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| 1 | 青岛环境空气PM10和PM2.5污染特征与来源比较显示文摘2011—2012年分别在青岛设6个和2个采样点采集PM10和PM2.5样品,分析二者质量浓度及颗粒物中多种无机元素、水溶性离子和碳等组分的质量浓度,以研究PM10及PM2.5的污染特征.采用CMB-iteration模型估算法,确定一次源类及二次源类对PM10和PM2.5的贡献,利用统计学方法比较PM10和PM2.5的污染源.结果表明:青岛大气颗粒物质量浓度季节变化显著,表现为春、冬季高,夏、秋季低;Na、Mg、Al、Si、Ca和Fe元素主要富集在PM10中,SO42-、NO3-、EC和OC主要富集在PM2.5中;城市扬尘、煤烟尘、建筑水泥尘及海盐粒子等粗粒子在PM10中的分担率较PM2.5中的高,分担率分别为28.7%、17.2%、7.16%及4.47%;二次硫酸盐、二次硝酸盐、机动车尾气尘及SOC(二次有机碳)等在PM2.5中的分担率较PM10中的高,分担率分别为19.3%、8.97%、13.7%及6.07%;由PM10与PM2.5化学组分的分歧系数可见,春、秋季PM10和PM2.5化学构成存在一定差异,而冬、夏季二者的化学构成相似. | 吴虹 张彩艳 王静 宣肇菲 楚翠娟 冯银厂 徐虹 | 2013 | 环境科学研究2013，26，6： | 104 |
| 2 | 苏州市PM2.5中水溶性离子的季节变化及来源分析显示文摘2015年在苏州市城区采集大气细颗粒物PM_(2.5)样品共87套,用重量法分析了PM_(2.5)的质量浓度,离子色谱法分析了颗粒物中F-、Cl-、NO_3^-、SO_4^(2-)、Na^+、NH_4^+、K^+、Mg^(2+)和Ca^(2+),共9种水溶性无机离子.观测期间,苏州市PM_(2.5)的年均质量浓度为(74.26±38.01)μg·m-3,其季节特征为冬季>春季>秋季>夏季;9种水溶性离子的总质量浓度为(43.95±23.60)μg·m^(-3),各离子的浓度高低顺序为NO_3^->SO_4^(2-)>NH_4^+>Na^+>Cl^->K^+>Ca^(2+)>F->Mg^(2+);SNA(SO_4^(2-)、NO_3^-和NH_4^+三者的简称)是最主要的水溶性离子;SO_4^(2-)、NO_3^-和NH_4^+三者之间具有显著的相关性,它们在PM_(2.5)中主要是以NH_4NO_3和(NH_4)_2SO_4的结合方式存在.苏州市PM_(2.5)中水溶性离子的主要来源包括工业源、燃烧源、二次过程和建筑土壤尘等. | 王念飞 陈阳 郝庆菊 王欢博 杨复沫 赵晴 薄宇 贺克斌 姚玉刚 | 2016 | 环境科学2016，37，12： | 100 |
| 3 | 武汉市大气PM_(2.5)中水溶性离子污染特征及来源显示文摘于2016年8月—2017年4月采集了武汉市PM2.5样品,使用离子色谱法分析了PM2.5中的水溶性离子(F-、Cl-、SO2-4、NO-3、Na+、NH+4、K+、Mg2+、Ca2+),并研究其污染特征及来源.结果表明,武汉市PM2.5质量浓度变化范围为24.8~215.7μg·m-3,均值为(81.3±38.1)μg·m-3.9种水溶性离子的年均质量浓度占PM2.5质量浓度的29.3%,其中,SO2-4、NO-3、NH+4(三者合称SNA)为主要的水溶性离子,SNA占PM2.5质量浓度的23.3%~32.0%.硫氧化率(SOR)和氮氧化率(NOR)年均值分别为0.4、0.1,说明武汉市大气存在较强的SO2向SO2-4、NO2向NO-3转化的二次过程.观测期间,武汉市的细颗粒物整体呈弱碱性.Ca2+与Mg2+,以及NH+4与NO-3、SO2-4等均有显著相关性,NH+4、NO-3、SO2-4主要以(NH4)2SO4和NH4NO3的形式存在.武汉市全年NO-3/SO2-4比值为0.9,表明固定源贡献相对较大.主成分分析结果表明,武汉市大气PM2.5中水溶性离子主要来自于燃煤及机动车排放、工业生产、扬尘等. | 程渊 吴建会 毕晓辉 杨佳美 刘保双 戴启立 李蒲 郁佳 冯银厂 | 2019 | 环境科学学报2019，39，1： | 55 |
| 4 | 成都市灰霾与正常天气下大气P118M_(2.5)的化学元素特征显示文摘为研究成都市灰霾期间PM2.5中元素的特征,于2009年4月和5月采集环境大气中PM2.5样品,用X-射线荧光光谱法测定元素含量.研究结果表明,成都市非灰霾与灰霾期间PM2.5的质量浓度分别为124.9μg.m-3和152.8μg.m-3;Na、Mg、Al、Si和Ca的质量浓度在非灰霾期间略高于灰霾期间,其它元素则基本上是灰霾大于非灰霾期间.富集因子分析表明,Na、Mg、Al、Si和Ca在不同天气下主要是地壳来源,而Cu、Zn、Mo、Pb、Br、S、Cd、As和Cl在灰霾期间更容易富集,与人类活动密切相关.因子分析显示,灰霾期间重金属元素主要来源于机动车排放、地面扬尘、冶金化工. | 王启元 曹军骥 甘小凤 涂夏明 沈振兴 郭旭 陶俊 | 2010 | 环境化学2010，29，4： | 45 |
| 5 | 南京大气PM_(2.5)中碳组分观测分析显示文摘为了解南京地区大气细颗粒物及化学成分在灰霾期间的污染水平及可能来源,于2007年6月至2008年5月,采集PM_(2.5)样品,并测定了其中有机碳(OC)和元素碳(EC)的含量.并考察了有机碳和元素碳的季节变化特征,比较分析了南京地区灰霾与非灰霾期间含碳气溶胶的污染特征.结果显示,南京大气中PM_(2.5)、OC和EC浓度变化范围分别是12.1~287.1,2.6~47.0和1.0~33.6μg/m^3,其中夏季PM_(2.5)(109.6μg/m^3)和OC(20.8μg/m^3)的值在四个季度中最高,呈现出夏季>秋季>冬季>春季的季节变化特征;EC则具有秋季>春季>冬季>夏季的季节变化特征.霾日的OC、EC、总碳含量(TC)浓度及OC与EC比值分别是非霾日的2.0、1.8、1.9和1.7倍.后向轨迹分析表明,在有利的天气背景下,具有丰富水汽和污染物的混合气团最易使南京产生霾天气. | 陈魁 银燕 魏玉香 杨卫芬 | 2010 | 中国环境科学2010，30，8： | 50 |
| 6 | 上海市秋季典型大气高污染过程中颗粒物的化学组成变化特征显示文摘于2010年10月1日至11月30日在上海市城区对大气中颗粒物质量浓度及细粒子化学组分进行了在线连续观测,获得了秋季大气灰霾和沙尘等典型污染过程中颗粒物质量浓度和化学组成的变化特性.观测结果显示,在大气灰霾污染过程中PM10和PM2.5的日均最高浓度分别达到216~293μg·m-3和130~204μg·m-3,PM2.5/PM10的比值在65%以上,总的可溶性无机离子(TWSII)占PM2.5质量浓度的50%以上,有机碳(OC)和元素碳(EC)的总和占25%~30%.二次可溶性离子(SO24-,NO3-,NH4+)占TWSII的83.3%~87.5%,OC/EC的比值在5左右,表明在灰霾污染过程中二次组分对PM2.5的贡献较大;沙尘天气以粗粒子污染为主,TWSII、OC和EC分别仅占PM2.5质量浓度的27.2%、13.4%和2.0%,二次可溶性离子(SO42-,NO3-,NH4+)占TWSII的55.7%,Ca2+、Mg2+等地壳组分的比例较灰霾天气明显升高.研究结果还显示,SO24-和NO3-等二次离子组分的生成与颗粒物中硫与氮的氧化速率有关,在大气灰霾过程中硫转化率(SOR)和氮转化率(NOR)值较高,分别为0.24±0.10和0.15±0.06,说明SO2通过二次反应生成SO24-的能力较强,在污染的环境下高浓度的NO2更有利于向NO3-转化. | 周敏 陈长虹 王红丽 黄成 苏雷燕 陈宜然 李莉 乔月珍 陈明华 黄海英 张钢锋 | 2012 | 环境科学学报2012，32，1： | 49 |
| 7 | 塔克拉玛干沙漠腹地及周边地区PM_(10)时空变化特征及影响因素分析显示文摘利用Thermo RP 1400a对塔克拉玛干沙漠腹地塔中及周边的哈密与和田进行了长达6 a多的沙尘气溶胶PM10连续观测,结合气象资料,分析了该区域沙尘气溶胶PM10的基本特征及影响因素。其结果是:①在哈密、塔中与和田,浮尘、扬沙日数呈上升趋势,沙尘暴日数变化不明显,沙尘天气出现的频率和强度是影响沙漠地区沙尘气溶胶PM10浓度的主要因素。②PM10质量浓度具有明显的区域分布特征,塔克拉玛干沙漠东缘的哈密最低,其次为沙漠南缘的和田,最高的为沙漠腹地的塔中。③每年3—9月是哈密PM10质量浓度的高值时段;塔中与和田PM10质量浓度高值时段分布在3—8月,平均浓度分别在500~1 000μg.m-3之间变化。④哈密、塔中与和田PM10季节平均浓度变化特征,春季>夏季>秋季>冬季;PM10平均浓度最高的塔中,春季在1 000μg.m-3左右变化,夏季在400~900μg.m-3之间,秋冬两季浓度较低基本上在200~400μg.m-3之间变化。⑤哈密、塔中与和田沙尘暴季节PM10浓度远高于非沙尘暴季节,沙尘暴季节浓度基本上为非沙尘暴季节浓度的两倍以上;塔中2004年和2008年沙尘暴季节平均浓度分别是非沙尘暴季节的6.2倍和3.6倍。⑥沙尘天气过程中PM10质量浓度变化具有以下规律,晴天<浮尘天气<浮尘、扬沙天气<沙尘暴天气。⑦风速大小直接影响大气中PM10浓度,风速越大浓度越高。气温、相对湿度和气压是影响沙尘暴强度的重要因素,也间接影响大气中PM10浓度的变化。 | 刘新春 钟玉婷 何清 艾力.买买提明 杨兴华 | 2011 | 中国沙漠2011，31，2： | 32 |
| 8 | Chemical characteristics of PM_(2.5) during dust storms and air pollution events in Chengdu,China显示文摘每天好的微粒(PM2.5 ) 样品从 2009 年 4 月在 Chengdu 被收集到 2010 年 2 月在灰尘暴风雨(决策支持系统) 和污染事件的几种类型期间调查他们的化学侧面,包括薄雾(HD ) ,燃烧的生物资源(BB ) ,和焰火显示(FD ) 。最高的 PM2.5 集体集中在决策支持系统(283.3 g/m3 ) 期间被发现,列在后面由 FD (212.7 g/m3 ) , HD (187.3 g/m3 ) ,和 BB (130.1 g/m3 ) 。大多数元素的集中在决策支持系统和污染事件期间被提高,除了 BB。第二等的无机的离子(NO3, SO42,和 NH4+) 在 HD 期间被充实,当从 BB 的 PM2.5 显示出高 K+ 时但是低 SO42。FD 在 SO42 在 K+ 和丰富引起了增加。Ca2+ 充满 DS 样品。离子平衡计算从 HD 显示了那 PM2.5, FD 比在正常的天更酸,但是 DS 和 BB 粒子是碱的。最高器官的碳(OC ) 集中在 FD 期间是 26.1 g/m3,列在后面由 BB (23.6 g/m3 ) , HD (19.6 g/m3 ) ,和决策支持系统(18.8 g/m3 ) 。相反,元素的碳(EC ) 集中比在 BB (6.2 g/m3 ) 和决策支持系统(6.0 g/m3 ) 期间在 HD (10.6 g/m3 ) 和 FD (9.5 g/m3 ) 期间是更丰富的。最高的 OC/EC 比率在 BB 期间被获得,与在 HD 期间最低。SO42/K+ 和 TCA/SO42 比率证明了是为区分污染事件的有效指示物。集体平衡证明那有机物, SO42,和 NO3 在污染事件期间是主导的化学部件,当土壤灰尘在决策支持系统期间是主导的时。 | Qiyuan Wang Junji Cao Zhenxing Shen JunTao Shun Xiao Lei Luo Qingyang He Xinying Tang | 2013 | Particuology2013，11，1： | 23 |
| 9 | Chemical characteristics and source apportionment of PM_(2.5) between heavily polluted days and other days in Zhengzhou, China显示文摘PM_(2.5) samples were collected in Zhengzhou during 3 years of observation, and chemical characteristics and source contribution were analyzed. Approximately 96% of the daily PM_(2.5) concentrations and annual average values exceeded the Chinese National Ambient Air Quality Daily and Annual Standards, indicating serious PM_(2.5) pollution. The average concentration of water-soluble inorganic ions was 2.4 times higher in heavily polluted days(daily PM32.5 concentrations > 250 μg/mand visibility < 3 km) than that in other days, with sulfate, nitrate, and ammonium as major ions. According to the ratio of NO-3/SO2-4,stationary sources are still the dominant source of PM_(2.5) and vehicle emission could not be ignored. The ratio of secondary organic carbon to organic carbon indicated that photochemical reactivity in heavily polluted days was more intense than in other days.Crustal elements were the most abundant elements, accounting for more than 60% of 23 elements. Chemical Mass Balance results indicated that the contributions of major sources(i.e., nitrate, sulfate, biomass, carbon and refractory material, coal combustion, soil dust,vehicle, and industry) of PM_(2.5) were 13%, 16%, 12%, 2%, 14%, 8%, 7%, and 8% in heavily polluted days and 20%, 18%, 9%, 2%, 27%, 14%, 15%, and 9% in other days, respectively.Extensive combustion activities were the main sources of polycyclic aromatic hydrocarbons during the episode(Jan 1-9, 2015) and the total benzo[a]pyrene equivalency concentrations in heavily polluted days present significant health threat. Because of the effect of regional transport, the pollution level of PM_(2.5) in the study area was aggravated. | Nan Jiang Qiang Li Fangcheng Su Qun Wang Xue Yu Panru Kang Ruiqin Zhang Xiaoyan Tang | 2018 | Journal of Environmental Sciences2018，30，4： | 22 |
| 10 | 杭州大气颗粒物散射消光特性及霾天气污染特征显示文摘2011年7月~2012年6月期间,对大气散射系数、颗粒物浓度及气象因子进行同步观测,以评估颗粒物散射消光对杭州市大气能见度的影响.结果表明,杭州市大气颗粒物散射系数日均值变化范围为108.4~1 098.1 Mm-1,年均值为428.62Mm-1±200.2 Mm-1.散射系数呈明显的季节变化,秋冬高,夏季低.日变化呈典型的双峰型,早峰出现在08:00,晚峰出现在21:00.PM2.5和PM10的散射效率分别为7.6 m2·g-1和4.4 m2·g-1,颗粒物散射消光占总消光比例的90.2%.灰霾和重度灰霾天气下,散射系数分别为684.4 Mm-1±218.1 Mm-1和1 095.4 Mm-1±397.7 Mm-1,达到非霾天气的2.6和4.2倍,表明颗粒物散射消光作用是导致杭州市大气能见度下降和灰霾天气发生的主要因素. | 徐昶 叶辉 沈建东 孙鸿良 洪盛茂 焦荔 黄侃 | 2014 | 环境科学2014，35，12： | 22 |
| 11 | 杭州无车日大气细颗粒物化学组成形成机制及光学特性显示文摘在世界无车日期间对PM2.5化学组分、光学参数及气态污染物进行同步监测,评估机动车尾气排放对杭州市细颗粒物污染及能见度的影响.结果表明:管制期间NO2、NOx、CO和PM2.5浓度分别为45.0,50.8,1119,85.8μg/m3,比平日分别下降了17.5%、23.3%、20.6%和32.6%.管制期间PM2.5中OC、EC和二次无机组分浓度为8.58,4.29,25.95μg/m3,比管制前下降了13.8%、12.6%和15.7%,管制后则达到20.24,10.85,27.39μg/m3,上升了136.0%、152.7%和5.5%.管制期间较高的NO3-/PM2.5和NOR(0.15)表明PM2.5的形成更多受二次无机转化影响,管制后PM2.5中上升的OC、EC比例和较低的NOR(0.07)则说明PM2.5主要来自机动车排放的碳质组分的贡献.硫酸盐、硝酸盐、有机气溶胶和EC是最主要的消光组分,共解释了总消光系数的74.0%~89.7%.管制后,机动车排放的有机物和EC消光比例达到26.6%和24.6%,大气消光系数则达到438.7Mm-1,比管制期间上升了60.5%,表明机动车污染排放已成为影响杭州大气细颗粒物污染和能见度下降的重要因素. | 徐昶 沈建东 何曦 杨乐 叶贤满 洪盛茂 焦荔 | 2013 | 中国环境科学2013，33，3： | 20 |
| 12 | Chemical compositions of PM_(2.5) aerosol during haze periods in the mountainous city of Yong'an, China显示文摘Haze phenomena were found to have an increasing tendency in recent years in Yong'an, a mountainous industrial city located in the center part of Fujian Province, China. Atmospheric fine particles (PM2.5) in the urban area during haze periods in three seasons (spring, autumn and winter) from 2007 to 2008 were collected, and the mass concentrations and chemical compositions (seventeen elements, water soluble inorganic ions (WSIIs) and carbonaceous species) of PM2.5 were determined. PM2.5 mass concentrations did not show a distinct difference among the three seasons. The carbonaceous species organic carbon (OC) and elemental carbon (EC) constituted up to 19.2%-30.4% of the PM2.5 mass during sampling periods, while WSIIs made up 25.3%-52.5% of the PM2.5 mass. The major ions in PM2.5 were SO42-, NO3- and NH4+, while the major elements were Si, K, Pb, Zn, Ca and Al. The experimental results (from data based on three haze periods with a 10-day sampling length for each period) showed that the crustal element species was the most abundant component of PM2.5 in spring, and the secondary ions species (SO42-, NO3-, NH4+, etc.) was the most abundant component in PM2.5 in autumn and winter. This indicated that dust was the primary pollution source for PM2.5 in spring and combustion and traffic emissions could be the main pollution sources for PM2.5 in autumn and winter. Generally, coal combustion and traffic emissions were considered to be the most prominent pollution sources for this city on haze days. | LiqianYin Zhenchuan Niu Xiaoqiu Chen Jinsheng Chen Lingling Xu Fuwang Zhang | 2012 | Journal of Environmental Sciences2012，24，7： | 19 |
| 13 | Climatic Effects of Air Pollutants over China:A Review显示文摘Tropospheric ozone(O3) and aerosols are major air pollutants in the atmosphere. They have also made significant contributions to radiative forcing of climate since preindustrial times. With its rapid economic development, concentrations of air pollutants are relatively high in China; hence, quantifying the role of air pollutants in China in regional climate change is especially important. This review summarizes existing knowledge with regard to impacts of air pollutants on climate change in China and defines critical gaps needed to reduce the associated uncertainties. Measured monthly, seasonal, and annual mean surface-layer concentrations of O3 and aerosols over China are compiled in this work, with the aim to show the magnitude of concentrations of O3 and aerosols over China and to provide datasets for evaluation of model results in future studies. Ground-based and satellite measurements of O3 column burden and aerosol optical properties, as well as model estimates of radiative forcing by tropospheric O3 and aerosols are summarized. We also review regional and global modeling studies that have investigated climate change driven by tropospheric O3and/or aerosols in China; the predicted sign and magnitude of the responses in temperature and precipitation to O3/aerosol forcings are presented. Based on this review, key priorities for future research on the climatic effects of air pollutants in China are highlighted. | LIAO Hong CHANG Wenyuan YANG Yang | 2015 | Advances in Atmospheric Sciences2015，32，1： | 19 |
| 14 | 菏泽市PM2.5源方向解析研究显示文摘为了定量解析环境受体中不同方向PM_(2.5)的源贡献水平,利用'源方向解析'(source directional apportionment,SDA)法[综合PMF(positive matrix factorization,正定矩阵因子)方法和后向轨迹模型]对京津冀大气污染传输通道上某典型城市——菏泽市环境受体中PM_(2.5)进行来源解析,并分析不同方向的源贡献.结果表明,菏泽市环境受体中ρ(PM_(2.5))变化范围为42.73~191.72μg/m^3,平均值为92.54μg/m^3.SO_4^(2-)、NO_3^-和NH_4^+是菏泽市环境受体中PM_(2.5)的主要化学组分;ρ(SO_4^(2-))、ρ(NO_3^-)和ρ(NH_4^+)的平均值分别为29.78、22.11和7.91μg/m^3,三者之和占ρ(PM2.5)的63.54%.PMF的计算结果显示,二次无机盐、机动车排放、扬尘、煤烟尘和建筑水泥尘是菏泽市环境受体中PM_(2.5)的贡献源类,分担率分别为32.61%、22.60%、19.54%、16.25%和9.00%.利用后向轨迹模型识别出PM_(2.5)贡献源类的4个潜在方向,分别为东南、正西、西北和正东.二次无机盐在4个方向的贡献分别为8.49%、5.01%、6.65%和12.88%;机动车排放分别为1.39%、4.44%、7.47%和8.22%;扬尘分别为4.95%、3.65%、4.12%和6.92%;煤烟尘分别为4.56%、1.93%、2.16%和7.28%;建筑水泥尘分别为2.22%、1.88%、1.27%和3.56%.研究显示,菏泽市PM2.5污染较为严重,其中二次源、机动车和扬尘源是其主要贡献源类,并且来自菏泽市东部的各源类贡献均较高. | 王露 毕晓辉 刘保双 吴建会 张裕芬 冯银厂 张勤勋 | 2017 | 环境科学研究2017，30，12： | 17 |
| 15 | 忻州市环境空气PM_(10)中有机碳和元素碳污染特征分析显示文摘采集了忻州市4个监测点位采暖季和非采暖季环境空气PM10样品,利用Elementar Analysensysteme GmbH vario EL cube测定有机碳(organic carbon,OC)和元素碳(elemental carbon,EC)的质量浓度,通过OC和EC的时空分布、比值以及相关性分析揭示忻州市的碳组分污染特征.结果表明,忻州市PM10中OC和EC的平均质量浓度分别为(18.5±4.5)μg·m-3和(16.1±4.3)μg·m-3,采暖季和非采暖季TCA占PM10的比例分别为70.7%和43.8%;4个监测点位采暖季OC的质量浓度均高于非采暖季,XT、DC和KQ监测点采暖季EC的质量浓度高于非采暖季,SQ监测点则相反,采暖季燃煤是OC和EC的主要来源;监测点XT的OC质量浓度最高,为24.1μg·m-3,DC的EC质量浓度最高,为22.0μg·m-3,SQ的OC和EC质量浓度最低,分别为17.2μg·m-3和14.5μg·m-3,区域性污染特征存在差异;OC/EC均值小于2,一次污染严重;非采暖季OC与EC浓度相关性较好(R2=0.55),二者排放源单一,主要来源为机动车尾气排放,采暖季相关性不显著(R2=0.13),二者排放源复杂.忻州市主要通过控制燃煤、机动车尾气、生物质燃烧、工业源等的一次排放来减轻碳组分污染,进而提高环境空气质量. | 史美鲜 彭林 刘效峰 牟玲 白慧玲 刘凤娴 杨花 | 2014 | 环境科学2014，35，2： | 15 |
| 16 | Ionic composition of submicron particles(PM_(1.0)) during the long-lasting haze period in January 2013 in Wuhan, central China显示文摘In January 2013, a long-lasting severe haze episode occurred in Northern and Central China; at its maximum, it covered a land area of approximately 1.4 million km2. In Wuhan, the largest city in Central China, this event was the most severe haze episode in the 21st century. Aerosol samples of submicron particles(PM1.0) were collected during the long-lasting haze episode at an urban site and a suburban site in Wuhan to investigate the ion characteristics of PM1.0 in this area. The mass concentrations of PM1.0 and its water-soluble inorganic ions(WSIIs) were almost at the same levels at two sites, which indicates that PM1.0 pollution occurs on a regional scale in Wuhan. WSIIs(Na+, NH+ 4, K+, Mg2+, Ca2+, Cl-, NO-3and SO2-4) were the dominant chemical species and constituted up to 48.4% and 47.4% of PM1.0 at WD and TH, respectively. The concentrations of PM1.0 and WSIIs on haze days were approximately two times higher than on normal days. The ion balance calculations indicate that the particles were more acidic on haze days than on normal days. The results of the back trajectory analysis imply that the high concentrations of PM1.0 and its water-soluble inorganic ions may be caused by stagnant weather conditions in Wuhan. | Hairong Cheng Wei Gong Zuwu Wang Fan Zhang Xinming Wang Xiaopu Lv Jia Liu Xiaoxin Fu Gan Zhang | 2014 | Journal of Environmental Sciences2014，26，4： | 15 |
| 17 | 北京城区大气PM_(2.5)主要化学组分及污染特征显示文摘为了解北京城区大气PM2.5主要化学组成特征,于2012年8月─2013年7月对城区石景山、东四和通州3个采样点及城区对照点定陵和区域传输点榆垡开展为期1 a的PM2.5组分研究,共获得268组样品.结果表明:城区平均质量浓度大于1.0μg/m3的组分有OC、NO3^-、SO4^2-、NH4^+、EC、Cl^-、Si、Ca、Al、K^+,其中ρ(OC)、ρ(NO3^-)、ρ(SO4^2-)、ρ(NH4^+)分别为(22.2±17.1)、(21.5±25.9)、(19.8±23.7)、(14.3±16.8)μg/m^3,分别占ρ(PM2.5)的17.9%、17.3%、15.9%、11.5%,城区各主要组分的平均质量浓度明显大于对照点;城区各采样点之间主要组分所占比例相差不大,与城区对照点、区域传输点差异明显;春、夏、秋、冬四季城区采样点的主要组分均为OC、NO3^-、SO4^2-、NH4^+,这4种组分质量浓度之和分别占各季ρ(PM2.5)的62.5%、54.2%、46.0%、62.7%,其中春季ρ(NO3^-)、夏季ρ(SO42-)、秋冬季的ρ(OC)相对较高;北京城区各采样点均受SOC影响较大,OC/EC〔ρ(OC)/ρ(EC)〕的平均值为5.7,城区SNA(二次无机气溶胶)占ρ(PM2.5)的比例(15.0%-53.1%)和NO3^-/SO4^2-〔ρ(NO3^-)/ρ(SO4^2-)〕(0.47-1.36)均随空气质量指数上升而增加,同时观测期间北京城区PM2.5中NO3^-/SO4^2-的平均值为1.14,较往年明显增大,表明目前北京城区的PM2.5排放源逐步由以固定源为主向固定源和移动源并重的方向发展. | 张大伟 王小菊 刘保献 陈添 石爱军 周健楠 刘兆莹 | 2015 | 环境科学研究2015，28，8： | 15 |
| 18 | 夏季黄山不同高度大气气溶胶水溶性离子特征分析显示文摘2011年夏季在黄山3个不同高度上设观测点,利用Andersen分级采样器同步采集大气气溶胶,样品用离子色谱仪(Metrohm IC)进行分析.结果表明,山底、山腰和山顶的平均总离子浓度分别为13.32、10.94和9.97μg.m-3,大气气溶胶无机离子成分随高度增加呈递减趋势;黄山大气气溶胶中主要离子质量浓度依次为SO24->NH4+>Ca2+>NO3-;NH4+、SO24-分别为最主要的阳离子和阴离子,浓度随高度增加而递减最为显著,两种离子浓度和在3个采样点中均占PM2.1离子质量浓度的75%以上;粗粒子中最主要的阳离子与阴离子则为Ca2+和NO3-.PM10与PM2.1中阴阳离子线性回归线斜率近似为1,表明黄山大气气溶胶酸碱平衡.相关性分析表明,NH4+与SO24-的相关性高达0.98,这两种离子主要结合成(NH4)2SO4和少量的NH4HSO4存在于颗粒物中.黄山地区气溶胶在一定程度上受到周边地区人为源的影响.后向轨迹模拟显示,黄山夏季气团主要来源于南方沿海、东海、黄海及北方地区.由于途径重污染排放区,北方气团细粒子离子浓度较高,K+离子浓度近为西南气团的数倍. | 文彬 银燕 秦彦硕 陈魁 | 2013 | 环境科学2013，34，5： | 13 |
| 19 | 南京市不同功能区冬季大气PM_(2.5)分布特征及其来源解析显示文摘2016年12月—2017年1月,在南京市4类典型功能区(农业区、住宅区、交通干道区、工业区)各选两点,共采集了大气PM_(2.5)样品32套,测定并分析了其质量浓度、9种水溶性离子(WSIs)、有机碳(OC)以及元素碳(EC)的含量.观测期间,南京市冬季PM_(2.5)的平均浓度为104.5μg·m^(-3),分布特征为:工业区(116.6μg·m^(-3))>农业区(104.3μg·m^(-3))>住宅区(100.1μg·m^(-3))>交通干道区(96.9μg·m^(-3));WSIs、OC和EC的平均浓度(/PM_(2.5))分别为:53.4μg·m^(-3)(51.1%)、11.8μg·m^(-3)(11.3%)、8.2μg·m^(-3)(7.8%).农业区和住宅区受WSIs污染较严重且NOR、SOR较高,而工业区和交通干道区的OC、EC污染较严重且SOC/OC较高.进一步运用PMF模型解析,南京市冬季PM_(2.5)来源为:二次源(37.3%)、工业源(31.2%)、交通源(16.4%)、建筑尘(7.9%)和燃煤源(7.2%).最后,本文收集了自2000年起南京市冬季大气PM_(2.5)浓度及其污染来源研究,总体而言,近年来南京冬季大气PM_(2.5)浓度呈下降趋势,其主要污染源比重也发生了较大变化,燃煤贡献有所下降,而工业和交通排放逐渐上升,且二次污染贡献逐渐突出.今后,控制二次污染源将成为南京市大气PM_(2.5)治理的重中之重. | 贺瑶 韩秀秀 黄晓虎 陈志立 杨浩 黄昌春 黄涛 | 2021 | 环境科学学报2021，41，3： | 12 |
| 20 | 塔克拉玛干沙漠腹地沙尘气溶胶质量浓度的观测研究显示文摘对塔克拉玛干沙漠腹地塔中地区进行了长达6a的试验观测研究,获得了该地区沙尘气溶胶的基本特征:塔中地区浮尘、扬沙出现日数呈上升趋势,而沙尘暴日数呈下降趋势,沙尘天气出现的频率和强度是影响沙漠地区沙尘气溶胶浓度的主要因素.可吸入颗粒物(PM10)月平均质量浓度峰值区分布在春夏两个季节,3~5月是主峰值区域,7~8月是次峰值区,春季PM10平均浓度在1000μg/m3左右变化,夏季在400~900μg/m3之间,秋冬两季浓度较低基本上在200~400μg/m3之间变化.每年的3~9月是总悬浮颗粒物(TSP)质量浓度较高的月份,4~5月是主峰值区,7~8月为次峰值区;2005年TSP质量浓度最低,年平均值为1105.0μg/m3,2009年略高于2008年,年平均浓度为1878.0μg/m3,2008年5月TSP平均质量浓度是全年最高值,浓度值达到7415.0μg/m3.沙尘天气过程中大气颗粒物浓度变化具有以下规律:晴天<浮尘天气<浮尘、扬沙天气<沙尘暴天气.风速大小直接影响大气中颗粒物浓度,风速越大颗粒物浓度越高.气温、相对湿度和气压是影响沙尘暴强度的重要因素,也间接影响大气中颗粒物浓度的变化. | 刘新春 钟玉婷 何清 艾力.买买提明 | 2011 | 中国环境科学2011，31，10： | 11 |
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