焦化污染区春季VOCs 的污染特征及其控制策略

2024-03-28李宏艳张琰茹黄时丹李宏宇高雪莹何秋生白京霭张国忠太原科技大学环境与资源学院山西太原0002生态环境部环境发展中心国家环境分析测试中心北京00029兰州大学资源环境学院甘肃省环境污染预警与控制重点实验室甘肃兰州70000澳大利亚国立大学芬纳环境与社会学院澳大利亚堪培拉2600

中国环境科学 2024年3期

关键词：方山戊烷芳香烃

李宏艳,张琰茹,付国,黄时丹,李宏宇,崔阳,高雪莹,何秋生,白京霭,张国忠,温彪(.太原科技大学环境与资源学院,山西太原 0002；2.生态环境部环境发展中心,国家环境分析测试中心,北京 00029；.兰州大学资源环境学院,甘肃省环境污染预警与控制重点实验室,甘肃兰州 70000；.澳大利亚国立大学芬纳环境与社会学院,澳大利亚堪培拉 2600)

大气挥发性有机化合物(VOCs)经光化学氧化,易生成一系列对环境及人体有害的二次污染物,特别是对流层臭氧(O3)和二次有机气溶胶(SOA)[1].研究表明,在中国,VOCs 贡献了PM2.5质量的25%～30%(通过生成SOA)[2].厘清VOCs 的关键污染源是对其进行科学、合理、高效控制的重要前提.然而,各城市VOCs 的来源广泛且每种来源排放的单体物质各不相同[3-4].燃烧源会排放大量的C2-C5 烷烃、烯烃、苯、甲苯和乙炔[3];液化石油气排放的VOCs通常由C3-C5 烷烃和烯烃组成[3];石化工业会排放丰富的C2-C4 烷烃、C2-C3 烯烃、乙炔和芳香烃[4];溶剂使用排放的VOCs 以芳香烃为主[4].所以,在产业结构、能源消费水平、经济发展程度等不同的情况下,VOCs 的优势物种和占比组成在不同城市存在明显区别[3-7].

由于不同VOCs 单体的大气光化学反应活性和健康危害差异很大,在制定合理的O3和SOA 污染控制及健康防护方案前,一方面需充分了解VOCs 污染特征,另一方面还应同时考虑VOCs 反应活性和健康影响[8].目前大多数研究采用丙烯当量浓度(PEC)法、最大增量反应活性(MIR)法和分数气溶胶生成系数(FAC)法、二次有机气溶胶(SOAP)法来计算O3和SOA 生成[7,9-10],采用健康风险评价法来评估健康影响[11-13],再利用熵值法筛选出影响二次生成与健康的优先控制物种[14].

随着城市工业化的发展,自2000 年以来,工业生产活动被认为是VOCs 排放的主要人为源,占所有人为源VOCs 排放总量的50%以上[15].近年来,一些学者对中国不同工业污染型城市环境空气VOCs 的污染特征进行了研究,这些城市涵盖了广泛的工业类型,包括综合工业、石油化工、钢铁工业和制造业等[14,16-19].然而,很少有研究关注焦化污染型城市VOCs 的污染特征.山西省是中国最大的焦炭生产省,焦化行业也是山西省最主要的VOCs 排放源之一,VOCs 排放量占该省工业源VOCs 排放总量的70%以上[20-21].鉴于此,同时为了减少采暖季燃煤、植物排放、沙尘天气、强太阳辐射等其它污染源和气象因素的干扰,本研究于春季在山西省典型焦化污染区介休(简称介休焦化区)和农业对照区方山(简称方山对照区)同步进行了大气VOCs 样品的采集与各VOCs 组分的分析,计算了各采样点的臭氧生成潜势(OFP)与二次有机气溶胶生成潜势(SOAFP),并对各VOCs 毒性组分的致癌风险与非致癌风险进行了评估.在此基础上,采用熵值法筛选出研究区域影响二次生成与健康的主要VOCs 物种,进而利用正定矩阵因子源解析模型(PMF)分析了VOCs 的主要来源及各源对总VOCs(TVOCs)和优先控制污染物的贡献,旨在为有关部门对焦化污染型城市大气VOCs 及O3和SOA 污染的防治,以及居民的健康防护提供参考.

1 材料与方法

1.1 样品采集与分析

焦化区采样点(111.99°E,37.09°N)设在山西省介休市义安镇一处居民建筑物的楼顶,距地面约6m,周围无高层建筑等明显障碍物和家用烟囱等近距离污染源.如图1 所示,焦化区采样点处在焦化厂分布密集的环境中,仅周边1km 内就有两家焦化厂和两条省道,西部紧邻孝义市梧桐镇大型焦化工业园区,南部被山所包围;对照区采样点(111.33°E,37.73°N)设在方山县北武当镇下昔村一所农舍屋顶,距地面约5m,背靠北武当山,除了一些住宅外,周围地区都是农田,无大型工业企业.采样期间介休和方山的主导风向均为东南风,平均风速均为3.7m/s(图 1).

图1 采样点位及各采样点的风玫瑰图Fig.1 Map of sampling sites and wind rose diagram at each sampling site

利用带限流阀(Entech, USA)的3.2L 苏玛罐采集VOCs,每次连续采集2h,样品采集完成后于20d内完成分析,采用预浓缩(Entech 7100)对样品进行前处理,两级冷肼去除水、二氧化碳、氮气等后,再经深冷聚焦之后由高纯氦注入色谱柱进行分离,并利用气相色谱-质谱/氢离子火焰检测器联用仪(GC-MS/FID,Agilent,7890A-5975C)检测.采样时间为2017 年4 月23 日～2017 年5 月11 日,为了避开早、晚高峰近地面VOCs 高强度排放的直接影响,兼顾光照对VOCs 浓度的影响,本研究分别选择一天之中早、晚高峰结束后的时间段(9:00～11:00 和21:00～23:00)和光照强度最高的时间段(14:00～16:00)进行了采样.因存在天气恶劣导致的采样失败等情况,介休焦化区和方山对照区分别采集到有效样品45 份和30 份.本文共测定了56 种VOCs 组分,包括29 种烷烃、10 种烯烃、1 种炔烃和16 种芳香烃.

为保证实验结果的有效性,样品采集及分析过程中均执行严格的质量保证与质量控制措施.采样前,对苏玛罐反复4 次加压加湿冲入氮气后抽真空;运输空白中目标物的浓度均低于检出限;每10 个样品或每批次(少于10 个样品/批)分析1 个现场平行,现场平行样品的相对偏差均小于30%;标准曲线的建立中,C2-C3 目标化合物校准曲线相关系数均大于99%,其余目标化合物校准曲线相对标准偏差均小于30%;在中等浓度为2.5×10-9的标准样品下进行连续校准,最终,使每个化合物的响应与初始校准之间百分比偏差的绝对值均小于30%;仪器空白、实验室空白、罐清洗空白中目标物的浓度也均低于检出限;每10 个样品或每批次(少于10 个样品/批)样品进行1 次实验室平行分析,平行样分析时目标化合物的相对偏差应小于30%;样品内标化合物峰面积在标曲中间浓度点内标化合物峰面积的60%～140%之间.

1.2 VOCs 对二次生成的影响评估

利用PEC 和MIR 两种方法来评估VOCs 对O3生成的影响,利用FAC 与SOAP 两种方法来评估VOCs 对SOA 生成的影响,使用的具体计算公式及参数均引自文献[7,10,22-23].

1.3 健康风险评价

通过吸入单位风险(IUR)及吸入参考浓度(RfC)对VOCs 造成的终身致癌风险(LCR)和非致癌风险(HQ)进行评估. LCR 评估的单体物质为苯和乙苯,HQ 评估包含的单体物质包括正戊烷、正己烷、环己烷、正庚烷、正壬烷、丙烯、苯、甲苯、乙苯、间/对二甲苯、邻二甲苯、异丙苯、1,3,5-三甲基苯、1,2,4-三甲苯、1,2,3-三甲苯和苯乙烯.

暴露浓度(EC)计算公式如下:

式中:CA 代表环境浓度,µg/m3;ET 代表暴露时间,h/d,选择3.7h/d;EF 代表暴露频率,d/a,每年活动天数,选择365d/a;ED 代表暴露持续时间,a,选择74.8a;AT 代表平均暴露时间,h,选择(74.8×365×24)h[24].EF 值取自美国环保署综合风险信息系统(IRIS),ET、ED 和AT 的值取自《中国人群暴露参数手册(成人卷)》.

LCR 计算公式如下:

式中:IUR 为吸入单位风险,m3/µg.

HQ 计算公式如下:

式中:RfC 为吸入参考浓度,µg/m3.

各毒性VOCs 的IUR 和RfC 的值取自美国环保署的综合风险资讯系统(https://iris.epa.gov/).

1.4 熵值法筛选优先控制VOCs 物种

熵值法是一种根据各指标信息载量大小来确定指标权重的方法.本文基于6 项指标值在56 种VOCs 物种中的变异程度,以熵值法作为计算手段,来计算6 个指标的权重,从而实现二次生成与健康风险优控物种的筛选.具体的指标权重计算方法与VOCs 控制分级表参考武蕾丹等[14]的研究.

1.5 分歧系数(CD)

CD 是一种归一化参数,常被用于评估2 组数据的分散程度[25],本研究采用CD 系数来探讨2 个采样点VOCs 组分的相似程度,计算方法如下:

式中:CD 表示采样点j 和k 之间的离散系数;p 表示VOCs种类数;xij和xik分别表示采样点j和k中VOCs种类i 的平均质量占比.CD 为0～0.2 表示2 个采样点的VOCs 组成具有高度相似性;CD 为0.2～0.5 表示具有一定程度的相似性;CD>0.5 表示存在显著差异[26].

1.6 正定矩阵因子(PMF)模型

PMF 模型是一种根据排放源的特征标识物和化学构成来识别和量化不同环境污染物主要来源及源贡献组成的受体模型.考虑到本研究中单个采样点样品数量较少,而2 个采样点的VOCs 组成又具有一定的相似性(CD 为0.38),提示污染来源较为相似,因此将2 个采样点的观测数据合并后一起导入EPA-PMF 5.0 软件进行源解析运算,共计75 个样品.

当受体浓度(C)低于检出限(MDL)时,不确定度(Unc)计算如下:Unc=5/6×MDL.当C 高于MDL 时,Unc 用以下公式计算:Unc=[(误差分数×C)2+((MDL)2)1/2.对于误差分数,本文参考其他文献将该值设为20%[27].

本研究对3～7 范围内的因子数进行模拟,发现最优因子数为6.在该因子数下,Q(ture)(445.178)与Q(robust)(448.933)偏差最小,解析结果稳定并能合理解释污染源类别,多数物种的残差值呈正态分布,并保持在-3～+3 范围内.为了进一步评估PMF 结果的准确性,本文采用自举法(BS)和替换法(DISP)进行了不确定性分析.BS 分析中,所有解析因子的可接受度都>80%;DISP 结果显示无交换,说明解析结果稳定.因此,本研究的PMF 源解析方案被认为是可靠的.

2 结果与讨论

2.1 VOCs 的浓度水平

从图 2(a)可以看出,研究期间,介休焦化区TVOCs 的浓度范围为(27.3～122.2)×10-9,平均值为(74.8±26.5) ×10-9,是方山对照区的2.7 倍.介休市TVOCs 浓度也远高于其他工业污染型城市,如武汉(66.1×10-9)和成都(46.7×10-9)等地[28-29].

在本研究中,将所测得的56 种VOCs 组分按浓度水平从高到低的顺序排列,筛选出介休焦化区排名前10 的物种分别为乙烷、异戊烷、甲苯、乙烯、乙炔、正戊烷、苯、丙烷、丙烯及正丁烷(图2(b)).方山排名前10 的物种中有9 种与介休相同,区别在于介休的苯和方山的异丁烷物种.介休采样点周围焦化厂分布密集,苯的高浓度可能与焦化排放有关[30];方山采样点位于农村,其异丁烷的高浓度则可能与采样点附近使用液化石油气(LPG)和天然气(NG)作为家庭和餐饮燃料的活动有关.介休焦化区排名前10 位的物种加和对TVOCs 浓度的贡献为81.5%,方山对照区的占比更高,为85.8%.

图2 采样期间介休焦化区和方山对照区VOCs 浓度水平Fig.2 VOCs concentrations in coking polluted area and control area during sampling

虽然2 个站点大气VOCs 浓度排名前10 的物种有极大相似性,但2 个站点前10 位物种的浓度水平存在显著差异(图2).介休的乙烷、异戊烷、甲苯、乙烯、乙炔、正戊烷和苯的浓度都远高于方山,分别是方山的2.4、3.4、11.6、7.0、2.7、3.8 和9.3 倍;丙烯和正丁烷的浓度略高于方山,2 个地区的比值均在1.7 以下;丙烷的浓度低于方山,是方山的0.8 倍.在所有检测物种中,介休除丙烷、顺-2-丁烯和异丁烷的污染浓度低于方山外,其余53 种VOCs 单体的浓度均高于方山(图3).

图3 介休焦化区与方山对照区各VOCs 物种的浓度比值Fig.3 Concentration ratios of VOCs species between coking polluted area and control area

Jia 等[31]鉴定了两种焦炉炼焦过程无组织排放的VOCs,发现主要排放组分为乙烯、乙烷、丙烯以及苯等;董艳平等[30]对南京市2 家钢铁企业焦化工艺的VOCs 无组织排放监测结果表明,主要特征污染物包括苯、甲苯、二甲苯等;Zhang 等[32]对中国河北省一焦化厂焦炉烟气的采样分析发现,乙烷、丙烷、乙烯、丙烯、苯、乙炔等为主要的VOCs 排放物种.结合介休密集的焦化厂分布,推测介休大气环境中的乙烷、乙烯、乙炔和苯的高浓度可能受焦化活动的影响较大,甲苯受溶剂使用的影响较大[33],异戊烷和正戊烷的高浓度则可能与煤、焦运输和居民日常私家车出行相关.方山对照区丙烷浓度较高可能与LPG、NG 和汽车尾气的排放有关[34].

2.2 VOCs 的组成特征

如表1 所示,在介休焦化区VOCs 各类物质浓度贡献中,烷烃(51.1%)占比最高,芳香烃(22.9%)和烯烃(19.8%)占比相似,炔烃(6.2%)占比最小.与方山对照点进行比较可以发现,介休烷烃占比比方山(70.4%)低19.3%,芳香烃占比明显高于方山(5.8%),是方山的3.8 倍;烯烃占比也比方山(17.7%)高2%左右.与国内其它城市相比(表1),介休也体现出明显的烷烃占比低而芳香烃和烯烃占比高的特点.介休与方山的浓度气泡图也呈现出明显的差异(图4),随着芳香烃与烯烃占比的增加,介休TVOCs 浓度有显著增加,而方山TVOCs 浓度与各组分占比之间的相关性则并不显著.前期研究发现,焦化源排放VOCs 中活性物质芳香烃和烯烃占比很高,如Wang等[26]发现烯烃对焦炉烟囱排放的TVOCs 的贡献最大(49.1%),芳香烃对焦炉顶部TVOCs 的贡献率最高(52.9%),导致受到焦化污染的介休大气中这些活性物质的占比很高,而这些物质的大量存在会引起高温、强光照天气O3的大量生成;芳香烃还是SOA 最重要的人为源前体物.因此对这些物质排放的控制需要引起高度重视.

表1 国内部分城市春夏季VOCs 组分占比Table 1 Proportions of VOCs in spring, and summer in some cities of China

图4 介休焦化区和方山对照区烷烃、烯烃和芳香烃的浓度气泡Fig.4 Concentration bubble diagrams of alkanes, alkenes, and aromatics in coking polluted area and control area

2.3 VOCs 的环境与健康影响

从图5(a)可以看出,焦化区和对照区的TVOCs浓度比值为2.7,通过PEC 和MIR 方法计算的OFP比值(2.7 和3.2)与TVOCs 浓度的比值相差不大,但通过FAC 与SOAP 方法计算的SOAFP 比值(8.1 和9.5)以及LCR 和HQ 的比值(8.7 和8.9)要远高于2个地区之间TVOCs 浓度的比值,提示相比于对TVOCs 浓度的影响,焦化排放VOCs 对SOA 生成和健康的影响更大,对O3生成的影响接近于对TVOCs浓度的影响.由此推断,介休高水平的OFP 主要受TVOCs 浓度所控制,SOAFP 和健康风险则受焦化区特征排放物种的影响更大.

2.3.1 VOCs 对O3和SOA 的影响如图5(b)所示,不论是PEC 法还是MIR 法,烯烃都是介休OFP 的最主要贡献者,其次是芳香烃和烷烃,炔烃的贡献相对较小.在方山,烯烃也是OFP 的最主要贡献者.虽然焦化区和对照区OFP 的贡献物种都是烯烃占主导地位,但是2 个站点间各VOCs 组分对OFP 的贡献占比大小略有不同.其中,通过PEC 法计算的烷烃和芳香烃在介休的OFP 贡献占比分别是方山的0.9 和4.3 倍,通过MIR 法计算的倍数为0.6 和3.4 倍,这些结果与浓度占比趋势相符.因此,在介休大气VOCs的O3污染治理中不仅要重点控制对OFP 影响最大的烯烃的排放,还应重视芳香烃的排放.

图5 介休焦化区和方山对照区TVOCs、OFP、SOA 与健康风险的对比Fig.5 Comparison of TVOCs, OFP, SOA, and health risks between coking polluted area and control area

通过FAC 法与SOAP 法计算的介休焦化区对SOAFP 贡献最大的VOCs 组分都为芳香烃,烷烃和烯烃占比很小(图5(b)).方山SOAFP 的贡献占比与介休类似.研究发现,VOC 单体的环境浓度水平不能决定它们对SOAFP 的贡献.例如,芳香烃在环境浓度中的贡献比烷烃低得多,但是它们作为高活性物种在SOAFP 中的贡献却很高.因此,削减芳香烃的排放是控制SOA 形成的有效途径.

2.3.2 VOCs 对健康的影响美国EPA 规定LCR的可接受风险阈值为1×10-6,当LCR 高于1×10-6时被认为对人体有致癌风险.芳香烃特别是苯和乙苯是VOCs 中已被明确具有致癌性的主要组分.介休苯和乙苯的平均致癌风险均高于安全阈值,分别是方山的8.5 和10.7 倍;方山苯的平均致癌风险也稍高于安全阈值,乙苯的平均致癌风险则低于安全阈值.

HQ<1 说明污染物没有明显的非致癌风险;如果>1,则可能发生非致癌风险.如图5(b)所示,芳香烃和烷烃是造成非致癌风险的主要VOCs 组分,但介休与方山16 种毒性VOCs 的HQ 值均低于安全水平,说明污染物没有明显的非致癌风险(图5(a)).

2.4 优先控制VOCs 物种

以PEC 法、MIR 法、FAC 法、SOAP 法、LCR与HQ 中的2 种、4 种和6 种指标分别作为采样点优先控制物种的筛选指标,通过熵值法对2 个地区在O3生成、SOA 生成与健康风险控制中所需要优先控制的VOCs 物种进行了筛选,将前3 级控制污染物作为优先控制VOCs 物种,结果如表2 所示.

表2 熵值法优先控制VOCs 污染物种Table 2 The priority control species involved in VOCs according to the entropy method

根据分级标准,联合控制O3、SOA 与健康风险时,介休焦化区的一级控制物种为苯、甲苯,三级控制物种为乙烯,其余物质为四级控制污染物.当单独控制O3时,除了上述提到的3 种物种,还需控制丙烯、异戊二烯、苯乙烯与异戊烷.甲苯为单独控制SOA 时的一级控制污染物,对SOA 生成潜势的贡献最大.联合控制O3与SOA 时,甲苯和乙烯为优先控制污染物.苯是健康风险控制中的一级控制物.方山综合来看需要优先控制的污染物为苯、甲苯、丙烯、乙苯、顺-2-丁烯、乙烯和正十二烷.

2.5 优先控制污染源

通过PMF 运算最终得到6 个因子结果,如图6所示,因子1 中乙烯、乙炔、乙烷和苯的比例较高,这些物种都与炼焦过程的指纹特征相符合[27],且该因子中B/T 的比值为8.4,较高的B/T 比值也是焦化排放的一个典型特征,Li 等[39]选择了山西两座具有代表性的焦化厂来调查,发现焦炉烟气B/T 的平均比值为6.1,Zhang 等[32]在河北省的一个侧装式捣固机械化湿焦淬火焦炉烟气研究中,发现焦炉烟囱的B/T 比值为8.1,因此将因子1 识别为焦化源.因子2的特征物为异丁烷、正戊烷、异戊烷、环戊烷、2-甲基戊烷和3-甲基戊烷等长链烷烃,几种物质都是典型的汽油型尾气示踪剂[40],且B/T 比值为0.4,接近于机动车排放的典型比值0.5,故推测因子2 为汽油型尾气源;因子3 的特征物为苯系物,其中甲苯、乙苯、间/对-二甲苯、邻-二甲苯和苯乙烯等物质常被用作涂料、油漆和清洗剂等溶剂[41],故推测因子3为溶剂使用源;因子4 中,丙烷、顺-2-丁烯、正丁烷、异丁烷和1-丁烯的贡献较高,据Na 等[42]和任义君等[43]报道,LPG 和NG 的使用会释放丙烷、异丁烷、正丁烷和顺-2-丁烯,1-丁烯也是LPG 的成分之一[44],且该因子中正戊烷、异戊烷等油气挥发示踪物的贡献率较低[45],故排除油气挥发源的可能,识别为LPG/NG 使用源;因子5 中具有高丰度的正十一烷和正十二烷,高碳烷烃与柴油型尾气的排放密切相关[46],因此,将因子5 标记为柴油型尾气.因子6 中异戊二烯贡献较大,异戊二烯被认为是植物源排放的示踪物[47],因此标记因子6 为植物源.

图6 PMF 来源解析成分谱Fig.6 Chemical profiles decomposed by PMF source apportionment model

由图7 可以看出,介休TVOCs 浓度受焦化源和汽油型尾气源的影响最大,贡献占比分别高达32.4%和29.0%,其次为溶剂使用源(16.9%)、LPG/NG使用源(10.5%)和柴油型尾气源(8.4%),植物源(2.8%)的占比则相对较少.在焦化厂分布密集的地区,较为发达的经济导致人口比较密集,机动车保有量较高,因此焦化源和车辆尾气源的贡献都会很高.与介休不同,方山LPG/NG 的使用是第一大污染源(39.8%),其次为柴油型尾气(28.2%),这可能与采样点附近居民使用LPG 和NG 作为家庭和餐饮业燃料,及农村居民多使用柴油型机动车和非道路农用机械有关.方山本地无焦化厂,但焦化源的贡献有10.9%(图7).采样期间东南风盛行,方山的焦化污染可能与其东南方向分布的焦化厂的远距离污染传输有关(图1).

图7 PMF 模型中介休焦化区和方山对照区各源对TVOCs浓度的贡献Fig.7 Source contributions of TVOCs concentrations in coking polluted area and control area with PMF model

为了进一步确定优先控制污染源,本文基于PMF模型源解析结果计算了各源对2个地区优控物种的贡献,将对优控物种贡献最大的前2 种污染源作为优控污染源.如图8 所示,焦化源和汽油型尾气源是介休苯和异戊烷的主要来源;汽油型尾气源和溶剂使用源是甲苯的主要来源;焦化源和柴油型尾气源是乙烯的主要来源;丙烯和苯乙烯主要来源于焦化源和溶剂使用源;异戊二烯主要来源于溶剂使用源和柴油型尾气源.综合而言,介休的优控污染源主要包括焦化源、汽油型尾气源、溶剂使用源与柴油型尾气源.方山苯主要来自焦化源和汽油型尾气源;甲苯主要来自汽油型尾气源和柴油型尾气源;丙烯主要来自焦化源和柴油型尾气源;LPG/ NG 使用源和柴油型尾气源是乙苯、顺-2-丁烯和正十二烷的主要来源.考虑到方山焦化源主要来自于传输,因此,方山本地需要优先控制的污染源应该是LPG/NG 使用源、柴油型尾气源和汽油型尾气源.

图8 PMF 模型中介休焦化区和方山对照区各源对优先控制污染物的贡献Fig.8 Source contributions of the priority control pollutants in coking polluted area and control area with PMF model

研究报道,京津冀和长三角(如北京和上海等)大城市VOCs 主要来源于交通源,烷烃是优势物种[48-50];对山东德州等农村地区的研究结果表明生物质燃烧对当地大气VOCs 的组成有显著的影响,其主要物种为甲苯、异戊二烯、乙烯和丙烯等[51];在中国西北部石化污染型城市奎屯市的研究发现,VOCs 主要来源于煤炭、汽油和LPG 的使用,烷烃和烯烃是优势物种,尤其是乙炔、乙烷和丙烷的高浓度[16].可以发现,不同污染类型城市VOCs 的污染源和排放特征不同.但是,单一的VOCs 浓度特征并不能决定它们对环境和健康的影响,本研究中焦化采样点乙烷浓度最高,但是对O3、SOA 和健康风险贡献最大的物种却分别为乙烯、甲苯和苯,本研究提示未来的研究应该更多的从环境和健康影响的角度为各个城市和地区筛选优控污染物和优控污染源.