基于WRF-Chem的长三角地区PM2.5和O3污染协同控制研究

以PM_2.5和O₃浓度超标为表征的区域性大气复合污染已成为当前我国大气污染的主要问题,严重影响到经济的发展和社会的和谐,探究PM_2.5与O₃的协同控制近年来成为大气污染防控的热点.本文基于WRF-Chem模式,结合气象、大气污染物观测数据及MEIC排放清单等数据,依据不同比例的NO_x和VOCs减排量,设计了36组减排情景,模拟了长三角地区PM_2.5和O₃复合污染时段的空气质量状况.同时,利用综合经验动力学（CEKMA）方法,综合考虑NO_x和VOCs减排的边际效益成本和环境健康效益,评估了长三角地区NO_x及VOCs减排对PM_2.5和O₃大气污染控制的影响.最后,定性并定量地研究两者的协同关系及协同减排效果,给出了该区域在复合污染情景下的先侧重VOCs、后侧重NO_x减排的协同优化路径,采取先减少NO_x排放约70%（或60%）且减少VOCs排放约10%（或20%）,再削减剩余VOCs及NO_x排放量的方案,减排的环境空气质量改善效率可以分别达到最优路径的90%（或80%）以上,而等比例同时减排NO_x和VOCs对区域空气质量的改善反而是效果不佳的 减排方案之一.研究方法和结论对区域大气环境的综合治理具有重要的应用价值,对我国其他地区的大气污染防治及相关研究也具有借鉴意义.     

邯郸市PM2.5-O3复合污染特征及相互影响研究

本研究在河北工程大学监测站点开展了大气中56种VOCs、NO_x以及气象参数的长期在线监测,结合2013—2019年国控站的在线监测数据,对邯郸市PM_2.5-O₃复合污染特征进行分析.结果表明,邯郸市2013—2019年复合污染天数波动较大,近几年呈现增加趋势,且集中在每年的春夏季.2013—2017年复合污染天数峰值均出现在6月,2018年和2019年出现在3月和4月.气象因素分析结果表明,温度、湿度和气压对邯郸市复合污染影响较明显,当温度为21.0~29.0℃、湿度较高、气压偏低的条件下,更容易发生复合污染,而风速对邯郸市复合污染影响较小.对PM_2.5与O₃相互作用分析发现,冬季高浓度PM_2.5对O₃有抑制作用,夏季PM_2.5浓度不超标时,O₃浓度随其升高而上升,PM_2.5浓度超标后变化趋势相反,当PM_2.5浓度大于125 μg·m^-3时不再出现PM_2.5-O₃复合污染.虽然近年来PM_2.5、SO₂和NO₂浓度下降,但二次转化率依然较高甚至有加强趋势.利用VOCs/NO_x值分析邯郸市O₃生成敏感性,结果显示邯郸市春冬季属于VOCs控制到NO_x控制的过渡区,夏秋季属于NO_x控制区,且复合污染日VOCs/NO_x值（6.3）最小,清洁日（9.3）最大.复合污染时NO₃^-和OC浓度较高,OC/EC值与其他污染日相比最大,说明复合污染时二次污染严重,有效治理PM_2.5-O₃复合污染必须减排能同时形成O₃和二次有机气溶胶的高活性有机物.     

珠江三角洲大气光化学氧化剂(Ox)与PM2.5复合超标污染特征及气象影响因素

基于粤港澳珠江三角洲区域空气监测网络12个监测子站的大气污染物数据,梳理2013~2017年大气光化学氧化剂O_x（NO₂+O₃）与PM_2.5质量浓度的变化趋势.O_x+PM_2.5复合超标污染定义为NO₂和PM_2.5质量浓度日平均值以及O₃浓度日最大8 h平均值（O₃ MDA8）同时超过二级浓度限值,分析了不同类型站点复合超标污染的时空分布特征以及气象因素影响.结果表明,2013~2017年珠三角PM_2.5年均质量浓度由（44±7）μg·m^-3下降至（32±4）μg·m^-3,实现PM_2.5连续3 a达标.O_x年均质量浓度由2013年（127±14）μg·m^-3下降至2016年（114±12）μg·m^-3,2017年反弹至（129±13）μg·m^-3,O₃浓度上升明显（10 μg·m^-3）.以O₃为首要污染物的污染过程占比由2013年33%增多至2017年78%,多个城市同时发生污染的区域特征明显.研究时段内O_x+PM_2.5复合超标污染事件共发生60次,主要在城区站点（78%）和郊区站点（22%）.秋季发生复合超标污染天数最多（52%）,是因为强太阳辐射有利于臭氧生成,大气氧化性增加,进而促进了PM_2.5二次生成.造成珠三角复合超标污染的天气形势主要为高压出海型（43%）、高压控制型（30%）和热带低压型（27%）.就具体气象因素而言,气温在20~25℃且相对湿度在60%~75%的范围内时,复合超标污染事件发生占比最高（22%）.在O₃重污染过程中,夜间高湿和低风速使得NO₂和PM_2.5浓度显著上升,日间高温加剧了复合超标污染.     

关中盆地NO2和SO2对颗粒物污染的协同效应

基于WRF-Chem模式模拟了关中盆地2019年1月2—14日一次颗粒物污染事件,评估了NO_x和SO₂减排及其在颗粒物污染中的协同作用对PM_2.5污染的影响。敏感性实验结果表明：NO_x减排可使PM_2.5中硝酸盐含量下降,但大气中O₃浓度上升,大气氧化能力增强,其他二次组分上升,导致PM_2.5下降不明显;SO₂人为源减排可使硫酸盐质量浓度下降,但由于硫酸盐在PM_2.5中占比较低,当SO₂减排75%时,PM_2.5仅下降1.74%;当减排比例较高时,NO_x和SO₂同时减排更有利于颗粒物污染防治。PM_2.5质量浓度在NO_x和SO₂同时减排75%时比分开减排75%时多下降0.75%,主要是硫酸盐下降所致;对气溶胶含水量进行分析,发现NO_x对气溶胶含水量影响较大,当NO_x减排75%时,气溶胶含水量可下降15.51%;此外,NO_x和SO₂同时减排比分开减排时气溶胶含水量更低,更不利于二次颗粒物生成。     

京津冀地区钢铁行业污染物排放清单及对PM2.5影响

以京津冀地区为研究区域,采取自下而上的方法,建立京津冀地区钢铁行业细化至焦化、烧结和球团、炼铁、炼钢、轧钢等工序的多污染物排放清单.清单估算结果显示,2015年京津冀地区钢铁行业SO₂、NO_x、TSP、PM₁₀、PM_2.5、CO、VOC的排放量分别为38.82、27.23、79.19、53.15、38.68、823.38、26.53万t,其中烧结和球团工序是最主要的污染物排放工序（17.0%~72.0%）,其次为炼铁工序（4.6%~42.4%）和轧钢工序（3.5%~35.7%）.采用具有污染物来源示踪功能的双层嵌套气象-空气质量模型系统（WRF-CAMx）耦合模型模拟京津冀地区钢铁行业污染物排放对区域大气PM_2.5浓度的影响.模拟结果显示：钢铁行业在春夏秋冬这4个季节对京津冀地区PM_2.5浓度贡献率分别达到14.0%、15.9%、12.3%、8.7%.各地市中,钢铁行业对唐山市PM_2.5影响最大,年均PM_2.5浓度贡献率高达41.2%,其次为秦皇岛市、石家庄市、邯郸市,年均PM_2.5浓度贡献率分别达到19.3%、15.3%、15.1%.     

2016年宁夏回族自治区PM2.5浓度时空分布特征

对2016年宁夏回族自治区大气中PM_2.5浓度的时空分布特征及其与其它空气质量指标和气象参数之间的相关性进行探讨。结果表明,宁夏回族自治区2016年PM_2.5日平均浓度为2.0~217.5 μg/m³;11月、12月、1月、2月PM_2.5月浓度均值（45.97~87.22 μg/m³）相对较高,6~9月的（19.01~38.03 μg/m³）相对较低;春、夏、秋、冬PM_2.5浓度分别为2.00~211.00 μg/m³、6.67~106.67 μg/m³、10.67~166.00 μg/m³和10.50~217.50 μg/m³;0：00~23：00,各城市PM_2.5小时浓度基本上表现出先下降、后上升、再下降、再上升的变化规律,通常上午9：00~10：00浓度值较高,下午15：00~16：00浓度值较低。银川市、石嘴山市、吴忠市、中卫市和固原市2016年PM_2.5日平均浓度 ≤ 75 μg/m³的天数分别为304 d、307 d、313 d、323 d和340 d,年达标率分别为83%、84%、86%、88%和93%。宁夏北部的石嘴山市、银川市的PM_2.5月浓度均值超过了南部的中卫市和固原市,表现出"北高南低"的趋势,其中固原市每月PM_2.5浓度均值均低于其他城市,表现出显著差异。PM_2.5浓度与CO、NO₂、SO₂、PM₁₀浓度、风速、气压、日照和相对湿度均呈显著或极显著正相关关系,与地表温度、气温和降水量呈极显著或显著负相关关系。可见,宁夏回族自治区大气PM_2.5浓度具有明显的时空变化特征,其浓度受气象因子的影响。     

冬季采暖期气象条件对PM2.5等空气质量要素的影响——以咸阳市为例

以汾渭平原典型城市——咸阳为研究区域,利用地面空气质量监测数据和欧洲中期天气预报中心（ECMWF）发布的第五代全球气候再分析资料数据集（ERA5）,分析了咸阳市2018—2020年3 a采暖期污染物浓度变化特征和不同污染程度下的气象条件,采用统计学方法分析各项污染物浓度与气象因素间的相关性,使用多元线性回归模型评价各气象因素对PM_2.5浓度的影响程度,使用二元Logistic回归分析气象因素对PM_2.5超标风险的影响。咸阳市采暖期首要污染物以细颗粒物（PM_2.5）和可吸入颗粒物（PM₁₀）为主,采暖期超标最多的污染物为PM_2.5,超标天数逐年递减;PM₁₀的日变化呈“双峰双谷”型,PM_2.5的谷值出现在17∶00且夜晚浓度较高。颗粒物浓度与相对湿度呈正相关,与风速、边界层高度、温度、气压呈负相关。多元线性回归预测模型显示PM_2.5浓度预测值与实测值变化趋势保持一致,预测值的波动频率比实测值大,预测准确率为51.54%;二元Logistic回归模型显示：除相对湿度外,其他气象因素对PM_2.5超标情况都是保护因素,边界层高度每增高1 m,日均浓度超标风险降低0.7%;相对湿度每升高1%,日均浓度超标风险升高5.3%;温度每升高1℃,日均浓度超标风险降低19.8%;气压每升高1 hPa,日均浓度超标风险降低9.7%。以上研究结果揭示了咸阳市采暖期主要气象因素对空气污染的影响程度,为我国北方城市今后的空气污染治理提供科学依据,为相关政策制定提供理论参考。     

上海周边地区海陆风特征及其对PM2.5和O3浓度的影响研究

海陆风环流对沿海和内陆城市的大气污染物浓度有重要作用,基于风廓线雷达数据、大气PM_2.5和O₃质量浓度数据等分析了上海及周边地区海陆风局地环流的特征及其对区域大气污染物PM_2.5和O₃浓度变化的影响.研究结果表明：该区一年四季均会发生海陆风,海陆风发生的年平均日数为37.8 d.海陆风频率和强度在滨海高于内陆.海风持续时间在滨海大于内陆,而陆风持续时间滨海小于内陆.夏季的海风强度最强,其内陆地区风速和强度均小于沿海地区.海陆风导致该区的PM_2.5浓度降低和沿海地区O₃浓度升高.风向风速对污染物PM_2.5和O₃的影响在滨海地区比内陆地区更加显著.滨海地区的PM_2.5污染主要来自西北方向（WNW、NW 、和NNW）,西北风（NW）和偏南方向的风 （SSW、S、和SSE）会分别导致夏季和春季的O₃浓度增大.随着风速增加,O₃浓度增大,大约当风速在 3~4 m?s^-1 时增加到峰值,然后逐渐减小.海陆风对沿海地区的O₃及其前体物等污染物的循环输送及其引起的湍流混合使得沿海地区的O₃变化变得很复杂.     

2017年1月天津市区PM2.5化学组分特征及高时间分辨率来源解析研究

为了快速分析天津市区冬季以及重污染过程中PM_2.5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PM_2.5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PM_2.5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PM_2.5浓度为6.0~449.0 μg·m^-3,平均值为153.3 μg·m^-3.NO₃^-、SO₄^2-、NH₄⁺是PM_2.5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^-、SO₄^2-均表现出显著的正相关性（r=0.82,0.95,0.97;p<0.01）.NO₃^-和SO₄^2-（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PM_2.5的重要组成部分,两者之和占PM_2.5质量浓度的20.4%.重污染过程中,PM_2.5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PM_2.5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PM_2.5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PM_2.5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.     

2014~2016年间郑州市控制PM10和PM2.5污染的健康效益评估

根据郑州市2014~2016年间大气中PM₁₀和PM_2.5年平均浓度数值,采用泊松回归相对危险模型,评估了控制PM₁₀和PM_2.5污染后所能带来的95%置信区间下的健康效应及健康效益.结果表明,2014~2016年间,PM₁₀浓度达到二级限值后所带来的经济效益（以亿元计,括号中为置信区间,下同）分别为181.8（150.4,211.2）、242.5（202.5,279.4）和206.2（173.3,239.2）,分别占郑州市当年生产总值的2.7%、3.3%和2.5%;PM_2.5浓度达标后所带来的经济效益分别为178.8（143.7,211.6）、216.5（174.6,255.3）和172.5（137.8,205.5）,分别占郑州市当年生产总值的2.6%、3.0%和2.1%.PM₁₀和PM_2.5浓度达标后,城镇受益人数高于农村,急性支气管炎减少人数高于其他健康终端,对于慢性支气管炎,成人受益比儿童大,哮喘则相反.慢性支气管炎人数减少带来的健康经济效益最高,其次为哮喘,门诊和住院的健康效益最低.     

基于机器学习和卫星遥感的PM2.5/10 空间连续分布反演方法研究

在过去的几十年里,快速的经济发展以及工业化、城镇化进程加速使得中国的资源环境承担的压力不断加大。作为影响空气质量的首要污染物,PM_2.5和PM₁₀（记为PM_2.5/10）直接影响着广大人民群众的身体健康。因此,针对PM_2.5/10浓度进行遥感反演研究,对环境监测和控制改善全国空气环境质量具有重要的意义。近些年来,随着对近地面PM_2.5/10浓度研究的不断深入,基于遥感影像数据进行PM_2.5/10浓度的反演方法也日益增多。本文利用Google Earth engine（GEE）平台获取了海量的Landsat 8 OLI遥感影像数据,并结合气象信息、空间特征等参数,采用机器学习中常用的多层映射反向传播神经网络构建了波段反射率与PM_2.5/10浓度之间的反演模型,以获得PM_2.5/10在研究区域的连续分布。为了提高基础PM_2.5/10反演模型的反演精度,还从影响因素和前溯时间两个维度出发,探寻了模型的最优化输入参数组合,并最终实现了对PM_2.5/10浓度的精准反演。以北京市地区为例,模型的PM_2.5和PM₁₀的反演精度R²分别达到0.814和0.796,均方根误差RMSE分别为19.21 μg?m^?3和28.31 μg?m^?3。鉴于该反演结果具有较高的准确性和可靠性,本文所建立的方法模型为研究PM_2.5/10在空间上的连续分布特征提供了新的思路和方法,具有较为重要的科研意义与广泛的应用价值。     

三亚城区PM2.5中水溶性离子特征与来源分析

基于2019年三亚城区站点PM_2.5中水溶性离子在线观测数据,分析了水溶性离子的质量浓度水平、不同时间尺度和不同PM_2.5浓度下的特征,探讨了气象因子对离子组分的影响,通过主成分分析（PCA）解析来源.结果表明：2019年三亚城区总水溶性离子（TWSI）质量浓度为8.173 μg·m^-3,占ρ（PM_2.5）的58.4%,各离子质量浓度大小依次为：ρ（SO₄^2-） > ρ（NO₃^-） > ρ（K⁺） > ρ（NH₄⁺） > ρ（Na⁺） > ρ（Cl^-） > ρ（Ca²⁺） > ρ（F^-） > ρ（Mg²⁺） > ρ（NO₂^-）,其中二次离子SO₄^2-、NO₃^-、NH₄⁺（SNA）和K⁺为主要离子组分,占总水溶性离子的80.0%,海盐粒子Na⁺及Cl^-之和占比为14.7%,且与风速呈显著正相关;TWSI季节浓度变化特征明显,秋季最高,春冬季次之,夏季最低,主要与秋冬季风速较大、主导风向转为东北风,易受外来传输有关;SO₄^2-在各个季节均是浓度及占比最高的离子,硫氧化率（SOR）的日均值均大于0.1,存在显著的SO₂向SO₄^2-转化的过程;PCA分析结果表明三亚城区水溶性离子主要受海洋源、二次源及生物质燃烧源的影响.     

新乡市大气PM2.5中水溶性离子的污染特征、来源解析及气象影响分析

为探究新乡市大气PM_2.5中水溶性无机离子（WSIIs）的污染演变、来源特征及其气象影响,利用URG-9000在线监测系统于2022年1月（冬季）、4月（春季）、7月（夏季）和10月（秋季）对PM_2.5组分进行在线观测.结果表明,TWSIIs（总水溶性无机离子）与PM_2.5的季节变化特征一致,季度ρ（TWSIIs）均值变化范围为19.62~72.15 μg·m^-3,在PM_2.5中的占比超过66%,WSIIs是大气PM_2.5的重要组分.年均NO₃^-/SO₄^2-（质量浓度比）为2.11,且呈现逐年增加的趋势,移动源对二次无机气溶胶（SNA）的影响不容忽视,年均[NH₄⁺]/[NO₃^-]（量比）为1.95,说明农业源是大气中氮的主要贡献者.后向轨迹分析表明,在盛行东北风且风速较大时,PM_2.5中Ca²⁺和Mg²⁺的浓度较高.低温高湿的气象条件下（T<8℃,RH>60%）,SOR和NOR值均较高,更多的气态前体物SO₂和NO₂转化为颗粒态的SO₄^2-和NO₃^-.与SOR不同,在高温条件下（T>24℃）,NOR并没有表现出高值特征,与高温条件下NH₄NO₃的分解有关.结合PMF和后向轨迹分析,来自西北方向的气团所对应的扬尘源对WSIIs的贡献较大,观测站点周边区域的低空低速气团所对应的二次硫酸盐以及二次硝酸盐和生物质源对WSIIs的贡献较大.     

北京市大气PM10和PM2.5中有机物的时空变化

2005年四季在北京市不同功能区9个采样点采集大气PM₁₀和PM_2.5样品,并对其中有机物污染水平、分布特征及不同功能区PM₁₀和PM_2.5中有机物的相关性进行了探讨.结果表明,市区PM₁₀和PM_2.5中有机物年均值分别为41.39 μg/m³和34.84 μg/m³,是对照区十三陵的1.44倍和1.26倍;冬季有机物污染最严重,分别为春季的1.15、 1.82倍,秋季的2.06、 2.26倍,夏季的4.53、 6.26倍.不同季节PM_2.5与PM₁₀中EOM的比值超过0.60, 并呈现一定季节差异.各功能区有机污染表现出工业区(商业区)＞居民区(交通区、对照区)的变化趋势,且不同功能区PM_2.5中EOM对PM₁₀中EOM的影响程度各异.有机组分的年均值有非烃＞沥青质＞芳烃＞饱和烃的变化规律,而污染源的季节性排放是造成有机物组分季节变化的主要原因.     

2017~2021年苏皖鲁豫交界区域PM2.5和O3时空变化特征及影响因素

苏皖鲁豫交界区域是长三角和京津冀及周边两大大气污染治理重点区域的连接带,揭示该区域PM_2.5和O₃污染特征对推动区域大气污染联防联控有着重要意义.基于2017~2021年苏皖鲁豫交界区域22个地市的国家空气环境监测网络观测数据,探讨了该区域PM_2.5和O₃浓度的时空变化特征及气象影响.结果表明：①2017~2021年区域PM_2.5浓度呈现逐年下降趋势,PM_2.5浓度月均值呈现“U型”分布,冬季PM_2.5浓度仍维持高位.O₃-8h-90%浓度呈现波动下降趋势,O₃-8h-90%浓度月均值变化呈“M型”分布,夏秋季O₃污染程度未有好转.②与2017年相比,2021年PM_2.5-O₃复合污染天数减少了52 d,但PM_2.5污染仍占主导地位.③PM_2.5和O₃污染区域主要集中在区域中部和北部城市,且中部城市PM_2.5和O₃污染程度均改善显著.④采用Moran''s I指数和LISA指数分析了区域PM_2.5和O₃-8h-90%浓度的全局和局部空间自相关性,PM_2.5和O₃-8h-90%浓度均具有空间相关性,PM_2.5浓度主要表现为高值-高值聚集或低值-低值聚集现象,且高值-高值聚集有从中部向西部转移的现象,2020年和2021年O₃-8h-90%浓度表现为高值-高值聚集或低值-低值聚集现象.⑤结合气象要素数据,利用KZ滤波方法量化排放源与气象条件对区域PM_2.5和O₃-8h浓度的贡献,两者主要受到污染物排放影响,贡献率分别为101.0%和99.3%,表明污染物减排是驱动区域空气质量改善的主要因素.此外,气象条件对PM_2.5浓度的贡献在一、四季度为正值,二、三季度为负值,而对O₃-8h浓度的影响则反之,且气象条件对不同城市PM_2.5和O₃-8h浓度的影响程度存在较大差异.     

华山地区PM2.5中无机离子垂直分布特征

2016年夏季在华山山腰及山脚设两个采样点（垂直高程相差约700 m）,运用大流量采样器进行每4 h 1次PM_2.5样品采集,对其无机离子进行分析,探讨其浓度、组成、垂直变化、日变化及酸度的特征.结果表明：采样期间,华山山腰及山脚的PM_2.5分别为：（46.9±38.2）μg·m^-3和（76.0±44.3）μg·m^-3,PM_2.5中无机离子分别为：（16.6±15.7）μg·m^-3和（24.0±15.0）μg·m^-3.两个点位无机离子浓度依次为：SO₄^2- > NO₃^- > NH₄⁺ > Ca²⁺.SO₄^2-、NO₃^-、NH₄⁺为主要组分,占华山山腰及山脚大气PM_2.5总离子质量浓度的89%和85%.线性回归分析显示：PM_2.5中的NH₄⁺在华山山腰主要以（NH₄）₂SO₄和NH₄NO₃的形式存在,而在华山山脚主要以NH₄HSO₄和NH₄NO₃的形式存在.华山山腰和山脚PM_2.5及其离子呈现出不同的日变化特征：山腰在12：00~16：00出现峰值,主要是因为边界层抬升和山谷风输送地表污染物的缘故;山脚则分别在白天08：00~12：00和夜晚00：00~04：00出现双峰值,这主要是由于早高峰交通排放增加和夜间大型载货卡车流量增大所致.利用阴阳离子当量平衡法及ISORROPIA Ⅱ模型进一步探讨了PM_2.5酸度特征,结果表明：华山山脚PM_2.5的酸度（pH=2.9±2.0）强于山腰（pH=3.2±2.3）.     

兰溪市PM2.5中水溶性离子的组成特征及季节变化

为探索浙江省中部地区大气细颗粒物（PM_2.5）中水溶性离子的组成特征及其季节变化,采集了兰溪市市区和近郊两个站点2016年4个季节的PM_2.5样品,利用双通道离子色谱对水溶性无机离子（Cl^-、NO₃^-、SO₄^2-、Na⁺、NH₄⁺、K⁺、Ca²⁺、Mg²⁺）进行了定量分析.结果表明,兰溪PM_2.5中离子总浓度存在明显的冬季高、夏季低的季节变化趋势,年均值为21.19 μg·m^-3,约占PM_2.5质量的45%;SO₄^2-、NO₃^-和NH₄⁺是水溶性离子中最主要的组分,年均浓度分别为8.11、5.92、3.87 μg·m^-3.Cl^-和NO₃^-浓度的季节变化最为显著,冬/夏浓度比接近10,其半挥发特性是导致兰溪PM_2.5中离子组成呈现季节变化的重要原因.兰溪PM_2.5中NO₃^-/SO₄^2-比值的冬季平均值为1.18,说明流动源对兰溪PM_2.5有很大贡献;夏季（以及春、秋季）时NO₃^-/SO₄^2-比值较低,且与PM_2.5浓度呈负相关,与矿物尘结合的硝酸根离子的较大贡献可能是导致夏季PM_2.5浓度较低时NO₃^-/SO₄^2-比值较高的主要原因.阴阳离子平衡、相关性及主成分分析（PCA）结果表明,矿物尘对兰溪市PM_2.5的酸度及离子赋存状态有较大影响;冬季及春、秋季兰溪的PM_2.5具有一定的酸性;NO₃^-和SO₄^2-主要与NH₄⁺结合,但部分可能与钙等其他组分结合;Cl^-和K⁺主要来源于生物质燃烧,但K⁺的年均浓度仅为0.31 μg·m^-3,说明生物质燃烧对兰溪PM_2.5的贡献不大.     

沿海城市珠海PM2.5中水溶性离子特征及来源分析

PM_2.5水溶性离子特征研究主要集中在大中型城市,为探讨珠海市PM_2.5水溶性离子特征及来源,2016年6月至12月采集PM_2.5样品,用离子色谱分析9种水溶性离子浓度。结果表明：珠海PM_2.5总离子浓度处于较低水平,离子浓度有季节变化特征,表现为冬季＞秋季＞夏季;夏、秋季PM_2.5呈碱性,冬季显酸性;从夏季到冬季,SO₄^2-和NH₄⁺在总离子中比例有减小趋势,NO₃^-比例有增大趋势。SO₄^2-、NO₃^-、NH₄⁺为主要组成成分,占离子总成分的85.07%,表明珠海市大气PM_2.5二次污染较严重,NO₃^-/ SO₄^2-均值0.2,表明以固定源污染为主。从气团聚类、离子相关性、富集因子分析和主因子分析等角度讨论来源和存在形式,珠海PM_2.5水溶性离子受气团影响较大,来自陆地气团的离子浓度高于海洋气团;夏季到冬季,PM_2.5受到80.2%的人为源和海洋源的混合源和16%的农业源贡献,离子主要存在形式有NH₄HSO₄、Mg(NO₃)₂、KNO₃、Ca(NO₃)₂、NH₄NO₃、NaCl、KCl和CaCl₂。     

南京江北新区PM2.5中水溶性离子的季节特征和来源解析

为探究南京江北新区PM_2.5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PM_2.5样品.用称重法和离子色谱法分别测定出PM_2.5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PM_2.5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^-、SO₄^2-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PM_2.5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PM_2.5中水溶性离子主要来源为二次转化、海盐和扬尘.     

甘肃南部典型城镇PM2.5浓度及水溶性离子特征分析

为研究甘肃南部城镇PM_2.5及水溶性离子（WSIIs）浓度水平,于2019年4月—2020年2月在甘肃成县按季度进行PM_2.5样品采集,分析了其变化特征,并运用相关和主成分分析法进行来源解析.结果表明：采样期间甘肃成县PM_2.5年平均质量浓度为（57.2±26.9） μg·m^-3,表现为冬季>春季>秋季>夏季的季节变化特征,冬季质量浓度约为夏季的1.9倍,全年空气质量优良率为81%,其中夏季达100%.WSIIs质量浓度呈现SO₄^2->NO₃^->Na⁺>NH₄⁺>Ca²⁺> K⁺>Cl^->Mg²⁺的特征.SNA是浓度水平最高的3种水溶性离子,占8种主要水溶性离子浓度的70.1%.ρ（NO₃^-）/ρ（SO₄^2-）平均值为0.6,表明工农业生产及化石燃料燃烧排放等固定源是颗粒物污染的主要来源.新型冠状病毒疫情期间人员管控对PM_2.5和水溶性离子中SNA质量浓度影响显著,PM_2.5平均质量浓度降幅达44.2%.源解析表明,PM_2.5中WSIIs主要来自化石燃料燃烧、生物质燃烧及二次源和道路建筑扬尘等.