乌鲁木齐大气细颗粒物PM_(2.5)水溶性离子浓度特征及其来源分析

大气细颗粒物PM_(2.5)是危害人体健康和环境最主要的空气污染物之一,对其水溶性离子的研究是一项非常必要而迫切的工作。文章对乌鲁木齐市中心区域树木年轮实验室和黑山头2013年1月-2014年2月期间采集的大气细颗粒物样品,利用离子色谱仪分析了其中的水溶性离子分布特征,采用硫转化率(SOR)、离子相关性分析等分析其可能来源,结果表明:年轮室和黑山头PM_(2.5)中总离子浓度平均值分别为88.03和65.11μg·m~(-3),分别占PM_(2.5)质量浓度的51.21%和33.8%。年轮室各种离子的季节变化明显:SO_4~(2-)、NO_3~-、Cl~-和NH_4~+表现为冬季秋季春季夏季,Na~+表现为冬季秋季夏季春季,Ca~(2+)表现为秋季夏季春季冬季。SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+是PM_(2.5)中主要的离子,(NH_4)_2SO_4、NH_4HSO_4和NH_4NO_3是乌鲁木齐PM_(2.5)中水溶性组分的可能结合方式。Cl~-和K~+主要来源于化石燃料和生物质的燃烧排放,Ca~(2+)和Mg~(2+)主要来自土壤、二次扬尘和燃煤。乌鲁木齐大气PM_(2.5)中ρ(NO_3~-)/ρ(SO_4~(2-))为0.40,说明目前固定排放源仍然是乌鲁木齐大气污染物的主要来源。本研究为更深入了解乌鲁木齐市颗粒物污染现状提供参考,同时为确定乌鲁木齐市大气污染治理重点、制定大气污染防治规划提供依据。     

舟山市环境空气PM2.5及水溶性离子污染特征分析

为探究舟山市PM_(2.5)及水溶性离子组分的污染特征,于2016年4月、7月、10月和2017年1月在舟山市区3个国控点采集了168个PM_(2.5)样品,利用离子色谱仪测定颗粒物中的9种水溶性离子(Cl~-、NO_3~-、SO_4~(2-)、NH_4~+、K~+、F~-、Na~+、Mg~(2+)和Ca~(2+)),结合气象数据和数值分析手段对舟山市区PM_(2.5)和水溶性离子质量浓度特征、颗粒物酸碱度及二次离子的影响因素(气象参数、前体物)进行研究.结果表明,采样期内,舟山市PM_(2.5)质量浓度时间变化规律为春季冬季夏季秋季,空间分布较为均匀;二次离子是舟山PM_(2.5)主要水溶性组成,且在PM_(2.5)中具有一致的季节变化特征;阴阳离子平衡分析显示舟山市PM_(2.5)整体呈现酸性,并以夏季酸度最低、秋季酸度最高;温度是影响舟山市二次离子浓度的主要气象因素;以燃煤源为主的固定源是舟山市水溶性污染物的主要污染来源,檀枫和临城采样点的SO_4~(2-)和NO_3~-受电厂和燃煤锅炉的污染排放影响严重,普陀区船舶客货运输量大,是普陀点二次离子前体物的主要污染来源.     

贵阳秋季PM_(2.5)水溶性离子组成特征及来源解析

水溶性无机离子是PM_(2.5)的主要组分之一,对研究PM_(2.5)的物理化学性质,来源及其形成机理具有重要意义.本研究于2017年9月—2017年11月期间在贵阳城区采集了80个PM_(2.5)样品,并测定了8种水溶性离子浓度,探讨贵阳秋季PM_(2.5)水溶性离子组成特征及来源.结果表明贵阳秋季PM_(2.5)中无机离子的平均质量浓度为15.99μg·m~(-3),阴离子和阳离子的平均质量浓度分别为10. 90μg·m~(-3)、5. 09μg·m~(-3); SO_4~(2-)(8. 53±4.63μg·m~(-3))平均质量浓度最高,其次是NH_4~+(2.56±1.62μg·m~(-3))、NO_3~-(2.21±2.96μg·m~(-3))、Ca~(2+)(1.98±0.88μg·m~(-3)),最后依次是K~+(0.37±0.24μg·m~(-3))、Cl-(0.16±0.11μg·m~(-3))、Mg~(2+)(0.11±0.03μg·m~(-3))、Na~+(0.07±0.06μg·m~(-3)); NH_4~+、SO_4~(2-)、NO_3~-是主要水溶性离子,所占比例为83%; NO_3~-/SO_4~(2-)值平均为0.21±0.12,远小于1,说明贵阳秋季PM_(2.5)以固定源污染为主.相关性分析表明,PM_(2.5)中NH_4~+主要以(NH_4)_2SO_4、NH_4HSO_4、NH_4NO_3的形式存在,Ca~(2+)与Mg~(2+)来源可能相同.结合富集系数分析NO_3~-、SO_4~(2-)、Ca~(2+)、K~+、Mg~(2+)基本都是来源于陆源贡献,NO_3~-、SO_4~(2-)是人为源,Ca~(2+)、K~+、Mg~(2+)是地壳源,此外Mg~(2+)还有一部分海源贡献.     

太原市采暖季清洁天与灰霾天PM_(2.5)中水溶性无机离子组成及来源分析

为探究太原市采暖季PM_(2.5)水溶性无机离子组成及其来源,于2017年11月至2018年3月在太原城区连续采集大气颗粒物PM_(2.5)样品共151个,并于离子色谱仪中分析样品的9种水溶性无机离子(F~-、Cl~-、NO_3~-、SO_4~(2-)、K~+、Na~+、Ca~(2+)、Mg~(2+)、NH_4~+).结果表明,太原市采暖季PM_(2.5)质量浓度的平均值为77.89±47.16μg·m~(-3),总水溶性无机离子质量浓度平均值为53.21±29.76μg·m~(-3),占PM_(2.5)的68.3%±23.3%,其中SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+是PM_(2.5)中最主要的离子成分,NH_4~+在PM_(2.5)中主要以NH_4NO_3、(NH_4)_2SO_4与NH_4Cl等形式存在,NH_4~+、NO_3~-、K~+、SO_4~(2-)和Cl~-等5种离子的爆发性增长对灰霾天污染贡献最大.随着气温回升,硫氧化率和氮氧化率均有一定程度的升高,大气中存在明显的气溶胶二次转化过程.主成分分析表明,燃煤源和二次污染源是太原市采暖季灰霾期间的主要污染源,土壤扬尘为清洁天的首要污染源,大气污染以固定污染源为主,移动污染源为辅.后向轨迹模型显示,采暖季期间气团基本上来自本地和西北方向的内陆排放源.     

南京北郊冬季PM_(2.5)中水溶性离子以及碳质组分特征分析

2015年12月21日—2016年2月29日在南京北郊进行了大气细颗粒物PM_(2.5)的观测,并分析其中主要水溶性离子(Na~+、NH_4~+、K~+、Mg~(2+)、Ca~(2+)、Cl~-、NO_3~-、SO_4~(2-))浓度以及碳质组分(OC、EC)含量.结果表明,观测期间南京北郊冬季大气细颗粒物(PM_(2.5))污染较为严重,二次离子(NO_3~-+SO_4~(2-)+NH_4~+)为主要污染成分,占PM_(2.5)浓度的47%.对36个观测日进行SO_4~(2-)-NO_3~--NH_4~+三相聚类,发现3种离子在整个体系中的配比存在差异.排放源类型所造成的前体物的不同以及NH_4~+与SO_4~(2-)、NO_3~-的结合方式是造成这种差异的主要原因.OC与EC的变化趋势相似,OC含量较高,而且浓度波动幅度较大.OC/EC的值为2.63±0.90,说明普遍存在二次反应产生的SOC.K+/PM_(2.5)比值法表明,除燃煤与机动车尾气排放以外,生物质燃烧亦是PM_(2.5)污染的排放源.     

兰州市大气细颗粒物中水溶性离子的污染特征

为了探讨兰州市大气细颗粒物中水溶性无机组分的污染特征及来源,采集了2012年冬季和2013年夏季PM_(2.5)样品共40个,并利用离子色谱法对其中的无机离子进行了分析.分析结果显示,兰州市PM_(2.5)中无机离子冬季平均值为39.59μg·m~(-3),夏季平均值为10.71μg·m-3,冬季污染程度远高于夏季,SO_4~(2-)、NH_4~+和NO_3~-是3种最主要的水溶性离子;阴阳离子当量回归分析表明,冬季兰州PM2.5组分偏酸性,夏季偏碱性,离子间的结合方式主要以NH_4NO_3、(NH_4)_2SO_4、NH_4HSO_4和NH_4Cl的形式为主,冬季还有少量KNO_3、NaNO_3、K_2SO_4、Na_2SO_4、KCl和Na Cl存在;[NO_3~-]-/[SO_4~(2-)]比值的均值冬季为0.58±0.22,夏季为0.49±0.20,说明兰州市的冬季大气污染虽然呈现燃煤源等固定源和机动车尾气等流动源并存的复合污染类型,但仍然以煤烟型污染为主,而夏季NO_3~-受高温条件影响比较大,机动车尾气污染仍需引起重视.     

郴州市大气细颗粒物中水溶性离子的污染特征及来源分析

为全面了解南方典型工业城市郴州市的大气细颗粒物(PM_(2.5))中水溶性离子污染特征及其来源,本研究利用离子色谱对从2016年4月到2017年1月间郴州市6个采样点的PM_(2.5)样品中的9种水溶性离子(SO_4~(2-)、NH_4~+、NO_3~-、Ca~(2+)、Cl~-、Na~+、K~+、F~-、Mg~(2+))进行分析.研究表明:郴州市的PM_(2.5)浓度范围为23. 3—66.5μg·m~(-3),呈现秋冬高,春夏低的特点.研究区域的水溶性离子质量浓度的变化趋势与PM_(2.5)变化趋势相类似; NO_3~-、SO_4~(2-)、NH_4~+和K~+与PM_(2.5)相关性较好,其中SNA(SO_4~(2-)、NH_4~+、NO_3~-)占PM_(2.5)的比重最高,为18.9%—40.2%.SNA三角图解表明NH_4~+的主要存在形式为(NH_4)_2SO_4,AE/CE均小于1,因此研究区域的PM_(2.5)呈碱性.通过主成分分析可知研究区域的水溶性离子污染来源主要为燃煤、交通、生物质燃烧等燃烧综合源,[NO_3~-]/[SO_4~(2-)]证明该区域的大气污染属于煤烟型污染.     

西安市黑河上游水源地大气降水离子特征及来源分析

于2014年9月—2015年8月期间,对西安黑河上游水源地云龙沟站点大气降水样品进行采集,采用相关性分析和富集因子法对样品的离子特征及来源进行分析。黑河上游地区大气降水中主要阳离子为Ca~(2+)和NH_4~+,主要阴离子为SO_4~(2-)和NO_3~-,与国内大多数城市地区降水的离子特征相似。除NH_4~+和F-外,其他离子浓度的季节变化特征为冬季春季夏季秋季,表明离子浓度除了与发生源有关外,降雨量也是重要影响因素。离子间的相关性分析及离子来源的计算表明,SO_4~(2-)与NO_3~-相关性很强,且均主要受人为因素的影响;Na~+与Cl~-相关性很强且均来自海洋源;地壳元素Ca~(2+)、Mg~(2+)和K+两两间相关性也较高。所有离子的来源贡献结果显示:人为活动贡献率为52.90%,地壳来源和海洋来源贡献率分别为38.43%和8.67%。     

丽江-玉龙雪山地区大气降水化学特征

2014年6—8月分别对丽江-玉龙雪山索道区,甘海子,丽江市区,龙蟠镇等4个地区进行降水采集,共采集87个样品,对主要化学离子(Na~+、K~+、NH_4~+、Ca~(2+)、Mg~(2+)、SO_4~(2-)、Cl~-、NO_3~-)电荷浓度进行分析.结果表明,离子总浓度丽江市区龙蟠镇甘海子索道区.阳离子含量最高的为Ca~(2+)和NH_4~+,阴离子含量最高的为SO2-4.分析1997—2014年丽江降水离子含量,SO_4~(2-)与NO_3~-的比值逐年下降,表明旅游业和交通运输业对丽江大气环境质量影响显著.采用主因子分析法进行分析,NH_4~+、SO_4~(2-)、NO_3~-在第一因子中为高载荷,受人类污染的影响,Na~+与K~+、Cl~-在第二因子中高载荷,受海洋源影响.Ca~(2+)、Mg~(2+)在第三因子中高载荷,受陆地源影响.     

太原市干沉降中水溶性离子特征

采集了太原市2013年4—12月大气干沉降样品,并使用了离子色谱仪分析了其中的水溶性无机阴阳离子,报道了干沉降中水溶性离子的化学特征、沉降通量和来源分析.结果表明,SO_4~(2-)、Ca~(2+)和NO_3~-是太原市干沉降的主要离子,浓度分别为4258.83、2388.45、1048.35μg·g-1.干沉降中的水溶性离子浓度水平季节变化趋势为秋季夏季春季,变化趋势受到排放源和气象因素的影响.降尘通量和水溶性离子沉降通量分别为323.72 mg·(m~2·d)~(-1)和21.43 mg·(m~2·d)(-1).干沉降中硫、氮沉降通量分别为1.55 t·(km~2·a)~(-1)和0.39 t·(km~2·a)~(-1),高于国内其他地区的研究结果.水溶性离子的相关性分析和特征比值结果显示,干沉降中的NO_3~-和SO_4~(2-)主要受到燃煤排放影响;Ca~(2+)和Mg~(2+)的主要来源除了扬尘外,燃煤也有贡献.     

南京北郊一次重污染事件期间PM_(2.5)理化特性及其对大气消光的影响

为了解南京地区重度污染下PM_(2.5)污染特征及其对消光的影响,于2013年12月5日至12月15日在南京北郊进行了PM_(2.5)采样分析,利用离子色谱分析了其中SO_4~(2-)、NO_3~-、NH_4~+、Cl~-、Na~+、K~+、Mg~(2+)和Ca~(2+)的含量,采用扫描电迁移率粒径谱仪(SMPS)测量细粒子的粒径谱分布,运用Model 2001A热/光碳分析仪对PM_(2.5)中OC、EC进行了分析,同时采用三波长光声黑碳光度计(PASS-3)实时在线测量细粒子的吸收和散射系数,并同步获得了痕量气体SO_2、NO_x浓度.结果表明,观测期间PM_(2.5)平均浓度为161.8±51.2μg·m~(-3),主要的水溶性无机离子为SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+;气溶胶在532 nm处平均吸收、散射系数分别为98.00±42.91 MmPM_(2.5)、630.00±308.52 MmPM_(2.5).(NH_4)_2SO_4和OM是南京北郊冬季大气气溶胶中的主要消光物质,积聚模态颗粒物体积浓度和表面积浓度与总消光系数呈较好的正相关,与能见度则呈明显的负相关.重度污染期间SOR、NOR平均值分别是轻度污染期间的1.26倍和1.81倍.除较低风速条件下污染物的物理积聚,较高的相对湿度条件下污染物的二次转化是造成此次重度污染的主要原因.     

邯郸市PM_(2.5)成分的时空分布特征及来源

为了解河北省邯郸市PM_(2.5)污染的时空分布特征,于2015年1、4、7、10月在邯郸市环保局(HBJ,商业交通居民混合区)、东污水处理厂(DWS,一般工业区)、矿院(KY,文化区)和丛台公园(CT,城市绿地)等4个国控站进行PM_(2.5)样品采集,并测定样品中的25种化学成分(NH_4~+、Na~+、K~+、Mg~(2+)、Ca~(2+)、SO_4~(2-)、Cl~-、NO_3~-、OC、EC、Na、Mg、Al、K、Ca、Ti、V、Cr、Mn、Fe、Co、Cu、Zn、Ba、Pb).结果表明,DWS和HBJ的PM_(2.5)浓度相对其他站点更加严重,CT污染最轻;1月站点之间差异性较大.除Ca~(2+)外,1月PM_(2.5)中其余化学组分浓度均明显高于其他月份.二次水溶性无机离子(SNA)空间分布表现为1月DWS、4月CT、7和10月HBJ污染严重,KY最轻;KY元素碳高于其他站点;无机元素站点差异性不大.主成分分析结果表明,二次气溶胶源、部分交通源、化石燃料和生物质燃烧源是PM_(2.5)的主要来源,其次是土壤和建筑尘以及钢铁工业等.后向轨迹模型模拟结果表明,4个月来自山西、河南、山东、河北境内的短轨迹数占比分别达到50%、27%、74%和50%,说明7月受区域污染的可能性较大;而1、4、10月经远距离输送的污染物易形成二次污染物,对邯郸空气污染产生影响.     

济南冬季大气重污染过程颗粒物组分变化特征

为研究济南市冬季大气重污染过程的颗粒物化学组分特征,于2017年11月15日—12月30日在市监测站及跑马岭清洁对照点同步采集PM_(10)和PM_(2.5),并对其质量浓度、水溶性离子及碳组分进行分析,结果表明重污染过程中PM_(2.5)/PM_(10)质量浓度比均超过0.6.NO_3~-(硝酸盐)、SO_4~(2-)(硫酸盐)、NH_4~+(铵盐)、OC(有机碳)浓度及百分占比与颗粒物浓度同步增加,其中NO_3~-、SO_4~(2-)、NH_4~+、OC的浓度增加倍数远大于PM_(2.5)的浓度增加,重污染日市监测站NO_3~-、SO_4~(2-)、NH_4~+、OC质量浓度分别是非污染日的5.1倍、8.8倍、8.3倍、7.0倍,跑马岭重污染日NO_3~-、SO_4~(2-)、NH_4~+、OC质量浓度分别是非污染日的3.0倍、3.9倍、3.7倍、4.6倍;且SO_4~(2-)和NH_4~+质量百分占比涨幅比NO_3~-的大,说明重污染天气下SO_4~(2-)和NH_4~+对PM_(2.5)浓度增加的贡献更大.通过经验公式计算得出市监测站和跑马岭SOC质量浓度分别占OC的82.4%和92.3%,说明重污染期间SOC是OC主要组成部分.二次无机离子和二次有机碳是导致重污染的主因,表明在冬季重污染过程中,大气化学反应非常重要,这可能与空气静稳和湿度较大的气象条件、前体物的大量积累、液相非均相化学过程的加强紧密相关.重污染天气下需要重视NO_2对SO_2液相催化氧化作用,严格控制NO_2的排放.     

新疆独山子石化区域PM_(2.5)中水溶性无机离子的形成机制

2015年9月至2016年7月在新疆独山子区采集大气PM_(2.5)样品,对所含的水溶性无机离子和大气气态污染物的季节性变化进行了分析.其结果表明,PM_(2.5)、SO_2、NO_2和O_3的年均浓度分别为70.04、19.36、4.50、83.06μg·m~(-3); PM_(2.5)、SO_2、NO_2的浓度均出现冬季最高,夏季最低的趋势,而O_3浓度在春、夏季节偏高,冬季偏低;总水溶性无机离子的季节变化特征为冬季(68.99μg·m~(-3))秋季(14.23μg·m~(-3))春季(10.31μg·m~(-3))夏季(5.06μg·m~(-3)),其中SO_2~(-4)、NO_3~-、NH_4~+为水溶性无机离子的主要组成部分,占到水溶性总离子质量浓度的70%以上.对硫氧化率(SOR)和氮氧化率(NOR)的估算表明,全年SOR的值均大于0.1,表明SO_2~(-4)主要来自大气二次转化.夏季NOR值远低于其它季节. SO_2~(-4)浓度和SOR在冬季出现较高值,可能是由于冬季取暖导致SO_2排放量增加,同时较高的相对湿度又促进了SO_2的非均相转化.受相对湿度的影响,NO_3~-在冬季主要以非均相反应的方式生成,在春、夏、秋的3个季节主要以均相反应的方式生成;当PM_(2.5)的质量浓度大于75μg·m~(-3)时,NO_3~-/SO_2~(-4)、NOR/SOR和NOR值均显著增加,表明独山子区的硝酸盐污染较为严重.     

气团来源对沿海城市PM_(2.5)中二次水溶性无机离子形成特征的影响研究

大气细颗粒物(PM_(2.5))与雾霾天气密切相关,PM_(2.5)吸附的有毒有害物质,可能给人体健康带来危害。二次水溶性无机离子(SNA,包括SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+)是PM_(2.5)的重要组分,研究PM_(2.5)中SNA污染特征及形成和演化的影响因素,对认识雾霾污染的生消机制,提升人们的生活质量具有重要意义。利用在线气体及气溶胶成分监测系统(MARGA)观测了宁波市滨海地区春季、夏季和秋季大气PM_(2.5)中的SNA和气态污染物的变化趋势,并利用后向轨迹分析研究了不同气团影响下污染物的日变化规律。结果表明,观测期间,SNA在PM_(2.5)中的平均占比约为70.7%,NO_3~-是导致PM_(2.5)污染加重的主导离子。NO_3~-和SO_4~(2-)受气团传输影响较大,来自陆地气团的质量浓度普遍高于海洋气团,来自西北内陆方向的污染物输送是导致宁波空气质量下降的主要原因。宁波大气中的硫氧化率(SOR)较高,SO_4~(2-)主要由SO_2发生二次氧化反应生成;SO_4~(2-)的形成与相对湿度(RH)密切相关,SOR随着RH的增加而显著增大,当RH85%时,大气中的硫氧化物绝大部分以SO_4~(2-)形式存在,SOR接近1;而温度变化对SOR无明显影响;来自西南与东部受海洋显著影响的气团SOR高于来自陆地气团的相应值。夏季RH普遍较高,西南方向气团影响下高浓度的气态污染物(NO_2、O_3、NH_3)可明显促进SO_4~(2-)的生成,一定程度上控制人为气态污染物的排放能有效减少SO_4~(2-)生成。与SOR比较而言,氮氧化率(NOR)和NO_3~-与温度、RH、气态污染物浓度等环境因素的关系比较复杂,暗示多种反应机理共同作用影响氮氧化物的转化。     

中国典型城市冬季大气细颗粒物水溶性离子特征及来源分析

细颗粒物是大气污染防治的重点内容。分析大气细颗粒物中的水溶性离子组分及其变化,对评价城市空气污染状况和污染物的来源具有重要意义。选取中国东部典型城市长春、北京、上海、杭州和南京作为研究对象,基于2016年11月11日-12月6日大气颗粒物样品采集及其水溶性离子分析,探讨PM_(2.5)中水溶性无机离子浓度变化特征,并利用主成分分析结果分析各类污染源排放对细颗粒物中水溶性离子质量浓度的贡献,以期为区域大气环境质量的改善提供参考依据。结果表明,长春、北京、上海、杭州和南京总水溶性无机离子质量浓度平均值分别为(18.8±9.0)、(34.9±23.3)、(21.8±13.3)、(42.2±21.4)和(62.1±25.9)μg·m~(-3),占PM_(2.5)质量浓度的33.6%-62.1%。二次离子(SIA,包括NO_3~-、SO_4~(2-)和NH_4~+)在总水溶性离子中占比均超过75.0%,说明SIA是水溶性离子的主要组分。SIA占总水溶性离子浓度的百分比随污染程度增强而增加。硝酸盐为5个城市在污染大气下主要的贡献物种。5个城市站点ρ(NO_3~-)/ρ(SO_4~(2-))随着大气污染程度的增加均有不同程度的增加且大于1,说明含氮污染物逐渐成为大气颗粒物中最重要的污染物。除长春硫氧化率(SOR)均值小于0.1外,其他4个城市SOR和氮氧化率(NOR)均大于0.1,说明北京、上海、杭州和南京站点大气中存在较高程度的SO_2和NO_2的二次氧化。北京站点NO_3~-、SO_4~(2-)和NH_4~+以NH_4NO_3和(NH_4)_2SO_4的形式存在,在其他4个城市站点以NH_4NO_3和NH_4HSO_4的形式存在。5个城市水溶性离子主要来源为二次转化、扬尘、生物质和煤燃烧。     

菏泽市夏季PM10和PM25中水溶性离子组分污染特征

为分析菏泽市大气颗粒物及其水溶性离子组分特征,本研究于2015年8月期间在菏泽市6个监测点位采集环境受体PM_(10)和PM_(2.5)样品共120个,利用离子色谱法测定颗粒物中水溶性无机离子(SO■、NO~-_3、NH~+_4、Cl~-、Ca~(2+)、K~+、Na~+、Mg~(2+)、F~-),并同步收集气象参数及气态污染物质量浓度等资料.结果表明,菏泽市夏季环境受体中颗粒物质量浓度ρ(PM_(10))和ρ(PM_(2.5))分别为94.5μg·m~(-3)、55.2μg·m~(-3),稍低于国内其他城市,这与各城市经济发展、产业能源结构、气象条件等因素有关.PM_(2.5)/PM_(10)值在0.5—0.8之间,表明菏泽市夏季细颗粒物(PM_(2.5))污染较为严重.但PM_(10)和PM_(2.5)中水溶性离子质量总浓度ρ(WSIs)分别为30.5μg·m~(-3)、17.0μg·m~(-3);质量分数w(WSIs)分别为32.4%、29.6%.其中SO■、NO~-_3、NH~+_4为PM_(10)和PM_(2.5)中主要水溶性离子,3种离子浓度和分别占PM_(10)和PM_(2.5)中总离子浓度的84.3%、88.3%.SO■、NO~-_3、NH~+_4、K~+主要集中在细颗粒物(PM_(2.5))中,Ca~(2+)、Mg~(2+)则广泛存在于粗颗粒物(PM_(10))中.各采样点的PM_(10)和PM_(2.5)中,SO■、NO~-_3、NH~+_4、Ca~(2+)和Mg~(2+)浓度分布具有空间差异.离子相关性表明,NH~+_4与SO■、NO~-_3相关性均较强,3种离子主要以NH_4HSO_4、NH_4NO_3形式存在.PM_(10)和PM_(2.5)中NO~-_3/SO■值分别在0.41—0.49和0.36—0.47之间,平均值分别为0.46、0.42,表明固定源是菏泽市夏季颗粒物污染的主要污染贡献源.     

清洁能源政策下济南市采暖季PM_(2.5)中水溶性离子变化分析

为了评价清洁能源政策对济南市采暖季PM_(2.5)质量浓度及PM_(2.5)中水溶性离子的影响,于2016年11月—2017年3月(2016年采暖季)和2017年11月—2018年3月(2017年采暖季)济南市区清洁能源政策实施前后两个采暖季分别采集PM_(2.5)样品,采用离子色谱法得到了PM_(2.5)中的8种水溶性无机离子(F~-、Cl~-、NO_3~-、SO_4~(2-)、Na~+、K~+、Ca~(2+)、NH_4~+)的质量浓度,并对PM_(2.5)不同污染等级水溶性离子进行了变化分析。结果表明:(1)采用清洁能源后,济南市采暖季的污染等级从轻度污染变为良,PM_(2.5)日均质量浓度从98.34μg·m~(-3)降到83.48μg·m~(-3),达标率上升了15.42%;(2)8种水溶性离子的总质量浓度从90.78μg·m~(-3)降到了67.72μg·m~(-3),对比两年采暖季各离子的质量浓度发现,实施后除污染天K+和Na+的质量浓度有所增长外,其余离子质量浓度均比清洁能源使用前要低;(3)NO_3~-、SO_4~(2-)、NH_4~+(SNA)在水溶性离子中占比最高,能源政策实施后,SNA的质量浓度降低了12.32%-31.71%;实施后SO_4~(2-)的占比降低,NO_3~-占比升高,NO_3~-是最主要的二次污染离子;(4)两年采暖季的硫氧化率SOR、氮氧化率NOR值均大于0.1,说明NO_3~-、SO_4~(2-)主要来自于大气中NO_2和SO_2的二次转化,随着污染等级的升高,SOR和NOR基本呈现上升的趋势,尤其是在重度污染下,由于NO_2对SO_2的氧化反应起到很好的催化作用,SOR是清洁天的2倍;(5)采用清洁能源前后阴阳离子电荷当量(AE/CE)分别为0.76和0.96,PM_(2.5)整体从弱碱性恢复到中性。清洁能源的使用,有效降低了各水溶性离子的质量浓度,减小了PM_(2.5)质量浓度,改善了颗粒物的酸碱性,提高了采暖季环境空气质量。     

北京采暖季PM_(2.5)水溶性无机离子污染特征及其影响因素

为深入研究北京市采暖季PM_(2.5)中水溶性离子的污染特征及其影响因素,利用大流量采样器结合石英滤膜采集了2016年11月15日—2016年12月31日期间北京市典型污染天的PM_(2.5)样品(19个),采用离子色谱法测定了其中的水溶性无机离子成分,收集了同期北京市的日均气象数据和海淀区日均PM_(2.5)数据。应用热力学平衡模型ISORROPIA-Ⅱ分析了PM_(2.5)样品的酸度值,Traj Stat软件分析气流的72 h后向轨迹,并采用潜在源贡献因子分析法(PSCF)定位了PM_(2.5)潜在污染源的位置,浓度权重轨迹分析(WCWT)法定量解析了潜在污染源对北京PM_(2.5)质量浓度贡献的大小。结果表明:(1)PM_(2.5)的日均质量浓度变化范围为7.6~383μg·m~(-3),均值为114μg·m~(-3),污染天是清洁天的4.4倍;(2)10种水溶性离子的总质量浓度均值为44.61μg·m~(-3),SNA(NO_3~-、SO_4~(2-)、NH_4~+)占总水溶性离子的81.37%,污染天NO_3~-、SO_4~(2-)、NH_4~+质量浓度均值分别为20.35、16.16、8.68μg·m~(-3),分别是清洁天的4.7、3.5、3.6倍;(3)污染天PM_(2.5)酸性比清洁天强,污染天NH_4~+的存在形式主要是(NH_4)_2SO_4、NH_4HSO_4,清洁天NH_4~+的存在形式主要是(NH_4)_2SO_4、NH_4HSO_4、NH_4NO_3;(4)北京PM_(2.5)及其水溶性离子的污染除受本地污染源影响,还受河北省中部和南部以及内蒙古中部等区域传输的影响;(5)在北京采暖季低大气边界层以及三面环山的特殊条件下,风速和相对湿度是影响北京PM_(2.5)及其水溶性离子污染特征的2个主要气象因素,高湿度低风速的静稳天气条件可以造成以本地污染物为主的大气重污染,此外,一定范围内的低风速可以使周边地区高浓度的污染物传输至北京,加重大气污染。     

太原市春季大气PM_(2.5)中水溶性离子在线观测分析

为系统反映太原市春季PM_(2.5)中无机水溶性离子的特征,采用在线气体/气溶胶监测仪(Marga)分析了太原市2016年3月1日至5月31日期间PM_(2.5)中无机水溶性离子的变化情况,研究表明二次离子(SO_4~(2-)、NO_3~-、NH_4~+)是无机水溶性离子的主要组成部分,它们在监测期间的均值分别为13.7μg·m~(-3)、14.7μg·m~(-3)以及10.4μg·m~(-3),整个观测期间三者的浓度之和(SNA)占总无机水溶性离子值的百分数为81.0%,占PM_(2.5)百分数为68.5%.三者浓度的日变化特征均呈单峰的形式存在,NO_3~-变化略有不同.热力学研究表明,由于NH_4NO_3分解平衡常数(Ke)与观测期间NH_3与HNO_3的浓度积(Km)的不同,导致了不同监测期间NO-3浓度变化不一致.观测期间硫氧化率(SOR)和氮氧化率(NOR)的值都大于0.1,说明太原市大气气溶胶中硫酸盐和硝酸盐主要都是经过转化形成的二次污染物.在典型空气污染过程中,SO_4~(2-)、NO_3~-、NH+4与能见度、相对湿度的变化有很好的对应关系,说明太原市低能见度与二次离子的生成有关.