遵义市PM2.5中水溶性离子的污染特征及来源解析

为探究遵义市PM_2.5中水溶性离子的污染特征及来源,于2018年6月~2019年5月采集了遵义市两个采样点共120个PM_2.5样品,并利用离子色谱法对样品中8种水溶性离子进行了分析。结果表明：采样期间,遵义市PM_2.5平均值为47.6±19.3 μg/m³,呈现冬春高、夏秋低的季节变化特征;8种水溶性离子平均质量浓度顺序为SO₄^2- > NO₃^- > NH₄⁺ > Ca²⁺ > K⁺ > Cl^- > Na⁺ > Mg²⁺,平均值为13.74 μg/m³,水溶性离子质量浓度的季节变化与PM_2.5变化趋势相似;SO₄^2-、NO₃^-、NH₄⁺（SNA）是PM_2.5中主要水溶性离子,占比为83.8%,说明遵义市大气PM_2.5二次污染较严重;相关性分析表明,PM_2.5中NH₄⁺主要以（NH₄）₂SO₄、NH₄HSO₄的形式存在,部分以NH₄NO₃的形式存在;[NO₃^-]/[SO₄^2-]小于1,表明固定源为主要污染源;主成分分析结果表明,PM_2.5中水溶性离子主要来源于燃煤、交通混合源、土壤、建筑扬尘及农业源。     

三亚城区PM2.5中水溶性离子特征与来源分析

基于2019年三亚城区站点PM_2.5中水溶性离子在线观测数据,分析了水溶性离子的质量浓度水平、不同时间尺度和不同PM_2.5浓度下的特征,探讨了气象因子对离子组分的影响,通过主成分分析（PCA）解析来源.结果表明：2019年三亚城区总水溶性离子（TWSI）质量浓度为8.173 μg·m^-3,占ρ（PM_2.5）的58.4%,各离子质量浓度大小依次为：ρ（SO₄^2-） > ρ（NO₃^-） > ρ（K⁺） > ρ（NH₄⁺） > ρ（Na⁺） > ρ（Cl^-） > ρ（Ca²⁺） > ρ（F^-） > ρ（Mg²⁺） > ρ（NO₂^-）,其中二次离子SO₄^2-、NO₃^-、NH₄⁺（SNA）和K⁺为主要离子组分,占总水溶性离子的80.0%,海盐粒子Na⁺及Cl^-之和占比为14.7%,且与风速呈显著正相关;TWSI季节浓度变化特征明显,秋季最高,春冬季次之,夏季最低,主要与秋冬季风速较大、主导风向转为东北风,易受外来传输有关;SO₄^2-在各个季节均是浓度及占比最高的离子,硫氧化率（SOR）的日均值均大于0.1,存在显著的SO₂向SO₄^2-转化的过程;PCA分析结果表明三亚城区水溶性离子主要受海洋源、二次源及生物质燃烧源的影响.     

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.     

宿迁市PM2.5中水溶性无机离子的季节特征和来源分析

为了研究宿迁市PM_2.5中水溶性无机离子的季节特征和来源,于2017年5月至2018年1月在宿迁市水汽通道上的3个监测点位采集了171份PM_2.5样品,分析了PM_2.5质量浓度以及9种水溶性无机离子含量.结果表明,宿迁市PM_2.5中水溶性无机离子的年均浓度为（44.08±34.61）μg ·m^-3,占PM_2.5质量的41.8%,9种水溶性离子浓度大小排序为ρ（NO₃^-） > ρ（SO₄^2-） > ρ（NH₄⁺） > ρ（Cl^-） > ρ（Na⁺） > ρ（Ca²⁺） > ρ（K⁺） > ρ（F^-） > ρ（Mg²⁺）,其中NO₃^-、SO₄^2-和NH₄⁺是主要的离子组分,占总水溶性无机离子浓度的75.6%.ρ（NO₃^-）/ρ（SO₄^2-）年均值为1.53±0.88,表明移动污染源对PM_2.5的贡献高于固定污染源.水溶性无机离子相关性分析表明,NH₄⁺与NO₃^-、SO₄^2-可能以（NH₄）₂ SO₄、NH₄HSO₄和NH₄NO₃的形式存在.结合主成分分析,水溶性无机离子主要来源于二次转化、工业源、生物质燃烧和扬尘.PM_2.5浓度与相对湿度在冬季呈显著正相关,水汽传输在冬季更容易对PM_2.5浓度增长有促进作用.     

北京大气气溶胶中水溶性离子的粒径分布和垂直分布

2004-09在北京325 m气象塔的8、80、240 m 3个不同高度,利用Andersen分级采样器同步进行了大气气溶胶采样.样品用离子色谱（IC）进行了分析.结果表明,SO₄^2-, NH⁺₄、NO^-₃、K⁺的浓度在0.43～1.1 μm出现峰值;Ca²⁺、Mg²⁺的浓度在4.7～5.8 μm出现峰值;Na⁺,Cl^-的浓度在0.65～1.1 μm和4.7～5.8 μm出现峰值.观测期间,二次离子（SO₄^2-, NH⁺₄、NO^-₃）的峰值从“凝结模态"向“液滴模态"移动,高湿度可能是形成液滴模态的重要原因.二次离子（SO₄^2-,NH⁺₄、NO^-₃）随着高度升高,浓度有增加的趋势;Ca²⁺、Mg²⁺在80 m出现高值;K⁺、Na⁺、Cl^-的垂直分布比较均匀.     

兰州地区大气污染的化学组成及来源解析

为探究大气污染的特征,于2020年5月—2021年4月在中国西北部的兰州市区采集了总悬浮颗粒物样品227个,利用离子色谱仪、热/光碳分析仪对主要水溶性离子、元素碳（EC）和有机碳（OC）的质量浓度进行了测定.结果显示,兰州地区大气总悬浮颗粒物质量浓度均值为（376.7±974.8） μg·m^-3,高于国家环境空气质量二级标准（NAAQS）,呈昼低夜高的变化特征主要是由于兰州地区夜间大气多处于静稳状态导致的污染物累积效应.水溶性阴、阳离子按质量浓度排序为NO₃^-＞SO₄^2-＞Cl^-、Ca²⁺＞NH₄⁺＞Na⁺＞K⁺＞Mg²⁺,其中二次离子（NO₃^-、SO₄^2-、NH₄⁺）占总水溶性离子的62.68%,不同季节的气象条件导致了水溶性离子不同的季节特征差异;NO₃^-/SO₄^2-比值均大于1,说明兰州地区大气污染以移动源为主;另外OC/EC比值均大于2,说明整个采样期间均有SOC生成.最后利用正定矩阵因子分解模型（PMF）确定了兰州地区大气污染的6种主要来源：交通源、生物质燃烧源、道路扬尘源、土壤扬尘源、燃煤源和二次气溶胶源,其中,道路扬尘源及二次气溶胶源对兰州地区春季及冬季大气污染的贡献显著.     

兰溪市PM2.5中水溶性离子的组成特征及季节变化

为探索浙江省中部地区大气细颗粒物（PM_2.5）中水溶性离子的组成特征及其季节变化,采集了兰溪市市区和近郊两个站点2016年4个季节的PM_2.5样品,利用双通道离子色谱对水溶性无机离子（Cl^-、NO₃^-、SO₄^2-、Na⁺、NH₄⁺、K⁺、Ca²⁺、Mg²⁺）进行了定量分析.结果表明,兰溪PM_2.5中离子总浓度存在明显的冬季高、夏季低的季节变化趋势,年均值为21.19 μg·m^-3,约占PM_2.5质量的45%;SO₄^2-、NO₃^-和NH₄⁺是水溶性离子中最主要的组分,年均浓度分别为8.11、5.92、3.87 μg·m^-3.Cl^-和NO₃^-浓度的季节变化最为显著,冬/夏浓度比接近10,其半挥发特性是导致兰溪PM_2.5中离子组成呈现季节变化的重要原因.兰溪PM_2.5中NO₃^-/SO₄^2-比值的冬季平均值为1.18,说明流动源对兰溪PM_2.5有很大贡献;夏季（以及春、秋季）时NO₃^-/SO₄^2-比值较低,且与PM_2.5浓度呈负相关,与矿物尘结合的硝酸根离子的较大贡献可能是导致夏季PM_2.5浓度较低时NO₃^-/SO₄^2-比值较高的主要原因.阴阳离子平衡、相关性及主成分分析（PCA）结果表明,矿物尘对兰溪市PM_2.5的酸度及离子赋存状态有较大影响;冬季及春、秋季兰溪的PM_2.5具有一定的酸性;NO₃^-和SO₄^2-主要与NH₄⁺结合,但部分可能与钙等其他组分结合;Cl^-和K⁺主要来源于生物质燃烧,但K⁺的年均浓度仅为0.31 μg·m^-3,说明生物质燃烧对兰溪PM_2.5的贡献不大.     

贡嘎山大气气溶胶中水溶性无机离子的观测与分析研究

2005年12月～2006年11月在贡嘎山东坡海拔1 640　m处,利用大流量滤膜采样器对大气中的气溶胶粒子进行了分级采样,并用离子色谱(IC)分析了气溶胶中水溶性无机成分的含量.结果表明,PM_2.5和PM₁₀中总水溶性无机离子年平均浓度分别为6.46和8.86 μg/m³,其中主要的3种离子SO^2-₄、NO^-₃和NH⁺₄,占PM_2.5和PM₁₀中总水溶性无机离子浓度的82%和85%.Na⁺、 NH⁺₄、 K⁺、Cl^-和SO^2-₄主要分布在细粒子中,NO^-₃、Mg²⁺和Ca²⁺在粗细粒子中各占一半.雨季Na⁺与Cl^-相关性明显增强,PM_2.5和PM₁₀中Na⁺与Cl^-的相关系数R²分别为0.87和0.84. PM₁₀中SO^2-₄与NH⁺₄的量浓度比值接近1∶2,表明SO^2-₄与NH⁺₄主要以(NH₄)₂SO₄形式存在.     

昆山市不同污染条件下PM2.5水溶性离子时间变化特征及其源解析

为了探明昆山市不同污染条件下PM_2.5中水溶性无机离子的污染特征以及本地源排放占主导时对污染过程的贡献,本研究使用昆山市2017年3月—2018年2月期间PM_2.5、水溶性无机离子及其气态前体物数据,分别探讨了水溶性无机离子及其气态前体物在污染天气和清洁天气情况下的变化特征,揭示了它们在污染天气和清洁天气下的变化机制.同时结合周围城市PM_2.5浓度筛选出昆山市秋、冬季局地污染事件,利用主成分分析（principle component analysis,PCA）方法对筛选出的局地污染事件中的水溶性无机离子数据进行了来源解析,定量评估了本地源排放占主导时不同水溶性无机离子对灰霾污染事件过程中PM_2.5浓度的贡献.结果表明：①SO₄^2-、NO₃^-、NH₄⁺（合称SNA）是PM_2.5的重要组分,且其相对贡献随着大气污染加重而变化.3种离子在清洁和污染条件下对PM_2.5的相对贡献分别是49.4%~62.3%和52.7%~65.9%.在3种主要的水溶性无机离子中,NO₃^-浓度最高,其次是SO₄^2-和NH₄⁺.随着污染加重,SO₄^2-的贡献率下降,而NO₃^-的贡献率上升.②污染天气下3种离子日变化规律不同,且存在明显季节差异.其中秋冬季SO₄^2-和NH₄⁺与各自气态前体物变化趋势一致且为单峰型;NO₃^-为单峰型而其前体物则为双峰型.另外,NO₃^-与NH₄⁺日变化趋势较为一致,表明昆山地区SNA多以NH₄NO₃形式存在.③2017—2018年秋冬季由本地源排放占主导的污染天气下,PM_2.5的主要来源是二次气粒转化、建筑扬尘、生物质燃烧和燃煤;除了Mg²⁺和Ca²⁺,其他水溶性离子浓度均低于非本地源排放占主导的污染天气下的浓度.     

丽江市夏季降水化学组成分析

运用相关分析、趋势分析、海盐示踪法和HYSPLIT模型,对2006-05-23～2006-07-02云南丽江市夏季降水常量离子的化学特征分析表明,降水中离子浓度的大小顺序为SO^2-₄>Ca²⁺>Cl^->NO^-₃>Na⁺>K⁺>Mg²⁺,其中SO^2-₄和Ca²⁺是夏季降水中的高浓度离子,分别占离子总浓度的65.5%和15.6%;13次降水中阴离子总浓度显著高于阳离子总浓度.夏季降水中SO^2-₄∶NO^-₃变化范围为7.2～37.1, 平均值为15.7, 表明SO^2-₄为该区降水酸度的主要贡献者.由于离子在大气中的相互反应和来源的相似性,离子间相关性水平较好,其中SO^2-₄和NO^-₃的相关系数为0.74;离子浓度与同期降水和平均风速表现负相关.研究区夏季降水中NO^-₃、 SO^2-₄、 K⁺、Ca²⁺主要是陆源物质输入,NO^-₃、 SO^2-₄、 K⁺、Ca²⁺、Mg²⁺和Cl^-陆源物质贡献比例依次为100%、 98.8%、 96%、 99.3%、 46.7%和50.3%.人类经济活动导致的一些污染是该区大气环境变化的主要原因;丽江周边工业区的污染物质主要通过局地环流输入,南亚、东南亚和我国东南沿海工业区的污染物质主要随季风环流输入.     

中国典型城市机动车排放演变趋势

选择中国12个典型城市建立1990~2009年机动车排放清单,分析各城市机动车排放历史演变趋势.结果显示,1990~2009年,研究各城市CO、VOCs、NOx和PM排放因子分别降低57%~81%、53%~78%、22%~74%和31%~76%.20年间,各城市CO和VOCs排放量总体在2000年后陆续达到增长峰值后开始下降,总量分别增长1.0倍和1.4倍;NOx和PM排放量总体保持持续增长,分别增长3.2倍和3.3倍.各城市汽油车是CO和VOCs排放主要贡献源,LDA-G、MDTB-G和HDTB-G对各城市机动车CO和VOCs排放的贡献和分别为约70%~90%和约50%~85%,其中LDA-G的排放贡献明显提高.LDA-G、MDTB-G、MDTB-D和HDTB-D贡献了80%~90%的NOx排放,其中MDTB-D和HDTB-D的排放贡献率从平均57.8%上升为72.7%.对于PM,MDTB-D和HDTB-D占排放的70%~90%.此外,部分城市摩托车排放的贡献不容忽视.     

国外保护矿业环境的矿业立法择优

勘探尤其是开采对环境的污染和破坏是比较典型的,为此,世界绝大多数国家制订了独立于矿产资源法的《矿业法》,从立法资源上保证保护矿业环境的法律构建.国外《矿业法》以源头控制、全过程控制、无过错和合力等立法原则,贯通于行政特许权授予为主并综合运用矿业主体激励、市场力量、公众参与等其他管理方式之中,构建成立体性保护矿业环境的法律制度.国外矿业法择优显得我国取代《矿业法》的《矿产资源法》关于矿业环境保护的规定过分“吝啬“.     

小兴安岭泥炭藓沼泽生态系统中的汞

研究了小兴安岭汤旺河流域中的泥炭、土壤和植物样品的汞,泥炭地总汞的平均含量为65.8～186.6ng/g;高于黑龙江土壤A层汞平均含量,也高于美国佛罗里达大沼泽国家公园和瑞典Birkeness湿地的含量.甲基汞平均含量为0.16～1.86ng/g;约占总汞的0.2%～1.4%,泥炭地总汞最高浓度出现在5～10cm深处,为186.6ng/g,甲基汞最高浓度出现在10～15cm处,为1.86ng/g,均随深度增加而减少.甲基汞含量与总汞没有很强的相关性(P=0.05,r=0.28)     

鸭绿江口潮滩沉积物间隙水中的营养盐

通过对鸭绿江口潮滩区2个采样点采集的柱状样分析、培养实验,测定了沉积物间隙水中的营养盐和沉积物中的S^2-结果表明,鸭绿江口潮滩区沉积物间隙水中的NO₃^-含量平均值为3.0μmol/L,垂直分布变化不大.PO₄^3-和SiO₃^2-的含量范围分别为0.8～70.4μmol/L,111.6～1054.3μmol/L,且两者垂直变化类似,随沉积物深度的增加先增加后下降.沉积物中硫化物的分布是随深度增加,含量升高.鸭绿江口潮滩区沉积物Eh、pH的测定结果显示,在13cm以下,Eh降为负值,沉积物还原性逐渐增强.而pH自上而下变化不大.由分子扩散公式计算结果表明,鸭绿江口潮滩区营养盐均由沉积物向上覆水扩散.     

我国四个港湾疏浚物石油污染

文中叙述了１９８８￣１９９０年间，我国４个港湾－大连湾、天津港、深圳湾及珠江河段各疏浚区疏浚物中油类污染调查及分布状况。文中介绍了站位布设原则，样品采集、样品处理、分析测试方法。进行了沾污疏浚物油类出溶出实验，认为油类溶出实验是估价疏浚物油类污染的程度的重要手段。讨论了４港湾疏浚物油类污染水平。大连湾海域疏浚物石油污染明显，珠江河段，深圳湾及天津港疏浚物稍受影响，基本上是清洁的。     

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.     

深圳市夏季臭氧污染研究

以2009年8月为例分析了深圳市夏季臭氧污染情况及污染气象特征,基于二维空气质量模式对臭氧污染控制进行数值模拟. 结果表明:深圳市８月各监测点均存在臭氧超标现象,污染形势严峻;副热带高压控制和热带气旋外围下沉气流是造成夏季出现高浓度臭氧的主要天气过程,此时大气边界层混合层高度在500～800 m,且近地面风速约在5 ms以内,不利于污染物扩散;臭氧的生成受前体物挥发性有机物(VOC)和氮氧化物(NO_x)排放的共同影响,其中VOC排放的影响较大,深圳市臭氧控制应以降低VOC排放量为重点,模拟得出对VOC和NO_x按25∶1～40∶1的比例协同减排可有效降低臭氧污染.      

我国企业信息化建设中角色关系的思考

我国企业信息化建设中存在三类角色分别是企业、管理咨询公司和信息化产品开发商,他们各有优势和不足.只有三方面互相影响、互相促进、改变三者之间的"挤压关系",建立新的服务、协作、监督关系,企业信息化才能顺利进行.本文通过对这三类角色各自特点的分析和比较,深刻的思考了在我国企业信息化建设中这些角色之间的关系.     

固体吸附热脱附-气相色谱法测定环境空气中苯系物的不确定度研究

对固体吸附/热脱附-气相色谱法测定环境空气中的苯系物的结果从标准溶液引入、各种量器引入、重复测定样品引入、标准工作曲线拟合引入、加标回收率引入、采样过程中引入、试剂纯度引入7方面进行了不确定度评定,得出样品重复测定、采样过程和各种量器引入的不确定度占比最大.因此,在实验测定中,要提高操作人员的技能,尽量减少配制标准溶液时各种量器引入的误差,严格控制实验室温湿度条件;规范采样流程,在采样前要对大气采样器的流量进行校准,才能降低固体吸附热脱附-气相色谱法测定苯系物的合成不确定度.     

Hydrocarbons in particulate samples from wildfire events in central Portugal in summer 2010

In summer 2010, twenty eight(14 PM_(2.5)samples plus 14 samples PM_(2.5–10)) smoke samples were collected during wildfires that occurred in central Portugal. A portable high-volume sampler was used to perform the sampling, on quartz fibre filters of coarse(PM_(2.5–10)) and fine(PM_(2.5)) smoke samples. The carbonaceous content(elemental and organic carbon) of particulate matter was analysed by a thermal–optical technique. Subsequently, the particulate samples were solvent extracted and fractionated by vacuum flash chromatography into three different classes of organic compounds(aliphatics, polycyclic aromatic hydrocarbons(PAHs) and carbonyl compounds). The organic speciation was performed by gas chromatography–mass spectrometry(GC–MS). Emissions were dominated by the fine particles, which represented around 92% of the PM_(10). A clear predominance of carbonaceous constituents was observed, with organic to elemental carbon(OC/EC)ratios ranging between 1.69 and 245 in both size fractions. The isoprenoid ketone6,10,14-trimethyl-2-pentadecanone, a tracer for secondary organic aerosol formation, was one of the dominant constituents in both fine and coarse particles. Retene was the most abundant compound in all samples. Good correlations were obtained between OC and both aliphatic and PAH compounds. Pyrogenic processes, thermal release of biogenic compounds and secondary processing accounted for 97% of the apportioned PM_(2.5)levels.