单颗粒气溶胶质谱仪在苏州市污染过程分析中的应用

吴也正

(江苏省苏州市环境监测中心，江苏 苏州 215000)



单颗粒气溶胶质谱仪在苏州市污染过程分析中的应用

吴也正

(江苏省苏州市环境监测中心，江苏 苏州 215000)

摘要：利用单颗粒气溶胶质谱仪，分析了苏州市环境空气中的整体细颗粒物的化学组分。通过对2015年夏季苏州市出现的两次污染过程的在线颗粒物化学组分和来源分析，初步探讨了两次污染过程主要来源和成因。研究表明：第一次污染过程是由于扬尘、机动车尾气和燃煤源联合作用导致的，而燃煤源是第二次污染过程中污染物的主要来源。

关键词：细颗粒物；单颗粒气溶胶质谱仪；源解析；苏州市

1引言

随着工业化和城镇化的快速推进，环境质量已成为社会各界关注的重要指标。气溶胶对人类健康和环境质量有着直接和重要的影响，其粒径分布和化学组分与污染物的生成过程与污染物的来源密切相关[1，2]。为了弥补传统细颗粒物监测方法在监测及时率和分辨率方面的不足，在线气溶胶质谱监测技术逐渐在国际上得到较广泛的应用[3～5]。

本研究应用在线单颗粒气溶胶质谱仪(SPAMS)对2015年苏州市夏季出现的两次污染过程开展了细颗粒物的在线化学组分及来源解析，初步分析探讨了细颗粒物的主要来源，为相关管理部门的防污治污工作的推进提供科学参考。

2研究方法

2．1采样基本信息

监测点为苏州市环境监测中心，该点位位于苏州市姑苏区三香路，地处苏州市核心区域，为商业、交通、居住混合区。本次监测时间段为2015年7月23日至2015年9月6日。监测仪器为单颗粒气溶胶质谱仪(SPAMS0515)。

2．2实验仪器工作原理简介

在线单颗粒气溶胶质谱仪(SPAMS)由进样系统、测径系统、电离系统和质谱分析系统组成，其基本原理为：采用空气动力学透镜作为颗粒物接口，通过双光束测径原理进行单颗粒气溶胶粒径测量及计数，利用飞行时间质谱原理进行正负化学成分的同时检测，从而实现了单颗粒气溶胶化学成分和颗粒物粒径同步检测。

2．3环境空气质量情况

2015年7月23日至2015年9月6日环境空气污染物日均浓度值见图1。监测期间PM2.5质量浓度整体不高，但变化幅度较大，最低为3 μg/m3，而最高达138 μg/m3。

3结果与分析

3．1颗粒物信息

本次监测共采集到具有粒径信息的颗粒物9 037 806个，其中有正负质谱图的颗粒1 712 594个。由图2可看出，SPAMS所测得颗粒物数浓度随时间变化趋势与PM2.5质量浓度随时间变化趋势一致，颗粒物数浓度在一定程度上可以反映大气污染状况。

3．2整体颗粒物成分分析

颗粒物的分类过程分两个步骤：自动分类和人工合并。自动分类通过神经网络算法(ART-2a)实现。通过人工合并步骤，进一步合并为8种颗粒类型：元素碳、

图1监测期间环境空气污染物日均浓度值

混合碳、有机碳、高分子有机碳、富钾颗粒、左旋葡聚糖颗粒、矿物质、重金属。各类型所占比例如图4所示，最主要成分为元素碳颗粒，比例为51.5%；其次为富钾颗粒，占比为19.6%；重金属颗粒和有机碳颗粒比例相当，分别为7.6%和7.4%，左旋葡聚糖颗粒和矿物质颗粒占比相差不大，分别为5.3%和5.5%；混合碳和高分子有机碳的比例较小，共占整体颗粒物的3.1%。

3．3污染过程分析

监测期间出现了两次典型的污染过程：第1次出现在7月25日至7月30日(PM2.5小时最高值为98 μg/m3，小时平均值为38 μg/m3，颗粒物浓度峰值达到轻度污染水平)；第2次出现在8月24日至9月1日(PM2.5小时最高值为132 μg/m3，小时平均值为67 μg/m3，颗粒物浓度峰值达到中度污染水平)。下面分别对这两次污染过程的细颗粒物的化学组分和细颗粒物的来源进行比对分析。

3.3.1细颗粒物化学成分对比分析

(1)第1次污染过程分析。如图5，在整个污染过程中有机碳的占比均大于元素碳，且有机碳在PM2.5质量浓度高峰时段均小于低谷时段；硝酸盐的占比在PM2.5质量浓度高峰时段均大于低谷时段；硫酸盐则呈现相反的趋势。

图5不同空气质量下细颗粒物化学成分解析(第1次污染过程)

(2)第2次污染过程分析。如图6，在整个污染过程中有机碳的占比均大于元素碳，且元素碳、有机碳在PM2.5质量浓度攀升的过程中占比不断降低；硫酸盐在污染持续严重的过程中占比不断上升，说明随着污染加剧，二次反应加剧，从而造成二次无机成分增加。

3.3.2细颗粒物来源对比分析

根据广州禾信分析仪器有限公司组建的大气颗粒物污染源谱库[5]对细颗粒物进行来源解析后得到了两次污染过程的污染物来源分布。

图6不同空气质量下细颗粒物化学成分解析(第2次污染过程)

(1)第1次污染过程分析。如图7，扬尘、机动车尾气和燃煤源在PM2.5质量浓度高峰时的比例均大于低谷；这说明第一次污染过程是由于扬尘、机动车尾气和燃煤共同作用导致的；生物质燃烧在PM2.5质量浓度高峰时的比例小于低谷；工业工艺源大体上呈现PM2.5质量浓度高峰时的比例均大于低谷。

图7不同空气质量下细颗粒物来源解析(第1次污染过程)

(2)第2次污染过程分析。如图8，污染的加剧伴随着燃煤源占比的增大，污染的消退又伴随着燃煤源占比的降低，因此，本次污染过程的PM2.5浓度上升过程受到了燃煤源的影响；机动车尾气对PM2.5的贡献值变化较大；除时段1外，扬尘源的变化趋势与PM2.5的变化趋势一致；机动车尾气呈现相反的趋势；工业工艺源的贡献变化不是很大。

图8不同空气质量下细颗粒物来源解析(第2次污染过程)

4结语

(1)监测期间苏州市整体颗粒物中有明显的元素碳、有机碳(有机碎片)、矿物质离子、水溶性阳离子及阴离子、左旋葡聚糖碎片和较弱的金属离子等成分；分类合并后的颗粒物主要成分为元素碳颗粒(占比为51.5%)，其次为富钾颗粒(占比为19.6%)，重金属颗粒和有机碳颗粒比例相当(占比分别为7.6%和7.4%)，左旋葡聚糖颗粒和矿物质颗粒占比相差不大(占比分别为5.3%和5.5%)。

(2)在第1次污染过程中有机碳的比例均大于元素碳，且有机碳和硝酸盐在PM2.5质量浓度处于高峰时均大于低谷；硫酸盐则呈现相反的趋势；第2次污染过程中，元素碳、有机碳在PM2.5质量浓度攀升的过程中占比不断降低；硫酸盐的比例随着污染加剧不断攀升。

(3)第1次污染过程中，扬尘、机动车尾气和燃煤源在PM2.5质量浓度高峰时的比例均大于低谷；这说明第1次污染过程是由于扬尘、机动车尾气和燃煤源共同作用导致的；第2次污染过程中机动车尾气的比例较为稳定，燃煤源是第2次污染过程中污染物的主要来源。

参考文献：

[1]林俊，刘卫，李燕，等.大气气溶胶粒径分布特征与气象条件的相关性分析[J].气象与环境学报，2009，25(1):1～5.

[2]汤莉莉，张运江，孙业乐，等.南京持续雾霾天气中亚微米细颗粒物化学组分及光学性质[J].科学通报， 2014，59(20):1955～1996.

[3]Davis W D.Surface ionization mass spectroscopy of airborneparticulates[J].Journal of Vacuum Science and Technology，1973，10(1):278．

[4]李梅，李磊，黄正旭，等．运用单颗粒气溶胶质谱技术初步研究广州大气矿尘污染[J]．环境科学研究，2011，24(6):632～636．

[5]杜鹃，宋韶华，张志朋，等．桂林市细颗粒物典型排放源单颗粒质谱特征研究[J]．环境科学学报，2015，35(5):1556～1562．

Application of Single Particle Aerosol Mass Spectrometryin the Analysis ofAtmospheric Pollution Processesin Suzhou

Wu Yezheng

(SuzhouEnvironmentalMonitoringCenterofJiangsuProvince，Suzhou215000，China)

Abstract:By using single particle aerosol mass spectrometry，the article analyzes the chemical opponent of the entirefine particles in the ambient environment of Suzhou.Through the online chemical opponent analysis and source identification of fine particles collected during the two atmospheric pollution processes occurred in the summer of 2015，the articlediscussesthe pollution sources and major causes.The study indicates that thecombined effects of dust particles，motor vehicle exhaust and coal combustionresult in the first pollution process，while the coal combustion is the major cause of the second pollution process.

Key words:fine particles; single particle aerosol mass spectrometry; source apportionment; Suzhou City

文章编号：1674-9944(2016)02-0084-04

中图分类号：X131

文献标识码：A

作者简介：吴也正(1983—)，男，江苏吴江人，硕士，工程师，主要从事环境监测工作。

基金项目：苏州市科技支撑计划项目(编号：SS201524)

收稿日期：2015-12-03