Observation and analysis of atmospheric volatile organic compounds in a typical petrochemical area in Yangtze River Delta, China

Volatile organic compounds (VOCs) are a kind of important precursors for ozone photochemical formation. In this study, VOCs were measured from November 5th, 2013 to January 6th, 2014 at the Second Jinshan Industrial Area, Shanghai, China. The results showed that the measured VOCs were dominated by alkanes (41.8%), followed by aromatics (20.1%), alkenes (17.9%), and halo-hydrocarbons (12.5%). The daily trend of the VOC concentration showed a bimodal feature due to the rush-hour traffic in the morning and at nightfall. Based on the VOC concentration, a receptor model of Positive Matrix Factorization (PMF) coupled with the information related to VOC sources was applied to identify the major VOC emissions. The result showed five major VOC sources: solvent use and industrial processes were responsible for about 30% of the ambient VOCs, followed by rubber chemical industrial emissions (23%), refinery and petrochemical industrial emissions (21%), fuel evaporations (13%) and vehicular emissions (13%). The contribution of generalized industrial emissions was about 74% and significantly higher than that made by vehicle exhaust. Using a propylene-equivalent method, alkenes displayed the highest concentration, followed by aromatics and alkanes. Based on a maximum incremental reactivity (MIR) method, the average hourly ozone formation potential (OFP) of VOCs is 220.49?ppbv. The most significant source for ozone chemical formation was identified to be rubber chemical industrial emissions, following one by vehicular emission. The data shown herein may provide useful information to develop effective VOC pollution control strategies in industrialized area.     

Characterization, reactivity, source apportionment, and potential source areas of ambient volatile organic compounds in a typical tropical city

Based on one-year observation, the concentration, sources, and potential source areas of volatile organic compounds (VOCs) were comprehensively analyzed to investigate the pollution characteristics of ambient VOCs in Haikou, China. The results showed that the annual average concentration of total VOCs (TVOCs) was 11.4 ppbV, and the composition was dominated by alkanes (8.2 ppbV, 71.4%) and alkenes (1.3 ppbV, 20.5%). The diurnal variation in the concentration of dominant VOC species showed a distinct bimodal distribution with peaks in the morning and evening. The greatest contribution to ozone formation potential (OFP) was made by alkenes (51.6%), followed by alkanes (27.2%). The concentrations of VOCs and nitrogen dioxide (NO₂) in spring and summer were low, and it was difficult to generate high ozone (O₃) concentrations through photochemical reactions. The significant increase in O₃ concentrations in autumn and winter was mainly related to the transmission of pollutants from the northeast. Traffic sources (40.1%), industrial sources (19.4%), combustion sources (18.6%), solvent usage sources (15.5%) and plant sources (6.4%) were identified as major sources of VOCs through the positive matrix factorization (PMF) model. The southeastern coastal areas of China were identified as major potential source areas of VOCs through the potential source contribution function (PSCF) and concentration-weighted trajectory (CWT) models. Overall, the concentration of ambient VOCs in Haikou was strongly influenced by traffic sources and long-distance transport, and the control of VOCs emitted from vehicles should be strengthened to reduce the active species of ambient VOCs in Haikou, thereby reducing the generation of O₃.     

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.     

重庆市主要工业源VOCs组分排放清单及其臭氧生成潜势

基于"第二次全国污染源普查"基础信息和工业行业VOCs源成分谱,建立了重庆市2017年主要工业源VOCs组分清单,并估算其臭氧生成潜势(OFP),识别工业源VOCs重点管控物种及其来源.结果表明,重庆市2017年工业源VOCs排放总量及其OFP分别为144.12 kt和477.34 kt,汽车制造、装备制造、塑料制造和...     

唐山市和北京市夏秋季节大气VOCs组成及浓度变化

2007年和2008年6～9月,利用前级浓缩-气相色谱/质谱法,对唐山市大气中挥发性有机物的组成及浓度变化进行了采样分析研究.2008唐山市大气VOCs平均浓度为163.5×10-9C(碳单位体积比,下同),其中饱和烷烃占45.9%、芳香烃占29.9%、烯烃占5.9%、卤代烃占18.8%;相对2007年同期唐山大气VOCs平均浓度340.4×10-9C下降了51.9%,苯系物下降幅度最大为66.5%,卤代烃中工业排放的二氯苯浓度有所上升;2008唐山市大气VOCs比同期北京大气VOCs浓度低8.5%,奥运时段VOCs变化表明,唐山市大气VOCs除交通源外工业排放也是大气污染的重要来源.     

山西省人为源VOCs排放清单及其对臭氧生成贡献

根据统计年年鉴中主要的人为挥发性有机物(VOCs)排放源的行业活动水平和文献中查阅到的VOCs排放因子和组分特征,计算了山西省2013年的人为源VOCs的排放量,计算了臭氧生成潜势.计算结果显示山西省2013年人为源VOCs排放量为72.37万t,最主要的排放行业是工业排放源和移动源,分别占总排放量的36.47%和24.28%;在工业源中,焦炭生产和化学品生产的VOCs排放量分别为19.06万t和3.88万t,分别占工业排放行业总排放量的72.22%和14.72%,是工业排放行业中最大的排放源;2013年山西省各个排放源排放的臭氧前驱VOCs共43.59万t,所产生的臭氧生成潜势总量为176.99万t,对总臭氧生成潜势贡献最大的是移动源、燃烧源和工业排放,分别占总臭氧生成潜势总量的40.35%、26.43%和24.95%.结果表明:煤化工行业VOCs排放量显示了山西省独特的以煤为主的单一化、重型化的产业结构;机动车保有量快速增长导致了机动车的VOCs排放量巨大;移动源和工业排放源排放的VOCs所产生的臭氧生成潜势巨大.总之控制山西省的VOCs排放及其带来的臭氧污染应主要关注于控制工业排放和机动车排放.     

Significant contribution of spring northwest transport to volatile organic compounds in Beijing

High values of ozone (O₃) occur frequently in the dry spring season; thus, understanding the evolution characteristics of volatile organic compounds (VOCs) in spring is of great significance for preventing O₃ pollution. In this study, a total of 101 VOCs from April 16 to May 21, 2019, were quantified using an online gas chromatography mass spectrometer/flame ionization detector (GCMS/FID). The results indicated that the observed concentration of total VOCs (TVOCs) was 30.4 ± 17.0 ppbv, and it was dominated by alkanes (44.3%), followed by oxygenated VOCs (OVOCs) (17.4%), halocarbons (12.7%), aromatics (9.5%), alkenes (8.2%), acetylene (5.3%) and carbon disulfide (2.5%). The average mixing ratio of VOCs showed obvious diurnal variation (high at night, low during daytime). We conducted a source apportionment study based on 32 major VOCs using positive matrix factorization (PMF), and coal + biomass burning (25.2%), diesel exhaust (16.0%), gasoline exhaust + evaporation (17.4%), secondary + long-lived species (16.7%), biogenic sources (4.3%), industrial emissions (9.3%) and solvent use (11.2%) were identified as major sources of VOCs. In addition to local emissions, most of the atmospheric VOCs were derived from long-distance air masses (65.7%), and the average mixing ratio of VOCs in the northwest direction was 29.4 ppbv. Combined with the results of the potential source contribution function (PSCF) indicate that research should focus on the local emissions of combustion, transportation sources and solvents usage to control atmospheric VOCs. Additionally, transmission of the northwest air mass is an important component that cannot be ignored during spring in Beijing.     

基于PMF量化工业排放对大气挥发性有机物(VOCs)的影响:以南京市江北工业区为例

挥发性有机物(VOCs)在臭氧(O3)和二次有机气溶胶(SOA)生成中起着关键作用.南京市江北地区工业密集,为评估工业排放对大气VOCs的影响,本研究于2017年3月在工业区受体点南京信息工程大学(南信大)开展了为期近1个月的VOCs采样和测量.监测数据显示南信大站点大气VOCs浓度波动大,范围(体积分数)在10.3×10-9~200.5×10-9之间,烯烃、芳香烃和卤代烃等组分(例如:乙烯、丙烯、苯、苯乙烯、二氯甲烷等)存在明显的异常高值.利用正交矩阵因子模型(PMF)对VOCs进行来源解析,结果显示在观测期间与工业排放相关源的平均贡献为50.0%,其中石化源、化工源以及涂料和溶剂使用源的贡献分别为14.9%、19.3%和15.8%.在VOCs高污染时段,与工业排放相关源的占比高达74.9%.进一步结合风速和风向数据,确定了不同类型工业源的主导方位,追溯排放源的潜在位置.     

粤港澳大湾区某经济技术开发区大气环境污染源快速识别系统应用

为解决粤港澳大湾区某经济开发区企业废气扰民、厂居邻避问题,对开发区工业区内常被投诉重点污染企业进行普查和排放测试,开展了大气环境污染源快速识别系统的应用研究。采用SPIMS (在线挥发性有机物质谱)对企业进行VOCs排放特征测试并建立指纹数据库,通过敏感点离线采样、走航监测等手段,建立匹配特征数据谱图,结合污染特征相关性分析,构建了对应污染源排放特征(指纹)数据库及污染源快速识别模型。确定了工业园区6家存在潜在污染扩散的重点企业,包括2家塑料制品企业、1家香料制造企业、3家电子产品制造企业。经工业园区污染源企业现场监测以及居民敏感小区环境空气样品组分分析,判断其中2家电子产品制造企业和1家塑料制品企业污染源排放特征臭气污染物传输到敏感小区,以甲烷、正丁烷、异戊烷、丙酮、丁酮、乙酸乙酯、间、对二甲苯等物质为主,为精准控污提供了实质性证据,为该区工业源的日常管控和污染投诉快速响应提供参考。     

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.     

基于聚类分析的长治市夏季VOCs来源及活性

分析长治市夏季环境VOCs浓度及其反应活性（以OH·消耗速率计）,基于聚类分析与正定矩阵因子分解法 （PMF）解析VOCs来源.结果表明：长治市总VOCs平均浓度为37.40 μg/m³,平均活性水平为5.07s^-1,具有本地新鲜排放和反应后混合的特征.机动车排放、燃煤、液化石油气/天然气（LPG/ NG）使用、工艺过程和溶剂使用源对环境VOCs的贡献分别为29.7%、29.2%、23.5%、11.6%和6.1%;对具有新鲜排放特征VOCs的贡献分别为34.6%、38.4%、10.1%、8.5%和8.5%.长治市VOCs主要受本地机动车与燃煤源排放的影响,而LPG/ NG使用源与工艺过程源可通过区域传输影响本地环境VOCs.可见,有效控制本地机动车与燃煤源排放、加强市区周边LPG/NG使用与工艺过程源的联防联控,是降低长治市环境VOCs浓度与O₃生成的有效途径.     

珠三角产业重镇大气VOCs污染特征及来源解析

2019年在珠三角典型产业重镇佛山市狮山镇在线监测大气挥发性有机化合物（VOCs）,并开展大气VOCs污染特征、臭氧生成潜势（OFP）及来源贡献分析.观测期间共测得56种VOCs物种,总挥发性有机物（TVOCs）体积浓度为（39.64±30.46）×10^-9,主要组成为烷烃（56.5%）和芳香烃（30.1%）.大气VOCs在冬季和春季浓度较高.VOCs各组分呈“U”型日变化特征,污染时段的日变化幅度明显大于非污染时段.相对增量反应活性（RIR）结果表明研究区域的O₃生成处于VOCs控制区.2019年VOCs的OFP为107.40×10^-9,其中芳香烃对总OFP贡献最大（54.6%）.OFP浓度最高的10种VOCs占总OFP的80.3%,占TVOCs体积浓度的59.9%,高反应活性的VOCs物种在研究区域具有较高的大气浓度,应重点控制.正交矩阵因子分析模型（PMF）来源解析结果表明,溶剂使用源（42.4%）和机动车排放源（25.8%）是研究区域2019年大气VOCs的主要来源,其次为工业过程源（14.6%）、汽油挥发（7.9%）和天然源（1.7%）,控制上述源的VOCs排放是缓解该地区臭氧污染的有效策略.     

河南省优先控制人为源VOCs关键物种及来源识别

为了解河南省人为源挥发性有机物(VOCs)的排放特征,识别以臭氧(O₃)污染治理为目的的关键VOCs物种及其排放源,以五大类人为源活动水平数据为基础,采用排放因子法建立了2019年河南省县级人为源VOCs组分化排放清单,并利用最大增量反应活性(MIR)估算其臭氧生成潜势(OFP),基于OFP识别O₃污染治理的关键VOCs物种及其排放源.结果表明：(1)河南省2019年人为源VOCs排放总量为175.62×10⁴ t,其中工艺过程源、移动源、生物质燃烧源、溶剂使用源和化石燃料燃烧源对VOCs排放总量的贡献率分别为28.6%、25.2%、20.8%、19.1%和6.3%.(2)空间分布显示,以郑州市为中心的豫北排放量远高于豫南,呈“一高三低”的空间分布特点,郑州市排放量最高,其排放量为27.7×104 t,漯河市、三门峡市和鹤壁市排放量最低,其排放量均小于5.0×10⁴ t.(3)芳香烃是排放量最高的化学组分,其排放量为47.5×10⁴ t,其次为烷烃(46.3×10^4<...     

京津冀区域人为源VOCs排放特征及管控策略

挥发性有机物(volatile organic compounds, VOCs)是细颗粒物(PM_2.5)与臭氧(O3)的重要前体物,对我国城市复合污染的形成有重要影响,京津冀区域大气污染问题严峻,VOCs排放源类别复杂,且排放量基数大,亟需形成有效的VOCs管控策略.因此选取京津冀区域人为源VOCs排放为研究对象,建立2018年分行业分物种VOCs排放清单,并基于实测与文献调研的行业VOCs成分谱数据,获取各排放源臭氧生成潜势(ozone formation potential, OFP)与二次有机气溶胶生成潜势(secondary organic aerosol formation potential, SOAP),同时构建VOCs排放源优先控制分级技术方法,计算各排放源分级指数,明确优先控制排放源目标.结果表明：(1)京津冀区域2018年人为源VOCs排放总量为214.0×10⁴ t,其中芳香烃、烷烃与含氧有机物为主要物种.(2)小型客车、工业防护涂料、重型货车、焦化行业是OFP与SOAP的最主要来源.(3)工业防护涂料、小型客车、重型货...     

基于环境空气中VOCs在线监测数据精准识别化工园区VOCs排放源

为精准识别化工园区环境空气VOCs排放源,2017年1月基于连续在线GC-FID法逐时监测某化工园区5个点环境空气中43种VOCs数据,运用统计分析法和PMF模型识别其来源,再结合CPF方法和企业排放信息达到精准化识别各排放源.结果表明,5个监测点平均VOCs体积分数为56.40×10^-9,除一个点其余点均以烷烃含量最高,主要是乙烷、丙烷、乙烯、甲苯、异丁烷、正丁烷和乙炔;园区环境空气中VOCs来自丁烷泄漏、工艺过程中排放、储罐排放、乙烯合成和城区传输这5个来源;基于气象传输路径分析和企业排放信息,识别出园区有7家化工企业以及园区外运河装卸区是观测期间VOCs的主要排放源.本研究以在线监测数据为基础,联合受体模型、气象条件及企业排放信息,实现了化工园区内VOCs污染来源的精准化定位,为园区内企业排放的监督和管理提供依据.     

莆田市O3污染来源解析模拟研究

福建省莆田市作为典型的海滨城市,自2015年以来以O₃为首要污染物的天数逐年增加.为了制定科学有效的减排措施,减轻莆田市的O₃污染,以2016年莆田市O₃污染高发的7—9月为研究时段,通过观测数据分析、空气质量模型敏感性分析和O₃来源追踪方法分析了莆田市近地面O₃生成控制区,以及O₃及其生成前体物NO_x与VOCs的区域和行业来源.结果表明:①莆田市西部地区为NO_x控制区,而东部沿海地区则为VOCs控制区.②莆田市ρ（NO_x）与ρ（VOCs）主要来自本地排放贡献,二者本地排放的贡献率分别为69.4%与64.2%,而本地排放对莆田市ρ（O₃）的贡献率仅为21.0%,福建省福州市和泉州市对莆田市ρ（O₃）的贡献率之和为37.6%,外来输送贡献率较大的为浙江省,其贡献率为11.6%.莆田市O₃的外来输送不仅发生在ρ（O₃）较高的时段,在ρ（O₃）较低的时段也占了很大的比例.③莆田市工业源对本地排放ρ（O₃）贡献率最大,达57%,其次是机动车源.④通过敏感性时间序列分析得出,同时削减10%的NO_x和VOCs排放,能使莆田市国控点位平均ρ（O₃）峰值下降约5 μg/m3.研究显示,莆田市NO_x与VOCs主要来自本地排放,O₃受外来输送影响较大,推进本地工业NO_x和VOCs污染的治理与加强机动车尾气的污染控制是减轻本地O₃污染的有效方法.      

成都市2017年夏季大气VOCs污染特征、臭氧生成潜势及来源分析

为评估成都市2017年夏季（6-8月）开展的臭氧防治行动措施对空气质量的改善效果,采用在线监测系统对成都市环境空气中VOCs物种进行监测,对比分析VOCs污染特征、OFP（臭氧生成潜势）,并利用PMF（正矩阵因子法）模型对VOCs主要来源进行解析.结果表明:2017年8月$φ$（VOCs）平均值为31.85×10-9,比2016年同期下降了32%,其中,$φ$（芳香烃）和$φ$（卤代烃）平均值下降最为明显.$φ$（VOCs）日变化呈双峰型,分别在每日09:00和23:00左右达峰值,臭氧防治行动期间$φ$（VOCs）月均小时值低于2016年同期.VOCs的OFP敏感性物种以烯烃为主,占总VOCs OFP贡献的48%.2017年8月成都市OFP为61.89×10-9,比2016年同期下降44%.VOCs源解析结果发现,2017年8月油气挥发源、有机溶剂使用源、工业源、生物质燃烧源等排放占比均有所下降,而机动车排放源和天然源的排放占比增加.研究显示,成都市2017年夏季臭氧防治行动对成都市大气VOCs排放有明显的控制效果.      

邯郸市秋季大气挥发性有机物污染特征

大气中VOCs（volatile organic compounds,挥发性有机物）是形成O₃和二次有机气溶胶的重要前体物.通过对2017年10月1-31日邯郸市秋季环境空气中56种VOCs污染物进行在线监测,结合PM_2.5、O₃、NO_x等污染物质量浓度和气象数据,分析了邯郸市VOCs质量浓度水平、时间变化特征、化学反应活性和主要来源.结果表明:邯郸市ρ（VOCs）变化范围较大,为49.1~358.4 μg/m3,平均值为（102.2±45.8）μg/m3,VOCs的主要组分为烷烃和芳烃.ρ（VOCs）与ρ（PM_2.5）、ρ（NO_x）均有很强的相关性,相关系数分别为0.8和0.7;而ρ（NO_x）与ρ（O₃）呈明显的负相关性,相关系数为-0.7.邯郸市VOCs中各类组分化学反应活性大小依次为烯烃>芳烃>烷烃>炔烃,并且国庆期间（10月1-7日）VOCs化学反应活性小于非国庆期间（10月8-31日）,烯烃和芳烃对O₃的产生占主导地位.应用主因子分析法对邯郸市VOCs来源进行解析发现,溶剂使用和燃料挥发源、汽油车排放源、工业源、柴油车排放源和燃烧源是VOCs的主要来源,其方差贡献率分别为36.7%、15.5%、8.0%、6.6%、5.1%.研究显示,减少邯郸市大气中ρ（VOCs）应以控制溶剂使用和燃料挥发源、交通排放源（汽油车排放源和柴油车排放源）为主.      

基于多通道分布式VOCs在线监测质谱系统精准识别企业污染源

建立一套适用于工业园区VOCs无组织排放的监管溯源系统,该系统通过多通道分布式质谱在企业内部和厂界进行多个在线监测点位连续监测,实现对VOCs的无组织排放污染源的初步识别.监测数据结合正交矩阵因子分解(PMF)模型和二元条件概率函数(CBPF)方法精准识别园区内不同范围尺度的污染源.该系统成功应用于台州市化工园区内某医...     

某典型石油化工园区冬季大气中VOCs污染特征

利用TH-300B挥发性有机物(volatile organic compounds,VOCs)在线监测系统于2014年12月~2015年2月对我国某石油化工园区的VOCs进行连续在线监测.分析了其组成特征、时间变化特征、来源以及光化学活性特征.结果表明,研究区冬季大气中VOCs的混合体积分数较高,烷烃占据主导地位,占TVOCs的86.73%;TVOCs、烷烃、烯烃、芳香烃的昼夜变化特征均表现为夜间高而白天低,且烷烃、烯烃的变化与TVOCs较为一致.利用主成分分析-多元线性回归(PCA-MLR)模型解析得到5个因子,分别表征燃料挥发源、工业排放源、汽油车尾气和植物排放混合源、柴油车尾气排放源和燃料燃烧源,其贡献率分别为60.02%、8.50%、2.07%、12.21%、17.20%.利用Propy-equiv法和MIR法计算得出该研究区冬季大气中各类VOCs对臭氧生成的相对贡献率的大小均表现为烷烃烯烃芳香烃,其中环戊烷、正丁烷和1-戊烯的贡献率较高,气团光化学年龄较长.