重庆市主城区PM2.5污染源源成份谱的建立
车内PM2.5污染测试研究——基于城区调查数据分析
车内PM2.5污染测试研究———基于城区调查数据分析谢欣颖（重庆大学，重庆400030）【摘要】近些年来我国各地持续出现雾霾所引起的大雾天气，逐渐开始受到社会的广泛关注，作为雾霾其中主要的污染物PM2.5，其是指在空气环境当中粒径小于2.5μm的颗粒物，可作为多种常见病毒的载体，人体不经意当中就很容易吸入，从而引发一系列的病症，因此本文将通过研究检测车内PM2.5质量浓度，，得知良好的空气净化装置可以有效改善车内空气质量。
【关键词】车内PM2.5；污染测试数据分析【中图分类号】X51【文献标识码】A【文章编号】2095-2066（2020）04-0024-021调查问卷1.1调查背景据统计重庆全市机汽车驾驶人员达到了591.6万人,2019年城区内通过使用汽车方式出行的人数为300余万人,乘坐出租出行62万人,其中主城区内私人汽车占总机动车的75.3%。
为了进一步了解重庆城区内居民对车内PM2.5危害知识的了解掌握情况,因此在网上提供了在线问卷调查活动[1],从2019年5月到2019年11月共收到相关答卷152份。
1.2问卷调查结果分析在问卷调查活动当中男性人员占比61.1%,女性占比38.9%,其年龄在23~42之间的答题者占58.2%,本科学历及以上学历86.4%,本次的调查结果相对于2012年的统计调查有着不小的增长。
随着重庆市区的不断扩大,人们的出行也越来越频繁,因此结合实际本次的调查统计是成功且合理的。
通过调查数据发现密切关注车内污染的调查者占比91.31%,61.21%的人对日常车内的空气质量不太满意。
被调查者中有56.3%的人认为颗粒物是主要的空气污染物,65.4%的人认为车内PM2.5的质量浓度与通风方式有着密切的联系[2]。
2实验材料以及方法2.1实验材料美国3M ENM-3型光散射式粉尘仪以及实验测试车辆。
2.2实验阶段2.2.1准备开始阶段实验测试开始前,首先将车内表面覆盖的材料去除,并将PM2.5测试装置安放在车内,以来实时检测车内PM2.5的质量浓度,在实验进行阶段要保证车内的湿度以及温度达到一个合适的数值,并通过使用烟雾制造器制造出1500±150μg/m3的环境[3]。
重庆市颗粒物中元素分布特征及来源分析
重庆市颗粒物中元素分布特征及来源分析焦姣;姬亚芹;白志鹏;任丽红;周志恩;赵雪艳【期刊名称】《环境污染与防治》【年(卷),期】2014(036)003【摘要】2012年在重庆市6个采样点采集PM10和PM2.5样品,采用电感耦合等离子体质谱仪(ICP-MS)和电感耦合等离子光谱仪(ICP-OES)对样品中Na、Mg、Al、K、Ca、Ti、V、Cr、Mn、Fe、Co、Ni、Cu、Zn、As、Cd、Pb共17种元素含量进行测定,在此基础上对各元素浓度分布特征进行分析,并采用富集因子法(以Al元素为参比元素)和主因子分析法定性分析其污染的主要来源.结果表明,除Al、Ca、Co外,其他与人类活动相关的各元素更容易富集于PM2.5上.Zn、As、Pb、Cd在PM10和PM2.5中极强富集,表明重庆市燃煤、城市交通、工业等污染严重.大渡口和沙坪坝站点PM10和PM2.5中各元素的污染程度相对偏高,南坪、缙云山、巴南、茶园4个采样点各元素的污染程度相对偏低.主因子分析结果表明,土壤尘、建筑尘、燃煤工业尘、道路尘是重庆市PM10和PM2.5的主要来源.【总页数】7页(P60-66)【作者】焦姣;姬亚芹;白志鹏;任丽红;周志恩;赵雪艳【作者单位】南开大学环境科学与工程学院,天津300071;南开大学环境科学与工程学院,天津300071;中国环境科学研究院,北京100012;中国环境科学研究院,北京100012;重庆市环境科学研究院,重庆401147;中国环境科学研究院,北京100012【正文语种】中文【相关文献】1.西安道路尘中元素分布特征及其来源分析 [J], 唐艳荣;吴枫;曹军骥;李鹏2.抚顺市PM10中元素分布特征及来源分析 [J], 王嘉珺;赵雪艳;姬亚芹;孔少飞;韩斌;白志鹏;贾轶然3.天津市TSP中元素分布特征及其来源分析 [J], 姬亚芹;冯银厂;吴建会;朱坦;白志鹏4.广州大气颗粒物水溶性有机氮的粒径分布特征和来源分析 [J], 鲁慧莹;彭龙;张国华;毕新慧;王新明;彭平安;盛国英5.三峡库区水体溶解性有机物和颗粒物垂直分布特征及来源分析 [J], 隋聚艳;李丹丹;肖海红;王玉振因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
大气颗粒物PM2.5及其源解析
大气颗粒物PM2.5及其源解析大气颗粒物PM2.5及其源解析近年来，PM2.5（细颗粒物）问题成为全球关注的焦点，引起了广泛的关注。
PM2.5是指空气中的直径小于等于2.5微米的颗粒物。
这些颗粒物通常由燃烧过程、工业活动、交通排放和自然源等多种因素造成。
PM2.5对人类健康和环境产生了严重影响，因此对其进行源解析非常重要。
首先，煤炭燃烧是PM2.5的重要源头之一。
煤炭是我国主要能源之一，估计约有一半的PM2.5来自于燃煤过程。
当煤炭燃烧时，释放出大量的颗粒物和有害气体。
这些颗粒物和气体包括二氧化硫（SO2）、氮氧化物（NOx）、一氧化碳（CO）和挥发性有机物等。
这些物质会通过空气传播，并与大气中的水蒸气和氧化反应生成PM2.5。
其次，工业生产也是PM2.5的重要来源之一。
工业活动通常伴随着燃烧、固体废弃物处理和化学反应等过程。
这些过程中产生的废气和废水中可能含有大量的PM2.5。
特别是在一些重工业地区，由于企业的废气处理不当或排放标准不达标，导致大量PM2.5排放到大气中。
此外，交通排放也是PM2.5的一个主要来源。
机动车辆排放的尾气中含有大量的PM2.5，尤其是柴油车和老旧汽车。
这些颗粒物主要由燃料不完全燃烧产生，如车辆的排气管中的颗粒物、燃油中的硫等。
高峰小时段的交通堵塞和交通流量的增加会进一步加剧PM2.5的排放。
最后，自然源也是PM2.5的重要贡献者之一。
自然源主要包括植物花粉、海盐颗粒和沙尘等。
这些颗粒物可以通过风力和气候条件的影响，从大气中悬浮并传播。
在部分地区，沙尘暴是导致PM2.5浓度快速上升的主要原因之一。
综上所述，大气颗粒物PM2.5的来源与煤炭燃烧、工业生产、交通排放和自然源等多种因素密切相关。
各种源的排放和传播会受到地理环境、气象条件和人类活动等多种因素的影响。
针对PM2.5的控制，需要从源头入手，采取控煤、减排等措施，降低污染物排放。
此外，也需要加强空气质量监测和预警体系的建设，以便及时采取措施应对高浓度的PM2.5污染事件。
《2024年大气颗粒物PM2.5及其源解析》范文
《大气颗粒物PM2.5及其源解析》篇一一、引言随着工业化和城市化的快速发展，大气颗粒物污染已成为全球范围内的严重环境问题。
其中，PM2.5（细颗粒物）因其对环境和人体健康的潜在危害而备受关注。
PM2.5因其粒径小，能深入肺部，甚至进入血液循环，对人体健康产生严重影响。
本文旨在探讨大气中PM2.5的来源及其对环境的影响，为有效控制PM2.5污染提供科学依据。
二、PM2.5的概述PM2.5是指空气中直径小于或等于2.5微米的颗粒物。
这些颗粒物主要由排放源排放到大气中，通过干湿沉降、化学反应等过程在空气中形成。
PM2.5的来源广泛，包括工业生产、交通排放、生活源等。
三、PM2.5的来源1. 工业生产：工业生产过程中产生的废气是PM2.5的主要来源之一。
例如，燃煤发电、钢铁生产、水泥制造等都会产生大量的PM2.5。
2. 交通排放：机动车尾气排放是PM2.5的另一个重要来源。
柴油车尾气中的黑炭和有机颗粒物对PM2.5的贡献尤为显著。
3. 生活源：生活源包括家庭烹饪、燃烧生物质等。
这些活动产生的烟尘和颗粒物也会对PM2.5的浓度产生影响。
四、源解析为了有效控制PM2.5的排放，需要对PM2.5的来源进行详细的解析。
目前，常用的源解析方法包括化学质量平衡法（CMB）和正定矩阵分解法（PMF）。
1. 化学质量平衡法（CMB）：CMB是一种基于化学成分分析的方法，通过测量PM2.5中各种化学成分的浓度，结合源谱数据，计算出各来源对PM2.5的贡献比例。
2. 正定矩阵分解法（PMF）：PMF是一种基于受体模型的方法，通过分析PM2.5的化学成分谱和源谱数据，将PM2.5的来源进行分类和定量分析。
五、结论与建议通过对PM2.5的来源进行详细的解析，我们可以更有效地制定控制策略和措施。
针对不同的来源，应采取不同的控制措施，如加强工业排放的监管和治理、提高机动车尾气排放标准、推广清洁能源等。
同时，政府应加大资金投入，提高环境保护意识，鼓励公众参与环境保护活动。
《2024年PM2.5的来源、现状、危害及防控措施》范文
《PM2.5的来源、现状、危害及防控措施》篇一一、引言随着工业化的快速发展和城市化进程的加速，空气质量问题逐渐成为全球关注的焦点。
PM2.5作为空气质量的重要指标之一，其浓度的变化直接反映了空气质量的好坏。
了解PM2.5的来源、现状、危害及防控措施，对于保护人类健康和生态环境具有重要意义。
二、PM2.5的来源PM2.5是指空气中直径小于或等于2.5微米的颗粒物，其来源主要包括自然源和人为源。
1. 自然源：主要包括风扬尘、土壤颗粒、植物花粉等。
2. 人为源：主要包括工业生产、交通运输、燃煤取暖、建筑扬尘等。
其中，机动车尾气排放、工业生产过程中的粉尘排放是PM2.5的主要人为来源。
三、PM2.5的现状目前，全球多个城市的空气质量受到PM2.5的严重影响。
尤其在工业发达、人口密集的城市，PM2.5浓度往往超标，给人类健康和生态环境带来巨大威胁。
我国多个城市也曾出现PM2.5超标的情况，引发社会广泛关注。
四、PM2.5的危害1. 对人体的危害：PM2.5颗粒物可以深入肺部，甚至进入血液循环，对人体健康造成严重危害。
长期暴露于高浓度的PM2.5环境中，可能引发呼吸道疾病、心血管疾病等。
2. 对生态环境的危害：PM2.5可以影响区域气候，加速雾霾天气的形成。
此外，PM2.5还会影响植物生长，降低农作物产量，对生态环境造成破坏。
五、PM2.5的防控措施为降低PM2.5浓度，保护人类健康和生态环境，需要采取一系列防控措施：1. 源头控制：加强工业排放、交通运输等人为源的管控，推动清洁生产，减少污染物排放。
2. 区域联防联控：加强区域合作，实现信息共享，共同应对PM2.5污染。
3. 植树造林：增加植被覆盖，提高地表植被对颗粒物的吸附能力，降低风扬尘等自然源的贡献。
4. 提高空气质量监测能力：加强空气质量监测站的建设，提高监测数据的准确性和及时性，为政策制定提供依据。
5. 倡导绿色出行：鼓励市民选择公共交通、骑行、步行等低碳出行方式，减少机动车使用，降低交通尾气排放。
六类餐饮源排放PM2.5化学成分谱
Vol.34,No.lJan.,2021第 34 卷 第 1 期2021年1月环 境 科 学 研 究Research of Environmental Sciences六类餐饮源排放PM ?,化学成分谱李林璇,程 渊1,杜 鑫,戴启立1>2* ,吴建会,毕晓辉,冯银厂收稿日期：2020-08-29 修订日期：2020-11-05作者简介：李林璇( 1998-)，女，安徽来安人,lilinxuan@ .*责任作者,戴启立(1991-),男，安徽六安人，助理研究员，博士，主要从事居民生活源排放颗粒物表征、大气化学计量学研究 基金项目：大气重污染成因与治理攻关项目(No.DQGG0105)Supported by National Research Program for Key Issues in Air Pollution Control , China (No.DQGG0105)1. 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3000712. 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摘要：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PM 2.5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PM 空样品,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PM 2.5化学成分中的主要组分为0C(有机碳)、EC(元素碳)、Ca 、Al 、Fe 、NH 4+、S04»、N03-、Na +、K +、Mg ?+ 和 C 「，其中 w( OC)最高，为 41.67%~57. 91%.②餐饮源排放PM 25的PAHs 中，3环和4环占比较高，其中芴(Flu)、菲(Phe)、荧蔥(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PM 2.5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；PM-;化学组成；源成分谱；多环芳烃(PAHs)中图分类号：X51文章编号：1001-6929(2021)01-0071-08文献标志码：A DOI ： 10. 13198/j. issn. 1001-6929. 2020. 11. 11Chemical Compositions of PM 2.5 Emitted from Six Types of Chinese CookingLI Linxuan 1,2, CHENG Yuan 1 , DU Xin 1,2, DAI Qili 1,2* , WU Jianhui 1,2, BI Xiaohui 1,2, FENG Yinchang 1,21. State Environmental Protection Key Laboratory of Lban Ambient Air Particulate Matter Pollution Prevention and Control , College ofEnvironmental Science and Engineering , Nankai Lniversity , Tianjin 300071, China2. CMA-NKL Cooperative Laboratory for Atmospheric Environment-Health Research ( CLAER) , College of Environmental Science andEngineering , Nankai Lniversity , Tianjin 300350, ChinaAbstract : To investigate the chemical characteristics of PM 5 emission from Chinese cooking , a total of 29 PM ? 5 samples were measured at six types of catering locations ( e. g.， residential cooking ， hot pot restaurant ， barbecue restaurant ， canteen ， Chinese restaurant andcatering enterprise ) in Chengdu , Wuhan and Tianjin City , China. All collected source samples were analyed for inorganic elements , ions ,organic carbon ( OC) ， elemental carbon ( EC) ， and polycyclic aromatic hydrocarbons ( PAHs) were measured for all collected samples.Mass fractions of the major chemical components in PM 5 emission from cooking were ranked in the order of OC , EC , Ca, Al , Fe ,NH 4+ , SO4A , NO ?-, Na + , K + , Mg 2+ and Cl ". OC is the perdominant component of PM ? 5, with mass fraction in the ranges of 41. 67%to 57. 91%. Among the different PAHs in PM 5, PAHs with 3 rings and the 4 rings accounted for a relatively high proportion , includingfluorene (Flu) , phenanthrene (Phe) , fluoranthene ( Fla ) and pyrene ( Pyr ). Ratios of OC/EC for these PM 5 samples ranged from 15.99 to 67.61, which are higher than other routine emission sources. Ratios of Fla/( Fla + Pyr) and InP/( InP + BghiP ) are relativelystable for PM 5 emission from cooking , with values in the range of 0.45 to 0.55, such species ratio can also be used to distinguishcooking emissions from other sources.Keywords : cooking emissions ； PM 5； chemical compositions ； source profile ； polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs)餐饮油烟是环境空气颗粒物尤其是室内颗粒物的重要来源之一.餐饮油烟主要来源于烹饪活动的两个方面:一是化石燃料(如煤、天然气或者生物质燃料)燃烧排放;二是烹饪过程中食物油脂或有机质挥发及加热裂解排放［1］.餐饮油烟中至少含有近百种无机、有机化学物质，还存在一些致癌致突变物［2］，对人体,daiql@ 72环境科学研究第34卷免疫功能产生危害作用［3］.相对于其他污染源，餐饮油烟排放高度低，与暴露人群呼吸道高度接近.国内外的研究表明，患癌风险与烹饪行为呈显著相关［4］,暴露于烹饪环境中，可能会导致呼吸系统疾病(如慢性阻塞性肺病［5-6］、哮喘［7］等)，患心血管疾病的风险也与日常烹饪产生关联［8-9］.我国餐饮行业营业收入逐年升高,2016年末餐饮收入达35799X108元，同比增长10.8%；2016年我国食用油人均消费量为24.8 kg,比上年增加了0.7kg［10］.伴随着人民生活水平的提高，烹饪过程中使用的食用油以及富含油脂的食物消耗量预期在短期内将维持增长的趋势.国外对餐饮油烟污染的研究工作起步较早，20世纪90年代起，研究者就开展了餐饮油烟颗粒物粒径分布和颗粒物数浓度的测定［11-13］.中西方饮食习惯和烹饪方式明显不同，我国学者也对部分城市餐饮油烟排放污染物的测定和表征进行了报道［14-15］.研究［16-18］发现，中式烹饪过程中产生的颗粒物以细颗粒物(PM?,)为主,碳组分为餐饮油烟颗粒物的重要组成部分，质量分数为40%~80%,其中有机碳(OC)平均质量分数在50%以上.明确餐饮源排放颗粒物的化学组成特征是量化解析其对环境空气颗粒物的贡献以及评估暴露人群健康风险的基础.鉴于碳组分是餐饮油烟含量最为丰富的组分，很多研究对碳组分中的各类有机物〔如有机酸、醛酮类、多环芳烃(PAHs)等〕开展了测定,分析可被选择作为餐饮源示踪物的组分.我国餐饮文化历史悠久,菜系多样且丰富,地域差异明显，近年来文献报道的在不同城市测定的餐饮源颗粒物成分数据不断完善和丰富了我国餐饮源化学成分谱，为量化不同类型餐饮油烟的排放量和环境贡献提供了基础数据［19-20］.该研究在综合文献报道的源成分谱基础上，在我国北部、中部和西南部选择了3个城市(天津市、武汉市和成都市)对六类餐饮源排放PM Z5开展了现场实测,分析了颗粒物中的无机元素、离子、碳组分及PAHs,构建了六类餐饮源排放颗粒物化学成分谱，以期为大气颗粒物来源解析研究提供基础数据.1材料与方法1.1样品采集该研究分别于2016年10—11月和2018年1月对成都市、武汉市和天津市的不同类型餐饮源(居民烹饪、火锅店、烧烤店、职工食堂、中餐馆、商场综合餐饮)进行采样，具体采样点位信息如表1所示.选取代表性点位原则如下:①点位周边无其他明显污染源;②选取的餐饮单位要具备对应类别中的烹饪特点;③所选餐饮单位需要具备足够的采样空间和电力供给等.表1采样点信息Table1Information about sampling sites类别点位个数样品个数主要烹饪方式燃料净化设备区域居民烹饪19炒、煎、煮天然气—天津市火锅店12煮——成都市烧烤店26烤木炭—成都市、天津市职工食堂12炒、蒸天然气等离子臭氧成都市中餐馆37蒸、炒、炖天然气静电除尘成都市、武汉市商场综合餐饮23炒、炸、煎、烤、煮天然气静电除尘武汉市采样前需进行预试验，测定烟气的基本参数，如烟气温度和湿度等，以保证颗粒物样品的正常采集.采样时间根据餐饮单位特点而定，拟定为11:00—14：00,17：00—20：00.颗粒物样品采用便携式四通道通道采样器(PDSI-01P型，流量为16.7L/min,陕西正大环保科技有限公司)或中流量采样器(流量为100L/min)采集，使用石英膜(Quartz)和特氟龙膜(Teflon)同时采样.试验期间，在居民烹饪厨房采样点位架设便携式四通道采样器捕集餐饮源排放的颗粒物，在其余点位的油烟净化设备后的排放口架设中流量采样器进行颗粒物采集，具体的采样位置如图1所示.此外，在进行居民烹饪点位采样试验时，该研究对采样房间的空气背景进行颗粒态样品的采集，以检测这些可能的本底污染.采样使用的石英膜(Quartz)和特氟龙膜(Teflon)使用前均需预处理以便去除膜表面的杂质和水分.其中，石英膜需在马弗炉中烘烤2h(600^),特氟龙膜需在烘箱中烘烤2h(60^).1.2样品分析采集的特氟龙膜样品用于无机元素的分析，石英膜样品用于碳组分、水溶性离子组分和PAHs组分的分析.使用电感耦合等离子体原子发射光谱法(ICP7000SERIES-AES,美国热电公司)，参照第1期李林璇等:六类餐饮源排放PM .5化学成分谱73图1六类餐饮源采样示意油烟净 化设备火锅店职工食堂中餐馆 商场综合餐饮Fig.1 Sketch of sampling for PM 2 5 fromsix types of Chinese cookingHJ 657—2013(空气和废气颗粒物中铅等金属元素的测定电感耦合等离子体质谱法》，分析Na 、Mg 、Al 、 Si 、K 、Ca 、Ti 、Cr 、Mn 、Fe 、Ni 、Cu 、Zn 、Pb 和 As 等元素.使用离子色谱仪(ICS-900,美国Dionex 公司),参照HJ 800—2016(环境空气 颗粒物中水溶性阳离子 (Li +、Na +、NH 4+、K +、Ca 2+、Mg 2+)离子色谱法》和HJ 799—2016(环境空气 颗粒物中水溶性阴离子 (F "、Cl "、Br "、NO ?"、NO 3"、PO 43"、SO 32"、SO 42")离子色谱法》分别测定分析Na +、NH 4+、K +、Mg 2+、Ca 2+共5 种水溶性阳离子和F "、Cl "、NO 3"、Br "、SO 42"共5种水溶性阴离子.使用Model 2001碳分析仪(美国沙漠研 究所)分析碳组分，即0C 和EC.使用气相色谱-质谱仪〔7890B/5977B(GC/MSD)，美国 Agilent 公司〕对餐饮源颗粒物中p (PAHs)进行测定，分析了美国EPA规定的16种优控PAHs ，包括萘(NaP)、苊烯(Ace )、苊(Acy)、芴(Flu)、菲(Phe)、蔥(Ant)、荧蔥(Fla)、 茁(Pyr)、艹(Chr)、苯并［a ］蔥(BaA)、苯并［k ］荧蔥(BkF)、苯并［b ］荧蔥(BbF)、苯并［a ］茁(BaP)、二苯并［a,h ］蔥(DbahA)、茚并［1,2,3-cd ］茁(InP)、苯并［g,h,i ］苝(BghiP).2结果与讨论2.1餐饮源排放颗粒物质量浓度特征该研究中不同餐饮源采样位置测得的P ( PM . 5) 变化范围为330-15 110 ig/m 3(见图2),是居民厨房背景值(96 ig/m 3)的3.5-158.2倍.其中，烧烤排放▽ (PM . 5)最高，烧烤时食物与炭火直接接触,且该研究烧烤油烟产生后未经油烟处理设备净化，因而可能 导致大量油烟产生.有研究［21］表明，相比炸、炒等烹饪方式，烧烤能产生更多的颗粒物.食物比表面积对颗粒物排放也有一定影响,与其他烹饪方式相比,烧 烤使用的是切成小块或薄片的各类食材，较小的食物体积可以吸附更多调味品，且食物与炭火(燃料)接触表面积较大，因而排放颗粒物更多［22］.此外，居民烹饪点位较高的P ( pm 2. 5)可能与采样通风状况较差有关.中餐馆B 、中餐馆C 、商场综合餐饮B 及职工食堂测得的p (PM ,)较为接近，火锅店测得的 p ( PM . 5)最低，说明以水为主要介质烹饪食物时排放的颗粒物低于以油为主的烹饪方式，而油和食物中较 高的脂肪含量会增加颗粒物的排放［23］.30 000(E r i M m d x5 00025 00020 00015 00010 0008总報如建團腥V总報如建團腥U週*圧8週*圧源V週報圧饮餐图2不同餐饮源采样点位PM 2,5质量浓度Fig.2 Mass concentrations of PM 2 5 measured atdifferent catering locations2.2餐饮源排放颗粒物化学组成特征如图3所示‘PM ,中主要组分平均质量分数大小依次为 w ( OC ) > w ( Ca) > w ( Al) > w ( EC ) >w (NH 4+) > w ( Fe) > w (N03") > w ( SO 42") > w(Cl ") > w(Na +) > w(K +) > w(Mg 2+),各餐饮类型PM .5组分质量分数变化范围如表2所示.餐饮源中w (0C)最高，这是因为食材中的肉类含有较多脂肪,食用油中含有较多的多链烷酸酯,二者在高温下易被氧化，释放各种有机物［24-25］;而 w(EC)较低,EC 主要由燃料的不完全燃烧生成，燃料种类、燃烧温度等因素都会对其排放浓度造成影响,该研究中使用的天然气属于清洁燃料，燃烧产生 w(EC)最低［26］，烧烤中使用的木炭，在烹饪过程中温 度较高，供氧量充足，燃烧充分，排放EC 较少.由于烹饪过程中加入的食盐以及调味料也会排放进入空 气中,餐饮源中也有较高的w(Na)和w(Cl ")等.从不同餐饮类型来看,居民烹饪排放的颗粒物中74环境科学研究第34卷S 1A TT H TT n Ti n n T*Ti M TA T 1i-O—fi rd Z H6H TH E HA TA Tf t Tt h tT n n TT s lT n n TA m Tt h h t iT n TS Tt h t i_组分图3餐饮源排放PM 2,5中各组分质量分数箱型图Fig.3 Boxplots for mass fractions of chemical components in PM 2 5 from cooking emissions表2不同餐饮类型采样点位PM 2.5中各组分质量分数Table 2 Mass fractions of chemical components in PM 2 5 measured at different catering locations%中餐馆 商场综合餐饮组分居民烹饪 火锅店烧烤店职工食堂-----------------------------------------------------------------ABC A B注：居民烹饪和商场综合餐饮点位采样后的有效样品只有一组,故此处无法添加标准偏差.As —0. 020±0. 0030. 001±0. 0010. 012±0. 0090. 013±0. 001————Ni—0. 028±0. 0080. 002±0. 0020. 028±0. 0190. 028 ±0. 0350. 007±0. 0060. 009±0. 0070. 0010.004Mn 0.0010. 014±0. 0030. 001±0. 0010. 011±0.0080. 011±0. 0080. 024±0. 0010. 011±0. 0090. 0010.002Ti 0.0010. 061±0. 0420. 002±0. 0010. 104±0. 0630. 039±0. 0380. 005±0. 0010. 003±0. 0010. 0010.001Pb 0.0010. 013±0. 0030. 003±0. 0020. 019±0. 0150. 007 ±0. 001————Cr 0.0050. 040±0. 0080. 005 ±0. 0040. 047±0. 0410. 042 ±0. 0490. 014±0. 0010. 023±0. 0170. 002±0. 0010.007Zn0.0060. 049±0. 0220. 011±0. 0100. 056±0. 0480. 036 ±0. 0040. 231±0.0480. 079±0. 0770. 021±0. 0080.021Cu 0. 0150. 042±0. 0100. 005 ±0. 0010. 020±0. 0110. 012 ±0. 0080. 006±0. 0030. 009±0. 0090. 0010.002Mg 0.0240. 229±0. 0710. 033±0. 0190. 280±0. 2390. 108 ±0. 0730. 053±0. 0560. 056±0. 0500. 011±0. 0030. 015K 0. 1710. 314±0. 0160. 199±0. 0770. 334±0. 2860. 188 ±0. 0530. 087±0. 0290. 071±0. 0440. 026±0. 0010. 145Fe0.0280. 499±0. 0080. 055±0. 0440. 559±0. 3660. 571 ±0. 5580. 345±0. 0770. 176±0. 1420. 023±0. 0020.069Si 0. 0800. 684±0. 1360. 062±0. 0410. 653±0. 4150. 299 ±0. 2150. 193±0. 1010. 123±0. 0920. 026±0. 0090. 041S0. 108 1. 309±0. 2630. 168±0. 0790. 657±0. 418 1. 086 ±0. 212————Na 0.2540. 246±0. 0530. 054±0. 0560. 287±0. 1240. 198 ±0. 0360. 039±0. 0160. 029±0. 0130. 038±0. 0010. 033Al0. 1420. 589±0. 0960. 056±0. 0320. 426±0. 2580. 194 ±0. 1960. 055±0. 0630. 051±0. 0320. 008±0. 0010. 032Ca 0.096 1. 533±0. 0470. 306±0. 257 1. 854±1.5880. 676±0. 1262. 987±3. 558 2. 357±2. 2880.641±0. 2300. 543Mg 2+0.0060. 091±0. 0600. 009±0. 0040. 055±0. 0030. 018 ±0. 0060. 029±0. 030—0. 0010.001K +0.0090. 499±0. 1740. 258±0. 1110. 195±0. 1630. 269 ±0. 0300. 023±0. 0040. 006±0. 0010. 052±0. 0020.001Ca 2+0.0200. 380±0. 1270. 096±0. 0800. 529±0. 4700. 159 ±0. 0780. 943±0. 6370. 003±0. 0010. 0030. 084Na +0.0540. 273 ±0. 0050. 060±0. 0610. 252±0. 0510. 349±0. 0330. 045±0. 0050. 0120. 019±0. 0030. 013Cl _0. 0300. 210±0. 0380. 247±0. 1850. 347±0. 0930. 324±0. 0390. 475±0. 0250. 159±0. 0120. 621±0. 0160. 131F _0. 110—0. 023±0. 003——0. 034±0. 0180. 008±0. 0040. 0070. 017no 3_0.0734. 181±0. 6380. 222±0. 105 1. 186±0. 857 2. 230±0. 463 1. 570±0. 2810. 680±0. 0830. 628±0. 1970.401so 42-0. 173 3. 362±0. 8100. 241±0. 096 1.017±1.0741. 168±0. 2712. 585±0. 1480. 468±0. 034 1. 069±0. 1370.299nh 4+0.2943. 113±0.4170. 155±0. 0511. 005 ±0. 908 1. 466±0. 4662. 646±0. 1720. 707±0. 025 1. 187±0. 1350.673OC53. 90741. 668±4. 50957.912±10. 57854. 076±7. 18546. 641±4. 7288. 952±6. 32051.711±6. 50549. 95±6. 33954. 727EC 1.964 2. 626±0. 216 1. 125±0. 387 1.704±1. 111 1. 919±0. 522 1. 410±0. 9992. 008±0. 8330. 778±0. 2961.453OC1 5.2978. 298±0. 52715. 151±9. 2185. 990±1. 2048. 542 ±1.309————OC214. 8278.451±0. 33025. 307±7. 71519. 516±0. 26411. 384±4. 928————OC330. 04818. 132±4.51214. 357±7. 32024. 533±10.24722. 092±1. 637————OC4 1.621 3. 327±0. 0040. 558±0. 219 2. 277±1. 344 2. 284 ±0. 881————EC13. 6565. 214±0. 021 3. 526±1.6222. 730±1.2933. 676±0. 733————EC20. 2860. 866±0. 0010. 085±0. 0500. 575±0. 4120. 507 ±0. 423————EC30. 1370. 004±0. 0060. 053±0. 0400. 159±0. 1840. 075 ±0. 098————第1期李林璇等:六类餐饮源排放PM 2.5化学成分谱75“(Al)、w ( Ca)A w ( K)和 w (Na)较咼，烧烤源中 w( Ca)、w(K)和w(Na)较高，其他餐饮类型以Ca 、Fe组分为主.中餐馆和职工食堂排放的颗粒物中w(Fe)相对较高,可能是由于铁锅在翻炒过程中导致Fe 元素的释放.火锅店排放的PM ”中w (NO 3J 、w( SO 42-)和w (NH 4J 均高于其他餐饮源,其次为中餐馆B 排放PM . 5中的w(SO 42-)、w(NH 4J 高于除火锅店外的其他餐饮源，中餐馆A 排放的w (NO 3J 较高.此外，在各餐饮源排放的PM ”中,烧烤店排放的 w(OC)最高，火锅店最低，火锅店排放w(EC)最高,烧烤店最低.OC/EC 常被用于碳质颗粒物的源识别，不同源类OC/EC 存在较大差异〔2刀.该研究餐饮源排放 PM .5中OC/EC 为15.99-67.61,火锅店最低,而烧烤店较高.根据文献报道，与其他源类相比，无烟煤燃烧OC/EC 为4.4-6.6［28］,生物质开放燃烧为5.0- 11.3,户用燃烧为0.9-12. 0［29］，表明在一定程度上较高的OC/EC 可以用来表征餐饮源排放.2. 3 餐饮源PM 2.5中PAHs 组成特征该研究测定的PAHs 物种为美国EPA 优控的16种PAHs,其中2环中的萘(Nap)基本呈现气态，颗粒态含量极少，因此该研究列出了除萘外的15种 PAHs, 餐饮源排放颗粒态 PAHs 质量浓度如图 4 所示.各类型餐饮源PM 2.5中p (PAHs)为0. 06-1.61 Rg/m 3,占 PM 2.5质量浓度的0.003 6%-0.012 6%.与文献［30］中环境空气PM 2.5中p (PAHs) (0. 054 - 0. 070 Rg/m 3)相比，餐饮排放颗粒物中p ( PAHs )是环境空气的1.2-29.8倍.如图5和表3所示，在各类型餐饮源排放的PAHs 中，芴、菲、荧蔥和茁质量分数普遍较高，分别为 2.31% - 9.83%、14.06% - 36. 98%、7.08% -21. 83%、6. 36% - 17. 08%.文献报道的汽油车排放•8642Q -8642O 11 11 11 11 11 0^ 0^ 0^ 0^Q g r i M S H V d x图4不同餐饮类型采样点PM 2.5中总PAHs平均质量浓度及占比3环 4环 ；5环 ； 6环Fig.4 Average concentrations and mass fractions of totalPAHs in PM 2 5 from different catering locationsT RU —1T _H N T 1H T i B -憾岷2总器PAHs图5餐饮源排放PM 2.5中PAHs 各组分质量分数箱型图Fig.5 Boxplots for mass fractions of chemical componentsin PM 2 5 -bound PAHs from cooking emissions的PAHs 中茚并［1,2,3-cd ］茁、苯并［a ］茁和艹质量 分数相对较高［30一31］,柴油车中苯并［k ］荧蔥、苯并［b ］荧蔥、菲和艹质量分数相对较高［32-33］,生物表3不同餐饮类型采样点位PM 2.5中各PAH 物种在PAHs 中的质量分数PAHs居民烹饪烧烤店职工食堂中餐馆ABC商场综合 餐饮Table 3 Mass fractions of chernical components in PM 2 5 -bound PAHs measured at different catering locations苊烯(Ace ) 2.6820.662 1.974 1.656 1. 871 3.412 1.210苊(Acy) 6. 4560. 9605.005 3.4604. 8037. 157 2. 497芴(Flu)9. 3962.3159. 8269. 424 5.0927. 7035.544菲(Phe)31.49834.36836.97625. 95217.02119. 25314. 058蔥(Ant) 5. 3375.302 5.812 3. 130 3.032 4. 724 3.056荧蔥(Fla)7. 08321. 8319. 04310. 44111.9427. 85412. 290茁(Pyr) 6. 35715.9628.53016. 20617.0817.63312. 662%76环境科学研究第34卷续表3PAHs居民烹饪烧烤店职工食堂中餐馆商场综合餐饮A B C屈(Chr)0.000 3.4140.000 1.1390.0000.000 3.205苯并［a］蔥(BaA) 1.894 4.315 1.585 1.713 3.189 3.0917.880苯并［k］荧蔥(BkF) 4.595 1.070 3.062 2.827 3.806 5.66611.133苯并［b］荧蔥(BbF) 3.525 4.505 3.325 4.546 5.136 5.481 4.302苯并［a］茁(BaP) 4.109 2.096 2.957 2.308 4.853 5.369 5.272二苯并［a,h］蔥(DbahA) 5.5800.240 3.201 1.982 3.714 6.944 3.891茚并［1,2,3-cd］茁(InP) 5.813 1.484 4.218 5.338 5.9867.651 6.037苯并［g,h,i］苝(BghiP) 5.675 1.475 4.4859.87712.4748.063 6.965质燃烧排放PAHs主要为苯并［k］荧蔥、苯并［b］荧蔥和苯并［g,h,i］苝［34］,燃煤源中荧蔥、茁和艹质量分数相对较高［35］.与其他源类相比，餐饮源排放的PAHs中芴、菲、荧蔥、茁的质量分数相对较高.如图6所示，总体来说,餐饮源排放的3-4环的p(PAHs)高于5-6环.不同种类餐饮源中环数的分布特征存在差异：烧烤店3-4环的PAHs约占总PAHs的90%；职工食堂测得的PAHs多以3环为主，约占PAHs总质量浓度的60%；此外，居民烹饪中4环PAHs的质量分数在所有餐饮类型中最低.18.6%15.3%45.5%餐饮源平均居民烹饪烧烤店1Q90/*QO/1Q QO/职工食堂中餐馆商场综合餐饮口3环PAHs露4环PAHs口5环PAHs国6环PAHs图6不同餐饮类型采样点位PM2.5中PAH s环数(3~6环)分布Fig.6Fractions of PAH with3-6rings in PM25-bound PAHs measured at different catering locations PAHs在大气环境中发生的多相间分配、吸附、挥发、氧化、水解、光解、生物富集、生物转化等［36］,均会影响PAHs的降解.研究发现，Fla/(Fla+Pyr)和InP/(InP+BghiP)不易受到光催化降解影响⑶］,因此可用上述特征比值来定性判断PAHs的来源.有研究⑶-38］指出,草/木材/煤燃烧排放的PAHs中, Fla/(Fla+Pyr)和InP/(InP+BghiP)均超过0.5,石油燃烧排放的Fla/(Fla+Pyr)范围在0.4-0.5之间，InP/(InP+BghiP)范围在0.2-0.5之间，石油中Fla/(Fla+Pyr)低于0.4.该研究餐饮源Fla/(Fla+Pyr)和InP/(InP+BghiP)较多集中在0.45-0.55之间，据此或可定性判断大气颗粒物中PAHs的来源.3结论a)在3个城市开展的六类餐饮源排放颗粒物的实测结果显示,p(PM/)范围为330-15110ig/m3,是居民厨房背景值(96ig/m3)的3.5-158.2倍.其中，烧烤排放颗粒物质量浓度最高，居民烹饪、中餐馆、商场综合餐饮和职工食堂排放颗粒物质量浓度较为接近，火锅店排放颗粒物质量浓度最低.b)餐饮源排放颗粒物中的主要组分为OC、EC、Ca、NH4+、SO42"、N03"、Cl"、Na+、K+,w(OC)为41.67%-57.91%,OC/EC为15.99-67.61,—定程度上较高的OC/EC可以用来表征餐饮源排放.c)餐饮源排放颗粒态PAHs中，3环和4环PAHs质量分数较高,芴、菲、荧蔥、茁质量分数较其他源类较高；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.参考文献(References):［1］KATRAGADDA H R,FLLLANA A,SIDHL S,et al.Emissions of volatile aldehydes from heated cooking oils［J］.Food Chemistry,2010,120(1)：59-65.［2］HLANG 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城市大气PM2.5监测及化学组成分析李秀阳李超
城市大气PM2.5监测及化学组成分析李秀阳李超发布时间：2023-05-18T09:16:59.072Z 来源：《中国科技信息》2023年4期作者：李秀阳李超[导读] 空气污染已经成为全球性的环境问题，其中PM2.5是引起关注的主要污染物之一。
中科宇图科技股份有限公司 100020摘要：空气污染已经成为全球性的环境问题，其中PM2.5是引起关注的主要污染物之一。
城市是PM2.5污染最为严重的地区之一，因此，城市大气PM2.5监测及化学组成分析显得尤为重要。
随着技术的发展和环境保护意识的增强，城市大气PM2.5监测和化学组成分析已经成为城市空气质量评估、污染源识别和控制、环境规划等领域的重要手段。
本文将就城市大气PM2.5监测和化学组成分析进行阐述，以期能更好地了解和掌握城市大气PM2.5的监测和化学组成分析技术。
关键词：城市大气；PM2.5；监测；化学组成；0引言城市大气PM2.5污染已成为全球性环境问题之一。
PM2.5是一种细小的颗粒物，直径小于或等于2.5微米，具有高度的空气悬浮能力和较长的寿命，在空气中存在时间较长，能够对人体健康和环境造成严重危害。
为了有效地控制和治理城市大气PM2.5污染，需要深入了解其化学组成和来源，因此对城市大气PM2.5的监测和化学组成分析变得尤为重要。
本文将探讨城市大气PM2.5的监测方法和化学组成分析技术，以及其在污染源识别和治理方面的应用。
1PM2.5来源分析1.1自然来源和人为活动来源PM2.5是一种复杂的空气污染物，其来源包括自然来源和人为活动来源。
自然来源主要来自土地和水表面的挥发、植物花粉、孢子和胞外释放、海洋表面的飞沫和盐粒、沙尘暴、火山喷发等自然灾害。
而人为活动来源主要包括工业生产和能源消耗、道路交通运输、建筑施工和拆除、生物质燃烧（如家庭采暖和烹饪）、需要使用燃料的家庭设备（如壁炉和汽车引擎）以及化学工厂和制药工厂的废气排放。
了解PM2.5的来源对于有效控制其浓度和减少其对人体健康的影响具有重要意义。
疫情管控前后典型城市大气颗粒物PM2.5的化学组分污染特征及来源分析
疫情管控前后典型城市大气颗粒物PM2.5的化学组分污染特征及来源分析疫情管控前后典型城市大气颗粒物PM2.5的化学组分污染特征及来源分析自2020年新冠疫情暴发以来，各国纷纷采取了严格的疫情管控措施，包括封城、限制人员流动等举措。
这些管控措施对城市环境产生了巨大影响，尤其是对大气颗粒物PM2.5的污染特征产生了显著影响。
本文将重点分析疫情管控前后典型城市大气颗粒物PM2.5的化学组分污染特征及其来源分析。
大气颗粒物PM2.5是指直径小于或等于2.5微米的空气悬浮颗粒物，是空气污染中最为关注的成分之一。
根据研究表明，大气颗粒物PM2.5的化学组分具有多样性，主要包括硫酸盐、硝酸盐、铵盐、有机物和元素碳等。
这些化学组分的来源主要包括燃烧过程、工业排放、交通源和自然源等。
在疫情管控之前，典型城市的大气颗粒物PM2.5主要来源于燃烧过程和工业排放。
燃煤、燃油和机动车尾气等都是重要的燃烧源，它们释放的颗粒物主要由碳、硫和氮元素组成。
同时，工业排放也是重要的颗粒物来源，工业生产过程中产生的废气中含有大量的颗粒物。
此外，自然源，如沙尘暴和植物的挥发物等也会对大气中的PM2.5贡献一定比例。
然而，随着疫情管控措施的实施，大气颗粒物PM2.5的污染特征发生了明显变化。
首先，由于封城和限制人员流动，交通源的排放显著减少，导致了大气颗粒物PM2.5中交通排放源的贡献减少。
其次，由于工厂停工和企事业单位减少运营，工业排放源也大幅减少，从而降低了大气颗粒物PM2.5中工业源的贡献。
此外，由于减少了人类活动，如燃烧过程和生活排放等，也减少了城市空气中PM2.5的来源。
因此，整体而言，疫情管控措施导致了大气颗粒物PM2.5的污染特征发生了一定变化，大气中的PM2.5浓度显著降低。
需要注意的是，疫情管控对大气颗粒物PM2.5的化学组分也产生了一定的影响。
由于燃烧源和工业排放源的减少，大气颗粒物PM2.5中的硫酸盐和硝酸盐含量明显下降。
我国大气环境PM2.5的来源、分布、危害现状分析
我国⼤⽓环境PM2.5的来源、分布、危害现状分析我国⼤⽓环境PM2.5的来源、分布、危害现状分析摘要：本⽂通过对我国⼤⽓细颗粒物PM2.5的时间、空间分布特征以及来源解析的相关研究进⾏总结，得出PM2.5随时间、空间及⽓象条件变化的规律。
列举了我国部分⼤城市的PM2.5的监测数据，通过对我国整体PM2.5的分析，指出各主要污染源所占的⽐重及存在的问题，为空⽓环境的治理提供参考。
关键词：PM2.5 ⼤⽓污染物污染源分布特征⽐重变化规律存在问题0 前⾔引起⼤⽓环境质量下降的⾸要污染物是可吸⼊颗粒物（空⽓动⼒学当量直径为0.1~10µm），是对⼈体健康危害最⼤的颗粒物质，其中粒径在2.5µm以下的细颗粒物即PM2.5尤甚，它不仅能够通过消光作⽤降低⼤⽓能见度，⽽且由于其在⼤⽓中的传输距离远、停留时间长，对⼤⽓质量有重要的影响。
此外，由于他们具有较⼤的⽐表⾯积，故容易吸附有害元素及化合物，且粒径越⼩，越容易随呼吸通过⿐纤⽑进⼊⾎液或沉积在肺部，使⼈罹患呼吸系统疾病或⼼脑⾎管疾病，甚⾄导致早逝。
因此，PM2.5逐渐成为城市⼤⽓环境质量评价和研究的重点内容。
研究我国PM2.5的分布特征、化学组成、来源等性质，对于尽快开展PM2.5源头控制研究以及应对区域PM2.5复合型污染具有重要意义。
1 什么是PM2.5颗粒图1&2PM2.5颗粒的⽰意图PM2.5颗粒在空⽓动⼒学中是指⼤⽓中直径⼩于或等于2.5微⽶的颗粒物，也称为可⼊肺颗粒物，其直径还不到⼈的头发丝粗细的1/20。
与较粗的⼤⽓颗粒物相⽐，PM2.5粒径⼩，富含有⼤量的有毒、有害物质且在⼤⽓中的停留时间长、输送距离远，因⽽对⼈体健康和⼤⽓环境质量的影响更⼤。
专家们表⽰：按照世界卫⽣组织的评价标准，如果将PM2.5纳⼊国家环境质量监控体系，全国空⽓质量达标的城市会从现在的80%下降到20%。
1.1 PM2.5、PM10和PM100的区别PM，英⽂全称为particulate matter(颗粒物）。
重庆市渝北区PM2.5时空变化特征及影响因子分析
• Pfi 5丨
域财界
II
0 , 10 2D ID 叫 咖
图 1 PM2.S监测站点分布示意
2. 1.2 土 地 利 用 类 型 土 地 利 用 数 据 为 重 庆 市 主 城 区 2015年 数 据 ，考虑
了 PM2.5监 测 站 点 位 置 和 土 地 利 用 类 介 ：黄 旺 （1993—），男 ，硕士研究生，研究方向为地图学与地理信息系统。
2 0 1 6 年 1 月 3 日到2016年 1 2 月 3 1 日每隔1 h 的监测 数 据 ，来源于（细颗粒物)及空气质量指数（AQI)实时查 询 h ttp ://www,pm25. in/ 。
2 数据及方法
2 . 1 数据来源与处理 2. 1.1 PM2.5监测数据
由 于 PM2.5污染的区域性特性更强，存在远距离输 送 的 问 题 ，随着大气运动与物质扩散，雾霾天气往往会 影响多个临近区域[2]，由 于 渝 北区为山地地形，受到季 风 影 响 较 为 明 显 ，同 时 城 区 人 口 、建 筑 较 为 集 中 在 主 城 区 ，渝 北 区 PM2.5浓度变化受到主城区其他区域影响也 相对较大。根 据 PM2.5所 具 有 的 特 性 ，利 用 主 城 区 17 个 监 测 点 PM2.5监 测 数 据 进 行 多元回归分析具有更加 精确的结果，重 庆 市 主 城 区 1 7 个 监 测 站 点 与 渝 北 区 3 个 监 测 站 点 及 的 位 置 示 意 如 图 1 ，PM2.5浓 度数据为
2019年 2 月
m it Journal of Green Science and Technology
第4期
重 庆 市 渝 北 区 PM2.5时 空 变 化 特征及影响因子分析
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摘 要 ： 据 重 庆 市 主 城 区地 形 、 象 特 征 并 结 合 能 源 消 费 的 结 构 特 点 ， 别 主 城 区 主 要 Ｐ 污 染 源 。采 用 根 气 识 Ｍｚ ｓ 了 Ｓ ＭＴ Ｃ ＤＳ机 动 车 尾 气 分 析 系统 采 集 机 动 车 尾 气 样 品 ， 采 集 燃 煤 尘 、 路 尘 、 壤 尘 、 金 尘 和 建 筑 尘 的 Ｅ Ｅ Ｈ— 在 道 土 冶
真 实 的 反 应 了主 城 区 Ｐ ．的污 染 源 特 征 。 Ｍｚ ｓ 关 键 词 ： Ｍｚ ； 成 份 谱 ； 悬 浮 Ｐ 源 ｓ 再
中 图 分 类 号 ： ｌ Ｘｓ３ 文献标识 码 ： Ａ 文 章 编 号 ： ６ ４ ２ ４ （ ０ １ ０ — ０ ４ ０ ｌ ７ —８ ２ ２ １ ） ５ ０ １ ５
典 型末 端 排 放 样 品 的基 础 上 ， 行 再 悬 浮 采 样 。分 析 了 各 种 污 染 源 样 品 中 的 碳 组 分 、 溶 性 组 分 以及 无 机 元 素 组 进 水
分 的 含 量 ， 立 重 庆 市 主 城 区 Ｐ 。 污 染 源 样 品成 份谱 。研 究 显 示 各 成 份 谱 都 有 明显 的标 识 元 素 ｃ ｅ ｉｔｃ ｏ ｈｅｇｅ ｇｒ ｐ ｃｔ ｒ ａｎｓ， ｍ ｅ ｅ ｒ ｏｇ ｎｄ ｅ ｒ ｏｎ ｕｍ ｐｔｏ ｔ ｕ ｔ ｒ ． Ｔｈｅ ａ ｏ ｏｂ ｌ ａｌ ａ ｈａ ａ ｔ ｒｓ ｉｓ ｆ ｒ ｔ ｏ ａ ｈｉ ｅ ｒ ｉ ｔ ｏ ｏｌ ｙ ａ ｎｅ ｇｙ ｃ ｓ ｉｎ ｓ ｒ ｃ ｕ ｅ ｕｔ ｍ ｉｅ ｔｉ ｇ ｓ
第 ３ ３卷
第 ５期 （ 第 １ ４期 ） 总 ９
２１ Ｏ １年 ９月
三
峡
环
境
与
生
态
Ｖｏ ３ Ｎｏ ５ Ｓ ｍ ． ． ９ ） Ｌ３ ． （ ｕ ＮＯ １ ４
Ｓｅ ．２ ｐ ０１１
Ｅｎｖｉｏｎ ｅ ｎｄ Ｅｃ ｏ ｎ ｔ ｈｒ ｅ Ｇｏｒ ｓ ｒ ｍ ｎｔａ ｏｌｇｙ ｉ ｈｅＴ ｅ ｇｅ
重 庆 市 主 城 区 Ｐ ． 染 源 源 成 份 谱 的 建 立 Ｍ２ 污 ５
张 丹 ， 志 恩 ， 周 张 灿 ， 小 星 ，白 志 鹏 ，胡 金 南 。 盂
（ ．重 庆 市 环 境科 学 研 究 院 ， 庆 ４ １ ４ ；．南 开 大 学 ， 津 ３ ０ ７ ； ．中 国环 境 科 学 研 究 院 ， 京 １ ０ １ ） １ 重 ０１７２ 天 ００１３ 北 ０ ０ ２
Ｔｈｅ ＰＭ ２５ Ｓ ｕ ｃ ｏ ｉｅ ｉ ｈｅ Ｃｈｏ ｑｉ ｂ ｎ Ａｒ ａ ｏ ｒ ｅ Ｐｒ ｆｌ ｎ ｔ ｎｇ ｎｇ Ｕｒ ａ ｅ ｓ
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