隧道中机动车排放颗粒物及无机元素特征

Huan jing ke xue= Huanjing kexue(2018)

引用 6|浏览2
暂无评分
摘要
于2015年9月对天津市张自忠隧道不同地点(隧道内和隧道外)进行PM2.5采集,分析其中17种无机元素,并应用PCA受体模型对元素来源进行解析.结果表明,隧道内外PM2.5的日均浓度分别为(94.79±62.78)μg?m-3和(83.92±61.60)μg?m-3,受机动车污染影响较大,且工作日高于非工作日,高峰时段隧道内PM2.5浓度与机动车流量呈现一定相关性.隧道内,Si、Fe、Al、Ca和Mg浓度偏高,质量分数占分析元素的98.48%,受机动车影响较小,而Fe及微量重金属(Zn、Cu、Pb等)与机动车污染相关.通过Wilcoxon Signed-Rank检验,Ba、Cu、Zn、Mo、Sn和Sb于隧道内外存在显著性差异.富集因子(EF)结果显示,在隧道内外,Co、Mn、Cr、Ca、Mg、Ba、Fe、Mo和V的EF<5,主要来自地壳源,Cu、Zn、Pb、Sn、Sb和Cd的EF>5,受人为源影响较大.因子分析结果显示,隧道内主要污染源为磨损排放和燃油燃烧的混合源、 土壤扬尘源和柴油车燃烧,其中将机动车污染源继续进行因子分析,污染源主要包括轮胎磨损和尾气排放、 刹车磨损和尾气排放及柴油车排放.
更多
查看译文
关键词
Tianjin,enrichment factor,factor analysis,inorganic element,tunnel
AI 理解论文
溯源树
样例
生成溯源树,研究论文发展脉络
Chat Paper
正在生成论文摘要