基于PSCF与CWT模型的乌鲁木齐市大气颗粒物源区分析

利用MeteoInfoMap软件和GDAS全球同化气象数据,对乌鲁木齐市2014—2019年四季72 h气团后向轨迹进行聚类分析.同时,结合小时PM_2.5和PM₁₀浓度数据,运用潜在源贡献因子分析法（PSCF）和浓度权重轨迹分析法（CWT）分析了乌鲁木齐市颗粒物不同季节潜在源区及其对研究区颗粒物浓度的贡献.结果表明：①影响乌鲁木齐市大气质量的气团轨迹可分为长、短两支,短支气流主要来自研究区及周边城市,对研究区颗粒物浓度贡献大;②长支气流输送距离较远,主要来自哈萨克斯坦、俄罗斯等国家,对研究区颗粒物浓度贡献小;③影响乌鲁木齐市PM_2.5浓度的主要潜在源区是吐鲁番地区、巴音郭楞蒙古自治州、伊宁市和阿克苏地区;④潜在源区分布呈现显著季节变化特征,冬季潜在源区分布广、贡献度高,而夏季源区分布狭窄、贡献度低,春季和秋季源区分布与贡献特征介于两者之间.     

武当山夏季颗粒物数浓度谱分布特征及气团来源影响研究

为研究大气边界层中上层大气颗粒物的数浓度谱分布特征及气团来源的影响,于2018年6月利用3080型SMPS粒径谱仪对武当山14.6~660 nm颗粒物数浓度谱进行观测,分析和探讨了其数浓度谱分布及日变化特征,并结合后向轨迹、潜在源贡献因子法（PSCF）与浓度权重轨迹分析法（CWT）探讨对武当山颗粒物数浓度影响较大的外源输送路径和贡献源区.结果表明:①武当山大气颗粒物主要以爱根模态为主,平均数浓度为2 500个/cm3,积聚模态、核膜态平均数浓度分别为2 265、359个/cm3,3种模态数浓度分别占总数浓度的48.79%、44.21%、7.01%.②在新粒子生成日,核膜态数浓度于10:00开始上升,11:00—17:00的核膜态数浓度相对较高,约2 000个/cm3.新粒子生成日ρ（SO₂）与ρ（O₃）的日变化趋势均与核模态数浓度较为相似,表明SO₂和O₃参与光化学反应后的产物（硫酸及有机物）有利于新粒子的生成与增长.新粒子生成日风速、温度均大于非新粒子生成日,但相对湿度较低.③在东部及局地气团影响下大气颗粒物主要以积聚模态为主,数浓度分别为2 311和2 596个/cm3;核模态、爱根模态数浓度在受西北气团影响时最大,数浓度分别为806和3 078个/cm3.④潜在源区分析表明,影响武当山积聚模态数浓度的主要源区为十堰市本地及襄阳市,二者贡献值在840个/cm3以上.研究显示,武当山颗粒物主要以爱根模态为主,颗粒物数浓度日变化主要受大气边界层发展及山谷风的影响,较高的ρ（SO₂）与ρ（O₃）以及高温、低湿及较大的风速均有利于新粒子的生成,周边城市的区域性传输对武当山颗粒物的影响较大.      

2013年12月中国中东部地区严重灰霾期间上海市颗粒物的输送途径及潜在源区贡献分析

2013年12月初中国中东部地区发生了入冬以来最为严重的一次长时间、大范围的高浓度颗粒物污染过程,期间上海市PM10小时浓度最大值超过700μg·m-3,PM2.5最大小时浓度超过600μg·m-3.为研究此次严重灰霾污染期间影响上海的污染气团的主要传输途径,采用HYSPLIT后向轨迹结合聚类分析方法,探讨了本次污染事件中到达上海的主要气团轨迹,结合上海城区在线观测的PM10小时浓度资料,通过计算潜在源贡献因子PSCF和浓度权重轨迹CWT,分析了影响上海2013年12月PM10质量浓度的潜在源区,并探讨了不同源区对上海市PM10质量浓度贡献的差异.结果表明,西北路径和北路径是污染事件中的主要输送通道,在到达上海的气团轨迹中,大陆气团和海洋气团分别占总轨迹的79.6%和20.4%,影响上海的潜在源区除长三角一带的江苏、浙江和安徽等人口密集,工业、重工业和交通污染严重的地区以外,山东、河北、河南等地对于上海城区颗粒物污染亦有一定贡献.研究表明,区域大气污染联防联控乃至跨区域联动对于应对当前频发的重污染态势具有极为重要的意义.     

川南自贡市大气颗粒物污染特征及传输路径与潜在源分析

川南自贡市大气颗粒物污染比较严重, 2015～2018年PM_(10)和PM_(2.5)平均浓度分别为(95.42±9.53)μg·m~(-3)和(65.95±6.98)μg·m~(-3),并有明显的下降趋势,冬季PM_(10)和PM_(2.5)浓度远高于其它季节, 1月平均浓度最高,分别为(138.08±52.29)μg·m~(-3)和(108.50±18.05)μg·m~(-3),夏季平均浓度最低.PM_(2.5)与PM_(10)的平均比值为69.12%,冬季比值约为夏季的1.17倍,空气污染以PM_(2.5)为主.采用拉格朗日混合单粒子轨迹模型(HYSPLIT)和全球资料同化系统的GDAS气象数据,对自贡市细颗粒物(PM_(2.5))浓度和逐日72 h后向轨迹进行计算和聚类研究,利用潜在源贡献分析法(PSCF)和浓度权重轨迹分析法(CWT),探讨不同季节影响自贡市PM_(2.5)浓度的潜在源区以及不同源区的污染贡献.结果表明,自贡市近地面四季多受东南风、偏西风和西北风控制,高浓度PM_(2.5)多出现在0～2 m·s~(-1)的低风速区;不同季节、不同输送路径对自贡PM_(2.5)污染影响的差异显著,春季主要受到来自偏西和偏北方向短距离输送气流的影响,夏季污染轨迹主要来自短距离输送的东南气流,秋季主要受来自资阳,经遂宁、重庆和内江的短距离输送气流的影响,冬季除受到资阳、遂宁和内江等周边城市的影响外,还受到来自西藏中部的远距离输送气流影响;除夏季外,自贡市潜在源区主要位于重庆西部与川南交界区域,冬季的主要贡献区范围最广、贡献程度最大,夏季潜在源区范围最小且贡献程度最弱.     

夏收时段农村大气亚微米颗粒物数浓度分布特征

为了从源区的角度研究华北平原夏收时段大气亚微米颗粒物粒径谱分布,采用扫描电迁移率粒径谱仪,于2017年6月对华北平原典型农村点位亚微米颗粒物数浓度进行连续观测.结果表明,观测期间大气亚微米颗粒物粒径分布主要集中在小于300nm处,平均数浓度为28371cm^-3.不同模态颗粒物数浓度分布差异明显,核模态（< 20nm）呈线性分布,爱根核模态（20~100nm）呈多项分布,积聚模态（>100nm）呈对数分布.48h后向轨迹聚类结果表明,观测点位气团受其东部的江苏省、山东省和安徽省生物质燃烧传输影响时,颗粒物总数浓度增加66.7%.潜在源贡献因子法和浓度权重轨迹法,表明潜在源区为观测点位以东的区域,且以粒径小于100nm的颗粒物为主.     

衡阳市冬季PM2.5外来输送特征及潜在源分析

利用HYSPLIT模型的后向轨迹模式,结合GDAS气象数据、衡阳市PM_(2.5)质量浓度数据,分析了衡阳市2015—2017年冬季外来气团后向轨迹分布特征,并运用后向轨迹模式中的聚类分析法、潜在源分析法(PSCF)、浓度权重分析法(CWT),分析了衡阳市冬季PM_(2.5)外来输送通道及潜在源分布情况。结果表明:衡阳市冬季外来气团后向轨迹主要来自偏北方向,移动速度较慢,100 m高度的PM_(2.5)外来输送路径较集中,以近距离输送为主; 500 m高度的输送路径较分散且更长,长距离输送的影响增大。聚类分析显示,来自东北方向的聚类轨迹出现频率最高,该类轨迹移动方向是PM_(2.5)外来输送的主要通道方向。潜在源分析显示,衡阳市冬季PM_(2.5)外来输送以区域输送为主,对浓度影响较大,湘东、湘南、赣西、湘赣交界处、桂东北、豫南地区为PM_(2.5)外来输送的主要潜在源区,湘南、湘东北、赣西地区是高浓度外来输送潜在源区。     

汾渭平原吕梁市颗粒物潜在源及输送通道分析

基于汾渭平原吕梁市2017~2019年颗粒物浓度监测数据和地面气象观测数据,利用后向轨迹聚类分析法以及潜在源贡献函数(PSCF)等方法研究了吕梁市冬季PM₁₀和PM_2.5大气污染特征及其潜在源区,最后结合轨迹密度分析法(TDA)、轨迹停留时间分析法(RTA)对轨迹聚类分析得到污染输送通道进行补充分类,并分析了不同输送通道的输送特征.研究发现,吕梁市2017~2019年颗粒物年均浓度逐年下降,其中PM₁₀下降了28μg/m³,PM_2.5下降了17μg/m³,冬季下降幅度最大.3a冬季风向风速和浓度的统计分析表明吕梁市颗粒物浓度受东北和西南风影响最为显著,其原因是受当地三川河河谷地形的影响.影响吕梁市PM₁₀污染的潜在源区主要位于西南方向,PM_2.5污染的潜在源区主要分布在西南、东和东南方向,颗粒物污染输送通道可概括为:西北、西南和偏东(东+东南)通道.西北通道气流移动速度快,途经新疆、内蒙、甘肃和陕西北部等区域;西南通道气流移动速度慢,主要途经陕西中南部渭河平原等污染严重的区域;偏东通道的气流移动速度慢,气流先沿太行山东麓南下,在经过太行山的横断山谷(太行陉、井陉等)时转向进入山西.PM₁₀污染时西北通道贡献最大,偏东通道贡献最小,且两个通道下绝大多数发生的均是轻度污染,占比都在90%左右;PM_2.5污染时三类通道下发生轻度污染的比重较PM₁₀均下降,西南和偏东通道下发生中度污染以上的比重在50%左右,且西南和偏东通道途经的区域恰好是PSCF计算得到的潜在源区位置,说明了西南和偏东气流容易将细颗粒物输送至吕梁.WRF (天气预报模式)的风场模拟较为直观的解释了三类污染输送通道,且复杂地形是形成污染输送通道的一个重要因素.西北和西南污染输送通道主要受吕梁山脉的影响,偏东污染输送通道主要受太行山及其横谷的影响.     

银川地区大气颗粒物输送路径及潜在源区分析

利用Traj Stat软件和全球资料同化系统数据,计算了2014—2016年银川市逐日72 h气流后向轨迹,并采用聚类分析方法,结合银川市同期PM~(10)和PM~(2.5)质量浓度数据,分析了银川年及四季气流轨迹特征及其对银川颗粒物浓度的影响.同时,运用潜在源贡献因子分析法(PSCF)和浓度权重轨迹分析法(CWT),探讨了影响银川颗粒物质量浓度的潜在源区及不同源区对银川颗粒物质量浓度的贡献.结果表明,输送距离最长、高度最高、移速最快的西北气流轨迹占总轨迹的比例最高,达66.7%,且气团移动速度和高度与轨迹距离呈正比;输送高度较低、距离最短、移速最慢的北方气流轨迹占总轨迹数的24.3%;东南气团占总轨迹数的9%,输送距离和移速介于前两者之间,但输送高度较西北气流和北方气流低.四季各类气流轨迹变化特征与年变化特征基本一致,春、秋、冬三季,中、短距离西北气流占气流轨迹总数的比例最高,夏季东南气流占比最高,且夏季南方气流和北方气流占比较春、秋两季高,冬季未出现南方气流和北方气流,春季和冬季气流轨迹输送距离普遍比夏季和秋季长;春、夏、秋三季,偏南气流的输送高度均最低,四季长距离西北气流的输送高度均最高.年及四季都表现为西北气流轨迹对应的银川PM_(10)和PM_(2.5)平均浓度均较高,是影响银川颗粒物质量浓度的最重要输送路径,其次是东南气流轨迹,北方气流轨迹对银川颗粒物浓度影响较小.PSCF和CWT分析发现,位于新疆、甘肃、蒙古国、内蒙古、青海的西北源区及四川、陕西的东南源区是影响银川PM_(10)和PM_(2.5)浓度的两个主要潜在源区,各季节区域范围有所差异.     

2016—2018年西宁市颗粒物来源及输送差异分析

利用HYSPLIT模式计算了2016—2018年西宁市逐日72 h气团后向轨迹,采用聚类分析方法,结合同期颗粒物PM₁₀和PM_2.5质量浓度数据,分析逐年和3年平均西宁市颗粒物输送特征及差异,运用潜在源贡献因子分析法（PSCF）和浓度权重轨迹分析法（CWT）对影响西宁市PM₁₀和PM_2.5质量浓度的污染潜在源区及不同潜在源区贡献进行了分析.结果表明,2016—2018年,西宁市颗粒物最主要输送路径源自青海北部的聚类2、甘肃中部的聚类6和甘肃东部的聚类8,占同期总轨迹比例分别为28.1%、27.4%和27.5%;3年平均则源自青海北经青海东折回西宁的聚类2,占比45.3%.最主要输送路径对应颗粒物质量浓度最低,输送距离较短、垂直高度较低、气团移速较慢;影响气团由西北向偏东转变,3年平均则以西北气团为主.2018年源自甘肃经青海东至西宁的短距离输送处于突出地位,所含轨迹占总轨迹的比例高达49.6%.PM₁₀和PM_2.5主要输送路径和污染路径由较长距离向较短距离过渡,较长距离输送路径出现比例逐年较小.PM_2.5/PM₁₀小于0.3时,主要输送路径与PM₁₀污染轨迹有很好的对应关系;PM_2.5/PM₁₀大于0.6时,主要输送路径与PM_2.5污染轨迹有较好的对应关系.PSCF和CWT分析发现,影响西宁市颗粒物质量浓度的主要污染潜在源区分布在新疆南部和青海北部,对PM₁₀质量浓度贡献大于100 μg·m^-3,对PM_2.5质量浓度贡献大于45 μg·m^-3.潜在源区分布年变化差异明显,2016年最广,2018年最小.印度北部主要贡献源区虽分布范围逐年减小,但在2017年局部贡献增大,对PM₁₀贡献超250 μg·m^-3,对PM_2.5贡献超60 μg·m^-3.主要贡献区周边区域及西宁至兰州一带为中等贡献源区,对PM₁₀贡献为50~100 μg·m^-3,对PM_2.5贡献为15~45 μg·m^-3.     

基于HYSPLIT4模式的天水市颗粒物输送路径

首先利用后向轨迹模式（HYSPLIT）模拟了天水市2017~2019年冬季后向轨迹,分析了50,200,500和1000m 4个不同高度以及500m高度不同聚类数量对路径输送聚类统计结果的影响,并以500m高度四个季节的后向轨迹进行聚类分析,进一步运用权重潜在源贡献分析法（WPSCF）,探讨了研究期间天水市细颗粒物的潜在源区及不同源区对天水市颗粒物浓度的贡献,结果表明,（1）起始点高度为500m时,颗粒物浓度极值比和极值差均较大,聚类结果最具代表性;（2）不同聚类数量分析结果表明,按照总空间变化（Total spatial variation,TSV）显著增加的原则选取的聚类数量较少,且能反映不同方向的轨迹输送特征;（3）天水市不同季节的轨迹聚类结果表明,冬季来自陕西南部的东南路径是PM_2.5污染程度最高的路径,该路径下PM_2.5浓度为78.2μg/m³,春季西北路径的颗粒物浓度最高,PM₁₀和PM_2.5的平均浓度分别是127.9~129.9和40.6~41.0 μg/m³,夏秋季节不同路径的颗粒物浓度相差不大.     

山西夏季气溶胶空间分布飞机观测研究

以搭载了多种气溶胶观测仪器的飞机为观测平台,在2013年夏季首次对山西中部地区霾日及晴空大气气溶胶空间分布特性进行了观测,得到气溶胶粒子数浓度和尺度的垂直分布廓线以及不同高度气溶胶粒子谱分布特征.研究发现,山西夏季非降水天气条件下气溶胶粒子以核模态和积聚模态的细粒子为主,粗粒子很少.霾日气溶胶数浓度是晴空的2~3倍,主要是核模态的小粒子;气溶胶粒子数浓度随着高度逐渐减小,低空存在气溶胶累积区,逆温层的存在是导致气溶胶累积区形成的主要原因;气溶胶粒子尺度随高度增加,大粒子主要分布在2500m以上的高空;不同高度上的气溶胶粒子谱均呈双峰或三峰分布,谱型基本一致,从近地面到5000m高空,气溶胶粒子谱随高度的增加略有展宽.观测区域气团后向轨迹模拟结果显示,4000m以上高空气溶胶粒子主要是从中国西北地区远距离输送而来,3000m以下气溶胶粒子则主要来源于近地面排放.     

青岛大气气溶胶水溶性无机离子的粒径分布特征

为了解大气颗粒物中水溶性离子的来源及环境效应,利用安德森采样器连续采集青岛近海2008年1~12月大气颗粒物分级样品,用离子色谱法分析其中主要的水溶性离子,并讨论其粒径分布特征.结果表明, NH4+、K+、Cl-、NO3-、PO43-、SO42-主要存在于粒径小于2.1μm的细粒子中,Na+、Mg2+、Ca2+、F-则主要存在于粒径大于2.1μm的粗粒子中.各离子的粒径分布存在明显的季节变化.NH4+、K+和SO42-四季均主要分布于细粒子中,而Mg2+和Ca2+则主要分布在粗粒子中,两者均在3.3~4.7μm出现峰值;Na+在春、夏、秋3个季节主要存在于粗粒子中,集中分布在3.3~7.0μm粒径范围内,而在冬季则集中分布于0.43~1.1μm且细粒子含量高于粗粒子;春季Cl-在粗粒子中分布较多,尤以2.1~3.3μm范围内的最为突出,而其他3个季节均是细粒子比例明显偏高;NO3-春、夏两季在粗、细粒子中的含量各占50%,秋、冬季节均为细粒子占多数;PO43-夏季只出现在0.65~1.1μm以及>11μm的粒径范围内,粗粒子占95%,其他3个季节则是细粒子含量较高;春季F-在3.3~4.7μm出现峰值,夏季各粒径均未检出,而秋、冬两季粗、细粒子各占50%.K+、NH4+、F-、Cl-、NO3-、SO42-和PO43-受供暖期燃煤取暖的影响较大.K+和NH4+在供暖期和非供暖期峰值均出现在0.43~0.65μm粒径范围;F-供暖期在0.43~0.65μm和3.3~4.7μm粒径段出现峰值;供暖期Cl-的峰值出现在0.43~0.65μm粒径段,而在非供暖期,则出现在2.1~3.3μm的粗粒径段;SO42-和NO3-在供暖期和非供暖期的峰值均出现在0.43~0.65μm和3.3~4.7μm粒径段;供暖期PO43-的最大峰值出现在0.43~0.65μm粒径段,而在非供暖期其最大峰值出现在3.3~4.7μm粒径段.     

APS-SMPS-WPS对南京夏季气溶胶数浓度的对比观测

为了对比3321型空气动力学粒径谱仪(APS)、3081/3085型气溶胶粒径谱仪(SMPS)和宽范围粒径谱仪(WPS)对气溶胶数浓度的观测性能,于2010年夏季在南京信息工程大学校内使用上述三台仪器进行了同步观测.将得到的数据进行对比,并结合校内自动气象站的气象资料对0.01~10μm气溶胶粒子的数浓度、日变化规律及谱分布特征进行分析.结果表明,3台仪器在总体数浓度变化趋势上表现出较好的一致性,但相同粒径段的粒子浓度NSMPS>NWPS>NAPS.SMPS比WPS尺度分辨率高,粒径范围在0.02~0.2μm时,SMPS与WPS相关性较好;APS测量气溶胶数浓度谱的连续性较WPS好.3种仪器在观测日变化趋势上都表现出双峰型,但SMPS的峰值浓度和出现峰值的粒径范围均高于或大于WPS.各类气象条件及降水对仪器间的测量误差影响不大.     

珠江三角洲一次典型复合型污染过程的模拟研究

利用空气质量模式系统(MM5-CAMQ-SMOKE),模拟珠江三角洲一次典型的复合型污染过程,研究O3、NOx及能见度等的时空变化,分析各种气溶胶的质量比例以及对消光的贡献.从模拟结果来看,模式系统能很好的模拟此次过程中光化学烟雾标识物的时空分布,以及灰霾的发生、减弱再到进一步加剧的过程.PM2.5占PM10的质量浓度份额平均为79.8%.爱根核和积聚核的数浓度比巨核数浓度平均高3~4个数量级.在气溶胶质量权重中,硫酸盐所占的比重最高,占PM2.5权重达到31%,元素碳为21%,有机碳为14%,铵盐为7.2%,硝酸盐为2%.在平均相对湿度下,二次气溶胶对消光的贡献超过50%,而在高相对湿度的情况下,二次气溶胶对消光的贡献超过70%.可见此次珠江三角洲地区能见度恶化主要是由各种化学过程生成的细粒子引起.     

黄山山底大气气溶胶数浓度日变化

利用美国MSP公司生产的宽范围粒径谱仪(WPS)于2011年5月至9月在黄山山底(寨西)采集的气溶胶观测数据,分析了黄山山底大气气溶胶数浓度的日变化特征.结果表明晴天气溶胶数浓度日变化特征明显,气溶胶粒子总数浓度在6:00,12:00和18:00达到峰值.人为活动,湍流混合及山谷风是影响黄山山底气溶胶日变化的主要因素.剔除交通污染时段后,气溶胶粒子数平均浓度减少319个/cm3,即减少12.17%.其中,0.01~0.02μm,0.02~0.05μm,0.05~0.1μm,0.1~0.5μm,0.5~1.0μm,1.0~2.5μm粒径段气溶胶粒子数浓度分别降低了31.32%,20.29%,6.59%,7.49%,1.23%,2.51%.机动车尾气排放对0.01~0.05μm粒径段气溶胶的影响最明显,其气溶胶浓度降低百分比为25.81%.     

天气条件及气团来源对青岛春季大气颗粒物数浓度谱分布的影响

利用2010年春季在青岛观测的不同粒径大气颗粒物数浓度,结合同期的Micaps天气图资料及后向轨迹分析资料,探讨了不同天气条件及气团来源不同时青岛大气颗粒物数浓度谱的变化特征.结果表明,沙尘发生前12h,大气中0.3~1.0μm的细粒子数浓度逐渐小幅升高,沙尘发生时>1.0μm粗颗粒物数浓度较沙尘发生前升高了1~10倍,0.3~1.0μm细颗粒物数浓度则降低了20%~45%.降雨使>1.0μm粗粒子数浓度降低>50%,降雨后大气颗粒物尤其是细粒子数浓度很快回升.雾和霾天气发生时1.0μm粗粒子数浓度较高,而局地源气溶胶中粗粒子数浓度较低,<0.7μm细粒子相对贡献较大.     

北京城区2007~2012年细颗粒物数浓度时空演化

为反映近年来北京城区细颗粒物数浓度时空演化过程,利用MODEL 3886GEO-α手持式激光粒子计数仪连续采集了2007~2012年北京城区93个采样点 6月上旬~7月上旬(非采暖期)和12月上旬~次年的1月上旬(采暖期)细粒径颗粒物PM (0.3、0.3~0.5、0.5~1.0) 的粒子数浓度数据,然后在地统计和空间分析方法的基础上,探究了北京城区细颗粒物数浓度的时空演化特征.结果表明,PM0.3在采暖期的数值均高于其在非采暖期的浓度值,而PM0.3~0.5和PM0.5~1.0在两个不同的采样期浓度值有高有低;采暖期不同下垫面细颗粒浓度差异较明显,而非采暖期下垫面类型对细颗粒浓度的影响相对较弱;非采暖期,北京城区南部的丰台区和东部的朝阳区细颗粒物污染最严重,市中心次之,而北部的海淀区和西部的石景山区污染相对较轻;采暖期,北京城区细颗粒物污染主要集中在朝阳区的东部和东南部,以及市中心及其周边区域.     

春节期间南京气溶胶质量浓度和化学组成特征

为研究春节期间燃放烟花爆竹对城市大气气溶胶质量浓度和化学组成分布特征的影响,对南京市2012年1月19~31日大气气溶胶质量浓度和水溶性离子及重金属等化学成分进行了观测.结果表明:烟花爆竹的大量集中燃放可使PM1.0的浓度以15.5μg/(m3·h)的速率增长;并使得能见度以1.625km/h的速率急剧下降.质量浓度谱和水溶性离子谱在燃放期均为三峰型分布,在非燃放期为双峰型分布.燃放期PM2.1和PM1.1中的K+、SO42-、NO3-、Cl-和Mg2+所占的比例比非燃放期升高了16%~38%,其他离子浓度变化不大.对于0.2~2.0μm的气溶胶,春节期间硝酸盐、含锌和含铜颗粒主要来自烟花爆竹燃放,含钾颗粒部分来自烟花爆竹燃放,含铅颗粒来自工业排放,烟花爆竹的燃放基本不产生硫酸盐颗粒.     

泰山顶夏季大气气溶胶中水溶性离子的浓度及其粒径分布研究

为研究我国华北地区大气污染区域传输过程,2006-06在泰山日观峰上的泰山气象站,利用Andersen分级采样器同步进行了大气气溶胶采样,样品用离子色谱(IC)进行了分析.结果表明,SO2-4、NH 4、K 的浓度在0.43～0.65 μm出现峰值;Ca2 、Mg2 的浓度在4.7～5.8 μm出现峰值;NO-3、Na 、Cl-的浓度在0.43～0.65 μm和4.7～5.8 μm出现峰值.观测期间,高浓度的硫酸盐的质量中位直径在0.5～0.8 μm,属于"液滴模态".二次离子(SO2-4-、NH 4、NO-3)和K 浓度变化很剧烈,其它离子浓度变化不大.其中SO2-4的变化幅度最大,最低浓度为4.0 μg穖-3,最高浓度达到42.3 μg穖-3.来自泰山南方潮湿的气团是形成二次离子高值的原因.