泰州市大气挥发性有机物化学组分特征、活性及来源解析

挥发性有机物（VOCs）是臭氧和大气颗粒物的重要前体物,本研究利用在线气相色谱-质谱仪（Online-GC-MS）于2018年5—6月对江苏省泰州市大气中98种VOCs进行监测,依据监测结果对泰州市大气VOCs的组成特征、日变化趋势进行分析,对醛酮类VOCs数据进行参数化拟合探究其一次二次贡献,并采用正矩阵因子分解模型（PMF）对VOCs数据进行来源分析,用最大增量反应活性（MIR）计算臭氧生成潜势（OFP）.研究结果表明：泰州市大气VOCs中烷烃占比最高,其次为醛酮;烷烃、烯烃、卤代烃和芳香烃浓度日变化趋势明显,特征相近;参数化方法表明醛类物质主要来自于二次生成,而酮类物质主要来自一次排放;PMF模型结果表明泰州市VOCs的主要贡献源分别为机动车排放、油气溶剂挥发、生物质燃烧、其他工业和天然源;OFP的主要贡献物种为烯烃类,占比34.18%.研究结果表明,控制工业排放和溶剂使用是泰州市大气污染物控制的重点.     

武汉市大气污染源排放清单及分布特征研究

以武汉市为研究区域,基于实地调查获得典型行业污染源活动水平,以大气污染物排放清单编制技术指南为参考,利用排放因子法建立2014年武汉市大气污染源排放清单,并结合经纬度、人口密度分布、土地利用类型、道路长度等数据将排放清单进行了3 km×3 km网格化处理.结果表明,2014年武汉市SO_2、NO_x、PM(10)、PM_(2.5)、CO、BC、OC、VOCs和NH_3排放量分别为10. 3、17. 0、16. 3、7. 1、63. 1、0. 6、0. 4、19. 8和1. 6万t.固定燃烧源为SO_2排放的主要来源,其贡献率约64%;移动源为NO_x的主要来源,其贡献率约51%;颗粒物排放主要来源于扬尘源和工艺过程源; CO和VOCs主要来源于工艺过程源,BC和OC排放均以移动源和生物质燃烧源为主,NH_3排放主要来自农业源.污染物排放主要集中在青山区至新洲区一带.     

武汉市2018年4—9月臭氧及其前体物非线性关系研究

近年来武汉市臭氧污染日益严峻，成为影响空气质量达标的瓶颈，弄清臭氧及其前体物非线性关系是臭氧防控的关键和基础.本研究基于武汉中心城区2018年4—9月臭氧及其前体物在线观测数据，分析出武汉市臭氧浓度受前体物和气象条件等因素的共同影响，呈较为明显的季节变化和日变化特征.观测期间武汉市大气挥发性有机物（VOCs）平均体积分数为32.5×10^-9，烷烃是武汉市VOCs的主要组分，其次是含氧VOCs （OVOCs）和卤代烃.利用基于观测的模型定量分析臭氧与前体物之间的关系，发现削减VOCs会引起臭氧生成潜势的显著下降，而削减氮氧化物则会使臭氧生成潜势升高，说明武汉市臭氧生成处于VOCs控制区.在人为源VOCs中，间/对二甲苯和邻二甲苯的相对增量反应活性（RIR）最高，是影响臭氧生成的关键组分.     

餐饮源挥发性有机物(VOCs)排放特征及对臭氧生成的影响

餐饮排放是城市地区挥发性有机物（VOCs）重要的无组织来源，由于其排放特征复杂，是大气环境研究和管理的薄弱环节.本研究采用了现场和实验模拟两种采样方式，利用2，4-二硝基苯肼（DNPH）采样柱和不锈钢罐分别采集羰基化合物和全空气样品，然后利用高效液相色谱（HPLC）和气相色谱-质谱联用仪（GC-MS/FID）对116种组分进行定性定量分析.在此基础上，分析了餐饮源VOCs的排放特征及其影响因素.总体来看，含氧有机物（OVOCs）和烷烃是VOCs浓度的主要贡献者，但不同餐饮源的源谱特征差异较大.另外，通过比较发现食用油的种类、油的使用次数、加热方式、烹饪方式和调味料等因素会对餐饮源VOCs排放特征造成显著影响.进一步分析了不同菜系所排放VOCs的臭氧生成潜势（OFP），关键组分主要是甲醛、乙醛、丁烯醛、乙烯和丙烯等.本研究成果能够补充我国餐饮源VOCs控制所需的基础数据.     

2017年8—9月湖州市臭氧污染特征及其生成机制研究

近年来近地面臭氧问题日益凸显,成为影响空气质量持续改善的瓶颈.本研究基于2017年8—9月在湖州市城区开展的为期1个月的臭氧及其前体物挥发性有机物（VOCs）和氮氧化物（NO_x）在线观测数据,分析了臭氧及其前体物污染特征,利用正矩阵因子分析（PMF）解析了VOCs来源,并采用基于观测的模型（OBM）对臭氧生成机制进行研究.研究结果表明：1）观测期间湖州市VOCs平均体积分数为（24.78±9.10）×10^-9,其中占比最高的组成为烷烃、含氧VOCs （OVOCs）和卤代烃;2）在臭氧非超标时段,湖州市臭氧生成处于VOCs控制区,而在臭氧重污染期间湖州市处于以VOCs控制为主的过渡区;3）在臭氧超标时段,对臭氧生成潜势（OFP）贡献最大的是芳香烃（39.6%）,其次是烯烃（21.5%）和OVOCs （19.4%）,排名前三的关键组分为甲苯、乙烯和间/对二甲苯;4）源解析结果显示观测期间湖州市VOCs的主要来源是溶剂使用（27.0%）、交通排放（22.7%）、背景+传输（19.3%）、工业排放（16.9%）、汽油挥发（7.7%）和植物排放（6.4%）,重污染过程期间对OFP贡献最大的两类源是交通排放源和溶剂使用源,贡献百分比分别为35.1%和30.5%.因此,对交通排放和溶剂使用方面进行控制管理对湖州市大气臭氧污染防控有重要意义.     

泰安大气VOCs的垂直分布特征及影响

为了探究大气挥发性有机物(volatile organic compounds, VOCs)的垂直分布特征,利用GC-MS-FID连用仪,依托泰山进行泰安不同高度大气VOCs的研究,并分析臭氧生成的影响。研究结果显示,大津口(海拔330 m)总挥发性有机物(total VOCs, TVOCs)的体积分数最高,为72.6×10^-9,臭氧生成潜势(ozone formation potential, OFP)也最高,源于本地机动车芳香烃的排放,与高山地形也有关;其次为农大(地面,TVOCs的体积分数为61.4×10^-9)和玉皇顶(海拔1 534 m, TVOCs的体积分数为60.5×10^-9);扇子崖(海拔500 m)TVOCs的体积分数最低,为41.2×10^-9。不同站点大气中烷烃占比均最高,但VOCs的OFP优势物种不同。农大VOCs的OFP优势物种为烯烃,受交通和工业排放的影响较大;扇子崖和玉皇顶VOCs的OFP最低,其中扇子崖站点周围没有明显的排放源,且区域输送影响较低,玉皇顶主要受到高空大气输...     

长沙市夏秋季VOCs特征及在臭氧生成中的作用研究

为了解我国中部地区VOCs污染特征及对臭氧(O₃)生成的影响,于2021年5—10月在湖南省长沙市主城区开展了VOCs在线监测,共计监测116种组分.测量结果显示：观测期间总VOCs平均体积分数为(23.09±9.97)×10^-9,VOCs月均浓度呈“U”型变化,7月最低,10月最高,而VOCs日变化呈典型双峰型,受人为源活动影响显著;长沙市VOCs化学组成以含氧挥发性有机物(OVOCs)为主,其次是烷烃和卤代烃,而对臭氧生成潜势(OFP)有较大贡献的主要是OVOCs和芳香烃,二者合计占比达到68.3%,其中丙醛、乙醛、间/对-二甲苯、乙烯和甲苯是关键活性物种.OBM(基于观测的模型)模拟结果显示：长沙市5月、8月和9月臭氧生成属于协同控制区,6—7月属于VOCs控制区,而10月处于NO_x控制区.人为源VOCs中削减高碳醛类、烯烃类、烷烃类对臭氧防控最为有效.     

德州市冬季大气挥发性有机物污染特征及其对臭氧和二次有机气溶胶生成的贡献

利用气相色谱-质谱仪/火焰离子检测器（Online-GC-MS/FID）对2017年冬季山东德州大气中99种挥发性有机物（VOCs）进行连续测量，研究了VOCs浓度和组分特征、日变化趋势、来源及其对臭氧（O₃）、二次有机气溶胶（SOA）生成的贡献.结果表明，德州大气VOCs平均体积分数为（47.74±33.11）×10^-9，烷烃占比最大，为40.66%.总VOCs及其组分表现出早晚体积分数高、中午体积分数低的日变化规律.德州大气中丙烷、丙烯、苯及甲苯和二氯甲烷分别受到液化石油气挥发、生物质燃烧、机动车排放和溶剂使用等人为源的影响.反向轨迹模型分析发现，北方内陆气团对德州VOCs体积分数具有一定贡献.烷烃、烯烃、芳香烃的臭氧生成潜势分别为（34.87±33.60）、（120.48±118.76）和（59.77±94.14）μg/m³，乙烯、丙烯、甲苯和间/对二甲苯的贡献较大.芳香烃氧化主导了SOA生成，其贡献率为93.7%，甲苯、间/对二甲苯、苯对SOA生成的贡献最大.为解决大气复合污染问题、实现臭氧和PM_2.5协同控制，德州应重点控制甲苯、间/对二甲苯等芳香烃的排放.     

上海某居民区恶臭污染溯源、臭氧生成潜势及健康风险评估

针对上海某居民区恶臭投诉问题,对恶臭物质来源、特征及其风险评估展开相关研究。利用正定矩阵因子分解(positive matrix factorization, PMF)模型对居民区恶臭点连续监测数据进行来源解析,共识别出3个排放源,分别为餐厨垃圾源(41.24%)、农业源(32.85%)、二次生成和尾气排放混合源(25.91%),确定餐厨垃圾源为居民区恶臭的主要来源。通过分析监测点位间主要致臭物质异味活度值(odor active value, OAV)的相关性,可知居民区受到餐厨垃圾预处理车间和生化车间的恶臭污染为主,全天受影响程度具有间歇式变化特征。通过计算预处理、生化处理和深加工3个车间排气筒的恶臭物质的臭氧生成潜势(ozone formation potential, OFP),可知各物质种类对OFP的贡献率从大到小依次为羰基类(37.46%)、醇类(21.38%)、烯烃类(15.52%)、挥发性脂肪酸类(13.70%)、芳香烃类(4.02%)、含氮化合物(3.90%)、烷烃类(1.77%)、酯类(1.29%)、硫化物(0.95%)、含氯有机物(0.01%),羰基类、醇类、烯烃...     

杭州市主城区VOCs污染特征及影响因素

采用在线气相色谱仪,2013年在杭州市主城区对56种挥发性有机物（VOCs）开展1年的连续观测. 研究VOCs组成、季节变化特征和日变化规律,总VOCs年均体积分数为42.1×10^?9,其中烷烃占54.0%,烯烃占23.4%,芳香烃占14.4%,炔烃占8.2%. 日变化规律表现为夜晚体积分数高于白天,在14:00达到全天最低值. 分析VOCs特征物种发现,机动车尾气可能是主城区VOCs的主要来源. 丙烯等效体积分数和臭氧生成潜势（OFP）均表明,VOCs反应活性较大的是烯烃,对OH活性和OFP的贡献率均超过60%,其次芳香烃和烷烃. 分析气象要素与VOCs体积分数关系发现,在11~40 °C下VOCs体积分数随着温度的升高而降低,与湿度有明显的正相关. 光照对VOCs体积分数的影响较大,降水对VOCs的冲刷不明显. 杭州全年以东风、北风为主导风向,但不同风向下的VOCs体积分数分布规律不明显. 不论是主导还是非主导风向,VOCs体积分数始终随着风速的增大而减小,对于不同季节,风速影响幅度依次是秋季>冬季>春季>夏季.     

城市秋季大气PM10中的有机污染特征研究--以北京市西北城区为例

使用大流量采样仪在北京西北城区采集了大气中可吸入颗粒物(PM10)样品，利用CCl4和CH4Cl3对样品中的可溶有机物进行萃取分离，结果表明虽然PM10的总质量浓度变化较大，但可溶有机物的质量浓度变化很小。应用气相色谱(GC)，气相色谱／质谱(GC／MS)对可溶有机物中饱和烃、芳烃的组成和分布特征进行了分析。西北城区大气中含有种类繁多的由化石燃料不完全燃烧所产生的饱和烃类污染物，这表明化石燃料不完全燃烧对西北城区大气的污染有很大影响。GC／MS分析还检测出了100多种多环芳烃(PAHs)，其中有10种是属于美国国家环保局(US—EPA)优先控制污染物，怀疑具有致癌性。由机动车排放的苯并[k]萤蒽的浓度在这些优先控制污染物中浓度最高，所以由机动车尾气带来的污染也是一个重要方面。     

工业燃煤废气挥发性有机物催化减排研究进展（特约综述）

工业燃煤是挥发性有机物(VOCs)主要排放源之一,VOCs是臭氧和二次有机气溶胶形成的关键前驱体,对环境和人体健康造成危害。总结现阶段常见的VOCs治理方法及减排技术,综述燃煤工业废气VOCs催化燃烧技术中催化剂选型及开发等方面的研究进展,对比分析钙钛矿型催化剂掺杂改性、制备方法等对其催化VOCs活性的影响,且对工业燃...     

句容小流域多环芳烃的沉积学记录及其源解析

以位于经济发展迅速的秦淮河流域中的句容小流域为研究靶区,运用统计学方法及PMF模型手段对句容小流域多环芳烃(PAHs)进行源解析并初步评估其风险. 源解析结果表明,主成分和PMF模型分析的结果与分子比值法一致,都指示句容小流域PAHs主要来源于化石燃料高温燃烧,且第一输入源为尾气排放,第二输入源为煤炭燃烧. PMF模型的结果显示,小流域沉积物PAHs来源最多的是尾气(柴油和汽油燃烧)排放源(28.31%),其次为煤炭燃烧源(25.02%),之后依次为混合来源(14.83%)、焦炭燃烧源(14.60%)、石油燃烧源(12.07%)和生物质燃烧源(5.17%). 生态风险评价的结果显示,Ace、Ant和Flua 3种PAHs的浓度均值超出了生态效应区间低值的4.76、5.06和8.37倍,此外BaP和IcdP浓度的均值较高,存在生态风险. TEF的结果显示,小流域∑PAHs毒性当量浓度范围为3.29～757.77 ng/g,整体污染水平较高,BaP和IcdP的毒性当量浓度超过了100 ng/g,是句容小流域毒性当量的主要贡献.     

北京市采暖期PM2.5中有机碳和元素碳的污染特征与来源解析

为研究北京市采暖期PM2.5中有机碳(organic carbon,OC)和元素碳(elemental carbon,EC)的污染特征和来源,于2011年12月至2012年2月在北京师范大学监测点进行PM2.5样品的采集.本研究分析PM2.5及其OC和EC的质量浓度变化特征,并采用ρ(OC)/ρ(EC)最小比值法估算二次有机碳(secondary organic carbon,SOC)的质量浓度.除此之外,从定性和定量两方面研究OC和EC的来源及其来源贡献量.结果表明:北京市采暖期PM2.5平均质量浓度为(90.69±61.86)μg/m3,其中OC和EC的平均质量浓度分别为(21.91±12.02)、(5.03±2.58)μg/m3,分别占PM2.5的24.16%和5.55%;SOC的平均质量浓度为(8.37±6.05)μg/m3,占总有机碳(total organic carbon,TOC)质量浓度的37.27%.PM2.5中OC和EC的相关系数较高,表明它们来源相同,且主要来源于机动车尾气、燃煤排放.机动车尾气排放的贡献量达44.70%,成为OC、EC的重要来源.因此,严格控制机动车保有量的快速增长,减少机动车尾气排放,将成为改善城市大气环境质量的重要手段之一.     

基于二次卡尔曼滤波修正的尾气排放分布

监测机动车尾气排放并制定科学减排措施迫在眉睫,而如何反映由交通需求变化引起排放分布变化是建立尾气排放分布模型的核心问题.按照"交通需求推演—机动车比功率参数确定—交通排放"的思路,利用机动车比功率参数标定交通需求与尾气排放之间的量化关系.以交通需求数据为基础,通过二次卡尔曼滤波修正交通流状态数据和交通分布数据,并通过动态交通分配获取实时车辆工况参数,与典型车型工况曲线匹配,确定车辆比功率在不同速度区间分布,而后,将机动车行驶特征工况参数代入国际车辆排放(international vehicle emission,IVE)模型中确定排放因子,计算得到区域内机动车尾气排放强度.研究表明,以15 min为预测周期,利用二次卡尔曼滤波估计交通需求的平均相对误差为8.89%,且利用IVE尾气模型模拟具有较好的可靠性.预测结果显示,实现基于动态交通需求的行驶工况所构建的交通污染分布模型具有可行性,且二次卡尔曼滤波修正提供了精度的保证,该推演数据可用于分析尾气分布,评价交通改善措施对尾气排放影响,为制定减排策略提供依据.     

杭州市PM_(10)水溶性离子特征及源解析

可吸入颗粒物(PM_(10))是大气的主要污染物之一,对其进行控制有助于改善空气质量。2018年12月至2019年11月在杭州市采集PM_(10)样品,分析样品中水溶性无机离子的组成特征及其季节变化规律,并通过潜在源贡献因子法(PSCF)、浓度权重轨迹分析法(CWT)、相关性分析和PMF模型等方法探讨PM_(10)中水溶性无机离子的来源。结果表明:PM_(10)年均质量浓度为(105.97±50.01)μg/m~3,低于国家二级标准;受季风气候影响,PM_(10)季平均质量浓度在冬季最高,夏季最低;PM_(10)中各离子质量浓度由大到小排列为NO~-_3SO■NH~+_4Ca~(2+)Na~+Cl~-K~+Mg~(2+);NO~-_3,SO■,NH~+_43种离子,约占总水溶性无机离子质量浓度的85.0%,可见杭州市大气中二次气溶胶污染程度高,主要以(NH_4)_2SO_4和NH_4NO_3的形式存在;大气中PM_(10)的水溶性离子主要来源有机动车排放源相关性二次气溶胶、生物质燃烧源、煤燃烧源相关性二次气溶胶、海洋源以及土壤和建筑扬尘源等5类。     

山东地区典型金属罐喷涂企业VOCs排放特征研究

了解涂装行业挥发性有机物（VOCs）的排放特征是制定山东地区臭氧（O₃）和PM_2.5防控策略的重要环节.本研究在山东地区测定了两家典型食品金属包装企业喷涂过程中VOCs的排放组成，企业产品以饮料罐和罐头为主.结果表明：两家企业排放的总VOCs质量浓度水平相当，质量浓度变化范围在50~1 500 μg/m³；但两家企业喷涂过程中VOCs的排放组成具有一定的差异，以生产铝罐和马口铁罐为主的企业中的含氧挥发性有机物（OVOCs）含量最多，占比89.71%（质量分数，下同）；而生产铝罐的企业芳香烃（56.15%）是首要的排放种类，其次是OVOCs （32.32%）.通过分析两家企业内外喷涂工艺的VOCs源成分谱，发现同一企业不同工艺之间有一定差异，多种罐生产企业的内、外喷涂中乙醇占比最高，分别为94.28%、84.46%；单铝罐生产企业的内喷涂2-丁酮（24.33%）是重要组分，外喷涂中甲苯（36.40%）含量较高.     

深圳市交通排放污染物浓度特征与影响因素

随着机动车保有量不断增加,尾气污染问题日趋严重.为掌握中国深圳市交通排放所带来的路边空气污染状况,探索交通与空气污染之间的关系,设计了典型道路交通排放的路边监测实验,以研究空气污染中的交通排放规律和关键影响因素.实验监测了典型道路的交通流、气象数据和空气污染物质量浓度,通过对比监测点与空气质量监测国家控制点的数据,分析道路移动源对空气质量的影响:当交通流量较小时,路边监测点与空气质量监测国家控制点数据一致;当交通流量(特别是货运量)大时,路边监测点的数据显著高于空气质量监测国家控制点的;通过对NO_x和CO的质量浓度与主要影响因素的关联分析,揭示了交通流量和气象对交通排放污染物质量浓度的影响,排放污染物质量浓度整体趋势与总交通量较为一致.结果表明,深圳市各区NO_x和CO质量浓度主要受到机动车(尤其是货车)排放的影响,光照强度、风向和风速对污染物的排放扩散有明显作用.     

化工区中等/半挥发性有机物污染特征研究简述

中等挥发性有机物(IVOCs)和半挥发性有机物(SVOCs)是臭氧(O₃)和二次有机气溶胶(SOA)的重要前体物质,其污染特征亟待深入研究,特别是在人为排放源集中的化工区。通过调研国内外不同化工区的中等/半挥发性有机物(I/SVOCs)的污染水平和排放特征,发现各污染物浓度水平差异与化工区入驻企业的规模、企业生产方式和自然地理气象条件等密切相关。调研发现I/SVOCs的浓度水平低于挥发性有机物(VOCs)的浓度水平2～3个数量级,但最近的烟雾箱实验、模型预测和外场观测研究结果均显示I/SVOCs对O₃和SOA的生成贡献与VOCs相当,甚至高于VOCs。梳理该类污染物的排放特征可为化工区I/SVOCs的污染机理研究和精准防治提供参考。     

武安市PM2.5及其二次水溶性无机离子污染特征和区域来源解析

武安市是以钢铁立市的典型重工业城市.为研究武安市PM2.5的污染特征和区域来源解析,对武安非采暖期(2018年10月)和采暖期(2019年1月)进行大气PM2.5样品的采集和组分测试,并利用CAMx-PSAT模型模拟结果分析区域源排放对武安PM2.5及其二次水溶性无机离子(SO2-4、NO3-、NH4+)的质量浓度贡献.测试结果表明,武安PM2.5污染严重,平均质量浓度为113.5μg/m3,采暖期PM2.5污染水平高于非采暖期;SO2-4、NO3-和NH4+的平均质量浓度占PM2.5总质量浓度的41.1％,是PM2.5重要组成部分;SO2-4、NO3-和NH4+质量浓度表现为采暖期高于非采暖期;NO3-与SO2-4质量浓度比值在采暖期和非采暖期均小于1,表明燃煤烟尘等固定源贡献相对较大;随着PM2.5污染等级的升高,SO2-4、NO3-和NH4+质量浓度明显增大,达到重污染天时,SO2-4、NO3-和NH4+质量浓度增至最高.模拟结果显示,武安城区PM2.5污染是由本地污染源排放和外来污染物区域传输共同作用的结果,本地污染源排放占主导地位;冶金源排放对PM2.5、NO3-和SO2-4质量浓度贡献影响最大;农业源排放是NH4+质量浓度的主要污染来源;采暖期的居民源排放对PM2.5和SO2-4、NO3-、NH4+质量浓度贡献率相比于非采暖期出现大幅度增加.外来工业源和机动车源对武安PM2.5质量浓度贡献较为突出.