基于观测模型量化VOCs对深圳市城区臭氧生成的影响

为了解挥发性有机物(VOCs)对深圳市城区臭氧(O_3)生成的影响,探究O_3污染的防控策略,基于莲花站在线观测数据对2018年秋季O_3污染过程中VOCs对O_3生成影响进行量化研究.在分析O_3污染特征的基础上,基于观测的模型分析了O_3原位生成特征,识别了影响O_3生成的关键VOCs组分,并量化了其对O_3生成的影响.结果表明:(1)深圳市城区秋季O_3污染过程具有高温低湿的特征,主导风向主要为持续偏北风影响型、海陆风影响型和无明显主风型,其中海陆风影响型和无明显主风型受传输影响导致φ(O_3)在傍晚后呈居高不下的特征.(2)不同主导风向类型下,深圳市城区O_3化学生成的建模结果具有一致性.污染日O_3最大小时净生成速率平均值为12.85×10~(-9)h~(-1),HO_2·+NO和RO_2·+NO两种途径对O_3生成的贡献率分别为57.9%~60.2%和39.8%~42.1%.(3)深圳市城区O_3生成受VOCs控制,其中植物源ISO(异戊二烯)和人为源VOCs组分中的XYM(间/对-二甲苯)、TOL(甲苯等其他芳香烃)、HC8(高碳数烷烃)、OLT(直链烯烃)是影响O_3生成的五大关键组分.(4)φ(ISO)和φ(AHC)(AHC为人为源VOCs)单独下降20%,φ(O_3)小时峰值分别下降6.2%和28.0%,其中AHC组分中以φ(XYM)降低带来的φ(O_3)下降效果最显著,降幅为10.1%.研究显示:人为源VOCs组分体积分数的下降对降低φ(O_3)有显著效果,建议以二甲苯类物种来源为重要管控对象,特别是机动车排放与溶剂使用源;同时,建议加强醛酮类VOCs的监测与研究,为O_3的污染治理及污染源的精细化管控提供依据.