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131.
北京城区大气干沉降的水溶性离子特征   总被引:4,自引:0,他引:4       下载免费PDF全文
为了解北京城区大气干沉降中水溶性离子的化学组成与时间变化特征,连续进行了4年多的干沉降采样与分析.结果表明,在222个有效干沉降样品中,存在不同程度的阴离子缺失. SO42-与Ca2+分别是含量最丰富的阴、阳离子组分,其次是NO3-和NH4+. SO42-、NO3-和NH4+呈现相似的季节变化特征,即其浓度在夏季最高,冬季最低. 干沉降基本呈中性,其pH值月变化幅度小,但季节变化明显,夏季低而春季高.  相似文献   
132.
土壤与沉积物中水溶性有机物释放动力学研究   总被引:17,自引:1,他引:17  
模拟研究了沉积物与草甸沼泽土中水溶性天然有机物从固相向水相释放的动力学过程,探讨了流速、温度和pH条件对土壤物中水溶性有机物释放速度的影响。研究结果表明,上述过程可以用滞膜模型(单膜)加以描述,释放为典型的一级动力学过程,且草甸沼泽土中水溶性有机物的释放较沉积物快。  相似文献   
133.
长沙市夏季PM10和PM2.5中水溶性离子的污染特征   总被引:17,自引:1,他引:17       下载免费PDF全文
对长沙市3个采样点夏季大气中的PM10和PM2.5样品pH值和水溶性离子浓度进行了定量分析.结果表明,颗粒物中主要离子是SO42-、NO3-、NH 和Ca2 ;PM10、PM2.5、NH4 和K 浓度夜间高于白天;SO42-和NO3-则相反.颗粒物尤其是PM2.5酸性强;Mg2 、Ca2和Na 集中在粗粒子中,SO42-、NH4 和K 大部分分布在细颗粒物中,NO3-和Cl-在粗细颗粒段则各占一半.SO2气体发生了二次转化,NO2的转化率不及SO2;由于NO3-/SO42-质量比<1,长沙市的大气污染物来源以固定源为主.  相似文献   
134.
苏州市PM2.5中水溶性离子的季节变化及来源分析   总被引:2,自引:27,他引:2  
2015年在苏州市城区采集大气细颗粒物PM_(2.5)样品共87套,用重量法分析了PM_(2.5)的质量浓度,离子色谱法分析了颗粒物中F-、Cl-、NO_3~-、SO_4~(2-)、Na~+、NH_4~+、K~+、Mg~(2+)和Ca~(2+),共9种水溶性无机离子.观测期间,苏州市PM_(2.5)的年均质量浓度为(74.26±38.01)μg·m-3,其季节特征为冬季春季秋季夏季;9种水溶性离子的总质量浓度为(43.95±23.60)μg·m~(-3),各离子的浓度高低顺序为NO_3~-SO_4~(2-)NH_4~+Na~+Cl~-K~+Ca~(2+)F-Mg~(2+);SNA(SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+三者的简称)是最主要的水溶性离子;SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+三者之间具有显著的相关性,它们在PM_(2.5)中主要是以NH_4NO_3和(NH_4)_2SO_4的结合方式存在.苏州市PM_(2.5)中水溶性离子的主要来源包括工业源、燃烧源、二次过程和建筑土壤尘等.  相似文献   
135.
北京大气PM10中水溶性氯盐的观测研究   总被引:5,自引:5,他引:5  
氯盐是大气气溶胶中重要水溶性无机盐,对2004年全年北京大气可吸入颗粒中氯盐的变化进行了监测,结果表明北京大气中可溶性氯盐的年均值在(3.1±1.7)μg·m-3,采暖期平均浓度为(4.6±2.1)μg·m-3,非采暖期平均浓度为(2.6±1.6)μg·m-3.最低值出现在5月,为(1.3±0.8)μg·m-3;最高值出现在12月,为(5.8±5.3)μg·m-3.日变化在秋冬季多为白天浓度低,晚上浓度高,夏春季多呈现上午高,下午低的特征;季节变化呈现秋冬季高,春夏季低的特点.  相似文献   
136.
成都夏冬季PM2.5中水溶性无机离子污染特征   总被引:1,自引:5,他引:1  
利用大气细颗粒物水溶性组分及气态前体物在线监测设备(GAC-IC)对成都市2017年夏、冬两季大气PM_(2.5)中水溶性无机离子(WSIIs)及气态前体物进行了连续观测,对其污染特征及冬季一次典型污染过程进行了深入分析.结果表明,成都冬季PM_(2.5)质量浓度为100.2μg·m~(-3),显著高于夏季(34.0μg·m~(-3)).WSIIs是PM_(2.5)的重要组成,对夏、冬季PM_(2.5)的贡献分别可达52.9%和53.3%.夏、冬季的二次离子(SNA)占WSIIs的比例分别为73.2%和87.6%,其中,SO_4~(2-)和NO~-_3分别是夏、冬季SNA的主导组分,对SNA的贡献分别为37.7%和59.7%.冬季NO~-_3/SO_4~(2-)比值(2.7)显著高于夏季(0.8),体现了移动源(尤其是机动车源)对该季节PM_(2.5)的重要贡献.受来源及气象条件差异的影响,两季节SNA的日变化规律明显.在冬季,随着污染加重,各化学组分及主要气态前体物浓度均显著增加,NO~-_3是引发重污染的关键组分.后向轨迹分析表明,成都两季节气团来向差异明显,夏、冬季聚类对应的WSIIs分别以SO_4~(2-)和NO~-_3为主导,成都周边地区的近距离低空传输对该城市PM_(2.5)污染贡献重大.  相似文献   
137.
为探讨常州春季大气细颗粒物(PM_(2.5))的化学组成及污染特征,于2017年3月1日~5月30日采集了84个有效样品,对其水溶性离子(WSIIs)、碳质组分(OC和EC)等常规组分进行了测定和分析,并采用黑炭-气溶胶质谱仪(SP-AMS)对水溶性有机气溶胶(WSOA)进行了分析.结果表明,采样期间PM_(2.5)的日均质量浓度为101. 97μg·m~(-3),超标(环境空气质量标准二级标准)率达73. 8%,以轻度、中度和重度污染为主,分别占总天数的39. 3%、21. 4%和13. 1%. WSIIs约占PM_(2.5)的39. 86%,其中二次离子(SO_4~(2-)、NH_4~+和NO_3~-)占WSIIs的81. 85%,阴阳离子电荷平衡的线性拟合直线的斜率(AE/CE)大于1(1. 09),表明PM_(2.5)偏弱酸性. OC/EC比值为2. 53,说明受二次转化的影响. SP-AMS分析WSOA组分包含C_xH_y+(32. 1%)、C_xH_yO+(30. 4%)、C_xH_yO_~(2+)(25. 4%)和H_yO~+(4. 7%),其平均氧碳比(O/C)、氢碳比(H/C)、氮碳比(N/C)和有机质-有机碳比(OM/OC)分别为0. 72、1. 53、0. 04和2. 15,高的O/C表明春季光化学反应导致的二次转化贡献较大.正定矩阵因子分析模型(PMF)对WSOA的质谱进行解析得到:类烃OA(HOA)、半挥发氧化性-生物质燃烧排放OA(SVOOA-BBOA)和低挥发性氧化性OA(LVOOA) 3种有机气溶胶,分别占WSOA总量的18. 4%、34. 1%和47. 4%.  相似文献   
138.
北京大气气溶胶中水溶性离子的粒径分布和垂直分布   总被引:26,自引:20,他引:26  
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,SO42-, 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(SO42-, 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(SO42-,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.  相似文献   
139.
成都城区PM2.5季节污染特征及来源解析   总被引:16,自引:0,他引:16  
于2009—2010年各季节典型月在成都城区采集了大气PM2.5样品,对PM2.5的质量浓度及其主要化学成分(含碳组分、水溶性无机离子和元素)进行了测定. 结果显示:成都城区PM2.5平均质量浓度高达(165.1±85.1)μg·m-3,是国家环境空气质量标准年均PM2.5限值的4.7倍. OC、EC和水溶性二次离子(SO42-,NO3-和NH4+)的平均浓度分别为(22.6±10.2)μg·m-3,(9.0±5.4)μg·m-3和(62.8±44.3)μg·m-3,分别占PM2.5浓度的13.7%、5.5%和38.0%. PM2.5及其主要化学成分浓度季节特征明显,即秋冬季高于春夏季. 利用正交矩阵因子分析(PMF)对成都城区PM2.5的来源进行解析,结果表明,土壤尘及扬尘、生物质燃烧、机动车源和二次硝酸盐/硫酸盐的贡献率分别为14.3%、28.0%、24.0%和31.3%. 就季节变化而言,生物质燃烧源贡献率在四个季节均维持在较高水平;土壤尘及扬尘的贡献率在春季显著提高;机动车源的贡献率在夏季中表现突出;而二次硝酸盐/硫酸盐的贡献率在秋冬季中则最为显著.  相似文献   
140.
陶月乐  李亲凯  张俊  李斯奇  李晓东 《环境科学》2017,38(10):4034-4043
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.  相似文献   
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