莊壹 成春雷 翁翔 陳進(jìn)生 呂效譜 李梅 周振

摘?要?為研究大氣減排管控措施對廈門市大氣中揮發(fā)性有機(jī)物（Volatile organic compounds，VOCs）濃度及來源的影響，評估VOCs減排效果，于2017年8月28日至9月13日在廈門市中國科學(xué)院城市環(huán)境研究所（郊區(qū)站）使用VOCs在線監(jiān)測儀器（AC-GCMS 1000）對金磚會議期間及前后廈門市大氣揮發(fā)性有機(jī)物進(jìn)行監(jiān)測和分析。結(jié)果表明，金磚會議前、中、后時間段的總揮發(fā)性有機(jī)物（TVOCs）體積濃度分別為（19.09±9.65）?10?9（V/V）、（9.39±3.35）?10?9（V/V）和（14.88±9.68）?10?9（V/V）。會議期間TVOCs較會議前分別下降51%和37%，其中含氧揮發(fā)性有機(jī)物（OVOCs）下降比例為90%，芳香烴與烯烴分別下降53%和38%，這3類VOCs均下降超過30%。會議前、中、后時間段總臭氧生成潛勢（OFP）分別為162.06、77.14和121.45 μg/m3，二次有機(jī)氣溶膠生成潛勢（SOAP）分別為2.14、1.65和1.93 ng/m3，會議期間OFP與SOAP較會議前分別下降52%和23%，芳香烴和烯烴為生成OFP的關(guān)鍵物種，芳香烴對SOA的生成起主導(dǎo)作用。PMF模型共解析出5個污染源，分別為機(jī)動車尾氣源、植物排放源、溶劑使用源、油品揮發(fā)源和背景源，溶劑使用源為整個監(jiān)測期間VOCs最大貢獻(xiàn)源（32%），其質(zhì)量濃度較會議前下降76%。本研究結(jié)果表明，控制溶劑使用源和機(jī)動車尾氣排放源，會顯著降低主要VOCs物種的濃度，對后續(xù)控制O3生成及潛在SOA的產(chǎn)量有顯著效果。本研究為廈門市及其它地區(qū)的VOCs污染控制提供了合理有效的參考。

關(guān)鍵詞?揮發(fā)性有機(jī)物; 廈門金磚會議;濃度變化特征; 來源解析; 減排管控

1?引 言

揮發(fā)性有機(jī)物（Volatile organic compounds，VOCs）是大氣中一類重要的污染物，部分VOCs具有毒性，長期暴露在VOCs中，會引起頭暈、頭痛等不良癥狀，對人體健康造成危害[1，2]。VOCs來源復(fù)雜，常見的來源有機(jī)動車尾氣排放、植物排放、化石燃料燃燒源及工業(yè)生產(chǎn)排放等[3～6]。VOCs在大氣中的存在時間從幾分鐘到幾個月不等，且濃度跨度較大（1?10?12～1?10?9（V/V））[7]。VOCs是對流層臭氧（O3）與二次有機(jī)氣溶膠（Secondary organic aerosol， SOA）的重要前體物之一[8，9]，臭氧是光化學(xué)煙霧的主要成分之一，還會對動植物造成危害[10];二次有機(jī)氣溶膠是細(xì)顆粒物（PM2.5）的重要組成部分，控制二次有機(jī)氣溶膠的產(chǎn)生，對控制PM2.5污染有重要作用[11]。我國大氣環(huán)境面臨著嚴(yán)峻的區(qū)域性大氣復(fù)合污染，表現(xiàn)出PM2.5和O3“雙高”的污染特征[12，13]，準(zhǔn)確有效地測量大氣中的VOCs的變化特征和來源，對我國大氣污染控制有重要意義。

近年來，許多研究者對我國重大賽事空氣質(zhì)量保障與國際會議期間及前后VOCs的濃度變化及來源進(jìn)行了比對研究[14～19]。2010年世博會期間，上海市建筑施工及工業(yè)排放采取了較嚴(yán)格的管控措施，世博會期間VOCs濃度較全年平均水平低9.83%[14];機(jī)動車相關(guān)來源對VOCs的貢獻(xiàn)約占40%，工業(yè)排放約占30%[15]。2014年北京亞太經(jīng)濟(jì)合作組織（APEC）會議期間大部分VOCs顯著下降，VOCs來源主要為汽車燃料、溶劑使用及生物質(zhì)燃燒[16]，APEC期間北京市城區(qū)白天總揮發(fā)性有機(jī)物（Total volatile organic compounds， TVOCs）較會議前后分別下降58%和14%[17]。張璘等[18]對2016年杭州G20峰會期間宜興市大氣VOCs特征及來源進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)強(qiáng)化管控期間較非強(qiáng)化管控期間TVOCs平均濃度下降了24.3%，一次排放源污染物濃度有所下降，工業(yè)源占比下降至30.5%?？箲?zhàn)勝利70周年大閱兵及北京世界田徑錦標(biāo)賽期間，北京市政府頒布了一系列減排措施，包括單雙號限行、高污染行業(yè)（如石油化工）減少生產(chǎn)、燃煤發(fā)電廠減排、建筑施工停工等，Li等[19]對管控前后VOCs變化進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)管控期間TVOCs下降40%，機(jī)動車及其相關(guān)排放源對TVOCs貢獻(xiàn)下降了65%。這些研究結(jié)果表明，短期的減排管控措施對TVOCs濃度和排放源降低有顯著效果。

徐慧等[20]對廈門春冬季的大氣VOCs進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)廈門地區(qū)VOCs濃度特征表現(xiàn)為： 烷烴>芳香烴>烯烴，且春季TVOCs濃度高于冬季，芳香烴對臭氧生成潛勢貢獻(xiàn)最大;王堅等[21]利用排放因子法和濃度實測法對廈門市VOCs排放特征進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)城市移動源、植物源、工業(yè)排放源對VOCs貢獻(xiàn)占比分別為47.0%、33.9%、19.1%。2017年9月，金磚國家領(lǐng)導(dǎo)人第九次會晤（簡稱“金磚會議”）在廈門舉行， 廈門市于8月18日到9月6日進(jìn)行了一系列的減排保障措施， 以保障會議期間空氣質(zhì)量。本研究利用VOCs在線監(jiān)測質(zhì)譜儀器對金磚會議期間及前后廈門市大氣中揮發(fā)性有機(jī)物進(jìn)行了測量，計算了VOCs的臭氧生成潛勢（Ozone formation potential， OFP）及二次有機(jī)氣溶膠生成潛勢（Secondary organic aerosols potential， SOAP），并利用正定矩陣因子分析（Positive matrix factorization， PMF）對大氣VOCs來源進(jìn)行解析，研究計算了大氣VOCs污染變化特征及來源組成，以了解減排措施對廈門市空氣質(zhì)量的影響，評估廈門地區(qū)空氣污染物來源以及減排效果。

2?實驗部分

2.1?采樣點和采樣時間

采樣點位于廈門市集美區(qū)集美大道1779號中國科學(xué)院城市環(huán)境研究所（24.61°N，118.06°E），采樣儀器放置于距離地面高約20 m的樓頂，采樣點東距集美大道約250 m，南距新洲大橋約550 m， 西距沈海高速公路約900 m，北距廈門工學(xué)院約900 m，采樣點位于金磚會議主會場西北方約19 km，該采樣點附近主要是居民區(qū)。

采樣時間為2017年8月28日至2017年9月13日（9月3～5日為金磚國家領(lǐng)導(dǎo)人會晤時段）。根據(jù)管控強(qiáng)度，將監(jiān)測時間分為3個階段，分別為會議前（8月29～31日）、會議期間（9月1～6日）、會議后（9月7～13日）。

2.2?實驗儀器及材料

采用大氣VOCs吸附濃縮在線監(jiān)測系統(tǒng)（AC-GCMS 1000，廣州禾信公司），該系統(tǒng)監(jiān)測范圍覆蓋環(huán)境空氣中百余種揮發(fā)性有機(jī)物，每次進(jìn)樣時間6 min，流量為50 mL/min，時間分辨率為1 h。該系統(tǒng)由超低溫冷阱系統(tǒng)與氣相色譜-質(zhì)譜聯(lián)用儀（GC-MS）聯(lián)用，配置雙檢測器（火焰離子化檢測器（FID）和質(zhì)譜檢測器（MSD）），能通過雙級深冷富集技術(shù)實現(xiàn)對大氣中VOCs的高效濃縮捕集，一級深冷完成VOCs捕集及干燥，二級深冷實現(xiàn)VOCs二次聚焦?jié)饪s，再通過高達(dá)100℃/s的速率將樣品快速加熱氣化，并進(jìn)入GC-FID、GC-MS完成定性與定量分析，其中GC-FID用于分析C2～C4低碳化合物，GC-MS用于分析其余組分。

采用外標(biāo)法進(jìn)行校準(zhǔn)，標(biāo)準(zhǔn)氣體為Linde公司生產(chǎn)的PAMS和TO15標(biāo)準(zhǔn)氣體。標(biāo)準(zhǔn)曲線的建立：以1.0??10?9（V/V）進(jìn)樣濃度為基準(zhǔn)，進(jìn)樣體積分別為50、100、150、300、600和900 mL，監(jiān)測前對儀器進(jìn)行校準(zhǔn)及標(biāo)定。

2.3?VOCs的臭氧生成潛勢及二次有機(jī)氣溶膠生成潛勢分析

臭氧生成潛勢衡量了VOCs物種的反應(yīng)活性對O3生成的貢獻(xiàn)，改變VOCs/NOx可獲得最大增量反應(yīng)活性 （Maximum incremental reactivity，MIR），從而計算 VOCs 各物種的最大臭氧生成潛勢[22]，見下式。

式中，OFPi為第i種VOC的臭氧生成潛勢（μg/m3）;MIRi表示第i種VOC在臭氧最大增量反應(yīng)中的臭氧生成系數(shù);[VOC]i 表示實際觀測中第i種VOC的大氣環(huán)境質(zhì)量濃度（μg/m3）。

根據(jù) Grosjean 的煙霧箱實驗[23]，采用氣溶膠生成系數(shù)（FAC）[23，24]估算環(huán)境大氣中VOCs的SOA生成潛勢：

式（2）中， SOAP為SOA 生成潛勢（μg/m3）;VOCs0為排放點位排出VOCs的初始濃度（μg/m3）;FAC是SOA的生成系數(shù)。式（3）中VOCst為受體點位測得的VOCs濃度，F(xiàn)VOCr為VOCs物種參與二次反應(yīng)的百分?jǐn)?shù)（%）。Grosjean[24]假設(shè)SOA只在白天生成（08：00～17：00），且VOCs只與OH發(fā)生反應(yīng)生成SOA，公式（2）和公式（3）中的FAC和FVOCr由煙霧箱實驗獲得[23，24]。

2.4?正定矩陣因子分析

本次會議期間，監(jiān)測數(shù)據(jù)使用美國環(huán)保署（EPA）發(fā)布的PMF 5.0對VOCs來源及時間變化進(jìn)行分析。PMF模型最早在20世紀(jì)90年代中期由芬蘭赫爾辛基大學(xué)的Dr. Paatero開發(fā)[25]。PMF模型將樣本矩陣（非負(fù)）分解為兩個矩陣，分別為源貢獻(xiàn)矩陣（G）及源成分譜矩陣（F），通過最小二乘法運算確定主要污染源及其貢獻(xiàn)率，同時要求Q計算值盡可能接近Q理論值[26]。該模型的運算公式如下：

模型運算需提供濃度與不確定度數(shù)據(jù)，不確定度數(shù)據(jù)根據(jù)PMF 5.0 User Guide提供的公式（7）和（8）計算，其中c為物種濃度，Unc為不確定度，EF為Error fraction，根據(jù)大氣實際檢出情況、信噪比（S/N）通常設(shè)置為5%～20%[27，28]，MDL為方法檢出限（Method detection limit）。

3?結(jié)果與討論

3.1?會議期間及前后大氣VOCs濃度變化特征

會議期間及前后TVOCs和氣象參數(shù)的變化趨勢見電子版文后支持信息圖S1。監(jiān)測期間有兩個TVOCs濃度相對較高的時間段，第一次出現(xiàn)在8月29日凌晨0～5點之間（會議前），由于該時段風(fēng)速相對較低（<1 m/s），有利于污染物積累，期間TVOCs濃度最高達(dá)47??10?9（V/V），本次高濃度現(xiàn)象出現(xiàn)在凌晨時段，與Li等[19]的研究結(jié)果相似。第二次TVOCs高濃度出現(xiàn)在9月11日19～20點之間（會議后），17點TVOCs濃度為8??10?9（V/V），19點最高上升到55?10?9（V/V），第二次高濃度的出現(xiàn)主要受烯烴增加的影響，這可能由于晚高峰機(jī)動車尾氣排放增多，烯烴濃度升高造成。在會議期間無明顯重污染天氣，但會議期間溫度低于會議前后，可能對植物排放的VOCs造成影響。8月28日～?9月4日風(fēng)向以東南風(fēng)為主，平均風(fēng)速為2 m/s，9月5～11日無明顯主導(dǎo)風(fēng)向，平均風(fēng)速為1 m/s。

根據(jù)R2、檢出限、大氣樣品在儀器中實際出峰情況本次監(jiān)測共篩選出66種定性和定量準(zhǔn)確的VOCs組分，包括烷烴22種、烯烴6種、乙炔1種、芳香烴13種、鹵代烴17種和含氧有機(jī)物（OVOCs）7種。會議前TVOCs的小時體積濃度均值為（19.09±9.65）?10?9（V/V），范圍為（3.79～46.60）?10?9（V/V）;會議期間TVOCs的小時體積濃度均值為（9.39±3.35）?10?9（V/V），范圍為（3.60～20.89）?10?9（V/V）;會議后TVOCs的小時體積濃度均值為（14.88±9.68）?10?9（V/V），范圍為（3.82～54.63）?10?9（V/V） （見表1）。金磚會議期間，TVOCs的小時體積濃度均值較會議前后分別下降51%和37%。徐慧等[18]對廈門冬春季大氣VOCs污染特征進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)烷烴為主要污染物，且濃度表現(xiàn)為： 烷烴>芳香烴>烯烴，與本研究結(jié)果相似。

在監(jiān)測的3個時期，烷烴在TVOCs的占比較高，分別為23%、39%和42%。乙炔在會議前與會議期間平均濃度相對保持穩(wěn)定，管控結(jié)束后有上升現(xiàn)象。與會議前相比，會議期間烷烴、烯烴、芳香烴、鹵代烴、OVOCs的平均體積濃度分別下降了19%、38%、53%、54%和90% （圖1）。管控結(jié)束后，各組分VOCs均有不同程度的增加，其中烷烴的增長最多，平均體積濃度增加2.68?10?9（V/V），增長42%。鹵代烴的增長最少，平均體積濃度增加0.07?10?9（V/V），只增長了4%，其余物質(zhì)的增長率在35%～50%之間。會議前與會議期間均有不同程度的管控措施，包括單雙號限行、部分企業(yè)污染整治等，BRICS機(jī)動車尾氣排放對烷烴、烯烴、芳香烴貢獻(xiàn)較大，烯烴、芳香烴、鹵代烴、OVOCs與工業(yè)生產(chǎn)、溶劑使用、燃料燃燒密切相關(guān)，可見各組分VOCs濃度下降，受管控措施影響明顯。

監(jiān)測期間66種VOCs的平均體積濃度見電子版文后支持信息表S1，其中乙烷、丙烷、正丁烷、乙烯、甲苯及二氯甲烷這6種物質(zhì)是監(jiān)測期間濃度較高的物種。管控結(jié)束后，丙烷、正丁烷分別升高了43%和59%，以上兩種物質(zhì)的主要來源通常認(rèn)為是LPG排放源[29]，乙烯通常來源于燃料燃燒[30]，甲苯來源廣泛，通常為機(jī)動車排放[31]、溶劑使用[32]，二氯甲烷主要源于溶劑使用源[32]。

3.2?臭氧生成潛勢及二次有機(jī)氣溶膠生成潛勢濃度特征

會議前、會議期間、會議后TVOCs對OFP的貢獻(xiàn)分別為162.06、77.14和121.45 μg/m3（圖2）。監(jiān)測期間各時間段OFP的貢獻(xiàn)為： 會議前>會議后>會議期間，且會議期間OFP均值僅為會議前的一半，可見管控措施從整體上對OFP的產(chǎn)生有顯著影響。3個時段各VOCs組分對OFP的貢獻(xiàn)較為一致，芳香烴對OFP的貢獻(xiàn)最大，這是由于芳香烴活性較強(qiáng)，且芳香烴濃度僅次于烷烴。烯烴對OFP貢獻(xiàn)僅次于芳香烴，這是由于烯烴中存在CC， 活性較強(qiáng)，對OFP貢獻(xiàn)較大。OVOCs在會議前對OFP貢獻(xiàn)較高，在會議期間與會議后對OFP的貢獻(xiàn)都明顯減少，這是由于會議期間OVOCs濃度有明顯降低，且會議后濃度回升較少。乙炔與鹵代烴在3個時期均對OFP的貢獻(xiàn)較少，這是由于乙炔濃度相對較低，對OFP的貢獻(xiàn)較少，而鹵代烴則由于其活性較低，對OFP的貢獻(xiàn)較低。

從監(jiān)測期間關(guān)鍵物種可知（圖3），對OFP生成貢獻(xiàn)前10的物種主要以芳香烴與烯烴為主，3個時間段共有的關(guān)鍵物種有8種，其中芳香烴有4種（間/對二甲苯、甲苯、1，3，5-三甲苯和1，2，3-三甲苯）， 烯烴有3種（異戊二烯、1-戊烯和乙烯），OVOCs 1種（基丙烯酸甲酯）。這8種物質(zhì)在監(jiān)測的3個時間段對OFP的貢獻(xiàn)約為60%，其OFP生量在會議期間較會議前后分別下降50%和35%。間/對二甲苯、甲苯、1，3，5-三甲苯和1，2，3-三甲苯常被用作工業(yè)溶劑[33]，異戊二烯常被認(rèn)為是植物排放源的示蹤物[34]，1-戊烯與乙烯常來源于工業(yè)排放[35]，而乙烯是燃料燃燒的示蹤物之一[30]，甲基丙烯酸甲酯主要來源于涂料、粘合劑等溶劑使用過程。因此工業(yè)過程、溶劑使用過程及植物排放可能對會議期間的OFP貢獻(xiàn)起主要作用。

監(jiān)測所得66種VOCs組分中對SOA具有生成潛勢的組分共有21種，其中烷烴9種，芳香烴12種。會議前、會議期間、會議后的SOAP生成量分別為21.37×10?2 μg/m3、16.48×10?2μg/m3和19.31×10?2 μg/m3 （圖2），低于G20峰會[18]期間觀測所得SOAP生成量（1.30 μg/m3）與上海市秋季[34]觀測所得SOAP生成量（1.43μg/m3），這是由于本次監(jiān)測期間大氣VOCs濃度水平較低，且對SOAP生成的關(guān)鍵組分芳香烴濃度均低于宜興和上海的監(jiān)測結(jié)果。芳香烴為本次觀測SOAP的主要貢獻(xiàn)物種，在3個時段對SOAP的貢獻(xiàn)率均超過90%，這是由于芳香烴的二次有機(jī)氣溶膠生成能力較強(qiáng)，且觀測期間濃度較高導(dǎo)致。會議期間SOAP生成量較會議前下降23%，可見本次觀測SOA的生成受管控措施的作用明顯。

對SOAP生成貢獻(xiàn)最大的前10物種在3個時段有9種物種相同，且均為芳香烴，這9種物種分別為甲苯、1，3，5-三甲苯、間/對二甲苯、鄰二甲苯、乙苯、間二乙苯、間甲乙苯、1，2，3-三甲苯及鄰甲乙苯（見圖4），生成貢獻(xiàn)約占總SOAP的90%，而體積濃度僅占總體積濃度的20%。芳香烴來源主要有機(jī)動車尾氣、工業(yè)生產(chǎn)、溶劑使用等，這3類來源對SOA的生成可能起到關(guān)鍵作用。

3.3?PMF來源解析

本次監(jiān)測共計有效樣品363 h，并從66種VOCs組分中篩選出40種組分帶入模型進(jìn)行運算。經(jīng)多次運算，結(jié)合判斷標(biāo)準(zhǔn)（Q）及廈門市空氣質(zhì)量情況，污染源擬定為5種（電子版文后支持信息圖S2）。因子1占比為30%，主要成分為乙烷、丙烷、異丁烷、正丁烷、乙烯、乙炔。其中，乙烷、丙烷、正丁烷和異丁烷認(rèn)為是LPG排放源[29，37]特征物質(zhì)，乙烯與乙炔為燃料燃燒的產(chǎn)物[30]。從因子1的日變化特征分析（圖5a），此源濃度從6：00開始增加，在8：00出現(xiàn)峰值，隨后濃度開始下降，在16：00達(dá)到最低值，17：00后開始逐漸升高，在夜間22：00出現(xiàn)峰值。此源在6：00～8：00與17：00濃度上升，符合早晚交通高峰特征，因此，可認(rèn)為該源為機(jī)動車尾氣源。

因子2占比為8%，其中異戊二烯含量很高（約貢獻(xiàn)34%），且96%的異戊二烯出現(xiàn)在此源，其余組分在該因子中含量較低，大量研究[30，38]表明，異戊二烯主要來源于植物排放。結(jié)合因子2的日變化特征分析（圖5b）發(fā)現(xiàn)，此源濃度貢獻(xiàn)主要集中在白天，夜間排放很低。植物排放的VOCs受太陽輻射影響，太陽輻射越強(qiáng)，植物排放量越多，夜間幾乎不排放[38]，因此，可判斷此源為植物排放源。

因子3占比為32%，主要成分為甲苯、乙苯、間/對二甲苯、鄰二甲苯、二氯甲烷。甲苯、乙苯、間/對二甲苯、鄰二甲苯是涂料的主要成分[39]，二氯甲烷等鹵代烴常用作工業(yè)溶劑或粘合劑[16]。此源（圖5c）在白天10：00后由于太陽輻射增強(qiáng)，其光化學(xué)反應(yīng)消耗增加，導(dǎo)致其濃度下降，在傍晚18：00后太陽輻射減少，其濃度開始累積上升，在夜間達(dá)到最大值，因此，可認(rèn)為此源為溶劑使用源。

因子4占比為19%，該源主要成分為異戊烷、正戊烷、異丁烷、正丁烷、苯。異戊烷、正戊烷、異丁烷、正丁烷為油品揮發(fā)的特征物質(zhì)[39]，該源中異戊烷最為豐富，其含量占五個因子異戊烷的67%，而異戊烷常被用作油品揮發(fā)的示蹤物[31，40]，苯的來源除機(jī)動車尾氣排放外，還來源于汽油的揮發(fā)[30，41]。該源日變化與環(huán)境溫度密切相關(guān)（圖5d），上午6：00～9：00隨溫度升高，VOCs揮發(fā)量增加，但10：00后，由于光化學(xué)反應(yīng)消耗增加，其濃度反而下降。傍晚18：00后太陽輻射減少，光化學(xué)反應(yīng)消耗減少其濃度逐漸上升，在夜間達(dá)到最高值。綜合考慮，此源可能為油品揮發(fā)源。

因子5占比為11%，此源主要成分為乙烷、丙烷、苯、乙炔，這些組分的活性相對較低，在大氣中存在壽命長[38，42]，能穩(wěn)定存在于大氣中。結(jié)合日變化特征分析，此源無明顯的日變化規(guī)律，在大氣中穩(wěn)定存在（圖5e），因此認(rèn)為此源為背景源。

從圖6可見，會議期間及前后的5個排放源的濃度組成及質(zhì)量濃度變化。溶劑使用源為整個會議監(jiān)測期間最大貢獻(xiàn)源（32%），在會議期間其貢獻(xiàn)僅為13%，濃度下降約76%，這可能與金磚會議期間對VOCs污染排放企業(yè)整治，并限制部分污染企業(yè)排放，導(dǎo)致與溶劑使用源相關(guān)的排放污染物有大幅度減少有關(guān)。機(jī)動車尾氣源濃度貢獻(xiàn)僅次于溶劑使用源（30%），其質(zhì)量濃度在會議前（6.00 μg/m3）與會議期間（6.81 μg/m3）濃度水平相當(dāng)，而會議后隨著管控措施的結(jié)束，其質(zhì)量濃度有明顯的上升（12.09 μg/m3），這可能是由于會議前已對機(jī)動車采取一定的管控措施，導(dǎo)致會議前機(jī)動車尾氣排放已處于較低水平，會議期間該源濃度保持較低水平，隨著會議結(jié)束，管控措施停止，會議后機(jī)動車尾氣排放回升到較高水平。本研究結(jié)果表明，通過嚴(yán)格控制溶劑使用源和機(jī)動車尾氣排放源，可顯著降低大氣中烯烴、芳香烴和OVOCs的濃度，本次觀測中這幾類VOCs的減排均在50%以上，對后續(xù)控制O3濃度和潛在SOA的產(chǎn)量有顯著效果。此外，相比于背景源、植物排放源和油品揮發(fā)源，溶劑使用源和機(jī)動車尾氣排放源的控制更易于政府監(jiān)管部門實施。因此，控制溶劑使用源和機(jī)動車尾氣排放源是短期內(nèi)顯著降低VOC排放的有效措施。

4?結(jié) 論

本次觀測結(jié)果表明，由于受到管控措施影響，會議期間TVOCs體積濃度較會議前減少51%，且各VOCs組分均有不同程度的下降，其中OVOCs為體積分?jǐn)?shù)下降最多的組分（90%），其次芳香烴和烯烴下降53%和38%，三類VOCs均下降超過30%。OVOCs、芳香烴和烯烴為溶劑使用源和機(jī)動車尾氣源的主要貢獻(xiàn)物種，其中溶劑使用源為本次監(jiān)測最大污染貢獻(xiàn)源（32%），其次機(jī)動車尾氣源占30%。三類VOCs均為OFP、SOA生成貢獻(xiàn)的主要組分，受管控措施的的影響，溶劑使用源濃度在會議期間下降約76%，而OFP及SOA分別下降52%和23%，說明控制溶劑使用源將對廈門市臭氧及二次有機(jī)氣溶膠的生成起到關(guān)鍵作用。本研究結(jié)果表明，對溶劑使用源和機(jī)動車尾氣排放源的嚴(yán)格管控，顯著降低了主要VOCs物種的濃度，對后續(xù)控制O3濃度和潛在SOA的產(chǎn)量有顯著效果，為廈門市以及其它地區(qū)的VOCs污染的控制提供合理有效的參考。

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