大气细颗粒物(PM_2.5)已成为我国许多城市和地区的主要污染物，对气候、 环境和人体健康有显著影响^[1]. PM_2.5可以吸收和散射太阳辐射，从而导致大气能见度的降低，是造成霾天的首要原因^[2]. EPA(美国环境保护署)在2006颁布的PM_2.5 24 h日均浓度标准为35μg ·m^-3. 2012年我国新修订的《环境空气质量标准》(GB 3095-2012)中已将PM_2.5质量浓度纳入常规空气质量评价，并规定PM_2.5的日均浓度二级标准为75μg ·m^-3.

随着经济规模迅速扩大以及城市化进程的加快，近年来我国中东部地区平均霾日数呈显著的增加趋势^[3]，京津冀、 长三角、 珠三角地区均遭遇到了霾的影响. 如2013年1月，我国中东部地区出现罕见的连续高强度霾污染，涉及了我国中东部、 东北及西南共计10个省市自治区，受害人口达8亿以上. 南京地区作为长三角地区的一个中心城市，近年来不仅霾天数逐年增加，能见度也呈下降趋势^[4]. 据环境质量公报统计，在2000年南京的霾天数是112 d，而到了2009年发展为211 d. 2010年南京市委市政府在出台的《南京市蓝天行动计划(2010~2015)》中强调南京市霾的控制是重中之重.

研究表明^{[5, 6, 7, 8]}，大气颗粒物的化学组成与能见度密切相关，其中不同的化学组分对能见度的贡献率不同，硫酸盐、 硝酸盐、 碳质成分是许多地区降低能见度的关键成分，尤其是含量较高且与人类活动密切相关的硫酸盐、 硝酸盐和铵盐等水溶性化合物可导致颗粒物发生吸湿增长，增强其散射消光，进而造成能见度显著降低.

目前对南京地区PM_2.5中水溶性化合物的研究多侧重于其组成分析、 季节变化和粒径分布^[9,10]，而对于南京PM_2.5中水溶性离子的小时变化规律及其消光作用的研究并不多. 因此，在线分析南京市霾与非霾天PM_2.5中水溶性离子的化学组成及其对大气消光的影响，对于正确认识南京霾天下细颗粒物污染特征及霾的成因具有重要意义. 本研究是基于2013年1月25日至2月3日在南京北郊开展的外场观测，采用颗粒物-液体转换采集系统(PILS)和离子色谱(IC)联用，考察了南京北郊冬季PM_2.5中水溶性离子的变化特征，并同步监测了PM_2.5的吸收和散射光学特性，分析了霾期间气溶胶化学组分与光学特性及气象条件的关系.

1 材料与方法 1.1 采样地点

如图 1(a)所示，观测点位于南京市北郊——南京信息工程大学大气环境监测站(32.2°N，118.7°E). 南京钢铁厂、 扬子石化等大型钢铁、 化工、 能源企业均建在南京北郊地区，因此工业废气和汽车尾气的排放造成了北郊地区的复合型空气污染. 观测点距离市中心约15 km，东北方向约10 km是南京化学工业园，东边为宁六公路，西边和北边是农田和居民区. 大气环境监测站位于学校中苑，地势平坦空旷，周围无高楼建筑，没有明显的污染排放源，空气流通性好. 因此，此观测点可作为南京北郊复合污染地区的代表点. 各仪器的布局如图 1(b)所示. 观测时间为2013-01-25~2013-02-03．

图 1

Fig. 1

图 1 观测点的地理位置以及仪器示意 Fig. 1 Location of the observation site and setup of the instruments

采用高时间分辨率的PILS^[11,12]在线采集水溶性样品. 样气流经过PM_2.5切割头后进入PILS装置，采样流量为16.7 L ·min^-1. 该系统可半连续在线观测PM_2.5中水溶性离子浓度的实时变化，采样频率为1 h. PILS装置前端装有两个溶蚀器(denuder，美国URG公司)，分别用碳酸钠溶液和柠檬酸溶液作吸收液去除干扰性酸碱性气体(如NH₃、 HNO₃、 SO₂). 而后进入蒸汽发生器和混合室，与蒸汽发生器产生的热饱和水蒸气混合，水蒸气形成液滴状并长大，随着气流打在撞击板上后，液体流向气泡分离器，收集的样品立即使用IC分析测量.

为了考察溶蚀器的去除效果，并扣除可能残留的干扰气体对PILS测量结果的干扰，实验期间每天定时采集背景. 采集背景的方法是在溶蚀器和PILS之间设置一个旁路，使样气流只通过旁路，旁路中用Teflon膜过滤装置在线去除颗粒物，此时测得的样品浓度即是由于干扰气体得到的，最后计算时扣除即可.

使用Dionex ICS-3000离子色谱仪分析气溶胶样品中阳离子(Na⁺、 NH₄⁺、 K⁺、 Mg²⁺、 Ca²⁺)和Dionex ICS-2000离子色谱仪分析气溶胶样品中阴离子(Cl^-、 NO₃^-、 SO₄^2-). 阳离子检测采用IonPac CS16(5×250 mm)型分离柱，IonPac CG16(5×50 mm)型保护柱，CSRS-4 mm抑制器，淋洗液为32 mmol ·L^-1的甲烷磺酸； 阴离子采用IonPac(4×250 mm)型分离柱，IonPac AG11-HC(4×50 mm)保护柱，ASRS-4 mm抑制器，淋洗液为10 mmol ·L^-1的KOH溶液，均为电导检测器，流速均为1 mL ·min^-1，各离子的最低检测限均小于0.01 μg ·m^-3. 制备标准曲线所采用药品的纯度均是优级纯或以上，样品分析过程中每个月更换一次标准曲线，标准曲线的跨度必须涵盖样品浓度. 仪器重启或更换淋洗液后采用已知浓度的标准液以测试仪器的稳定性.

采用中流量采样器(HY-100PM_2.5，青岛恒远)采集PM_2.5气溶胶样品. 采样流量为100 L ·min^-1，采样膜选用石英滤膜(QM-Whatman，20.3 cm×25.4 cm，Φ90 mm). 滤膜称重保存前需在450℃的马弗炉中焙烧4 h并置于25℃、 相对湿度50%的恒温恒湿箱中平衡24 h. 每日采样两次，采样时间分别为早八点和晚八点，更换滤膜的同时记录温度、 湿度、 风速和风向等气象数据. 采样滤膜置于恒温恒湿箱中平衡24 h后称重，低温(-4℃)保存. 采用美国沙漠所(DRI)研制的Model 2001A热/光碳分析仪(OC/EC)对膜中的有机碳、 元素碳进行定量分析.

PM_2.5气溶胶粒子的吸收和散射消光系数由三波长光声黑碳光度计(PASS-3，美国DMT)获得，采用光声法在3个波段(405 nm蓝光、 532 nm绿光、 781 nm红光)对气溶胶光吸收系数进行测量，同时连续在线观测气溶胶光散射系数.

采用扫描电迁移率粒径谱仪(SMPS，美国TSI)测量8.2~638.2 nm颗粒物的电迁移率粒径谱分布，空气动力学粒径谱仪(APS，美国TSI)测量0.5~15 μm颗粒物的空气动力学粒径谱分布. 采用TSI Data Merge Software匹配SMPS和APS得到的粒径谱数据，匹配时将APS所测的空气动力学等效直径转化为电迁移率等效直径，这样即可将APS所测的粒径段与SMPS的粒径段相对接，获得PM_2.5(10.1 nm~2.5 μm颗粒物)的数浓度与体积浓度.

采用Thermo SO₂、 O₃和NO_x监测仪实时在线获取SO₂、 O₃和NO_x的浓度. 实时气象数据来自观测点的自动气象观测站.

为了研究不同气团来源对PM_2.5化学组成变化的影响，采用HYSPLIT NOAA模型^[13]，选取并模拟了南京北郊冬季观测期间的典型高空500 m处后推72 h的气流轨迹图.

2 结果与分析 2.1 水溶性离子的污染特征分析

采样期间，除正常维护、 校准和停电等其他意外情况，共采集并分析PILS样品196个，PM_2.5中总水溶性离子的小时平均浓度为(62.1±25.0)μg ·m^-3，变化范围为4.2～144.9μg ·m^-3，表明南京北郊冬季观测期间PM_2.5的污染较为严重. 水溶性无机离子中SO₄^2-、 NH₄⁺和NO₃^-浓度最高，占总离子质量分数的平均值分别为48.3%、 27.6%和16.2%，其余阴阳离子之和占水溶性总离子的7.9%.

图 2

Fig. 2

图 2 PM2.5中各水溶性离子浓度与主要气象因素的时间变化序列 Fig. 2 Temporal variation of the concentrations of water-soluble ions in PM2.5 and the major meteorological factors

图 2中给出了观测期间PM_2.5中各水溶性无机离子的质量浓度(μg ·m^-3)及气象数据[温度(℃)、 相对湿度(%)、 气压(hPa)、 风速( m ·s^-1)、 风向、 能见度(km)]的变化特征，从中可见能见度与各离子尤其是二次离子浓度呈较好的负相关性. 污染离子浓度出现了两次高峰值(图中阴影部分)，期间主导风向分别为东南风和西北风，且风速很低，有利于污染物的积聚. 1月31日的降雨及大风天气过后，2月1日凌晨离子浓度出现明显下降，雨停后又迅速发生攀升. SO₄^2-、 NH₄⁺、 NO₃^-浓度变化基本趋势一致，具有良好的对应关系，说明三者可能受相同因素的影响.

离子平衡计算法经常被用来研究气溶胶或其他大气样品的离子之间的酸碱平衡. 以下公式通常用来计算阴阳离子电荷平衡：

阳离子= [Na⁺]/23+[NH₄⁺]/18+[K⁺]/39+[Mg²⁺]/12+[Ca²⁺]/20

阴离子= [SO₄^2-]/48+[NO₃^-]/62+[Cl^-]/35.5

观测期间阴离子/阳离子的值为0.72，显然观测期间水溶性离子是呈碱性的，表明水溶性离子中存在一定的阴离子亏损. 同时通过摩尔当量比的计算可

知硫酸和硝酸可全部被氨中和，因此铵盐主要是以硫酸铵和硝酸铵的形式存在.

由于CO₃^2-的碱性，可影响SO₂和NO_x的吸收以及在颗粒物表面SO₄^2-和NO₃^-的转化，从而可影响大气化学和气溶胶活性^[14]. 赵亚楠等^[15]认为长白山PM_2.5中水溶性离子存在一定的阴离子亏损，

这可能是由于PM_2.5中没有检测的CO₃^2-造成的. 本研究使用的分析手段也不能直接测量样品中的CO₃^2-的浓度，但可以通过(阳离子浓度)-(阴离子浓度)推测CO₃^2-的浓度，由此估算出的CO₃^2-的平均质量浓度为0.16μg ·m^-3，占整个水溶性离子的0.2%，其质量浓度低于所有已测出的离子的质量浓度.

2.2 PM_2.5化学组成与消光系数的相关性分析

PM_2.5引起的大气消光是造成能见度降低的主要原因. 为研究PM_2.5的消光作用，本研究中利用同步观测的吸收和散射消光系数分析造成消光的主要颗粒物化学组分. 本次观测期间元素碳(EC)的平均浓度为(16.9±8.1)μg ·m^-3，有机碳(OC)的平均浓度为(3.5±1.1)μg ·m^-3. 通过表 1中EC、 OC、 水溶性离子总量及吸收系数(β_abs)分析发现，与以往研究^[16]一致，本研究中PM_2.5的吸收系数(β_abs)与EC有很好的相关性(R²=0.95)，表明EC是影响颗粒物吸光的主要因子. 同时本研究中也发现β_abs与OC显著相关(R²=0.88)，表明OC可能对颗粒物吸光也有贡献，或者可能由于OC和EC的充分内混. 研究表明，OC主要在紫光波段有吸收，但燃烧等过程形成的OC在可见光波段(532 nm)也有吸收^[17].

表 1(Table 1)

表 1 吸收系数与水溶性离子总量及OC、 EC的相关性 1) Table 1 Correlation of absorption coefficient with total water-soluble ions and OC，EC 水溶性离子总量 EC OC βabs 水溶性离子总量 1 EC 0.12 1 OC 0.30 0.93** 1 βabs 0.05 0.95** 0.88** 1 1)**表示在 0.01 水平(双侧)上显著相关，下同

表 1 吸收系数与水溶性离子总量及OC、 EC的相关性 1) Table 1 Correlation of absorption coefficient with total water-soluble ions and OC，EC

因此，将β_abs与EC、 有机物(OM)进行多元回归相关统计，OM的质量浓度可以用OC的1.6倍代替^[18]. 从而得到多元回归统计公式：

β_abs≈12.3[EC]+0.4[OM]-1.2 (R²=0.97)

式中，[OM]和[EC]的单位为μg ·m^-3，β_abs的单位为Mm^-1. 由此得到的EC的质量吸光系数为12.3 m² ·g^-1，与以往研究中相对老化和污染的气团的测量值相近^[18]. 在观测期间，气溶胶气流均经过干燥(相对湿度<15%)，因此所测散射系数不受环境相对湿度的影响. 由表 2可见β_sca与NO₃^-、 NH₄⁺、 OC和SO₄^2-的相关性最为显著，相关系数分别为0.79、 0.81、 0.87和0.48，表明硝酸铵、 硫酸铵和有机物对散射系数(β_sca)的影响最大.

表 2(Table 2)

表 2 散射系数与水溶性离子及OC的相关性 Table 2 Correlation of scattering coefficient with water-soluble ions and OC Na+ K+ Mg2+ Ca2+ Cl- NH4+ NO3- SO42- OC βsca Na+ 1 K+ 0.53** 1 Mg2+ 0.13 0.08 1 Ca2+ 0.26** 0.17* 0.32** 1 Cl- 0.06 0.30** 0.07 0.13 1 NH4+ 0.05 0.27** -0.07 0.07 0.40** 1 NO3- 0.10 0.10 -0.05 0.05 0.31** 0.77** 1 SO42- 0.07 0.32** 0.01 0.05 0.38** 0.70** 0.44** 1 OC -0.80** 0.10 0.30 0.20 0.30 0.29 0.43 -0.16 1 βsca 0.000 0.32** -0.06 0.13 0.41** 0.81** 0.79** 0.48** 0.87** 1

表 2 散射系数与水溶性离子及OC的相关性 Table 2 Correlation of scattering coefficient with water-soluble ions and OC

因此将β_sca与OM、 (NH₄)₂SO₄、 NH₄NO₃进行多元回归相关统计，其中[(NH₄)₂SO₄]用[SO₄^2-]的1.375倍代替，[NH₄NO₃]用[NO₃^-]的1.29倍代替. 得到多元回归统计公式：

β_sca≈ 2.5[(NH₄)₂SO₄]+6.9[NH₄NO₃]+ 3.8[OM]+21.4 (R²=0.9)

上述公式中[(NH₄)₂SO₄]、 [NH₄NO₃]的单位为μg ·m^-3，β_sca的单位为Mm^-1. 由β_abs与β_sca之和可得干燥条件下的PM_2.5总消光系数(β_ext)计算公式： β_ext≈ 2.5[(NH₄)₂SO₄]+6.9[NH₄NO₃]+ 4.2[OM]+12.3[EC]+20.2

与美国IMPROVE的气溶胶消光系数计算公式^[19]〔β_ext=3f(RH)[(NH₄)₂SO₄+NH₄NO₃]+4[POM]+10[LAC]+1[fine soil]+0.6[coarse mass]+10，RH<20%时f(RH)=1〕相比，本研究中得到的OM和EC的贡献系数与IMPROVE公式中相近； (NH₄)₂SO₄的贡献系数略低； 常数项略高，可能是由于观测中忽略了土壤细粒子和粗粒子的影响； 而NH₄NO₃的贡献系数较高，表明观测期间本地NH₄NO₃的消光贡献要大于美国和中国部分地区^[20]. 此外还可计算出各影响因子对总消光系数的贡献率，NH₄NO₃的贡献率为38.8%，(NH₄)₂SO₄的贡献率为27.7%，OM的贡献率为20.8%，EC的贡献率为9.3%. 表明NH₄NO₃的消光贡献最大，其次为(NH₄)₂SO₄、 OC和EC. 研究表明，NH₄NO₃的潮解点为61.8%^[20]，而(NH₄)₂SO₄的潮解点为80%^[21]，本观测期间的平均相对湿度为69%，而大部分时间的相对湿度在80%以下，未达(NH₄)₂SO₄的潮解点，因此，实际大气条件下NH₄NO₃更易发生吸湿增长，对颗粒物散射消光可能有更高的贡献. 2.3 霾与非霾天的比较

根据能见度分类，1月25日17:00至1月31日12:00均属于霾天，2月2日10:00至2月3日12:00属于非霾天. 由表 3中可以看出，霾天水溶性离子的平均浓度达到70.3μg ·m^-3，远远高于非霾天的22.9μg ·m^-3. 同时霾天各离子的浓度普遍高于非霾天，尤其是二次离子(NH₄⁺、 NO₃^- 和SO₄^2-).

表 3(Table 3)

表 3 霾天与非霾天主要水溶性离子的浓度水平 /μg ·m-3 Table 3 Levels of major water-soluble ions in haze and normal days/μg ·m-3 空气状况 浓度 Na+ K+ Mg2+ Ca2+ Cl- NH4+ NO3- SO42- 水溶性离子总量 霾天 平均值 0.3 1.1 0.2 2.2 0.5 20.4 13.0 32.6 70.3 标准偏差 0.4 0.4 0.1 1.8 0.4 4.9 4.1 8.6 15.5 非霾天 平均值 0.3 0.8 0.2 1.9 0.4 4.7 2.0 12.9 22.9 标准偏差 0.2 0.8 0.1 0.9 0.3 2.5 0.6 7.8 11.3

表 3 霾天与非霾天主要水溶性离子的浓度水平 /μg ·m-3 Table 3 Levels of major water-soluble ions in haze and normal days/μg ·m-3

本观测中所测的大部分离子为一次源，它们具有较稳定的排放源，在霾天浓度的增加可归因于物理富集. 如图 3所示，与非霾天相比，霾天各离子的质量浓度都出现了升高，而二次离子NO₃^-、 SO₄^2-和NH₄⁺浓度的升高幅度明显高于其它离子，分别为非霾天的6.6、 4.4和2.5倍，其中硝酸盐浓度的增长幅度最大. 表明这3种二次离子除物理富集外还有化学富集，即其气态前体物的化学转化.

图 3

Fig. 3

图 3 霾天与非霾天下各水溶性离子平均浓度的比值 Fig. 3 Ratios of average concentrations of water-soluble ions in haze and normal days

为探讨SO₄^2-和NO₃^-及其前体物SO₂、 NO_x和O₃浓度的日变化规律及相互生消规律，将观测期间PM_2.5中SO₄^2-、 NO₃^-以及SO₂、 NO_x和O₃的小时平均浓度的日变化廓线绘于图 4.

图 4

Fig. 4

图 4 霾天与非霾天的SO42-、 NO3-浓度及SO2、 NOx、 O3平均浓度的日变化 Fig. 4 Diurnal variation of the average concentrations of SO42-,NO3-,SO2,NOx,O3 in haze and normal days

由图 4可见，霾期间SO₂的浓度高峰值出现在上午11:00左右，SO₄^2-的浓度在下午出现峰值，这是由于下午温度较高、 太阳辐射强度较大，大气活性高，有利于SO₂转化为SO₄^2-. 非霾期间，SO₂的总体浓度与霾天基本相当； 由于当天为阴天，光化学过程较弱，SO₄^2-的浓度在下午无显著升高.

霾天NO_x和NO₃^-的浓度在早晚高峰时出现峰值，体现出明显的交通源排放特征，表明交通排放对霾天NO₃^-污染有重要贡献. 午后NO_x浓度出现最低值，O₃浓度达到高峰值，NO₃^-浓度也出现峰值，为明显的光化学反应特征. 而非霾天NO_x和NO₃^-的浓度都远低于霾期间，早晚高峰的影响不显著，可能由于当天为周末，交通排放较少； 同时，非霾天的O₃浓度较低且波动不大，也显示当天光化学过程较弱. 2.3.2 硫和氮的转化率

为了更好地研究硫酸盐和硝酸盐的形成机制，很多学者用硫的转化率SOR[SOR=SO₄^2-/(SO₄^2-+SO₂)]和氮的转化率NOR [NOR=NO₃^-/(NO₃^-+NO_x)]表示SO₂和NO_x向硫酸盐和硝酸盐的转化程度和过程^[22]. 观测期间SOR和NOR的总体均值分别为0.57和0.18，明显高于一次排放特征值0.1^[23]，表明SO₄^2-和NO₃^-主要来自SO₂和NO_x的氧化. 对比非霾天和霾天的SOR和NOR，由图 5可以看出，霾天的SOR和NOR要远高于非霾天：非霾天的SOR和NOR分别为0.35和0.10，而霾天的SOR和NOR平均值分别为0.6和0.33，分别为非霾天的1.7和3.3倍，表明霾天有利于SO₂和NO_x向SO₄^2-和NO₃^-的转化，尤其是NO_x的氧化. SO₂在大气条件下的氧化机制分为两类，即气相均相氧化和云、 雾水中或气溶胶液滴表面的非均相氧化，霾天的相对湿度普遍高于非霾天，可促进SO₂的液相反应，有利于其向SO₄^2-的转化； 霾天较高的颗粒物浓度和高相对湿度也可能促进NO_x的氧化.

图 5

Fig. 5

图 5 SOR和NOR的时间变化序列 Fig. 5 Temporal variation of SOR and NOR

[NO₃^-]/[SO₄^2-]的质量浓度比可作为比较固定源和移动源对大气中硫和氮污染的相对贡献的一个重要指标^[24]. 通常以大气颗粒物中[NO₃^-]/[SO₄^2-]的比值是否大于1来判断污染来源是以移动源为主还是以固定源为主^[25]. 观测期间[NO₃^-]/[SO₄^2-]的总体比例是0.55，变化范围为0.12~1.2，其值与2002年Wang等^[26]在南京市区所测的值0.4~1.0相近，表明观测地点还是以固定源污染为主. 霾期间[NO₃^-]/[SO₄^2-]的平均比值为0.60，非霾期的[NO₃^-]/ [SO₄^2-]的比值为0.27，表明霾期间移动污染源的相对贡献高于非霾期. 2.4 污染事件分析

图 6给出了观测期间小时平均的总离子浓度(所检出的各离子浓度之和)、 NO_x浓度、 SO₂浓度、 总消光系数、 SSA(单次散射反照率，表示散射在总消光中所占比率)、 颗粒物的体积浓度和数浓度. 在整个观测时间段中可分出两个典型的重污染事件，第一次事件为1月30日00:00至1月30日12:00，第二次事件为2月1日12:00至2月2日02:00，对应水溶性离子浓度的两次峰值，如图 6中阴影所示.

图 6

Fig. 6

图 6 总离子浓度、 NOx和SO2浓度、 532 nm的总消光系数和单次散射反照率(SSA)、 PM2.5体积浓度与数浓度的时间变化序列 Fig. 6 Time series of total ion concentrations,NOx and SO2 concentrations,βext and SSA at 532 nm,aerosol volume and number concentrations of PM2.5

在污染事件一中，SO₄^2-、 NO₃^-、 NH₄⁺的浓度均出现极大值(见图 2). 如图 7所示，从后向轨迹图中可以看出，~30 h内气团盘旋在苏锡常和南京地区，不利于污染物的扩散. 结合图 5与图 6可见，这段时间的NO_x浓度和NOR均出现高峰值，颗粒物体积浓度和数浓度均较高； 而SSA处于低值，表明颗粒物中吸光性黑碳组分的贡献较大. 因此，城市机动车尾气排放可能是造成此次污染事件的主要原因.

图 7

Fig. 7

图 7 1月30日的大气气团后向轨迹分析 Fig. 7 Back-trajectories analysis on January 30

在污染事件二中，SO₄^2-、 NO₃^-、 NH₄⁺的浓度亦出现峰值(见图 2). 该事件之前发生了降雨，导致污染物浓度的急剧降低，而雨停后，污染物浓度迅速升高. 由图 6可见，这段时间颗粒物数浓度没有明显变化，而体积浓度明显增加，表明颗粒物粒径发生了增长； 同时SO₂和NO_x浓度也无明显变化，而结合图 5可见，SOR和NOR出现了明显的上升，其可能原因为该时段湿度较大(>80%)，有利于SO₂和NO_x向SO₄^2-和NO₃^-的异相转化，从而导致颗粒物增长.

3 结论

(1)南京北郊冬季观测期间的主要污染离子为SO₄^2-、 NO₃^-和NH₄⁺.

(2)PM_2.5主要化学成分中，NH₄NO₃对南京冬季消光的贡献最大，其次为(NH₄)₂SO₄、 OC和EC.

(3)霾天的二次离子除正常的物理富集外还有化学富集. 霾天的SOR和NOR均高于非霾天，尤其NOR上升幅度更大，表明霾天有利于SO₂和NO_x向SO₄^2-和NO₃^-的转化，尤其是NO_x的氧化.

(4)两次典型重污染事件中，污染前体物的一次排放和二次转化的增加分别是造成离子浓度升高的主要原因.