检索结果-南通市图书馆

四川环境 1995年第3期14卷 12-15页

作者：周来东成都市环境保护科学研究所

对成都市大气飘尘（ＳＰＭ，＜ｌ０μｍ）用目标变换因子分析（ＴＴＦＡ）作源解析。结果表明，主要排放深及其贡献为：道路交通尘（１６．８％），冶金尘（１９．２％），垃圾与草木焚烧烟尘（１６．８％）．燃煤飞灰（５４．３％）。... 详细信息

对成都市大气飘尘（ＳＰＭ，＜ｌ０μｍ）用目标变换因子分析（ＴＴＦＡ）作源解析。结果表明，主要排放深及其贡献为：道路交通尘（１６．８％），冶金尘（１９．２％），垃圾与草木焚烧烟尘（１６．８％）．燃煤飞灰（５４．３％）。大气尘污染以煤烟为主。

关键词：目标变换因子源解析大气颗粒物大气质量

成都市PM_(10)中多环芳烃来源识别及毒性评估

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中国环境科学 2014年第10期34卷 2479-2484页

作者：刘贵荣史国良张普周来东吴建会冯银厂南开大学环境科学与工程学院国家环境保护城市空气颗粒物污染防治重点实验室天津300071 成都市环境保护科学研究院四川成都610000

对成都市2009年冬夏两季可吸入颗粒物（PM10）中16种多环芳烃（PAHs）含量进行了研究,并进一步分析其空间分布、组成特征及来源.结果表明,16种PAHs中15种被普遍检出（Nap未检出）,冬季和夏季的ΣPAHs浓度范围分别为40.25~150.68ng/m3和4... 详细信息

对成都市2009年冬夏两季可吸入颗粒物（PM10）中16种多环芳烃（PAHs）含量进行了研究,并进一步分析其空间分布、组成特征及来源.结果表明,16种PAHs中15种被普遍检出（Nap未检出）,冬季和夏季的ΣPAHs浓度范围分别为40.25~150.68ng/m3和44.51~71.16ng/m3,平均浓度分别为88.36ng/m3和64.21ng/m3.空间分析表明,PAHs 浓度在工业区较高,背景点较低.从 PAHs 组分分析结果显示,低环含量较低,4~6环所占比例较大,其比例范围为86.7%~96.1%.各组分含量季节差异不明显.利用特征化合物比值法、等级聚类法、PCA解析法分析了污染源类型,结果表明成都市PM10中PAHs的主要来源是机动车尾气排放源,以及煤与木材燃烧源.通过BaP当量（BaPE）进行了毒性评估,结果显示成都市冬夏两季的BaPE均值分别为13.41ng/m3和9.54ng/m3.

关键词：多环芳烃来源识别毒性评估

成都市冬季PM2.5中多环芳烃的源解析与毒性源解析

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中国环境科学 2015年第10期35卷 3150-3156页

作者：陈刚周潇雨吴建会田瑛泽周来东史国良冯银厂南开大学环境科学与工程学院国家环境保护城市空气颗粒物污染防治重点实验室天津300071 成都市环境保护科学研究院四川成都610000

对成都市2010～2011年住宅区冬季PM2.5中16种多环芳烃（PAHs）进行了来源解析、毒性评估以及毒性源解析研究.结果表明,16种PAHs普遍检出,成都市冬季PM2.5中的ΣPAHs浓度范围为22.79～215.82ng/m3,平均浓度为71.38ng/m3.PAHs组分分析结... 详细信息

对成都市2010～2011年住宅区冬季PM2.5中16种多环芳烃（PAHs）进行了来源解析、毒性评估以及毒性源解析研究.结果表明,16种PAHs普遍检出,成都市冬季PM2.5中的ΣPAHs浓度范围为22.79～215.82ng/m3,平均浓度为71.38ng/m3.PAHs组分分析结果显示,低环（2～3环）PAHs含量较低,高环（4～6环）所占比例较大,其比例范围为75.95%～99.52%.利用EPA PMF5.0解析PAHs污染源类型,结果表明成都市冬季PM2.5中PAHs的主要来源是煤和木材燃烧源、柴油燃烧源和汽油燃烧源,其分担率分别是14.88%、31.34%和54.08%.等效因子（TEF）毒性评估表明,成都市冬季的TEQ均值为16.82ng/m3.此外,运用PMF-TEF耦合模型对PAHs进行了毒性源解析,结果表明煤和木材燃烧、柴油燃烧和汽油燃烧的毒性分担率分别是12.39%、24.78%、62.83%.

关键词：多环芳烃来源解析毒性评估毒性源解析

成都典型秸秆燃烧季节PM2.5中化学成分研究

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气候与环境研究 2016年第4期21卷 439-448页

作者：瞿群杨毅红宋丹林曲兵周来东环境保护部华南环境科学研究所广州510655 电子科技大学中山学院化学与生物工程学院中山528402 成都市环境保护科学研究院成都610072

采集2012年春季和秋季成都城区的PM2.5(空气动力学当量直径小于等于2.5μm的颗粒物,即细颗粒物)样品,分析得到水溶性离子、有机碳(OC)和元素碳(EC)等化学成分。结果表明,春季和秋季PM2.5的浓度分别为101±64μg m^(-3)和88±30μg m^(-... 详细信息

采集2012年春季和秋季成都城区的PM2.5(空气动力学当量直径小于等于2.5μm的颗粒物,即细颗粒物)样品,分析得到水溶性离子、有机碳(OC)和元素碳(EC)等化学成分。结果表明,春季和秋季PM2.5的浓度分别为101±64μg m^(-3)和88±30μg m^(-3),是环境空气质量标准(GB3095-2012)日均值的1.3倍和1.2倍。基于K^+、OC/EC(OC浓度/EC浓度)和K^+/EC(K^+浓度/EC浓度)指标判别生物质燃烧事件,结果发现春、秋季生物质燃烧期间PM2.5中OC、EC和K^+、Cl^-等成分明显高于非生物质燃烧期;SO_4^(2-)、NH_4^+、Ca^(2+)、Mg^(2+)、NO_3^-、Na^+等其它水溶性离子浓度在生物质燃烧期均有不同程度升高。春、秋季生物质燃烧期间OC浓度分别是非生物质燃烧期的4.2倍和1.8倍,EC为非生物质燃烧期的2.3倍和2.3倍。K^+和Cl^-浓度在春季生物质燃烧期超过平均值的3倍,在秋季生物质燃烧期超过平均浓度的0.8倍和0.9倍。

关键词：秸秆燃烧季节 PM2.5 水溶性离子碳组分

成都城区PM_(2.5)季节污染特征及来源解析

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环境科学学报 2013年第11期33卷 2947-2952页

作者：张智胜陶俊谢绍东周来东宋丹林张普曹军骥罗磊环境保护部华南环境科学研究所广州510655 北京大学环境科学与工程学院北京100871 成都市环境保护科学研究院成都610072 中国科学院地球环境研究所西安710075 中国气象局成都高原气象研究所成都610071

于2009—2010年各季节典型月在成都城区采集了大气PM2.5样品,对PM2.5的质量浓度及其主要化学成分(含碳组分、水溶性无机离子和元素)进行了测定.结果显示:成都城区PM2.5平均质量浓度高达(165.1±85.1)μg·m-3,是国家环境空气质量标准年... 详细信息

于2009—2010年各季节典型月在成都城区采集了大气PM2.5样品,对PM2.5的质量浓度及其主要化学成分(含碳组分、水溶性无机离子和元素)进行了测定.结果显示:成都城区PM2.5平均质量浓度高达(165.1±85.1)μg·m-3,是国家环境空气质量标准年均PM2.5限值的4.7倍.OC、EC和水溶性二次离子(SO2-4,NO-3和NH+4)的平均浓度分别为(22.6±10.2)μg·m-3,(9.0±5.4)μg·m-3和(62.8±44.3)μg·m-3,分别占PM2.5浓度的13.7%、5.5%和38.0%.PM2.5及其主要化学成分浓度季节特征明显,即秋冬季高于春夏季.利用正交矩阵因子分析(PMF)对成都城区PM2.5的来源进行解析,结果表明,土壤尘及扬尘、生物质燃烧、机动车源和二次硝酸盐/硫酸盐的贡献率分别为14.3%、28.0%、24.0%和31.3%.就季节变化而言,生物质燃烧源贡献率在四个季节均维持在较高水平;土壤尘及扬尘的贡献率在春季显著提高;机动车源的贡献率在夏季中表现突出;而二次硝酸盐/硫酸盐的贡献率在秋冬季中则最为显著.

关键词：成都 PM2 5 碳气溶胶水溶性无机离子源解析

化学质量平衡模式的复共线性问题及岭回归估计

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四川环境 1994年第3期13卷 56-59页

作者：周来东王治渊成都市环境保护科学研究所

讨论了岭回归在解决化学质量平衡模式的复共线性问题中的应用。结合成都市大气颗粒物的实测数据，对数据作标准化与不作标准化时的岭估计结果进行了比较。表明，不作标准化处理的岭回归方法较之经典方法（标准化处理），其岭迹能较快地... 详细信息

讨论了岭回归在解决化学质量平衡模式的复共线性问题中的应用。结合成都市大气颗粒物的实测数据，对数据作标准化与不作标准化时的岭估计结果进行了比较。表明，不作标准化处理的岭回归方法较之经典方法（标准化处理），其岭迹能较快地趋于平稳，从而在较小的岭参数下得到较好地岭估计结果。

关键词： CMB模型复共线性岭回归大气监测

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成都市水资源与可持续发展

四川环境 1999年第1期18卷 65-69页

作者：周来东成都市环境保护科学研究所

文中对成都市水资源与可持续发展的关系作了探讨。认为由于本地区社会经济的高速发展，对水的需求量日益增加；而水体污染、上游森林覆盖率减少使涵养水源能力减弱等原因引起地表径流减少、可用水量减少，导致未来成都地区严重缺水，是... 详细信息

文中对成都市水资源与可持续发展的关系作了探讨。认为由于本地区社会经济的高速发展，对水的需求量日益增加；而水体污染、上游森林覆盖率减少使涵养水源能力减弱等原因引起地表径流减少、可用水量减少，导致未来成都地区严重缺水，是制约成都市可持续发展的重要因素。为此，探讨了水资源满足可持续发展的途径。

关键词：可持续发展水资源成都

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不同企业工厂内颗粒物源样品组分特征分析

南开大学学报（自然科学版） 2013年第6期46卷 14-19页

作者：王娇吴建会史国良张普周来东张裕芬王腾骄南开大学环境科学与工程学院国家环境保护城市空气颗粒物污染防治重点实验室天津300071 成都市环境保护科学研究院四川成都610000

选取了成都市10个具有典型代表性的企业工厂作为源样品采集点,通过聚类分析研究了源样品的组分特征,并且对不同源类PM2.5样品成分特征以及各源类不同粒径源样品成分特征进行对比分析.结果表明,本次采集的源样品可分为4类源.地质源类的... 详细信息

选取了成都市10个具有典型代表性的企业工厂作为源样品采集点,通过聚类分析研究了源样品的组分特征,并且对不同源类PM2.5样品成分特征以及各源类不同粒径源样品成分特征进行对比分析.结果表明,本次采集的源样品可分为4类源.地质源类的特征元素为Si、Al、OC,质量百分数分别为(12.54±0.93)%、(5.36±10.19)%、(10.50±0.92)%;金属1类源的特征元素为Al、Si、Ca、OC,质量百分数分别为(5.20±0.31)%、(12.52±1.09)%、(1.58±1.47)%、(14.48±3.90)%;金属2类源的特征元素为Si、Fe,质量百分数分别为9.45%、2.31%;化工源类的特征元素为K、Ca、OC,质量百分数分别为(1.44±1.16)%、(3.54±4.66)%、(8.50±8.31)%.

关键词： PM2 5 成都工业源源成分特征

基于MapInfo的成都市大气环境地理信息系统

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物探化探计算技术 2003年第1期25卷 54-59页

作者：李亿红周来东张成江倪师军王绪本成都理工大学四川成都610059 成都市环境保护科学研究所四川成都610000

建立了成都市大气环境地理信息系统,解决了长期以来大气污染源空间位置与其基本属性不能在地图上同时直观地表现出来的问题,该系统能将成都市环保部门日常监测到的大气污染源数据以图形的形式更加直观地表现出来,并能进行图形与数据的交... 详细信息

建立了成都市大气环境地理信息系统,解决了长期以来大气污染源空间位置与其基本属性不能在地图上同时直观地表现出来的问题,该系统能将成都市环保部门日常监测到的大气污染源数据以图形的形式更加直观地表现出来,并能进行图形与数据的交互,可快捷地对查询结果进行空间分析和统计。

关键词：成都市大气环境地理信息系统大气工业污染源居民生活第三产业交通污染源建筑杨尘

成都城区颗粒物消光系数特征及其与PM_(2.5)的关系

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中国科学院大学学报（中英文） 2013年第6期30卷 757-762页

作者：宋丹林陶俊张普周子航李从庆周来东成都市环境保护科学研究院成都610072 环境保护部华南环境科学研究所广州510655

为进一步了解成都城区霾天气成因,收集2011年成都城区大气细颗粒物(PM2.5)质量浓度,以及同步的颗粒物散射系数(bsp)和颗粒物吸收系数(b ap)资料,探讨bsp和bap季节和日变化特征,以及大气消光系数(bext=bsp+bap)与PM2.5之间关系.结果发现... 详细信息

为进一步了解成都城区霾天气成因,收集2011年成都城区大气细颗粒物(PM2.5)质量浓度,以及同步的颗粒物散射系数(bsp)和颗粒物吸收系数(b ap)资料,探讨bsp和bap季节和日变化特征,以及大气消光系数(bext=bsp+bap)与PM2.5之间关系.结果发现,成都城区bsp和bap年均值分别为(456±237)Mm-1和(96±73)Mm-1,其中b sp日变化主要受到气象条件和郊区污染源输送的影响,bap日变化主要受到气象条件和本地移动源的影响.PM2.5与bext呈现较好的线性关系(R2>0.92),表明PM2.5是导致成都霾天气的主要因素.

关键词：霾颗粒物散射系数颗粒物吸收系数颗粒物消光系数 PM2 5