项目名称: 新疆独山子地区挥发性有机物的组成、来源及对二次污染物的贡献

项目编号: No.41465007

项目类型: 地区科学基金项目

立项/批准年度: 2015

项目学科: 天文学、地球科学

项目作者: 迪丽努尔·塔力甫

作者单位: 新疆大学

项目金额: 55万元

中文摘要: 大气污染物对独山子区环境空气质量的影响从潜在的威胁上升到突出的环境问题。挥发性有机物(VOCs)和二次污染物又是石油化工地区大气环境中比较突出的毒害物质。本研究拟通过在独山子生活区、工业区系统的长期野外观测,一方面利用PM2.5大流量采样器采集样品,用SOA-tracer的方法分析、估算二次有机气溶胶(SOA);另一方面采集、分析VOCs样品,利用PMF受体模型方法对VOCs来源进行定性定量解析,探讨VOCs的日变化、季节变化、源变化特征;大气VOCs中的苯系物是有效控制空气中二次污染物的关键途径。本研究拟收集当地环境监测部门的O3、NOx数据,探讨苯系物、C2-C4烯烃和NOx对O3的贡献率,分析出该地区O3的主要来源;采用SPSS软件对SOA和VOCs中苯系物的各组分进行多元回归,确定各组分对SOA的贡献率,为科学的控制该石化地区污染源的决策提供理科学的论依据。

中文关键词: 挥发性有机物;细颗粒物;臭氧;二次有机气溶胶

英文摘要: Atmospheric pollutants is the most prodominent threats to the environmental air quality of Dushanzi district.Volatile organic compounds (VOCs) and secondary pollutants is the prominent hazardous pollutants in the atmospheric environment of the petrochemical area. In this study long-term observations and samlping will condut different area, namly living area and industrial area of Dushanzi district. On the one hand, PM2.5 sample will be collect using by high-valume samlper and secondary organic aerosol measured with the means of SOA-tracer mathod. On the another hand, PMF mathod will be use to identify the sources of atmospheric VOCs and daily and seasonal variation VOCs. The BTEX is the key to effective control of secondary air pollutant. In this study O3 and NOx data will be collect from local environmental monitoring department to investigate the source apportionment of BTEX, C2-C4 olefins and NOx on O3. Multiple regression will be conduct by using SPSS software to investigate the contrubution of BTEX toVOCs and this will be provide sicentific basis for the control of pollution in the petrochemical industral district.

英文关键词: VOCs;PM2.5;O3;SOA

成为VIP会员查看完整内容
0

相关内容

严新平院士:智能交通发展的现状、挑战与展望
专知会员服务
30+阅读 · 2022年3月17日
ICLR 2022接受论文列表出炉!1095 篇论文都在这了!
专知会员服务
73+阅读 · 2022年1月30日
【AAAI2022】通过自训练加强反事实分类
专知会员服务
24+阅读 · 2021年12月10日
专知会员服务
13+阅读 · 2021年10月13日
专知会员服务
92+阅读 · 2021年9月21日
【实用书】Python数据科学从零开始,330页pdf
专知会员服务
139+阅读 · 2020年5月19日
中国开源贡献已达世界前二!
CSDN
0+阅读 · 2022年2月11日
德国ALDI带偏了中国门徒
36氪
0+阅读 · 2022年1月29日
微软办公环境大揭秘!
微软招聘
0+阅读 · 2021年12月24日
如何利用深度学习优化大气污染物排放量估算?
微软研究院AI头条
0+阅读 · 2021年8月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Arxiv
1+阅读 · 2022年4月19日
Arxiv
33+阅读 · 2021年12月31日
Arxiv
15+阅读 · 2021年11月19日
Disentangled Information Bottleneck
Arxiv
12+阅读 · 2020年12月22日
Deep Anomaly Detection with Outlier Exposure
Arxiv
17+阅读 · 2018年12月21日
小贴士
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
微信扫码咨询专知VIP会员