一、不同类型和燃料机动车释放有机污染物的比较研究（论文文献综述）
周其信[1]（2021）在《煤制油项目挥发性有机物排放特征及全工艺过程管控研究》文中研究表明我国现阶段首要污染物为PM2.5和O3,主要贡献源是挥发性有机物（VOCs）排放,加强VOCs治理是控制PM2.5和O3污染的有效途径。VOCs来源包括天然源和人为源,环境空气质量主要受人为源影响,工业源占人为源的1/3～1/2。要控制人为源中VOCs,关键是控制工业源VOCs。煤化工行业属于VOCs排放重点行业,VOCs治理工作起步较晚,无针对性的源项排查指南、排放系数及排放标准,开展煤制油项目VOCs排放特征及全工艺过程管控研究,意义重大。本文通过识别煤制油项目VOCs物料,开展VOCs源项排查,建立VOCs源项清单,开展有组织和无组织检测并进行数据分析,项目VOCs排放特征明显,其中,有组织源排放量占总排放量的37.37%,无组织排放源占62.63%,在有组织源中,低温甲醇洗尾气VOCs排放量最大,占有组织排放总量的51.42%;燃烧烟气排放口中,气化热风炉排放气排放量最大,占燃烧烟气排放总量的84.33%;在无组织源中,废水集输、储存、处理过程逸散源排放量最大,占无组织排放源总量的75.61%。煤制油项目控制VOCs排放的重点是控制无组织排放,首要控制的有组织排放口是低温甲醇洗尾气排放和气化热风炉排放气。按动、静密封点分类,静密封点最多,占密封点总数的99.56%;按介质分类,重液体密封点最多,占密封点总数的59.73%;按组件类型分类,法兰密封点最多,占密封点总数的69.73%,阀门占19.29%;动静密封点泄漏率为0.07%,修复率达98.22%,修复后总泄漏率为0.0013%;法兰泄漏点所占比例最大,占总泄漏点的62.72%,其次是开口管线和阀门;轻液体最容易发生泄漏,其次是重液体;因螺栓松动造成泄漏的泄漏点占总泄漏点的73.37%,因阀门填料漏造成泄漏的占10.06%,螺栓松动是密封点泄漏的主要原因。按照2019年油品产量核算,吨油品VOCs排放1.68 kg,吨油品有组织VOCs排放0.41 kg,吨油品密封点VOCs排放0.0074 kg,减排0.0059 kg。采用系数法计算设备动静密封点泄漏量是相关方程法核算量的129.74倍,偏差较大;高压煤粉锅炉非甲烷总烃排放浓度平均为1.89 mg/m3,VOCs排放系数为0.015 g/kg煤（以非甲烷总烃计）,在环境统计中采用现有系数计算煤制油项目锅炉VOCs排放总量,偏差较大。
王少博[2]（2021）在《青岛市大气有机气溶胶污染特征与来源解析》文中研究表明有机气溶胶（OA）是大气PM2.5的重要组分,其组成复杂,不仅能对空气质量和气候变化造成直接影响,更能直接对人体健康造成损害。青岛市地处中国华东地区,是我国沿海重要的国际性港口城市和旅游城市,但是由于城市建设活动强烈,工业企业规模快速发展,导致青岛市大气PM2.5污染加剧。目前,虽然青岛市大气污染得到了有效控制,但是其对PM2.5的削减仍然有较为迫切的需求,且对于青岛地区的有机气溶胶污染研究相对缺乏。本研究选取了可以代表青岛市区环境的采样点位,开展了PM2.5样品采集,采用光热分析法分析碳组分（OC、EC）浓度水平,采用气相色谱-质谱联用法（GC-MS）对有机气溶胶组分进行分析,通过OC/EC最小比值法对二次有机碳（SOC）的浓度进行计算,同时分析了不同季节及不同污染情况下各类有机物组分的浓度特征,采用特征比值法、主成分分析（PCA）、正矩阵因子分析模型（PMF）以及基于后向轨迹模型（HYSPLIT）的浓度权重轨迹分析（CWT）对有机气溶胶的来源进行分析,解析各类污染源的贡献值和不同气团对有机气溶胶的影响,为有机气溶胶来源解析和大气颗粒物污染的控制提供数据支撑。本研究中青岛市PM2.5在冬、春、秋季采样期质量浓度分别为（91.4±53.4）、（30.9±16.8）和（26.9±14.6）μg/m3,其中碳组分在不同季节浓度差异显着。OC在冬、春、秋季采样期的质量浓度分别为（12.1±4.6）、（5.7±2.4）和（4.3±1.5）μg/m3,EC的质量浓度分别为（3.4±1.5）、（1.7±0.9）和（0.7±0.4）μg/m3;OC/EC各采样季节的比值年平均值分别为3.7、3.6和6.1,SOC的质量浓度在各采样期分别为（3.2±1.6）、（2.3±1.5）和（2.1±1.2）μg/m3,说明青岛的二次有机气溶胶在大气颗粒物中总碳质气溶胶有重要贡献。PM2.5样品中定量分析8类有机分子化合物种,各季节采样期有机气溶胶测得组分总浓度分别为（1205.5±640.1）、（878±443.9）和（865.7±298.4）ng/m3,其中正构烷烃、有机酸、糖类及多环芳烃的浓度显着高于其他物种。本研究中PCA与PMF模型识别出的源类相似,PMF模型分析结果表明,青岛市有机气溶胶的主要来源分别是燃煤（25.9%）、二次转化（19.2%）、生物质燃烧（17.5%）、机动车（16.0%）、高等植物蜡（11.6%）、烹饪（8.5%）和海洋气溶胶（1.4%）,各季节PMF结果有所差异,冬季燃煤和生物质的贡献值较高,分别为33.9%和21.3%,SOA、高等植物蜡以及海洋气溶胶贡献为三季最低;春季燃煤贡献最高,且高等植物蜡和SOA的贡献显着提升;秋季则是SOA贡献最高,其次是燃煤、机动车和生物质燃烧,高等植物蜡贡献高于春季和冬季。潜在源分析结果显示冬季潜在源分布主要集中在山东省部分地区,而春季和秋季受区域传输更为严重,各类污染示踪物的潜在来源主要分布在山东省（青岛本地及周边城市）、河北省、江苏省、辽宁省及内蒙古等地区。
庞宇婷[3]（2021）在《典型机动车尾气排放可吸入颗粒物的成分和毒性效应研究》文中进行了进一步梳理近年来,大气雾霾的形成机制和健康危害受到了全球广泛关注,可吸入颗粒物的毒性组分及其来源成为研究热点,其中交通排放的颗粒物是一个重要对象。为了探讨交通排放对大气颗粒物污染危害的贡献以及比较不同类型机动车尾气排放对人体健康效应的差异,本研究选取南京市一次重污染天气过程中不同时期的实际环境空气PM2.5以及10种典型机动车尾气排放的不同粒径的可吸入颗粒物(PM2.5、PM10)为研究对象,在分析测定颗粒物样品中的碳组分、金属元素、水溶性离子等成分浓度的基础上,进行各种颗粒物对A549人肺上皮细胞的体外细胞毒性实验,从细胞活性、氧化损伤、炎性损伤三个方面揭示各种实际环境空气颗粒物和机动车尾气排放颗粒物对人体健康的危害,主要结果如下:（1）冬季典型的这次重污染事件主要来源于机动车尾气污染,污染受到西南方向污染气团的影响,此外,气象条件例如相对湿度与PM2.5浓度呈显着正相关,使得PM2.5吸湿增长,造成PM2.5浓度升高,较低的风速使得大气污染物不容易扩散,造成污染物不断地累积。通过这次重污染事件不同的时期的PM2.5样品对细胞进行染毒发现,PM2.5浓度越高,对细胞的毒性效应越强,清洁时期诱导细胞发生氧化损伤以及炎性损伤（TNF-α）的程度比重污染时期的严重。金属成分的变化表明了本次重污染事件主要受人为影响比较大,而水溶性离子的变化表明交通源为这次重污染事件做出主要贡献。（2）不同类型机动车排放的两种粒径的颗粒物成分存在明显差异。对于碳组分,相比于柴油车,汽油车的含量更小,且汽油车的OC/EC远远大于柴油车。对于水溶性离子,对于所有车型,Na+、NO3-、SO42-的含量占所测水溶性成分绝大部分,原因是高温燃烧导致NOx的生成,以及在尾气排放过程产生大量的硫酸盐有关。对于金属元素,汽油车的金属含量要大于柴油车。机动车排放的尾气颗粒物成分不同的一个重要原因是车辆的重量。（3）不同类型机动车排放的两种粒径的颗粒物会造成细胞不同方面、不同程度的损伤。同一类型的机动车排放的PM2.5比PM10具有更高的细胞毒性,造成细胞活性降低的程度更高,且PM2.5比PM10造成细胞氧化损伤的程度也更为严重,而PM10造成细胞炎性损伤的程度比PM2.5更严重。汽油车排放的PM2.5对细胞毒性效应较强。随着机动车排放标准的提升,尾气中含有的有毒有害的物质也在减少,对人体健康的危害减弱。综上所述,机动车尾气仍然是造成城市大气污染的主要来源,针对机动车尾气的治理,对于柴油车推荐使用柴油废气控制装置,可以有效地降低柴油车尾气PM2.5中的EC的含量,对于小型汽油车的治理主要是以减少二次有机碳的形成为目标,尽量减少金属部件的使用,积极响应国家号召,提高排放标准。
曹梦瑶[4]（2021）在《南京工业区大气挥发性有机物污染特征、来源解析及环境效应》文中提出“十四五”规划对大气污染防治工作提出了新要求,VOCs（挥发性有机化合物）作为大气O3的重要前体物,越来越受到重视。本研究针对南京工业区大气VOCs进行连续观测,了解其污染特征及其污染来源。利用最大增量反应活性系数（MIR）估算O3生成潜势,利用气溶胶生成系数（FAC）和SOAP因子法估算SOA（二次有机气溶胶）的生成潜势。南京工业区TVOCs（总挥发性有机化合物）及其各组分均呈秋冬高,春夏低的浓度变化特征。VOCs组分受气象要素和交通排放的共同影响,呈―双峰型‖日变化特征,夜间浓度高于白天。高湿度、低风速的气象条件更有利于污染物的堆积。异戊二烯夏季浓度最高,冬季最低,夏季呈―单峰型‖日变化规律,受植物排放的影响显着,冬季呈―双峰型‖变化特征,受交通排放影响显着。利用X/E（间,对二甲苯/乙苯）的比值判断发现南京工业区大气VOCs受区域传输的影响较大。利用T/B（甲苯/苯）的比值初步判断发现,夏秋冬季受交通排放影响较大,春季受混合源的综合影响。利用i/n（异戊烷/正戊烷）的比值初步判断发现夏季可能受燃料蒸发影响较大,冬季受车辆尾气排放影响较大。利用PMF（正交矩阵因子分解模型）受体模型确定南京工业区春夏秋季的VOCs排放源为:生物排放源、机动车尾气排放源、工业排放源、涂料溶剂排放源和燃料挥发源,冬季无生物源排放。交通和工业排放是最主要的VOCs污染来源。异戊二烯在春夏秋季主要来源于生物排放,冬季主要来源于交通排放。芳香烃和烯烃对OFP（臭氧生成潜势）的贡献最大,苯系物、乙烯和OVOCs（含氧挥发性有机物）是均为生成大气O3的优势物种。利用FAC系数法和SOAP因子法发现芳香烃是生成南京工业区大气SOA的关键物种,未来南京治理大气SOA污染应将重点放在对工厂排放和涂料溶剂排放方面。
王婷[5]（2021）在《北京大气有机气溶胶化学特征和光学性质研究》文中指出灰霾污染是我国当前面临的最为突出的环境问题之一,对空气质量、人体健康、区域及全球气候均产生重要影响。我国灰霾污染通常伴随着细颗粒物(PM2.5)浓度的大幅升高,在一年不同季节都会发生（在冬季最为频繁和严重）,并且以华北平原（NCP）最为严重。有机气溶胶（OA）是PM2.5的重要组成部分,其中一类吸光性OA组分（即棕碳,Br C）能够在近紫外到可见光范围内有效吸收太阳光,从而显着影响地球的能量收支。因此,研究OA的化学特征、光学性质、来源和大气过程对于认识灰霾污染并正确评估辐射强迫效应至关重要。然而,目前仅有10–30%的OA被鉴定为单体化合物,其中一些被用作标志物来追溯气溶胶的来源和形成机制。而这些标志物的化学特征在复杂多变的时空尺度上还未得到充分认识;尽管受体模型（如正交因子矩阵）已广泛用于OA来源解析,但对Br C光学性质和相关OA来源之间关系的了解还非常有限,使得正确评估Br C辐射效应在很大程度上受到限制;另外,特定来源Br C发色团中有些组分在光照条件下不稳定,光解过程能够显着改变OA的化学组成和光学性质,而目前的相关研究还十分缺乏。北京作为NCP的代表城市,灰霾污染问题尤其受到关注。因此,本研究于2014年冬季至2015年冬季在北京城区采集了PM2.5样品,针对8类OA标志物（包括正构烷烃、脂肪酸、脂肪醇、多环芳烃、藿烷、糖类、邻苯二甲酸酯和苯二甲酸）,分析其在不同季节的污染特征、化学组成和来源分布,并与其它地区和北京以往年份的结果进行对比,获得典型OA标志物在我国的空间分布和北京的年际变化特征;基于北京同时期样品中Br C的光谱测量数据,分析Br C气溶胶光学性质的季节变化,并结合有机碳来源解析结果,使用多元线性回归和正交因子矩阵模型建立Br C光学性质和相关来源之间的关系,进一步对比不同来源组分的吸光贡献;对Br C重要一次来源（生物质和煤炭燃烧）发色团在实验室进行光化学模拟研究,探究其光学性质和化学组分的光解变化规律。北京OA标志物化学特征的研究结果表明,糖类是检测化合物中含量最高的物质(340.1 ng m-3),其后依次为邻苯二甲酸(283.4 ng m-3)、正构烷烃(174.5ng m-3)、脂肪酸(164.3 ng m-3)、多环芳烃(123.2 ng m-3)、邻苯二甲酸酯(117.7 ng m-3)、脂肪醇(58.6 ng m-3)和藿烷(26.3 ng m-3)。这些有机标志物呈现明显的季节变化,夏季生物排放和大气氧化的化合物占比较高（8–24%）,如邻苯二甲酸、正构烷烃、脂肪酸和脂肪醇;冬季人为来源占优势,糖类、多环芳烃和藿烷占比较高（4–25%）。我国OA标志物的空间分布表现为北方城市的浓度大多高于南方城市。2001–2015年北京OA标志物（除藿烷外）的年际变化表明,一次污染明显减轻,较2008年前平均减少35–89%。车辆数量的增加可能是自2008年以来藿烷浓度增加的原因,但由于2015年加强控制,藿烷浓度相比2010–2011年减少了35%。通过正交因子矩阵模型,解析出北京有机碳来源包括塑料相关源（12±4%）、二次生成（33±9%）、生物质燃烧源（16±7%）、交通源（17±6%）、燃煤源（10±10%）和生物源（12±8%）。其中夏季二次生成的相对贡献最高,表明夏季光化学氧化生成OA占主导,而冬季生物质燃烧源和煤炭燃烧源的贡献占主导,与居民采暖有关。北京2015年Br C的光学性质,包括吸收系数、质量吸收效率（MAE）和?ngstro?m指数（AAE）,均呈现出明显的季节性变化（秋、冬季>春、夏季）,在很大程度上反映了不同季节Br C发色团来源的显着差异。通过多元线性回归模型对Br C进行来源解析,得到生物质燃烧、二次生成、煤炭燃烧和机动车排放四个因子,在365 nm处的MAE排序依次为生物质燃烧>煤炭燃烧>二次生成>机动车排放。不同来源组分吸光特性的差异可能是由具有特殊分子结构和不同前体物化学过程的发色团决定的。相比生物质燃烧源和二次生成源,煤炭燃烧源和机动车排放源组分的光衰减具有较高的波长依赖性。多元线性回归和正交因子矩阵模型结果一致表明,生物质燃烧和二次生成组分在365 nm处对总吸光度的贡献更为显着（平均分别为28–36%和33–35%）,其次是煤炭燃烧（17–18%）和机动车排放（13–19%）。对于季节变化而言,生物质燃烧源和煤炭燃烧源的贡献分别在秋季和冬季较高,而二次生成和机动车排放源的贡献在夏季更为显着。后向轨迹分析和潜在源区贡献模型表明,除了本地排放,大气传输也是北京Br C的重要来源途径（主要来自北京以南地区）。Br C重要的一次来源（生物质和煤炭燃烧）组分的光化学模拟研究表明,不同来源（小麦、玉米和煤炭燃烧）发色团在经过相同条件的光照之后,其吸光度、MAE和AAE呈现出不同程度的变化,说明对应特定光解过程的发色团组成发生了变化。依据不同来源发色团在240–450 nm波长范围内的光解变化规律,可以将其归类为较稳定组分、较慢光解组分和较快光解组分,不同组分的光解过程差异很大。小麦、玉米和煤炭在实际太阳光照下的光解半衰期(t1/2)分别为4.9 h、6.1 h和5.3 h。这种光学性质的差异主要是因为不同发色团化学组成的差异,木质素热解产物（包括替代愈创木酚类、替代丁香酚类和其它替代酚类）是生物质（小麦）燃烧产物中吸光度相对较高的发色团,而多环芳烃是煤炭燃烧产物中最主要的发色团。对于生物质（小麦）燃烧的发色团组分,其化学组分光解由慢到快依次为:替代愈创木酚类、其它替代酚类、替代丁香酚类和香豆素类、黄酮类和茋类,这些发色团的吸光贡献可达35.4%,可归于较快光解组分;而对于煤炭燃烧的发色团组分,仅多环芳烃类化合物的吸光贡献即可达32.3%,这类发色团可归于较慢光解组分。
孙华杰[6]（2021）在《北方典型湖泊多环芳烃污染历史重建及人类活动响应》文中研究表明多环芳烃（PAHs）作为一类持久性有机污染物可在环境中广泛存在,因其具有毒性（致突变、致癌和致畸）、持久性及长距离迁移能力等特点,对生态环境和人体健康的潜在危害巨大,与温室效应和臭氧层破坏并列为影响人类健康与生存的三大环境问题之一。湖相沉积物具有剖面保存完整、连续性好、分辨率高、沉积速率快等特点,是恢复区域历史气候,反演污染物环境行为,定量刻画流域内人类活动与湖区环境演化关系的重要载体。PAHs具有极强的疏水性,很容易吸附在颗粒物上,随大气沉降和地表径流进入湖泊水体,进而在沉积物中积累下来,因此基于湖泊沉积物可以重建区域PAHs污染历史、辨识污染来源,反应区域PAHs污染受人类活动的影响。本研究通过对北方地区典型湖泊柱状岩芯沉积物中PAHs含量与组分特征分析,结合210Pb和137Cs测年,重建研究区PAHs污染历史,并采用相关分析、特征比值和正定矩阵因子分解模型（PMF）等方法,定性定量地研究PAHs的来源及其相对贡献,辅以经济统计数据对比分析查干湖、呼伦湖、乌粱素海、和博斯腾湖等4个湖区的污染差异,同时对PAHs污染进行生态环境和人类健康的潜在生态风险评价;结合气候模型,运用气团的后向轨迹,分析不同气团影响下的北方典型湖区PAHs输入轨迹与潜在污染源区,并通过构建随机影响模型（STIRPAT）,定量探讨不同人类活动强度对PAHs沉积演变的驱动机理。主要研究结论如下:（1）北方典型湖泊沉积物中PAHs含量的空间分布上表现出由东向西依次递减的现象,具体为查干湖（305.90～1214.42 ng/g,平均596.53 ng/g）>呼伦湖（282.87～1056.87 ng/g,平均596.47 ng/g）>乌粱素海（57.44～515.35ng/g,平均216.91ng/g）>博斯腾湖（51.07～583.73 ng/g,平均197.57ng/g）,北方湖泊沉积物中PAHs含量明显低于中国东部经济发达地区的太湖、巢湖等;PAHs各组分中,3～4环PAHs为四个湖泊沉积物中的优势组分,表现为查干湖和呼伦湖显着高于乌粱素海和博斯腾湖;呼伦湖沉积物中2环PAHs,查干湖沉积物中的6环PAHs分别显着高于其他三个湖泊。生态风险评价显示北方典型湖泊沉积物中PAHs不存在严重的生态风险,但单体二氢苊（Ace）、芴（Flu）在四个湖中均有一定的潜在风险。对于健康风险而言,与世界平均水平相比,无论致癌风险（TEQs）还是致畸风险（MEQs）都处于较低水平,但进入21世纪以来,查干湖沉积物中的CPAHs含量增长较快,乌粱素海和博斯腾湖沉积物中的TEQs和MEQs相对较高,需要引起重视。（2）通过210Pb和137Cs比活度测定,分别建立了北方典型湖泊沉积物PAHs的污染历史。四个湖泊沉积物中PAHs污染历史研究表明,在20世纪70年代以前北方典型湖泊沉积物中PAHs的含量依次为呼伦湖>查干湖>乌粱素海>博斯腾湖;20世纪80年代后查干湖沉积物中PAHs含量增加较快,PAHs污染程度高于呼伦湖、乌粱素海和博斯腾湖;进入21世纪以来,由于湖区周围城市经济的发展及人类活动强度的增加,四个湖泊沉积物中PAHs含量进入快速增长阶段,其中高环PAHs增加尤其显着,特别是在查干湖沉积物中单体茚并[1,2,3-cd]芘（Dah A）、二苯并[a,h]蒽（Icd P）、苯并[g,h,i]苝（Bghi P）显着高于其他三个湖泊,表明燃料消耗从木材到煤炭和液体化石燃料的变化。北方典型湖泊沉积物中PAHs的污染历史具有显着的差异性,查干湖与呼伦湖在20世纪80年代初PAHs污染出现第一个高峰值,乌粱素海沉积物中PAHs的污染第一个高峰值是在20世纪80年代末出现,博斯腾湖则是在20世纪90年代末沉积物中的PAHs出现了第一个高峰值,四个湖泊沉积物中PAHs污染同我国东部沿海地区湖泊沉柱中PAHs出现第一个高峰值及进入快速增长的时间相比滞后了10～20年。（3）北方典型湖泊沉积岩芯中PAHs的含量与TOC之间具有较强的正相关性（p<0.01）,同时中环和高环PAHs与TOC之间也具有较好的相关性,而低环PAHs与TOC之间无相关性或相关性较弱,主要源于中环和高环PAHs对有机质的吸附能力更强;粒度各机械组成与PAHs总量的相关性研究表明,北方典型湖泊沉积物中PAHs与粒径组成中粉砂（乌粱素海除外）之间呈现较好的正相关（p<0.05）,沉积物中PAHs更易于吸附在颗粒物上,随大气沉降入湖。通过PMF方法对各湖泊沉积岩芯进行PAHs来源分析,北方典型湖泊沉积物中PAHs的来源都是以燃烧源为主的混合来源,其中查干湖沉积物中生物质的燃烧源占16.39%、石油泄漏低温燃烧源占32.32%、交通源占16.58%、化石燃料燃烧源占34.71%;呼伦湖沉积物中交通源占比17.57%、石油类产品燃烧源占比11.52%、生物质高温燃烧混合源占比10.11%、石油泄漏煤碳燃烧混合来源占比60.80%;乌粱素海沉积物中化石燃料燃烧源所占比例为58.12%、交通源为10.79%、石油泄漏生物质燃烧源为31.09%;博斯腾湖沉积物中化石燃料燃烧源、石油泄漏生物质燃烧混合源和交通源分别占比53.02%、28.16%和18.82%。（4）利用粒径标准偏差法对北方四个典型湖泊沉积物中的粒度进行环境敏感组分提取,并将经PMF解析出的沉积物中PAHs的燃烧源贡献率分别与粒度敏感组分中F2（8.71～52.84μm）的贡献率呈现出较好的正相关（p<0.01）,即与近距离的区域性大气输送（本地输入）具有极好的相关性。四个湖区周围工业生产、居民生活、垃圾焚烧、燃料燃烧等生产活动产生的燃烧源PAHs易与较细颗粒物结合在风力的作用下,通过大气迁移和沉降进入水体进而累积下来。（5）结合后向轨迹-聚类分析结果表明北方典型湖泊沉积物中PAHs的输入轨迹中分别存在一条传输距离较短的局地类气团,查干湖、呼伦湖、乌粱素海和博斯腾湖的气团输入方向分别为东南、东部、西南和西北。具体输入轨迹分别为:自吉林中部,从西南经过松原市到达查干湖;自大兴安岭地区向西经内蒙古高原呼伦贝尔市后抵达呼伦湖;自内蒙古西部,向东转向途经巴彦淖尔等地市后抵达乌梁素海;从博斯腾湖西北方向输入途径和静县、焉耆县、博湖县等地到达博斯腾湖的气团。（6）STIRPAT模型分析了人口规模（总人口数）、经济发展水平（GDP、人均GDP）、产业发展和能源消耗（第二产业占GDP比重、工业增加值、能源消耗总量）等因素对北方典型湖泊沉积物中PAHs污染的影响,通过研究发现松原市GDP、呼伦贝尔市工业增加值和能源消耗总量、巴彦淖尔市人均GDP及巴州市工业增加值分别是查干湖、呼伦湖、乌粱素海和博斯腾湖沉积物中PAHs含量变化的最主要驱动因子,其指标每增加1%,沉积物中PAHs含量将相应增加0.521%、0.2001%、0.4114%和0.5178%。
姜鸿兴[7]（2021）在《碳来源与大气过程对有机气溶胶分子组成和吸光特性影响的研究》文中认为有机物（organic matters,OM）是气溶胶的重要组分,其对气候、环境、人体健康等均有重要影响。OM中一类被称作棕色碳（Brown carbon,Br C）的吸光性有机碳,因其在近紫外和可见光波段具有显着吸光能力而受到人们的广泛关注。由于Br C具有较强的吸光能力,对全球辐射平衡和气候变化产生重要影响,因此有必要对Br C的光学性质、来源与分子组成等开展广泛、深入的研究。了解大气碳来源和环境条件对Br C分子组成和光学性质的影响不仅有助于对Br C的排放实施精准防控,而且有助于了解Br C的生物地球化学过程、降低以往的气候模型在全球辐射强迫评估中产生的不确定性。然而,目前关于Br C来源、分子组成、光学性质以及三者之间关联的认识十分有限。基于此,本研究以珠三角大气细颗粒物(PM2.5)中的溶解性有机物（Dissolved organic matters,DOM）为研究对象,应用紫外可见吸收光谱、化学示踪物、放射性同位素（碳、铅、铍）和傅立叶变换离子回旋共振质谱（FT-ICR-MS）等化学分析手段,结合多种数学模型和数理统计方法,对上述问题进行了逐步探讨。（1）选择鹤山站（珠三角区域站点）作为研究地点,采集了从2016年5月至2017年4月的大气PM2.5样品,选取其中的28个样品开展气溶胶DOM吸光能力的极性依赖性及影响其吸光能力的分子组成和来源特征研究。结果表明:水溶性有机碳（WSOC）和非水溶性有机碳（WISOC）分别占总DOM的50%和43%,但WSOC的吸光能力相对较强,在365 nm处吸光(Abs365)占DOM的60%,WISOC只占约40%。类腐殖质（HULIS）是WSOC中的主要吸光组分,而中极性（MP）组分则是WISOC中的主要吸光组分。HULIS、MP和低极性组分（LP）在365 nm处的吸光(Abs365)强度分别占总DOM的46±17%,30±7%和7±3%。相应地,365 nm处的单位碳质量吸光指数(MAE365)随组分的极性降低而降低,HULIS、MP和LP的MAE365值分别为:1.6±0.4 m2·g-1C,1.2±0.3m2·g-1C和0.8±0.4 m2·g-1C。放射性碳同位素(14C)结果显示,随着组分极性的降低,非化石碳占比也逐渐降低（分别为:66±2%,52±2%和36±3%）,其相应的分子组成特征上,显现为分子的单位碳不饱和度以及氧化程度随着极性的降低而降低。基于分子组成的碳氧化态图和化学标志物的相关性分析,认为生物质燃烧对不同极性Br C的影响主要体现为:HULIS和MP中Br C主要以生物质燃烧气溶胶（BBOA）的氧化产物为主,而LP中Br C主要以一次BBOA为主。季节变化显示,冬季各组分的碳含量和单位吸光能力都呈现增加趋势,与非化石碳占比和左旋葡聚糖浓度呈正相关关系,表明生物质燃烧对不同极性碳组分的Br C吸光均具有显着的影响。结合高分辨质谱数据,认为冬季生物质燃烧直接和间接产生的吸光性含氮化合物的含量的增加是导致各组分吸光能力增加的内因。（2）为了定量解析PM2.5中DOM及Br C的准确来源,以广州市一年55个样品（2017年7至2018年6月）为研究对象,分析了化学组成、吸光强度、双碳同位素值、以及有机分子标志物组成。通过14C结果作为限制条件的正定因子矩阵模型（PMF）分析,结合使用多元线性回归分析（MLR）开展PM2.5中DOM及Br C的来源的定量解析。结果显示,一次源和二次源各占DOM约50%,一次源主要包括化石燃料燃烧（FF,32%）和生物质燃烧（BB,18%）,二次源主要包括二次硝酸盐生成过程（NT,20%）,人为源和生物源VOCs光化学过程和垃圾焚烧混合源（PW-SOA,7%）以及硫酸根条件下异戊二烯二次和脂肪酸等二次有机气溶胶生成过程（ISO+OS,22%）。相比对DOM含量的贡献,不同来源对DOM吸光的贡献略有差异,FF和BB对DOM的Abs365贡献分别为34%和27%,二次源平均贡献为39%。季节变化特征显示,来源于FF的Abs365季节变化小,且在夏季占主导地位;而来源于BB和NT的Abs365在冬季显着增加,且是冬季Br C的主要来源。利用210Pb和7Be的来源示踪作用,结合气团后向轨迹分析,显示冬季DOM的Abs365增加可能与BBOA的区域传输有关。根据7Be/(7Be+n210Pb)比值所显示的高空传输与近地面传输过程中Abs365值的变化,进一步确认高吸光能力的污染物主要是通过近地面传输影响广州市气溶胶Br C的吸光。基于冬季季风期210Pb与Abs365和非化石源DOM之间的正相关关系,我们估算在Br C升高期间,侵入性Br C对总吸光的贡献约为50%。（3）为了了解可溶性有机质中分子组成与吸光性之间的关系,以及查明碳源、环境因素是如何影响DOM分子组成和吸光能力,在获得广州市PM2.5样品来源和吸光特征的基础上,利用负离子电喷雾离子化（ESI–）模式的FT-ICR-MS分析了55个样品DOM的分子组成,结合在线气象数据和化学示踪物信息,开展相应的数据统计分析。结果显示,从元素组成上来说,广州市PM2.5中DOM的主要成分是CHON和含硫化合物,相对含量（数量）分别占总量的28%（41%）和44%（33%）,CHO化合物的相对含量（数量）占总量的28%（26%）;从分子结构上来说,脂肪类和肽类化合物丰度最高,占总含量的62%;其次是不饱和/酚类结构化合物,占28%;多酚类和缩合芳烃类结构的化合物占比较低,分别为6%和3%。CHON化合物和芳环类化合物（多酚类和缩合芳烃类化合物）的相对含量从夏季到冬季分别增长了12%和1倍,并且两者之间呈现正相关关系,表明冬季随着芳环类化合物排放的增加,含氮化合物的含量也增加。主成分分析（PCA）结果显示,DOM的吸光主要与不饱和度、芳香度以及氮含量等正相关,与脂肪类和肽类化合物的相对含量呈负相关。Spearman相关性分析进一步显示,在分子水平上相对丰度与Abs365呈正相关的化合物主要属于多酚类、缩合芳烃类、以及高含氧的不饱和/酚类化合物,其中CHON化合物占比超过68%。利用随机森林模型识别出17种含氮化合物,可用于指示广州PM2.5中溶解性Br C的吸光变化。根据非度量多维标度（NMSD）和决策树模型分析显示,Br C的分子分布主要受气象条件和人为活动的驱动,其中生物质燃烧水平和大气氧化性对Br C吸光变化的影响程度较大。生物质燃烧和二次氮化学水平的提高导致多酚类、缩合芳烃类、以及部分高含氧的不饱和/酚类化合物的富集,使得吸光增强;而大气氧化性（OH自由基浓度）增高、太阳辐射和湿度的增加等会导致Br C的化合物发生光解或光漂白,向更稳定的脂肪类化合物转变。（4）鉴于DOM的吸光与含氮有机物有重要关联,因此为了了解其在大气中的分布、以及随环境条件变化的趋势,进一步结合正、负离子ESI（ESI+和ESI–）FT-ICR-MS对PM2.5中含氮有机物进行表征。结果显示,在ESI–模式下,检测到的CHON化合物（CHON–）中O/N≥2（或O/N≥3）分子的数量和相对含量占比均在80%以上,并主要分布在O/N=6附近,说明CHON–可能主要以高含氧的有机硝酸酯类化合物为主。ESI+模式下检测到的CHON化合物（CHON+）与CHON–有大量重叠,它们可能属于类氨基酸或含氧聚合物类。CHON+化合物中质子化的CHON+（CHON-H）化合物占比为90±9%,钠离子化的CHON+（CHON-Na）化合物占比仅为10±9%。CHON-H的相对含量在冬季升高,可能与生物质燃烧有关,而CHON-Na的相对含量在夏季较高,可能与生物源二次反应有关。此外,在ESI+模式中还检测到相对含量较低的CHN化合物,其中76%的CHN化合物其芳香当量指数（Xc）超过2.5的化合物,可能是具有苯基的还原氮化合物,如胺、氮杂环化合物、生物碱等。CHN化合物中1N化合物相对丰度较高,2N化合物相对丰度较少。少数2N的CHN分子在BBOA样品中也检测到,相对含量与左旋葡聚糖浓度呈正相关,可能与生物质燃烧有关。NMDS分析显示含氮化合物分子分布受生物质燃烧、二次氮化学过程、气象条件、生物源VOCs以及液态水含量等多种因素的影响。分子模式表明,生物质燃烧、二次氮化学过程水平升高会导致缩合芳香、多酚、不饱和/酚类以及部分饱和脂肪类CHON化合物的相对丰度增加。OH,气温,RH和MSR的升高会导致含氮化合物向脂类和蛋白/氨基糖类结构转变,使其变得相对稳定。
孙泽宇[8]（2021）在《典型源排放NOx的氮同位素组成及其在渤海PM2.5溯源中的应用》文中进行了进一步梳理近年来,在我国经济快速发展的同时,大气污染问题日益凸显,尤其是在京津冀等经济较为发达的地区,细颗粒物(Fine Particles,PM2.5)污染频频出现。环渤海地区坐拥众多工业大省和一、二线城市,成为我国雾霾问题最为严重的区域之一。在我国的大力治理下,PM2.5污染源在一定程度上得到控制,但二次过程形成的PM2.5占比越来越大,且硝酸盐（NO3-）的比例明显升高。了解PM2.5的来源是制定污染控制策略的关键,因此需要对PM2.5中的二次成分进行合理分配。本研究利用稳定同位素溯源技术,基于本地氮氧化物（NOx）的氮同位素(δ15N)源值探究PM2.5中的NO3-的来源,并以此为约束条件,对渤海大气PM2.5的二次颗粒物源进行再解析,旨在从同位素角度深入认识环渤海地区大气污染来源,为制定NOx和PM2.5减排控制措施提供理论依据。为了弥补δ15N-NOx本地源值的不足,本研究选取民用燃煤、生物质燃烧、道路机动车和船舶4个典型排放源作为渤海大气NOx的主要来源,开展δ15N-NOx源值的实测工作。民用燃煤和生物质燃烧源排放δ15N-NOx平均值分别为+5.46±1.80‰和+6.27±4.98‰,分别受到不同烟煤挥发分和生物质类型的影响。道路机动车源排放δ15N-NOx的值分布范围很广（-18.8～+6.43‰）并且趋于负值,平均值为-8.66±5.34‰。液化石油气（Liquefied Petroleum Gas,LPG）汽车尾气δ15N-NOx平均值显着高于汽油车和柴油车,烧轻柴的机动车排放高于重柴;行驶过程中的δ15N-NOx值高于启动时的δ15N-NOx值;此外,δ15N-NOx值随排放标准的提高和脱硝措施的装备而显着增加。船舶尾气排放的δ15N-NOx基本均为负值,分布在-35.5～+6.50‰之间,所有样品的δ15N-NOx平均值为-18.4±12.0‰,远低于机动车排放。散货船排放尾气δ15N-NOx平均值显着高于渔船,且小额定转速、大额定功率容易带来较高的δ15N-NOx值;以燃料油为能源的船舶运行状态排放δ15N-NOx平均值最高,其次是轻柴和重柴;在主机的不同负荷状态中,机动和巡航工况的船舶主机排放δ15N-NOx值较为接近,高于低速巡航和停泊工况;辅机排放δ15N-NOx平均值高于主机。本研究在2014年夏季至2018年春季对北隍城岛大气PM2.5开展长期观测,期间PM2.5质量浓度平均值为77.0±52.3μg/m3,日均浓度变化范围为11.6～328μg/m3,并呈现明显的春冬季节高,夏秋季节低的季节特征。有机碳（OC）与元素碳（EC）在PM2.5中占比18.7±16.2%和6.38±4.89%,浓度的最高值和最低值分别出现在冬季和夏季,与PM2.5浓度的季节特征相符。水溶性离子占PM2.5质量浓度的40.7±24.9%,其中NO3-在采样期间的平均浓度位居第一,夏季较高的NO3-/nss-SO42-比值说明当时机动车和船舶的贡献较高。正定矩阵因子分解（Positive Matrix Factorization,PMF）模型的源解析结果显示,二次颗粒物源对采样期间北隍城岛PM2.5的贡献最大且占有明显主导地位（28.4%）,其次为机动车排放（23.3%）和生物质燃烧（18.8%）,前3个源累计贡献达到70%以上;剩下的船舶排放（12.1%）、煤炭燃烧（9.13%）、工业污染源（4.97%）、海盐（2.80%）和铬工业（0.455%）贡献较低。北隍城岛大气PM2.5中δ15N-NO3-的变化范围在-3.09～+50.9‰之间,平均值为+8.64±6.28‰;不同的季节δ15N-NO3-水平差异较大,冬季较高的δ15N-NO3-值可能与气温和冬季燃煤取暖有关。δ18O-NO3-平均值为+75.9±10.9‰,最高和最低值同样出现在冬季和夏季。贝叶斯模型解析出燃煤源对北隍城岛NO3-贡献最大（42.5±11.3%）,其次是生物质燃烧源（17.8±9.61%）、船舶（14.7±7.37%）和机动车尾气排放（14.0±5.64%）,生物土壤源贡献最低,为6.44±2.55%。在季节变化上,冬季环渤海地区的集中供暖使得燃煤源贡献明显增加,其他源贡献均有下降;生物质燃烧源和生物土壤排放源呈现出夏高冬低的季节特征,移动源在四季的贡献相似。基于线性回归方法,得到二次颗粒物源与化石燃料燃烧、机动车排放、船舶排放和农业相关排放源的回归系数分别为0.292、0.293、0.226和0.588,进而将二次颗粒物源分配到除海盐外PMF结果的其他6个源中。最终,PM2.5合理地重新解析为7个来源:煤炭燃烧、生物质燃烧、海盐、船舶排放、铬工业、机动车排放和工业污染源,贡献率分别为14.7%、30.7%、2.80%、16.7%、0.556%、29.3%和5.25%。此时生物质燃烧赶超机动车尾气排放,成为PM2.5的最大贡献源,二者贡献率非常接近;其余的来源贡献大小顺序没有发生改变。
杨亚美[9]（2021）在《中国西部某工业城市VOCs污染成因及减排对策和建议》文中认为上个世纪中叶,在我国西部某城市建立了我国重要的石油化工等重工业基地,该工业城市工业区挥发性有机物（VOCs）排放严重。VOCs不仅是一类重要的臭氧（O3）和细颗粒物(PM2.5)前体物,个别VOC还被列入空气中有毒有害污染物（HAPs）名单,会对人群造成一定的健康风险。2019年,生态环境部发文,要求全国重点行业企业限期开展VOCs排放量核算及其减排对策的“一厂一策”工作,减少VOCs的源头排放。该工业城市近年来大气臭氧污染形式日趋严峻,工业区尤为突出,减少其前体物排放是臭氧防控的根本。鉴于此,本论文基于2019年3月1日至2020年2月29日VOCs自动监测数据,对某工业城市工业区和主城区VOCs污染特征和来源进行了对比分析,对工业区VOCs光化学反应活性进行了评估;同时选择工业区某一炼油企业对其2018年VOCs排放量进行了核算,并针对主城区和工业区提出了初步的减排对策和建议,具体研究结果如下:（1）中国西部某工业城市VOCs污染浓度水平及组成特征:工业区总挥发性有机物（TVOC）年均浓度为94.71±94.40 ppbv,其中卤代烃、烷烃、烯烃占比分别为36.92%、29.09%、21.01%,主城区TVOC年均浓度为35.68±20.83 ppbv,其中烷烃占比为58.55%;工业区TVOC浓度春季最高,夏季最低,主城区TVOC浓度冬季最高,春季最低;进一步研究表明石化企业装置停车检修（非正常工况）,会造成VOCs异常排放,导致工业区大气中VOCs浓度大幅上升。（2）基于正交矩阵因子分解模型（PMF）的VOCs源解析:工业区主要三个排放贡献源为石油化工排放源、机动车尾气排放源和有机溶剂挥发源,其中石油化工排放源的贡献占比最高;主城区夏冬季主要受机动车尾气排放、石化行业排放和溶剂使用以及化石燃料泄漏和燃烧影响较大。（3）工业区VOCs的臭氧（O3）和二次有机气溶胶（SOA）生成潜势以及高活性组分识别:工业区O3生成的贡献率最高物种为烯烃,其中主要贡献组分为丙烯、1,3-丁二烯、顺式/反式-2-戊烯、顺式/反式-2-丁烯;工业区SOA年均值为2.01μg/m3,其中春季SOA浓度最高（3.43μg/m3）,秋季最低（1.49μg/m3）,芳香烃对SOA生成贡献率最大,各季节SOA生成关键活性物种均为苯系物。（4）工业区炼油企业VOCs管控措施及排放量核算:该炼油企业2018年通过目前现有管控措施实现VOCs减排共计2783.641吨;减排后2018年仍排放1330.021吨VOCs,其中40.64%的VOCs为无组织排放,59.36%为有组织排放,VOCs排放量最高的源项为有机液体储存、调和挥发损失,在总排放量中占比为46.39%。（5）中国西部某工业城市减排对策和建议:对于该城市,应重点控制石化工业源、化石燃料燃烧源、机动车尾气排放源,建议工业使用低（无）VOCs含量原辅材料;对于炼油企业,使用清洁燃料并改善工艺,安装尾气收集处理装置将VOCs无组织排放转变为有组织排放,同时改善提高尾气收集及处理效率,进一步降低VOCs的有组织排放量。
郑煌[10]（2021）在《基于实测（?）ngstr（?）m吸收指数优化吸光性碳质气溶胶源解析研究》文中研究指明黑碳（Black carbon,BC）和棕碳（Brown carbon,Br C）作为吸光性碳质气溶胶,对大气环境、人体健康和气候变化具有重要影响。BC和Br C来源于生物质和化石燃料燃烧,准确的BC来源以及Br C吸收系数解析结果对减缓其不利的人体健康、大气环境和气候效应具有重要意义。利用光学方法解析BC来源和Br C吸收系数具有方法简单、时间分辨率高、适用于长期观测数据处理和应用范围广泛的优点。然而光学方法解析BC来源以及剥离Br C吸收系数的结果高度依赖吸收（?）ngstr（?）m指数（AAE）。生物质燃烧(AAEbb)和化石燃料燃烧(AAEff)产生气溶胶的AAE具有明显的时空变异性,黑碳仪光度计模型中利用固定的AAE组合解析生物质燃烧(e BCbb)和化石燃料燃烧(e BCff)排放黑碳的贡献率是不合理的。Br C吸收系数光学剥离方法中,默认BC气溶胶的AAE为固定值（例如AAE=1.0）。然而,BC气溶胶AAE受到多种因素的影响,并不为固定值。因此,本文通过实测不同源排放气溶胶的AAE,约束黑碳仪光度计模型最优的AAE组合;通过光吸收增强系数校正环境气溶胶AAE,计算二次生成Br C吸收系数。基于改进后的方法,本文最后探讨了BC解析结果和二次生成Br C吸收系数的时空变化特征。不同源排放气溶胶AAE的实测结果表明,生物质和煤炭燃烧产生气溶胶的AAE变化范围较大,其范围分别为1.42±0.21～2.90±0.65和1.27±0.06～1.67±0.62,且AAE的大小与气溶胶中有机碳和元素碳含量的比值呈正相关;工业固定源和机动车排放气溶胶的AAE变化范围较小,其范围分别为1.07±0.31～1.38±0.28和1.01±0.10,AAE的大小与气溶胶中有机碳和元素碳含量的比值呈负相关。基于实测的AAE值以及生物质燃烧标识组分和BC在大气中经历相同的大气去除速率,两者线性回归方程截距接近于0的假设,本文建立了利用生物质燃烧排放钾离子(Kbb+)约束最优AAEbb和AAEff的方法。年际尺度上,最优的AAEbb和AAEff分别为1.76和1.12,介于实测得到的不同源排放出气溶胶AAE值的范围。将该方法应用到季节、月和昼夜时间尺度上得到的解析结果与固定AAE组合(AAEbb=2.0,AAEff=1.0)的解析结果比较,发现昼夜变化尺度上的约束结果最优。昼夜尺度上最优的AAEbb和AAEff的变化范围分别为1.68～1.85和1.05～1.19。相比于利用固定AAE值,利用昼夜变化尺度上最优AAE组合,解析得到的e BCbb与Kbb+的相关性,以及e BCff与NO2的相关性分别提高了43.8%和10.0%。利用昼夜变化尺度上最优的AAE组合,本文解析了武汉市城市站点2018年3月至2019年2月BC的来源。论文进一步讨论了不同大气污染条件、时间尺度和潜在地理来源BC解析结果的变化特征。结果表明,清洁天到污染天的转变过程中,e BCbb贡献率上升是空气质量恶化的原因之一。BC浓度冬季高,夏季低的季节变化特征主要是排放导致的。来自不同地区气团中,BC浓度和源组成特征差异明显:本地气团中BC的浓度最高;来自华南地区气团中e BCff的贡献率最高;来自于西南气团中e BCbb的贡献率最高。利用光学方法计算BC在其它波段的吸收系数时,默认BC的AAE为1.0。Mie理论计算发现,影响BC气溶胶AAE变化的因素包括颗粒物粒径、包裹组分和混合状态,BC气溶胶的AAE并非为1.0。AAE实测结果也表明,不同燃料燃烧排放气溶胶的AAE指数也并不为1.0,表明一次排放气溶胶的吸收系数除了BC贡献外,还有其它来源。本文通过引入光吸收增强系数,校正环境气溶胶的AAE得到一次排放气溶胶的AAE（AAEp）。计算结果表明,AAEp呈现出冬季最高（1.36）,秋季次之（1.25）,夏季（1.12）最小的季节变化特征。利用AAEp计算得到一次排放气溶胶的吸收系数,由总吸收系数减去一次排放气溶胶的吸收系数得到二次生成Br C的吸收系数。利用该方法,本文讨论了武汉市城市站点不同时间尺度、大气污染条件和潜在地理来源二次生成Br C吸收系数的变化特征。结果表明,二次生成Br C吸收系数的贡献率最高为7.15%左右。清洁天到污染天的转变过程中,二次生成Br C吸收系数的上升与臭氧浓度降低以及二次有机物浓度的上升有关。月尺度和昼夜尺度上,二次生成Br C的吸收系数分别与气象参数（气温和边界层高度）和臭氧浓度的相关性最强。来自不同地区气团中,二次生成Br C吸收系数的差异明显:本地气团中二次生成Br C的吸收系数最高,春秋两季来自华南气团二次生成Br C吸收系数高于华北气团,夏冬两季则表现为来自华北气团的吸收系数高于华南气团。本论文对BC来源和Br C吸收系数光学解析方法的优化有助于更加准确地了解其时空变化特征,对于评估吸光性碳质气溶胶的全球气候效应、区域大气环境和人体健康效应具有重要意义。
二、不同类型和燃料机动车释放有机污染物的比较研究（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、不同类型和燃料机动车释放有机污染物的比较研究（论文提纲范文）
（1）煤制油项目挥发性有机物排放特征及全工艺过程管控研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题背景 |
| 1.1.1 大气生态环境现状 |
| 1.1.2 首要污染物组成及来源分析 |
| 1.2 挥发性有机物管理现状 |
| 1.2.1 挥发性有机物来源及治理 |
| 1.2.2 挥发性有机物防治政策及标准 |
| 1.2.3 挥发性有机物管控现状 |
| 1.3 煤化工行业挥发性有机物管理情况及存在问题 |
| 1.4 研究目的和研究内容 |
| 1.4.1 研究目的 |
| 1.4.2 研究内容 |
| 1.5 研究思路及技术路线 |
| 1.5.1 研究思路 |
| 1.5.2 技术路线 |
| 2 某煤制油项目概况 |
| 2.1 项目所在园区概况 |
| 2.2 项目整体概况 |
| 2.3 主工艺装置简介 |
| 2.3.1 空分装置 |
| 2.3.2 气化装置 |
| 2.3.3 合成气净化装置 |
| 2.3.4 甲醇合成装置 |
| 2.3.5 油品合成装置 |
| 2.3.6 油品加工装置 |
| 2.3.7 硫回收装置 |
| 2.3.8 动力站装置 |
| 2.3.9 液体灌区 |
| 2.3.10 水系统 |
| 2.4 挥发性有机物治理简介 |
| 2.4.1 挥发性有机物治理设施设计情况 |
| 2.4.2 挥发性有机物管理情况 |
| 2.5 研究期间装置运行情况 |
| 3 某煤制油项目挥发性有机物源项排查情况 |
| 3.1 受控装置判定 |
| 3.2 排查方法及排查范围 |
| 3.3 源项排查情况 |
| 3.3.1 设备动静密封点泄漏VOCs污染源排查 |
| 3.3.2 有机液体储存与调和挥发损失VOCs污染源排查 |
| 3.3.3 有机液体装卸损失VOCs污染源排查 |
| 3.3.4 废水集输、储存、处理处置过程逸散VOCs污染源排查 |
| 3.3.5 其他源项VOCs污染源排查 |
| 3.4 源项排查结论及分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 某煤制油项目挥发性有机物检测与分析 |
| 4.1 挥发性有机物检测情况 |
| 4.1.1 检测仪器及检测方法 |
| 4.1.2 检测结果 |
| 4.2 检测结果分析 |
| 4.2.1 有组织排放挥发性有机物检测分析 |
| 4.2.2 LDAR检测分析 |
| 4.2.3 排放量统计分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 某煤制油项目挥发性有机物全工艺过程管控情况分析 |
| 5.1 煤制油项目源头管控情况 |
| 5.1.1 原辅材料使用及管控 |
| 5.1.2 生产工艺装置 |
| 5.1.3 输送过程 |
| 5.2 煤制油项目过程控制情况 |
| 5.2.1 开展设备与管线泄漏检测与修复(LDAR)工作 |
| 5.2.2 储罐管理 |
| 5.2.3 装卸管理 |
| 5.2.4 污水处理 |
| 5.2.5 循环水系统 |
| 5.2.6 非正常工况管理 |
| 5.2.7 其他过程管理 |
| 5.3 煤制油项目末端治理情况 |
| 5.3.1 储罐 |
| 5.3.2 装卸 |
| 5.3.3 废水液面 |
| 5.3.4 工艺有组织 |
| 5.4 某煤制油项目挥发性有机物管控问题分析 |
| 5.4.1 存在问题 |
| 5.4.2 拟采取措施 |
| 6 结论、创新与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 创新 |
| 6.3 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
（2）青岛市大气有机气溶胶污染特征与来源解析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 引言 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状综述 |
| 1.2.1 碳质气溶胶研究现状 |
| 1.2.2 有机气溶胶研究现状 |
| 1.3 研究内容与技术路线图 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线图 |
| 第2章 研究方法 |
| 2.1 研究区域概况 |
| 2.2 实验仪器与材料 |
| 2.2.1 仪器与设备 |
| 2.2.2 材料与试剂 |
| 2.3 样品采集 |
| 2.3.1 采样时间 |
| 2.3.2 采样膜的选择与处理 |
| 2.3.3 采样过程及保存 |
| 2.3.4 质量控制 |
| 2.4 样品分析与测定 |
| 2.4.1 PM_(2.5) 质量浓度 |
| 2.4.2 碳组分浓度 |
| 2.4.3 有机气溶胶组分与浓度 |
| 2.4.4 质量控制 |
| 2.5 数据分析方法 |
| 2.5.1 污染物数据分析 |
| 2.5.2 正矩阵因子分析 |
| 2.5.3 浓度权重轨迹分析 |
| 第3章 颗粒物及碳组分污染特征 |
| 3.1 PM_(2.5) 污染特征 |
| 3.1.1 PM_(2.5)污染时间变化特征 |
| 3.1.2 PM_(2.5)在线、离线数据相关性 |
| 3.1.3 PM_(2.5)与其他污染物的相关性分析 |
| 3.2 OC、EC污染特征 |
| 3.2.1 OC、EC质量浓度特征 |
| 3.2.2 碳组分相关性分析 |
| 3.2.3 SOC浓度特征 |
| 3.3 小结 |
| 第4章 有机气溶胶及其组分污染特征 |
| 4.1 有机气溶胶组分总体特征 |
| 4.2 有机气溶胶非极性组分污染特征 |
| 4.2.1 正构烷烃 |
| 4.2.2 多环芳烃 |
| 4.2.3 藿烷 |
| 4.3 有机气溶胶极性组分污染特征 |
| 4.3.1 有机酸 |
| 4.3.2 糖类 |
| 4.3.3 甾醇 |
| 4.3.4 正构烷醇 |
| 4.3.5 酚类 |
| 4.4 小结 |
| 第5章 有机气溶胶来源解析 |
| 5.1 特征参数分析 |
| 5.1.1 正构烷烃碳优势指数 |
| 5.1.2 正构烷烃植物蜡碳量 |
| 5.1.3 多环芳烃特征比值分析 |
| 5.1.4 有机酸特征比值分析 |
| 5.2 主成分分析 |
| 5.3 正矩阵因子分析模型 |
| 5.3.1 PMF参数设置及运行 |
| 5.3.2 PMF结果分析 |
| 5.3.3 青岛市与其他城市有机气溶胶源解析结果对比 |
| 5.4 浓度权重轨迹分析 |
| 5.4.1 化石燃料燃烧 |
| 5.4.2 高等植物蜡 |
| 5.4.3 生物质燃烧 |
| 5.5 小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 Ⅰ |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 |
（3）典型机动车尾气排放可吸入颗粒物的成分和毒性效应研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 前言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 机动车排放颗粒物源成分谱研究进展 |
| 1.2.2 机动车排放颗粒物成分特征 |
| 1.2.3 大气颗粒物健康效应 |
| 1.3 科学问题 |
| 1.4 研究目的和意义 |
| 1.5 研究内容及技术路线 |
| 1.5.1 研究内容 |
| 1.5.2 技术路线 |
| 第二章 材料与方法 |
| 2.1 研究区域 |
| 2.2 环境空气PM_(2.5) 样品采集 |
| 2.2.1 采样地点和时间 |
| 2.2.2 环境空气PM_(2.5) 采样 |
| 2.3 机动车尾气排放PM_(2.5)、PM_(10)样品采集 |
| 2.3.1 机动车的选择 |
| 2.3.2 尾气排放颗粒物采样 |
| 2.4 颗粒物化学成分分析 |
| 2.4.1 环境空气 PM_(2.5)及机动车尾气 PM_(2.5)、PM_(10)中金属元素含量分析 |
| 2.4.2 环境空气 PM_(2.)及机动车尾气 PM_(2.5)、PM_(10)中水溶性离子含量分析 |
| 2.4.3 环境空气PM_(2.5)样品中水溶性有机碳含量分析 |
| 2.4.4 机动车尾气PM_(2.5)、PM_(10)样品中碳组分含量分析 |
| 2.5 HYSPLIT后向气流轨迹模型 |
| 2.6 体外人肺细胞毒性实验 |
| 2.6.1 实验主要试剂与耗材 |
| 2.6.2 实验主要仪器 |
| 2.6.3 细胞培养 |
| 2.6.4 颗粒物染毒液制备 |
| 2.6.5 细胞暴露及毒性测试 |
| 2.6.6 荧光定量PCR |
| 2.7 数据处理 |
| 第三章 城市不同功能区大气PM_(2.5)的人肺细胞毒性响应:基于一次重污染事件的污染来源判断 |
| 3.1 一次重污染事件过程中不同功能区PM_(2.5)浓度变化 |
| 3.2 一次重污染事件传播过程分析以及与气象要素的关系 |
| 3.2.1 区域输送对空气污染的影响 |
| 3.2.2 一次重污染事件过程中气象条件对PM_(2.5)浓度的影响关系 |
| 3.3 一次重污染事件过程中不同功能区PM_(2.5)化学成分特征 |
| 3.3.1 重污染事件过程中PM_(2.5)的金属元素含量分布 |
| 3.3.2 重污染事件过程中PM_(2.5)的水溶性离子含量分布 |
| 3.3.3 重污染事件过程中PM_(2.5)的水溶性有机碳含量分布 |
| 3.3.4 主成分分析 |
| 3.4 一次重污染事件不同功能区PM_(2.5)对人肺细胞的毒性效应 |
| 3.4.1 重污染事件不同功能区PM_(2.5)对细胞活性的影响 |
| 3.4.2 重污染事件不同功能区PM_(2.5)对细胞的氧化损伤 |
| 3.4.3 重污染事件不同功能区PM_(2.5)对细胞的炎性损伤 |
| 3.4.4 重污染事件不同功能区PM_(2.5)对细胞的NQO1 mRNA表达 |
| 3.5 PM_(2.5)细胞毒性与各成分之间的相关性 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 不同类型机动车尾气排放可吸入颗粒物成分特征 |
| 4.1 不同车型排放PM_(2.5)、PM_(10)的碳组分含量分布 |
| 4.1.1 PM_(2.5) 的碳组分含量 |
| 4.1.2 PM_(10) 的碳组分含量 |
| 4.2 不同车型排放PM_(2.5)、PM_(10)的水溶性离子含量分布 |
| 4.2.1 PM_(2.5) 的水溶性离子含量 |
| 4.2.2 PM_(10) 的水溶性离子含量 |
| 4.2.3 主要水溶性离子成分之间的相关性 |
| 4.3 不同车型排放PM_(2.5)、PM_(10)的金属元素含量分布 |
| 4.3.1 PM_(2.5) 的金属元素含量 |
| 4.3.2 PM_(10) 的金属元素含量 |
| 4.3.3 主要金属元素成分之间的相关性 |
| 4.4 差异性分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 不同类型机动车排放可吸入颗粒物对人肺细胞的毒性效应 |
| 5.1 不同车型排放PM_(2.5)、PM_(10)对细胞活性的影响 |
| 5.1.1 PM_(2.5) 对细胞活性的影响 |
| 5.1.2 PM_(10) 对细胞活性的影响 |
| 5.2 不同车型排放PM_(2.5)、PM_(10)对细胞的氧化损伤 |
| 5.2.1 PM_(2.5) 对细胞的氧化损伤 |
| 5.2.2 PM_(10) 对细胞的氧化损伤 |
| 5.3 不同车型排放PM_(2.5)、PM_(10)对细胞的炎性损伤 |
| 5.3.1 PM_(2.5) 对细胞的炎性损伤 |
| 5.3.2 PM_(10) 对细胞的炎性损伤 |
| 5.4 不同粒径的机动车尾气颗粒物对细胞毒性的影响 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 典型机动车源排放颗粒物化学组分源谱建立 |
| 6.1 不同机动车源排放颗粒物化学源谱 |
| 6.2 机动车污染防治对策 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 研究创新点 |
| 7.3 研究不足与展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
| 致谢 |
（4）南京工业区大气挥发性有机物污染特征、来源解析及环境效应（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 大气挥发性有机物(VOCs)概述 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 VOCs的来源 |
| 1.2.2 异戊二烯的来源 |
| 1.2.3 VOCs的监测分析技术 |
| 1.2.4 VOCs在大气中的转化 |
| 1.3 研究的目的和主要内容 |
| 1.4 技术路线 |
| 第二章 材料与方法 |
| 2.1 采样地点及采样时间 |
| 2.1.1 采样地点 |
| 2.1.2 采样时间 |
| 2.2 仪器介绍 |
| 2.3 正交矩阵分解模型(PMF) |
| 2.4 VOCs的 O_3及SOA生成潜势的计算方法 |
| 2.4.1 VOCs的臭氧生成潜势的计算方法 |
| 2.4.2 VOCs的二次有机气溶胶生成潜势的计算方法 |
| 第三章 南京工业区大气VOCs的污染特征 |
| 3.1 VOCs的组成及浓度水平 |
| 3.2 VOCs的变化特征 |
| 3.2.1 VOCs的季节变化特征 |
| 3.2.2 VOCs的日变化特征 |
| 3.2.3 异戊二烯的变化特征 |
| 3.3 气象要素对VOCs的影响 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 南京工业区大气VOC的来源解析 |
| 4.1 VOCs比值分析 |
| 4.1.1 本地排放与区域传输影响 |
| 4.1.2 机动车与燃烧源的初步判定 |
| 4.2 正定矩阵因子分解模型(PMF) |
| 4.2.1 南京工业区VOCs的来源解析 |
| 4.2.2 南京工业区异戊二烯的来源解析 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 南京工业区大气VOC的环境效应 |
| 5.1 VOCs的臭氧生成潜势 |
| 5.2 VOCs二次气溶胶生成潜势 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 不足 |
| 参考文献 |
| 个人简介 |
| 致谢 |
（5）北京大气有机气溶胶化学特征和光学性质研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1 章 引言 |
| 1.1 大气有机气溶胶 |
| 1.1.1 有机气溶胶(OA) |
| 1.1.2 棕碳(BrC) |
| 1.2 大气有机气溶胶国内外研究现状 |
| 1.2.1 有机气溶胶的化学特征 |
| 1.2.2 有机气溶胶的来源 |
| 1.3 大气棕碳国内外研究现状 |
| 1.3.1 棕碳的光学性质 |
| 1.3.2 棕碳的化学组成 |
| 1.3.3 棕碳的来源 |
| 1.4 棕碳老化过程研究现状 |
| 1.4.1 棕碳的光化学老化 |
| 1.4.2 棕碳老化的影响因素 |
| 1.5 研究目的、意义及内容 |
| 1.5.1 目的及意义 |
| 1.5.2 研究内容 |
| 第2 章 样品采集与分析 |
| 2.1 样品的采集 |
| 2.1.1 采样点介绍 |
| 2.1.2 样品的采集 |
| 2.2 样品实验室分析 |
| 2.2.1 试剂与材料 |
| 2.2.2 碳组分分析 |
| 2.2.3 光学性质分析 |
| 2.2.4 化学组分分析 |
| 2.3 光化学通量计算 |
| 2.4 质量保证与质量控制(QA/QC) |
| 2.5 来源解析模型 |
| 2.5.1 正交因子矩阵(PMF)模型 |
| 2.5.2 多元线性回归(MLR)模型 |
| 2.6 后向轨迹模型 |
| 2.7 潜在源区贡献法(PSCF) |
| 2.8 数据分析 |
| 第3 章 北京大气有机气溶胶化学特征和来源解析 |
| 3.1 有机气溶胶标志物浓度水平及季节变化 |
| 3.1.1 总体浓度水平及组成变化 |
| 3.1.2 正构烷烃、脂肪酸和脂肪醇 |
| 3.1.3 糖类、藿烷 |
| 3.1.4 苯二甲酸、邻苯二甲酸酯 |
| 3.2 有机气溶胶时空对比 |
| 3.2.1 空间分布 |
| 3.2.2 年际变化 |
| 3.3 特定比值的潜在来源分析 |
| 3.3.1 多环芳烃比值 |
| 3.3.2 藿烷比值 |
| 3.3.3 糖类比值 |
| 3.4 有机气溶胶来源解析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4 章 北京大气棕碳光学性质和来源解析 |
| 4.1 棕碳光学性质及季节变化 |
| 4.1.1 吸收系数(b_(abs)) |
| 4.1.2 质量吸收效率(MAE) |
| 4.1.3 ?ngstro?m指数(AAE) |
| 4.2 棕碳多元线性回归模型来源解析 |
| 4.2.1 棕碳吸光性与有机气溶胶组分相关性 |
| 4.2.2 不同来源组分的质量吸收效率 |
| 4.2.3 不同来源组分的吸收系数及相对贡献 |
| 4.2.4 不同来源组分相对日贡献的季节变化 |
| 4.3 棕碳正交因子矩阵模型来源解析 |
| 4.3.1 正交因子矩阵模型解析结果 |
| 4.3.2 不同解析方法的结果对比 |
| 4.4 区域传输影响和潜在来源区域 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5 章 发色团化学组成和老化研究 |
| 5.1 光学性质的变化 |
| 5.1.1 吸光度、MAE和 AAE |
| 5.1.2 光解速率及光化学寿命 |
| 5.1.3 三类光解组分的划分 |
| 5.2 化学组成的鉴定 |
| 5.2.1 生物质和燃煤燃烧组成鉴定 |
| 5.2.2 生物质和燃煤燃烧组成含量对比 |
| 5.3 化学组成的变化 |
| 5.4 吸光贡献的变化 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6 章 主要结论及创新 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 研究的创新和不足之处 |
| 参考文献 |
| 附表 |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 |
（6）北方典型湖泊多环芳烃污染历史重建及人类活动响应（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景、目的和意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 研究目的和意义 |
| 1.2 多环芳烃概述 |
| 1.2.1 多环芳烃的结构及理化性质 |
| 1.2.2 环境中多环芳烃的来源及其危害 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 湖泊沉积物多环芳烃污染研究进展 |
| 1.3.2 多环芳烃污染源识别方法 |
| 1.3.3 多环芳烃湖泊沉积记录的指示意义研究进展 |
| 1.3.4 多环芳烃大气传输路径研究进展 |
| 1.4 研究内容与技术路线 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.4.3 技术路线 |
| 1.4.4 创新点 |
| 第2章 研究区概况和分析方法 |
| 2.1 北方典型湖泊研究区概况 |
| 2.1.1 自然环境概况 |
| 2.1.2 社会经济概况 |
| 2.2 样品采集 |
| 2.3 实验分析 |
| 2.3.1 沉积物年代测定 |
| 2.3.2 沉积物多环芳烃的测定 |
| 2.3.3 沉积物粒度测定 |
| 2.3.4 沉积物有机碳测定 |
| 2.4 质量控制与保证 |
| 2.5 数据处理与分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 北方典型湖泊沉积物多环芳烃沉积历史区域对比分析 |
| 3.1 北方典型湖泊沉积岩芯~(210)Pb和~(137)Cs年代测定 |
| 3.1.1 ~(210)Pb测定年的基本原理 |
| 3.1.2 ~(137)Cs计年原理 |
| 3.1.3 北方典型湖泊沉积年代的建立 |
| 3.2 北方典型湖泊沉积物PAHs含量及分布特征 |
| 3.2.1 查干湖沉积物PAHs含量及分布特征 |
| 3.2.2 呼伦湖沉积物PAHs含量及分布特征 |
| 3.2.3 乌粱素海沉积物PAHs含量及分布特征 |
| 3.2.4 博斯腾湖沉积物PAHs含量及分布特征 |
| 3.3 北方典型湖泊沉积物中PAHs污染差异性分析 |
| 3.3.1 北方典型湖泊沉积物中PAHs总体污染特征对比分析 |
| 3.3.2 北方典型湖泊沉积物中PAHs污染历史区域差异分析 |
| 3.4 北方典型湖泊PAHs污染历史风险评价 |
| 3.4.1 北方典型湖泊沉积物中PAHs潜在生态风险评价 |
| 3.4.2 北方典型湖泊沉积物中PAHs潜在健康风险评价 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 北方典型湖泊PAHs污染来源及大气输入历史研究 |
| 4.1 北方典型湖泊多环芳烃沉积历史的影响因素分析 |
| 4.1.1 北方典型湖泊沉积物中PAHs与 TOC的相关性分析 |
| 4.1.2 北方典型湖泊沉积物中PAHs与粒度的相关性分析 |
| 4.2 北方典型湖泊沉积物多环芳烃源解析 |
| 4.2.1 基于环数组分的北方典型湖泊沉积物中PAHs来源辨别 |
| 4.2.2 基于特征比值法的北方典型湖泊沉积物中PAHs来源解析 |
| 4.2.3 基于PMF的北方典型湖泊沉积物中PAHs来源解析 |
| 4.3 北方湖泊沉积物PAHs同大气环境指标的关系性分析 |
| 4.3.1 北方典型湖泊粒度敏感组分的提取及其环境指示意义 |
| 4.3.2 北方典型湖泊中PAHs来源同环境敏感组分的相关性研究 |
| 4.4 北方典型湖泊沉积物中PAHs污染物输入潜在源区分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 人类活动对北方典型湖泊沉积物PAHs污染的影响机制 |
| 5.1 北方典型湖泊区域城市化参数概述 |
| 5.1.1 松原市城市化参数 |
| 5.1.2 呼伦贝尔市城市化参数 |
| 5.1.3 巴彦淖尔市城市化参数 |
| 5.1.4 巴音郭楞州城市化参数 |
| 5.2 基于STIRPAT模型的人类活动对PAHs污染影响机制分析 |
| 5.2.1 随机影响模型(STIRPAT) |
| 5.2.2 北方典型湖泊沉积物中PAHs影响因素分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 主要结论 |
| 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
（7）碳来源与大气过程对有机气溶胶分子组成和吸光特性影响的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 引言 |
| 1.1 研究意义和目的 |
| 1.2 研究思路 |
| 1.3 主要工作量 |
| 1.3.1 样品采集 |
| 1.3.2 实验室分析 |
| 第2章 有机气溶胶的研究现状 |
| 2.1 大气有机气溶胶 |
| 2.1.1 大气碳质气溶胶概述 |
| 2.1.2 有机气溶胶的来源和化学组成 |
| 2.1.3 有机气溶胶的气候和健康效应 |
| 2.1.4 有机气溶胶的源解析技术 |
| 2.1.5 有机气溶胶化学组成的表征手段 |
| 2.2 大气棕色碳 |
| 2.2.1 大气棕色碳及其光吸收特性 |
| 2.2.2 大气棕色碳的来源 |
| 2.2.3 大气棕色碳的化学组成 |
| 2.2.4 环境因素对棕色碳吸光性的影响 |
| 2.2.5 大气棕色碳的测量方法及研究现状 |
| 第3章 PM_(2.5)中可溶性有机物不同极性组分的来源、分子组成和吸光特性 |
| 3.1 前言 |
| 3.2 材料与方法 |
| 3.2.1 样品采集 |
| 3.2.2 样品前处理 |
| 3.2.3 化学成分和吸光分析 |
| 3.2.4 碳同位素测定 |
| 3.2.5 傅里叶变换离子回旋共振质谱分析 |
| 3.3 结果与讨论 |
| 3.3.1 不同极性组分的碳含量及其吸光贡献 |
| 3.3.2 主要棕色碳组分的来源 |
| 3.3.3 类腐殖质、中和低极性组分的分子组成特征 |
| 3.3.4 分子组成与吸光性的关联 |
| 3.3.5 生物质燃烧对棕色碳分子组成和吸光性的影响 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 PM_(2.5)中溶解性有机物的来源及其对棕色碳的贡献 |
| 4.1 前言 |
| 4.2 材料与方法 |
| 4.2.1 样品采集与前处理 |
| 4.2.2 碳含量测定与吸光测定 |
| 4.2.3 水溶性离子和有机分子标志物测定 |
| 4.2.4 同位素测定 |
| 4.2.5 正定矩阵因子模型运行 |
| 4.2.6 后向轨迹和火点图获取 |
| 4.3 结果与讨论 |
| 4.3.1 溶解性有机物及其吸光性的季节变化 |
| 4.3.2 溶解性有机物的来源 |
| 4.3.3 棕色碳的来源及其相对贡献 |
| 4.3.4 使用~(210)Pb和 ~7Be表征棕色碳传输 |
| 4.3.5 基于~(210)Pb评估大气传输对棕色碳的贡献 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 PM_(2.5)中可溶性有机物的分子组成、吸光特性及其影响因素 |
| 5.1 前言 |
| 5.2 实验与数据分析 |
| 5.2.1 在线数据分析 |
| 5.2.2 化学成分分析 |
| 5.2.3 傅里叶变换离子回旋共振质谱分析 |
| 5.2.4 数据处理 |
| 5.3 结果分析 |
| 5.3.1 广州PM_(2.5)中可溶性有机物的分子组成 |
| 5.3.2 表观分子特征与吸光性的关联 |
| 5.3.3 棕色碳吸光的分子关联 |
| 5.3.4 棕色碳分子组成与气象参数和化学示踪物的关联 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 PM_(2.5)中含氮有机物的组成、分布和来源 |
| 6.1 前言 |
| 6.2 实验与数据分析 |
| 6.2.1 化学成分分析在线数据的获取 |
| 6.2.2 傅里叶变换离子回旋共振质谱分析与数据处理 |
| 6.3 结果分析 |
| 6.3.1 含氮有机组分的分子组成 |
| 6.3.2 与源和气溶胶样品的比较 |
| 6.3.3 含氮化合物分子分布模式与环境变量的关系 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 结论与展望 |
| 7.1 本论文主要结论 |
| 7.2 创新之处 |
| 7.3 论文不足之处以及后续工作展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 |
（8）典型源排放NOx的氮同位素组成及其在渤海PM2.5溯源中的应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 引言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 PM_(2.5)概述 |
| 1.2.1 PM_(2.5)的组成及来源 |
| 1.2.2 PM_(2.5)的气候和健康效应 |
| 1.2.3 PM_(2.5)污染源解析方法 |
| 1.3 大气硝酸盐概述 |
| 1.3.1 大气硝酸盐的来源及其形成途径 |
| 1.3.2 大气硝酸盐氮氧同位素的示踪意义 |
| 1.3.3 大气硝酸盐来源解析方法 |
| 1.4 研究区域概述 |
| 1.4.1 地理条件和自然资源 |
| 1.4.2 经济发展 |
| 1.4.3 污染状况 |
| 1.5 研究目的和意义 |
| 1.6 研究内容及预期目标 |
| 第2章 材料与方法 |
| 2.1 样品采集方法 |
| 2.1.1 典型氮氧化物排放源样品采集 |
| 2.1.2 大气PM_(2.5)样品采集 |
| 2.2 实验分析方法 |
| 2.2.1 实验仪器介绍 |
| 2.2.2 化学组分分析方法 |
| 2.2.3 氮氧同位素分析方法 |
| 2.3 数据处理及分析方法 |
| 2.3.1 PMF模型 |
| 2.3.2 贝叶斯同位素混合模型 |
| 2.3.3 非海盐离子质量浓度计算 |
| 2.3.4 富集因子法 |
| 第3章 典型污染源排放氮氧化物的氮同位素特征 |
| 3.1 民用燃煤源和生物质燃烧源 |
| 3.1.1 民用燃煤源 |
| 3.1.2 生物质燃烧源 |
| 3.2 道路机动车源 |
| 3.3 船舶源 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 北隍城岛PM_(2.5)的组成及来源 |
| 4.1 PM_(2.5)浓度水平及变化特征 |
| 4.2 PM_(2.5)中化合物组分特征 |
| 4.2.1 碳质组分特征 |
| 4.2.2 水溶性离子组分特征 |
| 4.2.3 金属元素组分特征 |
| 4.3 PM_(2.5)来源解析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 北隍城岛PM_(2.5)二次源再解析 |
| 5.1 PM_(2.5)二次源再解析方法的建立 |
| 5.1.1 方法建立 |
| 5.1.2 案例验证 |
| 5.2 北隍城岛PM_(2.5)中硝酸盐氮氧同位素变化特征 |
| 5.2.1 硝酸盐氮同位素变化特征 |
| 5.2.2 硝酸盐氧同位素变化特征 |
| 5.3 北隍城岛PM_(2.5)中硝酸盐的来源解析 |
| 5.3.1 硝酸盐典型源及其氮同位素源值确定 |
| 5.3.2 硝酸盐的源贡献解析 |
| 5.4 北隍城岛PM_(2.5)中二次源的再解析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 总结与讨论 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 |
（9）中国西部某工业城市VOCs污染成因及减排对策和建议（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 挥发性有机物国内外研究概述 |
| 1.1.1 挥发性有机物分类 |
| 1.1.2 大气中挥发性有机物来源 |
| 1.1.3 挥发性有机物对人体健康的危害 |
| 1.1.4 挥发性有机物污染特征及来源 |
| 1.1.5 挥发性有机物的大气化学行为 |
| 1.1.6 石化行业挥发性有机物排放量核算方法 |
| 1.1.7 挥发性有机物排放管理条例发展 |
| 1.1.8 石化行业挥发性有机物管控 |
| 1.2 研究目的、意义及内容 |
| 1.2.1 研究背景及意义 |
| 1.2.2 研究目的 |
| 1.2.3 研究内容及方案 |
| 1.2.4 技术路线 |
| 第二章 材料与方法 |
| 2.1 研究区域概况 |
| 2.1.1 气象特点 |
| 2.1.2 工业区概况 |
| 2.1.3 炼油企业概况 |
| 2.2 数据来源 |
| 2.3 研究方法 |
| 2.3.1 臭氧生成潜势计算 |
| 2.3.2 二次有机气溶胶生成潜势计算 |
| 2.3.3 正交矩阵因子分解模型 |
| 2.3.4 石化行业VOCs核算方法 |
| 第三章 某工业城市VOCs污染特征和源解析 |
| 3.1 VOCs污染特征 |
| 3.1.1 VOCs组分及浓度特征 |
| 3.1.2 优势组分分析 |
| 3.1.3 VOCs季节变化特征 |
| 3.1.4 工业区非正常工况期间VOCs污染特征 |
| 3.2 基于PMF模型的VOCs源解析 |
| 3.2.1 污染源确定 |
| 3.2.2 污染源贡献分析 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 工业区VOCs的光化学反应活性 |
| 4.1 臭氧生成潜势估算及高活性物种组分识别 |
| 4.1.1 臭氧生成潜势估算 |
| 4.1.2 VOCs高活性组分识别 |
| 4.2 二次有机气溶胶生成潜势估算及关键活性组分识别 |
| 4.2.1 二次有机气溶胶生成潜势估算 |
| 4.2.2 VOCs关键活性组分识别 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 炼油企业VOCs排放量核算及管控现状 |
| 5.1 炼油企业涉VOCs物料清单 |
| 5.2 炼油企业各源项VOCs排放量核算 |
| 5.2.1 设备动静密封点泄漏 |
| 5.2.2 有机液体储存调和挥发 |
| 5.2.3 废水集输、储存、处理处置过程 |
| 5.2.4 冷却塔、循环水冷却系统 |
| 5.2.5 工艺有组织废气 |
| 5.2.6 工艺无组织废气 |
| 5.2.7 燃烧烟气 |
| 5.2.8 采样过程 |
| 5.3 炼油企业VOCs各源项排放量分析 |
| 5.4 炼油企业现有VOCs管控措施及实现减排量 |
| 5.4.1 设备动静密封点 |
| 5.4.2 有机液体储存与调和 |
| 5.4.3 废水集输储存处理处置过程 |
| 5.4.4 其他污染源 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 减排对策及建议 |
| 6.1 该工业城市VOCs宏观减排对策和建议 |
| 6.2 某炼油企业主要工艺过程VOCs减排对策和建议 |
| 6.2.1 有机液体储存调和过程 |
| 6.2.2 废水集输、处理过程 |
| 6.2.3 工艺有组织、无组织废气排放过程 |
| 6.2.4 燃烧烟气过程 |
| 6.2.5 采样过程 |
| 6.3 本章小结 |
| 第七章 结论、创新、不足与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 创新 |
| 7.3 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 在学期间研究成果 |
| 致谢 |
（10）基于实测（?）ngstr（?）m吸收指数优化吸光性碳质气溶胶源解析研究（论文提纲范文）
| 作者简介 |
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 碳质气溶胶的分类 |
| 1.1.2 碳质气溶胶的光学性质 |
| 1.1.3 碳质气溶胶吸光性测量 |
| 1.2 黑碳气溶胶源解析技术 |
| 1.2.1 碳同位素法 |
| 1.2.2 受体模型法 |
| 1.2.3 标识物比值法 |
| 1.2.4 大气化学模式法 |
| 1.2.5 黑碳仪光度计模型 |
| 1.3 棕碳测量方法 |
| 1.3.1 电镜法 |
| 1.3.2 质谱法 |
| 1.3.3 溶解光谱法 |
| 1.3.4 热-光碳分析法 |
| 1.3.5 光学剥离法 |
| 1.4 AAE的影响因素 |
| 1.4.1 燃料类型 |
| 1.4.2 燃烧条件 |
| 1.4.3 老化过程 |
| 1.4.4 颗粒物形态 |
| 1.5 研究内容与技术路线 |
| 1.5.1 研究目的与意义 |
| 1.5.2 研究内容 |
| 1.5.3 技术路线 |
| 第二章 数据来源和数据处理 |
| 2.1 典型源排放气溶胶AAE实测 |
| 2.1.1 生物质和煤炭室内模拟燃烧实验 |
| 2.1.2 工业固定源实测 |
| 2.1.3 隧道实验 |
| 2.2 大气环境外场观测 |
| 2.2.1 武汉市大气污染物连续观测 |
| 2.2.2 重污染期间黑碳同步观测 |
| 2.3 数据处理 |
| 2.3.1 黑碳仪吸收系数订正 |
| 2.3.2 最小相关系数法 |
| 2.3.3 Mie理论计算 |
| 2.3.4 AAE的计算 |
| 2.4 后向轨迹分析 |
| 2.4.1 后轨迹计算 |
| 2.4.2 轨迹潜在地理来源分类 |
| 2.4.3 潜在地理来源分析 |
| 2.5 数据处理与可视化 |
| 第三章 气溶胶AAE影响因素分析 |
| 3.1 AAE影响因素的理论计算 |
| 3.1.1 粒径 |
| 3.1.2 包裹组分 |
| 3.1.3 混合状态 |
| 3.2 实测排放源的AAE特征 |
| 3.2.1 生物质燃烧 |
| 3.2.2 民用块煤燃烧 |
| 3.2.3 固定源排放 |
| 3.2.4 机动车排放 |
| 3.3 环境气溶胶AAE的影响因素 |
| 3.3.1 季节变化 |
| 3.3.2 清洁天和非清洁天差异 |
| 3.3.3 传输过程 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 黑碳仪光度计模型参数优化及应用 |
| 4.1 问题提出 |
| 4.2 钾离子约束光度计模型最优AAE组合方法的建立 |
| 4.2.1 钾离子浓度校正 |
| 4.2.2 质量截面吸收系数校正 |
| 4.2.3 敏感性分析 |
| 4.2.4 方法不确定度估算 |
| 4.3 不同时间尺度上黑碳源解析约束结果 |
| 4.4 不同源贡献黑碳的时空变化 |
| 4.4.1 不同源排放黑碳浓度特征 |
| 4.4.2 不同源排放黑碳浓度的影响因素 |
| 4.4.3 不同源排放黑碳浓度的潜在源区 |
| 4.5 本章小节 |
| 第五章 二次生成棕碳吸收系数解析及应用 |
| 5.1 问题提出 |
| 5.2 二次生成棕碳吸收系数解析方法 |
| 5.2.1 方法建立 |
| 5.2.2 方法不确定度估算 |
| 5.3 二次生成棕碳吸收系数的时空变化 |
| 5.3.1 季节变化 |
| 5.3.2 昼夜变化 |
| 5.3.3 不同大气污染条件下的变化 |
| 5.3.4 潜在气团来源影响下的变化 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 不足与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附录1 |
| 附表1 |
| 附表2 |
| 附表3 |
| 附表4 |
| 附表5 |
四、不同类型和燃料机动车释放有机污染物的比较研究（论文参考文献）
- [1]煤制油项目挥发性有机物排放特征及全工艺过程管控研究[D]. 周其信. 浙江大学, 2021(02)
- [2]青岛市大气有机气溶胶污染特征与来源解析[D]. 王少博. 中国环境科学研究院, 2021(02)
- [3]典型机动车尾气排放可吸入颗粒物的成分和毒性效应研究[D]. 庞宇婷. 南京信息工程大学, 2021(01)
- [4]南京工业区大气挥发性有机物污染特征、来源解析及环境效应[D]. 曹梦瑶. 南京信息工程大学, 2021(01)
- [5]北京大气有机气溶胶化学特征和光学性质研究[D]. 王婷. 中国科学院大学(中国科学院广州地球化学研究所), 2021(01)
- [6]北方典型湖泊多环芳烃污染历史重建及人类活动响应[D]. 孙华杰. 哈尔滨师范大学, 2021(09)
- [7]碳来源与大气过程对有机气溶胶分子组成和吸光特性影响的研究[D]. 姜鸿兴. 中国科学院大学(中国科学院广州地球化学研究所), 2021(01)
- [8]典型源排放NOx的氮同位素组成及其在渤海PM2.5溯源中的应用[D]. 孙泽宇. 中国科学院大学(中国科学院烟台海岸带研究所), 2021(01)
- [9]中国西部某工业城市VOCs污染成因及减排对策和建议[D]. 杨亚美. 兰州大学, 2021(09)
- [10]基于实测（?）ngstr（?）m吸收指数优化吸光性碳质气溶胶源解析研究[D]. 郑煌. 中国地质大学, 2021(02)