沈阳市城区采暖期PM2.5中水溶性离子的化学特征

2013年11月—2014年3月采暖期在沈阳市沈河区设置采样点采集环境空气中的PM2.5。利用离子色谱法测定PM2.5中水溶性无机离子,分析PM2.5中水溶性无机离子的组成和污染特征等。结果表明,沈阳市冬季采暖期PM2.5平均质量浓度为106μg/m3,PM2.5中总水溶性离子占PM2.5的比例为41.7%,含量较高的二次离子依次为SO2-4、NO-3、NH+4,三者均有较好的相关性,SO2-4以(NH4)2SO4形式存在,采暖期PM2.5偏酸性。     

天津市PM10和PM2.5中水溶性离子化学特征及来源分析

2011年5月—2012年1月在天津市南开区设立采样点,采集大气中PM10和PM2.5样品。采用离子色谱法测定颗粒物中水溶性无机阴离子、阳离子成分,分析其主要组成、季节变化及污染来源。结果表明,天津市PM10中离子平均浓度为71.2μg/m3,占PM10质量浓度的33.7%。PM2.5中离子平均浓度为54.8μg/m3,占PM2.5质量浓度的39.6%。NH+4、SO2-4、NO-3等二次离子含量较大,且夏季含量均为最高。颗粒物总体呈酸性,PM10中∑阳离子/∑阴离子平均值为0.92,PM2.5中该比值为0.75。来源分析发现,PM10可能主要来源于海盐、工业源、二次反应及土壤和建筑尘等,PM2.5则主要来源于海盐污染源、二次反应及生物质燃烧。     

采暖期大气颗粒物PM1.0和PM2.5中水溶性离子污染特征

为了解采暖期大气PM_(1.0)和PM_(2.5)中水溶性离子污染特征,采集哈尔滨市2014年11月至2015年3月采暖期PM_(1.0)和PM_(2.5)的样品,进而分析其中的水溶性离子(F-、Cl-、NO-3、SO2-4、Na+、NH+4、K+、Mg2+、Ca2+)的质量浓度。结果表明:PM_(1.0)和PM_(2.5)中的水溶性离子具有相同的变化趋势。采暖期间PM_(1.0)和PM_(2.5)中9种水溶性离子质量浓度总和分别为25.4~60.7μg/m~3和38.8~78.0μg/m~3。在PM_(1.0)和PM_(2.5)中NH+4、NO-3、SO2-4占比较高,而F-、Mg2+占比较低。PM_(1.0)和PM_(2.5)中9种水溶性离子质量浓度均为夜间大于白天。在PM_(1.0)和PM_(2.5)中,Mg2+和NH+4、F-和Cl-呈显著相关,说明它们来自相似的污染源,在PM_(1.0)中的K+和Ca2+显著相关,故它们受相似的污染源的影响。根据酸度与各离子的相关性,得出SO2-4和NH+4是控制大气颗粒物酸碱性的主要离子。另外,气象因素对PM_(1.0)和PM_(2.5)的浓度有影响。     

天津市PM2.5中水溶性离子组分特征

2006年8—12月连续采集PM_2.5样品,分析其中水溶性无机离子浓度特征。结果表明,采样期间,天津市PM_2.5日均浓度均不同程度超过美国EPA日均浓度标准(35 μg/m³);SO₄^2-、NO₃^-、NH₄⁺和Cl^-为无机离子的主要成分,占全部无机离子的88.6%;各离子均表现出不同季节变化特征。对NH₄⁺和NO₃^-、SO₄^2-进行相关性分析发现,NH₄⁺和NO₃^-相关性最好,相关系数为0.795。SOR和NOR的平均值分别为0.16和0.23,均为8月最高,表明前体物二次转化夏季最明显。     

天津市PM2.5中水溶性无机离子污染特征及来源分析

2008年1、4、7月和10月在天津大气层边界站,利用中流量采样器对大气中的细粒子进行了滤膜样品采集,应用离子色谱检测技术分析了8种水溶性无机离子(Na⁺、NH₄⁺、K⁺、Mg²⁺、Ca²⁺、SO₄^2-、NO₃^-和Cl^-)的含量。结果表明,天津市大气PM_2.5中总水溶性无机离子平均浓度为47.3 μg/m³,其中,SO₄^2-、NO₃^-、NH₄⁺和Cl^-是最主要的水溶性无机离子,占总离子质量分数共计87.3%,表明了天津市细粒子中的主要水溶性无机离子的特征。/2 平均比值接近1.0,显示硫酸氨是细粒子中硫酸盐的主要存在形式。NO₃^-/SO₄^2-浓度比的平均值为0.65,反映了燃煤污染与机动车尾气污染并存的复合型大气污染特征。并通过对PM_2.5中8个水溶性离子成分的主成分分析进一步揭示了其来源。     

齐齐哈尔市春季PM2.5中水溶性离子特征分析

2014年4—6月,在齐齐哈尔大学设立采样点,采集PM2.5样品。采用离子色谱法测定其中的主要水溶性无机离子,分析主要组成及污染来源。结果表明,齐齐哈尔市春季PM2.5平均质量浓度为46μg/m3,水溶性无机离子平均质量浓度为20.67μg/m3,占PM2.5质量浓度的42.82%。齐齐哈尔市PM2.5中二次组分主要以酸式硫酸盐形式存在。来源分析发现,PM2.5主要来源于移动源(如汽车尾气)、生物质燃烧及垃圾焚烧、固定源(化石燃料燃烧)、土壤及建筑尘。     

北京市典型重污染过程中PM2.5载带水溶性无机离子污染特征分析

为研究北京地区冬季PM_(2.5)载带的水溶性无机离子组分污染特征,2013年1月在中国环境科学研究院内采用在线离子色谱(URG-9000B,AIM-IC)对PM_(2.5)中水溶性无机离子(SO_4~(2-)、NO_3~-、Cl~-、NH_4~+、Na~+、K~+、Mg~(2+)、Ca~(2+))进行监测与分析。结果表明,采样期间总水溶性无机离子(TWSI)浓度为61.0μg/m~3,其中二次无机离子SO_4~(2-)、NO_3~-、NH_4~+(SNA)占比达72.3%,在PM_(2.5)中占比为40.29%,表明北京市PM_(2.5)二次污染严重。重污染天[NO_3~-]/[SO_4~(2-)]表明,固定源污染较移动源更为显著。三元相图表明,在空气质量为优的情况下,NH_4~+(在SNA中占比为30.3%~65.5%,下同)主要以NH_4NO_3的形式存在,较少比例以(NH_4)_2SO_4存在;严重污染时,NH_4~+(47.3%~77.9%)主要以(NH_4)_2SO_4形式存在,其次以NH_4NO_3的形式存在,其余的NH_4~+以NH_4Cl的形式存在。[NO_3~-]/[SO_4~(2-)]日变化表明,早、晚机动车高峰影响北京重污染发生。     

杭州城区PM2.5和PM10污染特征及其影响因子分析

利用2013年12月—2014年11月杭州城区空气质量监测站PM_(2.5)、PM_(10)浓度值结合气象、道路、人口数据以及站点周边绿地信息分析PM_(2.5)、PM_(10)浓度时空特征及其影响因子。结果表明,杭州城区各监测站PM_(2.5)和PM_(10)晴天日浓度变化趋势基本一致,PM_(2.5)比PM_(10)污染严重;晴天日PM_(2.5)、PM_(10)浓度值与对应的温度(-0.463,-0.281)、风速(-0.305,-0.332)呈负相关,与湿度(0.257,0.239)呈正相关;晴天有风时,杭州市区PM_(2.5)、PM_(10)污染北部重于南部,东部重于西部,浓度极高值集中在风速小于5 m/s时段,且风速越小浓度值越高;温度为12℃左右,湿度在60%~80%时,颗粒物污染最严重;交通高峰时各监测站PM_(2.5)、PM_(10)污染程度存在明显差异。相关性分析表明,PM_(2.5)、PM_(10)污染程度与道路密度成正比,与缓冲区内绿地覆盖面积成反比。PM_(2.5)污染程度与人口密度成正比,PM_(10)污染与人口密度成反比。     

北京城区降水对PM2.5和PM10清除作用分析

基于北京市PM_2.5和PM₁₀质量浓度、组分浓度以及降水数据,利用数理统计、相关性分析等方法分别从降水总量、降水时长和降水前颗粒物浓度3个角度研究降水对PM_2.5、PM₁₀的清除作用,同时以一次典型降水过程为例,具体分析降水对颗粒物的影响。结果表明：降水总量的增加有助于促进PM_2.5、PM₁₀的清除,随着降水总量增加,PM_2.5、PM₁₀的平均清除率提高,有效清除的比例增加;连续降水可增强对大气颗粒物的湿清除作用,连续降水达3d可有效降低PM_2.5、PM₁₀浓度;降水对PM_2.5、PM₁₀浓度的清除率和大气颗粒物前一日的平均浓度有较好的正相关性。降水对大气颗粒物的清除可分为清除、回升和平稳3个阶段,各个阶段大气颗粒物的变化趋势不同。降水对于大气气溶胶化学组分和酸碱性的改变具有明显作用,对于大气颗粒物各种组分的清除效果不完全相同。对于大气中OC、NO₃^-、SO₄^2-和NH₄⁺去除率较高,且这4种组分主要以颗粒态形式被冲刷进入降水中,加剧了北京市降水酸化程度。     

西宁市城区冬季PM2.5和PM10中有机碳、元素碳污染特征

2014年11月—2015年1月对西宁市冬季开展PM_(2.5)和PM_(10)的连续监测。利用DRI 2001A型热光碳分析仪(美国)对有机碳和元素碳进行分析,结果表明:西宁市冬季PM_(2.5)和PM_(10)中碳气溶胶所占比例分别为33.13%±6.83%、24.21%±6.27%,说明碳气溶胶主要集中在PM_(2.5)中;OC/EC值均大于2,说明西宁市大气中存在二次污染;SOC占PM_(2.5)和PM_(10)的质量浓度比例分别为46.50%和57.40%,PM_(2.5)中SOC浓度占PM_(10)中SOC浓度的61.88%,说明SOC主要存在于PM_(2.5)中,且SOC形成的二次污染和直接排放的一次污染都是西宁市碳气溶胶的主要来源;与其他城市比较发现,西宁市冬季PM_(2.5)中的碳气溶胶含量普遍高于其他城市,PM_(10)中OC质量浓度相对其他城市较高,EC质量浓度偏低;OC和EC的相关性不显著,说明来源不统一;进一步对OC和EC各组分质量浓度进行分析知,西宁市冬季碳气溶胶主要来源于机动车汽油排放、燃煤和生物质燃烧。     

衡阳城区冬季PM2.5中水溶性离子污染特征

为探究衡阳冬季PM_2.5和水溶性离子污染特征及其来源,于2019年1月在衡阳市城区采集大气PM_2.5样品,使用重量法和离子色谱法测得PM_2.5和水溶性离子组分质量浓度,并分析其浓度特征、酸碱度和来源等问题。结果表明:采样期间衡阳大气PM_2.5平均质量浓度为94.25μg/m³,总水溶性离子质量浓度为52.94μg/m³,占PM_2.5总质量浓度的56.43%;阴阳离子当量之比为1.12,PM_2.5呈酸性,其中SNA(SO₄^2-、NO₃^-和NH₄⁺)占总水溶性离子质量浓度的95.06%。污染期间二次转化明显,SNA主要以(NH₄)₂SO₄和NH₄NO₃形式存在。源解析发现大气PM...     

大同市大气颗粒物浓度与水溶性离子季度分布特征

为研究大同市大气颗粒物质量浓度与水溶性离子组成特征,于2013年2、7、9、12月,分别对大同市及其对照点庞泉沟国家大气背景点进行了PM2.5及PM10的采样,通过超声萃取-IC法测定了样品中的9种水溶性离子,结果表明,大同市大气颗粒物污染1、4季度重于2、3季度,PM2.5季度均值全年均未超标,PM10仅第1季度超标1.4倍,污染状况总体良好,PM2.5与PM10相关系数R为0.75,说明大同市颗粒物污染有较为相近的来源,且不同季节均以粗颗粒物为主;大同市PM2.5中水溶性离子浓度分布为SO2-4、NO-3、NH+4Cl-、Ca2+K+、Na+F-、Mg2+,PM10中Ca2+浓度仅次于SO2-4、NO-3,控制扬尘将有效降低PM10的浓度;PM2.5及PM10中的9种水溶性离子在不同季度的浓度与颗粒物浓度分布规律类似,1、4季度较高,2、3季度较低;由阴阳离子平衡计算结果可知,相关性方程的斜率K为1.045,表明大同市大气颗粒物中阳离子相对亏损,大气细粒子组分偏酸性。NO-3与SO2-4浓度比值均小于1,大同市以硫酸型污染为主,大气中的SO2-4主要来源于人类活动排放。     

烟花爆竹禁燃对春节期间东北地区空气质量影响评估

利用2015—2017年春节期间东北地区主要大气污染物(PM_(10)、PM_(2.5)、SO_2、NO_2、CO和O3)质量浓度监测资料及相应气象因子(温度、湿度、风速和气压)观测资料,分析了春节期间烟花爆竹禁燃对东北地区空气质量的影响。结果表明:随着东北地区主要城市禁燃力度的增强,空气质量逐年提升,PM_(2.5)和SO_2浓度逐年大幅度下降。禁燃可明显降低城区PM_(2.5)浓度,而由于春节期间污染源整体减少,城区和城郊监测点PM_(2.5)浓度值差异减小。烟花爆竹对PM_(10)和PM_(2.5)浓度影响高于对气体污染物SO_2、NO_2和CO的影响。此外,气象条件对东北地区春节期间禁燃改善空气质量的效果也有明显影响。因此,结合春节期间的气象条件,在东北地区实施禁燃政策动态调整非常必要。     

南京市大气颗粒物中多环芳烃变化特征

逐月采集南京市大气中不同粒径的颗粒物,采用HPLC分析了2010年每个月PM_(10)和PM_(2.5)颗粒物样品中的多环芳烃(PAHs)的种类和浓度水平。结果表明:PM_(10)中PAHs年均值为25.07 ng/m~3,范围为11.03~53.56 ng/m3;PM_(2.5)中PAHs年均值为19.04 ng/m~3,范围为10.82~36.43 ng/m~3。PM_(10)和PM_(2.5)中PAHs总体浓度有着相似的变化趋势,呈现凹形变化曲线;在南京市大气颗粒物中吸附的PAHs大部分以5~6环的高环数组分为主,大部分PAHs和∑PAHs的相关性较好,年度变化幅度不大,分析结果表明,颗粒物中PAHs的来源与稳定的排放源相关,机动车排放不容忽视,与北方城市燃煤污染有着较大的区别。     

广州市城区站点冬季PM2.5时间变化及碳氮同位素组成特征

于2018年冬季在广州城区磨碟沙站点开展细颗粒物(PM_2.5)样品采集,并获得PM_2.5中水溶性离子、含碳组分、稳定碳氮同位素的组成及时间变化特征,重点讨论了PM_2.5浓度升高时段的化学组成特征变化,进而利用稳定碳氮同位素变化特征探究了主要污染来源。结果表明：采样期间,研究站点PM_2.5平均质量浓度为22.1μg/m³,共出现两个PM_2.5浓度水平升高时段,所对应的平均质量浓度分别达46.0μg/m³和63.0μg/m³。风速降低、温度升高等不利气象条件是导致上述时段PM_2.5浓度上升的重要原因。在上述时段,伴随着PM_2.5浓度的升高,NO^-₃和NH⁺₄浓度均出现显著升高,NO^-₃与SO^2-₄的摩...