陳 誠(chéng),姜 波,姜倩倩,劉 江
(1.江蘇省環(huán)境監(jiān)測(cè)中心,江蘇 南京 210036;2.江蘇省蘇力環(huán)境科技有限責(zé)任公司,江蘇 南京 210019;3.宿遷市生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)監(jiān)控服務(wù)中心,江蘇 宿遷 223804;4.南京信息工程大學(xué),江蘇 南京 210044)
隨著城市工業(yè)化進(jìn)程的加快和機(jī)動(dòng)車保有量的增加,當(dāng)前大氣環(huán)境問(wèn)題趨于復(fù)合型和多元性發(fā)展,區(qū)域性光化學(xué)煙霧污染問(wèn)題成為大氣環(huán)境保護(hù)領(lǐng)域關(guān)注的重點(diǎn)問(wèn)題[1-2]。相關(guān)研究表明,大氣中的揮發(fā)性有機(jī)物(VOCs)作為臭氧(O3)的關(guān)鍵前體物,能顯著影響O3的生成過(guò)程,有促進(jìn)和抑制的雙重作用,是現(xiàn)階段重點(diǎn)區(qū)域O3生成的主控因子[3-5]。美國(guó)環(huán)保署(EPA)制定的優(yōu)化控制大氣有毒污染物名單中就有50 多種屬于VOCs,VOCs 可通過(guò)呼吸道、消化道和皮膚直接進(jìn)入人體對(duì)人體產(chǎn)生危害,其毒害作用主要表現(xiàn)為致人畸形、致突變和致癌等效應(yīng)[6-7]。因此,研究VOCs 的污染特征和來(lái)源是有效控制O3污染的基礎(chǔ),對(duì)揭示復(fù)合型大氣污染的形成機(jī)制和人的健康影響都具有重要意義。
VOCs 和O3作為城市空氣質(zhì)量監(jiān)測(cè)的重要對(duì)象,很多學(xué)者對(duì)北京市[8-11]、珠江三角洲[12]、長(zhǎng)江三角洲[13]、香港[14]、上海市[15-17]、廣州市[18-20]和天津市[21]等地區(qū)的O3及其前體物VOCs 的變化特征進(jìn)行了深入分析,發(fā)現(xiàn)秋季O3污染較嚴(yán)重。羅達(dá)通等[8]研究發(fā)現(xiàn)北京市秋季大氣中VOCs 的各組分濃度中烷烴含量最高,芳香烴、鹵代烴、烯烴次之,炔烴和醛酮最少。王倩等[15]研究發(fā)現(xiàn)上海市秋季大氣中VOCs 各組分的體積分?jǐn)?shù)中烷烴最高,烯烴次之,芳香烴最少;但芳香烴對(duì)O3生成的貢獻(xiàn)最高,烯烴、烷烴次之。馮志誠(chéng)等[18]研究發(fā)現(xiàn)廣州市秋季大氣中VOCs 平均濃度從高到低依次為烷烴、苯系物、烯烴;對(duì)總VOCs 的OFP貢獻(xiàn)大小依次為芳香烴、烯烴、烷烴。
“十四五”規(guī)劃中指出,應(yīng)持續(xù)改善長(zhǎng)江三角洲地區(qū)空氣質(zhì)量,加快VOCs 排放綜合整治,使VOCs排放總量下降10%以上。南京市位于長(zhǎng)江三角洲西部,是重要的工業(yè)、交通和經(jīng)濟(jì)文化中心,隨著工業(yè)的發(fā)展和機(jī)動(dòng)車數(shù)量的增加,VOCs 排放量增長(zhǎng)迅速,由此帶來(lái)的VOCs 和O3污染日趨嚴(yán)重。李用宇等[22]研究了南京市北郊秋季大氣中VOCs 及其光化學(xué)特征,結(jié)果顯示,各組分體積分?jǐn)?shù)中烷烴最高,烯烴、芳香烴次之,乙炔最少;但烯烴、芳香烴對(duì)O3生成的貢獻(xiàn)較高,相反烷烴在大氣中含量最高但卻不是OFP主要貢獻(xiàn)者。目前,南京市關(guān)于大氣中VOCs及O3的研究多集中在北郊,其地理位置特殊,秋季處于化工園區(qū)下風(fēng)向,VOCs 受園區(qū)工業(yè)排放影響較大。而本研究觀測(cè)點(diǎn)位于南京城區(qū),其周邊主要為居民區(qū)和商業(yè)區(qū),研究結(jié)果能更好地代表南京市大氣中VOCs 及O3污染特征。利用PMF(positive matrix factorization)受體模型對(duì)南京市秋季大氣中的VOCs 進(jìn)行來(lái)源解析,研究大氣中VOCs 的組成和特點(diǎn),以及各來(lái)源對(duì)VOCs 構(gòu)成和濃度的貢獻(xiàn)大小,以期為南京市秋季VOCs 減排及O3污染控制措施的制定提供科學(xué)依據(jù)。
觀測(cè)地點(diǎn)選在江蘇省環(huán)境監(jiān)測(cè)中心(31°58′N,118°42′E),位于南京市建鄴區(qū)中和路100 號(hào),具體位置見(jiàn)圖1。監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)基本代表了南京市城區(qū)的污染狀況。觀測(cè)時(shí)間為2020年9月1日~10月15日,采用24 h 連續(xù)在線觀測(cè)模式,每1 h 采集一次樣品。觀測(cè)過(guò)程中因正常維護(hù)等原因?qū)е虏糠謹(jǐn)?shù)據(jù)丟失,剔除每天觀測(cè)時(shí)間少于18 h 的天數(shù)后,有效天數(shù)為35 d。
圖1 采樣點(diǎn)地理位置
采用大氣揮發(fā)性有機(jī)物快速在線連續(xù)自動(dòng)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)對(duì)VOCs 進(jìn)行實(shí)時(shí)連續(xù)監(jiān)測(cè),采樣頻率為1 次/h,檢出限范圍為0.01×10-9~0.05×10-9。該監(jiān)測(cè)系統(tǒng)主要包括:采樣系統(tǒng)、低溫預(yù)濃縮系統(tǒng)、氣相色譜-質(zhì)譜聯(lián)用儀分析系統(tǒng)、質(zhì)控系統(tǒng)、數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)和系統(tǒng)軟件平臺(tái)。通過(guò)采樣系統(tǒng)采集的環(huán)境空氣樣品進(jìn)入濃縮系統(tǒng),在超低溫條件下,大氣中VOCs 在裝有填料的冷阱中被冷凍捕集后快速加熱解析,使得化合物進(jìn)入GC-MS 分析系統(tǒng);經(jīng)色譜柱實(shí)現(xiàn)隨時(shí)間分離后,再利用FID 和MS 檢測(cè)器檢測(cè),整個(gè)過(guò)程全部通過(guò)控制軟件自動(dòng)完成。該系統(tǒng)一次采樣可以檢測(cè)116 種VOCs(29 種烷烴、12 種烯/炔烴、18 種芳香烴、35 種鹵代烴、21 種OVOC 及二硫化碳)。
O3濃度由O3分析儀(Thermo 49iPS,US)通過(guò)紫外光度法測(cè)量,樣氣進(jìn)入儀器后通過(guò)除水器分成2路氣流,一路通過(guò)O3凈氣器成為參比氣,另一路成為有O3的樣氣,O3分子對(duì)波長(zhǎng)為254 nm 的紫外光有特征的吸收,2 路氣體通過(guò)吸收池時(shí)均由光檢測(cè)器檢測(cè)光強(qiáng)度,該波段紫外光被吸收的程度與O3濃度有關(guān),可通過(guò)該波段紫外光被吸收程度計(jì)算O3濃度。儀器處理系統(tǒng)根據(jù)朗伯-比爾定律求出O3的質(zhì)量濃度。分析儀最低檢出限為1.0×10-9;線性度為±1%(滿刻度);響應(yīng)時(shí)間為20 s(0~95%);零噪聲為0.25×10-9RMS(平均時(shí)間為60 s)。
氮氧化物濃度由NO-NO2-NOx分析儀(Thermo 42i,US)通過(guò)化學(xué)發(fā)光法測(cè)量,NO 在電子刺激狀態(tài)下會(huì)產(chǎn)生激發(fā)態(tài)的NO2分子,激發(fā)態(tài)的NO2分子會(huì)迅速返回到基態(tài)的NO2,同時(shí)在波長(zhǎng)為600~2 400 nm 光譜范圍內(nèi)會(huì)發(fā)光,產(chǎn)生的光強(qiáng)度與NO 濃度成正比。該儀器最低檢出限為0.50×10-9(平均時(shí)間為60 s);零漂小于0.40 × 10-9(24 h);跨漂為± 1%(滿刻度);線性度為±1%(滿刻度);響應(yīng)時(shí)間為80 s(平均時(shí)間為60 s);零噪聲為0.20 × 10-9RMS(平均時(shí)間為60 s)。
為保證觀測(cè)數(shù)據(jù)的有效性和可靠性,觀測(cè)期間每天需對(duì)監(jiān)測(cè)儀器進(jìn)行一次校零和校標(biāo)。
氣象數(shù)據(jù)(空氣溫度、相對(duì)濕度、風(fēng)向風(fēng)速)來(lái)自中國(guó)氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)。
VOCs 在光氧化反應(yīng)中隨著物種的不同,反應(yīng)速率也不同,對(duì)O3生成的影響也不同。O3生成潛勢(shì)(OFP)可反映各類VOCs 對(duì)O3生成的相對(duì)貢獻(xiàn),是衡量VOCs 物種反映活性的一個(gè)重要參數(shù)。用Carter研究給出的最大增量反應(yīng)活性(max incremental reactivities,MIR)[23]的修正值來(lái)計(jì)算O3生成潛勢(shì),OFP為某VOCs 化合物環(huán)境體積分?jǐn)?shù)與該VOCs 的MIR系數(shù)的乘積,計(jì)算公式為:
OFPi=MIRi×VOCsi
式中:MIRi為某VOCs 化合物在O3最大增量反應(yīng)中的O3生成系數(shù);VOCsi為實(shí)際觀測(cè)中的某VOCs 大氣環(huán)境質(zhì)量濃度,μg/m3。
20世紀(jì)90年代中期,PMF 受體模型由芬蘭赫爾辛基大學(xué)的Paatero 開(kāi)發(fā),在受體成分譜已知而源譜未知的情況下,結(jié)合各排放源的標(biāo)識(shí)組分和運(yùn)算結(jié)果,推斷排放源種類及其對(duì)受體貢獻(xiàn)的一種模式[24]。PMF 模型可解析得到因子譜和非負(fù)的源貢獻(xiàn)率,結(jié)果更符合實(shí)際情況。與其它因子分析方法一樣,PMF模型不能直接確定因子數(shù)目,需考慮研究區(qū)域的實(shí)際情況,并嘗試多次運(yùn)行軟件,根據(jù)分析結(jié)果和誤差、Q值以及改變因子數(shù)目時(shí)Q值的相對(duì)變化等,確定合理的因子數(shù)目。
PMF 模型中,n行m列的數(shù)據(jù)矩陣X(n和m分別為樣品數(shù)和被測(cè)物種數(shù))可以分解為2 個(gè)矩陣G(n×p)和F(p×m)和1 個(gè)殘余矩陣E,其中p代表提取的因子數(shù):
X=GF+E
式中:G為有p個(gè)源的源貢獻(xiàn)矩陣;F為因子譜矩陣;E為殘余矩陣。
PMF 模型是通過(guò)最小化目標(biāo)函數(shù)Q獲得解決方案。Q是基于樣品觀測(cè)誤差的函數(shù),公式如下:
相對(duì)定位主要依靠?jī)?nèi)部傳感器,包括里程計(jì)(odometry)、陀螺儀等。通過(guò)測(cè)量相對(duì)于機(jī)器人初始位姿的平面距離和轉(zhuǎn)動(dòng)方向,從而估計(jì)機(jī)器人位置。該方法計(jì)算量小 [3],但有累加特性。
式中:eij為第i個(gè)樣本中第j種物質(zhì)的殘余;Xij為第i個(gè)樣本中第j種物質(zhì)的濃度;gik為第k個(gè)因子對(duì)第i個(gè)樣本的貢獻(xiàn);fk,j為第j種物質(zhì)在第k個(gè)因子中的百分?jǐn)?shù);Sij為第i個(gè)樣本中第j種物質(zhì)的不確定值估計(jì)。
PMF 模型通過(guò)最小二乘法并利用非負(fù)約束獲得解,非負(fù)約束包括:源不具有負(fù)的物種濃度(fij>0);樣品不具有負(fù)的源貢獻(xiàn)(gkj>0)。利用這些非負(fù)約束,使所解的因子具有更好的物理解釋。
監(jiān)測(cè)共得到116 種VOCs,其中烷烴29 種、烯/炔烴12 種、芳香烴18 種、鹵代烴35 種、含氧有機(jī)物(OVOCs)21 種和1 種有機(jī)硫。9~10月南京市大氣中TVOC 質(zhì)量濃度范圍為19.91~136.12 μg/m3,平均質(zhì)量濃度為45.65 μg/m3。2020年9~10月南京市TVOC 質(zhì)量濃度隨時(shí)間序列變化,見(jiàn)圖2。
圖2 南京市TVOC 質(zhì)量濃度隨時(shí)間序列變化
對(duì)觀測(cè)期間南京大氣中的VOCs 組分進(jìn)行分析,其中烷烴平均質(zhì)量濃度為13.53 μg/m3,占比最大為29.6%;其次分別為鹵代烴(質(zhì)量濃度為12.13 μg/m3,占比為26.6%)和OVOCs(質(zhì)量濃度為10.52 μg/m3,占比為23.1%),烯烴(質(zhì)量濃度為3.89 μg/m3,占比為8.5%)、芳香烴(質(zhì)量濃度為3.85 μg/m3,占比為8.4%)、炔烴(質(zhì)量濃度為1.55 μg/m3,占比為3.4%)和有機(jī)硫(質(zhì)量濃度為0.18 μg/m3,占比為0.4%)占比相對(duì)較低,貢獻(xiàn)總和為20.7%。2020年9~10月南京市VOCs 各組分占比情況,見(jiàn)圖3。
圖3 2020年9~10月南京市VOCs 各組分占比情況
2020年9~10月南京市VOCs 質(zhì)量濃度排在前10 位的物質(zhì)見(jiàn)圖4。
圖4 2020年9~10月南京市VOCs 濃度排在前10 位的物質(zhì)
由圖4 可以看出,大氣VOCs 中平均質(zhì)量濃度最高的前10 位物質(zhì)分別為:丙酮(質(zhì)量濃度為5.13 μg/m3,占比為11.2%)、一氯甲烷(質(zhì)量濃度為3.02 μg/m3,占比為6.6%)、丙烷(質(zhì)量濃度為2.76 μg/m3,占比為6.0%)、二氯甲烷(質(zhì)量濃度為2.62 μg/m3,占比為5.7%)、乙烷(質(zhì)量濃度為2.58 μg/m3,占比為5.6%)、正丁烷(質(zhì)量濃度為2.40 μg/m3,占比為5.2%)、二氟二氯甲烷(質(zhì)量濃度為1.90 μg/m3,占比為4.1%)、1,2-二氯乙烷(質(zhì)量濃度為1.65 μg/m3,占比為3.6%)、異戊烷(質(zhì)量濃度為1.60 μg/m3,占比為3.5%)、乙炔(質(zhì)量濃度為1.58 μg/m3,占比為3.5%)。綜上,前10 位物質(zhì)占TVOC 的55.1%。其中,排名前10 位的物質(zhì)中,烷烴質(zhì)量濃度最大,為9.34 μg/m3,占比為37.0%,其次是鹵代烴,質(zhì)量濃度為9.19 μg/m3,占比為36.4%。分析濃度排在前10 位的物質(zhì)可知,乙烷、丙烷、異戊烷、正丁烷等低碳數(shù)烴類主要來(lái)源于機(jī)動(dòng)車尾氣排放和汽油揮發(fā)等;丙酮等可能來(lái)自機(jī)動(dòng)車尾氣排放與光化學(xué)生成;乙炔、1,2-二氯乙烷等主要來(lái)自于不完全燃燒和燃煤。結(jié)合采樣點(diǎn)周邊信息與高值物質(zhì)分析,觀測(cè)區(qū)域受到機(jī)動(dòng)車排放源的影響較大。
觀測(cè)期間測(cè)得南京市O3質(zhì)量濃度范圍在72~192 μg/m3,平均質(zhì)量濃度為121 μg/m3。O3質(zhì)量濃度超過(guò)GB 3095—2012《環(huán)境空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)》中二級(jí)標(biāo)準(zhǔn)(160 μg/m3)的天數(shù)有8 d,可見(jiàn)南京市秋季大氣中O3污染較為嚴(yán)重。
觀測(cè)期間溫度、濕度、風(fēng)向風(fēng)速隨時(shí)間變化情況見(jiàn)圖5。由圖5 可以看出,O3濃度在白天與溫度存在較顯著正相關(guān)性,與相對(duì)濕度存在較顯著負(fù)相關(guān)性,O3濃度峰值與溫度峰值重合。觀測(cè)期間溫度高于30 ℃,相對(duì)濕度為20%~40%,發(fā)現(xiàn)南京市大氣中O3濃度值相對(duì)較高,說(shuō)明較高的溫度有利于O3生成。
圖5 2020年9~10月南京市O3 及氣象參數(shù)隨時(shí)間變化
O3屬于二次污染物,其生成依賴于NO2和VOCs 等前體物的濃度和化學(xué)反應(yīng)。2020年9~10月南京市O3,NO2,VOCs 隨時(shí)間變化,見(jiàn)圖6。由圖6 可以看出,O3污染期間,前體物NO2和VOCs 濃度變化趨勢(shì)基本一致,與O3呈負(fù)相關(guān)性,且NO2和VOCs 濃度峰值先于O3濃度峰值出現(xiàn),說(shuō)明存在NO2和VOCs 向O3轉(zhuǎn)化過(guò)程。
圖6 2020年9~10月南京市O3,NO2,VOCs 隨時(shí)間變化
ρ(VOCs)/ρ(NOx)比值法是一種定性分析大氣中O3質(zhì)量濃度與VOCs 和NOx關(guān)系的方法[4]。采用ρ(VOCs)/ρ(NOx)比值法對(duì)南京市觀測(cè)期間O3生成敏感區(qū)進(jìn)行判斷,當(dāng)該比值大于8 時(shí),說(shuō)明O3的產(chǎn)生更依賴于NOx,此時(shí)改變VOCs 濃度對(duì)O3的生成影響不大,控制NOx則能達(dá)到控制O3的效果;當(dāng)ρ(VOCs)/ρ(NOx)的比值小于8 時(shí),O3的產(chǎn)生受VOCs控制,控制VOCs 排放可達(dá)到控制O3的目的[24]。觀測(cè)期間ρ(VOCs)/ρ(NOx)比值隨時(shí)間變化,見(jiàn)圖7。由圖7 可以看出,研究期間南京市大氣中ρ(VOCs)/ρ(NOx)的比值均在8 以下,說(shuō)明O3生成處于VOCs 控制區(qū),因此控制VOCs 排放可有效控制O3生成。
圖7 觀測(cè)期間南京市大氣中ρ(VOCs)/ρ(NOx)隨時(shí)間變化
觀測(cè)期間大氣中VOCs 各組分對(duì)OFP貢獻(xiàn)的質(zhì)量濃度平均值為97.65 μg/m3。VOCs 各組分對(duì)OFP貢獻(xiàn)占比情況見(jiàn)圖8。由圖8 可以看出,烯烴(占比為40.4%)、OVOCs(占比為26.9%)、芳香烴(占比為16.7%)對(duì)OFP貢獻(xiàn)較大,烷烴(占比為12.9%)也有一定貢獻(xiàn),鹵代烴、炔烴和有機(jī)硫組分對(duì)OFP的貢獻(xiàn)略低,占比僅占的總和3.1%。因此,對(duì)VOCs 污染和O3污染的控制要著重控制烯烴和含氧有機(jī)物的源排放。結(jié)合圖3 中VOCs 各組分質(zhì)量濃度占比結(jié)果可知,VOCs 各組分質(zhì)量濃度占比與其對(duì)OFP貢獻(xiàn)占比并不一致,即各組分質(zhì)量濃度與其對(duì)OFP貢獻(xiàn)不成正比。
圖8 觀測(cè)期間南京市大氣中VOCs 各組分對(duì)OFP貢獻(xiàn)占比情況
從VOCs 單體物質(zhì)的角度分析,觀測(cè)期間對(duì)OFP貢獻(xiàn)最大的前10 位單體物質(zhì)分別為:正丁烯、乙烯、乙醛、間/對(duì)二甲苯、丙烯、反-2-丁烯、丁烯醛、甲苯、甲基丙烯酸甲酯和正丁烷,其中包含4 種烯烴、3 種OVOCs、2 種芳香烴以及1 種烷烴,進(jìn)一步表明南京市O3防控VOCs 重點(diǎn)組分為烯烴、OVOCs以及芳香烴等活性較強(qiáng)的組分。結(jié)合特征物質(zhì)對(duì)O3生成活性較強(qiáng)的OFP貢獻(xiàn)前10 位物質(zhì)進(jìn)行來(lái)源分析,其中乙醛、甲苯、乙烯、正丁烯、反-2-丁烯、丙烯等均與機(jī)動(dòng)車尾氣排放密切相關(guān)。因此,針對(duì)秋季O3生成貢獻(xiàn)較大的VOCs 指示機(jī)動(dòng)車排放源,南京市應(yīng)加強(qiáng)對(duì)機(jī)動(dòng)車排放源的管控。觀測(cè)期間對(duì)OFP貢獻(xiàn)前10 位物質(zhì)濃度見(jiàn)圖9。
圖9 觀測(cè)期間對(duì)OFP 貢獻(xiàn)前10 位物質(zhì)濃度
觀測(cè)期間,共測(cè)出116 種VOC 物質(zhì),包含29 種烷烴、11 種烯烴、18 種芳香烴、35 種鹵代烴、21 種OVOC 以及乙炔和二硫化碳。對(duì)嚴(yán)重偏離平均值的樣本進(jìn)行質(zhì)量控制,刪除濃度較低和零值的物質(zhì),最終挑選出872 個(gè)樣本26 種物質(zhì)進(jìn)行解析。26 種物質(zhì)包括9 種烷烴、6 種烯烴、8 種芳香烴、2 種OVOCs和乙炔。
各個(gè)排放源對(duì)VOCs 的貢獻(xiàn)占比見(jiàn)圖10。由圖10 可以看出,因子1 中丁二烯、順-2-丁烯、異丁烷、正丁烷、正戊烷、乙烷、丙烷、乙酸乙酯、苯、甲苯、乙苯、鄰二甲苯、間/對(duì)二甲苯的貢獻(xiàn)較大,甲苯、苯和低碳類烷烴與烯烴主要是機(jī)動(dòng)車尾氣排放[25],故因子1 為機(jī)動(dòng)車尾氣排放源。因子2 中異戊二烯為主要貢獻(xiàn)者,異戊二烯是植物排放的主要示蹤劑[26],故因子2 為植物排放源。因子3 中甲基環(huán)己烷、正庚烷和正丙苯、1,2,4-三甲苯、甲苯、乙苯、鄰二甲苯、間/對(duì)二甲苯等苯系物的貢獻(xiàn)較大,其中,乙苯是涂料等油漆類物質(zhì)的主要成分[27],故因子3 為溶劑使用來(lái)源。因子4 中環(huán)戊烷、正戊烷、正己烷、甲基叔丁基醚、丙烯、正丁烷、異丁烷的貢獻(xiàn)較大,MCCARTHY M C 等[26]指出戊烷是液化石油氣(LPG)和天然氣的主要成分,所以將因子4 定義為汽油類揮發(fā)排放來(lái)源。因子5 中正丁烯、苯乙烯、乙烯、丙烯、乙炔、1,2,4-三甲苯、正丙苯、鄰二甲苯、間/對(duì)二甲苯等芳香烴類物質(zhì)的貢獻(xiàn)較大,丙烯主要是作為石油精煉和乙烯的副產(chǎn)物,主要由石油相關(guān)的化工過(guò)程產(chǎn)生[28],故因子5 為工業(yè)源。
圖10 各排放源對(duì)VOCs 的貢獻(xiàn)占比情況
南京市大氣中VOCs污染源貢獻(xiàn)占比示意見(jiàn)圖11。由圖11 可以看出,汽車尾氣排放是南京市秋季大氣中VOCs 最主要的排放源,占比達(dá)24.7%,其次是工業(yè)排放、汽油類揮發(fā)和溶劑使用,占比分別為23.4%,21.8%和21.0%,植物排放貢獻(xiàn)較少為9.1%。
圖11 南京市大氣中VOCs污染源貢獻(xiàn)占比示意
(1)南京市大氣中共監(jiān)測(cè)出116 種VOCs 物質(zhì),VOCs 的質(zhì)量濃度在19.91~136.12 μg/m3,平均質(zhì)量濃度為45.65 μg/m3。
(2)南京市秋季大氣中VOCs 各組分含量及其OFP分別為:烷烴>鹵代烴>OVOCs>烯烴>芳香烴>炔烴>有機(jī)硫;烯烴>OVOCs>芳香烴>烷烴>鹵代烴>炔烴>有機(jī)硫。
(3)南京市秋季(9~10月)大氣中O3濃度處于較高水平,有明顯日變化特征。污染期間O3前體物NO2和VOCs 變化趨勢(shì)基本一致,與O3變化呈明顯的負(fù)相關(guān)性。南京市總體處于VOCs 控制區(qū),控制VOCs 排放可更有效地達(dá)到控制O3生成的目的。
(4)對(duì)VOCs 進(jìn)行PMF 模型源解析,結(jié)果表明,南京市秋季大氣中VOCs 的主要來(lái)源有汽車尾氣排放(占比為24.7%)、工業(yè)排放(占比為23.4%)、汽油類揮發(fā)(占比為21.8%)、溶劑使用(占比為21.0%)和植物排放(占比為9.1%)。