上海秋季典型大气高污染过程中有机碳和元素碳的变化特征

于2011年10月1日至10日在上海市城区对大气中细粒子的质量浓度和含碳气溶胶进行了在线连续观测,获得了秋季典型大气灰霾污染过程中含碳气溶胶的变化特征.观测结果显示,在大气灰霾过程中PM2.5中有机碳(OC)和元素碳(EC)的质量浓度分别为(20.38±7.11)μg·m-3和(4.07±1.97)μg·m-3,浓度显著高于非霾过程.以非霾天气的起始点作为参照点,得出灰霾期间OC和EC的增长率分别为641％±258％和409％±246％,本次灰霾过程中OC的污染累积与二次生成作用分别占63.8％和36.2％,污染过程以累积为主.灰霾期间OC/EC与O3具有良好的线性关系,且相关分析表明二者之间呈正相关,OC浓度的升高与含碳组分的光化学反应有关.采用EC示踪法估算短期大气过程中有机碳(SOC)含量,灰霾天气和非霾天气PM2.5中的SOC浓度分别为1.64～17.96 μg·m 3和0.25 ～2.83 μg·m-3,分别占OC的l0.7％～66.7％和9.2％ ～52.5％.     

霾天气南京市大气PM_(2.5)中水溶性离子污染特征

为了讨论南京市大气细颗粒物(PM2.5)及水溶性组分在霾天气下的污染水平和污染特征,2007年6月10日至2008年5月29日对南京市大气细粒子PM2.5进行了采样,用PM2.5在线监测浓度、离子色谱法等分别测得PM2.5的质量浓度、水溶性离子组成,初步研究了南京市大气细粒子(PM2.5)及水溶性组分在霾天气下的污染水平和污染特征。结果表明,南京市大气细颗粒物污染严重,霾天气下PM2.5中总水溶性离子质量浓度为54.28μg/m3,为非霾天气的1.6倍。分析的6种离子中SO42-、NO3-、NH4+是PM2.5的主要组成成分。灰霾期间PM2.5与NO3-、SO42-、NH4+的相关性较高,PM2.5中颗粒物的主要存在形式可能为NH4Cl、NH4NO3,(NH)42SO4或NH4HSO4。对比不同季节不同天气下的SOR(SO2转化率)和NOR(NOx转化率),发现霾天气下SO2和NOX转化率高于正常天气,表明SO2、NO2在霾天气更容易转化为二次粒子。     

南京霾天气及PM_(2.5)化学污染特征分析

为了研究大气细粒子PM2.5在霾天气下的化学污染特性,2012年4月1日-27日在南京信息工程大学1号新实验楼楼顶,在霾天对大气细粒子PM2.5进行了采样,利用离子色谱法、TOC法等测得PM2.5的质量浓度、水溶性离子及水溶性有机碳组分浓度。结果表明:霾越重PM2.5质量浓度越高,霾天的PM2.5与地面温度、风速呈一定的负相关,与相对湿度呈正相关。SO42-、NO3-、NH4+、Ca2+、Na+、Cl-以及水溶性总有机碳是PM2.5的主要组成部分,其质量浓度随霾的加重而增加,其中NH4+、SO42-、NO3-及TOC质量浓度的增加幅度更明显,表明气态污染物的二次转化对采样点灰霾污染也有突出贡献。     

成都市中心城区春季大气颗粒物PM_(2.5)的污染特征研究

于2012年5月11日至5月15日同时对成都中心城区及其大气环境监测对照点都江堰灵岩寺大气PM2.5进行采集,并分析其中的化学组分。研究结果表明:成都市中心城区PM2.5的总体质量浓度大于灵岩寺,且各化学组分的质量浓度也均大于灵岩寺。两站点PM2.5中OC/EC均大于2,有2次有机碳的存在;中心城区WSOC和TN日均浓度大于灵岩寺,同时发现中心城区TN日变化趋势与灵岩寺一致,WSOC变化不明显;水溶性二次离子(SO2-4、NO-3和NH+4)浓度相对较高,中心城区SO2-4/NO-3值比灵岩寺小,说明成都市机动车尾气是主要排放源。     

2011年春季沙尘天气影响下上海大气颗粒物及其化学组分的变化特征

于2011年4月28日~5月18日对上海大气中颗粒物的质量浓度及细粒子中的化学组分进行了连续观测,获得了上海受春季沙尘天气影响下大气颗粒物质量浓度和主要化学组分特征.结果表明,沙尘天气中PM10和PM2.5的质量浓度显著高于非沙尘天,最高日均浓度分别达到787.2μg·m-3和139.5μg·m-3,PM2.5/PM10的均值为(32.9±14.6)%(15.6%~85.1%);总水溶性无机离子(TWSⅡ)占PM2.5的质量分数为(27.2±19.2)%(4.8%~80.8%),二次组分SNA(SO2-4、NO-3、NH+4)占TWSⅡ的(76.9±13.9)%(41.9%~94.2%),TWSⅡ和SNA对PM2.5的贡献均小于非沙尘天,而Ca2+的含量比却有明显上升.非沙尘天测得的OC/EC值高于强沙尘天,但低于弱沙尘天.此外分析还得到,沙尘中的高矿尘粒子具有酸性缓冲作用,使得沙尘天颗粒的碱性强于沙尘发生前.非沙尘天SO2-4、NO-3主要以NH4HSO4、(NH4)2SO4和NH4NO3的形式存在,沙尘天还会与其他矿物离子结合.     

南京江北新区大气颗粒物化学组分的粒径分布特征

为探究南京江北新区大气颗粒物化学组分的污染特征,于2013～2014年进行了分级颗粒物样品的采集,开展了颗粒物化学组分的粒径分布和季节变化研究.结果表明,细粒径段的9种水溶性离子总浓度在秋冬季高于春夏季,而粗粒径段冬季最高.冬季颗粒物中[NO^-₃]/[SO₄^2-]在粗粒径段最低;春、夏和秋季其粒径分布趋势一致.水溶性离子均呈双峰型分布, 4个季节的NO^-₃均在0.65～1.1μm出现峰值;夏秋季细粒径段的SO₄^2-于0.43～0.65μm出现峰值,冬季峰值位置向更粗粒子的方向移动;而Na⁺和Cl^-主要存在于粗粒子中.由阴阳离子电荷当量表明,大气粗、细粒子分别呈碱性和弱碱性.有机碳(OC)和元素碳(EC)主要存在于细粒径段,均呈双峰型分布;秋冬季细粒径段中的二次有机碳(SOC)远高于春夏季.由比值判断法进一步表明,南京江北新区颗粒物中的碳质组分主要来源于燃煤和生物质燃烧排...     

燃煤锅炉颗粒物化学组成排放特征

本研究收集了兰州市不同吨位燃煤锅炉颗粒物排放样品,分析并评估了锅炉烟气中水溶性无机离子、碳质组分、水溶性有机物(WSOC)以及多环芳烃(PAHs)的排放水平、排放特征及其影响因素.结果表明,SO_4~(2-)、Cl~-和Ca~(2+)是燃煤锅炉样品中最主要的水溶性离子,分别占水溶性离子总和的35. 13%、23. 16%和22. 20%.不同吨位燃煤锅炉样品的OCEC及其热解成分谱较为相似,OC1、OC2、OC3、OC4、EC1、EC2和EC3分别占TC的1. 04%、8. 26%、20. 09%、6. 78%、51. 08%、7. 09%和5. 66%,其中EC1的含量最高,是最主要的碳质组分. WSOC/TC和WSOC/OC分别为0. 09±0. 07和0. 23±0. 12,且不同吨位锅炉之间差异较大.菲(Phe)、芘(Pyr)和苯并(k)荧蒽(Bk F)是PAHs的3个主要成分,分别占PAHs总和的16. 69%、11. 93%和10. 66%.不同吨位燃煤锅炉所排放颗粒物中水溶性离子、OCEC以及WSOC均与锅炉吨位大小无明显线性相关,随着吨位的增加PAHs轻组分含量减小.     

上海市大气散射消光特征及其与颗粒物化学组成关系研究

为研究上海市大气颗粒物散射系数分布特征以及颗粒物化学组分贡献率,2009年用浊度仪对散射系数进行观测,同时采集PM2.5,分析其主要化学成分浓度.观测发现,秋、冬季散射系数较高,夏季最小.散射系数日变化有早、晚两个峰,午间出现低谷.散射系数与温度、风速有显著负相关性.多元回归得到OC、NO-3、NH+4是影响消光系数的主要化学成分.依据IMPROVE估算公式,将OC分为吸湿性和非吸湿性部分,并加入海盐影响,使估算bext值更接近监测值.OC、EC和硫酸铵盐为估算消光系数主要贡献成分.     

上海市郊大气含碳颗粒物污染特征

利用STAPLEX六级采样器(＜0.49,0.49 ～0.95,0.95 ～1.50,1.50 ～3.00,3.00～7.20,＞7.20 μm)结合美国DRI碳分析仪分析了上海市嘉定区2008年4月至2010年10月大气颗粒物中EC和OC的含量和粒径分布,用EC示踪法估算POC和SOC的含量及粒径分布,并结合颗粒物中水溶性钾定量分析了上海市嘉定区大气颗粒物中EC和OC来自生物质燃烧排放的分担率.结果显示,上海市嘉定区大气颗粒物中EC与OC的含量分别为(3.54±1.46) μg·m-3和(19.35±9.38) μg·m-3,占颗粒物质量的2.8％±1.1％和14.8％±4.0％.嘉定区PM3.0中的OC与北京、杭州和武汉等城市的夏季以及珠江三角洲和上海市市区PM2.5中的OC相当,而EC含量偏小,反映了嘉定区EC受机动车尾气排放影响小.上海市嘉定区大气颗粒物中EC、OC、POC和SOC均呈双模态分布,其中EC、POC的分布峰位于＜0.49μm和＞3.00 μm的粒径段,OC的分布峰位于＜0.95.Μm和＞3.00μm的粒径段,SOC的分布峰位于0.49～0.95.Μm和3.0～7.2 μm的粒径段.各粒径段OC中SOC的比重分别为:36.64％±20.66％、74.92％±22.74％、54.80％±23.52％、56.30％±23.00％、66.89％±23.37％和47.22％±23.65％,说明嘉定区SOC的污染严重.基于OC、EC与K+的线性回归分析,大气颗粒物中生物质燃烧排放的OC和EC分担率分别为40％和32％,且各粒径段的分担率也有差别,最大的OC和EC分担率为76％和50％,对应于0.49～0.95μm粒径段.     

兰州地区大气污染的化学组成及来源解析

为探究大气污染的特征,于2020年5月—2021年4月在中国西北部的兰州市区采集了总悬浮颗粒物样品227个,利用离子色谱仪、热/光碳分析仪对主要水溶性离子、元素碳(EC)和有机碳(OC)的质量浓度进行了测定.结果显示,兰州地区大气总悬浮颗粒物质量浓度均值为(376.7±974.8)μg·m^-3,高于国家环境空气质量二级标准(NAAQS),呈昼低夜高的变化特征主要是由于兰州地区夜间大气多处于静稳状态导致的污染物累积效应.水溶性阴、阳离子按质量浓度排序为NO₃^->SO₄^2->Cl^-、Ca²⁺>NH₄⁺>Na⁺>K⁺>Mg²⁺,其中二次离子(NO₃^-、SO₄^2-、NH₄⁺     

2013年1月中国中东部大气重污染期间上海颗粒物的污染特征

2013年1月,我国中东部地区连续遭受多场大范围、长时间、高强度的灰霾天气.期间,本研究采用在线连续观测手段测量了上海市城区大气中气态污染物、颗粒物的质量浓度、细颗粒物的化学组分等,获得了高污染过程中颗粒物的污染特征.观测结果显示,1月份期间PM₁₀、PM_2.5与PM_1.0平均浓度分别为(125±75) μg·m^-3、(82±54) μg·m^-3和(44±27) μg·m^-3,PM_2.5/PM₁₀为65.0%±13.0%,能见度小于10.0 km的累计时间长达284 h,占整月小时数的38.2%.灰霾期间大气PM_2.5中SO₄^2-、NO₃^-、NH₄⁺和OM分别占PM_2.5的21.5%±4.9%、22.8%±5.9%、15.9%±3.1%和20.4%±4.3%,其中,二次组分(SNA+SOA)占PM_2.5的65.7%±8.4%,表明灰霾期间二次组分对PM_2.5的贡献较大;灰霾期间还测得较高的SOR和NOR,分别为0.335±0.121和0.229±0.066,说明SO₄^2-和NO₃^-的生成效率较高;较高的/比值(1.137±0.438)表明灰霾期间机动车的污染较明显.研究发现,随着PM_2.5质量浓度不断地增加,SNA的比例明显上升,期间NH₄⁺对SO₄^2-、NO₃^-等酸性物质的中和发挥了重要作用.研究结果显示,灰霾期间,因受低温和高浓度颗粒物的影响,上海地区的大气对有机物的氧化能力明显减弱,昼夜OC/EC值差别不大.     

昆明市冬季大气气溶胶外来源的化学组成

外来输入是城市大气颗粒物的主要来源之一,外来源气溶胶理化特征研究是理解其对城市大气颗粒物影响的前提和基础.本研究分析了昆明市冬季典型天气下主城区上风向大气PM2.5(空气动力学直径小于2.5μm)的化学组分(包括元素、水溶性离子和碳组分)特征,结合气象要素筛选,获得了昆明市外来输入气溶胶的化学组成.昆明市外来源气溶胶P...     

上海城区典型空气污染过程中细颗粒污染特征研究

采集了上海城区2009年10月10~21日期间2次空气污染过程的样品,在对污染过程分析的基础上,着重分析了PM2.5及其化学组分的变化,探讨了污染源及形成机制.研究表明,14日的灰霾过程主要由本地排放的污染物二次转化形成,PM2.5占PM10比重超过60%且PM2.5中离子组分含量高.17~19日的浮尘过程中,受北方沙尘影响本市粗颗粒浓度上升,PM2.5所占比重下降,二次离子组分从细颗粒物向粗颗粒物转移且Ca2+浓度上升,同时受到长江三角洲区域秸秆焚烧的影响,细颗粒物中K+, EC和OC含量高.因此,应在控制本地源排放的同时,加强对细颗粒尤其是二次细颗粒污染及其前体物的协同控制.     

上海市大气颗粒物中水溶性离子的粒径分布特征

分析了上海市嘉定区不同粒径的大气颗粒物中9种水溶性离子(SO42-、NO3-、NH4+、K+、Na+、Cl-、Ca2+、Mg2+、F-)的分布特征.结果显示,SO42-、NO3-和NH4+含量很高,占9种离子总和的65%～81%.颗粒物的C/A值平均为1.08,说明颗粒物呈中性,略偏碱,这可能与缺少碳酸根等的测定有关.1.5μm颗粒物中的离子占所有粒径段离子的52%～87%,表明离子主要集中在细颗粒物中.NH4+、K+呈单峰分布,峰值出现在0.95μm的颗粒段;SO42-、NO3-、Ca2+、Cl-呈双峰分布,峰值分别出现在0.95μm和3.0～7.2μm的粒径段,其中SO42-、NO3-的较高峰出现在0.95μm的细颗粒段,Ca2+的较高峰出现在3.0μm的颗粒段,Cl-则两峰高度相当;既有双峰分布又有单峰分布的离子是Na+、Mg2+和F-,3种离子的较高峰出现在3.0μm的颗粒段.离子粒径分布与采样期间的气象条件、离子的形成机制和来源有关.     

南京市一次霾污染过程中水溶性离子分布特征

使用MARGA离子在线分析仪ADI 2080对2017年12月27日~2018年1月5日南京市PM_2.5化学组分进行连续采样分析,结合气象要素和大气环境监测数据,探讨了霾污染过程中水溶性离子的时间分布特征及其来源特征.结果表明：霾日中南京水溶性离子浓度为121.41μg/m³,是洁净日的3.2倍.霾污染过程中水溶性离子平均浓度大小顺序为NO₃^- > SO₄^2- > NH₄⁺ > Cl^- > K⁺ > Ca²⁺ > Mg²⁺,SNA离子占总水溶性离子浓度的91.97%.霾日中水溶性离子日变化均为三峰型,洁净日中Cl^-、SO₄^2-和NH₄⁺的日变化为单峰型,Ca²⁺为双峰型,K⁺、Mg²⁺为三峰型.随着空气污染状况的加重,总水溶性离子在PM_2.5中的占比不断减少,空气质量为优时占比95.93%,严重污染时为63.25%.霾日中随着污染加重,NH₄⁺占总离子的比例稳定在23%左右,SO₄^2-占比缓慢减小,NO₃^-占比不断增大.NOR、SOR的日变化在霾日呈双峰型分布,洁净日则较为平稳.观测期间的水溶性离子主要来源有二次转化、煤烟尘、扬尘以及生物质燃烧.     

2014年1月北京市大气重污染过程单颗粒物特征分析

利用在线单颗粒物气溶胶质谱仪(SPAMS)对2014年1月北京市典型大气重污染过程进行了连续监测,分析了具有正负离子质谱信息的颗粒物共2248225个.同时,利用ART-2a神经网络分类方法并结合Matlab统计分析,将具有质谱信息的颗粒物归为10类,分别为:矿尘类颗粒物(Dust)、元素碳颗粒物(EC)、有机碳颗粒物(OC)、元素碳和有机碳混合颗粒物(ECOC)、钠钾颗粒物(NaK)、富钾颗粒物(K)、含氮有机物(KCN)、高分子有机物(MOC,Macromolecular OC)、多环芳烃类颗粒物(PAHs)和重金属类颗粒物(Metal).结合PM_2.5质量浓度数据和HYSPLIT 4.0后向轨迹模型结果,将观测时间段划分为3个典型污染过程和1个清洁过程.结果显示,重污染期间OC、MOC和PAHs为最主要的颗粒物类型.最后,本文还比对分析了污染过程和清洁期间颗粒物的混合状态,结果表明,污染过程中硫酸盐和硝酸盐较清洁期间更容易与碳质颗粒物结合.     

使用RCFP-IC对南京市不同污染状况下PM_(2.5)中水溶性离子的观测分析

本文使用大气细颗粒物快速捕集系统及化学成分在线分析系统(RCFP-IC)和美国热电污染气体分析系统(EMS系统)对2013年11月16日—12月10日南京地区PM2.5中主要水溶性离子和污染气体进行了观测分析,并结合气象要素数据分析了灰霾天PM2.5中主要水溶性离子的污染特征.结果表明:不同污染条件下PM2.5中水溶性离子分布差异较大,清洁天浓度最大的6种离子排序为SO2-4NO-3NH+4Cl-NO-2K+,霾天(11月20—24日)和雾-霾天(12月1—8日)前6种离子排序分别是SO2-4NH+4NO-3NO-2Cl-K+和NO-3SO2-4NH+4Cl-NO-2K+.受污染源和化学反应的日变化影响,不同离子的日变化特征不同.污染天NO-3、SO2-4和NH+4的浓度是干净天的2.8~5.0倍.不同水溶性离子对能见度的影响不同.     

烧结工艺颗粒物中水溶性离子排放特性分析

采用荷电低压颗粒物撞击器（ELPI）对两段烧结工艺经除尘、脱硫后排放的颗粒物进行采样,分析颗粒物的粒数和质量浓度以及颗粒物中所含水溶性离子的粒径分布特征.结果表明,烧结工艺经除尘、脱硫后颗粒物的粒数浓度在10⁵～10⁷cm^-3,粒径小于0.1μm的颗粒物占总粒数浓度的67%～77%.颗粒物质量浓度呈双峰分布,烧结1分别在0.61μm和1.62μm处出现峰值,烧结2分别在0.37μm和1.62μm处出现峰值;对不同粒径段颗粒物中的水溶性离子进行分析后表明,烧结1排放的PM₁中含量最高的是NH₄⁺和Ca²⁺,分别为15.26%和14.84%;PM_>1中含量最高的是SO₄^2-,为33.52%.烧结2排放的PM₁中含量最高的是Cl^-,为28.12%;PM_>1中含量最高的是SO₄^2-,为29.21%.SO₄^2-在烧结1中主要集中在6.89～10.23μm这一粗粒径段中,占60%左右,而在烧结2中主要集中在粒径小于2.5μm的细粒径段颗粒物中,占81%左右.Cl^-在烧结1不同粒径段颗粒物中含量较低且分布较均匀,而在烧结2中Cl^-在0.13～0.24μm粒径段颗粒物中出现峰值且含量较高达45%左右.     

北京市2009年8月大气颗粒物污染特征

为研究2008年8月北京奥运会1a之后北京市大气颗粒物的污染特征,于2009年8月对北京市大气颗粒物PM10、PM2.5样品进行采集,测量其质量浓度并对其中的水溶性离子组分进行分析.研究发现2009年8月北京市大气颗粒物PM10、PM2.5质量浓度日均值分别为176.9μg/m3和102.5μg/m3.PM10质量浓度比2008年观测值上升了180%,比2007年降低了10%; PM2.5质量浓度比2008年观测值上升了126%,比2007年上升了31%.水溶性离子是大气颗粒物的重要组分,分别占PM10和PM2.5质量浓度的43%和61%.对比发现,污染天气条件下PM2.5/PM10和NO3-/SO42-比值升高,移动源是北京地区主要的污染物来源.风向风速和降水等天气条件对颗粒物质量浓度有很大影响,其中0.5~1.0m/s的东南风条件下大气颗粒物污染最为严重.