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Aerosol vertical distribution and sources estimation at a site of the Yangtze River Delta region of China

Fan, Wenzhi und Qin, Kai und Xu, Jian und Yuan, Limei und Li, Ding und Jin, Zi und Zhang, Kefei (2019) Aerosol vertical distribution and sources estimation at a site of the Yangtze River Delta region of China. Atmospheric Research, 217, Seiten 128-136. Elsevier. doi: 10.1016/j.atmosres.2018.11.002. ISSN 0169-8095.

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Offizielle URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0169809518307646

Kurzfassung

The vertical distribution characteristics of aerosols are key uncertain factors for studying the effect on radiative forcing and trans-regional transport of pollutants. This paper used three years (2013-2015) LiDAR measurements at a site in the Yangtze River Delta region of China to investigate the aerosol vertical distribution and transport sources of aerosol-aloft by using the Potential Source Contribution Function (PSCF) and Concentration-Weighted Trajectory (CWT) models. The results indicated that there were 230 haze days accounted for 21% of all the days, including 142 damp haze days and 88 dry haze days during the study period. The aerosols below 2 km accounted for >89% of the total aerosol optical depth (AOD). Compared to other seasons, aerosols in winter were more likely to accumulate below 1 km (>69%). In summer, although atmospheric convention was strong leading to a high planetary boundary layer height (PBLH) and the concentration of PM2.5 was low, the AOD was largest because of high relative humidity that caused hygroscopic growth of particles. Due to the stable weather condition in winter, the PBLH was low with the largest concentration of PM2.5, so the occurrence of haze days was most frequent. The PSCF and CWT results revealed that the high-level aerosols mainly came from local areas; the CWT model showed considerable long-distance transports of dust from northern/northwestern China, as far as Mongolia, Gansu Province and Xinjiang Uygur Autonomous Region, in spring, autumn and winter. Southern sources were more obvious in winter that could contribute more anthropogenic aerosols and biomass burning emissions.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/123324/
Dokumentart:Zeitschriftenbeitrag
Titel:Aerosol vertical distribution and sources estimation at a site of the Yangtze River Delta region of China
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Fan, WenzhiSchool of Environment Science and Spatial Informatics, China University of Mining and Technology, Xuzhou, ChinaNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Qin, KaiSchool of Environment Science and Spatial Informatics, China University of Mining and Technology, Xuzhou, ChinaNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Xu, Jianjian.xu (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0003-2348-125XNICHT SPEZIFIZIERT
Yuan, LimeiSchool of Environment Science and Spatial Informatics, China University of Mining and Technology, Xuzhou, ChinaNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Li, DingSchool of Environment Science and Spatial Informatics, China University of Mining and Technology, Xuzhou, ChinaNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Jin, ZiWuxi CAS Photonics Corporation, Wuxi, ChinaNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Zhang, KefeiSchool of Environment Science and Spatial Informatics, China University of Mining and Technology, Xuzhou, ChinaNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:1 März 2019
Erschienen in:Atmospheric Research
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Ja
Band:217
DOI:10.1016/j.atmosres.2018.11.002
Seitenbereich:Seiten 128-136
Verlag:Elsevier
ISSN:0169-8095
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Aerosol, LiDAR, Vertical distribution, Yangtze River Delta
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HGF - Programm:Raumfahrt
HGF - Programmthema:Erdbeobachtung
DLR - Schwerpunkt:Raumfahrt
DLR - Forschungsgebiet:R EO - Erdbeobachtung
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):R - Atmosphären- und Klimaforschung
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Methodik der Fernerkundung > Atmosphärenprozessoren
Hinterlegt von: Xu, Dr.-Ing. Jian
Hinterlegt am:22 Nov 2018 11:10
Letzte Änderung:01 Apr 2020 03:00

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