吴 丹,沈开源,盖鑫磊,夏俊荣,刘 刚,李凤英,杨 孟(1.南京信息工程大学江苏省大气环境与装备技术协同创新中心,江苏 南京 210004；2.南京信息工程大学江苏省大气环境监测与污染控制高技术研究重点实验室,江苏 南京 210044；.中国气象局气溶胶与云降水重点开放实验室,江苏 南京 210044)

南京北郊大气气溶胶中水溶性有机碳(WSOC)的污染特征

吴 丹1,2*,沈开源1,2,盖鑫磊1,2,夏俊荣3,刘 刚1,2,李凤英1,2,杨 孟1,2(1.南京信息工程大学江苏省大气环境与装备技术协同创新中心,江苏 南京 210004；2.南京信息工程大学江苏省大气环境监测与污染控制高技术研究重点实验室,江苏 南京 210044；3.中国气象局气溶胶与云降水重点开放实验室,江苏 南京 210044)

对南京北郊2014年1～11月的大气气溶胶进行采样分析,研究了其中水溶性有机碳(WSOC)的污染特征.WSOC在PM2.5,PM10和TSP中的年平均浓度分别为5.90±3.38、6.93±3.79、7.34±3.91µg/m3,80%以上的WSOC集中在PM2.5中.PM2.5中WSOC冬季浓度最高,夏季浓度次之,与冬夏季较强的二次转化过程有关;春季粗粒径段浓度较高,受到土壤来源颗粒物的影响;秋季浓度最低.春秋季PM2.5中WSOC浓度夜晚高于白天, 受夜间不利扩散条件的影响较大;但冬夏季却是白天高于夜晚,与白天较强的光化学反应有关.降水对各个粒径的WSOC都有清除作用,对PM2.5的清除效率最高;四个季节比较, 夏季清除效率最高,达到54.9%.霾发生时,随着霾污染等级的加重, PM2.5中WSOC浓度逐渐增加,从非霾天的3.84µg/m3升高到重度霾天的11.23µg/m3,增加了近4倍,在细粒子中的比例也增大,霾天稳定的天气条件有利于二次有机污染物的生成.

WSOC；粒径分布；季节变化；昼夜变化；降水清除；霾

含碳气溶胶作为颗粒物中的重要组成成分,主要包括有机碳(OC)和元素碳(EC),其中水溶性有机碳(WSOC)是OC的重要组成成分,所占比重可达10%-70%[1].大气颗粒物中的WSOC主要来源于生物质燃烧的直接排放和挥发性有机物(VOCs)的二次氧化生成[2], 其对能见度、气候变化以及人体健康等方面都具有十分重要的影响.WSOC由于其水溶性特征,具有明显的吸湿增长特性,随着湿度的增加,吸湿增长因子会显著升高,从而增强了OC的消光作用[3],WSOC本身也具有一定的散射和吸收特性[4],对大气能见度起到降低作用.WSOC还能够直接影响云凝结核的成核能力及其性质,改变云的辐射特性并参与降水过程,对气候变化起到间接作用[5].由于WSOC中含有大量多环芳烃及其衍生物、酞酸酯等物质,人类的许多疾病如癌症、呼吸系统病、肺功能减弱、免疫力下降等都同WSOC有关[6].

目前,许多研究对大气气溶胶中的化学成分进行了分析,包括水溶性离子、有机碳和元素碳、重金属元素等,对 WSOC的研究相对较少. Bougiatioti等[7]对地中海东部大气气溶胶中碳质气溶胶的研究表明,70%的 OC为水溶性成分, WSOC浓度在夏季光化学反应最强的时候达到最高值;Kumagai等[8]对日本关东地区气溶胶中的WSOC进行了采样分析,83%的WSOC存在于细粒子中,浓度范围为0.4～3.5μg/m3,WSOC浓度与SO42-、EC和K+存在明显正相关,推断其主要来源于光化学反应和化石燃料及生物质的燃烧; Ram等[9]对印度 Gangetic平原的大气气溶胶进行了昼夜采样比较,由于生物质燃烧的贡献,碳质气溶胶是其中的主要成分,而WSOC/OC的比例白天(66%)大于夜晚(47%),与白天较强的光化学反应有关.在国内,Zong等[10]对黄河三角洲站点,Ding等[11]和 Huang等[12]对珠江三角洲, Pathak等[13]、Tang等[14]和Qiao等[15]对北京、上海、兰州和广州等大城市以及Cong等[16]对青藏高原大气气溶胶中的WSOC进行了研究,结果都表明WSOC是OC的重要组成部分,生物质燃烧和二次转化过程对其浓度有重要贡献.

南京是长三角地区重要的经济文化中心,大气气溶胶的污染问题不容乐观,许多科研工作者都对其进行了研究,但对其中WSOC的研究非常少[17].本文对南京北郊大气气溶胶中的WSOC进行采样分析,对其粒径分布特征和不同条件包括季节、昼夜、降水、霾天情况下的污染特征进行了研究,希望进一步促进和完善南京市大气气溶胶的研究,为大气污染控制措施的制定提供一定的科学依据和技术支撑.

1 材料与方法

1.1 采样地点

本研究观测地点位于南京市北郊浦口区南京信息工程大学中国气象局综合观测培训实习基地(海拔22m,32°12'N,东经118°42'E)内.采样基地地势平坦开阔,无局地污染源,其下垫面为低矮草坪,其周围也没有高大建筑物阻挡.采样点的东南方向1.5km是宁六公路,东北方向约10km为南京化学工业园(有扬子石化、南钢集团、南化集团等),西南方向约500m是龙王山风景区,西边和北边是居民区、村庄和农田.采样地点同时受到交通源、工业源和生活源的影响,因此可以代表南京北郊城乡结合部的空气污染特征.

1.2 采样仪器

本实验使用青岛崂山KC-120H型智能中流量TSP采样器.该仪器利用惯性撞击原理,在一定速度的气流下,惯性较大的粒子撞击到采集板上,惯性较小的离子则随气流绕行,进入下一级.由于孔径逐级减小,气流速度逐级增高,不同粒径大小的粒子按空气动力学特征分别撞击在相对应的采集板上,直到最后一级通过过滤收集.采样器一共有 4级,对应如下 4个粒径范围:＜2.5μm,2.5～5μm,5～10μm,＞10μm,通过计算得到TSP、PM10、和PM2.5的采样结果.采样器流量为100L/min,并具有自动流量补偿功能.

使用石英膜(美国 Pall)进行采样.石英膜在采样前在马弗炉中以 500℃烘烤 5小时以上,然后放在干燥器中干燥稳定48h后进行称量;采样后同样干燥平衡称重,称量使用美国 OHAUS DV215CD十万分之一天平.根据称量前后膜的重量差计算得到气溶胶不同粒径的质量浓度.称重后将样品放入冰箱避光低温保存,以便后续实验室分析.

1.3 采样时间

采样时间为2014年1～11月,每星期采样2次,工作日和周末各1次,一般为周三和周六,每次分昼夜进行采样,早08:00开始,晚20:00左右换膜,继续采样到第二天早上 08:00.当遇到雨天和大雾等不利采样天气时,采样时间有所调整.去除断电和仪器故障时的数据,一共得到白天样品77组,晚上样品56组.

1.4 实验室分析

使用德国 ELEMENTAR总有机碳分析仪(LIQUE TOC-ANALYZER)测定WSOC浓度.取1/4样品滤膜,加入去离子水超声萃取 30min,静置12h,用0.22µm孔径过滤头(德国, Membrana)过滤后进行分析.分析仪器采用燃烧氧化—非色散红外吸收法(NDIR)原理,一定量的水样分别被注入高温(850℃)燃烧管和低温反应管中,高温燃烧管中的水样受高温催化氧化,有机碳和无机碳酸盐均转化成二氧化碳;低温反应管中的水样受酸化(盐酸)使无机碳酸盐分解成二氧化碳,二者产生的二氧化碳依次导入非色散红外检测器,分别测得水中的总碳(TC)和总无机碳(TIC),差值即为水溶性有机碳(WSOC).

仪器测量范围为 0～1000mg/L C,检测限为3µg/L.由于大气气溶胶样品中碳气溶胶浓度较低,选取 20mg/L作为标准曲线校准点,使用邻苯二甲酸氢钾和碳酸钠混合标准溶液测定得到标准曲线.每次开机测量时,先选择清洗程序,样品分析前测定两到三个空白水样使仪器达到稳定,测量过程中,每 10个样品随机做一个重复样,使其偏离程度＜5%,否则重新测量.每批样品保留2～3个空白样,本文所有结果均为减去空白后的结果.

2 结果与讨论

2.1 WSOC的浓度水平和粒径分布

2.1.1 WSOC的浓度水平 采样期间 WSOC在 PM2.5,PM10和 TSP中的年平均浓度分别为5.90±3.38、6.93±3.79、7.34±3.91µg/m3;WSOC在不同粒径中的比值,PM10/TSP、PM2.5/PM10的平均值分别为94%和84%,南京北郊WSOC的污染主要富集在细粒子中.根据实验室分析得到的其他化学成分,包括OC和EC及水溶性离子的浓度结果, PM2.5中WSOC所占的质量浓度比例平均为5.9%,若以1.6为系数将WSOC换算成水溶性有机物(WSOM),占 PM2.5的比例则为9.5%. WSOC是气溶胶中OC的重要组成部分,在本研究中, PM2.5中WSOC占OC的比例平均为(44.3± 19.7)%.水溶性组分对大气气溶胶的环境和气候效应有重要影响,本文 WSOM 占PM2.5中水溶性组分(Na+、K+、NH4+、Mg2+、Ca2+、F-、Cl-、NO2-、NO3-、SO42-和 WSOM)的比例为17%.

将昼夜连续采样样本中的WSOC取平均得到日均浓度,仅白天和夜晚采样的,以样本浓度值代表当天 24h的日均浓度,得到南京北郊颗粒物中各粒径段WSOC浓度随时间的变化如图1.从图中可以看到, WSOC的污染水平随时间变化存在明显差异.1月18日为重度污染霾天,WSOC浓度大幅上升,达到了全年最高水平;春节期间(1月30日～2月14日)南京市有大量的雨雪雾天气过程,WSOC污染水平较低,但在细粒子中所占比例较高;春季WSOC在细粒子中的比例有较为明显的降低,在5月3日达到最低值,粗粒子的贡献甚至接近 40%,土壤来源颗粒物的影响可能是重要原因[14,18];5月下旬到6月上旬,WSOC的污染较为严重,这段时间降水异常偏少,而静风频率很高,导致污染物积聚累积;6月中旬进入梅雨季节后,降雨量大增,WSOC浓度明显降低,青奥会(2014年8月16日～ 28日)期间南京市实行了一系列管控措施,WSOC浓度维持在较低水平;进入秋季后,WSOC浓度的波动较大,9月14日和9月22日达到全年的最低值,WSOC浓度分别为1.89和1.57μg/m3,WSOC的 PM2.5/PM10比例也出现很大降低,这两天风速较大,达到 2.5m/s左右, WSOC的浓度低值应与大风对污染物的清除和扬尘的影响有关;11月份出现的低值往往对应着当天或采样前的降水过程,降水对细粒子中WSOC的清除作用非常明显.

图1 南京北郊气溶胶中WSOC的质量浓度变化Fig.1 Temporal variation of aerosol WSOC concentration in Northern suburban area of Nanjing

将本次研究结果与国内外重要城市PM2.5中WSOC的结果相比较,见表1,虽然采样时间和分析仪器的差异会影响结果的可比性,但仍能一定程度上反映南京市WSOC的污染水平.从表中可以看出,南京北郊WSOC的浓度略高于上海徐家汇与宝山地区,低于北京,接近西安市的 1/4,比珠三角地区的广州和香港高约 3倍.南京北郊WSOC在PM2.5中所占比例是最低的,在OC中的占比略低于上海徐家汇和北京,略高于上海宝山地区,远低于西安,远高于广州和香港.WSOC浓度是美国伯明翰和亚特兰大的近 2倍,略高于法国Saint Jean;在OC中的占比低于亚特兰大,略高于伯明翰,比法国Saint Jean低得多.总的来看,南京WSOC的污染水平在国内外处于中等水平.

表1 不同地区大气气溶胶PM2.5中WSOC的浓度水平(µg/m3)Table 1 Concentrations of WSOC in PM2.5from different locations (µg/m3)

2.1.2 WSOC的粒径分布特征 采样期间WSOC在各粒径段的浓度年平均值如图 2.在＜2.5µm,2.5～5µm,5～10µm,＞10µm 4个粒径段中WSOC 浓度分别为 5.90±3.38μg/m3、0.58± 0.42μg/m3、0.45±0.33μg/m3和 0.41±0.37μg/m3,占总浓度的百分比分别为 80.4%、7.9%、6.1%和5.6%.可以看出,WSOC主要富集在细粒子中,远远超过粗粒子,并且,粒径越大浓度越低.

图2 WSOC在不同粒径段的质量浓度Fig.2 WSOC mass concentrations in different size ranges

2.2 不同季节和昼夜WSOC浓度变化

2.2.1 不同季节WSOC浓度变化 对WSOC不同季节的浓度值求平均,得到不同粒径WSOC的浓度变化如图3.不同季节均以PM2.5中的污染为主,冬季浓度最高,其次为夏季,春季次之,秋季最低. WSOC的 PM2.5/PM10比值冬季也最高,达88.0%,其次为夏季 85.9%,秋季为 84.7%,春季最低,为78.4%.研究表明,气溶胶中的WSOC除了机动车尾气、生物质和化石燃料燃烧的一次排放,主要来自于 VOCs气相或液相氧化的二次转化生成[24-26].为了对WSOC浓度季节变化的原因进行深入分析,表 2给出了不同季节气溶胶中与WSOC转化生成有关的其他一些化学组分的浓度和相关关系.表中二次有机碳(SOC)利用Turpin[27]等提出的经验公式 SOC＝TOCEC×(OC/EC)min来计算,其中(OC/EC)min采用每个月的OC/EC最小值分别进行计算.从表中可以看到,冬季 PM2.5质量浓度最大,碳质气溶胶的污染也都最重,WSOC与二次组分SOC、SO2-和NO-43都具有非常高的相关性,说明二次生成对WSOC的贡献非常大.根据文献[28]对南京 2014年不同季节气象要素的分析,冬季气温最低,大气层结稳定导致混合层高度低,且降水少,这些条件都有利于污染物的积累和转化,应是WSOC冬季浓度最高的重要原因.夏季OC达到一年中的最低值,但PM2.5和 WSOC的浓度仅次于冬季,与夏季光照强烈,高温高湿有利于 SOC的生成有关[28],而大部分的SOC为水溶性成分[6],增加了夏季WSOC的浓度,并使其在 OC中所占比例最高,但夏季WSOC与SOC和SO42-的相关系数要低于冬季,可能是夏季气象条件有利于前体物在大气中的扩散和清除,影响了其二次转换的效率,与 NO-3的低相关系数则与 NH4NO3在高温下的分解有关[29].春季 PM2.5中 WSOC的浓度略低于夏季,但在粗粒子中的浓度要高于包括冬季在内的其他季节,春季风速较大,而相对湿度最低,干燥的气候和大风[28],使地面扬尘增多,且受到西北沙尘天气输送的影响,一方面土壤本身含有一定量的 WSOC[18],另一方面,沙尘气溶胶对半挥发性VOCs的清除和非均相反应促进了粗粒径中SOC的生成[14].秋季PM2.5和WSOC的质量浓度最低, SOC和WSOC/OC略高于春季.春秋季节WSOC与二次组分的相关系数低于冬夏季,冬夏季二次转化生成对WSOC的浓度贡献较大.

图3 不同季节WSOC在不同粒径段的浓度Fig.3 WSOC concentrations in different size ranges of four seasons

2.2.2 昼夜 WSOC浓度变化 本研究为昼夜分开采样,选取白天和晚上均有数据的样本,对WSOC的昼夜浓度变化进行研究.不同季节不同粒径WSOC的昼夜浓度变化如图4.从图中可以看到,WSOC昼夜浓度的差异主要在 PM2.5粒径段,且不同季节变化不同,冬季和夏季白天大于夜晚,而春季和秋季则是夜晚大于白天.对PM2.5及其中OC和EC昼夜浓度的分析发现,不同季节它们都表现出夜晚大于白天的特征(图略).夜晚相对白天,虽然人为活动排放降低,光化学反应导致的气粒转化过程受限,但夜间边界层高度有很大降低,风速也减小,限制了污染物的扩散和传输,另外,夜间稳定的大气条件也不利于细粒子的干沉降,导致其浓度增加[28];对WSOC来说,夜间大气湿度的增加有利于VOCs的液相氧化,也会造成其夜间浓度升高[30],WSOC春季和秋季的昼夜变化符合这一规律,但冬夏季却刚好相反.上文分析表明,冬夏季WSOC的二次转化生成要明显高于春秋季,而光化学反应对 WSOC的二次生成有重要贡献[10].冬季光照虽然没有夏季强烈,但在北京开展的对二次有机气溶胶(SOA)生成途径的研究表明,在低湿度条件下,冬季白天的光化学反应过程是SOA生成的主要途径[31-32].因此,本文夏季和冬季 WSOC白天大于夜晚的情况,应该都与光化学反应的贡献有关.对不同季节PM2.5中SOC浓度的昼夜分析也发现了与 WSOC相同的规律,更进一步说明了二次转化生成对WSOC浓度昼夜变化的影响.

表2 不同季节PM2.5中化学组分浓度及相关关系Table 2 Concentrations and its correlation coefficients to different PM2.5components in four seasons

图4 不同季节WSOC的昼夜分布Fig.4 Daytime and nighttime WSOC concentrations in four seasons

在粗粒径段,不同季节WSOC浓度的昼夜差异较小,粗粒径段的WSOC受土壤来源颗粒物的影响较大,白天风速较夜间高[28],地面扬尘贡献大,但夜间边界层高度降低导致污染物浓度增加,两者的影响可能相互抵消,导致WSOC昼夜浓度变化很小.

2.3 气象条件对WSOC浓度的影响

气象条件对大气颗粒物的扩散、转化与清除有着重要影响,本文对降水和霾发生时,WSOC浓度的变化进行了研究.

2.3.1 降水对WSOC浓度的影响 降水是最有效的大气净化机制[4],降水发生时,大气颗粒物的浓度一般都会显著降低[33-34],WSOC由于其水溶性,降水的清除作用应该非常明显,但对其清除效果的研究非常少,本文对其进行了初步探讨.由于本研究很少在降水发生时采样,而降水对大气污染物的清除,空气质量的改善会有2到3天的持续时间[35-36],本文将采样当天或前两天有雨时定义为有降水,认为样本受到降水影响,当天和前两天都没有降水则定义为无降水.一共得到受降水影响的样品52个,无降水样品60个.对四个季节不同粒径段有降水和无降水的样本分别取平均,对降水的清除效率进行比较研究,如图 5.从中可以看到,降水对PM2.5中WSOC的清除非常明显,远高于对粗粒径中的清除.从图 2WSOC质量浓度的粒径分布可以看到,其在 PM2.5中的浓度远高于其他3个粒径段,而PM2.5质量浓度也有相同的粒径分布(图略).可以推断,降水发生时,细粒子与雨滴碰撞的概率更高,因此其清除效率更高,而在粗粒径段,尤其是＞10µm粒径中,WSOC浓度太低,降水的清除效果并不明显,这一情况也符合降水后空气质量和能见度明显改善的现状.

图5 降水对WSOC浓度的影响Fig.5 Scavenging effects on WSOC due to precipitation in four seasons

四个季节对比,降水对PM2.5中WSOC的清除效率为夏季(54.9%)＞冬季(48.5%)＞春季(43.1%)＞秋季(10.5%).南京夏季处于梅雨季节,降雨量大,故其清除效率最高;冬季降水量虽然最低,但冬季降雪发生频率高[28],有研究表明,降雪对气溶胶的清除效率远高于降水[37],春节前后WSOC的浓度低值也证实了降雪对空气污染的清除作用;春季降水清除效率居中,秋季最低,可能与秋季PM2.5和WSOC污染较轻,降水清除效果不明显有关.在春秋季节的个别粗粒径段,存在降水大于非降水的情况,一方面可能是因为降水发生时,往往对应着强对流天气,容易卷起地面尘土,另一方面,可能是降水过后,天气晴朗,地面重新扬尘的原因[28].

2.3.2 霾天WSOC污染特征变化 霾已经成为中国大部分城市的重要环境问题.目前,南京市的霾天每年都有100多天,占到了全年总天数的1/3多[38].关于霾的判定标准至今没有统一定论,根据2010年发布的《中华人民共和国气象行业标准——霾的观测和预报等级》(QX/T 113-2010)规定,将能见度小于 10km,湿度小于 80%的天气定义为霾天,相对湿度为80%～95%时,根据PM2.5的质量浓度进一步判识;根据能见度的大小,又可将霾天进一步分为轻微、轻度、中度和重度四个等级.为避免早晨辐射雾、接地逆温的影响,以每天 14:00的能见度和湿度进行判定.本文采样日中,判定为霾天的有 47d,非霾天 17d,具体的分级和 PM2.5中相关浓度情况见表 3,不同等级霾天WSOC的浓度分布变化见图6.

图6 不同等级霾天WSOC的浓度分布Fig.6 WSOC concentrations in days with different pollution levels

从图6可看到,相比非霾天,霾天PM2.5中的WSOC浓度大大升高且随着霾污染等级的加重不断上升,从非霾天的 3.84μg/m3到重度霾天的11.23μg/m3,增加了近 4倍.但在粗粒径中,霾天WSOC浓度的升高有时候并不明显,霾天往往对应着稳定的天气形势,风速较小,可能限制了土壤扬尘对WSOC的影响. 从表3可看到,PM2.5中OC浓度也随着霾等级依次上升,WSOC的PM2.5/PM10比值和WSOC/OC以及SOC的浓度都是霾天大于非霾天,且在霾天前 3个等级依次增大,说明霾天稳定的天气条件有利于二次污染物的生成,使细粒子中WSOC的浓度和比例都有所增加,但在重度霾天,比例却有所降低,对数据进行检查发现,其中一次重度污染过程,OC中的非水溶性有机碳增加,一次排放源贡献也增加,尽管WSOC浓度高于其他等级霾天,但其来源和分布更为复杂,尚需要深入研究.

表3 不同等级霾天的分布和WSOC浓度水平Table 3 Distribution of days with different pollution levels and corresponding WSOC concentrations

3 结论

3.1 南京北郊WSOC的污染主要集中在PM2.5中,并随着现粒径增大浓度降低;WSOC是OC和气溶胶水溶性组分的重要组成.受排放源和气象条件影响,WSOC浓度在一年之中存在明显变化.同国内外重要城市相比,南京气溶胶中WSOC的污染位于中等水平.

3.2 南京北郊气溶胶中 WSOC冬季浓度最高,夏季次之,与冬夏季较强的二次转化过程有关;春季粗粒径段浓度较高,受到土壤来源颗粒物的影响;秋季浓度最低.春秋季PM2.5中WSOC浓度夜晚高于白天, 受夜间不利扩散条件的影响较大;但冬夏季却是白天高于夜晚,与白天较强的光化学反应有关.

3.3 降水对各个粒径段中WSOC都有清除作用,在 PM2.5中清除效率最高;四个季节比较,夏季清除效率最高.霾发生时,随着霾天污染等级的加重,PM2.5中WSOC浓度逐渐增加,在细粒子中的比例也增大,说明霾天稳定的天气条件有利于二次有机污染物的生成.

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致谢：感谢南京信息工程大学大气物理学院朱彬、安俊琳和王红磊老师及环科院孔春霞和张海鸥老师在采样和实验室分析中给予的指导和帮助,对其他参与课题组实验分析工作的同学们表示感谢！

Characteristics of water-soluble organic carbon (WSOC) in atmospheric particulate matter at northern suburb of Nanjing.

WU Dan1,2*, SHEN Kai-yuan1,2, GE Xin-lei1,2, XIA Jun-rong3, LIU Gang1,2, LI Feng-ying1,2, YANG Meng1,2(1.Jiangsu Collaborative Innovation Center of Atmospheric Environment and Equipment Technology (CICAEET), Nanjing University of Information Science and Technology, Nanjing 210044, China；2.Jiangsu Key Laboratory of Atmospheric Environment Monitoring and Pollution Control, Nanjing University of Information Science and Technology, Nanjing 210044, China；3.Key Laboratory for Aerosol-Cloud-Precipitation of China Meteorological Administration, Nanjing 210044, China). China Environmental Science, 2017,37(9)：3237～3246

The atmospheric particles collected during January to November 2014 at a northern suburban site of Nanjing was analyzed and focused on the characterization of water-soluble organic carbon (WSOC) in the samples. The annual mean concentrations of WSOC in PM2.5, PM10and TSP were determined to be 5.90 ± 3.38, 6.93 ± 3.79, 7.34 ± 3.91µg /m3respectively, and more than 80% of WSOC was concentrated in PM2.5samples. The WSOC concentration in PM2.5was highest in winter following by summer, which was likely related to the strong secondary production during these two seasons; the WSOC concentration was relatively higher in coarse particles during spring, likely due to influences from soil-derived particles; in autumn, the WSOC concentration was the lowest. During spring and autumn, it was also found that the PM2.5WSOC concentration was higher during nighttime, probably owing to the atmospheric conditions during nighttime unfavorable for pollutant dispersion; on the other hand, the concentration was higher during daytime in winter and summer, suggesting the stronger photochemical production of WSOC during these two seasons. The scavenging effect due to precipitation influenced the WSOC concentrations in particles across all size ranges, but was most efficient for PM2.5, which can reach an maximum of 54.9% during summer. The PM2.5WSOC concentration also increased significantly with the increase of pollution level, on average nearly 4times from 3.84µg/m3in non-hazy days to 11.23µg/m3in heavily polluted days; the mass fraction of WSOC in fine mode particles increased in hazy days as well,suggesting that stagnant atmospheric conditions during hazy days promoted the formation of secondary organic pollutants.

WSOC；particle size distribution；seasonal variation；diurnal variation；precipitation removal；haze

X513

A

1000-6923(2017)09-3237-10

2017-01-20

江苏省自然科学基金项目(BK20130998);国家自然科学基金项目(41301581,91544220);南京信息工程大学基金预研项目(2014x003);河北省气象与生态环境重点实验室开放研究基金(Z201607H)

* 责任作者, 博士, wudan_04@163.com

吴 丹(1983-),女,湖北仙桃人,博士,讲师,主要研究方向为大气环境和大气化学.发表论文20余篇.