考虑粒子混合态的有机气溶胶吸湿性参数反演方法及系统

本发明属于大气测量，具体涉及考虑粒子混合态的有机气溶胶吸湿性参数反演方法及系统。

背景技术：

1、气溶胶的吸湿增长特性是指在一定的水汽条件下(亚饱和条件或过饱和条件)气溶胶粒子与水汽之间的相互作用。大气气溶胶粒子的吸湿增长通过影响辐射强迫、能见度、作为云凝结核的能力及气态前体向颗粒相转化的途径等来影响区域的空气质量和气候。此外，由于气溶胶粒子不同的吸湿能力，其通过呼吸道进入人体后的沉降位置及沉降量都会不同。因此，气溶胶吸湿性是联系气溶胶的物理化学性质与其环境气候及健康效应的纽带。

2、气溶胶的吸湿性取决于其物质组成和混合状态。其中，大气气溶胶的主要化学组成包括：由氮氧化物转化生成的硝酸盐、由so2等气体转化的硫酸盐、铵盐、不完全燃烧排放的黑碳颗粒及氯化物和有机物等。其中无机气溶胶的吸湿性已被广泛认知，然而这并不足以表征大气环境中气溶胶的整体吸湿性，因为，在对流层细颗粒物总质量中，有很大一部分是有机物贡献的(20％-90％)，通常称作有机气溶胶(organic aerosol，oa)。由于有机气溶胶的来源、前体种类繁多，及氧化途径多样的复杂老化过程，导致oa的组成极其复杂，由数百到数千种有机物组成，因此，oa的吸湿特性仍不十分明确。此外，占总气溶胶质量比重较大的有机气溶胶在亚饱和大气条件下的吸湿增长及过饱和大气条件下与云的相互作用在大气化学及气候影响中发挥着重要作用。

3、现有技术无法直接观测获得大气oa的吸湿特性。但是，通常可以利用吸湿性串联差分迁移率分析仪(humidity tandem differential mobility analyzer,h-tdma)、云凝结核(cloud condensation nuclei,ccn)测量系统或光学测量系统观测得到的总气溶胶的吸湿性参数(κ)，假设化学组分均匀内混，根据各组分体积占比及吸湿性参数来估算大气oa的吸湿性参数(κorg)。然而，诸多外场观测结果表明，大气气溶胶的混合状态是多变的，在受一次排放影响较大的地区，气溶胶粒子多以外混结构(指构成气溶胶粒子的化学组分独立存在)为主；而新鲜排放的粒子经过光化学、液相等化学过程，和/或碰并、凝结等物理过程后，粒子的老化程度及内混程度更高。气溶胶的混合状态对粒子吸湿性及ccn活性的影响约20％～40％。

技术实现思路

1、本发明旨在解决现有技术的不足，提出考虑粒子混合态的有机气溶胶吸湿性参数反演方法及系统，以理论为依据，借助h-tdma揭示的环境大气粒子的混合状态，对传统方法予以优化，建立了基于粒子混合状态的大气oa吸湿性参数反演方法。

2、为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

3、考虑粒子混合态的有机气溶胶吸湿性参数反演方法，包括以下步骤：

4、s1.收集预定时间段内的仪器观测数据，所述仪器观测数据包括：吸湿性串联差分迁移率分析仪得到的粒子吸湿增长因子的概率分布函数、气溶胶质谱仪得到的气溶胶质量浓度数据、扫描电迁移粒径分析仪得到的气溶胶粒径谱分布数据和黑碳仪得到的黑碳质量浓度数据，其中所述气溶胶质量浓度数据包括：无机气溶胶质量浓度数据和有机气溶胶质量浓度数据；

5、s2.对所述仪器观测数据进行处理，得到同化后数据和解析后数据；

6、s3.基于所述粒子吸湿增长因子的概率分布函数判断粒子混合态，所述粒子混合态包括：外混结构粒子和准内混结构粒子；

7、s4.对所述外混结构粒子结合所述同化后数据和所述解析后数据建立基于混合态的有机气溶胶吸湿性参数反演方法并进行反演；

8、s5.对所述准内混结构粒子采用传统有机气溶胶吸湿性参数反演方法进行反演。

9、优选的，所述s2中处理的方法包括：

10、对所述观测数据进行校正及同化，使数据的时间分辨率统一，得到所述同化后数据；

11、使用正交矩阵因子分解法对所述有机气溶胶质量浓度数据进行解析，得到所述解析后数据；

12、所述解析后数据包括：一次有机气溶胶质量浓度数据和所述二次有机气溶胶质量浓度数据。

13、优选的，所述外混结构粒子包括所述吸湿增长因子的概率分布函数以近疏水或弱吸湿模态为主的结构，还包括所述吸湿增长因子的概率分布函数的弱吸湿模态与强吸湿模态峰值相当的结构；

14、所述准内混结构粒子包括所述吸湿增长因子的概率分布函数以强吸湿模态为主的结构，还包括仅有一个强吸湿模态的结构。

15、优选的，所述s3包括：

16、基于所述粒子吸湿增长因子计算气溶胶粒子的吸湿性参数：

17、

18、

19、其中，gf为气溶胶粒子吸湿增长因子，rh为设定的相对湿度，dd为粒子的干粒径，σs/a为溶液/空气的表面张力，r为通用气体常数，t为绝对温度，mw为水的分子量，ρw为水的密度；

20、基于所述气溶胶粒子的吸湿性参数计算所述外混结构粒子的数浓度占比：

21、

22、其中，nf为外混结构粒子的数浓度占比，a和b为外混结构粒子吸湿性参数的上下边界，c(κ，dd)吸湿性参数的概率分布函数；

23、基于所述外混结构粒子的数浓度占比计算所述外混结构粒子的分粒径质量数据：

24、

25、

26、其中，dp为气溶胶粒子的电迁移粒径，ρ为气溶胶粒子的有效密度，nex-bc为测量到的外混黑碳的数浓度，nex-poa为为测量到的外混一次有机气溶胶的数浓度；

27、基于所述分粒径质量数据拟合得到对数正态质量谱分布，并基于所述对数正态质量谱分布计算所述外混结构粒子的质量浓度：

28、

29、

30、其中，mex-bc为粒径范围在1μm的外混黑碳的质量浓度，mex-poa为粒径范围在1μm的外混一次有机气溶胶的质量浓度；

31、将测得的黑碳总质量浓度和一次有机气溶胶的总质量浓度减去所述外混结构粒子的质量浓度，得到内混结构粒子的质量浓度：

32、min-bc＝mbc-mex-bc

33、min-poa＝mpoa-mex-poa其中，min-bc为内混黑碳的质量浓度，min-poa为内混一次有机气溶胶的质量浓度，mbc为测得的黑碳总质量浓度，mxoa为测得的一次有机气溶胶的总质量浓度；

34、计算分粒径强吸湿模态的吸湿性参数，并基于所述分粒径强吸湿模态的吸湿性参数计算强吸湿模态总气溶胶的吸湿性参数：

35、

36、其中，κi_mh为分粒径强吸湿模态的吸湿性参数；

37、

38、其中，κmh-bulk为强吸湿模态总气溶胶的吸湿性参数，ni为粒子数浓度，nfi_mh为强吸湿模态粒子数浓度占比，ni_mh为i粒径下强吸湿模态粒子数浓度；

39、基于所述外混结构粒子的质量浓度和所述内混结构粒子的质量浓度计算气溶胶中单个组分的体积分数；

40、基于所述强吸湿模态总气溶胶的吸湿性参数和所述气溶胶中单个组分的体积分数计算得到强吸湿模态有机气溶胶吸湿性参数和二次有机气溶胶吸湿性参数，完成反演：

41、κorg＝(κmh-bulk-εinorgκinorg-εin-bcκbc)/εorg

42、κsoa＝(κmh-bulk-εinorgκinorg-εin-poaκpoa-εin-bcκbc)/εsoa

43、其中，κorg为有机气溶胶吸湿性参数，εorg为有机气溶胶体积分数，κsoa为二次有机气溶胶吸湿性参数，εsoa为二次有机气溶胶体积分数，κinorg为无机气溶胶吸湿性参数，εinorg为无机气溶胶体积分数，κpoa为一次有机气溶胶吸湿性参数，εin-poa为内混一次有机气溶胶体积分数，κbc为黑碳吸湿性参数，εin-bc为内混黑碳体积分数；

44、本发明还提供了考虑粒子混合态的有机气溶胶吸湿性参数反演系统，所述反演系统应用上述任一项所述的反演方法，包括：数据收集模块、数据处理模块、粒子状态判断模块、第一反演模块和第二反演模块；

45、所述数据收集模块用于收集预定时间段内的仪器观测数据，所述仪器观测数据包括：吸湿性串联差分迁移率分析仪得到的粒子吸湿增长因子的概率分布函数、气溶胶质谱仪得到的气溶胶质量浓度数据、扫描电迁移粒径分析仪得到的气溶胶粒径谱分布数据和黑碳仪得到的黑碳质量浓度数据，其中所述气溶胶质量浓度数据包括：无机气溶胶质量浓度数据和有机气溶胶质量浓度数据；

46、所述数据处理模块用于对所述仪器观测数据进行处理，得到同化后数据和解析后数据；

47、所述粒子状态判断模块用于基于所述粒子吸湿增长因子的概率分布函数判断粒子混合态，所述粒子混合态包括：外混结构粒子和准内混结构粒子；

48、所述第一反演模块用于对所述外混结构粒子结合所述同化后数据和所述解析后数据建立基于混合态的有机气溶胶吸湿性参数反演方法并进行反演；

49、所述第二反演模块用于对所述准内混结构粒子采用传统有机气溶胶吸湿性参数反演方法进行反演。

50、优选的，所述数据处理模块包括：数据同化单元和数据解析单元；

51、所述数据同化单元用于对所述观测数据进行校正及同化，使数据的时间分辨率统一，得到所述同化后数据；

52、所述数据解析单元用于使用正交矩阵因子分解法对所述有机气溶胶质量浓度数据进行解析，得到所述解析后数据；

53、所述解析后数据包括：一次有机气溶胶质量浓度数据和所述二次有机气溶胶质量浓度数据。

54、优选的，所述外混结构粒子包括所述吸湿增长因子的概率分布函数以近疏水或弱吸湿模态为主的结构，还包括所述吸湿增长因子的概率分布函数的弱吸湿模态与强吸湿模态峰值相当的结构；

55、所述准内混结构粒子包括所述吸湿增长因子的概率分布函数以强吸湿模态为主的结构，还包括仅有一个强吸湿模态的结构。

56、优选的，所述第一反演模块的工作流程包括：

57、基于所述粒子吸湿增长因子计算气溶胶粒子的吸湿性参数：

58、

59、

60、其中，gf为气溶胶粒子吸湿增长因子，rh为设定的相对湿度，dd为粒子的干粒径，σs/a为溶液/空气的表面张力，r为通用气体常数，t为绝对温度，mw为水的分子量，ρw为水的密度；

61、基于所述气溶胶粒子的吸湿性参数计算所述外混结构粒子的数浓度占比：

62、

63、其中，nf为外混结构粒子的数浓度占比，a和b为外混结构粒子吸湿性参数的上下边界，c(κ，dd)吸湿性参数的概率分布函数；

64、基于所述外混结构粒子的数浓度占比计算所述外混结构粒子的分粒径质量数据：

65、

66、

67、其中，dp为气溶胶粒子的电迁移粒径，ρ为气溶胶粒子的有效密度，nex-bc为测量到的外混黑碳的数浓度，nex-poa为为测量到的外混一次有机气溶胶的数浓度；

68、基于所述分粒径质量数据拟合得到对数正态质量谱分布，并基于所述对数正态质量谱分布计算所述外混结构粒子的质量浓度：

69、

70、

71、其中，mex-bc为粒径范围在1μm的外混黑碳的质量浓度，mex-poa为粒径范围在1μm的外混一次有机气溶胶的质量浓度；

72、将测得的黑碳总质量浓度和一次有机气溶胶的总质量浓度减去所述外混结构粒子的质量浓度，得到内混结构粒子的质量浓度：

73、min-bc＝mbc-mex-bc

74、min-poa＝mpoa-mex-poa

75、其中，min-bc为内混黑碳的质量浓度，min-poa为内混一次有机气溶胶的质量浓度，mbc为测得的黑碳总质量浓度，mpoa为测得的一次有机气溶胶的总质量浓度；

76、计算分粒径强吸湿模态的吸湿性参数，并基于所述分粒径强吸湿模态的吸湿性参数计算强吸湿模态总气溶胶的吸湿性参数：

77、

78、其中，κi_mh为分粒径强吸湿模态的吸湿性参数；

79、

80、其中，κmh-bulk为强吸湿模态总气溶胶的吸湿性参数，ni为粒子数浓度，nfi_mh为强吸湿模态粒子数浓度占比，ni_mh为i粒径下强吸湿模态粒子数浓度；

81、基于所述外混结构粒子的质量浓度和所述内混结构粒子的质量浓度计算气溶胶中单个组分的体积分数；

82、基于所述强吸湿模态总气溶胶的吸湿性参数和所述气溶胶中单个组分的体积分数计算得到强吸湿模态有机气溶胶吸湿性参数和二次有机气溶胶吸湿性参数，完成反演：

83、κorg＝(κmh-bulk-εinorgκinorg-εin-bcκbc)/εorg

84、κsoa＝(κmh-bulk-εinorgκinorg-εin-poaκpoa-εin-bcκbc)/εsoa

85、其中，κorg为有机气溶胶吸湿性参数，εorg为有机气溶胶体积分数，κsoa为二次有机气溶胶吸湿性参数，εsoa为二次有机气溶胶体积分数，κinorg为无机气溶胶吸湿性参数，εinorg为无机气溶胶体积分数，κpoa为一次有机气溶胶吸湿性参数，εin-poa为内混一次有机气溶胶体积分数，κbc为黑碳吸湿性参数，εin-bc为内混黑碳体积分数。

86、与现有技术相比，本发明的有益效果为：

87、本发明相比于目前通用的oa吸湿性参数反演方法，兼顾了环境大气气溶胶的混合状态及反演算法的准确性与简便性，降低了因颗粒物混合态的假设给oa吸湿性参数反演带来的误差，提高了对大气oa吸湿特性认识的准确性；本发明具有普适性，可以提高oa吸湿特性认识及后续环境气候效应评估的准确性，为气候模式中参数的改进提供依据。