| 保定市冬季PM2.5的氧化潜势特征及其影响来源分析 |
| 摘要点击 1950 全文点击 575 投稿时间：2021-09-26 修订日期：2021-11-02 |
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| 中文关键词 大气颗粒物(PM2.5) 氧化潜势(OP) 二硫苏糖醇(DTT) 活性氧(ROS) PMF源解析 |
| 英文关键词 atmospheric particulate matter(PM2.5) oxidation potential(OP) dithiothreitol (DTT) reactive oxygen species (ROS) PMF source analysis |
| 作者 | 单位 | E-mail | | 吴继炎 | 南京信息工程大学应用气象学院, 耶鲁大学-南京信息工程大学大气环境中心, 气候与环境变化国际合作联合实验室, 南京 210044
南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心, 气象灾害教育部重点实验室, 南京 210044 | 20201248014@nuist.edu.cn | | 杨池 | 南京信息工程大学应用气象学院, 耶鲁大学-南京信息工程大学大气环境中心, 气候与环境变化国际合作联合实验室, 南京 210044
南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心, 气象灾害教育部重点实验室, 南京 210044 | | | 张春燕 | 南京信息工程大学应用气象学院, 耶鲁大学-南京信息工程大学大气环境中心, 气候与环境变化国际合作联合实验室, 南京 210044
南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心, 气象灾害教育部重点实验室, 南京 210044 | | | 范美益 | 南京信息工程大学应用气象学院, 耶鲁大学-南京信息工程大学大气环境中心, 气候与环境变化国际合作联合实验室, 南京 210044
南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心, 气象灾害教育部重点实验室, 南京 210044 | | | 吴爱坪 | 南京信息工程大学应用气象学院, 耶鲁大学-南京信息工程大学大气环境中心, 气候与环境变化国际合作联合实验室, 南京 210044
南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心, 气象灾害教育部重点实验室, 南京 210044 | | | 章炎麟 | 南京信息工程大学应用气象学院, 耶鲁大学-南京信息工程大学大气环境中心, 气候与环境变化国际合作联合实验室, 南京 210044
南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心, 气象灾害教育部重点实验室, 南京 210044 | dryanlinzhang@outlook.com |
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| 中文摘要 |
| 为了探究保定市郊区2018年冬季PM2.5氧化潜势的特征及其影响来源，利用二硫苏糖醇（DTT）测定法对PM2.5中活性氧进行测定，采用皮尔逊相关分析PM2.5中各化学成分与氧化潜势的关系，并且利用PMF对DTTv进行污染源解析.结果表明，冬季保定市ρ（PM2.5）平均值为（140.96±70.67）μg·m-3，高于同时期北京PM2.5浓度.氧化潜势的DTTv和DTTm值均表现出白天高于夜间的情况［DTTv白天为（2.37±0.76） nmol·（min·m3）-1，夜间为（2.14±1.17） nmol·（min·m3）-1；DTTm白天为（0.96±0.60） pmol·（min·μg）-1，夜间为（0.76±0.41） pmol·（min·μg）-1］.这表明白天的大气环境更有利于活性氧的生成和存活.另外，通过对DTTv与糖类化合物、无机盐离子、OC、EC和水溶性金属等相关性分析，发现金属Fe、草酸根和NH4+与DTTv在昼夜均存在较高相关性（白天：r=0.790，P<0.01，晚上：r=0.960，P<0.01；白天：r=0.609，P<0.01，晚上：r=0.577，P<0.01；白天：r=0.627，P<0.01，晚上r=0.586，P<0.01），另外OC、左旋葡聚糖、甘露聚糖和半乳聚糖仅仅在白天与DTTv相关性较高（r=0.675，P<0.01；r=0.701，P<0.01；r=0.662，P<0.01；r=0.671，P<0.01）.最后，利用PMF模型对DTTv进行源解析，发现影响DTTv的污染源主要有次生来源（29.9%）、生物质燃烧（29.2%）、扬尘（11.2%）、矿物粉尘和工业来源（8.6%）和交通源（21.1%）这5种，次生来源和生物质燃烧对DTTv的影响占主要地位. |
| 英文摘要 |
| In order to explore the characteristics of PM2.5 oxidation potential and its impact sources in the suburbs of Baoding City in the winter of 2018, the dithiothreitol (DTT) method was used to determine the reactive oxygen species in PM2.5. Pearson correlation was used to analyze the relationship between the chemical components in PM2.5 and the oxidation potential. PMF was used to analyze the pollution source of DTTv. Firstly, the results showed that the average value of ρ(PM2.5) in Baoding in winter was (140.96±70.67) μg·m-3 higher than the concentration of PM2.5 in Beijing during the same period. Secondly, both the DTTv and DTTm values of the oxidation potential were higher during the day than those at night[DTTv was (2.37±0.76) nmol·(min·m3)-1 during the day and (2.14±1.17) nmol·(min·m3)-1 at night; DTTm was (0.96±0.60) pmol·(min·μg)-1 during the day and (0.76±0.41) pmol·(min·μg)-1 at night]. This showed that the atmospheric environment during the day was more conducive to the generation and survival of active oxygen. In addition, through the analysis of the correlation between DTTv and carbohydrates, inorganic salt ions, OC, EC, and water-soluble metals, it was found that metal Fe, oxalate, and NH4+ had a high correlation with DTTv both day and night (during the day:r=0.790, P<0.01, at night:r=0.960, P<0.01; during the day:r=0.609, P<0.01, at night:r=0.577, P<0.01; during the day:r=0.627, P<0.01, at night:r=0.586, P<0.01), and OC, levoglucan, mannan, and galactan were only highly correlated with DTTv in the daytime (r=0.675, P<0.01; r=0.701, P<0.01; r=0.662, P<0.01; r=0.671, P<0.01). Finally, according to the PMF source analysis, there were five main pollution sources that affected DTTv:secondary sources (29.9%), biomass combustion (29.2%), dust (11.2%), mineral dust and industrial sources (8.6%), and traffic sources (21.1%). The influence of secondary sources and biomass combustion on DTTv was dominant. |
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