北京地区气溶胶水溶性组分粒径分布特征

2016~2017年,分别在夏季和冬季在北京城区利用微孔均匀分级采样器(MOUDI-122),采集环境气溶胶,并对其中水溶性离子和水溶性有机物开展了定量分析,对主要水溶性组分质量浓度粒径分布特征,以及季节和不同污染状态下的差异进行了讨论。结果表明,NH4+、NO3-、SO42-、K+和冬季Cl-主要分布在积聚模态,Mg2+和Ca2+主要分布在粗粒子模态,NH4+、NO3-、SO42-在积聚模态的质量浓度最高,二次离子仍是北京地区PM2.5污染的主要组分。SO42-在夏季浓度较高,而NO3-、K+、Cl-在冬季明显高于夏季,Mg2+和Ca2+来源较为独立,与气溶胶其他主要组分的相关性较低。夏季NO3-和SO42-浓度昼夜差异显著,白天SO42-浓度水平明显高于夜晚,夜晚NO3-浓度明显高于白天,且主要表现在积聚模态。污染状况下,二次离子在积聚模态和粗模态浓度增加明显,但在爱根模态中浓度降低。冬季随着污染加重,二次离子液滴模态质量中值粒径明显增大。夏季积聚模态WSOC浓度粒径分布峰值粒径明显大于冬季,0.056~0.32μm粒径段WSOC在不同污染状态下浓度水平基本一致,在0.32μm以上区间,污染状态下WSOC平均浓度明显高于清洁时段。     

南京地区秋季灰霾天气特征及其水溶性离子分析

文章利用PM2.5颗粒物质量浓度分析仪(MET ONE 1020)、气溶胶激光雷达(Sigma MPL-4B)、气溶胶在线离子分析仪(Marga1S)于2013年秋季在江苏省环境监测中心6楼顶对大气细粒子(PM2.5)、大气边界层、气溶胶化学组分的进行系统的同步观测与分析,研究表明2013年11月期间,南京发生5次霾污染过程,当月PM2.5日均值浓度高达192.4μg/m3;灰霾期间,能见度较低,近地面出现消光层,大部分时间段消光值大于0.4;灰霾期间无秸秆焚烧事件,K+浓度的可能来源于土壤,SO42-、NO3-、NH4+3种离子均值占比分别为27.8%、38.1%、21.6%;此外,南京地区存在严重的二次转化,灰霾期间SOR和NOR值分别为0.388和0.276,移动源对大气污染的贡献也越来越显著,[NO3-]/[SO42-]月均值为1.28;后向轨迹推算表明,第1次、第3次、第5次灰霾期间大气污染物主要来自于南京的西北方向,第2次和第4次灰霾期间大气污染主要来自于南京的西南方向。     

孔石莼水溶性抽提液抑制3种海洋赤潮藻的生长

研究了孔石莼水溶性抽提液对3种赤潮藻(赤潮异弯藻、中肋骨条藻和塔玛亚历山大藻)生长的影响.在实验的前4d内,孔石莼水溶性抽提液(0 25～2 0g·L-1)对各赤潮藻种的生长皆表现出明显的抑制效应,最大抑制效应表现在接种后的第2～3d.各藻种生长受抑制的量随孔石莼水溶性抽提液浓度的增加而增加,当孔石莼水溶性抽提液的浓度达2 0g·L-1时,赤潮异弯藻和中肋骨条藻被完全致死,塔玛亚历山大藻的生长受到强烈抑制.实验后期(5d后),低浓度处理组(0 25～1 0g·L-1)的藻种加速生长,表现为促进效应.经高温处理后的孔石莼水溶性抽提液对赤潮异弯藻和中肋骨条藻的抑制效应完全消失,对塔玛亚历山大藻的抑制效应明显减弱.     

民用燃料烟气中气态污染物及水溶性无机离子的排放

选取北京市地区典型生物质燃料（玉米芯、玉米秆、黄豆秆、草梗、松木、栗树枝、桃树枝）以及民用煤（烟煤、蜂窝煤）在实验室内进行了模拟燃烧实验,采用Thermo Fisher 42i型化学发光NO-NO₂-NOx分析仪、43i型脉冲荧光SO₂分析仪、48i型CO分析仪对烟气中的NO_x、SO₂、CO进行全程在线监测;对燃烧产生的颗粒物样品进行采集,采用ICS 90A、ICS2000离子色谱仪对不同粒径段颗粒物中的水溶性无机离子进行测定.研究表明：3类民用燃料排放因子均值由大到小的顺序,SO₂为民用煤 > 薪柴 > 秸秆;CO为秸秆 > 民用煤 > 薪柴;NO_x为薪柴 > 民用煤 > 秸秆.薪柴燃烧产生的PM_2.5中SO₄^2-含量最高,占总水溶性无机离子的22%~30%;秸秆类燃烧产生PM_2.5中的水溶性无机离子K⁺占绝对优势,占总水溶性无机离子的36%~49%,其次为Cl^-或SO₄^2-,两者之和占总水溶性无机离子的35%~44%.3类民用燃料中秸秆类燃烧排放的颗粒物中水溶性无机离子的排放因子最高,其次为薪柴类燃料,民用煤最低.本实验对不同粒径段颗粒物中9种水溶性无机离子进行了分析（Na⁺、K⁺、Mg²⁺、Ca²⁺、NH₄⁺、F^-、Cl^-、NO₃^-、SO₄^2-）,薪柴类燃料燃烧排放的颗粒物中,Na⁺、K⁺、NH₄⁺、F^-的排放因子在0~2.5μm粒径段内最大,Mg²⁺和Ca²⁺的排放因子在2.5~10μm粒径段内最大.秸秆类燃料除Ca²⁺、Mg²⁺外,其余离子的排放因子均在0~2.5μm粒径段内达到最大.对于烟煤而言,除了K⁺、Mg²⁺和Ca²⁺外,其余离子的排放因子均在0~2.5μm粒径段内达到最大;蜂窝煤中Na⁺、K⁺、Cl^-、NO₃^-、SO₄^2-的排放因子均在0~2.5μm粒径段内达到最大.     

预处理过程对不同类型样品中有机碳含量和稳定碳同位素测定的影响

总有机碳(TOC)是土壤、沉积物以及降尘等固体样品的重要指标,对其含量和稳定碳同位素(#13 C)进行准确测定具有重要的科学意义。在测定过程中,样品的预处理方法可能会对测定值产生一定影响。本文主要从酸处理方式、干燥方式等方面研究了预处理方法对不同类型样品的TOC含量和#13 C值测定的影响。其中酸处理方式选取了盐酸酸化/分离、红外碳硫坩埚、Ag杯直接酸化等三种方式,干燥方式包括加热干燥和真空冷冻干燥等。研究结果显示:酸处理方式对TOC含量测定的影响很大,Ag杯和盐酸酸化/分离未去除残留酸液两组实验所测得TOC含量明显大于其他组,其中降尘样品TOC的损失量可达20%。这种明显的差异可能是样品酸处理过程中水溶性有机碳(DOC)的损失所造成的。对于#13 C测定来说,该两组实验所测得#13 C相对于其他组略微偏重,其中地表土壤样品偏重约为0.8‰~2‰。另外加热干燥和真空冷冻干燥方式测定的TOC含量和#13 C值没有明显的变化,表明了挥发性有机物(VOC)对本次实验所选用样品的有机碳分析影响甚微。综合来看,对于不同类型样品,特别是DOC含量高的样品,使用Ag杯的酸处理方式相对比盐酸酸化离心分离酸处理方式能更大限度的保留DOC,使TOC含量和#13 C值的测定较为准确可靠,同时操作起来也更加简便快捷。     

《大气污染防治行动计划》后期成都大气PM2.5中水溶性无机离子特征

为探究《大气污染防治行动计划》实施后期成都大气PM2.5中水溶性无机离子(WSIIs)季节变化及来源等特征,本研究于2016～2017年在成都城区进行了分季节PM2.5样品的连续采集,对其中WSIIs进行了全面分析.结果表明,成都市年均ρ(PM2.5)和ρ(WSIIs)分别为(114.0±76.4)μg.m-3和(41.2±31.3)μg.m-3,ρ(WSIIs)可占ρ(PM2.5)的36.1％,其季节贡献特征为:秋季(39.5％)＞冬季(38.2％)＞春季(32.5％)＞夏季(28.9％).全年及各季节P(PM2.5)和ρ(WSIIs)均值均表现为夜间高于白天,且昼夜差异幅度呈现出了明显的季节变化特征.SNA(SO42-、N03-和NH4+)是WSⅡs的重要组成,在春、夏、秋和冬这4季中可占到整体ρ(WSIIs)的84.2％、86.6％、86.3％和87.0％.秋和冬的ρ(NO3)/ρ(SO42-)比值分别为1.1和1.6,高于春和夏的0.96和0.57,移动源和固定源相对贡献随季节变化特征明显.观测期间WSIIs主要来源包括二次生成、扬尘源和燃烧源.后向轨迹分析表明,来自成都东部地区的近地气团对应的P(PM2.5)低于源自西部的高空气团,就WSIIs构成而言,东部气团对应的ρ(SO42-)占比高于西部气团,而西部气团对应的ρ(NO3-)占比则高于前者.     

离子色谱在大气环境中的离线和在线应用

回顾了离子色谱在大气环境中的离线和在线应用.离子色谱离线检测应用技术主要分析物种为无机水溶性组分、有机酸和糖类.在线离子色谱可获得高频数据,为研究相关污染形成机理和制定政策提供科学依据.     

蒙脱石/DOM复合体对菲的吸附

以垃圾渗滤液为水溶性有机质(DOM)提取原料,通过与吸附载体蒙脱石的有机-无机复合制得蒙脱石/DOM复合体,研究其对菲的吸附作用以及温度、pH值、固液比等不同因素对吸附过程的影响.结果表明,相比蒙脱石原土,蒙脱石/DOM复合体对菲的吸附能力得到显著提高;随着温度升高吸附量呈下降趋势;介质pH值对吸附影响不大;随着固液比的增大,平均吸附量逐渐减小,吸附率逐渐增大.动力学研究表明,菲在蒙脱石/DOM复合体上的吸附等温线与Henry线性方程和Freundlich经验方程的线性拟合较好.另外,对菲在蒙脱石/DOM复合体上的解吸实验表明,菲在蒙脱石/DOM复合体上的吸附有较好的稳定性.     

济南春季大气PM2.5水溶性组分的半连续在线观测

利用大气细颗粒物(PM2.5)水溶性组分在线分析系统连续监测了2008年3~4月济南市PM2.5水溶性组分的浓度变化,并结合气溶胶部分前体物SO2、NO2、O3等的浓度数据和部分气象资料对监测数据进行了分析.结果表明,SO42-、NO3-和NH4+是PM2.5中水溶性离子的主要成分,分别占总水溶性组分的61.1%、13.4%和16.7%,且PM2.5中总水溶性组分的浓度,特别是SO42-的浓度,明显高于国内其他城市.温度、太阳辐射强度、混合层高度和风速等气象因素对总水溶性离子的浓度变化有重要影响.SO42-浓度白天明显高于夜间,而NO3-和NH4+的浓度昼夜变化幅度较小.SO42-和NO3-主要由SO2和NO2转化而来.后推气流轨迹分析表明,来自东北绕行西南方向和东北方向的混合气团结合济南的特殊地形及局地排放的污染物会加重济南春季PM2.5的污染.     

重庆市主城区不同粒径颗粒物水溶性无机组分特征

于2010年3月—2011年7月,在重庆市主城区同步采集PM_1.0、PM_2.5和PM₁₀三种粒径的颗粒物样品. 用离子色谱分析了样品中F-、Cl-、NO₃-、SO₄2-、Na+、NH₄+、K+、Mg2+和Ca2+ 9种水溶性无机组分,并收集了SO₂和NO₂等气体污染物的数据. 结果表明:采样期间ρ(PM_1.0)、ρ(PM_2.5)和ρ(PM₁₀)分别为82.9、104和160 μg/m3,PM_1.0、PM_2.5、PM₁₀中所测9种水溶性无机组分的浓度之和分别为40.82、48.66和57.99 μg/m3. ρ(SO₄2-)、ρ(NO₃-)和ρ(NH₄+)相对较高,并且主要分布在细颗粒物中. 多数水溶性无机组分浓度冬季最高,春季其次,夏、秋季浓度偏低. 所测组分溶液的pH显酸性,冬季样品的pH最低,细粒子的酸性要强于粗粒子. SOR(硫的氧化率)与NOR(氮的氧化率)与国内其他地区相比较高,SOR秋季最高,NOR冬季最高. 因子分析结果表明,化石燃料以及生物质的燃烧、机动车尾气排放是水溶性无机组分的主要来源,建筑施工、土壤风沙等扬尘类污染源对水溶性无机组分也有一定的贡献.