上海市大气颗粒物中水溶性离子的粒径分布特征

分析了上海市嘉定区不同粒径的大气颗粒物中9种水溶性离子(SO42-、NO3-、NH4+、K+、Na+、Cl-、Ca2+、Mg2+、F-)的分布特征.结果显示,SO42-、NO3-和NH4+含量很高,占9种离子总和的65%～81%.颗粒物的C/A值平均为1.08,说明颗粒物呈中性,略偏碱,这可能与缺少碳酸根等的测定有关.1.5μm颗粒物中的离子占所有粒径段离子的52%～87%,表明离子主要集中在细颗粒物中.NH4+、K+呈单峰分布,峰值出现在0.95μm的颗粒段;SO42-、NO3-、Ca2+、Cl-呈双峰分布,峰值分别出现在0.95μm和3.0～7.2μm的粒径段,其中SO42-、NO3-的较高峰出现在0.95μm的细颗粒段,Ca2+的较高峰出现在3.0μm的颗粒段,Cl-则两峰高度相当;既有双峰分布又有单峰分布的离子是Na+、Mg2+和F-,3种离子的较高峰出现在3.0μm的颗粒段.离子粒径分布与采样期间的气象条件、离子的形成机制和来源有关.     

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.     

济南市秋季大气颗粒物中水溶性离子的粒径分布研究

为了解济南市大气颗粒物的粒径分布特征,于2009年10月利用多级撞击式颗粒物采样器(MOUDI)进行了大气颗粒物采集,采用离子色谱仪分析了其中水溶性离子浓度.结果表明,SO42-、NO3-、NH4+和Ca2+是主要的水溶性离子,浓度总和约占总水溶性离子浓度的92%.SO42-、NO3-、NH4+、K+和Cl-浓度随时间变化较为显著,浓度变化主要原因是受风速以及气流来源方向的影响.SO42-和NH4+主要集中在细粒子中,其浓度呈单模态分布,随着颗粒物中含量的升高其峰值从0.32~0.56 μm粒径段逐渐移动到1~1.8 μm粒径段.NO3-浓度呈双峰分布,细粒子中的NO3-随着浓度的升高峰值从0.56~1μm粒径段移动到1~1.8μm粒径段,粗粒子中的峰值出现在3.2~5.6μm粒径段. NH4+可以完全中和细粒子中的SO42-和NO3-,在细粒子中主要以(NH4)2SO4和NH4NO3的形式存在.     

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。     

太原市大气颗粒物粒径和水溶性离子分布特征

在太原市于2014年7月至2015年4月利用TE-235分级采样器采集PM_(10)分级颗粒物样品,通过离子色谱分析其中9种无机水溶性离子,报道了大气颗粒物(PM_(10))及其水溶性无机离子水平,探讨了其粒径分布、季节变化特征和来源.结果表明,采样期间太原市PM_(10)日平均浓度水平为173.7μg·m~(-3),超过了国家环境空气二级日标准限值(150μg·m~(-3),GB3095-2012);冬季PM_(10)浓度(199.1μg·m~(-3))和春季(194.2μg·m~(-3))较接近,远高于夏季水平(127.7μg·m~(-3)).PM_(10)在0.95μm和3.0~7.2μm粒径段处呈双峰分布.PM_(10)中总离子浓度季节变化为冬季夏季春季,其中SO~(2-)_4、NO~-_3和NH~+_4是主要离子,占总离子的质量分数为66%~80%.分级离子中,SO~(2-)_4、K~+、NH~+_4、Cl~-以及冬、春季的NO~-_3在0.95μm段呈单峰分布;Ca~(2+)、Mg~(2+)和夏季NO~-_3均在0.95μm和3.0~7.2μm段呈双峰分布.相关性分析显示,风速增大对冬夏季的颗粒物及其水溶性离子有稀释作用,但春季沙尘天气则会导致其升高.通过NO~-_3/SO~(2-)_4和Mg~(2+)/Ca~(2+)比值发现,太原市颗粒物中NO~-_3和SO~(2-)_4主要来自于燃煤排放,Mg~(2+)和Ca~(2+)来源为扬尘和煤燃烧排放.     

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。     

梅州市大气颗粒物中水溶性无机离子组成特征研究

选取梅州市典型污染日(2015年7月8日至29日)进行实际测量,在梅州市环境监控中心站楼顶每天连续采集PM_(10)和PM_(2.5)样品,利用离子色谱仪分析样品中Na+、NH4+、K+、Mg~(2+)、Ca~(2+)、Cl~-、NO_2~-、NO_3~-、SO_4~(2-)离子的质量浓度,结果表明,PM_(10)日均质量浓度为(54±19)μg/m~3,PM_(2.5)日均质量浓度为(35±14)μg/m~3。PM10和PM2.5中水溶性无机离子平均浓度分别为(19.7±4.4)μg/m~3、(10.8±5.0)μg/m3,分别占PM_(10)和PM_(2.5)质量的(42±20)%和(31±9.7)%。其中S0_4~(2-)、NO_3~-、NH_4~+是梅州市PM_(10)和PM_(2.5)中最主要的水溶性无机离子。采样期间SO42-浓度较高的可能原因是煤炭在梅州市的能源结构中占有较高比例。S0_4~(2-)、NO_3~-主要以(NH_4)_2SO_4的形式存在气溶胶体系中。     

青岛大气气溶胶水溶性无机离子的粒径分布特征

为了解大气颗粒物中水溶性离子的来源及环境效应,利用安德森采样器连续采集青岛近海2008年1~12月大气颗粒物分级样品,用离子色谱法分析其中主要的水溶性离子,并讨论其粒径分布特征.结果表明, NH4+、K+、Cl-、NO3-、PO43-、SO42-主要存在于粒径小于2.1μm的细粒子中,Na+、Mg2+、Ca2+、F-则主要存在于粒径大于2.1μm的粗粒子中.各离子的粒径分布存在明显的季节变化.NH4+、K+和SO42-四季均主要分布于细粒子中,而Mg2+和Ca2+则主要分布在粗粒子中,两者均在3.3~4.7μm出现峰值;Na+在春、夏、秋3个季节主要存在于粗粒子中,集中分布在3.3~7.0μm粒径范围内,而在冬季则集中分布于0.43~1.1μm且细粒子含量高于粗粒子;春季Cl-在粗粒子中分布较多,尤以2.1~3.3μm范围内的最为突出,而其他3个季节均是细粒子比例明显偏高;NO3-春、夏两季在粗、细粒子中的含量各占50%,秋、冬季节均为细粒子占多数;PO43-夏季只出现在0.65~1.1μm以及>11μm的粒径范围内,粗粒子占95%,其他3个季节则是细粒子含量较高;春季F-在3.3~4.7μm出现峰值,夏季各粒径均未检出,而秋、冬两季粗、细粒子各占50%.K+、NH4+、F-、Cl-、NO3-、SO42-和PO43-受供暖期燃煤取暖的影响较大.K+和NH4+在供暖期和非供暖期峰值均出现在0.43~0.65μm粒径范围;F-供暖期在0.43~0.65μm和3.3~4.7μm粒径段出现峰值;供暖期Cl-的峰值出现在0.43~0.65μm粒径段,而在非供暖期,则出现在2.1~3.3μm的粗粒径段;SO42-和NO3-在供暖期和非供暖期的峰值均出现在0.43~0.65μm和3.3~4.7μm粒径段;供暖期PO43-的最大峰值出现在0.43~0.65μm粒径段,而在非供暖期其最大峰值出现在3.3~4.7μm粒径段.     

上海大气颗粒物中无机离子的粒径分布及其季节变化

为深入理解上海大气颗粒物的污染特征和来源,于2016年8月—2017年4月使用微孔撞击式采样器(MOUDI)采集了上海市不同季节18μm以下11个不同粒径段的大气颗粒物样品44套,采用双通道离子色谱对颗粒物中Cl-、NO-3、SO2-4、Na+、NH+4、K+、Ca2+、Mg2+等无机离子组分进行了定量分析,研究了主要离子的浓度、粒径分布及其季节变化特征.结果表明,1.8μm的细颗粒中离子总浓度平均值在春、夏、秋、冬季采样期间分别为13.46、4.97、6.72和16.54μg·m-3,存在显著的季节变化,1.8μm的粗颗粒中离子总浓度平均值分别为4.65、3.78、5.90和4.14μg·m-3,季节变化不明显.上海大气颗粒物中SO2-4和NH+4呈单峰型粒径分布,峰值粒径由夏季的0.32～0.56μm逐渐转变为冬季的0.56～1.0μm,说明夏季时SO2-4的形成方式以气相/非均相反应为主,而冬季时以云过程为主;冬、春季时NO-3以细颗粒态为主,而夏、秋季时在3.2～5.6μm的粗颗粒出现峰值,夏、秋季较高的大气温度使得硝酸铵的气-粒平衡更偏向于气态,细颗粒态硝酸铵的浓度较低,硝酸气体与碳酸盐或海盐反应生成的粗颗粒态硝酸盐的比例因而大幅增加; K+主要存在于细颗粒中,峰值粒径为0.32～0.56μm,夏、秋季时3.2～5.6μm的粗颗粒中有较高浓度; Cl-以粗颗粒态为主,而冬、春季时在0.32～0.56μm和0.56～1.0μm的颗粒物中出现峰值,燃煤等人为过程为其主要来源.阴、阳离子平衡分析表明,除夏季外,上海的大气颗粒物呈现微弱的酸性,但0.056～0.32μm细颗粒中阴离子有明显的缺失,未定量的有机酸及浓度过低时离子色谱响应的非线性可能是导致0.056～0.32μm细颗粒中离子平衡发生显著改变的原因.研究结果可为上海大气颗粒物来源及形成机理研究提供重要的信息.     

天津冬季一次重污染过程颗粒物中水溶性离子粒径分布特征

为研究天津冬季重污染天气过程中颗粒物水溶性离子的粒径谱分布及二次离子生成机制,于2014年1月利用Anderson撞击式分级采样器在中国气象局天津大气边界层观测站内采集颗粒物样品,并使用离子色谱仪分析Na~+、NH_4~+、K~+、Mg~(2+)、Ca~(2+)、Cl~-、NO_3~-、SO_4~(2-)等8种水溶性无机离子(TWSII).结果表明,采样期间PM_(2.5)和PM_(10)质量浓度均值分别为(138±100)μg·m~(-3)和(227±142)μg·m~(-3),粗、细粒子中TWSII的平均浓度分别为(34.07±6.16)μg·m~(-3)和(104.16±51.76)μg·m~(-3).细粒子中SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+这3种离子的浓度远高于其他离子,且相关性较好,粗粒子中NO_3~-、SO_4~(2-)、Cl~-浓度较高.随着污染程度加剧,细粒子中TWSII浓度增加明显,粗粒子中则变化不大.水溶性离子的粒径谱分布显示,SO_4~(2-)以单模态分布,优良天峰值出现在0.43~0.65μm,NO_3~-在优良日呈现三模态分布,峰值分别出现在0.43~0.65、2.1~3.3和5.8~9.0μm,NH_4~+呈双模态分布,优良日峰值出现在0.43~0.65μm和4.7~5.8μm,污染日3种二次离子峰值均以0.65~1.1μm的单模态分布为主,与三者之间的热动力平衡过程有关.细粒子中NH_4~+除与SO_4~(2-)和NO_3~-结合外,还与部分Cl~-结合,粗粒子中NH_4~+全部与NO_3~-和SO_4~(2-)结合后,剩余的NO_3~-和SO_4~(2-)与其他阳离子结合.     

地表空气悬浮颗粒物图像敏感信息智能过滤系统设计研究

在图像过滤系统的设计中,利用当前方法进行过滤系统设计时,没有对图像中敏感信息进行考虑,只是采用基本的方法对图像中全部信息进行过滤,造成信息过滤的准确率较低,且图像质量较差.利用Winsock2 SPI技术对图像敏感信息拦截与过滤进行实现,克服传统过滤系统存在的弊端,提高图像敏感信息过滤准确率的同时,提高了悬浮颗粒物图像的质量,完成对悬浮颗粒物图像敏感信息智能过滤系统的设计.实验结果表明,利用设计的系统有效提高了过滤的准确性与图像的质量.     

成都市冬季相对湿度对颗粒物浓度和大气能见度的影响

利用成都市城区2015年12月的连续在线观测数据,如相对湿度（RH）、能见度、颗粒物（PM₁₀、PM_2.5和PM₁）浓度、气态污染物（SO₂和NO₂）浓度以及PM_2.5中SO₄^2-和NO₃^-浓度,探讨RH对颗粒物浓度和大气能见度的影响.结果表明,高颗粒物浓度和高RH协同作用导致低能见度事件.观测阶段,PM_2.5在PM₁₀中的平均比重为64%,表明成都市冬季细颗粒物污染严重;随着RH增加,PM_2.5/PM₁₀显著增加,表明高RH会加重细颗粒物污染.随着PM_2.5浓度增加,能见度呈幂指数下降;在相同PM_2.5浓度下,RH越高,能见度越低.当颗粒物浓度较低时,RH对能见度的影响作用较强;当颗粒物浓度较高时,大气消光主要由PM_2.5浓度控制,RH对能见度的影响减弱.当RH大于70%时,硫氧化率（SOR）和氮氧化率（NOR）的均值分别从0.27和0.11（RH小于40%）增长至0.40和0.19,表明较高RH对二次硫酸盐和硝酸盐的生成有显著的促进作用,二次硫酸盐和硝酸盐单独或协同影响空气质量.     

不同空气质量等级下环境空气颗粒物及其碳组分变化特征

为研究不同空气质量等级下环境空气颗粒物及其碳组分变化特征,于2016年3月在廊坊市对环境空气中PM_(10)、PM_(2.5)和PM1质量浓度及PM_(2.5)中碳组分质量浓度进行了在线监测.结果表明,监测期间廊坊市PM_(10)、PM_(2.5)和PM1质量浓度较高,其分别为204.1、107.9和87.8μg·m~(-3),日变化趋势呈双峰型分布.总体来说,当空气质量越好,PM_(10)、PM_(2.5)、PM1及其碳组分(OC、EC、SOC和POC)质量浓度越低,PM1/PM_(2.5)、PM1/PM_(10)和PM_(2.5)/PM_(10)比值越小.但"中度污染"时,PM_(10)质量浓度最高,且PM1/PM_(10)和PM_(2.5)/PM_(10)达到谷底值;同时OC质量浓度比"轻度污染"略低,而明显低于"重度污染",且主要出现在13:00~23:00,表明"中度污染"时细颗粒物和超细颗粒物占比下降,与其对应的首要污染物相一致.此外,OC/EC比值大于2.0,通过最小OC/EC比值法估算PM_(2.5)中SOC和POC,其浓度均值分别为12.2μg·m~(-3)和5.0μg·m~(-3).     

颗粒有机质对水稻镉吸收及转运的影响

采用盆栽试验,通过测定不同颗粒有机质(POM)添加量下土壤、POM中有机碳(POM-C)和Cd(POM-Cd)含量及水稻各部位Cd含量,研究了POM对紫色水稻土水稻镉吸收的影响及机制.结果表明:添加POM提高了土壤有机碳(SOC)、溶解性有机碳(DOC)、POM-C、POM-Cd、POM对Cd的富集系数和土壤有效Cd含量,在POM添加量达2. 5 g·kg~(-1)时可显著提高土壤POM-C和POM-Cd比例.添加POM提高了水稻植株生物量及Cd在水稻植株中的总累积量,但使水稻根Cd含量降低24%～42%,茎叶Cd含量提高9%～30%,籽粒Cd含量在POM添加量为0. 5 g·kg~(-1)和1. 0 g·kg~(-1)时分别降低了17%和36%,添加量为2. 5 g·kg~(-1)时提高了39%.添加POM对Cd在水稻根和茎叶中的分配不显著,但POM添加量较少时可抑制Cd从水稻茎叶向籽粒转运,POM添加达到一定量时,促进Cd从茎叶向籽粒转运,最终提高籽粒中Cd含量.相关分析结果表明,土壤有效Cd是影响茎叶Cd累积的主要因素,POM-Cd总量是影响籽粒中Cd累积的主要因素.因此,添加POM可通过改变土壤SOC、DOC、POM-C、POM-Cd及有效镉含量,影响水稻对Cd的吸收.     

北京大气颗粒物和重金属铅干沉降通量及季节变化

为了解大气颗粒物和重金属铅(Pb)干沉降通量的变化规律,采用聚氨酯泡沫膜片为代用面联合干湿沉降自动观测设备,于2013年12月~2014年11月在北京城区采集了颗粒物干沉降,利用微波消解和电感耦合等离子体质谱仪对样品中全量Pb和水溶性Pb进行了测试分析.结果表明,北京大气颗粒物和Pb干沉降通量分别为0.84 t·(hm~2·a)~(-1)和7.56mg·(m~2·a)~(-1),呈现出春季冬季秋季~夏季的特征.大气颗粒物中水溶性Pb干沉降通量为3.14 mg·(m~2·a)~(-1),占Pb干沉降总量的43%,这一比例呈现出冬春季高于夏秋季的特征.人为源排放不仅增加了大气颗粒物和Pb的干沉降通量,也改变了水溶性Pb干沉降通量的季节分布.研究结果对科学评估重金属沉降的生态影响和健康效应提供了科学基础,同时凸显了消减人为源重金属排放的重要性.     

柴油/碳酸二甲酯燃烧颗粒的微观结构和分形特征

为降低柴油机颗粒物排放,探讨了柴油机燃用柴油/碳酸二甲酯混合燃料燃烧颗粒微观结构和分形特征的变化规律. 采用扫描电镜、透射电镜和SAXS(同步辐射小角X射线散射)相结合的方法,针对DMC(碳酸二甲酯)添加量(以w计)对柴油机燃烧颗粒微观结构和分形特征参数的影响规律进行了研究. 结果表明:与柴油燃烧颗粒相比,D10〔w(DMC)为10%〕、D20〔w(DMC)为10%〕燃烧颗粒的碳粒子平均层面间距分别增加了5.3%、15.1%,弯曲度平均值分别增加了4.0%和10.3%,表明燃烧颗粒的氧化活性增加;与柴油相比,D10、D20燃烧颗粒的质量分形维数分别增加了0.44和0.52,下限均升高了0.2,SAXS与电镜图像对燃烧颗粒的质量分形维数的分析结果相一致,即质量分形维数随DMC添加量的增加而升高,表明燃烧颗粒的团聚程度提高;与柴油燃烧颗粒相比,D10、D20燃烧颗粒表面分形维数的下限分别升高了0.1和0.2,表明其燃烧颗粒表面的粗糙程度和不规则程度提高;与柴油燃烧颗粒相比,D10、D20燃烧颗粒的活化能分别降低了3.9和7.9 kJ/mol,表明燃烧颗粒的氧化活性随着DMC添加量的增加而增强,验证了燃烧颗粒微观尺寸结构和分形特征的研究结果. 研究显示,柴油中添加DMC能够提高燃烧颗粒的氧化活性,燃烧颗粒的氧化活性越强,其在后处理过程中就越易被氧化,有助于降低柴油机的颗粒物排放.      

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 parti...     

廊坊市开发区冬季颗粒物碳组分污染特征及来源分析

廊坊市是北京市及周边传输通道“2+26”城市之一.为研究廊坊市开发区冬季颗粒物中碳组分污染特征,于2018年1月5日—2月5日在廊坊市开发区国控点位同步开展PM_2.5及PM₁₀样品采集,使用DRI分析OC（有机碳）与EC（元素碳）的质量浓度.结果表明:廊坊开发区冬季ρ（PM_2.5）、ρ（PM₁₀）分别为（54.5±46.0）（91.0±58.2）μg/m3.PM_2.5中ρ（OC）、ρ（EC）分别为14.64、3.54 μg/m3,PM₁₀中分别为17.07、4.58 μg/m3;PM_2.5、PM₁₀中ρ（OC）与ρ（EC）相关性均较好,R2均为0.91（P < 0.01）,表明二者具有相似的来源;在PM_2.5和PM₁₀中OC/EC〔ρ（OC）/ρ（EC）,下同〕分别为4.46和4.16,ρ（SOC）（SOC为二次有机碳）分别为6.15和5.88 μg/m3,分别占ρ（OC）的42.1%和37.7%,表明二次污染较严重.碳组分丰度及主成分分析结果表明,PM_2.5与PM₁₀中碳组分来源基本一致,主要来源于汽车尾气、水溶性极性化合物、生物质燃烧及燃煤的混合源,柴油车排放,以及道路扬尘.后向气流轨迹聚类结果表明,颗粒物及碳组分质量浓度受途径内蒙古自治区及河北省中部、北京市南部气团的影响较大;对于碳组分来源,道路扬尘及汽车尾气受气团传输的影响较大,而生物质燃烧、燃煤等受气团传输的影响较小.研究显示,汽车尾气、燃烧源及道路扬尘为廊坊市开发区冬季碳组分的主要来源.      

叶片大气颗粒物滞纳能力评估方法的定量对比

为探究基于相同实验材料和叶面积测定方法的前提下,5 种评估叶片滞尘能力方法的差异,并在此基础上归纳总结各方法的优缺点,本研究以北京市常见、叶片特征区别较大的4个城市绿化树种油松(Pints tabuliformis)、侧柏(Platycfadus orientalis)、银杏(Ginkgobiloba)和一球悬铃木(P...     

太湖颗粒态有机质的荧光特征及环境指示意义

作为水体中有机质分解与营养盐再生的核心载体之一,颗粒态有机质(POM)是一个潜在的可以被生物利用的重要营养源,势必对水华的暴发产生重要的影响.本研究采集了太湖8个典型区域32个样品,利用三维荧光技术(EEMs)并结合平行因子分析法(PARAFAC)解析夏季太湖水体POM的荧光特征、来源及环境指示意义,并对POM与DOM荧光特征的差异性及草、藻型湖区POM的差异性进行了分析.结果表明,太湖POM共有5种荧光组分,分别是类色氨酸(C1和C2)、类腐殖质(C3和C4)及类酪氨酸(C5);其中,C1与C2、C3与C4两两具有极显著相关关系,C5与C3、C4也具有极好的相关性;通过与已有文献中的DOM荧光特征进行比对发现,夏季太湖POM与DOM在组分构成、来源及其与水质参数的相关性上均存在差异性.夏季太湖POM既有外源输入,也有内源输入,但其荧光指数(FI、HIX、BIX)取值范围为1.78~2.35、0.3~2.7、0.8~1.1,表明内源特性相对强烈.类腐殖质荧光与TN、TP、Chla、COD、POC、SS均呈显著相关性,表明荧光分析法可以作为营养盐半定量分析的一个重要手段.藻型湖区POM类蛋白物质主要由类色氨酸和类酪氨酸构成,而草型湖区以类酪氨酸为主,没有或者有极少的类色氨酸荧光组分;值得注意的是,与藻型湖区相比,草型湖区含有较多的类酪氨酸荧光组分(t检验,P0.01).藻型湖区POM类蛋白和类腐殖质荧光之间具有显著相关性,而草型湖区两者相关性不显著;藻型湖区POM类蛋白和类腐殖质荧光均与Chla呈显著相关性,而草型湖区仅类腐殖质荧光与Chla具有显著相关关系.