东莞市春冬季灰霾期间PM_1、PM_(1-2.5)中水溶性无机离子的污染特征

利用中流量大气采样器对东莞市A和B两点(A:生活区,B:工业区)进行PM1、PM1-2.5采样,并分析其中F-、Cl-、NO-3、SO2-4、NH+4、Na+、K+、Ca2+、Mg2+等9种水溶性无机离子。结果显示,霾日工业区本地源对这些离子的贡献较非霾日大。二次离子SO2-4和NH+4的形成主要发生在PM1中,且其春冬季形成机制存在一定差异,其机制可能更主要受春冬季气象条件差异的影响,而不是霾日与非霾日的影响。对于颗粒物PM1,其霾日AE/CE值(0.974~1.168)要大于非霾日(0.877~1.039),霾日SO2-4和NH+4结合形态主要为NH4HSO4,而非霾日则为(NH4)2SO4;而对于PM1-2.5则相反。     

北京市PM_(2.5)二次水溶性无机离子变化特征

利用在线高分辨率仪器对2013年和2014年北京市SO2-4、NO-3和NH+4(SNA)浓度进行连续观测。结果表明:NO-3浓度在夜间较高,下午较低;SO2-4浓度在后半夜至早晨较低,从上午至前半夜整体呈上升趋势;NH+4浓度日变化曲线相对平缓,在整个白天时段较低,夜间时段较高。硫氧化率(SOR)夏季最高,冬季最低;氮氧化率(NOR)季节变化相对较小。2014年整体ρ(NO-3)/ρ(SO2-4)比值明显高于2013年,表明北京市的排放源中以机动车为代表的移动源的贡献明显增大。     

武汉城区春节PM_(2.5)中水溶性无机离子污染特征

为了解武汉市春节期间PM_(2.5)的污染水平、化学组成与污染来源,于2012年1月16日-2月10日在武汉市内某居住区和科教区分别设置了采样点,同时采集了PM_(2.5)样品并利用离子色谱分析了样品中主要的水溶性无机阴阳离子。结果表明,采样期间PM_(2.5)呈较高污染水平,2个采样点日均质量浓度范围分别为85.89~186.65μg/m~3和71.78~217.27μg/m~3,且春节期间明显高于春节前后时间段;PM_(2.5)的浓度峰值分别出现在除夕、元宵节等烟花爆竹集中燃放的民俗日。SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+是PM_(2.5)中主要的水溶性无机离子,分别约占总离子比重的47%、24%和10%。相比于春节前后时间段,F~-、NO_3~-、SO_4~(2-)、NH_4~+、K~+的质量浓度在春节期间均有显著增加,显示烟花爆竹燃放对离子组成有强影响;K~+、Mg~(2+)、Cl~-的浓度在居住区增加显著而在科教区则未有明显变化,表明烟花爆竹的种类也可能是影响离子组成特征的重要因素。离子相关性分析结果表明,烟花爆竹燃放源为春节期间PM_(2.5)中水溶性无机离子的主要来源。     

离子色谱法同时测定蔬菜中若干无机阴离子

1 前言近年来,对蔬菜中NO_3~-、NO_2~-、F~-等阴离子的测定,逐渐引起人们的重视。目前,通常采用的测定方法有比色法、紫外分光光度法、电极法、极谱法及色谱法等。这些方法,一般说来,操作较复杂、费时,溶剂用量大,且不能同时测定多种阴离子。离子色谱法(JC)已广泛应用于环境水、土样中阴离子的测定,但,同时测定蔬菜中的阴离子,尚少见报道。本文采用离子色谱法,同时测定大白菜、小白菜、卷心菜、黄瓜、菠菜等提取液的NO_3~-、NO_2~-、F~-、Cl~-、PO_4~(3-)、SO_4~(2-)等6种无机阴离子,且与化学法、高压液相色谱法对照。结果表明,重现性好、灵敏度高。 2 实验部分 2.1 仪器与试剂 2.1.1 ZIC-1型离子色谱仪,YSP2型阴离     

贵阳市冬季雾天PM_(2.5)形貌及水溶性阴离子特征分析

为研究贵阳市细颗粒物物理性质与水溶性阴离子污染特征,利用TEM-EDX、离子色谱对贵阳市冬季雾天采集的细颗粒物(PM2.5)的形态结构和水溶性阴离子特征进行分析。结果表明:贵阳市PM2.5类型多样,主要类型有硅铝酸盐/硅氧矿物、硅铝飞灰、铁氧化物颗粒、硫酸盐晶体、碳质气溶胶等,主要来源于燃煤及生物质的燃烧、机动车尾气排放等;SO2-4,NO-3和Cl-是PM2.5中水溶性阴离子的重要成分,占贵阳市PM2.5质量浓度的35.09%;NO-3和SO2-4相关性显著,说明二者形成过程的控制因子相同;[NO-3]/[SO2-4]比值小于1,表明其来源于燃煤等固定源排放为主。     

部分中原城市PM_(2.5)中水溶性离子污染特征

对中原地区的郑州、洛阳、平顶山三市采暖季和非采暖季大气PM2.5中水溶性离子进行了研究,并对比分析了三地区水溶性离子不同季节的变化幅度。结果显示,三地区PM2.5中NH4+、NO3-和SO42-等二次离子为水溶性离子的主要成分,占80%以上;非采暖季质量浓度SO42>NO3->NH4+,采暖季尤其是严重灰霾期则为NO3->SO42->NH4+;除SO42-外,其它7种水溶性离子质量浓度均为采暖季大于非采暖季;郑州、平顶山两地采暖季水溶性离子总质量大于非采暖季,洛阳则相反;三地区主要是以燃煤为主的固定污染源污染,但是NOx的浓度已经显著增加,尤其是采暖季NO3-/SO42-比值均大于1.0,机动车尾气对环境质量影响明显增大,郑州、平顶山两地的机动车尾气污染对空气质量的影响较洛阳大;洛阳受季风影响较另外两地严重。总水溶性离子质量浓度采暖季低于西安地区,从采暖季到非采暖季变化趋势不如西安地区显著;非采暖季与西安、北京地区基本相当。     

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。     

北京市延庆区PM2.5中主要水溶性无机离子特征及来源解析

对2017年6月—2018年5月北京市延庆区大气PM2.5样本进行采集,分析了PM2.5中9种水溶性无机离子的污染特征,并利用SPSS软件进行来源解析。结果表明:延庆区大气PM2.5中总水溶性无机离子平均浓度为28.0 μg∕m 3,其中,S O 4 2 - 、N O 3 - 和N H 4 + 是最主要的水溶性无机离子,合计占比为82.1%。受天气影响,N O 3 - 和S O 4 2 - 浓度均表现为秋高冬低,N H 4 + 浓度为秋高夏低;受冬季气象条件和施工影响,Ca 2+、Mg 2+、Na +浓度冬季最高。根据电荷平衡分析,春季PM2.5中阴、阳离子基本达到平衡状态,夏、秋季呈弱酸性,冬季呈弱碱性;PM2.5中硫氧化率(SOR)、氮氧化率(NOR)的均值分别为0.53和0.27,大气中存在明显的二次转化过程;N O 3 - ∕S O 4 2 - 为1.66,说明机动车尾气排放源对PM2.5中水溶性无机离子贡献较大;根据N H 4 + 与S O 4 2 - 、N O 3 - 、Cl -的相关性分析,PM2.5中N O 3 - 和S O 4 2 - 以(NH4)2SO4、NH4HSO4、NH4NO3以及HNO3形式存在。利用SPSS软件进行皮尔森相关性分析,PM2.5中N O 3 - 、S O 4 2 - 、N H 4 + 两两相关性强,说明二次反应显著;Ca 2+、Mg 2+、Na + 两两相关性强,说明其污染来源可能相同;Cl -与K +相关性强,说明大气中Cl -主要以KCl的形式存在。利用因子分析模块进行主成分分析,发现延庆区主要污染源为生物质燃烧、扬尘污染和机动车尾气排放。     

邯郸市PM_(2.5)中水溶性无机离子污染特征及来源解析

本研究通过对邯郸市环境空气中PM2.5样本进行采集和成分检测,分析了该地区PM2.5中水溶性无机离子的污染特征,并结合气象要素(风速、温度)、气态污染物(O3、NO2、SO2、CO)、SOR(硫氧化率)、NOR(氮氧化率)对其主要来源进行了解析.研究结果表明:总水溶性无机离子(TWSII)浓度季节变化特征明显,秋、冬季高于春、夏季.SO2-4、NO-3、NH+4是PM2.5中主要的水溶性无机离子,在TWSII中所占的比例为夏(93.2%)冬(85.6%)秋(85.5%)春(84.0%).春、夏、秋三季PM2.5呈酸性,冬季显碱性.此外还分析得到,SO2-4在四季中均以(NH4)2SO4的形式存在.NO-3在冬季以NH4NO3的形式存在,其余季节中以NH4NO3、HNO3等共存.绝大部分Cl-在冬季以NH4Cl的形式存在,其它季节中以NH4Cl、KCl等的形式存在.均相反应是SO2-4的主要生成途径,夏、冬季也伴随有非均相反应.NO-3的生成以均相反应为主(春、夏、秋),在冬季均相反应与非均相反应同时存在.应用因子分析法解析出4个主因子,其中,工业、燃煤、交通、生物质燃烧等综合源是PM2.5中水溶性无机离子的主要来源.     

毛细管离子色谱法测定饮用水中常见阴离子

与传统离子色谱仪相比,第三代毛细管离子色谱技术,耗材使用量是常规离子色谱的1%,节省了流动相,仪器的工作压力更稳定,可一直处于待机运行状态,同时样品的耗量少,简化了前处理的工作量。     

烟花禁燃对南京市春节期间PM2.5及其组分的影响研究

对2014年、2015年两年春节期间南京市空气质量监测数据进行分析,探讨禁止燃放烟花爆竹规定实施前后空气质量变化情况.结果表明:烟花爆竹燃放使得空气质量达重污染,且空气中的PM2.5质量浓度迅速上升,出现局地短时间峰值,同时会使PM2.5中的水溶性离子组分含量也急剧升高,其中与烟花爆竹主要成分基本一致的SO2-4、Cl-、K+和Mg2+攀升迅速;禁止燃放烟花爆竹对空气质量改善有显著作用,2015年春节禁燃后,南京市空气质量均达标率同比上升4成以上,春节期间PM2.5平均质量浓度,同比改善56%;PM2.5中的水溶性离子组分也基本处于正常监测范围,较少出现波动.     

使用毛细管离子分析仪对水中有机、无机阴离子的同时测定

研究在使用毛细管离子分析仪测定水中有机阴离子和无机阴离子的过程中 ,电压、电解质溶液的种类、浓度和 p H值以及样品本身浓度对分离效果的影响 .在优化条件下 ,即二元电解质溶液中铬酸钠和邻苯二甲酸氢钾的浓度分别为 3mmol/L和7.5mmol/L,电渗流改性剂 OFM的加入量为每 1 0 0 ml电解质 2 ml.调节测定溶液的 p H为 7.4～ 7.6时 ,可使常见的几种无机阴离子和几种小分子有机酸阴离子同时出峰 ,并且能够获得较好的分离度 .     

湖北省PM2.5与PM10比值分析及PM2.5时空分布特征研究

基于2012年-2014年湖北省大气污染物监测数据,通过数据反演方法,得到湖北省17个城市的PM2.5年均浓度.利用ArcGIS绘制出各城市不同年份的颗粒物浓度空间分布图,并对其进行分析.结果表明,2012年-2014年间,湖北省17个城市PM2.5与PM10年均浓度比值为0.66,PM2.5年均浓度超出国家二级标准,整体呈现上升趋势.城市方面,在多数城市PM2.5与PM10浓度上升的同时,仅武汉、黄冈和天门3个城市颗粒物浓度2014年较2013年有所下降,且武汉市PM2.5浓度下降率达12.8%,表明武汉市近两年来采取的政策措施具有较好的可行性和有效性.     

重庆黔江地区2014年PM_(2.5)浓度变化分析

本文整理分析了2014年重庆黔江区的PM2.5变化规律。从每个月来看,重庆黔江区2014年PM2.5污染逐渐加剧,造成这种现象的原因与天气、城市基础设施建设和工业废气的排放有关,因此应主要从控制人为污染源的出发,降低重庆黔江地区PM2.5的浓度。     

成都市城区PM2.5中二次水溶性无机离子污染特征

2009年4月~2010年1月在成都市城区采集131个PM2.5样品,应用离子色谱法对PM2.5中二次水溶性无机离子(NH+4、NO-3和SO2-4)含量进行分析,并探讨其污染特征.结果表明,PM2.5中NH+4、NO-3和SO2-4的平均浓度值分别为(10.4±8.6)、(19.7±14.6)和(32.8±21.8)μg·m-3,分别占PM2.5质量的(5.5±2.8)%、(11.1±3.5)%和(19.3±6.4)%,三者总和占PM2.5质量浓度的(35.9±12.7)%.PM2.5中NH+4、NO-3和SO2-4的季节变化特征明显,夏、冬两季NH+4、NO-3和SO2-4的浓度均为SO2-4>NO-3>NH+4,其总和占PM2.5质量浓度的百分比为冬(44.3%)>夏(39.4%).相关分析结果显示,NH+4、NO-3和SO2-4在成都主要以NH4HSO4、(NH4)2SO4和NH4NO3形式存在;NO-3/SO2-4比值表明,成都市大气中硫和氮的主要来源以固定源为主;硫氧化速率和氮氧化速率的年均值分别为:0.33±0.12和0.19±0.09,表明成都市PM2.5中SO2-4和NO-3主要经二次转化形成.     

半岛型城市PM2.5多情景数值模拟研究

烟台是中国最东部半岛型城市之一,研究应用WRF-CMAQ空气质量模拟系统和排放清单技术,建立以PM2.5质量改善为核心的一次污染物质减排情景和PM2.5浓度下降之间的定量对应关系.分析结果表明,若烟台2020年实现空气质量达标,SO2、NOx、一次PM2.5分别需消减30%、30%和40%以上;一次PM2.5减排控制对PM2.5浓度下降的贡献,是SO2和NOx等常规污染物减排控制效益的8倍左右;如果仅依靠消减SO2和NOx等常规污染物,无法实现PM2.5浓度的大幅度下降.     

2014年泉州市区PM2.5浓度的时空变化特征分析研究

基于2014年泉州市区环境空气自动监测站的PM2.5、PM10等监测数据,讨论市区PM2.5的时空分布特征.结果表明,泉州市区PM2.5浓度存在较为明显的时空分布特征.(1)时间分布特征:PM2.5的年均值为34μg/m3,月均值最大值出现在1月,最小值出现在7月;PM2.5浓度冬季最高,夏季最低,春冬两季明显高于夏秋;PM2.5/PM10最高值出现在2月,最低值出现在7月;PM2.5/PM10冬季最高,夏季最低.(2)空间分布特征:3个监测点位中,PM2.5浓度涂山街最高,津头埔略低,万安最低;PM2.5/PM10万安最高,涂山街略低,津头埔最低.时间分布特征与气象条件有一定关系,而空间分布特征与建成区的建成时间先后、地理位置差异等有一定关系.     

Chemical characteristics of PM2:5 during a typical haze episode in Guangzhou

The chemical characteristics (water-soluble ions and carbonaceous species) of PM2:5 in Guangzhou were measured during a typical haze episode. Most of the chemical species in PM2:5 showed significant di erence between normal and haze days. The highest contributors to PM2:5 were organic carbon (OC), nitrate, and sulfate in haze days and were OC, sulfate, and elemental carbon (EC) in normal days. The concentrations of secondary species such as, NO3??, SO4 2??, and NH4 + in haze days were 6.5, 3.9, and 5.3 times higher than those in normal days, respectively, while primary species (EC, Ca2+, K+) show similar increase from normal to haze days by a factor about 2.2–2.4. OC/EC ratio ranged from 2.8 to 6.2 with an average of 4.7 and the estimation on a minimum OC/EC ratio showed that SOC (secondary organic carbon) accounted more than 36.6% for the total organic carbon in haze days. The significantly increase in the secondary species (SOC, NO3??, SO4 2??, and NH4 +), especially in NO3??, caused the worst air quality in this region. Simultaneously, the result illustrated that the serious air pollution in haze episodes was strongly correlated with the meteorological conditions. During the sampling periods, air pollution and visibility had a good relationship with the air mass transport distance; the shorter air masses transport distance, the worse air quality and visibility in Guangzhou, indicating the strong domination of local sources contributing to haze formation. High concentration of the secondary aerosol in haze episodes was likely due to the higher oxidation rates of sulfur and nitrogen species.     

昆山市大气 PM 2．5中无机元素污染特征研究

应用SEM－EDS结合XRF法测定了2013年8月－2014年5月昆山市7个不同地区大气PM2．5中无机元素的污染水平。研究发现,昆山地区一共可检出40种无机元素,其中主要的22种元素浓度范围在3.02～1113 ng／m3之间,合计为3784 ng／m3;PM2．5中无机元素季节变化明显,呈现春秋季高,夏冬季低的变化特点。无机元素的空间变化不大。通过富集因子的研究,Sc、Ni、Cu、Zn、As、Br、Cd、Pb、Se、Ag、Sn、Sb和Tl等13种元素EF＞10,富集程度非常高,说明人类活动对这些元素的贡献较大。