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采用單顆粒氣溶膠質(zhì)譜儀（SPAMS）對淮北市冬季環(huán)境空氣中PM2.5進行在線監(jiān)測和分析，結(jié)果顯示對淮北市冬季環(huán)境空氣貢獻最大的顆粒物來源依次為燃煤、機動車尾氣、揚塵等，其中燃煤源為首要污染物，占比30%以上，高出排在第二位的機動車尾氣源10%以上；揚塵源為排在第三位的污染物，貢獻率超過10%。針對源解析結(jié)果，針對性提出大氣污染防治建議，為管理決策部門提供技術(shù)支撐。

環(huán)境空氣；PM2.5；源解析

1 項目背景

隨著我國經(jīng)濟快速發(fā)展，霧霾問題日益突出，大氣污染防治形勢日趨嚴峻。為對淮北市環(huán)境空氣PM2.5來源進行摸底調(diào)查，于2016年12月5日至2016年12月15日，分別在淮北市淮海中路135號淮北市環(huán)保局監(jiān)測點位以及淮北市相山區(qū)相陽路146號淮北市職業(yè)技術(shù)學院監(jiān)測點位開展了為期6d和5d的在線源解析工作，旨在摸底淮北市冬季PM2.5的來源分布情況，更為全面的了解淮北市大氣顆粒物污染特征。

2 材料與方法

采用廣州禾信單顆粒氣溶膠飛行時間質(zhì)譜儀（SPAMS 0525），大氣顆粒物經(jīng)PM2.5切割頭切割后引入單顆粒氣溶膠飛行時間質(zhì)譜儀，24h不間斷監(jiān)測顆粒物化學組成及污染源的持續(xù)變化，該儀器通過激光粒徑掃描和飛行時間質(zhì)譜在線分析統(tǒng)計PM2.5顆粒中各來源顆粒的數(shù)量，得到PM2.5中各來源顆粒的情況，以全國現(xiàn)有的污染源基礎(chǔ)譜庫，作為在線源解析的基礎(chǔ)，目前已在20多個城市分析應用，效果良好[1]。選擇有代表性的監(jiān)測地點，一是淮北市淮海中路135號淮北市環(huán)保局，二是淮北市相山區(qū)相陽路146號淮北市職業(yè)技術(shù)學院，兩個點位直線距離約4km，周邊環(huán)境均為商業(yè)、交通、居住混合區(qū)。

3 結(jié)果與討論

3.1 整體顆粒物信息情況

監(jiān)測期間兩個點位的顆粒物信息如表1所示。由圖1可以看出，SPAMS所測得顆粒物數(shù)濃度與PM2.5質(zhì)量濃度變化趨勢較為一致（相關(guān)性r=0.94），說明SPAMS所得顆粒物數(shù)濃度在一定程度上可以反映大氣細顆粒物的污染狀況。

表1 淮北市區(qū)顆粒物信息

3.2 顆粒物成分分類結(jié)果

顆粒物的分類結(jié)果在一定程度上可反映點位受到污染源影響的情況，如元素碳（EC，與其他成分混合程度低）主要來自于含碳燃料的不完全燃燒；有機碳（OC）顆粒則多來自于燃煤及工業(yè)排放；礦物質(zhì)（SIO）大多作為揚塵顆粒的主要特征；左旋葡聚糖（LEV）則主要來自于生物質(zhì)的燃燒等。對顆粒物的成分進行深入分析能夠在一定程度上更好地輔助溯源。本次監(jiān)測期間環(huán)保局監(jiān)測點顆粒物主要顆粒類別為有機碳顆粒（25.6%），其次是富鉀顆粒（20.5%），第三為混合碳顆粒，占比為（19.4%），此外，元素碳顆粒占比較高，達到19.1%；職業(yè)技術(shù)學院監(jiān)測點顆粒物主要顆粒類別為有機碳顆粒（33.3%），其次是混合碳（20.9%），第三為元素碳顆粒，占比為（16.8%）。

相比而言，職業(yè)技術(shù)學院監(jiān)測點有機碳和混合碳顆粒的含量都高于環(huán)保局監(jiān)測點，元素碳顆粒則低于環(huán)保局監(jiān)測點。

圖1 SPAMS數(shù)濃度與PM2.5質(zhì)量濃度對比

3.3 源解析結(jié)果

基于監(jiān)測結(jié)果，參照《大氣顆粒物來源解析技術(shù)指南》，結(jié)合當?shù)氐哪茉唇Y(jié)構(gòu)，按照環(huán)境管理需求將淮北市區(qū)細顆粒物污染來源歸結(jié)為七大類，分別為揚塵、生物質(zhì)燃燒、機動車尾氣、燃煤、工業(yè)工藝源、二次無機源和其他。其中揚塵源包含建筑揚塵、道路揚塵、地表土壤塵等；生物質(zhì)燃燒源主要包含秸稈、野草等的焚燒及生物燃料的燃燒；機動車尾氣源包含了柴油車、汽油車等交通工具排放的顆粒；燃煤源包含了燃煤電廠、鍋爐等排放的顆粒；工業(yè)工藝源包含了化工、金屬冶煉等工藝過程排放的顆粒；二次無機源是指質(zhì)譜圖中只含有硫酸鹽、硝酸鹽、銨鹽等二次離子成分的顆粒物，未包含在內(nèi)的源類歸于其它源。

圖2 淮北市顆粒物來源解析餅圖

圖2為淮北市的PM2.5源解析餅圖，顯示環(huán)保局監(jiān)測點首要污染源為燃煤源（31.9%），其次為機動車尾氣源（21.5%）與揚塵源（12.3%），第四是二次無機源，占比為11.6%；職業(yè)技術(shù)學院監(jiān)測點首要污染源同樣為燃煤源（35.7%），其次為機動車尾氣源（24.6%）與揚塵源（11.0%），第四是工業(yè)工藝源，占比為9.1%。

4 結(jié)論與建議

1）監(jiān)測期間，淮北市環(huán)保局監(jiān)測點PM2.5來源分別是燃煤（31.9%）、機動車尾氣（21.5%）、二次無機源（12.7%）、揚塵（12.3%）、工業(yè)工藝源（8.8%）、其它源（7.6%）、生物質(zhì)燃燒（4.2%）；淮北市職業(yè)技術(shù)學院監(jiān)測點PM2.5來源分別是燃煤源（35.7%）、機動車尾氣（24.6%）、揚塵（11.0%）、工業(yè)工藝（9.1%）、二次無機源（8.1%）、其他源（6.8%）、生物質(zhì)燃燒（3.7%）。

2）兩個監(jiān)測點位的結(jié)果有一定的差異，職業(yè)技術(shù)學院監(jiān)測點燃煤源和機動車尾氣源占比均高于環(huán)保局監(jiān)測；但是燃煤源均為首要污染物且占比均高出排在第二位的機動車尾氣源10%以上；揚塵源均為排在第三位的污染物。

3）兩個監(jiān)測點首要污染物均為燃煤源顆粒，建議加強燃煤源的防控處理措施以及對燃煤鍋爐的重點排查，全力落實各燃煤電廠除塵、脫硫、脫硝等環(huán)保設備及工藝的投入使用，強力推進燃煤污染的減排。

4）兩個點位揚塵源貢獻率均超過10%。一方面，建筑施工揚塵會直接對城區(qū)監(jiān)測點位造成影響，另一方面，建筑及道路揚塵極易反復揚起，反復沉降，造成重復污染；且通過分析發(fā)現(xiàn)該地揚塵源變化趨勢與機動車尾氣源的變化趨勢基本一致，可見道路揚塵對該地區(qū)污染的貢獻不可忽視。

5）監(jiān)測點的機動車尾氣源占比均超過20%，排在第二位，尾氣的排放主要以元素碳（EC）顆粒為主，元素碳是影響能見度的主要因素之一且其粒徑小，對人體健康危害大，應提倡使用清潔能源如天然氣、新能源汽車等，提高油品質(zhì)量，嚴格控制機動車尾氣排放。

6）工業(yè)工藝源占比均在9%左右，工業(yè)工藝源不僅產(chǎn)生粉塵直接貢獻于PM2.5，部分工業(yè)還會產(chǎn)生大量的VOCs，而VOCs在某些條件下極易形成PM2.5的前體物，從而間接貢獻于PM2.5。因此，需繼續(xù)全面推行工業(yè)清潔生產(chǎn)，對水泥、化工、有色金屬冶煉等重點行業(yè)進行清潔生產(chǎn)審核，針對節(jié)能減排關(guān)鍵領(lǐng)域和薄弱環(huán)節(jié)，繼續(xù)加強清潔生產(chǎn)先進技術(shù)改造等。

[1] 劉曄，甘小兵.鎮(zhèn)江市冬季PM2.5的來源解析[J].環(huán)境科學導刊2014，33（2）：57-61.

Analysis on the On line Source of PM2.5in Huaibei Cityin Winter

Liu Xu-dong，Ma You-fei

The PM2.5 in the ambient air of Huaibei City was monitored and analyzed by single particle aerosol mass spectrometer（SPAMS）.The results showed that the largest source of particulate matter in Huaibei winter environment was coal，motor vehicle exhaust，Dust，etc.，of which coal-f i red sources as the primary pollutants，accounting for more than 30%，higher than the second row of motor vehicle exhaust gas source more than 10%；dust source for the third ranked pollutants，the contribution rate of more than 10 %.According to the source analysis results，targeted air pollution prevention and control recommendations，management decisionmaking departments to provide technical support.

ambient air；PM2.5；source analysis

X513

A

1003-6490（2017）08-0208-02