2024, Vol. 45
2. 复旦大学环境科学与工程系，上海 200438
2. Department of Environmental Science and Engineering, Fudan University, Shanghai 200438, China
“十三五”以来, 我国大气污染防治成效显著, 大气细颗粒物（PM2.5）年均浓度逐年下降, 但臭氧（O3）污染却没有明显改善[1 ~ 10]. 《2021年中国生态环境状况公报》显示, 2021年全国重点城市以O3为首要污染物的超标天数占总超标天数的41.6%, 已超过PM2.5的41.1%, 成为了城市空气质量持续改善的制约因素[11]. 大气中的挥发性有机物（volatile organic compounds, VOCs）光化学反应活性强, 对O3的生成起着重要作用, 但其组成复杂, 种类繁多, 且对光化学反应的贡献大小各异[12 ~ 15], 因此精准识别贡献较大的关键活性VOCs组分及其来源对开展城市和区域O3污染防控至关重要[16 ~ 25].
上海作为长三角区域的中心城市, 既是国际交通和航运中心, 位于环杭州湾大石化聚集区, NOx和VOCs等前体物排放强度大, 叠加海陆交汇和区域输送影响, 导致O3污染问题日益突出[26 ~ 30]. 金丹[31]分析了上海郊区夏季大气VOCs的变化特征, 发现5~6月O3污染属于VOCs控制, 其中羰基化合物对O3生成贡献最大. 林燕芬等[32]基于VOCs手工监测数据, 研究了上海典型臭氧污染过程的变化特征, 提出控制上海市臭氧污染需重点削减溶剂使用和化工工艺过程中的甲苯、乙苯和间/对-二甲苯等芳香烃的排放, 以及机动车和石化工艺过程中丙烯、乙烯和乙炔的排放. 高天翔等[33]研究发现上海市烯烃和芳香烃是臭氧的关键前体物, 管控前机动车尾气和工业源对VOCs贡献分别为33.6%和32.8%, 管控期间机动车尾气的相对贡献不降反升. 因此, 开展上海城效地区夏季时间段在O3污染日和清洁日活性VOCs组分的特征和贡献差异, 研究关键气象要素和区域传输对VOCs组分的影响, 有助于制定区域层面臭氧预警措施和应急防控政策, 减少臭氧污染过程的发生.
因此, 开展上海城郊地区夏季O3污染过程中VOCs变化特征分析, 准确识别对O3污染贡献大的活性VOCs组分, 分析关键气象要素和传输对O3和VOCs的影响, 将有助于O3污染防治, 推进空气质量持续改善.
1 材料与方法 1.1 监测点位本文主要基于上海市青浦淀山湖超级站（简称淀山湖）点位开展分析, 该点位是国家生态环境保护淀山湖科学观测站, 其地理位置位于上海、江苏和浙江交界处, 较易受到区域大气传输影响, 可代表区域大气复合污染特点. 点位采样布设在观测站楼顶, 高度约10m. 监测时间为2022年7~8月.
1.2 仪器与分析方法VOCs监测数据来自武汉天虹公司生产的预浓缩气相色谱-质谱/氢火焰检测器（GC-MS/FID）VOCs在线监测系统（TH-300B）, 时间分辨率为1h. 该监测系统通过双路捕集进行采样, 经过滤、除水和除CO2, 再经-150℃超低温冷阱冷冻捕集后, 通过升温、热脱附进入GC-MS/FID分析. FID用于分析C2~C5碳氢化合物, MS用于分析C6~C12碳氢化合物、芳香烃、卤代烃和含氧化合物, 共计可实现102种VOCs物种的实时在线监测与分析, 包括31种卤代烃、29种烷烃、16种芳香烃、13种烯炔烃、11种羟基化合物和2种其他物种.
为确保VOCs在线监测系统数据满足分析需求, 严格按照《大气超级站质保质控体系技术规范》开展质保质控[34]. 每个月开展1次5点标准样品工作曲线校准, 校准相关系数均保持在0.995以上, 校准样品为美国林德（Linde）提供的TO15和PAMS混合气体. 每月开展一次多点标定和空白试验. 每日00：00进行日校准检查, 通过体积分数为4×10-9的PAMS标准气体, 确保通标结果与理论值偏差在± 20%.
O3监测数据采用美国热电公司Thermo Fisher Model 49i O3分析仪, 时间分辨率为1 h. 风向、风速、相对湿度和气温等气象监测数据来自上海市气象局青浦自动观测站.
1.3 研究方法 1.3.1 臭氧生成潜势不同VOCs组分的大气光化学反应活性不同, 对O3生成的贡献也存在较大差异. 为定量分析不同VOCs组分对O3生成的贡献, 识别对O3污染贡献较大的关键活性VOCs组分和物种, 本研究中采用广泛应用的最大增量反应活性（maximum incremental reactivity, MIR）来评估VOCs组分和物种的臭氧生成潜势, 从而找出对O3污染贡献最大的VOCs组分和物种, 计算公式为：
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式中, OFPi为物种i的最大臭氧生成潜势（μg·m-3）；ρ（VOCs）i为物种i在环境空气中的浓度（μg·m-3）；MIRi为物种i的最大反应增量活性系数.
1.3.2 气团传输影响分析美国国家海洋与大气管理局（NOAA）开发的气团后向轨迹模型（HYSPLIT）广泛应用于我国区域大气传输研究[35, 36]. 为分析传输对研究区域VOCs和O3浓度的影响, 采用HYSPLIT4.9轨迹模型和全球数据同化系统（GDAS）数据对观测期间观测点位的气团开展后向轨迹计算, 模拟时刻为每日00：00、06：00、12：00和18：00（UTC）, 每次模拟后推48 h, 采样点高度为10 m, 为避免采样点周边建筑的干扰影响, 模拟高度定为100 m.
2 结果与讨论 2.1 VOCs和O3浓度变化特征图 1给出了2022年7~8月观测期间该点位O3浓度、VOCs体积分数以及风速、风向、气温、相对湿度等气象要素的小时变化. 观测期间淀山湖大气φ（VOCs）平均值为（20.91 ± 9.82）×10-9, φ（VOCs）小时变化范围为（5.67~90.64）×10-9. 各组分中φ（烷烃）和φ（OVOCs）最高, 分别为（6.32 ± 4.66）×10-9和（6.32 ± 3.19）×10-9, 其次是φ（卤代烃）, 为（3.83 ± 1.66）×10-9, φ（芳香烃）、φ（烯烃）和φ（炔烃）分别为（1.92 ± 2.59）×10-9、（1.74 ± 1.58）×10-9和（0.60 ± 0.33）×10-9. 各组分占比为：烷烃（30.2%）= OVOCs（30.2%） > 卤代烃（18.3%） > 芳香烃（9.2%） > 烯烃（8.3%） > 炔烃（2.9%）. 烷烃占比高的特征与北京2019年（40.41%）[37]、南京2018年（38.61%）[38]、武汉2019年（38.80%）[39]和成都2019年（29.51%）[40]等的研究结果较为类似. OVOCs占比高的特征则与已有上海研究[41]、以及杭州（33.86%）[42]和广州[43]等城市的结果类似. 常规VOCs在线监测通常关注PAMS组分, 缺乏对OVOCs的监测, 而长三角和珠三角等地区均有较为集中的石化化工排放园区, 机动车和溶剂使用等排放较大, 这都是OVOCs的重要来源, 同时, 光化学反应活性强, 也会导致较多的OVOCs生成, 这说明在上海和杭州等长三角区域, 需加强关注OVOCs的监测和分析.
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图 1 2022年观测期间上海城郊ρ（O3）和φ（VOCs）以及各气象要素的小时变化趋势 Fig. 1 Hourly time series of meteorological parameters and pollutants such as O3 and VOCs during the observation of 2022 in suburban area of Shanghai |
根据《环境空气质量标准》（GB 33095-2012）, 观测期间淀山湖共出现28 d O3污染过程, 包括5 d中度污染和23 d轻度污染, 其中7月和8月分别为12 d和16 d, 污染最重的为8月13日, ρ（O3-8h）日最大值为265 μg·m-3. 针对O3污染日和清洁日的各项污染物浓度和气象要素开展分析, 结果见表 1. 污染日ρ（O3-8h）日最大值的平均值为190.96 μg·m-3, 高于清洁日54.4%. 污染日φ（VOCs）平均值为（23.84 ± 9.69）×10-9, 高于清洁日28.1%. 污染日气温平均值为31.95℃, 高于清洁日1.83℃. 污染日风速和相对湿度平均值分别为1.75 m·s-1和69.81%, 小于清洁日14.7%和5.5%, 从图 1可以看到, O3浓度与气温呈正相关（r = 0.77, P < 0.01）, 与相对湿度呈负相关（r = -0.76, P < 0.01）, 与风速呈正相关（r = 0.30, P < 0.01）, 同时数据显示O3污染发生时通常主导偏南风, 这说明高温、低湿和偏南输送有利于促进O3的反应生成[44]. VOCs与风速呈负相关（r = -0.32, P < 0.01）, 与气温和相对湿度的相关性不显著, 这可能是由于VOCs活性强, 在大气中停留时间短, 在小风作用下较易累积反应导致的. 从关键活性组分来看, 芳香烃、烯烃和OVOCs与风速的关系均呈现负相关, 而OVOCs与气温呈正相关（r = 0.46, P < 0.01）, 但芳香烃和烯烃则与气温的相关性不显著, 这说明气温高和风速小会加快光化学反应, 导致OVOCs生成累积, 促进O3污染发生.
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表 1 O3污染日和清洁日O3浓度、VOCs体积分数和气象要素统计结果 Table 1 O3 concentration, VOCs, and meteorological parameters during O3 pollution days and clean days |
观测期间O3、NO2、VOCs的日变化曲线如图 2所示, O3日变化呈现典型的单峰型, 污染日和清洁日浓度差异主要体现在09：00~23：00, 其中13：00~14：00差异最大, 而在此期间NO2和VOCs均呈现最低值, 这说明午后随着辐射增强, 气温上升, 大量NO2和VOCs经过光化学反应消耗促进了O3的生成. NO2和VOCs均呈现双峰, 第一段高值出现在06：00~8：00, 第二段高值出现在20：00~23：00, 这两段时间也是污染日与清洁日相差最大的时段, 说明夜间和早晨时段NO2和VOCs的累积上升促进了O3污染的发生.
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阴影表示各项指标小时值的第25和75百分位数范围 图 2 污染日和清洁日O3及其前体物浓度日变化 Fig. 2 Diurnal variation in O3 concentration and VOCs during O3 pollution days and clean days |
观测期间, 污染日上海城郊OFP为126.92 μg·m-3, 较清洁日的96.25 μg·m-3偏高31.9%, 其中芳香烃、烯烃、烷烃、OVOCs、卤代烃和炔烃的OFP分别为56.08、36.55、20.39、11.67、1.39和0.84 μg·m-3, 分别高于清洁日的28.7%、34.2%、33.9%、36.4%、35.6%和30.6%. 由图 3可知, 污染日VOCs各组分贡献率为：芳香烃最大, 为44.2%, 其次是烯烃, 为28.8%, 然后是烷烃和OVOCs, 分别为16.1%和9.2%, 卤代烃和炔烃贡献率最小. 与清洁日相比较, 污染日芳香烃OFP贡献占比略有下降, 卤代烃和炔烃占比不变, 而烯烃、烷烃和OVOCs的OFP贡献占比则有所增高, 特别是烯烃升高较多, 说明烯烃是影响O3污染的关键活性组分. 图 4列出了污染日对OFP贡献排名前10位的VOCs物种, 污染日和清洁日排名前10的物种相同, 均为甲苯、乙烯、丙烯、邻-二甲苯、丙酮、己醛、正丁烷、异戊烷、异丁烷和乙苯. 其中丙烯和丙酮较清洁日偏高最多, 分别为清洁日的54.9%和54.6%, 其次异戊烷、乙烯和邻-二甲苯也偏高30%以上, 说明这些物种需要重点加强管控. 张明明等[45]指出上海对OFP贡献最大的是人为源排放的甲苯、二甲苯单或多烷基芳香烃. 段玉森[46]基于手工采样分析发现青浦淀山湖点位OFP较大的主要为甲醛、间/对-二甲苯、乙醛和甲苯等物种, 这与本研究的结果较为一致. 要控制上海城郊地区臭氧污染, 需重点关注溶剂使用和化工工艺过程中的甲苯、乙苯和间/对-二甲苯等芳香烃的排放, 以及机动车和石化工艺过程中丙烯、乙烯和乙炔的排放.
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外圈和内圈分别表示O3污染日和清洁日 图 3 污染日和清洁日VOCs各组分OFP贡献率 Fig. 3 OFP contribution percentages of VOCs compounds during O3 pollution days and clean days |
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图 4 污染日和清洁日OFP排名前10的物种 Fig. 4 Top ten VOCs compounds with the highest OFP during O3 pollution days and clean days |
乙烷和乙炔的比值（E/E）和间/对-二甲苯与乙苯（X/E）的比值常用来评价气团老化和传输程度. 当E/E越大（大于0.47）, 或X/E越小（小于3）时, 说明气团老化程度高, 传输距离远. 观测期间, E/E和X/E的平均值分别为2.23和2.32, 这表明上海城郊地区夏季气团存在明显的区域传输影响. 图 5给出了E/E和X/E的小时比值的日变化, 可以看出, 01：00~05：00期间E/E小时值为日最高值, 06：00时起开始快速下降, 07：00~12：00之前维持较低水平, 13：00时起开始上升, 15：00达到下午峰值, 随后略有下降, 17：00起又开始上升, 直至夜间23：00. X/E小时值则表现为午后最低, 夜间相对较高. 这说明下午至傍晚时段（11：00~17：00）的气团光化学年龄较长. 徐家洛等[26]对杭州湾北岸地区的研究结果表明, E/X在2.38~3.0之间, 这与本研究的结果基本一致. 结合风速数据进行分析, 发现E/E与风速呈正相关（r = 0.16, P < 0.01）, X/E与风速呈负相关（r = -0.30, P < 0.01）. 这说明监测点位气团光化学年龄较长, 存在着传输作用的影响.
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阴影表示E/E和X/E小时值的第25和75百分位数范围 图 5 VOCs特征比值E/E和X/小时值的日变化 Fig. 5 Diurnal variations in E/E and X/E |
由于芳香烃、烯烃、烷烃和OVOCs体积分数或OFP贡献较大, 是O3污染影响的关键组分, 因此图 6进一步分析了这4类组分体积分数与风速风向的关系. 结果表明, 芳香烃和烯烃浓度高值主要出现在风速小于1 m·s-1的偏南风和东南风作用下, 说明活性较高的这两类组分主要来自本地源. 烷烃浓度高值主要出现在风速小于1 m·s-1的偏南风作用下, 同时风速在4 m·s-1左右的东南偏南风时也存在高值, 烷烃活性较低, 这说明存在偏南方向的输送影响. OVOCs高值则大多出现在风速大于2 m·s-1条件时, 在西北风、西南风以及东南风作用下均存在高值, 这说明OVOCs受近周边地区的传输影响较大.
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图 6 VOCs组分与风速风向关系 Fig. 6 Relationship among VOCs compounds, wind speed, and wind direction |
进一步通过后向轨迹计算得到248根后向轨迹, 并开展聚类分析得到4类气团后向轨迹. 如图 7所示, 来自东南方向的第2类气团轨迹占比54.4%, 出现频率最高, 轨迹距离最短, 其对应的φ（OVOCs）和φ（烯烃）分别为6.20×10-9和1.98×10-9, 在4类轨迹中浓度最高, 这说明研究区域OVOCs和烯烃受东南方向近距离传输的影响较大. 来自偏南方向的第3类轨迹占比为19.7%, 其对应的φ（VOCs）和φ（芳香烃）在4类轨迹中最高, 分别为23.28×10-9和3.51×10-9. 这说明研究区域总VOCs和芳香烃水平受到偏南通道上较长距离的输送影响. 来自东北和西南方向的气团占比分别为20.9%和5.0%, 对应VOCs体积分数也相对较低, 分别为16.84×10-9和9.06×10-9, 这说明研究时段东北和西南方向的传输对研究区域的影响较小. 总体可见, 环杭州湾近距离区域的气团传输对监测点烯烃和OVOCs体积分数的影响较大, 这与图 6中OVOCs与风向风速关系的分析结论一致, 而偏南方向较长距离的气团传输则对监测点位总VOCs和芳香烃体积分数的影响较大.
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图 7 观测期间不同气团后向轨迹VOCs体积分数 Fig. 7 VOCs concentration from different types of air mass back trajectories during the observation |
（1）上海郊区夏季观测期间小时φ（VOCs）范围为（5.67~90.64）×10-9, 平均值为（20.91 ± 9.82）×10-9, 各组分占比分别为：烷烃（30.2%）= OVOCs（30.2%） > 卤代烃（18.3%） > 芳香烃（9.2%） > 烯烃（8.3%） > 炔烃（2.9%）. 观测期间O3污染日φ（VOCs）平均值为（23.84 ± 9.69）×10-9, 高于清洁日28.1%. 污染日主要体现为高温、低湿和偏南近距离输送, 说明这类气象条件极易导致O3的生成、传输和累积.
（2）污染日VOCs的OFP为126.92 μg·m-3, 较清洁日上升31.9%, 其中烯烃OFP贡献率明显上升, 表明烯烃是影响O3污染的关键活性组分；OFP贡献前10名的物种分别为：甲苯、乙烯、丙烯、邻-二甲苯、丙酮、己醛、正丁烷、异戊烷、异丁烷和乙苯. 其中丙烯、丙酮等物种较清洁日偏高最多, 分别为清洁日的54.9%和54.6%, 说明醛酮类的OVOCs物种需要重点加强管控.
（3）特征物种比值显示, 观测期间乙烷和乙炔的比值（E/E）和间/对-二甲苯与乙苯比值（X/E）平均值分别为2.23和2.32, 表明上海城郊地区夏季气团存在明显的区域传输影响, 且主要出现在下午和傍晚.
（4）气团后向轨迹显示, 环杭州湾近距离区域的气团传输对上海城郊烯烃和OVOCs体积分数的影响较大, 而偏南方向较长距离的气团传输则对监测点位总VOCs和芳香烃体积分数的影响较大.
| [1] | Zhou Y, Yang Y, Wang H L, et al. Summer ozone pollution in China affected by the intensity of Asian monsoon systems[J]. Science of the Total Environment, 2022, 849. DOI:10.1016/j.scitotenv.2022.157785 |
| [2] | Zheng H, Kong S F, He Y, et al. Enhanced ozone pollution in the summer of 2022 in China: the roles of meteorology and emission variations[J]. Atmospheric Environment, 2023, 301. DOI:10.1016/j.atmosenv.2023.119701 |
| [3] | Zhang Y L, Wang H C, Lu X, et al. Evolution of summer surface ozone pollution patterns in China during 2015-2020[J]. Atmospheric Research, 2023, 291. DOI:10.1016/j.atmosres.2023.106836 |
| [4] | Wang G, Zhu Z Y, Liu Z L, et al. Ozone pollution in the plate and logistics capital of China: insight into the formation, source apportionment, and regional transport[J]. Environmental Pollution, 2022, 313. DOI:10.1016/j.envpol.2022.120144 |
| [5] | Shen L J, Liu J, Zhao T L, et al. Atmospheric transport drives regional interactions of ozone pollution in China[J]. Science of the Total Environment, 2022, 830. DOI:10.1016/j.scitotenv.2022.154634 |
| [6] | Chen Y L, Li H C, Karimian H, et al. Spatio-temporal variation of ozone pollution risk and its influencing factors in China based on Geodetector and Geospatial models[J]. Chemosphere, 2022, 302. DOI:10.1016/j.chemosphere.2022.134843 |
| [7] |
潘锦秀, 安欣欣, 刘保献, 等. 北京市臭氧污染跳变型特征及影响因素分析[J]. 环境科学, 2024, 45(3): 1371-1381. Pan J X, An X X, Liu B X, et al. Analysis of the jumping characteristics and influencing factors of ozone pollution in Beijing[J]. Environmental Science, 2024, 45(3): 1371-1381. |
| [8] | Vu T V, Shi Z B, Cheng J, et al. Assessing the impact of clean air action on air quality trends in Beijing using a machine learning technique[J]. Atmospheric Chemistry and Physics, 2019, 19(17): 11303-11314. DOI:10.5194/acp-19-11303-2019 |
| [9] | Li K, Jacob D J, Liao H, et al. A two-pollutant strategy for improving ozone and particulate air quality in China[J]. Nature Geoscience, 2019, 12(11): 906-910. DOI:10.1038/s41561-019-0464-x |
| [10] | Guo J, Zhang X S, Gao Y, et al. Evolution of ozone pollution in China: what track will it follow?[J]. Environmental Science & Technology, 2023, 1-117. |
| [11] | 中华人民共和国生态环境部. 2021年中国生态环境状况公报[R]. 2022. |
| [12] |
余家燕, 刘建国, 秦皓, 等. 重庆江津城区夏季臭氧污染过程挥发性有机物特征与来源分析[J]. 地球化学, 2021, 50(5): 503-512. Yu J Y, Liu J G, Qin H, et al. Analysis of volatile organic compound characteristics and sources during the typical ozone pollution process in Jiangjin District of Chongqing[J]. Geochimica, 2021, 50(5): 503-512. |
| [13] |
孙雪松, 张蕊, 王裕, 等. 北京市城区秋季O3污染过程VOCs污染特征及反应活性[J]. 环境科学, 2023, 44(2): 691-698. Sun X S, Zhang R, Wang Y, et al. Ambient VOCs characteristics and reactivity during O3 pollution in autumn in urban Beijing[J]. Environmental Science, 2023, 44(2): 691-698. |
| [14] |
齐一谨, 王玲玲, 倪经纬, 等. 郑州市夏季大气VOCs污染特征及来源解析[J]. 环境科学, 2022, 43(12): 5429-5441. Qi Y J, Wang L L, Ni J W, et al. Characteristics and source apportionment of ambient summer volatile organic compounds in Zhengzhou, China[J]. Environmental Science, 2022, 43(12): 5429-5441. |
| [15] |
贾智海, 顾瑶, 孔翠丽, 等. 青岛市臭氧污染与非污染期间VOCs化学特征及来源解析[J]. 环境科学, 2023, 44(4): 1962-1973. Jia Z H, Gu Y, Kong C L, et al. Chemical characteristics and source apportionment for VOCs during the ozone pollution episodes and non-ozone pollution periods in Qingdao[J]. Environmental Science, 2023, 44(4): 1962-1973. |
| [16] | Yu Y, Wang H, Wang T T, et al. Elucidating the importance of semi-volatile organic compounds to secondary organic aerosol formation at a regional site during the EXPLORE-YRD campaign[J]. Atmospheric Environment, 2021, 246. DOI:10.1016/j.atmosenv.2020.118043 |
| [17] | Xu Z N, Zou Q L, Jin L L, et al. Characteristics and sources of ambient volatile organic compounds (VOCs) at a regional background site, YRD region, China: significant influence of solvent evaporation during hot months[J]. Science of the Total Environment, 2023, 857. DOI:10.1016/j.scitotenv.2022.159674 |
| [18] | Li Y S, Liu Y, Hou M, et al. Characteristics and sources of volatile organic compounds (VOCs) in Xinxiang, China, during the 2021 summer ozone pollution control[J]. Science of the Total Environment, 2022, 842. DOI:10.1016/j.scitotenv.2022.156746 |
| [19] |
王洁, 姚震, 王敏燕, 等. 北京市工业园区VOCs污染特征及健康风险评估案例: 高新技术产业的环境影响[J]. 环境科学, 2024, 45(4): 2019-2027. Wang J, Yao Z, Wang M Y, et al. VOCs pollution characteristics and health risk assessment in typical industrial parks in Beijing: environmental impact of high and new technology industries[J]. Environmental Science, 2024, 45(4): 2019-2027. |
| [20] |
王冰, 尹沙沙, 黄爱枝, 等. 郑州市多站点大气VOCs变化特征及源解析[J]. 环境科学, 2023, 44(2): 699-708. Wang B, Yin S S, Huang A Z, et al. Variation characteristics and source apportionment of atmospheric VOCs at multi-sites in Zhengzhou[J]. Environmental Science, 2023, 44(2): 699-708. |
| [21] |
丁华, 郭卉, 周国治, 等. 长沙市夏秋季VOCs特征及在臭氧生成中的作用研究[J]. 南京信息工程大学学报(自然科学版), 2023, 15(2): 137-147. Ding H, Guo H, Zhou G Z, et al. Characteristics of ambient VOCs and their role in ozone formation during summer and autumn in Changsha[J]. Journal of Nanjing University of Information Science & Technology (Natural Science Edition), 2023, 15(2): 137-147. |
| [22] |
葛衍珍, 杨敏敏, 吴婉琪, 等. 泰安大气VOCs的垂直分布特征及影响[J]. 山东大学学报(工学版), 2023, 53(3): 138-146. Ge Y Z, Yang M M, Wu W Q, et al. Vertical distribution characteristics and influences of VOCs in Taian atmosphere[J]. Journal of Shandong University (Engineering Science), 2023, 53(3): 138-146. |
| [23] |
燕鸥, 阮兆元, 王体健, 等. 沈阳市经济技术开发区大气挥发性有机物污染特征及来源解析[J]. 环境科学学报, 2023, 43(6): 119-130. Yan O, Ruan Z Y, Wang T J, et al. Characteristics and sources apportionment of volatile organic compounds (VOCs) in Shenyang economic and technological development zone[J]. Acta Scientiae Circumstantiae, 2023, 43(6): 119-130. |
| [24] |
关璐, 苏枞枞, 库盈盈, 等. 沈阳工业区夏季VOCs组成特征及其对二次污染形成的贡献[J]. 环境科学, 2023, 44(7): 3779-3787. Guan L, Su C C, Ku Y Y, et al. Composition characteristics of volatile organic compounds and associated contributions to secondary pollution in Shenyang industrial area in Summer[J]. Environmental Science, 2023, 44(7): 3779-3787. |
| [25] |
杨永安, 许肖云, 胡艳丽, 等. 成渝地区典型中小城市VOCs污染特征、臭氧生成潜势及来源分析[J]. 中国环境监测, 2023, 39(2): 125-138. Yang Y A, Xu X Y, Hu Y L, et al. Analysis of pollution characteristics, ozone formation potential and sources of ambient VOCs on typical small and medium-sized cities in Chengdu-Chongqing Region[J]. Environmental Monitoring in China, 2023, 39(2): 125-138. |
| [26] |
徐家洛, 段炼, 朱雨欣, 等. 杭州湾北岸上海段石化集中区臭氧重污染过程研究[J]. 环境科学研究, 2020, 33(10): 2246-2255. Xu J L, Duan L, Zhu Y X, et al. Heavy ozone pollution in Shanghai petrochemical concentration area of Hangzhou Bay North Shore[J]. Research of Environmental Sciences, 2020, 33(10): 2246-2255. |
| [27] |
孙璐, 田文寿, 张文煜, 等. 上海周边地区海陆风特征及其对PM2.5和O3浓度的影响研究[J]. 环境科学学报, 2022, 42(9): 339-350. Sun L, Tian W S, Zhang W Y, et al. Characteristics of sea-land breezes and their impact on PM2.5 and O3 in Shanghai and adjacent areas[J]. Acta Scientiae Circumstantiae, 2022, 42(9): 339-350. |
| [28] |
毛卓成, 许建明, 瞿元昊, 等. 上海海陆风分类特征、环流背景及对O3的影响[J]. 中国环境科学, 2023, 43(3): 1002-1013. Mao Z C, Xu J M, Qu Y H, et al. Classification characteristics, circulation background and its effect on O3 of land and sea breeze in Shanghai[J]. China Environmental Science, 2023, 43(3): 1002-1013. |
| [29] |
毛卓成, 许建明, 瞿元昊, 等. 偏低气温下的O3污染特征及其主要气象成因[J]. 中国环境科学, 2021, 41(10): 4507-4517. Mao Z C, Xu J M, Qu Y H, et al. Characteristics and main meteorological causes of ozone pollution under relatively low temperature conditions[J]. China Environmental Science, 2021, 41(10): 4507-4517. |
| [30] |
卞锦婷, 黄凌, 李红丽, 等. 上海市PM2.5和臭氧复合污染期多路径减排效果评估[J]. 环境科学研究, 2023, 36(2): 314-324. Bian J T, Huang L, Li H L, et al. Evaluation of the effectiveness of multiple emission reduction pathways during a concurrent PM2.5 and ozone pollution in Shanghai[J]. Research of Environmental Sciences, 2023, 36(2): 314-324. |
| [31] |
金丹. 上海城郊夏季大气VOCs在臭氧生成中的作用[J]. 环境科学, 2022, 43(1): 132-139. Jin D. Role of atmospheric VOCs in ozone formation in summer in Shanghai suburb[J]. Environmental Science, 2022, 43(1): 132-139. |
| [32] |
林燕芬, 段玉森, 高宗江, 等. 基于VOCs加密监测的上海典型臭氧污染过程特征及成因分析[J]. 环境科学学报, 2019, 39(1): 126-133. Lin Y F, Duan Y S, Gao Z J, et al. Typical ozone pollution process and source identification in Shanghai based on VOCs intense measurement[J]. Acta Scientiae Circumstantiae, 2019, 39(1): 126-133. |
| [33] |
高天翔, 姚颖惠, 文海军, 等. 2019进博会期间上海大气挥发性有机物污染特征和来源解析[J]. 复旦学报(自然科学版), 2022, 61(6): 812-820. Gao T X, Yao Y H, Wen H J, et al. Characteristics and source analysis of atmospheric volatile organic compounds in Shanghai during the 2019 CIIE[J]. Journal of Fudan University (Natural Science), 2022, 61(6): 812-820. |
| [34] | DB31/T 310006-2021, DB32/T 310006-2021, DB33/T 310006-2021, DB34/T 310006-2021, 大气超级站质控质保体系技术规范[S]. |
| [35] |
张芊, 庞可, 马彩云, 等. 甘肃地区春冬季颗粒物输送路径及潜在源分析——基于HYSPLIT4模式及TraPSA分析平台[J]. 中国环境科学, 2022, 42(2): 509-518. Zhang Q, Pang K, Ma C Y, et al. Analysis of transportation path and potential sources of atmospheric particulate matter over Gansu Province in spring and winter — Based on HYSPLIT4model and TraPSA analysis platform[J]. China Environmental Science, 2022, 42(2): 509-518. |
| [36] |
林鑫, 仝纪龙, 王伊凡, 等. 基于CMAQ和HYSPLIT模式的日照市夏季臭氧污染成因和来源分析[J]. 环境科学, 2023, 44(6): 3098-3107. Lin X, Tong J L, Wang Y F, et al. Analysis of causes and sources of summer ozone pollution in Rizhao based on CMAQ and HYSPLIT models[J]. Environmental Science, 2023, 44(6): 3098-3107. |
| [37] |
张蕊, 孙雪松, 王裕, 等. 北京市城区夏季大气VOCs变化特征及臭氧生成潜势[J]. 环境科学, 2023, 44(4): 1954-1961. Zhang R, Sun X S, Wang Y, et al. Variation characteristics and ozone formation potential of ambient VOCs in urban Beijing in Summer[J]. Environmental Science, 2023, 44(4): 1954-1961. |
| [38] |
张子金, 林煜棋, 张煜娴, 等. 南京毒性挥发性有机化合物夏冬季源解析及健康风险评估[J]. 环境科学, 2021, 42(12): 5673-5686. Zhang Z J, Lin Y Q, Zhang Y X, et al. Source analysis and health risk assessment of toxic volatile organic compounds in Nanjing in Summer and Winter[J]. Environmental Science, 2021, 42(12): 5673-5686. |
| [39] |
苏维峰, 孔少飞, 郑煌, 等. 武汉市夏季大气挥发性有机物实时组成及来源[J]. 环境科学, 2022, 43(6): 2966-2978. Su W F, Kong S F, Zheng H, et al. Real-time composition and sources of VOCs in Summer in Wuhan[J]. Environmental Science, 2022, 43(6): 2966-2978. |
| [40] |
徐晨曦, 陈军辉, 姜涛, 等. 成都市区夏季大气挥发性有机物污染特征及来源解析[J]. 环境科学, 2020, 41(12): 5316-5324. Xu C X, Chen J H, Jiang T, et al. Characteristics and sources of atmospheric volatile organic compounds pollution in Summer in Chengdu[J]. Environmental Science, 2020, 41(12): 5316-5324. |
| [41] |
严茹莎, 王红丽, 黄成, 等. 上海市夏季臭氧污染特征及削峰方案[J]. 环境科学, 2021, 42(8): 3577-3584. Yan R S, Wang H L, Huang C, et al. Characteristics and control strategies on summertime peak ozone concentration in Shanghai[J]. Environmental Science, 2021, 42(8): 3577-3584. |
| [42] |
沈建东, 叶旭红, 朱英俊, 等. 杭州市大气VOCs浓度特征及其化学活性研究[J]. 中国环境监测, 2020, 36(5): 80-87. Shen J D, Ye X H, Zhu Y J, et al. Study on the concentration characteristics and chemical reactivity of ambient VOCs in Hangzhou[J]. Environmental Monitoring in China, 2020, 36(5): 80-87. |
| [43] |
邓拓宇, 陈鸿展, 张金谱. 广州市大气VOCs污染特征及O3生成潜势分析[J]. 中国环境监测, 2023, 39(1): 51-59. Deng T Y, Chen H Z, Zhang J P. Analysis on pollution characteristics and O3 formation potential of ambient VOCs in Guangzhou[J]. Environmental Monitoring in China, 2023, 39(1): 51-59. |
| [44] |
林旭, 陈超, 叶辉, 等. 杭州秋季大气VOCs变化特征及化学反应活性研究[J]. 中国环境监测, 2020, 36(2): 196-204. Lin X, Chen C, Ye H, et al. Variation characteristics and chemical reactivity of VOCs in different functional zones of Hangzhou in Autumn[J]. Environmental Monitoring in China, 2020, 36(2): 196-204. |
| [45] |
张明明, 邵旻, 陈培林, 等. 长三角地区VOCs排放特征及其对大气O3和SOA的潜在影响[J]. 中国环境科学, 2023, 43(6): 2694-2702. Zhang M M, Shao M, Chen P L, et al. Characteristics of anthropogenic and biogenic VOCs emissions and their potential impacts on O3 and SOA in the Yangtze River Delta region[J]. China Environmental Science, 2023, 43(6): 2694-2702. |
| [46] |
段玉森. 基于SOA和O3生成潜势的上海市VOCs优控物种研究[J]. 中国环境监测, 2020, 36(2): 138-147. Duan Y S. Study on the priority species of VOCs based on SOA and O3 formation potential[J]. Environmental Monitoring in China, 2020, 36(2): 138-147. |