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浙东沿海城市大气颗粒物污染特征及来源解析研究 总被引:5,自引:0,他引:5
对2009年夏季浙东沿海地区环境空气质量进行监测,监测大气颗粒物(TSP、PM10、PM2.5、PM1.0)浓度,分析颗粒物污染特征、水溶性离子及无机元素组成,运用化学质量平衡受体模型(CMB模型)对浙东沿海地区大气TSP来源进行解析.结果表明,浙东沿海地区的大气颗粒物主要以细颗粒物为主,颗粒物中主要的水溶性离子为SO2-4、NH+4、Ca2+,土壤尘是该地区大气TSP的主要来源,北仑、乐清和奉化TSP中土壤尘的分担率分别达到55.49%、42.52%、40.70%,各监测点TSP来源具有一定的地域特征. 相似文献
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目前,对地表水体荧光溶解性有机质(Fluorescent Dissolved Organic Matter,FDOM)三维激发发射矩阵(Excitation-Emission Matrices,EEMs)数据的解析仍旧存在挑战.本文结合原始EEMs和从中分离的荧光平行因子分析(Parallel Factor Analysis,PARAFAC)组分,利用自组织映射图(Self-Organizing Maps,SOM),开展了基于传统EEMs-SOM和新型PARAFAC-SOM神经网络模型的复杂荧光数据解析能力对比研究,以此探索和改进EEMs多元解析方法技术体系.模型以已发表论文原始数据为基础构建,研究对象为南太湖重要入湖河流东苕溪水系.结果显示:EEMsSOM模型需依赖常规"摘峰法"对各荧光峰做出主观判断,不能有效识别重叠荧光峰,且人为割裂多激发共发射荧光物质峰之间的联系,从而弱化分析结果的实际环境意义,但神经元的模式荧光光谱可视化效果较佳,且操作简便,耗时较少;PARAFAC-SOM模型克服了上述缺陷,可清除EEMs中的噪声或无用信息,大幅降低输入变量数(从1742个降至4个),缩减运算时间,较大地改善了输出结果的准确性,获得无损可靠且实际环境意义较强的结果,但该法的PARAFAC预处理要求较高,工作量较大;两类模型解析结论大体一致,对前期研究进行了全新的阐述和补充,且生动揭示了FDOM在多级河流水体中的空间赋存变化规律及河流的动态污染过程.综上,推荐在今后研究中综合使用两类优势互补的模型以实现对EEMs的深度解析. 相似文献
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为深入探究大气细颗粒物(PM2.5)碳质气溶胶组分(碳组分)表征方法,于2021年1-12月,在浙江省11个地市同期开展环境空气PM2.5样品采集和分析工作,比较美国国家职业安全卫生研究所(NIOSH)协议和保护能见度多部门监测计划(IMPROVE)的代替协议(IMPROVE-A协议)测定样品的结果差异。结果表明:无氧阶段最高温度设置为870℃的NIOSH(NIOSH870)协议由于在氦气气氛下的解析温度高,测得PM2.5样品中有机碳(OC)组分占比较IMPROVE-A协议大;对于IMPROVE-A协议而言,热光反射法校正的元素碳(EC)比热光透射法校正的结果大,在污染越严重、负载量越大的滤膜上,光学校正带来的差异越明显。通过开展浙江省部分地区的PM2.5碳组分污染特征研究,发现PM2.5中碳组分主要来自生物质燃烧、燃煤和机动车尾气排放。 相似文献
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