重庆市典型城区PM2.5含碳气溶胶季节变化和来源解析

于2015年10月、12月和2016年3月、8月在重庆大学A区采集秋、冬、春、夏4个季节PM_2.5样品,观察其微观形貌,分析含碳气溶胶及其碳组分的浓度水平,并探讨其季节变化及进行来源解析.结果表明,重庆沙坪坝区PM_2.5中有机碳（OC）、元素碳（EC）、烟灰（char）和烟炱（soot）的年均质量浓度分别为20.66、6.16、5.42和0.74 μg·m^-3.OC季节变化显著,冬季最高,夏季最低;EC秋季最高,冬季最低,但与其它季节相差不大;char表现为秋季 > 春季 > 冬季 > 夏季;soot表现为秋季 > 夏季 > 春季 > 冬季.正定矩阵因子（PMF）解析出3个因子,分别代表生物质/煤燃烧和道路扬尘的混合源（52.7%）、汽油机动车排放源（22.9%）和柴油机动车排放源（24.4%）.机动车尾气是秋、春和夏3个季节含碳气溶胶的主要来源,冬季主要受煤炭/生物质燃烧和道路扬尘混合源的影响.秋季污染事件可能是因为本地及周边城市汽油车通行量增加,冬季污染事件可能是本地煤炭/生物质燃烧排放增加和周边农村地区输入的共同作用,春季污染事件可能与来自西北方向的沙尘长距离传输有关.     

南京北郊四季PM2.5中有机胺的污染特征及来源解析

2017年12月至2018年11月在南京北郊采集了大气PM_(2.5)样品,对其中的有机胺、主要水溶性离子、有机碳和元素碳进行了定量分析.共测定南京北郊大气PM_(2.5)中5种有机胺:甲胺、乙胺、二甲胺、三甲胺和苯胺.有机胺年平均总浓度为(54. 2±29. 2) ng·m~(-3),其中最丰富的物种为二甲胺[年均值:(20. 2±13. 7) ng·m~(-3)],其次为甲胺[年均值:(13. 1±6. 3)ng·m~(-3)]、三甲胺[年均值:(8. 6±4. 1) ng·m~(-3)]、乙胺[年均值:(6. 3±4. 1) ng·m~(-3)]和苯胺[年均值:(5. 9±3. 9) ng·m~(-3)],有机胺总浓度呈现出明显的季节变化,表现为夏季秋季春季冬季.污染天有机胺的浓度大于清洁天,主要是受大气颗粒物酸性影响大气有机胺气/粒转换所致,并且大气颗粒物酸性也是导致夏季高温条件下颗粒态有机胺仍高于其它季节的另一原因.在新粒子生长天,发现有机胺的浓度会有所增加. PMF法溯源结果显示南京北郊大气PM_(2.5)中主要有6种有机胺排放源:即工业源、农业源、生物质燃烧、机动车排放、二次源和道路扬尘.其中甲胺、乙胺主要来源于二次源和机动车排放;二甲胺、三甲胺主要来源于生物质燃烧、二次源和机动车排放;苯胺主要来源于工业排放和生物质燃烧.有机胺的来源具有显著的季节差异,春季秋季道路扬尘源占比较高,夏季二次源为有机胺主要的污染源,冬季机动车排放源和生物质燃烧源有一定提升.而有机胺的昼夜差异并不明显,二次源、机动车排放源以及生物质燃烧源是3个主要影响因素.     

氮氧同位素示踪南昌秋冬季降水中NO3-来源及其贡献

为确定南昌市秋冬季降水中硝酸盐来源及贡献,于2016年9月1日至2017年2月28日对南昌地区雨水进行采集,分析了其化学组成及NO₃^-同位素组成并利用贝叶斯混合模型对NO₃^-四种潜在来源贡献进行计算.结果显示NO₃^-浓度范围为7.3~99.5μmol/L,平均值为36.1μmol/L;δ¹⁵N-NO₃^-变化范围为-6.0‰~+8.3‰,平均值为-0.8‰,两者均呈现冬季高秋季低的变化趋势.NO₃^-浓度季节性变化可能是受到降雨量等因素的影响,而δ¹⁵N-NO₃^-变化可能是冬季降水中机动车尾气排放偏高和秋季降水中煤燃烧来源偏高双重因素作用的结果.同位素及贝叶斯混合模型源解析结果表明,南昌市降水中NO₃^-主要来源于生物质燃烧（32.5%）、机动车尾气排放（30.8%）和煤燃烧（23.1%）,三者贡献超过86%;而机动车尾气排放和生物质燃烧释放均超过30%,这可能与近年来机动车快速增加和秋冬季野外生物质大量燃烧有关.煤燃烧虽然也是重要来源,但相对生物质燃烧和机动车尾气排放较小,这可能与近年我国减排措施有关.     

沈阳市挥发性有机物污染特征及反应活性

2019年对沈阳市大气挥发性有机物(VOCs)开展了为期l a的观测,并对得到的53种物种进行浓度特征以及反应活性的研究.结果表明,观测期间沈阳市VOCs平均浓度为65.33 μg·m-3,烷烃、烯烃和芳香烃质量分数分别为62.44％、16.52％和19.32％.浓度排名前10的物种主要是C3～C5的烷烃、烯烃和部分芳香烃,累计占VOCs总浓度的64.13％.大气中烷烃、烯烃和芳香烃浓度均表现为双峰型的日变化特征,峰值分别出现在06:00～08:00和19:00～20:00,最低点出现在14:00～15:00;月变化上,该地ρ(VOCs)分别在12月和5月达到最高值(136.44μg.m-3)和最低值(35.61 μg·m-3);VOCs表现出明显的季节变化特征,即冬季＞秋季＞夏季＞春季,且烷烃、烯烃和芳香烃均随季节表现出增加趋势.通过特征值甲苯/苯(T/B)研究发现,沈阳春季VOCs主要来源于交通源和采暖源,夏季主要来源机动车尾气以及溶剂挥发,秋冬季主要受生物质燃烧和煤燃烧等排放源的影响.通过对反应活性分析,燃烧源是沈阳市控制臭氧污染的关键,丙烯、乙烯和1-己烯是沈阳市大气VOCs中反应活性最高的物种.     

北京市大气环境PM2.5和PM1及其碳质组分季节变化特征及来源分析

大气颗粒物是影响我国大多数城市环境空气质量的首要污染物,近年来随着监测技术的进步和采样设备的改进,相关研究对象逐渐从大粒径的PM_10、PM_(2.5)转移到更小粒径的PM_1上.碳质组分是大气颗粒物的重要组成部分.以北京市为研究区域,选取2016年7月、10月及2017年1月、4月作为4个季节的代表月,对大气环境中的PM_(2.5)和PM_1进行采集,分析了二者的质量浓度和季节变化特征.采用两层嵌套气象-空气质量模型系统(WRF-CMAQ)耦合模型对采样时段进行了模拟,分析观测期间PM_(2.5)和PM_1的来源贡献,并使用因子分析法解析了碳质组分的来源.结果表明,PM_(2.5)和PM_1的质量浓度均呈现春、夏、秋、冬这4个季节递增的趋势;PM_1是PM_(2.5)中的主要组成,而且秋冬季节随着灰霾发生频率的增加,PM_1质量浓度占PM_(2.5)的比值明显升高;北京市大气环境中存在明显的二次污染,且SOC更容易在粒径更小的PM_1中积聚.散煤燃烧、机动车尾气排放、居民面源及生物质燃烧排放是北京市大气颗粒物的重要贡献来源;汽油车尾气、柴油车尾气、生物质燃烧和燃煤排放是北京市大气颗粒物中碳质组分的主要来源.     

岳阳市一次O3污染过程VOCs的组成与来源

文章在岳阳市一个国家空气质量监测站附近,采用罐采样方法采集一次O_3污染过程期间环境全空气样品,利用预浓缩-GC/FID/ECD/MSD技术分析106种VOCs,共检出77种VOCs,研究其组成与来源。结果表明:岳阳市秋季大气TVOCs体积分数为(44.91±15.52)×10~(-9),以烷烃(19.9%～53.0%)、含氧挥发性有机物(OVOCs)(15.7%～55.9%)为主,优势物种为C2～C5烷烯烃、OVOCs、苯系物及卤代烃。秋季VOCs丙烯等效浓度范围为60.46×10~(-9)～230.04×10~(-9);臭氧生成潜势范围为76.37～394.30μg/m~3;反应活性较高的物种为异戊烷、间/对-二甲苯和甲苯及丙烯、乙烯,根据反应活性物种初步判断岳阳市VOCs主要来源为机动车尾气排放及本地石油化工企业排放。特征比值溯源发现秋季异戊烷/正戊烷体积浓度比值为2.6,受机动车排放源影响更大。甲苯和苯、邻二甲苯和苯及间/对-二甲苯和苯体积浓度比值平均值分别为0.05、0.01和0.07,主要来源于生物质、生质燃料、煤燃烧源。邻二甲苯和乙苯、间/对-二甲苯和乙苯体积比值均值分别为0.80和2.71,受溶剂排放影响较大。控制岳阳市秋季O_3污染应着力于交通排放、LPG燃烧排放源、生物质燃烧源、石油化工及溶剂挥发排放的治理。     

城市机动车排放因子隧道试验研究

选取典型城市隧道进行机动车排放因子测试,应用隧道试验原理,通过连续48h的现场采样监测,获得了隧道内机动车排放污染物NO_x.CO、SO₂、PM₁₀、VOC和HC浓度、交通参数(车型、车速、交通流量)和气象参数(如风速、风量、温度、湿度)等实测数据.通过质量平衡计算出隧道内机动车NO_x.CO、SO₂、PM₁₀和HC的平均排放因子分别为1.379、15.404、0.142、0.637、1.857g·(km·辆)^-1.并在此基础上应用多元回归方法计算出8大类机动车各种排放污染物的单车排放因子.结果反映目前中国城市机动车污染物排放水平及各污染物排放特征.     

基于IVE模型和大数据分析的杭州市道路移动源主要温室气体排放清单研究

利用IVE模型和对杭州市机动车排放管理数据库大数据的分析,得到杭州市2015年各类机动车主要温室气体高分辨率排放清单,分析了排放分担情况及时间变化特征,并利用Arc GIS及杭州市路网信息建立了1 km×1 km网格化空间分布.结果表明,杭州市道路移动源温室气体排放中CO_2、CH_4和N_2O的年排放量分别为818.11×10~4、0.85×10~4和0.07×10~4t,合计856.79×10~4t(以CO2当量计).从温室气体种类来看,CO_2占道路移动源温室气体排放总量的绝大部分,为95.5%;从机动车类型来看,小微型客车对道路移动源温室气体排放的贡献率最大,占72.8%;从道路类型的排放情况来看,杭州市市中心、城区、城郊和郊区中温室气体合计CO_2当量贡献率最高的均为主干路,分别为43.4%、61.8%、58.0%和42.4%.杭州市道路移动源温室气体排放强度均呈现由城市中心向城市边缘递减的趋势,同时温室气体排放量日变化特征明显,均出现弱双峰现象.     

杭州市机动车NO_x排放清单的建立及其对空气质量的影响

以杭州市主城区为例,对车辆信息(包括车流量和车辆构成、车辆控制技术水平、车辆行驶工况、车辆启动分布等)进行了调研和测试,并根据IVE模型计算了机动车NOx的排放清单.结果表明,2004年杭州市主城区机动车NOx排放总量为25 100 t,其中,轻型客车、出租车、公交车、重型货车和轻型货车的年排放量分别为5 800,1 100,7 300,9 200和1 700 t.在此基础上,通过AERMOD模型模拟了城市机动车源NOx年均质量浓度以及城市空气中总的NOx年均质量浓度空间分布,得出机动车排放的NOx对总的NOx年均质量浓度的贡献率为40.91%,并对贡献率的空间分布进行了分析.     

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.     

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.      

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.     

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.     

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.     

成都市2017年夏季大气VOCs污染特征、臭氧生成潜势及来源分析

为评估成都市2017年夏季（6-8月）开展的臭氧防治行动措施对空气质量的改善效果,采用在线监测系统对成都市环境空气中VOCs物种进行监测,对比分析VOCs污染特征、OFP（臭氧生成潜势）,并利用PMF（正矩阵因子法）模型对VOCs主要来源进行解析.结果表明:2017年8月$φ$（VOCs）平均值为31.85×10-9,比2016年同期下降了32%,其中,$φ$（芳香烃）和$φ$（卤代烃）平均值下降最为明显.$φ$（VOCs）日变化呈双峰型,分别在每日09:00和23:00左右达峰值,臭氧防治行动期间$φ$（VOCs）月均小时值低于2016年同期.VOCs的OFP敏感性物种以烯烃为主,占总VOCs OFP贡献的48%.2017年8月成都市OFP为61.89×10-9,比2016年同期下降44%.VOCs源解析结果发现,2017年8月油气挥发源、有机溶剂使用源、工业源、生物质燃烧源等排放占比均有所下降,而机动车排放源和天然源的排放占比增加.研究显示,成都市2017年夏季臭氧防治行动对成都市大气VOCs排放有明显的控制效果.      

济南市夏季环境空气VOCs污染特征研究

对济南市2010年夏季环境空气中56种挥发性有机物进行在线气相色谱监测,分析其污染特征及其与气象条件的关系.结果表明,济南市环境空气监测的56种VOCs中主要为烷烃、芳香烃和烯烃,占总监测挥发性有机物的98.2%;6、7月济南市环境空气VOCs浓度整体稳定,8月中下旬浓度明显偏高,且夏季VOCs成分质量百分比随温度有一定变化;VOCs浓度日变化规律曲线在晴天都有明显的双峰特征,分别出现在每天车流量高峰时段,降雨时无明显双峰特征且浓度偏大;济南市环境空气夏季VOCs浓度与风速、日照时间成负相关性,大气稳定度较高时,污染物不易扩散,VOCs浓度呈增长趋势.济南市VOCs的排放源主要是工业排放和机动车排放、汽油的挥发和泄漏等.     

杭州市城区挥发性有机物污染特征及反应活性

使用Summa罐在杭州市城区朝晖站点离线采样,利用GCMS分析122种挥发性有机物（VOCs）.通过2018年5月至2019年4月连续1a的观测,结果发现,观测期间大气VOCs平均体积分数为（59.4±23.6）×10^-9,浓度高值出现在12月而低值出现在2月,含氧有机物（OVOC）,尤其是醛酮类化合物是占比最高的组分,在夏季尤甚.朝晖站点VOCs浓度没有明显的周末效应,但节假日的VOCs浓度有明显下降.其大气VOCs浓度与空气质量指数（AQI）值呈现正相关性,首要污染物为PM_2.5时观测到的VOCs浓度最高.运用·OH消耗速率（L^·OH）和臭氧生成潜势（OFP）做大气反应活性评估,观测期间L^·OH均值为7.5 s^-1,OFP均值为152.1×10^-9,醛酮类化合物、芳烃和烯烃是活性最高的组分,该站点整体大气活性水平与2-甲基戊烷相当.观测期间甲苯/苯（T/B）均值为1.95,说明杭州市城区受到较明显的机动车排放影响.使用正定矩阵因子分析法（PMF）解析出杭州全年VOCs污染的6个因子,分别为二次生成（17.6%）、燃烧源（11.8%）、工艺过程（12.3%）、溶剂使用（18.1%）、天然源（4.5%）和机动车尾气（35.7%）.     

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.      

基于聚类分析的长治市夏季VOCs来源及活性

分析长治市夏季环境VOCs浓度及其反应活性（以OH·消耗速率计）,基于聚类分析与正定矩阵因子分解法 （PMF）解析VOCs来源.结果表明：长治市总VOCs平均浓度为37.40 μg/m³,平均活性水平为5.07s^-1,具有本地新鲜排放和反应后混合的特征.机动车排放、燃煤、液化石油气/天然气（LPG/ NG）使用、工艺过程和溶剂使用源对环境VOCs的贡献分别为29.7%、29.2%、23.5%、11.6%和6.1%;对具有新鲜排放特征VOCs的贡献分别为34.6%、38.4%、10.1%、8.5%和8.5%.长治市VOCs主要受本地机动车与燃煤源排放的影响,而LPG/ NG使用源与工艺过程源可通过区域传输影响本地环境VOCs.可见,有效控制本地机动车与燃煤源排放、加强市区周边LPG/NG使用与工艺过程源的联防联控,是降低长治市环境VOCs浓度与O₃生成的有效途径.