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刊名:兰州石化职业技术学院学报
曾用名:教学研究
主办:兰州石化职业技术学院
主管:甘肃省教育厅
ISSN:1671-4067
CN:62-1168/G4
语言:中文
周期:季刊
影响因子:0.213115
被引频次:4059
期刊分类:职业教育

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兰州市秋季污染特征及来源解析研究

【作者】网站采编

【关键词】

【摘要】:1 引言 气溶胶是大气重要组成部分,具有粒径小、比表面积大、在空气中悬浮时间较长等特征,是大气重要的污染物之一[1],对环境空气质量、能见度、城市区域气候变化和人体健康产

1 引言

气溶胶是大气重要组成部分,具有粒径小、比表面积大、在空气中悬浮时间较长等特征,是大气重要的污染物之一[1],对环境空气质量、能见度、城市区域气候变化和人体健康产生较大影响[2],已成为国内评价大气污染程度的一项重要指标[3,4]。传统大气气溶胶研究方法主要依赖于滤膜采样和离线分析,通常需要较长时间,难以反映短时污染状况[5]。单颗粒气溶胶质谱(SPAMS)法具有较高时间分辨率[6],且能针对不同类型颗粒物提供丰富的质谱信息,有助于进一步了解大气物理化学及气候变化过程,进行常态化源解析研究[7~9]。

相比于传统离线方法,SPAMS 法在经济和时效上均有着不可替代的优势。近年来,SPAMS 法已成为研究大气颗粒物在线化学特性及颗粒物组分的有效工具。目前,关于这方面的研究已经有许多相关报道[10~18]。

作为西北典型干旱半干旱区河谷城市,兰州市秋冬季节环境空气质量受PM2.5影响较大。但是目前还未见利用单颗粒在线质谱仪器开展兰州市PM2.5污染研究的报道。本次使用单颗粒气溶胶质谱仪(SPAMS0525)对观测点位周边环境空气进行高时间分辨率连续观测,并对观测所取得的海量数据开展详细分析和研究,结合兰州市地理特征及能源结构发展,分析秋季细颗粒物粒径分布、化学组成和变化规律,并对单颗粒气溶胶进行分类,通过分析秋季各类单颗粒气溶胶的来源和污染特征,以期为进一步开展大气细颗粒物源解析研究提供基础数据,也为大气环境管理提供科学依据。

2 材料与方法

本次研究观测地点设置在兰州市东岗街道雁儿湾路225号甘肃环境科技大厦院内,北纬36°2′50′′,东经103°54′36′′,观测点周围主要是学校和居民区,北侧和西北侧有高大建筑物,无明显工业污染源,东北方向有建筑工地。

本次观测时间为2019年10月1日至2019年10月31日,使用广州禾信(SPAMS0525)对PM2.5数浓度、粒径分布、离子和化学组分占比及变化规律等进行观测,有关 SPAMS 工作原理、性能和质量控制等,Li等[19]已进行了详细阐述,该仪器主要由进样、测径、激光电离系统和飞行时间质量分析器构成,气溶胶颗粒通过空气动力学透镜加速进入真空系统,经激光电离成正负离子,通过飞行时间质量分析器检测化学组成,并用自适应共振神经网络聚类法(ART-2a)开展分类分析等[20,21],用美国赛默飞5014i beta在线监测PM2.5质量浓度,使用芬兰vaisala WXT536型气象仪观测气象参数。

3 结果与讨论

3.1 颗粒物化学组成分析

观测期间,共采集到具有测径信息的颗粒物(SIZE)1880.4万个,同时有正、负谱图的颗粒(MASS)359.8万个。图1表明颗粒物数浓度与质量浓度变化趋势较为一致,测径颗粒的小时变化趋势与PM2.5质量浓度的相关性较好,可有效反映大气污染状况。

观测期间不同离子颗粒物的比例(丰度)数据如表1所示。对所有MASS的质谱信息进行统计,正谱图中以混合碳、NH4+(m/z = 18)、Na+(m/z = 23)、K+(m/z = 39)、Fe+(m/z = 56)等特征信号为主。负谱图中以元素碳、CN-(m/z = -26),NO2-(m/z = -46)、NO3-(m/z = -62)、HSO4-(m/z = -97)等特征信号为主。

采用自适应共振神经网络分类方法(Art-2a)对颗粒物进行成分分类,它是基于人工神经网络设计发展出来的一套理论方法,分类参数设置为:相似度0.75,学习效率0.05。将颗粒物进行分类合并,力图包含大气颗粒物中的主要成分,且能够更好地辅助颗粒物溯源,最终确定10类颗粒物,占比分别为:有机碳颗粒(34.53%)、元素碳颗粒(22.05%)、左旋葡聚糖颗粒(11.19%)、混合碳颗粒(9.09%)、富钾颗粒(7.65%)、矿物质颗粒(5.7%)、重金属颗粒(4.25%)、高分子有机物颗粒(3.94%)、富钠颗粒(1.18%)和其它。

图1 PM2.5颗粒数浓度与质量浓度的变化趋势

表1 2019年10月主要离子丰度离子种类离子丰度离子种类离子丰度/%Na+35.58Cu+2.00Mg2+2.10Zn+0.22NH4+34.60Al+1.85Ca2+++++

根据不同颗粒物种类,分析其数浓度随粒径变化规律,图2表明不同粒径细颗粒物中,元素碳、有机碳占比相对较大,同时,随颗粒物粒径增大,左旋葡聚糖、重金属、富钠、矿物质颗粒占比随之增加,混合碳颗粒、元素碳颗粒、有机碳颗粒占比则随之减少,左旋葡聚糖与元素碳变化程度最大。在PM2.5浓度低于75 μg/m3时段(2019年10月11~17日),有机碳颗粒数浓度下降明显,而元素碳则明显增加, 29~31日PM2.5浓度超过75 μg/m3时,各类颗粒变化幅度并不明显。

图2各类颗粒物数浓度随粒径变化


文章来源:《兰州石化职业技术学院学报》 网址: http://www.lzzyxyxb.cn/qikandaodu/2021/0326/800.html


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