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兰州市冬夏季大气PM2.5化学组分特征及来源分析
引用本文:蒋慧敏,李忠勤,张昕,王飞腾,周茜,王芳龙,张永锋,郑存英,宋梦媛,陈桃桃.兰州市冬夏季大气PM2.5化学组分特征及来源分析[J].环境科学学报,2021,41(5):1690-1702.
作者姓名:蒋慧敏  李忠勤  张昕  王飞腾  周茜  王芳龙  张永锋  郑存英  宋梦媛  陈桃桃
作者单位:西北师范大学, 地理与环境科学学院, 兰州 730070;1. 西北师范大学, 地理与环境科学学院, 兰州 730070;2. 中国科学院西北生态环境资源研究院, 冰冻圈科学国家重点实验室, 兰州 730000;3. 石河子大学, 理学院, 新疆 832000;兰州大学, 资源环境学院, 兰州 730000
基金项目:第二次青藏高原综合科学考察研究(No.2019QZKK0201);中国科学院战略性先导科技专项(A类)(No.XDA20060201,XDA20020102);国家自然科学基金国际合作(No.41761134093);国家自然科学基金(No.41471058);冰冻圈科学国家重点实验室自主课题资助(No.SKLCS-ZZ-2020)
摘    要:于2019年冬季(1月)和夏季(7月)对兰州市大气PM2.5进行了连续采集,并结合同时期的气象资料分析了PM2.5化学组分(有机碳、元素碳、水溶性离子)特征及来源.结果表明,冬季OC浓度为11.58~45.42 μg·m-3,EC浓度为3.25~13.90 μg·m-3,夏季OC、EC浓度分别为8.42~23.08、2.85~7.93 μg·m-3,OC浓度总体高于EC,在PM2.5中占到了更高的比重.冬季平均OC/EC为3.24,夏季平均OC/EC为2.75,表明有二次气溶胶SOC生成,且机动车排放与冬季燃煤供暖为其主要污染源.冬季OC和EC相关系数为0.94,夏季为0.66,夏季相关系数较低表明其污染来源较冬季复杂.SO42-、NO3-、NH4+、Ca2+是大气PM2.5中最重要的4种水溶性离子,这4种离子在冬季和夏季分别占到总水溶性离子的84.56%和90.16%,占PM2.5的45.6%、14.5%.主成分分析法、后向轨迹及浓度权重结果表明,兰州市PM2.5主要的污染源除了受本地化石燃料燃烧、机动车尾气、生物质燃烧排放、土壤和建筑粉尘的影响外,还可能受到内蒙古高原和新疆塔克拉玛干沙漠等地远距离传输的影响.

关 键 词:化学组分  主成分分析法  后向轨迹  兰州市
收稿时间:2020/8/8 0:00:00
修稿时间:2020/9/18 0:00:00

Chemical components characteristics and source analysis of PM2.5 over Lanzhou city in winter and summer
JIANG Huimin,LI Zhongqin,ZHANG Xin,WANG Feiteng,ZHOU Xi,WANG Fanglong,ZHANG Yongfeng,ZHENG Cunying,SONG Mengyuan,CHEN Taotao.Chemical components characteristics and source analysis of PM2.5 over Lanzhou city in winter and summer[J].Acta Scientiae Circumstantiae,2021,41(5):1690-1702.
Authors:JIANG Huimin  LI Zhongqin  ZHANG Xin  WANG Feiteng  ZHOU Xi  WANG Fanglong  ZHANG Yongfeng  ZHENG Cunying  SONG Mengyuan  CHEN Taotao
Institution:College of Geography and Environmental Sciences, Northwest Normal University, Lanzhou 730070;1. College of Geography and Environmental Sciences, Northwest Normal University, Lanzhou 730070;2. State Key Laboratory of Cryospheric Science, Northwest Institute of Eco-Environment and Resource, Chinese Academy of Sciences, Lanzhou 730000;3. College of Sciences, Shihezi University, Xinjiang 832000;College of Earth and Environmental Sciences, Lanzhou University, Lanzhou 730000
Abstract:
Keywords:chemical composition  principal component analysis(PCA)  backward trajectory  Lanzhou
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