西沙永兴岛大气降水化学特征及来源分析

于2013年对南海西沙永兴岛雨水进行采集,分析了其主要阴阳离子,利用PMF模型对不同离子组成的来源进行解析并运用TrajStat软件模拟后向气团轨迹污染物来源区域的分析.结果表明,永兴岛降水离子浓度顺序为：Cl^-、SO₄^2-、NO₃^-和Na⁺、Ca²⁺、Mg²⁺、NH₄⁺、K⁺.Na⁺和Cl^-是降水中主要的阴阳离子,表现出海洋性降水的特征.SO₄^2-、Mg²⁺、K⁺主要来源于海水,但SO₄^2-也受化石燃料燃烧等影响,而K⁺可能受生物质燃烧的影响.Ca²⁺主要来源于土壤,少数来源于其他影响.NO₃^-主要来源于化石燃料燃烧释放,而NH₄⁺有多种来源,包括内陆人为活动的排放和海洋本身有机物降解过程释放的影响.根据Redfield比,可以初步计算出降水中NO₃^-和NH₄⁺对南海新生产力的贡献约为4.8%~13.5%.后向气团轨迹表明,永兴岛降水的离子来源区域相对复杂,包括我国东北地区、南方区域,以及马来西亚等国家、地区的影响,或者来源于南海局地的影响.     

胶州湾大气降水水溶性离子组成特征及来源解析

基于2019年6月至2020年8月胶州湾沿岸的大气降水样品,分析降水主要水溶性离子(Na⁺、K⁺、Ca²⁺、Mg²⁺、NH₄⁺、F^-、Cl^-、SO₄^2-、NO₃^-、MAS^-(甲基磺酸根))的组成特征和湿沉降通量,评估其对近海营养成分输入的贡献和潜在生态效应,并利用气团后向轨迹和正定矩阵因子分解法(PMF)解析其主要来源.结果表明,观测期间,胶州湾大气降水雨量加权平均(Volume-weighted Mean,VWM)pH为6.41,电导率的VWM值为19.3μS/cm,降水中水溶性离子以Na⁺、NH₄⁺、NO₃^-、Cl^-和SO₄^2-...     

雨季玉龙雪山白水1号冰川表层雪中无机离子特征及环境意义

分析了玉龙雪山白水1号冰川雨季(5-10月)表层雪中无机离子的组成和特征,并与其他高海拔地区湿沉降进行对比。结果表明:白水1号冰川表层雪一定程度上受到了人类活动的影响;由于雨季强烈的淋溶作用,表层雪SO₄^2-含量较低,酸度的主要贡献离子是NO₃^-;pH值较高的原因是碱性金属离子的中和作用;海盐示踪结果显示雨季表层雪中离子来源主要以海源为主。在6-9月之间由于降水的淋洗作用,表层雪中离子浓度较低。表层雪中NO₃^-、SO₄^2-、Ca²⁺高于大多数其他高海拔区域降水,是表层雪中无机离子浓度的主要贡献者,Ca²⁺浓度较高说明该地区高空水汽也受到了局地岩石岩性的强烈影响。     

东北亚冬季PM2.5水溶性离子空间分布特征及来源

为探讨东北亚冬季PM_2.5水溶性离子空间分布特征及来源,测定了2017~2018年沈阳冬季PM_2.5水溶性离子浓度.结果显示：沈阳冬季PM_2.5水溶性离子平均质量浓度为28.5±11.9μg/m³,二次离子（SO₄^2-、NO₃^-和NH₄⁺）的浓度最高,分别占总水溶性离子质量浓度的31.0%、22.4%和19.2%.运用离子化学计量学关系、相关性和主成分分析,探讨了沈阳冬季PM_2.5水溶性离子的可能来源.并整合了东北亚冬季（中国东北、韩国、日本）近20a来PM_2.5水溶性离子数据,发现沿着东亚冬季风,东北亚冬季PM_2.5水溶性离子浓度从中国东北,经韩国海岸、韩国和济州岛,日本海岸至日本整体呈下降趋势,在韩国和日本出现局部上升,且在不同区域,不同水溶性离子占比明显不同.其中,韩国冬季PM_2.5中SO₄^2-、Ca²⁺和K⁺受外来源影响显著,NO₃^-和NH₄⁺主要来自本地源,Cl^-、Na⁺和Mg²⁺主要来自本地源或海源;日本中部冬季PM_2.5中SO₄^2-、NO₃^-、NH₄⁺和K⁺主要来自本地源,Cl^-、Ca²⁺、Na⁺和Mg²⁺主要来自本地源或海源.     

杭州G20减排措施对大气水溶性离子特征的影响

利用2016年颗粒物及水溶性离子采样数据,研究了杭州G20峰会减排措施对大气中无机水溶性离子特征的影响.结果表明,杭州G20峰会减排措施对大气水溶性离子的质量浓度、组成结构、酸碱性等皆存在明显影响.减排措施实施使大气颗粒物和水溶性离子质量浓度下降,受影响的离子主要是NO₃^-、SO₄^2-、NH₄⁺、NO₂^-,其中NO₃^-、SO₄^2-质量浓度的下降使NH₄⁺、Ca²⁺、Cl^-成为浓度前3位的离子.SO₄^2-、NO₃^-、NH₄⁺、Ca²⁺粒径分布呈单峰型,其中SO₄^2-、NO₃^-、NH₄⁺峰值出现在0.65~1.10mm,Ca²⁺峰值出现在5.80~9.00mm,Na⁺、Cl^-、K⁺呈双峰分布,峰值皆出现在3.30~4.70mm和0.65~1.10mm,Na⁺两峰值相当,K⁺、Cl^-在0.65~1.10mm峰值较高.减排措施实施使大气中主要无机盐从NH₄NO₃、（NH₄）₂SO₄、NH₄Cl转变为NH₄Cl、NaCl、KCl,大气颗粒物碱性总体增强.本文研究成果对采取措施改善空气质量具有指导作用.     

京津冀区域PM2.5及二次无机组分污染特征研究

选取北京、石家庄和唐山作为京津冀区域典型城市,基于实地样品采集和组分分析结果,探讨PM_2.5组分中二次无机水溶性离子（SNA）浓度变化特征,并利用空气质量模型模拟结果分析重污染前后京津冀地区各类污染源大气污染物排放对PM_2.5和SNA质量浓度的贡献.结果显示：3个城市PM_2.5质量浓度整体呈现逐年下降的趋势,多数情况下SO₄^2-、NO₃^-和NH₄⁺浓度极大值同时出现在冬季,PM_2.5化学组分较为稳定.相对于常规时段,重污染期间SO₄^2-、NO₃^-和NH₄⁺质量浓度明显增加,重污染前一天SNA浓度占PM_2.5比值达到最高.重污染的形成是本地源排放和外来区域传输共同作用的结果,外来源对NO₃^-的贡献整体高于SO₄^2-和NH₄⁺.交通源、居民源和工业源对PM_2.5、SO₄^2-和NO₃^-浓度贡献最高,NH₄⁺主要来自居民源的排放.     

燃煤电厂烟囱排口可凝结颗粒物气-粒转化规律模拟研究

随着燃煤电厂超低排放改造的实行,可凝结颗粒物(CPM)成为烟气治理难点.本文通过烟雾箱系统,系统考察了烟气组分以及相对湿度、紫外线强度等环境因素对SO₂、NO₂和NH₃转化为硫酸根离子(SO₄^2-)和硝酸根离子(NO₃^-)过程的影响.结果表明：(1)NH₃是体系中SO₄^2-和NO₃^-浓度增长的重要因素,SO₂和NO₂可以共同促进SO₄^2-和NO₃^-浓度增长.(2)通过对萃取液中和滤膜上颗粒物的微观分析发现,NH₃在颗粒物成核过程中起关键作用;颗粒物中主要元素为N和S,硫酸盐和硝酸盐是颗粒物主要成分.(3)相对湿度对SO₄^2-和NO<...     

重庆市不同粒径颗粒物中水溶性离子污染特征

于2010年3月~2011年2月和2017年1~12月在重庆主城区连续采集PM_1.0、PM_1.0~2.5和PM_2.5~10样品,采用离子色谱测定了样品中9种水溶性无机离子（WSIIs）含量,研究了近年来不同粒径颗粒物中主要离子的污染特征.结果表明,2017年重庆市PM_1.0、PM_1.0~2.5和PM_2.5~10中WSIIs年均浓度和占比分别为24.10,32.89,39.11μg/m³和41.8%、40.3%、38.6%,较2010年均有所下降（39.85,47.84,57.12μg/m³和49.2%、46.6%、36.2%）,但NO₃^-浓度和占比呈上升趋势（分别上升12.3%~27.8%和53.1%~78.2%）,且成为2017年冬季首要离子.SO₄^2-、NO₃^-、NH₄⁺、Cl^-、K⁺和Na⁺主要分布在细粒子中,F^-、Mg²⁺和Ca²⁺主要分布在粗粒子中.重庆颗粒物呈弱碱性,其中粗粒子碱性强于细粒子,NH₄⁺主要以（NH₄）₂SO₄和NH₄NO₃的形式存在.与2010年不同,2017年细粒子中SO₄^2-和NO₃^-浓度均随相对湿度增大而快速上升,非均相反应已成为2017年SO₄^2-和NO₃^-形成的重要途径,且在PM_1.0中尤为突出.随污染加重,不同粒径下各类WSIIs演化特征各异,其中2017年细粒子中NO₃^-浓度及其对WSIIs贡献大幅升高,并成为重污染形成的主因,而SO₄^2-和扬尘源示踪物（Mg²⁺、Ca²⁺）贡献呈下降趋势.与2010年相比,2017年各粒径中NO₃^-/SO₄^2-比值随污染加重大幅升高,且重污染日比值均大于1.0.细粒子中WSIIs主要来源于二次转化,粗粒子主要来源于扬尘.2017年扬尘污染较2010年有所减缓,但二次源对WSIIs贡献上升明显,尤其是NO₃^-的二次生成,因此对NOx排放源的管控是WSIIs减排的重要途径.研究结果对了解近年来重庆市大气颗粒物污染来源及形成机制研究具有重要参考价值.     

东海PM2.5和PM10中水溶性离子的组成与化学特性

2014年5~6月在东海海域采集PM_2.5和PM₁₀气溶胶样品,通过离子色谱法对样品中主要水溶性阳离子（Na⁺、K⁺、NH₄⁺、Mg²⁺、Ca²⁺）和阴离子（Cl^-、NO₃^-、SO₄^2-、MSA）的浓度进行测定,并结合相关数理统计方法探讨了其主要来源.结果表明,PM_2.5和PM₁₀样品中主要水溶性离子的总浓度范围分别为7.9~23.7μg/m³和10.4~47.9μg/m³,平均值分别为（14.9±5.8）μg/m³和（21.3±10.7）μg/m³.二次离子（nss-SO₄^2-、NO₃^-和NH₄⁺）浓度最高,分别占测定离子总浓度的80.8%和73.3%,其中SO₄^2-和NH₄⁺主要富集在细颗粒物（PM_2.5）中,NO₃^-主要富集在粗颗粒物（PM₁₀）中.富集因子及相关性分析表明K⁺主要来自陆源,Mg²⁺受海源和陆源双重输入影响.阴阳离子浓度平衡计算结果表明,细颗粒物样品呈弱碱性;粗颗粒物样品酸碱基本中和.两种样品中NH₄⁺的主要结合方式均为（NH₄）₂SO₄和NH₄NO₃.来源分析结果表明,PM_2.5和PM₁₀样品中生源硫化物对nss-SO₄^2-的贡献率分别为13.7%和8.7%.根据估算的干沉降通量结果,NH₄⁺对氮沉降的贡献程度小于NO₃^-.     

长三角东部沿海地区气溶胶液态水含量及酸度的热力学平衡研究：以上海淀山湖为例

气溶胶液态水含量(ALWC)及酸度(pH)是表征气溶胶理化性质的重要指标,对PM_2.5二次颗粒生成机制及来源研究具有重要意义.本文基于国家环境保护长三角区域大气复合污染上海淀山湖科学观测研究站2020年PM_2.5和水溶性离子组分等在线监测数据,利用ISORROPIA-Ⅱ模型正向模式和亚稳态体系分析了ALWC和pH的昼夜、月度时间变化以及影响因素、相互关系,同时利用MeteoInfo模拟气团后向轨迹探究了高值ALWC及pH的传输来源.结果表明:(1)SO₄^2-、NO₃^-对气溶胶pH的影响与其浓度、比例及ALWC有关,而NH₄⁺对pH的影响有限,NH₄⁺与SO₄^2-、NO₃^-浓度均呈较强正相关,且pH越高,NH₄⁺与SO₄...     

区域地下水不同深度微生物群落结构特征

为了揭示区域地下水不同深度微生物群落结构特征及其与地下水环境相互作用关系,选取北京琉璃河地区,采集不同深度地下水样品,用于水化学分析和微生物16S rRNA基因V4-V5区测序.水化学分析结果显示,地下水中8种主要离子浓度随深度增加均呈减小趋势,Cl^-、SO₄^2-、NO₃^-变化规律显著,工业较发达区NO₃^-浓度达155.30mg/L,SO₄^2-浓度达321.00mg/L,部分浅层地下水受NO₃^-和SO₄^2-污染.微生物分析结果显示,地下水中微生物群落多样性受深度影响显著,随深度增加微生物群落组成丰富.地下水中优势菌门为Proteobacteria （26.2%~95.2%）,优势菌属为Pseudomonas（1.5%~32.2%）,不同深度微生物菌属组成差异明显,浅层、中层和深层地下水特有菌属数目分别为74,60,54.NO₃^-、SO₄^2-、深度是影响地下水微生物群落的主要因子,且NO₃^-、SO₄^2-浓度受地下水深度影响程度大.地下水深度是影响微生物群落结构差异的重要原因.     

基于高分辨率MARGA分析桂林市PM2.5水溶性离子特征

利用高时间分辨率MARGA于2017年2月17日~3月24日在桂林市开展PM_2.5组分监测，结合同一点位环境和气象监测数据，分析桂林市大气PM_2.5水溶性无机离子组分特征及气溶胶酸性.结果表明：MARGA监测的PM_2.5中8种水溶性离子与PM_2.5变化趋势一致.8种水溶性离子总浓度均值29.27μg/m³，3种二次水溶性离子SO₄^2-、NO₃^-和NH₄⁺浓度均值26.91μg/m³，占水溶性离子总浓度的93.50%，是桂林市大气PM_2.5的主要组分.二次水溶性离子SO₄^2-、NH₄⁺和NO₃^-两两之间存在显著正相关性（相关系数均>0.80），提示二次离子产生的机制及在大气中的演化、沉积具有一定的相似性.无论有无降雨，能见度（Vis）均随着水溶性离子，尤其是二次水溶性离子浓度的增加呈幂函数规律递减.24h累计降雨量≥ 10.0mm时，湿清除作用明显.晴天及降雨量不大的天气下，需注意管控机动车尾气、生物质燃烧和扬尘污染.SOR、NOR分别为0.35、0.12，SO₂同时通过均相和非均相氧化反应转化为SO₄^2-，NO_x主要是通过白天光化学反应转化为NO₃^-.大多数离子和气态前体物均存在明显的日变化规律，这与物质的来源、形成机制和气象条件不同有关.CE/AE摩尔浓度均值为1.5，桂林市PM_2.5总体偏碱性.PM_2.5中SO₄^2-、NO₃^-、Cl^-主要以（NH₄）₂SO₄、NH₄NO₃和NH₄Cl形式存在.PM_2.5中NH₄⁺可能与监测点位交通源排放有关，桂林市应加强交通污染物排放管控.     

邢台市秋季PM2.5及水溶性离子污染特征

为研究邢台市秋季PM_2.5污染特征,于2017年10月15日~11月14日在邢台市区对PM_2.5样品进行了采集,并对其中水溶性离子（包括Cl^-、NO₃^-、SO₄^2-、NH₄⁺、Ca²⁺、Na⁺、Mg²⁺、K⁺）进行了分析.结果显示,观测期间邢台市ρ（PM_2.5）平均值为（130.0±74.9）μg/m³,其中水溶性离子质量浓度为（69.8±11.4）μg/m³,占ρ（PM_2.5）的53.3%,NO₃^-、SO₄^2-和NH₄⁺为主要离子,占水溶性离子比例达到了89.7%. 当污染加重,水溶性离子质量浓度随ρ（PM_2.5）增大而升高,且NO₃^-、NH₄⁺及SO₄^2-占比亦逐渐升高,但其他离子占比随之下降,Ca²⁺尤为明显,表明ρ（PM_2.5）升高时主要受二次无机转化影响;观测期间SOR（硫转化率）与NOR（氮转化率）的平均值分别为0.36和0.25,表明秋季SO₂与NO₂转化速率较强,二次无机污染严重,另外SOR及NOR与温度及相对湿度呈正相关,且SOR对二者更为敏感;邢台市秋季PM_2.5呈弱碱性,NH₄⁺主要以（NH₄）₂SO₄和NH₄NO₃的形式存在;ρ（NO₃^-）/ρ（SO₄^2-）平均值为2.13,表明移动源对秋季大气颗粒物的来源贡献较大;PMF分析结果表明,二次转化源、燃烧源及扬尘源为邢台市秋季PM_2.5中水溶性离子的主要来源.     

重庆市大气降水污染及其沉降特征

基于东亚酸沉降监测网（EANET）的湿沉降观测数据，针对2002~2016年重庆市的降水电导率、pH值和降水中水溶性离子浓度与沉降量进行了研究.结果表明，重庆市郊区站点的降水酸化问题较严重，而城市站点降水污染较严重.降水中水溶性离子平均浓度在城市和郊区站点分别达到627.00 μeq/L和480.14 μeq/L，其中城市站SO₄^2-、NH₄⁺和Ca²⁺的平均浓度为郊区站的1.21~1.47倍.由SO₄^2-与NO₃^-占比说明重庆市的降水类型由硫酸型向硫酸-硝酸混合型转变.城市站的主要离子沉降量较高，约为郊区站点的1.14倍.降水中的无机氮平均沉降量在17.59~47.31kg/（hm²·a）范围内浮动，并且主要以NH₄⁺-N为主，其平均沉降量为NO₃^--N的2倍左右，说明重庆市大气氨/铵污染比较严重.     

北京市典型区域降水特性及其对细颗粒物影响

通过采集北京市典型区域2016年12月~2017年11月期间大气降水样品,实时监测降水前、期间和后大气非难熔亚微米颗粒物NR-PM₁及其组分浓度,研究了降水的理化特性、典型降水过程离子组分变化特征、以及对大气非难熔亚微米颗粒物NR-PM₁及其组分的影响,同时采用后向轨迹聚类分析法研究了气团长距离传输对降水组分的影响.结果表明,2017年北京市典型区域降水主要集中在夏季,约占总降水量的82.2%,降水主要呈中性或碱性,酸雨发生率很低.降水pH值表现为冬季 > 春季 > 夏季~秋季的季节变化特征.降水中总离子浓度、总阴、阳离子浓度均表现为春季 > 夏季 > 冬季 > 秋季,且呈污染日显著高于清洁日的变化特征.降水中主要水溶性离子年均浓度表现为NH₄⁺ > Ca²⁺ > NO₃^- > SO₄^2- > Na⁺ > Cl^- > Mg²⁺ > F^- > K⁺,其中NH₄⁺、Ca²⁺、NO₃^-和SO₄^2-是降水中最主要的离子组分,占总离子浓度的80%以上,各离子浓度均呈污染日高于清洁日的变化特征.降水期间不同时段,降水中各离子浓度大多表现为：降水初期最高,降水中期显著低于降水初期,降水后期均略有增加.降雨量和降雨速率较小的降水对污染日大气NR-PM₁及其组分的清除作用较强,而降雨量和降雨速率较大的降水对清洁日NR-PM₁及其组分的清除作用较小.值得关注的是在降水不同时段,始终存在2个重要的过程,即污染物的累积和二次污染物的形成过程,以及降水的云下冲刷和云内雨除过程.研究期间,降水主要受到东南和西南方向气团影响,分别约占总降水的60%和23%,且主要发生在夏季,这些气团对降水中离子组分都有不同程度的影响.     

升流式污泥床对无机废水中氮硫转化及相互影响

采用无机含氨和硫酸盐(SO₄^2-)废水作为升流式污泥床(USB)反应器进水,研究了其对铵(NH₄⁺)和SO₄^2-的去除以及不同高度污泥层含氮、硫元素的转化途径.结果表明在反应器进水口处由于进水自含氧(外源性氧)和兼性厌氧菌受到氧化应激产生过氧化氢(内源性氧),两种“氧”共同存在下,反应器内生物脱氨量(以氮计)最高达40mg/L左右,且在USB反应器不同高度污泥层含氮化合物和含硫化合物的转化途径不同.在反应器底部污泥层,颗粒污泥表面氨氧化菌利用O₂将氨(NH₄⁺)氧化成亚硝酸盐(NO₂^-),在颗粒污泥内部厌氧氨氧化菌利用NH₄⁺和NO₂^-生成氮气(N₂)和硝酸盐(NO₃^-);同时,O₂的存在使得反应器底部污泥层部分厌氧颗粒污泥裂解,产生少量有机物,在颗粒污泥内部硫酸盐还原菌利用有机物将SO₄^2-还原生成硫离子(S^2-);硫自养反硝化菌利用NO₂^-/ NO₃^-将S^2-重新氧化为SO₄^2-.在反应器上部污泥层,由于只有少量内源性氧的存在,硫自养反硝化菌只能利用少量NO₂^-/ NO₃^-将S^2-氧化为硫单质(S₀);在USB反应器底部污泥层实现NH₄⁺的去除和SO₄^2-的循环,在上部污泥层实现了SO₄^2-的去除.     

南京市一次霾污染过程中水溶性离子分布特征

使用MARGA离子在线分析仪ADI 2080对2017年12月27日~2018年1月5日南京市PM_2.5化学组分进行连续采样分析,结合气象要素和大气环境监测数据,探讨了霾污染过程中水溶性离子的时间分布特征及其来源特征.结果表明：霾日中南京水溶性离子浓度为121.41μg/m³,是洁净日的3.2倍.霾污染过程中水溶性离子平均浓度大小顺序为NO₃^- > SO₄^2- > NH₄⁺ > Cl^- > K⁺ > Ca²⁺ > Mg²⁺,SNA离子占总水溶性离子浓度的91.97%.霾日中水溶性离子日变化均为三峰型,洁净日中Cl^-、SO₄^2-和NH₄⁺的日变化为单峰型,Ca²⁺为双峰型,K⁺、Mg²⁺为三峰型.随着空气污染状况的加重,总水溶性离子在PM_2.5中的占比不断减少,空气质量为优时占比95.93%,严重污染时为63.25%.霾日中随着污染加重,NH₄⁺占总离子的比例稳定在23%左右,SO₄^2-占比缓慢减小,NO₃^-占比不断增大.NOR、SOR的日变化在霾日呈双峰型分布,洁净日则较为平稳.观测期间的水溶性离子主要来源有二次转化、煤烟尘、扬尘以及生物质燃烧.     

庐山三级分档雾水化学特征的对比分析

为研究庐山冬季不同粒径雾滴化学成分特征,于2015年和2016年在庐山开展冬季云雾物理化学特征的很高综合观测实验,利用主动式分档雾水采集器（three-stage CASCC）共采集44组3级粒径雾滴的雾水样品,其分档空气动力学直径为4~16μm（S3级）,16~22μm（S2级）和>22μm（S1级）.用850professional IC型色谱仪（瑞士万通）分析雾水中的水溶性离子浓度,讨论3级分档雾水化学特征和不同粒径雾水中各离子组分的来源及相关性.结果表明,2015年和2016年庐山冬季3级雾水多呈酸性,2016年酸性更强,pH值与雾滴的粒径大小有依赖性关系,4~16μm的小雾滴酸性更强.雾水中主要离子有Ca²⁺,NH₄⁺,SO₄^2-,NO₃^-和Cl^-.NH₄⁺,SO₄^2-,NO₃^-主要集中在4~16μm的小雾滴中,受海洋和土壤源的影响比较小,主要是人为活动所导致,2015年雾水Cl^-主要受人为源的影响,2016年人为输入显著降低,主要受海洋源影响.Mg²⁺,Ca²⁺主要集中在>22μm的大雾滴中.SO₂、NO_x排放逐年降低导致2016年雾水中SO₄^2-和NO₃^-浓度明显小于2015年.     

成都市城区大气细颗粒物水溶性离子污染特征

为了解成都市城区大气细颗粒物水溶性离子污染特征,在成都市城区四季采集PM_2.5有效样品共计102 个,测得颗粒物质量浓度以及水溶性离子质量浓度(NH₄⁺、Ca²⁺、Na⁺、Mg²⁺、K⁺、F^-、NO₃^-、SO₄^2-、Cl^-),并分析其浓度变化特征,重点关注二次无机离子的污染特征及形成影响.结果表明,成都市城区水溶性离子与大气细颗粒物的污染浓度变化基本一致,其中二次无机离子(NH₄⁺、NO₃^-、SO₄^2-)是离子中最主要的组成部分,占总水溶性离子浓度的84.8%.大气细颗粒物春秋冬三季为酸性,其原位PH值分别为1.9、2.6和2.0.城区硫酸盐和硝酸盐化学特性存在差异,硫酸盐主要表现为非均相反应过程中形成的NH₄HSO₄,并主要受区域传输过程的影响;硝酸盐主要表现为均相反应过程形成的NH₄NO₃,并主要受局地排放的影响.     

富氨地区秋冬季不同PM2.5污染级别气溶胶酸性及其影响因素

为研究富氨地区秋冬季不同PM_2.5污染级别气溶胶酸性及其影响因素, 于2018年10月15日~2019年2月28日, 选择郑州市2个非城区点位——新密和航空港进行PM_2.5膜样本采集, 采用离子色谱法测定其水溶性离子, 通过ISORROPIA-Ⅱ模型计算气溶胶pH值, 并分不同污染等级探讨PM_2.5主要离子浓度和pH值范围.结果显示: 采样期间NO₃^-、NH₄⁺和SO₄^2-是3种最主要的离子, 随着污染程度的加剧, NO₃^-、SO₄^2-、NH₄⁺呈现上升趋势, 其中NO₃^-和NH₄⁺的增长速度较大; NH₄⁺/SO₄^2-的比值大于0.75, 大气处于富氨条件, NH₄⁺主要存在形式是(NH₄)₂SO₄、NH₄NO₃、NH₄Cl; 所选两点位PM_2.5的pH值呈中等酸性, 新密4.6±0.6、航空港4.6±0.7, 随着污染的加剧, pH值的变化范围逐渐收窄; 敏感性分析表明影响秋冬PM_2.5的pH值变化的主要共同驱动因素是TNH₃(总氨(气体+气溶胶))、SO₄^2-和温度, 随着污染的加剧, 由TNH₃对气溶胶酸度的影响最大变为SO₄^2-对酸性的影响最大; 随着pH值增大, 总硝酸倾向于向颗粒态移动, 总氨倾向于向气态移动, 呈相反变化.