WPSTM-TEOMTM-MOUDITM的对比及大气气溶胶密度研究

通过对2005年夏季上海、北京地区大气气溶胶观测中3种不同原理气溶胶分析及采样仪的对比,考察了颗粒物个数浓度粒径分布仪（WPS^TM）、锥形元件振荡微量天平（TEOM^TMTM）在运行中所得数据的可比性.其中TEOM^TM测量PM_2.5质量浓度与WPS^TM计算PM_2.5质量浓度数据的相关系数分别为0.77和0.79,并发现在粗粒子颗粒物比例较高的时段二者相关性分别提高为0.91和0.84.MOUDI^TM分级质量浓度与WPS^TM计算分级质量浓度数据对比显示,除最小粒径分级外其他分级均有较好相关性（R分布在0.76～0.92）.应用2组不同对比数据推测了上海和北京观测点PM_2.5颗粒物密度,研究发现上海采样点颗粒物密度约为1.70 g·cm^-3,而北京采样点颗粒物密度约为1.50 g·cm^-3.     

北京地区夏冬季气溶胶不同参数的相关性分析

通过对北京市夏冬季不同尺寸大气气溶胶粒子数密度与颗粒物质量浓度及大气能见度的相关性分析,给出了利用粒子数密度计算颗粒物(PM₁₀,PM2.5和PM1.0)质量浓度和大气能见度的经验计算公式。      

北京雾霾天气生物气溶胶浓度和粒径特征

近年来北京雾霾天气频发,空气颗粒物聚集是导致雾霾天气发生的主要原因之一.作为一种重要的空气颗粒物,生物气溶胶对人体健康存在危害.本研究调查了雾霾天气时,生物气溶胶浓度和粒径分布规律;对其同空气质量指数PM2.5(AQI),环境温度和湿度间的Spearman’s相关性进行了研究;分析了冬夏两季重度雾霾天气时,生物气溶胶粒径分布规律.结果表明,生物气溶胶浓度与PM2.5(AQI)呈负相关,与环境温度呈正相关.环境湿度与细菌气溶胶浓度呈负相关而与真菌气溶胶浓度呈正相关.在冬季,最大浓度细菌和真菌气溶胶分别在4.5~7.0μm和2.1~3.3μm粒径范围内检测到,而夏季最高浓度细菌和真菌气溶胶均分布在3.3~4.5μm范围内.本研究结果将为不同雾霾天气下,评价生物气溶胶对人类健康造成的危害提供基础数据.     

亚青会期间南京地区气溶胶浓度变化及其与能见度的关系

为保障2014年青奥会空气质量和制定控制措施提供科学支持,利用2013年8月南京市气溶胶的观测资料,结合气象要素,分析了南京地区气溶胶浓度变化特征,并深入研究了气溶胶质量浓度与相对湿度对能见度的影响.结果表明,观测期间PM10和PM2.5质量浓度平均值分别为67.44μg·m-3和31.92μg·m-3,0.1~10μm粒径范围内的气溶胶粒子数浓度和体积浓度的平均值分别为2466.25 cm-3和19.89μm3·cm-3;对数正态分布(log-normal)拟合平均谱分布得到两个模态的中值粒径分别为0.19μm和1.12μm;局地源强是影响南京气溶胶浓度的重要因子;PM10和PM2.5质量浓度日变化略有差异,PM10浓度日变化主要受交通和边界层活动影响,PM2.5浓度日变化则主要受交通排放和光化学反应生成的二次污染物的影响;对能见度的统计分析表明,能见度随PM2.5浓度和相对湿度的增加而降低,当相对湿度小于70%时,PM2.5浓度对能见度的影响较大,当相对湿度大于70%时,相对湿度对能见度的影响较大.     

基于卫星遥感资料监测地面细颗粒物的敏感性分析

分析了垂直分布、粒径分布和吸湿增长3个影响因子及其组合对基于卫星遥感资料监测地面细颗粒物(PM2.5)的敏感性.以广州地区为例,使用影响因子及其组合对2010年全年、干季和湿季的MODIS气溶胶光学厚度(AOD)资料进行订正,与时空匹配的地基实测PM2.5质量浓度数据对比和分析.研究表明,两者的直接相关性很低,全年相关系数(R)仅有0.147.经单个因子订正后,效果提升有限.其中,粒径因子的敏感性最高,垂直因子次之.组合因子中,垂直及粒径订正的效果最好,敏感性最高,全年R达0.526.垂直及粒径因子再加上湿度因子后,全年R降为0.498.垂直及湿度订正的敏感性最低,全年R仅为0.145.总体而言,垂直及粒径订正因子敏感性最高,效果最佳.粒径因子加入后订正效果提升显著,而经验吸湿增长因子的时空代表性比较单一.     

梅雨期大学宿舍室内生物气溶胶浓度及粒径分布

大学宿舍室内生物气溶胶可通过空气传播,可能会危害学生身体健康.本研究调查了梅雨期大学宿舍室内生物气溶胶浓度和粒径分布特点,对其同空气颗粒物浓度、环境温度和湿度的Spearman相关性进行了研究,分析了学生活动对宿舍室内气溶胶的影响.结果表明,学生宿舍室内的细菌和真菌气溶胶平均浓度分别为(2 133±1 617)CFU·m~(-3)和(3 111±2 202)CFU·m~(-3),真菌气溶胶的浓度明显高于细菌.学生宿舍室内的PM1、PM_(2.5)、PM10与细菌气溶胶浓度呈负相关,与真菌气溶胶浓度呈显著负相关;PM_(2.5)与可吸入细菌气溶胶呈正相关,PM_(10)与可吸入真菌气溶胶呈正相关;环境温度与细菌和真菌气溶胶浓度呈正相关,环境相对湿度与细菌和真菌气溶胶浓度呈负相关.在下午,宿舍室内真菌气溶胶浓度显著增加,上午和下午生物气溶胶的粒径分布有差异.本研究结果将为评价高校学生宿舍室内空气质量提供基础数据.     

模拟烹饪油烟的粒径分布与扩散

烹饪油烟颗粒物粒径分布与扩散特性研究有助于解析其对室内空气质量和居民健康的影响,采用电子低压撞击器(ELPI)实时监测了油烟机开启和关闭状态下,模拟烹饪油烟发生处和3 m外位置处,0.03~10μm范围内油烟颗粒数浓度和质量浓度随粒径分布.油烟颗粒主要以655 nm以下的细颗粒为主.油烟机能够显著降低室内油烟浓度,开启油烟机后,油烟发生处颗粒数浓度从2.8×106个·cm-3降低到2.3×105个·cm-3,PM2.5(空气动力学直径≤2.5μm的颗粒)质量浓度从85.9 mg·m-3降低到6.2 mg·m-3.油烟机对PM10的净化效率高于PM2.5.油烟迅速从发生处扩散到3 m外,无通风状态下,总颗粒数浓度衰减达65%,PM2.5质量浓度衰减达75%.计算流体动力学(CFD)模拟了油烟机对油烟PM2.5质量浓度场扩散分布影响.红外摄像仪监测了油烟温度场分布扩散,以扇形向外扩散,伴随着油烟温度梯度降低.     

沈阳一次雾霾天气颗粒物浓度及光学特征变化

利用2011年10月17～22日连续在线观测沈阳地区大气能见度、颗粒物质量浓度ρ(PM10)、ρ(PM2.5)、ρ(PM1.0)、以及通过太阳光度计测量数据反演得到的气溶胶光学厚度、Angstrom波长指数、气溶胶粒子谱分布数据,结合相对湿度、风速、温度等气象资料,分析了2011 年秋季沈阳一次雾霾天气过程中能见度与颗粒物质量浓度及气溶胶光学特征变化.结果表明:相对温度偏高、小风天气以及颗粒物质量浓度累积是造成沈阳能见度下降、引发雾霾天气的主要因素;雾霾期间细粒子所占比例较高,ρ(PM10)、ρ(PM2.5)、ρ(PM1.0)平均值分别为138.8、103.3、94.9μg/m3,比雾霾过程前均增加约2倍左右,PM2.5/PM10和PM1.0/PM10分别为74.7%和68.6%;当RH0.90),RH >80%时, 能见度与颗粒物浓度间的相关性减弱;雾霾期间气溶胶光学厚度明显增加,雾霾前气溶胶光学厚度和Angstrom波长指数平均值分别为0.82和0.94,雾霾期间气溶胶光学厚度和Angstrom波长指数平均值分别为1.42和1.25;雾霾天气过程中,细模态粒子的峰值浓度约是雾霾前细粒子浓度的2倍,说明沈阳地区大气污染物以细粒子为主,进而影响气溶胶光学特征发生变化.     

北京市近地层颗粒物浓度与气溶胶光学厚度相关性分析研究

利用2009年北京市大气颗粒物质量浓度和气溶胶光学特性的同步观测研究发现,北京市城区颗粒物污染严重.PM2.5、PM10年平均浓度分别为(65±14)、(117±31)μg·m-3,均超出国家2016年拟执行环境空气质量二级标准,PM2.5、PM10日均值超标率分别为35%、26%.细粒子PM2.5污染与可吸入颗粒物PM10污染呈显著性相关,相关系数R约为0.90(P<0.001),二者相关性伴随PM2.5在PM10中所占比重自春季到冬季逐渐增大而增强,年均PM2.5占PM10比重为61%.气溶胶光学厚度AOD(500 nm)与气溶胶波长指数(α)年均值分别为(0.55±0.10)、(1.12±0.08).PM2.5、PM10与AOD间全年及各季节均呈显著线性相关,相关系数R≥0.50;但其相关系数与相关函数存在着显著的季节差异,夏秋季节相关性显著高于春冬季节,且全年相关会掩盖较大的季节性系统差异.对PM2.5、PM10数据进行湿度订正,对AOD进行混合层高度订正,PM2.5、PM10与AOD之间的相关性得到一定提升,且更适合指数相关.     

中国中东部高山和城市夏季大气气溶胶浓度及粒径分布

为了更好了解中国中东部地区高山及城市大气气溶胶变化特征与规律,于2009年夏季在华山、泰山、上海开展了大气气溶胶浓度与粒径分布观测实验。结果表明：高山点气溶胶浓度水平明显低于城市点,并且影响因素不相同。华山和泰山TSP浓度分别为(52±21)μg·m?3、(80±42)μg·m?3,PM10浓度为(43±18)μg·m...