西安市夏季大气中生物二次有机气溶胶的分子组成与粒径分布

2011年夏季8月,在西安交通大学主楼顶(距离地面约100 m)运用M0UDI采样器采集了5套不同粒径大气气溶胶样品,经TMS硅烷化后运用GC/MS定量分析了生物二次有机气溶胶(BSOA)异戊二烯氧化产物(2-甲基丁四醇,C_5-烯三醇和2-甲基甘油酸)、单蒎烯类氧化产物(顺蒎酸,蒎酮酸,3-羟基戊二酸和3-甲基-1,2,3-丁三酸)以及倍半萜烯氧化产物(倍半萜烯酸)浓度。结果显示:西安城区大气BSOA中主要以异戊二烯类为主,其次是单萜烯和倍半萜烯类BSOA,其氧化所产生的生物二次有机碳(BSOC)浓度分别为0.39μgC·m^(-3),0.13μgC·m^(-3)和0.10μgC·m^(-3)。粒径分布研究表明:BSOA主要富集在细颗粒物上。MBTCA/CPA特征比值表明:采样期间西安城区BSOA主要来自本地源,老化程度较低。

中国南部四背景地区春季大气碳质气溶胶特征与来源

春季分别同时在中国南方4个背景地区(海南尖峰岭、香港鹤嘴、浙江临安和云南腾冲)进行大气加密观测实验,并分析其大气中PM2.5质量浓度及其碳质颗粒组分(有机碳(OC)、元素碳(EC)和左旋葡聚糖).结果表明,各区域背景站点由于受不同污染源及传输过程影响而呈现出不同的特征:西南部腾冲站点与东部临安站点由于分别受到生物质燃烧和化石燃料燃烧等一次污染源的主导影响,而形成高OC、EC水平特征,且经受体示踪物方法估算腾冲站点受生物质燃烧对其OC的贡献均值可达到73%;尖峰岭站点由于二次污染及活跃的生物活动的共同作用,表现了高OC/EC比值及低碳质颗粒物浓度的特征,而鹤嘴站点则主要受海洋气团影响呈现出低碳质颗粒浓度与两两呈高度相关的特点,反映了其所在区域春季的背景特征.

西安市霾污染过程VOCs来源分析及二次有机气溶胶贡献

基于西安市霾污染时段(2022年12月29日-2023年1月13日)在线连续观测数据,分析了两个污染过程(污染过程Ⅰ:2022年12月29日-2023年1月6日;污染过程Ⅱ:2023年1月7日-1月13日)VOCs特征及日变化;利用特征比值法和正交矩阵因子分解法(PMF)解析了霾污染期间VOCs来源;通过气溶胶生成系数法(FAC)估算了二次有机气溶胶(SOA)生成潜势。结果表明:污染过程Ⅰ和Ⅱ的体积分数分别为(113.10±29.46)×10^(-9)、(95.23±21.40)×10^(-9),含氧有机物和烷烃二者占比70%以上。与清洁天相比,芳香烃的增幅最大,含氧有机物增长值最大,炔烃类减少,说明气团老化严重,积累效应明显。过程Ⅱ烷烃下降,反映了启动重污染天气预警减排效果明显。日变化呈夜高昼低,9时左右有个小高峰特征;特征比值法分析得出VOCs中的苯和甲苯来源于溶剂使用源,PMF模型源解析结果显示VOCs主要来机动车排放源(20.54%)、外部传输源(19.02%)、餐饮源(13.99%)、工业溶剂源(10.72%)、工业过程源(35.72%);通过估算SOA生成潜势,得出芳香烃中的苯系物(BTEX)和萘为SOA污染的主要物质。

山东省植物源挥发性有机物排放特征及清单构建

为探究山东省植物源挥发性有机物(BVOCs)的排放,利用最新的普查结果——第九次一类植物清查报告,参考其他研究中涉及本研究对象植物的BVOCs排放因子,使用光温模型对2016年山东省植物源挥发性有机物的排放量进行估算,并探究其对区域空气质量的影响。基于对16种优势植被类型的测算,2016年山东省BVOCs排放总量为198.0 Gg/a,异戊二烯排放量为176.5 Gg/a,占比89.1%;单萜烯和OVOCs排放量分别为:16.4和5.1 Gg/a,占比8.3%和2.6%。7月BVOCs排放量最高,占比29.1%,其中异戊二烯、单萜烯和OVOCs的占比分别为90.8%,7.1%和2.1%。BVOCs季节变化明显,除冬季外主要排放异戊二烯,冬季主要排放单萜烯和OVOCs。杨树是主要的异戊二烯和BVOCs排放量的贡献者,排放量为84.2 Gg/a。草地是单萜烯排放量最大的植物,排放量为11.4 Gg/a。BVOCs对臭氧生成潜势的贡献量为1938.9 Gg/a,异戊二烯是主要的贡献者,占比96.6%。BVOCs对二次有机气溶胶(SOA)生成潜势的贡献为8.5 Gg/a,异戊二烯和单萜烯分别占比41.7%和58.3%。

阳泉市PM_(2.5)中碳质气溶胶污染特征及来源分析

采集了阳泉市城区2018年7月—2019年3月PM_(2.5)样品,分析了样品中有机碳(OC)和元素碳(EC)组分含量,使用最小相关系数法估算了二次有机碳(SOC)的浓度,并利用比值分析、相关性分析及潜在源贡献因子等方法研究了PM_(2.5)中碳质气溶胶的来源。结果表明,采样期间ρ(PM_(2.5))为(69.4±26.6)μg·m^(−3),其中春季ρ(PM_(2.5))为(81.8±28.4)μg·m^(−3),高于夏季和秋冬季(48.6±11.7)μg·m^(−3)和(74.0±28.6)μg·m^(−3)。OC、EC的浓度分别为(8.0±2.8)、(3.6±1.5)μg·m^(−3),均呈秋冬季>春季>夏季的季节变化趋势.PM_(2.5)中SOC的平均浓度为(3.0±1.4)µg·m^(−3),在OC中为38%,在春季和夏季的占比(40%)高于秋冬季(35%)。OC、EC与气态污染物SO_(2)、NO_(2)和CO均显著相关,表明燃煤源和机动车尾气对碳质组分的影响较大。各季节碳质亚组分分析显示PM_(2.5)中碳质气溶胶主要来源于机动车尾气、燃煤源和扬尘源,其中扬尘对春季和秋冬季碳质气溶胶的贡献高于夏季。对潜在源区分析表明,碳质组分受到本地和近距离区域排放影响较大,秋冬季和春季的EC也受到远距离传输的较大影响。

珠三角典型轻工业区大气PM2.5中有机物来源解析

为探讨珠三角地区PM2.5中有机物(OM)来源结构,该研究利用2017年9月-2018年8月在典型轻工业区采集的PM2.5样品的化学组分及水溶性有机质谱数据,进行了受体模型源解析研究。将17种化学组分、羧基离子碎片(CO2+)和水溶性有机氧(WSOO)输入正矩阵因子(PMF)模型进行OM源解析,结果如下:观测期间大气PM2.5平均质量浓度为32μg/m3,OM占比39%。SOA、机动车、生物质燃烧为OM的主要来源,对OM质量浓度的贡献依次为38%、23%和19%,工业、船舶、燃煤、地面扬尘和建筑尘的贡献均在8%以内。污染源变化特征分析表明,SOA和生物质燃烧对OM的贡献浓度呈现"冬高夏低"的季节变化,机动车全年波动相对较小。高污染天气下SOA和生物质燃烧产生的OM比例增加显著,可重点防控VOCs排放和露天焚烧活动以降低该区域OM的污染水平。

西安市冬季重污染过程VOCs污染特征及来源解析

基于西安市超级站重污染时段(2018年12月30日—2019年1月15日)在线连续观测数据,分析了两个污染过程(污染过程Ⅰ:2018年12月30日—2019年1月7日;污染过程Ⅱ:2019年1月8日—1月15日)VOCs特征、老化程度及日变化;利用正交矩阵因子分解法(PMF)解析了重污染期间VOCs来源;通过气溶胶生成系数法(FAC)估算了二次有机气溶胶(SOA)生成潜势。结果表明:污染过程Ⅰ和Ⅱ的体积分数分别为(102.87±31.62)×10^(-9)(、103.57±45.46)×10^(-9),含氧有机物和烷烃二者占比60%以上。与清洁天相比,炔烃的增幅最大,含氧有机物和烷烃增长值最大,烷/乙炔比值在1.0左右,受扩散条件不利影响导致气团老化严重,日变化呈夜高昼低,8时左右有个小高峰特征;PMF模型源解析结果显示VOCs主要来工业源(13.05%)、机动车尾气(27.49%)、溶剂使用源(15.64%)、化石燃烧源(21.38%)、餐饮源(22.43%);通过估算SOA生成潜势,得出芳香烃中的苯系物(BTEX)为SOA污染的主要物质。

深圳大气PM_(2.5)来源解析与二次有机气溶胶估算

PM2.5是我国大气复合污染的关键污染物,随着新的国家空气质量标准的实施,PM2.5成为未来我国大气污染防控的重点对象.准确细致地掌握PM2.5的来源结构是有效防控PM2.5的前提条件,但全面系统的我国PM2.5源解析研究结果在国内外文献中却鲜有报道.研究基于2009年全年在深圳开展的PM2.5样品采集与分析,应用正向矩阵因子解析（PMF）模型对其主要来源及时空变化规律进行了解析,结果表明,深圳市区（大学城点）大气PM2.5年均浓度为42.2μg m-3,其中二次硫酸盐生成、机动车排放、生物质燃烧和二次硝酸盐生成是最主要来源,对PM2.5总质量分别贡献了30.0%,26.9%,9.8%和9.3%;高氯源、重油燃烧、海盐、扬尘和冶金工业分别贡献了PM2.5总质量的2%~4%.不同源贡献的时空变化规律显示,机动车排放主要为本地源,二次硫酸盐和生物质燃烧主要为区域源,而本地排放和区域传输对二次硝酸盐生成都有重要贡献.二次有机气溶胶（SOA）的识别一直是颗粒物源解析的难点,在本研究中结合了PMF模型与OC/EC比值法对PM2.5中SOA进行了估算,结果表明,深圳市区（大学城点）PM2.5中SOA年均浓度为7.5μg m-3,占有机物质量的57%,机动车排放是SOA前体物的最主要来源.研究可为国内今后更广泛深入地开展PM2.5污染与源解析研究提供相关案例借鉴.

泰山夏季PM2.5中生物源SOA的分子组成及影响因素

为探究泰山夏季PM2.5中生物源二次有机气溶胶(BSOA)的分子组成、昼夜变化特征、及影响因素,于2016年7~8月在泰山山顶进行PM2.5样品采集,并对碳质组分、无机离子和BSOA示踪物进行分析.结果表明,元素碳(EC)和左旋葡聚糖质量浓度处于较低水平且昼夜差异较小(t检验,P<0.05),表明采样期间泰山山顶气溶胶受人为污染排放的影响较小.BSOA示踪物的总质量浓度呈昼高夜低的变化特征,表明白天较强的温度和太阳辐射使得气溶胶的氧化程度比夜间强.其中,异戊二烯类SOA示踪物的质量浓度最高达(77.64±51.79)ng/m3,其次为单萜烯类和倍半萜烯类SOA示踪物,分别为(33.68±21.29)和(6.97±3.28)ng/m3.基于示踪物-产率法估算得出SOC异戊二烯对有机碳(OC)的贡献率(15.3%)最高.由BSOA示踪物与RH(R≤-0.45)和pHis(R≤-0.53)的负相关性可知,高湿条件可以降低气溶胶的酸度进而抑制BSOA通过酸催化氧化反应的形成.由BSOA与温度和人为源指示物(左旋葡聚糖和EC)的相关性分析得出,采样期间泰山地区BSOA主要受当地BVOCs氧化反应的影响,而受长距离传输人为污染源的影响较小.

郑州市冬春季大气VOCs污染特征及源解析

为摸清郑州市冬春季大气挥发性有机物(VOCs)污染特征及来源,对VOCs的浓度变化、SOAP(二次有机气溶胶生成潜势)及来源进行探究。结果表明,郑州冬春季VOCs平均浓度为45.05×10^(-9),其中烷烃20.62×10^(-9),含氧有机物(OVOCs)5.50×10^(-9),炔烃5.27×10^(-9),卤代烃5.15×10^(-9),烯烃5.05×10^(-9),芳香烃3.46×10^(-9);浓度排名前5物种为乙烷8.72×10^(-9)、乙炔5.27×10^(-9)、丙烷4.57×10^(-9)、乙烯3.77×10^(-9)、丙酮3.52×10^(-9)。观测期间上午09时VOCs浓度高于下午14时,VOCs与PM2.5呈明显正相关,冬春季高湿、高温、静稳等天气条件易引起本地VOCs和PM2.5累积和转化。郑州市SOAP为0.74μg/m^3,芳香烃占97.92%,对SOAP贡献较大的前5物种为甲苯、乙苯、间/对二甲苯、苯和邻二甲苯。运用正交矩阵因子(PMF)模型解析出郑州市冬春季VOCs来源为燃煤+生物质燃烧占27.1%、工业溶剂占12.6%、溶剂涂料使用占6.3%、机动车尾气排放占38.2%、燃料挥发占15.8%。建议后期郑州市冬春季重点关注机动车、燃煤及生物质燃烧源排放。

北京怀柔夏季大气中的VOCs及其对O_(3)和SOA的生成贡献

为研究北京郊区挥发性有机物(VOCs)的污染特征、来源以及环境影响,于2016年夏季对北京市怀柔区大气中99种VOCs进行在线监测。结果表明,观测期间VOCs体积分数平均值为20.02×10^(-9),其中烷烃占比最高为38.48%,其次是含氧挥发性有机物(OVOCs)占比28.28%,卤代烃、芳香烃、烯烃和炔烃及乙腈占比较小。初始VOCs每小时的臭氧生成潜势为157.03μg·m^(-3),主要贡献来自于OVOCs、烯烃和芳香烃,对二次有机气溶胶生成潜势贡献最大的组分为芳香烃。源解析结果表明VOCs来自背景源和燃烧源、工业源、柴油车排放、汽油车排放、油气挥发、天然源和有机溶剂使用。后向轨迹结果表明,除北京本地源排放外,河北、河南和山东省对北京VOCs污染贡献最大,天津市、辽宁省和内蒙古自治区也有一定贡献。

加入SOA示踪的深圳大气PM2.5受体模型源解析

为厘清包括二次有机气溶胶(SOA)在内的深圳市区PM2.5各种一次和二次来源贡献,本文于2017年9月2日~2018年8月29日在深圳市大学城点位开展PM2.5样品采集,并进行化学组分和水溶性有机物(WSOM)质谱测量,共获得162组有效数据.观测期间深圳市大气PM2.5平均质量浓度为26μg/m^3,在传统PMF源解析的基础上加入羧基离子碎片(CO2^+)作为SOA的示踪物,加入水溶性有机氧(WSOO)用于计算各因子O/C,验证有机物解析效果.结果表明,SOA可以被独立解析出,其O/C明显高于其他一次污染源中有机物;机动车、二次硫酸盐、二次硝酸盐、SOA为最主要的4个源,对PM2.5质量浓度的贡献分别为25%、23%、17%和10%,船舶、地面扬尘、老化海盐、建筑尘、生物质燃烧、燃煤和工业贡献均在5%以内.各个源的变化特征表明,机动车、二次硫酸盐、二次硝酸盐、SOA等源贡献呈现冬高夏低的季节特征,与冬季季风条件下源自内陆的污染传输密切相关.污染天气时,二次硝酸盐和SOA的贡献增加相对最显著,因此NOx和挥发性有机物是减排的关键.

大气二次有机气溶胶研究进展

大气二次有机气溶胶(SOA)严重影响着空气质量、大气辐射平衡和人体健康等,对SOA生成和控制的研究对于揭示颗粒物污染成因、为打赢蓝天保卫战提供决策依据都具有重要意义。但由于SOA的组成成分和生成过程复杂、来源繁多、具体机理难以识别,有关SOA的研究仍然面临着众多挑战。在调研近2年表在环境及大气化学等领域的国际重要学术期刊上的研究成果的基础上,总结了在SOA的分子组成、污染特征、前体物或来源、生成与老化过程的机理、关键影响因素、对大气光学性质和人体健康的影响等方面的研究进展。

漯河市机动车尾气排放挥发性有机物源成分谱特征及影响

选取漯河市26辆不同类型车辆开展尾气排放挥发性有机物(VOCs)源采样,分析VOCs源成分谱特征及其对环境和人体健康的影响。结果表明:轻型汽油车尾气排放以含氧挥发性有机物(OVOC)和烷烃为主,特征物种主要包括丙酮、异戊烷、乙醛、2,3-二甲基丁烷和乙烯;柴油车尾气排放以OVOC和烯烃为主,特征物种主要包括丙酮、乙烯、乙醛、苯甲醛和丙烯醛。随着累计行驶里程的增加,汽油车烷烃排放增加47.3%,芳香烃排放下降122.4%。轻型汽油车尾气排放的OVOC和柴油车尾气排放的烯烃对臭氧生成潜势的贡献较高,芳香烃对二次有机气溶胶生成潜势贡献最大;国Ⅳ、国Ⅵ轻柴车和国Ⅳ重柴车的源活性因子较高,均为应当优先控制的机动车类型。检车场工作人员VOCs暴露存在非致癌和致癌健康风险,应加强健康防护。

城市绿化树种挥发性有机物特征及其对臭氧和二次有机气溶胶生成潜势研究

分析了32种常见绿化树种释放的挥发性有机物,探究植物源挥发性有机物特征及其和臭氧、二次有机气溶胶生成潜势的关系,并筛选出城市绿化中低生成潜势树种.结果显示,臭氧生成潜势与烃类、酯类、醇类、酮类、醛类的释放量显著相关(P<0.01),这五类化合物占臭氧生成潜势总变化的60.3%.二次有机气溶胶生成潜势与烃类、醇类、醛类和酯类的释放量显著相关(P<0.01),这四类化合物占二次有机气溶胶总变化的73.2%.臭椿(Ailanthus altissima)和樱花(Cerasus serrulata var. lannesiana)对臭氧和二次有机气溶胶生成潜势相对较弱,豆科和杨柳科包含的12个树种对臭氧和二次有机气溶胶生成潜势相对较强.

运城市某家具制造厂VOCs排放特征及环境影响分析

为研究汾渭平原运城市家具制造业VOCs排放特征,选取运城市一家具有代表性的家具制造企业作为研究对象,利用气相色谱-质谱/氢火焰离子化检测器(GC-MS/FID),采用外标法定量分析了挥发性有机物(VOCs)浓度排放特征,并估算了其臭氧生成潜势(OFP)与二次有机气溶胶生成潜势(SOAFP).研究显示,底漆车间、修色车间、面漆车间、木材加工车间、厂房外、排放烟囱A以及排放烟囱B的TVOCs浓度在1.25—14.56 mg·m^(−3),烟囱A和B采用水过滤+活性炭吸附工艺对末端烟气进行处理,该工艺对烟囱A各VOCs组分具有较好的处理效果;该家具制造厂排放的主要VOCs组分为芳香烃、OVOCs和烷烃,占比分别为39.0%—68.0%、13.0%—30.0%和10.0%—28.0%,其中,主要物种为乙苯、间/对二甲苯、乙酸乙酯等;对OFP贡献较大的组分为芳香烃,占比为68.70%—93.28%,其次是OVOCs和烷烃,占比在2.82%—17.09%,对OFP贡献较大的前3种物质分别为间/对二甲苯、邻二甲苯、乙苯;SOAFP的绝对贡献者是芳香烃,占比为93.10%—98.73%,对SOAFP贡献较大的前4种物质分别为间/对二甲苯、邻二甲苯、甲苯、癸烷.因此,运城市该家具制造企业需要加强对芳香烃等活性较高的VOCs组分的监管与控制力度,希望该研究可以为其提供一定的指导意义.

化工园区挥发性有机物排放清单及其环境影响

以珠三角某化工园区为对象,利用监测计算法和排放系数法结合计算了园区内企业的挥发性有机物(VOCs)排放量,编制了分物种的VOCs排放清单,并利用该清单估算了VOCs的臭氧生成潜势(OFP)和二次有机气溶胶生成潜势,分析了该园区VOCs排放对大气环境的影响.结果表明:园区VOCs排放总量为9118.61t,单个企业排放量为2.98~4176.97t不等,园区内共监测到58种VOCs物种,排放量前3位的物种为乙二醇、丙酸甲酯和二甲苯,3者占园区VOCs排放总量的52.3%.该园区OFP总量为27733.42t,其中贡献量最大的企业为ZR储运,占该园区OFP总量的45.90%.园区内对OFP贡献最大的前10物种是二甲苯、乙二醇、甲苯、2-丙基-1-戊醇、癸醛、三甲苯、辛醇、丙酸甲酯、壬醛、和2,4-二甲苯酚,对OFP的贡献达到94.11%.园区二次有机气溶胶(SOA)生成潜势总量为11187.41×10^(-2)t,其中贡献量最大的企业仍为ZR储运,占园区SOA生成潜势总量的37.25%.园区内对SOA生成潜势贡献最大的前10物种有二甲苯、甲苯、2,4-二甲苯酚、乙苯、三甲苯、叔丁苯、异丙苯、仲丁苯、甲基叔丁基醚和二十烷,SOA生成潜势的贡献为98.93%.利用VOCs排放清单和最大增量反应活性(MIR)计算法以及气溶胶生成系数(FAC)计算法估算区域OFP和SOA生成潜势有助于精确了解区域的污染情况,对于制定相应的VOCs减排政策起到重要作用.

高分辨质谱技术在大气棕色碳研究中的应用

大气棕色碳是目前碳质气溶胶领域研究的热点之一,由于其在近紫外-可见光区域有明显的吸光性,因而对区域辐射强迫和气候效应有重要影响。棕色碳既可来源于一次排放,主要为生物质和燃煤不完全燃烧;也可由挥发性有机物(VOCs)经大气光化学反应等二次生成。棕色碳分子组成十分复杂,而高分辨质谱技术以其超高分辨率和质量精确度,为在分子水平上表征复杂有机组分提供了有效手段。本文介绍了高分辨质谱技术结合传统分析手段在大气棕色碳研究中的应用现状,包括基于棕色碳分离的高分辨质谱联用技术的发展和基于高分辨质谱数据的棕色碳成分分析、来源示踪以及形成机理等,讨论了目前棕色碳研究现状以及存在的问题,展望了高分辨质谱技术在棕色碳研究中的应用前景。

乙二醛和甲基乙二醛的来源及其环境效应

乙二醛和甲基乙二醛作为多种挥发性有机物的氧化反应中间产物,是臭氧和二次有机气溶胶的关键前体物。乙二醛和甲基乙二醛有着复杂的来源,既能通过多种自然或人为源直接排放,也可由诸多挥发性有机物二次氧化生成。由于排放及其前体物浓度与组成存在差异,乙二醛及甲基乙二醛的浓度与来源特征在时间与空间分布上均有所不同,从而使其环境效应也呈现明显的时空分布差异。围绕乙二醛与甲基乙二醛的污染特征及环境效应,综述乙二醛和甲基乙二醛的浓度水平、时空分布、来源特征,并总结分析其在臭氧和二次有机气溶胶生成中的作用。在此基础上,讨论和分析未来关于乙二醛和甲基乙二醛的研究的方向。

运城市区夏季大气挥发性有机物污染特征及来源解析

基于2020年6~8月运城市区VOCs、O_(3)和NO_(2)的在线监测数据,分析了运城市区夏季VOCs的污染特征,同时使用正交矩阵因子分解法(PMF)确定了其主要排放源,并通过最大增量反应活性法(MIR)和气溶胶生成系数法(FAC)对VOCs的化学反应活性进行了评估.结果表明,运城市区夏季凌晨和傍晚时段受VOCs和NO_(2)污染较为严重,VOCs日变化峰值分别出现在08:00和20:00,峰值的出现主要受交通早晚高峰的影响;6~8月的ρ(VOCs)为50.52μg·m^(-3),质量分数最高的物种为烷烃(39.39%)和含氧挥发性有机物(OVOCs,34.63%).利用PMF模型共确定了5个VOCs排放源,其中贡献率最大的为机动车尾气排放源(33.10%),其次为工业排放源(29.46%)、天然气及煤燃烧源(17.31%)、溶剂使用源(11.94%)和植物排放源(8.19%),控制机动车尾气排放源是缓解运城市夏季VOCs污染的关键.VOCs的臭氧生成潜势(OFP)均值为162.88μg·m^(-3),其中OVOCs的贡献率(45.37%)最高,乙醛、丙醛、乙烯、异戊二烯和甲苯等是关键的活性组分,工业排放源是贡献率最高的排放源;VOCs的二次有机气溶胶生成潜势(SOA_(p))均值为0.40μg·m^(-3),其中芳香烃的贡献率最高(88.00%),溶剂使用源是贡献率最高的排放源.