《南京市一次霾污染过程中水溶性离子分布特征》

  • 来源专题:农业立体污染防治
  • 编译者: 季雪婧
  • 发布时间:2019-06-28
  • 使用MARGA离子在线分析仪ADI 2080对2017年12月27日~2018年1月5日南京市PM2.5化学组分进行连续采样分析,结合气象要素和大气环境监测数据,探讨了霾污染过程中水溶性离子的时间分布特征及其来源特征.结果表明:霾日中南京水溶性离子浓度为121.41μg/m3,是洁净日的3.2倍.霾污染过程中水溶性离子平均浓度大小顺序为NO3- > SO42- > NH4+ > Cl- > K+ > Ca2+ > Mg2+,SNA离子占总水溶性离子浓度的91.97%.霾日中水溶性离子日变化均为三峰型,洁净日中Cl-、SO42-和NH4+的日变化为单峰型,Ca2+为双峰型,K+、Mg2+为三峰型.随着空气污染状况的加重,总水溶性离子在PM2.5中的占比不断减少,空气质量为优时占比95.93%,严重污染时为63.25%.霾日中随着污染加重,NH4+占总离子的比例稳定在23%左右,SO42-占比缓慢减小,NO3-占比不断增大.NOR、SOR的日变化在霾日呈双峰型分布,洁净日则较为平稳.观测期间的水溶性离子主要来源有二次转化、煤烟尘、扬尘以及生物质燃烧.

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    • 利用三维超声风速计资料和气溶胶资料,对2017年1月28日岳阳大雾天气近地表层风场和湍流变化特征进行了分析,得出了若干结论。主要结论如下:(1)在严重污染过程发生前130分钟左右(1月28日0150LST),水平风速、垂直风速和风切变均为零,大气保持稳定。(2)湍流强度(IV)在重污染开始和结束前表现出异常信号。I v异常值在重污染开始前130分钟为4.15,在重污染结束前180分钟为3.24(1月28日凌晨9点)。(3)在重污染发生前130分钟,湍动能和动量通量下降到0.0m 2/s 2。湍流异常信号的发生时间与平均物理量之间有很好的一致性。本文着重分析了大雾的形成、发展和消散过程中边界层湍流的异常特征。通过上述分析,发现了严重霾的发生和消散的异常信号。本文的目的是加深对强霾天气的认识,为其预测提供科学依据。.
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    • 发布时间:2023-10-26
    •      利用城区环境空气在线高时间分辨仪器对2022年1月周口市大气常规污染因子、细颗粒物中水溶性离子等进行观测分析.结果表明,二次无机气溶胶(SNA)、碳质气溶胶(CA,包括有机碳OC和无机碳EC)以及重构后的地壳物质(CM,如Al2 O3、SiO2、CaO和Fe2 O3等)是PM2.5中含量前三的组成,占比分别为61.3%、24.3%和9.72%,SNA、CA、CM和二次有机气溶胶(SOA)浓度均随AQI升高而升高.1月硫氧化率(SOR)和氮氧化率(NOR)分别为0.53和0.46,SO42-和NO3-增长速率[μg·(m3·h)-1]分别为0.027(-5.89~9.47,下同)和0.051(-23.1~12.4).重污染时段SO42-和NO3-增长速率分别为0.13 μg·(m3·h)-1和0.24 μg·(m3·h)-1,较月均值高4.8倍和4.7倍.1月整体SOR大于NOR,但由于气态前体物浓度和相对湿度变化等影响,NO3-增长速率约是SO42-的1.8倍,重污染日NO3-增长速率显著高于SO42-.高AQI和高湿度时段SOR、NOR、SNA和SOA浓度均高于低AQI和低湿时段,大气氧化性Ox(NO2+O3)随湿度增加而下降.SOA夜间浓度高于白天,夜间浓度随湿度增加幅度大于白天,SNA昼夜浓度差异不显著随湿度有缓慢增加.结合周口本地情况,在低温、高湿和低风速条件下,需重点关注SNA气态前体物排放,加强对SO2和NO2主要排放源如移动源和燃煤源提前管控,可降低冬季大气重污染峰值.