• 关键词：PM_2.5  冬春  源解析  主因子分析  新乡市

• 基金项目：河南师范大学博士科研启动课题项目（No.5101219170103）；河南师范大学青年科学基金资助项目（No.5101219279005，5101219279007）；国家自然科学基金（No.21607038，51604099，51508167）；中国博士后科学基金（No.2015M570629，2016T90668）

• 赵小宁
• 河南师范大学生命科学学院, 新乡 453007

• 席冬冬
• 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

• 席奔野
• 北京林业大学, 森林培育与保护教育部重点实验室, 北京 100083

• 雷豪杰
• 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

• 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

• 李云蓓
• 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

• 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

• 张鑫
• 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

• 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

• 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

• 王跃思
• 1. 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;2. 中国科学院大学, 北京 100049

• 摘要：于2015年12月—2016年1月（冬季，采暖季）和2016年3—4月（春季，非采暖季）在河南新乡采集了125个膜样本，用重量法分析了PM_2.5的质量浓度，电感耦合等离子体-质谱分析仪（ICP-MS）分析了20种常见的金属元素，离子色谱（IC）分析了颗粒物中NH₄⁺、K⁺、Mg²⁺、Ca²⁺、Cl^-、NO₃^-、SO₄^2- 7种水溶性离子，同时结合气象因子与主因子分析法（PCA）对PM_2.5进行追因溯源.结果表明：新乡市采暖季和非采暖季PM_2.5浓度均值分别为250.17和148.67 μg·m^-3，污染严重；主要金属元素均为Al、Ca、Zn、Fe、Pb，5种元素总共分别占20种金属元素总量的68%和51%；NH₄⁺、SO₄^2-和NO₃^-占比均超过水溶性盐离子总量的90%.气象条件与地形条件分别对采暖季和非采暖季的PM_2.5局地污染有重要影响；PCA结果发现，新乡市采暖季的PM_2.5有3个主要来源，分别为燃煤源（31.86%）、农业源/机动车尾气源（19.34%）和土壤/地面扬尘（22.69%）；而非采暖季的3个主要来源分别为机动车尾气源/地壳源（41.67%）、煤炭燃烧源/工业排放源（32.20%）及地面扬尘（12.18%）.可见煤炭燃烧、机动车尾气排放对新乡市冬、春季大气污染的贡献较大.

• Abstract：During the periods from December 2015 to January 2016 (i.e., heating period in winter, H) and from March 2016 to April 2016 (i.e., non-heating period in spring, NH), up to 125 PM_2.5 samples were collected in Xinxiang, Henan Province, central China. For these samples, their mass concentration were analyzed gravimetrically, and the twenty metals and water-soluble ions (including NH₄⁺, K⁺, Mg²⁺, Ca²⁺, Cl^-, NO₃^-, and SO₄^2-) were determined by Inductively Coupled Plasma-Mass Spectrometer (ICP-MS) and ion chromatography, respectively. Furthermore, meteorological factors in combination with principal component analysis (PCA) were used to analyze key affecting factors and source apportionments of PM_2.5. The results showed that air quality in Xinxiang was heavily polluted, with the mean mass concentration of 250.17 μg·m^-3 and 148.67 μg·m^-3 in H and NH, respectively. The dominant metal elements were recognized as Al, Ca, Zn, Fe and Pb, accounting for 68% and 51% of the 20-total metals in H and NH, respectively. With regard to water-soluble ions in both H and NH, more than 90% of total were composed of NH₄⁺, SO₄^2- and NO₃^-. Moreover, the PM_2.5 pollution in H and NH was ascribed to the meteorological conditions and geographical locations of Xinxiang, respectively. Based on the analysis results of PCA, coal combustion, agricultural source/vehicle exhaust and construction dust/soil dust are the main sources of PM_2.5 in H, which account to 31.86%, 19.34%, and 22.69%, respectively. While for NH, vehicle exhaust/road, coal combustion source/industrial emission, dust and soil dust contributed to 41.67%, 32.20% and 12.18%, respectively. Our results suggested that the main contributors to PM_2.5 pollution in Xinxiang were coal combustion and vehicle exhaust during the winter-spring period.

• Key words：PM_2.5  winter-spring  source identification  principal component analysis  Xinxiang

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