南宁市2018年春节前后PM1及其水溶性离子污染特征分析

利用在线气体及气溶胶成分监测系统(MARGA)对南宁市2018年春节期间(2月8—22日)大气PM1及其水溶性离子进行监测,对比分析春节前后PM1及其水溶性离子的污染特征.结果表明,监测期间大气PM1和PM2.5质量浓度平均值分别为40.40、63.50μg/m3,PM1是PM2.5中的主要成分,二次离子(NO3-、S...     

火电厂灰渣水溶性试验

火电厂灰渣水溶性试验以煤为燃料的电厂排出的灰渣主要由粉煤灰、烟道灰和锅炉渣３部分组成。其化学成分复杂,除含有大量的硅、铁、铝、钙、镁、碳外,还含有铜、铅、镉、汞、砷、铬、镍、锰、铍、钴、钡、锶等少量及微量元素。灰渣的堆放不仅占用大量土地,且其中的有害...     

天津市PM2.5中水溶性离子组分特征

2006年8—12月连续采集PM_2.5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PM_2.5日均浓度均不同程度超过美国EPA日均浓度标准(35 μg/m³);SO₄^2-、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^-、SO₄^2-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。     

天津市PM10和PM2.5中水溶性离子化学特征及来源分析

2011年5月—2012年1月在天津市南开区设立采样点,采集大气中PM10和PM2.5样品。采用离子色谱法测定颗粒物中水溶性无机阴离子、阳离子成分,分析其主要组成、季节变化及污染来源。结果表明,天津市PM10中离子平均浓度为71.2μg/m3,占PM10质量浓度的33.7%。PM2.5中离子平均浓度为54.8μg/m3,占PM2.5质量浓度的39.6%。NH+4、SO2-4、NO-3等二次离子含量较大,且夏季含量均为最高。颗粒物总体呈酸性,PM10中∑阳离子/∑阴离子平均值为0.92,PM2.5中该比值为0.75。来源分析发现,PM10可能主要来源于海盐、工业源、二次反应及土壤和建筑尘等,PM2.5则主要来源于海盐污染源、二次反应及生物质燃烧。     

灰霾天气期间南京气溶胶的化学组成及光学特性研究

利用2013年6月—12月灰霾天气期间南京城郊气溶胶采样结果,研究气溶胶中水溶性离子的特征和相关性;结合同期城区的大气成分逐时观测资料,分析黑碳的日变化及其与气态污染物的关系;运用光学参量计算模型(OPAC)和辐射传输模型(TUV)研究气溶胶的光学特性及辐射强迫。结果表明:发生灰霾天气时南京城郊主要大气污染物是细颗粒,其中SO2-4与NO-3是最主要的水溶性无机盐离子,NO-3/SO2-4质量比较高,呈现硫酸盐和硝酸盐混合型污染特征。黑碳浓度具有明显的日变化特征,呈双峰型结构。灰霾期间硫酸盐气溶胶在大气层顶和地面造成的平均辐射强迫分别为-10.6 W/m2和-10.8 W/m2,黑碳气溶胶在正午大气层顶和地面造成的平均辐射强迫分别为9.12 W/m2和-29.77 W/m2。     

西安采暖期PM2.5及其水溶性无机离子的时段分布特征

为了探讨西安市采暖期大气颗粒物PM2.5及其水溶性无机成分的污染水平,于2010年1月4日—2月1日按一天8个时段(每个时段3 h)连续采集PM2.5样品四周,每周更换一次滤膜。结果显示,西安市采暖期PM2.5的质量浓度时段差异较大,呈现明显的双峰分布特征:21:00—24:00时段(147.516μg/m3)和09:00—12:00时段(141.678μg/m3)。4种被测水溶性无机组分总浓度为39.801μg/m3,占PM2.5总浓度的30.5%。SO24-和NO3-是最主要组分,占到4种无机组分的86.2%。各离子间相关分析显示,Cl-只与NO3-有较强的相关性,表明机动车尾气对Cl-有较大的贡献。SO24-和NO3-时段分布规律较为相似,与PM2.5浓度的时段分布特征相反:在PM2.5污染最轻的15:00—18:00时段,SO24-和NO3-的相对含量达到一天中的最高浓度时段,而在PM2.5双峰时段,它们的含量有所降低。     

水害死了他

大家都知道,水是重要的灭火介质之一。它有4大作用,一是冷却作用;二是对氧的稀释（隔绝）作用;三是对水溶性液体的稀释作用;四是水力冲击作用。一般情况下,灭火主要是利用水的冷却作用,但如果使用不对,这一冷却作用同样可以“杀人”。在一次灭火的时候,水的冷却作用就害死了我的一位朋友。     

2022年北京市城区PM2.5水溶性离子含量及其变化特征

为探究北京市大气细颗粒物（PM_2.5）水溶性离子含量及其变化特征,有针对性地提出污染防治方案,对2022年全年PM_2.5水溶性离子、气态前体物（SO₂、NO₂）和气象因素（温度、RH）进行分析测定.结果表明,北京市城区PM_2.5中占比最高的水溶性离子为NO₃^-、NH₄⁺和SO₄^2-,占PM_2.5的52.7%,ρ（PM_2.5）（33.2 μg·m^-3）和ρ（SNA）（18.9 μg·m^-3）低于历史研究结果,但SNA占比（52.7%）、SOR（0.45）和NOR（0.15）高于历史研究结果,体现出北京市细颗粒物污染得到明显改善,但仍具有较强的二次污染特征.NO₃^-/SO₄^2-为2.2,高于历史及附近省市研究结果,反映出移动源的影响不断扩大.从季节变化上看,PM_2.5呈现秋高夏低的变化特征,秋、春、冬这3个季节NO₃^-的占比最高,夏季SO₄^2-占比最高,而NH₄⁺在各季节占比变化不大.NOR与SOR的季节变化规律几乎相反,反映出二者的转化形成因素存在差异.北京城区SNA的主要存在形式为NH₄NO₃和（NH₄）₂SO₄,其中冬季阴阳离子中和度最高,夏季阳离子NH₄⁺稍显不足,而春秋两季NH₄⁺处于过量状态,北京城区为富氨环境.从污染级别看,水溶性离子质量浓度均随污染加重有不同程度的增长,增长最快的是SNA,其在PM_2.5中占比出现先上升后稳定的变化特征.从空间分布特征来看,中心城区和东南西北部郊区的SNA质量浓度大小均为：NO₃^->SO₄^2->NH₄⁺,体现了以NO₃^-为主导的污染特征;SNA对PM_2.5的贡献率最高的区域发生在东部、中心城区和传输点,表明在中心城区和东部地区二次反应相对活跃,同时区域传输也是二次离子的重要来源.     

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。     

湖南省湘维有限公司—推进节能减排 彰显责任关怀

湖南省湘维有限公司（以下简称“湘维”）是中国化工集团公司的直属企业，全国化纤50强，湖南省100强企业。经过30多年的发展，湘维已成为以有机化工为主业集化工、化纤、建材为一体的大型国有企业，主要产品的年生产能力为}聚乙烯醇（PVA）4．5万吨，差别化纤维（维纶短纤、水溶性聚乙烯醇纤维，高强高模聚乙烯醇纤维等）2万吨，