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Combining online and offline measurements for organic aerosol source apportionment

Authors :
Deepchandra Srivastava
Olivier Favez
Nicolas Bonnaire
Emilie Perraudin
Valérie Gros
Franco Lucarelli
Eric VILLENAVE
Alexandre Albinet
Institut National de l'Environnement Industriel et des Risques (INERIS)
Laboratoire de Physico -& Toxico Chimie des systèmes naturels (LPTC)
Université Sciences et Technologies - Bordeaux 1 (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
Laboratoire des Sciences du Climat et de l'Environnement [Gif-sur-Yvette] (LSCE)
Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines (UVSQ)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
Université Sciences et Technologies - Bordeaux 1-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines (UVSQ)
Source :
Actes du 31ème Congrès Français sur les Aérosols (CFA 2018), 31. Congrès Français sur les Aérosols (CFA 2018), 31. Congrès Français sur les Aérosols (CFA 2018), Jan 2018, Paris, France, HAL
Publication Year :
2018
Publisher :
HAL CCSD, 2018.

Abstract

The present study proposes a novel approach to combine online and offline measurements in statistical source-receptor model such as Positive matrix factorization (PMF). Offline measurements include here POA (primary organic aerosol) and SOA (secondary organic aerosol) molecular markers. Their combination with data obtained using an Aerosol Chemical Speciation Monitor (ACSM) notably allowed for a better deconvolution of SOA fractions - at short time resolution (30min) - of SOA fractions than usually not obtained with online measurements only.; Ces travaux proposent une nouvelle approche permettant de combiner des mesures automatiques et manuelles de la composition chimique des aérosols à l’aide d’un modèle statistique de type “Positive Matrix Factorization” (PMF). Les mesures manuelles incluent des marqueurs moléculaires spécifiques des aérosols organiques primaires et secondaires (AOP et AOS). La combinaison de ces mesures avec les données issues d’un Aerosol Chemical Speciation Monitor (ACSM) a notamment permis d’obtenir une meilleure discrimination des différentes fractions de l’AOS - sur un pas de temps court (30min) – que ce qu’il est générallement réalisé à l’aide des seules mesures automatiques.

Details

Language :
English
Database :
OpenAIRE
Journal :
Actes du 31ème Congrès Français sur les Aérosols (CFA 2018), 31. Congrès Français sur les Aérosols (CFA 2018), 31. Congrès Français sur les Aérosols (CFA 2018), Jan 2018, Paris, France, HAL
Accession number :
edsair.dedup.wf.001..861806118682c89e1a3d9ebb2a1b5b54