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珠三角地区不同季节颗粒物数谱分布特性
引用本文:岳玎利,钟流举,沈劲,张涛,周炎.珠三角地区不同季节颗粒物数谱分布特性[J].中国环境监测,2015,31(2):29-34.
作者姓名:岳玎利  钟流举  沈劲  张涛  周炎
作者单位:广东省环境监测中心国家环境保护区域空气质量监测重点实验室, 广东 广州 510308,广东省环境监测中心国家环境保护区域空气质量监测重点实验室, 广东 广州 510308,广东省环境监测中心国家环境保护区域空气质量监测重点实验室, 广东 广州 510308,广东省环境监测中心国家环境保护区域空气质量监测重点实验室, 广东 广州 510308,广东省环境监测中心国家环境保护区域空气质量监测重点实验室, 广东 广州 510308
基金项目:国家自然科学基金"珠三角地区新粒子生成特性及其二次组分的作用"(41303075);国家自然科学基金-广东联合项目"基于观测的珠三角区域大气PM2.5源解析研究"(U1301234);广东省自然科学基金重点项目"珠江三角洲秋季PM2.5重要来源及区域输送特征研究"(S2012020011044)
摘    要:基于珠三角大气超级站不同季节3 nm~10μm颗粒物数谱分布在线监测数据,系统分析不同季节颗粒物数浓度、表面积浓度与体积浓度的水平与构成及数谱分布日变化规律,揭示了珠三角地区颗粒物数谱分布特征。结果表明,冬季、春季和秋季珠三角大气超级站总颗粒物数浓度分别为2.17×104、1.97×104、2.24×104个/立方厘米,总颗粒物表面积浓度分别为2.98×103、2.28×103、2.78×103μm2/cm3,总颗粒物体积浓度分别为1.33×102、1.04×102、1.40×102μm3/cm3。颗粒物总数浓度中,爱根核模和积聚模态颗粒物是主要贡献者,在总数浓度的比例均达到40%以上;总颗粒物表面积浓度中,积聚模态颗粒物是主要贡献者,月平均比例高达88%以上;总颗粒物体积浓度中,积聚模态颗粒物也是主要贡献者,月平均贡献为65%~80%,其次为粗粒子模贡献较大,比例为20%~30%。积聚模态颗粒物的重要贡献较好地体现了超级站的区域性。冬季、春季和秋季颗粒物数浓度平均日变化趋势均为7:00~9:00和18:00~20:00存在较高的爱根核模态颗粒物数浓度,意味着机动车排放对细颗粒物污染的影响较显著。10月颗粒物数谱分布平均日变化中存在明显的颗粒物增长过程,体现了新粒子生成事件的重要影响。

关 键 词:颗粒物  数浓度  粒径谱分布  日变化
收稿时间:2014/3/28 0:00:00
修稿时间:2014/4/10 0:00:00

Properties of Particle Number Size Distributions during Different Seasons in the Pearl River Delta Region
YUE Ding-li,ZHONG Liu-ju,SHEN Jin,ZHANG Tao and ZHOU Yan.Properties of Particle Number Size Distributions during Different Seasons in the Pearl River Delta Region[J].Environmental Monitoring in China,2015,31(2):29-34.
Authors:YUE Ding-li  ZHONG Liu-ju  SHEN Jin  ZHANG Tao and ZHOU Yan
Institution:Guangdong Environmental Monitoring Centre, State Environmental Protection Key Laboratory of Regional Air Quality Monitoring, Guangzhou 510308, China,Guangdong Environmental Monitoring Centre, State Environmental Protection Key Laboratory of Regional Air Quality Monitoring, Guangzhou 510308, China,Guangdong Environmental Monitoring Centre, State Environmental Protection Key Laboratory of Regional Air Quality Monitoring, Guangzhou 510308, China,Guangdong Environmental Monitoring Centre, State Environmental Protection Key Laboratory of Regional Air Quality Monitoring, Guangzhou 510308, China and Guangdong Environmental Monitoring Centre, State Environmental Protection Key Laboratory of Regional Air Quality Monitoring, Guangzhou 510308, China
Abstract:
Keywords:aerosol particle  number concentration  size distribution  diurnal variation
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