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第30卷第10期2007年10月环境科学与技术南京市大气可吸入颗粒物中多环芳烃的分布状况张强华1,2,石莹莹1,李东2,钟秦1(1.南京理工大学化工学院,南京210094;2.江苏淮阴工学院生命科学与化学工程学院,淮安223003摘要:采集南京市大厂和山西路两地区四季度大气PM10样品,用索氏提取-高效液相色谱技术分析其多环芳烃组成及含量,结果表明,两地区多环芳烃总量在42.561ng/m3￣121.890ng/m3之间,大厂区浓度明显高于山西路地区,是山西路地区的1.169￣2.628倍。
大厂地区PAHs总量受季节影响不大,山西路地区浓度与季节呈一定的相关性,即春季>冬季>夏季>秋季,两地区PAHs中蒽、荧蒽、苯并[b]荧蒽、苯并[g,h,i]苝含量相对都较高,表明燃煤和交通是南京市的主要污染源,大厂区燃煤污染更为明显。
关键词:可吸入颗粒物(PM10;多环芳烃;分布;南京中图分类号:X830.2文献标识码:A文章编号:1003-6504(200710-0042-03多环芳烃(Polycyclic Aromatic Hydrocarbons是指具有两个或两个以上苯环的一类有机化合物,特别是指由若干个苯环稠合在一起或由若干个苯环和环戊二烯稠合在一起组成的稠环芳烃。
煤、石油、烟草、木材等有机物在不完全燃烧或高温裂解时均可产生PAHs。
大气可吸入颗粒物(空气动力学直径≤10μm,用PM10表示比表面积大,易于富集各种多环芳烃,对环境和人体健康危害极大,可致癌、致畸和致突变[1-6],美国国家环保局(USEPA将PAHs列入优先监测名单。
近年来,随着工业的快速发展和人民生活水平的不断提高,大气中可吸入颗粒物的含量逐年增加,研究表明,目前中国绝大多数城市PM10已成为空气的首要污染物,其浓度水平均超过国家相关标准,南京市PM10的污染也很严重,2002年春季南京市城区PM10超标率达83%,超标倍数为1.8￣4.9[7-8]。
中国环境科学 2017,37(8)：2866~2876 China Environmental Science 南京市大气细颗粒物二次组分的时空变化特征卫菲菲1,刘昊1,陆晓波2,王勤耕1,3*,葛颖1,郝娇1(1.南京大学环境学院,江苏南京 210023；2.南京市环境监测中心站,江苏南京 210024；3.南京信息工程大学江苏省大气环境与装备技术协同创新中心,江苏南京210044)摘要：在南京市六个典型点位,于2014~2015年的四个季节,开展了PM2.5化学组分的监测.基于513个有效样本资料,分析了包括硫酸根(SO42-)、硝酸根(NO3-)、铵根(NH4+)和二次有机物(SOA)的二次组分的时空分布特征.结果表明:南京市PM2.5以二次组分为主,约占57.7%,其中SO42-、NO3-、NH4+和SOA年均浓度分别为11.9,12.5,7.7,8.7µg/m3,所占PM2.5的比例分别是17.2%、16.9%、10.5%、13.1%,其中98.8%的SO42-为非海盐成分;近年来,[NO3-]/[SO42-]快速增加,2015年约达到1.0,表明机动车的贡献日益突出;南京市二次组分季节差异较显著,NO3-、NH4+和SOA占比秋冬季节大于春夏季节,SO42-占比春夏季节大于秋冬季节;空间分布上,二次组分的占比在远郊区最高(73.5%),其次是近郊新城区(59.0%),城市中心区和工业区最小(57.3%,57.4%),这反映了不同区域PM2.5来源的差异;随着污染水平的上升,NO3-的占比显著增加,这表明机动车对于重污染过程具有更加重要的影响.研究结果深化了关于南京PM2.5来源的认识,可以为更有效地控制灰霾污染提供科学依据.关键词：PM2.5；二次气溶胶；灰霾；时空分布；南京中图分类号：X513 文献标识码：A 文章编号：1000-6923(2017)08-2866-11Temporal and spatial characteristics of secondary components of PM2.5 in Nanjing. WEI Fei-fei1, LIU Hao1, LU Xiao-bo2, WANG Qin-geng1,3*, GE Ying1, HAO Jiao1 (1.School of the Environment, Nanjing University, Nanjing 210023, China；2.Nanjing Municipal Environment Monitoring Station, Nanjing 210024, China；3.Jiangsu Collaborative Innovation Center of Atmospheric Environment and Equipment Technology (CICAEET), Nanjing University of Information Science & Technology, Nanjing 210044, China). China Environmental Science, 2017,37(8)：2866~2876Abstract：Secondary components are important composition of PM2.5, mainly including SO42-, NO3-, NH4+ and SOA. 513 PM2.5 samples were collected at six sampling sites in Nanjing during four seasons from October 2014 to August 2015. Based on the chemical compositions, temporal and spatial characteristics of secondary components of PM2.5 in N anjing were analyzed. On averagely, the secondary components accounted for about 57.7% of the PM2.5 mass concentration. Concentrations of SO42-, NO3-, NH4+ and SOA were 11.9, 12.5, 7.7 and 8.7µg/m3, with proportions of 17.2%, 16.9%, 10.5% and 13.1%, respectively, and 98.8% of SO42-was non-sea-salt-originated. The value of [NO3-]/[SO42-] had been increasing rapidly in recent yearsand reached about 1.0 in 2015, suggesting that vehicle pollution hasbeen aggravated in Nanjing. The contents of NO3-, NH4+ and SOA in Nanjing werehigh in autumnand winter, lower in spring and summer, but SO42-shows the opposite trend. Proportion of secondary componentswasthe highest (73.5%) in the outer suburb of the city, followed by suburb regions (59.0%), and lowest in city center and industrial region (57.3%, 57.4%), reflecting different sources in different regions.Proportions of NO3-kept steadily increasing with PM2.5 concentrations rise, suggestingvehicle pollution may play a more important role in heavy haze pollution episodes. This study contributes to deepen understanding of the sources of PM2.5 in Nanjing, and provides a scientific basis for the haze pollution control.Key words：PM2.5；secondary aerosols；haze；temporal and spatial characteristics；Nanjing大气细颗粒物(PM2.5)是灰霾污染的主要成因,其化学组成与来源十分复杂,既包含污染源直接排放的一次组分,也包含气态前体物在大气中通过光化学转化生成的二次组分(以下称二次气收稿日期：2017-01-23基金项目：国家重点研发计划(2016YFC0208504);973计划(2014CB441203);江苏省科技支撑项目(BE2014602)* 责任作者, 教授, wangqg@8期卫菲菲等：南京市大气细颗粒物二次组分的时空变化特征 2867溶胶,SA).PM2.5中的二次组分主要包括硫酸根(SO42-)、硝酸根(NO3-)、铵根(NH4+)(以下统称二次无机气溶胶,SIA)以及二次有机气溶胶(SOA).尽管这些组分也有一次来源,但绝大部分来源于二次转化过程.SIA主要是二氧化硫(SO2)、氮氧化物(NO x)、氨(NH3)等气态前体物通过均相和非均相氧化反应过程生成[1-2].SOA主要是由天然和人为排放的挥发性有机化合物(VOCs)通过复杂的光化学反应过程生成的半挥发和难挥发性有机物[3].大量研究表明,二次组分通常约占PM2.5质量浓度的50%以上[4-6].Huang等[7]发现,北京、上海、广州和西安SOA和SIA占PM2.5的平均比例相当,SOA和SIA的含量之比为0.6~1.4.由于SA的形成和演变过程与气态前体物含量和气象条件等密切相关,因此,对于不同地区、不同季节,SA的化学组成具有显著差异.我国针对颗粒物中化学成分的研究较多,研究区域主要针对京津冀、长江三角洲、珠江三角洲三大区,表1列出了近30年相关研究工作概况.其中,Yang等[23]比较了我国不同地区典型城市PM2.5化学组分的差别,结果发现我国东部城市(如济南、上海、南京等)SO42-、NO3-和NH4+占PM2.5浓度的比例明显高于西部城市(如兰州、西安、成都等),达到40%-57%.Chan等[24]通过总结有关研究结果发现,北京、上海、广东、香港PM2.5中SIA占比分别为22%~54%、41.6%、33%~37%、37%~42%,SOC一般占9%~21%.Zhao等[17]研究了2009~2010年京津冀地区PM2.5的化学特征,发现该地区SIA平均占比为40.1%,夏季占比高达42%~61%.Ming等[21]发现上海PM2.5中SO42-、NO3-和NH4+的占比分别为12.9%、12.7%、6.4%.Lai等[20]研究表明广州2012~2013年PM2.5中SIA总占比44.8%,其中SO42-占28.6%.关于时变化,研究表明,硝酸盐和铵盐的最大浓度一般出现在秋冬,而硫酸盐相对含量在夏季较高[19,25-26].郑玫等[3]总结发现,SOA秋冬季节浓度明显高于春夏季节,且北方高于南方.南京是长三角地区的重要城市.近年来,针对南京地区PM2.5的化学特征及来源等方面开展了很多工作.研究结果表明,南京市PM2.5中SO42-、NO3-冬季最高,NH4+季节变化不大[16];空间上,SO42-郊区占比(30%)高于市区(23%),而OC市区占比(37%)高于郊区(28%)[13],市区有机气溶胶约占PM2.5的35%,其中SOA比重约为42%[27].针对不同空气质量下南京PM2.5中组分污染特征研究发现,霾天气下总水溶性离子、OC质量浓度分别是非霾天气的1.6、2.0倍,且霾天气下SO2、NO x氧化率更高[28-29].王苏蓉等[30]使用正定矩阵因子分解法(PMF)对南京市大气细颗粒物进行了来源解析,结果表明南京SIA、SOA贡献率分别是25.0%、14.4%.综上所述,二次组分是PM2.5的重要组成,其相对含量在不同地区、不同季节有较大差异.总体来看,目前对于我国城市大气PM2.5的研究尽管取得了很多有价值的认识,但对于二次组分的研究还不够充分.对南京来说,现有研究大多关注个别的污染过程,或基于个别点位或个别季节的监测资料,在系统性以及时间与空间的代表性等方面还存在明显的局限性.本研究基于近年来南京市在四个季节、6个典型点位PM2.5化学组分的同步监测资料,较系统地研究了二次组分含量的时空分布特征,并探讨形成分布差异的原因及机理.研究结果有助于深入认识南京大气PM2.5的来源与演变趋势,可以为灰霾污染的调控提供科学依据.1样品采集与分析1.1 研究区域概况与采样点南京市位于江苏省西南部,地处长江下游的宁镇丘陵山区,总面积6597km2.作为省会城市,社会经济发达,2015年GDP总量为9721亿,城市常住人口824万人,机动车保有量为224万.工业污染源类型主要为电力、钢铁、水泥及化工企业.近年来,尽管采取了严格的大气污染控制措施,但大气污染形势依然严峻,按照《环境空气质量标准》[31]评价,南京市2015年空气质量优良率为64.4%,PM2.5为首要污染物,其年均浓度为56μg/m3.另外,臭氧(O3)污染也日益突出.总体来看,南京市的大气污染特征已经由传统的煤烟型2868 中国环境科学 37卷污染转变为煤烟型污染和光化学污染相互耦合的复合型污染.表1 大气颗粒物化学组分相关研究工作Table 1 Relevant studies on chemical composition of particulate matters 采样时间季节区域点位样本数粒径关注问题文献1988-01,08~09 夏冬华南6个城市-0.043~10µm分九级气溶胶质量谱、水溶性成分谱分布[8]1988-05~1989-04 连续广州清洁区-0.043~10µm分九级水溶性成分月变化 [9]1988-02~1990-07 -南海北部海岛、海岸、大陆清洁点、城市360.043~10µm分九级水溶性成分空间差异 [10]1999-03~2000-06 连续北京、上海城区、郊区PM2.5水溶性离子组分与前体物的相关性分析[11]1999-07~2000-06 春夏秋冬北京城区、西郊- PM2.5含碳组分和水溶性离子组分的季节变化[12]2001-02,09 秋冬南京城区- PM2.5无机离子和碳组分的时空差异[13]2001-02~12 春夏秋冬南京交通要道、商业区、住宅区、文教区、风景区40PM10、PM2.5不同粒径颗粒物中水溶性成分的空间差异[14]2002~2003 夏冬广州市区、郊区- PM2.5不同季节灰霾天与非灰霾天化学组分的差异[15]2007-01,04,07,10 春夏秋冬南京城区、北郊-PM3.3、PM2.1离子的时空变化、二次离子的转化、不同粒径中离子分布[16]2009-04~2010-02 春夏秋冬京津冀5个城市 100 PM2.5离子、碳组分、元素的时空分布特征[17]2011-05~2011-04 连续南京城区、郊区-PM10、PM2.1、PM1.1水溶性离子粒径分布、城郊差异、来源解析[18]2011-08 夏北京城区- PM2.5夏季无机和有机气溶胶的特征[19]2013-01 冬北京、上海、广州、西安城区21、14、11、11PM2.5灰霾重污染期间二次组分的贡献[7]2012-03~2013-02 春夏秋冬广州郊区- PM2.5化学组分特征及区域传输的影响[20]2013-09~2014-08 春夏秋冬长三角上海、南京、杭州、宁波143、119、45、44PM2.5化学组分的时空变化,污染事件中SA的转化机制[21]2014-10~11 秋北京城区- PM2.5持续重灰霾事件中二次气溶胶转化机制及影响机理[22]综合考虑南京市土地功能区划及大气污染特征,分别在草场门、仙林、江宁、浦口、化工园和固城湖选取6个具有代表性的点位进行PM2.5采样,各采样点位置及其代表性见表2. 1.2 样品采集与分析方法本研究选取2015年4月、2015年8月、2014年10月和2015年1月进行采样,分别代表春、夏、秋、冬四个季节,每季采样15~20d,6个采样点共采集有效样品513个.采样器为武汉天虹TH-16A四通道采样器,四个通道分别放置特氟龙滤膜及石英滤膜各两张.采样前,石英滤膜在马弗炉中450℃高温灼烧8h以去除有机质.采样前及采样后采用精度为10µg的电子分析天平对滤膜进行称重.每次称重前均放入恒温恒湿箱(温8期卫菲菲等：南京市大气细颗粒物二次组分的时空变化特征 2869 度25,℃相对湿度50%)平衡24h.样品在-18℃冰箱中保存.表2 南京市大气颗粒物采样点位Table 2 Locations of the PM2.5 sampling sites in Nanjing点位经纬度位置代表性草场门(CCM) 32.06N,118.76E南京市环境监测中心城市中心区仙林(XL) 32.12N,118.97E南京大学仙林校区城东新城区江宁(JN) 31.94N,118.83E南京市江宁经济技术开发区城南新城区浦口(PK) 32.07N,118.62E南京市浦口区凤凰山公园城北新城区化工园(HGY) 32.28N,118.84E南京市六合区化工园工业区固城湖(GH) 31.31N,118.94E南京市高淳生态观测站清洁区水溶性离子组分采用离子色谱法分析,碳组分采用热-光透射法分析,金属元素采用电感耦合等离子体质谱法(ICP-MS)分析[32-34],具体组分及分析方法见表3.本研究的采样与分析方法除严格遵守有关仪器的操作规范以外,还参考了《环境空气颗粒物(PM2.5)手工监测方法(重量法)技术规范》[35]、环保部发布的《大气颗粒物来源解析技术指南》(试行)[36]以及样品前处理技术指南[37]等,并采取了严格的全过程质量控制.每个采样点均进行空白样分析,平行样约占样品总量的10%,加标回收率控制在80%~120%[38],标准曲线相关性系数控制在0.999以上.2结果与讨论2.1PM2.5化学组成的总体特征基于南京市6个采样点、4个季节的监测资料,得到南京市PM2.5主要化学组成的总体特征,如图1所示.可以看出浓度最高的3种组分为OC、NO3-、SO42-,其平均浓度基本相当,均在12μg/m3左右,分别约占采样期间PM2.5平均质量浓度(70.5μg/m3)的17%.另外,NH4+和EC的含量也相对较高,分别约占PM2.5的11%和6%.由此可见,以二次来源为主的无机离子和有机碳组分在南京市PM2.5中占主导地位.在金属元素中,Al、Fe、Mg、Ca等含量较高,反映了地表及建筑扬尘以及钢铁等行业的贡献较大;另外,K元素主要反映了生物质燃烧的贡献,Cl-和Na+则表明可能受到海盐的影响[33,39].本研究近似估算了海盐对PM2.5中硫酸根的贡献.估算方法为:假设Na+全部来自海盐,海水中[SO42-]/[Na+]=0.252[40],则来自海盐的SO42-贡献量[ss-SO42-]=0.252[Na+],其中[Na+]为PM2.5中Na+的含量.由此可计算出南京市PM2.5中的ss-SO42-全年平均浓度为0.14μg/m3,仅占SO42-总浓度的1.2%,即南京市98.8%的SO42-为非海盐成分.2468101214浓度(µg/m3)图1 南京市PM2.5中主要化学组分平均浓度Fig.1 Averaged concentrations of chemical componentsof PM2.5 in Nanjing为了进一步了解不同组分对PM2.5质量浓度的相对贡献,以下对PM2.5进行化学质量重构[41],考虑的化学组分包括SO42-、NO3-、NH4+、颗粒态有机物(POM)、土壤尘(CM)、元素碳(EC)、微量金属氧化物(TEO)及其他未识别部分.其中,OC与POM的换算系数根据不同的环境一般在1.4~2.1之间[42-43],本研究选取1.4,即:POM=1.4OC(1)采用杨复沫等[41]的经验公式,估算CM:CM=2.20Al+2.49Si+1.63Ca+2.42Fe+1.93Mg (2)其中:Si=1.82Al[44] (3) 采用Landis[45]的经验公式,估算TEO:TEO=1.3×[0.5×(Sr+Ba+Mn+Co+Rb+Ni+V)+1.0×(Cu+Zn+Mo+Cd+Sn+Sb+Tl+Pb+As+Se+Ge+Cs+Ga)](4)2870 中国环境科学 37卷表3 PM2.5化学组分的分析内容、方法及仪器Table 3 Items, methods and instruments for PM2.5 chemical analysis种类项目方法仪器质量浓度 PM2.5质量浓度重量法十万分之一天平Mettler Toledo MS水溶性离子NH4+、K+、Ca2+、Mg2+、Na+、SO42-、NO3-、NO2-、Cl-、F-离子色谱法离子色谱仪CIC-300微量元素Ag、As、Al、V、Zn、Ba、Ca、 Cd、Ce、Cr、Cu、Co、Mg、Mn、Ni、Fe、Li、Se、Sr、Na、K、Tl、Hg、Pb电感耦合等离子体质谱法ICP/MSPerkinElmer NexIONTM300X碳组分 OC、EC、TC 热光反射法热/光碳分析仪DRI2001A南京PM2.5平均浓度的重构结果如图2所示.可以看出,主要组分贡献率从大到小分别是POM(24.1%),土壤尘(17.2%),硫酸根(17.2%),硝酸根(16.9%),铵根(10.5%),元素碳(5.5%),微量金属氧化物(1.6%),未解析(7.0%).SIA占比44.6%,与深圳42.4%[46]相似,高于山东38.7%[47]、北京37.8%、上海33.7%[7],可见二次污染是南京市大气细颗粒物污染重要原因.为了便于将本研究与此前南京的同类工作进行比较,表4给出了近十多年来有关南京PM2.5化学组分研究的主要结果.由于篇幅限制,该表重点关注SO42-、NO3-、NH4+浓度和相对PM2.5的占比情况.具体内容将结合下文有关部分进行讨论.CM图2 南京市PM2.5化学质量重构Fig.2 Chemical mass reconstruction of PM2.5 in Nanjing 2.2PM2.5二次组分含量的季节变化一般来说,无机水溶性离子(SO42-、NO3-、NH4+)的一次来源很少,绝大部分来源于气态前体物的转化,因此,本研究假定其全部为二次来源.而对于有机气溶胶(OA)来说,两种来源往往都同样重要.SOA的化学组分十分复杂,通常包含二元羧酸、多环芳烃、有机胺、多氯联苯、邻苯二甲酸酯以及多种烷烃等物质[50-52].关于SOA的来源解析,目前也开展了一些探索性的工作,如Ding等[53]基于14C同位素示踪技术区分现代生物源和化石燃料源对碳组分的贡献, Fu等[54]以α/β-蒎烯和β-丁香烯为标识物测定SOA浓度等,但总体来说,由于认识和资料的限制,基于标识物开展SOA的来源解析仍存在一定的困难.24681012141618浓度(µg/m3)图3 二次组分质量浓度季节变化Fig.3 Seasonal variability of secondary speciesconcentrations本研究采用OC/EC最小比值法[3,55],估算SOA的含量,识别一次和二次来源.首先,SOC=OC-EC×(OC/EC)min (5) 然后基于经验系数[30,42-43],得到:SOA=1.4×SOC(6)8期 卫菲菲等：南京市大气细颗粒物二次组分的时空变化特征 2871南京市PM 2.5中SO 42-、NO 3-、NH 4+、SOA 全年平均浓度分别是11.9μg/m 3、12.5μg/m 3、7.7μg/m 3、8.7μg/m 3,这些二次组分在不同季节的平均浓度如图3所示.可以看出,各组分浓度的季节变化规律基本一致,总体来说,秋冬最高、其次为春季,夏季最低,这主要是受到气象条件季节变化的影响.值得一提的是,SO 42-浓度的季节变化相对较小,特别是春夏两季的浓度基本相当,不过秋季略高于冬季.南京市SO 42-、NO 3-、NH 4+浓度水平与季节变化特征与厦门[56]的研究结果相似.针对北方的研究[12,47]表明,由于冬季集中供暖,北方SO 42-浓度一般冬季最高.表4 南京同类研究部分结果的对比(*)Table 4 Comparisons with results from previous studies for NanjingSO 42- NO 3-NH 4+采样时间 对比内容 浓度 (µg/m 3)占PM 2.5 (%)浓度 (µg/m 3)占PM 2.5 (%)浓度 (µg/m 3)占PM 2.5 (%)参考 文献季节(总体) 16.3 8.8 7.5 3.8 9.5 4.92001-02~12 空间(市区/郊区) 17.5/14.7 8.2/11.1 8.0/5.2 3.8/4.0 9.0/10.1 4.2/7.6 [14]季节(秋/冬) 11.5/19.2 24.5/25.6 3.24/10.5 6.9/14.0 3.55/10.3 7.6/13.82001-02,09 空间(市区/郊区) 12.8/24.4 22.7/30.3 5.7/12.9 9.5/16.0 6.0/12.1 10.1/15.0 [13]季节(夏/冬) - 11.6/15.4 - 1.1/4.5 - - 2004-08, 2005-01 空间(市区/工业区)- 13.2/14.4 - 2.9/2.5 - - [48]季节(春/夏/秋/冬)20.5/25.1 /25.4/36.1 19.4/32.9 /23.2/20.5 6.9/0.9 /1.9/25.8 6.6/1.2 /1.8/14.8 -/10.5/8.9/--/14.0/8.1/- 2007-01,04, 07,10空间(市区/郊区) 25.6/27.9 25.5/22.5 8.6/9.1 6.6/5.6 9.8/9.6 6.1/4.9 [16]季节(春/夏/秋/冬) 12.8/18.4 /14.9/19.313.1/21.1 /15.3/15.82.3/1.9 /2.4/4.6 2.2/1.8 /2.6/3.7 7.2/9.4 /10.0/13.17.2/10.2 /10.7/10.52010-01~12 空间(市区/郊区)------ [49] 季节(夏/冬) 8.6/15.5 - 1.3/15.6 - 1.7/7.5 - 2010-05~ 2011-04 空间(市区/郊区) 11.4/10.8 20.8/13.4 9.1/7.3 16.6/9.1 4.5/4.1 8.2/5.1 [18] 季节(春/夏/秋/冬)10.9/10.6 /13.5/12.418.1/20.7 /17.8/16.010.6/7.7 /16.6/15.016.5/14.6 /22.0/18.26.6/4.3 /7.9/12.0 10.4/8.6 /10.3/14.9 2014-10~ 2015-08空间(市区/郊区) 11.9/10.8 17.5/20.7 12.8/10.5 17.5/19.17.7/8.210.5/15.0本研究 注: (*)由于篇幅限制,本表主要关注SO 42-、NO 3-、NH 4+(季节和空间)平均浓度和相对PM 2.5的占比情况.上述二次组分环境浓度的季节变化受到污染源排放、大气扩散条件、以及气态前体物的化学转化速率等多种因素的共同影响.但这些因素的影响特征并不相同,污染源和扩散条件对不同组分都有大致相同的作用,但转化速率对不同组分的影响却有大、有小.由于气温、辐射等因素的季节变化,不同二次组分的转化速率也有明显的季节变化,从而导致PM 2.5各组分的相对含量存在明显的季节变化. 参考有关研究,分别采用SOR 和NOR 定义SO 2和NO x 向硫酸盐和硝酸盐的转化速率,计算公式如下[57]: SOR=[SO 42-]/([SO 42-]+[SO 2]) (7) NOR=[NO 3-]/([NO 3-]+[NO 2]) (8)图4给出了PM 2.5中二次组分的相对含量以及SOR 和NOR 的季节变化图.从图4可以看出以下显著特征:(1)SO 42-夏季占比最高(20.7%),春季次之(18.1%),冬季最低(16.0%),与SOR 的季节变化基本一致.夏季强烈的太阳辐射和高温条件,使得大气具有很强的氧化性,导致SO 2快速向SO 42-转化.(2)NO 3-在秋季占比最高(22.0%),夏季占比最低(14.6%).这与NOR 的季节变化也基本一致,即,秋冬季明显大于春季夏季.NO 3-在颗粒物中主要以半挥发的NH 4NO 3存在,在夏季的高温下2872 中 国 环 境 科 学 37卷很容易分解损耗,从而导致其净生成率低于秋冬季节.24681012141618202224春夏秋冬百分比(%)0.10.20.30.40.5S O R /N O R图4 二次组分占比和SOR 、NOR 的季节变化 Fig.4 Seasonal variability of secondary species of PM 2.5,SOR and NORSO 42- NO 3-NH 4+SOASORNOR(3)SOA 和NH 4+的相对含量在在秋冬季最高,夏季最低.这与秋冬季节SOA 和NH 4NO 3均具有较高的净生成率有关.Wang 等[58]研究了临安的铵盐季节变化,发现由于秸秆燃烧,NH 4+秋天浓度明显偏高.总体看来,南京市SIA 占比秋冬季节大于春夏季节,且占比在40%以上,但不同组分的季节分布有明显差异;SOA 占比冬季最高,夏季最低,占比约为9%~20%.对比之前的研究(表4),可以看出SO 42-年平均浓度较2007年[16]下降56%,较2010年[49]下降28%,表明南京燃煤污染明显减轻;但NO 3-浓度和占比明显上升,表明南京机动车污染加剧.杨复沫等[12]对北京PM 2.5化学组成进行了研究,发现夏季SIA 在PM 2.5中的百分含量为37%,远高于其他季节(24%~27%),表明不同区域由于地理位置、人为源排放、气候条件等的差异,颗粒物化学组分季节变化差异较大.PM 2.5中NO 3-和SO 42-的质量浓度之比[NO 3-]/[SO 42-]可用来判断固定源和流动源对PM 2.5贡献的相对重要性,比值较高说明机动车的贡献大于固定源(燃煤等),反之则说明固定源贡献较大[23].观测期间南京市[NO 3-]/[SO 42-]的平均值约为1.0,明显大于银燕[16]等2009年在南京的研究结果0.3,表明这几年南京机动车PM 2.5的相对贡献快速增加,南京的大气污染已从传统的煤烟型污染转变为燃煤和机动车共同主导的复合型污染.2468101214城市中心区近郊新城区工业区远郊清洁区024681012141618202224百分比(%)浓度(µg /m 3)城市中心区近郊新城区工业区 远郊清洁区图5 不同区域PM 2.5二次组分的浓度和占比Fig.5 Concentrations and proportions of secondarycomponents in different regions图中横坐标数值为PM 2.5浓度水平(µg/m 3),由于夏季“>100”样本数较少,缺乏代表性,故忽略42-3-NH 4+SOA42-/PM 2.53-/PM 2.5NH 4+/PM 2.52.52.3 PM 2.5二次组分含量的空间变化根据地理位置、城市功能区以及大气污染特征,本研究的六个采样点可以代表南京市四类典型区域,其中,草场门(CCM)代表城市中心区,仙林(XL)、江宁(JN)和浦口(PK)代表近郊新城区,化工园(HGY)代表工业区,固城湖(GH)代表远郊清洁区.为了进一步认识不同区域二次组分(SO 42-、NO 3-、NH 4+和SOA)对PM 2.5的相对贡献,图5给出了四类区域二次组分的浓度及它们在PM 2.5中的占比.可以看出:(1)在城市中心区,SO 42-年均浓度在各类区域中最低(10.1μg/m 3),其占比也最低(15.6%).但NO 3-和SOA 年均浓度较高(12.0μg/m 3、9.0μg/m 3),占比也较高(11.0%、13.5%)这表明该区域受燃煤污染的影响相对较小,而受机动车尾气排放的影响相对较大.(2)近郊新城区的SO 42-、NO 3-年均浓度(12.3μg/m 3、13.0μg/m 3)高于城市中心区和远郊清8期 卫菲菲等：南京市大气细颗粒物二次组分的时空变化特征 2873洁区,其占比也较高,分别达到18.8%和18.6%.但NH 4+和SOA 年均浓度和占比均较低,表明近郊新城区受周边工业燃煤和城市机动车的双重影响.(3)工业区的SO 42-、NO 3-年均浓度(13.2μg/m 3、13.3μg/m 3)远高于其他三区,与工业污染导致前体物SO 2和NO x 浓度较大有关.SO 42-、SOA 占比(18.2%、12.3%)为全市平均水平,NO 3-和NH 4+占比(16.9%、9.7%)最低,表明工业区一次污染相对严重.(4)尽管清洁区二次组分的浓度水平总体较低,但四种二次组分的占比在各类区域中均最大,二次组分总体占比达到73.5%.这表明,清洁地区由于远离人为污染源,受到直接排放的影响较小,PM 2.5主要来源于区域输送过程中各种气态前体物的化学转化.另外,清洁区NH 4+的高浓度可能与该地区农业生产有关.102030405060708090100百分比(%)图6 不同污染水平下PM 2.5的二次组分的占比Fig.6 Proportionsof secondary components of PM 2.5 under different pollution levels3-42-NH4+Others通过表4的对比可以发现,本研究相对于2001年的研究[14],南京SIA 的占比在市区上升29%,在郊区上升32%;相比2007年[16]和2010年[18]研究结果,SIA 占比市区变化不大,但郊区也有显著上升(21%~27%).这表明南京市的空气质量在总体不断改善的同时,二次污染水平相对加大,在污染源直接排放较少的郊区,二次污染的贡献更加明显.2.4 不同污染水平下PM 2.5二次组分含量的差别根据观测期间PM 2.5的质量浓度,将PM 2.5污染水平分为3个等级(0~50μg/m 3,50~100μg/m 3, >100μg/m 3).图6给出了3种不同污染水平下,全年及四个季节PM 2.5中二次组分的占比.从全年平均来看,随着PM 2.5质量浓度增加,二次组分的总体占比有下降趋势,这表明污染越重,PM 2.5中二次组分的含量相对减少,但是不同二次组分的表现有明显差别.其中比较突出的特征是,随着污染水平加重,NO 3-的含量显著增加,而SOA 的含量显著下降.SO 42-和NH 4+的含量变化并不明显,这可能与不同污染水平下,各种二次组分转化速率的变化有关.Jansen 等[59]研究发现在灰霾和雾天下,NOR 增加1.6~1.7倍,SOR 增加1.2~1.5倍. Han 等[42]针对北京夏季二次气溶胶,发现灰霾天SOA 比非灰霾天降低了4.9%,上述结果与本研究的发现基本一致.南京PM 2.5中NO 3-的占比随污染水平的上升而显著增加,表明南京地区机动车尾气排放对重污染过程有更加重要的影响.2874 中国环境科学 37卷从图6还可以看出,不同污染水平下二次组分的占比在不同季节也具有明显的差异性.如,随着污染水平增加,春季PM2.5的二次组分的总体占比大幅下降,这可能是由于春季扬尘对PM2.5的贡献较为显著;夏秋两季,二次组分总体上随着污染水平上升而上升,特别是SO42-上升最明显,这与这两个季节较高的二次转化速率有关;冬季二次组分总体呈下降趋势,表明冬季的重污染过程中,污染源一次排放的贡献相对较大.3结论3.1 南京市大气PM2.5全年平均质量浓度为70.5μg/m3,其中NO3-、SO42-、NH4+和SOA浓度分别为11.9、12.5、7.7、8.7μg/m3,其中.二次组分总体约占57.7%,其中98.8%的SO42-为非海盐成分.SIA和SOA分别占44.6%和13.1%.这表明气态前体物的二次转化过程是南京PM2.5的重要来源.近年来,PM2.5中[NO3-]/[SO42-]快速增加,从2009年的0.3,增加到2015的1.03,这表明机动车对于PM2.5的贡献日益突出,南京的大气污染已从传统的煤烟型污染转变为燃煤和机动车共同主导的复合型污染.3.2 由于受到污染源、大气扩散及氧化能力等因素的影响,南京PM2.5二次组分的含量具有显著的季节差异.总体来说,秋冬季节不仅二次组分的浓度高(SIA和SOA平均浓度约为38.7、12.3μg/m3),而且NO3-、NH4+、SOA相对占比也明显大于春夏季节(分别相差4.5%、3.1%、7.0%),不过,SO42-在春夏季节的占比大于秋冬季节(相差2.5%),这与二次组分的转化速率有关.3.3 南京PM2.5二次组分的空间差异性显著,远郊清洁区二次组分的占比最高,SIA和SOA分别达到54.8%、18.7%,这表明该类地区PM2.5主要来源于区域输送过程中的二次转化.城市中心区和工业区二次组分的占比最少,SIA和SOA分别为43.8%、13.5%和45.1%、12.3%,表明一次污染具有更重要影响.近郊新城区的SO42-、NO3-的占比均处于较高水平,分别为18.8%、18.6%,说明该类地区同时显著受到工业燃煤和城市机动车的双重影响. 3.4 随着PM2.5质量浓度的增加,春季和冬季二次组分的占比表现出下降趋势,但夏季和秋季却表现出上升趋势.这表明不同污染水平对二次组分的转化速率可能有重要影响.另外,随着污染水平的上升,NO3-占比持续增加,从轻污染的14.6%上升到重污染的19.8%,这表明机动车对于重污染过程具有更加重要的影响.参考文献：[1] Meng Z, Dabdub D, Seinfeld J H. 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中国环境科学 2017,37(1)：60~68 China Environmental Science 南京市区郊区大气PM10、PM2.1中PAHs的分布特征及影响因素李皓1,2,樊曙先1,2,3*,张悦2,康博识2,孙玉4(1.南京信息工程大学,大气环境与装备技术协同创新中心,江苏南京 210044；2.南京信息工程大学大气物理学院,江苏南京 210044；3.南京信息工程大学,中国气象局气溶胶与云降水重点开放实验室,江苏南京 210044；4.扬州市邗江区气象局,江苏扬州 225009)摘要：2009年11月~2010年7月,同步采集了南京市区郊区大气PM10、PM2.1样品,利用气相色谱-质谱联用仪(GC-MS)对其中16种PAHs 进行定量分析.结果表明,南京市区、郊区大气PM10中∑PAHs浓度范围分别为32.84~245.35ng/m3、21.43~225.72ng/m3.PM2.1中分别为19.11~111.57ng/m3、19.69~125.21ng/m3,市区和郊区PAHs分布差异不大,均呈现冬季>夏季的季节特征.PM10、PM2.1中PAHs均以4、5、6环为主,占总质量浓度的78.7%~83.1%(PM10)、80.5%~87.1%(PM2.1),冬季4环PAHs的比例明显增加.市区和郊区PAHs浓度昼夜变化趋势不同,即市区白天大于夜间,而郊区夜间大于白天.在所测定的气象条件中,温度、相对湿度和PM10浓度对PAHs影响显著,温度、相对湿度对PAHs的贡献为负,而PM10对PAHs贡献为正,暖季(夏秋)PAHs受到气象条件的影响大于冷季(冬春),O3对5、6环PAHs表现出显著的负贡献.利用后向轨迹分析发现南京受到本地排放和周边地区污染源的影响,来自南京东南和西南方向的短距离输送气团对PAHs浓度上升影响较大.关键词：PAHs；PM10；PM2.1；季节变化；昼夜变化；气象因素中图分类号：X511 文献标识码：A 文章编号：1000-6923(2017)01-0060-09Characteristics and influence factors of PAHs in PM10 and PM2.1 in urban and suburban Nanjing, China. LI Hao1,2, FAN Shu-xian1,2,3*, ZHAN G Yue2, KAN G Bo-shi2, SUN Yu4 (1.Collaborative Innovation Center of Atmospheric Environment and Equipment Technology, Nanjing University of Information Science and Technology, Nanjing 210044, China；2.N anjing University of Information Science and Technology, Department of Atmospheric Physics, N anjing 210044, China；3.Key Laboratory for Aerosol-Cloud-Precipitation of China Meteorological Administration, N anjing University of Information Science and Technology, Nanjing 210044, China；4.Meteorology Bureau of Hanjiang District of Yangzhou, Yangzhou 225009, China). China Environmental Science, 2017,37(1)：60~68Abstract：PM2.1 and PM10 samples were synchronously collected at suburban and urban sites in Nanjing, 16 kinds of PAHs were analyzed by the GC-MS. The concentrations of total PAHs at the urban and suburban were in the ranges of 32.84~245.35ng/m3 and 21.43~225.72ng/m3 for PM10, respectively, and 19.11~111.57ng/m3 and 19.69~125.21ng/m3 for PM2.1. PAHs concentrations at the two sites were close to each other, and show similar seasonal variation with the winter concentrations larger than those in the summer. PAHs mainly compose of 4-, 5- and 6-ring PAHs that have mass fractions (to total PAH mass) of 78.7%~83.1% in PM10 and 80.5%~87.1% in PM2.1, and the fraction of 4-rings PAHs in winter was clearly larger than those of other seasons. The PAHs at two sites showed different diurnal variations. At the urban site, the concentration in the daytime was higher than that in the nighttime, whereas values in the nighttime become larger at the suburban site. Among the various meteorological parameters, the PAH concentration shows clearly negative correlations to both temperature and relative humidity, and a positive correlation is noticed between the PM10 and PAHs. The influence of meteorological parameters was more significant in warm seasons (summer and autumn) than that in cold seasons (winter and spring). Ozone concentration also had a negative correlation to the 5- and 6-ring PAHs concentration. The results from air mass back-trajectory model show that the accumulation of PAHs was mainly 收稿日期：2016-05-25基金项目：国家自然科学基金项目(41275151,41375138,41675132)* 责任作者, 教授, shuxianf@1期李皓等：南京市区郊区大气PM10、PM2.1中PAHs的分布特征及影响因素 61influenced by local emission, and polluted airs from southwest and southeast of Nanjing are also an important source ofthe PAHs through shout-range transport.Key words：PAHs；PM10；PM2.1；seasonal variation；diurnal and nocturnal variation；meteorologyPAHs是一类广泛存在于空气中的持久性有机污染物,部分PAHs具有强致癌、致畸、致突变效应.除少量来自自然源外,大部分PAHs来源于人类活动,如煤、石油等化石燃料的不完全燃烧、垃圾焚烧、汽车尾气排放等[1].PAHs在环境空气中以气相和颗粒相两种形态存在,致癌性PAHs主要吸附在可吸入颗粒物(PM10,空气动力学直径小于10µm的颗粒物)上,特别是细粒子(PM2.5,空气动力学直径小于 2.5µm的颗粒物)上[2],对人体健康危害极大,BaP呼吸暴露是诱发人群肺癌发病的重要因素之一[3].国内外对PAHs的研究一般包括浓度水平、分布特征、来源、与气象条件的关系等[4-5],Zhang等[4]研究发现中国家庭固体燃料消耗是导致PAHs浓度冬季多夏季少的主要原因,张健等[6]分析了厦门PAHs浓度与气象条件(温度、能见度、风向、风速)的相关关系,得到PAHs浓度与温度呈负相关关系的结论,Lai等[7]发现夏季季风活动有利于大气污染物扩散,使PAHs浓度降低.近年来一些统计学方法被运用到PAHs的分析研究中,如Callén等[8]和Akyüz等[9]运用多元线性回归模型,利用气象条件和PM10浓度较好地模拟出PAHs 的浓度.随着近年经济的迅速发展,南京市能源消耗不断攀升,雾霾天气频繁发生[10-11],颗粒物已成为该地区空气中的重要污染物.目前许多学者展开了对南京地区大气颗粒物中PAHs的浓度分布、来源解析、气象因素影响等的大量研究[12-14],但鲜有人对南京市区和郊区四季、昼夜大气颗粒物中PAHs的分布特征进行全面的对比分析,也很少有同时考虑污染气体对大气颗粒物中PAHs影响的.本研究通过对南京市区和郊区4个季节大气PM10、PM2.1中PAHs的浓度水平、分布特征进行对比分析,探讨气象条件(温度、相对湿度、风向、风速)和O3浓度与PAHs之间的关系,以期为南京地区大气污染治理策略的制定提供理论依据和技术支持.1材料与方法1.1样品的采集本研究设有两个采样点,分别位于南京市鼓楼区南京大学知行楼二楼顶(市区点,118.77°E、32.05°N)和浦口区南京信息工程大学中院的中国气象局综合观测培训实习基地(南京)(郊区点,118.7°E、32.2°N,离地10m左右).市区点周围以住宅区、商业区以及交通道路为主,郊区点附近有一大型化工园区,园内包括炼钢厂、热电厂、焦化厂、石化厂等等.采样时间分别为秋季:2009年11月1~6日、11月13~14日,冬季:2010年1月1~10日,春季:2010年4月1~10日,夏季:2010年7月1~10日.两个采样点同步采样,分昼夜进行:08:00~19:00(日间),20:00~7:00(夜间).市郊区各采集分析了样品76个,昼夜各38个.使用玻璃纤维滤膜(Φ=80mm,孔径为0.22µm)采集样品,采样前将滤膜置于马弗炉中450℃焙烧4h,干燥平衡24h,称重密封备用.采样仪器为气溶胶粒度分布采样器(FA-3型,辽阳康洁仪器公司产品),分级粒径分别为<0.43、0.43~0.65、0.65~1.1、1.1~2.1、2.1~3.3、3.3~4.7、4.7~5.8、5.8~9.0、9.0~10µm,空气流速为28.3L/min,由于仪器限制,本研究将2.1µm作为分界粒径,PM2.1称作细粒子.文中PM10指空气动力学直径小于或等于10µm的粒子,PM2.1指空气动力学直径小于或等于2.1µm的粒子.采样结束后,将滤膜对折避光带回,干燥平衡后称重,保存于-20℃环境中待分析.1.2样品处理与分析样品称重采用电子微量天平(MX5型, METTLER TOLEDO公司)最大称量值5.1g,可读性1µg;PAHs样品分析使用气相色谱—质谱仪(GC-MS,美国Agilent公司,6890/5975B),使用16种优控PAHs混合标准样品(美国SUPELCO公62 中 国 环 境 科 学 37卷司,色谱纯,1000µg/mL)以及苯并[e]芘(BeP)标样(100µg/mL,Dr.Ehrensorfer 公司)作为标样,提取出的17种PAHs 名称和缩写如下:萘(Nap,2-rings)、二氢苊(Ace,2-rings)、苊(Acy,2-rings)、芴(Flu,2-rings)、菲(Phe,3-rings)、蒽(Ant,3-rings)、荧蒽(Fla,4-rings)、芘( Pyr,4-rings)、苯并[a]蒽(BaA,4-rings)、(Chr,4-rings)、苯并[b]荧蒽(BbF,5-rings)、苯并[k]荧蒽(BkF,5-rings)、苯并[e]芘(BeP,5-rings)、苯并[a]芘(BaP,5-rings)、二苯并[a,h]蒽(DahA,5-rings)、茚并[1,2,3-cd]芘(IcdP,6-rings)以及苯并[ghi]苝(BghiP,6-rings).由于萘(Nap)在提取过程中易挥发,获取率低,本研究中分析的目标化合物为除去Nap 的16种PAHs.颗粒物样品预处理方法,PAHs 分析方法详见文献[15].1.3 质量控制与质量保证本实验采用加标空白、方法空白、基质加标、基质加标平行样和样品平行样等进行质量控制.用指示物回收率来检测样品的制备和分离结果,指示物的平均回收率为:萘-D 866.6%,二氢苊-D 1086.2%,菲-D 1086.3%,-D 1277.6%,芘-D 12107.1%.目标化合物的定量未经回收率指示物的校正.方法检测限为0.10pg(Phe)~3.55pg (Bap).1.4 气象资料及污染气体数据来源气象资料来源于网站(http://english. )和南京信息工程大学的中国气象局综合观测培训实习基地(南京)中的自动气象站,包括温度、相对湿度、风速、风向等.轨迹计算的气象场资料为美国国家海洋和大气管理局(NOAA)的全球同化系统(GDAS)数据,资料网址为:ftp:///pub/archives/ gdasl/.O 3浓度数据是采用瑞典OPSIS AB 公司的双光路DOAS AQM 系统——AR500在南京市浦口区南京信息工程大学内连续观测得到的,采集过程详见文献[16].2 结果与讨论2.1 PAHs 浓度的季节分布特征南京市区大气PM 10、PM 2.1中PAHs 浓度范围分别为32.84~245.35ng/m 3、19.11~111.57ng/m 3,郊区PM 10、PM 2.1中PAHs 浓度范围为21.43~ 225.72ng/m 3和 19.69~125.21ng/m 3,市郊区PAHs 浓度差异不大.春、夏、秋、冬采样期间PAHs 的平均浓度为:88.27,59.93,119.05,139.90ng/ m 3(PM 10)和57.70,33.75,48.34,85.15ng/ m 3(PM 2.1).作为致癌活性最强的一种PAHs,BaP4个季节的浓度分布为:5.81,4.26,7.68,7.48ng/m 3 (PM 10)和4.34,2.10,3.08,4.88ng/m 3(PM 2.1)高于我国空气质量标准2.5ng/m 3[17].PAHs 浓度分布具有明显的季节特征,如图1所示,PM 2.1中PAHs 浓度大小顺序为冬季>春季>秋季>夏季,PM 10中PAHs 浓度大小顺序为冬季>秋季>春季>夏季.市区和郊区PM 2.1和PM 10中PAHs 浓度分布的季节特征相似,均呈现出冬季污染重,夏季污染轻的变化特点,这与中国其他地区和城市的研究结果相似[18-19].市区和郊区PM 2.1和PM 10中PAHs 浓度比值(PAHs 2.1/PAHs 10)的平均值分别为:0.52、0.59,表明PAHs 主要分布于细颗粒物中.4080120160200冬 秋 夏 春冬秋夏郊区颗粒物中P A H s 浓度(n g /m 3)市区春0.00.20.4 0.6 0.81.0 比值图1 南京市区郊区大气PM 10、PM 2.1中PAHs 浓度的季节分布Fig.1 Seasonal variations of PAH concentration in PM 2.1 and PM 10 at the urban and suburban areas of Nanjing与北方城市冬季统一燃煤供暖不同,南京地区没有集中的供暖系统,但冬季会有居民无组织的燃煤或燃烧生物质取暖,导致PAHs 浓度的增加[20].另外,冬季不利于污染物扩散清除的气象条件也是造成PAHs 浓度大的重要因素.夏季排放源相对冬季减少,夏季高温造成更多的PAHs1期李 皓等：南京市区郊区大气PM 10、PM 2.1中PAHs 的分布特征及影响因素 63发生由颗粒相向气相的转化过程进入大气中,强辐射有利于颗粒物上PAHs 的光降解反应[21],导致颗粒相PAHs 的减少,充沛的降水也有利于颗粒相上PAHs 的清除[22].郊区比例(%)PAHs市区图2 南京市区郊区大气PM 10、PM 2.1中不同环数PAHs的季节分布Fig.2 Seasonal variations of PAH concentration withdifferent rings in PM 2.1 and PM 10 at the urban and suburbanareas of Nanjing将16种PAHs 按照环数进行划分,其中2环和3环PAHs 易挥发,主要以气相形式存在,4环PAHs 属于半挥发性有机物,可以同时以气态和颗粒态形式存在,5~6环PAHs 挥发性差,主要吸附于颗粒物表面[23].图2显示了南京市区和郊区大气PM 10、PM 2.1中不同环数PAHs 的季节分布情况.PM 10、 PM 2.1中2~3环PAHs 含量低,4~6环PAHs 所占比例大,高环(4~6环)PAHs 占PAHs 总浓度的比例范围分别为:78.7%~83.1%(PM 10)、80.5%~87.1%(PM 2.1).4~6环PAHs 通常来源于化石燃料高温不完全燃烧[24],表明化石燃料的高温燃烧是南京PAHs 的一个重要来源.不同环数PAHs 所占比例存在季节差异.冬季4环PAHs 含量最多,占总量的35.0%(PM 10)和36.2%(PM 2.1),5环其次为32.5%(PM 10)和34.0%(PM 2.1),2、3、6环含量较低.春、夏、秋季则5环PAHs 最多,为36.3%~42.4%(PM 10)和38.8%~41.8%(PM 2.1),4环其次,2、3、6环次之.冬、春季4环PAHs 比例大于夏、秋两季.各环数PAHs 的季节分布与不同季节PAHs 气相/固相的分配比有关,2、3环PAHs主要以气相存在,因此各季节颗粒相上所占比例都少.4环PAHs 是半挥发性有机物,温度对它影响较大,冬季气温降低有利于挥发性有机物向颗粒物表面富集[25],所以冬季4环PAHs 比例增大,5、6环PAHs 比例相对减小.24681012郊区组分平均浓度(n g /m 3)市区组分平均浓度(ng/m 3)2468100246810郊区组分平均浓度(n g /m 3)市区组分平均浓度(ng/m 3)图3 南京市区郊区大气PM 10、PM 2.1中PAHs 组分浓度对比Fig.3 Mass concentrations of PAH species in PM 2.1 andPM 10 at the urban and suburban areas of Nanjing南京市区郊区大气PM 10、PM 2.1中∑PAHs 浓度和不同环数PAHs 浓度的季节分布特征相似,说明市区和郊区的主要排放源基本一致,为了进一步对比分析市区和郊区PAHs 的分布特征,利用分岐系数(CD)进行研究.分岐系数的计算公式如下:CD jk = 式中:CD jk 表示市区和郊区两地PAHs 平均浓度64 中国环境科学 37卷的分岐系数; p表示组分的数量; x ij、x ik表示组分i在j、k两地的平均浓度,单位为ng/m3.研究表明j、k两地的分岐系数小于0.2时,说明两地受到相同的污染源影响[26].计算市区和郊区大气PM10、PM2.1中PAHs平均浓度的分歧系数,分别0.077、0.16.结果表明市区和郊区大气PM10、PM2.1中PAHs组分浓度差异和组成差异显著性不高.将PAHs按分子量大小分为低、中、高分子量PAHs,低分子量(LMW)包括Acy、Ace、Flu、Phe、Ant(2、3环),中分子量(MMW)包括Fla、Pyr、BaA、Chr(4环),高分子量(HMW)包括BbF、BkF、BaP、BeP、InP、DaA、BghiP(5、6环).由图3可以看出,PM2.1中,市区和郊区的低分子量PAHs含量相当,而中高分子量PAHs浓度郊区大于市区,特别是Fla、BbF、Chr,这可能是因为郊区细粒子受到机动车尾气特别是重型柴油车排放的影响大于市区[27].PM10中则是市区中高分子量PAHs浓度略大于郊区.2.2 PAHs浓度的昼夜分布特征采样期间南京大气PM10中∑PAHs平均浓度分别是市区103.0ng/m3(白天)和104.4ng/m3(夜间),郊区91.3ng/m3(白天)和107.6ng/m3(夜间),PM2.1中∑PAHs的平均浓度分别为市区56.3ng/m3(白天)和55.4ng/m3(夜间),郊区51.4ng/m3(白天)和61.5ng/m3(夜间).市区白天PM10、PM2.1中PAHs浓度大于郊区白天对应值,而郊区夜间PM10、PM2.1中PAHs浓度大于市区夜间对应值.图4显示了南京市区和郊区大气颗粒物中16种多环芳烃单体以及∑PAHs质量浓度的昼夜比值(夜/昼).从图中可以看出,市区大气颗粒物中大部分多环芳烃单体浓度白天略高于夜间,PM2.1中表现更明显.其中Acy、Ace、Flu、BkF、BeP 的昼夜差异表现明显.南京是人口密集的大城市,人类活动主要集中在白天,日间车流量约为夜间的2~10倍,虽然日间边界层高度大于夜间,但污染物排放率大于其扩散和稀释速率,致使市区日间颗粒物中PAHs浓度大于夜间[28].郊区大气颗粒物中PAHs浓度夜间大于白天,仅在PM2.1中部分低分子量PAHs浓度白天略大于夜间.夜间存在逆温层,不利于污染物扩散的气象条件导致PAHs浓度高于白天,另外,昼夜PAHs排放源的差异也可能是导致这一现象的重要原因.此外,中高分子量PAHs(除DaA外)浓度的夜/昼比值均大于低分子量PAHs的比值,说明中高分子量PAHs表现出更明显的昼夜差异.Phe、DaA 浓度的昼夜分布不同于其他PAHs,市区Phe和DaA浓度均是夜间大于白天,而郊区DaA浓度夜间与白天近似.AcyAceFluPheAntFlaPyrBaAChrBbFBkFBePBaPDaAInPBghiPPAHs0.80.91.01.11.21.31.4昼夜浓度比值(夜/昼)AcyAceFluPheAntFlaPyrBaAChrBbFBkFBePBaPDaAInPBghiPPAHs0.60.81.01.21.41.6昼夜浓度比值(夜/昼)图4 南京市区郊区大气PM10、PM2.1中多环芳烃的昼夜浓度比较Fig.4 Diurnal variations of PAHs in PM2.1 and PM10 at urban and suburban areas of Nanjing2.3影响PAHs浓度变化的因素南京市区和郊区采样期间大气颗粒物载带的PAHs浓度波动较大,在冬季出现高峰值,而在夏季浓度最低.PAHs浓度季节性变化的原因除了排放源的季节性变化外,气象要素起到了重要作用[29],另外空气中的O3与PAHs反应产生的降解作用也不容忽视[30].南京属于典型的亚热带季风气候,四季分明,冬季寒冷干燥,夏季高温多雨(图5).计算4个季节1期李 皓等：南京市区郊区大气PM 10、PM 2.1中PAHs 的分布特征及影响因素 65PAHs 浓度的分岐系数,CD 春夏、CD 夏秋、CD 秋冬、CD 春冬、CD 冬夏分别为:0.36、0.25、0.38、0.19、0.45,其中冬季和夏季PAHs 组成差异最大,冬季与春季、夏季与秋季PAHs 组成差异较小,因此将冬春季合并为冷季,夏秋季合并为暖季.由于PM 2.1中PAHs 浓度的变化趋势与PM 10中PAHs 浓度趋势相同,下文只探讨PM 10中的PAHs 浓度.2009-11-012009-11-022009-11-032009-11-042009-11-052009-11-062009-11-132009-11-14----2010-01-012010-01-022010-01-032010-01-042010-01-052010-01-062010-01-072010-01-082010-01-092010-01-10----2010-04-012010-04-022010-04-032010-04-042010-04-052010-04-062010-04-072010-04-082010-04-092010-04-10----2010-07-012010-07-022010-07-032010-07-042010-07-052010-07-062010-07-072010-07-082010-07-092010-07-10P A H s 浓度(n g /m 3)日期30 60 90 120 150O 3浓度(µg /m 3)温度(℃)相对湿度(%)风速(k m /h )0 1020 30 40 50 60 70 80 降雨量(m m )图5 南京大气PM 10、PM 2.1中∑PAHs 浓度与气象条件、O 3浓度逐日分布Fig.5 Diurnal variations of PAHs concentrations,ozone concentration and meteorological parameters为了分析气象因素和O 3对PAHs 浓度变化的相关关系,将温度(T )、相对湿度(RH)、风速(WS)、O 3浓度、PM 10质量浓度作为独立变量,计算它们与PM 10中∑PAHs 和不同环数PAHs 之间的Pearson 相关系数,表1中为全年度的气象因素、PM 10、O 3与PAHs 之间的相关关系.结果显示PM 10与所有PAHs 都显著正相关,冷季的相关系数(0.83~0.87)大于暖季(0.50~0.70);相对湿度在暖季与PAHs 呈显著负相关(-0.61<r <-0.54),而在冷季呈显著正相关(0.31<r <0.41),但在全年度中与PAHs 呈不显著的负线性相关关系;温度与PAHs 呈负相关关系,暖季通过显著性检验(P <0.05),而冷季没有通过检验;O 3与4、5环PAHs 呈显著的负线性相关关系,冷季时相关系数大于暖季.以上结果与Gordana 等[31]和Ana 等[32]的研究结果相似.温度与PAHs 的负相关关系可能是PAHs 的气-固分配造成的,高温有利于PAHs 由颗粒相向气相转化.为了进一步定量探究气象要素、O 3对PAHs 的贡献,将T 、RH 、WS 、O 3浓度、PM 10质量浓度作为自变量,PM 10中不同种类PAHs(2、3、4、5、6环PAHs 和∑PAHs)分别作为因变量,进行多元线性回归分析,分析结果如表2.多元线性回归模型对原始数据的解释率为51.7%~70%,说明气象条件、PM 10和O 3浓度的变化是引起PAHs 浓度波动的重要因素.暖季多元线性回归模型对原始数据的解释率大于冷季,表明气象要素对PAHs 的影响暖季大于冷季.温度对PAHs 的影响在暖季和全年度模型中都通过了显著性检验,对各种类PAHs 的贡献均为负,其中4、5环PAHs 受温度影响大于其他种类的PAHs;相对湿度仅在暖季通过显著性检验,对PAHs 有着负的贡献,表明暖季高温高湿度的环境能造成PAHs 浓度的显著减少.PM 10在各个时期对各种类PAHs 均有66 中国环境科学 37卷显著正贡献,其中4、5环PAHs随PM10增加的幅度较大.O3对各时期的5、6环以及∑PAHs有显著的负贡献,暖季∑PAHs模型中O3的回归系数最大(βO3=-0.322),表示O3每增加1µg/m3,总的PAHs浓度减少0.32ng/m3.风速在各时期与PAHs均没有显著的线性关系,这可能是因为PAHs的浓度变化同时与风速、风向相关.表1PM10中PAHs与温度(T)、相对湿度(RH)、风速(WS)、PM10、O3之间的Pearson相关系数Table1 Pearson correlation coefficients between PAHsand PM10, O3 and meteorological parameters. Boldnumbers indicate significant correlations季节 PAHs PM10O3 WS T RH2环 0.6** 0.02 0.21 -0.37*-0.61**3环 0.65** -0.010.23 -0.34*-0.58**4环 0.60** -0.060.24 -0.4*-0.57**5环 0.50** -0.140.27 -0.5**-0.55**6环 0.70** -0.060.23 -0.31*-0.54**暖季∑PAHs 0.58** -0.090.25 -0.43**-0.57**2环 0.87** -0.01-0.2 0.15 0.31*3环 0.84** -0.11-0.23-0.240.32*4环 0.83** -0.18-0.24-0.220.34*5环 0.85** -0.20-0.240.01 0.41*6环 0.84** -0.23-0.25-0.140.39*冷季∑PAHs 0.86** -0.18-0.24-0.120.37*2环 0.71** -0.010.14 -0.05-0.113环 0.65** -0.20-0.01-0.43**-0.114环 0.61** -0.26*-0.01-0.47**-0.105环 0.63** -0.24*0.13 -0.3**-0.106环 0.75** 0.2010.04 -0.25*-0.03全年∑PAHs 0.67** -0.23*0.07 -0.36**-0.10注:*通过P<0.05显著性检验; **通过P<0.01显著性检验.表2PM10中PAHs多元线性回归系数Table 2 MLR analysis of PAH concentration fraction inPM10. Standardized regression coefficients (ß) that arestatistically significant (P<0.05) are underlined季节 PAHs βTβRHβWSβPM10βO3R22环-0.185 -0.17 -0.0280.029 -0.020.7683环-0.154 -0.141 -0.0190.029 -0.0230.7804环-0.495 -0.423 -0.0550.082 -0.0770.7835环-0.996 -0.773 -0.0910.125 -0.1540.7776环-0.207 -0.194 -0.0260.051 -0.0480.815 暖季∑PAHs -2.036 -1.701 -0.2190.316 -0.3220.7832环 0.082 -0.01 -0.0030.034 -0.010.746 冷季3环-0.152 -0.11 0.0030.066 -0.0130.703续表2 季节PAHsβTβRHβWSβPM10βO3R2 4环-0.346-0.0190.013 0.197 -0.088 0.6915环0.2910.0130.01 0.186 -0.147 0.7456环-0.030.0020.005 0.079 -0.056 0.713∑PAHs-0.156-0.0270.028 0.561 -0.314 0.732环-0.015-0.0230.021 0.032 -0.013 0.5173环-0.195-0.024-0.003 0.045 -0.015 0.674环-0.6-0.072-0.013 0.132 -0.072 0.6625环-0.351-0.0940.102 0.154 -0.135 0.5656环-0.113-0.0170.016 0.064 -0.047 0.7 全年∑PAHs-1.275-0.2310.123 0.426 -0.282 0.651 注:表中有下划线的数据通过P<0.05的显著性检验.PAHs属于持久性有机化合物,能在大气中进行远距离的输送,因此除了近地层气象条件对PAHs浓度产生影响外,大气气团的流向也起到了重要作用.为了研究外来气团对PAHs浓度的影响,利用TrajStat 轨迹分析软件对采样期间每一天的气团进行36h后向轨迹分析.图6是采样期间南京逐日的后向轨迹图,其中括号内的百分数表示该日PAHs浓度占该季节∑PAHs浓度的百分比.从图中可以看出,秋季11月5日和6日PAHs浓度占∑PAHs浓度比例较大,分别为20.6%、21.3%,这两日气团传输距离短风速小,且均来自南京西南方的安徽南部,可能是受到该地区秸秆焚烧排放的影响[32],而11月1日和2日PAHs浓度所占比例较小,为10%、6.6%,气团来自东北方向,传输途径长风速快.冬季PAHs浓度所占比例较大的为1月1日和9日,分别为14.2%、13.4%,气团来自东南方向且风速较小,而5日起源于西北绕到东北方向经过长距离输送的气团对南京地区起到稀释作用,PAHs所占比例仅为6.9%.春季PAHs浓度的分布较平均,PAHs 浓度较大的日子为4月2日(13.2%)和9日(12.3%),2日气团来自东北方向,而9日气团来自东南方向.4月7日PAHs所占比例最小(5.6%),气团来自东北方向的海面.夏季PAHs所占比例最大的为7月7日(14.8%),气团方向为东南,风速较小,其次为7月6日(13.5%),气团起源于南京东北方向,环形绕到东南方后抵达南京,风速较小.而PAHs浓度最小的为7月2日(7.9%),其次为1日(8.1%),这两日气团均来自南京西南方向的江1期李 皓等：南京市区郊区大气PM 10、PM 2.1中PAHs 的分布特征及影响因素 67西地区,输送距离长风速较大.总的来说南京地区大气颗粒物中PAHs 在输送距离短,风速较小的气团影响下浓度较大,而在远距离传输,风速较大的气团影响下浓度较小,说明南京可能受本地排放和周边地区污染源影响较大[33].在来自西南和东南方向安徽、浙江地区的气团影响下PAHs 浓度较大(11.0%~21.3%),而东北方向气团对PAHs 的贡献普遍较低,春冬季来自山东地区的气团(1月3日、10日,4月2日)对PAHs 浓度贡献略大可能与北方冷季集中燃煤供暖排放有关[34].1(10%)2(6.6%)3(10.8%)4(13.3%)5(20.6%)6(21.3%)13(7.1%)14(10.4%)秋季40°N30°N110°E 120°E130°E1(14.2%)2(12.8%)3(11.1%)4(6.8%)5(6.9%)6(6.5%)8(11.9%) 9(13.4%) 10(11.9%)冬季40°N30°N110°E 120°E130°E1(10.4%)2(13.2%)3(11.9%)4(8.4%)5(11.0%)6(7.5%)7(5.6%) 8(8.7%)9(12.3%)10(10.9%)春季40°N30°N110°E 120°E130°E4(8.4%)3(6.8%)2(7.9%)1(8.1%)9(10.9%)7(14.8%)8(12.2%) 6(13.5%)10(7.4%)夏季5(10.1%)30°N120°E图6 南京逐日PAHs 浓度百分比及后向轨迹 Fig.6 Diurnal air mass trajectories in Nanjing3 结论3.1 南京市区和郊区大气PM 10、PM 2.1中PAHs 的浓度范围分别为21.43~245.35ng/m 3、19.11~ 125.21ng/m 3,市郊区PAHs 分布差异不大,均呈现冬季浓度高,夏季浓度低的特点.PAHs 环数分布以4~6环为主,2、3环浓度较小,冬季4环PAHs 浓度最大,其他季节则是5环PAHs 浓度最大.3.2 南京市区与郊区PAHs 浓度的昼夜分布不同.市区PAHs 浓度白天大于夜间而郊区则是夜间大于白天.这种区别主要归因于人类活动以及夜间逆温层的存在.3.3 分析气象要素、PM 10浓度、O 3对PAHs 的影响作用,南京市区和郊区PM 10在冷季(春冬)和暖季(夏秋)对16种PAHs 均有显著正贡献.而温度对PAHs 为负贡献,对4、5环PAHs 影响较大,且在冷季的时候不显著.暖季相对湿度对各种类PAHs 都为负的贡献.气象要素对PAHs 浓度变化的影响暖季大于冷季.O 3对5、6环PAHs 有显著负贡献. 3.4 后向轨迹分析表明,南京受本地排放和周边地区污染源影响较大.秋季来自安徽地区的气团以及春冬季来自山东地区的气团有利于∑PAHs 浓度的上升.68 中国环境科学 37卷参考文献：[1] 王超,刀谞,张霖琳,等.我国大气背景点颗粒物PAHs分布特征及毒性评估 [J]. 中国环境科学, 2015,35(12):3543-3549. 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不同季节大气颗粒物的化学特征对比研究近年来，大气污染问题引起了社会各界的广泛关注。
其中，大气颗粒物被认为是影响空气质量的最主要因素之一。
大气颗粒物包括悬浮在空气中的固体和液体微小颗粒，它们的来源多种多样，其中包括工业排放、交通尾气、农业活动等。
这些颗粒物不仅对人类健康造成潜在风险，还会对气候和环境产生负面影响。
为了深入了解大气颗粒物的化学特征，许多研究人员进行了不同季节的对比研究。
这些研究通过在不同季节采集大气颗粒物样品，并对其进行化学成分分析，揭示了不同季节颗粒物的变化规律和来源。
春季是一个过渡季节，气候温和，空气中的颗粒物相对较少。
研究发现，春季大气颗粒物以硫酸盐、硝酸盐和有机物为主要成分。
硫酸盐主要来自排放的燃煤和工业活动，硝酸盐主要来自交通尾气和农业活动的氮氧化物。
此外，大气有机物是春季颗粒物的重要组分，主要来自挥发性有机物的排放和化学反应。
这些成分的变化不仅与人类活动有关，也与气象条件、风向等因素密切相关。
夏季是一个温暖湿润的季节，大气颗粒物的浓度相对较高。
研究表明，夏季大气颗粒物以硫酸盐、硝酸盐和无机盐为主要成分。
与春季相比，夏季颗粒物的硫酸盐浓度较低，而硝酸盐浓度较高。
这可以归因于夏季气温升高，使得硫酸盐转化为气态硫酸和气态硫酸盐的速率加快，因此硫酸盐含量下降。
此外，夏季颗粒物中还存在大量的无机盐，其中包括氯化物、硝酸盐和硫酸盐等。
这些无机盐的来源主要是海洋气溶胶和人类相关活动。
秋季是一个过渡季节，空气开始变得干燥，大气颗粒物的浓度逐渐上升。
研究显示，秋季大气颗粒物的主要成分为硫酸盐、硝酸盐和有机物。
与夏季相比，秋季颗粒物的硫酸盐和硝酸盐浓度有所下降，而有机物浓度有所增加。
这可能是因为秋季风速增大，导致颗粒物的混合，使得硫酸盐和硝酸盐与大气中的其他成分发生反应和转化，而有机物相对稳定。
冬季是一个寒冷干燥的季节，大气颗粒物的浓度较高。
研究表明，冬季大气颗粒物以硫酸盐、硝酸盐和碳酸盐为主要成分。
不同季节大气颗粒物化学特征分析季节变迁，伴随着大气颗粒物的化学特征发生着微小的变化。
这些微小的变化在地球的生态系统中起着重要的作用。
本文将就不同季节的大气颗粒物化学特征展开讨论。
春季是万物复苏的季节。
随着气温的升高和植物的复苏，大气中的颗粒物成分发生了变化。
研究表明，春季大气中颗粒物的主要成分是有机物。
有机物的高浓度主要来自于植物的生长和代谢过程中释放的有机物挥发物。
这些有机物具有较高的抗氧化性，可以起到保护植物免受氧化损伤的作用。
此外，春季还伴随着较强的风力，这会导致大气中的颗粒物的扩散和混合，使颗粒物的浓度降低。
夏季是炎热的季节，大气中的颗粒物化学特征也随之变化。
夏季是硝酸盐颗粒物的高峰期。
夏季大气中的颗粒物中主要含有硝酸盐，这是由于夏季气温升高，氮氧化物在大气中的浓度增加所致。
硝酸盐颗粒物对人体健康和生态环境具有一定的危害，因此在夏季要采取有效的措施来减少硝酸盐颗粒物的排放。
秋季是万木凋零的季节，大气颗粒物的化学特征也有所不同。
研究表明，秋季大气中的颗粒物中富含有机碳和硫酸盐。
有机碳主要来自于植物的腐烂和燃烧过程中释放的有机物，而硫酸盐则来自于化石燃料的燃烧和硫化物的氧化过程。
秋季是农作物收获的季节，大量的农作物残体被焚烧，从而释放了大量的有机碳。
此外，秋季还是硫酸盐颗粒物的高峰期，这是由于大气中二氧化硫的浓度较高。
冬季是寒冷的季节，大气颗粒物的化学特征也发生着微妙的变化。
研究表明，冬季大气中颗粒物的主要成分是硝酸盐和铵盐。
这是由于冬季气温低，大气中水分的湿度较高，使硝酸盐和铵盐的生成几率增加。
此外，冬季大气中还存在大量的颗粒物污染物，如重金属和多环芳烃，这些物质对人体健康和环境生态带来了严重影响。
总之，不同季节的大气颗粒物化学特征分析揭示了季节变迁对大气颗粒物成分的影响。
春季大气中的有机物浓度较高，夏季硝酸盐颗粒物成分占主导地位，秋季有机碳和硫酸盐成分较高，而冬季以硝酸盐和铵盐为主。
这些结果对于了解大气颗粒物来源和防治颗粒物污染具有重要意义，也为制定季节性大气污染物治理措施提供了理论依据。
南京SO2、NO2和PM10变化特征及其与气象条件的关系南京SO2、NO2和PM10变化特征及其与气象条件的关系一、引言空气污染是当前全球面临的重要环境问题之一，也是影响人类健康和气候变化的重要因素。
近年来，南京市的空气质量问题引起了广泛关注。
为了解南京市空气污染程度和其与气象条件之间的关系，本文通过分析南京市SO2、NO2和PM10的变化特征以及与气象条件的关系，旨在为改善南京市空气质量提供科学的参考依据。
二、南京SO2、NO2和PM10变化特征分析1. SO2的变化特征通过对南京市多年的监测数据进行分析发现，南京市的SO2浓度呈现出逐年下降的趋势。
这可能是由于南京市大力推行环境保护政策和减少工业排放等措施的结果。
此外，SO2浓度还存在着明显的季节变化，夏季和冬季的SO2浓度较高，而春季和秋季的SO2浓度较低。
2. NO2的变化特征与SO2相似，南京市的NO2浓度也呈现出逐年下降的趋势。
NO2主要来源于机动车尾气排放和工业生产过程中的燃烧反应。
随着南京市车辆保有量的增加，NO2的浓度也有所上升。
此外，NO2浓度还存在明显的日变化特征，通常在早上和晚上的交通高峰期浓度较高。
3. PM10的变化特征PM10是指空气中直径小于等于10微米的颗粒物，对人体健康影响最大。
南京市的PM10浓度虽然呈现出逐年下降的趋势，但这种下降速度相对较慢。
这说明南京市的颗粒物污染仍然较严重。
此外，PM10浓度还存在明显的季节变化特征，冬季和春季的浓度较高，夏季和秋季的浓度较低。
三、南京空气污染与气象条件的关系分析1. 温度和湿度的影响温度和湿度是影响空气污染的重要气象条件之一。
研究发现，南京市夏季的温度和湿度较高，而冬季的温度较低。
夏季的高温和湿度可以加速污染物的化学反应过程，导致污染物浓度升高。
冬季的低温和湿度则会导致污染物的扩散条件较好，从而降低污染物浓度。
2. 风速和风向的影响风速和风向是影响空气污染扩散的重要气象条件。
南京市大气颗粒物污染特征及影响因素分析郭胜利;黄军;王希【摘要】利用南京市2013年12月至2014年11月PM2.5和PM10质量浓度及气象观测数据分析了大气颗粒物污染特征和影响因素.结果表明:过去一年南京市PM2.5、PM10年均值分别为0.082 0 mg/m3、0.133 3 mg/m3.季节性差异明显,污染程度顺序为:冬季＞春季＞秋季＞夏季.南京大气颗粒物日变化呈“双峰双谷型”特征,峰值分别出现在上午11:00和晚间23:00附近,谷值分别出现在早晨7:00和下午18:00左右.颗粒物与温度、相对湿度、风速呈一定的负相关性,与能见度、气压有一定正相关性.气象条件共同影响颗粒物质量浓度和大气污染水平.【期刊名称】《科学技术与工程》【年(卷),期】2015(015)013【总页数】6页(P226-231)【关键词】颗粒物;污染特征;气象条件;相关性【作者】郭胜利;黄军;王希【作者单位】南京信息工程大学环境科学与工程学院,南京210044;南京信息工程大学环境科学与工程学院,南京210044;南京信息工程大学环境科学与工程学院,南京210044【正文语种】中文【中图分类】X513近年来，随着经济的飞速发展我国空气质量整体恶化趋势明显，区域性的极端大气污染事件频繁发生。
珠三角、长三角、京津冀、四川盆地和沈阳等地城市群，大气细颗粒物污染尤其突出。
大气颗粒物污染已经成为社会关注和研究领域的热点问题，它是目前我国灰霾天气的元凶。
相关研究表明：大气颗粒物是影响太阳辐射传输的一个重要因子，它通过吸收和散射太阳辐射影响地气系统的辐射能量平衡，改变大气光学性质降低能见度，严重影响公路、水路和航空运输安全[1,2]。
特别是PM2.5，不仅通过消光作用降低大气能见度，而且还可以聚集大量有毒有害的复杂污染物，危害人体的健康[3—5]。
南京作为长江三角洲地区重要的经济中心，石化、钢铁等重工业规模较大，大气颗粒物严重，并呈现明显的区域性和复合性特征[6]，是大气污染防治的重点城市。
