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夏季高湿度条件下北京市气溶胶颗粒物粒谱特征研究 总被引：6，自引：2，他引：4
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. 相似文献
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广州亚运期间鹤山大气颗粒物及碳组分的分析 总被引：1，自引：0，他引：1
2010年11月广州亚运会期间,在鹤山连续测量了PM10、PM2.5及PM2.5中有机碳(OC)、元素碳(EC)的质量浓度,结合气象数据综合分析了该地区上述各种污染物的污染特征。研究结果表明:鹤山大气颗粒物以PM2.5为主,PM10和PM2.5具有较好的相关性(R2=0.72),其中PM2.5污染较严重;与国内外其他城市相比,鹤山OC、EC质量浓度处于中等偏高水平;OC和EC质量浓度的相关性较差(相关系数R2=0.32),OC/EC质量浓度比值远大于2,说明鹤山大气OC、EC来源较复杂,同时存在严重的二次污染;估算的二次有机碳(SOC)占OC总质量的66.5%。各种气象因素中,风速对污染物的质量浓度影响最大,秸秆燃烧等人类活动对其也有显著影响。 相似文献
3.
无锡市冬季典型天气PM2.5中碳组分的污染特征 总被引：2，自引：1，他引：1
于2013-12-03~2014-01-03在无锡市对大气细粒子(PM2.5)进行了连续采集,并用热/光透射法(TOT)分析了其中有机碳(OC)和元素碳(EC)的浓度,结合气象参数,分析了冬季霾产生过程及霾天气下碳组分的污染特征.结果表明,采样期间共有3次霾产生过程,冷空气、风和降水成为改善空气质量最有效的途径.PM2.5、OC及EC的日均质量浓度分别为(132.38±87.17)、(22.80±9.77)和(2.08±1.63)μg·m-3,总碳(TC,TC=OC+EC)占PM2.5的23.57%,同时TC与PM2.5之间存在较好的相关性,相关系数为(R2)0.730;采样期间,TC在PM2.5中所占的比例与PM2.5的浓度之间存在相反的变化趋势,并且在霾天气下TC所占的比例要比非霾天气小,二次无机气溶胶粒子(SO2-4、NO-3、NH+4)的快速增长可能是造成霾天气下细粒子浓度较高的原因之一;OC/EC值为12.83,并且相关性较差,可能与二次污染有关,对二次有机气溶胶(SOC)进行估算:得到SOC平均质量浓度为9.04μg·m-3,占OC的40.96%. 相似文献
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