武汉市秋、冬季大气PM_(2.5)中水溶性离子污染特征及来源分析

采用离子色谱法测定武汉市秋、冬季大气PM2.5中水溶性离子浓度,对其化学组成、质量浓度变化特征及源解析等方面进行了研究。结果表明,NO-3、SO2-4、NH+4为武汉市秋、冬季大气PM2.5中主要的水溶性离子,相关性分析表明,燃烧源是秋、冬季大气PM2.5中水溶性离子的共同来源。成分分析表明,工业区的水溶性离子主要来源于燃烧源,交通区的水溶性离子主要来源于二次污染源,其中包括垃圾焚烧源,植物园的水溶性离子主要来源于二次污染源。     

西宁取暖季PM2.5水溶性离子的污染特征研究

于2017年1—5月(取暖季)在西宁市区、郊区、农村设置采样点采集PM_(2.5)样品,利用离子色谱法测定PM_(2.5)中水溶性无机离子浓度。结果表明:取暖季西宁大气PM_(2.5)日均质量浓度为(55.98±52.66)μg/m~3,呈现明显的市区郊区农村的浓度变化特征。PM_(2.5)中水溶性离子质量浓度之和占PM_(2.5)质量浓度的36.3%,水溶性离子平均浓度大小为SO_4~(2-)NO_3~-NH_4~+Na~+Cl~-C_2O_4~(2-)Ca~(2+)F~-K~+Mg~(2+);取暖季西宁大气硫氧化率(SOR)和氮氧化率(NOR)平均值分别为0.21、0.13,表明SO_4~(2-)、NO_3~-主要由二次转化形成,PM_(2.5)中NO_3~-/SO_4~(2-)(质量浓度比)为0.75,阳离子与阴离子电荷摩尔数比值为0.89,表明燃煤是PM_(2.5)主要贡献源,颗粒物总体呈酸性。后向轨迹分析表明,重污染期间西宁PM_(2.5)及其中水溶性离子的浓度变化不仅受本地污染源的影响,也受外来气团输送的影响。     

天津市PM 2.5水溶性无机离子污染特征与来源分析

比较了天津市雾霾天和非雾霾天PM_(2.5)中水溶性无机离子(SO_4~(2-)、NO_3~-、Cl~-、NH_4~+、Ca~(2+)、Na~+、Mg~(2+)、K~+)的污染特征,并对其来源进行分析。结果表明:(1)非雾霾天PM_(2.5)日均质量浓度为35～60μg/m~3,均值为43μg/m~3,雾霾天PM_(2.5)日均质量浓度为120～332μg/m~3,均值为242μg/m~3;雾霾天水溶性无机离子浓度均高于非雾霾天。(2)非雾霾天SO_4~(2-)主要来自大气中燃煤源的SO_2二次转化,NO_3~-主要来自一次污染源,雾霾天SO_4~(2-)、NO_3~-主要来自大气中燃煤源的SO_2、NO_2二次转化;非雾霾天NH_4~+主要以(NH_4)_2SO_4和NH_4NO_3的形式存在,雾霾天NH_4~+主要以NH_4NO_3和NH_4HSO_4的形式存在;Na~+、K~+、Cl~-除了海盐来源外,煤和生物质的燃烧及其二次转化是主要贡献源;Ca~(2+)和Mg~(2+)主要来自建筑扬尘源和土壤扬尘源。(3)风速和相对湿度是雾霾天SO_4~(2-)、NO_3~-、NH_4~+浓度变化的重要原因。     

龙游县PM2.5化学组分特征及来源解析

为明确浙江省龙游县环境中PM2.5的化学组分特征及来源,于2018年在龙游县3个代表性点位采集4个季节的环境PM2.5样品,分析了PM2.5中的无机元素、水溶性无机离子和碳组分含量,并采用化学质量平衡模型(CMB)计算了7类污染源的贡献率.结果表明:3个点位PM2.5平均质量浓度春季为39.63μg/m3、夏季为29....     

北京西山典型游憩林内PM2.5质量浓度及水溶性离子特征分析

以北京西山森林公园为观测点,运用双通道颗粒物在线监测设备监测PM2.5质量浓度,使用离子色谱仪测定样品中水溶性离子浓度,对北京西山油松林PM2.5质量浓度及水溶性离子特征进行分析。结果表明：PM2.5质量浓度为冬季（121.29±16.78）μg·m-3 > 春季（106.06±12.68）μg·m-3 > 秋季（88.01±17.44）μg·m-3 > 夏季（72.67±12.18）μg·m-3;SO42-、Na+、NO3-、HCOO-是PM2.5中最主要的水溶性离子成分,占所测水溶性离子浓度在四季分别为94.99%、72.66%、72.66%、89.52%,PM2.5受SO42-、Na+、NO3-、NH4+影响较大,基本呈正相关关系,SO42-、Na+、NO3-、NH4+、PM2.5浓度季节变化一致,即在冬季最高,夏季最低,春秋次之,且水溶性离子季节差异显著。SO42-和NO3-、Na+、NH4+的相关性极显著（r=0.85、0.80、0.92）,NO3-和Na+、NH4+之间关系也较大（r=0.87、0.66）,Ca2+和Mg2+相关性极明显（r=0.98）,其他水溶性离子间无明显的相关性,固定源和海洋源对水溶性离子贡献程度呈现出季节差异,秋季机动车尾气排放对空气硫和氮污染贡献达最高,春季最低,夏秋季海洋源对Cl-影响明显。通过对森林植被区PM2.5、水溶性离子特征及关系进行分析,更好地发挥植被的生态效益,提高空气质量。     

忻州市大气PM2.5的化学组成质量平衡特征及来源解析

于2013年9月（非采暖季）、2014年2-3月（采暖季）、2014年5月（风沙季）采集忻州市3个监测点（新城区、开发区和旧城区）的PM2.5样品,分析其中的39种元素、9种水溶性离子及2种碳组分,并对PM2.5的质量浓度进行重构。结果表明,重构后的化学组分分为5类：矿物尘、微量元素、有机物、元素碳和二次粒子,其中矿物尘、二次粒子及有机物是忻州PM2.5的主要组成,分别占到ρ（PM2.5）的24.0%~36.2%、19.2%~32.6%和12.9%~25.7%;化学组成质量分数具有较明显的季节变化特征,风沙季矿物尘质量分数高于采暖季和非采暖季,采暖季有机物质量分数高于其他两季,非采暖季二次粒子质量分数略高于其他两季;化学组分的空间变化显示会展中心站点的二次粒子和矿物尘质量分数明显高于其他2个站点。应用化学质量平衡（CMB）模型进行来源解析,结果显示忻州市PM2.5的主要来源是扬尘（21%~35%）、二次粒子（25%~26%）和机动车尾气（21%~26%）。     

百色市右江区大气PM10中水溶性无机离子的化学特征与来源

2010年10月至2011年9月采集百色市右江区大气PM10样品,分析PM10及其水溶性无机离子的化学特征与来源。结果表明:(1)百色市右江区大气PM10为13.89～319.44μg/m3,年均117.48μg/m3,年均值超过《环境空气质量标准》(GB 3095-2012)二级标准(100μg/m3)。百色市右江区大气可吸入颗粒物的污染主要出现在春冬季节。(2)水溶性无机离子浓度年均值依次为SO24->NO3->Cl->NH4+>K+>Na+>Mg2+>F-,SO24-、NO3-和Cl-浓度最高,分别占水溶性无机离子的57.7%、14.9%和14.5%。(3)百色市右江区大气PM10呈较强的酸性,高浓度的SO42-可能是导致百色市右江区大气PM10呈较强酸性的主要原因。(4)PM10的季节变化受气温和风速的影响极显著;气象因素对SO42-、NO3-、F-的影响不显著。(5)主因子分析表明,PM10中水溶性无机离子可能来自3个方面,Cl-和NO3-主要来自于当地低烟卤煤燃烧排放的烟气;Mg2+、K+和Na+主要来自于自然源;F-、SO24-和NH4+主要来自于混合源。     

重庆城区PM2.5化学组分特征及季节变化

2014年7月-2015年5月典型季节期间在重庆城区选择典型站点开展PM2.5样品采集,并测量质量浓度,分析样品中水溶性离子、无机元素、OC和EC等组分,在此基础上对组分化学组成进行了质量重构。结果表明：观测期间PM2.5年均值为76.4 μg·m-3,浓度季节变化为冬季 > 秋季 > 春季 > 夏季;组分方面,以二次转化为主的SO42-、NH4+、NO3-和OC是PM2.5组分中最主要成分,OC/EC比值4个季度均大于2,表明城区二次有机碳生成显著;硫氧化率（SOR）分析,气态污染物SO2的二次转化效率较高,大气存在明显的二次转化过程。PM2.5质量重构后主要组成为有机气溶胶（OM）、二次无机离子（SNA）和矿物尘,重庆城区应协同控制一次排放的颗粒物和气态污染物SO2和NOx,从而控制二次组分浓度。     

The characterization of water-soluble inorganic ions in PM2.5 during a winter period in Xi'an,China

The characteristics of water-soluble inorganic ions (WSIIs) during a winter period in a suburb of Xi'an, China, were investigated. Our results show that the total mass concentration of the dominant WSIIs (8) was 91.27 µg m^–3, accounting for 50.1% of the total mass concentration of PM_2.5 (particulates with a size of 2.5 µm or less). Secondary inorganic aerosols (SO₄^2?, NO₃^? and NH₄⁺) were the most abundant ions, accounting for up to 95.12% of the total ions. By using the anion and cation equivalence ratio method, PM_2.5 was shown to have weak alkalinity, and the chemical forms of WSIIs were mainly (NH₄)₂SO₄ and NH₄NO₃. The sulfur oxidation ratio (SOR) and nitrogen oxidation ratio (NOR) suggested that larger proportions of SO₄^2? and NO₃^? were formed by gas-phase SO₂ and NO₂ in the sampling site. Ratio analysis also indicated that anthropogenic sources significantly contributed to WSII pollution. Among the anthropogenic sources, fixed pollution sources were found to be dominant over mobile sources.     

鞍山市城区夏季PM_(2.5)中多环芳烃组成特征及来源解析

通过采集鞍山市城市PM_(2.5)样品,使用气相色谱—质谱联用仪分析PM_(2.5)样品中的多环芳烃(PAHs)含量,并进行PAHs组成特征及来源研究。结果表明,鞍山市6个采样点13种PAHs质量浓度总和为10.54~14.26ng/m3,平均为12.08ng/m3,苯并[a]芘日均浓度均未超过《环境空气质量标准》(GB 3095—2012)日均浓度限值;低分子量PAHs比例较低,5、6环PAHs呈相对优势分布,表明交通污染源对鞍山市PM_(2.5)中的PAHs贡献较大;利用比值法和主成分分析(PCA)法对PAHs来源进行解析,两种方法均表明,PAHs污染主要来自柴油、煤炭燃烧源和焦炉源,污染类型为煤烟和交通复合型。     

APEC会议期间天津市PM_(2.5)中水溶性无机离子的污染特征

2014年11月6—11日,亚太经济合作组织(APEC)会议在北京市召开,京津冀区域采取了最高级别的空气质量保障措施。于2014年11月3—20日同步手动采集天津市PM2.5样品,对APEC会议期间(2014年11月3—11日,在此期间实施了空气质量保障措施)及会议后(2014年11月12—20日)天津市PM2.5中水溶性无机离子组分浓度、二次转化特征等进行了分析。结果表明,APEC会议期间,天津市PM2.5平均质量浓度为78μg/m3,而会议后达到87μg/m3;会议期间PM2.5中水溶性无机离子的浓度为NO-3SO2-4NH+4Cl-K+Na+Ca2+Mg2+,会议后,除Mg2+外,各项离子浓度均有不同程度的上升;会议期间,PM2.5中NO-3浓度最高,在水溶性无机离子中所占比例为38.9%,其次为SO2-4(为22.0%)、NH+4(为20.8%),3者所占比例合计为81.7%,会议后3者所占比例降至75.0%;会议期间的大气污染以流动源为主;会议后,硫氧化率和氮氧化率均不同程度减弱,说明会议期间的二次离子转化更为明显;会议期间的停工停产措施对PM2.5中一次离子来源有明显改变,城市扬尘得到明显抑制。     

西安市冬、夏两季PM2.5中碳气溶胶的污染特征分析

为研究西安市冬、夏两季大气颗粒物PM2.5中碳组分的污染变化规律,利用TEOM系列RP1400a采样仪于2010年冬季和夏季进行采样,测定了样品中的有机碳(OC)、无机碳(EC)和水溶性有机碳(WSOA)的含量。结果显示,PM2.5中OC和EC的季节平均浓度值冬季较高,分别是夏季的2.62,1.75倍,这表明西安市冬季碳气溶胶污染严重。OC和EC日变化在不同季节均呈现双峰分布特征,这主要是由交通源的排放和不利的气象条件造成的。OC和EC在冬、夏两季都有较强的相关性(R2分别为0.823和0.543),且OC/EC平均值分别为5.36和3.58,均大于2,表明采样各时段有二次有机碳(SOC)生成。     

基于移动采样法的石家庄市秋冬季道路扬尘PM2.5排放清单

以石家庄城市道路扬尘为研究对象,于2014~2015年秋冬季采用移动式采样法收集不同类型道路积尘。分析道路积尘负荷、道路积尘粒径分布特征、车流量和平均车重等数据,计算得出石家庄道路扬尘PM2.5排放因子和排放量。通过地理信息系统软件（GIS）提取研究区域道路信息,制作道路矢量化图,并结合道路扬尘PM2.5排放因子和排放量,建立排放清单。结果表明,秋季各道路扬尘PM2.5排放因子为0.003~0.103 g·VKT-1,冬季各道路扬尘PM2.5排放因子为0.004~0.016 g·VKT-1;秋、冬两季不同类型道路扬尘PM2.5排放因子分布特征为快速路 > 主干道 > 次干道 > 支路;秋季道路扬尘PM2.5排放量为6.47~53.07 t,冬季为3.47~12.02 t,秋季排放量大于冬季排放量,秋、冬两季道路扬尘PM2.5排放量分布特征为快速路 > 支路 > 主干道 > 次干道。     

天津冬季PM2.5与PM10中有机碳、元素碳的污染特征

研究了天津冬季PM2.5和PM10中碳成分的污染特征.结果表明,天津冬季PM2.5和PM10的平均质量浓度分别为(124.4±60.9)、(224.6±131.2)μg/m3;总碳(TC)、有机碳(OC)与元素碳(EC)在PM2.5中的平均质量分数比在PM10中分别高出5.0%、3.6%、1.2%;PM2.5中OC、EC的相关系数较高,为0.95,表明OC、EC的来源相对简单,可能主要反应了燃煤和机动车尾气的贡献.OC/EC的平均值在PM2.5和PM10中分别为3.9、4.9.次生有机碳(SOC)在PM2.55和PM10中的平均质量浓度分别为14.9、23.4/μg/m3,分别占OC的48.5%(质量分数,下同)、49.8%,OC/EC较高可能主要与直接排放源有关;PM2.5中的OC1与OC2的比例明显高于PM10,而聚合碳(OPC)的比例又低于PM10,同时PM2.5与PM10中的EC1含量均较高,表明天津冬季燃煤取暖和机动车尾气是重要的污染源.     

Seasonal variation of water-soluble inorganic ions in PM10 in a city of northwestern Turkey

The objective of this study was to determine the concentrations of inorganic ions present in particulate matter smaller than 10 µm (PM₁₀), released into the environment by industrial, domestic and mobile sources in Duzce. To assess spatial variations, samples were collected from two sampling sites that had urban and suburban characteristics. Further, the process was carried out in two seasons to understand the seasonal variations. An ion chromatography device was used for analyzing the inorganic ion content in the collected samples. The highest levels of inorganic ion concentrations were measured at the urban sampling site during the winter campaign. Furthermore, the highest ion concentrations were measured for SO₄^2? ion at both sampling sites and during both seasons, while the lowest concentrations were measured for Br^?. Moreover, there were significant relationships between meteorological parameters and ion concentrations. A comparison of the cation and anion equivalence values using seasonal CE/AE (cation equivalence/anion equivalence) ratios showed that the aerosol matter had alkaline characteristics during both seasons. The mean value for the CE/AE ratios was 1.58 in winter and 2.06 in summer at the urban sampling site and 1.36 in winter and 1.52 in summer at the suburban sampling site. The interrelationships among the ions were determined by Pearson correlation analysis. Based on the correlation analyses, the ions emitted from common sources and those exposed to similar atmospheric conditions displayed strong correlations with each other.     

兰州市冬季细颗粒中微量金属元素及无机可溶性离子来源分析

通过对兰州市区4个在线大气监测点冬季细颗粒成分进行测定,测得微量金属元素和无机可溶性离子分别占细颗粒浓度的1%、52%。微量金属元素中Pb的检出量最高,占本文所测微量金属元素总含量的39.3%;无机可溶性离子含量最高的是SO2-4,其次为NO-3、Na+,分别占本文所测9种无机可溶性离子的23.3%、20.5%和19.7%。采用富集因子法与因子分析法对微量金属元素来源进行分析,结果表明,微量金属元素的来源为燃煤源、风沙土壤源、金属加工,燃煤源成因率最高,为61.2%;采用因子分析法对无机可溶性离子来源进行分析,结果表明,无机可溶性离子的来源为二次转化、人为排放、土壤源(包括风沙土壤尘和道路扬尘),土壤源成因率最高,为49.5%。