报告详情
结合机器学习和高时间分辨率数据研究城市地区棕色碳吸光来源及其分子组成特征
编号：2087
访问权限：仅限参会人
更新：2024-04-11 22:24:55 浏览：815次
口头报告
报告开始：2024年05月19日 18:05（Asia/Shanghai）
报告时间：5min
所在会场：[S13] 主题13、气溶胶与大气环境 [S13-6] 主题13、气溶胶与大气环境 专题13.9、专题13.5（19日下午，220）
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摘要
环境大气OA中具有吸光性的有机物被称为棕色碳（BrC），是影响大气辐射强迫的重要组分之一。目前，对BrC的不同来源贡献和光学性质在总体上和分子水平上的动态变化联合研究还有所不足。FIGAERO-I-CIMS利用碘离子软电离的方式可以实现对OA分子的检测，可以提供较高时间分辨率（~1 h）的在线测量。本研究利用FIGAERO-I-CIMS、HR-Tof-AMS和AE33等高时间分辨率仪器在中国典型城市广州地区进行综合的外场观测，研究气溶胶化学成分和光学特征。基于非靶向的机器学习模型识别出了关键的BrC分子，光化学形成和老化与白天的BrC分子较相关，而夜间的BrC与一次排放源（生物质燃烧和车辆排放）有关。基于分子水平分析得到的结果与基于OA组分的BrC源解析相吻合，进一步验证了本研究方法和结论的可靠性。
关键词
棕色碳,机器学习,分子组成
报告人
蔡义宇
博士研究生 中国科学院广州地球化学研究所稿件作者
全部评论
重要日期
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会议日期
05月17日
2024
至05月20日
2024
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03月31日 2024
初稿截稿日期
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03月31日 2024
报告提交截止日期
-
05月20日 2024
注册截止日期
主办单位
青年地学论坛理事会
承办单位
厦门大学近海海洋环境科学国家重点实验室
中国科学院城市环境研究所
自然资源部第三海洋研究所
中国科学院城市环境研究所
自然资源部第三海洋研究所
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