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    青島市夏季VOCs污染特征及來(lái)源解析

    2021-11-24 00:20:52劉銳澤方淵張韜張敬巧王少博張文杰王涵王淑蘭
    關(guān)鍵詞:氣團(tuán)青島市貢獻(xiàn)

    劉銳澤, 方淵, 張韜, 張敬巧, 王少博, 張文杰, 王涵, 王淑蘭*

    1.中國(guó)環(huán)境科學(xué)研究院 2.青島市環(huán)境監(jiān)測(cè)中心站

    揮發(fā)性有機(jī)化合物(volatile organic compounds,VOCs)是一類(lèi)有機(jī)化合物的統(tǒng)稱(chēng),VOCs在大氣光化學(xué)過(guò)程中發(fā)揮著極其重要的作用,對(duì)一些區(qū)域環(huán)境問(wèn)題,如光化學(xué)煙霧、二次有機(jī)污染、背景大氣的氧化能力等都有重要影響[1]。此外,VOCs具有濃度低、活性強(qiáng)、危害大等特點(diǎn)[2],這些化合物會(huì)對(duì)生態(tài)環(huán)境系統(tǒng)和人類(lèi)健康產(chǎn)生嚴(yán)重的影響[3-4]。隨著經(jīng)濟(jì)和城市發(fā)展速度的加快,光化學(xué)煙霧污染在各地出現(xiàn)的頻率越來(lái)越高,全年O3超標(biāo)天數(shù)呈上升趨勢(shì)。因此,研究環(huán)境空氣中的VOCs對(duì)于保護(hù)人體健康和生態(tài)環(huán)境有著重要的意義。

    當(dāng)前,針對(duì)我國(guó)城市VOCs的污染特征和來(lái)源解析已做了大量研究工作,研究熱點(diǎn)主要集中在長(zhǎng)三角[5-7]、珠三角[8-9]、京津冀[10-13]等區(qū)域。王琴等[14]通過(guò)對(duì)北京市VOCs的空間分布特征研究發(fā)現(xiàn),中心城區(qū)點(diǎn)和區(qū)域傳輸點(diǎn)濃度水平顯著高于城市背景點(diǎn),VOCs濃度呈冬季高夏季低的特點(diǎn)。大氣中VOCs組分眾多、活性各異,識(shí)別活性高的關(guān)鍵組分對(duì)于城市污染控制至關(guān)重要。邵敏等[15]研究發(fā)現(xiàn),北京大氣VOCs化學(xué)活性以烯烴為主,占比15%的烯烴貢獻(xiàn)了約75%的大氣化學(xué)活性。王伶瑞[16]對(duì)長(zhǎng)三角地區(qū)連云港市的VOCs分布特征進(jìn)行研究,結(jié)果表明,工業(yè)區(qū)VOCs濃度最高,郊區(qū)VOCs濃度最低,不同功能區(qū)的VOCs組分占比相似,醛酮類(lèi)最高,烷烴次之。當(dāng)前,青島市以O(shè)3為首要污染物的天數(shù)逐漸增加,2019年青島市以O(shè)3為首要污染物的天數(shù)為114 d,O3污染形勢(shì)日益嚴(yán)峻。針對(duì)青島市的空氣質(zhì)量研究主要集中在顆粒物污染特征[17-18]與氣象條件的關(guān)系、來(lái)源[19]等,但針對(duì)VOCs來(lái)源解析研究相對(duì)較少。筆者通過(guò)對(duì)青島市2020年夏季VOCs的在線(xiàn)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,觀測(cè)其濃度與組分變化特征,并對(duì)反應(yīng)活性、來(lái)源、氣團(tuán)輸送軌跡進(jìn)行研究,以期為青島地區(qū)大氣污染控制提供參考。

    1 材料與方法

    1.1 監(jiān)測(cè)站點(diǎn)

    監(jiān)測(cè)站點(diǎn)設(shè)置在青島市嶗山區(qū)生態(tài)環(huán)境局超級(jí)站樓頂(120.46°E,36.10°N)(圖1),為商業(yè)區(qū)、住宅區(qū)、景區(qū)的混合區(qū)域,站點(diǎn)周邊無(wú)明顯大氣污染排放源且無(wú)建筑遮擋,監(jiān)測(cè)結(jié)果具有一定代表性。觀測(cè)時(shí)間為2020年7月1—31日,觀測(cè)物種為大氣中的106種VOCs,包含烷烴29種、烯烴11種、芳香烴17種、醛酮5種、鹵代烴35種以及其他類(lèi)VOCs 9種。

    圖1 青島市VOCs采樣點(diǎn)位分布Fig.1 Distribution of VOCs sampling points in Qingdao

    1.2 監(jiān)測(cè)設(shè)備

    利用氣質(zhì)聯(lián)用儀在線(xiàn)觀測(cè)大氣中的VOCs,儀器為T(mén)race 1300氣相色譜儀配備ISQ LT單四級(jí)桿質(zhì)譜儀(Thermo fisher,美國(guó)),時(shí)間分辨率為1 h。色譜柱采用脫活毛細(xì)管柱(30 m×0.53 mm),進(jìn)樣口溫度設(shè)定為200 ℃,載氣采用高純氦氣(>99.999%),載氣流速為1.2 mL/min,分流比為5∶1。升溫程序設(shè)置初始溫度為30 ℃,以11 ℃/min的速度升至200 ℃,并維持3 min。質(zhì)譜儀采用掃描范圍為35~270 amu、電子倍增器電壓為70 eV的全掃描模式,接口溫度為280 ℃。根據(jù)質(zhì)譜儀的全掃描結(jié)果對(duì)各種組分進(jìn)行監(jiān)測(cè),用于VOCs各組分的定性和定量分析。對(duì)VOCs進(jìn)行分析前,進(jìn)行儀器性能檢查,達(dá)到HJ 644—2013《環(huán)境空氣揮發(fā)性有機(jī)物的測(cè)定》[20]相關(guān)標(biāo)準(zhǔn),方能進(jìn)樣試驗(yàn),否則需要對(duì)質(zhì)譜儀的參數(shù)進(jìn)行調(diào)整或者考慮清洗離子源。

    1.3 臭氧生成潛勢(shì)(OFP)和羥基反應(yīng)速率(L·OH)

    常用臭氧生成潛勢(shì)(ozone formation potential,OFP)表征VOCs物種在最佳反應(yīng)條件下對(duì)O3生成的最大貢獻(xiàn),其大小取決于VOCs物種的濃度及該物種的最大增量反應(yīng)活性;大氣VOCs物種與·OH的反應(yīng)速率(L·OH)反映了VOCs物種在大氣中參加化學(xué)反應(yīng)的快慢,其大小取決于VOCs物種的濃度和該物種與·OH的反應(yīng)速率常數(shù)[21]。L·OH與OFP作為評(píng)價(jià)VOCs物種反應(yīng)活性及對(duì)臭氧生成潛勢(shì)的指標(biāo)參數(shù),有各自的優(yōu)劣性,L·OH僅考慮VOCs物種與·OH的反應(yīng),雖然基于最大增量反應(yīng)活性計(jì)算的OFP考慮了化學(xué)反應(yīng)及環(huán)境中VOCs與NOx的濃度比,但其反應(yīng)機(jī)制及模擬過(guò)程均存在很大不確定性。因此,常將L·OH與OFP同時(shí)使用,來(lái)衡量VOCs物種的反應(yīng)活性及對(duì)臭氧生成潛勢(shì)的貢獻(xiàn)。

    L·OH計(jì)算公式為:

    (1)

    基于最大增量反應(yīng)活性系數(shù)(MIR)來(lái)衡量VOCs的臭氧生成潛勢(shì)。最大增量活性法既考慮了VOCs與·OH的反應(yīng)速率,也考慮了其他自由基與VOCs反應(yīng)及后續(xù)反應(yīng)對(duì)臭氧生成潛勢(shì)的影響,其計(jì)算公式為:

    OFP=[VOC]i×MIR

    (2)

    式中MIR取值參見(jiàn)文獻(xiàn)[23]。

    1.4 正矩陣因子分解法(PMF)

    正矩陣因子分解法(positive matrix factorization,PMF)是由Paatero和Tapper在1993年提出的一種多元統(tǒng)計(jì)分析方法[24]。根據(jù)質(zhì)量守恒的原理,對(duì)試驗(yàn)中獲得的大量樣本組分?jǐn)?shù)據(jù),利用各組分之間的權(quán)重關(guān)系,綜合、歸納為較少的幾個(gè)因子,采用最小二乘法進(jìn)行擬合[25]。本研究采用的版本為PMF5.0,使用PMF5.0可對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和分析,并剔除異常數(shù)據(jù),其計(jì)算公式如下:

    (3)

    式中:xji為樣品j中VOCs物種i的濃度,10-9;gjk為源k對(duì)樣品的貢獻(xiàn)率,%;fki為源k中VOCs物種i的濃度,10-9;p為污染源數(shù)量,個(gè);eji為殘差。

    將所有樣本eji與其Uji(不確定度)的比值平方和定義為目標(biāo)函數(shù)Q(式4),尋求目標(biāo)函數(shù)Q的最小化的解,從而確定污染源成分譜和貢獻(xiàn)率。

    (4)

    式中:m、n分別為樣品量和物種量;gjk≥0,fki≥0,Uji≥0。

    Uji的計(jì)算公式如下:

    (5)

    式中:c為VOCs濃度,10-9;EF為誤差分?jǐn)?shù),本研究設(shè)置為20%;MDL為方法檢出限,10-9。

    由于VOCs易受光化學(xué)和溫度的影響,PMF模型所適用的VOCs種類(lèi)根據(jù)以下規(guī)則確定: 1)排除數(shù)據(jù)丟失超過(guò)25%或濃度值低于最小二乘法的VOCs物種;2)消除大氣壽命短(<3 h)的VOCs物種;3)選取相關(guān)性較高的物種,如乙烷和乙烯等。

    1.5 拉格朗日氣流軌跡模型

    混合型單粒子拉格朗日氣流軌跡(HYSPLIT)可用來(lái)追蹤氣團(tuán)的運(yùn)動(dòng)軌跡,在大氣研究中應(yīng)用十分廣泛。它是由美國(guó)大氣管理和國(guó)家海洋局(NOAA)空氣資源實(shí)驗(yàn)室及澳大利亞氣象局聯(lián)合開(kāi)發(fā)的一種完整的輸送、擴(kuò)散和沉降模式,用于計(jì)算簡(jiǎn)單的氣團(tuán)軌跡,以及復(fù)雜的傳輸、擴(kuò)散、化學(xué)轉(zhuǎn)換和沉積模擬的專(zhuān)業(yè)模型[26]。經(jīng)過(guò)多年發(fā)展,目前可直接使用大尺度再分析資料作為氣象資料輸入,也可使用短期數(shù)值天氣預(yù)報(bào)模式作為氣象輸入場(chǎng)[27]。HYSPLIT涉及多種物理傳輸過(guò)程,本研究利用HYSPLIT進(jìn)行后推氣流軌跡模擬,版本為4.9,氣象數(shù)據(jù)選用GDAS數(shù)據(jù)庫(kù)(全球數(shù)據(jù)同化系統(tǒng))中相關(guān)數(shù)據(jù),每小時(shí)后推1條軌跡,后向延伸時(shí)間為36 h,軌跡模擬起始高度為500 m。

    2 結(jié)果與分析

    2.1 VOCs污染特征和組成

    觀測(cè)期間青島市VOCs濃度和氣象因素的時(shí)間序列及物種組成分別如圖2和圖3所示。從圖2和圖3可以看出,青島市夏季VOCs平均濃度為(24.78±11.69)×10-9。其中,烷烴濃度最高,為11.10×10-9,占比為44.79%;其次為醛酮類(lèi)和鹵代烴,二者濃度分別為5.45×10-9和4.18×10-9,占比分別為21.98%和16.85%;烯烴和芳香烴濃度相對(duì)較低,分別為2.10×10-9和1.38×10-9,占比分別為8.46%和5.47%;另外,其他類(lèi)VOCs濃度為0.61×10-9,占比為2.45%。觀測(cè)期間濃度排名前10的VOCs物種分別為丙酮、正丁烷、丙烷、乙烷、異戊烷、氯甲烷、二氯甲烷、丁烯、氟利昂12和正戊烷(圖4),占總VOCs的72.24%。其中,丙酮濃度最高(4.78×10-9),其作為工廠(chǎng)常用的工業(yè)溶劑,是化工生產(chǎn)排放的標(biāo)志物[30];丙烷和異戊烷的來(lái)源與機(jī)動(dòng)車(chē)尾氣相關(guān)[31],表明青島大氣VOCs的濃度可能受工業(yè)和移動(dòng)源排放影響較大。觀測(cè)期間,7月1日、4日和7日分別出現(xiàn)VOCs濃度高值(87.77×10-9、70.52×10-9和110.94×10-9),出現(xiàn)時(shí)刻分別為08:00、07:00和09:00,均在早高峰期間,3次高濃度VOCs過(guò)程中異戊烷均貢獻(xiàn)顯著,表明可能受到早高峰機(jī)動(dòng)車(chē)排放的影響,高值出現(xiàn)均伴隨著高風(fēng)速、低氣溫和低濕度的氣象特征。觀測(cè)期間青島市平均氣溫為23.1 ℃,平均風(fēng)速為3.0 m/s,風(fēng)速高于3 m/s和低于1 m/s的頻率分別為37.9%和4.9%,平均相對(duì)濕度為84.9%,整體擴(kuò)散條件較好。與其他城市相比,青島市夏季VOCs濃度相對(duì)較低,低于成都市[32]、南通市[33]和重慶市[34],但高于天津市[35](表1)。

    圖2 觀測(cè)期間VOCs濃度及氣象因素時(shí)間變化序列Fig.2 Time sequence of VOCs concentration and meteorological factors during the observation period

    圖3 觀測(cè)期間大氣VOCs物種組成Fig.3 Composition of ambient VOCs during the observation period

    圖4 觀測(cè)期間濃度排名前10的VOCs物種Fig.4 Top ten species with VOCs concentrations during the observation period

    表1 不同城市VOCs濃度比較Table 1 Comparison of VOCs concentrations in different cities 10-9

    2.2 VOCs化學(xué)反應(yīng)活性

    大氣中VOCs光化學(xué)反應(yīng)活性除與VOCs濃度有關(guān)外,還與各自的反應(yīng)活性有關(guān)[36]。采用MIR計(jì)算了VOCs各物種的OFP,其貢獻(xiàn)占比如表2所示。從表2可以看出,烷烴、烯烴、芳香烴、醛酮和其他類(lèi)VOCs對(duì)青島市夏季OFP的貢獻(xiàn)占比分別為22.85%、37.10%、26.77%、13.09%和0.18%。就具體物種而言,丁烯、正丁烷、丙烯、丙烯醛、甲苯等是臭氧生成潛勢(shì)較高的物種,排名前10的物種對(duì)OFP貢獻(xiàn)占總VOCs的73%(圖5)。整體來(lái)看,烯烴和芳香烴類(lèi)化合物對(duì)青島市夏季O3影響較大,雖然其濃度水平較低,但由于其光化學(xué)反應(yīng)活性較高,對(duì)O3生成的貢獻(xiàn)較大;而濃度水平較高的烷烴類(lèi)化合物,由于光化學(xué)反應(yīng)活性較低,對(duì)O3生成的影響相對(duì)較小。因此,加強(qiáng)對(duì)烯烴和芳香烴物種排放的控制,對(duì)本地O3污染控制尤為重要。采用L·OH進(jìn)一步識(shí)別VOCs的關(guān)鍵活性組分,對(duì)L·OH貢獻(xiàn)最大的為烯烴類(lèi),貢獻(xiàn)占比為55.63%;其次為烷烴的24.01%和芳香烴的13.23%;醛酮類(lèi)貢獻(xiàn)較低,占比為7.00%(表2)。對(duì)L·OH貢獻(xiàn)最大的前10位物種中,烯烴類(lèi)有5種,烷烴類(lèi)3種、芳香烴1種、醛酮類(lèi) 1種。其中貢獻(xiàn)最大的為丁烯,反應(yīng)速率為29.76 s-1,占前10位物種的比例的36.53%;其次為丙烯和正丁烷,反應(yīng)速率分別為9.42和9.32 s-1,占前10位物種的比例分別為11.56%和11.44%,貢獻(xiàn)最高的前10位物種占總VOCs的73.06%,與OFP前10位物種貢獻(xiàn)結(jié)果相似。

    表2 VOCs各組分的L·OH和OFP貢獻(xiàn)占比Table 2 Contribution proportions of L·OH and OFP of each component of VOCs %

    圖5 VOCs中對(duì)OFP和L·OH貢獻(xiàn)前10位物種占比Fig.5 Top 10 species contributing the most to OFP and L·OH among VOCs

    2.3 PMF來(lái)源解析

    采用PMF模型對(duì)青島市大氣環(huán)境VOCs的貢獻(xiàn)源進(jìn)行了分析,從中選取35種數(shù)據(jù)質(zhì)量較好、對(duì)VOCs來(lái)源指示性較強(qiáng)的物種進(jìn)行計(jì)算,當(dāng)選取5個(gè)因子計(jì)算時(shí)結(jié)果較穩(wěn)定,解析結(jié)果如圖6所示。

    由圖6可見(jiàn),因子1中,貢獻(xiàn)率較高的物種為異丁烷、正/異戊烷,異丁烷為機(jī)動(dòng)車(chē)尾氣排放的典型示蹤物,異戊烷常用于提高汽油的辛烷值和質(zhì)量,是汽油揮發(fā)的示蹤劑[37],因子1可識(shí)別為移動(dòng)源;因子2中貢獻(xiàn)率較大的物種為2-丁酮、乙烯和丙烷,結(jié)合青島市重點(diǎn)行業(yè)VOCs源成分譜分析[38],青島市橡膠和塑料制品行業(yè)占比較大,2-丁酮是橡塑生產(chǎn)制造過(guò)程中的主要排放物,因此將因子2識(shí)別為橡塑生產(chǎn)源;因子3貢獻(xiàn)率較高的物種為間/對(duì)二甲苯、苯乙烯、鄰二甲苯和乙基苯,其中間/對(duì)二甲苯和鄰二甲苯主要來(lái)自油漆、合成香料、黏合劑和清潔劑的使用[39-40],苯乙烯和乙基苯等苯系物是工業(yè)工藝過(guò)程典型排放物種,因子3可作為工業(yè)溶劑源;因子4中正丁烷和丙酮貢獻(xiàn)顯著,正丁烷是液化石油氣(LPG)揮發(fā)的典型示蹤物,丙酮在大氣中的主要來(lái)源為二次生成及背景源[41],因子4可識(shí)別為L(zhǎng)PG/二次生成源;因子5中貢獻(xiàn)率較大的物種為反-2-丁烯、順-2-丁烯、1,2,4-三氯苯、氯甲烷和CO等,氯甲烷是生物質(zhì)燃燒的指示物種,CO是化石燃料以及生物質(zhì)燃料不完全燃燒的產(chǎn)物,因此將因子5識(shí)別為固定燃燒源。

    圖6 青島市夏季大氣VOCs的PMF解析結(jié)果Fig.6 PMF analysis results of atmospheric VOCs in Qingdao in summer

    根據(jù)PMF解析結(jié)果,獲得各類(lèi)源對(duì)VOCs的貢獻(xiàn)率,如圖7所示。從圖7可以看出,移動(dòng)源、橡塑生產(chǎn)源、工業(yè)溶劑源、LPG/二次生成源和固定燃燒源對(duì)VOCs的貢獻(xiàn)率分別為20.6%、18.2%、7.6%、31.1%和22.6%。其中LPG/二次生成源貢獻(xiàn)最大,可能與夏季溫度較高,光照充足,LPG揮發(fā)量增多有關(guān);固定燃燒源和移動(dòng)源貢獻(xiàn)相對(duì)突出,可能與農(nóng)作物秸稈燃燒和青島市汽車(chē)保有量較大有關(guān)。因此,青島市在夏季應(yīng)該加強(qiáng)對(duì)LPG使用、固定燃燒源和移動(dòng)源排放的管控。

    圖7 各類(lèi)源對(duì)VOCs排放的貢獻(xiàn)Fig.7 Contributions of various sources to VOCs emissions

    2.4 氣團(tuán)輸送對(duì)青島市大氣VOCs的影響

    為進(jìn)一步研究VOCs的遠(yuǎn)距離區(qū)域傳輸對(duì)青島市大氣VOCs濃度的影響,利用HYSPLIT模型對(duì)采樣期間的氣團(tuán)輸送情況進(jìn)行氣流軌跡模擬分析,共得出4類(lèi)軌跡,并對(duì)軌跡中VOCs濃度及組分占比進(jìn)行計(jì)算,結(jié)果如圖8和表3所示。從圖8 和表3可以看出,軌跡1為短距離傳輸,氣團(tuán)來(lái)自省內(nèi)城市濰坊,該類(lèi)氣團(tuán)占比為20.83%,氣團(tuán)對(duì)應(yīng)VOCs濃度為43.83×10-9;軌跡2的氣團(tuán)經(jīng)韓國(guó)、黃海以及部分省內(nèi)城市傳輸至青島市,氣團(tuán)占比為15.59%,對(duì)應(yīng)VOCs濃度為27.01×10-9;4類(lèi)軌跡中,以東—東南方向遠(yuǎn)程氣團(tuán)為主,其中來(lái)自東海海域的軌跡3占比為30.51%,來(lái)自東部的海上氣團(tuán)軌跡4占比33.06%,對(duì)應(yīng)VOCs濃度分別為19.76×10-9和21.25×10-9。來(lái)自省內(nèi)城市濰坊市的氣團(tuán)中VOCs濃度最高,對(duì)青島市VOCs影響最大,海上氣團(tuán)雖占比最大,但由于遠(yuǎn)距離傳輸,氣團(tuán)對(duì)應(yīng)VOCs濃度較小。4類(lèi)氣團(tuán)對(duì)應(yīng)的VOCs各組分占比較為相似,均以烷烴為主,醛酮和鹵代烴次之。

    圖8 VOCs來(lái)源聚類(lèi)結(jié)果Fig.8 Clustering results of VOCs sources

    表3 不同氣團(tuán)中VOCs濃度及各組分占比Table 3 VOCs concentrations and the proportions of each component in different air masses

    3 結(jié)論

    (1) 2020年夏季青島市嶗山區(qū)大氣VOCs濃度整體處于較低水平(24.78±11.69)×10-9,各組分中烷烴(44.79%)占比最大,鹵代烴(16.85%)和醛酮(21.98%)占比次之,丙酮、正丁烷、丙烷、乙烷和異戊烷分列VOCs濃度的前5位。

    (2) 各組分中烯烴反應(yīng)活性最高,VOCs各組分中占比8%的烯烴類(lèi)VOCs在L·OH中貢獻(xiàn)率超過(guò)50%,丁烯和丙烯為O3生成的優(yōu)勢(shì)物種。

    (3) LPG/二次生成源(貢獻(xiàn)率為31.1%)、固定燃燒源(22.6%)和移動(dòng)源(20.6%)是夏季大氣VOCs的主要來(lái)源,除此之外,橡塑生產(chǎn)源(18.1%)和工業(yè)溶劑源(7.6%)也是VOCs的重要來(lái)源。

    (4) 后向軌跡的聚類(lèi)結(jié)果表明,東—東南方向的遠(yuǎn)距離氣團(tuán)軌跡最多,但對(duì)應(yīng)VOCs濃度最小,省內(nèi)城市氣團(tuán)對(duì)應(yīng)VOCs濃度最大為43.83×10-9,本地VOCs濃度主要受到該類(lèi)氣團(tuán)的影響。

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    貢獻(xiàn)榜
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