2014年1月北京市大气重污染过程单颗粒物特征分析

• 作者: 侯鲁健 刘浪 张文杰 杜世勇 杨文 王燕丽 白志鹏 韩斌
• 来源期刊: 环境科学学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 北京市 单颗粒物质谱 重污染过程 混合状态
• 年，卷（期）: 2016,（2）
• 所属期刊栏目: 研究报告
• 页码范围: 630-637
• 分类号: X513
• 语种: 中文
• DOI: 10.13671/j.hjkxxb.2015.0511

摘要

利用在线单颗粒物气溶胶质谱仪(SPAMS)对2014年1月北京市典型大气重污染过程进行了连续监测,分析了具有正负离子质谱信息的颗粒物共2248225个.同时,利用ART-2a神经网络分类方法并结合Matlab统计分析,将具有质谱信息的颗粒物归为10类,分别为:矿尘类颗粒物(Dust)、元素碳颗粒物(EC)、有机碳颗粒物(0C)、元素碳和有机碳混合颗粒物(ECOC)、钠钾颗粒物(NaK)、富钾颗粒物(K)、含氮有机物(KCN)、高分子有机物(MOC,Macromolecular OC)、多环芳烃类颗粒物(PAHs)和重金属类颗粒物(Metal).结合PM2.5质量浓度数据和HYSPLIT4.0后向轨迹模型结果,将观测时间段划分为3个典型污染过程和1个清洁过程.结果显示,重污染期间OC、MOC和PAHs为最主要的颗粒物类型.最后,本文还比对分析了污染过程和清洁期间颗粒物的混合状态,结果表明,污染过程中硫酸盐和硝酸盐较清洁期间更容易与碳质颗粒物结合.