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1.
为了探明昆山市不同污染条件下PM2.5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PM2.5、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PM2.5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PM2.5浓度的贡献.结果表明:①SO42-、NO3-、NH4+(合称SNA)是PM2.5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PM2.5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SO42-和NH4+.随着污染加重,SO42-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SO42-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,PM2.5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.  相似文献   
2.
基于2022年9月5—11日江苏省发生臭氧连续超标,细颗粒物(PM2.5)浓度同步上升的一次典型复合污染过程,利用颗粒物激光雷达组网对江苏省6个城市的大气垂直剖面进行了连续监测,并结合近地面污染物浓度和气象要素观测数据分析了此次污染过程的成因。结果表明,污染过程期间各城市呈现高温、小风、强太阳辐射的特征,造成日间二次生成的颗粒物在本地积聚。各城市颗粒物浓度的小时变化趋势大致相同,颗粒物浓度大幅升高期间,ρ(PM2.5)/ρ(PM10)值也同步上升,以PM2.5生成为主导。激光雷达探测结果显示,1 km以内的355 nm消光系数显著增强,表明此次污染过程是由于强大气氧化性导致以极细颗粒物为主导的PM2.5大量二次生成,无明显的区域传输,同时夜间伴随边界层高度降低,白天生成的高浓度PM2.5沉降至地面,期间淮安市、扬州市和镇江市受浮尘、扬尘等粗粒子影响,边界层内粗颗粒物浓度也较高。  相似文献   
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