银川市气溶胶变化特征及其与气象条件的关系分析

利用银川市2013年的气溶胶和气象要素观测资料,分析银川市不同粒径颗粒物浓度变化特征及其与气象条件的关系,结果表明:PM10、PM2.5、PM1的季节变化规律基本一致,夏季浓度低变幅小、其他季节浓度高变幅大;PM1、PM2.5存在明显的7 d周期,PM10存在10~12 d的周期。PM1、PM2.5、PM103种粒径的气溶胶浓度具有高度相关性,PM1与PM2.5相关性最好,PM10浓度高、变率大,与细粒子相关性有所降低。PM1和PM2.5的时变化均呈双峰双谷型,PM10的时变化在非采暖期近似于双峰双谷型,采暖期呈单峰型。银川市气溶胶浓度与能见度相关性最好,细颗粒物对能见度影响比粗粒子更为严重。气温与气溶胶浓度呈一致的负相关。风速与细颗粒物PM1、PM2.5浓度呈负相关,与粗颗粒物PM10的相关性较差。银川市相对湿度与粗颗粒物浓度PM10呈较好的负相关,与PM1正相关,与PM2.5相关不显著。     

亚青会期间南京地区气溶胶浓度变化及其与能见度的关系

为保障2014年青奥会空气质量和制定控制措施提供科学支持,利用2013年8月南京市气溶胶的观测资料,结合气象要素,分析了南京地区气溶胶浓度变化特征,并深入研究了气溶胶质量浓度与相对湿度对能见度的影响.结果表明,观测期间PM10和PM2.5质量浓度平均值分别为67.44μg·m-3和31.92μg·m-3,0.1~10μm粒径范围内的气溶胶粒子数浓度和体积浓度的平均值分别为2466.25 cm-3和19.89μm3·cm-3;对数正态分布(log-normal)拟合平均谱分布得到两个模态的中值粒径分别为0.19μm和1.12μm;局地源强是影响南京气溶胶浓度的重要因子;PM10和PM2.5质量浓度日变化略有差异,PM10浓度日变化主要受交通和边界层活动影响,PM2.5浓度日变化则主要受交通排放和光化学反应生成的二次污染物的影响;对能见度的统计分析表明,能见度随PM2.5浓度和相对湿度的增加而降低,当相对湿度小于70%时,PM2.5浓度对能见度的影响较大,当相对湿度大于70%时,相对湿度对能见度的影响较大.     

北京城郊冬季一次大气重污染过程颗粒物的污染特征

本研究分析了北京冬季一次大气重污染过程的颗粒物污染特征,通过数学统计方法分析了其形成的可能原因.观测于2013年1月24—31日进行,在西三环城区和大兴郊区使用中流量大气颗粒物采样器采集可吸入颗粒物(PM10)和细颗粒物(PM2.5),并采用离子色谱和元素碳/有机碳分析仪分析了PM2.5上的水溶性离子、元素碳和有机碳浓度.结果表明,本次重污染天气的大气日均能见度低于3.0 km.PM10和PM2.5质量浓度日均最大值分别为675.5和453.4μg·m-3,平均质量浓度为349.2和260.8μg·m-3,超过环境空气质量标准(GB3095—2012)所规定的二级浓度限值.通过比较PM2.5上化学成分的浓度发现,在城区和郊区,此次天气形成的共同污染源为冬季燃煤燃烧、汽车尾气排放和二次有机气溶胶污染;而土壤/沙尘对郊区污染天气的形成有部分贡献.大气中PM2.5质量浓度与能见度呈对数负相关关系.     

重庆市北碚区PM_(10)污染变化特征分析

利用2006年1月-2012年12月重庆市北碚区空气质量日监测数据,分析研究了北碚PM10污染的月变化规律、季变化特征、年变化趋势。结果表明:2006年以来,年平均PM10浓度和污染日总体上呈波动式减少。年平均PM10浓度由2006年的93μg·m-3下降到2012年的82μg·m-3,污染日占全年的比例由2006的13.4%下降到2012年的5.19%。PM10有明显的季变性特征,其中冬季的11、12月和春季的1-3月PM10浓度较高,最高值出现在12月(114μg·m-3),次高值出现在2月(110μg·m-3),4-10月度变化不大,月平均PM10浓度基本维持在88μg·m-3以下。     

黄石市夏季昼间大气PM10与PM2.5中有机碳、元素碳污染特征

2012年7月,对黄石市城区夏季昼间大气颗粒物PM10与PM2.5样品进行采集,并用热/光反射法(TOR)分析其中的有机碳(OC)、元素碳(EC).结果显示,新老城区PM10中OC平均含量分别为14.60μg·m-3和18.70μg·m-3,EC平均含量分别为4.70μg·m-3和11.02μg·m-3;PM2.5中OC平均含量分别为11.89μg·m-3和13.66μg·m-3,EC平均含量分别为2.28μg·m-3和4.96μg·m-3.研究结果表明,夏季昼间黄石市新老城区大气PM10与PM2.5中碳组分浓度变化趋势相同,且老城区大气PM10、PM2.5中的OC和EC含量普遍要比新城区高,且PM10中OC、EC在总碳(TC)的质量分数均高于在PM2.5中,说明黄石市老城区碳污染状况较新城区要严重,其夏季昼间大气粗颗粒物中碳的含量更高.通过对OC/EC及8个碳组分进行探讨,发现黄石市大气颗粒物中OC易形成二次污染,而EC排放以烟炱为主,夏季燃煤和机动车尾气是黄石碳污染的重要污染源,生物质燃烧也具有一定影响.     

2013年夏季嘉兴市一次光化学事件的观测分析

为研究2013年8月5~11日嘉兴地区一次光化学事件形成的高浓度O3污染的变化特征及成因,对8月2~14日的主要污染气体(O3、NO2、NO、CO、SO2)、颗粒物(PM10、PM2.5)以及气象要素进行了观测分析.结果表明,嘉兴污染日的O3平均浓度是正常日的2.4倍,超标率多在29.0%以上,9日超标率高达45.8%,此次污染事件是高温下剧烈的光化学反应以及低湿低风速的稳定天气形势共同作用造成的.污染日和正常日的O3日变化均呈单峰分布,峰值出现在14:00左右,O3在污染日和正常日生成期的增长速率分别为50.3μg·(m3·h)-1和21.6μg·(m3·h)-1,在消耗期的下降速率分别为16.8μg·(m3·h)-1和23.4μg·(m3·h)-1,NO、NO2和CO在污染日的浓度分别是正常日的1.1、1.5和1.5倍,为光化学反应提供了有利的反应条件.污染日PM2.5浓度、PM10浓度、PM2.5/PM10的比值分别是正常日的2.5、2.3、1.1倍,污染日大气光化学反应异常活跃,更有利于细颗粒物的生成.     

粤港细粒子(PM2.5)污染导致能见度下降与灰霾天气形成的研究

为了研究珠三角地区细粒子气溶胶的环境效应,使用粤港地区长期气象资料和珠三角大气成分站网高分辨率资料,结合卫星遥感AOD结果,分析了珠三角地区由于细粒子(PM2.5)污染导致能见度下降与形成灰霾天气的长期变化趋势.结果表明,近年来珠江三角洲地区的气溶胶污染日趋严重,气溶胶云一年四季都可以出现,且长期稳定存在,重污染区位于珠江口以西的珠江三角洲西侧.灰霾天气主要出现在10月至次年4月.灰霾导致能见度恶化.自20世纪80年代初开始,该地区的能见度急剧恶化,灰霾天气显著增加,其中有3次大的波动,分别代表珠江三角洲经济发展相伴随的粗颗粒气溶胶污染、硫酸盐+粗颗粒气溶胶污染、光化学过程的细粒子+硫酸盐和粗颗粒气溶胶的复合污染时期.雾和轻雾造成的低能见度的长期变化趋势,没有由于人类活动影响或经济发展影响带来趋势性变化,其波动主要反映了气候波动固有的年际和年代际变化.珠江三角洲能见度的恶化主要与细粒子关系比较大,PM10有一半年份的年均值超过国家二级标准的年均值限值(70μg·m-3),而PM2.5年均值全部年份都超过国家二级标准的年均值限值(35μg·m-3),尤其是有些年份的年均值浓度超过标准限值的2倍,细粒子浓度甚高.另外,近年PM2.5占PM10的比重非常高,可达51%～79%,黑碳气溶胶浓度非常高,月均值达到5.0～9.1μg·m-3.和20余年前的资料相比较,细粒子在气溶胶中的比重有明显增加.因而在目前粤港地区的气溶胶污染中,主要是细粒子的污染,尤其是黑碳气溶胶污染严重.     

2014年春节期间北京市空气质量分析

对2014年1月30日(除夕)13时到1月31日(初一)12时期间北京市官园、怀柔和良乡监测站的CO、SO2、NOx、PM10、PM2.5浓度及PM2.5化学组分和能见度等监测数据进行分析,探讨了污染源减排和烟花爆竹燃放对北京市空气质量的叠加影响.研究发现,烟花爆竹的集中燃放会在短时间内造成严重的大气污染,其中,对PM10、PM2.5和SO2的影响最为显著.官园、怀柔和良乡监测站在1月31日凌晨1时的PM10浓度值分别为377.8、253.2和627.0μg·m-3,分别为1、2月份平均值的2.4、2.0和3.6倍;PM2.5浓度值分别为292.0、184.7和522.4μg·m-3,分别为1、2月份平均值的2.1、1.5和3.2倍.烟花爆竹的燃放对PM2.5化学组分中的K+、SO2-4、Cl-、Mg2+和Na+等影响最大,1月31日凌晨1时这5种离子在PM2.5浓度中占的比例高达92.1%.烟花爆竹的燃放造成1月31日凌晨1时监测中心和良乡的能见度分别降至2422 m和3591 m,是1、2月份能见度均值的22.9%和32.8%.2010—2014年"春节半月"期间官园、怀柔和良乡PM10平均浓度大多低于冬季均值和年均值,2014年"春节半月"这3个监测站的PM2.5浓度相比于冬季均值分别下降了33.3%、20.6%和39.2%,表明污染源减排对空气质量的正影响非常明显.     

北京地区不同尺度气溶胶中黑碳含量的观测研究

2003年7月、8月以及11月至2004年1月,在北京大学物理楼顶(北纬39 99°,东经116 31°)使用两台黑碳仪(Aethalometer)和一台TEOM1400a(TaperedElementOscillatingMicrobalance)来观测气溶胶.得到夏季黑碳的平均浓度为8 800μg·m-3,冬季为11 400μg·m-3.在冬季的观测中,在一台黑碳仪的进气口加上不同的切割头,分别得到了全部气溶胶(TSP)、PM10以及PM2 5中的黑碳质量浓度.结果表明,北京冬季的气溶胶中,90%的黑碳存在于PM10中,82 6%的黑碳存在于PM2 5中.比较PM10的浓度和PM10中黑碳的浓度可以看出,PM10中黑碳质量平均占5 11%.     

北京市区春夏PM2.5和PM10浓度变化特征研究

通过对北京市2012年3月～6月PM2.5和PM10实时数据的整理和分析,结果表明,北京市区大气中细颗粒物PM2.5和可吸入颗粒物PM10浓度日变化趋势基本相同,PM2.5和PM10存在显著或极显著的正相关关系;3月～6月,PM2.5浓度随季节变化逐渐升高,PM10的浓度随季节变化先升高后减小;3月～6月PM2.5与PM10日平均浓度分别为62.77μg/m3和133.88μg/m3,分别为国家二级标准的83.69%和89.25%。     

2011年春季辽宁一次沙尘天气过程及其对不同粒径颗粒物和空气质量的影响

利用2011年5月11—12日辽宁沙尘天气过程的相关资料,分析了沙尘天气对不同粒径颗粒物及空气质量的影响及此次沙尘过程的天气成因.结果表明:沙尘天气发生前后可吸入颗粒物PM₁₀、PM_2.5和PM₁的浓度变化很大,沈阳、鞍山、本溪和丹东4城市PM₁₀、PM_2.5的小时浓度最大值都增大了1.5~20倍;粗粒子PM_(2.5~10)的数量浓度分别增加了30~41倍,质量浓度分别增加了27~30倍;细粒子PM_(1~2.5)的质量浓度分别增加了30~35倍,数量浓度分别增加了15~30倍;微粒子的数量浓度和质量浓度各城市表现不同,沈阳微粒子的数量浓度和质量浓度最大值增大了3倍和5倍,而鞍山PM₁的数量浓度和质量浓度分别减少了50%和10%.受蒙古气旋的影响内蒙古地区产生大风降温天气,大风将内蒙古地区的沙尘带到高空并随西风带向东移动进入辽宁,由于辽宁地区风速比较小,造成了辽宁大部分地区的浮尘天气,并对辽宁各地空气质量造成了严重影响,除丹东外辽宁其他13个城市空气质量都达到了轻微污染到重度污染的级别,铁岭、阜新、沈阳和抚顺的污染指数分别超过了300,达到了重度污染的级别.     

邯郸市大气颗粒物污染特征的监测研究

使用振荡天平颗粒物在线监测仪连续监测了邯郸市PM₁₀和PM_2.5浓度,分析了2012年7月31日—12月2日4个月内PM₁₀、PM_2.5的浓度水平、时变规律和PM_2.5/PM₁₀的变化情况.结果表明,监测时段内PM₁₀和PM_2.5的日均浓度平均值分别为208.4 μg·m^-3和99.1 μg·m^-3,是国家二级标准的1.4倍和1.3倍;浓度超标的天数占总观测天数的61.6%和60.0%,其污染程度与北京、天津相当,属污染较严重的地区.PM_2.5/PM₁₀在19.3%~89.8%之间周期性波动,平均值为49.4%,接近北方城市的平均水平.PM₁₀和PM_2.5的浓度变化具有很好的正相关性;日均值在4个月中呈现明显的周期性变化和月际波动,10、11月的PM₁₀和PM_2.5浓度变化剧烈且大大高于8、9月份.PM₁₀和PM_2.5浓度一天中小时均值的变化呈同步的双峰型分布,最高值出现在9:00和20:00左右,最低值出现在15:00~17:00之间.本研究系统分析了夏秋季节邯郸市大气颗粒物污染状况,以期为当地颗粒物污染的控制提供科学依据.     

石家庄市采暖前后大气颗粒物及其碳组分特征

为研究石家庄市大气颗粒物、碳组分特征和污染来源,采集2016年11月1日—12月31日石家庄市大气颗粒物（PM₁₀、PM_2.5和PM₁）样品,分析采暖前后PM₁₀、PM_2.5和PM₁及其中OC（有机碳）、EC（元素碳）和WSOC（水溶性有机碳）浓度水平,计算颗粒物与碳组分间相关性,进行OC/EC（质量浓度之比,下同）特征比值法和8个碳组分（OC1、OC2、OC3、OC4、OPC、EC1、EC2和EC3）研究.结果表明:①采暖后ρ（PM₁₀）和ρ（PM_2.5）比采暖前分别增加了26.4%和32.1%,而采暖后ρ（PM₁）比采暖前降低了12.2%.采样期间ρ（PM₁₀）与ρ（PM_2.5）显著相关,而ρ（PM₁）分别与ρ（PM_2.5）和ρ（PM₁₀）相关性差.采暖后散煤燃烧造成ρ（PM₁₀）和ρ（PM_2.5）增加,区域机动车限行和工业限产/停产导致ρ（PM₁）降低.②Pearson相关系数计算可知,ρ（OC）与ρ（EC）强相关;ρ（PM₁₀）和ρ（PM_2.5）分别与ρ（OC）和ρ（WSOC）强相关,而ρ（PM₁）分别与ρ（OC）和ρ（WSOC）中等相关;ρ（PM₁₀）和ρ（PM_2.5）分别与ρ（EC）弱相关,ρ（PM₁）与ρ（EC）中等相关.③采暖后PM₁₀、PM_2.5和PM₁中ρ（OC）比采暖前分别增加了215.1%、97.2%和18.5%;采暖后PM₁₀和PM_2.5中ρ（EC）比采暖前分别增加了65.2%和5.3%,而采暖后PM₁中ρ（EC）比采暖前降低了10.9%.集中供热和散煤燃烧排放了大量OC;PM₁₀和PM_2.5中EC主要来源于散煤燃烧,PM₁中EC主要来源于工业排放和机动车尾气.④采暖前PM₁₀、PM_2.5和PM₁中OC/EC平均值分别为4.5、4.5和4.3;采暖后PM₁₀和PM_2.5中OC/EC平均值分别为9.8和9.7,而PM₁中OC/EC平均值为7.4.采暖前后SOC/OC（质量浓度之比,下同）平均值的范围为0.36~0.65,石家庄市冬季大气中SOC污染严重;⑤8个碳组分分析发现,石家庄市机动车限行导致PM₁中ρ（EC1）降低,而采暖后集中供暖和散煤燃烧的增加,导致ρ（OC2）明显增加.研究显示,大气颗粒物中碳组分采暖前主要来源于机动车尾气,而采暖后主要来源于燃煤燃烧,尤其是散煤燃烧.      

2013年1月邯郸市严重霾天气的污染特征分析

利用河北工程大学大气环境监测站点的PM₁₀、PM_2.5、SO₂和NO_x在线监测数据,并结合能见度、湿度数据,对邯郸市2012年12月1日到2013年1月31日的大气污染状况进行分析,特别是2013年1月持续发生的霾天气,以探讨严重霾污染的过程特征.结果表明,2013年1月,SO₂与NO_x的平均浓度分别为225.3 μg·m^-3和217.8 μg·m^-3,PM₁₀和PM_2.5的平均浓度分别为328.5 μg·m^-3和229.4 μg·m^-3,均超过新颁布的环境空气质量标准,是2012年12月平均浓度的1.4~3.5倍.重污染过程分析结果显示,污染峰值附近几天内PM₁₀、PM_2.5的时均浓度变化无明显规律.累积阶段的PM_2.5/PM₁₀在0.42~0.52之间,峰值前后上升并超过0.70,扩散阶段PM_2.5/PM₁₀降到0.70以下,且呈波动式变化.当PM_2.5/PM₁₀小于0.40时,能见度基本位于2~18 km之间;当PM_2.5/PM₁₀在0.40~0.60之间时,能见度在0.7~8 km之间;当PM_2.5/PM₁₀大于0.60时,能见度分布于2 km以下.     

邯郸市大气复合污染特征的监测研究

利用邯郸市4个大气环境监测站点的PM2.5、PM10、O3等在线连续观测数据,对2013年全年的PM2.5、PM10、O3的浓度水平、变化规律和PM2.5/PM10的变化情况进行了分析,并从地形、气象、污染物排放及冬、夏季逐时PM2.5、O3和各类气体污染物浓度之间的关系等方面进行了研究.结果表明:12013年PM2.5、PM10的年均浓度分别为139和238μg·m-3,分别是国家二级标准的4.0倍和3.4倍.PM2.5、PM10日均浓度超过标准的天数均在280 d左右,全年3/4以上天数均超标.其颗粒物污染程度甚至超过北京、天津、长三角和珠三角等超大城市或城市群,属于严重超载的红色预警地区.整个采暖期PM2.5、PM10平均浓度分别为209和322.1μg·m-3,为非采暖期平均浓度的2倍和1.6倍;同时,采暖期PM2.5/PM10平均值为63%,高出非采暖期10%,采暖期细颗粒物污染问题特征明显.22013年O3日最大8小时平均浓度的最大值为238μg·m-3,是国家二级标准的1.5倍,超标天数为53 d,超标率为14.5%;最大时均浓度为288μg·m-3,是国家二级标准的1.4倍,超标小时数为148h,占全年有效数据的1.7%;与北方城市相比,其污染程度超过北京、天津等,略低于洛阳污染水平.3邯郸市大气复合污染的形成,除了区域大气环流与特殊地形叠加影响外,还主要归因于相对较高的人为源大气污染物排放,因此,要想走出复合污染的困局,减排是硬道理,解决灰霾污染需开展颗粒物、NOx、SO2等污染物的协同控制.     

临沂市PM2.5和PM10中元素分布特征及来源解析

为探究临沂市PM_(2.5)和PM_(10)中元素的污染特征及来源,于2016年12月至2017年10月对临沂市环境空气中PM_(2.5)和PM_(10)进行了同步采样.利用电感耦合等离子体质谱仪(ICP-MS)和电感耦合等离子体发射光谱仪(ICP-OES)测定了其中的23种元素,并采用富集因子法和PMF法分析其来源.结果表明,采样期间临沂市PM_(2.5)和PM_(10)中主要元素为Si、Ca、Al、Fe、K、Na和Mg,分别占所测元素的质量分数为92.93%和94.61%. 18种元素(除Ti、Ni、Mo、Cd和Mg)的浓度水平在冬春季最高,夏秋季最低.其中Si、Al、Ca、K和Na表现为春季浓度最高,主要分布在粗颗粒中;Cu、Zn、Pb和Sb表现为冬季浓度最高,主要分布在细颗粒中.富集因子结果表明Cd、Sb和Bi元素富集程度显著,主要受燃煤、工业生产、垃圾焚烧等人为源共同影响.PMF源解析结果表明,临沂市PM_(2.5)中元素来源主要有燃煤和铜冶炼的混合源、市政垃圾焚烧源、扬尘源、机动车排放和工业源,贡献率分别为22.64%、 7.49%、 41.22%、 14.71%和13.94%.PM_(10)中元素来源主要有扬尘源、燃煤和铜冶炼的混合源、机动车排放和工业源,贡献率分别为55.47%、 19.80%、 7.48%和12.83%.由此可见,扬尘源和燃煤与铜冶炼的混合源是临沂市颗粒物污染形成过程中的重要源类.     

2014—2016年海口市空气质量概况及预报效果检验

本文主要基于CUACE模式在海口市的预报产品,结合2014年3月—2017年2月海口市AQI、PM_2.5、PM₁₀和O₃的实况资料进行预报效果检验.结果表明,①近3年海口市空气质量等级主要以优和良为主,但仍有少部分天数以PM₁₀、PM_2.5和O₃为首要污染物,分别占所有首要污染物天数的27.6%、29.5%和42.9%,其中O₃上升幅度较快.②CUACE模式能较好的模拟出AQI和3类污染物浓度的变化特征,其中PM_2.5的预报值与实测值最为接近,而PM₁₀和O₃普遍偏低.③日平均浓度的预报效果检验表明,PM_2.5的标准误差（RMSE）最小,AQI和PM₁₀次之,O₃最大.3个时次预报平均偏差（MB）和归一化偏差（MNB）均为负值,表明CUACE模式预报的污染要素浓度均偏低于实测值.④海口市空气质量为优等级时,TS评分最高;无首要污染物时,首要污染物预报的TS评分最高,但首要污染物为PM_2.5、PM₁₀或O₃时,TS评分均偏低.     

南昌市大气颗粒物污染特征及PM2.5来源解析

为探讨2013年南昌市大气颗粒物的污染特征及分布状况,收集南昌市9个大气监测站点实时发布的PM₁₀和PM_2.5数据,分析了ρ（PM₁₀）、ρ（PM_2.5）和ρ（PM_2.5）/ρ（PM₁₀）的变化规律及其与气态污染物的相关性,并结合污染严重的秋季时段,采用PCA-MLR（主成分分析-多元线性回归）模型对大气PM_2.5中化学组分来源进行解析.结果表明:①ρ（PM₁₀）和ρ（PM_2.5）的年均值分别为（115.4±39.1）（69.1±26.8）μg/m3,均超过GB 3095-2012《环境空气质量标准》二级标准限值,ρ（PM₁₀）和ρ（PM_2.5）的最高值分别出现在石化、省外办监测站点,最低值出现在林科所监测站点.ρ（PM₁₀）和ρ（PM_2.5）季节性变化特征明显,呈冬季>春、秋两季>夏季的趋势,全年ρ（PM₁₀）超标天数占比为25.48%,ρ（PM_2.5）超标天数占比为36.71%,各季度ρ（PM_2.5）超标天数占比均高于ρ（PM₁₀）.②受人为活动和边界层高度的影响,ρ（PM_2.5）和ρ（PM₁₀）日变化呈双峰双谷形态,一个波峰出现在08:00-10:00,另一个波峰出现在20:00-22:00,并且晚间小时峰值高于早间,最低值出现在15:00.③ρ（PM_2.5）/ρ（PM₁₀）年均值为60.3%,在冬季最高达65.1%,相关性分析发现ρ（PM₁₀）与ρ（PM_2.5）存在较显著的线性关系,表明二者具有同源性.④ρ（PM₁₀）、ρ（PM_2.5）均与ρ（SO₂）、ρ（NO₂）、ρ（CO）呈显著正相关,并且冬季相关性高于夏、秋两季;而ρ（PM₁₀）、ρ（PM_2.5）均与ρ（O₃）全年呈显著负相关,并且夏、秋两季相关性高于冬季,说明气态污染物的二次转化对ρ（PM_2.5）和ρ（PM₁₀）有较大影响.⑤南昌市秋季PM_2.5的最大污染源为道路扬尘/机动车尾气混合污染源,其次分别为施工扬尘源、燃煤源、冶炼尘/生物质燃烧混合污染源,各污染源对PM_2.5的贡献率分别为40.9%、35.8%、12.4%、10.9%.研究显示,南昌市PM_2.5的污染程度较PM₁₀严重,PM_2.5已成为南昌市大气颗粒物污染的主要组分,PM_2.5主要来源为城市扬尘和机动车尾气.      

兴隆大气气溶胶中水溶性无机离子分析

2009年9月～2010年8月在兴隆大气背景站,利用Andersen分级采样器进行大气气溶胶样品的采集,并利用离子色谱分析了其中的水溶性无机离子的成分含量.结果表明,TSP、PM2.1和PM1.1中总水溶性无机盐的年平均浓度分别为(89.66±47.66)、(54.44±34.08)和(44.39±29.95)μg·m-3,其中SO42-、NO3-、Ca2+和NH4+为兴隆大气气溶胶中最主要的水溶性无机离子.PM2.1中总水溶性无机离子的年平均浓度占TSP的61%.PM1.1总水溶性无机离子的年平均浓度占TSP的50%,占PM2.1的82%.PM1.1、PM2.1和TSP中水溶性无机离子总浓度季节性变化趋势一致,夏季>秋季>春季>冬季.NH4+与SO42-的摩尔比>2,表明NH4+未被SO42-完全中和.在细粒子中NH4+和SO42-、NO3-均有较好的相关性,相关系数分别为0.96和0.87,表明NH4+可能以(NH4)2SO4和NH4NO3的形式存在.