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In order to identify the source apportionment of particulate matter PM<inf>10</inf> and PM<inf>2.5</inf> in the southern Mediterranean coast of Tunis (Tunisia), three different sites characterized respectively by traffic, industries and being an urban background area are studied. The chemical characterization included a gravimetric determination of atmospheric particles mass concentration, measurements of the major anions (SO<inf>4</inf><sup>2-</sup>, NO <inf>3</inf><sup>-</sup>, Cl<sup>-</sup>) and cations (Ca<sup>2+</sup> , Mg <sup>2+</sup> , K <sup>+</sup> , NH <inf>4</inf><sup>+</sup>) concentrations in the aerosol samples by ion chromatography and analysis of 18 elements by energy dispersion X-ray fluorescence. Aerosol ion balance of various PM<inf>10</inf> constituents are used to identify possible sources of the particulate matters. Thanks to these analysis, the particulate masses were reconstructed from the main possible constituents: crustal matter, primary and secondary pollutants, marine aerosols and organic matter. Wherever PM<inf>10</inf> and PM<inf>2.5</inf> were studied, PM<inf>10</inf> crustal elements and sea salt aerosols were mainly associated with the coarse fraction whereas primary and secondary anthropogenic pollutants as well as organic matter rather compose PM<inf>2.5</inf> fraction. In all the sites, PM<inf>10</inf> mass was mainly composed of crustal matter (41-50%) and poorly of sea salt (3-4%). And so aerosols chemical composition is heavily affected by dust winds from Sahara desert, with some contribution of local traffic and industries and only a slight direct impact of the nearby Mediterranean sea.
Investigation of desert dust contribution to source apportionment of PM10 and PM2.5 from a southern Mediterranean coast
In order to identify the source apportionment of particulate matter PM10 and PM2.5 in the southern Mediterranean coast of Tunis (Tunisia), three different sites characterized respectively by traffic, industries and being an urban background area are studied. The chemical characterization included a gravimetric determination of atmospheric particles mass concentration, measurements of the major anions (SO42-, NO 3-, Cl-) and cations (Ca2+ , Mg 2+ , K + , NH 4+) concentrations in the aerosol samples by ion chromatography and analysis of 18 elements by energy dispersion X-ray fluorescence. Aerosol ion balance of various PM10 constituents are used to identify possible sources of the particulate matters. Thanks to these analysis, the particulate masses were reconstructed from the main possible constituents: crustal matter, primary and secondary pollutants, marine aerosols and organic matter. Wherever PM10 and PM2.5 were studied, PM10 crustal elements and sea salt aerosols were mainly associated with the coarse fraction whereas primary and secondary anthropogenic pollutants as well as organic matter rather compose PM2.5 fraction. In all the sites, PM10 mass was mainly composed of crustal matter (41-50%) and poorly of sea salt (3-4%). And so aerosols chemical composition is heavily affected by dust winds from Sahara desert, with some contribution of local traffic and industries and only a slight direct impact of the nearby Mediterranean sea.
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/20.500.14243/299594
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simulazione ASN
Il report seguente simula gli indicatori relativi alla propria produzione scientifica in relazione alle soglie ASN 2023-2025 del proprio SC/SSD. Si ricorda che il superamento dei valori soglia (almeno 2 su 3) è requisito necessario ma non sufficiente al conseguimento dell'abilitazione. La simulazione si basa sui dati IRIS e sugli indicatori bibliometrici alla data indicata e non tiene conto di eventuali periodi di congedo obbligatorio, che in sede di domanda ASN danno diritto a incrementi percentuali dei valori. La simulazione può differire dall'esito di un’eventuale domanda ASN sia per errori di catalogazione e/o dati mancanti in IRIS, sia per la variabilità dei dati bibliometrici nel tempo. Si consideri che Anvur calcola i valori degli indicatori all'ultima data utile per la presentazione delle domande.
La presente simulazione è stata realizzata sulla base delle specifiche raccolte sul tavolo ER del Focus Group IRIS coordinato dall'Università di Modena e Reggio Emilia e delle regole riportate nel DM 589/2018 e allegata Tabella A. Cineca, l'Università di Modena e Reggio Emilia e il Focus Group IRIS non si assumono alcuna responsabilità in merito all’uso che il diretto interessato o terzi faranno della simulazione. Si specifica inoltre che la simulazione contiene calcoli effettuati con dati e algoritmi di pubblico dominio e deve quindi essere considerata come un mero ausilio al calcolo svolgibile manualmente o con strumenti equivalenti.