运用TDMA-APM表征上海大气亚微米细颗粒物密度分布和混合态

Density and mixing state of submicrometer aerosols are of atmospheric importance,and what is more, a realistic treatment of density distribution and mixing state of urban aerosols is ctritical for the modelling of global radiative forcing. On the other hand, density distribution and mixing state show a power light to the particle emission, formation and transformation.In this proposal, determination of density distribution and mixing state of submicrometer aerosols in Shanghai are scheduled by methods of DMA-APM and V-TDMA, coordinated with ATOFMS and TEM-EDX.With extended field observation, average effective densities and density distribution of submicrometer aerosols will be thoroughly characterized, including diurnal, seasonal variations and haze episodes.With temperature-resolved thermodesorption and ehanced observation at constant temperature, we devote ourselves to quantitative description of volatility and internal mixing state of submicrometer atmospheric aerosols.This object is emphasized on analysis of time and spatial features of density and mixing state, as well as to reveal particle formation and transformation mechanism under defferent levels of pollution through information about density and mixing state. These results will support basic information for the further understanding of the atmospheric pollution chemistry in Yangtze River Delta.

大气细颗粒物的密度和混合态是计算全球辐射强迫的重要参数，也蕴藏着丰富的大气颗粒物排放、形成和转化信息。本项目拟以DMA-APM和V-TDMA观测为主、以ATOFMS和TEM-EDX为辅的方法研究上海地区大气亚微米细颗粒物的密度分布和混合态。通过长期的系统观测，系统表征大气亚微米细颗粒物的平均有效密度和密度分布，包括日变化特征、季节变化特征和典型天气特征。通过严密的梯度热脱附实验和系统观测，定量表征大气细颗粒物的挥发性和内混合态。重点研究大气细颗粒物密度和混合态的时空演化机制，竭力透过密度和混合态信息探讨大气细颗粒物（尤其是纳米颗粒物）在不同污染背景下的形成和转化机制。所得结果可为丰富长江三角洲地区大气污染化学理论提供基础数据。

随着我国经济的发展和城市化进展的加快，大气细颗粒物污染已经上升成为国家最大的环境问题之一。密度和混合态不仅是大气颗粒物的重要理化性质，也反映了大气颗粒物排放、.形成和转化信息。本项目围绕大气细颗粒物密度和混合态，以HTDMA、VTDMA、DMA-APM和分级采样器为主要手段，主要研究了大气颗粒物密度和挥发性的粒径分布特征和季节分布特征，研究了颗粒物分级化学分布特征。.大气颗粒物冬季密度观测表明： 50-400 nm颗粒物的平均密度在1.36-1.55 g cm-3之间，随粒径增大而增加。这说明随着粒径增加，颗粒物中吸湿性的二次无机盐和密度较大的二次有机气溶胶的含量增加。大气颗粒物密度的昼夜变化趋势与PM1.0中二次无机盐一致，说明无机盐含量是影响颗粒物密度的重要因素。新颗粒生成事件中纳米颗粒的有效密度逐渐增加，与颗粒中硫酸盐含量变化一致，说明硫酸盐在颗粒形成和初期增长过程起重要作用。.受季风影响，上海秋季大气颗粒物中老化海盐成分较高，而冬季颗粒物受生物质燃烧和燃煤影响较大，因此，不适合运用E-AIM2模型进行酸性分析。经过模型校正，我们发现主导上海大气细颗粒物硝酸盐形成的只有两种机制，即N2O5水解机制和硝酸铵均相气固转化机制。在秋季，可能两种机制同时存在。而在春季和冬季，均相成核机制为主导。.在长达70天的观测周期中，SNA/PM1.0比例始终保持在0.28附近，与污染程度无关。这说明二次无机盐和有机污染物对灰霾的形成同等重要。随着污染进程的不断加剧，疏水性颗粒物的含量逐渐提高，说明本地污染物的积累不断加剧。在重污染阶段，观测到三次颗粒物快速长大过程。首先出现的是大量不吸湿、低密度的艾根模颗粒，这可归于本地交通排放颗粒物的积累和半挥发有机化合物的快速凝结。随着颗粒的不断长大，颗粒物的密度和吸湿性明显提高，说明NOx and SO2 的化学转化和颗粒化是颗粒长大的主要贡献者。我们的研究说明，在静稳天气下本地污染物的快速积累和气态污染物二次过程导致的颗粒快速长大是上海冬季灰霾发生的主要原因。.到目前为止，已经发表标准项目资助SCI论文5篇。项目研究获得的其他数据还在整理和待发表中。项目的成果有助于科学工作者进一步深入认识长三角地区大气污染背景、新颗粒生成机制和灰霾形成机制，为国家科学决策大气污染防治提供基础数据。