内蒙古乌达煤炭基地地表灰尘水溶离子污染特征

内蒙古乌达煤田煤火已持续燃烧50余年,不仅烧毁大量煤炭资源、危及矿井生产安全,而且会释放有毒有害物质,威胁生态环境。为探究乌达矿区及其周边区域地表灰尘污染特征,该研究在乌达区约220 km^(2)范围内采集地表灰尘224件,对其中9种无机水溶离子进行了分析。结果显示,乌达区及其周边区域地表灰尘中F^(-)、Cl^(-)、NO_(3)^(-)、SO_(4)^(2-)、K^(+)、NH_(4)^(+)、Na^(+)、Ca^(2+)、Mg^(2+)总均值分别为13.42、1592、615、5981、533、258、708、6072和534μg/g,均高于背景区乌海湖小岛地表灰尘水溶离子背景值,SO_(4)^(2-)、Cl^(-)、NO_(3)^(-)、Na^(+)相对背景值提升倍数分别高达11.08、6.84、4.45、3.73。地表灰尘总水溶离子含量表现出工业园>煤矿区>城区>农场>外围,各区域中均以Ca^(2+)、SO_(4)_(2-)、Cl^(-)3种离子对灰尘中无机离子组分贡献较大。SO_(4)^(2-)、Cl^(-)、NO_(3)^(-)、Na^(+)在不同区域存在较大差异,为当地地表灰尘的显著污染因子。采样期间地表灰尘整体呈弱碱性,而工业园和煤矿区呈弱酸性;SO_(4)^(2-)主要以CaSO_(4)和(NH_(4))_(2)SO_(4)形式存在;NO_(3)^(-)存在形式可能为NH_(4)NO_(3);Cl^(-)主要以NH_(4)Cl和NaCl形式存在。主成分分析结果表明,乌达区地表灰尘水溶离子主要来自地下煤火、煤矸石自燃、工业活动、机动车运输、地表煤尘、矸石山尘、地表土壤尘。

天津市2018—2020年春节PM_(2.5)中水溶性无机离子特征及重污染过程分析

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PM_(2.5)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PM_(2.5)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PM_(2.5)平均浓度(98.32μg·m^(-3)和137.7μg·m^(-3))显著高于2019年(49.97μg·m^(-3)).PM_(2.5)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NO_(2)浓度变化不大,而SO_(2)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中占比超过77%,主要以NH_(4)NO_(3)、(NH_(4))_(2)SO_(4)形式存在,其中NH_(4)NO_(3)为最主要的无机盐,且污染期Ⅱ的NH_(4)NO_(3)浓度远高于污染期Ⅰ.此外,污染期Ⅱ的PM_(2.5)/CO、SOR、NOR均明显升高,表明更有效的SO_(4)^(2-)和NO_(3)^(-)形成过程是导致污染期Ⅱ中PM_(2.5)浓度偏高的主要原因之一.不利的边界层高度、相对湿度、风速等气象要素形成静稳、强逆温天气,导致大气环境容量减小,并使得污染期Ⅱ的二次无机气溶胶生成效率大幅提高,进而削弱了疫情效应与减排措施的影响.而污染期Ⅰ除了二次转化外,PM_(2.5)浓度可能更多受到区域传输等影响.

第十四届全运会大气污染物减排措施对西安市气溶胶中水溶性离子和含碳组分的影响

人为源密集的城市是空气污染影响的主要区域,厘清城市地区排放源的变化与大气污染物浓度之间的影响作用机制,有助于协调我国大气污染防控与城市社会经济发展之间的关系。为研究第十四届全运会期间大气污染物减排措施对西安市大气污染物(PM_(2.5)、PM_(10)、SO_(2)、NO_(2)、O_(3)和CO)的影响,于2021年8月6日至10月1日使用在线监测仪器观测了环境六要素、气象要素和PM_(2.5)中的气溶胶化学组分(有机碳、元素碳和水溶性离子)。结果表明:大气污染物减排措施对主要污染物O_(3)和PM_(2.5)浓度日变化的影响不同,主要由温度对光化学过程的影响和扩散条件差异导致。O_(3)在减排措施实施期间晴天峰值浓度更高、持续时间更长、浓度变化更迅速。PM_(2.5)在减排措施实施前晴天白天的峰值浓度较高,并在减排措施实施期间晴天夜间的峰值浓度较高。大气污染物减排措施对PM_(2.5)中化学组分的影响不同,尤其是对有机碳的组成影响较大。与减排措施实施前晴天相比,减排措施实施期间晴天NO_(3)^(-)、SO_(4)^(2-)、NH_(4)^(+)、Cl^(-)、Ca^(2+)、Na^(+)和NO_(2)^(-)浓度降低了17.9%~71.8%,K^(+)、Mg^(2+)和元素碳浓度增加了1.9%~13.6%,有机碳浓度仅降低了1.0%,但是一次有机碳浓度增加了13.6%,二次有机碳浓度降低了4.7%。NO_(3)^(-)/SO_(4)^(2-)值在减排措施实施期间晴天(0.53)远低于减排措施实施前晴天(1.66),表明减排措施实施期间交通源的贡献显著降低。降雨对NO_(3)^(-)和NH_(4)^(+)的清除较弱,反而会增加其浓度,但对K^(+)、Mg^(2+)、Ca^(2+)和Na+的清除作用较强。NO_(3)^(-)、SO_(4)^(2-)和NH_(4)^(+)在减排措施实施前后均是水溶性离子最重要的组成,在水溶性离子中的占比为90.8%(减排措施实施前的晴天)~95.8%(减排措施实施期间的雨天)。二次有机碳是有机碳的主要组成,占比为75.5%(减排措施实施期间的雨天)~79.9%(减排措施实施前的晴天)。不同阶段的水溶性离子和含碳气溶胶浓度日变化特征不同。NO_(3)^(-)、SO_(4)^(2-)和NH_(4)^(+)浓度晴天的日变化为单峰型分布,雨天为多峰型分布。

华中背景地区大气颗粒物中水溶性离子特征与来源解析

为探究华中背景地区大气PM_(2.5)中水溶性无机离子(WSIIs)的特征、形成机制及来源,本研究在金沙国家大气本底站进行了为期一年的采样观测.结果表明:PM_(2.5)年均质量浓度为(31.40±2.05)µg/m^(3),季节变化明显,冬季最高,夏季最低.二次无机气溶胶(SNA,即SO_(4)^(2-)、NO_(3)^(-)和NH_(4)^(+))是WSIIs的重要组成部分,春季、夏季、秋季和冬季SNA在WSIIs所占比例分别为84.0%、77.6%、79.8%和84.5%.研究期间阴阳离子物质的量当量比值(AE/CE)的平均值为0.91,PM_(2.5)呈现弱碱性.(NH_(4))2SO_(4)、NH_(4)NO_(3)和NH_(4)Cl是夏季离子形态的主要形式,而(NH_(4))2SO_(4)是春、秋、冬季的主要离子形态.硫氧化率(SOR)和氮氧化率(NOR)分别为0.48和0.14,与PM_(2.5)呈显著正相关,表明SO_(4)2-和NO_(3)-主要来自二次生成,二次转化是PM_(2.5)浓度上升重要原因.WSIIs的潜在来源和传输路径具有明显的季节特征,近距离输送气流的SOR和NOR均较大,污染物从源区向背景地区迁移过程中二次转化明显,来自西北或者正北方的远距离气团携带的污染物浓度较大,受到明显的区域传输影响.

昆明市PM_(2.5)中水溶性无机离子的化学特征及来源解析

为探究昆明市大气中水溶性无机离子的化学组分、季节差异及主要来源,本研究于2019年12月至2020年11月在云南大学进行PM_(2.5)样品采集,利用离子色谱仪分析样品中水溶性无机离子的质量浓度,并结合离子相关性分析、后向轨迹分析和主成分分析等方法,阐明了昆明市大气中PM_(2.5)及其水溶性无机离子的季节污染特征及来源.结果表明,采样期间各季节总水溶性无机离子浓度均值排序为春季((5.6±2.2)μg·m^(−3))>冬季((5.5±2.6)μg·m^(−3))>秋季((4.3±2.8)μg·m^(−3))>夏季((3.6±2.2)μg·m^(−3)),水溶性无机离子年质量浓度的均值从大到小为SO_(4)^(2−)>Ca^(2+)>NO_(3)^(−)>NH_(4)^(+)>K^(+)>Cl^(−)>Na^(+)>Mg^(2+)>F^(−),其中SO_(4)^(2−)、Ca^(2+)、NO_(3)^(−)和NH_(4)^(+)是主要的水溶性无机离子.Ca^(2+)主要源于土壤粉尘,其他三者由前体物(SO_(2)、NO_(x)和NH_(3))二次转化生成,主要受化石燃料燃烧排放影响.SOR和NOR全年均值分别为0.20和0.02,表明在相同的环境里,SO_(2)二次转化为SO_(4)^(2−)的过程更易发生,且在秋季转化速率最大(SOR=0.23).SO_(4)^(2−)、NO_(3)^(−)和NH_(4)^(+)在秋季主要以NH_(4)NO_(3)和(NH_(4))_(2)SO_(4)的形式存在,其他三季则以NH_(4)HSO_(4)和NH_(4)NO_(3)的形式存在.昆明市大气PM_(2.5)中水溶性无机离子在冬、秋和春季一致,主要来自二次源和生物质燃烧源,其次是工业源和土壤尘,而夏季则主要来自机动车尾气、生物质燃烧源和土壤尘.除本地排放的影响外,冬季和夏季受到来自缅甸、老挝和贵州污染气团的影响,春季污染气团来自缅甸、云南本地和贵州,而秋季则受到云南东部和南部地区的气团输送影响.

胶州湾大气降水水溶性离子组成特征及来源解析

基于2019年6月至2020年8月胶州湾沿岸的大气降水样品,分析降水主要水溶性离子(Na^(+)、K^(+)、Ca^(2+)、Mg^(2+)、NH^(4+)、F-、Cl^(-)、SO_(4)^(2-)、NO_(3)^(-)、MAS-(甲基磺酸根))的组成特征和湿沉降通量,评估其对近海营养成分输入的贡献和潜在生态效应,并利用气团后向轨迹和正定矩阵因子分解法(PMF)解析其主要来源.结果表明,观测期间,胶州湾大气降水雨量加权平均(Volume-weighted Mean,VWM)pH为6.41,电导率的VWM值为19.3μS/cm,降水中水溶性离子以Na^(+)、NH^(4+)、NO_(3)^(-)、Cl^(-)和SO_(4)^(2-)为主,在季节上呈现出冬春季浓度明显高于夏秋季的特征,而湿沉降通量则因受降水量的控制而主要集中在夏季(约占55%).胶州湾区域大气降水共清除7274.6t水溶性离子,营养盐(主要为NH^(4+)和NO_(3)^(-),以氮计)沉降入海量达951.9t/a,表明降水在清洁大气的同时也加剧了海洋环境的污染和海洋生态系统的失衡.气团后向轨迹分析得到了观测期间控制胶州湾降水的4类主要气团,在不同季节,降水过程受到不同气团的影响,其中以来自华东地区和东北方向的气团的影响较大.基于PMF的源解析结果显示,胶州湾大气降水水溶性离子受到农业源、海洋源、扬尘源、生物质和垃圾燃烧源、工业和交通源5种来源的共同控制,其中以农业源排放的贡献最为突出(26.7%),而其他4种源的贡献大致相当.研究证实胶州湾大气环境受到复杂人为源排放、矿物沙尘以及海洋源排放的综合制约,而人为排放的贡献占主导地位.

2020—2021年西安市大气PM_(2.5)中水溶性离子变化特征

用离子色谱法对181份PM_(2.5)有效样品中NO^(-)_(3)、SO_(4)^(2-)、NH^(+)_(4)、Cl^(-)和F^(-)等5种水溶性离子进行检测分析。结果表明,西安市PM_(2.5)的年均浓度为(71.04±51.80)μg·m^(-3),季节变化特征表现为:冬季>春季>秋季>夏季。五种水溶性离子的年均浓度为(28.24±31.79)μg·m^(-3),季节变化特征表现为:冬季>春季>秋季>夏季。各水溶性离子的年均浓度由大到小依次为:NO^(-)_(3)>SO_(4)^(2-)>NH^(+)_(4)>Cl^(-)>F^(-)。NO^(-)_(3)在冬、春、秋三季的占比最高,而在夏季则是SO_(4)^(2-)占比最高。SOR和NOR的年均值分别为0.34和0.17,表明SO_(2)和NO_(2)向二次离子SO_(4)^(2-)和NO^(-)_(3)的转化程度较高。随着污染水平的加重,总水溶性离子浓度在PM_(2.5)中的占比逐渐升高,NO^(-)_(3)的浓度及占比逐渐升高,SO_(4)^(2-)的占比逐渐降低。NO^(-)_(3)/SO_(4)^(2-)的年均值为2.13,夏季固定源对大气污染的贡献较大,而在冬、春、秋三季则是移动源占主导作用。

军运会期间武汉东南传输通道PM_(2.5)中水溶性离子区域传输解析

2019年10月武汉市举办第七届世界军人运动会。为探究军运会期间武汉市和黄石市两地的大气细颗粒物浓度特征、污染源差异及区域传送情况,于2019年10月10日至2019年11月5日对武汉和黄石两站点的大气细颗粒物进行了连续观测,并分析了PM_(2.5)中水溶性离子的浓度特征,通过后向气团运动轨迹结合潜在源贡献因子(PSCF)和浓度权重轨迹(CWT)分析方法探究了两站点的污染物区域传送。结果表明:本次观测期间武汉站点和黄石站点的PM_(2.5)浓度超过《环境空气质量标准》(GB 3095—2012)日均二级限值(75μg/m^(3))的超标率分别为26.1%和17.4%,时间主要处于军运会结束后;武汉和黄石两站点PM_(2.5)中的水溶性离子主要以NO-_(3)、SO_(4)^(2-)和NH~+_(4)为主;黄石站点CE/AE值的拟合曲线斜率小于1,表明颗粒物表面呈弱酸性,而武汉站点CE/AE值的拟合曲线斜率大于1,表明颗粒物表面呈中性或弱碱性;两地PM_(2.5)中水溶性离子的存在形式主要以NH_(4)HSO_(4)或(NH_(4))_2SO_(4)为主,武汉站点的缺氨样品的占比为30.4%,而黄石站点的缺氨样品的占比为43.5%;主成分分析结果表明,两站点污染源相同,以二次污染源、扬尘源和生物质燃烧源为主;PSCF和CWT分析结果表明,黄石是武汉站点PM_(2.5)的主要潜在源区,WPSCF因子大于0.7,且浓度贡献权重超过45μg/m^(3),而黄石站点的主要潜在源区位于湖北省与安徽省交界处和安徽省安庆市内。

青岛地区降水中营养盐及水溶性离子的季节变化特征

本文于2020年6月至2021年5月在青岛地区采集到了33场降水,分析了降水中营养盐的浓度和季节变化,同时考察了连续降水过程中营养盐和水溶性无机离子浓度的变化及其影响因素。DTN(溶解态总氮)、DIN(溶解态无机氮)、DTP(溶解态总磷)、DIP(溶解态无机磷)、SiO_(3)-Si的降水量加权平均浓度分别为(2.32±2.23) mg·L^(-1)、(1.40±1.42) mg·L^(-1)、(10.49±5.25)μg·L^(-1)、(5.92±3.52)μg·L^(-1)和(5.46±21.98)μg·L^(-1),不同种类营养盐的浓度均呈现出春冬季较高,秋季次之,夏季最低的分布特征。连续降水过程中清除作用主要发生在降水前期,DTN、DIN、DTP、DIP、SiO_(3)-Si的浓度在前期分别降低了48%、66%、46%、24%、42%,降水中期清除效应明显减弱,而在后期清除效应可忽略。除Br^(-)、PO_(4)^(3-)、F^(-)外,水溶性离子在连续降水中的变化特征与营养盐相似。SNA(二次无机离子:硫酸盐,硝酸盐和铵盐)在常规水溶性离子浓度中的占比在降水前期为50%(NO_(3)^(-):21%、SO_(4)^(2-):18%、NH_(4)^(+):12%)、中期为39%(NO_(3)^(-):16%、SO_(4)^(2-):7%、NH_(4)^(+):16%)、后期为14%(NO_(3)^(-):11%、SO_(4)^(2-):1%、NH_(4)^(+):2%)。受气溶胶来源、气团传输、气候条件(降水量、降水频率)等的影响,旱季降水中营养盐及水溶性离子的浓度均高于雨季,但主要碱性离子种类在干湿季节均为NH_(4)^(+)、Na^(+)、Ca^(2+)。结果显示,青岛地区的降水可能会对海洋水体磷和硅的限制产生贡献,这种作用在雨季更强。本研究分析了不同季节降水中营养盐的浓度特征,为研究大气降水对近岸海域营养盐组成及其生态系统功能影响的季节性变化提供参考,明确了连续降水样品中营养盐及水溶性离子的浓度变化特征。

阳泉市秋冬季PM_(2.5)水溶性离子污染特征及来源分析

于2017年10月15日~12月23日采集了阳泉市PM_(2.5)样品,使用离子色谱法分析了样品中水溶性离子组分,并利用相关性分析、正定矩阵因子分析法(PMF)及潜在源贡献因子分析法(PSCF)等方法对PM_(2.5)中水溶性离子组分污染特征及来源进行分析。结果表明,采样期间水溶性离子总质量浓度为(22.41±11.53)μg/m^(3),占ρ(PM_(2.5))的34.1%,在污染天气下NH4+、NO_(3)-和SO_(4)^(2-)(三者合称SNA)在水溶性离子中的占比为81%,远高于清洁天(62%),而Ca^(2+)、Mg^(2+)、Cl^(-)、K^(+)在污染天气下占比明显下降,污染天气二次无机离子污染较为严重。污染天气下硫氧化速率(SOR)(0.17)和氮氧化速率(NOR)(0.13)明显高于清洁天气SOR(0.11)和NOR(0.06),污染天气二次无机离子转化程度更高。主要污染源对水溶性离子的贡献分别为二次转化(37.4%)、燃烧源(38.2%)及扬尘源(24.4%),其中污染天气下燃烧源和扬尘源对水溶性离子贡献降低,二次转化贡献增加。潜在源区分析表明,SNA主要受到来自东北部和南部地区污染气团短距离传输的影响。

石家庄市采暖期PM_(2.5)中水溶性离子特征及源解析

为探究石家庄市采暖期期间细颗粒物(PM_(2.5))中水溶性离子特征和污染物来源,该文章利用正定矩阵因子分析法(PMF),结合石家庄市各行业污染物排放源清单对PM_(2.5)进行精细化来源解析。结果表明:2021和2022年采暖期期间PM_(2.5)对环境空气质量的贡献率均超过32%,对环境空气质量影响最大;2022年采暖期与2021年采暖期相比,PM_(2.5)中NO_(3)^(-)、NH_(4)^(+)、Cl^(-)、K^(+)、Mg^(2+)、Ca^(2+)离子浓度均升高,表明化石燃料燃烧源、生物质燃烧源和扬尘源对PM_(2.5)的影响增加;2个采暖期期间及不同污染等级中,NO_(3)^(-)/SO_(4)^(2-)的比值均>1.0,表明移动源对PM_(2.5)的影响大于固定源,Mg^(2+)/Ca^(2+)的比值均>0.09,表明扬尘源主要受人为源影响;源解析结果显示PM_(2.5)主要受二次源影响,2022年采暖期与2021年采暖期相比,石家庄市PM_(2.5)浓度升高主要受工业及工业燃烧源、扬尘源、生物质燃烧源、民用燃烧源污染物排放增加影响,其中冶炼/铸造、电力、生物质锅炉排放污染物是PM_(2.5)浓度升高的主要影响因素。研究结果可为石家庄市开展针对性大气污染源管控、促进环境空气质量持续改善提供有益参考。

2022年包头市两城区大气PM_(2.5)中水溶性离子污染特征及源解析

目的分析包头市东河区及青山区两城区大气PM_(2.5)中水溶性离子的污染特征及源解析。方法于2022年全年每月10-16日及雾霾天在包头市东河区及青山区两个监测点采集大气PM_(2.5)样品,利用离子色谱法检测大气PM_(2.5)中5种水溶性离子(SO_(4)^(2-)、NO_(3)^(-)、Cl^(-)、F^(-)、NH_(4)^(+))的质量浓度;运用硫氧化率(sulfur oxidation ratio,SOR)、氮氧化率(nitrogen oxidation ratio,NOR)判断大气中SO_(2)和NO_(2)的二次转化情况;运用[NO_(3)^(-)]/[SO_(4)^(2-)]比值判断大气污染主要是固定污染源还是移动污染源。结果东河区和青山区监测点大气PM_(2.5)中SO_(4)^(2-)、NO_(3)^(-)、Cl^(-)、F^(-)、NH_(4)^(+)质量浓度M(P 25,P 75)分别为3.282(2.055,4.620)、1.510(0.747,3.284)、0.916(0.268,1.750)、0.228(0.097,0.473)、1.553(0.829,3.019)μg/m^(3)和2.856(1.720,4.963)、1.451(0.747,2.940)、0.679(0.171,1.860)、0.177(0.076,0.423)、1.408(0.672,2.272)μg/m^(3);东河区大气PM_(2.5)中硫氧化率(SOR)第一季度最高,青山区第三季度最高;东河区和青山区大气PM_(2.5)中氮氧化率(NOR)均以第一季度最高;东河区和青山区全年[NO_(3)^(-)]/[SO_(4)^(2-)]比值分别为0.49和0.48。结论包头市两城区大气PM_(2.5)中5种水溶性离子污染水平有一定差异,固定污染源为本市大气污染的主要污染源。

大气颗粒物中水溶性离子的在线捕集与提取装置

大气颗粒物对空气质量、人体健康和气候变化有重要影响.水溶性离子是其重要组成部分,监测其浓度变化对于大气污染治理至关重要.但在一些采样环境艰苦的背景区域,需要稳定环境、充足电力和水源保障的在线离子分析仪很难满足监测需求.为了在小体积、低能耗条件下实现大气颗粒物中水溶性离子的高时频在线捕集和前处理,自主研发了一种基于膜累积采样法的系统和装置.该装置实现了样品采集和前处理的自动化、连续化,操作简单,制备高效,并对环境条件要求低.通过该装置,可以获得水溶性离子组分浓度的高时频变化规律,对于认识污染进程中排放源贡献和形成机制具有重要作用.

疫情前后长沙市PM_(2.5)水溶性离子污染特征及潜在源区分布

利用2019年11月1日-2020年2月29日长沙市六种常规大气污染物(PM_(2.5)、PM_(10)、NO_(2)、SO_(2)、O_(3)及CO)及PM_(2.5)组分数据分析了长沙市疫情前后大气污染物浓度及气象条件变化、PM_(2.5)水溶性离子污染特征、PM_(2.5)传输路径和潜在源区。结果发现:各大气污染物受疫情影响浓度降幅范围为14.3%~64.4%,NO_(2)降幅最大;疫情前后气象条件基本一致,本地排放减少是造成污染物浓度大幅下降的主要原因;疫情期间SNA浓度显著下降,NO_(3)^(-)浓度降低尤为明显,移动源影响明显减少;SOR、NOR出现不同程度上升,颗粒物二次转化显著。疫情前后PM_(2.5)高值由外来传输转为本地,污染方位位于西北方向;基于后向轨迹分析,正常生产期间气流轨迹以北方为主,但PM_(2.5)浓度受东南方向的福建影响显著,疫情期间,PM_(2.5)受湖南-湖北-江西交界处气流影响显著;基于潜在源分析,正常生产期间PM_(2.5)潜在源区以湖南、湖北及广东为主,疫情期间潜在源区主要以省内传输为主。

邯郸市大气污染过程PM_(2.5)中水溶性离子特征与来源解析

为研究邯郸市污染过程大气PM_(2.5)中水溶性离子浓度特征与来源,于2021年10—12月采集了大气PM_(2.5)样品,并结合温度、相对湿度等气象因素以及气态污染物(SO_(2)、NO_(2))浓度对水溶性离子进行分析.结果表明,采样期间PM_(2.5)浓度范围为(41.34—216.96)μg·m^(−3),浓度均值(111.12±38.6)μg·m^(−3);TWSII(总水溶性离子)质量浓度为(56.08±24.26)μg·m^(−3),其中主要离子物种SNA(SO_(4)^(2−)、NO_(3)^(−)、NH_(4)^(+))在TWSII中占比89.48%;PM_(2.5)昼、夜浓度均值接近,其中NO_(3)^(−)、NH_(4)^(+)、SO_(4)^(2−)、Ca^(2+)、Na^(+)和Mg^(2+)的浓度白天高于夜晚,Cl^(−)、K^(+)和F^(-)等离子则是夜晚浓度较高;AE/CE(阴阳离子电荷当量比)昼、夜比值分别为1.12、1.16,说明大气气溶胶呈酸性;依据相关性分析判断各个离子间的结合方式,NH_(4)^(+)与NO_(3)^(-)、SO_(4)^(2-)之间具有显著相关性,结合经验公式计算结果确定铵盐主要存在状态为(NH_(4))_(2)SO_(5)和NH4NO_(3);采样期间SOR、NOR值分别为0.38、0.33(白天为0.38、0.38,夜间为0.37、0.28),说明存在明显的SO_(2)和NO_(2)二次转化过程,且NO_(3)^(−)/SO_(4)^(2−)比值为1.88,说明移动源(机动车尾气排放)对于PM_(2.5)的贡献大于固定源(燃煤);主成分分析结果表明,PM_(2.5)水溶性离子主要来源有二次转化、生物质燃烧、固定源(燃煤)和扬尘源;后向轨迹模型中聚类分析得出,外部污染传输持续存在,整个采样过程中主要污染气团来源均为来自于偏西方向的短距离传输.

河南省冬季PM_(2.5)水溶性离子及污染特征研究

为了解河南省多个城市间PM_(2.5)中水溶性离子组成及污染特征,研究选取2020年12月至2021年1月四个城市空气自动监测点位的PM_(2.5)水溶性离子进行监测和分析,并结合了水溶性离子浓度占比、NO_(3)^(-)与SO_(4)^(2-)比值、SOR和NOR转化率、主成分分析及后向轨迹分析等方法进行探究。结果表明,离子浓度整体上呈现NO_(3)^(-)>NH_(4)^(+)>SO_(4)^(2-)>Cl^(-)>F^(-)>K^(+)>Ca^(2+)>Na^(+)>Mg^(2+)的特征,二次离子(NO_(3)^(-)、NH_(4)^(+)和SO_(4)^(2-))是主要离子成分,累计占比为81.36%~88.10%;NO_(3)^(-)与SO_(4)^(2-)比值大于1,以移动源(机动车尾气)污染为主;SOR平均值为0.28~0.36,NOR平均值为0.22~0.63,硫氧率和氮氧率二次转化程度高,相对湿度与SOR和NOR值相关性较好;冬季河南省各点位主要受西北季风的控制。

离子色谱法同时测定土壤中7种水溶性阴离子

利用ECO-IC离子色谱仪,选择A5-250阴离子分离柱及A5保护柱,采用化学抑制器降低背景电导率,电导检测器检测。通过对流动相配比及进样量等色谱条件进行改进优化,采用4.5 mmol/L Na_(2) CO_(3)和1.2 mmol/L NaHCO_(3)混合溶液为流动相,流速为0.7 mL/min,进样量为25μL时,以标准色谱图各组分保留时间定性,色谱峰面积外标法定量,建立了一种快速准确的离子色谱法在13 min内同时测定土壤中F-、Cl-、Br-、NO_(2)-、NO_(3)-、PO 43-和SO_(4)^(2-)7种阴离子含量的方法,方法线性相关性好(r>0.999)、检出限低(0.14~1.84 mg/kg)、精密度高(0.47%~4.6%),有证标准物质测定结果在其标准值范围内,测量结果相对误差为-8.3%~7.9%,加标回收率为89.0%~108%,方法简单、快速、准确,适合批量土壤样品中阴离子的检测,具有重要的应用价值。

山西省榆次区干沉降水溶性阴离子的化学特征

为了解山西省榆次区大气干沉降中水溶性阴离子的化学组成及时间变化特征,采集榆次区2022年4月至2023年3月大气干沉降样品,利用相关性分析及HYSPLIT后向轨迹模式探讨干沉降中水溶性离子的化学特征及来源。结果表明,榆次区干沉降水溶性阴离子月平均浓度为846.158μg/g,通量日平均值为589.7μmol/(m 2·d),季节变化为冬季>秋季>春季>夏季;PM 2.5/PM 10和NO 2/SO 2佐证了扬尘和燃煤对榆次区环境污染及离子浓度的贡献率;干沉降阴离子的浓度变化受到降水及本地气团的影响。

榆林窟大气颗粒物中水溶性离子化学特征及来源分析

本试验以榆林窟可吸入颗粒物(PM_(10))为研究对象(2022年8月至2023年6月),重点考察其水溶性离子的污染特征,并对污染来源进行简要分析。研究表明,榆林窟PM10中9种水溶性离子浓度的排序为SO_(4)^(2-)>Ca^(2+)>Cl^(-)>NO_(3)^(-)>Na^(+)>K^(+)>Mg^(2+)>NH_(4)^(+)>F^(-);SO_(4)^(2-)、Ca^(2+)、Cl^(-)、NO_(3)^(-)和Na^(+)占离子总量的92.8%;硫氧化率(Sulfur Oxidation Rate,SOR)和氮氧化率(Nitrogen Oxidation Rate,NOR)年均值说明PM_(10)中SO_(4)^(2-)和NO_(3)^(-)主要为二次转化。因子分析表明,PM_(10)中水溶性离子主要来源于盐渍土扬尘、榆林窟崖体扬尘和二次气溶胶。

春节期间烟花爆竹燃放对PM_(2.5)水溶性离子的影响

对2021年2月13日18日(农历腊月二十二-次年正月初七)时段内湖南省益阳市、岳阳市、长沙市、株洲市常规参数及PM_(2.5)水溶性离子进行监测,研究春节期间四城市的PM_(2.5)与水溶性离子变化趋势及烟花爆竹燃放对PM_(2.5)和水溶性离子的影响。结果表明,PM_(2.5)浓度变化趋势在春节期间呈“前期高、后期低”的特点,四城市中的峰值出现在长沙市12日3:00,浓度高达461μg/m^(3);受烟花爆竹燃放影响,在PM_(2.5)水溶性离子中,SO_(4)^(2-)、Mg^(2+)、Cl^(-)、K^(+)浓度与占比高值时段与烟花爆竹集中燃放时段对应,在相关性分析中,4种水溶性离子在春节期间相关性系数均在85%以上;烟花爆竹燃放对株洲市PM_(2.5)的贡献最大,贡献值和贡献率分别为3778.44μg/m^(3)、88.51%。