辽宁典型城市道路扬尘PM2.5中水溶性无机离子组分特征及来源解析

为了解辽宁省典型城市道路扬尘PM_(2.5)中水溶性无机离子组分特征及其来源,分别于2014年和2016年采集了鞍山市和盘锦市道路扬尘样品,利用再悬浮采样器将其悬浮到滤膜上,用离子色谱仪分析了其中的水溶性无机离子组分,分别用相关分析法和比值法分析了其污染特征,用主成分法初步解析了其主要污染源.结果表明,盘锦市和鞍山市8种水溶性无机离子分别占道路扬尘PM_(2.5)的5.83%±3.34%和5.84%±1.15%.盘锦市NH_4~+与SO_4~(2-)和NO_3~-的结合方式主要为(NH_4)2SO_4和NH_4NO_3,鞍山市NH_4~+与SO_4~(2-)和NO_3~-的主要结合方式为NH_4HSO_4和NH_4NO_3.盘锦市和鞍山市道路扬尘PM_(2.5)中NO_3~-/SO_4~(2-)的均值分别为0.52±0.55和0.46±0.13,表明固定源(燃煤)对其道路扬尘PM_(2.5)的影响较显著.盘锦市道路扬尘PM_(2.5)主要来源于生物质燃烧源、海盐粒子、建筑水泥尘和机动车尾气;鞍山市道路扬尘PM_(2.5)主要来源于燃煤源、生物质燃烧源、海盐粒子和钢铁冶炼尘.     

天津市春季样方法道路扬尘碳组分特征及来源分析

为研究天津市春季道路扬尘PM_(2.5)和PM_(10)中碳组分特征及来源,于2015年4月用样方法采集天津市道路扬尘样品,利用再悬浮采样器将样品悬浮到滤膜上,经热光碳分析仪测定有机碳(OC)和元素碳(EC),利用非参数检验、OC/EC比值分析、相关分析及聚类分析对其污染特征和来源进行探讨.结果表明,PM_(2.5)中ω(TC)为4. 89%(次干道)～18. 83%(快速路),ω(OC)为3. 57%(次干道)～15. 39%(快速路),ω(EC)为1. 32%(次干道)～3. 44%(快速路); PM_(10)中ω(TC)为8. 14%(次干道)～19. 71%(快速路),ω(OC)为5. 91%(次干道)～16. 28%(快速路),ω(EC)为1. 96%(主干道)～3. 43%(快速路);快速路中各碳组分质量分数均较高,次干道中各碳组分质量分数均较低,可能是由于快速路中车流量较大,机动车尾气排放量较大,而次干道车流量较小;各类型道路中ω(OC)明显大于ω(EC),ω(EC)在不同道路类型中差异不大;两相关样本非参数检验表明,各碳组分质量分数在PM_(2.5)和PM_(10)间均无显著性差异;相关性分析表明道路扬尘中OC、EC来源大致相同.通过OC/EC比值分析及聚类分析可知,天津市春季道路扬尘中碳组分主要来源于燃煤、机动车尾气以及生物质燃烧.     

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.     

沈阳市冬季大气PM2.5中水溶性离子污染特征及来源解析

为研究沈阳市冬季PM_2.5和水溶性离子的污染特征,使用URG-9000D在线监测系统于2018年冬季对大气颗粒物和气体组分进行连续采样.结果表明,采样期间沈阳市PM_2.5的平均质量浓度为80.67 μg·m^-3,总水溶性离子质量浓度变化范围为2.68~132.79 μg·m^-3.与清洁天相比,污染天NO₃^-、SO₄^2-和NH₄⁺（SNA）占比明显增加,占到PM_2.5的43.7%.静稳天气时SO₂短时间内的迅速累积使得沈阳市冬季大气PM_2.5有暴发性增长现象.Pearson相关性分析可知,SNA、Cl^-与PM_2.5之间的相关系数均达0.78以上,表明沈阳市冬季PM_2.5的主要贡献组分为SNA和Cl^-.PMF源解析表明沈阳市冬季污染物来源主要包括二次反应源、燃煤和生物质燃烧源以及扬尘源.     

南京江北新区PM2.5中水溶性离子的季节特征和来源解析

为探究南京江北新区PM_2.5中水溶性离子的季节特征和来源，于2019年共采集了113个有效PM_2.5样品.用称重法和离子色谱法分别测定出PM_2.5和10种水溶性离子的质量浓度，并使用PMF源解析法对其进行来源解析.结果表明，观测期间南京江北新区PM_2.5和水溶性离子年平均浓度分别为（78.34±29.64）和（35.68±18.30）μg·m^-3，其四季变化趋势相同，冬季浓度高，夏季浓度低.10种水溶性离子中NO₃^-、SO₄^2-和NH₄⁺的浓度远远高于其他离子，其在总离子中的含量高达89.9%.南京江北新区四季PM_2.5中NH₄⁺主要与HSO₄^-和NO₃^-结合存在.硫氧化率（SOR）和氮氧化率（NOR）的年均值分别为0.53和0.28，说明观测期间大气中氮硫的二次生成率较高.南京江北新区PM_2.5中水溶性离子主要来源为二次转化、海盐和扬尘.     

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。     

泉州市大气PM2.5中水溶性离子季节变化特征及来源解析

为掌握泉州市大气PM_(2.5)中无机水溶性离子的季节变化特征,于2014年3月~2015年1月同步采集了泉州市5个采样点共116个PM_(2.5)样品.用离子色谱法分析了PM_(2.5)中Na~+、NH_4~+、K~+、Ca~(2+)、Mg~(2+)、F~-、Cl~-、NO_3~-和SO_4~(2-)等9种水溶性无机离子.观测期间,总水溶性离子浓度季节变化特征为春季(14.24±6.43)μg·m~(-3)冬季(8.54±7.61)μg·m~(-3)夏季(4.10±2.67)μg·m~(-3)秋季(3.91±2.58)μg·m~(-3);SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+(SNA)是PM_(2.5)中主要的3种离子,占水溶性离子总质量浓度比例分别为春季(90.3±3.3)%、夏季(68.8±11.7)%、秋季(78.9±7.1)%和冬季(74.0±18.4)%,说明春季二次污染较为严重;PM_(2.5)中阴、阳离子电荷平衡分析显示,阴离子相对亏损,大气细颗粒物组分呈弱碱性;春、冬季NH_4~+主要以(NH_4)_2SO_4、NH_4HSO_4和NH_4NO_3等形式存在,而夏、秋季则主要以NH_4HSO_4和NH_4NO_3形式存在;PMF源解析结果表明,泉州市大气PM_(2.5)中水溶性离子主要来自海盐、二次源、建筑扬尘、垃圾焚烧源和生物质燃烧源.     

新乡市大气PM2.5中水溶性离子的污染特征、来源解析及气象影响分析

为探究新乡市大气PM_2.5中水溶性无机离子（WSIIs）的污染演变、来源特征及其气象影响,利用URG-9000在线监测系统于2022年1月（冬季）、4月（春季）、7月（夏季）和10月（秋季）对PM_2.5组分进行在线观测.结果表明,TWSIIs（总水溶性无机离子）与PM_2.5的季节变化特征一致,季度ρ（TWSIIs）均值变化范围为19.62~72.15 μg·m^-3,在PM_2.5中的占比超过66%,WSIIs是大气PM_2.5的重要组分.年均NO₃^-/SO₄^2-（质量浓度比）为2.11,且呈现逐年增加的趋势,移动源对二次无机气溶胶（SNA）的影响不容忽视,年均[NH₄⁺]/[NO₃^-]（量比）为1.95,说明农业源是大气中氮的主要贡献者.后向轨迹分析表明,在盛行东北风且风速较大时,PM_2.5中Ca²⁺和Mg²⁺的浓度较高.低温高湿的气象条件下（T<8℃,RH>60%）,SOR和NOR值均较高,更多的气态前体物SO₂和NO₂转化为颗粒态的SO₄^2-和NO₃^-.与SOR不同,在高温条件下（T>24℃）,NOR并没有表现出高值特征,与高温条件下NH₄NO₃的分解有关.结合PMF和后向轨迹分析,来自西北方向的气团所对应的扬尘源对WSIIs的贡献较大,观测站点周边区域的低空低速气团所对应的二次硫酸盐以及二次硝酸盐和生物质源对WSIIs的贡献较大.     

沿海城市珠海PM2.5中水溶性离子特征及来源分析

PM_2.5水溶性离子特征研究主要集中在大中型城市,为探讨珠海市PM_2.5水溶性离子特征及来源,2016年6月至12月采集PM_2.5样品,用离子色谱分析9种水溶性离子浓度。结果表明：珠海PM_2.5总离子浓度处于较低水平,离子浓度有季节变化特征,表现为冬季＞秋季＞夏季;夏、秋季PM_2.5呈碱性,冬季显酸性;从夏季到冬季,SO₄^2-和NH₄⁺在总离子中比例有减小趋势,NO₃^-比例有增大趋势。SO₄^2-、NO₃^-、NH₄⁺为主要组成成分,占离子总成分的85.07%,表明珠海市大气PM_2.5二次污染较严重,NO₃^-/ SO₄^2-均值0.2,表明以固定源污染为主。从气团聚类、离子相关性、富集因子分析和主因子分析等角度讨论来源和存在形式,珠海PM_2.5水溶性离子受气团影响较大,来自陆地气团的离子浓度高于海洋气团;夏季到冬季,PM_2.5受到80.2%的人为源和海洋源的混合源和16%的农业源贡献,离子主要存在形式有NH₄HSO₄、Mg(NO₃)₂、KNO₃、Ca(NO₃)₂、NH₄NO₃、NaCl、KCl和CaCl₂。     

新乡市秋季大气细颗粒物PM2.5中水溶性离子特征及其来源解析

为探究新乡市秋季PM_(2.5)污染水平及水溶性离子特征,于2016年9—11月期间,利用TH-150C中流量大气采样器分别在新乡市城市和郊区设立的两个采样点采集了大气PM_(2.5)样品,并分别用重量法和离子色谱法测得PM_(2.5)的浓度值和水溶性离子的组分,分析了大气PM_(2.5)的组成特征、变化规律及污染来源.结果表明,采样期间,城市站PM_(2.5)浓度为122.65~223.56μg·m-3,平均值为164.17μg·m-3,郊区站PM_(2.5)浓度为92.99~217.40μg·m-3,平均值为144.75μg·m-3,均超过国家二级标准浓度限值(75μg·m-3).采样期间,城市站7种水溶性无机离子(NH+4、NO-3、SO2-4、K+、Mg2+、Ca2+、Cl-)的平均质量浓度分别为9.98、22.05、13.41、0.65、0.04、0.30、2.19μg·m-3,郊区站分别为7.49、17.95、10.34、0.38、0.03、0.57、1.35μg·m-3;其中,NO-3、SO2-4、NH+4是大气PM_(2.5)中水溶性离子最主要的二次污染成分,而硝酸盐则是新乡市大气灰霾污染的关键组分.对PM_(2.5)中阴、阳离子进行相关性分析,结果发现,新乡市大气颗粒物PM_(2.5)总体呈酸性.PM_(2.5)中水溶性离子来源主要有二次转化,以及工业源、燃烧源及土壤建筑尘等,移动源(汽车尾气)对新乡市秋季大气污染的贡献较大.     

2017~2018年北京大气PM2.5中水溶性无机离子特征

为探究近年来北京市空气质量持续改善过程中PM_2.5及其中水溶性无机离子（WSIIs）特征,于2017~2018年在北京城区进行了连续1 a的PM_2.5样品采集,对其中9种主要WSIIs进行了全面分析.结果表明,北京市PM_2.5年均浓度为（77.1±52.1）μg ·m^-3,最高和最低值分别出现在春季[（102.9±69.1）μg ·m^-3]和夏季[（54.7±19.9）μg ·m^-3].WSIIs年均浓度为（31.7±30.1）μg ·m^-3,对PM_2.5贡献比例为41.1%,季节贡献特征为：秋季（45.9%） > 夏季（41.9%） > 春季（39.9%） ≥ 冬季（39.2%）.SNA是WSIIs的重要组成,春、夏、秋和冬季在总WSIIs中的占比分别可达86.0%、89.5%、74.6%和73.0%.随温度升高,NO₃^-和SO₄^2-分别呈现出了先升高后降低以及波动性升高的趋势;而当相对湿度低于90%时,2种离子浓度均随相对湿度增加而升高,反映了光化学和液相过程对2种离子组分的贡献差异.随污染加重,WSIIs整体贡献比例大幅升高,且各类WSIIs演化特征各异,其中,NO₃^-浓度和贡献均持续升高,而SO₄^2-和各类源自扬尘的离子组分（Mg²⁺、Ca²⁺和Na⁺）贡献降低.观测期间WSIIs主要来源包括二次转化、燃烧源和扬尘源,对燃煤和机动车的管控是其减排的重要途径.后向轨迹分析表明,源自北京市南部和西部的气团对应着较高的PM_2.5浓度和WSIIs占比,且二次离子贡献显著;而源自西北和北部的气团对应的PM_2.5浓度和WSIIs占比则较低,但Ca²⁺贡献较高.     

天津市春季道路降尘PM2.5和PM10中碳组分特征

为研究天津市春季道路降尘PM_2.5和PM₁₀中碳组分特征,丰富道路降尘的成分谱库,于2015年3月22日-5月23日在天津市主干道、次干道、支路、快速路和环线5种道路类型道路两侧采集道路降尘样品,通过再悬浮装置得到PM_2.5和PM₁₀的滤膜样品,并用热光碳分析仪测定PM_2.5和PM₁₀中OC（有机碳）和EC（元素碳）的百分含量,利用两相关样本非参数检验、OC/EC比值法以及相关分析法,定性分析天津市春季道路降尘PM_2.5和PM₁₀的碳组分的特征及其主要来源;利用因子分析法,进一步分析道路降尘PM_2.5和PM₁₀的主要来源.结果表明:道路降尘PM_2.5中w（OC）为10.27%（主干道）~13.94%（快速路）、w（EC）为1.24%（支路）~1.77%（环线）,PM₁₀中w（OC）为8.48%（主干道）~12.56%（快速路）、w（EC）为1.01%（次干道）~1.59%（快速路）,可见快速路中碳组分含量相对较高,这可能与其车流量较大,导致道路扬尘和机动车尾气排放量较大有关,也可能与其路面保养及保洁状况有关.对于大部分碳组分而言,其在PM_2.5中的百分含量均高于PM₁₀;除EC2,其他碳组分在PM_2.5和PM₁₀间均无显著性差异.不同道路类型PM_2.5和PM₁₀中OC/EC的大小顺序基本相同,与其车质量变化趋势相反.道路降尘中PM_2.5中碳组分主要来源于道路扬尘、机动车尾气、生物质燃烧以及燃煤源的混合源,PM₁₀主要受道路扬尘、燃煤和柴油车尾气等污染源的影响.      

天津市高校夏季道路扬尘PM2.5中水溶性离子污染特征及来源

为研究天津市高校道路扬尘PM_2.5中水溶性离子的污染特征、来源及校内外差异,于2018年7—8月采集天津市9所高校道路扬尘样品,用离子色谱法对其中8种水溶性离子(Ca²⁺、K⁺、Mg²⁺、Na⁺、Cl^-、NH⁺₄、NO^-₃、SO₄^2-)进行分析.结果显示:①水溶性离子占PM_2.5的11.65%,PM_2.5中占比大于1%的离子有Ca²⁺和SO₄^2-,其中Ca²⁺最多,占到总水溶性无机离子的65.75%;②入校道路离子含量(12.76%)稍高于校内道路(11.11%),其中8种离子含量的差异均无统计学意义;CE/AE(阴阳离子当量浓度比)值为9.59(远大于1),PM_2.5呈较强...     

《大气污染防治行动计划》后期成都大气PM2.5中水溶性无机离子特征

为探究《大气污染防治行动计划》实施后期成都大气PM2.5中水溶性无机离子(WSIIs)季节变化及来源等特征,本研究于2016～2017年在成都城区进行了分季节PM2.5样品的连续采集,对其中WSIIs进行了全面分析.结果表明,成都市年均ρ(PM2.5)和ρ(WSIIs)分别为(114.0±76.4)μg.m-3和(41.2±31.3)μg.m-3,ρ(WSIIs)可占ρ(PM2.5)的36.1％,其季节贡献特征为:秋季(39.5％)＞冬季(38.2％)＞春季(32.5％)＞夏季(28.9％).全年及各季节P(PM2.5)和ρ(WSIIs)均值均表现为夜间高于白天,且昼夜差异幅度呈现出了明显的季节变化特征.SNA(SO42-、N03-和NH4+)是WSⅡs的重要组成,在春、夏、秋和冬这4季中可占到整体ρ(WSIIs)的84.2％、86.6％、86.3％和87.0％.秋和冬的ρ(NO3)/ρ(SO42-)比值分别为1.1和1.6,高于春和夏的0.96和0.57,移动源和固定源相对贡献随季节变化特征明显.观测期间WSIIs主要来源包括二次生成、扬尘源和燃烧源.后向轨迹分析表明,来自成都东部地区的近地气团对应的P(PM2.5)低于源自西部的高空气团,就WSIIs构成而言,东部气团对应的ρ(SO42-)占比高于西部气团,而西部气团对应的ρ(NO3-)占比则高于前者.     

天津市春季道路降尘PM2.5和PM10中的元素特征

为探究天津市春季道路降尘中元素污染特征及来源,于2015年春季采集了天津市道路降尘样品,通过再悬浮得到PM_(2.5)和PM_(10)滤膜样品,继而测定了滤膜样品中16种元素的含量,通过非参数检验、分歧系数法、富集因子法等研究了道路降尘中元素的污染特征、来源和成分谱的相似性.结果表明,天津市春季道路降尘PM_(2.5)和PM_(10)质量分数平均值在1%~20%之间的元素从大到小依次为:SiAlCaFeMgKNa;PM_(10)和PM_(2.5)中元素成分谱分歧系数为0.06,表明两者元素成分谱很相似;PM_(10)和PM_(2.5)中,元素Cd和Cr强烈富集,Zn、Cu、Pb和As显著富集;道路降尘PM_(2.5)和PM_(10)中元素主要来源于土壤风沙尘、建筑尘、交通尘(汽车尾气的排放、轮胎磨损和刹车片磨损)和煤烟尘.