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1.
为研究南京霾天气中大气气溶胶化学成分及其粒径分布的特征,使用β射线测尘仪、安德森9级撞击式采样器、离子色谱分析仪和热光碳分析仪对南京冬、春季节的颗粒物进行了采样分析.结果表明,霾日中3种主要二次离子SO42-、NO3-和NH4+在细粒径段中占比最高(77.4%),霾日中除F-和Cl-外其余离子均呈三峰型分布,工业排放、生物质燃烧与二次反应是粗、细粒径段中水溶性离子最重要来源.OC、EC均主要富集于细粒子中,PM2.1~10中OC与EC相关性较好(R2=0.76),说明存在共同来源.通过OC/EC特征物比值的方法得到霾日期间碳质颗粒物的来源为机动车尾气排放、燃煤和生物质燃烧.  相似文献   

2.
南京大气PM2.5中碳组分观测分析   总被引:17,自引:1,他引:16       下载免费PDF全文
为了解南京地区大气细颗粒物及化学成分在灰霾期间的污染水平及可能来源,于2007年6月至2008年5月,采集PM2.5样品,并测定了其中有机碳(OC)和元素碳(EC)的含量.并考察了有机碳和元素碳的季节变化特征,比较分析了南京地区灰霾与非灰霾期间含碳气溶胶的污染特征.结果显示,南京大气中PM2.5、OC和EC浓度变化范围分别是12.1~287.1,2.6~47.0和1.0~33.6mg/m3,其中夏季PM2.5(109.6mg/m3)和OC(20.8mg/m3)的值在四个季度中最高,呈现出夏季>秋季>冬季>春季的季节变化特征;EC则具有秋季>春季>冬季>夏季的季节变化特征. 霾日的OC、EC、总碳含量(TC)浓度及OC与EC比值分别是非霾日的2.0、1.8、1.9和1.7倍.后向轨迹分析表明,在有利的天气背景下,具有丰富水汽和污染物的混合气团最易使南京产生霾天气.  相似文献   

3.
为研究徐州冬季雾-霾天气形成过程中颗粒物粒径及气溶胶光学特性的变化特征,分析了2014年12月1日~2015年2月28日徐州大气颗粒物质量浓度(PM10、PM2.5、PM1)、数浓度(0~1μm、1~2.5μm、2.5~10μm)和气溶胶光学特性等数据.结果表明:0~1μm粒径范围细颗粒物的大量增多是引发徐州冬季雾-霾天气的主要因素,徐州冬季地面风速小(静风或轻风天气),较高的大气相对湿度对雾-霾的形成和维持起着重要影响作用.持续时间较长的雾霾天气,因颗粒物吸湿增长和水汽附着,1~10μm粒径范围大气颗粒物在雾霾时段易发生沉降而减少,后随相对湿度降低雾霾转为短时间的霾天气,1~10μm颗粒物数浓度大幅上升.徐州冬季500nm波段AODtotal和AODfine mode具有相同的变化趋势,雾-霾日AODtotal和AODfine mode显著高于非霾日.AODfine mode与AODcoarse mode的比值雾-霾日亦明显高于非霾日,而且在雾-霾日Angstrom波长指数主要集中在1~1.6,表明徐州冬季雾-霾时段大气中细颗粒物为主控粒子.  相似文献   

4.
采用美国国家航空航天局的云-气溶胶激光雷达红外开拓者卫星搭载的正交极化云-气溶胶激光雷达数据产品,包括消光系数、光学厚度、总后向散射系数、体积退偏比和色比,结合地面监测的颗粒物质量浓度,分析上海大气相对湿度小于80%霾发生期间气溶胶光学属性的垂直分布特征和颗粒物质量浓度变化,并与非霾期间进行比较.结果表明:霾期间532 nm和1064 nm消光系数在垂直高度上(海拔:0~10 km)均大于非霾期间,且大多数霾期间颗粒物在整层大气的光学厚度大于非霾期间.在近地面,霾期间大气颗粒物散射能力大于非霾期间.各垂直高度层,霾与非霾期间小粒径和规则气溶胶占主导地位.霾期间近地面大粒径颗粒物在霾期间所占比例大于非霾期间;2.0~4.0 km高度层,霾和非霾期间细颗粒所占比例接近;4.0~10.0 km高度层,霾期间细颗粒气溶胶所占比例大于非霾期间.PM1、PM2.5和PM10质量浓度在霾期间均大于非霾期间,且霾期间细颗粒物所占比例明显增加.颗粒物质量浓度和比值PM1/PM2.5和PM2.5/PM10分别随霾污染程度的加重而升高.冬季颗粒物质量浓度最高,主要来自细颗粒物的贡献;而春季PM10质量浓度高于其它季节.  相似文献   

5.
北京2013年1月连续强霾过程的污染特征及成因分析   总被引:10,自引:0,他引:10       下载免费PDF全文
以北京市2013年1月份连续灰霾天气中10~16日的强霾污染过程为例,利用MPL-4B型IDS系列微脉冲激光雷达观测资料由Fernald算法反演得到此次污染过程中气溶胶垂直分布特性,结合地面气象条件和天气形势分析污染原因,并讨论与气溶胶地面监测数据的符合性.结果表明:此次连续强霾过程污染严重,观测时段内89.4%的时间出现霾,39.8%的污染时段达到重度霾级别,其中大气地表消光系数与PM2.5浓度变化呈显著线性相关关系,相关系数达0.95.研究过程内,大气边界层在91%的时段低于500m,平均仅为293m,低边界层抑制了污染物的有效扩散;近地面垂向各高度的消光系数持续达到1.5km-1以上,对比气溶胶退偏比发现城市上空的大气强消光为气溶胶颗粒物和大气水分共同导致;气溶胶光学厚度(AOD,532nm)较大,有83.6%的时段超过1,且受相对湿度影响较大,相对湿度偏小时段的AOD值主要为气溶胶颗粒贡献,相对湿度较大时段,细颗粒物吸湿增长导致AOD受大气水分干扰显著.连续静稳的天气形势和区域污染是导致此次强霾发生和持续的主要原因,高湿天气则加剧了灰霾状况.  相似文献   

6.
上海秋季典型大气高污染过程中有机碳和元素碳的变化特征   总被引:31,自引:7,他引:24  
于2011年10月1日至10日在上海市城区对大气中细粒子的质量浓度和含碳气溶胶进行了在线连续观测,获得了秋季典型大气灰霾污染过程中含碳气溶胶的变化特征.观测结果显示,在大气灰霾过程中PM2.5中有机碳(OC)和元素碳(EC)的质量浓度分别为(20.38±7.11)μg·m-3和(4.07±1.97)μg·m-3,浓度显著高于非霾过程.以非霾天气的起始点作为参照点,得出灰霾期间OC和EC的增长率分别为641%±258%和409%±246%,本次灰霾过程中OC的污染累积与二次生成作用分别占63.8%和36.2%,污染过程以累积为主.灰霾期间OC/EC与O3具有良好的线性关系,且相关分析表明二者之间呈正相关,OC浓度的升高与含碳组分的光化学反应有关.采用EC示踪法估算短期大气过程中有机碳(SOC)含量,灰霾天气和非霾天气PM2.5中的SOC浓度分别为1.64~17.96 μg·m 3和0.25 ~2.83 μg·m-3,分别占OC的l0.7%~66.7%和9.2% ~52.5%.  相似文献   

7.
春节期间西安城区碳气溶胶污染特征研究   总被引:15,自引:4,他引:11  
采用美国R&P公司TEOM-1400a大气颗粒物监测仪器及其8通道采样系统(ACCU),在2011年春节期间实时监测和分8个时段采集了西安城区的PM2.5样品.研究了春节期间西安城区大气中PM2.5的碳气溶胶污染特征.目的是阐明2011年春节期间燃放烟花爆竹时,西安城区大气中细颗粒PM2.5的质量浓度、元素碳(EC)、有机碳(OC)及水溶性有机碳(WSOC)的浓度分布特征,探讨了其污染来源.结果表明,除夕00:00~02:59为污染浓度最大时段,PM2.530 min平均浓度在01:00时刻达到最大值1 514.8μg·m-3,其碳组分OC、EC、WSOC、非水溶性有机碳(WIOC)分别为123.3、18.6、66.7和56.6μg·m-3,高于春节期间的其他正常时段1.7倍、1.2倍、1.4倍和2.2倍.碳气溶胶组分WSOC与OC、EC相关性分析表明春节烟火期间含碳物质更多的来自于烟花爆竹燃放,但其对烟火时段的气溶胶的贡献较小,仅为9.4%.  相似文献   

8.
2015年1月16~26日长江三角洲(以下简称长三角)地区出现了一次持续区域性重污染过程,为研究重污染过程期间含碳气溶胶的区域分布特征及其来源.使用中流量采样器分别对南京、苏州和临安1月13~28日PM2.5进行了连续采样,并使用Model 2001A热/光碳分析仪分析了样品中的有机碳(OC)和元素碳(EC)含量.结果表明:长江三角洲地区冬季重污染过程中以PM_(2.5)污染为主,南京、苏州、临安PM_(2.5)的平均浓度分别为176.84,176.65,158.07μg/m~3,是清洁天的1.91、2.01和2.97倍.含碳气溶胶是PM_(2.5)的重要组成部分,总碳(TC,TC=OC+EC)占PM_(2.5)的比例分别为南京(18%)、苏州(21%)、临安(23%).轻度污染天和中/重度污染天,长三角地区PM_(2.5)中OC的平均浓度分别为20.75,32.64μg/m~3,为清洁天的1.66和2.61倍;EC的平均浓度分别为5.41,8.87μg/m~3,为清洁天的2.06和3.37倍.污染过程中不同碳组分的变化特征不同.一次有机碳(POC)、二次有机碳(SOC)、焦炭(Char-EC)的浓度随着污染程度的加剧而不断上升;烟炱(Soot-EC)随着污染程度变化较小.4个采样时段中,OC、EC浓度峰值出现于15:00~20:40时段.污染期间,长三角地区含碳气溶胶的主要来源为燃煤和机动车尾气,同时还有部分生物质燃烧源的影响,柴油车尾气的影响较弱.清洁天,影响长三角地区的气团主要来自于海洋上空,气团较为清洁,碳气溶胶来源简单;污染天气团主要来自于我国西北地区及长三角周边省份,受到外来输送与本地源排放的影响,使得碳气溶胶来源变得相对复杂.  相似文献   

9.
分析了上海市嘉定区不同粒径大气颗粒物(0.49、0.49~0.95、0.95~1.50、1.50~3.00、3.00~7.20、7.20μm)中OC和EC质量浓度的粒径分布特征;讨论了不同粒径大气颗粒物中二次有机碳EC示踪法中(OC/EC)pri的选定方法,用改进后的EC示踪法估算出上海市嘉定区大气颗粒物中的二次有机碳(SOC)质量浓度的粒径分布;通过OC和EC的相关性定性分析了上海市嘉定区大气颗粒物的主要来源.上海市嘉定区大气颗粒物中OC和SOC的质量浓度呈双峰分布,峰值出现在0.49μm与3.00μm的粒径段,EC出现双峰或三峰分布,与OC相比,更集中在0.49μm的粒径段.细颗粒(3.00μm)中OC和EC分别占总OC和EC质量浓度的59.8%~80.0%和58.1%~82.4%,OC和EC的质量浓度主要集中在3.00μm的颗粒物中.不同粒径颗粒物中SOC占相应粒径段内OC浓度的15.7%~79.1%,其中细颗粒物(3.00μm)和粗颗粒物(3.00μm)中SOC质量浓度占相应粒径段中OC的41.4%和43.5%.OC、EC和SOC的粒径分布显现出明显的时间依存性.OC和EC的相关性分析表明,上海嘉定区大气颗粒物的污染源主要以轻型汽油车尾气为主.  相似文献   

10.
卞逸舒  银燕  王红磊  陈魁 《环境科学》2020,41(3):1056-1066
为了研究华东背景地区大气单颗粒的理化特性,利用单颗粒飞行时间质谱仪(SPAMS)于2012年9月5日至10月28日在黄山对大气颗粒物进行了观测,并结合Hysplit后向轨迹模式探究了不同气团对颗粒物性质的影响.结果表明,黄山地区颗粒物可分为老化碳(Aged-EC)、富钾(K)、元素碳-有机碳混合物(ECOC)、有机碳(OC)、钠-钾混合物(NaK)、元素碳(EC)、元素碳-重金属混合物(ECHM)、重金属(HM)、矿物质(Minerals)共9类,其中Aged-EC占比最高,K其次,且含碳颗粒物老化程度较为严重.含碳颗粒物Aged-EC、 ECOC和OC集中在积聚模态(0.2~1.4μm),HM、 NaK和Minerals则集中于粗粒子模态(1.4μm).除K、 ECHM和ECOC外,较高风速下不利于颗粒物的累积;相对湿度越高,含碳颗粒物的占比越大,而K、 OC、 Minerals和NaK的占比越小.聚类分析结果表明,采样时段内黄山地区主要受西北气团、海洋气团和局地气团影响.周边地区的工业排放、燃煤等活动是Aged-EC的首要贡献源.  相似文献   

11.
余洋  杨军 《环境科学学报》2016,36(7):2305-2313
2007年南京冬季雾外场综合试验期间,雾、霾交替持续的最长时间达100 h以上。利用大气气溶胶粒子和雾滴数浓度尺度谱分布、能见度、相对湿度等同步观测资料,从Mie散射理论出发,研究了雾、霾不同阶段大气消光特征,重点分析了大气气溶胶粒子和雾滴在雾、霾持续和转化过程中的消光作用。结果表明,雾、霾过程不同阶段平均能见度的大小关系为:雾<湿霾<霾~轻雾。平均而言,雾阶段雾滴和气溶胶粒子的消光作用相当,其中,雾滴消光波动幅度大于气溶胶粒子消光,能见度的变化趋势主要由雾滴的消光决定。湿霾、霾和轻雾阶段的消光主要由气溶胶粒子造成。湿霾阶段的低能见度是由于大量积聚模态的气溶胶粒子在较高相对湿度环境中吸湿增长所致。霾阶段气溶胶粒子数浓度达到最大,核模态粒子占总数浓度的80%左右,是导致该阶段能见度较低的主要原因。轻雾阶段气溶胶粒子的消光系数最小,但雾滴可提供10%~15%的消光贡献,导致能见度与霾阶段相当。  相似文献   

12.
南京北郊夏季大气颗粒物中有机碳和元素碳的污染特征   总被引:8,自引:4,他引:4  
段卿  安俊琳  王红磊  缪青 《环境科学》2014,35(7):2460-2467
采用DRI Model 2001A热/光碳分析仪对2013年5~7月期间南京北郊大气气溶胶9级惯性撞击式分级Andersen采样器膜采样样品中有机碳(OC)和元素碳(EC)的质量浓度进行了分析.结果表明,南京北郊夏季EC、OC的平均浓度,在PM2.1(空气动力学直径≤2.1μm)中分别为(2.6±1.1)μg·m-3、(13.0±5.2)μg·m-3,在PM9.0(空气动力学直径≤9.0μm)中,分别为(3.4±1.7)μg·m-3、(20.3±7.3)μg·m-3.EC主要富集在超细颗粒物中,OC主要存在于细颗粒物中,EC的PM1.1/PM9.0比值和OC的PM2.1/PM9.0比值分别为0.62和0.64.EC和OC浓度的平均最高值都出现在≤0.43μm粒径段中,分别占PM9.0中的总元素碳的33.4%和总有机碳的21.1%.南京北郊夏季PM1.1、PM2.1和PM9.0中EC、OC的相关性较好,说明存在共同的一次污染源.通过OC/EC特征物比值的方法得到南京夏季碳质颗粒物的主要来源有机动车尾气排放、燃煤排放和地面扬尘排放.  相似文献   

13.
2013年1月南京强霾时期大气细颗粒物污染特征分析   总被引:1,自引:1,他引:0  
2013年1月,南京经历了一次重大持续性灰霾污染过程。利用在线气体及气溶胶监测系统和扫描电迁移率颗粒物粒径谱仪,通过研究颗粒物质量浓度,主要水溶性无机离子浓度,不同时段颗粒物的数谱分布及其日变化分布,二次气溶胶及黑碳与能见度的相关性等多个方面,较为全面地分析了重霾时期大气细颗粒物的污染特征。  相似文献   

14.
霾天气下城市气溶胶吸湿性的观测   总被引:3,自引:3,他引:0  
气溶胶吸湿性对大气能见度有重要影响,是形成霾污染的主要因素之一.利用南京信息工程大学观测获得的2014年4月17日至5月21日气溶胶吸湿增长因子(GF)、OC/EC以及水溶性无机离子资料,对南京霾日气溶胶吸湿性及主要化学组分进行分析.结果表明,随着粒径的增加,平均吸湿增长因子(GF_(mean))数值变化较小,吸湿性标准差(σ)逐渐增大,化学组分的外混合程度逐渐增强;白天气溶胶粒子的吸湿性强于夜间,但是外混合程度弱于夜晚;非霾日气溶胶吸湿性强,外混合程度高,霾日正好与之相反,且随着霾等级的增加,吸湿性和外混合程度都进一步减小;非霾日气溶胶主要水溶性无机离子为NH_4~+、NO_3~-和SO_4~(2-),而霾日OC/EC的含量占比较高;含量相对丰富的OC/EC是造成低湿背景霾天气下小尺度气溶胶吸湿性变弱的主要原因,霾日所处环境相对湿度的高低也是影响气溶胶吸湿能力的重要因素;整个观测期间,南京市气溶胶化学组分中(NH_4)_2SO_4和OC等不可溶物质含量最多,NH_4NO_3含量次之;利用化学组分计算得到的平均吸湿性参数κ_(chem)和利用H-TDMA仪器实际观测计算得出的κ_(mean)存在较好的一致性,两者的相关性在霾天气下进一步增强,因此可以利用气溶胶主要化学组分来预报气溶胶吸湿性.  相似文献   

15.
为了解四川盆地大气中单颗粒气溶胶理化特征,分别在该区域典型城市(成都市)和背景地区(峨眉山)进行了大气单颗粒样品采集.基于带能谱的透射电子显微镜(TEM-EDS)对两地累计3923个单颗粒的化学组成、形貌特征及混合状态等进行了全面观测和分析,并对两地颗粒物差异性进行了对比分析.结果发现:两地气溶胶颗粒主要包括有机物、富硫、矿物、烟尘和飞灰/金属颗粒,除了以单独的外混形式存在外,大多数颗粒以两种及两种以上颗粒类型混合(即内混)形式存在.通过对成都市不同污染状况下单颗粒特征对比发现,"污染天"的内混颗粒占比高于"清洁天",分别为74.2%和68.6%;相比"清洁天","污染天"颗粒物粒径分布范围更广且峰值区间更大,表明污染过程中颗粒物的大气混合趋于更强.对比成都市与峨眉山分析结果得知,成都市以内混的有机物-硫颗粒为主导(占比为50.2%),而峨眉山以外混的有机物颗粒为主导(占比为50.5%);成都市含硫类颗粒物(如有机物-硫颗粒)贡献高于峨眉山,而峨眉山两种含碳类颗粒(如烟尘和有机物-烟尘颗粒)占比高于成都市;此外,成都市与峨眉山两地大气颗粒物粒径分布范围及峰值区间均存在一定差异,进一步体现了两地颗粒物来源和老化混合的差异.在峨眉山,与非降雨天相比,一些易溶于水的颗粒物(如含硫类颗粒)在降雨天占比明显降低,而源自当地燃烧过程、粒径较小且疏水性强的颗粒物(如烟尘和有机物-烟尘颗粒)占比相应升高.  相似文献   

16.
南京北郊不同大气污染程度下气溶胶化学组分特征   总被引:12,自引:9,他引:3  
张程  于兴娜  安俊琳  朱彬  林梦凡 《环境科学》2017,38(12):4932-4942
为了解不同大气污染程度下大气细颗粒物中水溶性化合物和含碳物质的污染特征,使用瑞士万通850 professional IC型色谱仪和Model 2001热光碳分析仪分别对2015年南京北郊冬季清洁、轻/中度污染和重度污染程度下的水溶性离子、OC(有机碳)和EC(元素碳)进行了分析.结果表明,重度污染中PM_(2.5)日平均浓度为清洁天的4.0倍,SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+这3种主要二次离子平均浓度则分别为清洁天的6.4、3.1和3.9倍,且它们均以(NH_4)_2SO_4和NH_4NO_3的形式存在于清洁天和污染天中.两种呈酸性的污染天均主要受流动源影响.OC与EC的最高浓度均出现在重度污染天,分别达到49.8μg·m~(-3)和10.3μg·m~(-3).清洁天中SOC平均浓度最低(4.28μg·m~(-3)),但SOC占OC质量分数却高于另外两种污染天(41.14%).通过碳组分丰度值发现燃煤燃烧和汽油车尾气排放是观测期间内碳质颗粒物的共同主要贡献源.  相似文献   

17.
利用高分辨率飞行时间气溶胶质谱仪(HR-ToF-AMS)在华北背景地区——上甸子区域大气本底站开展亚微米气溶胶(NR-PM_1)化学组分及粒径分布的连续观测实验,观测时段为2015年10月17日至2016年1月27日,涵盖了秋、冬两季.结果表明,整个观测期间NR-PM_1平均质量浓度为25.2μg·m~(-3),PM_1中有机物占绝对优势,硝酸盐占的比例高于硫酸盐.各化学组分平均粒径分布以积聚模态为主,其中,有机物峰形最宽,峰值粒径最小,硝酸盐峰值粒径最大,表明有机物在颗粒物形成、增长初期及老化阶段均有贡献,硝酸盐在气溶胶粒子老化过程中更易于增长为大粒子.有机物种元素特性分析结果显示,秋、冬季有机气溶胶平均氧碳比(O/C)和氢碳比(H/C)为0.58和1.58,OM/OC达1.91,有机气溶胶的氧化程度高于城市站点平均水平.在华北地区污染环境下,有机气溶胶演变途径Van Krevelen拟合曲线斜率为-0.21,其老化潜质和速率较珠三角地区和欧美地区城市要慢.对比污染时段和清洁时段化学组成特征发现,在污染时段,硝酸盐质量浓度及其对PM_1的贡献率超过硫酸盐,有机物氧化程度明显高于清洁时段.后径向轨迹气团分析结果显示,污染时段气团来向较为复杂,来自西部,南部以及东北部气团均有贡献,清洁时段,主要受来自西伯利亚洁净空气的影响,对站点污染物扩散作用明显.  相似文献   

18.
为分析灰霾期间单颗粒气溶胶化学组成和混合状态,于2014年12月9日—2015年1月10日,使用单颗粒气溶胶质谱仪(SPAMS)表征华北平原郑州市中牟县的气溶胶颗粒.结果表明:灰霾期(H1:20141213T19:00—20141215T10:00;H2:20150102T10:00—20150106T03:00)和清洁期(C1:20141215T18:00—20141217T18:00;C2:20141231T16:00—20150101T20:00)大气颗粒物种类相同,主要分为有机碳(OC)、元素碳(EC)、生物质燃烧颗粒(BB)、元素碳有机碳(ECOC)、钾二次颗粒(K-Secondary)、矿尘(Dust)以及重金属颗粒(HM)7类.C1时间段,ECOC颗粒占比最高,占总颗粒数的49.8%;其次是OC和EC颗粒物,二者分别占总颗粒数的16.5%和10.8%.H1时间段,K-Secondary颗粒的占比(31.3%)最高;其次是OC和EC颗粒,二者分别占总颗粒数的23.1%和20.2%.清洁期与灰霾期质谱差分结果表明,清洁期颗粒物中含有C3H+、C4H3+、C5H3+等有机碳碎片峰,而灰霾期颗粒物中NO3-、HSO4-、NO2-等组分的信号强度显著大于清洁期.混合状态分析表明,从清洁期到灰霾期的过程中,主要颗粒物与NO3-和HSO4-的混合程度显著增强.清洁期与灰霾期单颗粒化学组成与混合状态的对比分析表明,清洁期新鲜排放的含碳气溶胶在灰霾期不断老化,单颗粒中二次无机组分增加,气溶胶整体老化严重.此外,灰霾期(H2)EC颗粒占总颗粒数的比例增至18.1%,并且与NO3-、HSO4-二次组分的混合状态增强,使平均能见度降低为4.0 km.研究显示,郑州大气能见度主要受化学组分、颗粒物混合状态和污染物质量浓度的影响.   相似文献   

19.
南京冬季雾霾过程中气溶胶粒子的微物理特征   总被引:26,自引:7,他引:19  
2007年冬季南京雾外场试验获得了雾霾转换过程的大气气溶胶和雾滴尺度谱分布同步观测资料,根据能见度和含水量将雾霾过程划分为雾、轻雾、湿霾、霾4个不同阶段,进而分析了不同阶段粗、细气溶胶粒子的微物理特征.结果表明,4个阶段的主要发生顺序为霾←→轻雾—→湿霾—→雾—→湿霾—→轻雾←→霾,雾前湿霾阶段持续时间长于雾后.尺度2μm的粗粒子数浓度、表面积浓度和体积浓度在雾阶段均显著大于其他3个阶段,其中霾阶段浓度最低.雾滴表面积浓度和体积浓度尺度谱分布为双峰或多峰型,而轻雾、湿霾和霾阶段粗粒子谱均为单峰型.尺度0.010μm的细粒子表面积浓度谱形在雾和湿霾阶段、轻雾和霾阶段分别相似,雾和湿霾阶段数浓度占优势的尺度范围分别为0.04~0.13μm和0.02~0.14μm,轻雾及霾阶段数浓度优势粒子尺度范围均为0.02~0.06μm.从霾、轻雾、湿霾到雾的转换过程中,以0.060~0.090μm为界,小粒子减少,大粒子增多.雾霾演变过程中气溶胶粒子数浓度与均方根直径呈显著负相关关系,雾阶段气溶胶粒子数浓度最低、平均尺度最大.  相似文献   

20.
2014年1月-2014年12月期间,在大连市对PM2.5的质量浓度和含碳气溶胶进行了在线连续观测,获得了不同季节的含碳气溶胶的变化特征.观测结果显示:大连市PM2.5中有机碳(OC)和元素碳(EC)的年平均质量浓度分别为6.9 μg/m3和2.9 μg/m3,OC和EC浓度之和占PM2.5的18%,表明碳质气溶胶是大连市大气细粒子中的重要组分.OC和EC的比值表明机动车尾气、燃煤排放和船舶排放是大连市PM2.5中OC和EC的主要来源.重污染过程期间OC/EC的比值和PM2.5的变化趋势呈负相关关系可以作为判定外来污染输送的一个重要指标.  相似文献   

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