天津市典型区域PM2.5中水溶性离子污染特征

为了解天津市不同区域PM_2.5中水溶性离子污染特征,于2015年7月、10月及2016年1月、4月,在天津市南开区（简称“市区”）及武清区采集PM_2.5样品,结合气象因素、气态污染物研究,分析了样品中水溶性离子污染特征及来源.结果表明:①天津市市区及武清区PM_2.5中水溶性离子组分主要为二次离子（SO₄2-、NO₃-、NH₄+）;不同区域PM_2.5中二次离子各季节占比略有不同,市区为夏季（54.0%）>秋季（42.5%）>春季（41.3%）>冬季（40.7%）,武清区为夏季（53.0%）>春季（44.6%）>秋季（43.4%）>冬季（33.2%）.②冬季市区、武清区PM_2.5中水溶性离子组成差异较大,其他季节水溶性离子组成相似;夏季市区及武清区颗粒物呈酸性,其他季节均呈碱性,冬季武清区颗粒物碱性强于市区.③不同季节市区及武清区PM_2.5中SO₄2-均以（NH₄）₂SO₄形式存在,NO₃-冬季以NH₄NO₃形式存在,其他季节NO₃-主要以NH₄NO₃和HNO₃形式共存;市区Cl-主要以NH₄Cl、KCl和NaCl形式存在,武清区Cl-主要以NH₄Cl、KCl形式存在.④对市区及武清区来说,均相反应和非均相反应是SO₄2-重要生成途径,均相反应是生成NO₃-的主要途径.研究显示,代表一次排放的机动车源、燃煤源和二次无机粒子混合源对天津市PM_2.5中水溶性离子贡献率最高,工业源和扬尘源对市区的影响较大,农业源对武清区的影响较大.      

云贵高原城市PM2.5中水溶性离子的污染特征

为探究云贵高原区域城市PM_2.5中水溶性离子的污染特征及来源,该文选取贵阳市和遵义市作为典型城市进行PM_2.5样品采集,分析样品中8种水溶性无机离子(WSIIs)的污染特征,并采用主成分-多元线性回归法(PCA-MLR)解析其来源。结果表明,研究期间贵阳市和遵义市WSIIs浓度均值分别为22.64、14.44μg/m³,呈夏季最低、冬季最高的季节变化特征。2个站点氮氧化率(NOR)平均值分别为0.15、0.12,说明NO₃^-二次转化不明显,且夏季NOR的值远小于0.1,表明研究区域夏季NO₃^-来自于一次源。硫氧化率(SOR)平均值分别为0.44、0.35,表明SO₄^2-主要由二次反应形成。阴阳离子平衡分析表明,贵阳市春、夏、秋3个季节的PM_2.5呈碱性,冬季PM_2.5呈弱酸性,而遵义市全年PM_2.5呈碱性,主要由SO_...     

武汉市大气PM2.5中水溶性离子污染特征及来源

于2016年8月—2017年4月采集了武汉市PM2.5样品,使用离子色谱法分析了PM2.5中的水溶性离子(F-、Cl-、SO2-4、NO-3、Na+、NH+4、K+、Mg2+、Ca2+),并研究其污染特征及来源.结果表明,武汉市PM2.5质量浓度变化范围为24.8～215.7μg·m-3,均值为(81.3±38.1)μg·m-3.9种水溶性离子的年均质量浓度占PM2.5质量浓度的29.3%,其中,SO2-4、NO-3、NH+4(三者合称SNA)为主要的水溶性离子,SNA占PM2.5质量浓度的23.3%～32.0%.硫氧化率(SOR)和氮氧化率(NOR)年均值分别为0.4、0.1,说明武汉市大气存在较强的SO2向SO2-4、NO2向NO-3转化的二次过程.观测期间,武汉市的细颗粒物整体呈弱碱性.Ca2+与Mg2+,以及NH+4与NO-3、SO2-4等均有显著相关性,NH+4、NO-3、SO2-4主要以(NH4)2SO4和NH4NO3的形式存在.武汉市全年NO-3/SO2-4比值为0.9,表明固定源贡献相对较大.主成分分析结果表明,武汉市大气PM2.5中水溶性离子主要来自于燃煤及机动车排放、工业生产、扬尘等.     

离子色谱法测定PM_(2.5)中水溶性无机阴离子

为确定PM2.5中水溶性无机阴离子的含量,本文采用戴安ICS900离子色谱仪对F-、Cl-、NO-2、NO-3、SO2-4进行测量,实验表明,这种测量方法操作简单、测量结果准确度高、测量速度快,能同时测定多种水溶性无机阴离子。     

石家庄夏季大气PM_(10)和水溶性离子污染特征

于2014年7月在石家庄市区对大气环境PM_(10)进行样品采集,并对PM_(10)浓度和水溶性离子的污染特征进行了分析。结果表明:采样期间PM_(10)质量浓度为(145.2±58.7)μg/m3,重污染天气主要是由于气象条件和地理位置共同造成的。水溶性离子是PM_(10)中含量较高的组分,其中SO2-4、NO-3和NH+4之和占总水溶性离子质量浓度的80.7%,Ca2+和Mg2+相关系数高达0.88,表明两者来源一致,Na+和Cl-浓度受人为活动的影响较大,K+主要来自生物质燃烧。PM_(10)中硫氧化率和氮氧化率分别为0.37和0.28,表明大气中存在SO2和NO2二次转化过程。     

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。     

银川市PM2.5中水溶性离子污染特征与来源分析

为明确银川市PM2.5中水溶性离子季节变化特征,于2016年秋冬季和2017年春夏季在银川市开展PM2.5样品采集,分析PM2.5中9种水溶性离子(Na+、NH+4、K+、Mg2+、Ca2+、F-、Cl-、NO-3、SO2-4).结果表明:PM2.5中9种水溶性离子平均浓度和为(23.5±16.8)μg∕m3,占PM2...     

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。     

济南秋季大气PM_(2.5)中水溶性离子的在线观测

2008年9月29日—10月15日使用大气细颗粒物快速捕集系统实时、在线分析了济南秋季PM2.5中水溶性离子的质量浓度,并结合气象资料和部分前体物(SO2,NOx和O3)浓度进行了相关分析.结果表明:济南秋季燃煤污染严重,SO42-,NO3-和NH4+是大气PM2.5中水溶性离子的主要组分,三者质量浓度之和占总水溶性离子(TW SI)质量浓度的90%以上;SO42-污染物主要受远距离传输的影响,NO3-和NH4+污染物主要受局地源的影响;SO42-和NO3-的昼夜形成机理不同,它们的形成过程主要受相对湿度、温度和O3浓度的影响.周边地区生物质燃烧导致了济南重污染天气的产生,降水对污染物的清除作用较强.对比土壤和海盐中各种离子的质量浓度比可知,济南秋季PM2.5中的K+受生物质燃烧的影响较大,C l-主要来源于海盐和生物质燃烧,Na+主要来源于海盐.     

重庆市大气PM_(10)中水溶性离子组分的研究

为研究重庆市可吸入颗粒物中水溶性离子组分的特征,于2006年4月和11月在重庆市主城9区和缙云山对照点采集环境中PM10样品,用离子色谱法测定9种离子组分。分析结果发现,阴离子中含量较高的分别是SO42-和NO3-占了阴离子含量的95%以上;而NH4+和Ca2+则占到阳离子含量的80%。主城各区大气中水溶性离子组分的含量明显高于对照点,且大渡口区、南岸区、九龙坡区、北碚区和渝中区的污染较为严重。在相关性分析中,NH4+与NO3-和SO42-相关性较好,Ca2+与Mg2+也体现出良好的相关性。与国内外城市相比重庆市大气PM10中,NO3-、SO42-和NH4+的浓度相对偏高,Na+和Cl-的浓度较低。     

德州市大气细粒子中碳组分的污染特征研究

2012年2-9月间在德州市城区及郊区布置6个采样点位,分别采集了采暖季(2012年2月28日-3月4日)、风沙季(2012年5月3日-8日)、非采暖季(2012年9月20日-9月25日)共216个PM2.5样品膜,采用美国Sunset Laboratory Inc热光反射法碳谱分析仪测定了PM2.5样品中OC、EC的浓度值,应用OC/EC比值法对SOC进行了估算。结果表明,德州市PM2.5污染较严重,年平均浓度为159.68μg/m3,各点位浓度的空间分布无明显差异,季节变化趋势为:采暖季>风沙季>非采暖季。PM2.5中OC和EC的平均浓度分别为16.80μg/m3、3.65μg/m3;OC和EC的日均浓度分别占PM2.5的9.61%和2.10%,OC是PM2.5的重要组成部分;OC、EC浓度的季节变化趋势与PM2.5浓度特征相同。年平均浓度为3.91μg/m3;SOC在OC和PM2.5中所占的比例分别为22.30%和2.54%,SOC对OC具有较大的贡献;SOC在OC中所占的比值季节变化趋势为风沙季>非采暖季>采暖季。     

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。     

哈尔滨郊区PM_(2.5)污染来源及特征

利用电感耦合等离子体质谱(ICP-MS)技术和统计学方法研究了哈尔滨市郊区采集的2012-2013年23个PM2.5样品的污染来源及特征。17种与污染源及健康相关的元素含量分布分析表明,冬季和夏季的燃煤、汽车尾气排放对PM2.5的贡献率最显著,且四季中其它污染源也有稳定的贡献率。对PM2.5四季样品中的47种元素进行富集因子分析,结果表明,Zn、Cu、Mo、Cd、Pb、In、Sb、Tl、Bi等9种元素富集因子(EF)值大于10,元素来自于人为源,其他38种元素的EF值小于10,来自土壤或扬尘等自然源;聚类分析表明,人为源元素中In、Bi、Tl、Cd、Pb、Mo、Sb主要来自煤炭燃烧、Cu、Zn主要来源于汽车尾气。     

乌鲁木齐市快速路林带内PM2.5、PM10污染特征研究

颗粒物污染中PM_(10)、PM_(2.5)等细颗粒物对动、植物及人体健康的危害较为严重。随着乌鲁木齐市的进一步开放和发展,环境问题,特别是大气环境中PM_(2.5)的污染问题受到了更多的关注。文章以乌鲁木齐市主要快速路,外环路、河滩路林带为研究对象,通过在道路防护林不同宽度处设置监测点,研究了PM_(2.5)、PM_(10)从道路扩散到林带后时的浓度变化规律,得出乌鲁木齐市快速林带宽度与颗粒物浓度之间存在复杂的负相关关系;快速路林带从离快速路3 m起对汽车尾气为主的颗粒物污染显著的削减作用;针叶林为主林带对颗粒物可具有较明显的削减作用;居住在城市快速路两边居民遭受更严重的颗粒物污染,汽车尾气是增加颗粒污染物浓度的重要因素之一。     

南京霾天气及PM_(2.5)化学污染特征分析

为了研究大气细粒子PM2.5在霾天气下的化学污染特性,2012年4月1日-27日在南京信息工程大学1号新实验楼楼顶,在霾天对大气细粒子PM2.5进行了采样,利用离子色谱法、TOC法等测得PM2.5的质量浓度、水溶性离子及水溶性有机碳组分浓度。结果表明:霾越重PM2.5质量浓度越高,霾天的PM2.5与地面温度、风速呈一定的负相关,与相对湿度呈正相关。SO42-、NO3-、NH4+、Ca2+、Na+、Cl-以及水溶性总有机碳是PM2.5的主要组成部分,其质量浓度随霾的加重而增加,其中NH4+、SO42-、NO3-及TOC质量浓度的增加幅度更明显,表明气态污染物的二次转化对采样点灰霾污染也有突出贡献。     

包头城区大气PM_(2.5)污染特征及来源解析

为探讨包头城区大气PM_(2.5)污染特征及主要来源,在包头城区设立4个采样点,于2015年12月-2016年9月采集大气PM_(2.5)样品,共获得160个有效样品,分析了PM_(2.5)及其无机元素、水溶性离子、元素碳(EC)和有机碳(OC)的质量浓度和污染特征。同时采集了包头城区土壤风沙尘、建筑施工尘、道路扬尘、煤炭燃烧尘、装备制造尘和金属冶炼尘等6类污染源,建立了包头市大气PM_(2.5)排放源成分谱。应用非负主成分回归化学质量平衡(NCPCRCMB)模型分析了PM_(2.5)来源。结果表明:观测期间包头市PM_(2.5)的年均浓度为80.58μg/m3,是中国《环境空气质量标准》(GB 3095-2012)年均PM_(2.5)二级标准限值的2.3倍;大气PM_(2.5)的季节变化特征为春、夏、秋三季低冬季高,且冬季显著高于其他三季;大气PM_(2.5)主要来源于二次离子和道路扬尘(贡献率分别为34.37%和15.98%),其他污染源贡献率相对较小。     

贵阳市城区近地面PM10/PM2.5及重金属污染水平研究

2009年在贵阳市地区内设点采样.共采集了145个大气样品,对近地面大气颗粒物PM10/PM2.5的污染状况及其所含重金属进行调查.结果表明,贵阳PM10/PM2.5的污染严重,对人体健康危害很大;重金属元素分析中Pb和Zn的含量比较高,这些重金属元素更易于富集在细颗粒上,给环境带来了极大的潜在危险.最后文章提出了贵阳...     

成都市无车日期间PM_(2.5)污染特征研究

2013年9月20-24日,通过采集成都市无车日前后禁行区域内PM2.5样品,分析样品中主要的可溶性无机离子、碳组分和金属元素,研究无车日期间PM2.5污染特征变化并评估机动车尾气排放对成都市大气污染的影响。结果表明:在无车日期间,可溶性无机离子中二次离子NO3-、SO42-、NH4+的含量分别下降了29.2%、21.6%、20.5%;有车日期间,OC/EC的平均比值为2.64,而无车日OC/EC比值为1.95,表明减少机动车尾气排放有助于减少二次有机碳的转化;PM2.5中Pb、Cs、Ni、Cu、Zn、Cr、As富集因子大,主要来源于人为污染;Pb、Cu和Zn主要来源于机动车,无车日质量浓度分别下降3.7%、16.3%和19.4%。机动车对PM2.5中的二次离子(NO3-、SO42-、NH4+)、碳组分和重金属(Pb、Cu、Zn)均有较大贡献。因子分析表明,机动车排放源对成都市大气污染物细颗粒物PM2.5贡献量达25.8%。     

基于MODIS的中国PM_(2.5)污染时空分布特征研究

近年来,中国各大城市雾霾天数有明显增长的趋势,雾霾天气的产生与细颗粒物PM_(2.5)有直接的联系。基于2013-2015年MODIS气溶胶光学厚度三级产品MOD08,考虑边界层高度、相对湿度、温度、风速、风向等气象因子,分季节构建BP(误差反向传播)神经网络模型,估算全国PM_(2.5)值,基于此值分析中国PM_(2.5)污染的时空分布。结果表明:(1)对气溶胶光学厚度(AOD)缺失值进行插值后夏季预测模型效果最好,R为0.840 1,春秋季预测模型效果较差,R分别为0.602 5、0.589 9。(2)PM_(2.5)空间分布差异性显著,秋季空间分布差异最显著,夏季降水丰富,空间分布差异显著性降低;高值主要出现在华北和西北小面积区域,低值出现在西部蔵区和海南。(3)高值的华北地区和低值的西部地区都有面积逐渐增加的趋势,高值逐渐扩散到西北小面积区域,低值扩散到中部地区。