天水市二氧化硫浓度与硫酸盐化速率的相关性分析

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在重污染天气矿物粉尘和氮氧化物促使SO2转化为硫酸盐

在重污染天气矿物粉尘和氮氧化物促使SO2转化为硫酸盐摘要：雾霾在中国发生的频率以及受影响的面积都一直在增加。

本文总结了一个雾霾形成的新机理，即与NOx共存可降低S0＜的环境容量，导致二氧化硫快速转化为硫酸，这是因为当N0?和SOr在矿物灰尘表面发生反应时，它们有协同作用。

2013年1月，在北京-天津-河北地区五个重度灰霾的监测数据与实验室模拟是相一致的。

机动车尾气和燃煤烟气共同造成的空气污染大大降低了S0?的大气环境容量，并发现硫酸盐的形成是细颗粒的增长的一个主要原因，并造成了目前的雾霾。

这些结果表明，机动车尾气对大气环境的影响可能被低估了。

几十年来，中国的空气污染已经受到全球关注。

回顾历史，“洛杉矶的光化学烟雾事件”，发生在上世纪40、50年代，主要是由来自机动车尾气的氮氧化物（=N0+N02）和挥发性有机化合物（VOCs）的光化学反应引起的。

“1952伦敦的大烟雾”主要是由燃煤排放的二氧化硫引起的。

这些事件中的主要污染物已经在这些事件中清楚的显示。

相反，到目前为止，在中国重雾霾的主要原因已经被广泛的研究，但尚未完全阐明。

影响雾霾形成和演化的关键因素包括主要污染物的排放，从同质和异质反应形成二次气溶胶，气溶胶的吸湿性增长。

然而，灰霾形成的内在原因仍不清楚。

中国经济正在高速发展，严重依赖煤炭消耗作为主要能源。

煤的燃烧，机动车，工业排放污染，已经发生在发达国家的不同时间，这给中国带来了很重的负担以及严重复杂的大气污染。

这所带来的复杂空气污染，是发达国家以前都没有经历过的新局面。

雾霾现象是由大气细颗粒物（PM1或PM2. 5）引起的，并导致大气能见度下降。

近年来，在中国东部地区的雾霾发生频率以及受影响的区域的面积均在增加。

根据中国科学院的监测统计数据（CAS）,仅在2013年1月北京一天津一河北地区经历了五次严重的雾霾（PM2.5的浓度峰值超过300mg/n?）。

其中，北京市中心的PM2. 5水平有22天超过了国家二级标准（75昭/i/,中国的环境空气质量标准计划在2016年实施），27天超过国家一级标准（35 mg/m5） °根据世界卫生组织（WHO）的安全标准（10mg/n?）,北京市区的空气条件将近整整一个月超过标准。

硫酸盐化速率作业指导

硫酸盐化速率作业指导 (依据标准: GB/T13580.5-1992、GB/T13580.6-1992)《空气和废气监测分析方法》第四版分析方法：离子色谱法（GB/T15380.5-1992）1适用范围本方法适用于环境空气中含硫污染物（主要为二氧化硫）的测定。

2一般事项测定方法中共同的一般事项按《空气和废气监测分析方法》中有关规定执行。

3 方法要点碳酸钾溶液浸渍过的玻璃纤维滤膜嚗露于空气中，与空气中的二氧化硫、硫酸雾、硫化氢等发生反应，生成硫酸盐。

测定生成的硫酸盐的含量，计算硫酸盐化速率。

其结果以每日在100cm2碱片面积上所含三氧化硫毫克数表示。

/(100cm2碱片.d)4 方法检出限为0.05mgSO35 器材5.1塑料皿：内径72mm，高10mm。

5.2塑料垫圈：厚1-2mm，内径50mm，外径72mm，能与塑料皿紧密配合。

5.3塑料皿支架：将两块120×120mm聚氯乙烯硬塑料板成900角焊接，下面再焊接一个高30mm，内径78-80mm的聚氯乙烯外管，外管上钻孔眼，互成1200，各眼距塑料板面15mm，使用时将塑料皿倒装在支架的聚氯乙烯外管内，用三个铜螺栓固定塑料皿。

6操作步骤6.1将碱片毛面向下放入塑料皿，用塑料垫圈压好边缘，装在塑料袋中携至现场，采样时使滤膜面向下固定在塑料皿支架上。

6.2样品放置时间为30±2日。

放样和收样时应记录和校对放样地点、采样盒编号及收、放样时间（月、日、时）。

收样品时，取下采样盒旋紧盒盖，携回实验室。

7测定离子色谱法7.1适用范围本方法可用于大气降水中F- 、Cl- NO3-、SO42-和空气硫酸盐化速率的测定。

7.2方法依据如表1：7.3检出限如表2：7.4干扰及消除任何与待测阴离子保留时间相同的物质均干扰测定。

待测离子的浓度在同一数量级可以准确定量，淋洗位置相近的离子浓度相差太大，不能准确测定。

采用适当稀释或加入标准等方法可以达到定量的目的。

郑州市大气环境质量分析及预测

郑州市大气环境质量分析及预测郭亚奇;苗蕾;张军;赵勇【摘要】根据郑州市2008年环境监测统计数据,运用主成分分析、聚类分析对2008年郑州市不同区域、不同时段大气主要污染因子和相应污染源进行分析,以期得出各因子之间及其与环境因子之间的关系,采用灰色系统GM(1,1)对郑州市大气环境质量近5年状况进行了预测.经过主成分分析得到3个主成分:主成分1反映二氧化硫、二氧化氮、降尘的信息,主成分2反映可吸入颗粒物的信息,主成分3反映硫酸盐化速率的信息,通过计算各监测点、各月主成分综合得分得到年内大气环境质量变化规律.系统聚类将监测指标聚为3类:二氧化氮、二氧化硫、降尘为1类,硫酸盐化速率和可吸入颗粒物各为1类.采用灰色系统理论建立郑州市大气环境质量灰色预测GM(1,1)模型,结果表明,二氧化硫质量浓度有上升趋势,二氧化氮质量浓度小范围降低后保持平稳,可吸入颗粒物浓度则逐渐下降.【期刊名称】《河南农业大学学报》【年(卷),期】2010(044)006【总页数】7页(P704-709,714)【关键词】大气环境;主成分分析;聚类分析;灰色系统GM(1,1)【作者】郭亚奇;苗蕾;张军;赵勇【作者单位】河南农业大学林学院,河南,郑州,450002;中国农业科学院,农业环境与可持续发展研究所,北京,100081;河南农业大学林学院,河南,郑州,450002;河南农业大学林学院,河南,郑州,450002;河南农业大学林学院,河南,郑州,450002【正文语种】中文【中图分类】X511大气环境质量是城市环境质量的重要组成部分,也是城市可持续发展的基础[1,2].由于地形、地貌和环境特征的不同,各城市之间大气污染特点也有所差别,因此环境治理措施是依据污染特征而提出和制定[3].所以,研究各个城市大气污染特征成为环境治理的基础性工作[4],目前针对郑州市大气环境的研究主要集中在分析单个污染因子或市区总体空气污染的变化特征及趋势[5～7],而对一个城市内各功能区的大气环境质量存在的差异关注不够,尤其是监测指标之间的关系研究较少[8].但由于大气环境的监测数据具有很强的实效性,分析方法和结论都有一定的时间和空间局限性.经过近几年的发展,大气环境分析和预测的方法已日渐成熟,所以此时根据最新监测数据对大气环境污染进行研究就显得很有必要[9,10].本研究以郑州市环境监测年鉴提供的大气监测数据为基础,综合运用主成分分析、聚类分析和灰色理论对郑州市7个大气监测点所代表的区域内大气环境现状和变化趋势进行评价和分析,找出不同时段和区域的大气污染特征,对郑州大气主要污染物的变化趋势进行预测,并提出有针对性的污染防治措施,为城市的综合发展、大气污染防治等提供科学建议.1 研究区概况郑州市北临黄河,西依嵩山,东南为广阔的黄淮平原,辖 6区 5市 1县,其中市区面积1 010.3 km2.截止到 2008年底,全市总人口为 743.6万,其中市区 326.5万,机动车保有量已达 120万辆[11].郑州地区属暖温带大陆性气候,四季分明,年平均气温14.4℃.7月最热,平均27.3℃;1月最冷,平均0.2℃;年平均降雨量 640.9 mm.郑州是重要的交通通调枢纽、综合性工业生产基地和旅游重点城市[11,12].2 材料与方法2.1 材料大气监测数据来源于郑州市环境监测中心站《郑州市环境监测年鉴(2008年度)》[13].2.2 方法2.2.1 主成分分析[14] 首先采用 Z-score法对原始数据进行标准化以消除量纲和数量级不同带来的误差,然后计算数据的协方差矩阵,接着求 R的特征值和累计贡献率以及对应的特征向量和主成分的因子载荷矩阵,最后计算主成分得分.2.2.2 聚类分析采用聚类分析中应用最广的欧几里德距离(dij)进行系统聚类[15]:式中:Xik表示第 i个样品的第 k个指标的观测值;Xjk表示第 j个样品的第 k个指标的观测值;dij为第i个样品与第 j个样品之间的欧氏距离.dij越小表示第 i与 j两个样品之间的性质越接近,性质接近的样品或变量就可以划为 1类.2.2.3 灰色预测利用原始数据序列X(0)(k)(k=1,2,…,n)建立灰色预测 GM(1,1)模型,预测数值变化趋势.GM(1,1)模型的白化型响应式为k+1)=(X(0)(1)其中k)=m)为Accumulated Generating Operation(AGO)序列[16],参数 a,b通过原始数据序列计算得到[17],预测值 X＾(0)(k+1)=X(0)(k+1)-X(1)(k).在进行预测时必须要进行模型检验,达到一定精度等级的模型预测结果才具有较高可信度,并采用后验差检验方法,以后验差比 C和小误差概率 P为精度检验标准[17,18].3 结果与分析3.1 5项指标主成分分析3.1.1 指标信息提取率分析将数据输入 SPSS进行主成分分析,得到如下运行结果(见表 1～4).表1 指标信息提取率公因子方差分析Table1 Variance of common factor of information extract rate of five pollutions注:提取值表示在主成分分析过程中污染变量的信息提取率,数值越高表明其在主成分中的影响越大.Note:Extract value represent the information extract rate of pollution in each principal component analysis process,higher value indicates it's greater impact inthe principal component.?由表 1得,可吸入颗粒浓度和硫酸盐化速率这两个指标的提取值较高因而最具有代表性,而其他指标未出现大的波动或者未起主导作用.硫酸盐化速率指标信息提取率较高的原因是在监测过程中出现过异常波动,因而不能将其看作代表性指标(下文见4.2).综上所述,可以认为 2008年郑州市大气主要污染物是可吸入颗粒物.表2 主成分分析解释的总方差Table2 Total variance explained of principal component analysis注:1～5分别代表初始计算出的各个主成分,累积方差贡献率为前成分方差贡献率的加和,其值代表信息提取量的高低,越高越好.Note:1～5 represents each principal component separately,Accumulated Variance Contribution Ratio means summation of variance contribution ratio before,the higher value meansbetter.?表 2反映出各成分解释原始变量总方差和提取信息量的情况.因为成分 1,2,3的初始特征根较大,且它们已经包括了原始变量 83.175%(＞80%)的信息,所以这里选取成分 1,2,3为主成分.表3 主成分载荷矩阵Table3 Principal component loading matrix注:表中数值表示各主成分与对应污染指标的相关系数,相关系数的绝对值越大,主成分对该变量的代表性也越大.Note:Values in the tableare correlation coefficient between principal component and pollutions,the higher the absolute value of correlation coefficient is,the better principal component's representation is.? 主成分的主要含义由主成分载荷矩阵中各主成分所对应的相关系数绝对值较大的几个指标的综合含义来确定[19].由表 3可以看出主成分 1主要反映了二氧化硫、二氧化氮和降尘这 3个变量的信息,第 2主成分主要反映可吸入颗粒的信息,第3主成分主要反映硫酸盐化速率的信息.表4 主成分得分系数矩阵Table4 Component score coefficient matrix of principal component analysis注:表中数值对应着该主成分作为原来污染指标线性组合的系数.Note:Values in thetable corresponds to the principal components as a coefficient of linear combinations of the original of pollutions.?由表 4得出成分得分方程组:式中:x1～x5表示对应污染物标准化后的样本数据;y1～y3表示对应成分得分.3.1.2 各监测点大气环境质量综合分析为评价各监测点每个月的综合大气环境质量状况,采用如下公式计算各监测点的综合得分:式中:Si表示第 i成分贡献率;Ci表示样本第 i成分得分;S1=47.396%;S2=19.839%;S3=15.941%.经计算各监测点各月的主成分综合得分,结果见图 1.得分越低表明监测点该月空气质量越好[20].图1 郑州市各监测点主成分综合得分折线图Fig.1 The chart of the principal component analysis for each monitoring sites in Zhengzhou city在这 6个监测点中,郑纺机、市监测站属于工业区,烟厂、医学院、银行学校、供水公司属于居民区.通过图 1可以很清楚地看出各监测点 2008年各月的主成分综合得分走势.经过对比,可以将 6个监测点根据折线的形状分成 3类:1)银行学校.该监测点的折线表现为典型的“U”型抛物线,即 1,2,11,12月空气质量较差,6,7,8月空气质量较好,属于典型的城市空气环境状况.因为在进入冬季后随着城市供暖压力加大燃煤燃气量也随之增加,冬季气候条件温度低、湿度小、气压高、风沙多,城市空气污染较为严重.而夏季温度高、湿度大、气压低,茂盛的绿色植物和城市热岛效应利于降低的污染物浓度.2)医学院、烟厂、郑纺机、供水公司.这 4个监测点的综合得分折线图的形状类似于“W”,一般认为北方城市大气环境质量多是“冬季差,夏季好”[21,22],而郑州在夏季(7月份)出现了不同程度的反弹.这主要是与 7月份硫酸盐化速率出现了异常的增大有关(表 1),根据气象资料,7月份的降水强度和持续时间均大于 6月和 8月,而高温、高湿、气压偏低和静风等气象条件会加速SO2的转化速率,从而造成 SO2的质量浓度显著降低和硫酸盐化速率明显升高的结果[21].3)市监测站.这个监测点的综合得分折线图与第二类相似,但这个监测点与其他监测点的不同之处在于其折线图在 3月份有明显的上扬.各监测点在 3月份 PM10和NO2质量浓度出现了突然增大现象,但市监测站却是两项指标同时增大.出现这种情况可能是该区域内的企业在新年复工后排放量突然增大,再加上空气干燥风沙大,导致这两项监测指标的明显升高.处于郊区农田的供水公司监测点全年的空气质量总体上比其它监测点好.各监测点的主成分综合得分折线图相互交错,这说明了郑州市仍存在生活区与工业区混杂,分区不明确的问题.3.2 监测指标关联性分析先对 5项大气环境质量指标数据先标准化,然后进行系统聚类分析 (Hierarchical Cluster Analysis),聚类结果见图 2.图2 聚类结果树状图Fig.2 Tree diagram图 2表现出聚类的具体过程,选取相对距离 10将变量划分为 3类:①二氧化氮,二氧化硫,降尘;②硫酸盐化速率;③可吸入颗粒物.表明各变量之间的欧式距离存在较为明显的差异,其中距离最小的 4组是二氧化氮与降尘,降尘与二氧化硫,二氧化氮与二氧化硫,硫酸盐化速率与二氧化硫.而可吸入颗粒物与其他 4个变量之间的距离均比较大.近年来,郑州市一直处于工业发展的加速期,能源结构仍以煤炭和化石燃料为主,但工业经济增长依然建立在能源资源消耗增长的基础上,再加上近年来市区机动车保有量的快速增长,所以大气污染物主要来自煤炭和化石燃料的燃烧.燃料燃烧过程中产生的气态 SO2,NO2在大气中的浓度变化表现出较强的关联性,同时在燃烧过程中产生的粗大颗粒物与空气中的灰尘以降尘的形式沉降在地表,于是这 3类污染物的在聚类时首先聚为 1类.PM10的浓度虽然与当地的污染源也有很大的关系,但其受气象条件、地理因素的影响更为强烈,近年来PM10作为郑州市影响空气质量的首要污染物,直接影响 API指数的高低,所以这里将其聚为 1类.硫酸盐化速率是大气中 SO2,H2 S,H2 SO4等含硫污染物经过一系列氧化反应的速率,即含硫二次污染物形成的速率[22],它与光照、温度等有密切关系,同时由于该项指标在 7月份出现异常波动,故将其聚为 1类.3.3 大气环境质量预测利用郑州市 2000—2008年大气污染物 SO2,NO2和 PM10的年均浓度建立预测模型,根据原始资料构建数据序列X(0)(t)(t=1,2,…,n),利用DPS数据处理系统建立GM(1,1)模型对这 3个指标进行灰色预测[23],得到近 5年郑州市大气污染物浓度变化.3.3.1 大气 SO2质量浓度预测根据SO2年均质量浓度资料得出最终预测模型:参数a=0.207 674,b=0.002 067;预测公式 x(1)(t+1)=-0.009 050e-0.207674t+0.009 953.经检验模型:C=0.054 2,P=1.000,精度符合要求,所以该模型预测结果是可信的.根据模型计算未来 5年内 SO2的变化曲线如图 3所示。

(新)环境空气硫酸盐化速率的测定

• 在每批样品测定的同时，取同一批制备和保存的未采样的二氧化铅瓷管，按上述相同操作步骤作试剂空白测定。
7 结果计算
式中： • Ws——样品管测得BaSO4的重量(mg)； • Wo--空白管测得BaSO4的重量(mg)； • S——采样管上PbO2涂层面积(cm2)； • n——采样天数，准确至0.1d； • so3/Baso4 表示 SO3与BaSO4分子量之比值(0.343)。
• 3.6 甲基橙指示剂：称量0.1g甲基橙，加水溶解并稀释至100mL。 • 3.7 10g/L硝酸银溶液：贮于棕色滴瓶中。 • 3.8 湿球纱布。 • 3.9 二氧化铅瓷管：应在采样前二天制备好（用过的瓷管要放入2mol/L盐酸溶液中浸泡、洗净、烘干后，再用）。
• 3.9.1 将100×100mm湿球纱布整齐地缠在素烧陶瓷管上，用毛笔均匀地刷上一层黄蓍胶乙醇溶液（约4mL），自然晾干。 • 3.9.2 称量4g二氧化铅置于小研钵中，加入 4mL黄蓍胶乙醇溶液。研细并调成均匀糊状物。然后用毛笔将糊状物涂到瓷管的纱布上，涂布面积约为100cm2。注意涂层的厚薄均匀及边沿的整齐。 • 3.9.3 于室温下晾干，再移入干燥器中（避免日光直射），放置至少36h后才能使用。外观二氧化铅涂层不应有龟裂或剥落现象
• 8.4 本方法对硫化物测得的是一个相对暴露指数，而不是一个绝对数量或浓度。曾有人作过几项工作，试图找出硫酸盐化速率与二氧化硫浓度的相关关系，但始终未找出二者之间合理的相关系数。因此，不提倡由硫酸盐化速率数据来计算二氧化硫的平均浓度。
9 参考文献
• 9.1 崔九思，王钦源，王汉平主编，大气污染监测方法（第二版），pp.956~961，化学工业出版社，北京，1997

大气中硫酸盐气溶胶的浓度与变化趋势

大气中硫酸盐气溶胶的浓度与变化趋势近年来，随着工业化的快速发展，大气污染问题引起了人们普遍的关注。

其中，硫酸盐气溶胶是造成大气污染的主要因素之一。

本文将探讨大气中硫酸盐气溶胶的浓度与变化趋势。

首先，硫酸盐气溶胶的形成主要来源于燃煤和工业排放。

燃烧化石燃料会产生硫氧化物，其中的二氧化硫（SO2）是主要成分。

当SO2排放到大气中时，与氧气发生反应形成硫三氧化物（SO3），进而和水蒸气反应生成硫酸（H2SO4），最终形成硫酸盐气溶胶。

工业排放中的硫氧化物同样也会经过类似的反应过程形成硫酸盐气溶胶。

其次，大气中硫酸盐气溶胶的浓度受到多种因素的影响。

首先是气象条件的影响。

湿度高的环境下，硫酸盐气溶胶的生成速率较快，浓度较高。

而在干燥的环境中，硫酸盐气溶胶的生成速率相对较低，浓度也相应下降。

其次是排放源的影响。

发电厂、钢铁厂等大型工业企业的排放会加剧大气中硫酸盐气溶胶的浓度。

此外，交通尾气中也含有硫氧化物，进一步增加了硫酸盐气溶胶的浓度。

再次是地理位置的影响。

城市及其周边地区由于人口众多和工业活动的集中，硫酸盐气溶胶的浓度相对较高。

而远离城市的郊区或乡村地区，由于污染源较少，硫酸盐气溶胶的浓度较低。

然而，近些年来，尽管大气污染防治工作得到了加强，但大气中硫酸盐气溶胶的浓度仍呈现一定的变化趋势。

一方面，随着环境保护政策的实施和环境意识的提升，工业污染减排得到了一定程度的改善，硫酸盐气溶胶的浓度逐渐降低。

另一方面，随着汽车数量的增加和城市化进程的推进，交通尾气排放的硫氧化物等污染物增加，导致硫酸盐气溶胶的浓度上升。

因此，在城市地区，硫酸盐气溶胶的浓度呈现出相对较高的水平。

对于大气中硫酸盐气溶胶浓度的变化趋势，应该采取相应的措施来减少其对环境的不良影响。

首先，应加强工业污染的控制，引导企业采取清洁生产技术，减少硫氧化物的排放。

其次，应加强交通尾气的治理，推广清洁能源汽车，并提供完善的公共交通系统，减少机动车的数量。

大气中硫酸盐化速率实验测定方法的比对研究

大气中硫酸盐化速率实验测定方法的比对研究作者：朱元彤袁挺侠,刘航朱健范金楼李玄来源：《环境与发展》2020年第07期摘要：硫酸盐化速率作为常规例行监测项目，直接反映了城市环境空气含硫的污染状况。

但其分析方法目前没有A类方法，所以出现各监测单位分析方法不统一现象，现将碱片-重量法和碱片-铬酸钡分光光度法进行实验室分析比对，方便实验人员的选择和实际应用。

关键词：硫酸盐化速率;重量法;分光光度法;比对Abstract：As a routine monitoring item， the sulfation rate directly reflects the sulfur pollution status of urban ambient air.However，there is no class a method in the analysis method，so the analysis methods of various monitoring units are not uniform.Now， we compare the Alkali tablet-gravimetric method and the Alkali tablet-barium chromate Spectrophotometer in the laboratory，to facilitate the selection of experimental personnel and practical application.Key word：Sulfation rate;Gravimetric method;Spectrophotometer;Comparison由于工业和家庭排放物中的一些含硫污染物，如SO2、H2S、H2SO4等，经过一系列氧化演变过程，最终形成危害更大的硫酸雾和硫酸盐雾。

大气中硫化物这种演变过程称为硫酸盐化速率。

硫酸盐化速率标准

硫酸盐化速率标准硫酸盐化速率。

硫酸盐化是一种重要的化学反应，指的是硫酸与碱性金属盐或铵盐反应生成硫酸盐和水的过程。

硫酸盐化速率是指硫酸与盐类反应的速度，它受到多种因素的影响。

本文将从温度、浓度、催化剂等方面探讨硫酸盐化速率的影响因素。

首先，温度是影响硫酸盐化速率的重要因素之一。

一般来说，温度越高，化学反应速率越快。

这是因为在较高的温度下，分子的平均动能增加，分子之间的碰撞频率和能量也增加，从而促进了反应的进行。

因此，硫酸盐化反应在较高温度下会更加迅速。

其次，浓度也会对硫酸盐化速率产生影响。

浓度越高，反应速率越快。

因为在较高的浓度下，反应物分子之间的碰撞频率增加，从而加快了反应速率。

另外，浓度越高，反应物分子之间的有效碰撞概率也会增加，这同样有利于反应的进行。

此外，催化剂也是影响硫酸盐化速率的重要因素之一。

催化剂能够提高反应速率，同时不参与反应本身。

对于硫酸盐化反应来说，常见的催化剂包括酸或碱。

它们能够降低反应的活化能，从而加快反应速率。

因此，在实际的生产过程中，常常会添加适量的催化剂来提高硫酸盐化的速率。

总的来说，硫酸盐化速率受到温度、浓度、催化剂等多种因素的影响。

在实际应用中，我们可以通过控制这些因素来调节硫酸盐化速率，以满足不同的生产需求。

同时，对硫酸盐化速率的研究也有助于我们更好地理解化学反应的机理，为相关工业生产提供理论支持和技术指导。

总之，硫酸盐化速率是一个重要的化学反应速率，受到多种因素的影响。

通过对温度、浓度、催化剂等因素的控制，我们可以调节硫酸盐化速率，满足不同的生产需求。

同时，对硫酸盐化速率的研究也有助于我们更好地理解化学反应的机理，为相关工业生产提供理论支持和技术指导。

关于重量法测定硫酸盐化速率的不确定度的分析

关于重量法测定硫酸盐化速率的不确定度的分析摘要：现在我国各方面发展都在不断的进步，在污染方面的控制越来越受到人们的关注，希望通过这次的实验，我们可以把握重量法测定硫酸盐化速率的不确定度。

我们把玻璃纤维滤膜在碳酸钾溶液里面浸泡过了以后，再拿到空气当中放置一段时间，让它和空气中的亚硫酸酐和硫酸雾以及硫化氢等之间发生反应，然后就会生成硫酸盐。

然后进行测定产生反应之后的硫酸盐的含量是多少。

然后测算硫酸盐化的速度和变化率。

重量法测定硫酸盐化速率的不确定度的测算来源主要的方法包括：电子天平称量和样品重复性分析等。

评定结果为硫酸盐化速率的不确定度，，mg /（100cm2 碱片·d），k = 2。

关键词：硫酸盐化；不确定度；大气中的含硫污染物如：亚硫酸酐和硫化氢以及硫酸等等这些。

等待一段时间，让他能够充分氧化演变，然后产生对我们伤害更大的硫酸雾、硫酸盐雾，亚硫酸酐和硫化氢在温度有所上升以及天上下雨的情况下，生成硫酸盐的速率会加快。

现在环境监测的过程当中，可以直观的、准确的反映大气中硫酸盐浓度的指标就是硫酸盐化的速率。

硫酸盐化速率，能够相对比较客观地反映大气环境中，亚硫酸酐还有其他含硫化合物的污染状况，还能够准确的反映区域内的整体污染水平，是我国现在，在衡量大气环境质量综合状况中的重要指标之一。

测量不确定度，是我们判断测量结果的重要的依据、测量不确定度在我们日常检测工作中的使用情况，测量不确定度描述测量结果的方法可以准确的衡量实验室科学管理以及检测技能的水平，因此，我们进行测量不确定度在检测、校准实验室中已得到越拉越多的广泛的重视、应用。

我们能够依据，碱片-重量法《空气和废气监测分析方法》（第四版），能够测定大气中的硫酸盐化速率，这种方法不需要采样动力，相比较其他的方法比较简单易行，由于采样所花费的时间要用很长一段时间，测定的结果可以比较好地反映空气之中。

一、方法原理及操作流程（一）原理以及仪器和药品。

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北方环境
第２５卷
第６期
２０１３年６月
天水市二氧化硫浓度与硫酸盐化速率的相关性分析
杨璐
（天水市环境监测站，甘肃７４１０００）
摘要：
以２００１— ２０１０年十年间天水市城区二氧化硫浓度与硫酸盐化速率的监城市品位，努力把天水建设成为功能完备、布
局合理、特色鲜明、内涵丰富、生态旅游宜居城市，而大气环境保护直接关系到上述目标的实现。碱片法测定硫酸盐化速率，不需要采样动力，简单易行。由
天水市位于甘肃省东南部，横跨黄河、长江两大流域，现辖两区五县。天水是国家历史文化名城，陇
东南经济文化中心和交通枢纽，具有交通区位、制造
于采样时间长，测定结果能较好地反映空气中含硫污染物（主要是二氧化硫）的污染状况和污染趋势…。本文对天水市城区２００１ —２０１０年１０年的监测数据进
［０］，０，）氧化或在ＴＳＰ表面发生催化氧化转化为Ｓ０，，再与大气中的水汽ＨＯ（ｇ）结合生成ＨＳ０，当大气中同时存在ＮＨ４、Ｎａ等盐类离子时，很快就会
与ＨＳ０结合转化为硫酸盐＿２』。在上述反应中，大气中ＳＯ，向Ｓ０的转化是硫酸盐形成的关键。硫酸盐化
ｔｉｏｎｓｕｌｆａｔｉｏｎｒａｔｅｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ．
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ａｔｍｏｓｐｈｅｒｉｃ；ｓｕｌｆｕｒｄｉｏｘｉｄｅ；ｓｕｌｆａｔｉｏｎｒａｔｅ；ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ
行了统计分析，从不同时段对城区二氧化硫与硫酸盐化速率的浓度水平和变化规律进行了研究，分析和探讨了二氧化硫浓度与硫酸盐化速率相关性。
１大气硫酸盐化速率的形成及监测方法
１．１大气硫酸盐化速率的形成
ＹａｎｇＬｕ
（Ｔｉａｎｓｈｕｉｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｓｔａｔｉｏｎ，Ｇａｍｕ７４１０００）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＴｈｅｒａｔｅｏｆＴｉａｎｓｈｕｉＣｉｔｙｉｎｔｅｎｙｅａｒｓｆｒｏｍ２００１ｔｏ２０１０，ｔｈｅｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎｏｆｓｕｌｆｕｒｄｉｏｘｉｄｅａｎｄｓｕｌｆａｔｅｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｄａｔａ
加工、特色农业、自然生态、文化旅游和人力资源等优
势。天水市是以煤炭和液化天然气为主要能源消耗的城市，电力、煤炭、石油、燃气均需调入平衡，属于能源消耗型城市。２０１１年是“ 十二五 ” 的开局之年，天水
化硫与硫酸盐化速率的浓度水平和变化规律进行了研究，分析和探讨了二氧化硫浓度与硫酸盐化速率相关
性。
关键词：大气；二氧化硫；硫酸盐化速率；相关性中图分类号：Ｘ５１３文献标识码：Ａ文章编号１００７— ０３７０（２０１３）０６— ００３４— ０５
ＣｏｒｒｅｌａｔｉｏｎａｎａｌｙｓｉｓｏｆＴｉａｎｓｈｕｉｓｕｌｆｕｒｄｉｏｘｉｄｅｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎａｎｄｓｕｌｆａｔｉｏｎｒａｔｅ
市城市建设也孕育了新的战略构想，那就是：以新型
城市化为主题，以转型升级为主线，切实转变城市发
Ｓ０：在大气中发生光化学氧化，被强氧化剂（如
展模式，完善城市功能，强化城市管理，打造城市特
ｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｕｒｂａｎｒａｔｅｏｆｓｕｌｆｕｒｄｉｏｘｉｄｅａｎｄｓｕｌｆａｔｅｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎｌｅｖｅｌａｎｄｖａｒｉａｔｉｏｎａｎａｌｙｓｉｓａｎｄｔｏｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｅｔｈｅｓｕｌｆｕｒｄｉｏｘｉｄｅｃｏｎｅｅｎｔｒａ —