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基于单颗粒气溶胶质谱技术的一次典型污染过程研究——以浙江省淳安县为例

摘要

研究基于单颗粒气溶胶质谱技术,开展浙江省淳安县冬季典型时段大气颗粒物观测研究.基于人工神经网络算法,将本次采集到的颗粒物组分分为ECOC(14.9%)、NH4-rich(13.7%)、SN(sulfate-nitrate,13.6%)、dust(13.1%)、aged-EC(12.3%)、OC(11.6%)、EC(8.0%)等共计12种类别.观测期间,捕捉到二次典型的污染过程,分别为污染积累-爆发增长阶段(casel)和两次轻度污染过程(case2、case3).不同污染过程显示出不同组分粒径增长率的差异性,其中小粒径段(0.7μm以下)组分构成差别不大,具有较好的一致性,而大粒径段(0.7μm以上)颗粒物组分构成,在不同污染过程中差异较大,长距离输送时硝酸盐等二次组分较多,局地源排放为主时EC、NH4-rich等组分较多.研究表明,不利气象条件及区域性外围传输,是导致本次高污染的主要原因.高污染期间,颗粒物主要来自北方和西南方向,各占40.2%,其次为长三角本地源贡献(19.2%).污染爆发增长阶段(case1-2),EC、ECOC和aged-EC组分明显增多,分别为爆发前(case1-1)的2.4倍、3.2倍和3.2倍,表明机动车尾气排放及其老化的二次产物,对淳安地区高浓度细颗粒物具有重要贡献.此外,淳安富氨及高饥现象明显,与本地源排放及区域输送密切相关.

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