基于質(zhì)子轉(zhuǎn)移飛行時間質(zhì)譜法對蘇州市冬季大氣VOCs的觀測研究

周民鋒， 劉華欣， 魏 恒， 繆 青， 徐亞清， 余心吾

1.江蘇省蘇州市環(huán)境監(jiān)測中心， 江蘇 蘇州 215008

2.中科三清科技有限公司， 北京 100029

揮發(fā)性有機化合物(volatile organic compounds，VOCs)是指在常溫下飽和蒸汽壓超過133.32 Pa、常壓下沸點低于260 ℃的有機化合物，或常溫常壓下任何能揮發(fā)的有機液體或固體[1-2]. VOCs來源包括一次排放和大氣中碳氫化合物的二次生成，其中一次排放包括自然源和人為源，在城市中人為源是最主要的排放源，包括交通源、生活源、工業(yè)源等[3-4]. VOCs不僅可以通過皮膚、呼吸、消化系統(tǒng)直接對人體產(chǎn)生危害，而且會產(chǎn)生多重環(huán)境效應(yīng). VOCs能與大氣中·OH、NO3·等氧化劑發(fā)生多途徑光化學反應(yīng)，生成O3和二次有機氣溶膠，與環(huán)境空氣惡化相關(guān)[5]. 自2013年以來，我國相繼出臺了《大氣污染防治行動計劃》《打贏藍天保衛(wèi)戰(zhàn)三年行動計劃》等相關(guān)政策，環(huán)境空氣質(zhì)量整體提升，尤其是顆粒物污染得到了較大改善，但O3污染問題則呈不降反升的趨勢. 據(jù)《2019年中國生態(tài)環(huán)境狀況公報》統(tǒng)計，2019年我國337個城市PM10濃度下降了1.6%，SO2濃度下降了15.4%，O3濃度上升了6.5%，其他污染物濃度持平[6]. 在無機污染物大幅減排以及VOCs持續(xù)精準調(diào)控的大背景下，新階段大氣O3污染成因和管控成為國內(nèi)很多城市的熱點問題之一.

開展VOCs減排工作，摸清VOCs污染現(xiàn)狀尤為重要：一是精確檢測VOCs排放量；二是精準摸清污染排放源. 目前，VOCs觀測技術(shù)分傳感器、光譜、色譜和質(zhì)譜四大類，其中氣質(zhì)聯(lián)用檢測器(如GC-FID、PID等)、質(zhì)子轉(zhuǎn)移反應(yīng)質(zhì)譜儀(PTR-MS)已被廣泛應(yīng)用于大氣化學、城市環(huán)境、工業(yè)園區(qū)和室內(nèi)環(huán)境空氣等領(lǐng)域，對VOCs組分進行實時觀測分析[7-8]. 相比氣相色譜儀(GC)每小時采集一次樣品的方式，PTR-MS 具有更高的時間分辨率，最快可以100 ms完成一次樣品采集和測量，且具有檢測限低(10-12)、多種 VOCs原位瞬時觀測、無需復雜樣品前處理等優(yōu)勢. 近年來，利用PTR-MS對大氣VOCs的研究已經(jīng)逐漸展開，如Qu等[9]開發(fā)了一種新型移動式質(zhì)子轉(zhuǎn)移反應(yīng)質(zhì)譜儀(M-PTR-MS)，通過分析不同工廠附近的VOCs物種組分來識別工業(yè)園區(qū)中的VOCs來源. Wang等[10]發(fā)現(xiàn)，Vocus 2R型PTR-TOF不僅有與乙醇-化學電離質(zhì)譜(Ethanol-CIMS)相當?shù)撵`敏度，且進樣響應(yīng)快速，檢測限低至1.5×10-12，同時還不受樣品濕度干擾. 王釗逸等[11]利用PTR-MS在線測定廣州市環(huán)境空氣還原性硫化物(RSCs)時發(fā)現(xiàn)，4種RSCs的檢測限均優(yōu)于離線測量方法. 王紅麗等[12]通過走航監(jiān)測長三角工業(yè)園周邊大氣VOCs污染特征時發(fā)現(xiàn)，園區(qū)周邊VOCs平均濃度是城市環(huán)境濃度的3倍. 目前，我國多利用GC-MS、雷達探測技術(shù)進行VOCs及顆粒物組分研究，較少通過PTR-MS走航加定點觀測的方式研究城市區(qū)域大氣VOCs污染特征.

為進一步了解蘇州市冬季VOCs污染水平、變化特征及污染來源，該研究采用PTR-TOF-MS對蘇州市冬季VOCs進行走航和定點觀測，以期為蘇州市VOCs污染防治及O3污染控制措施的制定提供科學依據(jù).

1 材料與方法

1.1 觀測地點與觀測時間

該研究選取長三角腹地城市之一——蘇州市進行走航和定點觀測，觀測地點、時間、氣象參數(shù)及走航區(qū)路徑如表1和圖1所示，其中定點觀測點(120°569′53″E、31°283′06″N)位于蘇州市城區(qū)，觀測儀器距西側(cè)某電子廠100 m，距北側(cè)某塑膠廠120 m，距西北側(cè)某電子材料制造廠400 m，東側(cè) 1 200 m為蘇州市環(huán)高架快速路，南側(cè)為居民區(qū)，西南500 m處是蘇州市某中學，西南 1 000 m處為蘇州市某產(chǎn)業(yè)園.

圖1 觀測點位置圖及走航區(qū)路徑

表1 觀測地點、時間及氣象參數(shù)

1.2 觀測技術(shù)與方法

1.2.1設(shè)備原理與主要參數(shù)

VOCs在線觀測儀為瑞士TOFWERK公司生產(chǎn)的Vocus巡航者質(zhì)子轉(zhuǎn)移-飛行時間質(zhì)譜儀(Vocus Scout PTR-TOF-MS)，原理是基于質(zhì)子轉(zhuǎn)移反應(yīng)(proton transfer reaction，PTR)：

H3O++M→MH++H2O

(1)

(H2O)2H++M→MH++2H2O

(2)

式中，H3O+為母離子，M為目標物，MH+為目標離子，(H2O)2為水二聚體.

此次走航和定點觀測期間，系統(tǒng)的采樣頻率均為1 Hz，儀器具體參數(shù)如表2所示.

表2 Vocus Scout PTR-TOF-MS主要技術(shù)參數(shù)

1.2.2氣體和氣象參數(shù)

痕量氣體(NOx、O3)觀測數(shù)據(jù)由美國賽默飛環(huán)境空氣質(zhì)量自動監(jiān)測系統(tǒng)提供，其中，42i HL型NOx分析儀測量NOx，檢出限為0.40×10-9，零點漂移小于0.4%；49i型紫外分光光度分析儀測量O3，檢出限為0.5×10-9，零點漂移小于2%. 兩種方法的時間分辨率均為1 h. 在蘇州市氣象站同步獲取溫度、相對濕度、風速、風級、氣壓等氣象參數(shù).

1.3 數(shù)據(jù)質(zhì)控

為確保觀測數(shù)據(jù)的可靠性和有效性，觀測過程中進行嚴格的質(zhì)量控制與保障. 定量采用外標法，即用外置標準氣通過校準儀配制多種濃度進行多點線性校準，標樣各組分標準曲線相關(guān)系數(shù)(R2)≥0.98，通入2.5×10-9標氣，穩(wěn)定后采樣2 min，取最后7組檢測數(shù)據(jù)，計算方法檢出限為10×10-12. Vocus Scout PTR-TOF-MS 通入22種標準氣體檢測，相對誤差在±20%范圍內(nèi)，重復性<30%，表3為22種VOCs物種標氣清單及檢出限.

表3 儀器通入的22種VOCs物種標氣清單及檢出限

走航觀測中采用10 s VOCs平均濃度，其濃度高于500 μg/m3判定為高值點位；定點觀測中采用小時平均濃度，這樣能有效過濾偶然的波動信號. Vocus Scout PTR-TOF-MS觀測到的VOCs物種首先通過TOFWARE軟件處理，利用質(zhì)譜峰精確質(zhì)量等信息進行定性，如2-己酮、甲基丙烯酸甲酯(MMA)二者分子質(zhì)量相差0.04，但Vocus Scout PTR-TOF-MS的質(zhì)量分辨率高達 5 000，MMA、2-己酮的精確質(zhì)量分別為 101.059 705 9、101.096 091 5，二者出峰位置有區(qū)別；具有相應(yīng)標氣的物種通過標氣校準標定可直接計算定量信息，其余物種通過選取官能團、分子量相近的標氣物種或二甲苯靈敏度計算定量信息，其中MMA參考二甲苯靈敏度來定量會存在碎片率，預(yù)計有20%～50%的低估誤差. TVOC濃度為各物種濃度加和，定量方法與已有研究有所不同，所以TVOC濃度會存在一定差異.

1.4 分析方法

1.4.1臭氧生成潛勢

臭氧生成潛勢(ozone formation potential，OFP)可以用來評估VOCs物種對O3形成的能力，OFP代表最大O3生成濃度，由其濃度和最大增量反應(yīng)活性(MIR)決定，計算公式：

OFPi=VOCi×MIRi

(3)

式中：OFPi為物種i的臭氧生成潛勢，μg/m3;VOCi為VOCs物種i的質(zhì)量濃度，μg/m3；MIRi為VOCs物種i的最大增量反應(yīng)活性系數(shù).

1.4.2非參數(shù)風回歸模型

非參數(shù)風回歸模型(non-parametric wind regression，NWR)基本原理是對每個預(yù)測值(θ,u)(θ、u分別為預(yù)測的風向和風速)進行耦合，其中權(quán)重系數(shù)通過類似高斯函數(shù)確定. NWR模型將環(huán)境污染物濃度與風向風速相結(jié)合，既可以分析風速風向?qū)ξ廴疚锏挠绊?，又可以初步判斷大氣污染的來源方位[13].

1.4.3PMF模型

正矩陣因子分解法(positive matrix factorization，PMF)首先利用權(quán)重計算出顆粒物中各化學組分的誤差，然后通過最小二乘法確定主要的污染源及其貢獻率. PMF模型廣泛應(yīng)用于大氣源解析領(lǐng)域，如鄭珊珊[14]利用PMF模型對宿遷大氣VOCs源開展解析，發(fā)現(xiàn)約92%的VOCs可以用PMF模型解釋，并確定了工業(yè)源、機動車尾氣源、溶劑使用源、燃料揮發(fā)源、植物源等5個來源，其中工業(yè)源貢獻最大，占比為34.7%. 虞小芳[15]利用PMF模型對廣州市區(qū)大氣VOCs開展源解析，得出機動車尾氣源、LPG+汽油揮發(fā)源、燃料燃燒源、油漆和涂料源、其他溶劑源和植物排放源6個污染源，其中機動車尾氣源貢獻(占比為45%)最大. 該研究利用PMF模型，并結(jié)合風向風速深入研究蘇州市大氣VOCs來源.

2 結(jié)果與討論

2.1 TVOC濃度分析

此次研究共觀測到43種VOCs物種(見表4)，其中烷烴3種、烯烴6種、OVOC 10種、鹵代烴13種、芳香烴8種、含氮化合物2種、含硫化合物1種. 由圖2 可見：12月15日蘇州市城區(qū)走航期間TVOC濃度平均值為90.21 μg/m3，未發(fā)現(xiàn)高值(高于500 μg/m3)點，最高值位于電子材料制造廠附近，為351.08 μg/m3；17日上午，TVOC濃度平均值為99.79 μg/m3，在靈巖街發(fā)現(xiàn)一處高值點，且有明顯異味，峰值為593.16 μg/m3，特征污染物為甲苯、乙醛、苯酚、丁二烯、丙酮，當時風向為北風，主要污染源為附近電子廠. 兩次城區(qū)中心(定點觀測周邊)走航期間TVOC濃度平均值為95.00 μg/m3，定點觀測期間TVOC濃度平均值為72.85 μg/m3，比走航觀測值低，主要與走航時間集中在上下班高峰期有關(guān). 對比其他城市城區(qū)VOCs濃度觀測結(jié)果[16-19]，蘇州市城區(qū)VOCs污染較輕，環(huán)境空氣質(zhì)量處于優(yōu)良水平.

表4 觀測到的43種VOCs物種清單

圖2 城區(qū)中心及環(huán)高架快速路走航期間TVOC濃度分布

由圖2可見：環(huán)高架快速路走航期間，17日上午TVOC濃度平均值為127.57 μg/m3，未發(fā)現(xiàn)高值點，最高值為236.86 μg/m3，位于南環(huán)路高架；17日下午TVOC濃度平均值為135.38 μg/m3，未發(fā)現(xiàn)高值點，最高值為151.36 μg/m3，位于西環(huán)路高架. 環(huán)高架快速路走航觀測期間TVOC濃度平均值為131.48 μg/m3，較城區(qū)中心走航區(qū)域高.

2.2 VOCs組分和特征

由圖3(a)可見：城區(qū)中心走航期間OVOC平均濃度最高，占比為35.83%，其次依次為芳香烴(占比為30.09%)、鹵代烴(占比為14.17%)，OVOC中甲基丙烯酸甲酯(MMA)、乙醛、丙酮、2-丁酮占比之和為68.4%，芳香烴中甲苯、苯酚占比之和為58.9%；區(qū)域內(nèi)濃度最高的前10位VOCs物種依次為甲苯、MMA、乙醛、丙酮、2-丁酮、乙酸乙酯、苯乙烯、異戊二烯、正十二烷、苯酚，其占TVOC濃度的43.8%. 由圖3(b)可見：定點觀測期間OVOC平均濃度最高，占比為33.36%，其次依次為芳香烴(占比為26.34%)、鹵代烴(占比為16.45%)、烯烴(占比為13.76%)，OVOC中丙酮、乙酸乙酯、乙醛、2-丁酮占比之和為78.4%，芳香烴中二甲苯/乙苯、苯占比之和為50.1%，鹵代烴中氯苯、四氯乙烯占比之和為55.2%，烯烴中丁二烯、異戊二烯占比之和為75%；區(qū)域內(nèi)濃度最高的前10位VOCs物種依次為甲苯、丙酮、丁二烯、乙酸乙酯、乙醛、2-丁酮、二甲基甲酰胺(DMF)、二甲苯/乙苯、苯、氯苯，其占TVOC濃度的60.11%. 結(jié)合走航和定點觀測數(shù)據(jù)得出，蘇州市城區(qū)中心大氣VOCs中醛酮類物質(zhì)濃度較高，其次為苯系物. 圖3(c)可見：環(huán)高架橋快速路走航期間OVOC平均濃度最高，占比為43.33%，其次依次為芳香烴(占比為22.69%)、鹵代烴(占比為14.35%)，OVOC中丙酮、乙醛、乙酸乙酯占比之和為60.4%，芳香烴中甲苯、苯、二甲苯/乙苯占比之和為65.0%；區(qū)域內(nèi)濃度最高的前10位VOCs物種依次為丙酮、乙醛、乙酸乙酯、甲苯、DMF、2-丁酮、MMA、苯、異戊二烯、二甲苯，其總濃度占TVOC濃度的58.4%.

圖3 觀測期間濃度前10位的VOCs物種以及VOCs各組分占比

對走航、定點觀測得到的優(yōu)勢物種統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)，甲苯、苯、丙酮、2-丁酮、乙酸乙酯等是研究區(qū)域濃度較高的VOCs物種，其中，甲苯、苯等芳香烴主要來自機動車尾氣排放，丙酮、2-丁酮、乙酸乙酯等為溶劑使用行業(yè)的主要原料. 綜上，蘇州市城區(qū)VOCs主要來自溶劑使用行業(yè)和機動車排放.

2.3 VOCs臭氧生成潛勢

由圖4可見：蘇州市城區(qū)中心走航期間，OVOC的OFP貢獻率最大，定點觀測期間烯烴的OFP貢獻率最大. 城區(qū)中心走航期間，OVOC的OFP貢獻率為52.44%，芳香烴為25.80%，烯烴為19.06%；環(huán)高架橋快速路走航期間，OVOC的OFP貢獻率為57.80%，其次為芳香烴(23.32%)，烯烴的OFP貢獻率為16.56%；定點觀測期間，烯烴的OFP貢獻率為48.18%，OVOC為34.08%，芳香烴為16.14%. 綜上，蘇州市城區(qū)對OFP貢獻較大的組分為OVOC、烯烴、芳香烴，其中MMA、異戊二烯、2-丁烯等OFP貢獻率遠高于其濃度占比. 此外，有研究[20]表明，烯烴、OVOC在大氣中的反應(yīng)活性較強，是生成O3最為關(guān)鍵的前體物.

2.4 VOCs濃度與空氣污染物濃度的相關(guān)性及日變化特征

定點觀測期間大氣環(huán)境主要污染物——NO2、PM2.5與VOCs濃度的變化曲線如圖5所示. 由圖5可見：NO2和VOCs濃度峰值均早于O3濃度峰值，NO2和VOCs濃度均與O3濃度呈負相關(guān)，表明存在NO2和VOCs向O3轉(zhuǎn)化的過程；VOCs和NO2的濃度峰值與PM2.5峰值變化趨勢具有一致性，表明三者可能受同一污染源影響. 研究[21-24]表明，VOCs和NOx是O3與二次PM2.5生成的共同前體物，要降低O3與二次PM2.5濃度需要開展VOCs和NOx協(xié)同控制.

定點觀測期間VOCs各組分日變化情況如圖6所示，VOCs濃度的升高主要出現(xiàn)在07:00—09:00和16:00—19:00，與上下班高峰時段較接近，其中芳香烴、OVOC、鹵代烴濃度變化較為明顯，判斷交通源可能是影響VOCs濃度的重要原因之一.

圖6 定點觀測期間VOCs各組分的日變化情況

2.5 VOCs來源解析研究

2.5.1特征比值法

各種污染源排放的VOCs構(gòu)成特征不同，可以通過特征物種的比值初步判斷蘇州市VOCs的來源. 利用苯濃度(B)、甲苯濃度(T)和二甲苯濃度(X)來判斷空氣質(zhì)量年齡和汽車尾氣排放的指標[25-27]，當X/B值較低且B/T值較高時表明空氣質(zhì)量老化程度較高. 研究[28-31]表明：當B/T值<0.4且X/B值>1.1時，可以識別為新鮮的空氣質(zhì)量樣品；當B/T值≥0.4且X/B 值≤1.1時，可以識別為老化空氣樣品. 由圖7可見，定點觀測期間空氣老化程度較高，可能是冬季氣溫低、風速較低，導致大氣擴散條件較弱，污染物存留時間較長所致.

圖7 定點觀測期間X/B、B/T值的分布情況

B/T值在初步判斷環(huán)境大氣苯、甲苯等典型VOCs來源方面應(yīng)用廣泛[29]. 當B/T值在0.5左右時，初步判定苯系物主要污染源為交通源；當B/T值位于0.5～1.0時，VOCs主要來源為各類燃料燃燒源；當B/T值大于1時，VOCs主要受煤炭燃燒影響較大. 由圖8可見，定點觀測站點苯系物主要受交通源和燃料燃燒源影響.

圖8 定點觀測期間B/T值的變化情況

2.5.2PMF模型法

2.5.2.1VOCs來源解析

選取較穩(wěn)定且具有示蹤性的28種VOCs物種，利用PMF 5.0模型進行源解析，經(jīng)過多次模型運算后確定了5個污染源，圖9為PMF源解析得出的各排放源VOCs物種占比.

圖9 蘇州市冬季定點觀測期間各VOCs排放源物種占比

由圖9、10可見，因子1中2-丁酮(78.86%)、乙酸乙酯(85.62%)、甲苯(64.85%)和苯乙烯(40.45%)占比 較高，這些組分在噴涂、印刷等行業(yè)油漆使用環(huán)節(jié)排放較多[32]，此外該因子占比在夜間比白天高，可能為夜間異常排放，且白天在光化學反應(yīng)過程中也會消耗一部分，因此確定因子1為溶劑使用源. 因子2中異戊二烯(36.87%)占比最大，異戊二烯是最重要的植物排放特征污染物[33]，該因子白天濃度較高，夜晚濃度較低，因此確定為植物源. 因子3中醛酮物質(zhì)占比較高，如乙醛(45.38%)、丙烯醛(43.42%)、丙酮(31.59%)、丁烯醛(50.44%)，這些氧化性物質(zhì)在大氣中具有中等至較長的壽命[34]，其在09:00左右出現(xiàn)高值，且夜間也維持在較高水平，因此確定因子3為空氣老化和二次形成源. 因子4包含大量的氯甲烷(40.04%)、氯乙烷(51.13%)、氯苯(54.78%)等鹵代烴，鹵代烴類物種被認為是工業(yè)源的示蹤物，多在夜間出現(xiàn)高值，其原因可能與夜間工廠異常排放有關(guān)，因此識別為工業(yè)源[35]. 因子5中丙烯(39.32%)、戊烯(26.64%)、2-丁烯(44.92%)、癸烷(64.81%)和芳香烴(38.62%)占比均較大，其中2-丁烯、正癸烷是典型的汽油揮發(fā)物，芳香烴類物種被認為是機動車尾氣排放的示蹤物，該因子在上下班高峰時段貢獻率較大，因此識別為交通源.

注： 由于設(shè)備故障及維修等原因，導致部分數(shù)據(jù)缺失.

PMF源解析結(jié)果(見圖11)表明，VOCs污染源貢獻率依次為溶劑使用源(25.55%)、空氣老化和二次形成源(23.76%)、植物源(23.24%)、交通源(14.63%)、工業(yè)源(12.82%). 結(jié)合NWR評估的各污染因子來源方向(見圖12)可以看出：溶劑使用源主要受東北、西北方本地氣團的影響，定點觀測點北部分布塑料包裝廠、電子材料制造行業(yè)，同時城區(qū)中心走航期間也是在該區(qū)域監(jiān)測到高值點，定點觀測與走航觀測均說明該源主要受到附近工業(yè)企業(yè)的影響；植物源主要受西南方向本地氣團的影響，定點觀測站點西南方為蘇州市某中學，可能主要受學校內(nèi)高大樹木及交通道路兩側(cè)綠化帶植被排放的影響；空氣老化和二次形成源主要受北方傳輸影響；工業(yè)源主要受西南方氣團輸送影響，定點觀測站點西南方為蘇州市某產(chǎn)業(yè)園，可能受工業(yè)生產(chǎn)影響較大；交通源受東南方氣團輸送影響，定點觀測站點東南方是城區(qū)環(huán)高架快速路，在該區(qū)域走航中同樣發(fā)現(xiàn)南環(huán)路高架出現(xiàn)VOCs濃度較高的現(xiàn)象，說明該源可能主要受環(huán)高架快速路行駛車輛的影響.

圖11 蘇州市VOCs來源解析結(jié)果

注： 圖中數(shù)值3、6、9為風速，單位為m/s.

2.5.2.2不同VOCs排放源的OFP貢獻率

利用MIR系數(shù)法估算5類VOCs來源因子的OFP貢獻率(見圖13). 由圖13可見，定點觀測期間VOCs各排放源OFP貢獻率呈空氣老化和二次形成源(33.73%)>溶劑使用源(32.29%)>植物源(21.33%)>交通源(8.97%)>工業(yè)源(3.68%)的特征，因此對溶劑使用行業(yè)加強管控可降低VOCs排放量，進而有效控制O3生成量.

圖13 各VOCs排放源的OFP貢獻率

3 結(jié)論

a) 城區(qū)中心走航期間TVOC平均濃度為95.00 μg/m3，環(huán)高架快速路走航期間TVOC平均濃度為131.48 μg/m3，定點觀測期間TVOC平均濃度為72.85 μg/m3，走航期間僅發(fā)現(xiàn)一處VOCs濃度高值(≥500 μg/m3)區(qū)域，位于定點觀測點北側(cè)的電子材料制造廠附近. 對比其他城市城區(qū)VOCs觀測濃度發(fā)現(xiàn)，蘇州市城區(qū)VOCs污染較輕，環(huán)境空氣質(zhì)量處于優(yōu)良水平.

b) 城區(qū)中心、環(huán)高架橋快速路、定點觀測期間濃度占比最大的均為OVOC，觀測期間對OFP貢獻較大的組分為OVOC、烯烴、芳香烴，3個區(qū)域OFP貢獻率較大的物種為乙醛、甲苯、二甲苯/乙苯、MMA、異戊二烯、丁烯醛、丙烯醛、2-丁烯.

c) 通過定點觀測VOCs與其他空氣污染物濃度變化發(fā)現(xiàn)，存在NO2和VOCs向O3轉(zhuǎn)化過程，VOCs和NO2濃度峰值與PM2.5峰值變化趨勢一致，三者可能受同一污染源影響，結(jié)合VOCs濃度呈早晚高峰的日變化規(guī)律，判斷交通源可能是影響VOCs濃度的重要原因之一.

d) 定點觀測VOCs源解析研究中，由特征比值(X/B、B/T)法初步判斷得出，區(qū)域內(nèi)空氣老化程度較高，VOCs中苯系物主要貢獻源為交通源和燃料燃燒源. PMF源解析結(jié)果表明，VOCs污染源包括溶劑使用源、空氣老化和二次形成源、植物源、交通源、工業(yè)源，結(jié)合NWR評估污染主要來自定點觀測點北方的工業(yè)企業(yè)及東南方向環(huán)高架快速行駛的機動車尾氣. 利用MIR系數(shù)法得出5類VOCs來源因子，其OFP貢獻率依次為空氣老化和二次形成源>溶劑使用源>植物源>交通源>工業(yè)源.

e) 建議加強對溶劑使用行業(yè)VOCs排放量的管控，倡導在上下班高峰期、周末使用公共交通出行，減少機動車尾氣排放，使O3的生成量得到有效控制.

f) 此次大氣VOCs觀測研究方案中觀測時間相對較短、觀測站點僅有一處，可能會對準確評估蘇州市城區(qū)冬季VOCs污染水平、OFP以及源解析存在影響，后期會進一步完善不同時段、不同觀測點的觀測情況，以期能更加科學全面地分析蘇州市城區(qū)VOCs分布狀況.