近10年海南岛大气NO2的时空变化及污染物来源解析

利用OMI卫星反演的NO2柱浓度数据,分析了近10年海南岛对流层NO2柱浓度(Tro NO2)和总NO2柱浓度(Tot NO2)的时空变化,同时结合地面风向、SO2排放资料,以及HYSPLIT模式等探究其大气污染物来源.结果表明,海南岛地区大气NO2呈北半部高于南半部、中部山区低于四周沿海的分布特征,其季节变化表现为冬季高、夏季低的特点,其中夏季浓度偏低和雨水的冲刷作用有关,而冬季浓度偏高与珠江三角洲地区的外源输送作用有密切联系.近10年海南岛大气NO2冬夏季有相反的变化趋势,冬季逐年下降,夏季则有弱的上升趋势.其原因可能是夏季大气污染物以本地排放为主,冬季外源输送起主要贡献作用.海口市Tro NO2与珠江三角洲地区的有利风向日数相关系数为0.84,通过了99%的信度检验.后向轨迹分析表明,2013年12月影响海口市的3条气流移动路径,均不同程度的经过珠江三角洲地区,进一步表明海南岛冬季大气污染物主要以珠江三角洲地区的外源输送为主.     

广州大气挥发性有机物的臭氧生成潜势及来源研究

2008年秋季在广州城区及其下风向沿海乡村地区采用活性炭吸附管采集大气挥发性有机化合物(VOC),应用二次热解吸-GC/MS联用技术测量56种VOC的大气浓度,研究在典型海陆风条件下VOC的组成特征和日变化规律,并采用臭氧最大增量及OH自由基反应活性两种方法估算了该地区各VOC的臭氧生成潜力,探讨了VOC优先控制物种及...     

珠江三角洲秋季典型气溶胶污染的过程分析

为了解大气中各物理和化学过程对气溶胶浓度的贡献情况,利用Models-3/CMAQ模式系统对珠江三角洲(以下简称珠三角)秋季典型气溶胶污染进行研究.模拟时间是2012年10月,期间珠三角主要受高压系统的控制,在17日冷锋过境前后高压天气形势发生转变,风向从东北风转为偏东风.结果表明,珠三角秋季PM2.5浓度呈现西高东低的水平分布特征,随着高度的上升浓度高值中心也向西南方向偏移;受大气边界层高度的影响,陆地上PM2.5输送高度呈现白天高夜晚低的变化特征;过程分析结果表明源排放,水平输送和垂直输送是影响近地面PM2.5浓度变化的主要过程;本地污染物排放是城市中心(广州站)PM2.5浓度升高的主要原因,而在下风向位置(江门站)外来污染物的水平输送过程是PM2.5的最主要来源.     

珠江三角洲大气中甲基叔丁基醚的污染特征研究

应用先进的大气采样罐、大气样品预浓缩技术和气相色谱/质谱联用仪器,采取长期观测和加强观测方法详细地研究了珠江三角洲大气环境中MTBE的污染浓度水平及其时空分布特征.结果表明,①目前该地区的工业区、交通区以及居住、商业和交通混合区等大气环境中普遍能够检测出MTBE污染物,长期观测的小时浓度均值变化范围从0～1.250 μg·m^-3,夏季污染较冬季更为严重,高浓度的MTBE污染物主要集中在城区,郊区显著受到上风向城市和周边城市污染源排放的影响.②夏季加强观测期间,广州市区的日均浓度为(1.520±0.370) μg·m^-3,约为其下风向郊区花都测点的7倍和清洁区从化监测点的100倍.城区呈现早晚2个污染物浓度峰值,夜间为平均浓度最低值时段,而郊区夜间反而出现高浓度峰值.③冬季加强观测期间,广州市城区的日均浓度为(0.950±0.240) μg·m^-3,为其下风向郊区新垦测点的3.6倍,出现多个峰谷,城区在18:00～22:00点均具有较高的污染物浓度,郊区则在次日的04:00～10:00点具有相对较高的污染物浓度.④在光照比较弱的时段市区交通干线附近的大气MTBE浓度随着距地面高度增加而降低,而在光照比较强的时段则随着距地面高度增加反而有所上升,反映出市区近地面大气MTBE污染物除了主要来自机动车尾气排放之外,还有明显的大气光化学反应生成的二次污染物来源.     

珠江口西岸冬季海陆风背景下羰基化合物的初步研究

于2008年12月7~9日对珠江三角洲新垦的大气环境进行连续加强观测,采用DNPH-HPLC/UV分析方法测量了冬季海陆风条件下大气挥发性羰基化合物的组成及浓度水平,研究了污染特征和来源.结果表明,新垦大气中共检测到17种挥发性羰基化合物,浓度变化范围为7.78′10-9~31.78′10-9,大多数物质地面浓度高于楼顶.其中浓度最高的污染物是丙酮,其次是甲醛和乙醛,三者占总羰基化合物浓度的比例高于70%.大气挥发性羰基化合物的浓度分布呈现出以12月8日为代表的受城区污染物长距离输送影响的变化规律,以及以12月7日和12月9日为代表的受海陆风影响的变化规律.甲醛/乙醛和乙醛/丙醛的特征比值及各成分相关性分析表明它们主要来自城区人为污染源的排放,其组成和含量的变化与污染物长距离输送过程和海陆风影响有密切关系.大气光化学反应生成的二次产物和当地植被排放亦是重要来源.     

典型西南工业城市柳州市核心区大气污染物时空分布与气象因素研究

为研究柳州市核心区大气污染物浓度时空变化规律与气象因素之间的关系,统计分析了2018年全年研究区内6个自动监测站点PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2、O_3和CO的浓度监测数据和气象站气象数据,并对28次超标日污染物来源进行了解析.结果显示:①核心区颗粒污染物污染较为严重,且以PM_(2.5)为主的细颗粒污染物仍为柳州市主要的大气污染物;各污染物月均浓度季节差异显著,除NO_2外柳州大气污染物浓度下降明显,指示柳州市多项节能减排综合整治措施成效显著;PM_(2.5)、PM_(10)、CO受早晚高峰期影响,浓度日变化均呈双峰型;NO_2在不同季节峰型不同,作为O_3前体物其浓度日变化与O_3相反,呈现"早峰午谷"的变化趋势.②通过对污染物浓度插值发现,由于核心区主要工商业区位于西部且处于主导风向下风向,故PM_(2.5)和SO_2浓度西北高、东南低,PM_(10)、NO_2和CO浓度西南高、东北低;核心区东部的山区为O_3生成带来大量前体物,使O_3浓度东南高、西北低.③由于气候特征,核心区春、夏季主要气象因素均为降水量;秋季的主要气象因素是风速,风速与污染物的负相关关系表明了风的扩散效应;冬季大部分污染物与气象因素的相关性不显著,表明人为因素对污染物的影响大于气象因素;核心区大气污染物主要来源于局地排放和区域传输,且南北主导风向对大气污染影响最大.④HYSPLIT模型结果指示柳州超标日大气污染物主要来自于珠三角地区,且陆源颗粒物浓度普遍比海洋源高,来自南部的远距离输送气流颗粒物含量最低,表明远距离输送为影响颗粒物传播的主要原因.     

清洁大气背景下贵阳空气质量变化及气象作用

利用贵阳市2013~2016年空气质量监测及气象观测资料进行分析,研究云贵高原城市空气变化及气象影响作用.结果表明:近4a贵阳区域SO_2、NO_2、O_(3_8h)、PM_(10)、PM_(2.5)和CO年平均浓度分别为(20.78±19.71),(28.32±9.59),(107.59±27.54),(67.56±34.32),(42.53±24.52)μg/m3和(0.74±0.22)mg/m~3,除SO_2浓度接近或超出我国中东部城市之外,其它污染物均表现为相对清洁水平;地面O_3浓度逐年明显上升,但其它大气污染物水平均呈逐年下降趋势,且呈现与我国中东部一致的空气质量年际、月际和日变化特征.各功能区污染物区域差异明显,颗粒物和SO_2、NO_2、CO浓度水平表现为工业区居民区郊区,O_3浓度呈现为郊区居民区工业区的特征,表明人为活动对空气质量的影响.近4a O_3与PM_(2.5)夏季白天呈显著正相关,冬季显著负相关,反映了云贵高原城市空气质量的复合污染特性.大气污染物浓度与温度、边界层高度、太阳直接辐射和气压的相关性显著,而与相对湿度和风速相关性较弱,这不同于中东部地区风速主导大气污染物水平变化的特征.云贵高原夏季作为主要雨季,小雨和中雨量级降水对PM_(2.5)吸湿增长较弱,中雨以上降水对PM_(2.5)具有清除作用;而在PM_(2.5)浓度较高和干冷的冬季,小雨的PM_(2.5)吸湿增长明显,中雨以上降水对PM_(2.5)清除显著.     

海峡西岸沿海城市群大气污染物浓度特征及其与天气形势的关系

将海峡西岸沿海主要城市分成北部、中部和南部3个城市群,分别取其组成城市2006年1月-2010年12月大气污染物(SO2、NO2、PM10)日均浓度的平均值进行时空分布特征分析,结果表明:南部城市群的总体污染水平是最高的,SO2和PM10平均浓度值比中部、北部城市群高,NO2浓度略低于中部城市群;3个城市群主要都以PM10为首要污染物;SO2、NO2、PM10浓度年变化、月变化特征相类似;各城市群大气污染物都没有表现出周末效应;分析不同天气形势对大气污染物浓度的影响,结果表明:变性冷高压、高空槽、暖区辐合3种天气形势为不利于大气污染物扩散的天气型,低涡切变、副热带高压及边缘、台风(热带辐合带)、台风(热带辐合带)外围、冷高压脊5种天气形势为有利于大气污染物扩散的天气型.     

上海金山石化区常规大气污染物随时间变化分析研究

利用上海金山石化点位2014年大气监测资料,分析石化地区SO2、NO2、O3、PM10和PM2.5随时间的变化趋势,为未来工业园区的合理规划布局提供理论基础和决策依据.结果表明:(1)常规大气污染物浓度具有明显的季节性特征,SO2 、NO2、PM10 、PM2.5冬季高浓度,夏季低浓度,O3变化趋势相反;(2)O3呈现明显单峰日变化,NO2 、PM10、PM2.5则出现双峰现象,这是由于太阳辐射增强造成光化学反应加剧、地面温度上升以及人类活动的影响.SO2受太阳辐射影响较小,日变化趋势不明显.(3)污染物浓度风向分析表明,测点常规污染物主要来源于金山新城排放,但化工区废气排放对O3浓度具有明显影响.     

珠江三角洲对流层HCHO柱浓度遥感监测及影响因子

基于OMI卫星遥感反演数据,对珠江三角洲地区2009年~2016年对流层甲醛柱浓度时空分布特征及其影响因素进行研究.结果表明,珠江三角洲甲醛柱浓度时间变化特征为：8年来呈波动变化趋势,年均值为13.11×10¹⁵ molec/cm²,最低值出现于2012年,最高值出现于2016年;最大降低率为5.8%,最大增长率为6.3%.每年夏季最高,冬季最低,大小依次为夏季 > 秋季 > 春季 > 冬季,8a来96个月甲醛月际变化幅度较大,呈单峰结构,其中每年6月最高;空间变化特征为：甲醛柱浓度值由西北往东南递减,其中以肇庆东北大部、佛山北部和广州西部组成高值区分布中心,以佛山中南部、广州东南半部和江门西北半部组成三级次高级分布区,以惠州、东莞、深圳、中山、珠海和江门等珠江三角洲近海岸地区为一二级低值浓度区;影响因素中气温与气压等气象因素对HCHO的生成和分布有着促进作用,植被对HCHO的产生有一定的贡献,甲醛柱浓度的变化与汽车保有量、地区生产总值等经济发展要素呈现正相关关系,能源消耗总量与工业废气排放总量的增加与甲醛柱浓度增长密切相关,人为因素是甲醛柱浓度变化的主要原因.     

Characterization of volatile organic compounds in the urban area of Beijing from 2000 to 2007

Beijing is one of the most polluted cities in the world. In this study, the long-term and continuous measurements of volatile organic compounds (VOCs) in the urban area of Beijing, specifically at Beijing 325 m Meteorological Tower, were conducted from 2000 to 2007. The annual record of VOC trends exhibited in two different phases was separated in 2003. Records show that VOC concentrations increased from 2000 to 2003 due to the abrupt increase in vehicle number. Contrarily, since 2003, there had been a decrease in VOCs concentrations as the policy on gasoline and air pollution was implemented. Toluene, benzene, and i-pentane are the chemicals that abound in and are directly related to vehicle activity, such as in vehicle exhaust and gasoline evaporation. Furthermore, records indicate that there had been seasonal variation in VOCs levels in that VOCs level in summer is higher than that in winter. As such, temperature is considered to significantly contribute to VOCs in Beijing. Records also show that VOCs level was high in the morning and during rush hours in the evening. In contrast, VOCs level was low during midday due to photochemical destruction with OH radical and dilution effect. In this study, a particular benzene to toluene ratio range (0.4-1.0) was used as the indicator of air propelled by vehicular exhaust. We also applied the correlation coefficients between BTEX and i-pentane to evaluate evaporation influence to ambient BTEX in the Beijing urban area.     

上海市光化学污染期间挥发性有机物的组成特征及其对臭氧生成的影响研究

光化学污染导致的高浓度臭氧(O3)是上海面临的重要大气污染问题.本研究分别选取了市区(徐汇)、城郊(青浦)和郊区(南汇)3个典型地区在夏季光化学污染易发季节开展了O3及其前体物挥发性有机物(VOCs)和氮氧化物(NOx)的观测,结合光化学箱模型研究探讨了O3生成的主控污染物.研究表明,不同地区O3污染呈现较强的同步性,日最大浓度也比较接近;但南汇郊区由于受机动车排放影响较小,NOx浓度显著低于其他两个地区,导致该地区O3浓度日变化曲线相对平缓,夜间O3浓度也维持在较高水平.大气VOCs浓度较高时,往往伴随高浓度的O3;3个地区VOCs浓度和组成差异明显,就VOCs浓度而言,徐汇青浦南汇;浓度贡献最主要的物种为甲苯、C2~C3的烷烃和烯烃、丙酮以及辛烷;而C7~C10芳香烃、C3~C4的烯烃、异戊二烯以及乙醛是上海大气臭氧生成潜势贡献最大的VOCs类物质.3个地区O3的生成主要受人为排放的二甲苯类和C3~C4烯烃类物质控制;对于徐汇,只控制NOx会导致O3浓度升高,而南汇郊区O3的生成对NOx排放不敏感.     

成都市城区大气VOCs季节污染特征及来源解析

为研究成都市城区大气VOCs季节变化特征,本研究在2018年12月至2019年11月对VOCs组分进行监测,并对VOCs的浓度水平、各化学组成、化学反应活性和来源进行分析.结果表明,成都市城区春、夏、秋和冬季VOCs的平均体积分数分别为32.29×10~(-9)、 36.25×10~(-9)、 40.92×10~(-9)和49.48×10~(-9),冬季的浓度明显高于其他季节,春季和夏季的浓度水平相差不大,各季节VOCs的组分浓度水平有所差异,冬季烷烃占总VOCs的比例最大,可能受机动车排放的影响较明显;夏季和秋季含氧(氮)挥发性有机物占比远高于春、冬季,一次源的挥发排放和二次转化的生成贡献较大;成都市城区不同季节大气中VOCs平均浓度排名靠前的关键组分基本无变化,主要是C_2～C_4的烷烃、乙烯、乙炔及二氯甲烷等,可能受机动车尾气、油气挥发、溶剂使用和LPG燃料等影响明显,夏季丙酮以及乙酸乙酯等含氧有机物浓度贡献突出;根据·OH消耗速率和OFP计算可知关键活性物种主要为间/对-二甲苯、乙烯、丙烯、1-己烯、甲苯、异戊烷和正丁烷等,这些物种应该优先减排和控制;四季VOCs源解析结果显示:春、夏季温度较秋、冬季高,光照更强,PMF明显解析出天然源和二次排放贡献,同时,由于夏季温度较高,解析出油气挥发占9%;秋、冬季占比增加的源主要为机动车尾气和燃烧源,燃烧源的排放占比在25%左右,另餐饮源的排放占比在9%左右.     

Characteristics of ozone and ozone precursors (VOCs and NOx) around a petroleum refinery in Beijing, China

A field measurement campaign for ozone and ozone precursors(VOCs and NOx) was conducted in summer 2011 around a petroleum refinery in the Beijing rural region. Three observation sites were arranged, one at southwest of the refinery as the background, and two at northeast of the refinery as the downwind receptors. Monitoring data revealed the presence of serious surface O3 pollution with the characteristics of high average daily mean and maximum concentrations(64.0 and 145.4 ppbV in no-rain days, respectively) and multi-peak diurnal variation. For NOx, the average hourly concentrations of NO2 and NO were in the range of 20.5–46.1 and 1.8–6.4 ppbV, respectively. For VOC measurement, a total of 51 compounds were detected. Normally, TVOCs at the background site was only dozens of ppbC, while TVOCs at the downwind sites reached several hundreds of ppbC. By subtracting the VOC concentrations at background, chemical profiles of VOC emission from the refinery were obtained, mainly including alkanes(60.0% ± 4.3%), alkenes(21.1% ± 5.5%) and aromatics(18.9% ± 3.9%). Moreover, some differences in chemical profiles for the same measurement hours were observed between the downwind sites; the volume ratios of alkanes with low reactivity and those of alkenes with high reactivity respectively showed an increasing trend and a decreasing trend. Finally, based on temporal and spatial variations of VOC mixing ratios, their photochemical degradations and dispersion degradations were estimated to be 0.15–0.27 and 0.42–0.62, respectively, by the photochemical age calculation method, indicating stronger photochemical reactions around the refinery.     

泡沫塑料鞋制造区VOCs污染特征及臭氧生成潜势

于泡沫塑料鞋制造集中区和周边设置了5个采样点,研究其大气VOCs的污染特征和对臭氧生成的潜在影响.结果显示泡沫塑料制鞋行业大气VOCs组成以烷烃（38.4%）、含氧挥发性有机物（33.5%）和芳香烃（19.5%）为主,80种VOCs浓度为137.1~169.0μg/m³（均值149.1μg/m³）.正戊烷、异戊烷、正丁烷、异丁烷、甲醛、甲苯、间/邻二甲苯、丙酮、丁酮、环己酮、甲基丙烯酸甲酯、乙酸乙酯为泡沫塑料鞋制造行业的特征VOCs.总VOCs、特征VOCs类型（含氧挥发性有机物、芳香烃）和特征VOCs组分（甲苯、邻二甲苯、间二甲苯、丁酮、乙酸乙酯）的浓度空间变化趋势依次为污染区 > 受影响区（下风向） > 对照区（上风向）.同时,采用最大增量反应活性（MIR）方法估算了VOCs的臭氧生成潜势（OFP）,均值为544.6μg/m³,表明泡沫塑料鞋制造导致了周边环境空气VOCs污染且对臭氧生成存在明显潜在影响.     

连云港市挥发性有机化合物的组分特征及来源解析

挥发性有机化合物(VOCs)是臭氧和颗粒物等的重要前体物,对空气质量的影响尤为显著.为研究连云港市VOCs的组分特征和来源,选择4个国控点开展春、夏和秋季典型日的VOCs采样和分析,计算VOCs不同组分对臭氧生成的影响,利用正交矩阵因子分解法(PMF)解析VOCs的来源.结果表明,春季VOCs浓度为27.46×10~(-9)～40.52×10~(-9),夏季为45.79×10~(-9)～53.45×10~(-9),秋季为38.84×10~(-9)～46.66×10~(-9);含氧化合物的浓度占比为41%～48%,在各个季节均为最高,浓度水平较高的VOCs物种是丙酮、丙烯醛和丙醛等,异戊二烯的浓度在夏季较高;一般而言VOCs浓度09:00高于13:00,其中丙烯醛、乙烯和二氯甲烷的变化较大;含氧化合物的臭氧生成潜势(OFP)最高,其次是芳香烃和烯烃类,烷烃的OFP最小,OFP较高的VOCs物种是丙烯醛、丙烯和乙烯等;影响连云港市VOCs的来源主要有工业源(49%)、溶剂使用源(23%)、交通源(14%)、涂料使用源(10%)和天然源(4%).需重点关注连云港市VOCs中浓度水平和OFP均较高的含氧化合物,重点控制工业源对VOCs的影响.     

上海市大气挥发性有机物化学消耗与臭氧生成的关系

本研究基于夏季上海3个不同功能站点臭氧(O3)及其前体物的观测结果,分析了上海不同地区O3及其前体物的污染特征及空间差异;采用参数化的方法估算了VOCs的大气化学消耗水平.结果表明,观测期间上海市区VOCs浓度约为20×10-9,高于西部郊区的17×10-9;两个地区VOCs最大增量反应活性(以O3/VOCs计)的平均值比较接近,约为5.0mol·mol-1.但是,市区VOCs的大气消耗水平(4.0×10-9)不足西部郊区VOCs消耗水平(8.3×10-9)的一半,这是西部郊区O3污染更重的重要原因;东部沿海郊区O3浓度的变化主要是由于区域输送.不同地区VOCs消耗水平与O3生成浓度的比值接近,说明不同地区VOCs消耗生成O3的效率接近;烯烃和芳香烃是最主要的VOCs消耗物种,二者对VOCs消耗量的总贡献高达90%.VOCs的消耗水平在正午达到最大,夜间消耗水平最低,日分布曲线与O3生成的日变化曲线相似,但O3峰值出现时间略晚于VOCs消耗水平峰值出现的时间.     

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.      

溶剂使用源有组织排放VOCs监测方法及组成特征

以上海2家大型修造船企业、3家大型汽车制造企业、2家大型涂料生产企业、1家大型油墨生产企业以及1家大型包装印刷企业为例,研究不同监测方法对溶剂使用源有组织排放废气VOCs(挥发性有机物)监测的适用性;并在此基础上初步探讨溶剂使用源排放VOCs的组成特征.结果表明:Summa罐可以很好地采集和储存溶剂使用源排放的有机物,废气在Summa罐采集、储存1周后,其中NMHC(非甲烷总烃)质量浓度与企业现场测试结果一致性很好,二者相关系数高达0.99,平均比值为1.04±0.09.采用GC-FID/MS(气相色谱-氢离子火焰/质谱)联用技术分析Summa罐采集的废气发现,VOCs可定量组分的质量浓度平均值占ρ(NMHC)的61.0%(以碳计);不同溶剂使用源排放的NMHC中可定量组分所占比例在29.2%～95.7%之间,行业之间存在一定差异.溶剂使用源排放的废气中可定量的VOCs组分主要是芳香烃和含氧VOCs;修造船和汽车制造等喷涂过程排放的VOCs中芳香烃贡献最大,其次是含氧VOCs;在涂料油墨生产及包装印刷过程排放的VOCs中,含氧VOCs贡献最大,特别是包装印刷源排放的VOCs中有85.0%是乙酸乙酯.研究结果对溶剂使用源VOCs物质排放清单编制有一定的支撑作用.      

大气中碳氢化合物来源的分析研究

1989年秋至1990年春夏季,对北京城郊大气进行了非甲烷总烃(NMHC)及C2—C11分类测定。测点以交通路口为主,对汽车尾气排放情况作了重点研究,观测了典型路口西单安全岛空气中NMHC等浓度日变化;分析了这些路口空气中总烷烃(甲烷除外)与总烯烃等比值(Alkane/Alkene),并与某些固定源及郊区清洁点的比值进行了比较。一般而言,北京环境大气中Alkane约占NHHC60％,与世界主要大城市相当;Alkene约占21％,略高;总芳香烃(Alkyne)约占19％,比上述城市都低。