| 冬季临安大气本底站气溶胶来源解析及其粒径分布特征 |
| 摘要点击 2213 全文点击 656 投稿时间：2017-03-27 修订日期：2017-04-28 |
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| 中文关键词 PM2.5 源解析 正矩阵因子分解法(PMF) 粒径分布 日变化特征 |
| 英文关键词 PM2.5 source apportionment positive matrix factorization (PMF) size distribution diurnal variation |
| 作者 | 单位 | E-mail | | 施双双 | 南京信息工程大学, 气象灾害教育部重点实验室, 气候与环境变化国际合作联合实验室, 气象灾害预报预警与评估协同创新中心, 中国气象局气溶胶与云降水重点开放实验室, 南京 210044 | sss@nuist.edu.cn | | 王红磊 | 南京信息工程大学, 气象灾害教育部重点实验室, 气候与环境变化国际合作联合实验室, 气象灾害预报预警与评估协同创新中心, 中国气象局气溶胶与云降水重点开放实验室, 南京 210044 | | | 朱彬 | 南京信息工程大学, 气象灾害教育部重点实验室, 气候与环境变化国际合作联合实验室, 气象灾害预报预警与评估协同创新中心, 中国气象局气溶胶与云降水重点开放实验室, 南京 210044 | binzhu@nuist.edu.cn | | 林旭 | 杭州市环境监测中心站, 杭州 310007 | | | 郭婷 | 蚌埠市气象局, 蚌埠 233040 | | | 沙丹丹 | 南京信息工程大学, 气象灾害教育部重点实验室, 气候与环境变化国际合作联合实验室, 气象灾害预报预警与评估协同创新中心, 中国气象局气溶胶与云降水重点开放实验室, 南京 210044 | | | 蒋琳 | 南京信息工程大学, 气象灾害教育部重点实验室, 气候与环境变化国际合作联合实验室, 气象灾害预报预警与评估协同创新中心, 中国气象局气溶胶与云降水重点开放实验室, 南京 210044 | | | 张玉欣 | 南京信息工程大学, 气象灾害教育部重点实验室, 气候与环境变化国际合作联合实验室, 气象灾害预报预警与评估协同创新中心, 中国气象局气溶胶与云降水重点开放实验室, 南京 210044 | | | 师远哲 | 南京信息工程大学, 气象灾害教育部重点实验室, 气候与环境变化国际合作联合实验室, 气象灾害预报预警与评估协同创新中心, 中国气象局气溶胶与云降水重点开放实验室, 南京 210044 | |
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| 中文摘要 |
| 利用宽范围粒径谱仪（WPS）、EMS系统、KC-120H中流量采样器、850professional IC型离子色谱分析仪和热/光碳分析仪（DRI2001A）分别观测了临安大气本底站2015年1月9~31日10 nm~10 μm气溶胶数浓度粒径分布、常规污染气体浓度、PM2.5浓度及水溶性离子和OC、EC的浓度，利用PMF模式对PM2.5进行来源解析，并分析了不同污染源下气溶胶粒子的谱分布及日变化特征.结果表明，临安大气本底站大气气溶胶数浓度平均为5062 cm-3·nm-1，主要集中在10~400 nm.PM2.5的平均浓度和NO2、SO2、CO的平均体积分数分别为123.6 μg·m-3、22.6×10-9、34.0×10-9和2.2×10-6.水溶性离子以NO3-、SO42-、NH4+为主，平均浓度分别为19.2、15.4和10.8 μg·m-3，分别占总水溶性离子的37.9%、30.4%、21.4%.OC和EC的平均浓度分别为24.4 μg·m-3和6.6 μg·m-3.冬季临安大气本底站PM2.5主要来自二次相关源、燃煤排放、机动车排放、扬尘和生物质燃烧，贡献率分别为42.3%、21.4%、17.1%、8.7%和10.6%.不同来源气溶胶数浓度谱分布差异较大，二次相关、机动车排放、扬尘和生物质燃烧气溶胶数浓度谱均为单峰型分布，峰值分别位于120、50、100和90nm.燃煤颗粒物数浓度谱分布为双峰型分布，峰值分别位于25 nm和100 nm，浓度为19842 cm-3·nm-1和18372 cm-3·nm-1.二次相关源、燃煤源、机动车排放、扬尘和生物质燃烧表面积浓度谱均为三峰型分布，最大峰值分别位于650、210、160、180和575 nm.不同排放源气溶胶颗粒物数浓度和表面积浓度日变化特征基本一致，多呈双峰型分布，主要受边界层日变化和人类活动影响. |
| 英文摘要 |
| Using a wide-range particle spectrometer (WPS), an environmental management system (EMS), KC-120H middle volume sampler, a 850 professional ion chromatography analyzer, and heat/light carbon analyzer (DRI2001A), we observed the number concentration of aerosols with sizes ranging from 10 nm to 10 μm, gas concentrations, and concentrations of PM2.5, water-soluble ions, OC, and EC in a Lin'an atmospheric background station from January 9 to 31, 2015. The positive matrix factorization (PMF) model was applied for source apportionment, and the size distribution and diurnal variations of emission sources were analyzed based on the meteorological data. The average aerosol concentration was 5062 cm-3·nm-1 and PM2.5 mass concentration was 123.6 μg·m-3. The average concentrations of NO3-, SO42-, and NH4+, the main water-soluble ions in PM2.5 were 19.2, 15.4, and 10.8 μg·m-3, which accounted for 37.9%, 30.4%, and 21.4% of total water-soluble ions, respectively. Theaverage concentrations of OC and EC were 24.4 μg·m-3 and 6.6 μg·m-3. Secondary aerosol formation, coal combustion, motor vehicle emissions, dust, andbiomass burning were the main sources of PM2.5 in Lin'an during winter with contributions of 42.3%, 21.4%, 17.1%, 8.7%, and 10.6%, respectively. Different sources had different aerosol number concentration distributions. The aerosol number concentration spectra of secondary sources, vehicle emissions, dust, and biomass burning followed unimodal-type distributions with peaks at 120, 50, 100, and 90 nm. Coal particle number concentration was a bimodal distribution which exhibited peak values at 25 nm and 100 nm (19842 cm-3·nm-1 and 18372 cm-3·nm-1, respectively). The spectra of surface concentrations of secondary sources, coal combustion, motor vehicle emissions, dust, and biomass burning followed a three-peak distribution. The peaks were at 650, 210, 160, 180, and 575 nm. The diurnal variations of particle number concentrations influenced by diurnal variations in the boundary layer and human activities were consistent with the variations in surface concentrations, which displayed bimodal-type distribution. |
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