上海某工业区周边农田大气中挥发性有机物污染特征及来源分析

项凌云，韩德明

（上海交通大学环境科学与工程学院，上海　200240）



上海某工业区周边农田大气中挥发性有机物污染特征及来源分析

项凌云，韩德明

（上海交通大学环境科学与工程学院，上海200240）

摘要：工业排放的挥发性有机物（VOCs）通过迁移以及干湿沉降会对工业区周边农田造成一定的影响。对上海某工业区周边农田场地的样本研究表明：大气中挥发性有机物含量在时间上，下午（609.75g/m3）>上午（498.25g/m3）>晚上（316.16g/m3）；在空间上总体上表现为场地内东北方位最高，西南方位最低的分布特征。物污染来源，主成分分析结果显示VOCs主要来源为有机溶剂、喷涂工业生产排放源、燃料的挥发以及汽车尾气等。

关键词：大气污染物；时空分布特征；VOCs

随着城镇化发展，很多地区呈现农村和工业区并存，而工业排放的挥发性有机物通过迁移以及干湿沉降会对周边农田造成一定的影响。挥发性有机物（VOCs）是大气中的重要污染物，可以通过参与大气光化学反应生成二次污染物如臭氧、过氧乙酰硝酸酯和有机气溶胶等，对人体健康、气候、环境等造成间接影响。同时，VOCs中苯及卤代芳香烃等对人体产生致癌与非致癌健康影响。目前，对大气中挥发性有机物污染的研究主要集中在城市和城乡结合部，而对工业区周边农田的环境影响研究较少。本研究以上海浦东新区某工业区周边的农田为研究对象，通过采集大气样品以了解该场地内VOCs的时空分布特征以及来源，为控制和防治区域的大气污染以及城市工业区规划提供依据。

1　材料与方法

（1）大气样品采集。该农田场地位于上海浦东某工业区内，场地面积约为11万m2。其东部为某化工喷涂企业，西部、南部为工业区景观河与农田，北部为某电子科技公司。根据《环境空气质量检测点位布设技术规范》，在该场地内共布设23个大气采样点，其中场地内22个，市区对照点1个。

样品的采集方法主要采用气袋（Tedlor袋）采样法，采样时间为2015年7月6日至2015年8月5日。每天采集三个时间段大气样品，分别为上午（9:00～11:00）、下午（14:30～16: 30）和晚上（19:00～21:00），共采集了122个样品。采样期间，主导风向为东风、东南风以及西南风，风速1.6～5.4m/s，温度范围为21～38℃。每次样品采集完以后，将样品在低温环境下运输至实验室并尽快进行分析。

（2）样品分析。采用6370-5975c型GC-MS色质联用仪（美国安捷伦科技公司）以及热脱附仪（英国马克斯公司）对采集的大气样品进行分析。DB-624型石英毛细管色谱柱，60m×0.32mm×0.25μm。载气为氦气，进样口温度为140℃，色谱柱升温条件为45℃维持8min，以7℃/min的速度运行至220℃，维持6min。流量为1.2 mL/min，分流比为不分流。扫描方式为全扫描，扫描范围为35～270amu；离子化能量为70eV，接口温度为280℃。本研究共检测出98种挥发性有机物，其中烷烃29种，烯烃11种，芳香烃16种，卤代烃20种，醛类6种，酮类6种，其它10种。为保证所获得的数据的真实性与可靠性，现场采样严格按照相关的采样技术规范及方法进行。

2　污染特征讨论

（1）大气中VOCs浓度水平。大气中共检测出98种有机物，有机物总浓度范围为61.88～1107.43g/m3，平均浓度为444.77±233.43g/m3，见表1所示。其中，芳香烃类浓度最高，其次为烷烃类和酮类。单种污染物浓度浓度最高的前5种污染物依次为甲苯（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）。将本研究检测出的VOCs浓度与国内外其它研究对比发现，该农田场地大气中浓度高于北京、宁波等城区浓度，而低于我国台湾、土耳其Aliaga等地浓度。

表1　本研究与国内外其它VOCs浓度对比（单位：μg/m3）

（2）大气污染物的时间分布特征。在时间上，场地范围内大气中污染物总浓度表现出较明显的变化趋势。对比周末与工作日场地中污染物浓度，可以发现所有采样点工作日大气中污染物浓度显著高于周末。例如场地内东南角A3采样点的污染物浓度，污染物总浓度周末为232.17g/m3，工作日该位置浓度为457.25g/m3，工作日浓度几乎为周末浓度的2倍。在一天的具体三个时间段中，污染物浓度水平表现为下午>上午>晚上。场地范围内，上午、下午和晚上的平均浓度分别为498.25±189.22g/m3、609.75±297.16g/m3和316.16±159.94 g/m3。相比上海市区对照点108.9g/m3，场地内大气中VOCs浓度明显较高，表明其受到VOCs排放源的影响。

（3）污染物空间上分布特征。以各时间段的平均值进行污染物在场地空间上的分布特征分析，结果如图1所示。可以清楚的看出，大气中污染物在场地的东北角（平均浓度为611.95±57.65g/m3）出现高浓度区域，而场地范围内西北（214.35±29.63g/m3）和西南（263.62±162.50g/m3）较边缘位置呈现出最低浓度。根据实地采样以及调研，发现位于场地东面的化工喷涂企业，其喷涂车间主要设置在北部方位。同时，当风向为东风时，场地内大气中浓度会显示出较明显的增加。因此，推断场地浓度的东高西低、北高南低的空间分布趋势，受污染源排放以及气象条件的两方面影响。

图1　污染物总浓度空间分布图

3　污染物来源检测分析

作为源探究的工具，主成分分析法为VOCs的来源提供了可靠的方法。采用SPSS 19.0软件进行主成分分析，以43种平均浓度大于2.00g/m3的有机物浓度值为输入变量，低于检测限以0值替代。对主成分分析得到的成分矩阵进行方差极大法旋转，前4个特征值大于1的成分累计占总成分的79.86%，本次选取前4个成分进行本次污染来源的分析。

主成分1中，因子载荷大于0.6的主要为苯系物、醛类和酮类等物质。苯、甲苯、对/间二甲苯、醛类和酮类化合物等主要来自涂料、油漆、粘合剂和涂料的稀释剂等的使用。场地东面的工喷涂企业拥有喷漆生产线工艺以及IML（模内镶件注塑）产品生产线工艺，使用了溶剂型油墨、油漆、油漆溶剂、油墨稀释剂等物质。因此，可以认为源1是油漆、有机溶剂等挥发源。

主成分2中，因子载荷大于0.6的污染物主要为庚烷、芳香烃类物质。芳香烃类物质除部分来源于溶剂挥发外，喷涂、胶版印刷和电路板清洗等工业生产过程也会存在一定量的排放。因此，源2可以解释为来自工业排放挥发源。

主成分3对污染源的解释贡献率为11.078%，其正方向主要物质为C2～C5低碳烷烃类物质。根据已有研究成果，这些物质主要来源于汽油蒸汽和液态石油的挥发以及化石生物质燃料的不完全燃烧产物。因此可以认为源3是料挥发及其不完全燃烧产物源。

主成分4的方差贡献率为6.74%，三甲基戊烷、正己烷、1-己烯在主成分4的载荷值分别为0.961、0.966和0.962。三甲基戊烷、正己烷等是汽油车尾气的特征标志物，因此可以认为源4是汽车尾气排放源。

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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

作者简介：项凌云，主要研究方向：环境科学。

收稿日期：2015-12-25

中图分类号：X511

文献标识码：A

文章编号：2095-980X（2016）01-0151-02