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J-GLOBAL ID：202102228559746155   整理番号：21A0676660

揚子江デルタにおける激しいヘイズ霧エピソード中のエアロゾルの特性:粒度分布,化学組成,および光学特性【JST・京大機械翻訳】

Characteristics of Aerosol during a Severe Haze-Fog Episode in the Yangtze River Delta: Particle Size Distribution, Chemical Composition, and Optical Properties

著者 (14件)： Liu Ankang (Collaborative Innovation Center on Forecast and Evaluation of Meteorological Disasters, Key Laboratory for Aerosol-Cloud-Precipitation of China Meteorological Administration, Nanjing University of Information Science &Technology, Nanjing 210044, China) ,  Wang Honglei (Collaborative Innovation Center on Forecast and Evaluation of Meteorological Disasters, Key Laboratory for Aerosol-Cloud-Precipitation of China Meteorological Administration, Nanjing University of Information Science &Technology, Nanjing 210044, China) ,  Wang Honglei (State Key Joint Laboratory of Environment Simulation and Pollution Control (Peking University), College of Environmental Sciences and Engineering, Peking University, Beijing 100871, China) ,  Wang Honglei (State Key Laboratory of Atmospheric Boundary Layer Physics and Atmospheric Chemistry, Institute of Atmospheric Physics, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100029, China) ,  Cui Yi (Collaborative Innovation Center on Forecast and Evaluation of Meteorological Disasters, Key Laboratory for Aerosol-Cloud-Precipitation of China Meteorological Administration, Nanjing University of Information Science &Technology, Nanjing 210044, China) ,  Shen Lijuan (Collaborative Innovation Center on Forecast and Evaluation of Meteorological Disasters, Key Laboratory for Aerosol-Cloud-Precipitation of China Meteorological Administration, Nanjing University of Information Science &Technology, Nanjing 210044, China) ,  Yin Yan (Collaborative Innovation Center on Forecast and Evaluation of Meteorological Disasters, Key Laboratory for Aerosol-Cloud-Precipitation of China Meteorological Administration, Nanjing University of Information Science &Technology, Nanjing 210044, China) ,  Wu Zhijun (State Key Joint Laboratory of Environment Simulation and Pollution Control (Peking University), College of Environmental Sciences and Engineering, Peking University, Beijing 100871, China) ,  Guo Song (State Key Joint Laboratory of Environment Simulation and Pollution Control (Peking University), College of Environmental Sciences and Engineering, Peking University, Beijing 100871, China) ,  Shi Shuangshuang (Collaborative Innovation Center on Forecast and Evaluation of Meteorological Disasters, Key Laboratory for Aerosol-Cloud-Precipitation of China Meteorological Administration, Nanjing University of Information Science &Technology, Nanjing 210044, China) ,  Chen Kui (Collaborative Innovation Center on Forecast and Evaluation of Meteorological Disasters, Key Laboratory for Aerosol-Cloud-Precipitation of China Meteorological Administration, Nanjing University of Information Science &Technology, Nanjing 210044, China) ,  Zhu Bin (Collaborative Innovation Center on Forecast and Evaluation of Meteorological Disasters, Key Laboratory for Aerosol-Cloud-Precipitation of China Meteorological Administration, Nanjing University of Information Science &Technology, Nanjing 210044, China) ,  Wang Jinhu (Collaborative Innovation Center on Forecast and Evaluation of Meteorological Disasters, Key Laboratory for Aerosol-Cloud-Precipitation of China Meteorological Administration, Nanjing University of Information Science &Technology, Nanjing 210044, China) ,  Kong Xiangchen (Ordos Meteorological Bureau of Inner Mongolia, Ordos 017000, China)
資料名： Atmosphere (Web)  (Atmosphere (Web))
巻： 11  号： 1  ページ： 56  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7137A  ISSN： 2073-4433  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 長期煙霧エピソードにおける粒度分布,水溶性イオン,および黒色炭素(BC)濃度を,広域粒子分光計(WPS),エアロゾルとガス(MARGA)のモニター,および南京の16~27年11月,2018年のアエタロメータ(AE33)を用いて測定した。観察は,クリーン,ミスト,混合,煙霧および霧の5つのプロセスを含んだ。気象要素,HYSPLITモデル,およびIMPROVEモデルと結合して,著者らは種々のプロセスにおけるエアロゾルの粒度分布,化学組成,および光学的性質を分析した。5つのプロセスにおける粒子数粒度分布(PNSD)は異なった:それはミストと霧で二峰性であり,クリーンで,混合と煙霧で単峰であった。異なるプロセスにおける粒子表面積サイズ分布(PSSD)は二峰性分布を示し,混合と霧プロセスの第二ピークは480nmで大きな粒径にシフトした。5つのプロセスにおける支配的な気団は異なり,主にクリーンプロセスでの北東方向と煙霧プロセスにおける南東方向で起こった。ミスト,混合および霧プロセスでは,局所気団が支配的であった。NO_3は水溶性イオンの一次成分であり,クリーンプロセスで45.6%の最低割合と混合プロセスで53.0%の最も高い割合であった。異なるプロセスにおけるNH_4+の比率は,約23%で安定であった。クリーンプロセスにおけるSO42の比率は26.2%であり,他のプロセスの比率はおよそ20%であった。霧プロセスにおけるBCの平均濃度は,10,119ngm3であり,それは,それぞれ,クリーン,ミスト,混合,および煙霧のプロセスにおける3.55,1.80,1.60,および1.46倍であった。異なるプロセスでは,BCは主に液体燃料燃焼に基づく。NO_3,SO_42,およびBCは大気消衰係数の主な寄与因子であり,異なるプロセスで90%以上に寄与した。NO_3は混合プロセスで398.43Mm1に寄与し,SO_42とBCは霧プロセスの間にそれぞれ167.90Mm1と101.19Mm1であった。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *エアロゾル ,  *化学組成 ,  *光学的性質 ,  *粒度分布 ,  液体燃料 ,  カーボンブラック ,  気団 ,  気象要素 ,  分光計 ,  ミスト
準シソーラス用語： 煙霧 ,  *ヘイズ ,  消衰係数 ,  粒子数 ,  HYSPLIT , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： エーロゾル ,  サイズ分布 ,  化学組成 ,  光学特性 ,  揚子江デルタ

分類 (2件)： 粒状物調査測定  (SB03060E) ,  対流圏・成層圏の地球化学  (DD01020P)

引用文献 (56件)：

• Wang, H.; An, J.; Cheng, M.; Shen, L.; Zhu, B.; Li, Y.; Wang, Y.; Duan, Q.; Sullivan, A.; Xia, L. One year online measurements of water-soluble ions at the industrially polluted town of Nanjing, China: Sources, seasonal and diurnal variations. Chemosphere 2016, 148, 526-536.
• Wu, J.; Kong, S.F.; Wu, F.; Cheng, Y.; Zheng, S.; Yan, Q.; Zheng, H.; Yang, G.; Zheng, M.; Liu, D.; et al. Estimating the open biomass burning emissions in central and eastern China from 2003 to 2015 based on satellite observation. Atmos. Chem. Phys. 2018, 18, 11623-11646.
• Ramanathan, V.; Crutzen, P.J.; Kiehl, J.T.; Rosenfeld, D. Aerosols, climate, and the hydrological cycle. Science 2001, 294, 2119-2124.
• Andreae, M.O.; Jones, C.D.; Cox, P.M. Strong present-day aerosol cooling implies a hot future. Nature 2005, 435, 1187-1190.
• Lohmann, U.; Feichter, J. Global indirect aerosol effects: A review. Atmos. Chem Phys. 2005, 5, 715-737.

タイトルに関連する用語 (8件)： 揚子江デルタ ,  ヘイズ ,  霧 ,  エピソード ,  エアロゾル ,  粒度分布 ,  化学組成 ,  光学特性