车内空气中挥发性有机物的研究

采用热脱附-气相色谱/质谱联用法对4辆处于静止状态下的车辆内部空气中挥发性有机物(VOCs)进行了研究,共定性检出了48种有机物,其中C6~C9之间的组分较多;并对VOCs的总浓度进行了定量,1#~4#车分别为1846、2289、1104和3146μg/m3;其中BTEX占VOCs总量的20%~30%;车内VOCs浓度与温度及车辆使用年限密切相关。     

污染场地土壤气被动采样技术研究进展

在VOCs（挥发性有机物）污染场地调查中,土壤气采样的重要性日益受到重视.常规的土壤气采样主要依赖吸附管和采样罐等主动采样方法,但主动采样有很多缺点.作为一种新兴的采样技术,被动采样具有成本低、操作简单、更能代表长时间人体暴露、可用于低渗透性地层等优点,已经成为污染场地调查领域的研究热点.对被动采样的理论基础、采样器类型、吸附剂类型、采样误差的来源进行了介绍,对土壤气被动采样中存在的技术难题以及前沿研究方向进行了讨论,并对该技术在我国场地调查领域的应用前景进行了展望和建议.结果表明:在被动采样中准确控制采样器的采样速率（uptake rate）是保证其定量能力的关键,当控制采样速率低于土壤气中VOCs的补给速率时,可以实现良好的定量效果.影响采样速率的主要因素包括待测VOCs的性质、吸附剂种类、采样器结构以及各类环境因素,挥发性强的VOCs较难被捕集且容易发生逃逸.不同被动采样器用于不同种类VOCs采样时的采样速率可以相差6个数量级,从最低的0.005 5 mL/min到最高的125 mL/min.因此,建议在实际采样中应选用结构合理的采样器,控制采样速率不宜过大,以降低饥饿效应的产生;应选用与待测物匹配的吸附剂,对待测物兼具良好的保留能力和脱附能力;应加强环境因素（温度、湿度、土壤性质）对采样速率影响机制及场地校准方法的研究;应该结合研究和实践经验制定符合我国国情的土壤气被动采样技术指南.      

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.     

基于氨挥发因子方法的中国农田氨排放量估算

农田是氨的主要排放源,估算农田的氨挥发量可以明确其潜在的生态环境风险,为制定农田氨减排策略提供科学依据.通过文献收集,建立了包含867对观测值的中国农田氨挥发数据库,然后以氮肥施用量为自变量,氮肥施用引起的氨排放量为因变量,计算得到体现农业区、作物类型、肥料类型、土壤pH差异的氨挥发因子,采用独立样本进行验证,发现计算得到的氨挥发因子可以无偏地、较为准确地估算中国农田的氨挥发.不同区域、作物和管理措施下的氨挥发因子有显著差异,整体上,由于南方地区年均温和年降雨量均高于北方,导致南方的氨挥发因子高于北方,而碱性土壤的氨挥发因子高于中性和酸性土壤;与单施化肥相比,多数情况下施用有机肥可降低氨挥发因子,使用缓释控释肥或抑制剂可显著降低氨挥发因子;以单施化肥为例,水稻种植的氨挥发因子为9.9%~37.0%,高于蔬菜（2.2%~13.0%）和其他作物（3.3%~8.0%）.2015年中国农田由无机氮肥使用引起的氨排放总量为3.21 Tg,95%置信区间为2.92~3.46 Tg,其中,粮食作物和蔬菜占比最高,分别为66%和20%,豆科作物占比最低（0.8%）.由于气候、土壤、作物类型的差异,氨挥发呈现明显的空间异质性,长江中下游区排放量最高,而青藏区排放量最低.     

上海某石化园区周边区域VOCs污染特征及健康风险

为了解石化周边区域大气VOCs污染特征,使用在线GC-FID监测仪于2017年10月对上海市某近石化周边居民区大气VOCs进行了为期1个月的连续观测;通过最大增量反应活性(MIR)法估算了VOCs对臭氧(O_3)生成的贡献,并进行了健康风险研究.结果表明,观测期间VOCs总质量浓度的范围16. 4～1 947. 8μg·m~(-3),平均浓度为40. 7μg·m~(-3);烷烃、烯/炔烃和芳香烃的平均占比分别为66. 2%、25. 9%和7. 9%. VOCs总浓度日变化特征呈现单峰型变化,峰值浓度为127. 9μg·m~(-3)(07:00). VOCs总浓度的平均臭氧生成潜势(OFP)为249. 7μg·m~(-3),烯、炔烃对OFP的贡献最高,达到153. 4μg·m~(-3);丙烯、反-2-丁烯、乙烯是关键的活性组分.己烷、苯、甲苯、乙苯、邻-二甲苯和间/对-二甲苯的健康风险较小.     

杭州市城市生活垃圾处理主要温室气体及VOCs排放特征

为了解城市生活垃圾处理过程中主要温室气体及VOCs排放的变化特征,基于《2006年IPCC国家温室气体清单指南》《浙江省市县温室气体清单编制指南》和《大气挥发性有机物源排放清单编制技术指南》推荐的方法,估算了2005-2016年杭州市生活垃圾处理主要温室气体及VOCs排放量.结果表明:2005-2016年杭州市生活垃圾处理过程中温室气体排放占绝对主导地位,VOCs排放只占极少一部分.杭州市生活垃圾处理主要温室气体和VOCs排放量总体上呈上升趋势,与2005年相比,2016年杭州市生活垃圾处理主要温室气体排放量增长了68.8%,VOCs排放量增长了134.0%.从生活垃圾处理方式来看,杭州市生活垃圾填埋处理的温室气体排放量远高于焚烧处理方式,但填埋处理的VOCs排放量却低于焚烧处理方式（2007年和2008年除外）.杭州市生活垃圾填埋处理和焚烧处理的温室气体排放强度分别为0.72~0.86、0.18~0.23.从排放贡献和排放强度来看,采用填埋处理方式有利于减少垃圾处理过程中VOCs的排放,而采用焚烧处理方式更有利于温室气体的减排.随着人均生活垃圾产生量的上升,无论是温室气体还是VOCs,杭州市人均垃圾处理排放量总体呈现稳步上升的态势.研究显示,深入垃圾分类回收、控制人均生活垃圾产生量、优化垃圾焚烧处理方式,可以实现生活垃圾处理主要温室气体和VOCs的协同减排.      

挥发性环甲基硅氧烷的长距离迁移及总持久性模拟

cVMS（挥发性环甲基硅氧烷）的环境和健康效应近年来受到广泛关注.运用TaPL3模型探究了D4（八甲基环四硅氧烷）、D5（十甲基环五硅氧烷）和D6（十二甲基环六硅氧烷）3种cVMS在哈尔滨市、天津市和广州市3个城市环境下的长距离迁移性和持久性,并分别用CTD（特征迁移距离）和Pov（总持久性）表征;同时,通过灵敏度分析筛选模型中的关键参数.结果表明:①D4~D6的CTD_air（大气中CDT）范围为359~998 km,随cVMS分子量的增大而减小;Pov_water（水体中Pov）范围为10~34 d,区域和物质差异均不大.CTD_water（水体中CDT）的范围为328~4 383 km且D4 < D5 < D6;Pov_water（水体中Pov）的范围为276~44 802 d,随分子量增加而增大.②从区域来看,除CTD_air表现为天津市>哈尔滨市>广州市外,其余各值均为哈尔滨市>天津市>广州市,体现出环境参数对于模拟结果具有一定的影响;而CTD与Pov之间并无直接关系.③对于排放到大气的cVMS而言,对CTD_air影响最大的参数是空气中的半衰期和风速,对Pov_air影响最大的是空气中的半衰期;对于排放到水体的cVMS而言,对CTD_water影响最大的是lg K_OW（辛醇-水分配系数的对数）,而对Pov_water（水体中Pov）影响最大的是环境温度.④对于同一物质在不同环境中的模拟,其结果可能存在一定差异,因此在进行决策时要考虑环境因素.研究显示,cVMS具有中等的长距离迁移潜力,其全球尺度环境风险值得引起关注.      

填埋场覆盖土对典型氯代烃的吸附特性

覆盖土吸附能力的有效评估对填埋场中挥发性氯代烃（VCHs）污染物的控制有重要意义.全面考察了二氯甲烷（DCM）、三氯甲烷（TCM）、1,1,2-三氯乙烷（1,1,2-TCA）、四氯化碳（CT）、顺-1,2-二氯乙烯（c-1,2-DCE）、三氯乙烯（TCE）、四氯乙烯（PCE）和氯苯（CB）8种VCHs在填埋场覆盖层中的吸附特性.结果显示,氯代烷烃和氯代芳烃在覆盖层土壤中吸附等温线符合Freundlich模型（R²=0.65~0.87）,氯代烯烃在覆盖层土壤中吸附等温线符合Langmuir模型（R²=0.87~0.96）.基于拟合结果预测了覆盖土对VCHs的吸附能力,结果表明VCHs的吸附速率随氯取代数的增多而增大;具有相同氯原子取代数目的氯代烃,覆盖土对氯代烯烃和氯苯的吸附量大于氯代烷烃.因此,在填埋场运行管理中,VCHs中浓度较高的氯代烷烃应该是优先治理的污染物之一.覆盖土中VCHs的吸附平衡时间约为20h,吸附速率变化范围为26~250 μg/（g_soil·h）,远高于文献报道中覆盖土对VCHs的最大降解速率.可以推断,强化覆盖土的生物氧化活性可更有效减少VCHs对环境的不利影响.     

广州市夏季VOCs对臭氧及SOA生成潜势的研究

2016年7月在广州城区开展了27d的大气VOCs在线监测,共得到73种VOCs,总浓度均值为40.07×10^-9.其中烷烃占比55.17%,芳香烃占比15.42%,烯烃占比12.14%,氯代烃占比8.79%,乙炔占比3.97%,OVOC占比3.72%,乙腈占比0.79%.采用臭氧生成潜势（OFP）和OH自由基消耗速率估算了广州城区夏季VOC大气化学反应活性,结果表明芳香烃和烯烃是最主要的活性物种;VOCs的关键活性组分是甲苯、反-2-戊烯、间/对二甲苯、1,3-丁二烯、异戊二烯等.采用气溶胶生成系数法（FAC）估算了VOCs对二次有机气溶胶（SOA）的贡献,结果显示芳香烃、烷烃、烯烃分别占总SOA生成潜势量的95.54%、2.5%、1.95%,甲苯、间/对二甲苯、乙苯、邻二甲苯、1,2,4-三甲基苯是对SOA生成贡献最大的前5个物种.     

Analysis of the influencing factors of PAEs volatilization from typical plastic products

The primary emphasis of this research was to investigate the foundations of phthalate(PAEs) pollutant source researches and then firstly confirmed the concept of the coefficient of volatile strength, namely phthalate total content in per unit mass and unit surface area of pollutant sources. Through surveying and evaluating the coefficient of volatile strength of PAEs from typical plastic products, this research carried out reasonable classification of PAEs pollutant sources into three categories and then investigated the relationship amongst the coefficient of volatile strength as well as other environmental factors and the concentration level of total PAEs in indoor air measured in environment chambers.Research obtained phthalate concentration results under different temperature, humidity,the coefficient of volatile strength and the closed time through the chamber experiment. In addition, this study further explored the correlation and ratio of influencing factors that affect the concentration level of total PAEs in environment chambers, including environmental factors, the coefficient of volatile strengths of PAEs and contents of total PAEs in plastic products. The research created an improved database system of phthalate the coefficient of volatile strengths of each type of plastic goods, and tentatively revealed that the volatile patterns of PAEs from different typical plastic goods, finally confirmed that the coefficient of volatile strengths of PAEs is a major factor that affects the indoor air total PAEs concentration, which laid a solid foundation for further establishing the volatile equation of PAEs from plastic products.