葉 巡，程晉俊，陳 莎，梁志發(fā)，張 暉，劉君俠，劉瓊玉

（工業(yè)煙塵污染控制湖北省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，江漢大學(xué)，武漢 430056）

近年來(lái)，灰霾天氣頻繁出現(xiàn)，對(duì)人類(lèi)身體健康和心理健康造成了極大的威脅[1-2]。研究表明，PM2.5中的碳組分對(duì)灰霾的形成有重要影響，碳組分是PM2.5的重要組成部分[3]，一般包括有機(jī)碳（OC）和元素碳（EC），OC和EC聯(lián)合作用能吸收大量太陽(yáng)輻射，并改變大氣光化學(xué)性質(zhì)，對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、氣候變化和人體健康有重要影響[4-5]，引起了國(guó)內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注。生物質(zhì)燃燒向大氣中排放大量污染物，是大氣PM2.5及其碳組分的重要來(lái)源之一。國(guó)家環(huán)保部于2014年在全國(guó)直轄市、各大省會(huì)城市及周邊城市開(kāi)展大規(guī)模的源解析工作，從全國(guó)主要城市發(fā)布的PM2.5源解析結(jié)果來(lái)看，生物質(zhì)塵源對(duì)PM2.5的貢獻(xiàn)率可達(dá)10%～15%[6-9]，生物質(zhì)塵源對(duì)PM2.5的貢獻(xiàn)不可忽略。我國(guó)是農(nóng)業(yè)大國(guó)，秸稈燃燒比率遠(yuǎn)高于草原燃燒和森林燃燒，對(duì)秸稈燃燒排放特征的掌握是制定控制對(duì)策和進(jìn)行污染治理的重要前提。由于秸稈燃燒排放的PM2.5及其碳組分受到秸稈種類(lèi)、燃料性質(zhì)、含水率、燃燒條件等因素的影響，研究的結(jié)果會(huì)產(chǎn)生較大的差異[10]。以小麥秸稈為例，中國(guó)科學(xué)院建立的我國(guó)PM2.5主要排放源譜數(shù)據(jù)庫(kù)中，陜西渭南、咸陽(yáng)、銅川、河北邢臺(tái)以及山東濟(jì)寧的小麥秸稈燃燒排放的OC在PM2.5中的所占比例為18.07%～58.70%，差距較為明顯[11]。因此，為提供更具代表性的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，需要建立本地化、精細(xì)化的秸稈燃燒源譜。

湖北省和安徽省是我國(guó)糧食大省，湖北每年秸稈產(chǎn)量可達(dá)3680萬(wàn)t[12]，安徽秸稈年產(chǎn)量更是達(dá)到4831萬(wàn)t左右[13]。根據(jù)環(huán)保部的秸稈焚燒報(bào)告統(tǒng)計(jì)，2017年環(huán)保部衛(wèi)星共報(bào)道安徽省秸稈火點(diǎn)76個(gè)，淮南市2個(gè)，湖北省秸稈火點(diǎn)86個(gè)，武漢市7個(gè)[14]。安徽及湖北的秸稈產(chǎn)量和秸稈火點(diǎn)數(shù)目在全國(guó)居于前列，開(kāi)展安徽淮南和湖北武漢兩地秸稈燃燒PM2.5碳組分排放特征的研究，獲得秸稈燃燒PM2.5及其碳組分（OC1、OC2、OC3、OC4、EC1、EC2、EC3、OPC、TC、OC、EC等）的排放因子，分析不同秸稈（小麥、玉米、花生、水稻、大豆）的碳組分排放特征差異，對(duì)估算生物質(zhì)對(duì)大氣PM2.5的貢獻(xiàn)以及灰霾的來(lái)源解析等問(wèn)題有重要意義。

1 材料與方法

1.1 主要儀器與試劑

恒溫恒濕箱（HWS-150，上海精宏實(shí)驗(yàn)設(shè)備有限公司），破碎機(jī)（FW80-1，天津市泰斯特儀器有限公司），中流量智能顆粒物采樣器（2030，青島嶗山應(yīng)用技術(shù)研究所），顆粒物再懸浮采樣裝置（自主設(shè)計(jì)，委托制作），燃燒爐（自行購(gòu)置，通過(guò)《民用柴爐、柴灶熱性能測(cè)試方法》（NY/T 8—2006）），數(shù)顯電熱鼓風(fēng)干燥箱（HN101-3A，南通滬南科學(xué)儀器有限公司），電子天平（CPA225D，賽多利斯科學(xué)儀器（北京）有限公司），TC分析儀（multi N/C 3100，德國(guó)耶拿分析儀器股份有限公司），OC/EC分析儀（DRI2001A，美國(guó)沙漠研究所），冰箱（BCD-108CL，中國(guó)星星集團(tuán)有限公司），箱式節(jié)能電阻爐（SX2-2.5-10，湖北英山縣建力電爐制造有限公司），無(wú)水乙醇（分析純，國(guó)藥集團(tuán)）。

1.2 秸稈樣品的采集與制備

選取淮南及武漢的5種典型生物質(zhì)秸稈，即小麥秸稈、玉米秸稈、花生秸稈、水稻秸稈和大豆秸稈為研究對(duì)象，根據(jù)《生物質(zhì)固體成型燃料樣品制備方法》（NY/T 1880—2010）制樣，將5種生物質(zhì)處理成長(zhǎng)度小于30 mm的樣品平鋪在盤(pán)子內(nèi)，厚度不超過(guò)樣品粒度的3倍，放置在實(shí)驗(yàn)室至少24 h，直至接近溫度和濕度的平衡。為研究含水率對(duì)生物質(zhì)燃燒煙氣PM2.5排放特征的影響，將淮南及武漢的大豆秸稈，制備成3個(gè)不同含水率的樣品。秸稈原樣破碎后過(guò)200目篩網(wǎng)，裝入干凈的塑料自封袋待測(cè)。

1.3 秸稈燃燒煙氣PM2.5樣品的采集

經(jīng)過(guò)走訪(fǎng)調(diào)查，淮南及武漢農(nóng)村居民仍然普遍存在使用爐灶燃燒秸稈的現(xiàn)象。對(duì)秸稈燃燒的研究主要可分為實(shí)地燃燒和實(shí)驗(yàn)室模擬燃燒兩種方式，實(shí)地燃燒更貼近實(shí)際情況，但是燃燒條件不易控制，且煙氣容易擴(kuò)散，較難采集具有代表性的細(xì)顆粒物樣品。為了更好地控制燃燒條件和采集具有代表性的細(xì)顆粒物樣品，本研究采用了實(shí)驗(yàn)室模擬農(nóng)村爐灶燃燒-稀釋采樣的方式進(jìn)行研究。稱(chēng)取淮南及武漢5種典型生物質(zhì)秸稈樣品及不同含水率大豆秸稈20 g，燃燒-稀釋煙氣采樣裝置，裝置由燃燒爐、連接管、稀釋采樣室和PM2.5采樣器組成，如圖1所示。每種生物質(zhì)、每種含水率的大豆秸稈均平行采樣4次，記錄相關(guān)采樣數(shù)據(jù)。

圖1 秸稈燃燒煙氣PM2.5采樣裝置示意圖Figure 1 The sampling device schematic diagram of PM2.5from crop straw burning

1.4 碳組分的分析方法

（1）PM2.5樣品中碳組分的測(cè)定

本研究使用美國(guó)沙漠研究所研制的DRI-2001A型OC/EC分析儀分析采集煙氣PM2.5中的碳組分。經(jīng)過(guò)實(shí)驗(yàn)室對(duì)不同碳組分分析方法的測(cè)試后，本研究采用美國(guó)環(huán)?？偸鹣聦俚囊曈X(jué)環(huán)境保護(hù)協(xié)作監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目推薦的IMPROVE法的改進(jìn)方法IMPROVE-A法[15]。

（2）秸稈原樣總碳的分析方法

利用德國(guó)耶拿公司生產(chǎn)的multi N/C總碳分析儀測(cè)試秸稈原樣中的TC（總碳）含量，燃燒溫度900℃。

1.5 PM2.5及碳組分排放因子計(jì)算

PM2.5及碳組分的排放因子計(jì)算公式如下：

式中：EFi為第i種秸稈燃燒PM2.5或者PM2.5中某碳組分排放因子，g·kg-1；mi為第i種秸稈燃燒采集煙氣中PM2.5或PM2.5中某碳組分質(zhì)量，g；M為第i種秸稈實(shí)際燃燒質(zhì)量，g。

1.6 質(zhì)量控制

本研究所采用的玻璃纖維濾膜采樣前置于馬弗爐中在500℃的高溫條件下烘烤2 h，以除去可能的含碳雜質(zhì)干擾，置入潔凈的自封袋并編號(hào)。將自封袋開(kāi)一道小口放入恒溫恒濕箱，在溫度為25℃相對(duì)濕度為50%的條件下平衡24 h，使用精度為0.01 mg的電子天平稱(chēng)量，平衡后準(zhǔn)確稱(chēng)量濾膜質(zhì)量，將平衡后的濾膜置于PM2.5采樣器中，采樣后再次將裝有濾膜的自封袋放置于恒溫恒濕箱中平衡24 h，平衡后再次準(zhǔn)確稱(chēng)量，兩次稱(chēng)量差值即為所采集的PM2.5實(shí)際質(zhì)量，同時(shí)對(duì)采樣室內(nèi)空氣做空白采樣。OC/EC分析儀的系統(tǒng)空白低于0.5 μg·cm-2，平行樣測(cè)試結(jié)果的相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)偏差（RSD）在5%以?xún)?nèi)。

2 結(jié)果與討論

2.1 秸稈燃燒煙氣PM2.5的排放特征

2.1.1 秸稈燃燒煙氣PM2.5的排放因子

5種代表性秸稈燃燒煙氣中PM2.5排放因子如圖2所示。

由圖2可知，淮南的秸稈燃燒煙氣PM2.5排放因子為 0.56～7.67 g·kg-1，武漢的秸稈燃燒煙氣 PM2.5排放因子為3.53～7.91 g·kg-1。不同種類(lèi)的秸稈燃燒煙氣的PM2.5排放因子相差較大，淮南的花生秸稈燃燒PM2.5排放因子最大，達(dá)7.67 g·kg-1，大豆秸稈燃燒PM2.5排放因子最小，為0.56 g·kg-1；武漢的玉米秸稈排放因子最大，為7.91 g·kg-1，大豆秸稈燃燒PM2.5排放因子最小，為3.53 g·kg-1。兩地花生秸稈燃燒PM2.5排放因子（均值5.98 g·kg-1）是大豆秸稈PM2.5排放因子（均值2.04 g·kg-1）的2.93倍。同種生物質(zhì)燃燒排放因子差異也較為明顯，武漢玉米秸稈PM2.5排放因子遠(yuǎn)高于淮南玉米秸稈的PM2.5排放因子。

圖2 秸稈燃燒煙氣PM2.5的排放因子Figure 2 Emission factors of PM2.5from crop straw burning

鑒于秸稈燃燒PM2.5的排放因子較大，對(duì)大氣環(huán)境污染影響較大，2014年國(guó)家發(fā)改委和農(nóng)業(yè)部編制的《秸稈綜合利用技術(shù)目錄》提出了秸稈資源肥料化、燃料化、原料化、飼料化和基料化“五化”利用途徑。國(guó)家和各地方政府已出臺(tái)政策嚴(yán)禁秸稈焚燒，但是全國(guó)各地仍然觀(guān)測(cè)到很多秸稈焚燒火點(diǎn)，建議各級(jí)政府引導(dǎo)農(nóng)民進(jìn)行秸稈“五化”規(guī)?；?。

本研究與國(guó)內(nèi)外學(xué)者獲得的秸稈燃燒PM2.5排放因子的比較列于表1。

由表1國(guó)內(nèi)外的研究結(jié)果來(lái)看，由于秸稈種類(lèi)、地區(qū)和燃燒方式的差異，秸稈燃燒PM2.5的排放因子存在一定差異，因此在PM2.5源解析中，需要建立本地化、精細(xì)化的源排放清單。

2.1.2 含水率對(duì)秸稈燃燒煙氣PM2.5排放因子的影響

制備了不同含水率大豆秸稈樣品，所得的秸稈燃燒煙氣PM2.5排放因子結(jié)果如圖3所示。

由圖3可知，含水率對(duì)秸稈燃燒PM2.5排放因子有顯著影響。以淮南和武漢的大豆秸稈的燃燒為例，PM2.5排放因子隨含水率的增加而增大。含水率為12.68%的淮南大豆秸稈PM2.5排放因子為0.56 g·kg-1，當(dāng)水分含量增加至26.63%時(shí)，PM2.5排放因子達(dá)到2.15 g·kg-1，增加了3倍；含水率為36.49%的武漢大豆秸稈排放因子為4.79 g·kg-1，是含水率為18.83%的樣品的1.3倍。隨著含水率的增加，排放的PM2.5也隨之增大。

相關(guān)研究表明，對(duì)小麥和玉米秸稈進(jìn)行控制含水率梯度進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，含水率高的樣品PM2.5排放因子為低含水率樣品的2～3倍[20]，這是因?yàn)殡S著含水率的增加，生物質(zhì)需要消耗更多的燃燒熱量蒸發(fā)水分，從而降低燃燒效率，排放更多的顆粒物。國(guó)外學(xué)者對(duì)薔薇科淡灰色灌木葉片研究發(fā)現(xiàn)，葉片的濕度從5%增加到84%時(shí)，PM2.5排放因子增加了27倍[21]。含水率與秸稈燃燒排放的PM2.5成正比關(guān)系。

表1 本研究秸稈燃燒煙氣PM2.5與國(guó)內(nèi)外研究結(jié)果的比較Table 1 Comparison with published emission factors of PM2.5from crop straw burning at home and abroad

圖3 含水率對(duì)大豆秸稈燃燒煙氣PM2.5排放因子的影響Figure 3 Emission factors of PM2.5from soybean straw burning under different straw moisture contents

2.2 秸稈燃燒煙氣PM2.5中TC、OC和EC的排放特征

2.2.1 生物質(zhì)原樣中TC含量

采用TC分析儀，測(cè)得淮南和武漢水稻秸稈、小麥秸稈、玉米秸稈、花生秸稈和大豆秸稈等5種典型生物質(zhì)原樣中TC含量，結(jié)果見(jiàn)圖4。

由圖4可知，淮南水稻秸稈、小麥秸稈、玉米秸稈、花生秸稈和大豆秸稈等5種典型秸稈TC在26.62%～37.71%范圍，TC含量大小次序?yàn)椋盒←溄斩挘净ㄉ斩挘敬蠖菇斩挘舅窘斩挘居衩捉斩?，其中小麥秸稈TC百分含量最高，達(dá)37.71%，玉米秸稈TC百分含量最低，為26.62%。武漢水稻秸稈、小麥秸稈、玉米秸稈、花生秸稈和大豆秸稈等5種典型秸稈TC含量在34.42%～38.83%范圍內(nèi)，TC含量大小次序?yàn)椋捍蠖菇斩挘舅窘斩挘居衩捉斩挘拘←溄斩挘净ㄉ斩挕?/p>

圖4 秸稈原樣中TC百分含量Figure 4 Percentage content of TC in crop straw

淮南和武漢的5種典型秸稈原樣TC的含量在26.62%～38.83%之間，TC的含量較高。不同種類(lèi)的秸稈TC含量有較為明顯的差異，大豆秸稈的TC含量明顯高于水稻秸稈。不同地區(qū)的同類(lèi)秸稈之間TC的含量也有較明顯的差異，武漢玉米秸稈和淮南玉米秸稈的TC百分含量分別為36.46%和26.62%，TC含量之差達(dá)到9.84%，武漢水稻秸稈和淮南水稻秸稈的TC百分含量之差也達(dá)到8.89%。不同地區(qū)的5種典型秸稈之中，花生秸稈的TC含量最接近，僅相差0.40%。

2.2.2 秸稈燃燒煙氣PM2.5中OC、EC和TC排放因子

采用OC/EC分析儀對(duì)采集到生物質(zhì)燃燒煙氣PM2.5的濾膜進(jìn)行分析，所得到的OC和EC排放因子及比值如圖5、圖6和表2所示。

由圖5可知，本研究所得到的淮南秸稈OC排放因子為0.20～2.81 g·kg-1，EC排放因子為0.12～0.51 g·kg-1，武漢秸稈OC排放因子為1.17～2.46 g·kg-1，EC排放因子為0.16～0.42 g·kg-1?；茨系幕ㄉ斩扥C排放因子最大，為2.81 g·kg-1，武漢的玉米秸稈OC排放因子最大，為2.46 g·kg-1。五種秸稈中花生秸稈的TC排放因子最高（均值2.58 g·kg-1），小麥秸稈最低（均值1.07 g·kg-1），花生秸稈的TC排放因子是小麥秸稈的2.41倍。由圖6及表2可知，淮南的大豆秸稈煙氣PM2.5中的OC、EC和TC的排放因子與在PM2.5中所占比例與含水率均無(wú)明顯規(guī)律。

由表2可知，碳組分是淮南及武漢小麥、玉米、花生、水稻和大豆秸稈燃燒煙氣PM2.5的主要成分。淮南的5種秸稈燃燒煙氣PM2.5中TC百分含量分別為54.85%、50.67%、40.87%、43.28%、61.44%，武漢的5種秸稈TC的百分含量分別為42.02%、36.40%、47.04%、42.07%和65.84%?；茨霞拔錆h的5種生物質(zhì)燃燒煙氣PM2.5中均以大豆秸稈的TC百分含量最高。這可能是由于大豆秸稈原樣的總碳含量較高所導(dǎo)致的。本研究中淮南的秸稈燃燒煙氣PM2.5中OC的平均百分含量為40.36%，EC為11.88%，武漢的煙氣中OC的平均百分含量為42.70%，EC為7.12%，本研究中秸稈燃燒排放煙氣PM2.5中OC含量遠(yuǎn)高于EC，表明秸稈燃燒排放了較多的有機(jī)碳。

圖5 秸稈燃燒煙氣PM2.5中OC、EC和TC排放因子Figure 5 Emission factors of OC，EC and TC in PM2.5from crop straw burning

表2 秸稈燃燒煙氣PM2.5中OC、EC和TC百分含量Table 2 The percentage content of OC，EC and TC in PM2.5from crop straw burning

淮南的花生秸稈OC/EC值最高，為8.78，是大豆秸稈的OC/EC值的3.7倍。武漢的大豆秸稈OC/EC值最高，為13.73，是OC/EC值最低的水稻秸稈的5.4倍。不同類(lèi)秸稈的OC/EC值差距較大。兩地的同類(lèi)秸稈OC/EC值差距也較大，武漢的大豆秸稈OC/EC值是淮南的大豆秸稈OC/EC值的5.8倍。本研究秸稈燃燒排放煙氣PM2.5中的OC/EC值均高于2，且比值介于2.36～13.73。

圖6 含水率對(duì)大豆秸稈燃燒煙氣PM2.5中OC、EC和TC排放因子的影響Figure 6 Emission factors of OC，EC and TC in PM2.5from soybean straw burning under different straw moisture contents

有研究[22]認(rèn)為，當(dāng)OC/EC值超過(guò)2時(shí)，存在二次污染。Zhang等[18]測(cè)得的小麥、玉米OC/EC值為5.3、6.3。Li等[19]測(cè)得重慶水稻、玉米和大豆排放的OC/EC比值在10～12.5、4～4.7和0.95，山東的水稻和玉米稈的比值在11和10左右。鞠園華等[23]測(cè)得的玉米、小麥等六種農(nóng)作物秸稈的OC/EC值介于1.49～8.46之間。Chuang等[24]在生物質(zhì)燃燒源附近測(cè)得的OC/EC的比值為5.7左右，這些結(jié)果與本研究接近?？偟膩?lái)說(shuō)，秸稈燃燒的OC/EC值普遍超過(guò)2，存在二次污染。OC/EC值可用于區(qū)分不同的燃燒源[25]，Mayol等[26]認(rèn)為當(dāng)OC/EC值為1時(shí)，可認(rèn)為OC與EC來(lái)自化石燃料燃燒。Chen等[27]的研究測(cè)得煤樣的平均OC/EC值為1.28，且煙煤的OC/EC值低于無(wú)煙煤。汽油車(chē)尾氣的OC/EC值在1.47～1.54[28]。本研究結(jié)果和其他研究結(jié)果表明，秸稈燃燒排放煙氣OC/EC普遍高于2，對(duì)二次氣溶膠形成有很大的貢獻(xiàn)，對(duì)大氣環(huán)境有潛在危害，本研究的OC/EC值為2.36～13.73，可作為判斷秸稈燃燒源的一個(gè)初步指標(biāo)。

2.3 秸稈燃燒煙氣PM2.5中碳組分的排放特征

采用IMPROVE-A法對(duì)采集到生物質(zhì)燃燒煙氣PM2.5的濾膜進(jìn)行分析，得到 OC1、OC2、OC3、OC4、EC1、EC2、EC3、OPC 8個(gè)碳組分，其中OPC是裂解碳，8種碳組分排放因子及百分含量如圖7所示。

由圖7和圖8可知，淮南花生秸稈的OC1和EC1排放因子最高，武漢的玉米秸稈OC1排放因子最高，EC1排放因子僅次于水稻的EC1排放因子且排放因子接近?；茨系幕ㄉ斩捄臀錆h的玉米秸稈的OC1在OC中所占的比例也是所有秸稈中最高的。淮南和武漢秸稈燃燒煙氣PM2.5中排放最多的碳組分為OC1?；茨系慕斩捜紵裏煔釶M2.5中的OC1、OC2、OC3、OC4、EC1、EC2、EC3、OPC在總碳中的平均百分含量為 26.20%、23.63%、13.67%、3.40%、32.34%、0.58%、0.18%、10.73%，武漢的OC1、OC2、OC3、OC4、EC1、EC2、EC3、OPC 在總碳中的平均百分含量為35.23%、26.25%、12.86%、2.32%、22.97%、0.25%、0.13%、8.12%?；茨虾臀錆h的秸稈燃燒煙氣PM2.5的8種碳組分中，OC1在有機(jī)碳中含量最高，EC1在元素碳中含量最高。OC2在部分秸稈中排放因子略高于OC1，且總體上與OC1較為接近，OC1與OC2的含量在OC中明顯高于OC3和OC4。

OC1以揮發(fā)性有機(jī)物為主，OC2和OC3代表低揮發(fā)性有機(jī)物，OC4可能是高分子量和極性分子量有機(jī)化合物的混合物[29-30]。EC可分為焦炭（Char-EC）和煙灰（Soot-EC），Char-EC指的是較大的顆粒（一般粒徑范圍為1～100 μm），主要在燃燒溫度相對(duì)較低的時(shí)候形成，其形態(tài)與原始物質(zhì)形態(tài)相似；而Soot-EC主要在高溫下由氣相化合物凝結(jié)形成，其主要是由10 nm級(jí)粒徑的粒子聚集形成0.1～1 μm粒徑大小的顆粒。Char-EC中芳環(huán)含量較低，Soot-EC中含有石墨、剛性和高芳環(huán)結(jié)構(gòu)，相比Char-EC較難被氧化[31]。Char-EC一般定義為EC1-OPC，Soot-EC為EC2+EC3。本研究中，淮南的秸稈燃燒煙氣排放PM2.5中的Char-EC/Soot-EC范圍為17.20～64.16，武漢的秸稈PM2.5中的 Char-EC/Soot-EC 范圍為 19.03～60.59，兩地的Char-EC/Soot-EC范圍較為接近，Char-EC顯著高于Soot-EC，可作為判斷秸稈燃燒源的一個(gè)重要指標(biāo)。

Char-EC和Soot-EC可以進(jìn)一步指示碳質(zhì)氣溶膠的來(lái)源，Char-EC主要來(lái)源于生物質(zhì)和煤炭燃燒，Soot-EC主要來(lái)源于機(jī)動(dòng)車(chē)尾氣[32]。有文獻(xiàn)報(bào)道，生物質(zhì)燃燒源的Char-EC/Soot-EC為11.60～31.0和2.5～15.5[33-34]。一般認(rèn)為，當(dāng)Char-EC/Soot-EC＞3時(shí)，來(lái)源主要是生物質(zhì)燃燒和煤燃燒，當(dāng)Char-EC/Soot-EC＜1時(shí)，來(lái)源主要是機(jī)動(dòng)車(chē)尾氣。本研究的Char-EC/Soot-EC范圍為17.20～64.16，與之前的研究者所得結(jié)論一致。

2.4 秸稈燃燒煙氣PM2.5中碳組分的相關(guān)性研究

為獲得碳組分的相關(guān)性，探究不同組分之間相互聯(lián)系情況，運(yùn)用SPSS19.0軟件對(duì)秸稈燃燒排放的碳組分進(jìn)行了皮爾遜相關(guān)性分析，結(jié)果見(jiàn)表3。

圖7 秸稈燃燒煙氣PM2.5中碳組分的排放因子Figure 7 Emission factors of carbonaceous components in PM2.5from crop straw burning

圖8 秸稈燃燒煙氣PM2.5中碳組分在總碳中百分含量Figure 8 Percentage content of carbonaceous components in TC from crop straw burning

由表3可知，淮南及武漢秸稈燃燒煙氣PM2.5中TC和OC的相關(guān)系數(shù)分別為0.967和0.995，表明OC和TC有極強(qiáng)的相關(guān)性，淮南的EC和TC相關(guān)系數(shù)為0.773，有較強(qiáng)的相關(guān)性，但武漢的EC和TC無(wú)明顯相關(guān)性?；茨霞拔錆h的OC1～OC3和TC以及OC的相關(guān)系數(shù)都在0.89以上，具有強(qiáng)相關(guān)性，武漢的EC2和TC及OC相關(guān)性較大，但安徽淮南的EC1和TC以及OC相關(guān)性較大，安徽淮南及湖北武漢的EC1均和EC相關(guān)性較強(qiáng)。相關(guān)性分析表明秸稈燃燒煙氣PM2.5中OC和TC的相關(guān)性極強(qiáng)，且OC1～OC3和TC均具有強(qiáng)相關(guān)性。

2.5 秸稈燃燒煙氣PM2.5中碳組分的標(biāo)識(shí)組分篩選

特征組分也稱(chēng)為標(biāo)識(shí)組分，是指某一源類(lèi)中對(duì)貢獻(xiàn)值和偏差影響程度較大的組分，是某源類(lèi)區(qū)別于其他源類(lèi)的重要標(biāo)志，碳組分可用于區(qū)分不同的PM2.5來(lái)源。為確定本研究中秸稈燃燒煙氣PM2.5中的八個(gè)碳組分的標(biāo)識(shí)組分，使用SPSS19.0數(shù)理統(tǒng)計(jì)軟件對(duì)安徽淮南及湖北武漢的碳組分進(jìn)行主成分分析，結(jié)果如表4所示。

表4中提取出的二個(gè)累積方差貢獻(xiàn)率最大的公因子，方差累積貢獻(xiàn)率為84.59%，超過(guò)80%，可以達(dá)到較好的效果，且采用正交旋轉(zhuǎn)使得不同組分的載荷差異化便于因子識(shí)別，表3中的數(shù)值為提取出的公因子與原始變量的相關(guān)系數(shù)，絕對(duì)值越大，說(shuō)明關(guān)系越密切。因子1中OC和EC1以及EC3的相關(guān)系數(shù)均大于0.9，具有極強(qiáng)的相關(guān)性，由于EC3排放因子最少，且在總碳中所占比例很低，因此可以忽略不計(jì)，所以因子1中OC和EC1貢獻(xiàn)顯著，因子2中EC2的相關(guān)系數(shù)為0.93，其余相關(guān)系數(shù)都低于0.5，因子2中EC2貢獻(xiàn)顯著。鑒于因子1解釋了70.69%的方差，遠(yuǎn)高于因子2的13.90%，因此OC和EC1部分是對(duì)總碳貢獻(xiàn)最大的部分。由于OC中OC1和OC2遠(yuǎn)高于OC3和OC4，結(jié)合標(biāo)識(shí)元素篩選的條件，以貢獻(xiàn)值較大和偏差影響程度大的組分作為標(biāo)識(shí)元素，選取OC1、OC2和EC1為秸稈燃燒的標(biāo)識(shí)組分，表明秸稈燃燒對(duì)揮發(fā)性有機(jī)物及半揮發(fā)性有機(jī)物有較大的貢獻(xiàn)。張燦等[35]通過(guò)MPIN矩陣得到水稻秸稈以及柏樹(shù)枝中OC1或者OPC為標(biāo)識(shí)性組分。

表3 碳組分相關(guān)系數(shù)Table 3 Correlation coefficient of carbonaceous components

表4 主成分分析結(jié)果Table 4 Results of principal component analysis

3 結(jié)論

（1）安徽淮南和湖北武漢的秸稈燃燒煙氣PM2.5排放因子分別為0.56～7.67 g·kg-1和3.53～7.91 g·kg-1。不同種類(lèi)的秸稈燃燒煙氣的PM2.5排放因子相差較大，花生秸稈燃燒煙氣PM2.5的排放因子最高（均值5.98 g·kg-1），是大豆秸稈（均值2.04 g·kg-1）的2.93倍。PM2.5排放因子與含水率成正比。

（2）碳組分是安徽淮南及湖北武漢小麥、玉米、花生、水稻和大豆秸稈燃燒煙氣PM2.5的主要成分，PM2.5中TC占比為36.40%～65.84%，其中花生秸稈的TC排放因子最高（均值2.58 g·kg-1），是小麥秸稈（均值1.07 g·kg-1）的2.41倍。5種秸稈燃燒煙氣PM2.5的OC/EC值均大于2，表明秸稈燃燒對(duì)二次氣溶膠的形成具有重要影響，建議秸稈以“五化”規(guī)?；脼橐?。

（3）安徽淮南和湖北武漢的秸稈燃燒煙氣PM2.5中Char-EC顯著高于Soot-EC，可作為判斷秸稈燃燒源的重要指標(biāo)；主成分分析結(jié)果表明，OC1、OC2和EC1可作為安徽淮南和湖北武漢秸稈燃燒煙氣的標(biāo)識(shí)組分，表明秸稈燃燒對(duì)揮發(fā)性有機(jī)物及半揮發(fā)性有機(jī)物有較大的貢獻(xiàn)。