Schnelles Wachstum neuer atmosphärischer Partikel durch Salpetersäure- und Ammoniakkondensation

Nature Band 581, Seiten 184–189 (2020)Diesen Artikel zitieren

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Eine Liste der Autoren und ihrer Zugehörigkeiten finden Sie am Ende des Artikels. Die Bildung neuer Partikel trägt wesentlich zum städtischen Smog bei1,2, aber wie es in Städten auftritt, ist oft rätselhaft3. Wenn die Wachstumsraten städtischer Partikel denen in saubereren Umgebungen ähneln (1–10 Nanometer pro Stunde), dann legen die bisherigen Erkenntnisse nahe, dass neue städtische Partikel durch die hohe Konzentration bereits vorhandener Partikel schnell abgefangen werden sollten. Hier zeigen wir durch Experimente, die unter atmosphärischen Bedingungen in der CLOUD-Kammer am CERN durchgeführt wurden, dass Salpetersäure- und Ammoniakdämpfe bei Temperaturen unter etwa +5 Grad Celsius auf frisch gebildeten Partikeln mit einem Durchmesser von nur wenigen Nanometern kondensieren können. Wenn es außerdem kalt genug ist (unter −15 Grad Celsius), können Salpetersäure und Ammoniak durch einen Säure-Base-Stabilisierungsmechanismus direkt Keime bilden, um Ammoniumnitratpartikel zu bilden. Da diese Dämpfe oft tausendmal häufiger vorkommen als Schwefelsäure, können die resultierenden Partikelwachstumsraten extrem hoch sein und deutlich über 100 Nanometer pro Stunde liegen. Diese hohen Wachstumsraten erfordern jedoch, dass das Gas-Partikel-Ammoniumnitrat-System aus dem Gleichgewicht ist, um Übersättigungen in der Gasphase aufrechtzuerhalten. Angesichts der starken Temperaturabhängigkeit, die wir für die Übersättigung der Gasphase messen, erwarten wir, dass solche vorübergehenden Bedingungen in inhomogenen städtischen Umgebungen auftreten, insbesondere im Winter, verursacht durch vertikale Vermischung und starke lokale Quellen wie den Verkehr. Auch wenn das schnelle Wachstum durch Salpetersäure- und Ammoniakkondensation nur wenige Minuten anhält, ist es dennoch schnell genug, um frisch keimhaltige Partikel durch den kleinsten Größenbereich zu befördern, wo sie am anfälligsten für Verluste durch Spülung sind, was ihre Überlebenswahrscheinlichkeit erheblich erhöht. Wir gehen auch davon aus, dass die Keimbildung und das schnelle Wachstum von Salpetersäure und Ammoniak in der relativ sauberen und kalten oberen freien Troposphäre wichtig sein werden, wo Ammoniak aus der kontinentalen Grenzschicht konvektiert werden kann und Salpetersäure infolge von Gewittern reichlich vorhanden ist4,5.

Die Bildung neuer Partikel kann bis zur Hälfte des seit der industriellen Revolution durch Kohlendioxid und andere langlebige Treibhausgase verursachten Strahlungsantriebs überdecken6. Es wird angenommen, dass die heutige Partikelbildung weltweit überwiegend aus Schwefelsäuredämpfen besteht7,8,9. Das anschließende Partikelwachstum ist reichhaltiger und umfasst häufig organische Moleküle10. Oftmals ist das Wachstum der limitierende Schritt für das Überleben von Partikeln aus frisch gebildeten Clustern bis zu Durchmessern von 50 oder 100 nm, wo sie groß genug werden, um Licht direkt zu streuen und auch die Bildung von Wolken zu begünstigen11,12.

Die Bildung neuer Partikel in Megastädten ist besonders wichtig2, zum Teil, weil die Luftverschmutzung in Megastädten eine Krise für die öffentliche Gesundheit darstellt13, aber auch, weil der regionale Klimadruck, der mit dem städtischen Dunst in Megastädten verbunden ist, groß sein kann14. Die Bildung neuer Partikel in stark verschmutzten Megastädten ist jedoch oft verwirrend, da die scheinbaren Partikelwachstumsraten nur geringfügig schneller sind (ungefähr um den Faktor drei) als die Wachstumsraten in abgelegenen Gebieten, während die Dampfkondensation (auf Hintergrundpartikel) sinkt bis zu zwei Größenordnungen größer (Extended Data Abb. 1). Dies impliziert eine sehr geringe Überlebenswahrscheinlichkeit im „Tal des Todes“, wo Partikel mit Durchmessern (dp) von 10 nm oder weniger hohe Brownsche Diffusivitäten aufweisen und durch Koagulationsreinigung verloren gehen, sofern sie nicht schnell wachsen7,15.

Ammoniumnitrat ist seit langem als wichtiger, aber schwerflüchtiger Bestandteil atmosphärischer Aerosole bekannt16. Besonders im Winter und in landwirtschaftlich genutzten Gebieten kann Feinstaubnitrat ein erhebliches Problem für die Luftqualität darstellen17. Es wird jedoch angenommen, dass die Verteilung von Salpetersäure- und Ammoniakdämpfen mit partikulärem Ammoniumnitrat schnell ein Gleichgewicht erreicht, was häufig die Gasphase begünstigt, wenn diese warm ist.

Da Ammoniumnitrat halbflüchtig ist, wurde nicht angenommen, dass Salpetersäure eine wichtige Rolle bei der Bildung und dem Wachstum neuer Partikel spielt, wo sehr niedrige Dampfdrücke erforderlich sind, damit die Bestandteile wichtig sind. Zu diesen Bestandteilen gehören Schwefelsäure18, aber auch organische Stoffe mit sehr niedrigem Dampfdruck19,20 und Jodoxide21. Es ist jedoch das Sättigungsverhältnis und nicht der Dampfdruck an sich, der die thermodynamische Triebkraft für die Kondensation bestimmt, und Salpetersäure kann in städtischen Umgebungen drei oder vier Größenordnungen häufiger vorkommen als Schwefelsäure. Selbst eine geringfügige Übersättigung von Salpetersäure- und Ammoniakdämpfen mit Ammoniumnitrat hat daher das Potenzial, ein sehr schnelles Partikelwachstum voranzutreiben und sehr kleine, frisch nukleierte Partikel in wenigen Minuten durch das Tal des Todes zu befördern. Diese schnellen Wachstumsereignisse können unter städtischen Bedingungen 100 nm pro Stunde überschreiten – eine Größenordnung mehr als frühere Beobachtungen – und das Wachstum wird fortgesetzt, bis die Dämpfe erschöpft sind und die Bedingungen wieder ins Gleichgewicht zurückkehren. Solche Transienten werden in inhomogenen städtischen Umgebungen schwer zu identifizieren sein, haben aber das Potenzial, die rätselhaften Beobachtungen der Bildung neuer Partikel in stark verschmutzten Megastädten zu erklären.

Hier berichten wir über Experimente, die mit Mischungen aus Salpetersäure, Schwefelsäure und Ammoniakdämpfen unter atmosphärischen Bedingungen in der CERN CLOUD-Kammer (Cosmics Leaving OUtdoor Droplets22; experimentelle Details siehe Methoden) vom 21. September bis 7. Dezember 2018 (CLOUD 13) durchgeführt wurden. Wir variierten die Temperatur von +20 °C bis –10 °C und kühlten in einem Fall schrittweise von –15 °C auf –25 °C ab. Wir haben die Konzentrationen von Schwefelsäure (H2SO4), Ammoniak (NH3) und Salpetersäure (HNO3) sowie aromatischen Vorläufern angepasst, um die für verschmutzte Megastädte typischen Bereiche abzudecken. In Abb. 1 zeigen wir zwei repräsentative Ereignisse bei −10 °C. Für Abb. 1a haben wir SO2 mit OH oxidiert, um H2SO4 in Gegenwart von 1.915 Teilen pro Billion Volumen (pptv) Ammoniak zu bilden. Die resultierende „Banane“ ist typisch für solche Experimente und Umgebungsbeobachtungen unter relativ sauberen Bedingungen, mit einem einzelnen Keimbildungsmodus, der kurz nach Beginn der Keimbildung auftritt und bei etwa 20 nm h−1 wächst. In Abb. 1b haben wir dieses Experiment wiederholt, jedoch auch mit 5,8 Teilen pro Milliarde Volumen (ppbv) NO2, das durch OH oxidiert wurde, um 24 pptv HNO3-Dampf zu erzeugen. Die resultierende Größenverteilung ähnelt zunächst dem ersten Fall, doch wenn die Partikel etwa 5 nm erreichen, beschleunigt sich ihre Wachstumsrate auf etwa 45 nm h−1. Diese Aktivierung erinnert an die Aktivierung von Wolkentröpfchen und weist daher auf ein „Nano-Köhler“-Verhalten und den Kelvin-Krümmungseffekt23 hin.

a, Partikelkeimbildung und -wachstum (Partikelwachstumsrate, ddp/dt) bei −10 °C aus einer Mischung aus 0,44 pptv Schwefelsäure und 1.915 pptv Ammoniak bei 60 % relativer Luftfeuchtigkeit. Es bilden sich Partikel und wachsen in 30 Minuten auf etwa 10 nm an. Die schwarze Kurve zeigt die lineare Anpassung an die 50 %-Erscheinungszeiten. b, Partikelbildung und -wachstum unter identischen Bedingungen wie in a, jedoch mit der Zugabe von 24 pptv Salpetersäuredampf, der durch NO2-Oxidation entsteht. Sobald die Partikel eine Größe von etwa 5 nm erreichen, erfahren sie ein schnelles Wachstum zu viel größeren Größen und erreichen in 45 Minuten mehr als 30 nm. c, Beobachtete Wachstumsraten nach der Aktivierung im Vergleich zum Produkt der gemessenen Salpetersäure- und Ammoniakwerte bei +5 °C und −10 °C. Der Punkt, der dem schnellen Wachstumsregime für dp > 6 nm in b entspricht, ist ein schwarz umrandeter grüner Kreis, und der Punkt, der Abb. 2 entspricht, ist ein schwarz umrandetes violettes Quadrat. Die Wachstumsraten eines bestimmten Dampfprodukts sind bei −10 °C wesentlich schneller als bei +5 °C, was mit einer halbflüchtigen Kondensation vereinbar ist, deren Geschwindigkeit durch die Bildung von Ammoniumnitrat begrenzt ist. Fehlerbalken sind 95 %-Konfidenzgrenzen für die Anpassungskoeffizienten, die zur Bestimmung der Wachstumsraten verwendet werden. Die gesamten systematischen Skalenunsicherheiten von ±10 % für das NH3-Mischungsverhältnis und ±25 % für das HNO3-Mischungsverhältnis werden nicht angezeigt.

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Wir wiederholten diese Experimente unter verschiedenen Bedingungen, wobei wir entweder HNO3 durch NO2-Oxidation bildeten oder es aus einer hochreinen Verdampfungsquelle direkt in die CLOUD-Kammer injizierten. Wir haben diese Aktivierung und das schnelle Wachstumsverhalten durchgehend beobachtet. In Abb. 1c zeigen wir die resultierenden schnellen Wachstumsraten nach der Aktivierung bei –10 °C (grün) und +5 °C (lila), aufgetragen gegen das Produkt der gemessenen Mischungsverhältnisse von HNO3 und NH3 in der Gasphase. Die Wachstumsraten basieren auf der Erscheinungszeit von 50 % – dem Zeitpunkt, zu dem die Partikelanzahlkonzentrationen in jeder Größenklasse des schnellen Wachstumsregimes 50 % ihres Maximums erreichen. Sowohl eine starke Korrelation als auch eine deutliche Temperaturabhängigkeit sind erkennbar; Wenn es kälter ist, wachsen die Partikel mit der gleichen Geschwindigkeit, was zu einem viel geringeren Produkt aus Dampfkonzentrationen führt. Dies steht im Einklang mit der halbflüchtigen Aufnahme beider Spezies, deren Geschwindigkeit durch die Bildung von Ammoniumnitrat begrenzt wird.

Um dies zu bestätigen, haben wir die Zusammensetzung der Partikel mithilfe eines Filtereinlasses für Gase und Aerosole (FIGAERO), eines Iodid-(I−)-Massenspektrometers mit chemischer Ionisation (CIMS) sowie der Gasphasendampfkonzentrationen mithilfe mehrerer CIMS-Methoden gemessen. In Abb. 2 zeigen wir ein weiteres schnelles Wachstumsereignis, dieses bei +5 °C (angezeigt in Abb. 1c durch ein schwarz umrandetes violettes Quadrat). Wir begannen mit einer nahezu vollkommen sauberen Kammer und nur vorhandenen Dämpfen (SO2, HNO3 und NH3) in konstanten Mengen (Abb. 2a). Hier haben wir HNO3 ohne photochemische Produktion injiziert, sodass wir HNO3 und Schwefelsäure unabhängig voneinander steuern konnten. Der FIGAERO zeigte in Abwesenheit von Partikeln kein messbares Signal, was auf ein vernachlässigbares Crosstalk durch Dämpfe hinweist. Anschließend schalteten wir ultraviolettes Licht ein, um OH-Radikale zu bilden und die SO2-Oxidation zu H2SO4 einzuleiten. Abb. 2b zeigt die resultierende Zahlenverteilung; Wie in Abb. 1b erscheinen Partikel, wachsen langsam und werden dann aktiviert und wachsen bei 700 nm h−1. Wir zeigen noch einmal die 50-prozentige Auftrittszeit beider Modi. In Abb. 2c zeigen wir die zugehörige Volumenverteilung. Innerhalb von 15 Minuten nach Beginn der Partikelbildung wird das Volumen von der oberen Mode nahe 200 nm dominiert. Schließlich zeigen wir in Abb. 2d ein FIGAERO-Thermogramm (Signal versus Desorptionstemperatur) für Partikel, die zwischen 10 und 40 Minuten nach Beginn der Photochemie gesammelt wurden. Ihre Zusammensetzung wird von Nitrat dominiert, mit einem viel geringeren, aber bemerkenswerten Sulfatanteil; Das halbflüchtige Nitrat desorbiert bei einer viel niedrigeren Temperatur als das Sulfat. Die I−-chemische Ionisation ist nicht empfindlich gegenüber NH3, aber sowohl Nitrat als auch Sulfat liegen vermutlich als Ammoniumsalze in den Partikeln vor.

Dieses Wachstumsereignis ist in Abb. 1c durch ein schwarz umrandetes violettes Quadrat gekennzeichnet. a, Gasphasen-Mischungsverhältnisse von Salpetersäure (NO3), Ammoniak (NH3) und Schwefelsäure (H2SO4) im Vergleich zur Zeit in einem durch SO2-Oxidation ausgelösten Ereignis mit konstanter Salpetersäure und Ammoniak. b, Partikeldurchmesser und Anzahlverteilungen im Zeitverlauf, zeigt eine saubere Kammer (links von der vertikalen gestrichelten Linie), dann Keimbildung nach Schwefelsäurebildung und schnelles Wachstum, sobald die Partikel 2,3 nm erreichen. Schwarze Kurven sind lineare Anpassungen an die 50 %-Erscheinungszeiten. c, Partikelvolumenverteilungen aus denselben Daten, die zeigen, dass 200-nm-Partikel nach 15 Minuten die Masse dominieren. 1 μcc = 1 cm−6. d, FIGAERO-Thermogramm einer 30-minütigen Filterprobe nach schnellem Wachstum (cps, Zählungen pro Sekunde). Die Partikelzusammensetzung wird von Nitrat mit einem Sulfatkern dominiert, was mit einem schnellen Wachstum durch Ammoniumnitratkondensation auf einem Ammoniumsulfat- (oder Bisulfat-)Kern übereinstimmt (beachten Sie die unterschiedlichen Y-Achsen-Skalen; das Instrument reagiert nicht auf Ammoniak). Ein Thermogramm kurz vor dem Bildungsereignis zeigt kein Signal von Nitrat oder Sulfat, was darauf hinweist, dass die Dampfadsorption die Analyse nicht beeinträchtigt hat.

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Zusätzlich zur Korrelation der Wachstumsraten aktivierter Partikel mit dem Produkt aus HNO3 und NH3 bei einer bestimmten Temperatur zeigt der beobachtete Aktivierungsdurchmesser (dact) eine starke Abhängigkeit von diesem Produkt. Der Aktivierungsdurchmesser ist als deutlicher Knick in der 50 %-Erscheinungskurve sowie als deutliches Fehlen von Partikeln im langsameren Wachstumsmodus über dact erkennbar. In Extended Data Abb. 2a zeigen wir ein Beispiel dafür, wie wir Dact bestimmen, wobei wir die Entstehung einer bimodalen Größenverteilung als definierendes Merkmal verwenden. In Abb. 3a zeichnen wir den beobachteten Aktivierungsdurchmesser bei jeder Temperatur in einem Phasenraum auf, mit [HNO3] auf der logx-Achse und [NH3] auf der logy-Achse (beide in pptv). Die Zahl in jedem Symbol ist der beobachtete Aktivierungsdurchmesser für dieses Experiment. Wir zeigen das Sättigungsverhältnis (S) von Ammoniumnitrat bei jeder Temperatur über eine Reihe diagonaler Linien in diesem Log-Log-Raum (Steigung = −1); Insbesondere zeigen wir S = 1, 5 und 25 und betonen S = 1 als dicke durchgezogene Linie. Wir geben auch 1:1 [HNO3]:[NH3] mit einer gestrichelten grauen Linie an (Steigung +1); Punkte oben links (die meisten Werte) sind „Salpetersäure begrenzt“, mit mehr Ammoniak als Salpetersäure. Alle diese Konzentrationen liegen deutlich innerhalb der Bereiche, die typischerweise unter winterlichen Bedingungen in Megastädten beobachtet werden24.

a, Sättigungsverhältnisse von Ammoniumnitrat im Vergleich zu den Mischungsverhältnissen von Salpetersäure und Ammoniak in der Gasphase bei 60 % relativer Luftfeuchtigkeit. Die farbigen Linien (Steigung = −1) stellen S = 1 (fett), S = 5 (gestrichelt) und S = 25 (gepunktet) bei −10 °C (grün) und +5 °C (lila) dar. Die Steigung = +1 strichpunktierte graue Linie zeigt eine Ammoniak:Salpetersäure-Stöchiometrie von 1:1 an; Der Phasenraum links oben von dieser Linie ist durch Salpetersäure begrenzt. Beobachtete Aktivierungsdurchmesser (in nm) für gemessene Salpetersäure-Ammoniak-Paare sind als Zahlen innerhalb ausgefüllter Kreise und Quadrate aufgetragen; Offene Symbole zeigen keine Aktivierung an. Die Aktivierung erfolgt nur bei S-Werten über 1, und der Aktivierungsdurchmesser nimmt mit zunehmendem S ab. Punkte aus MABNAG-Simulationen werden mit offenen Dreiecken für keine Aktivierung und gefüllten Dreiecken für Aktivierung angezeigt; Mit Rauten gekennzeichnete Simulationen sind in Abb. 4 und „Erweiterte Daten“ in Abb. 4 im Detail dargestellt. 1, 2 werden durch eine dicke schwarze Umrandung hervorgehoben. b, Mischungsverhältnisse für Ammoniak und Salpetersäuredampf während eines reinen Ammoniumnitrat-Keimbildungsscans von –16 °C bis –24 °C. c, Partikelbildungsraten (Keimbildung) (J1.7) während des Keimbildungsscans, die eine starke umgekehrte Beziehung zur Temperatur bei konstantem HNO3 und NH3 zeigen, mit H2SO4-Konzentrationen von weniger als 0,002 pptv und einer relativen Luftfeuchtigkeit, die bei 60 % beginnt und bei endet 40 %. Die Balken zeigen geschätzte Gesamtfehler von 30 % bei den Keimbildungsraten an, obwohl die allgemeinen systematischen Skalenunsicherheiten von ±10 % beim NH3-Mischungsverhältnis und ±25 % beim HNO3-Mischungsverhältnis nicht dargestellt sind.

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Sowohl für +5 °C als auch für –10 °C beobachten wir durchweg eine Beziehung zwischen S und dact (bei +20 °C erreichten wir nie eine Sättigung und beobachteten kein schnelles Wachstum). Wir beobachten keine Aktivierung für S-Werte von weniger als 1 und eine Aktivierung für S-Werte über 1, wobei logdact bei jeder Temperatur umgekehrt proportional zu log([HNO3]⋅[NH3]) ist (Extended Data Abb. 2b). Bemerkenswert ist, dass der Dact deutlich unter 10 nm und nur 1,6 nm betragen kann. Dies deutet darauf hin, dass die Kondensation von Salpetersäure und Ammoniak (Ammoniumnitrat) eine Rolle bei der Bildung und dem Wachstum neuer Partikel im Tal des Todes spielen könnte, wo sehr kleine Partikel am anfälligsten für den Verlust durch Koagulation sind8.

Wir haben auch Experimente durchgeführt, bei denen der Kammer nur Salpetersäure, Ammoniak und Wasserdampf zugesetzt wurden (die gemessene Schwefelsäureverunreinigung betrug weniger als 2 × 10−3 pptv). Bei Temperaturen unter –15 °C und S-Werten über 103 beobachteten wir die Keimbildung und das Wachstum reiner Ammoniumnitratpartikel (Abb. 3c). Wir kühlten die Kammer schrittweise auf –24 °C ab, während wir die Dämpfe auf einem konstanten Niveau hielten (Abb. 3b). Die Partikelbildungsrate (J1.7) stieg stetig von 0,006 cm−3 s−1 auf 0,06 cm−3 s−1 bei −24 °C. In Extended Data Abb. 3 zeigen wir ein Experiment zur Keimbildung von reinem Ammoniumnitrat, das bei –25 °C unter Dampfbedingungen durchgeführt wurde, die für die tropische obere Troposphäre4 beschrieben wurden (30–50 pptv Salpetersäure und 1,8 ppbv Ammoniak), was zeigt, dass dieser Mechanismus mehrere 100 produzieren kann cm−3 Partikel pro Stunde.

Unsere Experimente zeigen, dass halbflüchtiges Ammoniumnitrat auf winzigen Nanopartikeln kondensieren kann, was mit der Nano-Köhler-Theorie23 übereinstimmt. Um dies zu bestätigen, führten wir eine Reihe von Simulationen mit dem monodispersen thermodynamischen Modell MABNAG (Modell für Säure-Base-Chemie im Nanopartikelwachstum)25 durch, das bekannte Thermodynamik, einschließlich Krümmungseffekte (Kelvin), für eine einzelne sich entwickelnde Partikelgröße behandelt. Wir zeigen die Punkte der MABNAG-Simulationen als Dreiecke in Abb. 3a. MABNAG bestätigt unsere experimentellen Ergebnisse konsistent und quantitativ: Bei S-Werten von weniger als 1,0 kommt es erwartungsgemäß zu einer geringen Ammoniumnitratbildung; und das Aktivierungsverhalten, bei dem die Ammoniumnitratkondensation letztendlich die Partikelzusammensetzung dominiert, tritt bei zunehmend kleineren Dact-Werten auf, wenn S deutlich über 1,0 ansteigt. Die berechneten und beobachteten Dact-Werte stimmen weitgehend überein. In Abb. 4 zeigen wir zwei repräsentative MABNAG-Wachstumssimulationen für die beiden Punkte, die in Abb. 3a mit offenen und gefüllten Rauten gekennzeichnet sind; Die Simulationen zeigen keine Bildung von Ammoniumnitrat, wenn die Bedingungen untersättigt sind, aber eine erhebliche Bildung, wenn die Bedingungen gesättigt sind, mit einem Aktivierungsverhalten in der Nähe des beobachteten Dact = 4,7 nm. Wir zeigen die berechnete Zusammensetzung sowie den Durchmesser als Funktion der Zeit für diese und andere Fälle in Extended Data Abb. 4.

Anhaltende Übersättigungen von Ammoniak und Salpetersäure in Bezug auf Ammoniumnitrat werden durch Inhomogenität unter städtischen Bedingungen mit hoher Quellenstärke aufrechterhalten. Dies wird ausreichen, um das Partikelwachstum im Bereich von 1–10 nm zu beschleunigen, wo das Überleben durch die starke Koagulation bereits vorhandener Partikel durch Verschmutzung gefährdet ist. a, Konzeptionelles Bild städtischer Bedingungen, in denen Inhomogenitäten in den Konzentrationen von Ammoniak und Salpetersäuredampf sowie in den Temperaturen durch ungleichmäßige Quellen und großräumige Wirbel verursacht werden. b: Partikel bilden Keime und wachsen langsam als (basenstabilisiertes) Sulfat (rot). Die Aktivierungsgröße (dargestellt mit dp auf der x-Achse) korreliert umgekehrt mit dem Ammoniumnitrat-Sättigungsverhältnis (qualitativ dargestellt auf der y-Achse), wie durch die gestrichelte Kurve dargestellt. Die verfügbaren Konzentrationen von Salpetersäure in der Gasphase können die von Schwefelsäure um den Faktor 1.000 übersteigen, sodass eine mäßige Übersättigung ein schnelles Wachstum (blau) oberhalb eines Aktivierungsdurchmessers bewirkt, der durch die Partikelkrümmung (der Kelvin-Term) bestimmt wird. c, d, Monodisperse thermodynamische Wachstumsberechnungen (aus MABNAG-Simulationen) für hohe (c) und niedrige (d) Sättigungsverhältnisse von Ammoniumnitrat, entsprechend b und den geschlossenen und offenen Rauten oben rechts in Abb. 3a. Für ein Sättigungsverhältnis nahe 4 wird eine Aktivierung nahe 4 nm vorhergesagt, was mit unseren Beobachtungen übereinstimmt.

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Wir haben auch Nano-Köhler-Simulationen23 durchgeführt, die in Abb. 2c der erweiterten Daten dargestellt sind und die Aktivierung der Ammoniumnitratkondensation bei Durchmessern von weniger als 4 nm bestätigen, abhängig von der Größe eines angenommenen Ammoniumsulfatkerns. Für eine gegebene Kerngröße ist die kritische Übersättigung, die für die Aktivierung bei –10 °C erforderlich ist, um den Faktor zwei bis drei höher als bei +5 °C, was mit dem beobachteten Verhalten in Abb. 3a übereinstimmt. Während Partikel von 1–2 nm nur eine Handvoll Säure- und Basenmoleküle enthalten, erfassen die MABNAG- und Nano-Köhler-Simulationen, die auf der Massenthermodynamik basieren – mit nur einem Kelvin-Term zur Darstellung des einzigartigen Verhaltens der Nanopartikel – das Aktivierungs- und Wachstumsverhalten, das wir haben beobachten.

Unsere Ergebnisse legen nahe, dass die Kondensation von Salpetersäure und Ammoniak auf Nanopartikeln zur Bildung von Ammoniumnitrat (oder im weiteren Sinne von Aminiumnitraten in Gegenwart von Aminen) in der Atmosphäre wichtig sein könnte. Dieser Prozess kann durch schnelles Wachstum zur Bildung neuer Partikel in Städten im Winter beitragen. Möglicherweise spielt es auch eine Rolle bei der Bildung freier troposphärischer Partikel, wo ausreichend Dämpfe vorhanden sein können, um die Keimbildung und das Wachstum reiner Ammoniumnitratpartikel zu ermöglichen. Wir beobachten dieses Verhalten in CLOUD bei Dampfkonzentrationen, die weit innerhalb der für die Atmosphäre typischen Werte liegen.

Schnelles Wachstum kann zum oft rätselhaften Überleben neu gebildeter Partikel in Megastädten beitragen, wo sich Partikel mit Geschwindigkeiten bilden, die mit der Nukleation von Schwefelsäure und Basen in Einklang stehen, und in Gegenwart extrem hoher Mengen scheinbar mit typischen Geschwindigkeiten (ungefähr 10 nm pro Stunde) wachsen Kondensationssenken, die scheinbar alle winzigen, kernhaltigen Partikel auffangen sollten. Wie in Extended Data Abb. 1 dargestellt, liegt das Verhältnis von 104 × Kondensationssenke (CS; in Einheiten von s−1) zur Wachstumsrate (GR; in nm·h−1) während Nukleationsereignissen in asiatischen Megastädten typischerweise zwischen 20 und 50 , wobei die Überlebenswahrscheinlichkeit von Partikeln mit Größen zwischen 1,5 nm und 3 nm stark sinken sollte3. Die beobachteten Wachstumsraten basieren jedoch auf Auftrittszeiten in gemessenen Umgebungsgrößenverteilungen – genau wie in den Abbildungen. 1, 2 – und spiegeln somit einen räumlichen und zeitlichen Durchschnitt der Luftmassen wider, die im Laufe eines Tages über eine Probenahmestelle strömen. Schnelle Wachstumsraten können CS:GR um den Faktor zehn oder mehr reduzieren und so die städtischen Verhältnisse effektiv in einen Bereich verschieben, der für abgelegene Regionen charakteristisch ist (Erweiterte Daten, Abb. 1b). Die empirisch ermittelten Keimbildungsraten in Extended Data Abb. 1b korrelieren positiv mit hohem CS:GR, was mit hohen Produktionsraten kondensierbarer Dämpfe vereinbar ist; Allerdings erschwert die komplizierte Mikrophysik von Partikeln, die kleiner als 10 nm sind, eine einfache Bestimmung der Wachstumsrate. Die städtischen Bedingungen sind jedoch weitaus weniger homogen als die von CLOUD oder sogar von abgelegenen borealen Wäldern wie Hyytiälä. Da die Überlebenswahrscheinlichkeit exponentiell von CS:GR abhängt (Ref. 3,7), die räumliche (und zeitliche) Mittelung sowie die Umgebungsmischung jedoch linear sind, können reale städtische Bedingungen Taschen enthalten, die ein vorübergehendes schnelles Wachstum und damit eine ungewöhnlich hohe Überlebenswahrscheinlichkeit begünstigen sind in den (gemittelten) Beobachtungen unscharf.

Der Schlüssel dazu liegt darin, dass Salpetersäuredampf und Ammoniak oft mindestens tausendmal häufiger vorkommen als Schwefelsäuredampf. Obwohl sie in der Partikelphase zum Gleichgewicht mit Ammoniumnitrat tendieren, kann selbst eine geringfügige Störung oberhalb der Sättigung eine enorme thermodynamische Antriebskraft für das Kondensationswachstum freisetzen, die nominell bis zu tausendmal schneller ist als das Wachstum durch Schwefelsäurekondensation. Dies mag zwar nur von kurzer Dauer sein, aber aufgrund der unterschiedlichen Konzentrationen kann bereits eine kleine Abweichung des Sättigungsverhältnisses über 1,0 für kurze Zeit ein schnelles Wachstum mit mehreren Nanometern pro Minute bewirken, im Gegensatz zu mehreren Nanometern pro Stunde. Die Partikel werden nicht lange ein schnelles Wachstum erfahren, aber sie könnten schnell genug wachsen, um dem Tal des Todes zu entkommen.

Wir veranschaulichen das schnelle Wachstum in Abb. 4. Unter den meisten städtischen Bedingungen werden die Keimbildung und das frühe Wachstum bis zur Aktivierungsgröße wahrscheinlich durch Schwefelsäure und eine Base (Ammoniak oder ein Amin) gesteuert, dargestellt durch die roten „Kerne“ in Abb . 4b. Tagsüber (sogar im Winter) – wenn NO2 durch OH in der Gasphase oxidiert wird, um Salpetersäure mit Raten von bis zu 3 ppbv pro Stunde zu erzeugen, und Ammoniak aus dem Verkehr, anderen Verbrennungsemissionen und der Landwirtschaft können 8 ppbv erreichen (Ref . 24) – Salpetersäure und Ammoniak kommen nicht ins Gleichgewicht, sondern nähern sich eher einer moderaten stationären Übersättigung, die die Bildung von Ammoniumnitrat antreibt, um Produktion und Emissionen auszugleichen. Dieser stationäre Zustand wird jedoch erst nach mehreren E-Faltungsperioden erreicht, die durch die Partikelkondensationssenke festgelegt werden. Typischerweise findet die Bildung neuer Partikel am unteren Ende der Kondensationssenkenverteilung statt (selbst unter städtischen Bedingungen)2,7, daher beträgt diese Zeitskala mehrere Minuten oder eine Längenskala von Hunderten von Metern in der Horizontalen und mehreren Dutzend Metern in der Vertikalen. Auf dieser Zeitskala gibt es zahlreiche Inhomogenitätsquellen, einschließlich inhomogener Quellen wie Verkehr auf Hauptstraßen und vertikaler Vermischung (mit einer adiabatischen Temperaturabfallrate von –9 °C km–1)24. Darüber hinaus bestätigen große Wirbelsimulationen einer Megacity (Hongkong) weit verbreitete Wirbel mit räumlichen Maßstäben von mehreren zehn bis hundert Metern und Geschwindigkeitsstörungen in der Größenordnung von 1 ms−1 (Lit. 26). Dies steht im Einklang mit der anhaltenden Inhomogenität, die für das hier gezeigte schnelle Wachstum erforderlich ist und konzeptionell in Abb. 4a dargestellt ist. Daher ist es wahrscheinlich, dass dichte städtische Bedingungen in der Regel anhaltende Inhomogenitäten aufweisen, die eine Übersättigung mit Salpetersäure und Ammoniak in ausreichendem Ausmaß aufrechterhalten, um ein schnelles Wachstum voranzutreiben, wie durch die blaue „Schale“ in Abb. 4b angezeigt. Unsere thermodynamischen Modelle unterstützen die Phänomenologie von Abb. 4b, wie in Abb. 4c, d gezeigt, obwohl es sich bei der Zusammensetzung wahrscheinlich um eine amorphe Salzmischung handelt (Extended Data Abb. 4). Schnelles Wachstum kann ausreichen, damit Partikel von empfindlichen Größen nahe 2,5 nm auf robustere Größen größer als 10 nm wachsen. Beispielsweise wurden während der EUCAARI-Kampagne wiederholte Nukleationsausbrüche mit sehr schnellem Wachstum am ammoniak- und salpetersäurereichen Standort Cabauw in den Niederlanden beobachtet27.

Es ist üblich, dass chemische Transportmodelle eine Gleichgewichtsannahme für die Verteilung von Ammoniumnitrat verwenden, da sich das Ammoniumnitrat-Aerosolsystem auf der Zeitskala der groben räumlichen Gitter und langen Zeitschritte, die für großmaßstäbliche Modelle charakteristisch sind, in Bezug auf die Masse ausgleichen sollte Partikel in Submikrometergröße. Da das schnelle Wachstum offenbar durch die Bildung von Ammoniumnitrat begrenzt wird, kann die Kovarianz der Basen- und Salpetersäurequellen und -konzentrationen von entscheidender Bedeutung sein. Sogar typische stationäre Dampfkonzentrationen in Großstädten liegen etwas über den grünen Punkten in Abb. 3a (in Richtung größerer Mischungsverhältnisse). Bei konstanten Produktionsraten verlaufen die in Abb. 3a gezeigten Ammoniumnitrat-Sättigungslinien mit sinkender Temperatur von rechts oben nach links unten und bewegen das System aus dem ungefähren Gleichgewicht für typische städtische Produktions- und Emissionsraten, wenn es wärmer als etwa + ist 5 °C, bei kälteren Temperaturen zu einer anhaltenden Übersättigung. So wie die Gleichgewichtskondensation und -verteilung von organischen Stoffen zu unterschätzten Wachstumsraten organischer Stoffe im borealen Wald führt28, werden Gleichgewichtsbehandlungen der Ammoniumnitratkondensation die Rolle von Salpetersäure beim Wachstum von Nanopartikeln unterschätzen, insbesondere in inhomogenen städtischen Umgebungen.

Obwohl die Nukleationsraten von reinem Ammoniumnitrat in Abb. 3c zu langsam sind, um mit der Bildung neuer Partikel in Städten zu konkurrieren, könnte dieser Mechanismus eine wichtige Quelle für neue Partikel in der relativ sauberen und kalten oberen freien Troposphäre darstellen, aus der Ammoniak konvektiert werden kann Die kontinentale Grenzschicht29 und reichlich Salpetersäure werden durch Gewitter4 erzeugt. Theoretische Studien deuten auch darauf hin, dass Salpetersäure als Chaperon dienen könnte, um die Keimbildung von Schwefelsäure und Ammoniak zu erleichtern30. Größere (60–1.000 nm) Partikel, die größtenteils aus Ammoniumnitrat und mehr als 1 ppbv Ammoniak bestehen, wurden während des asiatischen Monsun-Antizyklons per Satellit in der oberen Troposphäre beobachtet4, und es wurden reichlich 3–7 nm große Partikel beobachtet situ in der tropischen Konvektionsregion bei niedriger Temperatur und Kondensationssenke5. Obwohl diese Partikel wahrscheinlich durch Keimbildung entstehen, ist der Mechanismus noch nicht bekannt. Unser Experiment unter ähnlichen Bedingungen (Extended Data Abb. 3) zeigt jedoch, dass es plausibel ist, dass reine Ammoniumnitrat-Keimbildung und/oder schnelles Wachstum durch Ammoniumnitrat-Kondensation zu diesen Partikeln in der oberen Troposphäre beiträgt.

Unsere Ergebnisse deuten darauf hin, dass die Kondensation von Salpetersäure und Ammoniak wahrscheinlich ein wichtiger neuer Mechanismus für die Partikelbildung und das Partikelwachstum in der kalten oberen freien Troposphäre ist, wie durch aktuelle Beobachtungen gestützt4,5. Darüber hinaus könnte dieser Prozess helfen zu erklären, wie neu gebildete Partikel Spülverluste in stark verschmutzten städtischen Umgebungen überleben3. Da weltweite Umweltschutzmaßnahmen die SO2-Emissionen weiterhin stark reduzieren, dürfte die Bedeutung von NOx und Salpetersäure für die Bildung neuer Partikel zunehmen. Im Gegenzug könnte die Kontrolle der NOx- und Ammoniakemissionen zunehmend an Bedeutung gewinnen, insbesondere für die Reduzierung des städtischen Smogs.

Wir haben unsere Messungen in der CERN CLOUD-Anlage durchgeführt, einer 26,1 m3 großen elektropolierten Edelstahlkammer, die Experimente zur Bildung neuer Partikel unter allen troposphärischen Bedingungen mit äußerster Sauberkeit und minimaler Kontamination ermöglicht22,31. Die CLOUD-Kammer ist in einem Thermogehäuse montiert, das in der Lage ist, die Temperatur in einem Bereich zwischen –65 °C und +100 °C mit einer Genauigkeit von ±0,1 °C32 und die relative Luftfeuchtigkeit zwischen 0,5 % und 101 % konstant zu halten. Photochemische Prozesse werden durch homogene Beleuchtung mit einem eingebauten ultravioletten Faseroptiksystem eingeleitet, das vier 200-W-Hamamatsu-Hg-Xe-Lampen mit Wellenlängen zwischen 250 nm und 450 nm und einen 4-W-KrF-Excimer-Ultraviolettlaser bei 248 nm mit einstellbarer Leistung umfasst Leistung. Die ioneninduzierte Keimbildung unter verschiedenen Ionisierungsniveaus wird mit einer Kombination aus elektrischen Feldern (±30 kV) und einem Hochflussstrahl aus 3,6-GeV-Pionen (π+) simuliert, der kleine Ionen künstlich abfangen oder verstärken kann. Eine gleichmäßige räumliche Durchmischung wird durch magnetisch gekoppelte Edelstahlventilatoren erreicht, die oben und unten in der Kammer montiert sind. Die charakteristische Gasmischzeit in der Kammer beträgt bei Experimenten einige Minuten. Die Verlustrate kondensierbarer Dämpfe und Partikel an den Kammerwänden ist vergleichbar mit der Kondensationssenke in der Umgebung. Um eine Kontamination zu vermeiden, wird die Kammer regelmäßig gereinigt, indem die Wände mit Reinstwasser gespült und mindestens 24 Stunden lang auf 100 °C erhitzt werden. Dadurch wird ein extrem niedriger Schadstoffgehalt an Schwefelsäure (weniger als 5 × 104 cm−3) und gesamten organischen Stoffen gewährleistet ( weniger als 50 pptv)19,33. Auch das CLOUD-Gassystem entspricht den höchsten technischen Standards in Bezug auf Sauberkeit und Leistung. Die Trockenluftversorgung der Kammer erfolgt durch Boil-off-Sauerstoff (Messer, 99,999 %) und Boil-off-Stickstoff (Messer, 99,999 %), gemischt im atmosphärischen Verhältnis 79:21. Auf der pptv-Ebene können hochreiner Wasserdampf, Ozon und andere Spurengase präzise zudosiert werden.

Um die Rolle von Salpetersäure bei der Bildung neuer Partikel zu untersuchen, führten wir Partikelwachstumsexperimente bei T = −10 °C, +5 °C und +20 °C und (größtenteils) bei relativen Luftfeuchtigkeiten von etwa 60 % durch. . Ein typisches Experiment begann mit der Beleuchtung der Kammer bei konstantem Ozon (O3), um photochemisch •OH-Radikale zu erzeugen. Die anschließende Oxidation von vorgemischtem SO2, NO2 und anthropogenen flüchtigen organischen Verbindungen (VOCs; d. h. Toluol oder Kresol) führte zur Bildung von H2SO4, HNO3 bzw. stark sauerstoffhaltigen organischen Molekülen (HOMs). Dadurch wurde eine Keimbildung induziert, auf die (sobald die Partikel einen Aktivierungsdurchmesser (dact) erreichten) ein schnelles Wachstum durch Kondensation von Salpetersäure und Ammoniak folgte. In einigen Experimenten haben wir auch Salpetersäuredampf aus einer hochreinen Quelle direkt in die CLOUD-Kammer injiziert, um ein breites Spektrum an Bedingungen abzudecken. Darüber hinaus haben wir zum Nachweis der Konsistenz auch Experimente mit einem biogenen Vorläufer, α-Pinen, durchgeführt, der anthropogene VOCs ersetzt, sowie Experimente ohne organische Dämpfe. Bei den Experimenten, auf die wir uns hier konzentrieren, waren die HOM-Konzentrationen entweder Null oder klein genug, um einen geringfügigen Einfluss auf das Experiment zu haben. In einem Fall kühlten wir die partikelfreie Kammer (mit weniger als 1 Partikel pro cm−3) kontinuierlich von −10 °C auf −25 °C ab, während Salpetersäure und Ammoniak auf einem konstanten Niveau gehalten wurden, jedoch ohne Schwefelsäure (weniger als 5 × 104 cm−3 oder 2 × 10−3 pptv). Wir beobachteten die Bildung neuer Partikel ausschließlich aus Salpetersäure und Ammoniak bei Temperaturen von –15 °C und niedriger. Die Keimbildungsrate nahm mit sinkender Temperatur zu. Darüber hinaus schienen, wie in Abb. 3 der erweiterten Daten gezeigt, die Ereignisse der Bildung neuer Partikel bei −25 °C gelöscht zu werden, als wir Primärionen mit dem elektrischen Feld herausfegten, und kehrten erst zurück, als das Feld ausgeschaltet wurde, um Primärionen zu ermöglichen Produktion durch galaktische kosmische Strahlung wieder anhäufen (ungefähr 700 cm−3). Wir listen die Kammerbedingungen und Schlüsselparameter für alle Experimente hier in der erweiterten Datentabelle 1 auf.

Um Salpetersäure in der Gasphase zu messen, verwendeten wir ein Massenspektrometer mit chemischer Ionisierung und Atmosphärendruckschnittstelle (CI-APi-TOF)34,35, das mit einem handelsüblichen Einlass (Airmodus) ausgestattet war, um den Wandkontakt der Probe36 zu minimieren. Wir ließen Dibrommethan (CH2Br2) in den Ionenmolekül-Reaktionseinlass strömen, um das primäre Reagens-Ion Br− zu erzeugen. Bei der Kollision mit HNO3 reagiert Br− entweder zu einem Cluster oder über einen Protonentransfer vom HNO3 zu NO3−:

Um die Variation der gesamten Reagenzionen zu berücksichtigen, haben wir die Salpetersäurekonzentrationen wie folgt quantifiziert:

Dabei ist C (in pptv-Einheiten) ein Kalibrierungskoeffizient, der durch Messung von HNO3/N2-Mischungen mit bekannten Salpetersäurekonzentrationen erhalten wird. Die Salpetersäurequelle war ein tragbares Permeationsrohr, das konstant auf 40 °C gehalten wurde. Zur Ableitung des Salpetersäuredampfes wurde ein N2-Strom von 2 Litern pro Minute in die Permeationsvorrichtung eingeleitet. Um die Permeationsrate von Salpetersäure zu bestimmen, haben wir den Ausfluss des Permeationsrohrs durch einen Impinger mit entionisiertem Wasser geleitet und die resultierende Salpetersäurelösung spektrophotometrisch analysiert. Leitungsverluste während Experimenten und Kalibrierungsverfahren wurden separat berechnet. Wir haben den korrigierten Kalibrierungskoeffizienten auf 7.364 pptv ermittelt.

Gasphasenammoniak wurde mit einem Wassercluster-CI-APi-TOF-Massenspektrometer gemessen (an anderer Stelle beschrieben37). Die an ein TOF-Massenspektrometer gekoppelte Crossflow-Ionenquelle ermöglicht die selektive Messung basischer Verbindungen (z. B. Ammoniak) durch die Verwendung positiv geladener Wassercluster als Primärionen. Aufgrund der geringen Reaktionszeiten (weniger als 1 ms) reagiert das Gerät schnell auf sich ändernde Kammerbedingungen mit einer Nachweisgrenze für Ammoniak von 0,5 pptv.

Schwefelsäure und HOMs in der Gasphase wurden routinemäßig mit einer Nachweisgrenze von etwa 5 × 104 cm−3 mit zwei Nitrat-CI-APi-TOF-Massenspektrometern gemessen. Ein Instrument war mit dem Airmodus-Einlass und einem Röntgengenerator als Ionenquelle ausgestattet; der andere nutzte einen selbstgebauten Einlass und eine Koronaentladung zur Ionenerzeugung38. Vor jedem Instrument wurde ein elektrostatischer Filter installiert, um in der Kammer gebildete Ionen und geladene Cluster zu entfernen. Schwefelsäure und HOMs wurden nach den zuvor beschriebenen Kalibrierungs- und Verlustkorrekturverfahren quantifiziert19,22,39.

VOCs wurden mit einem Protonentransferreaktions-Flugzeit-Massenspektrometer (PTR-TOF-MS; Ionicon Analytik) überwacht; Dies liefert auch Informationen über die Gesamtsauberkeit in Bezug auf VOCs in der Kammer. Die Technik wurde bereits ausführlich beschrieben40. Durch die direkte Kalibrierung mithilfe von Diffusionsquellen können wir VOC-Mischungsverhältnisse mit einer Genauigkeit von 5 % und einer typischen Nachweisgrenze von 25 pptv bestimmen (Ref. 41).

Gasmonitore wurden zur Messung von Ozon (O3; Thermo Environmental Instruments TEI 49C), Schwefeldioxid (SO2; Thermo Fisher Scientific 42i-TLE) und Stickoxid (NO; ECO Physics, CLD 780TR) verwendet. Stickstoffdioxid (NO2) wurde mit einem Cavity-Attenuated Phase-Shift NO2-Monitor (CAPS NO2, Aerodyne Research) und einem selbstgebauten Cavity-Enhanced Differential Optical Absorption Spectroscopy (CE-DOAS)-Instrument gemessen. Die relative Luftfeuchtigkeit der Kammer wurde mithilfe von Taupunktspiegeln (EdgeTech) bestimmt.

Wir haben die Partikelphasenzusammensetzung durch thermische Desorption mit einem Flugzeit-Massenspektrometer mit chemischer Iodid-Addukt-Ionisation gemessen, das mit einem Filtereinlass für Gase und Aerosole (FIGAERO-CIMS) ausgestattet ist42,43. FIGAERO ist ein Verteilereinlass für ein CIMS mit zwei Betriebsmodi. In einem Modus werden Gasproben direkt in einen 100-mbar-Ionenmolekülreaktor mit turbulenter Strömung entnommen, während Partikel gleichzeitig über einen separaten, dafür vorgesehenen Anschluss auf einem Polytetrafluorethylenfilter (PTFE) gesammelt werden. Im anderen Modus wird der Filter automatisch in einen reinen N2-Gasstrom bewegt, der in den Ionenmolekülreaktor strömt, während der N2 zunehmend erhitzt wird, um die Partikel durch temperaturprogrammierte Desorption zu verdampfen. Anschließend werden die Analyten chemisch ionisiert und in ein TOF-MS extrahiert, wodurch eine Nachweisgrenze von unter 106 cm−3 erreicht wird.

Partikelgrößenverteilungen zwischen 1,8 nm und 500 nm wurden kontinuierlich mit einem Differential Mobility Analysator Train (DMA-Train), einem Nano-Scanning Electric Mobility Spectrometer (nSEMS), einem Nano-Scanning Mobility Particle Sizer (Nano-SMPS) usw. überwacht ein Lang-SMPS. Der DMA-Train wurde aus sechs identischen DMAs aufgebaut, die mit unterschiedlichen, aber festen Spannungen betrieben werden. Die durch die DMAs übertragenen Partikel wurden dann je nach Größenbereich entweder mit einem Partikelgrößenvergrößerer (PSM) oder einem CPC erfasst. Eine Näherung der Größenverteilung mit 15 Größenklassen wurde durch logarithmische Interpolation zwischen den sechs Kanälen ermittelt44. Das nSEMS verwendete einen neuen, radial entgegengesetzt wandernden Ionen- und Aerosolklassifizierer (ROMIAC), der weniger empfindlich gegenüber einer Verschlechterung der Diffusionsauflösung ist als die DMAs45, und einen Ladungskonditionierer für weiche Röntgenstrahlen. Nach dem Verlassen des Klassierers wurden die Partikel zunächst in einer schnell mischenden Diethylenglykolstufe46 aktiviert und dann mit einem Butanol-CPC gezählt. Die nSEMS-Übertragungsfunktion, die zum Invertieren der Daten zum Erhalten der Partikelgrößenverteilung verwendet wurde, wurde mithilfe einer dreidimensionalen Finite-Elemente-Modellierung der Strömungen, des elektrischen Felds und der Partikelbahnen abgeleitet47,48. Die beiden kommerziellen Mobilitäts-Partikelgrößenspektrometer, Nano-SMPS und Long-SMPS, wurden in mehreren früheren Studien vollständig charakterisiert, kalibriert und validiert49,50,51.

Die kombinierte Partikelgrößenverteilung wurde anhand von Messdaten von DMA-Train bei 1,8–4,3 nm, nSEMS bei 4,3–18,1 nm, Nano-SMPS bei 18,1–55,2 nm und Long-SMPS bei 55,2–500 nm rekonstruiert und mit Long synchronisiert -SMPS-Messzeit. Wir listen die Größen- und Auflösungsinformationen dieser Instrumente in Tabelle 2 der erweiterten Daten auf. Wie in Abb. 5a der erweiterten Daten dargestellt, zeigten die vier Instrumente eine hervorragende Übereinstimmung in ihren überlappenden Bereichen der Größenbereiche. Die durch Integration der kombinierten Größenverteilung erhaltene Gesamtzahlkonzentration stimmte gut mit der Messung mit einem Airmodus A11-Nanokondensationskernzähler (nCNC) und einem TSI 3776-Ultrafeinkondensationspartikelzähler (UCPC) überein (Extended Data Abb. 5b). Die Partikelwachstumsrate, ddp/dt, wurde dann aus den kombinierten Größenverteilungen unter Verwendung der 50 % Erscheinungszeit-Methode20 bestimmt, da bei den meisten schnellen Wachstumsereignissen eine klare Front einer wachsenden Partikelpopulation identifiziert werden konnte (Extended Data Abb. 6). Für die schnellen Wachstumsraten, die hier im Vordergrund stehen, stellten die SMPS-Messungen die größte Einschränkung dar.

Der Aktivierungsdurchmesser (dact) wurde als die Größe interpretiert, bei der sich das Wachstum von der langsamen Anfangsrate auf die schnelle Postaktivierungsrate beschleunigte. Der Aktivierungsdurchmesser wurde anhand der von DMA-Train oder nSEMS erfassten Partikelgrößenverteilung bei kleinen Größen (weniger als 15 nm) bestimmt. Beim Aktivierungsdurchmesser erfuhr die Wachstumsrate, die aus der Erscheinungszeit von 50 % berechnet wurde, normalerweise eine starke Änderung, von unter 10 nm h−1 auf (häufig) über 100 nm h−1, abhängig von den Konzentrationen übersättigter HNO3- und NH3-Dämpfe. Eine schnelle Wachstumsrate führt zu einer relativ niedrigen stationären Partikelkonzentration knapp oberhalb des Aktivierungsdurchmessers; Das Aktivierungsereignis führte häufig zu einer deutlichen Lücke in der Partikelgrößenverteilung. In einigen Fällen wurde eine klare bimodale Verteilung beobachtet, wobei die Anzahlkonzentration in Behältern einer Größe unter 10 Zählimpulse pro cm-3 sank, während die Zählimpulse bei größeren Größen auf über 100 Zählimpulse pro cm-3 anstiegen; Der Schwerpunktdurchmesser des Größenbehälters, bei dem die Zahlenkonzentration abfiel, wurde dann als Aktivierungsdurchmesser definiert (Extended Data Abb. 2a).

Wir modellieren das in der Partikelphase gebildete Ammoniumnitrat in unseren Partikelwachstumsexperimenten als fest, vorausgesetzt, die relative Luftfeuchtigkeit (ungefähr 60 %) war geringer als die relative Luftfeuchtigkeit der Deliqueszenz (DRH), gegeben durch52:

Die Dissoziationskonstante Kp ist definiert als das Produkt der Gleichgewichtspartialdrücke von HNO3 und NH3. Kp kann durch Integration der Van't-Hoff-Gleichung53 geschätzt werden. Die resultierende Gleichung für Kp in Einheiten von ppb2 (unter der Annahme eines Gesamtdrucks von 1 atm)54 lautet:

Das Sättigungsverhältnis S wird somit berechnet, indem das Produkt der gemessenen Mischungsverhältnisse von HNO3 und NH3 durch die Dissoziationskonstante dividiert wird. Die Dissoziationskonstante reagiert sehr empfindlich auf Temperaturänderungen und variiert bei typischen Umgebungsbedingungen um mehr als zwei Größenordnungen. Ein Temperaturabfall um mehrere Grad kann zu einem viel höheren Sättigungsverhältnis führen, wodurch sich das Gleichgewicht des Systems drastisch in Richtung der Partikelphase verschiebt. Wie in Abb. 7 der erweiterten Daten dargestellt, reicht bei einer adiabatischen Temperaturabfallrate von −9 °C km−1 während schneller vertikaler Vermischung allein ein Aufwärtstransport von einigen hundert Metern aus, damit ein gesättigtes Salpetersäure- und Ammoniak-Luftpaket die Sättigung erreicht Verhältnis, das ein schnelles Wachstum auf wenige Nanometer auslösen kann.

Die Keimbildungsrate, J1,7, wird hier bei einem Mobilitätsdurchmesser von 1,7 nm (einem physikalischen Durchmesser von 1,4 nm) mittels Partikelgrößenlupe (Particle Size Magnifier, PSM) bestimmt. Bei 1,7 nm wird normalerweise davon ausgegangen, dass ein Partikel seine kritische Größe überschreitet und daher thermodynamisch stabil ist. J1.7 wird anhand des Flusses der Gesamtkonzentration von Partikeln berechnet, die über einen bestimmten Durchmesser (hier bei 1,7 nm) hinaus wachsen, sowie anhand von Korrekturtermen, die Aerosolverluste aufgrund von Verdünnung in der Kammer, Wandverluste und Koagulation berücksichtigen. Details finden Sie in unserer bisherigen Arbeit55.

Um unsere Messungen mit thermodynamischen Vorhersagen (einschließlich des Kelvin-Terms für gekrümmte Oberflächen) zu vergleichen, verwendeten wir das Modell für Säure-Base-Chemie beim Nanopartikelwachstum (MABNAG)25. MABNAG ist ein monodisperses Partikelpopulationswachstumsmodell, das die zeitliche Entwicklung der Partikelzusammensetzung und -größe auf der Grundlage der Konzentrationen kondensierender Gase, der relativen Luftfeuchtigkeit und der Umgebungstemperatur berechnet und dabei auch die Dissoziation und Protonierung zwischen Säuren und Basen in der Partikelphase berücksichtigt. Im Modell wird davon ausgegangen, dass sich Wasser und Basen immer im Gleichgewichtszustand zwischen der Gas- und Partikelphase befinden. Massenflüsse von Säuren zu und von den Partikeln werden auf der Grundlage ihrer Gasphasenkonzentrationen und ihrer Gleichgewichtsdampfkonzentrationen bestimmt. Um die dissoziations- und zusammensetzungsabhängigen Gleichgewichtskonzentrationen zu lösen, koppelt MABNAG ein Partikelwachstumsmodell mit dem erweiterten Aerosol-Anorganik-Modell (E-AIM)56,57. Hier haben wir angenommen, dass es sich bei den Partikeln in MABNAG um Flüssigkeitströpfchen bei +5 °C und –10 °C und 60 % relativer Luftfeuchtigkeit handelt. Das Simulationssystem bestand aus vier Verbindungen: Wasser, Ammoniak, Schwefelsäure und Salpetersäure. Die anfängliche Partikelzusammensetzung in jeder Simulation betrug 40 Schwefelsäuremoleküle und eine entsprechende Menge Wasser und Ammoniak entsprechend dem Gas-Partikel-Gleichgewicht auf der Grundlage ihrer Gaskonzentrationen. Bei dieser Einstellung betrug der Anfangsdurchmesser ca. 2 nm. Partikeldichte und Oberflächenspannung wurden auf 1.500 kg m−3 bzw. 0,03 N m−1 eingestellt. In Extended Data Abb. 4 zeigen wir, dass MAGNAG-Berechnungen bestätigen, dass Salpetersäure und Ammoniak in den gemessenen Konzentrationen kleine Partikel aktivieren und ein schnelles Wachstum verursachen können, und bestätigen auch, dass der Aktivierungsdurchmesser vom Ammoniumnitrat-Sättigungsverhältnis abhängt, was mit unseren Messungen übereinstimmt Durchmesser (Rauten in Abb. 3a).

Um die Konsistenz zu beweisen, haben wir auch die Gleichgewichtssättigungsverhältnisse von Ammoniumnitrat über gekrümmten Partikeloberflächen gemäß der Nano-Köhler-Theorie23 berechnet. Diese Theorie beschreibt die Aktivierung nanometergroßer anorganischer Cluster zum Wachstum durch Dampfkondensation, was analog zur Köhler-Theorie ist, die die Aktivierung von Wolkenkondensationskernen (CCN) zu Wolkentröpfchen beschreibt. Hier haben wir Saatpartikel aus Ammoniumsulfat angenommen und Berechnungen für drei Saatpartikeldurchmesser (ds = 1,4 nm, 2,0 nm und 2,9 nm) bei +5 °C und –10 °C und bei 60 % relativer Luftfeuchtigkeit durchgeführt. Die Gleichgewichtsdampfdrücke von HNO3 und NH3 über der flüssigen Phase sowie die Oberflächenspannung und Dichte der flüssigen Phase wurden aus einem E-AIM56,57 ermittelt. Die Gleichgewichtssättigungsverhältnisse von Ammoniumnitrat wurden wie im Abschnitt „Methoden“ „Berechnung des Sättigungsverhältnisses“ beschrieben berechnet, wobei auch der Kelvin-Term berücksichtigt wurde. Die resultierenden Köhler-Kurven, die das Gleichgewichtssättigungsverhältnis als Funktion des Partikeldurchmessers zeigen, sind in Extended Data Abb. 2c dargestellt. Die Maxima jeder Kurve entsprechen dem Aktivierungsdurchmesser (dact); Sättigungsverhältnisse von 10–50 führen zu Dact-Werten von 3–5 nm, was mit unseren Messungen in Abb. 3a übereinstimmt. Die detaillierten Ergebnisse fassen wir in der erweiterten Datentabelle 1 zusammen.

In der erweiterten Datentabelle 3 stellen wir Umgebungsbeobachtungen der Keimbildungsraten, Wachstumsraten und der Umgebungskondensationssenke zusammen. In den meisten Fällen werden diese aus sich entwickelnden Partikelgrößenverteilungen abgeleitet. Wir fassen diese Beobachtungen in Extended Data Abb. 1 zusammen.

Der vollständige in den Abbildungen und Tabellen dargestellte Datensatz ist öffentlich verfügbar58. Alle in den Abbildungen und Tabellen dargestellten Daten sowie weitere Rohdaten sind auf Anfrage beim jeweiligen Autor erhältlich. Quelldaten für Abb. 1–4 und erweiterte Datenabbildungen. 1–7 liegen dem Papier bei.

Codes für die MABNAG- und Nano-Köhler-Simulationen und für die Durchführung der hier vorgestellten Analyse können auf Anfrage beim entsprechenden Autor angefordert werden.

Stanier, CO, Khlystov, AY & Pandis, SN Nukleationsereignisse während der Pittsburgh Air Quality Study: Beschreibung und Beziehung zu wichtigen meteorologischen, Gasphasen- und Aerosolparametern. Aerosolwissenschaft. Technol. 38, 253–264 (2004).

ADS CAS Google Scholar

Yao, L. et al. Atmosphärische Partikelneubildung aus Schwefelsäure und Aminen in einer chinesischen Megacity. Wissenschaft 361, 278–281 (2018).

ADS CAS PubMed Google Scholar

Kulmala, M., Kerminen, V.-M., Petäjä, T., Ding, AJ & Wang, L. Atmosphärische Gas-zu-Partikel-Umwandlung: Warum werden NPF-Ereignisse in Megastädten beobachtet? Faraday-Diskussion. 200, 271–288 (2017).

ADS CAS PubMed Google Scholar

Höpfner, M. et al. Ammoniumnitratpartikel bildeten sich während des asiatischen Monsuns in der oberen Troposphäre aus Bodenammoniakquellen. Nat. Geosci. 12, 608–612 (2019).

ADS Google Scholar

Williamson, CJ et al. Eine große Quelle von Wolkenkondensationskernen aus der Bildung neuer Partikel in den Tropen. Natur 574, 399–403 (2019).

ADS CAS PubMed Google Scholar

Zwischenstaatlicher Ausschuss für Klimaänderungen (IPCC). Climate Change 2013: The Physical Science Basis (Cambridge Univ. Press, 2013).

McMurry, PH et al. Ein Kriterium für die Bildung neuer Partikel in der schwefelreichen Atmosphäre von Atlanta. J. Geophys. Res. D 110, D22S02 (2005).

ADS Google Scholar

Kulmala, M. et al. Direkte Beobachtungen der atmosphärischen Aerosolkeimbildung. Wissenschaft 339, 943–946 (2013).

ADS CAS PubMed Google Scholar

Gordon, H. et al. Ursachen und Bedeutung der Partikelneubildung in der heutigen und vorindustriellen Atmosphäre. J. Geophys. Res. D 122, 8739–8760 (2017).

ADS Google Scholar

Riipinen, I. et al. Beitrag organischer Stoffe zum atmosphärischen Nanopartikelwachstum. Nat. Geosci. 5, 453–458 (2012).

ADS CAS Google Scholar

Pierce, JR & Adams, PJ Effizienz der Bildung von Wolkenkondensationskernen aus ultrafeinen Partikeln. Atmosphäre. Chem. Physik. 7, 1367–1379 (2007).

ADS CAS Google Scholar

Kuang, C., McMurry, PH & McCormick, AV Bestimmung der Bildung von Wolkenkondensationskernen aus gemessenen neuen Partikelbildungsereignissen. Geophys. Res. Lette. 36, L09822 (2009).

ADS Google Scholar

Apte, JS, Brauer, M., Cohen, AJ, Ezzati, M. & Pope, CA PM2,5 in der Umgebung reduzieren die globale und regionale Lebenserwartung. Umgebung. Wissenschaft. Technol. Lette. 5, 546–551 (2018).

CAS Google Scholar

Chen, G., Wang, W.-C. & Chen, J.-P. Zirkulationsreaktionen auf regionale Aerosolklimaantriebe im Sommer über Ostasien. Aufstieg. Dyn. 51, 3973–3984 (2018).

Google Scholar

Kerminen, V.-M. & Kulmala, M. Analytische Formeln, die die „reale“ und die „scheinbare“ Nukleationsrate und die Kernanzahlkonzentration für atmosphärische Nukleationsereignisse verbinden. J. Aerosol Sci. 33, 609–622 (2002).

ADS CAS Google Scholar

Takahama, S., Wittig, AE, Vayenas, DV, Davidson, CI & Pandis, SN Modellierung der tageszeitlichen Variation von Nitrat während der Pittsburgh Air Quality Study. J. Geophys. Res. D 109, D16S06 (2004).

ADS Google Scholar

Xu, W. et al. Veränderungen in der Aerosolchemie von 2014 bis 2016 im Winter in Peking: Erkenntnisse aus der hochauflösenden Aerosol-Massenspektrometrie. J. Geophys. Res. D 124, 1132–1147 (2019).

ADS CAS Google Scholar

McMurry, PH Photochemische Aerosolbildung aus SO2: eine theoretische Analyse der Smogkammerdaten. J. Colloid Interface Sci. 78, 513–527 (1980).

ADS CAS Google Scholar

Kirkby, J. et al. Ioneninduzierte Keimbildung reiner biogener Partikel. Natur 533, 521–526 (2016).

ADS CAS PubMed Google Scholar

Stolzenburg, D. et al. Schnelles Wachstum organischer Aerosol-Nanopartikel über einen weiten troposphärischen Temperaturbereich. Proz. Natl Acad. Wissenschaft. USA 115, 9122–9127 (2018).

ADS CAS PubMed Google Scholar

O'Dowd, CD et al. Meeresaerosolbildung durch biogene Jodemissionen. Natur 417, 632–636 (2002).

ADS PubMed Google Scholar

Kirkby, J. et al. Rolle von Schwefelsäure, Ammoniak und galaktischer kosmischer Strahlung bei der atmosphärischen Aerosolkeimbildung. Natur 476, 429–433 (2011).

ADS CAS PubMed Google Scholar

Kontkanen, J., Olenius, T., Kulmala, M. & Riipinen, I. Erforschung des Potenzials der Nano-Köhler-Theorie zur Beschreibung des Wachstums atmosphärischer Molekülcluster durch organische Dämpfe mithilfe von Clusterkinetiksimulationen. Atmosphäre. Chem. Physik. 18, 13733–13754 (2018).

ADS CAS Google Scholar

Lu, K. et al. Schnelle Photochemie im winterlichen Dunst: Konsequenzen für Strategien zur Reduzierung der Umweltverschmutzung. Umgebung. Wissenschaft. Technol. 53, 10676–10684 (2019).

ADS CAS PubMed Google Scholar

Yli-Juuti, T. et al. Modell für Säure-Base-Chemie im Nanopartikelwachstum (MABNAG). Atmosphäre. Chem. Physik. 13, 12507–12524 (2013).

ADS Google Scholar

Letzel, MO et al. LES-Fallstudie zur Belüftung auf Fußgängerebene in zwei Stadtteilen in Hongkong. Meteorol. Z. (Berl.) 21, 575–589 (2012).

Google Scholar

Manninen, HE et al. EUCAARI-Ionenspektrometermessungen an 12 europäischen Standorten – Analyse neuer Partikelbildungsereignisse. Atmosphäre. Chem. Physik. 10, 7907–7927 (2010).

ADS CAS Google Scholar

Pierce, JR et al. Quantifizierung der Flüchtigkeit sekundärer organischer Verbindungen in ultrafeinen Partikeln während Nukleationsereignissen. Atmosphäre. Chem. Physik. 11, 9019–9036 (2011).

ADS CAS Google Scholar

Ge, C., Zhu, C., Francisco, JS, Zeng, XC & Wang, J. Eine molekulare Perspektive für die globale Modellierung von NH3 in der oberen Atmosphäre aus gefrierenden Wolken. Proz. Natl Acad. Wissenschaft. USA 115, 6147–6152 (2018).

ADS CAS PubMed Google Scholar

Liu, L. et al. Die Rolle von Salpetersäure bei der Bildung neuer atmosphärischer Partikel. Physik. Chem. Chem. Physik. 20, 17406–17414 (2018).

CAS PubMed Google Scholar

Duplissy, J. et al. Einfluss von Ionen auf die Bildung binärer Schwefelsäure-Wasser-Partikel: 2. Experimentelle Daten und Vergleich mit der QC-normalisierten klassischen Keimbildungstheorie. J. Geophys. Res. D 121, 1752–1775 (2016).

ADS CAS Google Scholar

Dias, A. et al. Temperaturgleichmäßigkeit in der CERN CLOUD-Kammer. Aerosolmessung Technik. 10, 5075–5088 (2017).

Google Scholar

Schnitzhofer, R. et al. Charakterisierung organischer Verunreinigungen in der CLOUD-Kammer am CERN. Aerosolmessung Techn. 7, 2159–2168 (2014).

Google Scholar

Jokinen, T. et al. Atmosphärische Schwefelsäure- und Neutralclustermessungen mit CI-APi-TOF. Atmosphäre. Chem. Physik. 12, 4117–4125 (2012).

ADS CAS Google Scholar

Junninen, H. et al. Ein hochauflösendes Massenspektrometer zur Messung der atmosphärischen Ionenzusammensetzung. Atmosphäre. Mess. Technik. 3, 1039–1053 (2010).

CAS Google Scholar

Eisele, F. & Tanner, D. Messung der Gasphasenkonzentration von H2SO4 und Methansulfonsäure und Schätzungen der H2SO4-Produktion und des H2SO4-Verlusts in der Atmosphäre. J. Geophys. Res. D 98, 9001–9010 (1993).

ADS CAS Google Scholar

Pfeifer, J. et al. Messung von Ammoniak, Aminen und Jodspezies mithilfe der chemischen Ionisations-Massenspektrometrie protonierter Wassercluster. Atmosphäre. Mess. Technik. https://doi.org/10.5194/amt-2019-215 (2019).

Kürten, A., Rondo, L., Ehrhart, S. & Curtius, J. Leistung einer Koronaionenquelle zur Messung von Schwefelsäure durch chemische Ionisationsmassenspektrometrie. Atmosphäre. Mess. Technik. 4, 437–443 (2011).

Google Scholar

Tröstl, J. et al. Die Rolle schwerflüchtiger organischer Verbindungen beim anfänglichen Partikelwachstum in der Atmosphäre. Natur 533, 527–531 (2016).

ADS PubMed Google Scholar

Breitenlechner, M. et al. PTR3: ein Instrument zur Untersuchung des Lebenszyklus von reaktivem organischen Kohlenstoff in der Atmosphäre. Anal. Chem. 89, 5824–5831 (2017).

CAS PubMed Google Scholar

Gautrois, M. & Koppmann, R. Diffusionstechnik zur Herstellung von Gasstandards für atmosphärische Messungen. J. Chromatogr. A 848, 239–249 (1999).

CAS Google Scholar

Wang, M. et al. Reaktionen atmosphärischer partikulärer stabilisierter Criegee-Zwischenprodukte führen zu Aerosolkomponenten mit hohem Molekulargewicht. Umgebung. Wissenschaft. Technol. 50, 5702–5710 (2016).

ADS CAS PubMed Google Scholar

Lopez-Hilfiker, FD et al. Eine neuartige Methode zur Online-Analyse der Gas- und Partikelzusammensetzung: Beschreibung und Bewertung eines Filtereinlasses für Gase und AEROsole (FIGAERO). Atmosphäre. Mess. Technik. 7, 983–1001 (2014).

Google Scholar

Stolzenburg, D., Steiner, G. & Winkler, PM Ein DMA-Zug zur Präzisionsmessung der Aerosoldynamik unter 10 nm. Atmosphäre. Mess. Technik. 10, 1639–1651 (2017).

Google Scholar

Mui, W., Mai, H., Downard, AJ, Seinfeld, JH & Flagan, RC Design, Simulation und Charakterisierung eines radial entgegengesetzt wandernden Ionen- und Aerosolklassifizierers (ROMIAC). Aerosolwissenschaft. Technol. 51, 801–823 (2017).

ADS CAS Google Scholar

Wimmer, D. et al. Leistung von Partikelzählern auf Diethylenglykolbasis im Größenbereich unter 3 nm. Atmosphäre. Mess. Technik. 6, 1793–1804 (2013).

Google Scholar

Mai, H. & Flagan, RC Scanning DMA-Datenanalyse I. Klassifizierungsübertragungsfunktion. Aerosolwissenschaft. Technol. 52, 1382–1399 (2018).

ADS CAS Google Scholar

Mai, H., Kong, W., Seinfeld, JH & Flagan, RC Scanning DMA-Datenanalyse II. Integrierte DMA-CPC-Geräteantwort und Dateninvertierung. Aerosolwissenschaft. Technol. 52, 1400–1414 (2018).

ADS CAS Google Scholar

Jurányi, Z. et al. Eine 17-monatige Klimatologie der Konzentration der Wolkenkondensationskerne am hochalpinen Standort Jungfraujoch. J. Geophys. Res. D 116, D10204 (2011).

ADS Google Scholar

Tröstl, J. et al. Schnelle und präzise Messung im Größenbereich unter 20 nm mit einem Scanning-Mobility-Partikelgrößenmessgerät. J. Aerosol Sci. 87, 75–87 (2015).

ADS Google Scholar

Wiedensohler, A. et al. Mobilitäts-Partikelgrößenspektrometer: Harmonisierung technischer Standards und Datenstruktur, um qualitativ hochwertige Langzeitbeobachtungen der Größenverteilungen der atmosphärischen Partikelanzahl zu ermöglichen. Atmosphäre. Mess. Technik. 5, 657–685 (2012).

CAS Google Scholar

Seinfeld, JH & Pandis, SN Atmospheric Chemistry and Physics 2. Auflage (John Wiley & Sons, 2006).

Denbigh, KG & Denbigh, KG Die Prinzipien des chemischen Gleichgewichts: Mit Anwendungen in der Chemie und der chemischen Verfahrenstechnik (Cambridge Univ. Press, 1981).

Mozurkewich, M. Die Dissoziationskonstante von Ammoniumnitrat und ihre Abhängigkeit von Temperatur, relativer Luftfeuchtigkeit und Partikelgröße. Atmosphäre. Umgebung. A 27, 261–270 (1993).

ADS Google Scholar

Lehtipalo, K. et al. Mehrkomponentige Partikelneubildung aus Schwefelsäure, Ammoniak und biogenen Dämpfen. Wissenschaft. Adv. 4, eaau5363 (2018).

ADS CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Clegg, SL & Seinfeld, JH Thermodynamische Modelle wässriger Lösungen, die anorganische Elektrolyte und Dicarbonsäuren enthalten, bei 298,15 K. 1. Die Säuren als nichtdissoziierende Komponenten. J. Phys. Chem. A 110, 5692–5717 (2006).

CAS PubMed Google Scholar

Clegg, SL & Seinfeld, JH Thermodynamische Modelle wässriger Lösungen, die anorganische Elektrolyte und Dicarbonsäuren enthalten, bei 298,15 K. 2. Systeme einschließlich Dissoziationsgleichgewichten. J. Phys. Chem. A 110, 5718–5734 (2006).

CAS PubMed Google Scholar

Wang, M. et al. Schnelles Wachstum neuer atmosphärischer Partikel durch Salpetersäure- und Ammoniakkondensation: Datenressourcen. https://doi.org/10.5281/zenodo.3653377 (2020).

Xiao, S. et al. Starke atmosphärische Neupartikelbildung im Winter im städtischen Shanghai, China. Atmosphäre. Chem. Physik. 15, 1769–1781 (2015).

ADS Google Scholar

Iida, K., Stolzenburg, MR, McMurry, PH & Smith, JN Schätzung der Wachstumsraten von Nanopartikeln aus größenabhängigen geladenen Fraktionen: Analyse neuer Partikelbildungsereignisse in Mexiko-Stadt. J. Geophys. Res. D Atmosphären 113, D05207 (2008).

ADS Google Scholar

Mordas, G. et al. Zur Bedienung des ultrafeinen wasserbasierten CPC TSI 3786 und Vergleich mit anderen TSI-Modellen (TSI 3776, TSI 3772, TSI 3025, TSI 3010, TSI 3007). Aerosolwissenschaft. Technol. 42, 152–158 (2008).

ADS CAS Google Scholar

Lehtipalo, K. et al. Die Wirkung von Säure-Base-Clustern und Ionen auf das Wachstum atmosphärischer Nanopartikel. Nat. Komm. 7, 11594 (2016).

ADS CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Dal Maso, M. et al. Messungen der Aerosolgrößenverteilung an vier nordischen Feldstationen: Identifizierung, Analyse und Flugbahnanalyse neuer Partikelbildungsausbrüche. Tellus B Chem. Physik. Meterol. 59, 350–361 (2007).

ADS Google Scholar

Dal Maso, M. et al. Bildung und Wachstum frischer atmosphärischer Aerosole: Acht Jahre Daten zur Aerosolgrößenverteilung von SMEAR II, Hyytiälä, Finnland. Boreale Umgebung. Res. 10, 323–326 (2005).

Google Scholar

Komppula, M. et al. Beobachtungen der Bildung neuer Partikel und Größenverteilungen in zwei verschiedenen Höhen und Umgebungen im subarktischen Gebiet im Norden Finnlands. J. Geophys. Res. D Atmosphären 108 (D9), 4295 (2003).

ADS Google Scholar

Vehkamäki, H. et al. Atmosphärische Partikelbildungsereignisse an der Messstation Värriö im finnischen Lappland 1998-2002. Atmosphäre. Chem. Physik. 4, 2015–2023 (2004).

ADS Google Scholar

Dal Maso, M. et al. Aerosolpartikelbildungsereignisse an zwei sibirischen Stationen im borealen Wald. Boreale Umgebung. Res. 13, 81–92 (2008).

Google Scholar

Hussein, T. et al. Beobachtung der regionalen Partikelneubildung in der städtischen Atmosphäre. Tellus B Chem. Physik. Meterol. 60, 509–521 (2008).

ADS Google Scholar

Pikridas, M. et al. In-situ-Bildung und räumliche Variabilität der Partikelanzahlkonzentration in einer europäischen Megacity. Atmosphäre. Chem. Physik. 15, 10219–10237 (2015).

ADS CAS Google Scholar

Hamed, A. et al. Keimbildung und Wachstum neuer Partikel in der Poebene, Italien. Atmosphäre. Chem. Physik. 7, 355–376 (2007).

ADS CAS Google Scholar

Hama, SM, Cordell, RL, Kos, GP, Weijers, E. & Monks, PS Partikelgrößenverteilungseigenschaften im Submikrometerbereich an zwei städtischen Standorten in Leicester. Atmosphäre. Res. 194, 1–16 (2017).

CAS Google Scholar

Gao, J., Chai, F., Wang, T., Wang, S. & Wang, W. Partikelgrößenverteilung und neue Partikelbildung: neue Merkmale während der Sonderperiode zur Kontrolle der Umweltverschmutzung in Peking. J. Umgebung. Wissenschaft. 24, 14–21 (2012).

CAS Google Scholar

Wang, Z. et al. Merkmale der regionalen Neupartikelbildung in städtischen und regionalen Hintergrundumgebungen in der Nordchinesischen Tiefebene. Atmosphäre. Chem. Physik. 13, 12495–12506 (2013).

ADS Google Scholar

Yue, D. et al. Eigenschaften der Aerosolgrößenverteilung und Neupartikelbildung im Sommer in Peking. J. Geophys. Res. D Atmosphären 114, D00G12 (2009).

Google Scholar

Zhang, Y. et al. Charakterisierung der Bildung neuer Partikel und sekundärer Aerosole im Sommer in Peking, China. Tellus B Chem. Physik. Meterol. 63, 382–394 (2011).

ADS CAS Google Scholar

Mann, H. et al. Vergleich des Tages- und Nachtwachstums neuer Partikel am HKUST-Superstandort in Hongkong. Umgebung. Wissenschaft. Technol. 49, 7170–7178 (2015).

ADS CAS PubMed Google Scholar

An, J. et al. Merkmale neuer Partikelbildungsereignisse in Nanjing, China: Wirkung wasserlöslicher Ionen. Atmosphäre. Umgebung. 108, 32–40 (2015).

ADS CAS Google Scholar

Herrmann, E. et al. Aerosole und Nukleation in Ostchina: erste Erkenntnisse aus der neuen SORPES-NJU-Station. Atmosphäre. Chem. Physik. 14, 2169–2183 (2014).

ADS Google Scholar

Yu, H. et al. Keimbildung und Wachstum von Partikeln unter 3 nm in der verschmutzten städtischen Atmosphäre einer Megacity in China. Atmosphäre. Chem. Physik. 16, 2641–2657 (2016).

ADS CAS Google Scholar

Peng, J. et al. Submikron-Aerosole an dreizehn verschiedenen Standorten in China: Größenverteilung, Bildung neuer Partikel und entsprechender Beitrag zur Bildung von Wolkenkondensationskernen. Atmosphäre. Chem. Physik. 14, 10249–10265 (2014).

ADS CAS Google Scholar

Kanawade, V. et al. Seltenes Auftreten neuer Partikelbildung an einem halbländlichen Ort, Gadanki, im tropischen Südindien. Atmosphäre. Umgebung. 94, 264–273 (2014).

ADS CAS Google Scholar

Mönkkönen, P. et al. Messungen in einer stark verschmutzten asiatischen Megastadt: Beobachtungen der Größenverteilung der Aerosolanzahl, modaler Parameter und Nukleationsereignisse. Atmosphäre. Chem. Physik. 5, 57–66 (2005).

ADS Google Scholar

Kuang, C. et al. Ein verbessertes Kriterium für die Bildung neuer Partikel in verschiedenen atmosphärischen Umgebungen. Atmosphäre. Chem. Physik. 10, 8469–8480 (2010).

ADS CAS Google Scholar

Iida, K. et al. Beitrag der ioneninduzierten Keimbildung zur Bildung neuer Partikel: Methodik und ihre Anwendung auf atmosphärische Beobachtungen in Boulder, Colorado. J. Geophys. Res. D Atmosphären 111, D23201 (2006).

ADS Google Scholar

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Wir danken der Europäischen Organisation für Kernforschung (CERN) für die Unterstützung von CLOUD mit technischen und finanziellen Ressourcen und für die Bereitstellung eines Teilchenstrahls vom CERN Proton Synchrotron. Diese Forschung wurde von der US National Science Foundation (NSF; Fördernummern AGS1602086, AGS1801329 und AGS-1801280) gefördert; ein Graduiertenstipendium der NASA (Fördernummer NASA-NNX16AP36H); ein Gaststipendium des Scott Institute der Carnegie Mellon University; der Schweizerische Nationalfonds (Fördernummern 200021_169090, 200020_172602 und 20FI20_172622); das Siebte Rahmenprogramm der Europäischen Gemeinschaft (EG) und das H2020-Programm der Europäischen Union (EU) (Marie Skłodowska Curie ITN CLOUD-TRAIN-Zuschussnummer 316662 und CLOUD-MOTION-Zuschussnummer 764991); ein Advanced Grant des European Research Council (ERC) (Nummer ATM-GP 227463); ein ERC Consolidator Grant (NANODYNAMITE 616075); ein ERC Starting Grant (GASPARCON 714621), die Academy of Finland (Grants 306853, 296628, 316114 und 299544); das Centre of Excellence-Programm der Academy of Finland (Stipendium 307331); das Bundesministerium für Bildung und Forschung (CLOUD-12-Nummer 01LK1222A und CLOUD-16-Nummer 01LK1601A); das Knut and Alice Wallenberg Foundation Wallenberg Academy Fellow-Projekt AtmoRemove (Fördernummer 2015.0162); der Österreichische Fonds zur Förderung der wissenschaftlichen Forschung (Fördernummer P 27295-N20); die portugiesische Stiftung für Wissenschaft und Technologie (Fördernummer CERN/FIS-COM/0014/2017); und das Präsidium der Russischen Akademie der Wissenschaften („Hochenergiephysik und Neutrino-Astrophysik“ 2015). Das FIGAERO-CIMS wurde durch ein Major Research Instrumentation (MRI)-Stipendium der US-amerikanischen NSF (AGS-1531284) und durch die Wallace Research Foundation unterstützt. Wir danken H. Cawley für die Erstellung von Abb. 4a.

Diese Autoren haben gleichermaßen beigetragen: Mingyi Wang, Weimeng Kong

Zentrum für atmosphärische Partikelstudien, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA, USA

Mingyi Wang, Dexian Chen, Victoria Hofbauer, Roy L. Mauldin, Qing Ye und Neil M. Donahue

Fakultät für Chemie, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA, USA

Mingyi Wang, Victoria Hofbauer, Roy L. Mauldin, Qing Ye und Neil M. Donahue

Abteilung für Chemie und Chemieingenieurwesen, California Institute of Technology, Pasadena, CA, USA

Weimeng Kong, Stavros Amanatidis, John H. Seinfeld und Richard C. Flagan

Labor für Atmosphärenchemie, Paul Scherrer Institut, Villigen, Schweiz

Ruby Marten, Andrea Baccarini, David M. Bell, Houssni Lamkaddam, Chuan Ping Lee, Veronica Pospisilova, Dongyu S. Wang, Mao Xiao, Xueqin Zhou, Josef Dommen, Urs Baltensperger und Imad El-Haddad

Institut für Atmosphären- und Erdsystemforschung (INAR), Universität Helsinki, Helsinki, Finnland

Xu-Cheng He, Jenni Kontkanen, Lubna Dada, Rima Baalbaki, Biwu Chu, Jonathan Duplissy, Katrianne Lehtipalo, Markus Lampimäki, Tuukka Petäjä, Matti Rissanen, Birte Rörup, Jiali Shen, Mikko Sipilä, Dominik Stolzenburg, Yee Jun Tham, Yonghong Wang , Yusheng Wu, Markku Kulmala und Douglas R. Worsnop

Fakultät für Chemieingenieurwesen, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA, USA

Dexian Chen & Neil M. Donahue

CERN, die Europäische Organisation für Kernforschung, Genf, Schweiz

Joschka Pfeifer, Hanna E. Manninen, Louis-Philippe De Menezes, Roberto Guida, Serge Mathot, Antti Onnela, Stefan K. Weber und Jasper Kirkby

Abteilung für Angewandte Physik, Universität Ostfinnland, Kuopio, Finnland

Arto Heitto & Taina Yli-Juuti

Institut für Atmosphäre und Umweltwissenschaften, Goethe-Universität Frankfurt, Frankfurt am Main, Deutschland

Andreas Kürten, Lucía Caudillo Murillo, Manuel Granzin, Guillaume Marie, Tatjana Müller, Mario Simon, Andrea C. Wagner, Marcel Zauner-Wieczorek, Joachim Curtius & Jasper Kirkby

CENTRA und Fakultät für Naturwissenschaften der Universität Lissabon, Campo Grande, Lissabon, Portugal

Antonio Amorim

Institut für Meteorologie und Klimaforschung, Karlsruher Institut für Technologie, Karlsruhe, Deutschland

Barbara Bertozzi

Tofwerk, Thun, Schweiz

Steffen Bräkling

Fakultät für Physik, Universität Wien, Wien, Österreich

Sophia Brilke, Loic Gonzalez Carracedo, Dominik Stolzenburg, Paul M. Winkler & Peter J. Wlasits

Abteilung für Chemie und CIRES, University of Colorado in Boulder, Boulder, CO, USA

Randall Chiu, Henning Finkenzeller, Andrea C. Wagner & Rainer Volkamer

Helsinki Institute of Physics, Universität Helsinki, Helsinki, Finnland

Jonathan Duplissy & Markku Kulmala

Institut für Ionenphysik und Angewandte Physik, Universität Innsbruck, Innsbruck, Österreich

Armin Hansel, Bernhard Mentler, Eva Partoll, Wiebke Scholz & Gerhard Steiner

Ionicon Analytik, Innsbruck, Austria

Armin Hansel & Wiebke Scholz

Aerodyne Research, Billerica, MA, USA

Jordan Krechmer & Douglas R. Worsnop

Finnisches Meteorologisches Institut, Helsinki, Finnland

Katrianne Lehtipalo

PN Lebedev Physikalisches Institut der Russischen Akademie der Wissenschaften, Moskau, Russland

Vladimir Makhmutov und Maxim Philippov

Abteilung für Atmosphären- und Ozeanwissenschaften, University of Colorado in Boulder, Boulder, CO, USA

Roy L. Mauldin

School of Earth and Environment, University of Leeds, Leeds, Großbritannien

Ananth Ranjithkumar

Labor für Aerosolphysik, Abteilung Physik, Fakultät für Ingenieur- und Naturwissenschaften, Universität Tampere, Tampere, Finnland

Matti Rissanen

Grimm Aerosol Technik Ainring, Ainring, Deutschland

Gerhard Steiner

Institut Infante Dom Luíz, Universität Beira Interior, Covilhã, Portugal

Antonio Tomé

Abteilung für Ingenieurwesen und öffentliche Ordnung, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA, USA

Qing Ye & Neil M. Donahue

Abteilung für Angewandte Umweltwissenschaften, Universität Stockholm, Stockholm, Schweden

Ilona Rüipinen

Gemeinsames internationales Forschungslabor für Atmosphären- und Erdsystemwissenschaften, Universität Nanjing, Nanjing, China

Markku Kulmala

Aerosol- und Haze-Labor, Beijing Advanced Innovation Center for Soft Matter Science and Engineering, Beijing University of Chemical Technology, Peking, China

Markku Kulmala

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MW, RM, J. Dommen, UB, J. Kirkby, IE-H. und NMD planten die Experimente. MW, WK, RM, XC.H., DC, JP, AK, HEM, SA, AB, S. Bräkling, S. Brilke, LCM, BC, LP.DM, J. Duplissy, HF, LGC, MG, RG , A. Hansel, VH, JK, KL, HL, CPL, VM, GM, SM, BM, TM, AO, EP, TP, MP, VP, MR, BR, WS, JS, M. Simon, M. Sipilä , GS, DS, YJT, AT, RV, ACW, DSW, Y. Wang, SKW, PMW, PJW, Y. Wu, QY, MZ-W., XZ, J. Kirkby, IE-H. und RCF bereitete die CLOUD-Einrichtung oder Messgeräte vor. MW, WK, RM, X.-CH, DC, JP, LD, HEM, SA, AA, RB, AB, DMB, BB, S. Bräkling, S. Brilke, RC, HF, LGC, MG, VH, JS , J. Duplissy, HL, ML, CPL, VM, GM, RLM, BM, TM, EP, VP, AR, MR, BR, WS, M. Simon, GS, DS, YJT, AT, ACW, DSW, Y . Wang, SKW, PMW, PJW, Y. Wu, MX, MZ-W., XZ, J. Kirkby und IE-H. die Daten gesammelt. MW, WK, RM, X.-CH, DC, JP, A. Heitto, J. Kontkanen, LD, AK, TY-J., HEM, SA, LGC, JS, WS, M. Simon, DS, DSW, SKW, PMW, IE-H., RCF und NMD analysierten die Daten. MW, WK, RM, X.-CH, DC, A. Heitto, J. Kontkanen, TY-J., HEM, DMB, HL, DS, RV, MX, IR, J. Dommen, JC, UB, MK, DRW, J. Kirkby, JHS, IE-H., RCF und NMD trugen zur wissenschaftlichen Diskussion bei. MW, WK, RM, X.-CH, DC, JP, A. Heitto, J. Kontkanen, TY-J., IR, J. Dommen, UB, MK, DRW, J. Kirkby, JHS, IE-H. , RCF und NMD haben das Manuskript geschrieben.

Korrespondenz mit Neil M. Donahue.

Die Autoren geben an, dass keine Interessenkonflikte bestehen.

Informationen zum Peer-Review Nature dankt Hugh Coe und den anderen, anonymen Gutachtern für ihren Beitrag zum Peer-Review dieser Arbeit.

Anmerkung des Herausgebers Springer Nature bleibt hinsichtlich der Zuständigkeitsansprüche in veröffentlichten Karten und institutionellen Zugehörigkeiten neutral.

a, Wachstumsraten (GR) im Vergleich zu Kondensationssenken (CS), was zeigt, dass beide in verschmutzten städtischen Umgebungen höher sind als in anderen Umgebungen. b, Partikelbildungsraten (J) im Vergleich zu einem Maß für den Partikelverlust durch Koagulation (CS × 104/GR, ähnlich dem McMurry-L-Parameter), was hohe Neupartikelbildungsraten unter städtischen Bedingungen zeigt, wo die Kondensationssenken so hoch waren Im Vergleich zur Wachstumsrate sollte das Überleben keimhaltiger Partikel sehr gering sein. J und GR wurden über den Größenbereich von einigen Nanometern bis über 20 nm berechnet, mit Ausnahme von J bei Shanghai59 und Tecamac60, die von 3 nm bis 6 nm berechnet wurden. Die Balken zeigen 1σ Gesamtfehler an.

Quelldaten

a, Bestimmung des Aktivierungsdurchmessers dact aus einem schnellen Wachstumsereignis bei +5 °C in Gegenwart von Salpetersäure, Ammoniak und Schwefelsäure. Die durchgezogene orangefarbene Spur in der Einfügung zeigt die erste Größenverteilungskurve an, die eine klare bimodale Verteilung aufwies, die etwa 7 Minuten nach der Keimbildung auftrat. Wir definieren den Aktivierungsdurchmesser als die größte beobachtete Größe des kleineren Modus. In diesem Fall ist dact = 4,7 nm, was gut mit dem Wert übereinstimmt, der aus MABNAG-Simulationen (ungefähr 4 nm) unter den gleichen Bedingungen wie in Abb. 4 erhalten wurde. b, Aktivierungsdurchmesser versus Dampfprodukt. Gemessene Aktivierungsdurchmesser bei einer gegebenen Temperatur korrelieren umgekehrt mit dem Produkt aus Salpetersäure und Ammoniakdämpfen in einem Log-Log-Raum. Aufgrund des höheren Dampfdrucks (schnellere Dissoziation) von Ammoniumnitrat, wenn es wärmer ist, ist für den gleichen Dakt bei +5 °C eine um etwa eine Größenordnung höhere Menge an Dampfprodukt erforderlich als bei −10 °C. c, Gleichgewichtspartikeldurchmesser (dp) bei verschiedenen Sättigungsverhältnissen von Ammoniumnitrat, berechnet nach der Nano-Köhler-Theorie. Lila Kurven gelten für +5 °C und grüne Kurven für −10 °C (wie in dieser Arbeit). Der Linientyp zeigt den Durchmesser des Saatpartikels (ds). Das Maximum jeder Kurve entspricht dem Aktivierungsdurchmesser (dact). Für die Aktivierung bei niedrigerer Temperatur ist eine höhere Übersättigung erforderlich.

Quelldaten

Die Keimbildung erfolgte ausschließlich mit Salpetersäure und Ammoniak ohne Schwefelsäure (gemessen auf weniger als 5 × 104 cm–3 oder 2 × 10–3 pptv) als Funktion der koordinierten Weltzeit (UTC) bei 60 % relativ Luftfeuchtigkeit und −25 °C. a, Mischungsverhältnisse von Ammoniak und Salpetersäure in der Gasphase. Der Lauf begann mit der Injektion des Salpetersäure- und Ammoniakstroms in die Kammer, um ausgewählte stationäre Werte nahe 30 pptv bzw. 1.500 pptv zu erreichen. Der Salpetersäurefluss wurde am 14. November 2018 um 5:53 Uhr erhöht, um die Konsistenz sicherzustellen. b, Clearing-Feldspannung und Ionenkonzentrationen. Primärionen wurden aus galaktischer kosmischer Strahlung (GCR) gebildet. Die Clearing-Field-Hochspannung (HV) wurde verwendet, um zu Beginn des Laufs kleine Ionen herauszufegen, und wurde am 14. November 2018 um 05:21 Uhr abgeschaltet, damit sich die Ionenkonzentration zwischen der GCR-Produktion und einem stabilen Zustand aufbauen konnte Wandablagerung. c, Partikelkonzentrationen bei zwei Grenzgrößen (1,7 nm und 2,5 nm). Unter „neutralen“ Bedingungen bildeten sich in der Kammer langsam Partikel, wenn das HV-Reinigungsfeld eingeschaltet war und somit keine Ionen vorhanden waren. Das Vorhandensein von Ionen (‚GCR‘-Bedingung) verursachte einen starken Anstieg der Partikelanzahlkonzentration um etwa eine Größenordnung, mit einer langsameren Annäherung an den stationären Zustand aufgrund der längeren Wandablagerungszeitkonstante für die größeren Partikel. Mit zunehmender Salpetersäure stieg die Partikelzahl wieder an.

Quelldaten

Die Simulationspunkte sind in Abb. 3a dargestellt (ausgefüllte Rauten, mit Aktivierung; offene Rauten, ohne Aktivierung). a, c, e, g, Zeitliche Entwicklung des Partikeldurchmessers. b, d, f, h, Zeitliche Entwicklung der chemischen Zusammensetzung der Partikelphase. Die linke Spalte (a, b, e, f) zeigt Simulationen ohne Aktivierung. Die rechte Spalte (c, d, g, h) zeigt Simulationen mit Aktivierung. Wir haben die HNO3-Mischungsverhältnisse auf 80 pptv und 400 pptv mit 1.500 pptv NH3 bei +5 °C und die HNO3-Mischungsverhältnisse auf 20 pptv und 0,5 pptv mit 1.500 pptv NH3 bei −10 °C eingestellt, um ungesättigte (a, b, e, f) bzw. übersättigte (c, d, g, h) Bedingungen. Alle anderen Bedingungen wurden für die Simulationen konstant gehalten, mit [H2SO4] bei 2 × 107 cm−3 und einer relativen Luftfeuchtigkeit von 60 %. Die Aktivierung entspricht einem schnellen Anstieg des Massenanteils von Salpetersäure (Nitrat); Die Simulationen der Aktivierungsbedingungen legen nahe, dass die Wasseraktivität eine interessante Variable sein könnte, die das Aktivierungsverhalten beeinflusst. Die Ergebnisse des aktivierten Modells (c, d, g, h) bestätigen, dass übersättigte Salpetersäure und Ammoniak zu einem schnellen Wachstum von Nanopartikeln führen. Der simulierte Aktivierungsdurchmesser bei +5 °C beträgt etwa 4 nm, ähnlich dem aus dem Kammerexperiment (4,7 nm, Abb. 3a); Bei −10 °C beträgt der simulierte Aktivierungsdurchmesser weniger als 2 nm und ist damit kleiner als beobachtet.

Quelldaten

a, Kombinierte Größenverteilungen, \({n}_{N}^{^\circ }({d}_{{\rm{p}}})={\rm{d}}N/{\rm{ d}}(\log {d}_{{\rm{p}}})\), aus vier Elektromobilitäts-Partikelgrößenspektrometern mit unterschiedlichen, aber überlappenden Erfassungsbereichen. Die DMA-Train-, nSEMS- und Nano-SMPS-Daten wurden alle fünf Minuten gemittelt, um sie mit der Auflösung der langen SMPS-Scanzeit zu koordinieren. Der Rand der Größenverteilung großer Partikel außerhalb des Erfassungsbereichs wurde durch Anpassung einer logarithmischen Normalverteilung extrapoliert. b, Vergleich der integrierten Anzahlkonzentrationen aus den kombinierten Größenverteilungen in a mit den Gesamtanzahlzählungen, die von Kondensationspartikelzählern mit fester Cutoff-Größe erhalten wurden. Wir haben die Gesamtzahlkonzentration der Partikel, Nt(dp0), oberhalb einer Grenzgröße, dp0, durch Integration der Partikelgrößenverteilung mit52 erhalten: \({N}_{t}={\int }_{{d}_ {{p}_{0}}}^{{\rm{\infty }}}\{{n}_{N}({d}_{{\rm{p}}})\times {\eta }_{{\rm{U}}{\rm{C}}{\rm{P}}{\rm{C}}}\}{\rm{d}}{d}_{{\rm{ p}}}\) unter Anwendung der größenabhängigen Detektionseffizienz ηUCPC61, um die integrierte Gesamtzahlkonzentration anzupassen. Wir zeichnen die Gesamtzahlkonzentrationen für drei verschiedene Cutoff-Größen (dp0) von 1,7 nm, 2,5 nm und 3,0 nm auf, die alle 5 Minuten erhalten werden, mit farbigen Symbolen, wie in der Legende gezeigt. Wir zeichnen auch die gemessenen Gesamtkonzentrationen von zwei Instrumenten auf: dem Airmodus A11 nCNC-System mit nominalen Cutoff-Größen von 1,7 nm und 2,5 nm und einem TSI 3776 UCPC mit einer nominalen Cutoff-Größe von 2,5 nm. Das Airmodus A11 nCNC-System besteht aus einem A10 PSM und einem A20 CPC, die sowohl die Größenverteilung von 1–4 nm großen Aerosolpartikeln als auch die Gesamtzahlkonzentration von Partikeln kleiner als 1 μm bestimmten (Lit. 62). Der TSI 3776 UCPC hat eine schnelle Reaktionszeit und daher zeichnen wir die Werte dieses Instruments nicht mit der 5-Minuten-Basis für die anderen Punkte, sondern mit einer gestrichelten Kurve auf.

Quelldaten

a, Logarithmisch interpolierte zeitabhängige Wachstumsprofile für Partikel mit Durchmessern von 100 nm, 150 nm und 200 nm. Drei Auftrittszeiten, bei denen die Partikelanzahlkonzentrationen 10 %, 50 % und 90 % ihres Maximums erreichten, sind mit unterschiedlichen Symbolen für die drei unterschiedlichen Durchmesser gekennzeichnet. b, Wachstumsratenberechnung für ein schnelles Wachstumsereignis (wie in Abb. 2) oberhalb des Aktivierungsdurchmessers. Die Wachstumsraten in nm h−1, die wir hier angeben, sind die Steigungen der linearen Anpassungen an die 50 % (zwischen 10 %, 50 % und 90 %) Erscheinungszeiten, berechnet aus allen Größen über dem Aktivierungsdurchmesser (die Steigung des). durchgezogene schwarze Linie und die schwarzen Kreise in b).

Quelldaten

Bei konstantem Salpetersäure- und Ammoniakgehalt führt ein Temperaturabfall zu einem exponentiellen Anstieg des Sättigungsverhältnisses von Ammoniumnitrat, dargestellt als Produkt der Salpetersäure- und Ammoniakdampfkonzentration. Bei einer adiabatischen Temperaturabfallrate von −9 °C km−1 während der adiabatischen vertikalen Vermischung reicht allein ein Aufwärtstransport von einigen hundert Metern aus, damit ein gesättigtes Salpetersäure- und Ammoniak-Luftpaket das Sättigungsverhältnis erreicht, das ein schnelles Wachstum bei einigen wenigen auslösen kann Nanometer.

Quelldaten

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Nachdrucke und Genehmigungen

Wang, M., Kong, W., Marten, R. et al. Schnelles Wachstum neuer atmosphärischer Partikel durch Salpetersäure- und Ammoniakkondensation. Natur 581, 184–189 (2020). https://doi.org/10.1038/s41586-020-2270-4

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Eingegangen: 26. September 2019

Angenommen: 17. März 2020

Veröffentlicht: 13. Mai 2020

Ausgabedatum: 14. Mai 2020

DOI: https://doi.org/10.1038/s41586-020-2270-4

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