【摘 要】
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为了解都江堰冬季重污染形成的成因,于2018/1/4~2018/1/15在都江堰市档案馆采用单颗粒飞行时间质谱仪(SPAMS)进行连续监测。运用自适应共振神经网络理论(ART-2a)将颗粒物组分
【机 构】
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四川省生态环境科学研究院,四川省环保科技工程有限责任公司
【基金项目】
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四川省重大科技专项课题:四川盆地大气污染联防联控动态决策支撑技术研究及示范(2019YFS0495)
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为了解都江堰冬季重污染形成的成因,于2018/1/4~2018/1/15在都江堰市档案馆采用单颗粒飞行时间质谱仪(SPAMS)进行连续监测。运用自适应共振神经网络理论(ART-2a)将颗粒物组分分为8类:有机碳(OC)、混合碳(OCEC)、元素碳(EC)、富钾颗粒(RK)、矿物质(SIO)颗粒、左旋葡聚糖(LEV)颗粒、富钠钾(RNaK)和重金属(HM)颗粒。经分析研究知,EC、OC、RK、RNaK是本次重污染天气形成的主要因素,而OCEC则是重污染天气持续的根本因素。细颗粒物的来源有燃煤源、机动车、工艺
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