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1.
为探究临沂市冬季环境空气PM2.5中水溶性离子污染特征及来源,于2016年12月11日—2017年1月9日在临沂大学、兰山区政府、高新区翠湖嘉园、汤庄办事处、河东区政府、临沂开发区6个采样点开展样品采集.结果表明:①采样期间全市ρ(PM2.5)日均值的平均值为144.86 μg/m3,ρ(PM2.5)日均值在2016年12月20日和2017年1月4日出现峰值,分别为304.46和341.65 μg/m3.②水溶性离子日均质量浓度大小顺序依次为ρ(NO3-)> ρ(SO42-)> ρ(NH4+)> ρ(Cl-)> ρ(K+)> ρ(Ca2+)> ρ(Na+)> ρ(F-)> ρ(Mg2+)> ρ(NO2-),其中,在PM2.5中w(NO3-)、w(SO42-)、w(NH4+)分别为22.33%、16.57%、13.62%,说明NO3-、SO42-和NH4+是临沂市PM2.5的主要组成部分.③临沂市污染天和非污染天ρ(PM2.5)日均值分别为164.00和56.86 μg/m3.随污染水平增加,PM2.5中w(NO3-)明显增高,w(SO42-)和w(NH4+)基本不变,说明w(NO3-)的增加导致ρ(PM2.5)的升高.污染天和非污染天的NOR(氮氧化率)分别为0.28和0.11,SOR(硫氧化率)分别为0.34和0.28,说明污染越重,NOR和SOR越高,并且NOx的气-粒转化速率较SO2慢.污染天ρ(Cl-)和ρ(K+)分别为7.22和1.77 μg/m3,分别是非污染天的2.5和3.0倍.④采样期间非污染天和污染天的N/S〔ρ(NO3-)/ρ(SO42-)〕分别为0.85和1.39,说明非污染天时固定源对PM2.5的贡献相对较大,而污染天时移动源对PM2.5的贡献相对较大.⑤通过PMF模型法解析出3个因子.因子1对PM2.5中水溶性离子的贡献率为56.13%,代表二次源和生物质燃烧源;因子2的贡献率为25.22%,代表工业源和垃圾焚烧源;因子3的贡献率为18.65%,代表扬尘源.研究显示,临沂市冬季PM2.5污染严重,水溶性离子来源复杂,应采取多源控制的污染防治对策.   相似文献   

2.
为研究聊城市冬季PM2.5污染特征,于2016年1月7-29日在聊城市区对PM2.5样品进行了采集,并对其水溶性离子(包括F-、Cl-、NO3-、SO42-、NH4+、Ca2+、Na+、Mg2+、K+)进行了分析.结果显示:观测期间聊城市ρ(PM2.5)平均值为(192.4±88.9)μg/m3,超过GB 3095-2012《环境空气质量标准》日均二级标准限值的1.6倍.水溶性离子质量浓度为(77.4±46.9)μg/m3,占ρ(PM2.5)的40.2%,其中SNA(NO3-、SO42-和NH4+)为主要离子,占水溶性离子比例达82.5%.轻度、中度、重度及严重污染时PM2.5中水溶性离子质量浓度分别为(32.49±3.67)(46.26±17.66)(77.11±11.64)和(139.21±51.71)μg/m3,SNA分别占ρ(PM2.5)的24.4%、26.7%、30.4%和39.0%,随着污染程度加重,SNA比例升高.观测期间SOR(硫转化率)与NOR(氮转化率)的平均值分别为0.18和0.20,随着ρ(PM2.5)升高,SOR及NOR明显上升,表明冬季PM2.5污染越严重时SO2与NO2的转化速率越强,二次无机污染严重.主成分分析结果表明,二次转化、扬尘源及工业生产为水溶性离子的主要来源.后向气流轨迹结果显示,观测期间污染气团主要来源于西北方向,受内蒙古及河北城市影响较大,但当污染气团来源于周边城市且天气静稳时,颗粒物浓度最高.研究显示,聊城市冬季PM2.5污染较为严重.   相似文献   

3.
为研究黄石市大气PM2.5中水溶性离子组成、质量浓度变化特征及来源,于2012年3月-2013年2月在湖北省黄石市利用MiniVol颗粒物采样器采集PM2.5样品,用离子色谱分析了9种水溶性离子(NH4+、Ca2+、Mg2+、Na+、K+、Cl-、NO3-、SO42-、F-)的质量浓度,并采用PMF(正定矩阵因子分析法)模型讨论了不同离子的来源.结果表明:观测期间黄石市大气PM2.5中ρ(总水溶性离子)的年均值为(61.5±26.8)μg/m3,占ρ(PM2.5)的63.9%,各离子质量浓度的高低顺序依次为ρ(SO42-)> ρ(NO3-)> ρ(NH4+)> ρ(Na+)> ρ(Cl-)> ρ(Ca2+)> ρ(K+)> ρ(F-)> ρ(Mg2+).二次无机离子SNA(为SO42-、NO3-和NH4+的统称)是水溶性离子的主要成分,占全部所测水溶性离子的74.4%.ρ(NO3-)/ρ(SO42-)范围为0.12~1.29,平均值为0.53±0.30,说明全年观测点附近主要以固定源污染为主.4个季节的SOR(硫氧化率)和NOR(氮氧化率)均大于0.10,说明黄石市PM2.5中的SO42-和NO3-主要是经二次转化形成的.阴、阳离子相关性研究发现,4个季节阴、阳离子总体相关性(R2为0.98)较好,并且全年PM2.5组分偏酸性.通过PMF模型源解析发现,黄石市大气PM2.5中水溶性离子主要来源于燃烧源、二次转化源和土壤/矿物扬尘源.研究显示,黄石市大气PM2.5中主要水溶性离子成分是SNA,燃烧、二次转化和土壤/矿物扬尘是其主要来源.   相似文献   

4.
西宁市PM2.5水溶性无机离子特征及其来源解析   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
为探讨西宁市PM2.5水溶性无机离子的特征及其来源,于2017年1月-2018年4月在西宁市开展PM2.5样品采集工作,使用离子色谱仪分析水溶性无机离子.结果表明:西宁市大气中ρ(PM2.5)平均值为(42.7±36.6)μg/m3,4个采样点ρ(PM2.5)大小顺序依次为市区(54.9 μg/m3)>工业区(44.1 μg/m3)>郊区(40.8 μg/m3)>农村(28.3 μg/m3);ρ(PM2.5)季节性分布特征明显,呈冬季最高、夏季最低的特征.SNA(为SO42-、NO3-和NH4+的统称)是最主要的水溶性离子,占总水溶性离子的66.3%,SNA季节性分布特征为冬季最高、夏季最低.4个采样点SOR(硫氧化率)和NOR(氮氧化率)平均值均大于0.10,说明SO42-和NO3-主要来源于二次转化.采样期间PM2.5中ρ(NO3-)/ρ(SO42-)为0.72,表明燃煤源排放大于交通源排放.主成分分析显示,西宁市PM2.5水溶性离子来源主要为二次粒子源、工业源、扬尘源和燃烧源.研究显示,西宁市城区、工业区、郊区大气中ρ(PM2.5)平均值均超过GB 3095-2012《环境空气质量标准》一级标准限值,建议减少PM2.5的产生应以控制二次粒子源、工业源、燃烧源和扬尘源为主.   相似文献   

5.
为研究本溪市大气PM2.5中水溶性离子污染特征,于2016年1—10月在本溪市开展PM2.5样品采集,使用离子色谱法分析了其中8种水溶性离子(Cl-、NO3-、SO42-、NH4+、Ca2+、Na+、Mg2+、K+),并采用PMF(positive matrix factorization,正矩阵因子分解法)模型对水溶性离子的来源进行分析.结果表明:观测期间,本溪市ρ(PM2.5)平均值为(57.6±21.9)μg/m3,ρ(PM2.5)季节性变化特征明显,呈冬季 > 秋季 > 春季 > 夏季趋势;水溶性离子平均质量浓度为19.3 μg/m3,占ρ(PM2.5)的33.6%,各离子质量浓度高低顺序为SO42- > NO3- > NH4+ > Cl- > Ca2+ > K+ > Na+ > Mg2+;SNA(SO42-、NO3-和NH4+)是PM2.5中主要的3种离子,在春季、夏季、秋季和冬季分别占水溶性离子的73.2%、88.2%、82.5%和73.6%,表明夏季的二次污染较为严重.阴、阳离子电荷平衡分析结果显示,阴离子相对亏损,本溪市PM2.5整体呈弱碱性,NO3-、SO42-与NH4+相关性较高,其在PM2.5中主要以NH4NO3和NH4HSO4的形式存在. PMF分析结果表明,本溪市PM2.5中水溶性离子的来源主要包括二次转化源、燃煤源和扬尘源.研究显示,本溪市PM2.5中水溶性离子季节性变化特征明显,二次转化源、燃煤源和扬尘源是其主要来源.   相似文献   

6.
为深入了解唐山市采暖期PM2.5污染成因与来源,采用在线监测设备于2017年12月1日-2018年1月28日连续监测了唐山市PM2.5及其水溶性离子和碳质组分(OC、EC)的质量浓度变化,并结合部分常规气体污染物及气象数据进行对比分析.结果表明:①相对湿度的增加和风速的降低促进了污染的发展.②清洁、轻中度污染和重污染时,SOR(硫氧化率)分别为0.05、0.08、0.20,NOR(氮氧化率)分别为0.05、0.12、0.26,随着污染的加重,SO2、NOx向PM2.5中SO42-、NO3-的二次转化现象更加明显.③清洁时,ρ(OC)、ρ(EC)、ρ(SO42-)和ρ(Cl-)占PM2.5化学组分(水溶性离子、碳质组分)质量浓度总和的68%,主要污染源为燃煤;清洁、轻中度污染和重污染时,ρ(NO2)/ρ(SO2)分别为0.96、1.14、1.44,ρ(NO3-)/ρ(SO42-)分别为0.94、1.57和1.75;重污染时,ρ(SO42-)、ρ(NO3-)、ρ(NH4+)三者之和占PM2.5化学组分质量浓度总和的61%,二次污染物成为主要污染源.④观测期,唐山市轻中度污染和重污染时,受经北京市、天津市等唐山市西部地区方向气团影响频率分别为61%、63%,受该方向气团影响时,ρ(NO2)/ρ(SO2)、ρ(NO3-)/ρ(SO42-)明显增大.研究显示,相较于燃煤排放物在大气污染物中的占比变化,随着污染的加重,工业工艺和机动车尾气排放产生的污染物占比明显增大,区域传输对大气污染影响不可忽略,政府有必要开展区域联防联控、停产限产和限行限号的措施.   相似文献   

7.
焦作市是京津冀地区"2+26"通道城市之一.为研究焦作市大气污染特征,于2016年1月-2018年2月使用3个国控站点(马村区生态环境局、焦作市生态环境局和高新区政府)大气环境监测数据,以及2018年1月焦作市边界站PM2.5及其化学组分(水溶性离子和碳组分)监测数据进行分析.结果显示:焦作市大气污染以PM2.5污染为主,2017年ρ(NO2)、ρ(PM2.5)、ρ(PM10)、ρ(CO)和ρ(SO2)平均值分别为42.4 μg/m3、79.0 μg/m3、136.5 μg/m3、1.42 mg/m3和38.3 μg/m3,较2016年分别下降了10.5%、10.6%、11.2%、20.7%和37.6%.在时间分布上,大气污染物质量浓度日变化具有明显的季节性特征,春、夏两季ρ(NO2)日变化较秋、冬两季呈更宽的"U型",ρ(SO2)峰值出现在12:00左右,推测原因与夜间高架源排放有关;在空间分布上,本地一次污染排放可能主要来自市区工地扬尘、西南地区交通源和东部污染点源.观测期间,ρ(NO3-)、ρ(NH4+)和ρ(SO42-)较高,平均值分别为39.42、23.66和23.01 μg/m3,分别占水溶性离子质量浓度的41.8%、25.1%和24.4%,占ρ(PM2.5)的27.4%、16.4%和16.0%.污染天的NOR(氮转化率)(0.35)和SOR(硫转化率)(0.43)明显高于清洁天的NOR(0.25)和SOR(0.18),表明污染天NO2和SO2二次转化程度更高.SOR和NOR随相对湿度的增加而增加,表明相对湿度较高时有利于NO2和SO2的二次转化.污染天和清洁天ρ(SOC)(SOC为二次有机碳)估算值分别为19.79和3.51 μg/m3,分别占ρ(OC)的79.4%和54.9%,占ρ(PM2.5)的9.8%和10.4%,表明焦作市SOC对OC有较大的贡献.PSCF(潜在源贡献因子法)结果表明,本地源是影响焦作市秋、冬两季PM2.5的主要潜在源,太行山南麓区域输送也对其有一定贡献.研究显示,焦作市大气污染较严重,本地一次排放、二次转化和区域输送是焦作市PM2.5的主要来源.   相似文献   

8.
为了研究漯河市PM2.5和PM10及其水溶性离子变化特征,于2017年5月—2018年2月在漯河市3个采样点同步采集PM2.5和PM10样品,分别获得PM2.5和PM10有效样品191和190个.用离子色谱法分析样品中F-、Cl-、NO3-、SO42-、Na+、NH4+、K+、Mg2+、Ca2+等9种水溶性无机离子.结果表明:在采样期间,漯河市ρ(PM2.5)平均值为72.42 μg/m3,其中ρ(总无机水溶性离子)的年均值为34.76 μg/m3,占ρ(PM2.5)的46.72%;ρ(PM10)平均值为126.52 μg/m3,其中ρ(总无机水溶性离子)的年均值为46.40 μg/m3,占ρ(PM10)的35.67%.2种颗粒物水溶性离子质量浓度的季节性变化均呈冬季高、夏季低的趋势.PM2.5/PM10〔ρ(PM2.5)/ρ(PM10)〕在四季分别为0.50、0.61、0.56、0.57.采样期间漯河市PM2.5中NOR(氮氧化率)和SOR(硫氧化率)的年均值分别为0.17和0.30,PM10中NOR和SOR的年均值分别为0.22和0.34,说明颗粒物中SO42-的二次转化效率高于NO3-.PM2.5和PM10在采样期间均呈弱碱性,且碱性在夏季最强,秋季最弱.利用PMF模型分析PM2.5和PM10中水溶性离子的主要来源发现,PM2.5中水溶性离子来源主要包括生物质燃烧源、燃煤源、建筑扬尘源、工业源和二次污染源,PM10中水溶性离子来源主要包括燃煤源、建筑扬尘源、二次污染源、生物质燃烧源和工业源.研究显示,漯河市颗粒物污染中水溶性离子来源复杂,应采取多源控制的污染防治措施.   相似文献   

9.
利用2018-11-21—12-05常熟市空气质量自动监测站点的常规参数逐时数据、细颗粒物化学组分数据及大气颗粒物激光雷达监测结果,对常熟地区秋冬季一次重污染过程中PM2.5及其主要化学组分(水溶性离子)的污染特征进行系统分析。结果表明:11-24—12-03常熟地区出现了一次持续重污染过程,PM2.5浓度高值主要出现于高湿、小风、低边界层的天气条件下,且PM2.5浓度与湿度呈显著正相关,受不利扩散条件下的局地污染累积及高湿状态下颗粒物二次转化影响较大。观测期间,二次离子(NO3-、NH4+、SO42-)在水溶性离子中占比较高,尤其是污染期,占比高达97%,受二次生成影响较大;其中,NO3-在水溶性离子中占比最高。整个分析时段,SOR与NOR均值分别为0.38与0.22,污染期间SOR与NOR均值明显升高,分别达到0.47与0.32;4个阶段内仅有污染期时段的NO3-、SO42-累积增长速率大于CO,此时NO3->SO42-,该阶段主要受到NO2二次转化影响,常熟市重污染期间应着重加强工业源与移动源的管控。  相似文献   

10.
重庆市主城区不同粒径颗粒物水溶性无机组分特征   总被引:15,自引:2,他引:13  
张丹  翟崇治  周志恩  张灿 《环境科学研究》2012,25(10):1099-1106
于2010年3月—2011年7月,在重庆市主城区同步采集PM1.0、PM2.5和PM10三种粒径的颗粒物样品. 用离子色谱分析了样品中F-、Cl-、NO3-、SO42-、Na+、NH4+、K+、Mg2+和Ca2+ 9种水溶性无机组分,并收集了SO2和NO2等气体污染物的数据. 结果表明:采样期间ρ(PM1.0)、ρ(PM2.5)和ρ(PM10)分别为82.9、104和160 μg/m3,PM1.0、PM2.5、PM10中所测9种水溶性无机组分的浓度之和分别为40.82、48.66和57.99 μg/m3. ρ(SO42-)、ρ(NO3-)和ρ(NH4+)相对较高,并且主要分布在细颗粒物中. 多数水溶性无机组分浓度冬季最高,春季其次,夏、秋季浓度偏低. 所测组分溶液的pH显酸性,冬季样品的pH最低,细粒子的酸性要强于粗粒子. SOR(硫的氧化率)与NOR(氮的氧化率)与国内其他地区相比较高,SOR秋季最高,NOR冬季最高. 因子分析结果表明,化石燃料以及生物质的燃烧、机动车尾气排放是水溶性无机组分的主要来源,建筑施工、土壤风沙等扬尘类污染源对水溶性无机组分也有一定的贡献.   相似文献   

11.
为研究邢台市秋季PM2.5污染特征,于2017年10月15日~11月14日在邢台市区对PM2.5样品进行了采集,并对其中水溶性离子(包括Cl-、NO3-、SO42-、NH4+、Ca2+、Na+、Mg2+、K+)进行了分析.结果显示,观测期间邢台市ρ(PM2.5)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(PM2.5)的53.3%,NO3-、SO42-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(PM2.5)增大而升高,且NO3-、NH4+及SO42-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(PM2.5)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PM2.5呈弱碱性,NH4+主要以(NH42SO4和NH4NO3的形式存在;ρ(NO3-)/ρ(SO42-)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PM2.5中水溶性离子的主要来源.  相似文献   

12.
为了解春节期间烟花爆竹燃放对北京大气污染物和PM2.5中水溶性无机离子贡献的影响,采用浓度特征对比、相关性分析等方法,对2011年2月1日-3月1日期间的PM10、气态污染物、PM2.5中水溶性无机离子浓度等在线数据进行了分析.结果表明:烟花爆竹的燃放会在短时间内加重PM10颗粒物污染,集中燃放期(含除夕、春节、正月初五、元宵节)ρ(PM10)和φ(SO2)(分别为232μg/m3和40.2×10-9)是非集中燃放期(63μg/m3和16.0×10-9)的3.7和2.5倍,燃放烟花爆竹对ρ(PM10)和φ(SO2)的小时贡献率分别达到56.8%和35.6%;但对φ(CO)、φ(NO)、φ(NO2)无显著影响.而观测期间由其他因素导致的污染期ρ(PM10)和各气态污染物小时体积分数有所增加,分别是非集中燃放期的3.0~8.3倍.燃放烟花爆竹对PM2.5中ρ(Mg2+)、ρ(K+)、ρ(Cl-)的影响最大,分别为非集中燃放期的65.0、31.6、6.9倍,贡献率分别为88.6%、87.2%、65.8%. ρ(Mg2+)、ρ(K+)与ρ(Cl-)在集中燃放期表现出较高的相关性(R>0.9).污染期ρ(SO42-)、ρ(NO3-)、ρ(NH4+)明显升高,分别为非集中燃放期的3.8、16.4、8.3倍,同时高于集中燃放期(分别为2.7、2.5、2.1倍).集中燃放期PM2.5中主要以NH4HSO4、NH4NO3、KNO3、KCl、NH4Cl、MgCl2等形式存在.集中燃放期硫氧化物转化率(SOR)高于非集中燃放期和污染期,而氮氧化物转化率(NOR)则是污染期最高.研究显示,燃放烟花爆竹对ρ(PM10)及PM2.5中ρ(Mg2+)、ρ(K+)、ρ(Cl-)影响最大,污染期各离子浓度均有大幅升高,NOR在污染期的高值是导致ρ(NO3-)升高的重要原因.   相似文献   

13.
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PM2.5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- > SO42- > 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-、SO42-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PM2.5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,SO42-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.  相似文献   

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