“奎屯—独山子”区域秋冬季大气PM_(2.5)中水溶性离子特征分析

通过手工采集"奎屯—独山子"区域中冬季PM_(2.5),对SO_4~(2-)、NO_3~-、NO_2~-、Cl~-、F~-、K~+、Ca~(2+)、Na~+、Mg~(2+)和NH_4~+等水溶性离子特征进行了研究,结果表明:"奎屯—独山子"区域冬季PM_(2.5)中水溶性无机离子浓度分布为工业区与生活区较为相近,其中F~-、NH_4~+和K~+在2#生活区的浓度最大;NO_3~(2-)、Na~+、Ca~(2+)、Mg~(2+)在1#生活区的浓度最大;SO_4~(2-)在1#生活区和4#工业园区的浓度最大;Cl~-在3#工业园区的浓度最大。通过与北京同期数据相比,除SO_4~(2+)外,其余离子浓度与北京同期相当或低于北京同期值;"奎屯—独山子"区域冬季颗粒物整体呈酸性,生活区2#点酸性最弱,1#点最强,生活区和工业区无明显功能区分布特征;本次调查期间属于重污染天气,且本次污染期间固定源较之于移动源的贡献更显著。     

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。     

奎独乌区域大气降水离子来源分析

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。     

用氯仿稳定降水成份的问题

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。     

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。     

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。     

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。     

淮南市降水化学组成特征与来源分析

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。     

镇江市东部片区大气细颗粒物中水溶性离子在线监测成分特征研究

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。     

乌鲁木齐市降水酸度及化学特征的初步研究

降水酸度和离子平衡研究结果表明,乌鲁木齐市降水为非酸性雨,但其PH值有较明显的季节变化,降水中的SO_4~(2-)、Ca~(2+)、和NH_4~+是影响酸度的关键离子,与其他地区相比,乌鲁木齐市降水中的Ca~(2+)浓度是酸雨区(贵阳、重庆)平均值的3.50倍,是非酸雨区(北京、天津)平均值的1.86倍。可见,乌鲁木齐市降水酸度的高低,不仅取决于酸性离子浓度,而且更重要的是取决于碱性离子浓度。