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| 1 | 厦门市大气PM_(2.5)中水溶性离子污染特征及来源解析显示文摘为探讨厦门市大气PM_(2.5)水溶性离子污染特征及来源,于2014年8月和12月同步采集了城区和郊区的PM_(2.5)样品.用离子色谱分析了9种水溶性离子(F^-、Cl^-、NO_3^-、SO_4^(2-)、Na^+、K^+、NH_4^+、Ca^(2+)和Mg^(2+))的质量浓度.结果表明,厦门大气PM_(2.5)中水溶性离子浓度处于较低水平,总水溶性离子浓度(μg/m^3)顺序为:冬季城区(18.16)>冬季郊区(14.55)>夏季郊区(6.87)>夏季城区(5.33),降水对水溶性离子有显著的去除作用.观测期间,夏季PM_(2.5)阴离子相对亏损,冬季反之.SO_4^(2-)、NO_3^-、NH_4^+(简称SNA)占全部水溶性离子质量浓度之和的比例达79.64%以上,表明厦门市大气PM_(2.5)二次污染较严重.相关性分析和SNA三角图解表明厦门市夏季NH_4^+主要以(NH4)2SO4的形式存在,其次为NH_4NO_3及碱性游离NH_4^+;冬季则主要以(NH_4)_2SO_4和NH_4NO_3的形式存在,其次为NH_4Cl.N/S值表明夏季PM_(2.5)中水溶性离子污染特征以燃煤源排放为主,冬季以交通排放为主,总体呈现出交通源与燃煤污染并存的复合型污染特征,但受海洋源的影响很小.主成分分析进一步表明厦门市大气PM_(2.5)水溶性离子主要来自燃煤源、交通排放和生物质燃烧源. | 张棕巍 胡恭任 于瑞莲 胡起超 刘贤荣 | 2016 | 中国环境科学2016，36，7： | 73 |
| 2 | 泉州市大气PM_(2.5)中水溶性离子季节变化特征及来源解析显示文摘为掌握泉州市大气PM_(2.5)中无机水溶性离子的季节变化特征,于2014年3月~2015年1月同步采集了泉州市5个采样点共116个PM_(2.5)样品.用离子色谱法分析了PM_(2.5)中Na^+、NH_4^+、K^+、Ca^(2+)、Mg^(2+)、F^-、Cl^-、NO_3^-和SO_4^(2-)等9种水溶性无机离子.观测期间,总水溶性离子浓度季节变化特征为春季(14.24±6.43)μg·m^(-3)>冬季(8.54±7.61)μg·m^(-3)>夏季(4.10±2.67)μg·m^(-3)>秋季(3.91±2.58)μg·m^(-3);SO_4^(2-)、NO_3^-和NH_4^+(SNA)是PM_(2.5)中主要的3种离子,占水溶性离子总质量浓度比例分别为春季(90.3±3.3)%、夏季(68.8±11.7)%、秋季(78.9±7.1)%和冬季(74.0±18.4)%,说明春季二次污染较为严重;PM_(2.5)中阴、阳离子电荷平衡分析显示,阴离子相对亏损,大气细颗粒物组分呈弱碱性;春、冬季NH_4^+主要以(NH_4)_2SO_4、NH_4HSO_4和NH_4NO_3等形式存在,而夏、秋季则主要以NH_4HSO_4和NH_4NO_3形式存在;PMF源解析结果表明,泉州市大气PM_(2.5)中水溶性离子主要来自海盐、二次源、建筑扬尘、垃圾焚烧源和生物质燃烧源. | 张云峰 于瑞莲 胡恭任 孙境蔚 张棕巍 许文质 | 2017 | 环境科学2017，38，10： | 38 |
| 3 | 城市雾霾成因及危害研究进展显示文摘目前,我国大气雾霾污染越发严重,不仅对空气质量和气候有严重影响,更是危害着人体健康。近几十年来,全世界科研工作者们对雾霾天气都进行了大量研究。依据这些文献,对雾霾成分、成因、危害、预防和治理方法进行了较为详细的概括与总结,并提出了雾霾治理需进一步研究的问题和方向。 | 李岚淼 李龙国 李乃稳 | 2017 | 环境工程2017，35，12： | 35 |
| 4 | 厦门市郊区PM_(2.5)和PM_(10)中重金属的形态特征及生物可利用性研究显示文摘开展气溶胶中重金属形态特征及其生物可利用性的研究有利于探析大气重金属污染物在环境中的迁移规律,进一步评估大气重金属的环境和健康毒理效应.基于此,该研究采用BCR 连续提取法结合ICP-MS 测定了厦门市集美区2014 年4 月至2015 年3 月为期1 年的PM2.5、PM2.5-10(粒径大小在2.5-10 μm 之间的颗粒物)及其中不同形态金属Al、Cr、Mn、Ni、Cu、Zn、As、Cd、Pb 的含量.结果发现集美区PM2.5、PM10 年平均质量浓度分别为(50.52±20.48)和(82.48±22.42) μg·m^-3,PM2.5/PM10 比值稳定在40%-70%之间,二者的质量浓度和比值均呈现冬春季高、夏秋季低的季节变化趋势.重金属形态特征结果显示集美区PM2.5、PM2.5-10 中的Al、Cr、As 的存在形态以残渣态为主;金属Ni、Cu、Zn、Cd、Pb 则大量存在于弱酸提取态中,其来源受人为影响显著.这些金属中Pb 和Cd 的富集系数(EF)和生物利用有效系数(K)最高,易迁移进入生物体内,毒性危害高.生物有效性和形态特征分析结果表明随着气溶胶粒径的减小,非残渣态的重金属含量增高,K 值变大,可迁移转化能力增强,说明PM2.5 中的重金属对生物的毒性高于PM2.5-10 中的,该现象应引起重视. | 方宏达 陈锦芳 段金明 陈进生 林清杰 陈少华 | 2015 | 生态环境学报2015，24，11： | 22 |
| 5 | 北京市延庆区PM2.5中主要水溶性无机离子特征及来源解析显示文摘对2017年6月—2018年5月北京市延庆区大气PM2.5样本进行采集,分析了PM2.5中9种水溶性无机离子的污染特征,并利用SPSS软件进行来源解析。结果表明:延庆区大气PM2.5中总水溶性无机离子平均浓度为28.0μg/m^3,其中,SO^2-4、NO^-3和NH^+4是最主要的水溶性无机离子,合计占比为82.1%。受天气影响,NO^-3和SO^2-4浓度均表现为秋高冬低,NH^+4浓度为秋高夏低;受冬季气象条件和施工影响,Ca^2+、Mg^2+、Na^+浓度冬季最高。根据电荷平衡分析,春季PM2.5中阴、阳离子基本达到平衡状态,夏、秋季呈弱酸性,冬季呈弱碱性;PM2.5中硫氧化率(SOR)、氮氧化率(NOR)的均值分别为0.53和0.27,大气中存在明显的二次转化过程;NO^-3/SO^2-4为1.66,说明机动车尾气排放源对PM2.5中水溶性无机离子贡献较大;根据NH^+4与SO^2-4、NO^-3、Cl^-的相关性分析,PM2.5中NO^-3和SO^2-4以(NH4)2SO4、NH4HSO4、NH4NO3以及HNO3形式存在。利用SPSS软件进行皮尔森相关性分析,PM2.5中NO^-3、SO^2-4、NH^+4两两相关性强,说明二次反应显著;Ca^2+、Mg^2+、Na^+两两相关性强,说明其污染来源可能相同;Cl^-与K^+相关性强,说明大气中Cl^-主要以KCl的形式存在。利用因子分析模块进行主成分分析,发现延庆区主要污染源为生物质燃烧、扬尘污染和机动车尾气排放。 | 张娟 王炜 赵颖 | 2020 | 环境工程技术学报2020，10，2： | 15 |
| 6 | 太原市春季大气PM_(2.5)中水溶性离子在线观测分析显示文摘为系统反映太原市春季PM_(2.5)中无机水溶性离子的特征,采用在线气体/气溶胶监测仪(Marga)分析了太原市2016年3月1日至5月31日期间PM_(2.5)中无机水溶性离子的变化情况,研究表明二次离子(SO_4^(2-)、NO_3^-、NH_4^+)是无机水溶性离子的主要组成部分,它们在监测期间的均值分别为13.7μg·m^(-3)、14.7μg·m^(-3)以及10.4μg·m^(-3),整个观测期间三者的浓度之和(SNA)占总无机水溶性离子值的百分数为81.0%,占PM_(2.5)百分数为68.5%.三者浓度的日变化特征均呈单峰的形式存在,NO_3^-变化略有不同.热力学研究表明,由于NH_4NO_3分解平衡常数(Ke)与观测期间NH_3与HNO_3的浓度积(Km)的不同,导致了不同监测期间NO-3浓度变化不一致.观测期间硫氧化率(SOR)和氮氧化率(NOR)的值都大于0.1,说明太原市大气气溶胶中硫酸盐和硝酸盐主要都是经过转化形成的二次污染物.在典型空气污染过程中,SO_4^(2-)、NO_3^-、NH+4与能见度、相对湿度的变化有很好的对应关系,说明太原市低能见度与二次离子的生成有关. | 李永麒 张国斌 | 2017 | 环境化学2017，36，8： | 13 |
| 7 | 本溪市PM^(2.5)中水溶性离子季节性变化特征及来源分析显示文摘为研究本溪市大气PM_(2.5)中水溶性离子污染特征,于2016年1—10月在本溪市开展PM_(2.5)样品采集,使用离子色谱法分析了其中8种水溶性离子(Cl^-、NO_3^-、SO_4^(2-)、NH_4^+、Ca^(2+)、Na^+、Mg^(2+)、K^+),并采用PMF(positive matrix factorization,正矩阵因子分解法)模型对水溶性离子的来源进行分析.结果表明:观测期间,本溪市ρ(PM_(2.5))平均值为(57.6±21.9)μg/m^3,ρ(PM_(2.5))季节性变化特征明显,呈冬季>秋季>春季>夏季趋势;水溶性离子平均质量浓度为19.3μg/m^3,占ρ(PM_(2.5))的33.6%,各离子质量浓度高低顺序为SO_4^(2-)>NO_3^->NH_4^+>Cl^->Ca^(2+)>K^+>Na^+>Mg^(2+);SNA(SO_4^(2-)、NO_3^-和NH_4^+)是PM_(2.5)中主要的3种离子,在春季、夏季、秋季和冬季分别占水溶性离子的73.2%、88.2%、82.5%和73.6%,表明夏季的二次污染较为严重.阴、阳离子电荷平衡分析结果显示,阴离子相对亏损,本溪市PM_(2.5)整体呈弱碱性,NO_3^-、SO_4^(2-)与NH_4^+相关性较高,其在PM_(2.5)中主要以NH_4NO_3和NH_4HSO_4的形式存在.PMF分析结果表明,本溪市PM_(2.5)中水溶性离子的来源主要包括二次转化源、燃煤源和扬尘源.研究显示,本溪市PM_(2.5)中水溶性离子季节性变化特征明显,二次转化源、燃煤源和扬尘源是其主要来源. | 张敬巧 王涵 胡君 张萌 柴发合 段菁春 王淑兰 | 2019 | 环境科学研究2019，32，2： | 13 |
| 8 | 典型“组群式”城市夏季大气颗粒物中水溶性离子化学特征及来源显示文摘为探究典型'组群式'城市——淄博市夏季大气颗粒物中水溶性离子化学特征及来源,于2016年8月对淄博市6个城市点(桓台、张店、临淄、淄川、博山、周村)、2个郊区点(沂源、高青)及1个清洁对照点(鲁山)同步进行PM_(2.5)和PM_(10)采样,分析了大气颗粒物质量浓度及9种水溶性离子的空间分布特征,并利用主成分分析方法探讨了PM_(2.5)和PM_(10)中水溶性离子的主要来源.结果表明:(1)淄博夏季各点位(清洁对照点除外)PM_(2.5)和PM_(10)质量浓度日均值范围分别为57.2~112和77.4~163μg/m3,空间分布特征表现为城市点>郊区点>清洁对照点;各点位PM_(2.5)/PM_(10)(质量浓度之比)在0.61~0.80之间,表明淄博夏季大气颗粒物污染以PM_(2.5)为主.(2)水溶性离子在PM_(2.5)和PM_(10)中占比分别为53.3%和48.5%,其中二次无机离子分别占总离子浓度的91.4%和83.7%,表明大气颗粒物主要以二次离子为主,并且主要富集在PM_(2.5)中;PM_(2.5)中∑阴离子/∑阳离子(摩尔浓度之比)为1.07,PM_(10)中该比值为0.87,说明PM_(2.5)接近中性,而PM_(10)呈弱碱性.(3)淄博夏季各点位离子来源具有一定的空间差异性,城市点、郊区点与清洁对照点间的CD(分歧系数)均高于0.2,而城市点间CD值低于0.2,说明城市点位间的水溶性离子的化学性质较为相似.(4)主成分分析表明,淄博夏季大气PM_(2.5)中的水溶性离子可能主要来源于工业源、生物质锅炉、燃煤、二次源、道路尘及建筑尘,而PM_(10)中的离子主要来源于道路尘、建筑尘、海盐及二次源.研究显示,淄博市颗粒物污染严重,具有明显的空间分布特征,水溶性离子来源复杂,应采取分区、多源控制的污染防治对策. | 欧盛菊 吴丽萍 王信梧 张向炎 任丽红 杨文 白志鹏 | 2018 | 环境科学研究2018，31，4： | 12 |
| 9 | 基于GIS的贵阳PM_(2.5)质量浓度城乡过渡特征及影响因素研究显示文摘PM2.5是影响城市空气质量和身体健康的主要污染物,也是气候和环境问题的热点研究问题之一。PM2.5即大气污染细颗粒物,是大气污染的主要物质来源,通过选取具有明显城乡过渡趋势的环保局、太慈桥、小河、花溪、马鞍山、金阳和桐木岭监测点,采集2013年12月20日到2014年2月27日的PM2.5日均质量浓度数据,以及2014年1月20日到2月18日的时均质量浓度数据,分析研究PM2.5质量浓度的时空变化特征和浓度变化的影响因素。PM2.5数据覆盖了优良中差多种污染类型,在数据平均抽样误差分析的基础上,参考世界卫生组织的空气质量准则,探索性地利用遥感、GIS技术和统计分析方法,分析贵阳市PM2.5质量浓度的城乡变化特征,以及与气象因素、土地利用信息和城市区域之间的关系。1973、1990年的贵阳城区信息分别提取自1973年12月30日的LANDSAT MSS影像(辅以1:50000地形图)、1990年10月16日的LANDSAT 5影像,土地利用现状信息和2010年贵阳建成区信息提取自2010年9月21日的LANDSAT 5。以监测点为原点生成监测点500 m缓冲区,以资源1号02C星遥感影像为数据源,采用目视解译方法提取土地利用信息,分析PM2.5质量浓度与土地利用类型的关系。利用GIS量取监测点与1973年贵阳市主城区边缘的最短距离,分析其与监测点PM2.5质量浓度的关系。结果表明,1PM2.5日均质量浓度值呈现由农村向城市递增的趋势,并随着监测时间的推移形成明显的递减趋势,7个监测点日均数据均值是77μg·m-3,农村监测点桐木岭的监测值是56μg·m-3,马鞍山74μg·m-3,和金阳73μg·m-3,花溪81μg·m-3,小河86μg·m-3,太慈桥86μg·m-3,环保局85μg·m-3。质量浓度>100μg·m-3的总时数,桐木岭为13 h,金阳81 h,环保局、马鞍山106 h,花溪118 h,小河154 h,太慈桥157 h。2PM2.5日均质量浓度总体上呈下降的趋势,除夕以后PM2.5浓度显著下降,平均浓度相差47μg·m-3。PM2.5时均浓度在总体下降的趋势下,还表现出明显的24小时周期性变化,并有明显的城乡差异。3PM2.5质量浓度和气象因素间表现出复杂的非线性关系。PM2.5质量浓度与主城区距离的相关系数高达-0.89,与建筑用地密度的相关系数为-0.69。 | 李松 邓宝昆 邵技新 徐红勤 李恋 | 2014 | 生态环境学报2014，23，8： | 11 |
| 10 | 南京北郊PM_(2.5)中含碳物质和水溶性离子的污染特性显示文摘为了解南京市北郊四季细粒子中含碳组分与水溶性离子的污染特征及影响因素,于2012年8月~2013年6月期间在南京北郊采样点采集PM2.5样品.利用DRI Model 2001A热/光碳分析仪对有机碳(OC)与元素碳(EC)进行了测定.结果显示,PM2.5、OC、EC的质量浓度均是冬季最高、夏季最低,PM25的日平均值为122.7±75.2 μg/m3,OC和EC的日平均值分别为(15.4±8.0) μg/m3和(3.6±1.8) μg/m3,含碳物质占PM2.5总质量的11% ~40%.OC与EC在秋季和冬季有较好的相关性(r2分别为0.86和0.83),表明其来源相似;春季和夏季的相关性较低(r2分别为0.47和0.53),可能原因是有较多二次有机碳(SOC)生成致其来源复杂.利用EC示踪法对SOC的含量进行了估算,夏季SOC占OC的比例最高,达到了44.6%,可见高温与强烈的光照有利于SOC的形成.利用戴安离子色谱对PM2.5中的阴离子SO42-、NO3-、F-、Cl-、HCOO-、CH3COO-和C2O42-,阳离子Na+、NH4+、K+、Mg2+、Ca2+进行分析,结果表明,水溶性离子占PM2.5总质量的20% ~ 60%,SO42-、NO3-、NH4+二次离子是南京市郊PM2.5中主要的无机离子. | 王荔 马嫣 郑军 王振 周瑶瑶 | 2015 | 科学技术与工程2015，35，17： | 10 |
| 11 | 上海春季PM_(2.5)和PM_(1.0)水溶性无机离子含量特征显示文摘2014年3月份期间,采集上海市闵行区大气细颗粒物PM2.5和PM1.0样品,计算细颗粒物的质量浓度,检测细颗粒物9种水溶性离子SO2-4、NO-3、NH+4、F-、Cl-、Na+、Mg2+、Ca2+和K+的含量,分析两种细颗粒物中水溶性离子的含量特征并根据阴阳离子的含量比评价细颗粒物的酸碱性。采集期间PM2.5和PM1.0的日均质量浓度分别为(72.2±35.3)μg/m3和(50.9±28.9)μg/m3,PM1.0占PM2.5的质量比为(69.4±11.1)%;PM2.5中水溶性离子逐日分析结果表明,二次离子SO2-4、NO-3和NH+4是最主要的水溶性离子,其质量浓度随着颗粒物污染的加剧而升高;对比水溶性离子在PM2.5和PM1.0中质量占比发现,NH+4、SO2-4、NO-3、K+、Na+和Cl-更易富集在PM1.0中;颗粒物的酸性值AE/CE计算表明,上海地区春季细颗粒物呈酸性。 | 邹亚娟 金承钰 舒加乐 许实 赖奕坚 孙新明 | 2015 | 实验室研究与探索2015，34，1： | 9 |
| 12 | 天津市高校夏季道路扬尘PM2.5中水溶性离子污染特征及来源显示文摘为研究天津市高校道路扬尘PM2.5中水溶性离子的污染特征、来源及校内外差异,于2018年7—8月采集天津市9所高校道路扬尘样品,用离子色谱法对其中8种水溶性离子(Ca^2+、K^+、Mg^2+、Na^+、Cl^-、NH4^+、NO3^-、SO4^2-)进行分析.结果显示:①水溶性离子占PM2.5的11.65%,PM2.5中占比大于1%的离子有Ca^2+和SO4^2-,其中Ca^2+最多,占到总水溶性无机离子的65.75%;②入校道路离子含量(12.76%)稍高于校内道路(11.11%),其中8种离子含量的差异均无统计学意义;CE/AE(阴阳离子当量浓度比)值为9.59(远大于1),PM2.5呈较强碱性;③NH4^+与SO4^2-、NO3^-主要以(NH4)2SO4和NH4NO3的形态结合;④NO3^-/SO4^2-的比值为0.45,说明固定源的贡献更大;⑤天津市高校道路扬尘PM2.5主要来源于海盐粒子、燃煤、机动车尾气、建筑水泥尘等. | 张金 姬亚芹 邢雅彤 吕帅 丁江颖 赵静琦 | 2020 | 环境科学学报2020，40，5： | 9 |
| 13 | 燃煤工业城市大气细颗粒物中水溶性无机离子的季节变化特征及来源解析——以邯郸市为例显示文摘为探究典型燃煤工业城市邯郸市的大气细颗粒物(PM2.5)污染水平及水溶性无机离子特征,于2016年1—12月采集了当地大气PM2.5样品,然后利用离子色谱法测得水溶性无机离子的组分,分析了不同季节水溶性无机离子随PM2.5的浓度变化特征。通过对PM2.5中的阴离子、阳离子进行分析发现,SO4^2-、NO3^-和NH4^+在春夏秋冬四季均为PM2.5中的主要离子成分,SO4^2-、NO3^-和NH4^+的浓度之和在春夏秋冬四季占各季节总的水溶性无机离子浓度的百分比分别为84.6%、77.4%、89.9%、62.5%。其中,在春季和冬季含量最高的3种离子分别是NO3^-、SO4^2-和NH4^+,夏季含量最高的3种离子分别是SO4^2-、NH4^+和NO3^-,而秋季含量最高的3种离子分别是NH4^+、SO4^2-和NO3^-。相关性分析发现,2016年春季、夏季和秋季PM2.5为酸性,冬季为碱性。SO4^2-、NO3^-、NH4^+浓度分析表明,冬季PM2.5中的一次建筑扬尘排放较多。通过主成分分析法得出,PM2.5中水溶性无机离子主要来源于二次转化和生物质燃烧。 | 牛红亚 杨旗 刘召策 薛凡利 吴馨 武振晓 樊景森 | 2020 | 中国环境监测2020，36，1： | 9 |
| 14 | 武汉市春季大气PM_(2.5)中水溶性离子特征显示文摘运用大气PM_(2.5)水溶性组分及其气态前体物在线监测系统(GAC-IC)于2017年3月5—12日对武汉市大气PM_(2.5)中水溶性组分进行了在线监测,分析了PM_(2.5)中主要水溶性离子的化学特征和作用机制。结果表明:实验期间武汉市大气PM_(2.5)中水溶性组分与气态前体物间存在明显的二次转化过程,二次反应是PM_(2.5)的重要来源。监测期间,PM_(2.5)中NO_3^-、SO_4^(2-)和NH_4^+的平均质量浓度分别为24.3、16.9、15.0μg/m^3,是PM_(2.5)中重要的水溶性无机离子,占PM_(2.5)质量浓度的40%~70%。硫氧化率(SOR)和氮氧化率(NOR)平均值分别为0.52和0.27,表现出较为明显的二次污染特征。通过相关性分析发现:监测点位周边大气PM_(2.5)中NH_4^+与NO_3^-、SO_4^(2-)有良好的相关性,且表现为富氨状态,大气中铵能较好地中和SO_4^(2-)和NO_3^-。 | 郁佳 胡世祥 黄振 田建军 | 2017 | 中国环境监测2017，33，5： | 8 |
| 15 | 忻州市PM_(2.5)与PM_(10)中水溶性离子季节污染特征及来源分析显示文摘为了解忻州市大气气溶胶中水溶性离子的特征及来源,分别在非采暖季、采暖季和风沙季对忻州市3个固定采样点大气中PM2.5和PM10样品中的水溶性无机离子浓度进行了定量分析.结果表明,忻州市大气PM2.5和PM10浓度分别为89.97、180.12μg/m3,颗粒物中SO2-4、NO-3、NH+4及Ca2+是其主要离子,其质量浓度总和分别占PM2.5和PM10总质量浓度的24.19%和24.15%.SO2-4、NH+4、Cl-、K+主要分布在细颗粒物中,Ca2+、Mg2+主要集中在粗颗粒物中,Na+与NO-3在粗细颗粒物中比例差别不大;风沙季中Ca2+、Mg2+的百分比大于采暖季与非采暖季,采暖季里Cl-的比例大于其余2季.主成分分析表明,忻州市风沙季中颗粒物水溶性离子的最主要来源是风沙扬尘;采暖季PM2.5中离子的最主要来源是燃煤和二次生成;非采暖季PM2.5中水溶性离子的最主要来源为二次生成. | 刘江海 褚彦辛 赵雪艳 杨文 邢延峰 白志鹏 王歆华 | 2015 | 南开大学学报(自然科学版)2015，48，4： | 7 |
| 16 | 石家庄市春季PM_(10)和PM_(2.5)浓度及其水溶性离子组分特征分析显示文摘对2013年春季石家庄市PM10和PM2.5中水溶性离子进行分析,石家庄市春季PM10平均质量浓度为354.9μg/m3,总水溶性无机离子质量浓度为105.48μg/m3,其中SO2-4,NH+4,Ca2+,Cl-和NO-3是主要的水溶性无机离子,占总离子质量分数依次为40.89%,17.93%,13.49%,10.75%和9.09%,共计92.15%;PM2.5平均质量浓度为174.4μg/m3,总水溶性无机离子质量浓度为86.45μg/m3,与PM10中一样,SO2-4,NH+4,Cl-,NO-3和Ca2+是主要的水溶性无机离子,占总离子质量分数依次为41.06%,24.25%,12.11%,8.34%和5.32%,共计91.08%。石家庄市春季PM10及PM2.5中NO-3/SO2-4比值分别约为0.22和0.20,由此判断石家庄市春季主要污染以固定源为主,以燃煤及工业生产为主要来源。 | 李粟 苗海斌 康富华 | 2015 | 河北工业科技2015，32，1： | 6 |
| 17 | 2016年深圳市大气PM_(2.5)污染状况及其影响因素显示文摘目的探讨深圳市大气PM_(2.5)污染状况及其可能的影响因素。方法基于2016年深圳市空气质量监测数据和气象资料,分析PM_(2.5)质量浓度变化特征,探讨PM_(2.5)与其他气体污染物以及气象因子之间的相关性及影响规律,利用气象数据和气体污染物构建多重线性回归模型,进行深圳大气PM_(2.5)浓度影响因素分析。结果2016年深圳市大气PM_(2.5)平均质量浓度为(27.02±13.88)μg/m^3,PM_(2.5)/PM_(10)浓度比为0.62±0.08。PM_(2.5)与NO_2、SO_2、CO和O_3均表现出显著的正相关关系(P<0.05)。PM_(2.5)与气温和相对湿度呈负相关关系(P<0.05),与大气压呈正相关关系(P<0.05)。经多重线性回归建模发现,NO_2、SO_2、CO、O_3和大气压能够解释大气PM_(2.5)浓度86.7%的变异,模型中自变量CO的标准回归系数最高(0.439)。结论2016年深圳市大气PM_(2.5)污染较轻,大气PM_(2.5)是可吸入颗粒物的主要组成部分。气压和大气中其他污染物是PM_(2.5)浓度的主要影响因素,其中CO是影响深圳市大气PM_(2.5)浓度的首要显著因子。 | 牟敬锋 樊静洁 严宙宁 赵星 曾丹 严燕 罗文亮 | 2018 | 卫生研究2018，47，3： | 6 |
| 18 | 重庆市涪陵城区PM_(2.5)中水溶性离子污染特征显示文摘2015年冬季和2015年夏季在重庆市涪陵城区采集大气细颗粒物(PM_(2.5))样品,分析其质量浓度及5种主要水溶性离子(WSIIs) Cl^-,SO_4^(2-),NO_3^-,K^+和NH_4~的含量。涪陵城区冬季PM2.5质量浓度为(116.7±57.9)μg/m^3,是夏季的2.5倍。冬、夏季WSIIs的平均浓度分别为47.1μg/m^3和17.5μg/m^3,在PM_(2.5)中的占比分别为40.6%和35.0%。SO_4^(2-),NO_3(-),NH_4^+(合称为二次无机组分SNA)是最主要的WSIIs;冬、夏季SNA平均浓度分别为43.2μg/m^3和16.5μg/m^3,分别占WSIIs的91.6%、94.1%,占PM2.5的37.0%和34.4%。这表明二次无机组分是细颗粒物污染的重要贡献者。相关性分析表明,在涪陵城区铵盐主要以(NH_4)_2SO_4和NH_4NO_3的形式存在。 | 罗琼 王祥洪 王欢博 丁世敏 田密 彭超 曹旭耀 杨复沫 | 2019 | 三峡生态环境监测2019，4，1： | 6 |
| 19 | APEC会议期间天津市PM2.5中水溶性无机离子的污染特征显示文摘2014年11月6—11日,亚太经济合作组织(APEC)会议在北京市召开,京津冀区域采取了最高级别的空气质量保障措施。于2014年11月3—20日同步手动采集天津市PM2.5样品,对APEC会议期间(2014年11月3—11日,在此期间实施了空气质量保障措施)及会议后(2014年11月12—20日)天津市PM2.5中水溶性无机离子组分浓度、二次转化特征等进行了分析。结果表明,APEC会议期间,天津市PM2.5平均质量浓度为78μg/m3,而会议后达到87μg/m3;会议期间PM2.5中水溶性无机离子的浓度为NO-3>SO2-4>NH+4>Cl->K+>Na+>Ca2+>Mg2+,会议后,除Mg2+外,各项离子浓度均有不同程度的上升;会议期间,PM2.5中NO-3浓度最高,在水溶性无机离子中所占比例为38.9%,其次为SO2-4(为22.0%)、NH+4(为20.8%),3者所占比例合计为81.7%,会议后3者所占比例降至75.0%;会议期间的大气污染以流动源为主;会议后,硫氧化率和氮氧化率均不同程度减弱,说明会议期间的二次离子转化更为明显;会议期间的停工停产措施对PM2.5中一次离子来源有明显改变,城市扬尘得到明显抑制。 | 高璟赟 董海燕 陈魁 肖致美 李鹏 刘彬 | 2015 | 环境污染与防治2015，37，5： | 5 |
| 20 | 宁波市区秋冬季PM_(2.5)质量浓度特征及影响因素分析显示文摘该研究基于2013年11-12月的宁波市空气质量监测数据和气象资料数据,分析了PM_(2.5)质量浓度变化特征,探讨了PM_(2.5)与其它粒径颗粒物、气体污染物以及多个气象因子之间的相关性及影响规律,构建了包含气象和污染气体因子的逐步回归模型,综合分析了2类因子对宁波市PM_(2.5)浓度的影响。研究结果表明:(1)研究时间段内的宁波PM_(2.5)质量浓度范围为(100.66±72.98)μg/m^3,超过粗颗粒PM_(2.5-10)的质量浓度,是可吸入颗粒物的主要组成部分。(2)PM_(2.5)与3种污染气体均表现出显著的相关性,其中与CO的质量浓度相关性最高,R=0.85。风速与PM_(2.5)呈现负相关,受西北-北风向影响下的PM_(2.5)浓度要明显高出其它风向影响下的浓度。降水对PM_(2.5)影响显著,降水日的PM_(2.5)平均质量浓度随降水强度呈现幂函数递减,为非降水日的48.4%。非降水日的PM_(2.5)浓度与相对湿度显著正相关,与日照时数显著负相关。(3)逐步回归结果表明,气象和污染气体两类因子能够解释PM_(2.5)浓度82.4%的变异。其中,CO是影响宁波市秋冬季PM_(2.5)浓度的首要显著因子。本研究对明确城市PM_(2.5)污染特征和影响因素具有参考价值和意义。 | 赵颜创 旷达 赵小锋 | 2015 | 环境科学与技术2015，38，12： | 4 |
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