DATABASE
論文・資料検索
詳細検索
  • 縮小
  • 拡大

記事詳細:Detailed Article

JARI Research Journal (2012~)環境・エネルギー/Environment & Energy

資料名 / Title

JRJ20170605 技術資料
賛助会員限定PDF
賛助会員限定PDF

PM2.5発生源寄与度推定におけるPMFやCMBモデル解析の特性理解 -有機エアロゾル質量スペクトルを用いた合成データによる一次粒子と二次粒子の分離-
Reconsideration of PMF and CMB Model Analysis for Source Apportionment of PM2.5 -Speciation of Primary and Secondary Organic Aerosol for Synthesized Data using Organic Aerosol Mass Spectra-

萩野 浩之
Hiroyuki HAGINO

大気中の微小粒子状物質(PM2.5)のうち,有機成分(有機エアロゾル)は多岐にわたる成分から構成され,発生源から直接排出される一次有機エアロゾル(POA)やガス状成分から光化学反応を経て生成する二次有機エアロゾル(SOA)から成り立つ.これらの物質の大気中における時空間変動は大きいことが知られており,大気中での動態を解明するためには,分析技術や解析方法の進展が不可欠である.
 近年,PM2.5の化学的性状を分析するために,エアロゾル質量分析計(AMS)を用いた観測が世界中で広く行われている.AMSを用いた有機エアロゾルの発生源推定を行う場合,統計的手法であるPositive Matrix Factorization(PMF)法が用いられることがある.この方法では,有機エアロゾルを観測データの時間変動に起因する共通因子として導き,有機エアロゾルの発生源を推定するものである.しかし,PMF法による発生源推定では因子を充分に分離できないことが指摘されている.このため,PMF法で発生源を推定する場合,その性能と課題を充分に理解した上で使用する必要がある.
 本研究では,発生源推定を行う手法であるレセプターモデルである,PMFやChemical Mass Balace(CMB)法による解析の特性を理解するため,実験的に観測から得られた有機エアロゾルの質量スペクトルに対し,シナリオに基づいた合成データ(時系列データ)を作成し,想定した寄与度との整合性の確認を行った.
Positive matrix factorization (PMF) and Chemical Mass Balance (CMB) were demonstrated for synthetic datasets that suppose ambient organic aerosol mass spectra from two sources. Two different organic aerosol mass spectra scenarios using different sources were considered. The scenario assumed that similar time variations occurred between diesel exhaust particles as a primary organic aerosol (POA) and m-xylene-derived secondary organic aerosol (SOA). In this case, it was found that PMF separate out factors corresponding to POA and SOA, and the two sources made relatively uniform contributions to the synthetic time trend data. CMB represented similar contributions corresponding to POA and SOA in the scenario.

種別 / Article Type

JARI Research Journal (2012~)

資料名 / Title

JRJ20170605 技術資料

発行年月 / Date of Issue

2017/06

分野 / Field

環境・エネルギー/Environment & Energy
ID:6917
 

▲ページトップへ