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相似文献
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1.
北京冬季PM2.5中金属元素浓度特征和来源分析   总被引:4,自引:2,他引:4  
为了解北京冬季细颗粒物中金属元素的浓度水平及其来源,于2014年12月至2015年1月使用中流量PM_(2.5)采样器在北京城区开展了为期30 d的连续采样,采用滤膜称重法检测PM_(2.5)浓度,电感耦合等离子体质谱法(ICP-MS)分析PM_(2.5)中16种元素总量,并采用富集因子法和因子分析法分析元素污染特征及其来源.结果表明,观测期间PM_(2.5)中主要金属元素为K、Ca、Fe、Al和Mg,占16种元素总量的90.7%.与白天相比,地壳元素如Mg和Al等在夜间的浓度下降30%以上,而人为源金属元素如Cu和Pb等的浓度则上升40%以上.从优良天到重污染天气,上述16种金属元素的总浓度上升1倍,但其在PM_(2.5)中的比例却逐渐降低,说明金属元素的富集不是PM_(2.5)上升的主要原因.随着污染程度的加剧,Cu、Zn、As、Se、Ag和Cd等主要来自人为源的金属元素浓度上升较快,重度污染天与优良天的浓度比值范围为2.9~5.3;而Al、Mg、Ca、Mn和Fe等地壳元素浓度上升则较缓,重度污染天与优良天的浓度比值范围为1.2~1.8.北京冬季PM_(2.5)中金属元素主要来源于燃煤和生物质燃烧、交通和工业排放以及地面扬尘,贡献率分别为34.2%、25.5%和17.1%.  相似文献   

2.
泉州市大气PM2.5中水溶性离子季节变化特征及来源解析   总被引:2,自引:0,他引:2  
为掌握泉州市大气PM_(2.5)中无机水溶性离子的季节变化特征,于2014年3月~2015年1月同步采集了泉州市5个采样点共116个PM_(2.5)样品.用离子色谱法分析了PM_(2.5)中Na~+、NH_4~+、K~+、Ca~(2+)、Mg~(2+)、F~-、Cl~-、NO_3~-和SO_4~(2-)等9种水溶性无机离子.观测期间,总水溶性离子浓度季节变化特征为春季(14.24±6.43)μg·m~(-3)冬季(8.54±7.61)μg·m~(-3)夏季(4.10±2.67)μg·m~(-3)秋季(3.91±2.58)μg·m~(-3);SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+(SNA)是PM_(2.5)中主要的3种离子,占水溶性离子总质量浓度比例分别为春季(90.3±3.3)%、夏季(68.8±11.7)%、秋季(78.9±7.1)%和冬季(74.0±18.4)%,说明春季二次污染较为严重;PM_(2.5)中阴、阳离子电荷平衡分析显示,阴离子相对亏损,大气细颗粒物组分呈弱碱性;春、冬季NH_4~+主要以(NH_4)_2SO_4、NH_4HSO_4和NH_4NO_3等形式存在,而夏、秋季则主要以NH_4HSO_4和NH_4NO_3形式存在;PMF源解析结果表明,泉州市大气PM_(2.5)中水溶性离子主要来自海盐、二次源、建筑扬尘、垃圾焚烧源和生物质燃烧源.  相似文献   

3.
为了探明昆山市不同污染条件下PM2.5中水溶性无机离子的污染特征以及本地源排放占主导时对污染过程的贡献,本研究使用昆山市2017年3月—2018年2月期间PM2.5、水溶性无机离子及其气态前体物数据,分别探讨了水溶性无机离子及其气态前体物在污染天气和清洁天气情况下的变化特征,揭示了它们在污染天气和清洁天气下的变化机制.同时结合周围城市PM2.5浓度筛选出昆山市秋、冬季局地污染事件,利用主成分分析(principle component analysis,PCA)方法对筛选出的局地污染事件中的水溶性无机离子数据进行了来源解析,定量评估了本地源排放占主导时不同水溶性无机离子对灰霾污染事件过程中PM2.5浓度的贡献.结果表明:①SO42-、NO3-、NH4+(合称SNA)是PM2.5的重要组分,且其相对贡献随着大气污染加重而变化.3种离子在清洁和污染条件下对PM2.5的相对贡献分别是49.4%~62.3%和52.7%~65.9%.在3种主要的水溶性无机离子中,NO3-浓度最高,其次是SO42-和NH4+.随着污染加重,SO42-的贡献率下降,而NO3-的贡献率上升.②污染天气下3种离子日变化规律不同,且存在明显季节差异.其中秋冬季SO42-和NH4+与各自气态前体物变化趋势一致且为单峰型;NO3-为单峰型而其前体物则为双峰型.另外,NO3-与NH4+日变化趋势较为一致,表明昆山地区SNA多以NH4NO3形式存在.③2017—2018年秋冬季由本地源排放占主导的污染天气下,PM2.5的主要来源是二次气粒转化、建筑扬尘、生物质燃烧和燃煤;除了Mg2+和Ca2+,其他水溶性离子浓度均低于非本地源排放占主导的污染天气下的浓度.  相似文献   

4.
为探讨盘锦市冬季PM_(2.5)水溶性离子污染特征和来源,于2017年1月采集3个点位的PM_(2.5)样品,用ICS-900离子色谱仪分析了8种离子(Na~+、Mg~(2+)、Ca~(2+)、K~+、NH_4~+、SO_4~(2-)、Cl~-和NO_3~-).开展了PM_(2.5)和离子浓度特征分析、硫氧化率(SOR)和氮氧化率(NOR)计算、离子平衡计算、主成分分析等.结果表明:盘锦市冬季PM_(2.5)浓度与水溶性离子浓度特征为文化公园开发区第二中学;SO_4~(2-)、NO_3~-、NH_4~+质量浓度较大;冬季硫氧化率(SOR)和氮氧化率(NOR)的均值均大于0.10,说明SO_4~(2-)、NO_3~-主要由SO_2和NO_x转化而来;阳离子和阴离子当量相关性较强;开发区整体上呈现出中性,文化公园与第二中学呈现出偏碱性;盘锦市PM_(2.5)中水溶性离子主要来源于煤烟尘,生物质燃烧,二次粒子以及扬尘.  相似文献   

5.
为研究沈阳市冬季PM2.5和水溶性离子的污染特征,使用URG-9000D在线监测系统于2018年冬季对大气颗粒物和气体组分进行连续采样.结果表明,采样期间沈阳市PM2.5的平均质量浓度为80.67 μg·m-3,总水溶性离子质量浓度变化范围为2.68~132.79 μg·m-3.与清洁天相比,污染天NO3-、SO42-和NH4+(SNA)占比明显增加,占到PM2.5的43.7%.静稳天气时SO2短时间内的迅速累积使得沈阳市冬季大气PM2.5有暴发性增长现象.Pearson相关性分析可知,SNA、Cl-与PM2.5之间的相关系数均达0.78以上,表明沈阳市冬季PM2.5的主要贡献组分为SNA和Cl-.PMF源解析表明沈阳市冬季污染物来源主要包括二次反应源、燃煤和生物质燃烧源以及扬尘源.  相似文献   

6.
苏州市PM2.5中水溶性离子的季节变化及来源分析   总被引:2,自引:27,他引:2  
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.  相似文献   

7.
为探究遵义市PM2.5中水溶性离子的污染特征及来源,于2018年6月~2019年5月采集了遵义市两个采样点共120个PM2.5样品,并利用离子色谱法对样品中8种水溶性离子进行了分析。结果表明:采样期间,遵义市PM2.5平均值为47.6±19.3 μg/m3,呈现冬春高、夏秋低的季节变化特征;8种水溶性离子平均质量浓度顺序为SO42- > NO3- > NH4+ > Ca2+ > K+ > Cl- > Na+ > Mg2+,平均值为13.74 μg/m3,水溶性离子质量浓度的季节变化与PM2.5变化趋势相似;SO42-、NO3-、NH4+(SNA)是PM2.5中主要水溶性离子,占比为83.8%,说明遵义市大气PM2.5二次污染较严重;相关性分析表明,PM2.5中NH4+主要以(NH42SO4、NH4HSO4的形式存在,部分以NH4NO3的形式存在;[NO3-]/[SO42-]小于1,表明固定源为主要污染源;主成分分析结果表明,PM2.5中水溶性离子主要来源于燃煤、交通混合源、土壤、建筑扬尘及农业源。  相似文献   

8.
2016年12月-2017年1月,在南京市4类典型功能区(农业区、住宅区、交通干道区、工业区)各选两点,共采集了大气PM2.5样品32套,测定并分析了其质量浓度、9种水溶性离子(WSIs)、有机碳(OC)以及元素碳(EC)的含量.观测期间,南京市冬季PM2.5的平均浓度为104.5 μg·m-3,分布特征为:工业区(116.6 μg·m-3)>农业区(104.3 μg·m-3)>住宅区(100.1 μg·m-3)>交通干道区(96.9 μg·m-3);WSIs、OC和EC的平均浓度(/PM2.5)分别为:53.4 μg·m-3(51.1%)、11.8 μg·m-3(11.3%)、8.2 μg·m-3(7.8%).农业区和住宅区受WSIs污染较严重且NOR、SOR较高,而工业区和交通干道区的OC、EC污染较严重且SOC/OC较高.进一步运用PMF模型解析,南京市冬季PM2.5来源为:二次源(37.3%)、工业源(31.2%)、交通源(16.4%)、建筑尘(7.9%)和燃煤源(7.2%).最后,本文收集了自2000年起南京市冬季大气PM2.5浓度及其污染来源研究,总体而言,近年来南京冬季大气PM2.5浓度呈下降趋势,其主要污染源比重也发生了较大变化,燃煤贡献有所下降,而工业和交通排放逐渐上升,且二次污染贡献逐渐突出.今后,控制二次污染源将成为南京市大气PM2.5治理的重中之重.  相似文献   

9.
依托河北省灰霾污染防治重点实验室,对2019年11月26日—12月31日石家庄市大气PM2.5中的NO3-和SO42-进行连续在线观测,研究NO3-和SO42-与环境空气相对湿度的相关性,解析冬季发生PM2.5重污染天气的RH阈值.观测期间,RH为10%~60%时,NO3-的浓度与RH呈显著正相关,为PM2.5中浓度最高的无机水溶性离子.RH超过70%后,NO3-与RH呈负相关,NO3-浓度和NOR开始下降.SO42-浓度与RH在整个湿度区间均呈正相关.RH低于50%时,SO2向SO42-的转化以气相反应为主.RH高于50%以后,颗粒物达到潮解点,SO2的主要反应转入液相,转化速率加快,SO2液相反应贡献逐渐增加至64.6%.RH超过70%后,SO42-成为PM2.5中浓度最高的无机水溶性离子.RH超过PM2.5潮解点以后,NO3-和SO42-大量合成,推高PM2.5环境浓度,易于形成重污染天气.  相似文献   

10.
南昌市秋季大气PM2.5中金属元素富集特征及来源分析   总被引:4,自引:2,他引:4  
采集2013年秋季南昌市6个不同区域的大气PM_(2.5)样品,分析PM_(2.5)质量浓度及其中18种金属元素(Mg、Al、K、Ca、Ti、V、Ba、Co、Cr、Mn、Fe、Ni、Cu、Zn、Cd、Pb、As、Hg)的富集特征,并用多元统计分析法探讨了PM_(2.5)中上述元素主要来源.结果表明,南昌市秋季大气PM_(2.5)日均质量浓度满足《环境空气质量标准》(GB 3095-2012)二级标准限值(≤75μg·m~(-3)).Mn、Ti、Al和V的富集因子小于1.0,表明这些元素基本没有富集;Fe、Cr、Co、K、Mg、Ba、Ca、Cu和As的富集因子范围为1.7~7.8,表明这些元素受到自然源和人为源的共同影响;Hg、Zn、Pb、Ni和Cd的富集因子范围为21.9~481.2,表明这些元素受到明显的人为污染.综合相关分析、主成分分析和聚类分析结果表明:PM_(2.5)中Mg、K、Al、Ca、Ti主要来源于土壤及建筑尘;As、Hg主要来自燃煤;Ba、Ni、Mn主要来自金属冶炼排放;V、Cu、Fe、Cd、Pb、Cr、Co主要来自交通源;Zn主要受金属冶炼和燃煤的影响.  相似文献   

11.
缪青  杨倩  吴也正  魏恒  周民锋  张晓华  邹强 《环境科学》2022,43(6):2851-2857
为了解COVID-19管控期间苏州市PM2.5中金属元素浓度变化和来源,利用多金属在线监测仪于2019年12月1日~2020年3月31日测定了14种金属元素小时浓度,分析停产前、停产期和复工期金属元素浓度变化,并采用PMF模型分析其污染来源.结果表明,停产期Cr、 Mn、 Zn和Fe浓度降幅最大,较停产前分别降低了87.6%、 85.6%、 78.3%和72.2%;复工期Mn、 Cr、 Zn和Fe浓度升幅最大,较停产期分别增加了227.0%、 215.4%、 147.4%和113.4%.K在3个阶段日变化均不相同;Zn在3个阶段日变化均呈单峰形,但峰宽和峰值出现时间有所不同;Fe、 Mn、 Pb、 Se和Hg日变化无明显变化,仅仅是浓度发生了变化;Ca、 Ba、 Cu、 As、 Cr和Ni停产期和复工期日变化较停产前变化较大. PMF模型来源解析结果表明,金属元素主要来源于扬尘、机动车、燃煤、工业冶炼和混合燃烧源,其中工业冶炼源浓度变化最大,停产期浓度下降了89.0%,复工期浓度较停产期上升了358.0%.  相似文献   

12.
李雪梅  牟玲  田妹  郑利荣  李杨勇 《环境科学》2020,41(11):4825-4831
为研究山西大学城PM2.5中元素的污染特征及来源,采用能量色散X射线荧光光谱仪(energy dispersive X-ray fluorescence spectrometer, ED-XRF)对研究区域2017年PM2.5样品中21种元素进行分析,并对Mn、Zn、Cu、Sb、Pb、Cr、Co和Ni等重金属进行健康风险评估,同时采用主成分分析方法(principal component analysis, PCA)和正定矩阵因子分解法(positive matrix factorization, PMF)定量解析元素的主要来源.结果表明, 2017年山西大学城PM2.5中21种元素中Ca质量浓度最高,其次是Si、Fe、Al、S、K和Cl,这7种元素占元素总质量浓度的95.71%.其中,Cr元素浓度超过我国环境空气质量标准年平均浓度限值的104倍.春季、夏季和冬季PM2.5中Ca质量浓度最高,而秋季S元素质量浓度最高.对3类人群具有非致癌风险的元素均为Mn,且风险大小依次为儿童>成年男性>...  相似文献   

13.
为了定量解析环境受体中不同方向PM2.5的源贡献水平,利用“源方向解析”(source directional apportionment,SDA)法〔综合PMF(positive matrix factorization,正定矩阵因子)方法和后向轨迹模型〕对京津冀大气污染传输通道上某典型城市——菏泽市环境受体中PM2.5进行来源解析,并分析不同方向的源贡献.结果表明,菏泽市环境受体中ρ(PM2.5)变化范围为42.73~191.72 μg/m3,平均值为92.54 μg/m3.SO42-、NO3-和NH4+是菏泽市环境受体中PM2.5的主要化学组分;ρ(SO42-)、ρ(NO3-)和ρ(NH4+)的平均值分别为29.78、22.11和7.91 μg/m3,三者之和占ρ(PM2.5)的63.54%.PMF的计算结果显示,二次无机盐、机动车排放、扬尘、煤烟尘和建筑水泥尘是菏泽市环境受体中PM2.5的贡献源类,分担率分别为32.61%、22.60%、19.54%、16.25%和9.00%.利用后向轨迹模型识别出PM2.5贡献源类的4个潜在方向,分别为东南、正西、西北和正东.二次无机盐在4个方向的贡献分别为8.49%、5.01%、6.65%和12.88%;机动车排放分别为1.39%、4.44%、7.47%和8.22%;扬尘分别为4.95%、3.65%、4.12%和6.92%;煤烟尘分别为4.56%、1.93%、2.16%和7.28%;建筑水泥尘分别为2.22%、1.88%、1.27%和3.56%.研究显示,菏泽市PM2.5污染较为严重,其中二次源、机动车和扬尘源是其主要贡献源类,并且来自菏泽市东部的各源类贡献均较高.   相似文献   

14.
以郑州市2019年12月大气PM2.5为对象,分析其中Ca、 Fe、 K、 Mg、 Sb、 Na、 As、 Cu、 Pb、 Zn、 V、 Co、 Cr和Ni含量,运用地累积指数(geo-accumulation index,Igeo)和正定矩阵因子模型(positive matrix factorization, PMF)分析元素污染程度和来源,采用美国EPA健康风险评价模型对重金属元素的健康风险进行评价.结果显示,采样期间日均ρ(PM2.5)为108μg·m-3,金属元素中ρ(Ca)最高(5.9μg·m-3).地累积指数结果表明,Sb污染程度最高,Sb、 As和Cu造成极重污染,PMF解析结果表明,采样期间研究区域金属元素来源有冶金工业源、交通移动源、固体废物焚烧源和燃煤与扬尘混合源.不同污染水平下儿童所受非致癌风险更高而成年人所受致癌风险更高,各金属元素对人体的非致癌风险总体上在人体可接受范围,而As造成的致癌风险超出可接受范围.各类源HQ值均小于1,非致癌风险可忽略不计,...  相似文献   

15.
为研究本溪市大气PM2.5中水溶性离子污染特征,于2016年1—10月在本溪市开展PM2.5样品采集,使用离子色谱法分析了其中8种水溶性离子(Cl-、NO3-、SO42-、NH4+、Ca2+、Na+、Mg2+、K+),并采用PMF(positive matrix factorization,正矩阵因子分解法)模型对水溶性离子的来源进行分析.结果表明:观测期间,本溪市ρ(PM2.5)平均值为(57.6±21.9)μg/m3,ρ(PM2.5)季节性变化特征明显,呈冬季 > 秋季 > 春季 > 夏季趋势;水溶性离子平均质量浓度为19.3 μg/m3,占ρ(PM2.5)的33.6%,各离子质量浓度高低顺序为SO42- > NO3- > NH4+ > Cl- > Ca2+ > K+ > Na+ > Mg2+;SNA(SO42-、NO3-和NH4+)是PM2.5中主要的3种离子,在春季、夏季、秋季和冬季分别占水溶性离子的73.2%、88.2%、82.5%和73.6%,表明夏季的二次污染较为严重.阴、阳离子电荷平衡分析结果显示,阴离子相对亏损,本溪市PM2.5整体呈弱碱性,NO3-、SO42-与NH4+相关性较高,其在PM2.5中主要以NH4NO3和NH4HSO4的形式存在. PMF分析结果表明,本溪市PM2.5中水溶性离子的来源主要包括二次转化源、燃煤源和扬尘源.研究显示,本溪市PM2.5中水溶性离子季节性变化特征明显,二次转化源、燃煤源和扬尘源是其主要来源.   相似文献   

16.
为了探究郑州-新乡地区PM_(2. 5)中各化学组成的污染特征和可能来源,用中流量大气采样器于2016年冬季分别在郑州、新乡市区进行连续1个月大气PM_(2. 5)膜采集,利用重量法、电感耦合等离子体质谱法(ICP-MS)和离子色谱法分别进行了PM_(2. 5)浓度、17种金属元素的含量和7种水溶性离子含量的测定,并采用富集因子法和主成分分析法分析元素污染特征及其来源.结果表明,新乡地区2016年冬季PM_(2. 5)的质量浓度日均值为223. 87μg·m~(-3),郑州2016年冬季PM_(2. 5)质量浓度日均值为226. 67μg·m~(-3),两地污染水平相对较高.两地PM_(2. 5)中主要常量元素均为Al、Ca和Fe,约占17种元素总量的50%,而主要重金属含量差异明显,新乡PM_(2. 5)中重金属的含量均高于郑州地区,其中Cd、Ag和Pb富集因子超过1 000,新乡Cd元素富集突出.两地水溶性盐离子均以SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+这3种离子为主,占水溶性离子总量超过94%,(NH_4)_2SO_4和NH_4NO_3是两地PM_(2. 5)中主要存在形式.源解析结果显示,新乡2016年冬季的主要来源是生物质燃烧及二次气溶胶混合源,贡献率为34. 94%.郑州2016年冬季PM_(2. 5)的主要来源是燃煤及交通混合源,贡献率为33. 99%.  相似文献   

17.
为研究张掖市城区大气细颗粒物(PM2.5)的污染特征和来源,于2020年9月至2021年7月在张掖市城区的河西学院和湿地博物馆2个采样点进行了PM2.5样品采集,对PM2.5浓度、化学组成(水溶性无机离子、碳质组分和元素)和来源进行分析.结果表明,河西学院和湿地博物馆两个采样点的年均ρ(PM2.5)分别为(73.7±31.8)μg·m-3和(68.1±33.3)μg·m-3,季节浓度均值均呈现春季>冬季>秋季>夏季的变化.河西学院采样点的二次水溶性无机离子(SO42-、NO3-和NH4+)年均值高于湿地博物馆.河西学院采样点的ρ(OC)和ρ(EC)分别为(9.6±5.7)μg·m-3和(2.9±1.6)μg·m-3,湿地博物馆采样点的年均ρ(OC)和ρ(EC)分别为(9.2±5.8)μg·m-3和(2.5±1.3)μg·m-3,河西学院的含碳组分在各季节均高于湿地博物馆.河西学院和湿地博物馆两个采样点的年均二次有机碳(SOC)在OC中的质量分数分别为49.4%和43.7%,表明张掖市存在较为严重的二次污染.河西学院和湿地博物馆两个采样点的元素浓度年均值分别为(6.0±3.5)μg·m-3和(5.8±3.9)μg·m-3,受到人为源的影响,Zn、Ca、Al和Fe等元素浓度水平相对较高.正定矩阵因子分解模型(PMF)结果表明,张掖城区PM2.5的主要贡献源为二次气溶胶(28.0%)、交通源(25.8%)、扬尘源(15.2%)、燃煤源(14.0%)、生物质燃烧和垃圾焚烧源(12.5%)和工艺过程源(4.5%).  相似文献   

18.
为了研究宿迁市PM2.5中水溶性无机离子的季节特征和来源,于2017年5月至2018年1月在宿迁市水汽通道上的3个监测点位采集了171份PM2.5样品,分析了PM2.5质量浓度以及9种水溶性无机离子含量.结果表明,宿迁市PM2.5中水溶性无机离子的年均浓度为(44.08±34.61)μg·m-3,占PM2.5质量的41.8%, 9种水溶性离子浓度大小排序为ρ(NO-3)>ρ(SO42-)>ρ(NH+4)>ρ(Cl-)>ρ(Na+)>ρ(Ca2+)>ρ(K+)>ρ(F-)>ρ(Mg2+),其中NO-3、 SO...  相似文献   

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