2. 盘锦市环境保护监测站, 盘锦 124010
2. Panjin Environmental Monitoring Center, Panjin 124010, China
2013年中国遭遇有观测记录以来最严重的雾-霾天气[1], PM2.5已成为我国城市大气环境的主要污染物. 《中国环境状况公报》显示, 2016年以PM2.5为首要污染物的天数占重度及以上污染天数的80.3%. PM2.5浓度的增加不仅降低大气能见度, 同时影响人体健康[2]. PM2.5由多种化学组分组成, 包括水溶性离子, 元素和碳等[3], 其中, 水溶性离子是PM2.5的重要组成部分, 占总质量浓度的30%以上[4], 但因各地气象条件, 能源结构等的不同, 其组成结构和浓度水平存在较大差异[5~7].其中, SO42-、NO3-和NH4+(SNA)是大气颗粒物中最主要的水溶性离子. SO42-主要来自于SO2与OH自由基的气相氧化过程或由溶解在云滴、雾滴、颗粒物水膜中的SO2液相氧化生成[8]; NOx主要来源于化石燃料燃烧、闪电固氮、生物质燃烧和土壤微生物释放, 通过一系列的化学反应, 最终以NO3-形式沉降; NH3和大气中酸性气体(SO2、NOx)反应生成无机铵盐; 无机铵盐的浓度不仅与大气中SO2、NOx浓度有关, 也同样受大气NH3浓度的限制[9].
近年来, 对大中型城市细颗粒物中水溶性离子的研究较深入[10~14].盘锦市位于辽宁省中南部, 辽河三角洲中心地带, 辽河入海口, 东北邻鞍山市, 东南隔大辽河与营口市相望, 西北邻锦州市, 南临渤海辽东湾, 为地级市.随着城市化进程的加快, 大气质量也面临挑战, 但以往研究并未对盘锦市环境空气PM2.5中水溶性离子进行研究, 仅张伟等[15]对盘锦和鞍山市道路扬尘PM2.5中水溶性离子进行了特征分析.本研究通过采集盘锦市3个点位冬季环境空气PM2.5样品和组分分析, 探讨了8种水溶性离子的时空分布特征和污染来源, 以期为有效控制盘锦市PM2.5污染提供科学依据.
1 材料与方法 1.1 样品采集选取盘锦市开发区、文化公园、第二中学作为采样点位, 见图 1, 采样点位详细信息见表 1.采样时段为2017年1月4~17日, 采样仪器为武汉天虹中流量颗粒物采样器, 每日08:00~次日08:00进行连续24 h采样.采样滤膜为石英滤膜, 采样所得滤膜有效张数为42张(同时对各污染源进行样品采集, 共采集有效样品数161个).采样前, 将石英膜放入550℃的马弗炉中烘2 h, 以降低滤膜中的挥发份对称重和组分含量的影响; 滤膜在烘烤后和采样后均放入恒温恒湿天平室中平衡3 d, 以降低温度、湿度等对称重的影响.每天采集1张全程空白样品, 以扣除组分空白.
![]() |
图 1 采样点位示意 Fig. 1 Location of sampling sites |
![]() |
表 1 采样点详细情况 Table 1 Description of sampling points |
1.2 样品分析
样品制备方法为:将采集样品的石英滤膜截取四分之一, 用干净的陶瓷剪刀剪碎到10 mL玻璃试管中, 加水8 mL, 盖上盖子放入超声波清洗器内, 在40℃的条件下超声提取20 min.待提取液冷却至室温后, 取上清液经0.22 μm微孔滤膜过滤至聚乙烯样品瓶后上机进行测试.利用美国戴安公司的ICS-900型离子色谱仪, 分析Cl-、NO3-、SO42-、Na+、NH4+、K+、Mg2+、Ca2+.
1.3 精密度与检出限配置3份标液并进行测定, 求出测量的平均值以及与标准参考值之间的相对误差.在标准溶液的浓度范围内, 选择3个浓度, 每一个浓度水平上分别重复测定, 求出每个浓度水平的标准偏差S1、S2、S3.用线性回归法求得截距S0, 定义3S0为方法的检测下限. S0为零浓度时的空白样品的标准偏差(表 2).
![]() |
表 2 ICS-900型离子色谱仪的准确度和检出限 Table 2 ICS-900 ion chromatography accuracy and detection limit |
1.4 质量保证与质量控制
每次采样前, 对PM2.5采样泵的流量进行标定校准; 采样时, 有专人负责巡检采样泵的流量, 并做好记录, 防止因采样流量误差而影响浓度的准确性; 每2 d清洗一次采样头; 雨、雪、大风等特殊天气不进行采样; 在各个传输环节没有样品丢失; 每次进样时更换滤头.
实验人员在操作过程中佩戴一次性手套, 以防样品受到污染; 操作台上平铺铝箔, 以防样品受到污染; 镊子, 剪刀在实验前用乙醇清洗; 离心管在使用之前, 用去离子水清洗, 用超声波振荡萃取10 min, 之后置于烘箱中烘干待用.样品测定过程中每10个样品间加入一个标准样品进行测定, 以检测仪器的稳定性.
2 结果与分析 2.1 PM2.5质量浓度特征采样期间PM2.5质量浓度详见图 2.开发区PM2.5质量浓度为(89.68±39.24)μg·m-3, 文化公园PM2.5质量浓度为(94.01±46.92) μg·m-3, 第二中学PM2.5质量浓度为(89.35±43.87) μg·m-3, 开发区、文化公园和第二中学PM2.5平均浓度为环境空气质量标准(GB 3095-2012)二级标准日均浓度限值(75 μg·m-3)的1.20、1.25和1.19倍.盘锦市冬季供暖主要以燃煤为主, 采样期间风速为0.74~2.25 m·s-1, 采样期间气象条件不利于污染物的扩散, 导致颗粒物持续积累.
![]() |
图 2 采样期间PM2.5日均浓度变化及风速 Fig. 2 PM2.5 daily concentration and wind speed during the sampling period |
采样期间盘锦市各点位水溶性离子的浓度见图 3.开发区、文化公园和第二中学的水溶性离子总质量浓度分别为25.15、29.67和25.04 μg·m-3, 与PM2.5空间分布特征相同, 分别占到PM2.5浓度的28.05%、31.56%和28.02%.盘锦市冬季水溶性离子质量浓度顺序为:开发区SO42->NO3->NH4+>Cl->K+>Ca2+>Na+>Mg2+; 文化公园SO42->NO3->NH4+>Cl->K+>Na+>Ca2+>Mg2+; 第二中学SO42->NO3->NH4+>Cl->K+>Na+>Ca2+>Mg2+.水溶性离子总质量浓度均表现出SO42-、NO3-、NH4+质量浓度较大, 同时3个点位仅Na+和Ca2+质量浓度空间特征存在变化, 但总体上浓度变化并不明显, 说明3个点位的污染源总体相同.由表 3可知, 与国内其他城市冬季水溶性离子浓度进行对比, 盘锦市PM2.5水溶性离子处于中等水平, 盘锦市地处东北地区, 冬季供暖主要以燃煤为主, 使得盘锦市冬季离子浓度较厦门和台湾高, 但是由于其产业结构的单一以及重污染工业的缺乏, 使得盘锦市冬季的离子浓度较石家庄和北京低.
![]() |
图 3 盘锦冬季各点位离子浓度 Fig. 3 Ion concentrations at each sites during winter in Panjin |
![]() |
表 3 本研究与其他城市冬季水溶性离子对比/μg·m-3 Table 3 Comparison of water-soluble ions in this study to that in other cities/μg·m-3 |
2.3 二次离子转化率
SO42-、NO3-、NH4+多由SO2、NOx和NH3转化而来[18], 在开发区、文化公园和第二中学分别占总水溶性离子浓度的78.56%、79.19%和78.01%, 二次离子一定程度上受到前体物浓度的影响[20], 为了更好地表示SO2、NOx向SO42-、NO3-的转化程度, 已有学者采用硫氧化率(SOR)和氮氧化率(NOR)来表征二次离子的转化, 计算公式为[21]:
![]() |
(1) |
![]() |
(2) |
式中, n代表各污染物的量(mol).一般认为当SOR和NOR大于0.1时, 大气中SO2和NOx发生光化学氧化.较高的SOR与NOR表示前体物更多地向二次气溶胶转化.
根据采样期间SO2及NOx质量浓度可得盘锦市SOR和NOR, 详见图 4.从中可知盘锦市冬季SOR均值为0.19, 大于0.10, 说明盘锦市冬季SO2二次转化明显; NOR均值为0.12, 略大于0.10, 说明NOx二次转化不明显.由于SO42-和NO3-常与NH4+结合形成二次硫酸盐和二次硝酸盐, 故将SO42-、NO3-与NH4+进行Pearson相关性分析, 结果如表 4所示, 可知NH4+与SO42-和NO3-均存在较好的相关性, 表明NH4+主要以NH4NO3的形式存在.通过线性拟合可知, [NH4+]=0.833 75[SO42-]-0.633 5, 由于NH4+与HSO4-的平衡比为1:1, NH+与SO42-的平衡比为0.5:1, 所以NH4+可能以(NH4)2SO4与NH4HSO4的形式存在.
![]() |
图 4 盘锦市冬季SOR和NOR情况 Fig. 4 Values of SOR and NOR in winter in Panjin |
![]() |
表 4 各点位SO42-和NO3-与NH4+相关性分析 Table 4 Correlation of SO42- and NO3- with NH4+ |
2.4 离子平衡及城市酸碱度
离子平衡计算可以用来研究城市气溶胶离子之间的酸碱平衡, 进而对城市各点位的酸碱度进行分析, 计算阴阳离子电荷平衡的方程式为[22]:
![]() |
(3) |
![]() |
(4) |
图 5表明, 阳离子和阴离子当量相关性较强, 分析数据质量基本可靠.开发区, 文化公园与第二中学的相关系数分别为0.94、0.94和0.97.对3个点位分别进行分析, 可得采样期间开发区阴离子和阳离子当量的比值为0.96, 文化公园比值为0.85, 第二中学比值为0.91.开发区整体上呈现出中性, 阴阳离子得到较好地中和; 文化公园与第二中学明显可以看出呈现出偏碱性, 盘锦冬季整体上呈现出偏碱性, 所以对于盘锦市冬季大气治理, 可以适当根据城市酸碱度选择适宜的治理方案.
![]() |
图 5 PM2.5中离子平衡关系 Fig. 5 Ion balance relationship within PM2.5 |
在CMB模型算法中, 灵敏度(modified pseudo-inverse matrix, MPIN)是反映元素对CMB模型模拟灵敏程度的矩阵, 该矩阵提出了判断标识组分的方法[23].本研究根据盘锦市污染源与受体离子成分谱信息, 将数据代入CMB模型, 得出各类源的灵敏度矩阵, 详见表 5, 可知扬尘的标识组分为Ca2+, 煤烟尘的标识组分为SO42-, 生物质燃烧的标识组分为K+, 二次粒子的标识组分为NH4+和NO3-, 海盐粒子的标识组分为Cl-.
![]() |
表 5 盘锦市主要颗粒物源类MPIN灵敏度矩阵 Table 5 MPIN sensitivity matrix of main particulate matter in Panjin |
主成分分析是一种用较少的有代表性的因子来说明众多变量, 依据标识组分识别污染源的方法[24].为了进一步了解各种污染源对PM2.5中各水溶性离子组分的贡献, 本研究利用SPSS软件对盘锦市各点位采样期间PM2.5中水溶性离子进行主成分分析.
表 6分别为3个采样点位的主成分正交旋转因子荷载矩阵.其中, 开发区的2个主成分因子共解释了76.90%的来源, 因子1解释了55%的离子, NH4+、K+、SO42-的作用显著, 其中SO42-主要为煤烟尘的标识组分, K+主要为生物质燃烧的标识组分, NH4+为二次粒子的标识组分, 主要来自于二次转化; 因子2的贡献为21.90%, 其中主要为Mg2+的作用, Mg为地壳中含量丰富的元素, Mg2+主要来自于扬尘[25], 因此, 开发区PM2.5中水溶性离子主要来源于煤烟尘, 生物质燃烧, 二次粒子以及扬尘.文化公园的3个主成分因子共解释了91.57%的来源, 因子1解释了57.96%的离子, NH4+、K+、SO42-的作用显著, 与开发区相同; 因子2的贡献为20.59%, 其中主要为Mg2+; 因子3的贡献为13.02%, 其中主要为Ca2+, Ca2+主要来自于扬尘, 因此, 文化公园PM2.5中水溶性离子主要来源于煤烟尘, 生物质燃烧, 二次粒子以及扬尘.第二中学的2个主成分因子共解释了79.56%的来源, 因子1解释了60.71%的离子, NH4+、K+、SO42-的作用显著, 与开发区相同; 主成分2的贡献为18.85%, 其中主要为Ca2+, 与文化公园相同, 因此, 第二中学PM2.5中水溶性离子主要来源于煤烟尘, 生物质燃烧, 二次粒子以及扬尘.
![]() |
表 6 主成分旋转因子载荷矩阵 Table 6 Rotated component matrix of the principle component analysis |
通过对各点位冬季PM2.5中水溶性离子进行来源解析, 可以看出各点位之间存在交叉污染现象, 各污染源之间的差异并不大.
3 结论(1) 盘锦市冬季PM2.5浓度顺序为:文化公园>开发区>第二中学, 各点位PM2.5浓度均超过国家环境空气质量二级标准; 盘锦市水溶性离子质量浓度顺序为:开发区SO42->NO3->NH4+>Cl->K+>Ca2+>Na+>Mg2+; 文化公园SO42->NO3->NH4+>Cl->K+>Na+>Ca2+>Mg2+; 第二中学SO42->NO3->NH4+>Cl->K+>Na+>Ca2+>Mg2+, 水溶性离子总质量浓度均表现出SO42-、NO3-、NH4+质量浓度较大.
(2) 通过对硫氧化率(SOR)和氮氧化率(NOR)计算来表征二次离子的转化, 可知盘锦市冬季的SOR均值为0.18, 大于0.10, 说明本地冬季SO2二次转化明显; NOR均值为0.12, 略大于0.10, 说明NOx二次转化不明显; 通过离子平衡计算, 可得开发区阴离子和阳离子当量的比值为0.96, 文化公园比值为0.85, 第二中学比值为0.91, 开发区整体上呈现出中性, 文化公园与第二中学呈现出偏碱性.
(3) 通过主成分分析对盘锦市冬季各点位水溶性离子进行来源解析, 可知盘锦市PM2.5中水溶性离子主要来源于煤烟尘, 生物质燃烧, 二次粒子以及扬尘.
[1] |
王振波, 方创琳, 许光, 等. 2014年中国城市PM2.5浓度的时空变化规律[J]. 地理学报, 2015, 70(11): 1720-1734. Wang Z B, Fang C L, Xu G, et al. Spatial-temporal characteristics of the PM2.5 in China in 2014[J]. Acta Geographica Sinica, 2015, 70(11): 1720-1734. |
[2] | Yin H, Pizzol M, Xu L Y. External costs of PM2.5 pollution in Beijing, China:uncertainty analysis of multiple health impacts and costs[J]. Environmental Pollution, 2017, 226: 356-369. DOI:10.1016/j.envpol.2017.02.029 |
[3] | Calvo A I, Alves C, Castro A, et al. Research on aerosol sources and chemical composition:past, current and emerging issues[J]. Atmospheric Research, 2013, 120-121: 1-28. DOI:10.1016/j.atmosres.2012.09.021 |
[4] | Wang H L, Zhu B, Shen L J, et al. Water-soluble ions in atmospheric aerosols measured in five sites in the Yangtze River Delta, China:size-fractionated, seasonal variations and sources[J]. Atmospheric Environment, 2015, 120: 370-379. |
[5] |
王念飞, 陈阳, 郝庆菊, 等. 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, 2016, 37(12): 4482-4489. Wang N F, Chen Y, Hao Q J, et al. Seasonal variation and source analysis of the water-soluble inorganic ions in fine particulate matter in Suzhou[J]. Environmental Science, 2016, 37(12): 4482-4489. |
[6] | Xu L L, Duan F K, He K B, et al. Characteristics of the secondary water-soluble ions in a typical autumn haze in Beijing[J]. Environmental Pollution, 2017, 227: 296-305. DOI:10.1016/j.envpol.2017.04.076 |
[7] | Bhuyan P, Barman N, Bora J, et al. Attributes of aerosol bound water soluble ions and carbon, and their relationships with AOD over the Brahmaputra Valley[J]. Atmospheric Environment, 2016, 142: 194-209. DOI:10.1016/j.atmosenv.2016.07.045 |
[8] |
何俊杰, 吴耕晨, 张国华, 等. 广州雾霾期间气溶胶水溶性离子的日变化特征及形成机制[J]. 中国环境科学, 2014, 34(5): 1107-1112. He J J, Wu G C, Zhang G H, et al. Diurnal variations and formation mechanisms of water-soluble inorganic ions in aerosols during a haze-fog period in Guangzhou[J]. China Environmental Science, 2014, 34(5): 1107-1112. |
[9] | 胡清静. 大气中氨气、铵盐和有机胺盐的研究[D]. 青岛: 中国海洋大学, 2015. |
[10] |
王璐, 刘子锐, 温天雪, 等. 海南三亚大气颗粒物中水溶性无机离子浓度及其粒径分布特征[J]. 环境科学, 2017, 38(4): 1298-1306. Wang L, Liu Z R, Wen T X, et al. Characteristics of the size distribution of water soluble inorganic ions in Sanya, Hainan[J]. Environmental Science, 2017, 38(4): 1298-1306. |
[11] |
蒋燕, 贺光艳, 罗彬, 等. 成都平原大气颗粒物中无机水溶性离子污染特征[J]. 环境科学, 2016, 37(8): 2863-2870. Jiang Y, He G Y, Luo B, et al. Pollution characteristics of inorganic water-soluble ions in atmospheric particulate matter in Chengdu plain[J]. Environmental Science, 2016, 37(8): 2863-2870. |
[12] |
秦阳, 朱彬, 邹嘉南, 等. 南京夏秋季节大气干沉降水溶性离子特征及来源分析[J]. 环境科学, 2016, 37(6): 2025-2033. Qin Y, Zhu B, Zou J N, et al. Characteristics and source apportionment of water-soluble ions in dry deposition in the summer and autumn of Nanjing[J]. Environmental Science, 2016, 37(6): 2025-2033. |
[13] |
王新, 聂燕, 陈红, 等. 兰州城区大气PM2.5污染特征及来源解析[J]. 环境科学, 2016, 37(5): 1619-1628. Wang X, Nei Y, Chen H, et al. Pollution characteristics and source apportionment of PM2.5 in Lanzhou city[J]. Environmental Science, 2016, 37(5): 1619-1628. |
[14] |
周佳佳, 石金辉, 李丽平, 等. 青岛大气中酸碱气体及PM2.5中水溶性离子的浓度特征和气粒平衡关系[J]. 环境科学, 2015, 36(9): 3135-3143. Zhou J J, Shi J H, Li L P, et al. Concentrations of acidic gases, ammonia and related water-soluble ions in PM2.5 and gas-particle partitioning in Qingdao[J]. Environmental Science, 2015, 36(9): 3135-3143. |
[15] |
张伟, 姬亚芹, 张军, 等. 辽宁典型城市道路扬尘PM2.5中水溶性无机离子组分特征及来源解析[J]. 环境科学, 2017, 38(12): 4951-4957. Zhang W, Ji Y Q, Wang J, et al. Characteristics and source apportionment of water-soluble inorganic ions in road dust PM2.5 in selected cities in Liaoning Province[J]. Environmental Science, 2017, 38(12): 4951-4957. |
[16] |
张棕巍, 胡恭任, 于瑞莲, 等. 厦门市大气PM2.5中水溶性离子污染特征及来源解析[J]. 中国环境科学, 2016, 36(7): 1947-1954. Zhang Z W, Hu G R, Yu R L, et al. Characteristics and sources apportionment of water-soluble ions in PM2.5 of Xiamen city, China[J]. China Environmental Science, 2016, 36(7): 1947-1954. |
[17] |
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. Wang X Q, Zhou Y, Cheng S Y, et al. Characterization and regional transmission impact of water-soluble ions in PM2.5 during winter in typical cities[J]. Environmental Science, 2016, 36(8): 2289-2296. |
[18] |
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): 4479-4485. Fan M Y, Cao F, Zhang Y Y, et al. Characteristics and sources of water soluble inorganic ions in fine particulate matter during winter in Xuzhou[J]. Environmental Science, 2017, 38(11): 4479-4485. |
[19] | Hsu C Y, Chiang H C, Chen M J, et al. Ambient PM2.5 in the residential area near industrial complexes:spatiotemporal variation, source apportionment, and health impact[J]. Science of the Total Environment, 2017, 590-591: 204-214. DOI:10.1016/j.scitotenv.2017.02.212 |
[20] | 蒋斌. 鹤山超级站大气细颗粒成分特征及二次污染过程成因研究[D]. 广东: 暨南大学, 2016. |
[21] | Huang X J, Liu Z R, Zhang J K, et al. Seasonal variation and secondary formation of size-segregated aerosol water-soluble inorganic ions during pollution episodes in Beijing[J]. Atmospheric Research, 2016, 168: 70-79. DOI:10.1016/j.atmosres.2015.08.021 |
[22] | Yang Y J, Zhou R, Yu Y, et al. Size-resolved aerosol water-soluble ions at a regional background station of Beijing, Tianjin, and Hebei, north China[J]. Journal of Environmental Sciences, 2017, 55: 146-156. DOI:10.1016/j.jes.2016.07.012 |
[23] |
张灿, 周志恩, 翟崇治, 等. 基于重庆本地碳成分谱的PM2.5碳组分来源分析[J]. 环境科学, 2014, 35(3): 810-819. Zhang C, Zhou Z N, Zhai C Z, et al. Carbon source apportionment of PM2.5in Chongqing based on local carbon profiles[J]. Environmental Science, 2014, 35(3): 810-819. |
[24] | Urban Dč ok D, Payne A J R, Webster R D. Regional transport, source apportionment and health impact of PM10 bound polycyclic aromatic hydrocarbons in Singapore's atmosphere[J]. Environmental Pollution, 2017, 229: 984-993. DOI:10.1016/j.envpol.2017.07.086 |
[25] |
孟琛琛, 王丽涛, 张芬芬, 等. 邯郸市PM2.5中水溶性无机离子污染特征及来源解析[J]. 环境科学学报, 2015, 35(11): 3443-3451. Meng C C, Wang L T, Zhang F F, et al. Pollution characteristics and source apportionment of water soluble inorganic ions in PM2.5 in Handan city[J]. Acta Scientiae Circumstantiae, 2015, 35(11): 3443-3451. |