唐山市和北京市夏秋季节大气VOCs组成及浓度变化

2007年和2008年6～9月,利用前级浓缩-气相色谱/质谱法,对唐山市大气中挥发性有机物的组成及浓度变化进行了采样分析研究.2008唐山市大气VOCs平均浓度为163.5×10-9C(碳单位体积比,下同),其中饱和烷烃占45.9%、芳香烃占29.9%、烯烃占5.9%、卤代烃占18.8%;相对2007年同期唐山大气VOCs平均浓度340.4×10-9C下降了51.9%,苯系物下降幅度最大为66.5%,卤代烃中工业排放的二氯苯浓度有所上升;2008唐山市大气VOCs比同期北京大气VOCs浓度低8.5%,奥运时段VOCs变化表明,唐山市大气VOCs除交通源外工业排放也是大气污染的重要来源.     

广州森林大气中VOCs昼夜变化特征及对O_3的影响

挥发性有机物化合物(VOCs)是大气光化学过程的重要前驱物,对大气中的臭氧(O)3有重要影响。文章对广州市花都区王子山森林公园大气中VOCs的昼夜变化特征进行了分析,并且评估了其对大气中O3的相对贡献。共定性和定量了21种VOCs,其中1,2,4-三甲基苯(21.50±32.90)μg/m3、甲基环戊烷(20.40±23.30)μg/m3和异戊二烯(14.90±39.20)μg/m3浓度最高。对于大多数VOCs来说,活性VOCs与相对惰性的VOCs表现出相反的昼夜变化特征,这反映了大气光化学反应对于VOCs的影响。采用Propy-Equiv浓度对大气VOCs对O3的影响评估结果表明,该地区大气VOCs对O3贡献的大小为:烯烃>苯系物>烷烃。     

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.     

北京奥运时段VOCs浓度变化、臭氧产生潜势及来源分析研究

挥发性有机物(VOCs)是大气中光化学污染臭氧(O3)的重要前体物,其在大气中的浓度水平往往直接影响着臭氧的污染水平.以2008年夏季北京大气中VOCs浓度观测资料为基础,分析了VOCs浓度和组分随时间的变化特征,比较了各组分对臭氧产生的影响潜势,并利用主成分分析法研究了VOCs主要来源.结果表明,北京大气总VOCs在上午和下午的浓度分别是34.38×10-9(体积分数)和27.13×10-9(体积分数),组分中以烷烃最高,芳烃次之,烯烃最低,下午大气中VOCs浓度显著低于上午,烯烃、芳烃和烷烃依次下降28%、26%和15%;其中1,2,4-三甲苯等效丙烯浓度最高(8.05×10-9C),其次为间对二甲苯(6.97×10-9C)、甲苯(6.41×10-9C)和1,3,5-三甲苯(5.64×10-9C);芳烃对大气O3生成贡献最大(47%),其次是烯烃(40%),烷烃最低(13%).北京大气中VOCs主要来源于机动车(28%)、溶剂挥发(19%)、液化气泄漏(15%)和工业排放(12%).为遏制近年来夏季O污染加重趋势,北京应大力减少VOCs排放,特别是芳香烃的排放量.     

武汉市大气VOCs污染特征及其对臭氧生成的影响

于2014年1-12月在武汉市城区对大气中105种挥发性有机化合物(VOCs)进行在线监测,以便研究武汉市区VOCs的组成特征及变化规律。同时评估大气VOCs对武汉市臭氧(O_3)生成的影响,并探讨关键VOCs活性物种及来源。结果表明,武汉市2014年大气总挥发性有机化合物(TVOCs)年平均浓度为(92.88±1.06)μg/cm~3,乙烷、丙烷、乙烯、正丁烷、甲苯是浓度最大的5个物种。大气TVOCs的浓度在冬季最高夏季最低,昼夜变化表现为明显的早晚双高峰特征。在非甲烷碳氢化合物(NMHCs)中,烯炔烃的臭氧生成潜势最大,其次为芳香烃和烷烃。武汉市臭氧生成潜势最大的5个物种分别为乙烯、间/对-二甲苯、丙烯、甲苯和异丁烯。机动车排放是武汉市大气VOCs的重要来源,控制机动车VOCs排放有助于削减大气VOCs活性较大的组分,从而减少臭氧的生成。     

上海北郊大气挥发性有机物(VOCs)变化特征及来源解析

2019年1月1日到10月31日期间在上海北部郊区,采用在线气相色谱仪对58种VOCs定量检测,分析了大气VOCs组成、季节变化特征和日变化规律,并利用最大增量反应活性(MIR)估算了VOCs的臭氧生成潜势(OFP),应用因子分析法对VOCs来源进行了解析。结果表明,上海大气总VOCs体积浓度为25.79×10-9,其中烷烃占比63.2%,烯烃占比11.6%,芳香烃占比19.8%,炔烃占比5.4%。总VOCs体积浓度呈现夏季高,秋季低的季节变化特征。大气臭氧生成潜势为76.99×10-9,烷烃贡献率为22.1%,烯烃为37.5%,芳香烃为38.7%,炔烃为1.7%。VOCs特征物比值(V(TVOC)/V(NO_x)和T/B比值)法表明观测点为VOCs控制区,受周边工业区源和交通源影响。大气VOCs主要来源为机动车排放、工厂生产、燃料燃烧、工业溶剂挥发及天然源。     

连云港不同功能区挥发性有机物污染特征及臭氧生成潜势

2018年夏季和秋季对连云港城区不同功能区开展大气VOCs采样,利用预浓缩系统和气相色谱质谱联用技术分析定量了107种VOCs物种,并利用最大增量反应活性(MIR)估算了大气VOCs的臭氧生成潜势(OFP).结果表明,连云港市城区大气VOCs平均体积分数为(22. 1±13. 1)×10~(-9),C2～C4的烷烃和烯烃、丙酮及乙酸乙酯是主要的VOCs物种,占TVOCs含量的59. 8%～75. 8%.不同功能区VOCs浓度排序为工业区[(28. 4±13. 5)×10~(-9)]风景区[(21. 7±4. 4)×10~(-9)]交通居民混合区[(20. 8±7. 2)×10~(-9)].秋季VOCs浓度显著高于夏季,秋季工业区浓度最高(35. 4×10~(-9)),夏季风景区VOCs浓度最高(21. 5×10~(-9)).烷烃、含氧硫化合物和卤代烃是最主要的VOCs组分,分别占TVOCs浓度的35. 3%、26. 9%和15. 6%,受工业排放影响工业区含氧硫化合物含量显著高于风景区和交通居民混合区.通过T/B(甲苯/苯)探讨VOCs的来源发现,机动车和溶剂使用是城区大气VOCs的主要来源.功能区的OFP排序为工业区交通居民混合区风景区,烯烃对OFP的贡献最高,其次为芳香烃.     

沈阳市大气挥发性有机物（VOCs）污染特征

2008年4月～2009年7月间,选取沈阳市不同功能区5个监测点位,采集了4个不同季节的大气VOCs样品187个,利用三级冷阱预浓缩-GC-MS方法测定了108种大气VOCs物质,考察了沈阳市大气VOCs浓度水平及其时空分布情况,并对其主要的来源进行识别. 结果表明,沈阳市大气总VOCs平均质量浓度为(371.0±132.4)μg/m³,其中含量最高的组分为含氧化合物（57.2%）,其次为卤代烃（20%）,烷烃（11.4%）、芳香烃（8.5%）和烯烃（3.0%）. 全市大气总VOCs浓度呈现出春秋浓度较高,冬夏浓度较低的季节变化特征. 主要受工业排放源的影响,商业中心点大气VOCs浓度在冬季的08:00～10:00时段、 12:00～16:00时段和20:00～22:00时段均出现峰值,而夏季则呈现出10:00～12:00时段和18:00～20:00时段的双峰现象. 工业区点位和商业中心区点位浓度高于其它功能区点位,清洁对照点周围由于没有明显的大气VOCs排放源,浓度水平最低. 相关性和比值分析结果表明,机动车燃烧、煤炭生物质燃烧、汽油溶剂挥发和工艺过程是沈阳市大气VOCs的主要来源.     

南京夏季市区VOCs特征及O3生成潜势的相关性分析

挥发性有机物(volatile organic compounds,VOCs)是大气中光化学污染臭氧(O3)的重要前体物,其在大气中的浓度水平直接影响着臭氧的污染特征.本研究运用大气挥发性有机物快速在线连续自动监测系统,于2013年8月对南京市区大气中98种VOCs进行观测,分析南京夏季VOCs体积分数水平及组成特征,分析臭氧及其前体物的变化,运用VOCs/NOx比值法研究南京臭氧生成敏感性控制因素.结果表明,夏季南京市区大气VOCs最高体积分数达200×10-9,平均体积分数为52.05×10-9,各物种体积分数大小为烷烃含氧有机物烯烃芳香烃;臭氧平均质量浓度76.5μg·m-3,小时质量浓度超标率为5.9%.臭氧质量浓度高值期,其前体物VOCs与NOx变化趋势基本一致,并与O3变化呈明显的反相关;不同臭氧质量浓度阶段,同种类的VOCs体积分数也存在一定的差异;夏季南京市区的臭氧生成对VOCs较敏感,属于VOCs控制区.     

上海市城区春节和“五一”节期间大气挥发性有机物的组成特征

挥发性有机物(VOCs)是对流层臭氧和二次有机气溶胶等二次污染生成过程的关键前体物.研究VOCs的浓度水平、组成特征和反应活性对揭示复合型大气污染的形成机制具有重要意义.本研究利用在线气相-氢离子火焰法测量了2009年春节和"五一"节期间上海市城区大气中56种VOCs.结果表明,上海市城区大气受机动车尾气排放源影响明显,VOCs浓度日变化特征呈双峰状,与上下班交通高峰基本吻合.大气中VOCs平均体积分数为(28.39±18.35)×10-9;各组分百分含量依次为:烷烃46.6%,芳香烃27.0%,烯烃15.1%,乙炔11.2%.用OH消耗速率和臭氧生成潜势(OFP)评估了VOCs大气化学反应活性,结果表明,上海市城区大气VOCs化学反应活性与VOCs体积浓度相关性良好;VOCs活性与乙烯相当,平均化学反应活性较强;OH消耗速率贡献最大的物种是烯烃51.2%和芳香烃31.8%;OFP贡献最大的物种是芳香烃53.4%和烯烃30.2%;对臭氧生成贡献最大的关键活性物种为丙烯、乙烯、甲苯、二甲苯以及丁烯类物质.     

北京市道路空气中挥发性有机物时空分布规律

为研究城市交通道路空气中挥发性有机化合物(VOCs)的污染状况、变化规律和不同道路类型的浓度特点,于2008年5月—2009年7月对北京市3种典型道路(街道峡谷、交叉道路和开阔道路)进行空气质量监测. 采用气相色谱法测定道路空气中非甲烷烃(NMHCs)、苯系物(苯、甲苯和二甲苯)的质量浓度. 结果表明:北京市道路空气中挥发性有机化合物污染比较严重,其中ρ(NMHCs)日均值为1.0～3.3 mg/m3,ρ(苯系物)日均值为8.8～80.0 μg/m3. 污染物浓度日变化多呈现双峰型. 选取1,4,7和10月为不同季节的代表月份,7月的ρ(NMHCs)和ρ(苯系物)均最高,10月最低. 3种典型道路中,街道峡谷的污染物质量浓度高于另外2种道路. 道路附近的挥发性有机物质量浓度主要受到机动车排放、气象条件和地形条件等的影响.      

Characterization of volatile organic compounds in the urban area of Beijing from 2000 to 2007

Beijing is one of the most polluted cities in the world. In this study, the long-term and continuous measurements of volatile organic compounds (VOCs) in the urban area of Beijing, specifically at Beijing 325 m Meteorological Tower, were conducted from 2000 to 2007. The annual record of VOC trends exhibited in two different phases was separated in 2003. Records show that VOC concentrations increased from 2000 to 2003 due to the abrupt increase in vehicle number. Contrarily, since 2003, there had been a decrease in VOCs concentrations as the policy on gasoline and air pollution was implemented. Toluene, benzene, and i-pentane are the chemicals that abound in and are directly related to vehicle activity, such as in vehicle exhaust and gasoline evaporation. Furthermore, records indicate that there had been seasonal variation in VOCs levels in that VOCs level in summer is higher than that in winter. As such, temperature is considered to significantly contribute to VOCs in Beijing. Records also show that VOCs level was high in the morning and during rush hours in the evening. In contrast, VOCs level was low during midday due to photochemical destruction with OH radical and dilution effect. In this study, a particular benzene to toluene ratio range (0.4-1.0) was used as the indicator of air propelled by vehicular exhaust. We also applied the correlation coefficients between BTEX and i-pentane to evaluate evaporation influence to ambient BTEX in the Beijing urban area.     

典型钢铁企业VOCs污染特征及SOA生成潜势估算

为了解钢铁企业的大气污染特征,使用在线监测仪器于2016年7月对某典型钢铁企业VOCs（挥发性有机化合物）、PM_2.5和NMHC（非甲烷烃）等污染物进行观测,同时基于FAC（气溶胶生成系数）估算了该区域的SOA（二次有机气溶胶）生成潜势.结果表明:观测期间ρ（总VOCs）为（106.08±63.81）μg/m3,与ρ（NMHC）（以C计）的相关系数（R2）达到了0.8（P < 0.05）以上;VOCs中主要类别为烷烃和芳烃;ρ（O₃）超标期间的ρ（苯）和ρ（甲苯）分别比ρ（O₃）未超标时间段高47.0%和37.2%,并且高ρ（总VOCs）期间芳烃占比高达46.0%,这可能与钢铁企业在炼焦时苯系物（苯、甲苯和二甲苯）排放有关.ρ（总VOCs）、ρ（NMHC）、ρ（烷烃）、ρ（芳烃）和ρ（乙炔）均呈早晚高峰值的日变化特征,而ρ（烯烃）由于异戊二烯受天然源排放影响,呈午间单峰值的特征.观测期间的SOA生成潜势为2.54 μg/m3,较城区高出76.4%,显示钢铁企业SOA对PM_2.5具有一定贡献;其中芳烃对SOA生成贡献高达97.2%,主要贡献组分包括苯、间/对-二甲苯、乙苯、苯、邻-二甲苯.研究显示,钢铁企业VOCs污染治理应重点控制苯系物,同时烷烃的排放也不容忽视.      

上海市交通干道空气中挥发性有机物冬季污染特征研究

2004年冬季对上海市交通干道附近空气中的挥发性有机物进行了连续6天的监测.采用GC-MS定性检出28种物质,芳香烃和烷烃分别占32%和25%.在检出物中有8种属于美国EPA优先控制的有毒有害物质.GC-FID定量表明,芳香烃中含量最高的是苯系物(BTEX)苯、甲苯、乙苯、二甲苯,其中甲苯浓度最高.苯系物的浓度与一氧化碳和二氧化氮的良好相关性说明苯系物的来源与机动车尾气密切相关,而且都受风速和车流量的影响.     

利用HYSPLIT模型研究珠三角地区VOCs时空分布特征

于2016年在中国广东大气超级监测站,开展4个季节的VOCs长时间观测,共获得2142组有效数据,并利用HYSPLIT模型分析珠三角地区VOCs时空分布特征.结果表明,各类VOCs混合比和化学反应活性具有明显的季节变化特点.观测期间,VOCs平均浓度为（18.523±20.978）×10^-9,其中,低碳烯烃和苯系物二者混合比之和仅占46%,但贡献了85%的·OH消耗速率（L_OH）、82%的臭氧生成潜势（OFP）和97%的二次气溶胶生成潜势（SOAFP）.观测站点主要受来自北部内陆地区气团（1#）、西部内陆地区气团（2#）、台湾海峡南端气团（3#）以及南部海洋地区气团（4#）的影响.1#气团中炔烃和苯系物的混合比占比最高,分别达到10%、37%,而3#气团中低碳烷烃的浓度水平最高,达到（8.437±5.561）×10^-9.通过估算气团中VOCs的化学反应活性,可以发现,1#气团的VOCs化学反应活性最强,其对O₃和SOA的生成贡献最高.1#、2#、3#和4#气团中VOCs的化学反应活性主要由苯系物和低碳烯烃贡献.     

利用HYSPLIT模型研究珠三角地区VOCs时空分布特征

于2016年在中国广东大气超级监测站,开展4个季节的VOCs长时间观测,共获得2142组有效数据,并利用HYSPLIT模型分析珠三角地区VOCs时空分布特征.结果表明,各类VOCs混合比和化学反应活性具有明显的季节变化特点.观测期间,VOCs平均浓度为（18.523±20.978）×10^-9,其中,低碳烯烃和苯系物二者混合比之和仅占46%,但贡献了85%的·OH消耗速率（L_OH）、82%的臭氧生成潜势（OFP）和97%的二次气溶胶生成潜势（SOAFP）.观测站点主要受来自北部内陆地区气团（1#）、西部内陆地区气团（2#）、台湾海峡南端气团（3#）以及南部海洋地区气团（4#）的影响.1#气团中炔烃和苯系物的混合比占比最高,分别达到10%、37%,而3#气团中低碳烷烃的浓度水平最高,达到（8.437±5.561）×10^-9.通过估算气团中VOCs的化学反应活性,可以发现,1#气团的VOCs化学反应活性最强,其对O₃和SOA的生成贡献最高.1#、2#、3#和4#气团中VOCs的化学反应活性主要由苯系物和低碳烯烃贡献.     

南宁市街区挥发性有机物暴露水平初步分析

通过多层吸附管采样和热脱附-气相色谱-质谱联用对南宁市街区及市郊青秀山的挥发性有机物(VOCs)暴露水平进行了分析.结果显示:南宁市街道大气VOCs中一些毒害性苯系物的质量浓度较高,其中苯、甲苯的平均质量浓度分别达到47.5和159.2 μg/m3,分别是对照点青秀山的2.9和2.0倍;苯及其取代物的特征显示,南宁市街区VOCs主要来自机动车的尾气,同时一些公共活动场所苯系物比值和变化特征有所不同,显示出除交通尾气外的其他来源对挥发性有机物的贡献.      

某汽车公司车间空气净化系统VOCs的检测与分析

文章采用热解吸-气相色谱-质谱法(GC/MS)对某汽车公司各车间空气净化系统排放口挥发性有机物VOCs进行检测。定性分析表明:排放气体中有146种挥发性有机物,包括烷烃、烯烃、芳香类化合物、醇、醛、酮、酯、醚等化合物。定量分析表明:净化系统对TVOC、苯系物、非甲烷总烃的净化效率最高分别达到82.21%、81.69%、98.44%;某些车间空气净化系统排放口存在苯及甲苯排放浓度超标。     

茂名市大气中挥发性有机物研究

用吸附/热脱附-GC/MS方法研究了茂名市大气中的VOCs。结果表明,茂名市大气中检测出130多种VOCs,其主要成分是烷烃、芳 烃、烯烃和卤代烃,其中14种是有毒污染物。环烷烃是茂名炼油厂排入大气的特征VOCs。大气中浓度最高的VOCs是正己烷、1,2,4-三甲 苯、溴仿、苯、甲苯。河东区大气中VOCs总浓度比河西区高。VOCs主要来源于石油化工企业机动车尾气和茂名炼油厂。      

Commuter exposure to BTEX in public transportation modes in Bangkok, Thailand

Measurements and monitoring of volatile organic compounds (VOCs) have been conducted in the metropolitan Bangkok. However, in-vehicle levels of VOCs are still lacking. This study investigated VOCs concentrations in four public transportation modes in Bangkok, Thailand during two rush hour periods (7:00-9:00 a.m. and 4:00-7:00 p.m.). The four modes included an air-conditioned bus (A/C bus), non-air-conditioned bus (non-A/C bus), electric sky train, and a passenger boat traveling along the canal. Comparison among three important bus routes was also studied. In-vehicle air samples were collected using charcoal sorbent tubes and then analyzed by a gas chromatography-mass spectrometer. Results showed that the transportation modes significantly influenced the abundance of in-vehicle benzene, toluene, ethylbenzene, and m,p-xylene (BTEX). Median concentrations of BTEX were 11.7, 103, 11.7, and 42.8 μg/m3 in A/C bus; 37.1, 174, 14.7, and 55.4 μg/m3 in non-A/C bus; 2.0, 36.9, 0.5, and 0.5 μg/m3 in sky train; and 3.1, 58.5, 0.5, and 6.2 μg/m3 in boat, respectively. Wilcoxon rank sum test indicated that toluene and m,p-xylene in the sky trains were statistically lower than that in the other three modes at a p-value of 0.05. There were statistical differences in TEX concentrations among the bus routes in the non-A/C buses. In addition, the benzene to toluene ratios implied that tail-pipe emissions were important contributor to the abundance of in-vehicle VOCs.