苏州市PM2.5中水溶性离子的季节变化及来源分析

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.     

氧化石墨烯对亚甲基蓝和铜离子的共吸附行为研究

氧化石墨烯(GO)具有高比表面积和丰富的含氧官能团,表面存在着大量的吸附点位,被认为是去除水体污染物的高效吸附剂,而其在有机物-重金属复合污染环境中的吸附行为却鲜有报道.因此,本文采用改良Hummers法制备出GO,通过扫描电镜(SEM)、透射电镜(TEM)、红外光谱(FTIR)、拉曼光谱(Raman)和X射线衍射(XRD)等物理表征方法对GO的形貌结构和表面官能团进行了表征.随后,侧重研究了GO对有机物及重金属污染物的单独和共吸附行为,选取亚甲基蓝(MB)与Cu(Ⅱ)作为复合污染水体的特征污染物,探讨了不同浓度Cu(Ⅱ)对MB及不同浓度MB对Cu(Ⅱ)的吸附性能的影响.结果表明,不同类型的污染物单独存在时,GO对MB和Cu(Ⅱ)的吸附量分别为29.13和424.16mg·g-1;而当上述两种污染物共存时,GO对MB和Cu(Ⅱ)的吸附性能均明显下降,这说明MB与Cu(Ⅱ)在GO表面的吸附点位存在着竞争吸附关系,并且MB对Cu(Ⅱ)吸附的抑制作用明显高于Cu(Ⅱ)对MB吸附的影响.     

咪唑型离子液体对小鼠的急性毒性

采用寇氏改良法研究了咪唑型离子液体对小鼠的急性毒性,并考察了烷基侧链长度对其毒性的影响,同时采用HE染色法观察了其对小鼠肝脏的毒性.结果表明,4种咪唑型离子液体([C10mim]Br、[C12mim]Br、[C14mim]Br和[C18mim]Br)对小鼠肝脏均有损伤,其LD50值在98.91～220.16 mg·kg...     

成都夏冬季PM2.5中水溶性无机离子污染特征

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.     

沁河冲洪积扇地下水水化学特征及成因分析

为研究河南省济源市沁河冲洪积扇地下水水化学特征及其成因,2016年10月采集水样共计60组,其中地下水水样51组,地表水水样9组.运用数理统计、舒卡列夫分类、Piper三线图、Schoeller图、Gibbs图和离子比值等方法,分析了研究区内地下水和地表水水化学类型分布特征,讨论了地下水和表水水化学演化过程的主要控制因素.结果表明:(1)研究区地表水和地下水中主要阴阳离子为Ca~(2+)、Mg~(2+)、SO_4~(2-)、HCO_3~-,地表水和地下水的补给来源密切相关;(2)地下水水化学类型以HCO_3-Ca型、HCO_3-Ca·Mg型和HCO_3·SO_4-Ca·Mg型为主;地表水水化学类型以HCO_3·SO_4-Ca·Mg型为主;(3)地下水和地表水主要离子的形成主要受碳酸盐矿物风化溶解作用、离子交换作用和蒸发作用共同影响,硫酸、碳酸参与了碳酸盐矿物的风化溶解过程.     

北京大气气溶胶中水溶性离子的粒径分布和垂直分布

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,SO₄^2-, 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（SO₄^2-, 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（SO₄^2-,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.     

一种新的阴离子表面活性剂电极的研制及应用

研制出一种新的阴离子表面活性电极,电极膜最佳组成：ＴＨＤＡ－ＤＢＳ５ｍｇ,ＤＢＰ０４ｍｌ,ＮＢ０．３ｍｌ,ＰＶＣ粉０．２ｇ,电极线性范围１×１０＾－３－８．１×１０＾－７ｍｏｌ／Ｌ,级差５８ｍＶ／ｄｅｃ,对ＤＢＳ和ＳＤＳ检测分别为５．６×１０＾－７ｍｏｌ／Ｌ和７．４×１０＾－７ｍｏｌ／Ｌ。     

成都城区PM2.5季节污染特征及来源解析

于2009—2010年各季节典型月在成都城区采集了大气PM_2.5样品,对PM_2.5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PM_2.5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PM_2.5限值的4.7倍. OC、EC和水溶性二次离子(SO₄^2-,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PM_2.5浓度的13.7%、5.5%和38.0%. PM_2.5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PM_2.5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.     

青藏高原淡水湖泊水化学组成特征及其演化

青藏高原淡水湖具有高生态价值和高脆弱性并存的特点.以海拔5 080 m±10 m的打加芒错湖水为研究对象,测试及分析了湖水化学组分,探讨了其主要离子来源、控制因子和湖泊水化学演化趋势.结果表明,湖水阳离子以Ca2+和Na+为主,阴离子以HCO3-为主,为HCO3-Ca型水;TDS为71.2～199.8 mg·L-1,矿化度低;受地表径流的稀释作用和富铝贫钙的地质背景约束湖区东南部水体的EC、Ca2+和HCO3-浓度均较低.湖水的Na+/(Na++Ca2+)为0.08～0.75,Cl-/(Cl-+HCO3-)为0.11～0.35,Ca/Na值为0.58,Mg/Ca值为0.12,HCO3/Na值为1.46,据Gibbs模型和元素化学计量分析表明,其化学组成主要受硅酸盐岩风化控制.湖区流域参与风化的矿物岩石包括斜长石(钙长石、钠长石)、钾长石、云母、石膏、盐岩等,但以斜长石风化为主,湖水的K/Na值平均为0.059,表明流域钾长石风化程度较低.湖水中方解石、白云石、石英、石膏等矿物饱和指数(SI)大于0,石盐的SI则小于0,揭示了青藏高原上淡水湖泊演变成咸水湖的变化趋势.     

成都市大气颗粒物粒径分布及水溶性离子组成的季节变化特征

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.