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。     

2008—2018年黄山市酸雨污染特征变化趋势分析

采用2008—2018年黄山市酸雨监测数据,阐述了黄山市酸雨变化特征及成因。结果表明:黄山市降水pH在5.0左右徘徊；酸雨频率在2017年以前均处于高位,以2017年为拐点,下降到最低值(35.7%)。总体上,黄山市酸雨污染情况正在得到改善,但形势依然严峻。SO2-₄和NO-₃的当量浓度之比从2013年的4.09下降到2018年的1.10；SO₂和NO_x排放量逐年减少,但是幅度不同,NO_x排放量下降幅度不大,致使NO_x对酸雨的贡献有增加的趋势；酸雨类型由硫酸型转变为硫酸型和硝酸型并重,机动车排放对酸雨污染的贡献已不可忽视。对黄山市降水中的碱性离子中和能力进行分析发现,黄山市起主要中和作用的离子为NH⁺₄和Ca²⁺。将黄山市降水与其他地区降水进行对比发现,黄山市降水受到的中和作用强于东南地区,但弱于北方地区。     

南京大气细颗粒物中水溶性组分的污染特征

为了解南京城区大气细颗粒物中水溶性组分的污染特征,在国控点草场门进行了连续一年的PM_2.5采样与分析。6种离子日均浓度为5.29~67.6 μg/m³,其中SO₄^2-、NH₄⁺、NO₃^-是PM_2.5的主要组成成分,6 种离子约占PM_2.5总质量的31%,SO₄^2-、NO₃^-和NH₄⁺相关性较好,NH₄⁺是PM_2.5中硫酸盐和硝酸盐中居于主导地位的离子。     

徐州市不同类型颗粒物重污染过程特征及组分差异性分析

经过多年的大气污染防治,我国空气质量有了大幅改善,但重污染过程仍有发生。对2018—2021年徐州市3种不同类型颗粒物重污染过程的污染特征、演变趋势、PM_2.5组分特征和相关性及污染成因分析结果表明:在不同类型的重污染过程中,二次无机离子NO₃^-、SO₄^2-、NH₄⁺在PM_2.5中的占比均是最高。在累积型重污染期间,NO₃^-、SO₄^2-、NH₄⁺分别增长144%、142%、183%,二次无机离子对PM_2.5的增长贡献较大。结合相关性分析及SOR、NOR值发现,硝酸盐和硫酸盐的二次生成作用显著。在沙尘型重污染期间,结合雷达监测结果及后向轨迹图可以看出,沙尘沉降至高空与近地面污染物叠加造成颗粒物高值。化学组分中Ca²⁺、Mg²⁺浓度对PM_2.5浓度的影响最大,二次生成和转化对其影响较小。在烟花燃放型重污染期间,和烟花爆竹有关的K⁺、Mg²⁺、Cl^-离子较污染前分别上升1 112%、2 058%、和239%,对污染过程影响显著。     

贵阳市城区PM10和PM2.5水溶性离子特征分析

分别于2013年10月和2014年2月、5月、7月在贵阳市城区3个环境空气质量监测国控点位（南明区市监测站、云岩区黔灵公园马鞍山和观山湖区贵阳一中）进行PM₁₀、PM_2.5样品采集,并对10种水溶性离子（SO₄^2-、NO₂^-、NO₃^-、NH₄⁺、Cl^-、F^-、Na⁺、K⁺、Mg²⁺、Ca²⁺）的含量进行了分析。结果表明,研究时段内,贵阳市3个点位PM₁₀、PM_2.5平均质量浓度分别为（64.8±25.5）、（46.6±21.2）μg/m³。其中,云岩区黔灵公园马鞍山点位的颗粒物浓度最低,南明区市监测站点位最高。3个点位PM_2.5平均浓度与PM₁₀平均浓度的比值为0.719,表明贵阳市城区PM₁₀中,PM_2.5占主导地位。水溶性离子分析显示,SO₄^2-、NO₂^-、NO₃^-、NH₄⁺、Cl^-、F^-、Na⁺、K⁺主要分布在PM_2.5中,Mg²⁺、Ca²⁺主要分布在PM₁₀中。3个点位PM₁₀和PM_2.5中的水溶性离子均表现为SO₄^2-、NH₄⁺、Ca²⁺浓度较大,F^-、NO₂^-较小,表明3个点位的污染源总体相同,且水溶性离子占PM₁₀、PM_2.5含量的比例达33.6%~48.1%。贵阳市城区大气中的SO₂转化率在5月、7月、10月较高,2月最低,主要是由于5月、7月、10月的高温、高湿、强辐射环境条件促进了SO₂向SO₄^2-的转化。阴阳离子平衡分析表明,贵阳市城区PM₁₀、PM_2.5呈现出偏碱性的特征。水溶性离子主成分分析表明,贵阳市城区PM₁₀中的水溶性离子主要来源于城市扬尘、生物质燃烧尘、煤烟尘、建筑尘以及二次粒子,PM_2.5中水溶性离子的来源与PM₁₀较为相似。     

乌鲁木齐近十二年(1997~2009)降水中化学组分变化趋势分析

通过对乌鲁木齐市近12年(1997~2009)降水的化学组分分析,表明大气环境中的年际pH值在6.04~7.42间波动。∑阴离子所占百分比约为∑阳离子2倍。SO^2-₄和Ca²⁺分别是阴离子和阳离子中占比重最大的离子,直接影响降水的化学性质。近年来,SO^2-₄在阴离子中所占比重呈下降趋势,而NO^-₃则逐年增加,说明乌鲁木齐市在控制燃煤型污染方面采取的措施取得了一定效果,而机动车尾气污染日益加重,大气环境中各阴离子的组分比例在不断变化。     

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。     

2018年长三角一次持续重污染过程分析

利用常州市6个环境空气质量评价点PM_2.5、PM₁₀、SO₂、NO₂、CO和水溶性离子数据，结合后向轨迹、激光雷达探空资料、气象资料等，分析了2018年1月29日—2月2日长三角区域一次持续重污染过程。结果表明，重度污染时次高达94 h，PM_2.5最高值达235 μg/m³，由外来输送污染物与本地排放的污染物叠加而成，在不利气象条件影响下，污染物在长三角区域长时间滞留；重污染期间，污染物日变化规律显示，PM_2.5受外来源影响更显著，而SO₂、NO₂受本地污染源影响更显著，水溶性粒子组分与常州市本地源存在较大差异，其中NO₃^-、NH₄⁺、K⁺、Mg²⁺和SO₄^2-值增加最为明显，较污染前分别增加了9.1，5.9，4.3，4.2和4.1倍；K⁺值升高较快，说明污染期间也受到了生物质燃烧的影响。此外，NO₃^-和SO₄^2-在空气质量较好时，在水溶性离子中的占比日变化幅度较大，而在重污染期间，NO₃^-和SO₄^2-日变化幅度明显减小。     

春节期间烟花爆竹燃放对海口市空气质量的影响

基于2018年与2019年春节期间常规空气污染物数据、2019年细颗粒物PM_2.5中水溶性离子和OC/EC的化学组分数据，结合气象资料，分析了春节期间烟花爆竹燃放对海口市空气质量的影响。结果表明：春节期间烟花爆竹燃放对海口市初一的空气质量影响较大，主要影响污染物为PM₁₀、PM_2.5和SO₂，对NO₂、CO和O₃影响相对较小；实施烟花爆竹严格管控后空气质量明显改善，2019年除夕夜PM₁₀、PM_2.5和SO₂质量浓度峰值较2018年分别下降67.4%、68.5%和66.7%；烟花爆竹集中燃放主要造成K⁺、Cl^-、Mg²⁺和SO₄^2-快速上升，其中K⁺影响最为显著，K⁺短时上升了16.21 μg/m³，增加17.01倍；对于NO₂^-、Na⁺、F^-、NO₃^-、Ca²⁺、NH₄⁺等6种离子和OC/EC影响较小。     

西安市大气颗粒物PM2.5与降水关系的探讨

对西安市2011年的降水及PM_2.5进行采样，并对其进行了pH及无机水溶性离子测定。结果表明，西安市酸雨的污染类型以硫酸型污染为主，连续性降水对大气颗粒物的去除效果明显，pH随降水量的增加而减小。对采样日降水前和降水后3 h的PM_2.5监测结果表明降水对PM_2.5质量浓度与其中的离子有一定去除作用。西安市的PM_2.5呈酸性，并且与降水的pH有着很好的相关性；另外降水前PM_2.5的质量浓度、SO₄^2-浓度与降水pH呈负相关，NO₃^-与降水pH的相关性不明显。近几年PM_2.5和降水中的SO₄^2-/NO₃^-当量值变化趋势表明西安市大气污染已步入煤烟和机动车尾气混合型污染类型，且机动车污染对大气污染和酸雨的贡献比例有所增加。     

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。     

上海青浦地区大气降水的化学特征

利用上海青浦地区2003—2014年观测的大气降水监测资料,分析该区域12 a以来大气降水的酸化程度、化学组成特征,探讨降水中化学成分的不同来源及相对贡献。结果表明:降水pH年均值为4.43~6.33,酸雨频率为2.6%~86.8%,降水酸化程度大致经历了明显恶化和波动变化2个阶段。降水电导率年均值为1.77~4.01 m S/m,呈下降趋势。降水中各离子雨量加权平均当量浓度顺序为SO_4~(2-)NH_4~+Ca~(2+)NO_3~-Cl~-Na~+Mg~(2+)F-K~+,SO_4~(2-)、NH+4、Ca~(2+)和NO_3~-是降水中的主要离子,占离子总量的83.0%;降水类型由硫酸型向硫酸和硝酸混合型转变。降水离子中的二次组分SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+绝大部分来源于人为源,Ca~(2+)、Mg~(2+)和K+主要来自于土壤源和人为源的贡献,Cl~-主要来自海洋源,同时人为源的影响也不可忽视。     

2010—2019年台州市市区降水化学组成特征及变化趋势

为了解台州市市区大气降水化学成分组成特征及变化规律,对2010—2019年台州市市区降水监测数据进行了统计分析。结果表明:2010—2019年降水样品pH为4.20～4.84夏高冬低,强酸性降水频率下降显著,电导率平均值为3.16 mS/cm。SO_4~(2-)和NO_3~-是降水中最主要的阴离子,NH_4~+和Ca~(2+)是降水中最主要的阳离子。Ca~(2+)浓度在2018年开始有所抬升,SO_4~(2-)和NO_3~-浓度整体呈波动下降趋势。SO_4~(2-)与NO_3~-浓度比均值为1.50,呈下降趋势,同大气中SO_2与NO_2的质量浓度比变化趋势基本一致。SO_4~(2-)和NO_3~-相关性显著,Cl~-、Na~+及Mg~(2+)三者之间具有较好相关性。降水与气态污染物相关性不大,对颗粒物有明显冲刷去除作用。SO_2和NO_x的排放量显著下降,酸雨污染呈现改善过程。     

2001—2018年浙江省酸雨变化特征及影响因素分析

利用2001—2018年浙江省32个城市酸雨观测资料,结合数理统计和GIS空间插值,分析了全省降水酸度变化、化学组分特征及其影响因素。研究结果表明,以2009年为拐点,浙江省酸雨污染呈先加重后减轻的趋势,降水酸度和酸雨率均得到显著改善。2009年后,轻酸雨城市的比例不断上升。至2018年,全省大部分城市均处于轻酸雨区,并有部分非酸雨城市出现。降水中的硫酸根离子浓度呈显著下降趋势,硝酸根离子浓度呈波动变化,但变化不显著。硫酸根离子与硝酸根离子的当量浓度比值呈显著下降趋势,由2002年的3.48降至2018年的1.35,酸雨类型由硫酸主导型向复合型转变。二氧化氮、硝酸根离子和可吸入颗粒物是影响降水pH的主要因素,氮氧化物对浙江省降水酸度的影响不断增大。因此,在加强区域硫氮协同控制的同时,着力加强氮氧化物深度减排是进一步改善浙江省酸雨状况的关键。     

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。     

重庆市黔江区降水地球化学特征

为了解生态旅游城市重庆市黔江区大气污染状况,2015年采集了91个降水样品,分析了降水中离子组分分布特征,运用富集因子法、海盐示踪法、相关性分析、主成分分析、聚类分析和HYSPLIT模型分析了降水化学组分来源。研究结果表明:黔江区域降水p H为5.66~6.96,加权平均值为6.34,降水离子组分浓度大小次序为SO_4~(2-)Ca~(2+)NH_4~+Mg~(2+)NO_3~-Cl~-Na~+K~+F~-,SO_4~(2-)、Ca~(2+)之和占总离子的63.95%;除Mg~(2+)和K+外,其余组分离子浓度与总离子浓度随季节变化(冬季春季秋季夏季)呈同样的变化特征。Ca~(2+)、Mg~(2+)和K+大部分均来源于陆源贡献,Na~+可能受到了海洋源的影响,SO_4~(2-)和NO_3~-主要来源于人为输入源的贡献,Cl~-是受土壤物质和海洋的双重影响。轨迹水汽运输结果表明:黔江区域的降水主要受到西北气团、西南季风、西风环流和极地气候共同作用输入。降水中各个离子组分均表现出显著性或极显著性关系,主成分分析结果表明,第一主成分上研究的降水离子组分中都具有相对较大正载荷,第二组分pH、降水量和气温为一类。     

重庆市主城区大气水溶性离子在线观测分析

2015年12月—2016年3月期间,利用在线气体与气溶胶成分监测仪(IGAC)在重庆市大气超级站开展连续观测分析,并捕捉到2次持续时间较长的空气重污染过程。对PM_(2.5)中9种水溶性离子及5种气态前体物的观测结果分析表明:NO_3~-、NH_4~+和SO_4~(2-)是重庆市主城区PM_(2.5)中主要的水溶性离子成分,其浓度均表现出明显的日变化特征,主要以(NH4)_2SO_4和NH_4NO_3的形式存在。NH_3和SO_2是最主要的气态污染物。2次重污染过程的水溶性离子组分有明显差异,细颗粒物累积型污染的NH_4~+、SO_4~(2-)、NO_3~-浓度高,二次转化十分明显;春节期间烟花爆竹集中燃放,Cl~-、K~+浓度高,主要属于一次排放;污染期间主要离子组分的同源性特征显著。     

北京夏季大气主要含氮无机化合物的变化规律与相互作用

利用SJAC-MOBIC/FIA在2006年8月16日—9月9日在线测量了北京城市大气细颗粒物中主要水溶性含氮离子组分(NO₃^-和 NH₄⁺),与重要含氮气态污染物(HNO₃、HNO₂和 NH₃),以追踪细颗粒物中含氮二次无机组分和含氮气态污染物的变化规律及其相互作用。观测期间,NO₃^- 和 NH₄⁺的平均浓度分别为13.08和11.93 μg/m³,它们与SO₄^2-浓度之和在细颗粒物(PM_2.5)中的平均比例为55%,明显高于其他季节;污染过程中,积聚模态颗粒物体积浓度及其与爱根核模态颗粒物体积浓度比值逐渐增加,说明二次转化是北京夏季细颗粒物的重要来源。白天HONO迅速光解产生OH自由基,而OH自由基是生成HNO₃的重要物种,因此HONO和HNO₃具有相反的日变化规律。在温度较高的白天,大气环境不利于NH₄NO₃的生成与存在;夜间低温高湿的条件下硝酸铵理论平衡系数Ke与气态氨和硝酸的乘积Km相当或低于后者,较有利于NH₄NO₃的生成。北京夏季大气具有足量气态NH₃以中和硫酸盐;但在NO₃^-与阳离子的电荷平衡中,金属阳离子也非常重要。     

杭州秋冬季PM2.5污染特征分析

为研究杭州PM_2.5污染来源特征,利用2013—2019年杭州市PM_2.5监测数据和气象观测数据,分析了杭州市2013—2019年PM_2.5浓度变化,选取本地积累型和输入型2种PM_2.5污染过程,结合单颗粒气溶胶飞行时间质谱仪（SPAMS）和在线离子色谱数据,探讨杭州市PM_2.5化学组分和污染来源。结果表明：每年秋冬季（11月至次年3月）杭州以东北风、西北风及偏南风为主,风速低于4 m/s时,大气扩散条件差,受本地污染物积累影响,PM_2.5浓度容易出现超标;风速较大且为东北风和西北风时,受上游污染输入影响,易出现PM_2.5重度污染。本地积累型和输入型案例中,PM_2.5化学组分中占比最大的为NO₃^-、SO₄^2-和NH₄⁺;PM_2.5浓度上升过程中,二次NO₃^-和SO₄^2-转换率明显上升,其中NO₃^-上升更为显著,二次气溶胶污染严重。2次案例中,PM_2.5来源贡献占比前3位均为机动车尾气源、燃煤源和工业工艺源,其中本地积累型PM_2.5浓度上升阶段,机动车尾气源占比会明显上升;输入型案例中,输入阶段机动车尾气源占比显著上升,燃煤源贡献也小幅上升。