2. 环境保护部华南环境科学研究所, 广州 510655;
3. 西安交通大学环境科学与工程系, 西安 710049;
4. 中国气象局成都高原气象研究所, 成都 610071
2. South China Institute of Environmental Sciences, Ministry of Environmental Protection, Guangzhou 510655, China;
3. Department of Environmental Science and Engineering, Xi'an Jiaotong University, Xi'an 710049, China;
4. Chengdu Institute of Plateau Meteorology, China Meteorology Administration, Chengdu 610071, China
由于工业化和城市化快速发展,大气颗粒物污染已成为我国城市空气质量的主要影响因素,尤其细颗粒物(空气动力学粒径≤2.5 μm,简称PM2.5)是最主要的空气污染物之一,给人类健康、 能见度和气候变化等带来巨大的影响[1,2,3].其中,水溶性无机离子是大气细颗粒物的重要组成部分,而二次水溶性无机离子(SO42-、 NO3-和NH4+)又是水溶性离子的主要成分[4,5,6].由于较强的吸湿作用,可直接影响降水的酸度[7,8,9,10]; 同时,对消光系数和大气能见度影响较大[11],是形成大气区域复合型污染的重要成分.目前,在国内外范围内开展了一系列PM2.5中二次水溶性无机离子污染特征的研究[5,7,12,13],但是这些研究主要集中在北京、上海、广州和天津等地区[5,7,9,13].而位于成渝经济区、人口密集且空气污染形势严峻的成都市却很少研究[14,15].为了准确评估二次水溶性无机离子的影响,急需对该地区PM2.5中二次无机离子污染特征进行分析研究.
成都位于四川省西部,是我国西南地区最大的城市之一,也是成渝经济区的重要城市之一,具有地形封闭,较高的静小风频率等特点,使得该地区常年大气污染比较严重[16,17].本研究通过2009年4月~2010年1月在成都城区进行观测实验,获取PM2.5二次水溶性无机离子(NH4+、NO3-和SO42-)浓度数据,分析其质量浓度水平和季节变化特征,应用相关分析探讨影响PM2.5二次水溶性无机离子的因素以及存在形式,以期为当地政府制定PM2.5污染防治政策提供科学依据.
1 材料与方法 1.1 颗粒物采样
本研究采样地点(图 1)设在中国气象局成都高原气象研究所的办公楼楼顶,距离地面约15 m,5 km范围内无工业污染源,是较为典型的城区大气观测站点.利用额定流量为5.0 L ·min-1的小流量颗粒物采样器(Air metrics,USA)于2009年4月19日~2010年1月31日共采集131个PM2.5样品,其中,春季(2009-04-29~2009-05-17)29个; 夏季(2009-07-06~2009-08-06)31个; 秋季(2009-10-26~2009-11-26)31个; 冬季(2010-01-01~2010-01-31)30个; 空白样品10个.使用47 mm的Teflon滤膜(What man,UK)进行样品采集,每24 h更换一次滤膜.滤膜在采样前后于恒温恒湿(温度22℃±1℃,相对湿度40%±5%)平衡24 h后,再用精度为1 μg的电子天平(Sartorius,Germany)进行称量以确定PM2.5的质量浓度.所有样品均放入冷冻柜(-18℃)中保存至实验分析.
![]() | 图 1 成都市PM2.5采样点 Fig. 1 Location of PM2.5sampling site in Chengdu City |
剪取四分之一的滤膜加入10 mL去离子水(R>18.2 MΩ),超声萃取1 h,采用0.45 μm针孔过滤 器过滤,用中国科学院地球环境研究所气溶胶实验室的Dionex-600型离子色谱仪对二次水溶性无机离子进行分析测定.质量控制采用美国沙漠所质量控制标准,每测定10个样品,测定1个标准样,样品溶液质量浓度范围在0.030~0.100g ·L-1,0.100~0.150g ·L-1,>0.150 g ·L-1时,允许的标准偏差分别为±30%,<20%和±10%.用同样的方法对空白样品进行测定.NH4+、 NO3-和SO42-的检出限分别为0.0041,0.1037和0.1094 μg ·m-3.具体分析方法详见参考文献[18]. 2 结果与讨论 2.1 二次水溶性无机离子质量浓度特征 2.1.1 二次水溶性无机离子浓度水平
观测期间,成都市城区PM2.5的日均质量浓度在(49.2~425.0) μg ·m-3(表 1),年平均浓度值为(165.1±84.7)μg ·m-3,按照《环境空气质量标准》(GB 3095-2012)PM2.5质量浓度二级标准(日均值75μg ·m-3),其超标率达到了90.9%.PM2.5中二次水溶性离子NH4+、 NO3-和SO42-的平均浓度值分别为(10.4±8.6)、 (19.7±14.6)和(32.8±21.8) μg ·m-3,分别占PM2.5含量的(5.5±2.8)%、 (11.1 ±3.5)% 和 (19.3±6.4)%,三者总和占PM2.5 质量浓度的(35.9±12.7)%,超过了PM2.5质量浓度的1/3,说明二次水溶性无机离子是成都市城区PM2.5的主要组分.
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表 1 PM2.5及其二次水溶性无机离子浓度和比重 1) Table 1 Concentrations and percentage of PM2.5and secondary water-soluble inorganic ions |
与国内外城市相比(表 2),成都市城区NH4+浓度值明显高于国内外城市,是其浓度值约2倍; 而NO3-浓度值除低于米兰以外,明显高于其它国内外城市; SO42-浓度值略高于重庆,远高于其它城市.说明SO42-、 NO3-和NH4+这3种离子对成都市城区大气PM2.5污染贡献较大.
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表 2 不同城市大气PM2.5中二次水溶性无机离子浓度 /μg ·m-3 Table 2 Concentrations of secondary water-soluble inorganic ions in PM2.5/μg ·m-3 |
2.1.2 二次水溶性无机离子季节变化特征
夏、 冬两季PM2.5中二次水溶性无机离子浓度及气象因素变化如图 2所示.气象数据来源于Weather Undergroud (http://www.wunderground.com).从图 2可以看出,3种离子的质量浓度均为SO42->NO3->NH4+,其总和占PM2.5 质量浓度的百分比为冬(44.3%)>夏(39.4%).SO42-在冬季的平均浓度值高于夏季,分别为:(50.6±20.3) μg ·m-3和(27.8±11.9) μg ·m-3,这主要是由于成都夏季温度高、 风速大,大气对污染物的湍流扩散能力增强,且降水集中、 湿度较大,有利于SO2的去除,抑制了SO2向SO42-转化; 冬季气温较低,SO2向SO42-转化的气相反应速率较低,不利于转化,但液相反应以及充足的SO2来源导致SO42-的大量生成.NO3-和NH4+两种离子夏季明显低于冬季.冬季NO3-的平均浓度为夏季的2.6倍; 冬季NH4+浓度是夏季的3.9倍.尽管夏季有利于离子的转化及生成,然而这些组分都属于半挥发组分,受温度影响较大,温度的升高导致NH4NO3挥发,因此,NO3-和NH4+随温度升高而降低.
![]() | 图 2 夏、冬季PM2.5中二次水溶性无机离子浓度及气象因素变化 Fig. 2 Changes of secondary water-soluble inorganic ions in PM2.5and meteorological factors in summer and winter |
通过对PM2.5中二次水溶性无机离子进行相关性分析,可以判断离子的形态及相互关系.表 3给出了观测期间成都市PM2.5中NH4+、 NO3-、 SO42-和温度、 湿度、 风速之间的相互关系.温度对NH4+、 NO3-、 SO42-的影响表现为一定程度的负相关,相关系数分别为:-0.592、 -0.510和-0.371(P<0.01),原因可能是温度升高会加快气相及液相化学反应速率,但另一方面温度升高会加快(NH4)2SO4和NH4NO3的挥发,结果与2.1.2节季节变化特征中的NO3-和NH4+浓度值与温度的关系相吻合; 而相对湿度对NH4+、 NO3-、 SO42-的影响表现为正相关,相关系数分别为:0.302、 0.302和0.348(P<0.01),说明液相化学反应对颗粒态的二次无机离子的形成有着重要的影响; 风速与NH4+、 NO3-、 SO42-均呈负相关,相关系数分别为:-0.454、 -0.472和-0.468(P<0.01),表明风速的影响主要表现为加速城市污染物的传输和扩散.图 3为成都市城区在研究期间的风玫瑰图,主导风向为东北风,NE和NNE风向出现频率分别为15.7%和20.1%,成都市的典型工业区(如:水泥厂、 火电厂等)主要分布在成都市的东北部.因此,在风的传输作用下,使得下风向PM2.5中的NH4+、 NO3-、 SO42-浓度升高.另外,SO42-、 NO3-、 NH4+两两相关性很高,SO42-和NO3-的相关系数为0.926(P<0.01),这表明两种离子受相同大气过程支配,可能有相同或类似的形成过程,即由气态前体物(SO2、 NOx) 通过气相或液相反应形成,详见2.4节.
![]() | 图 3 风玫瑰图 Fig. 3 Wind rose diagram |
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表 3 PM2.5中二次水溶性无机离子与气象因素的相关性 1) Table 3 Correlation between secondary water-soluble inorganic ions and meteorological factors |
NH4+和NO3-、 SO42-相关性都较高,相关系数分别为:0.967和0.932(P<0.01).因此,NH4+在PM2.5中可能以NH4NO3、 (NH4)2SO4或NH4HSO4的形式存在.如果NH4+和SO42-全部生成(NH4)2SO4,则NH4+和SO42-的当量浓度比为2 ∶1; 如果全部生成NH4HSO4,则其当量浓度比为1 ∶1.在研究期间,成都市城区四季的NH4+和SO42-摩尔浓度的相关性如图 4所示,夏秋冬三季的回归直线斜率分别为:0.50、 0.52和0.51,大于(NH4)2SO4的摩尔比0.50,这说明SO42未被完全中和,可能以酸式盐的形式存在; 而春季的回归直线斜率为0.34,小于(NH4)2SO4的摩尔比0.50,说明SO42被完全中和生成(NH4)2SO4.结果表明,成都市城区NO3-、 SO42-和NH4+质量浓度受到温度、 相对湿度和风速等气象因素的影响,3种离子在春季主要以(NH4)2SO4和NH4NO3形式存在,夏、 秋、 冬季主要以NH4HSO4和NH4NO3形式存在.
为判断(NH4)2SO4或NH4HSO4和NH4NO3之间的具体存在方式,可通过比较实验测得的NH4+与计算所得的NH4+的比例来判别[28].当NO3-、 SO42-和NH4+以(NH4)2SO4和NH4NO3形式存在时,NH4+的估算浓度为[NH4+](μg ·m-3)=0.38[SO42-](μg ·m-3)+0.29[NO3-](μg ·m-3); 当NO3-、 SO42-和NH4+以NH4HSO4和NH4NO3的形式存在时,NH4+的估算浓度为[NH4+](μg ·m-3)=0.192[SO42-](μg ·m-3)+0.29[NO3-](μg ·m-3).
![]() | 图 4 NH4+与SO42-的相关性 Fig. 4 Correlations between NH4+and SO42- |
利用NO3-、 SO42-和NH4+在4个季节的浓度值,通过计算将实测值和计算值进行回归分析如表 4所示.当假设NH4+以(NH4)2SO4存在时,春夏秋冬回归直线的斜率分别为1.06、 1.34、 1.64和1.52; 当假设NH4+以NH4HSO4存在时,回归直线的斜率分别为0.72、 0.84、 1.12和1.01.通过分析比较得出,夏秋冬三季以NH4HSO4存在的斜率和春季以(NH4)2SO4存在的斜率更接近1,实测值和计算值较为符合,由此可以判断成都市城区在采样期间NO3-、 SO42-和NH4+在春季主要以(NH4)2SO4和NH4NO3形式存在,夏秋冬主要以NH4HSO4和NH4NO3形式存在.两种相关性分析方法的结果较吻合.
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表 4 NH4+计算值与实测值的回归分析 1) Table 4 Regression analysis between calculated values and monitored values of NH4+ |
NO3-和SO42-主要是由其气态前体物(NOx、 SO2)经大气化学反应而形成的二次离子,属于二次污染物.常用NO3-/SO42-的质量比值来指示大气中硫和氮主要来自于固定源或移动源,若NO3-/SO42-比值较低(<1),说明固定源(如煤燃烧)为主; 若NO3-/SO42-比值较高(>1),说明移动源(如机动车尾气)为主[29].
在采样期间,成都市年均NO3-/SO42-比值为0.61±0.20(<1),比上海(0.64)[13]和北京(0.72)[24]等发达城市低,但是比长沙(0.31)[30]、 广州(0.27)[31]和香港(0.16)[32]高.表明成都市大气中硫和氮的主要来源以固定源为主.另外,从季节变化来看,NO3-/SO42-比值秋>春>冬>夏,分别为:0.72±0.20、 0.66±0.23、 0.61±0.10和0.45±0.14,其原因为成都秋季多雾霾天气,加上稀释扩散条件差,使PM2.5浓度处于较高水平,而汽车尾气排放的NO、 NO2在湿度和稳定度较大的情况下,NOx更加容易转化为NO3-,使得大气中NO3-的浓度增大.相反地,最小值出现在夏季,主要原因可能是与成都市夏季高温、 高湿、 强太阳辐射等气象条件有关,随着大气相对湿度的升高,SO2在云中的氧化反应明显增强,从而有利于SO2的光化学反应及其气-粒转化过程,促进了SO42-的生成,从而降低了NO3-/SO42-比值. 2.4 SO42-和NO3-与其前体物的转化
通常用硫氧化速率(SOR)和氮氧化速率(NOR)来表示二次气溶胶的形成、 转化过程[9],计算公式见式(1)和(2).
成都市城区四季和年均SOR和NOR水平如表 5所示.在观测期间,PM2.5的SOR和NOR变化明显,年平均值分别为:0.33±0.12和0.19±0.09,均大于0.1,说明成都PM2.5中硫酸盐和硝酸盐主要是经过转化形成的.另外,SOR值各季节平均值分别为秋季(0.41±0.13)>夏季(0.35±0.09)>冬季(0.33±0.08)>春季(0.24±0.12),SO2向SO42-的转化包括SO2和HO ·自由基的气相氧化和SO2与氧化剂在水汽或气溶胶液滴表面的非均相氧化反应两种途径[24,34]. SOR最大值出现在秋季的原因可能是成都市城区秋季相对湿度较高,较高的SOR主要与SO2吸湿后发生的非均相反应有关.而冬季气温低,大气光化学活性弱,SO2的转化以液相氧化过程为主,所以SOR值在冬、 春两季相对较低. NOR在冬季最高,为0.25±0.08,其次为秋、 夏和春季,NOR平均值分别为0.21±0.07、 0.19±0.09和0.12±0.06. NO2向NO3-转化机制主要是通过NO2光化学反应生成硝酸,硝酸在特定的条件下形成硝酸盐进入颗粒物,冬、 秋两季相对较高的NOR值不仅与大气中氧化自由基和臭氧有关,此外,还可能受到相对湿度、 温度等气象条件的影响.
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表 5 PM2.5的SOR和NOR水平 Table 5 SOR and NOR levels in PM2.5 |
(1)成都市城区PM2.5中NH4+、 NO3-和SO42-的平均浓度值分别占PM2.5含量的(5.5±2.8)%、 (11.1±3.5)% 和(19.3±6.4)%,三者总和占PM2.5 质量浓度的(35.9±12.7)%.PM2.5的二次无机离子的季节变化特征明显,夏、 冬两季NH4+、 NO3-和SO42-的质量浓度均为SO42->NO3->NH4+,其总和占PM2.5质量浓度的百分比为冬(44.3%)>夏(39.4%).结果表明,二次水溶性无机离子是成都市城区PM2.5的主要组分.
(2)成都市城区NO3-、 SO42-和NH4+在春季主要以(NH4)2SO4和NH4NO3形式存在,夏、 秋、 冬季主要以NH4HSO4和NH4NO3形式存在.
(3)成都市年均NO3-/SO42-比值为0.61±0.20(<1),从季节变化来看,NO3-/SO42-比值秋>春>冬>夏,分别为:0.72±0.20、 0.66±0.23、 0.61±0.10和0.45±0.14,表明成都市大气中硫和氮的主要来源以固定源为主.
(4)成都市SOR和NOR的年均值分别为:0.33±0.12和0.19±0.09; 最大值分别出现在秋季和冬季,分别为:0.41±0.12和0.25±0.08.结果表明,成都市PM2.5中硫酸盐和硝酸盐主要是经二次转化形成的.
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