大气中含氧半挥发性有机物关键转化途径及气粒分配的量化表征

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AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    41875153
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    62.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    D0506.大气化学
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2018
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2019-01-01 至2022-12-31

项目摘要

Oxygenated semi-volatility organic compounds (o-SVOCs) are characterized as the fingerprint tracers of secondary organic aerosol (SOA) formation in the atmosphere. However, the chemical formation, conversion and heterogeneous process of o-SVOCs have been more difficult to understand, and the potential sinks for ambient o-SVOCs under the condition of high level of fine particles remain some uncertainties. In this work, firstly, the method for continuously detecting atmospheric o-SVOCs will has been improved and validated by comparison; then, the synchronous measurements of o-SVOCs, their precursors (including aromatics, naphthalene, isoprene and monoterpene) and organic aerosols will be conducted in severe polluted regions of China, so that it identifies the reaction pathways of o-SVOCs and their indicators by combining with flow tube experiments and known mechanisms, verifies the gas-phase oxidation mechanism of o-SVOCs in polluted air. The project examines the changes in gas-to-particle partitioning of o-SVOCs, quantifies the contributions of partitioning onto particulate organics and onto aqueous aerosol, and explores the influence of heterogeneous processes on o-SVOC partitioning. Then it improves the observation-based box model by adding a SVOCs-SOA module, and evaluates the roles of o-SVOCs on SOA formation. The results from this study will be helpful to make effective strategies for the prevention and control for air pollution.
含氧半挥发性有机物(o-SVOCs)是探究二次有机气溶胶(SOA)生成过程具有指纹意义的示踪分子。目前对o-SVOCs化学转化途径、非均相化学以及细粒子污染下的复杂汇机制仍缺乏科学认识。本项目将在完善SVOCs在线测量技术基础上,开展关键o-SVOCs中间产物及前体物(芳香烃、萘、异戊二烯和单萜烯)、颗粒有机物的外场同步观测,结合流动管实验和已知机理,确定含氧SVOCs转化途径和标识物种,验证和完善污染大气条件含氧SVOCs气相化学机制。基于气相和颗粒相含氧SVOCs的同步测量,考察含氧SVOCs气粒分配的动态变化及关键影响因素,量化气粒吸附平衡和气液反应两途径下含氧SVOCs进入颗粒相的比例,探寻非均相反应对SVOCs气粒分配的影响。在此基础上,优化盒子模型,补充SVOCs生成SOA模块,评估SVOCs在复合污染形成中的作用。本研究将对城市大气污染防控具有重要指导意义。

结项摘要

含氧半挥发性有机物(o-SVOCs)是探究二次有机气溶胶(SOA)生成过程具有指纹意义的示踪分子。探明城市大气o-SVOCs组成分布、演化过程和转化机制既是当前大气化学的难点,也是我国复合污染成因研究中的薄弱环节。本研究基于SVOCs在线测量技术,开展芳香烃氧化烟雾箱实验,明确关键中间态产物生成途径和产率;结合外场观测,获取芳烃和萘氧化o-SVOCs示踪产物的污染特征和演化过程,验证和完善污染大气条件下o-SVOCs气相化学机制,厘清其气粒分配过程及影响因素,明确其转化机制对SOA生成的作用。主要结果如下:.(1) 建立适用于外场观测的o-S/IVOCs高分辨质谱分析方法,实现对多羰基化合物、有机酸、酚类、呋喃类、硝基芳烃、硝酸酯等物种的准确定量。对于痕量o-SVOCs,测量误差10–25%,检测限1–5 ppt。.(2) 揭示城市大气芳香烃及其特征产物的污染特征和演化规律。一次排放对芳烃低氧化态产物(苯甲醛和甲酚)贡献分别为65%和30%。高氧化态产物(多酚和硝酸酯)主要来自日间光化学氧化过程,随着氧化进程加深而持续累积,9h后降低至其峰值的25−30%。生物质燃烧排放对愈创木酚、吡咯类、呋喃类、硝基酚等o-S/IVOCs贡献显著,可解释当地22%的SOA生成。.(3) NO浓度水平对实际大气中芳香烃氧化途径和产物分布具有显著影响。低NO条件下甲酚途径分支比约为MCM相应值的1−3倍;高NO条件MCM高估了甲苯氧化双环RO2途径中二羰基物和有机硝酸酯的产率,却低估了该途径硝酸酯的去除,给双环RO2途径带来较大不确定性。本研究建立实际大气条件下酚途径分支比与NO的参数化方程,估算硝酸酯非均相摄取系数,验证和更新了芳烃氧化机制。.(4) 探寻o-SVOCs气粒分配过程及其关键影响因素。邻苯二甲酸是萘SOA的示踪物,冬季其颗粒相平均占比(70%)低于理论值,说明在北京冬季低温和高OA条件下邻苯二甲酸并非不可逆地进入颗粒相。另外,基于硝酸酯收支闭合分析,推测颗粒物表面的非均相/液相反应可能是气相硝酸酯的重要去除机制。.(5) 评估芳香烃机制更新对SOA估算的影响。引入多酚机理能使芳烃SOA生成潜势增加1−3倍,加入硝酸酯的非均相摄取使其SOA生成潜势增加25%,总体上看芳烃机制更新使SOA模拟值/观测值由0.1−0.2增加到0.4−0.6,提升了对SOA形成机制的认识。

项目成果

期刊论文数量(2)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Potentially Important Contribution of Gas-Phase Oxidation of Naphthalene and Methylnaphthalene to Secondary Organic Aerosol during Haze Events in Beijing
北京雾霾天气期间萘和甲基萘气相氧化对二次有机气溶胶的潜在重要贡献
  • DOI:
    10.1021/acs.est.8b04523
  • 发表时间:
    2019-02-05
  • 期刊:
    ENVIRONMENTAL SCIENCE & TECHNOLOGY
  • 影响因子:
    11.4
  • 作者:
    Huang, Guancong;Liu, Ying;Zhu, Tong
  • 通讯作者:
    Zhu, Tong

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其他文献

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    --
  • 作者:
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  • 通讯作者:
    马少坤

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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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