北京东北部城区大气细粒子与相关气体污染特征研究

于2008年7月~2009年4月的4个季节,在北京市朝阳区北部,利用VAPS通用型大气污染物采样仪(URG3000K)对大气细粒子(PM2.5)和环境空气中相关气体进行了同时采集,并利用IC离子色谱仪(DX-600型)分析了PM2.5中水溶性无机离子成分和环境空气中相关气体的含量.结果表明,PM2.5质量浓度春季>夏季>冬季>秋季;SO42-、NO3-和NH4+是PM2.5中最主要的3种水溶性无机离子,年均质量浓度分别为14.82μg/m3、11.57μg/m3和8.35μg/m3,三者浓度之和占PM2.5中总水溶性无机离子浓度的86.28%.SO42-、NH4+浓度占PM2.5浓度百分比均为夏、秋季高于冬、春季; NO3-浓度占PM2.5浓度的百分比为秋季>春季>夏季>冬季.空气中的SO2、NO2和NH3等气态污染物的含量直接影响PM2.5中二次离子SO42-、NO3-和NH4+的浓度, SO2、NO2浓度的季节特征为冬、春季高于夏、秋季,与SO42-、NO3-的季节变化规律相反; NH3浓度在夏季最高,冬季最低. PM2.5酸度在夏、秋季高于冬、春季,且夏、秋季PM2.5样品全部呈酸性,冬、春季PM2.5样品一部分呈酸性,一部分呈碱性.夏季SOR值和NOR值分别为冬季的4.8倍和3倍,表明夏季SO2和NO2更易转化生成SO42-和NO3-.PM2.5中SO42-、NO3-和NH4+主要以(NH4)2SO4、NH4NO3的形式共存于气溶胶体系中.     

霾天气南京市大气PM_(2.5)中水溶性离子污染特征

为了讨论南京市大气细颗粒物(PM2.5)及水溶性组分在霾天气下的污染水平和污染特征,2007年6月10日至2008年5月29日对南京市大气细粒子PM2.5进行了采样,用PM2.5在线监测浓度、离子色谱法等分别测得PM2.5的质量浓度、水溶性离子组成,初步研究了南京市大气细粒子(PM2.5)及水溶性组分在霾天气下的污染水平和污染特征。结果表明,南京市大气细颗粒物污染严重,霾天气下PM2.5中总水溶性离子质量浓度为54.28μg/m3,为非霾天气的1.6倍。分析的6种离子中SO42-、NO3-、NH4+是PM2.5的主要组成成分。灰霾期间PM2.5与NO3-、SO42-、NH4+的相关性较高,PM2.5中颗粒物的主要存在形式可能为NH4Cl、NH4NO3,(NH)42SO4或NH4HSO4。对比不同季节不同天气下的SOR(SO2转化率)和NOR(NOx转化率),发现霾天气下SO2和NOX转化率高于正常天气,表明SO2、NO2在霾天气更容易转化为二次粒子。     

武汉市大气PM2.5中水溶性离子污染特征及来源

于2016年8月—2017年4月采集了武汉市PM2.5样品,使用离子色谱法分析了PM2.5中的水溶性离子(F-、Cl-、SO2-4、NO-3、Na+、NH+4、K+、Mg2+、Ca2+),并研究其污染特征及来源.结果表明,武汉市PM2.5质量浓度变化范围为24.8～215.7μg·m-3,均值为(81.3±38.1)μg·m-3.9种水溶性离子的年均质量浓度占PM2.5质量浓度的29.3%,其中,SO2-4、NO-3、NH+4(三者合称SNA)为主要的水溶性离子,SNA占PM2.5质量浓度的23.3%～32.0%.硫氧化率(SOR)和氮氧化率(NOR)年均值分别为0.4、0.1,说明武汉市大气存在较强的SO2向SO2-4、NO2向NO-3转化的二次过程.观测期间,武汉市的细颗粒物整体呈弱碱性.Ca2+与Mg2+,以及NH+4与NO-3、SO2-4等均有显著相关性,NH+4、NO-3、SO2-4主要以(NH4)2SO4和NH4NO3的形式存在.武汉市全年NO-3/SO2-4比值为0.9,表明固定源贡献相对较大.主成分分析结果表明,武汉市大气PM2.5中水溶性离子主要来自于燃煤及机动车排放、工业生产、扬尘等.     

济南春季大气PM2.5水溶性组分的半连续在线观测

利用大气细颗粒物(PM2.5)水溶性组分在线分析系统连续监测了2008年3~4月济南市PM2.5水溶性组分的浓度变化,并结合气溶胶部分前体物SO2、NO2、O3等的浓度数据和部分气象资料对监测数据进行了分析.结果表明,SO42-、NO3-和NH4+是PM2.5中水溶性离子的主要成分,分别占总水溶性组分的61.1%、13.4%和16.7%,且PM2.5中总水溶性组分的浓度,特别是SO42-的浓度,明显高于国内其他城市.温度、太阳辐射强度、混合层高度和风速等气象因素对总水溶性离子的浓度变化有重要影响.SO42-浓度白天明显高于夜间,而NO3-和NH4+的浓度昼夜变化幅度较小.SO42-和NO3-主要由SO2和NO2转化而来.后推气流轨迹分析表明,来自东北绕行西南方向和东北方向的混合气团结合济南的特殊地形及局地排放的污染物会加重济南春季PM2.5的污染.     

南京霾天气及PM_(2.5)化学污染特征分析

为了研究大气细粒子PM2.5在霾天气下的化学污染特性,2012年4月1日-27日在南京信息工程大学1号新实验楼楼顶,在霾天对大气细粒子PM2.5进行了采样,利用离子色谱法、TOC法等测得PM2.5的质量浓度、水溶性离子及水溶性有机碳组分浓度。结果表明:霾越重PM2.5质量浓度越高,霾天的PM2.5与地面温度、风速呈一定的负相关,与相对湿度呈正相关。SO42-、NO3-、NH4+、Ca2+、Na+、Cl-以及水溶性总有机碳是PM2.5的主要组成部分,其质量浓度随霾的加重而增加,其中NH4+、SO42-、NO3-及TOC质量浓度的增加幅度更明显,表明气态污染物的二次转化对采样点灰霾污染也有突出贡献。     

中国海峡西岸城市群冬季PM2.5和PM10中水溶性离子的污染特征

为了研究中国海峡西岸城市群冬季大气颗粒物水溶性离子的污染特征,采集该区域8个城市共14个采样点位(包含1个背景点)的PM2.5和PM2.5~10样品,采用离子色谱分析F-、Cl-、NO3-、SO42-、Na+、K+、NH4+、Ca2+和Mg2+ 9种水溶性离子的质量浓度.结果表明,海峡西岸城市群冬季大气颗粒物污染严重,PM2.5和PM10的日均值分别为89.65,135.65μg/m3,PM2.5占PM10的66.1%.城区水溶性无机离子主要集中在PM2.5上,其浓度分布存在空间差异,温州地区水溶性无机离子浓度处于较高水平;SO42-、NO3-和NH4+是水溶性无机离子的主要贡献者,其占PM2.5 中水溶性离子总量的79.6%~89.0%,占PM10的74.2%~83.4%.由于受冬季季风的影响,该区域非海盐离子对水溶性无机离子的贡献较大.NO3-/SO42-的质量浓度比显示,冬季海峡西岸城市群已处于机动车污染与燃煤污染并存的复合型污染状态.     

夏季广州城区细颗粒物PM_(2.5)和PM_(1.0)中水溶性无机离子特征

于2008年7月1～31日在广州城区每天采集PM2.5和PM1.0样品.利用离子色谱分析了样品中Na+、NH4+、K+、Mg2+、Ca2+、F-、Cl-、NO3-和SO24-等9种离子组分质量浓度,并同步收集气象因子、大气散射系数、大气能见度以及SO2、NO2、O3气体污染物质量浓度等数据.结果表明,PM2.5和PM1.0中水溶性无机离子总浓度分别为(25.5±10.9)μg·m-3和(22.7±10.5)μg·m-3,分别占PM2.5和PM1.0质量浓度的(47.9±4.3)%和(49.3±4.3)%.SO42-占PM2.5和PM1.0中质量浓度百分比最高,分别为(25.8±4.0)%和(27.5±4.5)%.较高的温度和O3浓度有利于SO24-的生成,较高相对湿度有利于NO3-的生成.PM2.5和PM1.0中亲水性较强的SO42-、NH4+和NO3-对散射系数和能见度影响较大.     

南京冬季重霾天气过程与颗粒物污染特征

2013年12月1-9日利用常规气象观测资料和NCEP再分析资料,结合气态污染物和颗粒物化学组分外场观测,对2013年1月11-16日南京冬季一次持续重霾天气过程与颗粒物污染特征进行分析。结果表明,此次重霾过程,南京地面相对湿度较高且伴随静小风,近地层的水平输送条件较差,污染物不易扩散;天气环流形势稳定,地面受高压控制且处于均压场内,垂直方向存在明显逆温,为霾的形成提供有利的气象条件;大气PM10和PM2.5的小时最大浓度分别高达433μg/m3和325μg/m3,水平能见度低于1 km。PM2.5平均占PM10的72.4%,PM1平均占PM2.5的50.6%,颗粒物以细粒子为主,且PM2.5对能见度的影响随相对湿度的增加而减弱。水溶性离子SO42-、NO3-、NH4+是PM2.5中的主要成分,其占总浓度61%,同时SO2转化率(SOR)和NO2转化率(NOR)分别为0.35和0.31,表明霾天更有利于二次气溶胶转化。此外,PM2.5中无机盐的主要存在形式有(NH4)2SO4、NH4NO3以及少量NH4Cl。水溶性离子浓度与能见度呈现明显负相关性,说明PM2.5中水溶性离子对能见度的降低起主要作用。     

香河夏季PM2.5水溶性无机离子组分特征

2013年6月在中科院香河观测站对大气气溶胶化学组分特征进行研究.对PM2.5和PM10质量浓度进行在线监测,结果表明,观测期间PM2.5和PM10质量浓度均值与方差分别为(151.78±82.48)μg/m3和(250.47±106.99)μg/m3;SNA(SO42-、NO3-、NH4+)占PM2.5质量浓度的44.8%,且大多富集在粒径0.5~2.5μm的细颗粒物中.硫氧化率(SOR)、氮氧化率(NOR)平均值分别为0.35、0.31,SO2主要通过非均相的氧化反应转化为SO42-,NOx主要通过白天光化学反应转化为NO3-;灰霾和轻雾天较高的SOR和NOR表明,灰霾和轻雾天相比于清洁天有较多的SO2、NOx转化为SO42-、NO3-.气流后向轨迹分析表明灰霾和轻雾天空气质量受经过河北、山东及江苏北部气流影响.     

北京市东北城区冬季大气细粒子与相关气体污染特征

利用VAPS通用型大气污染物采样仪与DX-600型离子色谱仪于2008年11月及2009年1月进行了北京市东北城区大气细粒子(PM2.5) 可溶性离子组分和相关气体组分的同时监测与分析.结果表明,在采样期间,北京PM2.5质量浓度随时间呈“3峰”的变化,在“3个峰段”期,随采样时间的推进,PM2.5质量浓度增高;与北京市以往监测结果相比,北京市PM2.5中几种主要水溶性无机离子的污染水平呈现下降的趋势;PM2.5呈弱酸性,对大气环境酸化和酸性湿沉降的形成具有一定的促进作用;PM2.5中NH4+主要以硫酸盐、硝酸盐及氯盐的形式存在;PM2.5中SO42-、NO3-的质量浓度变化趋势分别与环境空气中SO2、NO2的质量浓度变化趋势相似,PM2.5中SO42-和NO3-分别主要由SO2、NO2转化而来,且NO2二次转化率低于SO2的二次转化率.     

合肥市郊夏季PM10浓度及其与能见度的关系

年8—9月在合肥市郊对ρ(PM₁₀)进行了观测,并分析了其中9种水溶性离子(NO₂-、Cl-、NO₃-、SO₄2-、NH₄+、Ca2+、Na+、Mg2+、K+)质量浓度. 结果表明:采样期间该地区ρ(PM₁₀)日均值为78.9 μg/m3,9种水溶性离子的平均质量浓度为18.93 μg/m3,占ρ(PM₁₀)的26.6%,表明水溶性组分是PM₁₀的重要组成之一. SO₄2-、NO₃-、NH₄+和Ca2+是主要的阴、阳离子,日均质量浓度分别为8.14、4.81、3.46和1.33 μg/m3. 不同RH(相对湿度)下PM₁₀对能见度的影响不同,RH小于80%时,二者呈显著的线性负相关〔R(相关系数)为-0.80〕;RH大于80%时,二者呈指数负相关(R为-0.48). 离子间相关性分析显示,PM₁₀中水溶性离子的主要结合方式为(NH₄)₂SO₄、NH₄HSO₄、NH₄NO₃、KCl及K₂SO₄. 采样期间ρ(NO₃-)/ρ(SO₄2-)平均值为0.59,说明在该地区固定源对水溶性组分的贡献大于移动源. 另外,扬尘也是PM₁₀重要来源之一.      

南京城区夏秋季能见度与PM2.5化学成分的关系

为研究南京细颗粒物PM2.5化学成分与能见度的关系,于2011年8月4~17日和2011年10月31日~11月11日在南京城区采集PM2.5样品并分析其化学成分,同时对能见度、PM2.5、相对湿度等进行了同步观测.结果表明:南京城区夏季采样期间的能见度高于秋季,分别约为10.9km、7.5km,低能见度天PM2.5质量浓度较高,能见度与PM2.5的相关系数为-0.75.水溶性离子和总碳分别占PM2.5质量浓度的38%和26%,其中与能见度相关性较显著的是NO3-、SO42-、NH4+、EC.总消光系数的主要贡献者是颗粒物,达98.2%.8月首要消光组分是硫酸铵(NH4)2SO4,占47.0%,有机碳OC和硝酸铵NH4NO3分别占19.2%和14.3%;而11月是NH4NO3、(NH4)2SO4和OC,分别占29.3%、28.7%、26.8%.对不同相对湿度下的能见度和PM2.5化学成分进行拟合.进一步根据WRF/Chem细颗粒物化学成分模拟结果,分别利用拟合关系式和美国IMPROVE关系式,对2011年8月和11月能见度进行计算,与观测对比发现,利用本文拟合关系式计算的能见度结果优于IMPROVE关系式.     

邯郸市大气PM_(2.5)成分空间分布研究

为研究邯郸市2015年PM_(2.5)的污染状况,采用河北工程大学监测站全年PM_(2.5)浓度和气象在线监测数据以及4个代表月4个站点离线采样成分数据,分析了PM_(2.5)的浓度水平与气象要素的关系以及其化学组分特征。结果表明:PM_(2.5)的年均浓度为91.14μg/m~3,最高达到706.56μg/m~3;不同相对湿度条件下,PM_(2.5)浓度对邯郸地区能见度有较大影响。此外,邯郸静风频率较大,全年东南风风速较小,PM_(2.5)污染相对更加严重;PM_(2.5)中主要化学成分为SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+、OC和EC,4个站点采样无显著差异性。     

天津2009年3月气溶胶化学组成及其消光特性研究

2009年3月,采集天津城区PM10和PM2.5样品,分析其中的水溶性无机离子、有机碳(OC)和元素碳(EC),并估算其二次有机碳(SOC)浓度及消光系数.结果表明,天津城区PM10和PM2.5污染严重,水溶性无机离子和含碳物质在PM10中的比例为24.8%和10.0%,在PM2.5中的比例为26.6%和13.9%;SO42-、NO3-和Ca2+是主要的无机离子,霾日天气有利于SO2和NO2向硫酸盐和硝酸盐的二次转化;通过OC/EC最小比值法估算SOC的浓度,表明SOC与OC的比值分别为38%(PM10)和24%(PM2.5),霾日天气有利于SOC生成;二次离子(SO42-,NO3-和NH4+)、粗粒子、OC和EC是大气消光的主要贡献者,其消光贡献比例分别为33.1%, 22.6%,22.0%和15.6% 采用化学组分和相对湿度可以较好的拟合大气消光系数及大气能见度.     

太原市冬季PM2.5水溶性组分污染特征分析

为了探讨太原市大气阴霾天气的主要污染物PM2.5中水溶性组分的污染特征,于2011年12月~2012年1月,采用美国Thermal Anderson公司的大流量PM2.5颗粒物采样器进行了PM2.5样品采集,共获得样品56个.通过采样前后滤膜的重量变化计算PM2.5的质量浓度.并采用微波提取技术,用TOC/TN分析仪研究了水溶性TOC和水溶性TN等的污染特征.研究结果表明,太原市冬季采暖期PM2.5污染严重,并且比北京、天津、广州、南京、西安的污染水平都高.对PM2.5主要影响因素风速、相对湿度、温度和昼夜变化等的分析表明,风速大小与PM2.5的浓度大小呈负相关(r=-0.4693,α=0.05),相对湿度与PM2.5浓度呈正相关(r=0.4092,α=0.05),而温度与其浓度变化关系不明显;采样期间PM2.5浓度的昼夜变化规律不明显.水溶性TOC对PM2.5贡献较高,占PM2.5总量的13.2%~57.7%;NO3-、SO42-也与水溶性TOC有重要的相关关系.