北京市区冬季PM2.5污染特征及来源分析

龙小菊

（东北石油大学秦皇岛分校，河北秦皇岛066000）

北京市区冬季PM2.5污染特征及来源分析

龙小菊

（东北石油大学秦皇岛分校，河北秦皇岛066000）

选取北京市区为采样点，于2016年1月进行PM2.5采集，并分析了PM2.5和水溶性组分的污染特征和来源。结果表明，采样期间北京市PM2.5质量浓度平均为67.7μg/m3，水溶性离子是PM2.5的主要组分，其中SO42-、NO3-和NH4+之和占总离子的79.1%；Ca2+和Mg2+分别占PM2.5质量浓度的2.5%和0.9%，海盐气溶胶和K+分别占PM2.5的3.6%和1.6%。采样期间NO3-/SO42-为1.1，表明NO2和SO2主要来自移动源的贡献。北京市区冬季PM2.5主要来自二次污染源、扬尘、生物质燃烧和海盐气溶胶，贡献率分别为42.351%、21.164%、16.314%和5.436%。

PM2.5；水溶性离子；污染特征；来源分析；北京市区

随着我国经济的快速发展，大气复合污染愈发严重。北京市作为首都，是我国政治、经济、文化中心，2013年以来，由于机动车保有量的不断增加以及居民燃煤采暖和周边区域污染传输，北京市经常遭受大气重污染天气[1]。北京市环境状况公报显示，2015年全市PM2.5（空气动力学当量直径≤2.5μm）年均浓度为80.6μg/m3，超过国家二级浓度标准（35μg/m3）1.3倍。冬季大气易受静稳型天气影响，是重污染天气频发的季节。受冬季污染物排放量大和不利气象条件的共同影响，北京市于2015年12月8日7：00时首次发布大气重污染红色预警，政府部门对机动车、工业、扬尘、餐饮等排放源进行严格控制。由此可见，大气PM2.5污染已成为影响人类活动和经济发展的重要因素之一，PM2.5污染对大气环境、人体健康和生态环境均有严重影响[2]。首先，PM2.5中的炭黑组分对光具有吸收和散射作用，造成大气能见度降低，一定程度上会增加交通事故发生的概率[3]；其次，PM2.5粒径小，在大气环境中滞留时间长，表面携带的重金属、有机物等有毒有害物质极易通过呼吸进入人体，造成支气管哮喘、鼻炎等呼吸系统疾病[4]；PM2.5中的SO42-等酸性组分是引起酸雨的重要因素，酸雨会降低地表土壤的活性，破坏古建筑物整体构造，破坏生态环境。

针对PM2.5污染的严重性，国内外学者开展了大量研究，如黄众思等[5]对上海市冬季和夏季PM2.5中的碳组分污染特征和来源进行了分析，结果显示除了元素碳（EC），其他组分浓度均呈现冬季大于夏季的变化规律，燃煤、机动车和生物质燃烧是碳组分的主要来源；张霖琳等[6]对京津冀典型城市采暖期颗粒物与元素浓度的分布特征进行了研究，发现PM2.5和PM10浓度相关性较强，S、Na、Al、K等是主要元素组分，含量均大于1%，颗粒物中重金属主要来自于燃煤、工业和移动源等。但目前对于PM2.5中水溶性离子组分的污染特征及来源的分析研究相对较少。因此，本研究选取北京市市区为采样点，对重污染天气频发的冬季进行PM2.5样品采集，并分析PM2.5和水溶性组分的污染特征及来源，以期为北京市大气污染防治提供基础数据。

1 实验部分

1.1 样品采集

PM2.5采样点设置在北京市北四环一办公楼楼顶，采样点距离地面高度为15 m左右，该采样点可较好地代表居住、商业和交通区，能反映出北京市区的PM2.5污染特征。采用PM2.5颗粒物采样器（TH-150C，武汉市天虹仪表有限责任公司）对2016年1月1日至26日的PM2.5进行样品采集，采样时间为每天9:00至次日8:00，采样器流量为100 L/min，采样滤膜为纤维素滤膜，滤膜采样完成后立即放在冰箱内保存，用于PM2.5和水溶性离子浓度分析。

1.2 样品分析

将PM2.5采样滤膜剪碎后放置于试管中，随后加入10 m l高纯水进行超声波萃取。采用离子色谱仪（Metrohm861 Advanced Compact，瑞士万通有限责任公司）对PM2.5中的10种水溶性离子（SO42-、NO3-、F-、Cl-、NO2-、Mg2+、Ca2+、NH4+、Na+和K+）进行定量分析。

1.3 质量保障

采样过程操作的规范性对于结果分析至关重要，为保证颗粒物采样仪器的气密性，PM2.5采样之前需将凡士林涂抹于颗粒物切割头切片上。为扣除背景数据对最终结果的影响，本研究在样品测试过程中设置了3组空白膜样品，最终水溶性离子浓度结果均扣除了空白值。

2 结果与分析

2.1 冬季PM2.5浓度变化特征

图1是北京市市区PM2.5、NO2、SO2日均浓度和湿度的变化曲线。由图1可知，采样期间北京市PM2.5质量浓度在9.4～262.0μg/m3之间，平均为67.7μg/m3，平均值小于环境空气质量标准二级浓度限值（75μg/m3），但仍有34.6%的天数处于PM2.5浓度超标状态，尤其是1月2日，PM2.5浓度高达262.0μg/m3，超标3.5倍，已达到严重污染级别，这是污染源排放和气象条件共同造成的。

图1 采样期间北京市市区PM2.5日均浓度

从污染源排放方面来看，首先，冬季居民燃煤采暖和周边村庄的散煤燃烧导致SO2前体物浓度较高（17.2μg/m3），采样期间PM2.5与SO2的相关性为0.59，SO2在静稳型天气下容易转化为SO42-；其次，北京市作为经济发展较快的城市之一，机动车保有量较大，截止到2015年底，北京市机动车保有量高达561万辆，来源解析结果显示，机动车尾气排放对北京市PM2.5的贡献约占31%左右[7]，机动车排放的大量NO2一定程度上会促进NO3-的生成；从气象条件来看，采样期间PM2.5浓度与湿度具有较好的相关性（R=0.87），且PM2.5浓度高值基本对应较高的湿度，颗粒物在高湿环境下有利于促进SO2、NO2、VOCs等前体物通过化学反应向二次颗粒物转化，进而增加PM2.5浓度；再者，北京市西倚太行山山脉，北靠燕山山脉的特殊地理位置，有利于污染物的积聚与输送通道的形成，北京市全年PM2.5来源解析结果显示区域传输贡献高达28%～36%[7]。

2.2 PM2.5中水溶性离子浓度变化特征

图2为10种水溶性离子在PM2.5中的百分含量。由此可见，水溶性离子是PM2.5的主要组分，占PM2.5质量浓度的52.6%，其中SO42-、NO3-和NH4+含量丰富的水溶性离子，三者浓度之和（SIA）占总离子的79.1%。北京市区3种二次离子浓度呈现出NO3-＞SO42-＞NH4+的变化趋势，这与北京周边城市唐山[8]、石家庄[9]等地有所不同，主要是由于唐山、石家庄等地重污染企业、散煤等无组织燃烧较多，SO2排放量较大；而北京较高的NO3-浓度主要是机动车尾气排放的NOx转化而来，研究表明北京市机动车排放的NOx占全市该污染物排放总量的56%。本研究按照环境质量标准的要求，将PM2.5浓度分为优（0～35）、良（35～75）、轻度污染（75～115）、中度污染（115～150）、重度污染（150～250）和严重污染（＞250）6个等级，并分析SIA浓度变化情况。结果显示（图2），随着污染等级的增加，PM2.5浓度和SIA/PM2.5比值均呈现明显增高趋势，表明重污染静稳型天气下，低风速、高湿度环境更有利于SO42-、NO3-和NH4+二次组分的生成。

图2 PM2.5浓度与SIA/PM2.5关系

采样期间，北京市区Ca2+和Mg2+的相关系数高达0.8，表明两者来源相似，均是土壤等无组织尘的特征组分，分别占PM2.5质量浓度的2.5%和0.9%，在风速较大的天气条件下，来自裸地、建筑尘、道路扬尘的无组织尘会增加大气中Ca2+和Mg2+等地壳组分的含量，因此应加强施工工地、道路尘等的监管。Na+和Cl-是海盐的特征组分，研究认为Cl-与Na+的质量浓度比值为1.16[10]，通常采用Na+浓度的3.246倍估算海盐气溶胶的含量，本研究中海盐气溶胶仅占PM2.5浓度的3.6%。K+通常被认为是生物质燃烧的特征组分，占PM2.5浓度的1.6%，来自北京周边村庄的秸秆燃烧对市区K+浓度有一定贡献。F-和NO2-组分在PM2.5中含量小于0.6%。

2.3 NO3-与SO42-的质量比分析

研究中通常采用NO3-与SO42-的浓度比值估算固定源和移动源对大气环境中NO2和SO2的贡献，该比值大于1表明相比于固定源，移动源对NO2和SO2的贡献较大；反之，如果该比值小于1，则是固定源的贡献较大，该方法也被广泛应用在其他研究中[11-12]。本研究中NO3-/SO42-为1.1，表明采样期间NO2和SO2主要来自移动源的贡献，这与机动车保有量的持续增长是密不可分的，其次，北京市近几年针对工业、燃煤采取了一系列减排措施，例如“煤改电”采暖改造、清洁能源替代传统的烧煤小锅炉、加强燃煤锅炉监管等措施一定程度上减少了气态污染物的排放。与其他城市相比，唐山市[8]和石家庄市[13]冬季NO3-/SO42-比值分别为0.6和0.5，表明燃煤排放仍是该地区的主要污染源。

2.4 PM2.5来源分析

为研究北京市区冬季PM2.5污染来源，本研究采用SPSS数理分析软件对PM2.5来源进行定量分析，该方法广泛应用在PM2.5来源分析中[14-15]。因子分析结果显示（表1），本研究共解析出4个因子，其中因子1中SO42-、NO3-和NH4+的因子载荷较高，3种组分主要来自大气中SO2、NO2等气态前体物的二次转化，因此可以代表二次污染源，贡献率为40.351%；因子2中Ca2+和Mg2+的载荷较高，主要来自土壤尘等无组织排放，因此可以代表扬尘的贡献，对PM2.5的贡献为21.164%；因子3和因子4中K+和Na+的载荷较高，可分别代表生物质燃烧和海盐气溶胶的贡献，贡献率分别为16.314%和7.436%。由此可见，二次污染源是北京市区冬季PM2.5的主要贡献来源，污染物主要来自机动车、工业、燃煤源排放的SO2、NO2和VOCs等气态前体物在大气中经过均相或非均相反应生成SIA或二次有机气溶胶（SOA）等，因此应采取加强机动车尾气排放控制、清洁能源替代等措施降低PM2.5污染。

表1 PM2.5因子分析结果

3 结论

本研究选取北京市市区为采样点，对重污染天气频发的冬季进行PM2.5样品采集，并分析PM2.5和水溶性组分的污染特征，研究结果表明：

（1）采样期间北京市PM2.5浓度平均为67.7 μg/m3，仍有34.6%的天数处于PM2.5浓度超标状态，主要是污染源排放和气象条件造成的。

（2）水溶性离子是PM2.5的主要组分，占PM2.5质量浓度的52.6%，其中SO42-、NO3-和NH4+是含量丰富的水溶性离子，三者浓度之和（SIA）占总离子的79.1%；Ca2+和Mg2+分别占PM2.5质量浓度的2.5%和0.9%，来自裸地、建筑尘、道路扬尘的无组织尘会增加大气中Ca2+和Mg2+等地壳组分的含量；海盐气溶胶仅占PM2.5浓度的3.6%，K+占PM2.5浓度的1.6%。

（3）本研究中NO3-/SO42-为1.1，表明采样期间NO2和SO2主要来自移动源的贡献，这与重工业为主的唐山和石家庄等地差异明显。

（4）PM2.5来源分析结果表明，北京市区冬季PM2.5主要来自二次污染源（42.351%）、扬尘（21.164%）、生物质燃烧（16.314%）和海盐气溶胶（5.436%），因此应采取淘汰黄标车、加强机动车尾气排放控制、清洁能源代替燃煤燃油等措施降低PM2.5污染。

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（编辑：程俊）

Pollution Characteristics and Source Analysis of PM2.5in W inter in Beijing Urban Area

Long Xiaoju
（Northeast Petroleum University at Qinhuangdao,Qinhuangdao Hebei 066000,China）

Beijing urban area was selected to collect PM2.5samples in January 2016.Pollution characteristics and source of PM2.5and water soluble ionswere analyzed.Results demonstrated that themass concentrations of PM2.5in Beijing was 67.7μg/m3during sampling period.Water soluble ionswere themain components of PM2.5.The sum concentration of SO42-,NO3-,and NH4+accounted for 79.1%ofwater soluble ions.The concentrations of Ca2+and Mg2+accounted for 2.5%and 0.9% of PM2.5,respectively.Sea-salt aerosols and K+accounted for 3.6%and 1.6%,respectively.The ratio of NO3-and SO42-concentrations was 1.1 during sampling period,which indicated that the NO2and SO2were mainly derived from mobile sources.PM2.5was mainly derived from secondary pollution,dust,biomass burning and sea salt aerosols,and the contribution rates were 42.351%, 21.164%,16.314%,and 5.436%,respectively during winter in Beijing urban area.

PM2.5,water soluble ions,pollution characteristics,source analysis,Beijing urban area

X513

A

1008-813X（2017）02-0064-04

10.13358 /j.issn.1008-813x.2017.02.17

2017-02-07

龙小菊（1978-），女，河北秦皇岛人，毕业于大庆石油学院矿产勘探与普查专业，硕士，讲师，主要从事大气污染治理的研究工作。