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相似文献
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1.
近年来大气生物气溶胶颗粒吸湿性对气候和人体健康的影响引起了人们的广泛关注,而花粉颗粒是生物气溶胶的重要组成部分,为了解花粉颗粒吸湿性的变化趋势,在杭州市内收集了5种花粉颗粒(山茶花花粉、诸葛菜花粉、耧斗菜花粉、锦带花花粉、三色堇花粉),使用扫描电子显微镜观察花粉颗粒物的微观形貌,并使用单颗粒吸湿性系统研究了不同相对湿度(relative humidity,RH)条件下花粉单颗粒粒径的分布特征,获得了花粉颗粒吸湿增长因子(GF).结果表明:5种花粉颗粒的吸湿增长特征各异,RH=90%时山茶花、诸葛菜、耧斗菜、锦带花和三色堇花粉颗粒的吸湿增长因子分别为1.09、1.09、1.08、1.13和1.14,RH=95%时则分别为1.11、1.10、1.11、1.14和1.16,这些结果总体低于大气中无机盐颗粒的吸湿增长因子.在花粉颗粒的吸湿性增长过程中,不仅花粉颗粒表面有微弱的吸湿增长,一些花粉颗粒的整体结构和形态也会发生变化,如在扫描电子显微镜下,可以观察到锦带花花粉颗粒在干燥状态时表现为一种内部镂空的塌缩状态,而在相对湿度增大的过程中颗粒会鼓起并逐渐接近于球形.这表明花粉颗粒在大气中确实呈现...  相似文献   

2.
南京北郊大气气溶胶的吸湿性观测研究   总被引:7,自引:0,他引:7  
大气气溶胶的吸湿性不仅影响气溶胶的光学特性进而影响大气能见度,并且影响气溶胶的直接和间接气候效应.本文利用加湿串联差分迁移分析仪H-TDMA,于2012年5~7月在南京地区,对40~200nm大气气溶胶粒子在不同相对湿度下的吸湿增长因子进行了观测研究.统计结果表明:在90%相对湿度下,颗粒物的吸湿增长因子GF多为双峰分布,分为GF1.15的强吸湿组分.弱吸湿组分的吸湿增长因子(GFLH)在1.10~1.14之间;对应的强吸湿组分增长因子(GFMH )范围在1.47~1.58之间变化.相同粒径下的离散程度(σ)强吸湿组大于弱吸湿组,说明强吸湿组的粒子化学成分更复杂,异质性更强.相对湿度的变化对粒子吸湿增长的影响与粒子大小及化学组分有关,爱根核模态和积聚模态粒子在相同的相对湿度下潮解点不同,硝酸铵和硫酸铵是颗粒物中的主要吸湿成分.对不同天气条件下的气溶胶吸湿性分析,发现污染期间的吸湿增长因子(GF)和强吸湿组的数目比例(NFMH)都高于清洁期间,这与当时的气象条件以及粒子的内外部混合状态相关.观测还发现气溶胶粒子的吸湿性有明显的日变化特征,白天光照所引发的光化学反应以及混合层演变而造成粒子的吸湿性较强.机动车尾气排放的黑碳等不吸湿或弱吸湿颗粒物也会因为影响颗粒物的化学成分并进而对气溶胶吸湿性产生影响.  相似文献   

3.
归纳了有关气溶胶吸湿性的测量方法以及过去近30a来文献中报道的生物气溶胶吸湿性的主要研究成果,总结了不同种类生物气溶胶之间吸湿性的差异.已有研究表明,绝大部分的生物气溶胶粒子都具有一定的吸湿性,当相对湿度为90%时,吸湿增长因子约为1.04(真菌孢子)~1.22(细菌),花粉颗粒物吸湿后的质量与之前的比值为1.30~1.55.最后,提出了目前关于生物气溶胶吸湿性研究中尚未解决的科学问题及该领域的主要发展方向.  相似文献   

4.
归纳了有关气溶胶吸湿性的测量方法以及过去近30a来文献中报道的生物气溶胶吸湿性的主要研究成果,总结了不同种类生物气溶胶之间吸湿性的差异.已有研究表明,绝大部分的生物气溶胶粒子都具有一定的吸湿性,当相对湿度为90%时,吸湿增长因子约为1.04(真菌孢子)~1.22(细菌),花粉颗粒物吸湿后的质量与之前的比值为1.30~1.55.最后,提出了目前关于生物气溶胶吸湿性研究中尚未解决的科学问题及该领域的主要发展方向.  相似文献   

5.
通过对大气消光系数进行组分分解,并借助米散射理论,构建了以均匀混合气溶胶吸湿增长因子为唯一变量的目标函数.进一步利用免疫进化算法优化该目标函数,提出了一种针对均匀混合气溶胶吸湿增长因子的反演算法.基于成都市2017年10~12月浊度计,黑碳仪和GRIMM180环境颗粒物监测仪的地面逐时观测资料以及该时段同时次的环境气象监测数据(大气能见度,相对湿度RH和NO2质量浓度),评估了算法的性能及其适用性.结果表明:对所有测试样本而言,反演均匀混合气溶胶吸湿增长因子的免疫进化算法均能快速收敛到全局最优解.建立了成都地区秋冬季均匀混合气溶胶吸湿增长模型,该模型显著提升了环境条件下气溶胶散射系数的模拟精度,其模拟值与实测值之间的平均相对误差仅为12.7%.该反演算法的普适性可为气溶胶吸湿性及其辐射强迫效应的后续研究提供算法保障.  相似文献   

6.
于2013年1月连续在线观测天津城区气溶胶数浓度谱分布和大气能见度,并结合相关气象资料,探讨相对湿度(RH)对气溶胶浓度谱分布和大气能见度的影响.结果表明,观测期间发生了4次连续雾霾天气过程,4次雾霾天气过程对应着气溶胶粒子数浓度的连续高值,低能见度天气系高浓度气溶胶粒子和高相对湿度协同所致;随着RH增大,PN1和PN2.5-10呈增长趋势,RH90%后,PN1和PN2.5-10有所降低,PN1-2.5则持续增长,高RH对气粒转化和气溶胶粒子的碰并聚合作用明显;气溶胶吸湿增长因子计算表明,高RH下水汽对能见度影响很大,尤其是大雾天气下其影响甚至可能超过气溶胶粒子浓度对其的影响.  相似文献   

7.
北京地区大气消光特征及参数化研究   总被引:1,自引:6,他引:1  
陈一娜  赵普生  何迪  董璠  赵秀娟  张小玲 《环境科学》2015,36(10):3582-3589
为了研究大气消光系数的特征及规律,从2013~2014年在北京地区对大气能见度、气溶胶质量浓度、气溶胶散射系数、黑碳质量浓度、反应性气体以及气象要素开展了系统加强观测,并对已发表的气溶胶光散射吸湿增长因子[f(RH)]拟合方案进行了对比,系统分析了大气消光特征和影响大气消光能力的关键因子,最终建立了大气消光系数参数化模型,探讨不同季节、不同污染条件下参数化方案的特征.结果表明,气溶胶散射作用占环境总消光作用的94%以上,在夏秋季,相对湿度可以使气溶胶的散射能力提升70%~80%.包含气溶胶质量浓度和相对湿度两个因子的参数化模型,可以较好地体现出气溶胶和相对湿度对大气消光系数的影响机制,以及消光能力的季节差异.  相似文献   

8.
于2013年1月连续在线观测天津城区气溶胶数浓度谱分布和大气能见度,并结合相关气象资料,探讨相对湿度(RH)对气溶胶浓度谱分布和大气能见度的影响.结果表明,观测期间发生了4次连续雾霾天气过程, 4次雾霾天气过程对应着气溶胶粒子数浓度的连续高值,低能见度天气系高浓度气溶胶粒子和高相对湿度协同所致;随着RH增大,PN1和PN2.5-10呈增长趋势, RH>90%后,PN1和PN2.5-10有所降低,PN1-2.5则持续增长,高RH对气粒转化和气溶胶粒子的碰并聚合作用明显;气溶胶吸湿增长因子计算表明,高RH下水汽对能见度影响很大,尤其是大雾天气下其影响甚至可能超过气溶胶粒子浓度对其的影响.  相似文献   

9.
广州市大气气溶胶散射吸湿增长因子的观测研究   总被引:5,自引:1,他引:5       下载免费PDF全文
刘新罡  张远航 《中国环境科学》2009,29(11):1128-1133
利用环境湿度的日变化,对广州市大气气溶胶散射吸湿增长因子进行了观测研究.基于反向轨迹模型HYSPLIT,将2006年7月到达广州市区的气溶胶分为海洋型、海洋/城市混合型、城市型3个类型.整个观测期间,海洋型、海洋/城市混合型、城市型气溶胶的散射吸湿增长因子f(RH=80%)的平均值分别为2.68±0.59、2.29±0.28、2.04±0.28.经验公式f(RH)=1+a(RH/100)b能够较好地拟合3种类型的气溶胶散射吸湿增长因子,海洋型、海洋城市混合型、城市型气溶胶的散射吸湿增长因子的拟合经验参数a分别为4.92、3.26、2.06,经验参数b分别为5.04、3.85、3.60.  相似文献   

10.
基于成都市2017年10~12月逐时的“干”气溶胶散射系数和吸收系数观测数据,结合该时段同时次的能见度(V)、相对湿度(RH)以及二氧化氮(NO2)监测资料,利用“光学综合法”计算气溶胶散射吸湿增长因子,并探究了气溶胶散射吸湿增长因子单变量f(RH)模型的适用性及其改进方案.结果表明:幂函数、二次多项式、幂指函数形式的f(RH)模型在低RH条件下(RH<85%)均能很好地模拟气溶胶散射吸湿增长因子随RH的变化特征,但在高RH条件下(RH>85%)的模拟值会出现较大的偏差.黑碳质量浓度(CBC)是影响气溶胶散射吸湿增长因子的另一关键变量,二者之间满足非线性关系.以RH和CBC为自变量构建了气溶胶散射吸湿增长因子双变量f(RH,CBC)模型,模型计算值和实测值之间的决定系数R2为0.763,平均相对误差MRE为14.28%.双变量模型f(RH,CBC)的应用显著改善了气溶胶散射消光系数的模拟效果.  相似文献   

11.
南京北郊春季气溶胶吸湿性分析   总被引:9,自引:5,他引:4  
徐彬  张泽锋  李艳伟  秦鑫  缪青  沈艳 《环境科学》2015,36(6):1911-1918
大气气溶胶的吸湿性对气溶胶粒子的谱分布、云凝结核形成、气候强迫、人体健康等均有重要的影响.利用吸湿性串联差分迁移率分析仪(HTDMA)在2014年4月16日~5月21日对南京北郊的大气气溶胶吸湿特性进行观测.30~230 nm气溶胶粒子在90%相对湿度下的吸湿增长观测结果表明,气溶胶粒子的吸湿增长因子平均概率分布函数(GF-PDF)呈现明显的双峰分布,即一个占主导地位的强吸湿模态,和一个相对较小但仍很明显的弱吸湿模态.对吸湿性的日夜对比分析发现,整体上白天的气溶胶粒子吸湿性大于夜间气溶胶粒子,白天强吸湿模态的粒子数目比例高于夜间,夜间气溶胶粒子的外混合程度更高.利用HYSPLIT模式对气溶胶来源分析结果表明,观测期间南京北郊主要受到3类气团的影响.其中西北大陆气团背景下爱根核模态粒子在经过大陆的长距离输送过程后,老化程度较高,吸湿性也更强.而对于积聚模态粒子,则为来自东方气团的粒子吸湿性更强,强吸湿模态粒子数目比例也较高.局地气团背景下气溶胶粒子在各粒径段都具有较高的强吸湿比例.  相似文献   

12.
冬季南京城市大气气溶胶吸湿性观测研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
气溶胶吸湿性不仅影响颗粒物非均相化学反应过程和大气能见度,且对云凝结核形成起决定性作用.本研究运用加湿串联拆分迁移分析仪(H-TDMA)对冬季南京城市大气气溶胶吸湿性进行外场观测研究.结果表明:吸湿增长因子概率分布函数(GF-PDF)呈双峰分布,峰值分别为1.000±0.010(弱吸湿峰)和1.400±0.035(强吸湿峰);在85%相对湿度条件下,不同粒径段(40、80、110、150、200 nm)弱吸湿组粒子数目占比(NFLH)随粒径的增大从40%降低至20%,而强吸湿组粒子数目占比(NFMH)却从60%增加到80%.弱吸湿组GF-PDF离散程度(σLH)在0.04~0.05之间,而强吸湿组GF-PDF离散程度(σMH)0.1,说明强吸湿组粒子化学成分较复杂,外混合程度较高.对比各粒径段气溶胶吸湿性日变化规律发现,平均吸湿增长因子(GFmean)和NFMH均呈双峰特征,峰值分别出现在7:00和17:00左右.受夜晚边界层降低、强吸湿性组分非均相转化生成等影响,GFmean和NFMH夜间数值整体大于白天;受降水等气象条件影响,污染时段所有粒径段气溶胶的GFmean和NFMH均高于清洁时段.  相似文献   

13.
利用吸湿增长光散射测量系统、黑碳仪和气相色谱质谱联用仪等仪器,于2019年7月15日~8月4日在北京地区开展了为期21d的大气气溶胶观测实验.观测期间北京市区于7月27日出现短暂的轻度污染,并在7月29日出现强降水天气.结果显示:北京市区夏季大气污染变化剧烈且短暂,大气气溶胶散射吸湿增长因子f(RH)呈现平滑连续的特点,并且降水会对f(RH)造成显著影响.7月27日PM2.5的平均质量浓度为(92.54±47.05)μg/m3;,表现出较为剧烈的污染变化.7月28~30日平均散射吸湿增长因子f(80%±1%)分别为(1.50±0.35),(1.43±0.36)和(1.48±0.25),反映了降水对于大气气溶胶的湿清除作用.最后利用实验数据估算粒径吸湿增长因子gf(RH),并建模研究f(RH)和gf(RH)的关系,模型精度R2最高可达0.698.  相似文献   

14.
实验室发生纳米气溶胶吸湿性表征   总被引:4,自引:0,他引:4  
气溶胶吸湿特性对于灰霾的形成、气溶胶对气候变化的影响及人体健康效应具有重要意义. 采用加湿迁移差分分析(HTDMA)法,对实验室发生的8种纳米级无机和有机气溶胶进行吸湿特性定量表征,从而判定影响气溶胶吸湿特性的主要因素. 结果表明,NaCl和(NH4)2SO4气溶胶的潮解点为相对湿度(RH)75%±2%,与理论计算结果相接近,说明测试系统具有一定的可靠性. 对以往研究较少的NaNO3,CaCl2,CaSO4,合成海盐,乙二酸和己二酸气溶胶的测试表明,NaNO3,CaCl2以及合成海盐气溶胶随RH的升高粒径逐渐增大;合成海盐气溶胶在RH为86%时吸湿性生长因子(Gf)达到1.80;CaSO4,乙二酸和己二酸气溶胶随着RH增大未见明显吸湿增长. 通过扫描电镜分析了8种化合物气溶液在不同RH下的形态特征,为掌握各种化学组分对气溶胶吸湿特性的影响提供了微观形态分析的依据.   相似文献   

15.
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   

16.
对新生态细粒子(粒径≤30 nm)的吸湿性测量是了解其物化特性,进而深入认识其生成机制及其环境与气候效应的重要手段之一.然而,目前无论是实验室研究还是外场观测都缺乏相应的仪器设备.本文基于商用纳米差分迁移率分析仪(Nano-DMA),设计搭建了一套纳米吸湿性串联差分迁移率分析仪(Nano-HTDMA),开展了系列性能测试,并结合理论模型对该系统进行了评估.对于粒径小于30 nm的纳米气溶胶颗粒的初步测试表明,该装置在室温条件下,加湿范围在相对湿度(RH)20%~90%之间可控,波动范围为±0.5%;并测量了(20±2) nm聚苯乙烯乳胶(PSL)小球在85%相对湿度条件下的吸湿增长因子(g),获得该系统的校准因子为0.007.同时,针对20 nm的硫酸铵和氯化钠气溶胶粒子的吸湿增长进行了测量,与引入形状因子χ后的理论模型进行了分析与对比;并针对不同粒径(15、20、30 nm)的硫酸铵、氯化钠的吸湿增长开展了研究,讨论了粒径对纳米颗粒物g因子、潮解点(DRH)的影响.系列测试结果都表明,不同条件下的实验研究结果与理论模型值都呈现出较好的一致性,证明了该系统的可靠性、稳定性与适用性,有望用于新生态气溶胶粒子的实验室与场地物化特性研究.  相似文献   

17.
张淑佳  徐亮  郭新梅  黄道  李卫军 《环境科学》2020,41(5):2017-2025
大气颗粒物吸湿特性能够影响颗粒物的光学效应、云凝结核活性和颗粒物表面的非均相反应特性.目前关于颗粒物内混结构的研究较多,但针对二次有机物对无机盐吸湿性影响的研究还比较缺乏.本研究利用一个2 L的气相流动反应管,实验室模拟α-蒎烯臭氧氧化生成二次有机气溶胶过程,然后以氯化钠为种子气溶胶在流动反应管末端分别收集11、 15和20 h这3组不同时长二次有机物包裹无机盐具有核-壳结构的单颗粒样品.透射电镜结果显示该模拟系统可以制备典型氯化钠核-有机物壳的颗粒,且有机物壳的厚度随着收集时长的延长变厚.单颗粒吸湿系统研究显示,有机物壳会影响氯化钠的潮解点(纯氯化钠潮解点为77%),并且会束缚氯化钠核的吸湿增长,表现如下:11 h收集时长下单颗粒样品中氯化钠核在相对湿度75.5%时开始潮解,并于78%时完全潮解, 85%湿度下吸湿增长因子为2.5; 15 h单颗粒样品中氯化钠核潮解范围为75%~78.5%, 85%湿度下湿增长因子为2.3; 20 h样品中核潮解范围则为76%~83%, 85%湿度下湿增长因子为1.8.本研究结果表明:①二次有机物壳影响并使氯化钠提前吸湿潮解;②有机物壳滞后氯化钠的完...  相似文献   

18.
成都市冬季大气消光系数及其组成的特征研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
由于气溶胶吸湿增长的复杂性和不确定性,大气消光的演化机理至今尚不十分清晰.为此,利用成都市2017年12月浊度仪和黑碳仪的逐时观测资料,结合同时次的环境气象监测数据,系统研究了该区域冬季对应550 nm大气消光系数及其组成的特征.结果表明:①观测期间大气消光系数为(1173.42±641.21) Mm~(-1),其中"干"气溶胶散射系数、"干"气溶胶吸收系数、干洁大气散射系数、气态污染物吸收系数和气溶胶吸湿性消光系数对其平均贡献率分别是53.02%、6.54%、1.50%、1.65%和37.29%.②大气消光系数、"干"气溶胶散射系数和气溶胶吸湿性消光系数的日变化为"单峰单谷型",而"干"气溶胶吸收系数和气态污染物吸收系数的日变化则分别表现为"单谷型"和"双峰双谷型".③明确了单位质量大气消光系数及其组成随相对湿度的变化特征,并就其各自成因进行了分析.  相似文献   

19.
基于成都市2017年10~12月AURORA-3000积分浊度计、AE-31黑碳仪和GRIMM180环境颗粒物监测仪的地面逐时观测资料,以及该时段同时次的环境气象监测数据(大气能见度、相对湿度RH和NO2质量浓度),通过Mie散射理论与免疫进化算法反演气溶胶粒径吸湿增长因子Gf(RH),并利用光学综合法测量气溶胶散射吸湿增长因子f(RH),探究了Gf(RH)与f(RH)之间的关系.结果表明:当RH<85%,Gf(RH)和f(RH)随RH的增加均表现为平缓式增长;当RH>85%,Gf(RH)和f(RH)随RH的增加则均呈现出爆发式增长.Sigmoid函数f(RH)=17.34/(1+e-2.43·[Gf(RH)-2.15])较好地拟合了f(RH)随Gf(RH)的变化形态,其f(RH)拟合值与测量值之间的决定系数(R2)和平均相对误差(MRE)分别为0.97和4.01%.利用sigmoid函数计算Gf(RH),模拟了观测时段内一次灰霾演化过程中气溶胶的散射系数bsp(RH)和吸收系数bap,二者的模拟值与测量值基本吻合,对应的R2分别为0.99和0.98,MRE分别为2.94%和5.24%.  相似文献   

20.
基于成都市2017年10~12月AURORA-3000积分浊度计、AE-31黑碳仪和GRIMM180环境颗粒物监测仪的地面逐时观测资料,以及该时段同时次的环境气象监测数据(大气能见度、相对湿度RH和NO2质量浓度),通过Mie散射理论与免疫进化算法反演气溶胶粒径吸湿增长因子Gf(RH),并利用光学综合法测量气溶胶散射吸湿增长因子f(RH),探究了Gf(RH)与f(RH)之间的关系.结果表明:当RH<85%,Gf(RH)和f(RH)随RH的增加均表现为平缓式增长;当RH>85%,Gf(RH)和f(RH)随RH的增加则均呈现出爆发式增长.Sigmoid函数f(RH)=17.34/(1+e-2.43·[Gf(RH)-2.15])较好地拟合了f(RH)随Gf(RH)的变化形态,其f(RH)拟合值与测量值之间的决定系数(R2)和平均相对误差(MRE)分别为0.97和4.01%.利用sigmoid函数计算Gf(RH),模拟了观测时段内一次灰霾演化过程中气溶胶的散射系数bsp(RH)和吸收系数bap,二者的模拟值与测量值基本吻合,对应的R2分别为0.99和0.98,MRE分别为2.94%和5.24%.  相似文献   

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