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海口市PM2.5和PM10来源解析

环境科学研究 2015年第10期28卷 1501-1509页

作者：宋娜徐虹毕晓辉吴建会张裕芬杨海航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 海口市环境保护监测站海南海口570100

以海口市为例,研究了我国典型热带沿海城市——海口市环境空气颗粒物的污染特征和主要来源.2012年春季和冬季在海口市区4个采样点同步采集了环境空气中PM10和PM2.5样品,同时采集了多种颗粒物源样品,并使用多种仪器分析方法分析了源与受... 详细信息

以海口市为例,研究了我国典型热带沿海城市——海口市环境空气颗粒物的污染特征和主要来源.2012年春季和冬季在海口市区4个采样点同步采集了环境空气中PM10和PM2.5样品,同时采集了多种颗粒物源样品,并使用多种仪器分析方法分析了源与受体样品的化学组成,建立了源化学成分谱.使用CMB(化学质量平衡)模型对海口市大气颗粒物进行源解析.结果表明:污染源贡献具有明显的季节特点,并存在一定的空间变化.冬季城市扬尘、机动车尾气尘、二次硫酸盐和煤烟尘是海口市PM10和PM2.5中贡献较大的源,在PM10和PM2.5中贡献率分别为23.6%、16.7%,17.5%、29.8%,13.3%、15.7%和13.0%、15.3%;春季机动车尾气尘、城市扬尘、建筑水泥尘和二次硫酸盐是海口市PM10和PM2.5中贡献较大的源,在PM10和PM2.5中贡献率分别为27.5%、35.0%,20.2%、14.9%,12.8%、6.0%和9.5%、10.5%.冬季较重的颗粒物污染可能来自于华南内陆地区的区域输送,特别是,本地排放极少的煤烟尘和二次硫酸盐受区域输送的影响更为显著.

关键词：海口市 PM10 PM2.5 CMB(化学质量平衡)模型源解析

基于车速-流量模型的动态化道路扬尘清单编制方法与应用

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环境科学研究 2023年第3期36卷 490-499页

作者：贺靖贻宋立来李虎舒秦毕晓辉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300350

目前国内外关于道路扬尘排放的计算多采用美国环境保护局推荐的AP-42排放因子法,直接计算道路扬尘的年均排放总量,但其动态化程度不足,难以满足日益增长的精细化管理需求.本研究采用车速-流量模型构建高时间分辨率的道路车流量获取方法... 详细信息

目前国内外关于道路扬尘排放的计算多采用美国环境保护局推荐的AP-42排放因子法,直接计算道路扬尘的年均排放总量,但其动态化程度不足,难以满足日益增长的精细化管理需求.本研究采用车速-流量模型构建高时间分辨率的道路车流量获取方法.以天津市为例,采用自下而上的方法,结合本地化的排放因子以及天津市采取的道路扬尘控制措施,借助GIS平台编制高时空分辨率的道路扬尘排放清单,精细反映天津市道路扬尘排放的时空分布特征.结果表明:(1)时间尺度上,受早晚高峰的影响,城市道路在08:00—09:00与18:00—19:00扬尘排放强度较大,13:00—14:00是白天扬尘排放强度的低值时段.(2)空间尺度上,夜间(03:00—04:00)道路扬尘排放强度的高值区域集中在高速路段,白天扬尘排放强度的低值时段(13:00—14:00)集中在城市道路中支路密集的地区,道路扬尘排放强度高峰时期(18:00—19:00)集中在各类型的城市道路.全年道路扬尘排放高值区域集中在城市支路和郊区道路.(3)天津市内六区全年道路扬尘PM_(2.5)、PM_(10)、TSP排放量分别为603、2492和12986 t,相较以往研究有所下降.从区域看,道路扬尘排放总量呈偏远郊区>环城四区>市内六区的规律.城市道路采取的洒水措施明显降低了道路扬尘排放总量.研究显示,受交通扰动影响,道路扬尘排放呈现明显的时空分布差异.

关键词：道路扬尘车速-流量模型动态化排放清单

机器学习耦合受体模型揭示驱动因素对PM_(2.5)的影响

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环境科学研究 2022年第11期35卷 2425-2434页

作者：许博徐晗赵焕张忠诚高洁李岳冯银厂史国良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300350 中国气象局-南开大学大气环境与健康研究联合实验室天津300074 南开大学计算机学院天津300350

PM_(2.5)主要受排放源、大气化学、气象条件等驱动因素的非线性影响,了解驱动因素对PM_(2.5)浓度的影响十分重要.本研究基于南开大学大气环境综合观测超级站的逐时在线观测数据,耦合机器学习方法和受体模型,揭示了驱动因素的重要性以及... 详细信息

PM_(2.5)主要受排放源、大气化学、气象条件等驱动因素的非线性影响,了解驱动因素对PM_(2.5)浓度的影响十分重要.本研究基于南开大学大气环境综合观测超级站的逐时在线观测数据,耦合机器学习方法和受体模型,揭示了驱动因素的重要性以及对PM_(2.5)浓度的影响.结果表明:①2018年11月—2020年10月观测地点的PM_(2.5)浓度范围为3.21~291.80μg/m^(3),采暖季PM_(2.5)浓度和化学组分均高于非采暖季.②使用受体模型解析PM_(2.5)的来源及其贡献,发现观测期间二次源的贡献率(44.7%)最高,其他依次为燃煤源(23.6%)、机动车排放源(11.0%)、扬尘源(9.9%)、生物质燃烧源(7.2%),工业源的贡献率(3.6%)最小.③利用随机森林-SHAP模型量化排放源、大气氧化能力、气象条件等驱动因素对PM_(2.5)浓度的影响,发现观测期间排放源对PM_(2.5)浓度的影响程度为54.3%,高于其他驱动因素;气象条件对PM_(2.5)浓度的影响程度次之,为32.4%;大气氧化能力对PM_(2.5)浓度的影响程度相对较低,为13.3%.在采暖季和非采暖季,各驱动因素对PM_(2.5)浓度的重要性在排序上没有变化,然而驱动因素对PM_(2.5)浓度的影响程度有所不同.采暖季排放源对PM_(2.5)浓度的影响程度高于非采暖季,采暖季大气压对PM_(2.5)浓度的影响程度低于非采暖季.研究显示,排放源对PM_(2.5)的影响相对较大,气象条件和大气氧化能力对PM_(2.5)浓度的影响也不容忽视.

关键词：颗粒物受体模型随机森林驱动因素影响

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六类餐饮源排放PM2.5化学成分谱

环境科学研究 2021年第1期34卷 71-78页

作者：李林璇程渊杜鑫戴启立吴建会毕晓辉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 中国气象局-南开大学大气环境与健康研究联合实验室天津300350

大气颗粒物源成分谱可以表征源排放颗粒物的理化特征,为受体模型开展来源解析研究提供基础数据.餐饮油烟排放是室内外环境大气污染的来源之一,当前餐饮源排放PM2.5的化学成分谱仍然缺乏.该研究分别在成都市、武汉市和天津市采集了29组6... 详细信息

大气颗粒物源成分谱可以表征源排放颗粒物的理化特征,为受体模型开展来源解析研究提供基础数据.餐饮油烟排放是室内外环境大气污染的来源之一,当前餐饮源排放PM2.5的化学成分谱仍然缺乏.该研究分别在成都市、武汉市和天津市采集了29组6种餐饮源(居民烹饪、火锅店、烧烤店、职工食堂、中餐馆、商场综合餐饮)排放的PM2.5样品,分析无机元素、离子、碳、多环芳烃(PAHs)等化学组分,并构建了餐饮源排放颗粒物化学成分谱.结果表明:①餐饮源排放PM2.5化学成分中的主要组分为OC(有机碳)、EC(元素碳)、Ca、Al、Fe、NH 4+、SO 4^2-、NO 3^-、Na^+、K^+、Mg ^2+和Cl^-,其中w(OC)最高,为41.67%~57.91%.②餐饮源排放PM2.5的PAHs中,3环和4环占比较高,其中芴(Flu)、菲(Phe)、荧蒽(Fla)、芘(Pyr)的质量分数相对其他物质较高.研究显示:餐饮源排放PM2.5中OC EC约为15.99~67.61,在一定程度上可以用来表征餐饮源排放;Fla(Fla+Pyr)和InP(InP+BghiP)多集中在0.45~0.55之间,或可作为标识餐饮源的特征比值.

关键词：餐饮源 PM2.5 化学组成源成分谱多环芳烃(PAHs)

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建筑施工扬尘特征与监控指标

环境科学学报 2009年第8期29卷 1618-1623页

作者：赵普生冯银厂金晶韩博毕晓辉朱坦张小玲中国气象局北京城市气象研究所北京100089 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

建筑施工活动引起的扬尘是我国城市空气颗粒物污染的重要来源,选择天津市一处典型的建筑施工工地作为研究对象,分施工阶段对环境空气PM10、尘源样品和降尘等进行了系统监测实验,得到了建筑扬尘的成分谱(元素、离子和碳组分)和尘源样品... 详细信息

建筑施工活动引起的扬尘是我国城市空气颗粒物污染的重要来源,选择天津市一处典型的建筑施工工地作为研究对象,分施工阶段对环境空气PM10、尘源样品和降尘等进行了系统监测实验,得到了建筑扬尘的成分谱(元素、离子和碳组分)和尘源样品的粒径分布.结果表明,建筑施工扬尘的污染特点和化学组成特征与具体施工阶段、施工操作和建筑材料等密切相关.通过采集工地周边的降尘,发现利用降尘可以作为工地扬尘的监控指标.

关键词：扬尘施工成分谱粒径分布降尘

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成都市PM10中碳质气溶胶长期来源特点

环境科学研究 2018年第3期31卷 435-441页

作者：关辽杨卓然马彤宋丹林田瑛泽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300350 成都市环境保护科学研究院四川成都610000

大气颗粒物中包含多种组分的气溶胶,其中碳质气溶胶由于对人体健康、能见度有较大影响,已受到越来越多的关注.为研究碳质气溶胶的长期变化规律,采集了成都市2009—2013年的PM_(10)样品,对其中所含的无机元素、水溶性离子及碳组分分别进... 详细信息

大气颗粒物中包含多种组分的气溶胶,其中碳质气溶胶由于对人体健康、能见度有较大影响,已受到越来越多的关注.为研究碳质气溶胶的长期变化规律,采集了成都市2009—2013年的PM_(10)样品,对其中所含的无机元素、水溶性离子及碳组分分别进行测定,并使用"PMF(正定矩阵因子分解法)-比值"模型分别对PM_(10)和所含的碳质气溶胶的来源进行分析.结果表明,1月、2月、5月和12月的碳质气溶胶浓度较高,其中1月、2月和12月的OC/EC(有机碳与元素碳质量浓度之比)较高,并且PMF-比值模型计算结果也显示冬季SOC增多,表明冬季可能有更多的二次有机碳(SOC)生成;5月的char-EC/soot-EC(二者质量浓度之比,其中char-EC=EC1-OP,soot-EC=EC2+EC3,它们可更好地区分源类)较高,K含量也较高,表明可能有更多的生物质燃烧排放.PM_(10)解析共发现6类源,依次为地壳扬尘(26.5%)、二次硫酸盐(25.1%)、燃煤&生物质燃烧混合源(17.3%)、二次硝酸盐&二次有机碳混合源(12.3%)、机动车源(11.8%)和水泥尘源(7.0%);碳质气溶胶解析发现,OC主要来源依次为机动车源(38.2%)、燃煤&生物质燃烧混合源(33.1%)和二次有机碳(25.3%),char-EC的主要来源是燃煤&生物质燃烧混合源和机动车源,分别占50.5%和45.4%,soot-EC则主要受机动车影响(达73.2%).研究显示,成都市PM_(10)主要来自于地壳扬尘、二次生成和燃煤&生物质燃烧,而碳质气溶胶主要来自于机动车、燃煤&生物质燃烧.

关键词：碳质气溶胶 PMF(正定矩阵因子分解法)-比值 char-EC soot-EC 源贡献

烟台市典型工业排放PM2.5源成分谱特征研究

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环境科学研究 2019年第8期32卷 1333-1339页

作者：温杰李博张秀丽田瑛泽黄渤朱红霞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300350 烟台市环境监控中心山东烟台264003 广州禾信仪器股份有限公司广东广州510530 中国环境监测总站北京100012

鉴于烟台市本地化源成分谱研究缺乏的现状,以及颗粒物精细化来源解析及环境管理的需求,采用NK-ZXF颗粒物再悬浮采样器,对6家烟台市典型工业下载灰源样品进行再悬浮采样,构建6类〔燃煤电厂、供热锅炉、生物质锅炉、钢铁(烧结)行业、玻璃... 详细信息

鉴于烟台市本地化源成分谱研究缺乏的现状,以及颗粒物精细化来源解析及环境管理的需求,采用NK-ZXF颗粒物再悬浮采样器,对6家烟台市典型工业下载灰源样品进行再悬浮采样,构建6类〔燃煤电厂、供热锅炉、生物质锅炉、钢铁(烧结)行业、玻璃行业和垃圾处理行业〕PM2.5源成分谱,并对PM2.5源成分谱特征及其排放颗粒物携带重金属特征进行评估.结果表明:①燃煤电厂PM2.5源成分谱的标识组分包括Si、Cl^-和SO4^2-,其质量分数分别为15.2%、9.3%和7.8%;与燃煤电厂相比,供热锅炉排放的PM2.5中w(OC)偏高、w(SO4^2-)偏低;生物质锅炉排放的主要组分有K、Cl^-和OC等,其质量分数分别为7.4%、13.3%和8.6%;钢铁(烧结)行业PM2.5源成分谱中w(Ca)、w(Fe)和w(Cl^-)较高;SO4^2-和Ca为玻璃行业PM2.5源成分谱的主要组分,其质量分数分别为20.6%、8.2%;垃圾处理行业重金属质量分数最高,其主要组分为Cl^-和SO4^2-.②CD (coefficient of divergence,分歧系数)计算结果表明,各源成分谱有一定相异性(CD范围为0.53~0.70),其中生物质锅炉与垃圾处理行业PM2.5源成分谱差异(CD为0.70)最大.③各典型工业排放PM2.5所携带重金属特征显示,垃圾处理行业排放PM2.5中的重金属质量分数(2.3%)最高,燃煤电厂、供热锅炉、生物质锅炉和玻璃行业排放的重金属中Cr、Ni和Cu相对质量分数较高,钢铁行业和垃圾处理行业排放的重金属中Pb相对质量分数较高.研究显示,所构建的烟台市各典型工业排放PM2.5源成分谱特征鲜明,能够反映各行业PM2.5排放特征.

关键词：烟台市 PM2.5 源成分谱典型工业排放重金属

城市尺度高空间分辨率VOCs组分排放清单构建方法与应用

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环境科学研究 2023年第6期36卷 1083-1094页

作者：舒秦宋立来贺靖贻毕晓辉李森熊海伦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300350 中国气象局-南开大学大气环境与健康研究联合实验室天津300350 河南省驻马店生态环境监测中心河南驻马店463000 河南省驻马店市生态环境局河南驻马店463000

挥发性有机物(VOCs)是影响大气复合污染形成的关键前体物,来源众多且化学组成差异较大.为满足城市尺度VOCs精准管控需求,本文基于“自下而上”的人为源活动水平数据与植被遥感资料,并与文献调研和实测VOCs源谱信息相耦合,采用排放因子... 详细信息

挥发性有机物(VOCs)是影响大气复合污染形成的关键前体物,来源众多且化学组成差异较大.为满足城市尺度VOCs精准管控需求,本文基于“自下而上”的人为源活动水平数据与植被遥感资料,并与文献调研和实测VOCs源谱信息相耦合,采用排放因子法构建了城市尺度高空间分辨率VOCs组分清单的编制方法,并以河南省驻马店市为研究区域开展应用.结果表明:①本文构建的清单编制方法能够获取城市尺度高空间分辨率的VOCs组分排放清单,根据现阶段可获取的活动水平分辨率,清单分辨率可在1km×1km及以上.②驻马店市烯烃组分排放量最高,其次是烷烃和含氧VOCs(OVOCs),其中排放量较高的物种为异戊二烯、苯乙烯和乙酸乙酯等;对于臭氧生成潜势(OFP),烯烃和OVOCs是主要贡献者,OFP贡献较高的物种为异戊二烯、乙烯、乙醛和甲醛等;在空间分布上,研究区域VOCs排放空间分布呈明显差异,林地茂密、工业企业密集、人口和路网密度较大的区域VOCs排放量较高.③将清单结果与受体模型解析结果对比发现,二者在主要源类的识别上基本一致,印证了所构建清单的可靠性.对比PMF解析因子谱和清单参考源谱发现,清单参考源谱中燃烧源以及工艺过程和溶剂使用源适用性较好,移动源谱适用性较低.研究显示,驻马店市VOCs总量及组分排放空间特征明显,高空间分辨率清单可为城市差异化管理提供基础.

关键词：挥发性有机物(VOCs) 排放清单高空间分辨率源成分谱评估

青岛市港口区域PM_(2.5)污染特征及来源解析研究

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环境科学学报 2022年第11期42卷 293-307页

作者：张子祎刘保双孟赫石来元王静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300350 山东省青岛生态环境监测中心青岛266003

港口区域因大气污染物排放量大且污染源复杂,已成为沿海城市大气污染防治的关键区域.为明确青岛港口区域PM_(2.5)污染特征及主要贡献源类,于2019年在青岛市3个港口区域和1个背景点位采集了不同季节的环境PM_(2.5)样品,并分析了其化学组... 详细信息

港口区域因大气污染物排放量大且污染源复杂,已成为沿海城市大气污染防治的关键区域.为明确青岛港口区域PM_(2.5)污染特征及主要贡献源类,于2019年在青岛市3个港口区域和1个背景点位采集了不同季节的环境PM_(2.5)样品,并分析了其化学组分特征;同时,采用正定矩阵因子分析模型(PMF)和潜在源贡献函数(PSCF)分别分析了港口区域PM_(2.5)的主要贡献源类及各源类潜在的影响区域.结果表明,2019年青岛港口区域ρ(PM_(2.5))年均值为64μg·m^(-3),是我国空气质量二级标准的1.8倍,其中,董家口点位最高(74μg·m^(-3)),崂山点位最低(55μg·m^(-3)).NO_(3)^(-)、OC和SO_(4)^(2-)是PM_(2.5)的主导组分,其中,NO_(3)^(-)-含量(13.1%)明显高于其它组分.董家口点位ρ(NO_(3)^(-))、ρ(SO_(4)^(2-))、ρ(OC)和ρ(EC)(分别为13.0、7.09、8.98和2.91μg·m^(-3))明显高于其它点位,燃煤、工业特别是钢铁企业及货车等影响可能较为明显.同时,冬季这些组分浓度也显著高于其它季节,而夏季Na的浓度(0.96μg·m^(-3))和占比(2.13%)明显较高;春季Si和Al的浓度(1.27和0.45μg·m^(-3))和占比(2.79%和1.00%)明显高于其它季节.PMF源解析结果表明,二次硫酸盐和二次有机碳气溶胶(SOA)混合源(22.4%)及二次硝酸盐(20.1%)是港口区域PM_(2.5)的主要贡献源类,其次为机动车源(16.7%)和扬尘源(14.6%),燃煤源的贡献率为13.8%,而海盐和船舶源的贡献为7.2%.从季节变化来看,春季扬尘贡献(32.1%)较高,夏季二次硫酸盐和二次有机碳气溶胶(SOA)混合源(31.6%)、海盐和船舶源(19.2%)贡献较高,而冬季燃煤(16.6%)、机动车(22.8%)、二次硝酸盐(23.9%)、钢铁及相关冶金源(3.2%)和建筑水泥尘(3.6%)贡献较高.河北省中南部及山东省中西部地区是青岛港口各源类的主要潜在源区,黄海是船舶排放的主要潜在源区.

关键词：青岛港口 PM_(2.5) 正定矩阵因子分解(PMF) 源解析潜在源贡献函数(PSCF)