相关化学物质在气溶胶来自特定的采样点,逆向轨迹分析通常是申请识别潜在的地理来源地区。
在这个数字气溶胶污染的特点,在苏州重霾事件期间,中国轨迹是集群分成几组。不同分数的化学物质(如有机物、硫酸)每组中显示了不同地区的影响。
它代表了一种简单的方法来研究区域交通的影响颗粒物在特定的受体。
- 特定时间的轨迹计算(e。g 0:00, 6点,12点,每天18:00)。
- 离线样本点与它的化学物种通常收集24 h
我怎么能联系和轨迹具有不同时间尺度的样品吗?
\ begingroup美元
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\ begingroup美元 本文虽然不直接相关的气溶胶,(onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/2015GL066888/full)提供了一种方法来估计时间之间的连接区域。如果你设置时间集成到24 h,那么时间尺度应该匹配。 \ endgroup美元- - - - - -arkaia2017年4月11日,在十五32
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\ begingroup美元
\ endgroup美元
大多数大气科学研究人员使用back-trajectory分析定性意义解释的污染物来源。提问者所指出的那样,不可能把轨迹计算在特定时间的测量,平均说几个小时。
然而,定量分析观察到的浓度与back-trajectories是可能的,用于识别排放源和他们的力量。
定量分析,模拟大量back-trajectories(100000)的测量,然而每个轨迹开始稍微不同的初始条件。
让我解释的一个例子。假设PM2.5浓度是衡量某一日期为24小时平均位置的坐标x, y, z。假设空气混合在周围地区的x, y, z的dx x + dx, ydy y + dy和z-dy z + dy, backtrajectories将模拟,每个都有轻微不同的x, y, z,但在卷由2 dx * 2 dy * 2 dz。也,轨迹模拟将均匀分布在体积和时间(在这个例子中)24小时观察代表。轨迹的仿真将导致分布与一些grid-boxes访问由几个轨迹而其他人可能没有轨迹或很少的轨迹。排放的grid-boxes更频繁地访问,更有可能导致观察到的浓度。换句话说,被测浓度在x, y, z将比例之和由每个轨迹的时间乘以排放通量在网格框。
更详细的描述backtrajectory分析及其应用相关观测量中可用以下文章。
Gadhavi et al ., 2015年,黑碳评估库存使用拉格朗日离散模型——一个案例研究在印度南部,大气压化学学报,15卷,1447 - 1461 doi:10.5194 / acp - 15 - 1447 - 2015。
Seibert和弗兰克,2004,Source-receptor矩阵计算Lagragian粒子色散模型在落后的模式下,大气压。化学。理论物理。,4卷,51 - 63,doi:10.5194 / acp - 4 - 51 - 2004
