苏州市PM2.5中水溶性离子的季节变化及来源分析

2015年在苏州市城区采集大气细颗粒物PM_(2.5)样品共87套,用重量法分析了PM_(2.5)的质量浓度,离子色谱法分析了颗粒物中F-、Cl-、NO_3~-、SO_4~(2-)、Na~+、NH_4~+、K~+、Mg~(2+)和Ca~(2+),共9种水溶性无机离子.观测期间,苏州市PM_(2.5)的年均质量浓度为(74.26±38.01)μg·m-3,其季节特征为冬季春季秋季夏季;9种水溶性离子的总质量浓度为(43.95±23.60)μg·m~(-3),各离子的浓度高低顺序为NO_3~-SO_4~(2-)NH_4~+Na~+Cl~-K~+Ca~(2+)F-Mg~(2+);SNA(SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+三者的简称)是最主要的水溶性离子;SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+三者之间具有显著的相关性,它们在PM_(2.5)中主要是以NH_4NO_3和(NH_4)_2SO_4的结合方式存在.苏州市PM_(2.5)中水溶性离子的主要来源包括工业源、燃烧源、二次过程和建筑土壤尘等.     

成都平原大气颗粒物中无机水溶性离子污染特征

为探讨成都平原大气颗粒物中水溶性离子的污染特征,识别水溶性离子的组成、分布和时空变化,有针对性地控制重污染和灰霾天气,于2013年8月~2014年7月,在成都平原的5个监测点位共采集1 476个颗粒物样品,应用离子色谱法对PM10和PM_(2.5)中8种无机水溶性离子(SO_4~(2-)、NO_3~-、NH_4~+、K~+、Na~+、Ca~(2+)、Mg~(2+)、Cl~-)进行测量.结果表明在观测期间,PM_(2.5~10)和PM_(2.5)中无机水溶性离子总量分别为11.35μg·m-3和36.93μg·m-3,分别占ρ(PM_(2.5)~10)和ρ(PM_(2.5))的37.8%和46.6%;其中二次离子(SO_4~(2-)、NO_3~-和NH~+4,SNA)约占各自水溶性离子总量的81.1%和89.9%.水溶性离子质量浓度冬季最高,春秋季相当,夏季最低.ρ(SO2-4)/ρ(PM_(2.5))夏秋季较高,而ρ(NO_3~-)/ρ(PM_(2.5))冬季最高,夏季最低.SNA、Cl~-、K~+大多分布在PM_(2.5)中,Ca~(2+)和Mg~(2+)主要分布在PM_(2.5~10)中.PM_(2.5)基本呈中性,水溶性离子主要以(NH_4)_2SO_4、NH_4NO_3、KNO_3、NaCl、KCl等形式存在.ρ(NO_3~-)/ρ(SO_4~(2-))揭示固定源依然是PM_(2.5)的主要来源.硫氧化速率(SOR)和氮氧化速率(NOR)年均值分别为0.31和0.13,SOR夏季最高,NOR冬季最高,二者变化趋势相反.成都平原PM_(2.5)呈区域性复合污染特征,SNA是造成ρ(PM_(2.5))增加的主导因素.     

廊坊市秋季环境空气中颗粒物组分昼夜变化特征研究

为研究廊坊市区秋季环境空气中颗粒物浓度及其组分昼夜变化特征,于2015年9月12—21日在廊坊市进行PM_(2.5)和PM_(10)采样,并对采集的样品无机元素、水溶性离子和碳组分(OC和EC)分析.结果表明,夜间PM_(2.5)和PM_(10)浓度比白天高,且下半夜出现大幅上升.PM_(2.5)/PM_(10)比值为0.49~0.62,下半夜最高.碳组分、Ba、Cr、Cl~-、NO_3~-、SO_4~(2-)、NH_4~+等主要富集在PM_(2.5)中,而Ca、Al、Si、Mg~(2+)和Ca~(2+)等主要富集在PM_(10)中.通过昼夜颗粒物组分对比发现,夜间EC、Cu、Zn、Cr、Pb、Cl~-、NO_3~-和NH_4~+等浓度明显上升.同时,下半夜OC/EC比值明显变小,Cl-、NO_3~-和NH_4~+浓度明显增大,同时段CO和NO_2浓度上升,而SO_2浓度变化平缓.以上表明采样期间廊坊夜间可能存在移动源和部分工业污染源排放.     

PM2.5在线水溶性离子与滤膜采集-实验室检测的比对分析

2014年1~12月,使用URG在线及滤膜采集-实验室分析两种方法对北京市大气细颗粒物PM_(2.5)中的水溶性离子进行检测,并对春、夏、秋、冬这4种不同季节下两种测量方法的差异性进行了比对研究.全年测量结果显示,在线URG所获离子总量高于滤膜采集所获离子总量,其中两种方法所测Cl~-、NO_3~-、Mg~(2+)、Ca~(2+)年均浓度差异不大,而在线所测SO_4~(2-)、NH_4~+、Na~+、K~+结果均明显高于滤膜测试结果.4种主要的水溶性离子中SO_4~(2-)、NO_3~-和Cl~-的相关性较好,NH_4~+相关性略差;不同季节两种测量方法所获结果也略有不同,NO_3~-、SO_4~(2-)、Cl-在秋、冬季差异不显著,而NH_4~+仅在冬季拟合性较好.     

盘锦市冬季PM2.5水溶性离子特征及来源分析

为探讨盘锦市冬季PM_(2.5)水溶性离子污染特征和来源,于2017年1月采集3个点位的PM_(2.5)样品,用ICS-900离子色谱仪分析了8种离子(Na~+、Mg~(2+)、Ca~(2+)、K~+、NH_4~+、SO_4~(2-)、Cl~-和NO_3~-).开展了PM_(2.5)和离子浓度特征分析、硫氧化率(SOR)和氮氧化率(NOR)计算、离子平衡计算、主成分分析等.结果表明:盘锦市冬季PM_(2.5)浓度与水溶性离子浓度特征为文化公园开发区第二中学;SO_4~(2-)、NO_3~-、NH_4~+质量浓度较大;冬季硫氧化率(SOR)和氮氧化率(NOR)的均值均大于0.10,说明SO_4~(2-)、NO_3~-主要由SO_2和NO_x转化而来;阳离子和阴离子当量相关性较强;开发区整体上呈现出中性,文化公园与第二中学呈现出偏碱性;盘锦市PM_(2.5)中水溶性离子主要来源于煤烟尘,生物质燃烧,二次粒子以及扬尘.     

2015年北京城区大气PM2.5中NH4+、NO3-、SO42-及前体气体的污染特征

2015年1~12月对北京市城区开展PM_(2.5)中主要水溶性离子NH_4~+、NO_3~-和SO_4~(2-)(统称SNA)及其前体气体NH_3、NO、NO_2和SO_2的监测,共获得样本325组.用特氟龙滤膜采集PM_(2.5)中SNA,用在线仪器实时监测各前体气体.分析各前体气体和SNA的污染特征并同时对其相关性进行研究.观测期间NH_3、NO、NO_2、SO_2、NH_4~+、NO_3~-和SO_4~(2-)的年平均浓度分别为21.5、17.7、54.3、14.2、8.1、13.5和12.7μg·m~(-3),SNA质量浓度占PM_(2.5)的43.4%.NO、NO_2和SO_2冬季最高,夏季最低;NH_3为夏季最高,秋冬较低;NH_4~+浓度和体积分数四季波动不大;NO_3~-浓度和体积分数均夏季最低;SO_4~(2-)浓度为冬季最高,百分含量为夏季最大.全年([NO_3~-]+2[SO_4~(2-)])与NH_4~+的比值为0.97,表明阴离子主要以NO_3~-和SO_4~(2-)的形式存在.随着污染程度的增加,各化合物浓度均有明显上升,NO_3~-是重污染过程累积效应比较明显且贡献率最大的离子.SO_4~(2-)则在污染级别较低时,贡献率较大.NO_3~-与NO_2,NO、NH_4~+与NH_3,SO_4~(2-)与SO_2在置信度为0.01水平上均显著相关;SO_4~(2-)和SO_2变化规律呈负相关,NO_2和NO_3~-基本呈正相关,相比NH_3,NH_4~+浓度的高低受酸性气体NO_2、SO_2影响更大.     

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.     

辽宁典型城市道路扬尘PM2.5中水溶性无机离子组分特征及来源解析

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.     

泉州市大气PM2.5中水溶性离子季节变化特征及来源解析

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.     

北京灰霾天PM_(2.5)中有机官能团和无机离子的ATR-FTIR研究

采用傅里叶变换衰减全反射红外光谱法(ATR-FTIR)研究北京西北城区灰霾天气下PM_(2.5)中有机官能团(R-OH羟基、R-CH脂肪族碳氢基、R-CO-羰基、R-NO2硝基官能团)和无机离子(NH_4~+、SO_4~(2-)、NO_3~-)的变化规律.结果表明,PM_(2.5)中无机离子(NH_4~+、SO_4~(2-)、NO_3~-)的ATR-FTIR吸收峰值高于有机官能团(R-CH,R-CO-,R-NO_2,R-OH)的峰值;有机官能团R-CH的吸收峰峰值高于R-CO-和R-NO_2官能团的吸收峰,R-OH官能团的吸收峰峰值最低.灰霾天PM_(2.5)中各有机官能团和无机离子的ATR-FTIR吸收峰值明显高于非灰霾天.说明灰霾天气下PM_(2.5)中这些官能团及无机离子的质量浓度均高于非灰霾天.灰霾天PM_(2.5)中无机离子(NH_4~+、SO_4~(2-)、NO_3~-)质量浓度高于有机官能团(R-CH,R-CO-,R-NO_2,R-OH)的质量浓度,且有机官能团以R-CH为主,R-CO-,R-NO_2次之,R-OH最少.     

使用RCFP-IC对南京市不同污染状况下PM_(2.5)中水溶性离子的观测分析

本文使用大气细颗粒物快速捕集系统及化学成分在线分析系统(RCFP-IC)和美国热电污染气体分析系统(EMS系统)对2013年11月16日—12月10日南京地区PM2.5中主要水溶性离子和污染气体进行了观测分析,并结合气象要素数据分析了灰霾天PM2.5中主要水溶性离子的污染特征.结果表明:不同污染条件下PM2.5中水溶性离子分布差异较大,清洁天浓度最大的6种离子排序为SO2-4NO-3NH+4Cl-NO-2K+,霾天(11月20—24日)和雾-霾天(12月1—8日)前6种离子排序分别是SO2-4NH+4NO-3NO-2Cl-K+和NO-3SO2-4NH+4Cl-NO-2K+.受污染源和化学反应的日变化影响,不同离子的日变化特征不同.污染天NO-3、SO2-4和NH+4的浓度是干净天的2.8~5.0倍.不同水溶性离子对能见度的影响不同.     

天津市高校夏季道路扬尘PM2.5中水溶性离子污染特征及来源

为研究天津市高校道路扬尘PM_2.5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^-、SO₄^2-）进行分析.结果显示：①水溶性离子占PM_2.5的11.65%，PM_2.5中占比大于1%的离子有Ca²⁺和SO₄^2-，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），PM_2.5呈较强碱性；③NH₄⁺与SO₄^2-、NO₃^-主要以（NH₄）₂SO₄和NH₄NO₃的形态结合；④NO₃^-/SO₄^2-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PM_2.5主要来源于海盐粒子、燃煤、机动车尾气、建筑水泥尘等.     

深圳市郊区大气中PM2.5的特征分析

为了确定深圳市郊区大气中PM2.5的污染特征,本研究分析了2009年和2010年夏季和冬季PM2.5样品中的水溶性离子和多环芳烃成分.结果表明,深圳市郊区大气中PM2.5的质量浓度很高,夏季53.9%和冬季100%的样品超过了WHO的大气质量准则浓度.PM2.5中,冬季最主要的3种离子是SO24-、NO3-和NH4＋.在夏季,这3种离子在PM2.5中的含量都会减少,而Cl-、Na＋、K＋、Ca2＋和Mg2＋的含量会增多.另外,冬季是多环芳烃浓度较高的季节,其中萘、苊烯、苊和苯并荧蒽是冬季PM2.5中多环芳烃的主要成分.本研究还通过比值法和特征化合物法对深圳市郊区大气中的PM2.5进行了源解析,确定了PM2.5的可能来源.     

COVID-19管控前后不同污染阶段PM2.5中二次无机离子变化特征

为探讨新冠肺炎疫情(COVID-19)管控前后不同污染阶段PM_2.5中二次无机离子变化特征,使用高分辨率(1 h)在线仪器对2019年12月15日至2020年2月15日郑州冬季气象、污染气体浓度和PM_2.5中水溶性离子水平进行在线监测,分析此次COVID-19管控前后霾过程的成因、大气污染物的日变化特征和在霾不同阶段下大气污染物的分布特征.结果表明,郑州主要受到高压脊控制,天气形势稳定,有利于大气污染物累积,二次无机气溶胶(SNA,包括SO₄^2-、NO^-₃和NH⁺₄)是水溶性离子的主要组分,占比高达90%以上,COVID-19期间居家隔离措施对霾不同阶段下大气污染物的分布特征产生不同的影响,COVID-19期间PM_2.5在干净、发生和消散阶段的浓度比COVID-19前有所提高,但是发展阶段明显降低,居家隔离明显使PM_2.5高值降低了;NO₂、SO<...     

Ionic composition of submicron particles (PM1.0) during the long-lasting haze period in January 2013 in Wuhan, central China

In January 2013, a long-lasting severe haze episode occurred in Northern and Central China; at its maximum, it covered a land area of approximately 1.4 million km². In Wuhan, the largest city in Central China, this event was the most severe haze episode in the 21st century. Aerosol samples of submicron particles (PM_1.0) were collected during the long-lasting haze episode at an urban site and a suburban site in Wuhan to investigate the ion characteristics of PM_1.0 in this area. The mass concentrations of PM_1.0 and its water-soluble inorganic ions (WSIIs) were almost at the same levels at two sites, which indicates that PM_1.0 pollution occurs on a regional scale in Wuhan. WSIIs (Na⁺, NH₄⁺, K⁺, Mg²⁺, Ca²⁺, Cl^-, NO₃^- and SO₄^2-) were the dominant chemical species and constituted up to 48.4% and 47.4% of PM_1.0 at WD and TH, respectively. The concentrations of PM_1.0 and WSIIs on haze days were approximately two times higher than on normal days. The ion balance calculations indicate that the particles were more acidic on haze days than on normal days. The results of the back trajectory analysis imply that the high concentrations of PM_1.0 and its water-soluble inorganic ions may be caused by stagnant weather conditions in Wuhan.     

邯郸市PM_(2.5)中水溶性无机离子污染特征及来源解析

本研究通过对邯郸市环境空气中PM2.5样本进行采集和成分检测,分析了该地区PM2.5中水溶性无机离子的污染特征,并结合气象要素(风速、温度)、气态污染物(O3、NO2、SO2、CO)、SOR(硫氧化率)、NOR(氮氧化率)对其主要来源进行了解析.研究结果表明:总水溶性无机离子(TWSII)浓度季节变化特征明显,秋、冬季高于春、夏季.SO2-4、NO-3、NH+4是PM2.5中主要的水溶性无机离子,在TWSII中所占的比例为夏(93.2%)冬(85.6%)秋(85.5%)春(84.0%).春、夏、秋三季PM2.5呈酸性,冬季显碱性.此外还分析得到,SO2-4在四季中均以(NH4)2SO4的形式存在.NO-3在冬季以NH4NO3的形式存在,其余季节中以NH4NO3、HNO3等共存.绝大部分Cl-在冬季以NH4Cl的形式存在,其它季节中以NH4Cl、KCl等的形式存在.均相反应是SO2-4的主要生成途径,夏、冬季也伴随有非均相反应.NO-3的生成以均相反应为主(春、夏、秋),在冬季均相反应与非均相反应同时存在.应用因子分析法解析出4个主因子,其中,工业、燃煤、交通、生物质燃烧等综合源是PM2.5中水溶性无机离子的主要来源.     

Chemical compositions of PM2.5 aerosol during haze periods in the mountainous city of Yong''an, China

Haze phenomena were found to have an increasing tendency in recent years in Yong'an, a mountainous industrial city located in the center part of Fujian Province, China. Atmospheric fine particles (PM_2.5) in the urban area during haze periods in three seasons (spring, autumn and winter) from 2007 to 2008 were collected, and the mass concentrations and chemical compositions (seventeen elements, water soluble inorganic ions (WSIIs) and carbonaceous species) of PM_2.5 were determined. PM_2.5 mass concentrations did not show a distinct difference among the three seasons. The carbonaceous species organic carbon (OC) and elemental carbon (EC) constituted up to 19.2%-30.4% of the PM_2.5 mass during sampling periods, while WSIIs made up 25.3%-52.5% of the PM_2.5 mass. The major ions in PM_2.5 were SO₄^2-, NO₃^- and NH₄⁺, while the major elements were Si, K, Pb, Zn, Ca and Al. The experimental results (from data based on three haze periods with a 10-day sampling length for each period) showed that the crustal element species was the most abundant component of PM_2.5 in spring, and the secondary ions species (SO₄^2-, NO₃^-, NH₄⁺, etc.) was the most abundant component in PM_2.5 in autumn and winter. This indicated that dust was the primary pollution source for PM_2.5 in spring and combustion and traffic emissions could be the main pollution sources for PM_2.5 in autumn and winter. Generally, coal combustion and traffic emissions were considered to be the most prominent pollution sources for this city on haze days.     

会仙岩溶湿地地下水主要离子特征及成因分析

以我国最大的低海拔岩溶湿地会仙岩溶湿地为研究区,对该区丰水期、平水期和枯水期共采集的27组地下水样品中常规离子进行检测和分析,在分析会仙岩溶湿地地下水主要离子化学特征和不同时期变化基础上,运用单指标污染标准指数法对不同时期地下水进行污染评价,利用多元统计、Gibbs模型和离子比例关系识别地下水主要离子成因.结果表明,研究区内岩溶地下水主要为弱碱性淡水,Ca²⁺和HCO₃^-为优势离子.不同时期地下水主要离子总浓度顺序为：平水期 > 丰水期 > 枯水期,枯水期水质优于丰水期和平水期.地下水中K⁺和NO₃^-主要受含水层空间分布差异影响,Mg²⁺、SO₄^2-、NO₂^-、NH₄⁺和TDS受时空尺度综合作用,Na⁺、Ca²⁺、HCO₃^-和Cl^-为水体中较稳定离子.受碳酸盐岩控制,丰水期、平水期和枯水期地下水化学类型具有高度一致性,HCO₃-Ca水占比分别为77.78%、77.78%和88.89%.地下水主要受SO₄^2-、NO₃^-和NO₂^-污染,NO₃^-出现极严重程度污染样点,SO₄^2-在丰水期和平水期出现较重污染样点.地下水化学组分主要受水岩作用控制,Ca²⁺和HCO₃^-主要来源于方解石风化溶解,少量水点受白云岩、白云质灰岩及硫铁矿控制导致Mg²⁺和SO₄^2-浓度偏高,K⁺、Na⁺、SO₄^2-、NO₃^-和Cl^-部分来源于大气降水,Na⁺和Cl^-部分来源于当地居民生活,K⁺与种植施用的钾肥相关,NO₃^-主要来源是化学肥料.