邢台市秋季PM2.5及水溶性离子污染特征

为研究邢台市秋季PM_2.5污染特征,于2017年10月15日～11月14日在邢台市区对PM_2.5样品进行了采集,并对其中水溶性离子(包括Cl^-、NO₃^-、SO₄^2-、NH₄⁺、Ca²⁺、Na⁺、Mg²⁺、K⁺)进行了分析.结果显示,观测期间邢台市ρ(PM_2.5)平均值为(130.0±74.9)μg/m³,其中水溶性离子质量浓度为(69.8±11.4)μg/m³,占ρ(PM_2.5)的53.3%,NO₃^-、SO₄^2-和NH₄⁺为主要离子,占水溶性离子比例达到了89.7%.当污染加重,水溶性离子...     

漯河市PM10和PM2.5中水溶性离子浓度特征及其来源解析

为了研究漯河市PM_2.5和PM₁₀及其水溶性离子变化特征,于2017年5月—2018年2月在漯河市3个采样点同步采集PM_2.5和PM₁₀样品,分别获得PM_2.5和PM₁₀有效样品191和190个.用离子色谱法分析样品中F-、Cl-、NO₃-、SO₄2-、Na+、NH₄+、K+、Mg2+、Ca2+等9种水溶性无机离子.结果表明:在采样期间,漯河市ρ（PM_2.5）平均值为72.42 μg/m3,其中ρ（总无机水溶性离子）的年均值为34.76 μg/m3,占ρ（PM_2.5）的46.72%;ρ（PM₁₀）平均值为126.52 μg/m3,其中ρ（总无机水溶性离子）的年均值为46.40 μg/m3,占ρ（PM₁₀）的35.67%.2种颗粒物水溶性离子质量浓度的季节性变化均呈冬季高、夏季低的趋势.PM_2.5/PM₁₀〔ρ（PM_2.5）/ρ（PM₁₀）〕在四季分别为0.50、0.61、0.56、0.57.采样期间漯河市PM_2.5中NOR（氮氧化率）和SOR（硫氧化率）的年均值分别为0.17和0.30,PM₁₀中NOR和SOR的年均值分别为0.22和0.34,说明颗粒物中SO₄2-的二次转化效率高于NO₃-.PM_2.5和PM₁₀在采样期间均呈弱碱性,且碱性在夏季最强,秋季最弱.利用PMF模型分析PM_2.5和PM₁₀中水溶性离子的主要来源发现,PM_2.5中水溶性离子来源主要包括生物质燃烧源、燃煤源、建筑扬尘源、工业源和二次污染源,PM₁₀中水溶性离子来源主要包括燃煤源、建筑扬尘源、二次污染源、生物质燃烧源和工业源.研究显示,漯河市颗粒物污染中水溶性离子来源复杂,应采取多源控制的污染防治措施.      

沈阳市PM2.5污染组分特征及其来源解析

为了解沈阳市空气细颗粒物的污染特征及主要来源,于2015年2月、5月、8月和10月在沈阳市采集PM_2.5样品,对PM_2.5质量浓度及其化学组分（无机元素、含碳组分和水溶性离子）进行测定.结果显示,采样期间沈阳市PM_2.5平均质量浓度为69 μg/m³,是《环境空气质量标准》（GB 3095-2012）年均二级标准限值（35 μg/m³）的2.0.水溶性离子在PM_2.5中的含量最高,其次为碳组分、无机元素.富集因子结果表明：沈阳市富集因子值最高的元素来自于燃煤、交通污染、工业排放等污染源.正交矩阵因子分析（PMF）结果表明：PM_2.5结果中燃煤源、二次源、工业源、扬尘源和交通源的贡献比分别为33.4%、27.2%、16.7%、11.5%、11.2%.     

东北亚冬季PM2.5水溶性离子空间分布特征及来源

为探讨东北亚冬季PM_2.5水溶性离子空间分布特征及来源,测定了2017~2018年沈阳冬季PM_2.5水溶性离子浓度.结果显示：沈阳冬季PM_2.5水溶性离子平均质量浓度为28.5±11.9μg/m³,二次离子（SO₄^2-、NO₃^-和NH₄⁺）的浓度最高,分别占总水溶性离子质量浓度的31.0%、22.4%和19.2%.运用离子化学计量学关系、相关性和主成分分析,探讨了沈阳冬季PM_2.5水溶性离子的可能来源.并整合了东北亚冬季（中国东北、韩国、日本）近20a来PM_2.5水溶性离子数据,发现沿着东亚冬季风,东北亚冬季PM_2.5水溶性离子浓度从中国东北,经韩国海岸、韩国和济州岛,日本海岸至日本整体呈下降趋势,在韩国和日本出现局部上升,且在不同区域,不同水溶性离子占比明显不同.其中,韩国冬季PM_2.5中SO₄^2-、Ca²⁺和K⁺受外来源影响显著,NO₃^-和NH₄⁺主要来自本地源,Cl^-、Na⁺和Mg²⁺主要来自本地源或海源;日本中部冬季PM_2.5中SO₄^2-、NO₃^-、NH₄⁺和K⁺主要来自本地源,Cl^-、Ca²⁺、Na⁺和Mg²⁺主要来自本地源或海源.     

邯郸市区PM2.5污染特征及来源解析

对邯郸市区内邯郸钢铁集团（邯钢）、邯郸市环境监测中心（环保局）、河北工程大学（矿院）3个点位4个季节代表月大气PM_2.5样品进行采集,并对其离子、元素、碳质组分进行测试分析;利用基于排放清单、受体模型与空气质量模型相结合的综合来源解析方法,对邯郸市区大气PM_2.5贡献来源进行分析.结果表明：邯郸市区PM_2.5年均浓度为85.5μg/m³,秋冬季浓度明显高于春夏季,邯钢点位浓度略高于矿院和环保局;PM_2.5中占比较高的组分为NO₃^-、SO₄^2-、POA、SOA和NH₄⁺,分别占15.7%、14.5%、13.2%、12.2%和12.4%,具有明显的二次污染和有机污染特征,冬季二次组分和有机组分占比略高于其他季节,环保局点位一次有机气溶胶（POA）和二次有机气溶胶（SOA）占比略高于矿院和邯钢;冶金和扬尘是PM_2.5最主要的贡献来源,贡献率分别为27.0%和18.7%,冶金源在春夏季的贡献比例高于秋冬季,在邯钢点位的贡献率明显高于环保局和矿院.     

太原市大气PM2.5中水溶性离子的季节污染特征及来源分析

为探究当前空气质量持续改善背景下重污染地区大气PM_2.5和水溶性无机离子（WSⅡs）的污染特征和季节变化,于2019年在太原市采集了四季PM_2.5样品.结果表明,2019年太原市PM_2.5年均质量浓度为（65.50±30.44）μg·m^-3,水溶性离子浓度的季节特征为：冬季（39.81 μg·m^-3） > 秋季（33.05 μg·m^-3） > 春季（20.50 μg·m^-3） > 夏季（19.62 μg·m^-3）.WSⅡs以二次离子SNA为主,占总离子浓度的76.90%±10.51%,且随着PM_2.5污染加重,SNA的比重显著升高.其中,SO₄^2-和NO₃^-在秋、冬季的浓度最高,这与气态污染物排放增加和二次转化程度的升高（硫氧化率SOR>0.30,氮氧化率NOR>0.10）有关;NH₄⁺、Cl^-和K⁺在冬季的浓度最高,是其他季节的1.2~7.9倍,可能归因于冬季燃煤和生物质燃烧活动的增加;由于春季风速较高,受土壤扬尘的影响,Ca²⁺和Mg²⁺的比重在春季显著增加为20.2%.春季和夏季为贫氨状态,而秋、冬季为富氨状态,且硝酸盐颗粒物在高湿度条件下的吸湿增长比硫酸盐更为显著.太原市大气PM_2.5中水溶性离子主要来源于二次生成、燃煤、生物质燃烧和土壤扬尘.     

华南沿海地区夏初PM2.5水溶性离子特征及来源解析

2018年6月7日—7月10日,利用在线气体和气溶胶成分监测仪(IGAC)在珠海市沿海站对PM_2.5中水溶性离子浓度和气体开展连续观测分析.结果发现,夏初沿海地区水溶性离子处于较低水平,SO₄^2-、NH₄⁺、NO₃^-、Cl^-、Na⁺、Ca²⁺、K⁺、Mg²⁺浓度分别为4.78、1.87、1.16、0.92、0.37、0.27、0.11和0.11μg·m^-3,其中,代表海洋来源的Na⁺和Cl^-浓度与珠江口东海岸的深圳沿海地区相当. Na⁺和Cl^-呈明显的白天高、夜晚低的日变化特征,与海盐排放在海陆风环流下的输送有关.基于天气形势分析、气团来源分析和PMF来源解析方法研究了观测期间发生的两次污染过程,一次是受到强热带风暴外...     

北京市延庆区PM2.5中主要水溶性无机离子特征及来源解析

对2017年6月—2018年5月北京市延庆区大气PM2.5样本进行采集,分析了PM2.5中9种水溶性无机离子的污染特征,并利用SPSS软件进行来源解析。结果表明:延庆区大气PM2.5中总水溶性无机离子平均浓度为28.0 μg∕m 3,其中,S O 4 2 - 、N O 3 - 和N H 4 + 是最主要的水溶性无机离子,合计占比为82.1%。受天气影响,N O 3 - 和S O 4 2 - 浓度均表现为秋高冬低,N H 4 + 浓度为秋高夏低;受冬季气象条件和施工影响,Ca 2+、Mg 2+、Na +浓度冬季最高。根据电荷平衡分析,春季PM2.5中阴、阳离子基本达到平衡状态,夏、秋季呈弱酸性,冬季呈弱碱性;PM2.5中硫氧化率(SOR)、氮氧化率(NOR)的均值分别为0.53和0.27,大气中存在明显的二次转化过程;N O 3 - ∕S O 4 2 - 为1.66,说明机动车尾气排放源对PM2.5中水溶性无机离子贡献较大;根据N H 4 + 与S O 4 2 - 、N O 3 - 、Cl -的相关性分析,PM2.5中N O 3 - 和S O 4 2 - 以(NH4)2SO4、NH4HSO4、NH4NO3以及HNO3形式存在。利用SPSS软件进行皮尔森相关性分析,PM2.5中N O 3 - 、S O 4 2 - 、N H 4 + 两两相关性强,说明二次反应显著;Ca 2+、Mg 2+、Na + 两两相关性强,说明其污染来源可能相同;Cl -与K +相关性强,说明大气中Cl -主要以KCl的形式存在。利用因子分析模块进行主成分分析,发现延庆区主要污染源为生物质燃烧、扬尘污染和机动车尾气排放。     

宁波市环境空气中PM10和PM2.5来源解析

2010年在宁波3个环境受体点采集不同季节的PM10和PM2.5样品,同时采集颗粒物源类样品,分析它们的质量浓度及多种无机元素、水溶性离子和碳等组分的含量.采用OC/EC最小比值法确定了SOC(二次有机碳)对PM10和PM2.5的贡献,据此重新构建了受体化学成分谱.使用化学质量平衡模型对宁波市区的PM10和PM2.5来源进行了解析.结果表明:城市扬尘、煤烟尘、二次硫酸盐和机动车尾气尘是环境空气中PM10的主要来源,其分担率分别为23.0%、15.9%、13.3%和12.3%;对PM2.5有重要贡献的源类是城市扬尘、煤烟尘、二次硫酸盐、机动车尾气尘、二次硝酸盐和SOC,其分担率分别为19.9%、14.4%、16.9%、15.2%、9.78%和8.85%.      

十堰市城区冬季PM2.5污染特征与来源解析

为探讨内陆山区城市湖北省十堰市冬季PM_2.5污染特征及来源构成,于2016年1月12日—2月4日在4个采样点位同步采集PM_2.5样品,分析了无机元素、水溶性离子、有机碳和元素碳的质量浓度.并采集了十堰市主城区城市扬尘、裸露山体尘、建筑水泥尘、燃煤源、机动车尾气、工业源及餐饮油烟源等7类污染源,初步建立十堰市本地的污染源成分谱库,利用统计学方法研究冬季PM_2.5的污染特征,并采用CMB受体模型及“二重源解析技术”分析其来源构成.结果表明:冬季采样期间,十堰市ρ（PM_2.5）平均值达到110.65 μg/m3,超过GB 3095—2012《环境空气质量标准》二级标准24 h浓度限值,并且随空气RH（相对湿度）增加污染加重.城区3个采样点PM_2.5化学组成及特征的空间差异不明显.PM_2.5中ρ（TC）最高,其次是ρ（NO₃-）和ρ（SO₄2-）,与二次反应、机动车尾气、煤燃烧等密切相关.ρ（NO₃-）/ρ（SO₄2-）为1.22,说明机动车尾气的影响较大.二次粒子、燃煤源和机动车尾气是十堰市城区冬季大气PM_2.5的主要来源,贡献率分别为51.2%、10.9%和10.1%.研究显示,十堰市城区冬季ρ（PM_2.5）超过GB 3095—2012二级标准,PM_2.5的污染控制应以二次粒子、燃煤和机动车为主,采取多源控制原则.      

乌鲁木齐市重污染期间PM2.5污染特征与来源解析

目前有关我国城市大气重污染期间PM_2.5污染特征及其来源的研究较少,为深入了解典型城市大气重污染期间PM_2.5的污染特征与来源构成,于2013年1月19—30日在乌鲁木齐市采集PM_2.5样品,并依据相关划分标准,确定1月19—28日为重污染天气. 分析了重污染天气下ρ(PM_2.5)及主要化学组成(包括水溶性离子、无机元素和碳组分),运用统计学方法研究了重污染期间PM_2.5的污染特征,并且采用富集因子法和CMB受体模型解析了PM_2.5的来源构成.结果表明:大气重污染期间ρ(PM_2.5)严重超标,其中米东区环境保护局采样点的ρ(PM_2.5)最高,其次是铁路局、市监测站;PM_2.5化学组分以SO₄2-、TC、Si和NO₃-为主,其中二次离子占ρ(PM_2.5)的43.1%;城市扬尘、煤烟尘和二次粒子是环境空气中PM_2.5的主要污染源类,三者在乌鲁木齐市以及米东区的分担率分别为24.7%、15.6%、38.0%和20.8%、28.0%、36.2%,其中二次硫酸盐的分担率在两地更分别达到28.6%和27.0%.      

伊犁河谷核心区春季PM2.5组分特征及来源解析

为研究伊犁河谷核心区春季大气细颗粒物(PM_2.5)中无机元素、水溶性离子和碳组分特征和来源,于2021年4月20～29日在伊犁河谷核心区布设6个环境采样点,对PM_2.5中水溶性离子、无机元素和碳组分等51种化学组分进行分析,并使用化学质量平衡(CMB)模型对其来源进行解析.结果表明,采样期间ρ(PM_2.5)变化范围介于9～35μg·m^-3.Si、 Ca、 Al、 Na、 Mg、 Fe和K等地壳元素占比较高,占PM_2.5的12%,表明春季PM_2.5受到明显的扬尘源的影响.富集因子结果表明,Zn、 Ni、 Cr、 Pb、 Cu和As元素主要来源于化石燃料燃烧和机动车排放.元素组分的空间分布特征受采样点周边环境的影响,新政府片区受燃煤源的影响较大,故As浓度较高,伊宁市局和第二水厂受机动车影响较大,Sb和Sn浓度较高.PM_2.5中9种水溶性离子(WSIIs)的浓度占PM_2.5的33.2%,其中ρ(SO^2-     

云贵高原城市PM2.5中水溶性离子的污染特征

为探究云贵高原区域城市PM_2.5中水溶性离子的污染特征及来源,该文选取贵阳市和遵义市作为典型城市进行PM_2.5样品采集,分析样品中8种水溶性无机离子(WSIIs)的污染特征,并采用主成分-多元线性回归法(PCA-MLR)解析其来源。结果表明,研究期间贵阳市和遵义市WSIIs浓度均值分别为22.64、14.44μg/m³,呈夏季最低、冬季最高的季节变化特征。2个站点氮氧化率(NOR)平均值分别为0.15、0.12,说明NO₃^-二次转化不明显,且夏季NOR的值远小于0.1,表明研究区域夏季NO₃^-来自于一次源。硫氧化率(SOR)平均值分别为0.44、0.35,表明SO₄^2-主要由二次反应形成。阴阳离子平衡分析表明,贵阳市春、夏、秋3个季节的PM_2.5呈碱性,冬季PM_2.5呈弱酸性,而遵义市全年PM_2.5呈碱性,主要由SO_...     

北京市冬季典型重污染时段PM2.5污染来源模式解析

为了探究近年来北京市PM_2.5污染区域来源规律和重污染累积过程中PM_2.5的生成途径,利用第三代三维空气质量模型CAMx的颗粒物源示踪(PSAT)和过程分析(PA)技术,模拟计算了北京市2013年和2014两次冬季典型重污染时段PM_2.5的源-受体关系和物理、化学过程对PM_2.5的生成贡献. 结果表明:在区域来源贡献中,随着空气污染等级由优升至严重污染,外地PM_2.5贡献率从42.9%升至67.4%,本地贡献率由57.1%降至32.6%,其中外地二次PM_2.5贡献率从20.2%升至39.8%,为北京市重污染时段的主要贡献因子;在外地贡献中,廊坊市、山东省、天津市、唐山市的贡献率较大,分别为3.2%~4.7%、3.8%~7.5%、3.6%~5.8%、2.2%~3.2%. PA分析结果表明:在不利气象条件(持续性的逆温层结)下,南边界的输送在重污染过程中起到了重要作用,对ρ(PM_2.5)增长的贡献速率可达10 μg/(m3·h). 此外,本地化学转化在重污染时段对ρ(PM_2.5)爆发性增长的贡献率也可以达到40.0%,其中特殊天气条件下二次PM_2.5生成贡献的显著增加是造成ρ(PM_2.5)出现峰值的主要原因. 研究显示,随着污染程度的加重,北京市受区域性污染的影响逐渐加大;在重污染过程中,不利气象条件下的本地化学转化与水平输送对近地层ρ(PM_2.5)峰值的出现与维持发挥了重要作用.      

聊城市秋季PM2.5中水溶性离子污染特征及来源解析

于2017年10月15—11月14日在聊城市区采集PM2.5样品,并对其中的水溶性离子(Na+、NH+4、K+、Mg2+、Ca2+、F-、Cl-、NO-3、SO2-4)进行分析测试,以研究聊城市秋季PM2.5污染特征.结果显示:观测期间PM2.5浓度均值为(104.9±50.5)μg∕m3,超过GB 3095—2012...     

聊城市冬季PM2.5及水溶性离子污染特征及来源分析

为研究聊城市冬季PM_2.5污染特征,于2016年1月7-29日在聊城市区对PM_2.5样品进行了采集,并对其水溶性离子（包括F-、Cl-、NO₃-、SO₄2-、NH₄+、Ca2+、Na+、Mg2+、K+）进行了分析.结果显示:观测期间聊城市ρ（PM_2.5）平均值为（192.4±88.9）μg/m3,超过GB 3095-2012《环境空气质量标准》日均二级标准限值的1.6倍.水溶性离子质量浓度为（77.4±46.9）μg/m3,占ρ（PM_2.5）的40.2%,其中SNA（NO₃-、SO₄2-和NH₄+）为主要离子,占水溶性离子比例达82.5%.轻度、中度、重度及严重污染时PM_2.5中水溶性离子质量浓度分别为（32.49±3.67）（46.26±17.66）（77.11±11.64）和（139.21±51.71）μg/m3,SNA分别占ρ（PM_2.5）的24.4%、26.7%、30.4%和39.0%,随着污染程度加重,SNA比例升高.观测期间SOR（硫转化率）与NOR（氮转化率）的平均值分别为0.18和0.20,随着ρ（PM_2.5）升高,SOR及NOR明显上升,表明冬季PM_2.5污染越严重时SO₂与NO₂的转化速率越强,二次无机污染严重.主成分分析结果表明,二次转化、扬尘源及工业生产为水溶性离子的主要来源.后向气流轨迹结果显示,观测期间污染气团主要来源于西北方向,受内蒙古及河北城市影响较大,但当污染气团来源于周边城市且天气静稳时,颗粒物浓度最高.研究显示,聊城市冬季PM_2.5污染较为严重.      

天津市高校夏季道路扬尘PM2.5中水溶性离子污染特征及来源

为研究天津市高校道路扬尘PM_2.5中水溶性离子的污染特征、来源及校内外差异,于2018年7—8月采集天津市9所高校道路扬尘样品,用离子色谱法对其中8种水溶性离子(Ca²⁺、K⁺、Mg²⁺、Na⁺、Cl^-、NH⁺₄、NO^-₃、SO₄^2-)进行分析.结果显示:①水溶性离子占PM_2.5的11.65%,PM_2.5中占比大于1%的离子有Ca²⁺和SO₄^2-,其中Ca²⁺最多,占到总水溶性无机离子的65.75%;②入校道路离子含量(12.76%)稍高于校内道路(11.11%),其中8种离子含量的差异均无统计学意义;CE/AE(阴阳离子当量浓度比)值为9.59(远大于1),PM_2.5呈较强...     

西安市冬季PM2.5中WSOC的光谱特性和来源解析

利用紫外-可见吸收光谱法、三维荧光-平行因子分析法(EEMs-PARAFAC)和后向轨迹模型等,分析西安市冬季PM_2.5中水溶性有机物(WSOC)的光谱特性和来源.结果表明,西安市PM_2.5中WSOC的浓度为4.66～14.75μg·m^-3. WSOC的E₂/E₃、E₃/E₄、S_275-295、 SUVA₂₅₄、 AAE和MAE₃₆₅的值分别为2.85～4.32、 2.21～3.56、 0.009 9～0.012 7 nm^-1、 2.35～3.89 m²·g^-1、 2.66～4.60和1.51～2.60 m²·g^-1.南郊(西安建筑科技大学)采样点PM_2.5中WSOC的E₂/E₃值、E_3...     

临沂市PM2.5和PM10中元素分布特征及来源解析

为探究临沂市PM_2.5和PM₁₀中元素的污染特征及来源,于2016年12月至2017年10月对临沂市环境空气中PM_2.5和PM₁₀进行了同步采样.利用电感耦合等离子体质谱仪(ICP-MS)和电感耦合等离子体发射光谱仪(ICP-OES)测定了其中的23种元素,并采用富集因子法和PMF法分析其来源.结果表明,采样期间临沂市PM_2.5和PM₁₀中主要元素为Si、Ca、Al、Fe、K、Na和Mg,分别占所测元素的质量分数为92.93%和94.61%. 18种元素(除Ti、Ni、Mo、Cd和Mg)的浓度水平在冬春季最高,夏秋季最低.其中Si、Al、Ca、K和Na表现为春季浓度最高,主要分布在粗颗粒中;Cu、Zn、Pb和Sb表现为冬季浓度最高,主要分布在细颗粒中.富集因子结果表明Cd、Sb和Bi元素富集程度显著,主要受燃煤、工业生产、垃圾焚烧等人为源共同影响.PMF源解析结果表明,临沂市PM_2.5中元素来源主要有燃煤和铜冶炼的混合源、市政垃圾焚烧...     

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.