深圳大气VOCs浓度的变化特征与化学反应活性

对深圳2010年4个季节大气中VOCs进行了监测,研究了VOCs组分、季节变化和日变化特征.结果表明,烷烃是大气中含量最丰富的VOCs物种,占总VOCs的50%以上,其他依次是芳香烃和烯烃.总VOCs浓度季节变化表现为冬季最高和夏季最低,日变化特征则表现为夜晚浓度高、白天浓度低,峰值出现在早晨7:00左右,最低值则出现在下午14:00.通过VOCs物种间的比值特征分析了部分物种的来源,结果显示,反式-2-丁烯和顺式-2-丁烯主要来源于机动车尾气,甲苯和正己烷则受到了溶剂挥发的影响.利用最大增量反应活性(MIR)计算了各类VOCs的臭氧生成潜势(OFP),大气各类VOCs的OFP芳香烃最高、其次为烯烃,烷烃最低,甲苯、间,对-二甲苯和乙烯对臭氧生成的贡献在VOCs物种中排名前3.     

珠江三角洲典型过程VOCs的平均浓度与化学反应活性

分析了珠江三角洲秋季VOCs在相对污染与清洁情况下的日变化特征.污染情况下的VOCs质量浓度可达清洁情况下的2.2倍,污染富集的是甲苯、二甲苯、乙苯、正丁烷、戊烷、丙烷、乙炔、乙烯等物种.自然排放的异戊二烯具有早晚浓度低而白天浓度高的日变化规律,体现植物的光合作用特征;而人类活动污染排放的甲苯其日变化规律基本反映了气象条件与污染源排放日变化的影响,在相对污染情况下早上出现明显的污染富集,午后出现污染低值.反应活性较强的物质主要是烯烃(反式-2-丁烯、异戊二烯、顺2-戊烯)与芳香烃(间对-二甲苯、甲苯);烯烃的质量百分比最低,却占最高的化学反应活性百分比.     

南岭国家大气背景站异戊二烯的在线观测研究

在2015年7~11月,选取我国珠江三角洲北部的广东南岭国家大气背景站为观测点,应用预浓缩-气相色谱/质谱联用等仪器进行连续在线监测,研究了大气中异戊二烯的浓度水平、干湿季变化、昼夜变化及其影响因素,并初步探讨了高浓度O_3污染天气以及典型台风天气过程对森林大气异戊二烯含量变化的影响.结果表明,广东南岭森林大气异戊二烯的平均浓度为(0.173±0.171)×10~(-9),低于国内其它大气背景站.湿季异戊二烯浓度高于干季,分别为(0.261±0.178)×10~(-9)和(0.080±0.089)×10~(-9).白天(06:00~18:00)异戊二烯浓度[(0.247±0.332)×10~(-9)]远高于夜晚[(0.071±0.129)×10~(-9)],异戊二烯浓度于06:00开始稳步升高,午后14:00达到峰值,之后逐渐降低.异戊二烯浓度水平与温度呈正指数相关关系,且湿季温度对异戊二烯浓度水平影响更加显著(R2=0.308).O_3污染日异戊二烯的日均浓度[(0.257±0.128)×10~(-9)]水平普遍高于非O_3污染日[(0.158±0.173)×10~(-9)],然而O_3污染日异戊二烯的光化学降解反应相对更为活跃.对台风"杜鹃"的分析表明,台风天气过程中外来污染气团的输送会导致森林大气异戊二烯含量显著增加.     

珠江三角洲大气中甲基叔丁基醚的污染特征研究

应用先进的大气采样罐、大气样品预浓缩技术和气相色谱/质谱联用仪器,采取长期观测和加强观测方法详细地研究了珠江三角洲大气环境中MTBE的污染浓度水平及其时空分布特征.结果表明,①目前该地区的工业区、交通区以及居住、商业和交通混合区等大气环境中普遍能够检测出MTBE污染物,长期观测的小时浓度均值变化范围从0～1.250 μg·m^-3,夏季污染较冬季更为严重,高浓度的MTBE污染物主要集中在城区,郊区显著受到上风向城市和周边城市污染源排放的影响.②夏季加强观测期间,广州市区的日均浓度为(1.520±0.370) μg·m^-3,约为其下风向郊区花都测点的7倍和清洁区从化监测点的100倍.城区呈现早晚2个污染物浓度峰值,夜间为平均浓度最低值时段,而郊区夜间反而出现高浓度峰值.③冬季加强观测期间,广州市城区的日均浓度为(0.950±0.240) μg·m^-3,为其下风向郊区新垦测点的3.6倍,出现多个峰谷,城区在18:00～22:00点均具有较高的污染物浓度,郊区则在次日的04:00～10:00点具有相对较高的污染物浓度.④在光照比较弱的时段市区交通干线附近的大气MTBE浓度随着距地面高度增加而降低,而在光照比较强的时段则随着距地面高度增加反而有所上升,反映出市区近地面大气MTBE污染物除了主要来自机动车尾气排放之外,还有明显的大气光化学反应生成的二次污染物来源.     

基于碳同位素组成的大气NMHCs光化学寿命研究

利用热解析-气相色谱-同位素质谱联用仪测定了兰州市冬季和夏季昼夜大气非甲烷烃(NMHCs)的稳定碳同位素组成.结果表明,兰州市冬季大气NMHCs的δ13C值为-30.5‰～-24.3‰,夏季为-31.9‰～-24.2%,受燃煤烟气排放的影响,冬季大气NMHCs的δ13C值明显大于夏季;冬季大气NMHCs的δ13C值夜晚大于白天,夏季不同时间点C4、C5化合物的同位素值相差不大,正己烷和正庚烷的δ13C值白天比夜晚要高.利用"碳氢化合物同位素时钟"计算出正己烷和1-丁烯在兰州市夏季大气中的平均光化学寿命分别约为6d和25min.     

长白山地区大气VOCs 的观测研究

为了解我国东北内陆背景大气中挥发性有机物(VOCs)的浓度水平和变化形式,采用3 步冷冻浓缩和GC/MS 联用技术对长白山地区大气中VOCs 进行了为期1 年的采样分析.结果表明,长白山地区大气中总挥发性有机物(TVOCs)年平均浓度为(181.7±69.6)×10-9C(碳单位体积比),其中烷、烯、芳香和卤代烃4 类物质的百分含量依次为43%、22%、31%和4%.烷烃类物质中异戊烷、2-甲基戊烷、正戊烷和3-甲基戊烷等机动车尾气或汽油挥发特征性物质浓度最高;芳香烃类物质中苯/甲苯的特征比值略高于机动车尾气排放特征比值0.5;烯烃类物质以植物排放的蒎烯、异戊二烯为主.从高浓度VOCs 种类分析,长白山地区大气VOCs 受汽车污染和森林排放双重控制.TVOCs 浓度年度峰值出现在春季,为(206.0±58.9)×10-9C;谷值出现在冬季,为(152.3±53.9)×10-9C.根据等效丙烯浓度的计算,烯烃对该地区O3 生成贡献最大,而含量丰富的烷烃、芳香烃则在光化学反应中贡献较小.     

成都市城区大气VOCs季节污染特征及来源解析

为研究成都市城区大气VOCs季节变化特征,本研究在2018年12月至2019年11月对VOCs组分进行监测,并对VOCs的浓度水平、各化学组成、化学反应活性和来源进行分析.结果表明,成都市城区春、夏、秋和冬季VOCs的平均体积分数分别为32.29×10~(-9)、 36.25×10~(-9)、 40.92×10~(-9)和49.48×10~(-9),冬季的浓度明显高于其他季节,春季和夏季的浓度水平相差不大,各季节VOCs的组分浓度水平有所差异,冬季烷烃占总VOCs的比例最大,可能受机动车排放的影响较明显;夏季和秋季含氧(氮)挥发性有机物占比远高于春、冬季,一次源的挥发排放和二次转化的生成贡献较大;成都市城区不同季节大气中VOCs平均浓度排名靠前的关键组分基本无变化,主要是C_2～C_4的烷烃、乙烯、乙炔及二氯甲烷等,可能受机动车尾气、油气挥发、溶剂使用和LPG燃料等影响明显,夏季丙酮以及乙酸乙酯等含氧有机物浓度贡献突出;根据·OH消耗速率和OFP计算可知关键活性物种主要为间/对-二甲苯、乙烯、丙烯、1-己烯、甲苯、异戊烷和正丁烷等,这些物种应该优先减排和控制;四季VOCs源解析结果显示:春、夏季温度较秋、冬季高,光照更强,PMF明显解析出天然源和二次排放贡献,同时,由于夏季温度较高,解析出油气挥发占9%;秋、冬季占比增加的源主要为机动车尾气和燃烧源,燃烧源的排放占比在25%左右,另餐饮源的排放占比在9%左右.     

杭州湾北岸36种挥发性有机物污染特征及来源解析

为研究杭州湾北岸VOCs（挥发性有机物）的浓度水平、组成特征、反应活性和潜在来源,采用GC-FID在线监测系统对杭州湾北岸环境大气中的36种VOCs开展了为期1 a（2017年12月-2018年11月）的连续观测,采用LOH（VOCs的·OH消耗速率）和OFP（O₃生成潜势）2种方法估算了大气VOCs的反应活性,并利用PMF（正定矩阵因子分解）和CPF（条件概率函数）模型分析其来源.结果表明:①φ（VOCs）小时平均值在冬季（26.47×10-9）最高,夏季（9.76×10-9）最低;全年φ（VOCs）小时平均值为21.24×10-9,其中烷烃、烯烃+炔烃、芳香烃、卤代烃的贡献率分别为33.24%、34.13%、15.63%、17.00%;φ（烷烃）、φ（芳香烃）和φ（卤代烃）呈较明显的昼夜变化特征,φ（烯烃）和φ（炔烃）无明显昼夜变化趋势.②大气VOCs的总LOH和OFP分别为9.39 s-1和220.57 μg/m3,KOH（·OH反应速率常数）和MIR（最大增量反应活性）系数的平均值分别为17.34×10-12 cm3/（molecule·s）和3.31;KOH和MIR系数的平均值分别与间/对-二甲苯的KOH和乙苯的MIR系数接近,表明大气VOCs的化学反应活性较强;VOCs关键活性物种为异戊二烯、乙烯、丙烯、甲苯、二甲苯和顺-2-丁烯.③特征物种相关性分析表明,杭州湾北岸大气存在老化现象,异戊烷和正戊烷受煤燃烧源影响较大,二甲苯和乙苯受溶剂排放源影响较大,甲苯和苯除受机动车尾气影响外,还受其他排放源影响.④PMF和CPF模型来源分析表明,大气VOCs主要来自石化工业源、燃料挥发源、生物质燃烧和煤燃烧源、机动车排放源和溶剂使用源,其中,机动车排放源主要来自西北方向,其他源主要来自西北、西和西南方向.研究显示,杭州湾北岸大气VOCs来源复杂,受周边工业区的影响较大.      

深圳城市大气中非甲烷烃季节变化特征

应用GCMS-QP2010对深圳2015~2016年4个季节大气56种非甲烷碳氢化合物（NMHCs）进行在线监测分析.从成分来看,四季总NMHCs平均浓度为23.6×10^-9,呈现出冬季 > 秋季 > 夏季≈春季的变化特征,其中烷烃比例最高（65.4%~74.7%）,其次是芳香烃（13.3%~21.7%）和烯烃（7.1%~11.6%）,丙烷、甲苯、乙烷、正己烷、正丁烷、乙炔、2-甲基戊烷、异丁烷、乙烯和3-甲基戊烷是浓度最高的10个物种.相关性和日变化分析表明,深圳大气中NMHCs受到机动车、溶剂挥发相关工业源以及植物释放等多重来源的共同影响,其中甲苯、2-甲基戊烷、3-甲基戊烷和正己烷受工业源影响最为显著,而异戊二烯主要来自于天然源.     

北京市BTEX的污染现状及变化规律分析

2008年10～2009年10月,利用前级浓缩-气相色谱/质谱法,对北京市大气中5种苯系物BTEX（苯、甲苯、乙苯、间、对二甲苯、邻二甲苯）的组成及浓度变化进行了采样分析研究.结果表明,北京市大气BTEX平均浓度为13.9～44.0μg.cm-3,其中甲苯的含量最高,苯次之,邻二甲苯含量最低,与国外城市和地区相比北京大气中BTEX浓度较低,研究发现北京市BTEX主要来自机动车排放,城市燃煤和工业溶剂挥发也是BTEX的重要来源.一年的观测结果表明,BTEX春、夏季节浓度较高,秋季浓度较低,季节性排放源的变化是BTEX季节变化的主要原因,同时也不能忽视温度和大风等天气因素对BTEX浓度的影响.受交通排放和边界层高度的影响,BTEX类化合物的日变化形式为夜晚高于白天,呈双峰形,日最低浓度出现在14：00前后.     

广州地区SO42-、NO3-、NH4+与相关气体污染特征研究

本文获得了2009年12月1日至2011年12月31日广州二次无机离子(SO2-4、NO-3、NH+4)及相关反应性气体(NOx/SO2/HNO2/HNO3等)的小时浓度数据,并分析了其污染特征.研究结果表明:PM2.5的浓度季节变化特征为冬秋春夏,SO2-4的浓度季节变化特征为秋冬春夏,NH+4的为冬秋春夏,NO-3则为冬春秋夏,SO2-4、NO-3和NH+4之和占PM2.5的比重大小为秋夏春冬;硫氧化率(SOR)均大于0.1,秋冬季节的值高于春夏季节,与SO2-4的浓度变化趋势一致;氮氧化率(NOR)日变化呈单峰形式,最大值出现在06时,最小值出现在14时,春冬季节的值高于夏秋季节,与NO-3的浓度变化趋势一致;广州地区NH3/NH+4除10—12月外,其月均值均大于1;在典型过程中,SO2-4、NO-3、NH+4、SOR、NOR和NH3/NH+4与能见度的变化都存在较好的对应关系,说明广州地区低能见度与二次离子(SO2-4、NO-3、NH+4)的生成有关.     

长江经济带空气质量的时空分布特征及影响因素

基于2015~2018年空气质量实时监测数据，研究了长江经济带AQI的时空变化特征，从大气污染物排放量和气象因素两方面选取评价指标，利用地理探测器揭示了长江经济带AQI分布的影响因素及其季节变化.结果表明：2015~2018年长江经济带空气质量总体趋于改善，平均超标率由19.8%降至16.2%，除O₃超标率上升外，其余常规监测指标均有不同程度的下降.2017年开始O₃的超标率超过PM₁₀，成为长江经济带仅次于PM_2.5的大气污染物.AQI月变化曲线大体呈U型，具有冬春高、夏秋低的特点.长江经济带空气质量改善主要体现在冬、秋两季，O₃浓度的上升使夏季空气超标率上升，春季变化不大.AQI和空气超标率总体呈东高西低、北高南低的分布特征，其中上海、江苏、安徽中北部和浙江北部污染最严重，湖北中部和成渝地区其次，云南、贵州和四川西部空气质量良好.春夏季AQI的差异主要表现为东西向，秋冬季则主要表现为南北向.污染物排放量因子对长江经济带AQI分布有显著的正向影响，气象因子的影响方向则随季节变化而变化.全年和春、秋、冬3季AQI的分布格局主要由大气污染物排放量决定，夏季气象因子的影响力则更大.     

Vertical profiles of biogenic volatile organic compounds as observed online at a tower in Beijing

Vertical profiles of isoprene and monoterpenes were measured by a proton transfer reaction-time of flight-mass spectrometry (PTR-ToF-MS) at heights of 3, 15, 32, 64, and 102 m above the ground on the Institute of Atmospheric Physics (IAP) tower in central Beijing during the winter of 2016 and the summer of 2017. Isoprene mixing ratios were larger in summer due to much stronger local emissions whereas monoterpenes were lower in summer due largely to their consumption by much higher levels of ozone. Isoprene mixing ratios were the highest at the 32 m in summer (1.64 ± 0.66 ppbV) and at 15 m in winter (1.41 ± 0.64 ppbV) with decreasing concentrations to the ground and to the 102 m, indicating emission from the tree canopy of the surrounding parks. Monoterpene mixing ratios were the highest at the 3 m height in both the winter (0.71 ± 0.42 ppbV) and summer (0.16 ± 0.10 ppbV) with a gradual decreasing trend to 102 m, indicting an emission from near the ground level. The lowest isoprene and monoterpene mixing ratios all occurred at 102 m, which were 0.71 ± 0.42 ppbV (winter) and 1.35 ± 0.51 ppbV (summer) for isoprene, and 0.42 ± 0.22 ppbV (winter) and 0.07 ± 0.06 ppbV (summer) for monoterpenes. Isoprene in the summer and monoterpenes in the winter, as observed at the five heights, showed significant mutual correlations. In the winter monoterpenes were positively correlated with combustion tracers CO and acetonitrile at 3 m, suggesting possible anthropogenic sources.     

海南岛地区大气输送和扩散特征的数值模拟

采用中尺度气象模式WRF及风场诊断模式CALMET,结合轨迹分析和拉格朗日随机游走模拟方法,分析了海南岛地区低层大气中尺度水平输送和扩散特性,并计算了各季平均大气扩散模态.结果表明,该区域大气污染物的扩散和输送主要受到大尺度背景环流、海陆风等局地环流及地形绕流等的影响.海陆风局地环流是沿海城市源排放的大气污染物向海南本岛输送和扩散的主要机制.北部城市海口的大气扩散对岛内影响最大,冬季平均影响范围可覆盖西北半部;春、秋季主要影响西北和北部区域;夏季对本岛的影响仅限于北部沿岸.南部城市三亚的大气扩散对岛内影响较小,秋季向西南海面的扩散对本岛几乎没有影响;冬、春季对三亚以西沿岸的影响有所增加;夏季扩散影响全面指向岛内,并因地形的作用而东、西向大角度扩展,影响海岛南部的大部分沿岸地区.西北部昌江的平均输送扩散方向与当地海岸线的走向基本一致,污染影响不易深入到岛内.其中,秋季扩散影响以偏西南方向为主,仅对昌江西南部分海岸有少量影响;冬、春季扩散形态类似但影响范围扩大到以东方市为代表的低山盆地地带;海岛西北部大部分沿海地带可受到昌江夏季扩散的影响,但平均扩散方向指向东北偏北的海面.     

2015~2019年日照市PM2.5长期变化特征及其潜在源区分析

利用2015~2019年山东省日照市PM_2.5质量浓度和气象要素的小时数据,对日照市PM_2.5季节污染特征和日照市海陆风特征进行了分析,并基于HYSPLIT模式计算了5年逐日02：00、08：00、14：00和20：00（BTC）的48h后向轨迹,不仅通过轨迹聚类分析和潜在源区分析探讨了日照市不同季节PM_2.5主要传输路径和其轨迹污染特征及其潜在源区分布和贡献,也分析了海陆风对日照市污染物的影响.结果表明：日照市PM_2.5呈现冬季最高、夏季最低的分布特征,监测站点颗粒物浓度在偏西北风影响下较高.日照市不同季节主要输送路径存在差异：春季主要受到偏东和偏北方向气流影响;夏季在副热带高压影响下主要受到来自海上的较为清洁的偏东气流影响;秋季主要受到西北和偏东气流影响;冬季主要受西北和偏北气流影响.整体而言,不同季节受偏西至偏南气流影响时,日照市对应的PM_2.5浓度较高.日照市海陆风春秋季多,夏冬季少;在海陆风影响下,日照市PM_2.5污染和臭氧污染呈现不同的分布特征,且在不同PM_2.5污染等级下,PM_2.5浓度日变化特征也与其在非海陆风日的日变化有所差异.污染潜在源区分析结果表明,日照市最主要的潜在源区位于山东省临沂市、潍坊市、青岛市和江苏省连云港市.     

浙江省中西部典型地区PM2.5中二次有机气溶胶示踪物的分布特征

为了解我国中小城市地区SOA（二次有机气溶胶）的质量浓度及来源,采集了浙江省中西部典型地区——兰溪市城区和近郊2个站点2016年四季的PM_2.5样品,利用GC/MS（气相色谱/质谱）分析了PM_2.5中11种指示不同来源的SOA示踪物的质量浓度水平,利用示踪物产率法估算了不同来源前体物对SOC（二次有机碳）的贡献.结果表明:兰溪市PM_2.5中ρ（异戊二烯SOA示踪物）的年均值为40.79 ng/m3,约占检测示踪物总质量浓度的89%;ρ（α-蒎烯SOA示踪物）、ρ（β-石竹烯SOA示踪物）和ρ（甲苯SOA示踪物）的年均值分别为4.09、0.36和1.01 ng/m3.ρ（异戊二烯SOA示踪物）和ρ（α-蒎烯SOA示踪物）存在夏季 > 秋季 > 春季 > 冬季的季节性变化趋势,ρ（β-石竹烯SOA示踪物）为秋季、冬季 > 春季、夏季,而ρ（甲苯SOA示踪物）的季节性变化不显著,表明不同类型VOCs（挥发性有机物）前体物排放量的季节性变化明显不同.基于示踪物产率法的估算结果表明:夏季异戊二烯等植物源VOCs可能是兰溪市PM_2.5中SOA的主要来源;而春季、秋季、冬季甲苯等人为源VOCs是SOA的主要前体物,贡献了兰溪市PM_2.5中ρ（SOC）的60%左右.研究显示,减少人为源VOCs的排放对相关地区灰霾及大气细颗粒物污染的防控具有重要作用.      

Identification of long-range transport pathways and potential sources of PM2.5 and PM10 in Beijing from 2014 to 2015

Trajectory clustering, potential source contribution function (PSCF) and concentration-weighted trajectory (CWT) methods were applied to investigate the transport pathways and identify potential sources of PM_2.5 and PM₁₀ in different seasons from June 2014 to May 2015 in Beijing. The cluster analyses showed that Beijing was affected by trajectories from the south and southeast in summer and autumn. In winter and spring, Beijing was not only affected by the trajectories from the south and southeast, but was also affected by trajectories from the north and northwest. In addition, the analyses of the pressure profile of backward trajectories showed that backward trajectories, which have important influence on Beijing, were mainly distributed above 970 hPa in summer and autumn and below 950 hPa in spring and winter. This indicates that PM_2.5 and PM₁₀ were strongly affected by the near surface air masses in summer and autumn and by high altitude air masses in winter and spring. Results of PSCF and CWT analyses showed that the largest potential source areas were identified in spring, followed by winter and autumn, then summer. In addition, potential source regions of PM₁₀ were similar to those of PM_2.5. There were a clear seasonal and spatial variation of the potential source areas of Beijing and the airflow in the horizontal and vertical directions. Therefore, more effective regional emission reduction measures in Beijing''s surrounding provinces should be implemented to reduce emissions of regional sources in different seasons.     

河谷城市通风系数研究

通风系数是科学确定污染物排放总量的基础.利用WRF模式模拟的边界层高度和风速计算了兰州新区2014年4个季节的通风系数,探讨了风速的季节性变化和日变化特征.结果表明:①WRF模式模拟得到的兰州新区的混合层平均风速呈夜间高、日间低的特征,日间混合层内平均风速最大值出现在20:00左右,这与地面风速积分法确定的平均风速具有较高相关性,验证了利用模式模拟边界层内平均风速特征的能力.②混合层高度季节变化呈现春夏季高、秋冬季低的特征;受太阳辐射的影响,日间混合层高度明显高于夜间.③通风系数具有明显的季节性变化特征（4个季节的通风系数分别为4 607.6、5 424.1、1 316.4、706.9 m2/s）,夏季高,冬季小,这与混合层高度和混合层内平均风速的季节性变化特征一致;日变化呈现单峰型的变化规律,冬季的峰值出现在15:00,而其他3个季节的峰值则出现在17:00左右.研究显示,WRF模式的模拟结果可以较好地反映混合层平均风速的基本特征,利用WRF模式模拟的结果计算得到的河谷地形的通风系数较为合理,不同季节的通风系数差异较大.      

2000～2020年天津市机动车全过程VOCs排放特征及演变

机动车排放已成为城市地区人为源挥发性有机物(VOCs)的重要来源,排放清单是量化其环境影响的重要手段.针对已有研究中存在的过程区分不清、排放因子测试不全和气象参数考虑不细等问题,基于文献调研与实验测试完善了排放因子库,在月尺度上提出了涵盖尾气排放和蒸发排放(包括运行损失、昼间排放、热浸排放和加油排放)的机动车全过程VOCs逐月排放清单构建方法,并应用此方法建立了2000～2020年天津市机动车全过程VOCs排放清单.研究期内,天津市机动车VOCs排放总量呈现出先缓慢上升后逐步下降的趋势,2020年排放总量为2.14万t,小型客车是对排放总量贡献最大的车型,贡献率达75.00%.排放标准升级对不同过程VOCs排放的影响存在差异.与尾气排放量的持续下降不同,蒸发排放量呈现出先升后降的倒U型走势,且对总排放量的贡献逐年上升,2020年时贡献率为31.69%.机动车排放的月度变化受活动水平与排放因子的双重影响.VOCs排放量呈现出秋冬季高和春夏季低的特点,2020年新冠疫情期间,封控措施限制了机动车活动水平,使得VOCs排放量显著低于往年同期.计算方法和数据结论可为大气污染防治工作提供技术参考...     

基于后向轨迹对城市大气中二噁英长距离迁移来源的探讨

通过对广州某商住区大气中二噁英的季节性监测,结合后向轨迹的计算,对大气中PCDD/Fs的浓度及其长距离迁移来源进行分析.结果表明:大气中二噁英浓度有季节性变化特点,其趋势为冬季(14.4 pg·m^-3)>秋季(10.0 pg·m^-3)>春季(5.54 pg·m^-3)>夏季(3.88 pg·m^-3).同时,大气中PCDD/Fs单体特征也具有季节性特点,秋冬季节七氯代、八氯代PCDD/Fs百分比高于春秋两季,春夏两季低氯代单体百分比含量高于秋冬两季.追溯采样期间该城市大气的后向轨迹,发现秋冬两季到达广州的气团主要经过湖南、湖北和江西等北方或东北方的内陆省份,而春夏两季到达广州的气团主要经过我国东海和南海海域上空.而这种变化很可能是造成广州大气中二噁英浓度季节性变化的主要原因.