由于我国经济的高速发展,发达国家百年来经历的不同工业发展阶段的大气污染问题正以压缩的方式同时集中显现,空气污染已成为城市居民健康的巨大威胁。最突出的便是近年来频发的雾霾,其涉及区域广、强度高且持续时间长。PM2.5是导致中国大部分城市雾霾产生的主要原因, 已成为当前影响中国城市空气质量的首要污染物[1-2]。PM2.5的化学成分复杂,水溶性离子是其主要的组成部分,对大气酸碱度有直接影响,同时影响能见度,甚至对气候产生影响[3-7]。水溶性离子组成和含量可以反映不同地区间污染来源差异[8]。而二次水溶性无机离子(SO42-、NO3-和NH4+)又是水溶性无机离子的主要组成成分,是表征区域污染的重要指标[9]。相关研究表明,灰霾天气下,PM2.5的质量浓度显著增加,且二次离子是其首要贡献源[10-12],国内众多城市已经开展了大气颗粒物中水溶性离子的研究[13-18]。
武汉市作为华中地区的第一大城市,是中南地区煤烟型和汽车尾气混合型污染的典型代表城市。近年来,武汉市雾霾频发,空气质量在全国排名很不理想,雾霾治理成为政府的重点工作。武汉市虽已开展了有关PM2.5水溶性无机离子的研究工作[19-21],但相关研究局限于某个时间段(如冬季)或某个特定区域(如洪山区),缺乏连续全年以及不同区域等较为全面的数据。本研究基于2016年武汉市5个不同行政区域监测点连续12个月的PM2.5中水溶性离子数据,分析了主要水溶性离子的季节性变化和空间变化,酸碱性,NOR以及SOR等污染特征,为掌握武汉市PM2.5阴阳离子污染特征及大气污染治理提供科学依据。
1 材料和方法 1.1 采样地点本研究在武汉市内5个中心城区设立监测点进行PM2.5的样品采集,采样点信息见表 1和图 1,分别为武昌区,青山区,汉阳区,东西湖区和江岸区。所有采样点周围均无高大建筑物阻挡,通风良好,监测高度为(10~15) m。
采样点 | 功能分区 | 采样数/份 | 位置经纬度 |
武昌区 | 交通区 | 84 | N30°32′45″, E114°18′34″ |
青山区 | 工业污染区 | 84 | N30°38′26″, E114°23′52″ |
东西湖区 | 清洁空气区 | 84 | N30°37′31″, E114°07′52″ |
汉阳区 | 商业密集区 | 84 | N30°33′33″, E114°13′41″ |
江岸区 | 汉口老城区 | 84 | N30°35′24″, E114°17′34″ |
1.2 样品采集
本研究自2016年1—12月, 在选择的监测点每月连续采集7 d,每天采样时间不少于22 h,同时记录实际采样时间、大气压力、平均气温等资料。采样设备为天虹H-150C智能中流量采样器(流量为100 L/min),采样滤膜使用直径为90 mm的石英滤膜(What man,UK),采样前后滤膜放入恒温恒湿箱(上海一恒BPS—50CL)在温度25 ℃、相对湿度(RH)50%条件下平衡24 h,并使用十万分之一精密微量电子天平(瑞士梅特勒XP205型)进行称量,并用重量法计算PM2.5的质量浓度,采集后的样品于低温避光条件下密封保存。同时从武汉市环保局获取采样期间对应环保空气质量监测点的SO2和NO2日均质量浓度数据。
1.3 水溶性离子分析取1/4采样滤膜,准确称重后用陶瓷剪刀剪碎, 置于10 mL刻度离心管底部,加入10.0 mL纯水浸没截取的滤膜,拧紧离心管的螺旋盖,于通风橱里室温水浴超声浸提30 min后,取出放至室温,浸提液放入离心机,在转速4500 r/min条件下离心5 min并用0.45 μm滤膜过滤(离心半径r=16 cm),上清液(或滤液)转移至10 mL样品瓶中,备用。使用离子色谱(ICS-2100)测定样品中的水溶性无机离子(SO42-、NO3-、NH4+和Cl-)。
1.4 质量控制采样前对滤膜进行烘烤;采样前后,滤膜均放入恒温恒湿干燥室[温度:(25±1)℃,相对湿度:(50±5)%]平衡至少24 h。采样结束后,滤膜于4 ℃密闭、避光保存。
离子色谱分析时,各离子的标准曲线相关系数≥0.999,每分析20个样品,用两个点的标准溶液和标准质控样品进行标准曲线漂移校正。
空白试验:每批样品需进行现场空白试验,进行全流程质量控制。将采样器材(包括空白滤膜、镊子等)带至现场,再与同批次采集的滤膜样品返回实验室,上机测定。要求现场空白试验值小于方法定量限(MQL);每批样品需进行试剂空白试验,用实验室所用纯水,不加入滤膜,上机测定。要求试剂空白值小于方法检出限(MDL)。
抽取10%的样品进行平行样测定,当样品某种离子浓度超出工作曲线的线性范围时,应将样品适当稀释后重新分析。
本研究中的数据分析处理主要采用Excel 2016、Origin 8.0、SPSS 19.0软件。
2 结果 2.1 PM2.5质量浓度水平武汉市2016年的PM2.5质量浓度见图 2,采样期间,日均质量浓度变化差异很大,在(14.10~224.76) μg/m3之间,5个不同区域监测点的PM2.5数值的变化趋势较为一致,季节性变化明显,秋冬季(11—1月)的PM2.5监测数值明显高于其他时期。由于春节假期的缘故,2月的监测时间推迟,监测数据出现了相比于往年非正常的明显降低,可能是由于春节期间大量工厂尚未恢复正常生产,污染程度降低的缘故。夏季(6—8)月PM2.5的监测数值显著回落,(7—8)月监测数值达到最低值。
2.2 PM2.5中水溶性离子的季节性变化特征
4种主要水溶性离子(SO42-、NO3-、NH4+和Cl-)的质量浓度及其所占PM2.5的组成比例如图 3和图 4。
从图 3和图 4可知,2016全年4种离子的平均浓度分别为SO42-(9.58 μg/m3)>NH4+(5.39 μg/m3)>NO3-(4.52 μg/m3)>Cl-(0.47 μg/m3),PM2.5占比为SO42-(18.77%)>NH4+(10.21%)>NO3-(7.27%)>Cl-(0.99%)。除Cl-季节性趋势基本没有变化外,其他3种离子,质量浓度和占比的季节性差别较大,其中SO42-春季的质量浓度最高,是最低冬季的2.1倍,春季的占比最高,是冬季3.7倍;NH4+夏季质量浓度最高,是最低秋季的10.4倍,NO3-冬季质量浓度最高,是最低夏季的17.8倍。此外,SO42-和NH4+质量浓度和占比的季节变化趋势一致,SO42-为春>夏>秋>冬,NH4+则为夏>春>冬>秋,NO3-质量浓度趋势为冬>秋>春>夏,而占比趋势则变为冬>春>秋>夏。
2.3 PM2.5中水溶性离子的空间分布特征图 5给出了武汉市不同区域5个监测点的主要水溶性离子空间分布情况。5个监测点2016年PM2.5中4种离子的总浓度范围为(12.37~23.86) μg/m3,其中武昌区最高,江岸区最低;总离子占PM2.5质量浓度比重范围为22.94%~41.0%,江岸区最低仅为22.94%,武昌区和青山区的总离子浓度占PM2.5比重较大,分别为41.0%、36.67%,从图 5可以发现,5个监测点4种离子的质量浓度存在一致性,都是SO42-质量浓度最高,NO3-和NH4+次之,Cl-最低,江岸区的情况较为特别,一是SO42-浓度较其他区域都要低,二是江岸区NO3-的浓度大于NH4+,其他4个区则均为NH4+浓度大于NO3-。可能与江岸区的城市基础建设(比如城市轨道交通建设)相比其他区域较少有一定关系。5个监测点的4种离子分别的占比情况存在一致性,即SO42-的所占比例远大于其他离子,范围为44.48%~58.55%,约占总离子的1/2,Cl-占比最低,范围0.51%~3.83%。特别是江岸区占比最低,仅为0.51%。5个监测点同样存在差异,比如汉阳区占比第二位的是NH4+,第三位是NO3-,而剩下的4个监测点(武昌,青山,汉阳,东西湖)都是NO3-的占比位列第二,占比高于第三位的NH4+,不过整体来看,NO3-和NH4+的占比相当。
2.4 PM2.5的酸碱度R、NO3-/SO42-、NOR和SOR分析
PM2.5的酸碱度R是影响大气化学性质的重要参数之一,其酸度取决于致酸性离子NO3-、SO42-和NH4+之间的中和反应。NH4+和NO3-、SO42-的摩尔浓度之比可以用来表征PM2.5的酸碱度[22]。R≤1表示颗粒物呈酸性,R>1则表示大部分的酸离子已被NH4+中和。NO3- / SO42-的质量比可以用于指示大气中硫和氮主要是来自于流动源还是固定源。NO3-/SO42-的值较高(>1)表明以移动源为主;NO3-/SO42-的值较低(< 1)表明以固定源为主[23]。作为PM2.5中最主要的二次水溶性离子,SO42-和NO3-主要是由SO2和NO2通过一系列的光化学反应形成[24]。为了反映SO42-和NO3-的转化程度,用SOR和NOR来表示大气中SO2和NO2的转化率。SOR和NOR值越高,说明气态污染物的氧化性越强,PM2.5中由气态前体物转化而来的SO42-和NO3-越多[25]。
武汉市5个监测点的R,NO3-/SO42-,NOR,SOR数值见表 2。武汉市5个监测点的R值的范围在0.2~2.3之间,最高值出现在青山区的夏季,最低值出现在青山区、汉阳区和江岸区的秋季,R值的季节性变化显著,5个监测点存在一致性,即秋季的R值均为最低(武昌区为0.4,青山区为0.2,汉阳区为0.2,江岸区为0.2,东西湖区为0.4),差异在于武昌区和青山区的R值最高出现在夏季,而汉阳区,江岸区,东西湖区却出现在冬季。就全年的均值来看,武昌区和青山区R值较高且R>1,PM2.5呈碱性,汉阳区,江岸区,东西湖区R值较低且R<1,PM2.5呈酸性, 武汉市城区全年的R值为0.83,呈酸性。
季节名称 | 武昌区 | 青山区 | 汉阳区 | 江岸区 | 东西湖区 | |||||||||||||||||||
R | N/S | NOR | SOR | R | N/S | NOR | SOR | R | N/S | NOR | SOR | R | N/S | NOR | SOR | R | N/S | NOR | SOR | |||||
春 | 1.1 | 0.5 | 0.03 | 0.5 | 1.1 | 0.3 | 0.05 | 0.3 | 0.6 | 0.2 | 0.04 | 0.4 | 0.7 | 0.2 | 0.04 | 0.4 | 0.8 | 0.3 | 0.08 | 0.5 | ||||
夏 | 1.6 | 0.1 | 0.05 | 0.6 | 2.3 | 0.1 | 0.01 | 0.6 | 0.7 | 0.1 | 0.01 | 0.6 | 0.3 | 0.2 | 0.01 | 0.5 | 0.8 | 0.1 | 0.01 | 0.6 | ||||
秋 | 0.4 | 0.7 | 0.06 | 0.3 | 0.2 | 0.6 | 0.07 | 0.3 | 0.2 | 0.6 | 0.09 | 0.4 | 0.2 | 0.6 | 0.07 | 0.3 | 0.4 | 0.5 | 0.08 | 0.4 | ||||
冬 | 1.2 | 1.4 | 0.12 | 0.3 | 0.8 | 1.5 | 0.11 | 0.2 | 0.8 | 1.3 | 0.09 | 0.3 | 1.1 | 1.3 | 0.07 | 0.2 | 0.8 | 1.4 | 0.16 | 0.3 | ||||
全年 | 1.1 | 0.6 | 0.05 | 0.5 | 1.1 | 0.5 | 0.06 | 0.4 | 0.6 | 0.4 | 0.06 | 0.4 | 0.6 | 0.5 | 0.05 | 0.3 | 0.7 | 0.5 | 0.09 | 0.4 |
NO3-/SO42-的季节性变化更为明显,5个研究区表现出很强的一致性,即都是冬季数值>1,春,夏,秋三季数值<1,并且季节性变化趋势同为冬>秋>春>=夏,冬季比值最高,武汉市城区的NO3-/SO42-全年均值<1。
从表 2可以看到,5个监测点全年的SOR均> 0.25,而NOR均<0.1,NOR和SOR都存在季节性变化,但NOR和SOR的季节性变化趋势并不一致,5个研究区NOR的总体趋势为冬天最高,其次为秋天,夏天最低(武昌区除外),SOR的趋势则是夏天最高,冬天最低。
3 讨论2016年武汉市的PM2.5质量浓度季节性变化明显,冬季最高,夏季最低,按照我国2012年最新修订的《环境空气质量标准》(GB 3095-2012)[26]中的限值标准,在整个监测期间,(6—10)月整体情况连续5个月空气质量良好,PM2.5监测数值均值小于环境空气质量二级标准的限值75 μg/m3。作为工业污染区的青山监测点,多数时间点PM2.5质量浓度要低于汉阳区监测点,这可能与汉阳区2016年大规模的基础建设(轨道交通等)有很大关系。本研究PM2.5监测数据与环保部门的监测数据存在良好的相关性,整体的变化趋势较为一致。
所有4种离子的质量浓度总和与PM2.5占比总和的趋势存在差异,总离子质量浓度春季最高,秋季最低,而占比为夏季最高,冬季最低。同时,不同季节各离子的质量浓度以及占比关系也存在差异,如春季,夏季和秋季质量浓度和占比最高的是SO42-,冬季则为NO3-。虽然冬季的PM2.5质量浓度是四个季节中最高的,但是总离子的质量浓度却是春季最高,可能是因为春季光化学反应较强,利于二次硫酸盐、二次硝酸盐等生成;占比则是夏季最高,可能与夏季空气质量好,灰尘杂质等物质减少有关。结果说明武汉市的PM2.5质量浓度与其离子的质量浓度不成简单的正比关系。本研究的季节性变化趋势与之前的研究存在一定的差异[8, 23]。
主要水溶性离子空间分布情况显示,不同监测点区域存在的空间分布差异,很大程度上与其区域定位(如工业区,商业区等)有莫大的关系。也可能与监测点分布于长江的两岸有关,两岸的地理条件,气象条件都会存在差异从而造成PM2.5中水溶性离子的空间分布。例外的是,作为清洁空气区的东西湖监测点,离子质量浓度以及占比都比较高,可能与东西湖2016年的诸多城市建设活动有很大关系。
就全年的均值来看,武昌区和青山区R值较高且R>1,PM2.5呈碱性,汉阳区,江岸区,东西湖区R值较低且R≤1,PM2.5呈酸性, 初步估计可能与青山和武昌2个监测点位于长江的东侧有关。武汉市城区全年的R值为0.83,呈酸性,这与前期武汉市(0.88)[20],天津市(0.66)[27]的研究较为一致, 与北京市(1.04)[28],广州市(1.41)[29]并不一致,说明城市之间全年的R值,即PM2.5酸碱度存在较大差别。
5个研究区NO3-/SO42-的季节性变化趋势同为冬>秋>春>=夏,推测可能原因是冬季气温低,湿度大,大气稳定度较高,稀释扩散条件较差,大气中的NO2更易转化为NO3-,从而增大了NO3-的浓度;虽然冬季燃煤会使SO2的排放量有所升高,但冬季特殊的气象条件不利于SO2的二次转化。夏季比值最低,可能原因是夏季多为高温天气,太阳辐射强度较大,SO2通过OH ·的气相氧化成核、凝聚为硫酸盐,使得SO42-的浓度增大,从而降低了NO3-/SO42-。武汉市城区的NO3-/SO42-全年均值<1,说明大气中的硫和氮主要来源于固定源。
发生强烈光化学氧化反应的条件为SOR>0.25,NOR>0.1[30]。值得注意的是,武昌,青山,东西湖3个研究区域冬季的NOR>0.1,且SOR>0.25,说明冬季这3个区域的NO3-和SO42-主要来自SO2和NO2的二次转化,而不是单一的来源于一次污染物。SOR的趋势则是夏天最高,冬天最低,SOR最高值均在夏季,这是因为夏季日照时间长、太阳辐射强度大、相对湿度较大,这样的气象条件有利于SO2的光化学反应及其气粒转化过程,因而SOR值较大。NOR的结果表明,NOR与温度呈负相关,最高值出现冬季。
[1] |
张人禾, 李强, 张若楠. 2013年1月中国东部持续性强雾霾天气产生的气象条件分析[J]. 中国科学:地球科学, 2014, 57(1): 27-36. (In English: Zhang RH, Li Q, Zhang RQ. Meteorological conditions for the persistent severe fog and haze event over eastern China in January 2013[J]. Sci China Earth Sci, 2014, 57(1): 26-35.) |
[2] |
薛元恺, 周丽玲. 我国灰霾天气成因与防治对策探讨[J]. 环境卫生学杂志, 2017, 7(3): 248-254. (In English: Xue YK, Zhou LL. Causes and control measures of hazy weather in China[J]. J Environ Hyg, 2017, 7(3): 248-254.) |
[3] |
Squizzato S, Masiol M, Brunelli A, et al. Factors determining the formation of secondary inorganic aerosol:a case study in the Po Valley (Italy)[J]. Atmos Chem Phys, 2013, 13(4): 1927-1939. DOI:10.5194/acp-13-1927-2013 |
[4] |
Forster P, Ramaswamy V, Artaxo P, et al. Changes in atmospheric constituents and in radiative forcing[M]//Solomon S, Qin D, Manning M, et al. Climate Change 2007: The Physical Science Basis: Contribution of Working Group Ⅰ to the Fourth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change. New York: Cambridge University Press, 2007.
|
[5] |
Bäumer D, Vogel B, Versick S, et al. Relationship of visibility, aerosol optical thickness and aerosol size distribution in an ageing air mass over south -west Germany[J]. Atmos Environ, 2008, 42(5): 989-998. DOI:10.1016/j.atmosenv.2007.10.017 |
[6] |
Novakov T, Penner JE. Large contribution of organic aerosols to cloud-condensation-nuclei concentrations[J]. Nature, 1993, 365(6449): 823-826. DOI:10.1038/365823a0 |
[7] |
Haywood J, Bush M, Abel S, et al. Prediction of visibility and aerosol within the operational Met Office Unified Model. Ⅱ:validation of model performance using observational data[J]. Quart J Roy Meteor Soc, 2008, 134(636): 1817-1832. DOI:10.1002/qj.v134:636 |
[8] |
刀谞, 张霖琳, 王超, 等. 京津冀冬季与夏季PM2.5/PM10及其水溶性离子组分区域性污染特征分析[J]. 环境化学, 2015, 34(1): 60-69. (In English: Dao X, Zhang LL, Wang C, et al. Characteristics of mass and ionic compounds of atmospheric particles in winter and summer of Beijing-Tianjin-Hebei area, China[J]. Environ Chem, 2015, 34(1): 60-69.) |
[9] |
阴丽淑, 李金娟, 郭兴强, 等. 贵州"两控区"城市PM2.5及其阴阳离子污染特征[J]. 中国环境科学, 2017, 37(2): 416-423. (In English: Yin LS, Li JJ, Guo XQ, et al. Pollution characteristics of concentrations and it's ions in PM2.5 of sulfur and acid-rain Control Zone Cities, Guizhou Province[J]. China Environ Sci, 2017, 37(2): 416-423.) |
[10] |
葛顺, 汤莉莉, 秦玮, 等. 南京地区秋季灰霾天气特征及其水溶性离子分析[J]. 环境科学与技术, 2015, 38(2): 99-104. (In English: Ge S, Tang LL, Qin W, et al. Characteristics analysis of haze and water-soluble ion in Nanjing in Autumn[J]. Environ Sci Technol, 2015, 38(2): 99-104.) |
[11] |
Long SL, Zeng JR, Li Y, et al. Characteristics of secondary inorganic aerosol and sulfate species in size -fractionated aerosol particles in Shanghai[J]. J Environ Sci, 2014, 26(5): 1040-1051. DOI:10.1016/S1001-0742(13)60521-5 |
[12] |
孟晓艳, 余予, 张志富, 等. 2013年1月京津冀地区强雾霾频发成因初探[J]. 环境科学与技术, 2014, 37(1): 190-194. (In English: Meng XY, Yu Y, Zhang ZF, et al. Preliminary study of the dense fog and haze events' formation over Beijing-Tianjin-and-Hebei region in January of 2013[J]. Environ Sci Technol, 2014, 37(1): 190-194.) |
[13] |
Xu LL, Chen XQ, Chen JS, et al. Seasonal variations and chemical compositions of PM2.5 aerosol in the urban area of Fuzhou, China[J]. Atmos Res, 2012, 104-105: 264-272. DOI:10.1016/j.atmosres.2011.10.017 |
[14] |
范美益, 曹芳, 张园园, 等. 徐州市冬季大气细颗粒物水溶性无机离子污染特征及来源解析[J]. 环境科学, 2017, 38(11): 4478-4485. (In English: Fan MY, Cao F, Zhang YY, et al. Characteristics and sources of water soluble inorganic ions in fine particulate matter during winter in Xuzhou[J]. Environ Sci, 2017, 38(11): 4478-4485.) |
[15] |
王晓琦, 周颖, 程水源, 等. 典型城市冬季PM2.5水溶性离子污染特征与传输规律研究[J]. 中国环境科学, 2016, 36(8): 2289-2296. (In English: Wang XQ, Zhou Y, Cheng SY, et al. Characterization and regional transmission impact of water-soluble ions in PM2.5 during winter in typical cities[J]. China Environ Sci, 2016, 36(8): 2289-2296. DOI:10.3969/j.issn.1000-6923.2016.08.007) |
[16] |
魏巧珍, 王宇红, 李盛, 等. 基于PCA-MLR模型的兰州市大气PM2.5污染来源解析[J]. 环境卫生学杂志, 2017, 7(4): 267-273. (In English: Wei QZ, Wang YH, Li S, et al. The source apportionment of PM2.5 based on PCA-MLR model in Lanzhou City[J]. J Environ Hyg, 2017, 7(4): 267-273.) |
[17] |
幸娇萍, 邵龙义, 李红, 等. 北京灰霾天PM2.5中有机官能团和无机离子的ATR-FTIR研究[J]. 中国环境科学, 2016, 36(6): 1654-1659. (In English: Xing JP, Shao LY, Li H, et al. ATR-FTIR characterization of organic functional groups and inorganic ions of the haze PM2.5 in Beijing[J]. China Environ Sci, 2016, 36(6): 1654-1659. DOI:10.3969/j.issn.1000-6923.2016.06.009) |
[18] |
闫广轩, 杨争, 席冬冬, 等. 新乡市秋季大气细颗粒物PM2.5中水溶性离子特征及其来源解析[J]. 环境科学学报, 2018, 38(2): 640-648. (In English: Yan GX, Yang Z, Xi DD, et al. Characterization and source analysis of the water-soluble inorganic ions in PM2.5 of Xinxiang during autumn[J]. Acta Sci Circumstant, 2018, 38(2): 640-648.) |
[19] |
邱婷, 周家斌, 肖经汗, 等. 武汉市秋、冬季大气PM2.5中水溶性离子污染特征及来源分析[J]. 环境污染与防治, 2015, 37(4): 17-20. (In English: Qiu T, Zhou JB, Xiao JH, et al. Characteristics and sources apportionment of water-soluble ions in PM2.5 in autumn and winter of Wuhan[J]. Environ Poll Control, 2015, 37(4): 17-20.) |
[20] |
周登, 张帆, 吴涛涛, 等. 冬季霾天气下武汉城区大气PM2.5的化学特征[J]. 湖北农业科学, 2014, 53(21): 5109-5111, 5115. (In English: Zhou D, Zhang F, Wu TT, et al. Chemical characteristics of PM2.5 under winter haze days in urban Wuhan[J]. Hubei Agric Sci, 2014, 53(21): 5109-5111, 5115.) |
[21] |
王明毅, 吴洪波. 武汉城区春节PM2.5中水溶性无机离子污染特征[J]. 环境科学与技术, 2016, 39(6): 80-85. (In English: Wang MY, Wu HB. Characterization and source analysis of water-soluble inorganic ions in PM2.5 during spring festival in Wuhan[J]. Environ Sci Technol, 2016, 39(6): 80-85.) |
[22] |
Fu XX, Guo H, Wang XM, et al. PM2.5 acidity at a background site in the Pearl River Delta region in fall-winter of 2007-2012[J]. J Hazard Mater, 2015, 286: 484-492. DOI:10.1016/j.jhazmat.2015.01.022 |
[23] |
赵普生, 张小玲, 孟伟, 等. 京津冀区域气溶胶中无机水溶性离子污染特征分析[J]. 环境科学, 2011, 32(6): 1546-1549. (In English: Zhao PS, Zhang XL, Meng W, et al. Characteristics of inorganic water-soluble ions from aerosols in Beijing-Tianjin-Hebei Area[J]. Chin J Environ Sci, 2011, 32(6): 1546-1549.) |
[24] |
段凤魁, 刘咸德, 鲁毅强, 等. 北京市大气颗粒物的浓度水平和离子物种的化学形态[J]. 中国环境监测, 2003, 19(1): 13-17. (In English: Duan FK, Liu XD, Lu YQ, et al. Concentration level of TSP and chemical speciation of ion species in Beijing[J]. Environ Monitor China, 2003, 19(1): 13-17. DOI:10.3969/j.issn.1002-6002.2003.01.005) |
[25] |
温天雪, 王跃思, 张凯. 采暖季北京大气PM10中硫酸盐与硫氧化率的观测研究[J]. 中国科学院研究生院学报, 2007, 24(5): 584-589. (In English: Wen TX, Wang YS, Zhang K. Study on sulfate and sulfur oxidation ratio in PM10 during heating season in Beijing[J]. J Grad School Chin Acad Sci, 2007, 24(5): 584-589. DOI:10.3969/j.issn.1002-1175.2007.05.006) |
[26] |
中华人民共和国国家质量监督检验检疫总局, 中国国家标准化管理委员会. GB 3095-2012环境空气质量标准[S].北京: 中国环境科学出版社, 2016. (In English: In English: General Administration of Quality Supervision, Inspection and Quarantine of the People's Republic of China, National Standardization Management Committee of China. GB 3095-2012 Ambient air quality standard[S]. Beijing: China Environmental Science Press, 2016.)
|
[27] |
孙韧, 张文具, 董海燕, 等. 天津市PM10和PM2.5中水溶性离子化学特征及来源分析[J]. 中国环境监测, 2014, 30(2): 145-150. (In English: Sun R, Zhang WJ, Dong HY, et al. Chemical character and source analysis of water-soluble irons in PM10 and PM2.5 in Tianjin City[J]. Environ Monitor China, 2014, 30(2): 145-150. DOI:10.3969/j.issn.1002-6002.2014.02.029) |
[28] |
Quan JN, Tie XX, Zhang Q, et al. Characteristics of heavy aerosol pollution during the 2012-2013 winter in Beijing, China[J]. Atmos Environ, 2014, 88: 83-89. DOI:10.1016/j.atmosenv.2014.01.058 |
[29] |
Huang RJ, Zhang YL, Bozzetti C, et al. High secondary aerosol contribution to particulate pollution during haze events in China[J]. Nature, 2014, 514(7521): 218-222. DOI:10.1038/nature13774 |
[30] |
Khoder MI. Atmospheric conversion of sulfur dioxide to particulate sulfate and nitrogen dioxide to particulate nitrate and gaseous nitric acid in an urban area[J]. Chemosphere, 2002, 49(6): 675-684. DOI:10.1016/S0045-6535(02)00391-0 |