太原市NH_3排放量估算及地域分布特征分析

NH3在大气细颗粒物(PM2.5)和灰霾形成过程中扮演着重要角色。为了解太原市NH3来源及排放情况,利用排放因子法,根据2013年该市各类氨排放源的活动水平数据,对NH3年排放量进行了估算,并分析其地域分布特征。结果表明,太原市NH3排放总量约为11 445 t,其中99.3%来自于人为源排放,0.7%来自自然源排放;在人为NH3排放源中,农业源是太原市的主要排放贡献源,其中畜禽养殖排放量最大,占34.2%;其次为氮肥施用,占18.9%;畜禽源中,鸡是NH3排放最大贡献源,占畜禽源NH3排放总量的31.0%,其次是猪,其贡献率为28.5%;在太原市下辖的六区三县一市中,畜禽NH3排放量约3 904 t,依贡献值从大到小排序为:清徐县小店区阳曲县古交市晋源区尖草坪区娄烦县杏花岭区万柏林区迎泽区。说明在人为氨源排放过程中,畜禽养殖的贡献很大,且主要分布在郊区县市中,建议加强对畜禽养殖业的管理,采取有效措施,严格控制氨气排放。     

武汉市科教区冬春季PM_(10)和PM_(2.5)质量浓度及水溶性离子分析

2006～2007年冬春季在武汉市湖北大学校区连续采集气溶胶样品,并用离子色谱分析了气溶胶中水溶性无机成分的含量。结果表明,PM2.5和PM10中总水溶性无机离子年平均浓度分别为3.98和6.79μg/m3,其中4种主要的水溶性无机离子Na+、Ca2+、SO42-和NO3-,共占PM2.5和PM10总水溶性离子浓度的79%、85%。Mg2+、Ca2+、F-、SO42-、Na+和Cl-主要集中在细粒子中,NH4+和NO3-主要集中在粗粒子中。NH4+和SO24-在PM2.5和PM10中的相关系数R=0.987、0.983,主要以NH4NO3、(NH4)2SO4和NH4HSO4的方式存在。离子来源分析显示,固定排放源(燃煤)对水溶性组分的贡献要高于移动排放源(机动车)的污染贡献,而局地二次扬尘及建筑扬尘也是大气细粒子中水溶性组分的一个重要来源。     

冬季霾天气下武汉城区大气PM2.5的化学特征

研究了冬季霾天气下武汉城区大气PM2.5的化学组成和污染特征.结果表明,武汉冬季霾天气和正常天气PM2.5的平均浓度分别为183.83μg/m3和66.46 μg/m3,主要成分OM、NO3-、SO42-、NH4+的总量分别占PM2.5的80.88％和65.43％.霾天气期间OC和EC有着共同的主要来源.与正常天气相比,武汉冬季霾天气下PM2.5中各物质的质量浓度均有所增加,二次有机气溶胶对武汉PM2.5有更为显著的贡献,以煤燃烧为代表的固定源对PM2.5的贡献更大.与其他城市相比,以机动车尾气为代表的移动源对武汉冬季PM2.5的贡献相对较大.霾天气下PM2.5浓度的增加可能与市政建设、煤燃烧、生物质燃烧、汽车尾气等因素有关.     

基于PCA模型的苏州市古城区PM2.5来源解析

2014年10月至2016年4月,对苏州市古城区南门站点的大气细颗粒物PM2.5进行了18个月次的同步采样观测,并测定了其中SO_4~(2-)、NO_3~-、NO_2~-、NH_4~+和CN的浓度水平,利用PCA方法对该区PM2.5的来源进行解析。解析结果表明,苏州市古城区PM2.5的主要来源为工业源、机动车尾气排放、燃煤源、生物质燃烧源和扬尘;从季节上看,由于供暖等原因,冬季燃煤源对PM2.5的贡献率有显著提升;工业源和机动车尾气排放的贡献率一直占有较高的比例;由于苏州市古城区内已没有工业企业,特别是钢铁企业和化工企业,并且严禁燃放烟花爆竹和秸秆焚烧,所以外地输入源是工业污染源、生物质燃烧源、燃煤源、化工源的主要和直接供给者;机动车尾气排放是古城区本地主要污染源,因此有效减少机动车的贡献率,对于改善古城区空气质量有着直接的影响作用。     

南京市餐饮油烟源大气污染物排放清单构建的研究

该文以南京市为研究区域,以2014年为研究基准年,建立了南京市餐饮油烟源大气污染物排放清单。结果表明,2014年南京市餐饮油烟源PM10、PM2.5、BC、OC和VOCs的排放总量为3 950t、3 160t、64t、2 212t和2 765t,主要集中在人口居住密集区域。本研究建立的排放源清单具有一定的不确定性,后续研究工作中应针对典型餐饮污染源开展污染物排放因子实测工作。     

我国PM2.5污染现状及来源解析研究

利用2013年我国各城市PM2.5浓度数据及查找大量文献,对我国细颗粒物的污染现状及重点城市细颗粒物来源解析工作进行了初步研究。结果发现,我国PM2.5浓度水平较高且空间差异较大,呈现明显的时空分布特征;PM2.5浓度高值区主要分布在华北平原、四川盆地、长三角地区,华北地区年均浓度在80μg/m3左右,各城市PM2.5浓度季节变化基本为冬季＆gt;春季＆gt;秋季＆gt;夏季;燃煤源、工业源、汽车尾气是对PM2.5有明显贡献的主要排放源类,机动车尾气对PM2.5贡献的大多在10%～30%。     

河南省夏季秸秆焚烧污染物排放量的估算与分析

基于2007年夏季秸秆焚烧卫星遥感监测资料,结合粮食产量、谷草比、排放因子等,估算了河南省秸秆焚烧各污染物的排放量.结果表明,2007年夏季河南省秸秆焚烧共排放:PM2.5 30 433.9 t、SO2 1 586.2 t、NOx 12.2 t、NH3 76.1 t、CH4 39.6 t、VOC 82.2 t、CO 477.8 t、CO2 2 799.9 t.秸秆焚烧污染物排放量空间分布受小麦种植面积影响较大,中东部多于西部,其中周口、驻马店和南阳排放量最多;夏季秸秆焚烧较为集中,PM2.5的排放多集中在5月下旬和6月上旬,且与郑州市PM2.5日均浓度有较好的相关性.     

不同堆高奶牛粪便长期堆积过程中温室气体和氨排放特点

为定量评价牛粪长期堆积对大气环境的影响,分别采用静态箱-气相色谱和通气法测定了不同堆体高度(堆高)奶牛粪便41周堆积过程中CH_4、N_2O和NH33种气体的排放量,分析了堆高对3种气体累积排放量以及温室效应和PM2.5的影响。结果表明,堆高对温室气体和NH3累积排放量的影响差异显著。堆高25 cm的CH_4和N_2O累积排放量显著低于堆高50 cm,但堆高对NH3累积排放量的影响正好相反。奶牛粪便长期堆积过程中CH_4对温室效应贡献最大,贡献率为61.41%~63.97%,其次是N_2O,贡献率为32.71%~33.70%,NH3对温室效应的贡献很小,仅为2.33%~5.88%。堆高25 cm的堆体温室效应显著低于堆高50 cm。堆高25 cm的堆体对PM2.5的影响显著高于50 cm。     

天津市秋季一次典型灰霾过程中颗粒物污染及化学成分特征分析

为研究灰霾天气过程污染状况,在天津市南开区进行采样,分析了2011年10月17日～ 20日灰霾过程中PM10和PM25的质量浓度和化学成分特征.结果表明,此次灰霾过程是由高空风场减弱,低空暖湿气流增强,地面气压场减弱而形成.灰霾期间,PM2.5/PM10比值最高达71.9％,细颗粒物的质量浓度变化较粗颗粒物更为明显.PM10和PM25中,二次离子最高比例分别达31.9％、32.8％,NO3-/SO42-的平均比值分别为0.95和0.89,说明此次灰霾过程中固定源和流动源影响相当;OC/EC比值最高分别为3.7和2.8,表明灰霾存在二次有机气溶胶污染,并在PM10中表现更为明显;人为源元素S最高比例分别为3.4％、3.6％,说明燃煤燃油对此次灰霾过程贡献较为突出.     

西安市秋季大气细粒子（PM2．5）中化学元素的浓度特征和来源

[目的]研究西安市秋季大气细粒子（PM2.5）中化学元素的浓度特征及来源。[方法]于2009年10月利用微流量采样器采集西安大气中PM2.5样品,分析其元素浓度特征及来源。[结果]西安市秋季大气中PM2.5质量浓度的平均值为168.44μg/m3,最小值为53.29μg/m3,最大值达358.16μg/m3,高于北京、珠江三角洲;PM2.5中S、Zn、K、Cl、Ca、Fe的质量浓度均超过1.0μg/m3,处于较高污染水平;PM2.5中K与有机碳（OC）、元素碳（EC）的相关性较高,相关系数分别为0.76和0.75（P〈0.0001）,说明OC、EC与K具有相同的来源,生物质燃烧对OC、EC有一定的贡献;元素的富集因子分析表明,K、Ca、Fe、Ti、Mn和Cr主要来源于地壳或岩石风化等自然源,而S、Zn、Cl、Pb、Br、Mo、Cd和As主要受人为污染源的影响,而受土壤扬尘等自然源的影响较小,其中Cd的富集因子最大,主要来源于金属冶炼等人为污染;燃煤、生物质燃烧、机动车尾气排放、冶金化工、扬尘等是该区秋季PM2.5的主要来源。[结论]该研究为城市环境污染治理提供了理论依据。     

畜禽废弃物管理过程中碳氮气体排放及控制技术研究进展

畜禽废弃物管理过程是重要的碳氮气体排放源,研究其控制和减排技术对控制污染和温室气体排放具有重要意义。综述了国内外畜禽废弃物管理过程中含氮气体NH3、N2O,以及CH4、CO2等含碳气体的排放特征,分析比较了控制固体堆放、固体堆肥、以及液体废弃物管理过程气体排放的技术, 并提出进一步开展各种畜禽废弃物排放特征、原水与沼液气体排放的对比研究,探索废弃物处理过程气体排放控制的机理和生物学机制的建议,对控制畜禽废弃物碳氮气体排放有重要参考价值。     

畜禽养殖场颗粒物污染特征及其危害呼吸道健康的研究进展

随着畜禽养殖集约化程度的提高,高密度饲养引起畜禽养殖场空气质量问题日益突出,特别是养殖舍内环境颗粒物(particulate matter:PM)污染引起的家畜呼吸道健康问题不容忽视。畜禽养殖生产过程中可产生大量PM,已成为大气细颗粒物PM2.5(空气动力学直径小于等于2.5μm)和PM10(空气动力学直径小于等于10μm)的重要来源,影响大气环境空气质量。畜禽养殖场的PM主要来源于饲料、粪便、羽毛、皮屑等,其成分主要是有机物,含有C、H、O、N、S、Ca、Na、Mg、Al和K等多种元素;PM表面还附着细菌、真菌、病毒等多种微生物以及内毒素、氨气、硫化氢等有害物质。畜禽养殖舍PM的产生和释放受到家畜的种类、日龄、活动以及季节等多种因素的影响,鸡舍内PM的浓度高于猪舍,冬季舍内PM的浓度高于夏季。但是,目前缺少标准化设备和标准方法来测量不同类型的畜禽舍PM的浓度和排放水平。畜禽养殖舍PM的成分复杂,具有很强的生物学效应,严重危害家畜的健康和生产。畜禽舍内高浓度PM主要通过以下3种形式影响呼吸道健康,一是PM直接刺激呼吸道,降低机体对呼吸系统疾病的免疫抵制;其次是PM表面附着的多种化合物的刺激;第三种是PM表面的病原性和非病原性微生物的刺激。目前关于PM对呼吸道健康危害机制的研究主要集中在PM对呼吸道的致炎作用,研究发现:PM通过刺激肺泡巨噬细胞产生前炎症因子,继而诱发其它细胞释放炎症因子,引起肺发生炎症反应;另外,PM2.5通过引起肺组织细胞发生氧化应激,激活丝裂原活化蛋白激酶(MAPKs)活性,上调核转录因子κB(NFκB)和转录激活因子AP-1的表达而诱发肺的炎症;PM2.5也可通过激活模式识别受体Toll样受体TLR2和TLR4的表达,激活NFκB信号通路而导致炎症的发生。也有研究发现,PM2.5在诱导呼吸道炎症的同时,还会激活细胞自噬和核因子相关因子-2(nuclear factor E2-related factor 2,Nrf2)相关信号通路,这为缓解和治疗PM引起细胞损伤提供了靶点。尽管PM危害呼吸道健康的机制研究较多,但是PM成分复杂,并处在不断变化中,因此PM诱导呼吸道损伤的机制也十分复杂,仍需进一步系统深入研究。畜禽养殖生产过程中释放的大量PM严重影响环境空气质量和家畜健康,而PM对环境和家畜健康的危害程度与其组成和浓度密切相关。因此,正确认识畜禽舍PM的形态、大小、组成、浓度水平及其形成排放影响因素,对确定畜禽舍PM的来源和PM的毒性危害具有重要意义。文章就畜禽生产过程中产生的PM的来源、化学组成、浓度、排放、影响因素,以及PM对呼吸道功能的影响及作用机制作一综述,为正确评估PM对畜禽健康生产的影响提供参考依据。     

PM2.5的成分特征及来源分析

PM2.5是空气中动气动力学直径小于或等于2.5μm的悬浮颗粒物。通过对PM2.5的来源分析,发现PM2.5的产生途径大多是机动车辆尾气的排放、煤的燃烧、生物质的燃烧等。以北京地区为例,对PM2.5的观测发现,PM2.5的浓度会受到季节的影响,夏季浓度较低,冬季和春季的浓度较高,早春和冬季北方地区天气寒冷,人们需要烧煤取暖,因此,PM2.5的浓度相比其他季节要高。同时,研究数据表明在沙尘天气、交通运输高峰期扬起地面的粗颗粒物能减小PM2.5在PM10中占的比例。PM2.5浓度不仅与季节有关,而且与气压、地区的相对湿度、风速都有着密不可分的关系。     

上海市霾与非霾期间PM_(2.5)中水溶性阳离子污染特征对比

霾污染是颗粒物和气体污染物导致的可察觉到的能见度降低的天气污染现象,主要为PM2.5污染,水溶性阳离子是PM2.5的主要成分。为了探讨霾与非霾期间PM2.5水溶性阳离子污染特征,对上海市的PM2.5颗粒物连续采样1个月,利用离子色谱分析了K+、Na+、NH+4、Ca2+、Mg2+5种水溶性阳离子。结果表明,上海市霾天气期间PM2.5的日均质量浓度(103.03μg/m3)是非霾天气日均质量浓度(37.64μg/m3)的2.74倍,Na+、NH+4、Ca2+、Mg2+和K+的质量浓度分别为6.28、1.74、1.42、0.20和0.23μg/m3,PM2.5中水溶性阳离子组分占PM2.5质量浓度的20%左右。对大气气溶胶污染物、水溶性阳离子及气象因素相关性进行分析显示各污染物之间的相关性存在显著差异,其中NOX、NO和CO,SO2和NO2,Na+和CO,Mg2+和CO、NOX,可能存在共同来源。霾动态变化过程分析表明,水溶性阳离子浓度在霾与非霾天气时发生较大变化,Na+、Ca2+和Mg2+是霾天气的主要污染阳离子。     

基于COPERT IV模型的机动车排放清单研究——以南京市为例

该研究应用COPERTⅣ模型建立了南京市2014年机动车污染排放清单.结果表明:南京市2014年机动车CO、NOx、VOCs、PM10和PM2.5排放量分别为6.80万t、4.46万t、1.12万t、0.21万t和0.16万t.各车型污染物贡献率各不相同,小客车排放的CO和VOCs量最大,分别为59.2%和48.2%.重型货车是NOx、PM10和PM2.5排放的主要来源,贡献率分别为50.8%、37.2%和41.0%.按排放标准划分,国III标准的车辆对CO、VOCs、NOx、PM10和PM2.5排放的贡献率最大,分别为30.4%、55.5%、26.5%、51.3%和54.9%.     

洞庭湖PM2.5重污染期水溶性离子污染特征和来源

于2017年9—12月在我国中部大气背景点洞庭湖采集PM2.5,分析水溶性离子成分,以研究其组成、分布特征及来源等。结果表明,采样期间洞庭湖PM2.5浓度平均值超过日均一级标准限值,主要成分是水溶性离子,其中NO3-、SO42-、NH4+在总离子浓度中分别占42.7%、27.4%、23.7%。NO3-、SO42-的摩尔浓度与NH4+拟合度较好,NH4+的量比酸性离子略占优势,说明NO3-和SO42-基本被NH4+中和。线性拟合表明NH4+与NO3-和SO42-主要以NH4NO3和NH4HSO4的形式存在。硫氧化率和氮氧化率说明SO42-和NO3-主要来自SO2和NOx的二次转化。二次转化受气象条件的影响;冬季比秋季更加有利二次转化,尤其是NO3-和NH4+的生成。后向轨迹气团分析发现,采样期间大气污染主要受中部地区和局地区域气团的影响,从山东半岛附近传输的气团对洞庭湖区域可能会产生海源的影响。本研究可为中部地区尤其是农业区域的大气污染成因和治理措施提供理论基础。     

蚌埠市空气中PM2.5形成与扩散的研究

目的探究空气中PM2.5形成方式、传播途径及模式。方法首先以蚌埠市为例,参考相关资料,使用相关性分析,分析各因素与PM2.5的相关性和各因素之间的相关性。得到相关结果,对结果进行检验,并使用SPSS得到各因素的系数,判断方程是否为线性,从而得到PM2.5的形成模型。接着通过热传导方程对高斯烟羽模型进行改进,得到空气污染物扩散模型。收集蚌埠市空气数据,对数据进行处理后代入模型,利用MATLAB进行求解,得到蚌埠市PM2.5的分布情况。结果从PM2.5的形成模型结果,得到了二氧化硫(SO_2)、二氧化氮(NO_2)和一氧化碳(CO)等是在一定环境条件下形成PM2.5前的主要气态物体。推导出空气污染物扩散模型,得到PM2.5的扩散方式,在通过对空气污染物扩散模型求解后,得出蚌埠市空气监测点每天空气中PM2.5的分布情况。结论空气中PM2.5由各因素综合影响形成。改进后的空气污染物扩散模型更好地模拟了PM2.5的扩散方式,得到的具体结果说明了模型的可行性和实用性。     

2014年重庆市大气污染物浓度变化特征及其与气象条件的关系简

根据重庆市2014年1月-12月大气空气质量指数（AQI）以及大气首要污染物PM2.5,PM10,CO,SO2,NO2和O3等相关数据,分析了重庆市大气污染物浓度的变化特征,并结合月平均降水量、平均气温、日照时数、平均相对湿度、平均风速和平均气压等气象数据,运用相关分析法,研究气象要素对重庆市大气污染物的影响.研究结果表明:AQI和PM2.5,PM10质量浓度变化在月尺度上呈明显的“U”型变化,表现为两端高中间低的态势;季节变化尺度上,冬季最高,夏季最低,即夏季空气质量最好,冬季空气污染最严重;PM2.5和PM10质量浓度显著相关,相关系数达0.99,PM2.5对PM10贡献较大,两者质量浓度的比值达0.80.PM2.5和PM10质量浓度与平均相对湿度正相关,主要是因为相对湿度越大越有利于颗粒物的形成;与...     

蚌埠市空气质量影响因素计量分析

目的基于蚌埠市空气污染问题现状,调查蚌埠市市区各类空气污染物浓度,分析蚌埠市空气质量主要污染源及其分布情况。方法在空气质量监测局网站上,查找到蚌埠市近几个月内的空气质量指数与6类常见大气污染物的浓度数据,使用相关性分析、多元线性回归等方法,分别构建相关性分析模型、多元线性回归模型、主因素分析等模型,使用MATLAB、EVIEWS软件进行编程,给出定量计算过程和计算结果,分析其结果代表的意义。结果空气质量指数AQI与6个基本监测指标SO2、NO2、PM10、PM2.5、O3和CO的相关系数分别为0.913 3,0.312 8,0.637 3,0.989 9,0.436,0.065;监测淮上区政府、百货大楼、二水厂、工人疗养院、蚌埠学院及高新区6个监测站的PM2.5浓度变化数据。监测结果为百货大楼,淮上区政府两地PM2.5浓度最高,向周边地区有递减的趋势;蚌埠市一天中PM2.5浓度值多在傍晚达到峰值,且在一年中冬季污染最为严重。结论蚌埠市空气质量指数影响因素主要为PM2.5,而PM2.5与CO之间相关关系较显著,蚌埠市人们的乘车出行对蚌埠市污染物浓度的影响最为显著。且冬季PM2.5含量相对春季、夏季较高。由此,控制人们日常生活中燃料燃烧和机动车尾气的排放可以有效地改善本区域的空气质量。     

农田氨排放影响因素研究进展

从源头上控制对大气中PM2.5贡献率较高的氨排放,对降低大气污染物PM2.5含量、以及减少雾霾污染起着很重要作用。在农业源氨排放中,由农业活动(主要是施肥)导致的氨排放占整个农业源氨排放的40%。因此,总结农田氨排放的研究进展,分析影响农田氨排放的主要因素,描述农田氨排放的规律,对国家制定氨减排措施有指导意义。通过对农田氨排放影响因素的系统分析,发现影响农田系统氨排放的因素包括气象条件(温度、降水、风速和光照强度)、土壤因素(土壤类型、理化特性、含水量等)、施肥因素(肥料种类、施肥量、施肥方式及灌溉和施肥时期)、和农作物(种类,生长时期)。其中最主要的影响因素有:温度、风速、土壤pH、土壤粘粒含量、土壤有机质含量、土壤含水率、肥料类型、施肥量、施肥及灌溉的方式。其中温度、土壤pH、有机质含量以及施肥量与农田氨挥发量呈正相关关系;风速与含水率在一定范围内与氨挥发呈正比关系;土壤粘粒含量与氨挥发呈负相关。上述的研究都是基于合理施肥,增加氮肥利用率,减少氨排放导致的氮损失为目的的,而以减少环境污染物、保持空气质量为目的氨减排措施的研究较少。因此,开展农田氨排放污染系数的确定,建立农业氨排放清单模型的研究,可为环境相关部门有效控制和减少农业污染物的排放,促进农业生产健康良性发展和环境保护起支撑作用。