渭南市降水中常量无机离子特征及其来源解析

根据2011—2014年渭南市连续采集的117次降水样品中10种常量无机离子浓度(NH_4~+、Ca~(2+)、Na~+、K~+、Mg~(2+)、SO_4~(2-)、NO_3~-、Cl~-、F~-、NO_2~-)的测试结果,运用趋势分析法和相关分析法分析了降水中常量无机离子的化学特征,并结合富集因子法及端源贡献法探究其来源.结果表明:研究时段内,渭南市降水中各离子浓度大小顺序为NH_4~+SO_4~(2-)Ca~(2+)NO_3~-Na+Mg~(2+)K+Cl-F-NO_2~-,主要阴离子是SO_4~(2-)和NO_3~-,共占阴离子总量的92.35%,主要阳离子是Ca~(2+)和NH_4~+,共占阳离子总量的86.17%;降水总离子年平均当量浓度为814.58μeq·L-1,表现出显著的季节差异,且呈现冬季秋季春季夏季,分析原因主要受排放源、气象因素、植被、降水量等因素影响;SO_4~(2-)和NO_3~-90%以上由人为源贡献,Ca~(2+)和Mg~(2+)主要来源于地壳风化,Na~+海盐源和非海盐源贡献约各占一半,K~+98.47%来源于生物质燃烧或地表岩石矿物风化等非海盐源,F-和NH_4~+则几乎全部由人为源贡献.     

太原市五年降尘及降水中主要离子特征

随着我国工业化和城镇化的深入推进,人们对城市大气环境质量关注日益增加。连续五年对山西省太原市5个点位进行监测,考察降水中主要离子时间变异及大气干湿沉降规律。结果表明:太原市五个监测点年均干沉降量排序为太钢工业区坞城(东)桃园(市中)晋祠(景区)上兰(市郊),其中太钢年均沉降量是上兰的三倍。降尘量除了在不同点位差异较大外,相同点上不同季节也有较大波动,表现为各监测点春季和冬季降尘量为全年最高。而夏季由于降雨较多,干沉降最少。总体上,近五年各点干沉降量呈现逐年下降的趋势。湿沉降方面以桃园为市区代表分析,SO_4~(2-)、NO_3~-、Ca~(2+)和NH_4~+是太原市桃园降水中主要的无机离子,其加权平均浓度范围为3.1～19 mg/L,各离子浓度在干燥的冬春季较高,且近五年其浓度及沉降量快速增加。桃园降雨中SO_4~(2-)和NO_3~-仍然是最主要的致酸离子,SO_4~(2-)年均沉降量分别是NO_3~-、Ca~(2+)和NH_4~+的1.7、3.9、5.9倍。Ca~(2+)、NH_4~+和Mg~(2+)的中和因子分别是0.42、0.30、0.14,说明Ca~(2+)、NH_4~+对酸雨缓冲作用大于Mg~(2+)。2013～2017年太原市桃园降雨SO_4~(2-)/NO_3~-和NH_4~+/NO_3~-比值分别为1.7和0.3,表明酸雨类型由硫酸型向混合型发展,主要是近年来NO_3~-浓度增幅大于SO_4~(2-)和NH_4~+。总的来看,近些年太原市政府大力提倡节能减排带来明显效果,但工业厂矿区周边降尘污染依然严重,属于今后城市环境治理的重点。     

祁连山东段降水的水化学特征及离子来源研究

我国西北地区深处内陆,水汽经过长距离输送才可以到达,降水量少且变率大,与季风区降水有很大不同.运用因子分析法、富集因子法、后向轨迹分析法,对2013-05-01~2014-07-11连续收集的降水主要离子进行分析,研究了祁连山东段降水的水化学特征及离子来源.结果表明,祁连山东段降水电导率值的变化范围在29.20~892.00μS·cm-1之间,p H值在7.02~8.89之间,降水电导率受碱性元素控制,为弱碱性水;降水中阳离子浓度大小排序为Ca~(2+)Mg~(2+)Na~+NH_4~+K~+,阴离子浓度大小排序为SO_4~(2-)Cl-NO_3~-,降水为SO_4~(2-)-Ca~(2+)型;降水中K~+、Mg~(2+)、Ca~(2+)、NH+4、Cl-、NO_3~-、SO_4~(2-)浓度在秋季最高,Na+浓度在冬季最高;降水中的Na+和Cl-主要是海源贡献,但Na+在冬季也有陆源贡献,Cl~-在秋季有人为源的影响,K+、Mg~(2+)、Ca~(2+)主要是陆源贡献,Mg~(2+)在冬季有人为源的影响,NO_3~-和SO_4~(2-)主要是人为源的贡献;降水中离子来源的水汽输送有西北、北方、北方+东南、西北+东南、西北+西南、西北+北方+东南路径,其中西北路径是最主要来源.祁连山降水中海源离子通过西风环流和季风环流长距离输送,陆源离子主要由中亚、新疆、蒙古高原的沙漠和戈壁提供,人为源离子主要与各路径上的城市污染和绿洲工、农业生产有关,而降水中离子含量多少受各天气系统的强弱变化影响.     

西安市大气降水污染和沉降特征及其来源解析

基于东亚酸沉降监测网(Acid Deposition Monitoring Network in East Asia,EANET)的湿沉降观测数据,分析了2000～2017年西安市大气降水化学特征、沉降特征以及潜在来源.结果表明,2000～2017年西安市降水pH和电导率的变化分别呈上升和下降趋势;大气降水中离子平均浓度大小依次为SO_4~(2-) Ca~(2+) NH_4~+ NO_3~- Na+ Cl- Mg~(2+) K+,其中SO_4~(2-)浓度占总离子的比值由2000年的38. 6%降低到2017年的27. 9%.近年来的SO_4~(2-)和NO_3~-的比值表明,西安市大气污染物排放类型有由燃煤型向混合型转变的趋势.近十几年来SO_4~(2-)的沉降量整体呈下降趋势,与Mann-Kendall检验所得结果基本一致.西安市大气降水中氮和硫的沉降量分别为16. 89 kg·(hm~2·a)~(-1)和33. 52 kg·(hm~2·a)~(-1),并且NH_4~+-N为西安市大气活性氮的主要沉降成分.机动车排放既是SO_4~(2-)的主要贡献者,又是NO_3~-的主要贡献者,对SO_4~(2-)和NO_3~-的贡献占比分别为15. 43%和72. 99%.对NH_4~+贡献最大的是农业源,占比达到75. 47%.     

中国西南酸雨区降水化学特征研究进展

西南酸雨区为我国主要酸雨沉降区,且是全球三大喀斯特集中分布区之一.本文将该区9个地点的降雨资料进行了总结、整理和分析,数据包括pH值和主离子成分(Cl~-、SO_4~(2-)、NO_3~-、Ca~(2+)、NH_4~+、Mg~(2+)、K~+、Na~+).该地区降雨中的主要阴离子为SO_4~(2-)和NO_3~-,主要阳离子为Ca~(2+)和NH_4~+.与我国其它地区相比,其酸性离子、碱性离子和总离子浓度均普遍高于东南地区、而低于我国北方地区.西南酸雨区主要以pH值为4.5~5.6的弱酸性降雨为主,占总降雨频次的58%左右.根据酸、碱性离子的相关性、中和因子等分析结果,该区雨水中的酸性物质可能受到了碱性离子的中和作用,其中起主要中和作用的离子为Ca~(2+)和NH_4~+.将该区雨水pH值和酸、碱性离子浓度与我国其它地区进行对比研究发现,西南酸雨区降雨受到的中和作用要强于东南地区,但弱于北方地区的降雨.通过对西南酸雨区降雨中主要离子来源的分析和估算,降雨中的酸性离子SO_4~(2-)和NO_3~-主要来自于人为污染;99.7%的Ca~(2+)和84.0%的Mg~(2+)为陆源贡献,这可能与西南地区碳酸盐岩广泛分布有关.     

台湾彭佳屿岛春季TSP中水溶性离子源解析

于2010年春季,在台湾省北部东海海域彭佳屿岛采集了60个总悬浮颗粒(TSP)样品,用离子色谱测定了8种水溶性离子(Na~+、Mg~(2+)、Ca~(2+)、K~+、NH_4~+、Cl~-、SO_4~(2-)和NO_3~-)浓度.结合HYSPLIT气团后向轨迹模型、离子化学计量学关系、离子相关性分析和主成分分析,探讨了彭佳屿岛春季TSP中水溶性离子的主要来源.结果表明:彭佳屿岛春季TSP中水溶性离子质量浓度顺序依次为SO_4~(2-)(7.70±4.53)μg/m~3Cl~-(6.17±3.85)μg/m~3Na~+(4.59±2.28)μg/m~3NO_3~-(4.24±3.07)μg/m~3NH_4~+(1.53±1.20)μg/m~3Ca~(2+)(0.95±1.47)μg/m~3Mg~(2+)(0.59±0.30)μg/m~3K~+(0.31±0.17)μg/m~3.其中Cl-、Na+和Mg~(2+)全部来源于海洋源;K~+来源较多,除了海洋源外,煤和生物质燃烧以及陆源矿物等都可能是彭佳屿岛春季TSP中K~+的来源;60%的Ca~(2+)来源于当地的建筑粉尘;77%的SO_4~(2-)源于煤和生物质燃烧释放;NO_3~-主要源于汽车尾气、煤和生物质燃烧等释放;NH_4~+主要来源于二次气溶胶和生物质燃烧等.通过整合本研究与前人的观测,发现在春季从中国东北至西北太平洋开阔海域,TSP中Cl-、Na+和Mg~(2+)的浓度在空间上呈现逐渐升高趋势,而Ca~(2+)、K~+、NH_4~+、SO_4~(2-)和NO_3~-的浓度在空间上呈现逐渐下降趋势,显示了TSP中不同水溶性离子在海洋大气传输过程中的空间变化特征.     

安阳市大气PM2.5中水溶性离子季节特征及来源解析

为探究安阳市大气PM_(2.5)中水溶性离子的污染特征及其来源,于2018～2019年的典型月份在安阳市采集PM_(2.5)样品,使用离子色谱测试了9种水溶性离子(Na~+、NH_4~+、K~+、Mg~(2+)、Ca~(2+)、F~-、Cl~-、NO_3~-和SO_4~(2-)).开展了PM_(2.5)和水溶性离子浓度水平的分析、阴阳离子平衡和氮氧化率(NOR)、硫氧化率(SOR)的计算、离子相关性和主成分分析等.结果表明,安阳市PM_(2.5)和水溶性离子年均浓度分别为(85.81±45.43)μg·m~(-3)和(48.21±30.04)μg·m~(-3),各离子浓度高低顺序为NO_3~-SO_4~(2-)NH_4~+ Cl~-K~+ Ca~(2+) Na~+Mg~(2+)F~-;阴阳离子电荷当量数值为0.75～0.94,大气气溶胶显碱性;NH_4~+和SO_4~(2-)、NO_3~-以及K~+和Cl~-等具有显著的相关性;氮氧化率(NOR)和硫氧化率(SOR)的年均值分别为0.25和0.37;SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+(SNA)的年均浓度为(42.72±27.87)μg·m~(-3),占水溶性离子总量的87.14%;春季、夏季和秋季的NH_4~+主要以(NH_4)_2SO_4和NH_4NO_3的形式存在,冬季的NH_4~+主要以(NH_4)_2SO_4、NH_4NO_3和NH_4 Cl的形式存在;水溶性离子主要来自于二次生成、燃煤、生物质燃烧和扬尘.     

郑州市夏、秋季大气颗粒物中水溶性无机离子质量浓度及粒径分布特征

为研究我国中原城市群中心城市郑州市的不同粒径大气颗粒物的组成特征,利用八级撞击式采样器在夏、秋季进行大气颗粒物分级采样,利用离子色谱测定Na~+、Ca~(2+)、NH_4~+、K~+、Mg~(2+)、F~-、Cl~-、NO_3~-和SO_4~(2-)共9种离子的浓度,利用在线离子色谱分析仪监测颗粒物中硝酸盐的实时浓度.结果表明,采样期间郑州市水溶性离子平均浓度为(70. 9±52. 1)μg·m~(-3),其中监测的9种水溶性离子浓度从大到小顺序依次为:NO_3~- SO_4~(2-) NH_4~+ Ca~(2+) Na~+ Cl~- Mg~(2+) K~+ F~-、NO_3~-、SO_4~(2-)和NH_4~+占总水溶性离子的质量分数为79. 9%;无论在秋季或夏季SO_4~(2-)主要集中在≤1. 1μm粒径段上,而NO_3~-主要集中在0. 65～3. 3μm粒径段上. NO_3~-和SO_4~(2-)夏季和秋季均呈双峰分布,主要分布于细粒子中; NH_4~+夏季呈双峰分布,秋季呈单峰分布,表现出季节变化.郑州市夏季臭氧污染严重,O_3与NO_3~-明显地"错峰"现象,表示大气中存在光化学反应;秋季颗粒物污染严重,采样期间[NO_3~-]/[SO_4~(2-)]的比值远大于0. 5,移动源成为颗粒物重要的来源.夏季NOR、SOR峰值在1. 1～2. 1μm粒径段上,秋季两者峰值在0. 65～1. 1μm粒径段上;夏季硫的气-粒转化大于氮的转化,而秋季则相反.     

内蒙古乌达煤炭基地地表灰尘水溶离子污染特征

内蒙古乌达煤田煤火已持续燃烧50余年,不仅烧毁大量煤炭资源、危及矿井生产安全,而且会释放有毒有害物质,威胁生态环境。为探究乌达矿区及其周边区域地表灰尘污染特征,该研究在乌达区约220 km2范围内采集地表灰尘224件,对其中9种无机水溶离子进行了分析。结果显示,乌达区及其周边区域地表灰尘中F~-、Cl~-、NO_3~-、SO_4~(2-)、K~+、NH_4~+、Na~+、Ca~(2+)、Mg~(2+)总均值分别为13.42、1 592、615、5 981、533、258、708、6 072和534μg/g,均高于背景区乌海湖小岛地表灰尘水溶离子背景值,SO_4~(2-)、Cl~-、NO_3~-、Na~+相对背景值提升倍数分别高达11.08、6.84、4.45、3.73。地表灰尘总水溶离子含量表现出工业园煤矿区城区农场外围,各区域中均以Ca~(2+)、SO_4~(2-)、Cl~-3种离子对灰尘中无机离子组分贡献较大。SO_4~(2-)、Cl~-、NO_3~-、Na~+在不同区域存在较大差异,为当地地表灰尘的显著污染因子。采样期间地表灰尘整体呈弱碱性,而工业园和煤矿区呈弱酸性;SO_4~(2-)主要以CaSO_4和(NH_4)_2SO_4形式存在;NO_3~-存在形式可能为NH_4NO_3;Cl~-主要以NH_4Cl和NaCl形式存在。主成分分析结果表明,乌达区地表灰尘水溶离子主要来自地下煤火、煤矸石自燃、工业活动、机动车运输、地表煤尘、矸石山尘、地表土壤尘。     

自贡市大气颗粒物中水溶性离子的特征及来源

基于四川省自贡市2015年9月-2016年9月的大气颗粒物采样数据,利用离子色谱仪对其中8种水溶性离子(SO_4~(2-)、NO_3~-、NH_4~+、Na~+、K~+、Cl~-、Ca~(2+)和Mg~(2+))进行了浓度测定。分析结果表明,自贡市PM_(10)平均浓度为(88.4±59.2)μg/m~3,PM_(2.5)为(76.2±51.7)μg/m~3,各季节PM_(2.5)/PM_(10)的浓度比值均大于80%,说明自贡市大气颗粒物污染以PM_(2.5)为主;水溶性离子是颗粒物的主要化学组分,其总质量浓度对PM_(10)和PM_(2.5)的贡献率分别为40.3%和42.7%,其中SNA(二次水溶性无机离子,SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+)、Cl~-、K~+、Ca~(2+)、Na~+和Mg~(2+)在PM_(2.5)的占比分别为39.5%、1.8%、1.2%、0.5%、0.3%和0.04%;SO_4~(2-)是自贡市春季和秋季污染天主要来源,其在PM_(2.5)水溶性离子中的贡献率均为45.5%,NO_3~-对应的贡献率分别为22.3%和23.6%,冬季污染天SO_4~(2-)和NO_3~-的贡献率分别为33.5%和35.7%,NO_3~-的贡献率显著上升。利用因子分析法对PM_(2.5)中水溶性离子进行源解析发现,其来源主要为二次污染源、燃烧源、农业源以及道路扬尘源。     

北京南郊区PM2.5中水溶性无机盐季节变化及来源分析

为研究北京偏南地区细颗粒物(PM_(2.5))中水溶性无机离子的变化特征,利用大气细颗粒物快速捕集系统及化学成分分析系统RCFP-IC,于2016年对北京南郊区大兴PM_(2.5)中9种水溶性无机离子(Cl~-、NO_2~-、NO_3~-、SO_4~(2-)、Na~+、NH_4~+、K~+、Mg~(2+)和Ca~(2+))展开为期1 a的连续在线观测.结果表明,观测期间,9种水溶性无机离子总质量浓度为38.6μg·m~(-3),并呈现冬春高,夏秋低的特征,浓度水平高低顺序为SO_4~(2-)NO_3~-NH_4~+Ca~(2+)NO_2~-Cl~-Na~+K~+Mg~(2+);在冬季,SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+浓度占比高达75.7%;春季次之,为72.8%;夏季最低,仅为60.2%.并且随着空气污染的加剧,SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+浓度显著增加,这表明SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+与空气质量的恶化密切相关,但相比NO_3~-和NH_4~+,SO_4~(2-)在二次离子形成过程中占据主导地位;SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+存在显著的日变化特征,SO_4~(2-)统计日变化为双峰型,峰值分别出现在10:00和18:00左右,而NO_3~-和NH_4~+呈单峰型,峰值出现在10:00左右.基于后向轨迹聚类分析结果发现,对南郊区污染有影响的气团主要有3类,分别来自东南方向、西部和来自蒙古高原的高空气团,东南方向气流会加重南郊区水溶性盐的累积,而偏北气流有利于污染物扩散和稀释;基于主成分分析发现,北京南郊区水溶性盐的污染来源分别为二次源、燃煤源和土壤风沙尘及建筑扬尘的混合源.利用潜在源贡献因子分析法对南郊区冬季水溶性盐的潜在污染源区进行分析发现,影响大兴水溶性盐浓度潜在源区主要分布在南郊区的东南部.     

基于降水化学的北京城乡大气污染物差异探析

降雨化学成份的变化间接反映大气污染特征,是研究大气环境及沉降物影响的重要途径.本文比较了2013与2014年雨季北京市区到郊县延庆4个样点上降雨成份的时空差异,并结合PMF模型分析了各主要离子的可能来源.结果表明,4个样点降雨pH中值分别为6.52、6.57、6.60、6.52,从市区到远郊略有增加.各离子浓度都是春秋季高,夏季低.降雨中各离子的雨量加权平均浓度(VWM)表现为:Ca~(2+)、NH_4~+、SO_4~(2-)较高,分别在100~400μeq·L~(-1)、100~350μeq·L~(-1)、150~500μeq·L~(-1)之间,Mg~(2+)、Na~+和NO_3~-分别在0~150μeq·L~(-1)、0~250μeq·L~(-1)、0~150μeq·L~(-1)之间,K~+和Cl~-较低,分别在0~45μeq·L~(-1)、0~90μeq·L~(-1)之间.NH_4~+、Mg~(2+)的VWM从市区到郊区递减,K~+、SO_4~(2-)-S、Na~+、NO_3~呈近郊区略有增大,远郊区全部减小的趋势.SO_4~(2-)是主要的致酸离子,Ca~(2+)、NH_4~+和Mg~(2+)对雨水中酸根离子的中和因子平均值分别为0.5、0.4和0.1.市区BNU点SO_4~(2-)-S(以S计)与Ca~(2+)的沉降量分别为55.66 kg·hm~(-2)·a~(-1)和24.10 kg·hm~(-2)·a~(-1),在远郊YQ点为26.03 kg·hm~(-2)·a~(-1)和10.84kg·hm~(-2)·a~(-1).NH_4~+-N与NO_3~-N的沉降量在4点的变化范围为7.27~14.05 kg·hm~(-2)·a~(-1)及2.50~5.07 kg·hm~(-2)·a~(-1).Mg~(2+)和Cl~-从市区到远郊分别在1.32~4.48 kg·hm~(-2)·a~(-1)及3.67~6.10 kg·hm~(-2)·a~(-1)之间变化.所有离子以湿沉降为主,沉降量与相应的降雨量变化较为一致.根据PMF模拟结果,4点的地面扬尘和建筑源污染均较高,市中心尾气污染最严重,近市区二次源污染严重,近郊区氮污染严重,远郊区受养殖场、垃圾源等的NH_3排放影响较大.     

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.     

成都市大气颗粒物粒径分布及水溶性离子组成的季节变化特征

利用Anderson冲击式分级采样器,于2012年2月~2013年1月在成都市城东成都理工大学校园内按月采集了不同粒径的大气颗粒物样品,分析了颗粒物样品的质量浓度以及9种水溶性离子含量.结果表明,采样期间成都市PM_(2.1)和PM_(11)的年平均浓度分别为(125.9±56.14)μg·m~(-3)和(224.5±83.64)μg·m~(-3),颗粒物浓度冬季最高,春季次之,秋季浓度最低;成都市水溶性离子浓度平均水平为37.15μg·m~(-3),其中检测的9种离子浓度从大到小顺序依次为SO_4~(2-)NO_3~-NH_4~+Ca~(2+)Cl~-Mg~(2+)K~+Na~+F~-,SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+占总水溶性离子的78%,是主要的离子组分.SO_4~(2-)、NO_3~-、NH_4~+呈单峰分布,其主要分布于细粒子中;Ca~(2+)和F~-也呈单峰分布,但是主要分布在粗粒子中;Cl~-和K~+粒径分布相似,Mg~(2+)和Na~+分布相似,均呈双峰分布.成都市冬、春季节粗、细颗粒物中的水溶性离子浓度均明显高于夏、秋季节.结合离子相关性分析,细颗粒物中的SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+可能主要以(NH_4)_2SO_4或NH_4HSO_4、NH_4NO_3的形式存在,而粗颗粒物中的主要离子组分SO_4~(2-)、NO_3~-和Ca~(2+)则可能以Ca(NO_3)2、CaSO_4等形式存在.主成分分析结果表明,颗粒物中水溶性离子主要来自二次过程、土壤扬尘、生物质燃烧和农业源.     

太原大气颗粒物中水溶性无机离子质量浓度及粒径分布特征

为研究太原大气颗粒物中水溶性无机离子的质量浓度水平、季节变化和粒径分布特征,于2012年6月~2014年5月使用惯性撞击式分级采样器采集大气颗粒物样品,并用离子色谱分析了其中的水溶性无机离子组成.结果表明,PM_(1.1)、PM_(2.1)和PM_9中总水溶性无机离子浓度平均值分别为(15.39±9.91)、(21.10±15.49)和(36.34±18.51)μg·m-3.PM1.1和PM2.1中,二次离子(SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+)占总水溶性无机离子质量分数最高;PM9中SO_4~(2-)和Ca~(2+)占比较高.各粒径段中SO_4~(2-)和NH+4季节变化特征相似,均为冬夏季节高、春秋季节低;NO_3~-、K+和Cl-季节变化特征一致:冬季秋季春季夏季;Ca~(2+)和Mg~(2+)季节变化特征一致:春季冬季秋季夏季.SO_4~(2-)和NH+4为细模态单峰分布,春秋季节在0.43~0.65μm处出现峰值,而夏季出现在0.65~1.1μm处,细粒径段峰值出现由凝结模态向液滴模态转移的现象.NO_3~-为双模态离子,冬季在0.43~2.1μm出现明显细粒径段峰值,夏季在4.7~5.8μm出现明显粗模态峰值.K~+、Na~+和Cl~-为双模态离子,分别在0.43~1.1和4.7~5.8μm出现峰值;Ca~(2+)、Mg~(2+)和F-呈粗模态单峰分布,在4.7~5.8μm出现峰值.主成分分析结果显示,水溶性无机离子来源主要是二次源、燃煤、工业源、生物质燃烧和土壤尘或降尘.     

三峡库区腹地秋末冬初大气干湿沉降化学组成特征

为了解三峡库区腹地秋末冬初大气干湿沉降化学组成特点,采集了万州(城区)和高阳(郊区)两个监测点2015年10—12月的降水和降尘样品,测定了样品的pH、电导率和主要水溶性离子组分(K~+、Na~+、Ca~(2+)、Mg~(2+)、F~-、Cl~-、NO_3~-、SO_4~(2-))。结果表明:万州和高阳湿沉降pH的加权均值为5.79和5.73,平均电导率为45.67μS/cm和25.11μS/cm,湿沉降酸化程度较弱。湿沉降中SO_4~(2-)为主要阴离子,Ca~(2+)和NH_4~+为主要的阳离子,万州和高阳的平均浓度为229.01μeq/L和104.49μeq/L。万州和高阳的[SO_4~(2-)]/[NO_3~-]值分别为6.28和2.61,说明万州和高阳主要为硫酸型污染。由于各个月份降雨量不同,离子组分在时空上存在着不同,总体表现为12月11月10月,总体的污染程度是万州城区高阳郊区。     

离子色谱法测定大气降水中阴、阳离子的研究

大气降水中的主要水溶性离子有阳离子Mg~(2+)、Ca~(2+)、K~+、Na~+、NH_4~+,阴离子F~-、Cl~-、SO_4~(2-)、NO_3~-,不同地区大气降水中的阴、阳离子浓度有所差异,测定分析大气降水中的离子组分对了解该地区的空气污染情况和环境生态状况具有重要作用,由此可以了解该地区的工业发展、城市建设、能源消耗等人为活动对环境污染的影响程度。离子色谱法具有选择性好、快速灵敏、同时测定多组分的优点,对大气降水中阴、阳离子的分离测定更具有适应性,为此本文将就离子色谱法测定大气降水中阴、阳离子的问题展开研究。     

PM2.5在线水溶性离子与滤膜采集-实验室检测的比对分析

2014年1~12月,使用URG在线及滤膜采集-实验室分析两种方法对北京市大气细颗粒物PM_(2.5)中的水溶性离子进行检测,并对春、夏、秋、冬这4种不同季节下两种测量方法的差异性进行了比对研究.全年测量结果显示,在线URG所获离子总量高于滤膜采集所获离子总量,其中两种方法所测Cl~-、NO_3~-、Mg~(2+)、Ca~(2+)年均浓度差异不大,而在线所测SO_4~(2-)、NH_4~+、Na~+、K~+结果均明显高于滤膜测试结果.4种主要的水溶性离子中SO_4~(2-)、NO_3~-和Cl~-的相关性较好,NH_4~+相关性略差;不同季节两种测量方法所获结果也略有不同,NO_3~-、SO_4~(2-)、Cl-在秋、冬季差异不显著,而NH_4~+仅在冬季拟合性较好.     

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.     

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。