-
作为对流层臭氧(O3) [1]和二次有机气溶胶(secondary organic aerosol, SOA)生成的重要前体物[2-3], 挥发性有机物(volatile organic compounds, VOCs)对城市O3污染、光化学烟雾及灰霾污染有着重要影响[4-6]. 此外, 部分VOCs具有“三致(致癌、致畸、致突变)”性, 会通过皮肤和呼吸道进入人体, 直接危害人体健康[7-8]. 因此, VOCs治理已经成为许多国家和科学家研究的重点方向之一[9-10]. 研究表明, VOCs成分复杂多变且来源众多, 主要有工业源、燃煤源、机动车源、汽油和溶剂挥发源、植物排放源及生活源等[4, 11-12], 研究难度较大.
随着我国城市化进程的不断发展, 机动车保有量大幅上升, 2021年北京、成都、重庆3个城市的汽车保有量均超过500万辆, 另有17个城市保有量超过300万辆[13]. 研究显示, 机动车尾气已经成为北京[14]、成都[15]、郑州[16]等城市大气VOCs的最大来源, 贡献分别达到35.08%、34.00%、30.50%. 作为机动车大量停放和频繁出入的半封闭场所, 地下停车场内高浓度的VOCs不仅会对人体健康产生危害, 同时也会持续不断向室外传输VOCs, 参与大气光化学反应, 对城市空气质量产生重要影响[17-18]. 目前, 国内外已经针对地下停车场内VOCs展开了相关研究. Castro等[19]对巴西里约热内卢封闭停车场的研究表明, 甲苯是浓度最高的芳香烃化合物; 刘妍等[20]对天津某地下停车场的研究显示, 车辆进出次数和冷启动会显著影响VOCs浓度水平和分类特征; Mariusz等[21]对波兰地下停车场的研究显示, 停车场内空气流通较少会导致有机物浓度较高; Yan等[22]研究了广东地下停车场内VOCs的来源, 结果显示发动机排放和汽油挥发是停车场内芳香烃的主要来源; 张猛[23]对大连市某大型商场地下停车场的研究表明, 苯对停车场内人员构成潜在致癌风险.
总体而言, 目前国内针对地下停车场的调查有限, 基础研究还比较薄弱, 尚未定量解析停车场内VOCs的来源. 因此, 开展地下停车场内VOCs的研究, 定量识别不同排放源对地下停车场VOCs的贡献, 对进一步认识机动车排放对VOCs以及人体健康风险的影响具有重要意义. 本研究选取北京市某一地下停车场作为研究对象, 对停车场内环境空气进行采样, 研究停车场内VOCs浓度及组分特征, 使用正定矩阵因子分析模型(positive matrix factorization, PMF模型)精细化解析VOCs来源, 同时评估不同时段停车场内VOCs对人体健康的影响, 旨在定量解析地下停车场VOCs的来源, 为停车场内人员健康风险的防控提供有效支撑.
-
本研究选取北京市某一办公楼地下负2层停车场作为采样地点(图1), 该停车场面积约为1278.4 m2, 共计48个停车位, 与楼体有3处电梯口相连, 与室外仅有1个出入口相通. 实验期间, 停车场内人工通风系统停止工作, 电梯口处于常闭状态, 仅门禁出入口与室外有气体交换. 本研究于2021年5月31日—6月6日对停车场进行7 d连续采样, 采样时间为06:00—22:00, 每个样品进行2 h连续积分采样, 避免了车辆瞬时排放对采样结果的影响, 采样口距离地面约1.2—1.5 m, 基本处于人体呼吸带高度. 采样时使用阻尼采样器将空气样品采集到3.2 L苏玛罐( SUMMA canister)中, 采样后的苏玛罐在避光室温下保存, 且确保采样后1周之内进行分析. 采样期间, 同时记录停车场内温度、湿度及进出车辆数等信息. 停车场内的车辆均为汽油车和电动汽车, 其中电动汽车4辆, 在研究中已扣除. 采样7 d停车场车辆正常来往, 日出入车次最多为107次, 最少为36次, 日均出入车次为78次, 工作日早晚高峰期间基本均可停满. 实验温差为室内温度-室外温度, 室内温度使用温度计手动记录, 室外温度来源为慧聚数据网站昌平区站点数据(http://www.hjhj-e.com).
-
本研究使用三级预浓缩仪(7200A, Entech Inc., USA)对气体样品进行预处理, 随后通过气相色谱-质谱/火焰离子化检测器(7890B GC/5977B MSD/FID, Agilent Inc., USA)对VOCs物种进行检测分析. 先从苏玛罐中抽出400 mL样品, 将其收集到一级冷阱中, 样品在−160 ℃冷却并在10 ℃下解吸, 然后使用纯氦和Tenax-TA(吸附剂)将来自一级冷阱的样品在−40℃的二级冷阱中浓缩两次并于180 ℃下解吸, 之后VOCs样品被转移到−190 °C的三级阱进行冷冻聚焦. 随后, 样品在高于60 °C的条件下解吸, 并以高纯度氦气(99.99%)作为载气, 经分流平板部分送至HP-PLOT/Q色谱柱(30 m×0.53 mm×40 μm, Agilent Inc., USA)分离后使用FID对C2-C3化合物检测, 其余化合物经DB-1色谱柱(60 m×0.25 mm×0.25 μm, Agilent Inc., USA)进行分离后由MSD检测. 本文共研究地下停车场内89种VOCs物种, 包括29种烷烃、23种芳香烃、10种烯烃、1种炔烃、14种卤代烃和12种含氧/含硫类化合物, 如表1所示. 化合物的定性依据为色谱保留时间和质谱图, 本研究采用内标法(内标化合物为苯-d6、2-溴-1,1,1-三氟乙烷和氯苯-d5), 通过建立工作曲线对目标化合物进行定量分析[24]. 每次使用仪器前都需要验证系统稳定性, 将内标添加到样品中, 根据内标浓度变化判断系统是否稳定.
-
采样前, 用清罐仪(Entech-3100D)对苏玛罐进行3—5次重复清洗, 至少选取1只充入高纯氮气放置24 h, 作为样品进行分析, 以保证目标化合物未检出或低于检出限; 清洗完成后, 置于避光恒温室内暂存. 采样期间, 用不锈钢密封帽将苏玛罐的进气口密封, 以避免接口处被污染或者真空状态被破坏. 进行实际样品分析前, 先进行空白检查, 确保仪器系统不会带来污染. 检测过程中进行重复性试验, 确保检测目标化合物浓度的相对偏差≤15%. 绘制标准曲线时, 保证每个响应因子的相对标准偏差(RSD)均<30%.
-
本研究使用PMF模型[25], 根据模型物种选取原则[26], 从89种VOCs物种中选择41种代表性物种进行来源定量分析, 其中包括15种烷烃、3种烯烃、15种芳香烃、6种卤代烃和2种含氧化合物. 其基本原理是将受体矩阵分解为源成分谱矩阵、源贡献矩阵和残差矩阵. PMF计算过程中的基本公式如(1)所示:
式中, Eik为k次观测的污染物i的浓度; j为因子, Aik和Bik分别为源成分谱和源贡献; ɛik为残差. PMF主要是计算目标函数Q的最小值, 目标函数如(2)所示:
式中, σik样品的不确定性偏差. 样品的不确定度U计算公式如(3)所示:
式中, E为误差比例; M为检测限; c为污染物的浓度.
-
苯、甲苯、乙苯、二甲苯(BTEX)和MTBE是美国环保署(US EPA)和国际癌症研究机构公布的有毒有害空气污染物, 对人体健康有较大危害. 本研究使US EPA的综合风险信息系统[27] (Integrated Risk Information System, IRIS)对BTEX和MTBE开展职业暴露和日常暴露下的非致癌风险评估, 对苯、乙苯和MTBE开展两种暴露条件下的致癌风险评估. 暴露浓度的计算公式如(4)所示:
式中, EC是吸入暴露浓度, µg·m−3; CA是污染物平均浓度, µg·m−3; ET是暴露时间, 结合刘妍等[20]和Yan等[22]的研究, 本文拟定停车场内人员职业暴露时间为10 h·d−1, 日常暴露时间为10 min·d−1; EF是暴露频率, 按国家规定的正常工作时间260 d·a−1[28]; ED是持续暴露时间, 结合已有研究[20, 22], 职业暴露选取10 a, 日常暴露选取30 a; AT是平均暴露时间, 参考《中国人群暴露参数手册{成人卷}》规定(中华人民共和国环境保护部, 2013年), 选取74.8 × 365 d × 24 h.
特定VOCs物种致癌风险(R)和非致癌风险 (HQ)的估算公式分别如(5)所示:
式中, R是估算的吸入性致癌风险; IUR是单位吸入风险, m3·µg−1, 数据来自US EPA的IRIS[27]; HQ是特定VOCs物种的非致癌风险商; RfC是慢性参考浓度, mg·m−3, 数据来自US EPA的IRIS; 致癌风险R低于1 × 10−6被认为是相对安全的. 此外, 本文使用HI = ∑HQ进行分析, 其中HI是几种污染物的HQ之和. 如果HQ或HI低于1, 则表示没有慢性致癌风险; 但如果HQ超过1, 则代表长期接触后会有慢性致癌风险.
-
研究期间北京市某地下停车场内所有VOCs样品的平均浓度为514.16 μg·m−3, 远高于北京市[29]空气中VOCs浓度(83.4 μg·m−3), 与大连市[23]某大型商场地下负1层停车场VOCs浓度(508.00 μg·m−3)相当, 低于该商场负2层停车场VOCs浓度(1250.00 μg·m−3); 日均值变化范围为310.60—742.69 μg·m−3, 显著高于北京市[29]空气中VOCs的浓度变化范围(21.4—439.1 μg·m−3).
研究期间, 烷烃(43.76%)是地下停车场内VOCs的主要组分(图2), 其次是芳香烃(28.89%)和烯烃(10.97%), 炔烃(1.08%)占比最小, 与北京市[29-30]空气中VOCs组分特征基本一致.
浓度排名前十的物种分别为: 甲苯(67.94 μg·m−3)、异戊烷(57.43 μg·m−3)、正戊烷(26.94 μg·m−3)、甲基叔丁基醚(23.42 μg·m−3)、乙烯(21.43 μg·m−3)、苯(18.63 μg·m−3)、正丁烷(17.79 μg·m−3)、正己烷(15.74 μg·m−3)、间/对二甲苯(15.33 μg·m−3)和丙烯(14.97 μg·m−3). 本研究中甲苯浓度最高, 与里约热内卢[19](209.24 μg·m−3)、波兰北部[21](12.90 μg·m−3)和广州[22](239.90 μg·m−3)等城市停车场研究中甲苯为优势物种的结果一致, 但浓度大小存在一定差异, 可能与采样周期、采样方式以及停车场状况不同有关.
早高峰时段(8:00—10:00)烷烃(54.26%)占比最大, 其次是芳香烃(22.16%). 该时段异戊烷浓度最高(67.01 μg·m−3), 其次是甲苯(34.85 μg·m−3). 异戊烷是汽油挥发典型示踪物[31], 该时段VOCs浓度可能与汽油挥发排放较大有关. 晚高峰时段(16:00—18:00)烷烃(40.23%)占比最大, 其次是芳香烃(32.89%). 该时段甲苯浓度最高(109.40 μg·m−3), 相比早高峰上升213.92%, 甲苯是机动车尾气排放的特征物种[32-33], 该时段VOCs可能受尾气排放影响较大.
-
研究期间, 周五地下停车场内VOCs日均浓度最高(742.69 μg·m−3), 相比周四浓度上升了139.15%, 为变化幅度最大的一天. 考虑到周末放假的影响(图3), 周五当天办公楼内人员活动频率上升, 燃油车出入次数(107次)的显著增加导致较多的尾气排放可能是当天VOCs浓度急剧升高的原因. 早高峰时段和晚高峰时段是地下停车场内VOCs浓度上升最快的两个时段, 变化率分别达到93.92%和56.28%, 可能是由于这两个时段燃油车出入次数最多(分别为17次和16次), 短时间内污染物排放量大导致
地下停车场内VOCs浓度在周二达到第二高峰(680.92 μg·m−3), 相比周一增加了67.41%. 当天燃油车出入次数只有86次, 比周一减少6次, 但周一到周三期间, 室外天气以阴雨天为主. 连续的阴雨天导致室内外温差较小, 其中周二室内外温差仅为0.1℃. 研究表明, 当室内外温差较小时,VOCs不利于向室外扩散[34]. 周四当天天气转晴, 室内外温差增大, 有利于气体交换, VOCs浓度明显降低. 因此, 不利的扩散条件会导致燃油车排放的大量尾气无法及时排出, 从而使得VOCs累积.
研究期间, VOCs浓度呈现“单峰”的变化特征(图4), 最高峰出现在晚高峰时段, 峰值为789.29 μg·m−3. 在进出车次相近的情况下, 晚高峰时段VOCs浓度是早高峰时段的2.25倍, 这可能是由于晚高峰燃油车冷启动时发动机内温度较低, 燃油燃烧不充分导致[35], 同时三元催化器在燃油车冷启动时起燃时间较长导致尾气无法得到有效处理也有一定影响[36]. 此外, 由于地下停车场与外界气体交换能力有限, 造成的污染物不断累积也会影响VOCs浓度[23, 37]. 采样7 d内, 晚高峰时段VOCs浓度均大于早高峰时段, 表明燃油车冷启动对停车场内VOCs浓度的影响大于正常运行工况.
-
研究表明, 芳香烃之间的比值可以用来识别不同排放源[4, 12]. 隧道内机动车的研究发现, 通常苯/乙苯(B/E)比值小于5, 甲苯/乙苯(T/E)比值小于6[38-39]. 广州某隧道B/E值和T/E值分别为0.7和3.1[22]. 异戊烷与正戊烷具有相似的大气寿命, 通过异戊烷与正戊烷的比值(I/N)可初步判断VOCs来源. 有研究结果显示, 我国隧道实验和汽油挥发I/N值分别约为2.9和3.8[40-41]. 本研究中B/E值和T/E值分别为1.5和5.9, 约为广州某隧道的2倍, 高甲苯和高苯表明地下停车场受机动车尾气的影响显著高于隧道[42]; I/N值为2.4, 与隧道实验的比值较为接近, 表明地下停车场内VOCs可能主要受机动车尾气的影响.
MTBE通常被用作汽油蒸发和汽车尾气排放的示踪物[43]. 本研究中, B/MTBE值和T/MTBE值分别为0.8和2.9, 略大于隧道空气内的比值(0.6和2.1); E/MTBE值和X/MTBE值分别为0.5和1.2, 与90#汽油中的比值(0.4和1.2)相似[22]. 研究发现, 由于发动机运转时甲苯和二甲苯脱烷基导致MTBE和苯的富集量减少, 此时B/MTBE比值较高, 机动车尾气排放是主要影响[22]. 本研究中, 较高的B/MTBE值(0.8)表明汽车尾气排放可能是地下停车场内VOCs的主要来源, 另外汽油挥发也有一定影响.
对特征物种比值进行小时特征分析, B/MTBE、T/MTBE、E/MTBE、X/MTBE的比值均表现出相同特征: 早高峰时段比值最小, 而在晚高峰时段最大. 可能由于早高峰时段机动车较热, 大量机动车短时间涌入地下停车场, 停车场内温度升高, 有利于汽油挥发, 特征物种比值较低[22]; 随着出入车辆减少及室内外气体交换, 停车场内温度逐渐降低, 汽油挥发作用减弱, 汽车尾气影响逐渐增大; 晚高峰时段, 机动车因冷启动在短时间内排放出大量尾气, 导致VOCs浓度迅速升高, 特征物种比值也达到最大值. 因此, 早高峰时段汽油挥发对停车场内VOCs影响最大, 而晚高峰时段机动车尾气占主导作用.
-
本研究使用EPA PMF 5.0模型对停车场内VOCs样品进行源解析, 结果如图5所示. 因子1中甲苯、乙苯、丙烯、C3—C5烷烃和芳香烃贡献较大, 甲苯等芳香烃物是汽车尾气示踪剂[32-33], 丙烯主要来自机动车尾气排放[44], C3-C5类烷烃以及芳香烃是城市机动车尾气排放的主要物种[45-47], 因子1被识别为是机动车尾气源. 因子2中正戊烷、异戊烷和MTBE贡献较大, 3个物种均是汽油挥发的示踪物[31, 48]; 结合源谱[49]可知, 正丁烷、异戊烷、正戊烷和环戊烷对汽油挥发源的贡献大于机动车尾气源, 而乙烯和丙烯对两个污染源的贡献则表现出相反的特征, 因子2被识别为是汽油挥发源. 因子3中贡献较大的物种有三氯乙烯、四氯化碳、氯代烃和丙酮等, 三氯乙烯和四氯化碳是汽车内有机清洗剂的主要成分[50], 氯代烃和丙酮是常见的汽车内饰挥发物[51-53], 因子3被识别为是汽车内饰挥发源. 因子4中贡献较大的物种有异戊二烯、四氯化碳、正己烷、环戊烷、苯乙烯和均三甲苯等, 由于特征物种来源较为复杂, 可能受室外空气交换的影响, 因子4被识别为是其他源.
如图6所示, 机动车尾气源对地下停车场内VOCs贡献最大(44.58%), 汽油挥发源和汽车内饰挥发源贡献分别为24.56% 和9.18%. 由此可知, 地下停车场内VOCs的主要来源是机动车尾气源, 汽油挥发源也有较大贡献.
各时段四类源的贡献如图6所示, 汽车内饰挥发源在06:00—08:00时段对VOCs的贡献最大(38.98%), 早高峰时段汽油挥发源贡献最大(61.27%), 晚高峰时段机动车尾气贡献最大(64.57%). 06:00—08:00时段, 由于机动车出入较少, 此时累积在停车场中的汽车内饰挥发物贡献最大; 早高峰时段机动车温度较高, 短时间内大量机动车进入使停车场内温度升高, 利于汽油挥发出大量VOCs; 晚高峰时段, 大量机动车在冷启动工况下汽油不完全燃烧排放出高浓度的VOCs, 导致机动车尾气贡献最大. 因此, 在早晚高峰时段应加大地下停车场的通风强度, 以减少汽油挥发和机动车尾气的影响.
-
本研究对苯(B)、甲苯(T)、乙苯(E)、二甲苯(间\对二甲苯和邻二甲苯)(X)和MTBE开展停车场中人员(成人)的职业暴露和日常暴露健康风险评估. 采样期间这6类芳香烃物种占总芳香烃浓度的82.21%, MTBE占含氧/含硫类化合物总浓度的48.73%.
在职业暴露的情况下, 采样期间BTEX和MTBE的HI为3.72×10−2, 低于EPA认定的安全阈值(HI=1), 表明BTEX和MTBE的非致癌风险在安全范围内; 苯、乙苯和MTBE的致癌风险R分别为5.77×10−6、1.14×10−6和2.42×10−7, 苯和乙苯高于EPA规定的安全阈值(1.0×10−6), 表明苯和乙苯有致癌风险. 日变化分析显示(图7), 苯的致癌风险全天均高于安全阈值, 乙苯的致癌风险在12:00—22:00期间高于安全阈值, 两个物种均在晚高峰时段达到一天中的最大值, 分别是安全阈值的10.56倍和2.00倍. 因此, 工作人员应加强个人防护, 尽量减少晚高峰期间在停车场内停留的时间.
在日常暴露的情况下, 采样期间BTEX和MTBE的HI为1.86×10−3, 低于EPA认定的安全阈值(HI=1), 表明BTEX和MTBE的非致癌风险在安全范围内; 苯、乙苯和MTBE的致癌风险R分别为2.88×10−7、5.71×10−8和1.21×10−8, 全部低于EPA规定的安全阈值(1.0×10−6), 表明3个物种的致癌风险均在安全范围内. 日变化分析显示(图7), 苯、乙苯和MTBE的致癌风险全天均低于安全阈值, 在晚高峰时段达到一天中的最大值, 分别比前一时段上升95.28%、86.91%和19.77%. 因此, 晚高峰时段要尽量避免在停车场内长时间停留.
-
(1)观测期间, 地下停车场内VOCs样品平均浓度为514.16 μg·m−3, VOCs浓度日变化呈现“单峰”特征, 峰值浓度达到789.29 μg·m−3. 影响停车场内VOCs浓度的主要因素有: 机动车运行工况、进出车次以及扩散条件, 其中车辆冷启动工况影响较大.
(2)源解析结果显示, 机动车尾气(44.58%)是地下停车场内VOCs的最大排放源, 汽油挥发(24.56%)也有较大贡献. 其中, 在早高峰时段汽油挥发源对VOCs贡献最大(61.27%), 而机动车尾气是晚高峰时段VOCs的主要来源(64.57%).
(3)健康风险评估结果显示, 在日常暴露和职业暴露条件下苯、乙苯和MTBE的致癌风险均在16:00-18:00时段达到最大值, 而在职业暴露下苯和乙苯的致癌风险均高于安全阈值.
(4)为保护暴露人群健康, 早晚高峰期间要加大地下停车场内的通风强度, 同时人们应尽量避免晚高峰时段在停车场内长时间停留.
(5)本文对机动车运行工况、进出车次及扩散条件三个因素进行了研究, 未来会针对机动车类型、品牌、油品等其他因素继续进行深入研究.
地下停车场内挥发性有机物变化特征、来源及人体健康风险评估: 以北京市某一地下停车场为例
Variation, source and health risk assessment of volatile organic compounds in underground park: A case study of an underground park in Beijing
-
摘要: 采集北京市某一地下停车场内环境空气样品,利用气相色谱-质谱/氢火焰离子化检测器(GC-MSD/FID)测定了挥发性有机物(VOCs)的组成,分析其浓度特征、组分特征和影响因素,运用特征物种比值法和正定矩阵因子分析模型(PMF)解析VOCs来源,采用健康风险评估模型定量评估部分VOCs的健康风险. 结果表明,地下停车场内VOCs平均浓度为514.16 μg·m−3,其中烷烃占比最大(43.76%),其次是芳香烃(28.89%)、烯烃(10.97%). 影响停车场内VOCs浓度的主要因素包括机动车运行工况、机动车进出车次及扩散条件. 冷启动工况、较多的出入车次和不利的扩散条件会导致VOCs浓度显著上升. 苯/乙苯和苯/甲基叔丁基醚(MTBE)的均值分别为1.5和0.8,表明机动车尾气和汽油挥发是地下停车场内VOCs的主要来源. PMF解析结果表明地下停车场内VOCs的首要来源为机动车尾气源(44.58%),汽油挥发源和汽车内饰挥发源分别贡献24.56%和9.18%. 其中,汽油挥发源在08:00—10:00时段贡献最大,机动车尾气源在16:00—18:00时段贡献最大. 健康风险评估结果显示,在日常暴露和职业暴露条件下苯、乙苯和MTBE的致癌风险均在16:00—18:00时段达到最大值,而在职业暴露下苯和乙苯的致癌风险均高于安全阈值. 本研究定量解析了地下停车场内VOCs的来源,可为停车场污染评估和人员健康风险的防控提供有效支撑.Abstract: The ambient air samples were collected from an underground park in Beijing and the composition of volatile organic compounds (VOCs) was determined by gas chromatography-mass spectrometry/hydrogen flame ionization detector (GC-MSD/FID). The concentration characteristics, composition characteristics and influencing factors of VOCs were analyzed. The sources of VOCs were identified by diagnostic ratios and positive matrix factorization (PMF). The health risk assessment model was used to quantitatively assess the health risks of some VOCs. The results showed that the average concentrations of VOCs in underground park were 514.16 μg·m−3. Alkanes were the main components (43.76%), followed by aromatics (28.89%) and alkenes (10.97%). The main influence factors on VOCs in underground park included the vehicles operation condition, the diffusion conditions and the number of vehicles entering and exiting. The cold start condition of vehicles, frequent vehicles entering and exiting and the unfavorable diffusion conditions can lead to a significant increase in VOCs concentration. The ratios of benzene/ethylbenzene and benzene/methyl tert-butyl ether (MTBE) were 1.5 and 0.8, respectively, which indicated that vehicle emissions and gasoline evaporation were the main sources of VOCs in underground park. The results of PMF showed that the main source of VOCs in underground park was the vehicle emission (44.58%), followed by the gasoline evaporation and the automobile interior evaporation, accounting for 24.56% and 9.18%, respectively. The gasoline evaporation made the largest contribution during 08:00—10:00, and the vehicle emissions made the largest contribution during 16:00—18:00. The results of health risk assessment showed that the carcinogenic risks of benzene, ethylbenzene and MTBE reached the maximum during 16:00—18:00 under the conditions of daily and occupational exposure. The carcinogenic risks of benzene and ethylbenzene were above the safety threshold under the condition of occupational exposure. This study quantitatively analyzed the sources of VOCs in the underground park, which provided the effective support for pollution assessment of the underground park and the control of health risks to people in the underground park.
-
沙尘颗粒物是全球大气颗粒物的主要贡献来源之一,最新研究表明,全球的沙尘排放量随着土地荒漠化和气候变化的加剧而增加[1 − 3],其中全球沙尘年排放总量预估达
1000 —8000 Tg[4]. 沙尘颗粒物能够通过吸收和反射太阳光影响区域热辐射和气候变化[5]. 沙尘天气不仅对起沙源及附近区域造成空气质量影响,沙尘细颗粒物也可通过远距离传输并造成半球甚至全球范围的影响. 例如,2021年3月蒙古国和我国西北地区发生大规模沙尘天气,受沙尘影响部分地区PM10峰值浓度超过5000 µg·m−3[6],同时沙尘颗粒物通过高层气流远距离传输并与我国华南地区的城市大气污染物耦合形成了复合型大气污染事件[7]. 2023年春季(3—4月),我国共爆发数十次高强度、大范围的沙尘天气。在季风和蒙古气旋的影响下,沙尘的发生和传输对下风向城市的空气质量和居民生活产生了显著的影响[8]. 沙尘天气的产生是非常复杂且难以预测的,我国2021年和2023年相继发生的大范围沙尘也引发了人们对于沙尘暴发生的频率和强度增加的担忧. 研究沙尘暴对城市环境的影响以及其与城市大气污染物的复合过程也变得越加重要,其中污染物的耦合、分布、迁移、转化和沉降仍然具有高度的不确定性,阻碍了对沙尘复合污染事件的溯源、归因和环境风险等分析.本文讨论了沙尘颗粒物的化学组成、传输和大气化学过程,重点梳理沙尘颗粒物与气态化合物非均相反应机理的研究现状,对气态分子在沙尘颗粒物表面的吸附规律、氧化机制、非均相过程和间接环境影响展开讨论,并对未来研究进行了展望.
1. 沙尘颗粒物的化学组分及大气传输(Chemical composition and atmospheric transport of mineral dust particles)
沙尘颗粒物主要指由强风吹过裸露的土壤和荒漠地表而形成的大气悬浮颗粒物. 其颗粒物的粒径通常小于100 µm,且富含各类矿物质,主要包括二氧化硅、硅酸盐、碳酸盐以及金属氧化物等. 大气中沙尘颗粒物的矿物质组分可以通过X射线衍射(XRD)、X射线荧光光谱(XRF)、电感耦合等离子体质谱和离子色谱等进行分析. 沙尘颗粒物的元素组成与地壳基本一致,其中含量最高的元素是O和Si,含量最高的金属元素是Al[9]. 沙尘通常同时含有Fe、Ca、K、Mg、Na、Ti等常见的金属元素,以及Mn、P等微量元素. 沙尘中的矿物质元素主要以金属氧化物、碱性氢氧化物和硅酸盐等形式存在[10]. 沙尘颗粒物的矿物质组分差异通常受到母岩种类、岩石风化和土壤发生过程、气候条件、植被种类和人类活动等多种因素影响[11],因此不同地区的沙尘颗粒物通常具有不同的元素类型及比例(图1)[12 − 23]. 例如,由于岩石类型和风化过程的区别,亚洲地区的沙尘颗粒物(黄土高原和戈壁沙漠等)中的碱性金属元素(Ca和Mg)含量较其他地区的沙尘更高,而撒哈拉沙漠南部区域的沙尘颗粒物中则含有较多的Al元素. 不同区域的沙尘颗粒物因风化程度和传输过程等差异,颗粒物比表面积也不一样. 例如,亚利桑那测试沙尘(Arizona Test Dust, ATD)、腾格里沙漠沙尘和北京沙尘天气期间采集的东亚沙尘的比表面积(Brunauer–Emmett–Teller,BET)分别为4.0、16.5 、 6.1 m2·g−1 [24]. 此外,前期研究发现沙尘颗粒物经过大气复合过程后,其理化性质有所改变. 例如,有报道采用X射线扫描电镜分析黄河三角洲区域的沙尘与霾混合颗粒并发现沙尘暴后颗粒物被硝酸钙包裹,从而对颗粒物的吸湿性造成一定的影响 [25].
沙尘颗粒物中粒径较小的细颗粒物通常能够在表层紊流和对流空气的作用下悬浮,并进一步在季风等高空大气环流的作用下实现中、远距离的迁移和传输. 沙尘颗粒物的形成、传输和沉降与地表的裸露程度、区域气候的条件以及植被覆盖的程度都有一定的关联. 在冬春季节,我国西北部地区干燥、多风,同时植被覆盖率低,而土壤和岩石风化频率的增加也导致了沙尘释放量的升高[26]. 近期有研究指出,在我国西北部的起沙区域内,由于受到上风向大范围起尘的影响,位于下风向的城市整体沙尘的传输和沉降量呈现自西向东和自北向南逐渐增加的趋势[27]. 沙尘颗粒物的矿物质组分对传输过程中的大气化学过程具有重要的影响,而矿物质类型则主要由起沙源决定. 目前常用的沙尘颗粒物溯源技术包括同位素示踪法[28 − 31]和基于拉格朗日轨迹模型的理论计算. 例如,Chen等[32]结合区域气象模式和轨迹模型分析了2023年3月至4月我国北部强沙尘暴事件,发现蒙古和塔克拉玛干沙漠是主要的沙尘源,其中蒙古对我国北部沙尘浓度有超过42%的贡献. 在全球范围内,沙尘颗粒物的主要影响范围涉及非洲撒哈拉沙漠区域、中东、亚洲、澳大利亚和北美洲西海岸部分区域. 其中,撒哈拉沙漠的沙尘通过跨大西洋传输到加勒比海地区和美洲东部,并维持了亚马逊区域的矿物质输入[33];中东地区的沙尘则主要源自伊拉克、叙利亚和沙特阿拉伯等地区,并可通过中远距离传输到东亚地区[34];而亚洲的沙尘主要来自中国西北和蒙古地区,通过季风和气旋传输到朝鲜半岛、日本,甚至北美洲和北极地区[35].
2. 沙尘颗粒物的大气化学过程(Atmospheric chemical process of dust particles)
2.1 沙尘颗粒物对气体分子的吸附摄取
沙尘颗粒物的平均寿命可达数周,从起沙源头至远距离迁移的过程中,沙尘通过其表面的自然孔隙吸附、摄取各类气态污染物分子. 与大气中其他有机或无机盐颗粒物相比,沙尘颗粒物的表面形状多变且比表面积更大. 沙尘颗粒物对气体分子的吸附主要通过气体分子扩散与颗粒物表面碰撞并发生摄取,其中吸附速率常数或摄取系数(
)可以由公式(1)进行计算[36]:γ stringUtils.convertMath(!{formula.content}) (1) 其中,[X]为气体化合物的空气质量浓度,
是分子X的平均热力学速度(cm·s−1),A为沙尘颗粒物的比表面积(cm2·cm−3). 颗粒物的比表面积通常采用几何比表面积或通过BET(Brunauer–Emmett–Teller)方法测定表征. 在稳定状态下由BET比表面积计算所得的吸附速率常数则可表示为ˉc . 国际纯粹与应用化学联合会(International Union of Pure and Applied Chemistry, IUPAC)于2009年起陆续汇总了各类气体分子在沙尘颗粒物表面的非均相反应速率、计算方法和单位等参数,其中气态化合物主要包括O3、H2O2、OH自由基、NOx、HNOx和SO2等[36]. 气体分子在沙尘颗粒物表面的吸附速率受众多因素的影响. 例如颗粒物表面的活性位点、气体分子的极性以及相应的空气质量浓度等[36 − 38]. Underwood等[39]通过对NO2和气态HNO3在沙尘颗粒物表面的吸附速率进行精确测量,发现沙尘颗粒物中的矿物质含量和比表面积差异对污染物的吸附速率有较大的影响,同等条件下氮氧化物在中国黄土高原的沙尘颗粒物表面的吸附速率比在源自撒哈拉沙漠的沙尘颗粒物表面的吸附速率高约2—10倍.γBETss 沙尘作为主要的大气颗粒物之一,既参与了大气污染物的多相反应过程,也是对流层凝结核重要来源之一,因此沙尘颗粒物对水分子的吸附特性即吸湿性对大气成云、降水、热辐射和区域气候都有一定的影响[40]. 研究表明,沙尘颗粒物的吸湿性受物理化学因素和环境条件的影响,包括沙尘颗粒物表面的亲水基团、化学组成、颗粒物尺寸和几何形状等[38, 40]. 另一方面,颗粒物吸湿性的提高显著增加了水分子在其表面的吸附速率、覆盖厚度和覆盖范围,也对气体分子的吸附和非均相反应造成了一定的影响. 在低湿条件下,颗粒物表面尚未形成单层水分子壳,水分子和其他气体分子可能发生竞争机制,争夺颗粒表面的吸附位点. Mogili等[41]通过吸附实验发现O3在Fe2O3和Al2O3颗粒表面的初始吸附速率随湿度增加(RH<30%)而降低. 随着环境湿度的不断升高,颗粒物吸附的水分子将逐渐超过并覆盖其表面积并最终形成多层水合壳(图2)[12, 42 − 43]. 同时,颗粒物表面的部分空隙被水分子填充并导致比表面积的降低,从而使气体分子的吸附从气-固交换逐渐转变为气-液交换,颗粒表面水层则作为反应媒介进一步加速推动液相反应的进行[40]. 目前采用较多的沙尘吸湿性分析方法包括水分子气压变化测定[44]、质量动态测定[45]、FTIR测定含水量[46]、扫描电镜和扫描隧道显微镜等手段观测颗粒物的吸湿变化[47]、基于双差分电迁移分析仪(Differential Mobility Analyzer, DMA)的H-TMDA颗粒物吸湿增长测定法等[48]. 研究表明,沙尘颗粒物的吸湿性随颗粒物的迁移、老化等一系列环境化学过程而改变. 例如,硝酸盐具有较强的亲水性,沙尘颗粒物在吸附或表面形成硝酸盐后其吸湿性有明显的增强[49, 50]. 外场观测证实,沙尘过程后约有32%的沙尘颗粒由于硝酸盐的包裹而发生了吸湿增强[20].
2.2 沙尘颗粒物表面的氧化物
吸附于沙尘颗粒物表面的化合物分子往往会与颗粒物表面的氧化物或自由基发生氧化还原反应,并生成二次产物. 黑暗条件下,颗粒物表面的活性位点上的氧原子能够与表面吸附的化合物分子发生缓慢的氧化还原反应,即表面自发性氧化反应[51]. 其反应速率主要受到化合物分子的吸附速率、氧分子的吸附速率以及表面反应速率的影响. 在光照条件下,沙尘颗粒物中具有一定光催化活性的金属氧化物,如Fe2O3、Al2O3和TiO2等,能够激发形成电子-空穴对(e−cb-h+vb),并与颗粒物表面的氧气和水等反应生成强氧化自由基(如羟基自由基和超氧自由基)[48, 52 − 54]. 具体反应可由方程(2—5)表示:
stringUtils.convertMath(!{formula.content}) (2) stringUtils.convertMath(!{formula.content}) (3) stringUtils.convertMath(!{formula.content}) (4) stringUtils.convertMath(!{formula.content}) (5) 其中,“d”表示沙尘表面的反应物或产物. 反应产生的羟基自由基和超氧自由基会进一步氧化吸附于颗粒物表面的化合物分子(如SO2和NO2等). 大部分电子-空穴对会发生泯灭反应并以能量的形式发散[55, 56],具体反应如式(6):
stringUtils.convertMath(!{formula.content}) (6) 由于电子空穴对的不稳定性,反应式(2)中的光激发速率较难定量,而通过假定电子对的泯灭速率(10−2)再结合紫外-可见光谱对沙尘颗粒物吸收光谱的测定,可以近似推算沙尘颗粒物的光吸收截面和量子产率并计算光激发速率[48, 51]. 进一步采用光激发参数化方程可以对反应速率(J·s−1)进行计算,如式(7)[57-58]:
stringUtils.convertMath(!{formula.content}) (7) 其中l、m和n为经验参数,
是太阳天顶角. 表1中列举了蒙古国戈壁沙漠沙尘颗粒物和亚利桑那商业测试沙尘颗粒物的光激发近似参数.χ 表 1 自然沙尘颗粒物的光激发近似参数Table 1. Photoactivation coefficients of mineral dust particles沙尘表面氧化物的生成速率受到多个方面因素的影响,包括光照强度、温湿度、具有光激发活性的金属氧化物含量以及电子空穴对泯灭速率等[51]. 例如,Dupart等[59]通过分析NO2在亚利桑那试验沙尘表面的吸附速率发现,光照下NO2的吸附速率是无光下的4倍以上. 此外,研究发现湿度对SO2在沙尘表面的光催化氧化反应速率也有较大的影响,在特定的光照下SO2在蒙古国戈壁沙尘表面的吸附反应速率增加了约4—7倍(图3)[60,-61].
目前,沙尘颗粒物对气体分子的吸附摄取系数主要由反应物浓度变化或二次产物的生成速率计算得到. 然而,沙尘表面的光催化反应过程既包括光激发、电子-空穴对和表面自由基的生成,也涉及到气体分子的氧化还原反应,因此并不能完全由单步反应进行简化计算得到. 受限于氧化自由基和多相反应中间产物的测量难度,目前沙尘颗粒物光催化反应的研究还十分匮乏,相关反应过程参数的定量分析十分有限. 此外,由于化学机理和反应参数的缺失,目前区域空气质量模式对受沙尘影响下的二次产物的模拟预测精度整体较无沙尘条件的结果更低[62].
2.3 沙尘颗粒物的非均相反应
沙尘颗粒物通过提供吸附位点和反应界面,与各类气态分子耦合并发生非均相反应,同时加快了大气污染物的演化速度并增加了大气化学过程的复杂度[63]. 本段落将进一步讨论沙尘颗粒物与臭氧、二氧化硫和氮氧化物、有机物以及二氧化碳等化合物的非均相反应过程.
2.3.1 臭氧的非均相反应
臭氧作为城市大气环境中主要的二次污染物之一,其与沙尘颗粒物之间的相互作用和耦合机制受到广泛的关注. 黑暗条件下,臭氧在沙尘颗粒物表面的吸附和反应过程可以由方程(8—9)表示[64]:
stringUtils.convertMath(!{formula.content}) (8) stringUtils.convertMath(!{formula.content}) (9) 光照条件下,吸附于沙尘颗粒物表面的臭氧分子会参与光催化反应,通过与电子-空穴对反应,快速转化并生成羟基自由基[65- 66],如式(10—12):
stringUtils.convertMath(!{formula.content}) (10) stringUtils.convertMath(!{formula.content}) (11) stringUtils.convertMath(!{formula.content}) (12) 目前,较多研究测定并报道了臭氧在各类矿质颗粒物和沙尘颗粒物表面的吸附过程及反应参数[16, 41, 66 − 70]. 图4结合了文献数据并基于公式(1)中的吸附模型,分析了不同光照条件和臭氧初始浓度下,臭氧在沙尘颗粒物表面的稳定态吸附摄取常数(
). 结果表明,光照或者增加活性金属氧化物的含量都能显著提高臭氧在颗粒物表面的吸附速率. 臭氧作为一种氧化剂,在沙尘颗粒物表面的吸附和反应可以促进颗粒物表面的氧化作用,加速沙尘颗粒物的大气老化过程和二次产物的形成. 例如,在早期的模式中,Zhang等[71]模拟发现臭氧在沙尘颗粒物表面的吸附作用解释了其在对流层中约10%—20%的减少现象.γBETss 2.3.2 二氧化硫的非均相反应
城市大气中的二氧化硫(SO2)主要来自煤炭和石化燃料中含硫元素的燃烧和释放[72]. SO2在排放进入大气后会参与大气氧化还原反应生成SO3,最终形成硫酸盐并由干、湿沉降进入地表[73]. 其中,在颗粒物表面发生的氧化还原反应是SO2的关键转化路径之一. 吸附于沙尘颗粒物表面的SO2能够自发地与颗粒物表面的氧分子或氧化自由基反应,形成硫酸根离子和硫酸盐,相关反应可由以下方程(13—14)简化表示[74]:
stringUtils.convertMath(!{formula.content}) (13) stringUtils.convertMath(!{formula.content}) (14) SO2在自然沙尘表面的吸附摄取系数
在10−8 —10−6之间[74]. SO2在沙尘颗粒物表面的非均相反应过程受到环境温湿度、表面氧化物浓度、二级反应速率等影响. 如2.1节所述,环境湿度对颗粒物表面的水分子和水合壳厚度起到决定性的作用. 实验发现高湿环境下,水分子会与SO2分子竞争沙尘颗粒物表面的吸附位点,从而抑制了SO2的吸附速率[75-76]. 另一方面,沙尘表面吸附的水分子能够参与SO2的水解和氧化反应,促进其在沙尘颗粒物表面的转化过程[19, 37]. 不同来源和地区的沙尘颗粒物中的矿物质组分有较大的差异,其中富含碳酸盐、氧化钙等矿物质的沙尘颗粒物能够与非均相反应形成的硫酸盐等酸性产物发生反应,促进了硫酸盐的形成和固定[77]. Ruan等[78]通过模拟颗粒物中的无机盐离子平衡发现,沙尘天气期间受钙离子浓度增加的影响,大气颗粒物的pH值较平均值(pH = 3.6)更高并呈弱酸性(pH = 4.2—5.7). Wang等[79 − 80]通过原位漫反射傅立叶红外光谱(DRIFTS)和扫描电迁移光谱研究了SO2在沙尘颗粒的非均相反应,发现沙尘表面的游离铁离子可能对二氧化硫的吸附具有潜在的促进作用.γBETss 2.3.3 氮氧化物与多元污染物的非均相反应过程
氮氧化物(NOx)是交通运输过程中产生的主要大气污染物之一,能够参与一系列大气光化学反应,对臭氧(O3)和颗粒物的形成都有重要的影响. 沙尘期间, NO2能够通过在沙尘颗粒物表面吸附并进行自发性氧化反应和光催化氧化反应,最终形成氧化产物包括HONO[59, 81]、HNO3[59, 82-83]、N2O4[81, 84- 85]和N2O5[86]等. 在傍晚和夜间,大气中NO3自由基的光解速率降低而N2O5的浓度逐渐升高,因此NO3和N2O5在沙尘颗粒物表面的吸附和非均相反应也是夜间硝酸盐生成的关键演化路径[38, 87 − 89]. 在光照条件下,沙尘表面的NO2分子会与电子空穴对发生电子转移,并进一步氧化产生自由基和硝酸根离子,如式(15—16) [48, 82-83]:
stringUtils.convertMath(!{formula.content}) (15) stringUtils.convertMath(!{formula.content}) (16) 氮氧化物同时也能够作为弱氧化剂,氧化吸附于沙尘颗粒物表面的其他化合物. 例如,研究发现在黑暗条件下,吸附于沙尘颗粒物表面的NO2也能够生成N2O4,并通过异构化和电离水解反应促进SO2向硫酸盐的转化,如式(17—22) [84-85]:
stringUtils.convertMath(!{formula.content}) (17) stringUtils.convertMath(!{formula.content}) (18) stringUtils.convertMath(!{formula.content}) (19) stringUtils.convertMath(!{formula.content}) (20) stringUtils.convertMath(!{formula.content}) (21) stringUtils.convertMath(!{formula.content}) (22) 其中,M是沙尘颗粒表面金属位点,MO则是表面活性氧位点. 反应形成的HONO会通过快速吸附平衡过程,与空气中的HONO交换,并在沙尘颗粒物表面达到稳定[90]. He等[91]通过对中国京津冀地区2013年大气观测,并证实NO2和SO2在沙尘颗粒物表面的协同反应促进了SO2向硫酸盐的快速转变,且由沙尘、氮氧化物和硫酸盐等复合污染产生的新粒子可能是引发城市重雾霾天气的关键因素之一.
颗粒物中的钙、镁氧化物和碳酸钙等碱性碳酸盐能够通过酸碱反应捕捉和固定非均相反应过程中形成的硝酸根离子. 前期研究发现硝酸根和硫酸根离子在沙尘颗粒物表面与钙、镁离子的反应存在一定的竞争机制,随着硫酸盐的形成和气溶胶酸性的降低,硝酸根离子更易从颗粒物表面逃逸[48]. 由于硝酸盐具有较强的吸湿性,由硝酸盐形成主导的非均相化学过程会使沙尘颗粒通过吸湿增长而逐渐改变其形状和表面积,从而影响颗粒物的光学特性和区域沉降特性[92, 93]. 随着我国SO2排放的逐年降低,氮氧化物和颗粒态硝酸盐也将逐渐成为我国城市大气污染的主导因素之一,与此相关的大气反应过程亟需进一步评估. 另一方面,光照条件下的颗粒态硝酸盐存在部分光解现象[94],虽然反应本身与气溶胶酸度的相关性较小,但是反应产物的分配则受酸度变化的影响(主要产物为NO2−(pH < 3)和 HONO(pH > 3))[95 − 96]. 研究表明,酸性条件下颗粒态硝酸盐的光解也会间接生成氧化自由基,并可能激活氯离子的转化和日间大气Cl2的形成[97].
此外,NOx在大气化学过程中也同时与臭氧、挥发性有机物(VOC)和有机自由基反应,并与其他氧化物或自由基存在一定的反应竞争,由此形成复杂的NOx-VOC-O3大气污染体系. 目前,沙尘对NOx-VOC-O3复合污染体系的影响仍然不太清楚,亟需结合实验数据和外场观测结果来进一步厘清其中的关键大气化学机理.
2.3.4 有机化合物的非均相反应
沙尘颗粒物不仅能与气态无机化合物进行耦合,还能与有机化合物发生非均相反应. 众多沙尘天气期间的观测研究发现,沙尘颗粒物对大气中的有机化合物有一定的吸附和非均相转化作用. Falkovich等[98]分析了2000—2001年沙尘暴期间的大气颗粒物样品,发现沙尘能够作为载体吸附并携带传输多环芳烃、杀虫剂和短链有机酸等半挥发和低挥发性的有机物. 最近研究也发现在沙尘天气下,大气颗粒物样品中有机酸和可溶性有机氮的质量浓度都有一定的提高[99 − 100]. Romanias等[15]使用漫反射傅里叶变换红外光谱仪(DRIFTS)等仪器研究了撒哈拉沙漠沙尘颗粒物样品对柠檬烯和甲苯的吸附作用. Wang等[17]分析了甲酸和乙酸在沙尘颗粒物中的富集量,发现富含碳酸钙的新疆灰钙土沙尘对有机酸的吸附速率远高于亚利桑那试验沙尘. Al-Hosney等[101]在实验室环境中采用Kundsen反应器测定了甲酸在碳酸钙颗粒物表面的吸附摄取常数(3×10−3). Lederer等[102]通过气相色谱质谱联用仪分析了d-柠檬烯在亚利桑那测试沙尘表面的吸附和转化过程,生成的主要产物包括香芹醇、葛缕酮、1,2-柠檬烯醇以及α-松油醇. 沙尘颗粒物的光催化特性对吸附于其表面的有机污染物也有一定的催化转化效应,研究发现光照条件下的沙尘颗粒物能够显著促进甲苯和三甲苯的大气氧化过程[103]. Ponczek等[104]采用质子转移反应飞行时间质谱(Proton-Transfer-Reaction Time-of-flight Mass Spectrometer,PTR-ToF-MS)和超高分辨液相质谱(Ultra-High-Performance Liquid Chromatograph Mass Spectrometer, UHPLC-MS)分别分析了气态和沙尘颗粒物表面吸附的有机酸浓度,发现颗粒物对有机酸的催化反应具有显著的促进作用.
除了实验室的模拟研究外,外场观测研究也证实了沙尘颗粒物对挥发性有机物的转化具有显著影响. 例如,Xue等[105]通过西安地区的外场观测实验发现,沙尘天气期间沙尘颗粒物加速了挥发性有机物的转化过程,导致其浓度迅速降低. 沙尘颗粒物在促进大气中碳氢化合物的转化的同时也影响了有机化合物的大气生命周期和沉降规律,然而目前大部分的研究主要集中在外场观测和特定污染物的靶向分析,尚缺少与有机污染物和沙尘颗粒物非均相反应过程相关的化学参数和机理研究.
2.3.5 二氧化碳的非均相反应
TiO2等过渡金属氧化物,由于其易产生光激发并进行电子传递,因此也对CO2也有一定的非均相反应催化作用,如式(23) [106 − 107]:
stringUtils.convertMath(!{formula.content}) (23) 光照和常温条件下的TiO2能通过光激发反应和电子传递推动颗粒物表面吸附的CO2和H2O之间的反应,生成甲烷和甲醇等产物[108 − 110]. 自然沙尘颗粒物也具有类似的效应,其表面活性位点能够吸附CO2,且颗粒物中的过渡金属氧化物也对CO2的非均相转化有一定的催化作用. 例如,Deng等[111]采用13C同位素标记的方法,研究了CO2在TiO2、亚利桑那测试沙尘、伊利石、蒙脱石和高岭土颗粒物表面的光催化降解机理,通过测定CO的生成证实自然沙尘对CO2具有催化降解作用. 相关反应及产物如下(24—26):
stringUtils.convertMath(!{formula.content}) (24) stringUtils.convertMath(!{formula.content}) (25) stringUtils.convertMath(!{formula.content}) (26) 实验测得CO2在亚利桑那测试沙尘表面的吸附摄取常数(
)约为1.9×10−8. 氧分子作为主要的电子受体,也同时能够与CO2竞争沙尘表面激发的电子,因此CO2在自然沙尘表面的吸附转化速率较其他气体污染物慢1—2个数量级(如SO2等). Liu等[112 − 113]发现CO2在沙尘颗粒物表面的非均相反应同时可能对SO2的氧化过程造成潜在的影响,其中CO2的非均相反应生成的碳酸根自由基(CO3•−)可能是SO2转化为硫酸盐的潜在氧化物之一. 随着全球温度的不断升高,研究以CO2等温室气体的大气过程对厘清碳排放和碳循环具有重要意义,而金属氧化物和沙尘颗粒物表面的吸附和非均相反应过程也CO2在大气环境中潜在的转化路径之一. 虽然CO2在沙尘颗粒物表面的吸附速率较SO2和NOx等气体慢数个数量级,但是沙尘颗粒物是全球大气中质量浓度最高且排放量最大的颗粒物,因此其与CO2的大气化学过程有待进一步评估.γBETss 3. 总结和展望(Conclusions and perspectives)
随着近年来中亚和东亚地区沙尘天气的频繁发生,沙尘传输带来的城市空气污染和影响受到政府和居民的广泛关注. 大量实验室研究和外场观测结果表明,沙尘颗粒物能够以载体的形式,对各类大气污染物进行吸附、催化、转化和携带传输. 沙尘天气期间,沙尘颗粒物表面发生的非均相反应则可能在一定程度上改变传统初次排放污染物的沉降通路,通过影响二次产物的生成加速初次产物的分解和转化. 众多实验结果证实,沙尘颗粒物对以SO2和NO2等为代表的无机氧化物具有一定的吸附和催化转化作用,然而仍有部分机理和观测结果需要进一步解释. 目前,大气污染物在沙尘颗粒物表面的非均相反应研究主要集中在单一污染物系统,少数研究讨论了二元无机污染物在颗粒物表面的复合效应. 然而城市环境下的大气污染通常呈现多源、多类型的污染特征,因此对多元系统中的复合过程和反应机理研究提出了新的挑战. 此外,沙尘颗粒物的大气化学过程参数化和模式模拟仍然停留在一次反应机理(吸附反应机理)的假设阶段,难以对复杂的污染过程进行描述,同时缺少关键的反应速率常数和参数化方案. 随着中国大气污染治理工作的不断推进,城市大气中二氧化硫的浓度逐年降低,而氮氧化物和挥发性有机物的复合污染将成为目前以及未来一段时间内的主要污染类型,因此氮氧化物和有机物在沙尘颗粒物中的多元复合污染过程和模拟预测方法的研究有待深入开展. 此外,沙尘颗粒物表面非均相反应的机理尚未完全阐明,沙尘颗粒物与有机气态污染物的非均相反应机制、与人为源大气颗粒物的相互作用机制都有待进一步研究.
沙尘作为主要的大气颗粒物成分,不仅对城市空气质量产生显著影响,同时也影响着区域辐射平衡. 然而,目前对沙尘颗粒物的矿物类型、形貌特征和粒径分布与其光学辐射的影响研究较为有限. 此外,沙尘与城市大气污染的相互作用,特别是在沙尘颗粒物与其他污染物的复合过程中,不仅改变了沙尘颗粒物在传输过程中的形态,还影响了其化学组成. 这些变化如何影响沙尘颗粒物的光学特性、可溶性离子的分布,以及如何进一步影响区域气候和矿质元素的循环,都是值得进一步探讨. 沙尘颗粒物在大气老化过程中发生改变的特性还可能影响凝结核及云的形成,进而影响局部甚至全球的降水模式. 另一方面,最新研究提出沙尘颗粒物和TiO2等金属氧化物是CO2的潜在固碳路径,而相关反应机理和对大气碳循环的贡献则需要进一步的系统性分析.
沙尘颗粒物大气化学过程的全面研究不仅对区域空气质量的改善至关重要,对于分析气候变化和理解大气污染过程都具有重要意义. 通过深入研究其中的化学机理和反应参数,可以更好地理解沙尘颗粒物对气溶胶二次产物的形成以区域气候变化的影响,将有助于更好地应对环境变化带来的挑战.
-
表 1 VOCs物种及分类
Table 1. Species and classification of VOCs
分类Classification 物种Species 烷烃 乙烷、丙烷、异戊烷、正戊烷、正丁烷、异丁烷、正己烷、2-甲基戊烷、3-甲基戊烷、2, 2, 4-三甲基戊烷、甲基环戊烷、异丁基环己烷、正庚烷、3-甲基己烷、2-甲基己烷、2, 3-二甲基己烷、2, 3, 4-三甲基戊烷、甲基环己烷、辛烷、2-甲基庚烷、3-甲基庚烷、2, 3-二甲基戊烷、壬烷、2, 4-二甲基戊烷、2, 2-二甲基丁烷、环戊烷、正癸烷、正十一烷、正十二烷 芳香烃 苯、甲苯、乙苯、间/对二甲苯、邻二甲苯、偏三甲苯、间乙基甲苯、对乙基甲苯、邻乙基甲苯、正丙苯、1, 2, 3-三甲苯、均三甲苯、对二乙苯、异丙基苯、间二乙苯、1, 4-二氯苯、氯苯、1, 2, 4-三氯苯、1, 2-二氯苯、1, 3-二氯苯、苯乙烯、苯甲醛、萘 烯烃 乙烯、丙烯、1-丁烯、反-2-丁烯、反-2-戊烯、顺-2-丁烯、异戊二烯、1-戊烯、1-己烯、顺-2-戊烯 炔烃 乙炔 卤代烃 四氯化碳、三氯甲烷、1, 2-二氯丙烷、1, 2-二氯乙烷、溴二氯甲烷、氯乙烷、溴甲烷、二氯甲烷、氯甲烷、六氯-1, 3-丁二烯、四氯乙烯、顺-1, 3-二氯丙烯、氯乙烯、1, 1-二氯乙烯 含氧/含硫类化合物 甲基叔丁基醚、丙酮、丁烯醛、甲基乙基酮、二硫化碳、甲基异丁基酮、正丁醛、异丙醇、己醛、四氢呋喃、乙酸乙酯、2-己酮 -
[1] MOZAFFAR A, ZHANG Y L, FAN M Y, et al. Characteristics of summertime ambient VOCs and their contributions to O3 and SOA formation in a suburban area of Nanjing, China [J]. Atmospheric Research, 2020, 240: 104923. doi: 10.1016/j.atmosres.2020.104923 [2] SHENG J J, ZHAO D L, DING D P, et al. Characterizing the level, photochemical reactivity, emission, and source contribution of the volatile organic compounds based on PTR-TOF-MS during winter haze period in Beijing, China [J]. Atmospheric Research, 2018, 212: 54-63. doi: 10.1016/j.atmosres.2018.05.005 [3] HE Z R, WANG X M, LING Z H, et al. Contributions of different anthropogenic volatile organic compound sources to ozone formation at a receptor site in the Pearl River Delta region and its policy implications [J]. Atmospheric Chemistry and Physics, 2019, 19(13): 8801-8816. doi: 10.5194/acp-19-8801-2019 [4] 李如梅, 武媛媛, 彭林, 等. 朔州市夏季环境空气中VOCs的污染特征及来源解析 [J]. 环境化学, 2017, 36(5): 984-993. LI R M, WU Y Y, PENG L, et al. Characteristics and sources apportionment of ambient volatile organic compounds (VOCs) in summer in Shuozhou [J]. Environmental Chemistry, 2017, 36(5): 984-993(in Chinese).
[5] WANG Y M, WANG Y H, TANG G Q, et al. High gaseous carbonyl concentrations in the upper boundary layer in Shijiazhuang, China [J]. Science of the Total Environment, 2021, 799: 149438. doi: 10.1016/j.scitotenv.2021.149438 [6] DONG Y M, LI J, GUO J P, et al. The impact of synoptic patterns on summertime ozone pollution in the North China Plain [J]. Science of the Total Environment, 2020, 735: 139559. doi: 10.1016/j.scitotenv.2020.139559 [7] 曹娟, 毋振海, 鲍捷萌, 等. 美国人为源VOCs管控经验及其对我国的启示 [J]. 环境科学研究, 2022, 35(3): 633-649. doi: 10.13198/j.issn.1001-6929.2022.01.04 CAO J, WU Z H, BAO J M, et al. Processes and experience of anthropogenic VOCs management and control in USA and enlightenment to China [J]. Research of Environmental Sciences, 2022, 35(3): 633-649(in Chinese). doi: 10.13198/j.issn.1001-6929.2022.01.04
[8] 杨燕萍, 陈强, 孟宪红, 等. 兰州市夏季挥发性有机物污染特征及来源解析 [J]. 环境科学, 2022, 43(12): 5442-5452. doi: 10.13227/j.hjkx.202201281 YANG Y P, CHEN Q, MENG X H, et al. Summer pollution characteristics and sources of volatile organic compounds in Lanzhou [J]. Environmental Science, 2022, 43(12): 5442-5452(in Chinese). doi: 10.13227/j.hjkx.202201281
[9] ATKINSON R. Atmospheric chemistry of VOCs and NOx [J]. Atmospheric Environment, 2000, 34(12/13/14): 2063-2101. [10] GARG A, GUPTA N C. A comprehensive study on spatio-temporal distribution, health risk assessment and ozone formation potential of BTEX emissions in ambient air of Delhi, India [J]. Science of the Total Environment, 2019, 659: 1090-1099. doi: 10.1016/j.scitotenv.2018.12.426 [11] 邵华, 张俊平. 中国VOCs治理现状综述 [J]. 中国氯碱, 2018(11): 29-32. doi: 10.3969/j.issn.1009-1785.2018.11.012 SHAO H, ZHANG J P. Overview of VOCs governance in China [J]. China Chlor-Alkali, 2018(11): 29-32(in Chinese). doi: 10.3969/j.issn.1009-1785.2018.11.012
[12] 牛月圆, 刘倬诚, 李如梅, 等. 阳泉市区夏季挥发性有机物污染特征、来源解析及其环境影响 [J]. 环境科学, 2020, 41(7): 3066-3075. NIU Y Y, LIU Z C, LI R M, et al. Characteristics, source apportionment, and environmental impact of volatile organic compounds in summer in Yangquan [J]. Environmental Science, 2020, 41(7): 3066-3075(in Chinese).
[13] 中国政府网. 2021年全国机动车保有量达3.95亿新能源汽车同比增59.25%[EB/OL]. [2022-01-12]. http://www.gov.cn/xinwen/2022-01/12/content_5667715.htm [14] 李斌, 张鑫, 李娜, 等. 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, 2018, 37(11): 2410-2418. doi: 10.7524/j.issn.0254-6108.2018011706 LI B, ZHANG X, LI N, et al. Pollution characteristics and source analysis of volatile organic compounds in spring and summer in Beijing [J]. Environmental chemistry, 2018, 37(11): 2410-2418(in Chinese). doi: 10.7524/j.issn.0254-6108.2018011706
[15] 徐晨曦, 陈军辉, 姜涛, 等. 成都市区夏季大气挥发性有机物污染特征及来源解析 [J]. 环境科学, 2020, 41(12): 5316-5324. XU C X, CHEN J H, JIANG T, et al. Characteristics and sources of atmospheric volatile organic compounds pollution in summer in Chengdu [J]. Environmental Science, 2020, 41(12): 5316-5324(in Chinese).
[16] 张翼翔, 尹沙沙, 袁明浩, 等. 郑州市春季大气挥发性有机物污染特征及源解析 [J]. 环境科学, 2019, 40(10): 4372-4381. ZHANG Y X, YIN S S, YUAN M H, et al. Characteristics and source apportionment of ambient VOCs in spring in Zhengzhou [J]. Environmental Science, 2019, 40(10): 4372-4381(in Chinese).
[17] 温肖宇, 赵文婷, 罗淑贞, 等. 运城市区夏季大气挥发性有机物污染特征及来源解析 [J]. 环境科学, 2022, 43(6): 2979-2986. WEN X Y, ZHAO W T, LUO S Z, et al. Pollution characteristics and source apportionment of atmospheric volatile organic compounds in summer in Yuncheng city [J]. Environmental Science, 2022, 43(6): 2979-2986(in Chinese).
[18] 库盈盈, 任万辉, 苏枞枞, 等. 沈阳市不同功能区挥发性有机物分布特征及臭氧生成潜势 [J]. 环境科学, 2021, 42(11): 5201-5209. KU Y Y, REN W H, SU C C, et al. Pollution characteristics and ozone formation potential of ambient VOCs in different functional zones of Shenyang, China [J]. Environmental Science, 2021, 42(11): 5201-5209(in Chinese).
[19] de CASTRO B P, de SOUZA MACHADO G, BAUERFELDT G F, et al. Assessment of the BTEX concentrations and reactivity in a confined parking area in Rio de Janeiro, Brazil [J]. Atmospheric Environment, 2015, 104: 22-26. doi: 10.1016/j.atmosenv.2015.01.013 [20] 刘妍, 杨宁, 孙露娜, 等. 地下停车场VOCs污染特征与健康风险评价 [J]. 环境科学, 2022, 43(12): 5453-5463. doi: 10.13227/j.hjkx.202202066 LIU Y, YANG N, SUN L N, et al. Characteristics and health risk assessment of VOCs in an underground parking garage [J]. Environmental Science, 2022, 43(12): 5453-5463(in Chinese). doi: 10.13227/j.hjkx.202202066
[21] MARĆ M, ŚMIEŁOWSKA M, ZABIEGAŁA B. Concentrations of monoaromatic hydrocarbons in the air of the underground car park and individual garages attached to residential buildings [J]. Science of the Total Environment, 2016, 573: 767-777. doi: 10.1016/j.scitotenv.2016.08.173 [22] YAN Y L, HE Q, SONG Q, et al. Exposure to hazardous air pollutants in underground car parks in Guangzhou, China [J]. Air Quality, Atmosphere & Health, 2017, 10(5): 555-563. [23] 张猛. 停车场中VOCs组分特征研究[D]. 大连: 大连海事大学, 2016. ZHANG M. The research of VOCs components characteristic in a parking area[D]. Dalian: Dalian Maritime University, 2016(in Chinese).
[24] 张翔宇. 长治市环境空气中挥发性有机物来源解析及环境影响研究[D]. 北京: 华北电力大学(北京), 2022. ZHANG X Y. Source analysis and environmental impact study of volatile organic compounds in Changzhi[D]. Beijing: North China Electric Power University (Beijing), 2022(in Chinese).
[25] NORRIS G, DUVALL R, BROWN S, et al. EPA Positive Matrix Factorization (PMF) 5.0 Fundamentals and User Guide[C]. 2014. [26] HUI L, LIU X, TAN Q, et al. VOC characteristics, sources and contributions to SOA formation during haze events in Wuhan, Central China [J]. Science of The Total Environment, 2019, 650: 2624-2639. doi: 10.1016/j.scitotenv.2018.10.029 [27] US EPA O O S W. Risk Assessment Guidance for Superfund (RAGS), Volume I: Human Health Evaluation Manual (Part E, Supplemental Guidance for Dermal Risk Assessment) Interim[C]. 2009. [28] 南淑清, 张霖琳, 张丹, 等. 郑州市环境空气中VOCs的污染特征及健康风险评价 [J]. 生态环境学报, 2014, 23(9): 1438-1444. doi: 10.3969/j.issn.1674-5906.2014.09.005 NAN S Q, ZHANG L L, ZHANG D, et al. Pollution condition and health risk assessment of VOCs in ambient air in Zhengzhou [J]. Ecology and Environmental Sciences, 2014, 23(9): 1438-1444(in Chinese). doi: 10.3969/j.issn.1674-5906.2014.09.005
[29] LIU Y, KONG L, LIU X, et al. Characteristics, secondary transformation, and health risk assessment of ambient volatile organic compounds (VOCs) in urban Beijing, China [J]. Atmospheric Pollution Research, 2021, 12(3): 33-46. doi: 10.1016/j.apr.2021.01.013 [30] 张利慧, 毋振海, 李斌, 等. 北京市城区春季大气挥发性有机物污染特征 [J]. 环境科学研究, 2020, 33(3): 526-535. ZHANG L H, WU Z H, LI B, et al. Pollution characterizations of atmospheric volatile organic compounds in spring of Beijing urban area [J]. Research of Environmental Sciences, 2020, 33(3): 526-535(in Chinese).
[31] TSAI W Y, CHAN L Y, BLAKE D R, et al. Vehicular fuel composition and atmospheric emissions in South China: Hong Kong, Macau, Guangzhou, and Zhuhai [J]. Atmospheric Chemistry and Physics, 2006, 6(11): 3281-3288. doi: 10.5194/acp-6-3281-2006 [32] SONG Y, SHAO M, LIU Y, et al. Source apportionment of ambient volatile organic compounds in Beijing [J]. Environmental Science & Technology, 2007, 41(12): 4348-4353. [33] WANG H L, WANG Q, CHEN J M, et al. Do vehicular emissions dominate the source of C6–C8 aromatics in the megacity Shanghai of Eastern China? [J]. Journal of Environmental Sciences, 2015, 27: 290-297. doi: 10.1016/j.jes.2014.05.033 [34] 陈穗玲, 李锦文, 陈南, 等. 地下车库空气中苯系物浓度的时间分布特征与污染评价 [J]. 中国环境监测, 2013, 29(5): 32-37. CHEN S L, LI J W, CHEN N, et al. Underground garage of benzene homologues in air concentration distribution characteristics and pollution evaluation [J]. Environmental Monitoring in China, 2013, 29(5): 32-37(in Chinese).
[35] 张凯. 西安市机动车尾气污染控制研究[D]. 西安: 长安大学, 2014. ZHANG K. Study on vehicle pollution and control strategies in xi’an[D]. Xi'an: Changan University, 2014(in Chinese).
[36] 袁守利, 颜伏伍, 杜传进, 等. 降低汽油机冷起动过程HC排放的分级催化转化技术研究 [J]. 小型内燃机与摩托车, 2005, 34(4): 26-28. YUAN S L, YAN F W, DU C J, et al. Research on technology of classific catalysis for reducing HC emissions from gasoline engines in cold start [J]. Small Internal Combustion Engine, 2005, 34(4): 26-28(in Chinese).
[37] 黄洪涛, 高运川, 裘季冰, 等. 室内空气环境VOCs浓度场的CFD仿真分析 [J]. 上海师范大学学报(自然科学版), 2008, 37(3): 313-320. HUANG H T, GAO Y C, QIU J B, et al. CFD simulation and analysis for VOCs concentration field in indoor environment [J]. Journal of Shanghai Normal University (Natural Sciences), 2008, 37(3): 313-320(in Chinese).
[38] WANG X M, SHENG G Y, FU J M, et al. Urban roadside aromatic hydrocarbons in three cities of the Pearl River Delta, People’s Republic of China [J]. Atmospheric Environment, 2002, 36(33): 5141-5148. doi: 10.1016/S1352-2310(02)00640-4 [39] ZHAO L R, WANG X M, HE Q S, et al. Exposure to hazardous volatile organic compounds, PM10 and CO while walking along streets in urban Guangzhou, China [J]. Atmospheric Environment, 2004, 38(36): 6177-6184. doi: 10.1016/j.atmosenv.2004.07.025 [40] 齐一谨, 王玲玲, 倪经纬, 等. 郑州市夏季大气VOCs污染特征及来源解析 [J]. 环境科学, 2022, 43(12): 5429-5441. QI Y J, WANG L L, NI J W, et al. Characteristics and source apportionment of ambient summer volatile organic compounds in Zhengzhou, China [J]. Environmental Science, 2022, 43(12): 5429-5441(in Chinese).
[41] ZHENG H, KONG S F, XING X L, et al. Monitoring of volatile organic compounds (VOCs) from an oil and gas station in northwest China for 1 year [J]. Atmospheric Chemistry and Physics, 2018, 18(7): 4567-4595. doi: 10.5194/acp-18-4567-2018 [42] ZHU H, WANG H, JING S, et al. Characteristics and sources of atmospheric volatile organic compounds (VOCs) along the mid-lower Yangtze River in China [J]. Atmospheric Environment, 2018, 190: 232-240. doi: 10.1016/j.atmosenv.2018.07.026 [43] WONG Y C, SIN D W M, YEUNG L L. Assessment of the air quality in indoor car parks [J]. Indoor and Built Environment, 2002, 11(3): 134-145. doi: 10.1177/1420326X0201100303 [44] 刘芮伶, 翟崇治, 李礼, 等. 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, 2017, 37(4): 1260-1267. LIU R L, ZHAI C Z, LI L, et al. Concentration characteristics and source analysis of ambient VOCs in summer and autumn in the urban area of Chongqing [J]. Acta Scientiae Circumstantiae, 2017, 37(4): 1260-1267(in Chinese).
[45] MO Z W, SHAO M, LU S H. Compilation of a source profile database for hydrocarbon and OVOC emissions in China [J]. Atmospheric Environment, 2016, 143: 209-217. doi: 10.1016/j.atmosenv.2016.08.025 [46] 杨帆, 闫雨龙, 戈云飞, 等. 晋城市冬季环境空气中挥发性有机物的污染特征及来源解析 [J]. 环境科学, 2018, 39(9): 4042-4050. YANG F, YAN Y L, GE Y F, et al. Characteristics and source apportionment of ambient volatile organic compounds in winter in Jincheng [J]. Environmental Science, 2018, 39(9): 4042-4050(in Chinese).
[47] CAI C J, GENG F H, TIE X X, et al. Characteristics and source apportionment of VOCs measured in Shanghai, China [J]. Atmospheric Environment, 2010, 44(38): 5005-5014. doi: 10.1016/j.atmosenv.2010.07.059 [48] POULOPOULOS S, PHILIPPOPOULOS C. Influence of MTBE addition into gasoline on automotive exhaust emissions [J]. Atmospheric Environment, 2000, 34(28): 4781-4786. doi: 10.1016/S1352-2310(00)00257-0 [49] WU R R, XIE S D. Spatial distribution of ozone formation in China derived from emissions of speciated volatile organic compounds. Environmental Science & Technology. 2017, 51(5): 2574-2583. [50] 王瑞锋, 李芳萍, 李伟伟. 控制汽车车内挥发性有机物的关键点与措施 [J]. 质量与认证, 2018(5): 60-62. doi: 10.16691/j.cnki.10-1214/t.2018.05.003 WANG R F, LI F P, LI W W. The key points and measures to contronl vehicle interior volatile organic compounds [J]. China Quality Certification, 2018(5): 60-62(in Chinese). doi: 10.16691/j.cnki.10-1214/t.2018.05.003
[51] 郑勇. 浅析车内挥发性有机物的来源及检测 [J]. 纺织科技进展, 2017(2): 35-39. ZHENG Y. Analysis of the sources and related test of volatile organic compounds in automobiles [J]. Progress in Textile Science & Technology, 2017(2): 35-39(in Chinese).
[52] 夏庆云. 汽车车内有机挥发物(VOC)的检测 [J]. 环境技术, 2010, 29(4): 40-43,46. XIA Q Y. Introduction of determination of automotive interior volatile organic compounds(VOC) [J]. Environmental Technology, 2010, 29(4): 40-43,46(in Chinese).
[53] 李亚伟, 安德英, 孙涛, 等. 汽车整车内部VOC检测研究 [J]. 时代汽车, 2020(3): 28-29. LI Y W, AN D Y, SUN T, et al. Study on VOC detection in automobile [J]. Auto Time, 2020(3): 28-29(in Chinese).
期刊类型引用(2)
1. 周民锋,魏恒. 苏州市夏冬季挥发性有机物污染特征及健康风险评价. 环境化学. 2024(08): 2769-2780 . 本站查看
2. 王鉴月,张亚楠,张力元,司建廷,孙苑菡. 西安市自然通风式地下停车场空气污染分布特征. 环境与健康杂志. 2024(12): 1050-1055 . 百度学术
其他类型引用(1)
-