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相似文献
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1.
挥发性有机物(VOCs)是对流层臭氧和二次有机气溶胶等二次污染生成过程的关键前体物.研究VOCs的浓度水平、组成特征和反应活性对揭示复合型大气污染的形成机制具有重要意义.本研究利用在线气相-氢离子火焰法测量了2009年春节和"五一"节期间上海市城区大气中56种VOCs.结果表明,上海市城区大气受机动车尾气排放源影响明显,VOCs浓度日变化特征呈双峰状,与上下班交通高峰基本吻合.大气中VOCs平均体积分数为(28.39±18.35)×10-9;各组分百分含量依次为:烷烃46.6%,芳香烃27.0%,烯烃15.1%,乙炔11.2%.用OH消耗速率和臭氧生成潜势(OFP)评估了VOCs大气化学反应活性,结果表明,上海市城区大气VOCs化学反应活性与VOCs体积浓度相关性良好;VOCs活性与乙烯相当,平均化学反应活性较强;OH消耗速率贡献最大的物种是烯烃51.2%和芳香烃31.8%;OFP贡献最大的物种是芳香烃53.4%和烯烃30.2%;对臭氧生成贡献最大的关键活性物种为丙烯、乙烯、甲苯、二甲苯以及丁烯类物质.  相似文献   

2.
为探究珠海市大气挥发性有机物(VOCs)的来源和影响,制定有效的臭氧控制政策,本研究利用在线气相色谱-质谱仪/火焰离子检测器(Online-GC-MS/FID)于2016年9-10月对珠海市大气中96种VOCs进行了测量,并分析了珠海市大气VOCs的组成特征、日变化趋势、来源及其对臭氧生成的贡献.研究结果表明:珠海市大气VOCs中烷烃的体积混合比最高,其次为芳香烃;烷烃、芳香烃日变化趋势明显,具有双峰特征;珠海市大气中丙烷、异戊二烯和芳香烃分别来自于液化石油气(LPG)、天然源和工业排放.通过反向轨迹分析发现,来自珠三角内陆地区的气团传输对珠海VOCs污染具有重要贡献,其对臭氧生成潜势(OFP)的影响主要来自芳香烃.VOCs活性分析表明,芳香烃和烷烃是珠海市OFP的最主要贡献者,其中甲苯、间/对二甲苯和乙烯是对OFP贡献最大的物种,因此控制人为源VOCs排放是未来珠海市臭氧污染控制的重点.  相似文献   

3.
2016年7月在广州城区开展了27d的大气VOCs在线监测,共得到73种VOCs,总浓度均值为40.07×10-9.其中烷烃占比55.17%,芳香烃占比15.42%,烯烃占比12.14%,氯代烃占比8.79%,乙炔占比3.97%,OVOC占比3.72%,乙腈占比0.79%.采用臭氧生成潜势(OFP)和OH自由基消耗速率估算了广州城区夏季VOC大气化学反应活性,结果表明芳香烃和烯烃是最主要的活性物种;VOCs的关键活性组分是甲苯、反-2-戊烯、间/对二甲苯、1,3-丁二烯、异戊二烯等.采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,结果显示芳香烃、烷烃、烯烃分别占总SOA生成潜势量的95.54%、2.5%、1.95%,甲苯、间/对二甲苯、乙苯、邻二甲苯、1,2,4-三甲基苯是对SOA生成贡献最大的前5个物种.  相似文献   

4.
鄂州市大气VOCs污染特征及来源解析   总被引:5,自引:4,他引:1  
2018年3月~2019年2月,在鄂州市主城区采用在线气相色谱仪对102种大气挥发性有机物(VOCs)定量检测,对比分析了VOCs组成、季节变化特征和日变化规律,并利用最大增量反应活性(MIR)估算了VOCs的臭氧生成潜势(OFP).结果表明,鄂州大气VOCs年均体积分数为(30.78±15.89)×10~(-9),总体表现为冬季高夏季低,具体表现为烷烃含氧化合物卤代烃烯烃芳香烃炔烃.日变化规律表现为夜晚体积分数高于白天,且总体上呈"双峰"分布,芳香烃、卤代烃和OVOCs在00:00至02:00出现"第三峰".对VOCs臭氧生成潜势(OFP)贡献较大的是芳香烃和烯烃,贡献率分别为35.45%和29.5%,其中对OFP贡献率最高的物种为乙烯,达到24.217%.分析VOCs特征物种,发现机动车尾气和溶剂使用是鄂州VOCs的主要来源,其中机动车排放是最主要来源,控制鄂州机动车排放有助于削减大气VOCs活性较大的组分,从而减少臭氧的生成.  相似文献   

5.
深圳大气VOCs浓度的变化特征与化学反应活性   总被引:15,自引:0,他引:15       下载免费PDF全文
对深圳2010年4个季节大气中VOCs进行了监测,研究了VOCs组分、季节变化和日变化特征.结果表明,烷烃是大气中含量最丰富的VOCs物种,占总VOCs的50%以上,其他依次是芳香烃和烯烃.总VOCs浓度季节变化表现为冬季最高和夏季最低,日变化特征则表现为夜晚浓度高、白天浓度低,峰值出现在早晨7:00左右,最低值则出现在下午14:00.通过VOCs物种间的比值特征分析了部分物种的来源,结果显示,反式-2-丁烯和顺式-2-丁烯主要来源于机动车尾气,甲苯和正己烷则受到了溶剂挥发的影响.利用最大增量反应活性(MIR)计算了各类VOCs的臭氧生成潜势(OFP),大气各类VOCs的OFP芳香烃最高、其次为烯烃,烷烃最低,甲苯、间,对-二甲苯和乙烯对臭氧生成的贡献在VOCs物种中排名前3.  相似文献   

6.
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(LOH)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.  相似文献   

7.
使用ZF-PKU-1007大气挥发性有机物(VOCs)在线连续监测系统,于2018年09月25日~10月18日在廊坊市经济技术开发区对99种VOCs进行了在线连续观测.结果显示,观测期间VOCs浓度为69.56×10-9,烷烃、烯烃、芳香烃、醛酮类及卤代烃体积分数占VOCs比例分别为53.2%、5.9%、7.6%、10.5%和19.3%;使用OH消耗速率LOH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,得出VOCs对SOA浓度的贡献值为1.13μg/m3,其中芳香烃对SOA生成贡献占比为94.3%,间/对-二甲苯、甲苯为优势物种;使用PMF模型对VOCs进行了来源解析,识别了5个主要来源,分别为溶剂使用及挥发源(39.6%)、机动车源(22.5%)、固定燃烧源(17.6%)、石化工业源(11.1%)及植物排放源(9.4%),因此,溶剂使用及挥发源、机动车源及燃烧源应为廊坊开发区秋季大气VOCs控制的重点.  相似文献   

8.
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.  相似文献   

9.
2018年8月采集太原市大气样品,分析太原市夏季大气VOCs的污染特征,并利用最大增量反应活性系数法(MIR系数法)估算了VOCs的臭氧生成潜势(OFP).结果表明,太原市夏季大气VOCs浓度为17.36~89.60μg/m3,其中烷烃占比58.01%、芳香烃占比20.06%、烯烃占比16.52%、炔烃占比5.40%.大气VOCs浓度变化表现为明显的早晚双高峰特征,且以早高峰影响为主.OFP分析显示,烷烃、烯烃、芳香烃、炔烃分别占总OFP的19.16%、47.74%、31.75%、1.35%,C3~C5类烯烃是活性较高的物种,对O3生成贡献较大.  相似文献   

10.
大气中的挥发性有机物(volatile organic compounds,VOCs)作为对流层臭氧和二次有机气溶胶的前体物,在光化学反应和细颗粒物污染中发挥着重要的作用.本研究于2017年9月1~27日在上甸子区域背景站开展VOCs的连续在线观测,对VOCs的浓度水平,时空变化特征,化学反应活性及其对臭氧生成的贡献进行了研究,并运用特征物种比值法对初始VOCs的来源进行了分析.结果表明, 2017年9月上甸子站总VOCs平均体积分数为12.53×10~(-9),其中,烷烃是体积分数最大的组分,占到了总VOCs的65.3%,其次是烯烃和芳香烃,分别占到了总VOCs的26.7%和6.5%.从大气化学活性来看,上甸子站总的L~(·OH)(·OH损耗率)为5.2 s~(-1),其中C4~C5烯烃占到了61%,其次是C2~C3烯烃,占到了12.8%.VOCs的臭氧生成潜势平均值为36.5×10~(-9),烯烃是贡献最大的组分,占到了71.2%.烯烃中又以C4~C5烯烃的贡献最为突出,而体积分数较大的烷烃对臭氧生成的贡献却不大.对特征物种的比值研究发现,上甸子站VOCs受生物质燃烧和燃煤排放的影响较大,除此之外,交通排放源也有一定的影响,完全不受工业排放源的影响.  相似文献   

11.
叶露  邰菁菁  俞华明 《环境科学》2021,42(2):624-633
挥发性有机物(volatile organic compounds,VOCs)作为臭氧和细颗粒物的重要前体物已日益受到关注.鲜有针对汽车工业区大气VOCs长期观测的报道.2019-01-01~2019-12-31期间在上海某汽车工业园区边界,采用在线气相色谱仪对79种VOCs组分定量检测,分析大气VOCs组成和变化特征,并利用最大增量反应活性(MIR)和·OH消耗速率法(L·OH)估算大气化学反应活性,应用VOCs特征物比值法和主因子分析法对VOCs进行来源解析.园区大气总VOCs体积分数为26.5×10-9,其中烷烃占比50.2%,烯烃为9.8%,芳香烃为22.4%,卤代烃为10.8%,炔烃占6.8%,呈现冬季高,夏季低的季节变化特征.园区大气VOCs总OFP为73.2×10-9,烷烃、烯烃和芳香烃的贡献率分别为14.7%、35.9%和45.2%,总L·OH为165.3 s-1,其中烯烃和芳香烃的贡献率为30.4%和48.9%.化学反应活性贡献率较高的组分有间/对-二甲苯、乙烯、丙烯、甲苯和邻-二甲苯.甲苯/苯(T/B)比值和乙烷/乙炔(E/E)比值表明观测点气团新鲜,靠近污染源.园区大气VOCs主要来源为汽油尾气源(19.4%)、溶剂使用源(30.8%)、燃烧源(11.0%)、柴油使用源(8.9%)和燃气使用源(4.5%).  相似文献   

12.
上海北郊大气挥发性有机物(VOCs)变化特征及来源解析   总被引:1,自引:0,他引:1  
叶露 《装备环境工程》2020,17(6):107-116
2019年1月1日到10月31日期间在上海北部郊区,采用在线气相色谱仪对58种VOCs定量检测,分析了大气VOCs组成、季节变化特征和日变化规律,并利用最大增量反应活性(MIR)估算了VOCs的臭氧生成潜势(OFP),应用因子分析法对VOCs来源进行了解析。结果表明,上海大气总VOCs体积浓度为25.79×10-9,其中烷烃占比63.2%,烯烃占比11.6%,芳香烃占比19.8%,炔烃占比5.4%。总VOCs体积浓度呈现夏季高,秋季低的季节变化特征。大气臭氧生成潜势为76.99×10-9,烷烃贡献率为22.1%,烯烃为37.5%,芳香烃为38.7%,炔烃为1.7%。VOCs特征物比值(V(TVOC)/V(NO_x)和T/B比值)法表明观测点为VOCs控制区,受周边工业区源和交通源影响。大气VOCs主要来源为机动车排放、工厂生产、燃料燃烧、工业溶剂挥发及天然源。  相似文献   

13.
上海市城区VOCs的年变化特征及其关键活性组分   总被引:39,自引:5,他引:34  
2010年在上海市城区开展了为期一年的连续观测,采用自动在线GC-FID方法定量测试了大气中56个VOCs物种的浓度.结果发现,上海市城区大气VOCs的全年小时体积分数为(2.47~301.48)×10-9,平均体积分数为(26.45±23.36)×10-9,其中,烷烃占46.72%,芳香烃占33.18%,烯烃占11.33%,乙炔占8.76%.T/B(甲苯/苯)为3.51±2.40,表明气团除受机动车影响外,受溶剂、油气和LPG挥发等其他VOCs排放的影响也比较突出;E/E(乙烷/乙炔)为0.98±0.68,表明气团存在老化现象,且春冬季节气团光化学年龄相对较短,夏秋季节光化学年龄相对较长.VOCs的浓度水平和组成在不同风向风速影响下存在一定差异,西南部石化和化工企业排放的VOCs对城区的影响明显,其主要物种为芳香烃和烯烃;该地区气团的OH消耗速率常数(KOH)为8.05×10-12 cm3·分子-1·s-1,平均VOCs最大O3增量反应活性(4.00 mol·mol-1)与乙烯相当,平均反应活性较强;对OH消耗速率(LOH)贡献率最大的是烯烃(42.21%)和芳香烃(40.83%),对臭氧生成潜势(OFP)贡献率最大的是芳香烃(62.75%)和烯烃(21.70%),VOCs的关键活性组分是二甲苯、甲苯、乙苯、乙烯、丙烯、反-2-丁烯及异戊二烯.  相似文献   

14.
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.  相似文献   

15.
卢轩  张瑞芹  韩跞锎 《环境科学》2020,41(10):4426-4435
基于人为源挥发性有机物(VOCs)活动水平统计和源成分谱梳理,采用排放因子法,建立了郑州市2016年VOCs组分排放清单,评估了各类源臭氧生成潜势(OFP).结果表明,2016年郑州市人为源VOCs排放总量为96215.3 t,排放量最高的是道路移动源(29.7%),其次是有机溶剂使用源(28.1%);排放量最高的组分是烷烃(29.8%),其次是芳香烃(29.0%).郑州市人为源VOCs的OFP为341291.0 t,贡献最高的排放源是道路移动源(30.5%),其次是溶剂使用源(28.8%),其中轻型汽油车、内墙涂料使用、机动车表面涂层、加油站装卸油和非金属矿物制造是OFP的主要次级排放源,也是郑州市降低臭氧污染时需重点管控的VOCs排放源.对于VOCs种类而言,贡献较高的是芳香烃(42.8%),其次是烯烃(38.9%),未来应加强对间/对-二甲苯、丙烯和乙烯等物种排放来源的控制.  相似文献   

16.
杭州湾北岸36种挥发性有机物污染特征及来源解析   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
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.   相似文献   

17.
利用在线GC-MS/FID,对重庆主城区2015年夏、秋季大气挥发性有机物(VOCs)开展了为期1个月的观测.结果发现,监测期间主城区总挥发性有机物(TVOCs)体积分数为41.35×10-9,烷烃占比最大,其次是烯炔烃、芳香烃和含氧性挥发性有机物(OVOCs),卤代烃占比最小.将本次研究结果同以往研究结果比较发现,高乙炔浓度可能受交通源排放的影响,而乙烯和乙烷浓度的大幅度降低则得益于主城区化工企业的大举搬迁.通过最大增量反应活性(MIR)估算VOCs的臭氧生成潜势(OFP)发现,芳香烃(32.1%)和烯烃(30.6%)对臭氧生成的贡献最为显著,其中以乙烯、乙醛和间/对二甲苯的OFP最强,因此,对烯烃和芳香烃的削减能有效控制大气中O3的生成.通过PMF模型共解析出5个因子,主要为生物源及二次生成、其他交通源、天然气交通源、溶剂源和工业源.从5个因子对VOCs的贡献百分比可以看出,重庆城区交通源贡献最大(50.4%),其次是工业源和溶剂源的贡献(30%),生物源及二次生成的贡献最小.  相似文献   

18.
为了解河南省人为源挥发性有机物(VOCs)的排放特征,识别以臭氧(O3)污染治理为目的的关键VOCs物种及其排放源,以五大类人为源活动水平数据为基础,采用排放因子法建立了2019年河南省县级人为源VOCs组分化排放清单,并利用最大增量反应活性(MIR)估算其臭氧生成潜势(OFP),基于OFP识别O3污染治理的关键VOCs物种及其排放源.结果表明:(1)河南省2019年人为源VOCs排放总量为175.62×104 t,其中工艺过程源、移动源、生物质燃烧源、溶剂使用源和化石燃料燃烧源对VOCs排放总量的贡献率分别为28.6%、25.2%、20.8%、19.1%和6.3%.(2)空间分布显示,以郑州市为中心的豫北排放量远高于豫南,呈“一高三低”的空间分布特点,郑州市排放量最高,其排放量为27.7×104 t,漯河市、三门峡市和鹤壁市排放量最低,其排放量均小于5.0×104 t.(3)芳香烃是排放量最高的化学组分,其排放量为47.5×104 t,其次为烷烃(46.3×104<...  相似文献   

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