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.     

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.     

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.     

阜康大气气溶胶中水溶性无机离子粒径分布特征研究

为了解阜康大气气溶胶中水溶性无机离子的浓度水平、来源以及粒径分布,本研究于2011年2月~2012年2月利用8级惯性撞击式分级采样器采集了阜康大气气溶胶样品,使用离子色谱测定了其中水溶性无机离子含量.分析比较了非采暖期和采暖期主要离子的变化趋势、浓度水平、构成、来源以及粒径分布,在此基础上选取特殊采样日分析了重污染、秸秆燃烧以及春耕期的离子组成以及粒径分布的差异.结果表明,阜康细粒子、粗粒子中总水溶性无机离子(TWSI)在非采暖期和采暖期的浓度分别为11.17、12.68μg·m-3和35.98、22.22μg·m-3;非采暖期的SO2-4主要来自盐碱土扬尘,NO-3和NH+4主要来自农田土壤扬尘,而采暖期的SO2-4、NO-3和NH+4主要来自煤炭等化石燃料燃烧.8种离子在非采暖期和采暖期均呈现双峰分布,相对于非采暖期,采暖期的SO2-4、NO-3和NH+4在细粒径段的峰值发生了粒径增长,SO2-4和NH+4在粗粒径段的峰值出现在3.3~4.7μm处.重污染期间二次污染严重,离子主要分布在1.1~2.1μm处;秸秆燃烧期受生物质燃烧影响大,离子主要分布在<0.65μm粒径段;春耕期土壤扬尘较多,离子主要分布在>3.3μm粒径段.     

华南地区大气气溶胶中EC和水溶性离子粒径分布特征

利用1988~2010年在华南地区广州、深圳、海口等多地采得的126组样品,初步分析了华南地区不同时段不同地区和水溶性离子成分的浓度变化及其粒径分布特征.结果表明:各站的AEC(等效元素碳)浓度和水溶性无机离子浓度差异较大,Na+和Cl-基本表现为海岛站点>海岸站点>乡村站点>城市站点,其余主要离子成分和AEC则表现为城市站点>乡村站点>海岸站点>海岛.城市站点、乡村站点、海岸站点和海岛站点AEC质量浓度在不同年段随粒径分布的变化趋势比较一致的,基本呈双峰结构,主峰主要位于0.43~0.65mm,次峰主要位于4.7~5.8mm.根据各离子的粒径分布的相似性可以将各种离子的垂直分布形态分为3类:二次离子(SO42-、NO3-和NH4+)呈现明显的三峰分布形态;F-、Ca2+、Mg2+、Na+和Cl-呈双峰分布形态;K+和AEC呈单峰分布形态,主峰位于细粒子模态.各成分浓度随高度的变化则呈现不同的变化规律.降水对气溶胶粒子的清除作用是显著的,尤其是粒径大于1μm的颗粒,而1.1~2.1μm的粒子段是降水清除的关键区.局地污染中,AEC质量浓度随粒径的分布呈现出了很明显的“单峰”结构,且主要集中在次微米段粒径范围内.     

北京大气气溶胶中水溶性离子的粒径分布和垂直分布

2004-09在北京325 m气象塔的8、80、240 m 3个不同高度,利用Andersen分级采样器同步进行了大气气溶胶采样.样品用离子色谱（IC）进行了分析.结果表明,SO₄^2-, NH⁺₄、NO^-₃、K⁺的浓度在0.43～1.1 μm出现峰值;Ca²⁺、Mg²⁺的浓度在4.7～5.8 μm出现峰值;Na⁺,Cl^-的浓度在0.65～1.1 μm和4.7～5.8 μm出现峰值.观测期间,二次离子（SO₄^2-, NH⁺₄、NO^-₃）的峰值从“凝结模态"向“液滴模态"移动,高湿度可能是形成液滴模态的重要原因.二次离子（SO₄^2-,NH⁺₄、NO^-₃）随着高度升高,浓度有增加的趋势;Ca²⁺、Mg²⁺在80 m出现高值;K⁺、Na⁺、Cl^-的垂直分布比较均匀.     

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.     

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.     

秋季南通近海大气气溶胶水溶性离子粒径分布特征

2012年10~11月在南通近海设立观测点,利用Anderson分级采样器采集大气气溶胶样品,用离子色谱仪(Metrohm IC)分析其中10种水溶性离子组成.结果表明,南通秋季近海PM10和PM2.1中水溶性离子浓度分别为59.70,45.96μg/m3.PM2.1中主要离子质量浓度排列依次为SO42-NO3-NH4+Ca2+.SO42-,NO3-和NH4+占PM10中离子浓度的80%以上,二次离子为近海区域气溶胶的主要成分.SO42,NH4+和NO3-均表现出单峰型分布,峰值区间均为0.43~1.1μm,Ca2+,Na+和Cl-表现为双峰型.Ca2+高浓度峰值出现4.7~5.8μm粒径段内;Na+和Cl-峰值出现在0.43~1.1μm和3.3~5.8μm内,但最大峰值浓度区间不一致.PM10中nss-SO42-/SO42-比值均高于90%,陆地源对近海硫酸盐的影响显著.nss-SO42-/NO3-的比值在2.1μm的粒径段内均大于1,表明该区域固定源是大气细粒子中离子的重要贡献源,但移动源对粗粒子的影响值得重视.个例分析显示,稳定的天气系统,高污染排放内陆地区的污染物传输,是造成10月27日的严重污染过程的主要原因.     

秋季南通近海大气气溶胶水溶性离子粒径分布特征

2012年10~11月在南通近海设立观测点,利用Anderson分级采样器采集大气气溶胶样品,用离子色谱仪(Metrohm IC)分析其中10种水溶性离子组成.结果表明,南通秋季近海PM10和PM2.1中水溶性离子浓度分别为59.70,45.96mg/m3.PM2.1中主要离子质量浓度排列依次为SO42->NO3->NH4+>Ca2+. SO42-,NO3-和NH4+占PM10中离子浓度的80%以上,二次离子为近海区域气溶胶的主要成分.SO42,NH4+和NO3-均表现出单峰型分布,峰值区间均为0.43~1.1mm,Ca2+,Na+和Cl-表现为双峰型.Ca2+高浓度峰值出现4.7~5.8mm粒径段内;Na+和Cl-峰值出现在0.43~1.1mm和3.3~5.8mm内,但最大峰值浓度区间不一致.PM10中nss-SO42-/SO42-比值均高于90%,陆地源对近海硫酸盐的影响显著.nss-SO42-/NO3-的比值在<2.1μm的粒径段内均大于1,表明该区域固定源是大气细粒子中离子的重要贡献源,但移动源对粗粒子的影响值得重视.个例分析显示,稳定的天气系统,高污染排放内陆地区的污染物传输,是造成10月27日的严重污染过程的主要原因.     

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.     

青岛大气气溶胶中无机氮组分的粒径分布特征

2005年7月～2006年8月对青岛大气气溶胶进行为期1a的连续观测,分析了气溶胶颗粒以及气溶胶中无机氮组分(NO2-N、NH4-N、NO3-N)的粒径分布。结果表明:颗粒物随粒径分布全年呈现明显的双峰分布,最高峰值出现于0.43～0.65μm的积聚模态,次峰值出现于3.3～4.7μm的粗模态,春季三月沙尘期间的粗模态峰值最为明显。NO3-N的分布略微复杂,夏、春季节与颗粒物类似呈现双峰分布,在粗粒态和细粒态上各出现峰值,而秋冬季节呈现单峰分布,最高峰值均出现在积聚模态;NO2-N性质不稳定,无明显的季节变化规律,但其全年平均却表现出一定的规律,呈现多模态分布;NH4-N的粒径分布的峰值均呈现单峰分布,峰值出现于0.43～0.65μm的积聚模态,无明显的季节变化。另外研究发现,春季沙尘天气和夏季海盐组分都对青岛大气气溶胶颗粒物及其中无机氮组分的粒径分布均有一定影响。     

深圳市城区大气颗粒物及主要水溶性无机离子的污染特征

基于2015年深圳市大气颗粒物和主要水溶性无机离子的观测数据,深入分析了大气颗粒物的浓度变化及二次污染特征.结果表明2015年深圳的大气颗粒物（PM₁₀、PM_2.5、PM₁）浓度虽然低,但其中细粒子占比高,PM_2.5/PM₁₀的比值高达0.744,甚至大于广州典型灰霾过程中的粗细粒子比.大气颗粒物浓度季节变化明显,秋冬高,春夏低.其日变化特征明显受到交通高峰的影响,汽车尾气可能是污染来源之一.SO₄^2-、NO₃^-和NH₄⁺（SNA）质量浓度在PM_2.5中的占比超过1/3（37.7%）,且全年硫转化率都大于0.1,这说明深圳市细颗粒物主要来自于二次转化.深圳大气颗粒物浓度受气象要素影响显著,与气压正相关,与气温、相对湿度、降水及风速负相关;若将风速、气温、气压、相对湿度和降水作为一个整体考虑,这些气象要素对深圳大气颗粒物浓度的影响大小是PM₁ > PM₁₀ > PM_2.5.本工作不仅对深圳的大气环境管理和经济可持续发展有着重要参考价值,还对空气相对清洁地区的大气颗粒物和霾治理具有指导意义.     

不同类型建筑垃圾堆场大气降尘中水溶性离子污染特征

为了解建筑垃圾长期堆放产生的扬尘对大气的影响,选择北京市两个拆迁建筑垃圾堆放场,于2019年夏季、秋季进行降尘连续采样.共收集拆迁原地堆放有效降尘样品11个,异地集中堆放有效降尘样品11个,利用离子色谱法对大气降尘中水溶性离子组分及质量浓度进行分析.结果表明：阳离子中质量浓度最高的是Ca²⁺,其次是K⁺,NH₄⁺浓度最低;阴离子中质量浓度最高的是SO₄^2-,其次是Cl^-,NO₃^-最低,降尘样品呈碱性.建筑垃圾拆迁原地堆放场地Ca²⁺、Mg²⁺、SO₄^2-、Cl^-、Na⁺、NH₄⁺平均浓度高于异地集中堆放场地对应各离子浓度.拆迁原地堆放场地中Ca²⁺、SO₄^2-、Na⁺、Cl^-受局地风向影响较大,空间分布情况与风向扩散趋势大致相同;异地集中堆放场地各离子浓度高值区域分布较原地堆放远,Ca²⁺、K⁺、SO₄^2-、Cl^-、Mg²⁺这5种离子空间分布与次主导风向较为相符.同时,两个场地水溶性离子平均浓度与距建筑垃圾堆放地的距离有一定的关系,采样点在距堆放中心200 m范围之内离子平均浓度最大,总体来说,距离堆放中心近的采样点位离子浓度高于距离较远的采样点位离子浓度.     

Size distributions of aerosol and water-soluble ions in Nanjing during a crop residual burning event

To investigate the impact on urban air pollution by crop residual burning outside Nanjing, aerosol concentration, pollution gas concentration, mass concentration, and water-soluble ion size distribution were observed during one event of November 4-9, 2010. Results show that the size distribution of aerosol concentration is bimodal on pollution days and normal days, with peak values at 60-70 and 200-300 nm, respectively. Aerosol concentration is 10⁴ cm^-3. nm^-1 on pollution days. The peak value of spectrum distribution of aerosol concentration on pollution days is 1.5-3.3 times higher than that on a normal day. Crop residual burning has a great impact on the concentration of fine particles. Diurnal variation of aerosol concentration is trimodal on pollution days and normal days, with peak values at 03:00, 09:00 and 19:00 local standard time. The first peak is impacted by meteorological elements, while the second and third peaks are due to human activities, such as rush hour traffic. Crop residual burning has the greatest impact on SO₂ concentration, followed by NO₂, O₃ is hardly affected. The impact of crop residual burning on fine particles (< 2.1 μm) is larger than on coarse particles (> 2.1 μm), thus ion concentration in fine particles is higher than that in coarse particles. Crop residual burning leads to similar increase in all ion components, thus it has a small impact on the water-soluble ions order. Crop residual burning has a strong impact on the size distribution of K⁺, Cl^-, Na⁺, and F^- and has a weak impact on the size distributions of NH₄⁺, Ca²⁺, NO₃^- and SO₄^2-.     

烟花爆竹燃放对大气污染物及PM2.5组分影响

为了解烟花爆竹燃放对保定市大气污染物和PM_2.5中水溶性离子及有机碳(OC)、元素碳(EC)浓度的影响,对保定市春节期间大气污染物和颗粒物组分的浓度特征进行了分析,并评估了烟花爆竹的贡献.结果表明:2019年春节期间烟花爆竹集中燃放期PM_2.5、PM10、SO2、NO2、CO平均浓度比非集中燃放期分别增加了1.3、1.0、1.1、0.4、0.02倍;保定市春节期间禁燃措施施行后,除夕、初一2d污染物平均浓度、最高浓度和高浓度持续时间均明显下降,集中燃放期烟花爆竹燃放对PM_2.5、PM10和SO2浓度贡献量从50%左右(2018年、2017年)下降至30%左右(2019年),其中SO2贡献量下降幅度超过PM_2.5和PM10;组分分析表明,接待中心站点(主城区)、涿州站点(区县建成区)烟花爆竹燃放期K⁺、Mg²⁺、Cl^-浓度在水溶性离子中的总占比分别为39.3%、51.1%,比非燃放期的占比显著上升;烟花爆竹燃放对PM_2.5     

春季沙尘过程对华东高山背景区域颗粒物中水溶性无机离子的影响

于2014年3—5月在国家大气背景监测福建武夷山站采集了PM2.5及PM2.5~10样品,利用离子色谱对其中的水溶性组分进行分析,并同步收集气象因子及污染物质量浓度数据,结合后向气流轨迹,分离出受沙尘影响的样品,探讨了春季沙尘过程华东高山背景区域颗粒物中水溶性组分的特征.结果表明,春季武夷山背景点沙尘影响期间颗粒物质量浓度及各水溶性离子浓度均比非沙尘期高,在粗粒子中表现更为明显;沙尘期间NO-3在粗粒子中明显富集,NO-3浓度显著升高;受沙尘影响,粗粒子中阳离子与阴离子的当量浓度比及NO2的二次转化率均明显升高.