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1.
为探索浙江省中部地区大气细颗粒物(PM2.5)中水溶性离子的组成特征及其季节变化,采集了兰溪市市区和近郊两个站点2016年4个季节的PM2.5样品,利用双通道离子色谱对水溶性无机离子(Cl-、NO3-、SO42-、Na+、NH4+、K+、Ca2+、Mg2+)进行了定量分析.结果表明,兰溪PM2.5中离子总浓度存在明显的冬季高、夏季低的季节变化趋势,年均值为21.19 μg·m-3,约占PM2.5质量的45%;SO42-、NO3-和NH4+是水溶性离子中最主要的组分,年均浓度分别为8.11、5.92、3.87 μg·m-3.Cl-和NO3-浓度的季节变化最为显著,冬/夏浓度比接近10,其半挥发特性是导致兰溪PM2.5中离子组成呈现季节变化的重要原因.兰溪PM2.5中NO3-/SO42-比值的冬季平均值为1.18,说明流动源对兰溪PM2.5有很大贡献;夏季(以及春、秋季)时NO3-/SO42-比值较低,且与PM2.5浓度呈负相关,与矿物尘结合的硝酸根离子的较大贡献可能是导致夏季PM2.5浓度较低时NO3-/SO42-比值较高的主要原因.阴阳离子平衡、相关性及主成分分析(PCA)结果表明,矿物尘对兰溪市PM2.5的酸度及离子赋存状态有较大影响;冬季及春、秋季兰溪的PM2.5具有一定的酸性;NO3-和SO42-主要与NH4+结合,但部分可能与钙等其他组分结合;Cl-和K+主要来源于生物质燃烧,但K+的年均浓度仅为0.31 μg·m-3,说明生物质燃烧对兰溪PM2.5的贡献不大. 相似文献
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为探究遵义市PM2.5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PM2.5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PM2.5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SO42- > 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PM2.5变化趋势相似;SO42-、NO3-、NH4+(SNA)是PM2.5中主要水溶性离子,占比为83.8%,说明遵义市大气PM2.5二次污染较严重;相关性分析表明,PM2.5中NH4+主要以(NH4)2SO4、NH4HSO4的形式存在,部分以NH4NO3的形式存在;[NO3-]/[SO42-]小于1,表明固定源为主要污染源;主成分分析结果表明,PM2.5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。 相似文献
3.
基于2019年三亚城区站点PM2.5中水溶性离子在线观测数据,分析了水溶性离子的质量浓度水平、不同时间尺度和不同PM2.5浓度下的特征,探讨了气象因子对离子组分的影响,通过主成分分析(PCA)解析来源.结果表明:2019年三亚城区总水溶性离子(TWSI)质量浓度为8.173 μg·m-3,占ρ(PM2.5)的58.4%,各离子质量浓度大小依次为:ρ(SO42-) > ρ(NO3-) > ρ(K+) > ρ(NH4+) > ρ(Na+) > ρ(Cl-) > ρ(Ca2+) > ρ(F-) > ρ(Mg2+) > ρ(NO2-),其中二次离子SO42-、NO3-、NH4+(SNA)和K+为主要离子组分,占总水溶性离子的80.0%,海盐粒子Na+及Cl-之和占比为14.7%,且与风速呈显著正相关;TWSI季节浓度变化特征明显,秋季最高,春冬季次之,夏季最低,主要与秋冬季风速较大、主导风向转为东北风,易受外来传输有关;SO42-在各个季节均是浓度及占比最高的离子,硫氧化率(SOR)的日均值均大于0.1,存在显著的SO2向SO42-转化的过程;PCA分析结果表明三亚城区水溶性离子主要受海洋源、二次源及生物质燃烧源的影响. 相似文献
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青岛沿海大气气溶胶中无机组分在粗、细粒子上的分布 总被引:9,自引:4,他引:9
在1997-09~1998-08分4次对大气气溶胶进行了监测.结果表明:青岛沿海地区的气溶胶质量浓度多集中于<2.5μm的细粒子中,同时采暖季节细粒子比例浓度大大高于非采暖季节.SO42-、NH4+、NO3-、K+主要存在于粒径小于2.5μm的细粒子中.Na+、Cl-、Mg2+、Ca2+则主要存在于大于2.5μm的粗粒子中,冬季F-、Cl-、Br-均主要存在于细粒子中,而夏季则主要存在于粗粒子中,表明这3种离子在气溶胶粒径分布中可能受人为燃烧源和温度影响. 相似文献
5.
为了探明昆山市不同污染条件下PM2.5中水溶性无机离子的污染特征以及本地源排放占主导时对污染过程的贡献,本研究使用昆山市2017年3月—2018年2月期间PM2.5、水溶性无机离子及其气态前体物数据,分别探讨了水溶性无机离子及其气态前体物在污染天气和清洁天气情况下的变化特征,揭示了它们在污染天气和清洁天气下的变化机制.同时结合周围城市PM2.5浓度筛选出昆山市秋、冬季局地污染事件,利用主成分分析(principle component analysis,PCA)方法对筛选出的局地污染事件中的水溶性无机离子数据进行了来源解析,定量评估了本地源排放占主导时不同水溶性无机离子对灰霾污染事件过程中PM2.5浓度的贡献.结果表明:①SO42-、NO3-、NH4+(合称SNA)是PM2.5的重要组分,且其相对贡献随着大气污染加重而变化.3种离子在清洁和污染条件下对PM2.5的相对贡献分别是49.4%~62.3%和52.7%~65.9%.在3种主要的水溶性无机离子中,NO3-浓度最高,其次是SO42-和NH4+.随着污染加重,SO42-的贡献率下降,而NO3-的贡献率上升.②污染天气下3种离子日变化规律不同,且存在明显季节差异.其中秋冬季SO42-和NH4+与各自气态前体物变化趋势一致且为单峰型;NO3-为单峰型而其前体物则为双峰型.另外,NO3-与NH4+日变化趋势较为一致,表明昆山地区SNA多以NH4NO3形式存在.③2017—2018年秋冬季由本地源排放占主导的污染天气下,PM2.5的主要来源是二次气粒转化、建筑扬尘、生物质燃烧和燃煤;除了Mg2+和Ca2+,其他水溶性离子浓度均低于非本地源排放占主导的污染天气下的浓度. 相似文献
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南京市不同天气过程下颗粒物中水溶性离子分布特征及其来源解析 总被引:1,自引:1,他引:0
于2018年11月16~28日使用在线气体组分及气溶胶监测系统MARGA ADI 2080观测了南京市颗粒物中的水溶性无机离子和一些痕量气体,结合气象要素和探空数据,分析了霾、雾、清洁和降水这4类过程中污染物及水溶性离子的分布特征及其昼夜差异.结果表明,在4类过程中PM2.5平均浓度(μg·m-3)在26.9(降水)~96.4(霾),而总水溶性离子浓度(μg·m-3)在23.7(降水)~89.7(霾).在霾和雾过程中离子浓度大小排序为NO3- > NH4+ > SO42- > Cl- > K+ > Ca2+ > Na+ > Mg2+,而在清洁和降水过程中为NO3- > SO42- > NH4+ > Cl- > Ca2+ > K+ > Na+ > Mg2+.水溶性离子的昼夜分布特征在4类过程中差异较大,但昼夜间SO42-、NO3-和NH4+(SNA)均呈现出在霾>雾>清洁>降水过程中的特征.由PMF源解析结果分析得到,二次源是影响霾的主导因素,二次源、海盐及燃烧源是雾过程的主要污染来源,降水过程对燃煤源和二次源的清除作用较清洁过程更明显. 相似文献
7.
区域尺度大气颗粒物的同步观测与分析是制定大气污染防治策略的重要途径.为研究伊犁河谷城市群大气颗粒物和水溶性无机离子的空间分布特征,于2021年7月19~29日期间同步采集伊宁市和周边三县大气颗粒物样品,深入分析了PM2.5和PM10中9种水溶性无机离子(WSIIs)的空间分布特征、存在形式和影响因素,并对二次无机颗粒物的形成机制进行了探讨.结果表明,夏季伊犁河谷城市群ρ(PM2.5)和ρ(PM10)均值分别为(23±3)μg ·m-3和(59±7)μg ·m-3,伊宁市受本地工业源和移动源排放影响,导致其PM2.5浓度在区域中最高;伊宁县受扬尘源和地形影响,使其PM10浓度在区域中最高;而霍城县的良好扩散条件使其PM2.5和PM10浓度最低.PM2.5和PM10中WSIIs占比分别介于28.2%~29.9%和16.0%~20.2%之间.4种主要离子(SO42-、NO3-、NH4+和Ca2+)占到WSIIs的90%左右,在PM2.5中浓度大小排序为:SO42->Ca2+>NH4+>NO3-,在PM10中浓度大小排序为:SO42->Ca2+>NO3->NH4+;相关性研究结果显示4个城市SO42-浓度相近主要是由区域输送所致,而Ca2+在PM2.5和PM10中占比高于国内大部分城市反映出伊犁河谷核心区城市受扬尘源的影响较大.PM2.5和PM10中n(NO3-)/n(SO42-)分别为0.78和0.76,表明伊犁河谷受固定源影响大于移动源;4个城市n(NO3-)/n(SO42-)的大小排序为:伊宁市>霍城县>伊宁县>察县,与各城市机动车保有量大小一致,反映出伊宁市受机动车等移动源的影响高于周边三县.二次组分主要以(NH4)2SO4、NH4HSO4和NH4NO3的形式存在,各城市NH4+与SO42-反应后均有盈余,盈余的铵盐在伊宁市主要以NH4NO3存在,与伊宁市较高的NO2浓度有关.夏季PM2.5和PM10中NOR变化幅度分别为0.03~0.10和0.03~0.16,受夏季高温影响导致NO3-二次转化较弱;SOR分别介于0.21~0.41和0.23~0.44之间,察县相对较高的湿度使其SOR较高,而霍城县受区域输送影响使其SOR高于伊宁市.形成机制表明:察县和伊宁市的SO42-主要由非均相反应生成,伊宁县主要由均相反应产生,而霍城县SO42-的形成机制较为复杂,受到均相反应和非均相反应的共同影响. 相似文献
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青岛沿海地区大气气溶胶浓度与主要无机化学组成 总被引:20,自引:7,他引:20
从 1997-09~1998-11期间 ,5次监测大气气溶胶 ,获得了青岛沿海地区气溶胶 (TSP、PM10 、PM2.5)的质量浓度 .气溶胶中直径 <2.5μm的细粒子质量浓度约占TSP总浓度的 50% ;<10μm的粒子的质量浓度则占TSP总浓度的 75% .对气溶胶中主要可溶性离子组分的分析表明 :TSP中可溶性离子的质量浓度占总质量浓度的40%以上 .其中主要可溶性离子为SO2-4、NO-3 、NH+4 .这 3个离子的质量浓度约占可溶性离子总浓度的 70% ,而且主要存在于细粒子中 ,表明其主要来自二次气溶胶 .冬季气溶胶浓度大大高于其它季节 . 相似文献
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为探究北京市大气细颗粒物(PM2.5)水溶性离子含量及其变化特征,有针对性地提出污染防治方案,对2022年全年PM2.5水溶性离子、气态前体物(SO2、NO2)和气象因素(温度、RH)进行分析测定.结果表明,北京市城区PM2.5中占比最高的水溶性离子为NO3-、NH4+和SO42-,占PM2.5的52.7%,ρ(PM2.5)(33.2 μg·m-3)和ρ(SNA)(18.9 μg·m-3)低于历史研究结果,但SNA占比(52.7%)、SOR(0.45)和NOR(0.15)高于历史研究结果,体现出北京市细颗粒物污染得到明显改善,但仍具有较强的二次污染特征.NO3-/SO42-为2.2,高于历史及附近省市研究结果,反映出移动源的影响不断扩大.从季节变化上看,PM2.5呈现秋高夏低的变化特征,秋、春、冬这3个季节NO3-的占比最高,夏季SO42-占比最高,而NH4+在各季节占比变化不大.NOR与SOR的季节变化规律几乎相反,反映出二者的转化形成因素存在差异.北京城区SNA的主要存在形式为NH4NO3和(NH4)2SO4,其中冬季阴阳离子中和度最高,夏季阳离子NH4+稍显不足,而春秋两季NH4+处于过量状态,北京城区为富氨环境.从污染级别看,水溶性离子质量浓度均随污染加重有不同程度的增长,增长最快的是SNA,其在PM2.5中占比出现先上升后稳定的变化特征.从空间分布特征来看,中心城区和东南西北部郊区的SNA质量浓度大小均为:NO3->SO42->NH4+,体现了以NO3-为主导的污染特征;SNA对PM2.5的贡献率最高的区域发生在东部、中心城区和传输点,表明在中心城区和东部地区二次反应相对活跃,同时区域传输也是二次离子的重要来源. 相似文献
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为研究甘肃南部城镇PM2.5及水溶性离子(WSIIs)浓度水平,于2019年4月—2020年2月在甘肃成县按季度进行PM2.5样品采集,分析了其变化特征,并运用相关和主成分分析法进行来源解析.结果表明:采样期间甘肃成县PM2.5年平均质量浓度为(57.2±26.9) μg·m-3,表现为冬季>春季>秋季>夏季的季节变化特征,冬季质量浓度约为夏季的1.9倍,全年空气质量优良率为81%,其中夏季达100%.WSIIs质量浓度呈现SO42->NO3->Na+>NH4+>Ca2+> K+>Cl->Mg2+的特征.SNA是浓度水平最高的3种水溶性离子,占8种主要水溶性离子浓度的70.1%.ρ(NO3-)/ρ(SO42-)平均值为0.6,表明工农业生产及化石燃料燃烧排放等固定源是颗粒物污染的主要来源.新型冠状病毒疫情期间人员管控对PM2.5和水溶性离子中SNA质量浓度影响显著,PM2.5平均质量浓度降幅达44.2%.源解析表明,PM2.5中WSIIs主要来自化石燃料燃烧、生物质燃烧及二次源和道路建筑扬尘等. 相似文献
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鞍山大气颗粒物浓度的变化特征 总被引:1,自引:1,他引:1
利用鞍山大气成分监测站Grimm180观测的2007年颗粒物数浓度,ρ(PM10),ρ(PM2.5)和ρ(PM1.0)以及台站的常规气象观测资料,分析了该地区颗粒物数浓度的谱分布、质量浓度的变化特征及与气象条件的相关性. 结果表明:颗粒物数浓度谱分布符合Junge分布;参数υ与能见度呈负相关,υ值越大且PM0.45占PM10的数浓度比例小于90%,能见度较差;颗粒物质量浓度日变化呈双峰特征,ρ(PM10),ρ(PM2.5)和ρ(PM1.0)之间有很好的相关性,ρ(PM2.5)/ρ(PM10)平均值为0.654,ρ(PM1.0)/ρ(PM2.5)的平均值为0.832,ρ(PM1.0)/ρ(PM10)平均值为0.545;鞍山地区年主导风向为SE,颗粒物质量浓度变化受辽宁沙尘移动路径的影响较小,主要受排放累积型污染影响,其中大雾天气条件下颗粒物质量浓度较高,大雾期间的回归方程截距较年平均回归方程的大,这对研究颗粒物质量浓度的突变特性具有指示作用. 相似文献
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通过膜采样溶剂提取、衍生化GC/MS分析,对2006年9月~2007年8月间北京大气PM10和PM2.5中的一元羧酸进行了观测研究.结果表明,可检出C10~C30的烷酸以及油酸、亚油酸和桐油酸3种烯酸,其中含量最高的是C16和C18 2种烷酸.PM10中,一元羧酸总浓度为61.7~1652.3ng/m3,年平均为426.2ng/m3;PM2.5中,一元羧酸总浓度为34.5~992.1ng/m3,年平均为319.6ng/m3.75%的一元羧酸分布在细粒子中,且冬、春季浓度明显高于夏、秋季.春、夏、秋、冬4个季节PM10中一元羧酸浓度分别为(625.1±403.8), (200.0±95.3), (263.0±201.1), (659.9±433.5)ng/m3; PM2.5中一元羧酸浓度为(431.7±211.0), (194.4±95.8), (207.9±160.8), (463.6±262.1)ng/m3.源解析显示,燃煤排放是冬季最主要的人为污染源;机动车排放则在其他季节贡献最大. 相似文献
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2005年四季在北京市不同功能区9个采样点采集大气PM10和PM2.5样品,并对其中有机物污染水平、分布特征及不同功能区PM10和PM2.5中有机物的相关性进行了探讨.结果表明,市区PM10和PM2.5中有机物年均值分别为41.39 μg/m3和34.84 μg/m3,是对照区十三陵的1.44倍和1.26倍;冬季有机物污染最严重,分别为春季的1.15、 1.82倍,秋季的2.06、 2.26倍,夏季的4.53、 6.26倍.不同季节PM2.5与PM10中EOM的比值超过0.60, 并呈现一定季节差异.各功能区有机污染表现出工业区(商业区)>居民区(交通区、对照区)的变化趋势,且不同功能区PM2.5中EOM对PM10中EOM的影响程度各异.有机组分的年均值有非烃>沥青质>芳烃>饱和烃的变化规律,而污染源的季节性排放是造成有机物组分季节变化的主要原因. 相似文献
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2007年12月~2008年10月期间,分3个时段,设置2个点位,采集了天津市大气环境中PM10和PM2.5样品.用热光反射分析仪测定样品中的碳组分含量,并用OC/EC最小比值法估算二次有机碳(SOC)的浓度.结果表明,市区采样点颗粒物浓度高于郊区,2个采样点的颗粒物浓度变化趋势一致.5月份 PM2.5/PM10比值最小,主要由于土壤风沙尘对PM10的贡献较大.PM10和PM2.5中的有机碳(OC)、元素碳(EC)浓度12月份最高,且变化趋势相同.OC占总碳(TC)比例较高,PM10中OC/TC为0.60~0.83,PM2.5中OC/TC为0.55~0.81.碳组分主要集中在PM2.5中,PM10中约有76%的OC存在于PM2.5中.12月份的SOC浓度最高,与12月份的气象条件和污染源排放等因素有关. 相似文献
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广州市PM_2.5和PM_1.0质量浓度变化特征 总被引:4,自引:1,他引:3
文章报道了2005年干季和2006年湿季广州市大气细粒子PM2.5和PM1.0质量浓度的实时监测情况。监测结果表明:干季监测点PM2.5日均质量浓度在11.8~164.0μg/m3之间,总平均值为81.7μg/m3;湿季日均质量浓度在19.9~121.2μg/m3之间,总平均值为57.7μg/m3。干季PM1.0日均质量浓度变化范围为14.9~129.1μg/m3,总平均值为59.4μg/m3;湿季日均质量浓度在11.9~86.7μg/m3之间,总平均值为52.9μg/m3。对比发现,PM1.0总平均质量浓度在干、湿季相差很小,且与湿季PM2.5总平均质量浓度也相差不大,显示PM1.0具有相对固定成因来源且基本不受季节变化影响,而且湿季PM2.5的组成主要由PM1.0大气细粒子构成。干季PM2.5和PM1.0质量浓度日变化特征呈明显夜间高、白天低的特点,质量浓度的最大值都出现在晚上21:00左右;湿季由于雨水频繁,没有明显的日变化特征。气象分析表明,干季大气细粒子质量浓度主要受冷空气影响,而湿季主要受降雨影响。 相似文献
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对2015年3月—2016年2月邯郸市大气中的PM_(10)、PM_(2.5)和PM_(1.0)进行了在线监测,探讨了其质量浓度的变化特征,并分析了其质量浓度与风速、风向的关系。结果表明:邯郸市颗粒物质量浓度水平较高,β射线吸收法所监测的PM_(10_WET)、PM_(2.5_WET)和PM_(1.0_WET)年均浓度值分别为202.5,114.8,81.1μg/m~3,PM_(2.5_DRY)/PM_(10_WET)和PM_(2.5_WET)/PM_(10_WET)分别为0.58、0.70,PM_(1_DRY)/PM_(2.5_WET)和PM_(1_WET)/PM_(2.5_WET)分别为0.58、0.71,PM_(2.5)为PM_(10)中的主要组成,PM_(1.0)为PM_(2.5)中的主要组成。邯郸市PM_(10)、PM_(2.5)和PM_(1.0)质量浓度冬季最高;PM_(10)、PM_(2.5)和PM_(1.0)日变化峰值为上午09:00左右,谷值为下午16:00左右,扬沙、降雨,霾和春节不同条件下PM_(10)、PM_(2.5)和PM_(1.0)差异明显。邯郸市PM_(10)、PM_(2.5)和PM_(1.0)的浓度高值主要分布在风向0°~100°和175°~225°、风速小于1 m/s的情况下。 相似文献