基于工艺过程的金属包装业VOCs污染特征

识别金属包装业挥发性有机化合物(volatile organic compounds,VOCs)产生和排放节点,定量分析不同类型生产工艺所排放VOCs的物种及含量,结合最大增量反应活性法和修正的气溶胶生成系数法对行业二次污染进行核算.结果表明,金属包装业排放的VOCs主要为苯系物、醇类、酮类和酯类,苯系物和醇类在不同类型工序和排污节点中贡献较大,酮类和酯类贡献相对较少,单物种浓度最高的VOCs为正丁醇,浓度达269.08mg·m~(-3);生产线与相应的排气筒之间VOCs物种浓度相关性较好,但物种种类存在差异;行业的O_3和二次有机气溶胶(secondary organic aerosol, SOA)生成潜势(以O_3/VOCs和SOA/VOCs计)分别为(3.09±0.94)g·g~(-1)和(2.58±1.99)g·g~(-1),苯系物和内全涂烘干工序为O_3和SOA的主要前体物和首要生成节点.     

中国挥发性有机物（VOCs）排放源成分谱研究进展

我国VOCs排放来源多、排放成分复杂.排放源成分谱是识别VOCs排放源特征的基本信息,对开展我国大气复合污染研究及制定污染控制策略具有重要意义.本文在介绍排放源成分谱的测量方法和总结我国排放源成分谱测量结果的基础上,阐述了典型排放源VOCs成分谱组分特征.不完全燃烧产物(烯烃和醛酮类)是机动车尾气的重要组分,烯烃在我国油品挥发成分谱中的比例较高,含氧VOCs在溶剂使用源和燃烧排放源中不容忽视,化学组分复杂是工业排放的重要特征.文章还指出了源谱研究的不足之处,主要包括源谱采集与测试方法不规范、测量结果质量难以保证及评价、含氧VOCs组分关注不够、工业排放源成分谱缺失等.从源谱的测量方法、测量组分和数据后处理等方面进行规范化,继续加强机动车排放研究,开展石油化工等工业源谱测量,构建我国本地化VOCs源谱数据库将是今后重要研究工作.     

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。     

四川省人为源挥发性有机物组分清单及其臭氧生成潜势

基于调研文献测试数据,对不含含氧有机物（oxygenated volatile organic compounds,OVOCs）组分的源成分谱进行修订和重构,得到归一化的VOCs源成分谱,根据2015年四川省大气污染源排放清单建立了基于源成分谱的1 km×1 km VOCs组分排放清单,并估算其臭氧生成潜势以评估对臭氧生成的影响.所建立的VOCs源成分谱库包括45个源成分谱和519种组分,由于针对富含OVOCs的生物质燃烧和汽车排放等源类进行了修订和重构,因此所建立的源成分谱库对于VOCs组分清单构建和源解析具有更好地应用性.VOCs组分清单结果表明,四川省人为源VOCs总排放量为773.8 kt,其中烷烃、烯烃、炔烃、芳香烃、OVOCs、卤代烃和其它VOCs分别占VOCs总排放量的21.6%、10.0%、1.7%、28.0%、26.2%、4.2%和8.3%,总臭氧生成潜势（ozone formation potential,OFP）为2584.9 kt,上述各类VOCs分别占总OFP的6.9%、26.1%、0.5%、42.3%、23.2%、0.4%和0.5%.四川省各城市VOCs排放组分均以芳香烃、OVOCs和烷烃为主,但亦存在显著差异：成都、雅安、阿坝、甘孜和凉山机动车排放贡献较大,烷烃排放量占VOCs排放总量的比例较高;攀枝花为工艺过程源贡献较大的重工业城市,烷烃排放量占比较高;德阳、眉山、遂宁和资阳溶剂使用源排放较大,OVOCs排放量占比较高.四川省VOCs排放量和OFP较大的组分主要集中分布于人口和工业较为密集和发达的四川盆地区域以及凉山和攀枝花的部分地区,其中间-二甲苯和甲苯主要贡献源为溶剂使用源,导致其在城市建成区的分布更为集中,生物质燃烧对乙烯和甲醛排放有大量贡献,造成其在农业发达的川东和川南的耕地区域有大量分布.     

中国人为源VOCs排放因子库研究

挥发性有机物(volatile organic compounds,VOCs)是对大气区域性复合型污染有着重要影响的参与物和前体物,对大气中的光化学烟雾、二次气溶胶(SOA)和酸雨等有重要的影响。鉴于排放因子是构建排放清单的重要基础数据,采用排放因子法,在已将国内VOCs的排放源进行分类的基础上,具体讨论固定燃烧源、移动源、工艺过程源、化石燃料分配源和溶剂产品使用源等排放源的排放因子。基于上述方法建立排放因子库,同时构建我国2012年人为源VOCs排放清单,了解分析中国VOCs的排放特征。     

重庆市北碚城区大气中VOCs组成特征研究

2012年3月~2013年2月,使用特制的不锈钢钢瓶采集重庆市北碚城区大气样品,并采用三步预浓缩-气相色谱/质谱法对所采集的气体样品进行检测.本研究共检出78种挥发性有机物(volatile organic compounds,VOCs),其中烷烃25种,烯烃15种,芳香烃28种,卤代烃10种.结果表明,重庆市北碚大气中年均浓度最高的前7种VOCs分别为:二氯甲烷(3.08×10-9,体积分数,下同)、苯(2.09×10-9)、异戊烷(1.85×10-9)、甲苯(1.51×10-9)、丙烷(1.51×10-9)、间/对-二甲苯(1.43×10-9)、苯乙烯(1.39×10-9).北碚大气中总挥发性有机物(total volatile organic compounds,TVOCs)浓度为33.89×10-9,季节变化表现为:春季(42.57×10-9)>秋季(33.89×10-9)>冬季(31.91×10-9)>夏季(27.04×10-9).从组成来看,烷烃和芳香烃对TVOCs贡献最大,分别达到31.5%和30.7%;其次是卤代烃类,占27.4%;含量最少的组分是烯烃,所占比例仅为10.4%.采用臭氧生成潜势对VOCs组分活性分析结果表明,烯烃类和芳香烃类化合物是对北碚大气O3生成贡献最大的物质.利用主成分分析法对大气样品中VOCs来源进行分析,发现北碚大气VOCs主要源于机动车尾气排放,贡献比为50.41%.北碚大气中T/B年均值为0.73,表明大气中的苯类物质主要来源于机动车的尾气排放,受溶剂挥发的影响较小.     

北京市二次有机气溶胶生成潜势的日变化规律

二次有机气溶胶(secondary organic aerosol,SOA)是大气细粒子(PM_(2.5))的重要组成部分.研究实际大气SOA生成潜势的日变化规律对于认知SOA生成转化机制及其对大气细粒子污染的影响具有重要意义.首次使用氧化流动管反应器(oxidation flow reactor,OFR)研究了北京夏季城市大气SOA生成潜势的日变化规律,利用高浓度的羟基自由基(·OH)氧化进入反应器内的环境空气,直接测定SOA的生成潜势.结果表明,一天内,SOA生成潜势的小时均值在3.9~9.4μg·m~(-3)范围内变化,呈现夜间高白天低的趋势,在16:00左右达到最低.SOA生成潜势和甲苯等城市典型挥发性有机物(volatile organic compounds,VOCs)变化趋势一致,而和臭氧浓度反相关.实验结果表明,除了边界层高度变化影响污染物浓度进而影响SOA生成潜势以外,夏季白天强烈的光化学反应导致环境大气VOCs的消耗,对降低环境气体白天的SOA生成潜势值也有重要影响.同国外同类研究相比,北京环境大气由于具有更高的VOCs浓度,其SOA生成潜势要明显高于其他地区,可能对北京地区细颗粒物污染具有重要贡献.     

开封市城区冬季大气挥发性有机物污染特征及来源解析

为探究开封市冬季大气挥发性有机物(VOCs)的污染特征及来源,基于2021年12月至2022年1月开封市生态环境局(城区)在线监测站获取的大气VOCs组分数据,阐述其VOCs污染特征和二次有机气溶胶生成潜势(SOAP),利用PMF模型解析出VOCs的来源.结果表明,冬季开封市ρ(VOCs)平均值为(104.71±48.56)μg·m^-3,其质量分数最高为烷烃(37.7%),其次为卤代烃(23.5%)、芳香烃(16.8%)、 OVOCs(12.6%)、烯烃(6.9%)和炔烃(2.6%).VOCs对SOA的贡献平均值为3.18μg·m^-3,其中芳香烃贡献率高达83.8%,其次为烷烃(11.5%);开封市冬季VOCs的最大人为排放来源为溶剂使用(17.9%),其次为燃料燃烧(15.9%)、工业卤代烃排放(15.8%)、机动车排放(14.7%)、有机化学工业(14.5%)和LPG排放(13.3%);溶剂使用源对SOAP的贡献率达到32.2%,其次是机动车排放(22.8%)和工业卤代烃排放(18.9%).可见,降低溶剂使用、机动车排放和工业卤代烃排放的...     

京津冀区域人为源VOCs排放特征及管控策略

挥发性有机物(volatile organic compounds, VOCs)是细颗粒物(PM_2.5)与臭氧(O3)的重要前体物,对我国城市复合污染的形成有重要影响,京津冀区域大气污染问题严峻,VOCs排放源类别复杂,且排放量基数大,亟需形成有效的VOCs管控策略.因此选取京津冀区域人为源VOCs排放为研究对象,建立2018年分行业分物种VOCs排放清单,并基于实测与文献调研的行业VOCs成分谱数据,获取各排放源臭氧生成潜势(ozone formation potential, OFP)与二次有机气溶胶生成潜势(secondary organic aerosol formation potential, SOAP),同时构建VOCs排放源优先控制分级技术方法,计算各排放源分级指数,明确优先控制排放源目标.结果表明：(1)京津冀区域2018年人为源VOCs排放总量为214.0×10⁴ t,其中芳香烃、烷烃与含氧有机物为主要物种.(2)小型客车、工业防护涂料、重型货车、焦化行业是OFP与SOAP的最主要来源.(3)工业防护涂料、小型客车、重型货...     

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.     

Characteristics of ambient volatile organic compounds during spring O3 pollution episode in Chengdu, China

Surface ozone (O₃) has become a critical pollutant impeding air quality improvement in many Chinese megacities. Chengdu is a megacity located in Sichuan Basin in southwest China, where O₃ pollution occurs frequently in both spring and summer. In order to understand the elevated O₃ during spring in Chengdu, we conducted sampling campaign at three sites during O₃ pollution episodes in April. Volatile organic compounds (VOCs) compositions at each site were similar, and oxygenated VOCs (OVOCs) concentrations accounted for the highest proportion (35%-45%), followed by alkanes, alkens (including acetylene), halohydrocarbons, and aromatics. The sensitivity of O₃ to its precursors was analyzed using an observation based box model. The relative incremental reactivity of OVOCs was larger than other precursors, suggesting that they also played the dominant role in O₃ formation. Furthermore, the positive matrix factorization model was used to identify the dominant emission sources and to evaluate their contribution to VOCs in the city. The main sources of VOCs in spring were from combustion (27.75%), industrial manufacturing (24.17%), vehicle exhaust (20.35%), and solvent utilization (18.35%). Discussions on VOCs and NO_x reduction schemes suggested that Chengdu was typical in the VOC-limited regime, and VOC emission reduction would help to prevent and control O₃. The analysis of emission reduction scenarios based on VOCs sources showed that the emission reduction ratio of VOCs to NO₂ needs to reach more than 3 in order to achieve O₃ prevention. Emission reduction from vehicular exhaust source and solvent utilization source may be more effective.     

河南省2016~2019年机动车大气污染物排放清单及特征

基于城市机动车保有量和高速公路交通流量,结合行驶里程和VOCs源谱,采用排放因子法建立了河南省2016~2019年城市和2016年高速公路机动车高分辨率大气污染物排放清单.结果表明,2016年小型客车和普通摩托车等汽油车是CO、VOCs和NH₃的主要贡献源,SO₂、NO_x和PM主要来自重型和轻型柴油货车,国1、国3和国4标准车对污染物排放贡献突出,郑州、周口和南阳的排放量较大;高速公路8~10月的车流量较高,11月最低,城市主干道周变化和日变化分别呈现出明显的周末效应和双峰特征;排放高值区集中在交通网密集、交通流量大的城市中心及市区附近向外辐射的道路上,连霍高速和京港澳高速是高排放道路;轻型汽油车对臭氧生成潜势（OFP）贡献最大,乙烯和丙烯等5个物种对VOCs排放量和OFP贡献均较大;2016~2019年机动车保有量年均增长率为5.7%;与2016年相比,2019年VOCs排放增加2.8%,SO₂、PM_2.5、PM₁₀、NH₃、CO和NO_x的降幅分别为76.3%、51.7%、50.3%、43.1%、16.7%和5.9%;2019年各污染物在控制政策下的实际排放量相对基准情景的减排比例在15.6%~82.4%之间.     

基于质子转移飞行时间质谱法对苏州市冬季大气VOCs的观测研究

为分析苏州市城区冬季VOCs污染水平、变化特征及污染来源,采用质子转移飞行时间质谱仪（PTR-TOF-MS）进行走航和定点观测.结果表明:①城区中心走航期间总挥发性有机物（TVOC）平均浓度为95.00 μg/m3,环高架快速路走航期间TVOC平均浓度为131.48 μg/m3,定点观测期间TVOC平均浓度为72.85 μg/m3.对比其他城市城区,苏州市城区VOCs污染较轻,环境空气质量处于优良水平（浓度数据基于PTR-TOF-MS所能观测物种）.②走航及定点观测期间平均浓度最高的均为含氧挥发性有机物（OVOC）,城区中心走航区域OVOC占比为35.83%,环高架快速路走航区域OVOC占比为43.33%,定点观测（处于闹市区）期间OVOC占比为33.36%.③观测期间对OFP贡献较大组分为OVOCs、烯烃、芳香烃.结合无机物种定点观测数据发现,VOCs和NO₂的浓度峰值与PM_2.5浓度峰值变化趋势一致.结合VOCs浓度呈早晚高峰的日变化规律,判断机动车尾气可能是VOCs、NO₂、PM_2.5的主要排放源之一.④特征比值法判断观测期间空气老化程度较高,苯系物主要来自交通源和燃料燃烧源.PMF（正矩阵因子分解法）源解析结果表明,VOCs污染源包括溶剂使用源、空气老化和二次形成源、植物源、交通源、工业源,结合非参数风回归模型（NWR）评估污染主要来自定点观测点北方的工业企业以及东南方向的环高架快速行驶的机动车,与走航观测高值点位一致.利用MIR系数法得出5类VOCs来源因子,其OFP贡献率依次为空气老化和二次形成源>溶剂使用源>植物源>交通源>工业源.研究显示,苏州市需加强管控溶剂使用行业的VOCs排放量,倡导在上下班高峰期、周末使用公共交通出行,减少机动车尾气排放,可以有效减少当地O₃生成.      

The levels, sources and reactivity of volatile organic compounds in a typical urban area of Northeast China

Air concentrations of volatile organic compounds (VOCs) were continually measured at a monitoring site in Shenyang from 20 August to 16 September 2017. The average concentrations of alkanes, alkenes, aromatics and carbonyls were 28.54, 6.30, 5.59 and 9.78 ppbv, respectively. Seven sources were identified by the Positive Matrix Factorization model based on the measurement data of VOCs and CO. Vehicle exhaust contributed the most (36.15%) to the total propene-equivalent concentration of the measured VOCs, followed by combustion emission (16.92%), vegetation emission and secondary formation (14.33%), solvent usage (10.59%), petrochemical industry emission (9.89%), petrol evaporation (6.28%), and liquefied petroleum gas (LPG) usage (5.84%). Vehicle exhaust, solvent usage and combustion emission were found to be the top three VOC sources for O₃ formation potential, accounting for 34.52%, 16.55% and 11.94%, respectively. The diurnal variation of the total VOCs from each source could be well explained by their emission characteristics, e.g., the two peaks of VOC concentrations from LPG usage were in line with the cooking times for breakfast and lunch. Wind rose plots of the VOCs from each source could reveal the possible distribution of the sources around the monitoring site. The O₃ pollution episodes during the measurement period were found to be coincident with the elevation of VOCs, which was mainly due to the air parcel from the southeast direction where petrochemical industry emission was found to be dominant, suggesting that the petrochemical industry emission from the southeast was probably a significant cause of O₃ pollution in Shenyang.     

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%）.     

济南市机动车排气污染特征及对市区PM2.5的影响

从济南市机动车年检线上利用稀释通道方法采集了小型汽油车、中型汽油车、中型柴油车和大型柴油车4类机动车排气载带PM_(2.5),分析测量了样品中水溶性离子、金属元素、有机C(OC)和元素C(EC)的含量,明确了济南市机动车排气的化学组分特征,得到了济南市机动车排气污染现状以及排放特征.计算了4类机动车排气载带颗粒物的OC/EC值,小型汽油车、中型汽油车、中型柴油车和大型柴油车排气载带颗粒物中OC/EC值分别为15.79、4.34、1.93和0.39,其中小型汽油车、中型汽油车的OC/EC值均大于2,表明汽油车的尾气大于柴油车的尾气污染.而小型汽油车OC/EC值高达15.79,说明小型汽油车尾气中存在严重的二次污染.金属元素特征分析表明Ti、Mn、Fe、Al在济南市机动车尾气颗粒物PM_(2.5)中含量较高,尤其是Mn和Ti,因此,这4种金属元素可作为济南市机动车尾气源的标志元素.PMF模型解析表明,机动车排气源对济南市环境空气PM_(2.5)的贡献率为17.5%,由此可以通过控制济南市小、中型汽油机动车数量、改善油品和改善机动车排气系统来降低对PM_(2.5)的贡献率,从而减少市区空气中PM_(2.5)的浓度.     

Response surface modeling-based source contribution analysis and VOC emission control policy assessment in a typical ozone-polluted urban Shunde, China

To develop a sound ozone (O₃) pollution control strategy, it is important to well understand and characterize the source contribution due to the complex chemical and physical formation processes of O₃. Using the “Shunde” city as a pilot summer case study, we apply an innovative response surface modeling (RSM) methodology based on the Community Multi-Scale Air Quality (CMAQ) modeling simulations to identify the O₃ regime and provide dynamic analysis of the precursor contributions to effectively assess the O₃ impacts of volatile organic compound (VOC) control strategy. Our results show that Shunde is a typical VOC-limited urban O₃ polluted city. The “Jiangmen” city, as the main upper wind area during July 2014, its VOCs and nitrogen oxides (NO_x) emissions make up the largest contribution (9.06%). On the contrary, the contribution from local (Shunde) emission is lowest (6.35%) among the seven neighbor regions. The local VOCs industrial source emission has the largest contribution comparing to other precursor emission sectors in Shunde. The results of dynamic source contribution analysis further show that the local NO_x control could slightly increase the ground O₃ under low (10.00%) and medium (40.00%) reduction ratios, while it could start to turn positive to decrease ground O₃ under the high NO_x abatement ratio (75.00%). The real-time assessment of O₃ impacts from VOCs control strategies in Pearl River Delta (PRD) shows that the joint regional VOCs emission control policy will effectively reduce the ground O₃ concentration in Shunde.     

长株潭城市群人为源VOCs排放清单及其对环境的影响

基于长株潭城市群环境统计数据和排放系数,建立了2014年长株潭城市群人为源VOCs排放清单,并根据空间特征数据进行了3 km×3 km的空间网格分配,同时还估算了各类人为源排放VOCs的臭氧生成潜势与二次有机气溶胶生成潜势.结果表明,长株潭地区人为源VOCs排放总量为113.49 kt,其中工艺过程源、溶剂使用源和移动源为最主要的排放源,排放量分别为35.88、28.72、22.13 kt,工艺过程源中75.34%的VOCs排放量来自建材生产,溶剂使用源中建筑涂料和汽车喷涂为主要排放源;各区县中醴陵市的VOCs排放量最高为16.58 kt;长株潭地区总臭氧生成潜势为375.33 kt,溶剂使用源贡献最大为27.28%,生物质燃烧源的臭氧生成能力最强;二次有机气溶胶生成潜势中,溶剂使用源贡献比例最大为35.35%,其二次有机气溶胶生成能力也强于其它源类;空间分布特征显示城区的网格排放量较大.     

基于大数据分析和IVE模型的杭州市机动车污染物排放变化特征研究

以杭州市全市域为研究对象,基于机动车排放管理数据库和IVE模型本地化后计算出市区、城区、城郊和郊区4类区域及快速路、主干路和次干路3类道路的各类机动车排放清单,利用Arc GIS及杭州市路网信息建立了1 km×1 km网格化空间分布,分析了机动车污染物排放特征.结果显示,杭州市机动车各污染物NO_x、CO、PM_(2.5)和VOCs的年排放量分别为4.9×10~4、12.5×10~4、0.2×10~4、2.1×10~4t.各种车型中,中重型货车对NO_x和PM_(2.5)的贡献均最大,分别为45.8%和36.3%,其次为大中型客车、公交客运,小微型客车对CO和VOCs的排放贡献最大,分别为69.3%和51.1%.机动车各污染物排放强度均呈现由城市中心向城市边缘递减的趋势,高排放区域集中在城中心及城南和城北区域,同时各污染物排放量日变化特征明显,均出现弱双峰现象.     

珠江三角洲机动车挥发性有机物排放化学成分谱研究

根据珠三角地区机动车挥发性有机物排放(VOCs)贡献特征,选取在用轻型汽油车、轻型柴油车、液化石油气(LPG)出租车和摩托车,采用底盘测功机及实际道路测试,获取了以上车型尾气排放的VOCs化学成分(59种非甲烷碳氢化合物)特征谱.轻型汽油车以及摩托车的尾气组成中芳香烃含量最高,其次为烷烃;苯系物、异戊烷以及乙烯占轻型汽油车尾气VOCs组成的54.5%;苯系物、异戊烷以及乙炔占摩托车尾气组成的54.6%.轻型柴油车的尾气组成中烷烃比例最高,其次是芳香烃和烯炔烃.除了苯和甲苯,正十一烷、正十二烷、正癸烷、乙烯、丙烯、1-丁烯亦在柴油车尾气中占有重要比例(41.2%).LPG出租车尾气组成以丙烷、正丁烷、异丁烷为主,并伴有较高比例的1,2,4-三甲基苯、1,2,3-三甲基苯和甲苯.与类似研究比较结果表明:由于在油品、排放标准及采样与分析方法等方面的差异,机动车排放源成分谱相关研究结果仍存在一定的差异性,建议对机动车成分谱研究在尾气采样与分析方法等方面进行规范化和标准化.