南京北郊大气气溶胶中水溶性有机碳(WSOC)的污染特征

对南京北郊2014年1~11月的大气气溶胶进行采样分析,研究了其中水溶性有机碳(WSOC)的污染特征.WSOC在PM_(2.5),PM_10和TSP中的年平均浓度分别为5.90±3.38、6.93±3.79、7.34±3.91μg/m~3,80%以上的WSOC集中在PM_(2.5)中.PM_(2.5)中WSOC冬季浓度最高,夏季浓度次之,与冬夏季较强的二次转化过程有关;春季粗粒径段浓度较高,受到土壤来源颗粒物的影响;秋季浓度最低.春秋季PM_(2.5)中WSOC浓度夜晚高于白天,受夜间不利扩散条件的影响较大;但冬夏季却是白天高于夜晚,与白天较强的光化学反应有关.降水对各个粒径的WSOC都有清除作用,对PM_(2.5)的清除效率最高;四个季节比较,夏季清除效率最高,达到54.9%.霾发生时,随着霾污染等级的加重,PM_(2.5)中WSOC浓度逐渐增加,从非霾天的3.84μg/m~3升高到重度霾天的11.23μg/m~3,增加了近4倍,在细粒子中的比例也增大,霾天稳定的天气条件有利于二次有机污染物的生成.     

太原冬季PM2.5影响霾污染的关键尺度谱特征

PM_(2.5)普遍被认为是导致霾形成的主要污染物之一.利用2016年11~12月在太原市人工降雨防雹办公室观测获得的气溶胶数谱资料、小店区气象站提供的气象要素资料以及小店区环境监测站提供的PM质量浓度资料,探讨了PM_(2.5)影响霾污染的关键尺度谱特征.结果表明,观测期间霾污染频发,且程度严重,重度霾占25.35%.相对湿度高于80%、风速小于1.5 m·s~(-1)是霾频繁发生的有利条件,特别是重霾;中度霾和轻度霾在相对湿度40%~80%、风速小于1.5 m·s~(-1)时也会频繁发生;轻微霾主要发生在相对湿度20%~40%,风速为1.25~2.55 m·s~(-1)时.霾天PM_(2.5)平均质量浓度为209.45μg·m~(-3),是非霾天气的3倍,且随着霾等级增加,PM_(2.5)质量浓度和PM_(2.5)/PM_(10)比值不断增加.低湿环境下PM_1是影响霾的关键粒子;高湿环境下PM_(0.5)是影响轻微霾、轻度霾和中度霾的关键粒子,而影响重度霾的关键粒子则是PM_1.高湿环境下表面积浓度对能见度的贡献率下降,但是气溶胶吸湿增长增大了粒子尺度,导致消光效率因子增大,从而弥补了表面积浓度的不足;粒子尺度参数的增加是高湿时PM_(2.5)影响霾污染的重要因素.     

2014年北京市PM2.5质量浓度分析及比对研究

本研究选择污染严重的北京作为研究区域,自2013年12月起至2014年12月,通过设在北五环中国环境科学研究院(CRAES)内的定点监测,获得375天有效平行样品(T和Q)。统计结果表明,2014年北京市PM_(2.5)质量浓度从优良水平的6.9μg/m~3到极重污染的422.1μg/m~3,年均浓度值在100μg/m~3左右。T组和Q组线性相关,但T/Q并非定值,冬季最高,R~2=0.974,对应T/Q=1.014,可能由于冬季污染程度较重,滤膜性能差异可忽略。除春季外,其它三季的PM_(2.5)都是T组>Q组,与石英膜的纤维结构不够致密有关。以T组质量浓度数据为准,与国控监测点奥体中心点公报的日均PM_(2.5)进行比对,结果显示二者基本同步,在春冬季呈现较高的污染浓度,在夏季最低。在严重污染时(PM_(2.5)>250.0μg/m~3),在线监测可能低估PM_(2.5)而T组能更客观地记录实际污染状况。统计2014年全年污染等级分布,4~8月份基本未出现重度污染,而在冬季采暖期10~12月份,优良天数不足50%。综合分析风速、相对湿度对PM_(2.5)质量浓度的影响,证实冬季取暖燃煤和无风、高湿、逆温的静稳天气是霾频发的主要原因。     

典型城市冬季PM_(2.5)水溶性离子污染特征与传输规律研究

选取北京和石家庄两个监测点,于2014年冬季进行了PM_(2.5)样品采集,分析研究了PM_(2.5)及水溶性离子组分污染特征,并应用WRF-CAMx模型对采样时段进行了模拟,分析了观测期间PM_(2.5)和二次离子组分区域传输贡献情况.结果表明,采样期间北京PM_(2.5)质量浓度为(116.6±87.0)μg/m~3.水溶性离子质量浓度为(45.3±40.6)μg/m~3.其中SO_4~(2-)、NO_3~-和NH4+质量浓度分别为(13.3±13.6)μg/m~3、(14.8±15.1)μg/m~3和(9.1±7.2)μg/m~3;石家庄污染水平高于北京,PM_(2.5)浓度为(267.7±166.7)μg/m~3.总水溶性离子、SO_4~(2-)、NO_3~-和NH4+质量浓度分别(111.8±104.3)μg/m~3、(36.6±36.5)μg/m~3、(28.5±29.3)μg/m~3和(25.5±29.8)μg/m~3.两处采样点SOR与NOR分别为0.12、0.10(北京)和0.11、0.14(石家庄),冬季大气氧化性相对较弱,非均相氧化是主要二次转化原理.数值模拟结果显示,北京、石家庄城区1月PM_(2.5)受区域传输贡献分别为28.1%和28.3%,高浓度时段外来源贡献有所上升.二次离子中两地NO_3~-传输作用均强于SO_4~(2-).     

北京城市植被区PM_(2.5)浓度时空变化及影响因素分析

文章在北京城市森林植被区选择2个观测点,采集2个观测点的PM_(2.5)质量浓度数据,并结合北京植物园的气象数据,研究其PM_(2.5)质量浓度变化特征和影响因素,探讨PM_(2.5)质量浓度变化对城市生活的影响。结果表明:被选观测点的PM_(2.5)浓度月变化基本呈"M"型,PM_(2.5)浓度在6月最低(西山公园为(71.01±34.34)μg/m~3,北京植物园为(44.41±31.57)μg/m~3),2月最高(西山公园为(154.07±95.70)μg/m~3,北京植物园为(139.49±100.74)μg/m~3),10月达下半年的最高值(西山公园为(133.45±109.06)μg/m~3,北京植物园为(127.04±109.34)μg/m~3);PM_(2.5)浓度全年均值为西山公园((104.02±26.45)μg/m~3)>北京植物园((82.52±28.18)μg/m~3);PM_(2.5)浓度季节变化呈"V"型在冬季最高,春季次之,夏季最低PM_(2.5)质量浓度季节变化西山公园为冬季((115.46±41.37)μg/m~3)>春季((112.39±18.50)μg/m~3)>秋季((106.37±24.25)μg/m~3)>夏季((81.87±12.60)μg/m~3),北京植物园为冬季((97.35±41.38)μg/m~3)>春季((94.07±12.21)μg/m~3)>秋季((93.17±31.42)μg/m~3)>夏季((61.86±16.70)μg/m~3);森林空旷地的空气质量优于森林内部PM_(2.5)浓度变化主要受地理位置、气象因素、人文因素的影响。     

广西玉林市大气PM10和PM2.5中有机碳和元素碳污染特征分析

2015年7月~2016年3月期间在广西玉林市3个空气监测点位共采集环境大气颗粒物PM_(10)样品218份,PM_(2.5)样品202份,利用多波段热/光碳分析仪分析其颗粒物中有机碳和(OC)和元素碳(EC)浓度水平、时空变化、污染特征及可能来源.结果表明,玉林市PM_(10)中OC和EC质量浓度分别为10.99μg·m~(-3)和5.11μg·m~(-3);PM_(2.5)中OC和EC质量浓度分别为7.51μg·m~(-3)和4.70μg·m~(-3).3个监测点位大气中PM_(10)和PM_(2.5)冬季的OC和EC浓度水平均高于其他季节,PM_(10)、PM_(2.5)中OC和EC的相关性较好,R2分别为0.58和0.60(P均小于0.01).应用最小OC/EC比值法对二次有机碳(SOC)含量进行了估算,冬季大气PM_(10)和PM_(2.5)中SOC平均质量浓度分别为14.50μg·m~(-3)和6.74μg·m~(-3),高于其他季节.PM_(10)和PM_(2.5)中SOC/OC比值均0.5,玉林市大气中粗细颗粒物均以SOC为主.夏季PM_(10)和PM_(2.5)中SOC/OC分别为80.6%和77.7%,为四季最高值,与夏季温度较高、光照强烈、有利于光化学反应将OC转化为SOC有关.     

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.     

新乡冬季PM2.5中金属元素与水溶性离子年际变化及其来源解析

为了探究新乡地区年际间冬季PM_(2.5)组分的变化特征和污染来源,于2015年冬季和2016年冬季分别在新乡市区进行连续1个月的膜采样,测定PM_(2.5)质量浓度、金属元素含量及其水溶性离子成分含量,并结合气象因素进行分析.结果表明,新乡地区2015年和2016年冬季采样期间PM_(2.5)的质量浓度日均值分别为226μg·m~(-3)和224μg·m~(-3),污染水平较高.观测期间,新乡冬季PM_(2.5)中Cd和Pb金属元素富集明显,富集因子超过1000.且与2015年相比,2016年金属元素(除Ag和Ni)浓度下降约7. 83%～73. 33%,富集程度均趋于降低.水溶性离子以SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+这3种为主,2016年在PM_(2.5)中占比上升25. 1%.综合两种成分分析,新乡地区的PM_(2.5)污染呈现出金属污染向二次水溶性离子污染转移的趋势.综合PCA和PMF源解析结果显示,新乡市冬季有4种主要排放源,即尘土、二次源、工业源和化石燃料燃烧源,2015年冬季主要来源是土壤和建筑扬尘混合源,贡献率37. 46%,2016年主要来源是交通及工业生产中的二次气溶胶污染源,贡献率为34. 94%.     

典型时段西南地区PM_(2.5)及组分污染特征

选取西南地区为采样点,于2015年非重污染和重污染时期对环境PM_(2.5)进行采样,并对PM_(2.5)、水溶性离子和碳质组分的污染特征进行分析。结果显示:重污染与非重污染天PM_(2.5)质量浓度分别为(204.8±47.0)μg/m~3和(66.8±23.1)μg/m~3。重污染天气下SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+浓度分别是非重污染天气下的3.5,4.2,3.4倍,SIA浓度占PM_(2.5)的比例可高达42.2%。重污染期间OC和EC浓度分别是非重污染期间的4.8,2.7倍,SOC浓度在非重污染和重污染期间分别为(3.2±1.6),(25.6±15.2)μg/m~3,OC、EC较低的相关性也反映出重污染期间碳质组分来源的复杂性。     

典型城市市区春冬季PM_(2.5)污染特征及来源分析

于2015年春季和冬季在北京、唐山市区进行了大气环境PM_(2.5)样品采集,分析了PM_(2.5)的污染特征和来源。北京、唐山市区冬季PM_(2.5)质量浓度分别为93.9,104.1μg/m~3,是春季的1.1和1.5倍;各采样点春、冬季水溶性无机离子可占PM_(2.5)的43.1%～45.4%和52.0%～54.2%。OC、EC和SOC浓度均呈现出冬季大于春季的变化规律,冬季SOC浓度较高主要是由于采暖燃煤导致前体物浓度升高,不利于扩散的气象条件使污染物易发生大气氧化反应。分析结果表明:扬尘源、移动源、燃煤源和生物质燃烧是各采样点PM_(2.5)的主要来源,唐山市区的生物质燃烧源贡献(21.148%～23.147%)要明显大于北京市区(16.900%～18.150%),因此对于唐山市区要加强生物质燃烧的控制。     

上海地区降雨清除PM2.5的观测研究

分析2012—2016年上海徐家汇站的雨量和颗粒物(PM_1、PM_(2.5)、PM_(10))观测数据发现,降雨对PM_(2.5)的湿清除作用明显,降雨日的PM_(2.5)质量浓度较非降雨日平均降低约30%,在污染季节降低更加显著约50%.降雨时PM_1在PM_(2.5)中的占比明显下降,PM_1质量浓度下降幅度占PM_(2.5)下降幅度的84%,表明降雨对PM_1的有效清除是PM_(2.5)质量浓度下降的主要原因.降雨过程结束后PM_(2.5)质量浓度是否下降和降雨前PM_(2.5)的初始质量浓度关系密切,当初始浓度在冬季大于70μg·m~(-3)、在其他季节大于45μg·m~(-3)时,80%以上的降雨过程结束后PM_(2.5)质量浓度较降雨前下降,因此可作为研判降雨过程对PM_(2.5)湿清除影响的预报因子.     

北京市PM_(2.5)和反应性气体浓度的变化特征及其与气象条件的关系

利用2012年全年北京市SO_2、NO_y、O_3、CO和PM_(2.5)监测数据,讨论PM_(2.5)和反应性气体的变化特征及其与气象条件的相关关系.结果表明:北京地区2012年PM_(2.5)平均质量浓度为52.0μg/m~3,年波动范围较大,特别是秋冬两季,呈现出慢累积而快清除的变化特征;NO_y、NO、CO、SO_2与PM_(2.5)质量浓度增减呈相同的变化趋势,O_3变化趋势相反;PM_(2.5)质量浓度0~25μg/m~3之间出现的频率最高,为27%;NO_y、NO、CO、SO_2和PM_(2.5)在风速小于3m/s时,随风速增大均呈显著的下降趋势,其中PM_(2.5)的下降率约为25%/m/s,风速大于3m/s后,污染物下降到较低浓度后趋于平缓;清洁天,相对湿度增大对PM_(2.5)质量浓度的影响不显著,而污染天,在较高相对湿度下,PM_(2.5)的质量浓度迅速升高.     

内江市大气细颗粒物化学组成及其消光特征

2012—2013年在内江市环境监测站楼顶采集了PM_(10)和PM_(2.5)样品,并分析了颗粒物中金属无机元素、水溶性离子和碳质组分的质量浓度,以研究颗粒物的污染水平及其消光特性.采样期间,内江市的PM_(10)和PM_(2.5)浓度分别为(116.3±54.7)μg·m~(-3)和(78.6±36.8)μg·m~(-3);颗粒物污染冬季较重,其次为秋季,春季和夏季污染水平相当.内江市PM_(2.5)中以二次无机离子(SNA,42.5%)和有机物(OM,35.0%)污染最为突出,其次为地壳元素(Soil,11.4%)、元素碳(EC,5.2%)和微量元素(Trace,0.3%).高相对湿度和细颗粒物浓度是导致内江灰霾频发的主要原因,10km能见度对应的PM_(2.5)浓度界值为72.2μg·m~(-3).采用IMPROVE模型计算,内江市PM_(2.5)的平均散射系数为(504.6±293.2)Mm-1,吸光系数平均为(41.0±20.6)Mm-1;PM_(2.5)中硫酸盐对消光系数贡献最大,占40.0%;其次为有机物和硝酸盐,贡献率分别是29.2%和15.3%;EC的贡献率为7.3%.PM_(2.5)质量浓度与散射系数呈现出较强的线性关系(r=0.88),通过回归方程得到PM_(2.5)的质量散射效率为4.2 m~2·g~(-1).     

贵州“两控区”城市PM_(2.5)及其阴阳离子污染特征

2015年3月~2016年2月,对贵州主要城市(包括贵阳、安顺、遵义、毕节、都匀)9个采样点和贵州省背景点雷公山的PM_(2.5)按照季节进行采样,分析PM_(2.5)污染特征及其中9种阴阳离子的分布特征.结果表明:PM_(2.5)平均质量浓度范围为13.84~167.17μg/m~3,从季节分布上看,冬春秋夏,从空间分布上看,贵阳市区PM_(2.5)污染较重,平均质量浓度为(80.15±30.18)μg/m~3.PM_(2.5)样品中总阴阳离子浓度范围为7.85~47.02ng/m~3,SO_4~(2-)、NO_3~-、NH_4~+(SNA)占PM_(2.5)质量浓度比重范围为10.00~68.48%,从季节分布上看,夏冬秋春,从空间分布上看,背景点贵阳高坡、雷公山SNA占PM_(2.5)质量浓度平均比重较大,分别为41.45%、53.45%.AE/CE平均值为1.53,总体呈弱酸性.NH_4~+与SO_4~(2-)的相关性(R=0.67)大于NH_4~+与NO_3~-的相关性(R=0.33),Ca~(2+)与Mg~(2+)的相关性(R=0.57)明显.与其他城市相比,研究区[NO_3~-]/[SO_4~(2-)]较低,均值为0.29,表明贵州主要城市PM_(2.5)受固定源影响较大,大气污染以煤烟型为主.     

徐州市大气PM_(2.5)污染特征和来源解析

于2016年4月、7月、10月和2017年1月利用2台中流量分别在徐州市不同功能区,即生活区、工业区和旅游区采样大气中的细颗粒物(PM_(2.5))样品,测定PM_(2.5)质量浓度及其化学组分(含碳组分、水溶性离子和无机元素),结合化学质量平衡模型(CMB),对PM_(2.5)进行来源解析。研究结果表明:徐州市PM_(2.5)污染的年平均浓度维持在65μg/m~3左右,超过国家环境空气质量标准(GB3095-2012)二级标准(35μg/m3)的0.95倍。冬季全市的PM_(2.5)平均浓度最高,为103.6μg/m~3。根据CMB模型结果,全年PM_(2.5)来源解析,煤烟尘的分担率最高,达23.4%;其次是硫酸盐,达20.5%;硝酸盐的分担率占第三位,为18%,机动车尾气尘和城市扬尘分别为12.3%和11.4%,其他各源类的分担率均小于5%。     

自贡市冬季大气PM2.5组分特征分析及来源解析

为探究自贡市冬季大气PM_(2.5)污染特征,文章分析了自贡市冬季大气PM_(2.5)中水溶性离子、无机元素和碳质组分的浓度水平及来源。结果表明,二次无机离子(NO_3~-、SO_4~(2-)、NH_4~+)是自贡冬季PM_(2.5)中水溶性离子的重要组成部分,占PM_(2.5)质量浓度的45.8%。SOR和NOR值分别为0.45和0.31,说明自贡市二次离子污染较为严重;PM_(2.5)中无机元素总浓度为2.7μg/m~3,占PM_(2.5)质量浓度的3.9%。通过富集因子法分析,Pd、Te、Ag、Cd、Sb、Se、Mo、Sn、Hg、Br、Cs、Tl为高度富集;As、Co、Sc、Ga、Pb、Cr、Zn、Cu、Ni为中度富集;Al、K、Mn、V、Ba为轻度富集;TC质量浓度为19.3μg/m~3,其中OC为11.7μg/m~3、EC为7.5μg/m~3,分别占PM_(2.5)质量浓度的15.3%、9.8%。PM_(2.5)中SOC平均浓度为1.6μg/m~3,占OC的13.7%;自贡市冬季PM_(2.5)来源贡献大小依次为二次硝酸盐(24.5%)、移动源(20.9%)、二次硫酸盐(18.1%)、工业源(17.2%)、生物质燃烧源(10.1%)、扬尘源(9.2%),应重点管控移动源、水泥行业、道路扬尘和施工扬尘、生物质燃烧等排放源。     

南京市典型交通源冬季PM_(2.5)污染特征分析

为研究南京市典型交通源冬季PM_(2.5)的污染特性,于2016年1月9日到2月4日在南京市四平路采集了大气中PM_(2.5)样品,分析了样品中的重金属元素、水溶性离子、有机碳和元素碳的浓度。结果表明,采样期间南京市大气PM_(2.5)中日平均质量浓度为85.3μg/m~3。重金属元素锌(Zn)的浓度最高,其次是铅(Pb)和锰(Mn)的元素浓度,平均浓度分别为104.72 ng/m~3、60.88 ng/m~3,再者是钡(Ba)和铜(Cu)的元素浓度,平均浓度分别为30.23 ng/m~3、45.26 ng/m~3。样品中水溶性离子的平均质量浓度水平为:NO_3~-SO_4~(2-)NH_4~+Cl~-K~+Na~+Mg~(2+)Ca~(2+),其中NO_3~-、SO_4~(2-)和NH_4~+的质量浓度均在10μg/m~3以上,是水溶性离子的主要组分,分别占总离子浓度的37.18%、29.34%、17.42%。     

南昌市秋季大气PM_(2.5)中碳组分污染特征

2013年秋季在南昌市6个采样点采集了60个大气PM_(2.5)样品,用热光透射法测定了PM_(2.5)样品中OC和EC的含量,并分析了OC/EC值、二次有机碳SOC浓度水平以及OC和EC的相关性。结果显示:采样期间南昌市大气PM_(2.5)日均值为45.7μg/m~3;OC和EC的浓度范围分别为4.6~15.8μg/m~3和1.5~8.2μg/m~3;各采样点OC/EC均值范围为2.0~3.5,说明各采样点均存在SOC的生成;SOC、一次有机碳POC和总碳TC浓度平均值分别为2.0、9.0和15.5μg/m~3,SOC/OC范围13.6%~31.1%(均值19.1%),SOC/PM_(2.5)范围2.9%~7.2%(均值4.6%);石化、建工学校、省外办和京东镇政府采样点PM_(2.5)中OC和EC的相关性相对较好,来源较为相近;武术学校和林科所OC和EC的相关性较不显著,来源相对复杂。     

郑州市PM2.5中水溶性离子特征及来源分析

为探究郑州市PM_(2.5)中水溶性离子污染特征,本研究自2017年12月1日至2018年11月30日对郑州市PM_(2.5)中水溶性离子进行为期1a的高时间分辨率持续观测,并基于高时间分辨率观测数据分析水溶性离子特征并对其进行来源分析.结果表明,观测期间郑州市总水溶性离子平均质量浓度为42. 7μg·m~(-3),各离子质量浓度从大到小分别为:硝酸根(17. 7μg·m~(-3))、硫酸根(10. 2μg·m~(-3))、铵根(9. 0μg·m~(-3))、氯离子(2. 3μg·m~(-3))、钾离子(1. 3μg·m~(-3))、钠离子(1. 3μg·m~(-3))、钙离子(0. 8μg·m~(-3))和镁离子(0. 1μg·m~(-3)).总水溶性离子质量浓度表现为冬季最高,秋季略高于春季,夏季最低的季节特征,在PM_(2.5)中的占比表现为秋季(65. 2%)冬季(52. 5%)夏季(48. 2%)春季(43. 0%).除钠离子和钙离子外,其余水溶性离子质量浓度均表现为冬季秋季春季夏季的季节变化特征,而钠离子表现为秋季最高,夏季最低的季节变化特征,钙离子表现为秋季最高,冬季最低的季节变化特征.总水溶性离子质量浓度全年及春季、夏季和秋季均表现为单峰分布的日变化特征,冬季没有显著的日变化特征.观测期间二次离子(硫酸根、硝酸根和铵根)质量浓度占PM_(2.5)的43. 8%,是PM_(2.5)的重要组成部分,主要以(NH4)2SO4和NH4NO3的形式存在.观测期间郑州市存在较大程度的二次转化过程,且相对湿度对硫氧化率的影响较大,而温度对氮氧化率的影响较大.观测期间二次离子间具有较好的相关性,钾离子与镁离子和氯离子也表现出较好的相关性.硝酸根、硫酸根和铵根的主要来源是气体污染物的二次转化,镁离子和钙离子通常来源于土壤尘和建筑尘,钾离子是主要的生物质燃烧标识物之一,钠离子来自于海盐和土壤尘,氯离子不仅来自于海盐,也可来自生物质燃烧和化石燃料燃烧.主成分分析结果表明观测期间郑州市PM_(2.5)中水溶性离子主要受二次转化、燃烧源及土壤或建筑扬尘源排放影响.     

北京市室内外PM_(2.5)中有机碳和元素碳的分布特征

为了分析北京市室内外PM_(2.5)中有机碳和元素碳的分布特征,于2015年11月-2016年4月在北京市西城区室内、室外采样点同步采集PM_(2.5)样品,采用美国Sunset Lab Inc.碳分析仪分析PM_(2.5)中有机碳(Organic carbon,OC)、元素碳(Elemental carbon,EC)的质量浓度,讨论了灰霾和非霾天气下,PM_(2.5)、OC、EC以及二次有机碳的浓度水平、室内外相互关系以及季节分布特征。结果表明:非霾天气下,受室内源影响,室内OC质量浓度高于室外;冬、春季室内的OC在PM_(2.5)中占比均大于室外,室内源作用明显;北京市冬、春季二次有机碳占总有机碳的50%以上,冬季高于春季,室内高于室外,二次有机碳是北京市PM_(2.5)中碳质颗粒物的主要组成,污染严重,应受到重视。