浙江省中西部典型地区PM2.5中二次有机气溶胶示踪物的分布特征

为了解我国中小城市地区SOA（二次有机气溶胶）的质量浓度及来源,采集了浙江省中西部典型地区——兰溪市城区和近郊2个站点2016年四季的PM_2.5样品,利用GC/MS（气相色谱/质谱）分析了PM_2.5中11种指示不同来源的SOA示踪物的质量浓度水平,利用示踪物产率法估算了不同来源前体物对SOC（二次有机碳）的贡献.结果表明:兰溪市PM_2.5中ρ（异戊二烯SOA示踪物）的年均值为40.79 ng/m3,约占检测示踪物总质量浓度的89%;ρ（α-蒎烯SOA示踪物）、ρ（β-石竹烯SOA示踪物）和ρ（甲苯SOA示踪物）的年均值分别为4.09、0.36和1.01 ng/m3.ρ（异戊二烯SOA示踪物）和ρ（α-蒎烯SOA示踪物）存在夏季 > 秋季 > 春季 > 冬季的季节性变化趋势,ρ（β-石竹烯SOA示踪物）为秋季、冬季 > 春季、夏季,而ρ（甲苯SOA示踪物）的季节性变化不显著,表明不同类型VOCs（挥发性有机物）前体物排放量的季节性变化明显不同.基于示踪物产率法的估算结果表明:夏季异戊二烯等植物源VOCs可能是兰溪市PM_2.5中SOA的主要来源;而春季、秋季、冬季甲苯等人为源VOCs是SOA的主要前体物,贡献了兰溪市PM_2.5中ρ（SOC）的60%左右.研究显示,减少人为源VOCs的排放对相关地区灰霾及大气细颗粒物污染的防控具有重要作用.      

上海市秋季大气VOCs对二次有机气溶胶的生成贡献及来源研究

2011年9月1日～11月21日在上海市城区对大气中颗粒物质量浓度和挥发性有机物体积分数进行了在线连续观测.期间共出现4次大气污染过程:PD1(9月20～23日)、PD2(10月5～9日)、PD3(10月13～18日)、PD4(11月10～14日).本测点大气PM2.5的平均浓度分别为(45±16)、(76±46)、(57±36)和(122±92)μg·m-3,VOCs的体积分数分别为(30.87±30.77)×10-9、(32.09±30.69)×10-9、(34.04±28.13)×10-9和(44.27±31.58)×10-9;烷烃、烯烃、芳香烃的体积分数分别占TVOC的53.58%、27.89%、10.96%;用OH消耗速率(LOH)和臭氧生成潜势(OFP)评估了VOCs大气化学反应活性.结果表明,烯烃和芳香烃是本测点秋季大气VOCs中对LOH和OFP贡献最大的关键活性组分.利用气溶胶生成系数FAC和OC/EC比值法估算上海市SOA的生成潜势,两种方法得出的SOA浓度值分别为1.43μg·m-3和4.54μg·m-3,比值法明显较高,这主要是本研究测得的SOA前体物偏少所致.其中芳香烃不仅是OFP的关键活性组分,而且也是SOA的重要前体物.应用PMF模型对VOCs进行源解析,确定了秋季上海市大气中VOCs的6个主要的污染来源,分别为汽车尾气(24.30%)、不完全燃烧(17.39%)、燃料挥发(16.01%)、LPG/NG泄露(15.21%)、石油化工(14.00%)、涂料/溶剂的使用(13.09%).汽车尾气和涂料/溶剂等源排放的VOCs中富含OFP关键活性组分和SOA重要前体物,它们对VOCs浓度的贡献占TVOC的37.39%,这些排放源应列入未来上海市大气复合污染控制的优先范围.     

兰州市化石燃料燃烧源排放VOCs的臭氧及二次有机气溶胶生成潜势

随着我国工业的快速发展和城市化进程的加快,化石燃料的大量使用造成了严重的二氧化硫、颗粒物和挥发性有机物(volatile organic compounds,VOCs)等大气污染.目前,对化石燃料燃烧排放挥发性有机物环境影响的研究较少,本文计算了兰州市化石燃料燃烧源排放VOCs及其相应的臭氧生成潜势(ozone formation potential,OFP)和二次有机气溶胶生成潜势(secondary organic aerosols formation potential,SOAFP),其中水泥制造业的OFP和SOAFP占比最大,分别为45. 3%、50. 9%;其次为砖瓦制造业,但其吨标煤燃烧排放VOCs的OFP和SOAFP值最高,折为吨标煤后天然气燃烧产生VOCs的O_3和SOA最小.兰州市主城区化石燃料燃烧源OFP和SOAFP主要为电力和热力的生产供应以及西固区工业企业排放VOCs的贡献,其它地区为水泥制造业、砖瓦制造业、钢铁冶炼业等高能耗的行业的贡献为主.芳香烃是化石燃料燃烧源排放VOCs中对OFP和SOAFP均贡献最大的一类物质,占比分别为40. 0%和67. 2%,并且在生成潜势贡献前10的物种中芳香烃为主要物种.与生物质燃烧源相比,化石燃料燃烧源具有较强的O_3和SOA生成能力(2. 58 t·t~(-1)和3. 16 kg·t~(-1)).     

2015和2018年承德市区PM2.5排放与来源对比分析

于2015和2018年夏、冬季在承德市区采集PM_(2.5)样品,对比分析了PM_(2.5)中水溶性离子和元素的污染特征及来源。结果显示:2018年夏、冬季ρ(PM_(2.5))分别为(30. 6±15. 0),(33. 5±14. 6)μg/m3,与2015年相比,ρ(PM_(2.5))分别下降33. 8%和44. 2%,总水溶性离子浓度分别下降31. 0%和42. 8%。夏、冬季均呈现出SO2-4>NO-3>NH+4的浓度变化趋势,硫氧化率和氮氧化率分析结果显示:夏季SO2和NOx等气态前体物更易发生二次转化,高浓度前体物排放是冬季二次组分产生的主要原因;与2015年相比,2018年气态前体物的二次转化更为明显。2018年承德市区PM_(2.5)主要来自二次源(23. 382%～26. 013%)、扬尘源(19. 826%～22. 412%)和工业源(16. 329%～18. 729%)的贡献;与2015年相比,由于承德市积极推进绿色施工、煤电行业超低排放等措施,2018年扬尘源、燃煤源对市区PM_(2.5)的贡献降低,但移动源对市区PM_(2.5)的贡献有所增加。因此,建议承德市继续加强对移动源和扬尘等排放源的治理。     

杭州市大气VOCs组成特征及二次污染生成贡献

利用2021年1～12月杭州市城区大气VOCs的观测数据,分析了VOCs化学组成及其污染特征,运用正交矩阵因子分解法(PMF)进行VOCs来源解析,并利用最大增量反应活性(MIR)和气溶胶生成系数(FAC)估算VOCs的臭氧生成潜势(OFP)和二次有机气溶胶生成潜势(AFP),量化评估其二次污染生成贡献.结果显示,观测期间杭州市大气VOCs体积分数均值为30.65×10^-9,烷烃和卤代烃是其主要组分,分别占49.23%和24.47%,浓度排名前10的VOCs物种主要为C₂～C₄的烷烃、C₇～C₈的芳香烃和乙烯.源解析结果显示杭州市VOCs主要来源为燃烧源、溶剂使用源、工业排放源、油气挥发源和机动车尾气排放源.杭州市大气VOCs的总OFP为50.56×10^-9,其中乙烯、1-乙基-3-甲基苯和甲苯是其主要贡献组分.芳香烃对AFP的贡献达到91.52%,是最重要的SOA前体物.因此,控制机动车尾气排放和溶剂使用过程中产生的VOCs对防控O₃     

南京地区光化学污染特征及其变化趋势研究

以高浓度臭氧为主要特征的光化学污染是城市地区主要的大气污染问题之一。利用WRF-CALGRID空气质量模式系统模拟南京地区的光化学污染特征,结果显示前体物的浓度分布与污染物排放的情况较吻合,臭氧的高值区主要分布在城市的下风方向、源区浓度较低,白天臭氧的浓度普遍大于日平均浓度。利用WRF-CALGRID模拟减少35%前体物排放后臭氧浓度的变化,结果显示前体物浓度减小幅度与35%相差不大,减少NOx时臭氧增加、减少VOC时臭氧减少,说明南京城市区域多为VOC控制区;进一步通过光化产物指示因子分析,结果显示南京地区的指示因子数值小于敏感性过渡值,控制臭氧浓度要控制VOC的排放。利用WRF-CALGRID模拟未来气温增加条件下臭氧的变化,结果显示南京大部分地区浓度将增高1×10-9以上。城市光化学污染问题不容忽视。     

金华地区PM2.5中的极性有机示踪物

用GC/MS,对金华地区3个采样点、四个季节,225个PM_(2.5)样品中10种极性有机示踪化合物进行了分析,包括天然源:3个异戊二烯SOA示踪物、1个α-蒎烯SOA示踪物和2个真菌孢子示踪物,和人为源:1个甲苯SOA示踪物、3个生物质燃烧示踪物.结果表明,异戊二烯SOA示踪物浓度为3.41~48.50 ng·m~(-3),α-蒎烯SOA示踪物浓度为2.45~25.40 ng·m~(-3),甲苯SOA示踪物为4.75~39.80 ng·m~(-3).各SOA示踪物均有明显的季节变化,其中,异戊二烯SOA示踪物呈夏季秋季≈春季冬季,α-蒎烯SOA示踪物夏季春季≈秋季冬季,甲苯SOA示踪物秋季夏季春季冬季.估算得出甲苯SOC对OC的贡献为3.03%~24.50%,而来源于生物质燃烧的有机碳对OC的贡献可以达到1.23%~42.80%.表明人为源排放前体物的二次转化以及生物质燃烧是金华地区大气细颗粒物污染的重要来源.     

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.     

城市大气挥发性有机物排放源及来源解析

城市大气挥发性有机物(VOCs)是二次有机气溶胶(SOA)的重要前体物,而SOA又是城市大气细粒子的重要组成成分,对大气细粒子PM2.5的贡献不容忽视。文章综述了国内外城市大气中VOCs排放源以及来源解析的研究现状。研究结果表明:城市大气挥发性有机物(VOCs)排放源中人为源来自汽车尾气、燃料挥发、石油化工、涂料的使用和生物质燃料燃烧等,天然源来自植物排放;主要的排放源是汽车尾气、燃料挥发、涂料的使用。城市大气挥发性有机物(VOCs)来源解析方法主要为PMF、PCA/APCS受体模型。天然源主要来自于植物排放,其中排放量最大的VOCs是异戊二烯和单萜烯;人为源中最主要VOCs为苯和甲苯等芳香烃以及乙烯、异戊烷、异丁烷、丙烷、异丁烷、乙烷、正丁烷等低碳烷烃烯烃。这为进一步开展VOCs源解析研究提供参考。同时发现天然源中对SOA贡献最大的是异戊二烯和单萜烯,人为源中芳香烃(甲苯、乙苯、间/对二甲苯、甲苯、乙苯、1,2,4-三甲苯、邻二甲苯、1,3-二乙苯)、烯烃(蒎烯)、烷烃(正十一烷)对SOA的生成有着巨大的贡献。     

2013年夏季典型光化学污染过程中长三角典型城市O3来源识别

城市化、工业化、机动化的高速推进以及大气活性物质的大量排放,使得长江三角洲地区在夏秋季节面临严峻的以高浓度O3为典型特征的光化学污染问题.然而,O3与其前体物之间的高度非线性反应过程使得其来源识别变得十分复杂,因此针对高浓度O3的控制途径仍不清楚.本文以2013年7月长三角地区发生的一次持续时间长、波及范围广、强度高的高浓度O3污染过程为研究案例,基于CAMx空气质量数值模型中耦合的臭氧来源追踪方法(OSAT),采用物种示踪的方法对长三角3个代表性城市上海、苏州、杭州近地面O3的污染来源开展了模拟研究,探讨了4个源区(上海、浙北、苏南和长距离输送)、7类排放源(工业锅炉和窑炉、生产工艺过程、电厂、生活源、流动源、挥发源和天然源)对上海、苏州和杭州城区地面O3的浓度贡献.研究结果表明:长距离输送以及区域背景产生的O3约在20×10-9~40×10-9(体积分数)之间;加上上海及苏南、浙北地区排放的前体物在长三角城区地区二次生成O3,可使O3上升至40×10-9~100×10-9(体积分数)乃至更高.模拟时段内日间8 h O3浓度的地区贡献分析结果显示,长距离传输对于上海、苏州、杭州的浓度贡献分别为42.79%±10.17%、48.57%±9.97%和60.13%±7.11%;上海城区O3来源中,上海本地污染贡献平均为28.94%±8.49%,浙北地区贡献约19.83%±10.55%;苏州城区O3来源中,苏南地区贡献约26.41%±6.80%;杭州城区O3来源中,浙北地区贡献约29.56%±8.33%.从各受点日最大O3小时浓度贡献来看,长距离传输贡献比例显著下降(35.35%~58.04%),而本地污染贡献上升.区域各类污染源贡献分析结果表明,长三角地区对O3污染贡献最为突出的几类污染源分别是工业锅炉和窑炉(浓度贡献约18.4%~21.11%)、生产工艺过程(19.85%~28.46%)、流动源(21.30%~23.51%)、天然源(13.01%~17.07%)和电厂排放(7.08%~9.75%).研究结果表明,工业燃烧排放、生产工艺过程中产生的VOC排放以及流动源大气污染物排放,是造成长三角区域夏季高浓度O3的主要人为源.     

Ozone and secondary organic aerosol formation potential from anthropogenic volatile organic compounds emissions in China

Volatile organic compounds (VOCs) are major precursors for ozone and secondary organic aerosol (SOA), both of which greatly harm human health and significantly affect the Earth''s climate. We simultaneously estimated ozone and SOA formation from anthropogenic VOCs emissions in China by employing photochemical ozone creation potential (POCP) values and SOA yields. We gave special attention to large molecular species and adopted the SOA yield curves from latest smog chamber experiments. The estimation shows that alkylbenzenes are greatest contributors to both ozone and SOA formation (36.0% and 51.6%, respectively), while toluene and xylenes are largest contributing individual VOCs. Industry solvent use, industry process and domestic combustion are three sectors with the largest contributions to both ozone (24.7%, 23.0% and 17.8%, respectively) and SOA (22.9%, 34.6% and 19.6%, respectively) formation. In terms of the formation potential per unit VOCs emission, ozone is sensitive to open biomass burning, transportation, and domestic solvent use, and SOA is sensitive to industry process, domestic solvent use, and domestic combustion. Biomass stoves, paint application in industrial protection and buildings, adhesives application are key individual sources to ozone and SOA formation, whether measured by total contribution or contribution per unit VOCs emission. The results imply that current VOCs control policies should be extended to cover most important industrial sources, and the control measures for biomass stoves should be tightened. Finally, discrepant VOCs control policies should be implemented in different regions based on their ozone/aerosol concentration levels and dominant emission sources for ozone and SOA formation potential.     

中国污水处理厂甲烷排放研究

基于实测排放因子矩阵和排放源(污水处理厂)层面的活动水平,较为彻底地自下而上核算了中国2012年所有污水处理厂的CH4排放量.结果表明,中国污水处理厂总CH4排放为52642t,其中生活污水处理厂排放39921t,占75.84%,工业污水处理厂排放12721t,占24.16%.福建、江苏、浙江等省的CH4排放量最高,宁夏、青海、西藏等省的排放量最低.生活污水处理厂的CH4排放占主体,主要原因是全国生活污水处理厂去除的COD量远高于工业污水处理厂的去除量.全国仅福建和江苏两省的工业污水处理厂的CH4排放量超过了生活污水处理厂的排放量.相比国家信息通报2005年排放结果,本研究的结果比其低,主要是由活动水平和排放因子的差异造成.中国99.93%的城市污水处理厂年平均COD进口浓度都低于1000mg/L,85.94%的工业污水处理厂年平均COD进口浓度低于1000mg/L,导致厌氧工艺处理的COD量较少.中国污水处理厂去除掉的COD量仅是全国COD总去除量的小部分,而大多数(64.98%)的COD是在工业企业内部被去除掉的,而这部分废水的COD浓度较高,故企业内部的废水处理应该是污水处理部门主要的CH4排放源.此外,还有相当于全国COD产生量三分之一的COD排入自然环境,这一环节的排放因子研究较为缺乏.     

我国大气氨的排放特征、减排技术与政策建议

氨是大气中的碱性活性氮气体,其与酸性前体物反应形成的二次无机气溶胶是PM_2.5的重要成分,影响着PM_2.5重污染事件的发生.为响应我国在2017年开始实施的总理基金“农业排放状况及强化治理方案”研究目标和2018年《打赢蓝天保卫战三年行动计划》中提出的氨减排行动计划,开展了全国尤其是京津冀及周边地区农业氨减排工作,助力区域农业资源高效利用及大气污染治理.我国2018年氨排放为9.90×106 t,其中京津冀及周边地区“2+26”城市是我国氨排放强度较大的区域(2018年其氨排放量为1.41×106 t),这与观测到的大气氨浓度结果相吻合.农业排放是主要的大气氨来源,农业源中畜禽养殖业约占50%,种植业约占30%,但在对城市大气氨来源的解析中发现,贡献较大的是非农业源氨.通过模型模拟氨减排对大气污染物的影响发现,在减排40%的情景下,可削减华北地区大气中50%的硝酸根离子和15%~20%的PM_2.5峰值浓度.在整合分析的农业氨减排技术清单中,优化氮肥投入总量是种植业控制氨排放的基础,结合氮肥深施,或通过有机肥、低挥发性氮肥和添加脲酶抑制剂的稳定性氮肥来替换普通氮肥可获得较好的控氨效果;养殖业方面,对猪、鸡、牛等主要畜禽养殖场以低蛋白日粮为基础,通过改善圈舍管理、优化粪尿处理处置、提升有机肥农田施入技术等可实现畜牧养殖的全链条氨减排.结合我国氨排放现状和减排潜力,提出了针对我国的氨减排目标,建议强化大气氨监测并结合溯源技术定量化氨来源,加强重点区域氨减排技术的推广和示范,为打赢蓝天保卫战提供科学理论和技术支撑.      

典型钢铁企业VOCs污染特征及SOA生成潜势估算

为了解钢铁企业的大气污染特征,使用在线监测仪器于2016年7月对某典型钢铁企业VOCs（挥发性有机化合物）、PM_2.5和NMHC（非甲烷烃）等污染物进行观测,同时基于FAC（气溶胶生成系数）估算了该区域的SOA（二次有机气溶胶）生成潜势.结果表明:观测期间ρ（总VOCs）为（106.08±63.81）μg/m3,与ρ（NMHC）（以C计）的相关系数（R2）达到了0.8（P < 0.05）以上;VOCs中主要类别为烷烃和芳烃;ρ（O₃）超标期间的ρ（苯）和ρ（甲苯）分别比ρ（O₃）未超标时间段高47.0%和37.2%,并且高ρ（总VOCs）期间芳烃占比高达46.0%,这可能与钢铁企业在炼焦时苯系物（苯、甲苯和二甲苯）排放有关.ρ（总VOCs）、ρ（NMHC）、ρ（烷烃）、ρ（芳烃）和ρ（乙炔）均呈早晚高峰值的日变化特征,而ρ（烯烃）由于异戊二烯受天然源排放影响,呈午间单峰值的特征.观测期间的SOA生成潜势为2.54 μg/m3,较城区高出76.4%,显示钢铁企业SOA对PM_2.5具有一定贡献;其中芳烃对SOA生成贡献高达97.2%,主要贡献组分包括苯、间/对-二甲苯、乙苯、苯、邻-二甲苯.研究显示,钢铁企业VOCs污染治理应重点控制苯系物,同时烷烃的排放也不容忽视.      

Emissions of intermediate volatility organic compound from waste cooking oil biodiesel and marine gas oil on a ship auxiliary engine

Ship auxiliary engines contribute large amounts of air pollutants when at berth.Biodiesel,including that from waste cooking oil(WCO),can favor a reduction in the emission of primary pollutant when used with internal combustion engines.This study investigated the emissions of gaseous intermediate-volatile organic compounds(IVOCs) between WCO biodiesel and marine gas oil(MGO) to further understand the differences in secondary organic aerosol(SOA) production of exhausts.Results revealed that WCO exhaust exhibited similar IVOC composition and volatility distribution to MGO exhaust,despite the differences between fuel contents.While WCO biodiesel could reduce IVOC emissions by 50% as compared to MGO,and thus reduced the SOA production from IVOCs.The compositions and volatility distributions of exhaust IVOCs varied to those of their fuels,implying that fuel-component-based SOA predicting model should be used with more cautions when assessing SOA production of WCO and MGO exhausts.WCO biodiesel is a cleaner fuel comparing to conventional MGO on ship auxiliary engines with regard to the reductions in gaseous IVOC emissions and corresponding SOA productions.Although the tests were conducted on test bench,the results could be considered as representative due to the widely applications of the test engine and MGO fuel on real-world ships.     

郑州市某城区冬季不同污染水平大气VOCs特征及源解析

于2019年1月3～23日,在郑州市某城市站点对挥发性有机物(VOCs)进行观测,研究不同污染水平下VOCs组成、变化特征、来源及其对二次有机气溶胶(SOA)生成的影响.结果表明,观测期间含氧VOCs和烷烃为VOCs的主要组分,乙酸乙酯和丙酮为最丰富的物种.清洁天演变至重度污染过程中,VOCs体积分数增高约1倍,大部分物种体积分数随污染程度加重而增高.基于正交矩阵因子模型(PMF),观测期间VOCs主要来源于机动车排放、工业排放、燃烧源、溶剂使用和液化石油气(LPG)使用,且不同污染水平下来源贡献差异明显,重污染期间工业排放和溶剂使用的源贡献分别增高至约清洁天的9倍和3倍.芳香烃为SOA生成潜势(SOA_p)贡献最大的组分,甲苯和间/对-二甲苯为贡献最大的物种,溶剂使用源为贡献最大的来源,重度污染期间总SOA_p增大至约清洁天的2.6倍.加强管控芳香烃类化合物及溶剂使用等相关源的排放对改善郑州市冬季霾污染具有重要意义.     

高分辨率数据驱动的流域非点源污染输出风险评估方法

近年来,非点源污染已成为我国部分水库水质恶化的主要原因.以潘家口水库流域为例,引入动态降水因子和地形因子改进经典的输出风险模型,结合高分辨率的卫星反演降水产品(GPM)和高分六号卫星影像,建立高分辨率数据驱动的非点源污染输出风险评估模型,开展潘家口水库流域的非点源污染输出风险时空分布特征研究.结果表明,研究区2018年非点源污染输出风险较高,其中氮元素污染输出高风险和较高风险区约占流域总面积的70.6%,磷元素污染输出无高风险区,较高风险区约占流域总面积的21.9%.分析流域非点源污染输出风险时空分布特征,发现4～9月潘家口水库流域非点源污染输出风险呈现先增后减趋势,在7月和8月最高,与流域降水时空分布一致;结合土地利用分布特征分析,流域上游以耕地为主,城市集中在流域下游,受农业生产和人类活动的影响,这些区域的非点源污染输出风险较高.针对非点源污染输出风险时空分布特征,应制定合理的农业施肥方式,规划非点源污染“源-汇”景观布局以及建设植被缓冲带.     

长江三角洲2010~2018年生物质燃烧中等挥发性有机物(IVOCs)排放清单

中等挥发性有机物（IVOCs）是一类重要的二次有机气溶胶（SOA）的前体物.其中,生物质燃烧是IVOCs的重要来源之一,但目前尚未包括在传统的排放清单中.本研究基于卫星火点排放清单（FINN）以及IVOCs/POA比例法对长三角地区2010至2018年生物质燃烧IVOCs的排放量进行估算,构建长三角地区2010～2018年基于卫星火点的生物质燃烧IVOCs排放清单,并分析其不确定性,为后续模拟长三角地区SOA的来源提供重要的基础数据.结果表明,在2010～2018年期间,长三角地区火点数整体呈现下降趋势,在过去3年（2016～2018年）火点数维持在6000次左右,较2016年之前下降了约60%.从火点数的月分布来看,火点发生最多的月份是5～8月,其次在10月有个小高峰.基于IVOCs/POA比例系数法的计算结果表明,由不同的POA/OC以及IVOCs/POA比例得到的长三角地区生物质燃烧IVOCs排放总量结果差别巨大,平均值为73.4万t（10.5～305.7万t）.基于蒙特卡罗的不确定性模拟,长三角地区生物质燃烧IVOCs排放量的不确定范围在-99%～68%之间.     

加入SOA示踪的深圳大气PM2.5受体模型源解析

为厘清包括二次有机气溶胶（SOA）在内的深圳市区PM_2.5各种一次和二次来源贡献,本文于2017年9月2日~2018年8月29日在深圳市大学城点位开展PM_2.5样品采集,并进行化学组分和水溶性有机物（WSOM）质谱测量,共获得162组有效数据.观测期间深圳市大气PM_2.5平均质量浓度为26μg/m³,在传统PMF源解析的基础上加入羧基离子碎片（CO₂⁺）作为SOA的示踪物,加入水溶性有机氧（WSOO）用于计算各因子O/C,验证有机物解析效果.结果表明,SOA可以被独立解析出,其O/C明显高于其他一次污染源中有机物;机动车、二次硫酸盐、二次硝酸盐、SOA为最主要的4个源,对PM_2.5质量浓度的贡献分别为25%、23%、17%和10%,船舶、地面扬尘、老化海盐、建筑尘、生物质燃烧、燃煤和工业贡献均在5%以内.各个源的变化特征表明,机动车、二次硫酸盐、二次硝酸盐、SOA等源贡献呈现冬高夏低的季节特征,与冬季季风条件下源自内陆的污染传输密切相关.污染天气时,二次硝酸盐和SOA的贡献增加相对最显著,因此NOx和挥发性有机物是减排的关键.     

加入SOA示踪的深圳大气PM2.5受体模型源解析

为厘清包括二次有机气溶胶（SOA）在内的深圳市区PM_2.5各种一次和二次来源贡献,本文于2017年9月2日~2018年8月29日在深圳市大学城点位开展PM_2.5样品采集,并进行化学组分和水溶性有机物（WSOM）质谱测量,共获得162组有效数据.观测期间深圳市大气PM_2.5平均质量浓度为26μg/m³,在传统PMF源解析的基础上加入羧基离子碎片（CO₂⁺）作为SOA的示踪物,加入水溶性有机氧（WSOO）用于计算各因子O/C,验证有机物解析效果.结果表明,SOA可以被独立解析出,其O/C明显高于其他一次污染源中有机物;机动车、二次硫酸盐、二次硝酸盐、SOA为最主要的4个源,对PM_2.5质量浓度的贡献分别为25%、23%、17%和10%,船舶、地面扬尘、老化海盐、建筑尘、生物质燃烧、燃煤和工业贡献均在5%以内.各个源的变化特征表明,机动车、二次硫酸盐、二次硝酸盐、SOA等源贡献呈现冬高夏低的季节特征,与冬季季风条件下源自内陆的污染传输密切相关.污染天气时,二次硝酸盐和SOA的贡献增加相对最显著,因此NOx和挥发性有机物是减排的关键.