关中典型城市及农村夏季PM2.5的化学组成对比

于2016年7~8月采集了陕西省西安市（城市）及蔺村（农村）夏季昼夜PM_2.5样品,分析其有机碳（OC）、元素碳（EC）和无机离子等化学组分的含量,探讨关中平原城市和农村地区PM_2.5的化学组成和来源的差异.结果表明,采样期间西安和蔺村的PM_2.5浓度分别为（49.7±22.8）和（62.6±14.2）μg/m³.西安PM_2.5中OC和EC的浓度[（6.5±2.5）μg/m³,（3.2±1.8）μg/m³]与蔺村[（6.8±1.8）μg/m³,（3.8±2.3）μg/m³]相当.西安OC/EC比值白天（2.6）高于夜晚（1.9）,蔺村反之（白天：1.6;夜晚：2.7）,主要是因为夜间城市地区重型卡车运输活动增强导致排放更多EC,而夜间农村地区人为活动较少导致EC排放显著降低.西安和蔺村无机离子总浓度分别为（20.2±14.6）和（30.1±10.5）μg/m³,占PM_2.5浓度的40.6%和47.6%.蔺村SO₄^2-的平均浓度高达19.0μg/m³,占PM_2.5浓度的30%以上,远高于西安（9.4μg/m³和18.9%）,主要与农村固体燃料（煤和生物质）使用有关.西安NO₃^-和Ca²⁺的浓度及其对PM_2.5的贡献、NO₃^-/SO₄^2-比值均明显大于蔺村,表明城市地区受机动车尾气和扬尘的影响更大.西安K⁺与Ca²⁺和Mg²⁺的相关性较强,而蔺村K⁺与EC的相关性显著强于西安,说明西安市区K⁺由粉尘源主导,而农村地区则主要来自生物质燃烧.     

成都夏冬季PM2.5中水溶性无机离子污染特征

利用大气细颗粒物水溶性组分及气态前体物在线监测设备(GAC-IC)对成都市2017年夏、冬两季大气PM_(2.5)中水溶性无机离子(WSIIs)及气态前体物进行了连续观测,对其污染特征及冬季一次典型污染过程进行了深入分析.结果表明,成都冬季PM_(2.5)质量浓度为100.2μg·m~(-3),显著高于夏季(34.0μg·m~(-3)).WSIIs是PM_(2.5)的重要组成,对夏、冬季PM_(2.5)的贡献分别可达52.9%和53.3%.夏、冬季的二次离子(SNA)占WSIIs的比例分别为73.2%和87.6%,其中,SO_4~(2-)和NO~-_3分别是夏、冬季SNA的主导组分,对SNA的贡献分别为37.7%和59.7%.冬季NO~-_3/SO_4~(2-)比值(2.7)显著高于夏季(0.8),体现了移动源(尤其是机动车源)对该季节PM_(2.5)的重要贡献.受来源及气象条件差异的影响,两季节SNA的日变化规律明显.在冬季,随着污染加重,各化学组分及主要气态前体物浓度均显著增加,NO~-_3是引发重污染的关键组分.后向轨迹分析表明,成都两季节气团来向差异明显,夏、冬季聚类对应的WSIIs分别以SO_4~(2-)和NO~-_3为主导,成都周边地区的近距离低空传输对该城市PM_(2.5)污染贡献重大.     

基于稳定碳同位素技术的干旱区绿洲土壤有机碳向无机碳的转移

应用稳定碳同位素技术测定土壤无机碳稳定碳同位素组成(soil inorganic carbonδ13C,SICδ13C),并对干旱区绿洲土壤无机碳进行区分,结合土壤有机碳(soil organic carbon,SOC)与SIC含量关系进一步探讨SOC向SIC转移的碳量.结果表明,4种类型土壤SICδ13C值差异性极显著(P0.01),风沙土SICδ13C值最高且为正,均值为(0.32±0.04)‰,随土层深度增加而增加,说明风沙土原生性碳酸盐占绝对优势;灌漠土、棕漠土和盐碱土SIC的δ13C均值分别(-0.30±0.24)‰、(-1.96±0.66)‰和(-1.24±0.49)‰,随土层变化均呈先降低后逐渐增大的趋势,说明灌漠土原生性碳酸盐占优势,棕漠土和盐碱土发生性碳酸盐相对前者占优势.风沙土、灌漠土、棕漠土和盐碱土的发生性碳酸盐占SIC比例均值分别为1.33%、4.72%、15.01%、35.71%,均小于50%,说明干旱区绿洲土壤发生性碳酸盐比例总体水平较低.风沙土、灌漠土、棕漠土和盐碱土在土壤发生性碳酸盐形成或重结晶过程中固定土壤CO2的量分别为0.30、2.44、4.96、12.40 g·kg~(-1),其中固定来自大气CO2量平均为0.18、0.79、1.45、8.67 g·kg~(-1),来自SOC氧化分解转化为CO2的量分别为0.06、0.83、1.62、1.86g·kg~(-1),说明盐碱土、棕漠土SOC的贡献相对较高,灌漠土、风沙土较低;对土壤固定CO2量的来源比较发现,风沙土、盐碱土固定土壤CO2的量来自大气CO2量较高,SOC的贡献较低,而灌漠土、棕漠土固定来自SOC氧化分解CO2的量较高,大气贡献较低.研究区整体SOC向SIC的碳转移量介于0.03~2.38 g·kg~(-1)之间,平均每千克土壤固定1.09 g的CO2,说明干旱区绿洲土壤发生性碳酸盐所占比例较低,SOC的贡献较少.     

Characterization of submicron particles during autumn in Beijing, China

In this study, we performed a highly time-resolved chemical characterization of nonrefractory submicron particles(NR-PM_1) in Beijing by using an Aerodyne high-resolution time-of-flight aerosol mass spectrometer(HR-ToF-AMS). The results showed the average NR-PM_1 mass concentration to be 56.4 ± 58.0 μg/m~3, with a peak at 307.4 μg/m~3. Due to the high frequency of biomass burning in autumn, submicron particles significantly increased in organic content, which accounted for 51% of NR-PM_1 on average. Secondary inorganic aerosols(sulfate + nitrate + ammonium) accounted for 46% of NR-PM_1, of which sulfate,nitrate, and ammonium contributed 15%, 20%, and 11%, respectively. To determine the intrinsic relationships between the organic and inorganic species, we used the positive matrix factorization(PMF) model to merge the high-resolution mass spectra of the organic species and NO+and NO_2~+ions. The PMF analysis separated the mixed organic and nitrate(NO+and NO_2~+) spectra into four organic factors, including hydrocarbon-like organic aerosol(HOA), oxygenated organic aerosol(OOA), cooking organic aerosol(COA), and biomass burning organic aerosol(BBOA), as well as one nitrate inorganic aerosol(NIA) factor. COA(33%) and OOA(30%) contributed the most to the total organic aerosol(OA) mass, followed by BBOA(20%) and HOA(17%). We successfully quantified the mass concentrations of the organic and inorganic nitrates by the NO+and NO2+ions signal in the organic and NIA factors. The organic nitrate mass varied from 0.01-6.8 μg/m~3, with an average of 1.0 ±1.1 μg/m~3, and organic nitrate components accounted for 10% of the total nitrate mass in this observation.     

北京南郊区PM2.5中水溶性无机盐季节变化及来源分析

为研究北京偏南地区细颗粒物(PM_(2.5))中水溶性无机离子的变化特征,利用大气细颗粒物快速捕集系统及化学成分分析系统RCFP-IC,于2016年对北京南郊区大兴PM_(2.5)中9种水溶性无机离子(Cl~-、NO_2~-、NO_3~-、SO_4~(2-)、Na~+、NH_4~+、K~+、Mg~(2+)和Ca~(2+))展开为期1 a的连续在线观测.结果表明,观测期间,9种水溶性无机离子总质量浓度为38.6μg·m~(-3),并呈现冬春高,夏秋低的特征,浓度水平高低顺序为SO_4~(2-)NO_3~-NH_4~+Ca~(2+)NO_2~-Cl~-Na~+K~+Mg~(2+);在冬季,SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+浓度占比高达75.7%;春季次之,为72.8%;夏季最低,仅为60.2%.并且随着空气污染的加剧,SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+浓度显著增加,这表明SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+与空气质量的恶化密切相关,但相比NO_3~-和NH_4~+,SO_4~(2-)在二次离子形成过程中占据主导地位;SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+存在显著的日变化特征,SO_4~(2-)统计日变化为双峰型,峰值分别出现在10:00和18:00左右,而NO_3~-和NH_4~+呈单峰型,峰值出现在10:00左右.基于后向轨迹聚类分析结果发现,对南郊区污染有影响的气团主要有3类,分别来自东南方向、西部和来自蒙古高原的高空气团,东南方向气流会加重南郊区水溶性盐的累积,而偏北气流有利于污染物扩散和稀释;基于主成分分析发现,北京南郊区水溶性盐的污染来源分别为二次源、燃煤源和土壤风沙尘及建筑扬尘的混合源.利用潜在源贡献因子分析法对南郊区冬季水溶性盐的潜在污染源区进行分析发现,影响大兴水溶性盐浓度潜在源区主要分布在南郊区的东南部.     

郑州市夏、秋季大气颗粒物中水溶性无机离子质量浓度及粒径分布特征

为研究我国中原城市群中心城市郑州市的不同粒径大气颗粒物的组成特征,利用八级撞击式采样器在夏、秋季进行大气颗粒物分级采样,利用离子色谱测定Na~+、Ca~(2+)、NH_4~+、K~+、Mg~(2+)、F~-、Cl~-、NO_3~-和SO_4~(2-)共9种离子的浓度,利用在线离子色谱分析仪监测颗粒物中硝酸盐的实时浓度.结果表明,采样期间郑州市水溶性离子平均浓度为(70. 9±52. 1)μg·m~(-3),其中监测的9种水溶性离子浓度从大到小顺序依次为:NO_3~- SO_4~(2-) NH_4~+ Ca~(2+) Na~+ Cl~- Mg~(2+) K~+ F~-、NO_3~-、SO_4~(2-)和NH_4~+占总水溶性离子的质量分数为79. 9%;无论在秋季或夏季SO_4~(2-)主要集中在≤1. 1μm粒径段上,而NO_3~-主要集中在0. 65～3. 3μm粒径段上. NO_3~-和SO_4~(2-)夏季和秋季均呈双峰分布,主要分布于细粒子中; NH_4~+夏季呈双峰分布,秋季呈单峰分布,表现出季节变化.郑州市夏季臭氧污染严重,O_3与NO_3~-明显地"错峰"现象,表示大气中存在光化学反应;秋季颗粒物污染严重,采样期间[NO_3~-]/[SO_4~(2-)]的比值远大于0. 5,移动源成为颗粒物重要的来源.夏季NOR、SOR峰值在1. 1～2. 1μm粒径段上,秋季两者峰值在0. 65～1. 1μm粒径段上;夏季硫的气-粒转化大于氮的转化,而秋季则相反.     

青岛采暖期不同天气状况下大气颗粒态无机氮分布研究

于2007-10～2008-04采集了青岛近海采暖前及采暖期内大气气溶胶样品,并运用离子色谱法(IC)分析了颗粒物中的无机氮组分.结果表明,采暖期内青岛颗粒物和无机氮的浓度都有明显增加,采暖期颗粒物质量浓度为137.41μg/m3,比采暖前增加了82.2%;NO3--N和NH4+-N浓度分别由采暖前的2.48μg/m3和6.95μg/m3增加到采暖期的4.43μg/m3和10.28μg/m3.天气过程对于青岛颗粒物浓度和无机氮离子浓度均有较大影响.采暖期晴天颗粒物浓度均值为181.34μg/m3,较采暖前增加32.0%,主要源于二次气溶胶的NH4+-N和NO3--N浓度分别为5.56μg/m3和1.86μg/m3,低于采暖前.雾天因为低温高湿和污染物的循环积累,样品中颗粒物、NH4+-N和NO3--N平均浓度比采暖前浓度增加了1～2倍.大风降温天气下颗粒物浓度及无机氮组分浓度均有所降低.采暖期烟尘和飞灰的排放明显影响青岛大气颗粒物和无机氮的粒径分布,特别是细粒子部分.青岛近海颗粒物及NO3--N质量浓度呈现双峰分布,采暖前峰值出现在0.43～0.65μm与3.3～4.7μm的范围内,采暖期积聚模态峰值移至0.65～1.1μm范围内.NH4+-N粒径分布均呈现明显的单峰分布,峰值出现在积聚模态.     

夏季广州城区细颗粒物PM_(2.5)和PM_(1.0)中水溶性无机离子特征

于2008年7月1～31日在广州城区每天采集PM2.5和PM1.0样品.利用离子色谱分析了样品中Na+、NH4+、K+、Mg2+、Ca2+、F-、Cl-、NO3-和SO24-等9种离子组分质量浓度,并同步收集气象因子、大气散射系数、大气能见度以及SO2、NO2、O3气体污染物质量浓度等数据.结果表明,PM2.5和PM1.0中水溶性无机离子总浓度分别为(25.5±10.9)μg·m-3和(22.7±10.5)μg·m-3,分别占PM2.5和PM1.0质量浓度的(47.9±4.3)%和(49.3±4.3)%.SO42-占PM2.5和PM1.0中质量浓度百分比最高,分别为(25.8±4.0)%和(27.5±4.5)%.较高的温度和O3浓度有利于SO24-的生成,较高相对湿度有利于NO3-的生成.PM2.5和PM1.0中亲水性较强的SO42-、NH4+和NO3-对散射系数和能见度影响较大.     

Evaluating the e ects of granular and membrane filtrations on chlorine demand in drinking water

In this study, chlorine decay experiments were conducted for the raw water from Nakdong River that is treated by Chilseo Water Treatment Plant (CWTP) situated in Haman, Korea as well as the e uents from sand and granular activated carbon (GAC) filters of CWTP and fitted using a chlorine decay model. The model estimated the fast and slow reacting nitrogenous as well as organic/inorganic compounds that were present in the water. It was found that the chlorine demand due to fast and slow reacting (FRA and SRA) organic/inorganic substances was not reduced significantly by sand as well as GAC filters. However, the treated e uents from those filters contained FRA and SRA that are less reactive and had small reaction rate constants. For the e uents from microfiltration, ultrafiltration, and nanofiltration the chlorine demand because FRA and SRA were further reduced but the reaction rate constants were larger compared to those of sand and GAC filter e uents. This has implications in the formation of disinfection by products (DBPs). If DBPs are assumed to form due to the interactions between chlorine and SRA, then it is possible that the DBP formation potential in the e uents from membrane filtrations could be higher than that in the e uents from granular media filters.     

模拟沉积磷迁移转化行为的铁盐影响机制研究

室内模拟研究了沉积物中不同形态磷在不同浓度铁盐影响下,在沉积层中的垂直迁移转化行为.结果表明,分别向模拟系统投加的10 mL和50 mL的1 mol/L FeCl_3溶液,沉积层中磷的含量降低,投加30 mL的1 mol/L FeCl_3溶液时,沉积层中磷含量增加.沉积物中适当的铁盐会阻止沉积物磷向水体释放,铁盐浓度过高或过低,在一定程度上都会促进沉积物中磷的释放,实验结果对研究内源磷释放与湖泊富营养化有重要的意义.