东海大气气溶胶的化学特征及来源

利用2006年11—12月、2007年2—3月、2008年5月和2008年6月在东海4个航次中采集的总悬浮颗粒物（TSP）和Anderson分级样品,分析了其中可溶性无机离子的浓度,探讨了东海气溶胶中水溶性组分的化学特征、季节变化、粒径分布及来源.结果表明,气溶胶总水溶性离子的浓度为13.5～95.3μg·m-3,平均...     

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.     

郑州市PM2.5中水溶性离子特征及来源分析

为探究郑州市PM_(2.5)中水溶性离子污染特征,本研究自2017年12月1日至2018年11月30日对郑州市PM_(2.5)中水溶性离子进行为期1a的高时间分辨率持续观测,并基于高时间分辨率观测数据分析水溶性离子特征并对其进行来源分析.结果表明,观测期间郑州市总水溶性离子平均质量浓度为42. 7μg·m~(-3),各离子质量浓度从大到小分别为:硝酸根(17. 7μg·m~(-3))、硫酸根(10. 2μg·m~(-3))、铵根(9. 0μg·m~(-3))、氯离子(2. 3μg·m~(-3))、钾离子(1. 3μg·m~(-3))、钠离子(1. 3μg·m~(-3))、钙离子(0. 8μg·m~(-3))和镁离子(0. 1μg·m~(-3)).总水溶性离子质量浓度表现为冬季最高,秋季略高于春季,夏季最低的季节特征,在PM_(2.5)中的占比表现为秋季(65. 2%)冬季(52. 5%)夏季(48. 2%)春季(43. 0%).除钠离子和钙离子外,其余水溶性离子质量浓度均表现为冬季秋季春季夏季的季节变化特征,而钠离子表现为秋季最高,夏季最低的季节变化特征,钙离子表现为秋季最高,冬季最低的季节变化特征.总水溶性离子质量浓度全年及春季、夏季和秋季均表现为单峰分布的日变化特征,冬季没有显著的日变化特征.观测期间二次离子(硫酸根、硝酸根和铵根)质量浓度占PM_(2.5)的43. 8%,是PM_(2.5)的重要组成部分,主要以(NH4)2SO4和NH4NO3的形式存在.观测期间郑州市存在较大程度的二次转化过程,且相对湿度对硫氧化率的影响较大,而温度对氮氧化率的影响较大.观测期间二次离子间具有较好的相关性,钾离子与镁离子和氯离子也表现出较好的相关性.硝酸根、硫酸根和铵根的主要来源是气体污染物的二次转化,镁离子和钙离子通常来源于土壤尘和建筑尘,钾离子是主要的生物质燃烧标识物之一,钠离子来自于海盐和土壤尘,氯离子不仅来自于海盐,也可来自生物质燃烧和化石燃料燃烧.主成分分析结果表明观测期间郑州市PM_(2.5)中水溶性离子主要受二次转化、燃烧源及土壤或建筑扬尘源排放影响.     

西安市冬季霾污染过程PM2.5上蛋白质的浓度变化与来源分析

利用2019年12月至2020年1月在西安市3次灰霾污染过程中采集的PM_2.5样品,采用BCA试剂法、离子色谱和气相色谱-质谱检测法分别对样品中的蛋白质含量及无机有机化学成分进行了分析测定,结合相关性分析和气团后向轨迹模型分析探讨了PM_2.5上蛋白质对灰霾污染的响应及其在污染过程中可能的作用.结果表明,冬季灰霾污染期间,西安市PM_2.5中蛋白质组分的平均浓度为(5.587±2.421)μg/m³,处于较高水平;蛋白质浓度变化呈现出显著的短期连续变化特征,夜晚略高于白天.蛋白质的浓度与Cl^-和K⁺呈显著的正相关,说明气溶胶中蛋白质的来源与燃煤和生物质燃烧有关;与NO₃^-与SO₄^2-的浓度呈现显著的正相关,表明蛋白质可能参与NO₃^-与SO₄^2-的氧化转化;蛋白质具有良好的吸湿性,在湿度较大时,以其为核心吸附空气中的水蒸气及易溶于水的气态污染物(O₃、SO₂、NO_X以及挥发性有机物等)形成的气溶胶易于发生吸湿增长及非均相反应,可能利于二次气溶胶的生成.     

西宁市PM2.5水溶性无机离子特征及其来源解析

为探讨西宁市PM_2.5水溶性无机离子的特征及其来源,于2017年1月-2018年4月在西宁市开展PM_2.5样品采集工作,使用离子色谱仪分析水溶性无机离子.结果表明:西宁市大气中ρ（PM_2.5）平均值为（42.7±36.6）μg/m3,4个采样点ρ（PM_2.5）大小顺序依次为市区（54.9 μg/m3）>工业区（44.1 μg/m3）>郊区（40.8 μg/m3）>农村（28.3 μg/m3）;ρ（PM_2.5）季节性分布特征明显,呈冬季最高、夏季最低的特征.SNA（为SO₄2-、NO₃-和NH₄+的统称）是最主要的水溶性离子,占总水溶性离子的66.3%,SNA季节性分布特征为冬季最高、夏季最低.4个采样点SOR（硫氧化率）和NOR（氮氧化率）平均值均大于0.10,说明SO₄2-和NO₃-主要来源于二次转化.采样期间PM_2.5中ρ（NO₃-）/ρ（SO₄2-）为0.72,表明燃煤源排放大于交通源排放.主成分分析显示,西宁市PM_2.5水溶性离子来源主要为二次粒子源、工业源、扬尘源和燃烧源.研究显示,西宁市城区、工业区、郊区大气中ρ（PM_2.5）平均值均超过GB 3095-2012《环境空气质量标准》一级标准限值,建议减少PM_2.5的产生应以控制二次粒子源、工业源、燃烧源和扬尘源为主.      

聊城市秋季PM2.5中水溶性离子污染特征及来源解析

于2017年10月15—11月14日在聊城市区采集PM2.5样品,并对其中的水溶性离子(Na+、NH+4、K+、Mg2+、Ca2+、F-、Cl-、NO-3、SO2-4)进行分析测试,以研究聊城市秋季PM2.5污染特征.结果显示:观测期间PM2.5浓度均值为(104.9±50.5)μg∕m3,超过GB 3095—2012...     

太原市大气PM2.5中水溶性离子的季节污染特征及来源分析

为探究当前空气质量持续改善背景下重污染地区大气PM_2.5和水溶性无机离子（WSⅡs）的污染特征和季节变化,于2019年在太原市采集了四季PM_2.5样品.结果表明,2019年太原市PM_2.5年均质量浓度为（65.50±30.44）μg·m^-3,水溶性离子浓度的季节特征为：冬季（39.81 μg·m^-3） > 秋季（33.05 μg·m^-3） > 春季（20.50 μg·m^-3） > 夏季（19.62 μg·m^-3）.WSⅡs以二次离子SNA为主,占总离子浓度的76.90%±10.51%,且随着PM_2.5污染加重,SNA的比重显著升高.其中,SO₄^2-和NO₃^-在秋、冬季的浓度最高,这与气态污染物排放增加和二次转化程度的升高（硫氧化率SOR>0.30,氮氧化率NOR>0.10）有关;NH₄⁺、Cl^-和K⁺在冬季的浓度最高,是其他季节的1.2~7.9倍,可能归因于冬季燃煤和生物质燃烧活动的增加;由于春季风速较高,受土壤扬尘的影响,Ca²⁺和Mg²⁺的比重在春季显著增加为20.2%.春季和夏季为贫氨状态,而秋、冬季为富氨状态,且硝酸盐颗粒物在高湿度条件下的吸湿增长比硫酸盐更为显著.太原市大气PM_2.5中水溶性离子主要来源于二次生成、燃煤、生物质燃烧和土壤扬尘.     

京津冀区域PM2.5及二次无机组分污染特征研究

选取北京、石家庄和唐山作为京津冀区域典型城市,基于实地样品采集和组分分析结果,探讨PM_2.5组分中二次无机水溶性离子（SNA）浓度变化特征,并利用空气质量模型模拟结果分析重污染前后京津冀地区各类污染源大气污染物排放对PM_2.5和SNA质量浓度的贡献.结果显示：3个城市PM_2.5质量浓度整体呈现逐年下降的趋势,多数情况下SO₄^2-、NO₃^-和NH₄⁺浓度极大值同时出现在冬季,PM_2.5化学组分较为稳定.相对于常规时段,重污染期间SO₄^2-、NO₃^-和NH₄⁺质量浓度明显增加,重污染前一天SNA浓度占PM_2.5比值达到最高.重污染的形成是本地源排放和外来区域传输共同作用的结果,外来源对NO₃^-的贡献整体高于SO₄^2-和NH₄⁺.交通源、居民源和工业源对PM_2.5、SO₄^2-和NO₃^-浓度贡献最高,NH₄⁺主要来自居民源的排放.     

成都市城区大气细颗粒物水溶性离子污染特征

为了解成都市城区大气细颗粒物水溶性离子污染特征,在成都市城区四季采集PM2.5有效样品共计102个,测得颗粒物质量浓度以及水溶性离子质量浓度(NH4+、Ca2+、Na+、Mg2+、K+、F-、NO3-、SO42-、Cl-),并分析其浓度变化特征,重点关注二次无机离子的污染特征及形成影响.结果表明,成都市城区水溶性离子与...     

南京3类不同大气污染过程下气溶胶水溶性无机离子的特征研究

为了探讨不同大气污染过程下气溶胶中水溶性离子组分的差异,分析比较了2009年10月16～30日持续污染、2010年4月27～30日沙尘污染、2010年6月14日秸秆焚烧污染这3次污染过程中气溶胶（PM10、PM2.1和PM1.1）及主要水溶性离子（NH4＋、Mg2＋、Ca2＋、Na＋、K＋、NO2-、F-、NO3-、Cl-、SO24-）质量浓度及其谱分布.结果发现,3次污染过程中气溶胶污染严重,PM2.1/PM10比值有明显区别,其中沙尘污染过程最低,平均值仅为0.27;秸秆焚烧过程最高,为0.7.持续污染过程中NO3-和SO24-浓度较高,总阴离子质量浓度占PM10、PM2.1和PM1.1的18.62%、32.92%和33.53%.沙尘污染过程使气溶胶中的不溶物增加,总水溶性离子组分减少,仅占PM10、PM2.1和PM1.1的13.36%、23.72%和28.54%,而Ca2＋质量浓度高于其他时期,且主要分布在〉1μm粒径段上.秸秆焚烧过程中各种水溶性无机离子质量浓度均高于其他时期,但在气溶胶中比例较低;示踪物K＋明显高于其他过程.3次污染过程中NO3-、SO24-和NH4＋质量浓度峰值均在0.43～0.65μm粒径段.     

2016年夏季南京大气污染特征观测分析

为研究南京夏季大气复合污染的特征,2016年8月15日~9月15日期间开展了强化观测实验,本文利用仙林、鼓楼80m楼顶2个站点的强化观测资料,结合草场门常规监测资料,统计分析了南京不同地区夏季O₃和颗粒物（PM_2.5、PM₁₀）的浓度特征和相关性,以及郊区水溶性离子与其气态前体物的转化率变化特征.研究表明：3个站点O₃平均小时浓度为100.3μg/m³.PM_2.5和PM₁₀浓度分别为41.1和67.8μg/m³,郊区夜间存在颗粒物浓度高值.SO₄^2-、NO₃^-、NH₄⁺浓度总和占PM_2.5浓度的比值达到61%,OC（有机碳）/EC（元素碳）比值范围为0.8~4.0,日均值超过2.0的天数占77%,城、郊均存在二次污染.白天O₃与颗粒物（PM_2.5）浓度呈显著正相关变化,硫转化率（SOR）、氮转化率（NOR）分别与O₃浓度、湿度显著正相关.HONO主要在夜间积累,HCl和HNO₃浓度峰值出现在下午.与其它无机盐相比,NH₄⁺在总氨中所占比例明显偏低,大气中的氨主要以气态NH₃存在.观测期间O₃污染较重,O₃与颗粒物的正相关关系显著,化学反应在颗粒物积累过程中具有重要贡献,此外还可能存在城区向郊区的污染输送.     

上海市典型交通环境空气污染特征

基于2018年上海市3种类型的交通环境空气监测站（路边站,港口站和机场站）的在线监测数据,探讨了3种交通站污染物的浓度水平和昼夜分布特征,比较分析了同期上海市环境空气污染物浓度,并揭示了工作日和非工作日对交通环境空气的影响.结果显示,上海市交通环境空气,尤其是港口环境空气中NO_x,NO₂和NO年小时平均浓度显著高于上海市年小时平均浓度;其中NO高出上海市年小时平均浓度比例最高,港口,路边和机场环境空气NO浓度分别为68,36和17μg/m³,分别高出上海市年小时平均浓度871%,414%和143%;交通环境空气中的O₃平均浓度范围为42~65μg/m³,均低于上海市平均浓度.NO_x,NO₂,NO,PM₁₀,PM_2.5,CO和BC（黑炭）昼夜浓度主要呈现双峰分布特征,且峰值出现时间与交通活动高峰时间较为吻合;O₃的峰值大多出现在13：00,且机场环境空气浓度中O₃浓度最高,峰值浓度为108μg/m³.非参数检验结果显示,上海市路边环境空气中SO₂,NO_x,NO₂,NO,PM₁₀,PM_2.5,O₃,CO和BC在周一~周日无明显差异（P>0.05）.     

唐山一次冬季重污染过程污染特征及成因分析

选取河北省唐山市2017年12月27~31日一次典型重污染过程,开展其污染特征及成因分析,对污染期间气象要素、大气颗粒物组分特征进行综合研究.结果表明,此次大气重污染过程中PM_2.5平均质量浓度为154μg/m³,重度污染及以上时PM_2.5/PM₁₀为0.7;PM_2.5中SNA质量浓度占比达58.0%,OC/EC的比值为4.1,说明颗粒物二次反应和有机物在此次污染过程有较大贡献;长期均压场以及近地面高湿、小风、逆温的出现导致唐山地区大气层结稳定,加之周边地区区域传输的贡献,是导致此次大气重污染过程的重要影响因素.     

北京市延庆区PM2.5中主要水溶性无机离子特征及来源解析

对2017年6月—2018年5月北京市延庆区大气PM2.5样本进行采集,分析了PM2.5中9种水溶性无机离子的污染特征,并利用SPSS软件进行来源解析。结果表明:延庆区大气PM2.5中总水溶性无机离子平均浓度为28.0 μg∕m 3,其中,S O 4 2 - 、N O 3 - 和N H 4 + 是最主要的水溶性无机离子,合计占比为82.1%。受天气影响,N O 3 - 和S O 4 2 - 浓度均表现为秋高冬低,N H 4 + 浓度为秋高夏低;受冬季气象条件和施工影响,Ca 2+、Mg 2+、Na +浓度冬季最高。根据电荷平衡分析,春季PM2.5中阴、阳离子基本达到平衡状态,夏、秋季呈弱酸性,冬季呈弱碱性;PM2.5中硫氧化率(SOR)、氮氧化率(NOR)的均值分别为0.53和0.27,大气中存在明显的二次转化过程;N O 3 - ∕S O 4 2 - 为1.66,说明机动车尾气排放源对PM2.5中水溶性无机离子贡献较大;根据N H 4 + 与S O 4 2 - 、N O 3 - 、Cl -的相关性分析,PM2.5中N O 3 - 和S O 4 2 - 以(NH4)2SO4、NH4HSO4、NH4NO3以及HNO3形式存在。利用SPSS软件进行皮尔森相关性分析,PM2.5中N O 3 - 、S O 4 2 - 、N H 4 + 两两相关性强,说明二次反应显著;Ca 2+、Mg 2+、Na + 两两相关性强,说明其污染来源可能相同;Cl -与K +相关性强,说明大气中Cl -主要以KCl的形式存在。利用因子分析模块进行主成分分析,发现延庆区主要污染源为生物质燃烧、扬尘污染和机动车尾气排放。     

Chemical characteristics of PM2:5 during a typical haze episode in Guangzhou

The chemical characteristics (water-soluble ions and carbonaceous species) of PM2:5 in Guangzhou were measured during a typical haze episode. Most of the chemical species in PM2:5 showed significant di erence between normal and haze days. The highest contributors to PM2:5 were organic carbon (OC), nitrate, and sulfate in haze days and were OC, sulfate, and elemental carbon (EC) in normal days. The concentrations of secondary species such as, NO3??, SO4 2??, and NH4 + in haze days were 6.5, 3.9, and 5.3 times higher than those in normal days, respectively, while primary species (EC, Ca2+, K+) show similar increase from normal to haze days by a factor about 2.2–2.4. OC/EC ratio ranged from 2.8 to 6.2 with an average of 4.7 and the estimation on a minimum OC/EC ratio showed that SOC (secondary organic carbon) accounted more than 36.6% for the total organic carbon in haze days. The significantly increase in the secondary species (SOC, NO3??, SO4 2??, and NH4 +), especially in NO3??, caused the worst air quality in this region. Simultaneously, the result illustrated that the serious air pollution in haze episodes was strongly correlated with the meteorological conditions. During the sampling periods, air pollution and visibility had a good relationship with the air mass transport distance; the shorter air masses transport distance, the worse air quality and visibility in Guangzhou, indicating the strong domination of local sources contributing to haze formation. High concentration of the secondary aerosol in haze episodes was likely due to the higher oxidation rates of sulfur and nitrogen species.     

上海市秋季典型大气高污染过程中颗粒物的化学组成变化特征

于2010年10月1日至11月30日在上海市城区对大气中颗粒物质量浓度及细粒子化学组分进行了在线连续观测,获得了秋季大气灰霾和沙尘等典型污染过程中颗粒物质量浓度和化学组成的变化特性.观测结果显示,在大气灰霾污染过程中PM₁₀和PM_2.5的日均最高浓度分别达到216~293 μg·m^-3和130~204 μg·m^-3,PM_2.5/PM₁₀的比值在65%以上,总的可溶性无机离子(TWSII)占PM_2.5质量浓度的50%以上,有机碳(OC)和元素碳(EC)的总和占25%~30%.二次可溶性离子(SO₄^2-, NO₃^-, NH₄⁺)占TWSII的83.3%~87.5%,OC/EC的比值在5左右,表明在灰霾污染过程中二次组分对PM_2.5的贡献较大;沙尘天气以粗粒子污染为主,TWSII、OC和EC分别仅占PM_2.5质量浓度的27.2%、13.4%和2.0%,二次可溶性离子(SO₄^2-, NO₃^-, NH₄⁺)占TWSII的55.7%,Ca²⁺、Mg²⁺等地壳组分的比例较灰霾天气明显升高.研究结果还显示,SO₄^2-和NO₃^-等二次离子组分的生成与颗粒物中硫与氮的氧化速率有关,在大气灰霾过程中硫转化率(SOR)和氮转化率(NOR)值较高,分别为0.24±0.10和0.15±0.06,说明SO₂通过二次反应生成SO₄^2-的能力较强,在污染的环境下高浓度的NO₂更有利于向NO₃^-转化.     

北京东北部城区大气细粒子与相关气体污染特征研究

于2008年7月~2009年4月的4个季节,在北京市朝阳区北部,利用VAPS通用型大气污染物采样仪(URG3000K)对大气细粒子(PM2.5)和环境空气中相关气体进行了同时采集,并利用IC离子色谱仪(DX-600型)分析了PM2.5中水溶性无机离子成分和环境空气中相关气体的含量.结果表明,PM2.5质量浓度春季>夏季>冬季>秋季;SO42-、NO3-和NH4+是PM2.5中最主要的3种水溶性无机离子,年均质量浓度分别为14.82μg/m3、11.57μg/m3和8.35μg/m3,三者浓度之和占PM2.5中总水溶性无机离子浓度的86.28%.SO42-、NH4+浓度占PM2.5浓度百分比均为夏、秋季高于冬、春季; NO3-浓度占PM2.5浓度的百分比为秋季>春季>夏季>冬季.空气中的SO2、NO2和NH3等气态污染物的含量直接影响PM2.5中二次离子SO42-、NO3-和NH4+的浓度, SO2、NO2浓度的季节特征为冬、春季高于夏、秋季,与SO42-、NO3-的季节变化规律相反; NH3浓度在夏季最高,冬季最低. PM2.5酸度在夏、秋季高于冬、春季,且夏、秋季PM2.5样品全部呈酸性,冬、春季PM2.5样品一部分呈酸性,一部分呈碱性.夏季SOR值和NOR值分别为冬季的4.8倍和3倍,表明夏季SO2和NO2更易转化生成SO42-和NO3-.PM2.5中SO42-、NO3-和NH4+主要以(NH4)2SO4、NH4NO3的形式共存于气溶胶体系中.     

北京夏冬季霾天气下气溶胶水溶性离子粒径分布特征

为研究北京夏、冬季霾粒子中水溶性离子的粒径谱分布,并进一步分析其来源及形成机制,于2009年夏季和冬季利用惯性撞击式8级采样器(Andersen)和石英微量振荡天平(TEOM)对北京城区大气气溶胶分别进行了为期2周的连续采样和监测,并用离子色谱(IC)对气溶胶中的水溶性离子进行了分析.结果表明,夏季霾天PM10和PM2.5的质量浓度分别为(245.5±8.4)μg.m-3和(120.2±2.0)μg.m-3,冬季霾天对应的数值分别为(384.2±30.2)μg.m-3和(252.7±47.1)μg.m-3,无论夏季还是冬季,霾天大气细粒子污染均十分严重.细粒子中总水溶性离子(TWSS)的浓度霾天远高于对照天,其中霾天浓度上升较快的是SO24-、NO3-和NH4+,二次无机离子对霾天气的形成过程扮演重要作用.除NO3-外,其余7种水溶性离子夏、冬季霾天粒径谱分布一致,即,SO24-、NH4+主要分布于PM1.0以下的细粒子模态,Mg2+、Ca2+主要分布于PM2.5以上的粗粒子模态,Na+、Cl-和K+呈双模态分布;夏季霾天NO3-呈双模态分布,而冬季则主要分布于细粒子中.夏季霾天SO24-的平均质量中值粒径(MMAD)为0.64μm,SO24-主要来自远程SO2的云内反应,并且SO2表观转化率(SOR)高于对照天,使得霾天光化学反应生成的细粒子远远高于对照天气过程;冬季霾天SO24-的MMAD增至0.89μm,冬季因局地SO2排放并被非均相化学反应过程氧化为SO24-亦为北京大气细粒子的重要来源.夏、冬季霾天NO3-的MMAD分别为2.85μm和0.80μm,受到温度的影响,NO3-夏、冬季节分别以硝酸钙和硝酸铵的形式存在于粗、细粒子中.     

使用RCFP-IC对南京市不同污染状况下PM_(2.5)中水溶性离子的观测分析

本文使用大气细颗粒物快速捕集系统及化学成分在线分析系统(RCFP-IC)和美国热电污染气体分析系统(EMS系统)对2013年11月16日—12月10日南京地区PM2.5中主要水溶性离子和污染气体进行了观测分析,并结合气象要素数据分析了灰霾天PM2.5中主要水溶性离子的污染特征.结果表明:不同污染条件下PM2.5中水溶性离子分布差异较大,清洁天浓度最大的6种离子排序为SO2-4NO-3NH+4Cl-NO-2K+,霾天(11月20—24日)和雾-霾天(12月1—8日)前6种离子排序分别是SO2-4NH+4NO-3NO-2Cl-K+和NO-3SO2-4NH+4Cl-NO-2K+.受污染源和化学反应的日变化影响,不同离子的日变化特征不同.污染天NO-3、SO2-4和NH+4的浓度是干净天的2.8~5.0倍.不同水溶性离子对能见度的影响不同.