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乌鲁木齐市大气细颗粒物(PM2.5)污染成分特征

2016-05-30玛依热热夏提晓开提依不拉音

新疆医科大学学报 2016年5期
关键词:采暖期乌鲁木齐市阴离子

玛依热·热夏提, 晓开提·依不拉音, 康 宏, 徐 涛, 纪 元

(1新疆医科大学公共卫生学院, 乌鲁木齐 830011; 2新疆维吾尔自治区环境监测总站, 乌鲁木齐 830011)



乌鲁木齐市大气细颗粒物(PM2.5)污染成分特征

玛依热·热夏提1, 晓开提·依不拉音1, 康宏2, 徐涛2, 纪元2

(1新疆医科大学公共卫生学院, 乌鲁木齐830011;2新疆维吾尔自治区环境监测总站, 乌鲁木齐830011)

摘要:目的分析研究乌鲁木齐市2014-2015年空气大气细颗粒物(PM2.5)样品中主要的重金属和离子的浓度及分布特征。方法利用智能大流量PM2.5空气颗粒物采样器采集61个大气细颗粒物样品,对其主要的重金属和阴离子浓度的分布特征进行研究分析。结果所采集的样品中PM2.5超标率高达100%,且采暖期PM2.5浓度高于非采暖期。成分分析发现Na、K、Mg、Ca、Pb、Zn、Fe和Cu是PM2.5中主要的重金属污染物,其中Na、 Mg、Ca、 Zn 、Fe 5种重金属相对比较固定,且所占比例最高,占总成分的90%以上。非采暖期这5种重金属污染浓度依次为Ca>Fe>Zn>Mg>Na;采暖期为Ca>Zn>Fe>Na>Mg。PM2.5中的主要阴离子为F-、Cl-、NO-3和SO2-4。在不同月份检测的细颗粒物阴离子中,不同阴离子所占比例相对比较稳定,且均为SO2-4>NO-3>Cl->F-。结论乌鲁木齐市大气污染浓度较高,大气中PM2.5超标严重。污染来源主要与交通尾气排放和含硫燃煤的燃烧有关,应加强大气中PM2.5污染的治理。

关键词:乌鲁木齐市;PM2.5; 空气污染; 细颗粒物

大气细颗粒物(PM2.5)是指空气动力学等效直径<2.5 μm的空气污染物。是由直接排入空气中的一次微粒和空气中的气态污染物通过化学转化生成的二次微粒组成。PM2.5面积相对较大且大气悬浮时间长,可吸附大量重金属、无机物、多环芳烃类有机物、甲醛、SO2、NO2等有害气体和各种病原微生物[1]。这些有毒有害物质可引起呼吸系统和心血管等系统的疾病,其中有些物质具有遗传毒性甚至致癌[2-3]。大气细颗粒物(PM2.5)是近年来全球公认的影响环境质量、危害人体健康的大气污染物。大量流行病学研究发现PM2.5浓度的增高与心肺疾病的超额发病率、死亡率相关[4-6]。由于PM2.5中水溶性无机离子和硝酸盐、硫酸盐等二次微粒具有吸湿性,能够在低于水的饱和蒸汽压条件下形成雾滴,从而影响大气的光学性质和大气能见度,改变大气系统的平衡[7]。乌鲁木齐地处三面环山的山谷盆地上端且多东南风,特殊的地理位置和气象因素使得乌鲁木齐冬季风速小,温度低,逆温层厚,空气稳定性强,极易出现阴雾天[8]。另外,冬季长达6个月的采暖期,使用燃煤供暖导致大量的污染物排放,加之车辆急剧增加导致尾气排放量升高等诸多因素导致乌鲁木齐市大气细颗粒物污染形势严峻。

本研究于2014年9月-2015年6月采集乌鲁木齐市大气细颗粒物(PM2.5)样品,对其主要的重金属和阴离子的浓度及分布特征进行分析,旨在为乌鲁木齐市大气污染防治提供科学依据。

1材料与方法

1.1采样地点采样地点位于乌鲁木齐市新市区某学校建筑物楼顶和天山区某医院门诊大楼屋顶。楼顶距离地面高度约为20 m,周围没有集中的工业的污染源,居住人群集中,为集中供暖区。

1.2采样时间及周期从2014年9月开始采样,到2015年6月结束。每个月份选取有代表性的时间段进行连续采样。采样时间设定为24 h(当日10∶00至次日10∶00)。下雪、下雨、刮风等极端天气不进行采样。采样仪器自动记录每次采集过程中大气压、采集时间、平均温度、累计体积、标况体积等条件因素。

1.3大气细颗粒物(PM2.5)采集仪器与方法利用TH-1000CⅡ型智能大流量空气细颗粒物PM2.5采样器(武汉市天虹仪表有限责任公司)连续监测24 h。流量为1.10 L/min,可以截留dp<2.5 μm的颗粒(PM2.5)。24 h为1次细颗粒物采样数据。采用Whatman公司Quariz Microfiber Filters(石英纤维滤膜)203 mm×254 mm采样。

1.4滤膜采样采样前石英纤维滤膜用锡箔纸裹置与450℃的马弗炉(SXC-2-12,杭州蓝天)中灼烧6 h,除去滤膜上的有机物。采样前后滤膜放置干燥器内恒温恒湿条件下平衡24 h,使用精密度为0.01 mg的天平称重,计算滤膜质量之差,利用公式计算颗粒物浓度。采样平衡后的滤膜密封放置-8℃冰箱冷冻保存待分析检测。

1.5样品处理

1.5.1重金属检测取5 cm×10 cm大小的滤膜剪细于烧杯中,加6 mL浓硝酸(优级纯)、2 mL高氯酸(优级纯)瓶口密封过夜。中温加热1 h左右(注意不要爆沸)至尽干后冷却。用1%硝酸(优级纯)淋洗后加热微沸10 min冷却[9]。用1%硝酸定容后过滤稀释,采用0.45 μm微孔滤膜过滤溶液用于检测。检测液稀释10倍后用GTA120 Graphite Tube Atomizer石墨炉原子吸收分光仪对滤液进行测定,稀释样品检测前用待检测重金属的标准溶液(国家有色金属标准物质中心)对仪器进行校正,拟合标准浓度曲线。

1.5.2离子检测另取5 cm×10 cm大小的滤膜剪细加入10 mL去离子水中(电阻率:18.2 MΩ·cm),用超声震荡器震荡30 min,用0.45 μm针孔滤膜过滤后待测,检测液稀释10倍用Basic792离子色谱仪进行离子的检测[10]。稀释样品检测前用待检测阴离子的标准溶液(国家有色金属标准物质中心)对仪器进行校正,拟合标准浓度曲线。

2结果

2.1大气细颗粒物(PM2.5)质量浓度2014年9月-2015年4月观测期间,共采集61个样品。采样点PM2.5质量浓度范围为70.9~412.7 μg/m3,平均质量浓度为(171.8±73.2) μg/m3。不同月份PM2.5质量浓度变化范围波动较大,最高质量浓度412.7 μg/m3出现在10月21日,最低质量浓度70.9 μg/m3出现在3月17日(表1)。观测期间乌鲁木齐市大气样品超标率为100%。超标倍数最低为2.03倍,最高可高达11.79倍;平均浓度超标国家标准4.91倍(表2)。

表1乌鲁木齐市2014年9月-2015年6月采集样品质量浓度/(μg/m3)

采样时间时期均数标准差最低值最高值2014年9月非采暖期121.139.793.0149.12014年10月非采暖期193.0193.0193.0-采暖期241.3116.5121.1412.72014年11月采暖期207.2104.387.1361.42014年12月采暖期195.095.294.3313.32015年1月采暖期135.951.676.9244.32015年2月采暖期149.140.194.5201.12015年3月采暖期130.676.570.9278.42015年4月采暖期159.441.9123.8233.12015年5月非采暖期179.918.5146.8195.92015年6月非采暖期189.550.6112.5249.8总计171.873.270.9412.7

表2 PM2.5超标倍数

2.2PM2.5中重金属浓度分布特征观测期大气细颗粒物(PM2.5)中主要重金属污染物为Na、 Mg、Ca、 Zn、Fe,这5种重金属成分所占比例最高,占总成分的90%以上(表3)。乌鲁木齐市采暖期与非采暖期细颗粒物中主要重金属污染物相对固定,不同时期PM2.5中重金属浓度变化特征明显,主要呈现出采暖期高于非采暖期(表4)。非采暖期这5种重金属污染物浓度依次为Ca>Fe>Zn>Mg>Na,采暖期为Ca>Zn>Fe>Na>Mg。检测结果显示除对于机体的毒作用较小非过渡金属外,Zn、Pb和Cu等有毒金属平均污染浓度与国家规定的大气污染物排放限值比较,污染浓度较高。Zn平均浓度为(25.7±14.68) μg/m3,而Pb平均浓度为(0.69±0.27 ) μg/m3,Cu为(0.20±0.12) μg/m3。

2.3重金属污染浓度与质量浓度之间线性回归分析结果显示除Na和Pb以外,K、Mg、Ca、Zn、Fe和Cu等重金属污染浓度与细颗粒物(PM2.5)质量浓度呈显著性相关(P<0.01),见表5。

表3 各月份PM2.5中重金属所占比例/%

表4 采暖期与非采暖期PM2.5中重金属所占比例/%

表5 重金属污染浓度与质量浓度之间线性回归分析

2.3PM2.5中重金属结合方式分析各重金属间的相关性系数显示,Mg和Fe的相关性系数最高,Ca和Mg相关性显著,相关系数为0.881,见表6。

表6 PM2.5中重金属相关系数矩阵

注:**P<0.01,*P<0.05。

2.5PM2.5中阴离子特征实验检测的可溶性阴离子包括F-、Cl-、NO-3、SO2-4,其中2种二次气溶胶(NO-3和SO2-4)占总离子成分的79%~85%,在不同月份检测的细颗粒物阴离子中不同阴离子所占比例相对稳定,且均为SO2-4>NO-3>Cl->F-。采暖期检测的SO2-4所占比例明显高于非采暖期。采暖期ρ(NO-3)/ρ(SO2-4)值为0.55,非采暖期ρ(NO-3)/ρ(SO2-4)为0.98,见表7。

表7 各月份PM2.5中阴离子所占比例/%

2.6阴离子间相关性分析大气细颗粒物(PM2.5)中NO-3和SO2-4具有显著的相关性(相关系数为0.770),见表8。

表8 阴离子间相关系数矩阵

注:**P<0.01,*P<0.05。

3讨论

大气细颗粒物(PM2.5)是危害人体健康和造成环境污染的最主要大气污染物之一,其来源与人类活动有着密切的联系,是近年来人们关注较多的大气颗粒物。本研究于2014年9月-2015年6月采集乌鲁木齐市大气细颗粒物(PM2.5)样品共61个,分析结果显示乌鲁木齐市大气细颗粒物(PM2.5)质量浓度变化范围波动较大。观测期间样品超标率为100%,超标倍数最低为2.03倍,最高可高达11.79倍;平均浓度超标国家标准4.91倍。由此可见,2014年9月-2015年4月乌鲁木齐大气细颗粒物(PM2.5)污染严重。

本研究结果显示不同月份检测PM2.5中重金属污染浓度有较大的差异且所占的比例不同。所检测的8种重金属中Na、 Mg、Ca、Zn 、Fe 5种重金属为主要的污染物。非采暖期这5种重金属污染浓度依次为Ca>Fe>Zn>Mg>Na;采暖期为Ca>Zn>Fe>Na>Mg。采暖期和非采暖期重金属Ca污染比例均处于最高。Ca主要来自土壤、二次扬尘,容易受沙尘天气、人为活动和建筑等因素的影响,由于乌鲁木齐市天气干燥,且容易出现多风天气,导致扬尘或建筑扬尘污染严重。建议推行绿色文明工地管理模式,建筑施工安装隔尘装置、严格控制施工扬尘和渣土遗撒、积极应用防尘技术可有效地降低由于人类活动而引起的土壤、道路扬尘和建筑扬尘等污染[11]。除对于机体的毒作用较小非过渡金属Na、 Mg、Ca外, Zn、Pb和 Cu等有毒金属平均污染浓度与国家规定的大气污染物排放限值比较,污染浓度较高。研究证实可溶性Zn、Pb、 Cu是有毒元素,而低剂量Pb即可导致人群特别是儿童严重的神经和血液的负效应;同时,Cu也会刺激呼吸系统[12]。王文全等[13]用富集因子法分析认为乌鲁木齐市PM2.5样品中Cu、Pb等污染主要来源于人类活动。本研究对各重金属间的相关性系数分析结果显示,Mg和Fe的相关性系数最高,两者可能有共同的来源。Ca和 Mg相关系数为 0.881,Ca和 Mg主要来自土壤、二次扬尘和燃煤。本研究测得 Mg污染浓度所占比随不同月份的变化较小,但在2月份Mg所占的比例明显增高,为20.43%。而2015年2月19日恰逢传统节日春节,烟花爆竹的然放量大大增加,而烟花爆竹中含有镁粉,可推测春节期间烟花爆竹的燃放对 Mg的浓度有一定的贡献。

本研究对乌鲁木齐市大气样品进行阴离子检测发现,PM2.5中的主要阴离子包括F-、Cl-、NO-3和SO2-4等。在不同月份检测的细颗粒物阴离子中,不同阴离子所占比例相对比较稳定,且均为SO2-4>NO-3>Cl->F-。阴离子间相关性分析结果显示NO-3和SO2-4具有显著的相关性,相关系数为0.770,说明2种离子的浓度变化趋势一致,可能有共同的来源。大量的研究证明NO-3、SO2-4主要来源于煤和石油等燃烧产生的SO2、NOx、NH3等污染物的转化[14],长达6个月的燃煤供暖期和汽车尾气排放量增加是其污染浓度增高的主要原因。另外,大气细颗粒物中ρ(NO-3)/ρ(SO2-4)比可以用来比较固定源(如燃煤)和移动源(如汽车尾气)对大气中氮和硫的贡献的大小[15]。本研究显示检测期间,采暖期ρ(NO-3)/ρ(SO2-4)值为0.55,与其他城市相比,低于北京(0.8)(毛云华,2009)、天津(0.81)(姚青等,2013)、西安(0.75)(杨素霞等,2012),高于兰州(0.4)(余锋,2011),这说明在暖期固定排放源是乌鲁木齐市大气污染物的主要来源;非采暖期ρ(NO-3)/ρ(SO2-4)为0.98,这说明在非采暖期移动排放源(如汽车尾气)是乌鲁木齐市大气污染物的主要来源。据交通部门最新统计数据显示,乌鲁木齐市机动车保有量已达56.16万辆,虽政府全面实施机动车油改气,但是乌鲁木齐市消费者对汽车的刚性需求依然长期存在,机动车保有量不断增长,这导致机动车尾气排放量迅猛增加。机动车出行量高等原因也是造成大气污染的重要原因。

综上所述,乌鲁木齐市大气细颗粒物(PM2.5)的组成成分中含有无机阴离子以及各种重金属,不同月份和采暖与否导致这些成分分布也不尽相同,且所占比例的差异较大。为了有效控制乌鲁木齐市大气污染,必须要针对本市污染特点采取相应的防治目标和控制措施。

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(本文编辑张巧莲)

The distribution features of the airborne fine particulate matter (PM2.5) ingredients and source analysis in Urumqi

Mayire Rixati1, Xiaokaiti Yibulayin1, KANG Hong2, XU Tao2, JI Yuan2

(1SchoolofPublicHealth,XinjiangMedicalUniversity,Urumqi830011,China;2XinjiangDepartmentofEnvironmentalProtection,Urumqi830011,China)

Abstract:ObjectiveTo investigate the space distribution features of major heavy metals and ions as well as their concentration in atmospheric fine particles (PM2.5) by collecting samples of atmospheric fine particles (PM2.5) in Urumqi from 2014 to 2015. Methods63 atmospheric fine particle samples were collected by using TH-1000CII type intelligent flow PM2.5particulate air sampler. ResultsFirstly, among the samples of atmospheric fine particles (PM2.5), the over standard rate reaches 100%. Secondly, the concentrations of the atmospheric fine particles (PM2.5) was higher in heating period than that in non-heating period. Thirdly, the results showed that Na, K, Mg, Ca, Pb, Zn, Fe and Cu are the main pollution elements of PM2.5. Among those mental pollutants, Na, Mg, Ca, Zn and Fe were relatively fixed and they had the highest proportion which reached 90% of all. Fourthly, the differences of the season and the heating supply decided their proportion. For example, in non-heating period: Ca>Fe>Zn>Mg>Na; in heating period: Ca>Zn>Fe>Na>Mg. Fifthly, F-, Cl-, NO-3 and SO2-4 are the main anions in PM2.5. By testing them in different months, we got the result that the proportion of different anions are relatively fixed and they were shown like this: SO2-4>NO-3>Cl->F-. ConclusionWithin the atmosphere of Urumqi city,the pollution concentration was in a high level andthe atmosphric fine particles(PM2.5) was over the limit badly. The source of air pollution was mainly related to the traffic emission and the burning of sulfur fuel. Therefore, we must take measures against the air pollution of atmospheric fine particles(PM2.5) and improve the air quality of Urumqi.

Keywords:Urumqi city (PM2.5) air pollution atmospheric fine particles

[收稿日期:2015-09-08]

doi:10.3969/j.issn.1009-5551.2016.05.027

中图分类号:R122

文献标识码:A

文章编号:1009-5551(2016)05-0635-05

作者简介:玛依热·热夏提(1989-),女(维吾尔族),硕士在读,研究方向:环境与健康。通信作者:晓开提·依布拉音,男(维吾尔族),教授,硕士生导师,研究方向:环境与健康,E-mail:xaoket@163.com。

基金项目:新疆维吾尔自治区自然科学基金项目(92014211C004);新疆研究生科研创新项目(XJGRI2014099)

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