武安市PM2.5及其二次水溶性无机离子污染特征和区域来源解析

武安市是以钢铁立市的典型重工业城市.为研究武安市PM2.5的污染特征和区域来源解析,对武安非采暖期(2018年10月)和采暖期(2019年1月)进行大气PM2.5样品的采集和组分测试,并利用CAMx-PSAT模型模拟结果分析区域源排放对武安PM2.5及其二次水溶性无机离子(SO2-4、NO3-、NH4+)的质量浓度贡献.测试结果表明,武安PM2.5污染严重,平均质量浓度为113.5μg/m3,采暖期PM2.5污染水平高于非采暖期;SO2-4、NO3-和NH4+的平均质量浓度占PM2.5总质量浓度的41.1％,是PM2.5重要组成部分;SO2-4、NO3-和NH4+质量浓度表现为采暖期高于非采暖期;NO3-与SO2-4质量浓度比值在采暖期和非采暖期均小于1,表明燃煤烟尘等固定源贡献相对较大;随着PM2.5污染等级的升高,SO2-4、NO3-和NH4+质量浓度明显增大,达到重污染天时,SO2-4、NO3-和NH4+质量浓度增至最高.模拟结果显示,武安城区PM2.5污染是由本地污染源排放和外来污染物区域传输共同作用的结果,本地污染源排放占主导地位;冶金源排放对PM2.5、NO3-和SO2-4质量浓度贡献影响最大;农业源排放是NH4+质量浓度的主要污染来源;采暖期的居民源排放对PM2.5和SO2-4、NO3-、NH4+质量浓度贡献率相比于非采暖期出现大幅度增加.外来工业源和机动车源对武安PM2.5质量浓度贡献较为突出.     

济南市大气细颗粒物水溶性组分及大气传输的研究

采用大流量采样器,于2004年11月至2005年9月对济南市城区细颗粒物PM2.5进行了研究测试,对其水溶性离子成分和pH值进行了分析.结果表明,济南市PM2.5污染严重,超标率达93.6%,超标倍数为1.20-5.72,呈略酸性.水溶性离子占PM2.5质量的49.81%,其中SO4^2-,NH4^＋,NO3ˉ是水溶性离子的主要组分,各占PM2.5质量的20.88%,12.01%和10.94%,主要以（NH4）2SO4和NH4NO3形式存在.72 h后推气流轨迹和簇分析表明起源于济南西北方向（俄罗斯,蒙古国,中国北部）且运动速率较低的气溶胶长距离传输能够加重济南细颗粒污染水平.     

杭州市PM10水溶性离子特征及源解

可吸入颗粒物(PM10)是大气的主要污染物之一,对其进行控制有助于改善空气质量。2018年12月至2019年11月在杭州市采集PM10样品,分析样品中水溶性无机离子的组成特征及其季节变化规律,并通过潜在源贡献因子法（PSCF）、浓度权重轨迹分析法（CWT）、相关性分析和PMF模型等方法探讨PM10中水溶性无机离子的来源。结果表明:PM10年均质量浓度为（105.97±50.01）μg/m3,低于国家二级标准;受季风气候影响,PM10季平均质量浓度在冬季最高,夏季最低;PM10中各离子质量浓度由大到小排列为NO-3>SO■>NH+4>Ca2+>Na+>Cl->K+>Mg2+;NO-更多     

济南市灰霾期大气复合污染特征分析

采用济南市蓝翔技校、泉城广场、建筑大学和跑马岭4个点位SO2、NO2、PM10 、PM2.5、PM1和O3等的监测,数据,研究了济南市灰霾期大气污染物的污染特征.结果表明:灰霾天气下,各类大气污染物浓度均有不同程度的增加,且PM2.5、PM1较其它大气污染物浓度增幅较大,济南市PM2.5占PM10的60.3％,PM1占PM2.5的65.7％,说明济南市大气细粒子对灰霾的贡献率最大.典型灰霾天气下,大气颗粒物污染呈现出“南部山区好于城区、城区好于城乡接合部”的分布特征.市区VOCs与PM10、PM2.5、SO2、NO2均呈显著正相关,而O3与SO2、NO2呈显著负相关,这与光化学反应有关.     

石家庄市冬季大气中TSP,PM10,PM2.5污染水平研究

为研究石家庄市冬季大气颗粒物污染特征,于2013年2月采集TSP,PM10,PM2.5样品,用重量法分析其质量浓度,并对其相关性进行分析.结果表明,用环境空气质量标准（GB 3095-2012）来衡量,石家庄市冬季大气颗粒物TSP,PM10和PM2.5的日均浓度超标率分别为57.9％,82.9％和81.6％;超标倍数分别为1.28,1.86和2.24倍,超标情况严重;TSP与PM10和PM10与PM2.5相关系数分别为0.748 9和0.760 4,相关性较好;ρ（PM10）/ρ （TSP）平均值为0.74,ρ（PM2.5）/ρ（PM10）平均值为0.61,表明PM10和PM2.5污染严重.     

大气颗粒物时空分布特征及影响因素

目的研究城市空气污染现状以应对日益严重的城市空气污染问题．方法以某市为研究区域,市城区以及邻县的大气颗粒物为研究对象,分别于采暖季、风沙季、非采暖季每个季度连续6天对TSP、PM小PM2.5,样品进行有效同步采集,对该市大气颗粒物质量浓度的时空分布特征和影响因素进行了分析．结果该市空气大气颗粒物污染以PM2.5,的污染最为严重,PM2.5,最大超标倍数为3．6倍．结论该市大气颗粒物的平均质量浓度变化特征为采暖李质量浓度〉风沙季质量浓度〉非采暖季质量浓度,TSP、PM10和PM2.5,质量浓度与风速呈现负相关性,PM10和PM2.5质量浓度与湿度呈现正相关性,TSP质量浓度与湿度呈现负相关性,能见度与三个粒径的颗粒物浓度均呈现负相关性．     

柴油发动机颗粒排放物分析及来源解析

针对上海柴油机股份有限公司生产的各类型柴油机,按十三工况法采集颗粒物样品.采用离子色谱法对10种常规无机离子(Na+、K+、ca2+、Mg2+、NH4+、SO42-、NO2-、NO3-、F-、Cl-)的含量进行了检测.检测结果表明,硫酸根离子的质量分数普遍偏高.为9.252%-13.989%.N系阴离子的排放变化趋势与气体污染物NOx的比排放趋势基本相同.利用气质联用中的全扫描方式分别检测了柴油机排气微粒SOF(Soluble Or-ganic Fraction)组分,对照柴油组分分析了颗粒物组分的来源.柴油机排气颗粒物中SOF的最大组分为烷烃,质量分数为60.5%且大部分为直链烷烃:其次是酚类、酯类、醇类及其衍生物,质量分数为25.2%,此外还有部分芳香烃,质量分数为14.3%,主要为萘族和菲族芳香烃,来源于未燃柴油.     

采暖季北京市主要大气污染物变化特征

为研究采暖季北京市主要大气污染物变化特征,收集北京市35个自动空气监测站点2013年11月至2014年4月上半月6种大气污染物的小时浓度均值,分析了其时间变化规律,并采用地理信息系统分析了污染物的空间分布特征.北京市采暖期间CO、NO2、SO2、O3、PM2.5和PM10的平均质量浓度分别为2.62 mg/m3、64.05μg/m3、50.52μg/m3、26.39μg/m3、118.61μg/m3和126.05μg/m3,其中：NO2的月均质量浓度变化较小;SO2和颗粒物的最高月均质量浓度都出现在2月;CO月均质量浓度呈现稳步下降的趋势;O3月均质量浓度则逐步上升. PM2.5、PM10、NO2和SO2的质量浓度日变化均呈双峰双谷型.对照点及区域点的O3质量浓度最高,其他种类污染物最高质量浓度出现在交通控制点.北京市大气污染物除O3外都呈现出南部质量浓度较高、向北部逐步递减的特点,O3在城区的质量浓度明显低于其他区域.     

北京市采暖期大气中PM_(10)和PM_(2.5)质量浓度变化分析

对北京市2003年11月至12月间供暖期中大气悬浮颗粒物污染状况作了较详细的监测.数据表明,北京市的这段时间,其PM10和PM2.5质量浓度因日因月而异,其中PM10平均质量浓度为253.1μg/m3,超过国家二级标准(1996)1.9倍,PM2.5的变化幅度在8.9-276.2μg/m3之间,其平均值为145.2μg/m3,超过1999-2000年监测数值38.4％;其污染源和影响因素之间关系的研究表明:在供暖期间,温度、湿度和风速对PM10和PM2.5的累积和消散也起着至关重要的作用.     

武汉市冬季灰霾期PM_(2.5)中水溶性无机离子的特征

2018年1月,利用颗粒物采样器采集武汉市大气PM_(2.5)样品并进行水溶性无机离子(F~-、Cl~-、NO_3~-、SO_4~(2-)、Na~+、NH_4~+、K~+、Mg~(2+)、Ca~(2+))的分析.结果表明,NO_3~-、SO_4~(2-)、NH_4~+是PM_(2.5)中最主要的3种水溶性无机离子,除Mg2+与Ca2+外,PM_(2.5)与WSIIs(水溶性无机离子)之间的相关性显著,且移动源贡献占主导地位.阴阳离子平衡表明武汉市冬季灰霾期PM_(2.5)呈中性或弱酸性.通过混合单粒子拉格朗日综合轨迹模式模拟并采用分层聚类得出了4种主要的后向气流轨迹及相应的PM_(2.5)和水溶性离子浓度,结果表明区域传输对此次灰霾期影响较大.     

济南城区大气PM2.5、PM1.0的污染特征及大气传输

为研究华北平原PM_2.5、PM_1.0的污染特征,于2014年10月至2016年6月在济南城区使用中流量采样器对大气颗粒物样品进行采集,利用离子色谱、碳气溶胶分析仪测定了颗粒物中的水溶性无机离子成分和碳组分。结果表明:济南城区冬季大气细颗粒污染较重,二次离子SO₄^2-、NO₃^-和NH₄⁺是PM_2.5、PM_1.0最主要的水溶性无机离子,且更易富集在PM_1.0中。有机碳和元素碳的质量浓度表现为春夏低,秋冬高;二次有机碳的质量浓度在冬季明显升高,且大多分布在粒径>1 μm的颗粒物中。72 h后向气流轨迹表明,来自河北、内蒙古的长距离传输与山东地区的局地传输对济南大气中PM_2.5和PM_1.0的离子质量浓度有重要影响。济南冬季的消光系数高达789.13 Mm^-1, PM_2.5中的二次粒子NH₄⁺、SO₄^2-和NO₃^-与消光系数的相关性较高,是使大气能见度降低的主要因素。     

荆门市“十三五”期间空气质量分析及应对措施

通过收集荆门市“十三五”期间5个国控监测点的大气监测数据,分析荆门市大气质量变化趋势及污染成因。结果表明：荆门市空气污染的主要来源为颗粒物（PM2.5和PM10）,两者对城市空气污染总体贡献率超过50%;其次为O3,贡献占比在13% - 23%之间,污染物的年均负荷系数顺序分别为：PM2.5＞PM10＞O3＞NO2＞CO＞SO2。荆门市SO2、NO2、CO和O3年均值均低于国家《环境空气质量标准》（GB3095-2012）二级标准限值,除2020年的PM10年均值达标之外,PM2.5和PM10均超国家二级标准限值。其中,SO2和CO两种污染物季节变化不明显,而PM2.5、PM10、NO2和O3四种污染物呈现明显季节变化趋势。本文提出的对策建议对我国城市大气环境管理具有一定的参考价值。     

西安市PM2.5污染水平时空分布特征及其成因分析

在研究西安市2013年1—4月份的PM2.5污染水平的基础上,对PM2.5质量浓度逐日变化规律和各月份分布情况进行分析,结果显示西安市1—3月份的PM2.5污染较为严重且质量浓度值震荡性显著,4月份PM2.5质量浓度值相对偏低且较平稳。然后通过每个观测点统计各级别AQI出现的频率,描述每个观测点的污染状况,计算AQI指标各监测物质的相关性矩阵,结果显示PM10与PM2.5的相关性最大,CO、SO2和NO2与PM2.5呈显著正相关,结合西安市的实际情况分析PM2.5指标的成因。     

唐山夏季PM2.5污染特征及来源解析

选取唐山市有代表性的4个监测点:唐山工业区(钢铁冶金工业)、唐山丰南(经济开发区)、唐山监测中心站(居民区)、唐山大学城(大学区),于2012年7月连续1个月采集PM2.5样品;通过分析PM2.5的元素和水溶性组分,研究了唐山市PM2.5污染特性,并应用正交矩阵因子分解法(PMF)对PM2.5来源进行了解析.结果表明:唐山夏季PM2.5平均质量浓度为97μg/m3;4个功能区PM2.5质量浓度空间变化为工业区>经济开发区>大学区>居民区.工业区和经济开发区Fe、Pb、Mn元素富集程度明显高于其他区域.大学区受周边建筑活动影响较大,PM2.5样品中Al浓度最高.监测中心和丰南区采样点紧邻交通干线,PM2.5受机动车影响明显高于其他区域.唐山夏季二次无机气溶胶占PM2.5的47.7%,高温度、高湿度有利于二次无机气溶胶的生成,SO2转化率(SOR)为0.57,NO2转化率(NOR)为0.39.夏季PM2.5主要来源有金属冶金工业,建筑尘、燃煤尘及其他无组织尘,机动车,水泥建材及玻璃陶瓷行业,外来颗粒物区域性传输也是导致PM2.5污染的重要原因之一.     

北京市采暖期大气中PM10和PM2.5质量浓度变化分析

对北京市2003年11月至12月间供暖期中大气悬浮颗粒物污染状况作了较详细的监测.数据表明,北京市的这段时间,其PM10和PM2.5质量浓度因日因月而异,其中PM10平均质量浓度为253.1μg/m3,超过国家二级标准(1996)1.9倍,PM2.5的变化幅度在8.9～276.2μg/m3之间,其平均值为145.2μg/m3,超过1999～2000年监测数值38.4%;其污染源和影响因素之间关系的研究表明在供暖期间,温度、湿度和风速对PM10和PM25的累积和消散也起着至关重要的作用.     

杭州市PM2.5中水溶性离子的污染特征研究

为全面了解杭州市PM_2.5中水溶性离子的污染特征及其来源,于2014年10月—2015年9月在杭州市2个采样点采集了PM_2.5样品,运用离子色谱法对PM_2.5中的水溶性离子进行了分析.结果表明:PM_2.5中9种水溶性离子的年均质量浓度为46.63μg/m³,占PM_2.5质量浓度的54.97%.主要离子Cl^-,NO₃^-,SO4^2-,NH₄⁺质量浓度季节变化明显,表现为冬季>秋季>春季>夏季.SOR值和NOR值说明杭州市大气中二次颗粒明显存在,并且SO₂的二次转化率大于NO₂的二次转化率.因子分析表明:二次气溶胶、道路扬尘、建筑扬尘和工业排放是采样期间杭州市PM_2.5的主要来源.     

基于银川市大气颗粒物组分网观测的夏季沙尘污染过程分析

利用银川市大气颗粒物组分监测网在线观测数据,分析了2018年7月沙尘天气下不同粗细颗粒物(TSP,PM_(10),PM_(2.5),PM_1)的质量浓度变化趋势,PM_(2.5)中的水溶性离子、金属元素、有机碳(OC)和元素碳(EC)的质量浓度变化趋势和污染来源,及本次沙尘过程区域污染传输情况。结果表明,7月14—18日受沙尘天气过境影响,TSP,PM_(10)的小时质量浓度均在15日10:00达到了峰值,分别为2 692,2 173μg/m~3,PM_(2.5)的小时质量浓度在15日9:00达到了峰值,为608μg/m~3,PM_1的小时质量浓度峰值出现在7月16日15:00,为54.2μg/m~3;7月沙尘期PM_(2.5)中水溶性离子日均质量浓度由大到小排序为Ca~(2+)SO_4~(2-)NH_4~+Mg~(2+)Na~+K~+NO_3~-,Ca~(2+)日均质量浓度增幅最大,升高16.2倍,PM_(2.5)中金属元素日均质量浓度由大到小排序为CaFeKMnPbCrZnVTiCuNiAs,Ca日均质量浓度为31 945.6 ng/m~3,PM_(2.5)中有机碳和元素碳的日均质量浓度分别为7.22,1.09μg/m~3,比值为6.6。后向轨迹图和气溶胶激光雷达消光图显示,本次沙尘污染是由外来源输入的颗粒物沉降和本地地面扬尘叠加共同造成。     

城市灰霾与空气细颗粒物质量浓度水平的关系

为说明灰霾天空气中PM2.5的质量浓度与能见度的相互关系,对2007—2009年环境空气自动站连续自动监测数据进行分析。结果表明,PM2.5质量浓度上升时,大气能见度下降。空气因PM2.5的污染造成的大气能见度在3～10km,PM2.5质量浓度≤0.010mg/m3能使大气能见度〉10km。应采取相应措施对空气污染加以控制,提高大气能见度。     

华北城市PM_(2.5)、PM_(10)污染水平及两者相关性研究

采用β射线吸收法对华北城市大气环境质量进行连续监测,监测发现:夏、秋、冬三季污染整体相对严重,秋季污染较轻。PM2.5和PM10平均浓度的日变化表明:对人体危害较大的PM2.5占PM10的比重较大,平均达到75.6%,且PM2.5浓度和PM10浓度呈极显著线性关系。无降雨降雪大风等特殊天气下,三种气象参数对大气细颗粒污染物的影响由高到低排列为:湿度风速温度。     

衡阳市PM2.5污染特征及影响因素相关性分析

[目的]了解衡阳市PM2.5的时空分布特征及影响因素,为衡阳市科学防控PM2.5污染提供理论依据.[方法]采用Pearson相关性分析,探究衡阳市PM2.5与气象因素、社会经济因素及其他污染因子之间的相关关系.[结果]衡阳市PM2.5浓度中心城区高于其他县市区,每年12月至次年1月出现浓度高峰;衡阳市PM2.5浓度与平均气压、平均气温、日照时数、平均风速和降水量均有显著相关关系,相关度依次为0.874、-0.841、-0.547、-0.546和-0.338,与平均湿度相关关系不明显;社会经济因素与衡阳市PM2.5浓度的相关关系不明显;衡阳市中心城区PM2.5浓度与PM10、CO、NO2、SO2和O3浓度均有显著相关关系,相关度依次为0.953、0.873、0.861、0.774和-0.565.[结论]在防控衡阳市PM2.5污染时,应当结合时空分布特征、气象条件等合理制定防控措施,并与其他污染物联防联控.