离子色谱法同时测定环境水质中阴离子的研究——电导/紫外可见检测器联用

<正> 近年来离子色谱法(IC)分析阴离子报导较多。但同时分析氟离子、氯离子、亚硝酸根、硝酸根、硫酸根、磷酸根等阴离子,其中NO_2~-、NO_3~-单用电导检测器时灵敏度较低,水体中PPb级NO_2~-、NO_3共存时,几乎无法测定NO_2~-离子。为此,我们反复试验,探讨了采用电导和Uv-vis(紫外-可见)检测器联用的方法,较好地解决了这一问题。用Uv-vis检测器测定NO_2~-的灵敏度将比用电导法提高7-8倍,测定NO_3~-时灵敏度提高6倍。测定时检测器联用可同时分析水质中F~-、Cl~-、Br~-、NO_2~-、NO_3~-、HPO_4~(2-)、SO_4~(2-)等。国内在这方面研究还不     

离子色谱法分析大气总悬浮微粒中可溶性阴离子组份

本文采用离子色谱法分析了武汉市大气中总悬浮微粒物中F~-、Cl~-、NO_3~(2-)、SO_4~(2-)等阴离子。采用Na_2CO_3 2.2mmol.L~(-1)-NaHCO_31.0mmol.L~(-1)双组份淋洗液。同时测定四种离子的保留时间只需7.2′。此方法灵敏度高、准度度好。此文使用Dionex 2010i离子色谱仪,HPIC—As—4分离柱。最低检出量:F~-3.29ng·ml~(-1)、Cl~-5.56、NO_3~-12.35、SO_4~(2-)15.69。利用峰高方法定量,采用紫外-电导联用检测器,得到F~-0.1--0.7(μg.ml~(-1))、Cl~-0.3—1.0、NO_3~-0.05—2.0、SO_4~(2-)0.6—1.0范围内有很好的线性关系。用此法测定大气总悬浮颗粒(ToTal Suspente Partcle简称T·S·P)中阴离子在国内未见报导。为此,我们进行了较为系统的研究。运用此方法对武汉市六个不同地区采集了总悬浮物,按照环境分析规定采取了有代表性的试样,分析测定其中可溶性的阴离子。得到F~-0.095—0.47(μg/m~3,单位下同)、Cl~-0.63—5.99、NO_3~-0.66—4.90、SO_4~(2-)18.9—31.47。其中NO_3~-、SO_4~(2-)回收率为93.9—101. 9%,获得较满意的结果。     

工业废水离子色谱分析的前处理技术

离子色谱是70年代发展起来的离子测定新技术。它可以同时分析多种离子,特别适合于一些化学分析难以测定的阴离子如 F~-、Cl~-、NO_2~-、NO_3~-、PO_3~(3-)、SO_4~(2-)等的测定。方法快速、灵敏,动态范围宽。因此,离子色谱法在环境分析中得到了广泛的应用。对于组分简单的酸兩、自来水、电厂水等试样,无需预处理,可以直接进行分析。但对于组分复杂且污染物不完全是离子状态的环境试样,例如某些工业废水,     

用抑制洗脱剂离子色谱法测定地表水和地下水样品中的普通阴离子浓度

前言洗脱剂抑制离子色谱法[ICES]的使用,特别适合于测定地表水和地下水样品中F~-、Cl~-、PO_4~(-3),NO_3~-和SO_4~(-2)的浓度。ICES与阴离子分析的旧式化学湿选法相比的主要优点是:(1)样品体积少(通常100μl);(2)一次用100μl样品就能进行多离子分析;     

雨水中亚硫酸根的离子色谱法测定

雨水中亚硫酸根的测定方法报道甚少。一般用盐酸付玫瑰苯胺比色法。该法须以四氯汞钾作保存剂,带来了汞的污染。本文以离子色谱法测定雨水中亚硫酸根,并可同时分析F~-、Cl~-、NO_3~-和SO_4~(2-)。用离子色     

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。     

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.     

广州白云山春季降水及广西苗儿山云雾水中有机弱酸的研究

利用离子色谱法测量了广州白云山春季降水及广西苗儿山云雾水中的甲酸和乙酸,并同时测定了降水中阴离子(F~-,Cl~-,SO_4~(2-),NO_3~-)和阳离子(Na~+,NH_4~+,K~+,Ca~(2+),Mg~(2+)。用多元逐步回归、多对多双重筛选回归及R聚类分析的多元统计的数学方法分析了降水中有机弱酸间及与阴阳离子间的关系。讨论了有机酸的来源及其对酸雨中酸度的贡献。     

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.     

离子色谱法测定降水中的硝酸根与硫酸根

离子色谱法可利用电导检测器对水中离子的进行常量与痕量分析,具有迅速、连续、高效与灵敏等优势。此背景下,本文首先分析了离子色谱法的原理,以降水中NO_3~-、SO_4~(2-)为例,对离子色谱法在降水中阴离子测定中的应用进行了一定的阐述,以供参考。     

沈阳市大气PM_(10)中水溶性无机阴离子的分布特征研究

2014年7月和12月分别对沈阳市大气污染物PM_(10)(可吸入颗粒物)进行采样分析,采样期内PM_(10)浓度全部超过国家一级标准,最大值超出国家二级标准3.3倍。用离子色谱法分析了PM_(10)中的水溶性无机阴离子,结果表明:4种阴离子浓度之和的变化总趋势为7月12月;各离子浓度的关系为SO_4~(2-)NO_3~-Cl~-F~-,4种离子浓度均为冬季高于夏季;对PM_(10)及4种阴离子进行相关性分析,得出NO_3~-、SO_4~(2-)浓度与PM_(10)浓度呈显著正相关,是PM_(10)的重要组分,并通过NO_3~-与SO_4~(2-)的质量比得出沈阳市大气污染物中水溶性组分主要来自于固定排放源。     

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.     

徐州市冬季大气细颗粒物水溶性无机离子污染特征及来源解析

本研究于2015年12月至2016年2月在徐州市城区采集大气细颗粒物PM_(2.5)样品共32套,使用离子色谱法分析了颗粒物中的F~-、Cl~-、NO_3~-、SO2-4、Na~+、Mg~(2+)、NH_4~+、K~+和Ca~(2+)的质量浓度.观测期间,徐州市冬季PM_(2.5)的平均质量浓度为(164.8±77.3)μg·m-3,9种水溶性离子总质量浓度为(67.5±36.1)μg·m~(-3),占PM_(2.5)的40.9%,各离子浓度高低顺序为NO_3~-SO_4~(2-)NH_4~+Cl~-Ca~(2+)K~+Na~+Mg~(2+)F~-,其中NH_4~+、NO_3~-和SO_4~(2-)是最主要的水溶性离子.清洁大气、轻度霾和重度霾时期PM_(2.5)中总水溶性无机离子(WSIIs)质量浓度分别为(12.8±8.8)、(59.0±22.8)、(86.3±36.0)μg·m~(-3),SNA分别占WSIIs的86.4%、82.8%和78.9%.NH_4~+、NO_3-和SO_4~(2-)三者之间相关性显著,在PM_(2.5)中的结合方式为(NH_4)_2SO_4和NH_4NO_3.徐州市PM_(2.5)中水溶性离子的主要来源为二次转化、生物质燃烧、化石燃料燃烧和矿物粉尘等.     

2015年北京城区大气PM2.5中NH4+、NO3-、SO42-及前体气体的污染特征

2015年1~12月对北京市城区开展PM_(2.5)中主要水溶性离子NH_4~+、NO_3~-和SO_4~(2-)(统称SNA)及其前体气体NH_3、NO、NO_2和SO_2的监测,共获得样本325组.用特氟龙滤膜采集PM_(2.5)中SNA,用在线仪器实时监测各前体气体.分析各前体气体和SNA的污染特征并同时对其相关性进行研究.观测期间NH_3、NO、NO_2、SO_2、NH_4~+、NO_3~-和SO_4~(2-)的年平均浓度分别为21.5、17.7、54.3、14.2、8.1、13.5和12.7μg·m~(-3),SNA质量浓度占PM_(2.5)的43.4%.NO、NO_2和SO_2冬季最高,夏季最低;NH_3为夏季最高,秋冬较低;NH_4~+浓度和体积分数四季波动不大;NO_3~-浓度和体积分数均夏季最低;SO_4~(2-)浓度为冬季最高,百分含量为夏季最大.全年([NO_3~-]+2[SO_4~(2-)])与NH_4~+的比值为0.97,表明阴离子主要以NO_3~-和SO_4~(2-)的形式存在.随着污染程度的增加,各化合物浓度均有明显上升,NO_3~-是重污染过程累积效应比较明显且贡献率最大的离子.SO_4~(2-)则在污染级别较低时,贡献率较大.NO_3~-与NO_2,NO、NH_4~+与NH_3,SO_4~(2-)与SO_2在置信度为0.01水平上均显著相关;SO_4~(2-)和SO_2变化规律呈负相关,NO_2和NO_3~-基本呈正相关,相比NH_3,NH_4~+浓度的高低受酸性气体NO_2、SO_2影响更大.     

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.     

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.     

酸雨中阴离子(F~-、Cl~-、NO_3~-、SO_4~(2-))的离子色谱分析

一、前言酸雨是大气污染的一种重要标志。酸雨的主要污染源是化石燃料燃烧时所释放的硫、氮氧化物及机动车排放的废气等。就目前上海市具体情况而言,八十多万只民用煤炉也是导致大气污染的重要来源。通常,酸雨的监测项目主要为pH、电导率、F~-、Cl~-、NO_3~-、SO_4~(2-)、HCO_3~-等阴离子以及Na~+、K~+、Ca~(2+)、Mg~(2+)等阳离子。对上述阴离子的检测,主要采用比色法、浊度法和离子选择电极法等,一般,操作均较繁琐而费时,对于     

云冈石窟大气细颗粒物水溶性离子污染特征

为了解大同云冈石窟景区大气PM_(2.5)浓度及PM_(2.5)中水溶性离子污染特征,分别于2012年12月16-22日、2013年7月3-6日、10月28-31日、2014年4月13-18日使用中流量大气PM_(2.5)采样器在景区内两采样点共采集PM_(2.5)样品42个,运用称重法计算大气PM_(2.5)质量浓度,使用离子色谱仪测定了PM_(2.5)中Na~+、K~+、Mg~(2+)、Ca~(2+)、NH_4~+、F~-、Cl~-、NO_3~-和SO_4~(2-) 9种水溶性无机离子含 量。结果表明:采样点大气PM_(2.5)质量浓度介于28.1～q257.8μg/m~3。20#石窟采样点大气PM_(2.5)浓度均值普遍高于研究院采样点,与石窟前人类活动较多有关。所测离子中二次离子SO_4~(2-)、NO_3~-、NH_4~+所占比重较大,三者结合方式主要为(NH_4)_2SO_4、NH_4HSO_4、NH_4NO_3。除10月外,其它采样期内[NO_3~-]/[SO_4~(2-)]比值均小于1,景区周围固定源对大气二次颗粒物的影响大于移动源。     

用离子色谱法测定固体废物浸出液中的阴阳离子

本文试用电导检测离子色谱法分析工业固体废弃物浸出液中的无机阴、阳离子的可行性,并对测定中的部分干扰问题进行了初步探讨,提出了适宜的消除方法.实验结果表明:本方法较之常规的化学法简便、快速、灵敏,对F~-、C1~-、NO_3~-、SO_4~(2-)、Na~+、K~+的检测下限分别可达0.015、0.03、0.20、0.20、0.01、0.04PPm.方法的回收率为95—108%之间,变异系数都小于5%.     

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.