APEC会议期间天津市PM_(2.5)污染特征研究

为了解APEC会议期间天津市PM_(2.5)污染特征,2014年11月6日-22日在天津市环境监测中心采集PM_(2.5)样品,分析了水溶性离子、无机元素及碳组分含量。结果表明:APEC会议期间,天津市PM_(2.5)浓度水平为81μg/m3,低于会后114μg/m~3;NO_3~-、SO_4~(2-)和NH_4~+等二次离子在PM_(2.5)中所占比重由会议期间的48.12%下降为会后的42.68%,一次离子所占比重由期间的8.84%上升为会后的14.50%,NO_3~-/SO_4~(2-)比值及硫氧化率(SOR)、氮氧化率(NOR)均高于会后。总无机元素浓度及其在PM_(2.5)中的占比均明显低于会后。有机碳(OC)和元素碳(EC)的浓度及在PM_(2.5)中的占比低于会后,但OC/EC比值及二次有机碳(SOC)在OC中所占比重高于会后。说明APEC期间天津市PM_(2.5)中二次反应较为明显,机动车排放对PM_(2.5)的贡献相对突出,城市扬尘得到明显控制。     

武汉市大气PM2.5中水溶性离子污染特征及来源

于2016年8月—2017年4月采集了武汉市PM2.5样品,使用离子色谱法分析了PM2.5中的水溶性离子(F-、Cl-、SO2-4、NO-3、Na+、NH+4、K+、Mg2+、Ca2+),并研究其污染特征及来源.结果表明,武汉市PM2.5质量浓度变化范围为24.8～215.7μg·m-3,均值为(81.3±38.1)μg·m-3.9种水溶性离子的年均质量浓度占PM2.5质量浓度的29.3%,其中,SO2-4、NO-3、NH+4(三者合称SNA)为主要的水溶性离子,SNA占PM2.5质量浓度的23.3%～32.0%.硫氧化率(SOR)和氮氧化率(NOR)年均值分别为0.4、0.1,说明武汉市大气存在较强的SO2向SO2-4、NO2向NO-3转化的二次过程.观测期间,武汉市的细颗粒物整体呈弱碱性.Ca2+与Mg2+,以及NH+4与NO-3、SO2-4等均有显著相关性,NH+4、NO-3、SO2-4主要以(NH4)2SO4和NH4NO3的形式存在.武汉市全年NO-3/SO2-4比值为0.9,表明固定源贡献相对较大.主成分分析结果表明,武汉市大气PM2.5中水溶性离子主要来自于燃煤及机动车排放、工业生产、扬尘等.     

广州地区SO42-、NO3-、NH4+与相关气体污染特征研究

本文获得了2009年12月1日至2011年12月31日广州二次无机离子(SO2-4、NO-3、NH+4)及相关反应性气体(NOx/SO2/HNO2/HNO3等)的小时浓度数据,并分析了其污染特征.研究结果表明:PM2.5的浓度季节变化特征为冬秋春夏,SO2-4的浓度季节变化特征为秋冬春夏,NH+4的为冬秋春夏,NO-3则为冬春秋夏,SO2-4、NO-3和NH+4之和占PM2.5的比重大小为秋夏春冬;硫氧化率(SOR)均大于0.1,秋冬季节的值高于春夏季节,与SO2-4的浓度变化趋势一致;氮氧化率(NOR)日变化呈单峰形式,最大值出现在06时,最小值出现在14时,春冬季节的值高于夏秋季节,与NO-3的浓度变化趋势一致;广州地区NH3/NH+4除10—12月外,其月均值均大于1;在典型过程中,SO2-4、NO-3、NH+4、SOR、NOR和NH3/NH+4与能见度的变化都存在较好的对应关系,说明广州地区低能见度与二次离子(SO2-4、NO-3、NH+4)的生成有关.     

成都市一次重雾霾天气PM10中水溶性离子污染特征

2015年1月10~19日,对成都市青羊区雾霾期间大气PM10样品进行了采集,分析其质量浓度和9种水溶性离子(F-、Cl-、NO-3、SO2-4、NH+4、Ca2+、Mg2+、K+和Na+)的分布特征。结果表明:此次雾霾期间PM10的平均质量浓度高达357.8μg/m3;水溶性离子的总质量浓度在雾霾天较高,二次无机水溶性离子NO-3、SO2-4和NH+4占总水溶性离子的74.53%以上;雾霾和非雾霾天PM10中水溶性离子的质量浓度、含量百分比和各离子比值体现了本次雾霾是由机动车尾气、燃煤、建筑施工和气象等因素造成;PM10中NO-3/SO2-4的比值范围0.755 1~1.410,均值为1.050,说明成都是燃煤和机动车并存的复合型污染;PM10中NH+4和NO-3、SO2-4两两之间均具有较好的相关性,NH+4和NO-3、SO2-4的相关性系数分别为0.845 0、0.966 0,NH+4和NO-3、SO2-4主要以(NH4)2SO4、NH4NO3形式存在于PM10中,Ca2+和Mg2+的相关性系数高达0.913 0。     

成都市城区PM2.5中二次水溶性无机离子污染特征

2009年4月~2010年1月在成都市城区采集131个PM2.5样品,应用离子色谱法对PM2.5中二次水溶性无机离子(NH+4、NO-3和SO2-4)含量进行分析,并探讨其污染特征.结果表明,PM2.5中NH+4、NO-3和SO2-4的平均浓度值分别为(10.4±8.6)、(19.7±14.6)和(32.8±21.8)μg·m-3,分别占PM2.5质量的(5.5±2.8)%、(11.1±3.5)%和(19.3±6.4)%,三者总和占PM2.5质量浓度的(35.9±12.7)%.PM2.5中NH+4、NO-3和SO2-4的季节变化特征明显,夏、冬两季NH+4、NO-3和SO2-4的浓度均为SO2-4>NO-3>NH+4,其总和占PM2.5质量浓度的百分比为冬(44.3%)>夏(39.4%).相关分析结果显示,NH+4、NO-3和SO2-4在成都主要以NH4HSO4、(NH4)2SO4和NH4NO3形式存在;NO-3/SO2-4比值表明,成都市大气中硫和氮的主要来源以固定源为主;硫氧化速率和氮氧化速率的年均值分别为:0.33±0.12和0.19±0.09,表明成都市PM2.5中SO2-4和NO-3主要经二次转化形成.     

华北地区乡村站点(曲周)夏季PM2.5中二次无机组分的生成机制与来源解析

利用大气PM2.5水溶性组分及其气态前体物在线测量系统(GAC-IC)于2014年6月9日~7月11日对华北地区乡村站点曲周大气PM2.5中水溶性组分及其气态前体物进行了在线测量,分析了PM2.5中水溶性组分与气态前体物日变化规律及其相互作用,探讨了当地细颗粒物的气粒转化机制并分析了其来源.结果表明夏季曲周大气PM2.5中水溶性无机离子与相关气态前体物的浓度呈现明显的日变化规律.观测期间,PM2.5中SO2-4、NH+4和NO-3的平均浓度分别是26.28、18.08和16.36μg·m-3,是PM2.5中最主要的水溶性无机离子,约占PM2.5质量浓度的76.23%;气态前体物中,NH3浓度明显偏高、平均值为44.85μg·m-3,主要来源于当地的农业活动排放;硫氧化率(SOR)和氮氧化率(NOR)平均值分别是0.60和0.30,表现出明显的二次污染特征.经相关性分析发现:曲周大气PM2.5中NH+4与NO-3、SO2-4有良好的相关性,且表现为富氨状态,NH+4以(NH4)2SO4形式存在,NO-3的生成主要受HNO3的限制.对NH4NO3平衡进行研究发现:与夜间相反,白天曲周大气环境不利于NH4NO3生成和保持.结果也表明,二次转化是曲周夏季细颗粒物的主要来源,堆肥与农田释放的NH3是导致高浓度二次无机颗粒物(SNA)的重要因素.     

东莞市大气亚微米粒子PM1及其中水溶性无机离子的污染特征

2011年8月—2012年7月期间,利用中流量(100 L·min-1)大气采样器对东莞市A和B两点(A:生活区,B:工业区)进行PM1、PM1~2.5、PM2.5~10采样,并定量分析颗粒物上F-、Cl-、NO-3、SO2-4、NH+4、Na+、K+、Ca2+、Mg2+等9种水溶性无机离子.分析结果显示,工业区B点的细粒子污染较生活区A点严重,B点PM1质量浓度年均值为48μg·m-3,其浓度是A点的1.2倍.A、B两点PM1对PM2.5和PM10的质量贡献率无明显差异,平均贡献率分别高达69%和45%.二次离子SO2-4、NO-3、NH+4及与燃烧行为有关的K+、Cl-等5种离子在细粒子PM1上富集,这5种离子对PM1质量的贡献率分别为18.82%~19.76%、4.98%~5.47%、3.98%~4.12%、2.03%~2.27%和3.39%~3.78%.而其他4种离子,Ca2+、Mg2+、F-和Na+积聚在粗粒子PM2.5~10上.PM10/PM2.5/PM1三种粒子中,PM1粒子酸性值AE/CE(阴离子当量浓度/阳离子当量浓度)比值和硫转化率SOR、氮转化率NOR值均是最高.     

青岛大气中酸碱气体及PM2.5中水溶性离子的浓度特征和气粒平衡关系

2012年11~12月在青岛采集58套denuder和PM2.5样品,分析了其中酸碱气体及相应的颗粒态组分浓度,探讨了它们的浓度特征和气粒平衡关系.青岛大气中HNO3、HNO2、HCl、SO2和NH3平均浓度分别为1.36、1.64、1.46、27.58和2.95μg·m-3.PM2.5中NO-3、NO-2、Cl-、SO2-4和NH+4浓度分别为6.49、0.12、1.95、9.36和6.04μg·m-3.霾天大气中酸碱气体浓度较之晴天时的增幅明显低于PM2.5中相应离子浓度的增幅;雾天时,除HNO2外其他气体浓度均低于晴天,但PM2.5中相应离子浓度较之晴天时均有明显增加.采样期间青岛大气为富氨环境,PM2.5中NH+4主要以(NH4)2SO4的形式存在,NO-3生成主要受HNO3的限制.利用ISORROPIAⅡ模型探讨了青岛PM2.5中二次离子的控制因子,通过敏感性实验发现NH+4对总NH3(TNH3)变化响应不敏感,但对总H2SO4(TSO4)和总HNO3(TNO3)变化响应敏感;NO-3和SO2-4则分别仅对TNO3和TSO4变化响应敏感,这暗示了减少TNO3和TSO4而不是TNH3的排放对降低青岛大气中PM2.5浓度更有效.     

亚青会期间南京污染气体与气溶胶中水溶性离子的分布特征

使用β射线测尘仪、EMS污染气体监测系统、安德森9级采样器和IC型离子色谱分析仪对2013年8月10~28日南京市亚青会期间PM2.5、污染气体和水溶性离子进行了观测分析.结果表明,在亚青会期间PM2.5、NO2、O3和CO的浓度分别为37.0、19.3、48.1和0.7×103μg·m-3,分别比亚青会前降低了26.0%、42.6%、36.1%和46.1%.亚青会期间,细粒子段主要水溶性离子为Na+、NH+4、Ca2+和SO2-4,占80.6%;粗粒子段主要水溶性离子为Na+、Ca2+、NO-3和SO2-4,占77.9%.Ca2+、Mg2+和NO-3在亚青会期间为双峰型分布,其余离子为三峰型分布;亚青会前和后水溶性离子均为三峰型分布.由NO-3/SO2-4的值判断亚青会前和后南京市SO2和NOx主要来自于移动源,在亚青会期间主要来自固定源.     

中国海峡西岸城市群冬季PM2.5和PM10中水溶性离子的污染特征

为了研究中国海峡西岸城市群冬季大气颗粒物水溶性离子的污染特征,采集该区域8个城市共14个采样点位(包含1个背景点)的PM2.5和PM2.5~10样品,采用离子色谱分析F-、Cl-、NO3-、SO42-、Na+、K+、NH4+、Ca2+和Mg2+ 9种水溶性离子的质量浓度.结果表明,海峡西岸城市群冬季大气颗粒物污染严重,PM2.5和PM10的日均值分别为89.65,135.65μg/m3,PM2.5占PM10的66.1%.城区水溶性无机离子主要集中在PM2.5上,其浓度分布存在空间差异,温州地区水溶性无机离子浓度处于较高水平;SO42-、NO3-和NH4+是水溶性无机离子的主要贡献者,其占PM2.5 中水溶性离子总量的79.6%~89.0%,占PM10的74.2%~83.4%.由于受冬季季风的影响,该区域非海盐离子对水溶性无机离子的贡献较大.NO3-/SO42-的质量浓度比显示,冬季海峡西岸城市群已处于机动车污染与燃煤污染并存的复合型污染状态.     

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.     

成都市中心城区春季大气颗粒物PM_(2.5)的污染特征研究

于2012年5月11日至5月15日同时对成都中心城区及其大气环境监测对照点都江堰灵岩寺大气PM2.5进行采集,并分析其中的化学组分。研究结果表明:成都市中心城区PM2.5的总体质量浓度大于灵岩寺,且各化学组分的质量浓度也均大于灵岩寺。两站点PM2.5中OC/EC均大于2,有2次有机碳的存在;中心城区WSOC和TN日均浓度大于灵岩寺,同时发现中心城区TN日变化趋势与灵岩寺一致,WSOC变化不明显;水溶性二次离子(SO2-4、NO-3和NH+4)浓度相对较高,中心城区SO2-4/NO-3值比灵岩寺小,说明成都市机动车尾气是主要排放源。     

南京北郊冬季霾天PM2.5水溶性离子的污染特征与消光作用研究

为了探讨霾天下大气细颗粒物(PM2.5)中水溶性离子的污染特征及其对大气消光的影响,在2013年1月25日至2月3日于南京北郊进行了PM2.5连续在线监测.利用颗粒物-液体转换采集系统(PILS)连续采集水溶性样品,与离子色谱联用分析了其中SO2-4、NO-3、NH+4、Cl-、Na+、K+、Mg2+和Ca2+的含量;同时采用扫描电迁移率粒径谱仪(SMPS)和空气动力学粒径谱仪(APS)测量细粒子的粒径谱分布;采用三波长光声黑碳光度计(PASS-3)实时在线测量细粒子的散射和吸收消光系数;并实时监测痕量气体浓度.结果表明,观测期间霾与非霾天PM2.5中水溶性离子的总质量浓度分别为70.3μg·m-3和22.9μg·m-3;二次吸湿性组分SO2-4、NO-3和NH+4为主要的污染离子.霾天有利于SO2和NOx向SO2-4和NO-3的转化,尤其是NOx的氧化.运用多元线性回归统计方法,建立了PM2.5干消光系数与气溶胶化学成分之间的经验公式,发现NH4NO3对南京冬季消光的贡献最大,其次为(NH4)2SO4、有机碳(OC)和元素碳(EC).两次重污染事件中,污染前体物的一次排放和二次转化的增加分别是造成离子浓度升高的主要原因.     

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.     

广州城区秋季大气PM_(2.5)中主要水溶性无机离子分析

分别在广州市中心城区高楼顶(距地50m)和交通干线路边(距地1.2m),于2006年秋季连续一周采集了大气PM2.5样品,对比分析了SO42-、NO3-、Cl-、F-、Na+、NH4+、Ca2+、K+、Mg2+等9种水溶性无机离子含量。结果表明,楼顶相对充分混合大气中PM2.5的质量浓度范围59.5～129.5μg/m3,均值为83.7μg/m3;交通干线路边大气PM2.5的质量浓度范围为108.4～132.2μg/m3,均值为121.1μg/m3。9种离子总浓度平均达到50.9(楼顶)和44.1(路边)μg/m3,占PM2.5质量浓度的60.8%(楼顶)和36.4%(路边)。SO42-和NO3-为水溶性无机离子主要组成,其占PM2.5质量浓度的比例均是楼顶高于路边,显示二次气溶胶对楼顶充分混合大气中PM2.5有较大贡献,而路边样品中一次来源贡献相对较大。计算表明采样期间海盐对广州大气PM2.5中的水溶性组分贡献较小。NH4+当量浓度远小于SO42-和NO3-的当量浓度,中和度远1,反映PM2.5酸性较强,且楼项PM2.5粒子酸性高于路边样品。     

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...     

春季南充城区PM_(10)污染水平及其水溶性离子特征研究

采用中流量颗粒物采样器采集了60个可吸入颗粒物(PM10)环境样品,并用离子色谱法(IC)对所采集样品中的8种水溶性离子组成特征进行了分析。结果显示,春季南充城区空气质量良好,PM10中8种水溶性离子浓度大小为SO2-4NO-3Ca2+Na+Cl-K+F-Mg2+。其中SO2-4、NO-3和Ca2+的平均质量浓度分别占总水溶性无机离子(TWSII)的62.4%、23.9%和4.7%。NO-3和SO2-4及Ca2+和Mg2+具有良好的相关关系,燃煤源对PM10的贡献大于机动车移动排放源的贡献;水溶性无机离子主要以NaCl、MgSO4和Mg(NO3)2的形式存在。     

邯郸市PM_(2.5)中水溶性无机离子污染特征及来源解析

本研究通过对邯郸市环境空气中PM2.5样本进行采集和成分检测,分析了该地区PM2.5中水溶性无机离子的污染特征,并结合气象要素(风速、温度)、气态污染物(O3、NO2、SO2、CO)、SOR(硫氧化率)、NOR(氮氧化率)对其主要来源进行了解析.研究结果表明:总水溶性无机离子(TWSII)浓度季节变化特征明显,秋、冬季高于春、夏季.SO2-4、NO-3、NH+4是PM2.5中主要的水溶性无机离子,在TWSII中所占的比例为夏(93.2%)冬(85.6%)秋(85.5%)春(84.0%).春、夏、秋三季PM2.5呈酸性,冬季显碱性.此外还分析得到,SO2-4在四季中均以(NH4)2SO4的形式存在.NO-3在冬季以NH4NO3的形式存在,其余季节中以NH4NO3、HNO3等共存.绝大部分Cl-在冬季以NH4Cl的形式存在,其它季节中以NH4Cl、KCl等的形式存在.均相反应是SO2-4的主要生成途径,夏、冬季也伴随有非均相反应.NO-3的生成以均相反应为主(春、夏、秋),在冬季均相反应与非均相反应同时存在.应用因子分析法解析出4个主因子,其中,工业、燃煤、交通、生物质燃烧等综合源是PM2.5中水溶性无机离子的主要来源.     

2012~2013年间北京市PM2.5中水溶性离子时空分布规律及相关性分析

2012年8月~2013年7月,在北京市包括城市背景、城区、郊区以及边界传输点在内的9个监测点位进行大气细颗粒物PM2.5样品的采集与分析,共获得486个有效样本及9种水溶性离子的质量浓度.观测期间9种水溶性离子总质量浓度为60.5μg·m-3,浓度水平高低顺序分别为NO-3SO2-4NH+-4Cl-Na+K+Ca2+F-Mg2+;其中SO2-4、NO-3和NH+4(三者简称SNA)占全部所测水溶性离子的88%;NO-3是全年波动范围最大的二次离子.对所测阴、阳离子相关性研究发现,阴、阳离子总体相关性良好,春、冬季阴、阳离子相关性要好于夏、秋季.对不同颗粒质量级别中的水溶性离子研究发现,SNA积累活跃,相对于SO2-4的积累,NO-3和NH+4在二次离子的形成过程中占据主导地位;NO-3是重污染过程累积效应比较明显且贡献相对较高的二次离子.     

采暖期与非采暖期青岛市区PM2.5组分特征及来源分析

利用2019年4月6日-2020年4月5日监测数据,分析了青岛市区采暖期和非采暖期大气颗粒物、PM2.5水溶性离子组分的污染特征及来源.结果表明:采暖期PM2.5和PM10浓度均高于非采暖期.NO3-、SO42-、NH4+等二次无机离子是采暖期和非采暖期的主要离子组分,且采暖期NO3-、NH4+、Na+的占比较非采暖期...