京津冀地区臭氧污染特征与来源分析

2013—2014年京津冀地区13个城市O_3日最大8 h平均值第90百分位数平均为155~162μg/m3,京津冀地区已成为全国O_3污染最严重的地区之一,京津冀地区O_3污染程度有所加重。京津冀地区夏季O_3浓度高,冬季浓度低,O_3质量浓度较高的月份集中在5—9月,12月—次年1月浓度最低。在O_3污染较重的夏季,每日6:00~7:00,O_3质量浓度最低,15:00~16:00 O_3浓度最高。在空间分布上郊区点位的O_3质量浓度往往高于主城区点位。京津冀区域夏季O_3小时浓度和NO2浓度呈高度负相关关系,和其他污染物无明显的相关性。O_3质量浓度和气温呈显著的正相关关系,和大气相对湿度呈显著的负相关关系。京津冀区域O_3的主要来源为NOX和VOC等一次污染物在日光照射下发生光化学反应而产生,控制O_3前体物的源排放,尤其是控制好VOC的排放是控制O_3污染的有效途径。     

气象要素及前体物对青岛市臭氧浓度变化的影响

在深入探讨2013—2015年青岛市区O_3污染随时间变化特征的基础上,系统分析了不同气象要素对O_3浓度的影响,并研究了前体物对O_3生成的影响及贡献。结果表明:青岛市区O_3第90百分位日最大8 h滑动平均值和超标率均在2014年达到最高值;O_3浓度在5—10月较高,12月至次年1月浓度最低;O_3日变化呈单峰型变化规律,白天浓度高,夜间浓度低。强太阳辐射、高温、相对湿度60%左右、风速4 m/s左右、偏南风等气象条件下易出现高浓度O_3。O_3的生成主要受前体物VOCs控制,且烯烃对O_3生成的贡献远高于烷烃和芳香烃,控制VOCs尤其是烯烃组分的排放可有效降低青岛市区O_3浓度。     

南京市臭氧污染现状及变化特征的研究

利用2016年南京市臭氧(O_3)及前体物监测数据,对南京市O_3污染现状、变化特征及其与前体物的关系进行分析。结果表明,2016年南京市O_3超标56 d,超标率15.3%,O_3日最大8 h滑动平均值的第90百分位数为184μg/m~3,超标0.15倍。O_3超标主要集中在4—9月份,日变化呈现"单峰"型特征,峰值出现在14:00,而上午8:00—10:00时段O_3浓度升幅最显著,小时浓度升幅超过20%。前体物VOCs和NO_2浓度变化与O_3呈反相关,且VOCs和NO_2浓度冬季最高,夏季最低,秋季和春季基本相当。     

青岛市大气臭氧的生成敏感性及影响因素分析

利用2013年青岛市区的O_3监测数据,系统分析O_3污染状况、生成的敏感性及影响因素。结果表明,2013年青岛市区O_3年评价质量浓度为0.114 mg/m3,日评价质量浓度达标率为99.5%;空间分布显示,商业区和居民区的O_3浓度较工业区高。O_3生成主要受前体物VOCs控制,且高温、低湿、长日照时数等气象条件均有利于O_3的生成。植被排放的VOCs对O_3污染有重要贡献,机动车排放的贡献则不显著,控制其排放反而会引起O_3浓度升高。     

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。     

山东省传输通道城市大气中VOCs污染特征及化学活性研究

于2018年11月—2019年1月对山东7个传输通道城市大气中挥发性有机物(VOCs)开展现场监测,结合监测数据分析7市大气中VOCs污染特征。结果表明,监测期间7市大气中VOCs质量浓度范围为134 μg/m3～523 μg/m3,平均值为313 μg/m3,其中菏泽大气中VOCs浓度最高,聊城最清洁。菏泽大气的臭氧生成潜势最大,聊城最小。7市大气中VOCs的二次气溶胶生成潜势最大为济南,最小为济宁。菏泽大气中VOCs主要来自机动车尾气、涂料使用及溶剂挥发,济南、淄博、济宁和滨州大气中VOCs主要来源于机动车排放,德州和聊城大气中VOCs主要来源于煤炭燃烧。     

沈阳地区臭氧污染日时空变化特征及天气分型研究

利用2013—2019年沈阳地区11个国控监测站近地层臭氧(O_3)浓度监测数据和地面气象观测资料,分析了沈阳地区O_3污染日的O_3浓度时空分布规律,并对造成O_3污染日的天气系统进行了主观分型。结果表明:自2013年以来,以O_3为首要污染物的天数逐年增加,2017年达到研究期内的最高值,但2018—2019年略有下降。O_3浓度的日变化趋势呈现明显的单峰形,O_3-1 h在10:00—20:00明显高于其他时间段,最大浓度值出现在15:00,而在01:00—07:00则相对较低。从季节变化上看,沈阳地区O_3污染主要发生在6—7月,两个月的O_3污染日之和占全年O_3总污染日的比例高达51%。从O_3浓度空间分布上看,沈阳地区三环外监测站测得的O_3浓度明显高于三环内监测站,高浓度区域主要集中在东部和东北部,城市中心存在明显的低浓度区,南部和北部差别不大,但也明显高于城市中心。造成沈阳地区O_3污染的主要天气类型有4种:暖脊型、均压场型、高空槽型和副热带高压型。其中:暖脊型出现的频次最高,占总样本的49.1%;副热带高压型出现的次数最少,占总样本的7.7%。     

基于SOA和O3生成潜势的上海市VOCs优控物种研究

为评估上海市挥发性有机物(VOCs)对二次有机气溶胶(SOA)和臭氧生成潜势的贡献,采用SUMMA罐采样实验室GC-FID/MS分析方法开展了环境空气104种臭氧前体物和TO-15组分分析,采用DNPH吸附管采样实验室HPLC高效液相色谱法开展了环境空气13种醛酮类组分分析。结果表明:2018年8-11月上海市代表点位VOCs摩尔分数均值范围为20. 61~50. 38 nmol/mol,臭氧生成潜势(OFP)均值范围为60. 55~184. 12μg/m^3,二次有机气溶胶生成潜势(AFP)为21. 63~61. 72μg/m^3。醛酮类和芳香烃类是OFP的主要贡献因子,贡献占比分别为31. 5%~55. 2%和21. 6%~37. 8%。芳香烃类对AFP贡献超过90%。从主要组分构成来看,城区人口密集区点位乙烷、丙烷浓度最高,其他点位甲醛浓度最高;甲醛对OFP贡献最大;间/对二甲苯在浦东书院点位AFP贡献最大,其他点位为甲苯。OFP和AFP双控物种各点位均有4~5个主要物种,以芳香烃类为主。     

漯河市一次秋季典型PM2.5和O3复合污染过程中挥发性有机物污染特征分析

基于漯河市大气灰霾站在线观测数据，分析2022年10月12—19日PM_2.5-O₃复合污染过程中VOCs的污染特征及来源，以期判别复合污染过程中需要优先管控的VOCs物种及来源，为PM_2.5和O₃协同管控提供依据。结果表明：污染期间VOCs平均质量浓度(96.7μg/m³)显著高于污染前(49.4μg/m³)和污染后(54.8μg/m³),以烷烃和卤代烃占比较高；整个污染过程中质量浓度较高的物种包括乙醛、乙烷、丙烷、异戊烷、氟利昂-12、二氯甲烷、甲苯、苯、一氯甲烷、氟利昂-11、正丁烷和1,2-二氯乙烷；污染期间正丁烷、异戊烷、丙烷、二氯甲烷、一氯甲烷和苯的质量浓度增幅均超过100%。漯河市VOCs的O₃生成潜势(OFP)以OVOC和烯烃占比较高，二次有机气溶胶生成潜势(SOAp)以芳香烃占比最高。OFP贡献较高物种为乙醛、乙烯、甲苯和丙烯，SOAp贡献较高物种为甲苯、苯、间、对二甲苯、乙苯和邻二甲苯；污染期间...     

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。     

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。     

基于三维空气质量模型的广东省臭氧生成速率分析

使用WRF/CAMx模型及化学过程分析(CPA)模块,系统研究了广东省夏、秋季的臭氧生成敏感性与生成速率。夏季,广州与东莞等珠三角中部地区臭氧生成主要对VOCs敏感,郊区的臭氧生成速率较大,珠江口地区是重要的臭氧生成源区,夏季白天(08:00-17:00)平均净臭氧生成速率可达37μg/(m^3·h),位于珠三角东北部的天湖白天平均净臭氧生成速率约为25μg/(m^3·h)。秋季,珠江口西岸臭氧生成主要对VOCs敏感,秋季臭氧生成速率显著低于夏季。夏、秋季珠三角大部分地区臭氧生成敏感性从早上对VOCs敏感逐步过渡到下午对NO_x敏感,广东其他大部分地区则全天均为NOx敏感,一般在VOCs敏感区中的臭氧生成速率与化学消耗速率均较大。中心城区的臭氧生成弱,臭氧净化学消耗强。     

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.     

上海市臭氧污染时空分布及影响因素

分析2006—2016年上海市的监测数据发现,臭氧(O_3)浓度存在逐年上升趋势,污染持续时间有所增加,但除水平风速有下降趋势外,其他相关气象因素的年际变化趋势并不显著。空间分析结果表明,上海市O_3超标主要集中在西南部郊区,但市区O_3超标潜势不容忽视。O_3污染高发季节的污染玫瑰图分析发现,上海市南部地区是影响上海市O_3污染的关键区域;对于NO_2减排的影响分析发现,尽管上海市O_3平均浓度总体处于上升趋势,但在NO_2下降幅度最为明显的内环市区和北部郊区,O_3上升幅度低于NO_2下降幅度较小的内外环区域和西部郊区,表明上海市的O_3污染控制仍需持续推进NOx的减排,并同步推进VOCs的减排。     

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。     

衡水夏季典型时段VOCs污染特征及O3污染过程分析

选取臭氧（O₃）污染高发的7月为夏季典型月，采用自动观测设备，从前体物VOCs的浓度水平及O₃生成潜势（OFP），前体物、气象因素与O₃相关性等多方面研究了衡水市O₃污染影响因素，并剖析了一次典型的O₃污染过程，以期为衡水市夏季O₃污染防治提供科学参考。研究结果表明：衡水市VOCs主要组分浓度占比为烷烃 > 烯烃 > 芳香烃 > 乙炔，主要组分对总OFP的贡献为烯烃 > 芳香烃 > 烷烃 > 乙炔；O₃与前体物VOCs、NO₂存在负相关性，与温度存在正相关性；相对湿度低于48%时，O₃和相对湿度呈负相关性，相对湿度高于48%时，O₃和相对湿度呈正相关性；气团中VOCs化学组成稳定性较低，平均VOCs最大增量反应活性（MIR）较低，为4.855gO₃/gVOCs；衡水市7月2—4日重度污染过程受本地生成和区域传输叠加影响。     

海口市臭氧污染特征

基于2013—2015年海口市4个空气质量自动监测站点数据,结合气象资料,分析了海口市O_3的污染特征。结果表明:海口市O_3总体优良,优良天数比例为99.4%,污染天数均为轻度污染;在良和污染天数中,O_3作为首要污染物的天数占40%,超过其他5项污染物占比。海口市10月O_3浓度最高。O_3月均浓度与温度呈负相关关系,同时与风向有密切关系:5—8月气温较高,以南风为主,O_3浓度较低;1月北风频率较高,易受外来污染传输作用,O_3浓度相对较高。O_3超标日以东北风为主,日变化并未呈现单峰型特征,12:00—22:00时段O_3浓度在10%范围内小幅变化。台风外围型和北方冷高压底部型是造成海口市O_3超标的2类典型天气形势。     

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。