近年来随着经济总量高速攀升, 工业化和城市化水平提高, 我国大气环境受到了严重破坏, 进而爆发出一系列的空气污染问题, 其中, PM2.5污染问题最为突出.PM2.5不仅成分复杂(Jiang et al., 2019;Zhang et al., 2020a), 而且还扮演着其他污染物载体的角色, 会破坏大气环境、损害人体健康.研究证实, 无机水溶性离子可以通过影响气溶胶的吸湿性、改变降雨的酸碱度, 使大气能见度下降, 破坏地球辐射平衡(Feng et al., 2018;Liu et al., 2019).长期呼吸受污染的空气, 人体呼吸及心血管系统会受到严重伤害, 增高肺部和心脏等器官的患病率(陈泉等, 2019;陈熙勐等, 2019;张艺璇等, 2020), 其中对易感人群的影响更为深远(Miller et al., 2018).
当前人们对PM2.5中水溶性成分的特征及来源等方面的关注度非常高, 如刘晓迪等(2018)对济南市夏季和冬季PM2.5中含碳物质进行了分析, 得出夏季二次污染程度比冬季更为严重的结论;衣雅男等(2019)对聊城市冬季PM2.5中水溶性物质的昼夜变化和来源进行研究, 发现SNA(SO42-、NO3-和NH4+)为颗粒物中的主要离子, 污染程度夜间更高, 污染源主要为机动车尾气、二次氧化和生物质燃烧;黄含含等(2020)研究了西安市PM2.5中主要离子的存在形式, 阐明NH4+在四季分别与SO42-、HSO4-(春季)、SO42-、HSO4-(夏季)、NO3-、SO42-(秋季)和NO3-(冬季)结合存在.上述研究表明, 地理位置、城市结构和气象条件的差异会使PM2.5中水溶性离子的季节特征、组成成分和污染来源也相应发生改变(Huy et al., 2020;Zhang et al., 2019a;Zhang et al., 2020b).
大气环境质量与公众的生存环境和生活品质密切相关, 与城市的发展前景和社会形象紧密相连, 它已不是单一的空气质量问题, 而是关乎生态环境、社会发展和人类生存的综合性问题.长三角地区的大气环境质量受到社会各界的广泛关注, 如马红璐等(2020)对宿迁市大气颗粒物中水溶性离子间的结合形态和污染来源进行了研究;吴丹等(2017)研究了杭州市气溶胶中水溶性离子的污染特征及其对能见度的影响;王念飞等(2016)对苏州市PM2.5中水溶性离子组成及季节变化的进行了研究.南京地区作为长三角地区南北连接的重要枢纽城市之一, 人口集中, 交通发达, 近年来复合型大气污染愈发严重(张晓茹等, 2016;Xiao et al., 2019), 其大气颗粒物污染问题不容忽视.为了有效控制南京地区大气颗粒物污染, 需要了解大气颗粒物的主要化学组成、污染物的主要来源及各污染源对PM2.5的贡献程度.只有准确地解析到气溶胶的组成、来源及演化过程, 才能有效控制甚至降低当地由气溶胶产生的污染.目前有关南京地区的研究时间较久远且多集中在个别季节或污染过程的PM2.5组分特征和来源等方面, 缺乏针对南京江北新区近年来完整时段PM2.5中水溶性离子的季节特征和来源解析的相关研究.因此, 本研究结合当地的气象条件对南京江北新区2019年4个季度的PM2.5样品进行分析, 揭示PM2.5中水溶性离子的质量浓度、组成结构、季节特征及其污染来源, 以期为厘清当地大气颗粒物理化特征和污染成因提供科学依据.
2 材料与方法(Materials and methods) 2.1 样品采集本研究采用TH-150C智能中流量大气颗粒物采样器(武汉市天虹仪器表有限责任公司, 流量为0.1 m3·min-1)在南京信息工程大学气象楼楼顶(31.21°N, 118.72°E)收集PM2.5样品.采样点(图 1)约3 km处为扬子化工园区, 东侧约500 m处为江北快速路, 西侧约300 m处为居民区, 且观测站点附近有少量农业生产, 研究区域内的空气环境具有一定代表性.
本研究采样膜为石英纤维滤膜(直径90 mm, Whatman), 需经过450 ℃焙烧4 h, 恒温恒湿平衡24 h(温度25 ℃, 湿度40%)方可使用.在2019年5月1-31日、7月1-31日、11月1-30日、12月1-31日4个时间段采集PM2.5样品, 采样时间为每日8:00-次日7:50, 时长约24 h, 共获得有效样品113个.采样膜采样前后使用瑞士Mettler Toledo MX5型微量天平(精度为0.1 μg)称重, 所有样品均用锡纸封装存储在-20 ℃低温冰柜中.采样期间的气态物(SO2和NO2)浓度数据来自于中国环境监测总站.
2.2 化学分析裁取1/4张采样膜放入含有10 mL超纯水的聚乙烯容量瓶(PET)中溶解, 室温下超声提取30 min, 在摇床上振荡1 h, 再超声提取30 min, 静置, 使用10 mL注射器将溶液经0.22 μm微孔滤膜过滤后利用离子色谱仪器(瑞士万通850 professional IC型)分别测定10种水溶性离子(F-、Cl-、NO3-、NO2-、SO42-、K+、Na+、Ca2+、Mg2+、NH4+)浓度.阴离子色谱柱为Metrosep A Supp5-150, 淋洗液为3.2 mmol·L-1 Na2CO3和1 mmol·L-1 NaHCO3混合溶液;阳离子色谱柱为Metrosep C4-150, 淋洗液为5.6 mmol·L-1 HNO3溶液.
2.3 质量控制与保证采样前, 需对采样器的流量和气密性进行检查和校准;对滤膜进行检查, 确保滤膜无破损且无污染;采样过程中, 专人负责定期更换滤膜, 记录好采样器的各项参数, 以防止采样器故障, 从而影响准确性.采样开始前和结束后分别在未启动的采样器中放入1张空白滤膜, 采样时长保持24 h.采样结束后, 空白滤膜和采样滤膜平衡48 h(恒温恒压)后, 再称重.水溶性离子测定前, 确保样品的实际测量值要高于仪器的检出下限.为保证分析时的准确性, 配制10种阴阳离子标准溶液并绘制标准曲线, 标准曲线的可决系数均在在0.999以上.
2.4 PMF模型基本原理PMF(正定矩阵因子分析法)受体模型通常用于确定大气颗粒物中的源贡献.在未知源的情况下, 无需源成分谱, 通过将样本中各物种的浓度数据及其相应的不确定度(UNC)输入EPA PMF 5.0软件中进行解析, 最终计算出因子分布和贡献(Samek et al., 2017a; 2017b).
PMF模型结合颗粒物中污染物数据对PM2.5中水溶性物质进行来源解析, 解析出的各物种残差大都在-3.0~3.0之间.各物质根据信噪比的3个等级(强(>4)、弱(1~4)和差(< 1))进行分类.PMF模型设置每20个基准运行一次, 最终结果为20个基准中的最小Q值的运行结果;其次随机取50个样本并设定R为0.6, 所有引导因子达80%及以上, 则说明基准运行良好;最后选择不同Fpeak值, 运行得出所对应的Q值, 所有dQ结果均小于5%, 则确定基准运行结果中Q值可以接受, 最终确定因子个数和源贡献.
3 结果与讨论(Results and discussion) 3.1 PM2.5浓度水平及季节特征研究期间, 南京江北新区PM2.5的总浓度均值为(78.34±29.64) μg·m-3, 高于年均二级标准浓度限值35 μg·m-3(环境空气质量标准GB3095-2012).与其他城市的分析数据相比较, 低于安阳市2018年的85.81 μg·m-3(孙有昌等, 2020)和郑州市2016年的150.72 μg·m-3(闫广轩等, 2019), 高于太原市2019年的65.50 μg·m-3(任娇等, 2020)和上海市2015年的53.96 μg·m-3(张冬健等, 2018), 说明2019年南京江北新区的颗粒物污染状况依然不容乐观.
图 2为采样期间PM2.5水溶性质量浓度及气象要素的时间分布, 可以看出, 南京江北新区大气颗粒物浓度表现出明显的季节变化特征, 具体为冬季最高(103.46 μg·m-3), 夏季最低(70.71 μg·m-3)且相对平稳, 秋季PM2.5浓度均值(84.98 μg·m-3)高出春季(76.13 μg·m-3)11.6%.其中, 2019年12月2日大气PM2.5浓度日均值最高, 达到223.69 μg·m-3, 超标3倍, 相对湿度为90%, 风速较小(2.6 m·s-1), 污染物扩散速度缓慢, 其二次转化程度相应较高, 导致了严重的空气污染.
整个观测期间, 南京江北新区春、夏两季温度较高, 平均温度分别为22.4 ℃和28.0 ℃, 春季和秋季的温差变化大;春季的相对湿度波动明显, 夏、秋、冬三季的相对湿度相对平稳, 最高相对湿度(91.5%)出现在冬季;同时可以看出, 能见度在春季变化最大, 最高达57560 m;风速变化幅度在春季最高, 夏季趋于平稳, 秋季缓慢上升, 冬季开始急速下滑.
3.2 水溶性无机离子浓度及季节特征研究期间, 南京江北新区PM2.5的浓度变化范围为27.40~223.69 μg·m-3, 总水溶性离子浓度为2.23~81.76 μg·m-3.表 1所示为PM2.5中各水溶性离子浓度的季节变化特征, 可以看出, 10种水溶性离子浓度从高到低顺序为:NO3-(17.27 μg·m-3)>SO42-(10.95 μg·m-3)>NH4+(5.25 μg·m-3)>Cl-(1.16 μg·m-3)>Na+(1.08 μg·m-3)>K+(0.72 μg·m-3)>Ca2+(0.58 μg·m-3)>Mg2+(0.14 μg·m-3)>NO2-(0.04 μg·m-3)>F-(0.03 μg·m-3).其中, 总水溶性离子中89.9%的含量为NO3-、SO42-和NH4+.从季节特征上看, 春、夏、秋、冬4个季节的总离子质量浓度分别为28.43、32.17、36.51和51.75 μg·m-3, 秋、冬季节浓度高, 春、夏季节浓度低, 与PM2.5质量浓度的季节变化趋势一致.冬季大气颗粒物污染最为严重, 秋季次之, 主要是因为秋、冬季污染物排放量较高、降水量较少及大气边界层降低等加速了污染物的积累;而春、夏季空气流通频繁, 降水量大且集中, 对PM2.5具有一定的扩散和清除作用(张云峰等, 2017).从占比上看, 总水溶性离子占PM2.5的年均值为42.7%;季节特征显示冬季略高于夏、秋季, 明显高于春季.冬季的低温条件、稳定的大气层结构、较低的边界层高度有利于污染物的积聚, 导致SNA(SO42-、NO3-和NH4+)浓度偏高.
由图 3和图 4可知, 10种水溶性离子在不同季节具有不同的特征.NO3-浓度的季节特征表现为冬季>秋季>夏季>春季, 冬季浓度是春季的2倍之多;秋季和冬季NO3-在总水溶性离子中的占比均在50%以上, 显著高于春季(42.16%)和夏季(38.17%).NH4+的季节变化趋势与NO3-相仿, 浓度在冬季(7.33 μg·m-3)最高, 春季(3.85 μg·m-3)最低;NH4+在总水溶性离子中的占比在4个季节相差不大.与图 2中气象要素数据结合来看, 冬季温度(4.24 ℃)远远低于春季(22.4 ℃)和夏季(28.0 ℃), 而硝酸盐和铵盐在低温条件下易转化成颗粒态, 温度升高又易挥发至气态, 从而导致其浓度冬季最高.而SO42-浓度夏季最高, 达到13.30 μg·m-3, 秋季最低;由离子占比可知, 春季和夏季SO42-在总水溶性离子中的占比较高, 分别为35.84%和40.86%, 秋、冬季占比较低, 保持在22%左右.原因是夏季温度最高, 相对湿度较高且相对稳定, 高温高湿天气会使SO2分子运动速率加快, 导致光化学反应和液相反应增多, 从而使SO42-产生量也随之增多.Cl-和K+出现夏季浓度最低的现象, 这与南京政府部门控制秸秆燃烧及夏季高温导致Cl-挥发有关. Mg2+和Ca2+为地表和建筑扬尘的标识物(Zhang et al., 2019b), 两者在秋季的浓度高于其他季节.
NH4+是大气颗粒物中含量最丰富的碱性离子, 铵盐的形成大都是NH3与酸性气体(H2SO4、HNO3和HCl)相互作用的结果(高晓梅等, 2012).大气颗粒物中, NH4+主要以(NH4)2SO4、NH4HSO4和NH4NO3的形式来表现(Lai et al., 2007), 通过理论计算NH4+与实际测量NH4+的浓度对比可以判断NH4+的存在形态.因为Cl-相较于SO42-和NO3-而言浓度低(图 3、图 4), 且NH4Cl遇热不稳定, 极易挥发, 故本讨论中NH4Cl忽略不计.NH4+若以(NH4)2SO4和NH4NO3形式存在时, 应用式(1)来计算NH4+的浓度;NH4+若以NH4HSO4和NH4NO3形式存在时, 应用式(2)计算NH4+的浓度(Liu et al., 2017;罗琼等, 2019).
(1) |
(2) |
通过式(1)和式(2)计算得出春、夏、秋、冬四季NH4+的实测值与计算值间的线性关系如图 5所示, 其中, 1∶1线代表NH4+实测值等于NH4+计算值.由图 5可知, 春季、夏季和秋季NH4+的计算值与实际值呈显著的线性关系(R2>0.90), 冬季其线性关系相对较低(R2>0.78).由式(2)得出的NH4+线性回归方程的斜率与1∶1线更为相近, 表明四季大气中NH4+主要以NH4HSO4和NH4NO3的形式存在.
硫氧化率(Sulfur Oxidation Ratio, SOR)和氮氧化率(Nitrogen Oxidation Ratio, NOR)分别反映了气态污染物SO2、NO2向SO42-、NO3-的二次转化程度(Shon et al., 2013).研究表明, 氮、硫转化率小于0.1时, 硫酸盐和硝酸盐以一次排放为主, 当氮、硫转化率高于0.1时, 硫酸盐和硝酸盐的产生以二次生成为主.SOR和NOR的计算公式如下所示:
(3) |
(4) |
式中, c(SO42-)和c(NO3-)分别表示PM2.5中SO42-和NO3-的质量浓度(μg·m-3);c(SO2)和c(NO2)分别表示SO2和NO2的质量浓度(μg·m-3).
图 6为南京江北新区SOR和NOR的季节变化情况, 可以看出, 全年SOR和NOR值均高于0.1, 且各季度SOR值均明显高于NOR值, 说明南京江北新区大气中氮、硫的二次生成率较高, 且SO2的二次转化程度更为突出.长三角地区不同城市PM2.5中SOR和NOR的水平如表 2所示.可以发现, 南京江北新区春季和秋季的SOR值与温州市的研究结果接近(葛琳琳等, 2017), 夏、冬季SOR值较高, 可能是因为夏季温度高、相对湿度大, 促进了SO42-的均相和非均相反应(Tian et al., 2016;程渊等, 2019), 冬季低温高湿且扩散条件不理想, 液相反应加剧了SO42-的生成(张园园, 2017), 这不同于2015年杭州市(陈金媛等, 2016)的研究结果.NOR在春、夏、秋、冬四季的均值分别为0.24、0.30、0.25、0.31, 该结果小于2018年常熟秋季的结果(丁淑琴等, 2020), 高于2014年计无锡市春季和冬季的结果(杨启超等, 2014).NO3-的生成主要与NH4NO3的热力学平衡反应(HNO3+NH3NH4NO3)有关, 低温状态下, 有利于反应的正向发生, 导致NOR值在冬季略高.
本研究解析了各物质浓度和不确定度, 根据物质信噪比分类, 通过多次调整因子参数, 选择最小目标函数值Q, 且各无机离子的模拟值与观测值线性拟合R2>0.95, 线性关系显著;引导因子结果较好(达80以上), 选择不同的Fpeak值, 分别运行得到对应Q值, 保证结果中dQ值均低于5%, 表明PMF运行结果较好.最终输出PM2.5中10种水溶性离子存在3个来源.
从图 7的解析结果可知, 因子1中以Ca2+和Mg2+为主, 分别贡献了总量的95.61%和99.92%;Ca2+和Mg2+是土壤、水泥和石灰的特征元素, 主要来源于建筑粉尘和道路扬尘, 因而判断因子1为扬尘源.因子2中以Na+为主, 贡献了总量的78.64%;由于南京属于亚热带季风气候, 又地处沿海一带, Na+主要来源于东南海风的远距离输送, 从而判断因子2为海盐源.因子3以NO3-、SO42-、NH4+和K+为主, 分别贡献了总量的85.58%、58.46%、77.98%和60.49%;其中, NO3-、SO42-和NH4+由气态前体物经过二次转化生成, 与化石燃料燃烧有关(郭文帝等, 2016), 从而判断因子3为二次转化源.图 8为各污染源对PM2.5中水溶性离子的贡献占比情况, 其中, 贡献量最多的污染源是二次转化源, 占51.34%, 其次为扬尘源, 占33.96%, 海盐源(14.7%)的贡献最少.
1) 南京江北新区PM2.5年均浓度为(78.34±29.64) μg·m-3, PM2.5浓度冬季最高, 其次是秋季, 紧接着是夏季, 春季最低.总水溶性离子的年均浓度为(35.68±18.30) μg·m-3, 单个离子的高低顺序为:c(NO3-)>c(SO42-)>c(NH4+)>c(Cl-)>c(Na+)>c(K+)>c(Ca2+)>c(Mg2+)>c(NO2-)>c(F-).
2) NO3-、SO42-和NH4+是相较于其他离子浓度较高的离子, 三者含量之和占总水溶性离子的89.9%.NO3-和NH4+浓度呈冬高春低的季节变化特征, 而SO42-浓度则呈夏高秋低的季节变化特征.
3) 硫氧化率(SOR)和氮氧化率(NOR)的年均值分别为0.53和0.28, 大气中存在较强的SO2向SO42-及NO2向NO3-的二次转化.南京江北新区四季大气中NH4+主要以NH4HSO4和NH4NO3这两种形态存在.
4) 由PMF来源解析可知, 南京江北新区PM2.5中水溶性离子以二次转化、海盐和扬尘的贡献为主.
陈泉, 李灿, 魏小清, 等. 2019. 株洲市冬季室内PM2.5污染成分特征及健康风险研究[J]. 环境污染与防治, 41(9): 1088-1093. |
陈熙勐, 张皓旻, 顾万清, 等. 2019. 我国PM2.5主要成分及对人体健康危害研究进展[J]. 中华保健医学杂志, 21(1): 83-85. |
程渊, 吴建会, 毕晓辉, 等. 2019. 武汉市大气PM2.5中水溶性离子污染特征及来源[J]. 环境科学学报, 39(1): 189-196. |
Dai Q L, Bi X H, Liu B S, et al. 2018. Chemical nature of PM2.5 and PM10 in Xi'an, China: insights into primary emissions and secondary particle formation[J]. Environmental Pollution, 240: 155-166. DOI:10.1016/j.envpol.2018.04.111 |
程渊, 刘保双, 吴建会, 等. 2019. 菏泽市夏季PM10和PM2.5中水溶性离子组分污染特征[J]. 环境化学, 38(4): 729-737. |
陈金媛, 唐凯杰, 朱莹, 等. 2016. 杭州市PM2.5中水溶性离子的污染特征研究[J]. 浙江工业大学学报, 44(4): 410-416. DOI:10.3969/j.issn.1006-4303.2016.04.012 |
邓利群, 钱骏, 佟洪金, 等. 2018. 宜宾市大气细颗粒水溶性离子污染特征研究[J]. 四川环境, 37(6): 48-54. |
丁淑琴, 吴家平, 万学平, 等. 2020. 常熟市秋冬季典型大气重污染过程中PM2.5及其主要化学组分分析[J]. 环境工程, 38(3): 142-147+161. |
Feng J L, Yu H, Mi K, et al. 2018. One-year study of PM2.5 in Xinxiang City, north China: seasonal characteristics, climate impact and source[J]. Ecotoxicology and Environmental Safety, 154: 75-83. DOI:10.1016/j.ecoenv.2018.01.048 |
高晓梅. 2012. 我国典型地区大气PM2.5水溶性离子的理化特征及来源解析[D]. 济南: 山东大学. 85-86
|
葛琳琳, 郑元铸, 涂圣锋, 等. 2017. 温州市PM2.5中水溶性离子污染特征及来源分析[J]. 浙江大学学报(理学版), 44(1): 112-120. |
郭安可, 郭照冰, 张海潇, 等. 2017. 南京北郊冬季PM2.5中水溶性离子以及碳质组分特征分析[J]. 环境化学, 36(2): 248-256. |
郭文帝, 王开扬, 郭晓方, 等. 2016. 太原市气溶胶中硫、氮转化特征[J]. 环境化学, 35(1): 11-17. |
黄思瑞. 2017.2015年南京北郊大气PM2.5中水溶性离子污染特征及来源分析[D]. 南京: 南京信息工程大学
|
黄含含, 王羽琴, 李升苹, 等. 2020. 西安市PM2.5中水溶性离子的季节变化特征[J]. 环境科学, 41(6): 2528-2535. |
Huy D H, Thanh L T, Hien T T, et al. 2020. Comparative study on water-soluble inorganic ions in PM2.5 from two distinct climate regions and air quality[J]. Journal of Environmental Sciences, 88: 349-360. DOI:10.1016/j.jes.2019.09.010 |
贾梦唯, 赵天良, 张祥志, 等. 2016. 南京主要大气污染物季节变化及相关气象分析[J]. 中国环境科学, 36(9): 2567-2577. DOI:10.3969/j.issn.1000-6923.2016.09.002 |
Jiang Q, Wang F, Sun Y. 2019. Analysis of chemical composition, source and processing characteristics of submicron aerosol during the summer in Beijing, China[J]. Aerosol and Air Quality Research, 19(6): 1450-1462. DOI:10.4209/aaqr.2018.12.0480 |
Liu F, Tan Q W, Jiang X, et al. 2019. Effect of relative humidity and PM2.5 chemical compositions on visibility impairment in Chengdu, China[J]. Journal of Environmental Sciences, 86: 15-23. DOI:10.1016/j.jes.2019.05.004 |
Liu G R, Shi G L, Tian Y Z, et al. 2015. A new receptor model incremental lifetime cancer risk method to quantify the carcinogenic risks associated with sources of particle-bound polycyclic aromatic hydrocarbons from Chengdu in China[J]. Journal of Hazardous Materials, 283: 462-468. DOI:10.1016/j.jhazmat.2014.09.062 |
Lai S C, ZOU S C, Cao J J, et al. 2007. Characterizing ionic species in PM2.5 and PM10 in four Pearl River Delta cities, south China[J]. Journal of Environmental Sciences, 19(8): 939-947. DOI:10.1016/S1001-0742(07)60155-7 |
Liu H X, Zheng J R, Qu C K, et al. 2017. Characteristics and source analysis of water-soluble inorganic ions in PM10 in a typical mining city, central China[J]. Atmosphere, 8(4): 74. |
罗琼, 王祥洪, 王欢博, 等. 2019. 重庆市涪陵城区PM2.5中水溶性离子污染特征[J]. 三峡生态环境监测, 4(1): 1-5. |
马红璐, 赵欣, 陆建刚, 等. 2020. 宿迁市PM2.5中水溶性无机离子的季节特征和来源分析[J]. 环境科学, 41(9): 3899-3907. |
Miller L, Xu X. 2018. Ambient PM2.5 human health effects-findings in China and research directions[J]. Atmosphere, 9(11): 424. DOI:10.3390/atmos9110424 |
任娇, 尹诗杰, 郭淑芬. 2020. 太原市大气PM2.5中水溶性离子的季节污染特征及来源分析[J]. 环境科学学报, 40(9): 3120-3130. |
Samek L, Stegowski Z, Furman Z, et al. 2017a. Chemical content and estimated sources of fine fraction of particulate matter collected in Krakow[J]. Air Quality Atmosphere & Health, 10(1): 47-52. DOI:10.1007/s11869-016-0407-2 |
Samek L, Stegowski Z, Furman Z, et al. 2017b. Quantitative assessment of PM2.5 Sources and their seasonal variation in Krakow[J]. Water Air Soil Pollut, 228: 290. DOI:10.1007/s11270-017-3483-5 |
Shon Z H, Ghosh S, Kim K H, et al. 2013. Analysis of water-soluble ions and their precursor gases over diurnal cycle[J]. Atmospheric Research, 132-133: 309-321. DOI:10.1016/j.atmosres.2013.06.003 |
孙有昌, 姜楠, 王申博, 等. 2020. 安阳市大气PM2.5中水溶性离子季节特征及来源解析[J]. 环境科学, 41(1): 75-81. |
Tian M, Wang H, Chen Y, et al. 2016. Characteristics of aerosol pollution during heavy haze events in Suzhou, China[J]. Atmospheric Chemistry and Physics, 16(11): 7357-7371. DOI:10.5194/acp-16-7357-2016 |
王念飞, 陈阳, 郝庆菊, 等. 2016. 苏州市PM2.5中水溶性离子的季节变化及来源分析[J]. 环境科学, 37(12): 4482-4489. |
王鑫, 安俊琳, 苏筱倩, 等. 2020. 南京北郊水溶性离子污染特征及其光学特性[J]. 中国环境科学, 40(2): 506-512. DOI:10.3969/j.issn.1000-6923.2020.02.005 |
吴丹, 蔺少龙, 杨焕强, 等. 2017. 杭州市PM2.5中水溶性离子的污染特征及其消光贡献[J]. 环境科学, 38(7): 2656-2666. DOI:10.3969/j.issn.1000-6923.2017.07.030 |
Xiao S, Yu X, Zhu B, et al. 2019. Characterization and source apportionment of black carbon aerosol in the Nanjing Jiangbei New Area based on two years of measurements from Aethalomete[J]. Journal of Aerosol ence, 139: 105461. |
闫广轩, 张靖雯, 雷豪杰, 等. 2019. 郑州市大气细颗粒物中水溶性离子季节性变化特征及其源解析[J]. 环境科学, 40(4): 1545-1552. |
杨起超, 曾立民, 唐静玥, 等. 2014. 无锡冬季和春季大气中细粒子化学组分及其特性分析[J]. 环境化学, 33(9): 1501-1513. |
衣雅男, 侯战方, 孟静静, 等. 2019. 聊城市冬季PM2.5中水溶性化合物的昼夜变化特征及来源解析[J]. 环境科学, 40(10): 4319-4329. |
Zhang Y, Xu L, Zhuang M, et al. 2020a. Chemical composition and sources of submicron aerosol in a coastal city of China: Results from the 2017 BRICS summit study[J]. Science of the Total Environment: 140470. |
张艺璇, 曹芳, 郑涵, 等. 2020. 2017年秋季长春市PM2.5中多环芳烃的污染来源及健康风险评价[J]. 环境科学, 41(2): 564-573. DOI:10.3969/j.issn.1000-6923.2020.02.012 |
张园园. 2017. 南京北郊PM2.5中水溶性离子特征在线监测研究[D]. 南京: 南京信息工程大学. 40-43
|
Zhang Z Y, Shao C F, Guan Y, et al. 2019a. Socioeconomic factors and regional differences of PM2.5 health risks in China[J]. Journal of Environmental Management, 251: 109564. DOI:10.1016/j.jenvman.2019.109564 |
Zhang W J, Wang H, Zhang X Y, et al. 2020b. Evaluating the contributions of changed meteorological conditions and emission to substantial reductions of PM2.5 concentration from winter 2016 to 2017 in Central and Eastern China[J]. Science of the Total Environment, 716: 136892. DOI:10.1016/j.scitotenv.2020.136892 |
张晓茹, 孔少飞, 银燕, 等. 2016. 亚青会期间南京大气PM2.5中重金属来源及风险[J]. 中国环境科学, 36(1): 1-11. DOI:10.3969/j.issn.1000-6923.2016.01.001 |
张冬健, 薛惠文. 2018. 2015年北京、上海和拉萨PM2.5浓度日变化和日际变化分析[J]. 北京大学学报(自然科学版), 54(4): 705-712. |
张云峰, 于瑞莲, 胡恭任, 等. 2017. 泉州市大气PM2.5中水溶性离子季节变化特征及来源解析[J]. 环境科学, 38(10): 4044-4053. |
Zhang X, Zhao X, Ji G, et al. 219b. Seasonal variations and source apportionment of water-soluble inorganic ions in PM2.5 in Nanjing, a megacity in southeastern China[J]. Journal of Atmospheric Chemistry, 76(1): 73-88. DOI:10.1007/s10874-019-09388-z |