北京市大气颗粒物中多环芳烃(PAHs)污染特征

对北京市2003-09～2004-07的10个月空气中的TSP样品进行了连续采样,周期为1次/周.分析了15种3～7环的PAHs,其中以4～5环为主.∑PAHs浓度及BaP的最大值分别达到705 ng/m³和52 ng/m³;春夏秋冬4季∑PAHs的平均浓度分别为46 ng/m³,16 ng/m³,52 ng/m³,268 ng/m³;BaP的4季平均浓度分别为2.8ng/m³,0.23 ng/m³,3.3 ng/m³,16ng/m³;采暖期∑PAHs平均浓度为非采暖期的9.5倍.在所分析的3种气象条件中,降水能够明显降低PAHs的浓度;非采暖期的PAHs浓度随温度的升高而降低,采暖期的浓度与温度没有明显的相关性;采暖期风速水平的增加会导致PAHs浓度的下降,而非采暖期不同环数的PAHs和风速水平的关系各异,3环的PAHs浓度随风速水平增加而增加,4、5环的PAHs浓度变化不大,6、7环PAHs随风速水平的增加而浓度下降.     

西安冬春季PM10中碳气溶胶的昼夜变化特征

为探讨西安市大气碳气溶胶的季节变化和昼夜变化特征及来源,于2006-12-19～2007-01-21 (冬季)和2007-04-01～2007-04-30 (春季)连续采集了大气可吸入颗粒物(PM₁₀)样品,并采用IMPROVE热光分析法分析了其中有机碳(OC)和元素碳(EC)的昼夜浓度.结果显示,冬季白天PM₁₀及其中OC和EC的平均浓度分别为455.0、 62.4和7.5 μg/m³,夜晚的平均浓度分别为448.7、 66.1和6.9　μg/m³,对应春季白天的平均浓度分别为397.9、 26.7和6.9 μg/m³,夜晚分别为362.1、 31.9和8.6 μg/m³.冬季白天OC与EC的相关系数为0.44,较之春季0.81要差,主要与冬季采暖期燃料的多样性有关.碳气溶胶组分中,冬季白天和晚上二次有机碳气溶胶(SOC)的平均浓度为8.9和10.2 μg/m³,远高于春季(2.8和3.4 μg/m³),说明冬季较高的OC排放及较低的大气扩散能力利于碳气溶胶中SOC的生成.对碳气溶胶8种组分的因子分析结果表明,冬季燃煤排放及郊区的生物质排放对碳气溶胶有重要的贡献,而春季机动车的贡献明显增加.     

德州市夏季臭氧敏感性特征及减排方案

近年来德州市臭氧污染频发,2018年夏季（6~8月）,德州市发生了严重臭氧污染事件,臭氧日最大8 h浓度值超标天数达60 d,超标率65%,3个月平均值为176 μg ·m^-3,最高达262 μg ·m^-3.本研究利用WRF-CAMx耦合的HDDM模块,分析期间德州臭氧敏感性特征及减排方案.结果表明,在空间上,德州市中心城区为VOCs控制区,而郊区为NO_x与VOCs协同控制区.在时间上,VOCs敏感值每日为正值,但dO₃_V₅₀在6月（城区18.7 μg ·m^-3,郊区19.7 μg ·m^-3）和8月（城区15.3 μg ·m^-3,郊区16.4 μg ·m^-3）高于7月（城区13.0 μg ·m^-3,郊区11.8 μg ·m^-3）,NO_x敏感值城区呈正负交错,郊区大部分为正值,并与VOCs敏感值接近.对于城区减排方案应考虑以仅VOCs削减为优先,而郊区由于NO_x和VOCs对臭氧减排效果相当,建议以NO_x：VOCs=1：1为优.     

列车车厢内醛酮化合物的污染状况

建立了室内及公共场所空气中10种醛酮(甲醛、乙醛、丙烯醛、丙酮、丙醛、丁烯醛、丁醛、苯甲醛、环己酮、戊醛)的采集、前处理及分析方法,采样效率为92%～100%,回收率为91%～104%,检测限为0.26 ng/m³～0.82 ng/m³.调查评价了6辆列车车厢空气中醛酮的污染状况.结果表明,列车车厢空气中醛酮的总浓度为0.1591 mg/m³～0.2828 mg/m³,平均浓度为0.2330 mg/m³,其中甲醛、乙醛、丙酮的平均浓度分别为0.0922 mg/m³、0.0499 mg/m³、0.0580 mg/m³,占总平均浓度的42.6%、21.4%、24.9%.初步确定列车车厢空气中的醛酮化合物来自木制品和抽烟的混合源.乘客的醛酮吸入量约为0.043 mg/h～0.076 mg/h.     

嘉善冬季碳质气溶胶变化特征及其来源解析

利用2018年冬季（2018年12月至2019年2月）和2019年冬季（2019年12月至2020年2月）嘉兴市嘉善县善西超级站有机碳（OC）、元素碳（EC）及细颗粒物（PM_2.5）浓度数据分析嘉兴嘉善地区碳质气溶胶变化特征及潜在来源区域.结果表明,2018年和2019年冬季OC浓度分别为6.90μg·m^-3和5.63μg·m^-3,EC浓度分别为2.47μg·m^-3和1.57μg·m^-3,2019年冬季OC和EC浓度较2018年冬季降幅分别为18.4%和36.4%.利用Minimum R-squared （MRS）方法计算得到2018年和2019年冬季二次有机碳（SOC）分别为1.49μg·m^-3和1.97μg·m^-3,一次有机碳（POC）浓度分别为5.41μg·m^-3和3.66μg·m^-3,SOC在OC中占比呈上升趋势,上升31.1个百分点,POC占比变化则相反.值得注意的是,随着PM_2.5浓度升高,OC和EC浓度呈上升趋势,最高上升幅度分别为474.7%和408.2%,但在PM_2.5中占比却呈下降趋势,OC和EC占比下降幅度分别为6.5个百分点和2.4个百分点;POC对PM_2.5的贡献波动不大,仅在150μg·m^-3以上有明显降低趋势,SOC对PM_2.5的贡献先下降后上升.嘉兴OC和EC潜在源区主要为苏南地区、安徽东南部和浙江北部,且2019年冬季和2018年冬季相比,OC和EC的主要潜在源区贡献浓度分别下降2μg·m^-3和6μg·m^-3以上,且潜在源区高值区域变小.疫情前受机动车尾气排放和燃煤共同影响,春节和居家隔离期间,因交通管制等原因,机动车排放量减少,燃煤贡献占比上升.     

长春市大气颗粒汞及其干沉降通量

在1999-07～2000-01,监测了长春市5个功能区及一个对照点的大气颗粒汞浓度.非采暖期,市区颗粒汞浓度范围为0.022ng·m^-3～0.398ng·m^-3,平均为0.145 ng·m^-3,对照点平均为0.084ng·m^-3.采暖期,市区颗粒汞浓度范围为0.148ng·m^-3～1.984ng·m^-3,平均为0.461ng·m^-3,对照点平均为0.211ng·m^-3.采暖期颗粒汞浓度平均超出非采暖期2倍以上.燃煤与地面扬尘是大气颗粒汞的2个主要来源.地面扬尘对颗粒汞的贡献约占8%～30%.应用理论模型估算汞的干沉降通量,市区颗粒汞干沉降通量为43.06μg·(m2·a)^-1,对照点为21.28ng·(m²·a)^-1.     

北京海淀区夏季交警对多环芳烃的暴露

用个人采样装置测定了北京海淀区交警夏季多环芳烃(PAHs)暴露.以16种PAHs之和计,气态和颗粒物吸附态的平均暴露浓度分别为(1 520±759)ng/m³和(148±118)ng/m³,显著高于定点对照测定结果[气态(588±228)ng/m³,颗粒物吸附态(52±50)ng/m³].交警和对照点具有致癌作用的高环化合物总暴露浓度分别是(14.9±5.9)ng/m³和(6.7±3.6)ng/m³,主要来自颗粒物吸附态暴露.暴露量具有显著的日波动特征,主要受温度和湿度影响.气态浓度与湿度正相关,与温度负相关,颗粒物吸附态浓度则与温度和湿度看不到显著相关关系.     

广州大气挥发性醛酮类化合物的污染特征及来源研究

采用DNPH-HPLC-UV分析方法,研究了2006年广州夏季空气污染较严重日17种挥发性醛酮类化合物的污染特征及其初步来源.结果表明,广州大气中主要的醛酮类污染物是丙酮、甲醛、 2-丁酮和乙醛,其日均浓度分别为10.84、 9.29、 8.35和8.0 μg·m^-3,占总醛酮类化合物日均浓度的72.29%.城区省站测点总醛酮类化合物日均浓度最高,达到59.66 μg·m^-3,而郊区从化测点的总醛酮类化合物日均浓度最低,为43.51 μg·m^-3.各种化合物在不同垂直高度的采样点表现出不一致的浓度变化规律,而在水平方向上均表现出昼间明显高于夜间的日变化规律.大气中甲醛、乙醛和丙酮相关性好,具有较好的同源特征,而C1/C2、C2/C3比值分别为1.12、 7.51,反映出机动车尾气排放对大气醛酮类化合物具有相当重要的贡献.     

东亚地区不同天气下的硫沉降分布

利用欧拉型硫沉降模式分析3个个例,讨论了东亚地区不同天气条件下硫总沉降、干沉降和湿沉降。不同天气条件下硫沉降的分布不同。干沉降与污染源的分布有很好的相关性,而总沉降的分布除决定于排放量外,还明显受到降水场分布的影响。24h硫沉降量一般为1.0～10.0mg/m²,最大可达32mg/m²,干沉降量的值为1.0～5.0mg/m²,最大值为14.8mg/m²,湿沉降量的值为0.5～7.0mg/m²,强降水区附近可达22mg/m²。     

广州秋季不同功能区大气颗粒物中PAHs粒径分布

利用MOUDI^TM级联分段式采样器采集了秋季广州市区(荔湾采样点和五山采样点)及郊区(新垦采样点)3个采样点的气溶胶样品并使用GC-MS分析了样品中13种多环芳烃的含量.发现3～4环的多环芳烃呈双峰分布,5～7环的多环芳烃呈单峰分布.广州市区和郊区的多环芳烃具有不同粒径分布模式;相对于城区,郊区的多环芳烃存在于更大的颗粒物中,这可能是气溶胶的陈化过程不同导致的.城区的多环芳烃可能主要受吸附作用控制,而郊区的多环芳烃则可能受多种机制控制,如吸附作用、吸收作用和多层吸附.诊断参数值在粒径1～2.5μm和0.1～0.56μm存在较大差异;从浓度上看新垦13种多环芳烃的总浓度为39ng/m³,五山为71～94ng/m³,荔湾为32～154 ng/m³;从组成上看广州市大气颗粒物种多环芳烃以5～7环为主.     

西藏拉萨市土壤气中氡、汞环境地球化学特征

研究了拉萨市及其附近土壤气中的氡、汞地球化学特征,利用地质累计指数法评价了其环境质量.1?579个测点的测量结果表明,土壤气中氡、汞的背景值分别是7?634.9 Bq/m³、41.5 ng/m³,标准偏差分别为2.7 Bq/m³、2.2 ng/m³.土壤气氡环境质量在研究区东部和西部比较好,在中部从南向北有逐渐加重的趋势,最高达到中度污染;氡的主要污染源是山间盆地沉积物中局部富集的放射性铀元素.从拉萨郊区向市中心,土壤气汞污染程度逐渐增加,最高达到严重污染;污染源主要是废气中的汞、宗教活动中使用的汞以及含汞的垃圾和废水.     

某焦化厂空气中PAHs的污染现状及健康风险评价

采集并分析了焦化厂不同生产工段环境空气中12种PAHs的浓度.结果表明,在某焦化厂区,12种PAHs浓度之和为11.75～46.66 μg/m³,其中BaP为0.050～1.054 μg/m³;PAHs浓度大小依次为:出焦处＞焦炉顶＞大门口＞熄焦处,焦炉顶和出焦处空气中BaP浓度远高于煤烟和交通干线.用毒性相当因子矫正后的焦化厂区PAHs浓度为0.3875～1.714 μg/m³矫正后的厂区工人口PAHs暴露率为3.100～13.71 μg/m³.     

贵州农村地区冬季典型燃料产生的室内空气PM2.5和CO排放污染特征研究

贵州冬季阴冷潮湿,农村家庭使用原煤和生物质燃料作为家庭做饭和取暖燃料,室内空气污染对居民健康造成潜在危害。论文选取贵州农村地区冬季典型燃料使用产生的室内空气PM_2.5和CO排放为研究对象,研究其排放污染特征,并探讨室内空气CO-PM_2.5浓度间的相关性。研究结果表明,不同类型燃料的家庭室内PM_2.5浓度水平是燃煤 > 燃柴 > 沼气;厨房浓度高于客厅。燃煤的家庭厨房PM_2.5浓度最高,为222.54±41.12 μg/m³,燃柴家庭次之,为130.48±26.53 μg/m³,燃沼气家庭的厨房为74.95±19.20 μg/m³。室内CO浓度较低,不同类型燃料的家庭室内CO浓度水平是燃柴 > 燃煤 > 沼气。燃柴家庭客厅CO浓度最高,为3.16±0.73 mg/m³,其次是燃柴家庭的厨房,为2.76±0.25 mg/m³;燃煤家庭的厨房CO浓度较低,为2.32±0.33 mg/m³;最低为燃沼气家庭的厨房,为0.66±0.07 mg/m³。除沼气村外,燃煤及燃柴家庭室内(厨房和客厅)PM_2.5浓度均超过环境空气质量标准(GB3095-2012)PM_2.5限值75 μg/m³,室内CO浓度均低于该标准中CO限值10 mg/m³。固体燃料燃烧是贵州农村PM_2.5的主要来源,室内PM_2.5和CO浓度相关性分析表明二者不具有显著相关性,采用CO监测值来推算PM_2.5以提高监测效率的应用可能性受到限制。研究表明,贵州农村地区需采取更加有效的干预措施以减少室内空气污染尤其是控制PM_2.5排放。     

天津冬季两个典型污染过程高浓度无机气溶胶成因及来源分析

无机气溶胶是天津冬季霾天出现的主要成分,研究挑选了2020年1月污染天中两个典型的高浓度无机气溶胶（SIA）过程（CASE1和CASE2）,利用观测数据和耦合了在线污染物来源追踪方法的大气化学传输模式NAQPMS综合探究了气象要素、区域输送和化学过程的影响.两个过程的ρ（SIA）均值分别为76.8 μg·m^-3和66.0 μg·m^-3,硝酸盐浓度高于硫酸盐和铵盐,均为硝酸盐为主导的污染过程.气象条件影响了无机气溶胶的生成,CASE1过程ρ（SIA）>80 μg·m^-3对应的温度和相对湿度区间分别是[-6℃,0℃]、[2℃,4℃]和[50%,60%]、[80%,100%];CASE2过程对应的温度和相对湿度区间分别是[2℃,4℃]和[60%,70%].外来源对CASE1和CASE2过程SIA的平均贡献率为62.3%和22.1%,分别为区域传输主导和局地生成主导过程.CASE1本地排放对硝酸盐和硫酸盐的贡献分别为16.2 μg·m^-3和8.2 μg·m^-3,均高于外来源的贡献（31.7 μg·m^-3和8.8 μg·m^-3）;CASE2过程本地排放对硝酸盐和硫酸盐的贡献分别为29.3 μg·m^-3和25.1 μg·m^-3,而外来源的贡献为8.1 μg·m^-3和9.4 μg·m^-3.这表明CASE1本地生成和外来源输送贡献造成硝酸盐高于硫酸盐浓度,而CASE2仅本地源造成硝酸盐浓度高于硫酸盐.两个污染过程气相氧化反应是无机气溶胶生成的首要来源,贡献率分别为48.9%和57.8%;非均相反应也是重要过程,对SIA的贡献率分别为48.1%和42.2%;液相反应的影响小.     

应用绿色荧光蛋白基因标记细菌进行生物膜结构定量化新方法

绿色荧光蛋白基因pEGFP经CaCl₂转化法标记E.coli JM109菌株,获得的标记菌株作为模式细菌接种含50μg/mL氨苄的LB培养基,在摇瓶中与火山岩颗粒共混培养挂膜(37℃,120r/min,16h).用激光共聚焦扫描显微镜摄取获得火山岩填料生物膜250μm×250μm区域不同层面的图片堆,所获图片堆经COMSTAT程序处理可以获得相关的定量化参数,如16h生物膜平均厚度为0.120844μm,生物膜最大厚度为10.5μm,生物膜体积为0.136986μm³/μm²,生物膜表面积21338.1μm²,生物膜比表面积为3.36854μm²/μm³.该方法也可以扩展至其他绿色荧光蛋白基因标记细菌的生物膜结构定量化.     

秸秆焚烧期的碳黑气溶胶观测及研究

2007年5～6月在合肥市郊3个站点连续实时监测碳黑气溶胶,研究其在秸秆焚烧期的变化特征和来源.正常时期碳黑气溶胶平均质量浓度约为4.85　μg/m³,而秸秆焚烧期其平均浓度约为 8.38　μg/m³,这说明秸秆焚烧是碳黑气溶胶的重要来源.同步监测的PM₁₀与BC一致性较好,相关系数为0.74,一般情况下BC约占PM₁₀的4.7%,而秸秆焚烧期BC/PM₁₀的统计平均值较高,约为7.9%.比对2004年秸秆焚烧期BC浓度数据,证实了合肥市在实行农作物秸秆禁烧后,碳黑气溶胶的污染情况有较大好转.     

南京江北2014-2016年PM2.5质量浓度分布特征及气象和传输影响因素分析

利用2014-2016年南京江北地区PM_2.5质量浓度和气象要素的小时数据,并结合HYSPLIT模式后向轨迹聚类分析和PSCF法分析了PM_2.5质量浓度的污染特征及其主要影响因素和主要来源特征.结果表明：2014-2016年PM_2.5质量浓度呈逐年下降趋势,下降幅度约为17.40%,由2014年的62.1 μg·m^-3下降至2016年的51.2 μg·m^-3,能见度由2014年的5.8 km上升至2016年6.6 km.PM_2.5质量浓度存在显著的月变化和季节变化特征,1月浓度最高,可达93.0 μg·m^-3;8月浓度最低,仅为38.8 μg·m^-3;冬季浓度最高,可达76.8 μg·m^-3,夏季浓度最低,仅为47.1 μg·m^-3.不同季节日变化均为单峰型分布.气象要素对PM_2.5质量浓度的影响较大,不同相对湿度下能见度和PM_2.5质量浓度具有较好的拟合关系.霾和非霾天PM_2.5质量浓度的阈值为15 μg·m^-3.不同季节的主导气团不同,春季主导气团为偏北气流和偏东气流,占比分别为43.50%和30.80%;夏季主导气团以东部气流为主,占比约为68.22%;秋季和冬季主导气团为来自北方的气流,总占比分别为83.52%和100%;偏北内陆气团PM_2.5质量浓度较大,偏东海洋性气团PM_2.5质量浓度较低.PM_2.5质量浓度潜在源区春冬季潜在源区范围较大,夏秋季潜在源区范围较小,季节变化显著.春季潜在来源主要分布在安徽、江西北部、江苏南部和浙江北部等地区,夏秋季分布在安徽东部、浙江北部和江苏南部等地区,冬季分布在安徽、河南东部,山东和江苏等地区.     

广州地区秋季不同站点类型地面臭氧变化特征与影响因子

近地面臭氧（O₃）已成为广州市的主要空气污染物.由于受地形、气象条件和前体物排放差异的影响,同一个城市内不同地区臭氧的变化特征与影响因素也存在较大差异.基于2015年10月广州4个代表不同站点类型［城区：广州市监测站（GMC）、上风向郊区：花都师范（HNS）、下风向郊区：番禺中学（PMS）和山区：帽峰山森林公园（MFS）］的空气质量监测站数据,结合WRF模拟的气象数据,研究了各站点O₃的变化特征、影响因素及敏感性.结果表明,4个站点的O₃和NO_x日变化分别呈现单、双峰分布特征（MFS站点NO_x除外）,GMC、HNS和MFS站点的O₃峰值出现在周六,而PMS出现在周四.MFS的O₃日均浓度最高（98.61 μg·m^-3）,GMC的O₃日均浓度最低（44.83 μg·m^-3）.不同站点臭氧浓度超标的NO_x拐点区间分别为：GMC：55～90 μg·m^-3,PMS：30～60 μg·m^-3,MFS：10～20 μg·m^-3.O₃增长率的温度（T）拐点区间分别为：GMC：28～30℃,HNS：26～28℃,PMS：24～26℃,MFS的拐点温度不明显;湿度（RH）拐点区间分别为：GMC 55%～65%,HNS和PMS 60%～70%,MFS 80%～85%.轻风类风速（WS：1.5～3.3m·s^-1）与O₃呈现正相关;当风向为西北风向时,PMS站点的O₃浓度最高,其他风向下MFS的O₃浓度最高.通过各影响因子与O₃的多元线性拟合发现,影响各站点O₃的主控因子是,GMC：WS和T;PMS和HNS：T和RH,MFS：RH和WS.各站点O₃敏感性分别是,GMC和HNS为VOCs控制区,MFS为NO_x控制区,PMS为协同控制区.     

张掖市城区大气细颗粒物PM2.5的化学组成及来源解析

为研究张掖市城区大气细颗粒物（PM_2.5）的污染特征和来源,于2020年9月至2021年7月在张掖市城区的河西学院和湿地博物馆2个采样点进行了PM_2.5样品采集,对PM_2.5浓度、化学组成（水溶性无机离子、碳质组分和元素）和来源进行分析.结果表明,河西学院和湿地博物馆两个采样点的年均ρ（PM_2.5）分别为（73.7±31.8）μg·m^-3和（68.1±33.3）μg·m^-3,季节浓度均值均呈现春季>冬季>秋季>夏季的变化.河西学院采样点的二次水溶性无机离子（SO₄^2-、NO₃^-和NH₄⁺）年均值高于湿地博物馆.河西学院采样点的ρ（OC）和ρ（EC）分别为（9.6±5.7）μg·m^-3和（2.9±1.6）μg·m^-3,湿地博物馆采样点的年均ρ（OC）和ρ（EC）分别为（9.2±5.8）μg·m^-3和（2.5±1.3）μg·m^-3,河西学院的含碳组分在各季节均高于湿地博物馆.河西学院和湿地博物馆两个采样点的年均二次有机碳（SOC）在OC中的质量分数分别为49.4%和43.7%,表明张掖市存在较为严重的二次污染.河西学院和湿地博物馆两个采样点的元素浓度年均值分别为（6.0±3.5）μg·m^-3和（5.8±3.9）μg·m^-3,受到人为源的影响,Zn、Ca、Al和Fe等元素浓度水平相对较高.正定矩阵因子分解模型（PMF）结果表明,张掖城区PM_2.5的主要贡献源为二次气溶胶（28.0%）、交通源（25.8%）、扬尘源（15.2%）、燃煤源（14.0%）、生物质燃烧和垃圾焚烧源（12.5%）和工艺过程源（4.5%）.     

超低排放典型燃烧源颗粒物及水溶性离子排放水平与特征

研究以自行开发建立的超低排放高湿废气中总颗粒物（total particulate matter,TPM）的直接冷凝采样系统及监测方法,应用于3台北京市超低排放典型燃烧源烟气中颗粒物的排放监测.分析和评估超低排放典型燃烧源排气中颗粒物及其水溶性离子的排放水平与组成特征,探究可过滤颗粒物（filterable particulate matter,FPM）和可凝聚颗粒物（condensable particulate matter,CPM）及其水溶性离子的相互作用与影响因素.结果表明：北京市超低排放燃煤锅炉FPM基准氧含量排放浓度介于1.04~1.11mg·m^-3之间,TPM基准氧含量排放浓度介于3.82~8.69mg·m^-3之间,均满足国家超低排放颗粒物限值要求（10mg·m^-3）,燃煤电厂TPM排放浓度超过了北京市颗粒物排放标准限值要求（5 mg·m^-3）.燃煤供暖锅炉CPM及其总水溶性离子排放水平分别为3.05mg·m^-3和1.30mg·m^-3,显著低于燃煤电厂,与燃煤电厂的负荷和烟温较高有关;燃煤电厂锅炉CPM及其总水溶性离子排放浓度分别是燃煤供暖锅炉的2.2~2.4倍和1.7~2.2倍.燃气电厂TPM及其总水溶性离子排放水平分别为1.99mg·m^-3和1.44mg·m^-3,均明显低于燃煤锅炉.CPM是燃烧源排气中颗粒物的主要形式,在超低排放锅炉烟气中CPM对TPM的质量贡献显著增加,并随烟温的升高而增加,燃煤锅炉为72.6%~88.1%,燃气电厂为93.1%,且水溶性离子总量的66.1%~94.2%存在于CPM中.排气烟温显著影响颗粒物及其水溶性离子的赋存形态、脱除效率与排放水平.SO₄^2-是燃煤锅炉颗粒物的主要特征离子,排放浓度介于0.98~1.18mg·m^-3,占水溶性离子排放总量的27.7%~49.6%,来源于烟气脱硫;F^-是燃煤电厂颗粒物中又一主要特征离子,排放浓度介于1.91~2.32mg·m^-3,占水溶性离子排放总量的54.4%~56.1%,可能与燃料煤含氟量高有关;NH₄⁺是燃气电厂颗粒物的主要特征离子,排放浓度为0.92mg·m^-3,占水溶性离子排放总量的64.2%,来源于选择性催化还原法（selective catalytic reduction,SCR）脱硝过程中的NH₃逃逸,其排放浓度显著高于燃煤锅炉,可能与燃气电厂缺少其它净化设施的协同去除效应有关.