中文关键词PM_2.5金属元素富集因子水溶性离子因子分析 英文关键词PM_2.5trace metalsenrichment factor methodwater-soluble ionsfactor analysis

作者	单位	E-mail
闫广轩	河南师范大学环境学院, 黄淮水环境污染与防治教育部重点实验室, 河南省环境污染控制重点实验室, 新乡 453007	xuanxuaneeee@163.com
张朴真	河南师范大学环境学院, 黄淮水环境污染与防治教育部重点实验室, 河南省环境污染控制重点实验室, 新乡 453007
黄海燕	河南师范大学环境学院, 黄淮水环境污染与防治教育部重点实验室, 河南省环境污染控制重点实验室, 新乡 453007
高雅	河南师范大学环境学院, 黄淮水环境污染与防治教育部重点实验室, 河南省环境污染控制重点实验室, 新乡 453007
张靖雯	河南师范大学环境学院, 黄淮水环境污染与防治教育部重点实验室, 河南省环境污染控制重点实验室, 新乡 453007
宋鑫	河南师范大学环境学院, 黄淮水环境污染与防治教育部重点实验室, 河南省环境污染控制重点实验室, 新乡 453007
张佳羽	河南师范大学环境学院, 黄淮水环境污染与防治教育部重点实验室, 河南省环境污染控制重点实验室, 新乡 453007
李怀刚	新乡市环境保护监测站, 新乡 453000
曹治国	河南师范大学环境学院, 黄淮水环境污染与防治教育部重点实验室, 河南省环境污染控制重点实验室, 新乡 453007
姜继韶	河南师范大学环境学院, 黄淮水环境污染与防治教育部重点实验室, 河南省环境污染控制重点实验室, 新乡 453007
樊静	河南师范大学环境学院, 黄淮水环境污染与防治教育部重点实验室, 河南省环境污染控制重点实验室, 新乡 453007
王跃思	中国科学院大气物理研究所, 大气边界层物理与大气化学国家重点实验室, 北京 100029 中国科学院大学, 北京 100049
金彩霞	河南师范大学环境学院, 黄淮水环境污染与防治教育部重点实验室, 河南省环境污染控制重点实验室, 新乡 453007

中文摘要 为了探究郑州-新乡地区PM_2.5中各化学组成的污染特征和可能来源，用中流量大气采样器于2016年冬季分别在郑州、新乡市区进行连续1个月大气PM_2.5膜采集，利用重量法、电感耦合等离子体质谱法（ICP-MS）和离子色谱法分别进行了PM_2.5浓度、17种金属元素的含量和7种水溶性离子含量的测定，并采用富集因子法和主成分分析法分析元素污染特征及其来源.结果表明，新乡地区2016年冬季PM_2.5的质量浓度日均值为223.87 μg·m^-3，郑州2016年冬季PM_2.5质量浓度日均值为226.67 μg·m^-3，两地污染水平相对较高.两地PM_2.5中主要常量元素均为Al、Ca和Fe，约占17种元素总量的50%，而主要重金属含量差异明显，新乡PM_2.5中重金属的含量均高于郑州地区，其中Cd、Ag和Pb富集因子超过1000，新乡Cd元素富集突出.两地水溶性盐离子均以SO₄^2-、NO₃^-和NH₄⁺这3种离子为主，占水溶性离子总量超过94%，（NH₄）₂SO₄和NH₄NO₃是两地PM_2.5中主要存在形式.源解析结果显示，新乡2016年冬季的主要来源是生物质燃烧及二次气溶胶混合源，贡献率为34.94%.郑州2016年冬季PM_2.5的主要来源是燃煤及交通混合源，贡献率为33.99%. 英文摘要 To study the pollution characteristics, sources, and transportation process of PM_2.5 and its chemical compositions in the Zhengzhou-Xinxiang region, PM_2.5 samples were collected using a middle volume sampler, in Zhengzhou and Xinxiang urban areas for 30 consecutive days during the winter of 2016. The mass concentration of PM_2.5 was measured gravimetrically. 17 trace metals were determined by inductively coupled plasma-mass spectrometry (ICP-MS), and 7 water-soluble ions were determined by ion chromatography. The enrichment factor (EF) method and principal component analysis were employed to determine the source apportionment. The results showed that the daily mean PM_2.5 mass concentration during the winter sampling period of 2016 in Xinxiang and Zhengzhou was 223.87 μg·m^-3 and 226.67 μg·m^-3, respectively, which indicated that pollution levels were relatively high in both cities. The concentration of three macro elements (Al, Ca, and Fe) accounted for 50% of the total metal elements in both cities, while the heavy metals concentration was higher in Xinxiang than in Zhengzhou. The EFs of Cd, Ag, and Pb in Xinxiang were far higher than 1000, while only Cd was higher than 1000 in Zhengzhou. NO₃^-, SO₄^2-, and NH₄⁺ were the main ions in the two cities. They exceeded 94% of total water-soluble ions and existed in the forms of (NH₄)₂SO₄ and NH₄NO₃. The principle component analysis showed that the main contributors to PM_2.5 were a mixture of biomass combustion and secondary aerosol in Xinxiang, and a mixture of coal combustion and traffic emissions in Zhengzhou, accounting for 34.94% and 33.99% of total PM_2.5 emissions, respectively.

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