环境科学  2020, Vol. 41 Issue (10): 4345-4354   PDF    
引用本文
方天歌, 姚小红, 孟赫, 陈春强. 青岛春节期间大气污染特征及烟花燃放一、二次贡献分析[J]. 环境科学, 2020, 41(10): 4345-4354.
FANG Tian-ge, YAO Xiao-hong, MENG He, CHEN Chun-qiang. Analysis of Pollution Characteristics and Primary, Secondary Contributions of Firework Burnings in Qingdao During the Spring Festival[J]. Environmental Science, 2020, 41(10): 4345-4354.
青岛春节期间大气污染特征及烟花燃放一、二次贡献分析
方天歌1, 姚小红1,2, 孟赫3, 陈春强1     
1. 中国海洋大学海洋环境与生态教育部重点实验室, 青岛 266100;
2. 青岛海洋科学与技术国家实验室海洋生态与环境科学功能实验室, 青岛 266071;
3. 山东省青岛生态环境监测中心, 青岛 266003
收稿日期: 2020-02-22; 修订日期: 2020-04-16
基金项目: 国家重点研发计划项目（2016YFC0200504）
作者简介: 方天歌(1994~), 女, 硕士研究生, 主要研究方向为大气环境化学, E-mail:fangtiange@stu.ouc.edu.cn
通信作者: 姚小红, E-mail:xhyao@ouc.edu.cn
摘要: 我国北方地区冬季采暖期大气污染事件频发，期间硝酸盐成为促进PM2.5增加的主要因素.然而在烟花燃放期间，硫酸盐的累积却强于硝酸盐，形成不同的污染特征.对春节期间（2019年2月2~10日）青岛近郊在线离子色谱观测数据，结合国控自动监测站数据进行综合分析.结果表明，研究期间观测到大气颗粒物累积事件、沙尘过境事件和烟花燃放事件.烟花燃放高峰期，其对PM2.5和PM10的一次贡献率分别为69.8%和63.8%.相比颗粒物累积期间硝酸盐有更明显的累积，硫酸盐在烟花燃放期间先于硝酸盐生成，并存在更强的累积.分离得到烟花燃放的一次贡献因子n（SO42-）/n（K+）和n（NO3-）/n（K+）特征摩尔比分别为1.2和1.3；利用该比值估算得到对SO42-和NO3-二次贡献因子，在较稳定的气象条件下分别为一次贡献因子的2.1倍和1.6倍；但在强的干冷空气过境时，二次贡献因子大幅降低，与一次贡献因子相当.
关键词: 颗粒物累积      烟花燃放      硝酸盐      硫酸盐      二次生成     
Analysis of Pollution Characteristics and Primary, Secondary Contributions of Firework Burnings in Qingdao During the Spring Festival
FANG Tian-ge1 , YAO Xiao-hong1,2 , MENG He3 , CHEN Chun-qiang1     
1. Key Laboratory of Marine Environment and Ecology, Ministry of Education, Ocean University of China, Qingdao 266100, China;
2. Laboratory for Marine Ecology and Environmental Sciences, Qingdao National Laboratory for Marine Science and Technology, Qingdao 266071, China;
3. Environmental Monitoring Center for Qingdao, Qingdao 266003, China
Abstract: Atmospheric pollution frequently occurs in northern China during winter heating period, wherein nitrate became the dominant driver for PM2.5 accumulations. However, sulfate accumulation was found to be significantly higher than that of nitrate during firework burning events and exhibited different pollution characteristics. Online data available from February 2, 2019 to February 10, 2019, including observation data measured from AIM-IC in suburban Qingdao and meteorological data from national automatic monitoring station, were analyzed. The results showed that particulate accumulation, dust and firework burning events were observed. The primary contribution rates of the most intensive firework burning to PM2.5 and PM10 were 69.8% and 63.8%, respectively. In contrast to a severe accumulation of nitrate during the particulate accumulation event, the sulfate formed prior and exhibited more severe accumulation than nitrate during the firework burning events. The primary contribution factors n(SO42-)/n(K+) and n(NO3-)/n(K+) of firework burnings was 1.2 and 1.3 (molar ratios), respectively. The secondary contribution factors were 2.1 and 1.6 times, under relatively stable meteorological conditions. However, during the transit of dry and cold air, the value of secondary contribution factors decreased substantially and exhibited nearly the same values as the primary ones.
Key words: particulate accumulations      firework burning      nitrate      sulfate      secondary formation     

冬季大气污染已成为我国北方地区面临的严峻挑战4[1].由于SO2超低排放标准控制[2, 3]和自2007年实施的强制脱硫政策, 大气中硫酸盐浓度明显降低; 然而NOx排放量在2001~2015年有所增加[4], 导致硝酸盐对PM2.5贡献明显增加[5~7].有研究表明, 冬季重污染期间, 硝酸盐比硫酸盐对PM2.5有更大的贡献[8, 9].比如, Xie等[8]计算了1999~2017年北京NO3-/SO2-(量浓度比)变化, 比值从1升高至2.7.目前有关青岛近郊冬季大气污染的特征研究较少.该地区临近黄海, 冬季气温相对较高, 相对湿度大, 有利于二次无机离子(SIA)的生成[10], 有较高的研究价值.

烟花燃放是冬季春节期间的一个重要污染源, 集中释放的大量颗粒物和污染气体使空气质量在短时间迅速恶化, 加剧大气污染, 危害人体健康[11~13].烟花燃放是PM2.5中水溶性无机离子浓度升高的重要源[11~13].其中NO3-/SO42-在燃放期间明显低于非燃放污染事件, 且剧烈的燃放有更低的NO3-/SO42-值[14].这可能除了烟花燃放的颗粒物、气态前体物的直接排放与非燃放时期不同, 还存在不同的离子转化过程, 如金属催化SO2转化为硫酸盐等[15, 16].Jiang等[17]计算得到烟花燃放一次贡献的硫酸盐和硝酸盐在PM1.0中占比(质量分数)分别达到7% ~14%和2% ~4%.Li等[18]通过单颗粒气溶胶质谱仪, 测定烟花燃放的灰烬颗粒(粒径大于0.9 μm)中主要含有KCl、KNO3和K2SO4(或K2SO3)等, 发现80 SO3-和硫酸盐(97 HSO4-+96 SO4-)在粒径小于0.7 μm的细颗粒中强度更大, 说明硫酸盐和亚硫酸盐化合物主要通过二次反应生成, 一次贡献较小.但是限于基体效应, 只能通过分析离子的相对强度定性地表示颗粒中化学组分的变化.目前相关研究中定量计算较少, 本研究尝试分离烟花燃放对PM2.5中硫酸盐和硝酸盐的一、二次贡献, 以期为相关研究提供一些基础分析支持.

1 材料与方法 1.1 观测点与观测时间

观测点位于青岛近郊鳌山卫地区(如图 1), 青岛海洋科学与技术国家实验室园区内, 蓝色生命组团5楼(36°20′33″ N, 120°39′56″ E), 观测仪器距地面约20 m.观测点南面为临山居民区和农田, 东南600 m为黄海, 西面800 m为交通主干道, 北面为科研机构建筑群.观测区采用集中供热, 3 km范围没有重要工业源.本研究观测期为2019年2月2~10日, 大气污染物通过在线分析仪器连续观测.需要说明的是, 观测期间青岛主城区实施烟花限放政策, 但是鳌山卫地区不在该范围内, 属于非烟花限放区.

卫星图像来源于https://www.earthol.com/ 图 1 观测点和气象监测站位置示意 Fig. 1 Location of the sampling site and local meteorological station

1.2 观测设备与气象数据来源

URG9000气溶胶及气体组分在线离子色谱检测系统(Thermofisher, US)实时监测气体和PM2.5中水溶性离子组分, 其中阳离子包括Na+、NH4+、K+、Mg2+和Ca2+; 阴离子包括Cl-、NO3-和SO42-等, 时间分辨率为1 h.该系统包括PM2.5切割器、气体采集装置、气溶胶采集装置和离子色谱分析系统(ICS-1100).

在线采集的样品, 经水蒸气提取, 以自动进样的方式经0.45 μm微孔滤膜进入ICS-1100离子色谱.CS12A分析柱和CG12A保护柱被用于测定常规阳离子组分, 淋洗液为甲基磺酸(MSA)溶液(15 mmol·L-1), 泵流速0.25 mL·min-1, 抑制器电流值12 mA, 分析时间26.5 min; AS11-HC分析柱和AG11-HC保护柱被用于测定常规阴离子组分, 淋洗液为KOH溶液(0~33 mmol·L-1)梯度淋洗, 泵流速0.38 mL·min-1, 抑制器电流值29 mA, 分析时间26.5 min.分析柱柱温均设为30℃.系统检出限小于0.1 μg·m-3, 所用水为优级纯, 标准液现用现配.

本文涉及的SO2和NO2气体, PM2.5、PM10和气象数据来自青岛市国控自动监测站仰口站(36°14′25″ N; 120°39′57″ E), 距离观测点约10 km, 时间分辨率为1 h.

2 结果与讨论 2.1 气象要素观测结果

观测期间气象要素小时平均值如图 2所示.由于个别时段数据缺失, 造成数据点不连续.气象要素明显分为两个时期.较高温高湿时期(2月2~6日)温度平均(3.9±2.0)℃, 相对湿度平均(78±8)%.较高的温度和相对湿度有利于大气中非均相反应的发生.低温低湿时期(2月7~10日)温度(-3.4±1.7)℃, 相对湿度为(49±8)%.气温低于0℃时颗粒表面无液态水, 非均相反应不能进行.观测期间仅2月2日23:00~3日00:00内存在少量降水(小于0.3 mm).主导风向为西北和西南风, 基本可忽略海洋源(位于采样点以东)对陆地的传输影响.

图 2 观测期间气象要素及颗粒物质量浓度小时变化 Fig. 2 Hourly variations in meteorological factors and mass concentrations of particulate matter during observation time

2.2 PM2.5和PM10观测结果分析

如图 2(c)所示, 观测期间PM2.5和PM10的浓度变化可以分为2个明显不同的阶段, 标记为第Ⅰ阶段和第Ⅱ阶段.第Ⅰ阶段(2月2日00:00~7日03:00)对应的PM2.5和PM10质量浓度分别为(69±31)μg·m-3和(141±54)μg·m-3, 平均浓度达到环境空气质量二级标准(日均限值分别为75 μg·m-3和150 μg·m-3).期间空气温度一般大于0℃, 变化范围是-0.8~7.2℃; 相对湿度58% ~95%, 较高的温度和相对湿度有利于非均相转化.第Ⅱ阶段(2月7日03:00~10日23:00)对应的PM2.5和PM10质量浓度分别为(22±9)μg·m-3和(41±17)μg·m-3, 平均浓度达到环境空气质量一级标准(日均限值分别为35 μg·m-3和75 μg·m-3).期间温度变化范围是-6.9~3.3℃; 相对湿度31% ~62%, 相对干燥的大气条件不利于非均相转化.两阶段的颗粒物质量浓度特征阐述如下.

第Ⅰ阶段观测到颗粒物累积事件、沙尘过境事件和烟花燃放事件, 分别对应于图 2(c)内A、B和C.颗粒物累积事件发生在2月3日04:00~14:00, 期间PM2.5和PM10浓度分别从68 μg·m-3和72 μg·m-3曲折升高, 最高达到166 μg·m-3和229 μg·m-3, 对应升高144.1%和218.1%.较高的温度和相对湿度有利于气体向颗粒的二次转化.沙尘过境事件发生在2月3日21:00~4日22:00.期间PM2.5和PM10浓度分别为(50±11)μg·m-3和(205±41)μg·m-3.强的西北风(风速最高7.8 m·s-1)携带大量沙尘过境, 使PM10浓度在3 h内从173 μg·m-3迅速升高至267 μg·m-3, PM2.5/PM2.5~10从1.5迅速降低到0.3, 在25 h内稳定在0.3±0.1.烟花燃放事件发生在2月4日22:00~7日03:00的4个时段(对应于图 3中A~D时段).用K+作为烟花燃放的指示离子, 判断烟花燃放剧烈程度[19, 20].其中, 最剧烈的燃放发生在年初二的D时段而非除夕夜和年初一, 这可能与胶东地区年初二的“送年”习俗有关.沙尘过境一定程度地减弱了A时段中烟花燃放对PM2.5的影响, 使得PM2.5浓度在2月4日22:00~5日02:00内只有较小程度的升高, 从53 μg·m-3升高至66 μg·m-3.A~C时段中PM2.5和PM10均受到烟花燃放的短期影响, 在燃放后2~5 h内仍存在累积或保持稳定.D时段燃放后期, 颗粒物累积较弱, 浓度在燃放峰值8 h后迅速降低至背景水平, 因此利用烟花燃放迅速下降期(2月6日20:00~7日03:00), PM2.5、PM10和K+回归方程估算烟花燃放的一次贡献(如图 4), 得到方程:[PM2.5]=19.54 [K+]+57.52, [PM10]=28.73 [K+]+108.35.燃放期间Δ[K+]=5.31 μg·m-3, 计算得到Δ[PM2.5]=104 μg·m-3, Δ[PM10]=153 μg·m-3, 烟花燃放对PM2.5和PM10的一次贡献率分别为69.8%和63.8%.

烟花燃放具体为A~D时段 图 3 烟花燃放期间PM2.5中水溶性无机离子浓度小时变化 Fig. 3 Hourly variations in concentrations of water-soluble inorganic ions in PM2.5during the firework burning period

图 4 烟花燃放信号迅速下降期PM2.5、PM10和K+线性拟合 Fig. 4 Linear regressions of PM2.5, PM10, and K+ during the rapid decreasing signals of firework burning period

第Ⅱ阶段(2月7日03:00~10日23:00)期间, 大气温度为(-3.5±1.7)℃, 相对湿度为(48±7)%, 低温干燥的大气条件不利于非均相转化, 因此可能造成大气中颗粒物质量浓度较低.

2.3 PM2.5中水溶性无机离子平衡分析

利用公式(1)和公式(2)对研究期间PM2.5中水溶性无机离子的阴、阳离子当量浓度进行计算和线性拟合, 得到电荷平衡关系(如图 5), 拟合方程斜率为1.04, R2=0.96, 可能存在少量碳酸盐、碳酸氢盐和有机酸根等未被检出[21], 导致离子平衡不是严格的100%.表 1给出了PM2.5中各水溶性无机离子浓度以及在总水溶性无机离子和PM2.5中占比情况.

图 5 PM2.5中水溶性无机离子阴阳离子平衡 Fig. 5 Ionic balance between cations and anions in PM2.5

表 1 PM2.5中水溶性无机离子浓度及百分比 Table 1 Concentrations and percentages of water-soluble inorganic ions in PM2.5

(1)
(2)

由表 1可知, 观测期间总水溶性无机离子在PM2.5中占比(质量分数, 下同)为(34.4±11.6)%. NO3-、SO42-和NH4+为观测期间浓度最高的3种水溶性无机离子, 浓度之和占总水溶性无机离子的72.3%, 占PM2.5浓度的34.5%.其中, NO3-和SO42-浓度的大幅升高出现在颗粒物累积事件和烟花燃放事件, 浓度变化特征将在后面单独进行讨论.本研究期间观测到PM2.5中较高浓度的NH4+, 是因为近观测点为大面积农田绿地, 是重要的城市NH3源[22], 近海的地理位置使冬季大气处于相对高温高湿的条件, 促进NH4+的二次生成.尤其是在颗粒物累积事件, 较高温[(3.3±0.3)℃]高湿[(80±9)%]的条件下, NH+浓度在12 h内大幅增加了226%(从5.24 μg·m-3升高至17.10 μg·m-3).

本研究期间, K+、Mg2+和Cl-浓度变化较大, 其中K+和Mg2+浓度标准差均超出平均值, 结合烟花组分中含有高氯酸钾和硝酸钾等氧化剂[19, 20], 以及Mg、Ba和Cu等着色剂[23, 24]的研究, 发现K+和Mg2+、Cl-具有较高的相关性(R分别为0.91和0.84), 判断浓度大幅升高来自烟花燃放而非生物质燃烧[25].这与北京[15]、上海[26]和西安[27]等地区的研究中有一致的结果.4次烟花燃放事件中, K+浓度峰值分别为2.15、1.91、1.72和7.09 μg·m-3, 达到背景浓度的5.8、5.2、4.6和19.2倍.其中, 最剧烈燃放(D时段)中Mg2+和Cl-分别达到1.22 μg·m-3和8.26 μg·m-3, 为背景的30.5和13.8倍.

NO3-和SO42-为研究期间PM2.5中浓度最高的2种水溶性无机离子, 平均浓度在总水溶性无机离子中占比达到60.5%, 在PM2.5中占比达21.2%.两种离子变化趋势相似且具有高的相关性(R=0.90), 说明可能有相似的气象条件和形成途径[28].分别对颗粒物累积事件和烟花燃放事件中NO3-和SO2-浓度作相关性分析.

如图 6所示, PM2.5中NO3-和SO42-浓度在颗粒物累积事件相比颗粒物浓度稳定波动时期大幅升高.在颗粒物浓度稳定波动时期(2月2日00:00~3日04:00), PM2.5浓度为(59±7)μg·m-3.此时NO3-和SO42-浓度分别为(9.64±3.35)μg·m-3和(8.74±2.00)μg·m-3.随后PM2.5浓度累积升高, NO3-和SO42-浓度明显升高, 达到最高值24.07 μg·m-3和19.35 μg·m-3, NO3-相比SO42-浓度升高幅度更大.对NO3-和SO42-线性拟合, 相关性较高(R2=0.75), 回归方程[NO3-]=1.55 [SO42-]- 3.28.拟合斜率为1.55, 说明颗粒物累积期间NO3-相比SO42-累积更严重, 这与北京地区污染期间的一些研究结果一致[9, 29, 30].这可能是因为白天机动车排放尾气的堆积, 造成NO2较SO2浓度更高(如图 7), 生成的NO3-以更快地速度累积.尽管NO2浓度在07:00~10:00期间略有降低, 但是光化学等反应过程使得NO3-相比夜晚有更明显的生成.

图 6 颗粒物累积事件和烟花燃放事件PM2.5中NO3-和SO42-线性拟合 Fig. 6 Linear regressions of NO3- in PM2.5 and SO42- during particulate accumulation and firework burning periods

图 7 2019年2月3日累积污染事件中NO2和 Fig. 7 Hourly variations in concentrations of NO2 and SO2 during the particulate accumulation period on Feburary 3rd, 2019

对于烟花燃事件, NO3-和SO42-也有较高的相关性(R2=0.72), 回归方程[NO3-]=0.56 [SO42-]+3.02.这说明SO42-的累积在烟花燃放期间明显高于NO3-.这是因为, 除了烟花燃放的一次贡献使大气PM2.5中硫酸盐和硝酸盐浓度增加, 烟花燃烧释放的颗粒中还存在过渡金属离子参与催化SO2的非均相氧化, 明显地促进了硫酸盐的二次生成, 造成硫酸盐浓度大于硝酸盐.对此, 本研究尝试分离烟花燃放对PM2.5中硫酸盐和硝酸盐的一、二次贡献, 定量讨论燃放前后硫酸盐和硝酸盐的生成, 以及在PM2.5中占比的变化情况.

2.4 烟花燃放对大气PM2.5中硝酸盐和硫酸盐的一、二次贡献因子讨论

如图 8所示, 4个短时间烟花燃放时段(A~D时段)可以通过升高的K+离子浓度清楚地识别出.烟花燃放结束后, 释放的金属盐在48 h内(2月5~6日)的较长时间维持一个相对较高的水平.C和D时段, 硫酸盐和硝酸盐似乎存在强的累积或二次生成, 因此无法用于判别烟花燃放的一次贡献.但是对于A和B时段, 以上作用似乎较小.这样, 可以合理地假设SO42-和NO3-随K+的净升高为烟花燃放一次贡献所致.对于A时段, 可以得出烟花燃放SO42-相对于K+的一次贡献因子为0.47(以SO42-/K+计, 摩尔比), NO3-相对于K+的一次贡献因子近似为0.对于B时段, 一次贡献因子SO42-/K+为1.2, NO3-/K+近似为1.3.这样, 本研究采用B时段的烟花燃放对SO42-和NO3-一次贡献因子, 分析扣除烟花燃放一次贡献的SO42-和NO3-浓度时间序列变化.B时段的一次贡献因子应该考虑为此源的一次贡献因子上限值, 因为SO42-和NO3-在该时段仍存在一定程度的累积.以下扣除烟花燃放一次贡献, 分析两种离子的浓度净增加(ΔSO42-和ΔNO3-)的时间序列变化.

图 8 4次烟花燃放事件PM2.5中K+、SO42-和NO3-小时浓度变化 Fig. 8 Hourly concentrations of K3 in PM2.5+, SO42-, and NO- during four firework burning periods

如图 9所示, 扣除一次贡献后, 硫酸盐和硝酸盐在燃放初期仍存在累积.对气象条件较为稳定(气象站和观测点距离大于5 km, 小于5 m·s-1的风速影响忽略不计)的C时段, SO42-和NO3-在烟花燃放开始至燃放后的4 h内浓度有明显地净增加, ΔSO42-/SO2和ΔNO3-/NO2分别升高1.8倍和0.5倍(如图 10), 烟花燃烧释放的大量SO2和NO2转化为硫酸盐和硝酸盐.由于烟花燃放颗粒中过渡金属离子的催化作用, 可以看到硫酸盐的气-粒转化先于硝酸盐发生, 且转化强度更大.这与图 11中SO42-/PM2.5先升高并超过NO3-/PM2.5的结果一致.烟花燃烧所释放的PM2.5颗粒中含有较多难溶性组分(比如：金属盐和有机碳等)[14, 31, 32], 在稳定的气象条件下不断累积, 导致浓度水平较低的硫酸盐和硝酸盐在PM2.5中占比和变化相对较小, 分别为(11.7±2.5)%和(14.0±1.6)%.根据扣除一次贡献的净增加, 本研究计算出烟花燃放的二次贡献因子SO42-/K+和NO3-/K+分别为2.5和2.1, 为一次贡献因子的2.1倍和1.6倍.

C时段*为烟花燃放C时段(2月6日07:00~11:00)及燃放后的4 h(2月6日11:00~15:00), 下同 图 9 扣除烟花燃放一次贡献后PM2.5中NO3-、SO42-和K+浓度以及气象要素小时变化 Fig. 9 Hourly concentrations of NO3-, SO42-2-, and K+ in PM2.5, excluding primary contributions from firework burning periods under corresponding meteorological conditions

图 10 扣除烟花燃放一次贡献后ΔSO42-/SO2和ΔNO3-/NO2(摩尔浓度比)小时变化 Fig. 10 Hourly variations of ΔSO42-/SO2 and ΔNO3-/NO2 (molar ratios) excluding primary contributions from firework burning periods

图 11 烟花燃放期间SO42-/PM2.5和NO3-/PM2.5小时变化 Fig. 11 Hourly variations of SO42-/PM2.5 and NO3-/PM2.5 during firework burning periods

对于D时段, ΔSO42-/SO2和ΔNO3-/NO2在烟花燃放峰值后有明显升高(如图 9), 仍低于燃放前水平.这是因为强的干冷空气过境, 明显地抑制了硫酸盐和硝酸盐的二次生成.23:00后, 气温降至零下, 气-粒转化大幅减弱甚至停止, 导致SO42-/PM2.5和NO3-/PM2.5并无明显升高(均在6.5%以内).计算该时段的二次贡献因子SO42-/K+为0.9, NO3-/K+为1.2, 几乎和一次贡献因子相当, 说明和C时段相比, 清洁的强冷空气对颗粒物产生了一定程度的稀释, 气温降低至零下导致颗粒中无液态水, 使非均相离子催化消失.

大气中过渡金属离子催化氧化是SO2非均相氧化的重要途径[19], 烟花燃烧释放的颗粒中含有大量过渡金属离子.比如, 有研究测得剧烈的燃放使印度中南部城市海得拉巴的大气中Fe和Mn浓度达到约1 200 ng·m-3和100 ng·m-3, 为背景的6倍和3倍[33], 对硫酸盐的二次生成有明显的促进作用.在冬季采暖期复合污染源和有利的气象条件下, 非均相催化可能得到更大程度地促进, 进而增加气溶胶酸度, 对气候效应产生影响.

3 结论

(1) 研究期间, 大气颗粒物(PM2.5和PM10)浓度变化分为2个阶段, 分别达到环境空气质量二级和一级标准.第I阶段期间观测到颗粒物累积事件、沙尘过境事件和烟花燃放事件.

(2) 研究期间共出现4次烟花燃放事件, 最剧烈的燃放事件中K+、PM2.5和PM10浓度分别达到背景的19.2、6.2和6.9倍, 烟花燃放对PM2.5和PM10的一次贡献率分别为69.8%和63.8%.

(3) 颗粒物累积期间, PM2.5中硝酸盐较硫酸盐的累积更明显; 而在烟花燃放期间, 硫酸盐先于硝酸盐生成, 并存在更强的累积.

(4) 烟花燃放对PM2.5中SO42-和NO3-的一次贡献因子SO42-/K+和NO3-/K+特征摩尔比分别为1.2和1.3;二次贡献因子在较为稳定的气象条件下分别为一次贡献因子的2.1倍和1.6倍; 强的干冷空气过境时, 二次贡献因子大幅降低, 与一次贡献因子相当.

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