# 基于箱模型对典型工业城市大气臭氧来源分析：突出柴油车在臭氧生成中的作用 这是一个关于大气科学研究的课题，涉及以下关键内容： ## 研究方法：箱模型 - 箱模型（Box Model）是一种简化的空气质量模型，将大气视为一个封闭的"盒子" - 通过质量平衡方程追踪污染物的来源、转化和消散过程 - 适用于区域尺度上污染源解析 ## 核心发现方向 柴油车作为重要污染源，其排放特征包括： - **NOx（氮氧化物）**：柴油机燃烧产生大量NOx，是臭氧生成的关键前体物 - **挥发性有机物（VOCs）**：柴油尾气中含有未完全燃烧的烃类物质 - **光化学反应**：NOx和VOCs在紫外线照射下发生光化学反应，生成O? ## 研究意义 1. **政策制定依据**：识别柴油车在臭氧生成中的贡献比例，为排放控制政策提供科学支撑 2. **污染源控制**：针对柴油车实施差异化减排措施（如油品升级、尾气后处理技术） 3. **区域协作**：工业城市通常涉及多污染源协同治理 --- 如需对该课题进行更深入探讨（如模型构建、数据来源、结果解读等），欢迎提出具体问题

《Journal of Environmental Sciences》：Source analysis of atmospheric ozone in a typical industrial city using a box model: Highlighting the role of diesel vehicle in ozone formation

　　

摘要

工业城市中发达的工业和交通运输导致挥发性有机物（VOCs）和NO_x的大量排放，对O₃的生成有显著影响。虽然现有研究已认识到工业排放对O₃生成的作用，但对柴油车贡献的定量分析仍然有限。因此，本研究采用正矩阵因子分解（PMF）方法识别典型工业和交通枢纽城市的VOCs和NO_x来源，并结合基于观测的模型（OBM）分析O₃的来源。结果表明，重型柴油车相关源是NO_x的主要来源，贡献率为58.8%。其排放的高反应活性VOCs与NO_x协同作用，加速了O₃的生成，最大净O₃生成速率为13.16 ppbv/h。OBM模拟显示，VOCs和NO₂通过与OH·反应主导了大气氧化能力（AOC），贡献率分别为39%和20%。乙烯、丙烯、乙醛和丙醛等关键物种对AOC有显著贡献，分别占前十位AOC反应的14%、10%、13%和11%。考虑VOCs–NO_x协同效应，重型柴油车相关源是O₃生成的最大单一贡献源。这一发现强调了柴油车NO_x作为优先控制目标的重要性。因此，有效的O₃缓解需要工业排放标准和车辆管理政策之间的更紧密协调。

引言

臭氧（O?）作为一种典型的二次污染物，主要通过前体物（如挥发性有机物（VOCs）和氮氧化物（NO_x））在阳光下的光化学反应生成（Lin et al., 2012; Sharma et al., 2017; Tang et al., 2007）。其生成受多种因素影响，包括前体物浓度、气象条件和区域传输（Xue et al., 2022; Zhu et al., 2025）。近年来，随着工业化和城镇化的持续进行，全国范围内的O?污染日益突出，尤其是在京津冀地区、长三角地区和汾渭平原等工业化和人口密集的都市群，O?浓度呈现持续上升趋势（Fang et al., 2025; He et al., 2025; Niu et al., 2022; Wang et al., 2025）。2022年，这三个地区日最大8小时平均O?浓度（MDA8-O?）的第90百分位数分别达到179、162和167 μg/m3，较2021年分别增长了4.7%、7.3%和1.2%（MEE, 2023a）。O?已成为制约空气质量进一步改善的关键因素（Li et al., 2024; Wang et al., 2023; Wu et al., 2023）。

在O?生成机制的研究中，工业城市的源解析尤为关键。例如，在中国东部一座工业城市中，Li等人（2025）利用正矩阵因子分解（PMF）模型表明，工业排放、溶剂使用和燃煤是VOCs的主要来源。在中国北方一个重要的工业基地中，Guan等人通过结合VOCs比值分析和PMF的方法，识别出工业过程和车辆排放是VOCs的主要来源（Guan et al., 2023）。Niu等人（2024）研究了以焦化产业为主的典型工业城市，利用PMF识别出车辆尾气、工业活动和燃煤是VOCs的主要来源。Guo等人（2022）在兰州石化区的研究中强调了烯烃在O?生成中的主导作用。这些研究一致表明，工业结构、能源消耗和移动源排放共同构成了O?前体物的重要来源。

值得注意的是，在工业活动密集、货物运输量大且柴油车使用广泛的地区，柴油车尾气不仅是VOCs的重要来源，其排放的NO_x也对O?生成有显著影响（Cao et al., 2025）。根据《中国机动车环境管理年报（2023）》，2022年柴油车NO_x排放量达到435万吨，占机动车NO_x总排放量的84.4%（MEE, 2023b）。为应对柴油车排放造成的污染问题，中国政府已实施了一系列控制政策。由生态环境部及14个部门联合发布的《重污染天气、臭氧污染和柴油货车污染有效治理行动计划》明确指出，到2025年，柴油货车NO_x排放量必须减少12%（MEE, 2022）。尽管控制政策正逐步实施，但目前关于柴油车源对工业城市O?生成的具体贡献和化学机制的研究仍相对有限，需要进一步的深入研究。

晋城市位于山西省东南部，是以煤炭、钢铁、煤化工和水泥为主要产业的典型工业城市。2022年，该市的原煤、钢铁和化肥产量分别占全省的11%、13%和56%，工业发展较为发达（JMHURDB, 2024）。此外，晋城是连接山西、山东和河南三省的重要交通枢纽，城区被三条高速公路环绕。2020年至2022年间，日最大8小时平均O?浓度（MDA8-O?）分别记录为176 μg/m3、180 μg/m3和181 μg/m3，表明O?污染问题突出（JCEEB, 2022）。因此，本研究调查了柴油车VOCs和NO_x排放对晋城O?生成的影响。通过分析大气VOCs浓度特征、大气氧化能力（AOC）和O?生成机制，旨在阐明柴油车源的贡献。研究结果将为区域O?污染精准防控和柴油车排放管理提供科学依据。本研究的创新之处在于综合应用多种方法，并对典型工业城市的O?来源进行定量分析。具体而言，在源解析中同时考虑了VOCs和NO_x的敏感性，从而为晋城等城市的区域大气控制提供了措施。在晋城等工业城市中，柴油车排放的NO_x浓度高，对城市O?生成影响显著；忽视NO_x敏感性将导致O?来源归因的错误。

章节摘要

采样

我们在夏季进行了长期的连续在线VOCs监测。数据分析表明，2022年6月12日至6月30日期间气象条件稳定、污染事件典型、数据质量高。值得注意的是，在此期间（6月12日至6月25日）发生了连续的12天O?污染事件，日最大8小时平均O?浓度持续超过中国《环境空气质量标准》二级限值（160 μg/m3）。这提供了一个理想的

O₃及其前体物的特征

图1展示了观测期间O?及其前体物（VOCs和NO₂）浓度的变化。观测期间晋城的日最大8小时平均O?浓度（MDA8-O?）为191 μg/m3，是中国《环境空气质量标准》（GB 3095-2012）规定的二级标准限值160 μg/m3的1.19倍，表明O?污染问题显著。就日变化而言，O?表现为白天浓度较高、夜间浓度较低的特征

结论

本文利用结合MCMv3.3.1的OBM模型分析了中国一座典型工业城市VOCs和NO_x对O₃的敏感性。将OBM模型与受体模型结合，对O₃的来源进行了定量分析。值得注意的是，基于PMF-RIR的源贡献方法是半定量的，其结果应解释为相对贡献而非绝对值。

此外，OBM结果表明，研究区域处于一个过渡

作者贡献声明

胡东梅：写作–审阅与编辑、验证、监督、项目管理、方法论、概念化。

陶秋红：写作–初稿撰写、方法论、调查、数据管理。

颜雯：写作、方法论、调查、数据管理。

闫玉龙：验证、监督、项目。

牛月媛：审阅与编辑、验证、监督、方法论、概念化。

彭琳：验证、监督、项目。

作者贡献声明

胡东梅：写作–审阅与编辑、验证、监督、项目管理、方法论、概念化。陶秋红：写作–初稿撰写、方法论、调查、数据管理。颜雯：方法论、调查、数据管理。闫玉龙：验证、监督、项目管理。牛月媛：写作–审阅与编辑、验证、监督、项目管理、方法论、概念化。彭琳：验证、监督、项目管理。

利益冲突声明

作者声明他们不存在任何已知的可能影响本文所述工作的竞争性经济利益或个人关系。

致谢

本工作得到了国家自然科学基金（编号42342022）、中央高校基本科研业务费专项资金（编号2024JG001）、国家重点研发计划（编号2023YFC3709500）和山东省自然科学基金（编号ZR2025QC405）的资助。

胡东梅|陶秋红|颜雯|闫玉龙|牛月媛|彭琳