兰州市典型企业VOCs排放特征及反应活性分析

基于兰州市大气VOCs排放清单,选取石化厂、乙烯厂、涂料厂3个典型企业采集VOCs样品,分析其无组织排放特征,并采用MIR（最大增量反应活性）法和LOH（·OH反应速率）法综合评价其化学反应活性,识别各企业的VOCs活性优势物种,同时探究不同企业特征VOCs比值.结果表明:不同排放源φ（VOCs）差异较大,范围为20.8×10-9~6 520.3×10-9.从VOCs物种构成上来看,涂料厂芳香烃占比最高,而石化厂、乙烯厂均以烷烃物种最为丰富,石化厂不同工艺VOCs物种构成略有差异.从活性上看,涂料厂VOCs活性最高,其LOH和OFP（臭氧生成潜势）分别为2 676.9 s-1和72 519.0×10-9,约为其他行业的18~1 000倍,间/对-二甲苯、乙苯、邻二甲苯等物种活性较大;其次为石化厂,其LOH和OFP分别为273.2 s-1和4 039.1×10-9,正戊烷、异戊烷、乙烯、丙烯等物种活性贡献率高,其中柴油工艺对石化厂VOCs活性贡献率最大;乙烯厂的OFP最低,其LOH和OFP分别为4.6 s-1和69.7×10-9,其VOCs活性主要来自乙烯、丙烯、正丁烯等烯烃物种.各工业源BTEX（苯、甲苯、乙苯及3种二甲苯异构体的合称）分布具有一定的差异,对于指示不同VOCs来源有一定的参考价值,但不同源比值的重叠性也表明并非全部VOCs来源可以通过特征物种比值来区分.研究显示,控制工业源特别是涂料与石化工业VOCs的排放有助于控制兰州市O₃的生成.      

江苏省人为源VOCs排放清单及其对臭氧生成贡献

基于江苏省工业、能源、环境等活动水平数据,结合排放因子法和源成分谱研究成果,建立了江苏省分市、分行业、分物种人为源VOCs排放清单,利用最大增量反应活性(MIR)估算了其对臭氧的生成贡献.结果显示,江苏省2015年VOCs人为源排放量为192.78万t,化石燃料燃烧、工业过程源、有机溶剂使用源、生物质燃烧源、移动源、有机溶剂储运源排放质量分数分别为7.38%、27.93%、39.56%、3.55%、16.18%、5.39%.苏州、南京、徐州3市VOCs排放量居全省前三位,均超过20万t.56种臭氧前驱物所产生的臭氧生成潜势(OFP)总量为542.95万t,行业分布与VOCs排放总量的行业分布相似,机械设备制造、交通工具制造、建筑装饰等涂装行业对OFP的贡献比例是VOCs排放总量贡献比例的1.3~1.6倍,控制喷涂行业等量的VOCs会产生更大的OFP削减.对OFP贡献大的前10位物种分别是间/对-二甲苯、乙烯、丙烯、1,3-丁二烯、甲苯、邻-二甲苯、1-丁烯、乙苯、1,2,4-三甲基苯、对-乙基甲苯,对总OFP的贡献为75.63%.     

天津市郊夏季VOCs化学特征及其时间精细化的来源解析

夏季为环境空气中臭氧污染事件的频发时期,针对挥发性有机化合物(VOCs)及其臭氧生成潜势(OFP)的时间精细化的来源解析研究,对有效地进行臭氧污染防控具有非常重要的作用.利用2019年夏季(6～8月)天津市郊区点位监测的小时分辨率VOCs在线数据,分析臭氧污染事件和非臭氧污染时期环境受体中VOCs及其OFP的变化特征,并利用正定矩阵因子分解(PMF)模型进行精细化的来源解析研究.结果表明,夏季环境受体中VOCs平均体积分数为24.42×10-9,臭氧污染事件中的VOCs平均体积分数为27.72×10-9,较非臭氧污染时期增加15.69％.夏季总VOCs(TVOCs)的OFP为87.92×10-9,其中烯烃的OFP最高,对TVOCs的OFP的贡献达58.28％.臭氧污染事件中TVOCs的OFP为102.68×10-9,较非臭氧污染时期增加19.59％.臭氧污染事件中VOCs的来源分别为石化工业及汽油挥发(29.44％)、柴油车尾气(23.52％)、液化石油气及汽油车尾气(22.00％)、天然气及燃烧(13.41％)、溶剂使用(6.14％)和植物排放(5.49％).相比于非臭氧污染时期,液化石油气及汽油车尾气和柴油车尾气分别增长4.84％和5.29％.石化工业及汽油挥发和植物排放的贡献均表现为08:00开始上升,11:00达到最高,这与太阳辐射增强和温度不断上升密切相关.液化石油气及汽油车尾气和柴油车尾气均具有明显的早晚高峰特征,并在夜间(00:00～06:00)保持较高贡献水平.根据PMF结果并结合OFP的计算方法,解析了不同源类对臭氧生成潜势的 贡献.石化工业及汽油挥发(31.01％)和柴油车尾气(36.64％)是较高贡献源类,相比非臭氧污染时期分别增加了 1.74％和8.27％;并且石化工业及汽油挥发贡献率在臭氧污染事件发生过程的上升阶段显著增加,而在下降阶段明显下降.     

山东省O3时空分布及影响因素分析

为认识山东省环境空气中O3的污染现状,基于2015～2019年国省控环境空气自动监测站的O3监测数据、2019～2020年4～9月气象代表站的气象数据及邻近环境空气站的O3监测数据,探究了山东省O3时空分布特征及与气象因素的关系.结果表明,山东省O3污染日益突出,年均ρ(O3-8h)(90百分位)和ρ(Ox)(O3 与NO2之和)升高速率分别为7.6μg·(m3·a)-1和7.0μg·(m3·a)-1,年均ρ(PM2.5)、ρ(CO)(95百分位数)和ρ(NO2)均逐步下降,下降速率均小于ρ(O3)上升速率.03污染呈现夏季高冬季低的"M型"或"倒V型"月变化特征,在6月或9月达到峰值,且污染月呈提前出现趋势.山东省年均ρ(O3-8h)(90百分位)呈现"内陆高,沿海低"的特点,并有区域均匀性发展趋势.相关性分析表明,山东省ρ(O3-8h)总体与日最高温度呈正相关,与相对湿度、气压和风速呈负相关,其中日 最高温度和相对湿度是O3-8h主控气象因子,气象因素对不同城市O3-8h超标率的影响具有显著差异.     

基于响应曲面法的臭氧生成敏感性分析

准确判断臭氧(O₃)生成敏感性对O₃污染成因分析和防控对策的制定至关重要.首次利用响应曲面方法设计最优试验方案,基于盒子模式模拟结果,快速量化O₃对其前体物变化的响应.结果表明,CO对O₃有正贡献,NO_x和VOCs与O₃呈现显著非线性关系,当φ(VOCs)与[φ(NO_x)-13.75]比值大于4.17时,为NO_x控制区,小于4.17时,为VOCs控制区;烯烃为影响O₃生成的关键VOCs组分,当φ(烯烃)与[φ(NO_x)-15]比值小于1.10且φ(烯烃)<35×10^-9时,烯烃有利于O₃的生成.响应曲面法在多因素和其交互作用对O₃生成影响的研究中取得了良好效果,为高效判断O₃敏感性提供了新的思路和方法.     

沈阳工业区夏季VOCs组成特征及其对二次污染形成的贡献

利用2019年和2020年夏季沈阳市工业区大气挥发性有机物(VOCs)的观测数据,研究沈阳市夏季工业区大气VOCs的组成特征并初步判断其来源,并利用最大增量反应活性(MIR)和气溶胶生成系数(FAC)法分别估算该地大气VOCs的臭氧生成潜势(OFP)及二次有机气溶胶生成潜势(AFP).结果表明,观测期间沈阳市工业区ρ(总VOCs)平均值为41.66μg·m^-3,烷烃、烯烃、芳香烃和乙炔分别占总VOCs浓度的48.50%、 14.08%、 15.37%和22.05%.浓度排名前10的物种累计占总VOCs浓度的69.25%,其中大部分为C2～C5的烷烃,还包括乙炔、乙烯和部分芳香烃.总VOCs整体上呈现出早晚浓度高、中午浓度低的日变化特征,峰值分别出现在06:00和22:00,11:00～16:00处于较低水平.由甲苯/苯(T/B)和异戊烷/正戊烷的比值判断工业区主要受机动车尾气排放、溶剂使用、燃烧源和LPG/NG的影响.工业区大气VOCs的总AFP为41.43×10^-2μg·m^-3,其中芳香烃的贡献最大;总OFP贡献值为1...     

京津冀城市群冬季二次PM2.5的时空分布特征

二次组分是造成京津冀城市群冬季PM_2.5污染的重要因素.采用CO示踪法,估算2017～2021年冬季京津冀城市群二次PM_2.5浓度,并分析其时空分布特征,探讨区域二次PM_2.5的影响因素.结果表明,2017～2021年冬季京津冀区域PM_2.5浓度下降趋势明显,河北中南部一次PM_2.5下降幅度最大,二次PM_2.5浓度年际波动平稳,北京和天津二次PM_2.5占比明显高于其他城市.随着污染程度加剧,一次PM_2.5和二次PM_2.5质量浓度均有不同程度的增加,二次PM_2.5占比呈显著增大趋势.与直接测量结果相比,CO示踪法获得的结果偏低,与冬季CO浓度较高,一次PM_2.5浓度高估有关,选取合适的一次气溶胶基准值是改进该方法,获取合理估算值的关键.     

Comparison of temporal and Spatial Characteristics of Ozone Pollution at Ground Level in the Eastern China

Monitoring data from ozone（O3） automatic stations in three typical cities with different climatic areas in the southern and northern parts of eastern China are used to analyze temporal and spatial characteristics of ozone pollution at ground level. The results show that ozone pollution level has distinct regional differences and the concentration in the suburbs is higher than that in the urban areas. The seasonal variation of ozone concentration in different climatic areas is greatly affected by the variation of precipitation. Ozone concentration in Shenyang and Beijing , in the temperate zone, has one perennial peak concentration, occurring in early summer, May or June. Ozone concentration in Guangzhou, in sub-tropical zone, has two peak values year round. The highest values occur in October and the secondary high value in June. The ozone season in the south is longer than that in the north. The annual average daily peak value of ozone concentrations in different climates usually occur around 3 pm. The diurnal variation range of ozone concentration declines with the increase of latitude. Ozone concentration does not elevate with the increase of traffic flow. Ozone concentration in Guangzhou has a distinct reverse relation to CO and NOx. This complicated non-linearity indicates that the equilibrium of ozone photochemical reaction has regional differences. Exceeding the rate of Beijing＇s lh ozone concentration is higher than that of Guangzhou, whereas the average 8h ozone level is lower than that of Guangzhou, indicating that areas in low latitude are more easily affected by moderate ozone concentrations and longer exposure. Thus, China should work out standards for 8h ozone concentration.     

臭氧-生物活性炭组合工艺中最佳臭氧投加剂量的确定

在水处理过程中投加臭氧,可提高饮用水的可生物降解性.臭氧氧化后继的生物过滤,可以减少水中可生物降解有机物数量,提高饮用水的生物稳定性.试验表明,臭氧投加量2～8mg/L可使AOC-P17,AOC-NOX和BDOC分别增加20.9%～85.5%,42.1%～158.2%和21.4%～84.4%.臭氧投加量为3mg/L时,AOC和BDOC增加得最多,即3mg/L的臭氧投量为最佳投加剂量.生物活性炭滤柱(BAC)出水AOC浓度(乙酸碳)均低于50μg/L,在35.9～46.6μg/L之间,属于生物稳定性水质.     

大气臭氧浓度升高对丛枝菌根(AM)及其功能的影响

通过模拟大气O₃浓度(0.02μL·L^-1、0.1μL·L^-1和0.2μL·L^-1)升高,观察其对丛枝菌根(AM)及功能的影响.结果表明,大气O₃浓度升高对菌根侵染率影响较小,但对孢子和外生菌丝影响显著,高浓度O₃时的孢子数比自然O₃浓度时增加1倍,低、高浓度O₃分别使AM外生菌丝量比自然浓度时下降48.7%和85.6%.随着O相似文献