Langfristige hochauflösende Messungen von feinem PM an 13 Standorten des französischen Betriebsnetzwerks (CARA-Programm): Datenverarbeitung und chemische Zusammensetzung

Zusammenfassung. Dieses Papier präsentiert eine erste umfassende Analyse langfristiger Messungen von atmosphärischen Aerosolkomponenten von Aerosol Chemical Speciation Monitor (ACSM) und Multispektral-Aethalometer (AE33), die zwischen 2015 und 2021 an 13 (sub)urbanen Standorten im Rahmen des französischen CARA-Programms gesammelt wurden. Die Datensätze enthalten die Massenkonzentrationen der wichtigsten chemischen Spezies innerhalb von PM1, nämlich organische Aerosole (OA), Nitrat (NO3-), Ammonium (NH4+), Sulfat (SO42-), Nicht-Meersalz-Chlorid (Cl-) und äquivalenten Ruß (eBC). Strenge Qualitätskontrollen, technische Validierungen und Umweltbewertungsprozesse wurden angewendet, unter Berücksichtigung der Richtlinien des französischen Referenzlabors für die Luftqualitätsüberwachung und der Standardbetriebsverfahren (SOP) der Aerosol-, Wolken- und Spurengasforschungsinfrastruktur (ACTRIS). Zu den wichtigsten Ergebnissen gehören geografische Unterschiede in der chemischen Zusammensetzung von Aerosolen, saisonale Variationen und tageszeitliche Muster, die von meteorologischen Bedingungen, anthropogenen Aktivitäten und der Nähe zu Emissionsquellen beeinflusst werden. Insgesamt dominiert OA PM1 an jedem Standort (43–60 %), wobei eine ausgeprägte Saisonalität mit höheren Konzentrationen (i) im Winter, aufgrund verstärkter Emissionen aus der Heizperiode, und (ii) im Sommer, aufgrund erhöhter Photochemie, die die Bildung sekundärer Aerosole begünstigt, zu beobachten ist. NO3 ist der zweitwichtigste Beitrag zu PM1 (15–30 %), erreicht Höchstwerte im späten Winter und früh im Frühling, insbesondere in Nordfrankreich, und spielt eine bedeutende Rolle während Verschmutzungsereignissen. SO4 (8–14 %) und eBC (5–11 %) ergänzen die wichtigsten feinen Aerosolspezies, deren relative Beiträge stark von der Herkunft der Luftmassen und der Stabilität der meteorologischen Bedingungen beeinflusst werden. Solche chemisch-spezifizierten Langzeitdatensätze haben bedeutenden Wert für die wissenschaftliche Gemeinschaft und bieten Chancen für zukünftige Forschungen, einschließlich Quellenanalysen, Trendanalysen und epidemiologischen Untersuchungen. Sie sind auch entscheidend für die Evaluierung und Validierung regionaler Luftqualitätsmodelle. In diesem Zusammenhang zeigt ein Vergleich mit dem CHIMERE-Chemischen Transportmodell hohe Korrelationen zwischen Simulationen und Messungen, wobei jedoch die OA-Konzentrationen um 46–76 % unterschätzt werden. Regionale Unterschiede in den NO3-Konzentrationsniveaus unterstreichen die Bedeutung dieser Datensätze zur Validierung von Luftqualitätsmodellen und zur Anpassung von Strategien zur Minderung der Luftverschmutzung.