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PM2.5和O3浓度超标是我国大气污染的主要特征,研究两种典型污染时段的细颗粒化学组成、混合状态和来源对治理大气污染具有重要意义.2016年11月10—20日广东省鹤山市先后出现了PM2.5和O3超标的污染事件.污染期间,采用SPAMS(单颗粒气溶胶质谱仪)对细颗粒进行实时采样分析,共采集到有正负化学组成信息的颗粒422 944个,占总颗粒数的19.2%.基于单颗粒质谱数据特征,使用自适应共振神经元网络算法(ART-2a),对单颗粒数据进行自适应分类.颗粒物划分为OC(有机碳)、EC(元素碳)、ECOC(元素-有机碳混合)、HOC(高分子有机碳)、Pb-rich(富铅)、Si-rich(富硅)、LEV(左旋葡聚糖)、K-Secondary(钾二次)、Na-rich(海盐)和HM(重金属)颗粒共10类.结果表明:两个PM2.5污染时段EC颗粒和K-Secondary颗粒的占比高,EC颗粒分别占46.5%和61.1%,K-Secondary颗粒分别占14.3%和10.3%;O3污染时段EC颗粒占比(39.4%)最高,其次是OC颗粒占比17.0%;两种污染时段OC组分与HSO4-和NO3-的混合程度都有明显的上升,说明污染有利于有机气溶胶的老化.由源解析结果可知,PM2.5污染时段,细颗粒主要来源于燃煤、机动车尾气和扬尘,而O3污染时段细颗粒主要来源于燃煤、生物质燃烧和扬尘;此外,两种污染时段燃煤源对细颗粒的贡献都有较大提升.研究显示,控制燃煤源的排放对污染物的降低有着重要影响.   相似文献   
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