峰城区环境颗粒物PM_(2.5)及其来源解析
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作者 贺彩虹 张研研 《陇东学院学报》 2024年第2期87-91,共5页
大气颗粒物来源解析工作是改善空气环境质量的重要基础和依据,是制定重污染天气应急预案,科学有效开展颗粒物污染防治工作的基础和前提。通过对西峰城区PM_(2.5)污染来源的解析研究,选取典型季节,在基于PM_(2.5)受体样品采集的基础上,... 大气颗粒物来源解析工作是改善空气环境质量的重要基础和依据,是制定重污染天气应急预案,科学有效开展颗粒物污染防治工作的基础和前提。通过对西峰城区PM_(2.5)污染来源的解析研究,选取典型季节,在基于PM_(2.5)受体样品采集的基础上,进行地壳元素、金属元素、水溶性离子和无机元素等化学成分的分析工作,建立西峰区典型季节细颗粒物受体成分谱,确定其主要的污染来源构成,为庆阳市污染物的防治和控制提供依据。 展开更多
关键词 大气颗粒物 pm_(2.5) 源解析 西峰区
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高邮近郊站点PM_(2.5)影响因子及来源分析
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作者 高萍 刘安康 +5 位作者 顾宇 高翔 苏艳 从冯 解舒婷 戴明明 《三峡生态环境监测》 2024年第1期82-90,共9页
利用2021年高邮城市边缘站点小时分辨率的PM_(2.5)质量浓度和气象要素数据,并结合后向轨迹及浓度权重轨迹分析(concentration-weighted trajectory,CWT)方法分析了PM_(2.5)质量浓度的时间变化、影响因素及来源特征。结果表明:观测期间站... 利用2021年高邮城市边缘站点小时分辨率的PM_(2.5)质量浓度和气象要素数据,并结合后向轨迹及浓度权重轨迹分析(concentration-weighted trajectory,CWT)方法分析了PM_(2.5)质量浓度的时间变化、影响因素及来源特征。结果表明:观测期间站点PM_(2.5)质量浓度为(33.20±21.99)μg/m^(3)。PM_(2.5)质量浓度存在显著的季节变化,冬季浓度最高,可达(46.74±26.90)μg/m^(3),夏季浓度最低,仅为(22.62±12.54)μg/m^(3),污染时次主要集中在冬季和春季,合计占比为87.6%。PM_(2.5)质量浓度具有夜间高于白天的特征。气象要素对PM_(2.5)质量浓度的影响较大,并随季节呈现一定的波动。低湿度(<75%)条件有利于PM_(2.5)浓度增长,而高湿度(>75%)条件有利于PM_(2.5)清除。风速对PM_(2.5)浓度影响显著,有降水时PM_(2.5)浓度较非降水时降低37.9%。高邮不同风向风速下对应PM_(2.5)浓度差异显著,高浓度PM_(2.5)主要来自城区对应的偏西及偏南方向。高邮地区PM_(2.5)外来源输送区域差异明显,高邮地区PM_(2.5)潜在源区主要分布在高邮市偏西方向的安徽及河南南部,偏南方向的江苏南部、浙江北部及上海地区,受冬季冷空气南下污染物输送影响,山东中部也存在较大贡献。 展开更多
关键词 高邮 pm_(2.5)质量浓度 变化特征 气象要素 来源解析
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Secondary organic carbon quantification and source apportionment of PM_(10) in Kaifeng, China 被引量:27
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作者 WU Lin FENG Yinchang +5 位作者 WU Jianhui ZHU Tan BI Xiaohui HAN Bo YANG Weihong YANG Zhiqiang 《Journal of Environmental Sciences》 SCIE EI CAS CSCD 2009年第10期1353-1362,共10页
During 2005, the filter samples of ambient PM10 from five sites and the source samples of particulate matter were collected in Kaifeng, Henan Province of China. Nineteen elements, water-soluble ions, total carbon (TC... During 2005, the filter samples of ambient PM10 from five sites and the source samples of particulate matter were collected in Kaifeng, Henan Province of China. Nineteen elements, water-soluble ions, total carbon (TC) and organic carbon (OC) contained in samples were analyzed. Seven contributive source types were identified and their contributions to ambient PM10 were estimated by chemical mass balance (CMB) receptor model. Weak associations between the concentrations of organic carbon and element carbon (EC) were observed during the sampling periods, indicating that there was secondary organic aerosol pollution in the urban atmosphere. An indirect method of "OC/EC minimum ratio" was applied to estimate the concentration of secondary organic carbon (SOC). The results showed that SOC contributed 26.2%, 32.4% and 18.0% of TC in spring, summer-fall and winter, respectively, and the annual average SOC concentration was 7.07 μg/m^3, accounting for 5.73% of the total mass in ambient PM10. The carbon species concentrations in ambient PM10 were recalculated by subtracting SOC concentrations from measured concentrations of TC and OC to increase the compatibility of source and receptor measurements for CMB model. 展开更多
关键词 pm10 source apportionment secondary organic carbon chemical mass balance
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Chemical characterization and sources of PM2.5 at 12-h resolution in Guiyang, China 被引量:4
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作者 Longchao Liang Na Liu +5 位作者 Matthew S. Landis Xiaohang Xu Xinbin Feng Zhuo Chen Lihai Shang Guangle Qiu 《Acta Geochimica》 EI CAS CSCD 2018年第2期334-345,共12页
The increasing emission of primary and gaseous precursors of secondarily formed atmospheric particulate matter due to continuing industrial development and urbanization are leading to an increased public awareness of ... The increasing emission of primary and gaseous precursors of secondarily formed atmospheric particulate matter due to continuing industrial development and urbanization are leading to an increased public awareness of environmental issues and human health risks in China. As part of a pilot study, 12-h integrated fine fraction particulate matter (PM2.5) filter samples were collected to chemically characterize and investigate the sources of ambient particulate matter in Guiyang City, Guizhou Province, southwestern China. Results showed that the 12-h integrated PM2.5 concentrations exhibited a daytime average of 51 ± 22 μg m^-3 (mean -4- standard deviation) with a range of 17-128 μg m^-3 and a nighttime average of 55 ± 32 μg m^-3 with a range of 4-186 μg m^-3. The 24-h integrated PM2.5 concentrations varied from 15 to 157 μg m^-3, with amean value of 53 ± 25 μg m^-3, which exceeded the 24-h PM2.5 standard of 35μg m^-3 set by USEPA, but was below the standard of 75 μg m^-3, set by China Ministry of Environmental Protection. Energy-dispersive X-ray fluorescence spectrometry (XRF) was applied to determine PM2.5 chemical element concentrations. The order of concentrations of heavy metals in PM2.5 were iron (Fe) 〉 zinc (Zn) 〉 manganese (Mn) 〉 lead (Pb) 〉 arsenic (As)〉 chromium (Cr). The total concentration of 18 chemical elements was 13 ± 2 μg m^-3, accounting for 25% in PM2.5, which is comparable to other major cities in China, but much higher than cities outside of China. 展开更多
关键词 Trace elements pm2.5 source apportionment
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Source Apportionment of Ambient PM_(10) in the Urban Area of Longyan City,China:a Comparative Study Based on Chemical Mass Balance Model and Factor Analysis Method 被引量:1
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作者 QIU Li-min LIU Miao +2 位作者 WANG Ju ZHANG Sheng-nan FANG Chun-sheng 《Chemical Research in Chinese Universities》 SCIE CAS CSCD 2012年第2期204-208,共5页
In order to identify the day and night pollution sources of PM10 in ambient air in Longyan City,the authors analyzed the elemental composition of respirable particulate matters in the day and night ambient air samples... In order to identify the day and night pollution sources of PM10 in ambient air in Longyan City,the authors analyzed the elemental composition of respirable particulate matters in the day and night ambient air samples and various pollution sources which were collected in January 2010 in Longyan with inductivity coupled plasma-mass spectrometry(ICP-MS).Then chemical mass balance(CMB) model and factor analysis(FA) method were applied to comparatively study the inorganic components in the sources and receptor samples.The results of factor analysis show that the major sources were road dust,waste incineration and mixed sources which contained automobile exhaust,soil dust/secondary dust and coal dust during the daytime in Longyan City,China.There are two major sources of pollution which are soil dust and mixture sources of automobile exhaust and secondary dust during the night in Longyan.The results of CMB show that the major sources are secondary dust,automobile exhaust and road dust during the daytime in Longyan.The major sources are secondary dust,soil dust and automobile exhaust during the night in Longyan.The results of the two methods are similar to each other and the results will guide us to plan to control the PM10 pollution sources in Longyan. 展开更多
关键词 Factor analysis(FA) method Chemical mass balance(CMB) model source apportionment Atmospheric particle pm10
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