燃煤电厂湿法脱硫对细颗粒物的脱除特性

应用DGI承重撞击器对四台燃煤机组湿法脱硫前、后细颗粒物进行采集,分析细颗粒物的粒径分布、元素组成以及脱硫系统的脱除效率.结果表明:脱硫前细颗粒物粒径峰值出现在0.20~0.40 μm处,脱硫后峰值出现在0.20~0.30 μm处.经过湿法脱硫系统后ρ(PM_2.5)、ρ(PM₁)、ρ(PM_0.5)、ρ(PM_0.2)出现不同程度的增长,平均增长率分别为13.28%、19.57%、28.79%、33.51%.分粒径颗粒物中ρ(Si)、ρ(Al)在脱硫前、后均随着颗粒物粒径的减小呈递减趋势,并且脱硫后ρ(Si)、ρ(Al)均有不同程度的降低,ρ(Fe)随颗粒物粒径的减小呈增加趋势,表现出一定的富集特性;湿法脱硫后Ca在PM₁中的质量浓度出现明显的增长,ρ(Ca)由18.86~51.47 μg/m3增至41.87~84.83 μg/m3. Si、Al是PM_2.5中的主要元素,经过湿法脱硫后ρ(Si)、ρ(Al)由59%~72%降至43%~59%;而Ca在PM_2.5中表现出相反的变化趋势,ρ(Ca)由8%~13%升至17%~26%.      

重庆市主城区不同粒径颗粒物水溶性无机组分特征

于2010年3月—2011年7月,在重庆市主城区同步采集PM_1.0、PM_2.5和PM₁₀三种粒径的颗粒物样品. 用离子色谱分析了样品中F-、Cl-、NO₃-、SO₄2-、Na+、NH₄+、K+、Mg2+和Ca2+ 9种水溶性无机组分,并收集了SO₂和NO₂等气体污染物的数据. 结果表明:采样期间ρ(PM_1.0)、ρ(PM_2.5)和ρ(PM₁₀)分别为82.9、104和160 μg/m3,PM_1.0、PM_2.5、PM₁₀中所测9种水溶性无机组分的浓度之和分别为40.82、48.66和57.99 μg/m3. ρ(SO₄2-)、ρ(NO₃-)和ρ(NH₄+)相对较高,并且主要分布在细颗粒物中. 多数水溶性无机组分浓度冬季最高,春季其次,夏、秋季浓度偏低. 所测组分溶液的pH显酸性,冬季样品的pH最低,细粒子的酸性要强于粗粒子. SOR(硫的氧化率)与NOR(氮的氧化率)与国内其他地区相比较高,SOR秋季最高,NOR冬季最高. 因子分析结果表明,化石燃料以及生物质的燃烧、机动车尾气排放是水溶性无机组分的主要来源,建筑施工、土壤风沙等扬尘类污染源对水溶性无机组分也有一定的贡献.      

华北地区夏季大气亚微米颗粒物的半挥发性特征

利用热扩散管TD(Thermal Denuder)与高分辨飞行时间气溶胶质谱仪(HR-ToF-AMS)联用法,于2013年6—7月对华北地区国家环境空气质量评价区域点香河的大气PM₁(亚微米颗粒物)及其组分〔OM(有机质)、SO₄2-、NO₃-、NH₄+、Cl-〕进行连续在线观测,并实现了PM₁不同化学组分半挥发性特征的模拟分析. 结果表明:在观测期间,ρ(PM₁)平均值为 (47.9±47.3) μg/m3,其中OM贡献最大,达到38.2%〔ρ(OM)占ρ(PM₁)的比例,下同〕,之后依次为SO₄2-(33.7%)、NH₄+(13.8%)、NO₃-(12.3%)、Cl-(2.0%). 在PM₁的各化学组分中,NO₃-和Cl-的MFR(质量剩余分数)值最低(约0.40),表明二者的半挥发性最高,当温度为50 ℃时,约60%的NO₃-或Cl-进入气相中;SO₄2-的半挥发性最低,在50 ℃时仍有约90%的质量剩余;而OM和NH₄+的半挥发性居中. NO₃-的半挥发性受大气PM₁污染水平的影响,50 ℃时其半挥发性随着ρ(PM₁)的增加而升高. 当温度从50 ℃升至200 ℃时,残留有机气溶胶的O/C(原子数比)从0.47增至0.60,说明半挥发性组分多为氧化态较低的有机化合物. 此外,真空动力学粒径在60~2 000 nm的颗粒物在不同粒径段表现出相近的半挥发性. 大气PM₁半挥发性的定量分析结果可为全面认识大气颗粒物的物化性质及污染机理提供数据,也有助于空气质量模型的完善.      

天津市环境空气中细粒子的污染特征与来源

于2006年8─12月,在天津市中心城区采集细粒子(PM_2.5)并测定其中水溶性无机离子和元素的质量浓度,应用因子分析与多元线性回归技术解析PM_2.5的来源. 结果表明:ρ(PM_2.5)月均值为103.9～217.4 μg/m3,呈冬季最高、夏季最低的特征. 水溶性无机离子质量浓度占ρ(PM_2.5)的比例为24.90%～49.76%,其中ρ(SO₄2－),ρ(NO₃－),ρ(NH₄+)与ρ(Cl－)之和约占离子总质量浓度的90%. 在夏季,二次粒子质量浓度占ρ(PM_2.5)比例最大,这与SO₂向SO₄2-,NO₂向NO₃-的转化率升高有关. PM_2.5中Cl富集主要与燃煤等人为排放有关, 海盐源对Cl－的贡献不足20%. 天津PM_2.5中含量最高的元素为Si,约占元素总质量浓度的28.4%. 微量元素中以Zn和Pb的含量最高,二者主要来自燃煤和机动车排放. 源解析结果表明,二次污染、化石燃料燃烧、土壤尘和建筑粉尘是天津市环境空气中PM_2.5的主要来源,贡献率分别为53.4%,25.8%,12.3%和8.6%.      

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.      

北京交通环境PM10分布特征及重金属形态分析

以北京市西三环航天桥地区为对象,研究了城市交通环境大气可吸入颗粒物浓度及主要化学组成随时间和粒径的分布特征. 结果表明:该地区大气中ρ(PM₁₀)冬季略高于春季,秋季次之,夏季最低;颗粒物中ρ(PM_2.5)/ρ(PM₁₀)和ρ(PM_1.0)/ρ(PM₁₀)平均值分别为82.6%和70.3%;ρ(PM₁₀)与ρ(PM_2.5)和ρ(PM₁₀)与ρ(PM_1.0)之间均有显著的相关性. PM₁₀中金属元素浓度冬春季较高,夏秋季较低;Mg,Ca和Fe等地壳元素浓度随粒径的减小而降低,而Pb,Zn和Ni等重金属元素浓度总体上随粒径的减小而增加. 颗粒物中的Cr和Ni主要以有机物结合态存在,Cu,Zn和Cd主要以酸可提取态存在,Pb主要以酸可提取态和氧化物结合态存在;颗粒物中所含Cd和Zn元素的生物有效性最高. PM₁₀中水溶性ρ(SO₄2-)在夏季和冬季最高,秋季最低,而水溶性ρ(NO₃->/sup>)全年变化不大;［0.43～2.1 μm)粒径段颗粒物中的水溶性ρ(SO₄2-)及ρ(NO₃->/sup>)较高,分别占PM₁₀中水溶性ρ(SO₄2-)及ρ(NO₃->/sup>)总量的68.3%及57.6%;ρ(NO₃->/sup>)/ρ(SO₄2-)平均值为0.659.      

天津市老年人PM2.5个体暴露化学组分特征

分别于2011年6月13日—7月2日(夏季)和11月30日—12月12日(冬季),采用颗粒物个体暴露采样器对天津市某社区101名老年人(平均年龄67岁)的PM_2.5个体暴露水平进行监测,以探讨PM_2.5个体暴露化学组分的特征. 结果表明,天津市老年人夏、冬季PM_2.5个体暴露浓度分别为(124.2±75.2)和(170.8±126.6)μg/m3. 斯皮尔曼相关分析表明,Si、NH₄+和NO₃-的暴露浓度均与PM_2.5暴露浓度显著相关(P<0.01),R(相关系数)分别为0.61、0.55和0.46. 富集因子分析表明,Cd、Zn和Pb 3种元素高度富集,受人为源的影响强烈. SO₄2-是水溶性离子中含量最高的组分,其次是NO₃-和NH₄+,在夏、冬季这3种离子暴露浓度之和分别占PM_2.5暴露浓度的34.3%和40.6%. OC是老年人PM_2.5个体暴露的主要成分之一,夏、冬季OC暴露浓度分别占PM_2.5暴露浓度的19.3%和27.4%. 老年人PM_2.5个体暴露化学组分浓度受气象因素、室内源和室外源的共同影响,季节变化明显. 冬季Al、Si、K、Ca和Fe的暴露浓度高于夏季,但大部分微量金属元素(V、Cr、Mn、Ni、Cu、Zn、As、Sb和Pb)的冬季暴露浓度却低于夏季. 方差分析表明,冬季SO₄2-、NO₃-、NH₄+、OC和EC的暴露浓度显著高于夏季(P<0.05).      

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.      

天津市夏季灰霾与非灰霾天气下颗粒物污染特征与来源解析

年6—8月在天津市区进行的连续灰霾观测发现,灰霾发生的天数占观测时段的1/3. 灰霾日与非灰霾日颗粒物质量浓度存在显著差异,灰霾日ρ(PM_2.5)与ρ(PM₁₀)的平均值分别是非灰霾日的1.64和1.55倍. 灰霾日S含量高于非灰霾日近50%;灰霾日ρ(SO₄2-)和ρ(NO₃-)明显高于非灰霾日,其中灰霾日ρ(NO₃-)增幅最高可达251.02%;灰霾日PM_2.5和PM₁₀中的ρ(OC)、ρ(EC)均是非灰霾日的1.25倍以上. 灰霾日与非灰霾日的气象条件相近,表明此次观测期间天津市区夏季灰霾天气发生与气象条件的关系不大. 使用CMB模型(化学质量平衡模型)对PM_2.5来源进行的解析表明,二次硝酸盐和二次硫酸盐对灰霾日ρ(PM_2.5)的贡献率分别是非灰霾日的2.17和1.34倍,而其他源类在灰霾日和非灰霾日的贡献差异不明显,说明二次离子可能是造成天津市区夏季灰霾最主要的颗粒物源类.      

广州颗粒物化学组成特征及季节差异

为系统反映广东省广州市冬、夏季颗粒物的特征,分别于2008年12月16日─2009年1月9日和2009年8月4 ─29日,在广州市环境监测中心站使用微天平法四通道颗粒物采样仪进行颗粒物采样,并测定了PM₁₀中ρ(OC)和ρ(EC),Al和Fe等16种化学元素以及SO₄2-和Ca2+等9种离子的质量浓度.结果表明:ρ(PM₁₀₎,PM₁₀中的ρ(OC)和ρ(EC),Al和Fe等16种化学元素以及SO₄2-和Ca2+等9种离子的质量深度季节差异明显,均表现为冬季高于夏季;冬、夏季PM₁₀中各成分所占比例排序不同,但均以OC所占比例最大,SO₄2-和Ca2+等9种离子次之.广州PM₁₀主要有5个来源,但冬、夏季不同.其中冬季主要来源于工业源和土壤扬尘、燃煤、交通排放和生物质燃烧、海盐;夏季则主要来源于燃油、交通排放和生物质燃烧、土壤扬尘或燃煤、海盐、垃圾焚烧或特殊工业源.      

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.      

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.      

漯河市PM10和PM2.5中水溶性离子浓度特征及其来源解析

为了研究漯河市PM_2.5和PM₁₀及其水溶性离子变化特征,于2017年5月—2018年2月在漯河市3个采样点同步采集PM_2.5和PM₁₀样品,分别获得PM_2.5和PM₁₀有效样品191和190个.用离子色谱法分析样品中F-、Cl-、NO₃-、SO₄2-、Na+、NH₄+、K+、Mg2+、Ca2+等9种水溶性无机离子.结果表明:在采样期间,漯河市ρ（PM_2.5）平均值为72.42 μg/m3,其中ρ（总无机水溶性离子）的年均值为34.76 μg/m3,占ρ（PM_2.5）的46.72%;ρ（PM₁₀）平均值为126.52 μg/m3,其中ρ（总无机水溶性离子）的年均值为46.40 μg/m3,占ρ（PM₁₀）的35.67%.2种颗粒物水溶性离子质量浓度的季节性变化均呈冬季高、夏季低的趋势.PM_2.5/PM₁₀〔ρ（PM_2.5）/ρ（PM₁₀）〕在四季分别为0.50、0.61、0.56、0.57.采样期间漯河市PM_2.5中NOR（氮氧化率）和SOR（硫氧化率）的年均值分别为0.17和0.30,PM₁₀中NOR和SOR的年均值分别为0.22和0.34,说明颗粒物中SO₄2-的二次转化效率高于NO₃-.PM_2.5和PM₁₀在采样期间均呈弱碱性,且碱性在夏季最强,秋季最弱.利用PMF模型分析PM_2.5和PM₁₀中水溶性离子的主要来源发现,PM_2.5中水溶性离子来源主要包括生物质燃烧源、燃煤源、建筑扬尘源、工业源和二次污染源,PM₁₀中水溶性离子来源主要包括燃煤源、建筑扬尘源、二次污染源、生物质燃烧源和工业源.研究显示,漯河市颗粒物污染中水溶性离子来源复杂,应采取多源控制的污染防治措施.      

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.      

常熟市秋冬季典型大气重污染过程中PM2.5及其主要化学组分分析

利用2018-11-21—12-05常熟市空气质量自动监测站点的常规参数逐时数据、细颗粒物化学组分数据及大气颗粒物激光雷达监测结果,对常熟地区秋冬季一次重污染过程中PM_2.5及其主要化学组分（水溶性离子）的污染特征进行系统分析。结果表明:11-24—12-03常熟地区出现了一次持续重污染过程,PM_2.5浓度高值主要出现于高湿、小风、低边界层的天气条件下,且PM_2.5浓度与湿度呈显著正相关,受不利扩散条件下的局地污染累积及高湿状态下颗粒物二次转化影响较大。观测期间,二次离子（NO₃-、NH₄+、SO₄2-）在水溶性离子中占比较高,尤其是污染期,占比高达97%,受二次生成影响较大;其中,NO₃-在水溶性离子中占比最高。整个分析时段,SOR与NOR均值分别为0.38与0.22,污染期间SOR与NOR均值明显升高,分别达到0.47与0.32;4个阶段内仅有污染期时段的NO₃-、SO₄2-累积增长速率大于CO,此时NO₃->SO₄2-,该阶段主要受到NO₂二次转化影响,常熟市重污染期间应着重加强工业源与移动源的管控。     

黄石市大气PM2.5中水溶性离子浓度特征及来源分析

为研究黄石市大气PM_2.5中水溶性离子组成、质量浓度变化特征及来源,于2012年3月-2013年2月在湖北省黄石市利用MiniVol颗粒物采样器采集PM_2.5样品,用离子色谱分析了9种水溶性离子（NH₄+、Ca2+、Mg2+、Na+、K+、Cl-、NO₃-、SO₄2-、F-）的质量浓度,并采用PMF（正定矩阵因子分析法）模型讨论了不同离子的来源.结果表明:观测期间黄石市大气PM_2.5中ρ（总水溶性离子）的年均值为（61.5±26.8）μg/m3,占ρ（PM_2.5）的63.9%,各离子质量浓度的高低顺序依次为ρ（SO₄2-）> ρ（NO₃-）> ρ（NH₄+）> ρ（Na+）> ρ（Cl-）> ρ（Ca2+）> ρ（K+）> ρ（F-）> ρ（Mg2+）.二次无机离子SNA（为SO₄2-、NO₃-和NH₄+的统称）是水溶性离子的主要成分,占全部所测水溶性离子的74.4%.ρ（NO₃-）/ρ（SO₄2-）范围为0.12~1.29,平均值为0.53±0.30,说明全年观测点附近主要以固定源污染为主.4个季节的SOR（硫氧化率）和NOR（氮氧化率）均大于0.10,说明黄石市PM_2.5中的SO₄2-和NO₃-主要是经二次转化形成的.阴、阳离子相关性研究发现,4个季节阴、阳离子总体相关性（R2为0.98）较好,并且全年PM_2.5组分偏酸性.通过PMF模型源解析发现,黄石市大气PM_2.5中水溶性离子主要来源于燃烧源、二次转化源和土壤/矿物扬尘源.研究显示,黄石市大气PM_2.5中主要水溶性离子成分是SNA,燃烧、二次转化和土壤/矿物扬尘是其主要来源.      

唐山市大气环境治理措施的效果及分析

为揭示河北省唐山市大气环境治理的措施效果,分析了“十一五”期间唐山市的减排措施、污染物排放量和空气污染物浓度的变化. 结果表明:“十一五”期间(2005—2010年),烟尘、工业粉尘、SO₂排放量分别减少35%、57%、20%,ρ(PM₁₀)、ρ(SO₂)、ρ(NO₂)年均值分别下降12%、33%、33%. 与GB 3095—2012《环境空气质量标准》相比,2005年ρ(PM₁₀)、ρ(SO₂)、ρ(NO₂)分别超标36%、42%、7%,而到2010年ρ(SO₂)、ρ(NO₂)已达标,但ρ(PM₁₀)仍然超标20%. 2008年北京奥运会期间的减排措施使得唐山市ρ(PM₁₀)、ρ(SO₂)、ρ(NO₂)年均值均显著下降,分别比2007年下降13%、20%、28%. 2008—2009年的全球经济危机使得2009年地方生产总值增速较其他年均值降低13%,2009年烟尘和SO₂排放量也呈显著下降趋势,二者比2008年分别下降14%和10%,但工业粉尘排放量反而增加8%. 经济危机使ρ(PM₁₀)、ρ(SO₂)、ρ(NO₂)下降速率分别提升了20%、2%、2%. 研究结果表明,“十一五”总量减排、2008年北京奥运会期间的治理措施和全球经济危机对唐山市的空气质量产生了明显的影响.      

聊城市冬季PM2.5及水溶性离子污染特征及来源分析

为研究聊城市冬季PM_2.5污染特征,于2016年1月7-29日在聊城市区对PM_2.5样品进行了采集,并对其水溶性离子（包括F-、Cl-、NO₃-、SO₄2-、NH₄+、Ca2+、Na+、Mg2+、K+）进行了分析.结果显示:观测期间聊城市ρ（PM_2.5）平均值为（192.4±88.9）μg/m3,超过GB 3095-2012《环境空气质量标准》日均二级标准限值的1.6倍.水溶性离子质量浓度为（77.4±46.9）μg/m3,占ρ（PM_2.5）的40.2%,其中SNA（NO₃-、SO₄2-和NH₄+）为主要离子,占水溶性离子比例达82.5%.轻度、中度、重度及严重污染时PM_2.5中水溶性离子质量浓度分别为（32.49±3.67）（46.26±17.66）（77.11±11.64）和（139.21±51.71）μg/m3,SNA分别占ρ（PM_2.5）的24.4%、26.7%、30.4%和39.0%,随着污染程度加重,SNA比例升高.观测期间SOR（硫转化率）与NOR（氮转化率）的平均值分别为0.18和0.20,随着ρ（PM_2.5）升高,SOR及NOR明显上升,表明冬季PM_2.5污染越严重时SO₂与NO₂的转化速率越强,二次无机污染严重.主成分分析结果表明,二次转化、扬尘源及工业生产为水溶性离子的主要来源.后向气流轨迹结果显示,观测期间污染气团主要来源于西北方向,受内蒙古及河北城市影响较大,但当污染气团来源于周边城市且天气静稳时,颗粒物浓度最高.研究显示,聊城市冬季PM_2.5污染较为严重.