南京北郊大气气溶胶的吸湿性观测研究

大气气溶胶的吸湿性不仅影响气溶胶的光学特性进而影响大气能见度,并且影响气溶胶的直接和间接气候效应.本文利用加湿串联差分迁移分析仪H-TDMA,于2012年5~7月在南京地区,对40~200nm大气气溶胶粒子在不同相对湿度下的吸湿增长因子进行了观测研究.统计结果表明:在90%相对湿度下,颗粒物的吸湿增长因子GF多为双峰分布,分为GF1.15的强吸湿组分.弱吸湿组分的吸湿增长因子(GFLH)在1.10~1.14之间;对应的强吸湿组分增长因子(GFMH )范围在1.47~1.58之间变化.相同粒径下的离散程度(σ)强吸湿组大于弱吸湿组,说明强吸湿组的粒子化学成分更复杂,异质性更强.相对湿度的变化对粒子吸湿增长的影响与粒子大小及化学组分有关,爱根核模态和积聚模态粒子在相同的相对湿度下潮解点不同,硝酸铵和硫酸铵是颗粒物中的主要吸湿成分.对不同天气条件下的气溶胶吸湿性分析,发现污染期间的吸湿增长因子(GF)和强吸湿组的数目比例(NFMH)都高于清洁期间,这与当时的气象条件以及粒子的内外部混合状态相关.观测还发现气溶胶粒子的吸湿性有明显的日变化特征,白天光照所引发的光化学反应以及混合层演变而造成粒子的吸湿性较强.机动车尾气排放的黑碳等不吸湿或弱吸湿颗粒物也会因为影响颗粒物的化学成分并进而对气溶胶吸湿性产生影响.     

南京夏季气溶胶吸湿增长因子和云凝结核的观测研究

为了更加全面地研究长三角地区气溶胶的理化特性,尤其是吸湿和活化特性,于2013年8月在南京市区对气溶胶的吸湿增长因子(GF)和云凝结核(CCN)展开相关观测研究.使用串联电迁移率颗粒物吸湿粒径分析仪(H-TDMA)观测32~350nm气溶胶在相对湿度为90%条件下的吸湿性参数,使用云凝结核计数器(CCNC)观测过饱和度在0.2%~0.8%的CCN数浓度.结果表明,不同气溶胶粒子的吸湿增长行为均表现出较为明显的双峰分布,即一个强吸湿模态和一个弱吸湿模态,且吸湿性在不同粒径(爱根核模态和积聚模态)上存在较为明显的不同,不溶性物质和二次气溶胶所占比重较大,并且在稳定的天气条件下,气溶胶的混合状态表现为由外混向内混发展的过程.观测期间该区域CCN的平均数浓度为13776(0.6%)cm-3,比沿海区、山区、干旱地区及清洁城市地区要高很多.其日变化表现为中午时刻出现峰值,影响因素主要与光化学反应有关.同时25日出现的轻雾过程对CCN有较为明显的清除作用.通过吸湿性参数计算得到的CCN数浓度和实际观测得到的CCN数浓度进行了闭合实验,结果显示出较好的相关性,表明将未饱和条件下观测得到的吸湿性参数带入到K?hler方程中,即可预测过饱和条件下气溶胶的活化能力.     

霾天气下城市气溶胶吸湿性的观测

气溶胶吸湿性对大气能见度有重要影响,是形成霾污染的主要因素之一.利用南京信息工程大学观测获得的2014年4月17日至5月21日气溶胶吸湿增长因子(GF)、OC/EC以及水溶性无机离子资料,对南京霾日气溶胶吸湿性及主要化学组分进行分析.结果表明,随着粒径的增加,平均吸湿增长因子(GF_(mean))数值变化较小,吸湿性标准差(σ)逐渐增大,化学组分的外混合程度逐渐增强;白天气溶胶粒子的吸湿性强于夜间,但是外混合程度弱于夜晚;非霾日气溶胶吸湿性强,外混合程度高,霾日正好与之相反,且随着霾等级的增加,吸湿性和外混合程度都进一步减小;非霾日气溶胶主要水溶性无机离子为NH_4~+、NO_3~-和SO_4~(2-),而霾日OC/EC的含量占比较高;含量相对丰富的OC/EC是造成低湿背景霾天气下小尺度气溶胶吸湿性变弱的主要原因,霾日所处环境相对湿度的高低也是影响气溶胶吸湿能力的重要因素;整个观测期间,南京市气溶胶化学组分中(NH_4)_2SO_4和OC等不可溶物质含量最多,NH_4NO_3含量次之;利用化学组分计算得到的平均吸湿性参数κ_(chem)和利用H-TDMA仪器实际观测计算得出的κ_(mean)存在较好的一致性,两者的相关性在霾天气下进一步增强,因此可以利用气溶胶主要化学组分来预报气溶胶吸湿性.     

长三角地区气溶胶光学性质与新粒子生成观测

2019年5月27日～6月27日对江苏省常州市的气溶胶光学性质参数、颗粒物数浓度和PM_(2.5)组分进行观测,联用扫描电迁移率粒径谱仪(SMPS)、黑碳仪(AE33)、腔衰减相移式单次反照率监测仪(CAPS)、在线离子色谱分析仪(MARGA)和RT-4型有机碳/元素碳(OC/EC)分析仪分析:①新粒子生成期间化学组分与光学参数的变化;②IMPROVE、 MIE理论重建消光系数与实测值的闭合性对比.观测期间共有两次明显的新粒子生成事件,粒子粒径从4 nm持续增长到64 nm,在新粒子生成初期硫酸盐贡献较大,生成过程中实测平均消光系数为95.40 Mm~(-1),IMPROVE模型重建平均消光系数为140.20 Mm~(-1),MIE理论模型计算平均消光系数为93.54 Mm~(-1),低于我国城市气溶胶消光系数均值300 Mm~(-1).本次观测采用多仪器联用的方式从颗粒物数浓度粒径谱、化学组分谱等不同的方面更好地对气溶胶理化性质进行表征.     

基于Revised IMPROVE方法和MIE方法计算北京地区气溶胶消光系数的对比分析

目的对比分析IMPROVE方程的改进算法(Revised IMPROVE)和MIE方法在北京地区计算消光系数的适用性。方法基于2012年6月3日至6月30日北京地区大气颗粒物成分的浓度观测数据,分别采用Revised IMPROVE和MIE方法计算颗粒物的消光系数,其中MIE方法的粒径分布采用总量双峰分布体积谱和化学组分体积谱两种方案进行循环试验获取最优拟合结果,使用散射积分浊度计和黑碳仪的实测数据对计算结果进行对比分析。结果 RevisedIMPROVE方程、总量双峰体积谱MIE方法和化学组分体积谱MIE方法都能较好地计算出了大气颗粒物消光系数,与观测结果回归方程的相关系数R分别达到0.952、0.9686和0.9734。体积谱分布参数的循环试验方法还同时可以获得气溶胶的体积谱分布参数,总量双峰体积谱和化学组分体积谱MIE方法得到的细颗粒和粗颗粒几何平均粒径分别为0.74、7.5μm和0.48、6.0μm。结论采用化学组分体积谱MIE方法计算的消光系数与观测结果最为接近,Revised IMPROVE方程也有较好的准确性,采用化学组分体积谱MIE方法得到的颗粒物体积谱峰值与实际观测结果也较为一致。     

广州市大气气溶胶散射吸湿增长因子的观测研究

利用环境湿度的日变化,对广州市大气气溶胶散射吸湿增长因子进行了观测研究.基于反向轨迹模型HYSPLIT,将2006年7月到达广州市区的气溶胶分为海洋型、海洋/城市混合型、城市型3个类型.整个观测期间,海洋型、海洋/城市混合型、城市型气溶胶的散射吸湿增长因子f(RH=80%)的平均值分别为2.68±0.59、2.29±0.28、2.04±0.28.经验公式f(RH)=1+a(RH/100)b能够较好地拟合3种类型的气溶胶散射吸湿增长因子,海洋型、海洋城市混合型、城市型气溶胶的散射吸湿增长因子的拟合经验参数a分别为4.92、3.26、2.06,经验参数b分别为5.04、3.85、3.60.     

冬季南京城市大气气溶胶吸湿性观测研究

气溶胶吸湿性不仅影响颗粒物非均相化学反应过程和大气能见度,且对云凝结核形成起决定性作用.本研究运用加湿串联拆分迁移分析仪(H-TDMA)对冬季南京城市大气气溶胶吸湿性进行外场观测研究.结果表明:吸湿增长因子概率分布函数(GF-PDF)呈双峰分布,峰值分别为1.000±0.010(弱吸湿峰)和1.400±0.035(强吸湿峰);在85%相对湿度条件下,不同粒径段(40、80、110、150、200 nm)弱吸湿组粒子数目占比(NFLH)随粒径的增大从40%降低至20%,而强吸湿组粒子数目占比(NFMH)却从60%增加到80%.弱吸湿组GF-PDF离散程度(σLH)在0.04~0.05之间,而强吸湿组GF-PDF离散程度(σMH)0.1,说明强吸湿组粒子化学成分较复杂,外混合程度较高.对比各粒径段气溶胶吸湿性日变化规律发现,平均吸湿增长因子(GFmean)和NFMH均呈双峰特征,峰值分别出现在7:00和17:00左右.受夜晚边界层降低、强吸湿性组分非均相转化生成等影响,GFmean和NFMH夜间数值整体大于白天;受降水等气象条件影响,污染时段所有粒径段气溶胶的GFmean和NFMH均高于清洁时段.     

夏季高湿度条件下北京市气溶胶颗粒物粒谱特征研究

2007年8月,利用粒谱分析仪(APS)、振荡天平颗粒物分析仪(TEOM)和碳黑分析仪(BC)观测北京市大气气溶胶可吸入颗粒物(PM10),研究高湿度气象条件对气溶胶颗粒物吸湿长大的影响.结果表明,PM10质量浓度与碳黑质量浓度在静稳天气状况下相关系数达0.82,而对于颗粒物数浓度与PM10质量浓度,静稳与非静稳天气状况下两者的相关性并不一致,颗粒物数浓度及1μm的细粒子在粒谱分布中所占的比重显著增加.气溶胶颗粒物粒谱变化结果说明,在高湿度条件下颗粒物粒径明显吸湿增长.     

黄山夏季气溶胶吸湿性及与化学组分闭合

大气气溶胶的吸湿性对其光学性质、云凝结核的活性以及人体健康都有重要影响.利用2014年7月在黄山光明顶观测获得的气溶胶的吸湿增长因子(GF)和多尺度气溶胶离子化学成分的观测数据,进行气溶胶吸湿性与化学组分的闭合研究.结果表明,黄山夏季气溶胶(在70~230 nm范围内)中硫酸铵、有机物(OC)、不可溶的物质含量最多,硝酸铵含量次之,硫酸氢铵含量最少,其中主要无机成分含量随着粒径的增加而逐渐增加;气溶胶在白天的吸湿性强于夜间,并且气溶胶粒子的吸湿性随粒径增加有逐渐增强的趋势;根据所有粒径的气溶胶粒子化学组分计算出的吸湿性参数κ值与κ观测值呈现大致相同的波动变化趋势,并且较接近观测值,决定系数r~2达到0.60.     

气溶胶散射吸湿增长因子的BP神经网络模型

气溶胶组分、结构以及形态的复杂性对高湿条件下气溶胶散射吸湿增长因子统计模型的适用性提出了挑战。基于成都市2017年10—12月浊度计和黑碳仪的逐时观测资料，结合同时次的环境气象监测数据，利用“光学综合法”计算气溶胶散射吸湿增长因子。以相对湿度(RH)、C_BC、C_BC/C₍PM_2.5)、C_PM1/C₍PM_2.5)以及C₍PM_2.5)/C₍PM₁₀)作为输入因子[C_BC、C_PM1、C₍PM_2.5)、C₍PM₁₀)分别为黑碳(BC)、PM₁、PM_2.5、PM₁₀的质量浓度],构建了气溶胶散射吸湿增长因子的BP神经网络...     

成都地区气溶胶散射吸湿增长因子双变量模型

基于成都市2017年10～12月逐时的“干”气溶胶散射系数和吸收系数观测数据,结合该时段同时次的能见度（V）、相对湿度（RH）以及二氧化氮（NO₂）监测资料,利用“光学综合法”计算气溶胶散射吸湿增长因子,并探究了气溶胶散射吸湿增长因子单变量f（RH）模型的适用性及其改进方案.结果表明：幂函数、二次多项式、幂指函数形式的f（RH）模型在低RH条件下（RH<85%）均能很好地模拟气溶胶散射吸湿增长因子随RH的变化特征,但在高RH条件下（RH>85%）的模拟值会出现较大的偏差.黑碳质量浓度（C_BC）是影响气溶胶散射吸湿增长因子的另一关键变量,二者之间满足非线性关系.以RH和C_BC为自变量构建了气溶胶散射吸湿增长因子双变量f（RH,C_BC）模型,模型计算值和实测值之间的决定系数R²为0.763,平均相对误差MRE为14.28%.双变量模型f（RH,C_BC）的应用显著改善了气溶胶散射消光系数的模拟效果.     

南京雾过程对大气气溶胶谱分布及化学组成的影响

为探究南京地区雾过程对气溶胶粒子化学组成和尺度分布的影响,在2017年冬季的雾观测中平行收集了3级分档雾水和分粒径气溶胶样品,并对雾微物理量与气溶胶谱分布、3级分档雾水与雾前、雾中、雾后分粒径气溶胶化学组成对比分析。结果表明,2017年冬季南京第1次雾过程的雾滴液态水含量随粒径分布为不对称“V”型,最低值位于7μm处,第2次雾过程的雾滴液态水含量随粒径分布为3峰型,峰值分别位于5,15,21.5μm处。在雾形成、发展阶段,粒径<0.33μm的气溶胶质量浓度降低,粒径0.38μm气溶胶质量浓度升高,雾成熟阶段,气溶胶粒子质量浓度在全粒径段均达到最低,粒径0.38μm的气溶胶质量浓度大幅降低,与雾前相比,雾后气溶胶质量浓度峰值向大粒径方向移动。雾前,气溶胶水溶性离子组分富集在粒径<0.43μm的小粒子中,随着雾过程进行,成核作用和吸湿增长使得水溶性离子向较大粒径段富集。雾中新生成的气溶胶随着雾滴的蒸发被释放,导致雾后NO₃^-、SO₄^2-和NH₄⁺浓度升高。较小粒径的气溶胶中和率更高,雾形成初期的新生雾滴酸性较强,随着雾过程的进行逐渐中和,雾水pH值逐渐升高。     

天津冬季相对湿度对气溶胶浓度谱分布和大气能见度的影响

于2013年1月连续在线观测天津城区气溶胶数浓度谱分布和大气能见度,并结合相关气象资料,探讨相对湿度(RH)对气溶胶浓度谱分布和大气能见度的影响.结果表明,观测期间发生了4次连续雾霾天气过程, 4次雾霾天气过程对应着气溶胶粒子数浓度的连续高值,低能见度天气系高浓度气溶胶粒子和高相对湿度协同所致;随着RH增大,PN1和PN2.5-10呈增长趋势, RH>90%后,PN1和PN2.5-10有所降低,PN1-2.5则持续增长,高RH对气粒转化和气溶胶粒子的碰并聚合作用明显;气溶胶吸湿增长因子计算表明,高RH下水汽对能见度影响很大,尤其是大雾天气下其影响甚至可能超过气溶胶粒子浓度对其的影响.     

北京地区大气消光特征及参数化研究

为了研究大气消光系数的特征及规律,从2013~2014年在北京地区对大气能见度、气溶胶质量浓度、气溶胶散射系数、黑碳质量浓度、反应性气体以及气象要素开展了系统加强观测,并对已发表的气溶胶光散射吸湿增长因子[f(RH)]拟合方案进行了对比,系统分析了大气消光特征和影响大气消光能力的关键因子,最终建立了大气消光系数参数化模型,探讨不同季节、不同污染条件下参数化方案的特征.结果表明,气溶胶散射作用占环境总消光作用的94%以上,在夏秋季,相对湿度可以使气溶胶的散射能力提升70%~80%.包含气溶胶质量浓度和相对湿度两个因子的参数化模型,可以较好地体现出气溶胶和相对湿度对大气消光系数的影响机制,以及消光能力的季节差异.     

北京地区基于化学组分的夏季气溶胶吸湿特性

利用吸湿增长光散射测量系统、黑碳仪和气相色谱质谱联用仪等仪器,于2019年7月15日~8月4日在北京地区开展了为期21d的大气气溶胶观测实验.观测期间北京市区于7月27日出现短暂的轻度污染,并在7月29日出现强降水天气.结果显示：北京市区夏季大气污染变化剧烈且短暂,大气气溶胶散射吸湿增长因子f（RH）呈现平滑连续的特点,并且降水会对f（RH）造成显著影响.7月27日PM_2.5的平均质量浓度为（92.54±47.05）μg/m³;,表现出较为剧烈的污染变化.7月28~30日平均散射吸湿增长因子f（80%±1%）分别为（1.50±0.35）,（1.43±0.36）和（1.48±0.25）,反映了降水对于大气气溶胶的湿清除作用.最后利用实验数据估算粒径吸湿增长因子gf（RH）,并建模研究f（RH）和gf（RH）的关系,模型精度R²最高可达0.698.     

深圳大气气溶胶中水溶性有机物粒径分布特征

建立了雾化器-气溶胶化学组分检测仪(ACSM)联用的分析方法,实现了对2013年春季深圳MOUDI多级采样膜(0.056~18μm)中WSOM与无机离子组分的同时测定.结果表明:所测得的水溶性颗粒物总质量浓度变化范围为(17.4±2.1)μg/m3,其中有机物和硫酸盐是最主要的两种化学组分;粗、细粒子中的WSOM主要以二次来源为主,且大部分粗粒子中的WSOM可能来源于非均相反应;不同粒径范围WSOM的氧化态(以O/C计)估计值在0.46~1.4范围内,平均为0.96,对应的有机物/有机碳比(OM/OC)估计值在1.8~2.9范围内,平均为2.4,粗粒子中WSOM的O/C比细粒子更高,暗示粗粒子中WSOM可能经历了更多的老化过程.     

大气气溶胶粒子数密度和质量浓度的测量

介绍了光学测量技术在环境监测中的应用,利用多元回归方法分析了大气气溶胶数密度和质量浓度的相关性。运用该技术和方法对北京地区2月份大气气溶胶不同粒径段的粒子数密度与质量浓度进行了测量和相关性分析,得出了利用粒子数密度谱获取颗粒物(PM10)质量浓度谱的经验公式,并对公式进行了实验验证,以期对北京市大气污染总量控制方案及对策提供科学依据。     

南京冬季大气气溶胶粒子谱分布及其对能见度的影响

2009年11～12月采用宽范围气溶胶粒径谱仪（WPS）、自动气象站和能见度仪等高分辨率仪器对南京北郊气溶胶粒子的谱分布特征与气象因子的关系及其对大气能见度的影响进行研究.结果表明,数浓度谱呈双峰分布,主峰集中在0.04～0.1μm;质量浓度谱的2个主峰位于0.5～0.7μm和2.7μm左右;表面积谱的2个主峰分别位于...     

秋季南通近海大气气溶胶水溶性离子粒径分布特征

2012年10~11月在南通近海设立观测点,利用Anderson分级采样器采集大气气溶胶样品,用离子色谱仪(Metrohm IC)分析其中10种水溶性离子组成.结果表明,南通秋季近海PM10和PM2.1中水溶性离子浓度分别为59.70,45.96mg/m3.PM2.1中主要离子质量浓度排列依次为SO42->NO3->NH4+>Ca2+. SO42-,NO3-和NH4+占PM10中离子浓度的80%以上,二次离子为近海区域气溶胶的主要成分.SO42,NH4+和NO3-均表现出单峰型分布,峰值区间均为0.43~1.1mm,Ca2+,Na+和Cl-表现为双峰型.Ca2+高浓度峰值出现4.7~5.8mm粒径段内;Na+和Cl-峰值出现在0.43~1.1mm和3.3~5.8mm内,但最大峰值浓度区间不一致.PM10中nss-SO42-/SO42-比值均高于90%,陆地源对近海硫酸盐的影响显著.nss-SO42-/NO3-的比值在<2.1μm的粒径段内均大于1,表明该区域固定源是大气细粒子中离子的重要贡献源,但移动源对粗粒子的影响值得重视.个例分析显示,稳定的天气系统,高污染排放内陆地区的污染物传输,是造成10月27日的严重污染过程的主要原因.