云水和云下冲刷颗粒物与气态污染物对降水中硫酸盐和硝酸盐的贡献

为定量云水和云下冲刷分别对降水中SO₄2-、NO₃-的贡献,并进一步解析云下冲刷颗粒相和气相物质分别对降水样品中SO₄2-、NO₃-的贡献,于2016年4月-2017年2月采用APS-3A型降水自动采样仪对降水进行分段采集.采用离子色谱检测分段降水样品的ρ（SO₄2-）、ρ（NO₃-）,分析其变化规律;在降水前、降水中及降水后同步采集并检测大气颗粒相ρ（SO₄2-）、ρ（NO₃-）和气相ρ（SO₂）、ρ（NO₂）,分析颗粒相中ρ（SO₄2-）、ρ（NO₃-）和气相中ρ（SO₂）、ρ（NO₂）的变化与分布.结果表明:①ρ（SO₄2-）、ρ（NO₃-）在同一场降水的分段样品中呈逐渐降低至后期趋于平稳的趋势,说明降水对空气中污染物的冲刷使空气逐渐清洁,后期冲刷作用有限使得降水中离子质量浓度趋稳.②颗粒相中ρ（SO₄2-）、ρ（NO₃-）与气相中ρ（SO₂）、ρ（NO₂）在降水前较高,在降水中减小,并在降水后回升,说明降水对颗粒相SO₄2-、NO₃-和气相SO₂、NO₂均有清除作用,降水结束后无云下冲刷作用,污染物质量浓度逐步回升.③云水对降水中ρ（SO₄2-）、ρ（NO₃-）的贡献率分别为22%~56%（平均值为35%）、9%~49%（平均值为29%）,云下冲刷颗粒相SO₄2-、NO₃-对降水中ρ（SO₄2-）、ρ（NO₃-）的贡献率分别为39%~69%（平均值为55%）、43%~73%（平均值为56%）,云下冲刷气相SO₂、NO₂对降水中ρ（SO₄2-）、ρ（NO₃-）的贡献率分别为5%~17%（平均值为10%）、5%~19%（平均值为15%）.研究显示,降水中SO₄2-、NO₃-主要来源于云水和云下冲刷颗粒相SO₄2-、NO₃-,而来源于云下冲刷气相SO₂、NO₂较少.      

南京市江北工业区降水酸性及化学成分分析

于2005年9月─2006年8月在南京市江北地区南京信息工程大学校园内采集降水样品共59个,测定pH和电导率,用离子色谱仪检测样品的阴、阳离子浓度.结果表明:pH为4.17～8.34,酸雨频率为49.2%,电导率为1.1～42.5 mS/m;阴离子为F-,Cl-,NO₂-和NO₃-,SO₄2-,阳离子为Na+,K+,Mg2+,Ca2+和NH₄+;主要阴、阳离子分别为SO₄2-,NO₃-, NH₄+和Ca2+,并存在季节性变化.ρ(SO₄2-)/ρ(NO₃-)的年均值为4.21,表明酸雨仍为硫酸型.南京市工业区的大气污染物主要是燃煤过程中排放的SO₂等气体.      

氢基质自养微生物还原降解水中溴酸盐的可行性

BrO₃-（溴酸盐）作为饮用水中存在的2B级潜在致癌物已引起社会公众的广泛关注.微生物还原降解是一种净化水中BrO₃-的有效途径.基于序批式试验,研究了厌氧条件下微生物利用氢气作为电子供体还原降解水中BrO₃-的可行性及关键影响因素.结果表明,氢自养微生物能利用氢气为电子供体、BrO₃-为电子受体,将BrO₃-完全还原成一种稳定的无毒的终产物Br-.在120 h的反应期内,ρ（BrO₃-）从初始时的1.02 mg/L降至0.56 mg/L（去除率为44.5%）,最高去除速率达0.26 mg/（L·d）,出水ρ（Br-）相应地升至0.29 mg/L.对照处理中,ρ（BrO₃-）和ρ（Br-）均没有明显的降低和升高趋势.影响因素试验表明,NO₃--N和SO₄2-作为常规氧化性污染物（电子受体）,反硝化和SO₄2-还原对BrO₃-还原耗氢产生了竞争,致使BrO₃-生物还原过程受到电子供体的竞争性抑制.反硝化对BrO₃-还原效率的影响程度比SO₄2-还原更加强烈.初始ρ（BrO₃-）对氢自养微生物还原降解BrO₃-效率有较大影响.氢自养微生物还原降解BrO₃-最适宜的pH范围处于7.0~7.5之间.研究显示,利用氢气作为电子供体的氢自养微生物将BrO₃-还原成无毒的Br-是一种较为可行的生物处理技术或手段.      

菏泽市秋冬季PM2.5水溶性离子化学特征分析

为深入研究菏泽市秋冬季PM_2.5中水溶性离子污染特征,于2017年10月15日-2018年1月31日对菏泽市3个监测点同步进行PM_2.5的采集和分析,分析探讨了不同污染程度下ρ（PM_2.5）及水溶性离子化学特征.结果表明:①菏泽市秋冬季PM_2.5呈区域污染特征.②整个观测期间,ρ（PM_2.5）范围为26.72~284.10 μg/m3,平均值为103.27 μg/m3,其中水溶性离子对ρ（PM_2.5）贡献率较大,为44.65%~49.87%;SNA（NO₃-、NH₄+、SO₄2-的统称）的占比较高,SNA占总水溶性离子质量浓度的86.88%,说明二次气溶胶为菏泽市大气PM_2.5中的重要组成部分.③SNA三角图解和水溶性离子相关性结果表明,采样期间大气中NO₃-、SO₄2-可能以NH₄NO₃、（NH₄）₂SO₄形式存在;ρ（Cl-）与ρ（K+）相关性较高（清洁天和污染天的相关系数分别为0.79和0.81）,由此推测Cl-与K+具有同源性,二者主要源于生物质燃烧.④重度及以上污染天的SOR（硫氧化率）和NOR（氮氧化率）分别为0.54和0.37,分别是清洁天的2.08和2.06倍;轻/中污染天的SOR和NOR分别为0.37和0.29,分别是清洁天的1.42和1.61倍.随着污染程度的加重,SO₂和NO₂向SO₄2-和NO₃-的二次转化增强.重污染日SOR、NOR和相对湿度均大于清洁天和轻/中度污染天,而温度则未表现出相似的变化趋势,说明非均相反应是菏泽市秋冬季SO₄2-和NO₃-形成的重要原因.研究显示,菏泽市污染呈区域性污染特征,二次气溶胶是菏泽市大气PM_2.5的重要组成部分,污染天ρ（NO₃-）、ρ（SO₄2-）、ρ（NH₄+）均与相对湿度呈显著正相关（P < 0.05）,均与温度呈负相关,表明在污染天高湿低温对SO₂、NO₂转化为SO₄2-、NO₃-有推动作用.      

武汉市高校大气降尘中水溶性离子污染特征及来源解析

于2017年11月采集武汉高校大气降尘样品106个,采用离子色谱仪分析样品中9种水溶性离子（F-、Cl-、NO₃-、SO₄2-、Na+、NH₄+、K+、Mg2+、Ca2+）的含量,用相关性分析和比值分析法解析其污染特征,用PCA-MLR模型初步探讨其来源及贡献率。结果表明:武汉高校降尘中主要水溶性离子为Ca2+、SO₄2-、NO₃-,平均浓度顺序为Ca2+>SO₄2->NO₃->K+>Na+>Cl->Mg2+>NH₄+>F-,且F-、Cl-、NO₃-、SO₄2-、Na+、K+、Mg2+、Ca2+分布存在明显的空间质异性。m（NO₃-）/m（SO₄2-）为0.28,以固定源污染为主;降尘样品总体呈碱性。9种可溶性离子主要以NaCl、KCl、MgCl₂、Mg（NO₃）₂、MgSO₄、Ca（NO₃）₂、CaSO₄等形式存在,主要来源于土壤/交通混合源、燃烧源、工业源,三者贡献率分别为8%、12%、80%。     

唐山市2017年采暖期不同污染等级PM2.5化学组分特征对比与来源分析

为深入了解唐山市采暖期PM_2.5污染成因与来源,采用在线监测设备于2017年12月1日-2018年1月28日连续监测了唐山市PM_2.5及其水溶性离子和碳质组分（OC、EC）的质量浓度变化,并结合部分常规气体污染物及气象数据进行对比分析.结果表明:①相对湿度的增加和风速的降低促进了污染的发展.②清洁、轻中度污染和重污染时,SOR（硫氧化率）分别为0.05、0.08、0.20,NOR（氮氧化率）分别为0.05、0.12、0.26,随着污染的加重,SO₂、NO_x向PM_2.5中SO₄2-、NO₃-的二次转化现象更加明显.③清洁时,ρ（OC）、ρ（EC）、ρ（SO₄2-）和ρ（Cl-）占PM_2.5化学组分（水溶性离子、碳质组分）质量浓度总和的68%,主要污染源为燃煤;清洁、轻中度污染和重污染时,ρ（NO₂）/ρ（SO₂）分别为0.96、1.14、1.44,ρ（NO₃-）/ρ（SO₄2-）分别为0.94、1.57和1.75;重污染时,ρ（SO₄2-）、ρ（NO₃-）、ρ（NH₄+）三者之和占PM_2.5化学组分质量浓度总和的61%,二次污染物成为主要污染源.④观测期,唐山市轻中度污染和重污染时,受经北京市、天津市等唐山市西部地区方向气团影响频率分别为61%、63%,受该方向气团影响时,ρ（NO₂）/ρ（SO₂）、ρ（NO₃-）/ρ（SO₄2-）明显增大.研究显示,相较于燃煤排放物在大气污染物中的占比变化,随着污染的加重,工业工艺和机动车尾气排放产生的污染物占比明显增大,区域传输对大气污染影响不可忽略,政府有必要开展区域联防联控、停产限产和限行限号的措施.      

本溪市PM2.5中水溶性离子季节性变化特征及来源分析

为研究本溪市大气PM_2.5中水溶性离子污染特征,于2016年1—10月在本溪市开展PM_2.5样品采集,使用离子色谱法分析了其中8种水溶性离子（Cl-、NO₃-、SO₄2-、NH₄+、Ca2+、Na+、Mg2+、K+）,并采用PMF（positive matrix factorization,正矩阵因子分解法）模型对水溶性离子的来源进行分析.结果表明:观测期间,本溪市ρ（PM_2.5）平均值为（57.6±21.9）μg/m3,ρ（PM_2.5）季节性变化特征明显,呈冬季 > 秋季 > 春季 > 夏季趋势;水溶性离子平均质量浓度为19.3 μg/m3,占ρ（PM_2.5）的33.6%,各离子质量浓度高低顺序为SO₄2- > NO₃- > NH₄+ > Cl- > Ca2+ > K+ > Na+ > Mg2+;SNA（SO₄2-、NO₃-和NH₄+）是PM_2.5中主要的3种离子,在春季、夏季、秋季和冬季分别占水溶性离子的73.2%、88.2%、82.5%和73.6%,表明夏季的二次污染较为严重.阴、阳离子电荷平衡分析结果显示,阴离子相对亏损,本溪市PM_2.5整体呈弱碱性,NO₃-、SO₄2-与NH₄+相关性较高,其在PM_2.5中主要以NH₄NO₃和NH₄HSO₄的形式存在. PMF分析结果表明,本溪市PM_2.5中水溶性离子的来源主要包括二次转化源、燃煤源和扬尘源.研究显示,本溪市PM_2.5中水溶性离子季节性变化特征明显,二次转化源、燃煤源和扬尘源是其主要来源.      

成都西南郊区大气PM1中水溶性离子季节变化特征

为研究成都市西南郊区PM₁中水溶性离子的季节特征及其来源,于2019年1,4,7,10月采集PM₁样品并对其中的8种水溶性离子(NO₃-、SO₄2-、NH₄+、Ca2+、Cl-、K+、Na+和Mg2+)进行分析,开展PM₁和水溶性离子质量浓度及其相关关系的对比分析。结果表明:2019年,成都市西南郊区PM₁和水溶性离子年均总浓度分别为(30.1±12.5),(8.5±6.2)μg/m3,各离子浓度高低顺序为NO₃->SO₄2->NH₄+>K+>Ca2+>Cl->Na+>Mg2+;二次离子SNA(SO₄2-、NO₃-、NH₄+)占总水溶性离子比例达到90.0%以上,其在PM₁中占比的季节差异明显,冬季(35.0%)>春季(23.6%)>秋季(22.0%)>夏季(17.5%)。春、夏季NO₃-/SO₄2-分别为0.9和0.6,而秋、冬季NO₃-/SO₄2-分别为1.2和2.1,说明春夏季固定源对PM₁贡献更大,秋冬季移动源对PM₁的贡献更加显著。受来源和气象条件影响,SOR和NOR年均值分别为0.37和0.04,表明观测期间SO₂的二次生成率更为突出。主成分分析结果显示,成都市西南郊区PM₁中水溶性离子的主要来源有二次无机源、燃煤、生物质燃烧和扬尘。     

合肥市郊夏季PM10浓度及其与能见度的关系

年8—9月在合肥市郊对ρ(PM₁₀)进行了观测,并分析了其中9种水溶性离子(NO₂-、Cl-、NO₃-、SO₄2-、NH₄+、Ca2+、Na+、Mg2+、K+)质量浓度. 结果表明:采样期间该地区ρ(PM₁₀)日均值为78.9 μg/m3,9种水溶性离子的平均质量浓度为18.93 μg/m3,占ρ(PM₁₀)的26.6%,表明水溶性组分是PM₁₀的重要组成之一. SO₄2-、NO₃-、NH₄+和Ca2+是主要的阴、阳离子,日均质量浓度分别为8.14、4.81、3.46和1.33 μg/m3. 不同RH(相对湿度)下PM₁₀对能见度的影响不同,RH小于80%时,二者呈显著的线性负相关〔R(相关系数)为-0.80〕;RH大于80%时,二者呈指数负相关(R为-0.48). 离子间相关性分析显示,PM₁₀中水溶性离子的主要结合方式为(NH₄)₂SO₄、NH₄HSO₄、NH₄NO₃、KCl及K₂SO₄. 采样期间ρ(NO₃-)/ρ(SO₄2-)平均值为0.59,说明在该地区固定源对水溶性组分的贡献大于移动源. 另外,扬尘也是PM₁₀重要来源之一.      

保定大气颗粒物中水溶性无机离子质量浓度及粒径分布

为研究保定市大气颗粒物中水溶性无机离子的质量浓度水平、季节变化和粒径分布特征,于2010年8月—2011年8月利用Andersen分级采样器采集大气颗粒物样品,并用离子色谱分析其中的离子组成. 结果表明,细粒子(PM_2.1)中主要水溶性无机离子为SO₄2-、NO₃-和NH₄+,三者质量浓度平均值分别为23.18、21.99和11.44μg/m3;粗粒子(PM>2.1)中主要水溶性无机离子为NO₃-、Ca2+和SO₄2-,三者质量浓度平均值分别为10.60、10.39和10.14μg/m3. 细粒子中ρ(SO₄2-)、ρ(NO₃-)、ρ(NH₄+)、ρ(Cl-)和ρ(K+)的季节性变化相似,均为冬季>秋季>夏季>春季;粗粒子中ρ(NH₄+)、ρ(K+)和ρ(NO₃-)呈现出与细粒子不同的季节性变化趋势,ρ(NH₄+)和ρ(K+)均为冬季>夏季>秋季>春季,而ρ(NO₃-)则为夏季>秋季>冬季>春季. 粗、细粒子中ρ(Ca2+)和 ρ(Mg2+)的季节性变化特征相似,均为冬季最高、夏季最低. ρ(SO₄2-)、ρ(NO₃-)、ρ(Na+)和ρ(K+)均呈双峰分布,分别在＞0.43~1.1μm和＞4.7~5.8μm出现峰值; ρ(NH₄+)和ρ(Cl-)呈细模态单峰分布,在＞0.43~1.1μm出现峰值; ρ(Mg2+)和 ρ(Ca2+)呈粗模态单峰分布,在＞4.7~5.8μm出现峰值. 二次源和生物质燃烧是细粒子的主要来源,扬尘对粗粒子影响较大.      

尿素/KMnO4湿法烟气脱硫脱氮的试验研究

采用尿素和KMnO₄配制成的吸收液,在填有金属鲍尔环的柱式喷淋吸收反应器中,对模拟烟气进行湿法烟气同时脱硫脱氮研究.结果表明:采用尿素和KMn0₄配制成的吸收液可以高效地脱除模拟烟气中的SO₂和NO_x,脱硫脱氮率平均分别达到99.6%和62.5%;反应吸收液中主要含有因吸收NOx和SO₂而生成的NO₃-,NO₂-,NH₄+和SO₄2-等离子;NO₃-,NO₂-和NH₄+的生成曲线及尿素的消耗曲线均为线性,其速率常数分别为0.009 1,0.0074,0.091 6和0.950 8 mmol/(L·min).吸收反应为零级反应.      

EDDS螯合Fe(Ⅲ)活化过硫酸盐技术对TCE的降解效果

为解决传统Fe(Ⅱ)活化过硫酸盐过程中Fe有效性较低的问题,采用可生物降解的EDDS(乙二胺二琥珀酸)螯合Fe(Ⅲ)活化过硫酸盐处理水溶液中的TCE(三氯乙烯),考察c(过硫酸盐)、c〔Fe(Ⅲ)〕/c(EDDS)〔下称Fe(Ⅲ)/EDDS〕、溶液初始pH以及阴离子浓度对TCE降解效果的影响,并研究体系中产生的活性氧自由基. 结果表明:c(过硫酸盐)为15.0 mmol/L、Fe(Ⅲ)/EDDS为4时,60 min内TCE去除率达99.7%;提高c(过硫酸盐)、Fe(Ⅲ)/EDDS均有利于TCE降解,但超过一定限值后对TCE去除效果增强不明显;溶液初始pH(3~11)越高,TCE去除率越低;加入Cl-、HCO₃-、SO₄2-和NO₃- 4种阴离子均会抑制TCE降解,抑制程度表现为HCO₃->Cl- >SO₄2->NO₃-;自由基清扫试验证实体系中存在SO₄-·、·OH和O₂-·等3种活性氧自由基,·OH对TCE的降解起主导作用. 因此,EDDS螯合Fe(Ⅲ)活化过硫酸盐技术能够产生以·OH为主的活性氧自由基,从而快速高效去除水溶液中TCE,但降解过程受水质参数影响.      

天津市大气降水化学组成特征及来源分析

为了解天津市大气降水的化学组成及其来源,2013年1—12月在天津市环境监测中心、天津市塘沽区环境保护监测站、天津市蓟县环境保护监测站采集降水样品,分析了pH、EC(电导率)和主要离子的分布特征. 结果表明:天津市降水的pH、EC雨量加权平均值分别为5.58、98 μS/cm. 降水中各离子雨量加权平均当量浓度(当量浓度＝质量浓度×离子价数/分子量)为Ca2+>SO₄2->NH₄+>NO₃->Cl->Mg2+>Na+>F->K+. 其中,Ca2+、SO₄2-、NH₄+、NO₃-和Cl-是降水中的主要离子,占总离子当量浓度的91.3%. 降水中SO₄2-/NO₃-(当量浓度比)为2.1,近10年来呈逐渐降低趋势,表明天津市大气污染向复合型转变趋势明显. 总离子当量浓度季节差异大,冬季高、夏季低;SO₄2-、NH₄+、NO₃-等当量浓度在冬季最高,Ca2+当量浓度在春冬季基本相当. 从空间分布上看,降水化学组成在天津市环境监测中心、天津市塘沽区环境保护监测站、天津市蓟县环境保护监测站分别表现为受综合源、工业源和海洋源、工业源和农业源的影响特征. 富集因子计算结果表明:降水中Ca2+和K+主要来自地壳;Mg2+主要来自地壳,同时也受海洋源的影响;Cl-的海洋源和人为源的贡献基本相当;但降水中的SO₄2-、NO₃-主要来自人为活动.      

临沂市冬季环境空气PM2.5中水溶性离子污染特征及来源分析

为探究临沂市冬季环境空气PM_2.5中水溶性离子污染特征及来源,于2016年12月11日—2017年1月9日在临沂大学、兰山区政府、高新区翠湖嘉园、汤庄办事处、河东区政府、临沂开发区6个采样点开展样品采集.结果表明:①采样期间全市ρ（PM_2.5）日均值的平均值为144.86 μg/m3,ρ（PM_2.5）日均值在2016年12月20日和2017年1月4日出现峰值,分别为304.46和341.65 μg/m3.②水溶性离子日均质量浓度大小顺序依次为ρ（NO₃-）> ρ（SO₄2-）> ρ（NH₄+）> ρ（Cl-）> ρ（K+）> ρ（Ca2+）> ρ（Na+）> ρ（F-）> ρ（Mg2+）> ρ（NO₂-）,其中,在PM_2.5中w（NO₃-）、w（SO₄2-）、w（NH₄+）分别为22.33%、16.57%、13.62%,说明NO₃-、SO₄2-和NH₄+是临沂市PM_2.5的主要组成部分.③临沂市污染天和非污染天ρ（PM_2.5）日均值分别为164.00和56.86 μg/m3.随污染水平增加,PM_2.5中w（NO₃-）明显增高,w（SO₄2-）和w（NH₄+）基本不变,说明w（NO₃-）的增加导致ρ（PM_2.5）的升高.污染天和非污染天的NOR（氮氧化率）分别为0.28和0.11,SOR（硫氧化率）分别为0.34和0.28,说明污染越重,NOR和SOR越高,并且NO_x的气-粒转化速率较SO₂慢.污染天ρ（Cl-）和ρ（K+）分别为7.22和1.77 μg/m3,分别是非污染天的2.5和3.0倍.④采样期间非污染天和污染天的N/S〔ρ（NO₃-）/ρ（SO₄2-）〕分别为0.85和1.39,说明非污染天时固定源对PM_2.5的贡献相对较大,而污染天时移动源对PM_2.5的贡献相对较大.⑤通过PMF模型法解析出3个因子.因子1对PM_2.5中水溶性离子的贡献率为56.13%,代表二次源和生物质燃烧源;因子2的贡献率为25.22%,代表工业源和垃圾焚烧源;因子3的贡献率为18.65%,代表扬尘源.研究显示,临沂市冬季PM_2.5污染严重,水溶性离子来源复杂,应采取多源控制的污染防治对策.