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121.
利用Aerodyne高分辨率飞行时间气溶胶质谱仪(HR-ToF-AMS)对南京北郊秋冬季非难熔性亚微米气溶胶(NR-PM1)的化学组分(包括有机物、硝酸盐、硫酸盐、铵盐和氯化物)和特征进行实时在线监测,并利用多元线性模型(ME-2)对其中复杂的有机物进行来源解析.观测期间,有机物、硝酸盐、硫酸盐、铵盐、氯化物对NR-PM1的贡献分别为42%,28%,15%,13%和2%.有机物解析出6类有机气溶胶:烃类有机气溶胶(HOA)、烹饪类有机气溶胶(COA)、生物质燃烧有机气溶胶(BBOA)、高氧化有机气溶胶(MO-OOA)、低氧化有机气溶胶(LO-OOA)、液相反应生成氧化有机气溶胶(aq-OOA),平均浓度分别占总有机气溶胶的18%,14%,19%,19%,11%和19%.通过不同污染事件的对比结果表明,本次观测期间二次气溶胶在污染时期占比会明显上升并且液相反应对二次组分的形成有显著的促进作用. 相似文献
122.
为了解北京市室外细菌气溶胶的分布特征,基于培养法分析了2020年9月—2021年5月不同季节细菌气溶胶浓度及粒径的分布特征,探讨气象因素(温度和相对湿度)和空气颗粒物(PM10和PM2.5)对细菌气溶胶分布特征的影响. 结果表明:①北京市室外细菌气溶胶平均浓度为447.10 CFU/m3 (每立方米空气中的菌落形成单位),呈春季〔(648.55±537.24)CFU/m3〕>冬季〔(324.50±181.99)CFU/m3〕>秋季〔(319.59±305.07)CFU/m3〕的特征,不同季节细菌气溶胶浓度差异不显著. ②北京市室外约80%的细菌气溶胶直径大于2.1 μm,细菌气溶胶浓度在第2级(粒径为4.7~7.0 μm)显著降低,峰值粒径出现在第1级(粒径>7.0 μm). 粒径大于7.0 μm的细菌气溶胶在春季与秋季以及春季与冬季之间均存在统计学差异 (p均小于0.05). 可进入人体下呼吸道的细菌气溶胶(≤4.7 μm)比例近50%(冬季、秋季、春季占比分别为61.0%、58.9%、41.6%),冬季空气中可进入人体下呼吸道的细菌气溶胶比例最高. ③Spearman相关性分析表明,室外环境细菌气溶胶浓度与相对湿度呈显著负相关(p<0.05),与PM10浓度呈显著正相关(p<0.05),表明细菌气溶胶浓度受气象因素和空气污染物的影响. 研究显示,北京市室外环境中可进入人体下呼吸道的细菌气溶胶比例近50%,冬季细菌气溶胶暴露风险最高. 相似文献
123.
卫星反演的气溶胶光学厚度(AOD)具有广泛的空间覆盖度和相对较高的时空分辨率. 基于AOD与PM2.5的相关关系来估算PM2.5浓度已成为监测近地面PM2.5的有效途径,其估算结果较可靠,能够为治理PM2.5污染提供数据基础和科学依据. 从反演AOD数据集和PM2.5浓度估算模型2个方面进行梳理归纳,从卫星轨道运行类型角度分析各类传感器的产品特征,并对缺失AOD的插补方法进行分类评价;对PM2.5浓度的估算模型进行比较分析,指出不同模型的优缺点和适应性. 结果表明:①各类卫星传感器均具有特定功能及优缺点,其中地球同步轨道(GEO)卫星的快速发展,使其在估算PM2.5浓度的应用上越来越广泛. ②插补后的AOD比AOD初始产品具有更连续的时空分布和更高的准确性,基于模型的多变量估算不仅可以实现数据的全面覆盖,还可以获得更好的估算精度. ③组合模型成为估算PM2.5浓度的重要方法,机器学习模型的加入能够有效提高PM2.5浓度的估算精度. 研究显示,利用AOD估算近地面PM2.5浓度不仅弥补了地面PM2.5监测的空间不连续性,更有助于解析PM2.5浓度的时空分布特征及污染来源. 相似文献
124.
柴油车的黑碳排放对空气质量和气候变化有重要影响,但我国柴油车黑碳排放清单编制仍有较大局限性. 为进一步提高柴油车黑碳排放清单编制精度,采用整车转毂台架和热光折射的方法研究不同排放标准、行驶工况和负载状况对重型柴油货车黑碳排放的影响. 结果表明:我国排放标准升级对重型柴油货车的黑碳排放有重要影响,从国Ⅰ、国Ⅱ排放标准升级到国Ⅲ、国Ⅳ和国Ⅴ排放标准,黑碳在颗粒物中的占比由41%左右逐步提至72%左右. 行驶工况对重型柴油货车的黑碳排放也有一定影响,车辆在C-WTVC (中国重型商用车燃料消耗量测试工况)下的黑碳排放占比较VECC (重型车典型道路行驶工况)下高5%~10%. 与半载状态相比,重型柴油货车在满载状态下黑碳排放占比更高,国Ⅲ、国Ⅳ重型柴油货车满载状态下黑碳排放占比较半载状态高7%~8%,国Ⅱ重型柴油货车满载状态下黑碳排放占比较半载状态高15%左右. 研究显示,柴油货车黑碳排放清单编制要综合考虑排放标准、驾驶特征、负荷状况等对黑碳排放的影响,不宜使用固定系数利用颗粒物排放因子外推黑碳排放因子. 相似文献
125.
草酸(C2)是大气颗粒物中有机物的重要组成部分,现有研究推测草酸主要来源于云中液相反应,然而,关于其云中形成机制的研究较少. 本文系统分析对比了华南背景山区的云水和云间隙颗粒物中二羧酸类物质,包括直链饱和二羧酸(C2~C9)、支链饱和二羧酸(iC4~iC6)、不饱和二羧酸〔马来酸(M)、富马酸(F)、柠康酸(mM)〕以及多官能团羧酸〔苹果酸(hC4)、丙酮酸(Pyr)和乙醛酸(ωC2)〕的浓度分布. 利用随机森林和多元线性回归方法进一步定量评估了草酸前体物、温度及云水性质(云水中液态水含量、pH、化学组成)对云水中草酸形成的影响. 结果表明:①云水和云间隙颗粒物中草酸的平均浓度分别为431 μg/L和27.28 ng/m3,分别占直链饱和二羧酸浓度的78.9%和70.0%,占水溶性有机碳浓度的2.4%和1.1%. ②云水中C2/总二羧酸类物质(浓度比)与二羧酸类物质浓度比〔如C2/(C3~C9)、C2/(iC4~iC6)、C2/(hC4+Pyr+ωC2)和C2/(M+F+mM)〕均呈显著正相关(R2为0.47~0.76, P均小于0.01),表明C3~C9、iC4~iC6、hC4+Pyr+ωC2和M+F+mM可能是云水中草酸形成的重要前体物. ③前体物对云水中草酸浓度变化贡献最大,贡献率为79%,其中hC4+Pyr+ωC2是最重要的前体物;其次是云水性质,贡献率为20%;温度的贡献率为1%. 研究显示,云中过程是草酸形成的重要途径,其形成过程受前体物、云水性质和温度等因素的影响. 相似文献
126.
为深入了解济南市主城区道路环境黑碳(BC)污染的时空规律,并评估机动车等对BC排放的影响,该研究利用车载平台和微型黑碳仪在济南市主城区开展了为期一个月的道路BC走航观测并分析其时空分布特征. 结果表明:①济南市主城区道路环境BC小时平均浓度为7.29 μg/m3,且昼夜呈双峰特征,双峰分别出现在04:00—08:00和18:00—22:00,该时段处于道路柴油车行驶及人群出行时段. ②源自化石燃料燃烧的BC占比为82.55%,来自生物质燃烧的BC占比为17.45%. ③BC道路环境浓度呈主干道(7.27 μg/m3)>次干道(6.56 μg/m3)的特征,柴油车占比较大的北园高架上的BC平均浓度(7.18 μg/m3)高于汽油车占比较大的经十路(5.64 μg/m3). ④BC浓度峰值多出现在清晨/深夜交叉路口附近,距十字路口5~10 m时观测的BC浓度最高,表明BC浓度除了受车流量影响外,还受到路况、车型、车速、气象条件等因素的影响. 研究显示,相比汽油车,济南市道路环境BC污染的时空分布特征主要受重型柴油车车辆数、出行时间和行驶路段的影响. 相似文献
127.
复合污染条件下人为源VOCs的SOA生成研究进展 总被引:1,自引:1,他引:0
大气细颗粒物(PM2.5)仍是我国空气质量持续改善的重大挑战.近年来,二次有机气溶胶(SOA)对PM2.5的贡献日益凸显.因此,深入认识复合污染条件下SOA生成机制和影响因素可以为进一步降低PM2.5提供重要理论依据.实验室模拟是深入认识SOA生成机制的关键途径,也是模式模拟参数化方案的可靠来源之一.主要综述了我国多污染物共存条件下典型人为源挥发性有机物(VOCs)的SOA生成研究进展,包括汽油蒸气VOCs、生物质燃烧VOCs和含氧VOCs形成SOA过程中,前体物浓度、芳香烃含量、无机气体、种子气溶胶和相对湿度(RH)等不同因素对SOA生成的影响;阐述了实际大气VOCs的SOA生成潜势及其影响因素,最后提出了目前在SOA机制研究方面存在的关键科学问题,并对未来的研究方向进行了展望. 相似文献
128.
129.
130.
植物释放挥发性有机物(BVOC)向二次有机气溶胶(SOA)转化机制研究 总被引:8,自引:2,他引:6
利用自制玻璃生态罩,研究植物挥发性有机物(BVOC)的释放机制.在紫外光诱导条件下,BVOC经历一系列的光氧化反应,最终产生了二次有机气溶胶(SOA).运用固相微萃取(SPME)和气相色谱-质谱联用(GC-MS)技术,对目标植物(驱蚊草)释放出的BVOC进行采样分析,共检测出7种主要化合物,其中主要为单萜类、倍半萜类、醇类和酮类物质.研究发现,在紫外光的照射下,这些BVOC可以发生光氧化反应转化为SOA.利用串联差分淌度分析仪(TDMA)测定SOA的粒径分布和SOA颗粒物的吸湿性.结果表明粒径范围大致是50~320 nm,吸湿性研究发现这些SOA具有吸湿性,生长因子可以从1.05增长到1.11. 相似文献