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1.
泰安市大气臭氧污染特征及敏感性分析   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
李凯  刘敏  梅如波 《环境科学》2020,41(8):3539-3546
2018年5~7月对泰安市城区站点的臭氧及前体物进行在线监测,并基于特征比值法和光化学模型分析了臭氧及前体物的污染特征及臭氧生成对前体物的敏感性.结果表明,观测期间泰安市正遭受较为严重的臭氧(O_3)污染,臭氧浓度的日变化呈典型的单峰型变化,15:00左右出现最高值,氮氧化物(NO_x)和VOCs的日变化趋势整体呈现夜间高白天低的变化特征.由O_3生成效率(OPE)、VOCs/NO_x和H_2O_2/NO_z特征比值法及基于EKMA曲线的方法均得出观测期间泰安市大气O_3光化学生成偏向于NO_x敏感区及过渡区,削减NO_x和VOCs均对O_3生成具有控制作用.同时基于EKMA曲线的方法还得出在O_3前体物浓度减排时按照丙烯等效浓度(PE)与NO_x浓度比值为8∶3进行VOCs(PE)和NO_x削减可以达到O_3浓度控制的最佳效果.  相似文献   
2.
基于观测模型的成都市臭氧污染敏感性研究   总被引:4,自引:0,他引:4       下载免费PDF全文
2019年4—8月,在成都市城区开展了O3、NOx、VOCs及气象参数的连续在线观测,基于观测数据OBM模拟的方式,对O3超标日的敏感性及收支进行了分析.研究发现,成都市城区O3超标日对应的绝大部分前体物的浓度均有所上升,基于VOCs的组分变化分析推断工业源排放在超标日可能存在较大幅度的增加.相对增量反应活性(RIR)值结果表明,成都市城区O3超标日对人为源VOCs(AVOCs)敏感性最强,其次为天然源(BVOCs)和CO,而对NOx为负敏感性,控制AVOCs对站点超标日的O3浓度下降最为有利;逐月变化来看,O3对AVOCs和NOx的敏感性逐月差异较小,对BVOCs的敏感性在6—7月最强,对CO的敏感性在4—5月最强.观测点位处于典型的VOCs控制区,以O3浓度为等值线的EKMA曲线显示4—5月脊线比例约为13,6—7月及8月的脊线比例约为8.建议在开展O3防控时,VOCs的减排比例应远大于NOx,且春季的减排比例应大于夏季.典型O3污染日的日最大O3小时生成速率为10×10-9~18×10-9· h-1,上午存在O3输入,下午O3本地生成占主导,其余时段O3输出影响较强.  相似文献   
3.
南京北郊秋季VOCs及其光化学特征观测研究   总被引:27,自引:21,他引:6       下载免费PDF全文
采用GC5000挥发性有机物在线监测系统和EMS系统,于2011年11月在南京北郊开展了为期一个月的连续观测,分别测量了大气中56种VOCs组分和反应性气体(NOx、CO和O3).结果表明,南京北郊的VOCs小时平均体积分数大约在48.17×10-9,日变化呈明显双峰型特征,受机动车影响比较显著,极小值出现在下午16:00,白天与O3浓度曲线呈负相关;VOCs的平均OH消耗速率常数约为3.26×10-12cm3.(molecule.s)-1,最大增量反应活性约为3.26 mol·mol-1;烯烃对OH消耗速率(LOH)和臭氧生成潜势(OFP)贡献率最大,芳香烃次之,而烷烃在大气中含量最为丰富,却并不是LOH和OFP主要贡献者;VOCs关键活性组分是乙烯、丙烯、1-丁烯、间,对-二甲苯及异戊二烯等物质;臭氧生成过程处于VOCs控制区.  相似文献   
4.
基于黄冈市城区大气挥发性有机物(VOCs)离线采样数据和常规空气污染物、气象在线监测数据,分析了黄冈市大气VOC组分和体积分数特征,并利用正交矩阵因子分解(PMF)模型和耦合MCM机制的光化学反应箱式模型(PBM-MCM)分别分析了臭氧(O3)污染高发期VOCs的来源及臭氧生成敏感性.结果表明,φ(TVOCs)平均值为(21.57±3.13)×10-9,且呈现出冬春高、夏秋低的季节性特征,其中烷烃(49.9%)和烯烃(16.4%)的占比最大.PMF解析结果显示黄冈市大气VOCs主要来源为:燃料燃烧源(27.8%)、机动车排放源(19.9%)、溶剂使用源(15.7%)、工业卤代烃排放源(12.1%)、化工企业排放源(10.5%)、自然源(7.8%)和柴油车排放源(6.2%).在人为源中,溶剂使用、燃料燃烧和化工企业排放的VOCs对大气环境中O3生成的贡献较大,贡献了O3生成的60.9%,故对O3污染防控应优先管控这3种人为源.通过相对增量反应性(RIR)和经验动力学方法(EKMA)曲线分析,观测期间黄冈市O3生成处于VOCs控制区,且间/对-二甲苯、乙烯、1-丁烯和甲苯等VOCs对O3生成比较敏感,应重点削减以上VOCs的排放.  相似文献   
5.
成都市臭氧生成敏感性分析及控制策略的制定   总被引:5,自引:0,他引:5       下载免费PDF全文
利用OZIPR模式结合经验动力学建模方法(EKMA)模拟成都市2017年O_3生成过程并绘制EKMA曲线,模拟过程采用CB05机理描述系统的动力学机理,结果表明,成都市O_3生成处于VOCs控制区,同时存在NO_x单独减少的不利效应,O3控制策略应对VOCs进行减排或同时减排VOCs和NO_x.选取5种VOCs和NO_x减排比例进行计算,分析结果发现,VOCs与NO_x减排量呈线性关系:VOCs=0.77NO_x+0.18.成都市"十二五"规划中NO_x减排目标为19.13%,代入上式计算后知,VOCs需减排33%才能使O_3最大小时浓度达到环境空气质量的二级标准.利用臭氧生成潜势(OFP)计算14种VOCs人为排放源对O_3生成的贡献,结果显示,对OFP具有主要贡献的有8种排放源,将33%的VOCs减排目标分配到这8种排放源中,可得各排放源的VOCs减排目标:移动源11.88%、溶剂使用源10.23%、能源民用燃烧3.3%、化工行业2.97%、露天秸秆焚烧1.49%、餐饮0.83%、汽油蒸汽0.63%、建材行业0.59%.  相似文献   
6.
兰州市是我国首个发现光化学烟雾事件的城市,其盆地地形、特殊的气象条件及较高的石化工业产业的排放,使得近年来臭氧浓度急剧上升.本论文基于兰州市2016—2019年4年的空气质量自动监测数据以及中国气象网站提供的温度、湿度、气压等气象参数,对兰州市大气臭氧(O3)和其前体物(NOx)污染的时空分布特征及城关城区和西固工业区的VOCs物种组成进行研究;利用HYSPLIT模型,通过大气的扩散、传输过程分析造成臭氧污染特征的原因;利用OZIPR模型绘制出臭氧等浓度曲线(EKMA),对西固工业区和城关城区的敏感区进行了分析,结果表明城关城区的EKMA曲线的脊线VOCs/NOx比值约为15∶1,臭氧敏感性属于VOCs控制区,而西固工业区EKMA曲线的脊线VOCs/NOx比值约为25.6∶1,敏感性与历年的NOx控制区不同,转变为VOCs控制区.同时,基于MIR法和Prop-Equiv法两种方法估算了各VOCs物种对臭氧生成的贡献,结果显示在夏、冬季烯烃均为主要的贡献物种.并识别出高反应活性VOCs物种,初步解析来源.最后针对城关城区和西固工业区分别提出了详尽的臭氧防控及其前体物的减排对策建议.  相似文献   
7.
基于2021年6~8月新乡市市委党校站点观测的挥发性有机物(VOCs)、常规空气污染物和气象参数,采用基于观测的模型(OBM)对臭氧(O3)超标日的O3敏感性和前体物的管控策略进行了研究.结果发现,O3超标日呈现高温、低湿和低压的气象特征.在臭氧超标日,O3及其前体物的浓度均有上升.臭氧超标日的VOCs最高浓度组分为含氧挥发性有机物(OVOCs)和烷烃,臭氧生成潜势(OFP)和·OH反应性最大的VOCs组分为OVOCs.通过相对增量反应性(RIR)分析,新乡6月O3超标日臭氧生成处于VOCs控制区,7月和8月处于VOCs和氮氧化物(NOx)协同控制区,臭氧生成对烯烃和OVOCs最为敏感.6月各前体物的RIR值在一天中会发生变化,但始终保持为VOCs控制区;7月和8月在上午为VOCs控制区,中午为协同控制区,下午分别为协同控制区和NOx控制区.通过模拟不同前体物削减情景,结果表明削减VOCs始终有利于管控臭氧,而削减NOx  相似文献   
8.
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.  相似文献   
9.
利用湖北省超级站2019年10~11月的臭氧、NOx(=NO+NO2)和102种VOCs物质的小时数据分析了军运会期间臭氧污染变化;基于DSMACC箱型模式模拟不同VOCs和NOx浓度下臭氧的光化学生成敏感性;采用PMF模型对前体物VOCs进行源解析,并估算不同源类的臭氧生成潜势.结果显示,军运会保障前臭氧日最大8小时浓度(最大MDA8:219.51μg/m3)超过国家二级标准,保障期臭氧MDA8浓度(135.11μg/m3)明显下降,保障后浓度回升(140.98μg/m3).军运会保障前中期臭氧浓度的差异受气象条件影响更明显,而保障后臭氧浓度的上升主要是因为前体物浓度的大幅增加.根据DSMACC模拟的EKMA曲线,武汉市军运会期间臭氧的光化学生成主要受VOCs浓度变化的影响.进一步对VOCs进行源解析,结果显示,保障前VOCs对臭氧生成贡献较大的源类是燃烧源、石油化工和机动车,分别占23.0%、22.8%和22.5%;保障期间VOCs的主要来源是机动车(38.4%)和燃烧源(25.5%);保障后则主要是石油化工(32.6%)和燃料挥发(25.7%).三个阶段对比发现,军运会的保障方案对石油化工源减排效果明显,但对机动车和燃烧源排放的限制效果并不显著.武汉市应该更注重对燃烧、燃料挥发和机动车排放的治理.  相似文献   
10.
2020年6月,在山东省临沂城区开展臭氧(O3)及其前体物观测实验,基于观测数据结合MCM光化学模式模拟,对6月中旬O3污染特例生成机理及控制机制进行了分析.结果发现,尽管观测期间降水较多,一旦天气转晴,O3迅速积累并超标,1-h和8-h φ(O3)超标天数分别为10 d(频率32%)和14 d(45%). O3日变化呈单峰模态,峰值出现在午后16:00. MCM模拟结果表明,光化学污染特例日O3日均净生成反应速率为20×10-9 h-1, HO2·+NO和RO2·(除CH3O2·外)+NO反应分别贡献O3生成的49.0%~51.1%和37.3%~40.2%;·OH+NO2反应对O3总消耗的贡献约为35.1%~57.4%. VOCs反应活性、增量反应活性RIR和...  相似文献   
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