【摘 要】
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利用单颗粒气溶胶飞行时间质谱等仪器在鹤山大气超级站开展综合观测,结合ART-2a自适应共振神经网络聚类算法,将2013年11月4日~2013年12月30日期间监测到的1637330个细颗粒分
【机 构】
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暨南大学大气环境安全与污染控制研究所,广东省环境监测中心国家环境保护区域空气量监测重点实验室,中国科学院广州地球化学研究所
【基金项目】
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科技部科技支撑项目(2014BAC21B03);国家自然科学基金(41373116)
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利用单颗粒气溶胶飞行时间质谱等仪器在鹤山大气超级站开展综合观测,结合ART-2a自适应共振神经网络聚类算法,将2013年11月4日~2013年12月30日期间监测到的1637330个细颗粒分成9类：EC-Fresh颗粒、EC-Nitrate/Sulfate颗粒、K-EC颗粒、Ca-EC颗粒、ECOC颗粒、OC-Levoglucosan颗粒、OC-Nitrate/Sulfate颗粒、K-Nitrate/Sulfate颗粒和Metal-rich颗粒.结果表明：该大气超级站所在地区旱季霾日有利于与水溶性二次无机
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