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相似文献
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1.
南京大气细颗粒物中水溶性组分的污染特征   总被引:4,自引:3,他引:1  
为了解南京城区大气细颗粒物中水溶性组分的污染特征,在国控点草场门进行了连续一年的PM2.5采样与分析。6种离子日均浓度为5.29~67.6 μg/m3,其中SO42-、NH4+、NO3-是PM2.5的主要组成成分,6 种离子约占PM2.5总质量的31%,SO42-、NO3-和NH4+相关性较好,NH4+是PM2.5中硫酸盐和硝酸盐中居于主导地位的离子。  相似文献   

2.
为研究杭州PM2.5污染来源特征,利用2013—2019年杭州市PM2.5监测数据和气象观测数据,分析了杭州市2013—2019年PM2.5浓度变化,选取本地积累型和输入型2种PM2.5污染过程,结合单颗粒气溶胶飞行时间质谱仪(SPAMS)和在线离子色谱数据,探讨杭州市PM2.5化学组分和污染来源。结果表明:每年秋冬季(11月至次年3月)杭州以东北风、西北风及偏南风为主,风速低于4 m/s时,大气扩散条件差,受本地污染物积累影响,PM2.5浓度容易出现超标;风速较大且为东北风和西北风时,受上游污染输入影响,易出现PM2.5重度污染。本地积累型和输入型案例中,PM2.5化学组分中占比最大的为NO3-、SO42-和NH4+;PM2.5浓度上升过程中,二次NO3-和SO42-转换率明显上升,其中NO3-上升更为显著,二次气溶胶污染严重。2次案例中,PM2.5来源贡献占比前3位均为机动车尾气源、燃煤源和工业工艺源,其中本地积累型PM2.5浓度上升阶段,机动车尾气源占比会明显上升;输入型案例中,输入阶段机动车尾气源占比显著上升,燃煤源贡献也小幅上升。  相似文献   

3.
宁波市区冬季大气颗粒物及其主要组分的污染特征分析   总被引:7,自引:4,他引:3  
为了更好地研究影响宁波市区环境空气质量的污染物变化特征,于2010年1月20—30日进行了加强监测。研究结果表明,宁波市区大气中PM10和PM2.5质量浓度较高,其中PM2.5/PM10为0.5~0.85。对PM10和PM2.5采样膜分析,水溶性粒子和含碳组分分别占PM10和PM2.5质量浓度的56.7%和66.9%,其中二次污染的水溶性离子SO42-、NO3-和NH4+是PM10和PM2.5中浓度较高的离子组分;PM2.5样品中OC与EC的相关性较好,表明OC与EC的来源相对一致,可能主要来自机动车尾气的贡献;但PM10样品中OC与EC的相关性较差,表明其来源相对复杂;其中SOC的浓度占OC的13%~35%,说明宁波市区冬季导致二次污染的光化学反应不活跃。  相似文献   

4.
天津市PM2.5中水溶性无机离子污染特征及来源分析   总被引:7,自引:2,他引:5  
2008年1、4、7月和10月在天津大气层边界站,利用中流量采样器对大气中的细粒子进行了滤膜样品采集,应用离子色谱检测技术分析了8种水溶性无机离子(Na+、NH4+、K+、Mg2+、Ca2+、SO42-、NO3-和Cl-)的含量。结果表明,天津市大气PM2.5中总水溶性无机离子平均浓度为47.3 μg/m3,其中,SO42-、NO3-、NH4+和Cl-是最主要的水溶性无机离子,占总离子质量分数共计87.3%,表明了天津市细粒子中的主要水溶性无机离子的特征。/2 平均比值接近1.0,显示硫酸氨是细粒子中硫酸盐的主要存在形式。NO3-/SO42-浓度比的平均值为0.65,反映了燃煤污染与机动车尾气污染并存的复合型大气污染特征。并通过对PM2.5中8个水溶性离子成分的主成分分析进一步揭示了其来源。  相似文献   

5.
天津市PM2.5中水溶性离子组分特征   总被引:2,自引:1,他引:1  
2006年8—12月连续采集PM2.5样品,分析其中水溶性无机离子浓度特征。结果表明,采样期间,天津市PM2.5日均浓度均不同程度超过美国EPA日均浓度标准(35 μg/m3);SO42-、NO3-、NH4+和Cl-为无机离子的主要成分,占全部无机离子的88.6%;各离子均表现出不同季节变化特征。对NH4+和NO3-、SO42-进行相关性分析发现,NH4+和NO3-相关性最好,相关系数为0.795。SOR和NOR的平均值分别为0.16和0.23,均为8月最高,表明前体物二次转化夏季最明显。  相似文献   

6.
利用常州市6个环境空气质量评价点PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO和水溶性离子数据,结合后向轨迹、激光雷达探空资料、气象资料等,分析了2018年1月29日—2月2日长三角区域一次持续重污染过程。结果表明,重度污染时次高达94 h,PM2.5最高值达235 μg/m3,由外来输送污染物与本地排放的污染物叠加而成,在不利气象条件影响下,污染物在长三角区域长时间滞留;重污染期间,污染物日变化规律显示,PM2.5受外来源影响更显著,而SO2、NO2受本地污染源影响更显著,水溶性粒子组分与常州市本地源存在较大差异,其中NO3-、NH4+、K+、Mg2+和SO42-值增加最为明显,较污染前分别增加了9.1,5.9,4.3,4.2和4.1倍;K+值升高较快,说明污染期间也受到了生物质燃烧的影响。此外,NO3-和SO42-在空气质量较好时,在水溶性离子中的占比日变化幅度较大,而在重污染期间,NO3-和SO42-日变化幅度明显减小。  相似文献   

7.
2016—2017年武汉市城区大气PM2.5污染特征及来源解析   总被引:1,自引:0,他引:1  
利用2016年1月至2017年9月湖北省环境监测中心站大气复合污染自动监测站的在线监测数据,对武汉市城区PM2.5的污染特征及主要来源进行解析。结果表明,武汉市城区PM2.5质量浓度呈现出明显的季节差异,季节变化规律为冬季>春季>秋季>夏季。水溶性离子的主要成分SO42-、NO3-和NH4+占总离子质量浓度的82.0%。PM2.5中阴离子相对阳离子较为亏损,颗粒整体呈碱性。夏季气态污染物的氧化程度较高且SO2较NO2氧化程度高。后向轨迹分析结果表明,区域传输是武汉市PM2.5的一个重要来源,在4个典型重污染阶段,武汉市分别受到局地、东北、西北及西南方向气团传输的影响。PMF模型解析出武汉市PM2.5五大主要来源及平均贡献率:扬尘22.0%、机动车排放27.7%、二次气溶胶21.6%、重油燃烧14.9%和生物质燃烧13.8%。  相似文献   

8.
基于北京市PM2.5和PM10质量浓度、组分浓度以及降水数据,利用数理统计、相关性分析等方法分别从降水总量、降水时长和降水前颗粒物浓度3个角度研究降水对PM2.5、PM10的清除作用,同时以一次典型降水过程为例,具体分析降水对颗粒物的影响。结果表明:降水总量的增加有助于促进PM2.5、PM10的清除,随着降水总量增加,PM2.5、PM10的平均清除率提高,有效清除的比例增加;连续降水可增强对大气颗粒物的湿清除作用,连续降水达3d可有效降低PM2.5、PM10浓度;降水对PM2.5、PM10浓度的清除率和大气颗粒物前一日的平均浓度有较好的正相关性。降水对大气颗粒物的清除可分为清除、回升和平稳3个阶段,各个阶段大气颗粒物的变化趋势不同。降水对于大气气溶胶化学组分和酸碱性的改变具有明显作用,对于大气颗粒物各种组分的清除效果不完全相同。对于大气中OC、NO3-、SO42-和NH4+去除率较高,且这4种组分主要以颗粒态形式被冲刷进入降水中,加剧了北京市降水酸化程度。  相似文献   

9.
经过多年的大气污染防治,我国空气质量有了大幅改善,但重污染过程仍有发生。对2018—2021年徐州市3种不同类型颗粒物重污染过程的污染特征、演变趋势、PM2.5组分特征和相关性及污染成因分析结果表明:在不同类型的重污染过程中,二次无机离子NO3-、SO42-、NH4+在PM2.5中的占比均是最高。在累积型重污染期间,NO3-、SO42-、NH4+分别增长144%、142%、183%,二次无机离子对PM2.5的增长贡献较大。结合相关性分析及SOR、NOR值发现,硝酸盐和硫酸盐的二次生成作用显著。在沙尘型重污染期间,结合雷达监测结果及后向轨迹图可以看出,沙尘沉降至高空与近地面污染物叠加造成颗粒物高值。化学组分中Ca2+、Mg2+浓度对PM2.5浓度的影响最大,二次生成和转化对其影响较小。在烟花燃放型重污染期间,和烟花爆竹有关的K+、Mg2+、Cl-离子较污染前分别上升1 112%、2 058%、和239%,对污染过程影响显著。  相似文献   

10.
北京市PM2.5质量浓度特征及组分化学质量闭合研究   总被引:1,自引:1,他引:0  
2013年7—9月分2次在北京市朝阳区的4个采样点(来广营、垡头、奥体和建外)进行PM2.5手工采样,共获得164个有效滤膜样品。以石英滤膜为例,这4个采样点的均值分别为85、94、81、86 μg/m3。数据显示PM2.5质量浓度呈"南高北低"的特点。化学质量闭合研究表明:碳质组分(OM+EC)和二次无机离子是PM2.5的主要组成;碳质组分对夏季PM2.5的质量浓度贡献比较稳定,2次采样对PM2.5的贡献均在1/3左右,与采样时间和地点无关;二次无机离子的贡献则与采样时间有关,对PM2.5的贡献在第一和第二次采样时间分别约为30%和20%。4个采样点中,最南端的垡头PM2.5质量浓度最高,有机颗粒物、SO42-、NO3-和NH4+的质量浓度平均值最高,分别为26、18.2、10.5、5.9 μg/m3。  相似文献   

11.
通过对比2021年春节烟花爆竹集中燃放时段和前期非集中燃放时段的PM2.5浓度及特征组分浓度,分析了烟花爆竹集中燃放对陕西省PM2.5的影响情况。分析结果显示,2021年春节烟花爆竹集中燃放时段,关中和陕南地区PM2.5浓度增幅大且高值持续时间长,陕北地区PM2.5浓度增幅小且高值持续时间短。陕北和陕南地区PM2.5小时浓度峰值出现在2月12日(初一)00:00前后,关中地区略晚。西安市PM2.5特征组分中,K+、Cl-、SO42-、NO3-、Mg2+、Al3+、Cu2+、Si2+、Ba2+的浓度分别为6.61、7.20、12.83、23.96、1.36、2.91、0.23、0.27、0.86 μg/m3,明显高于非集中燃放时段。烟花爆竹燃放对陕南地区PM2.5的贡献率和贡献量均高于关中和陕北地区;对郊县PM2.5的贡献率高于城区,且对郊县的贡献率正值的出现时间早于城区。除榆林市外,陕西省其他城市的城区均受到了相关郊县烟花爆竹燃放的影响。  相似文献   

12.
分别于2013年10月和2014年2月、5月、7月在贵阳市城区3个环境空气质量监测国控点位(南明区市监测站、云岩区黔灵公园马鞍山和观山湖区贵阳一中)进行PM10、PM2.5样品采集,并对10种水溶性离子(SO42-、NO2-、NO3-、NH4+、Cl-、F-、Na+、K+、Mg2+、Ca2+)的含量进行了分析。结果表明,研究时段内,贵阳市3个点位PM10、PM2.5平均质量浓度分别为(64.8±25.5)、(46.6±21.2)μg/m3。其中,云岩区黔灵公园马鞍山点位的颗粒物浓度最低,南明区市监测站点位最高。3个点位PM2.5平均浓度与PM10平均浓度的比值为0.719,表明贵阳市城区PM10中,PM2.5占主导地位。水溶性离子分析显示,SO42-、NO2-、NO3-、NH4+、Cl-、F-、Na+、K+主要分布在PM2.5中,Mg2+、Ca2+主要分布在PM10中。3个点位PM10和PM2.5中的水溶性离子均表现为SO42-、NH4+、Ca2+浓度较大,F-、NO2-较小,表明3个点位的污染源总体相同,且水溶性离子占PM10、PM2.5含量的比例达33.6%~48.1%。贵阳市城区大气中的SO2转化率在5月、7月、10月较高,2月最低,主要是由于5月、7月、10月的高温、高湿、强辐射环境条件促进了SO2向SO42-的转化。阴阳离子平衡分析表明,贵阳市城区PM10、PM2.5呈现出偏碱性的特征。水溶性离子主成分分析表明,贵阳市城区PM10中的水溶性离子主要来源于城市扬尘、生物质燃烧尘、煤烟尘、建筑尘以及二次粒子,PM2.5中水溶性离子的来源与PM10较为相似。  相似文献   

13.
采用2008—2018年黄山市酸雨监测数据,阐述了黄山市酸雨变化特征及成因。结果表明:黄山市降水pH在5.0左右徘徊;酸雨频率在2017年以前均处于高位,以2017年为拐点,下降到最低值(35.7%)。总体上,黄山市酸雨污染情况正在得到改善,但形势依然严峻。SO2-4和NO-3的当量浓度之比从2013年的4.09下降到2018年的1.10;SO2和NOx排放量逐年减少,但是幅度不同,NOx排放量下降幅度不大,致使NOx对酸雨的贡献有增加的趋势;酸雨类型由硫酸型转变为硫酸型和硝酸型并重,机动车排放对酸雨污染的贡献已不可忽视。对黄山市降水中的碱性离子中和能力进行分析发现,黄山市起主要中和作用的离子为NH+4和Ca2+。将黄山市降水与其他地区降水进行对比发现,黄山市降水受到的中和作用强于东南地区,但弱于北方地区。  相似文献   

14.
1997—2010年北京市大气降水离子特征变化趋势研究   总被引:1,自引:1,他引:0  
依据北京市环境保护监测中心1997—2010年降水监测资料,分析北京地区降水中离子特征及变化趋势,阐明北京市降水污染现状及变化特征。结合北京市特有的气象条件、地形地貌和工业分布情况,分析污染物来源及污染变化趋势。研究表明:年度降水电导率呈现波动变化,降水污染严重程度依次为南部郊区>市区>北部背景点。北京地区大气降水中的主要阳离子成分是Ca2+和NH4+,主要阴离子成分是SO42-和NO3-。近年来[SO42-]/[NO3-]比值逐步下降,污染类型由典型硫酸型发展为硫酸+硝酸混合型。阳离子[Ca2+]/[NH4+]比值下降,碱性离子缓冲能力降低。9种离子各季节浓度变化趋势基本一致,由高到低依次是春季>秋季>冬季>夏季,这种季节变化特征与气象因素密切相关。相关性及聚类分析表明:NO3-与SO42-存在很强相关性,说明其前体物SO2和NOX在大气中经常一同排放且进入降水途径相同;H+浓度不是由某个离子决定,是所有致酸离子和中和离子相互作用的结果,而NH4+来源不同于其它离子,北京地区的氨存在其单独排放源。  相似文献   

15.
基于周口市2021年冬防期间(2021年10月1日—2022年3月31日)4个国控站点的在线小时数据和日均数据,利用统计和相关性分析等方法,研究了冬防期间污染要素的时空变化特征及其与主要气象因子之间的相关性。结果表明,周口市2021冬防期间空气质量达标率为64.8%,主要污染物为细颗粒物(PM2.5),其中1月的大气污染最严重,ρ(PM2.5)小时平均值为120 μg/m3,可吸入颗粒物(PM10)质量浓度小时最高值出现在3月沙尘期间,为591 μg/m3。各污染要素的变化整体趋同,但多个站点的ρ(SO2)和ρ(NO2)频繁出现短时高值,这一现象可能与局地细颗粒物污染相关,在后续大气污染防控中需引起重点关注。市运管处站的NO2和SO2质量浓度整体偏高,需关注周边机动车相关的颗粒物排放。此外,西北风和东风对于PM2.5污染传输的影响较大,气象不利条件下,需要加强管控,以有效保证空气质量达标。  相似文献   

16.
基于2018年与2019年春节期间常规空气污染物数据、2019年细颗粒物PM2.5中水溶性离子和OC/EC的化学组分数据,结合气象资料,分析了春节期间烟花爆竹燃放对海口市空气质量的影响。结果表明:春节期间烟花爆竹燃放对海口市初一的空气质量影响较大,主要影响污染物为PM10、PM2.5和SO2,对NO2、CO和O3影响相对较小;实施烟花爆竹严格管控后空气质量明显改善,2019年除夕夜PM10、PM2.5和SO2质量浓度峰值较2018年分别下降67.4%、68.5%和66.7%;烟花爆竹集中燃放主要造成K+、Cl-、Mg2+和SO42-快速上升,其中K+影响最为显著,K+短时上升了16.21 μg/m3,增加17.01倍;对于NO2-、Na+、F-、NO3-、Ca2+、NH4+等6种离子和OC/EC影响较小。  相似文献   

17.
为探讨成都冬季污染过程成因,评估应急减排效果,以2019年12月成都发生的一次长时间污染过程为例,分析污染成因和典型污染物变化特征等,并对四川省启动预警的管控效果进行评估。结果表明:污染期间四川省PM2.5平均质量浓度为77.9 μg/m3,高出冬季常态浓度1倍左右,成都峰值浓度高达176.0 μg/m3;盆地独特的地形和静稳小风的气象条件,加之高压脊控制影响,污染前期出现连续晴好天气,夜间逆温增强,污染物累积迅速,湿度增大导致污染物二次转化增强,是该次污染过程的重要外因;PM2.5中硝酸根离子贡献最大(26.7%),NOx及其二次转化的硝酸根离子是造成该次污染的主要原因;启动黄色预警后,NO2及其转化后的硝酸根离子浓度以及PM2.5浓度仍呈上升趋势,各类源贡献显著;升级橙色预警后,NO2峰值浓度明显下降,硝酸根离子占PM2.5的比例下降3.7个百分点,PM2.5浓度上升趋势得到明显遏制;该次区域协同减排效果明显,区域PM2.5日平均质量浓度下降9.1%~13.1%,区域性污染推迟1d出现,预警城市的重度污染、中度污染、轻度污染天数分别减少13、13、7 d;PM2.5浓度下降主要来自于工业源、扬尘源和移动源的减排贡献,平均减排贡献比例分别为60.0%、31.3%和8.7%。  相似文献   

18.
通过对乌鲁木齐市近12年(1997~2009)降水的化学组分分析,表明大气环境中的年际pH值在6.04~7.42间波动。∑阴离子所占百分比约为∑阳离子2倍。SO2-4和Ca2+分别是阴离子和阳离子中占比重最大的离子,直接影响降水的化学性质。近年来,SO2-4在阴离子中所占比重呈下降趋势,而NO-3则逐年增加,说明乌鲁木齐市在控制燃煤型污染方面采取的措施取得了一定效果,而机动车尾气污染日益加重,大气环境中各阴离子的组分比例在不断变化。  相似文献   

19.
利用2013-2017年京津冀区域13个城市PM2.5监测数据,综合探讨了该区域PM2.5浓度的时空变化特征。结果表明:京津冀区域PM2.5污染整体较重,但治理成效显著,2013-2017年区域PM2.5年均质量浓度分别为106、93、77、71、64 μg/m3,完成《大气污染防治行动计划》PM2.5浓度下降25%左右的目标;13个城市PM2.5浓度各百分位数总体呈现下降趋势,且随百分位数增大而下降速率加大,PM2.5年均质量浓度平均每年下降10.6 μg/m3,污染严重的太行山沿线城市邢台、石家庄、邯郸3个城市平均每年分别下降20.3、16.1、13.9 μg/m3;京津冀区域PM2.5重度污染天数比例分别为19.9%、16.6%、9.5%、9.0%、7.0%,呈下降趋势。2013-2017年京津冀区域PM2.5平均质量浓度与非重度污染天相比升高19 μg/m3,PM2.5重度污染天平均质量浓度较非重度污染天时高244.4%。  相似文献   

20.
根据南通市大气超级站的观测结果和气象因素,对南通市2019年10月29日—11月2日一次典型沙尘污染过程、颗粒物化学组分、颗粒物消光和退偏进行分析。结果表明,在沙尘影响期间,PM10小时峰值达311 μg/m3, ρ(Ca2+)较污染前上升了7.4倍;在沙尘颗粒物碱性环境条件下,二次组分OM和NO-3的快速生成,浓度分别较污染前上升了96.6 %和34.0 %;ρ(NO-3)/ρ(SO-24)污染中(2.5)高于污染前(1.7),ρ(EC)/ρ(PM2.5)污染中(4.2%)高于污染前(3.6%),受到明显的沙尘传输影响,而移动源排放也有一定贡献,在本地地面气压场较弱情况下,导致沙尘污染过程长时间持续。  相似文献   

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