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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
ID：2087
View Protection：ATTENDEE
Updated Time：2024-04-11 22:24:55 Hits：1810
Oral Presentation
Start Time：2024-05-19 18:05（Asia/Shanghai）
Duration：5min
Session：S13 主题13、气溶胶与大气环境 »
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Abstract
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。
Keywords
棕色碳,机器学习,分子组成
Speaker
蔡义宇
博士研究生 中国科学院广州地球化学研究所Submission Author
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Important Date
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Conference Date
May 17
2024
toMay 20
2024
-
Mar 31 2024
Draft paper submission deadline
-
Mar 31 2024
Contribution Submission Deadline
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May 20 2024
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