香港地区2005—2010年VOCs污染来源解析及特征研究

利用香港地区2005-2010年连续实时监测的挥发性有机污染物(VOCs)组分浓度数据,运用CMB和UNMIX受体模型综合分析了香港地区VOCs主要污染来源及年变化趋势和季节变化规律.结果表明:溶剂使用、机动车尾气排放和液化石油气(LPG)是香港地区主要的VOCs污染源.在2005-2010年间,机动车尾气排放对VOCs贡献呈缓慢增加趋势,溶剂使用的贡献率逐渐降低,天然源的贡献率基本稳定.溶剂使用、机动车尾气和LPG源冬季贡献最大,夏季最低,天然源则在夏季贡献最大.两种模型解析结果有一定的差异,显示源解析结果受较多因素影响.为确保结果的准确性,建议采用两种或以上的模型对受体点数据进行污染来源解析.     

2021年春季昆明市臭氧污染来源解析相关研究

于2021年4月15日—5月20日对昆明市大气挥发性有机物(VOCs)进行了监测,根据结果对昆明市VOCs的组成、日变化特征、臭氧生成潜势(OFP)和相对臭氧影响(ROI)进行了研究,并利用PMF模型对昆明市VOCs进行了来源解析.结果表明,昆明市大气VOCs平均体积分数为(14.19±7.09)×10^-9,OVOCs占比最大达到32.21%.TVOCs日变化规律显著,呈早上高、下午低的变化规律;OVOCs日变化规律与O₃较为相似,呈中午高、早晚低的特点.去除醛、酮化合物后,ROI和OFP的计算结果均表明烯烃对昆明市臭氧生成的贡献最大;OFP结果表明单物种乙烯(17.01%)对臭氧生成贡献最大,而ROI结果表明异戊二烯(19.31%)对臭氧生成贡献最大.通过特征比值法发现昆明市正丁烷、异丁烷主要来自液化石油气.T/B的特定比值表明芳香烃的来源以燃烧源为主.通过PMF模型解析出6种VOCs来源,依次为二次生成源(37.90%)、生物质燃烧源(21.20%)、溶剂使用源(14.86%)、机动车尾气源(10.74%)、工业排放源(7.67%)和天然...     

深圳臭氧污染日的VOCs组成与来源特征

由于挥发性有机物（VOCs）是O₃生成的关键前体物,因此了解VOCs的污染特征以及主要来源对控制O₃污染具有重要的意义.本研究于2019年9~10月在深圳市开展了在线VOCs观测,共计监测104个物种.观测期间,臭氧超标率达17.8%.TVOCs总浓度为38.9×10^-9,污染日浓度明显高于非污染日.从大类物种来看,浓度从高到低依次为烷烃>含氧有机物（OVOCs）>卤代烃>芳香烃>烯烃>乙炔>乙腈,臭氧生成潜势（OFP）中芳香烃、OVOCs以及烯烃贡献较大.由PMF源解析模型分析结果可知,VOCs主要来源包括生物质燃烧、汽油挥发、机动车尾气、工业过程以及溶剂使用等,而其中对OFP贡献较大的排放源为溶剂使用（45.8%）、机动车尾气（27.3%）.臭氧污染日发生时,清晨低风速可能导致了机动车尾气与汽油挥发源在交通早高峰快速积累,而当日高温亦会加快汽油源与溶剂源组分挥发并促进光化学反应.     

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     

上海中心城区夏季挥发性有机物(VOCs)的源解析

2006～2008年夏季在上海徐家汇地区对大气中的挥发性有机物(VOCs)进行连续3h采样(6:00～9:00),共取得72个有效样本.同时,应用PCA/APCS(principal component analysis/absolute principal component scores)受体模型对大气中VOCs来源进行了分析.结果表明,上海夏季中心城区大气中VOCs主要有5个来源,分别为交通工具尾气排放、燃料挥发(液化石油气/天然气泄漏和汽油蒸发)、溶剂使用、工业生产和生物质/生物燃料燃烧+海洋源,其贡献率分别为34%、24%、16%、14%、12%.其中,芳香烃主要来自于溶剂使用、交通工具尾气排放、工业生产和燃料挥发,其分担率分别为35%、26%、22%、17%.烯烃主要来自于交通工具尾气排放和燃料挥发,其分担率为49%和40%.烷烃主要来自于交通工具尾气排放、燃料挥发和溶剂使用,其分担率分别为45%、32%、12%.模拟结果和已知源成分谱符合较好,说明PCA/APCS受体模型源解析结果可信.     

基于隧道测试的机动车VOCs排放特征及源解析

为探究以乙醇汽油（E10）为主要燃料的机动车尾气源和蒸发源挥发性有机物（VOCs）排放特征,于2019年12月在郑州市北三环隧道内展开了连续两周的VOCs采样,并对隧道内车流特征和环境参数等进行在线监测.首先,利用气相色谱/质谱（GC/MS）法定量出106种VOCs组分,然后采用正交矩阵因子分析（PMF5.0）-化学质量平衡（CMB8.2）复合模型对机动车尾气源和蒸发源VOCs排放的贡献率进行定量解析,最后采用最大增量反应活性（MIR）和气溶胶生成系数（FAC）分别测算了尾气源和蒸发源的臭氧生成潜势（OFP）和二次有机气溶胶生成潜势（SOAFP）.结果表明,采样期间隧道环境空气中ρ（VOCs）为（2794.5±147.4）μg·m^-3,其中卤代烃类的质量分数最高[（32.4±2.0）%],其次为芳烃类[（27.5±0.6）%]和烷烃类[（23.3±0.8）%];基于PMF5.0-CMB8.2复合模型的机动车源VOCs解析结果为：尾气排放（62.5%）>蒸发排放（37.5%）;机动车源VOCs排放的OFP贡献率为：尾气排放（71.9%）>蒸发排放（28....     

南宁市冬季挥发性有机物特征及其来源分析

为了解南宁市冬季期间挥发性有机物（VOCs）污染特征及来源,采用在线连续监测系统于2020年12月9日~2021年2月22日在南宁市区对116种VOCs进行了在线连续观测.结果显示,观测期间VOCs体积分数为37.57x10^-9,烷烃、烯烃、芳香烃、OVOCs及卤代烃体积分数占VOCs比例分别为44%、15%、8%、19%和11%.VOCs体积分数白天低,夜晚高;采用OH消耗速率（L_OH）和臭氧生成潜势（OFP）估算了观测期间VOCs大气化学反应活性,结果表明醛酮类、芳香烃和烯烃是主要的活性物质;使用气溶胶生成系数法（FAC）估算了VOCs对二次有机气溶胶（SOA）的贡献,发现芳香烃对SOA生成贡献最大,占比为98%,其中苯、间/对二甲苯和甲苯为优势物种;正交矩阵因子（PMF）解析结果表明,冬季期间南宁市VOCs主要来源于：机动车尾气排放源（30.1%）>固定燃烧及生物质燃烧源（22.2%）>工业工艺排放源（16.8%）,而OFP贡献较高的源分别为溶剂使用源（23.9%）、固定燃烧及生物质燃烧源（22%）、机动车尾气排放源（21.8%）.因此,机动车尾气排放源和固定燃烧及生物质燃烧源应为南宁市冬季的优先管控源类,其次为工业工艺排放源、溶剂使用源.     

某典型石油化工园区冬季大气中VOCs污染特征

利用TH-300B挥发性有机物(volatile organic compounds,VOCs)在线监测系统于2014年12月~2015年2月对我国某石油化工园区的VOCs进行连续在线监测.分析了其组成特征、时间变化特征、来源以及光化学活性特征.结果表明,研究区冬季大气中VOCs的混合体积分数较高,烷烃占据主导地位,占TVOCs的86.73%;TVOCs、烷烃、烯烃、芳香烃的昼夜变化特征均表现为夜间高而白天低,且烷烃、烯烃的变化与TVOCs较为一致.利用主成分分析-多元线性回归(PCA-MLR)模型解析得到5个因子,分别表征燃料挥发源、工业排放源、汽油车尾气和植物排放混合源、柴油车尾气排放源和燃料燃烧源,其贡献率分别为60.02%、8.50%、2.07%、12.21%、17.20%.利用Propy-equiv法和MIR法计算得出该研究区冬季大气中各类VOCs对臭氧生成的相对贡献率的大小均表现为烷烃烯烃芳香烃,其中环戊烷、正丁烷和1-戊烯的贡献率较高,气团光化学年龄较长.     

焦化污染区春季VOCs的污染特征及其控制策略

在对介休焦化区和方山对照区春季大气挥发性有机化合物(VOCs)污染特征进行分析的基础上,利用等效丙烯浓度(PEC)法和最大增量反应活性(MIR)法量化了VOCs的臭氧生成潜势(OFP),利用分数气溶胶生成系数(FAC)法和二次有机气溶胶(SOAP)法计算了VOCs的二次有机气溶胶生成潜势(SOAFP),采用健康风险评价法对可能会威胁人体健康的VOCs组分进行了风险评估.在此基础上,结合熵值法和正定矩阵因子(PMF)源解析模型对VOCs的优先控制物种和优先控制污染源进行了判别.结果表明,介休焦化区VOCs污染严重,总VOCs(TVOCs)浓度是方山的2.7倍.介休焦化区VOCs组成具有明显的烷烃占比低而芳香烃和烯烃占比高的特点.介休的OFP、SOAFP与健康风险都远高于方山,分别是方山的3.0、8.9和8.8倍,对介休OFP、SOAFP和健康风险影响最大的物种分别为乙烯、甲苯和苯,削减烯烃和芳香烃的排放是控制介休二次生成与健康风险的有效途径.焦化源(32.4%)是介休VOCs的主要来源,其次为汽油型尾气源(29.0%)和溶剂使用源(16.9%),其中焦化源是介休一级控制污染物苯和乙烯的主...     

基于PMF模型解析典型化工园区VOCs污染来源应用研究

选取某小型化工园区为研究对象,在不同日期进行样品采集并使用气相色谱-质谱联用仪(GC-MS)定性定量分析,评估该区域VOCs污染水平及特征,同时研究P MF模型解析小尺度区域VOCs污染来源的可行性.结果表明,该研究区域VOCs浓度明显高于城市环境空气及其他化工园区,存在较重污染;该区域VOCs的主要成分为丙烯、苯、甲苯、萘、间-乙基甲苯、丙酮、丙烷、1,2,4-三甲苯、异丁烷等物质,各排放源污染特征显著,差异性明显;使用PMF模型对观测期间VOCs源解析,共获得4个因子,各因子与该区域不同排放源工艺及污染特征能够高度对应,并依此计算了各点位VOCs污染来源,结果与污染物扩散规律相符,PMF模型应用于小尺度污染物溯源分析具有可行性,能够很好地解析VOCs污染来源.     

北京APEC期间不同颗粒物源解析方法的结果比较

2014年10月8日~11月25日,在北京城市点位采用颗粒物多组分在线监测技术与单颗粒气溶胶质谱（SPAMS）两种方法测定颗粒物化学组分.基于颗粒物在线多组分监测技术得到的受体数据,采用ME2模型进行解析（OC-ME2）;基于SPAMS的观测数据,采用ART-2a和ME2两种方法进行来源解析.SPAMS-ART2a方法解析得到6种颗粒物污染源,而SPAMS-ME2和OC-ME2均确定了5种来源.每种方法都识别出了扬尘源、机动车尾气、燃煤源、工艺过程源和二次源.结果表明：3种方法的解析结果均显示机动车尾气（25.43%~28.84%）和二次源（22.55%~33.50%）是颗粒物的主要来源,其次是燃煤源（20.16%~21.21%）和工艺过程源（12.01%~15.17%）;不同方法解析出的同种源在对颗粒物（PM）的分担率与贡献时间变化上存在较大的差异,这可能与采样方法、化学分析方法和数据分析方法等有关.对APEC会议期间主要污染源类特征进行研究,3种方法解析结果中的首要污染源均是机动车尾气（29.17%~44.18%）,其贡献均高于非会议期间（23.59%~28.79%）,表明在此期间机动车尾气对颗粒物的产生具有重要影响.     

天津市郊夏季VOCs化学特征及其时间精细化的来源解析

夏季为环境空气中臭氧污染事件的频发时期,针对挥发性有机化合物(VOCs)及其臭氧生成潜势(OFP)的时间精细化的来源解析研究,对有效地进行臭氧污染防控具有非常重要的作用.利用2019年夏季(6～8月)天津市郊区点位监测的小时分辨率VOCs在线数据,分析臭氧污染事件和非臭氧污染时期环境受体中VOCs及其OFP的变化特征,并利用正定矩阵因子分解(PMF)模型进行精细化的来源解析研究.结果表明,夏季环境受体中VOCs平均体积分数为24.42×10-9,臭氧污染事件中的VOCs平均体积分数为27.72×10-9,较非臭氧污染时期增加15.69％.夏季总VOCs(TVOCs)的OFP为87.92×10-9,其中烯烃的OFP最高,对TVOCs的OFP的贡献达58.28％.臭氧污染事件中TVOCs的OFP为102.68×10-9,较非臭氧污染时期增加19.59％.臭氧污染事件中VOCs的来源分别为石化工业及汽油挥发(29.44％)、柴油车尾气(23.52％)、液化石油气及汽油车尾气(22.00％)、天然气及燃烧(13.41％)、溶剂使用(6.14％)和植物排放(5.49％).相比于非臭氧污染时期,液化石油气及汽油车尾气和柴油车尾气分别增长4.84％和5.29％.石化工业及汽油挥发和植物排放的贡献均表现为08:00开始上升,11:00达到最高,这与太阳辐射增强和温度不断上升密切相关.液化石油气及汽油车尾气和柴油车尾气均具有明显的早晚高峰特征,并在夜间(00:00～06:00)保持较高贡献水平.根据PMF结果并结合OFP的计算方法,解析了不同源类对臭氧生成潜势的 贡献.石化工业及汽油挥发(31.01％)和柴油车尾气(36.64％)是较高贡献源类,相比非臭氧污染时期分别增加了 1.74％和8.27％;并且石化工业及汽油挥发贡献率在臭氧污染事件发生过程的上升阶段显著增加,而在下降阶段明显下降.     

基于单颗粒气溶胶质谱技术的源解析新算法

针对现有单颗粒气溶胶质谱技术的颗粒物快速来源解析方法不能提供基于质量浓度单位源解析结果的问题,提出一种新型单颗粒快速源解析算法ArtPMF.选择淮河平原某能源工业城市2021年2～3月的单颗粒质谱监测数据对ArtPMF算法进行应用.结果表明监测期间二次源、工业源、机动车尾气源、燃煤源、扬尘源、生物质燃烧源和烟花燃放源对...     

济源市疫情防控期间VOCs的变化特征、臭氧生成潜势及来源解析

采用挥发性有机物（VOCs）在线监测仪（EXPEC 2000-MS）于2020年1月1日-2月11日对济源市环境空气中VOCs进行监测,分析了疫情防控前和期间TVOCs及其组分的变化特征、臭氧生成潜势（OFP）及来源解析.结果表明,疫情防控期间济源市TVOCs浓度均值为121.7×10^-9,比疫情防控前增加了61.2%.烷烃、炔烃和烯烃的平均浓度和占比相对于疫情防控前明显减少,而卤代烃的平均浓度上升了79.5%,占比增加2.6%,OVOCs的平均浓度升高了5.5倍,占比显著增加了31.4%,主要来自乙醇、丙酮、三氯甲烷、溴甲烷和氯乙烷等化合物的排放.疫情防控前济源市的OFP主要以烯烃的贡献为主,关键活性物种为乙烯、1-丁烯、乙炔等,而疫情防控期间OVOCs对OFP的贡献不容忽视,关键活性物种主要是乙醇、乙烯、丙烯醛、甲苯等.用PMF模型法判断济源市VOCs的来源贡献,疫情防控期间对TVOCs贡献占比较高的来源依次是：燃烧源（33%）>消毒剂（31%）>工艺过程源（17%）>植物源（8%）>溶剂使用源（7%）、汽油车尾气（7%）>柴油车尾气（6%）.受疫情的影响,机动车尾气、工艺过程和溶剂使用源对济源市TVOCs的贡献大幅降低,分别降低了17%、17%和10%,来自于消毒剂使用的乙醇、含氯的消毒剂（三氯甲烷、氯乙烷等）对济源市TVOCs的贡献明显增加了29%.     

杭州湾北岸36种挥发性有机物污染特征及来源解析

为研究杭州湾北岸VOCs（挥发性有机物）的浓度水平、组成特征、反应活性和潜在来源,采用GC-FID在线监测系统对杭州湾北岸环境大气中的36种VOCs开展了为期1 a（2017年12月-2018年11月）的连续观测,采用LOH（VOCs的·OH消耗速率）和OFP（O₃生成潜势）2种方法估算了大气VOCs的反应活性,并利用PMF（正定矩阵因子分解）和CPF（条件概率函数）模型分析其来源.结果表明:①φ（VOCs）小时平均值在冬季（26.47×10-9）最高,夏季（9.76×10-9）最低;全年φ（VOCs）小时平均值为21.24×10-9,其中烷烃、烯烃+炔烃、芳香烃、卤代烃的贡献率分别为33.24%、34.13%、15.63%、17.00%;φ（烷烃）、φ（芳香烃）和φ（卤代烃）呈较明显的昼夜变化特征,φ（烯烃）和φ（炔烃）无明显昼夜变化趋势.②大气VOCs的总LOH和OFP分别为9.39 s-1和220.57 μg/m3,KOH（·OH反应速率常数）和MIR（最大增量反应活性）系数的平均值分别为17.34×10-12 cm3/（molecule·s）和3.31;KOH和MIR系数的平均值分别与间/对-二甲苯的KOH和乙苯的MIR系数接近,表明大气VOCs的化学反应活性较强;VOCs关键活性物种为异戊二烯、乙烯、丙烯、甲苯、二甲苯和顺-2-丁烯.③特征物种相关性分析表明,杭州湾北岸大气存在老化现象,异戊烷和正戊烷受煤燃烧源影响较大,二甲苯和乙苯受溶剂排放源影响较大,甲苯和苯除受机动车尾气影响外,还受其他排放源影响.④PMF和CPF模型来源分析表明,大气VOCs主要来自石化工业源、燃料挥发源、生物质燃烧和煤燃烧源、机动车排放源和溶剂使用源,其中,机动车排放源主要来自西北方向,其他源主要来自西北、西和西南方向.研究显示,杭州湾北岸大气VOCs来源复杂,受周边工业区的影响较大.      

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.     

Observation and analysis of atmospheric volatile organic compounds in a typical petrochemical area in Yangtze River Delta, China

Volatile organic compounds (VOCs) are a kind of important precursors for ozone photochemical formation. In this study, VOCs were measured from November 5th, 2013 to January 6th, 2014 at the Second Jinshan Industrial Area, Shanghai, China. The results showed that the measured VOCs were dominated by alkanes (41.8%), followed by aromatics (20.1%), alkenes (17.9%), and halo-hydrocarbons (12.5%). The daily trend of the VOC concentration showed a bimodal feature due to the rush-hour traffic in the morning and at nightfall. Based on the VOC concentration, a receptor model of Positive Matrix Factorization (PMF) coupled with the information related to VOC sources was applied to identify the major VOC emissions. The result showed five major VOC sources: solvent use and industrial processes were responsible for about 30% of the ambient VOCs, followed by rubber chemical industrial emissions (23%), refinery and petrochemical industrial emissions (21%), fuel evaporations (13%) and vehicular emissions (13%). The contribution of generalized industrial emissions was about 74% and significantly higher than that made by vehicle exhaust. Using a propylene-equivalent method, alkenes displayed the highest concentration, followed by aromatics and alkanes. Based on a maximum incremental reactivity (MIR) method, the average hourly ozone formation potential (OFP) of VOCs is 220.49?ppbv. The most significant source for ozone chemical formation was identified to be rubber chemical industrial emissions, following one by vehicular emission. The data shown herein may provide useful information to develop effective VOC pollution control strategies in industrialized area.     

工业园区典型VOCs污染过程精细化溯源

以上海某化工工业园区为目标区域,针对典型的大气VOCs污染过程,通过耦合高时间分辨率GC-MS在线监测、拉格朗日大气扩散模型、VOCs源谱及相似度分析等技术手段,开展了小尺度大气VOCs的精细化溯源.结果表明,针对敏感点监测到的VOCs高值时刻,拉格朗日大气扩散模型能够追踪主要的气团来向及企业潜在贡献,空间分辨率达到1...