2020年长沙市PM2.5组分特征及来源解析

doi:10.3969/j.issn.1673-503X.2024.05.007

摘要/Abstract

摘要：

基于2020年长沙市7个大气环境在线和离线日均监测数据, 分析了PM_2.5化学组分污染特征, 并采用正定矩阵因子分析法(Positive Matrix Factorization, PMF)对PM_2.5进行了精细化源解析。结果表明: 水溶性离子是长沙市PM_2.5中最主要的组分, 占64.3%, 其次是有机物OM(Organic Matter), 占26.6%, 水溶性离子中的硫酸根离子(SO₄^2-)、硝酸根离子(NO₃^-)和铵根离子(NH₄⁺)是最主要组分; PMF模型识别出5类PM_2.5的来源, 分别为机动车排放源(36%)、二次生成源(31%)、工业排放源(16%)、生物质燃烧源(9%)和扬尘源(8%); 长沙春、秋、冬季分担率最高的排放源是机动车排放, 夏季分担率最高的源是二次生成; 环保学院二次生成和机动车排放占比最大, 为38%和37%, 马坡岭机动车排放贡献最大, 为42%, 高新区环保局二次生成、机动车排放和工业排放三个排放源分担率较为接近, 分别为28%、26%和25%。为了进一步控制PM_2.5污染, 建议长沙市重点控制机动车尾气排放, 加快淘汰老旧机动车、推动燃油汽车电动化等, 并且对不同季节开展差异化控制措施, 秋冬季重点控制机动车尾气, 夏季优先控制臭氧等氧化剂, 以降低PM_2.5二次生成速率。

关键词: PM_2.5, PMF模型, 组分特征, 来源解析

Abstract:

Based on the online and offline daily monitoring data of seven sites in Changsha City in 2020, the chemical component pollution characteristics of PM_2.5 were analyzed.The positive matrix factorization (PMF) model was used to analyze the source apportionments of PM_2.5.The results show that the water-soluble ions in PM_2.5 has the highest mass proportion, accounting for 64.3%, followed by organic matter (OM), accounting for 26.6%, SO₄^2-, NO₃^- and NH₄⁺ are the main components in water-soluble ions.The PMF model identified five sources of PM_2.5, vehicle exhaust emission source (36%), secondary formation source (31%), industrial emission source (16%), biomass burning source (9%), and dust source (8%).The highest proportion at Changsha Environmental Protection College are secondary formation and motor vehicle emissions, reaching 38% and 37%; the contribution of motor vehicle emissions at Mapoling site is the highest, 42%; the sharing rates of secondary formation, motor vehicle emissions, and industrial emissions at Environmental Protection Bureau of the High-tech Zone are relatively similar, 28%, 26%, and 25%.In order to further control PM_2.5 pollution, it is recommended that Changsha could focus on controlling vehicle exhaust emissions, accelerating the elimination of old motor vehicles, and promoting the electrification of fuel vehicles; meanwhile, differentiated control measures should be implemented for different seasons, with focus on controlling vehicle exhaust emissions in autumn and winter; in summer, it is recommended to prioritize controlling oxidants such as ozone to reduce the secondary formation rate of PM_2.5.

Key words: PM_2.5, PMF model, Component characteristics, Source apportionment

中图分类号:

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图/表 9

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采样日期	天气情况	气温/℃	RH/(%)	风向	风速/(m·s^-1)	AQI指数	首要污染物	空气质量级别	PM_2.5浓度/(μg·m^-3)
1月14日	小雨	5~8	85	N	2.3	103	PM_2.5	轻度污染	77
1月15日	中雨	2~7	100	N	3.4	64	PM_2.5	良	46
3月10日	晴	7~17	72	N	4.0	56	O_3-8h	良	39
3月11日	阵雨	10~15	86	SE	2.0	67	PM_2.5	良	48
3月12日	小雨	11~16	99	N	1.8	53	PM_2.5	良	37
3月13日	阴	10~16	82	N	3.5	75	PM_2.5	良	55
5月27日	多云	21~29	83	N	1.2	86	O_3-8h	良	37
5月28日	多云	21~30	75	S	1.8	137	O_3-8h	轻度污染	45
5月29日	小雨	21~24	95	NE	2.6	50	-	优	35
5月30日	多云	20~30	84	SE	1.4	86	O_3-8h	良	18
7月24日	晴	27~35	59	SW	3	69	O_3-8h	良	31
7月25日	晴	26~34	61	NW	2.5	82	O_3-8h	良	52
7月26日	晴	25~34	68	S	3	73	O_3-8h	良	48
7月27日	小雨	24~26	99	S	5.5	29	-	优	9
10月13日	晴	17~24	78	NW	3	118	PM_2.5	轻度污染	89
10月14日	阴	16~20	91	N	5.4	104	PM_2.5	轻度污染	78
10月15日	小雨	14~16	95	NW	5.2	30	-	优	12
10月16日	小雨	14~16	96	NW	5.5	27	-	优	9

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