一种估算环境空气细颗粒物中二次有机碳浓度的方法是先测定环境空气PM2.5中SO42‑、NO3‑、NH4+、有机碳和元素碳的浓度，并利用有机碳和元素碳浓度计算得到PM2.5中二次有机碳的浓度，后建立描述SO42‑、NO3‑、NH4+与二次有机碳相互关系的回归模型，最后应用该模型通过PM2.5中SO42‑、NO3‑、NH4+浓度估算二次有机碳的浓度。本发明专利技术利用PM2.5中二次污染物之间的相关性估算二次有机碳的浓度，解决了如何通过直接测定环境空气PM2.5中二次无机离子浓度获得SOC浓度的问题，为二次有机碳的来源解析和环境行为研究提供了理论基础。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种估算环境空气细颗粒物中二次有机碳浓度的方法，特别是通过建立细颗粒物中无机离子与二次有机碳浓度关系的回归模型估算环境空气细颗粒物中二次有机碳浓度的方法。技术背景空气动力学直径小于2.5微米的细颗粒物称PM2.5，PM2.5的主要成分是二次有机碳（SOC），二次有机碳（SOC）由挥发性有机物或半挥发性有机物等前体物通过气固转化、冷凝、吸附和光化学反应等间接生成，对人体健康、能见度、气候等有重要影响。SOC成分包括多环芳烃、正构烷烃、有机酸、羰基化合物等，其中有些物质具有强致癌性。为了较好地研究环境空气细颗粒物PM2.5的来源和危害，最首要的是确定SOC的浓度。目前主要利用“有机碳（OC）/元素碳（EC）”比值法、化学质量平衡模型迭代法、放射性碳（14C）分析及气溶胶质谱仪估算SOC的浓度。诸多研究运用“OC/ EC”比值法估算SOC的浓度，但是“OC/ EC”最小值较难确定，估算SOC浓度时需要采集测试大量PM2.5样品。相关文献报道了SOC在PM2.5中占有较大比例，环境空气PM2.5中不仅含有SOC这类二次有机污染物，还存在大量二次形成的硫酸根离子（SO42-）、硝酸根离子（NO3-）、铵根离子（NH4+），各种污染物合并作用增强了PM2.5对人体的毒害作用。环境空气颗粒物中无机离子和碳组分的粒径分布、空间分布和季节变化等一直受到人们的重视，并成为国内外研究的热点。北京车公庄和清华校园PM2.5中含碳组分分别占45%和48%，SO42-、NO3-、NH4+是三种最重要的离子，分别占无机水溶性离子质量的37%、23%和20%；瑞士北部和西北部城市附近、城市背景点、农村环境空气中有机物质、SO42-、NO3-是PM2.5和PM10的主要贡献者，且主要存在于PM2.5中，城市道路旁有机物质和EC是PM2.5和PM10的主要贡献者。城市环境空气颗粒物中NO3-、SO42-均有明显的日变化和季节变化。环境空气NO3-的气固分配明显取决于温度和相对湿度等气象条件，气象条件的季节变化导致PM2.5中NO3-发生较大变化，夏季NO3-的浓度显著低于冬季；低温对于二次SO42-的形成起重要作用，并且不利于SO42-的形成，北京秋季和夏季SO42-浓度比冬季浓度高45%；夜间由于NH4NO3的稳定性和N2O5的水解作用，印度坎普尔市环境空气颗粒物中NO3-增加5倍，白天SO42-显著增高20%。环境空气颗粒物中不同组分的相关性为颗粒物来源解析、二次污染物环境行为和形成机制提供了重要信息。烟雾箱实验研究表明NOx、SO2的存在影响SOC的产率。北京市环境空气PM2.5中NO3-、SO42-与NH4+之间均显著线性相关，相关系数r 2分别为0.85和0.86，NH4NO3和(NH4)2SO4是PM2.5中的重要成分。Ram等发现印度坎普尔市环境空气PM2.5中EC-OC、OC-K+均存在显著相关性，表明生物质燃烧是坎普尔市的主要排放源。匹兹堡环境空气细颗粒物中一次有机气溶胶（POA）日变化显著，交通拥挤的早上达到峰值，而二次有机气溶胶（SOA）的日变化特征相对平稳，且与SO42-和NH4+的变化相似，进一步研究发现SOA与SO42-显著相关（r 2=0.74），故SO42-比O3更适合作为SOA浓度的可靠预测指标。Zhang等还发现POA的粒径呈爱根核模态分布，而SOA集中在积聚模态，在整个研究过程SOA的粒径分布与SO42-、NH4+的行为一致，说明SOA与NH4+、NO3-、SO42-整体上相似，它们之间存在内在混合。这表明NH4+、NO3-、SO42-和SOA之间存在一定关系，因此可以利用环境空气PM2.5中二次污染物之间定量关系估算SOC的浓度及其环境行为。目前还未见有关于PM2.5中二次污染物间关系模型的文献报道，更未见有运用定量关系模型估算SOC浓度的报道。
技术实现思路
本专利技术要解决的具体技术问题是如何通过直接测定环境空气PM2.5中二次无机离子浓度获得SOC浓度的问题，从而提供一种估算环境空气细颗粒物二次有机碳浓度的方法。为了解决上述问题，本专利技术首先测试环境空气PM2.5中NH4+、NO3-、SO42-、OC、EC的浓度，然后建立表征NH4+、NO3-、SO42-、SOC浓度关系的数学模型，最后运用该模型通过PM2.5中NH4+、NO3-、SO42-浓度估算SOC的浓度。本专利技术基于上述思路，在PM2.5中NH4+、NO3-、SO42-、SOC相关性研究的基础上，进一步提供一种估算环境空气PM2.5中SOC浓度的方法，该方法的具体步骤进行如下：（1）分别采集各类功能区不同季节环境空气PM2.5样品；（2）测定PM2.5中SO42-、NO3-、NH4+、有机碳和元素碳的浓度；（3）利用上述步骤（2）中的测定结果，应用“有机碳/元素碳”比值法确定PM2.5中二次有机碳的浓度；（4）对各类功能区不同季节PM2.5中SO42-、NO3-和NH4+分别与二次有机碳进行相关性研究；（5）建立描述SO42-、NO3-和NH4+与二次有机碳相互关系的回归模型；（6）利用PM2.5中SO42-、NO3-和NH4+浓度，应用回归模型估算二次有机碳的浓度。在上述本专利技术的技术方案中，利用测定的OC、EC浓度值，运用“OC/EC”比值法计算得SOC的浓度，为建立无机离子和SOC浓度关系模型提供基础数据；其中，所述的“OC/EC”比值法和表征二次污染物关系的数学模型是指以下方程式： (1) (2)式中：CSOC、CTOC、COC、CEC——分别代表环境空气PM2.5中SOC、总有机碳（TOC）、OC、EC的质量浓度，µg·m-3；(COC / CEC)min——环境空气PM2.5中OC、EC质量浓度比值的最小值；—分别代表环境空气PM2.5中NH4+、NO3-、SO42-质量浓度，µg·m-3；K1、K2、K3、K4—由SPSS软件回归模型确定的系数，该系数是利用各类功能区不同季节二次无机离子和二次有机碳浓度确定的表征该区域NH4+、NO3-和SO42-与二次有机碳总体关系回归模型的系数；A1、A2、A3、A4—各类功能区的影响对模型进行修正的因子；B1、B2、B3、B4—四个季节气象条件、污染源变化的影响对模型进行修正的因子。本专利技术上述一种估算环境空气PM2.5中SOC浓度的方法，与现有的技术相比，其突出的特点和显著进步在于：提出了一种新的估算环境空气PM2.5中二次有机碳浓度的方法，为PM2.5来源解析和环境行为提供了理论基础；建立了表征PM2.5中二次污染物之间关系的回归模型，表明了无机离子和SOC之间的相关性，利用无机离子浓度估算SOC的浓度，填补目前国际的研究空白；将各类功能区、不同季节气象因素的影响用修正系数对回归模型进行校正，使该模型具有更广泛的应用；将PM2.5中二次污染物相关性研究应用于估算SOC浓度，为环境科学领域二次污染物的研究开辟了一条新思路。本专利技术估算环境空气PM2.5中SOC浓度的方法，所述的NH4+、NO3-、SO42-和OC、EC的浓度分别用离子色谱仪和热光反射法测试，测试手段稳定可靠，保证了二次污染物之间相关性研究的准确性。附图说明图本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种估算环境空气细颗粒物二次有机碳浓度的方法，所述细颗粒物是PM2.5；所述方法是首先测定环境空气PM2.5中SO42‑、NO3‑、NH4+、有机碳和元素碳的浓度，并利用有机碳和元素碳浓度获得PM2.5中二次有机碳的浓度；然后建立描述SO42‑、NO3‑和NH4+与二次有机碳相互关系的回归模型；最后应用该模型估算PM2.5中二次有机碳的浓度。
【技术特征摘要】
1.一种估算环境空气细颗粒物二次有机碳浓度的方法，所述细颗粒物是PM2.5；所述方法是首先测定环境空气PM2.5中SO42-、NO3-、NH4+、有机碳和元素碳的浓度，并利用有机碳和元素碳浓度获得PM2.5中二次有机碳的浓度；然后建立描述SO42-、NO3-和NH4+与二次有机碳相互关系的回归模型；最后应用该模型估算PM2.5中二次有机碳的浓度。2.如权利要求1所述的方法，所述方法是按下列步骤进行的：（1）分别采集各类功能区不同季节环境空气PM2.5样品；（2）测定PM2.5中SO42-、NO3-、NH4+、有机碳和元素碳的浓度；（3）利用上述步骤（2）中的测定结果，应用“有机碳/元素碳”比值法确定PM2.5中二次有机碳的浓度；（4）对各类功能区不同季节PM2.5中SO42-、NO3-和NH4+分别与二次有机碳进行...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘效峰，牟玲，白慧玲，张大宇，
申请(专利权)人：太原理工大学，
类型：发明
国别省市：山西;14
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