成都市人为源挥发性有机物排放清单及特征

基于成都市实地调查和环境统计等活动水平数据,采用排放因子法和计算模型等,编制了2014年成都市人为源VOCs排放清单,并完成了空间分配和不确定性分析。成都市人为源VOCs排放量为15.8×10~4t,其中化石燃料固定燃烧源、工艺过程源、溶剂使用源、移动源、储存运输源、其他源排放量分别为0.5×10~4、3.8×10~4、6.0×10~4、4.9×10~4、0.4×10~4、2.2×10~4t,溶剂使用源为最大人为排放源,其次是移动源和工艺过程源。木材加工业为最大工业贡献源,然后依次是医药制造业、非金属矿物制品业、化学原料、化学制品制造业、汽车制造业等。成都市人为源82%的VOCs排放量分布于二、三圈层的工业园区,而中心城区主要为移动源和建筑施工所贡献,其排放分布已随建成区联片发展而形成整体。排放清单活动水平数据可靠性较高,而排放因子存在一定不确定性。     

福建省重点地区人为源VOCs排放清单

通过收集福建省福州、厦门、莆田、泉州、漳州和龙岩等重点地区人为源活动水平数据,通过排放因子法进行合理估算,计算2016年福建省重点地区人为源的VOCs排放量。结果表明,2016年福建省重点地区人为源VOCs排放量为47 262.8 t。VOCs排放主要由石油炼制、化工、建筑材料制造、塑料制品和食品饮料加工等行业贡献,占总排放量的62.0%。泉州市是VOCs污染排放的主要贡献城市,占全省重点地区VOCs总排放量的48.9%。     

Emission inventory of evaporative emissions of VOCs in four metro cities in India

High concentrations of volatile organic compounds (VOCs) in ambient air of urban areas stress the need for the control of VOC emissions due to the toxic and carcinogenic nature of many VOCs commonly encountered in urban air. Emission inventories are an essential tool in the management of local air quality, which provide a listing of sources of air pollutant emissions within a specific area over a specified period of time. This study intended to provide a level IV emission inventory as par the United States Environmental Protection Agency (USEPA) definition for evaporative VOC emissions in the metro cities of India namely Delhi, Mumbai, Chennai, and Kolkata. The vehicular evaporative emissions are found to be the largest contributor to the total evaporative emissions of hydrocarbons followed by evaporative losses related to petrol loading and unloading activities. Besides vehicle-related activities, other major sources contributing to evaporative emissions of hydrocarbons are surface coating, dry cleaning, graphical art applications, printing (newspaper and computer), and the use of consumer products. Various specific preventive measures are also recommended for reducing the emissions.     

春季广州城区空气中VOCs来源解析

2013年4月在广州市区对大气中挥发性有机化合物(VOCs)进行了观测,对其变化特征和来源进行了分析。结果表明,观测期间测得的VOC总平均混合比为41.35×10~(-9),表现为烷烃芳香烃烯烃炔烃;利用PMF解析出观测时段内影响广州市区的9个VOCs主要来源,各源占比情况依次为:LPG排放老化VOC汽油挥发石化、未知源汽油车排放油漆溶剂柴油车排放天然源;与机动车相关和工业相关的来源分别占到了大气VOCs的46.8%和21.0%。     

广州市大气VOCs污染特征及O3生成潜势分析

利用手工及自动监测数据，结合最大增量反应活性(MIR)系数法，对广州市大气挥发性有机物(VOCs)污染特征及臭氧生成潜势(OFP)进行了研究。结果表明：广州市大气VOCs总体积分数为73.85×10^-9,其中，丙烷、甲醛、乙酸乙酯的体积分数最高，分别为5.59×10^-9、4.87×10^-9、4.25×10^-9。组成特征分析结果显示，含氧挥发性有机物(OVOCs)和烷烃为主要污染物种类，分别贡献了总VOCs的34.32%和32.34%。在空间分布上，各站点VOCs体积分数自南向北不断降低，番禺市桥站(南部，76.16×10^-9)>公园前站(中部，75.58×10^-9)>花都梯面站(北部，69.80×10^-9)。广州市大气中甲醛和乙醛的比值为1.22,表明本地排放对广州市醛酮类化合物的贡献较大；乙苯和间/对-二甲苯的比值为0.35,表明广州市气团老化程度低，VOCs主要受本地排放影响；甲苯和苯的比值显示，公园前站苯系物主要受机...     

工业园区和城区VOCs组成及化学活性的空间差异对清远大气臭氧污染分布的影响

工业化与城镇化交替演进使珠三角及其周边地区土地利用类型较为复杂。快速的城市化进程使城市建成区与大量村镇工业园区互相交错。这种变化势必会增加挥发性有机物(VOCs)在组分构成和空间分布上的复杂性,并对臭氧(O₃)污染的时空变化产生影响。为厘清这种排放的空间异质性特征及其对O₃污染分布的影响,分别选取可以代表清远市典型工业园区和城市建成区的站点开展观测研究。结果表明:工业园区和城市建成区VOCs浓度水平和污染特征有较大的空间差异,其中代表村镇工业园区的龙塘站VOCs日均浓度为30.42×10^-9,高于代表城市建成区的技师学院站(17.32×10^-9)。龙塘站二甲苯和甲苯的臭氧生成潜势(OFP)比技师学院站高57.6×10^-9,且该值相当于技师学院站排名前10位物种OFP的总和。气象分析表明:2个站点之间并非彼此的上、下风向,而是共同受到局地气团的影响。源解析结果表明:源排放是造成这种空间异质性的内因,其中交通源对技师学院的贡献更高,而工业相关排放源对龙塘的贡献更高。该研究进一步比较了周边站点O₃时间序列的一致性,并模拟2个站点的O₃生成速率。研究发现O₃在局地范围内变化较小,高VOCs排放的地点对局地O₃有较高的贡献,局地内不同地点的O₃生成过程也存在较大差异。据此,笔者提出O₃污染防控建议:短期内可通过技术手段和观测数据发现O₃污染的重要贡献点,并进行针对性的"散乱污"清理整治和涉VOCs行业综合整治,长期看应科学合理规划城市发展布局和产业布局,预留城市通风廊道,以有效减少O₃污染。     

大连市秋冬季环境空气中VOCs特征及臭氧生成潜势分析

对大连市2015年秋冬季环境空气中VOCs进行采样分析,获得其组成、含量、昼夜和季节变化规律,分析不同类别VOCs的来源,并计算不同VOCs物种的臭氧生成潜势（OFP）。结果表明：大连市环境空气中秋季VOCs平均体积浓度（55.81×10^-9）略高于冬季（42.66×10^-9）;秋季VOCs以羰基化合物和烷烃为主,而冬季VOCs以烷烃和烯炔烃为主。大连环境空气中光化学反应的主要VOCs类别为羰基化合物、烯炔烃和芳香烃,主要物种为丙烷、乙烷、正丁烷和乙烯。羰基化合物含量高与机动车尾气及医院大量试剂的使用有关,烷烃主要来源于汽油车与液化石油气（LPG）燃烧排放,芳香烃主要由机动车排放贡献。各类别VOCs的组分含量与其OFP并不一致,大连市环境空气中各类VOCs的OFP由高到低依次为羰基化合物>芳香烃>烯炔烃>烷烃。     

Characteristics of atmospheric carbonyls and VOCs in Forest Park in South China

The diurnal variation of atmospheric carbonyls and VOCs in a forest in south China were studied in summer 2004. Twenty kinds of carbonyls and eight kinds of VOCs were identified and quantified. Formaldehyde and acetaldehyde were the two most abundant carbonyls, while the most abundant VOCs were isoprene, followed by o-xylene. Most C₃-C₁₀ carbonyls had higher concentrations from 09:00 to 15:00, and their levels were lower during night-time and often reached the lowest in early morning. Formaldehyde and acetaldehyde, however, showed two high levels in their diurnal patterns partly due to their different sources and sinks. The VOCs had different diurnal patterns compared to most carbonyls. The highest concentrations were observed from 03:00 to 06:00 for 1-butene, from 06:00 to 12:00 for isoprene, and from 12:00 to 15:00 for α-pinene. The highest levels for aromatic hydrocarbons occurred during midnight and the lowest in late afternoon. According to the study, emissions from vegetation and photo-oxidation of gas-phase hydrocarbons were the main sources for some carbonyls and VOCs in this region. Other compounds, such as formaldehyde, acetaldehyde and BTEX, showed anthropogenic sources.     

基于城市大气挥发性有机物特征分析的数据质量评估方法及案例

城市大气挥发性有机物(VOCs)监测是空气质量监测网的重要组成部分,而数据质量控制和质量保证是VOCs监测的基础。基于8次中国城市大气VOCs外场监测,通过挖掘VOCs浓度、组成和化学活性的内在规律,对VOCs监测数据质量进行评估并总结方法。分析结果显示:城市大气乙烷和苯等长寿命组分具有明显的背景浓度,且区域背景值较为接近,可以用来诊断长寿命VOCs组分浓度异常偏低或偏高现象。而示踪组分的季节(日)变化规律可以用来识别VOCs组分定性问题(如夏季大气异戊二烯和烷基硝酸酯浓度日变化规律应反映植被排放和光化学反应特征)。另外,在气团混合均匀的情况下,VOCs浓度波动与其活性之间存在负相关,这一规律可以用来核查数据准确性或局地源影响。     

沈阳市环境空气中挥发性有机物污染特征及来源解析

基于2019年沈阳市4个不同功能区挥发性有机物(VOCs)小时分辨率的在线监测数据,分析了环境空气中VOCs的污染特征及来源。结果表明,观测期间沈阳市环境空气中VOCs日平均体积分数为(31.5±13.3)×10~(-9),4个功能区VOCs体积分数均呈现出冬季明显大于夏季的特征;工业区环境空气中VOCs体积分数明显高于其他功能区。商业交通居民混合区、文化居民混合区、郊区VOCs体积分数呈现明显双峰结构,工业区双峰结构不明显。工业区VOCs以新鲜排放为主,而其他3个区域为老化气团的传输。工业区春、夏季环境空气中VOCs来源包括燃料挥发源(26.90%)、溶剂与涂料源(17.69%)、燃烧源(16.40%)、化工源(15.69%)、交通源(7.57%)和炼油炼焦源(4.15%)。秋、冬季VOCs的来源包括燃烧源(30.77%)、溶剂与涂料源(20.26%)、燃料挥发源(18.79%)、化工源(11.54%)、炼油炼焦源(9.34%)和交通源(5.51%)。