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基于单颗粒气溶胶质谱技术,开展浙江省淳安县冬季典型时段大气颗粒物观测研究。基于人工神经网络算法,将本次采集到的颗粒物组分分为元素碳-有机碳(14.9%)、铵盐(13.7%)、硫酸盐-硝酸盐(13.6%)、地壳元素(13.1%)、老化元素碳(12.3%)、有机碳(11.6%)和元素碳(8.0%)等共计10种类别。观测期间,捕捉到3次典型的污染过程,分别为污染积累-爆发增长阶段(Case 1)和两次轻度污染过程(Case 2、Case 3)。不同污染过程显示出不同组分粒径增长率的差异性,其中小粒径段(小于0.