长春秋季生物质燃烧对PM2.5中WSOC吸光性的影响

为探究长春秋季生物质燃烧对PM_(2.5)中水溶性有机碳(water-soluble organic carbon,WSOC)吸光性的影响,于2017年10～11月进行PM_(2.5)样品采集,对PM_(2.5)中碳质组分、糖类化合物和WSOC的光吸收特征参数进行分析.研究表明:长春秋季PM_(2.5)中WSOC、有机碳(organic carbon,OC)、元素碳(elemental carbon,EC)的平均浓度分别为(10.12±3.47)、(17.07±5.64)和(1.34±0.75)μg·m~(-3),二次有机碳(secondary organic carbon,SOC)对OC的平均贡献率为38.93%.长春秋季总糖浓度为(1 049.39±958.85)ng·m~(-3),其中作为生物质燃烧示踪剂的脱水糖含量(左旋葡聚糖、半乳聚糖和甘露聚糖)在总糖中占比为91.69%,糖类相关性分析结果显示生物质燃烧源为长春秋季大气中糖类物质的主要贡献源.糖类物质的相关性分析及3种脱水糖的特征比值研究显示,作为长春秋季大气主要污染源的生物质燃烧的类型是硬木和作物残渣的燃烧.长春秋季WSOC的光吸收波长指数(AAE)为5.75±1.06,单位质量吸收效率(MAE)为(1.23±0.28)m~2·g~(-1),表明生物质燃烧对WSOC吸光性具有重要影响.利用生物质燃烧特征源参数量化计算生物质燃烧对WSOC浓度的贡献达58.82%,对总WSOC光吸收的贡献达40.92%.     

北京市PM2.5水溶性有机物污染特征

用离子色谱技术对北京市2001~2002年大气PM2.5中7种水溶性有机物(WSOC)(甲酸、乙酸、甲磺酸、乙二酸、丙二酸、丁二酸、戊二酸)及12种无机离子(F-、Cl-、NO2-、NO3-、SO32-、SO42-、PO43-、Na 、NH4 、K 、Mg2 、Ca2 )的污染水平进行了同步测定.结果表明,SO42-、NO3-及NH4 为PM2.5中主要的水溶性物种,分别占PM2.5质量的10.6%、7.4%和5.7%;7种WSOC的浓度为0.011~0.118靏/m3,占PM2.5质量浓度的0.01%~0.1%,其中浓度最高的为乙二酸,其次为乙酸、丙二酸、丁二酸等;对PM2.5各化学组分浓度的季节变化特征的分析表明,PM2.5及OC的高浓度污染均出现在冬季采暖期,而WSOC则出现在夏季;对乙二酸与其他各组分进行相关性分析表明,乙二酸与SO42-、K 、NH4 、NO3-有较强的线性相关性(r=0.83,0.57,0.49,0.33),而与Cl-、Na 、Mg2 、Ca2 、EC、OC相关性较差(r=0.24, 0.22,0.12,0.05,0.13,0.10).由乙二酸季节变化特征及与其他物种相关性等特征初步推断,北京市PM2.5二元羧酸的主要来源为光化学反应而形成的二次污染物,而非来源于机动车、海盐或土壤的一次排放.     

常州春季PM2.5中WSOC和WSON的污染特征与来源解析

为了解常州春季大气气溶胶中水溶性有机碳(WSOC)和有机氮(WSON)的特点和来源,在常州市城郊于2017年春季的3月1日~5月30日采集了84个细颗粒物(PM_(2.5))样品.分析了其中的水溶性组分包括水溶性有机碳、水溶性总氮(WSTN)、水溶性离子以及碳质组分(有机碳/元素碳,OC/EC)的浓度,探讨了WSOC和WSON的浓度水平及其来源.结果表明,采样期间,PM_(2.5)、WSOC和WSON日平均浓度分别为101.97、7.63和1.50μg·m~(-3).其中,WSON占WSTN的12.9%,水溶性无机氮主要以NH+4、NO-3两种形式存在,两者占WSTN的86.15%.WSOC与WSON弱相关(r=0.58),说明WSOC和WSON来源并不完全一致.WSOC与SOC、K+、二次离子(SO2-4、NH+4和NO-3)相关,说明WSOC主要来自生物质燃烧和二次转化;WSON与二次离子相关性强,说明主要来自二次转化.风速是影响WSOC和WSON浓度水平的主要因素,WSON与大气压正相关且与温度负相关.主成分分析结果表明,PM_(2.5)主要来自二次形成、扬尘和燃煤、生物质燃烧、海洋等4个来源.后向轨迹分析表明,长距离传输方向气团中PM_(2.5)和WSOC、WSON总浓度高于短距离传输,但不同传输路径中WSON/WSTN占比无明显差异.     

广州冬季气溶胶中水溶性有机物和类腐殖质的吸光性和荧光光谱特性

利用紫外-可见光谱与三维荧光-平行因子分析法(EEM-PARAFAC),研究了广州市2014年12月～2015年1月大气气溶胶中水溶性有机物(WSOC)和类腐殖质(HULIS)的吸光性和荧光光谱特征.结果表明,广州冬季气溶胶中HULIS的芳香性(SUVA254)、腐殖化程度(HIX)和光吸收效率(MAE365)均高于WSOC.利用EEM-PARAFAC从WSOC和HULIS解析出了类富里酸(C1)、类腐殖酸(C2)和类蛋白(C3)这3种荧光组分.其中类腐殖质组分(C1+C2)分别占WSOC和HULIS中总荧光组分的78%和85%,说明类腐殖荧光组分是WSOC和HULIS的最主要组成,且HULIS富集了更多的WSOC中主要的类腐殖组分.另外,灰霾期的WSOC和HULIS表现出更高的芳香性、腐殖化程度和C2组分,说明灰霾期有助于大分子量吸光性有机质的形成.相关性分析结果显示,WSOC和HULIS的C1组分相对含量与HIX、MAE365、OCsec、K+、SO_4~(2-)和NH_4~+呈现极显著的负相关关系,而C2与它们之间存在极显著的正相关关系.由此说明,WSOC和HULIS中C1的降低和C2的增加会引起它们的腐殖化程度和光吸收能力的增强;同时生物质燃烧排放和二次气溶胶过程可能有助于C2组分的增加.     

春季沙尘过程北京市不同粒径大气气溶胶污染特征及来源分析

为了解沙尘气溶胶在大气中的物理、化学特性演变,于2017年5月北京沙尘暴发期间,对北京大气中不同粒径颗粒物的质量浓度进行了连续观测,并用离子色谱仪和水溶性有机碳分析仪对其中的主要水溶性化学组分进行了检测.结果表明,沙尘期间TSP及其中的水溶性有机碳(WSOC)、元素碳(EC)、有机碳(OC)和水溶性无机离子的平均质量浓度分别为(2237.59±681.49)、(29.90±18.05)、(1.46±3.05)、(67.35±29.07)和(136.75±46.38)μg·m~(-3),除EC变化不大外,其他成分沙尘期浓度远高于非沙尘期,其中Na~+、NH_4~+、K~+、Mg~(2+)、Ca~(2+)、Cl~-、NO_3~-、SO_4~(2-)、WSOC的浓度分别为沙尘前的11.55、3.00、14.88、14.89、9.40、4.60、2.40、3.91、1.83倍,浓度增长最为明显的是地壳元素离子,变化最小的为NH_4~+和NO_3~-;粒径分析表明,地壳元素离子在整个采样期间均在粗粒径段(4.7~5.8μm)表现出最大浓度;沙尘期间SO_4~(2-)及NO_3~-均以粗模态为主,沙尘结束后SO_4~(2-)在0.43~0.65μm粒径段出现峰值,而NO_3~-依然是在4.7~5.8μm粒径段出现峰值,表明大部分NO_3~-主要以非均相反应存在于粗粒径段中.沙尘期SO_4~(2-)与地壳元素离子表现显著的正相关关系,与NH_4~+没有表现出相关性,表明沙尘期SO_4~(2-)主要来自于沙尘携带的一次来源,非沙尘期SO_4~(2-)与地壳元素没有明显的相关性,而与NH_4~+之间相关系数r=0.70,表明其为非均相二次转化形成.NO_3~-与地壳元素离子和NH_4~+的相关性分析表明其在沙尘期既有一次来源,也有二次转化,而在非沙尘期主要来源于二次转化过程.     

邯郸市PM_(1.0)、PM_(2.5)污染特征及在线水溶性离子分析

对2014年12月—2015年2月邯郸市大气中PM_(1.0)、PM_(2.5)以及PM_(2.5)中的硝酸根(NO-3)、水溶性有机碳(WSOC)和硫酸根(SO2-4)进行在线监测。结果表明,PM_(1.0)中干性成分(PM_(1.0)_DRY)和包含水分的PM_(1.0)(PM_(1.0)_WET)分别占PM_(2.5)的74.0%和81.4%,PM_(1.0)为PM_(2.5)中的主要组成。利用锯齿型方法估算本地源和区域源对PM_(1.0)、PM_(1.0)~2.5、PM_(2.5)的贡献,得出区域源对PM_(1.0)的贡献为40.6%,明显高于对PM_(1.0)~2.5与PM_(2.5)贡献的32.3%和37.7%,因为PM_(1.0)直径小,在大气中存在时间较长、传输距离远。根据NO-3、WSOC、SO2-4与PM_(1.0)、PM_(1.0)~2.5的相关系数,推断NO-3、WSOC可能在PM_(1.0)生成,而SO2-4可能在PM_(1.0)~2.5中生成。     

大气PM2.5中水溶性有机碳和类腐殖质碳的季节变化特征

2011年12月至2012年11月期间在上海市华东理工大学采样点采集PM_2.5样品,对样品中的水溶性有机碳(WSOC)和类腐殖质碳(HULIS-C)进行了测定,探讨了WSOC和HULIS-C的季节变化特征.结果表明:采样期间PM_2.5、WSOC和HULIS-C的年平均质量浓度分别为(66.19±28.59)、(4.21±1.83)和(2.69±1.36) μg·m^-3,WSOC和HULIS-C分别占PM_2.5质量的6.5%±1.7%和4.1%±1.3%.HULIS-C占WSOC质量的62.8%±11.8%,表明HULIS-C是WSOC的主要成分.WSOC和HULIS-C的质量浓度均具有显著的季节变化特征,呈现冬季>春季>秋季>夏季,而HULIS-C/WSOC比值的季节变化相对较小,其四季平均比值呈现秋冬季略高,春夏季略低的特点.WSOC和HULIS-C质量浓度与能见度、风速呈负相关,与空气污染指数(API)呈显著正相关.WSOC和HULIS-C的浓度水平可能受到多种燃烧源的综合影响,本地燃烧源的贡献不容忽视.此外,在特定气象条件下周边污染源和长距离输送对高浓度WSOC和HULIS-C也会有贡献.     

大气颗粒物中水溶性有机物的研究进展

WSOC（水溶性有机物）广泛存在于云、雨水和大气颗粒物中,其可作为CCN（cloud condensation nuclei,云凝结核）影响大气热动力平衡、气候变化甚至危害人体健康.分析归纳了近年来国内外有关WSOC的研究,阐述了WSOC的来源、化学组成、理化性质、污染特征等,并总结了WSOC的单分子鉴定方法.结果表明:传统的分析检测方法,如GC-MS（gas chromatography-mass spectrometry,气相色谱质谱联用）、HPLC（high performance liquid chromatography,高效液相色谱）等,可以分析出部分低分子羧酸类和醇类,但不能检测出高分子、极性高的组分.新兴的分析检测方法,如HNMR（hydrogen nuclear magnetic resonance,氢核磁共振）,可以检测出WSOC中的官能团;IC（ion chromatography,离子色谱）可以较好、方便地检测出低碳有机酸类;HR-ToF-AMS（high resolution-time of flight-aerosol mass spectrometry,高分辨时间飞行气溶胶质谱）的分辨率较高,但由于其质谱谱图复杂,因此较难完整解析WSOC的结构信息;而FT-ICR-MS（Fourier transform ion cyclotron resonance,傅里叶变换离子回旋共振质谱法）可以与软电离结合,在尽可能获得更多分子离子峰的基础上,较多地解析出组分和结构信息;EEMs（excitation-emission-matrix spectra,三维荧光光谱）根据荧光分布和强度,可检测不同种类和来源的WSOC.据此,建议今后从以下几方面开展研究:①结合多种检测技术全面解析WSOC的组成和结构信息.②WSOC大气化学过程及形成机制的研究有待进一步深入.③WSOC的环境与健康效应.④不同种类、复杂的水溶性有机混合物的吸湿增长机制.      

春节期间西安城区碳气溶胶污染特征研究

采用美国R&P公司TEOM-1400a大气颗粒物监测仪器及其8通道采样系统(ACCU),在2011年春节期间实时监测和分8个时段采集了西安城区的PM2.5样品.研究了春节期间西安城区大气中PM2.5的碳气溶胶污染特征.目的是阐明2011年春节期间燃放烟花爆竹时,西安城区大气中细颗粒PM2.5的质量浓度、元素碳(EC)、有机碳(OC)及水溶性有机碳(WSOC)的浓度分布特征,探讨了其污染来源.结果表明,除夕00:00～02:59为污染浓度最大时段,PM2.530 min平均浓度在01:00时刻达到最大值1 514.8μg·m-3,其碳组分OC、EC、WSOC、非水溶性有机碳(WIOC)分别为123.3、18.6、66.7和56.6μg·m-3,高于春节期间的其他正常时段1.7倍、1.2倍、1.4倍和2.2倍.碳气溶胶组分WSOC与OC、EC相关性分析表明春节烟火期间含碳物质更多的来自于烟花爆竹燃放,但其对烟火时段的气溶胶的贡献较小,仅为9.4%.     

Composition, source, mass closure of PM2:5 aerosols for four forests in eastern China

PM2.5 aerosols were collected in forests along north latitude in boreal-temperate, temperate, subtropical and tropical climatic zones in eastern China, i.e., Changbai Mountain Nature Reserve (CB), Dongping National Forest Park in Chongming Island (CM), Dinghu Mountain Nature Reserve (DH), Jianfengling Nature Reserve in Hainan Island (HN). The mass concentrations of PM2.5, organic carbon (OC), elemental carbon (EC), water soluble organic carbon (WSOC) as well as concentrations of ten inorganic ions (F-, Cl-, NO3-, SO42-, C2O42-, NH4+, Na+, K+, Ca2+, Mg2+) were determined. Aerosol chemical mass closures were achieved. The 24-hr average concentrations of PM2.5 were 38.8, 89.2, 30.4, 18 μg/m3 at CB, CM, DH and HN, respectively. Organic matter and EC accounted for 21%-33% and 1.3%-2.3% of PM2.5 mass, respectively. The sum of three dominant secondary ions (SO42-, NO3-, NH4+) accounted for 44%, 50%, 45% and 16% of local PM2.5 mass at CB, CM, DH and HN, respectively. WSOC comprised 35%-65% of OC. The sources of PM2.5 include especially important regional anthropogenic pollutions at Chinese forest areas.