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1.  贵阳市城区PM10和PM2.5水溶性离子特征分析  
   肖德安  徐浩  池继松  傅成诚  龚伟《中国环境监测》,2021年第37卷第4期
   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、PM2.5样品采集,并对10种水溶性离子(SO42-、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、PM2.5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PM2.5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,PM2.5占主导地位。水溶性离子分析显示,SO42-、NO2-、NO3-、NH4+、Cl-、F-、Na+、K+主要分布在PM2.5中,Mg2+、Ca2+主要分布在PM10中。3个点位PM10和PM2.5中的水溶性离子均表现为SO42-、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、PM2.5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SO42-的转化。阴阳离子平衡分析表明,贵阳市城区PM10、PM2.5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,PM2.5中水溶性离子的来源与PM10较为相似。    

2.  南京江北新区PM2.5中水溶性离子的季节特征和来源解析  
   邱晨晨  宫海星  于兴娜  丁铖  侯思宇  张瑞芳  侯新红《环境科学学报》,2021年第41卷第5期
   为探究南京江北新区PM2.5中水溶性离子的季节特征和来源,于2019年共采集了113个有效PM2.5样品.用称重法和离子色谱法分别测定出PM2.5和10种水溶性离子的质量浓度,并使用PMF源解析法对其进行来源解析.结果表明,观测期间南京江北新区PM2.5和水溶性离子年平均浓度分别为(78.34±29.64)和(35.68±18.30)μg·m-3,其四季变化趋势相同,冬季浓度高,夏季浓度低.10种水溶性离子中NO3-、SO42-和NH4+的浓度远远高于其他离子,其在总离子中的含量高达89.9%.南京江北新区四季PM2.5中NH4+主要与HSO4-和NO3-结合存在.硫氧化率(SOR)和氮氧化率(NOR)的年均值分别为0.53和0.28,说明观测期间大气中氮硫的二次生成率较高.南京江北新区PM2.5中水溶性离子主要来源为二次转化、海盐和扬尘.    

3.  杭州市大气PM2.5和PM10污染特征及来源解析  被引次数:23
   包贞  冯银厂  焦荔  洪盛茂  刘文高《中国环境监测》,2010年第26卷第2期
   2006年在杭州市两个环境受体点位采集不同季节大气中PM2.5和PM10样品,同时采集了多种颗粒物源类样品,分析了其质量浓度和多种化学成分,包括21种无机元素、5种无机水溶性离子以及有机碳和元素碳等,并据此构建了杭州市PM2.5和PM10的源与受体化学成分谱;用化学质量平衡(CMB)受体模型解析其来源。结果表明,杭州市PM2.5和PM10污染较严重,其年均浓度分别为77.5μg/m3和111.0μg/m3;各主要源类对PM2.5的贡献率依次为机动车尾气尘21.6%、硫酸盐18.8%、煤烟尘16.7%、燃油尘10.2%、硝酸盐9.9%、土壤尘8.2%、建筑水泥尘4.0%、海盐粒子1.5%。各主要源类对PM10贡献率依次为土壤尘17.0%、机动车尾气尘16.9%、硫酸盐14.3%、煤烟尘13.9%、硝酸盐粒8.2%、建筑水泥尘8.0%、燃油尘5.5%、海盐粒子3.4%、冶金尘3.2%。    

4.  天津市高校夏季道路扬尘PM2.5中水溶性离子污染特征及来源  
   张金  姬亚芹  邢雅彤  吕帅  丁江颖  赵静琦《环境科学学报》,2020年第40卷第5期
   为研究天津市高校道路扬尘PM2.5中水溶性离子的污染特征、来源及校内外差异,于2018年7—8月采集天津市9所高校道路扬尘样品,用离子色谱法对其中8种水溶性离子(Ca2+、K+、Mg2+、Na+、Cl-、NH4+、NO3-、SO42-)进行分析.结果显示:①水溶性离子占PM2.5的11.65%,PM2.5中占比大于1%的离子有Ca2+和SO42-,其中Ca2+最多,占到总水溶性无机离子的65.75%;②入校道路离子含量(12.76%)稍高于校内道路(11.11%),其中8种离子含量的差异均无统计学意义;CE/AE(阴阳离子当量浓度比)值为9.59(远大于1),PM2.5呈较强碱性;③NH4+与SO42-、NO3-主要以(NH42SO4和NH4NO3的形态结合;④NO3-/SO42-的比值为0.45,说明固定源的贡献更大;⑤天津市高校道路扬尘PM2.5主要来源于海盐粒子、燃煤、机动车尾气、建筑水泥尘等.    

5.  三亚城区PM2.5中水溶性离子特征与来源分析  
   胡珊瑚  吴晓晨  徐文帅  谢荣富  冼爱丹  杨朝晖《环境科学学报》,2021年第41卷第7期
   基于2019年三亚城区站点PM2.5中水溶性离子在线观测数据,分析了水溶性离子的质量浓度水平、不同时间尺度和不同PM2.5浓度下的特征,探讨了气象因子对离子组分的影响,通过主成分分析(PCA)解析来源.结果表明:2019年三亚城区总水溶性离子(TWSI)质量浓度为8.173 μg·m-3,占ρ(PM2.5)的58.4%,各离子质量浓度大小依次为:ρ(SO42-) > ρ(NO3-) > ρ(K+) > ρ(NH4+) > ρ(Na+) > ρ(Cl-) > ρ(Ca2+) > ρ(F-) > ρ(Mg2+) > ρ(NO2-),其中二次离子SO42-、NO3-、NH4+(SNA)和K+为主要离子组分,占总水溶性离子的80.0%,海盐粒子Na+及Cl-之和占比为14.7%,且与风速呈显著正相关;TWSI季节浓度变化特征明显,秋季最高,春冬季次之,夏季最低,主要与秋冬季风速较大、主导风向转为东北风,易受外来传输有关;SO42-在各个季节均是浓度及占比最高的离子,硫氧化率(SOR)的日均值均大于0.1,存在显著的SO2向SO42-转化的过程;PCA分析结果表明三亚城区水溶性离子主要受海洋源、二次源及生物质燃烧源的影响.    

6.  齐齐哈尔市春季PM2.5中水溶性离子特征分析  
   郑永杰  张舒  田景芝《中国环境监测》,2015年第31卷第1期
   2014年4—6月,在齐齐哈尔大学设立采样点,采集PM2.5样品。采用离子色谱法测定其中的主要水溶性无机离子,分析主要组成及污染来源。结果表明,齐齐哈尔市春季PM2.5平均质量浓度为46 μg/m3,水溶性无机离子平均质量浓度为20.67 μg/m3,占PM2.5质量浓度的42.82%。齐齐哈尔市PM2.5中二次组分主要以酸式硫酸盐形式存在。来源分析发现,PM2.5主要来源于移动源(如汽车尾气)、生物质燃烧及垃圾焚烧、固定源(化石燃料燃烧)、土壤及建筑尘。    

7.  华北地区乡村站点(曲周)夏季PM2.5中二次无机组分的生成机制与来源解析  被引次数:2
   陈仕意  曾立民  董华斌  朱彤《环境科学》,2015年第36卷第10期
   利用大气PM2.5水溶性组分及其气态前体物在线测量系统(GAC-IC)于2014年6月9日~7月11日对华北地区乡村站点曲周大气PM2.5中水溶性组分及其气态前体物进行了在线测量,分析了PM2.5中水溶性组分与气态前体物日变化规律及其相互作用,探讨了当地细颗粒物的气粒转化机制并分析了其来源. 结果表明夏季曲周大气PM2.5中水溶性无机离子与相关气态前体物的浓度呈现明显的日变化规律. 观测期间,PM2.5中SO42-、NH4+和NO3-的平均浓度分别是26.28、18.08和16.36 μg·m-3,是PM2.5中最主要的水溶性无机离子,约占PM2.5质量浓度的76.23%;气态前体物中,NH3浓度明显偏高、平均值为44.85 μg·m-3,主要来源于当地的农业活动排放;硫氧化率(SOR)和氮氧化率(NOR)平均值分别是0.60和0.30,表现出明显的二次污染特征. 经相关性分析发现: 曲周大气PM2.5中NH4+与NO3-、SO42-有良好的相关性,且表现为富氨状态,NH4+以(NH4)2SO4形式存在,NO3-的生成主要受HNO3的限制. 对NH4NO3平衡进行研究发现: 与夜间相反,白天曲周大气环境不利于NH4NO3生成和保持. 结果也表明, 二次转化是曲周夏季细颗粒物的主要来源,堆肥与农田释放的NH3是导致高浓度二次无机颗粒物(SNA)的重要因素.    

8.  兰溪市PM2.5中水溶性离子的组成特征及季节变化  
   鲍宗炜  张宏  周志刚  张宁  冯加良《环境科学学报》,2021年第41卷第5期
   为探索浙江省中部地区大气细颗粒物(PM2.5)中水溶性离子的组成特征及其季节变化,采集了兰溪市市区和近郊两个站点2016年4个季节的PM2.5样品,利用双通道离子色谱对水溶性无机离子(Cl-、NO3-、SO42-、Na+、NH4+、K+、Ca2+、Mg2+)进行了定量分析.结果表明,兰溪PM2.5中离子总浓度存在明显的冬季高、夏季低的季节变化趋势,年均值为21.19 μg·m-3,约占PM2.5质量的45%;SO42-、NO3-和NH4+是水溶性离子中最主要的组分,年均浓度分别为8.11、5.92、3.87 μg·m-3.Cl-和NO3-浓度的季节变化最为显著,冬/夏浓度比接近10,其半挥发特性是导致兰溪PM2.5中离子组成呈现季节变化的重要原因.兰溪PM2.5中NO3-/SO42-比值的冬季平均值为1.18,说明流动源对兰溪PM2.5有很大贡献;夏季(以及春、秋季)时NO3-/SO42-比值较低,且与PM2.5浓度呈负相关,与矿物尘结合的硝酸根离子的较大贡献可能是导致夏季PM2.5浓度较低时NO3-/SO42-比值较高的主要原因.阴阳离子平衡、相关性及主成分分析(PCA)结果表明,矿物尘对兰溪市PM2.5的酸度及离子赋存状态有较大影响;冬季及春、秋季兰溪的PM2.5具有一定的酸性;NO3-和SO42-主要与NH4+结合,但部分可能与钙等其他组分结合;Cl-和K+主要来源于生物质燃烧,但K+的年均浓度仅为0.31 μg·m-3,说明生物质燃烧对兰溪PM2.5的贡献不大.    

9.  天津市PM2.5中水溶性无机离子污染特征及来源分析  被引次数:7
   古金霞  吴丽萍  霍光耀  白志鹏  杜世勇  刘爱霞  解以扬《中国环境监测》,2013年第29卷第3期
   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+、SO42-、NO3-和Cl-)的含量。结果表明,天津市大气PM2.5中总水溶性无机离子平均浓度为47.3 μg/m3,其中,SO42-、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-/SO42-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PM2.5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。    

10.  基于在线观测的天津市PM2.5污染特征及来源解析  
   肖致美  徐虹  李立伟  李鹏  元洁  唐邈  杨宁  郑乃源  陈魁《环境科学》,2020年第41卷第10期
   为了解天津市PM2.5的污染特征及来源,基于2017~2019年高时间分辨率的在线监测数据,对PM2.5浓度、化学组分和来源进行了分析.结果表明,2017~2019年,天津PM2.5平均浓度为61 μg ·m-3,PM2.5中主要化学组分为NO3-、OC、NH4+、SO42-、EC和Cl-,在PM2.5中占比分别为17.7%、12.6%、11.5%、10.7%、3.4%和3.1%.从年分布上看,PM2.5及主要化学组分浓度均呈现下降趋势,NO3-和NH4+在PM2.5中占比上升,SO42-、OC和EC在PM2.5中占比下降,Cl-在PM2.5中占比略上升,其他组分K+、Ca2+和Na+浓度及在PM2.5中占比均上升.PM2.5及主要组分浓度在采暖季相对较高,非采暖季相对较低,夏秋季SOR和NOR较高,二次转化强,PM2.5中二次无机离子(NO3-、NH4+和SO42-)占比相对较高.当PM2.5浓度为优良级别时,PM2.5中二次无机离子占比较低,OC占比较高,SOC生成较高,Ca2+和Na+占比相对较高;PM2.5浓度为轻度及以上污染级别时,随着污染程度加重,PM2.5中二次无机离子占比明显上升,OC占比基本稳定,EC和Cl-占比略升,K+、Ca2+和Na+等离子占比下降.PM2.5浓度处于中度及以上污染级别时,机动车影响明显增加.PMF解析结果表明,2017~2019年,天津市PM2.5的主要来源为二次源、机动车排放、工业和燃煤排放以及扬尘.其中机动车排放的贡献分担率上升,二次源、扬尘的贡献分担率略升,工业和燃煤源的贡献分担率略降.对天津来说,机动车、燃煤和工业排放始终是PM2.5最主要的一次污染来源,产业结构和能源结构的调整以及机动车的管控是大气污染防治的主要方向.    

11.  成都城区PM2.5季节污染特征及来源解析  被引次数:7
   张智胜  陶俊  谢绍东  周来东  宋丹林  张普  曹军骥  罗磊《环境科学学报》,2013年第33卷第11期
   于2009—2010年各季节典型月在成都城区采集了大气PM2.5样品,对PM2.5的质量浓度及其主要化学成分(含碳组分、水溶性无机离子和元素)进行了测定. 结果显示:成都城区PM2.5平均质量浓度高达(165.1±85.1)μg·m-3,是国家环境空气质量标准年均PM2.5限值的4.7倍. OC、EC和水溶性二次离子(SO42-,NO3-和NH4+)的平均浓度分别为(22.6±10.2)μg·m-3,(9.0±5.4)μg·m-3和(62.8±44.3)μg·m-3,分别占PM2.5浓度的13.7%、5.5%和38.0%. PM2.5及其主要化学成分浓度季节特征明显,即秋冬季高于春夏季. 利用正交矩阵因子分析(PMF)对成都城区PM2.5的来源进行解析,结果表明,土壤尘及扬尘、生物质燃烧、机动车源和二次硝酸盐/硫酸盐的贡献率分别为14.3%、28.0%、24.0%和31.3%. 就季节变化而言,生物质燃烧源贡献率在四个季节均维持在较高水平;土壤尘及扬尘的贡献率在春季显著提高;机动车源的贡献率在夏季中表现突出;而二次硝酸盐/硫酸盐的贡献率在秋冬季中则最为显著.    

12.  齐齐哈尔市春季大气中PM2.5的污染特征分析  被引次数:4
   郑永杰  刘佳  田景芝  傅尧《中国环境监测》,2014年第30卷第4期
   2013年4—6月分析了齐齐哈尔市大气PM2.5的浓度特征、元素组成、水溶性离子及其来源,并利用单颗粒分析技术获得了单颗粒的形貌、化学组成及粒度分布。结果表明,监测周期PM2.5日均质量浓度为34 μg/m3,受气象条件影响显著。PM2.5单颗粒类型主要为烟尘集合体、飞灰和矿物颗粒,分别来源于煤炭燃料的燃烧、机动车尾气排放和扬尘。其中约90%的PM2.5颗粒粒径小于1.0 μm,属大气细粒子。全样分析表明,PM2.5主要组成元素是Al、Fe、Ca、K、Mg和Na,而Zn、Cu和Pb因受到人为污染富集度较高。SO42-、NO3-和Cl-为PM2.5主要监测到的水溶性阴离子,NO3-与SO42-的质量浓度比说明了固定排放源对齐齐哈尔市春季大气PM2.5的贡献大于移动排放源。    

13.  2016—2017年武汉市城区大气PM2.5污染特征及来源解析  
   黄凡  陈楠  周家斌  操文祥  李宽《中国环境监测》,2019年第35卷第1期
   利用2016年1月至2017年9月湖北省环境监测中心站大气复合污染自动监测站的在线监测数据,对武汉市城区PM2.5的污染特征及主要来源进行解析。结果表明,武汉市城区PM2.5质量浓度呈现出明显的季节差异,季节变化规律为冬季>春季>秋季>夏季。水溶性离子的主要成分SO42-、NO3-和NH4+占总离子质量浓度的82.0%。PM2.5中阴离子相对阳离子较为亏损,颗粒整体呈碱性。夏季气态污染物的氧化程度较高且SO2较NO2氧化程度高。后向轨迹分析结果表明,区域传输是武汉市PM2.5的一个重要来源,在4个典型重污染阶段,武汉市分别受到局地、东北、西北及西南方向气团传输的影响。PMF模型解析出武汉市PM2.5五大主要来源及平均贡献率:扬尘22.0%、机动车排放27.7%、二次气溶胶21.6%、重油燃烧14.9%和生物质燃烧13.8%。    

14.  沈阳市城区采暖期PM2.5中水溶性离子的化学特征  
   曲健  李晶  张晶  王成辉  韩艳玉《中国环境监测》,2015年第31卷第5期
   2013年11月—2014年3月采暖期在沈阳市沈河区设置采样点采集环境空气中的PM2.5。利用离子色谱法测定PM2.5中水溶性无机离子,分析PM2.5中水溶性无机离子的组成和污染特征等。结果表明,沈阳市冬季采暖期PM2.5平均质量浓度为106 μg/m3,PM2.5中总水溶性离子占PM2.5的比例为41.7%,含量较高的二次离子依次为SO42-、NO3-、NH4+,三者均有较好的相关性,SO42-以(NH4)2SO4形式存在,采暖期PM2.5偏酸性。    

15.  宿迁市PM2.5中水溶性无机离子的季节特征和来源分析  
   马红璐  赵欣  陆建刚  王辉  许纯领  欧阳琰  朱新胜  殷堂兵  漆丹  陆亚秋  汪玖阳  陆声兴《环境科学》,2020年第41卷第9期
   为了研究宿迁市PM2.5中水溶性无机离子的季节特征和来源,于2017年5月至2018年1月在宿迁市水汽通道上的3个监测点位采集了171份PM2.5样品,分析了PM2.5质量浓度以及9种水溶性无机离子含量.结果表明,宿迁市PM2.5中水溶性无机离子的年均浓度为(44.08±34.61)μg ·m-3,占PM2.5质量的41.8%,9种水溶性离子浓度大小排序为ρ(NO3-) > ρ(SO42-) > ρ(NH4+) > ρ(Cl-) > ρ(Na+) > ρ(Ca2+) > ρ(K+) > ρ(F-) > ρ(Mg2+),其中NO3-、SO42-和NH4+是主要的离子组分,占总水溶性无机离子浓度的75.6%.ρ(NO3-)/ρ(SO42-)年均值为1.53±0.88,表明移动污染源对PM2.5的贡献高于固定污染源.水溶性无机离子相关性分析表明,NH4+与NO3-、SO42-可能以(NH42 SO4、NH4HSO4和NH4NO3的形式存在.结合主成分分析,水溶性无机离子主要来源于二次转化、工业源、生物质燃烧和扬尘.PM2.5浓度与相对湿度在冬季呈显著正相关,水汽传输在冬季更容易对PM2.5浓度增长有促进作用.    

16.  天津市PM2.5中二次硝酸盐形成及防控  
   肖致美  武婷  卫昱婷  徐虹  李立伟  李鹏  陈魁  邓小文《环境科学》,2021年第42卷第6期
   二次硝酸盐是PM2.5中的重要二次无机离子组分,为了解PM2.5中二次硝酸盐的形成及防控途径,基于天津市城区点位2018~2019年高时间分辨率的PM2.5在线监测数据,对气溶胶颗粒物的离子组分、pH值、NH3-NH4+和HNO3-NO3-浓度分布以及硝酸铵形成的敏感性进行了研究.结果表明,天津PM2.5平均浓度为58μg·m-3,PM2.5中主要离子组分为NO3-、NH4+、SO42-、Cl-和K+,在PM2.5中的占比分别为18.4%、11.6%、10.3%、3.3%和2.6%,PM2.5及主要组分浓度均在采暖季高、非采暖季低.气溶胶颗粒物整体呈现弱酸性,平均pH值为5.21,季节分布为春冬季节高、夏秋季节低,日变化趋势表现为早间(00:00~08:00)低,其他时间略高.NH3和HNO3的平均浓度水平分别为16.7μg·m-3和1.2μg·m-3,NH3浓度在每年的4~9月相对较高,10月~次年2月浓度相对较低;HNO3浓度水平月际变化不明显.除夏季外,其他季节NH3浓度均为早晚较高,其他时段较低;HNO3浓度整体呈现白天相对略高,晚上相对略低的特点.不同pH值下NH3与NH4+、HNO3与NO3-的浓度分布呈现明显的非线性关系,早晚NH4+与NO3-的浓度均较高,pH值与NH3和NH4+以及HNO3与NO3-的浓度分布均为非线性.敏感性图表明,2018~2019年天津市硝酸铵的形成主要处于HNO3敏感区域,部分处于NH3&HNO3敏感区域.从季节分布上看,春季、秋季和冬季硝酸铵的形成主要处于HNO3敏感区域,夏季硝酸铵的形成主要处于HNO3和NH3&HNO3敏感区域.为有效减少天津市PM2.5中二次硝酸盐的形成,春季、秋季和冬季主要开展HNO3前体物(NOx)的控制,夏季主要开展HNO3前体物(NOx)和NH3的协同控制.    

17.  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  被引次数:6
   苏彬彬  张智胜  陶俊  许椐洋  纪贤鑫  刘心东  张若宇《环境科学》,2015年第36卷第4期
   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)%. SO42-占PM2.5质量浓度百分比最高,为(32.4±6.3)%; NO3-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.    

18.  2017年厦门金砖会晤期间PM2.5的化学特征及来源  
   刘涛涛  徐芯蓓  徐玲玲  陈进生  洪有为《中国环境监测》,2020年第36卷第2期
   为了探讨厦门金砖会晤期间的排放控制措施以及天气形势对大气颗粒物污染特征的影响,于2017年8月10日至9月10日对厦门气态污染物、细颗粒物(PM2.5)中的水溶性离子以及有机碳(OC)、元素碳(EC)等主要化学成分开展了高时间分辨率的在线监测。根据空气质量管控措施和天气形势将研究期分为6个阶段。管控前、管控期Ⅰ(非台风)和管控期Ⅱ(非台风)PM2.5质量浓度分别为 (33.12±9.48)、(30.30±17.00)、(16.01±4.71) μg/m3。管控期Ⅰ(台风)和管控期Ⅱ(台风)PM2.5质量浓度分别为(12.40±3.73)、(12.45±3.28) μg/m3。结果表明: 管控期Ⅰ(非台风)阶段受静稳天气的影响,管控效果削弱,PM2.5质量浓度下降幅度小;台风对颗粒物质量浓度下降的影响比管控更显著。管控初期,PM2.5中二次无机离子的质量浓度下降明显;台风对碳质组分质量浓度的影响不如无机组分显著。PMF源解析结果表明,二次无机源是PM2.5主要来源,随着管控措施的实行,扬尘源的贡献从21%降低到6%,而机动车源的贡献降幅不明显。台风期间SO42-、NO3-、SO2、NO2以及硫酸盐氧化比值(SOR)均明显低于非台风期间,氮氧化比值(NOR)反而升高。台风和非台风期间NOR的日变化特征一致,NOR与阳离子的相关性分析结果表明,台风或高风速海风期间NOR与Na+呈现很强的正相关性,说明海盐粒子可促进NO2非均相反应生成NO3-。    

19.  海-陆大气交汇作用下青岛冬季大气PM2.5污染特征与来源解析  
   庹雄  杨凌霄  张婉  齐安安  王浥铭  王鹏程  黄琦  赵彤  张雄飞  徐鹏  张天琪  王文兴《环境科学》,2022年第43卷第5期
   为了研究海-陆大气交汇作用对沿海城市大气污染物的传输与扩散的影响,于2019年11月18日至12月23日在青岛观测站采集大气PM2.5样品,对PM2.5中的水溶性离子、无机元素和碳质组分特征进行了分析,并结合后向轨迹聚类分析模型和PMF模型等方法对青岛市冬季大气污染来源进行分析.结果表明,青岛冬季ρ(PM2.5)平均值为61.0 μg ·m-3,其中,ρ(水溶性离子)、ρ(无机元素)、ρ(OC)和ρ(EC)平均值分别为29.9、5.46、10.2和3.82 μg ·m-3;二次离子(SO42-、NO3-、NH4+)和地壳元素(Si、K、Ca、Fe、Ti)是主要的离子和元素成分,分别占水溶性离子和无机元素的89.3%和61.1%.青岛市大气主要受局部海陆风气流影响(43.4%),其次是季风气流(36.2%),冷空气气流对青岛影响较低(20.4%).PMF模型结果表明,青岛冬季PM2.5主要来自机动车源(22.0%)、海盐源(21.0%)和煤燃烧源(19.8%).局部海陆风气流中的污染物主要来自煤燃烧(25.4%)和机动车(18.9%),该气流会加剧本地污染向市内聚集;冷空气气流则以海盐源为主(26.8%),有利于市内大气污染扩散;季风气流对青岛无机元素贡献较高,也会将外地的机动车污染输送至青岛.    

20.  2017年1月天津市区PM2.5化学组分特征及高时间分辨率来源解析研究  
   元洁  刘保双  程渊  肖致美  徐虹  关玉春《环境科学学报》,2018年第38卷第3期
   为了快速分析天津市区冬季以及重污染过程中PM2.5的化学组成特征及来源,本研究于2017年1月利用在线监测仪器快速采集了天津市区环境受体中PM2.5及其化学组分的小时数据,并通过PMF(positive matrix factorization,正定矩阵因子分解法)模型解析了天津市区2017年1月及重污染过程中PM2.5的主要贡献源类,分析了重污染过程中排放源的变化趋势.结果表明:2017年1月天津市区PM2.5浓度为6.0~449.0 μg·m-3,平均值为153.3 μg·m-3.NO3-、SO42-、NH4+是PM2.5中水溶性离子的主要组分,三者之和占水溶性离子总量的88.3%.NH4+与Cl-、NO3-、SO42-均表现出显著的正相关性(r=0.82,0.95,0.97;p<0.01).NO3-和SO42-r=0.90;p<0.01),Ca2+与Mg2+r=0.65;p<0.01)均表现出显著的相关性,说明它们分别具有较高的同源性.OC和EC也是PM2.5的重要组成部分,两者之和占PM2.5质量浓度的20.4%.重污染过程中,PM2.5及其主要离子的浓度显著的增加(p<0.01),并存在较高的二次离子生成.PMF解析结果表明,二次源类是天津市区2017年1月PM2.5的首要源类,分担率为38.1%,其次为机动车源(分担率为25.6%)、燃煤源(分担率17.1%)、扬尘(分担率10.1%)和生物质燃烧(分担率9.1%).重污染过程中,二次源是PM2.5的主要贡献源类,分担率达到39.3%;说明重污染期间存在显著的二次转化及二次粒子的积累过程.重污染发生演变过程中,二次源、机动车源和燃煤源对PM2.5贡献表现出显著增加的趋势,而扬尘和生物质燃烧的贡献则没有显著增加.    

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