2016年夏季南京大气污染特征观测分析

高丽波,王体健,崔金梦,陈 楚,曹云擎,王德羿



2016年夏季南京大气污染特征观测分析

高丽波,王体健*,崔金梦,陈 楚,曹云擎,王德羿

(南京大学大气科学学院,江苏 南京 210023)

为研究南京夏季大气复合污染的特征,2016年8月15日~9月15日期间开展了强化观测实验,本文利用仙林、鼓楼80m楼顶2个站点的强化观测资料,结合草场门常规监测资料,统计分析了南京不同地区夏季O3和颗粒物(PM2.5、PM10)的浓度特征和相关性,以及郊区水溶性离子与其气态前体物的转化率变化特征.研究表明:3个站点O3平均小时浓度为100.3μg/m3.PM2.5和PM10浓度分别为41.1和67.8μg/m3,郊区夜间存在颗粒物浓度高值.SO42-、NO3-、NH4+浓度总和占PM2.5浓度的比值达到61%,OC(有机碳)/EC(元素碳)比值范围为0.8~4.0,日均值超过2.0的天数占77%,城、郊均存在二次污染.白天O3与颗粒物(PM2.5)浓度呈显著正相关变化,硫转化率(SOR)、氮转化率(NOR)分别与O3浓度、湿度显著正相关.HONO主要在夜间积累, HCl和HNO3浓度峰值出现在下午.与其它无机盐相比,NH4+在总氨中所占比例明显偏低,大气中的氨主要以气态NH3存在. 观测期间O3污染较重,O3与颗粒物的正相关关系显著,化学反应在颗粒物积累过程中具有重要贡献,此外还可能存在城区向郊区的污染输送.

南京；O3；颗粒物；水溶性离子；空气污染

南京作为长江三角洲地区重要的经济中心,自2013年以来,在污染防治方面采取了控煤降耗、机动车限排等一系列强有力的政策措施,颗粒物浓度呈持续下降趋势,2016年PM2.5浓度同比下降16%,PM10同比下降11.9%[1],空气优良率从2014年的53%提高到2016年的66%,环境空气质量状况总体有所改善.在颗粒物浓度水平下降的同时,O3污染状况不容乐观.从2014~2016年,南京市首要大气污染物从PM2.5转变为O3,特别是夏季,O3成为首要大气污染物的天数占比高达46%[2].O3连续3a超标天数超过50d,成为制约空气质量的重要因素.

关于南京O3和颗粒物的污染特征,已有不少学者开展了相关研究.夏季O3高污染频发主要与气象条件有关,以往研究发现,O3浓度与相对湿度呈负相关关系,与气温、太阳辐射和边界层高度正相关关系显著[3-7].南京城区气溶胶主要有二次转化、远距离输送和生物质焚烧3个来源[8-9],夏季外来输送的影响较小[10].O3和颗粒物之间存在相互影响,颗粒物的辐射效应、光化学效应和非均相效应可以抑制O3的生成过程从而降低O3地面浓度,另一方面O3通过增强大气氧化性促进二次颗粒物的生成[11-12],这种作用在O3高污染季节可能更为明显.邵平等[13]依据南京江北工业区夏季O3、细颗粒物、气溶胶光学厚度(AOD)的观测资料分析发现高温、低湿条件下O3日变化峰值与PM2.5质量浓度正相关,呈现O3与PM2.5的复合污染. Jia等[14]分析了2013~2015年夏季南京市区观测资料,认为夏季高浓度O3造成的强氧化性环境对二次颗粒物的生成具有显著的促进作用.Wang等[15]和Ming等[16]对长三角城市颗粒物组分的观测和模拟试验发现,重污染过程中二次污染物(如NH4+,NO3-和SO42-)对PM2.5的贡献明显增高,并且水溶性离子浓度随季节变化而表现出不同的特征,细粒子(PM2.1)中NO3-和NH4+浓度受温度的影响较粗粒子(PM2.1~10)更强,表明二次转化在夏季重污染天气过程中具有主导作用.

上述研究主要针对局部地区或大范围污染特征,缺乏对城郊差异和垂直分布的关注.本文在南京城区和郊区选取3个站点,探究夏季空气污染的城郊差异以及城区地面与上空的差异,了解气象要素对空气污染的影响,研究细颗粒物中水溶性离子的转化特征.

大气氧化性主要取决于OH自由基的浓度水平[17].许多研究发现,气态亚硝酸(HONO)作为对流层大气中最重要的氧化剂,其对OH自由基的贡献可能超过O3[18-20].前人对南京HONO的研究较少,本文对南京郊区HONO浓度和转化特征进行了观测和分析.重点关注O3与颗粒物的相互影响,为进一步研究二次污染的形成机理和改善城市空气质量提供科学依据.

1 观测和资料

2016年夏季光化学污染季节(8月15日~9月15日),在长三角地区开展了强化观测实验(CUMAP- YRD).该实验利用多种探测手段,基于南京市鼓楼城区和仙林郊区超级站的地面观测,获得了污染和清洁条件下南京市城市/郊区颗粒物和O3分布的时空变化特征.利用本次强化观测期间鼓楼、仙林超级站数据,结合草场门环境监测站数据,分析南京城区、郊区地面及城市上空的污染特征.鼓楼站位于南京大学鼓楼校区(32.06°N,118.78°E,科学楼顶,距地面高度80m),鼓楼校区四周是4条城市主干道,车流量较大,尤其是上下班高峰时段和周末,西部和南部有少量居民生活区,东侧靠近城市交通主干道中山路,四周分布学校、机关和商业活动场所.草场门站位于南京市环境监测中心(32.05°N,118.75°E),毗邻内环西线,交通繁忙.仙林站位于南京大学仙林校区(32.12°N,118.96°E,环境学院楼顶),位于市区东北方向,远离市中心,附近有高速公路.三个观测站点的地理位置如图1所示.

图1 观测站点地理位置

南京大学鼓楼站(GL)代表城区上空,获取近地层大气中PM10、PM2.5、BC、NO、NO、O3和CO浓度,草场门站(CCM)代表城区地面,获取PM10、PM2.5、O3、SO2、NO2、CO浓度.南京大学仙林站(XL)代表郊区地面,获取大气能见度、PM1.0、PM10、PM2.5、SO2、H2S、NO、NO2、NH3、O3、CH4、OC、EC等浓度数据以及同步风速、风向、温度、湿度和降水等气象要素.空气质量数据和气象要素数据每小时记录一次.重点选取3个站点O3,PM2.5和PM10浓度以及仙林站(XL)气象要素进行分析.主要观测设备包括:美国PM10& PM2.5分析仪(Thermo 1405D-BEF (TEOM)),PM2.5分析仪(Thermo FH62C14), O3分析仪(Thermo 49i)等.气象数据由自动气象站进行监测,风速、风向、温度、湿度和降水量采用芬兰Vaisala WXT510测得.每月对仪器进行零标和跨标,数据质量可靠.仙林站PM2.5水溶性离子组分及其气态前体物浓度由在线气体与气溶胶成分监测仪(IGAC s-611)测得. O3分析仪器的测量精度为0.1mg/m3,浓度误差±2%.PM2.5和PM10分析仪器测量精度为0.1mg/m3,准确度±0.75%.观测期间, O3和颗粒物浓度有效数据率不低于90%.

本文主要采用平均、相关、标准化等方法进行统计分析,对结果的显著性进行t检验.重点阐述强化观测期间南京夏季O3与颗粒物的变化特征和相关关系,以及给出其他气体和离子的浓度水平.

2 结果分析

2.1 O3污染特征

图2(a)中给出了2016年8月15日~9月15日期间南京3个观测点O3逐小时浓度序列,3个站点分别观测到O3的平均浓度为仙林站(XL)(85.2± 56.9)mg/m3,草场门站(CCM)(115.4±62.1)mg/m3,鼓楼站(GL)(157.2±88.9)mg/m3,可以看出城郊3个站点的浓度变化趋势基本一致.由于城区交通繁忙,NO、CO等前体物排放量大,城区O3浓度始终高于郊区,地面平均浓度比郊区高出36.4%.根据《环境空气质量标准》(GB3095-2012)[21],O3日最大8h平均浓度的二级限值为160mg/m3.观测期间南京存在O3超标现象,其中城区超标状况较为严重.

图2 3个观测站点O3浓度时间序列和日变化曲线

表1 工作日与周末O3浓度城郊对比

由日变化曲线(图2(b))可以看出,O3高浓度多出现在午后,鼓楼站(GL)高浓度可维持至18:00.鼓楼站(GL)O3浓度与两地面站的差异在夜间并不明显,白天随着太阳辐射的增强,城市上空O3浓度迅速攀升,峰值达到250mg/m3以上,比地面浓度高出约80%,原因可能是高空站点周边无遮挡,辐射充足,光化学反应旺盛,或者存在O3及其前体物输送的影响.

采用城区、郊区2个地面站的观测数据,对O3按工作日与周末分别统计浓度平均值,结果如表1所示.周末和工作日浓度的相对大小存在城郊差异,城区周末浓度高于工作日,而郊区则相反,工作日浓度高于周末.

2.2 颗粒物污染特征

图3 3个观测站点PM2.5和PM10浓度的时间序列及日变化曲线

a.PM2.5时间序列;b.PM10时间序列;c.PM2.5日变化;d.PM10日变化

2.2.1 浓度特征 颗粒物逐小时浓度序列如图3(a~b)所示.PM2.5平均浓度分别为:仙林站(41.2± 18.6)mg/m3,草场门站(41.0±19.5)mg/m3,鼓楼站(43.7±18.2)mg/m3;PM10平均浓度分别为:仙林站(70.7±35.1)mg/m3,草场门站(64.8±27.1)mg/m3,鼓楼站(70.8±26.5)mg/m3.3个站点PM2.5浓度没有明显差异,城区、郊区大气中细粒子含量相当.郊区地面PM10浓度略高于城区地面,城区上空浓度高于城区地面.图3(c~d)反映颗粒物浓度的日变化及其城郊差异.城区2站点(CCM,GL)颗粒物浓度日变化均呈单峰型,峰值出现在7:00~8:00,与交通早高峰时段相对应.9:00之后开始快速下降,15:00~18:00下降趋缓,18:00之后出现上升趋势.而郊区(XL)的情况则有所不同,颗粒物浓度呈现双峰型变化特征,两峰分别出现在6:00左右和21:00~ 22:00,9:00之后浓度迅速降至低位,午后(15:00)即开始上升.这一特征在PM10日变化曲线中更为明显,其浓度的变幅高于城区,夜间峰值明显高于白天峰值.同一站点的PM2.5和PM10变化特征相同,而城、郊站点之间存在明显差异.大气中PM2.5/PM10和OC/EC比值,结果如图4所示.仙林、草场门、鼓楼3个站点PM2.5/PM10平均值分别为0.58,0.63和0.61.研究表明,当PM2.5/ PM10<0.60时,道路和建筑扬尘是城市大气颗粒物的主要来源; 当PM2.5/PM10>0.60时,NH4+、NO3-和SO42-和二次有机物是城市大气颗粒物的主要成分[22].3个站点细粒子(PM2.5)对PM10的贡献均高于粗粒子(PM2.5~10),2个城区站点PM2.5/PM10平均值较高,可能是有机碳和硫酸盐、硝酸盐等二次气溶胶的生成更多,导致PM2.5浓度增加[23].根据仙林站OC、EC浓度观测,分析了郊区气溶胶中OC与EC的特征.二者相关系数为0.54,OC、EC变化趋势有一定的同步性,可能受到交通、工业等同类源的影响.根据姜文娟等[24]的研究,当OC/EC比值超过2.0时,认为存在二次反应生成的二次有机碳(SOC).观测期间OC/EC比值大于2.0的天数超过77%,说明仙林地区存在普遍的二次有机污染.由此可见,二次生成的细颗粒物在城区和郊区大气颗粒物污染中均占据重要地位.

图4 3个站点PM2.5/PM10日变化和仙林OC/EC日变化

a.PM2.5/PM10; b.OC/EC

2.2.2 组分特征 本次观测期间采用在线气态污染物与气溶胶在线测量装置(IGAC)对仙林地区大气PM2.5中水溶性无机盐离子进行了测量,测量物种包括SO42-、Na+、NH4+、K+、Mg2+、Ca2+、Cl-、NO2-、NO3-和HCl、HNO3、HONO、NH3,所测离子浓度水平见表2.

表2 仙林站水溶性无机盐离子浓度水平(mg/m3)

图5显示了观测期间仙林地区大气中各离子在总离子浓度中所占的比例,占比最高的阳离子为NH4+,其它依次为Ca2+、K+、Na+和Mg2+,占比最高的阴离子为SO42-,其它依次为NO3-和Cl-.浓度最高的SO42-、NO3-、NH4+三种离子主要来源于二次转化过程,占PM2.5总浓度的比值约为61%.NO3-和SO42-的质量浓度之比[NO3-]/[SO42-]可用来判断固定源和流动源对PM2.5贡献的相对重要性,比值高表明机动车排放源的贡献大于固定源,反之则固定源的贡献更为重要[25].观测期间[NO3-]/[SO42-]约为0.38,表明与机动车尾气排放相比,化石燃料燃烧对污染来源的贡献更大,仙林地区属于煤烟型污染.Ca2+主要来源于建筑工地和道路扬尘等,K+来源于生物质燃烧[26],Mg2+是矿物气溶胶的示踪物, Na+则主要来自海洋,Cl-主要来自燃煤一次排放[27].对比仙林地区气溶胶中Cl-与Na+质量浓度之比[Cl-]/[Na+]及其在海盐气溶胶中的比例,发现仙林地区气溶胶[Cl-]/[Na+]比海盐气溶胶高出约20%,表明仙林地区可能存在其它的氯源,如工业排放 等.

图5 仙林各离子浓度占总离子的比例

2.3 相关分析

2.3.1 总体分析 将观测数据分为白天(9:00~ 17:00)和夜间(18:00~次日08:00)分别统计相关系数,在为期一个月的连续观测中,3个站点所体现O3与颗粒物的相关特征基本一致.白天O3与PM10浓度显著正相关,相关系数分别为:仙林站0.430,草场门站0.471,鼓楼站0.354;夜间二者浓度在仙林无显著关系,在其他两站点存在较弱的正相关,相关系数分别为:草场门站0.204,鼓楼站0.114.O3与PM2.5白天浓度呈显著正相关,3站点的相关系数分别为:仙林站0.459,草场门站0.244,鼓楼站0.300;夜间浓度均无显著关系.总体而言,观测期间O3与颗粒物浓度呈显著正相关关系.

在3个站点中,仙林站相关性最强,以下对仙林站数据进行重点分析.将仙林站O3、颗粒物、SNA(SO42-、NO3-和NH4+)与气象要素的相关分析结果列于表3,可以看出,白天O3与颗粒物的正相关关系显著.结合图6所示,仙林地区O3的最大浓度风向对应于西风,颗粒物的最大浓度风向对应于南风,二者可能共同受到来自西南方向市中心的输送影响.白天O3与颗粒物浓度均与温度呈显著正相关,并且O3与PM2.5中的SO42-、NH4+正相关关系明显,O3与SO42-的相关系数超过0.4,而NO3-则与温度呈显著负相关,与相对湿度正相关关系明显,这说明SO42-和NO3-的生成条件存在差异.

表3 仙林站O3、颗粒物、SNA与气象要素的相关系数

注:*表示通过=0.05的显著性检验.

图6 仙林站风向频数统计及各风向下O3和颗粒物平均浓度

a.风向频数(单位:小时) ;b.O3;c.PM2.5;d.PM10;浓度单位:mg/m3

为进一步探究SO42-、NO3–的生成速率与大气氧化性之间的关系,采用NO2和O3浓度的总和(即O)来表征大气氧化性特征,绘制仙林站SO42-、NO3–浓度及其生成速率与O浓度日变化的曲线(如图7所示).可以发现, O的日变化特征与O3相似,在日出后有显著的增长,14:00左右达到峰值,但与两种离子浓度的峰值并不对应.SO42浓度水平高于NO3–,二者日变化趋势相似,生成速率相当,主要在夜间积累,NO3–夜间生成速率比SO42-更快;白天两种离子的生成率均为负值,以浓度衰减为主,衰减速率的最大值分别出现在9:00和12:00.上午6:00~10:00,SO42-与O的变化相对同步,NO3-则开始迅速下降.随着夏季午后温度的升高,由于热力学平衡过程,颗粒态的铵盐极易挥发,其中NH4NO3的挥发较(NH4)2SO4更强,NO3-浓度始终在衰减,而SO42-的生成在大气强氧化性环境下得到促进,与挥发作用相互抵消,生成速率在正负值之间波动.18:00以后,随着温度的降低和相对湿度的增加,SO42-、NO3-浓度开始上升.由此可见,夏季SO42-与NO3-的浓度变化特征的差异受其热稳定性的影响.

图7 仙林站SO42-、NO3-浓度、生成速率及Oz的日变化曲线

a. SO42-, NO3-和O浓度;b. SO42-, NO3-生成速率和O浓度

2.3.2 个例分析 选取仙林站9月7~10日逐小时浓度观测数据,结合IGAC对SO42-和NO3-的观测,分析O3与颗粒物的相互作用,认识大气复合污染发生的成因.如图8所示,9月7~10日,O3和PM2.5浓度均呈上升趋势,二者呈正相关变化,小时浓度的相关系数达到0.254,通过=0.05的显著性检验.由于9月6日出现少量降水,9月7 日颗粒物起始浓度很低.7日~10日,温度逐渐升高,风速始终较小,小时最大风速不超过2.5m/s (图8(a)).低风速条件下污染物容易积累,从7日开始,伴随着O3浓度的上升,PM2.5浓度也不断升高,10日O3浓度始终维持在高水平,PM2.5浓度有所下降并趋于平稳(图8(b)).总体而言,白天二者的相关系数达到0.410,通过=0.05的显著性检验.为考察在此期间二次气溶胶的生成情况,采用SOR和NOR表征PM2.5中SO42-与NO3-的转化率,NOR与SOR越高,表明二次转化效率越高[28],计算公式如下[29]:

为更好地对比数据的变化特征,对SOR、NOR等变量进行了标准化处理:

式中:xzi为标准化变量;xi为样本数据;n为样本量;为均值;s为标准差.将7~10日SOR、NOR和PM2.5浓度的标准化曲线绘于图8(c),可以看出,与NOR相比, SOR与PM2.5的变化趋势对应更好,在此期间硫酸盐的生成对PM2.5的贡献更大.为进一步分析SOR与NOR的差异及其原因,分别对比了SOR与O3(图9(a))、NOR与温、湿度(图9(b))的标准化变量,发现SOR与O3的变化趋势基本同步,说明气相氧化过程可能对硫酸盐的生成具有较大贡献.NOR与相对湿度的变化有很好的对应关系,与温度呈明显的反相关.由于硝酸盐的易挥发性,午后NOR总是处于低水平, NO3‑的生成可能主要来自夜间非均相反应,转化效率与水汽含量有关,这与朱彤等的研究结果相一致[30].

a.风速,温度,湿度;b.PM2.5和O3浓度;c.标准化SOR,NOR和PM2.5浓度

图9 2016年9月7~10日标准化SOR, NOR与O3浓度、相对湿度(RH)和温度的变化关系

a.标准化SOR与O3;b.标准化NOR与RH,T

通过以上分析,2016年9月7~10日O3与颗粒物浓度的正相关变化首先与气象条件密切相关.充足的太阳辐射有利于O3的生成,不利的扩散条件造成颗粒物和O3的同时积累.颗粒物浓度整体水平较低,对辐射的削弱作用不明显.高浓度的O3增强了大气的氧化性,硫酸盐的均相氧化途径可能起到主要作用[31].而硝酸盐往往在夜间低温、高湿的条件下生成,主要与水汽含量有关,在夏季午后高温下易于挥发,难以维持.在不利的扩散条件、白天强烈的光化学反应和夜间高效的非均相反应等共同作用下,O3与PM2.5呈现出显著的正相关关系.

2.4 其他气体污染特征

本次观测期间采用在线气态污染物与气溶胶在线测量装置(IGAC s-611)对仙林地区大气中其他污染气体进行了测量,包括HCl、HNO3、HONO、NH3,将其浓度列于表4.可以看出,NH3浓度较高,可能是来自郊区农业源的影响.HONO平均浓度与同季节北京(2007年,1.7mg/m3)[32]、广州(2016年, 1.97mg/m3)[33]相比偏高.

HONO的光解反应是大气中OH自由基的来源之一:

HONO+h®×OH+NO (4)

该反应需要的能量低,可以在清晨产生OH自由基,并且在全天内对OH自由基的贡献达到30%,在污染较重的城市地区,甚至可达60%[34-39].研究表明,NO2在各种湿润表面发生的非均相反应可能是HONO的最主要来源[40-44]:

2NO2+H2O®HONO+HNO3(5)

表4 仙林地区其他气体浓度水平(mg/m3)

气溶胶表面是该反应发生的最主要界面,其反应速率与界面吸附的液态水含量有关[45].这与观测结果(图10)相符,HONO浓度总是在夜间达到高值,与NO­2和相对湿度的变化趋势基本一致.白天HONO光解产生OH自由基,将进一步增强大气的氧化能力,促进二次气溶胶的生成,从而形成对气溶胶浓度的正反馈.

图10 HONO浓度日变化以及标准化的HONO、NO2和RH日变化曲线

结合前文对PM2.5中水溶性离子组分的分析,图11显示了仙林地区细颗粒物中主要水溶性离子及其气态前体物浓度的日变化特征,实线为离子或气体浓度,黑色虚线为离子污染物在总污染物(离子污染物和气体污染物的总和)中所占的摩尔比.在4种离子中,SO42-摩尔比的日变化特征与其他离子明显不同,峰值出现在傍晚而非清晨(图11(a)). SO2浓度峰值出现在7:00~8:00,谷值出现在20:00左右,在此期间,大气中SO2逐渐减少,SO42-浓度变化不大,所占摩尔比逐渐升高,在18:00达到峰值. HNO3浓度始终低于2mg/m3,日变化不明显(图11(b)),NO3-在夜间因非均相反应而积累,日出后浓度开始下降,下午16:00左右降至最低,摩尔比与离子浓度变化基本一致, 相对于HNO3气体,颗粒物态NO3-在大气中具有较高的浓度水平.Cl-与气态HCl浓度呈相反趋势变化(图11(c)),Cl-所占摩尔比最高可达0.7左右.气态HCl在日出后开始升高,午后16:00左右达到峰值,Cl-在夜间积累,日出时达到峰值,午后降低,同时Cl2明显增加,其浓度变化可能与NH4Cl的热解有关.NH4+与NH3具有相似的变化趋势(图10(d)),NH4+所占摩尔比不超过0.38,低于其他3种离子.NH3浓度峰值对应于8:00,谷值对应于21:00.气溶胶NH4+主要来源于NH3在水相中的溶解,NH4+的变化趋势与NH3基本一致.夜间和清晨NH4+所占摩尔比相对较高,总体而言,气态NH3是大气中氨的主要存在形式.

图11 仙林站细粒子中水溶性离子及其气态前体物的日变化特征

实线为离子和气体浓度,虚线为离子污染物在总污染物(离子污染物和气体污染物的总和)中所占的摩尔比

3 结论

3.1 O3小时浓度为100.3μg/m3,城区超标较重. PM2.5和PM10浓度分别为41.1和67.8μg/m3,郊区夜间浓度偏高.城区PM2.5/PM10比值中位数为0.62,仙林PM2.5中最主要的无机离子成分为SNA,占PM2.5浓度的61%,OC/EC平均值为2.4,城区和郊区均存在二次污染.仙林地区NH3,HCl,HONO,HNO3浓度分别为: (10.1±3.7)μg/m3,(0.4±0.1) μg/m3,(2.2±1.0)μg/ m3,(1.4±0.6)μg/m3.

3.2 总体而言,白天O3与颗粒物呈正相关变化,在郊区尤为显著,相关系数达到0.459.一方面可能由于同时受到西南方向城区的污染物输送,另一方面SO42-的氧化生成在高O3环境下得到促进, NO3-则在低温、高湿的夜间增长迅速,化学反应在复合污染过程具有重要的作用.

3.3 观测期间SO2、NH3、HONO、SO42-、NO3-、Cl-、NH4+峰值均出现在早晨,HCl和HNO3峰值出现在下午.二次粒子浓度的积累主要发生在夜间, NH4+在总氨中所占比例明显低于其他离子,表明大气中的氨主要以气态NH3存在.

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致谢：感谢台湾章嘉企业有限公司在在线气体与气溶胶成分监测仪(IGAC s-611)方面的技术支持.

Observation and analysis of the characteristics of air pollution in Nanjing in summer 2016.

GAO Li-bo, WANG Ti-jian*, CUI Jin-meng, CHEN Chu, CAO Yun-qing, WANG De-yi

(Schools of Atmospheric Sciences, Nanjing University, Nanjing 210023, China)., 2019,39(1)：1~12

To study the characteristics of air pollution in Nanjing during the summer, an intensive observational experiment was carried out from August 15th to September 15th, 2016. Data from three sites (Xianlin, Caochangmen, and Gulou) were collected to analyze the characteristics and correlation between O3and particulate matter (PM2.5, PM10) concentrations. Xianlin, Caochangmen, and Gulou each represented suburban, urban, and urban upper air respectively. In addition, at the Xianlin site, conversion characteristics of water-soluble ions and their gaseous precursors were also analyzed. The study showed that the hourly average concentration of O3was 100.3μg/m3. Average hourly concentrations of PM2.5and PM10were 41.1μg/m3and 67.8μg/m3, respectively, and a peak was observed during the nights at the suburban site. The sum of the SO42-, NO3-and NH4+to PM2.5ratios reached 0.61 and the OC (organic carbon) to EC (elemental carbon) ratio ranged from 0.8 to 4.0, with 77% of the days being greater than 2.0. The high OC/EC ratio indicated the existence of secondary pollution. The correlation between O3and PM concentrations was significantly positive, especially at the daytime. Similarly, the conversion rate of sulfur (SOR) and nitrogen (NOR) was correlated with daylight O3and nighttime humidity, respectively. Also, the accumulation of HONO mainly occurred during the night, while that of HCl and HNO3occurred in the afternoon. Compared with other inorganic salts, the ratio of NH4+in total ammonia was quite small, which showed that gaseous NH3was the main phase state. In conclusion, the potentially important role of chemical reactions in the accumulation of PM2.5, especially involving secondary particles, and transport of air pollution from urban to suburban is addressed.

Nanjing；ozone；particulate matter；water-soluble ions；air pollution

X51

A

1000-6923(2019)01-0001-12

高丽波(1995-),女,甘肃金昌人,硕士研究生,主要从事大气物理与大气环境方面的研究.

2018-05-29

国家自然科学基金资助项目(91544230,41575145);国家重大科技研发项目(2017YFC0209803,2016YFC0208504)

* 责任作者, 教授, tjwang@nju.edu.cn