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相似文献
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1.
为研究天津冬季重污染天气过程中颗粒物水溶性离子的粒径谱分布及二次离子生成机制,于2014年1月利用Anderson撞击式分级采样器在中国气象局天津大气边界层观测站内采集颗粒物样品,并使用离子色谱仪分析Na~+、NH_4~+、K~+、Mg~(2+)、Ca~(2+)、Cl~-、NO_3~-、SO_4~(2-)等8种水溶性无机离子(TWSII).结果表明,采样期间PM_(2.5)和PM_(10)质量浓度均值分别为(138±100)μg·m~(-3)和(227±142)μg·m~(-3),粗、细粒子中TWSII的平均浓度分别为(34.07±6.16)μg·m~(-3)和(104.16±51.76)μg·m~(-3).细粒子中SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+这3种离子的浓度远高于其他离子,且相关性较好,粗粒子中NO_3~-、SO_4~(2-)、Cl~-浓度较高.随着污染程度加剧,细粒子中TWSII浓度增加明显,粗粒子中则变化不大.水溶性离子的粒径谱分布显示,SO_4~(2-)以单模态分布,优良天峰值出现在0.43~0.65μm,NO_3~-在优良日呈现三模态分布,峰值分别出现在0.43~0.65、2.1~3.3和5.8~9.0μm,NH_4~+呈双模态分布,优良日峰值出现在0.43~0.65μm和4.7~5.8μm,污染日3种二次离子峰值均以0.65~1.1μm的单模态分布为主,与三者之间的热动力平衡过程有关.细粒子中NH_4~+除与SO_4~(2-)和NO_3~-结合外,还与部分Cl~-结合,粗粒子中NH_4~+全部与NO_3~-和SO_4~(2-)结合后,剩余的NO_3~-和SO_4~(2-)与其他阳离子结合.  相似文献   

2.
陶月乐  李亲凯  张俊  李斯奇  李晓东 《环境科学》2017,38(10):4034-4043
利用Anderson冲击式分级采样器,于2012年2月~2013年1月在成都市城东成都理工大学校园内按月采集了不同粒径的大气颗粒物样品,分析了颗粒物样品的质量浓度以及9种水溶性离子含量.结果表明,采样期间成都市PM_(2.1)和PM_(11)的年平均浓度分别为(125.9±56.14)μg·m~(-3)和(224.5±83.64)μg·m~(-3),颗粒物浓度冬季最高,春季次之,秋季浓度最低;成都市水溶性离子浓度平均水平为37.15μg·m~(-3),其中检测的9种离子浓度从大到小顺序依次为SO_4~(2-)NO_3~-NH_4~+Ca~(2+)Cl~-Mg~(2+)K~+Na~+F~-,SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+占总水溶性离子的78%,是主要的离子组分.SO_4~(2-)、NO_3~-、NH_4~+呈单峰分布,其主要分布于细粒子中;Ca~(2+)和F~-也呈单峰分布,但是主要分布在粗粒子中;Cl~-和K~+粒径分布相似,Mg~(2+)和Na~+分布相似,均呈双峰分布.成都市冬、春季节粗、细颗粒物中的水溶性离子浓度均明显高于夏、秋季节.结合离子相关性分析,细颗粒物中的SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+可能主要以(NH_4)_2SO_4或NH_4HSO_4、NH_4NO_3的形式存在,而粗颗粒物中的主要离子组分SO_4~(2-)、NO_3~-和Ca~(2+)则可能以Ca(NO_3)2、CaSO_4等形式存在.主成分分析结果表明,颗粒物中水溶性离子主要来自二次过程、土壤扬尘、生物质燃烧和农业源.  相似文献   

3.
为探究安阳市大气PM_(2.5)中水溶性离子的污染特征及其来源,于2018~2019年的典型月份在安阳市采集PM_(2.5)样品,使用离子色谱测试了9种水溶性离子(Na~+、NH_4~+、K~+、Mg~(2+)、Ca~(2+)、F~-、Cl~-、NO_3~-和SO_4~(2-)).开展了PM_(2.5)和水溶性离子浓度水平的分析、阴阳离子平衡和氮氧化率(NOR)、硫氧化率(SOR)的计算、离子相关性和主成分分析等.结果表明,安阳市PM_(2.5)和水溶性离子年均浓度分别为(85.81±45.43)μg·m~(-3)和(48.21±30.04)μg·m~(-3),各离子浓度高低顺序为NO_3~-SO_4~(2-)NH_4~+ Cl~-K~+ Ca~(2+) Na~+Mg~(2+)F~-;阴阳离子电荷当量数值为0.75~0.94,大气气溶胶显碱性;NH_4~+和SO_4~(2-)、NO_3~-以及K~+和Cl~-等具有显著的相关性;氮氧化率(NOR)和硫氧化率(SOR)的年均值分别为0.25和0.37;SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+(SNA)的年均浓度为(42.72±27.87)μg·m~(-3),占水溶性离子总量的87.14%;春季、夏季和秋季的NH_4~+主要以(NH_4)_2SO_4和NH_4NO_3的形式存在,冬季的NH_4~+主要以(NH_4)_2SO_4、NH_4NO_3和NH_4 Cl的形式存在;水溶性离子主要来自于二次生成、燃煤、生物质燃烧和扬尘.  相似文献   

4.
泉州市大气PM2.5中水溶性离子季节变化特征及来源解析   总被引:2,自引:0,他引:2  
为掌握泉州市大气PM_(2.5)中无机水溶性离子的季节变化特征,于2014年3月~2015年1月同步采集了泉州市5个采样点共116个PM_(2.5)样品.用离子色谱法分析了PM_(2.5)中Na~+、NH_4~+、K~+、Ca~(2+)、Mg~(2+)、F~-、Cl~-、NO_3~-和SO_4~(2-)等9种水溶性无机离子.观测期间,总水溶性离子浓度季节变化特征为春季(14.24±6.43)μg·m~(-3)冬季(8.54±7.61)μg·m~(-3)夏季(4.10±2.67)μg·m~(-3)秋季(3.91±2.58)μg·m~(-3);SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+(SNA)是PM_(2.5)中主要的3种离子,占水溶性离子总质量浓度比例分别为春季(90.3±3.3)%、夏季(68.8±11.7)%、秋季(78.9±7.1)%和冬季(74.0±18.4)%,说明春季二次污染较为严重;PM_(2.5)中阴、阳离子电荷平衡分析显示,阴离子相对亏损,大气细颗粒物组分呈弱碱性;春、冬季NH_4~+主要以(NH_4)_2SO_4、NH_4HSO_4和NH_4NO_3等形式存在,而夏、秋季则主要以NH_4HSO_4和NH_4NO_3形式存在;PMF源解析结果表明,泉州市大气PM_(2.5)中水溶性离子主要来自海盐、二次源、建筑扬尘、垃圾焚烧源和生物质燃烧源.  相似文献   

5.
选取梅州市典型污染日(2015年7月8日至29日)进行实际测量,在梅州市环境监控中心站楼顶每天连续采集PM_(10)和PM_(2.5)样品,利用离子色谱仪分析样品中Na+、NH4+、K+、Mg~(2+)、Ca~(2+)、Cl~-、NO_2~-、NO_3~-、SO_4~(2-)离子的质量浓度,结果表明,PM_(10)日均质量浓度为(54±19)μg/m~3,PM_(2.5)日均质量浓度为(35±14)μg/m~3。PM10和PM2.5中水溶性无机离子平均浓度分别为(19.7±4.4)μg/m~3、(10.8±5.0)μg/m3,分别占PM_(10)和PM_(2.5)质量的(42±20)%和(31±9.7)%。其中S0_4~(2-)、NO_3~-、NH_4~+是梅州市PM_(10)和PM_(2.5)中最主要的水溶性无机离子。采样期间SO42-浓度较高的可能原因是煤炭在梅州市的能源结构中占有较高比例。S0_4~(2-)、NO_3~-主要以(NH_4)_2SO_4的形式存在气溶胶体系中。  相似文献   

6.
苏州市PM2.5中水溶性离子的季节变化及来源分析   总被引:29,自引:27,他引:2  
2015年在苏州市城区采集大气细颗粒物PM_(2.5)样品共87套,用重量法分析了PM_(2.5)的质量浓度,离子色谱法分析了颗粒物中F-、Cl-、NO_3~-、SO_4~(2-)、Na~+、NH_4~+、K~+、Mg~(2+)和Ca~(2+),共9种水溶性无机离子.观测期间,苏州市PM_(2.5)的年均质量浓度为(74.26±38.01)μg·m-3,其季节特征为冬季春季秋季夏季;9种水溶性离子的总质量浓度为(43.95±23.60)μg·m~(-3),各离子的浓度高低顺序为NO_3~-SO_4~(2-)NH_4~+Na~+Cl~-K~+Ca~(2+)F-Mg~(2+);SNA(SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+三者的简称)是最主要的水溶性离子;SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+三者之间具有显著的相关性,它们在PM_(2.5)中主要是以NH_4NO_3和(NH_4)_2SO_4的结合方式存在.苏州市PM_(2.5)中水溶性离子的主要来源包括工业源、燃烧源、二次过程和建筑土壤尘等.  相似文献   

7.
张岩  张洪海  杨桂朋 《环境科学》2013,34(11):4146-4151
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.  相似文献   

8.
上海大气冷凝水化学特性分析   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
2011年3月8日至4月11日期间利用新研制的大气冷凝水采样器收集了上海大气冷凝水样品.从冷凝水的化学组成及常见大气湿沉降的比较、冷凝水离子间的相关性、冷凝水离子浓度随时间变化等方面,分析了上海大气冷凝水的化学特性.结果表明,上海大气冷凝水pH值介于6.1~7.2,加权均值为6.5,多呈弱酸性;NH4+和SO42-是含量最高的2种离子,浓度分别为139.7μeq/L和125.7μeq/L,SO42-是主要致酸离子;NO2-含量为9.9μeq/L,比NO3-(9.5μeq/L)略高,且所有冷凝水样品中NO2-检出率为100%;4种低分子量有机酸MSA-(6.0μeq/L)、CH3COO-(5.9μeq/L)、C2O42-(3.9μeq/L)和HCOO-(3.7μeq/L)占阴离子总量的8.5%,含量远高于上海雨水;Ca2+(19.2μeq/L,4.0%)、Mg2+(4.9μeq/L,1.0%)含量比同期雾水低2~3个数量级;冷凝水离子浓度随时间变化较大,这与光化学反应、春季逆温等有关.  相似文献   

9.
本研究于2015年12月至2016年2月在徐州市城区采集大气细颗粒物PM_(2.5)样品共32套,使用离子色谱法分析了颗粒物中的F~-、Cl~-、NO_3~-、SO2-4、Na~+、Mg~(2+)、NH_4~+、K~+和Ca~(2+)的质量浓度.观测期间,徐州市冬季PM_(2.5)的平均质量浓度为(164.8±77.3)μg·m-3,9种水溶性离子总质量浓度为(67.5±36.1)μg·m~(-3),占PM_(2.5)的40.9%,各离子浓度高低顺序为NO_3~-SO_4~(2-)NH_4~+Cl~-Ca~(2+)K~+Na~+Mg~(2+)F~-,其中NH_4~+、NO_3~-和SO_4~(2-)是最主要的水溶性离子.清洁大气、轻度霾和重度霾时期PM_(2.5)中总水溶性无机离子(WSIIs)质量浓度分别为(12.8±8.8)、(59.0±22.8)、(86.3±36.0)μg·m~(-3),SNA分别占WSIIs的86.4%、82.8%和78.9%.NH_4~+、NO_3-和SO_4~(2-)三者之间相关性显著,在PM_(2.5)中的结合方式为(NH_4)_2SO_4和NH_4NO_3.徐州市PM_(2.5)中水溶性离子的主要来源为二次转化、生物质燃烧、化石燃料燃烧和矿物粉尘等.  相似文献   

10.
为研究南京市典型交通源冬季PM_(2.5)的污染特性,于2016年1月9日到2月4日在南京市四平路采集了大气中PM_(2.5)样品,分析了样品中的重金属元素、水溶性离子、有机碳和元素碳的浓度。结果表明,采样期间南京市大气PM_(2.5)中日平均质量浓度为85.3μg/m~3。重金属元素锌(Zn)的浓度最高,其次是铅(Pb)和锰(Mn)的元素浓度,平均浓度分别为104.72 ng/m~3、60.88 ng/m~3,再者是钡(Ba)和铜(Cu)的元素浓度,平均浓度分别为30.23 ng/m~3、45.26 ng/m~3。样品中水溶性离子的平均质量浓度水平为:NO_3~-SO_4~(2-)NH_4~+Cl~-K~+Na~+Mg~(2+)Ca~(2+),其中NO_3~-、SO_4~(2-)和NH_4~+的质量浓度均在10μg/m~3以上,是水溶性离子的主要组分,分别占总离子浓度的37.18%、29.34%、17.42%。  相似文献   

11.
基于降水化学的北京城乡大气污染物差异探析   总被引:1,自引:1,他引:0  
降雨化学成份的变化间接反映大气污染特征,是研究大气环境及沉降物影响的重要途径.本文比较了2013与2014年雨季北京市区到郊县延庆4个样点上降雨成份的时空差异,并结合PMF模型分析了各主要离子的可能来源.结果表明,4个样点降雨pH中值分别为6.52、6.57、6.60、6.52,从市区到远郊略有增加.各离子浓度都是春秋季高,夏季低.降雨中各离子的雨量加权平均浓度(VWM)表现为:Ca~(2+)、NH_4~+、SO_4~(2-)较高,分别在100~400μeq·L~(-1)、100~350μeq·L~(-1)、150~500μeq·L~(-1)之间,Mg~(2+)、Na~+和NO_3~-分别在0~150μeq·L~(-1)、0~250μeq·L~(-1)、0~150μeq·L~(-1)之间,K~+和Cl~-较低,分别在0~45μeq·L~(-1)、0~90μeq·L~(-1)之间.NH_4~+、Mg~(2+)的VWM从市区到郊区递减,K~+、SO_4~(2-)-S、Na~+、NO_3~呈近郊区略有增大,远郊区全部减小的趋势.SO_4~(2-)是主要的致酸离子,Ca~(2+)、NH_4~+和Mg~(2+)对雨水中酸根离子的中和因子平均值分别为0.5、0.4和0.1.市区BNU点SO_4~(2-)-S(以S计)与Ca~(2+)的沉降量分别为55.66 kg·hm~(-2)·a~(-1)和24.10 kg·hm~(-2)·a~(-1),在远郊YQ点为26.03 kg·hm~(-2)·a~(-1)和10.84kg·hm~(-2)·a~(-1).NH_4~+-N与NO_3~-N的沉降量在4点的变化范围为7.27~14.05 kg·hm~(-2)·a~(-1)及2.50~5.07 kg·hm~(-2)·a~(-1).Mg~(2+)和Cl~-从市区到远郊分别在1.32~4.48 kg·hm~(-2)·a~(-1)及3.67~6.10 kg·hm~(-2)·a~(-1)之间变化.所有离子以湿沉降为主,沉降量与相应的降雨量变化较为一致.根据PMF模拟结果,4点的地面扬尘和建筑源污染均较高,市中心尾气污染最严重,近市区二次源污染严重,近郊区氮污染严重,远郊区受养殖场、垃圾源等的NH_3排放影响较大.  相似文献   

12.
太原市大气颗粒物粒径和水溶性离子分布特征   总被引:9,自引:8,他引:1  
在太原市于2014年7月至2015年4月利用TE-235分级采样器采集PM_(10)分级颗粒物样品,通过离子色谱分析其中9种无机水溶性离子,报道了大气颗粒物(PM_(10))及其水溶性无机离子水平,探讨了其粒径分布、季节变化特征和来源.结果表明,采样期间太原市PM_(10)日平均浓度水平为173.7μg·m~(-3),超过了国家环境空气二级日标准限值(150μg·m~(-3),GB3095-2012);冬季PM_(10)浓度(199.1μg·m~(-3))和春季(194.2μg·m~(-3))较接近,远高于夏季水平(127.7μg·m~(-3)).PM_(10)在0.95μm和3.0~7.2μm粒径段处呈双峰分布.PM_(10)中总离子浓度季节变化为冬季夏季春季,其中SO~(2-)_4、NO~-_3和NH~+_4是主要离子,占总离子的质量分数为66%~80%.分级离子中,SO~(2-)_4、K~+、NH~+_4、Cl~-以及冬、春季的NO~-_3在0.95μm段呈单峰分布;Ca~(2+)、Mg~(2+)和夏季NO~-_3均在0.95μm和3.0~7.2μm段呈双峰分布.相关性分析显示,风速增大对冬夏季的颗粒物及其水溶性离子有稀释作用,但春季沙尘天气则会导致其升高.通过NO~-_3/SO~(2-)_4和Mg~(2+)/Ca~(2+)比值发现,太原市颗粒物中NO~-_3和SO~(2-)_4主要来自于燃煤排放,Mg~(2+)和Ca~(2+)来源为扬尘和煤燃烧排放.  相似文献   

13.
为研究太原大气颗粒物中水溶性无机离子的质量浓度水平、季节变化和粒径分布特征,于2012年6月~2014年5月使用惯性撞击式分级采样器采集大气颗粒物样品,并用离子色谱分析了其中的水溶性无机离子组成.结果表明,PM_(1.1)、PM_(2.1)和PM_9中总水溶性无机离子浓度平均值分别为(15.39±9.91)、(21.10±15.49)和(36.34±18.51)μg·m-3.PM1.1和PM2.1中,二次离子(SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+)占总水溶性无机离子质量分数最高;PM9中SO_4~(2-)和Ca~(2+)占比较高.各粒径段中SO_4~(2-)和NH+4季节变化特征相似,均为冬夏季节高、春秋季节低;NO_3~-、K+和Cl-季节变化特征一致:冬季秋季春季夏季;Ca~(2+)和Mg~(2+)季节变化特征一致:春季冬季秋季夏季.SO_4~(2-)和NH+4为细模态单峰分布,春秋季节在0.43~0.65μm处出现峰值,而夏季出现在0.65~1.1μm处,细粒径段峰值出现由凝结模态向液滴模态转移的现象.NO_3~-为双模态离子,冬季在0.43~2.1μm出现明显细粒径段峰值,夏季在4.7~5.8μm出现明显粗模态峰值.K~+、Na~+和Cl~-为双模态离子,分别在0.43~1.1和4.7~5.8μm出现峰值;Ca~(2+)、Mg~(2+)和F-呈粗模态单峰分布,在4.7~5.8μm出现峰值.主成分分析结果显示,水溶性无机离子来源主要是二次源、燃煤、工业源、生物质燃烧和土壤尘或降尘.  相似文献   

14.
于2010年春季,在台湾省北部东海海域彭佳屿岛采集了60个总悬浮颗粒(TSP)样品,用离子色谱测定了8种水溶性离子(Na~+、Mg~(2+)、Ca~(2+)、K~+、NH_4~+、Cl~-、SO_4~(2-)和NO_3~-)浓度.结合HYSPLIT气团后向轨迹模型、离子化学计量学关系、离子相关性分析和主成分分析,探讨了彭佳屿岛春季TSP中水溶性离子的主要来源.结果表明:彭佳屿岛春季TSP中水溶性离子质量浓度顺序依次为SO_4~(2-)(7.70±4.53)μg/m~3Cl~-(6.17±3.85)μg/m~3Na~+(4.59±2.28)μg/m~3NO_3~-(4.24±3.07)μg/m~3NH_4~+(1.53±1.20)μg/m~3Ca~(2+)(0.95±1.47)μg/m~3Mg~(2+)(0.59±0.30)μg/m~3K~+(0.31±0.17)μg/m~3.其中Cl-、Na+和Mg~(2+)全部来源于海洋源;K~+来源较多,除了海洋源外,煤和生物质燃烧以及陆源矿物等都可能是彭佳屿岛春季TSP中K~+的来源;60%的Ca~(2+)来源于当地的建筑粉尘;77%的SO_4~(2-)源于煤和生物质燃烧释放;NO_3~-主要源于汽车尾气、煤和生物质燃烧等释放;NH_4~+主要来源于二次气溶胶和生物质燃烧等.通过整合本研究与前人的观测,发现在春季从中国东北至西北太平洋开阔海域,TSP中Cl-、Na+和Mg~(2+)的浓度在空间上呈现逐渐升高趋势,而Ca~(2+)、K~+、NH_4~+、SO_4~(2-)和NO_3~-的浓度在空间上呈现逐渐下降趋势,显示了TSP中不同水溶性离子在海洋大气传输过程中的空间变化特征.  相似文献   

15.
方言  曹芳  范美益  章炎麟 《环境科学》2020,41(3):1025-1035
本研究于2017年12月至2018年2月以及2018年6~8月在嵊泗岛屿共采集70个大气总悬浮颗粒(TSP)样品,利用离子色谱法分析TSP样品中水溶性离子(主要包括:Na~+、 K~+、 NH~+_4、 Mg~(2+)、 Ca~(2+)、 Cl~-、 SO_4~(2-)、 NO~-_3和MSA)的质量浓度,结合HYSPLIT后向轨迹模型,离子相关性分析和主成分分析等方法,探讨东海背景站水溶性离子组分的化学特征、季节差异以及主要来源.结果显示,观测期间TSP和主要水溶性无机离子(WSIIs)质量浓度均表现为冬季高、夏季低,冬季和夏季的总水溶性离子(TWSIIs)平均质量浓度分别为(26.5±16.3)μg·m~(-3)和(8.8±3.8)μg·m~(-3).二次离子(NO~-_3、 SO_4~(2-)与NH~+_4)是TSP中最主要的离子组分,在冬、夏两季分别占TWSIIs的86.2%和74.9%.非海盐硫酸盐(nss-SO_4~(2-))主要来自人为排放,夏季生源硫酸盐对nss-SO_4~(2-)的贡献为28.1%,冬季贡献率为5.9%.另外,研究站点受季节气温变化、长距离传输以及夏季生物源的影响,导致冬季NO~-_3质量浓度最高,夏季SO_4~(2-)质量浓度最高.主成分分析(PCA)结果表明,东海地区气溶胶化学组分在夏季主要受到海洋源的影响较大,冬季则主要受到人为排放源的输入影响.冬季Cl~-由于受到人类活动影响出现了一定程度的氯富集,富集因子的平均值为38.5%.  相似文献   

16.
为研究我国旅游城市海南省三亚市大气颗粒物浓度水平及其化学成分,于2012年6月~2014年5月,使用惯性撞击式分级采样器采集大气颗粒物样品,并利用离子色谱法分析了其中的水溶性无机离子浓度及粒径分布.结果表明,PM_(2.1)和PM_(2.1~9)中总水溶性无机离子浓度平均值分别为(8.91±7.27)μg·m~(-3)和(11.34±9.37)μg·m~(-3).PM_(2.1)中SO_4~(2-)和NH_4~+占总水溶性无机离子的质量分数比较高,二者总和达到72.2%;PM_(2.1~9)中Cl-、Ca~(2+)和Na+占比较高,三者总和为67.6%.PM_(2.1)中总水溶性无机离子浓度在冬季最高,春秋季节次之,夏季浓度最低,分别为(14.58±8.88)、(9.33±7.72)、(8.72±4.42)和(3.82±1.59)μg·m~(-3);PM_(2.1~9)中总水溶性无机离子浓度夏季最高(17.14±16.00)μg·m~(-3),冬季次之(10.59±3.80)μg·m~(-3),春季和秋季变化差异不大,分别为(9.41±3.63)μg·m~(-3)和(8.21±3.24)μg·m~(-3).SO_4~(2-)和NH_4~+呈细粒径段为主的双模态分布,春季、夏季和秋季细粒径段峰值出现在0.43~0.65μm粒径段,而冬季则出现在0.65~1.1μm粒径段,细粒径段峰值出现由凝结模态向液滴模态转移的现象;NO~(-3)、Na+、Cl-、Ca~(2+)和Mg~(2+)呈粗粒径单峰分布,峰值出现在4.7~9μm粒径段;K+为双模态分布,细、粗粒径段峰值分别出现在0.43~0.65μm和4.7~5.8μm.三亚作为我国少数PM2.5年均值达标城市,水溶性无机离子来源主要为二次源、海盐和土壤尘及降尘.  相似文献   

17.
为更好地了解南京江北新区大气气溶胶中水溶性离子的昼夜变化特征,冬季连续采集了2个月的PM_(2.5)样品,研究其水溶性离子昼夜变化特征及来源解析.结果表明,观测期间水溶性离子质量浓度变化范围为17. 07~168. 43μg·m~(-3),均值为(59. 01±30. 75)μg·m~(-3),且白天的水溶性离子平均质量浓度高于夜晚. NO_3~-和NH_4~+的浓度占离子总浓度的比值在夜晚偏高,而SO_4~(2-)和Cl~-则在白天偏高. SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+(SNA)是南京市PM_(2.5)中最重要的水溶性离子,其质量浓度在污染天要高于清洁天.白天和夜晚的阴阳离子平衡比值(AE/CE)大于1,说明PM_(2.5)呈酸性.相关性分析显示NH_4~+与NO_3~-、SO_4~(2-)之间具有显著的线性相关性,其在PM_(2.5)中主要是以NH_4NO_3和(NH_4)_2SO_4结合方式存在. PMF源解析进一步表明南京江北新区冬季大气PM_(2.5)中水溶性离子主要来源于机动车排放、化石燃料燃烧、生物质燃烧和扬尘等.  相似文献   

18.
长沙市秋季PM2.5中水溶性离子特征及其来源解析   总被引:3,自引:0,他引:3  
为探究长沙市秋季PM_(2.5)水溶性无机离子组成特征和来源,于2017年9月~11月在长沙城区连续采集大气颗粒物PM_(2.5)样品共85个,并用离子色谱仪分析样品中的9种水溶性无机离子(F~-、Cl~-、NO_3~-、SO_4~(2-)、K~+、Na~+、Ca~(2+)、Mg~(2+)、NH_4~+)。结果表明,长沙市秋季PM_(2.5)质量浓度的平均值为56. 3±39. 6μg/m~3,总水溶性无机离子质量浓度平均值为29. 47±19. 10μg/m~3,占PM_(2.5)的52. 3%,其中NO_3~-、SO_4~(2-)、NH_4~+是PM_(2.5)中最主要的离子成分。霾天PM_(2.5)平均质量浓度约是清洁天的3倍,NO_3~-、NH_4~+、K~+、Cl~-四种离子的快速增长对霾天PM_(2.5)中离子的贡献最大。由PMF模型解析可知,秋季大气PM_(2.5)主要来源于机动车尾气和燃煤源,而扬尘、生物质燃烧源、工业源和海盐的贡献不到30%。长沙市秋季大气污染呈现机动车尾气等移动源和燃煤等固定源的混合型污染为主。  相似文献   

19.
选取北京和石家庄两个监测点,于2014年冬季进行了PM_(2.5)样品采集,分析研究了PM_(2.5)及水溶性离子组分污染特征,并应用WRF-CAMx模型对采样时段进行了模拟,分析了观测期间PM_(2.5)和二次离子组分区域传输贡献情况.结果表明,采样期间北京PM_(2.5)质量浓度为(116.6±87.0)μg/m~3.水溶性离子质量浓度为(45.3±40.6)μg/m~3.其中SO_4~(2-)、NO_3~-和NH4+质量浓度分别为(13.3±13.6)μg/m~3、(14.8±15.1)μg/m~3和(9.1±7.2)μg/m~3;石家庄污染水平高于北京,PM_(2.5)浓度为(267.7±166.7)μg/m~3.总水溶性离子、SO_4~(2-)、NO_3~-和NH4+质量浓度分别(111.8±104.3)μg/m~3、(36.6±36.5)μg/m~3、(28.5±29.3)μg/m~3和(25.5±29.8)μg/m~3.两处采样点SOR与NOR分别为0.12、0.10(北京)和0.11、0.14(石家庄),冬季大气氧化性相对较弱,非均相氧化是主要二次转化原理.数值模拟结果显示,北京、石家庄城区1月PM_(2.5)受区域传输贡献分别为28.1%和28.3%,高浓度时段外来源贡献有所上升.二次离子中两地NO_3~-传输作用均强于SO_4~(2-).  相似文献   

20.
为了研究重庆市北碚区城区气溶胶中水溶性无机离子的浓度和分布特征,于2014年3月~2015年2月利用安德森采样器连续采集大气气溶胶分级样品,并用离子色谱法分析了不同粒径(9.00、5.80、4.70、3.30、2.10、1.10、0.65和0.43μm)中Na~+、NH~_4~+、K~+、Mg~(2+)、Ca~(2+)、F-、Cl-、NO_3~-、SO_4~(2-)这9种水溶性无机离子.结果表明,SO_4~(2-)、NH~_4~+、NO_3~-、Cl-、Na~+、K~+主要分布在细粒子中,Mg~(2+)、Ca~(2+)、F-主要分布在粗粒子中.SNA(SO_4~(2-)、NH~_4~+和NO_3~-三者的简称)呈明显单峰型分布,其峰值均出现在0.65~1.10μm的液滴模态,且在细粒子中主要以(NH4)2SO4和NH4NO3形式存在.SO_4~(2-)的形成主要来自云内过程,部分来自SO_2的氧化.Na~+、Cl-、Mg~(2+)在粗、细粒子中呈双峰型分布;K~+在0.43~1.10μm呈单峰型分布;F-、Ca~(2+)在粗粒子中出现峰值.观测期间,PM2.1和PM9.0中总水溶性离子的年均质量浓度分别为(32.68±15.28)μg·m~(-3)和(48.01±19.66)μg·m~(-3),且浓度具有相似季节变化特征,均表现为冬季春季夏季秋季.大部分离子(Na~+、NH~_4~+、K~+、Cl-、NO_3~-、SO_4~(2-))浓度表现为冬春季偏高,夏秋季偏低;而少数离子(F-、Mg~(2+)、Ca~(2+))浓度在秋季最低,其他季节浓度变化稍有不同.SNA是PM2.1中最主要的水溶性离子;而PM9.0中水溶性离子的主要成分除了SNA外,还包括Ca~(2+).PM2.1和PM9.0中阳离子总浓度明显高于阴离子,且不同离子间均具有一定的相关性.主成分分析结果表明,该地区水溶性离子的主要来源包括机动车尾气的排放源、燃烧源、土壤源和建筑道路扬尘.分析气象因素的影响,发现气温对二次离子的生成有明显关系(P0.05),而相对湿度、风速的影响则不显著(P0.05).  相似文献   

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