北京市城区夏季VOCs变化特征分析与来源解析

精细化的挥发性有机物（VOCs）组分特征和来源分析,可以为科学有效地进行臭氧（O₃）污染防控提供支持.利用2020年夏季7~8月北京城区点位监测的小时分辨率VOCs在线数据,分析高O₃浓度时段和低O₃浓度时段环境受体中VOCs化学特征和臭氧生成潜势（OFP）,并利用正定矩阵因子分解（PMF）模型进行精细化源解析.结果表明,观测期间监测点φ［总大气挥发性有机物（TVOCs）］平均值为12.65×10^-9,高O₃时段和低O₃时段φ（TVOCs）平均值分别为13.44×10^-9和12.33×10^-9,OFP分别为107.6μg·m^-3和99.2μg·m^-3.观测期间O₃生成受VOCs控制,芳香烃的反应活性最高,对OFP贡献排名前三的组分均为异戊二烯、甲苯和间/对-二甲苯.低O₃时段环境受体中VOCs的主要来源包括汽车排放（26.4%）、背景排放（15.7%）、溶剂使用（13.0%）、汽修（12.8%）、二次生成源（9.7%）、生物质燃烧（6.1%）、印刷行业（5.7%）、液化天然气（LNG）燃料车（5.5%）和植被排放（5.0%）,其中背景排放、二次生成和印刷行业源在近年来北京VOCs源解析研究中少有讨论.高O₃时段汽修源和二次生成源贡献分别较低O₃时段上升了3.4%和2.6%,汽车排放仍是北京城区最主要的VOCs贡献源.植被排放源从07：00开始上升,在午后达到最高;背景排放源的贡献变化较小;汽车排放和LNG燃料车排放源呈现早晚高峰特征,下午时贡献相对较低.     

廊坊开发区8~9月O3污染过程VOCs污染特征及来源分析

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8月25日至9月30日在廊坊开发区对99种VOCs进行监测,并开展不同O₃污染情况下ω（VOCs）特征、大气反应活性及来源研究.结果表明,监测期间廊坊开发区ω（VOCs）平均为（75.17±38.67）×10^-9,O₃污染日和清洁日ω（VOCs）平均分别为（112.33±30.96）×10^-9和（66.25±34.84）×10^-9,污染日ω（VOCs）较清洁日偏高69.6%;对于大气反应活性,污染日和清洁日VOCs对臭氧生成潜势（OFP）的贡献均以醛酮类、芳香烃、烯烃和烷烃为主,对于羟基消耗速率（L_·OH）,污染日以芳香烃（30.0%）和烯烃（25.8%）为主,而清洁日烯烃贡献（29.8%）略高于芳香烃（28.0%）;PMF源解析结果显示,机动车排放（34.4%）、溶剂使用及挥发源（31.7%）、石化工业源（15.7%）、燃烧源（11.1%）和植物排放源（7.9%）为监测期间VOCs的主要来源,另外污染日溶剂使用及挥发源、植物源排放较清洁日升高13.1%和1.2%,可能与污染日温度较高有关.因此,机动车排放和溶剂使用及挥发为廊坊开发区8~9月VOCs的控制重点.     

大连市夏季VOCs化学反应活性及来源

为了解大连市环境空气挥发性有机物（VOCs）污染特征及来源,基于2020年6~8月高时间分辨率VOCs在线观测数据,对大连市大气VOCs的浓度水平、组成特征、反应活性及来源情况进行了分析.结果表明φ（VOCs）的平均值为（10.21±5.71）×10^-9,其中烷烃占比为66.35%,烯烃为11.89%,炔烃为7.75%,芳香烃为14.01%.VOCs和NO_x呈现夜间高,白天低的特征,而O₃变化趋势相反.综合考虑物种活性,确定甲苯、乙烯、间/对-二甲苯、1-己烯、正丁烷、异戊烷、正戊烷和异戊二烯是影响大连市大气VOCs的关键物种,优先控制烯烃和芳香烃类化合物的排放是改善大连市夏季O₃污染的关键.PMF源解析结果显示交通源（26.38%）、燃烧源（22.75%）、工业排放源（17.09%）、溶剂使用源（14.59%）、天然源（11.72%）和其他（7.47%）为监测期间VOCs的主要来源,交通源和燃烧源排放是大连市夏季O₃防控的重点污染源.     

天津市郊夏季的臭氧变化特征及其前体物VOCs的来源解析

本文利用天津市南开大学津南校区大气环境综合观测站的臭氧及其前体物（VOCs和NO_x）、气象参数等在线监测仪器,获取了2018年夏季（6~8月）小时分辨率的数据信息;分析臭氧及其前体物的相互关系及变化特征;根据光化学年龄计算出VOCs的初始浓度对其日间（06：00~24：00）VOCs体积分数的光化学损耗进行修正;将初始体积分数和直接监测的VOCs体积分数分别纳入PMF模型进行人为源的来源解析.结果表明,夏季天津O₃的平均体积分数为（41.3±25.7）×10^-9,而VOCs的平均体积分数为（13.9±12.3）×10^-9,其中烷烃的平均体积分数（7.0±6.8）×10^-9明显高于其它VOCs物种.烷烃中浓度较高的物种分别为丙烷和乙烷,占总烷烃浓度贡献的47%.夏季O₃的生成潜势（OFP）平均值为52.1×10^-9,其中烯烃的OFP值最高,对于TVOCs臭氧生成潜势的贡献达到57%.VOCs日间光化学损耗量计算结果表明,烯烃日间损耗占VOCs损耗总量的75%.基于初始浓度解析的VOCs来源分别为：化工排放和溶剂使用（25%）、机动车尾气（22%）、燃烧源（19%）、天然气和液化石油气（19%）和汽油挥发（15%）.相比于直接将监测浓度纳入PMF解析的结果,化工排放和溶剂使用贡献百分占比下降4%,机动车尾气贡献百分占比下降5%.利用PMF源解析结果结合OFP分析不同源类对臭氧污染的相对贡献,基于初始体积分数数据的结果显示,贡献最高源类为化工排放和溶剂使用（26%）.与利用直接监测数据的解析结果相比,化工排放和溶剂使用的OFP值降低7%,天然气和液化石油气的OFP值明显降低13%.     

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%）.     

东莞工业集中区夏季臭氧污染与非污染期间VOCs组分特征及其来源

为探讨东莞典型工业区夏季大气挥发性有机物（VOCs）污染特征及来源,于2020年夏季在厚街镇对大气环境中56种VOCs开展了在线观测,并同步收集了臭氧（O₃）、氮氧化物（NO_x）和一氧化碳（CO）等气体污染物浓度和气象因子等资料,在此基础上分析了VOCs总体积分数和主要物种体积分数特征,进一步估算了主要VOCs物种对臭氧生成潜势的贡献和不同臭氧浓度下VOCs的主要污染源贡献率.结果表明,观测期间56种VOCs的体积分数平均值为53.1×10^-9,其中φ（芳香烃）、φ（烷烃）、φ（烯烃）和φ（炔烃）分别为24.7×10^-9、23.7×10^-9、3.9×10^-9和0.7×10^-9.与非臭氧污染期间相比,臭氧污染期间φ（芳香烃）、φ（烷烃）、φ（烯烃）和φ（炔烃）分别上升约10%、43%、38%和98%.无论是臭氧污染还是非臭氧污染期间,芳香烃对臭氧生成潜势的贡献率均最大,其次为烷烃、烯烃和炔烃.整个夏季观测期间,溶剂源、液化石油气泄漏、化石燃料燃烧源和油气挥发源对VOCs的贡献率分别为60%±20%、16%±11%、15%±11%和9%±6%;臭氧污染期间,溶剂源的贡献率下降到44%,而液化石油气泄漏和油气挥发源的贡献率分别上升到21%和16%.     

石家庄市挥发性有机物和臭氧的污染特征及源解析

为研究石家庄市挥发性有机物（VOCs）的化学特征和污染来源,于2017年3月至2018年1月取3个国控点进行环境VOCs的罐采样及分析,并结合臭氧（O₃）及气象数据进行相关性分析,采用正交矩阵因子模型（PMF）开展溯源解析;为确定夏季O₃的污染周期,利用小波分析研究其时序特征.结果表明,石家庄市采样期间VOCs浓度为（137.23±64.62）μg·m^-3,以卤代烷烃（31.77%）、芳香烃（30.97%）和含氧VOCs（OVOCs,23.76%）为主.采样期间VOCs的季节变化为：冬季（187.7 μg·m^-3） > 秋季（146.8 μg·m^-3） > 春季（133.24 μg·m^-3） > 夏季（107.1 μg·m^-3）,空间特征呈自西向东逐渐增加的格局.监测期内O₃与VOCs、NO₂呈显著负相关,与温度、日照时数、风速和能见度呈正相关.在夏季O₃≤ 160 μg·m^-3时,6月应关注气温开始上升后4~5 d的气象条件变化,而7~8月需关注7~8 d后的气象变动.PMF溯源解析了6个VOCs的来源,依次为：汽油车排放源（24.78%）、柴油车排放源（24.69%）、溶剂使用源（18.64%）、化工生产排放源（11.87%）、区域背景（10.84%）及制药工业生产排放源（9.17%）;其中汽油车和柴油车排放源的O₃生成潜势（OFP）贡献（54.98%）超过一半.因此,石家庄市夏季O₃削减的关键是控制交通及工艺过程源的排放.     

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%）.     

广州市冬季一次典型臭氧污染过程分析

为探究广州市2020年冬季（1月）一次臭氧污染过程,分析了气象条件对臭氧污染产生的影响;运用臭氧生成潜势（OFP）和正交矩阵因子分解法（PMF）分析了影响臭氧的主要挥发性有机物（VOCs）物种和来源;通过经验动力学建模方法（EKMA）识别了臭氧生成控制区,并提出了相应的前体物减排策略.结果表明,本次臭氧污染过程中同时出现了NO₂超标,并且PM₁₀和PM_2.5浓度也处于高位,体现出和夏、秋季不同的大气复合污染特征;夜间边界层高度低（<75 m）和大气稳定度高加剧了臭氧前体物和颗粒物的累积,日间温度升高约5℃、太阳辐射增强约10%和水平风速小（<1 m ·s^-1）等气象条件加剧了光化学反应,促进了臭氧和颗粒物的生成.冬季VOCs组分以烷烃为主（占比为68.2%）,且烷烃和炔烃占比较其他季节更高,但芳香烃（二甲苯和甲苯）和丙烯是臭氧生成的关键VOCs物种;源解析结果显示,VOCs的主要来源为汽车尾气（22.4%）、溶剂使用（20.5%）和工业排放（17.9%）,其中溶剂使用的OFP最高;臭氧本地生成主要受VOCs控制,前体物VOCs和NO_x按比例3 ：1进行削减较为合理.研究探索了冬季臭氧污染的成因,为开展重污染季节O₃和PM_2.5协同控制提供科学支撑.     

柳州市春季大气挥发性有机物污染特征及源解析

为了解我国西南岩溶工业地区VOCs污染特征及其来源,2019年3月用GC955挥发性有机物在线监测系统对柳州市大气VOCs进行监测并对其污染特征、臭氧生成潜势（OFP）、气溶胶生成潜势（AFP）和正交矩阵因子模型（PMF）进行分析.结果表明：①研究区春季监测期间共检出50种VOCs组分,日平均摩尔分数为25.52×10^-9 mol·mol^-1.其中,烷烃、烯烃、炔烃及芳香烃分布占比为56.08%、19.63%、14.25%和10.04%.②VOCs摩尔分数呈现白天低,夜间高的特征.VOCs日变化中的峰值与早晚交通高峰出现的时间有一定的相关性,同时可能受到多方面因素的影响.③烯烃、芳香烃及烷烃对OFP贡献分布为44.30%、33.03%及19.96%,指示对于芳香烃和烯烃的控制应优先于烷烃.此外柳州市O₃生成处于VOCs敏感区,消减VOCs对O₃生成具有控制作用.④芳香烃对AFP的贡献高达95.27%,因此对于机动车尾气排放、溶剂的使用、汽车产业和化工产业这几个行业工艺上的改进及控制可同时有效地抑制臭氧及霾污染.⑤柳州春季VOCs排放源及其对总VOCs的贡献分别为：工业排放源（28.34%）、机动车源（25.47%）、燃烧源（24.37%）、溶剂使用源（13.28%）和植物排放源（8.54%）,表明控制工业排放源、机动车源和燃烧源是目前控制柳州市环境空气中VOCs污染的主要途径,同时,重点考虑控制这些排放源排放的烯烃和芳香烃.     

2020年成都市典型臭氧污染过程特征及敏感性

2020年4月24日至5月6日成都市臭氧(O3)和细颗粒物(PM2.5)复合污染过程期间,在成都市城区开展大气臭氧及其前体物(NO,、VOCs)和气象参数观测实验,基于观测数据采用OBM模型对市区臭氧敏感性和主控因子进行识别,并采用PMF模型对关键VOCs物种进行来源解析.结果表明,臭氧超标日各污染物浓度均有所上升,VOCs物种中芳香烃和含氧(氮)化合物上升幅度较大;成都市城区O3超标天对应的臭氧处于显著VOCs控制区,芳香烃和烯烃对O3生成最为敏感,且存在削减NOx的不利效应;结合VOCs来源解析,城区VOCs主要来源:移动源(22.4％)、餐饮及生物质燃烧源(21.8％)、工业源(15.1％)和溶剂使用源(9.3％),臭氧超标天溶剂使用源、餐饮及生物质类燃烧源贡献率明显上升.成都市城区春季应以VOCs减排为重点,并加大芳香烃和烯烃相关源控制力度.     

我国人为源挥发性有机物反应性排放清单

以我国人为源挥发性有机物(VOCs)为研究对象,使用具有代表性的VOCs总量排放清单、各污染源成分谱及物种最大增量反应活性值(MIR),建立了2010年我国人为源VOCs基于臭氧生成潜势(OFP)的反应性排放清单.结果表明,2010年我国人为源挥发性有机物总OFP为84 187.61 kt,其中,烷烃6 882.53 kt,烯炔烃41 496.92 kt,芳香烃32 945.32 kt,卤代烃161.45kt,含氧有机化合物2 701.40 kt.OFP贡献前10种物种分别为丙烯、乙烯、间/对-二甲苯、甲苯、1-丁烯、邻-二甲苯、1,2,4-三甲苯、1,3-丁二烯、间-乙基甲苯和乙苯,占人为源总OFP的63.95%,仅占VOCs排放总量的31.84%.人为源三大污染源中,工业源贡献了49.29%的OFP,为最大贡献源,其次是交通源28.31%和农业源22.40%.建筑装饰、石油炼制、储存与运输、机械设备制造、交通设备制造和包装印刷为工业OFP主要贡献源;轻型载客汽车、重型载客汽车及摩托车为交通源OFP污染控制的重点;生物质燃烧两类子源均为农业源OFP重点控制对象.山东、江苏、广东、浙江和河南是我国人为源OFP贡献最大的省份,占人为源总OFP的39.65%.该反应性清单的建立,对我国基于反应性臭氧(O3)控制对策的制定具有重要意义.     

重庆市主要工业源VOCs组分排放清单及其臭氧生成潜势

基于"第二次全国污染源普查"基础信息和工业行业VOCs源成分谱,建立了重庆市2017年主要工业源VOCs组分清单,并估算其臭氧生成潜势(OFP),识别工业源VOCs重点管控物种及其来源.结果表明,重庆市2017年工业源VOCs排放总量及其OFP分别为144.12 kt和477.34 kt,汽车制造、装备制造、塑料制造和...     

郑州市少数民族运动会期间O3及VOCs污染特征的演变和评估

基于近地面观测的常规污染六参数、气象数据和在线VOCs数据,以臭氧及其前体物VOCs为研究重点,评估了民运会期间采取的污染管控措施对郑州市空气质量的影响.结果表明,2019年民运会管控期间污染物六参数相较上年同期均呈现降低趋势,其中PM_2.5和PM₁₀浓度分别降低了16.2%和25.1%,但是臭氧日最大8 h浓度均值的降幅仅为3.7%,且臭氧为首要污染物的天数超过90%.就臭氧前体物VOCs而言,民运会期间PAMS浓度（26.21×10^-9）低于历史同期;利用PMF模型解析出6个因子,依次为机动车尾气（28%）、LPG（21%）、燃烧（16%）、工业（15%）、溶剂（15%）和植物排放（5%）;空气保障期间,对燃烧源和工业源的管控较为明显.     

北京怀柔O3污染过程初始VOCs浓度特征及来源分析

为了解北京怀柔区夏季典型O₃污染过程中初始VOCs（挥发性有机物）浓度（以φ计）的特征,识别其关键物种及主要来源,于2016年8月3-11日在中国科学院大学雁栖湖校区教学楼顶开展强化观测,利用光化学物种比值法和连续反应模型法测算观测期间大气初始φ（VOCs）,采用MIR（最大增量反应活性）法估算初始VOCs的OFP（O₃生成潜势）,识别关键物种,并应用PMF（正交矩阵因子）模型对初始VOCs的来源进行解析.结果表明:北京怀柔区O₃污染过程中初始φ（VOCs）平均值为25.27×10-9,如忽略化学损失,φ（VOCs）将被低估约18.6%.初始VOCs的总OFP值为144.6×10-9,VOCs物种对总OFP贡献率的顺序依次为醛酮类>烯烃>芳香烃>烷烃,异戊二烯、乙醛、己醛、间/对-二甲苯、甲苯、乙烯、丙烯、1,2,4-三甲苯、丁酮、1,3,5-三甲苯是怀柔区O₃形成的关键活性物种.PMF解析结果显示,机动车尾气源对初始φ（VOCs）的贡献率（23.5%）最高,其次是溶剂使用源（18.3%）、植物排放源（18.1%）、工业过程源（17.6%）、生物质燃烧源（12.1%）和煤炭燃烧源（10.5%）.研究显示,在北京怀柔区典型O₃污染过程中,减少机动车尾气源、溶剂使用源、上风向工业过程源的排放是控制怀柔区VOCs的有效措施,而控制异戊二烯、乙醛、己醛、间/对-二甲苯、甲苯等关键活性物种则是有效抑制VOCs排放对O₃生成贡献的重要手段.      

长三角区域人为源活性挥发性有机物高分辨率排放清单

基于长三角区域41个城市本地实测,结合美国EPA的SPECIATE 4.4数据库,建立了长三角区域人为源活性挥发性有机物(VOCs)高分辨率排放清单,分析了区域内VOCs的排放特征和组分构成;计算了VOCs的臭氧生成潜势(OFP)和二次有机气溶胶生成潜势(SOAP).结果表明,2017年,长三角区域人为源VOCs排放总量为4.9×10⁶ t,其中工艺过程源、工业溶剂使用源、移动源、生活源、储运源、农业源和废弃物处理源排放贡献分别为：34.3%、27.1%、19.5%、9.7%、6.1%、2.5%和0.4%.芳香烃和烷烃是VOCs的主要种类,均各占长三角VOCs排放总量的25%.工艺过程源、工业溶剂使用源、移动源和生活源OFP贡献率分别为38.3%、21.5%、16.4%和13.2%,SOAP贡献率分别为26.2%、34.1%、18.1%和17.9%,与VOCs排放量的主要贡献源基本一致.各城市VOCs重点排放行业存在较大差异,重点城市群以石化化工和装备制造为主,区域北部则以木材家具等涂装行业为主.计算表明,丙烯、间/对-二甲苯和乙烯是臭氧主要贡献源;甲苯、1,2,...     

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.