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dc.contributor.advisorHayes, Patrick
dc.contributor.authorMa, Prettiny
dc.date.accessioned2017-05-19T20:07:24Z
dc.date.availableNO_RESTRICTIONfr
dc.date.available2017-05-19T20:07:24Z
dc.date.issued2017-03-28
dc.date.submitted2016-08
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/1866/18657
dc.subjectModèlefr
dc.subjectQualité de l’airfr
dc.subjectRendements des SOAfr
dc.subjectVolatilitéfr
dc.subjectOxydation Photochimiquefr
dc.subjectModelfr
dc.subjectAir Qualityfr
dc.subjectSOA yieldsfr
dc.subjectVolatilityfr
dc.subjectPhotochemical Oxidationfr
dc.subjectPM 2.5fr
dc.subjectVOCsfr
dc.subjectIVOCsfr
dc.subjectSVOCsfr
dc.subjectSOAfr
dc.subject.otherChemistry - Analytical / Chimie analytique (UMI : 0486)fr
dc.titleModélisation de la formation des aérosols organiques secondaires dans les régions polluéesfr
dc.typeThèse ou mémoire / Thesis or Dissertation
etd.degree.disciplineChimiefr
etd.degree.grantorUniversité de Montréalfr
etd.degree.levelMaîtrise / Master'sfr
etd.degree.nameM. Sc.fr
dcterms.abstractLes aérosols atmosphériques (par exemple les matières particulaires ou PM) sont une source majeure d’incertitude dans les modèles climatiques. Plusieurs études ont démontré que des concentrations élevées de PM réduisent l’espérance de vie. Les aérosols organiques secondaires (Secondary Organic Aerosols en anglais, SOA) sont formés dans l’atmosphère à partir des précurseurs gazeux à travers les réactions chimiques et les SOA représentent des composants majeurs de la masse des PM à l’échelle mondiale. Afin de mieux comprendre les processus chimiques responsables de la formation des SOA, un modèle en 0-D est élaboré pour simuler dynamiquement l’évolution des espèces organiques dans une parcelle d’air qui subit une oxydation photochimique produisant des SOA. Le modèle incorpore des paramètres récemment publiés pour la formation des SOA à partir des composés organiques volatiles (VOCs), ainsi que des composés organiques semi-volatiles et des composés organiques à volatilité intermédiaire (SVOCs et IVOCs). Le modèle est restreint par plusieurs mesures de précurseurs, incluant des mesures récemment développées qui fournissent des contraintes grandement améliorées sur les concentrations des précurseurs, et les prédictions sont comparées par rapport aux mesures des SOA prises au cours de la campagne CalNex. Lorsque les effets des pertes sur les parois des chambres à smog sont considérés pour les rendements des VOCs, la quantité et la vitesse de la formation des SOA dans le modèle sont plus en accord avec les observations. Les résultats de cette étude indiquent que les SVOCs et les IVOCs primaires sont responsables de la majorité (70 à 86 %) de la masse de SOA modélisée, accentuant leur grande contribution en tant que précurseurs des SOA. Cependant, la masse de SOA simulée est sous-estimée à des temps courts d’oxydation lorsque comparée aux données sur le terrain, mais à des temps plus longs, un accord modèle/mesures est observé. Cet écart peut être dû à un ΔIVOC/ΔCO ratio d’émission bas ou une sous-estimation basse des constantes d’oxydations des IVOCs, ce qui met en évidence la nécessité de poursuivre les études sur le terrain et dans les laboratoires de ces composés.fr
dcterms.abstractAtmospheric aerosols (i.e. particulate matter or PM) are a major source of uncertainty in climate models. Many studies have also shown that elevated concentrations of PM reduce life expectancies. Secondary organic aerosol (SOA) is formed in the atmosphere from gaseous precursors through chemical reactions and SOA represents a major component of PM mass globally. To better understand the chemical pathways responsible for SOA formation, a box model is designed to simulate dynamically the evolution of organic species in an air parcel as it undergoes photochemical oxidation producing SOA. The model incorporates recently published parameterizations for the formation of SOA from volatile organic compounds (VOCs), as well as from semi-volatile and intermediate-volatility organic compounds (SVOCs and IVOCs). The model is constrained by several measurements of precursors, including recently developed measurements that provide greatly improved constraints on precursor concentrations, and the predications are compared against measurements of SOA taken during the CalNex campaign. When accounting for the effect of chamber wall-losses on VOC yields, the amount and rate of SOA formation in the model is more consistent with observations. The results of this study also indicate that the primary SVOCs and IVOCs are responsible for a majority (70 – 86 %) of the model SOA mass, emphasizing their high contribution as SOA precursors. However, the SOA mass predicted is underestimated at shorter photochemical ages when compared to field measurements, but at longer ages, model/measurement agreement is observed. This bias may be due to low IVOC/CO emissions ratios or low estimated IVOC oxidation rate constants, which highlights the need for further field and laboratory studies of these compounds.fr
dcterms.languagefrafr


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