呼和浩特市源成分谱特征研究*

彭 杏 丁 净 史国良 韩见弘 吴万庆 王克玲 冯银厂

(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 300071；2.呼和浩特市环境监测中心站,内蒙古 呼和浩特 150100)

颗粒物是影响我国城市空气质量的首要污染物，不仅影响大气环境质量，诱发酸雨、光化学烟雾污染等，还会影响气候、人类生产活动[1-4]。为有效控制颗粒物污染，需要明确知道颗粒物来源，解析各类污染源对颗粒物的贡献[5]。颗粒物源解析工作主要是应用受体模型对颗粒物来源进行定性或定量研究，其中化学质量平衡(CMB)模型、正定矩阵因子分析(PMF)模型是应用最广泛的受体模型[6-10]。

源解析模型需要能反映某一地区源排放信息的成分谱，这也是模型拟合运算的前提条件之一。特别是CMB模型，各排放源类所排放的颗粒物的成分谱是CMB模型的主要输入参数，因此，源成分谱的准确获取与有效建立显得尤为关键。但是，源成分谱建立的过程是复杂的，不仅需要大量的人力物力，而且还有一定的技术与科研条件限制。关于我国PM2.5源成分谱的研究有限，对精细化源成分谱的研究相对更少。因此，有必要建立真实有效的各类源成分谱，丰富我国的成分谱数据库。

为丰富源谱库信息，在呼和浩特市采集了源样品，在对呼和浩特市污染源的前期调查和研究，以及识别污染源主要源类与其子类的情况下，对所采源样品进行物理化学特征分析，建立了呼和浩特市PM10和PM2.5源成分谱。本研究采集了呼和浩特市城市扬尘、建筑水泥尘、土壤风沙尘，同时对供热、工业和电力这3个不同行业的煤烟尘也进行采集和分析。

1 材料与方法

1.1 源样品的采集

城市扬尘、土壤风沙尘、建筑水泥尘和煤烟尘源样品的采集均在非雨天进行，采样信息见表1。城市扬尘是在呼和浩特市4个区的居民楼和仓库的窗台上或者是平台上采集的。在市郊东、南、西、北4个方向以及东北和东南两个主导风向等共6个点位选择裸露农田、河滩或果园采集土壤风沙尘源样品。建筑水泥尘则是在建筑施工地附近采集。煤烟尘在呼和浩特市的供热、电力、工业等相关企业采集除尘器下的载灰样品。采集的样品用密封袋收集带回实验室，并过150目筛，密封保存待测。采样方法参考文献[10]。

表1 源样品的采集时间及数量

1.2 分析方法

为分析各源类的物理形态特征，利用Shimadzu SS-550扫描电子显微镜(SEM，日本岛津公司)分别扫描全粒径段的建筑水泥尘、土壤风沙尘及煤烟尘。

2 结果与讨论

2.1 源成分谱特征

不同排放源具有不同的物理形态特征，利用扫描电镜分别扫描采集的建筑水泥尘、土壤风沙尘与煤烟尘，以了解各源类不同的形态特征。扫描电镜结果见图1至图3。

图1 建筑水泥尘扫描电镜形态Fig.1 SEM image of cement dust

图2 土壤风沙尘扫描电镜形态Fig.2 SEM image of soil dust

图3 煤烟尘扫描电镜形态Fig.3 SEM image of coal combustion

注：占比按质量分数计，图5、图6同。图4 呼和浩特市PM10和PM2.5主要排放源的化学成分谱Fig.4 Profiles of four sources in Hohhot

由图1至图3可以看出，在物理特征上，建筑水泥尘和土壤风沙尘的形状比较相似，呈不规则的块状；而煤烟尘与其他两类源形状差异较大，大多数呈圆形，这与前人的研究结果一致[12]。研究表明，各源类显现不同的形态特征，主要由于各源类的化学组成不同。为进一步研究各源类的物化特征，针对不同源类的化学组分进行了分析，讨论各源类的特征组成。

2.2 PM10与PM2.5源成分谱的化学组成特征

源成分谱是颗粒物来源解析的关键信息，有必要对污染源进行化学成分分析，建立相应的源成分谱。呼和浩特市4类污染源(城市扬尘、土壤风沙尘、建筑水泥尘、煤烟尘)的PM10和PM2.5源成分谱如图4所示。

PM2.5中，城市扬尘中的Si、Al、Ca、Fe和OC的占比分别为(18.0±10.9)%、(4.0±1.2)%、(8.3±4.3)%、(3.7±1.2)%和(9.8±1.0)%。土壤风沙尘中Si占比最高[16]，为(21.6±4.7)%，Al的占比次之，为(8.5±2.5)%。建筑水泥尘主量成分为Ca和Si，占比分别为(43.7±4.3)%、(2.3±0.6)%。煤烟尘主要化学组分为地壳元素 (Si、Al、Ca) 和碳组分 (OC、EC)[17-18]。

采用相关性分析对各源类PM10和PM2.5的成分谱进行比较，结果表明，4个源类PM10和PM2.5的成分谱之间的相关系数分别为1.00(城市扬尘)、0.80(土壤风沙尘)、0.80(建筑水泥尘)、0.99(煤烟尘)，具有显著的相关性(P<0.01)。总的来说，PM10和PM2.5的成分谱比较相似，各类源的标识组分一致。例如PM10和PM2.5的建筑水泥尘可以用Ca来标识；OC、Si等可作为煤烟尘的标志组分。城市扬尘和土壤风沙尘可用Si、Al、Ca来标识。

2.3 不同锅炉煤烟尘的比较

和其他源类相比，煤烟尘成分谱更为复杂。煤烟尘的成分谱会因行业、锅炉类型、除尘方式等不同而发生变化，导致了各类型的煤烟尘成分谱间存在一定差异性。为研究不同行业对煤烟尘成分谱的影响，本研究采集了供热、工业、电力行业的煤烟尘，并对其化学组分进行分析，结果如图5、图6所示。

图5 呼和浩特市不同行业煤烟尘PM2.5源成分谱Fig.5 PM2.5 source profiles of three types of coal combustion in Hohhot

图6 呼和浩特市不同行业煤烟尘PM10源成分谱Fig.6 PM10 source profiles of three types of coal combustion in Hohhot

3 结 论

[1] RUSSELL A G,BRUNEKREEF B.A focus on particulate matter and health[J].Environmental Science & Technology,2009，43(13):4620-4625.

[2] YAN Bo,ZHENG Mei,HU Yongtao,et al.Roadside,urban,and rural comparison of primary and secondary organic molecular markers in ambient PM2.5[J].Environmental Science & Technology,2009,43(12):4287-4293.

[3] BRESSI M,SCIARE J,GHERSI V,et al.Sources and geographical origins of fine aerosols in Paris (France) [J].Atmospheric Chemistry and Physics,2014,14(16):8813-8839.

[4] 焦姣,姬亚芹,白志鹏,等.重庆市颗粒物中元素分布特征及来源分析[J].环境污染与防治，2014,36(3):60-66.

[5] 余锡刚,张胜军,吴建,等.浙东沿海城市大气颗粒物污染特征及来源解析研究[J].环境污染与防治，2010,32(6):65-68.

[6] PATERSON K G,SAGADY J L,HOOPER D L.Analysis of air quality data using positive matrix factorization[J].Environmental Science & Technology,1999,33(4):635-641.

[7] LEE S,RUSSELL A G.Estimating uncertainties and uncertainty contributors of CMB PM2.5source apportionment results [J].Atmospheric Environment,2007,41(40):9616-9624.

[8] AMATO F,PANDOLFI M,ESCRIG A,et al.Quantifying road dust resuspension in urban environment by Multilinear Engine:a comparison with PMF2 [J].Atmospheric Environment,2009,43(17):2770-2780.

[9] WATSON J G,CHOW J C.Source characterization of major emission sources in the Imperial and Mexicali Valleys along the US/Mexico border [J].The Science of the Total Environment,2001,276(1/2/3):33-47.

[10] BI Xiaohui,FENG Yinchang,WU Jianhui,et al.Source apportionment of PM10in six cities of northern China[J].Atmospheric Environment,2007,41(5):903-912.

[11] SHI Guoliang,LI Xiang,FENG Yinchang,et al.Combined source apportionment,using positive matrix factorization-chemical mass balance and principal component analysis/multiple linear regression-chemical mass balance models[J].Atmospheric Environment,2009,43(18):2929-2937.

[12] 杨仪方,钱枫,谢婷,等.北京市春季大气颗粒物污染特性研究[J].环境污染与防治,2009,31(7):44-51.

[13] NGUYEN Q T,SKOV H,SORENSEN L L,et al.Source apportionment of particles at Station Nord,North East Greenland during 2008-2010 using COPREM and PMF analysis[J].Atmospheric Chemistry and Physics,2013,13(1):35-49.

[14] ZHANG Daizhou,SHI Guangyu,IWASAKA Y,et al.Anthropogenic calcium particles observed in Beijing and Qingdao,China [J].Water Air & Soil Pollution,2005，5(3):261-276.

[15] TAO Jun,GAO Jian,ZHANG Lianwen,et al.PM2.5pollution in a megacity of southwest China：source apportionment and implication[J].Atmospheric Chemistry and Physics,2014,14(4):8679-8699.

[16] 孔少飞.大气颗粒物CMB源解析中源成分谱有效性研究[D].天津:南开大学,2011.

[17] WATSON J G,CHOW J C,HOUCK J E.PM2.5chemical source profiles for vehicle exhaust,vegetative burning,geological material,and coal burning in Northwestern Colorado during 1995[J].Chemosphere,2001,43(8):1141-1151.

[18] PANT P,HARRISON R M.Estimation of the contribution of road traffic emissions to particulate matter concentrations from field measurements:a review[J].Atmospheric Environment,2013,77(7)：78-97.