合肥市典型臭氧污染特征及成因分析

综合利用环境空气质量常规监测、挥发性有机物(VOCs)在线监测,以及后向轨迹聚类分析、权重潜在源区分析和正交矩阵因子分解法等多种监测分析方法,基于合肥市经历的一次典型臭氧(O₃)污染过程(2020年9月1—10日),系统分析了合肥市O₃污染的典型特征及成因。结果显示,此次污染过程的O₃小时平均浓度高达96 μg/m³,且O₃浓度波动较大,在9月6日13:00达到了224 μg/m³,呈现出快速生成、快速消耗的污染特征,并在夜间呈现出非典型的二次峰值过程。污染期间,合肥市基本处于VOCs控制区,芳香烃对O₃生成潜势的贡献最大(45.2%),其次是烷烃(31.8%)和烯烃(21.5%);污染阶段的VOCs主要来自机动车排放源(44.1%)、燃烧源(21.3%)、工业源(15.3%)、溶剂使用源(12.4%)和天然源(6.9%),累积阶段和污染阶段均受机动车尾气排放和溶剂使用的影响较大。此外,台风外围下沉气流和高温、低湿、低风速等气象条件是引发此次O₃污染过程的主要外因,而合肥市周边的高污染区域则是此次O₃污染过程的潜在外部源区。     

合肥市臭氧及其前体物污染特征及源解析

利用合肥市臭氧和VOCs连续观测数据分析了合肥市臭氧及其前体物污染特征,并使用NAQPMS模型研究了合肥市不同季节臭氧来源情况。结果表明:O₃已经成为影响合肥市环境质量的主要污染因子,O₃高值区主要集中在5—6月和9月。合肥市大气VOCs中烷烃含量最丰富,其次是烯烃、芳香烃和炔烃;主要物种为乙烷、丙烷、乙炔、正戊烷、乙烯、环戊烷、异戊烷、正丁烷、异丁烷和甲苯。合肥市O₃生成主要受VOCs控制,其中,烯烃是合肥市O₃生成贡献最大的关键活性组分,乙烯的OFP贡献率居首位。合肥市不同季节O₃来源差异较大,其中,本地排放是主要来源,夏季占比为50%,其余季节占比为30%~45%,O₃存在跨省长距离输送特征,主导风向的变化是造成合肥市臭氧来源季节性变化的重要因素。     

威海市秋季VOCs污染特征及来源解析

为探究威海市秋季挥发性有机物（VOCs）污染特征及来源，于2021年9月10—20日采用手工加密监测法对威海市秋季大气中VOCs进行监测，分析了气象因素对臭氧（O₃）及其前体物的影响和VOCs污染特征，并利用正交矩阵因子模型（PMF）方法对VOCs来源进行了研究。结果表明，威海市温度对O₃生成影响明显，尤其是高温、低湿、扩散较差气象条件下，有利于O₃前体物的反应消耗，促使O₃生成及累积。观测期间，威海市秋季φ（VOCs）平均值为47.84×10^-9，VOCs中体积分数占比最高的为含氧挥发性有机物（OVOCs），占比为58.0%，其次为烷烃（21.6%）、卤代烃（10.2%）。O₃生成潜势（OFP）平均值为393.95μg/m³，对OFP的贡献占比最高的为OVOCs（74.1%），其次为芳香烃（12.6%）、烷烃（7.0%）和烯烃（5.4%）。PMF源解析结果显示，机动车尾气排放源、工艺过程源、船舶尾气排放源和溶剂使用源是威海市秋季VOCs排放主要来源，贡献占比分别为30.4%，23.9%，21.1%，16.5%。控制机动车排放和工艺过程排放是控制威海市秋季VOCs污染的重要途径。     

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。     

石家庄夏季典型时段臭氧污染特征及来源解析

在石家庄臭氧(O₃)污染较重的7月,开展连续10 d(2018年7月6—15日),8次/d的加密监测,获得大气挥发性有机物(VOCs)苏玛罐样品数据及O₃在线监测数据,分析了采样期间O₃污染特征、VOCs组成及O₃生成潜势(OFP)特征,并对VOCs来源进行了研究。结果表明,采样期间O₃-3 h浓度最高为243 μg/m³,与相对湿度存在明显的反相关关系,与温度和风速存在良好的正相关关系。VOCs平均体积分数为(75.28±5.81)×10-9,各组分浓度所占比例为OVOCs>烷烃>卤代烃>烯炔烃>芳香烃>其他组分。各类VOCs中,OVOCs对OFP的贡献最大,占64.12%。作为光化学反应的中间产物,OVOCs的一次来源较少,表明二次污染物对石家庄大气O₃生成有重要贡献。从具体组分来看,OFP值排名前十的组分以OVOCs为主,其中最高的为甲基丙烯酸甲酯。采样期间,VOCs一次来源主要为汽油车和柴油车尾气排放,贡献率分别为38%与32%；溶剂使用、汽油挥发、生物排放分别占13%、11%、6%。VOCs主要受本地排放影响。     

山东省2015年PM2.5和O3污染时空分布特征

利用中国环境监测总站的城市空气质量自动监测数据，分析了2015年山东省细颗粒物（PM_2.5）和臭氧（O₃）污染的时空分布特征，并初步探讨了其与气象要素的相互关系。研究发现：山东省PM_2.5年均质量浓度和年超标天数的空间分布均呈现由东部向西部递增的趋势，半岛地区的浓度最低，其他地区浓度均较高，年均质量浓度最大值出现在德州（101 μg/m³）。各城市PM_2.5的月均质量浓度均呈现出季节性变化，冬季最高，夏季最低。O₃-8h年均值和O₃年超标天数的空间分布与PM_2.5不同，半岛地区污染天数最少，其次为南部地区，中部地区和西北部地区污染最为严重并且各区域的城市之间O₃污染情况存在较大差异，具有明显的局地性特征。O₃质量浓度在春末夏初最高，超标现象主要出现在5—8月。分析各城市PM_2.5污染和O₃污染的协同性与差异性发现，虽然不同城市之间两者污染情况存在一定差异，但整体上看，山东省大气复合污染特征明显，全年有10个城市的PM_2.5和O₃同时超标天数都在20 d以上，并且该现象主要发生在夏季。夏季高温低湿的大陆气团控制更有利于O₃和PM_2.5叠加共存形成复合型污染。温度≥26℃时，O₃-8 h与PM_2.5日均质量浓度的相关系数为0.63，相对湿度≤60%时，两者相关系数为0.69。此外，当在大陆气团的控制下发生O₃污染时，相对湿度的提高更有利于PM_2.5浓度的增加。     

三亚市臭氧污染特征、输送路径及潜在源区分析

基于2015-2019年三亚市空气质量自动监测数据和气象观测资料,结合后向轨迹聚类与潜在源区分析等方法,分析了三亚市O₃污染特征。结果表明:2015-2019年三亚市O₃浓度总体优良,优良天数比例为97.9%(标准状态),超标天均为轻度污染,多发生在秋冬季。O₃浓度与平均相对湿度、气温和降水量呈负相关关系,与平均风速呈正相关关系,同时与风向密切相关。6-8月气温较高,主导风向为偏南风,O₃及其前体物以本地排放为主,O₃浓度较低;秋冬季盛行东北风,易受到来自内陆的污染传输影响,O₃浓度相对较高。当日最高气温为20~30℃、日均相对湿度为65%~85%、日均风速为3~8 m/s、主导风向为东北风时,三亚市发生O₃超标的概率较高。台风外围和冷高压南下是导致三亚市O₃超标的2种典型天气形势。经聚类分析得到,2019年2个污染过程气团输送路径均来自东北方向,潜在源区分析WPSCF与WCWT的高值区一致性较好,均表明珠三角地区是三亚市重要的O₃污染潜在源区,需要加强与珠三角地区O₃污染的联防联控。     

基于Matlab小波分析的南京北郊大气O3浓度变化特征研究

以2008年南京北郊大气中O₃ 质量浓度观测资料和常规观测资料为基础，利用Matlab小波分析工具，对O₃浓度的年时间序列进行分析，得出该地区的O₃ 日均浓度的变化特征：春、夏季节O3浓度大于秋、冬季节，最高浓度出现在春末夏初，最低浓度出现在冬季；并且全年共有5个突变点；弱高压的天气系统、较高的温度、较低的湿度和晴朗少云的天气是造成南京北郊O₃浓度突变的主要气象因素。结合HYSPLIT气流后向轨迹模拟，对污染源来源进行追踪，结果表明：南京北郊O₃高浓度污染来源主要分为本地局地污染和外来污染物输送两类；垂直方向上，O₃的区域尺度或中尺度的输送主要稳定在混合层的底层。     

嘉善前体物与气象因子对臭氧生成的影响及臭氧潜在源区分析

利用2017年嘉善善西超级站臭氧（O₃）及其前体物（NO_x和VOCs）以及气象因子（温度、湿度、风速）逐小时数据，分析了2017年全年NO_x和O₃的变化特征以及春季（4—5月）、夏季（7—8月）NO_x和气象因子对O₃生成的影响，利用O₃生成潜势（OFP）评估了VOCs大气化学反应活性，并通过潜在源区贡献（PSCF）和浓度权重轨迹（CWT）方法分析了嘉善春、夏季O₃潜在源区贡献特征。研究发现：O₃日变化特征为单峰结构，NO_x为弱双峰结构。O₃浓度在3—9月较高，春、夏季O₃浓度峰值分别出现在15：00和14：00，春、夏季的NO_x、O₃日变化与2017年全年日变化趋势基本一致。NO_x对O₃存在滴定作用，且低湿高温有利于O₃浓度的升高。春、夏季O₃生成潜势贡献均表现为烯烃 > 芳香烃 > 烷烃，由于烯烃光化学活性较高，夏季烯烃浓度升高导致其贡献较春季增长约18.1个百分点，且夏季VOCs平均最大O₃增量反应活性高于春季。PSCF和CWT分析结果表明，嘉善春季的潜在源区主要为本地、西南方向和东南方向，夏季的潜在源区主要为本地、西北方向、西南方向以及东南方向。     

杭州市大气VOCs浓度特征及其化学活性研究

2018年4月至2019年3月对杭州市城区大气中117种挥发性有机物（VOCs）开展了为期一年的手工采样观测，分析了VOCs各组分的浓度特征、臭氧生成潜势（OFP）和二次有机气溶胶（SOA）生成潜势。结果显示，观测期杭州市大气VOCs体积分数均值为（56.72±29.56）×10^-9，含氧挥发性有机物（OVOCs）、烷烃和卤代烃是其主要组分，分别占33.86%、30.70%、15.73%。VOCs体积分数前10位的物种为丙烷、甲醛、异丁烷、乙烷、乙酸乙酯、二氯甲烷、正丁烷、丙酮、甲苯和1，2-二氯乙烷。杭州市VOCs的OFP为135.18×10^-9，各VOCs组分的OFP贡献为OVOCs（45%） > 芳香烃（22%） > 烯烃和炔烃（21%） > 烷烃（11%） > 卤代烃（1%），其中甲醛、乙烯和乙醛是OFP主要贡献者。SOA生成潜势为1.64 μg/m³，芳香烃是最重要的SOA前体物。SOA生成潜势最大的5种VOCs物种为甲苯、对/间二甲苯、乙苯、邻二甲苯和苯，因此控制来自机动车尾气和溶剂使用过程中产生的VOCs可有效降低SOA的生成。通过甲苯与苯体积分数比分析发现，杭州市城区芳香烃除了来自机动车尾气以外，在春、夏季和秋、冬季还分别受到生物质燃烧和涂料溶剂的影响；分析了乙烷与乙炔体积分数比、乙炔与CO体积分数比，发现杭州市气团的老化程度呈现整体较高的特点。     

天津市臭氧污染特征与影响因素分析

2013—2015年,天津市臭氧(O_3)浓度整体呈下降趋势,污染状况略低于京津冀区域的其他城市。O_3浓度春、夏季高,冬季低,高值主要集中在5—9月,浓度从早上06:00开始升高,至中午14:00达到峰值。污染主要集中在中心城区、西部和北部地区,东部、南部和西南部地区污染相对较轻。O_3浓度在温度303 K以上、相对湿度70%以下或西南风为主导时较高。VOCs/NOx比值低于8,O_3的生成处于VOCs控制区。芳香烃类和烯烃类对天津市O_3生成贡献最大,其中,乙烯和甲苯为O_3生成潜势贡献最大的物种,其次为间/对二甲苯、丙烯、邻二甲苯、异戊二烯、反-2-丁烯、乙苯等,通过控制汽车尾气、化工行业及溶剂使用等对O_3生成潜势贡献大的VOCs排放源可有效控制天津市O_3污染。     

杭州秋季大气VOCs变化特征及化学反应活性研究

2017年9月1日至11月30日采用Syntech Spectras GC955在线气相色谱仪对杭州市不同功能区大气环境中的挥发性有机化合物(VOCs)进行了在线连续监测,分析了不同功能区VOCs及各组分的体积分数、日变化规律及大气化学反应活性。结果显示,下沙周边工业区总VOCs浓度整体高于朝晖周边居民区,其中夜间更为显著。烷烃和芳香烃浓度在夜间时段工业区较居民区高得更为明显,其中芳香烃组分表现尤为突出,2个功能区烯烃体积分数相差不大。杭州市主要VOCs体积分数总体上在国内处于中间水平。不同功能区烷烃和芳香烃均呈现夜间浓度高于白天的日变化特征,居民区各VOCs组分日变化基本呈现双峰结构,工业区烷烃和芳香烃体积分数日变化呈现单峰结构,烯烃体积分数没有明显的日变化特征。不同功能区中芳香烃对臭氧生成潜势贡献最大,烯烃次之,烷烃贡献最小。下沙周边工业区大气化学活性(尤其是芳香烃组分)较朝晖周边居民区强。同种VOCs物质在不同功能区对臭氧生成潜势的贡献大小不同,但关键贡献物质均为低碳烷烃、低碳烯烃及苯系物。     

大连市夏季近地面臭氧污染数值模拟和控制对策研究

通过区域空气质量模型CAMx对大连市2015年8月近地面臭氧(O_3)污染进行模拟,探讨了O_3及其生成前体物(NOx和VOCs)的来源,O_3生成控制区,并根据敏感性分析结果对前体物排放的控制效果进行了定量评估。结果表明:本地NOx排放对大连地区的NOx浓度贡献占90%以上,本地VOCs排放对大连地区的VOCs浓度贡献占80%以上,而本地NOx和VOCs排放对大连地区O_3浓度贡献仅占29%;大连市整体上为VOCs控制区,控制VOCs能有效降低O_3污染,还能有效削减O_3的峰值浓度;通过敏感性分析结果计算得出,削减大连本地工业源VOCs和民用源VOCs能够有效降低大连地区O_3浓度,削减10%的工业源VOCs能使市区O_3平均浓度降低2%左右,削减10%的民用源VOCs能使大连市区平均O_3浓度降低1%左右。建议NOx与VOCs削减比例为1∶2,对大连市O_3和PM2.5污染进行协同控制。     

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。     

嘉善夏季典型时段大气VOCs的臭氧生成潜势及来源解析

2016年8—9月对长三角南部区域嘉善的大气中挥发性有机化合物(VOCs)变化特征、臭氧生成潜势、臭氧生成控制敏感性和来源进行了研究。结果表明,观测期间VOCs总平均值为27.3×10-9,表现为烷烃卤代烃含氧有机物芳香烃烯烃炔烃;VOCs浓度变化较大,早晚出现峰值,与风速呈负相关的关系,与温度没有明显相关性。VOCs的臭氧生成潜势表现为芳香烃烯烃烷烃含氧有机物卤代烃炔烃。甲苯等10种物质对臭氧生成潜势的贡献达到63%。夏季典型时段臭氧生成对VOCs较敏感,属于VOCs控制区。观测期间测得对VOCs浓度贡献较大的物种来源于溶剂涂料和工业排放。     

夏季典型背景及城市地区VOCs对比研究

选取武夷山、庞泉沟和长岛3个具有代表性的空气背景站点及其周边城市站点，分析研究夏季环境空气中挥发性有机污染物(VOCs)的特征。结果表明，庞泉沟、武夷山、长岛背景站点的总挥发性有机物(TVOCs)平均浓度分别为(24.71±7.89)×10^-9、(7.94±5.82)×10^-9、(11.98±5.34)×10^-9,分别比对应的城市站点低42%、43%、11%。背景站点TVOCs中的烷烃占比为67%～72%,明显高于城市站点；背景站点与城市站点TVOCs中的烯烃和芳香烃占比无显著差异；但背景站点炔烃占比(2%～3%)明显低于城市地区(10%～24%)。背景站点异戊二烯浓度在09:00—15:00出现峰值，且TVOCs浓度变化趋势与异戊二烯浓度变化趋势关联性较强，说明背景站点受自然源影响较大。臭氧生成潜势(OFP)分析结果表明，烯烃及芳香烃对背景地区与城市地区臭氧生成有较大影响，城市地区总OFP远大于背景地区，乙烯、甲苯等对城市地区OFP的贡献较大，异戊二烯对背景地区OFP的贡献较大。     

京津冀区域臭氧污染趋势及时空分布特征

为研究京津冀区域的臭氧(O_3)污染情况及其时空分布特征,对2013—2015年京津冀区域13个城市80个国家环境空气监测点位的监测数据进行了统计分析。结果表明:2013—2015年,京津冀区域O_3污染状况整体呈加重趋势,其中2014年污染状况最为严重。13个城市中O_3污染最严重的城市为北京和衡水,连续3年均超标,且处于上升态势中。区域内不同城市O_3污染趋势并不相同。京津冀区域O_3浓度变化呈明显的季节变化特征,春末和夏季的O_3污染最严重。O_3-8 h(臭氧日最大8 h均值)年均值的高值区主要分布在北京中北部、承德和衡水等,2013—2015年第90百分位O_3-8 h的高值区均集中分布在北京。O_3的浓度峰值时间要晚于NOx2~5 h。O_3在春、夏季呈单峰分布,白天15:00左右出现最大值,在秋、冬季浓度较低,全天波动不大。     

成都市夏季近地面臭氧污染气象特征

利用2016年7月成都市8个环境监测站点的臭氧、NO_2的监测资料以及成都市国家基准气象站和基本气象站的观测资料,对成都市夏季臭氧、NO_2浓度和气象要素的日变化特征和臭氧污染过程进行了分析。研究结果表明:成都市臭氧污染受综合气象条件和NO_2浓度的影响,高温、低湿、强辐射有利于臭氧大量生成,NO_2浓度高低决定了臭氧浓度的峰值大小;在污染期间,大气边界层高度远高于本地平均水平,数值约为平均水平的2～3倍;成都市臭氧污染的主要影响因子存在地区差异,成都市区的臭氧主要来自于自身的光化学反应,而灵岩寺地区的臭氧来自于VOCs和大气水平输送。