余家燕, 劉建國, 秦 皓, 錢珍余,周 玉, 陳召滬

重慶江津城區(qū)夏季臭氧污染過程揮發(fā)性有機物特征與來源分析

余家燕1,2,3, 劉建國1*, 秦 皓4, 錢珍余2,3,周 玉2,3, 陳召滬2,3

(1. 中國科學(xué)技術(shù)大學(xué), 安徽 合肥 230026; 2. 重慶市生態(tài)環(huán)境監(jiān)測中心, 重慶 401147; 3. 重慶市揮發(fā)性有機污染物治理與應(yīng)用評估工程技術(shù)研究中心, 重慶 401147; 4. 重慶市江津區(qū)生態(tài)環(huán)境監(jiān)測站, 重慶 402260)

針對2018年8月至9月重慶市江津城區(qū)的臭氧(O3)污染過程, 開展了連續(xù)34 d大氣揮發(fā)性在線連續(xù)監(jiān)測, 分析了O3污染過程與揮發(fā)性有機物(VOC)濃度特征, 并對VOC進行來源解析。研究結(jié)果表明, O3超標日VOC濃度的一次排放強度明顯高于其他時間, 受夜間交通、溶劑和工業(yè)使用行業(yè)排放影響, VOC呈現(xiàn)夜間高、白天低的趨勢; 夏季江津城區(qū)VOC濃度均值為(33.5±12.5)×10?9, 各類VOC濃度排序為烷烴>含氧有機物>鹵代烴>烯烴>芳香烴, 對VOC的 O3生成潛勢(OFP)進行估算, 烯烴和芳香烴對O3生成潛勢的貢獻高達70.1%, 間對-二甲苯、乙烯、異戊二烯和甲苯等是O3貢獻最大的物種, VOC源解析結(jié)果顯示, 機動車尾氣、燃油揮發(fā)等與交通排放有關(guān)的污染源是主要影響因素, 其次是燃燒源、工業(yè)排放、天然+二次生成以及溶劑涂料使用源, 排放的O3生成潛勢貢獻排序為天然+二次生成>機動車尾氣>溶劑涂料>燃燒源>工業(yè)排放>液化石油氣。

臭氧; 揮發(fā)性有機物; 來源解析; 重慶江津

0 引 言

對流層臭氧(O3)污染成為我國大城市及郊區(qū)環(huán)境空氣質(zhì)量最主要的污染物之一[1], 研究表明, 揮發(fā)性有機物(volatile organic compounds, VOC)是O3生成的關(guān)鍵前體物, 在光照作用下經(jīng)化學(xué)反應(yīng)生成O3、過氧乙酰硝酸酯(PAN)、高活性自由基(OH、RO2和HO2)、醛類、酮類和有機硝酸鹽等二次污染物, 形成高氧化性的混合氣團, 即光化學(xué)煙霧[2]。此外, VOC在氧化反應(yīng)的循環(huán)過程中, 能夠被進一步氧化成揮發(fā)性更低的有機物, 逐漸吸附或凝結(jié)到顆粒物表面, 形成二次有機氣溶膠[3–4], 因此城市地區(qū)高濃度的O3和二次細顆粒物的形成都圍繞著VOC光化學(xué)過程。近年我國北京[5–6]、珠三角[7–9]、長三角[10–12]等城市和區(qū)域都開展了以VOC監(jiān)測、研究為基礎(chǔ)的O3污染研究, 主要通過在O3污染時間開展VOC組分觀測, 分析其時間變化規(guī)律及其化學(xué)反應(yīng)活性、來源等, 并根據(jù)解析結(jié)果制定VOC減排方案, 從研究成果來看, 城市區(qū)域內(nèi)大氣O3的生成主要圍繞VOC控制的化學(xué)過程, 細粒子中有機物的高含量也與VOC有密切的關(guān)系, 大氣VOC已經(jīng)成為城市和區(qū)域的重要污染物, 加強對VOC的監(jiān)測、來源解析是控制城市光化學(xué)污染的關(guān)鍵環(huán)節(jié)之一。

VOC排放來源與城市工業(yè)類型、能源結(jié)構(gòu)方式和機動車保有量等密切相關(guān), 不同城市來源結(jié)構(gòu)存在一定的差異。北京大氣VOC的主要來源貢獻為機動車尾氣62%, 其次是液化石油氣、汽油揮發(fā)和涂料等, 分別為10%、9%和6%[13]; 天津的相關(guān)研究表明, VOC排放源分別是汽車尾氣(25.09%)、汽油揮發(fā)(26.92%)、工業(yè)排放(23.59%)、植物排放(13.60%)和燃燒源(10.80%)[14]; 上海市VOC的主要來源為交通源(25%)、工業(yè)溶劑使用(17%)、燃油蒸發(fā)(15%)、溶劑涂料(15%)、鋼鐵工業(yè)(12%)、生物質(zhì)燃燒(9%)以及煤炭燃燒(7%)[15]。在2016年的一項研究中, 重慶市主城區(qū)多數(shù)站點的局地O3化學(xué)生成主要受VOC控制, 其中VOC的活性以芳香烴與烯烴為主, 局地O3產(chǎn)生受機動車和溶劑使用源為主[16], 城區(qū)揮發(fā)性有機物污染主要來源為交通源、工業(yè)源和溶劑源, 可見在機動車保有量大、交通密集的城市或地區(qū), 機動車尾氣成為VOC的重要來源。

近年來隨著VOC綜合整治力度的加大, 重慶市主城區(qū)O3濃度逐年下降, 渝西片區(qū)城市群O3污染問題顯得較為突出。江津區(qū)位于渝西核心位置, 是重慶西南現(xiàn)代商貿(mào)物流中心, 長江上游重要的航運樞紐和物資集散地, 近年來逐步形成了機械、能源、建材、食品、紡織、化工和造紙等百億產(chǎn)業(yè)集群, 密集的人口產(chǎn)業(yè)分布、高強度的污染源排放, 對當?shù)丨h(huán)境空氣質(zhì)量帶來巨大壓力。2017年江津區(qū)O3最大8 h滑動平均值為174 μg/m3, 2018年為161 μg/m3, 是重慶市O3污染最嚴重的區(qū)域之一, 本次研究擬選擇江津區(qū)城區(qū)典型季節(jié)和典型監(jiān)測點位, 開展VOC高分辨連續(xù)監(jiān)測, 在分析O3污染特征的基礎(chǔ)上, 深入開展前體物特征與來源, 聚焦于長江航道的航運樞紐和工業(yè)基地, 通過VOC的組成特征與來源的研究, 明確該地區(qū)VOC排放特點及對O3的影響, 服務(wù)于O3污染防治和長江生態(tài)保護策略研究。

1 實驗與方法

1.1 觀測地點與時段

監(jiān)測時間為2018年8月13日至9月15日, 選擇江津中學(xué)站點開展VOC連續(xù)監(jiān)測, 該點位為空氣質(zhì)量市控監(jiān)測點, 位于城區(qū)正中心位置, 是區(qū)域內(nèi)O3高濃度點位, 也是人口密集區(qū)域, 開展O3前體物VOC的觀測能很好地反應(yīng)城區(qū)內(nèi)污染源的排放情況。

1.2 監(jiān)測設(shè)備與分析方法

VOC監(jiān)測采用TH300B在線大氣環(huán)境揮發(fā)性有機物線監(jiān)測系統(tǒng), 利用低溫預(yù)濃縮技術(shù)對大氣中的VOC進行富集, 加熱解析后通過質(zhì)譜或氫火焰離子化檢測器雙檢測器進行分析測定。VOC樣品通過自動進樣器進入氣路分流裝置, 分兩路進入預(yù)濃縮系統(tǒng)中。樣品經(jīng)過除水管去除樣品中的水蒸氣, 氣路Ⅰ除水后經(jīng)過除CO2管, 利用超低溫系統(tǒng)(?160 ℃)將VOC組分捕集, 加熱解析后進入氣相色譜分析系統(tǒng), 利用氫火焰離子化檢測器要分析C2～C5的碳氫化合物; 氣路Ⅱ利用質(zhì)譜進行檢測, 主要分析C5～ C10的碳氫化合物、鹵代烴和含氧有機物等。

監(jiān)測過程中開展儀器標定、空白測試、標氣測試和日校準等全過程質(zhì)控手段, 配置不同濃度梯度標準使用氣體和4×10?9濃度的內(nèi)標使用氣同步測定3～4次, 得到標準工作曲線。每日分析樣品前以2×10?9濃度的光化學(xué)評估監(jiān)測站(photochemical assessment monitoring stations, PAMS)要求物質(zhì)標氣進行日校準, 定量結(jié)果與理論濃度相比低于20%作為質(zhì)控目標, 檢驗儀器長期運行穩(wěn)定性。測定物種主要包括烷烴28種、烯烴11種、炔烴1種、芳香烴18種、鹵代烴33種、含氧有機物10種和硫化物1種, 各物種檢出限范圍在0.003～0.075 ×10?9之間。

1.3 數(shù)據(jù)分析方法

1.3.1 O3生成潛勢

利用O3生成潛勢(ozone formation potential, OFP)衡量某地區(qū)VOC具有生成O3的最大能力, 方法為某種VOC的質(zhì)量濃度與最大增量反應(yīng)活性(maximum increment reactivity, MIRi)的乘積, MIRi為該VOC化合物在O3最大增量反應(yīng)中的O3生成系數(shù), 主要采用Carter[17]研究報告系數(shù)。

1.3.2 正定矩陣因子模型

正定矩陣因子模型(positive matrix factorrization, PMF)運用最小二乘法尋求最優(yōu)解, 通過分析VOC組分變化規(guī)律, 識別出排放源并計算其對VOC濃度的貢獻[18], 在大氣污染源解析中應(yīng)用較為廣泛。本次應(yīng)用美國EPA5.0對樣品進行來源解析, 選擇樣本中物種濃度信噪比大于2 為合格數(shù)據(jù), 可直接用于模型, 比值在0.2～2之間的物種可通過擴大其不確定度降低計算權(quán)重, 比值小于0.2的不在模型中使用; 根據(jù)濃度水平高、測定準確度高和示蹤意義顯著的原則, 選擇乙烷、乙烯、苯和異戊二烯等27種物種進行擬合, 解析出6種主要污染源類。

2 結(jié)果與討論

2.1 O3過程分析

觀測期間VOC體積分數(shù)日變化曲線(圖1), 其日變化規(guī)律符合排放與反應(yīng)的關(guān)系, 呈現(xiàn)白天低、夜間高的變化趨勢, 早晨人類活動、交通排放增加, VOC體積分數(shù)迅速增加, 07: 00～09: 00出現(xiàn)高峰, 白天隨著紫外輻射和湍流加強, 大氣光化學(xué)反應(yīng)開始, VOC體積分數(shù)逐漸下降, 午后紫外輻射和光化學(xué)反應(yīng)加劇持續(xù)消耗VOC, 隨著大氣邊界層高度的上升, 對VOC濃度有一定稀釋作用; 傍晚光化學(xué)反應(yīng)逐步停止, 伴隨交通晚高峰的到來, VOC 濃度開始回升; 夜間受污染源排放和大氣邊界層變低有利于VOC累積的原因影響, 使其體積分數(shù)維持在較高值范圍。從圖1可以看出以一次源排放為主的烷烴、烯烴、炔烴、芳香烴和鹵代烴均呈現(xiàn)白天低、夜間高的變化趨勢, 含氧有機物(oxygenated volatile organic compounds, OVOC)除一次來源外, 二次反應(yīng)生成也是其重要的來源, 在光化學(xué)反應(yīng)較為強烈的時間段10: 00～16: 00出現(xiàn)濃度高峰。

圖1 VOC組分日變化圖

2018年8月20日至30日, 江津區(qū)經(jīng)歷了一次較為連續(xù)的O3污染過程, 累計超標10 d, O3日最大8 h滑動平均值在161～189 μg/m3之間, 超過國家二級標準0.6%～18.1%, 8月22日受降雨天氣影響, O3濃度未超標(22日臭氧最大8h滑動平均值為77 μg/m3)。O3的生成依賴于NO和VOC等前體物間的光化學(xué)反應(yīng), 由圖2可見在典型O3污染日, 前體物與O3的日變化趨勢顯著, VOC在凌晨和上午的一次排放導(dǎo)致濃度明顯升高, 其中8月20日、8月24日夜間 VOC升高顯著, 隨著前體物一次排放的增加, 白天參與光化學(xué)反應(yīng), 夏季氣溫高, 日照強烈, 日出至上午伴隨紫外線輻射強度的增加以及NO2的光解反應(yīng), 氮氧化物濃度逐漸降低, O3濃度快速上升, 至下午17: 00時左右O3濃度達到峰值。

將觀測期間超標天與非超標天(不包含大雨和連續(xù)降雨日, 平均氣溫25 ℃以上)各項數(shù)據(jù)進行對比, 見表1, 臭氧超標日臭氧最大8h滑動平均值為173 μg/m3, 是非超標日的1.27倍, 超標日的CO、CO2和揮發(fā)性有機物分別是非超標日的1.32倍、1.34和1.20倍, 溫度、濕度兩者相差不大, 可見夏季O3超標與一次污染源的排放關(guān)系密切。從時間序列來看, 污染時段內(nèi)夜間VOC濃度升高現(xiàn)象比較顯著, 分析具體物種發(fā)現(xiàn)異戊烷、正戊烷和2-甲基戊烷等烷烴, 苯、甲苯和間對-二甲苯等芳香烴物質(zhì)在夜間質(zhì)量分數(shù)有明顯升高, 與機動車排放、溶劑使用行業(yè)在夜間的排放相關(guān), 加之夜間大氣層結(jié)相對較低, 湍流作用緩慢, 污染物易積累, 導(dǎo)致夜間VOC濃度顯著高于白天, 疊加早高峰人為排放源后, 為光化學(xué)反應(yīng)提供基礎(chǔ)。

2.2 VOC濃度與O3生成潛勢

2018年8月13日至9月15日期間, 江津城區(qū)觀測的VOC體積分數(shù)為(33.5±12.5)×10?9, 這一濃度高于上海2009年測定結(jié)果[19], 低于重慶主城區(qū)[20]、南京[21]等城市。具體組分比較來看, 丙烷是液化石油氣的示蹤物, 觀測期間丙烷平均濃度為2.7×10?9, 高于重慶主城區(qū)[20]、廣州[22], 低于北京[23]、上海[19]; 異戊烷是汽油揮發(fā)的示蹤物, 同時異戊烷和正丁烷、異丁烷、正戊烷等組分也是機動車尾氣排放的典型物種[24], 江津區(qū)除了正丁烷濃度高于重慶主城區(qū)[20], 其他組分濃度和主城區(qū)相當, 顯示移動源排放的影響顯著; 甲苯、鄰二甲苯、間對-二甲苯一般主要來自工業(yè)排放和溶劑使用, 其體積分數(shù)和主城區(qū)持平, 低于北京[23]、廣州[22]和南京[21]等大城市, 詳見表2。

烷烴是體積分數(shù)占比最高的VOC類別, 濃度值為13.6×10?9, 占總VOC的40.5%, 其次是OVOC占比18.7%, 濃度為6.3×10?9, 鹵代烴和烯烴濃度分別為3.7×10?9和4.2×10?9, 占比分別為11.0%和12.6%, 芳香烴濃度為3.1×10?9, 占9.2%, 最后是炔烴(乙炔),占總VOC的6.4%, 濃度為2.1×10?9, 圖3為各組分質(zhì)量分數(shù)。圖4列出了質(zhì)量濃度排名前十的物種, 烷烴中主要組分有異戊烷、丙烷、乙烷和正丁烷, 烯烴中優(yōu)勢組分為乙烯, 其他烯烴的比例較低, 芳香烴以間對-二甲苯、甲苯為主, 鹵代烴中優(yōu)勢組分有二氯甲烷、1, 2-二氯乙烷; 丙酮是常見的工業(yè)溶劑, 也是重要光化學(xué)反應(yīng)二次生成產(chǎn)物, 加之丙酮本身化學(xué)活性低, 在大氣中存活時間長, 因此在環(huán)境大氣中表現(xiàn)出較高的濃度, 乙烷、乙烯、苯和甲苯等化合物主要來自于機動車尾氣的排放, 正戊烷、異戊烷等為液化汽油及其蒸汽中含量豐富的組分, 間對-二甲苯和甲苯主要來自涂料、油漆、黏合劑和清洗劑的使用, 說明城區(qū)內(nèi)VOC的污染主要受交通源、溶劑使用源的影響。

圖2 典型O3污染日濃度與氣象趨勢圖

Fig.2 Daily concentration and meteorological trend of typical ozone pollution

表1 超標與非超標天對比

通過大氣中VOC組分的O3生成潛勢衡量區(qū)域內(nèi)VOC生成O3的最大能力, 觀測期間江津區(qū)O3生成潛勢為209.5 μg/m3, 圖5的O3生成貢獻從大到小依次是烯烴>芳香烴>烷烴>OVOC, 分別占36.0%、34.1%、17.2%和10.1%。烯烴和芳香烴是大氣中活性最強的組分, 這兩種組分濃度在VOC化學(xué)組成中占比之和僅為21.9%, 但對O3生成潛勢的貢獻卻高達70.1%; 烯烴中天然源異戊二烯對O3生成的貢獻占7.5%, 人為源烯烴對O3生成的貢獻占28.5%; 此外, 烷烴和OVOC對O3生成的貢獻占比分別為17.2%和10.1%, 鹵代烴和炔烴對O3生成的貢獻較小。

對具體組分O3生成潛勢進行篩選, 對O3生成潛勢貢獻排名前十的的物種(圖6)分別為間對-二甲苯、乙烯、異戊二烯、甲苯、丙烯、丙烯醛、鄰二甲苯、異戊烷、1-丁烯和正丁烷。其中間對-二甲苯和乙烯2個物種O3生成潛勢分別為30.2 μg/m3和29.0 μg/m3, 2種組分對O3生成貢獻占總O3生成潛勢的42.5%, 天然源異戊二烯對O3生成的貢獻排名第三, 異戊烷和正丁烷是對O3生成貢獻最高的烷烴類組分。與2015年重慶主城區(qū)夏季[20]進行對比, 乙烯O3生成潛勢濃度同樣較高, 說明重慶地區(qū)乙烯污染特征比較明顯, 這一濃度結(jié)果與南京[21]、北京[23]結(jié)果也較為相似; 芳香烴活性高O3生成潛勢貢獻大, 間對-二甲苯、甲苯和鄰二甲苯低于重慶主城區(qū)[20]、南京[21]和北京[23]等大城市, 與中等城市南陽[26]結(jié)果水平相當, 和城市人口、排放密度相關(guān); 植物排放的異戊二烯活性濃度則高于主城區(qū)和其他城市, 這與江津城區(qū)及周邊豐富的植被覆蓋相關(guān)。

表2 VOC物種與國內(nèi)部分城市比較

注: “/”表明研究中未提及。

圖3 VOC化學(xué)組成

Fig.3 Chemical composition of volatile organic compounds (VOC)

圖4 VOC化學(xué)組成質(zhì)量濃度前十位

圖5 O3生成潛勢占比

圖6 主要物種O3生成潛勢

2.3 VOC來源解析

本次研究篩選了27個物種作為示蹤物, 對VOC進行來源解析, 共解析出6類污染源, 分別是天然+二次生成、液化石油氣、機動車尾氣、燃燒源、溶劑涂料與工業(yè)排放, 見圖7。污染源1中貢獻比較大的物種是丙酮、丙烯醛和異戊二烯, OVOC在時間序列變化上存在明顯的周期性, 異戊二烯可被定義為來自植被排放的天然源, 將該源類定義為天然+二次排放源; 污染源2主要組分為丙烷、丁烷以及其他烷烴等, 且丙烷加丁烷占比超過60%, 識別為液化石油氣; 污染源3中低碳支鏈烷烴和烯烴貢獻較高, 汽油添加劑甲基叔丁基醚(MTBE)的解釋度較高, 定義為機動車源; 污染源4主要為低碳烷烴、烯烴、乙炔和苯, 是典型的燃燒產(chǎn)物; 污染源5中含有大量的芳香烴類物種, 苯系物的解釋度均超過70%, 該因子被定義為溶劑涂料源; 污染源6中貢獻比較大的物種是鹵代烴類, 該因子識別工業(yè)源。

量化各類來源的分擔率用以描述排放源對大氣污染物濃度貢獻的定量比值率, 對控制污染排放具有較強的指示意義, 江津區(qū)正定矩陣因子模型解析結(jié)果(圖8)表明, 機動車尾氣是最為主要的排放源, 對總VOC分擔率為24%, 其次是燃燒源和工業(yè)排放, 分擔率均占17%, 天然+二次生成和溶劑涂料的分擔率分別為16%和14%, 液化石油氣分擔率占比為12%。2015年主城區(qū)[20]VOC主要來源依次為交通源(50.4%)、工業(yè)源(21.6%)、生物源和二次生成(17.1%)、溶劑源(11%), 成都2016年至2017年[27]VOC來源解析依次為機動車排放(45%)、溶劑使用源(26%)、工業(yè)源(21%)和生物質(zhì)燃燒(9%), 可以看出交通源和工業(yè)源是目前江津在內(nèi)的成渝城市VOC的重要來源, 江津城區(qū)交通源、工業(yè)源貢獻占比小于兩大城市, 各類排放源的貢獻更均衡, 符合中小城市排放結(jié)構(gòu)特點, 溶劑排放也是另一排放大戶, 隨著江津區(qū)周邊工業(yè)園區(qū)建設(shè)力度的加快, 工業(yè)排放VOC來源需重點關(guān)注。

計算主要排放源的O3生成潛勢占比, 對O3生成貢獻源類貢獻排序為天然+二次生成>機動車尾氣>溶劑涂料>燃燒源>工業(yè)排放>液化石油氣, 因此從人為排放和可削減控制的角度, 城區(qū)內(nèi)應(yīng)重點控制機動車尾氣排放源和溶劑涂料源, 加強溶劑源中間對-二甲苯和燃燒源中乙烯的排放控制。

通過污染源貢獻時間序列圖(圖9)了解VOC排放的時間特征, 從整體序列來看, 排放占比最大的機動車尾氣除早晚高峰外, 在夜間較常出現(xiàn)高值, 與夜晚大貨車出行排放有關(guān); 天然+二次生成日變化較大, 受天氣和溫度的影響也最為突出, 天氣晴朗的白天天然+二次生成對總VOC的分擔率較高; 燃燒源早晚高峰時間段出現(xiàn)明顯的峰值, 而在其他時間段對VOC的貢獻比較穩(wěn)定; 8月20日至30日O3超標期間, 機動車尾氣、工業(yè)排放、燃燒源和溶劑使用源貢獻占比最顯著, 在夜間排放貢獻也較為明顯, 與VOC濃度排放在夜間增高趨勢一致, 城區(qū)內(nèi)應(yīng)加強對這3類污染源夜間的管控, 減少第二天前體物濃度累積。9月5日后受連續(xù)降雨的影響, 液化石油氣、工業(yè)排放和溶劑使用類源對總VOC分擔率升高, 植物排放和二次生成類源分擔率顯著降低。

圖7 正定矩陣因子模型(PMF)貢獻百分分數(shù)

圖8 排放源貢獻百分分數(shù)

圖9 VOC來源時間序列圖

Fig.9 Time series diagram of volatile organic compound (VOC) sources

3 結(jié) 論

(1) 2018年夏季江津城區(qū)NO和VOC等前體物間的光化學(xué)反應(yīng)過程顯著, VOC體積分數(shù)為(33.5±12.5)×10?9, 受夜間交通排放、溶劑使用行業(yè)排放影響, VOC呈現(xiàn)夜間高、白天底的趨勢; 各組分占比烷烴>含氧有機物>鹵代烴>烯烴>芳香烴, 主要優(yōu)勢物種為丙酮、異戊烷、丙烷、乙烷和正丁烷。

(2) VOC化學(xué)組成對O3生成貢獻從大到小依次是烯烴>芳香烴>烷烴>OVOC, 烯烴和芳香烴對O3生成潛勢的貢獻卻高達70.1%, 間對-二甲苯、乙烯、異戊二烯和甲苯等是貢獻最大的物種, 對溶劑、工業(yè)排放中烯烴和芳香烴的削減可有效減少O3生成。

(3) 通過正定矩陣因子模型識別出6個VOC來源因子, 其中機動車尾氣為主要排放源, 分擔率為24%, 燃燒源和工業(yè)排放來源均占17%, 其次是天然+二次生成(16%)、溶劑涂料(14%)和液化石油氣(2%), 機動車尾氣、燃油揮發(fā)等與交通排放有關(guān)的污染源是主要影響因素。排放源中O3生成潛勢占比排序為天然+二次生成>機動車尾氣>溶劑涂料>燃燒源>工業(yè)排放>液化石油氣, 從排放活性貢獻和可削減控制的角度, 區(qū)域內(nèi)應(yīng)重點控制機動車尾氣、溶劑涂料和工業(yè)排放源, 特別加強對夜間排放的管控。

最后特別感謝兩位審稿專家提出的修改意見及建議。

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Analysis of volatile organic compound characteristics and sources during the typical ozone pollution process in Jiangjin District of Chongqing

YU Jia-yan1,2,3, LIU Jian-guo1*, QIN Hao4, QIAN Zhen-yu2,3, ZHOU Yu2,3and CHEN Zhao-hu2,3

1. University of Science and Technology of China, Hefei 230026, China;2. Chongqing Eco-Environmental Monitoring Center, Chongqing 401147, China; 3. Chongqing Engineering Technology Center for Control and Evaluation of Volatile Organic Pollutants, Chongqing 401147, China; 4. Jiangjin Ecological Environmental Monitoring Station, Chongqing 402260, China

Online monitoring of atmospheric volatile organic compounds (VOC) was performed in Jiangjin District of Chongqing City for 34 days. The ozone pollution process, VOC concentration characteristics, and sources of VOC were analyzed. The results showed that the primary emission intensity of VOC on days when the ozone concentration exceeds the standard was higher than that at other times. The VOC concentration was affected by emissions from vehicle exhaust, solvent sources, and industrial enterprises, and showed a trend of high in the night-time and low in the day-time. The average VOC concentration in Jiangjin was (33.5 + 12.5) ×10?9in summer. The VOC concentration was in the order of alkanes > oxygenated organic compounds > halogenated hydrocarbons > alkenes > aromatics. The maximum contribution of alkenes and aromatics to ozone formation potential (OFP) was 70.1%. M/p-xylene, ethylene, isoprene, and toluene were the most important contributors to OFP. The VOC source analysis results showed that vehicle exhaust, fuel volatilization, and traffic emissions were the main influencing factors, followed by combustion sources, industrial emissions, natural sources + secondary generation sources, and solvent coatings. The contribution to OFP of emission sources followed the order of natural + secondary generation sources > vehicle exhaust > solvent coatings > combustion sources > industrial emissions > liquefied petroleum gas.

ozone; volatile organic compound; source apportionment; Jiangjin District of Chongqing

P593; X831

A

0379-1726(2021)05-0503-10

10.19700/j.0379-1726.2021.05.006

2019-11-02;

2020-03-10;

2020-05-13

國家重點研發(fā)計劃(2016YFC0200405)

余家燕(1981–), 女, 碩士研究生, 環(huán)境工程專業(yè)。E-mail: yujiayankk@163.com

通訊作者(Corresponding author): LIU Jian-guo, E-mail: jgliu@aiofm.ac.cn, Tel: +86-551-65591209