六盘水市大气污染物变化特征及排放清单

为了分析贵州省六盘水市大气污染物浓度变化及排放清单,该文系统收集和整理2015-2018年大气污染物浓度观测资料和2015年排放清单。分析表明:2015-2018年,六盘水市环境空气优良率逐年增加,且在2018年达到98.2%。PM_(2.5)日均浓度有97 d超过国家环境空气质量二级标准(75μg/m~3)(GB 3095-2012),其中最大浓度为167μg/m~3;PM10有16 d超过二级标准(150μg/m~3);O_(3-8 h max)、NO_2、SO_2和CO日均浓度和年均浓度未超标。PM_(2.5)和PM_(10)年均浓度逐年降低,但PM_(2.5)在2015-2017年超标,浓度分别为42.6、40.7和40μg/m~3;PM10年均浓度在2016年和2017年超标,浓度分别为73.0和70.3μg/m~3。2015年六盘水市PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_x、CO和VOCs排放总量分别为5.78万t、10.89万t、16.64万t、14.23万t、37.42万t和3.32万t。化石燃料固定燃烧源是PM_(10)、PM_(2.5)、SO_2、NO_x和CO的最大排放源。     

潍坊市环境空气质量现状及变化特征研究

文章分析了潍坊市区大气环境空气质量时空分布特征,监测的污染物为PM_(10)、SO_2、NO_2、PM_(2.5)、O_3、CO共6项。2015～2017年SO_2和NO_2年均浓度基本呈下降趋势,均低于国家二级标准,SO_2/NO_2值呈逐年下降趋势;PM_(10)、PM_(2.5)浓度时间变化规律基本相同,呈现夏季浓度较低、冬季浓度较高;CO年均浓度呈小幅下降趋势;O_3-8 h年均浓度在109～119μg/m~3之间,臭氧的污染不容忽视。从空间分布来看,8个自动监测点位周边情况不同,均能反映其区域环境空气质量状况。     

挥发性污染物二硫化碳处理技术

2016年11月—2017年2月在西安市城郊连续观测了NO_2、SO_2、O_3和PM_(2.5)的浓度,利用观测数据分析大气污染物的日变化和周末效应特征,结合不同污染物间的相关性分析结果,初步探讨了污染物间的相互作用机理。结果表明:观测期间NO_2、SO_2、O_3和PM_(2.5)浓度的平均值分别为(39.9±21.0),(77.2±22.8),(37.7±23.5),(192±141)μg/m3。PM2.5污染最为严重,超过国家二级标准的2.56倍。NO_2、SO_2和O_3浓度日变化特征显著,其中NO_2和O_3日变化为单峰型,SO_2日变化为单峰单谷型,PM_(2.5)日变化幅度较小。NO_2和SO_2周末效应较为明显,O_3和PM_(2.5)周末与工作日相差较小。PM_(2.5)浓度与NO_2、SO_2和OX浓度均为显著正相关,表明前体物和大气氧化性对PM_(2.5)浓度有显著影响。     

西安城郊采暖季大气污染物浓度特征研究

2016年11月—2017年2月在西安市城郊连续观测了NO_2、SO_2、O_3和PM_(2.5)的浓度,利用观测数据分析大气污染物的日变化和周末效应特征,结合不同污染物间的相关性分析结果,初步探讨了污染物间的相互作用机理。结果表明:观测期间NO_2、SO_2、O_3和PM_(2.5)浓度的平均值分别为(39.9±21.0),(77.2±22.8),(37.7±23.5),(192±141)μg/m3。PM2.5污染最为严重,超过国家二级标准的2.56倍。NO_2、SO_2和O_3浓度日变化特征显著,其中NO_2和O_3日变化为单峰型,SO_2日变化为单峰单谷型,PM_(2.5)日变化幅度较小。NO_2和SO_2周末效应较为明显,O_3和PM_(2.5)周末与工作日相差较小。PM_(2.5)浓度与NO_2、SO_2和OX浓度均为显著正相关,表明前体物和大气氧化性对PM_(2.5)浓度有显著影响。     

典型城市冬季PM_(2.5)水溶性离子污染特征与传输规律研究

选取北京和石家庄两个监测点,于2014年冬季进行了PM_(2.5)样品采集,分析研究了PM_(2.5)及水溶性离子组分污染特征,并应用WRF-CAMx模型对采样时段进行了模拟,分析了观测期间PM_(2.5)和二次离子组分区域传输贡献情况.结果表明,采样期间北京PM_(2.5)质量浓度为(116.6±87.0)μg/m~3.水溶性离子质量浓度为(45.3±40.6)μg/m~3.其中SO_4~(2-)、NO_3~-和NH4+质量浓度分别为(13.3±13.6)μg/m~3、(14.8±15.1)μg/m~3和(9.1±7.2)μg/m~3;石家庄污染水平高于北京,PM_(2.5)浓度为(267.7±166.7)μg/m~3.总水溶性离子、SO_4~(2-)、NO_3~-和NH4+质量浓度分别(111.8±104.3)μg/m~3、(36.6±36.5)μg/m~3、(28.5±29.3)μg/m~3和(25.5±29.8)μg/m~3.两处采样点SOR与NOR分别为0.12、0.10(北京)和0.11、0.14(石家庄),冬季大气氧化性相对较弱,非均相氧化是主要二次转化原理.数值模拟结果显示,北京、石家庄城区1月PM_(2.5)受区域传输贡献分别为28.1%和28.3%,高浓度时段外来源贡献有所上升.二次离子中两地NO_3~-传输作用均强于SO_4~(2-).     

西安市主要大气污染物的观测分析研究

该文分析了西安地区的AQI指数以及PM_(2.5)、PM_(10)、CO、NO、O_3、SO_2 6种污染物浓度在2013年7月到2014年4月的每小时观测数据,利用统计方法研究了各污染物不同时间尺度(小时、日、周、月)的浓度变化特征,分析了各个污染物之间的相关系数,对各个污染物之间的相互关系和相互作用进行了探讨。结果表明,PM_(2.5)、PM_(10)、CO、NO_2、O_3、SO_2的平均浓度和标准差分别为:(92.37±75.59)μg/m~3、(166.79±106.27)μg/m~3、(2.16±2.39)mg/m~3、(51.01±20.84)μg/m~3、(36.85±34.44)μg/m~3、(36.97±30.62)μg/m~3、(39.99±31.27)μg/m~3。PM_(2.5)、PM_(10)以及CO浓度都是在中午12时以及夜间12时左右达到峰值,在下午或傍晚达到低谷;O_3则是白天浓度高,夜间浓度低,清晨达到一天中的极小值;研究还发现,O_3浓度在周末要高于工作日,CO、SO_2却是周末浓度低于工作日浓度;PM_(2.5)和PM_(10)浓度都在冬季达到峰值,在夏季达到低谷,O_3浓度则是在夏季明显高于冬季。O_3与其他所有污染物之间都呈负相关,而其他污染物之间都是正相关。     

烟花燃放对珠三角地区春节期间空气质量的影响

为研究烟花爆竹燃放对珠三角区域城市空气质量的影响,对2015年春节期间珠三角地区环境空气质量自动监测站的数据进行了分析.结果表明,春节期间珠三角地区PM_(10)、PM_(2.5)、SO_2和CO_污染最严重的城市均为肇庆市,臭氧污染最严重的为惠州,广州市NO_2污染最严重;与去年同期相比,各地SO_2、NO_2、CO_、PM10和PM_(2.5)的浓度普遍有大幅的降低,但春节期间臭氧浓度有所增加;春节期间烟花燃放行为主要集中在郊区,市区内燃放现象较少;烟花燃放对SO_2、PM10和PM_(2.5)浓度的短期影响极大,造成除夕夜间污染物浓度迅速升高,甚至成倍增加,对CO_、O_3和NO_2没有明显的影响;烟花燃放造成PM_(2.5)/PM_(10)比例迅速下降,在颗粒物浓度达到峰值后,PM_(2.5)/PM_(10)的比例也到达最小值;烟花燃放对各地PM_(2.5)的小时浓度最大贡献值在16~65μg·m~(-3)之间,对各地PM_(10)的小时浓度最大贡献值在28~138μg·m~(-3)之间,对各地SO_2的小时浓度最大贡献值在9~43μg·m~(-3)之间.     

高原省份城市空气质量状况统计分析及PM_(2.5)污染水平时空分布

收集了地处高原的云南省全省8个地级市、8个自治州政府所在地城市共40个监测点2015年全年(2015.01.01—2015.12.31)的大气PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2、O_3、CO、O_3-8 h日均浓度数据,计算出年均浓度值、空气质量指数AQI,并根据《HJ633-2012环境空气质量指数(AQI)技术规定(试行)》对云南省各州市政府所在地城市空气质量进行评价。PM_(2.5)年均浓度值最高的是文山,为37.89μg/m~3;最低的是丽江,为16.21μg/m~3。空气质量评价结果表明,云南省2015年整体空气质量状况优良,空气质量状况最好的是香格里拉,空气质量指数为35.76;空气质量指数最高的是昭通,为68.26。SO_2、NO_2与PM_(2.5)的关系呈现正相关,PM_(10)的变化趋势与PM_(2.5)的变化趋势较一致。     

梅州市大气颗粒物中水溶性无机离子组成特征研究

选取梅州市典型污染日(2015年7月8日至29日)进行实际测量,在梅州市环境监控中心站楼顶每天连续采集PM_(10)和PM_(2.5)样品,利用离子色谱仪分析样品中Na+、NH4+、K+、Mg~(2+)、Ca~(2+)、Cl~-、NO_2~-、NO_3~-、SO_4~(2-)离子的质量浓度,结果表明,PM_(10)日均质量浓度为(54±19)μg/m~3,PM_(2.5)日均质量浓度为(35±14)μg/m~3。PM10和PM2.5中水溶性无机离子平均浓度分别为(19.7±4.4)μg/m~3、(10.8±5.0)μg/m3,分别占PM_(10)和PM_(2.5)质量的(42±20)%和(31±9.7)%。其中S0_4~(2-)、NO_3~-、NH_4~+是梅州市PM_(10)和PM_(2.5)中最主要的水溶性无机离子。采样期间SO42-浓度较高的可能原因是煤炭在梅州市的能源结构中占有较高比例。S0_4~(2-)、NO_3~-主要以(NH_4)_2SO_4的形式存在气溶胶体系中。     

中国典型城市大气污染物浓度时空变化特征分析

利用2014年3月1日至2015年2月28日北京、广州和南京三市6种污染物浓度(PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、CO、NO_2、O_3)的日平均数据,统计分析了三市各污染物浓度的变化特征及其与气象条件的关系。结果表明:(1)3个城市中,广州空气质量最好,南京次之,北京最差。广州优、良出现的天数最多,分别为98和222天,占全年的26.8%和60.8%,没有出现重度污染和严重污染的现象。北京优出现的天数为55天,高于南京的29天,但是中度污染、重度污染和严重污染天数要高于南京,分别为61、34和8天;南京则为30、14和0天,南京没有出现过严重污染。(2)整个1年间,北京PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2、O_3年平均浓度分别为80.5、112.9、16.8、53.4和57.3μg/m~3,广州平均浓度分别为45.9、67.2、16.6、45.7和47.9μg/m~3,南京平均浓度分别为70.6、120.1、21.5、50.3和54.9μg/m~3,北京、广州和南京CO年平均浓度分别为1.2、1.0和0.9mg/m~3。(3)上述三个城市PM_(2.5)日均值超标率分别为42.7%、7.9%和38.4%,而PM_(10)日均值超标率分别为23.0%、1.6%和25.2%,NO_2日均值超标率分别为14.0%、3.8%和7.1%,CO浓度仅北京超标,超标率为1.4%,3个城市SO_2无超标现象。(4)3个城市SO_2和NO_2均随风速的增大而减小。风速对广州CO浓度影响不大,而北京和南京CO浓度则随风速的增大而减小。风速越大,南京PM_(2.5)和PM_(10)浓度越小,但当风速≥4m/s时,北京PM_(10)和广州PM_(2.5)与PM_(10)浓度增加。此外,风向对污染物的传输也有影响。     

深圳市南山区垃圾焚烧发电厂对空气质量的影响

利用气象模式WRF生成的气象数据,采用CALPUFF空气质量模式模拟研究了深圳市南山区垃圾焚烧发电厂对空气质量的影响。结果表明:SO_2的最大小时浓度为19.0μg/m~3;NO_2的最大小时浓度为42.0μg/m~3;HCl的最大小时浓度为5.27μg/m~3,区域各污染物小时最大落地浓度均能达标。SO_2的最大日均浓度为2.5μg/m~3,为评价标准的1.67%;NO_2的最大日均浓度为5.2μg/m~3,为评价标准的6.50%;HCl的最大日均浓度为0.68μg/m~3,为评价标准的4.53%;PM10的最大日均浓度为0.83μg/m~3,为评价标准的0.55%。SO_2的年均浓度最大值为0.11μg/m~3,为评价标准的0.19%;NO_2的年均浓度最大值为0.28μg/m~3,为评价标准的0.70%;PM_(10)的年均浓度最大值为0.04μg/m~3,为评价标准的0.05%;Hg的年均浓度最大值为0.081 ng/m~3,为评价标准的0.16%,对周边大气环境的影响较小,能够满足环境质量标准要求。     

2015年春节期间天津烟花爆竹燃放对空气质量的影响

为了解2015年春节期间烟花爆竹燃放对天津市空气质量的影响,在天津市环境监测中心利用在线监测仪器对环境空气中的气态污染物浓度(SO_2、O_3、NO、NO_2等)、颗粒物浓度(PM_(1.0)、PM_(2.5)、PM_(10)等)、颗粒物水溶性离子、有机碳(OC)和元素碳(EC)进行连续观测.通过烟花爆竹燃放时段和正常时段的对比,分析并探讨烟花爆竹燃放对各污染物排放特征的影响.结果表明,烟花爆竹集中燃放对PM_(1.0)、PM_(2.5)、PM_(10)和SO_2的影响最为显著,燃放高峰期(初一0:00),其浓度分别为284.00,428.00,714.00,283.14μg/m~3,且燃放期间,其平均值分别比非燃放期增加了2.99、2.54、2.07和3.27倍;烟花爆竹燃放对PM_(2.5)中水溶性离子K~+、Mg~(2+)、Cl~-、SO_4~(2-)、Na~+和NO_2~-影响最大,燃放高峰期,6种离子在PM_(2.5)中比例达35.28%.另外,PM_(2.5)中OC、EC浓度也在燃放高峰期出现明显的峰值(分别为:15.68、2.96μg/m~3),分别为前一小时平均浓度的2.00和1.37倍.     

2015年春节期间天津烟花爆竹燃放对空气质量的影响

为了解2015年春节期间烟花爆竹燃放对天津市空气质量的影响,在天津市环境监测中心利用在线监测仪器对环境空气中的气态污染物浓度(SO_2、O_3、NO、NO_2等)、颗粒物浓度(PM_(1.0)、PM_(2.5)、PM_(10)等)、颗粒物水溶性离子、有机碳(OC)和元素碳(EC)进行连续观测.通过烟花爆竹燃放时段和正常时段的对比,分析并探讨烟花爆竹燃放对各污染物排放特征的影响.结果表明,烟花爆竹集中燃放对PM_(1.0)、PM_(2.5)、PM_(10)和SO_2的影响最为显著,燃放高峰期(初一0:00),其浓度分别为284.00,428.00,714.00,283.14μg/m~3,且燃放期间,其平均值分别比非燃放期增加了2.99、2.54、2.07和3.27倍;烟花爆竹燃放对PM_(2.5)中水溶性离子K~+、Mg~(2+)、Cl~-、SO_4~(2-)、Na~+和NO_2~-影响最大,燃放高峰期,6种离子在PM_(2.5)中比例达35.28%.另外,PM_(2.5)中OC、EC浓度也在燃放高峰期出现明显的峰值(分别为:15.68、2.96μg/m~3),分别为前一小时平均浓度的2.00和1.37倍.     

嘉兴市不同天气条件下大气污染物和气溶胶化学组分的分布特征

为研究不同天气条件下大气污染物(PM_(2.5)、PM_(1.0)、SO_2、NO_2、O_3和CO)和气溶胶化学组分的污染特征,分别使用SHARP-5030监测仪、热电EMS系统、气溶胶化学成分在线监测仪(ACSM)和宽范围颗粒粒径谱仪(WPS)对嘉兴市2015年5月1~31日PM、污染气体、PM_(1.0)中化学组分和10 nm~10μm气溶胶数浓度进行了观测分析.结果表明,观测期间嘉兴市PM_(2.5)、PM_(1.0)、SO_2、NO_2、O_3和CO的平均浓度分别为52.8和37.2μg·m~(-3)、10.3μg·m~(-3)、38.1μg·m~(-3)、92.1μg·m~(-3)和1.2 mg·m~(-3).PM_(1.0)中OA、SO_2-4、NO-3、NH_4~+和Cl-的平均浓度为2.18、1.24、0.87、0.63和0.08μg·m~(-3).数浓度主要集中在爱根核模态(20~100 nm),浓度为12 411.2 cm~(-3),其次是核模态(10~20 nm),浓度为4 946.6 cm~(-3).不同天气过程中PM和污染气体的浓度分布和日变化特征不同.不同天气条件下PM_(1.0)中化学组分分布不同.雨天和晴天PM_(1.0)中化学组分浓度从大到小顺序均为OASO_2-4NO-3NH_4~+Cl-,新粒子天PM_(1.0)中化学组分浓度的顺序为OANO-3SO_2-4NH_4~+Cl-.新粒子天OA和NO-3分别是晴天的1.61和1.42倍,说明OA和NO-3是影响新粒子生成事件的主要化学成分.不同天气条件下不同模态气溶胶的日变化特征不同.     

广州某区PM_(2.5)和气态污染物质量浓度的日变化特征及其相关性分析

本文分析了2015年3月至2016年2月广州某区细颗粒物(PM_(2.5))和气态污染物(SO_2、NO_2、CO、O_3)质量浓度的日变化特征,并对PM_(2.5)和气态污染物之间质量浓度的相关性进行分析,结果表明:PM_(2.5)、SO_2、NO_2、CO、O_3大气污染物存在一定规律的日变化特征。PM_(2.5)与SO_2、NO_2、CO、O_3全年质量浓度的相关系数范围分别为0.184～0.219,0.271～0.436,0.170～0.368和0.051~0.318,存在一定的线性正相关关系。     

华北典型农区夏季大气污染特征及变化趋势研究

为研究华北典型农区大气污染特征及变化趋势,于2008年和2012-2014年的夏季在山东禹城生态站,对大气中主要污染物(NO_x、O_3、SO_2和PM_(2.5))进行了观测研究。结果表明:观测期间NO_x、O_3、SO_2和PM_(2.5)的平均浓度分别为(31.8±16.8)、(77.6±27.5)、(13.1±14.3)和(84.2±41.7)μg/m~3,O3日8 h滑动平均最大值和PM_(2.5)日均值浓度超过国家二级标准的超标率分别为35%和54%;NO_x、O_3及O_x的浓度总体呈上升趋势;SO_2浓度呈下降趋势;PM_(2.5)浓度呈现波动变化;NO、O_3和SO_2呈现白天单峰型日变化形式,NO_2和PM_(2.5)日变化呈现双峰型。禹城农业区夏季大气污染主要受其偏南城市济南、泰安和聊城方向气流影响,高浓度的O_3污染的同时伴随着高浓度PM_(2.5)污染。     

典型时段西南地区PM_(2.5)及组分污染特征

选取西南地区为采样点,于2015年非重污染和重污染时期对环境PM_(2.5)进行采样,并对PM_(2.5)、水溶性离子和碳质组分的污染特征进行分析。结果显示:重污染与非重污染天PM_(2.5)质量浓度分别为(204.8±47.0)μg/m~3和(66.8±23.1)μg/m~3。重污染天气下SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+浓度分别是非重污染天气下的3.5,4.2,3.4倍,SIA浓度占PM_(2.5)的比例可高达42.2%。重污染期间OC和EC浓度分别是非重污染期间的4.8,2.7倍,SOC浓度在非重污染和重污染期间分别为(3.2±1.6),(25.6±15.2)μg/m~3,OC、EC较低的相关性也反映出重污染期间碳质组分来源的复杂性。     

成都市PM2.5中无机组分与硝酸盐氮氧同位素变化特征

2013年1月12日～2013年1月23日和2014年8月10日～2014年8月21日在成都市城东成都理工大学校园内按昼夜采集PM_(2.5)样品,分析了PM_(2.5)样品的质量浓度、9种水溶性无机离子含量和硝酸盐的δ~(15)N和δ~(18)O。结果表明,采样期间成都市PM_(2.5)冬、夏季的质量浓度分别为161～677μg/m~3(360±118μg/m~3)和87～137μg/m~3(92±18μg/m~3),冬季超标2～9倍,属于重度污染,夏季超标1～2倍,属于轻度污染; SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+(SNA)的质量浓度占总水溶性无机离子和PM_(2.5)质量浓度的比值冬夏季分别为72%±14. 3%和65%±9. 2%,21. 1%±2. 5%和30. 3%±6. 9%,是主要的无机离子组分。结合离子相关性分析,SNA的存在形式在白天以(NH_4)_2SO_4或NH_4HSO_4为主,部分以NH_4NO_3的形式存在,而在夜间则以NH_4NO_3为主,部分以(NH_4)_2SO_4或NH_4HSO_4形式存在。成都市PM_(2.5)中硝酸盐的δ~(15)N和δ~(18)O呈冬季高、夏季低的特征。冬季,硝酸盐来源于燃煤和机动车尾气;夏季,硝酸盐来源于机动车尾气、燃煤和农业土壤释放,根据其[NO_3~-]/[SO_4~(2-)]值说明成都市冬夏季均以固定污染源(燃煤)为主,移动污染源(机动车尾气)为辅。成都市冬季大气颗粒物中硝酸盐主要由NO_x经O_3氧化形成,夏季主要经·OH氧化形成硝酸盐或N_2O_5水解生成硝酸盐。     

G20峰会期间杭州地区空气质量特征及气象条件分析

利用空气质量和气象要素的监测资料与再分析资料,分析了2016年G20峰会期间(2016年8月10日—9月20日)杭州及周边地区空气质量演变及区域特征,探讨了气象条件对G20峰会期间杭州空气质量的影响.结果表明:G20峰会管控期间,由于机动车排放大幅度降低,杭州NO_2浓度较管控前有所下降,对比周边城市降幅居于首位;而由于不利气象条件的影响,PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、CO和O_3浓度比管控前有不同程度的增长,但增幅相比周边城市较小,说明管控措施对杭州空气质量有一定的改善效果.9月7日管控措施结束后污染反弹现象明显.气象条件对杭州的空气质量有重要影响:在管控前,杭州晴热高温天气有利于O3的生成,偏东风相对洁净,污染传输较少;在管控期,杭州虽受到静稳天气和外来污染传输的影响,但得益于减排应急管控措施的有效实施,NO_2浓度下降幅度最大,其他污染物的增幅也较周边城市偏小;在管控后,气象条件不利于污染物的垂直扩散,受静稳天气和污染源恢复常态的影响,PM_(2.5)、PM_(10)、NO_2、SO_2和CO出现了整个研究时段的最大值,而台风"莫兰蒂"使得杭州PM_(2.5)、PM_(10)和O_3浓度出现了整个研究时段的最低值.     

徐州市冬季大气细颗粒物水溶性无机离子污染特征及来源解析

本研究于2015年12月至2016年2月在徐州市城区采集大气细颗粒物PM_(2.5)样品共32套,使用离子色谱法分析了颗粒物中的F~-、Cl~-、NO_3~-、SO2-4、Na~+、Mg~(2+)、NH_4~+、K~+和Ca~(2+)的质量浓度.观测期间,徐州市冬季PM_(2.5)的平均质量浓度为(164.8±77.3)μg·m-3,9种水溶性离子总质量浓度为(67.5±36.1)μg·m~(-3),占PM_(2.5)的40.9%,各离子浓度高低顺序为NO_3~-SO_4~(2-)NH_4~+Cl~-Ca~(2+)K~+Na~+Mg~(2+)F~-,其中NH_4~+、NO_3~-和SO_4~(2-)是最主要的水溶性离子.清洁大气、轻度霾和重度霾时期PM_(2.5)中总水溶性无机离子(WSIIs)质量浓度分别为(12.8±8.8)、(59.0±22.8)、(86.3±36.0)μg·m~(-3),SNA分别占WSIIs的86.4%、82.8%和78.9%.NH_4~+、NO_3-和SO_4~(2-)三者之间相关性显著,在PM_(2.5)中的结合方式为(NH_4)_2SO_4和NH_4NO_3.徐州市PM_(2.5)中水溶性离子的主要来源为二次转化、生物质燃烧、化石燃料燃烧和矿物粉尘等.