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相似文献
 共查询到20条相似文献,搜索用时 15 毫秒
1.
森林被誉为"地球之肺",在防霾治污方面有其独特不可替代的作用,不同树种沉降PM2.5的功能有很大差别.本文选取代表性城市森林——奥林匹克森林公园为研究对象,设置垂直监测塔观测大气PM2.5的浓度垂直分布,以考察不同季节城市森林对PM2.5中各组分的影响.在冬季、春季和夏季各采集PM2.5样品,分析并计算PM2.5中Na+、NH4+、K+、Mg2+、Ca2+、Cl-、NO3-和SO42-等典型水溶性无机离子的浓度.结果表明,PM2.5中水溶性无机离子总浓度呈规律性变化特征:冬季((56.90±27.38)μg·m-3)>春季((46.69±12.24)μg·m-3)>夏季((23.16±8.75)μg·m-3).其中SO42-和NO3-浓度和占PM2.5主要水溶性无机离子总浓度的50%以上.3个季节中,除冬季外,在春季和夏季,8种离子有明显的垂直方向上的沉降,夏季的沉降速率高于春季,但是春季由于大气颗粒物浓度高,沉降通量高于夏季.NO3-和SO42-垂直方向的沉降量在所有可溶性无机离子中最高.植被密度、叶面积指数、气象条件等因素对于PM2.5的沉降特征有明显影响.  相似文献   

2.
PM2.5中水溶性无机组分的浓度及时空分布等已开展了大量的研究.这些研究主要集中在污染较重的地区或者敏感区,比如居民区或者道路边等.而关于我国城市森林生态系统对大气PM2.5及其组分的影响还未开展系统的研究.研究PM2.5中的水溶性离子组分在城市森林系统中的时空分布特征将有助于了解生态系统与大气颗粒物之间的相互影响,对大气污染治理及城市绿化都具有参考意义.因此,本研究对北京市的4个采样点PM2.5中水溶性无机离子组分进行了观测.  相似文献   

3.
采集了2018年保定市污染天气的PM2.5样品,采用离子色谱法测定了PM2.5样品中的水溶性离子(WSIs),分析了不同季节PM2.5及其水溶性离子的分布特征,并采用PMF模型对PM2.5进行了源解析.结果表明,采样期间保定市的PM2.5浓度为18.4—258.0μg·m-3,年均值为(91.5±62.5)μg·m-3;季节规律是冬季(160.6μg·m-3)>秋季(105.3μg·m-3)>春季(57.6μg·m-3)>夏季(53.2μg·m-3).WSIs年均值为49.20μg·m-3,占PM2.5.的63.95%,WSIs的季节规律和PM2.5的一致.二次离子占水溶性离子的77.12%.湿度和温度与SOR和NOR成正相关.春夏两季水溶性离子主要以Na...  相似文献   

4.
为了探究成都市PM2.5水溶性无机离子的污染特征与来源贡献,于2018年1月1日—12月31日利用高分辨率的MARGA对PM2.5组分展开在线监测,结合同一点位的气态污染物、气象参数监测数据进行分析.结果表明,水溶性无机离子与PM2.5具有相同的月变化趋势,水溶性无机离子月均浓度为10.35-39.60μg·m-3,在PM2.5中的占比为31%—51%,水溶性无机离子是PM2.5的重要组成部分.NO3-在水溶性无机离子中月均占比以12月最高,8月最低,SO42-刚好与之相反.大气长期处于富氨状态,二次离子主要以(NH42SO4、NH4NO3、NH4Cl的形式存在,SOR在冬季12月与夏季8月分别出现高值0.61与0.5,但NOR只在冬季出...  相似文献   

5.
为阐明大气污染重点整治和新冠疫情影响下我国华北地区城市春节期间重污染过程PM2.5中水溶性无机离子变化特征及其影响因素,本研究结合气态前体物浓度和气象要素,对天津市2018—2020年连续3年春节假期的2次重污染过程PM2.5中主要水溶性无机离子(WSIIs)浓度进行对比分析.结果表明,2018年和2020年春节假期PM2.5平均浓度(98.32μg·m-3和137.7μg·m-3)显著高于2019年(49.97μg·m-3).PM2.5平均浓度在污染期Ⅱ(2020年为206.5μg·m-3)是污染期Ⅰ(2018年98.32μg·m-3)的2.1倍;2次污染事件中NO2浓度变化不大,而SO2浓度在污染期Ⅱ(14.89μg·m-3)是污染期Ⅰ(30.04μg·m-3)的49.6%.SNA在WSIIs中占比超...  相似文献   

6.
为研究沈阳市大气中PM2.5及其水溶性离子的污染特征、季节差异和来源情况,使用URG-9000D在线监测系统对沈阳市2019年大气颗粒物进行连续的采样分析,并利用正交矩阵因子分析法(PMF)进行污染物的来源解析.结果 表明,2019年沈阳市秋冬季节PM2.5质量浓度变化受相对湿度影响较大,冬季PM2.5平均质量浓度达到...  相似文献   

7.
北京冬季一次重污染过程PM2.5中水溶性无机盐的变化特征   总被引:14,自引:0,他引:14  
为了解北京冬季重污染过程大气颗粒物化学特性,利用高时间分辨率实时在线细粒子快速捕集及化学成分分析系统(RCFP-IC)对2011年2月18—24日发生的一次重污染过程PM2.5中水溶性无机离子浓度变化进行了在线观测.结合颗粒物质量浓度、气态污染物浓度及气象资料,对此次污染过程中污染物的化学成分变化特征进行了详细分析.结果表明,此次北京冬季重污染4 d中颗粒物污染严重;总水溶性无机离子平均质量浓度151.31μg·m-3,占PM2.5相对比例54%,其中NO3-、SO24-和NH4+质量浓度占总水溶性无机离子质量浓度91%,二次离子污染非常严重;硝酸根氧化率(NOR)和硫酸根氧化率(SOR)结果显示NO3-与SO24-主要通过非均相反应生成,水溶性无机盐存在形态以NH4HSO4和(NH4)2SO4为主;重污染期K+和Cl-质量浓度显著升高,Mg2+和Ca2+质量浓度下降;阳、阴离子电荷比(C/A)重污染平均值为0.8,细粒子偏酸性.  相似文献   

8.
江苏沿江城市PM10和PM2.5中水溶性离子特征及来源分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
陈诚  陈辰  汤莉莉  张甦 《环境化学》2014,(12):2123-2135
2012年3月和6月在江苏沿江七市(镇江、常州、无锡、苏州、扬州、泰州和南通)采集空气中PM10和PM2.5样品,运用离子色谱法,分析无机水溶性离子成分,并对其组成、相关性、结合形式和来源解析等方面进行研究.结果表明,春季苏南四市PM10和PM2.5质量浓度低于苏中三市,夏季反之;水溶性离子在PM2.5中所占的比例一般高于PM10,SO2-4、NO-3、NH+4是颗粒物中水溶性离子的主要成分,占总量的80%左右.PM10和PM2.5中的SO2-4和NO-3、NH+4和SO2-4、NO-3之间均具有较好的相关性;PM10中Ca2+和Mg2+显著相关,细粒子中相关性较小.NH+4和SO2-4、NO-3主要以(NH4)2SO4和NH4NO3存在于可吸入颗粒物中.春夏两季,江苏沿江城市PM10和PM2.5中的SOR均大于NOR,SO2在大气中的转化率比NOx的转化率要高;苏南地区PM10和PM2.5中的SOR和NOR高于苏中地区.运用[NO-3]/[SO2-4]的比值法研究颗粒物污染来源,表明春季的污染源主要为流动源,夏季为固定源.运用因子分析法分析颗粒物来源,燃煤、交通运输、生物质燃烧、土壤和建筑地表扬尘是春夏两季江苏沿江城市可吸入颗粒物的主要污染源.  相似文献   

9.
崔宏  平丽蓉  刘肖  秦巧燕 《环境化学》2021,40(12):3764-3773
利用在线监控平台获得临汾市2019年3月1日至2020年2月29日PM2.5的24 h均值及其中8种水溶性离子(NO3-、SO42-、NH4+、Cl-、K+、Na+、Mg2+和Ca2+)的监测数据,分析了PM2.5及水溶性离子浓度的季节变化特征,采用主成分分析法探讨了各种离子的主要来源.结果 表明,在研究期内,临汾市P...  相似文献   

10.
闽南重点城市春季PM2.5中水溶性无机离子特征研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
对闽南地区重点城市春季 PM2.5中水溶性离子的污染状况进行剖析,分析和探讨了闽南地区同城化进程中重点城市PM2.5中水溶性离子污染的共同点和差异点,以期在当前空气污染日益严重的趋势下为闽南地区的大气污染控制提供依据.于2011年春季3月7—16日在福建省闽南地区重点城市厦门城区与郊区、漳州和泉州城区同步用聚丙烯纤维滤膜采集大气PM2.5样品,滤膜经超声萃取后用离子色谱仪分析样品中F-、Cl-、NO3-、SO42-、Na+、K+、NH4+、Ca2+和Mg2+等9种离子组分的质量浓度.结果表明,(1)闽南地区重点城市春季PM2.5的质量浓度变化具有较好的一致性,PM2.5的平均质量浓度为94.14μg·m-3,二次离子SO42-、NO3-和NH4+的质量浓度变化范围为14.66~66.68μg·m-3,平均质量浓度为32.43μg·m-3,占总水溶性离子的83.30%,主要以(NH4)2SO4和NH4NO3形式存在;与国内其他主要城市相比,闽南地区PM2.5中二次离子浓度水平偏高,二次污染严重.(2)NO3-/SO42-和SOR、NOR值均表明闽南地区固定源污染对水溶性离子的贡献大于流动源,但厦门流动源的贡献占了更高的比重;与国内其它地区相比,闽南地区由于春季潮湿多雨,硝酸盐化速率较高,也是导致二次离子污染水平较高的原因之一.(3)作为滨海地区,闽南地区 PM2.5中水溶性离子的主要贡献者主要来自人为源,而非海盐离子.  相似文献   

11.
了解北京市城区和郊区大气细颗粒物中的四种水溶性阴离子F-、Cl-、SO42-、NO3-的浓度水平,并分析影响其水平高低的因素。使用聚四氟乙烯滤膜分别采集北京市城区和郊区大气中的PM2.5,用纯水提取后采用离子色谱法测定水溶性阴离子质量浓度。采样期间北京市大气PM2.5、F-、Cl-、SO42-和NO3-质量浓度几何均数分别为55.36、0.02、0.46、6.72和1.09μg·m-3,四种水溶性阴离子质量浓度总和占PM2.5质量浓度的19.14%;同一季节(春季)郊区监测点大气PM2.5、SO42-和NO3-质量浓度显著高于城区监测点;城区大气PM2.5与四种水溶性阴离子质量浓度秋季高于春季,但差异无统计学意义;大气PM2.5与Cl-、SO42-和NO3-质量浓度均高度相关。Cl-、SO42-、NO3-是北京市大气PM2.5的重要组成成分。  相似文献   

12.
长白山PM2.5中水溶性无机离子观测研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
2005年12月-2006年11月在长白山北坡海拔763 m处,利用大流量滤膜采样器对大气中的PM2.5进行采样,并用离子色谱(IC)分析了PM2.5中水溶性无机离子的成分含量.结果表明,PM2.5中总水溶性无机离子年平均浓度为(7.4±5.7)μg·m-3.其中,主要的3种离子SO2-4、NH+4和NO-3占PM2....  相似文献   

13.
赵鹏  解静芳  王淑楠  刘瑞卿 《环境化学》2021,(11):3482-3490
为探究太原市采暖季大气PM2.5中水溶性无机离子(WSIIs)的污染特征及来源,本研究采集了2018年太原市采暖季大气PM2.5样品,用离子色谱测定了其中9种WSIIs浓度,分析了WSIIs的污染特征、存在形态、S/N变化规律等,并运用PMF模型对WSIIs的污染来源进行了解析.结果 表明,太原市采暖季PM2.5中总水...  相似文献   

14.
西安市大气颗粒物中水溶性无机离子的季节变化特征   总被引:18,自引:0,他引:18  
用离子色谱法对11种无机水溶性离子(Na+,NH4+,K+,Mg2+,Ca2+,F-,Cl-,Br-,NO-2,NO-3和SO2-4)进行分析,探讨大气颗粒物中水溶性无机组分的季节变化与典型污染(灰霾、浮尘、燃烧秸秆和燃放烟花)的理化特性.结果表明,西安市大气中PM2.5和TSP的日均质量浓度分别为167.1和382.0μg·m-3,PM2.5占TSP总质量浓度的44%.PM2.5和TSP中无机水溶性离子组分的年均值分别为75.2μg·m-3和101.7μg·m-3.PM2.5中水溶性离子组分占PM2.5总质量浓度的45%左右,TSP中水溶性离子组分占TSP总质量浓度的30%左右.各种水溶性离子的来源和形成机理不同,其季节变化趋势和粒径分布也不同.典型污染事件期间,颗粒物污染特征与平时相比有很大差异:雾霾时PM2.5和TSP的质量浓度都显著增加,主要污染组分为二次污染离子NH+4,NO-3和SO2-4;浮尘发生时,大气颗粒物中人为污染组分会大大减少,而来自沙尘传输和地面扬尘等的地壳物质显著增加;燃烧秸秆对大气颗粒物中K+和Cl-的影响最大;燃放烟花时K+,Mg2+和Ca2+的质量浓度显著增加.  相似文献   

15.
青藏日喀则大气颗粒物水溶性无机离子粒径分布特征初探   总被引:1,自引:0,他引:1  
正大气颗粒物在环境效应、气候变化和人群健康方面起到的重要作用,很大程度上是由其中的大气颗粒物粒径及其化学成分决定的.水溶性无机离子及其中的硝酸盐、硫酸盐、铵盐二次粒子是大气颗粒物尤其是细粒子的主要组成成分[1].研究水溶性无机离子组成与粒径分布对于了解大气颗粒物的物理化学性质、来源及形成机理具有重要的意义[2].监测高原地区的大气环境变化,是认识大气污染物长距离传输的重要途径,可以获得全球有关重大环境事件的信息,为研究人类发展与自然环境的关系提供重要的科学依据[3].本研究在青藏日喀则地区进行大气颗粒物的分级采样结合离子色谱仪测定其中主要水溶性离子的浓度,首次获得水溶性离子的组成和粒径分布特征,为后续研究工作开展奠定基础,同时为了解青藏高原以及北半球洁净地区大气气溶胶的特征提供基础数据.  相似文献   

16.
承德市细颗粒物水溶性无机离子特征及解析   总被引:1,自引:0,他引:1  
冯亚平  王帅  徐婧怡  刘大喜  姚波  王媛  崔建升 《环境化学》2020,39(12):3353-3361
  相似文献   

17.
为研究日喀则不同粒径大气颗粒物中水溶性无机离子的组成特征,利用Andersen分级撞击式采样器在夏、冬季进行大气颗粒物分级采样,采用离子色谱测定NH+4、Ca2+、K+、Mg2+、Na+、SO2-4、NO-3和Cl-等8种离子浓度.结果表明,夏、冬季总离子浓度分别为9648±3030、4925±1138 ng·m-3.夏季离子浓度高低顺序为Cl-﹥Ca2+﹥NH+4﹥Na+﹥SO2-4﹥NO-3﹥K+﹥Mg2+,Cl-、Ca2+、NH+4和Na+占总离子浓度的比重为74.9%;冬季水溶性无机离子浓度高低顺序为Cl-﹥SO2-4﹥NH+4﹥NO-3﹥Ca2+﹥Na+﹥K+﹥Mg2+,Cl-、SO2-4、NH+4和NO-3占总离子浓度的比重为88.0%.夏、冬季大气颗粒物中所有水溶性无机离子的粒径分布均成双峰型.夏季,大气颗粒物中SO2-4与Mg2+(r=0.951)、Ca2+(r=0.947),NO-3与Mg2+(r=0.904)、Ca2+(r=0.843),在0.01水平(双侧)上均显著相关;冬季,细粒子中K+与Cl-(r=0.740)、SO2-4(r=0.929)及NO-3(r=0.920),在0.01水平(双侧)上显著相关.  相似文献   

18.
2011年冬季天津PM2.5及其二次组分的污染特征分析   总被引:5,自引:0,他引:5  
姚青  韩素芹  蔡子颖 《环境化学》2013,32(2):313-318
2011年11月—12月于天津城区和武清采集PM2.5样品,分析其中的二次水溶性无机离子(NH4+、NO3-和SO24-)、有机碳(OC)和元素碳(EC),估算二次成分浓度,并分析采样期间气象因素对一次持续重污染过程的影响.结果表明,天津地区冬季PM2.5污染严重、城区和武清PM2.5质量浓度平均值分别为166.9μg.m-3和180.0μg.m-3;城区样品中SO24-、NO3-和OC在PM2.5的比例依次为19.4%、16.7%和15.4%,武清样品中则为19.2%、15.5%和20.4%;二次组分占PM2.5质量浓度的47%(城区)和46%(武清),雾霾日二次组分含量明显高于非雾霾日;高湿和静小风等不利气象条件是造成PM2.5质量浓度持续增加以及二次组分浓度迅速升高的重要原因.  相似文献   

19.
为研究天津市夏季PM2.5中碳组分的时空变化特征及来源,于2019年7—8月设立2个点位分昼夜采集天津市PM2.5样品,并测定了其中有机碳(OC)和元素碳(EC)的含量。结果表明,城区PM2.5、OC和EC浓度日均值分别为(53.4±20.8)μg·m-3、(8.72±2.56)μg·m-3和(1.67±0.90)μg·m-3,郊区PM2.5、OC和EC浓度日均值分别为(54.2±24.5)μg·m-3、(7.54±2.50)μg·m-3和(1.82±1.06)μg·m-3;白天PM2.5、OC、EC的平均浓度分别为(47.3±16.1)μg·m-3、(8.7±2.1)μg·m-3和(1.5±0.6)μg·m-3,夜间PM2.5、OC、EC的平均浓度分别为(60.2±26.2)μg·m-3、(7.5±2.9)μg·m-3和(2.0±1.2)μg·m-3。OC浓度表现为城区高于郊区,白天高于夜间;EC及PM2.5浓度表现为郊区高于城区,夜间高于白天。OC/EC比值分析得,城区(6.04)高于郊区(5.08);白天(6.58)高于夜间(4.54)。城区OC与EC相关性弱于郊区,白天OC与EC相关性弱于夜间。采用EC示踪法与MRS模型对SOC含量进行估算,得到白天与夜间SOC浓度分别为(5.71±1.35)μg·m-3和(3.81±1.20)μg·m-3,白天SOC污染比夜间严重。丰度分析与主成分分析的结果表明,天津市夏季城郊区PM2.5中碳组分均主要来源于燃煤和机动车尾气排放。  相似文献   

20.
尹寒梅  陈军辉  冯小琼  徐雪梅  姜涛 《环境化学》2021,40(12):3755-3763
为研究绵阳市PM2.5中水溶性离子污染特征及来源,于2018年4月15日-2019年2月28日在绵阳市设置5个采样点位进行样品采集,利用Dionex ICS-2000离子色谱仪分析了9种离子(F-、Cl-、NO3-、SO42-、Na+、NH4+、K+、Mg2+、Ca2+),并通过SPSS进行来源解析.结果 表明,绵阳市ρ(总水溶性离子)年均值为20.8 μg·m-3,在PM2.5中w(总水溶性离子)为46.6%.离子中质量浓度大小顺序依次为:ρ (NO3-)>ρ(SO42-)>ρ(NH4+)> ρ(Ca2+)> ρ(K+)>ρ(Cl-)> ρ(Na+)> ρ(Mg2+)> ρ(F-),其中SNA(二次离子NO3-、SO42-、NH4+)为水溶性离子主要组成部分,水溶性离子中w(SNA)为86.4%.水溶性离子质量浓度季节变化趋势为:冬季>秋季>春季>夏季,除Mg2+外其余离子质量浓度季节变化趋势与总离子浓度趋势一致,ρ(Mg2+)夏季与春季相当.SNA间具有较好的相关性,表明二次离子来源具有高度相似性,NH4+与SO42-摩尔当量浓度线性拟合斜率大于0.75,表明绵阳市大气环境为富氨状态,二次离子主要以(NH4)2SO4和NH4NO3形式存在.污染天NO2、 w(NO3-)和NOR(氮氧化率)均增大,且污染水平越严重w(NO3-)增幅越大,而w(SO42-)和w(NH4+)基本不变,表明NO3-增加导致PM2.5浓度升高.四季SOR(硫氧化率)和NOR均大于0.1,表明NO3-、SO42-主要来源于气态污染物二次转化,受温度和湿度影响,SOR值夏季最高,NOR值夏季最低冬季最高.SPSS来源解析结果显示绵阳市PM2.5中水溶性离子主要受二次转化、生物质燃烧以及扬尘源影响,三者合计贡献率为82.7%.  相似文献   

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