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北京市道路扬尘重金属污染特征及潜在生态风险

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环境科学 2019年第9期40卷 3924-3934页

作者：胡月琪郭建辉张超王铮颜旭杨懂艳刘兆莹北京市环境保护监测中心大气颗粒物监测技术北京市重点实验室

以北京市代表性道路扬尘2004年的PM10与PM2.5和2013年的PM2.5中21种无机元素含量为基础,分析和探讨北京市道路扬尘重金属污染特征及其潜在生态风险.结果表明,北京市道路扬尘中6种主要元素为Si、Ca、Al、Fe、Mg和K,其含量之和占所有被测... 详细信息

以北京市代表性道路扬尘2004年的PM10与PM2.5和2013年的PM2.5中21种无机元素含量为基础,分析和探讨北京市道路扬尘重金属污染特征及其潜在生态风险.结果表明,北京市道路扬尘中6种主要元素为Si、Ca、Al、Fe、Mg和K,其含量之和占所有被测元素含量的比例分别为:2004年PM10为96.51%、2004年PM2.5为96.42%和2013年PM2.5为96.53%.2004年北京市道路扬尘中元素富集水平、重金属污染程度和潜在生态风险总体表现为:PM2.5>PM10;燃煤烟尘特征元素Se在2004年的PM2.5中、Cd在2004年的PM10与PM2.5中均为极强富集,富集因子分别为1024.03、68.15和871.55;Co、Zn、Ca和Cu属显著富集,其富集因子在2004年PM10中分别为12.93、12.33、8.30和8.07,在PM2.5中分别为17.41、21.80、12.83和19.73;但Na和Si在道路扬尘中均无富集.重金属的污染载荷指数(PLI)在2004年PM10中为3.95,PM2.5为7.71.2013年北京市道路扬尘PM2.5中重金属污染水平和潜在生态风险较2004年均显著降低,在2013年PM2.5中,Cd和Se的富集因子分别下降为98.47和0.95;Cu、Ca和Zn富集因子分别下降为11.90、8.84和8.20;PLI下降为2.56.研究表明,北京市道路扬尘多种重金属总的潜在生态风险极强,重金属Cd为极显著污染因子和主要的潜在生态风险来源,其潜在生态风险指数(RI)对重金属总的RI贡献超过85%.2004年北京市道路扬尘主干道重金属污染程度明显高于其它道路类型,PM10表现为:主干道>高速进京口>次干道>环路,PM2.5表现为:主干道>环路>高速进京口>次干道;而2013年PM2.5表现为:高速进京口>主干道>环路>次干道,且次干道重金属污染水平显著低于其它道路类型.2013年北京市道路扬尘PM2.5中,重金属Ti、Zn、V、Cr、Cu、Pb和Ni相关性显著,主要来源于与交通有关的排放.

关键词：道路扬尘 PM10与PM2.5 重金属富集因子潜在生态风险年际变化

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北京市民用燃煤烟气中气态污染物排放特征

环境科学 2017年第5期38卷 1775-1782页

作者：梁云平张大伟林安国马召辉邬晓东北京市环境保护监测中心大气颗粒物监测技术北京市重点实验室北京100048

以北京远郊农村居民常用的蜂窝煤、煤球、烟煤散煤为实验用煤,开展燃烧实验.研究了烟气无机污染物排放因子、VOCs释放情况.结果表明在充分燃烧的条件下,蜂窝煤、煤球、烟煤气态污染物SO2排放因子分别为1.50、1.91、1.62kg·t^(-1);NOx... 详细信息

以北京远郊农村居民常用的蜂窝煤、煤球、烟煤散煤为实验用煤,开展燃烧实验.研究了烟气无机污染物排放因子、VOCs释放情况.结果表明在充分燃烧的条件下,蜂窝煤、煤球、烟煤气态污染物SO2排放因子分别为1.50、1.91、1.62kg·t^(-1);NOx排放因子分别为0.420、0.901、2.20 kg·t^(-1);CO排放因子分别为22.4、37.3、87.3 kg·t^(-1).燃烧排放的NOx和CO的排放因子顺序关系为:烟煤>煤球>蜂窝煤;SO2的排放因子大小顺序分别为:煤球>烟煤>蜂窝煤.获得了北京市2014年3种民用煤燃烧排放的气态污染物的排放清单,烟煤散煤排放的SO2超过了0.55万t,NOx超过了0.75万t,CO超过了29万t.3种煤质燃烧过程中点火和封火阶段VOCs排放浓度相对较高,各阶段VOCs排放因子为点火阶段最高,封火阶段次之.

关键词：民用燃煤烟气排放特征排放因子排放清单

2015年北京城区大气PM2.5中NH4^+、NO3^-、SO4^2-及前体气体的污染特征

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环境科学 2017年第4期38卷 1307-1316页

作者：丁萌萌周健楠刘保献王焱张博韬石爱军杨懂艳常淼北京市环境保护监测中心大气颗粒物监测技术北京市重点实验室北京100048

2015年1~12月对北京市城区开展PM_(2.5)中主要水溶性离子NH_4^+、NO_3^-和SO_4^(2-)(统称SNA)及其前体气体NH_3、NO、NO_2和SO_2的监测,共获得样本325组.用特氟龙滤膜采集PM_(2.5)中SNA,用在线仪器实时监测各前体气体.分析各前体气体和... 详细信息

2015年1~12月对北京市城区开展PM_(2.5)中主要水溶性离子NH_4^+、NO_3^-和SO_4^(2-)(统称SNA)及其前体气体NH_3、NO、NO_2和SO_2的监测,共获得样本325组.用特氟龙滤膜采集PM_(2.5)中SNA,用在线仪器实时监测各前体气体.分析各前体气体和SNA的污染特征并同时对其相关性进行研究.观测期间NH_3、NO、NO_2、SO_2、NH_4^+、NO_3^-和SO_4^(2-)的年平均浓度分别为21.5、17.7、54.3、14.2、8.1、13.5和12.7μg·m^(-3),SNA质量浓度占PM_(2.5)的43.4%.NO、NO_2和SO_2冬季最高,夏季最低;NH_3为夏季最高,秋冬较低;NH_4^+浓度和体积分数四季波动不大;NO_3^-浓度和体积分数均夏季最低;SO_4^(2-)浓度为冬季最高,百分含量为夏季最大.全年([NO_3^-]+2[SO_4^(2-)])与NH_4^+的比值为0.97,表明阴离子主要以NO_3^-和SO_4^(2-)的形式存在.随着污染程度的增加,各化合物浓度均有明显上升,NO_3^-是重污染过程累积效应比较明显且贡献率最大的离子.SO_4^(2-)则在污染级别较低时,贡献率较大.NO_3^-与NO_2,NO、NH_4^+与NH_3,SO_4^(2-)与SO_2在置信度为0.01水平上均显著相关;SO_4^(2-)和SO_2变化规律呈负相关,NO_2和NO_3^-基本呈正相关,相比NH_3,NH_4^+浓度的高低受酸性气体NO_2、SO_2影响更大.

关键词：北京城区 PM2.5 SNA 前体气体相关性

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北京市典型道路扬尘化学组分特征及年际变化

环境科学 2019年第4期40卷 1645-1655页

作者：胡月琪李萌颜旭张超北京市环境保护监测中心大气颗粒物监测技术北京市重点实验室北京100048

选择北京市具有代表性道路,于2004年9月和2013年5月进行采样,利用再悬浮设备制备道路扬尘PM_(10)与PM_(2.5)样品,并进行化学组分分析,建立了2004年和2013年北京市道路扬尘PM_(10)与PM_(2.5)源成分谱,以分析和探讨北京市道路扬尘化学组... 详细信息

选择北京市具有代表性道路,于2004年9月和2013年5月进行采样,利用再悬浮设备制备道路扬尘PM_(10)与PM_(2.5)样品,并进行化学组分分析,建立了2004年和2013年北京市道路扬尘PM_(10)与PM_(2.5)源成分谱,以分析和探讨北京市道路扬尘化学组分特征及其组分年际变化.结果表明,北京市道路扬尘PM_(10)与PM_(2.5)源成分谱中的化学组分特征均为Ca、Si、有机碳(organic carbon,OC)、Al、Fe、K、Mg、SO_4^(2-)和元素碳(element carbon,EC),其在道路扬尘中的含量之和分别为:2004年PM_(10)为46. 7303%、PM_(2.5)为56. 9198%和2013年PM_(2.5)为38. 7478%;占全部被测组分的比例分别为95. 9%、94. 3%和94. 7%. 2004年道路扬尘中,环路Si、Al的含量显著低于其他道路类型,受到的土壤风沙尘影响最小;建筑水泥尘特征元素Ca主干道含量最高,高速五环进京口含量最低; EC在高速五环进京口的含量显著高于其他道路类型.而2013年PM_(2.5)中被测组分总含量及Si、Al、Ca的含量次干道均显著低于其他道路类型. 2013年与2004年相比,北京市道路扬尘PM_(2.5)中除SO_4^(2-)含量略上升了2. 0%外,其余组分含量下降显著,Ca、Si、OC、Al、Fe、K、EC和NO_3^-下降幅度分别为45. 1%、31. 5%、17. 5%、20. 3%、55. 6%、33. 3%、30. 0%和50. 3%.结果表明,[NO_3^-]/[SO_4^(2-)]比值不能准确反映固定源和移动源相对贡献大小的变化.[OC]/[EC]比值,2004年PM_(10)为9. 77±3. 88,PM_(2.5)为9. 36±3. 25,2013年PM_(2.5)为14. 41±10. 41,北京市道路扬尘存在二次有机碳(secondary organic carbon,SOC),且SOC是道路扬尘PM_(10)与PM_(2.5)的重要组成部分.不同城市道路扬尘及同一城市不同粒径的道路扬尘成分谱相似度不高,应建立相应的成分谱并适时更新.

关键词：道路扬尘化学组分特征源成分谱 PM10与PM2.5 年际变化

PM2.5在线水溶性离子与滤膜采集-实验室检测的比对分析

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环境科学 2016年第10期37卷 3730-3736页

作者：杨懂艳刘保献石爱军张大伟丁萌萌周健楠富佳明景宽北京市环境保护监测中心大气颗粒物监测技术北京市重点实验室北京100048

2014年1~12月,使用URG在线及滤膜采集-实验室分析两种方法对北京市大气细颗粒物PM_(2.5)中的水溶性离子进行检测,并对春、夏、秋、冬这4种不同季节下两种测量方法的差异性进行了比对研究.全年测量结果显示,在线URG所获离子总量高于滤膜... 详细信息

2014年1~12月,使用URG在线及滤膜采集-实验室分析两种方法对北京市大气细颗粒物PM_(2.5)中的水溶性离子进行检测,并对春、夏、秋、冬这4种不同季节下两种测量方法的差异性进行了比对研究.全年测量结果显示,在线URG所获离子总量高于滤膜采集所获离子总量,其中两种方法所测Cl^-、NO_3^-、Mg^(2+)、Ca^(2+)年均浓度差异不大,而在线所测SO_4^(2-)、NH_4^+、Na^+、K^+结果均明显高于滤膜测试结果.4种主要的水溶性离子中SO_4^(2-)、NO_3^-和Cl^-的相关性较好,NH_4^+相关性略差;不同季节两种测量方法所获结果也略有不同,NO_3^-、SO_4^(2-)、Cl-在秋、冬季差异不显著,而NH_4^+仅在冬季拟合性较好.

关键词： PM2.5 水溶性离子在线手工采样比对

超低排放高湿废气总颗粒物监测方法及燃气电厂实际测试

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环境科学 2020年第8期41卷 3563-3571页

作者：胡月琪颜旭孔川张虎邬晓东北京市环境保护监测中心大气颗粒物监测技术北京市重点实验室北京100048

随着我国燃煤电厂等相关行业超低排放改造的推行,固定源排气中可过滤颗粒物(filterable particulate matter,FPM)与气态污染物的排放水平均显著降低,而可凝聚颗粒物(condensable particulate matter,CPM)的排放却日益受到关注.本研究在... 详细信息

随着我国燃煤电厂等相关行业超低排放改造的推行,固定源排气中可过滤颗粒物(filterable particulate matter,FPM)与气态污染物的排放水平均显著降低,而可凝聚颗粒物(condensable particulate matter,CPM)的排放却日益受到关注.本研究在全面分析了国内外固定源低浓度FPM排放水平下FPM与CPM的测量方法,并在已有研究和实验探索的基础上,对FPM和CPM的监测方法进行了研究,自行开发建立了适合我国实际的超低排放高湿废气中总颗粒物(total particulate matter,TPM)的直接冷凝采样监测方法,并应用于北京市燃气电厂TPM测量.结果表明,北京市燃气电厂排气中TPM排放水平介于1.98~3.77 mg·m^-3之间,平均排放浓度为2.81 mg·m^-3;而FPM的平均排放浓度仅为0.10 mg·m^-3.燃气电厂颗粒物排放以CPM为主,占TPM的比例高达93.8%~99.2%,平均占比为97.0%;FPM占TPM的比例为0.7%~6.2%,平均占比为3.0%;可过滤的可凝聚颗粒物(filterable condensable particulate matter,CPM-F)的排放水平略高于FPM.

关键词：固定源超低排放可凝聚颗粒物(CPM) 测量方法排放水平与特征

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SPAMS打击率影响因素与仪器状态分析

质谱学报 2018年第1期39卷 36-45页

作者：王莉华刘保献张大伟张人太安欣欣魏强北京市环境保护监测中心大气颗粒物监测技术北京市重点实验室北京100048

在北京市环境保护监测中心空气质量综合观测实验室,使用气溶胶单颗粒飞行时间质谱(SPAMS)对2013年1~12月空气颗粒物开展综合观测。实验结果表明,SPAMS打击率与测径颗粒数(siz)、大气相对湿度、颗粒物组分以及粒径有关。仪器状态正常时,... 详细信息

在北京市环境保护监测中心空气质量综合观测实验室,使用气溶胶单颗粒飞行时间质谱(SPAMS)对2013年1~12月空气颗粒物开展综合观测。实验结果表明,SPAMS打击率与测径颗粒数(siz)、大气相对湿度、颗粒物组分以及粒径有关。仪器状态正常时,打击率在siz数量小、大气相对湿度低时较高,与含K^+、HSO_4^-、OCEC、NO_3^-的颗粒物以及粒径为0.2~0.3μm、0.3~0.4μm、0.4~0.5μm的颗粒物数量呈正相关,与0.1~0.2μm、0.5~0.6μm、0.6~0.7μm的颗粒物数量呈负相关,含NH_4^+、SiO_3^-颗粒物数量的关系与污染特征及其他环境有关。本研究通过分析打击率数值及打击率与各影响因素的关系判断仪器状态是否正常,这为提前发现常规方法难以发现的仪器故障提供了一种思路。

关键词： PM25 单颗粒气溶胶飞行时间质谱(SPAMS) 打击率仪器故障

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北京市典型燃烧源颗粒物排放水平与特征测试

环境科学 2016年第5期37卷 1653-1661页

作者：胡月琪邬晓东王琛梁云平马召辉北京市环境保护监测中心大气颗粒物监测技术北京市重点实验室北京100048

研究以自行建立的固定燃烧源烟气颗粒物与水溶性离子监测采样系统和FPS4000与ELPI+结合使用的颗粒物分级采样系统,应用于北京市典型燃烧源烟气颗粒物排放监测.结果表明,北京市燃烧源烟气中总颗粒物基准排放质量浓度最高达83.68 mg·m^(-... 详细信息

研究以自行建立的固定燃烧源烟气颗粒物与水溶性离子监测采样系统和FPS4000与ELPI+结合使用的颗粒物分级采样系统,应用于北京市典型燃烧源烟气颗粒物排放监测.结果表明,北京市燃烧源烟气中总颗粒物基准排放质量浓度最高达83.68 mg·m^(-3),最低0.12 mg·m^(-3),颗粒物粒数浓度在10~4~10~6个·cm^(-3)数量级上.北京市燃烧源颗粒物质量和数量浓度排放水平排序依次为:供暖燃气锅炉<电厂燃煤锅炉<供暖燃煤锅炉.PM_(10)排放呈双峰或三峰分布,峰值均在1μm以下.从粒数分析,PM_(10)中99.8%以上为PM_(2.5),并以PM_(0.1)为主,占PM_(2.5)的83%以上,但从质量上分析PM_(10)中PM_(2.5)与PM_(0.1)的比例大幅降低,PM_(2.5)占PM_(10)的82%左右,PM_(0.1)占PM_(2.5)的27%~33%.

关键词：固定燃烧源颗粒物排放水平排放特征北京

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北京市生活垃圾填埋场氨排放特征研究

环境科学 2016年第11期37卷 4110-4116页

作者：崔彤李金香杨妍研程刚北京市环境保护监测中心北京100048 大气颗粒物监测技术北京市重点实验室北京100048

氨是生活垃圾填埋场产生的主要恶臭物质之一,同时也是PM2.5的重要前体物.依据环境空气氨测定和无组织废气监测方法,研究了北京市两家垃圾填埋场的工艺关键点和厂界的氨浓度水平.结果表明填埋作业面、污泥处理车间和渗滤液调节池等工艺... 详细信息

氨是生活垃圾填埋场产生的主要恶臭物质之一,同时也是PM2.5的重要前体物.依据环境空气氨测定和无组织废气监测方法,研究了北京市两家垃圾填埋场的工艺关键点和厂界的氨浓度水平.结果表明填埋作业面、污泥处理车间和渗滤液调节池等工艺关键点的氨浓度为0.078-0.341 mg·m-3.工艺关键点的氨浓度呈现日间高、夜间低的特点,温度和湿度是主要气象影响因素,阴雨天气时监测结果明显偏低.氨浓度在厂界外有明显下降趋势,厂界下风向100 m处平均下降60.00%,300 m处平均下降69.90%.研究为北京市垃圾填埋场氨排放水平本地化和氨排放监测管理提供科研支持.

关键词：垃圾填埋场氨排放特征工艺关键点日变化