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On using an aerosol thermodynamic model to calculate aerosol acidity of coarse particles 被引量:1
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作者 Zhengyang Fang Shuwei Dong +10 位作者 Chengpeng Huang Shiguo Jia Fu Wang Haoming Liu He Meng Lan Luo Yizhu Chen Huanhuan Zhang Rui Li Yujiao Zhu Mingjin Tang 《Journal of Environmental Sciences》 2025年第2期46-56,共11页
Thermodynamic modeling is still themostwidely usedmethod to characterize aerosol acidity,a critical physicochemical property of atmospheric aerosols.However,it remains unclear whether gas-aerosol partitioning should b... Thermodynamic modeling is still themostwidely usedmethod to characterize aerosol acidity,a critical physicochemical property of atmospheric aerosols.However,it remains unclear whether gas-aerosol partitioning should be incorporated when thermodynamicmodels are employed to estimate the acidity of coarse particles.In this work,field measurements were conducted at a coastal city in northern China across three seasons,and covered wide ranges of temperature,relative humidity and NH_(3) concentrations.We examined the performance of different modes of ISORROPIA-II(a widely used aerosol thermodynamic model)in estimating aerosol acidity of coarse and fine particles.The M0 mode,which incorporates gas-phase data and runs the model in the forward mode,provided reasonable estimation of aerosol acidity for coarse and fine particles.Compared to M0,the M1 mode,which runs the model in the forward mode but does not include gas-phase data,may capture the general trend of aerosol acidity but underestimates pH for both coarse and fine particles;M2,which runs the model in the reverse mode,results in large errors in estimated aerosol pH for both coarse and fine particles and should not be used for aerosol acidity calculations.However,M1 significantly underestimates liquid water contents for both fine and coarse particles,while M2 provides reliable estimation of liquid water contents.In summary,our work highlights the importance of incorporating gas-aerosol partitioning when estimating coarse particle acidity,and thus may help improve our understanding of acidity of coarse particles. 展开更多
关键词 Aerosol acidity Coarse particles Thermodynamic model Aerosol liquid water isorropia-ii Gas-aerosol partitioning
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疫情常态化管控下山东大学春节前后PM_(2.5)中二次组分变化特征 被引量:4
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作者 张桂芹 白浩强 +6 位作者 李彦 徐标 丛吉明 王玉铄 孙友敏 魏小锋 闫怀忠 《环境化学》 CAS CSCD 北大核心 2023年第2期487-500,共14页
为研究新冠肺炎疫情常态化管控下,山东大学春节前后PM_(2.5)中二次组分的变化特征、气粒分配规律及其影响因素,本文对2021年2月1-27日春节前、春节期间和春节后的3个时段山东大学区在线监测的水溶性离子、碳组分及气态前体物质量浓度小时数... 为研究新冠肺炎疫情常态化管控下,山东大学春节前后PM_(2.5)中二次组分的变化特征、气粒分配规律及其影响因素,本文对2021年2月1-27日春节前、春节期间和春节后的3个时段山东大学区在线监测的水溶性离子、碳组分及气态前体物质量浓度小时数据进行分析.结果表明,2021年疫情常态化管控下山东大学春节前后二次组分浓度与2020年同比均明显下降,ρ(NO_(3)^(-))、ρ(SO_(4)^(2-))、ρ(NH_(4)^(+))和ρ(SOA)分别下降53.09%、58.32%、51.17%和61.84%,其中二次无机组分(NO_(3)^(-)、SO_(4)^(2-)、NH_(4)^(+)之和)和SOA在PM_(2.5)中的占比分别为54.07%和8.20%,春节期间PM_(2.5)及二次组分在10—18时浓度较低,与春节期间白天人为活动相对减少,机动车、建筑工地等排放源减少有关,同时湿度较小和大气边界层较高也有利于污染物的扩散.疫情常态化管控下2021年山东大学春节前、春节期间和春节后过剩NH_(3)指数均>0,说明PM_(2.5)中NO_(3)^(-)气溶胶在形成过程中主要受HNO_(3)的限制,整个春节PM_(2.5)中铵盐主要以NH_(4)HSO_(4)、(NH_(4))_(2)SO_(4)和NH_(4)NO_(3)的形式存在.ρ(PM_(2.5))与NO_(3)^(-)、SO_(4)^(2-)、NH_(4)^(+)、湿度均显著正相关,ρ(PM_(2.5))与PBL显著负相关.湿度较小时,NH_(4)^(+)和NO_(3)^(-)浓度主要受到酸度影响,而湿度较大时,NH_(4)^(+)和NO_(3)^(-)浓度主要受含水量影响,温度主要通过影响气溶胶含水量从而影响NH_(4)^(+)和NO_(3)^(-)浓度,O_(3)、NO_(x)、pH和含水量对SOA的生成有显著影响. 展开更多
关键词 常态化疫情管控 PM_(2.5) 二次组分 气-粒分配 ISORROPIA-Ⅱ模型 济南
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北京地区重霾污染过程颗粒物酸度演变特征及其驱动机制
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作者 王爽 王恒阳 +2 位作者 程萌田 刘子锐 王跃思 《气候与环境研究》 CSCD 北大核心 2024年第2期193-204,共12页
基于北京秋冬季重霾污染时期细颗粒物化学组分和气态前体物的小时观测数据,通过ISORROPIA II模型模拟颗粒物酸度,并利用敏感性分析方法研究颗粒物酸度的驱动因子。结果表明:2017~2019年秋冬季,北京3次重霾污染事件颗粒物pH的平均值分别... 基于北京秋冬季重霾污染时期细颗粒物化学组分和气态前体物的小时观测数据,通过ISORROPIA II模型模拟颗粒物酸度,并利用敏感性分析方法研究颗粒物酸度的驱动因子。结果表明:2017~2019年秋冬季,北京3次重霾污染事件颗粒物pH的平均值分别为4.52±0.52、5.19±0.28和5.03±0.79;从清洁阶段到中度污染阶段和从中度污染阶段到重度污染阶段,颗粒物pH平均值分别下降0.72~1.07和0.3~1.03,即随着污染的加重,颗粒物pH呈现下降趋势;颗粒物pH对化学组分变化的响应不同,主要受TNHx[总铵(气态氨+颗粒态铵盐)]和SO_(4)^(2−)影响,受环境温度和湿度变化的影响有限;颗粒物pH对TNHx的敏感性依次高于SO_(4)^(2−)高于NO_(3)^(−),且高的TNHx水平会降低颗粒物pH对SO_(4)^(2−)(TNHx>47μg/m^(3))和NO_(3)^(−)(TNHx>30~40μg/m^(3))的敏感性;北京重霾污染时期,大气处于富氨状态,抬升颗粒物pH至4以上;在重霾污染事件中,颗粒物pH及变化的幅度与总铵水平和颗粒物pH对SO_(4)^(2−)、NO_(3)^(−)的敏感性有关,这为厘清二次气溶胶生成机制提供有效参考。 展开更多
关键词 ISORROPIA Ⅱ模型 颗粒物酸度 水溶性离子 氨气
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北京市四季典型污染过程PM_(2.5)酸度与二次硝酸盐形成机制 被引量:3
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作者 王友峰 景宽 +8 位作者 沈秀娥 王琴 王陈婧 富佳明 张博韬 张健 曹阳 张珂 刘保献 《中国环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期4167-4178,共12页
基于北京市城区点位2022年观测数据,运用ISORROPIA-Ⅱ模型分析冬季霾、春季沙尘、夏季高臭氧与秋季PM_(2.5)与臭氧复合污染共4次典型污染过程PM_(2.5)的酸度特征,获得气溶胶pH值与硝酸盐快速增长的演变规律.结果表明,北京市气溶胶pH值... 基于北京市城区点位2022年观测数据,运用ISORROPIA-Ⅱ模型分析冬季霾、春季沙尘、夏季高臭氧与秋季PM_(2.5)与臭氧复合污染共4次典型污染过程PM_(2.5)的酸度特征,获得气溶胶pH值与硝酸盐快速增长的演变规律.结果表明,北京市气溶胶pH值为中度酸性,四次污染过程pH值范围分别为3.59~5.07,3.70~7.76,2.44~6.15和2.80~4.69.4次污染过程气溶胶pH值呈正态分布,pH值中位数分别为4.60、4.59、3.91和4.09.冬季霾污染过程气溶胶水含量最高,其气溶胶pH值最大.春季沙尘污染过程气溶胶pH值呈双峰分布,受到人为源与天然源共同影响.夏、秋两次污染过程PM_(2.5)酸性分别为最强和次强,可能与大气氧化性增强促进酸性气体被氧化有关.夏季气温高气溶胶pH值低,HNO_(3)倾向于向气相分配,硝酸盐占比最低(22%);秋季气溶胶pH值昼低夜高,有利于硝酸盐的夜间积累,硝酸盐占比与冬、春两次污染过程相当(27%~28%).北京大气气态NH_(3)充分富余,HNO_(3)与NH_(3)的中和(均相)反应为NO_(3)^(-)的主要生成机制,气溶胶中NH_(4)^(+)也相对富余,气溶胶中(NH_(4))_(2)SO_(4)、NH_(4)NO_(3)和NH_(4)Cl均可以充分耦合.研究显示,较高的气溶胶水含量和气溶胶pH值是污染期间硝酸盐快速增长的原因,针对气态前体物NH_(3)和NO_(x)的进一步减排是控制北京大气细颗粒的有效手段. 展开更多
关键词 北京 典型污染过程 ISORROPIA-Ⅱ模型 气溶胶pH值 二次硝酸盐生成机制
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