西安市PM2.5中水溶性离子的季节变化特征

为探究西安市大气PM_(2.5)中水溶性离子的污染特征及来源,本研究采集2017～2018年的PM_(2.5)样品,利用离子色谱仪测定9种水溶性离子(SO~(2-)_4、NO~-_3、Cl~-、F~-、Na~+、Mg~(2+)、NH~+_4、K~+和Ca~(2+))的浓度水平,并对NH~+_4的存在形式分析、氮氧化率(NOR)、硫氧化率(SOR)以及[NO~-_3]/[SO~(2-)_4]等进行探究.结果表明,西安市PM_(2.5)中水溶性离子主要来自扬尘、燃煤、生物质燃烧和二次生成.Ca~(2+)、SO~(2-)_4、NH~+_4和NO~-_3是西安市大气PM_(2.5)中主要的水溶性离子.相关性分析结果表明,西安市春季NH~+_4不能完全中和SO~(2-)_4,未中和的SO~(2-)_4主要与K~+和Ca~(2+)结合;夏季NH~+_4主要以NH_4HSO_4和(NH_4)_2SO_4的形式存在于大气中;秋季的NH~+_4主要以NH_4HSO_4和NH_4NO_3的形式存在;冬季大气中NH~+_4多以(NH_4)_2SO_4和NH_4NO_3的形式存在.硫氧化率和氮氧化率的年均值分别为0.35和0.16,说明研究期间SO~(2-)_4、NO~-_3的二次生成率较大.[NO~-_3]/[SO~(2-)_4]比值说明西安市春夏季主要受固定源影响,秋冬季主要受移动源影响.     

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.     

兰州城区大气PM2.5污染特征及来源解析

为探究兰州城区PM_(2.5)的污染特征及其来源,分别在兰州市城关区和西固区设置PM_(2.5)采样点,于2013年10月(非采暖期)和12月(采暖期)采集样品并进行分析,得到了PM_(2.5)及其16种化学组成的质量浓度.结果表明,兰州城区PM_(2.5)污染水平较高,平均质量浓度为129μg·m~(-3).样品无机元素平均质量浓度为:SCaFeAlMgPbZnMnTiCu,其中S、Ca、Fe、Al的质量浓度在1μg·m~(-3)以上,是主要元素组分;样品各无机元素质量浓度表现为采暖期高于非采暖期,城关区高于西固区.样品水溶性离子平均质量浓度为:SO~(2-)_4NO~-_3NH~+_4Cl~-K~+Na~+,其中SO~(2-)_4、NO~-_3、NH~+_4的质量浓度在10μg·m~(-3)以上,是主要离子组分;样品各水溶性离子质量浓度表现为采暖期高于非采暖期,西固区高于城关区.富集因子(EF)分析结果表明,元素Al、Ca、Mg、Ti的EF值均小于1以自然来源为主;元素Cu、Pb、S、Zn的EF值显著大于10,表明这4种元素在PM_(2.5)中高度富集,且主要源于人为活动造成的污染.主成分分析结果表明,交通排放源、生物质燃烧源、土壤源和二次粒子对兰州城区大气PM_(2.5)贡献显著.     

沈阳大气气溶胶中水溶性无机离子的观测研究

为了解沈阳大气气溶胶中水溶性无机离子浓度水平和季节变化,探究污染期与清洁期气溶胶特性的差异,本研究采集了2012年6月至2013年5月沈阳大气气溶胶分级样品,测定了其中水溶性无机离子浓度.结果表明,沈阳细粒子和粗粒子中水溶性无机离子的浓度总和分别为22.30μg·m~(-3)和14.29μg·m~(-3),其中含量最高的离子分别是SO~(2-)_4和Ca~(2+).细粒子中NH~+_4主要以(NH_4)_2SO_4和NH_4NO_3的形式存在,SO~(2-)_4/NO~-_3质量比为2.28.细粒子中水溶性无机离子的浓度总和(total water soluble inorganic ions,TWSI)季节变化明显,冬春季浓度高,夏秋季浓度低,化石燃料燃烧是细粒子中二次离子冬季出现高值的主要原因;粗粒子中TWSI季节变化不明显,秋季略高,冬季略低,风沙扬尘使秋季粗粒子中的Ca~(2+)出现了显著高值.SO~(2-)_4、NO~-_3、NH~+_4这3种离子浓度总和在冬季清洁期细粒子中比例为80%,污染期则上升为94%;清洁期的离子在细粒径段的峰值主要出现在0.43~0.65μm粒径处,而污染期的离子在细粒径段的峰值主要出现在0.43~2.1μm处,污染期SO~(2-)_4、NO~-_3、NH~+_4这3种离子在细粒径段的峰值由0.43~0.65μm处转移至1.1~2.1μm处,出现了由凝结模态向液滴模态转移的现象;清洁期气团主要生成在贝加尔湖附近,经高空远距离传输至采样点;而污染期气团主要生成并经过我国东北工业区,经低空短距离输送至采样点.     

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.     

新疆石化工业区颗粒物含水量和酸度对二次无机组分形成的影响

大气二次污染物是新疆独山子区大气污染物的重要组成部分,研究大气中二次组分的转化过程对区域大气污染治理有着重要意义.对新疆独山子区2015年9月至2016年7月采集到的样品进行水溶性组分分析.结果表明,水溶性无机离子(TWSIs)表现出与PM_(2.5)一致的季节变化,为冬季(67.86μg·m~(-3))秋季(13.77μg·m~(-3))春季(10.09μg·m~(-3))夏季(4.85μg·m~(-3));冬季二次无机离子(NH~+_4、SO~(2-)_4和NO~-_3)占TWSIs的98%;结合气溶胶热力学模型(E-AIM)探讨独山子区大气颗粒污染物中颗粒相含水量以及颗粒酸碱性;表明独山子区颗粒物呈酸性,年均原位pH为0.81,其中冬季样品的pH(2.93)值最高;颗粒含水季节变化为冬季(331.32μg·m~(-3))秋季(5.91μg·m~(-3))春季(5.46μg·m~(-3))夏季(1.62μg·m~(-3));年均氮氧化率(NOR)和硫氧化率(SOR)分别为0.13和0.47,表明区域污染物存在二次转化;进一步分析表明颗粒相中的硫酸盐质量浓度受到颗粒含水量和颗粒酸碱度的影响较为明显;高的颗粒相含水条件下区域硝酸盐的形成主要以非均相反应为主.     

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.     

海南三亚大气颗粒物中水溶性无机离子浓度及其粒径分布特征

为研究我国旅游城市海南省三亚市大气颗粒物浓度水平及其化学成分,于2012年6月~2014年5月,使用惯性撞击式分级采样器采集大气颗粒物样品,并利用离子色谱法分析了其中的水溶性无机离子浓度及粒径分布.结果表明,PM_(2.1)和PM_(2.1~9)中总水溶性无机离子浓度平均值分别为(8.91±7.27)μg·m~(-3)和(11.34±9.37)μg·m~(-3).PM_(2.1)中SO_4~(2-)和NH_4~+占总水溶性无机离子的质量分数比较高,二者总和达到72.2%;PM_(2.1~9)中Cl-、Ca~(2+)和Na+占比较高,三者总和为67.6%.PM_(2.1)中总水溶性无机离子浓度在冬季最高,春秋季节次之,夏季浓度最低,分别为(14.58±8.88)、(9.33±7.72)、(8.72±4.42)和(3.82±1.59)μg·m~(-3);PM_(2.1~9)中总水溶性无机离子浓度夏季最高(17.14±16.00)μg·m~(-3),冬季次之(10.59±3.80)μg·m~(-3),春季和秋季变化差异不大,分别为(9.41±3.63)μg·m~(-3)和(8.21±3.24)μg·m~(-3).SO_4~(2-)和NH_4~+呈细粒径段为主的双模态分布,春季、夏季和秋季细粒径段峰值出现在0.43~0.65μm粒径段,而冬季则出现在0.65~1.1μm粒径段,细粒径段峰值出现由凝结模态向液滴模态转移的现象;NO~(-3)、Na+、Cl-、Ca~(2+)和Mg~(2+)呈粗粒径单峰分布,峰值出现在4.7~9μm粒径段;K+为双模态分布,细、粗粒径段峰值分别出现在0.43~0.65μm和4.7~5.8μm.三亚作为我国少数PM2.5年均值达标城市,水溶性无机离子来源主要为二次源、海盐和土壤尘及降尘.     

基于高分辨率MARGA分析成都市PM2.5中水溶性离子污染特征

利用高分辨率MARGA对2019年成都市PM_(2.5)中水溶性离子展开连续监测,结合气象参数分析水溶性离子污染特征.结果表明,MARGA监测的8种水溶性离子质量浓度与PM_(2.5)变化趋势一致,水溶性离子年均浓度为(23.1±13.6)μg·m~(-3),在PM_(2.5)中占比为48.6%,表明水溶性离子为PM_(2.5)重要组分.各离子质量浓度大小顺序依次为:NO~-_3、 SO_4~(2-)、 NH~+_4、 Cl~-、 Ca~(2+)、 K~+、 Mg~(2+)和Na~+,其中二次离子(NO~-_3、 SO_4~(2-)和NH~+_4)年均质量浓度为(20.2±2.7)μg·m~(-3),在水溶性离子占比为87.2%.水溶性离子质量浓度季节变化趋势为:冬季春季≈秋季夏季,逐月变化呈"U"型, 1月和12月浓度最高, 6～8月浓度最低.无论有无降雨,能见度均随水溶性离子浓度的增加呈幂指数递减规律,且SNA为首要影响因素.降小雨(日累计降雨量10 mm)对水溶性离子无清除作用,中雨及以上时清除作用显著.SNA在0.01水平上显著相关(两两之间相关系数均大于0.7),表明二次离子生成机制及在大气中演变过程具有较高的相似性.硫氧化率(SOR)和氮氧化率(NOR)年均值分别为0.42和0.12,与温度和O_3均呈负相关性,与湿度均呈正相关性,表明SO_4~(2-)来源主要为液相非均相氧化反应,NO~-_3来源主要为夜间非均相氧化反应.阳离子和阴离子电荷比(CE/AE)年均值为1.2,二次离子中和率(NR)年均值为1.1,表明气溶胶整体呈弱碱性.成都市大气环境处于富氨状态,二次离子存在形式主要为(NH_4)_2SO_4和NH_4NO_3.     

石家庄市臭氧和二氧化氮的时空演替特征及来源解析

为研究石家庄市域臭氧（O₃）和NO₂的时空演替格局及污染来源,取2014~2017年市域18个区县（市）的O₃、NO₂和气象要素资料（温度、湿度、风速、降水、日照）,及2017年夏季挥发性有机物（VOCs）数据,采用网络分析（network analysis）、空间插值（IDW）、Moran模型及后向轨迹方法,对市域内区县O₃和NO₂的空间联系、演替格局、空间影响因素及污染来源进行了分析.结果表明：①2014~2017年市域O₃浓度呈上升趋势,市区O₃月度变动呈单峰型态势,5~9月是O₃污染（O₃≥160 μg·m^-3）的典型时期（TPOP）,TPOP的气象特征为高温低湿弱风强光照,NO₂在TPOP内的负相关性显著;②主城区O₃浓度在2015年后呈逐年显著上升,主城区的污染物类型从NO₂（2014~2016年）转为VOCs（2016~2017年）,而县域2014~2017年均属VOCs控制区;③市域O₃空间影响因子主要集中于工业、农业、经济和人口这4个维度（P≤0.05）.第二产业对O₃污染的高值中心出现在主城区和栾城区,与区域内工业生产活动有关;④VOCs夏季监测期间的轨迹聚类出3个来源方向,即A（东-东北,26.67%）、B（西北-西,43.33%）及C（东南-南,30%）,轨迹A和C是VOCs传输的主要方向（东-东南）.     

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.     

紫外光照下盐酸环丙沙星的光解性能

本研究重点考察了盐酸环丙沙星初始浓度、硝酸铅、硝酸镉、氯化铅、氯化镉等重金属盐对盐酸环丙沙星光降解性能影响.结果表明,黑暗条件下环丙沙星无降解;紫外光照可以有效去除环丙沙星,且环丙沙星的光降解速率随其初始浓度的增大而降低;硝酸铅和硝酸镉(除0.006 mmol·L~(-1)体系外)可以促进环丙沙星的光降解,且随摩尔比的增大(即硝酸盐浓度的降低),环丙沙星的半衰期逐渐增大;随着摩尔比的增大(即氯化盐浓度的降低),氯化铅和氯化镉先促进后抑制环丙沙星的光降解.     

不同环境因素下太湖中四环素的自然消减

四环素已经广泛应用于兽药生产和疾病治疗中,并通过禽畜粪便等途径进入环境中,基于四环素残留物的危害性,采用了模拟自然环境状态的实验方法,研究了四环素在不同环境状态(光照、底泥、重金属)下的自然消减过程.结果表明,四环素在自然光照下的消减不明显;未杀菌底泥水体中,四环素的消减速率大于杀菌底泥水体;实验初期,含硝酸铅水体中四环素消减缓慢,随着时间延长,消减速率加快,而在硝酸镉水体中四环素短时间内消减趋势已经十分明显,且消减速率大于硝酸铅水体;以0.08 mmol·L-1四环素为例,四环素在光照下各环境因素中的消减速率依次为:未杀菌底泥(87.2%)>杀菌底泥(70.37%)>硝酸镉水体(64.2%)>硝酸铅水体(32.3%)>空白组(6.6%),各环境因素均促进了四环素的消减.避光时,各环境因素中四环素的消减趋势与光照组相同,但消减速率较光照组小,表明光照对四环素的自然消减具有一定的促进作用.     

基于地统计模型的上海大气污染物多建模方法的比较

地统计模型被广泛应用于环境空气污染物暴露模拟,但不同建模方法及其模拟结果之间的对比研究较少.基于上海2016~2019年55个环境空气监测点位的NO₂和PM_2.5观测数据,以及交通路网、排放源兴趣点和卫星数据等地统计变量,应用偏最小二乘回归（PLS）、监督学习线性回归（SLR）和机器学习随机森林（RF）这3种建模方法创建年暴露模型,并进一步应用普通克里金插值（OK）法分析模型残差,构建复合模型.应用交叉验证对模型的模拟效果进行检验,选取每一种建模方法的最优模型结构（是否应用OK）作为最终模型.结果表明,NO₂模型中表现最好的是RF-OK （R_mse²为0.70~0.82）和PLS-OK模型（R_mse²为0.78~0.84）;PM_2.5模型中PLS模型（R_mse²为0.62~0.71）优于SLR-OK （R_mse²为0.40~0.79）和RF-OK （R_mse²：0.31~0.56）模型.应用3种建模方法对上海1 km网格开展年暴露模拟和对比,NO₂模型间模拟结果的相关性（r为0.82~0.91）高于PM_2.5模拟结果的相关性（r为0.66~0.96）.基于3种模型2019年的模拟结果,评估了上海NO₂和PM_2.5的人群暴露水平.     

黄石市夏季昼间大气PM10与PM2.5中有机碳、元素碳污染特征

2012年7月,对黄石市城区夏季昼间大气颗粒物PM10与PM2.5样品进行采集,并用热/光反射法(TOR)分析其中的有机碳(OC)、元素碳(EC).结果显示,新老城区PM10中OC平均含量分别为14.60μg·m-3和18.70μg·m-3,EC平均含量分别为4.70μg·m-3和11.02μg·m-3;PM2.5中OC平均含量分别为11.89μg·m-3和13.66μg·m-3,EC平均含量分别为2.28μg·m-3和4.96μg·m-3.研究结果表明,夏季昼间黄石市新老城区大气PM10与PM2.5中碳组分浓度变化趋势相同,且老城区大气PM10、PM2.5中的OC和EC含量普遍要比新城区高,且PM10中OC、EC在总碳(TC)的质量分数均高于在PM2.5中,说明黄石市老城区碳污染状况较新城区要严重,其夏季昼间大气粗颗粒物中碳的含量更高.通过对OC/EC及8个碳组分进行探讨,发现黄石市大气颗粒物中OC易形成二次污染,而EC排放以烟炱为主,夏季燃煤和机动车尾气是黄石碳污染的重要污染源,生物质燃烧也具有一定影响.     

石家庄市采暖季PM2.5碳组分昼夜污染特征及来源分析

为探究2017年石家庄市采暖季昼夜PM_2.5中碳组分的污染及来源特征,选取2017年11月30日-2018年1月22日时间段分别采集石家庄白天（8：00-20：00）、夜晚（20：00-翌日8：00）的PM_2.5样品,分析PM_2.5组分中OC和EC昼夜间的浓度变化特征、来源特性,SOC的估算及影响因素,并对石家庄市碳质气溶胶进行源解析和区域传输分析.结果表明,①采样期间白天PM_2.5、OC和EC的平均质量浓度分别为（110.6±71.6）、（39.9±20.4）和（9.3±3.6）μg·m^-3,夜间平均质量浓度分别为（128.5±75.3）、（64.7±36.5）和（13.6±6.0）μg·m^-3,PM_2.5、OC和EC质量浓度均呈现出夜间质量浓度高于白天的特征.②燃煤和机动车尾气排放在增加了一次有机碳（POC）和元素碳（EC）的本底质量浓度的同时,产生的CO、NO₂、SO₂等气体污染物又促进了光化学反应,两者协同作用下促进了SOC质量浓度的生成和积累.根据估算,SOC、SOC/OC值在夜间高于白天,白天较强的太阳辐射和光化学活性是SOC转化的主导因素,夜间气态有机前体物浓度是SOC转化的主导因素.③采样期间昼夜间OC、EC的相关性较好,其来源具有较好的同源性.大气PM_2.5碳质气溶胶主要来自燃煤、汽油车和柴油车尾气排放混合源,夜间柴油车污染源对碳质气溶胶的贡献率较白天更为明显.④后向轨迹结果表明,石家庄市严重污染期间颗粒污染物浓度变化主要受到低空东北方向气团的影响,PM_2.5以及OC、EC质量浓度的变化和周边地区的污染物输送有关.     

上海城郊夏季大气VOCs在臭氧生成中的作用

为研究上海市夏季臭氧高发季节大气VOCs在臭氧生成中作用,选取2018年5～8月大气臭氧较高的时段,在淀山湖科学观测研究站对103种挥发性有机物、臭氧和氮氧化物等环境污染物进行观测.结果表明,上海臭氧高发季节大气平均φ（VOCs）为32.7×10^-9,羰基化合物是VOCs的主要组分,所占质量分数达35.0%.羰基化合物中甲醛体积分数最高,其次是丙酮,占12种测量羰基化合物总量的82.8%. 5月环境空气的化学反应活性最强,总的臭氧生成潜势（OFP）为337.2μg·m^-3,甲醛贡献率最大.烷烃、烯烃和芳香烃的日变化呈现夜高昼低规律,在早晨出现小峰值,与交通排放影响有关;而醛酮类日变化呈现昼高夜低规律,与光化学反应的二次生成过程有关.OBM模拟结果显示,5～6月属于臭氧生成的VOCs控制区,7～8月属于过渡区.     

太原市PM2.5中有机碳和元素碳的污染特征

采集了太原市4个点位冬季和夏季PM2.5样品,利用元素分析仪测定了PM2.5中有机碳(OC)和元素碳(EC)的质量浓度,并对碳气溶胶污染水平、时空分布、二次有机碳(SOC)以及OC和EC相关性等特征进行了分析.结果表明,太原市冬季有机碳(OC)、元素碳(EC)平均质量浓度为22.3μg·m-3和18.3μg·m-3,夏季OC、EC平均质量浓度为13.1μg·m-3和9.8μg·m-3,冬季和夏季总碳气溶胶(TCA)占PM2.5的比例分别为56.6%和36.5%;各点位OC和EC质量浓度均呈现冬季夏季的季节特征,冬季OC、EC浓度呈现出较好的均一性,夏季OC、EC质量浓度存在较明显的空间分布差异;太原市SOC污染较轻;冬季OC、EC相关性较强,夏季OC、EC相关性差.     

北京市2014~2020年PM2.5和O3时空分布与健康效应评估

细颗粒物（PM_2.5）和臭氧（O₃）是我国的主要大气污染物,严重危害人群健康.北京市自2013年以来大力开展大气污染治理工作,现已取得显著成效.通过分析2014~2020年北京市34个大气环境监测站的PM_2.5和O₃浓度变化特征并评估大气污染防治的健康效应,对推进大气污染防治具有重要意义.结果表明,2014年北京市PM_2.5年均值和4~9月平均O₃日最大小时（O_{3_max}）值分别为92.0 μg·m^-3和81.9 nmol·mol^-1.2014~2020年PM_2.5平均每年降低7.5 μg·m^-3,但是O_{3_max}持续偏高.在季节尺度,冬季的12月和1月PM_2.5浓度最高,夏季的8月浓度最低.相反地,O_{3_max}在每年6月浓度最高.PM_2.5浓度日变化规律为,夜间22：00至次日00：00最高,14：00~16：00最低.而O₃浓度在07：00最低,随后逐步升高并在午后达到最高.在空间分布上,PM_2.5在2014和2019年都呈现南高北低的趋势,O_{3_max}在全市范围内均较高,仅在道路区域偏低.大气污染对人群健康影响的评估结果表明,2014年北京市与PM_2.5相关的心血管和呼吸道疾病超额死亡人数分别为1580人和821人,与O₃相关的呼吸道疾病超额死亡人数为2180人.2019年与PM_2.5相关的超额死亡人数仅为2014年的50%,而与O₃相关的超额死亡人数与2014年持平.北京市细颗粒物治理成效显著,但是O₃污染问题凸显,O₃已经成为危害北京市居民健康的首要大气污染物.未来需要加强PM_2.5和O₃协同治理.