成都市一次重雾霾天气PM10中水溶性离子污染特征

2015年1月10~19日,对成都市青羊区雾霾期间大气PM10样品进行了采集,分析其质量浓度和9种水溶性离子(F-、Cl-、NO-3、SO2-4、NH+4、Ca2+、Mg2+、K+和Na+)的分布特征。结果表明:此次雾霾期间PM10的平均质量浓度高达357.8μg/m3;水溶性离子的总质量浓度在雾霾天较高,二次无机水溶性离子NO-3、SO2-4和NH+4占总水溶性离子的74.53%以上;雾霾和非雾霾天PM10中水溶性离子的质量浓度、含量百分比和各离子比值体现了本次雾霾是由机动车尾气、燃煤、建筑施工和气象等因素造成;PM10中NO-3/SO2-4的比值范围0.755 1~1.410,均值为1.050,说明成都是燃煤和机动车并存的复合型污染;PM10中NH+4和NO-3、SO2-4两两之间均具有较好的相关性,NH+4和NO-3、SO2-4的相关性系数分别为0.845 0、0.966 0,NH+4和NO-3、SO2-4主要以(NH4)2SO4、NH4NO3形式存在于PM10中,Ca2+和Mg2+的相关性系数高达0.913 0。     

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.     

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.     

兴隆大气气溶胶中水溶性无机离子分析

2009年9月～2010年8月在兴隆大气背景站,利用Andersen分级采样器进行大气气溶胶样品的采集,并利用离子色谱分析了其中的水溶性无机离子的成分含量.结果表明,TSP、PM2.1和PM1.1中总水溶性无机盐的年平均浓度分别为(89.66±47.66)、(54.44±34.08)和(44.39±29.95)μg·m-3,其中SO42-、NO3-、Ca2+和NH4+为兴隆大气气溶胶中最主要的水溶性无机离子.PM2.1中总水溶性无机离子的年平均浓度占TSP的61%.PM1.1总水溶性无机离子的年平均浓度占TSP的50%,占PM2.1的82%.PM1.1、PM2.1和TSP中水溶性无机离子总浓度季节性变化趋势一致,夏季>秋季>春季>冬季.NH4+与SO42-的摩尔比>2,表明NH4+未被SO42-完全中和.在细粒子中NH4+和SO42-、NO3-均有较好的相关性,相关系数分别为0.96和0.87,表明NH4+可能以(NH4)2SO4和NH4NO3的形式存在.     

亚青会期间南京污染气体与气溶胶中水溶性离子的分布特征

使用β射线测尘仪、EMS污染气体监测系统、安德森9级采样器和IC型离子色谱分析仪对2013年8月10~28日南京市亚青会期间PM2.5、污染气体和水溶性离子进行了观测分析.结果表明,在亚青会期间PM2.5、NO2、O3和CO的浓度分别为37.0、19.3、48.1和0.7×103μg·m-3,分别比亚青会前降低了26.0%、42.6%、36.1%和46.1%.亚青会期间,细粒子段主要水溶性离子为Na+、NH+4、Ca2+和SO2-4,占80.6%;粗粒子段主要水溶性离子为Na+、Ca2+、NO-3和SO2-4,占77.9%.Ca2+、Mg2+和NO-3在亚青会期间为双峰型分布,其余离子为三峰型分布;亚青会前和后水溶性离子均为三峰型分布.由NO-3/SO2-4的值判断亚青会前和后南京市SO2和NOx主要来自于移动源,在亚青会期间主要来自固定源.     

春季华东高山背景区域PM2.5和PM2.5~10中水溶性无机离子特征

为了探讨华东高山背景区域春季颗粒物中水溶性组分的特征,2014年3月至5月在国家大气背景监测福建武夷山站采集PM2.5及PM2.5~10样品,获取了水溶性无机离子组分,并同步收集气象因子及SO2、NO2、O3、PM10和PM2.5等污染物质量浓度数据.结果表明,春季武夷山背景点PM2.5和PM2.5~10中水溶性无机离子总浓度分别为(8.3±2.8)μg·m-3和(1.3±0.9)μg·m-3,分别占PM2.5和PM2.5~10质量浓度的(43.7±7.5)%和(24.4±6.4)%.SO2-4占PM2.5质量浓度百分比最高,为(32.4±6.3)%;NO-3占PM2.5~10质量浓度百分比最高,为(8.9±3.7)%.春季武夷山背景点硫酸盐主要存在于细颗粒物中,且以(NH4)2SO4和K2SO4的形式存在,粗颗粒中的硝酸盐则主要以Mg(NO3)2的形式存在.春季武夷山背景点水溶性无机离子主要来源于沙尘、海盐及高污染区域的远距离输送.     

秋季渤海、北黄海大气气溶胶中水溶性离子组成特性与来源分析

于2010年秋季在渤海、北黄海海域采集大气气溶胶总悬浮颗粒物(TSP)样品,运用离子色谱法测定了主要水溶性阳离子(Na+、K+、NH+4、Mg2+、Ca2+)和阴离子[Cl-、NO-3、SO2-4、CH3SO-3(MSA)]的浓度,并结合富集因子、相关性因子分析等方法探讨了其来源.结果表明,渤海、北黄海气溶胶样品中主要水溶性离子总浓度分别为30.9~58.8μg·m-3和5.03~39.8μg·m-3,平均值分别为(40.3±10.1)μg·m-3和(19.2±11.8)μg·m-3.二次离子(非海盐硫酸盐nss-SO2-4、NO-3和NH+4)浓度最高,分别占测定离子总浓度的87.5%和62.8%.富集因子分析表明,Mg2+、Cl-主要来自海源,K+主要来自地壳源.来源分析结果表明,渤海、北黄海TSP中海盐硫酸盐分别占总SO2-4浓度的1.2%和12.1%,生源硫酸盐(SO2-4 bio)对nssSO2-4的平均贡献分别为5.0%和14.6%,说明人为活动输入仍是气溶胶中SO2-4的主要来源.     

南京北郊冬季霾天PM2.5水溶性离子的污染特征与消光作用研究

为了探讨霾天下大气细颗粒物(PM2.5)中水溶性离子的污染特征及其对大气消光的影响,在2013年1月25日至2月3日于南京北郊进行了PM2.5连续在线监测.利用颗粒物-液体转换采集系统(PILS)连续采集水溶性样品,与离子色谱联用分析了其中SO2-4、NO-3、NH+4、Cl-、Na+、K+、Mg2+和Ca2+的含量;同时采用扫描电迁移率粒径谱仪(SMPS)和空气动力学粒径谱仪(APS)测量细粒子的粒径谱分布;采用三波长光声黑碳光度计(PASS-3)实时在线测量细粒子的散射和吸收消光系数;并实时监测痕量气体浓度.结果表明,观测期间霾与非霾天PM2.5中水溶性离子的总质量浓度分别为70.3μg·m-3和22.9μg·m-3;二次吸湿性组分SO2-4、NO-3和NH+4为主要的污染离子.霾天有利于SO2和NOx向SO2-4和NO-3的转化,尤其是NOx的氧化.运用多元线性回归统计方法,建立了PM2.5干消光系数与气溶胶化学成分之间的经验公式,发现NH4NO3对南京冬季消光的贡献最大,其次为(NH4)2SO4、有机碳(OC)和元素碳(EC).两次重污染事件中,污染前体物的一次排放和二次转化的增加分别是造成离子浓度升高的主要原因.     

成都市城区PM2.5中二次水溶性无机离子污染特征

2009年4月~2010年1月在成都市城区采集131个PM2.5样品,应用离子色谱法对PM2.5中二次水溶性无机离子(NH+4、NO-3和SO2-4)含量进行分析,并探讨其污染特征.结果表明,PM2.5中NH+4、NO-3和SO2-4的平均浓度值分别为(10.4±8.6)、(19.7±14.6)和(32.8±21.8)μg·m-3,分别占PM2.5质量的(5.5±2.8)%、(11.1±3.5)%和(19.3±6.4)%,三者总和占PM2.5质量浓度的(35.9±12.7)%.PM2.5中NH+4、NO-3和SO2-4的季节变化特征明显,夏、冬两季NH+4、NO-3和SO2-4的浓度均为SO2-4>NO-3>NH+4,其总和占PM2.5质量浓度的百分比为冬(44.3%)>夏(39.4%).相关分析结果显示,NH+4、NO-3和SO2-4在成都主要以NH4HSO4、(NH4)2SO4和NH4NO3形式存在;NO-3/SO2-4比值表明,成都市大气中硫和氮的主要来源以固定源为主;硫氧化速率和氮氧化速率的年均值分别为:0.33±0.12和0.19±0.09,表明成都市PM2.5中SO2-4和NO-3主要经二次转化形成.     

2012~2013年间北京市PM2.5中水溶性离子时空分布规律及相关性分析

2012年8月~2013年7月,在北京市包括城市背景、城区、郊区以及边界传输点在内的9个监测点位进行大气细颗粒物PM2.5样品的采集与分析,共获得486个有效样本及9种水溶性离子的质量浓度.观测期间9种水溶性离子总质量浓度为60.5μg·m-3,浓度水平高低顺序分别为NO-3SO2-4NH+-4Cl-Na+K+Ca2+F-Mg2+;其中SO2-4、NO-3和NH+4(三者简称SNA)占全部所测水溶性离子的88%;NO-3是全年波动范围最大的二次离子.对所测阴、阳离子相关性研究发现,阴、阳离子总体相关性良好,春、冬季阴、阳离子相关性要好于夏、秋季.对不同颗粒质量级别中的水溶性离子研究发现,SNA积累活跃,相对于SO2-4的积累,NO-3和NH+4在二次离子的形成过程中占据主导地位;NO-3是重污染过程累积效应比较明显且贡献相对较高的二次离子.     

上海市大气颗粒物中水溶性离子的粒径分布特征

分析了上海市嘉定区不同粒径的大气颗粒物中9种水溶性离子(SO42-、NO3-、NH4+、K+、Na+、Cl-、Ca2+、Mg2+、F-)的分布特征.结果显示,SO42-、NO3-和NH4+含量很高,占9种离子总和的65%～81%.颗粒物的C/A值平均为1.08,说明颗粒物呈中性,略偏碱,这可能与缺少碳酸根等的测定有关.1.5μm颗粒物中的离子占所有粒径段离子的52%～87%,表明离子主要集中在细颗粒物中.NH4+、K+呈单峰分布,峰值出现在0.95μm的颗粒段;SO42-、NO3-、Ca2+、Cl-呈双峰分布,峰值分别出现在0.95μm和3.0～7.2μm的粒径段,其中SO42-、NO3-的较高峰出现在0.95μm的细颗粒段,Ca2+的较高峰出现在3.0μm的颗粒段,Cl-则两峰高度相当;既有双峰分布又有单峰分布的离子是Na+、Mg2+和F-,3种离子的较高峰出现在3.0μm的颗粒段.离子粒径分布与采样期间的气象条件、离子的形成机制和来源有关.     

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.      

南京北郊冬季大气PM_(10)水溶性无机离子粒径谱分布特征研究

于2009年11月26日至12月20日在南京北郊昼夜分粒径采集大气PM10样品,运用离子色谱法分析其水溶性无机离子的浓度及谱分布特征,讨论无机离子与大气污染物之间的关系,研究其来源特征。结果表明:PM2.1日均值为0.3921 mg/m3,超过EPA大气质量标准(0.065 mg/m3)5倍,PM10日均值为1.0103 mg/m3,为国家大气PM10三级标准(0.25 mg/m3)3.04倍,PM2.1占PM10约40%,说明冬季南京北郊颗粒物污染较严重,且以细粒子为主;PM10和PM2.1中的主要无机离子均为SO42-、Ca2+、Cl-,浓度大小为SO42->Ca2+>Cl-,且均表现为白天浓度高于夜晚;粒径谱分布为Ca2+、Cl-、SO42-均呈双峰,Ca2+主要存在于粗粒子中,SO42-、Cl-主要分布在积聚模;相关性分析表明,SO42-与NO3和Cl-显著性相关,系数分别为0.7910、0.9123,其可能存在同源性;由NO3-/SO42-的特征比值,白天和夜晚分别为0.0582和0.0484,均远小于1,说明南京北郊大气污染以固定源为主。     

上海市交通干道颗粒物中水溶性无机离子的污染特征

2011年2月至2011年6月在上海市中心城区交通干道区采集29个TSP样品,对颗粒物中水溶性无机离子的化学特征进行了分析比较。结果表明:在9种水溶性无机离子(F-、Cl-、NO3-、SO42-、NH4+、Ca2+、K+、Mg2+和Na+)中,SO42-和NO3-浓度最高,分别占水溶性无机离子总浓度的36.1%和30.6%。颗粒物的阴离子/阳离子比值平均为1.12,相关性方程的斜率K为1.02,说明颗粒物偏酸性。计算的NO3-/SO42-比值的均值为0.85,表明移动排放源(机动车)对颗粒物中水溶性组分的贡献已接近于固定排放源(燃煤)。计算得出硫的转化率(SOR)均值为0.28(0.12～0.51),氮的转化率(NOR)均值为0.19(0.06～0.40),表明二次颗粒物生成是主要来源之一。     

杭州市大气颗粒物浓度及组分的粒径分布

分别于2008年11月及2009年4~5月及10月采集了杭州大气颗粒物样本,测定了杭州市大气颗粒物及其化学组分[元素碳(EC)/有机碳(OC)、11种水溶性离子、20种元素]的浓度,并研究了其粒径分布特征.结果表明,杭州市大气颗粒物质量浓度、EC和OC的质量浓度、9种离子(SO42-、NO3-、K+、Na+、Cl-、Ca2+、Mg2+、NO2-、F-)浓度的粒径分布均显双峰结构,峰值分别出现在<0.49μm的细粒径段与3.00~7.20 μm的粗粒径段; OC、EC、SO42-、NO3-、NH4+以及主要来自人为源的元素(Cu、Zn、As、Se、Sb、Cd)主要集中在<3.0μm的细颗粒物中;杭州市大气细颗粒物中二次污染严重,细颗粒物主要受工业、交通等人为源影响.     

南京地区大气气溶胶及水溶性无机离子特征分析

于2010~2011年在南京市城郊两个采样点收集了气溶胶样品,并利用离子色谱(IC)法分析了其中的水溶性无机离子成分.结果表明,采样期间除了夏季,其他3个季节南京城郊气溶胶污染都较严重.南京城郊气溶胶谱分布特征基本在0.65~2.1μm和5.8~9μm粒径段出现峰值.PM2.5与能见度的相关性很大.城郊离子总质量浓度均是春冬季高于夏秋季,四季阴离子质量浓度明显高于阳离子,且这一特征在细粒子上表现明显.水溶性离子在气溶胶中所占比例是夏秋冬季城区高于郊区.南京城郊NO3-/SO42-年均值表明采样期间燃煤仍然是主要污染源,且该比值夏季最低,冬季最高.NH4+、K+、NO3-和SO42-主要富集在细粒子上;Na+、Cl-和NO2-在粗粒子和细粒子上都有富集;Ca2+、Mg2+和F-主要在粗粒子上富集.因子分析(FA)的方法表明南京城区气溶胶主要有3个来源.     

北京市PM2.5水溶性有机物污染特征

用离子色谱技术对北京市2001~2002年大气PM2.5中7种水溶性有机物(WSOC)(甲酸、乙酸、甲磺酸、乙二酸、丙二酸、丁二酸、戊二酸)及12种无机离子(F-、Cl-、NO2-、NO3-、SO32-、SO42-、PO43-、Na 、NH4 、K 、Mg2 、Ca2 )的污染水平进行了同步测定.结果表明,SO42-、NO3-及NH4 为PM2.5中主要的水溶性物种,分别占PM2.5质量的10.6%、7.4%和5.7%;7种WSOC的浓度为0.011~0.118靏/m3,占PM2.5质量浓度的0.01%~0.1%,其中浓度最高的为乙二酸,其次为乙酸、丙二酸、丁二酸等;对PM2.5各化学组分浓度的季节变化特征的分析表明,PM2.5及OC的高浓度污染均出现在冬季采暖期,而WSOC则出现在夏季;对乙二酸与其他各组分进行相关性分析表明,乙二酸与SO42-、K 、NH4 、NO3-有较强的线性相关性(r=0.83,0.57,0.49,0.33),而与Cl-、Na 、Mg2 、Ca2 、EC、OC相关性较差(r=0.24, 0.22,0.12,0.05,0.13,0.10).由乙二酸季节变化特征及与其他物种相关性等特征初步推断,北京市PM2.5二元羧酸的主要来源为光化学反应而形成的二次污染物,而非来源于机动车、海盐或土壤的一次排放.     

Investigation on emission factors of particulate matter and gaseous pollutants from crop residue burning

Emission factors of particulate matter (PM), element carbon (EC), organic carbon (OC), SO_2, NO_x, CO, CO_2, and ten ions (Na~ , NH_4~ , K~ , Mg~(2 ), Ca~(2 ), F~-, Cl~-, NO_2~-, NO_3~-, SO_4~(2-)) were estimated from the domestic burning of four types of commonly produced crop residues in rural China: rice straw, wheat straw, corn stover, and cotton stalk, which were collected from the representative regions across China. A combustion tower was designed to simulate the cooking conditions under which the peasants burned their crop residues in rural China, to measure the emission factors. Results showed that wheat straw had the highest emission factor for the total PM (8.75 g/kg) among the four crop residues, whereas, corn stover and wheat straw have the highest emission factor for EC (0.95 g/kg) and OC (3.46 g/kg), respectively. Corn stover also presents as having the highest emission factors of NO, NO_x, and CO_2, whereas, wheat straw, rice straw, and cotton stalk had the highest emission factors of NO_2, SO_2, and CO, respectively. The water-soluble ions, K~ and Cl~-, had the highest emission factors from all the crops. Wheat straw had a relatively higher emission factor of cation species and F~-, Cl~-, NO_2~- than other residues.     

Application of ion chromatography to the determination of water-soluble inorganic and organic ions in atmospheric aerosols

A simple, sensitive and convenient ion chromatography(IC) method was established for the simultaneous determination of twelve water-soluble inorganic anions(F^-, Cl^-, NO2^-, NO3^-, SO3^2-, SO4^2-, PO4^3- ), and fifteen water-soluble organic ions(formate, acetate, MSA, oxalate, malonate, succinate, phthalates, etc. ) in atmospheric aerosols. The linear concentrations ranged from 0.005 μg/m^3 to 500 μg/m^3 (r = 0.999--0.9999). The relative standard deviation(RSD) were 0.43%--2.00% and the detection limits were from 2.7 ng/m^3 to 88 ng/m^3. The proposed method was successfully applied to the simultaneous determination of those inorganic ions and organic ions in PM2.5 of Beijing.