CN111537413B - 基于单颗粒偏光特性自适应进行沙尘颗粒物定量监测方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种基于单颗粒偏光特性自适应进行沙尘颗粒物定量监测方法，包括：对所有颗粒物进行分档，将同一粒径段的颗粒物归到一档；根据第i个粒径档中每个颗粒物的退偏振比，计算得到第i个粒径档中颗粒物退偏振比的概率密度函数；利用双高斯函数对第i个粒径档中颗粒物退偏振比的概率密度函数进行自适应拟合，得到两个概率密度函数；根据两个高斯模态的概率密度函数的模态均值，判断为非沙尘颗粒或沙尘颗粒；得到PM_2.5中沙尘颗粒物质量浓度和PM₁₀中沙尘颗粒物的质量浓度。能够对大气中颗粒物的性质进行定量监测，准确快速的得到PM_2.5中沙尘颗粒物质量浓度和PM₁₀中沙尘颗粒物的质量浓度，满足大气环境监测日益精细化的需求。

Description

基于单颗粒偏光特性自适应进行沙尘颗粒物定量监测方法

技术领域

本发明属于大气环境监测技术领域，具体涉及一种基于单颗粒偏光特性自适应进行沙尘颗粒物定量监测方法。

背景技术

沙尘颗粒是一种重要的以自然来源为主的大气颗粒物，具有重要的环境和气候效应。特别是在我国北方地区，沙尘颗粒对空气污染物PM₁₀(粒径小于等于10μm的颗粒)和PM_2.5(粒径小于等于2.5μm的颗粒)都有重要的贡献。只有量化了PM₁₀和PM_2.5中沙尘的贡献，才能阐明人为排放对PM₁₀和PM_2.5的影响，进而采取科学的控制措施以减轻空气污染。沙尘颗粒中，粒径大于2.5μm的粗颗粒对于质量浓度贡献较大，因此受沙尘影响时，空气中PM₁₀质量浓度的增幅显著大于PM_2.5质量浓度。然而，虽然沙尘对细颗粒物质量浓度贡献较小，但由于细颗粒物的单颗粒质量远小于粗颗粒，因此细颗粒沙尘的数浓度远大于粗颗粒。人在呼吸时，粗颗粒物会被鼻部拦截，而细颗粒物可以抵达人的肺部，即细颗粒沙尘对人体健康危害更大。相对于粗颗粒沙尘，细颗粒沙尘有更大的数浓度和表面积体积比，可以阻挡更多的太阳辐射、产生更多的云凝结核(CCN)，即细颗粒沙尘具有更重要的气候效应。因此，为了更好的了解沙尘颗粒的环境和气候效应，不仅需要了解沙尘的总体浓度，更需要了解不同粒径沙尘粒子的浓度。

目前，在我国空气质量业务监测领域，还没有针对沙尘的专门监测，一个重要的原因是缺乏简便可靠的自动化监测仪器和方法。但在评估城市空气质量时，需要根据PM₁₀浓度以及PM_2.5与PM₁₀的比值，将受到沙尘影响的时间剔除(生态环境部，2017，http://www.mee.gov.cn/gkml/hbb/bgt/201701/t20170106_394054.htm)。然而直接将这些数据剔除后，不仅排除了沙尘的影响，也会使得对人为污染影响的评估产生偏差。为了更好的评估沙尘和人为源颗粒物对空气质量的影响，需要研发适用于业务监测的简便可靠的沙尘监测方法。

目前，在国际上大气环境研究领域，广泛采取的、较为准确的监测沙尘浓度的方法为X射线荧光光谱法测量颗粒物中沙尘标识元素(如硅、铝、铁等)的浓度，进而根据这些元素的浓度推断沙尘颗粒的总浓度。利用分级采样结合X射线荧光光谱法可以测量不同粒径段的沙尘浓度，X射线荧光光谱法的检测限受到颗粒物采样量的限制。因此该方法采样总级数有限，每一级粒径段包含的粒径范围较大，难以获得高时间和粒径谱分辨率的沙尘浓度监测。另外，分级采样结合X射线荧光光谱法难以实现自动化监测，运维的资金和人力成本太大。

沙尘颗粒除了粗颗粒占比大和特有标识元素等特性外，还有一个显著区别于人为污染物的重要的特性，即沙尘颗粒为非球形，而人为污染颗粒物主要为球形颗粒。非球形的颗粒具有与球形颗粒明显不同的偏光特性，即非球形颗粒具有较大的退偏振比，而球形颗粒退偏振比为零。该特性被广泛应用于偏振激光雷达对沙尘天气的定性识别。近年来，具有偏振特性检测功能的光学粒子计数器可以采集到的监测环境大气中的每个单颗粒的粒径和退偏振比，已经被成功应用于东亚地区对沙尘天气的定性识别。多年自动化运行表明，该仪器具有非常好的稳定性和可靠性，且简便易用，不需要大量的人工维护。

然而，目前偏振光学粒子计数器仅能定性判断沙尘过程，而无法定量监测沙尘浓度及粒径谱分布，无法满足大气环境监测日益精细化的需求。

发明内容

针对现有技术存在的缺陷，本发明提供一种基于单颗粒偏光特性自适应进行沙尘颗粒物定量监测方法，可有效解决上述问题。

本发明采用的技术方案如下：

本发明提供一种基于单颗粒偏光特性自适应进行沙尘颗粒物定量监测方法，包括以下步骤：

步骤1，利用带有偏振光学特性监测功能的光学粒子计数器，对环境大气进行连续采样，采样流量为F立方米/小时，实时在线测量样气中每个颗粒物的粒径D_p和退偏振比DR；

步骤2，根据采样时间段T内每个颗粒物的粒径D_p，对所有颗粒物进行分档，一共分为N_b档；其中，第i个粒径档的颗粒物个数为N_i，第i个粒径档的颗粒物等效粒径为D_p,i，i∈[1,N_b]；

步骤3，根据第i个粒径档中每个颗粒物的退偏振比DR，计算得到基于观测的第i个粒径档中颗粒物退偏振比DR的概率密度函数

步骤4，利用双高斯函数对第i个粒径档中颗粒物退偏振比DR的概率密度函数

进行自适应拟合，拟合得到概率密度函数

其中，概率密度函数

由两个高斯模态的概率密度函数组成，分别为第一高斯模态的概率密度函数

和第二高斯模态的概率密度函数

即：

其中：

k＝1,2；

A_k为决定高斯模态的概率密度函数幅度的参数；

μ_k为高斯模态的概率密度函数的模态均值；

σ_k为决定高斯模态的概率密度函数方差的参数；

x为自变量；

步骤5，对于拟合得到的第一高斯模态的概率密度函数

和第二高斯模态的概率密度函数

采用以下方法，识别出沙尘模态的概率密度函数为

和非沙尘模态的概率密度函数为

如果第一高斯模态的概率密度函数

的模态均值μ₁>0.2，则可以判定第一高斯模态对应的颗粒物为沙尘颗粒，第一高斯模态为沙尘模态，第一高斯模态的概率密度函数

为沙尘模态的概率密度函数为

而此时第二高斯模态的概率密度函数

的模态均值μ₂<0.2，则可以判定第二高斯模态对应的颗粒物为非沙尘颗粒，第二高斯模态为非沙尘模态，第二高斯模态的概率密度函数

为非沙尘模态的概率密度函数为

同样的：

如果第一高斯模态的概率密度函数

的模态均值μ₁<0.2，则可以判定第一高斯模态对应的颗粒物为非沙尘颗粒，第一高斯模态为非沙尘模态，第一高斯模态的概率密度函数

为非沙尘模态的概率密度函数为

而此时第二高斯模态的概率密度函数

的模态均值μ₂>0.2，则可以判定第二高斯模态对应的颗粒物为沙尘颗粒，第二高斯模态为沙尘模态，第二高斯模态的概率密度函数

为沙尘模态的概率密度函数为

即：

其中：

A_D为决定沙尘模态的概率密度函数幅度的参数；

μ_D为沙尘模态的概率密度函数的模态均值；

σ_D为决定沙尘模态的概率密度函数方差的参数；

A_ND为决定非沙尘模态的概率密度函数幅度的参数；

μ_ND为非沙尘模态的概率密度函数的模态均值；

σ_ND为决定非沙尘模态的概率密度函数方差的参数；

步骤6，对拟合得到并判定为沙尘模态的概率密度函数

进行积分，即可得到第i个粒径档的颗粒物中，沙尘颗粒数占第i个粒径档的颗粒物个数的比例

步骤7，根据

可得到采样时间段T内，第i个粒径档的颗粒物中，沙尘颗粒数

再根据采样流量F和采样时间段T，计算得到环境大气中颗粒物粒径为D_p,i的沙尘颗粒物数浓度为

步骤8，根据下式计算得到第i个粒径档的沙尘颗粒物质量浓度

其中：

ρ^D为沙尘颗粒的密度；

步骤9，重复执行步骤3-步骤8，即可得到每一个粒径档的沙尘颗粒物数浓度

和质量浓度

进而得到沙尘颗粒物的数浓度粒径谱分布和质量浓度粒径谱分布；

步骤10，对所有D_p,i≤2.5μm的粒径档的沙尘颗粒物质量浓度求和，即可得到PM_2.5中沙尘颗粒物质量浓度；同理，对所有D_p,i≤10μm的粒径档的沙尘颗粒物质量浓度求和，即可得到PM₁₀中沙尘颗粒物的质量浓度；

步骤11，输出在线监测得到的PM_2.5中沙尘颗粒物质量浓度和PM₁₀中沙尘颗粒物的质量浓度。

本发明提供的基于单颗粒偏光特性自适应进行沙尘颗粒物定量监测方法具有以下优点：

本发明提供的基于单颗粒偏光特性自适应进行沙尘颗粒物定量监测方法，能够对采样到的大气中颗粒物的性质进行定量监测，准确快速的得到PM_2.5中沙尘颗粒物质量浓度和PM₁₀中沙尘颗粒物的质量浓度，从而满足大气环境监测日益精细化的需求。

附图说明

图1为本发明提供的基于单颗粒偏光特性自适应进行沙尘颗粒物定量监测方法的流程示意图；

图2为本发明提供的利用双高斯函数拟合观测的0.5μm对应粒径档的退偏振比概率密度函数示意图；

图3为本发明提供的利用双高斯函数拟合观测的0.8μm对应粒径档的退偏振比概率密度函数示意图；

图4为本发明提供的利用双高斯函数拟合观测的2.5μm对应粒径档的退偏振比概率密度函数示意图；

图5为本发明提供的利用双高斯函数拟合观测的5μm对应粒径档的退偏振比概率密度函数示意图；

图6为本发明提供的本发明监测的沙尘颗粒物质量浓度的粒径谱分布图；

图7为本发明监测的PM_2.5中沙尘浓度与X射线荧光光谱法结果的一种形式对比图；

图8为本发明监测的PM_2.5中沙尘浓度与X射线荧光光谱法结果的另一种形式对比图。

具体实施方式

为了使本发明所解决的技术问题、技术方案及有益效果更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

本发明提供一种简便可靠的、基于单颗粒物偏光特性、利用双高斯函数自适应地量化监测高时间和粒径谱分辨率沙尘颗粒浓度及粒径谱分布的全新方法，主要应用于大气环境监测领域。

参考图1，本发明提供的基于单颗粒偏光特性自适应进行沙尘颗粒物定量监测方法，包括以下步骤：

步骤1，利用带有偏振光学特性监测功能的光学粒子计数器，对环境大气进行连续采样，采样流量为F立方米/小时，实时在线测量样气中每个颗粒物的粒径D_p和退偏振比DR；

步骤2，根据采样时间段T(如1小时)内每个颗粒物的粒径D_p，对所有颗粒物进行分档，一共分为N_b档；其中，第i个粒径档的颗粒物个数为N_i，第i个粒径档的颗粒物等效粒径为D_p,i，i∈[1,N_b]；

步骤3，根据第i个粒径档中每个颗粒物的退偏振比DR，计算得到基于观测的第i个粒径档中颗粒物退偏振比DR的概率密度函数

步骤4，利用双高斯函数对第i个粒径档中颗粒物退偏振比DR的概率密度函数

进行自适应拟合，拟合得到概率密度函数

其中，概率密度函数

由两个高斯模态的概率密度函数组成，分别为第一高斯模态的概率密度函数

和第二高斯模态的概率密度函数

即：

其中：

k＝1,2；

A_k为决定高斯模态的概率密度函数幅度的参数；

μ_k为高斯模态的概率密度函数的模态均值；

σ_k为决定高斯模态的概率密度函数方差的参数；

x为自变量；

步骤5，对于拟合得到的第一高斯模态的概率密度函数

和第二高斯模态的概率密度函数

采用以下方法，识别出沙尘模态的概率密度函数为

和非沙尘模态的概率密度函数为

如果第一高斯模态的概率密度函数

的模态均值μ₁>0.2，则可以判定第一高斯模态对应的颗粒物为沙尘颗粒，第一高斯模态为沙尘模态，第一高斯模态的概率密度函数

为沙尘模态的概率密度函数为

而此时第二高斯模态的概率密度函数

的模态均值μ₂<0.2，则可以判定第二高斯模态对应的颗粒物为非沙尘颗粒，第二高斯模态为非沙尘模态，第二高斯模态的概率密度函数

为非沙尘模态的概率密度函数为

同样的：

如果第一高斯模态的概率密度函数

的模态均值μ₁<0.2，则可以判定第一高斯模态对应的颗粒物为非沙尘颗粒，第一高斯模态为非沙尘模态，第一高斯模态的概率密度函数

为非沙尘模态的概率密度函数为

而此时第二高斯模态的概率密度函数

的模态均值μ₂>0.2，则可以判定第二高斯模态对应的颗粒物为沙尘颗粒，第二高斯模态为沙尘模态，第二高斯模态的概率密度函数

为沙尘模态的概率密度函数为

即：

其中：

A_D为决定沙尘模态的概率密度函数幅度的参数；

μ_D为沙尘模态的概率密度函数的模态均值；

σ_D为决定沙尘模态的概率密度函数方差的参数；

A_ND为决定非沙尘模态的概率密度函数幅度的参数；

μ_ND为非沙尘模态的概率密度函数的模态均值；

σ_ND为决定非沙尘模态的概率密度函数方差的参数；

步骤6，对拟合得到并判定为沙尘模态的概率密度函数

进行积分，即可得到第i个粒径档的颗粒物中，沙尘颗粒数占第i个粒径档的颗粒物个数的比例

步骤7，根据

可得到采样时间段T内，第i个粒径档的颗粒物中，沙尘颗粒数

再根据采样流量F和采样时间段T，计算得到环境大气中颗粒物粒径为D_p,i的沙尘颗粒物数浓度为

步骤8，根据下式计算得到第i个粒径档的沙尘颗粒物质量浓度

其中：

ρ^D为沙尘颗粒的密度；

步骤9，重复执行步骤3-步骤8，即可得到每一个粒径档的沙尘颗粒物数浓度

和质量浓度

进而得到沙尘颗粒物的数浓度粒径谱分布和质量浓度粒径谱分布；

步骤10，对所有D_p,i≤2.5μm的粒径档的沙尘颗粒物质量浓度求和，即可得到PM_2.5中沙尘颗粒物质量浓度；同理，对所有D_p,i≤10μm的粒径档的沙尘颗粒物质量浓度求和，即可得到PM₁₀中沙尘颗粒物的质量浓度；

步骤11，输出在线监测得到的PM_2.5中沙尘颗粒物质量浓度和PM₁₀中沙尘颗粒物的质量浓度。

本发明还提供一种基于单颗粒偏光特性自适应进行沙尘颗粒物定量监测系统，包括：

采样模块，用于利用带有偏振光学特性监测功能的光学粒子计数器，对环境大气进行连续采样，采样流量为F立方米/小时；

颗粒物的粒径D_p和退偏振比DR计算模块，用于根据采样模块采样到的环境大气，实时在线测量样气中每个颗粒物的粒径D_p和退偏振比DR；

分档模块，用于根据采样时间段T内每个颗粒物的粒径D_p，对所有颗粒物进行分档，一共分为N_b档；其中，第i个粒径档的颗粒物个数为N_i，第i个粒径档的颗粒物等效粒径为D_p,i，i∈[1,N_b]；

概率密度函数计算模块，用于根据第i个粒径档中每个颗粒物的退偏振比DR，计算得到基于观测的第i个粒径档中颗粒物退偏振比DR的概率密度函数

拟合模块，用于利用双高斯函数对第i个粒径档中颗粒物退偏振比DR的概率密度函数

进行自适应拟合，拟合得到概率密度函数

其中，概率密度函数

由两个高斯模态的概率密度函数组成，分别为第一高斯模态的概率密度函数

和第二高斯模态的概率密度函数

即：

其中：

k＝1,2；

A_k为决定高斯模态的概率密度函数幅度的参数；

μ_k为高斯模态的概率密度函数的模态均值；

σ_k为决定高斯模态的概率密度函数方差的参数；

x为自变量；

识别模块，用于对拟合得到的第一高斯模态的概率密度函数

和第二高斯模态的概率密度函数

识别出沙尘模态的概率密度函数为

和非沙尘模态的概率密度函数为

积分计算模块，用于对拟合得到并判定为沙尘模态的概率密度函数

进行积分，即可得到第i个粒径档的颗粒物中，沙尘颗粒数所占比例

沙尘颗粒物数浓度分析模块，用于根据

可得到采样时间段T内，第i个粒径档的颗粒物中，沙尘颗粒数

再根据采样流量F和采样时间段T，计算得到环境大气中颗粒物粒径为D_p,i的沙尘颗粒物数浓度为

沙尘颗粒物质量浓度分析模块，用于根据下式计算得到第i个粒径档的沙尘颗粒物质量浓度

其中：

ρ^D为沙尘颗粒的密度；

重复执行，得到每一个粒径档的沙尘颗粒物数浓度

和质量浓度

i∈(1,N)，进而得到沙尘颗粒物的数浓度粒径谱分布和质量浓度粒径谱分布；

求和模块，用于对所有D_p,i≤2.5μm的粒径档的沙尘颗粒物质量浓度求和，即可得到PM_2.5中沙尘颗粒物质量浓度；同理，对所有D_p,i≤10μm的粒径档的沙尘颗粒物质量浓度求和，即可得到PM₁₀中沙尘颗粒物的质量浓度；

输出模块，用于输出在线监测得到的PM_2.5中沙尘颗粒物质量浓度和PM₁₀中沙尘颗粒物的质量浓度。

本发明提供的基于单颗粒偏光特性自适应进行沙尘颗粒物定量监测方法具有以下优点：

(1)本发明提供一种基于单颗粒偏光特性自适应进行沙尘颗粒物定量监测方法，在利用双高斯函数自适应拟合不同粒径档的颗粒物退偏振比概率密度函数时，分别得到图2-图5所示的示意图。从图2-图5可以看出，本发明双高斯函数，即图中的细实线，可以非常好地拟合观测到的不同粒径颗粒物退偏振比概率密度函数，即图中的圆圈。拟合后得到两个高斯函数，即可将观测到的各粒径档颗粒物，依据退偏振比概率密度函数，分为显著不同的两个模态，为图2-5中黑色细点划线和灰色粗虚线。

(2)本发明提出了以模态均值阈值为0.2进行区分沙尘和非沙尘颗粒的技术方案。由图2-图5可以看出，不同粒径拟合得到的两个模态均值都有非常显著的差异。根据沙尘颗粒为非球形，具有较高退偏振比，而人为颗粒多为球形，退偏振比较低。可以推断非沙尘颗粒模态均值μ_ND约为0.1(范围为0.07～0.12)，而沙尘颗粒模态均值μ_D约为0.3(范围为0.25～0.34)。因此，以模态均值阈值为0.2可以很好的区分沙尘和非沙尘颗粒。

(3)本发明提出了先根据颗粒物粒径进行分档，然后逐档提取沙尘颗粒数浓度，进而获得沙尘颗粒粒径谱分布的方案。由于细颗粒数浓度较大，可以对细颗粒采用精细的分档，进而获得高谱分辨率的沙尘粒径谱分布，如图6所示。这是传统的分级采样结合X荧光光谱法所无法做到的，因为X荧光光谱法检测限与质量浓度有关，而不是与数浓度有关，而细颗粒沙尘虽然数浓度较大，但质量浓度较小。

(4)本发明提出了基于高谱分辨率的沙尘粒径谱分布计算PM_2.5和PM₁₀中沙尘浓度的技术方案。该方案稳定可靠，参考图7-图8可以看出，与X射线荧光光谱法的监测结果非常一致，且监测仪器运维简单，适宜进行业务监测和长期研究监测。

本领域普通技术人员可以理解，实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过与计算机程序指令相关的硬件来完成的，上述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，上述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(ROM：Read-Only Memory)或随机存储记忆体(RAM：RandomAccess Memory)等。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视本发明的保护范围。

Claims (1)

1.一种基于单颗粒偏光特性自适应进行沙尘颗粒物定量监测方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，利用带有偏振光学特性监测功能的光学粒子计数器，对环境大气进行连续采样，采样流量为F立方米/小时，实时在线测量样气中每个颗粒物的粒径D_p和退偏振比DR；

步骤2，根据采样时间段T内每个颗粒物的粒径D_p，对所有颗粒物进行分档，一共分为N_b档；其中，第i个粒径档的颗粒物个数为N_i，第i个粒径档的颗粒物等效粒径为D_p,i，i∈[1,N_b]；

步骤3，根据第i个粒径档中每个颗粒物的退偏振比DR，计算得到基于观测的第i个粒径档中颗粒物退偏振比DR的概率密度函数

步骤4，利用双高斯函数对第i个粒径档中颗粒物退偏振比DR的概率密度函数

进行自适应拟合，拟合得到概率密度函数

其中，概率密度函数

由两个高斯模态的概率密度函数组成，分别为第一高斯模态的概率密度函数

和第二高斯模态的概率密度函数

即：

其中：

k＝1,2；

A_k为决定高斯模态的概率密度函数幅度的参数；

μ_k为高斯模态的概率密度函数的模态均值；

σ_k为决定高斯模态的概率密度函数方差的参数；

x为自变量；

步骤5，对于拟合得到的第一高斯模态的概率密度函数

和第二高斯模态的概率密度函数

采用以下方法，识别出沙尘模态的概率密度函数为

和非沙尘模态的概率密度函数为

如果第一高斯模态的概率密度函数

的模态均值μ₁>0.2，则可以判定第一高斯模态对应的颗粒物为沙尘颗粒，第一高斯模态为沙尘模态，第一高斯模态的概率密度函数

为沙尘模态的概率密度函数为

而此时第二高斯模态的概率密度函数

的模态均值μ₂<0.2，则可以判定第二高斯模态对应的颗粒物为非沙尘颗粒，第二高斯模态为非沙尘模态，第二高斯模态的概率密度函数

为非沙尘模态的概率密度函数为

同样的：

如果第一高斯模态的概率密度函数

的模态均值μ₁<0.2，则可以判定第一高斯模态对应的颗粒物为非沙尘颗粒，第一高斯模态为非沙尘模态，第一高斯模态的概率密度函数

为非沙尘模态的概率密度函数为

而此时第二高斯模态的概率密度函数

的模态均值μ₂>0.2，则可以判定第二高斯模态对应的颗粒物为沙尘颗粒，第二高斯模态为沙尘模态，第二高斯模态的概率密度函数

为沙尘模态的概率密度函数为

即：

其中：

A_D为决定沙尘模态的概率密度函数幅度的参数；

μ_D为沙尘模态的概率密度函数的模态均值；

σ_D为决定沙尘模态的概率密度函数方差的参数；

A_ND为决定非沙尘模态的概率密度函数幅度的参数；

μ_ND为非沙尘模态的概率密度函数的模态均值；

σ_ND为决定非沙尘模态的概率密度函数方差的参数；

步骤6，对拟合得到并判定为沙尘模态的概率密度函数

进行积分，即可得到第i个粒径档的颗粒物中，沙尘颗粒数占第i个粒径档的颗粒物个数的比例

步骤7，根据

可得到采样时间段T内，第i个粒径档的颗粒物中，沙尘颗粒数

再根据采样流量F和采样时间段T，计算得到环境大气中颗粒物粒径为D_p,i的沙尘颗粒物数浓度为

步骤8，根据下式计算得到第i个粒径档的沙尘颗粒物质量浓度

其中：

ρ^D为沙尘颗粒的密度；

步骤9，重复执行步骤3-步骤8，即可得到每一个粒径档的沙尘颗粒物数浓度

和质量浓度

进而得到沙尘颗粒物的数浓度粒径谱分布和质量浓度粒径谱分布；

步骤10，对所有D_p,i≤2.5μm的粒径档的沙尘颗粒物质量浓度求和，即可得到PM_2.5中沙尘颗粒物质量浓度；同理，对所有D_p,i≤10μm的粒径档的沙尘颗粒物质量浓度求和，即可得到PM₁₀中沙尘颗粒物的质量浓度；

步骤11，输出在线监测得到的PM_2.5中沙尘颗粒物质量浓度和PM₁₀中沙尘颗粒物的质量浓度。

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