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相似文献
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1.
降水中加入CHCl_3、对降水中的pH值、有机酸和醛起到稳定作用。对无机离子K~+、Na~+、NH_4~+、Ca~(2+)、Mg~(2+)、NO_3~-、SO_4~(2-),加与不加CHCl_3,测得的浓度无显著差别。CHCl_3的加入可引入少量F~-和Cl~-,降水的实际浓度应减去此本底值。  相似文献   

2.
重庆市黔江区降水地球化学特征   总被引:2,自引:1,他引:1  
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。  相似文献   

3.
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。  相似文献   

4.
通过研究2010—2015年奎独乌区域大气降水化学特征和变化,分析降水中离子组成和来源。结果表明,2010—2015年奎独乌区域硫酸型大气污染较为明显,硫酸盐污染物对降水酸性影响略降,土壤扬尘带来的钙离子污染略降;降水中SO_4~(2-)、Cl~-、Ca~(2+)、Na~+、F~-、K~+主要来源于土壤扬尘,其中SO_4~(2-)、Cl-、Ca~(2+)还来源于人为源排放;NO-3主要来源于人为源排放。工业源SO_2、烟粉尘排放量变化是引起降水中SO_4~(2-)、Ca~(2+)当量浓度变化的主要因素,大风和扬尘天气的减少也是降水中Ca~(2+)当量浓度降低的重要因素;工业源和机动车NO_x排放量变化是引起降水中NO_3~-当量浓度变化的主要因素。  相似文献   

5.
2019年1-6月之间利用MARGA离子在线分析仪在镇江东部地区对细颗粒物中主要水溶性离子组分NH_4~+,Na~+,K~+,Ca~(2+),Mg~(2+),Cl-,NO_3~-,SO_4~(2-)的在线监测,结果表明:细颗粒物中阴阳离子的当量浓度的频数分布趋势基本一致。通过相关性系数分析,NO_3~-和SO_4~(2-)存在显著相关性,表明与燃料燃烧有一定关系。Na~+和K~+存在显著相关性,生物质燃烧可能为其共同来源。Mg~(2+)和Ca~(2+)相关性也较强,表明可能来自于土壤扬尘。整体上镇江市东部地区点位受扬尘影响较小,受工业排放机动车尾气和燃料燃烧影响较大,说明因加强生产企业节能减排、超低排放,汽柴油车和燃料燃烧的管理。  相似文献   

6.
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。  相似文献   

7.
上海青浦地区大气降水的化学特征   总被引:2,自引:1,他引:1  
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。  相似文献   

8.
大气气溶胶的吸湿特性改变了颗粒物的粒径、光学性质、云凝结核活性,进而对大气能见度、地面辐射强迫和人体健康产生重要影响。针对长三角腹地城市南京重污染天气频发现象,笔者使用吸湿串联电迁移差分分析仪(H-TDMA)结合在线气体组分及气溶胶监测系统(MARGA)和相关气象数据对冬季南京城区气溶胶吸湿增长特性进行外场观测研究。结果表明:灰霾期间SO_4~(2-)、NO_3~-、NH_4~+的质量浓度分别为(17.57±9.07)(26.16±11.39)(13.61±6.68)μg/m~3,非灰霾期间为(9.62±3.58)(12.12±7.51)(5.78±3.59)μg/m~3,前者是后者的2倍。水溶性组分质量浓度大小依次为NO_3~-SO_4~(2-)NH_4~+Cl~-K~+Ca~(2+)Na~+Mg~(2+)。其中NO_3~-的贡献最大,占PM_(2.5)的29%,其次是SO_4~(2-)占14%,NH_4~+占8%。其他水溶性组分(Cl~-、K~+、Ca~(2+)、Na~+、Mg~(2+))约占PM_(2.5)的5.9%。SO_4~(2-)、NO_3~-、NH_4~+的质量浓度没有明显日变化且保持在较高水平。观测期间气溶胶的不同粒径段粒子吸湿增长因子概率密度分布(GF-PDF)均呈双峰,随粒径增大,强吸湿组粒子的吸湿性增大,而弱吸湿组的吸湿性减弱。其中,40 nm粒径段粒子强、弱吸湿增长因子分别为1.335±0.03和1.054±0.008,80 nm粒径段为1.348±0.03和1.053±0.011,40 nm较80 nm粒径段的粒子弱吸湿峰更为明显。灰霾期间粒子的吸湿增长因子分别为1.307±0.08和1.413±0.07,非灰霾期间为1.230±0.03和1.300±0.03。冷锋过境时气溶胶弱吸湿组谱分布没有明显的变化,强吸湿组谱分布明显向弱吸湿方向偏移,吸湿性减弱。灰霾期间和整个观测期间PM_(2.5)的平均质量浓度分别为(87.56±25.87)(69.31±28.75)μg/m~3,灰霾期间主要的二次气溶胶质量浓度占PM_(2.5)的66%,而粒子的平均吸湿增长因子从1.325±0.03降低到1.301±0.07。特殊时段春节期间弱吸湿组粒子的吸湿性增大,而强吸湿组粒子的吸湿性减弱。其中110 nm粒径段粒子强吸湿组吸湿增长因子明显下降,SO_4~(2-)、NO_3~-、NH_4~+的质量浓度也发生明显下降,吸湿增长因子和水溶性化学组分的变化呈良好一致性。  相似文献   

9.
2013—2014年,逐次采集淮南城市大气降水样品,对其离子化学组分进行分析测试,并利用酸度分析、中和因子和富集系数等方法对其酸碱物质平衡和离子来源进行了分析。化学组分分析结果表明,淮南城市降水pH为6.23~7.03,雨量加权平均值为6.68,整体上降水没有呈现酸化,大部分酸性物质能被碱性物质中和。主要阴离子为SO_4~(2-)、NO_3~-,雨量加权平均值分别为147.02、62.16μeq/L,两者分别占阴离子总浓度的60.3%、25.3%;主要阳离子为Ca~(2+)、NH_4~+,雨量加权平均值分别为126.42、96.43μeq/L,分别占阳离子总浓度的44.9%、34.3%。利用富集系数法计算结果表明,SO_4~(2-)、NO_3~-主要来源于人为活动排放,Cl~-主要为海洋输入,而Ca~(2+)、Mg~(2+)、K~+则主要来自陆源输入和人为活动。  相似文献   

10.
乌鲁木齐河作为乌鲁木齐市的主要水源地,在生态保护和城市供水中均具有重要的战略意义。为了研究乌鲁木齐河水化学特征及水环境质量,于2016年4—10月逐月对乌鲁木齐河6个采样断面进行地表水样采集,获取水样41个,对主要离子(K~+、Na~+、Ca~(2+)、Mg~(2+)、Cl~-、HCO_3~-、SO_4~(2-))浓度及pH、DO、TDS、CODMn、TN、TP、NH3-N进行监测分析,探讨了水化学组成的时空差异及影响因素,研究了乌鲁木齐河的水环境质量状况。结果显示,乌鲁木齐河水域年离子总量平均值为213.27 mg/L,属弱矿化度水,年离子总量在空间上表现出沿主河道由南向北逐步增加的趋势。主要阴离子为HCO_3~-和SO_4~(2-),主要阳离子为Ca~(2+),水质类型为Ca~(2+)-HCO_3~--SO_4~(2-)型。2016年河水年内不同时期TDS平均浓度排序为:9月10月4月5月6月8月7月。对水化学离子含量基于时间序列分析,结果显示除Ca~(2+)、HCO_3~-外,其他离子含量在各月份间均存在显著差异。SO_4~(2-)浓度在年内变化最为明显,呈现先减少后增加的趋势。对主要离子含量基于空间序列进行分析,结果显示,仅Na+含量存在显著差异。现阶段乌鲁木齐河的水环境质量为轻度污染。  相似文献   

11.
重庆市主城区大气水溶性离子在线观测分析   总被引:3,自引:0,他引:3  
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。  相似文献   

12.
通过在武汉某高校校园的生活区、运动场、实验田区和施工区布设4个采样点,检测分析PM_(2.5)及其中金属元素和水溶性无机离子的含量。结果表明,施工区PM_(2.5)平均值超标0. 3倍,其余三区均达标,校园大气环境总体良好; PM_(2.5)中质量浓度较高的元素为Fe、Mg、Mn、Pb; Cd、Pb的富集因子 100,判断其来源于建筑施工、实验田翻耕、汽车尾气等人为污染; PM_(2.5)中主要水溶性无机离子为SO_4~(2-)和NO_3~-,生活区、施工区的NO_3~-及生活区的SO_4~(2-)主要来源于二次污染,施工区SO_4~(2-)来源于二次污染和施工材料; X射线衍射显示施工区PM_(2.5)中存在石英、高岭石等矿物。  相似文献   

13.
烟花爆竹燃放对北京市空气质量的影响研究   总被引:2,自引:2,他引:0  
结合常规污染物浓度和PM_(2.5)化学组分浓度,分析了2015年春节期间烟花爆竹燃放对北京市空气质量的影响。结果表明:烟花爆竹燃放会在短时间内造成严重的大气污染,其中对SO2、PM_(2.5)和PM10的影响最为显著。除夕夜间良乡、官园和怀柔3个监测站点的PM_(2.5)质量浓度峰值分别达730.5、343.4、762.2μg/m~3,为2月17—25日和3月4—8日(观测期间)平均值的5.2、3.1、7.1倍。烟花爆竹燃放对PM_(2.5)组分中的SO_4~(2-)、K+和Cl-的影响最为显著,除夕夜间监测中心点位的SO_4~(2-)、K~+和Cl~-质量浓度峰值分别达92.2、95.6、57.4μg/m~3,为观测期间平均值的4.5、10.5、6.8倍。烟花爆竹燃放产生的气态前体物和NO_3~-、SO_4~(2-)、NH+4、OC等PM_(2.5)二次化学组分在不利的气象条件下会发生化学反应和物理积累,造成PM_(2.5)浓度升高,产生持续性的大气污染。根据各污染物与NH+4的质量浓度比推算得出,除夕、"破五"和元宵节3个时段烟花爆竹燃放对K~+、Cl~-、SO_4~(2-)、SO_2和PM_(2.5)浓度的平均贡献率分别为78.4%、61.1%、37.4%、38.7%和30.1%。  相似文献   

14.
采用在线单颗粒气溶胶质谱技术源解析方法,对桂林市PM2.5典型排放源的粒径和化学成分进行质谱分析,采集燃煤/燃气源、工业工艺源、扬尘源、油烟源4类共计7个典型排放源。结果表明,桂林市4类排放源细颗粒物的粒径分布为0.25~1.25μm,80%以上的细颗粒分布在0.2~1.0μm的小粒径范围,峰值约0.68μm。细颗粒物离子成分含有Na~+、Mg~+、K~+、NH~+4、Fe~+、Pb~+、Cd~+、V~+、Mn~+、Li~+、Al~+、Ca~+、Cu~+、Zn~+、Cr~+、CN~-、PO_3~-、NO_2~-、NO_3~-、Cl~-、SO_4~(2-)、SiO_3~-等成分,桂林市细颗粒物为元素碳、有机碳元素碳、有机碳、富锰颗粒、富铁颗粒、富钾颗粒、矿物质、左旋葡聚糖以及其他金属等9类。  相似文献   

15.
于2017年3月1日—5月31日监测分析了连云港市大气PM_(2.5)中主要水溶性无机离子质量浓度的日变化规律,以及与气象因子、PM10、PM_(2.5)相关性。结果表明,水溶性无机离子质量浓度与环境空气中NO_2、CO、PM_(10)、PM_(2. 5)显著相关,与气温、风速、能见度等呈负相关;日变化呈明显单峰型,峰值出现在08:00左右;水溶性无机离子季度均值为27. 2μg/m~3,占ρ(PM_(2.5))平均50%左右,ρ(NO_3~-)、ρ(SO_4~(2-))和ρ(NH_4~+)占ρ(水溶性无机离子)总85%以上;指出,SO_4~(2-)主要受远距离传输的影响,NO_3~-和NH_4~+主要受局地源的影响。  相似文献   

16.
为了解广州地区灰霾天气成因,基于城市超级站,对2013年12月1日—12月8日期间2次灰霾天气过程的水溶性无机离子污染特征进行研究。结果表明:监测期间二次离子(SNA)SO_4~(2-)、NO_3~-、NH_4~+分别占PM_(2.5)质量浓度的15.8%、7.4%、7.0%;2次污染过程SNA对PM_(2.5)贡献显著,机动车排放和燃煤是PM_(2.5)的主要污染来源。广州冬季属于富氨区,2次污染过程都伴随着NH_4~+显著增加,NH_4~+主要以(NH_4)_2SO_4和NH_4NO_3形式存在。  相似文献   

17.
为探究衡阳冬季PM_(2.5)和水溶性离子污染特征及其来源,于2019年1月在衡阳市城区采集大气PM_(2.5)样品,使用重量法和离子色谱法测得PM_(2.5)和水溶性离子组分质量浓度,并分析其浓度特征、酸碱度和来源等问题。结果表明:采样期间衡阳大气PM_(2.5)平均质量浓度为94.25μg/m~3,总水溶性离子质量浓度为52.94μg/m~3,占PM_(2.5)总质量浓度的56.43%;阴阳离子当量之比为1.12,PM_(2.5)呈酸性,其中SNA(SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+)占总水溶性离子质量浓度的95.06%。污染期间二次转化明显,SNA主要以(NH_4)_2SO_4和NH_4NO_3形式存在。源解析发现大气PM_(2.5)受化石燃料和生物质燃烧、垃圾焚烧、建筑扬尘、气态前体物二次转化、外来输送等多重因素影响,其中机动车尾气排放的NO_x在大气中二次转化形成的硝酸盐是衡阳重污染的最主要原因。  相似文献   

18.
本文用国产离子色谱仪同时测定大气颗粒物中七种无机阴离子F~-、Cl~-、NO_2~-、PO_4~(3-)Br~-、NO_s~-、SO_4~(2-).同时对样品的采集,试样的处理及测试全过程进行了研究.  相似文献   

19.
本文叙述了使用国产ZIC—Ⅰ型离子色谱仪对水中七种阴离子(F~-、Cl~-、NO_2~-、PO_4~(3-)、Br~-、NO_3~-和SO_4~(2-))的测定条件,测定了方法的性能、精密度和准确度,加标百分回收率为94%—108%。  相似文献   

20.
基于2021年12月1日-2022年2月28日合肥市细颗粒物(PM_(2.5))及其水溶性离子连续观测数据,分析了合肥市冬季PM_(2.5)中水溶性离子化学特征以及不同污染程度下水溶性离子化学特征。结果表明:采样期间合肥市PM_(2.5)污染较重,不同污染程度下PM_(2.5)浓度差异较大,中度及以上污染天的ρ(PM_(2.5))平均值分别是清洁天和轻度污染天的2.8和1.3倍。二次水溶性无机离子[硝酸根离子(NO_(3)^(-))、铵根离子(NH+4)和硫酸根离子(SO_(2)-4),简称SNA]是合肥市PM_(2.5)的重要组成部分,随着污染程度的加重,PM_(2.5)二次生成比例随之下降。NH+4是合肥市水溶性离子中中和能力最强的离子,易与NO_(3)^(-)和SO_(2)-4结合分别形成NH_(4)NO_(3)和(NH_(4))_(2)SO_(4)。合肥市SO_(2)和NO_(2)均易发生二次转化,且SO_(2)较NO_(2)更容易发生二次转化。钙离子(Ca^(2+))和镁离子(Mg^(2+))相关性较高,说明合肥市PM_(2.5)可能受扬尘影响较大;钾离子(K^(+))是生物质燃烧的指示离子,氯离子(Cl^(-))与K^(+)相关性较好,说明合肥市PM_(2.5)组分中的Cl^(-)和K^(+)主要来自生物质燃烧。PM_(2.5)中水溶性离子受降水和温度影响较大。  相似文献   

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