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西安市主城区冬夏季大气挥发性有机物污染特征及来源研究 被引量：4
1
作者 薛兴钊 陈妙 +2 位作者 李顺姬 曹泽磊 侯勇团 《环境科学与管理》 CAS 2023年第1期128-133,共6页
为探究西安市主城区大气挥发性有机物(VOC s)冬夏季变化特征,于冬季(2019.12.1-2020.2.29)和夏季(2020.6.4-8.29)进行了VOC s观测,分析其浓度水平、组分及二次生成潜势,利用正交矩阵因子分解法(PMF)解析其来源。结果表明,西安市主城区... 为探究西安市主城区大气挥发性有机物(VOC s)冬夏季变化特征,于冬季(2019.12.1-2020.2.29)和夏季(2020.6.4-8.29)进行了VOC s观测,分析其浓度水平、组分及二次生成潜势,利用正交矩阵因子分解法(PMF)解析其来源。结果表明,西安市主城区冬夏季VOC s平均浓度分别为(174.79±58.06)μg/m^(3)和(138.15±35.55)μg/m^(3),含氧有机物占比最大,前10关键组分累计占总VOC s的49.10%和62.26%;夏季臭氧生成潜势(OFP)高于冬季,含氧有机物占主导;SOA生成潜势以苯系物(BTEX)为主要贡献物;PMF来源分析显示冬季以化石燃烧源为主,夏季以油气挥发为主,两季中机动车尾气、溶剂使用等常规来源较稳定。 展开更多
关键词 挥发性有机物(VOC s) 臭氧生成潜势 二次有机气溶胶 来源解析
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西安春季大气VOCs污染特征及O_(3)和SOA生成潜势 被引量：5
2
作者 陈妙 尉鹏 +4 位作者 李顺姬 薛兴钊 曹泽磊 黄宇广 闫旭 《环境科学与技术》 CAS CSCD 北大核心 2022年第10期197-206,共10页
为科学精准地服务西安市春季大气污染防治工作,2019年3-5月在西安市大气环境超级站开展VOCs在线连续观测,共观测出108种VOCs组分,采用最大增量反应活性法和气溶胶生成系数法估算VOCs对臭氧和SOA的生成潜势。结果表明:西安市春季TVOC平... 为科学精准地服务西安市春季大气污染防治工作,2019年3-5月在西安市大气环境超级站开展VOCs在线连续观测,共观测出108种VOCs组分,采用最大增量反应活性法和气溶胶生成系数法估算VOCs对臭氧和SOA的生成潜势。结果表明:西安市春季TVOC平均浓度为155.53μg/m^(3),其中OVOCs、烷烃和芳香烃贡献较高,占TVOC的79.35%。西安市TVOC日变化在夜间出现2个峰值,与路边站总碳氢变化趋势一致,结合甲苯/苯、异戊烷/戊烷比值分析,VOCs受机动车和工业源排放影响较大。芳香烃、OVOC和烯烃在二次转化中贡献较高,丙烯醛、丙酮和乙醇是西安市臭氧生成的特征组分;间/对-二甲苯、甲苯、邻二甲苯、乙苯对臭氧和SOA生成均影响较大;削减苯系物、OVOC和烯烃排放量是西安市春季抑制O_(3)和SOA生成的有效手段。 展开更多
关键词 春季 挥发性有机物 臭氧生成潜势 二次有机气溶胶生成潜势 西安市
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西安市秋冬季空气质量变化及影响因素
3
作者 陈妙 薛兴钊 +3 位作者 李顺姬 曹泽磊 孟小兰 闫旭 《环境科学导刊》 2024年第2期42-47,共6页
为研究西安市秋冬季两次重点工作时段环境空气质量变化特征及其影响因素,采用减排效应评估、特征雷达图等方法,分析了气象条件、人为源减排、路边站车流量等因素对环境空气质量影响。结果表明:两次研究Ⅱ时段,西安市一次污染物PM_(10)、... 为研究西安市秋冬季两次重点工作时段环境空气质量变化特征及其影响因素,采用减排效应评估、特征雷达图等方法,分析了气象条件、人为源减排、路边站车流量等因素对环境空气质量影响。结果表明:两次研究Ⅱ时段,西安市一次污染物PM_(10)、SO_(2)、NO_(2)和CO浓度比前一年同期均有所下降,但臭氧浓度比前一年同期和研究前均为上升趋势。两次研究Ⅱ时段,西安市先后出现了5次PM_(2.5)重污染天气,均为不利气象下污染物累积和二次生成共同作用的结果:首先是边界层下降且大多为静风,不利于污染物扩散;其次是高湿度增强了PM_(2.5)吸湿性增长;此外,O3浓度上升导致大气氧化性增强,二次有机气溶胶(SOA)生成能力变强。两次研究Ⅱ时段,西安市道路车流量分别下降了67%和72%,同期路边站和大气环境空气子站NO_(2)浓度下降了30%~50%,道路移动源是西安市NO_(2)的主要来源之一。 展开更多
关键词 重点时段 空气质量 气象因素 西安市
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西安市典型行业VOCs源成分谱及环境影响
4
作者 陈妙 薛兴钊 +4 位作者 李顺姬 曹泽磊 孟小兰 党小庆 黄宇广 《环境监测管理与技术》 CSCD 北大核心 2024年第3期73-77,共5页
采用苏玛罐采样-GC/MS法分析西安市家具制造、表面涂装、汽车整车制造和印刷行业VOCs成分谱,计算不同工序VOCs对O 3和二次有机气溶胶(SOA)的生成贡献。结果表明:西安市不同行业TVOC排放值为0.332 mg/m^(3)~45.7 mg/m^(3),涂装行业最高,... 采用苏玛罐采样-GC/MS法分析西安市家具制造、表面涂装、汽车整车制造和印刷行业VOCs成分谱,计算不同工序VOCs对O 3和二次有机气溶胶(SOA)的生成贡献。结果表明:西安市不同行业TVOC排放值为0.332 mg/m^(3)~45.7 mg/m^(3),涂装行业最高,其次是印刷工序和木质家具制造,汽车软装和印刷覆膜工序较低。木质家具VOCs主要为芳香烃、含氧类有机物和烷烃,随着油性漆替换为水性漆,芳香烃占比下降,含氧类有机物占比上升。汽车喷涂VOCs主要为芳香烃和含氧类有机物,印刷行业VOCs中含氧类有机物占比高。表面涂装排放VOCs对生成O 3和SOA贡献最高,印刷行业R OF最小,汽车软装工序R SOA最小。 展开更多
关键词 挥发性有机物 典型工业 谱库 环境影响 西安市
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西安市冬季重污染过程VOCs污染特征及来源解析
5
作者 薛兴钊 陈妙 +2 位作者 李顺姬 曹泽磊 杨檬 《环境与发展》 2024年第1期71-78,共8页
基于西安市超级站重污染时段(2018年12月30日—2019年1月15日)在线连续观测数据,分析了两个污染过程(污染过程Ⅰ:2018年12月30日—2019年1月7日;污染过程Ⅱ:2019年1月8日—1月15日)VOCs特征、老化程度及日变化;利用正交矩阵因子分解法(P... 基于西安市超级站重污染时段(2018年12月30日—2019年1月15日)在线连续观测数据,分析了两个污染过程(污染过程Ⅰ:2018年12月30日—2019年1月7日;污染过程Ⅱ:2019年1月8日—1月15日)VOCs特征、老化程度及日变化;利用正交矩阵因子分解法(PMF)解析了重污染期间VOCs来源;通过气溶胶生成系数法(FAC)估算了二次有机气溶胶(SOA)生成潜势。结果表明:污染过程Ⅰ和Ⅱ的体积分数分别为(102.87±31.62)×10^(-9)(、103.57±45.46)×10^(-9),含氧有机物和烷烃二者占比60%以上。与清洁天相比,炔烃的增幅最大,含氧有机物和烷烃增长值最大,烷/乙炔比值在1.0左右,受扩散条件不利影响导致气团老化严重,日变化呈夜高昼低,8时左右有个小高峰特征;PMF模型源解析结果显示VOCs主要来工业源(13.05%)、机动车尾气(27.49%)、溶剂使用源(15.64%)、化石燃烧源(21.38%)、餐饮源(22.43%);通过估算SOA生成潜势,得出芳香烃中的苯系物(BTEX)为SOA污染的主要物质。 展开更多
关键词 重污染 挥发性有机物(VOCs) 源解析 二次有机气溶胶(SOA)
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西安市霾污染过程VOCs来源分析及二次有机气溶胶贡献
6
作者 薛兴钊 陈妙 +3 位作者 李顺姬 曹泽磊 张军 杨檬 《环保科技》 2024年第4期27-33,共7页
基于西安市霾污染时段(2022年12月29日-2023年1月13日)在线连续观测数据,分析了两个污染过程(污染过程Ⅰ:2022年12月29日-2023年1月6日;污染过程Ⅱ:2023年1月7日-1月13日)VOCs特征及日变化;利用特征比值法和正交矩阵因子分解法(PMF)解... 基于西安市霾污染时段(2022年12月29日-2023年1月13日)在线连续观测数据,分析了两个污染过程(污染过程Ⅰ:2022年12月29日-2023年1月6日;污染过程Ⅱ:2023年1月7日-1月13日)VOCs特征及日变化;利用特征比值法和正交矩阵因子分解法(PMF)解析了霾污染期间VOCs来源;通过气溶胶生成系数法(FAC)估算了二次有机气溶胶(SOA)生成潜势。结果表明:污染过程Ⅰ和Ⅱ的体积分数分别为(113.10±29.46)×10^(-9)、(95.23±21.40)×10^(-9),含氧有机物和烷烃二者占比70%以上。与清洁天相比,芳香烃的增幅最大,含氧有机物增长值最大,炔烃类减少,说明气团老化严重,积累效应明显。过程Ⅱ烷烃下降,反映了启动重污染天气预警减排效果明显。日变化呈夜高昼低,9时左右有个小高峰特征;特征比值法分析得出VOCs中的苯和甲苯来源于溶剂使用源,PMF模型源解析结果显示VOCs主要来机动车排放源(20.54%)、外部传输源(19.02%)、餐饮源(13.99%)、工业溶剂源(10.72%)、工业过程源(35.72%);通过估算SOA生成潜势,得出芳香烃中的苯系物(BTEX)和萘为SOA污染的主要物质。 展开更多
关键词 霾污染 挥发性有机物(VOCs) 特征比值法 源解析 二次有机气溶胶(SOA)
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西安城区大气O3及其前体物的周末效应季节差异 被引量：3
7
作者 李顺姬 黄宇广 +3 位作者 李澍 陈妙 曹泽磊 薛兴钊 《环境污染与防治》 CAS CSCD 北大核心 2019年第10期1207-1210,共4页
利用2015—2017年西安城区4个环境空气质量监测自动站的O3和NOx观测数据及2015年夏秋季挥发性有机物(VOCs)的观测数据,分析了O3和NOx周末效应的季节差异及其产生原因。结果表明,西安城区春季、夏季和秋季存在O3周末大于工作日而NOx周末... 利用2015—2017年西安城区4个环境空气质量监测自动站的O3和NOx观测数据及2015年夏秋季挥发性有机物(VOCs)的观测数据,分析了O3和NOx周末效应的季节差异及其产生原因。结果表明,西安城区春季、夏季和秋季存在O3周末大于工作日而NOx周末小于工作日的周末效应,且夏季和秋季在p<0.05的水平下差异显著;冬季出现了O3工作日大于周末而NOx工作日小于周末的周末效应,但在p<0.05的水平下差异并不显著。在不考虑平流层垂直输送的情况下,近地面O3的产生取决于NOx和VOCs前体物的共同光解速度。西安城区属于VOCs敏感区,周末机动车出行数量下降造成NOx排放减少使NO对O3的抑制效应减弱,这是西安城区夏秋季周末效应的主要原因。 展开更多
关键词 O3 周末效应 季节差异
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电解铝烟气无组织排放深度治理技术研究 被引量：1
8
作者 王文博 李雪娇 +4 位作者 宋海琛 刘竹昕 胡红胜 孔晔 薛兴钊 《轻金属》 北大核心 2022年第8期60-62,共3页
电解铝烟气无组织排放深度治理技术是通过多种治理措施,将电解铝烟气由无组织排放转化为有组织排放,从而减少总污染物排放量。为了研究该技术的减排效果,采用天窗氟化物在线监测系统,对使用该技术前后电解车间氟化物排放量进行测试。结... 电解铝烟气无组织排放深度治理技术是通过多种治理措施,将电解铝烟气由无组织排放转化为有组织排放,从而减少总污染物排放量。为了研究该技术的减排效果,采用天窗氟化物在线监测系统,对使用该技术前后电解车间氟化物排放量进行测试。结果表明,电解车间氟化物排放总量可从0.81 kg/t-Al减少至0.24 kg/t-Al,降幅达到70.4%,说明该技术能够有效降低电解铝烟气无组织排放。 展开更多
关键词 无组织排放 铝电解 烟气治理 减排
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