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。     

离子色谱法测定大气颗粒物及地表土中阴离子的方法研究

本文用国产离子色谱仪同时测定大气颗粒物及地表土中七种无机阴离子即:F~-、CL~-、NO_2~-、PO_3~(3-)、Br~-、NO_3~-、SO_4~(2-).并对样品的采集、处理及测试全过程进行了研究,获得正确可靠的结果.本方法易于推广使用.     

离子色谱法同时测定大气颗粒物中七种阴离子分析方法的研究

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.     

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。     

镉屑还原比色法测定水中NO_3~-N

本文对比色测定水中NO_3~-—N的常用柱还原法作了改进,仅用镉屑作还原剂,把NO_3~-还原成NO_2~-。方法简便、对环境污染小。检出限可达0.007PPm,线性范围为0.01～0.3PPm,适合地面水、降水中NO_3~-—N的测定。     

“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。     

连云港春季PM2.5中主要水溶性无机离子污染特征及来源解析

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。     

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。     

重庆市主城区大气水溶性离子在线观测分析

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。     

武汉市春季大气PM2.5中水溶性离子特征

运用大气PM_(2.5)水溶性组分及其气态前体物在线监测系统(GAC-IC)于2017年3月5—12日对武汉市大气PM_(2.5)中水溶性组分进行了在线监测,分析了PM_(2.5)中主要水溶性离子的化学特征和作用机制。结果表明:实验期间武汉市大气PM_(2.5)中水溶性组分与气态前体物间存在明显的二次转化过程,二次反应是PM_(2.5)的重要来源。监测期间,PM_(2.5)中NO_3~-、SO_4~(2-)和NH_4~+的平均质量浓度分别为24.3、16.9、15.0μg/m~3,是PM_(2.5)中重要的水溶性无机离子,占PM_(2.5)质量浓度的40%~70%。硫氧化率(SOR)和氮氧化率(NOR)平均值分别为0.52和0.27,表现出较为明显的二次污染特征。通过相关性分析发现:监测点位周边大气PM_(2.5)中NH_4~+与NO_3~-、SO_4~(2-)有良好的相关性,且表现为富氨状态,大气中铵能较好地中和SO_4~(2-)和NO_3~-。     

进口与国产设备对水质NH+4和NO-3监测效果分析

通过对国产和进口NH_4~+、NO_3~-检测探头技术性能指标的测试,分析国产和进口水质NH_4~+和NO_3~-监测设备技术性能,确定其适应范围。比较两种仪器对单一纯溶液、复合溶液,以及多种实际水样的准确性和稳定性测试结果,得知两种仪器测定标准溶液及实际水样中NH_4~+和NO_3~-的标准值、实测值都具有较好的一致性,测量结果稳定性较好。国产仪器在≥500 mg/L的NO_3~-条件下误差较大,需稀释后测定,在其他常规质量浓度范围内完全可代替进口仪器,两种仪器均可用于不同环境水体的水质监测。     

二苯碳酰二肼测定水中铬方法的改进

在弱碱性条件下加入过量DPC然后再将样品调至酸性的方法更适合环境样品中Cr~(6+)的测定。当SO_3~2(-)、S~(2-)、S_2O_3~(2-)、NO_(2~-)浓度分别是Cr~(6+)浓度的5、20、50、200倍时不干扰测定。     

用天然水样制备NO_3~-—N、NH_3—N和NO_2~-—N分析质量控制样的探讨

本文介绍了用天然水样制备NO_3~-—N、NH_3—N和NO_2~-—N分析质量控制样的方法,试验了控制样的长期稳定性和实际应用效果.试验结果表明,NO_3~-—N、NO_2~-—N及NH_3—N控制样分别能够稳定8个月、1年和6个月,用于绘制控制图控制分析质量效果良好.     

广州市冬季PM_(2.5)污染过程二次水溶性无机离子组分特征

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。     

高灵敏度光度法测定地表水中痕量硝酸盐氮

常用于测定硝酸盐氮的方法,有紫外光度法和基于把适当的有机试剂硝化或氧化成有色化合物的酚二磺酸法,二甲苯酚及其衍生物法,以及将NO_3~-还原成NO_2~-或NH_4~+的形式,再进行测定的光度法。但这些方法的灵敏度均不高。而较灵敏的方法,多是基于萃取NO_3~-与碱性染料,如次甲基蓝或结晶紫等所形成的离子缔合物。     

萃取石墨炉原子吸收法测定土壤中的微量In和Tl

1.前言 In、Tl在土壤中的含量分别是0.01和0.2ppm,属于稀散元素,按地球化学分类属于亲石元素。In的生理功能研究较少,而Tl是有毒元素。 矿物、岩石中In、Tl的测定多采用H_2SO_4—KBr/MIBK萃取,无火焰原子吸收法测定,也有的用MIBK萃取溴化物的离子缔合物后用分光光度法测定。土壤中In,Tl的分析方法报导较少,由于K、Na、Ca、Mg、Ba、Pb、Cu、Ni、Mn、Fe、Al以及SO_4~(2-)、ClO_4~-、NO_3~-等干扰直接原子吸收测定,故须适当分离。     

武汉南郊高校内不同功能区PM2.5化学成分分析

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。     

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。     

蚌埠市夏季大气细颗粒物在线源解析

为了解蚌埠市环境空气中PM_(2.5)的来源,于2017年8月18日—9月18日,在百货大楼和高新区站点,利用单颗粒物气溶胶飞行时间质谱仪开展PM_(2.5)在线源解析。结果表明,百货大楼点位ρ(PM_(2.5))高于高新区点位,轻度污染比例(4.2%)明显高于高新区点位(0.8%),出现了中度污染(0.3%);SPAMS的PM_(2.5)质谱图显示百货大楼点位PM_(2.5)中K~+、Na~+特征明显,高新区点位HSO_4~-、NO_3~-、NO_2~-等无机信号较为明显;2个点位NO_3~-、NO_2~-、NH_4~+离子颗粒数占总颗粒数的百分比明显较高,且高新区点位NO_3~-、HSO_4~-离子数占比要明显高于百货大楼点位,燃料燃烧、工业工艺源、农田氮肥施用是其主要的人为污染源;2个点位PM_(2.5)成分主要为元素碳,分别占比42.4%,40.6%;污染时段,ρ(PM_(2.5))快速上升,除受本地机动车尾气源和燃煤源累积影响外,百货大楼点位扬尘源排放增加,高新区点位扬尘源和工业工艺排放源增加;2个点位机动车尾气源均为首要污染源,分别占比29.5%和30.9%,其次为燃煤源(24.3%和24.7%),扬尘源占比分别为22.9%和20.8%。     

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。