2018年成都市PM2.5中水溶性无机离子污染特征及来源解析

为了探究成都市PM_2.5水溶性无机离子的污染特征与来源贡献,于2018年1月1日—12月31日利用高分辨率的MARGA对PM_2.5组分展开在线监测,结合同一点位的气态污染物、气象参数监测数据进行分析.结果表明,水溶性无机离子与PM_2.5具有相同的月变化趋势,水溶性无机离子月均浓度为10.35-39.60μg·m^-3,在PM_2.5中的占比为31%—51%,水溶性无机离子是PM_2.5的重要组成部分.NO₃^-在水溶性无机离子中月均占比以12月最高,8月最低,SO₄^2-刚好与之相反.大气长期处于富氨状态,二次离子主要以（NH₄）₂SO₄、NH₄NO₃、NH₄Cl的形式存在,SOR在冬季12月与夏季8月分别出现高值0.61与0.5,但NOR只在冬季出...     

安阳市夏季道路积尘水溶性离子污染特征及来源分析

为了解安阳市夏季道路积尘水溶性离子污染特征及来源,于2020年5月使用手持式便携吸尘器采集70个城市道路积尘样品,经离子色谱仪测定其中10种水溶性离子(F^-、Cl^-、NO₂^-、NO₃^-、SO₄^2-、K⁺、Na⁺、Ca²⁺、Mg²⁺、NH₄⁺),用比值分析法和相关性分析法分析其污染特征,结合地理统计分析和正定矩阵模型判断其主要来源.结果表明,Ca²⁺、SO₄^2-、NO₃^-、Cl^-、K⁺在安阳市道路积尘水溶性离子中占比较大,其中Ca²⁺占比最高,SO₄^2-和NO_...     

宝鸡市秋季清洁和污染时段水溶性离子污染特征及来源解析

为探究宝鸡市秋季大气PM_2.5中水溶性离子的污染特征及来源,于2019年10月15日至11月14日分别对宝鸡市监测站、文理学院和陈仓区环保局的3个站点进行PM_2.5样品采集,通过离子色谱仪得到水溶性离子质量浓度,分析了3个站点水溶性离子在清洁时段和污染时段的变化特征及来源.结果表明,三站点PM_2.5的质量浓度陈仓区环保局>文理学院>宝鸡市监测站.清洁时段和污染时段PM_2.5平均质量浓度分别为40.0μg·m^-3和100.1μg·m^-3,水溶性离子平均质量浓度分别为（13.7±7.7）μg·m^-3和（57.8±15.0）μg·m^-3.污染时段NO₃-/SO₄2-值是清洁时段的1.6—1.8倍.污染越重,SNA（NO₃-、SO₄2-和NH₄⁺）质量浓度越大,占总水溶性离子和P...     

疫情常态化管控下济南市春节前后PM2.5中二次组分变化特征

为研究新冠肺炎疫情常态化管控下,济南市春节前后PM_2.5中二次组分的变化特征、气粒分配规律及其影响因素,本文对2021年2月1-27日春节前、春节期间和春节后的3个时段济南市区在线监测的水溶性离子、碳组分及气态前体物质量浓度小时数据进行分析.结果表明,2021年疫情常态化管控下济南市春节前后二次组分浓度与2020年同比均明显下降,ρ(NO₃^-)、ρ(SO₄^2-)、ρ(NH₄⁺)和ρ(SOA)分别下降53.09%、58.32%、51.17%和61.84%,其中二次无机组分(NO₃^-、SO₄^2-、NH₄⁺之和)和SOA在PM_2.5中的占比分别为54.07%和8.20%,春节期间PM_2.5及二次组分在10—18时浓度较低,与春节期间白天人为活动相对减少,机动车、建筑工...     

川南四座城市PM2.5化学组分污染特征及其源解析

为探究川南地区大气气溶胶中化学组分与来源特征,于2015年9月—2016年8月在四川盆地南部4个典型代表城市(泸州、内江、宜宾、自贡)采集了226个PM_2.5样品,对PM_2.5的质量浓度和主要化学组分(水溶性离子和碳质组分)进行测定,并利用颗粒物源解析受体模型对PM_2.5来源进行解析.结果表明:川南地区PM_2.5日均浓度为46.4—68.0μg·m^-3,均高于国家环境空气质量标准年均PM_2.5限值(35.0μg·m^-3).OC、EC和水溶性二次离子(SO₄^2-、NO₃-和NH₄+)分别占PM_2.5质量的15.7%—22.8%、4.2%—6.4%和28.6%—55.8%.PM_2.5及其主要化学组分浓度有显著的季节变化,即冬季浓度显著高于其他季节,夏季浓度最低.泸州除夏季外,其他季节SO₄2-、NO₃-同源性较好;其他城市在冬季,SO₄2-、NO₃-同源性较好.NH₄+主要存在形式为NH₄NO₃、(NH₄)2SO₄、NH₄HSO₄.OC、EC来源复杂,主要为机动车源、煤燃烧源和生物质燃烧源.川南地区PM_2.5的来源主要受8种因子影响,按总体贡献排序依次为:二次硫酸盐、生物质燃烧、工业源、二次硝酸盐、机动车源、煤燃烧、道路尘埃和建筑尘埃.此外,相比较而言,机动车源贡献在泸州市较凸显,煤燃烧源贡献在宜宾市较凸显.     

保定市污染天气PM2.5中水溶性离子的特征和源解析

采集了2018年保定市污染天气的PM_2.5样品,采用离子色谱法测定了PM_2.5样品中的水溶性离子（WSIs）,分析了不同季节PM_2.5及其水溶性离子的分布特征,并采用PMF模型对PM_2.5进行了源解析.结果表明,采样期间保定市的PM_2.5浓度为18.4—258.0μg·m^-3,年均值为（91.5±62.5）μg·m^-3;季节规律是冬季(160.6μg·m^-3)>秋季(105.3μg·m^-3)>春季(57.6μg·m^-3)>夏季(53.2μg·m^-3).WSIs年均值为49.20μg·m^-3,占PM_2.5.的63.95%,WSIs的季节规律和PM_2.5的一致.二次离子占水溶性离子的77.12%.湿度和温度与SOR和NOR成正相关.春夏两季水溶性离子主要以Na_...     

天津市2018—2020年春节PM2.5中水溶性无机离子特征及重污染过程分析

为阐明大气污染重点整治和新冠疫情影响下我国华北地区城市春节期间重污染过程PM_2.5中水溶性无机离子变化特征及其影响因素,本研究结合气态前体物浓度和气象要素,对天津市2018—2020年连续3年春节假期的2次重污染过程PM_2.5中主要水溶性无机离子(WSIIs)浓度进行对比分析.结果表明,2018年和2020年春节假期PM_2.5平均浓度(98.32μg·m^-3和137.7μg·m^-3)显著高于2019年(49.97μg·m^-3).PM_2.5平均浓度在污染期Ⅱ(2020年为206.5μg·m^-3)是污染期Ⅰ(2018年98.32μg·m^-3)的2.1倍;2次污染事件中NO₂浓度变化不大,而SO₂浓度在污染期Ⅱ(14.89μg·m^-3)是污染期Ⅰ(30.04μg·m^-3)的49.6%.SNA在WSIIs中占比超...     

济南市PM2.5中二次组分的时空变化特征及其影响因素

为分析济南市PM_2.5中二次组分的时空变化和影响因素,对济南市春季(2019年5月16—25日)、秋季(2019年10月15—24日)和冬季(2019年12月17—2020年1月16日)4个典型点位的PM_2.5样品进行连续采样,并测定了PM_2.5中水溶性离子、有机碳(OC)和元素碳(EC)的含量。结果表明:物流交通区的二次组分质量浓度最高(56.13μg·m^?3),钢铁工业区的二次组分浓度比城市市区高,但是二次组分占比较城市市区低,清洁对照点的浓度和占比最低;济南市4个功能区SO₄^2?和NO₃^?转化率均高于0.1,除清洁对照点外,城市市区、钢铁工业区和物流交通区的SO₄^2?转化率明显高于NO₃^?转化率;济南市春季、秋季和冬季的ρ(NO₃^?)/ρ(SO₄^2?)分别为0.67、2.57和1.98,春季PM_2.5浓度以固定源贡献为主,秋季和冬季以移动源贡献为主;运用ISORROPIA热力学模型分析了含水量和pH对二次组分生成的影响,含水量会随着污染增大而增大,酸度和含水量对二次无机组分的转化机理产生影响,酸度会抑制二次无机组分的生成,而含水量会促进二次组分的生成;后向轨迹聚类分析结果表明,占比最高的轨迹(29.2%)来自东北方向的滨州和东营,基于潜在源贡献因子(WPSCF)和浓度权重轨迹(WCWT)分析PM_2.5中二次组分质量浓度的潜在污染源区域,SO₄^2?的主要贡献源区在济南市区北部的济阳区和东北方向的滨州、东营等,NO₃^?和NH₄⁺的主要贡献源区在济南市区北方向的济阳区、东北方向的章丘区和南方向的莱芜区等。该研究结果可为中国北方城市细颗粒物进一步的治理和防控提供数据支撑和理论依据。     

嘉善冬季PM2.5化学组分特征及来源分析

为研究嘉兴地区嘉善冬季污染时段和清洁时段PM_2.5化学组分特征,结合气象数据对2019年1月嘉兴市嘉善县善西超级站在线自动监测PM_2.5及化学组分数据、气态污染物(NO₂和SO₂)进行了分析.结果表明,2019年1月嘉善善西超级站污染时段PM_2.5浓度(97.18μg·m^-3)为清洁时段(36.77μg·m^-3)的2.6倍.污染时段水溶性离子浓度(41.58μg·m^-3)较清洁时段(19.82μg·m^-3)高21.76μg·m^-3,但占比有所降低,含碳组分比例增加.OC;EC比值为3.93,可能受到燃煤及机动车排放的共同影响.低风速及高湿有利于NO₂和SO₂等气态污染物进行二次转化,污染时段硫转化率和氮转化率均比清洁时段高,分别增高7.93%和54.11%,说明NOx向硝酸盐二次转化较为明显,导致颗粒物浓度升高.聚类分析结果显示67.34%气流来自北方,且相应的气流轨迹上污染物浓度比周边高,说明污染物存在一定的长距离输送.结合风玫瑰图可以看出,污染主要为本地及其周边的输送,污染物的长距离输送在短时会使污染浓度突增.因此,在重点关注本地及周边污染的同时,偏北气流下的污染物区域输送不可忽视.     

无机离子对左旋葡聚糖光降解的影响

左旋葡聚糖(LG)被广泛作为生物质燃烧的示踪剂.然而,近年来研究表明左旋葡聚糖在大气中不稳定而会发生光降解.此外,对于大气中含量较高的SO₄^2-、NO₃-、NO₂-无机离子对LG光解的影响罕有报到.为此,本文模拟了液相中SO₄^2-、NO₃-、NO₂-对LG光氧化行为的影响.结果表明,Na2SO₄、NaNO₃、NaNO₂条件下LG光解速率常数分别为0.208、0.182、0.165 min^-1,均低于对照组(0.266 min-1),这表明无机离子的存在会减缓LG光降解速率.此外,这3种无机离子对LG光解产物中的低分子脂肪酸分布,甲酸/乙酸(C1/C2)比率均有重要的影响.其中,SO₄^2-存在下产物中戊二酸较多、NO₃-存在下产物中甲酸较多、NO₂-存在下产物中乙酸较多;NO₂-存在下产物中的C1/C2比率小于1与一般二次源中的C1/C2比率不一致,这表明由单一反应引起的C1/C2并不总是大于1.这些结果对于我们深刻理解大气液相中的有机物转化具有重要的参考价值.     

辽宁西南典型城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2018年12月3日-2019年1月1日在辽宁省西南典型城市葫芦岛市和朝阳市分别布设3个城区采样点,在区域传输点龙屯水库布设1个采样点,采集大气细颗粒物PM2.5样品(n=201).使用离子色谱检测样品中的Na+、Mg2+、Ca2+、K+、NH4+、SO42-、F-、Cl-和NO3-的质量浓度.观测期间PM2....     

乌鲁木齐市米东区大气降水的化学特征及来源分析

为研究乌鲁木齐市米东区大气降水中的化学组分特征及来源,对2017-2019年降水中主要离子浓度及来源进行了分析.研究结果显示,米东区2017-2019年降水的雨量加权pH年均值为7.95,雨量加权平均电导率年均值为16.15 mS·m-1,雨量加权平均总离子浓度为72.75-95.89 μeq·L-1,年均浓度为81....     

Relations between indoor and outdoor PM2.5 and constituent concentrations

Factors impacting indoor-outdoor relations are introduced. Sulfate seems a fine tracer for other non-volatile species. Particulate nitrate and ammonium desorb during outdoor-to-indoor transport. OC load increases during the transport due to sorption of indoor SVOCs. Outdoor PM_2.5 influences both the concentration and composition of indoor PM_2.5. People spend over 80% of their time indoors. Therefore, to assess possible health effects of PM_2.5 it is important to accurately characterize indoor PM_2.5 concentrations and composition. Controlling indoor PM_2.5 concentration is presently more feasible and economic than decreasing outdoor PM_2.5 concentration. This study reviews modeling and measurements that address relationships between indoor and outdoor PM_2.5 and the corresponding constituent concentrations. The key factors in the models are indoor-outdoor air exchange rate, particle penetration, and deposition. We compiled studies that report I/O ratios of PM_2.5 and typical constituents (sulfate (SO₄^2-), nitrate (NO₃^-), ammonium (NH₄⁺), elemental carbon (EC), and organic carbon (OC), iron (Fe), copper (Cu), and manganese (Mn)). From these studies we conclude that: 1) sulfate might be a reasonable tracer of non-volatile species (EC, Fe, Cu, and Mn) and PM_2.5 itself; 2) particulate nitrate and ammonium generally desorb to gaseous HNO₃ and NH₃ when they enter indoors, unless, as seldom happens, they have strong indoor sources; 3) indoor-originating semi-volatile organic compounds sorb on indoor PM_2.5, thereby increasing the PM_2.5 OC load. We suggest further studies on indoor-outdoor relationships of PM_2.5 and constituents so as to help develop standards for healthy buildings.     

球磨零价镁/石墨(ZVMg/C)降解水中三氯乙烯

利用机械球磨法制备了零价镁/石墨(ZVMg/C)材料,并将其用于水溶液中三氯乙烯(TCE)的降解.研究通过SEM、BET和XRD等分析手段解析了ZVMg/C的表面形态结构和成分组成;采用正交实验方法优化了ZVMg/C的制备参数,比较了石墨含量对材料性能的影响;并考察了ZVMg/C投加量、溶液初始pH和地下水中常见阴(C...     

天津市采暖季PM2.5组分消光特性及来源分析

为了解天津市采暖季细颗粒物组分对能见度的影响、明确消光组分来源,对天津市2017年采暖季大气PM_2.5样品进行了为期一月的连续采集,并测定水溶性离子、有机碳和元素碳的含量,通过修正IMPROVE方程研究了细颗粒物消光特性,并采用主成分分析—多元线性回归模型(PCA-MLR)对其来源进行解析,同时应用潜在源贡献因子(PSCF)和浓度权重轨迹(CWT)明确PM_2.5质量浓度的潜在污染源区域。结果表明,OC、EC以及SNA(NO3^?、NH₄⁺、SO₄^2?)的生成和积累对于能见度的下降具有重要影响,且能见度随SOR和NOR二次转化程度的升高而下降;2017年天津市采暖季日均消光系数为(294.56±262.89)Mm^?1,其中OM(34.86%)、硝酸盐(22.84%)、硫酸盐(11.59%)和EC(11.54%)为主要消光组分,硝酸盐和硫酸盐的增加对于能见度的下降起主要影响作用;根据PCA分析结果可知,天津市采暖季PM_2.5中的碳组分和水溶性离子主要来源于燃煤、生物质燃烧(68%),受扬尘(22%)和海盐(8%)的影响较小;区域传输分析结果表明天津市采暖季PM_2.5污染源潜在区域主要分布在河北中西部、河南北部、山西北部和内蒙古中部、西部。     

Long-term exposure to air pollution and cerebrovascular disease: findings from Beijing Health Management Cohort study

● This study explored the long-term association by double robust additive models. ● Individual exposure concentrations were assessed by integrating GAM, LUR and BPNN. ● PM_2.5, SO₂ and NO₂ are positively associated with cerebrovascular disease. ● CO could reduce the risk of cerebrovascular disease with the highest robustness. ● The elderly, women and people with normal BMI are at higher risk for air pollution. The relationship between air pollution and cerebrovascular disease has become a popular topic, yet research findings are highly heterogeneous. This study aims to investigate this association based on detailed individual health data and a precise evaluation of their exposure levels. The integrated models of generalized additive model, land use regression model and back propagation neural network were used to evaluate the exposure concentrations. And doubly robust additive model was conducted to explore the association between cerebrovascular disease and air pollution after adjusted for demographic characteristics, physical examination, disease information, geographic and socioeconomic status. A total of 25097 subjects were included in the Beijing Health Management Cohort from 2013 to 2018. With a 1 μg/m³ increase in the concentrations of PM_2.5, SO₂ and NO₂, the incidence risk of cerebrovascular disease increased by 1.02 (95% CI: 1.008–1.034), 1.06 (95% CI: 1.034–1.095) and 1.02 (95% CI: 1.010–1.029) respectively. Whereas CO exposure could decrease the risk, with an odds ratio of 0.38 (95% CI: 0.212–0.626). In the subgroup analysis, individuals under the age of 50 with normal BMI were at higher risk caused by PM_2.5, and SO₂ was considered more hazardous to women. Meanwhile, the protective effect of CO on women and those with normal BMI was stronger. Successful reduction of long-term exposure to PM_2.5, SO₂ and NO₂ would lead to substantial benefits for decrease the risk of cerebrovascular disease especially for the health of the susceptible individuals.