浙江金华秋季干气溶胶中主要化学组分的消光贡献解析

造成雾霾事件的主要原因是高浓度的大气细颗粒物污染.为了深入研究大气细颗粒物的消光来源,本研究采用高时间分辨率气溶胶观测仪器获得了浙江金华秋季PM1主要化学组分浓度及干气溶胶吸收系数和散射系数演变情况.结合有机气溶胶正矩阵因子解析模型(PMF)和多元线性回归方法,建立了拟合优度很高(R2=0.977)的细颗粒物中主要化学组分与干气溶胶消光系数间的定量关系模型.结果表明,观测期间消光贡献最大的是硫酸铵,贡献率为35.1%;其次是硝酸铵,贡献率为26.7%;二次有机气溶胶(SOA)、生物质燃烧有机气溶胶(BBOA)、黑碳(BC)及氯化铵的消光贡献率分别为14.3%、11.2%、8.7%、4.0%.在一些特定污染时段,BBOA具有最大的消光贡献,是导致此时大气能见度大幅度衰减的首要因子.     

雨滴表面惯性粒子捕集的湍流效应数值分析

雨滴对气溶胶粒子的清除系数与捕集效率密切相关,并依赖于雨滴附近的气流型式.考虑到实际大气背景均为湍流状态,分别对层流和湍流状态下大尺寸雨滴表面上惯性粒子的捕集过程进行了数值模拟,讨论了湍流脉动对不同粒子轨迹的畸变和扰动.结果表明,层流条件下的模拟结果与已有的实验结果具有很好的一致性.若对雨滴的绕流附加一个湍流强度,则雨滴附近流动速度的随机变化将对粒子的运动轨迹产生明显的影响,导致惯性粒子在湍流状态下被雨滴捕获的效率大于层流捕集效率,湍流脉动效应对粒子捕集效率的提高幅度随粒子尺度的增大而减弱.     

夏季南海气溶胶微量元素浓度、溶解度及干沉降通量

搭载国家自然科学基金委南海东北部共享航次（NORC2017-05），于2017年6月9日-8月11日在南海东北部采集气溶胶样品，使用淋溶装置得到气溶胶中微量元素（Al、Fe、Ti、Cr、V、Ba、Mn、Co、Ni、Pb、Cu、Zn）的溶解态浓度和溶解动力学曲线，混酸消解后用高分辨率电感耦合等离子体质谱测得其总浓度，并计算溶解度和干沉降通量.结果表明，夏季南海北部气溶胶中微量元素溶解态浓度、总浓度和干沉降通量均小于大多数陆架边缘海.微量元素溶解度相对较大，原因主要是气溶胶颗粒经过长距离输运后粒径较小，且经历的大气酸过程和云过程对元素溶解度影响显著.气溶胶中微量元素在Milli-Q水中25 min左右达到溶解平衡，后续以pH=2的HCl淋溶.酸淋溶过程中大部分微量金属的溶解度略有增加，约占水溶出量的30%~50%，而Pb在酸溶液中显著溶出，酸溶出量可达水溶出量的140%，表现出潜在的环境效应.夏季大气气溶胶输送的Fe占南海东北部混合层溶解态Fe的0.13%~6.00%，对浮游植物初级生产具有一定的支持功能.     

北京APEC期间不同颗粒物源解析方法的结果比较

2014年10月8日~11月25日,在北京城市点位采用颗粒物多组分在线监测技术与单颗粒气溶胶质谱（SPAMS）两种方法测定颗粒物化学组分.基于颗粒物在线多组分监测技术得到的受体数据,采用ME2模型进行解析（OC-ME2）;基于SPAMS的观测数据,采用ART-2a和ME2两种方法进行来源解析.SPAMS-ART2a方法解析得到6种颗粒物污染源,而SPAMS-ME2和OC-ME2均确定了5种来源.每种方法都识别出了扬尘源、机动车尾气、燃煤源、工艺过程源和二次源.结果表明：3种方法的解析结果均显示机动车尾气（25.43%~28.84%）和二次源（22.55%~33.50%）是颗粒物的主要来源,其次是燃煤源（20.16%~21.21%）和工艺过程源（12.01%~15.17%）;不同方法解析出的同种源在对颗粒物（PM）的分担率与贡献时间变化上存在较大的差异,这可能与采样方法、化学分析方法和数据分析方法等有关.对APEC会议期间主要污染源类特征进行研究,3种方法解析结果中的首要污染源均是机动车尾气（29.17%~44.18%）,其贡献均高于非会议期间（23.59%~28.79%）,表明在此期间机动车尾气对颗粒物的产生具有重要影响.     

江苏省大雾持续时间及相关要素的周末效应

使用1996-2006年共11年南京、淮安、徐州、赣榆、射阳、东台、吕泗、溧阳8站大雾持续时间、气温、湿度、风速等资料进行周末效应的研究,结果表明:大雾持续时间存在明显的周末效应,并和风速、相对湿度的周末效应相一致,即在周末风速较小、湿度较大。通过对2001-2006年南京市用电量进行分析,发现其存在明显的周末效应,即在周六、周日陡然下降,在周一大幅上升,表明人类活动具有7天的短周期循环,同时发现大雾持续时间和用电量的周末效应是一致的,说明人类活动和大雾持续时间存在着一定的因果关系。使用南京市2001-2006年可吸入颗粒物浓度资料进行要素周末效应的研究,结果表明大雾持续时间也与气溶胶浓度存在着的显著的周末效应相一致。文章认为,人类活动导致周末气溶胶浓度增大,从而使大雾在周末持续时间延长,影响人类生活,体现了人类活动和高影响性大雾天气的相互作用。     

铜川市秋冬季大气VOCs特征及其O3和SOA形成潜势分析

VOCs是O₃和SOA形成的重要前体物,可增强大气氧化性,促进二次污染物形成,影响区域空气质量和人体健康.为研究铜川市秋冬季VOCs特征及其对O₃和SOA生成的潜力,利用TH-300B在线监测系统监测了铜川市区102种VOCs的体积分数,并结合最大增量反应活性系数法和气溶胶生成系数法分别计算VOCs的O₃及SOA生成潜力.结果表明,铜川市秋季和冬季φ（TVOC）分别为（50.52±16.81）×10^-9和（63.21±35.24）×10^-9,O₃生成潜势分别为138.43×10^-9和137.123×10^-9, SOA生成潜势分别为3.098μg·m^-3和0.612μg·m^-3.秋季VOCs中含量最多的2种组分为烷烃（26.19%）和芳香烃（26.04%）,冬季VOCs中含量最多的组分为烷烃（48.88%）.反-2-戊烯、甲苯和间/对-二甲苯是秋季OFPs最大的3个成分,...     

用紫外辐射反演气溶胶单次散射反照率的方法研究

利用紫外辐射监测资料,结合对流层紫外与可见光辐射传输模式,反演气溶胶单次散射反照率(SSA).敏感性试验和误差分析表明:紫外辐照度对SSA敏感;气溶胶光学厚度(AOD)对反演SSA的误差影响最大,波长指数次之,地表反照率和其他因素的影响较小.使用该方法计算的珠三角地区的气溶胶单次散射反照率为0.84~0.99,平均值为0.92,与以往研究相比具有较好的一致性.     

Ground-based observation of aerosol optical properties in Lanzhou, China

Aerosol optical properties from August 2006 to July 2007 were obtained from ground-based and sky radiance measurements in Semi- Arid Climate and Environment Observatory of Lanzhou University (SACOL), China. High aerosol optical thickness (AOT) associated with low ?ngstr¨om exponent ( ) was mainly observed in spring, which was consistent with the seasonal dust production from Hexi Corridor. The maximum monthly average value of AOT 0.56 occurred in March of 2007, which was two times larger than the minimum value of 0.28 in October of 2006. Approximately 60% of the AOT ranged between 0.3 and 0.5, and nearly 93% of value varied from 0.1 to 0.8, which occurred in spring. The significant correlation between aerosol properties and water vapor content was not observed. The aerosol volume size distribution can be characterized by the bimodal logarithm normal structure: fine mode (r < 0.6 m) and coarse mode (r > 0.6 m). Aerosols in spring of SACOL were dominated by large particles with the volume concentration ratio of coarse to fine modes being 7.85. The average values of asymmetry factor (g) in the wavelength range 440–1020 nm were found to be 0.71, 0.67, 0.67 and 0.69 in spring, summer, autumn and winter, respectively.     

南京工业区夏冬季节二次有机气溶胶浓度估算及来源解析

采用2015年6月15日~7月15日及2015年12月16日~2016年1月15日期间GC5000在线气相色谱仪得到的挥发性有机物(volatile organic compounds,VOCs)数据、DRI-2001A热/光碳分析仪对膜采样分析得到的EC(elemental carbon)、OC(organic carbon)数据,使用气溶胶生成系数法(fractional aerosol coefficient,FAC)、EC示踪法及正矩阵因子分析(positive matrix factorization,PMF)对南京工业区二次有机气溶胶(secondary organic aerosol,SOA)浓度进行估算及来源解析.研究发现南京工业区SOA污染主要来源于芳香烃类物质,其对夏、冬季节SOA贡献率分别为80.39%、94.63%,主要贡献者为苯、甲苯、乙苯、二甲苯(benzene、toluene、ethylbenzene、xylene,BTEX);对南京工业区SOA浓度进行估算,得到夏季SOA浓度值为5.84~20.88μg·m~(-3),平均浓度为12.15μg·m~(-3),冬季为2.17~17.73μg·m~(-3),平均浓度为6.91μg·m~(-3),冬季SOA浓度平均水平明显低于夏季.SOA浓度值随风速及降水量的增大而减小;使用PMF受体模型对VOCs进行源解析分析得到夏季SOA污染主要来源于涂料使用、石油加工及石油化工源,SOA贡献值分别为0.65、0.21、0.18μg·m~(-3).冬季SOA污染主要来自于涂料使用,SOA贡献值为0.94μg·m~(-3).     

两种典型污染时段鹤山市大气细颗粒污染特征及来源

PM_2.5和O₃浓度超标是我国大气污染的主要特征,研究两种典型污染时段的细颗粒化学组成、混合状态和来源对治理大气污染具有重要意义.2016年11月10—20日广东省鹤山市先后出现了PM_2.5和O₃超标的污染事件.污染期间,采用SPAMS（单颗粒气溶胶质谱仪）对细颗粒进行实时采样分析,共采集到有正负化学组成信息的颗粒422 944个,占总颗粒数的19.2%.基于单颗粒质谱数据特征,使用自适应共振神经元网络算法（ART-2a）,对单颗粒数据进行自适应分类.颗粒物划分为OC（有机碳）、EC（元素碳）、ECOC（元素-有机碳混合）、HOC（高分子有机碳）、Pb-rich（富铅）、Si-rich（富硅）、LEV（左旋葡聚糖）、K-Secondary（钾二次）、Na-rich（海盐）和HM（重金属）颗粒共10类.结果表明:两个PM_2.5污染时段EC颗粒和K-Secondary颗粒的占比高,EC颗粒分别占46.5%和61.1%,K-Secondary颗粒分别占14.3%和10.3%;O₃污染时段EC颗粒占比（39.4%）最高,其次是OC颗粒占比17.0%;两种污染时段OC组分与HSO₄-和NO₃-的混合程度都有明显的上升,说明污染有利于有机气溶胶的老化.由源解析结果可知,PM_2.5污染时段,细颗粒主要来源于燃煤、机动车尾气和扬尘,而O₃污染时段细颗粒主要来源于燃煤、生物质燃烧和扬尘;此外,两种污染时段燃煤源对细颗粒的贡献都有较大提升.研究显示,控制燃煤源的排放对污染物的降低有着重要影响.