, 于世杰1, 王楠2, 马双良2, 王维思2, 尹沙沙1, 李一丹1, 郭旺1, 张瑞芹1
1. 郑州大学化学学院, 环境科学研究院, 郑州 450001;
2. 河南省环境监测中心, 郑州 450000
收稿日期: 2020-02-16; 修回日期: 2020-04-21; 录用日期: 2020-04-21
基金项目: 国家重点研发计划项目(No.2017YFC0212403)
作者简介: 张栋(1993-), 男, E-mail:sqyzzhangdong@126.com
通讯作者（责任作者）: 张瑞芹, E-mail:rqzhang@zzu.edu.cn
摘要：采用GC5000在线气相色谱仪于2018年1月8—26日对郑州市城区进行大气环境挥发性有机化合物（VOCs）监测，开展污染特征分析、来源解析和苯系物（BTEX）健康风险评估.结果表明，监测期间郑州市城区TVOC平均浓度为64×10-9，污染期时段平均浓度为84×10-9，约是非污染时段的2倍；组分构成显示烷烃占比最大，其次是烯炔烃和芳香烃；源解析结果显示，VOCs主要来源是液化石油气/天然气（25%）、机动车尾气（24%）、燃烧（21%）、工业排放（16%）和溶剂使用（14%）；监测期间苯系物非致癌风险危害值（HQ）在美国环保署规定的安全范围内，苯的致癌风险（R）为2.2×10-6，超过了美国环保署规定的安全阈值（1.0×10-6）.对成年人存在致癌风险，需要引起关注.
关键词：在线挥发性有机物源解析健康风险评价致癌风险
Characteristics, sources and health risk assessment of ambient VOCs in winter of Zhengzhou
ZHANG Dong1
, YU Shijie1, WANG Nan2, MA Shuangliang2, WANG Weisi2, YIN Shasha1, LI Yidan1, GUO Wang1, ZHANG Ruiqin11. Research Institute of Environmental Science, College of Chemistry, Zhengzhou University, Zhengzhou 450001;
2. Environmental Monitoring Center of Henan Province, Zhengzhou 450000
Received 16 February 2020; received in revised from 21 April 2020; accepted 21 April 2020
Abstract: In this study, ambient volatile organic compounds (VOCs) in January 8—26, 2018 were determined by GC 5000 online gas chromatography in urban site of Zhengzhou. The characteristics of VOCs, source appointment and health risk of benzene series were analyzed. Results showed that during the observation period, the mixing ratios of TVOC in urban area was 64×10-9. The value was up to 84×10-9 during the pollution period, which was more than twice as that during non-pollution period. Alkane was the most abundant component of VOCs, followed by alkenes and aromatics. Source apportionment results indicated that ambient VOC was mainly affected by natural gas and liquefied petroleum gas (25%), motor vehicle exhaust (24%), fuel combustion (21%), industrial emission (16%) and solvent use (14%). The noncarcinogenic risk hazard quotient value were within the safe range specified by United States (U.S.) Environmental Protection Agency (EPA), however, the carcinogenic risk of benzene was 2.2×10-6, which was beyond the safety threshold of U.S. EPA (1.0×10-6). There is potential cancer risk for adults, which should be concern.
Keywords: onlinevolatile organic compoundssource apportionmenthealth risk assessmentcarcinogenic risk
1 引言(Introduction)挥发性有机化合物(Volatile Organic Compounds, VOCs)来源广泛, 成分繁多, 是近地面臭氧(O3)和二次有机气溶胶(Secondary Organic Aerosol, SOA)形成的重要前体物.同时, VOCs可通过呼吸道、消化道和皮肤接触等途径对人体健康构成危害, 产生致畸、致突变和致癌等效应(李斌等, 2018).因此, 了解大气环境VOCs的时间和空间特征、来源及健康风险十分重要(Cai et al., 2010; McCarthy et al., 2013).
国内外诸多****分析了VOCs的污染特征.例如, Zhang等(2018)、Li等(2018)、Wang等(2012)分别对重庆、长江三角洲和北京地区的研究发现TVOC日变化呈现出双峰特征, 并归因于交通的早高峰和晚高峰排放所致.Wei等(2018)对比了北京市雾霾天和非雾霾天期间VOCs变化, 发现雾霾天烯烃含量下降, 芳烃比例上升, 烷烃和炔烃含量保持不变.Brown等(2007)研究了洛杉矶霍桑和阿苏萨两个站点的VOCs, 发现早晨两站点VOCs组分相似, 但苯、甲苯、乙炔和乙烯在中午和夜晚有较大差异.
研究VOCs的来源和健康风险对于有效控制VOCs对环境和人体的影响具有非常重要的意义(Brown et al., 2007; Guo et al., 2017).Baudic等(2016)研究表明, 道路交通排放是巴黎VOCs的主要来源, 机动车尾气和挥发源贡献总和占TVOC质量的1/4.Sun等(2016)的分析表明, 污染条件下车辆排放是北京市VOCs的重要来源.Bari等(2018)利用正交矩阵因子模型(Positive Matrix Factorization, PMF)进行来源解析研究, 结果显示, 阿尔伯塔省卡尔加里市中心大气VOCs受工业排放源、商业/住宅燃料燃烧和交通源影响较大.此外, 研究人员对我国上海(Gong et al., 2017)、北京(Gao et al., 2018)、南京(张玉欣等, 2017)等地区陆续进行了VOCs的健康风险评估.
然而, 目前国内相关研究主要集中在长三角(Xu et al., 2017)、珠三角和京津冀等地区(孙杰等, 2010；周裕敏等, 2011；Lie et al., 2015), 针对中原河南地区的研究较为欠缺.郑州市作为河南省的省会城市, 工业企业多、人口密集、机动车保有量大, 是我国重要的工业城市和交通枢纽, 也是我国大气污染最为严峻的地区之一(史聆聆等, 2015).因此, 开展郑州市大气VOCs污染特征、来源识别和健康风险评估具有重要意义.
基于此, 本研究通过对郑州市城区冬季一次重污染过程大气环境VOCs进行实时连续监测, 开展其浓度变化、组分特征分析和来源解析研究, 评估监测期间苯系物对人体的健康风险, 以期为郑州市空气质量改善提供基础数据支撑.
2 采样和分析(Sampling and analysis)2.1 监测地点和时间监测地点位于郑州市金水区河南省环境监测中心(图 1), 周边主要是医院、学校、办公区、商业和住宅小区, 人口密集, 交通复杂, 无大型工业企业, 主要代表郑州市城区大气环境.监测时间是2018年1月8—26日, 历时19 d, 共采集小时数据456份, 有效数据397份.
图 1(Fig. 1)
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| 图 1 监测点位示意图 Fig. 1The location of observation |
2.2 监测仪器采用德国AMA-GC 5000在线气相色谱仪对环境VOCs进行全天自动连续24 h监测, 时间分辨率为1 h.GC 5000具有自动采样、富集和分析功能, 包括GC 5000 VOC分析仪(目标化合物C2~C6)和GC 5000 BTX分析仪(目标化合物C6~C12)两个分系统, 以及DIM 200校准模块(稀释倍数1~2500倍)及其他辅助设备.空气样品在GC 5000 VOC分析仪中通过两级捕集器富集, 当温度升高到200 ℃时热解析, 用二维色谱分离.色谱柱包括plot柱Al2O3/Na2SO4(0.32 mm×5 mm×60 m)和反吹柱carbowax柱(0.32 mm×0.25 mm×30 m), 反吹柱去除组分中的水分和高沸点组分, 然后通过plot柱分离低沸点VOCs.GC 5000 BTX分析仪在30 ℃下对高沸点VOCs进行预浓缩, 然后在270 ℃下热解析, 最后在DB-1柱(0.32 mm×10 mm×60 m)上分离.标准气体与光化学评估监测站(Photochemical Assessment Monitoring Station, PAMS)使用的气体相同, 含有56种浓度为1 ppm的气体, 包括29种烷烃、10种烯烃、16种芳烃和1种炔烃.为保证监测数据的有效性和可靠性, 在观察期间, 每两周使用标准气体通过五点法对设备进行校准和验证, 校准时相关系数均在0.995~0.999之间.
2.3 VOCs来源解析本研究采用美国环保署(Environmental Protection Agency, EPA) PMF 5.0模型对VOCs进行来源解析, 计算公式见式(1).
 | (1) |
由于物质浓度存在误差及方法检出限的原因, 式(1)通常会有不确定性, 因此, 本研究采用目标函数(Q)来减少误差和不确定性, 具体见式(2).
 | (2) |
 | (3) |
影响因子的数量主要取决于两个方面：①Qtrue/Qrobust和Qtrue/Qtheoretical, 它们常用来表征重建的质量；②这些因素的物理可信性.理论上, Qtrue/Qrobust < 1.5被认为是合理的, 而比值接近1更合理.此外, 如果对输入数据的误差和因子数的估计是准确的, Qtrue/Qtheoretical应该接近1；否则, Q值可能偏离理论值(胡天鹏等, 2018).在本研究中, 对3~8个因子进行筛选, 模型用随机运行20次.多次运行后使解析结果的残差数值大部分在-3~3之间, 并且随着因子数的调整计算结果趋于稳定, 最终确定为5个因子.选择5个因子(Qtrue/Qrobust=1.02, Qtrue/Qtheoretical= 0.96)方案.模型在-1~1之间设置Fpeak值, 最终确定Fpeak= 0为最优结果.
2.4 健康风险评估本研究依据美国EPA健康风险评估方法(EPA/540/1-89/002)(Gao et al., 2018), 通过计算苯系物(BTEX)的非致癌风险危害商值和苯的致癌风险(式(4)~(6)), 评估郑州市环境空气中BTEX化合物对人体健康的影响.
 | (4) |
 | (5) |
 | (6) |
根据公式(7)对苯的致癌风险进行评价, 其IUR值为7.80×10-6(张玉欣等, 2017).
 | (7) |
3 结果与讨论(Results and discussion)3.1 VOCs浓度的时间变化特征图 2展示了监测期间郑州市PM2.5、NO2、O3、SO2和TVOC浓度的时间变化.依据《环境空气质量标准》(GB3095—2012)和《环境空气质量指数(AQI)技术规定(试行)(HJ633—2012)对监测期间空气质量进行评估, 结果发现, 监测期间郑州市共经历3个过程：1月8—11日为污染前, 空气质量优良；1月12—22日为污染中, 共有2 d轻度污染、3 d中度污染和6 d重度污染；1月23—26日为污染后, 空气质量为良.整个研究期间, 郑州市平均温度为2.69 ℃, 平均相对湿度为54%, 平均风速为2.04 m·s-1(图 3).
图 2(Fig. 2)
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| 图 2 监测期间TVOC、PM2.5、NO2、O3和SO2浓度的时间序列 Fig. 2Time series of TVOC, PM2.5, NO2, O3 and SO2 concentrations during the monitoring period |
图 3(Fig. 3)
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| 图 3 监测期间风速风向、温度和相对湿度时间序列 Fig. 3Time series of wind speed and direction, temperature and relative humidity during the monitoring period |
污染前阶段VOCs浓度水平较低, 为23.53×10-9~63.02×10-9, 平均浓度为38.42×10-9.1月11日下午VOCs浓度开始上升直至20日达到最大值169.78×10-9, 高浓度现象一直持续到22日下午, 平均浓度升高至83.53×10-9, 整个污染中阶段TVOC浓度约是污染前和污染后的2倍.期间平均风速降低至1.46 m·s-1, 平均相对湿度升高至61%, 不利于污染物的扩散.自22日下午开始, VOCs浓度开始显著降低并恢复到较低水平, 该阶段(污染后)TVOC平均值为33.41×10-9.整个监测期间PM2.5、NO2和SO2显示出与VOCs类似的变化趋势.就PM2.5而言, 污染阶段平均值为208.94 μg·m-3, 远高于污染前(27.61 μg·m-3)和污染后(88.75 μg·m-3), 并在1月18日出现最高值369 μg·m-3.需要指出的是, 污染中O3的平均浓度((19.28±21.83) μg·m-3)与污染前((56.33±16.59) μg·m-3)和污染后((40.35±18.20) μg·m-3)相比有明显下降, 这可能是由于O3产生减少和消耗增加引起的.较强的太阳辐射是O3形成的前提(Wang et al., 2016), 在这次污染事件中较小的太阳辐射可能影响O3形成, 表明污染发生期间光化学反应活性较弱, 不是污染形成的主要原因.
进一步分析监测期间VOCs构成的变化, 结果如表 1所示.在污染发生之前, 烷烃占比最大, 平均值为20.36×10-9, 贡献率为53%, 其次是烯烃, 平均值为10.49×10-9, 贡献率为27%, 炔烃和芳香烃浓度较低.污染过程中, 烷烃平均值上升为46.39×10-9, 相比污染前浓度翻倍, 占TVOC的56%, 其次是烯烃, 平均值为17.57×10-9, 相比污染前上升了67%, 贡献率略有降低, 炔烃和芳香烃的平均浓度相比污染前分别上升了87%和297%.
表 1(Table 1)
| 表 1 监测期间VOCs物种浓度(×10-9) Table 1 The concentrations of VOCs chemical groups during the monitoring period(×10-9) | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
表 1 监测期间VOCs物种浓度(×10-9) Table 1 The concentrations of VOCs chemical groups during the monitoring period(×10-9)
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表 2总结了监测期间不同时段平均浓度排前十的VOCs.整个污染期间, 几乎所有的VOCs组分浓度都增加了约2倍, 部分组分甚至有更大的增幅.分析浓度排前十的组分, 结果显示, 污染阶段烷烃有5种、芳香烃有2种、烯炔烃有3种.其中, 烷烃的优势物种主要是乙烷(21.40×10-9)、丙烷(9.11×10-9)、正丁烷(4.17×10-9)、异戊烷(1.95×10-9)和异丁烷(1.95×10-9)等, 乙烷含量最高, 占烷烃的45%.乙烷和丙烷是天然气的主要成分, 丙烷、正丁烷和异丁烷是液化石油气的示踪物(Li et al., 2015), 正戊烷和异戊烷是机动车尾气的示踪物质, 因此, 液化石油气/天然气挥发和机动车尾气可能是污染阶段的重要排放源.芳香烃优势物种主要是甲苯(3.67×10-9)和苯(2.55×10-9), 这两种物质主要来自于工厂(Gong et al., 2017), 因此, 工业排放也可能对污染发生有重要影响.烯炔烃的优势物种主要是乙烯(12.39×10-9)和丙烯(1.73×10-9).此外, 乙炔浓度也有明显提高, 考虑乙炔是燃料燃烧的重要产物(Zhu et al., 2018), 且平均浓度达到9.43×10-9, 表明污染时段乙炔的增加可能与化石燃料燃烧和汽车尾气排放相关.
表 2(Table 2)
| 表 2 各阶段平均浓度排名前十的VOCs组分(×10-9) Table 2 Average concentrations of top 10 VOC species in each period(×10-9) | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
表 2 各阶段平均浓度排名前十的VOCs组分(×10-9) Table 2 Average concentrations of top 10 VOC species in each period(×10-9)
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3.2 物种相关性分析本研究选择异戊烷、正戊烷、苯、甲苯、异丁烷和正丁烷6种组分进行物种之间相关性分析, 对VOCs潜在来源进行初步判定.
异戊烷和正戊烷与自由基的化学反应速率相似, 可用其比值来表示不同来源(Zheng et al., 2018).本研究中, 异戊烷和正戊烷的相关系数r=0.84, 比值为1.55(图 4a).有研究表明, 异戊烷/正戊烷比值约为2.93, 表明受车辆排放影响, 比值为0.56~0.80表明受煤燃烧影响.本研究的比值介于两者之间, 说明该点位受机动车和燃煤的共同影响.
图 4(Fig. 4)
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| 图 4 物种之间的相关性分析(a.异戊烷/正戊烷, b.苯/甲苯, c.异丁烷/正丁烷；slop表示斜率) Fig. 4Correlation analysis of some species of VOCs |
根据苯与甲苯比值(B/T)也可进行初步分析(Hsieh et al., 2006).B/T约为0.5时, 是交通排放的特点；若B/T值大于0.5, VOCs主要受燃烧源排放影响；当B/T值大于1.0时, 说明VOCs主要来自煤燃烧.图 4b显示监测期间B/T值为0.55, 说明郑州市冬季环境空气VOCs中苯和甲苯主要受机动车尾气排放影响.
此外, 有研究表明, 异丁烷/正丁烷的特征排放比分别为0.20~0.30、0.46~0.60及大于1.00时, 分别代表汽车尾气、液化石油气(LPG)和天然气(Bari et al., 2018).如图 4c所示, 监测期间两者的相关系数为0.96, 比值为1.95, 符合天然气排放特征, 说明监测点位受天然气源排放影响较大.
3.3 PMF受体模型源解析由图 5可知, 基于PMF受体模型解析得到5个因子, 其中, 因子1中贡献率高的物质有：十一烷、正己烷、正壬烷、1-丁烯、苯乙烯、间, 对-二甲苯和邻-二甲苯等.十一烷、苯乙烯是溶剂使用源排放的特征物种；高碳烷烃正壬烷在印刷等行业中使用广泛(刘芮伶等, 2017)；1-丁烯的贡献率为40%, 它是涂料/油漆的特征物种(Lyu et al., 2016)；间, 对二甲苯和邻二甲苯的贡献率均为60%, 芳烃是重要的工业溶剂, 在化工过程中普遍使用.因此, 因子1被识别为溶剂使用源.
图 5(Fig. 5)
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| 图 5 各因子中VOCs物种浓度及对各因子的贡献 Fig. 5Concentrations and contributions of VOCs species of each factor |
第2个因子中贡献率高的物种有：苯系物、正戊烷、异戊烷、正己烷、正丁烷和异丁烷等, 都是汽油尾气的示踪剂(Lyu et al., 2016).其中, 异戊烷的贡献率为52%, 正戊烷的贡献率为87%, 这两种物质为汽油未完全燃烧的产物；正丁烷及异丁烷为汽油挥发产物；此外, 正壬烷是柴油排放的一个明显标志(Wu et al., 2016), 贡献率为35%.因此, 因子2被识别为机动车尾气排放源.
因子3中乙烷、丙烷、异丁烷和正丁烷等低碳类烷烃及乙烯和丙烯等物质的贡献率较高, 它们是燃料(液化石油气/天然气)泄漏挥发的示踪物(杨辉等, 2013).郑州地区大范围推进“煤改气”工作, 随着寒冬来临, 居民采暖用气剧增, 天然气需求快速增长.因此, 因子3被识别为液化石油气/天然气泄漏源.
第4个因子的贡献率为16%, 其主要的物质有C6~C8烷烃, 如正己烷、环己烷、3-甲基己烷和BTEX.C6~C8烷和BTEX主要来自工业工厂(Li et al., 2015).因此, 因子4被识别为工业过程排放源.
因子5的特征物质以乙烯和乙炔为主, 两者贡献率分别为33%和53%, 这两种气体都是燃烧过程中排放的主要物质.该因子内还包括大量的乙烷、丙烷、C3~C4烯烃和苯.燃烧源主要是由高权重的乙烯、乙炔和一定的苯系物决定(Zheng et al., 2018).因此, 因子5被识别为燃烧源.
综上, 从源解析结果可知, 监测期间机动车尾气源和液化石油气/天然气源对VOCs浓度贡献较大, 占比分别为24%和25%(图 6).郑州市机动车保有量很大, 交通网络复杂, 是造成汽车尾气占比大的重要原因.该监测点位于郑州城区, 附近多为商业居民小区.其次是燃烧源(21%), 尽管执行了“煤改气”政策, 但冬季燃煤量依然较大.工业排放和溶剂使用对VOCs浓度贡献率较小, 分别为16%和14%, 监测点附近无工业, 且冬季气温低、风速较小, 不利于污染物传输.
图 6(Fig. 6)
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| 图 6 5类源对VOCs的贡献 Fig. 6Contributions of five emission sources of VOCs |
3.4 苯系物健康风险评价BTEX被美国EPA列为有毒空气污染物, 长期接触BTEX会引起身体不适.甲苯、乙苯和二甲苯(间, 对-二甲苯和邻-二甲苯)是与石油化工产品、产业相关的常见单环芳烃类物质.监测期间这6种物质总量占总芳香烃的89%, 其中, 甲苯占比最高, 占总芳香烃的36%, 其次是苯(25%).监测期间BTEX的HI为2.71×10-2, 污染前、污染中和污染后分别为0.37×10-2、1.67×10-2和0.64×10-2(表 3), 均低于EPA认定安全范围(HI < 1), 表明苯系物非致癌风险在安全阈值范围内.其中, 污染阶段苯的HI最高, 占HI的78%, 其次是间, 对-二甲苯、邻二甲苯和甲苯, 乙苯最低.监测期间苯的致癌风险为2.20×10-6, 高于EPA规定的安全阈值(1.00×10-6)(Gao et al., 2018), 污染前为0.75×10-6, 污染中为3.07×10-6, 污染后为1.28×10-6, 污染中和污染后致癌风险均高于安全域值, 需要引起高度关注.
表 3(Table 3)
| 表 3 BTEX的非致癌风险危害商值和致癌风险 Table 3 Noncarcinogenic risk of hazard quotient and carcinogenic risk of BTEX | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
表 3 BTEX的非致癌风险危害商值和致癌风险 Table 3 Noncarcinogenic risk of hazard quotient and carcinogenic risk of BTEX
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结合PMF源解析结果得到5个因子中苯系物的非致癌风险和苯的致癌风险, 结果如图 7所示.汽车尾气排放、工业排放、溶剂使用、燃料燃烧和液化石油气的非致癌风险值(HQ)分别为3.25×10-3、2.82×10-3、1.84×10-3、1.11×10-3和6.66×10-4.由于汽车尾气排放和工业排放的苯分别占苯总量的42%和27%, 因此, 5种来源中汽车尾气排放和工业排放的HQ值相对较高.对于苯的致癌风险, 汽车尾气排放的R值最高, 为7.5×10-7, 工业排放的R值为4.76×10-7, 液化石油气、燃烧、溶剂使用的R值分别为1.45×10-7、2.52×10-7、1.51×10-8, 均低于安全阈值.
图 7(Fig. 7)
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| 图 7 5类VOCs来源的非致癌风险危害商值和致癌风险 Fig. 7Noncarcinogenic risk of hazard quotient and carcinogenic risk of the 5 kinds of VOCs sources |
4 结论(Conclusions)1) 监测期间, 污染阶段的TVOC浓度为32.95×10-9~169.78×10-9, 几乎所有组分的浓度均是非污染期间的2倍以上, 远高于污染前(43.65×10-9)和污染后(17.93×10-9)；烷烃是贡献率最高的物质(56%), 其次是烯烃(21%), 最后是炔烃(11%)和芳香烃(12%).
2) 源解析显示, 监测期间VOCs主要来源分别是液化石油气/天然气泄露(25%)、机动车尾气(24%)、燃烧(21%)、工业排放(16%)和溶剂使用(14%).郑州市在冬季应该加强对机动车和液化石油气/天然气使用的监管和管控.
3) 污染前、污染中和污染后3个阶段苯系物的非致癌风险危害商值(HQ)在安全阈值范围内, 各排放源HQ从高到低依次为汽车尾气排放、工业排放、溶剂使用、燃烧和液化石油气/天然气泄漏.
4) 苯的致癌风险(R)高于EPA规定的安全阈值(1.00×10-6), 污染期间苯的致癌风险高达3.07×10-6.
参考文献
| Bari M A, Kindzierski W B. 2018. Ambient volatile organic compounds (VOCs) in communities of the Athabasca oil sands region:Sources and screening health risk assessment[J]. Environmental Pollution, 235: 602-614. DOI:10.1016/j.envpol.2017.12.065 |
| Bari M A, Kindzierski W B. 2018. Ambient volatile organic compounds (VOCs) in Calgary, Alberta:Sources and screening health risk assessment[J]. Science of the Total Environment, 631-632: 627-640. DOI:10.1016/j.scitotenv.2018.03.023 |
| Baudic A, Gros V, Sauvage S, et al. 2016. Seasonal variability and source apportionment of volatile organic compounds (VOCs) in the Paris megacity (France)[J]. Atmospheric Chemistry and Physics, 16(18): 11961-11989. DOI:10.5194/acp-16-11961-2016 |
| Brown S G, Frankel A, Hafner H R. 2007. Source apportionment of VOCs in the Los Angeles area using positive matrix factorization[J]. Atmospheric Environment, 41(2): 227-237. |
| Cai C J, Geng F H, Tie X X, et al. 2010. Characteristics and source apportionment of VOCs measured in Shanghai, China[J]. Atmospheric Environment, 44(38): 5005-5014. DOI:10.1016/j.atmosenv.2010.07.059 |
| Gao J, Zhang J, Li H, et al. 2018. Comparative study of volatile organic compounds in ambient air using observed mixing ratios and initial mixing ratios taking chemical loss into account-A case study in a typical urban area in Beijing[J]. Science of the Total Environment, 628-629: 791-804. DOI:10.1016/j.scitotenv.2018.01.175 |
| Gong Y, Wei Y, Cheng J, et al. 2017. Health risk assessment and personal exposure to volatile organic compounds (VOCs) in metro carriages-A case study in Shanghai, China[J]. Science of the Total Environment, 574: 1432-1438. DOI:10.1016/j.scitotenv.2016.08.072 |
| Guo H, Ling Z H, Cheng H R, et al. 2017. Tropospheric volatile organic compounds in China[J]. Science of the Total Environment, 574: 1021-1043. DOI:10.1016/j.scitotenv.2016.09.116 |
| Hsieh L T, Yang H H, Chen H W. 2006. Ambient BTEX and MTBE in the neighborhoods of different industrial parks in Southern Taiwan[J]. Journal of Hazardous Materials, 128(2/3): 106-115. |
| 胡天鹏, 李刚, 毛瑶, 等. 2018. 某石油化工园区秋季VOCs污染特征及来源解析[J]. 环境科学, 39(2): 517-524. |
| 李斌, 张鑫, 李娜, 等. 2018. 北京市春夏挥发性有机物的污染特征及源解析[J]. 环境化学, 37(11): 2410-2418. DOI:10.7524/j.issn.0254-6108.2018011706 |
| Li J, Xie S D, Zeng L M, et al. 2015. Characterization of ambient volatile organic compounds and their sources in Beijing, before, during, and after Asia-Pacific Economic Cooperation China 2014[J]. Atmospheric Chemistry and Physics, 15(14): 7945-7959. DOI:10.5194/acp-15-7945-2015 |
| Li J, Zhai C Z, Yu J Y, et al. 2018. Spatiotemporal variations of ambient volatile organic compounds and their sources in Chongqing, a mountainous megacity in China[J]. Science of The Total Environment, 627: 1442-1452. DOI:10.1016/j.scitotenv.2018.02.010 |
| Li L Y, Xie S D, Zeng L M, et al. 2015. Characteristics of volatile organic compounds and their role in ground-level ozone formation in the Beijing-Tianjin-Hebei region, China[J]. Atmospheric Environment, 113: 247-254. DOI:10.1016/j.atmosenv.2015.05.021 |
| 刘芮伶, 翟崇治, 李礼, 等. 2017. 重庆主城区夏秋季挥发性有机物(VOCs)浓度特征及来源研究[J]. 环境科学学报, 37(4): 1260-1267. DOI:10.13671/j.hjkxxb.2016.0376 |
| Lyu X P, Chen N, Guo H, et al. 2016. Ambient volatile organic compounds and their effect on ozone production in Wuhan, central China[J]. Science of the Total Environment, 548-549(60): 483-483. |
| McCarthy M C, Aklilu Y A, Brown S G, et al. 2013. Source apportionment of volatile organic compounds measured in Edmonton, Alberta[J]. Atmospheric Environment, 81: 504-516. DOI:10.1016/j.atmosenv.2013.09.016 |
| 史聆聆, 李小敏, 刘静, 等. 2015. 河南省大气污染现状及其控制对策分析[J]. 环境工程, 3(5): 104-108. |
| 孙杰, 王跃思, 吴方堃, 等. 2010. 唐山市和北京市夏秋季节大气VOCs组成及浓度变化[J]. 环境科学, 31(7): 1438-1443. |
| Sun J, Wu F K, Hu B, et al. 2016. VOC characteristics, emissions and contributions to SOA formation during hazy episodes[J]. Atmospheric Environment, 141: 560-570. DOI:10.1016/j.atmosenv.2016.06.060 |
| Wang G, Cheng S Y, Wei W, et al. 2016. Characteristics and source apportionment of VOCs in the suburban area of Beijing, China[J]. Atmospheric Pollution Research, 7(4): 711-724. DOI:10.1016/j.apr.2016.03.006 |
| Wang Y S, Ren X Y, Ji D S, et al. 2012. Characterization of volatile organic compounds in the urban area of Beijing from 2000 to 2007[J]. Journal of Environmental Sciences, 24(1): 95-101. DOI:10.1016/S1001-0742(11)60732-8 |
| Wei W, Li Y, Wang Y T, et al. 2018. Characteristics of VOCs during haze and non-haze days in Beijing, China:Concentration, chemical degradation and regional transport impact[J]. Atmospheric Environment, 194: 134-145. DOI:10.1016/j.atmosenv.2018.09.037 |
| Wu F K, Yu Y, Sun J, et al. 2016. Characteristics, source apportionment and reactivity of ambient volatile organic compounds at Dinghu Mountain in Guangdong province, China[J]. Science of the Total Environment, 548-549: 347-359. DOI:10.1016/j.scitotenv.2015.11.069 |
| Xu Z N, Huang X, Nie W, et al. 2017. Influence of synoptic condition and holiday effects on VOCs and ozone production in the Yangtze River Delta region, China[J]. Atmospheric Environment, 168: 112-124. DOI:10.1016/j.atmosenv.2017.08.035 |
| 杨辉, 朱彬, 高晋徽, 等. 2013. 南京市北郊夏季挥发性有机物的源解析[J]. 环境科学, 34(12): 4519-4528. |
| Zhang Y C, Li R, Fu H B, et al. 2018. Observation and analysis of atmospheric volatile organic compounds in a typical petrochemical area in Yangtze River Delta, China[J]. Journal of Environmental Sciences, 71: 233-248. DOI:10.1016/j.jes.2018.05.027 |
| 张玉欣, 安俊琳, 王健宇, 等. 2017. 南京北郊大气BTEX变化特征和健康风险评估[J]. 环境科学, 38(2): 453-460. |
| Zheng H, Kong S F, Xing X L, et al. 2018. Monitoring of volatile organic compounds (VOCs) from an oil and gas station in northwest China for 1 year[J]. Atmospheric Chemistry and Physics, 18(7): 4567-4595. DOI:10.5194/acp-18-4567-2018 |
| Zheng H, Kong S, Xing X, et al. 2018. Monitoring of volatile organic compounds (VOCs) from an oil and gas station in northwest China for 1 year[J]. Atmospheric Chemistry and Physics, 18(7): 4567-4595. DOI:10.5194/acp-18-4567-2018 |
| 周裕敏, 郝郑平, 王海林. 2011. 北京城乡结合地空气中挥发性有机物健康风险评价[J]. 环境科学, 32(12): 3566-3570. |
| Zhu H L, Wang H L, Jing S G, et al. 2018. Characteristics and sources of atmospheric volatile organic compounds (VOCs) along the mid-lower Yangtze River in China[J]. Atmospheric Environment, 190: 232-240. DOI:10.1016/j.atmosenv.2018.07.026 |
