中国西南酸雨区降水化学特征研究进展

西南酸雨区为我国主要酸雨沉降区,且是全球三大喀斯特集中分布区之一.本文将该区9个地点的降雨资料进行了总结、整理和分析,数据包括pH值和主离子成分(Cl~-、SO_4~(2-)、NO_3~-、Ca~(2+)、NH_4~+、Mg~(2+)、K~+、Na~+).该地区降雨中的主要阴离子为SO_4~(2-)和NO_3~-,主要阳离子为Ca~(2+)和NH_4~+.与我国其它地区相比,其酸性离子、碱性离子和总离子浓度均普遍高于东南地区、而低于我国北方地区.西南酸雨区主要以pH值为4.5~5.6的弱酸性降雨为主,占总降雨频次的58%左右.根据酸、碱性离子的相关性、中和因子等分析结果,该区雨水中的酸性物质可能受到了碱性离子的中和作用,其中起主要中和作用的离子为Ca~(2+)和NH_4~+.将该区雨水pH值和酸、碱性离子浓度与我国其它地区进行对比研究发现,西南酸雨区降雨受到的中和作用要强于东南地区,但弱于北方地区的降雨.通过对西南酸雨区降雨中主要离子来源的分析和估算,降雨中的酸性离子SO_4~(2-)和NO_3~-主要来自于人为污染;99.7%的Ca~(2+)和84.0%的Mg~(2+)为陆源贡献,这可能与西南地区碳酸盐岩广泛分布有关.     

渭南市降水中常量无机离子特征及其来源解析

根据2011—2014年渭南市连续采集的117次降水样品中10种常量无机离子浓度(NH_4~+、Ca~(2+)、Na~+、K~+、Mg~(2+)、SO_4~(2-)、NO_3~-、Cl~-、F~-、NO_2~-)的测试结果,运用趋势分析法和相关分析法分析了降水中常量无机离子的化学特征,并结合富集因子法及端源贡献法探究其来源.结果表明:研究时段内,渭南市降水中各离子浓度大小顺序为NH_4~+SO_4~(2-)Ca~(2+)NO_3~-Na+Mg~(2+)K+Cl-F-NO_2~-,主要阴离子是SO_4~(2-)和NO_3~-,共占阴离子总量的92.35%,主要阳离子是Ca~(2+)和NH_4~+,共占阳离子总量的86.17%;降水总离子年平均当量浓度为814.58μeq·L-1,表现出显著的季节差异,且呈现冬季秋季春季夏季,分析原因主要受排放源、气象因素、植被、降水量等因素影响;SO_4~(2-)和NO_3~-90%以上由人为源贡献,Ca~(2+)和Mg~(2+)主要来源于地壳风化,Na~+海盐源和非海盐源贡献约各占一半,K~+98.47%来源于生物质燃烧或地表岩石矿物风化等非海盐源,F-和NH_4~+则几乎全部由人为源贡献.     

安阳市大气PM2.5中水溶性离子季节特征及来源解析

为探究安阳市大气PM_(2.5)中水溶性离子的污染特征及其来源,于2018～2019年的典型月份在安阳市采集PM_(2.5)样品,使用离子色谱测试了9种水溶性离子(Na~+、NH_4~+、K~+、Mg~(2+)、Ca~(2+)、F~-、Cl~-、NO_3~-和SO_4~(2-)).开展了PM_(2.5)和水溶性离子浓度水平的分析、阴阳离子平衡和氮氧化率(NOR)、硫氧化率(SOR)的计算、离子相关性和主成分分析等.结果表明,安阳市PM_(2.5)和水溶性离子年均浓度分别为(85.81±45.43)μg·m~(-3)和(48.21±30.04)μg·m~(-3),各离子浓度高低顺序为NO_3~-SO_4~(2-)NH_4~+ Cl~-K~+ Ca~(2+) Na~+Mg~(2+)F~-;阴阳离子电荷当量数值为0.75～0.94,大气气溶胶显碱性;NH_4~+和SO_4~(2-)、NO_3~-以及K~+和Cl~-等具有显著的相关性;氮氧化率(NOR)和硫氧化率(SOR)的年均值分别为0.25和0.37;SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+(SNA)的年均浓度为(42.72±27.87)μg·m~(-3),占水溶性离子总量的87.14%;春季、夏季和秋季的NH_4~+主要以(NH_4)_2SO_4和NH_4NO_3的形式存在,冬季的NH_4~+主要以(NH_4)_2SO_4、NH_4NO_3和NH_4 Cl的形式存在;水溶性离子主要来自于二次生成、燃煤、生物质燃烧和扬尘.     

苏州市PM2.5中水溶性离子的季节变化及来源分析

2015年在苏州市城区采集大气细颗粒物PM_(2.5)样品共87套,用重量法分析了PM_(2.5)的质量浓度,离子色谱法分析了颗粒物中F-、Cl-、NO_3~-、SO_4~(2-)、Na~+、NH_4~+、K~+、Mg~(2+)和Ca~(2+),共9种水溶性无机离子.观测期间,苏州市PM_(2.5)的年均质量浓度为(74.26±38.01)μg·m-3,其季节特征为冬季春季秋季夏季;9种水溶性离子的总质量浓度为(43.95±23.60)μg·m~(-3),各离子的浓度高低顺序为NO_3~-SO_4~(2-)NH_4~+Na~+Cl~-K~+Ca~(2+)F-Mg~(2+);SNA(SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+三者的简称)是最主要的水溶性离子;SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+三者之间具有显著的相关性,它们在PM_(2.5)中主要是以NH_4NO_3和(NH_4)_2SO_4的结合方式存在.苏州市PM_(2.5)中水溶性离子的主要来源包括工业源、燃烧源、二次过程和建筑土壤尘等.     

西安市大气降水污染和沉降特征及其来源解析

基于东亚酸沉降监测网(Acid Deposition Monitoring Network in East Asia,EANET)的湿沉降观测数据,分析了2000～2017年西安市大气降水化学特征、沉降特征以及潜在来源.结果表明,2000～2017年西安市降水pH和电导率的变化分别呈上升和下降趋势;大气降水中离子平均浓度大小依次为SO_4~(2-) Ca~(2+) NH_4~+ NO_3~- Na+ Cl- Mg~(2+) K+,其中SO_4~(2-)浓度占总离子的比值由2000年的38. 6%降低到2017年的27. 9%.近年来的SO_4~(2-)和NO_3~-的比值表明,西安市大气污染物排放类型有由燃煤型向混合型转变的趋势.近十几年来SO_4~(2-)的沉降量整体呈下降趋势,与Mann-Kendall检验所得结果基本一致.西安市大气降水中氮和硫的沉降量分别为16. 89 kg·(hm~2·a)~(-1)和33. 52 kg·(hm~2·a)~(-1),并且NH_4~+-N为西安市大气活性氮的主要沉降成分.机动车排放既是SO_4~(2-)的主要贡献者,又是NO_3~-的主要贡献者,对SO_4~(2-)和NO_3~-的贡献占比分别为15. 43%和72. 99%.对NH_4~+贡献最大的是农业源,占比达到75. 47%.     

成都市大气颗粒物粒径分布及水溶性离子组成的季节变化特征

利用Anderson冲击式分级采样器,于2012年2月~2013年1月在成都市城东成都理工大学校园内按月采集了不同粒径的大气颗粒物样品,分析了颗粒物样品的质量浓度以及9种水溶性离子含量.结果表明,采样期间成都市PM_(2.1)和PM_(11)的年平均浓度分别为(125.9±56.14)μg·m~(-3)和(224.5±83.64)μg·m~(-3),颗粒物浓度冬季最高,春季次之,秋季浓度最低;成都市水溶性离子浓度平均水平为37.15μg·m~(-3),其中检测的9种离子浓度从大到小顺序依次为SO_4~(2-)NO_3~-NH_4~+Ca~(2+)Cl~-Mg~(2+)K~+Na~+F~-,SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+占总水溶性离子的78%,是主要的离子组分.SO_4~(2-)、NO_3~-、NH_4~+呈单峰分布,其主要分布于细粒子中;Ca~(2+)和F~-也呈单峰分布,但是主要分布在粗粒子中;Cl~-和K~+粒径分布相似,Mg~(2+)和Na~+分布相似,均呈双峰分布.成都市冬、春季节粗、细颗粒物中的水溶性离子浓度均明显高于夏、秋季节.结合离子相关性分析,细颗粒物中的SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+可能主要以(NH_4)_2SO_4或NH_4HSO_4、NH_4NO_3的形式存在,而粗颗粒物中的主要离子组分SO_4~(2-)、NO_3~-和Ca~(2+)则可能以Ca(NO_3)2、CaSO_4等形式存在.主成分分析结果表明,颗粒物中水溶性离子主要来自二次过程、土壤扬尘、生物质燃烧和农业源.     

海洋降水中无机离子浓度及湿沉降通量——中国海及西北太平洋降水的研究

于2016年春夏季搭载航次采集了黄、东、南海及西北太平洋的海洋降水,用离子色谱法测定了其中的Cl~-、NO_3~-、SO_4~(2-)、PO_4~(3-)、Cl~-、NH_4~+、K~+、Mg~(2+)和Ca~(2+)离子浓度,并计算了其湿沉降通量及对海洋初级生产力的影响.结果表明,海洋降水样品主要受海洋影响,海盐离子浓度较高且不同海域主要离子类似;西北太平洋主要离子为Cl~-、Cl~-、SO_4~(2-)、Mg~(2+),黄海主要离子NO_3~-、SO_4~(2-)、Ca~(2+)、Cl~-,东海和南海主要离子均为Cl~-、Na~+、NO_3~-、SO_4~(2-).海洋降水中总离子浓度(mmol/L)的空间分布为西北太平洋(1.27)南海(0.53)东海(0.40)黄海(0.31).海洋降水中无机氮主要以硝态氮的形式存在,在气团由陆地向海洋传输的过程中,硝态氮在无机氮中的贡献也不断增加.Cl~-、NO_3~-、SO_4~(2-)、PO_4~(3-)、Na~+、NH_4~+、K~+、Mg~(2+)和Ca~(2+)的湿沉降通量[mg/(m~2·h)]范围分别是:3.47~451.43、0.60~49.36、1.13~124.02、0.0015~0.094、1.21~383.37、0.06~7.57、0.25~28.86、0.17~47.39和0.37~27.24.在靠近源区、降水量多的区域主要无机离子的湿沉降通量较高.估算结果显示,每小时降水所含氮磷可为各海域提供占初级生产力0.13‰~32.08%的新生产力.     

郑州市夏、秋季大气颗粒物中水溶性无机离子质量浓度及粒径分布特征

为研究我国中原城市群中心城市郑州市的不同粒径大气颗粒物的组成特征,利用八级撞击式采样器在夏、秋季进行大气颗粒物分级采样,利用离子色谱测定Na~+、Ca~(2+)、NH_4~+、K~+、Mg~(2+)、F~-、Cl~-、NO_3~-和SO_4~(2-)共9种离子的浓度,利用在线离子色谱分析仪监测颗粒物中硝酸盐的实时浓度.结果表明,采样期间郑州市水溶性离子平均浓度为(70. 9±52. 1)μg·m~(-3),其中监测的9种水溶性离子浓度从大到小顺序依次为:NO_3~- SO_4~(2-) NH_4~+ Ca~(2+) Na~+ Cl~- Mg~(2+) K~+ F~-、NO_3~-、SO_4~(2-)和NH_4~+占总水溶性离子的质量分数为79. 9%;无论在秋季或夏季SO_4~(2-)主要集中在≤1. 1μm粒径段上,而NO_3~-主要集中在0. 65～3. 3μm粒径段上. NO_3~-和SO_4~(2-)夏季和秋季均呈双峰分布,主要分布于细粒子中; NH_4~+夏季呈双峰分布,秋季呈单峰分布,表现出季节变化.郑州市夏季臭氧污染严重,O_3与NO_3~-明显地"错峰"现象,表示大气中存在光化学反应;秋季颗粒物污染严重,采样期间[NO_3~-]/[SO_4~(2-)]的比值远大于0. 5,移动源成为颗粒物重要的来源.夏季NOR、SOR峰值在1. 1～2. 1μm粒径段上,秋季两者峰值在0. 65～1. 1μm粒径段上;夏季硫的气-粒转化大于氮的转化,而秋季则相反.     

缙云山常绿阔叶林湿沉降过程中不同空间层次水质变化特征

为全面调查森林生态系统各层次降水水质状况以及对降水中各离子的截留特征,于2013年9月至2014年8月对重庆市缙云山常绿阔叶林大气降雨、林内降雨、地表枯透水、土壤渗滤液进行了持续1a的水质效应研究.结果表明,缙云山大气降雨偏酸性(pH=4.75);土壤层和林冠层均能调升降雨的pH值,其中土壤层对pH值的调升幅度最大,其次为森林林冠层.森林林冠层对NO_3~-、Na~+有一定的吸附净化作用,降雨能够淋溶森林林冠层的NH_4~+、SO_4~(2-)、PO_4~(3-)、Mg~(2+)、Ca~(2+)和K~+.另外,枯枝落叶的降解导致构成植物组织的有机物降解为无机物,进而促使各离子质量浓度在地表枯透水中增加.森林土壤中的官能团以及胶体能够吸附并中和渗滤液中的NO_3~-、SO_4~(2-)、NH_4~+、PO_4~(3-)、K~+和Mg~(2+),同时长期处于酸性条件下的土壤层也释放出部分Na~+、PO_4~(3-)和Ca~(2+).该森林生态系统对大气降水中各离子具有较强的截留作用,但各层次对降水中的各离子表现出的截留特征不尽相同,其中以林冠层的截留作用最强.     

PM2.5在线水溶性离子与滤膜采集-实验室检测的比对分析

2014年1~12月,使用URG在线及滤膜采集-实验室分析两种方法对北京市大气细颗粒物PM_(2.5)中的水溶性离子进行检测,并对春、夏、秋、冬这4种不同季节下两种测量方法的差异性进行了比对研究.全年测量结果显示,在线URG所获离子总量高于滤膜采集所获离子总量,其中两种方法所测Cl~-、NO_3~-、Mg~(2+)、Ca~(2+)年均浓度差异不大,而在线所测SO_4~(2-)、NH_4~+、Na~+、K~+结果均明显高于滤膜测试结果.4种主要的水溶性离子中SO_4~(2-)、NO_3~-和Cl~-的相关性较好,NH_4~+相关性略差;不同季节两种测量方法所获结果也略有不同,NO_3~-、SO_4~(2-)、Cl-在秋、冬季差异不显著,而NH_4~+仅在冬季拟合性较好.     

广州干湿季典型灰霾过程水溶性离子成分对比分析

利用广州气象台2011年地面逐时能见度和相对湿度数据,以及广州番禺南村大气成分站2011年逐时Marga数据、PM数据,对比分析了一次湿季(4—9月)灰霾过程和干季(10月—次年3月)灰霾过程的污染特征.研究表明,相对干季灰霾过程,湿季灰霾过程颗粒物浓度较低,且细粒子所占比例较高;由于湿季较干季光化学反应较为活跃及可能受气象因素的不同影响,导致干湿季灰霾过程颗粒物浓度的总体变化趋势相反;湿季灰霾过程二次无机离子(SO_4~(2-)、NH_4~+和NO_3~-)占PM_(2.5)质量百分比的76%,是PM_(2.5)的主要成分;干季灰霾过程二次无机离子(SO_4~(2-)、NH_4~+和NO_3~-)仅占PM_(2.5)质量百分比的34%;湿季硫氧化率(Sulfur Oxidation Ratio,SOR)、氮氧化率(Nitrogen Oxidation Ratio,NOR)值大于干季,说明二次离子对湿季灰霾的贡献比干季要大;湿季灰霾过程中气溶胶酸性比干季弱.根据相关性分析结果可知,湿季灰霾过程中,NH_4~+主要与SO_4~(2-)结合,Na+主要与Cl-及NO_3~-结合,K+主要与Cl-和NO_3~-结合,极少部分与SO_4~(2-)结合;而在干季灰霾过程中,NH_4~+除了与SO_4~(2-)结合之外,还以NH_4NO_3和NH_4Cl的形式存在,K~+主要与Cl~-和SO_4~(2-)结合,Na+主要与Cl~-及SO_4~(2-)结合.     

2022年北京市城区PM2.5水溶性离子含量及其变化特征

为探究北京市大气细颗粒物（PM_2.5）水溶性离子含量及其变化特征,有针对性地提出污染防治方案,对2022年全年PM_2.5水溶性离子、气态前体物（SO₂、NO₂）和气象因素（温度、RH）进行分析测定.结果表明,北京市城区PM_2.5中占比最高的水溶性离子为NO₃^-、NH₄⁺和SO₄^2-,占PM_2.5的52.7%,ρ（PM_2.5）（33.2 μg·m^-3）和ρ（SNA）（18.9 μg·m^-3）低于历史研究结果,但SNA占比（52.7%）、SOR（0.45）和NOR（0.15）高于历史研究结果,体现出北京市细颗粒物污染得到明显改善,但仍具有较强的二次污染特征.NO₃^-/SO₄^2-为2.2,高于历史及附近省市研究结果,反映出移动源的影响不断扩大.从季节变化上看,PM_2.5呈现秋高夏低的变化特征,秋、春、冬这3个季节NO₃^-的占比最高,夏季SO₄^2-占比最高,而NH₄⁺在各季节占比变化不大.NOR与SOR的季节变化规律几乎相反,反映出二者的转化形成因素存在差异.北京城区SNA的主要存在形式为NH₄NO₃和（NH₄）₂SO₄,其中冬季阴阳离子中和度最高,夏季阳离子NH₄⁺稍显不足,而春秋两季NH₄⁺处于过量状态,北京城区为富氨环境.从污染级别看,水溶性离子质量浓度均随污染加重有不同程度的增长,增长最快的是SNA,其在PM_2.5中占比出现先上升后稳定的变化特征.从空间分布特征来看,中心城区和东南西北部郊区的SNA质量浓度大小均为：NO₃^->SO₄^2->NH₄⁺,体现了以NO₃^-为主导的污染特征;SNA对PM_2.5的贡献率最高的区域发生在东部、中心城区和传输点,表明在中心城区和东部地区二次反应相对活跃,同时区域传输也是二次离子的重要来源.     

Spatial variability of urban precipitation chemistry and deposition: Statistical associations between constituents and potential removal processes of precursor species

The precipitation chemistry of Greater Manchester, a Metropolitan County in the northwest of England, has been examined for small scale spatial variability using a network of 18 bulk precipitation collectors. Significant spatial variability was found for concentrations of non-marine SO₄²⁻, NO₃⁻, NH₄⁺, Ca²⁺ and H⁺ ions. The statistical associations between the data were investigated using correlation, partial correlation and principal components analyses. It was found that zero-order correlation coefficients were inadequate for the interpretation of the data and that the computation of first, and higher order partial correlation coefficients was necessary in order to explain the interrelationships between the data and their spatial variability. The statistical associations between the data suggest relationships between Ca²⁺ and non-marine SO₄²⁻, and NO₃⁺ in precipitation which are discussed in terms of their possible precursor species. Potential source effects were examined in conjunction with atmospheric removal processes. The dry deposition of SO₄ particles, rather than the dry deposition of SO₂, may explain the spatial variability of non-marine SO₄²⁻. The erosion of CaSO₄ formed from the reaction of SO₂ with CaCO₃ on urban surfaces with subsequent resuspension is thought to be the basis of the relationship between Ca²⁺ and non-marine SO₄²⁻ concentrations in precipitation. The wet and dry deposition of CaCO₃ particles from local sources may be partially responsible for the spatial variability of H⁺, and dry deposition and scavenging of NH₃, in conjunction with the predominant wind direction may explain the spatial variability of NO₃⁻ and NH₄⁺ ions. Ammonia is thought to originate from sources both outside the study area and within it.     

The research of below-cloud scavengingof rainwater in Guilin City

Ｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈｏｆｂｅｌｏｗ－ｃｌｏｕｄｓｃａｖｅｎｇｉｎｇｏｆｒａｉｎｗａｔｅｒｉｎＧｕｉｌｉｎＣｉｔｙＢａｉＹｕｈｕａ；ＹａｏＲｏｎｇｋｕｉ；ＬｉＸｉｎ；ＴａｎｇＸｉａｏｙａｎ（ＴｈｅＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＴｅｃｈｎｉｃａｌＰｈｙｓｉｅ...     

中亚热带典型林分不同层次氮硫湿沉降动态变化

基于野外定点监测的方法,于2012年9月~2013年8月对四面山常绿阔叶林大气降水、穿透水、枯透水、土壤渗滤液进行了持续1 a的氮、硫湿沉降动态变化的研究.结果表明:四面山大气降水全年p H平均值为4.89,最大值为5.14,大气降水明显偏酸性;土壤层和林冠层能使降雨的p H值有所升高,其中土壤层对p H值的调升幅度最大,其次为森林冠层;森林冠层对NO-3、NO-2、SO2-4有一定的吸附净化作用,平均截留率分别为56.68%、45.84%、35.51%;研究结果也表明:枯枝落叶的降解是导致各离子质量浓度在枯透水中增加的原因;森林土壤能够吸附中和NO-3、SO2-4、NH+4,释放出NO-2.中亚热带常绿阔叶林生态系统对大气降水中NO-3、NO-2、NH+4、SO2-4的总截留率分别为92.86%、57.86%、87.24%、87.25%,对酸性降雨有一定的缓冲作用.     

使用RCFP-IC对南京市不同污染状况下PM_(2.5)中水溶性离子的观测分析

本文使用大气细颗粒物快速捕集系统及化学成分在线分析系统(RCFP-IC)和美国热电污染气体分析系统(EMS系统)对2013年11月16日—12月10日南京地区PM2.5中主要水溶性离子和污染气体进行了观测分析,并结合气象要素数据分析了灰霾天PM2.5中主要水溶性离子的污染特征.结果表明:不同污染条件下PM2.5中水溶性离子分布差异较大,清洁天浓度最大的6种离子排序为SO2-4NO-3NH+4Cl-NO-2K+,霾天(11月20—24日)和雾-霾天(12月1—8日)前6种离子排序分别是SO2-4NH+4NO-3NO-2Cl-K+和NO-3SO2-4NH+4Cl-NO-2K+.受污染源和化学反应的日变化影响,不同离子的日变化特征不同.污染天NO-3、SO2-4和NH+4的浓度是干净天的2.8~5.0倍.不同水溶性离子对能见度的影响不同.     

泉州市大气PM2.5中水溶性离子季节变化特征及来源解析

为掌握泉州市大气PM_(2.5)中无机水溶性离子的季节变化特征,于2014年3月~2015年1月同步采集了泉州市5个采样点共116个PM_(2.5)样品.用离子色谱法分析了PM_(2.5)中Na~+、NH_4~+、K~+、Ca~(2+)、Mg~(2+)、F~-、Cl~-、NO_3~-和SO_4~(2-)等9种水溶性无机离子.观测期间,总水溶性离子浓度季节变化特征为春季(14.24±6.43)μg·m~(-3)冬季(8.54±7.61)μg·m~(-3)夏季(4.10±2.67)μg·m~(-3)秋季(3.91±2.58)μg·m~(-3);SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+(SNA)是PM_(2.5)中主要的3种离子,占水溶性离子总质量浓度比例分别为春季(90.3±3.3)%、夏季(68.8±11.7)%、秋季(78.9±7.1)%和冬季(74.0±18.4)%,说明春季二次污染较为严重;PM_(2.5)中阴、阳离子电荷平衡分析显示,阴离子相对亏损,大气细颗粒物组分呈弱碱性;春、冬季NH_4~+主要以(NH_4)_2SO_4、NH_4HSO_4和NH_4NO_3等形式存在,而夏、秋季则主要以NH_4HSO_4和NH_4NO_3形式存在;PMF源解析结果表明,泉州市大气PM_(2.5)中水溶性离子主要来自海盐、二次源、建筑扬尘、垃圾焚烧源和生物质燃烧源.     

会仙岩溶湿地地下水主要离子特征及成因分析

以我国最大的低海拔岩溶湿地会仙岩溶湿地为研究区,对该区丰水期、平水期和枯水期共采集的27组地下水样品中常规离子进行检测和分析,在分析会仙岩溶湿地地下水主要离子化学特征和不同时期变化基础上,运用单指标污染标准指数法对不同时期地下水进行污染评价,利用多元统计、Gibbs模型和离子比例关系识别地下水主要离子成因.结果表明,研究区内岩溶地下水主要为弱碱性淡水,Ca²⁺和HCO₃^-为优势离子.不同时期地下水主要离子总浓度顺序为：平水期 > 丰水期 > 枯水期,枯水期水质优于丰水期和平水期.地下水中K⁺和NO₃^-主要受含水层空间分布差异影响,Mg²⁺、SO₄^2-、NO₂^-、NH₄⁺和TDS受时空尺度综合作用,Na⁺、Ca²⁺、HCO₃^-和Cl^-为水体中较稳定离子.受碳酸盐岩控制,丰水期、平水期和枯水期地下水化学类型具有高度一致性,HCO₃-Ca水占比分别为77.78%、77.78%和88.89%.地下水主要受SO₄^2-、NO₃^-和NO₂^-污染,NO₃^-出现极严重程度污染样点,SO₄^2-在丰水期和平水期出现较重污染样点.地下水化学组分主要受水岩作用控制,Ca²⁺和HCO₃^-主要来源于方解石风化溶解,少量水点受白云岩、白云质灰岩及硫铁矿控制导致Mg²⁺和SO₄^2-浓度偏高,K⁺、Na⁺、SO₄^2-、NO₃^-和Cl^-部分来源于大气降水,Na⁺和Cl^-部分来源于当地居民生活,K⁺与种植施用的钾肥相关,NO₃^-主要来源是化学肥料.