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环境科学 2024年

作者：景宽王友峰刘保献王琴富佳明曹阳王陈婧张博韬沈秀娥北京市生态环境监测中心大气颗粒物监测技术北京市重点实验室

基于2023年全年在北京城区车公庄点位开展的大气细颗粒物(PM2.5)浓度及其组分连续在线监测，研究PM2.5浓度及其组分的演变规律和来源特征. 结果表明，地壳物质为PM2.5首要组分，占比26.3%，次要组分为硝酸盐，占比为24.1%，二次无... 详细信息

基于2023年全年在北京城区车公庄点位开展的大气细颗粒物(PM2.5)浓度及其组分连续在线监测，研究PM2.5浓度及其组分的演变规律和来源特征. 结果表明，地壳物质为PM2.5首要组分，占比26.3%，次要组分为硝酸盐，占比为24.1%，二次无机离子（SNA）占比为43.5%，兼具沙尘和二次污染等多重影响因素. 分季节来看，春、夏、秋和冬季SNA占比分别为35.3%、37.4%、54.0%和45.7%，其中2月和9月SNA占比最高（56.2%和55.1%）; 春季地壳物质占比37.1%，其中4月最高达45.6%. 各组分日变化差异明显，与其污染源排放、生成机制及边界层变化等有关. 整体上，随着PM2.5浓度升高，有机碳（OC）和元素碳（EC）占比下降， SNA占比上升. 氮氧化率（NOR）和硫氧化率（SOR）远大于0.1，且NOR随PM2.5浓度增加而增加，二次有机碳（SOC）在OC中占比为59.2%～78.0%. 基于PMF的源解析结果表明， PM2.5的来源依次为二次硝酸盐、机动车源、扬尘源、二次硫酸盐、二次有机物、工业源、燃煤源和烟花源，贡献率分别为37.4%、16.1%、13.5%、12.7%、8.6%、4.6%、3.8%和1.1%. 春、夏、秋和冬季均以二次硝酸盐为主要来源，贡献率分别为37.5%、22.2%、44.5%和39.6%; 夏季以二次硫酸盐和二次有机物贡献较突出，贡献率分别为21.0%和21.2%; 扬尘源为春季次要来源，贡献率为26.2%. 对3次典型污染事件(冬季采暖期霾污染、春季细颗粒物叠加沙尘污染和秋季PM2.5与O3复合污染)的分析结果表明，二次积累是主要污染成因，二次源贡献率分别为77.3%、53.4%和78.7%. 冬季采暖期污染事件受区域燃煤源影响大，燃烧源平均贡献率为4.8%; 春季污染事件受沙尘影响大，扬尘源平均贡献率为29.8%; 秋季强大气氧化性促进二次转化，复合污染事件中二次硫酸盐平均贡献率为32.2%.

关键词：北京城区 PM 组分特征 PMF受体源解析典型污染事件

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雨水管网污染事件判定及污染评价研究

雨水管网污染事件判定及污染评价研究

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作者：郭士涛天津大学

学位级别：硕士

本文以华北某工业园区雨水管网为研究对象,监测调研雨水管网中三种典型污染事件（生活污水、工业废水、雨水滞留污染）的污染物浓度值,构建雨水管网水力水质模型,将污染事件的污染物负荷输入到模型中,模拟雨水管网污染物浓度变化规律,... 详细信息

本文以华北某工业园区雨水管网为研究对象,监测调研雨水管网中三种典型污染事件（生活污水、工业废水、雨水滞留污染）的污染物浓度值,构建雨水管网水力水质模型,将污染事件的污染物负荷输入到模型中,模拟雨水管网污染物浓度变化规律,建立污染事件数据集。建立基于极限学习机的污染识别分析模型,以判断识别污染区域及污染事件。在研究区域内根据雨水管网情况布置水质监测点,以COD、总磷、氨氮、安赛蜜和氟化物为监测指标,对研究区域内雨水管网污染情况进行深入分析;在污水管网布置水质监测点,监测指标与雨水相同,对研究区域内污水的水质情况进行深入分析;根据研究区内工厂情况,运用文献检索的方法,确定工业废水各指标的浓度变化范围。建立暴雨径流水力水质模型,模拟产汇流过程以及污染物在管网中的迁移过程,设置1年一遇及3年一遇重现期,降雨历时120min。利用实验数据对该模型中下垫面进行校核分析,模拟排放口处水力及水质情况。将三种典型污染事件以滞留污染的形式加入到该模型中,模拟得出各污染事件的水质变化数据集。基于极限学习机方法建立雨水管网污染事件判定模型,利用上述模拟数据集进行雨水管网污染事件判定模型的训练识别。首先对污染事件是否发生进行判定,依据有无污染时各污染物浓度建立数据集,利用极限学习机模型进行训练识别。模型对污染事件是否发生判定准确度在90%左右,可认为该模型可以对是否发生污染进行判定分析。其次对污染种类及位置进行判定,研究情况分为四类,即重现期为1年及3年一遇情况下,分别对应各污染事件污染物浓度的高值及低值。在此条件下,对于四类污染情况进行比较可以得出:P=1高值类污染判定准确度为79.63%、P=1低值类污染判定准确度为70.37%、P=3高值类污染判定准确度为81.48%、P=3低值类污染判定准确度为74.07%。由此可以得出各类型污染事件判别准确度的高低顺序为:P=3高值类＞P=1高值类＞P=3低值类＞P=1低值类。模型能够准确地识别污染物种类及位置,模型可对污染事件进行识别分析。

关键词： SWMM 极限学习机典型污染事件雨水滞留污染雨水管网

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西安市南郊大气颗粒物PM10和PM2.5中PAHs污染研究及健康风险评价

西安市南郊大气颗粒物PM10和PM2.5中PAHs污染研究及健康风险评价

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作者：潘楠陕西师范大学

学位级别：硕士

该研究以西安市作为研究对象,于2016年1月—2017年1月,在西安市长安区陕西师范大学某教学楼同步采集大气颗粒物中PM10和PM2.5样品。分析采样期间全年PM10和PM2.5质量浓度水平和季节变化特征;利用高效液相色谱法定性定量分析PM10和PM2.5... 详细信息

该研究以西安市作为研究对象,于2016年1月—2017年1月,在西安市长安区陕西师范大学某教学楼同步采集大气颗粒物中PM10和PM2.5样品。分析采样期间全年PM10和PM2.5质量浓度水平和季节变化特征;利用高效液相色谱法定性定量分析PM10和PM2.5中美国优控的16种PAHs污染总浓度、PAHs单体浓度、PAHs组成和季节变化特征,并运用比值法分析PAHs污染的主要来源。同时研究了节假日和典型污染事件时PM10和PM2.5质量浓度特征以及其所载带的PAHs浓度特征、组成特征和来源解析。运用BaP等效毒性法和PAHs污染的致癌风险率对采样期间大气污染健康风险进行评估。本文主要结论如下:(1)采样期间PM10和PM2.5的年平均浓度分别为:(260.28 μg’m-3,158.96μg·m-3)。季节分布规律为:冬季>秋季>春季>夏季。PM10和PM2.5中PAHs的年平均总质量浓度分别为(71.001 ng.m-3,51.833 ng·m-3),PM2.5中所含的多环芳烃占PM10中的70%左右,说明PAHs主要存在于细颗粒中PM10和PM2.5中PAHs质量浓度春夏秋冬呈现出冬季>秋季>春季>夏季的规律。(2)PAHs中多环芳烃组分:4环所占比例在每个季节中均为最大值,四季4环含量冬季>春季>秋季>夏季。春、秋和冬季4环和5环浓度较大,夏季6环比重最大。3环和4环变化幅度会随采暖期与非采暖期的季节而变化。PAHs单体中BkF含量最高,其次为Chr、BbF。单体质量浓度呈季节性变化:冬季>秋季>春季>夏季。冬季冬季Pyr、BaA、Chr等燃煤标志物明显增高,(3)西安市大气颗粒物中PAHs的主要来源为燃烧源和交通污染源的混合型污染。交通源主要以汽油车尾气和柴油车尾气为主,而柴油车尾气主要集中在春季和冬季,汽油车尾气集中在春季。夏天交通源比较明显,春冬季节污染源在采暖期燃煤源基础上柴油交通源贡献增加,秋季秸秆等生物质燃烧有一定的贡献。温度增高固相颗粒中的PAHs会向气相迁移,进而颗粒中的含量越低,风速越大PAHs的含量越低。(4)春节、五一和国庆期间PM10和PM2.5质量浓度和所载带的PAHs浓度:假期>假期前后,说明节假日人类活动对大气颗粒物污染有一定贡献。春节期间污染源在燃煤源基础上,交通源和天气气象等因素会相应加重污染程度,且污染物浓度的骤增源于烟花爆竹的燃放;五一和国庆期间污染变化主要源于汽车尾气的交通源。(5)西安市典型污染事件时,大气颗粒物中PM10和PM2.5平均浓度分别为:(541.67μ ·m-3,363.27 μg·m-3),所载带的 PAHs 平均浓度分别为(160.99 ng·m-3,115.30ng·m-3)。在重霾期NO2和CO的浓度为其他时期的3～4倍。污染物来源主要是燃煤源和交通源,且燃煤源>交通源。典型污染事件,PM10和PM2.5中PAHs单体浓度整体偏高,主要污染单体为Flua、Pyr、Chr、BbF、BaP。(6)本研究中春夏秋冬四季BaP平均浓度值分别为:25.70 ng·m3、7.145 ng·m-3、32.26 ng·m-3、95.30 ng·m-3。春、冬、秋季BaP平均浓度值均超过国家标准(1ng·m-3)。冬季超标率(WHO标准)已接近100倍。四季平均BEQ值:冬季>秋季>春季>夏季。BEQ毒性贡献基本来自于4环、5环和6环,5环>4环>6环。4环等效毒性较低,5环和6环的毒性相对其较大。(7)致癌风险率:PM10和PM2.5中PAHs的致癌风险季节变化为:冬季>秋季>春季>夏季,冬季为春秋季的3倍,是夏季的10倍。PM2.5和PM10风险率在冬季和秋季差值较为明显,秋冬季雾霾致癌风险率应予以关注,特别是冬季典型污染天气的严重雾霾时期。

关键词： PM10 PM2.5 PAHs 源解析典型污染事件

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