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dc.contributor.authorRoth, Anja
dc.date.accessioned2014-07-04T14:10:52Z
dc.date.available2014-07-04T16:10:52Z
dc.date.issued2014
dc.identifier.urihttps://openscience.ub.uni-mainz.de/handle/20.500.12030/4275-
dc.description.abstractAtmosphärische Partikel beeinflussen das Klima durch Prozesse wie Streuung, Reflexion und Absorption. Zusätzlich fungiert ein Teil der Aerosolpartikel als Wolkenkondensationskeime (CCN), die sich auf die optischen Eigenschaften sowie die Rückstreukraft der Wolken und folglich den Strahlungshaushalt auswirken. Ob ein Aerosolpartikel Eigenschaften eines Wolkenkondensationskeims aufweist, ist vor allem von der Partikelgröße sowie der chemischen Zusammensetzung abhängig. Daher wurde die Methode der Einzelpartikel-Laserablations-Massenspektrometrie angewandt, die eine größenaufgelöste chemische Analyse von Einzelpartikeln erlaubt und zum Verständnis der ablaufenden multiphasenchemischen Prozesse innerhalb der Wolke beitragen soll.rnIm Rahmen dieser Arbeit wurde zur Charakterisierung von atmosphärischem Aerosol sowie von Wolkenresidualpartikel das Einzelpartikel-Massenspektrometer ALABAMA (Aircraft-based Laser Ablation Aerosol Mass Spectrometer) verwendet. Zusätzlich wurde zur Analyse der Partikelgröße sowie der Anzahlkonzentration ein optischer Partikelzähler betrieben. rnZur Bestimmung einer geeigneten Auswertemethode, die die Einzelpartikelmassenspektren automatisch in Gruppen ähnlich aussehender Spektren sortieren soll, wurden die beiden Algorithmen k-means und fuzzy c-means auf ihrer Richtigkeit überprüft. Es stellte sich heraus, dass beide Algorithmen keine fehlerfreien Ergebnisse lieferten, was u.a. von den Startbedingungen abhängig ist. Der fuzzy c-means lieferte jedoch zuverlässigere Ergebnisse. Darüber hinaus wurden die Massenspektren anhand auftretender charakteristischer chemischer Merkmale (Nitrat, Sulfat, Metalle) analysiert.rnIm Herbst 2010 fand die Feldkampagne HCCT (Hill Cap Cloud Thuringia) im Thüringer Wald statt, bei der die Veränderung von Aerosolpartikeln beim Passieren einer orographischen Wolke sowie ablaufende Prozesse innerhalb der Wolke untersucht wurden. Ein Vergleich der chemischen Zusammensetzung von Hintergrundaerosol und Wolkenresidualpartikeln zeigte, dass die relativen Anteile von Massenspektren der Partikeltypen Ruß und Amine für Wolkenresidualpartikel erhöht waren. Dies lässt sich durch eine gute CCN-Aktivität der intern gemischten Rußpartikel mit Nitrat und Sulfat bzw. auf einen begünstigten Übergang der Aminverbindungen aus der Gas- in die Partikelphase bei hohen relativen Luftfeuchten und tiefen Temperaturen erklären. Darüber hinaus stellte sich heraus, dass bereits mehr als 99% der Partikel des Hintergrundaerosols intern mit Nitrat und/oder Sulfat gemischt waren. Eine detaillierte Analyse des Mischungszustands der Aerosolpartikel zeigte, dass sich sowohl der Nitratgehalt als auch der Sulfatgehalt der Partikel beim Passieren der Wolke erhöhte. rnde_DE
dc.description.abstractAtmospheric particles influence climate by processes like scattering, reflection and absorption. Additionally a fraction of the aerosol particles serves as cloud condensation nuclei (CCN), affecting optical properties as well as the albedo of clouds and consequently also the radiative forcing. Whether an aerosol particle acts as a cloud condensation nucleus depends mainly on the particle size and on the chemical composition. Therefore in this work the method of single particle laser ablation mass spectrometry was applied, allowing a size resolved chemical analysis of single particles and providing information about multiphase chemical processes inside a cloud.rnThe single particle mass spectrometer ALABAMA (Aircraft-based Laser Ablation Aerosol Mass Spectrometer) was used to characterize atmospheric aerosol as well as cloud residual particles. In addition particle size and number concentration were measured by an optical particle counter.rnIn order to find a suitable method for the data analysis, that should separate similar looking single particle mass spectra automatically in various groups, the algorithms k-means and fuzzy c-means were tested. It turned out that none of both algorithms provided error-free results, mainly depending on the starting conditions, amongst others. However the fuzzy c-means algorithm resulted in more reliable results. Furthermore mass spectra were analyzed by the occurrence of characteristic chemical marker peaks (nitrate, sulfate, metals). rnIn autumn 2010 the field campaign HCCT (Hill Cap Cloud Thuringia) took place in the Thuringian Forest, focusing on the modification of aerosol particles passing an orographic cloud as well as on processes occurring inside the cloud. A comparison of the chemical composition of background aerosol and cloud residual particles showed an increased fraction of mass spectra of the particle types soot and amines in the cloud residues. This can be explained by efficient CCN-activity of internally mixed soot particles with nitrate and sulfate respectively by an enhanced gas-to-particle partitioning of amines for high relative humidity and low temperatures. Moreover it turned out that more than 99% of the background aerosol particles were already internally mixed with nitrate and/or sulfate. A detailed analysis of the particle mixing state indicated an increase of the nitrate and sulfate content of the aerosol particles while passing the cloud.rnen_GB
dc.language.isoger
dc.rightsInCopyrightde_DE
dc.rights.urihttps://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/
dc.subject.ddc540 Chemiede_DE
dc.subject.ddc540 Chemistry and allied sciencesen_GB
dc.titleUntersuchungen von Aerosolpartikeln und Wolkenresidualpartikeln mittels Einzelpartikel-Massenspektrometrie und optischen Methodende_DE
dc.typeDissertationde_DE
dc.identifier.urnurn:nbn:de:hebis:77-37770
dc.identifier.doihttp://doi.org/10.25358/openscience-4273-
jgu.type.dinitypedoctoralThesis
jgu.type.versionOriginal worken_GB
jgu.type.resourceText
jgu.description.extent178 S.
jgu.organisation.departmentFB 09 Chemie, Pharmazie u. Geowissensch.-
jgu.organisation.year2014
jgu.organisation.number7950-
jgu.organisation.nameJohannes Gutenberg-Universität Mainz-
jgu.rights.accessrightsopenAccess-
jgu.organisation.placeMainz-
jgu.subject.ddccode540
opus.date.accessioned2014-07-04T14:10:52Z
opus.date.modified2014-07-04T14:44:30Z
opus.date.available2014-07-04T16:10:52
opus.subject.dfgcode00-000
opus.subject.otherAtmosphärenchemie, Wolkenprozessierung, Clusteringde_DE
opus.subject.otheratmospheric chemistry, cloud processing, clusteringen_GB
opus.organisation.stringFB 09: Chemie, Pharmazie und Geowissenschaften: Institut für Anorganische Chemie und Analytische Chemiede_DE
opus.identifier.opusid3777
opus.institute.number0903
opus.metadataonlyfalse
opus.type.contenttypeDissertationde_DE
opus.type.contenttypeDissertationen_GB
jgu.organisation.rorhttps://ror.org/023b0x485
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