重庆市主城区大气水溶性离子在线观测分析

2015年12月—2016年3月期间,利用在线气体与气溶胶成分监测仪(IGAC)在重庆市大气超级站开展连续观测分析,并捕捉到2次持续时间较长的空气重污染过程。对PM_(2.5)中9种水溶性离子及5种气态前体物的观测结果分析表明:NO_3~-、NH_4~+和SO_4~(2-)是重庆市主城区PM_(2.5)中主要的水溶性离子成分,其浓度均表现出明显的日变化特征,主要以(NH4)_2SO_4和NH_4NO_3的形式存在。NH_3和SO_2是最主要的气态污染物。2次重污染过程的水溶性离子组分有明显差异,细颗粒物累积型污染的NH_4~+、SO_4~(2-)、NO_3~-浓度高,二次转化十分明显;春节期间烟花爆竹集中燃放,Cl~-、K~+浓度高,主要属于一次排放;污染期间主要离子组分的同源性特征显著。     

北京市典型重污染过程中PM2.5载带水溶性无机离子污染特征分析

为研究北京地区冬季PM_(2.5)载带的水溶性无机离子组分污染特征,2013年1月在中国环境科学研究院内采用在线离子色谱(URG-9000B,AIM-IC)对PM_(2.5)中水溶性无机离子(SO_4~(2-)、NO_3~-、Cl~-、NH_4~+、Na~+、K~+、Mg~(2+)、Ca~(2+))进行监测与分析。结果表明,采样期间总水溶性无机离子(TWSI)浓度为61.0μg/m~3,其中二次无机离子SO_4~(2-)、NO_3~-、NH_4~+(SNA)占比达72.3%,在PM_(2.5)中占比为40.29%,表明北京市PM_(2.5)二次污染严重。重污染天[NO_3~-]/[SO_4~(2-)]表明,固定源污染较移动源更为显著。三元相图表明,在空气质量为优的情况下,NH_4~+(在SNA中占比为30.3%~65.5%,下同)主要以NH_4NO_3的形式存在,较少比例以(NH_4)_2SO_4存在;严重污染时,NH_4~+(47.3%~77.9%)主要以(NH_4)_2SO_4形式存在,其次以NH_4NO_3的形式存在,其余的NH_4~+以NH_4Cl的形式存在。[NO_3~-]/[SO_4~(2-)]日变化表明,早、晚机动车高峰影响北京重污染发生。     

采暖期大气颗粒物PM1.0和PM2.5中水溶性离子污染特征

为了解采暖期大气PM_(1.0)和PM_(2.5)中水溶性离子污染特征,采集哈尔滨市2014年11月至2015年3月采暖期PM_(1.0)和PM_(2.5)的样品,进而分析其中的水溶性离子(F-、Cl-、NO-3、SO2-4、Na+、NH+4、K+、Mg2+、Ca2+)的质量浓度。结果表明:PM_(1.0)和PM_(2.5)中的水溶性离子具有相同的变化趋势。采暖期间PM_(1.0)和PM_(2.5)中9种水溶性离子质量浓度总和分别为25.4~60.7μg/m~3和38.8~78.0μg/m~3。在PM_(1.0)和PM_(2.5)中NH+4、NO-3、SO2-4占比较高,而F-、Mg2+占比较低。PM_(1.0)和PM_(2.5)中9种水溶性离子质量浓度均为夜间大于白天。在PM_(1.0)和PM_(2.5)中,Mg2+和NH+4、F-和Cl-呈显著相关,说明它们来自相似的污染源,在PM_(1.0)中的K+和Ca2+显著相关,故它们受相似的污染源的影响。根据酸度与各离子的相关性,得出SO2-4和NH+4是控制大气颗粒物酸碱性的主要离子。另外,气象因素对PM_(1.0)和PM_(2.5)的浓度有影响。     

杭州城区春节PM2.5中水溶性离子在线观测

利用大气细颗粒物水溶性组分在线连续监测分析系统(AIM-URG9000D),考察了杭州城区春节期间PM2.5中无机水溶性离子的浓度变化范围,探讨了这些离子的日变化特征和影响因素,同时分析了集中燃放烟花爆竹对水溶性离子浓度的影响。结果表明,SO2-4、NO-3、NH+4是PM2.5中水溶性离子的主要成分,分别占全部水溶性组分的33.3%、28.4%、19.4%;强致癌物质NO-2浓度为2.07μg/m3,远大于膜采样结果;NO-3与SO2-4的质量比为0.85,表明机动车尾气排放导致的大气污染正逐步加重;各水溶性离子有着各自不同的日变化规律。相关性分析表明,NH+4与NO-3、SO2-4的相关系数分别为0.92、0.81;K+、Cl-、Mg2+3者之间的相关系数均在0.9以上。烟花爆竹燃放期间,PM2.5浓度急剧上升,Cl-、SO2-4、K+、Mg2+浓度分别达到燃放前的18、6、53、76倍。     

“奎屯—独山子”区域秋冬季大气PM_(2.5)中水溶性离子特征分析

通过手工采集"奎屯—独山子"区域中冬季PM_(2.5),对SO_4~(2-)、NO_3~-、NO_2~-、Cl~-、F~-、K~+、Ca~(2+)、Na~+、Mg~(2+)和NH_4~+等水溶性离子特征进行了研究,结果表明:"奎屯—独山子"区域冬季PM_(2.5)中水溶性无机离子浓度分布为工业区与生活区较为相近,其中F~-、NH_4~+和K~+在2#生活区的浓度最大;NO_3~(2-)、Na~+、Ca~(2+)、Mg~(2+)在1#生活区的浓度最大;SO_4~(2-)在1#生活区和4#工业园区的浓度最大;Cl~-在3#工业园区的浓度最大。通过与北京同期数据相比,除SO_4~(2+)外,其余离子浓度与北京同期相当或低于北京同期值;"奎屯—独山子"区域冬季颗粒物整体呈酸性,生活区2#点酸性最弱,1#点最强,生活区和工业区无明显功能区分布特征;本次调查期间属于重污染天气,且本次污染期间固定源较之于移动源的贡献更显著。     

2015—2018年春节期间合肥烟花爆竹燃放对空气质量的影响

根据2015—2018年颗粒物浓度数据、颗粒物组分、激光雷达等资料,分析烟花爆竹燃放对合肥市空气质量的影响。研究发现,随着烟花爆竹禁燃措施力度的加强,2018年合肥市烟花爆竹对空气质量影响较2015—2017年显著下降,2018年春节期间PM_(10)与PM_(2.5)峰值浓度比2017年分别下降44. 4%和52. 9%,污染峰值容易出现在除夕和初一前后。春节期间合肥市大气污染总体上呈现自东北到西南逐渐减轻的趋势,周边县(市)空气质量的污染程度比城区更加严重。烟花爆竹的燃放导致空气中金属元素浓度和SO_4~(2-)浓度明显增加,富集因子法发现呈现严重富集重金属元素Sr、Zn、Ba、Cu、Pb、Sn、Sb和其他元素(如K、As)。2018年烟花爆竹禁燃措施力度加强后,K、As、Sn、Sb元素富集程度呈现下降趋势,较高消光系数对应的高度范围较2017年大幅减小,并且污染带厚度显著降低,城区依然可能存在外来污染传输的颗粒物下沉现象,周边大片农村和城乡结合部的烟花爆竹集中燃放同样会导致被其包围的城区空气质量迅速恶化。     

烟花爆竹禁燃对春节期间东北地区空气质量影响评估

利用2015—2017年春节期间东北地区主要大气污染物(PM_(10)、PM_(2.5)、SO_2、NO_2、CO和O3)质量浓度监测资料及相应气象因子(温度、湿度、风速和气压)观测资料,分析了春节期间烟花爆竹禁燃对东北地区空气质量的影响。结果表明:随着东北地区主要城市禁燃力度的增强,空气质量逐年提升,PM_(2.5)和SO_2浓度逐年大幅度下降。禁燃可明显降低城区PM_(2.5)浓度,而由于春节期间污染源整体减少,城区和城郊监测点PM_(2.5)浓度值差异减小。烟花爆竹对PM_(10)和PM_(2.5)浓度影响高于对气体污染物SO_2、NO_2和CO的影响。此外,气象条件对东北地区春节期间禁燃改善空气质量的效果也有明显影响。因此,结合春节期间的气象条件,在东北地区实施禁燃政策动态调整非常必要。     

衡阳城区冬季PM2.5中水溶性离子污染特征

为探究衡阳冬季PM_(2.5)和水溶性离子污染特征及其来源,于2019年1月在衡阳市城区采集大气PM_(2.5)样品,使用重量法和离子色谱法测得PM_(2.5)和水溶性离子组分质量浓度,并分析其浓度特征、酸碱度和来源等问题。结果表明:采样期间衡阳大气PM_(2.5)平均质量浓度为94.25μg/m~3,总水溶性离子质量浓度为52.94μg/m~3,占PM_(2.5)总质量浓度的56.43%;阴阳离子当量之比为1.12,PM_(2.5)呈酸性,其中SNA(SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+)占总水溶性离子质量浓度的95.06%。污染期间二次转化明显,SNA主要以(NH_4)_2SO_4和NH_4NO_3形式存在。源解析发现大气PM_(2.5)受化石燃料和生物质燃烧、垃圾焚烧、建筑扬尘、气态前体物二次转化、外来输送等多重因素影响,其中机动车尾气排放的NO_x在大气中二次转化形成的硝酸盐是衡阳重污染的最主要原因。     

安徽省春节期间烟花爆竹燃放对环境空气质量的影响研究

为研究烟花爆竹集中燃放对江淮地区环境空气质量的影响,基于近地面常规空气质量参数、颗粒物组分参数、激光雷达监测等数据资料,系统分析了2022年春节期间烟花爆竹燃放对安徽省主要城市和县域环境空气质量的影响。研究表明,2022年春节期间安徽省环境空气质量总体好于2019—2021年平均水平,但受局部烟花爆竹燃放和不利气象条件(低温、小风、高湿、静稳)的叠加影响,产生的环境效应(颗粒物浓度峰值较高、影响范围较广)依然较为严重。重点区域(合肥和淮北)大气颗粒物组分中硝酸根离子(NO^(-)_(3))、硫酸根离子(SO ^(2-)_(4))和铵根离子(NH_(4)^(+))等主要离子占比有所下降(降幅为3.4%~12.1%),烟花爆竹燃放示踪组分(钾离子、氯离子、金属元素等)均出现了明显的峰值过程,且金属元素浓度占比涨幅明显高于水溶性离子。烟花爆竹燃放对颗粒物的垂直分布和传输沉降过程产生显著影响,燃放排放主要以球形细颗粒物为主;不利气象条件下的本地烟花爆竹燃放叠加周边污染传输影响是造成主城区空气质量显著恶化的主要原因。基于ρ(PM_(2.5))/ρ(CO)的比值法估算,集中燃放时段,烟花爆竹燃放对城建区PM_(2.5)质量浓度的绝对贡献范围为4~701μg/m^(3),平均值达159μg/m^(3);烟花爆竹燃放对PM_(2.5)质量浓度的贡献量和贡献率呈现皖中>皖北>皖南的分布特征。主城区的禁燃措施对于春节期间空气质量的改善起到了关键作用,同时需要加强城市周边区域的烟花爆竹燃放管控措施。     

郑州市PM2.5组分季节性特征及来源研究

为了探究郑州市大气PM_(2.5)组分的季节性特征及来源,于2017年12月至2018年11月对郑州市5个点位进行采样,共采集有效环境受体样本1 166个。通过研究受体样本PM_(2.5)中的碳组分、水溶性离子和无机元素信息,获取各组分的季节特征,并结合正定矩阵因子分解(PMF)模型进行来源解析。结果表明,采样期间,郑州市PM_(2.5)平均浓度为69.6μg/m~3,占比较高的化学组分为NO_3~-、有机碳(OC)、SO_4~(2-)和NH_4~+,占比之和为86.7%。其中,NO_3~-、OC和NH_4~+呈现冬季高、夏季低的季节性浓度分布规律,SO_4~(2-)则是秋冬季稍高于春夏季。此外,Al、Si、Fe和Ca的浓度在春秋季略高于冬夏季。PMF模型解析结果显示,二次源为郑州市PM_(2.5)首要污染源,分担率为50.9%,其次是移动源(分担率12.0%)、燃煤源(分担率11.4%)和扬尘源(分担率10.2%)。其中,燃煤源在冬季较高、夏季较低,移动源在夏季最高,扬尘源在春季和秋季较高。     

内蒙古干草原冬、春季大气气溶胶的若干特征观测研究

内蒙古半干旱草原区大气气溶胶浓度以及散射等特性对生态环境、气候变化与预测研究有重要意义,文利用2009年1～4月在锡林浩特观象台草原站的观测资料,分析了冬、春季背景大气气溶胶质量浓度、黑碳质量浓度、散射系数的分布特征。研究发现,背景天气下,PM10、PM2.5、PM1.0浓度值都较低,平均值分别为22.7、9.5、6.1μg/m3,3种PM浓度值间的相关性不同;黑碳浓度平均值为0.59μg/m3,小粒子中的含量较高,其日分布规律受人类活动影响较大,与各PM浓度分布有较大不同;散射系数平均值为31.2Mm-1,与PM10、PM2.5、PM1.0、黑碳质量浓度都显著相关。三种PM中,PM2.5对散射和吸收的影响最大。风速、相对湿度对不同粒径的PM以及黑碳浓度、散射系数的影响有所不同。     

贵阳市夏季大气颗粒物及多环芳烃污染特征研究

采集贵阳市老城区夏季5个典型监测点(太慈桥、贵州师范大学、大西门、省政府及省植物园)的样品进行PM2.5、PM10质量浓度分析。同时对PM2.5中PAHs的质量浓度进行分析。结果表明:贵阳市夏季PM2.5和PM10浓度排序均为太慈桥省政府大西门贵州师范大学省植物园,且PM2.5和PM10之间有良好的相关性,PM10=0.931 3 PM2.5+0.019 4,R2=0.996 7,PM2.5污染较重。此外,5个监测点总PAHs和苯并(a)芘的分析结果均为太慈桥省政府大西门贵州师范大学省植物园,苯并(a)芘浓度均未超标。     

基于WoS文献计量分析PM2.5研究现状

运用文献计量学的研究方法,以Web of Science(WoS)为数据源,利用Excel软件对1990—2015年发表的相关PM_(2.5)研究的文献进行数据统计与分析,从文献发表年代、主要发文国家/地区、研究机构、期刊分布、热点文献等方面采用定量、定性的方法揭示了目前世界PM_(2.5)的研究进展。结果表明,近10年关于PM_(2.5)研究发文量增长较快,PM_(2.5)研究全球关注度较高,美国无论发文量、总被引频次和H指数都远超过其他国家/地区,体现了美国在PM_(2.5)研究领域的主导地位;PM_(2.5)相关领域的研究机构主要集中在美国和中国(未包含港、澳、台地区数据);文献多发表在相关大气化学与物理学、环境、健康、气溶胶等领域的刊物上;当前研究热点由PM_(2.5)所引发全球关注的生态环境问题转入对人体健康的影响上,且国际合作研究成为发展趋势。中国自2006年以来PM_(2.5)的研究文献增速显著,发文量和累计被引频次位居世界第二,仅低于美国。     

基于转置EKMA曲线的湖南省臭氧生成敏感性分析

基于湖南省2015—2020年夏秋季的污染物及气象观测数据，分析了臭氧（O₃）污染的时空特征和生成敏感性。湖南省中部和北部的O₃污染较为严重，且主要发生在9月，午后O₃峰值常与早高峰的NO₂浓度有较高的相关性。采用转置EKMA曲线方法探究了O₃在NO₂维度和VOCs反应活性维度下的生成敏感性。在 NO₂维度下，NO₂控制区和NO₂-VOCs过渡区的NO₂质量浓度为7 ~ 13 μg/m³，NO₂-VOCs过渡区和VOCs控制区的NO₂质量浓度为15~17 μg/m³。在VOCs反应活性维度下，当NO₂质量浓度大于10 μg/m³时，VOCs反应活性越高，O₃浓度越高。在高VOCs反应活性（30 ℃或以上）时，NO₂浓度每降低1 μg/m³，各区域的O₃质量浓度能降低约8 ~ 9 μg/m³。结合NO₂ 和VOCs反应活性2个维度，得出湖南省午后O₃生成以 NO₂控制区和NO₂-VOCs 过渡区为主，在晴天干燥和高温条件下，减排NO₂可有效降低O₃浓度。转置EKMA曲线方法为缺少长期VOCs观测的区域提供了研究O₃生成敏感性的新思路。     

连云港黑碳气溶胶污染特征研究

采用2016年大气多参数站监测数据,分析连云港市大气中ρ(黑碳气溶胶)的小时及月度变化规律,结果表明,观测期间,黑碳气溶胶与NO_2、CO、PM_(10)、PM_(2.5)显著相关,与风速、能见度等呈负相关;黑碳气溶胶年均值为2.10μg/m~3,日变化呈明显双峰型,峰值出现在08:00和21:00左右;从季节看,ρ(黑碳气溶胶)冬春季高、夏秋季低;在不利气象条件时,ρ(黑碳气溶胶)有所增高,通过模型分析化石燃料燃烧产生的黑碳占比增大,说明在不利气象条件时,化石燃料燃烧产生的黑碳是影响ρ(黑碳气溶胶)及ρ(颗粒物)上升的主要因素。     

2022年春季南京臭氧污染特征及成因分析

2022年春季,受新一轮新冠疫情影响,长三角各城市采取了一系列管控措施,使得大气污染物排放水平降低。对2022年春季(3—5月)南京及长三角地区的六项污染物尤其是臭氧(O₃)的变化特征进行了分析,从气象因素和O₃前体物方面,同时利用基于观测的模型(OBM)对南京O₃污染变化原因进行了研究,并分析了南京挥发性有机物(VOCs)的关键活性组分和来源。结果表明:2022年春季,南京PM_2.5、PM₁₀、NO₂和CO均值浓度均同比下降,但O₃日最大8 h滑动平均质量浓度(O₃-8 h)同比上升19.8%,O₃-8 h超标时间同比增加9 d;长三角区域O₃-8 h同比上升17.9%,O₃-8 h超标天数为2021年同期的2.5倍。南京O₃浓度上升的原因:一方面是由于不利的气象条件,另一方面是由于南京O₃生成处于VOCs控制区,但氮氧化物(NO_x)降幅大于VOCs降幅,同时结合O₃前体物削减方案的分析结果发现,VOCs和NO_x不当的削减比例会导致O₃浓度不降反升。南京O₃生成的关键VOC活性物种依次为乙醛、丙烯、间/对二甲苯、丙烯醛和乙烯;正定矩阵因子分解(PMF)解析结果显示,机动车尾气是南京城区VOCs的主要来源,其次为液化石油气/天然气使用和石油化工。     

PM1与PM2.5切割器性能与测试系统研究

切割器是PM_2.5监测设备的关键部件,其切割性能直接影响PM_2.5和PM₁等环境空气颗粒物质量浓度监测数据的真实、准确。该研究采用粒径范围为0.6~4 μm的聚苯乙烯微球(PSL)标准粒子、单分散气溶胶发生器、混匀(分流)装置和颗粒物数量浓度测量仪等仪器设备集成搭建了适用于PM₁和PM_2.5切割器性能测试的通用系统。测试结果表明:该系统发生的PSL粒子能够保持稳定的数量浓度,并在切割气路和非切割气路间具有较好的数量浓度一致性,能在3 h内快速完成一台切割器切割效率的测试。采用该系统测试了1种类型的PM₁切割器和3种类型的PM_2.5切割器的关键切割性能。结果显示:VSCC型PM_2.5切割器D₅₀分别为2.48、2.52、2.48 μm,σ_g1分别为1.20、1.23和1.15,σ_g2分别为1.21、1.21和1.16,各项关键性能指标均符合美国和中国相关环境保护标准规范的要求,且优于SCC型和URG型切割器。推荐使用VSCC型切割器开展环境空气中PM_2.5质量浓度的监测。SCC型PM₁切割器的D₅₀为0.91 μm,σ_g1和 σ_g2为1.20和1.18,结合其他相关研究,建议PM₁切割器D₅₀合格标准应为(1.0±0.1)μm,σ_g合格标准为不超过1.20。     

山西省大气污染特征及对公众健康的空间影响

利用山西省11个地级市大气环境监测站的PM_2.5、PM₁₀和O₃浓度数据,分析了2015—2020年山西省PM_2.5、PM₁₀和O₃浓度时空变化特征,采用空间计量模型和岭回归方法,分析了空气污染对公众健康的空间影响。结果表明:PM_2.5和PM₁₀年均质量浓度总体下降,两者在2017年最高,2020年最低;O₃年均浓度总体增加。在季节尺度上,PM_2.5和PM₁₀质量浓度在冬季的12月和1月最高,夏季的8月最低;O₃浓度在6月最高。空间上,相较2015年,2020年山西省各地级市PM_2.5污染程度均有改善,其中长治改善效果最好;2020年山西各地级市PM₁₀污染兼有加重和减轻的情形,所有地级市PM_2.5和PM₁₀污染水平均超过国家二级污染浓度限值;2020年山西多数地级市O₃浓度升高。山西公众健康水平具有明显的空间离散特征,PM_2.5和PM₁₀浓度的局部空间自相关特征高度一致,呈现"南高北低"的格局,O₃浓度分布呈"南部高,中北部低"的格局。大气环境质量和经济发展水平均对医疗机构诊疗人数和健康体检人数的变化有正向影响,每万人卫生技术人员数量和公共财政支出比例对公众健康均有负向影响,其中经济发展水平和大气环境质量的影响最显著。山西省PM_2.5治理取得一定成效,但大部分城市PM_2.5和PM₁₀达标率较低,O₃浓度有持续升高的趋势,PM₁₀和O₃污染改善缓慢,深度减排仍面临挑战。PM_2.5和PM₁₀是危害山西公众健康的主要大气污染物,未来需要加强PM_2.5、PM₁₀和O₃的精细化管理及协同治理。     

北京城区降水对PM2.5和PM10清除作用分析

基于北京市PM_2.5和PM₁₀质量浓度、组分浓度以及降水数据,利用数理统计、相关性分析等方法分别从降水总量、降水时长和降水前颗粒物浓度3个角度研究降水对PM_2.5、PM₁₀的清除作用,同时以一次典型降水过程为例,具体分析降水对颗粒物的影响。结果表明：降水总量的增加有助于促进PM_2.5、PM₁₀的清除,随着降水总量增加,PM_2.5、PM₁₀的平均清除率提高,有效清除的比例增加;连续降水可增强对大气颗粒物的湿清除作用,连续降水达3d可有效降低PM_2.5、PM₁₀浓度;降水对PM_2.5、PM₁₀浓度的清除率和大气颗粒物前一日的平均浓度有较好的正相关性。降水对大气颗粒物的清除可分为清除、回升和平稳3个阶段,各个阶段大气颗粒物的变化趋势不同。降水对于大气气溶胶化学组分和酸碱性的改变具有明显作用,对于大气颗粒物各种组分的清除效果不完全相同。对于大气中OC、NO₃^-、SO₄^2-和NH₄⁺去除率较高,且这4种组分主要以颗粒态形式被冲刷进入降水中,加剧了北京市降水酸化程度。     

Effect of Temperature on Absorption Efficiency of NO2 in Arsenite Method

The sodium arsenite method developed by Jacobs andHochheiser is one of the most widely used manualmethods for nitrogen dioxide (NO₂) monitoring inambient air, particularly in developing countries. Asreported, the method gives 82% NO₂ absorptionefficiency (NAE) in the concentration range from 40 to750 g/m³, when only one impinger tube isemployed in the sampling train at a flow rate of 0.2lpm and for 24 h sampling duration. Accordingly,a uniform correction factor (0.82) is used indenominator to calculate the ultimate concentration ofNO₂ in ambient air.In the present investigation, the effect oftemperature on absorption efficiency of NO₂ isstudied employing four impinger tubes in series tocollect the maximum NO₂ generated in the gasstream. The study conducted at 16, 26 and 36 °Ctemperatures shows maximum absorption efficiency(average) of 87.8% at 26°C in 1st impingertube. At lower and higher temperatures, it is foundconsiderably less. A suitable correction factor,therefore, must be applied to estimate actual NO₂concentration in ambient air using arsenite method, intropical countries like India, where atmospherictemperature variations are large (less than 5°Cin winter and more than 45°C in summer).