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。     

北京市冬季PM2.5中水溶性重金属污染特征

于2011年冬季使用SASS采样器在清华大学采集PM2.5样品,并对其中重金属和水溶性重金属(As?Cd?Cr?Cu?Mn?Pb和Zn等)以及无机离子进行了分析.结果表明,采样期间水溶性重金属浓度较高,As?Cd?Cr?Cu?Mn?Pb和Zn平均浓度依次为8.42,3.18,1.99,7.84,30.82, 49.27,412.81ng/m3.Cd和水溶性As平均浓度超过《环境空气质量标准》中建议浓度限值.水溶性重金属在重污染期间易出现富集,灰霾和采暖期间As?Cd?Cr?Cu?Mn?Pb和Zn平均浓度都有增加趋势.水溶性重金属的逐日变化趋势与重金属和PM2.5有较好的一致性.水溶性重金属在重金属中比重:50%￡Zn和As;20%相似文献   

临沂市冬季环境空气PM2.5中水溶性离子污染特征及来源分析

为探究临沂市冬季环境空气PM_2.5中水溶性离子污染特征及来源,于2016年12月11日—2017年1月9日在临沂大学、兰山区政府、高新区翠湖嘉园、汤庄办事处、河东区政府、临沂开发区6个采样点开展样品采集.结果表明:①采样期间全市ρ（PM_2.5）日均值的平均值为144.86 μg/m3,ρ（PM_2.5）日均值在2016年12月20日和2017年1月4日出现峰值,分别为304.46和341.65 μg/m3.②水溶性离子日均质量浓度大小顺序依次为ρ（NO₃-）> ρ（SO₄2-）> ρ（NH₄+）> ρ（Cl-）> ρ（K+）> ρ（Ca2+）> ρ（Na+）> ρ（F-）> ρ（Mg2+）> ρ（NO₂-）,其中,在PM_2.5中w（NO₃-）、w（SO₄2-）、w（NH₄+）分别为22.33%、16.57%、13.62%,说明NO₃-、SO₄2-和NH₄+是临沂市PM_2.5的主要组成部分.③临沂市污染天和非污染天ρ（PM_2.5）日均值分别为164.00和56.86 μg/m3.随污染水平增加,PM_2.5中w（NO₃-）明显增高,w（SO₄2-）和w（NH₄+）基本不变,说明w（NO₃-）的增加导致ρ（PM_2.5）的升高.污染天和非污染天的NOR（氮氧化率）分别为0.28和0.11,SOR（硫氧化率）分别为0.34和0.28,说明污染越重,NOR和SOR越高,并且NO_x的气-粒转化速率较SO₂慢.污染天ρ（Cl-）和ρ（K+）分别为7.22和1.77 μg/m3,分别是非污染天的2.5和3.0倍.④采样期间非污染天和污染天的N/S〔ρ（NO₃-）/ρ（SO₄2-）〕分别为0.85和1.39,说明非污染天时固定源对PM_2.5的贡献相对较大,而污染天时移动源对PM_2.5的贡献相对较大.⑤通过PMF模型法解析出3个因子.因子1对PM_2.5中水溶性离子的贡献率为56.13%,代表二次源和生物质燃烧源;因子2的贡献率为25.22%,代表工业源和垃圾焚烧源;因子3的贡献率为18.65%,代表扬尘源.研究显示,临沂市冬季PM_2.5污染严重,水溶性离子来源复杂,应采取多源控制的污染防治对策.      

自贡市冬季大气PM2.5组分特征分析及来源解析

为探究自贡市冬季大气PM_(2.5)污染特征,文章分析了自贡市冬季大气PM_(2.5)中水溶性离子、无机元素和碳质组分的浓度水平及来源。结果表明,二次无机离子(NO_3~-、SO_4~(2-)、NH_4~+)是自贡冬季PM_(2.5)中水溶性离子的重要组成部分,占PM_(2.5)质量浓度的45.8%。SOR和NOR值分别为0.45和0.31,说明自贡市二次离子污染较为严重;PM_(2.5)中无机元素总浓度为2.7μg/m~3,占PM_(2.5)质量浓度的3.9%。通过富集因子法分析,Pd、Te、Ag、Cd、Sb、Se、Mo、Sn、Hg、Br、Cs、Tl为高度富集;As、Co、Sc、Ga、Pb、Cr、Zn、Cu、Ni为中度富集;Al、K、Mn、V、Ba为轻度富集;TC质量浓度为19.3μg/m~3,其中OC为11.7μg/m~3、EC为7.5μg/m~3,分别占PM_(2.5)质量浓度的15.3%、9.8%。PM_(2.5)中SOC平均浓度为1.6μg/m~3,占OC的13.7%;自贡市冬季PM_(2.5)来源贡献大小依次为二次硝酸盐(24.5%)、移动源(20.9%)、二次硫酸盐(18.1%)、工业源(17.2%)、生物质燃烧源(10.1%)、扬尘源(9.2%),应重点管控移动源、水泥行业、道路扬尘和施工扬尘、生物质燃烧等排放源。     

杭州市临平地区PM2.5和PM10污染特征分析研究

利用TEOM 1405-F和TEOM 1405颗粒物实时监测仪,研究了2013年12月至2014年5月临平地区PM2.5和PM10质量浓度实时变化特征,并结合气象五参数观测资料,对影响大气颗粒物分布特征的因素进行了分析,研究结果发现:冬季PM2.5和PM10的日均质量浓度明显大于春季,冬季PM2.5日均质量浓度范围为17.0 ～ 349.1 μg/m3,PM10日均质量浓度范围为18.8～516.9μg/m3,春季PM2.5日均质量浓度范围为20.4～167.6μg/m3,PM10日均质量浓度范围为38.2 ～243.3μg/m3;通过线性回归分析发现PM25和PM10存在较好的线性关系,说明PM10相对固定的受到PM2.5的影响,且污染物来源稳定;冬季PM2.5和PM10日均质量浓度存在三峰值波动状态,而春季PM2.5和PM10日均质量浓度存在双峰值波动状态;较大的风速、较高的气压和降水对于颗粒物的清除效果明显.     

长沙市夏季PM10和PM2.5中水溶性离子的污染特征

对长沙市3个采样点夏季大气中的PM10和PM2.5样品pH值和水溶性离子浓度进行了定量分析.结果表明,颗粒物中主要离子是SO42-、NO3-、NH 和Ca2 ;PM10、PM2.5、NH4 和K 浓度夜间高于白天;SO42-和NO3-则相反.颗粒物尤其是PM2.5酸性强;Mg2 、Ca2和Na 集中在粗粒子中,SO42-、NH4 和K 大部分分布在细颗粒物中,NO3-和Cl-在粗细颗粒段则各占一半.SO2气体发生了二次转化,NO2的转化率不及SO2;由于NO3-/SO42-质量比＜1,长沙市的大气污染物来源以固定源为主.     

银川市PM2.5中水溶性离子污染特征与来源分析

为明确银川市PM2.5中水溶性离子季节变化特征,于2016年秋冬季和2017年春夏季在银川市开展PM2.5样品采集,分析PM2.5中9种水溶性离子(Na+、NH+4、K+、Mg2+、Ca2+、F-、Cl-、NO-3、SO2-4).结果表明:PM2.5中9种水溶性离子平均浓度和为(23.5±16.8)μg∕m3,占PM2...     

天津市典型区域PM2.5中水溶性离子污染特征

为了解天津市不同区域PM_2.5中水溶性离子污染特征,于2015年7月、10月及2016年1月、4月,在天津市南开区（简称“市区”）及武清区采集PM_2.5样品,结合气象因素、气态污染物研究,分析了样品中水溶性离子污染特征及来源.结果表明:①天津市市区及武清区PM_2.5中水溶性离子组分主要为二次离子（SO₄2-、NO₃-、NH₄+）;不同区域PM_2.5中二次离子各季节占比略有不同,市区为夏季（54.0%）>秋季（42.5%）>春季（41.3%）>冬季（40.7%）,武清区为夏季（53.0%）>春季（44.6%）>秋季（43.4%）>冬季（33.2%）.②冬季市区、武清区PM_2.5中水溶性离子组成差异较大,其他季节水溶性离子组成相似;夏季市区及武清区颗粒物呈酸性,其他季节均呈碱性,冬季武清区颗粒物碱性强于市区.③不同季节市区及武清区PM_2.5中SO₄2-均以（NH₄）₂SO₄形式存在,NO₃-冬季以NH₄NO₃形式存在,其他季节NO₃-主要以NH₄NO₃和HNO₃形式共存;市区Cl-主要以NH₄Cl、KCl和NaCl形式存在,武清区Cl-主要以NH₄Cl、KCl形式存在.④对市区及武清区来说,均相反应和非均相反应是SO₄2-重要生成途径,均相反应是生成NO₃-的主要途径.研究显示,代表一次排放的机动车源、燃煤源和二次无机粒子混合源对天津市PM_2.5中水溶性离子贡献率最高,工业源和扬尘源对市区的影响较大,农业源对武清区的影响较大.      

连云港市PM_(2.5)污染特征及影响因素分析研究

主要利用连云港市环境监测中心站的大气环境自动监测平台的监测数据,对PM2.5质量浓度的变化特征以及与气象要素的关系分析。结果表明,连云港市的PM2.5质量浓度的变化特征基本上有明显的夏季与非夏季两种季节性特征。在夏季,PM2.5污染程度较轻,而在非夏季,PM2.5污染程度较重;风速与PM2.5质量浓度变化曲线几乎是负相关的。当风速大的时候,利于污染物的扩散;而风速小的时候,容易使得污染物浓度变大;PM2.5质量浓度变化曲线与温度的关系几乎呈现的是正相关性。气温的变化不总是反映空气质量的好坏情况,而逆温却易使污染物浓度升高;PM2.5质量浓度变化曲线与相对湿度的关系呈现的是正相关性;PM2.5质量浓度变化曲线与气压的关系在总体是呈负相关的。     

北京市PM_(2.5)组分SO_4~(2-)浓度的时空分布及来源分析

采用观测与数值模拟相结合的方法并查阅大量文献,系统分析了北京市SO_4~(2-)时空分布、转化及来源特征,结果表明:近年来北京市SO_4~(2-)年均浓度在8.85~25.13μg/m3;2013年北京市SO_4~(2-)浓度整体呈现出重污染日>冬季>春、秋季>夏季的特征,日变化上SO_4~(2-)浓度呈现双峰型分布,空间分布上SO_4~(2-)浓度呈南北梯度分布特征;2013年北京市SOR年均值在0.36~0.44,重污染日SOR平均值在0.40~0.46;2013年北京市年均SO_4~(2-)本地、外来源、背景及边界条件分别贡献34%、57%、9%;重污染日SO_4~(2-)本地、外来源、背景及边界条件分别贡献18%、77%、5%;外来源对北京市SO_4~(2-)浓度起着更为重要的作用。     

太原市PM10、PM2.5、SO2和CO冬夏两季污染特征研究

通过对太原市2013年冬季和2014年夏季PM10、PM2.5、SO2和CO 24小时平均浓度实时数据的整理和分析,结果表明,冬季污染较夏季严重。冬季为采暖期,颗粒物、SO2和CO相互之间呈现较强的相关关系,污染物来源有着较高的同源性,区域采暖燃煤是区域大气污染的主导性影响因素;夏季为非采暖期,颗粒物、SO2和CO相互之间呈现较弱的相关关系,其污染来源有着较低的同源性,燃煤污染不是区域的主要污染因素,颗粒物、SO2和CO来源于不同行业的工业污染,同时城市机动车尾气也是PM2.5和CO的污染影响因素。     

基于高分辨率MARGA分析桂林市PM2.5水溶性离子特征

利用高时间分辨率MARGA于2017年2月17日~3月24日在桂林市开展PM_2.5组分监测，结合同一点位环境和气象监测数据，分析桂林市大气PM_2.5水溶性无机离子组分特征及气溶胶酸性.结果表明：MARGA监测的PM_2.5中8种水溶性离子与PM_2.5变化趋势一致.8种水溶性离子总浓度均值29.27μg/m³，3种二次水溶性离子SO₄^2-、NO₃^-和NH₄⁺浓度均值26.91μg/m³，占水溶性离子总浓度的93.50%，是桂林市大气PM_2.5的主要组分.二次水溶性离子SO₄^2-、NH₄⁺和NO₃^-两两之间存在显著正相关性（相关系数均>0.80），提示二次离子产生的机制及在大气中的演化、沉积具有一定的相似性.无论有无降雨，能见度（Vis）均随着水溶性离子，尤其是二次水溶性离子浓度的增加呈幂函数规律递减.24h累计降雨量≥ 10.0mm时，湿清除作用明显.晴天及降雨量不大的天气下，需注意管控机动车尾气、生物质燃烧和扬尘污染.SOR、NOR分别为0.35、0.12，SO₂同时通过均相和非均相氧化反应转化为SO₄^2-，NO_x主要是通过白天光化学反应转化为NO₃^-.大多数离子和气态前体物均存在明显的日变化规律，这与物质的来源、形成机制和气象条件不同有关.CE/AE摩尔浓度均值为1.5，桂林市PM_2.5总体偏碱性.PM_2.5中SO₄^2-、NO₃^-、Cl^-主要以（NH₄）₂SO₄、NH₄NO₃和NH₄Cl形式存在.PM_2.5中NH₄⁺可能与监测点位交通源排放有关，桂林市应加强交通污染物排放管控.     

城市环境空气中PM2.5和NO2浓度的相关性研究

以湖南省长沙市为研究区域,对城市环境空气中的PM2.5和NO2浓度进行自动监测,并对数据进行相关性分析.结果表明,PM2.5和NO2浓度的季节性变化大,且两者的变化规律一致,均为冬季＞秋季＞春季＞夏季;在一天内,NO2浓度的最低值一般出现在午后,但PM2.5浓度的最低值、峰值出现时间不确定;就功能区分布而言,NO2浓度最高值出现在商业区,而PM2.5浓度分布的区域规律不明显.PM2.5与NO2浓度变化以正相关为主,PM2.5浓度高时,NO2浓度高,反之亦然,两者容易产生叠加污染.总体上,冬、秋季节为PM2.5和NO2主要控制季节.     

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.     

常州市区空气PM2．5污染分布和气象因素影响初探

PM2.5作为一种重要的空气污染物指标,其形态与组成非常复杂,影响人类身体健康。本文根据常州市环境空气自动监测站系统的常年污染物和气象监测资料,研究了常州市PM2.5污染状况及与其他城市的比较,指出PM2.5的冬春季污染较重、夏秋季污染较轻的季节变化特征,日变化的双峰结构特征,以及城市风场和降水对常州市PM2.5浓度的影响规律。研究揭示PM2.5污染与气象因素之间的相关关系,为本地PM2.5监测、预警和污染防治提供参考。     

遵义市PM10和PM2.5污染水平时间分布及其与气象条件的关系研究

对遵义市2014年1月1日-12月31日大气颗粒物在线监测数据分析结果表明,全年PM10和PM2.5质量浓度的变化幅度较大,但变化趋势相似,且具有较好的相关性,其中冬季>春季>秋季>夏季;日变化呈双峰特征分布,夜间峰值比中午峰值大,且夜间PM2.5浓度呈区域性变化特征.选取日平均气温、相对湿度及风速等气象因子,利用Spearman秩相关分析表明遵义市全年PM10和PM2.5质量浓度与气温、相对湿度及风速等气象条件均呈负相关.