珠三角典型工业区挥发性有机物(VOCs)组成特征:含氧挥发性有机物的重要性

挥发性有机物(VOCs)是对流层大气的关键化学组分,其中工业排放是VOCs的重要来源之一.于2021年夏初在中国珠江三角洲的典型工业地区中开展了74种VOCs的在线观测.在整个观测期间,总挥发性有机物(TVOC)的体积分数平均值为(81.9±45.4)×10^(-9).其中,含氧挥发性有机物(OVOCs)在TVOC中的占比最大,平均值为51.5%,并且其占比随TVOC体积分数的升高而逐渐增大.芳香烃在TVOC中的占比为19.4%.进一步分析发现,与工业活动相关的排放是工业区环境大气中芳香烃与OVOCs的主要来源.芳香烃和OVOCs对臭氧生成潜势(OFP)的贡献最为显著,在总OFP中的贡献率分别为56.4%和26.7%.此外,与烃类组分相比,OVOCs的大气化学活性同样较高,贡献了大气中总·OH反应活性的40.0%.二甲苯、甲苯、丙烯醛和乙酸乙酯对二次污染形成的贡献较大,在制定大气二次污染管控策略时应优先考虑.研究结果强调了工业地区中OVOCs对TVOC的重要贡献以及OVOCs在大气二次污染形成过程中的重要作用.

东莞市低碳路径下加速电气化对CO_(2)和污染物协同减排影响

城市是能源消耗的中心,电气化可以整合城市能源结构,实现清洁能源高效利用,探究城市低碳路径下加速电气化的协同减排影响对实现城市减污降碳至关重要.基于长期能源替代规划模型(LEAP-DG),设置了基准情景、低碳情景和加速电气化情景等3类情景,评估电气化措施在不同电力结构下的减排潜力,量化重点部门的措施贡献,探讨广东省典型制造业城市东莞的协同减排效果.结果表明,电力结构优化促进了电气化措施的协同减排效果,低碳路径下加速电气化将进一步降低电力污染物排放强度,2050年,东莞市CO_(2)、 NO_(x)、 VOC和CO减排7.35×10^(6)、 1.28×10^(4)、 1.62×10^(4)和8.13×10^(4)t, SO_(2)和PM_(2.5)消费侧减排量和生产侧增排量达到平衡.电气化渗透速率和电力结构优化协调发展是电气化措施实现减排效益的关键,工业和交通部门加速电气化将同时降低CO_(2)和大气污染物排放,交通部门得益于燃油车和电动车的高转换效率,2050年CO_(2)、 CO、 VOC和NO_(x)分别削减5.42×10^(6)、 7.76×10^(4)、 1.43×10^(4)和1.06×10^(4)t.而高电气化率的建筑部门,额外电力中煤电较高,提高了CO_(2)和各项污染物排放.城市在供电结构优化下合理调整不同部门电气化力度可实现针对性的污染防控.

典型城市臭氧污染源贡献及控制策略费效评估

东莞是珠三角O_3污染最严重的城市,使用RSM/CMAQ(曲面响应模型)法分析了珠三角区域人为排放的NO_x和VOCs对东莞市O_3浓度变化源贡献.2014基准年分析结果表明,扣除模型域外区域传输及天然源排放对O_3本底浓度贡献(41.00%)后,东莞本地VOCs排放对O_3贡献最大(18.50%),珠三角区域NO_x减排率>13%时可持续降低东莞市O_3浓度.进一步使用ABa CAS-SE(空气污染控制成本效益与达标评估系统)对2017、2020、2025东莞市3个未来年O_3污染控制情景进行了费效评估.评估结果显示,NO_x和VOCs控制比例相对较低的2017年控制情景人体健康效益/区域控制成本比约为1.1;而控制比例相对较高的2025年东莞O_3达标情景效益成本比仅为0.1.这说明,在高减排率情景下,以末端治理为主的控制措施经济可行性较差,需综合采取产业/能源结构调整、清洁生产等措施实现NO_x和VOCs的大比例减排,实现东莞O_3的稳定达标.今后将进一步研究NO_x和VOCs减排对PM_(2.5)环境浓度及健康效益影响,开展多目标污染物协同控制费效评估.

基于曲面响应建模的PM2.5可控人为源贡献解析

以东莞市PM_(2.5)重污染月份为例,使用强力法(Brute Force)和RSM/CMAQ曲面响应模型法分别解析了珠三角地区人为源排放对东莞PM_(2.5)的贡献,以及区域传输的可控人为源SO_2、NO_x和一次颗粒物(PM)在不同控制比例下(25%、50%、75%和100%)对东莞PM_(2.5)的累积浓度贡献.强力法研究结果表明,2014年1月珠三角地区人为源二次转化对东莞市PM_(2.5)的贡献(约58.10%)大于一次PM排放贡献(约41.90%),其中,人为源NH_3排放贡献最大,约占总量的21.66%.RSM/CMAQ动态源贡献结果显示,东莞市PM_(2.5)的人为可控源排放贡献(SO_2、NO_x和一次PM)占比为82.17%,受本地排放影响较大,且叠加区域排放的影响;一次PM减排对PM_(2.5)环境浓度的贡献高于仅减排SO_2和NO_x.在减排比例较低时,一次PM减排可有效削减东莞市PM_(2.5)浓度;随控制比例加大,二次前体物(SO_2和NO_x)减排对东莞市PM_(2.5)浓度削减率的影响加大.进一步使用HYSPLIT模式和轨迹聚类分析方法研究了2014年1月东莞市PM_(2.5)污染传输过程.结果显示,该时段共有6条长、短距离污染传输路径,污染物主要来自东莞市东、东北及东南方向,途经其上风向区域(惠州、深圳和广州等)传输至东莞;惠州是各主导上风向出现频率最高的城市,因而其区域传输对东莞PM_(2.5)的贡献也较大,深圳次之.