苏州工业园区PM2.5水溶性离子组分特征分析

钱文杰

摘 要：利用在线离子色谱获取2018年苏州工业园区PM2.5中水溶性离子组分小时浓度数据，分析PM2.5中水溶性离子组分特征。结果表明，PM2.5中水溶性离子组分浓度从高到低的排序依次为NO3->SO42->NH4+>Cl->Ca2+>K+>Na+>Mg2+。水溶性离子组分浓度占PM2.5的比例在夏季较高，冬季相对较低。从NO3-/SO42-比值看，秋冬季机动车尾气对颗粒物浓度的贡献占比增加。硝酸盐受光化学反应的影响变化幅度最大，其在夏季浓度较低，冬季浓度较高。苏州工业园区SOR年均值为0.314，NOR年均值为0.177，全年夜间SOR和NOR值均高于白天。在夏季和秋季受光化学反应的影响，NOR值可能被高估。4月份和5月份受沙尘和扬尘等污染的影响较大，在麦收季节和秋冬季受生物质燃烧等的影响较大。

关键词：PM2.5;水溶性离子;二次组分;季节特征

中图分类号 X51文献标识码 A文章编号 1007-7731（2019）22-0120-03

Characteristics of Water-soluble Inorganic Ions of PM2.5 in Suzhou Industrial Park

Qian Wenjie et al.

（Environmental Monitoring Station of Industrial Park in Suzhou， Suzhou 215021，China）

Abstract：The characteristics of water-soluble ions in PM2.5 of Suzhou Industrial Park during 2018 were analyzed，the data of water-soluble ions was measured by on-line ion chromatography. The results showed that the concentration of water-soluble ions in PM2.5 was NO3->SO42->NH4+>Cl->Ca2+>K+>Na+>Mg2+.The proportion of water-soluble ions in PM2.5 higher in summer and lower in winter. The NO3-/SO42-ratio implied that the contribution of mobile sources to particulate matter increased in autumn and winter. The concentration of nitrate was lower in summer and higher in winter， which was the most affected by photochemistry. The annual average of SOR and NOR was 0.314 and 0.177 in Suzhou Industrial Park. The annual average values of SOR and NOR was higher in night than those in daytime. The values of NOR may be overestimated due to photochemistry reactions in summer and autumn. In addition， the impact of sand-dust and fugitive dust pollution was greater in April and May. The biomass combustion had greater influence on air quality in wheat harvest season or in autumn and winter.

Key words：PM2.5;Water-soluble ions;Secondary components;Seasonal characteristics

近年来，随着我国经济的高速发展，工业产值、汽车保有量和能源消耗量持续增加，人为污染源排放量高居不下，使我国成为全球人为污染源排放的重要排放源区之一[1-3]。长三角区域是我国的重要经济区之一，该区域人口密集、工业集中度较高、交通便利，且城市密集成片，大气环境污染已呈复合型污染态势[4-5]，其中大气颗粒物污染目前已成为了长江三角洲区域的主要污染物之一[6-7]。

水溶性离子作为大气颗粒物的重要组成部分，其在PM2.5中的占比高达60%以上[8-9]，对大气颗粒物的物理化学性质[10]起到了较大的影响，并且对成云致雨产生了重要作用，硫酸盐等[11]水溶性离子可通过直接或间接辐射强迫影响全球气候变化。目前，有关颗粒物中水溶性离子组分的变化特征的研究较多，吴烈善等[12]研究表明，香河站点SO2主要通过非均相的氧化反应转化为硫酸盐，NOx主要通过白天光化学反应转化为硝酸根。刀谞等[13]研究表明，PM2.5中二次离子的季节分布呈现区域特征，冬季硝酸根离子质量浓度比重最大，夏季则为硫酸根离子。王念飞等[14]通过对苏州市区的PM2.5中水溶性离子组分进行分析，结果表明，硫酸鹽、硝酸盐和铵盐之间的相关性显著，PM2.5中水溶性离子的主要来源有工业源、燃烧源、二次过程和建筑土壤尘等。PM2.5中水溶性离子的浓度水平和季节特征研究，对于大气污染防治工作具有较好的指导意义。

苏州工业园区位于苏州市东部，东临上海，该区域的大气污染特征具有一定的区域代表性。本文拟通过对2018年苏州工业园区PM2.5中水溶性离子组分数据进行统计分析，研究不同季节苏州工业园区水溶性离子的变化特征，通过硝酸盐和硫酸盐浓度之比以及硫转化率和氮转化率不同季节的昼夜变化情况，研究不同污染源对空气质量的影响，以及不同季节昼夜气态污染物的二次转化特征，以期为苏州工业园区的大气污染防治提供参考。

1 研究方法和数据来源

选取江苏省苏州工业园区青剑湖站（北纬31.37°，东经120.72°）2018年逐小时的PM2.5和PM2.5中水溶性离子组分数据作为研究对象，水溶性离子组分由瑞士万通MARGA 1s在线离子色譜分析仪监测获得，PM2.5数据由Thermo Scientific 5030设备监测获得。研究期间季节划分：春季为3—5月，夏季为6—8月，秋季为9—11月，冬季为1月、2月、12月;昼夜划分：白天按上午8时至20时、夜间按20时至次日上午8时划分。

2 结果与分析

2.1 水溶性离子组分逐月变化趋势及其在PM2.5中的比例 从图1可见，8种水溶性离子组分中占比最高的前3位依为硝酸盐、硫酸盐和铵盐，其浓度从高到低依次为NO3->SO42->NH4+>Cl->K+>Ca2+>Na+>Mg2+。其中，硝酸盐年均浓度为10.6μg/m3，占比达41.5%;其次是硫酸盐为6.4μg/m3，占比为27.6%;铵盐占比为23.5%，氯离子占比为3.6%;其他阳离子占比从高到低依次为：钾离子1.2%、钙离子1.2%、钠离子0.9%、镁离子0.4%。从月浓度分布看，硝酸盐受光化学反应的影响最大，其在夏季浓度较低，冬季浓度较高，其中8月份是浓度最低月份，仅为2.0μg/m3，1月份浓度最高，为18.3μg/m3。从浓度和占比看，该区域硝酸盐含量较高，说明机动车尾气和工业等排放的污染物影响较大。从钾离子浓度变化看，2月份、5月份、10月份和12月份浓度明显高于其他月份，说明在麦收季节、秋收季节和冬季存在较明显的秸秆等生物质燃烧影响，需加强管控。钙离子在4月份和5月份浓度较高，说明受沙尘和扬尘污染的影响较大。

2.2 水溶性离子组分占PM2.5的比例 从图2可知，2018年苏州工业园区水溶性离子组分占PM2.5的比例，以夏季较高，冬季相对较低，其中3月和6月份最高，12月最低。说明在夏季由于雨水较多、空气质量较好，且受海洋性气团影响较大，导致水溶性组分占比较多，而秋冬季受大陆型气团增加，且北方污染输送贡献增加，导致大颗粒以及矿物类等非水溶性组分增加。8月份PM2.5浓度和水溶性离子占比均较低，其中主要组分硝酸盐浓度全年最低，说明在臭氧污染高发季节氮氧化物发生光化学反应，二次转化为硝酸盐的占比减少，导致水溶性离子在PM2.5中的占比下降。

2.3 硝酸盐与硫酸盐占比的月分布 [[NO-3]]/[[SO2-4]]比值常用来表征固定源和移动源污染的相对贡献[15]，较低的[[NO-3]]/[[SO2-4]]比值表明固定源污染较机动车更显著。从图3可见，硝酸盐与硫酸盐之比的分布趋势与PM2.5浓度的月均分布趋势较一致，但1月份的分布略有差异;在8月份PM2.5浓度较低时，硫酸盐对PM2.5质量浓度贡献较高，秋季和冬季时硝酸盐贡献较高。从水溶性离子NO3-/SO42-质量比看，各月比值在0.43～2.20，平均值为1.45，其中10月、11月和12月的NO3-/SO42-质量比高于2，8月比值最低为0.43，高于周敏等[15]在2013年1月测得的1.137±0.438。说明苏州工业园区受机动车尾气和工业等排放的污染物影响较大，其中秋、冬季机动车尾气对PM2.5贡献的占比增加，这表明机动车保有量的大幅增加以及物流业务的日益发达，导致机动车尾气影响显著。

2.4 NOR、SOR昼、夜及季节性变化情况 气态前体物SO2和NO2向SO42-与NO3-的转化过程可以用硫转化率和氮转化率来表示。其中，SOR=[SO42-]/[SO42-+SO2]和NOR=[NO3-]/[NO3-+NO2]，各物质均采用摩尔浓度（mol/L），SOR和NOR越高，说明大气中气态污染物的二次转化越明显。由图4可知，苏州工业园区SOR年均值为0.314，NOR年均值为0.177，全年夜间SOR和NOR分别为0.320、0.186，白天SOR和NOR分别为0.309、0.168。周敏等[15]研究表明，2013年1月的5场灰霾过程SOR平均值为0.335±0.121，与本文得出的值较接近，姜伟等[16]研究表明，天津市NOR和SOR分别为0.16、0.23，说明苏州工业园硝酸盐的生成效率更高。4个季节SOR值均大于NOR值，SOR值季节变化差异不大，这与邓利群等[17]研究结论一致;白天SOR值总体来说低于夜间，但冬季白天SOR值大于夜间。全年看，夜间NOR大于白天，春季NOR较大，秋季NOR相对较小。从图4还可以看出，在夏季和秋季受光化学反应的影响，NO2白天光解后，NO2浓度下降，NOR值可能被高估，导致白天NOR大于夜间。

3 结论

（1）PM2.5中8种水溶性离子组分中占比最高的前3位依次为硝酸盐、硫酸盐和铵盐，其浓度从高到低依次为NO3->SO42->NH4+>Cl->Ca2+>K+>Na+>Mg2+。水溶性离子组分占PM2.5的比例夏季较高，冬季相对较低，其中3月和6月份占比最高，12月占比最低。从NO3-/SO42-比值看，园区全年受机动车尾气和工业等排放的污染物影响较大，其中秋冬季机动车尾气对PM2.5贡献占比增加。

（2）钙离子在4月份和5月份浓度较高，说明受沙尘和扬尘等污染影响较大。钾元素在2月、5月、10月和12月底浓度较高，说明麦收季节和秋冬季受生物质燃烧等的影响较大。

（3）从月浓度分布看，硝酸盐受光化学反应的影响最大，其在夏季浓度较低，冬季浓度较高，其中8月份为浓度最低月份，仅为2.0μg/m3，1月份浓度最高，达18.3μg/m3。说明在臭氧污染高发季节氮氧化物发生光化学反应，二次转化为颗粒物的占比减少。

（4）苏州工业园区SOR年均值为0.314，NOR年均值为0.177，全年夜间SOR和NOR分别为0.320、0.186，白天SOR和NOR分别为0.309、0.168。说明苏州工业园硝酸盐的生成效率较高。在夏季和秋季受光化学反应的影响，NO2白天光解后，NO2浓度下降，NOR值可能被高估。

参考文献

[1]杨文夷，李杰，朱莉莉，等.我国空气污染物人为源排放清单对比[J].环境科学研究，2013，26（7）：703-711.

[2]周亮，周成虎，楊帆，等.2000-2011年中国PM2.5时空演化特征及驱动因素解析[J].地理学报，2017（11）：161-174.

[3]韩婧，李元征，李锋.2000—2015年中国PM2.5浓度时空分布特征及其城乡差异[J].生态学报，2019，39（08）：314-322.

[4]姜磊，周海峰，赖志柱，等.中国城市PM2.5时空动态变化特征分析：2015—2017年[J].环境科学学报，2018（10）：3816-3825.

[5]戴昭鑫，张云芝，胡云锋，等.基于地面监测数据的2013～2015年长三角地区PM2.5时空特征[J].长江流域资源与环境，2016，25（5）：813-821.

[6]徐建辉，江洪.长江三角洲PM2.5质量浓度遥感估算与时空分布特征[J].环境科学，2015（9）：3119-3127.

[7]高嵩，田蓉，郭彬，等.长三角典型城市PM2.5浓度变化特征及与气象要素的关系[J].科学技术与工程，2018，18（9）：142-155.

[8]林昕，曹芳，翟晓瑶，等.中国典型城市冬季大气细颗粒物水溶性离子特征及来源分析[J].生态环境学报，2019，28（02）：97-105.

[9]薛国强，朱彬，王红磊，等.南京市大气颗粒物中水溶性离子的粒径分布和来源解析[J].环境科学，2014，35（5）：1633-1643.

[10]欧盛菊，吴丽萍，王信梧，等.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[J].环境科学研究，2018（4）：669-678.

[11]田华，马建中，李维亮，等.中国中东部地区硫酸盐气溶胶直接辐射强迫及气候效应的数值模拟[J].应用气象学报，2005，16（3）：322-333.

[12]吴烈善，孔德超，孙康，等.香河夏季PM2.5水溶性无机离子组分特征[J].中国环境科学，2015，35（10）：2925-2933.

[13]刀谞，张霖琳，王超，等.京津冀冬季与夏季PM2.5/PM10及其水溶性离子组分区域性污染特征分析[J].环境化学，2015（1）：60-69.

[14]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.

[15]周敏，陈长虹，乔利平，等.2013年1月中国中东部大气重污染期间上海颗粒物的污染特征[J].环境科学学报，2013，33（11）：3118-3126.

[16]姜伟，董海燕，陈魁，等.天津市PM2.5中水溶性离子组分特征[J].中国环境监测，2013，29（3）：39-43.

[17]邓利群，钱骏，佟洪金，等.宜宾市大气细颗粒水溶性离子污染特征研究[J].四川环境，2018，37（06）：54-60.

（责编：张宏民）