張明棣,云 龍,李成柳,魏啟兵,古添發(fā),梁家權(quán)
(1. 深圳市環(huán)境監(jiān)測中心站,廣東 深圳 518049;2. 壹點(diǎn)環(huán)境科技(廣州)有限公司,廣東 廣州 510220)
近年來,我國城市環(huán)境空氣質(zhì)量取得了明顯改善,一次污染物濃度逐年下降,PM2.5濃度也在2013 年頒布《大氣污染防治行動(dòng)計(jì)劃》之后大幅下降[1]。然而,臭氧(O3)濃度卻呈上升趨勢[2],O3已成為影響我國空氣質(zhì)量的重要污染物。珠三角地區(qū)作為中國城市化水平最高、經(jīng)濟(jì)發(fā)展最快、經(jīng)濟(jì)總量最大的地區(qū)之一,2013~2017 年期間,以O(shè)3為首要污染物的天數(shù)占污染總天數(shù)的比例從31.9%上升到了70.6%[3],O3污染呈加劇態(tài)勢。在此區(qū)域背景下,深圳市O3污染也逐漸凸顯。在2018 年9 月29 日~10 月9 日珠三角地區(qū)出現(xiàn)長時(shí)間較嚴(yán)重的區(qū)域性O(shè)3污染過程中,深圳市在10 月2 日~10 月8 日也出現(xiàn)持續(xù)的O3污染。
近地面O3主要是氮氧化物(NOx)和揮發(fā)性有機(jī)物(VOCs)在太陽輻射下發(fā)生一系列復(fù)雜的反應(yīng)生成的二次污染物。O3的生成與前體物具有非線性關(guān)系[4-5],不同城市及地區(qū)O3的形成機(jī)制有所不同?;谟^測的箱化學(xué)模型作為O3與前體物關(guān)系的研究方法,目前在我國已得到了廣泛應(yīng)用[6]。大部分研究[7- 12]表明,城市地區(qū)的O3光化學(xué)生成一般受VOCs 控制,VOCs 是臭氧污染防控的重要關(guān)注對象。
O3作為區(qū)域性的污染問題,已有研究表明,在北京市、上海市和香港特別行政區(qū),O3及其前體物跨界傳輸影響是造成臭氧污染高發(fā)的重要原因[13-16]。深圳市南面鄰海,北靠大陸,在加強(qiáng)本地O3生成機(jī)理研究的同時(shí),判明本地生成影響貢獻(xiàn)及區(qū)域傳輸貢獻(xiàn)的影響關(guān)系也十分重要。目前對深圳市VOCs 的研究也多集中在城市與工業(yè)過渡區(qū),且鮮有關(guān)于深圳市局地VOCs 光化學(xué)反應(yīng)生成對O3的貢獻(xiàn)與區(qū)域傳輸?shù)挠绊懛矫娴膱?bào)道。
研究選取2018 年秋季深圳市出現(xiàn)連續(xù)O3污染的過程,研究了中心城區(qū)O3前體物VOCs 的污染特征,同時(shí)利用光化學(xué)箱模型開展了深圳市O3本地生成與區(qū)域傳輸影響的量化研究,以期為本地制定O3控制措施及推進(jìn)區(qū)域性O(shè)3污染的聯(lián)防聯(lián)控提供一定的參考價(jià)值。
本研究選取2018 年9 月21 日~2018 年10 月18 日作為研究時(shí)段開展相關(guān)分析。研究中使用的氣態(tài)污染物數(shù)據(jù)O3、NO/NO2、CO、VOCs 來自蓮花山生態(tài)監(jiān)測站(以下簡稱蓮花山)(22°33′N,114°03′E)。其中VOCs 數(shù)據(jù)由法國Chromatotec公司生產(chǎn)的GC866 在線VOCs 分析儀實(shí)時(shí)監(jiān)測獲得;使用FID 檢測器,檢測下限為0.01×10-9(體積分?jǐn)?shù))。測量物種包括了美國EPA 規(guī)定的PAMs 57 種O3前體物。觀測前期,使用美國linde 公司提供的PAMs 物種混合標(biāo)準(zhǔn)氣體對儀器進(jìn)行校準(zhǔn),以1×10-9、3×10-9、5×10-9、7×10-9和9×10-9的體積分?jǐn)?shù)梯度建立標(biāo)準(zhǔn)工作曲線,89.5%的物種(包含乙烯、正丁烷、甲苯和間/對-二甲苯等)相關(guān)系數(shù)在0.98 及以上;觀測期間,每日自動(dòng)執(zhí)行的內(nèi)標(biāo)檢測,目標(biāo)物種峰面積偏差在10%以內(nèi)(含10%),系統(tǒng)運(yùn)行穩(wěn)定;在9 月12 日、10 月2 日和10 月15 日分別對系統(tǒng)進(jìn)行了1 次5×10-9標(biāo)準(zhǔn)氣體核查,以確保整個(gè)觀測期間監(jiān)測數(shù)據(jù)可靠。
蓮花山位于深圳市中心城區(qū)福田區(qū)的蓮花山公園內(nèi),西靠蓮花山山峰主體,東面為彩田路,附近多居民住宅區(qū)無工業(yè)源,能基本代表深圳市城區(qū)大氣環(huán)境特征。由于所處位置受山體影響,蓮花山點(diǎn)位的氣象數(shù)據(jù)不能很好地代表城區(qū)主導(dǎo)風(fēng)向特征。因此氣象數(shù)據(jù)使用來自蓮花山西南面大約5 km處的福田區(qū)竹子林氣象基地的監(jiān)測結(jié)果(由深圳市氣象局官網(wǎng)發(fā)布:http://weather.sz.gov.cn)。其觀測塔高95 m,周圍無遮擋,其結(jié)果更能代表福田區(qū)的整體氣象變化特征。
1.2.1 VOCs 化學(xué)反應(yīng)活性計(jì)算 本研究采用各VOCs 物種與羥基自由基(·OH)反應(yīng)的活性(L·OH)和臭氧生成潛勢(OFP)來綜合比較VOCs 的化學(xué)反應(yīng)活性。其中L·OH估算的是O3形成過程中初始過氧自由基(RO2·)的生成速率,用于反映單個(gè)VOCs 物種對日間光化學(xué)反應(yīng)的相對貢獻(xiàn)[17]。L·OH的計(jì)算見式(1)。
O3生成潛勢(OFP)是衡量大氣VOCs 對O3貢獻(xiàn)的重要指標(biāo)之一,在本文中表示VOCs 物種體積分?jǐn)?shù)對應(yīng)光化學(xué)反應(yīng)最大可生成的O3體積分?jǐn)?shù),通過對各VOCs 物種OFP 的分析能篩選出大氣VOCs 中形成O3的優(yōu)勢物種。OFP 的計(jì)算見式(2)。
式 中: OFPi是 第i種 VOC 的 O3生 成 潛勢,×10-9; MIRi是第i種VOC 的O3最大增量反應(yīng)系數(shù),來自CARTER[19]的研究; [VOC]i是第i種VOC 的環(huán)境體積分?jǐn)?shù),×10-9。
1.2.2 基 于 觀 測 的 箱 模 型 基 于 觀 測 的 箱 模 型(observation-based model,OBM)是一種常用的基于觀測數(shù)據(jù)的O3污染成因的分析方法,其實(shí)質(zhì)是模擬大氣環(huán)境中光化學(xué)反應(yīng)的一個(gè)盒子模型,最初由美國喬治亞理工學(xué)院的CARDELINO 和CHAMEIDES在1995 年開發(fā)[20]。本研究采用山東大學(xué)環(huán)境研究院開發(fā)的基于觀測的大氣氧化性和光化學(xué)模型OBMAOCP( observation-based model for investigating atmospheric oxidation capacity and photochemistry),模型集成了國際通用的氣相和多相大氣化學(xué)機(jī)制,包括MCM (master chemical mechanism)、RACM2(regional atmospheric chemistry model)和CAPRAM(chemical aqueous-phase radical mechanism[7,21 - 23]。研究選用RACM2 氣相化學(xué)機(jī)制進(jìn)行模擬,通過將實(shí)際觀測到的VOCs、NO、NO2、CO、O3和氣象參數(shù)的觀測數(shù)據(jù)輸入到OBM 模型中,假設(shè)污染物充分混合,模擬大氣光化學(xué)反應(yīng)過程。
對流層中的O3主要來自光化學(xué)反應(yīng)產(chǎn)生,通過過氧自由基(HO2·、RO2·)氧化NO 生成NO2,NO2再光解產(chǎn)生O3;而O3的消耗主要是通過O3的光解以及與·OH、HO2·和不飽和VOCs 的反應(yīng),NO2與·OH、RO2·的反應(yīng),NO3·與VOC 的反應(yīng),N2O5和NO3·的非均相損失以及干沉降消耗。模型中,O3的原位化學(xué)生成速率Netp(O3)通過式(3~5)計(jì)算得到。
式中,k1~k10表示各反應(yīng)的速率常數(shù),P(O3)為O3的生成速率,L(O3)為O3的消耗速率,Netp(O3)為O3的凈生成速率,即O3原位化學(xué)生成速率。
近地面O3污染的形成與前體物濃度和氣象條件關(guān)系密切,O3是由NOx、VOCs 等前體物在太陽輻射下發(fā)生光化學(xué)反應(yīng)生成。圖1 展示了觀測期間O3、VOCs、NO 和NO2的體積分?jǐn)?shù)以及近地面氣象參數(shù)的時(shí)間序列。圖1 可知,9 月29 日~10 月8 日蓮花山出現(xiàn)了O3小時(shí)體積分?jǐn)?shù)超過102×10-9的O3污染過程(根據(jù)《環(huán)境空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn):GB3095—2012》[24],O3每小時(shí)平均濃度二級濃度限值為200 μg/cm3,即相當(dāng)于體積分?jǐn)?shù)為102×10-9)。
分析O3與前體物NOx和VOCs 體積分?jǐn)?shù)的變化關(guān)系。圖1a~c 可知,日間隨著NOx(NO2+NO)和VOCs 體積分?jǐn)?shù)的下降,O3體積分?jǐn)?shù)呈上升趨勢,即隨著太陽輻射的增強(qiáng),NOx和VOCs 會(huì)不斷反應(yīng)生成O3而被消耗。這也是光化學(xué)發(fā)生前有大量前體物的積累會(huì)導(dǎo)致當(dāng)天O3水平較高的原因[25-27]。在O3污染日10 月4~7 日可觀察到有較高的前體物水平,在光照充足而擴(kuò)散不利的情況下就容易造成O3的快速生成和累積升高。在凌晨和夜間還可以觀察到NO 與O3的反向趨勢,這主要是由于NO 對O3具有滴定作用(O3+NO→NO2+O2)。
溫度和濕度主要通過表征太陽輻射的強(qiáng)弱建立與O3變化的關(guān)系,其中大氣溫度的變化能較好地反映出太陽輻射強(qiáng)度的變化[28];而高濕度大氣中水汽增加,云層較厚,則會(huì)削弱太陽輻射的影響[29]。已有大量研究表明O3與溫度呈正相關(guān)關(guān)系,與濕度呈負(fù)相關(guān)關(guān)系,而高溫低濕以及小風(fēng)(風(fēng)速<2 m/s)的氣象條件下更容易發(fā)生O3污染[29-33]。圖1d~f 氣象參數(shù)時(shí)間序列可知,O3污染期間每日最高小時(shí)溫度的范圍為30.3~31.4 ℃,每日日間時(shí)段(8:00~18:00)平均相對濕度的范圍為34.4%~64.5%,主導(dǎo)風(fēng)向?yàn)槠憋L(fēng)或偏東風(fēng),風(fēng)速較小(<2.3 m/s)。較高的溫度和較低的濕度為O3的光化學(xué)反應(yīng)生成提供了有利的氣象條件。較小的風(fēng)速不利于局部污染物的擴(kuò)散,而偏北或偏東氣流容易帶來北方內(nèi)陸或沿海長距離傳輸?shù)腛3影響[5,34]。梁永賢等[33]也發(fā)現(xiàn)深圳市受到偏北氣團(tuán)影響時(shí)更容易出現(xiàn)O3污染。主要是偏北氣團(tuán)影響下容易攜帶珠三角地區(qū)高濃度污染物,而沿海長距離傳輸過程污染物趨于老化,O3殘留濃度較高。在本研究中,沿海長距離傳輸帶來的O3影響,可以通過10 月14~15 日持續(xù)受偏東風(fēng)影響時(shí),O3整日維持較高水平這一結(jié)果得到證實(shí),在2.2 節(jié)將做進(jìn)一步分析。
圖1 觀測期間O3、VOCs、NO 和NO2 的體積分?jǐn)?shù)以及近地面氣象參數(shù)時(shí)間序列
根據(jù)O3污染情況與氣象特征,將觀測期間的污染過程劃分為P1 和P2,清潔過程劃分為C1 和C2,以下將根據(jù)這4 個(gè)過程展開O3與前體物VOCs 關(guān)系的進(jìn)一步探究。
整體來看,觀測期間深圳市城區(qū)VOCs 的平均體積分?jǐn)?shù)為14.63×10-9,對VOCs 體積分?jǐn)?shù)貢獻(xiàn)最大的組分是烷烴,占比在50%以上,但其化學(xué)反應(yīng)活性較低,見圖2。影響VOCs 化學(xué)反應(yīng)活性最主要的組分是芳香烴,芳香烴的L·OH和OFP 貢獻(xiàn)分別在40%和60%以上,見圖2b~c 。對比VOCs體積分?jǐn)?shù)和活性貢獻(xiàn)最大的前10 個(gè)物種,見圖3,可以發(fā)現(xiàn),體積分?jǐn)?shù)貢獻(xiàn)最大的物種以低碳數(shù)烷烴為主,而這類物種的化學(xué)反應(yīng)活性一般較低;對VOCs化學(xué)反應(yīng)活性貢獻(xiàn)最大的物種基本是芳香烴和烯烴,其中對L·OH和OFP 貢獻(xiàn)均較大的物種是間/對-二甲苯、甲苯、鄰-二甲苯、乙烯、丙烯、異戊二烯和正丁烷,其活性貢獻(xiàn)加和占總L·OH和總OFP 的60%左右。
圖2 觀測期間及P1、P2、C1 和C2 過程VOCs 體積分?jǐn)?shù)、·OH 活性和OFP 貢獻(xiàn)比例
圖3 觀測期間VOCs 體積分?jǐn)?shù)、·OH 活性和OFP 貢獻(xiàn)最大的10 個(gè)物種
進(jìn)一步分析P1、P2、C1 和C2 4 個(gè)過程VOCs體積分?jǐn)?shù)和化學(xué)反應(yīng)活性的變化。C2 為清潔過程卻具有最高的VOCs 平均體積分?jǐn)?shù)(29.75×10-9),比觀測期間VOCs 的平均體積分?jǐn)?shù)高出1 倍,且以芳香烴組分占比升高為主。分析發(fā)現(xiàn),C2 過程為陰雨天,風(fēng)速較小,水平擴(kuò)散不利,而降水強(qiáng)度較弱情況下VOCs 的濕清除作用不明顯,加上云層較厚,太陽輻射較弱,缺少了光化學(xué)反應(yīng)的消耗,因此VOCs 的局地累積效應(yīng)增強(qiáng)。而C2 過程VOCs 的高體積分?jǐn)?shù)和高化學(xué)反應(yīng)活性,說明城區(qū)存在明顯的VOCs 污染排放源,同時(shí)具有較強(qiáng)的O3生成潛勢,之所以未發(fā)生O3污染主要受限于光照條件。
P2 過程是O3污染過程中VOCs 和 O3的體積分?jǐn)?shù)均較高的過程,VOCs 組分以芳香烴升高為主,整體活性水平也較觀測期間平均水平高。從氣象特征來看,P2 過程持續(xù)受偏北氣流影響,深圳市北面的龍華區(qū)和龍崗區(qū)以及再往北的東莞市都是工業(yè)的聚集地,有大量的VOCs 排放源,偏北氣流容易攜帶這些途徑城市和地區(qū)的高水平VOCs 進(jìn)入深圳市城區(qū)。之所以VOCs 的體積分?jǐn)?shù)整體較C2 過程低,可能與前體物在傳輸過程經(jīng)光化學(xué)反應(yīng)大量生成O3而被消耗有關(guān)。
P1 過程也是O3污染過程,VOCs 的體積分?jǐn)?shù)整體較P2 過程低,與觀測期間的平均水平相當(dāng),芳香烴組分占比則較觀測期間平均水平有所下降。結(jié)合氣象特征分析可知,P1 過程主要受偏北和偏南氣流的交替影響,而偏南氣流帶來的海洋清潔氣團(tuán)中一次污染物的水平一般較低。
C1 過程具有最低的VOCs 體積分?jǐn)?shù),組分占比與O3污染過程P1 相似。C1 過程受持續(xù)偏東風(fēng)影響,且風(fēng)速較大,考慮主要受沿海長距離傳輸?shù)挠绊?。利用間/對-二甲苯與乙苯的比值來判斷氣團(tuán)的新鮮/老化程度[35]。通過計(jì)算,C1 過程間/對-二甲苯與乙苯的比值為2.00,比主要受局地污染源影響的C2 過程的2.56 明顯要低,可見氣團(tuán)存在一定的老化現(xiàn)象。且與C2 過程相比,C1 過程有持續(xù)一整天都較高的O3水平。證實(shí)了持續(xù)偏東風(fēng)影響下,存在O3長距離傳輸?shù)挠绊憽?/p>
O3濃度的變化是本地化學(xué)過程(包括生成和消耗)、區(qū)域輸送(包括輸入與輸出)和沉降等過程綜合作用的結(jié)果,其中本地化學(xué)生成可由OBM 模型模擬計(jì)算得到,在不考慮沉降等其他作用的影響下,可認(rèn)為O3的實(shí)際觀測速率=原位化學(xué)生成速率+傳輸速率。污染期間的O3小時(shí)體積分?jǐn)?shù)、速率與風(fēng)向變化趨勢,見圖4。
圖4 可知,污染過程中O3每日最大小時(shí)化學(xué)生成速率范圍為(12.58~16.77)×10-9h-1,14:00 左右O3化學(xué)生成速率最強(qiáng)。與其他地區(qū)的研究結(jié)果相比,深圳市城區(qū)O3生成速率低于廣州市城區(qū)(39×10-9h-1)[11]和 北 京 市 城 區(qū)(70×10-9h-1)[12],與沿海城市威海市[36]和日本東京相當(dāng)[37]。由上午時(shí)段O3實(shí)際增長速率明顯高于化學(xué)生成速率,可見存在O3輸入的過程,其中光化學(xué)反應(yīng)初始階段O3的快速升高主要是受夜間殘留層O3向下輸送影響[38-39],其余時(shí)段則來自區(qū)域的水平輸送。中午時(shí)段O3光化學(xué)生成速率增強(qiáng),O3的實(shí)測速率下降,表現(xiàn)為O3生成后向外輸出的過程。值得注意的是,7 日18:00 O3化學(xué)生成速率較弱時(shí)O3實(shí)際增長速率很高,同時(shí)南風(fēng)加強(qiáng),在1、2、6 和8 日也觀察到類似現(xiàn)象??梢娭形缟傻腛3在偏北風(fēng)的作用下被帶到了南面海洋上空,午后轉(zhuǎn)南風(fēng)影響時(shí),南面海洋上空積聚的O3被反吹回內(nèi)陸,這可能是城區(qū)午后至夜間O3居高不下的重要原因之一。
圖4 污染期間O3 小時(shí)體積分?jǐn)?shù)、速率與風(fēng)向變化趨勢
為進(jìn)一步量化O3本地生成與傳輸影響的貢獻(xiàn),分別對P1 和P2 這2 個(gè)不同的O3污染過程進(jìn)行了O3來源的量化分析。觀察發(fā)現(xiàn),O3光化學(xué)反應(yīng)開始前近地面已有相當(dāng)高的O3殘留,殘留一方面來自區(qū)域傳輸,另一方面也受前一天本地O3生成的殘留影響。本研究O3來源量化分析中將O3光化學(xué)開始前1 h 的O3觀測值作為O3的區(qū)域殘留體積分?jǐn)?shù)進(jìn)行分析。光化學(xué)累積生成的O3體積分?jǐn)?shù)可根據(jù)OBM 模型計(jì)算的O3逐時(shí)化學(xué)生成速率進(jìn)一步計(jì)算得到,再根據(jù)每小時(shí)O3實(shí)際體積分?jǐn)?shù)減去光化學(xué)生成的體積分?jǐn)?shù)可得到O3的區(qū)域傳輸體積分?jǐn)?shù)。以O(shè)3光化學(xué)生成開始到O3實(shí)測體積分?jǐn)?shù)達(dá)到峰值這段時(shí)間(8:00~14:00)為分析對象,P1 和P2 過程中O3的來源組成,見圖5。
圖5 P1、P2 過程中8:00~14:00 O3 體積分?jǐn)?shù)的組成和變化
整體來看,P1 和P2 過程受區(qū)域殘留影響接近,光化學(xué)生成強(qiáng)度也接近,P2 過程受傳輸影響較P1 過程大。對O3峰值進(jìn)行來源量化分析(P1 過程峰值在14:00,P2 過程峰值在13:00)如下:P1 過程O3峰值平均體積分?jǐn)?shù)為108.60×10-9,其中區(qū)域殘留體積分?jǐn)?shù)為43.70×10-9,對峰值的貢獻(xiàn)比為40.2%;化學(xué)生成體積分?jǐn)?shù)為61.61×10-9,對峰值的貢獻(xiàn)比為56.7%;區(qū)域傳輸體積分?jǐn)?shù)為3.29×10-9,對峰值的貢獻(xiàn)比為3.1%。P2 過程O3峰值平均體積分?jǐn)?shù)為119.19×10-9,其中區(qū)域殘留體積分?jǐn)?shù)為47.37×10-9,對峰值的貢獻(xiàn)比為39.7%;化學(xué)生成體積分?jǐn)?shù)為44.80×10-9,對峰值的貢獻(xiàn)比為37.6%;區(qū)域傳輸體積分?jǐn)?shù)為27.02×10-9,對峰值的貢獻(xiàn)比為22.7%。區(qū)域傳輸影響導(dǎo)致了P2 過程O3峰值出現(xiàn)時(shí)間比O3光化學(xué)生成最強(qiáng)的時(shí)間(14:00)提前,峰值水平也較P1 過程更高。
綜上分析,深圳市城區(qū)O3污染受區(qū)域傳輸與本地生成的O3殘留影響較大,日間O3體積分?jǐn)?shù)的組分仍以本地光化學(xué)生成貢獻(xiàn)為主。在加強(qiáng)本地O3前體物管控的同時(shí)也需加強(qiáng)與北面城市的聯(lián)防聯(lián)控。
(1)深圳市秋季中心城區(qū)VOCs 的平均體積分?jǐn)?shù)為14.63×10-9,對體積分?jǐn)?shù)貢獻(xiàn)最大的組分是烷烴,對VOCs 活性貢獻(xiàn)最大的組分是芳香烴,間/對-二甲苯、甲苯、鄰-二甲苯等是關(guān)鍵活性貢獻(xiàn)物種。
(2)未出現(xiàn)O3污染時(shí),陰雨天VOCs 局地累積效應(yīng)增強(qiáng),芳香烴組分占比明顯升高,O3生成主要受限于光照條件。沿海長距離傳輸影響下中心城區(qū)VOCs 體積分?jǐn)?shù)較秋季平均水平低,氣團(tuán)存在老化現(xiàn)象,同時(shí)O3體積分?jǐn)?shù)一整天會(huì)維持在較高的水平。
(3)O3污染期間氣象主要表現(xiàn)為高溫低濕,風(fēng)速較小,或受南北氣流的交替影響,或持續(xù)受偏北風(fēng)影響。持續(xù)偏北風(fēng)影響下VOCs 體積分?jǐn)?shù)高于秋季平均水平,以芳香烴組分升高為主,O3峰值也較南北氣流交替影響下更高。
(4)深圳市城區(qū)O3污染受區(qū)域傳輸與本地生成的O3殘留影響較大,日間O3體積分?jǐn)?shù)仍以本地光化學(xué)生成貢獻(xiàn)為主,但不足以導(dǎo)致O3超標(biāo)。持續(xù)偏北風(fēng)影響下O3峰值組成中區(qū)域殘留貢獻(xiàn)為39.7%,化學(xué)生成貢獻(xiàn)為37.6%,區(qū)域傳輸為22.7%。與受南北氣流交替影響下的O3污染比較,持續(xù)偏北風(fēng)影響下O3污染受區(qū)域傳輸貢獻(xiàn)更加突出。
(5)深圳市O3主要來源本地化學(xué)生成與區(qū)域傳輸貢獻(xiàn),建議在加強(qiáng)本地VOCs 來源管控同時(shí)加強(qiáng)與北面城市的聯(lián)防聯(lián)控。