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.      

南昌市新城区大气降水化学特征与主要成分来源解析

为了解南昌新城区大气降水化学特性和来源,于2013年5月15日—2014年1月24日采集当地有效降水样品39个,分析其降水化学特性,包括pH、电导率和主要离子(Na+、NH₄+、K+、Mg2+、Ca2+、F-、Cl-、NO₃-和SO₄2-)的浓度.结果表明:南昌市新城区降水pH介于3.67～5.86之间,降水量加权平均值为4.63;电导率在6.13～73.01 μS/cm之间,降水量加权平均值为29.02 μS/cm;降水中总离子浓度为154.1～474.3 μeq/L,降水量加权平均值为300.1 μeq/L.SO₄2-、Ca2+、NH₄+和NO₃-是降水中的主要离子,合计占总离子浓度的82.6%.SO₄2-/NO₃-(当量离子浓度比)在1.82～3.61之间,平均值为2.66.南昌市新城区降水相对酸度为0.43,57.0%的致酸物质被大气中碱性物质中和,主要的酸度中和因子为Ca2+和NH₄+,分别贡献50.0%和36.6%的中和量.阴阳离子三角图分析表明,阴离子主要来自人为源;阳离子来源包括地壳源和人为源.富集系数分析表明,99.5%的Ca2+、88.4%的K+、63.0%的Mg2+来自地壳源;Mg2+、K+、Ca2+的海洋源输入分别为30.7%、4.6%和0.5%;1.2%的Cl-来自地壳源,55.8%来自海洋源,43.0%来自人为源;96.8%的SO₄2-和99.5%的NO₃-来自人为源.研究显示,南昌市新城区的降水为混合型降水,人为源对大气环境产生了重要影响.      

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.      

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.      

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.      

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.      

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%。     

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.      

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.      

冬季NH3和液态水含量对PM2.5中SNA形成的影响与敏感性分析

为了解冬季不同污染等级下NH₃和AWC（Aerosol Water Content,气溶胶液态水含量）对PM_2.5中水溶性二次离子形成的影响,对保定市冬季颗粒物浓度、二次离子及前体物（SO₂、NO₂、NH₃）浓度进行了分析,并利用ISORROPIA-Ⅱ计算了PM_2.5中的AWC和pH.结果表明:①2017-2018年冬季保定市重污染期（AQI>200）ρ（PM_2.5）、ρ（SO₂）、ρ（NO₂）和ρ（NH₃）较优良期（AQI < 100）分别升高了3.0、1.1、1.3和0.8倍,气态前体物的二次转化是污染形成的重要原因之一.重污染期ρ（NH₄+）、ρ（SO₄2-）、ρ（NO₃-）较冬季平均值分别升高了1.2、0.9、1.3倍,其中ρ（NO₃-）升幅最大,其次为ρ（NH₄+）.②保定市大气中过剩NH₃指数为0.1 μmol/m3,采样期间为富氨环境,NO₃-的生成主要受HNO₃限制.③重污染期PM_2.5中AWC高达93.6 μg/m3,是优良期的20.6倍,观测期间保定市SO₄2-的二次生成以颗粒物表面液相氧化为主,即SO₂被NO₂和NH₃氧化,NO₃-的二次生成包括NH₃参与的非均相转化和N₂O₅的非均相水解过程.④整体而言,pH变化的敏感性表现为TA（总氨）浓度> TS（总硫）浓度> TN（总氮）浓度≈TA+TS+TN浓度（同时改变相同比例的总氨、总硫、总氮浓度）,随污染等级的升高,pH对TS、TA浓度变化的敏感性减弱,对TN浓度变化的敏感性增强;单独改变TS、TN、TA浓度时AWC敏感性弱,同时改变TS、TN、TA浓度时AWC敏感性较强,AWC变化与二次离子浓度密切相关.研究显示,保定市冬季污染期SNA的形成以液态水参与的液相氧化为主,NH₃可以维持颗粒物的高pH,保持氧化过程.      

冬季黄海西部海域气溶胶中主要水溶性离子的化学组成与特性研究

基于2012年初冬采集的黄海西部海域大气总悬浮颗粒物样品（TSP）,分析其中主要水溶性离子（Cl-、NO₃-、SO₄2-、Na+、K+、NH₄+、Mg2+、Ca2+）及甲基磺酸盐（CH₃SO₃-,MSA）的浓度水平及化学特性,并探讨人为活动对近海大气气溶胶组成的影响。分析结果显示,气溶胶中二次离子（非海盐硫酸盐nss-SO₄2-、NO₃-和NH₄+）浓度最高,占到总测定离子浓度的69.4%。同时发现Cl-由于受人为活动的影响表现出一定程度的富集,富集因子平均值为34.6%。气溶胶样品中的MSA浓度水平较低,平均值仅为0.014±0.012 μg/m3。来源分析结果表明,海盐硫酸盐（ss-SO₄2-）对总SO₄2-的贡献率仅为7.3%,生源硫酸盐对nss-SO₄2-的贡献率为5.0%,说明人为活动输入是中国黄海大气气溶胶中SO₄2-的主要来源。另外,气溶胶中NO₃-占无机氮的比例为62.56%～83.03%。     

青岛市降尘中水溶性离子的特征及来源分析

为识别青岛市大气降尘中水溶性离子的空间分布特征和来源,于2017年3月,在青岛市主城区采集了93个降尘样品。分析了水溶性离子NO₃-、Ca2+、SO₄2-、Cl-、Na+、K+、Mg2+、NH₄+含量,研究了空间分布和来源。结果表明:NO₃-、Ca2+、SO₄2-是青岛市降尘中的主要水溶性离子,占总水溶性离子质量浓度的82%;离子间的空间分布存在差异,离子浓度较高区域主要集中于市南、市北的西南部,以及崂山区东北部,主要受城区人为排放影响;4个市区NO₃-/SO₄2-质量浓度比值均>1,说明以移动污染源为主;相关性分析及PCA-MLR分析表明,交通源为青岛市降尘中的水溶性离子主要来源,其次是土壤扬尘和海盐源。     

夏季黄海渤海上空大气颗粒物中水溶性离子浓度分布与化学特征

水溶性离子是PM_2.5和PM₁₀中的重要组分,其在大气中的直接和间接辐射能够对全球气候变化产生十分重要的影响.于2013年夏季采集黄海渤海上空大气PM_2.5和PM₁₀样品,采用离子色谱法分析其中主要水溶性离子(Cl-、NO₃-、SO₄2-、Na+、K+、NH₄+、Mg2+和Ca2+)及痕量有机酸离子〔CH₃SO₃-(MSA)、CH₃COO-和HCOO-〕浓度,研究其化学特性及主要来源.结果表明:PM_2.5和PM₁₀中主要水溶性离子总质量浓度分别为21.16～25.07和24.14～29.45 μg/m3,平均值分别为(23.16±3.16)和(26.83±4.22)μg/m3,PM_2.5和PM₁₀中二次离子〔nss-SO₄2-(非海盐硫酸盐)、NO₃-和NH₄+〕的质量浓度较高,对总离子质量浓度的贡献分别为90.65%和79.87%.PM_2.5和PM₁₀中酸性离子与碱性离子当量浓度基本中和,呈现中性.气溶胶中nss-SO₄2-/NO₃-(质量浓度比)有一定下降趋势,表明近年来我国燃煤SO₂排放得到了一定控制.此外,ρ(MSA)、ρ(CH₃COO-)和ρ(HCOO-)在PM_2.5中的平均值分别为(0.006 2±0.002 3)(0.005 2±0.002 4)(0.000 9±0.000 3)μg/m3,而在PM₁₀中分别为(0.008 3±0.002 5)(0.008 5±0.002 4)和(0.001 3±0.000 5)μg/m3,并且ρ(MSA)、ρ(CH₃COO-)、ρ(HCOO-)与ρ(NO₃-)的线性关系较好,表明有机酸离子的浓度变化受人类活动影响较为显著.      

南昌市大气降水化学特征及来源分析

为分析南昌市大气降水离子来源和源区,对南昌市2016年4—9月大气降水样品主要阴阳离子的组成进行了测定分析,并运用PMF（正定矩阵因子分解）模型分析来源和TrajStat软件模拟后向轨迹.结果表明:NH₄+和Ca2+是南昌市大气降水中的主要阳离子,加权平均浓度为65.3和23.9 μmol/L,分别占阳离子总量的57%和21%;SO₄2-和NO₃-是主要阴离子,加权平均浓度为60.4和25.3 μmol/L,分别占阴离子总量的56%和23%.c（NH₄+）、c（Ca2+）、c（K+）、c（Mg2+）、c（Na+）、c（Cl-）、c（NO₃-）之间均存在着较为显著的相关性,说明它们之间可能有相似的来源或形成化合物共同存在.结合PMF模型分析结果表明,Na+、Cl-很明显受到了海盐的影响,也部分受土壤和二次污染影响;K+、Mg2+、Ca2+大部分来自于土壤,海盐、二次污染也贡献了一部分的K+;SO₄2-、NH₄+和NO₃-是组成大气二次颗粒物的主要成分,主要由二次污染源贡献;煤燃烧贡献了主要的F-和部分SO₄2-.后向轨迹模型分析表明,南昌市大气降水主要受局地降雨气团影响,5月、8月、9月受陆源及人为影响较大,海源性离子经过内陆上空时被稀释或沉降,导致6月、7月来自于海洋上空的降雨气团对南昌影响不大.研究显示,SO₄2-对南昌市大气降水的影响逐渐增大导致降雨类型逐渐由混合型向硫酸型转化,人为影响是造成大气污染的主要原因.