| 广州市冬季一次典型臭氧污染过程分析 |
| 摘要点击 2967 全文点击 1335 投稿时间：2021-10-22 修订日期：2022-02-07 |
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| 中文关键词 臭氧(O3) 挥发性有机物(VOCs) 广州 污染过程 正交矩阵因子分解法(PMF) |
| 英文关键词 ozone (O3) volatile organic compounds (VOCs) Guangzhou pollution process positive matrix factorization (PMF) |
| 作者 | 单位 | E-mail | | 裴成磊 | 中国科学院广州地球化学研究所, 有机地球化学国家重点实验室, 广东省环境资源利用与保护重点实验室, 广州 510640
中国科学院深地科学卓越创新中心, 广州 510640
中国科学院大学, 北京 100049
广东省广州生态环境监测中心站, 广州 510060 | peichenglei@163.com | | 谢雨彤 | 暨南大学质谱仪器与大气环境研究所, 广东省大气污染在线源解析系统工程技术研究中心, 广州 510632
粤港澳环境质量协同创新联合实验室, 广州 510632 | | | 陈希 | 暨南大学质谱仪器与大气环境研究所, 广东省大气污染在线源解析系统工程技术研究中心, 广州 510632
广州禾信仪器股份有限公司, 广州 510530 | | | 张涛 | 中国科学院广州地球化学研究所, 有机地球化学国家重点实验室, 广东省环境资源利用与保护重点实验室, 广州 510640
中国科学院深地科学卓越创新中心, 广州 510640
中国科学院大学, 北京 100049
广东省生态环境监测中心, 广州 510308 | | | 邱晓暖 | 广东省广州生态环境监测中心站, 广州 510060 | | | 王瑜 | 暨南大学环境与气候研究院, 广州 510632 | | | 王在华 | 广东省科学院资源利用与稀土开发研究所, 广州 510650 | zaihuawang@163.com | | 李梅 | 暨南大学质谱仪器与大气环境研究所, 广东省大气污染在线源解析系统工程技术研究中心, 广州 510632
粤港澳环境质量协同创新联合实验室, 广州 510632 | |
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| 中文摘要 |
| 为探究广州市2020年冬季（1月）一次臭氧污染过程，分析了气象条件对臭氧污染产生的影响；运用臭氧生成潜势（OFP）和正交矩阵因子分解法（PMF）分析了影响臭氧的主要挥发性有机物（VOCs）物种和来源；通过经验动力学建模方法（EKMA）识别了臭氧生成控制区，并提出了相应的前体物减排策略.结果表明，本次臭氧污染过程中同时出现了NO2超标，并且PM10和PM2.5浓度也处于高位，体现出和夏、秋季不同的大气复合污染特征；夜间边界层高度低（<75 m）和大气稳定度高加剧了臭氧前体物和颗粒物的累积，日间温度升高约5℃、太阳辐射增强约10%和水平风速小（<1 m ·s-1）等气象条件加剧了光化学反应，促进了臭氧和颗粒物的生成.冬季VOCs组分以烷烃为主（占比为68.2%），且烷烃和炔烃占比较其他季节更高，但芳香烃（二甲苯和甲苯）和丙烯是臭氧生成的关键VOCs物种；源解析结果显示，VOCs的主要来源为汽车尾气（22.4%）、溶剂使用（20.5%）和工业排放（17.9%），其中溶剂使用的OFP最高；臭氧本地生成主要受VOCs控制，前体物VOCs和NOx按比例3 ：1进行削减较为合理.研究探索了冬季臭氧污染的成因，为开展重污染季节O3和PM2.5协同控制提供科学支撑. |
| 英文摘要 |
| This study focused on an ozone pollution event occurring in winter (January) in Guangzhou. Various influencing factors were analyzed, including various atmospheric trace gases, meteorological conditions during the whole pollution process, as well as the characteristics of the main O3 precursor volatile organic compounds (VOCs). The main sources of VOCs and the O3 formation regime were analyzed using an array of tools:the ozone potential formation (OFP), positive matrix factorization (PMF) model, and empirical kinetic modeling approach (EKMA) curve. Feasible strategies for O3 control were suggested. The results showed that O3 and NO2 exceeded the corresponding standards in this winter pollution event, when the concentrations of PM10 and PM2.5 were also high, differing from the air pollution characteristics in summer and autumn. Low boundary layer height (<75 m) and high atmospheric stability at night exacerbated the accumulation of ozone precursors and fine particles. Meteorological conditions such as the increased daytime temperature (5℃), stronger solar radiation (10%), and low horizontal wind speed (<1 m·s-1) favored photochemical reactions and promoted the formation of ozone and fine particles. VOCs were mainly composed of alkanes, and the proportions of alkanes and alkynes in winter were higher than those in the other seasons. Aromatics (xylenes and toluene) and propylene were the key VOCs species leading to O3 formation. The main VOCs sources were vehicle exhaust (22.4%), solvent usage (20.5%), and industrial emissions (17.9%); however, the source with highest OFP was identified as solvent usage. O3 formation in this event was in the VOCs-limited regime, and reducing O3 precursors in the VOCs/NOx ratio of 3:1 was effective and feasible for O3 control. This study explored the causes of an O3 pollution event in winter, which will serve as reference for the synergistic control of O3 and PM2.5 in heavy pollution seasons. |
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