成都市城区PM2.5中二次水溶性无机离子污染特征

2009年4月~2010年1月在成都市城区采集131个PM2.5样品,应用离子色谱法对PM2.5中二次水溶性无机离子(NH+4、NO-3和SO2-4)含量进行分析,并探讨其污染特征.结果表明,PM2.5中NH+4、NO-3和SO2-4的平均浓度值分别为(10.4±8.6)、(19.7±14.6)和(32.8±21.8)μg·m-3,分别占PM2.5质量的(5.5±2.8)%、(11.1±3.5)%和(19.3±6.4)%,三者总和占PM2.5质量浓度的(35.9±12.7)%.PM2.5中NH+4、NO-3和SO2-4的季节变化特征明显,夏、冬两季NH+4、NO-3和SO2-4的浓度均为SO2-4>NO-3>NH+4,其总和占PM2.5质量浓度的百分比为冬(44.3%)>夏(39.4%).相关分析结果显示,NH+4、NO-3和SO2-4在成都主要以NH4HSO4、(NH4)2SO4和NH4NO3形式存在;NO-3/SO2-4比值表明,成都市大气中硫和氮的主要来源以固定源为主;硫氧化速率和氮氧化速率的年均值分别为:0.33±0.12和0.19±0.09,表明成都市PM2.5中SO2-4和NO-3主要经二次转化形成.     

武汉光谷空气PM10和PM2.5中的水溶性阴离子分析

2009年1月-2011年12月在武汉光谷商业区选取G、H两点,采集颗粒物样品,分析了PM10和PM2.5浓度,采用离子色谱测定了灰霾期间PM2.5中4种水溶性阴离子。结果表明:G点PM10和PM2.5年平均浓度分别超过《环境空气质量标准》(GB 3095-2012)二级浓度限值的1.48~1.73倍和1.94~2.4倍,H点分别超标1.16~1.4倍和1.26~1.86倍。灰霾期间PM2.5中主要水溶性阴离子为NO3-、SO42-、NO2-和Cl-,G点4种水溶性阴离子占PM2.5中总水溶性离子的比例分别是为20.29%、10.16%、9.51%和4.62%,H点为14.41%、30.12%、6.64%和3.83%。G点NOx-浓度约为SO42-浓度的3倍,而H点SO42-浓度约为NOx-浓度的1.5倍。G与H点NOx-和SO42-离子浓度的差异暗示两监测点的主要污染源不同,交通量和植被覆盖率可能是导致两点浓度差异的原因。。     

夏季广州城区细颗粒物PM_(2.5)和PM_(1.0)中水溶性无机离子特征

于2008年7月1～31日在广州城区每天采集PM2.5和PM1.0样品.利用离子色谱分析了样品中Na+、NH4+、K+、Mg2+、Ca2+、F-、Cl-、NO3-和SO24-等9种离子组分质量浓度,并同步收集气象因子、大气散射系数、大气能见度以及SO2、NO2、O3气体污染物质量浓度等数据.结果表明,PM2.5和PM1.0中水溶性无机离子总浓度分别为(25.5±10.9)μg·m-3和(22.7±10.5)μg·m-3,分别占PM2.5和PM1.0质量浓度的(47.9±4.3)%和(49.3±4.3)%.SO42-占PM2.5和PM1.0中质量浓度百分比最高,分别为(25.8±4.0)%和(27.5±4.5)%.较高的温度和O3浓度有利于SO24-的生成,较高相对湿度有利于NO3-的生成.PM2.5和PM1.0中亲水性较强的SO42-、NH4+和NO3-对散射系数和能见度影响较大.     

中国海峡西岸城市群冬季PM2.5和PM10中水溶性离子的污染特征

为了研究中国海峡西岸城市群冬季大气颗粒物水溶性离子的污染特征,采集该区域8个城市共14个采样点位(包含1个背景点)的PM2.5和PM2.5~10样品,采用离子色谱分析F-、Cl-、NO3-、SO42-、Na+、K+、NH4+、Ca2+和Mg2+ 9种水溶性离子的质量浓度.结果表明,海峡西岸城市群冬季大气颗粒物污染严重,PM2.5和PM10的日均值分别为89.65,135.65μg/m3,PM2.5占PM10的66.1%.城区水溶性无机离子主要集中在PM2.5上,其浓度分布存在空间差异,温州地区水溶性无机离子浓度处于较高水平;SO42-、NO3-和NH4+是水溶性无机离子的主要贡献者,其占PM2.5 中水溶性离子总量的79.6%~89.0%,占PM10的74.2%~83.4%.由于受冬季季风的影响,该区域非海盐离子对水溶性无机离子的贡献较大.NO3-/SO42-的质量浓度比显示,冬季海峡西岸城市群已处于机动车污染与燃煤污染并存的复合型污染状态.     

华东区域高山背景点PM10 和PM2.5 背景值及污染特征

为了解华东森林及高山背景区域大气中PM10和PM2.5质量浓度的变化特征,选取国家大气背景监测福建武夷山站2011年3月～2012年2月PM10、PM2.5为期1 a的监测数据,研究其浓度变化特征及其影响因子,并利用后向轨迹模式探讨区域输送对背景区域PM10和PM2.5质量浓度的影响.结果表明:华东森林及高山区域现阶段PM10和PM2.5背景浓度分别为(23±16)μg·m-3和(18±12)μg·m-3;PM10和PM2.5浓度具有相同的季节变化特征,即春季>秋季>冬季>夏季,2011年春季武夷山背景点因受沙尘远距离输送影响,PM10和PM2.5浓度明显高于其它三季;武夷山背景地区主要以细粒子为主,PM2.5/PM10年平均比值为0.76;PM10和PM2.5浓度与气体污染物均有较好的相关性,表明PM10和PM2.5可能来源于区域人为污染源的输送和二次粒子转化;2011年4月的污染事件与北方沙尘输送有关,而9月的污染事件主要与华东高污染负荷区的污染物输送有关.     

华北地区乡村站点(曲周)夏季PM2.5中二次无机组分的生成机制与来源解析

利用大气PM2.5水溶性组分及其气态前体物在线测量系统(GAC-IC)于2014年6月9日~7月11日对华北地区乡村站点曲周大气PM2.5中水溶性组分及其气态前体物进行了在线测量,分析了PM2.5中水溶性组分与气态前体物日变化规律及其相互作用,探讨了当地细颗粒物的气粒转化机制并分析了其来源.结果表明夏季曲周大气PM2.5中水溶性无机离子与相关气态前体物的浓度呈现明显的日变化规律.观测期间,PM2.5中SO2-4、NH+4和NO-3的平均浓度分别是26.28、18.08和16.36μg·m-3,是PM2.5中最主要的水溶性无机离子,约占PM2.5质量浓度的76.23%;气态前体物中,NH3浓度明显偏高、平均值为44.85μg·m-3,主要来源于当地的农业活动排放;硫氧化率(SOR)和氮氧化率(NOR)平均值分别是0.60和0.30,表现出明显的二次污染特征.经相关性分析发现:曲周大气PM2.5中NH+4与NO-3、SO2-4有良好的相关性,且表现为富氨状态,NH+4以(NH4)2SO4形式存在,NO-3的生成主要受HNO3的限制.对NH4NO3平衡进行研究发现:与夜间相反,白天曲周大气环境不利于NH4NO3生成和保持.结果也表明,二次转化是曲周夏季细颗粒物的主要来源,堆肥与农田释放的NH3是导致高浓度二次无机颗粒物(SNA)的重要因素.     

鼎湖山PM2.5 中水溶性离子浓度特征分析

为研究珠江三角洲背景区域大气气溶胶中水溶性离子的特征及其来源,于2007年1月～2008年12月,在鼎湖山利用大流量滤膜采样器采集PM2.5样品,并用离子色谱(IC)分析其中的水溶性离子成分含量.结果表明,PM2.5中总水溶性离子年平均浓度为(36.3±16.4)μg.m-3.其中,3种主要离子SO24-、NH4+和NO3-占总离子浓度的89%;夏季受到来自海洋气团的影响,Na+和Cl-相关性明显增强,相关系数R2为0.91;NO3-/SO24-的平均值为0.32,表明固定源对鼎湖山地区污染的贡献更大;PM2.5中Σ阳离子电荷/Σ阴离子电荷的变化范围为0.44～2.59,平均值是1.03,水溶性离子电荷基本平衡.     

2011年春季沙尘天气影响下上海大气颗粒物及其化学组分的变化特征

于2011年4月28日~5月18日对上海大气中颗粒物的质量浓度及细粒子中的化学组分进行了连续观测,获得了上海受春季沙尘天气影响下大气颗粒物质量浓度和主要化学组分特征.结果表明,沙尘天气中PM10和PM2.5的质量浓度显著高于非沙尘天,最高日均浓度分别达到787.2μg·m-3和139.5μg·m-3,PM2.5/PM10的均值为(32.9±14.6)%(15.6%~85.1%);总水溶性无机离子(TWSⅡ)占PM2.5的质量分数为(27.2±19.2)%(4.8%~80.8%),二次组分SNA(SO2-4、NO-3、NH+4)占TWSⅡ的(76.9±13.9)%(41.9%~94.2%),TWSⅡ和SNA对PM2.5的贡献均小于非沙尘天,而Ca2+的含量比却有明显上升.非沙尘天测得的OC/EC值高于强沙尘天,但低于弱沙尘天.此外分析还得到,沙尘中的高矿尘粒子具有酸性缓冲作用,使得沙尘天颗粒的碱性强于沙尘发生前.非沙尘天SO2-4、NO-3主要以NH4HSO4、(NH4)2SO4和NH4NO3的形式存在,沙尘天还会与其他矿物离子结合.     

北京东北部城区大气细粒子与相关气体污染特征研究

于2008年7月~2009年4月的4个季节,在北京市朝阳区北部,利用VAPS通用型大气污染物采样仪(URG3000K)对大气细粒子(PM2.5)和环境空气中相关气体进行了同时采集,并利用IC离子色谱仪(DX-600型)分析了PM2.5中水溶性无机离子成分和环境空气中相关气体的含量.结果表明,PM2.5质量浓度春季>夏季>冬季>秋季;SO42-、NO3-和NH4+是PM2.5中最主要的3种水溶性无机离子,年均质量浓度分别为14.82μg/m3、11.57μg/m3和8.35μg/m3,三者浓度之和占PM2.5中总水溶性无机离子浓度的86.28%.SO42-、NH4+浓度占PM2.5浓度百分比均为夏、秋季高于冬、春季; NO3-浓度占PM2.5浓度的百分比为秋季>春季>夏季>冬季.空气中的SO2、NO2和NH3等气态污染物的含量直接影响PM2.5中二次离子SO42-、NO3-和NH4+的浓度, SO2、NO2浓度的季节特征为冬、春季高于夏、秋季,与SO42-、NO3-的季节变化规律相反; NH3浓度在夏季最高,冬季最低. PM2.5酸度在夏、秋季高于冬、春季,且夏、秋季PM2.5样品全部呈酸性,冬、春季PM2.5样品一部分呈酸性,一部分呈碱性.夏季SOR值和NOR值分别为冬季的4.8倍和3倍,表明夏季SO2和NO2更易转化生成SO42-和NO3-.PM2.5中SO42-、NO3-和NH4+主要以(NH4)2SO4、NH4NO3的形式共存于气溶胶体系中.     

常州夏冬季PM2.5中无机组分昼夜变化特征与来源解析

为探讨常州大气气溶胶中无机组分的昼夜变化特征,在夏冬两季分别连续采集1个月的PM2.5样品,对比分析了11种水溶性离子和13种重金属元素的昼夜特征和来源.结果表明,夏冬两季PM2.5平均质量浓度白天高于夜间,水溶性离子占比夜间稍高于白天.冬季水溶性离子占PM2.5的比例(44%~45%)高于夏季(31%~36%),而重金属元素呈现相反的季节性特征(冬季白天3.03%,夜间2.29%;夏季白天4.40%,夜间4.51%).SO_4~(2-)、NO_3~-、NH_4~+是主要的二次离子,占总水溶性离子77%~85%,说明常州市大气污染呈二次污染为主的复合污染特征.夏季强太阳辐射的光化学反应导致白天SO_4~(2-)占比(49.0%)稍高于夜间(41.1%),而白天高温NH_4NO_3分解,使NO_3~-浓度白天(1.98μg·m-3)远低于夜间(5.10μg·m-3).NH_4~+与SO_4~(2-)、NO_3~-之间好的线性相关性及预测NH_4~+与实测NH_4~+的比值接近1,表明NH_4~+主要以(NH4)2SO4,NH_4NO_3和NH4Cl形态存在.离子平衡表明夏季颗粒物呈弱碱性,冬季呈中性.Fe、Al和Zn这3种重金属元素占比最大,Fe和Al元素白天占比明显高于夜间,Zn正好相反.无机组分相关性及主成分分析表明,无机组分都来自二次生成、扬尘和交通等排放源,表现一定的季节性和昼夜变化特征.     

深圳市大气PM2.5来源解析

为识别和量化深圳市大气PM_2.5的污染来源,2014年3,6,9,12月分别在5个站点采集PM_2.5的膜样品并进行质量浓度及组分分析,利用正向矩阵因子解析（PMF）模型对其主要来源和时空变化规律进行了解析.结果表明,2014年深圳市PM_2.5年均浓度为35.7 μg/m³,其中机动车源、二次硫酸盐生成、二次有机物生成和二次硝酸盐生成是最主要的来源,质量浓度贡献比例分别为27%、21%、12%和10%;地面扬尘、生物质燃烧源、远洋船舶源、工业源、海洋源、建筑尘和燃煤源贡献比例达2%~6%.各个源贡献的时空变化特征表明,二次硫酸盐生成、生物质燃烧源、二次有机物生成、工业源、远洋船舶源和海洋源显示出明显的区域源特征,机动车源、二次硝酸盐生成、燃煤源、地面扬尘和建筑尘具有显著的本地源特征.     

海口市PM_(2.5)和PM_(10)来源解析

以海口市为例,研究了我国典型热带沿海城市——海口市环境空气颗粒物的污染特征和主要来源.2012年春季和冬季在海口市区4个采样点同步采集了环境空气中PM10和PM2.5样品,同时采集了多种颗粒物源样品,并使用多种仪器分析方法分析了源与受体样品的化学组成,建立了源化学成分谱.使用CMB(化学质量平衡)模型对海口市大气颗粒物进行源解析.结果表明:污染源贡献具有明显的季节特点,并存在一定的空间变化.冬季城市扬尘、机动车尾气尘、二次硫酸盐和煤烟尘是海口市PM10和PM2.5中贡献较大的源,在PM10和PM2.5中贡献率分别为23.6%、16.7%,17.5%、29.8%,13.3%、15.7%和13.0%、15.3%;春季机动车尾气尘、城市扬尘、建筑水泥尘和二次硫酸盐是海口市PM10和PM2.5中贡献较大的源,在PM10和PM2.5中贡献率分别为27.5%、35.0%,20.2%、14.9%,12.8%、6.0%和9.5%、10.5%.冬季较重的颗粒物污染可能来自于华南内陆地区的区域输送,特别是,本地排放极少的煤烟尘和二次硫酸盐受区域输送的影响更为显著.     

北京市PM2.5时空分布特征及其与PM10关系的时空变异特征

PM_(2.5)时空分布特征及其与其它污染物的相关关系是PM_(2.5)时空统计分析的主要研究内容.然而,现有的方法直接从监测站点的角度对时空分布特征进行分析,难以有效地揭示PM_(2.5)浓度的聚集分布特征;同时,常用的地理加权回归在对PM_(2.5)与其它污染物间关系进行建模的过程中,缺乏同时考虑时间异质性与空间异质性,从而不能准确地描述依赖关系的时空变异特征.为此,首先借助于空间聚类分析技术,对北京市2014年PM_(2.5)浓度的聚集结构进行探测,在此基础上,通过聚集结构来分析PM_(2.5)季节性时空分布特征.然后,利用地理时空加权回归对北京市PM_(2.5)与PM_(10)季节平均浓度间关系进行建模,依据回归结果分析PM_(2.5)-PM_(10)间关系的时空变异特征.实验结果表明,春夏季节PM_(2.5)污染程度及空间变异程度均低于秋冬季节,各季节PM_(2.5)浓度均表现为北部浓度低、南部浓度高的空间分布特征;地理时空加权回归具有更好的拟合效果,由回归系数进一步可发现,春夏季PM_(2.5)-PM_(10)相关性低于秋冬季PM_(2.5)-PM_(10)相关性;各季节均表现为西北部PM_(2.5)-PM_(10)的相关性高于东南部PM_(2.5)-PM_(10)的相关性.     

PM1切割器的评价及其与PM2.5切割器的切换研究

开展了PM₁切割器的性能评价研究,通过搭建基于静态箱法的评价系统,选用8种粒径的单分散聚苯乙烯微球,结合空气动力学粒径谱仪获取PM₁切割器的捕集效率,最终得出拟合曲线.通过该方法测量得出某台BGI的PM₁切割器在16.67 L·min^-1工作流量下的50%切割粒径分布在(1.0±0.1) μm范围内,几何标准偏差分布在1.2±0.1范围内.同时研究了采样流量对PM₁切割器性能的影响,发现50%切割粒径随流量增大呈现减小趋势,而几何标准偏差一致性较好,偏差不超过1%,尤其当采样流量为6.77 L·min^-1时,PM₁切割器的性能可调整为符合国家标准对PM_2.5切割器的要求,本研究成果为PM₁切割器评价方法及性能指标的确定提供了参考.     

WRF-Chem模式降水对上海PM2.5预报的影响

为探讨降水预报准确性对细颗粒物(PM_(2.5))数值预报效果的影响,利用基于WRF-Chem模式构建的华东区域大气环境数值预报系统在2015年1月1日—2016年12月31日期间的业务预报结果,分析了该系统对上海降水和PM_(2.5)的预报能力,探讨了其在不同降水预报准确性下的PM_(2.5)预报效果差异.结果表明,华东区域大气环境数值预报系统对上海的降水和PM_(2.5)都有良好的预报水平,2年平均偏差小于5%;正确预报、空报和漏报较明显降水及准确预报无降水日情况下的PM_(2.5)预报效果差异显著,正确预报降水时有较明显偏高且高估程度随降水的增强而增大,无降水时偏低;正确预报降水时PM_(2.5)预报效果相对较差,其他情况接近.模式湿沉降方案存在不足,需要进一步完善,同时也需要提升模式的降水等气象条件预报能力.     

水泥企业不同固定源PM2.5排放特性

为获得水泥企业固定源颗粒物排放特性,采用自设固定源PM_2.5稀释采集系统对陕西省关中地区某水泥企业固定源中的细颗粒物开展了现场实测工作.结果表明:窑头主要排放粒径较小的颗粒物,其粒径分布特征与燃烧气态产物冷凝、碰并、凝聚等机制相关;窑尾、煤磨、破碎、水泥磨主要排放粒径较大的颗粒物,其粒径分布特征与原料、燃料及熟料的破碎、粉磨等物理性质相关;考虑废气标干流量情况下,固定源PM_2.5控制重点依次为窑头、煤磨、窑尾、水泥磨、破碎;窑头在爱根核模态和积聚模态的颗粒物浓度整体水平明显高于窑尾、煤磨、破碎（最高值间约相差3倍左右至1个数量级）;窑头、窑尾、煤磨、破碎浓度分布的共同特征是PM₁₀粒径分布谱中大于0.1 μm的各层级颗粒物质量大多较高且各层级间质量变化较为剧烈.窑头在爱根核模态和积聚模态的颗粒物数浓度整体水平明显高于窑尾、煤磨、破碎（最高值间约相差1~2个数量级）;窑头、窑尾、煤磨、破碎数浓度分布的共同特征是PM₁₀粒径分布谱中粗粒子模态数量均很小.窑尾、窑头、煤磨、破碎、水泥磨排放因子分别为0.156 g/t（以熟料计）、3.914 g/t（以熟料计）、1.538 g/t（以煤计）、0.016 g/t（以石料计）、0.056 g/t（以水泥计）,PM_2.5排放总量分别为207.48、5 205.62、286.38、28.73、131.50 t,固定源PM_2.5排放总量为5 859.7 t.研究显示,水泥企业不同固定源颗粒物排放特性相差较大,即使同一类工艺同一性质固定源其颗粒物排放也存在不同,主要原因在于各企业的运行参数、固定源除尘设施、颗粒物检测方法及仪器等存在不同.      

重庆主城区大气PM10及PM2.5来源解析

为探讨重庆主城区4个季节大气PM₁₀和PM_2.5的主要来源,于2012年2—12月在重庆主城区的工业区、文教区和居住区5个环境监测点同步采集PM₁₀及PM_2.5样品,分析了无机元素、水溶性离子、有机碳和元素碳含量及其分布特征. 采集了重庆主城区土壤尘、建筑水泥尘、扬尘、移动源(包括机动车、施工机械及船舶)、工业源(包括固定燃烧源及工业工艺过程源)、生物质燃烧源及餐饮源等7类污染源,建立了重庆市本地化的污染源成分谱库. 利用CMB(化学质量平衡)受体模型及二重源解析技术分析了PM₁₀及PM_2.5的来源. 结果表明:重庆主城区大气中ρ(PM₁₀)及ρ(PM_2.5)的年均值分别为153.2和113.1 μg/m3,超过GB 3095—2012《环境空气质量标准》二级标准限值2倍以上. 大气PM₁₀的主要来源为扬尘、二次粒子和移动源(贡献率分别为23.9%、23.5%和23.4%),大气PM_2.5主要来源于二次粒子和移动源(贡献率分别为30.1%和27.9%).PM₁₀和PM_2.5的主要源类贡献率差别不大,表明研究区域内大气颗粒物污染控制应采取多源控制原则. 大气PM₁₀来源的季节性变化特征表现为春季和秋季主要以扬尘为主、夏季和冬季主要以二次粒子为主.      

北京市PM_(2.5)的研究进展

PM2.5是指大气中动力学直径≤2.5μm的颗粒物,也称为可入肺颗粒物。北京的大气污染是我国在快速发展过程中出现的典型的城市大气环境问题的代表,具有明显的烟煤型污染与光化学污染相结合的复合型污染特征,北京市PM2.5的污染已经相当严重。为了进一步研究北京市PM2.5的特性,对北京市PM2.5的污染特征、化学组成、源解析方面进行探讨,并提出了相应的防治对策。