楊 干,魏 巍,2*,呂兆豐,程水源,2,李 月

?

APEC期間北京市城區(qū)VOCs濃度特征及其對(duì)VOCs排放清單的校驗(yàn)

楊 干1,魏 巍1,2*,呂兆豐1,程水源1,2,李 月1

(1.北京工業(yè)大學(xué)環(huán)境與能源工程學(xué)院,北京 100124；2.北京工業(yè)大學(xué)區(qū)域大氣復(fù)合污染防治北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,北京 100124)

采用“SUMMA罐采樣—GC-MS” 離線分析方法,通過對(duì)北京市東部城區(qū)2014年10月16日~11月27日大氣環(huán)境揮發(fā)性有機(jī)化合物(VOCs)監(jiān)測(cè),得出APEC期間VOCs結(jié)果,會(huì)議前(10月16~30日)、會(huì)議期(11月5~11日)、會(huì)議后(11月12~27日),TVOCs(檢出VOCs化合物之和)24h日平均濃度分別為49.12×10-9、25.17×10-9、23.38×10-9,隨時(shí)間呈下降趨勢(shì);而3個(gè)時(shí)間段,TVOCs白天平均濃度分別為41.43×10-9、17.36×10-9、20.08×10-9,會(huì)議期濃度最低,且烯烴體積百分比升高,烷烴和芳香烴降低,與會(huì)議前、后VOCs化學(xué)組分特征形成顯著差異.會(huì)議前、會(huì)議后的TVOCs濃度與氣象要素的相關(guān)性分析表明:VOCs受溫度影響最大(相關(guān)性0.74),其次相對(duì)濕度(相關(guān)性0.67),與風(fēng)速相關(guān)性不顯著.最后,基于北京市VOCs排放清單和主要源VOCs化學(xué)成分譜,核算了會(huì)議期15種主要化合物的日減排量.APEC期間,該15種化合物的減排量與其白天均濃度較會(huì)議前、后的下降量顯著相關(guān),相關(guān)性達(dá)到0.76~0.80,間接校驗(yàn)了北京市VOCs排放清單的準(zhǔn)確性.

揮發(fā)性有機(jī)物；濃度特征；APEC會(huì)議；VOCs清單校驗(yàn)；北京市

揮發(fā)性有機(jī)物(VOCs)主要包含烷烴、烯烴、芳香烴、鹵代烴、醇類、醛類、酮類和酯類等化學(xué)物質(zhì)[1],通過呼吸道、消化道和皮膚等途徑直接進(jìn)入人體并產(chǎn)生危害,此外作為臭氧和二次有機(jī)顆粒物的重要前體物,揮發(fā)性有機(jī)物受到越來越多的關(guān)注[2].從20世紀(jì)70年代初期,國(guó)外就已開始對(duì)空氣中VOCs進(jìn)行研究[3].目前國(guó)內(nèi)主要針對(duì)大氣環(huán)境中VOCs的濃度水平、組分特征、對(duì)臭氧的影響展開研究[4-5].近年來,隨著中國(guó)城市化的加快,煤、石油和天然氣等資源的開發(fā)利用,以及各類化學(xué)品(如溶劑、涂料、各類添加劑等)在各行業(yè)的廣泛使用,VOCs污染問題已經(jīng)在城市出現(xiàn),城市環(huán)境空氣中VOCs的組成越來越復(fù)雜,濃度也逐年上升[6].羅達(dá)通等[7]分析了北京秋季大氣揮發(fā)性有機(jī)物特征,結(jié)果顯示:觀測(cè)期間共測(cè)得NMHCs 56 種,OVOCs 15種,TVOCs平均濃度為54.6′10-9,NMHCs、OVOCs和鹵代烴平均濃度分別為38.1×10-9、10.4×10-9和6.1×10-9; TVOCs中烷烴占39.37%,烯烴11.02%,炔烴6.99%,芳香烴12.54%,酮9.26%,醛6.26%,鹵代烴11.85%.2004年至今,北京大氣VOCs研究主要集中在濃度變化特征、污染物的化學(xué)反應(yīng)活性、臭氧生成潛勢(shì)等方面的,但對(duì)VOCs清單驗(yàn)證的方面的研究較少.

2014年11月5~11日,北京主辦亞太經(jīng)合組織(APEC)領(lǐng)導(dǎo)人會(huì)議.為改善會(huì)議期間空氣質(zhì)量,北京市采取一系列污染控制措施:在機(jī)動(dòng)車方面,除城市運(yùn)行保障類車輛外,全市機(jī)動(dòng)車實(shí)行單雙號(hào)行駛;在工業(yè)方面,對(duì)全市200多家大氣污染物排放重點(diǎn)企業(yè)實(shí)施停產(chǎn)或限產(chǎn),減少50%的污染物排放等.這些控制措施帶來北京本地35%的VOCS排放削減[8-9].因此,本研究在北京市東部城區(qū)一監(jiān)測(cè)點(diǎn)對(duì)APEC會(huì)議前期、期間、后期的VOCs進(jìn)行監(jiān)測(cè),綜合分析北京市APEC會(huì)議期間VOCs濃度特征、與氣象條件的關(guān)系和15種化合物在會(huì)議期相對(duì)于會(huì)議前、后白天濃度下降水平,檢驗(yàn)了本課題組前期建立的北京市VOCs排放清單,以期為北京市大氣污染防治提供基礎(chǔ)資料.

1 研究方法

1.1 研究方案

因?yàn)楸狙芯坎蓸狱c(diǎn)所在區(qū)位,設(shè)在北京市東部城區(qū)三環(huán)至四環(huán)之間某公寓附近.該采樣點(diǎn)距地面垂直高度約為30m,南距南磨房路約為65m,西距西大望路約為310m,兩路段均為北京市次干道,車流量適中,采樣點(diǎn)周邊主要為居民區(qū)和商業(yè)區(qū),可代表普通城區(qū)大氣環(huán)境特征.

VOCs數(shù)據(jù)采用“SUMMA罐采樣—?dú)庀嗌V質(zhì)譜”離線分析方法獲得,研究時(shí)間范圍為2014年10月16~31日(會(huì)議前),11月6~12日(會(huì)議期),11月13~27日(會(huì)議后),共38d.采樣時(shí)段為白天7:00~18:00,夜間18:00到次日7:00.采集樣品總數(shù)76個(gè),有效數(shù)據(jù)量為72個(gè).

SUMMA罐采樣前抽成真空,連接Nutech 2702空氣采樣儀,設(shè)置固定流量(4.5mL/min),保證每個(gè)樣品采集期間進(jìn)樣流速均勻穩(wěn)定.

1.2 分析方法

本研究中VOCs具體包括美國(guó)光化學(xué)污染評(píng)估監(jiān)測(cè)站項(xiàng)目(photochemical assessment monitoring station, PAMS)規(guī)定的56種碳?xì)浠衔?依據(jù)美國(guó)EPA推薦的TO-15方法[10].實(shí)驗(yàn)樣品采用預(yù)濃縮儀和氣相色譜/質(zhì)譜聯(lián)用技術(shù)進(jìn)行分析,采樣罐與預(yù)濃縮儀(Entech 7100A)連接,首先通過3步預(yù)濃縮進(jìn)樣系統(tǒng)自動(dòng)進(jìn)樣800mL,去除樣品中N2、O2、CO2、CO少量的水分等,在氦氣的推動(dòng)下,進(jìn)入色譜儀(GC)的毛細(xì)柱得到分離,隨后進(jìn)入質(zhì)譜檢測(cè)器(MSD) 檢測(cè).三步預(yù)濃縮進(jìn)樣系統(tǒng)、色譜條件和質(zhì)譜條件詳見文獻(xiàn)[11].

通過GC/MS分析可獲得原始數(shù)據(jù)—總離子流圖,根據(jù)色譜保留時(shí)間確認(rèn)及篩選,經(jīng)檢索NIST08譜圖庫(kù),最后確定樣品中VOCs的成分.每次檢測(cè)前都采用美國(guó)環(huán)保署認(rèn)可的Linde Gas North America LLC 標(biāo)準(zhǔn)氣體進(jìn)行校準(zhǔn),標(biāo)準(zhǔn)曲線的制定采用PAMS標(biāo)氣的相同體積5個(gè)濃度梯度(0、1.25×10-9、2.5×10-9、5×10-9和10×10-9),各化合物標(biāo)準(zhǔn)曲線的線性相關(guān)系數(shù)均大于0.95以確保數(shù)據(jù)的有效性和準(zhǔn)確性.

2 結(jié)果與討論

2.1 VOCs的濃度特征

本研究共檢測(cè)出樣品VOCs組分為48種,包括烷烴25種、烯烴8種、芳香烴15種,檢出VOCs化合物的濃度之和稱為TVOCs.APEC會(huì)議前、會(huì)議期、會(huì)議后,TVOCs日平均濃度變化范圍分別為(15.70~86.89)×10-9、(4.62~38.24)× 10-9、(5.41~55.46)×10-9.3段觀測(cè)期,TVOCs白天平均濃度分別為41.43×10-9、17.36×10-9和20.08×10-9,會(huì)議期較會(huì)議前、后分別下降了58%和14%;夜間平均濃度分別為56.80×10-9、32.98×10-9和26.69×10-9(圖1).Li等[12]研究了同期北京市西北城區(qū)VOCs特征.通過對(duì)比發(fā)現(xiàn)本研究會(huì)議期較會(huì)議前、后各化合物白天平均濃度下降幅度與Li等研究結(jié)果相似,其中烷烴類均以異丁烷、丁烷、異戊烷、戊烷為主;丙烯、1-丁烯均是烯烴類的主要物質(zhì);芳香烴化合物中,均以1~4個(gè)側(cè)鏈碳的苯系物為主,其中甲苯>苯>乙苯>間(對(duì))-二甲苯,此結(jié)果和張俊剛等在東四環(huán)外觀測(cè)到的2006年苯系物的年平均濃度的大小順序一致[13],詳見表1.

表1 APEC期間各化合物的平均濃度(×10-9)Table 1 The average concentrations of each compound during APEC(×10-9)

續(xù)表1

物質(zhì)白天平均濃度夜間平均濃度Li等[12] 前中后前中后前中后 壬烷0.20.10.10.20.10.10.10.10.1 癸烷0.40.20.10.30.10.20.10.10.1 十一烷0.20.00.00.20.10.00.10.00.1 丙烯3.01.82.54.43.53.01.31.22.4 1-丁烯5.12.41.43.02.31.40.40.20.4 反-2-丁烯0.10.10.10.20.20.10.10.10.2 順-2-丁烯0.20.20.10.20.10.10.20.10.2 正戊烯0.10.10.10.10.10.3NDNDND 反-2-戊烯0.10.00.00.10.10.10.10.00.1 順-2-戊烯0.00.00.00.10.00.00.00.00.0 正己烯0.40.20.20.40.20.10.10.00.1 苯2.51.31.73.82.62.62.01.01.9 甲苯4.51.72.37.03.73.73.31.62.4 乙苯2.00.70.83.11.51.41.10.50.7 間(對(duì))-二甲苯1.60.60.82.71.31.51.00.50.7 鄰-二甲苯1.30.50.62.21.01.10.70.30.5 異丙基苯0.10.00.00.10.00.00.10.00.0 正丙苯0.20.10.10.20.10.10.10.00.1 間乙基甲苯0.40.20.20.70.30.20.30.10.2 對(duì)乙基甲苯0.20.10.10.30.10.10.10.10.1 1,3,5-三甲基苯0.10.10.10.20.10.10.10.00.1 鄰乙基甲苯0.20.20.20.30.40.30.10.00.1 1,2,4-三甲基苯0.50.10.10.70.10.10.30.10.2 1,2,3-三甲基苯0.20.10.10.20.10.10.10.00.1 間二乙基苯0.00.00.00.10.00.00.00.00.0 對(duì)二乙基苯0.10.00.10.20.10.10.10.00.0 總計(jì)41.4317.3620.0856.8032.9826.6926.1814.1619.99

注:ND代表未檢出.

化學(xué)組分方面,在白天,會(huì)議前、期、后烷烴體積百分比分別為46%、41%、43%;烯烴分別為18%、27%、22%;芳香烴分別為36%、32%、35%,會(huì)議前、后,VOCs化學(xué)組分相似度高;會(huì)議期,烷烴和芳香烴比例下降顯著,而烯烴比例呈增高趨勢(shì).在夜間,會(huì)議前、期、后烷烴體積百分比分別為47%、46%和38%;烯烴分別為15%、20%和19%;芳香烴分別為38%、34%和43%(圖2).

2.2 VOCs濃度與氣象條件的關(guān)系

氣象條件對(duì)污染物的擴(kuò)散、稀釋和積累的作用已得到普遍公認(rèn)[14].因此,一定條件下,氣象條件對(duì)VOCs濃度的影響至關(guān)重要.本研究觀測(cè)期間,日平均溫度為3.5~16℃,平均值為8.4℃;日平均風(fēng)速范圍為1.2~9.6m/s,平均值為3.74m/s,主要風(fēng)向?yàn)闁|北風(fēng)、北風(fēng)(50%);日平均相對(duì)濕度范圍為15%~88%,平均值為55.2%.

圖3顯示溫度、相對(duì)濕度、風(fēng)速和TVOCs平均濃度的時(shí)間序列情況.從圖3明顯看出觀測(cè)期間有3個(gè)污染階段.第1、第2個(gè)污染階段發(fā)生在會(huì)議前(10月17~18日、10月23~25日),第3個(gè)污染階段發(fā)生在會(huì)議后(11月11~20日).第一個(gè)污染階段,溫度、濕度、風(fēng)速日均值分別為14.5 ℃、56.5%、1.5m/s,12h里,TVOCs濃度從50×10-9上升至125×10-9,在10月17日夜間達(dá)到最大值;第2個(gè)污染階段,溫度、濕度、風(fēng)速日均值分別為8.2℃、54.8%、2.7m/s.TVOCs平均濃度變化范圍為40×10-9~105×10-9;第3個(gè)污染階段,溫度、濕度、風(fēng)速日均值分別為5℃、63.7%、3.5m/s,TVOCs平均濃度變化范圍為(20~75)×10-9.會(huì)議期沒有顯著污染過程,但在11月10日夜間TVOCs出現(xiàn)峰值,遠(yuǎn)小于會(huì)議前、后的峰值.

同時(shí),對(duì)溫度、相對(duì)濕度、風(fēng)速分別與TVOCs的日平均濃度的相關(guān)性進(jìn)行研究.由于APEC會(huì)議期采取了一系列的污染物控制措施,此時(shí)間段相關(guān)性不具有代表性,TVOCs日平均濃度使用APEC會(huì)議前與會(huì)議后的數(shù)據(jù).運(yùn)用統(tǒng)計(jì)軟件SPSS19.0分析了溫度、濕度和風(fēng)速分別與TVOCs日均濃度的相關(guān)性,結(jié)果顯示,溫度與TVOCs日均濃度雙側(cè)檢驗(yàn)的值為0.001,相關(guān)性系數(shù)為0.74;相對(duì)濕度與TVOCs日均濃度雙側(cè)檢驗(yàn)的值為0.009,相關(guān)性系數(shù)為0.67;風(fēng)速與TVOCs日均濃度雙側(cè)檢驗(yàn)的值為0.402,相關(guān)性系數(shù)為-0.17,可見溫度、相對(duì)濕度分別于與TVOCs日均濃度呈正相關(guān)性,且溫度對(duì)TVOCs濃度的影響最高,由于溫度越高VOCs越容易揮發(fā);風(fēng)速與TVOCs濃度相關(guān)性不顯著,可能源于本研究期間擴(kuò)散對(duì)VOCs的濃度影響較小.

2.3 VOCs濃度變化對(duì)源排放清單的驗(yàn)證

大氣環(huán)境中VOCs濃度受排放源強(qiáng)、物理擴(kuò)散、大氣反應(yīng)三方面影響.在排放源強(qiáng)方面,VOCs會(huì)議前和會(huì)議后相似,會(huì)議期產(chǎn)生了35%減排;在物理擴(kuò)散方面,擴(kuò)散條件不同會(huì)直接影響VOCs濃度水平,但對(duì)VOCs化學(xué)組分特征影響不大,即各化合物濃度變化率會(huì)趨于一致;大氣反應(yīng)過程則會(huì)因VOCs大氣氧化活性的不同,而干擾VOCs化學(xué)組分特征.如圖2所示,會(huì)議前與會(huì)議后白天的VOCs化學(xué)組分特征相似,會(huì)議期存在顯著差異.因此,在觀測(cè)期間化學(xué)反應(yīng)的影響較為一致.此外,任興榮等[15]研究發(fā)現(xiàn),北京市秋季OH自由基日均濃度變化不大,而VOCs的化學(xué)反應(yīng)主要是通過OH自由基的氧化實(shí)現(xiàn)的,間接證明觀測(cè)期間大氣反應(yīng)對(duì)VOCs濃度影響較小.

會(huì)議期較會(huì)議前(后),48種VOCs化合物的變化率主要源于物理擴(kuò)散過程和排放源強(qiáng)變化的影響,發(fā)現(xiàn)48種化合物的變化率差異較大(-15%~-92%),進(jìn)而說明觀測(cè)期間排放源強(qiáng)是影響VOCs濃度的主要因素.

表2 2013年VOCs的排放水平及各排放源VOCs的日均減排量Table 2 Emission levels of VOCs and the daily average reduction emissions of VOCs of emission sources in 2013

本課題組前期通過排放因子法構(gòu)建北京市各行業(yè)2013年的VOCs排放清單,結(jié)果顯示:北京市人為源VOCs排放主要來自石化工業(yè)(89.9t/d)、石油煉制(89.9t/d)、機(jī)動(dòng)車排放(296.2t/d)和溶劑使用(260.0t/d).APEC期間,北京市VOCs減排率達(dá)到35%,日減排量為280.8t,其中機(jī)動(dòng)車減排率為50%,日減排量為148.1t.除機(jī)動(dòng)車外,本文將其他VOCs減排量皆視為工業(yè)減排,石化工業(yè)和石油煉制減排量占工業(yè)減排的60%,并且石化工業(yè)和石油煉制的減量相同,日減排量均為39.8t.工業(yè)減排中余下的減排量認(rèn)為是溶劑使用所致,日減排量為53.1t,具體見表2.

針對(duì)上述主要減排行業(yè),收集整理了其VOCs排放化學(xué)成分譜,選擇15種主要的化合物,計(jì)算了具體物種在APEC期間的減排量.目前,我國(guó)VOCs源成分譜缺乏國(guó)家推薦值,多為研究者針對(duì)一些重點(diǎn)行業(yè)進(jìn)行的零散研究,如石化行業(yè)有王伯光等[16]、Liu等[17]、Wei等[18]的研究;機(jī)動(dòng)車排放有高爽等[19]、Song等[20]、陸思華等[21]的研究;溶劑使用有Yuan等[22]、李國(guó)昊等[23]的研究.鑒于地區(qū)性差異,本研究?jī)?yōu)先采用華北地區(qū)研究成果.根據(jù)北京區(qū)域的石化行業(yè)源及溶劑使用源VOCs排放特征,石化工業(yè)VOCs成分譜采用Liu等[17]的研究數(shù)據(jù),石油煉制和溶劑使用的VOCs成分譜采用Wei等[18]及李國(guó)昊等[23]的研究數(shù)據(jù);考慮北京市國(guó)IV/V的車比較多,同時(shí)實(shí)施機(jī)動(dòng)車京Ⅴ排放標(biāo)準(zhǔn),機(jī)動(dòng)車排放源的VOCs成分譜依據(jù)高爽[19]等對(duì)輕型汽油車VOCs成分譜的研究數(shù)據(jù).結(jié)合各排放源VOCs日減排量,計(jì)算出15種化合物在APEC期間日減排量,具體見表3.

根據(jù)以上數(shù)據(jù),本研究將會(huì)議期間15種化合物的白天平均濃度的變化量與日減排量進(jìn)行對(duì)比.如圖4所示,會(huì)議期與會(huì)議前、會(huì)議期與會(huì)議后15種化合物白天平均濃度變化量與其日減排量相關(guān)性強(qiáng),相關(guān)性系數(shù)分別達(dá)到0.76和0.80,但苯、己烷均存在較大差異.苯的差異較大,從源成分譜中明顯看出化工行業(yè)所占質(zhì)量百分?jǐn)?shù)較大(24.4%),因此可能是該譜中化工行業(yè)苯所占的質(zhì)量分?jǐn)?shù)過高;己烷的差異較大,可能較高估算了己烷的質(zhì)量百分?jǐn)?shù).進(jìn)而,在今后研究中應(yīng)該對(duì)這兩種化合物排放開展進(jìn)一步研究.總體而言,2013年VOCs的排放清單準(zhǔn)確性較高.

3 結(jié)論

3.1 APEC會(huì)議期,受空氣質(zhì)量保障控制措施的影響,TVOCs白天平均濃度最低(17.36ppbv),較會(huì)議前下降了58%,較會(huì)議后下降14%了.且在化學(xué)組分方面發(fā)生了顯著的變化,烷烴體積百分比在會(huì)議前、會(huì)議期、會(huì)議后分別為46%、41%、43%;烯烴分別為18%、27%、22%;芳香烴分別為36%、32%、35%.

3.2 TVOCs與溫度 、相對(duì)濕度呈現(xiàn)正相關(guān)性,與風(fēng)速相關(guān)性不顯著,受溫度的影響最大,相關(guān)性達(dá)到0.74.

3.3 基于北京市VOCs排放清單、APEC減排控制措施及VOCs源成分譜,得出APEC期間15種主要VOCs化合物的日減排量,并將其與該15種化合物白天平均濃度下降量進(jìn)行對(duì)比,發(fā)現(xiàn)二者的變化趨勢(shì)基本吻合,相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.78~0.80,間接校驗(yàn)了北京市VOCs排放清單的準(zhǔn)確性.

王浚卿,田 媛,劉 卓,等.北京城區(qū)大氣揮發(fā)性有機(jī)物排放特征研究 [J]. 綠色科技, 2014,4(4):196-199.

唐孝炎,張遠(yuǎn)航,邵 敏.大氣環(huán)境化學(xué) [M]. 北京:高等教育出版社, 2006.

Lee H S, Wadden R A, Scheff P A. Measurement and evaluation of acid air pollutants in Chicago using an annular denuder system [J]. Atmospheric Environment, Part A: General Topics, 1993, 27(4):543-553.

Jelena K, Dragan A, Ivana O, et al. Correlation between ozone and total VOCs in printing environment [J]. Journal of Chemistry and Chemical Engineering, 2011,5(5):423-428.

Ho K F, Lee S C, Ho W K, et al. Vehicular emission of volatile organic compounds (VOCs) from a tunnel study in Hong Kong [J]. Atmospheric Chemistry and Physics Discussions, 2009,9(3): 12645-12674.

王伯光,張遠(yuǎn)航,邵 敏.珠江三角洲大氣環(huán)境VOCs的時(shí)空分布特征 [J]. 環(huán)境科學(xué), 2004,6(25):7-15.

羅達(dá)通,高 健,王淑蘭,等.北京秋季大氣揮發(fā)性有機(jī)物及相關(guān)污染物特征分析 [J]. 中國(guó)科學(xué)院大學(xué)學(xué)報(bào), 2014,31(3):329- 336.

APEC空氣質(zhì)量保障措施效果評(píng)估結(jié)果爐.http://zhengwu. beijing.gov.cn/zfjd/hj/t1375143.htm.(2015-12-23).

北京將考核清潔空氣行動(dòng)讓APEC藍(lán)變永久北京藍(lán)http://www.bjepb.gov.cn/bjepb/323265/397983/413393/index.html.(2015-12-23).

US EPA, 1999. Compendium Method TO-15Determination of Volatile Organic Compounds (VOCs) in Air Collected in Specially-prepared Canisters and Analyzed by GC/MS [R].

程水源,李文忠,魏 巍,等.煉油廠分季節(jié)VOCs組成及其臭氧生成潛勢(shì)分析 [J]. 北京工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào), 2013,39(3):438-443.

Li J, Xie S D, Zeng L M, et al. Characterization of ambient volatile organic compounds and their sources in Beijing, before, during, and after Asia-Pacific Economic Cooperation China 2014 [J]. Atmos. Chem. Phys., 2015,15:7945–7959.

張俊剛,王躍思,吳方堃,等.北京市大氣中BTEX工作日與非工作日的濃度變化 [J]. 環(huán)境化學(xué), 2009,28(1):112-116.

劉大錳,馬永勝,高少鵬,等.北京市區(qū)春季燃燒源大氣顆粒物的污染水平和影響因素 [J]. 現(xiàn)代地質(zhì), 2005,19(4):627-633.

任信榮,王會(huì)祥,邵可聲,等.北京市大氣OH自由基測(cè)量結(jié)果及其特征 [J]. 環(huán)境科學(xué), 2002,24(2):24-27.

王伯光,張遠(yuǎn)航,邵 敏,等.2008.廣州地區(qū)大氣中C2-C9非甲烷碳?xì)浠衔锏娜藶閬碓?[J]. 環(huán)境科學(xué)學(xué)報(bào), 28(7):1430-1440.

Liu Y, Shao M, Fu L L, et al. Source profiles of volatile organic compounds (VOCs) measured in China: Part I [J]. Atmospheric Environment, 2008,42:6247-6260.

Wei W, Cheng S Y, Li G H, et al. Characteristics of volatile organic compounds (VOCs) emitted from a petroleum refinery in Beijing, China [J]. Atmospheric Environment, 2014,89:358-366.

高 爽,金亮茂,史建武,等.輕型汽油車VOCs排放特征和排放因子臺(tái)架測(cè)試研究 [J]. 中國(guó)環(huán)境科學(xué), 2012,32(3):397-405.

Song Y, Dai W, Shao M, et al. Comparison of receptor models for source apportionment of volatile organic compounds in Beijing, China, [J]. Environmental Pollution, 2008,156:174-183.

陸思華,白郁華,陳運(yùn)寬,等.北京市機(jī)動(dòng)車排放揮發(fā)性有機(jī)化合物的特征 [J]. 中國(guó)環(huán)境科學(xué), 2003,23(2):127-130.

Yuan B, Shao M, Lu S H, et al. Source profiles of volatile organic compounds associated with solvent use in Beijing, China [J]. Atmospheric Environment, 2010,44(15):1919-1926.

李國(guó)昊,典型VOCs排放源分級(jí)技術(shù)與優(yōu)化減排方案研究 [D]. 北京:北京工業(yè)大學(xué), 2014.

* 責(zé)任作者, 副研究員, weiwei@bjut.deu.cn

Characteristics of VOCs in Beijing urban area during APEC period and its verification for VOCs emission inventory

YANG Gan1, WEI Wei1,2*, LV Zhao-feng1, CHENG Shui-yuan1,2, LI Yue1

(1.Department of Environmental Science and Engineering, Beijing University of Technology, Beijing 100124, China；2.Key Laboratory of Beijing on Regional Air Pollution Control, Beijing University of Technology, Beijing 100124, China)., 2016,36(5)：1297~1304

The ambient VOCs were monitored in the eastern urban area of Beijing city from October 16th to November 27th, 2014. They were analyzed by an off-line analysis method of SUMMA tank sampling and GC-MS. The VOCs results during APEC showed that the 24h daily average concentrations of TVOCs were 49.12×10-9, 25.17×10-9and 23.38×10-9respectively during Oct 16~30 (before APEC), Nov 5~11 (APEC) and Nov 12~27 (after APEC), presenting a falling trend with time; however, the daytime average concentrations (8:00~18:00) were 41.43×10-9, 17.36×10-9and 20.08×10-9respectively, the lowest daytime concentrations happened during APEC. Meanwhile, the VOCs chemical profiles also showed obvious differences between APEC and before/after APEC, volume mixing ratio of alkenes increasing and those of alkanes and aromatics decreasing. Then the relationship between VOCs and meteorological factors was concluded, based on the VOCs data before and after APEC, the most important impact being from temperature (r = 0.74), followed by the relative humidity (r = 0.67) and no significant correlation with wind speed. Finally, the reduction emissions of the 15main compounds were calculated by using Beijing VOCs emission inventory and VOCs chemical profiles of various sources. A great well correlation between their emission abatement and their daytime average concentration change during APEC were found, with the correlation coefficient of 0.76~0.80, which verified the accuracy of Beijing VOCs emission inventory.

VOCs；concentration characteristic；APEC Meeting；VOCs inventory verification；Beijing

X513

A

1000-6923(2016)05-1297-08

楊 干(1990-),男,安徽定遠(yuǎn)人,碩士研究生,主要研究方向?yàn)榇髿獗O(jiān)測(cè)與數(shù)值模擬.

2015--------10-10

國(guó)家自然科學(xué)基金青年項(xiàng)目(51108006);國(guó)家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目(51478017);北京工業(yè)大學(xué)研究生科技基金項(xiàng)目(ykj-2015-12412)