台州市区臭氧污染特征及来源解析

利用台州市区2013—2017年O_3监测数据分析其污染特征,并采用CMAQ模型研究各类污染源对O_3的贡献率。结果表明:台州市区O_3年均浓度稳定,月均浓度4—10月较高,日小时浓度呈单峰型,峰值出现在13:00左右;在温度较高、相对湿度50%～80%、风速1.0 m/s～3.0 m/s、风向为偏东时O_3浓度相对较高,易出现超标现象;本地排放源是O_3形成的主要来源,各季节贡献率略有差异,分别为春季(72.28%)、夏季(69.95%)、秋季(69.24%)、冬季(66.28%);工艺过程源、道路移动源和居民生活源是O_(3 )形成的3大来源,贡献率分别为26.32%、12.89%和9.91%。     

中山市臭氧污染来源解析与敏感性分析

利用数值天气预报模式和嵌套网格空气质量预报系统的来源解析模块（WRF NAQPMS/OSAM）对中山市2019年9月1次臭氧（O₃）污染过程进行了模拟分析,并对O₃来源进行了解析。结果表明,WRF-NAQPMS/OSAM模型能较好地模拟出该时段的O₃浓度。此次污染过程区域传输对中山市O₃浓度贡献显著,平均贡献比例为82.9%,本地平均贡献比例为17.1%,对中山市O₃贡献最大的2个来源分别是溶剂源和交通源,平均贡献占比分别为43.0%和42.7%。另外,工业源的贡献也不可忽略,平均贡献占比为11.0%。中山市O₃总体上处于挥发性有机物（VOCs）控制区,结合臭氧生成潜势（OFP）分析和源解析结果,溶剂源、交通源和工业源排放的甲苯、间/对二甲苯、邻二甲苯、1,2,3-三甲苯、正丁烷和异戊烷对O₃形成贡献显著,是中山市O₃污染治理应注意的重要前体物。建议中山市建立以VOCs控制为主导,VOCs和氮氧化物（NO_X）协同控制的长期O₃防控策略。     

大连市夏季近地面臭氧污染数值模拟和控制对策研究

通过区域空气质量模型CAMx对大连市2015年8月近地面臭氧(O_3)污染进行模拟,探讨了O_3及其生成前体物(NOx和VOCs)的来源,O_3生成控制区,并根据敏感性分析结果对前体物排放的控制效果进行了定量评估。结果表明:本地NOx排放对大连地区的NOx浓度贡献占90%以上,本地VOCs排放对大连地区的VOCs浓度贡献占80%以上,而本地NOx和VOCs排放对大连地区O_3浓度贡献仅占29%;大连市整体上为VOCs控制区,控制VOCs能有效降低O_3污染,还能有效削减O_3的峰值浓度;通过敏感性分析结果计算得出,削减大连本地工业源VOCs和民用源VOCs能够有效降低大连地区O_3浓度,削减10%的工业源VOCs能使市区O_3平均浓度降低2%左右,削减10%的民用源VOCs能使大连市区平均O_3浓度降低1%左右。建议NOx与VOCs削减比例为1∶2,对大连市O_3和PM2.5污染进行协同控制。     

石家庄夏季典型时段臭氧污染特征及来源解析

在石家庄臭氧(O₃)污染较重的7月,开展连续10 d(2018年7月6—15日),8次/d的加密监测,获得大气挥发性有机物(VOCs)苏玛罐样品数据及O₃在线监测数据,分析了采样期间O₃污染特征、VOCs组成及O₃生成潜势(OFP)特征,并对VOCs来源进行了研究。结果表明,采样期间O₃-3 h浓度最高为243 μg/m³,与相对湿度存在明显的反相关关系,与温度和风速存在良好的正相关关系。VOCs平均体积分数为(75.28±5.81)×10-9,各组分浓度所占比例为OVOCs>烷烃>卤代烃>烯炔烃>芳香烃>其他组分。各类VOCs中,OVOCs对OFP的贡献最大,占64.12%。作为光化学反应的中间产物,OVOCs的一次来源较少,表明二次污染物对石家庄大气O₃生成有重要贡献。从具体组分来看,OFP值排名前十的组分以OVOCs为主,其中最高的为甲基丙烯酸甲酯。采样期间,VOCs一次来源主要为汽油车和柴油车尾气排放,贡献率分别为38%与32%;溶剂使用、汽油挥发、生物排放分别占13%、11%、6%。VOCs主要受本地排放影响。     

遂宁市夏季大气挥发性有机物污染特征及来源解析

2019年7-8月在四川省遂宁市实验学校、遂宁中学、金鱼小学、石溪浩4个点位同步开展为期20d的挥发性有机物(VOCs)离线观测,分析了遂宁市VOCs浓度时空分布特征、臭氧生成潜势(OFP)和VOCs主要来源。遂宁市TVOC体积浓度为39.4×10^-9,占比较高的组分为OVOCs和烷烃,体积浓度分别为15.6×10^-9和13.3×10^-9,占比分别为39.5%和33.6%。遂宁中学、金鱼小学、石溪浩24 h平均体积浓度分别为29.8 ×10^-9、58.4 ×10^-9、30.0×10^-9;加密点实验学校的小时平均浓度为22.9×10^-9。遂宁市总OFP为166.7 μg/m³,占比最大的为烯烃(33.1%)。实验学校、遂宁中学、金鱼小学、石溪浩OFP浓度分别为101.2、134.4、243.6、122.1 μg/m³。金鱼小学采样点位于工业园区下风向,受工业园区企业排放源影响,VOCs浓度和OFP值均明显高于其他点位。PMF模型源解析结果表明:遂宁市VOCs来源占比最大的为工业排放源,达32%;其次为机动车尾气源、燃烧源,占比均达17%;油气挥发源、天然源、溶剂使用源分别占13%、11%、10%。工业源、机动车尾气来源占比最高的均是金鱼小学,分别为39%、30%;天然源占比较高的是实验学校(13%)和石溪浩(10%)。     

南京市大气VOCs污染特征及来源解析

利用南京市2022年挥发性有机物（VOCs）在线监测数据,对VOCs污染特征、来源及对臭氧的影响进行了分析研究。结果表明：2022年南京市φ（TVOCs）年均值为25.1×10^-9,其中各组分占比为烷烃＞含氧挥发性有机物（OVOCs）＞氯代烃＞烯烃＞芳香烃＞炔烃。TVOCs及烷烃、烯烃和芳香烃的体积分数季节变化表现为冬季＞秋季＞春季＞夏季,φ（OVOCs）季节变化表现为夏季＞秋季＞春季＞冬季。烷烃、烯烃和炔烃日变化呈“双峰型”特征,芳香烃和氯代烃为“单峰型”。臭氧生成潜势（OFP）贡献总体表现为OVOCs＞烯烃＞芳香烃＞烷烃＞氯代烃＞炔烃,但冬季烯烃的贡献率最高。南京市臭氧生成的关键VOCs物种为乙醛、乙烯、丙烯、间/对-二甲苯和甲苯。正交矩阵因子分解结果显示,机动车尾气、生物质燃烧和工业生产是南京VOCs的主要来源;对南京臭氧生成贡献最大的VOCs来源为溶剂涂料使用和石化行业。     

嘉善夏季典型时段大气VOCs的臭氧生成潜势及来源解析

2016年8—9月对长三角南部区域嘉善的大气中挥发性有机化合物(VOCs)变化特征、臭氧生成潜势、臭氧生成控制敏感性和来源进行了研究。结果表明,观测期间VOCs总平均值为27.3×10-9,表现为烷烃卤代烃含氧有机物芳香烃烯烃炔烃;VOCs浓度变化较大,早晚出现峰值,与风速呈负相关的关系,与温度没有明显相关性。VOCs的臭氧生成潜势表现为芳香烃烯烃烷烃含氧有机物卤代烃炔烃。甲苯等10种物质对臭氧生成潜势的贡献达到63%。夏季典型时段臭氧生成对VOCs较敏感,属于VOCs控制区。观测期间测得对VOCs浓度贡献较大的物种来源于溶剂涂料和工业排放。     

青岛市PM2.5化学组分特征及综合来源解析

为明确青岛市环境受体中PM_(2.5)的化学组分特征及来源,该研究于2016年在青岛市7个点位采集了PM_(2.5)样品,分析了PM_(2.5)中的无机元素、水溶性离子、碳等组分的质量浓度,采用CMB模型估算法,估算了青岛市的一次源类、二次源类对PM_(2.5)的贡献,并结合排放源清单及系数分配得到综合的PM_(2.5)源解析结果。结果表明:青岛市环境受体中PM_(2.5)平均质量浓度为62μg/m~3。PM_(2.5)中占比较高的组分是OC(16.44%)、SO_4~(2-)(15.07%)、NO_3~-(11.27%)、NH_4~+(8.86%)和EC(5.21%)。OC/EC的年平均值为3.62,说明存在二次有机气溶胶污染;SO2-4/NO-3的年平均值为2.71,夏季明显高于其他季节。冬季重污染过程中主要离子呈现出累积的现象。夏季二次硫酸盐的贡献上升为第一位(24.7%);机动车尘四季的贡献均较高(17.5%~20.5%),燃煤在冬季(15.1%)、秋季(13.3%)贡献高,扬尘在春季(16.5%)、冬季(15.6%)贡献高。     

典型污染时段鹤山大气VOCs的臭氧生成潜势及来源解析

2013年10月对广东鹤山大气中挥发性有机化合物（VOCs）变化特征、臭氧生成潜势和来源进行了研究。结果表明,观测期间测得的VOCs总平均值为26.6×10-9,表现为烷烃＞苯系物＞烯烃;烯烃日间值变化幅度较大,在清晨达到最大值;苯系物与一次污染物CO的变化趋势十分接近;烷烃的峰值出现时间较苯系物有所提前,且在短时间内迅速升高,表明观测点周边可能存在排放源;大气中各类VOCs的臭氧生成潜势（OFP）贡献表现为苯系物＞烯烃＞烷烃;从物种来看,乙烯等10种物质对总OFP的贡献占到了80.4%;观测期间测得的OFP贡献较大的VOCs物种主要来源于石化源、油漆溶剂和汽油挥发源。     

威海市秋季VOCs污染特征及来源解析

为探究威海市秋季挥发性有机物（VOCs）污染特征及来源,于2021年9月10—20日采用手工加密监测法对威海市秋季大气中VOCs进行监测,分析了气象因素对臭氧（O₃）及其前体物的影响和VOCs污染特征,并利用正交矩阵因子模型（PMF）方法对VOCs来源进行了研究。结果表明,威海市温度对O₃生成影响明显,尤其是高温、低湿、扩散较差气象条件下,有利于O₃前体物的反应消耗,促使O₃生成及累积。观测期间,威海市秋季φ（VOCs）平均值为47.84×10^-9,VOCs中体积分数占比最高的为含氧挥发性有机物（OVOCs）,占比为58.0%,其次为烷烃（21.6%）、卤代烃（10.2%）。O₃生成潜势（OFP）平均值为393.95μg/m³,对OFP的贡献占比最高的为OVOCs（74.1%）,其次为芳香烃（12.6%）、烷烃（7.0%）和烯烃（5.4%）。PMF源解析结果显示,机动车尾气排放源、工艺过程源、船舶尾气排放源和溶剂使用源是威海市秋季VOCs排放主要来源,贡献占比分别为30.4%,23.9%,21.1%,16.5%。控制机动车排放和工艺过程排放是控制威海市秋季VOCs污染的重要途径。     

水污染源源解析研究最新进展

采取有效措施监测监管污染物排放是实现污染减排目标的必要条件,而准确掌握流域内污染物的来源是实现污染源有效监管的技术依据,文章对水污染源源解析目标化合物选取、污染物扩散模型研究和污染区域受体模型研究的最新进展进行了评述,对其发展趋势进行了展望.     

土壤污染物源解析技术研究进展

简述了土壤污染物源解析技术的发展历程及土壤污染物的主要类型与来源。指出,定性源识别技术主要包括特征比值法、多元统计法、空间分析法等;定量源解析技术主要包括源清单法、扩散模型法、化学质量平衡模型法、正定矩阵因子分解法、UNMIX模型法、同位素法等。重点总结了这些技术方法的原理及其在应用上的优势与局限。从解析对象、解析方法和软件开发角度,提出了土壤污染物源解析技术的未来发展方向。     

2017年江苏省PM2.5数值模拟及内外源解析

根据江苏省72个国控点监测数据,采用了区域大气模式和多尺度空气质量模式系统(RAMS-CMAQ)模拟了2017年江苏省ρ(PM_2.5)的时空分布,耦合综合源追踪算法(ISAM)分析了不同地区排放源对ρ(PM_2.5)的贡献特征。结果表明,PM_2.5模拟与观测值的相关系数(r)=0.76,标准平均偏差(NMB)=5.2%,均方根误差(RMSE)=23.4μg/m₃,模拟结果落于观测结果0.5~2倍的比例(FAC2)=84.2%。源追踪模块结果显示,夏季主要受东南风控制,本地排放的贡献更大(省内贡献为52.34%),其他季节受偏北风输送影响,外源输送的影响较大(省外贡献为53.48%~56.84%);冬季苏北5市的排放贡献比沿江8市的更大,而春、夏季沿江8市排放贡献较大。     

沈阳市环境空气中挥发性有机物污染特征及来源解析

基于2019年沈阳市4个不同功能区挥发性有机物(VOCs)小时分辨率的在线监测数据,分析了环境空气中VOCs的污染特征及来源。结果表明,观测期间沈阳市环境空气中VOCs日平均体积分数为(31.5±13.3)×10^-9,4个功能区VOCs体积分数均呈现出冬季明显大于夏季的特征;工业区环境空气中VOCs体积分数明显高于其他功能区。商业交通居民混合区、文化居民混合区、郊区VOCs体积分数呈现明显双峰结构,工业区双峰结构不明显。工业区VOCs以新鲜排放为主,而其他3个区域为老化气团的传输。工业区春、夏季环境空气中VOCs来源包括燃料挥发源(26.90%)、溶剂与涂料源(17.69%)、燃烧源(16.40%)、化工源(15.69%)、交通源(7.57%)和炼油炼焦源(4.15%)。秋、冬季VOCs的来源包括燃烧源(30.77%)、溶剂与涂料源(20.26%)、燃料挥发源(18.79%)、化工源(11.54%)、炼油炼焦源(9.34%)和交通源(5.51%)。     

合肥市典型臭氧污染特征及成因分析

综合利用环境空气质量常规监测、挥发性有机物(VOCs)在线监测,以及后向轨迹聚类分析、权重潜在源区分析和正交矩阵因子分解法等多种监测分析方法,基于合肥市经历的一次典型臭氧(O₃)污染过程(2020年9月1—10日),系统分析了合肥市O₃污染的典型特征及成因。结果显示,此次污染过程的O₃小时平均浓度高达96 μg/m³,且O₃浓度波动较大,在9月6日13:00达到了224 μg/m³,呈现出快速生成、快速消耗的污染特征,并在夜间呈现出非典型的二次峰值过程。污染期间,合肥市基本处于VOCs控制区,芳香烃对O₃生成潜势的贡献最大(45.2%),其次是烷烃(31.8%)和烯烃(21.5%);污染阶段的VOCs主要来自机动车排放源(44.1%)、燃烧源(21.3%)、工业源(15.3%)、溶剂使用源(12.4%)和天然源(6.9%),累积阶段和污染阶段均受机动车尾气排放和溶剂使用的影响较大。此外,台风外围下沉气流和高温、低湿、低风速等气象条件是引发此次O₃污染过程的主要外因,而合肥市周边的高污染区域则是此次O₃污染过程的潜在外部源区。     

采煤塌陷区水污染源解析研究

应用SPSS17.0中因子分析模型对淮南市潘一矿采煤塌陷水体常规水质指标进行污染源解析,结果得出4种主要的污染源,F1主要代表了氮磷肥引起的农业面源污染、矿井水和浅层地下水的混合污染,方差贡献率为42.991%,F2代表了矿井水污染,方差贡献率为20.180%,F3主要代表了农村污水和矿业废水混合污染,方差贡献率为13.299%,F4主要代表了煤矸石淋溶水污染,方差贡献率为11.546%。