煤改气转型调控供暖前与供暖期内冬季VOC谱特征、反应活性、毒性及O?敏感性的多时间尺度排放变化与城乡异质性

《Atmospheric Environment》：Coal-to-gas transition modulates multi-timescale emission variations and urban-rural heterogeneity in winter VOC profiles, reactivity, toxicity, and O 3 sensitivity across pre- and in-heating seasons

　　

摘要

煤改气（CTG）引发了长期和短期的能源演变，以及在 VOCs 来源、反应活性、毒性和 O₃ 敏感性方面的城乡差异。相关研究匮乏阻碍了有针对性的政策改进。在 2024 年冬季的预热期/供暖期（PHS/HS），我们在城市/乡村站点测量了 116 种 VOCs，并率先量化了居民用天然气燃烧（NGC）及其排放影响。同时，我们建立了涵盖煤改气前/中/后阶段的河北省居民/工业生物质/煤/天然气排放清单。从煤改气前到后（2012–2022），天然气激增，煤炭减少，生物质反弹（VOCs 排放：+252.8%/–42.1%/+60.7%）。与煤/生物质相比，NGC 的排放因子（64.1 μg/m³ 天然气消耗量）以及烷烃/烯烃比例较低。在"2 + 26"城市群内，长期燃烧排放（CE）呈阶梯式下降，但在依赖煤炭的城市和生物质反弹的乡村地区偶有回升。天然气/液化石油气使用对 VOCs 和反应活性的贡献上升，并最终在本研究中被分离为一个独立来源。与 PHS 相比，供暖期（HS）城市 VOCs/臭氧生成潜势（OFP）/二次有机气溶胶潜势（SOAP）/OH 损失率（L_OH）/毒性增加，主要受热电厂供暖燃煤燃烧（CC）驱动，而乡村水平下降，无论生物质燃烧（BB）是否回升。HS 期间城市 CC、乡村 BB 增加和乡村 CC 示踪物减少证实了上述发现。NGC 主导了 HS 的 VOCs/OFP/SOAP/L_OH，特别是在城市站点，但不主导毒性。主要源于与 CTG 相关的 NO_x 下降，城市 O₃ 从 VOCs 限制（PHS）转变为 VOCs-NO_x 限制（HS），而乡村站点从共限制转变为 NO_x 限制。我们阐明了 CTG 对能源和 VOCs 排放时空差异的影响，界定了区域特定控制的优先目标。

引言

为应对全国性的空气污染危机，中国政府一直致力于控制空气污染，并在初级污染物排放方面取得了实质性削减（Li et al., 2024a, 2025a）。清洁空气行动计划（CAA, 2013–2017）推动全国 SO₂（62%）、PM_2.5（35%）、BC（27%）、CO（27%）和 NO_x（17%）在 2017 年相对于 2013 年实现显著减排（Li et al., 2025a; Zheng et al., 2018a），但 VOCs 排放却攀升了 11%（Zheng et al., 2018a），伴随着持续甚至恶化的 O₃ 污染（Zhao et al., 2020）。随后，更严格的“蓝天保卫战三年行动计划”（BSDC, 2018–2020）出台并产生了巨大的健康效益（Xu et al., 2021）。伴随这些行动，每年秋冬季行动计划（AWCP）得到执行并连续收紧，清洁供暖政策成为核心措施。截至 2021 年底，河北省已为 78 万户家庭实施了煤改气转换，大幅改变了城乡供暖能源结构，特别是在农村地区，并进一步引发了 VOCs 和其他 PM_2.5/O₃ 前体物排放的显著变化（Li et al., 2025b）。由于持续的减排努力，NO_x 在 2018 年至 2021 年间进一步下降，但 VOCs 排放和 O₃ 污染仍未得到控制（Ren et al., 2022）。目前关于气态燃料相关 VOCs 排放的研究大多局限于泄漏/蒸发过程（Zheng et al., 2018a）和以天然气为燃料的车辆（Cui et al., 2021），对供暖燃烧排放的研究严重不足。此外，AWCP 关于秋冬季 VOCs 控制的努力主要针对重点行业（https://www.mee.gov.cn/xxgk2018/xxgk/xxgk03/202110/t20211029_958394.html，最后访问：2025 年 5 月 1 日），导致在整个 CTG 主导的供暖能源转型期间，缺乏观测数据和与居民供暖相关的 VOCs 排放清单。

PM_2.5 和 O₃ 的协同控制已成为当前中国的首要任务（Zhao et al., 2025）。鉴于初级 PM_2.5 和 SO₂ 的显著减少，深度 PM_2.5 缓解主要取决于控制由 NO_x 和 VOCs 产生的二次有机气溶胶（SOA）（Li et al., 2023, 2024b）。同时，由于 O₃ 对这两种前体物呈非线性响应，其减排仍然艰难（Li et al., 2022a; Ren et al., 2022; Zhao et al., 2025）。因此，通过空气质量模型（Zhao et al., 2020）和卫星反演（Ren et al., 2022）在大区域尺度上优化 NO_x/VOCs 比例成为主流趋势，但 O₃ 敏感性在小尺度上的巨大时空异质性削弱了此类大规模策略的准确性（Cheng et al., 2019）。因此，迫切需要局部控制措施，推动专注于 VOCs 种类和来源以及 O₃ 形成潜势（OFP）/二次有机气溶胶潜势（SOAP）/羟基自由基损失率（L_OH）/毒性的现场观测（Li et al., 2025b; Ye et al., 2023; Zhang et al., 2025a）。

然而，现有数据集严重偏向夏季 O₃ 事件，覆盖冬季时期的数据稀缺（Liu et al., 2023a, 2025; Wang et al., 2024）。此外，大多数研究分别考察城市和乡村地区，缺乏跨区域的综合比较分析（Lu et al., 2019; Wang et al., 2024; Wu et al., 2023; Zhao et al., 2020）。这一数据缺口阻碍了精确的区域评估和有针对性的政策制定（Li et al., 2024b）。值得注意的是，居民供暖排放大量的 NO_x 和 VOCs，驱动冬季氧化剂积累严重，相当于夏季 60 ppbv，并进一步意味着全年强烈的光化学 O₃ 形成（Wang et al., 2022a）。对此，中国生态环境部提出了“夏季病冬季治”治理策略，旨在针对供暖相关污染物排放。然而，关于煤改气转换期间供暖能源（特别是生物质）及其相应 VOCs 排放的长期变化，以及预热期（PHS）和供暖期（HS）之间城乡冬季 VOCs 污染差异，仍然存在关键的知识空白。

在此，我们在 2024 年冬季的 PHS 和 HS 期间，在配对的城乡站点进行了 116 种环境 VOCs 的同步观测，并首次测量了壁挂式锅炉（NWHB）烟气中 116 种 VOCs 的 NGC 排放。PHS 和 HS 之间的短暂间隔提供了一个独特的窗口，以精确解析供暖能源驱动的 VOCs 污染转变。核心目标概述如下：1) 将 NGC 排放与扩散归一化正定矩阵因子分解（DN-PMF）解析的因子谱对齐，以进行精细化溯源；2) 编制涵盖煤改气前/中/后阶段的河北省煤/生物质/天然气新排放清单，以追踪长期能源和排放轨迹；3) 剖析"2 + 26"城市群内燃烧源对 VOCs、OFP 和 SOAP 贡献的阶段特异性变化；4) 揭示 VOCs、OFP、SOAP、L_OH 和毒性的短期源贡献的城乡差异，以及从 PHS 到 HS 的 O₃ 敏感性机制转变，并锁定敏感源。最终，本研究旨在阐明 CTG 引发的供暖能源 - 排放演变及其导致的 PHS 和 HS 之间的城乡差异，为区域和时间依赖的控制策略提供理论支持。

章节片段

采样点描述和采样流程

野外工作于 2024 年冬季在两个配对站点进行：位于保定市的一个城市地点和一个位于该市以南 55 公里处的乡村村庄，两者均在 2018 年冬季完成了煤改气转换（图 S1）。关于采样点及其空间代表性的详细信息已在我们的先前工作中得到充分记录（Li et al., 2025b）。采样器放置在乡村开阔地带的灌溉井建筑物顶部，而不是村庄内，以最大程度地减少干扰

居民 NGC 排放因子以及煤改气前、中、后阶段居民及工业天然气/煤/生物质燃烧引发的排放演变

居民 NGC 的 Σ₁₁₆VOCs 排放因子（64.1 ± 2.23 mg/m³ 天然气消耗量），定义为每立方米燃烧天然气（NG）排放的 VOCs 质量，量化为测量的烟气 VOCs 浓度与燃烧 1 m³ NG 产生的 10.596 m³ 烟气体积的乘积（表 S4）。与文献记录的燃煤燃烧（CC）和生物质燃烧（BB）排放因子相比，居民 NGC 排放的苯、甲苯、烷烃和烯烃显著较低（Liu et al., 2019; Wang et

结论

本研究调查了煤改气前、中、后时期（P1–P3）以及 PHS 和 HS 期间的 CTG 驱动能源转变，并进一步揭示了 VOCs 污染和 O3 敏感性的城乡差异。冬季 PHS/HS 期间的观测确保了供暖效应的稳健分析。因此，我们利用新确定的居民 NGC 排放因子，建立了河北省 P1（2012）、P2（2021）和 P3（2022）期间居民与工业煤/生物质/天然气燃烧的 VOCs 排放清单

CRediT 作者贡献声明

Zhiyong Li：写作 – 审阅与编辑，项目管理，方法论，调查，资金获取，正式分析，数据整理，概念化。Zihan Shao：写作 – 初稿，正式分析，数据整理。Yarou Zhao：可视化，正式分析，数据整理。Zimo Guo：资源，数据整理。Zhi Ning：数据整理。Lan Chen：正式分析。Xiaohua Ma：验证。Jinming Liu：数据整理。Shaofei Kong：写作 – 审阅与编辑，资金获取。

利益冲突声明

作者声明他们没有已知的竞争经济利益或个人关系可能影响本文所报告的工作。

致谢

本研究得到河北省自然科学基金（B2023502013）、国家自然科学基金委员会（42575130）和北京市自然科学基金（8212034）的支持。

Zhiyong Li|Zihan Shao|Yarou Zhao|Zimo Guo|Zhi Ning|Lan Chen|Xiaohua Ma|Jinming Liu|Shaofei Kong

华北电力大学环境科学与工程学院，电厂烟气多污染物控制河北省重点实验室，中国，保定，071003