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.      

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.      

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.     

2020年春节期间天津市重污染天气污染特征分析

为了解春节期间重污染天气污染特征,基于城区点位2020年1月高时间分辨率的在线监测数据,开展天津市春节期间重污染分析.结果表明：区域污染物输送叠加本地污染物排放和不利气象条件导致春节重污染的发生,重污染期间天津市平均风速为0.97 m·s^-1,平均相对湿度为70%左右,边界层高度为210 m,水平和垂直扩散条件均较差.春节重污染期间,天津市PM_2.5、SO₂、NO₂和CO平均浓度分别为219、14、46 μg·m^-3和1.9 mg·m^-3,与春节前重污染相比,春节重污染期间污染程度有所降低,尤其是NO₂浓度下降明显.PM_2.5浓度空间分布表明,天津远郊区依然存在烟花爆竹燃放情况.春节重污染期间,城区PM_2.5中主要化学组分为二次无机离子（NO₃^-、SO₄^2-和NH₄⁺）、OC、K⁺和Cl^-,平均浓度分别为96.4、22.5、9.5和8.9 μg·m^-3,在PM_2.5中占比分别为41.3%、9.7%、4.1%和3.8%.与春节前重污染相比,受移动源减少、工业企业排放降低、工地停工影响,春节重污染期间NO₃^-、SO₄^2-、NH₄⁺、EC和Ca²⁺浓度及其在PM_2.5中占比明显下降;受烟花爆竹燃放影响,OC、K⁺、Cl^-和Mg²⁺浓度及其在PM_2.5中占比均上升.与清洁天气相比,春节重污染期间PM_2.5中二次无机化学转化明显增强.PMF解析结果表明,春节重污染期间,天津市城区PM_2.5的主要来源为二次无机盐、燃煤和工业、烟花爆竹及生物质燃烧、机动车和扬尘,贡献分担率分别为40.1%、30.6%、20.6%、6.9%和1.8%.与春节前重污染相比,春节重污染期间二次无机盐、机动车和扬尘贡献率分别下降25.5%、62.9%、71.4%,燃煤和工业贡献率上升51.5%,烟花爆竹及生物质燃烧源显著上升.无论是重污染还是非重污染,常态化还是特殊时期,二次无机盐、燃煤和工业排放始终是天津市PM_2.5最主要的来源,产业结构和能源结构的调整始终是天津大气污染防治的主要方向.     

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...     

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...     

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。     

沈阳冬季PM2.5中水溶性离子变化特征及来源分析

为了研究沈阳冬季PM2.5中各水溶性离子变化特征及来源,该研究分别于2016年～2019年每年的1月间,在沈阳市南十东路点位采集了 PM2.5样品,并采用DX-120型离子色谱仪对样品中的水溶性离子进行了分析.结果表明,水溶性离子约占PM2.5浓度的1/3左右,其中NO3-、SO42-、NH4+、Cl-和K+这5种离子...     

长沙市秋季PM2.5中水溶性离子特征及其来源解析

为探究长沙市秋季PM_(2.5)水溶性无机离子组成特征和来源,于2017年9月～11月在长沙城区连续采集大气颗粒物PM_(2.5)样品共85个,并用离子色谱仪分析样品中的9种水溶性无机离子(F~-、Cl~-、NO_3~-、SO_4~(2-)、K~+、Na~+、Ca~(2+)、Mg~(2+)、NH_4~+)。结果表明,长沙市秋季PM_(2.5)质量浓度的平均值为56. 3±39. 6μg/m~3,总水溶性无机离子质量浓度平均值为29. 47±19. 10μg/m~3,占PM_(2.5)的52. 3%,其中NO_3~-、SO_4~(2-)、NH_4~+是PM_(2.5)中最主要的离子成分。霾天PM_(2.5)平均质量浓度约是清洁天的3倍,NO_3~-、NH_4~+、K~+、Cl~-四种离子的快速增长对霾天PM_(2.5)中离子的贡献最大。由PMF模型解析可知,秋季大气PM_(2.5)主要来源于机动车尾气和燃煤源,而扬尘、生物质燃烧源、工业源和海盐的贡献不到30%。长沙市秋季大气污染呈现机动车尾气等移动源和燃煤等固定源的混合型污染为主。     

盘锦市冬季PM2.5水溶性离子特征及来源分析

为探讨盘锦市冬季PM_(2.5)水溶性离子污染特征和来源,于2017年1月采集3个点位的PM_(2.5)样品,用ICS-900离子色谱仪分析了8种离子(Na~+、Mg~(2+)、Ca~(2+)、K~+、NH_4~+、SO_4~(2-)、Cl~-和NO_3~-).开展了PM_(2.5)和离子浓度特征分析、硫氧化率(SOR)和氮氧化率(NOR)计算、离子平衡计算、主成分分析等.结果表明:盘锦市冬季PM_(2.5)浓度与水溶性离子浓度特征为文化公园开发区第二中学;SO_4~(2-)、NO_3~-、NH_4~+质量浓度较大;冬季硫氧化率(SOR)和氮氧化率(NOR)的均值均大于0.10,说明SO_4~(2-)、NO_3~-主要由SO_2和NO_x转化而来;阳离子和阴离子当量相关性较强;开发区整体上呈现出中性,文化公园与第二中学呈现出偏碱性;盘锦市PM_(2.5)中水溶性离子主要来源于煤烟尘,生物质燃烧,二次粒子以及扬尘.     

基于样方法的天津市春季道路扬尘PM2.5中水溶性离子特征及来源解析

为研究天津市道路扬尘PM_(2.5)中水溶性无机离子组分特征及其来源,于2015年4月采集天津市道路扬尘样品,利用再悬浮采样器将采集的样品悬浮到滤膜上,用离子色谱仪分析其水溶性无机离子组分,利用相关分析和比值分析及主成分法对其污染特征和来源进行探讨.结果表明,天津市8种水溶性无机离子占道路扬尘PM_(2.5)的6.13%±2.32%;不同道路类型道路扬尘PM_(2.5)中水溶性无机离子总量差异较大.相关性分析表明Na~+、K~+、Mg~(2+)和Ca~(2+)这4种离子同源性较高.NO_3~-/SO_4~(2-)比值显示固定源对天津市春季道路扬尘PM_(2.5)的影响更为显著.通过主成分分析法可知,天津市春季道路扬尘PM_(2.5)主要来源于燃煤源、移动源、生物质燃烧源和建筑施工扬尘.     

2015年春节北京市空气质量分析

对2015年春节(2月18~24日)期间北京市PM2.5、PM10、SO2、NO2的浓度及PM2.5组分进行了分析,并基于PM2.5/CO比值法定量估算了除夕夜烟花爆竹PM2.5排放量.结果表明,春节期间北京市PM2.5、PM10、SO2、NO2的平均浓度分别为116.85、184.71、22.14、36.27μg·m-3,比2014年同期分别增长52.61%、92.41%、-40.15%、-0.46%;除夕夜01:00PM2.5、PM10、SO2、NO2峰值浓度分别为412.69、541.63、152.73、51.09μg·m-3,比2014年同期峰值浓度分别增长19.02%、14.37%、76.57%、11.35%;污染物峰值浓度空间分布上人口密集地区浓度水平明显较高;具有烟花燃放特征的指示性PM2.5组分ρ(Cl-)、ρ(K+)、ρ(Mg2+)峰值浓度分别是2013~2014年各项离子年均浓度的18.85、66.72、70.10倍;烟花爆竹燃放会在短时间内造成严重的大气污染,除夕夜北京市区烟花爆竹排放PM2.5总量约为2.13×105kg.进一步分析显示春节半月期间污染源排放量大幅降低对北京市空气质量的改善效果明显.     

苏州市PM2.5中水溶性离子的季节变化及来源分析

2015年在苏州市城区采集大气细颗粒物PM_(2.5)样品共87套,用重量法分析了PM_(2.5)的质量浓度,离子色谱法分析了颗粒物中F-、Cl-、NO_3~-、SO_4~(2-)、Na~+、NH_4~+、K~+、Mg~(2+)和Ca~(2+),共9种水溶性无机离子.观测期间,苏州市PM_(2.5)的年均质量浓度为(74.26±38.01)μg·m-3,其季节特征为冬季春季秋季夏季;9种水溶性离子的总质量浓度为(43.95±23.60)μg·m~(-3),各离子的浓度高低顺序为NO_3~-SO_4~(2-)NH_4~+Na~+Cl~-K~+Ca~(2+)F-Mg~(2+);SNA(SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+三者的简称)是最主要的水溶性离子;SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+三者之间具有显著的相关性,它们在PM_(2.5)中主要是以NH_4NO_3和(NH_4)_2SO_4的结合方式存在.苏州市PM_(2.5)中水溶性离子的主要来源包括工业源、燃烧源、二次过程和建筑土壤尘等.     

郑州市大气细颗粒物中水溶性离子季节性变化特征及其源解析

为探究郑州市PM_2.5的污染水平,水溶性离子组成特征并进行来源分析,于2016年四季进行PM_2.5周年膜采样,每个季节连续采集30 d共采集有效样品170个.分别采用重量法测定PM_2.5的质量浓度,离子色谱法测定水溶性离子浓度,并使用主成分分析法对其进行来源解析.结果表明,在采样期间郑州市PM_2.5年均质量浓度为150.72μg·m^-3,季节性特征明显,冬季最高,夏季最低,秋季略高于春季.NH₄⁺、NO₃^-、SO₄^2-是郑州PM_2.5中最主要的无机水溶性离子,三离子之和占所测7种水溶性离子总含量的比例分别为92.55%（春）、92.94%（夏）、93.06%（秋）和93.15%（冬）.阴阳离子电荷当量年均值为0.886,PM_2.5呈弱碱性.春、夏季节铵盐的存在形态为NH₄NO₃和（NH₄）₂SO₄,秋季铵盐的存在形式可能为NH₄NO₃、（NH₄）₂SO₄和NH₄HSO₄,冬季NH₄⁺除上述3种存在形式外,可能还以NH₄Cl或其他形式存在.郑州市大气中存在较强的SO₂、NO₂二次转化过程,水溶性离子的主要来源是二次转化过程,化石燃料和生物质燃烧、矿尘、农业活动以及土壤和建筑尘等.     

遵义市PM2.5中水溶性离子的污染特征及来源解析

为探究遵义市PM_2.5中水溶性离子的污染特征及来源,于2018年6月~2019年5月采集了遵义市两个采样点共120个PM_2.5样品,并利用离子色谱法对样品中8种水溶性离子进行了分析。结果表明：采样期间,遵义市PM_2.5平均值为47.6±19.3 μg/m³,呈现冬春高、夏秋低的季节变化特征;8种水溶性离子平均质量浓度顺序为SO₄^2- > NO₃^- > NH₄⁺ > Ca²⁺ > K⁺ > Cl^- > Na⁺ > Mg²⁺,平均值为13.74 μg/m³,水溶性离子质量浓度的季节变化与PM_2.5变化趋势相似;SO₄^2-、NO₃^-、NH₄⁺（SNA）是PM_2.5中主要水溶性离子,占比为83.8%,说明遵义市大气PM_2.5二次污染较严重;相关性分析表明,PM_2.5中NH₄⁺主要以（NH₄）₂SO₄、NH₄HSO₄的形式存在,部分以NH₄NO₃的形式存在;[NO₃^-]/[SO₄^2-]小于1,表明固定源为主要污染源;主成分分析结果表明,PM_2.5中水溶性离子主要来源于燃煤、交通混合源、土壤、建筑扬尘及农业源。     

宿迁市PM2.5中水溶性无机离子的季节特征和来源分析

为了研究宿迁市PM_2.5中水溶性无机离子的季节特征和来源,于2017年5月至2018年1月在宿迁市水汽通道上的3个监测点位采集了171份PM_2.5样品,分析了PM_2.5质量浓度以及9种水溶性无机离子含量.结果表明,宿迁市PM_2.5中水溶性无机离子的年均浓度为(44.08±34.61)μg·m^-3,占PM_2.5质量的41.8%, 9种水溶性离子浓度大小排序为ρ(NO^-₃)>ρ(SO₄^2-)>ρ(NH⁺₄)>ρ(Cl^-)>ρ(Na⁺)>ρ(Ca²⁺)>ρ(K⁺)>ρ(F^-)>ρ(Mg²⁺),其中NO^-₃、 SO...     

南京江北新区冬季PM2.5中化学组分的昼夜变化特征及其来源解析

为更好地了解南京江北新区大气气溶胶中水溶性离子的昼夜变化特征,冬季连续采集了2个月的PM_2.5样品,研究其水溶性离子昼夜变化特征及来源解析.结果表明,观测期间水溶性离子质量浓度变化范围为17. 07～168. 43μg·m^-3,均值为(59. 01±30. 75)μg·m^-3,且白天的水溶性离子平均质量浓度高于夜晚. NO₃^-和NH₄⁺的浓度占离子总浓度的比值在夜晚偏高,而SO₄^2-和Cl^-则在白天偏高. SO₄^2-、NO₃^-和NH₄⁺(SNA)是南京市PM_2.5中最重要的水溶性离子,其质量浓度在污染天要高于清洁天.白天和夜晚的阴阳离子平衡比值(AE/CE)大于1,说明PM_2.5呈酸性.相关性分析...     

华中地区夏季PM2.5中水溶性离子污染特征及来源分析

为探究我国华中地区不同区域夏季大气PM_2.5中水溶性离子污染特征及来源,选取武汉、随州和平顶山分别作为城市、郊区和农村监测站点进行大气PM_2.5样品采集,分析了大气中PM_2.5质量浓度以及8种水溶性无机离子含量.结果表明,采样期间3个站点ρ（水溶性离子）呈明显的空间分布特征,即:平顶山[（36.29±9.82）μg·m^-3]>武汉[（32.55±10.05）μg·m^-3]>随州[（26.10±6.23）μg·m^-3],分别占PM_2.5的质量分数为52.47%、 51.32%和48.61%,平顶山站点由于农村生物质燃烧活动,水溶性离子占比最大,其中,二次离子（SNA）是主要的离子成分,分别占总水溶性离子的95.65%、 96.12%和97.33%.武汉（0.64）和随州（0.63）站点硫氧化率均值高于平顶山站点（0.50）,而武汉（0.18）和平顶山（0.19）站点氮氧化率高于随州站点（0.15）,站点间硫氧化率和氮氧化率差...     

成都平原大气颗粒物中无机水溶性离子污染特征

为探讨成都平原大气颗粒物中水溶性离子的污染特征,识别水溶性离子的组成、分布和时空变化,有针对性地控制重污染和灰霾天气,于2013年8月~2014年7月,在成都平原的5个监测点位共采集1 476个颗粒物样品,应用离子色谱法对PM10和PM_(2.5)中8种无机水溶性离子(SO_4~(2-)、NO_3~-、NH_4~+、K~+、Na~+、Ca~(2+)、Mg~(2+)、Cl~-)进行测量.结果表明在观测期间,PM_(2.5~10)和PM_(2.5)中无机水溶性离子总量分别为11.35μg·m-3和36.93μg·m-3,分别占ρ(PM_(2.5)~10)和ρ(PM_(2.5))的37.8%和46.6%;其中二次离子(SO_4~(2-)、NO_3~-和NH~+4,SNA)约占各自水溶性离子总量的81.1%和89.9%.水溶性离子质量浓度冬季最高,春秋季相当,夏季最低.ρ(SO2-4)/ρ(PM_(2.5))夏秋季较高,而ρ(NO_3~-)/ρ(PM_(2.5))冬季最高,夏季最低.SNA、Cl~-、K~+大多分布在PM_(2.5)中,Ca~(2+)和Mg~(2+)主要分布在PM_(2.5~10)中.PM_(2.5)基本呈中性,水溶性离子主要以(NH_4)_2SO_4、NH_4NO_3、KNO_3、NaCl、KCl等形式存在.ρ(NO_3~-)/ρ(SO_4~(2-))揭示固定源依然是PM_(2.5)的主要来源.硫氧化速率(SOR)和氮氧化速率(NOR)年均值分别为0.31和0.13,SOR夏季最高,NOR冬季最高,二者变化趋势相反.成都平原PM_(2.5)呈区域性复合污染特征,SNA是造成ρ(PM_(2.5))增加的主导因素.