碳质气溶胶监测方法对比及北京碳质气溶胶特征研究

发布时间：2017-09-20 23:08

  本文关键词：碳质气溶胶监测方法对比及北京碳质气溶胶特征研究

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【摘要】：碳质气溶胶是大气气溶胶的重要组成部分,其主要成分为有机碳(OC)和元素碳(EC),约占碳质气溶胶的95%以上,其对全球气候、空气质量和人体健康均起到重要作用。由于OC和EC具有多种存在形式,其化学性质和光学特性具有明显不同,精确地测定大气中的OC和EC是大气环境研究中的重点和难点。近年来,北京雾霾频繁爆发,这主要是内因排放源和外因气象条件叠加的结果。因此,本文通过分析对比不同碳质气溶胶监测方法的差异,确定最优监测方案；并利用北京地区连续观测获得的碳质气溶胶数据,全面分析碳质气溶胶的季节变化特征、日变化特征、气象要素的影响、机动车排放和生物质燃烧的贡献量；最后通过北京冬季雾霾的个例分析,明确天气形势和气象条件对雾霾形成的重要作用。结果表明：(1)测量方法：在线OCEC分析仪的三种温度协议R法、F法和N法中R法最优。膜采样-离线分析所测TC、OC和EC的结果虽然在数值上存在差异,但与在线分析的结果呈显著线性相关。(2)浓度水平：北京大气中OC和EC浓度均处于全国中等偏上水平,OC浓度夏季最低,冬季最高,而EC浓度秋季最高,夏季最低。OC日变化表现出明显的双峰型,而EC在夜间出现峰值。SOC浓度表现为夏季最低,冬季最高,冬季和秋季SOC的浓度约为春季和夏季的1.7倍。机动车排放OC的年均值为4.1士1.2μg/m3,占北京城区OC总浓度的25.8±2.0%,但OCvehicle/OC全年没有显著变化。生物质排放的OC表现为5、6月和11月较高,夏季最低,6月最高为3.17μg/m3,占OC总浓度的28.5%,8月份最低,为1.06μg/m3,仅占OC的6.6%,11月为次高值,为2.5μg/m3,占OC浓度的13.0%。(3)气象成因：当北京地区的地面环流系统受到弱低压或者弱高压控制时,重霾污染容易产生,尤其是在均压场的控制下,容易形成多天的持续污染；当北京受到西南气流或东南气流时,由于高湿气流输送,北京地区容易形成长时间的持续污染,且污染程度更深；当位于高压前部时,在较强的偏北风的影响下,污染物可以尽快稀释清除。高风速和低湿度时,污染物浓度较低,低风速和高湿度会导致污染物迅速增长,低风速和低湿度时,污染物也处于较低水平,日较差较大时,较强的辐射逆温有利于形成稳定边界层,有利于污染形成。
【关键词】：有机碳 元素碳 测量方法 季节变化 来源 天气形势
【学位授予单位】：南京信息工程大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：X513;X831
【目录】：

• 摘要5-7
• Abstract7-9
• 第一章 绪论9-17
• 1.1 研究意义9-12
• 1.2 国内外研究进展12-15
• 1.2.1 国际研究概况12-13
• 1.2.2 我国研究现状13-15
• 1.3 研究内容和研究思路15-17
• 第二章 实验与研究方法17-35
• 2.1 观测地点介绍17
• 2.2 仪器介绍17-33
• 2.2.1 采样器17-18
• 2.2.2 细颗粒物(PM_(2.5))18
• 2.2.3 水溶性离子18
• 2.2.4 离线碳气溶胶分析仪18-25
• 2.2.5 在线碳气溶胶监测仪25-32
• 2.2.6 Milos520自动气象站32-33
• 2.3 分析方法33-35
• 2.3.1 二次有机碳的估算33
• 2.3.2 后向轨迹模型33-35
• 第三章 大气碳质气溶胶采样方法与分析方法的对比研究35-42
• 3.1 准在线分析仪不同温度协议对碳质气溶胶分析差异35-38
• 3.1.1 RT-quartz和NIOSH 504035-36
• 3.1.2 RT-quartz和fast-TC36-37
• 3.1.3 不同温度协议在不同污染程度下的测量差异37-38
• 3.2 膜采样与准在线碳质气溶胶分析仪对比38-41
• 3.3 本章小结41-42
• 第四章 北京市大气碳质气溶胶浓度变化特征42-61
• 4.1 北京市不同季节碳质气溶胶变化特征42-50
• 4.1.1 季节变化和日变化42-46
• 4.1.2 各季节气象条件分析46-48
• 4.1.3 不同城市间变化特征48-50
• 4.2 OC和EC的比值及SOC的季节分析50-54
• 4.2.1 OC和EC的比值50-52
• 4.2.2 SOC的估算52-54
• 4.3 不同污染源对碳质气溶胶的贡献54-59
• 4.3.1 机动车排放54-57
• 4.3.2 生物质燃烧的OC57-59
• 4.4 本章小结59-61
• 第五章 北京重霾污染中气象条件与碳质气溶胶浓度特征61-67
• 5.1 重霾期间气象条件和浓度特征分析61-64
• 5.2 后向轨迹分析64-65
• 5.3 本章小结65-67
• 第六章 总结与展望67-70
• 6.1 结论67-68
• 6.2 特色68-69
• 6.3 展望69-70
• 参考文献70-81
• 个人简介81-82
• 致谢82

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本文编号：890928