城市内挥发性有机化合物（VOCs）的成份分析及其来源识别

陈 亮

（山西兴新安全生产技术服务有限公司，山西 太原 030024）

引言

大城市的车辆排放物是产生O3、PM2.5的氮氧化物（NOx）和挥发性有机化合物（VOCs）的主要来源[1]。挥发性有机化合物从各种自然和人为来源排放到大气中，一些挥发性有机化合物对健康造成不利影响。挥发性有机化合物以气体的形式从各种液体或固体源中释放出来。鉴于测量挥发性有机化合物混合比的固有困难，准确估计长期挥发性有机化合物种类的混合比至关重要。本文利用统计方法确定主要的挥发性有机化合物来源，目的是为指导政策实施提供信息。

1 方法

主成分分析（PCA）是一种用于降低多元数据维数的统计方法[2]。在这项研究中，使用此方法对两年内55 种挥发性有机化合物的测量结果进行了主成分分析。期间50%以上检测到的挥发性有机化合物种类包括在内。条件概率函数（CPF）估计测量浓度超过给定风区固定阈值标准的概率[3]。使用混合单粒子拉格朗日积分轨道模型和全球数据同化系统[4]，对气团轨迹进行聚类分析。轮廓系数用于确定集群的数量。

2 结果和讨论

2.1 挥发性有机化合物的物种特定混合比

2018 年至2019 年间，城市平均总挥发性有机化合物（TVOC）混合比为185 ppbC，其中包括28 种烷烃、16 种芳烃、10 种烯烃和1 种炔烃。其中，挥发性有机化合物含量最高的是乙烷（10×10-9），其次是丙烷（6.8×10-9）。考虑碳混合比，甲苯代表最高水平（31.6×10-9），包括苯、甲苯、乙苯和二甲苯异构体（BTEX），其中包括88.6%的TVOC。表1 总结了15 种最丰富的挥发性有机物的测量统计数据，平均而言，烷烃、芳烃、烯烃和炔烃分别占总挥发性有机物的57.5%（101×10-9）、31.5%（58.3×10-9）、9.42%（17.4×10-9）和1.48%（2.73×10-9）。

表1 2018-2019 年测量VOC（×10-9）

2.2 来源识别

基于两年的VOC 混合比测量，使用PCA 确定了VOC 的来源。以50%或更高的检测率和0.5 或更高的公共性值过滤VOC 混合比测量数据，并将低于检测限的混合比替换为其一半。最终对27 种挥发性有机化合物、NO2和CO 进行了PCA，提取了5 种成分（表2）。PCA 结果区分了五种来源类别：液化天然气（LNG）、液化石油气（LPG）和汽油燃料汽车；柴油轻型车辆；工业溶剂使用；车辆和家庭燃烧产生的混合排放物；以及油漆中使用的溶剂。表明主要VOC 源是车辆和溶剂的排放，分别占总变化的40.9%和20.5%。根据每个成分的因子得分讨论了五个成分的源特征结果如下：

表2 挥发性有机物的主成分分析结果

组分1 代表液化天然气、液化石油气和汽油燃料车辆的排放量，占总变化的18.1%，以及测定了C≤5烷烃、乙烯、丙烯、NO2和CO。NO2和CO 主要通过化石燃料燃烧从车辆中排放，乙烯和丙烯来自车辆内燃机燃烧，而C4-C5 烷烃来自未燃烧的车辆排放物。C≤5 轻烷烃、乙烷和丙烷是液化天然气的主要成分，液化石油气的丙烷和丁烷以及汽油的戊烷异构体。

组分2 被确定为轻型柴油车辆的排放物，占总变化的15.8%。重正构烷烃（壬烷、正癸烷和正十一烷）是柴油蒸发的著名示踪剂，而轻型柴油车的燃料具有高烯烃比。此外，与汽油车相比，柴油车的排气中富含丙烯。丙烯中的因子负荷较高，C≥8 重正构烷烃和C≥8 种芳烃。

组分3 被确定为工业溶剂使用的排放物，占总变化的14.6%。甲苯、正己烷、正庚烷及其异构体的因子负荷较高。研究表明，制造厂中的甲苯含量丰富。

对于组分4，乙炔、苯、NO2和CO 的因子得分较高。乙炔和苯是在汽车尾气和家用燃料（如木材和天然气）的燃烧中排放的。尤其是NO2和CO 的负荷明显高于组分1。据观察，空气中的CO 增加，苯与城市的区域运输有关。表明排放源于加热燃烧的增加。因此，组分4 对应于车辆排气和家用燃料燃烧的混合排放，占总变化的10.0%。

最后，组分5 代表油漆溶剂的使用量，占总变化量的8.7%。乙苯、间/对二甲苯和邻二甲苯中的因子负荷较高。二甲苯异构体与乙苯一起用于各种工业领域（如建筑、家具、家居用品和汽车），作为溶剂型涂料和柴油的主要成分。当风速较低时，在中心附近发现所有交通相关组件的高CBPF 值（≤2 m/s）；这一发现表明，它们的存在主要与当地的排放有关。相比之下，溶剂相关组分主要与更快的西南风有关，尤其是组分3。

3 结论

在整个研究期间，最丰富的挥发性有机物是乙烷、丙烷、甲苯、正丁烷和乙烯。交通相关源占主导地位，其次是溶剂相关源，并确定了以下五种主要源成分：液化天然气、液化石油气和汽油燃料，以C≤5 烷烃为代表，如丁烷；柴油；甲苯代表的工业溶剂使用；车辆和家用燃烧；二甲苯异构体代表的油漆溶剂。研究结果表明，其含量与邻近城市的交通有关。这一发现对于降低O3和PM2.5水平的城市政策制定尤其重要。