贵阳秋季PM_(2.5)水溶性离子组成特征及来源解析

水溶性无机离子是PM_(2.5)的主要组分之一,对研究PM_(2.5)的物理化学性质,来源及其形成机理具有重要意义.本研究于2017年9月—2017年11月期间在贵阳城区采集了80个PM_(2.5)样品,并测定了8种水溶性离子浓度,探讨贵阳秋季PM_(2.5)水溶性离子组成特征及来源.结果表明贵阳秋季PM_(2.5)中无机离子的平均质量浓度为15.99μg·m~(-3),阴离子和阳离子的平均质量浓度分别为10. 90μg·m~(-3)、5. 09μg·m~(-3); SO_4~(2-)(8. 53±4.63μg·m~(-3))平均质量浓度最高,其次是NH_4~+(2.56±1.62μg·m~(-3))、NO_3~-(2.21±2.96μg·m~(-3))、Ca~(2+)(1.98±0.88μg·m~(-3)),最后依次是K~+(0.37±0.24μg·m~(-3))、Cl-(0.16±0.11μg·m~(-3))、Mg~(2+)(0.11±0.03μg·m~(-3))、Na~+(0.07±0.06μg·m~(-3)); NH_4~+、SO_4~(2-)、NO_3~-是主要水溶性离子,所占比例为83%; NO_3~-/SO_4~(2-)值平均为0.21±0.12,远小于1,说明贵阳秋季PM_(2.5)以固定源污染为主.相关性分析表明,PM_(2.5)中NH_4~+主要以(NH_4)_2SO_4、NH_4HSO_4、NH_4NO_3的形式存在,Ca~(2+)与Mg~(2+)来源可能相同.结合富集系数分析NO_3~-、SO_4~(2-)、Ca~(2+)、K~+、Mg~(2+)基本都是来源于陆源贡献,NO_3~-、SO_4~(2-)是人为源,Ca~(2+)、K~+、Mg~(2+)是地壳源,此外Mg~(2+)还有一部分海源贡献.     

舟山市环境空气PM2.5及水溶性离子污染特征分析

为探究舟山市PM_(2.5)及水溶性离子组分的污染特征,于2016年4月、7月、10月和2017年1月在舟山市区3个国控点采集了168个PM_(2.5)样品,利用离子色谱仪测定颗粒物中的9种水溶性离子(Cl~-、NO_3~-、SO_4~(2-)、NH_4~+、K~+、F~-、Na~+、Mg~(2+)和Ca~(2+)),结合气象数据和数值分析手段对舟山市区PM_(2.5)和水溶性离子质量浓度特征、颗粒物酸碱度及二次离子的影响因素(气象参数、前体物)进行研究.结果表明,采样期内,舟山市PM_(2.5)质量浓度时间变化规律为春季冬季夏季秋季,空间分布较为均匀;二次离子是舟山PM_(2.5)主要水溶性组成,且在PM_(2.5)中具有一致的季节变化特征;阴阳离子平衡分析显示舟山市PM_(2.5)整体呈现酸性,并以夏季酸度最低、秋季酸度最高;温度是影响舟山市二次离子浓度的主要气象因素;以燃煤源为主的固定源是舟山市水溶性污染物的主要污染来源,檀枫和临城采样点的SO_4~(2-)和NO_3~-受电厂和燃煤锅炉的污染排放影响严重,普陀区船舶客货运输量大,是普陀点二次离子前体物的主要污染来源.     

长治市秋冬季PM2.5组分特征及来源解析

采集了2017—2018年秋冬季长治市审计局站、监测站、清华站等3个监测站点的大气PM_(2.5)样品,分析了其元素、水溶性离子及碳质组分特征,并利用化学质量平衡模型(CMB)对PM_(2.5)进行来源解析.结果表明,采样期间长治市PM_(2.5)浓度为67.9μg·m~(-3),其中审计局站PM_(2.5)浓度最高(70.6μg·m~(-3)),其次为监测站(70.0μg·m~(-3))和清华站(63.0μg·m~(-3));二次无机离子(SO_4~(2-)、NO~-_3、NH~+_4)平均浓度(20.7μg·m~(-3))占PM_(2.5)浓度的30.5%,与大量排放到大气中的SO_2、NO_2二次生成有关;OC(12.6μg·m~(-3))和EC(6.6μg·m~(-3))分别占PM_(2.5)的18.6%和9.7%;OC/EC为2.06,且SOC(5.9μg·m~(-3))在OC中占比高达63.1%,表明长治市秋冬季二次污染较重;典型地壳元素Si和Ca占元素组分平均浓度的29.8%和22.8%,说明扬尘污染对长治市PM_(2.5)的有一定影响;源解析结果表明,长治市秋冬季PM_(2.5)主要来源为:机动车源17.0%、燃煤源16.5%、扬尘源14.6%、二次硝酸盐13.9%、二次硫酸盐11.0%、二次有机气溶胶10.8%、工艺过程源9.3%、生物质燃烧源1.9%、其他源5.0%.因此,为进一步降低长治市环境空气中PM_(2.5)的污染,需在加强管控机动车,燃煤和扬尘等一次排放源的基础上,降低一次污染物SO_2、NO_2等的排放,从而实现对二次污染源前体物的控制.     

乌鲁木齐大气细颗粒物PM_(2.5)水溶性离子浓度特征及其来源分析

大气细颗粒物PM_(2.5)是危害人体健康和环境最主要的空气污染物之一,对其水溶性离子的研究是一项非常必要而迫切的工作。文章对乌鲁木齐市中心区域树木年轮实验室和黑山头2013年1月-2014年2月期间采集的大气细颗粒物样品,利用离子色谱仪分析了其中的水溶性离子分布特征,采用硫转化率(SOR)、离子相关性分析等分析其可能来源,结果表明:年轮室和黑山头PM_(2.5)中总离子浓度平均值分别为88.03和65.11μg·m~(-3),分别占PM_(2.5)质量浓度的51.21%和33.8%。年轮室各种离子的季节变化明显:SO_4~(2-)、NO_3~-、Cl~-和NH_4~+表现为冬季秋季春季夏季,Na~+表现为冬季秋季夏季春季,Ca~(2+)表现为秋季夏季春季冬季。SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+是PM_(2.5)中主要的离子,(NH_4)_2SO_4、NH_4HSO_4和NH_4NO_3是乌鲁木齐PM_(2.5)中水溶性组分的可能结合方式。Cl~-和K~+主要来源于化石燃料和生物质的燃烧排放,Ca~(2+)和Mg~(2+)主要来自土壤、二次扬尘和燃煤。乌鲁木齐大气PM_(2.5)中ρ(NO_3~-)/ρ(SO_4~(2-))为0.40,说明目前固定排放源仍然是乌鲁木齐大气污染物的主要来源。本研究为更深入了解乌鲁木齐市颗粒物污染现状提供参考,同时为确定乌鲁木齐市大气污染治理重点、制定大气污染防治规划提供依据。     

郴州市大气细颗粒物中水溶性离子的污染特征及来源分析

为全面了解南方典型工业城市郴州市的大气细颗粒物(PM_(2.5))中水溶性离子污染特征及其来源,本研究利用离子色谱对从2016年4月到2017年1月间郴州市6个采样点的PM_(2.5)样品中的9种水溶性离子(SO_4~(2-)、NH_4~+、NO_3~-、Ca~(2+)、Cl~-、Na~+、K~+、F~-、Mg~(2+))进行分析.研究表明:郴州市的PM_(2.5)浓度范围为23. 3—66.5μg·m~(-3),呈现秋冬高,春夏低的特点.研究区域的水溶性离子质量浓度的变化趋势与PM_(2.5)变化趋势相类似; NO_3~-、SO_4~(2-)、NH_4~+和K~+与PM_(2.5)相关性较好,其中SNA(SO_4~(2-)、NH_4~+、NO_3~-)占PM_(2.5)的比重最高,为18.9%—40.2%.SNA三角图解表明NH_4~+的主要存在形式为(NH_4)_2SO_4,AE/CE均小于1,因此研究区域的PM_(2.5)呈碱性.通过主成分分析可知研究区域的水溶性离子污染来源主要为燃煤、交通、生物质燃烧等燃烧综合源,[NO_3~-]/[SO_4~(2-)]证明该区域的大气污染属于煤烟型污染.     

太原市采暖季清洁天与灰霾天PM_(2.5)中水溶性无机离子组成及来源分析

为探究太原市采暖季PM_(2.5)水溶性无机离子组成及其来源,于2017年11月至2018年3月在太原城区连续采集大气颗粒物PM_(2.5)样品共151个,并于离子色谱仪中分析样品的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,太原市采暖季PM_(2.5)质量浓度的平均值为77.89±47.16μg·m~(-3),总水溶性无机离子质量浓度平均值为53.21±29.76μg·m~(-3),占PM_(2.5)的68.3%±23.3%,其中SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+是PM_(2.5)中最主要的离子成分,NH_4~+在PM_(2.5)中主要以NH_4NO_3、(NH_4)_2SO_4与NH_4Cl等形式存在,NH_4~+、NO_3~-、K~+、SO_4~(2-)和Cl~-等5种离子的爆发性增长对灰霾天污染贡献最大.随着气温回升,硫氧化率和氮氧化率均有一定程度的升高,大气中存在明显的气溶胶二次转化过程.主成分分析表明,燃煤源和二次污染源是太原市采暖季灰霾期间的主要污染源,土壤扬尘为清洁天的首要污染源,大气污染以固定污染源为主,移动污染源为辅.后向轨迹模型显示,采暖季期间气团基本上来自本地和西北方向的内陆排放源.     

南京北郊冬季PM_(2.5)中水溶性离子以及碳质组分特征分析

2015年12月21日—2016年2月29日在南京北郊进行了大气细颗粒物PM_(2.5)的观测,并分析其中主要水溶性离子(Na~+、NH_4~+、K~+、Mg~(2+)、Ca~(2+)、Cl~-、NO_3~-、SO_4~(2-))浓度以及碳质组分(OC、EC)含量.结果表明,观测期间南京北郊冬季大气细颗粒物(PM_(2.5))污染较为严重,二次离子(NO_3~-+SO_4~(2-)+NH_4~+)为主要污染成分,占PM_(2.5)浓度的47%.对36个观测日进行SO_4~(2-)-NO_3~--NH_4~+三相聚类,发现3种离子在整个体系中的配比存在差异.排放源类型所造成的前体物的不同以及NH_4~+与SO_4~(2-)、NO_3~-的结合方式是造成这种差异的主要原因.OC与EC的变化趋势相似,OC含量较高,而且浓度波动幅度较大.OC/EC的值为2.63±0.90,说明普遍存在二次反应产生的SOC.K+/PM_(2.5)比值法表明,除燃煤与机动车尾气排放以外,生物质燃烧亦是PM_(2.5)污染的排放源.     

绵阳市PM2.5中水溶性离子特征及来源分析

为研究绵阳市PM2.5中水溶性离子污染特征及来源,于2018年4月15日-2019年2月28日在绵阳市设置5个采样点位进行样品采集,利用Dionex ICS-2000离子色谱仪分析了9种离子(F-、Cl-、NO3-、SO42-、Na+、NH4+、K+、Mg2+、Ca2+),并通过SPSS进行来源解析.结果 表明,绵阳市ρ(总水溶性离子)年均值为20.8 μg·m-3,在PM2.5中w(总水溶性离子)为46.6％.离子中质量浓度大小顺序依次为:ρ (NO3-)＞ρ(SO42-)＞ρ(NH4+)＞ ρ(Ca2+)＞ ρ(K+)＞ρ(Cl-)＞ ρ(Na+)＞ ρ(Mg2+)＞ ρ(F-),其中SNA(二次离子NO3-、SO42-、NH4+)为水溶性离子主要组成部分,水溶性离子中w(SNA)为86.4％.水溶性离子质量浓度季节变化趋势为:冬季＞秋季＞春季＞夏季,除Mg2+外其余离子质量浓度季节变化趋势与总离子浓度趋势一致,ρ(Mg2+)夏季与春季相当.SNA间具有较好的相关性,表明二次离子来源具有高度相似性,NH4+与SO42-摩尔当量浓度线性拟合斜率大于0.75,表明绵阳市大气环境为富氨状态,二次离子主要以(NH4)2SO4和NH4NO3形式存在.污染天NO2、 w(NO3-)和NOR(氮氧化率)均增大,且污染水平越严重w(NO3-)增幅越大,而w(SO42-)和w(NH4+)基本不变,表明NO3-增加导致PM2.5浓度升高.四季SOR(硫氧化率)和NOR均大于0.1,表明NO3-、SO42-主要来源于气态污染物二次转化,受温度和湿度影响,SOR值夏季最高,NOR值夏季最低冬季最高.SPSS来源解析结果显示绵阳市PM2.5中水溶性离子主要受二次转化、生物质燃烧以及扬尘源影响,三者合计贡献率为82.7％.     

我国4个大气背景点环境空气颗粒物(PM_(2.5)、PM_(10))中水溶性离子分布特征

为研究国家大气背景点颗粒物质量浓度与水溶性离子组成特征,于2013年2月、7月、9月、12月分别对4个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(F-、Cl-、NO-3、SO2-4、Na+、NH+4、K+、Mg2+、Ca2+)质量浓度,结果表明:(1)可吸入颗粒物浓度水平一、二季度重于三、四季度,PM2.5、PM10年均值分别为17μg·m-3、32μg·m-3,与其他主要国家和地区背景区域浓度相当,背景点大气状况良好;(2)PM2.5中水溶性离子比重全年波动不大,为35.5%—42.2%,浓度排序为SO2-4、NH+4、NO-3Ca2+、Cl-、K+、Na+F-、Mg2+,第一季度PM10中Ca2+浓度显著升高,控制风沙尘将有效降低PM10的浓度;PM2.5及PM10中的9种水溶性离子在不同季节的浓度分布规律与颗粒物浓度类似,一季度较高,三、四季度较低;(3)二次离子是背景点区域的主要水溶性离子,浓度值与其他主要国家和地区相当.NO-3、SO2-4的物质的量浓度与NH+4存在显著相关性,相关系数r为0.7539,斜率小于1,水溶性离子中酸性离子的量比铵根离子略占优势,对气溶胶酸度产生重要贡献.     

昆仑山玉珠峰冰川冰雪融水水化学特征分析

为了探讨玉珠峰冰川冰雪融水水化学的变化特征和环境意义,本文主要对2016年和2017年6—9月的冰川融水进行采集(共采集了42个样品),并对样品的pH、电导率及主要可溶离子进行了测定分析.结果表明,Na~+和Ca~(2+)是玉珠峰冰川冰雪融水中的主要阳离子,而SO■和Cl~-是主要的阴离子,同时玉珠峰冰川融水的主要离子类型为Na~+-Ca~(2+)-SO■-Cl~-;从时空变化来看,玉珠峰冰川融水的Cl~-、SO■、Na~+、Mg~(2+)和Ca~(2+)离子月变化非常明显,并且除NH~+_4以外其余离子随着海拔的逐渐增加均呈降低的趋势;通过一系列的分析发现研究区融水中的阴离子和阳离子主要受硅酸盐和碳酸盐等地壳来源的控制.     

清洁能源政策下济南市采暖季PM_(2.5)中水溶性离子变化分析

为了评价清洁能源政策对济南市采暖季PM_(2.5)质量浓度及PM_(2.5)中水溶性离子的影响,于2016年11月—2017年3月(2016年采暖季)和2017年11月—2018年3月(2017年采暖季)济南市区清洁能源政策实施前后两个采暖季分别采集PM_(2.5)样品,采用离子色谱法得到了PM_(2.5)中的8种水溶性无机离子(F~-、Cl~-、NO_3~-、SO_4~(2-)、Na~+、K~+、Ca~(2+)、NH_4~+)的质量浓度,并对PM_(2.5)不同污染等级水溶性离子进行了变化分析。结果表明:(1)采用清洁能源后,济南市采暖季的污染等级从轻度污染变为良,PM_(2.5)日均质量浓度从98.34μg·m~(-3)降到83.48μg·m~(-3),达标率上升了15.42%;(2)8种水溶性离子的总质量浓度从90.78μg·m~(-3)降到了67.72μg·m~(-3),对比两年采暖季各离子的质量浓度发现,实施后除污染天K+和Na+的质量浓度有所增长外,其余离子质量浓度均比清洁能源使用前要低;(3)NO_3~-、SO_4~(2-)、NH_4~+(SNA)在水溶性离子中占比最高,能源政策实施后,SNA的质量浓度降低了12.32%-31.71%;实施后SO_4~(2-)的占比降低,NO_3~-占比升高,NO_3~-是最主要的二次污染离子;(4)两年采暖季的硫氧化率SOR、氮氧化率NOR值均大于0.1,说明NO_3~-、SO_4~(2-)主要来自于大气中NO_2和SO_2的二次转化,随着污染等级的升高,SOR和NOR基本呈现上升的趋势,尤其是在重度污染下,由于NO_2对SO_2的氧化反应起到很好的催化作用,SOR是清洁天的2倍;(5)采用清洁能源前后阴阳离子电荷当量(AE/CE)分别为0.76和0.96,PM_(2.5)整体从弱碱性恢复到中性。清洁能源的使用,有效降低了各水溶性离子的质量浓度,减小了PM_(2.5)质量浓度,改善了颗粒物的酸碱性,提高了采暖季环境空气质量。     

临汾市PM2.5中水溶性离子季节变化特征及来源解析

利用在线监控平台获得临汾市2019年3月1日至2020年2月29日PM2.5的24 h均值及其中8种水溶性离子(NO3-、SO42-、NH4+、Cl-、K+、Na+、Mg2+和Ca2+)的监测数据,分析了PM2.5及水溶性离子浓度的季节变化特征,采用主成分分析法探讨了各种离子的主要来源.结果 表明,在研究期内,临汾市PM2.5年均浓度为57 μg·m-3,季节性特征明显,冬季最高,夏季最低,秋季略高于春季;各离子浓度依次为NO3-＞SO42-＞NH4+＞Cl-＞Ca2+＞Na+＞K+＞Mg2+;全年阴阳离子电荷当量的比值为0.86,大气气溶胶呈碱性;SO42-、NO3-与NH4+是其中的主要水溶性离子,不同季节这3种离子之和占8种离子总量的比例分别为夏季(90.98％)＞秋季(88.98％)＞冬季(87.58％)＞春季(85.68％),存在较强的SO2向SO42-、NO2向NO3-的二次转化过程.PM2.5中水溶性离子的主要来源有工业源、生物质燃烧、机动车尾气以及土壤风沙和建筑扬尘等,不同季节各污染源的贡献有较大差别.     

重污染天气期间济南市城区和清洁对照点PM_(2.5)及其组分污染特征

为探究重污染天气期间济南市城区和清洁对照点PM_(2.5)及其组分污染特征,于2016年12月31日-2017年1月7日在市监测站和跑马岭进行连续PM_(2.5)样品采集,并对两个点位的PM_(2.5)及其组分(水溶性离子和碳质组分)污染特征进行分析。结果表明,重污染天气期间市监测站PM_(2.5)质量浓度(260±77)μg·m~(-3)是跑马岭(85±17)μg·m~(-3)的3倍,表明该重污染天气过程对济南市城区影响程度明显大于清洁对照点跑马岭。市监测站水溶性离子浓度高低顺序为SO_4~(2-)NO_3~-NH_4~+Cl~-K~+Na~+Ca~(2+)F~-,跑马岭水溶性离子浓度高低顺序为NO_3~-SO_4~(2-)NH_4~+Cl~-K~+Na~+Ca~(2+)F~-。市监测站和跑马岭二次无机离子(SNA)质量浓度分别为(134.7±49.5)μg·m~(-3)和(46.2±19.0)μg·m~(-3),在PM_(2.5)中占比分别是51.8%和54.4%,两个点位PM_(2.5)浓度差别很大,但SNA在PM_(2.5)中占比相差不大。通过NH_4~+计算值与实测值相关性分析可知,市监测站和跑马岭PM_(2.5)中NH_4~+均主要以(NH_4)_2SO_4和NH_4NO_3形式存在。市监测站SOR和NOR分别为0.44和0.32,跑马岭SOR和NOR分别为0.32和0.44,SOR和NOR的值均大于0.1,表明大气中SO_2和NO_2的二次氧化程度较高。采用OC/EC最小比值法估算得到市监测站和跑马岭SOC分别为8.3μg·m~(-3)和1.8μg·m~(-3),分别占OC的38.2%和20.9%,这表明市监测站OC二次反应程度明显高于跑马岭。市监测站有机碳(OC)和元素碳(EC)相关性(R~2=0.57)明显弱于跑马岭(R~2=0.92),表明市监测站OC和EC来源比较复杂,更有利于SOC的生成。     

南京北郊一次重污染事件期间PM_(2.5)理化特性及其对大气消光的影响

为了解南京地区重度污染下PM_(2.5)污染特征及其对消光的影响,于2013年12月5日至12月15日在南京北郊进行了PM_(2.5)采样分析,利用离子色谱分析了其中SO_4~(2-)、NO_3~-、NH_4~+、Cl~-、Na~+、K~+、Mg~(2+)和Ca~(2+)的含量,采用扫描电迁移率粒径谱仪(SMPS)测量细粒子的粒径谱分布,运用Model 2001A热/光碳分析仪对PM_(2.5)中OC、EC进行了分析,同时采用三波长光声黑碳光度计(PASS-3)实时在线测量细粒子的吸收和散射系数,并同步获得了痕量气体SO_2、NO_x浓度.结果表明,观测期间PM_(2.5)平均浓度为161.8±51.2μg·m~(-3),主要的水溶性无机离子为SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+;气溶胶在532 nm处平均吸收、散射系数分别为98.00±42.91 MmPM_(2.5)、630.00±308.52 MmPM_(2.5).(NH_4)_2SO_4和OM是南京北郊冬季大气气溶胶中的主要消光物质,积聚模态颗粒物体积浓度和表面积浓度与总消光系数呈较好的正相关,与能见度则呈明显的负相关.重度污染期间SOR、NOR平均值分别是轻度污染期间的1.26倍和1.81倍.除较低风速条件下污染物的物理积聚,较高的相对湿度条件下污染物的二次转化是造成此次重度污染的主要原因.     

太原市城区大气PM_(2.5)和PM_(10)时空分布特征

研究太原市城区大气颗粒物质量浓度时空变化规律,可以为实施更有效的大气污染综合治理手段提供科学依据。以太原市9个国家空气质量自动监测站的数据为基础,运用统计分析和Kriging插值法,对太原市城区2019年大气颗粒物的时空分布进行了分析。结果表明,2019年太原市城区PM_(2.5)和PM_(10)年均质量浓度分别为56μg·m~(-3)和107μg·m~(-3),是国家二级标准限值的1.60、1.53倍,以PM_(2.5)和PM_(10)为首要污染物占总超标天数的44.03%和12.58%;PM_(2.5)/PM_(10)年均值为0.52,PM_(2.5)对PM_(10)贡献较大;PM_(2.5)季平均质量浓度为冬季(87μg·m~(-3))秋季(50μg·m~(-3))春季(49μg·m~(-3))夏季(34μg·m~(-3)),PM_(10)为冬季(123μg·m~(-3))春季(120μg·m~(-3))秋季(98μg·m~(-3))夏季(64μg·m~(-3));PM_(2.5)和PM_(10)质量浓度月变化呈U型,二者平均质量浓度1月最高,8月最低;PM_(2.5)和PM_(10)24h质量浓度变化呈"单峰单谷"型,峰值在10:00,谷值在17:00;取暖期PM_(2.5)与CO、SO2和NO_2相关性高于其他时段;太原市城区PM_(2.5)和PM_(10)质量浓度空间分布总体上呈北低南高之势,PM_(2.5)春夏秋季的空间分布格局与太原市城区生产、生活、交通干道分布格局比较吻合。以上结果提示秋冬季是太原市城区颗粒物治理的关键时期,位于南部的小店和晋源区为重点防控治理区域。     

江苏沿江城市PM10和PM2.5中水溶性离子特征及来源分析

2012年3月和6月在江苏沿江七市(镇江、常州、无锡、苏州、扬州、泰州和南通)采集空气中PM10和PM2.5样品,运用离子色谱法,分析无机水溶性离子成分,并对其组成、相关性、结合形式和来源解析等方面进行研究.结果表明,春季苏南四市PM10和PM2.5质量浓度低于苏中三市,夏季反之;水溶性离子在PM2.5中所占的比例一般高于PM10,SO2-4、NO-3、NH+4是颗粒物中水溶性离子的主要成分,占总量的80%左右.PM10和PM2.5中的SO2-4和NO-3、NH+4和SO2-4、NO-3之间均具有较好的相关性;PM10中Ca2+和Mg2+显著相关,细粒子中相关性较小.NH+4和SO2-4、NO-3主要以(NH4)2SO4和NH4NO3存在于可吸入颗粒物中.春夏两季,江苏沿江城市PM10和PM2.5中的SOR均大于NOR,SO2在大气中的转化率比NOx的转化率要高;苏南地区PM10和PM2.5中的SOR和NOR高于苏中地区.运用[NO-3]/[SO2-4]的比值法研究颗粒物污染来源,表明春季的污染源主要为流动源,夏季为固定源.运用因子分析法分析颗粒物来源,燃煤、交通运输、生物质燃烧、土壤和建筑地表扬尘是春夏两季江苏沿江城市可吸入颗粒物的主要污染源.     

北京采暖季PM_(2.5)水溶性无机离子污染特征及其影响因素

为深入研究北京市采暖季PM_(2.5)中水溶性离子的污染特征及其影响因素,利用大流量采样器结合石英滤膜采集了2016年11月15日—2016年12月31日期间北京市典型污染天的PM_(2.5)样品(19个),采用离子色谱法测定了其中的水溶性无机离子成分,收集了同期北京市的日均气象数据和海淀区日均PM_(2.5)数据。应用热力学平衡模型ISORROPIA-Ⅱ分析了PM_(2.5)样品的酸度值,Traj Stat软件分析气流的72 h后向轨迹,并采用潜在源贡献因子分析法(PSCF)定位了PM_(2.5)潜在污染源的位置,浓度权重轨迹分析(WCWT)法定量解析了潜在污染源对北京PM_(2.5)质量浓度贡献的大小。结果表明:(1)PM_(2.5)的日均质量浓度变化范围为7.6~383μg·m~(-3),均值为114μg·m~(-3),污染天是清洁天的4.4倍;(2)10种水溶性离子的总质量浓度均值为44.61μg·m~(-3),SNA(NO_3~-、SO_4~(2-)、NH_4~+)占总水溶性离子的81.37%,污染天NO_3~-、SO_4~(2-)、NH_4~+质量浓度均值分别为20.35、16.16、8.68μg·m~(-3),分别是清洁天的4.7、3.5、3.6倍;(3)污染天PM_(2.5)酸性比清洁天强,污染天NH_4~+的存在形式主要是(NH_4)_2SO_4、NH_4HSO_4,清洁天NH_4~+的存在形式主要是(NH_4)_2SO_4、NH_4HSO_4、NH_4NO_3;(4)北京PM_(2.5)及其水溶性离子的污染除受本地污染源影响,还受河北省中部和南部以及内蒙古中部等区域传输的影响;(5)在北京采暖季低大气边界层以及三面环山的特殊条件下,风速和相对湿度是影响北京PM_(2.5)及其水溶性离子污染特征的2个主要气象因素,高湿度低风速的静稳天气条件可以造成以本地污染物为主的大气重污染,此外,一定范围内的低风速可以使周边地区高浓度的污染物传输至北京,加重大气污染。     

长白山PM2.5中水溶性无机离子观测研究

2005年12月-2006年11月在长白山北坡海拔763 m处,利用大流量滤膜采样器对大气中的PM2.5进行采样,并用离子色谱(IC)分析了PM2.5中水溶性无机离子的成分含量.结果表明,PM2.5中总水溶性无机离子年平均浓度为(7.4±5.7)μg·m-3.其中,主要的3种离子SO2-4、NH+4和NO-3占PM2....     

杭州市空气中PM10的化学组成特征

于2001年2月至2002年4月在杭州5个空气质量自动监测子站采集了176组PM_(10)样品,分析了22种化学元素、5种离子以及有机碳(OC)和元素碳(EC)的含量,并讨论了PM_(10)的化学组成特征.杭州市空气中铅污染仍然存在,硫的存在形式主要为水溶性硫酸盐.5种水溶性离子的浓度由大到小排列的顺序是SO~(2-)_4>NO_3~->NH_4~ >Cl~->F~-,大气中NH_4~ 主要是以(NH_4)_2SO_4,NH_4HSO_4和NH_4NO_3的形式存在.OC和EC浓度分别为20·4μg·m~(-3)和4·0μg·m~(-3),其相关性不好表明碳的来源复杂.PM_(10)的物质平衡计算表明,局地地质尘是最高的化学组分,达27·7%,其次为有机物23·9%,第三为硫酸盐16·2%,这3个组分占PM_(10)的67·8%,其它为硝酸盐6·3%,铵盐6·1%,微量元素5·5%,元素碳3·4%以及未测组分11·0%.     

黄山景观区域氮、硫湿沉降来源与地球化学过程

黄山是世界著名的地质公园,近年来该地区酸雨频率增加,威胁着景区的地质生态环境.本研究通过长期降水化学观测与氮、氧、硫同位素地球化学分析,探讨黄山景区氮、硫湿沉降来源与地球化学过程,以期揭示酸雨成因.结果表明,研究期间酸雨频率为62.5%. SO■和NO~-_3为主要致酸离子.[SO■]/[NO~-_3]当量比均值为1.7,主要受早期氮排放和移动源递增贡献影响.氮、氧、硫同位素组成和分异数据表明,降水中SO■和NO~-_3主要来源为移动源(燃油)释放,工业源(燃煤)贡献次之,降水硝酸、硫酸的形成主要为燃油燃烧及其氧化物氧化过程. Ca~(2+)和NH~+_4为酸雨的主要中和因子.我国逐渐增加的移动源化石燃料排放已经对黄山景区大气环境产生显著影响.