西安人为源VOCs排放特征及其对O3和SOA生成潜势的影响

为研究西安市人为源VOCs（挥发性有机物）对OFP（O₃生成潜势）和SOAFP（二次有机气溶胶生成潜势）的影响,基于西安市环境统计数据和相关统计资料,结合排放因子法和已有的源成分谱,建立西安市人为源VOCs排放清单,并利用最大增量反应活性（MIR）和气溶胶生成系数（FAC）估算各类人为源排放VOCs对O₃和SOA（二次有机气溶胶）的生成贡献.结果表明:①2016年西安市人为源VOCs排放总量为119.187×103 t,其中,溶剂使用源、移动源和工艺过程源是主要的排放源,排放量分别为50.676×103、29.414×103、24.430×103 t. ②2016年西安市各区县VOCs排放总量较大的依次为长安区、雁塔区、未央区和碑林区,排放量分别为15.28×103、12.34×103、11.81×103和10.14×103 t,莲湖区、新城区和灞桥区VOCs排放量大于5×103 t,而阎良区排放量最小. ③2016年西安市总OFP为222.087×103 t,间/对-二甲苯、甲苯、邻-二甲苯等对总OFP的贡献率为72.40%;溶剂使用源对总OFP的贡献率最大,其次是生物质燃烧源,并且生物质燃烧源单位质量VOCs的OFP最强. ④2016年西安市总SOAFP为318.347 t,间/对-二甲苯、甲苯、邻-二甲苯、乙苯等对总SOAFP的贡献率为88.65%;溶剂使用源对总SOAFP的贡献率最大,其次是生物质燃烧源,而且溶剂使用源单位质量VOCs的SOAFP强于其他排放源.研究显示,与其他地区VOCs单位面积排放清单相比,西安市VOCs单位面积排放强度处于中等水平.      

不同时间尺度下杭州市O3污染特征及控制因素

通过集中整治,我国空气质量已经有了明显改善,但在减排背景下近地面高ρ(O₃)仍是当前最复杂的大气环境问题之一.利用2011—2017年(尤其是杭州市G20峰会期间)ρ(O₃)、ρ(NO_x)、ρ(VOCs)和气象条件观测数据,分析了杭州市G20峰会期间及不同时间尺度下杭州市ρ(O₃)的变化特征及其影响因素.结果表明:①杭州市ρ(O₃)日变化呈单峰型特征,15:00左右ρ(O₃)达最大值(98.55 μg/m3);ρ(O₃)周变化存在“周末效应”,周末ρ(O₃)明显高于工作日;1 a中4—9月为ρ(O₃)高值期,ρ(O₃)峰值出现在5月和9月.以2013年为界,将2011—2017年ρ(O₃)变化分成下降和上升2个阶段,2011—2013年呈下降趋势,降幅约为15.02 μg/m3,2014—2017年呈上升趋势,增幅约为23.25 μg/m3.②减排措施的实施对ρ(O₃)存在双重作用,其可通过降低前体物质量浓度抑制O₃的生成,又能引起大气污染物质量浓度下降、太阳辐射增强,从而促进O₃的生成.当O₃前体物质量浓度较低时,在强太阳辐射等气象条件驱动下,近地面仍会呈现高ρ(O₃)的现象.③气象条件是驱动ρ(O₃)日、月变化的控制因素;相反,前体物质量浓度则是ρ(O₃)周、年变化的控制因素,此时VOCs或NO_x控制区、“周末效应”等ρ(O₃)变化特征开始显现.研究显示,不同时间尺度下杭州市O₃污染的控制因素不同.      

深圳市城区VOCs对PM2.5和O3耦合生成影响研究

为了探究珠江三角洲城市大气PM_2.5和O₃的协同污染特征,在深圳市大学城开展了秋季光化学反应活跃季大气污染加强观测.发现O₃日最大8h平均值(O₃_8h)和PM_2.5在日间具有较强的正相关关系,且O₃_8h与典型挥发性有机物(VOCs)甲醛的相关性显著高于NO₂.利用气溶胶质谱仪在线测量了亚微米气溶胶化学组成,并利用正交矩阵因子模型(PMF)对其中有机气溶胶进行来源解析,解析出5类因子,其中二次有机气溶胶(SOA)占总有机物浓度的50%.通过对污染物之间的相关性分析发现,O₃_8h和SOA具有良好的相关性,但与硝酸盐(NO₃^-)未表现出相关性,说明VOCs在深圳城区大气PM_2.5和O₃耦合生成过程中的作用比NOx明显,VOCs减排是深圳市协同控制PM_2.5和O₃污染的关键.     

青藏高压系统对川渝春夏臭氧污染的影响机制

为研究青藏高压系统对川渝地区春夏季臭氧（O₃）污染的影响机制,对2015~2018年每年4~9月的中国气象局高空全要素填图数据（Micaps PLOT High）、川渝14个城市的国控环境监测站点O₃监测数据及气象台站数据进行了研究分析.结果表明：O₃浓度的高低与青藏高压中心位置分布的状况和数量密切相关,中心分布越密集、出现的极值区域越多和中心个数越多时,同期地表温度越高,O₃浓度越高（尤其是中心位置出现在100°E和28°N的频数越多,地表温度越高,导致较多O₃极值的出现）.对比分析同年逐月与逐年同月高压脊线南北偏移情况对O₃浓度的影响,发现高压脊线越往北跳,对应日照时数越长,O₃浓度越高.综合分析高压中心和高压脊线对川渝地区O₃影响的共同作用,发现高压中心和高压脊线分别主要通过控制地表温度和日照时数来影响O₃浓度,且同一时段,二者对O₃浓度影响的效果和程度也存在差异,有时对O₃浓度的增加表现为协同作用,有时为拮抗作用.     

钛酸钡压电臭氧化降解水中的硝基苯

将臭氧（O₃）体系与压电（PE）体系相结合提出了压电臭氧化（PE-O₃）体系,探究了该体系对难降解有机污染物硝基苯（NB）的降解效果,考察了转速、O₃浓度、钛酸钡（BT）投加量和初始pH值对NB去除的影响.此外,探讨了PE-O₃体系降解NB过程中存在的活性物质,并分析了反应机理.结果表明：PE-O₃体系对NB的降解体现出明显的协同效应（协同系数高达5.04）,在15min内对NB的去除率高达85.37%,反应符合一级反应动力学规律,k为0.1256min^-1.此外,PE-O₃体系在120min内对NB实现了74.06%的矿化.随着磁力转子转速的增加,体系反应速率提升,当转速提高到1500r/min时,反应速率常数可达到0.1446min^-1.反应速率随体系中BT浓度和O₃浓度的增加而增加,但一定程度后,增长趋势变缓.NB降解速率随pH值的增加而增大,当pH值为9.0时,在15min后体系中的NB降解率达85.69%.反应过程中产生的是降解NB的主要活性物质.     

臭氧和PM2.5对慢阻肺死亡影响及气温修饰效应

采用广义相加模型评估臭氧和细颗粒物（PM_2.5）暴露对2008~2017年上海浦东居民慢性阻塞性肺疾病（COPD）死亡的超额危险度（ER）和寿命损失年（YLL）的影响.结果表明：臭氧污染集中在4~6月,PM_2.5污染集中在12月、1~2月,10a间臭氧浓度逐年增加,PM_2.5有小幅下降;在最大滞后效应下,臭氧每增加10μg/m³,ER和YLL分别为1.34%（95% CI：0.57%~2.12%）和54.98（95% CI：16.36~106.41）人·a;PM_2.5每增加10μg/m³,两者分别为2.66%（95% CI：1.54%~3.79%）和130.92（95% CI：42.47~274.28）人·a;臭氧对男性和<85岁人群影响显著,PM_2.5对女性和³85岁人群影响显著;暖季时臭氧暴露相关的COPD死亡风险更高,冷季时PM_2.5暴露相关的COPD死亡风险更高.臭氧和PM_2.5致COPD死亡的影响可能因气温水平而异.     

2013~2019年臭氧污染导致的江苏稻麦产量损失评估

基于2013~2019年江苏省115个监测站点的逐时臭氧观测数据和97个县级行政区的农作物年产量,利用AOT40的暴露响应关系,结合空间分析等方法,评估了臭氧污染导致的冬小麦和水稻两种农作物的产量损失.结果表明,2013~2019年,冬小麦和水稻的AOT40分别为（2.76~17.05）×10^-6h和（0.15~31.69）×10^-6,分别在2018年和2016年达到峰值.苏南地区水稻生长期的AOT40高值分布较多,苏北地区近3年两种农作物生长期的AOT40都有明显增势.2013~2019年,冬小麦年相对产量损失为17.7%~31.0%,年绝对产量损失达（1.94~3.75）×10⁶t.年产量损失最高的地级市是盐城和徐州,损失最低的是南京和无锡.2013~2019年,水稻年相对产量损失为8.6%~15.6%,绝对产量损失为（3.03~6.04）×10⁶t.年产量损失最高的地级市是盐城和淮安,损失最低的是无锡和常州.江苏省每年由于臭氧污染导致的农作物产量损失约相当于5000多万人一年的粮食消费量,臭氧污染对粮食生产安全造成了较为严重的威胁,应当采取有效的政策和措施控制臭氧污染,保证粮食生产稳定.     

深圳臭氧污染日的VOCs组成与来源特征

由于挥发性有机物（VOCs）是O₃生成的关键前体物,因此了解VOCs的污染特征以及主要来源对控制O₃污染具有重要的意义.本研究于2019年9~10月在深圳市开展了在线VOCs观测,共计监测104个物种.观测期间,臭氧超标率达17.8%.TVOCs总浓度为38.9×10^-9,污染日浓度明显高于非污染日.从大类物种来看,浓度从高到低依次为烷烃>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）中芳香烃、OVOCs以及烯烃贡献较大.由PMF源解析模型分析结果可知,VOCs主要来源包括生物质燃烧、汽油挥发、机动车尾气、工业过程以及溶剂使用等,而其中对OFP贡献较大的排放源为溶剂使用（45.8%）、机动车尾气（27.3%）.臭氧污染日发生时,清晨低风速可能导致了机动车尾气与汽油挥发源在交通早高峰快速积累,而当日高温亦会加快汽油源与溶剂源组分挥发并促进光化学反应.     

基于O3/UV法的消解终止自动确定方法

为了提高基于臭氧协同紫外（O₃/UV）法的COD在线监测装置的检测效率和检测精度,分析了不同水样在消解过程中二氧化碳气体生成浓度的变化率与有机物消解率之间的关系,提出了一种消解终止自动确定的检测方法.通过采集消解过程中各传感器的数据,基于使用滑动标准偏差法计算二氧化碳气体浓度变化率的标准差自动确定消解终止时间.对不同种类、不同浓度的有机物进行消解实验,发现在二氧化碳实时浓度的标准差小于0.003时,有机物基本消解完全,可认为达到反应终点.该方法不仅可用于COD的在线监测提高检测效率和检测精度,也对基于臭氧协同紫外（O₃/UV）法的废水处理具有指导意义.     

2016年夏季南京大气污染特征观测分析

为研究南京夏季大气复合污染的特征,2016年8月15日~9月15日期间开展了强化观测实验,本文利用仙林、鼓楼80m楼顶2个站点的强化观测资料,结合草场门常规监测资料,统计分析了南京不同地区夏季O₃和颗粒物（PM_2.5、PM₁₀）的浓度特征和相关性,以及郊区水溶性离子与其气态前体物的转化率变化特征.研究表明：3个站点O₃平均小时浓度为100.3μg/m³.PM_2.5和PM₁₀浓度分别为41.1和67.8μg/m³,郊区夜间存在颗粒物浓度高值.SO₄^2-、NO₃^-、NH₄⁺浓度总和占PM_2.5浓度的比值达到61%,OC（有机碳）/EC（元素碳）比值范围为0.8~4.0,日均值超过2.0的天数占77%,城、郊均存在二次污染.白天O₃与颗粒物（PM_2.5）浓度呈显著正相关变化,硫转化率（SOR）、氮转化率（NOR）分别与O₃浓度、湿度显著正相关.HONO主要在夜间积累,HCl和HNO₃浓度峰值出现在下午.与其它无机盐相比,NH₄⁺在总氨中所占比例明显偏低,大气中的氨主要以气态NH₃存在.观测期间O₃污染较重,O₃与颗粒物的正相关关系显著,化学反应在颗粒物积累过程中具有重要贡献,此外还可能存在城区向郊区的污染输送.