湛江市夏季大气挥发性有机物污染特征及来源解析

臭氧污染在全国呈加剧态势,在非重点区域和非重点城市其相关研究薄弱.在湛江市选取3个采样点,使用苏玛罐和2,4-二硝基苯肼(DNPH)吸附管采样,并利用气相色谱-质谱/氢离子火焰检测器(GC-MS/FID)和高效液相色谱(HPLC)分析了101种挥发性有机物(VOCs),分析其主要组分和变化特点,计算VOCs的臭氧生成潜势(OFP),并利用正定矩阵因子分解模型(PMF)进行源解析.结果表明,采样期间湛江市φ(TVOCs)平均值为1.28×10^-7,其中OVOCs占比最高,为52%,其次为烷烃(36%)、烯烃(7%)、卤代烃(2.42%)、芳香烃(1.61%)和炔烃(0.78%).VOCs组分日变化特征表明,芳香烃和烷烃早晚体积分数高而中午低,受光化学反应影响大;而OVOCs在光化学反应强烈的中午体积分数低而傍晚高,表明傍晚采样点附近OVOCs直接排放增多或受到上风向污染源输送的影响.湛江市TVOCs的OFP为3.28×10^-7,优势物种为甲醛、1-丁烯、正丁烷、2-丁酮和乙醛.表征气团老化程度的X/E值和气团后向轨迹分析表明,采样期间,当受来自...     

Characterization, reactivity, source apportionment, and potential source areas of ambient volatile organic compounds in a typical tropical city

Based on one-year observation, the concentration, sources, and potential source areas of volatile organic compounds (VOCs) were comprehensively analyzed to investigate the pollution characteristics of ambient VOCs in Haikou, China. The results showed that the annual average concentration of total VOCs (TVOCs) was 11.4 ppbV, and the composition was dominated by alkanes (8.2 ppbV, 71.4%) and alkenes (1.3 ppbV, 20.5%). The diurnal variation in the concentration of dominant VOC species showed a distinct bimodal distribution with peaks in the morning and evening. The greatest contribution to ozone formation potential (OFP) was made by alkenes (51.6%), followed by alkanes (27.2%). The concentrations of VOCs and nitrogen dioxide (NO₂) in spring and summer were low, and it was difficult to generate high ozone (O₃) concentrations through photochemical reactions. The significant increase in O₃ concentrations in autumn and winter was mainly related to the transmission of pollutants from the northeast. Traffic sources (40.1%), industrial sources (19.4%), combustion sources (18.6%), solvent usage sources (15.5%) and plant sources (6.4%) were identified as major sources of VOCs through the positive matrix factorization (PMF) model. The southeastern coastal areas of China were identified as major potential source areas of VOCs through the potential source contribution function (PSCF) and concentration-weighted trajectory (CWT) models. Overall, the concentration of ambient VOCs in Haikou was strongly influenced by traffic sources and long-distance transport, and the control of VOCs emitted from vehicles should be strengthened to reduce the active species of ambient VOCs in Haikou, thereby reducing the generation of O₃.     

南阳市冬春交替期大气VOCs污染特征及来源解析

近年来我国中部地区臭氧污染问题日益凸显,而挥发性有机物(VOCs)作为近地面臭氧生成的关键前体物,有关其来源研究相较于我国东部地区相对欠缺.为了解我国中部地区VOCs污染特征及其来源,本研究于2017年2—3月在豫鄂陕三省交界处的河南省南阳市南阳理工学院站点开展了为期1个月的VOCs在线监测.测量结果显示,观测期间总VOCs平均浓度为(37.4±18.5)×10~(-9).与国内外已有研究的VOCs测量结果相比,本研究中烷烃、烯烃和炔烃的浓度处于中等偏上水平,而芳香烃浓度则较低.烯烃对臭氧潜势的贡献最高(37%),其次是芳香烃(28%).乙烯、二甲苯、甲苯、丙烯和C4~C5烷烃是最重要的活性组分.利用正交矩阵因子分析(PMF)解析出4个因子,分别是天然气/液化石油气使用+背景、交通排放、溶剂涂料使用和燃煤+生物质燃烧.观测期间南阳理工学院站点对VOCs浓度贡献最高的是燃煤+生物质燃烧因子,平均贡献率为35%,其次是交通排放因子(25%)、天然气/LPG使用+背景(23%)和溶剂涂料使用(17%).研究结果对于认识我国中部地区VOCs来源结构,进而开展VOCs和臭氧防治具有重要意义.     

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.     

深圳市工业区VOCs污染特征与臭氧生成敏感性

于2020年9~10月在深圳北部典型工业区开展在线观测以分析该地VOCs污染状况,并使用基于观测的模型(OBM)研究臭氧生成敏感性.观测期间VOCs的总浓度为48.5×10^-9,浓度水平上烷烃>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)为320μg/m³,其中芳香烃、OVOCs以及烷烃贡献最大,这3类物种OFP贡献总和超过90%.乙烯与苯呈现“两峰一谷”的日变化特征,主要受到机动车排放的贡献.相对增量反应性(RIR)分析表明,削减人为源VOCs对控制当地臭氧生成最为有效,当中又应优先控制芳香烃;经典动力学曲线(EKMA)分析表明该片区臭氧生成处于过渡区,在开展VOCs区域联防联控的同时,需要在当地进行有力的NOx控制以强化该地区臭氧污染长期管控.     

成都双流夏秋季环境空气中VOCs污染特征

为了解成都市大气污染重点防治区域——双流地区的环境大气中挥发性有机物(VOCs)的污染特征和来源,2016年8月30日~2016年10月7日,VOCs外场观测在成都市双流区展开.结果表明,在线观测期间,采样站点总的大气挥发性有机物(TVOCs)的平均体积分数为(45. 15±43. 74)×10-9,其中烷烃的贡献最大(29%),其次是芳香烃(22%)、卤代烃(17%)、含氧挥发性有机物(OVOCs,15%)、烯烃(9%)、乙炔(7%)、乙腈(1%);优势物种为丙酮、二氯甲烷、乙炔、乙烯、苯、甲苯、间/对-二甲苯、丙烷、1,2-二氯乙烷以及丁酮.通过比较VOCs的化学反应消耗速率发现,反应活性最大的为芳香烃,其次是烯烃;反应活性最强的物种为苯乙烯、间/对-二甲苯、异戊二烯、乙烯等.整个观测期间,有两次明显的生物质燃烧活动.国庆假日期间,TVOCs浓度相比之前明显上升,平均体积分数达57. 65×10-9,其中,短链烯烃、卤代烃以及OVOCs浓度上升最为显著.分析某些关键的非甲烷总烃(NMHCs)和OVOCs的日变化特征发现,其变化规律反映了双流地区不同源排放特点.双流区环境空气中VOCs受本地工业源排放影响较大.     

长白山背景站大气VOCs浓度变化特征及来源分析

挥发性有机物(VOCs)是臭氧和二次有机气溶胶的重要前体物.为研究中国东北背景地区大气中VOCs浓度和变化特征,应用苏码罐采样技术、三步冷冻浓缩和GC/MS联用技术测定了长白山大气本底站中的VOCs组成、浓度及季节变化,并利用PCA(principal component analysis)受体模型初步解析了白山大气中VOCs来源.结果表明,长白山地区TVOCs年平均浓度(体积分数)为10.7×10~(-9)±6.2×10~(-9),其中卤代烃所占比例最高,占VOCs总浓度的37%,其次是烷烃33%、芳香烃15%、烯烃15%.长白山地区TVOCs呈现明显的季节变化,变化特征为春季﹥秋季﹥夏季﹥冬季,春季大气中的TVOCs浓度显著(P﹤0.05)高于其他季节.利用主成分分析VOCs物种,提取出5个因子,分别归纳为交通源、液化石油气(LPG)、生物源、燃烧源和区域工业输送.结合HYSPLIT-4.0后向轨迹模型,分析周边区域传输对VOCs物种浓度的影响,发现来自西南向气团传输是长白山VOCs物种浓度增加的主要原因.     

北京市城区春季大气挥发性有机物污染特征

"2+26"城市联防联控措施的实施及北京市产业结构的调整,使得北京市大气中VOCs（volatile organic compounds,挥发性有机物）质量浓度、组成特征及来源发生了变化.运用AirmoVOC（GC-866）在线自动监测仪对2017年3-5月北京市城区大气中的VOCs进行观测.结果表明:①北京市城区春季大气中ρ（TVOCs）（TVOCs为总挥发性有机物）为34.36 μg/m3,ρ（烷烃）、ρ（芳香烃）、ρ（烯烃）、ρ（炔烃）分别占ρ（TVOCs）的57.13%、33.18%、7.54%、2.15%.质量浓度最高的前3位VOCs物种分别为苯、丙烷和乙烷,其质量浓度分别为5.97、3.51、2.63 μg/m3.②ρ（TVOCs）的日变化有3个较明显的峰值,分别出现在05:00、11:00和23:00,ρ（TVOCs）最低值出现在18:00,并且夜间ρ（TVOCs）高于白天.VOCs日变化特征表明,北京市VOCs污染受凌晨时段柴油车尾气排放和早晚交通高峰期汽油车尾气排放的影响较为明显.③春季VOCs的OFP（ozone formation potential,臭氧生成潜势）分析表明,芳香烃对OFP的贡献率（44.22%）最大,其次是烯烃（31.06%）,最后是烷烃（23.86%）;北京市VOCs污染的关键活性组分是丙烯、正丁烷、环戊烷、苯、甲苯、二甲苯.④PMF（正矩阵因子分析法）分析表明,溶剂使用源是北京市春季大气中VOCs最主要的排放源,对TVOCs的贡献率为39.06%,其次是移动源（33.79%）和油气挥发源（17.85%）,燃烧源的贡献率（9.30%）最低.研究显示,控制移动源、溶剂使用源和燃烧源的排放是控制北京市环境空气中VOCs污染的关键.      

重庆市主城区O3污染时期大气VOCs污染特征及来源解析

2020年8月底至9月初,重庆市主城区发生了持续时间近2周的O₃污染过程.期间,在主城区3个观测站点利用苏玛罐和DNPH采样柱采集的环境空气VOCs样品,研究了O₃污染期间VOCs组分特征、光化学反应活性及来源解析.结果表明,观测期间重庆市主城区TVOCs平均体积分数为45.08×10^-9,各组分体积分数排序依次为OVOCs、烷烃、卤代烃、烯烃、芳香烃和炔烃.体积分数较高的VOCs物种是甲醛、乙烯和丙酮,三者之和占比TVOCs超过30%.OVOCs和烯烃对· OH消耗速率（L_i^·OH）和臭氧生成潜势（OFP）均具有较大的贡献,是生成O₃的关键VOCs组分;其中,OVOCs组分中主要的活性物种为甲醛、乙醛和丙烯醛,烯烃组分中主要的活性物种为异戊二烯、乙烯和正丁烯.VOCs中二甲苯与乙苯的比值较低,并且两者呈现显著的相关性,表明主城区大气中VOCs气团老化程度高,同时还受到其他区域远距离传输的影响.PMF受体模型解析结果显示,主要有5种VOCs来源,依次为二次生成源（27.67%）、机动车尾气源（26.56%）、工业排放源（17.86%）、植物源（14.51%）和化石燃料燃烧源（13.4%）.     

Strong ozone production at a rural site in theNorth China Plain: Mixed effects of urban plumesand biogenic emissions

Regional ozone (O₃) pollution has drawn increasing attention in China over the recent decade, but the contributions from urban pollution and biogenic emissions have not been clearly elucidated. To better understand the formation of the regional O₃ problem in the North China Plain (NCP), intensive field measurements of O₃ and related parameters were conducted at a rural site downwind of Ji'nan, the capital city of Shandong province, in the summer of 2013. Markedly severe O₃ pollution was recorded, with the O₃ mixing ratios exceeding the Chinese national ambient air quality standard on 28?days (a frequency of 78%) and with a maximum hourly value of 198 ppbv. Extensive regional transport of well-processed urban plumes to the site was identified. An observation-constrained chemical box model was deployed to evaluate in situ photochemical O₃ production on two episodes. The results show that the in situ formation accounted for approximately 46% of the observed O₃ accumulation, while the remainder (~ 54%) was contributed by regional transport of the O₃-laden urban plumes. The in situ ozone production was in a mixed controlled regime that reducing either NOx or VOCs would lead to a reduction of ozone formation. Biogenic VOCs played an important role in the local ozone formation. This study demonstrates the significant mixed effects of both anthropogenic pollution from urban zones and biogenic emission in rural areas on the regional O₃ pollution in the NCP region, and may have general applicability in facilitating the understanding of the formation of secondary pollution over China.     

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.     

上甸子区域背景站VOCs污染特征及其对臭氧生成贡献

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.     

南京北郊大气VOCs体积分数变化特征

利用2011-03-01~2012-02-29南京北郊大气VOCs观测资料,对大气VOCs体积分数的时间序列变化特征、光化学活性差异和来源特征进行了研究.结果表明,VOCs体积分数平均为43.52×10-9,并呈现夏季高,冬季低的季节变化.VOCs体积分数呈现夜间高,白天低的日变化特征.VOCs体积分数夜间呈现夏季>秋季>春季>冬季,白天呈现冬季>夏季>春季>秋季.VOCs日变化幅度秋季最大,冬季最小.烷烃和烯烃日变化幅度最大值出现在秋季,芳香烃和炔烃日变幅最大值出现在春季.采用丙烯等量体积分数方法表示,VOCs物种中烯烃含量最高,芳香烃次之,烷烃最小.T/B、E/B和X/B比值平均值分别是1.23、0.95和0.81,反映出影响观测点的气团呈现一定老化程度.以3-甲基戊烷作为机动车排放典型示踪物,估算得到乙烯、甲苯和间,对-二甲苯分别有85%、71%和82%来自非机动车源.     

一个沿海城市大气臭氧的本地生成过程及其对前体物的敏感性

在威海市两个采样点用苏码罐采集了全空气样品,利用三级冷阱预浓缩-GC/MS方法离线测定了空气样品中109种大气挥发性有机物(VOCs).使用基于观测的MCM机理大气化学模式(OBM-MCM)分析了大气臭氧生成对VOCs组分的敏感性及本地生成过程.结果表明:观测期间两个采样点的总挥发性有机物(TVOCs)平均浓度分别为27.84×10~(-9)和17.85×10~(-9),对TVOCs贡献最大的均是烷烃.模拟分析表明,大气臭氧生成与前体物的控制关系存在空间差异性,在一个观测点受VOCs控制,而在另一个观测点受NO_x和VOCs共同控制;模拟结果还表明,臭氧生成对活性烃类最为敏感,但是,含氧有机物、卤代烃和高碳烷烃对臭氧生成的影响和贡献也不可忽视;此外,计算了日平均臭氧净生成速率P(O_3)_(net),分别为6.41×10~(-9) h~(-1)和3.22×10~(-9) h~(-1),臭氧的本地生成过程扮演重要角色.     

珠三角产业重镇大气VOCs污染特征及来源解析

2019年在珠三角典型产业重镇佛山市狮山镇在线监测大气挥发性有机化合物（VOCs）,并开展大气VOCs污染特征、臭氧生成潜势（OFP）及来源贡献分析.观测期间共测得56种VOCs物种,总挥发性有机物（TVOCs）体积浓度为（39.64±30.46）×10^-9,主要组成为烷烃（56.5%）和芳香烃（30.1%）.大气VOCs在冬季和春季浓度较高.VOCs各组分呈“U”型日变化特征,污染时段的日变化幅度明显大于非污染时段.相对增量反应活性（RIR）结果表明研究区域的O₃生成处于VOCs控制区.2019年VOCs的OFP为107.40×10^-9,其中芳香烃对总OFP贡献最大（54.6%）.OFP浓度最高的10种VOCs占总OFP的80.3%,占TVOCs体积浓度的59.9%,高反应活性的VOCs物种在研究区域具有较高的大气浓度,应重点控制.正交矩阵因子分析模型（PMF）来源解析结果表明,溶剂使用源（42.4%）和机动车排放源（25.8%）是研究区域2019年大气VOCs的主要来源,其次为工业过程源（14.6%）、汽油挥发（7.9%）和天然源（1.7%）,控制上述源的VOCs排放是缓解该地区臭氧污染的有效策略.     

石油炼化无组织VOCs的排放特征及臭氧生成潜力分析

选取我国光化学活跃的珠江三角洲地区(PRD)典型石油炼化工艺的炼油装置、化工装置和污水处理装置,采用离线和在线的多种先进仪器监测其VOCs的无组织排放特征,并采用间、对-二甲苯/苯(X/B)、甲苯/苯(T/B)、乙苯/苯(E/B)比值分析其VOCs的老化特征,采用最大增量反应活性法(MIR)、等效丙烯浓度法和OH自由基反应速率法(L_OH)3种方法综合评价其VOCs的化学反应活性及臭氧生成潜势(OFP).研究发现,炼油装置区和化工装置区总挥发性有机物(TVOC)浓度早晚高,中午低;污水处理区呈双峰趋势.3个装置区无组织排放的VOCs中烷烃浓度均占比最高,同一装置区内的不同装置VOCs排放特征不同.石化企业X/B、T/B和E/B值较城区和郊区的高,化工装置区的压缩碱洗装置区(CAW)T/B值最大.石化企业VOCs的活性较城区和郊区的强,其平均OH消耗速率常数为15.22×10^-12cm³/(mol·s),最大增量反应活性为4.21mol(O₃)/mol(VOC).化工装置区对石化企业OFP总量的贡献最高,为84.83%;其次是污水处理区,12.95%;炼油装置区最低,为2.22%.化工装置区的CAW对石化企业OFP贡献率最高,为34.26%;污水处理区的浮选池(FT)贡献率最低,为0.36%.     

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.     

三亚市大气VOCs污染特征、臭氧生成潜势及来源解析

为探究热带地区环境空气中挥发性有机物(VOCs)的污染特征,利用三亚市2019年VOCs在线监测数据,全面分析了VOCs的污染特征、来源以及对O₃的影响.结果表明:①总挥发性有机物(TVOCs)日均体积分数范围为2.05×10-9~19.74×10-9,且以烷烃(71.4%)和烯烃(20.5%)为主.②VOCs优势物种丙烷、正丁烷、乙烷、异丁烷、乙烯、乙炔、苯和甲苯的体积分数日变化均呈早晚双峰的特征;φ(异戊二烯)呈白天显著高于夜间的特征,其季节性变化规律与光照变化基本一致.③对臭氧生成潜势(OFP)贡献最大的是烯烃(70.6%),其中异戊二烯的OFP贡献率(41.9%)最大,其次是烷烃(19.9%).④春夏季φ(NO₂)和φ(VOCs)均较低,难以通过光化学反应生成较高的φ(O₃),秋冬季φ(O₃)显著升高主要与东北方向污染物传输有关.⑤正交矩阵因子模型(PMF)解析结果表明,VOCs来源分别为交通源(46.52%)、溶剂使用源(18.25%)、植物源(12.36%)、工业源(11.99%)和燃烧源(10.88%).研究显示,三亚市环境空气中φ(VOCs)受交通源排放影响较大,应加强管制以削减环境空气中VOCs活性较大的物种,从而减少O₃的生成.      

Vertical distribution of volatile organic compounds conducted by tethered balloon in the Beijing-Tianjin-Hebei region of China

Volatile organic compounds (VOCs) as precursors of ozone and secondary organic aerosols can cause adverse effects on the environment and human health. However, knowledge of the VOC vertical profile in the lower troposphere of major Chinese cities is poorly understood. In this study, tethered balloon flights were conducted over the juncture of Beijing-Tianjin-Hebei in China during the winter of 2016. Thirty-six vertical air samples were collected on selected heavy and light pollution days at altitudes of 50-1000 meters above ground level. On average, the concentration of total VOCs (TVOCs) at 50-100 m was 4.9 times higher than at 900-1000 m (46.9 ppbV vs. 8.0 ppbV). TVOC concentrations changed rapidly from altitudes of 50-100 to 401-500 m, with an average decrease of 72%. With further altitude increase, the TVOC concentration gradually decreased. The xylene/benzene ratios of 34/36 air samples were lower than 1.1, and the benzene/toluene ratios of 34/36 samples were higher than 0.4, indicating the occurrence of aged air mass during the sampling period. Alkenes contributed most in terms of both OH loss rate (39%-71%) and ozone formation potential (40%-72%), followed by aromatics (6%-38%). Finally, the main factors affecting the vertical distributions of VOCs were local source emission and negative dispersion conditions on polluted days. These data could advance our scientific understanding of VOC vertical distribution.     

重庆主城区夏秋季挥发性有机物（VOCs）浓度特征及来源研究

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.