北京市延庆区PM2.5中主要水溶性无机离子特征及来源解析

张娟，王炜，赵颖

北京市延庆区环境保护监测站

《北京市2013—2017年清洁空气行动计划重点任务分解通知》要求延庆区PM2.5平均浓度下降25%，控制在50 μg/m3左右。为实现空气质量改善的需求，延庆区开展了PM2.5来源解析工作。笔者利用源解析数据探讨延庆区PM2.5中水溶性无机离子的组成及季节变化特征，并应用主成分分析法对其来源进行初步探讨，以期为确定PM2.5的污染来源和制定污染控制策略提供依据。

1 材料与方法

1.1 采样点分布与采样时间

延庆区体育公园和夏都公园监测点是北京市监测中心根据延庆区建成区面积(13 km2)、城市人口以及环境管理需求而设置的大气自动监测点。2个监测点距离地面高度约4 m，周围空气流通，地势开阔，无高大建筑物或树木阻挡，符合HJ 664—2013《环境空气质量监测点位布设技术规范(试行)》要求。本研究采样点设置在2个监测点位置上。采样时间为2017年6月—2018年5月，共255 d。

1.2 样品采集

使用大流量颗粒物采样器(TH-150型，武汉市天虹仪表有限责任公司)对PM2.5进行连续不间断采样。样品采集时间为(24±2)h，每天每个采样点使用醋酸纤维酯滤膜(英国Whatman，直径90 mm)进行样品采集，共采集有效样品254个。

1.3 无机离子分析

取1/2滤膜样品，放入样品瓶中，加入100.0 mL试验用水浸没滤膜，加盖浸泡30 min后，置于超声波清洗器中超声提取20 min，再经抽气过滤装置过滤后备用。

分别对夏都公园和体育公园采样点采集的滤膜进行分析，取平均。

2 结果与讨论

2.1 无机离子浓度特征

2.1.1主要水溶性无机离子浓度

表1为延庆区PM2.5中9种水溶性无机离子浓度。由表1可知，采样期间延庆区大气PM2.5中总水溶性无机离子浓度最大值和最小值分别为214.3和0.74 μg/m3，平均浓度为28.00 μg/m3。其中SNA是最主要的水溶性无机离子，占比为82.1%。杨懂艳等[12]研究表明，2012—2013年北京市PM2.5中总水溶性无机离子浓度为60.5 μg/m3，SNA占比为88.0%，与本研究结果基本一致。

表1 延庆区PM2.5中水溶性无机离子浓度

注：ND表示低于检出限。

采样期间PM2.5年均浓度为54.7 μg/m3，总水溶性无机离子占比为51.2%，SNA占PM2.5的42.0%。刘保献等[13]研究表明，2012—2013年北京市SNA占PM2.5的44.6%，与本研究结果基本一致。

2.1.2水溶性无机离子浓度季节变化特征

3—5月代表春季，6—8月代表夏季，9—11月代表秋季，12—次年2月代表冬季。图1给出了延庆区PM2.5中水溶性无机离子浓度的季节变化特征。

图1 PM2.5中水溶性无机离子浓度季节变化特征Fig.1 Seasonal variation characteristic of water-soluble inorganic ions in PM2.5

近年来，应对气候变化，北京市及周边区域加强了植树造林等绿化活动，虽然目前北京市春、秋季仍会出现少量风沙扬尘现象，但因扬尘造成的空气质量恶化现象已明显降低[21]。Mg2+和Ca2+主要源于土壤，由于采样期间延庆区正在为2019年世界园艺博览会和2022年冬季奥林匹克运动会做筹备工作，采样点体育公园和夏都公园周边长时间连续施工，加之冬季盛行的西北风，造成冬季Ca2+浓度远高于其他季节。Cl-、K+和Na+是生物质燃烧的代表性元素，秋、冬季受生物质燃烧影响，其浓度略高于春、夏季。

图2为不同季节PM2.5中水溶性无机离子占比。由图2可知，春、夏、秋三季SNA占比均高于80%，冬季占比有所下降。这是因为受有利气象条件影响，冬季空气质量较好。采样点周边的施工工地尽管有所苫盖，但冬季西北风强劲，土壤扬尘的标志物Ca2+、Mg2+占比升高。

图2 不同季节水溶性无机离子占比Fig.2 Proportions of water-soluble inorganic ions in different seasons

2.1.3主要水溶性无机离子电荷平衡

大气颗粒物的酸碱性常用离子平衡来评价[22-23]，即采用阴、阳离子电荷摩尔数的比值来确定颗粒物的酸碱性。利用离子当量公式算出样品阴、阳离子平衡情况，各样品阴、阳离子电荷浓度(分别为AE、CE)计算公式如下：

图3 不同季节PM2.5中阴、阳离子的电荷平衡关系Fig.3 Charge equilibrium relationship of anions and cations in PM2.5 in different seasons

2.1.4硫氧化率(SOR)和氮氧化率(NOR)

图4 SOR和NOR月变化规律Fig.4 Monthly variations of SOR and NOR

表2 全年平均及不同季节的

图估算浓度与实测浓度的线性拟合Fig.5 Linear fitting of estimated and measured values

表3 全年及不同季节的估算浓度与实测浓度的线性回归方程

2.1.7主要水溶性无机离子的存在状态

表与阴离子线性回归方程

2.2 无机离子来源解析

2.2.1皮尔森相关性分析

表5 水溶性无机离子之间皮尔森相关系数

注：**表示在0.01水平显著相关(双尾)；*表示在0.05水平相关(双尾)。

2.2.2主成分分析

采用SPSS 22.0软件因子分析模块进行主成分分析，主成分特征值及贡献率见表6，旋转因子载荷矩阵见表7。

表6 主成分特征值及贡献率

表7 旋转因子载荷距阵

3 结论

(4)利用因子分析模块进行主成分分析，发现延庆区主要污染源为生物质燃烧、扬尘污染和机动车尾气排放。