上海某工業區周邊農田大氣中揮發性有機物污染特征及來源分析

項凌云，韓德明

（上海交通大學環境科學與工程學院，上?！?00240）

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上海某工業區周邊農田大氣中揮發性有機物污染特征及來源分析

項凌云，韓德明

（上海交通大學環境科學與工程學院，上海200240）

摘要：工業排放的揮發性有機物（VOCs）通過遷移以及干濕沉降會對工業區周邊農田造成一定的影響。對上海某工業區周邊農田場地的樣本研究表明：大氣中揮發性有機物含量在時間上，下午（609.75g/m3）>上午（498.25g/m3）>晚上（316.16g/m3）；在空間上總體上表現為場地內東北方位最高，西南方位最低的分布特征。物污染來源，主成分分析結果顯示VOCs主要來源為有機溶劑、噴涂工業生產排放源、燃料的揮發以及汽車尾氣等。

關鍵詞：大氣污染物；時空分布特征；VOCs

隨著城鎮化發展，很多地區呈現農村和工業區并存，而工業排放的揮發性有機物通過遷移以及干濕沉降會對周邊農田造成一定的影響。揮發性有機物（VOCs）是大氣中的重要污染物，可以通過參與大氣光化學反應生成二次污染物如臭氧、過氧乙酰硝酸酯和有機氣溶膠等，對人體健康、氣候、環境等造成間接影響。同時，VOCs中苯及鹵代芳香烴等對人體產生致癌與非致癌健康影響。目前，對大氣中揮發性有機物污染的研究主要集中在城市和城鄉結合部，而對工業區周邊農田的環境影響研究較少。本研究以上海浦東新區某工業區周邊的農田為研究對象，通過采集大氣樣品以了解該場地內VOCs的時空分布特征以及來源，為控制和防治區域的大氣污染以及城市工業區規劃提供依據。

1　材料與方法

（1）大氣樣品采集。該農田場地位于上海浦東某工業區內，場地面積約為11萬m2。其東部為某化工噴涂企業，西部、南部為工業區景觀河與農田，北部為某電子科技公司。根據《環境空氣質量檢測點位布設技術規范》，在該場地內共布設23個大氣采樣點，其中場地內22個，市區對照點1個。

樣品的采集方法主要采用氣袋（Tedlor袋）采樣法，采樣時間為2015年7月6日至2015年8月5日。每天采集三個時間段大氣樣品，分別為上午（9:00～11:00）、下午（14:30～16: 30）和晚上（19:00～21:00），共采集了122個樣品。采樣期間，主導風向為東風、東南風以及西南風，風速1.6～5.4m/s，溫度范圍為21～38℃。每次樣品采集完以后，將樣品在低溫環境下運輸至實驗室并盡快進行分析。

（2）樣品分析。采用6370-5975c型GC-MS色質聯用儀（美國安捷倫科技公司）以及熱脫附儀（英國馬克斯公司）對采集的大氣樣品進行分析。DB-624型石英毛細管色譜柱，60m×0.32mm×0.25μm。載氣為氦氣，進樣口溫度為140℃，色譜柱升溫條件為45℃維持8min，以7℃/min的速度運行至220℃，維持6min。流量為1.2 mL/min，分流比為不分流。掃描方式為全掃描，掃描范圍為35～270amu；離子化能量為70eV，接口溫度為280℃。本研究共檢測出98種揮發性有機物，其中烷烴29種，烯烴11種，芳香烴16種，鹵代烴20種，醛類6種，酮類6種，其它10種。為保證所獲得的數據的真實性與可靠性，現場采樣嚴格按照相關的采樣技術規范及方法進行。

2　污染特征討論

（1）大氣中VOCs濃度水平。大氣中共檢測出98種有機物，有機物總濃度范圍為61.88～1107.43g/m3，平均濃度為444.77±233.43g/m3，見表1所示。其中，芳香烴類濃度最高，其次為烷烴類和酮類。單種污染物濃度濃度最高的前5種污染物依次為甲苯（98.54±66.16g/m3）>丙酮（60.12±41.53g/m3）>正己醛（30.27±19.17g/m3）>正辛烷（24.98±23.20g/m3）>1-己烯（24.48±75.55g/m3）。將本研究檢測出的VOCs濃度與國內外其它研究對比發現，該農田場地大氣中濃度高于北京、寧波等城區濃度，而低于我國臺灣、土耳其Aliaga等地濃度。

表1　本研究與國內外其它VOCs濃度對比（單位：μg/m3）

（2）大氣污染物的時間分布特征。在時間上，場地范圍內大氣中污染物總濃度表現出較明顯的變化趨勢。對比周末與工作日場地中污染物濃度，可以發現所有采樣點工作日大氣中污染物濃度顯著高于周末。例如場地內東南角A3采樣點的污染物濃度，污染物總濃度周末為232.17g/m3，工作日該位置濃度為457.25g/m3，工作日濃度幾乎為周末濃度的2倍。在一天的具體三個時間段中，污染物濃度水平表現為下午>上午>晚上。場地范圍內，上午、下午和晚上的平均濃度分別為498.25±189.22g/m3、609.75±297.16g/m3和316.16±159.94 g/m3。相比上海市區對照點108.9g/m3，場地內大氣中VOCs濃度明顯較高，表明其受到VOCs排放源的影響。

（3）污染物空間上分布特征。以各時間段的平均值進行污染物在場地空間上的分布特征分析，結果如圖1所示。可以清楚的看出，大氣中污染物在場地的東北角（平均濃度為611.95±57.65g/m3）出現高濃度區域，而場地范圍內西北（214.35±29.63g/m3）和西南（263.62±162.50g/m3）較邊緣位置呈現出最低濃度。根據實地采樣以及調研，發現位于場地東面的化工噴涂企業，其噴涂車間主要設置在北部方位。同時，當風向為東風時，場地內大氣中濃度會顯示出較明顯的增加。因此，推斷場地濃度的東高西低、北高南低的空間分布趨勢，受污染源排放以及氣象條件的兩方面影響。

圖1　污染物總濃度空間分布圖

3　污染物來源檢測分析

作為源探究的工具，主成分分析法為VOCs的來源提供了可靠的方法。采用SPSS 19.0軟件進行主成分分析，以43種平均濃度大于2.00g/m3的有機物濃度值為輸入變量，低于檢測限以0值替代。對主成分分析得到的成分矩陣進行方差極大法旋轉，前4個特征值大于1的成分累計占總成分的79.86%，本次選取前4個成分進行本次污染來源的分析。

主成分1中，因子載荷大于0.6的主要為苯系物、醛類和酮類等物質。苯、甲苯、對/間二甲苯、醛類和酮類化合物等主要來自涂料、油漆、粘合劑和涂料的稀釋劑等的使用。場地東面的工噴涂企業擁有噴漆生產線工藝以及IML（模內鑲件注塑）產品生產線工藝，使用了溶劑型油墨、油漆、油漆溶劑、油墨稀釋劑等物質。因此，可以認為源1是油漆、有機溶劑等揮發源。

主成分2中，因子載荷大于0.6的污染物主要為庚烷、芳香烴類物質。芳香烴類物質除部分來源于溶劑揮發外，噴涂、膠版印刷和電路板清洗等工業生產過程也會存在一定量的排放。因此，源2可以解釋為來自工業排放揮發源。

主成分3對污染源的解釋貢獻率為11.078%，其正方向主要物質為C2～C5低碳烷烴類物質。根據已有研究成果，這些物質主要來源于汽油蒸汽和液態石油的揮發以及化石生物質燃料的不完全燃燒產物。因此可以認為源3是料揮發及其不完全燃燒產物源。

主成分4的方差貢獻率為6.74%，三甲基戊烷、正己烷、1-己烯在主成分4的載荷值分別為0.961、0.966和0.962。三甲基戊烷、正己烷等是汽油車尾氣的特征標志物，因此可以認為源4是汽車尾氣排放源。

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The Characteristics and Source Analysis of Atmospheric Volatile Organic Compounds in the Farmland Surrounding by Industrial Zone in Shanghai

XIANG Ling-yun，HAN De-ming
（School of environmental science and engineering，Shanghai Jiaotong University，Shanghai 200240，China）

Abstract：Industrial emissions of volatile organic compounds may cause certain influence to surrounding farmland environment by migration and dry wet subsidence.This study sets of one farmland in industrial zone in Shanghai as the research object，and carries out the investigation of atmospheric environment quality monitoring around to analyze the spatial and temporal distribution of atmospheric pollution and the sources.The results showed that the average VOCs concentrations in the afternoon （609.75g/m3）>that in the morning（498.25g/m3）> that in the evening（316.16g/m3）.The space distribution characteristics showed highest for the northeast, southwest area were the lowest. PCA analysis suggested that organic solvent volatilization，industrial production, fuel volatilization and car exhaust emissions were the main sources.

Key words：air pollutant；spatial temporal feature；VOCs

作者簡介：項凌云，主要研究方向：環境科學。

收稿日期：2015-12-25

中圖分類號：X511

文獻標識碼：A

文章編號：2095-980X（2016）01-0151-02