苏州市初夏臭氧污染成因及年际变化

以2017~2021年的5~6月苏州市城区站点的大气污染物浓度为研究对象,分析了臭氧（O₃）、氮氧化物（NO_x）、总氧化剂（O_x）、一氧化碳（CO）和挥发性有机物（VOCs）等污染物的变化特征,利用基于观测的模型（OBM）研究了O₃污染成因及其年际变化,解析了环境空气VOCs的主要来源及其变化趋势.结果表明：①近年来苏州O_x平均体积分数以及NO_x和CO平均浓度整体呈下降趋势,但VOCs的体积分数整体呈上升趋势;O₃污染天光化学反应前体物浓度水平仍较高,且显著高于优良天.②近年来苏州O₃生成处于VOCs控制区;苏州市VOCs和NO_x长期减排比例应不低于5∶1,在VOCs控制方面应注重对芳香烃和烯烃的减排.③源解析结果显示,工业排放、汽油车尾气和柴油机尾气是苏州市VOCs的主要排放源;近年来工业排放源和溶剂使用源有所下降,但汽油车尾气源和油气挥发源贡献率上升明显,且上述两类污染源排放VOCs的O₃生成潜势较高.④综合分析各排放源对O₃生成潜势的贡献发现,溶剂使用源和汽油车尾气源的VOCs排放是影响苏州市O₃生成的关键因素.     

秦皇岛市区大气臭氧生成过程及前体物敏感性研究

O₃生成速率与前体物VOCs和NO_x之间的非线性关系,决定了明确当地的光化学属性是制定有效臭氧污染控制策略的重要前提.为掌握秦皇岛市O₃污染状况,探究秦皇岛市区O₃生成过程且明确秦皇岛市区臭氧生成与其前体物的敏感性关系,本研究对2015—2019年O₃污染状况进行了统计分析,并于2019年5月和9月分别选取天气晴朗的3 d对O₃生成过程及影响O₃生成的因子间的相互关系进行了研究,应用VOCs的OH消耗速率（L_OH）和臭氧生成潜势（OFP）评估了VOCs对O₃生成的贡献,并利用基于观测的箱化学模型对观测日期的O₃生成与前体物关系进行了敏感性计算.研究发现,秦皇岛市O₃污染天数自2015年后显著增加,2015—2019年间O₃月均浓度最大值发生在夏季6月份左右.5月和9月加强观测期间O₃日变化明显,呈单峰型,高值出现在12：00—18：00,大部分观测期间O₃浓度峰值与温度峰值同时出现.加强观测期间日O₃浓度最大值出现在5月24日为277 μg·m^-3.两个月份各类别VOCs浓度排序均为烷烃>炔烃>烯烃>芳烃.VOCs各类别中烯烃的OH自由基反应活性总量最大,烷烃和烯烃的臭氧生成潜势相当,其对O₃生成的贡献均较大.基于观测限制的箱模型对O₃生成的前体物敏感性计算表明,观测期间秦皇岛市区处于VOCs控制区,且O₃生成对烯烃的变化最为敏感.     

天津市夏季不同臭氧浓度级别VOCs特征及来源

为深入了解挥发性有机物（VOCs）对臭氧（O₃）污染的影响,基于2019年夏季天津市O₃和VOCs高时间分辨率在线监测数据,对不同O₃浓度级别VOCs污染特征及来源进行分析.结果表明,2019年夏季天津市O₃浓度为优、良、轻度污染和中度污染时,VOCs浓度分别为32.94、38.10、42.41和47.12μg·m^-3.VOCs组分中烷烃、烯烃、炔烃和芳香烃浓度占比分别为61.72%~63.36%、14.96%~15.51%、2.73%~4.13%和18.53%~19.10%,其中烷烃在O₃浓度为良和轻度污染时占比略高,烯烃和炔烃在O₃浓度为优时占比最高,芳香烃在O₃浓度为中度污染时占比最高.浓度较高的VOCs物种主要为丙烷、乙烷、乙烯、甲苯、正丁烷、异戊烷、间/对-二甲苯、丙烯、乙炔、正己烷、异丁烷、苯、正戊烷、异戊二烯和1,2,3-三甲苯,其中异戊烷、正戊烷、苯、乙烯、丙烯、正丁烷和异丁烷浓度贡献随O₃浓度级别上升逐步增加,异戊二烯和1,2,3-三甲苯浓度贡献在轻中度污染时明显升高.烯烃和芳香烃对臭氧生成潜势（OFP）贡献较高,随着O₃浓度级别上升,烯烃对OFP贡献下降,芳香烃贡献上升.乙烯、丙烯、间/对-二甲苯、1,2,3-三甲苯、甲苯、异戊二烯、反-2-丁烯和顺-2-戊烯是影响臭氧生成的关键物种,其中1,2,3-三甲苯、异戊二烯、丙烯和乙烯对OFP的贡献比例在O₃为轻中度污染时明显增加.源解析结果显示,机动车排放源、溶剂使用源、LPG/汽油挥发源、燃烧源、石化工业排放源、天然源和其他工艺过程源是天津市夏季VOCs主要来源,随着O₃浓度级别上升,机动车排放源、LPG/汽油挥发源、石化工业排放源和天然源贡献逐渐增加,燃烧源和其他工艺过程源贡献总体下降,溶剂使用源贡献在轻中度污染时有所下降.     

海南省背景区域臭氧及其前体物污染特征

基于2019年五指山背景点、海口市和三亚市的环境空气自动监测数据和气象观测资料,分析了海南省背景区域和重点城市O₃及其前体物NO₂污染特征;结合挥发性有机物（VOCs）在线监测数据,分析了五指山背景点VOCs的时间变化规律、O₃浓度高值月份O₃及其前体物VOCs和NO_x的污染特征以及VOCs的臭氧生成潜势（OFP）.结果表明,O₃是影响五指山背景点空气质量的关键污染物,五指山背景点O₃日最大8 h浓度平均值与海口市和三亚市显著相关.背景点NO₂月均浓度水平显著低于城市点,然而背景点和城市点O₃月均浓度水平和变化趋势高度一致.背景点O₃变化与风向密切相关,春夏季偏南风频率较高,O₃浓度相对较低;秋冬季以东北风为主,易受内陆污染输送影响,O₃浓度较高.五指山背景点春夏季VOCs体积分数低于秋冬季,但对应的OFP高于秋冬季;其中异戊二烯夏季体积分数显著高于秋冬季,且其夏季体积分数占总挥发性有机物的比例最高,对应的OFP贡献率可达70%以上,O₃则表现出秋冬季显著高于夏季的特征.11月O₃高浓度时段乙炔和芳香烃的体积分数较清洁日出现较大上升,同时其对应的OFP显著上升.VOCs优势物种和OFP主要贡献物种的分析结果表明,O₃高浓度时段机动车尾气和油气挥发排放源对五指山背景点VOCs的化学组成和OFP有重要贡献.     

北京市城区夏季VOCs变化特征分析与来源解析

精细化的挥发性有机物（VOCs）组分特征和来源分析,可以为科学有效地进行臭氧（O₃）污染防控提供支持.利用2020年夏季7~8月北京城区点位监测的小时分辨率VOCs在线数据,分析高O₃浓度时段和低O₃浓度时段环境受体中VOCs化学特征和臭氧生成潜势（OFP）,并利用正定矩阵因子分解（PMF）模型进行精细化源解析.结果表明,观测期间监测点φ［总大气挥发性有机物（TVOCs）］平均值为12.65×10^-9,高O₃时段和低O₃时段φ（TVOCs）平均值分别为13.44×10^-9和12.33×10^-9,OFP分别为107.6μg·m^-3和99.2μg·m^-3.观测期间O₃生成受VOCs控制,芳香烃的反应活性最高,对OFP贡献排名前三的组分均为异戊二烯、甲苯和间/对-二甲苯.低O₃时段环境受体中VOCs的主要来源包括汽车排放（26.4%）、背景排放（15.7%）、溶剂使用（13.0%）、汽修（12.8%）、二次生成源（9.7%）、生物质燃烧（6.1%）、印刷行业（5.7%）、液化天然气（LNG）燃料车（5.5%）和植被排放（5.0%）,其中背景排放、二次生成和印刷行业源在近年来北京VOCs源解析研究中少有讨论.高O₃时段汽修源和二次生成源贡献分别较低O₃时段上升了3.4%和2.6%,汽车排放仍是北京城区最主要的VOCs贡献源.植被排放源从07：00开始上升,在午后达到最高;背景排放源的贡献变化较小;汽车排放和LNG燃料车排放源呈现早晚高峰特征,下午时贡献相对较低.     

基于观测数据的石家庄交通干线附近臭氧光化学敏感性分析

为确定石家庄东部郊区交通干线附近O₃生成光化学敏感性,利用2019年1月1日—2020年10月31日在线观测的NO_x、NO_y和O₃等数据计算并分析了O₃生成效率(OPE)及O₃光化学敏感性的NO_x临界浓度.结果表明:1交通干线附近O₃光化学敏感性存在季节差异,春季主要受VOCs控制,整体OPE为2.6±0.3,夏、秋季节主要受NO_x与VOCs协同控制,整体OPE分别为5.3±0.4和5.1±0.8;2NO_x体积分数>11×10^-9时,O₃生成主要为VOCs控制;NO_x体积分数介于6×10^-9~11×10^-9时,O₃生成主要受VOCs与NO_x协同控制;NO_x体积分数<6×10^-9时,O₃生成主要为NO_x控制;3O₃生成敏感性存在日变化特征,10:00之前O₃生成主要受VOCs控制,10:00—11:00是O₃生成由VOCs控制转变为VOCs和NO_x协同控制的过渡时段,12:00之后O₃生成主要由VOCs和NO_x协同控制,且午后14:00—16:00之间NO_x对O₃控制比例凸显.因此,石家庄O₃治理不但要重视NO_x与VOCs排放源的协同管控,尤其午后还需要对NO_x排放源进行分时段精细化管控.     

成都市春季O3污染特征及关键前体物识别

2018年4月在成都市区开展了臭氧（O₃）以及挥发性有机物（VOCs）等污染物的在线监测,搜集了成都市国控站点数据,对O₃污染特征进行分析,利用增量反应活性（RIR）的方法识别了O₃生成的关键前体物.结果表明,成都市2016~2018年的4月的O₃污染程度逐年加重,O₃日变化呈现单峰态;当温度大于20℃,风速处于1~1.5 m·s^-1,相对湿度小于65%时,O₃超标率在4月会高于80%;2018年4月,O₃超标天的NO_x日均浓度是非超标天的2.3倍,VOCs日均浓度是非超标天的2倍;人为源VOCs、CO、天然源VOCs和NO_x这4大类前体物在臭氧超标天对O₃的RIR值依次为2.4、0.87、0.06和-2.6,说明O₃处于VOCs控制区;从VOCs物种来看,间/对-二甲苯、乙烯、反-2-丁烯、丙烯、邻-二甲苯、甲苯、丙酮、异戊二烯、异戊烷和正丁烷等为O₃生成的关键活性VOCs物种.     

基于光化学指标法的邯郸市臭氧生成敏感性

邯郸市近年来O₃污染状况越发严峻,2018年夏季（6~8月）,邯郸市O₃日最大8 h平均浓度为175μg·m^-3,超标天数达54 d,超标率59%,最高浓度达257μg·m^-3.本研究应用WRF-CMAQ模式系统和光化学指标法对邯郸市夏季O₃生成敏感性特征进行分析.结果表明,用H₂O₂/HNO₃表征O₃生成敏感性较其他指标在理论和模拟效果方面均更合适.基于精细化的源清单和网格分辨率,CMAQ对H₂O₂和HNO₃有较好的模拟效果.对H₂O₂/HNO₃的模拟结果显示,邯郸市VOCs控制区范围逐月减少,6月协同控制区范围占比最大,7月和8月以NO_x控制区为主.邯郸市各区县VOCs和NO_x排放量比值显著的空间差异,是O₃生成敏感性差别的主要原因.VOCs/NO_x<1.7的区域,其O₃生成趋向于受VOCs控制,邯郸南部VOCs/NO_x>6.9的区域,NO_x是O₃生成的主控因子,1.7x<6.9的区域更易受到VOCs和NO_x的协同控制.当HCHO/NO₂、O₃/HNO₃和O₃/NO_x过渡范围分别为0.35~0.6、20~35和10~25时,可以得到与H₂O₂/HNO₃较为一致的敏感性空间分布,H₂O₂/（O₃+NO₂）不能指示出与其他指标一致的结果,表明该指标可能不适用于邯郸市.     

伊宁市夏季大气臭氧生成机制及减排策略

为探究我国西北城市地区臭氧（O₃）生成机制及减排策略,2021年夏季在伊宁市开展环境大气加强观测,基于0-D盒子模型（采用MCMv3.3.1化学机制）分析伊宁市大气O₃生成机制并初步探究大气O₃生成敏感性.结果表明：①由O₃生成潜势（OFP）、·OH反应速率（k_·OH）和相对增量反应活性（RIR）这3个指标共同分析可知,烯烃、含氧挥发性有机物（OVOCs）和芳香烃是影响O₃生成的关键人为源挥发性有机物（AVOC）组分,且生物源挥发性有机物（BVOC）对O₃的生成贡献也不容忽视.基于RIR分析发现优控VOCs物种主要为乙醛、乙烯和丙烯等;②由盒子模型模拟可知,伊宁市O₃受到本地光化学生成和区域输出作用共同影响,且HO₂·+NO和·OH+NO₂反应途径分别对本地O₃光化学生成和去除贡献最大;③基于RIR（NO_x）/RIR（AVOC）和EKMA共同表明,伊宁市夏季O₃生成主要处于过渡区且靠近VOCs控制区.不同削减情景模拟表明,AVOC和NO_x协同减排能有效降低当地O₃体积分数,其中AVOC减排效果更为明显.研究结果可为西北区域类似城市大气O₃污染管控提供支持.     

基于观测模型的成都市臭氧污染敏感性研究

2019年4—8月，在成都市城区开展了O₃、NO_x、VOCs及气象参数的连续在线观测，基于观测数据OBM模拟的方式，对O₃超标日的敏感性及收支进行了分析.研究发现，成都市城区O₃超标日对应的绝大部分前体物的浓度均有所上升，基于VOCs的组分变化分析推断工业源排放在超标日可能存在较大幅度的增加.相对增量反应活性（RIR）值结果表明，成都市城区O₃超标日对人为源VOCs（AVOCs）敏感性最强，其次为天然源（BVOCs）和CO，而对NO_x为负敏感性，控制AVOCs对站点超标日的O₃浓度下降最为有利；逐月变化来看，O₃对AVOCs和NO_x的敏感性逐月差异较小，对BVOCs的敏感性在6—7月最强，对CO的敏感性在4—5月最强.观测点位处于典型的VOCs控制区，以O₃浓度为等值线的EKMA曲线显示4—5月脊线比例约为13，6—7月及8月的脊线比例约为8.建议在开展O₃防控时，VOCs的减排比例应远大于NO_x，且春季的减排比例应大于夏季.典型O₃污染日的日最大O₃小时生成速率为10×10^-9~18×10^-9· h^-1，上午存在O₃输入，下午O₃本地生成占主导，其余时段O₃输出影响较强.     

2020年成都市典型臭氧污染过程特征及敏感性

2020年4月24日至5月6日成都市臭氧(O3)和细颗粒物(PM2.5)复合污染过程期间,在成都市城区开展大气臭氧及其前体物(NO,、VOCs)和气象参数观测实验,基于观测数据采用OBM模型对市区臭氧敏感性和主控因子进行识别,并采用PMF模型对关键VOCs物种进行来源解析.结果表明,臭氧超标日各污染物浓度均有所上升,VOCs物种中芳香烃和含氧(氮)化合物上升幅度较大;成都市城区O3超标天对应的臭氧处于显著VOCs控制区,芳香烃和烯烃对O3生成最为敏感,且存在削减NOx的不利效应;结合VOCs来源解析,城区VOCs主要来源:移动源(22.4％)、餐饮及生物质燃烧源(21.8％)、工业源(15.1％)和溶剂使用源(9.3％),臭氧超标天溶剂使用源、餐饮及生物质类燃烧源贡献率明显上升.成都市城区春季应以VOCs减排为重点,并加大芳香烃和烯烃相关源控制力度.     

我国机动车排放VOCs及其大气环境影响

挥发性有机化合物(volatile organic compounds,VOCs)作为大气中主要污染物之一,是O3和二次有机气溶胶(secondary organic aerosol,SOA)的重要前体物.为全面了解我国城市机动车排放VOCs对空气质量的影响,本文系统介绍了我国部分城市大气中VOCs的源解析最新成果,并分车型、分燃料综述了我国机动车VOCs的排放因子、成分谱及其对二次污染的贡献,以期为未来机动车VOCs排放和控制提供数据和理论支持.研究发现,机动车是我国城市大气VOCs的最大源,平均贡献率为36.8%;摩托车和轻型汽油车是主要排放车型.机动车尾气排放VOCs对城市O3和SOA生成都有重要贡献,随着排放标准提升和运行工况改善,机动车排放因子和臭氧生成潜势(ozone formation potentials,OFPs)明显降低,成分谱以芳香烃和烯烃等活性组分为主,对二次污染的贡献较大.     

重庆市主城区O3污染时期大气VOCs污染特征及来源解析

2020年8月底至9月初,重庆市主城区发生了持续时间近2周的O₃污染过程.期间,在主城区3个观测站点利用苏玛罐和DNPH采样柱采集的环境空气VOCs样品,研究了O₃污染期间VOCs组分特征、光化学反应活性及来源解析.结果表明,观测期间重庆市主城区TVOCs平均体积分数为45.08×10^-9,各组分体积分数排序依次为OVOCs、烷烃、卤代烃、烯烃、芳香烃和炔烃.体积分数较高的VOCs物种是甲醛、乙烯和丙酮,三者之和占比TVOCs超过30%.OVOCs和烯烃对· OH消耗速率（L_i^·OH）和臭氧生成潜势（OFP）均具有较大的贡献,是生成O₃的关键VOCs组分;其中,OVOCs组分中主要的活性物种为甲醛、乙醛和丙烯醛,烯烃组分中主要的活性物种为异戊二烯、乙烯和正丁烯.VOCs中二甲苯与乙苯的比值较低,并且两者呈现显著的相关性,表明主城区大气中VOCs气团老化程度高,同时还受到其他区域远距离传输的影响.PMF受体模型解析结果显示,主要有5种VOCs来源,依次为二次生成源（27.67%）、机动车尾气源（26.56%）、工业排放源（17.86%）、植物源（14.51%）和化石燃料燃烧源（13.4%）.     

重庆市主要工业源VOCs组分排放清单及其臭氧生成潜势

基于"第二次全国污染源普查"基础信息和工业行业VOCs源成分谱,建立了重庆市2017年主要工业源VOCs组分清单,并估算其臭氧生成潜势(OFP),识别工业源VOCs重点管控物种及其来源.结果表明,重庆市2017年工业源VOCs排放总量及其OFP分别为144.12 kt和477.34 kt,汽车制造、装备制造、塑料制造和...     

Characterization, reactivity, source apportionment, and potential source areas of ambient volatile organic compounds in a typical tropical city

Based on one-year observation, the concentration, sources, and potential source areas of volatile organic compounds (VOCs) were comprehensively analyzed to investigate the pollution characteristics of ambient VOCs in Haikou, China. The results showed that the annual average concentration of total VOCs (TVOCs) was 11.4 ppbV, and the composition was dominated by alkanes (8.2 ppbV, 71.4%) and alkenes (1.3 ppbV, 20.5%). The diurnal variation in the concentration of dominant VOC species showed a distinct bimodal distribution with peaks in the morning and evening. The greatest contribution to ozone formation potential (OFP) was made by alkenes (51.6%), followed by alkanes (27.2%). The concentrations of VOCs and nitrogen dioxide (NO₂) in spring and summer were low, and it was difficult to generate high ozone (O₃) concentrations through photochemical reactions. The significant increase in O₃ concentrations in autumn and winter was mainly related to the transmission of pollutants from the northeast. Traffic sources (40.1%), industrial sources (19.4%), combustion sources (18.6%), solvent usage sources (15.5%) and plant sources (6.4%) were identified as major sources of VOCs through the positive matrix factorization (PMF) model. The southeastern coastal areas of China were identified as major potential source areas of VOCs through the potential source contribution function (PSCF) and concentration-weighted trajectory (CWT) models. Overall, the concentration of ambient VOCs in Haikou was strongly influenced by traffic sources and long-distance transport, and the control of VOCs emitted from vehicles should be strengthened to reduce the active species of ambient VOCs in Haikou, thereby reducing the generation of O₃.     

基于CMAQ和HYSPLIT模式的日照市夏季臭氧污染成因和来源分析

日照市作为典型沿海城市,近年来O₃污染日益严重,为探究O₃污染成因和来源,基于CMAQ模型的IPR过程分析和ISAM源追踪工具分别量化不同物理化学过程,不同源追踪区域对日照市O₃的贡献,并对比在O₃超标日和非超标日的差异,结合HYSPLIT模式探究日照市O₃的区域输送路径.结果表明,以日照市及周边为CMAQ模拟区域,O₃超标日与非超标日相比,日照市和连云港市沿海附近O₃、 NO_x和VOCs浓度明显增加,这主要是由于超标日日照市为西风、西南风和东风的辐合区,易于污染物的输送并累积;过程分析显示,输送过程(TRAN)对日照市和连云港市沿海附近的近地面O₃贡献在超标日明显增加,而对临沂以西大部分区域贡献减小.光化学反应(CHEM)在各个高度对日照市白天O₃浓度均为正贡献,TRAN在离地0～60 m为正贡献,在60 m以上主要为负贡献,超标日CHEM和TRAN在离地0～60 m...     

Response surface modeling-based source contribution analysis and VOC emission control policy assessment in a typical ozone-polluted urban Shunde, China

To develop a sound ozone (O₃) pollution control strategy, it is important to well understand and characterize the source contribution due to the complex chemical and physical formation processes of O₃. Using the “Shunde” city as a pilot summer case study, we apply an innovative response surface modeling (RSM) methodology based on the Community Multi-Scale Air Quality (CMAQ) modeling simulations to identify the O₃ regime and provide dynamic analysis of the precursor contributions to effectively assess the O₃ impacts of volatile organic compound (VOC) control strategy. Our results show that Shunde is a typical VOC-limited urban O₃ polluted city. The “Jiangmen” city, as the main upper wind area during July 2014, its VOCs and nitrogen oxides (NO_x) emissions make up the largest contribution (9.06%). On the contrary, the contribution from local (Shunde) emission is lowest (6.35%) among the seven neighbor regions. The local VOCs industrial source emission has the largest contribution comparing to other precursor emission sectors in Shunde. The results of dynamic source contribution analysis further show that the local NO_x control could slightly increase the ground O₃ under low (10.00%) and medium (40.00%) reduction ratios, while it could start to turn positive to decrease ground O₃ under the high NO_x abatement ratio (75.00%). The real-time assessment of O₃ impacts from VOCs control strategies in Pearl River Delta (PRD) shows that the joint regional VOCs emission control policy will effectively reduce the ground O₃ concentration in Shunde.     

Characteristics of ambient volatile organic compounds during spring O3 pollution episode in Chengdu, China

Surface ozone (O₃) has become a critical pollutant impeding air quality improvement in many Chinese megacities. Chengdu is a megacity located in Sichuan Basin in southwest China, where O₃ pollution occurs frequently in both spring and summer. In order to understand the elevated O₃ during spring in Chengdu, we conducted sampling campaign at three sites during O₃ pollution episodes in April. Volatile organic compounds (VOCs) compositions at each site were similar, and oxygenated VOCs (OVOCs) concentrations accounted for the highest proportion (35%-45%), followed by alkanes, alkens (including acetylene), halohydrocarbons, and aromatics. The sensitivity of O₃ to its precursors was analyzed using an observation based box model. The relative incremental reactivity of OVOCs was larger than other precursors, suggesting that they also played the dominant role in O₃ formation. Furthermore, the positive matrix factorization model was used to identify the dominant emission sources and to evaluate their contribution to VOCs in the city. The main sources of VOCs in spring were from combustion (27.75%), industrial manufacturing (24.17%), vehicle exhaust (20.35%), and solvent utilization (18.35%). Discussions on VOCs and NO_x reduction schemes suggested that Chengdu was typical in the VOC-limited regime, and VOC emission reduction would help to prevent and control O₃. The analysis of emission reduction scenarios based on VOCs sources showed that the emission reduction ratio of VOCs to NO₂ needs to reach more than 3 in order to achieve O₃ prevention. Emission reduction from vehicular exhaust source and solvent utilization source may be more effective.     

长三角区域人为源活性挥发性有机物高分辨率排放清单

基于长三角区域41个城市本地实测,结合美国EPA的SPECIATE 4.4数据库,建立了长三角区域人为源活性挥发性有机物(VOCs)高分辨率排放清单,分析了区域内VOCs的排放特征和组分构成;计算了VOCs的臭氧生成潜势(OFP)和二次有机气溶胶生成潜势(SOAP).结果表明,2017年,长三角区域人为源VOCs排放总量为4.9×10⁶ t,其中工艺过程源、工业溶剂使用源、移动源、生活源、储运源、农业源和废弃物处理源排放贡献分别为：34.3%、27.1%、19.5%、9.7%、6.1%、2.5%和0.4%.芳香烃和烷烃是VOCs的主要种类,均各占长三角VOCs排放总量的25%.工艺过程源、工业溶剂使用源、移动源和生活源OFP贡献率分别为38.3%、21.5%、16.4%和13.2%,SOAP贡献率分别为26.2%、34.1%、18.1%和17.9%,与VOCs排放量的主要贡献源基本一致.各城市VOCs重点排放行业存在较大差异,重点城市群以石化化工和装备制造为主,区域北部则以木材家具等涂装行业为主.计算表明,丙烯、间/对-二甲苯和乙烯是臭氧主要贡献源;甲苯、1,2,...     

郑州市少数民族运动会期间O3及VOCs污染特征的演变和评估

基于近地面观测的常规污染六参数、气象数据和在线VOCs数据,以臭氧及其前体物VOCs为研究重点,评估了民运会期间采取的污染管控措施对郑州市空气质量的影响.结果表明,2019年民运会管控期间污染物六参数相较上年同期均呈现降低趋势,其中PM_2.5和PM₁₀浓度分别降低了16.2%和25.1%,但是臭氧日最大8 h浓度均值的降幅仅为3.7%,且臭氧为首要污染物的天数超过90%.就臭氧前体物VOCs而言,民运会期间PAMS浓度（26.21×10^-9）低于历史同期;利用PMF模型解析出6个因子,依次为机动车尾气（28%）、LPG（21%）、燃烧（16%）、工业（15%）、溶剂（15%）和植物排放（5%）;空气保障期间,对燃烧源和工业源的管控较为明显.