基于多模式的北京PM_(2.5)组分特征及氧化潜势分析

于2019年3、7月在中国气象科学研究院站进行PM_(2.5)样品采集与实验分析,并用正交矩阵因子分析法(PMF)模型进行来源解析,发现交通源(19.10%)、二次组分(19.17%)和扬尘源(18.02%)是采样期间PM_(2.5)污染主要来源.在此基础上以每立方米大气体积的抗坏血酸的消耗速率(OPv)表征PM_(2.5)的氧化潜势.3月北京的OPv值为(210.49±169.00)[pmol/(min·m^(3))],7月则为(313.34±131.84)[(pmol/(min·m^(3))).且OPv与Cu(r=0.801)、As(r=0.742)、SO_(4)^(2-)(r=0.701)等具有很强的相关性.将多元回归结果和WRF-Chem模型结合,构建了新的氧化潜势预测模型,发现OPv和PM_(2.5)浓度的空间特征存在差异,北京市OPv的浓度最大值出现在东南部.

2023年春季供暖期后北京市大兴区VOCs污染特征与来源分析

为研究挥发性有机物(VOCs)对环境空气质量的影响,于2023年4月对北京市大兴区开展了大气中VOCs及其相关污染物的在线监测。结果表明,观测期间整体呈现温湿度较低、平均风速较小的气象特征,风速偶有升高并出现O_(3)和沙尘污染,沙尘污染期间PM_(2.5)、PM_(10)、NO_(2)和VOCs浓度均明显升高。VOCs平均浓度为(20.2±10.7)nL/L,其中烷烃占比最高(47%),其次是OVOCs(18%)、卤代烃(16%)、烯烃(8%)、芳香烃(7%)、炔烃(3%)和二氧化硫(1%)。臭氧生成潜势和二次有机气溶胶生成潜势计算结果表明,观测期间OVOCs、烯烃和芳香烃是影响臭氧和二次颗粒物生成的VOCs类别,其中乙醛、乙烯、丙烯、丙醛和甲苯等物种是关键VOCs物种。正交矩阵因子分析(PMF)源解析结果表明,对VOCs浓度贡献影响较大的污染源是液化石油气和生物质燃烧源,分别为36.8%和20.8%,其次是机动车尾气源、溶剂使用源、二次生成源和天然源。

天津降水季节特征及不同气团来向离子来源分析

基于天津2019年3月~2022年2月的大气降水样品,分析降水季节性变化及无机离子和有机酸来源,降水pH值均值为6.68,电导率均值为46.8μS/cm,总离子浓度均值为726μeq/L,降水离子整体呈现“冬高夏低”的季节特征,SO_(4)^(2-)和NO_(3)^(-)对总自由酸度(TFA)的贡献率为89.6%,是主要致酸离子.基于HYSPLIT模型得出降水主要受5个来向气团影响,春冬季以离子浓度较高的北部气团和西北部气团来向为主,占比60.0%~62.5%,夏秋季离子浓度较低的南部气团、东部气团和东南部气团占比较大,达到60.0%~97.8%.富集因子分析表明Ca^(2+)、Mg^(2+)和K^(+)主要来源于土壤;Cl^(-)的主要来源为海洋;Na^(+)的来源包括土壤;SO_(4)^(2-)和NO_(3)^(-)主要来自人为源.根据有机酸来源判定,植物生长和土壤释放等直接来源对天津有机酸浓度贡献较大,不饱和烃类的大气光化学反应等间接来源贡献较小.正矩阵因子分析(PMF)源解析表明,天津大气降水离子来源包括生物质燃烧源、垃圾焚烧源、二次无机源、生物排放和二次有机源、海源及工业源、陆源及扬尘源.

滕州市木石镇秋季大气VOCs污染特征及来源解析

使用大气挥发性有机物(VOCs)在线连续自动监测系统,对滕州市木石镇2019年11月环境空气中VOCs进行观测,并分析了VOCs的浓度状况、组成特征、光化学影响和来源。结果表明:观测期间,木石镇大气中TVOC平均体积分数为(32.75±28.96)×10^(-9),各物种体积分数从大到小顺序依次为烷烃>烯烃>OVOC>芳香烃>卤代烃>乙炔>含硫化合物;日变化规律呈双峰型,峰值在6:00~7:00时与0:00~1:00时出现。大气VOCs的平均臭氧生成潜势(OFP)为102.02×10^(-9),烯烃对臭氧生成潜势贡献率最大,为69.5%;乙烯、丙烯、正丁烯、萘和1,3-丁二烯等是臭氧生成潜势较高的物种。对OH自由基消耗速率(L OH)贡献最大的为烯烃,其次为芳香烃,两者贡献率占到76.8%。VOCs对二次气溶胶(SOA)浓度的贡献值为0.85μg/m^(3),其中芳香烃对SOA生成贡献占比为92.8%,对SOA生成贡献最大的前5个物种为萘、甲苯、苯、乙苯、间/对二甲苯。利用PMF模型对VOCs进行来源解析,结果表明:机动车排放和油气挥发源对VOCs的贡献(32.5%)最高,其次为溶剂使用及挥发源(30.9%)、工业源(25.1%)和燃煤源(11.5%)。

深圳市夏季大气挥发性有机物的光化学反应特征及来源解析

选取深圳市城市点位在2022年6~8月(夏季)光化学反应活跃季节开展VOCs连续在线观测,利用光化学龄的参数化方法对VOCs测量浓度进行光化学损失校正以获得VOCs初始浓度,并分析VOCs的光化学反应特征,使用特征物种比值分析法和正交矩阵因子模型(PMF)进行VOCs来源解析.研究表明,各类VOCs光化学消耗的浓度在总VOCs(TVOCs)消耗浓度占比为:烯烃(53.5%)、OVOCs(30.8%)、烷烃(10.9%)、芳香烃(4.7%)、乙炔(0.2%).烷烃的初始浓度与测量浓度均在TVOCs中占主导地位,但其光化学损失OFP仅有1.2×10^(-9)远低于烯烃(47.8×10^(-9))、OVOCs(15.8×10^(-9))和芳香烃(4.7×10^(-9)),所以烯烃是臭氧污染防治的关键物种.本研究基于初始值与测量值进行PMF源解析得到6个主要排放源的浓度贡献为(初始-PMF,测量-PMF):工业过程(0.91×10^(-9),0.87×10^(-9))、溶剂使用(2.75×10^(-9),1.84×10^(-9))、汽车尾气(3.49×10^(-9),2.01×10^(-9))、汽油挥发(3.20×10^(-9),2.62×10^(-9))、天然源(0.74×10^(-9),0.56×10^(-9))、燃烧源(2.35×10^(-9),1.16×10^(-9)).结果显示PMF源解析结果受光化学反应影响显著,在进行源解析时应考虑到利用VOCs的初始值而非测量值,否则会对烯烃占主导的汽车尾气与天然源造成显著的低估.

南宁市冬季挥发性有机物特征及其来源分析

为了解南宁市冬季期间挥发性有机物(VOCs)污染特征及来源,采用在线连续监测系统于2020年12月9日~2021年2月22日在南宁市区对116种VOCs进行了在线连续观测.结果显示,观测期间VOCs体积分数为37.57×10^(-9),烷烃、烯烃、芳香烃、OVOCs及卤代烃体积分数占VOCs比例分别为44%、15%、8%、19%和11%.VOCs体积分数白天低,夜晚高;采用OH消耗速率(LOH)和臭氧生成潜势(OFP)估算了观测期间VOCs大气化学反应活性,结果表明醛酮类、芳香烃和烯烃是主要的活性物质;使用气溶胶生成系数法(FAC)估算了VOCs对二次有机气溶胶(SOA)的贡献,发现芳香烃对SOA生成贡献最大,占比为98%,其中苯、间/对二甲苯和甲苯为优势物种;正交矩阵因子(PMF)解析结果表明,冬季期间南宁市VOCs主要来源于:机动车尾气排放源(30.1%)>固定燃烧及生物质燃烧源(22.2%)>工业工艺排放源(16.8%),而OFP贡献较高的源分别为溶剂使用源(23.9%)、固定燃烧及生物质燃烧源(22%)、机动车尾气排放源(21.8%).因此,机动车尾气排放源和固定燃烧及生物质燃烧源应为南宁市冬季的优先管控源类,其次为工业工艺排放源、溶剂使用源.

深圳工业区夏秋季大气挥发性有机物来源研究

于2021年夏秋季(7~10月)在深圳北部工业区开展大气挥发性有机物(VOCs)长期在线观测,以分析O3污染日和非污染日VOCs污染特征,并利用特征物种比值法和正交矩阵因子模型(PMF)对VOCs来源进行精细化解析,以探究各类排放源的浓度贡献、臭氧生成潜势(OFP)贡献以及气象条件对其产生的影响.结果表明,深圳工业区夏秋季总挥发性有机物(TVOCs)平均浓度为50.48×10^(-9),其中浓度最高的为烷烃,其次为含氧有机物(OVOCs)和芳香烃,分别占比41.3%、22.2%和17.0%.与非污染日相比,OVOCs浓度在污染日上升幅度最高(63.1%).特征物种比值则表明该地区主要受到机动车排放和有机溶剂使用的影响.利用PMF源解析出5个主要排放源,其中机动车排放及汽油挥发的浓度贡献最大(28.2%),其次为工艺过程排放(25.0%)、溶剂使用(22.9%)和生物质燃烧(20.4%).在污染日,工艺过程排放和溶剂使用这两类源的OFP贡献超过70%.各类排放源风场分布特征结果表明,机动车排放及汽油挥发、工艺过程排放和溶剂使用主要来自于本地排放,而生物质燃烧则更多地受到东北方向的传输贡献.建议加大本地工业源和交通源管控,同时关注生物质燃烧,加强与周边区域的联防联控.

郑州市高新区大气中VOCs污染特征及来源研究

为研究郑州市高新技术产业开发区(以下简称“高新区”)环境空气挥发性有机物(VOCs)污染的特征、光化学反应活性和来源,采用手工采样的方式,环境空气样品通过苏玛罐采集后,经气相色谱分离FID/MS检测器进行分析,利用正交矩阵因子模型(PMF)解析数据结果来源。分析结果表明芳香烃类化合物对平均臭氧生成潜势(OFP)和气溶胶生成潜势(AFP)的贡献均为最高,VOCs主要来源为工业排放源、油气挥发源、溶剂使用源、燃烧排放源、机动车排放源,占比分别为27.4%、23.5%、22.6%、15.7%和10.8%。因此,郑州市高新区应进行工业排放源,油气排放源和溶剂排放源的减排,并重点关注芳香烃类VOCs的排放。

唐山市中心城区夏季VOCs污染特征及来源解析

基于2021年7月1日至9月30日环境空气VOCs监测数据,对唐山市中心城区2021年夏季大气中VOCs的污染特征、臭氧生成潜势(OFP)进行了分析,并利用PMF受体模型对VOCs的来源进行了解析。结果表明:选用的40种VOCs物种主要以烷烃为主,占比73.16%,VOCs单个组分中乙烷(28.18%)、丙烷(19.30%)、异丙烷(14.25%)物质体积浓度占比较高,排名前15的物质占比总和为94.14%;烯烃、烷烃以及芳香烃是影响2021年唐山市中心城区O3生成的重要组分。根据PMF受体模型解析结果,移动源、燃烧源以及化工排放源是影响研究时段VOCs污染的重要来源,占比分别为30.7%、27.8%以及18.7%。

基于粒径谱分布的南京市区大气颗粒物来源解析？

2013年8月8日—2013年8月29日期间,于南京市气象局采用扫描电迁移率粒径谱仪(SMPS)连续监测颗粒物粒径谱分布.运用正交矩阵因子分析法(PMF)分析得出了观测期间气溶胶粒径分布的4个源.结合痕量气体数据(NOx)、气溶胶光吸收系数(Babs781)和颗粒物化学成分(SO2-4、NO-3)确认出4个源,即近处交通排放源、远处交通排放源、混合燃烧排放源和二次气溶胶源.同时基于气象数据(风向和风速),通过条件概率函数(CPF)判断出4个源的方位.近、远处交通源与NOx的日变化规律相似,混合燃烧源与Babs781具有较为一致的变化趋势,而二次气溶胶源与SO2-4和NO-3浓度之和有较好的相关性.4个源的贡献率依次分别为14%、24%、37%和25%,表明混合燃烧排放的相对贡献最大.

唐山夏季PM_(2.5)污染特征及来源解析

选取唐山市有代表性的4个监测点:唐山工业区(钢铁冶金工业)、唐山丰南(经济开发区)、唐山监测中心站(居民区)、唐山大学城(大学区),于2012年7月连续1个月采集PM2.5样品;通过分析PM2.5的元素和水溶性组分,研究了唐山市PM2.5污染特性,并应用正交矩阵因子分解法(PMF)对PM2.5来源进行了解析.结果表明:唐山夏季PM2.5平均质量浓度为97μg/m3;4个功能区PM2.5质量浓度空间变化为工业区>经济开发区>大学区>居民区.工业区和经济开发区Fe、Pb、Mn元素富集程度明显高于其他区域.大学区受周边建筑活动影响较大,PM2.5样品中Al浓度最高.监测中心和丰南区采样点紧邻交通干线,PM2.5受机动车影响明显高于其他区域.唐山夏季二次无机气溶胶占PM2.5的47.7%,高温度、高湿度有利于二次无机气溶胶的生成,SO2转化率(SOR)为0.57,NO2转化率(NOR)为0.39.夏季PM2.5主要来源有金属冶金工业,建筑尘、燃煤尘及其他无组织尘,机动车,水泥建材及玻璃陶瓷行业,外来颗粒物区域性传输也是导致PM2.5污染的重要原因之一.

北京冬季大气颗粒物数浓度的粒径分布特征及来源

监测北京市冬季远郊区（密云）、交通道路（北四环）和生活区（清华大学）采样点的CO,NO,NO2,SO2等浓度,同时监测大气细颗粒物（FPs,粒径为0.1-2.5μm）和超细颗粒物（UFPs,粒径〈0.1μm）的数浓度,利用正交矩阵因子（PMF）法对FPs和UFPs数浓度的粒径分布特征和来源进行了研究.结果表明：在远郊区采样点共有4个影响因子,其中主因子1,4可能与长距离运移有关,主因子2可能来自1 km外的村庄生活排放,主因子3为附近铁路机车排放;在交通道路采样点共有3个影响因子,其中主因子1,3可能均来自机动车排放,主因子2来自燃煤污染;在生活区采样点共有3个影响因子,其中,主因子1可能与机动车排放有关,主因子2,3可能均来自燃煤排放.

春季广州城区空气中VOCs来源解析

2013年4月在广州市区对大气中挥发性有机化合物(VOCs)进行了观测,对其变化特征和来源进行了分析。结果表明,观测期间测得的VOC总平均混合比为41.35×10^(-9),表现为烷烃>芳香烃>烯烃>炔烃;利用PMF解析出观测时段内影响广州市区的9个VOCs主要来源,各源占比情况依次为:LPG排放>老化VOC>汽油挥发>石化、未知源>汽油车排放>油漆溶剂>柴油车排放>天然源;与机动车相关和工业相关的来源分别占到了大气VOCs的46.8%和21.0%。

苏州市城区VOCs污染特征及来源解析

利用气相色谱质谱联用在线监测系统分析2021年4月至9月苏州市城区挥发性有机物(volatile organic compounds,VOCs)的组分特征、光化学反应活性及来源.结果表明,观测期间总挥发性有机物(total volatile organic compounds,TVOC)的平均浓度为80.11μg·m^(-3),各组分质量浓度排序依次为烷烃、卤代烃、含氧挥发性有机物(oxygented volatile organic compounds,OVOCs)、芳香烃、烯烃、炔烃.其中,丙烷、丙酮和二氯甲烷占TVOC质量浓度的24.0%.VOCs的化学活性与其体积分数之间具有良好的线性关系,VOCs的体积分数与·OH消耗速率(L·OH)、臭氧生成潜势(ozone formation potential,OFP)的线性相关系数分别为0.98和0.95,VOCs与·OH的光化学反应速率常数K^(·OH)约为5.3×10^(-12) cm^(3)·mole-cule^(-1)·s^(-1),VOCs最大增量反应活性的平均值为2.13mol·mol^(-1).OVOCs和烯烃对L·OH和OFP均具有较大贡献,对O_(3)生成起关键作用.特征比值分析表明在线监测数据合理,大气VOCs主要来源于机动车尾气,气团存在变性老化现象.4月、5月、7月和9月O_(3)生成受VOCs控制,6月和8月O_(3)生成受VOCs和NO_(x)共同影响.正矩阵因子分析(positive matrix factorization,PMF)模型解析结果显示,VOCs来源主要为机动车尾气源、二次生成源、溶剂使用源、工业源与植物排放源.进一步削减机动车尾气排放、工业源排放和溶剂使用源排放是控制本区域臭氧污染的关键.

郑州市金水区夏季VOCs污染特征、来源及风险评估

为探究夏季郑州市金水区大气环境中挥发性有机物(VOCs)的特征组分,通过罐采样和气质联用仪系统(GC-MS/FID)采集了郑州市金水区夏季的环境样品并对其进行定量分析.同时对郑州市金水区夏季VOCs的污染特征进行了探讨,并利用正交矩阵因子(PMF)模型和风险评估方法分别对VOCs来源及BTEX的潜在风险进行了研究.结果表明,金水区夏季VOCs平均质量浓度为105.90μg/m3.VOCs组分中,OVOCs、烷烃和芳香烃的浓度占比排名前三,分别为30.22%、26.90%、20.99%.浓度占比排名前十的物种浓度占总VOCs浓度的65.28%,其中丙酮、间/对-二甲苯、异丁烷对VOCs浓度的贡献突出.从臭氧生成潜势(OFP)看,金水区夏季VOCs的平均OFP为207.49μg/m3.芳香烃、烯烃(含异戊二烯)和烷烃对OFP的贡献率分别为55.27%、20.89%、15.32%,是对OFP贡献较大的VOCs组分.间/对-二甲苯、邻-二甲苯、异戊二烯是对OFP贡献较大的VOCs物种.PMF模型解析显示,金水区夏季VOCs的主要来源为机动车尾气排放源和溶剂涂料使用源,它们对VOCs浓度的贡献率分别为44.36%和34.95%.溶剂涂料使用源对OFP的贡献率最大,为57.31%,其次为植物排放源和机动车尾气排放源,其对OFP的贡献率分别为13.94%和13.53%.苯系物(BTEX)风险评估结果表明,金水区夏季VOCs中BTEX的危害指数(HI)为1.83×10^(-2),低于美国环保署(USEPA)规定的限值(HI<1),其中苯和间/对-二甲苯的非致癌风险危害熵值(HQ)分别为1.60×10^(-2)、1.35×10^(-3),是对HI贡献较大的物种;苯的致癌风险值(R)为3.75×10^(-6),高于USEPA规定的限值(1×10^(-6)),会对人体健康造成潜在风险危害.郑州市金水区后期需重点关注溶剂涂料使用源和机动车尾气排放源的排放,尤其是溶剂使用过程中苯系物的排放.

郑州市高新区大气VOCs源解析及风险评估

为探究郑州市高新区环境大气中挥发性有机物(VOCs)的来源及潜在危害,通过罐采样-GC-MS/FID对样品进行采集分析,采用正交矩阵因子解析(PMF)模型及风险评价方法对VOCs来源及潜在危害进行研究。源解析结果显示,工业溶剂使用、机动车尾气、燃煤及生物质燃烧源是高新区VOCs主要排放源,其对VOCs贡献率依次为28.11%、27.58%及19.89%;其中溶剂涂料使用和植物排放源对臭氧生成潜势(OFP)贡献较大,分别为30.08%和30.42%。风险评估结果表明,高新区VOCs的OFP为174.18μg/m3,其中芳香烃和烯炔烃分别占37.33%和36.03%,OFP贡献大的物种为异戊二烯(23.31%)、间/对-二甲苯(11.77%)、丙酮(7.64%)、甲苯(6.71%)及1-丁烯(6.19%)。高新区环境空气中VOCs非致癌风险值(HI)在2.67×10-13.37×10-1之间,均值为3.03×10-1,低于美国环保署(USEPA)规定值1,其中苯、二氯甲烷、四氯化碳及三氯乙烯的HI值较高,其HI值在2.20×10-21.33×10-1之间;致癌风险值(Risk)为6.35×10-5,其中1,2-二氯乙烷、四氯化碳、苯及氯乙烯均高于USEPA限值(1×10-6),但未高于美国职业安全与健康署(OSHA)可承受的致癌风险值(1×10-3),说明对于长期暴露外界人群仍存在一定的致癌风险,危害人体健康。今后亟需加强溶剂使用、机动车尾气及燃烧源的管控。

基于颗粒物化学组分评估南宁市环境空气质量改善效果研究

为评估大气污染防治对改善空气质量的有效性。通过比较分析6项常规污染物和水溶性离子质量浓度的变化来评估2018年-2019年期间南宁市空气质量改善效果。结果表明:南宁市环境空气质量总体改善,NO_(3)^(-)、SO _(4)^(2-)、Ca^(2+)、Mg^(2+)、NH_(4)^(+)、K^(+)和Na^(+)等7种离子浓度呈现降低;PMF模型解析结果显示二次硫酸盐、二次硝酸盐和工业与农业源等其他来源对ρ(PM_(2.5))的贡献量均大幅降低,但扬尘和生物质燃烧贡献率分别上升14.4%和9.3%。结果表明仍需加强对生物质燃烧和扬尘的管控力度。

大气VOCs在线监测及来源解析技术应用探讨

挥发性有机物(VOCs)在臭氧生成中起着关键作用。通过分析2018年8月19日至22日在湖南省某地区开展的VOCs在线连续监测发现,VOCs浓度大小依次表现为烷烃>烯烃>芳香烃。进一步分析相关VOCs的臭氧生成潜势(OFP)得知,芳香烃、烯烃是臭氧生成的主要贡献源。利用正交矩阵因子模型(PMF)对VOCs进行来源解析,结果显示在监测期间涂料和溶剂使用、汽油车尾气排放为两大主要的污染源,结合风向分析,污染源主要来自监测点位西南方向的汽车产业园和高速公路车流。

郑州市高新区夏季臭氧及前体物污染特征和关键前体物溯源研究

基于2023年6—8月郑州市高新区国控站点和监测车监测数据,利用正交矩阵因子分析法受体模型(Positive Matrix Factorization,PMF)和零维框架模拟模型(The Framework for 0-D Atmospheric Modeling,F0AM)结合的方法,全面分析了臭氧(O_(3))和其前体物的污染特征以及O_(3)关键前体物的精准溯源.结果表明,监测期间郑州市高新区O_(3)污染较严重,O_(3)污染天数为46 d(占比55%),其中轻度污染40 d,中度污染6 d.污染日呈现高温低湿的特点,MDA8-O_(3)、O_(3)、TVOCs、NO_(2)和NO_(x)分别是非污染日的1.52倍、1.41倍、1.2倍、1.6倍和1.4倍,导致O_(3)污染具有更强的本地生成能力.研究发现监测期间VOCs主要来自工业过程源(21.3%)、二次生成源(11.9%)、机动车尾气排放源(13.4%)、溶剂使用源(18.9%)、老化气团源(14.4%)、天然气/液化石油气挥发源(9.6%)和植物排放源(10.4%).敏感性分析(RIR)结果表明,郑州市高新区处于VOCs-NO_(x)协同控制区,因此协同减排VOCs与NO_(x)是控制O_(3)生成的有效途径.另外,PMF源解析和敏感性分析结果表明,污染期间敏感性高的VOC物种主要来自植物排放(41.1%)、工业过程(32.6%)、溶剂使用(14.3%)、二次生成(6.2%)和机动车尾气(5.8%),尤其应对来自植物排放的异戊二烯、工业过程的苯系物和二次生成的乙醛及其来源进行重点监测管控.