论文草稿南京北郊大气气溶胶吸湿性特征.docx
- 文档编号:10571074
- 上传时间:2023-02-21
- 格式:DOCX
- 页数:27
- 大小:766.26KB
论文草稿南京北郊大气气溶胶吸湿性特征.docx
《论文草稿南京北郊大气气溶胶吸湿性特征.docx》由会员分享,可在线阅读,更多相关《论文草稿南京北郊大气气溶胶吸湿性特征.docx(27页珍藏版)》请在冰豆网上搜索。
论文草稿南京北郊大气气溶胶吸湿性特征
南京北郊大气气溶胶吸湿性特征
李浩
南京信息工程大学大气物理学院,南京210044
摘要:
大气气溶胶的吸湿性对很多领域有重要的影响。
HTDMA是现今最理想的观测气溶胶吸湿性的仪器之一。
应用MSP公司以及自行搭建的两台HTDMA对严重污染的南京城郊四月份的大气气溶胶吸湿性进行观测。
在低于75%的湿度下气溶胶GF显示出单峰分布,在85%的湿度下小于300nm的所有粒径的单分散气溶胶GF都能观测到双峰分布。
用多次高斯分布拟合后分出较多吸湿组和较少吸湿组。
较多吸湿组在小于300nm的范围内GF随着粒径的增大而增大;较少吸湿组在小于300nm的范围内GF随着粒径的增大而减小。
综合GF在不同粒径不同湿度下的GF值,分析出较少吸湿组是至少有两种近憎水物质的内部混合;较多吸湿组是以硫酸铵为主要组分混合了有机弱吸湿组分或者近憎水组分的内部混合。
降水对小于200nm粒子的较少吸湿组的粒子的GF影响不大;对较多吸湿组有减小的作用,对于爱根核模态粒子的影响主要是由于雨后爱根核模态新生成粒子GF集中在1.35以下,对于积聚模态的粒子的影响主要是由于降水对于吸湿性较高的粒子的去除作用比吸湿性较低的粒子的去除作用强烈。
日变化的主要影响因素是大气混合状态影响、交通影响以及光化学反应的影响。
对两台HTDMA的测量结果进行比对后发现在积聚模态的粒子的数值吻合程度很高,两台仪器的数据均具有可信度。
关键词:
气溶胶吸湿性;HTDMA;南京北郊
1引言
大气气溶胶是指悬浮在大气中粒径在0.001到100微米的固液多相共存的微粒体系。
大气气溶胶在一定的过饱和度下可以通过吸湿性增长活化为云滴,这样的气溶胶粒子称为云凝结核。
有研究表明吸湿性的二次气溶胶可以作为云凝结核(Seinfeld和Pandis,2006[1])。
而云的辐射强迫效应会影响某些地区的气候。
高相对湿度时,吸湿性气溶胶如硫酸盐,硝酸盐、铵盐、海盐等由细小晶体因吸湿而潮解成较大水滴,其粒径有明显的增长,根据米散射理论,前向散射迅速增大,后向散射单调减小(刘长盛等人,1990[2];Bohren和Huffman,1983[3])。
若气溶胶表面附着有水珠,由于光线被水滴折射,将加强气溶胶散光效应。
这些现象将使到达地表的热通量降低,影响大气温度以及大气能见度。
有研究表明,气溶胶的酸性物质的含量与大气中水汽含量息息相关(于凤莲,2001[4])。
相对湿度越大,颗粒物发生液相氧化的能力越强,二氧化硫向硫酸的转化也就越多,在82%的相对湿度下的转化能力是30%湿度下转化能力的两倍,这也解释了为什么北京和重庆的二氧化硫排放虽然都很严重,但是北京却比重庆下酸雨的几率小得多,北京除夏天以外通常相对湿度都低于30%,而重庆常年相对湿度高于80%,故而重庆称为了酸雨中心(蒲一芬和杨建亮,2001[5])。
Peters等人(1997)[6]研究表明:
大气气溶胶会通过呼吸进入肺部,有一部分会沉积在肺部的支气管等部位从而引发肺炎、肺癌等呼吸道疾病。
人体呼吸道内的相对湿度稳定在接近饱和的99%到99.5%之间,一些吸湿性物质如硫酸盐颗粒物在9纳秒之内就能使粒径增长三倍到六倍(Massling等人,2005[7])。
粒子的大小直接影响了它的沉降速度沉降量和沉降位置,对人体健康有很大影响。
气溶胶的存在对于局地微气候、区域环境、全球环境、区域以及全球辐射收支平衡、酸沉降、人体健康等有着直接或者间接的关联。
所以,越来越受到世人以及学界的关注。
此外大气气溶胶的化学成分、浓度、谱分布等物理、化学参数在时间、空间尺度上具有较高的不确定性,大气气溶胶成为地球科学领域研究的难点问题(邱金桓等,2003)[8]。
大气气溶胶的吸湿性是气溶胶光学性质的主要参数,气溶胶的物化过程也与其息息相关。
迄今为止,在南京的气溶胶的研究还只是处在化学成分和光学特性的层面上,没有开展过对其吸湿性的全面系统的研究;在地域上主要是集中在城市中心地段,主要污染源是交通和生活污染,没有测量到城郊结合部重工业污染的情况;没有降水过程或者天气系统对大气气溶胶吸湿性影响的研究;更没有通过多台HTDMA的联合测量的先例。
本文通过应用MSP公司以及自行搭建的两台HTMA(吸湿性串联差分迁移率分析仪)对南京北郊的大气气溶胶的吸湿性进行观测和分析。
2实验
2.1实验仪器以及原理
HTDMA测量系统主要是由两台差分迁移率分析仪串联配合一组加湿器组成,最初是liu等人在1978年开发用来测量生长因子Gf(growthfactor)。
GF可以用来衡量气溶胶的吸湿性能。
测量原理是首先固定DMA1电压,把低RH(小于10%)的多分散气溶胶分离出已知粒径的单分散气溶胶,而后将单分散气溶胶加湿,使其吸湿增长后通入DMA2,通过施加连续的扫描电压,分离出吸湿后各个粒径下的粒子群,通入CPC计数,就能得出生长后的粒径的谱分布。
如果气溶胶发生了吸湿增长现象,则可以明显发现粒径的增长的幅度,如果测量出的是双峰的谱分布,则说明气溶胶群体中同时含有可溶及非可溶的成分。
由于HTDMA的测量的准确及时的特性,所以这种方法被广泛的应用于气溶胶吸湿性研究中。
由于HTDMA可以由用户自行搭建,所以延展性很强,可以搭配其他仪器达成不同的效果。
Lee[9]等人将HTDMA与散光仪串联,测量潮解后的散光性。
StephanLeinert等人[10]在传统的TDMA的基础上加上了APS系统,从而评估混合状态的气溶胶粒子各部分吸湿性的多少。
Pitchford等人(1994)[11]在其装配的HTDMA系统中增加了气溶胶采集仪器,研究气溶胶化学组成与吸湿性之间的关系,然而这种方法却不能确定控制气溶胶吸湿性生长的各种化学组分的相对作用。
为了确定气溶胶的形态和成分对吸湿性的影响,McMurry[12]在其HTDMA系统中又添加了单颗粒电子显微镜,研究气溶胶的形态与吸湿性之间的关系。
最近,随着单颗粒质谱仪的发展,G.Buzorius[13]等人搭建了单颗粒激光消融飞行时间质谱系统(HTDMA-SPLATF-MS),从而实现了气溶胶的吸湿性与单颗粒化学成分的联合在线分析,为准确分析气溶胶的化学成分与吸湿性关系研究奠定了基础。
此外为了避免气溶胶上半挥发组分的挥发,Weingartner等人[14]发展了低温HTDMA(lowtemperatureHTDMA),其相对湿度控制在10%~90%之间,温度为-10摄氏度精度达到0.1摄氏度,相对湿度精度达到<1.60%。
Philippin[15]等人则开发了VTDMA(volatilitytenddifferentialmobilityanalyzer,挥发组分前后差分分析仪),来研究挥发性组分对气溶胶生成的作用,此外其他人也采用VTDMA对挥发性和半挥发性组分对吸湿性影响进行测定[16],AriP.Leskinen等人[17]通过VTDMA结合烟雾箱,对机动车排放颗粒在不同温度及老化时间上进行吸湿特性的分析。
G.R.Johnson等人[18]08年在原有基础上对HTDMA进行改造,使其变得简单轻巧同时测量精确度得到了提高,为HTDMA实现便携式测量提供了必要的技术支持。
具体原理图如下(图2.1.1)
:
图2.1.1:
新型HTDMA原理示意图
该系统具有三大特点,对以往的HTDMA的湿度控制以及温度控制都进行了改进。
第一,通过两个Nafion(电解质)管对采入气溶胶进行加湿,同时控制流量使其保持层流加湿,使得加湿精度提高。
系统组成中具有两段独立加湿,可以允许持续加湿的范围从20%到95%相对湿度而不需要独立的预先加湿或者额外的冷却系统。
两个Nafion管的加湿特点:
第一个管吸收过量水蒸气使其离开DMA之后提高气溶胶的相对湿度,这样在第二阶段Nafion管中经过更少的平衡时间达到最终湿度。
第二,在加湿和测量时候的温度倾斜度通过将套气和采样气包裹在HTDMA过量气体中使其达到最小,省略了温度控制装置。
第三,一个高速螺线型电管被用来控制湿度,从而达到高速精确的相对湿度的测量。
本文采用的两台HTDMA中一台为是MSP公司生产的型号为1500的HTDMA(Model1500AerosolGenerationandMotoringSystem),附属使用了EdgeTech的公司生产的露点仪以及Vaisala公司生产的适度传感器。
另一台为自行搭建,使用的配件为TSI公司的型号为3081的DMA,CPC型号为3772,辐射源为氪85,主控系统是自行设计的LabView程序。
2.2观测选址
如图2.2.1,观测选址为南京信息工程大学气象楼十二楼的十二楼(北纬32.204468度东经118.722382度,图中A点),金属管伸出建筑30cm,头部加装防雨罩,伸入具有空调的实验室内。
采样地址东北西南一线有包括南钢、南石化、扬子石化等石油重工业污染区,西南方为龙王山风景区,东南方为丁解水库,具有如工业污染、交通污染、居民生活污染等多种污染源,是城市郊区下垫面的良好代表。
图2.2.1:
观测点及周边地区地图
2.3测量方法
由于MSP公司生产的HTDMA的软件系统不支持自动循环测量,必须手动调整DMA1的输出粒径和DMA2的扫描粒径范围,所以不能获得连续的观测数据,只能获得白天的数据以及部分前半夜的数据。
而自行搭建的HTDMA系统由于采用了自动的循环测量系统,所以可以获得较长时间的连续观测资料。
本次观测使用MSP公司的HTDMA获得了从2012年4月14日到15日的白天及前半夜的85%湿度的观测数据,4月16日采集了不同湿度的观测数据,4月17日到4月26日连续十天的白天以及前半夜观测数据。
自行搭建的HTDMA测量了从4月11日到4月15的连续资料,4月16日采集了不同湿度的观测数据。
实验前使用NIST(NationalInstituteofStandardsandTechnology,美国国家标准技术研究所)痕迹量标准参考物PSLs小球(40±1nm、151±4nm、240±5nm)对DMA2的粒径测量进行了校准(图2.3.1),来提高HTDMA的精度。
图2.3.1:
PSLs校正图
在此,吸湿性增长因子(GF)被定义为干粒子在特定的Rh下吸湿的动力学粒径的相对增长率。
公式如下:
Dp是在特定的RH下吸湿后的粒子的动力学直径。
Dp0是被选择进入的干粒子的动力学直径。
以粒子是由完全的吸湿性核和外围的吸湿性物质包裹组成为假说,吸湿模型已经被广泛的应用于衡量以体积分类的吸湿性粒子组([19]Massling等人,2009;[20]Swietlicki等人,1999)。
在我们的工作中,更易吸湿模型的化学特征被划分成吸湿性的无机物和阻止吸湿物质的内部混合。
硫酸铵(AS)在模式中被选为对照组,吸湿性体积分数以下面公式计算:
GF(AS)是理论上氨基硫酸盐的增长因子,GF1和GF2是较少和较多吸湿模型的增长因子。
3实验结果及分析
3.1常规气象要素
由于缺乏能见度和混合层高度的常规气象资料,所以本次实验中没有分析大气在稳定和不稳定情况下气溶胶的性增长的吸湿性增长特征。
鉴于影响大气气溶胶吸湿性的主要因素主要是气溶胶的成分以及混合状态,推测风向风速以及天气的变化将会对气溶胶的吸湿性造成较大的影响。
下表(表3.1.1)列出了从4月11日至4月16日的天气、温度、风向风速的情况。
其中包含了一次为期两天降水过程以及连续4天的多云或晴好天气,风速均为3-4级(3.4-7.9m/s),风向为偏南风居多。
(资料来源:
中国天气网,南京气象局)
南京浦口地区4.11至4.16天气情况表
日期
天气
风向
风速
温度
4.11
多云转雷雨
东南风
3-4
10-21
4.12
雷雨转多云
东转西
3-4
11-23
4.13
多云
西南转南
3-4
10-22
4.14
多云
南
3-4
12-22
4.15
多云
南转东
3-4
13-23
4.16
晴转多云
东
3-4
12-25
表3.1.1
3.2实验数据处理方法
MSP公司生产的HTDMA产生的数据分为两大部分,第一部分是DMA1产生的包含输出干粒子粒径和数浓度的.hag文件,第二部分是DMA2产生的包括湿度和加湿后粒子粒径和数浓度的.sms文件。
利用MSP公司开发的HTDMAfit程序对时间对应的两种文件进行合并操作并生成可以做出图像的.htd文件。
利用HTDMAfit加载.htd文件,利用多次高斯参数化方法去拟合吸湿性增长因子分布,直到峰值曲线与实际测量的描点图达到很大的一致性。
如图3.2.1中蓝色部分是实际测量的描点柱状图,红色的线为通过多次高斯参数化方法拟合出来的参数化曲线。
在使用多次高斯分解的参数化之后大多数吸湿性增长因子的分布被分成了两部分,图中标有1的峰:
较少吸湿模态(GF<1.15)和图中标有2的峰:
较多吸湿模态(GF>1.2)。
较少吸湿组的GF在1.01到1.14的范围内,典型的是小于1.10。
图3.2.1:
HTDMAfit程序拟合图
自行搭建的HTDMA数据处理原理同MAP公司的相近,由于在主控系统方面进行了自行设计和改进,所以可以直接生成可用于处理的文件,省去了文件合并的步骤,数据处理使用的是LabView的自动化处理程序,能自动对一个循环的数据进行批量处理,最后输出包括GF、sigma等多个参数。
3.3不同湿度以及粒径下GF的情况以及大气成分的验证
图3.3.1至图3.3.7描述了4月15日到4月16日在不同湿度下不同粒径大小的粒子的GF(吸湿性增长因子)的变化情况。
干粒径为40nm、80nm、110nm、150nm、200nm的粒子在45%的相对湿度下对应的GF的平均值分别为1.058、1.064、1.01、1.0132、1.0152;55%的相对湿度下对应的GF的平均值为1.0336、1.0374、1.0484、1.0658、1.0728;65%相对湿度下对应的GF的平均值为1.0524、1.073、1.086、1.0848、1.0978。
由这三幅图对比可知,在低于65%相对湿度的条件下GF的范围集中在1.01到1.10之间,干粒子的粒径增长不明显,显示出弱吸湿性。
在40nm至200nm的范围内随着粒径的增长,粒子的GF也会有相应的升高,但是升高的幅度不明显。
干粒径为40nm、80nm、110nm、150nm、200nm的粒子在75%的相对湿度下对应的较少吸湿组GF的平均值分别为1.055、1.021、1.022、1.022、1.021;在85%的相对湿度下对应的GF的平均值为1.067、1.056、1.0465、1.0385、1.033。
较少吸湿组在相对湿度超过75%后与较多吸湿组分开,GF随着粒径的增大有减小的趋势,这种趋势在85%的相对湿度下更加明显,这说明气溶胶的较少吸湿组至少是两种物质的内部混合,且随着粒径的增大,较少吸湿组中含有的黑炭以及有组分所占的比例有一定的增加,由于黑炭和有机组分表现出近憎水性[21],所以在粒子中所占比例越大,表现出的GF越低。
干粒径为40nm、80nm、110nm、150nm、200nm的粒子在85%的相对湿度下对应的较多吸湿组GF的平均值分别为1.2064、1.1746、1.2124、1.238、1.2482;在85%相对湿度下对应的较多吸湿组的GF的平均值分别为1.2466、1.3162、1.368、1.3964、1.4242。
较多吸湿组的粒子在75%相对湿度到85%相对湿度下随着粒子粒径的增大,GF有明显的增大,特别是85%相对湿度下,GF随粒径的增长而增长得十分明显。
近几年的研究数据表明,大气中的主要污染物是硫酸铵(Ye等人,2011)[22],较多吸湿组从75%相对湿度开始与较少吸湿组分离说明在75%左右的相对湿度下,气溶胶中的主要组分达到了潮解点,这与硫酸铵的潮解点相符合,较多吸湿组在75%与85%相对湿度下各粒径表现出的GF也与硫酸铵相接近,故而可以验证40至200nm的大气气溶胶中的主要成分为硫酸铵。
然而,较多吸湿组表现出的GF虽然和硫酸铵很接近,但是在任何粒径和湿度下的GF均略微小于硫酸铵的理论值,所以可以推断除了硫酸铵外还存在一些有机组分和黑炭的组分。
图3.3.1:
45%湿度下不同粒径粒子的GF分布情况,图中横坐标1号位为40nm、2号位为80nm、三号位为110nm、4号位为150nm、5号位为200nm。
图3.3.2:
55%湿度下不同粒径粒子的GF分布情况,图中横坐标1号位为40nm、2号位为80nm、三号位为110nm、4号位为150nm、5号位为200nm。
图3.3.3:
65%湿度下不同粒径粒子的GF分布情况,图中横坐标1号位为40nm、2号位为80nm、三号位为110nm、4号位为150nm、5号位为200nm。
图3.3.4:
75%湿度下不同粒径粒子的较少吸湿组GF分布情况,图中横坐标1号位为40nm、2号位为80nm、三号位为110nm、4号位为150nm、5号位为200nm。
图3.3.5:
85%湿度下不同粒径粒子的较少吸湿组GF分布情况,图中横坐标1号位为40nm、2号位为80nm、三号位为110nm、4号位为150nm、5号位为200nm。
图3.3.6:
75%湿度下不同粒径粒子的较多吸湿组GF分布情况,图中横坐标1号位为40nm、2号位为80nm、三号位为110nm、4号位为150nm、5号位为200nm。
图3.3.7:
85%湿度下不同粒径粒子的较多吸湿组GF分布情况,图中横坐标1号位为40nm、2号位为80nm、三号位为110nm、4号位为150nm、5号位为200nm。
图3.3.8至图3.3.11描述了4月15日到4月16日不同粒径的大气气溶胶粒子随着湿度变化出现的GF的分布的变化。
40nm与80nm的爱根核模态的粒子在75%的相对湿度下仍然没有表现出明显的较多吸湿与较少吸湿组的分离现象,在85%的湿度下,爱根核模态的粒子的GF往往小于1.3,而积聚模态的粒子的GF一般都大于1.4,说明爱根核模态的粒子所含有的有机不溶组分含量较高。
大多数爱根核存在时间很短,容易被积聚模态的粒子所碰并去除,所以可以推断大气中新生成的爱根核模态的粒子主要以有机物为主,吸湿性较大的无机爱根核粒子的生成量较少。
图3.3.8:
40nm不同湿度下的GF分布
图3.3.9:
80nm不同湿度下的GF分布
图3.3.10:
110nm不同湿度下的GF分布
图3.3.11:
150nm不同湿度下的GF分布
图3.3.12:
200nm不同湿度下的GF分布
3.4一次降水过程对GF的影响
图3.4.1至图3.4.2描述了一次降水过程对大气气溶胶的吸湿性的影响。
降水过程发生在4月11日下午至4月12日凌晨。
故而可以认为受降水影响时间长的4月11日为实验组,受降水影响小的4月12日为对照组,为了更具说服力,所以添加了4月14日与4月15日两个连续的无降水日作为第二第三对照组。
由图3.4.1与图3.4..2可以看出,降水对于较少吸湿组的GF的影响较小,无论是对于80nm的爱根核模态的粒子还是对于150nm的积聚模态的粒子,实验组的GF都与对照组的很接近。
说明了降水过程对于小于200nm的超细粒子的较少吸湿组的吸湿性的影响并不大。
图3.4.1:
80nm较少吸湿组GF在不同的天气条件下的情况,横坐标第一组为4月11日、第二组为4月12日、第三组为4月14日、第四组为4月15日。
图3.4.2:
150nm较少吸湿组GF在不同的天气条件下的情况,横坐标第一组为4月11日、第二组为4月12日、第三组为4月14日、第四组为4月15日。
由图3.4.3可以看出爱根核模态粒子较多吸湿组在降水的影响下其GF有明显的降低,实验组25%的箱体下缘位置较对照组都要低,75%的箱体上缘较对照组也要来的低,90%的线上缘较对照组持平,10%的箱体下缘较对照组有大幅度降低。
联系雨后SMPS结果中爱根核模态粒子有增长现象分析,增长主要集中在GF小于1.35的粒子。
图3.4.3:
80nm较多吸湿组GF在不同的天气条件下的情况,横坐标第一组为4月11日、第二组为4月12日、第三组为4月14日、第四组为4月15日。
由图3.4.4可以看出积聚模态的粒子较多吸湿组在降水的影响下其GF也有明显的降低。
实验组25%的箱体下缘与对照组相比下降不多,但75%的箱体上缘与对照组比较起来有很大的下降。
说明积聚模态较多吸湿组的粒子中吸湿能力较强的部分相对于较弱的部分更容易被降水清除。
图3.4.4:
150nm较多吸湿组GF在不同的天气条件下的情况,横坐标第一组为4月11日、第二组为4月12日、第三组为4月14日、第四组为4月15日。
3.5GF的日变化分析
4月14日全天均为多云天气,之前的13日以及之后的15日也都是多云天气,大气比较稳定,所以用来研究GF的日变化情况。
如图3.5.1以及图3.5.2,GF1为较少吸湿组的吸湿性增长因子的曲线,GF2为较多吸湿组的吸湿性增长因子的曲线。
由图可知较多吸湿组在早晨8到9点以及下午的5到7点出现了低谷,在中午的11点到下午的1点左右出现了峰值。
推测原因是因为在早上8点到9点以及傍晚5点到7点为上下班高峰期,交通排放的有机弱吸湿颗粒以及憎水的黑炭会增多,由于粒子间进行了内混合,粒子中的憎水组分和弱吸湿组分会增加,故而出现了GF的最低值。
较少吸湿组的变化比较稳定,值得关注的是爱根核模态较少吸湿组的GF在中午12点到14点出现了一个峰值,分析原因可能是因为中午出现短暂的晴空,光照增加,光化学反应生成的新的爱根核模态粒子对GF产生了影响。
图3.5.1:
80nm粒径大气气溶胶4月14日GF日变化
图3.5.2:
150nm粒径大气气溶胶4月14日GF日变化
3.6MSP公司生产HTDMA与自行搭建的HTDMA(RDSLab)的比较
实验后对MSP公司生产的HTDMA与自行搭建的HTDMA(RDSLab)的数据进行了对比,以增加实验数据的可信度,避免因为实验仪器的故障导致的数据的不可用。
如图3.6.1,110nm,150nm粒子测得的GF的均值为RSDLab大于MSP而200nm测得的GF为MSP大于RSDLab,经计算相差绝对值不超过20%,在可以接受的误差范围之内,故认为两台HTDMA的GF平均值结果均可信。
图3.6.1:
MSP公司生产HTDMA与自行搭建的HTDMA(RDSLab)测量的不同粒径气溶胶粒子GF的对比。
选取10组同一时段同一湿度下测得的同一粒径的GF值,以MSP的结果为X轴,RDSLab的结果为Y轴,画出xy散点图,对以上10个散点进行线性回归分析。
结果如图3.6.2及图3.6.3。
110nm粒径下拟合出的函数为y=0.9966x,线性相关系数为0.99938。
200nm粒径下拟合出的函数为y=0.99251x,线性相关系数为0.99943。
对上述10组分别作出描点图,如图3.6.4及图3.6.5所示,两台仪器所测得的GF变化几乎接近重合,综合分析两台HTDMA的瞬时测量值可信。
图3.6.2:
MSP与RDSLab测得的110nm粒子GF的相关性检验结果
图3.6.3:
MSP与RDSLab测得的200nm粒子GF的相关性检验结果
图3.6.4:
MSP与RDSLab在某段时间内测得的110nm粒径粒子的GF变化趋势对比图
图3.6.5:
MSP与RDSLab在某段时间内测得的200nm粒径粒子的GF变化趋势对比图
4结论
应用MSP公司以及自行搭建的两台HTDMA对南京城郊四月份的大气气溶胶吸湿性进行观测。
在低于75%的湿度下气溶胶GF显示出单峰分布,在85%的湿度下小于3
- 配套讲稿:
如PPT文件的首页显示word图标,表示该PPT已包含配套word讲稿。双击word图标可打开word文档。
- 特殊限制:
部分文档作品中含有的国旗、国徽等图片,仅作为作品整体效果示例展示,禁止商用。设计者仅对作品中独创性部分享有著作权。
- 关 键 词:
- 论文 草稿 南京 北郊 大气 气溶胶 吸湿性 特征