深圳市冬季PM2.5中水溶性有机物的来源特征

利用连续液化采样器(PILS)-超声雾化器-气溶胶化学组分检测仪(ACSM)联用系统,对深圳市冬季PM_(2.5)中水溶性组分进行在线连续观测,获取高时间分辨率的水溶性有机物(WSOM),SO_4^(2-),NO_3^-,NH_4^+和Cl^-浓度信息以及WSOM的质谱结构信息.分析结果表明:PM_(2.5)中水溶性组分的总质量浓度变化范围为4.0～117μg/m^3,平均浓度为20.1μg/m^3,其中WSOM(25.2%)和SO_4^(2-)(22.4%)是最主要的贡献组分.ACSM质谱显示WSOM具有氧化态有机气溶胶(OOA)的质谱特征,其氧碳比(O/C)的平均值达到(0.60±0.09),且WSOM与二次无机离子(SO_4^(2-)+NO_3^-)和钾(K)有强相关性,与黑碳(BC)的相关性较弱,表明了观测期间WSOM主要来源于二次反应产生的二次有机气溶胶(SOA)和生物质燃烧,与机动车等一次排放没有明显关系.

利用ME-2模型提升PM2.5源解析效果

为探讨ME-2模型控制旋转对传统PMF模型源解析效果的提升作用,于2017年9月10日~2018年8月29日在深圳北部某工业区开展PM2.5采样,共获得153套样品.对PM2.5中31种化学组分进行了分析,筛选出17个物种输入模型运算.2018年深圳北部工业区大气PM2.5年均浓度为32.3μg/m^3,利用PMF模型初步识别出9个因子,分别为二次硫酸盐、二次硝酸盐、老化海盐、土壤扬尘、工业排放、燃煤、生物质燃烧、船舶排放和机动车,PMF输出结果中“混合因子”问题显著.基于PMF解析结果及获得的先验信息,在ME-2模型中建立4个限制源谱进一步解析,结果表明,与PMF模型相比,ME-2结果的示踪物在源中分配更集中,对示踪物浓度与相应源贡献的时间序列也提供了更好的拟合效果.二次硝酸盐、老化海盐、工业排放源在PMF模型中被高估了9%~51%,而二次硫酸盐、燃煤和生物质燃烧源被低估了19%~40%.本研究中ME-2解析结果比PMF更具有环境和统计学意义,为污染防治提供了更精确的控制指向.

深圳大气PM2.5中水溶性有机物的来源特征

对2017年9月~2018年8月深圳市北部大气PM2.5中水溶性有机物(WSOM)的质量浓度、质谱及来源结构进行测量和分析.结果表明:PM2.5的质量浓度为(32.3±18.4)μg/m^3,WSOM的质量浓度为(9.4±5.7)μg/m^3,占颗粒物总有机物的(77.6%±14.0%).质谱分析显示,WSOM的氧碳比(O/C)平均值达到(0.57±0.09),属于二次有机物的O/C值范围,且生物质燃烧排放的离子碎片C2H4O^2+的丰度显著,说明WSOM的来源中有显著的生物质燃烧排放的有机气溶胶.为了明确WSOM的来源结构,利用正矩阵因子分解法(PMF)模型进行来源解析,发现3个合理因子:高氧化态有机气溶胶(MO-OOA),低氧化态有机气溶胶(LO-OOA)和生物质燃烧(BBOA),贡献比例分别为51.7%,31.8%和16.5%.MO-OOA和BBOA贡献浓度均呈现秋冬高、春夏低的季节变化特征,反向轨迹分析显示其与内陆污染传输关系密切.LO-OOA的变化相对稳定,本地源的贡献较大.结合14C同位素示踪法对秋冬季WSOM样品分析,发现机动车等化石源二次有机物是WSOM的主要来源,贡献比例达到53.9%,需继续加强对化石燃料控制来降低WSOM污染.