南充城区秋季VOCs污染特征及来源分析

雷 熊， 都 雯，李丹毓，申惠丰，钱一凡

(1.南充市环境监测中心站，四川 南充 637000；2.川北幼儿师范高等专科学校，四川 广元 628017；3.四川先河环保科技有限公司，成都 610404)

引 言

大气环境中的挥发性有机物(VOCs)是一类能形成光化学烟雾的重要前体物，其具有相对分子质量较小，饱和蒸气压较高，沸点较低，易分解，易挥发等特性[1-2]。VOCs的成分复杂，主要包括烷烃、烯烃、炔烃、芳香烃、卤代烃及醛酮等多类物质[1]。VOCs的来源较广，主要来源于植物释放等天然源和机动车尾气排放、涂料和溶剂挥发、油气挥发、化石燃料清洗和燃烧过程排放、生物质燃烧等人为源。VOCs经过光化学反应可生成O3、PAN和气溶胶等，发生光化学烟雾污染[3-4]、灰霾天气[5-6]等大气环境问题，可对人体健康造成极大危害[7～9]。目前，国内外的专家和学者就VOCs的来源、影响以及生成O3的机制等方面做了大量的研究。我国的VOCs相关研究工作起步于20世纪80年代[10]，国内许多城市在VOCs的监测、污染来源分析与防治等方面取得一定的成效，特别是京津冀[11]、长三角[12]、珠三角[13]等经济发达的地区和城市。近年来，我国政府也越来越重视对VOCs的监测和防治工作，VOCs污染物的监测网络也日益完善，生态环境部于2018年1月15日印发了《2018年重点地区环境空气挥发性有机物监测方案》，对重点城市的挥发性有机物监测项目进行了规定，监测范围主要有PAMS臭氧前体物、TO-15标准中的VOCs以及13种醛酮，共计117种化合物。

然而，我国的VOCs相关研究工作仍然存在基础较为薄弱，VOCs的排放基数不清，法规标准不统一、不健全等问题，与发达国家的VOCs相关研究工作存在着一定的差距。此外，我国幅员辽阔，地形多变，各地的经济发展不平衡，VOCs污染物来源复杂、排放形式多样、污染物质种类繁多，给各地的VOCs研究工作带来不同的挑战。南充市地处四川盆地东北部，主城区地势较低，地形为盆地中的盆地，秋季晴天较少，光照强度较弱，阴雨天气较多，空气相对湿度较大，降雨量相对较多[14]，易发生大雾天气[15]，气态污染物气象扩散和转化条件较差，VOCs经光化学反应生成O3过程受阻，浓度相对较高且能持续较长时间。本研究以南充城区2018年秋季大气灰霾综合观测站的VOCs监测数据为基础，结合省直管站的环境空气质量自动监测数据综合分析了南充城区的VOCs污染特征、变化趋势及污染物来源，以期为后续的VOCs的污染防治工作提供理论依据。

1 研究资料及方法

1.1 监测点位及监测项目

本研究共设置两个监测点位，一个为VOCs监测点位，另一个为南充城区环境空气质量自动监测点位(省直管站)，两个监测点位之间直线距离为850m左右(具体位置见图1)。两个监测点位于南充城区西北方，该区域为典型城市交通混合区，周围无工厂、企业等大型VOCs排放源，监测点位四周空旷，无建筑物遮挡，空气流动通畅。VOCs监测点位于西华师范大学华凤校区水塔山顶的南充市大气灰霾综合监测站内(106°03′44″E，30°49′20″N，海拔295m)，距地面5m，VOCs监测项目为57种PAMS臭氧前体物和TO-15污染物中大部分有机物共计103种。

环境空气污染物数据来源于南充市环境空气省直管站，该监测点位位于南充一中校园内教学楼顶(106°04′08″E，30°49′03″N，海拔290m)，距地面20m，监测项目为环境空气6项污染物(SO2、NO2、CO、O3、PM2.5和PM10)。

1.2 监测仪器及监测方法

2018年11月7日～11月15日，对103种VOCs成分和SO2、NO2、CO、O3、PM2.5和PM106种环境空气污染物进行24h连续监测。

VOCs在线分析仪为四川先河环保科技有限公司生产的XHVOC6000型大气挥发性有机物在线分析仪与安捷伦公司生产的GC-MS分析仪器联合使用。监测仪器原理为：气样经物理脱水后被装有填料的捕集管富集后，经加热升温热脱附后进入冷阱聚焦浓缩，再次热脱附后进入气相色谱仪(或气相色谱-质谱仪)进行分析[16]，色谱、质谱分析参数参考国标《环境空气 挥发性有机物的测定罐采样/气相色谱-质谱法》(HJ 759-2015)仪器条件[17]，VOCs监测仪器检出限根据《环境监测 分析方法标准制修订技术导则》(HJ 168-2010)要求计算得出[18]，VOCs的检出限为1ppb。

图1 VOCs在线监测点位Fig.1 The monitoring sites of VOCs in Nanchong

环境空气污染物O3、CO、NOx和SO2自动监测仪器为Ecotech公司生产的EC-9810B、EC-9830B、EC-9841B和EC-9850B，颗粒物为河北先河环保科技股份有限公司生产的XHPM2000E。

1.3 臭氧生成潜势(OFP)计算

根据生态环境部编制的《环境空气臭氧污染来源解析技术指南(试行)》中提供的方法来计算VOCs各组分的臭氧生成潜势(Ozone Formation Potentials, OFP)，OFP 的计算采用VOCs某种组分的大气环境浓度与其最大增量反应活性的乘积：

OFPi=[VOCs]i×MIRi

其中，OFPi表示物种i的O3生成贡献，[VOCs]i表示观测到的物种i的浓度；MIRi表示在不同的VOC/NOX的比值下单位VOC物种i浓度的增加最大可产生的O3浓度，单位为gO3/g VOCs。不同物种的MIR值取自Carter的研究[19]。

1.4 数据处理与分析

运用统计学软件SPSS 19.0对南充城区大气环境中103种VOCs的逐时数据进行统计，并运用Spearman相关系数对VOCs组分与相关时段的O3、SO2、NO2、CO、PM10和PM2.5等污染物的相关性进行分析，绘图采用OriginPro9.0软件。

2 结果与讨论

2.1 VOCs总体特征

2.1.1 监测时段天气状况

南充城区秋季天气以多云或阴雨天气居多，光照较少，风速较小，空气相对湿度较大，易发生大雾天气(监测时段的气象数据均来源于网站https://rp5.ru/)。表1为监测时段内具体的天气状况，此时段天气状况为南充城区秋季典型的天气状况。

2.1.2 VOCs浓度及组成

2018年11月7日～11月15日监测期间，南充城区大气环境中共监测出103种VOCs，由28种烷烃、11种烯烃、18种芳香烃、34种卤代烃、10种含氧挥发性有机物(OVOCs)、1种炔烃(乙炔)和1种含硫化合物(二硫化碳(CS2))组成。由于GC-MS分析仪器连续在线监测苯同分异构体对二甲苯和间二甲苯、对二乙基苯和间二乙基苯存在较大难度，故本研究中测定的是两组同分异构体对/间二甲苯、对/间二乙基苯的总含量。

表1 监测期间南充市天气状况Tab.1 Weather conditions in Nanchong during monitoring period (℃)

监测期间，南充城区大气环境中VOCs的平均体积分数为(32.5±5.7)×10-9，换算为质量浓度约为95.1±16.7μg/m3。相较于国内其它省会城市和工业城市秋季的VOCs含量[20～24]，南充城区VOCs含量相对较低(见表2)。城市大气环境中的VOCs主要由工业生产、化石燃料燃烧、交通运输、溶剂使用、生物质燃烧、油气挥发等人类生产和生活过程排放[1]。其中，工业生产是VOCs的主要来源，随着我国居民机动车保有量的增加，机动车尾气对城市VOCs的贡献有增大的趋势[2,25]。南充市是农业大市，工业不发达，2017年南充市的第二产业在国内生产总值的占比仅为41.0%(见表3)，工业对全市的国内生产总值贡献度较第一和第三产业的优势不明显，且工业结构以轻工业为主，无炼焦企业，石油加工企业数量较少且规模较小，工业生产过程中产生的VOCs较少，因而工业生产对南充市城区的VOCs贡献度较小；南充市的工业企业主要集中在印染、纺织等行业，对化石燃料的需求量较小，而南充市城区的企业和居民自2000年逐步实施“煤改气”项目后，对化石燃料的需求量进一步减小，SO2排放量逐年减少[26]且呈逐年降低趋势[27]，南充城区环境空气中的SO2年均浓度已完全达到环境空气质量标准(GB3095-2012)二级标准[28]，故化石燃料燃烧对南充城区的VOCs贡献度相对较小。此外，截止2017年底，南充市的机动车保有量为88万辆左右，远少于北京、上海、成都和重庆等城市，机动车排放的VOCs量也较少。因而，与国内其它省会城市和工业城市相比较[20～24]，南充城区秋季大气环境中的VOCs平均含量相对较少。

表2 南充城区和国内一些城市VOCs组分含量比较Tab.2 Comparison of the components of VOCs in Nanchong and other cities (%)

表3 南充市2017年第一、第二和第三次产业生产总值Tab.3 The total output value of three industries of Nanchong city in 2017

注：表3数据来源于2018年南充统计年鉴。

2.2 VOCs组分分析

2.2.1 烷烃类物质特征

监测期间，烷烃类对南充市城区秋季大气环境中VOCs的贡献最大(见图2)，其平均体积分数为(12.5±3.3)×10-9，占总VOCs的38.5%。与国内其它城市相比较(见表2)，南充城区烷烃的体积分数低于重庆[20]、成都[21]、北京[22]、上海[23]和福州[24]等国内部分大城市，表明南充城区秋季排入大气环境中的烷烃少于其它城市；烷烃类物质对总VOCs的贡献度较重庆市的35.2%略高[20]，与北京、上海、福州等国内其它城市的烷烃占比基本持平[22～24]，但明显低于成都的54.5%[21]，主要是由于成都未监测OVOCs部分造成的烷烃类物质占总VOCs的比例偏大。乙烷、丙烷、正十一烷、正丁烷、异戊烷等是烷烃的优势物种(见图3)，主要集中在C2～C5部分，占总烷烃的77.2%，这与重庆[3,20]、成都[4,21]、北京[22]、上海[23]、福州[24]等国内其它城市的研究结果相似。

图2 VOCs各组分体积分数占比和质量浓度占比图Fig.2 The volume fraction and mass concentration fraction of the VOCs’s components in Nanchong

图3 体积分数最高的20种VOCs成分Fig.3 The volume fraction of the top 20 VOCs in Nanchong

2.2.2 OVOCs类物质特征

OVOCs是南充城区秋季大气环境VOCs的另一重要组分，其平均体积分数为((10.3±2.7)×10-9)，高于重庆[20]，与北京持平[22]，略低于上海[23]和福州[24]，其占总VOCs的31.7%(见图2)，由于南充城区的VOCs总量较小，造成OVOCs在总VOCs中的占比明显高于国内其它城市[20,22～24]。OVOCs的优势物种为2-丁酮、丙酮和丙烯醛(见图3)，其占总OVOCs的87.5%，而已有的研究表明，2-丁酮和丙酮受溶剂挥发[29]的影响较大，而丙烯醛是则主要受餐饮油烟[25,30]。大气环境中OVOCs的来源较为复杂, 不仅可以来自植被排放、化石燃料和生物质燃烧、餐饮油烟、汽车尾气以及其它工业燃烧过程等天然源和人为源，还可由大气光化学反应的二次转化生成[31]。监测期间，南充城区大气环境中的异戊二烯含量相对较低，低于0.1×10-9，表明OVOCs由天然源排放较少；南充城区地处四川盆地的东北部，地势较低，城区海拔高度仅为300m左右，且湿度较大，易出现大雾天气[15]，监测期间，南充城区多为多云或小雨天气，除11月8日白天云量少于50%外，其余时段的云量均超过90%，光照较少，日均相对湿度变化范围为85%～90%，受光照条件限制，OVOCs经过光化学反应生成O3的过程受阻[1]，而OVOCs与NMHCs极显著正相关P<0.01，进一步表明OVOCs由污染源排放的量较多，通过光化学反应过程生成的OVOCs量较少；OVOCs的最高值出现在白天的下午，最低值出现在凌晨，晴天夜间OVOCs体积分数最低值为7.4×10-9，略高于阴雨天气时的平均值(6.9×10-9)，表明南充城区大气环境中OVOCs的人为排放占比较大，进一步论证了南充城区的OVOCs主要来源于人为活动过程排放的影响。

2.2.3 芳香烃类物质特征

南充城区秋季大气环境中的芳香烃((3.3±0.9)×10-9)占总VOCs的10.2%(见图2)，苯、甲苯、间/对二甲苯、苯乙烯和萘等芳香烃优势物种(见图3)。大气环境中的苯系物其主要来源为机动车尾气、溶剂挥发和涉及石油的化工类生产、部分来自于化石燃料和生物质燃烧排放[1]。南充的工业企业较少，石化类化工生产排放的芳香烃较少，主要来源为机动车尾气、溶剂挥发及化石燃料和生物质燃烧排放。

2.2.4 烯烃类物质特征

南充城区秋季大气环境中的烯烃含量相对较少，仅为(3.1±0.6)×10-9，占总VOCs的9.5%(见图2)。VOCs的天然来源指示物种—异戊二烯含量相对较少，表明人为源是南充城区VOCs的主要贡献者，乙烯、反式-2-丁烯和丙烯等C2～C4烯烃含量较高(见图3)，主要来源于机动车尾气和油气挥发，此外部分烯烃可能来源于餐饮油烟[25,30]。

2.2.5 卤代烃类物质特征

南充城区秋季大气环境中的卤代烃((2.6±0.6)×10-9)对VOCs的贡献度最小，仅为8.0%(见图2)。氯甲烷、二氯甲烷和1,2-二氯乙烷是卤代烃的优势物种(见图3)，氯甲烷作为生物质燃烧的指示性物种[1]，不仅在生物质燃烧过程中排放，还可在溶剂使用过程中产生，而二氯甲烷和1,2-二氯乙烷主要在溶剂使用过程中产生，南充城区大气环境中的二氯甲烷和1,2-二氯乙烷的含量均为0.4×10-9，远低于氯甲烷的含量0.7×10-9。

2.2.6 乙炔和二硫化碳特征

南充城区秋季大气环境中的VOCs仅检测出乙炔((0.5±0.1)×10-9)一种炔烃，仅占总VOCs的1.6%(见图2)，远低于重庆[20]、成都[21]、北京[22]和上海[23]的水平。乙炔是典型的燃烧源特征产物，主要来源于汽油、柴油和液化石油气等的不完全燃烧，也有部分的来自生物燃烧。在非农作物收获季节，生物质燃烧相对较少，因而南充城区大气环境中的乙炔主要来自于机动车尾气排放，根据南充市统计数据，2017年全市的机动车保有量为85万辆左右，远小于重庆，成都、北京和上海等地的机动车保有量，乙炔的污染来源相对较少。

南充城区秋季大气环境中的VOCs检测出较高含量的CS2((0.2±0.1)×10-9)，占总VOCs的0.6%(见图2)，其它城市的大气环境中未被检测出，CS2是一种常见的有机溶剂和化工原料，主要用于制造黏胶纤维[32]和硫化橡胶以及四氯化碳、防水胶、光学玻璃、药物、农业杀虫剂等[33]，其中化纤行业产生的废气中含有大量的CS2[34]，南充被誉为“绸都”，蚕丝制品和纺织品加工企业较多，其生产过程中可能会排放含有CS2的废气。

2.3 VOCs日变化特征

2.3.1 VOCs日变化总体特征

监测期间，南充城区的VOCs其变化总体呈现两高两低的趋势，最高值出现在上午9时和晚上20时左右(见图4)，在人为活动频繁时段(上午7时～晚上22时)VOCs含量较高，而相应时段的环境空气污染物(SO2、NO2、CO、PM2.5和PM10)浓度也较高(见图5)，NO2、CO、PM2.5、PM10与VOCs均呈正相关关系，尤其是颗粒物与VOCs的相关性达到显著水平(P<0.05)；VOCs最低值出现在下午15时和凌晨4时左右，白天VOCs含量降低是由于光化学反应过程消耗了部分VOCs，此时的O3浓度为一天之中最高时段，受南充城区秋季弱光化学反应条件(弱光照、低温高湿等)的影响，O3生成能力较弱，VOCs与O3呈负相关(P=0.09)，未达到显著水平，凌晨时段的VOCs含量降低则是由于城区居民生产和生活活动频率降低而减少了排放源强度。

图4 VOCs各组分体积分数日变化图Fig.4 The diurnal variations of VOCs in Nanchong

图5 O3 、NO2、SO2、CO、PM2.5和PM10浓度日变化图Fig.5 The diurnal variations of O3, NO2, SO2, CO, PM2.5 and PM10 in Nanchong

2.3.2 VOCs各组分日变化特征

就VOCs的各组分而言，虽然主要受人为污染源的影响，但各组分的光化学反应活性不同，因而，各组分的日变化变化趋势有一定的差别。烷烃、烯烃、炔烃(乙炔)等VOCs组分主要受到机动车尾气排放影响，其日变化趋势与VOCs基本一致(见图4)，在城市居民出行高峰后含量达到最高，当车流量下降后，烷烃、烯烃、炔烃(乙炔)等的含量降低，而光化学反应过程也会消耗烷烃、烯烃、炔烃(乙炔)等，造成其含量会降低；芳香烃则受机动车尾气及化石燃料、生物质燃烧的双重影响，在上午7时～晚上22时(即人为活动时段)含量较高，峰值出现在早、晚交通高峰后；卤代烃主要受溶剂、涂料的挥发以及化石燃料、生物质燃烧等的影响，在生产时段，卤代烃的污染来源稳定且持续排放，因而，在上午10时～晚上20时含量较高，且变化幅度较小，无明显的峰值；由纺织、印染等轻工业生产过程排放出的CS2的变化趋势与卤代烃高度相似；南充城区秋季湿度较大，光照较弱[14-15]，光化学反应较弱，OVOCs的变化幅度较小。

2.3.3 VOCs各组分与的O3相关性

就VOCs的各组分与O3的相关性而言，烷烃、烯烃、炔烃(乙炔)与O3的浓度均负相关关系(P<0.01)，且达到极显著水平；OVOCs、芳香烃、卤代烃和CS2与O3呈正相关关系，仅芳香烃与O3未达到显著水平(P=0.899)。

2.4 VOCs的臭氧生成潜势

2.4.1 臭氧生成潜势总体特征

本研究运用臭氧生成潜势(OFP)来衡量不同的VOCs 成分生成臭氧的潜能。计算结果显示(见图6)：烯烃对南充城区秋季大气环境VOCs臭氧生成潜势贡献率最大，为32.6%；OVOCs次之，贡献率为31.7%，其余依次芳香烃、烷烃和卤代烃，对总OFP的贡献率依次为26.0%、8.3%和1.1%。监测期间，南充城区的烷烃的含量对VOCs的贡献度为39.3%，由于烷烃类物质的最大增量反应活性相对较小，其对总OFP的贡献率仅为8.3%；而烯烃与烷烃则刚好相反，虽然其含量相对较少，仅为9.5%，但对总OFP的贡献率最大，这与刘芮伶等[3]对盆地城市——重庆秋季VOCs的研究结果一致。

图6 VOCs各组分的臭氧生成潜势Fig.6 The OFP of the VOCs’s components in Nanchong

2.4.2 VOCs各成分的臭氧生成潜势

OFP贡献率排名靠前的20种VOCs成分分别为反-2-丁烯、间/对二甲苯、丙烯醛、甲基丙烯酸甲酯、2-丁酮、丙烯、乙烯、甲苯、萘、邻二甲苯、顺-2-丁烯、2-己酮、十一烷、丙烷、丙酮、苯乙烯、二恶烷、正丁烯、异戊二烯、乙苯，占总OFP的85.3%(见图7)。由于各类物质的最大增量反应活性不同，其对OFP的贡献度也不同，含量较高的乙烷(5.1×10-9)，对总OFP的贡献度仅为0.8%，而部分含量较少的烯烃和OVOCs类物质的OFP的贡献度较大，例如顺-2-丁烯、正丁烯和异戊二烯3种烯烃的总含量及甲基丙烯酸甲酯的含量均为0.3×10-9，占总VOCs的0.9%，对总OFP的贡献度高达4.3%。这与重庆[3,20]、南京[35]和武汉[36]等城市的研究结果一致。

图7 臭氧生成潜势最高的20种VOCs成分Fig.7 The OFP value of the top 20 VOCs in Nanchong

2.5 VOCs来源研究

2.5.1 PMF模型解析结果

本研究运用EPA官方平台提供的PMF5.0模型对南充城区的VOCs来源进行解析，最终解析出5个污染源影响因子，各因子对南充城区VOCs的贡献度如图8所示。道路交通源对南充城区秋季VOCs的贡献度最大，占29.3%，其中汽油车贡献了道路交通源的80.5%，柴油车则贡献了19.5%；南充市工业不发达，工业源产生的VOCs较少，主要集中在溶剂挥发、装修喷涂等方面，其对南充城区秋季VOCs的贡献度为26.1%；其中溶剂挥发约占工业源的81.3%；油气挥发是南充城区秋季VOCs的第三大贡献源，占比达23.0%；生物质和化石燃料燃烧对南充城区VOCs的贡献度为14.4%；餐饮油烟的贡献率最少，仅占7.2%，南充城区的人口较多，约为120万左右(来源于2018年统计数据)，第三产业对南充市的GDP贡献率较高，餐饮业数量较多，需加强城市餐饮油烟的综合治理。

图8 各因子对南充城区VOCs的贡献率Fig.8 The contribution rate of each factor to VOCs in Nanchong

2.5.2 VOCs特征物种分析

有研究表明，苯与甲苯的比值(B/T值)常被用做判断VOCs来源的一种方法[37]。Barletta等[38]对中国部分城市的VOCs来源做细致的研究，以机动车尾气为VOCs主要来源的城市B/T值约为0.6，当B/T值<0.5时表明溶剂挥发和工业生产对VOCs的贡献较大；当B/T值>1时表明机动车尾气对VOCs的贡献减弱，化石燃料和生物质燃烧对VOCs的贡献加强[38]。监测期间，南充城区VOCs中的的苯和甲苯的含量较高，分别为0.9×10-9和0.6×10-9，两者之间呈极显著正相关关系(Rs=0.708，P=0.000)，表明苯和甲苯的来源较为一致，苯作为机动车尾气[38-39]和生物质燃烧[40]排放VOCs的典型物种，生物质燃烧排放的VOCs中苯的含量较高，占芳香烃的50%以上，B/T值高达5.9[40]，而南充城区VOCs中的苯占芳香烃类化合物的含量为27.3%，B/T值为1.5，均远低于生物质燃烧时排放VOCs中的苯含量与B/T值。表明南充城区秋季大气环境中苯和甲苯主要来源于机动车尾气和生物质燃烧，这与PMF模型解析的结果一致。

在整个监测期间，重型柴油车尾气的指示物种[39-40]——长链烷烃十一烷的含量较高，占总VOCs的3.1%，而丙酮、丙烯和丙烷等VOCs的优势物种则是柴油机动车尾气的富含物种[39,41]，表明南充城区柴油车排放的VOCs较多，需进一步加大管控力度;氯甲烷是生物质燃烧的指示性物种[1]，南充城区大气环境中的氯甲烷占总VOCs的比例为2.3%，表明化石燃料和生物质燃烧对VOCs具有一定的贡献作用，据保守估计，南充市每年至少约有80万t的生物质被直接进行焚烧[42-43]，VOCs排放量超过5 400t，因此需进一步加强生物质燃烧的管控。

3 结 论

3.1 VOCs浓度总体特征

南充城区秋季的VOCs平均体积分数约为(32.5±5.7)×10-9，质量浓度约为94.7±16.8μg/m3。各组分对VOCs的贡献度大小为烷烃(38.5%)>OVOCs(31.7%)>芳香烃(10.2%)>烯烃(9.5%)>卤代烃(8.0%)，优势物种为乙烷、2-丁酮、丙烷、丙酮、丙烯醛、正十一烷、乙烯、苯、反式-2-丁烯、氯甲烷等，对总VOCs的贡献度83.6%。

3.2 VOCs日变化特征

南充城区秋季的VOCs日变化总体呈现两高两低的趋势，受低温高湿、弱光照等弱光化学反应条件限制，O3的生成能力较弱，VOCs的日变化幅度较小，O3与VOCs呈负相关，未达到显著水平。

3.3 VOCs的臭氧生成潜势

烯烃对南充城区秋季的OFP贡献最大，占比为32.6%、其余依次为OVOCs(31.6%)、芳香烃(26.0%)、烷烃(8.3%)和卤代烃(1.1%)。OFP贡献率排名靠前的反-2-丁烯、间/对二甲苯、丙烯醛、甲基丙烯酸甲酯、2-丁酮、丙烯、乙烯、甲苯、萘、邻二甲苯等20种VOCs成分占总OFP的85.3%。

3.4 VOCs的来源

南充城区秋季的VOCs主要来源于道路交通源、工业源、油气挥发、燃料燃烧和餐饮油烟5类污染源。其中，道路交通源、工业源和油气挥发3种污染源的贡献度均超过20%，后期需进一步加大管控力度。