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1.
为研究沈阳市冬季PM2.5和水溶性离子的污染特征,使用URG-9000D在线监测系统于2018年冬季对大气颗粒物和气体组分进行连续采样.结果表明,采样期间沈阳市PM2.5的平均质量浓度为80.67 μg·m-3,总水溶性离子质量浓度变化范围为2.68~132.79 μg·m-3.与清洁天相比,污染天NO3-、SO42-和NH4+(SNA)占比明显增加,占到PM2.5的43.7%.静稳天气时SO2短时间内的迅速累积使得沈阳市冬季大气PM2.5有暴发性增长现象.Pearson相关性分析可知,SNA、Cl-与PM2.5之间的相关系数均达0.78以上,表明沈阳市冬季PM2.5的主要贡献组分为SNA和Cl-.PMF源解析表明沈阳市冬季污染物来源主要包括二次反应源、燃煤和生物质燃烧源以及扬尘源.  相似文献   

2.
本研究基于采样分析与WRF-CAMx-PSAT模式分析了2018年1月北京和唐山PM2.5的组分特征、传输特征和来源解析.结果表明,2018年1月北京和唐山水溶性无机离子占PM2.5质量浓度的49.59%和39.13%,两地NO3-/SO42-分别为2.02和1.51,均受移动源主导,北京和唐山PM2.5外来贡献分别占总浓度的48.74%和30.67%,除此之外主要受到邻近局地、西北通道和西南通道这3个方面的污染输送.在污染日时段,两地受西南通道污染贡献分别上升9.65%和15.02%.北京PM2.5污染浓度贡献最大的是移动源和扬尘源,二次离子受区域输入影响较为明显,唐山则以移动源和工业源为主,且一次颗粒物和SO42-的本地贡献十分显著.与2013年相比,水溶性离子主导组分由SO42-向NO3-转变,主要污染源由燃煤源和工业源向移动源和扬尘源转变,同时2018年气象条件对于污染的缓解也比2013年更为有利,其中二次离子的气象影响变化与这两年的相对湿度变化差异紧密相关.  相似文献   

3.
夏季持续高温天气对北京市大气细粒子(PM2.5)的影响   总被引:33,自引:4,他引:33  
在1999-06-23北京市出现长达13d的持续高温期间对细粒子(PM2.5)质量浓度进行了观测.数据表明,持续高温期间细粒子质量浓度比非高温期间要高出2~3倍.但是通过对持续高温期间的气象数据进行分析,发现还是很利于污染物扩散.进一步分析同步监测的O3浓度、颗粒物中SO42-的粒径范围及其含量等数据,发现夏季持续高温期间活跃的光化学反应应该是北京市细粒子的主要来源.  相似文献   

4.
为了探明昆山市不同污染条件下PM2.5中水溶性无机离子的污染特征以及本地源排放占主导时对污染过程的贡献,本研究使用昆山市2017年3月—2018年2月期间PM2.5、水溶性无机离子及其气态前体物数据,分别探讨了水溶性无机离子及其气态前体物在污染天气和清洁天气情况下的变化特征,揭示了它们在污染天气和清洁天气下的变化机制.同时结合周围城市PM2.5浓度筛选出昆山市秋、冬季局地污染事件,利用主成分分析(principle component analysis,PCA)方法对筛选出的局地污染事件中的水溶性无机离子数据进行了来源解析,定量评估了本地源排放占主导时不同水溶性无机离子对灰霾污染事件过程中PM2.5浓度的贡献.结果表明:①SO42-、NO3-、NH4+(合称SNA)是PM2.5的重要组分,且其相对贡献随着大气污染加重而变化.3种离子在清洁和污染条件下对PM2.5的相对贡献分别是49.4%~62.3%和52.7%~65.9%.在3种主要的水溶性无机离子中,NO3-浓度最高,其次是SO42-和NH4+.随着污染加重,SO42-的贡献率下降,而NO3-的贡献率上升.②污染天气下3种离子日变化规律不同,且存在明显季节差异.其中秋冬季SO42-和NH4+与各自气态前体物变化趋势一致且为单峰型;NO3-为单峰型而其前体物则为双峰型.另外,NO3-与NH4+日变化趋势较为一致,表明昆山地区SNA多以NH4NO3形式存在.③2017—2018年秋冬季由本地源排放占主导的污染天气下,PM2.5的主要来源是二次气粒转化、建筑扬尘、生物质燃烧和燃煤;除了Mg2+和Ca2+,其他水溶性离子浓度均低于非本地源排放占主导的污染天气下的浓度.  相似文献   

5.
为了快速分析天津市区冬季以及重污染过程中PM2.5的化学组成特征及来源,本研究于2017年1月利用在线监测仪器快速采集了天津市区环境受体中PM2.5及其化学组分的小时数据,并通过PMF(positive matrix factorization,正定矩阵因子分解法)模型解析了天津市区2017年1月及重污染过程中PM2.5的主要贡献源类,分析了重污染过程中排放源的变化趋势.结果表明:2017年1月天津市区PM2.5浓度为6.0~449.0 μg·m-3,平均值为153.3 μg·m-3.NO3-、SO42-、NH4+是PM2.5中水溶性离子的主要组分,三者之和占水溶性离子总量的88.3%.NH4+与Cl-、NO3-、SO42-均表现出显著的正相关性(r=0.82,0.95,0.97;p<0.01).NO3-和SO42-r=0.90;p<0.01),Ca2+与Mg2+r=0.65;p<0.01)均表现出显著的相关性,说明它们分别具有较高的同源性.OC和EC也是PM2.5的重要组成部分,两者之和占PM2.5质量浓度的20.4%.重污染过程中,PM2.5及其主要离子的浓度显著的增加(p<0.01),并存在较高的二次离子生成.PMF解析结果表明,二次源类是天津市区2017年1月PM2.5的首要源类,分担率为38.1%,其次为机动车源(分担率为25.6%)、燃煤源(分担率17.1%)、扬尘(分担率10.1%)和生物质燃烧(分担率9.1%).重污染过程中,二次源是PM2.5的主要贡献源类,分担率达到39.3%;说明重污染期间存在显著的二次转化及二次粒子的积累过程.重污染发生演变过程中,二次源、机动车源和燃煤源对PM2.5贡献表现出显著增加的趋势,而扬尘和生物质燃烧的贡献则没有显著增加.  相似文献   

6.
青岛沿海大气气溶胶中无机组分在粗、细粒子上的分布   总被引:9,自引:4,他引:9  
王珉  胡敏 《环境科学》2001,22(5):35-37
在1997-09~1998-08分4次对大气气溶胶进行了监测.结果表明:青岛沿海地区的气溶胶质量浓度多集中于<2.5μm的细粒子中,同时采暖季节细粒子比例浓度大大高于非采暖季节.SO42-、NH4+、NO3-、K+主要存在于粒径小于2.5μm的细粒子中.Na+、Cl-、Mg2+、Ca2+则主要存在于大于2.5μm的粗粒子中,冬季F-、Cl-、Br-均主要存在于细粒子中,而夏季则主要存在于粗粒子中,表明这3种离子在气溶胶粒径分布中可能受人为燃烧源和温度影响.  相似文献   

7.
为研究张掖市城区大气细颗粒物(PM2.5)的污染特征和来源,于2020年9月至2021年7月在张掖市城区的河西学院和湿地博物馆2个采样点进行了PM2.5样品采集,对PM2.5浓度、化学组成(水溶性无机离子、碳质组分和元素)和来源进行分析.结果表明,河西学院和湿地博物馆两个采样点的年均ρ(PM2.5)分别为(73.7±31.8)μg·m-3和(68.1±33.3)μg·m-3,季节浓度均值均呈现春季>冬季>秋季>夏季的变化.河西学院采样点的二次水溶性无机离子(SO42-、NO3-和NH4+)年均值高于湿地博物馆.河西学院采样点的ρ(OC)和ρ(EC)分别为(9.6±5.7)μg·m-3和(2.9±1.6)μg·m-3,湿地博物馆采样点的年均ρ(OC)和ρ(EC)分别为(9.2±5.8)μg·m-3和(2.5±1.3)μg·m-3,河西学院的含碳组分在各季节均高于湿地博物馆.河西学院和湿地博物馆两个采样点的年均二次有机碳(SOC)在OC中的质量分数分别为49.4%和43.7%,表明张掖市存在较为严重的二次污染.河西学院和湿地博物馆两个采样点的元素浓度年均值分别为(6.0±3.5)μg·m-3和(5.8±3.9)μg·m-3,受到人为源的影响,Zn、Ca、Al和Fe等元素浓度水平相对较高.正定矩阵因子分解模型(PMF)结果表明,张掖城区PM2.5的主要贡献源为二次气溶胶(28.0%)、交通源(25.8%)、扬尘源(15.2%)、燃煤源(14.0%)、生物质燃烧和垃圾焚烧源(12.5%)和工艺过程源(4.5%).  相似文献   

8.
为探究郑州市PM2.5主要来源以及季节差异特征,本研究于2019年进行PM2.5周期采样,并分析PM2.5中的无机水溶性离子、碳组分和元素浓度.结果表明,郑州市2019年采样膜样品的PM2.5平均浓度为(67.0±37.2)μg·m-3,冬季浓度最高,夏季最低.PM2.5中主要组分依次为:硝酸根、铵根、硫酸根、有机物(OM)、地壳物质和元素碳,春秋季节受地壳物质影响较大,夏季主要受硫酸盐影响,冬季有机物与硝酸盐浓度显著增高.二次转化是硫酸盐和硝酸盐的主要来源,夏季受光化学反应贡献显著,冬季受高湿条件下的液相反应影响明显.NO3-/SO42-和OC/EC的值表明郑州市PM2.5受汽车尾气排放、煤炭燃烧以及生物质燃烧影响较大.源解析结果表明,2019年二次源贡献最高(49.8%),其中在冬季贡献达到56.5%;一次源中,扬尘在春季(15.2%)和秋季(11.4%)占比略高,机动车源在夏季贡献最大(12.3%),冬季受燃煤源影响较大(13.2%).2014~2019年郑州市PM2.5受二次源影响逐年升高;工业源、生物质燃烧源和燃煤源整体呈下降趋势.  相似文献   

9.
为了研究中原城市群区域城市秋冬季大气PM2.5的污染特征和其主要成分的潜在来源,于2018年10月到2019年1月在郑州、洛阳、安阳和新乡这4个典型城市展开秋冬季连续4个月PM2.5膜样本采集,采用X射线荧光光谱法,碳分析法和离子色谱法分别对18种无机元素,有机碳(OC)/元素碳(EC),和9种水溶性无机离子进行了测定.根据PM2.5日均值浓度水平分为3个污染等级,并分别通过对氮氧化率(NOR)和二次有机碳(SOC)及富集因子的计算结果对PM2.5主要成分NO3-和SOC及18种无机元素的时空变化进行了对比分析.通过化学质量平衡(CMB)模型计算了4个城市的排放源及贡献率,并通过后向轨迹(HYSPLIT)模型和潜在源贡献因子法(PSCF)分析了4个城市PM2.5和主要成分NO3-及OC的潜在污染来源.结果表明,采样期间郑州、洛阳、安阳和新乡PM2.5均值分别为(82.1±45.5)、(84.7±39.8)、(96.8±46.1)和(81.1±36.6)μg·m-3,日均值的最高浓度值分别是国家二级标准的3.3、2.6、3.0和2.3倍;4个城市PM2.5的主要组分都为NO3-和SOC,NO3-的浓度,NO3-/EC和NOR都随着污染等级的升高而显著升高,NO3-/EC和NOR的均值随着污染等级的升高总体上表现出郑州和洛阳略高于安阳和新乡;SOC的浓度和在OC中的占比及SOC/EC的比值都随着污染等级的升高而增大;从无机元素的浓度和富集程度来看,As在郑州最高,Mn和Fe在洛阳最高,Zn、Ni和Cr在安阳最高以及Cu和Pb在新乡最高;4个城市PM2.5污染源为二次硝酸盐、二次硫酸盐、有机物、燃煤源、机动车源、扬尘源、生物质源和工艺过程源,二次硝酸盐的分担率在郑州(37.7%)最高,新乡(14.1%)机动车分担率最高,洛阳(7.0%)和安阳(6.8%)的工业过程源的分担率相对较高;郑州、洛阳、安阳和新乡分别有51.6%、49.2%、49.6%和46.3%的气流来自西北方向;郑州潜在污染区域主要集中在河南省,洛阳主要在河南省南部和汾渭平原,安阳和新乡则是主要在河南省和京津冀传输带上,另外安徽西北部、山东西南部、山西东南部和陕西北部也对安阳和新乡OC的污染造成了影响.  相似文献   

10.
为探究南京江北新区PM2.5中水溶性离子的季节特征和来源,于2019年共采集了113个有效PM2.5样品.用称重法和离子色谱法分别测定出PM2.5和10种水溶性离子的质量浓度,并使用PMF源解析法对其进行来源解析.结果表明,观测期间南京江北新区PM2.5和水溶性离子年平均浓度分别为(78.34±29.64)和(35.68±18.30)μg·m-3,其四季变化趋势相同,冬季浓度高,夏季浓度低.10种水溶性离子中NO3-、SO42-和NH4+的浓度远远高于其他离子,其在总离子中的含量高达89.9%.南京江北新区四季PM2.5中NH4+主要与HSO4-和NO3-结合存在.硫氧化率(SOR)和氮氧化率(NOR)的年均值分别为0.53和0.28,说明观测期间大气中氮硫的二次生成率较高.南京江北新区PM2.5中水溶性离子主要来源为二次转化、海盐和扬尘.  相似文献   

11.
为研究天津市道路扬尘PM_(2.5)中水溶性无机离子组分特征及其来源,于2015年4月采集天津市道路扬尘样品,利用再悬浮采样器将采集的样品悬浮到滤膜上,用离子色谱仪分析其水溶性无机离子组分,利用相关分析和比值分析及主成分法对其污染特征和来源进行探讨.结果表明,天津市8种水溶性无机离子占道路扬尘PM_(2.5)的6.13%±2.32%;不同道路类型道路扬尘PM_(2.5)中水溶性无机离子总量差异较大.相关性分析表明Na~+、K~+、Mg~(2+)和Ca~(2+)这4种离子同源性较高.NO_3~-/SO_4~(2-)比值显示固定源对天津市春季道路扬尘PM_(2.5)的影响更为显著.通过主成分分析法可知,天津市春季道路扬尘PM_(2.5)主要来源于燃煤源、移动源、生物质燃烧源和建筑施工扬尘.  相似文献   

12.
张伟  姬亚芹  张军  张蕾  王伟  王士宝 《环境科学》2017,38(12):4951-4957
为了解辽宁省典型城市道路扬尘PM_(2.5)中水溶性无机离子组分特征及其来源,分别于2014年和2016年采集了鞍山市和盘锦市道路扬尘样品,利用再悬浮采样器将其悬浮到滤膜上,用离子色谱仪分析了其中的水溶性无机离子组分,分别用相关分析法和比值法分析了其污染特征,用主成分法初步解析了其主要污染源.结果表明,盘锦市和鞍山市8种水溶性无机离子分别占道路扬尘PM_(2.5)的5.83%±3.34%和5.84%±1.15%.盘锦市NH_4~+与SO_4~(2-)和NO_3~-的结合方式主要为(NH_4)2SO_4和NH_4NO_3,鞍山市NH_4~+与SO_4~(2-)和NO_3~-的主要结合方式为NH_4HSO_4和NH_4NO_3.盘锦市和鞍山市道路扬尘PM_(2.5)中NO_3~-/SO_4~(2-)的均值分别为0.52±0.55和0.46±0.13,表明固定源(燃煤)对其道路扬尘PM_(2.5)的影响较显著.盘锦市道路扬尘PM_(2.5)主要来源于生物质燃烧源、海盐粒子、建筑水泥尘和机动车尾气;鞍山市道路扬尘PM_(2.5)主要来源于燃煤源、生物质燃烧源、海盐粒子和钢铁冶炼尘.  相似文献   

13.
为研究天津市高校道路扬尘PM2.5中水溶性离子的污染特征、来源及校内外差异,于2018年7—8月采集天津市9所高校道路扬尘样品,用离子色谱法对其中8种水溶性离子(Ca2+、K+、Mg2+、Na+、Cl-、NH4+、NO3-、SO42-)进行分析.结果显示:①水溶性离子占PM2.5的11.65%,PM2.5中占比大于1%的离子有Ca2+和SO42-,其中Ca2+最多,占到总水溶性无机离子的65.75%;②入校道路离子含量(12.76%)稍高于校内道路(11.11%),其中8种离子含量的差异均无统计学意义;CE/AE(阴阳离子当量浓度比)值为9.59(远大于1),PM2.5呈较强碱性;③NH4+与SO42-、NO3-主要以(NH42SO4和NH4NO3的形态结合;④NO3-/SO42-的比值为0.45,说明固定源的贡献更大;⑤天津市高校道路扬尘PM2.5主要来源于海盐粒子、燃煤、机动车尾气、建筑水泥尘等.  相似文献   

14.
沙尘天气对兰州市PM10中主要水溶性离子的影响   总被引:3,自引:3,他引:0       下载免费PDF全文
王芳  陈强  张文煜  郭勇涛  赵连彪 《环境科学》2014,35(7):2477-2482
利用在线监测仪器MARGA在兰州大学盘旋路校区对兰州市大气PM10中水溶性离子进行监测,监测期间(2011-04-01~2011-06-30)有15 d出现沙尘天气.兰州市PM10中主要水溶性离子物种为Ca2+、SO2-4和NO-3.扬沙天气期间NO-3和NH+4的浓度比非沙尘期间低,说明沙尘天气对当地人为源所排放污染物具有清除作用.沙尘天气期间,作为土壤污染源标识物的Mg2+、Na+和Ca2+离子都有明显增加,Na+和Mg2+相关系数为0.520,Na+和Ca2+相关系数为0.659,Mg2+和Ca2+相关系数为0.671,而非沙尘天气期间三者的相关系数并不高,Na+和Mg2+相关系数为0.065,Na+和Ca2+相关系数为0.131,Mg2+和Ca2+相关系数为0.163,说明沙尘天气期间三者之间具有相同的污染源,主要来自于土壤风沙尘,而非沙尘天气期间三者来源不同.Cl-的浓度在扬沙天气明显高于浮尘和非沙尘天气期间,说明外来的土壤风沙尘是Cl-的主要来源.  相似文献   

15.
为探究聊城市冬季PM_(2.5)中水溶性物质的昼夜变化特征及其来源,于2017年1~2月进行PM_(2.5)样品采集,对其水溶性无机离子、乙二酸和左旋葡聚糖等水溶性化合物进行分析,并采用主成分分析-多元线性回归模型(PCA-MLR)对其来源进行解析.结果表明,采样期间聊城市PM_(2.5)平均质量浓度为(132. 6±65. 4)μg·m-3,是国家二级标准的1. 8倍,且夜晚PM_(2.5)的污染程度略高于白天. SNA(SO24-、NO3-和NH4+)是聊城市PM_(2.5)中最主要的水溶性离子,在白天与夜晚占总离子的质量分数为73. 4%和77. 1%,说明聊城市冬季二次污染较严重.白天与夜晚阴阳离子平衡当量比值(AE/CE)都小于1,说明PM_(2.5)呈碱性,且夜晚PM_(2.5)的酸性比白天强.无论在白天还是晚上,NH4+的主要存在形态均为NH4HSO4和NH4NO3.通过相关性分析,证实了乙二酸是在液相中经酸催化的二次氧化反应形成的,且受生物质燃烧的影响很强.通过PCA-MLR模型分析可知,聊城市冬季PM_(2.5)中的水溶性化合物主要来自机动车尾气及其二次氧化、生物质燃烧,而受矿物粉尘与煤炭燃烧的影响较小.  相似文献   

16.
北京市典型排放源PM_(2.5)成分谱研究   总被引:6,自引:1,他引:5       下载免费PDF全文
为了建立和完善北京市PM_(2.5)本地化源谱,对北京市11类排放源PM_(2.5)进行采集,并测定其26种组分,分析了不同排放源源谱的组分特征.结果表明,在有组织排放源中,燃煤电厂PM_(2.5)中OC和Si含量很高,占PM_(2.5)的质量分数分别为8.56%和6.19%(平均值),而供热/工业锅炉排放PM_(2.5)中则是SO_4~(2-)(占48.38%)和OC(11.0%)比例最高,水泥窑炉PM_(2.5)中OC(7.12%)、Ca(4.81)和Si(4.41%)占有较大比例;垃圾焚烧排放的PM_(2.5)中Si、Ca、K和SO_4~(2-)均较高,分别占8.15%、9.36%、7.17%和6.79%,且Cl~-含量(2.5%)高于其他所有源,生物质燃烧源PM_(2.5)中OC(21.7%)、Si(6.75%)、Ca(6.15%)较为丰富,餐饮源PM_(2.5)中OC(19.44%)、SO_4~(2-)(5.76%)和K(3.11%)含量均较高;无组织开放源中,道路扬尘和土壤风沙PM_(2.5)化学组分含量变化较为一致,均是Si(分别为16.8%和9.3%)和OC(分别为8.89%和6.61%)最高,建筑水泥尘PM_(2.5)中Ca(17.46%)含量高于其他源;流动排放源PM_(2.5)中OC、EC比例最高,其中,重型柴油车的OC(29.79%)与EC(26.5%)排放比例相当,而轻型汽油车OC排放占有绝对优势(占75%).本文通过对比国内外部分排放源PM_(2.5)成分谱的差异,指出不同区域相同源类排放的PM_(2.5)化学组分差异较大,在应用受体模型中的化学质量平衡模型(CMB)判断受体颗粒物来源时,应基于本地的排放源成分谱,以避免较大的误差.  相似文献   

17.
为掌握泉州市大气PM_(2.5)中无机水溶性离子的季节变化特征,于2014年3月~2015年1月同步采集了泉州市5个采样点共116个PM_(2.5)样品.用离子色谱法分析了PM_(2.5)中Na~+、NH_4~+、K~+、Ca~(2+)、Mg~(2+)、F~-、Cl~-、NO_3~-和SO_4~(2-)等9种水溶性无机离子.观测期间,总水溶性离子浓度季节变化特征为春季(14.24±6.43)μg·m~(-3)冬季(8.54±7.61)μg·m~(-3)夏季(4.10±2.67)μg·m~(-3)秋季(3.91±2.58)μg·m~(-3);SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+(SNA)是PM_(2.5)中主要的3种离子,占水溶性离子总质量浓度比例分别为春季(90.3±3.3)%、夏季(68.8±11.7)%、秋季(78.9±7.1)%和冬季(74.0±18.4)%,说明春季二次污染较为严重;PM_(2.5)中阴、阳离子电荷平衡分析显示,阴离子相对亏损,大气细颗粒物组分呈弱碱性;春、冬季NH_4~+主要以(NH_4)_2SO_4、NH_4HSO_4和NH_4NO_3等形式存在,而夏、秋季则主要以NH_4HSO_4和NH_4NO_3形式存在;PMF源解析结果表明,泉州市大气PM_(2.5)中水溶性离子主要来自海盐、二次源、建筑扬尘、垃圾焚烧源和生物质燃烧源.  相似文献   

18.
为研究郑州市细颗粒物(PM2.5)时空分布差异及秋冬季管控措施影响,于2017年秋季至2018年冬季选取5个点位采集PM2.5样品并进行组分分析,利用正定矩阵因子分解模型(PMF)解析PM2.5污染来源,评估郑州市秋冬季管控效果,并基于源解析结果为下一阶段秋冬季管控提供支撑.郑州市PM2.5浓度冬季 > 秋季 > 春季 > 夏季,郑州大学(ZZU)PM2.5浓度最高[(83.1±44.7)μg·m-3],高出平均浓度[(76.5±46.1)μg·m-3]的8.7%.SO42-、NO3-和NH4+在9种水溶性离子中平均占比高达22.5%、43.6%和23.4%,受燃煤影响Cl-两年冬季占比高于其他季节(6.7%和6.6%).秋冬季二次有机碳(SOC)污染严重,浓度占有机碳的一半以上,2018年市监测站(JCZ)和ZZU点位SOC/OC比2017年有所下降,但其他3个点位大幅度升高,说明这些地区不同的排放基础应对管控措施的表现不尽相同.重构结果表明硫酸盐占比在夏季最高(25.0%),硝酸盐两年秋季占比较高(23.1%和25.1%),地壳物质春季占比最高(18.2%),二次有机气溶胶(SOA)冬季最高(14.1%和20.5%);JCZ和航空港(HKG)点位SOA贡献较大(16.9%和16.4%),ZZU点位受到一次有机气溶胶和地壳物质影响较大(14.3%和12.1%).PMF结果表明二次无机盐(37.5%)、SOA(15.4%)、交通源(14.9%)、工艺过程源(4.8%)、燃煤源(16.0%)、扬尘源(6.5%)和生物质燃烧源(2.8%)是郑州市PM2.5的主要污染源,SOA和燃煤源在冬季贡献最大,扬尘源和生物质燃烧源在春季和秋季贡献较大;市区点位JCZ、ZZU和临近机场的HKG受到交通源的影响高于其他点位,非市区点位新密和HKG受到生物质燃烧源的影响较大.对比两年秋冬季,2018年秋冬季SOA、交通源和工艺过程源的贡献有所升高,而二次无机盐、燃煤源和生物质燃烧源有所下降,冬季扬尘源也有所下降.结果表明秋冬季管控措施对一次源中的扬尘、燃煤和工业效果显著,同时SOA前体物挥发性有机物是进一步减排管控的方向.  相似文献   

19.
为了解南昌市土壤风沙尘PM_(2.5)中水溶性离子的分布特征,利用颗粒物再悬浮采样器采集土壤风沙尘的PM_(2.5)样品,并采用离子色谱仪分析了9种水溶性离子的含量。结果表明,土壤风沙尘PM_(2.5)中9种水溶性离子的含量之和为11. 126±2. 703 mg/g,阳离子中平均含量最高的是Ca~(2+)(1. 684±0. 545 mg/g),阴离子中最高的是SO_4~(2-)(3. 568±1. 553 mg/g)。SO_4~(2-)、NO_3~-、Ca~(2+)和Cl~-是土壤尘PM_(2.5)中的主要离子组成,占总离子浓度的80. 60%。与其他城市对比,南昌市土壤风沙尘PM_(2.5)中离子基本处于较低水平。阴阳离子当量浓度比值为1. 26,表明土壤风沙尘的PM_(2.5)颗粒为弱酸性。空间插值分析表明南昌市西南部土壤尘PM_(2.5)中的离子含量分布相对较高,而东部及北部多处于较低水平。相关性分析表明Na~+、F~-和NH_4~+具有同源性,K~+与其他离子都不相关。NO_3~-/SO_4~(2-)的比值介于0. 26~0. 97间,整体上反映出固定源对土壤风沙尘PM_(2.5)的影响更显著。  相似文献   

20.
长三角地区秸秆燃烧排放因子与颗粒物成分谱研究   总被引:26,自引:12,他引:14       下载免费PDF全文
为获取长三角地区秸秆燃烧污染物排放因子及其颗粒物成分谱,利用自行设计开发的开放式燃烧源排放测试系统,选取小麦、水稻、油菜、豆秸和薪柴等5类典型作物秸秆,分别采用露天焚烧和炉灶燃烧2种燃烧方式,实测其气态污染物和颗粒物排放特征.结果表明,露天燃烧各类秸秆的CO、NOx和PM2.5平均排放因子约为28.7、1.2和2.65 g·kg-1,由于炉灶氧含量相对较低,燃烧不充分,其污染物排放因子总体高于露天燃烧,分别为81.9、2.1和8.5 g·kg-1.各类秸秆中,油菜的排放水平相对较高.含碳组分(OC和EC)是生物质秸秆燃烧产生PM2.5的主要组成,在露天燃烧中OC和EC的质量分数分别占(38.92±13.93)%和(5.66±1.54)%;炉灶燃烧中OC和EC分别为(26.37±10.14)%和(18.97±10.76)%.Cl-、K+等水溶性离子也有较大贡献,在露天燃烧中分别为(13.27±6.82)%和(12.41±3.02)%;在炉灶燃烧中分别为(16.25±9.34)%和(13.62±7.91)%.小麦、水稻、油菜和豆秸等作物秸秆露天燃烧排放颗粒物的K+/OC值分别为0.30、0.52、0.49和0.15,这些特征值可用于判断长三角区域空气质量受秸秆燃烧排放影响的程度,为大气污染来源解析提供直接的判断依据.  相似文献   

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