南昌市新城区大气降水化学特征与主要成分来源解析

为了解南昌新城区大气降水化学特性和来源,于2013年5月15日—2014年1月24日采集当地有效降水样品39个,分析其降水化学特性,包括pH、电导率和主要离子(Na+、NH₄+、K+、Mg2+、Ca2+、F-、Cl-、NO₃-和SO₄2-)的浓度.结果表明:南昌市新城区降水pH介于3.67～5.86之间,降水量加权平均值为4.63;电导率在6.13～73.01 μS/cm之间,降水量加权平均值为29.02 μS/cm;降水中总离子浓度为154.1～474.3 μeq/L,降水量加权平均值为300.1 μeq/L.SO₄2-、Ca2+、NH₄+和NO₃-是降水中的主要离子,合计占总离子浓度的82.6%.SO₄2-/NO₃-(当量离子浓度比)在1.82～3.61之间,平均值为2.66.南昌市新城区降水相对酸度为0.43,57.0%的致酸物质被大气中碱性物质中和,主要的酸度中和因子为Ca2+和NH₄+,分别贡献50.0%和36.6%的中和量.阴阳离子三角图分析表明,阴离子主要来自人为源;阳离子来源包括地壳源和人为源.富集系数分析表明,99.5%的Ca2+、88.4%的K+、63.0%的Mg2+来自地壳源;Mg2+、K+、Ca2+的海洋源输入分别为30.7%、4.6%和0.5%;1.2%的Cl-来自地壳源,55.8%来自海洋源,43.0%来自人为源;96.8%的SO₄2-和99.5%的NO₃-来自人为源.研究显示,南昌市新城区的降水为混合型降水,人为源对大气环境产生了重要影响.      

阿拉善沙漠高原降水化学特征与离子来源判别

为查明我国北方沙漠地区降水化学组成及来源,在阿拉善沙漠高原阿右旗气象站采集了2013—2015年的降水样品,测定了降水pH、EC（电导率）及主要离子当量浓度.结果表明:阿拉善沙漠阿右旗气象站降水pH和EC的范围分别为6.66~8.05和35~1 237 μS/cm;Ca2+、SO₄2-、Na+和Cl-为降水中的主要离子,其总和占总离子的85%以上.降水pH、EC和主要离子当量浓度是反映空气质量的基本参数,较高的降水pH反映出当地降水具有明显的碱性特征.与其他地区相比,该地区降水的EC和可溶性离子日均湿沉降通量也较高,且随月份有较大的变化,表明干旱沙漠粉尘对当地降水水化学的贡献较大.根据离子来源相对贡献的计算结果发现,降水中92.8%的SO₄2-和98%的NO₃-来自人为源,98.8%的Ca2+和88.7%的K+为陆地来源,55%的Mg2+为海洋源,24.8%的Na+来自矿物风化,极少部分Cl-为人为源.研究显示:除降水中的NH₄+外,其他主要离子之间的相关性表明各种成因物质在风力作用下同时进入了大气;基于[NH₄+]（NH₄+的当量浓度）与[K+]（K+的当量浓度）相关性分析,降水中的NH₄+来自生物质燃烧、肥料使用、动物粪便等.      

海南五指山和福建武夷山降水离子组成及来源

分析海南五指山及福建武夷山大气背景点2008年1月—2009年12月的降水pH及离子组成,并探讨离子来源. 结果表明:海南五指山监测点降水年均pH约为564,呈中性;武夷山监测点降水的年均pH约为530,呈弱酸性. 2个监测点降水中的SO₄2-、NO₃-和NH₄+的浓度和占总离子浓度的59%左右,表现出与城市相似的组成特征,表明这2个监测点的降水已经受到人类活动的影响. 降水酸度除受SO₄2-和NO₃-的影响外,还受到NH₄+、Ca2+和Mg2+等碱性物质的中和作用. 相对酸度和中和因子的计算表明,五指山和武夷山监测点降水酸度分别有85%和76%被碱性物质NH₄+和Ca2+中和. 富集因子计算及来源定量分析表明,这2个监测点已受到人为源的影响,人为源的贡献大于海洋源及地壳源. 武夷山监测点88%的Ca2+和56%的K+均来自人为源,主要是受人为污染物长距离传输及生物质燃烧的影响.      

本溪市PM2.5中水溶性离子季节性变化特征及来源分析

为研究本溪市大气PM_2.5中水溶性离子污染特征,于2016年1—10月在本溪市开展PM_2.5样品采集,使用离子色谱法分析了其中8种水溶性离子（Cl-、NO₃-、SO₄2-、NH₄+、Ca2+、Na+、Mg2+、K+）,并采用PMF（positive matrix factorization,正矩阵因子分解法）模型对水溶性离子的来源进行分析.结果表明:观测期间,本溪市ρ（PM_2.5）平均值为（57.6±21.9）μg/m3,ρ（PM_2.5）季节性变化特征明显,呈冬季 > 秋季 > 春季 > 夏季趋势;水溶性离子平均质量浓度为19.3 μg/m3,占ρ（PM_2.5）的33.6%,各离子质量浓度高低顺序为SO₄2- > NO₃- > NH₄+ > Cl- > Ca2+ > K+ > Na+ > Mg2+;SNA（SO₄2-、NO₃-和NH₄+）是PM_2.5中主要的3种离子,在春季、夏季、秋季和冬季分别占水溶性离子的73.2%、88.2%、82.5%和73.6%,表明夏季的二次污染较为严重.阴、阳离子电荷平衡分析结果显示,阴离子相对亏损,本溪市PM_2.5整体呈弱碱性,NO₃-、SO₄2-与NH₄+相关性较高,其在PM_2.5中主要以NH₄NO₃和NH₄HSO₄的形式存在. PMF分析结果表明,本溪市PM_2.5中水溶性离子的来源主要包括二次转化源、燃煤源和扬尘源.研究显示,本溪市PM_2.5中水溶性离子季节性变化特征明显,二次转化源、燃煤源和扬尘源是其主要来源.      

武汉市高校大气降尘中水溶性离子污染特征及来源解析

于2017年11月采集武汉高校大气降尘样品106个,采用离子色谱仪分析样品中9种水溶性离子（F-、Cl-、NO₃-、SO₄2-、Na+、NH₄+、K+、Mg2+、Ca2+）的含量,用相关性分析和比值分析法解析其污染特征,用PCA-MLR模型初步探讨其来源及贡献率。结果表明:武汉高校降尘中主要水溶性离子为Ca2+、SO₄2-、NO₃-,平均浓度顺序为Ca2+>SO₄2->NO₃->K+>Na+>Cl->Mg2+>NH₄+>F-,且F-、Cl-、NO₃-、SO₄2-、Na+、K+、Mg2+、Ca2+分布存在明显的空间质异性。m（NO₃-）/m（SO₄2-）为0.28,以固定源污染为主;降尘样品总体呈碱性。9种可溶性离子主要以NaCl、KCl、MgCl₂、Mg（NO₃）₂、MgSO₄、Ca（NO₃）₂、CaSO₄等形式存在,主要来源于土壤/交通混合源、燃烧源、工业源,三者贡献率分别为8%、12%、80%。     

南京市江北工业区降水酸性及化学成分分析

于2005年9月─2006年8月在南京市江北地区南京信息工程大学校园内采集降水样品共59个,测定pH和电导率,用离子色谱仪检测样品的阴、阳离子浓度.结果表明:pH为4.17～8.34,酸雨频率为49.2%,电导率为1.1～42.5 mS/m;阴离子为F-,Cl-,NO₂-和NO₃-,SO₄2-,阳离子为Na+,K+,Mg2+,Ca2+和NH₄+;主要阴、阳离子分别为SO₄2-,NO₃-, NH₄+和Ca2+,并存在季节性变化.ρ(SO₄2-)/ρ(NO₃-)的年均值为4.21,表明酸雨仍为硫酸型.南京市工业区的大气污染物主要是燃煤过程中排放的SO₂等气体.      

成都西南郊区大气PM1中水溶性离子季节变化特征

为研究成都市西南郊区PM₁中水溶性离子的季节特征及其来源,于2019年1,4,7,10月采集PM₁样品并对其中的8种水溶性离子(NO₃-、SO₄2-、NH₄+、Ca2+、Cl-、K+、Na+和Mg2+)进行分析,开展PM₁和水溶性离子质量浓度及其相关关系的对比分析。结果表明:2019年,成都市西南郊区PM₁和水溶性离子年均总浓度分别为(30.1±12.5),(8.5±6.2)μg/m3,各离子浓度高低顺序为NO₃->SO₄2->NH₄+>K+>Ca2+>Cl->Na+>Mg2+;二次离子SNA(SO₄2-、NO₃-、NH₄+)占总水溶性离子比例达到90.0%以上,其在PM₁中占比的季节差异明显,冬季(35.0%)>春季(23.6%)>秋季(22.0%)>夏季(17.5%)。春、夏季NO₃-/SO₄2-分别为0.9和0.6,而秋、冬季NO₃-/SO₄2-分别为1.2和2.1,说明春夏季固定源对PM₁贡献更大,秋冬季移动源对PM₁的贡献更加显著。受来源和气象条件影响,SOR和NOR年均值分别为0.37和0.04,表明观测期间SO₂的二次生成率更为突出。主成分分析结果显示,成都市西南郊区PM₁中水溶性离子的主要来源有二次无机源、燃煤、生物质燃烧和扬尘。     

天津市典型区域PM2.5中水溶性离子污染特征

为了解天津市不同区域PM_2.5中水溶性离子污染特征,于2015年7月、10月及2016年1月、4月,在天津市南开区（简称“市区”）及武清区采集PM_2.5样品,结合气象因素、气态污染物研究,分析了样品中水溶性离子污染特征及来源.结果表明:①天津市市区及武清区PM_2.5中水溶性离子组分主要为二次离子（SO₄2-、NO₃-、NH₄+）;不同区域PM_2.5中二次离子各季节占比略有不同,市区为夏季（54.0%）>秋季（42.5%）>春季（41.3%）>冬季（40.7%）,武清区为夏季（53.0%）>春季（44.6%）>秋季（43.4%）>冬季（33.2%）.②冬季市区、武清区PM_2.5中水溶性离子组成差异较大,其他季节水溶性离子组成相似;夏季市区及武清区颗粒物呈酸性,其他季节均呈碱性,冬季武清区颗粒物碱性强于市区.③不同季节市区及武清区PM_2.5中SO₄2-均以（NH₄）₂SO₄形式存在,NO₃-冬季以NH₄NO₃形式存在,其他季节NO₃-主要以NH₄NO₃和HNO₃形式共存;市区Cl-主要以NH₄Cl、KCl和NaCl形式存在,武清区Cl-主要以NH₄Cl、KCl形式存在.④对市区及武清区来说,均相反应和非均相反应是SO₄2-重要生成途径,均相反应是生成NO₃-的主要途径.研究显示,代表一次排放的机动车源、燃煤源和二次无机粒子混合源对天津市PM_2.5中水溶性离子贡献率最高,工业源和扬尘源对市区的影响较大,农业源对武清区的影响较大.      

保定大气颗粒物中水溶性无机离子质量浓度及粒径分布

为研究保定市大气颗粒物中水溶性无机离子的质量浓度水平、季节变化和粒径分布特征,于2010年8月—2011年8月利用Andersen分级采样器采集大气颗粒物样品,并用离子色谱分析其中的离子组成. 结果表明,细粒子(PM_2.1)中主要水溶性无机离子为SO₄2-、NO₃-和NH₄+,三者质量浓度平均值分别为23.18、21.99和11.44μg/m3;粗粒子(PM>2.1)中主要水溶性无机离子为NO₃-、Ca2+和SO₄2-,三者质量浓度平均值分别为10.60、10.39和10.14μg/m3. 细粒子中ρ(SO₄2-)、ρ(NO₃-)、ρ(NH₄+)、ρ(Cl-)和ρ(K+)的季节性变化相似,均为冬季>秋季>夏季>春季;粗粒子中ρ(NH₄+)、ρ(K+)和ρ(NO₃-)呈现出与细粒子不同的季节性变化趋势,ρ(NH₄+)和ρ(K+)均为冬季>夏季>秋季>春季,而ρ(NO₃-)则为夏季>秋季>冬季>春季. 粗、细粒子中ρ(Ca2+)和 ρ(Mg2+)的季节性变化特征相似,均为冬季最高、夏季最低. ρ(SO₄2-)、ρ(NO₃-)、ρ(Na+)和ρ(K+)均呈双峰分布,分别在＞0.43~1.1μm和＞4.7~5.8μm出现峰值; ρ(NH₄+)和ρ(Cl-)呈细模态单峰分布,在＞0.43~1.1μm出现峰值; ρ(Mg2+)和 ρ(Ca2+)呈粗模态单峰分布,在＞4.7~5.8μm出现峰值. 二次源和生物质燃烧是细粒子的主要来源,扬尘对粗粒子影响较大.      

合肥市郊夏季PM10浓度及其与能见度的关系

年8—9月在合肥市郊对ρ(PM₁₀)进行了观测,并分析了其中9种水溶性离子(NO₂-、Cl-、NO₃-、SO₄2-、NH₄+、Ca2+、Na+、Mg2+、K+)质量浓度. 结果表明:采样期间该地区ρ(PM₁₀)日均值为78.9 μg/m3,9种水溶性离子的平均质量浓度为18.93 μg/m3,占ρ(PM₁₀)的26.6%,表明水溶性组分是PM₁₀的重要组成之一. SO₄2-、NO₃-、NH₄+和Ca2+是主要的阴、阳离子,日均质量浓度分别为8.14、4.81、3.46和1.33 μg/m3. 不同RH(相对湿度)下PM₁₀对能见度的影响不同,RH小于80%时,二者呈显著的线性负相关〔R(相关系数)为-0.80〕;RH大于80%时,二者呈指数负相关(R为-0.48). 离子间相关性分析显示,PM₁₀中水溶性离子的主要结合方式为(NH₄)₂SO₄、NH₄HSO₄、NH₄NO₃、KCl及K₂SO₄. 采样期间ρ(NO₃-)/ρ(SO₄2-)平均值为0.59,说明在该地区固定源对水溶性组分的贡献大于移动源. 另外,扬尘也是PM₁₀重要来源之一.      

天津市老年人PM2.5个体暴露化学组分特征

分别于2011年6月13日—7月2日(夏季)和11月30日—12月12日(冬季),采用颗粒物个体暴露采样器对天津市某社区101名老年人(平均年龄67岁)的PM_2.5个体暴露水平进行监测,以探讨PM_2.5个体暴露化学组分的特征. 结果表明,天津市老年人夏、冬季PM_2.5个体暴露浓度分别为(124.2±75.2)和(170.8±126.6)μg/m3. 斯皮尔曼相关分析表明,Si、NH₄+和NO₃-的暴露浓度均与PM_2.5暴露浓度显著相关(P<0.01),R(相关系数)分别为0.61、0.55和0.46. 富集因子分析表明,Cd、Zn和Pb 3种元素高度富集,受人为源的影响强烈. SO₄2-是水溶性离子中含量最高的组分,其次是NO₃-和NH₄+,在夏、冬季这3种离子暴露浓度之和分别占PM_2.5暴露浓度的34.3%和40.6%. OC是老年人PM_2.5个体暴露的主要成分之一,夏、冬季OC暴露浓度分别占PM_2.5暴露浓度的19.3%和27.4%. 老年人PM_2.5个体暴露化学组分浓度受气象因素、室内源和室外源的共同影响,季节变化明显. 冬季Al、Si、K、Ca和Fe的暴露浓度高于夏季,但大部分微量金属元素(V、Cr、Mn、Ni、Cu、Zn、As、Sb和Pb)的冬季暴露浓度却低于夏季. 方差分析表明,冬季SO₄2-、NO₃-、NH₄+、OC和EC的暴露浓度显著高于夏季(P<0.05).      

菏泽市秋冬季PM2.5水溶性离子化学特征分析

为深入研究菏泽市秋冬季PM_2.5中水溶性离子污染特征,于2017年10月15日-2018年1月31日对菏泽市3个监测点同步进行PM_2.5的采集和分析,分析探讨了不同污染程度下ρ（PM_2.5）及水溶性离子化学特征.结果表明:①菏泽市秋冬季PM_2.5呈区域污染特征.②整个观测期间,ρ（PM_2.5）范围为26.72~284.10 μg/m3,平均值为103.27 μg/m3,其中水溶性离子对ρ（PM_2.5）贡献率较大,为44.65%~49.87%;SNA（NO₃-、NH₄+、SO₄2-的统称）的占比较高,SNA占总水溶性离子质量浓度的86.88%,说明二次气溶胶为菏泽市大气PM_2.5中的重要组成部分.③SNA三角图解和水溶性离子相关性结果表明,采样期间大气中NO₃-、SO₄2-可能以NH₄NO₃、（NH₄）₂SO₄形式存在;ρ（Cl-）与ρ（K+）相关性较高（清洁天和污染天的相关系数分别为0.79和0.81）,由此推测Cl-与K+具有同源性,二者主要源于生物质燃烧.④重度及以上污染天的SOR（硫氧化率）和NOR（氮氧化率）分别为0.54和0.37,分别是清洁天的2.08和2.06倍;轻/中污染天的SOR和NOR分别为0.37和0.29,分别是清洁天的1.42和1.61倍.随着污染程度的加重,SO₂和NO₂向SO₄2-和NO₃-的二次转化增强.重污染日SOR、NOR和相对湿度均大于清洁天和轻/中度污染天,而温度则未表现出相似的变化趋势,说明非均相反应是菏泽市秋冬季SO₄2-和NO₃-形成的重要原因.研究显示,菏泽市污染呈区域性污染特征,二次气溶胶是菏泽市大气PM_2.5的重要组成部分,污染天ρ（NO₃-）、ρ（SO₄2-）、ρ（NH₄+）均与相对湿度呈显著正相关（P < 0.05）,均与温度呈负相关,表明在污染天高湿低温对SO₂、NO₂转化为SO₄2-、NO₃-有推动作用.      

南昌市大气降水化学特征及来源分析

为分析南昌市大气降水离子来源和源区,对南昌市2016年4—9月大气降水样品主要阴阳离子的组成进行了测定分析,并运用PMF（正定矩阵因子分解）模型分析来源和TrajStat软件模拟后向轨迹.结果表明:NH₄+和Ca2+是南昌市大气降水中的主要阳离子,加权平均浓度为65.3和23.9 μmol/L,分别占阳离子总量的57%和21%;SO₄2-和NO₃-是主要阴离子,加权平均浓度为60.4和25.3 μmol/L,分别占阴离子总量的56%和23%.c（NH₄+）、c（Ca2+）、c（K+）、c（Mg2+）、c（Na+）、c（Cl-）、c（NO₃-）之间均存在着较为显著的相关性,说明它们之间可能有相似的来源或形成化合物共同存在.结合PMF模型分析结果表明,Na+、Cl-很明显受到了海盐的影响,也部分受土壤和二次污染影响;K+、Mg2+、Ca2+大部分来自于土壤,海盐、二次污染也贡献了一部分的K+;SO₄2-、NH₄+和NO₃-是组成大气二次颗粒物的主要成分,主要由二次污染源贡献;煤燃烧贡献了主要的F-和部分SO₄2-.后向轨迹模型分析表明,南昌市大气降水主要受局地降雨气团影响,5月、8月、9月受陆源及人为影响较大,海源性离子经过内陆上空时被稀释或沉降,导致6月、7月来自于海洋上空的降雨气团对南昌影响不大.研究显示,SO₄2-对南昌市大气降水的影响逐渐增大导致降雨类型逐渐由混合型向硫酸型转化,人为影响是造成大气污染的主要原因.      

泰山顶PM2.5及其二次组分的输送路径与潜在源

为了明确泰山顶PM_2.5及其二次组分的输送路径与潜在来源,基于后向轨迹聚类方法对2015年冬季和春季抵达泰山顶的气团传输轨迹进行聚类分析,并利用PSCF（潜在源贡献因子）和CWT（浓度权重轨迹）方法分析泰山顶冬季和春季PM_2.5、SO₄2-、NO₃-和NH₄+的潜在源域.结果表明,冬季和春季来自不同方向的气团轨迹对泰山顶PM_2.5及其组分的潜在源分布的影响具有明显差异.冬季泰山顶ρ（PM_2.5）和ρ（NO₃-）平均值的最高值对应的气团轨迹来自湖北、河南、山东济宁等地区,而来自西北方向的轨迹1和轨迹2分别对应的ρ（SO₄2-）和ρ（NH₄+）平均值最高;春季影响ρ（PM_2.5）和ρ（NO₃-）的气团轨迹主要来自西南方向的河南、安徽北部、山东聊城等地区,而源自蒙古国途经内蒙古、山西、河南北部和山东聊城的气团轨迹对ρ（SO₄2-）和ρ（NH₄+）的贡献最大.泰山顶ρ（PM_2.5）、ρ（SO₄2-）、ρ（NO₃-）和ρ（NH₄+）的PSCF分布特征与CWT分布特征类似,WPSCF（源区分布概率）和CWT的最高计算值主要集中山东济宁、聊城以及邻近的山西省、河北省和河南省,是泰山顶大气污染物的主要潜在源域.