黑龙江省秸秆露天焚烧污染物排放清单及时空分布

以黑龙江省为例,采用排放因子法计算了2016年秸秆露天焚烧污染物排放清单,分析了污染物的时空分布特征.结果表明,黑龙江省秸秆露天焚烧各污染物排放量为：CO₂ 1314.09万t、CO 41.92万t、CH₄ 3.77万t、NMVOCs 8.35万t、NH₃ 0.65万t、BC 0.44万t、OC 3.13万t、SO₂ 0.50万t、NO_X 3.28万t、PM₁₀ 8.81万t、PM_2.5 10.14万t.在95%的置信区间确定了排放清单的不确定性,不确定性范围为NO_X的±86%的低值到CO的±187%的高值.通过可靠性分析推断,本文的排放清单是合理的.玉米和水稻秸秆露天焚烧对同种大气污染物的贡献高于其他作物秸秆.大气污染物排放高值区位于黑龙江省西部和东部,污染物排放的时段在全年范围内具有明显的双峰特征.秸秆露天焚烧率的下降能有效促进大气污染物的减排,且农垦地区集约化和规模化的管理模式能有效控制秸秆露天焚烧.     

东北地区农业源一次颗粒物排放清单研究

采用自下而上的清单编制方法,搜集各农业环节(秸秆燃烧、整地、收割、谷物处理、化肥施用、农机排放、风蚀)排放因子、作物面积和耕作方式等信息,编制了2010年东北地区县级尺度的农业一次颗粒物(PM₁₀和PM_2.5)排放清单,并分析了农业源颗粒物排放的时空分布特征.结果表明:1)2010年东北地区农业源一次颗粒物PM₁₀总排放量54.6万t,PM_2.5总排放量35.6万t;2)东北地区农业源一次颗粒物PM₁₀排放量最大的农业活动环节是秸秆燃烧,占农业源总排放量的比例为60%,秸秆燃烧排放PM_2.5占PM_2.5农业源排放量的87%,整地环节是一次颗粒物排放的第2大农业排放源,对农业源排放PM₁₀和PM_2.5总量的贡献率分别是27%和6%; 3)PM₁₀和PM_2.5的排放强度空间分布表明,东北地区农业源颗粒物排放区域集中在黑龙江省东北部和中部地区,吉林省中部和辽宁省中部地区; 4)PM₁₀和PM_2.5排放的时间变化特征显示,PM₁₀农业源排放年变化曲线中,5月份和9、10月份是农业源排放一次颗粒物PM₁₀较多的月份,PM_2.5排放集中在9、10月份;5)本研究估算的污染物排放清单的不确定性为184.3%.未来的工作将侧重于典型农业区本土排放因子测定,从而有效减小排放清单的不确定性.     

秸秆露天焚烧典型大气污染物排放因子

利用烟气污染物稀释采样系统,基于实际测试,针对玉米、小麦、花生和棉花4种农作物秸秆开展露天焚烧排放大气污染物采集和分析.利用修正燃烧效率区分燃烧状态,根据碳平衡法计算烟气中颗粒物和气态污染物排放因子.结果表明,4种秸秆露天焚烧CO、SO₂、NO_x和CH₄平均排放因子分别在7.39~92.4g/kg、0.11~0.89g/kg、0.72~3.86g/kg和0.2~5.45g/kg之间,PM_2.5平均排放因子在1.48~13.29g/kg之间.OC和EC的质量分别占PM_2.5全部质量的27.7%~54.3%和4.4%~17.1%,是PM_2.5的主要组成成分.污染物排放主要来自混合燃烧状态,焖烧状态排放污染物浓度相对较高.随着含水率升高,焖烧过程增强显著,CO、CH₄、PM_2.5和OC的排放因子升高,其中PM_2.5排放量增高主要是由OC排放占比升高导致.     

长春市餐饮源PM2.5和VOCS排放清单

采用自下而上的四种不同清单编制方法（以人口、就餐次数、用油量和灶头为核算基准）,评估了长春市辖区2014年不同餐饮活动（家庭餐饮、社会餐饮和食堂餐饮）的大气污染物PM_2.5和VOC_S的排放量,编制了餐饮源大气污染物PM_2.5和挥发性有机物（VOC_S）排放清单,并分析了餐饮源排放的时空分布特征.结果表明：2014年长春市辖区餐饮源PM_2.5总排放量183~770t,VOC_S总排放量9~586t;长春市辖区餐饮源PM_2.5和VOC_S的最大排放源是家庭餐饮,其贡献率分别为74%~81%和28%~78%,食堂餐饮的贡献率分别为8%~22%和3%~26%,社会餐饮的贡献率分别为2%~17%和2%~69%;排放强度空间分布表明,长春市辖区餐饮源污染物在排放区域上：朝阳区 > 南关区 > 绿园区 > 二道区 > 宽城区 > 双阳区;时间变化特征显示,日变化峰值为07：00~08：00,11：30~12：30,18：00~20：00;周变化中周三、周六和周日排放量较大;季节变化中,冬季排放强度高于其他季节,其中十二月份贡献率最大（9.98%）;不同方法计算的大气污染物排放清单中,以人口为基准的不确定性最大,VOC_S的不确定性为302%,以用油量为基准的不确定性最小,PM_2.5和VOC_S的不确定性分别为31%和61%,可以作为区域餐饮源大气污染物清单推荐方法.未来的工作将侧重于典型餐饮源本地排放因子的测定,从而有效减少排放清单的不确定性.     

贵州省生物质燃烧源大气污染物排放清单

为准确掌握贵州省生物质燃烧源大气污染物的排放状况,基于收集资料和实地调查结合的方式获取活动水平,引用文献和本地实测数据结合的方式选取排放系数,采用排放系数法结合GIS技术,建立了贵州省2019年3 km×3 km生物质燃烧源9种大气污染物排放清单.结果表明：(1)全省生物质燃烧源CO、 NO_x、 SO₂、 NH₃、 VOCs、 PM_2.5、 PM₁₀、 BC和OC的排放量分别为：293 505.53、 14 781.19、 4 146.11、 8 501.07、 45 025.70、 39 463.58、 41 879.31、 6 832.33和15 134.74 t.户用生物质炉具CO、 SO₂、 NH₃和BC的排放量贡献率最大,秸秆露天焚烧NO_x、 VOCs、 PM_2.5、 PM₁₀和OC的排放量贡献率最大.(2)各市(州)生物质燃烧源排放的大气污染物分布不均衡,主...     

京津冀燃煤锅炉大气污染物精细化排放清单

基于环境统计数据,采用排放因子法建立2020年京津冀地区燃煤工业锅炉县级大气污染物排放清单.结果表明,2020年京津冀地区燃煤工业锅炉常规大气污染物SO₂、NO_x、颗粒物(PM)、PM₁₀、PM_2.5排放量分别为6351,7399,2952,825,399t.,其中PM₁₀和PM_2.5分别占PM排放总量的27.9%和13.5%.重金属Hg、Pb、Cd、Cr、As的排放量分别为197.9,1391.3,32.0,1214.2,362.4kg.65t/h及以上燃煤工业锅炉为主要的排放贡献源,各类污染物的排放量占京津冀地区工业锅炉各类污染物排放总量的比重为51.1%~81.2%,是污染控制及监管的重点.河北省承德市、唐山市、张家口市为污染物排放量最大的3个城市,3个城市各类污染物排放量占京津冀地区工业锅炉各类污染物排放总量的14.6%~71.9%.污染物排放强度大的区域主要集中在天津市、河北省廊坊市、唐山市的一些区县.     

基于电力大数据的钢铁企业大气污染物排放核算模型构建及应用

近年来,各级生态环境部门与国家电网公司积极签署战略合作协议,促进电力大数据在生态环境管理信息化平台的应用.本研究通过梳理电力大数据在大气污染防治中的应用,以唐山市钢铁行业为例构建基于电力大数据的大气污染物高时间精度排放核算模型,进一步挖掘电力大数据在大气污染排放控制中的应用潜力.结果表明：(1)模型核算的2019年唐山市17家钢铁企业的大气污染物排放量与2019年唐山市大气污染物排放清单(简称“城市清单”)结果一致性较好,SO₂、NO_x和PM_2.5排放量分别为1 017.90、2 047.75、1 141.81 t,误差介于-0.46%～4.27%之间.(2)基于工序而言,以PM_2.5为例,模型预测结果与城市清单结果的相对误差在-17.34%～10.60%之间.(3)唐山某钢铁企业2022年SO₂、NO_x、PM_2.5月排放量受钢铁市场价格影响较大,1月和6月分别为最高和最低污染物排放月,而其日排放受行业特征影响较为平稳,小时排放可能受...     

京津冀地区散煤燃烧大气污染物排放清单

为研究京津冀地区民用散煤燃烧大气污染物的排放情况，结合散煤燃烧活动水平与燃用特征，根据排放因子法自下而上建立了2018年京津冀地区民用散煤燃烧污染物排放清单，研究了污染物排放的时空分布特征并使用蒙特卡罗方法对排放清单进行了不确定性分析.结果表明：2018年京津冀地区民用散煤燃烧量共计3799.22万t，PM_2.5、CO、SO₂、NO_x的排放量分别为9.27，341.31，5.17，5.44万t.污染物排放集中在11月份~次年3月份，大多数地区呈现出相同的日排放趋势.8：00、11：00、18：00、21：00左右出现污染物排放峰值，小时排放系数平均值分别为11%，6%，7%，13%.PM_2.5排放高值区主要集中在北部、东部及部分南部地区，CO主要集中在北京和天津地区，SO₂和NO_x主要集中在天津和承德地区.     

基于WRF-CMAQ评估秸秆禁烧对区域空气质量的影响

基于本地化的秸秆露天焚烧主要大气污染物排放清单,采用空气质量模式WRF-CMAQ,定量评估秸秆禁烧管控对东北地区空气质量的影响.结果显示,2013~2020年东北地区秸秆露天焚烧污染物排放总量整体呈现先增加再降低的趋势,每年的秸秆焚烧集中期为春耕前（3月和4月）和秋收后（10月和11月）.2017年秸秆焚烧集中期内,秸秆露天焚烧对东北三省的CO和PM_2.5浓度的贡献率分别为24.01%和39.98%,农作秸秆露天焚烧是造成东北地区空气质量下降的重要因素;相同气象条件下,2019年秸秆焚烧集中期,秸秆焚烧对东北三省大气中CO和PM_2.5浓度的贡献率较2017年同期分别下降了9.58%和13.95%,表明2019年的秸秆禁烧政策有效改善了东北地区的空气质量.同时,若东北三省均实施吉林省2019年的秸秆禁烧管控政策,则东北地区的空气质量将会进一步改善.本研究结果可为区域大气污染联防联控政策的制定提供科技支撑.     

利用CALPUFF对安徽和河南秸秆焚烧的模拟与研究

秸秆焚烧会产生大量的颗粒物(PM)、氮氧化物、有机碳、苯以及多环芳烃等污染物,不仅影响空气质量,危害人体健康,而且大大降低能见度,对交通运输构成威胁. 针对安徽和河南2009年6月严重的秸秆焚烧现象,对CALPUFF模拟系统和FEPS模型进行重新编译与整合,对空气动力学直径小于10 μm的颗粒物(PM₁₀)进行扩散模拟,得到逐时ρ(PM₁₀₎的烟羽扩散,并对模拟结果进行分析. 结果表明,秸秆焚烧过程中焚烧点附近的ρ(PM₁₀₎较大,研究区域内部分区域的日均ρ(PM₁₀₎大于我国二级标准(150 μg/m3)甚至三级标准(350 μg/m3). 如果考虑二次粒子,其影响程度会更加严重.      

西宁市生物质燃烧源大气污染物排放清单

本研究根据调查的西宁市生物质燃烧源活动水平数据,采用排放因子方法,建立了 2018年西宁市生物质燃烧源9种大气污染物的排放清单,并分析了清单的时空分布特征和不确定性.结果表明,西宁市2018年生物质燃烧源CO、NOx、SO2、NH3、VOCs、PM2.5、PM10、BC 和OC 的排放量分别为 11 718.34、604.41、167.80、209.72、1 617.97、2 054.04、2 135.04、281.07和 1 224.78 t.秸秆露天焚烧 CO、NOx、VOCs、PM2.5、PM10、BC 和OC 的排放对生物质燃烧源的排放贡献率最高;其中,秸秆露天焚烧NOx、VOCs和CO的贡献率分别为72.35％、63.94％和53.18％.户用生物质炉NH3和SO2的排放对生物质燃烧源的贡献率最大,分别为41.49％和42.05％.生物质燃烧源大气污染物排放地区分布不均衡,主要集中于大通县和湟中区.生物质燃烧源9项污染物的排放量在1、2、3、10、11和12月较大,占比在5％～33％.蒙特卡罗模拟结果表明,在95％置信区间下,不确定度最高的是森林和草原火灾的PM2.5排放,不确定度为-26.71％～29.78％.     

成都市一次典型空气重污染过程特征及成因分析

为了研究成都市冬季空气重污染过程的成因,以2015年12月26日—2016年1月6日成都市一次典型重污染天气过程为例,基于HYSPLIT后向轨迹模式结合全球资料同化系统(Global Data Assimilation System,GDAS)气象数据和成都市7个监测站的AQI、PM_(2.5)、PM10、NO2质量浓度数据,使用气象分析、轨迹聚类(Cluster Analysis)、潜在源贡献因子法(Potential Source Contribution Function,PSCF)和浓度权重轨迹法(Concentration Weighted Trajectory,CWT),分析了此次过程的气象特征、轨迹输送特征和污染物潜在来源分布.结果表明,此次污染天气过程是以PM_(2.5)为主要污染物,其次为PM10、NO2.2015年12月30日14:00左右是此次污染天气过程各站点PM_(2.5)、PM10浓度到达峰值的时刻.缺少北方冷空气南下,四川盆地内空气水平运动弱,以及扩散条件差的静稳天气形势是导致此次大气污染过程成都市污染物累积的原因,而冷空气活动是改善这种天气形势的关键.污染过程辐射逆温层的形成对当时污染物浓度增长有促进作用,但随着每日生消、加强减弱,其并不是最终导致重污染天气形成的关键因素.川东北的广元、绵阳、德阳等地区和成都本地及其南向的眉山、雅安等地区是此次过程主要的潜在源区,这些地区人口较密集,工业较发达,且沿地形走向而分布.     

太原市居民生活燃煤大气污染物排放清单研究

为了科学计算居民生活燃煤对大气污染物排放的贡献率,建立了太原市居民生活燃煤的大气污染物排放清单.利用高分辨率遥感卫星影像、DEM（数字高程模型）和GIS（地理信息系统）对太原市平房空间分布及面积进行了解译,得到2016年太原市平原、山区、城乡区域平房面积.对平原农村、山区农村、城中村典型区域进行实地调查,统计不同区域户均平房面积和生活燃煤使用量,估算得到了平原农村、山区农村、城中村的生活燃煤使用量.结合相关文献测算的排放因子,计算太原市居民生活燃煤散烧的PM₁₀、PM_2.5、SO₂、NO_x、VOCs、CO、OC、EC排放总量.结果表明:2016年太原市有22.8×104户燃煤散烧居民,2016年燃煤消耗量为109.6×104 t,平原和城乡居民是主要的生活燃煤用户也是居民生活燃煤大气污染物的主要排放源;太原市居民生活燃煤散烧的PM₁₀、PM_2.5、SO₂、NO_x、VOCs、CO、OC、EC排放总量分别为9 666.7、7 518.6、8 110.4、1 753.6、657.6、153 549.6、3 419.5、2 882.5 t;2016年太原市清徐县和太原市城区居民煤炭消耗量合计达97.9×104 t,占全年燃煤总消耗量的88%.研究显示,太原市应加快煤改气、煤改电和集中供热建设,进一步推广清洁能源以期减小居民生活燃煤大气污染.      

四川省秸秆露天焚烧污染物排放清单及时空分布特征

根据收集的活动水平数据,采用排放因子法建立了四川省2012年秸秆露天焚烧污染物排放清单,并分析了污染排放的时空分布特征.结果表明,2012年四川省秸秆露天焚烧共排放SO2、NOx、NH3、CH4、NMVOC、CO、PM2.5、EC以及OC分别为1 210、12 185、2 827、20 659、40 463、292 671、39 277、1 984以及10 215 t;水稻、小麦、玉米、油菜是四大主要的焚烧作物秸秆,对污染物的总贡献率约为88%~94%;秸秆露天焚烧受农作收获的影响,全年的排放主要集中在7~8月,而5月是上半年的一个排放小高峰;秸秆焚烧排放的高值地区主要分布在成都平原、川北地区以及川南地区,川西地区排放分布相对较少;本清单的不确定性主要来自排放因子及秸秆焚烧量.     

四川省人为源大气污染物排放清单及特征

在收集四川省各城市人为污染源活动水平数据基础上,基于自下而上和自上而下结合的清单构建方法,选取排放因子并结合GIS技术,建立了该地区2015年1 km×1 km人为源大气污染物排放清单.结果表明,2015年四川省人为源SO_2、NO_x、CO、PM_(10)、PM_(2.5)、BC、OC、VOCs和NH_3排放量分别为444.9×10~3、820.0×10~3、3 773.1×10~3、1 371.6×10~3、537.5×10~3、28.7×10~3、53.1×10~3、923.6×10~3和988.0×10~3t.电厂和工业锅炉等燃煤排放贡献了95%以上的SO_2,移动源、化石燃料燃烧源和工艺过程源分别贡献了54%、23%和20%的NO_x,以钢铁和建材制造为主的工艺过程源分别贡献了20%的PM_(10)和34%的PM_(2.5),以道路扬尘为主的扬尘源分别贡献了60%的PM_(10)和35%的PM_(2.5),生物质燃烧分别贡献了33%的BC和51%的OC,以机械加工、建筑装饰、电子设备制造、印刷和家具等行业为主的溶剂使用源贡献了46%的VOCs,NH_3主要来自畜禽养殖和氮肥施用等农业部门排放,分别占总排放量的70%和25%.污染物空间分布结果显示,四川省各项大气污染物主要集中分布于人口最为密集,农业和工业均较为发达的四川盆地和攀枝花部分区域,其中,以成都、德阳和绵阳为代表的成都平原城市群为四川盆地内的主要排放高值区域.所建立的排放清单存在一定不确定性,后续研究中应针对活动水平数据获取的不足开展数据收集工作,加强排放贡献较大典型污染源的排放因子本地化研究工作,逐步完善四川省大气污染物排放清单,为四川省复合型大气污染研究和防治提供科学支撑.     

城区与县区不同空气质量下碳组分污染特征对比分析

为对比城区与相邻县区不同空气质量下的碳组分污染特征,分别在成都市和仁寿县采集霾期及非霾期PM_(2.5)有效样品共计88个,确定其相应质量和各碳组分浓度[有机碳(OC)、元素碳(EC)和二次有机碳(SOC)等],并进行各碳组分之间的相关性及主成分分析.结果表明,不同空气质量下的城区污染物浓度均高于县区.OC和EC密切相关,非霾期的相关性系数较霾期大.与城区相比,霾期县区的SOC/PM_(2.5)较大,说明其受二次有机物污染更为明显;但城区非霾期二次气溶胶占比明显高于霾期,表明霾期的一次排放是城区大气污染的主要原因.燃煤、机动车排放和生物质燃烧均是两个区域PM_(2.5)的主要来源.     

成都市降水对大气污染物的清除效果分析

成都市受特殊地形和气候条件影响,地面风速小,静风比例高,空气湿度大,大气污染物扩散缓慢,主要靠降水的冲刷和清除作用去除大气污染物.利用2014年5月13日-2017年12月31日成都市逐小时ρ（PM_2.5）、ρ（PM₁₀）、ρ（NO₂）、ρ（O₃）、ρ（CO）、ρ（SO₂）监测数据和同期地面降水量观测数据,分析了降水前污染物质量浓度、小时最大降水量、降水持续时间及累积降水量对大气污染物清除效果的影响.结果表明:①降水对6种大气污染物的清除率随降水前污染物质量浓度的增加而增大,并且汛期降水对大气污染物的清除率大于非汛期降水.②降水对大气污染物起正清除作用,清除率随降水持续时间的增加而增大.③不同降水量对不同污染物的清除效果不同,对PM_2.5、PM₁₀、NO₂、CO和SO₂的清除率随降水量的增加而逐渐增大,对O₃的清除效果相差不大且清除率均较大;小时最大降水量对PM_2.5、PM₁₀、NO₂、O₃、CO、SO₂的清除率平均值分别为29.48%、26.95%、22.02%、26.87%、11.94%、28.75%,累积降水量的清除率平均值分别为31.64%、30.66%、24.38%、26.31%、13.89%、32.91%,其中CO不易溶于水,降水对其清除作用明显小于其他几种污染物.研究显示,降水对大气污染物的清除作用显著,对SO₂、PM_2.5和PM₁₀的清除效果较好,而对CO的清除效果较差.      

长沙市人为源大气污染物排放清单及特征研究

根据收集的长沙市人为源活动水平数据,建立了该地区2014年1 km×1 km人为源大气污染物排放清单.结果显示,2014年长沙市SO_2、NO_x、CO、PM_(10)、PM_(2.5)、BC、OC、VOCs和NH_3排放总量分别为53.5×10~3、78.3×10~3、284.6×10~3、102.3×10~3、42.1×10~3、4.0×10~3、7.2×10~3、64.2×10~3、27.1×10~3t.化石燃料固定燃烧源为最大的SO_2排放贡献源,道路移动源是主要的NO_x贡献源,CO排放主要来自化石燃料固定燃烧源和道路移动源,长沙市VOCs的最大贡献源是溶剂使用源,PM_(10)、PM_(2.5)最主要的排放源是扬尘源,BC最大的排放贡献源为化石燃料固定燃烧源,生物质燃烧源是最大的OC贡献源,NH_3排放主要来源于畜禽养殖和农业施肥.空间分布结果显示,长沙市NH_3的排放在宁乡县、望城区、长沙县、浏阳市分布较多,主要呈现片状分布.其他污染物排放高值区则主要分布在中心城区、工业区及道路分布区域.     

基于PMF模型的PM2.5中金属元素污染及来源的区域特征分析

金属元素是大气PM_2.5的重要组成成分,对人群危害性极强且兼具源特异性,分析不同经济模式地区大气细颗粒物中金属污染状况及来源差异,可以为科学规划城市产业布局和保护大气环境提供参考.通过霾/非霾期大气PM_2.5采样,使用电感耦合等离子体发射光谱仪（ICP-OES）测定成都市及仁寿县样品中18种金属元素质量浓度,分析其污染水平,并基于正定矩阵因子分解模型（PMF）解析两地大气PM_2.5中金属元素的来源.结果表明,成都市扬尘源、移动源和燃煤源特征元素占元素总和的比值大于仁寿县,而仁寿县生物质燃烧源、工业源以及燃油源特征元素占比则较高.两地Cr、Cd和As元素浓度均超标,表明PM_2.5中重金属污染严重.随着霾污染加剧,两地PM_2.5中金属元素总量上升,但增幅远低于PM_2.5浓度增长.此外,不同元素在霾期和非霾期浓度比值存在差异,成都市变化范围为0.7（Al）~2.8（Ba）,仁寿县介于0.8（Al）~3.1（Mn）之间,但总的来说两地大致呈现出燃煤和工业活动排放元素增幅较大,机动车污染源次之,扬尘源增幅较缓的状况.受地区产业布局、经济规模和发展模式的影响,大气PM_2.5中金属元素污染水平及来源呈现出不同的区域特征.在重点发展第三产业的大型城市,如成都,更易遭受交通运输和城市建设等带来的大气污染,而在仁寿等第二产业占比不断增加的郊县,其污染主要受化石燃料燃烧和工业过程排放的影响.     

广东省秸秆燃烧大气污染物及VOCs物种排放清单

基于广东省粮食产量的统计年鉴,建立了广东省2008~2016年秸秆燃烧污染物排放清单和2016年广东省秸秆燃烧VOCs物种清单,并对VOCs臭氧生成潜势进行评估.结果表明,2013~2016年广东省秸秆燃烧各大气污染物排放量较2008~2012年有所降低.这主要是由于禁止秸秆露天燃烧政策的出台及农村生活水平的提高降低了秸秆燃烧比例.2016年各类大气污染物SO_2、NO_x、NH_3、CH_4、EC、OC、NMVOC、CO和PM_(2.5)的排放量依次为2 443.7、16 187.9、6 943.8、29 174.4、3 625.5、14 830.7、65 612.6、591 613.9和49 463.0 t.稻谷秸秆燃烧是最主要的秸秆燃烧污染物来源,占据了污染物总排放量的约68.55%.污染物贡献最大的5个市分别为湛江、茂名、梅州、肇庆和韶关,约占总排放量的58.63%.2016年广东省秸秆燃烧VOCs物种排放清单中,排放量贡献前10的物种分别为:乙烯、乙醛、甲醛、苯、乙炔、丙烯、乙烷、甲苯、正丙烷和丙醛,占总VOCs量的67.91%.在VOCs物种清单的基础上估算了其臭氧生成潜势(OFP),OFP贡献前10 VOCs物种分别为:乙烯、甲醛、乙醛、丙烯、1-丁烯、丙醛、甲苯、丙烯醛、异戊二烯和丁烯醛,占总OFP量的80.83%.