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Identify the contribution of vehicle non-exhaust emissions:a single particle aerosol mass spectrometer test case at typical road environment

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Frontiers of Environmental Science & Engineering 2023年第5期17卷 117-128页

作者： Qijun Zhang Jiayuan Liu Ning Wei Congbo Song Jianfei Peng Lin Wu Hongjun Mao Tianjin Key Laboratory of Urban Transport Emission Research&State Environmental Protection Key Laboratory of Urban Ambient Air Particulate Matter Pollution Prevention and Control College of Environmental Science and EngineeringNankai UniversityTianjin 300071China School of Geography Earth and Environment Sciences University of BirminghamBirmingham B152TTUK

A single particle aerosol mass spectrometer(spams)was used to accurately quantify the contribution of vehicle non-exhaust emissions to particulate matter at typical road environment.The PM_(2.5),black carbon,meteorological parameters and traffic flow were recorded during the test period.The daily trend for traffic flow and speed on TEDA Street showed obvious“M”and“W”characteristics.6.3 million particles were captured via the spams,including 1.3 million particles with positive and negative spectral map information.Heavy Metal,High molecular Organic Carbon,Organic Carbon,Mixed Carbon,Elemental Carbon,Rich Potassium,Levo-rotation Glucose,Rich Na,SiO_(3) and other categories were analyzed.The particle number concentration measured by spams showed a good linear correlation with the mass concentrations of PM_(2.5) and BC,which indicates that the particulate matter captured by the spams reflects the pollution level of fine particulate matter.EC,ECOC,OC,HM and crustal dust components were found to show high values from 7:00–9:00 AM,showing that these chemical components are directly or indirectly related to vehicle emissions.Based on the PMF model,7 major factors are resolved.The relative contributions of each factor were determined:vehicle exhaust emission(44.8%),coal-fired source(14.5%),biomass combustion(12.2%),crustal dust(9.4%),ship emission(9.0%),tires wear(6.6%)and brake pads wear(3.5%).The results show that the contribution of vehicle non-exhaust to particulate matter at roadside environment is approximately 10.1%.Vehicle non-exhaust emissions are the focus of future research in the vehicle pollutant emission control field.

关键词： Non-exhaust emissions spams PMF Roadside environment

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利用spams研究南宁市冬季单颗粒气溶胶化学成分

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环境科学 2016年第2期37卷 434-442页

作者：刘慧琳宋红军陈志明黄炯丽杨俊超毛敬英李宏姣梁桂云莫招育广西壮族自治区环境保护科学研究院南宁530022

利用单颗粒气溶胶飞行时间质谱仪（spams）对南宁市2015年冬季2月15~24日期间大气PM2.5进行观测.spams所测得大气PM2.5数浓度与PM2.5质量浓度线性相关系数为0.76,在一定程度上颗粒物数浓度可反映大气污染状况.利用自适应共振神经网络分... 详细信息

利用单颗粒气溶胶飞行时间质谱仪（spams）对南宁市2015年冬季2月15~24日期间大气PM2.5进行观测.spams所测得大气PM2.5数浓度与PM2.5质量浓度线性相关系数为0.76,在一定程度上颗粒物数浓度可反映大气污染状况.利用自适应共振神经网络分类方法（Art-2a）对PM2.5化学成分进行分类,确定PM2.5化学成分主要为元素碳、有机元素碳混合颗粒、有机碳、富钾颗粒、矿物质、富钠颗粒、二次无机颗粒、左旋葡聚糖以及其它重金属共9类.成分占比最高的是元素碳,其次是有机碳和富钾颗粒.监测到80%以上的PM2.5粒径主要集中在0.2~1.0μm之间,峰值出现在0.62μm处,各化学成分的粒径分布特征与总颗粒数粒径分布特征相似.各化学成分数浓度与PM2.5质量浓度随时间变化趋势较一致,化学成分数浓度占比变化在一定程度上可反映瞬时的污染来源.

关键词： spams 单颗粒气溶胶冬季化学成分粒径分布

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利用spams研究天津市夏季环境空气中细颗粒物化学组成特征

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环境科学 2018年第8期39卷 3492-3501页

作者：温杰史旭荣田瑛泽徐娇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

天津市作为京津冀大气污染传输通道及环渤海经济带的重要城市,其环境空气中细颗粒物的化学组成特征及来源具有重大研究价值.本研究于2017年8月利用单颗粒气溶胶质谱仪(spams)采集了天津市津南区环境受体中细颗粒物的整月数据,旨在描述... 详细信息

天津市作为京津冀大气污染传输通道及环渤海经济带的重要城市,其环境空气中细颗粒物的化学组成特征及来源具有重大研究价值.本研究于2017年8月利用单颗粒气溶胶质谱仪(spams)采集了天津市津南区环境受体中细颗粒物的整月数据,旨在描述天津市夏季环境空气中细颗粒物的组分特征,定性判断主要污染源类.通过ART-2a聚类、合并后获得EC类颗粒,Fe-NO3颗粒,Na-K颗粒和金属类颗粒等12种颗粒类型,并对各类型颗粒在粒径分布和日变化上的特征进行了研究.EC颗粒随粒径增长数浓度占比降低,扬尘类颗粒和Fe-NO3颗粒相反;日变化结果显示光化学反应能够影响3类EC颗粒的日变化趋势,而Fe-NO3颗粒日间占比提升与白天工业生产活动排放有关.对观测时段内主要来向气团上颗粒物组成进行研究,监测点位夏季主要受西北和西南方向气团来向影响,当点位主要受西南方向上气团影响时,燃煤源的颗粒影响较大,而东南方向气团发生频率较高时,生物质燃烧源颗粒与海盐源颗粒贡献相对较高.

关键词： spams 细颗粒物后向轨迹模拟聚类分析夏季天津

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spams走航监测系统在大气环境监测中的应用研究

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山西化工 2022年第1期42卷 287-288,295页

作者：崔倩忻州市生态环境保护综合行政执法队山西忻州034000

首先概述了大气环境污染及监测现状,其次介绍了spams走航监测系统原理及构成,分析了spams走航监测系统优势,最后探讨了spams走航监测系统在大气环境监测中应用。

关键词： spams 走航监测大气环境应用

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利用spams研究石家庄市冬季连续灰霾天气的污染特征及成因

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环境科学 2015年第11期36卷 3972-3980页

作者：周静博任毅斌洪纲路娜李治国李雷李会来靳伟石家庄市环境监测中心石家庄050022 石家庄市污染物排污权交易服务中心石家庄050022

2014年11月18~26日石家庄市发生了连续的灰霾天气.利用位于石家庄市大气自动监测站(20 m)的单颗粒气溶胶质谱仪(spams)分析了细颗粒物的化学组成,根据石家庄市大气污染物排放源谱库对主要成分进行了来源解析,并结合颗粒物质量浓度和气... 详细信息

2014年11月18~26日石家庄市发生了连续的灰霾天气.利用位于石家庄市大气自动监测站(20 m)的单颗粒气溶胶质谱仪(spams)分析了细颗粒物的化学组成,根据石家庄市大气污染物排放源谱库对主要成分进行了来源解析,并结合颗粒物质量浓度和气象条件研究了该地区冬季灰霾天气成因.结果表明,石家庄市大气细颗粒物来源分为7类,各源示踪离子:燃煤源为Al,工业源为OC、Fe、Pb,机动车尾气源为EC,扬尘源为Al、Ca、Si,生物质燃烧源为K和左旋葡聚糖,纯二次无机源为SO-4、NO-2和NO-3,餐饮源为HOC.灰霾期间大气中主要含有OC、HOC、EC、HEC、ECOC、富钾颗粒、矿物质和重金属等8类颗粒,其中OC和ECOC颗粒最多,分别占到总数的50%和20%以上,OC颗粒主要来自燃煤和工业工艺,ECOC颗粒主要来自燃煤和机动车尾气排放.灰霾发生时含有NH+4、SO-4、NO-2和NO-3等二次离子的颗粒物占比升高,其中含NH+4颗粒增幅最大;EC、OC与NO-3、SO-4、NH+4在灰霾天气下的混合程度均比干净天气高,其中与NH+4的混合程度加剧最为明显.冬季采暖期煤炭的大量燃烧、医化行业工艺过程及机动车尾气等污染源排放的一次气态污染物(SO2、NOx、NH3、VOCs)和一次颗粒物在静稳天气中难以扩散而迅速累积,气态污染物发生二次转化形成硝酸铵、硫酸铵,而颗粒物之间通过碰撞形成二次颗粒物并发生不同程度的混合,从而导致大气能见度下降,以上是石家庄市冬季灰霾形成的主要原因.

关键词：灰霾细颗粒物污染特征成因 spams 石家庄市

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利用spams研究景谷县春季细颗粒物污染特征

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环境科学导刊 2023年第2期42卷 62-66页

作者：刘浪梅红兵彭剑平马思媛王剑敏刘军云南省生态环境监测中心云南昆明650034

2022年4月11日—4月25日期间,利用单颗粒气溶胶质谱仪(spams)对景谷县城区春季大气细颗粒物化学成分和来源进行分析,并结合县城空气自动站监测PM_(2.5)质量浓度研究了该地区大气细颗粒物污染特征。结果显示,景谷县春季细颗粒物成分主要... 详细信息

2022年4月11日—4月25日期间,利用单颗粒气溶胶质谱仪(spams)对景谷县城区春季大气细颗粒物化学成分和来源进行分析,并结合县城空气自动站监测PM_(2.5)质量浓度研究了该地区大气细颗粒物污染特征。结果显示,景谷县春季细颗粒物成分主要为钾离子、硫酸盐、元素碳、硝酸盐、有机碳、氯离子;主要污染源为燃煤源、机动车尾气源、工业工艺源。监测期间捕捉到5个短时污染天气时段,此时燃煤源常为主要污染源;燃煤源占比峰值多出现在14:00—16:00,机动车尾气源白天占比高于夜间,工业工艺源占比峰值多出现在21:00—次日9:00。景谷县城区工业工艺源、生物质燃烧源、二次无机源占比随PM_(2.5)质量浓度升高而增大,餐饮源占比随PM_(2.5)质量浓度降低而增大。

关键词： spams 春季细颗粒物污染特征景谷

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利用spams初探盘锦市冬季PM2.5污染特征及来源

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中国环境监测 2017年第3期33卷 147-153页

作者：邰姗姗仇伟光张青新祖彪陈宗娇王德羿辽宁省环境监测实验中心

利用spams 0515于2015年1月在盘锦市兴隆台空气质量自动监测点位采集PM2.5样品,并分析其污染特征和来源。研究结果表明,盘锦市冬季PM2.5的颗粒类型主要以OC颗粒、富钾颗粒、EC颗粒组成。其中,OC颗粒占比最高,为52.5%;PM2.5污染的主要贡... 详细信息

利用spams 0515于2015年1月在盘锦市兴隆台空气质量自动监测点位采集PM2.5样品,并分析其污染特征和来源。研究结果表明,盘锦市冬季PM2.5的颗粒类型主要以OC颗粒、富钾颗粒、EC颗粒组成。其中,OC颗粒占比最高,为52.5%;PM2.5污染的主要贡献源为燃煤、生物质燃烧、机动车尾气排放,占比分别为33.2%、25.7%、17.5%,特别是在PM2.5质量浓度较高时段,燃煤和机动车尾气排放对污染的贡献较大。

关键词：细颗粒物 spams 污染特征来源盘锦市

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利用spams研究淮安市冬季灰霾空气污染

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环境工程 2015年第S1期33卷 450-452页

作者：潘海燕淮安市环境监测中心站江苏淮安223001

使用单颗粒气溶胶质谱仪(spams)分析了淮安市冬季大气中单颗粒PM2.5的特征。对采集到的颗粒物利用MATLAB进行处理,解析得到机动车尾气、燃煤、工业工艺源等7大颗粒物来源。初步判断,灰霾污染发生很可能是由于扩散条件不利致使燃煤及机... 详细信息

使用单颗粒气溶胶质谱仪(spams)分析了淮安市冬季大气中单颗粒PM2.5的特征。对采集到的颗粒物利用MATLAB进行处理,解析得到机动车尾气、燃煤、工业工艺源等7大颗粒物来源。初步判断,灰霾污染发生很可能是由于扩散条件不利致使燃煤及机动车尾气源累积,二次转化加剧而导致。

关键词： spams 冬季灰霾源解析

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基于spams的太原市冬季PM2.5组成与来源研究

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山西大学学报(自然科学版) 2019年第3期42卷 698-705页

作者：刘淑丽太原市环境监测中心站

为探究太原市冬季PM成因,利用位于太原市大气环境综合观测研究站的单颗粒气溶胶质谱仪(spams),结合气象数据,对2019年1月1日-1月31日期间的PM化学组成进行了分析,定量评估研究期间PM的源贡献率。结果表明:研究期间太原市PM日均浓度达到... 详细信息

为探究太原市冬季PM成因,利用位于太原市大气环境综合观测研究站的单颗粒气溶胶质谱仪(spams),结合气象数据,对2019年1月1日-1月31日期间的PM化学组成进行了分析,定量评估研究期间PM的源贡献率。结果表明:研究期间太原市PM日均浓度达到110μg/m~3,PM的颗粒类型主要由有机碳颗粒、混合碳颗粒和元素碳颗粒组成,其中,有机碳颗粒占比(34.7%)最高;PM污染的主要贡献源为燃煤、机动车尾气、工业工艺,占比分别为27.8%、19.7%和17.8%,特别是在PM质量浓度较高时段,燃煤和机动车尾气排放对污染的贡献较大,因此太原市冬季PM污染控制应以燃煤、机动车尾气为主。

关键词： spams PM2.5 组分分析来源解析太原市

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Real-time geochemistry of urban aerosol during a heavy dust episode by single-particle aerosol mass spectrometer: Spatio-temporal variability, mixing state and spectral distribution

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Particuology 2020年第6期18卷 197-207页

作者： Lijuan Shen Feng Hao Meng Gao Honglei Wang Bin Zhu Jimei Gao Yufei Cheng Fei Xie Collaborative Innovation Center on Forecast and Evaluation of Meteorological Disasters Key Laboratory for Aerosol-Cloud-Precipitation of China Meteorological AdministrationNanjing University of Information Science&TechnologyNanjing 210044China Environmental Monitoring Centre of Inner Mongolia Autonomous Region Hohhot 010090China Department of Geography Hong Kong Baptist UniversityHong KongChina State Key Laboratory of Atmospheric Boundary Layer Physics and Atmospheric Chemistry Institute of Atmospheric PhysicsChinese Academy of SciencesBeijing 100029China

A heavy dust episode occurred from May 3 to 8,2017 in China,with an influenced area exceeding 1.63 million km2.In this work,the mixing state of aerosols and their spectral distributions were simultaneously observed in the sand source region ofHohhot and the long-range dust transport regi on of Nanji ng by using a single-particle aerosol mass spectrometer(spams).The duration time of this dust episode was 37-40 h in Hohhot and prolonged to 51-104 h in Nanjing.Totals of 336,135(Hohhot)and 235,840(Nanjing)particles in PM2.5 were successfully ionized to identify 10 main particle classes.During this episode,aerosol particles including OCEC(30.65%),K(22.42%),K-CN(17.03%),sodium(9.46%),heavy metal(8.96%),EC-sulfate(3.46%)and Al(3.22%)were prevailing in Hohhot and were dominated by EC-sulfate(22.26%),OCEC(15.21%),heavy metal(11.96%),K(13.68%),sodium(12.27%),Al(10.54%)and EC(9.02%)in Nanjing.The spectral distribution peaked at 0.66μm during the dust episode in Nanjing,0.12μm larger than the peak size in the non-dust episode.Strong signals at-62[NO3)and-61[HCO3]/-61[C5H]for aerosol particles were observed in Hohhot and Nanjing respectively.The proportions of K-CN,sodium,heavy mental,OCEC and EC-sulfate particles in the dust episode of Hohhot were 2.75,1.41,1.80,1.22 and 1.28 times as large as the values in the non-dust episode.For Nanjing,the fractions of EC-sulfate,EC,Al particles in the dust episode were 10.55,4.65 and 1.46 times higher than values in the non-dust episode.The proportions of EC-secondary and EC-nitate particles were found to decrease in the dust episode in the two regions.

关键词： Dust storm Mixing state Spectral distribution Aerosol spams

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