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珠三角地区有机硝酸酯的模拟及其对臭氧生成的化学影响分析 被引量:2
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作者 陈肖睿 王海潮 陆克定 《中国科学:地球科学》 CSCD 北大核心 2018年第3期366-378,共13页
有机硝酸酯是大气污染过程中重要的二次污染物,与臭氧和气溶胶的生成密切相关.本研究以珠三角后花园地区2006年的综合观测数据为基础,基于盒子模型搭载RACM2机理对有机硝酸酯开展模拟.结果表明RACM2高估了日间有机硝酸酯生成速率,优化了... 有机硝酸酯是大气污染过程中重要的二次污染物,与臭氧和气溶胶的生成密切相关.本研究以珠三角后花园地区2006年的综合观测数据为基础,基于盒子模型搭载RACM2机理对有机硝酸酯开展模拟.结果表明RACM2高估了日间有机硝酸酯生成速率,优化了RACM2机理中日间有机硝酸酯的生成模块后,有机硝酸酯的有效产率(α_(eff))在0.033左右.并根据VOC-OH反应活性、有机硝酸酯产率和臭氧生成速率三者之间的关系,分析了有机硝酸酯的生成过程对臭氧化学的影响.发现VOC-OH反应活性与α_(eff)呈正相关,在高VOC-OH反应活性区域臭氧的生成受到有机硝酸酯生成增强的明显抑制,即P(O_x)(指O_x的生成速率,(O_x=O_3+NO_2)随VOC-OH反应活性的升高而表现出先上升后下降的趋势.这一结果表明在通过削减VOCs来控制O_3时,需要进一步考虑有机硝酸酯的生成所带来的化学影响;即在珠三角光化学污染季削减臭氧时,需要优先考虑低分子量VOCs的削减. 展开更多
关键词 有机硝酸酯 臭氧 RACM2 珠三角
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基于中国四大城市群计算的最大增量反应活性 被引量:19
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作者 邱婉怡 刘禹含 +3 位作者 谭照峰 陈肖睿 陆克定 张远航 《科学通报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第7期610-621,共12页
我国臭氧污染呈逐年加重的趋势,已有研究显示我国大部分城市地区处于臭氧生成的挥发性有机物(volatile organic compound, VOCs)控制区,因此准确计算VOCs对臭氧生成潜势的贡献是对于臭氧污染采取科学有效防控措施的前提条件.本研究使用... 我国臭氧污染呈逐年加重的趋势,已有研究显示我国大部分城市地区处于臭氧生成的挥发性有机物(volatile organic compound, VOCs)控制区,因此准确计算VOCs对臭氧生成潜势的贡献是对于臭氧污染采取科学有效防控措施的前提条件.本研究使用基于二代区域大气化学机理(the second regional atmospheric chemistry mechanism,RACM2)的盒子模型,建立我国四大城市群(京津冀、长三角、珠三角以及成渝地区)的基准情景以及最大增量反应活性(MIR)情景,计算了适用于我国大气复合污染条件下的VOCs最大增量反应活性(MIR_CHN).与Carter基于美国39个城市所计算的MIR相比,我国最活跃VOCs与最惰性VOCs之间的最大增量反应活性差异范围更大.若使用基于美国39个城市所计算的MIR对我国城市地区的臭氧生成潜势进行预判,容易造成对于我国城市地区臭氧污染控制过程中特征VOCs的误判.因此本研究计算得到的MIR_CHN能够更准确地评估我国大气条件下VOCs的臭氧生成潜势,且对臭氧生成过程中关键VOCs物种的判定更为准确. 展开更多
关键词 最大增量反应活性 臭氧 挥发性有机物 NOx 二代区域大气化学机理(RACM2)
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我国华北地区冬季的N2O5摄取系数 被引量:2
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作者 王海潮 陈肖睿 +13 位作者 陆克定 谭照峰 马雪飞 吴志军 李歆 刘禹含 尚冬杰 吴宇声 曾立民 胡敏 Sebastian Schmitt Astrid Kiendler-Scharr Andreas Wahner 张远航 《Science Bulletin》 SCIE EI CAS CSCD 2020年第9期765-774,M0004,共11页
通过迭代盒子模型定量了北京冬季污染过程的N2O5摄取系数γ(N2O5),发现其均值远低于其他地区冬季.颗粒物中硝酸盐强烈抑制N2O5非均相摄取,有机物也存在一定的抑制作用,但是颗粒物含水量是促进摄取的重要因素.华北冬季颗粒物中硝酸盐浓度... 通过迭代盒子模型定量了北京冬季污染过程的N2O5摄取系数γ(N2O5),发现其均值远低于其他地区冬季.颗粒物中硝酸盐强烈抑制N2O5非均相摄取,有机物也存在一定的抑制作用,但是颗粒物含水量是促进摄取的重要因素.华北冬季颗粒物中硝酸盐浓度高,含水量低是γ(N2O5)较低的关键因素.经典的γ(N2O5)参数化方案存在系统性高估,在改进的参数化方案中综合考虑了颗粒物粒径分布差异、含水量、硝酸盐和有机物镀膜的影响之后,参数化方案的预测能力得到有效提高. 展开更多
关键词 N2O5 硝酸盐浓度 非均相 盒子模型 参数化方案 我国华北地区 颗粒物 预测能力
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