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.     

安阳市大气PM2.5中水溶性离子季节特征及来源解析

为探究安阳市大气PM_(2.5)中水溶性离子的污染特征及其来源,于2018～2019年的典型月份在安阳市采集PM_(2.5)样品,使用离子色谱测试了9种水溶性离子(Na~+、NH_4~+、K~+、Mg~(2+)、Ca~(2+)、F~-、Cl~-、NO_3~-和SO_4~(2-)).开展了PM_(2.5)和水溶性离子浓度水平的分析、阴阳离子平衡和氮氧化率(NOR)、硫氧化率(SOR)的计算、离子相关性和主成分分析等.结果表明,安阳市PM_(2.5)和水溶性离子年均浓度分别为(85.81±45.43)μg·m~(-3)和(48.21±30.04)μg·m~(-3),各离子浓度高低顺序为NO_3~-SO_4~(2-)NH_4~+ Cl~-K~+ Ca~(2+) Na~+Mg~(2+)F~-;阴阳离子电荷当量数值为0.75～0.94,大气气溶胶显碱性;NH_4~+和SO_4~(2-)、NO_3~-以及K~+和Cl~-等具有显著的相关性;氮氧化率(NOR)和硫氧化率(SOR)的年均值分别为0.25和0.37;SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+(SNA)的年均浓度为(42.72±27.87)μg·m~(-3),占水溶性离子总量的87.14%;春季、夏季和秋季的NH_4~+主要以(NH_4)_2SO_4和NH_4NO_3的形式存在,冬季的NH_4~+主要以(NH_4)_2SO_4、NH_4NO_3和NH_4 Cl的形式存在;水溶性离子主要来自于二次生成、燃煤、生物质燃烧和扬尘.     

遵义PM_(2.5)中二次水溶性无机离子分布特征与来源

2014年3-12月,对遵义丁字口(市区点)和凤凰山(背景点)按季节进行了PM_(2.5)的样品采集,对其中二次水溶性无机离子(NH_4~+、NO_3~-、SO_4~(2-))分布特征及存在形态进行研究。结果表明,NH_4~+、NO_3~-和SO_4~(2-)是遵义市PM_(2.5)的主要离子,其季节变化规律明显:NO_3~-、SO_4~(2-)的质量浓度表现为秋冬春夏;NH_4~+则表现冬秋春夏。丁字口PM_(2.5)中NH_4~+、NO_3~-和SO_4~(2-)的质量浓度均高于凤凰山。相关性分析表明,遵义PM_(2.5)中NH_4~+、NO_3~-、SO_4~(2-)在春、冬季主要以(NH_4)_2SO_4和NH_4NO_3的形式存在;夏季主要以NH_4HSO_4和NH_4NO_3的形式存在;秋季主要以NH_4HSO_4的形式存在。PM_(2.5)的酸碱度分析显示遵义PM_(2.5)主要呈酸性。SOR(硫表观氧化率)和NOR(氮表观氧化率)均值大于0.1,且丁字口SOR、NOR值略高于凤凰山;丁字口、凤凰山NO_3~-/SO_4~(2-)年均值分别为0.46±0.08和0.43±0.10,说明遵义市大气中的硫和氮主要来自于固定源。     

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.     

杭州市PM2.5中水溶性离子的污染特征及其消光贡献

对杭州市2013年大气PM_(2.5)进行采样分析,探讨了其中水溶性离子的污染特征和消光贡献.杭州市PM_(2.5)中总水溶性离子的质量浓度为37.5μg·m~(-3),占PM_(2.5)质量浓度的44.4%,二次离子SNA(SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+)是水溶性离子的主要成分,共占到水溶性离子的83.4%.PM_(2.5)和主要水溶性离子的质量浓度都在冬季最大,夏季最低,夏秋季水溶性离子占PM_(2.5)的比值明显高于冬春季,而SNA在总水溶性离子中的比例4个季节非常接近.燃料燃烧和汽车尾气排放导致的二次离子生成,对杭州市PM_(2.5)贡献最大.SOR和NOR的年平均值分别为0.27和0.15,SO_2在大气中的转化率大于NO_x,SOR和NOR与相对湿度都呈现出明显正相关,非均相氧化过程对SO_4~(2-)和NO_3~-的生成具有重要贡献.气溶胶中[NO_3~-]/[SO_4~(2-)]的年平均值为0.63,主要受到燃煤排放的影响.霾天随着霾污染等级的逐渐加重,PM_(2.5)、水溶性离子和SNA的浓度都逐渐增大,SOR和NOR值也不断升高,霾天稳定的天气条件,能有效促进污染物的积累和二次转化.PM_(2.5)和SNA的质量浓度与大气消光系数都呈现出明显正相关,使用IMPROVE公式对不同化学组分消光系数的计算结果能够基本反映出气溶胶对大气散射的变化趋势,其结果显示SNA对大气总消光系数的贡献达60.8%.SNA的消光系数冬季最高,夏季最低,随着霾污染等级的加重,SNA的消光系数和对总消光的贡献比例也逐步增加.     

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.     

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.     

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.     

霾与轻雾天气下水溶性离子的组分特征——冬季长江三角洲地区一次污染过程分析

于2015年1月9~31日同步采集了南京、苏州和临安3个站点的PM2.5样品,深入探讨冬季长江三角洲地区霾与轻雾天气下水溶性离子(Na~+、NH_4~+、K~+、Ca~(2+)、Mg~(2+)、Cl~-、NO_2~-、F~-、NO_3~-和SO_4~(2-))的理化特征并进一步分析其来源及形成机制.结果表明:冬季长三角地区颗粒物污染严重,采样期间南京、苏州及临安PM2.5日均浓度分别为(150.54±53.56)、(159.37±58.39)和(123.64±53.25)μg/m~3,是国家环境空气质量二级标准的(2.13±0.71)、(2.01±0.77)和(1.65±0.71)倍.轻雾天PM_(2.5)及总水溶性离子(TWSIs)质量浓度较霾天显著上升,其中尤以二次离子(SO_4~(2-)、NH_4~+和NO_3~-)浓度增长最多,分别是霾天的1.70、1.62和1.48倍,相对湿度(RH)的升高对南京二次离子浓度的影响最大.3个站点轻雾天原位p H值分别为2.55、2.44和2.5,均高于霾天,由于其颗粒物含水量较高导致酸性较弱;其硫氧化率(SOR)与氮氧化率(NOR)也均大于霾天.RH与SOR间较高的相关性表明观测期间硫酸盐主要通过非均相氧化反应生成,轻雾天颗粒物中较高的液水含量很可能促进了这一反应的发生.在前人研究的基础上通过NOR与NH_4~+的高相关性以及对过量NH_4~+和NO_3~-间拟合直线的分析,推断NO_3~-主要通过气相均相反应生成,而轻雾天较弱的酸度可能更有利于这一反应的发生.     

北京南郊区PM2.5中水溶性无机盐季节变化及来源分析

为研究北京偏南地区细颗粒物(PM_(2.5))中水溶性无机离子的变化特征,利用大气细颗粒物快速捕集系统及化学成分分析系统RCFP-IC,于2016年对北京南郊区大兴PM_(2.5)中9种水溶性无机离子(Cl~-、NO_2~-、NO_3~-、SO_4~(2-)、Na~+、NH_4~+、K~+、Mg~(2+)和Ca~(2+))展开为期1 a的连续在线观测.结果表明,观测期间,9种水溶性无机离子总质量浓度为38.6μg·m~(-3),并呈现冬春高,夏秋低的特征,浓度水平高低顺序为SO_4~(2-)NO_3~-NH_4~+Ca~(2+)NO_2~-Cl~-Na~+K~+Mg~(2+);在冬季,SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+浓度占比高达75.7%;春季次之,为72.8%;夏季最低,仅为60.2%.并且随着空气污染的加剧,SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+浓度显著增加,这表明SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+与空气质量的恶化密切相关,但相比NO_3~-和NH_4~+,SO_4~(2-)在二次离子形成过程中占据主导地位;SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+存在显著的日变化特征,SO_4~(2-)统计日变化为双峰型,峰值分别出现在10:00和18:00左右,而NO_3~-和NH_4~+呈单峰型,峰值出现在10:00左右.基于后向轨迹聚类分析结果发现,对南郊区污染有影响的气团主要有3类,分别来自东南方向、西部和来自蒙古高原的高空气团,东南方向气流会加重南郊区水溶性盐的累积,而偏北气流有利于污染物扩散和稀释;基于主成分分析发现,北京南郊区水溶性盐的污染来源分别为二次源、燃煤源和土壤风沙尘及建筑扬尘的混合源.利用潜在源贡献因子分析法对南郊区冬季水溶性盐的潜在污染源区进行分析发现,影响大兴水溶性盐浓度潜在源区主要分布在南郊区的东南部.     

广州PM2.5化学组分特征及其与气象因子的关系

于2012年12月—2013年12月在广州城区(市站)和东部郊区(九龙)开展为期一年的PM2.5样品采集,并同步收集气象因子和气态污染物质量浓度等数据.结果表明,PM2.5中主要化学组分为有机质(OM)和硫酸盐(SO2-4),分别占市站和九龙PM2.5质量浓度的49.4%和15.2%及57.0%和17.3%.碳质气溶胶(OM和EC)贡献接近50%,二次无机气溶胶(SO2-4、NO-3和NH+4总和,SIA)贡献超过30%.由于以机动车尾气为代表的移动污染源在城市区域贡献较大,市站[NO-3]/[SO2-4]比值显著高于九龙.两个站点[NH+4]/[SO2-4]摩尔质量比均高于1.5,表明观测期间广州市干季大气处于富铵状态.市站和九龙站硫氧化率(SOR)和氮氧化率(NOR)的时空变化趋势与O3类似,表明大气光化学过程是影响广州市SOR和NOR的重要因素.相对湿度低于65%时,SOR和NOR均较高;温度对SOR和NOR的影响有显著的城郊差异.降雨对PM2.5及各化学组分浓度有显著去除作用.     

广州地区SO42-、NO3-、NH4+与相关气体污染特征研究

本文获得了2009年12月1日至2011年12月31日广州二次无机离子(SO2-4、NO-3、NH+4)及相关反应性气体(NOx/SO2/HNO2/HNO3等)的小时浓度数据,并分析了其污染特征.研究结果表明:PM2.5的浓度季节变化特征为冬秋春夏,SO2-4的浓度季节变化特征为秋冬春夏,NH+4的为冬秋春夏,NO-3则为冬春秋夏,SO2-4、NO-3和NH+4之和占PM2.5的比重大小为秋夏春冬;硫氧化率(SOR)均大于0.1,秋冬季节的值高于春夏季节,与SO2-4的浓度变化趋势一致;氮氧化率(NOR)日变化呈单峰形式,最大值出现在06时,最小值出现在14时,春冬季节的值高于夏秋季节,与NO-3的浓度变化趋势一致;广州地区NH3/NH+4除10—12月外,其月均值均大于1;在典型过程中,SO2-4、NO-3、NH+4、SOR、NOR和NH3/NH+4与能见度的变化都存在较好的对应关系,说明广州地区低能见度与二次离子(SO2-4、NO-3、NH+4)的生成有关.     

2022年北京市城区PM2.5水溶性离子含量及其变化特征

为探究北京市大气细颗粒物（PM_2.5）水溶性离子含量及其变化特征,有针对性地提出污染防治方案,对2022年全年PM_2.5水溶性离子、气态前体物（SO₂、NO₂）和气象因素（温度、RH）进行分析测定.结果表明,北京市城区PM_2.5中占比最高的水溶性离子为NO₃^-、NH₄⁺和SO₄^2-,占PM_2.5的52.7%,ρ（PM_2.5）（33.2 μg·m^-3）和ρ（SNA）（18.9 μg·m^-3）低于历史研究结果,但SNA占比（52.7%）、SOR（0.45）和NOR（0.15）高于历史研究结果,体现出北京市细颗粒物污染得到明显改善,但仍具有较强的二次污染特征.NO₃^-/SO₄^2-为2.2,高于历史及附近省市研究结果,反映出移动源的影响不断扩大.从季节变化上看,PM_2.5呈现秋高夏低的变化特征,秋、春、冬这3个季节NO₃^-的占比最高,夏季SO₄^2-占比最高,而NH₄⁺在各季节占比变化不大.NOR与SOR的季节变化规律几乎相反,反映出二者的转化形成因素存在差异.北京城区SNA的主要存在形式为NH₄NO₃和（NH₄）₂SO₄,其中冬季阴阳离子中和度最高,夏季阳离子NH₄⁺稍显不足,而春秋两季NH₄⁺处于过量状态,北京城区为富氨环境.从污染级别看,水溶性离子质量浓度均随污染加重有不同程度的增长,增长最快的是SNA,其在PM_2.5中占比出现先上升后稳定的变化特征.从空间分布特征来看,中心城区和东南西北部郊区的SNA质量浓度大小均为：NO₃^->SO₄^2->NH₄⁺,体现了以NO₃^-为主导的污染特征;SNA对PM_2.5的贡献率最高的区域发生在东部、中心城区和传输点,表明在中心城区和东部地区二次反应相对活跃,同时区域传输也是二次离子的重要来源.     

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.     

南昌市土壤风沙尘PM2.5中水溶性离子分布特征及来源初探

为了解南昌市土壤风沙尘PM_(2.5)中水溶性离子的分布特征,利用颗粒物再悬浮采样器采集土壤风沙尘的PM_(2.5)样品,并采用离子色谱仪分析了9种水溶性离子的含量。结果表明,土壤风沙尘PM_(2.5)中9种水溶性离子的含量之和为11. 126±2. 703 mg/g,阳离子中平均含量最高的是Ca~(2+)(1. 684±0. 545 mg/g),阴离子中最高的是SO_4~(2-)(3. 568±1. 553 mg/g)。SO_4~(2-)、NO_3~-、Ca~(2+)和Cl~-是土壤尘PM_(2.5)中的主要离子组成,占总离子浓度的80. 60%。与其他城市对比,南昌市土壤风沙尘PM_(2.5)中离子基本处于较低水平。阴阳离子当量浓度比值为1. 26,表明土壤风沙尘的PM_(2.5)颗粒为弱酸性。空间插值分析表明南昌市西南部土壤尘PM_(2.5)中的离子含量分布相对较高,而东部及北部多处于较低水平。相关性分析表明Na~+、F~-和NH_4~+具有同源性,K~+与其他离子都不相关。NO_3~-/SO_4~(2-)的比值介于0. 26～0. 97间,整体上反映出固定源对土壤风沙尘PM_(2.5)的影响更显著。     

广州干湿季典型灰霾过程水溶性离子成分对比分析

利用广州气象台2011年地面逐时能见度和相对湿度数据,以及广州番禺南村大气成分站2011年逐时Marga数据、PM数据,对比分析了一次湿季(4—9月)灰霾过程和干季(10月—次年3月)灰霾过程的污染特征.研究表明,相对干季灰霾过程,湿季灰霾过程颗粒物浓度较低,且细粒子所占比例较高;由于湿季较干季光化学反应较为活跃及可能受气象因素的不同影响,导致干湿季灰霾过程颗粒物浓度的总体变化趋势相反;湿季灰霾过程二次无机离子(SO_4~(2-)、NH_4~+和NO_3~-)占PM_(2.5)质量百分比的76%,是PM_(2.5)的主要成分;干季灰霾过程二次无机离子(SO_4~(2-)、NH_4~+和NO_3~-)仅占PM_(2.5)质量百分比的34%;湿季硫氧化率(Sulfur Oxidation Ratio,SOR)、氮氧化率(Nitrogen Oxidation Ratio,NOR)值大于干季,说明二次离子对湿季灰霾的贡献比干季要大;湿季灰霾过程中气溶胶酸性比干季弱.根据相关性分析结果可知,湿季灰霾过程中,NH_4~+主要与SO_4~(2-)结合,Na+主要与Cl-及NO_3~-结合,K+主要与Cl-和NO_3~-结合,极少部分与SO_4~(2-)结合;而在干季灰霾过程中,NH_4~+除了与SO_4~(2-)结合之外,还以NH_4NO_3和NH_4Cl的形式存在,K~+主要与Cl~-和SO_4~(2-)结合,Na+主要与Cl~-及SO_4~(2-)结合.     

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.     

基于样方法的天津市春季道路扬尘PM2.5中水溶性离子特征及来源解析

为研究天津市道路扬尘PM_(2.5)中水溶性无机离子组分特征及其来源,于2015年4月采集天津市道路扬尘样品,利用再悬浮采样器将采集的样品悬浮到滤膜上,用离子色谱仪分析其水溶性无机离子组分,利用相关分析和比值分析及主成分法对其污染特征和来源进行探讨.结果表明,天津市8种水溶性无机离子占道路扬尘PM_(2.5)的6.13%±2.32%;不同道路类型道路扬尘PM_(2.5)中水溶性无机离子总量差异较大.相关性分析表明Na~+、K~+、Mg~(2+)和Ca~(2+)这4种离子同源性较高.NO_3~-/SO_4~(2-)比值显示固定源对天津市春季道路扬尘PM_(2.5)的影响更为显著.通过主成分分析法可知,天津市春季道路扬尘PM_(2.5)主要来源于燃煤源、移动源、生物质燃烧源和建筑施工扬尘.