西安冬季重污染過(guò)程PM2.5理化特征及來(lái)源解析

曹 寧,黃學(xué)敏*,祝 穎,劉煥武

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西安冬季重污染過(guò)程PM2.5理化特征及來(lái)源解析

曹 寧1,黃學(xué)敏1*,祝 穎1,劉煥武2

(1.西安建筑科技大學(xué)環(huán)境與市政工程學(xué)院,西安 陜西 710054；2.西安市環(huán)境監(jiān)測(cè)站,西安 陜西 710119)

基于單顆粒氣溶膠質(zhì)譜儀(SPAMS)觀測(cè)數(shù)據(jù)、顆粒物質(zhì)量濃度數(shù)據(jù)和氣象要素?cái)?shù)據(jù),研究了2017年11月西安市一次重污染過(guò)程中細(xì)顆粒物的化學(xué)組分特征及其成因,并使用正矩陣因子分析法(PMF)對(duì)細(xì)顆粒進(jìn)行了來(lái)源解析.結(jié)果表明,西安市冬季重污染過(guò)程中細(xì)顆粒物主要類型為有機(jī)碳(OC)、元素碳(EC)、混合碳(ECOC)、富鉀(K)、鈉-鉀(Na-K)、有機(jī)胺(amine)、礦塵(dust)和重金屬(HM),其主要來(lái)源為燃煤(24.9%),二次(29.3%),工業(yè)(19.3%),交通(13.3%),生物質(zhì)燃燒(5.2%)和揚(yáng)塵(1.9%).通過(guò)對(duì)比分析不同污染過(guò)程細(xì)顆粒物的理化特征,發(fā)現(xiàn)高濕度,低風(fēng)速的不利氣象條件和供暖及工業(yè)生產(chǎn)導(dǎo)致的燃煤污染、二次污染,是此次重污染過(guò)程的主因.

細(xì)顆粒物；重污染；化學(xué)組成；污染特征；來(lái)源解析

隨著經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展,西安城市機(jī)動(dòng)車保有量、施工工地?fù)P塵排放量、工業(yè)燃煤消耗量和廢氣排放量等污染排放強(qiáng)度劇增.有限的環(huán)境容量外加西安市南北高、中間低不利于污染物擴(kuò)散的地形條件,致使西安大氣污染頻發(fā).以細(xì)顆粒物為主的復(fù)合型大氣污染尤為突出,嚴(yán)重制約著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展,危害人民身心健康[1-2].為改善空氣質(zhì)量、摸清西安市污染成因和顆粒物來(lái)源情況,學(xué)者們進(jìn)行了大量的研究工作[3].如2010年李文慧等[4]對(duì)西安采暖季大氣中多環(huán)芳烴進(jìn)行來(lái)源解析,發(fā)現(xiàn)煤的不完全燃燒和汽車尾氣的排放是多環(huán)芳烴的主要來(lái)源. 2015年田鵬山等[5]運(yùn)用PMF對(duì)關(guān)中地區(qū)冬季PM2.5中碳?xì)馊苣z進(jìn)行了來(lái)源解析,表明燃煤是關(guān)中地區(qū)冬季碳?xì)馊苣z的主要來(lái)源. 2017年王堃等[6]探討重霾日和清潔日兩種污染條件下的大氣組分特征及其成因,發(fā)現(xiàn)二次污染及不利氣象條件是造成重霾日相關(guān)組分濃度升高的重要原因.Chen等[7]利用SPAMS研究了西安夏季顆粒物的化學(xué)成分、混合狀態(tài),發(fā)現(xiàn)半揮發(fā)性有機(jī)氣體多富集在含有機(jī)碳的顆粒表面形成初級(jí)有機(jī)氣溶膠,在氣固相反應(yīng)中生產(chǎn)二次有機(jī)氣溶膠. Wang等[8]2013年利用CMAQ模型估算了西安一次冬季PM2.5污染事件中不同來(lái)源(能源生產(chǎn),工業(yè),交通,住宅活動(dòng)及其他)對(duì)一次和二次無(wú)機(jī)顆粒物的貢獻(xiàn).

但利用單顆粒氣溶膠質(zhì)譜技術(shù)、受體模型并結(jié)合后向軌跡來(lái)分析西安冬季重污染過(guò)程還較少.本研究選取2017年西安市冬季重污染過(guò)程為研究對(duì)象,基于單顆粒氣溶膠質(zhì)譜技術(shù)(Single Particle Aerosol Mass Spectrometry,以下簡(jiǎn)稱SPAMS),輔以PMF模型、后向軌跡模型等,對(duì)細(xì)顆粒物化學(xué)組分、污染特征和來(lái)源及混合狀態(tài)進(jìn)行分析.相比之下,該方法能完整地得到粒子化學(xué)組分的原始信息,并提供化學(xué)組成隨時(shí)間變化特征.此方法具有部署監(jiān)測(cè)快、實(shí)時(shí)分析、人力成本低、數(shù)據(jù)種類全的特點(diǎn)[9].

1 觀測(cè)儀器與分析方法

1.1 觀測(cè)條件及數(shù)據(jù)來(lái)源

運(yùn)用在線單顆粒氣溶膠質(zhì)譜(廣州禾信,型號(hào)SPAMS-0525)開(kāi)展細(xì)顆粒物化學(xué)組分在線監(jiān)測(cè).觀測(cè)點(diǎn)位于西安市城市運(yùn)動(dòng)公園內(nèi)(34.35°N, 108.94°E).此區(qū)域處于行政中心,受周邊人群活動(dòng)的影響較小,無(wú)明顯局地污染源.本次觀測(cè)時(shí)間為2017年11月14日11:00~11月20日23:00,共155h.

觀測(cè)期間,PM2.5的質(zhì)量濃度由賽默飛世爾公司生產(chǎn)的5030-SHARP型β射線觀測(cè)儀測(cè)量,氣象參數(shù)由德國(guó)LUFFT公司生產(chǎn)的WS500-UMB型一體式氣象站測(cè)得.其他相關(guān)氣象數(shù)據(jù)由http://rp5.ru獲得.

1.2 分析方法

1.2.1 SPAMS分析 利用SPAMS對(duì)單顆粒氣溶膠進(jìn)行實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè),獲得單個(gè)顆粒粒徑、化學(xué)成分及其隨時(shí)間和空間分布變化的信息.觀測(cè)期間,環(huán)境氣體通過(guò)空氣動(dòng)力學(xué)透鏡實(shí)現(xiàn)單束粒子聚焦進(jìn)樣,經(jīng)過(guò)測(cè)徑區(qū)(兩束532nm連續(xù)激光測(cè)徑)、電離區(qū)(一束266nm的脈沖激光電離),最后通過(guò)質(zhì)量分析器對(duì)電離得到的正負(fù)離子進(jìn)行同時(shí)檢測(cè)[10].采樣前采用聚苯乙烯小球(PSLs)進(jìn)行粒徑校準(zhǔn),用金屬標(biāo)準(zhǔn)溶液進(jìn)行質(zhì)譜校正.

圖1 2017年11月氣象參數(shù)時(shí)間變化序列

T、RH、WD、WS分別代表溫度、相對(duì)濕度、風(fēng)向、風(fēng)速

T, RH, WD, and WS represent temperature, relative humidity, wind direction and wind speed, respectively

本研究采用SPAMS Data Analysis V3.0軟件包進(jìn)行分析,結(jié)合ART-2a[11]對(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行了聚類分析.其中ART-2a參數(shù)為:警戒閾值ρ為0.75,學(xué)習(xí)率β為0.05,迭代次數(shù)設(shè)定為19.

1.2.2 PMF模型方法 PMF模型是基于環(huán)境受體顆粒物的化學(xué)成分譜,而不需要污染源的成分譜的情況下,結(jié)合源的特征示蹤成分和運(yùn)算結(jié)果,確定排放源類型及源貢獻(xiàn)率.假設(shè)為′矩陣,為樣品數(shù),為化學(xué)成分?jǐn)?shù)目,那么矩陣可以分解為=+,其中為′的顆粒物排放源源貢獻(xiàn)矩陣,為′的污染源成分譜矩陣,為主要污染源的數(shù)目,為殘差矩陣,表示與之間存在的差異; PMF分析目的是最小化,定義為:

式中:s為樣品的第種組分的不確定度;x表示樣品中組分的濃度;g是第個(gè)源對(duì)第個(gè)樣品的相對(duì)貢獻(xiàn);f是第個(gè)排放源中組分的含量;e是殘差[12-13].在g30,f30的約束條件下,通過(guò)迭代最小化算法對(duì)求解,可以同時(shí)獲得污染源對(duì)個(gè)組分的貢獻(xiàn)率(相對(duì)值)和污染源成分譜(化學(xué)成分的相對(duì)濃度值).PMF模型不能直接確定因子數(shù)目,綜合考慮研究區(qū)域的實(shí)際情況,多次運(yùn)行軟件,最終根據(jù)分析結(jié)果和誤差、值以及改變因子數(shù)目時(shí)值的相對(duì)變化等,確定合理的因子數(shù)目[14-16].

本研究利用美國(guó)EPA推薦的EPA PMF5.0軟件對(duì)觀測(cè)期間PM2.5的來(lái)源進(jìn)行解析[17].根據(jù)數(shù)據(jù)質(zhì)量及元素特性,對(duì)參與模擬的樣本及化學(xué)組分進(jìn)行篩選,共155個(gè)環(huán)境樣本納入分析,排除幾種不具有顯著的源示蹤性的組分,參與分析的化學(xué)組分包括Al+、Ca+、Cl-、Fe+、NO3-、NH4+、SO4-、SiO3-、K+等離子及ART-2a分類后的59個(gè)化學(xué)組分[18].本研究中多次運(yùn)行軟件,試驗(yàn)不同的因子,進(jìn)行多次優(yōu)化計(jì)算,最終得到6類因子的源成分譜和貢獻(xiàn)率,如圖5.

1.2.3 后向軌跡分析 本研究利用HYSPLIT模式進(jìn)行后推氣流軌跡模擬.氣象數(shù)據(jù)選用GDAS數(shù)據(jù)庫(kù)(全球數(shù)據(jù)同化系統(tǒng),Global Data Assimilation System)中的相關(guān)資料,每隔6h計(jì)算1次軌跡(0:00; 6:00;12:00;18:00),每次的后向延伸時(shí)間為48h(2d),軌跡模擬起始高度設(shè)定為500m.

2 結(jié)果與討論

2.1 總體污染狀況及時(shí)間節(jié)點(diǎn)選取

該觀測(cè)期共采集到1373258個(gè)粒子,其中成功被激光打擊并分析了483973個(gè)粒子,分析率為35.2%.PM2.5濃度與SPAMS采集并成功測(cè)徑的顆粒物數(shù)濃度的相關(guān)性良好(2=0.628),說(shuō)明SPAMS所采集到的數(shù)據(jù)可以反映當(dāng)時(shí)大氣中細(xì)顆粒物的污染狀況.

結(jié)合PM2.5質(zhì)量濃度數(shù)據(jù)與氣象數(shù)據(jù)(圖1)和HYSPLIT4模型(圖4),將觀測(cè)期分為3個(gè)階段:階段Ⅰ(11月14日11:00~15日22:00)為污染形成期,各類顆粒物逐漸累積,PM2.5平均濃度為105μg/m3,期間平均風(fēng)速為0.7m/s,平均濕度為57%;階段Ⅱ(11月15日23:00~18日03:00)為污染加重期,PM2.5平均濃度為228μg/m3,期間西安地區(qū)風(fēng)向由東南轉(zhuǎn)北,地面風(fēng)速逐漸減弱,平均風(fēng)速在0.4m/s以下,平均濕度超過(guò)60%,天氣呈靜穩(wěn)狀態(tài),PM2.5/PM10集中在60%~90%之間,大氣污染以細(xì)顆粒為主,能見(jiàn)度下降,呈嚴(yán)重的灰霾天氣.階段Ⅲ為污染消散期(11月18日04:00~20日23:00),PM2.5平均濃度為52μg/m3,西安地區(qū)風(fēng)向轉(zhuǎn)變,風(fēng)速迅速加大,濕度降低,大氣污染明顯改善,空氣質(zhì)量轉(zhuǎn)好.

圖2 不同階段各類顆粒物與二次氣溶膠標(biāo)志質(zhì)譜峰的混合狀態(tài)

2.2 細(xì)顆粒物化學(xué)成分分析

為更簡(jiǎn)明地反映顆粒物的主要類別,利用ART-2a法對(duì)采集到的顆粒物進(jìn)行聚類分析,得到1194類顆粒物,再經(jīng)過(guò)手工合并,最終確定細(xì)顆粒物的化學(xué)組分為有機(jī)碳(OC)、元素碳(EC)、混合碳(ECOC)、富鉀(K)、鈉-鉀(Na-K)、有機(jī)胺(amine)、礦塵(dust)、重金屬(HM),以上8種類型的顆粒占總顆粒數(shù)的95%.在所有類型顆粒物的負(fù)譜圖中均存在硝酸及硫酸鹽信號(hào),說(shuō)明在觀測(cè)期間大氣中顆粒物大多經(jīng)歷了二次反應(yīng)過(guò)程或與二次組分進(jìn)行了不同程度的混合[19].

表1 不同階段各類型氣溶膠粒子的占比

圖3(a)所示為OC顆粒,在正譜圖上除了含有C2H3+、C3H+、C5H3+等常見(jiàn)的有機(jī)碳信息外,還出現(xiàn)了光化學(xué)反應(yīng)SOA的特征峰C2H3O+/C2H5N+(m/z= 43)[20].圖3(b)為EC顆粒,在正譜圖上有一系列元素碳峰(Cn),有研究表明,此類顆粒物主要來(lái)自機(jī)動(dòng)車尾氣排放,而負(fù)譜圖中存在有機(jī)氮(CN-、CNO-)[21]以及豐富的硝酸鹽、硫酸鹽,說(shuō)明此時(shí)一次排放的EC顆粒物進(jìn)入大氣后與二次成分混合迅速老化.圖3(c)為ECOC顆粒,在正譜圖上除了元素碳信息(Cn)外,還有有機(jī)碳碎片離子特征峰.ECOC來(lái)源比較復(fù)雜,既可能是由EC顆粒在大氣中老化形成,也可以是由燃燒直接排放.圖3(d)為K顆粒,正譜圖上有很強(qiáng)的鉀離子峰,且已有的研究普遍認(rèn)為鉀可以作為生物質(zhì)燃燒的示蹤物.負(fù)譜圖中含有硝酸鹽峰、硫酸鹽峰,該類別顆粒的雜峰較少,負(fù)譜圖中二次粒子的占比較大,這種粒子很可能來(lái)自生物質(zhì)燃燒,進(jìn)入大氣后富集二次成分.圖3(e)為Na-K顆粒.正譜圖上有明顯的Na+、K+信號(hào).圖3(f)為amine顆粒,正譜圖中出現(xiàn)了NH4+、K+、CHNO+、HNO3+等離子峰,負(fù)譜圖中出現(xiàn)了硫酸鹽、硝酸鹽信號(hào),其中H(NO3)2-遠(yuǎn)高于其他類型顆粒.圖3(g)為dust顆粒,正譜圖上有Al+、Fe+/CaO+、Li+、Ca+和Mn+等信號(hào).負(fù)譜圖上有豐富的硅酸鹽信號(hào)(SiO3-、SiO2-),與大部分研究中的礦塵譜圖相似[22].圖3(h)為HM顆粒.該類型粒子中含有信號(hào)較強(qiáng)的Na+、Fe+、Pb+等金屬離子峰,負(fù)質(zhì)譜圖中含有Cl-.

表1為不同階段各類型顆粒百分含量.圖2為不同階段顆粒物的混合狀態(tài).整個(gè)觀測(cè)期SPAMS測(cè)得的顆粒主要類型是為OC、K、EC、ECOC,其分別占粒子總數(shù)的35.7%、19.9%、12.2%、11.9%.與階段Ⅰ相比,階段Ⅱ中SPAMS采集到的總顆粒數(shù)顯著上升,K、ECOC顆粒的占比增加,與OC顆粒占比總和超過(guò)67%,說(shuō)明這三種顆粒為階段Ⅱ的特征組分.同時(shí)各類顆粒物中二次成分的含量均出現(xiàn)不同程度的增加,特別是硫酸鹽、硝酸鹽的百分含量增幅明顯,表明污染期間各類顆粒物均與二次成分(銨鹽、硫酸鹽、硝酸鹽、含氮有機(jī)物)結(jié)合能力強(qiáng),大氣二次合成的速度增加,氣溶膠的混合凝并現(xiàn)象突出.階段Ⅲ,隨著大氣擴(kuò)散條件轉(zhuǎn)好及重污染天氣應(yīng)急措施的施行,霧霾消散,EC、K、ECOC類顆粒占比隨之下降,而OC、LEV、SiO3類顆粒占比重新上升,此時(shí)環(huán)境可能受到揚(yáng)塵及生物質(zhì)燃燒等污染.與此同時(shí),污染消散期間EC、ECOC、K和NaK顆粒中銨鹽的含量有所上升,但是總的混合狀態(tài)還是以硫酸鹽和硝酸鹽為主.

2.3 細(xì)顆粒物污染來(lái)源解析

2.3.1 后向軌跡分析 由圖4(a)可知,11月11~13日期間,西安地區(qū)邊界層較低,48h反向軌跡線較短,風(fēng)速較小,擴(kuò)散條件差.氣團(tuán)主要包括來(lái)自西安北部偏西的長(zhǎng)途氣團(tuán)(由內(nèi)蒙古等地途經(jīng)甘肅、寧夏回族自治區(qū))和來(lái)自西安西南方向漢中等地的短途氣團(tuán),短途跡線加和占比高于長(zhǎng)途跡線,此次污染主要為本地累積.由圖4(b)可知,11月16~17日期間西安地區(qū)48h后向軌跡變長(zhǎng),風(fēng)速變大,風(fēng)向改變,氣團(tuán)主要來(lái)自西安西北方向,由新疆、蒙古等地區(qū)經(jīng)由甘肅、寧夏回族自治區(qū)、榆林等地到達(dá)西安地區(qū).500m以上高空氣流運(yùn)動(dòng)頻繁,邊界層升高,大氣擴(kuò)散條件變好.

圖4 11月13日和11月17日48h后向軌跡

2.3.2 PMF來(lái)源解析 圖5表示6類主要因子對(duì)不同化學(xué)組分的相對(duì)貢獻(xiàn)率,根據(jù)每種因子的特征組分,對(duì)6類因子進(jìn)行來(lái)源識(shí)別.因子a對(duì)OC含碳顆粒的貢獻(xiàn)率達(dá)67.56%,結(jié)合西安市的能源及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),冬季西安主要以燃煤為主要供熱能源,煤炭不完全燃燒產(chǎn)生大量有機(jī)顆粒.同時(shí)對(duì)二次無(wú)機(jī)鹽[NH4+、H(NO3)2-、NO2-、NO3-、SO4-、SO2-]、Pb+、Cl-、Fe+、Br的貢獻(xiàn)也較高,尤其Cl-為燃煤的特征組分,對(duì)其貢獻(xiàn)率達(dá)47.4%,因此確定為燃煤源;因子b對(duì)二次無(wú)機(jī)離子SO42-、NO3-、NO3-、NH4+的貢獻(xiàn)分別為46.3%、30.9%、30.2%、20.2%,對(duì)ECOC也有一定貢獻(xiàn),代表了光化學(xué)反應(yīng)生成的二次無(wú)機(jī)離子和二次有機(jī)物,確定為二次源;因子c對(duì)Pb、Zn、Ba、Mn、Fe和Cu等各類金屬元素貢獻(xiàn)明顯,貢獻(xiàn)率在20%~80%之間,考慮主要來(lái)自于與金屬加工相關(guān)的工業(yè)源排放;因子d對(duì)EC類顆粒貢獻(xiàn)率高達(dá)80.2%,同時(shí)對(duì)某些二次無(wú)機(jī)離子[NO2-、NO3-、SO4-]、揚(yáng)塵類[Al+、Ca+、Fe+、Li+、Mg+、Si2O2-、SiO3-]和金屬類[V+、Pb+、Mn+]等顆粒均有貢獻(xiàn),確定為交通源,這與王琴等人的研究相似[23];因子e為揚(yáng)塵源,特征元素主要為Al、Si、Ti、Ca、Fe等地殼元素,同時(shí)對(duì)EC、OC也有一定的貢獻(xiàn),這與揚(yáng)塵受人類活動(dòng)影響大的原因有關(guān),如大量腐爛的植物、垃圾和燃燒源、機(jī)動(dòng)車等排放出的高濃度EC、OC可能進(jìn)入揚(yáng)塵,造成揚(yáng)塵源具有多源混合的混合源特征[24].因子f對(duì)LEV類顆粒貢獻(xiàn)最高,達(dá)47.2%,同時(shí)對(duì)生物質(zhì)本身含有的Cl-、K2Cl+、CNO-、Qxalic等離子的貢獻(xiàn)高于其他因子,因此可確定為生物質(zhì)燃燒源.根據(jù)PMF解析,2017年11月14日至11月20日期間,得到的顆粒物污染來(lái)源及其占比分別為燃煤源(24.9%)、二次(29.3%)、工業(yè)(19.3%)、交通(13.3%)、生物質(zhì)燃燒(5.2%)、揚(yáng)塵(1.9%).

圖6 各類污染源在不同階段中的百分含量及數(shù)濃度時(shí)間序列

圖6分析各類污染源在不同階段源貢獻(xiàn)占比以及數(shù)濃度隨時(shí)間序列變化.由圖可知,3個(gè)階段中對(duì)細(xì)顆粒物的貢獻(xiàn)最大均為燃煤源,這與西安冬季采暖期啟動(dòng),氣體前體物SO2排放量驟增密不可分.但是其他污染源也不容忽視.階段Ⅰ,二次污染源與工業(yè)燃燒源為主要污染源,占比分別為24.4%與23.3%,與ART-2a分類后得到的OC、K類顆粒物占比較高的結(jié)果相一致.階段Ⅱ,二次、交通源為主要污染源,占比增幅分別為8.7%、6.4%.結(jié)合氣象條件分析,此時(shí)溫度低,相對(duì)濕度上升,風(fēng)速減小,出現(xiàn)逆溫等不利擴(kuò)散條件導(dǎo)致機(jī)動(dòng)車排放、燃煤污染等一次污染局地積累,大氣二次活動(dòng)頻繁.階段Ⅲ,風(fēng)向改變、風(fēng)速增大,濕度下降,大氣擴(kuò)散條件轉(zhuǎn)好,二次源、交通源貢獻(xiàn)率降幅高達(dá)18.7%、12.3%,而揚(yáng)塵、生物質(zhì)燃燒源貢獻(xiàn)率增加.

3 結(jié)論

3.1 觀測(cè)期間中,細(xì)顆粒物主要分為8類,分別是OC(35.7%)、K-rich(19.9%)、EC(12.2%)、ECOC (11.9%)、Na-K(6.1%)、SiO3(4.8%)、HM(3.3%)、amine(1.9%),它們占總顆粒數(shù)的96%以上.污染期間,顆粒物的主要類型為OC(32.6%)、K(20.9%)、EC(13.8%)、ECOC(13.8%),占總顆粒數(shù)的80%以上,且每種顆粒質(zhì)譜圖中均含有銨鹽、硫酸鹽、硝酸鹽和含氮有機(jī)物等特征離子峰,說(shuō)明大部分顆粒都經(jīng)歷了一定程度的老化.

3.2 污染期間,K、EC、ECOC比例均有所上升,含碳顆粒可以通過(guò)吸收可見(jiàn)光降低能見(jiàn)度,同時(shí)與硫酸鹽、硝酸鹽的結(jié)合能力增強(qiáng),進(jìn)一步提高了顆粒物的消光能力,造成大氣能見(jiàn)度下降.

3.3 污染期間氣團(tuán)主要來(lái)自西安附近西南方向的漢中等地區(qū),不利于污染物擴(kuò)散,屬于本地污染累積.

3.4 燃煤污染和二次污染是造成西安市此次重污染的主要原因.一方面是因?yàn)槎救济翰膳?氣態(tài)前體物SO2排放量大,另一方面與采樣期間靜穩(wěn)、高濕天氣頻現(xiàn)、二次污染物積累有關(guān).

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Pollution characteristics and source apportionment of fine particles during a heavy pollution in winter in Xi’an City.

CAO Ning1, HUANG Xue-min1*, ZHU Ying2, LIU Huan-wu3

(1.School of Environmental and Municipal Engineering, Xi’an University of Architecture and Technology, Xi’an 710054, China；2.Xi’an Environmental Monitoring Station, Xi’an 710119, China)., 2019,39(1)：32~39

Single Particle Aerosol Mass Spectrometry (SPAMS), combining with particulate matter mass concentration and meteorological conditions, was used to study the chemical composition characteristics and genesis of fine particles in a heavy pollution process in November 2017, Xi'an. In addition, the source apportionment of fine particulate matter was analyzed by positive matrix factor analysis (PMF). The results showed that atmospheric particulate matter was mainly divided into eight kinds of particles: organic carbon (OC), elemental carbon (EC), ECOC, K, Na-K, amine, mineral dust, and heavy metal (HM). Their possible sources include coal (24.9%), secondary (29.3%), industry (19.3%), traffic (13.3%), biomass combustion (5.2%), and dust (1.9%). By comparing and analyzing the pollution characteristics of fine particulate matter in different pollution processes, it was found that the main reasons of this heavy pollution process were unfavorable meteorological conditions of high humidity and low wind speed, coal-burning pollution and secondary pollution caused by heating and industrial production.

fine particles；heavy pollution；chemical composition；pollution characteristics；source apportionment

X513

A

1000-6923(2019)01-0032-08

曹 寧(1994-),女,山西忻州人,碩士,主要從事單顆粒氣溶膠研究.發(fā)表論文1篇.

2018-06-08

國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)項(xiàng)目(2016YFC0207800);國(guó)家自然科學(xué)基金(51608422)

* 責(zé)任作者, 教授, huangxuemin@xauat.cn