挥发性有机物(VOCs)的不同化学去除途径:城市与区域站点的对比

VOCs在大气中主要是与OH自由基、NO₃自由基和O₃等反应氧化去除,部分OVOCs的自身光解也是重要的化学去除途径.本研究基于2018年和2019年秋季在珠三角地区的城市和区域站点的外场观测实验,使用VOCs、常规痕量气体及气象参数的观测数据,对烷烃、烯烃、芳香烃和OVOCs等VOCs组分不同化学去除途径的去除速率进行分析.结果表明,烷烃和芳香烃主要通过与OH自由基反应去除,最高占比超过99%.与NO₃自由基和O₃的反应可贡献烯烃去除速率的80%以上,特别是一些天然源的烯烃(如单萜烯)与NO₃自由基的氧化去除是贡献最大的氧化途径.光解是甲醛最重要的去除途径,在两个站点均达到了50%以上,酮类的光解贡献会高于其他OVOCs类物质.OH自由基的氧化去除途径在城市和区域站点的人为源及天然源VOCs去除中占主导地位.区域站点,烯烃尤其是天然源的烯烃物种,与NO₃自由基和O₃反应的贡献要高于城市站点.本研究对促进不同VOCs物种在大气中的去除...     

上海市光化学污染期间挥发性有机物的组成特征及其对臭氧生成的影响研究

光化学污染导致的高浓度臭氧(O3)是上海面临的重要大气污染问题.本研究分别选取了市区(徐汇)、城郊(青浦)和郊区(南汇)3个典型地区在夏季光化学污染易发季节开展了O3及其前体物挥发性有机物(VOCs)和氮氧化物(NOx)的观测,结合光化学箱模型研究探讨了O3生成的主控污染物.研究表明,不同地区O3污染呈现较强的同步性,日最大浓度也比较接近;但南汇郊区由于受机动车排放影响较小,NOx浓度显著低于其他两个地区,导致该地区O3浓度日变化曲线相对平缓,夜间O3浓度也维持在较高水平.大气VOCs浓度较高时,往往伴随高浓度的O3;3个地区VOCs浓度和组成差异明显,就VOCs浓度而言,徐汇青浦南汇;浓度贡献最主要的物种为甲苯、C2~C3的烷烃和烯烃、丙酮以及辛烷;而C7~C10芳香烃、C3~C4的烯烃、异戊二烯以及乙醛是上海大气臭氧生成潜势贡献最大的VOCs类物质.3个地区O3的生成主要受人为排放的二甲苯类和C3~C4烯烃类物质控制;对于徐汇,只控制NOx会导致O3浓度升高,而南汇郊区O3的生成对NOx排放不敏感.     

珠海市秋季大气挥发性有机物变化趋势和大气化学反应活性

为探究珠海市大气挥发性有机物（VOCs）的来源和影响,制定有效的臭氧控制政策,本研究利用在线气相色谱-质谱仪/火焰离子检测器（Online-GC-MS/FID）于2016年9-10月对珠海市大气中96种VOCs进行了测量,并分析了珠海市大气VOCs的组成特征、日变化趋势、来源及其对臭氧生成的贡献.研究结果表明：珠海市大气VOCs中烷烃的体积混合比最高,其次为芳香烃;烷烃、芳香烃日变化趋势明显,具有双峰特征;珠海市大气中丙烷、异戊二烯和芳香烃分别来自于液化石油气（LPG）、天然源和工业排放.通过反向轨迹分析发现,来自珠三角内陆地区的气团传输对珠海VOCs污染具有重要贡献,其对臭氧生成潜势（OFP）的影响主要来自芳香烃.VOCs活性分析表明,芳香烃和烷烃是珠海市OFP的最主要贡献者,其中甲苯、间/对二甲苯和乙烯是对OFP贡献最大的物种,因此控制人为源VOCs排放是未来珠海市臭氧污染控制的重点.     

基于四维通量法的佛山臭氧污染输送量化

定量输送过程对大气污染事件的贡献程度一直是目前区域大气污染防控的突出难点和重要需求.对此,基于WRF-Chem模式对佛山典型区域性臭氧(O₃)污染事件开展模拟,应用四维通量法分别量化周边区域对佛山市臭氧及其前体物的输送通量,厘清臭氧直接输送和前体物输送的贡献,发现周边区域对佛山市输送的O₃总通量平均值为120.3 t·h^-1;挥发性有机化合物(VOCs)总通量平均值为30.2 t·h^-1;其对应的臭氧生成潜势(OFP)为114.8 t·h^-1.通过统计各O₃污染事件的输送通量,发现污染期间输入佛山O₃通量最大的城市为广州(贡献率为44%);输入VOCs通量最大的城市为肇庆(贡献率为48%).分析输送VOCs排放导致的O₃生成潜势发现含氧挥发性有机物(OVOCs)对OFP的贡献最大,在“最大输入事件”中占比为47%.甲醛、二甲苯、醛类、丙酮和苯酚类等OVOCs和芳香烃是对OFP贡献前5的物种,贡献量占总OFP的50...     

厦门冬春季大气VOCs的污染特征及臭氧生成潜势

2014年1~4月在厦门市城区和郊区开展冬春季节大气样品的采集,采用大气预浓缩系统与GC/MS联用技术定量了48种大气挥发性有机物(VOCs),对比分析了冬春季城区和郊区大气VOCs的污染特征,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,冬季厦门城区和郊区大气中VOCs的平均体积分数分别为11.13×10-9和7.17×10-9,春季厦门城区和郊区大气中VOCs的平均体积分数分别为24.88×10-9和11.27×10-9,且均表现为烷烃芳香烃烯烃.通过B/T值探讨城区和郊区VOCs的来源发现,机动车和溶剂挥发是城区VOCs的主要来源,郊区VOCs除了局地源的贡献外,还受到外来污染物扩散传输的影响.城、郊区的主要VOCs包括丙烯、正丁烷、异丁烷、正戊烷、异戊烷、正己烷、苯、甲苯、乙苯和间对二甲苯,这10种组分对两地VOCs的贡献表现为春季(城区和郊区分别为62.83%和53.74%)高于冬季(城区和郊区分别为61.57%和45.83%).城、郊区VOCs的臭氧生成潜势分析显示,芳香烃的相对贡献率最大,其次是烯烃,烷烃最小.C3、C4类烯烃和苯系物是厦门城区和郊区活性较高的物种,对臭氧的贡献较大.比较观测期间城区和郊区VOCs的平均MIR值可知,郊区VOCs的活性高于城区.     

Ozone sensitivity analysis with the MM5-CMAQ modeling system for Shanghai

Ozone has become one of the most important air pollution issues around the world. This article applied both O3/(NOy-NOx) and H2O2/HNO3 indicators to analyze the ozone sensitivity in urban and rural areas of Shanghai, with implementation of the MM5-CMAQ modeling system in July, 2007. The meteorological parameters were obtained by using the MM5 model. A regional emission inventory with spatial and temporal allocation based on the statistical data has been developed to provide input emission data to the MM5-CMAQ modeling system. Results showed that the ozone concentrations in Shanghai show clear regional differences. The ozone concentration in rural areas was much higher than that in the urban area. Two indicators showed that ozone was more sensitive to VOCs in urban areas, while it tended to be NOx sensitive in rural areas of Shanghai.     

深圳地区臭氧污染来源的敏感性分析

利用美国EPA开发的区域多尺度空气质量模式CMAQ对2008年8月发生在深圳地区的臭氧污染过程进行模拟,运用源敏感性识别工具DDM-3D分析深圳本地排放源及周边地区排放源对深圳地区臭氧污染形成的敏感性.研究表明,VOCs人为源排放对深圳臭氧形成敏感度高,控制深圳臭氧污染的关键在于控制VOCs人为源排放,控制重点应放在化学品/橡胶/塑胶、印刷、电子产品制造、家具、玩具、制鞋、建筑涂料使用、家用溶剂等方面;深圳的臭氧污染具有区域特征,在不利天气条件下,需与周边城市协调控制才能达到8h平均浓度120μg/m3的目标.     

上海市大气挥发性有机物化学消耗与臭氧生成的关系

本研究基于夏季上海3个不同功能站点臭氧(O3)及其前体物的观测结果,分析了上海不同地区O3及其前体物的污染特征及空间差异;采用参数化的方法估算了VOCs的大气化学消耗水平.结果表明,观测期间上海市区VOCs浓度约为20×10-9,高于西部郊区的17×10-9;两个地区VOCs最大增量反应活性(以O3/VOCs计)的平均值比较接近,约为5.0mol·mol-1.但是,市区VOCs的大气消耗水平(4.0×10-9)不足西部郊区VOCs消耗水平(8.3×10-9)的一半,这是西部郊区O3污染更重的重要原因;东部沿海郊区O3浓度的变化主要是由于区域输送.不同地区VOCs消耗水平与O3生成浓度的比值接近,说明不同地区VOCs消耗生成O3的效率接近;烯烃和芳香烃是最主要的VOCs消耗物种,二者对VOCs消耗量的总贡献高达90%.VOCs的消耗水平在正午达到最大,夜间消耗水平最低,日分布曲线与O3生成的日变化曲线相似,但O3峰值出现时间略晚于VOCs消耗水平峰值出现的时间.     

北京市郊区夏季臭氧重污染特征及生成效率

为研究北京郊区夏季O₃(臭氧)重污染过程特征及O₃生成的光化学敏感性,基于2016年夏季在北京郊区开展的针对O₃及其相关污染物的强化观测试验(7月23日—8月31日,共计40 d),分析了观测期间O₃浓度[以φ(O₃)计]变化特征、O₃重污染过程主控因素与O₃敏感性化学特征.结果表明:观测期间φ(O₃)超标时有发生,最大小时φ(O₃)为151.1×10-9,其中有15 d的φ(O₃)最大8 h滑动平均值(O₃-max-8h)超过了GB 3095—2012《环境空气质量标准》二级标准限值,占观测天数的37.5%;不同O₃重污染过程成因有所不同,城市烟羽传输的污染物对郊区O₃重污染过程影响显著(观测期间臭氧重污染过程:过程1,7月27—29日;过程3,8月9—11日;过程4,8月16日;过程5,8月21—24日),区域光化学污染对郊区O₃重污染过程也有贡献(观测期间O₃重污染过程2:8月4—6日);结合后向气流轨迹进一步辅助说明了不同重污染过程中O₃的来源不同.研究还发现,观测区域存在反“周末效应”现象,说明观测区域周末受人为影响较为明显;基于观测数据计算的OPE(O₃生成效率)分析了O₃光化学敏感性表明,在有OPE值的22 d内NO_x控制区和VOCs控制区出现的概率(41%)相等,即观测区域O₃对NO_x和VOCs均敏感;此外还发现,在O₃重污染过程中光化学敏感性会随其反应进程发生改变,由NO_x控制区逐渐转变为VOCs控制区.      

Sensitivity analysis of surface ozone to emission controls in Beijing and its neighboring area during the 2008 Olympic Games

The regional air quality modeling system RAMS (Regional Atmospheric Modeling System)-CMAQ (Community Multi-scale Air Quality modeling system) is applied to analyze temporal and spatial variations in surface ozone concentration over Beijing and its surrounding region from July to October 2008. Comparison of simulated and observed meteorological elements and concentration of nitrogen oxides (NOx) and ozone at one urban site and three rural sites during Olympic Games show that model can generally reproduce the main observed feature of wind, temperature and ozone, but NOx concentration is overestimated. Although ozone concentration decreased during Olympics, high ozone episodes occurred on 24 July and 24 August with concentration of 360 and 245 μg/m³ at Aoyuncun site, respectively. The analysis of sensitive test, with and without emission controls, shows that emission controls could reduce ozone concentration in the afternoon when ozone concentration was highest but increase it at night and in the morning. The evolution of the weather system during the ozone episodes (24 July and 24 August) indicates that hot and dry air and a stable weak pressure field intensified the production of ozone and allowed it to accumulate. Process analysis at the urban site and rural site shows that under favorable weather condition on 24 August, horizontal transport was the main contributor of the rural place and the pollution from the higher layer would be transported to the surface layer. On 24 July, as the wind velocity was smaller, the impact of transport on the rural place was not obvious.     

Ambient volatile organic compounds at a receptor site in the Pearl River Delta region: Variations, source apportionment and effects on ozone formation

We present the continuously measurements of volatile organic compounds（VOCs） at a receptor site（Wan Qing Sha, WQS） in the Pearl River Delta（PRD） region from September to November of 2017. The average mixing ratios of total VOCs（TVOCs） was 36.3 ± 27.9 ppbv with the dominant contribution from alkanes（55.5%）, followed by aromatics（33.3%）. The diurnal variation of TVOCs showed a strong photochemical consumption during daytime,resulting in the formation of ozone（O₃）. Five VOC sources were ...     

Temporal variations and source apportionment of volatile organic compounds at an urban site in Shijiazhuang, China

Shijiazhuang, the city with the worst air quality in China, is suffering from severe ozone pollution in summer. As the key precursors of ozone generation, it is necessary to control the Volatile Organic Compounds (VOCs) pollution. To have a better understanding of the pollution status and source contribution, the concentrations of 117 ambient VOCs were analyzed from April to August 2018 in an urban site in Shijiazhuang. Results showed that the monthly average concentration of total VOCs was 66.27 ppbv, in which, the oxygenated VOCs (37.89%), alkanes (33.89%), and halogenated hydrocarbons (13.31%) were the main composite on. Eight major sources were identified using Positive Matrix Factorization modeling with an accurate VOCs emission inventory as inter-complementary methods revealed that the petrochemical industry (26.24%), other industrial sources (15.19%), and traffic source (12.24%) were the major sources for ambient VOCs in Shijiazhuang. The spatial distributions of major industrial activities emissions were identified by using geographic information statistics system, which illustrated the VOCs was mainly from the north and southeast of Shijiazhuang. The inverse trajectory analysis using Hybrid Single-Particle Lagrangian Integrated Trajectory (HYSPLIT) and Potential Source Contribution Function (PSCF) clearly demonstrated the features of pollutant transport to Shijiazhuang. These findings can provide references for local governments regarding control strategies to reduce VOCs emissions.     

夏季局地环流对北京下风向地区O3输送的影响

于2007年6~9月,北京地区环流背景属于局地“山谷风”环流期间,在沿主导风向路径分布的4个代表性测点开展了地面O3浓度观测,并采用Models-3/CMAQ模式对典型个例进行模拟,以研究城市对下风向地区O3输送的影响.结果表明,城市下风向测点上甸子本底站O3平均浓度、超标率最高,上风向测点超标率最低,O3小时极大值出现在城区站,为271.56×10-9;不同测点O3浓度日变化规律一致,但浓度日峰值出现时间呈现自城市至下风向地区逐渐滞后的规律;各测点主导风向下O3浓度分布具有沿输送路径逐渐升高的趋势,且两主导风向下的浓度差值也具有沿西南输送路径逐渐升高的趋势;本底地区O3的浓度受来自清洁地区和城市污染地区不同气流影响,观测资料估算得出城市对区域背景地区的输送贡献为36.7×10-9;模拟结果验证了北京地区城市对下风向地区O3的输送影响.     

西南典型区域夏季大气含氧挥发性有机化合物来源解析

含氧挥发性有机物（OVOCs）是大气光化学过程中的重要中间产物,是臭氧的重要来源之一.利用质子转移反应飞行时间质谱仪（PTR-TOF-MS）在成都平原对OVOCs进行观测,探讨其日变化特征、光化学反应活性、臭氧生成潜势和来源.结果表明,10个VOCs［乙醛、丙酮、异戊二烯、甲基乙基酮（methyl ethyl ketone,MEK）、甲基乙烯基甲酮（methyl vinyl ketone,MVK）、甲基丙烯醛（methacrolein,MACR）、苯、甲苯、苯乙烯、C8芳香烃和C9芳香烃］总浓度（体积分数）为（10.97±4.69）×10^-9,OVOCs为（8.54±3.44）×10^-9,芳香烃为（1.53±0.93）×10^-9,生物源VOCs为（0.90±0.32）×10^-9;光化学活性和臭氧生成潜势均排名前三的物种为：异戊二烯、乙醛和C8芳香烃;3个OVOCs物种（乙醛、丙酮和MEK）主要来源于本地生物源和人为二次源,且丙酮有较强的区域背景值,说明该地区的污染受到较为显著的区域传输的影响.本研究可加深对西南地区臭氧的区域形成机制的认识,为科学管控臭氧污染提供依据.     

成都市臭氧重污染成因与来源解析

采用来源解析的方法对2020年成都市发生的一次较为严重的臭氧污染事件进行了研究.结果表明,此次污染过程呈现从清洁-污染-清洁的变化趋势,污染持续时间长达9d,最大臭氧小时浓度达到258.8μg/m3.气象因素在成都臭氧污染中的影响不可忽略,其中温度与臭氧浓度呈现显著正相关关系,东北风主要出现在污染前和污染后,可能起到稀...     

海南省背景区域臭氧及其前体物污染特征

基于2019年五指山背景点、海口市和三亚市的环境空气自动监测数据和气象观测资料,分析了海南省背景区域和重点城市O₃及其前体物NO₂污染特征;结合挥发性有机物（VOCs）在线监测数据,分析了五指山背景点VOCs的时间变化规律、O₃浓度高值月份O₃及其前体物VOCs和NO_x的污染特征以及VOCs的臭氧生成潜势（OFP）.结果表明,O₃是影响五指山背景点空气质量的关键污染物,五指山背景点O₃日最大8 h浓度平均值与海口市和三亚市显著相关.背景点NO₂月均浓度水平显著低于城市点,然而背景点和城市点O₃月均浓度水平和变化趋势高度一致.背景点O₃变化与风向密切相关,春夏季偏南风频率较高,O₃浓度相对较低;秋冬季以东北风为主,易受内陆污染输送影响,O₃浓度较高.五指山背景点春夏季VOCs体积分数低于秋冬季,但对应的OFP高于秋冬季;其中异戊二烯夏季体积分数显著高于秋冬季,且其夏季体积分数占总挥发性有机物的比例最高,对应的OFP贡献率可达70%以上,O₃则表现出秋冬季显著高于夏季的特征.11月O₃高浓度时段乙炔和芳香烃的体积分数较清洁日出现较大上升,同时其对应的OFP显著上升.VOCs优势物种和OFP主要贡献物种的分析结果表明,O₃高浓度时段机动车尾气和油气挥发排放源对五指山背景点VOCs的化学组成和OFP有重要贡献.     

珠江三角洲光化学活跃期甲醛及其前体物的源解析研究

选取珠江三角洲大气超级站的三个代表性超级站点（东莞东城城市超级站、深圳莲花山城市超级站和鹤山花果山区域超级站）,同步在线监测和分析了2021年5~10月大气光化学活跃期甲醛（HCHO）及其前体物挥发性有机物（VOCs）组分的时空变化特征,利用多元线性回归法对HCHO来源进行解析,识别出了关键VOCs前体物及其贡献,并对比了三个点位来源及前体物的差异.结果表明：三个站点的HCHO体积浓度存在明显差异,鹤山区域站浓度最高达5.82×10^-9,与历史研究数据相比浓度升高,而城市超级站东城与莲花山浓度水平降低.臭氧浓度与甲醛浓度存在一定相关性,各站点臭氧浓度最高的9月,HCHO的平均浓度水平也高;臭氧超标日的HCHO浓度显著高于臭氧非超标日.利用多元线性回归法,选择甲苯、异戊二烯和O₃作为源示踪剂,结果表明二次源对HCHO来源贡献占比最多,范围为43.5%~54.9%,其中区域站点二次源占比高于其它两个城市站点.基于生成产率法得到各站点二次转化生成HCHO的前体物主要为烯烃,其中贡献最大的是异戊二烯,其次为乙烯和丙烯.综合对比,HCHO的一次人为源的下降导致城市站点HCHO浓度降低,较高的二次转化导致了区域站点HCHO浓度升高,需重点关注甲醛的人为源直接排放和异戊二烯、苯乙烯、乙烯等前体物.     

我国机动车排放VOCs及其大气环境影响

挥发性有机化合物(volatile organic compounds,VOCs)作为大气中主要污染物之一,是O3和二次有机气溶胶(secondary organic aerosol,SOA)的重要前体物.为全面了解我国城市机动车排放VOCs对空气质量的影响,本文系统介绍了我国部分城市大气中VOCs的源解析最新成果,并分车型、分燃料综述了我国机动车VOCs的排放因子、成分谱及其对二次污染的贡献,以期为未来机动车VOCs排放和控制提供数据和理论支持.研究发现,机动车是我国城市大气VOCs的最大源,平均贡献率为36.8%;摩托车和轻型汽油车是主要排放车型.机动车尾气排放VOCs对城市O3和SOA生成都有重要贡献,随着排放标准提升和运行工况改善,机动车排放因子和臭氧生成潜势(ozone formation potentials,OFPs)明显降低,成分谱以芳香烃和烯烃等活性组分为主,对二次污染的贡献较大.     

Characteristics of volatile organic compounds, NO2, and effects on ozone formation at a site with high ozone level in Chengdu

Chengdu is a megacity in the southwest of China with high ozone (O₃) mixing ratio. Observation of volatile organic compounds (VOCs), NO₂ and O₃ with high temporal resolution was conducted in Chengdu to investigate the chemical processes and causes of high O₃ levels. The hourly mixing ratios of VOCs, NO₂, and O₃ were monitored by an online system from 28 August to 7 October, 2016. According to meteorological conditions, Chengdu, with relative warm weather and low wind speed, is favorable to O₃ formation. Part of the O₃ in Chengdu may be transported from the downtown area. In O₃ episodes, the average mixing ratios of NO₂ and O₃ were 20.20?ppbv and 47.95?ppbv, respectively. In non-O₃ episodes, the average mixing ratios of NO₂ and O₃ were 16.38?ppbv and 35.15?ppbv, respectively. The average mixing ratio of total VOCs (TVOCs) was 40.29?ppbv in non-O₃ episodes, which was lower than that in O₃ episodes (53.19?ppbv). Alkenes comprised 51.7% of the total O₃ formation potential (OFP) in Chengdu, followed by aromatics which accounted for 24.2%. Ethylene, trans-pentene, propene, and BTEX (benzene, ethylbenzene, toluene, m/p-xylene, o-xylene) were also major contributors to the OFP in Chengdu. In O₃ episodes, intensive secondary formations were observed during the campaign. Oxygenated VOCs (OVOCs), such as acetone, Methylethylketone (MEK), and Methylvinylketone (MVK) were abundant. Isoprene rapidly converted to MVK and Methacrolein (MACR) during O₃ episodes. Acetone was mainly the oxidant of C3-C5 hydrocarbons.     

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.