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机动车尾气二次有机气溶胶生成研究

国纪良 ,  彭剑飞 ,  宋爱楠 ,  张进生 ,  杜卓菲 ,  毛洪钧

化学进展 ›› 2023, Vol. 35 ›› Issue (1) :177-188

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化学进展 ›› 2023, Vol. 35 ›› Issue (1) :177-188 DOI: 10.7536/PC220605
综述
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机动车尾气二次有机气溶胶生成研究

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Studies on the Formation of Secondary Organic Aerosol from Vehicle Exhaust

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摘要

二次有机气溶胶(SOA)是大气细颗粒物(PM2.5)的重要组分,对大气能见度、公众健康以及区域或全球气候变化具有重要影响。在城市地区,机动车尾气排放的气态前体物在大气中氧化产生高浓度SOA,是城市空气质量下降的重要因素。本文综述了近些年机动车尾气SOA生成的相关研究成果,重点关注关键前体物的识别与排放表征、SOA生成特征、演化过程与影响因素,对比了不同研究得到的机动车SOA生成因子的差异,并提出新测量技术、新反应机制和新参数化方案将是未来研究重点关注的方向。

Abstract

Secondary organic aerosol (SOA) is an important component of fine particulate matter (PM2.5), which significantly impacts on atmospheric visibility, human health and regional/global climate change. In urban air, high level of SOA is formed from the atmospheric oxidation of gaseous organic precursors emitted from vehicles, becoming an important factor for the decline of urban air quality. This review summarizes recent studies on the SOA formation from vehicle exhaust, focusing on the identification of key precursors and their emission characteristics, as well as SOA formation, evolution, and influencing factors. In addition, SOA production factors are compared among studies. New measuring techniques, new mechanisms and new parametric method will be the key research direction in the future.

Contents

1 Introduction

2 Identification of SOA precursors from vehicle exhaust and their emission characteristics

2.1 Measurement methods

2.2 Emission characteristics and influencing factors

3 Laboratory simulation of SOA formation from vehicle exhaust

3.1 Smog chamber and flow tube experiments

3.2 Influencing factors of SOA formation

3.3 Evolution and product composition of SOA

3.4 Model simulation of SOA formation

4 Conclusion and prospect

Graphical abstract

关键词

机动车尾气 / 二次有机气溶胶 / 半/中等挥发性有机物 / 老化过程 / 影响因素

Key words

vehicle exhaust / secondary organic aerosol / semi/intermediate volatility organic compounds / aging process / influencing factor

引用本文

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国纪良, 彭剑飞, 宋爱楠, 张进生, 杜卓菲, 毛洪钧. 机动车尾气二次有机气溶胶生成研究[J]. 化学进展, 2023, 35(1): 177-188 DOI:10.7536/PC220605
Jiliang Guo, Jianfei Peng, Ainan Song, Jinsheng Zhang, Zhuofei Du, Hongjun Mao. Studies on the Formation of Secondary Organic Aerosol from Vehicle Exhaust[J]. Progress in Chemistry, 2023, 35(1): 177-188 DOI:10.7536/PC220605

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1 引言

近些年,我国雾霾天气频发,空气污染问题显著,已成为当前我国人民生产生活面临的一项重要挑战。大气细颗粒物(P M 2 . 5,空气动力学当量直径小于等于2.5 μm的颗粒物)是造成雾霾天气的“元凶”,对大气能见度、人类健康、以及区域或全球气候变化具有重要影响[1]。PM2.5组成复杂,主要由黑碳、无机盐、有机物、重金属元素等组成。有机气溶胶(Organic Aerosol,OA)是PM2.5的重要组成部分,在全球范围内占亚微米气溶胶组分的20%~90%[2],根据其来源可以分为污染源直接排放的一次有机气溶胶(Primary Organic Aerosol, POA)和由挥发性有机物(Volatile Organic Compounds, VOCs)等气态前体物经大气物理化学过程生成的二次有机气溶胶(Secondary Organic Aerosol, SOA)。相比于POA,SOA的结构复杂、官能团数量更多,具有更强的极性、可溶性、吸湿性等,对环境与气候产生更大的影响。大量研究表明,雾霾的发生往往伴随着高浓度SOA生成现象[3⇓⇓⇓~7]。SOA还对大气中云凝结核的生成具有显著贡献,通过改变云的微物理特性,进而产生区域或全球气候效应[8⇓~10]。因此,准确计算大气中SOA的生成对于保障环境空气质量和预测全球气候变化具有重要作用。

在城市地区,频繁的工业生产和人类活动(如煤炭燃烧、道路/非道路车辆尾气、家庭排放等)导致高强度的前体物排放并产生大量SOA,对城市环境与居民健康产生巨大威胁。机动车尾气是城市SOA的重要贡献源之一,其转化生成的SOA可贡献城市地区OA的40%~60%[11],因此控制机动车的尾气排放对于改善城市空气质量至关重要,但相关标准的制定需要对尾气组成与SOA生成机制具有深入了解。近年来,随着发动机技术、后处理装置和排放标准等的升级,机动车尾气的组成与浓度不断发生变化,进而影响SOA的生成。国内外已针对机动车尾气SOA生成开展大量研究,建立了前体物的测量方法,探讨SOA的生成与转化机制并分析关键影响因素等,但是缺乏对现有研究的总结。本文系统性综述了机动车尾气SOA生成的相关研究进展,以期为后续研究开展与政策制定提供参考。

2 尾气SOA前体物的识别与排放特征

在机动车尾气的SOA生成研究中,何种气态前体物的氧化产物贡献显著是研究关注的重要科学问题。早期研究认为芳香烃是汽油车尾气中主要的气态前体物,Odum等基于烟雾箱实验得到了17种芳烃的SOA产率,解释了不同组分重整汽油的SOA生成[12]。增加汽油中芳烃组分的含量,SOA生成量成倍数增加[13]。不同汽油车尾气烟雾箱实验的结果表明C6-C9的单环芳烃对SOA具有重要贡献[14⇓~16]。但是针对柴油发动机尾气的光氧化实验却发现传统的芳烃类前体物仅能解释不到10%的SOA生成,并提出半挥发性有机物(Semi-Volatile Organic Compounds, SVOCs)和中等挥发性有机物(Intermediate Volatility Organic Compounds, IVOCs)可能对SOA具有重要贡献[17⇓~19]。基于挥发性机组模型(Volatility Basis Set, VBS)定义,SVOCs是饱和蒸气浓度处于1~103 μg/m3的有机物,挥发性范围接近C23-C32的正构烷烃,主要存在于颗粒相中,可以直接在气相与颗粒相中进行分配;IVOCs是饱和蒸气浓度处于103~106 μg/m3的有机物,主要存在于气相,容易经气相反应生成挥发性更低的产物,进而生成SOA[20]。尾气中的IVOCs主要由可分辨的正构烷烃、支链烷烃、环烷烃、多环芳烃(Polycyclic Aromatic Hydrocarbons, PAHs)、四氢化萘和未分辨的支链烷烃、环烷烃等组成[21⇓~23]。研究表明,尾气中的IVOCs比单环芳烃类前体物具有更高的SOA产率[21,24,25]。Zhao等发现在美国加州地区由IVOCs生成的SOA是传统芳烃类前体物生成SOA的4倍[21];当PMCAMx模型中考虑POA老化与S/IVOCs大气氧化过程后,模拟结果极大接近真实测量值[17](图1)。此外,烟雾箱和流动管实验的结果也证实了S/IVOCs对SOA生成的重要作用[14,16,26⇓ ~28]。目前,芳烃和S/IVOCs作为尾气SOA的主要前体物已得到广泛共识,但随着排放标准的不断升级,芳烃在尾气中占比逐渐降低,S/IVOCs将在尾气SOA生成中扮演越来越重要的角色。

2.1 前体物的测量方法

尾气SOA前体物的测量多基于离线方法。由于前体物在气、固两相同时存在,需要分别采集气相与颗粒相样品。颗粒相样品主要通过膜采样,气相采样主要使用Summa罐、Tedlar袋和固体吸附管等实现[29]。其中,Summa罐和Tedlar袋适用于对非极性、高挥发性组分(如烷烃、烯烃、炔烃、芳香烃等)的采集;而固体吸附管对于极性、低挥发性组分的采集具有良好的适用性,并可以通过添加不同的吸附剂实现对不同目标物种的采集,如2,4-二硝基苯肼(DNPH)常用于收集羰基化合物[30,31],Tenax-TA吸附剂广泛用于S/IVOCs样品的采集[32,33]。采集后的样品主要通过热解析或溶剂萃取等方式进行提取。热解析法操作简单,只需对样品进行程序升温,没有选择性,但高温易引起有机物的裂解,造成测量缺失。溶剂萃取的方法具有选择性,主要针对于某些特定物种,因此需要根据实验目的选择合适的前处理方法。在分析技术上常采用气相色谱-质谱联用(GC-MS)和二维气相色谱-质谱联用(GC×GC-MS)技术对物种进行分子水平鉴定。一维气相色谱适用于对大多数VOCs组分的测量,但由于峰容量的限制,仅能分离出一小部分S/IVOCs物种(~15%),大部分物质以未分辨复杂混合物(Unresolved complex mixture, UCM)的形式流出[34,35]。二维气相色谱技术可以有效解决由于峰容量不够导致有机物无法有效分离的问题,它将两种不同分离机制的色谱柱串联,能够在两个维度对有机物进行分离,通过程序升温和色谱柱极性的变化,达到更高的灵敏度和分辨率,实现对复杂组分如异构体的有效分离。Alam等基于GC×GC-TOF-MS实现了对柴油车尾气中C9-C37组分的测量,并从分子角度识别了正构烷烃、支链烷烃、环烷烃、四氢化萘、烷基萘、烷基环己烷、烷基苯、PAHs、正醛等物质,提供了尾气中S/IVOCs化学组成更为详细的信息[36]。

在机动车行驶过程中,实际路况复杂多变,运行工况会不断变化,需要借助具有高时间分辨率的在线质谱测试技术探究尾气中前体物的瞬态排放特征。质子转移质谱(Proton Transfer Reaction Mass Spectrometry, PTR-MS)及化学离子化质谱(Chemical Ionization Mass Spectrometry, CIMS)能够以秒级的时间分辨率反映尾气前体物的排放变化[29,37],如Zhang等使用PTR-MS研究了汽油车冷启动过程中前体物的瞬态排放,在低环境温度时测量到更高的前体物浓度及更长的峰值持续时间[38]。在线测试技术还常用于分析前体物的转化机制,可提供前体物和产物分子组成与浓度变化的高时间分辨信息[39,40],对于研究大气化学转化过程具有重要意义,但其对于前体物的物种识别能力和定量准确性弱于离线方法,且需要大量的校正以及处理庞大的数据量。总的来说,离线方法能够识别到更多的前体物物种,在线方法更适于探讨前体物排放的瞬时变化以及二次转化过程。

2.2 尾气前体物的排放特征与影响因素

控制尾气前体物排放对于削减SOA生成具有重要意义,但前体物的组成与浓度受多种因素影响,主要包括燃料类型、油品、机动车排放标准、行驶工况和后处理技术等。

对加州地区的汽油和柴油组分分析发现,汽油中的有机物多属于VOCs范围内,少数为S/IVOCs;而柴油中大部分有机物属于S/IVOCs范围,VOCs仅占总有机物质量的30%[41]。PMF解析结果表明,柴油发动机尾气中气相SVOCs物种分布与柴油燃料类似,而颗粒相SVOCs物种分布与润滑油密切相关[42]。油品也会影响前体物的排放,高芳烃含量的柴油会使尾气PAHs排放量增加,未分辨的环烷烃含量降低[21,43]。将美国的汽油车按生产年限划分为Pre-LEV(1994年之前)、LEV Ⅰ(1994—2003之间)和LEV Ⅱ(2004年之后),发现尾气中非甲烷有机气体(Non-methane organic gas,NMOG)的排放因子从8 g·kg·fuel-1(Pre-LEV)下降至<1 g·kg·fuel-1(LEV Ⅱ),可分辨前体物的含量从26%下降至20%,而未分辨前体物的含量从12%上升至约30%[14,26]。我国不同排放标准汽油车尾气前体物的测试结果表明,VOCs含量从国Ⅱ标准的61%下降至国Ⅴ标准的46%,IVOCs含量从2%上升至8%;相比于国Ⅱ和国Ⅲ标准的汽油车,国Ⅳ、国Ⅴ标准汽油车尾气中UCM组分浓度分别下降了3%和11%[44],此结果与Zhao等[27]和Tang等[23]的结果一致。不同驾驶工况也呈现出前体物排放的显著差异,柴油发动机高负载情况下气相与颗粒相SVOCs的排放分别比低负载情况下的排放高2.74和2.02倍[45]。低负载情况下,IVOCs组分主要以饱和碳氢化合物为主,成分与未燃柴油类似,高负载下IVOCs排放更多地以不饱和烃和含氧有机物为主,可能由不完全燃烧过程形成[43,46]。此外,后处理装置的使用也有显著影响。使用柴油氧化催化器(Diesel oxidation catalysts,DOC)与柴油微粒捕集器(Diesel Particulate Filter,DPF)后,柴油发动机在不同负载与行驶工况下前体物减少50%~74%。气相C11-C18组分的排放经DOC后平均下降了40%,经DPF后平均下降了34%;C18-C26组分的去除效率分别是20%和53%[36]。发动机高负载条件下尾气经DOC处理后SVOCs组分中的正构烷烃、正烷基环己烷和PAHs分别减少54%、55%和37%,低负载时则分别下降14%、16%和7%,其去除效率主要受DOC的工作状态决定[45]。

近些年,随着油品质量的不断提高、发动机与后处理技术的更新以及机动车排放标准逐步升级,尾气前体物的排放呈下降趋势,与此同时,尾气前体物的组成也发生了变化,IVOCs的占比升高,这对于削减SOA生成会产生的不利影响。后续研究中应重点关注尾气中IVOCs的排放,以控制其对SOA生成的贡献。表1总结了已有研究在不同条件下得到的尾气IVOCs排放因子。

3 机动车尾气SOA生成的实验室模拟研究

相比于外场观测时大气条件复杂、受影响因素较多等问题,基于实验室模拟的研究可以在稳定可控的条件下开展实验。目前常用的实验室模拟研究手段为烟雾箱和流动管模拟,使用这两种反应器在一定光照、自由基浓度、温湿度、前体物浓度水平等条件下,模拟前体物在大气中的氧化过程,探讨SOA的生成潜势、关键产物、增长与老化机制等问题[51]。烟雾箱具有更小的比表面积,可移动性差,反应器内自由基浓度略高或近似于环境水平,前体物停留时间长,可模拟数小时至几天的光氧化过程,适用于对SOA随光化学龄的转化过程、中间产物等的研究,可以有效探讨SOA生成与转化机制。流动管的壁效应明显,前体物停留时间很短,一般在几秒至几十秒之间,反应器内自由基浓度远高于环境水平(OH自由基浓度可达1012 molecules·cm-3),适用于对SOA生成潜势的探讨,但较高的氧化暴露会导致其反应机制与实际大气中的氧化过程有所不同。

3.1 基于烟雾箱和流动管的尾气SOA生成研究

将未燃的燃油蒸汽、单车稀释尾气、隧道或路边环境空气通入烟雾箱或流动管进行光氧化实验模拟尾气SOA的生成过程,均观察到了远高于POA排放的SOA生成。Nordin等与Gordon等基于多次轻型汽油车尾气的实验室模拟获得的SOA生成因子有较好的一致性,约为5~60 mg·kg·fuel-1;而Platt等获得的结果为345 mg·kg·fuel-1,是其他研究的5倍[14,16,52]。大部分研究表明汽油车尾气生成的SOA超过POA排放,但不同实验得到的SOA/POA差异较大。如欧Ⅴ标准的汽油车在新欧洲工况(NEDC)下尾气经光化学氧化生成的SOA/POA比值在9~15[52],而Liu等使用欧Ⅰ和欧Ⅳ标准汽油车在怠速下生成SOA/POA的值为12~259[15]。对香港路边环境大气的流动管模拟结果表明生成的SOA是一次PM2.5排放的3.5倍[53]。此外,也有研究表明配备DOC的柴油车尾气SOA生成因子低于POA的排放因子[54]。

图2对比了中美地区汽、柴油车尾气SOA生成因子,选用的数据尽可能满足相似工况与OH暴露条件。图2a显示了不同排放标准(或不同生产年限)的汽油车在怠速与冷启动条件下尾气经(3~5)×106 molecules cm-3·h OH暴露后的SOA生成因子,现有文献仅报道了我国国Ⅳ标准汽油车尾气的SOA生成因子,中位值为32.1 mg·kg·fuel-1,处于美国LEV1(1994—2004年间生产)和LEV2(2004年后生产)车辆之间。随着排放标准的升级,尾气中前体物的组成与浓度发生变化,但目前仍缺少针对我国更高排放标准车辆SOA生成因子的相关研究。柴油车实验的OH暴露量在2×106 ~ 2×107 molecules cm-3·h之间,从图2b可以发现中国的中/重型柴油车尾气SOA生成因子明显高于美国的柴油车辆,主要原因为我国的研究是在无后处理装置和怠速条件下开展的,前体物排放明显高于在美国有后处理和城市循环工况条件的研究。

3.2 SOA生成的影响因素

机动车的发动机类型、排放标准、油品、驾驶工况、后处理技术等均会影响SOA生成[55⇓⇓⇓⇓⇓⇓⇓~63]。Nordin等分别使用欧Ⅱ、欧Ⅲ和欧Ⅳ的轻型汽油车在怠速情况下的研究结果表明,随着机动车排放标准的不断升级,尾气SOA生成量逐渐下降,分别为51、9、5 μg/m3[16]。Gordon等发现LEV Ⅱ汽油车尾气生成的SOA比Pre-LEV汽油车低三倍左右[14]。Zhao等同样发现了尾气SOA的生成随排放标准的升级不断下降[47]。Du等和Zhao等分别在中美针对不同发动机类型(GDI和PFI)的汽油车尾气SOA进行了研究,结果表明在中国GDI发动机排放具有更高的SOA生成潜势[64],而在美国不同发动机类型对SOA生成的影响不显著[47]。油品也会影响SOA的生成,随着汽油中芳烃含量从29%上升至37%,SOA生成提高了3~6倍[13]。Chen等发现了相似的实验结果,芳烃含量从23%增加至50%,SOA生成提高4~7倍,并提出甲苯和C2-苯对SOA生成起到重要作用[65]。燃料中添加乙醇可能影响SOA生成,Roth等发现使用E78汽油比使用E30汽油产生更少的SOA[66],但在另一项研究中却发现对于高芳烃含量汽油,更高的乙醇组分会产生更多的SOA[62],也有研究表明使用乙醇汽油并不对SOA生成产生影响[67]。不同工况下SOA生成会产生显著差异,冷启动的汽油车会产生更高的SOA排放,是热启动的3~7倍。柴油车怠速过程产生的SOA是城市循环工况和定速巡航的2~5倍[68]。尾气后处理方面,装有DOC的柴油车尾气SOA生成比无后处理装置柴油车下降了50%,DOC+DPF的组合进一步降低了柴油车SOA生成潜势[69]。汽油车使用微粒过滤器替代三元催化转化器显著降低了POA排放的同时也减少了SOA的生成,但是SOA/POA的值有所上升[70]。

尾气的反应体系中VOCs/NOx浓度水平和无机气体也对于尾气SOA生成有显著影响。“高NOx”条件下芳香烃的SOA产率显著低于“低NOx”条件下的产率。这是由于NOx会改变RO2自由基的归趋,当体系内NO浓度高时,RO2自由基主要与NO发生反应生成挥发性高的过氧酰基硝酸酯(PANs),降低SOA的生成;当体系内NO浓度低时,RO2自由基主要与HO2或RO2自由基反应生成挥发性更低的物质,促进SOA生成。反应体系内NMOG: NOx从4增长至16,尾气的SOA生成量成倍数增加[71]。尾气中的其他无机气体也会参与SOA生成,NH3和SO2存在下的尾气光氧化实验观察到其对SOA生成的促进作用[72],去除尾气中的NH3后,SOA的生成受到抑制[73]。向烟雾箱中加入高浓度SO2会提高SOA产量,分析认为烯烃与臭氧反应生成的Criegee自由基氧化SO2生成硫酸,通过酸催化作用促进了SOA的生成[74]。

除上述因素外,OH暴露量也是影响前体物SOA生成的重要因素。Lambe等发现柴油蒸气以及几种烷烃前体物的SOA产率随OH暴露量的增加表现为先上升后下降[75],Liao等基于实际道路环境的流动管测试也发现了相似的结果[28]。前体物的初始氧化阶段主要为产物分子的含氧官能团数量增加,挥发性降低,可促进低挥发性产物向颗粒相移动,提高SOA产率,但随着OH暴露量的不断增加,已生成SOA上的分子会被分解并产生高挥发性产物,重新进入气相,导致SOA产率下降[76]。因此,在研究尾气SOA生成时还需考虑OH暴露量对结果的影响。部分研究发现尾气SOA产率在1~4 d等效光氧化龄时达到最高值[28,67,77],但由于不同实验间的差异以及OH暴露量计算的不确定性,此结果只能作为一种较为粗略的估算,还需要开展更深入的探讨。

综上所述,机动车尾气SOA生成的影响因素众多,不同实验条件下SOA生成会产生很大差别,而现有研究均是基于单一因素开展变量实验,难以综合评价各因素对SOA生成的影响,后续需开展针对不同车型、工况、后处理情况等对SOA生成影响的系统性研究。

3.3 SOA的演化过程与产物组成

尾气SOA生成与老化过程中,颗粒物的粒径、数浓度和质量浓度不断变化。SOA的质量浓度一般会先随着光氧化龄逐渐升高,在某时刻达到最大值后,随着光氧化龄的增加不断衰减[28,77],SOA转化过程中达到的最高浓度被称作SOA最大生成潜势,以表征在一定驾驶工况和环境条件下机动车尾气SOA的生成能力。为了消除不同车辆尾气排放量差异的影响,将某一时刻SOA生成量/反应掉的有机前体物定义为SOA有效产率。但由于不同研究中识别的前体物种类不同,对“反应掉的有机前体物”选择不尽相同,因此导致SOA有效产率的计算结果产生较大差异。除上述原因外,还受到实验所选条件的影响,因此仍需探索表征尾气生成SOA的代表性方法。

气溶胶质谱(Aerosol Mass Spectrometer,AMS)经常用于对机动车尾气SOA转化的化学过程的探讨。在AMS中将气化后的分子进行离子化得到有机气溶胶的信息,通常使用m/z 43(C3 H 7 +)和m/z 44(C O 2 +)的离子碎片表征颗粒物的氧化程度,并将不同时间段的m/z 43与m/z 44的信号绘制在根据环境AMS数据定义的三角形中。随着反应的进行,有机气溶胶的组分逐渐从三角形的右下方高挥发度低氧化态(SV-OOA)逐渐向着低挥发度高氧化态(LV-OOA)的左上方移动,表明有机气溶胶不断地发生老化过程(图3a)[70,78⇓ ~80]。Heald等还通过“范式图”分析其老化机制,随着OH暴露量的增加,有机物的O/C逐渐增加,H/C逐渐降低,通过对ΔO/C和ΔH/C进行拟合,得到的曲线斜率可以表征有机气溶胶氧化的机制[81]。不同研究结果显示机动车尾气SOA斜率的变化范围在-1~0之间,表明主要的氧化机制为含氧有机物如羧酸、醇、过氧化物等的生成(图3b)[16,67,80,82]。但由于AMS使用电子轰击离子源,不能对产物进行分子水平表征,难以从分子水平推测发生的具体化学过程。

哥德堡大学的Breton等使用气粒双通道进样-化学电离质谱(Filter Inlet for Gases and AEROsols-Chemical Ionization Mass Spectrometry,FIGAERO-CIMS)对13辆公交车一次排放与经过流动管老化后的颗粒相物种进行了分子水平测定,基于醋酸根的电离方法测定了61种酸类物质,其质量浓度分别占一次排放和老化后颗粒相总质量的4%和46%,反应过程中硝酸、甲酚和羧酸的浓度显著增加表明前体物经氧化生成羧酸是柴油车尾气SOA生成的一项重要反应途径[84]。进一步比较欧VI标准重型柴油卡车与欧V标准重型柴油卡车的实际交通排放,FIGAERO-I-CIMS的分析结果表明,对于测定的物种,无机酸和小分子羧酸类物质在气相与颗粒相中占主要组成部分,经二次转化后大多数气相和颗粒相化合物(硝酸、有机酸和羰基化合物)的浓度超过了一次排放,表明光氧化过程增强了小分子酸的含量[85]。这些研究为今后相关实验的开展提供了宝贵的经验,但实验本身也存在一定不足。首先按基于醋酸根离子和碘离子的电离技术忽略了尾气转化过程中一些关键的前体物(芳香烃、烷烃)和产物,其次由于流动管较高的氧化氛围导致丢失了对二次转化中间产物与化学过程的讨论。此外,这两个研究均是针对柴油车尾气SOA产物组成,还需要针对更多类型与排放标准车辆尾气SOA产物组成与化学过程开展更全面的探讨。

3.4 尾气SOA生成的模型模拟

SOA生成的模拟方法主要分为化学机理模型与产率模型。化学机理模型主要包括MCM(Master Chemical Mechanism)、GECKO-A(Generator of Explicit Chemistry and Kinetics of Organics in the Atmosphere)等化学反应模块[86⇓⇓~89],能够对每种前体物的化学反应和产物进行直接模拟。由于化学机理模型需要大量的烟雾箱实验结果作为依据,以获得不同前体物的反应过程与转化机制,而机动车尾气前体物组成复杂,大量未分辨化合物的结构性质与转化机制未知,因此不适用于模拟尾气SOA的生成。

产率模型是基于烟雾箱或流动管反应结果,应用数学统计的方法进行拟合,其中比较经典的是Odum等提出的双产物模型[90],该模型基于气-粒分配理论,将所有产物用两种不同挥发性的组分进行替代,其公式如下:

Y = M o ∑ a i K o m , i 1 + K o m , i M o

上式中Y为SOA产率, M o为OA浓度, a i为物种i的气相化学计量分数, K o m , i为物种i的气粒分配系数,根据实验结果,可分别获得一系列 a i 、 K o m , i,计算得到SOA产率。双产物模型中将POA视作不反应和不挥发组分,但近些年的研究表明POA具有挥发性,同时可参与大气化学老化过程生成SOA,是SOA的一项重要来源,双产物模型会显著低估SOA生成。

为了同时考虑气粒分配与POA和SOA的生成与老化过程,Donahue等开发了一种基于挥发性分布的VBS机组模型(1D-VBS),该模型按照有机物在300 K的饱和蒸气浓度,将其分在不同的挥发性区间,再定义每个区间的饱和蒸气浓度。有机物经氧化会从高挥发性区间向低挥发性区间移动,因此只需要输入有机物的浓度、挥发性、OA浓度、反应速率等参数就可以模拟有机物的氧化过程[20]。与双产物模型相比,VBS模型可有效改善SOA低估问题,提高模拟结果的准确性。1D-VBS的关键假设为每个区间内有机物的化学性质是类似的,单一物种的性质不对整体产生影响。但实际情况下,同一挥发性区间内物种的化学性质差异显著,1D-VBS无法对挥发性相似但反应活性不同的物种进行有效区分。Donahue进一步发展了二维VBS模型(2D-VBS),增加平均氧化态(OSc≈2(O/C)-(H/C))的维度,可同时模拟SOA在氧化态和挥发性两个维度上的变化,以更好地描述有机气溶胶的大气转化过程[91,92]。

目前,VBS模型已广泛应用于模拟SOA生成和探讨有机气溶胶的化学转化机制,如Chan等使用1D-VBS模拟了不同OA负载条件与实验条件下α-蒎烯臭氧化反应的SOA产率,拟合结果与实测值有良好的一致性[93]。使用2D-VBS模拟α-蒎烯-OH自由基氧化反应中SOA生成与老化过程,结果表明在不确定性范围内有机气溶胶质量浓度和O∶C与实验室测量结果一致[94]。Ye等使用2D-VBS对蒎烯二醇-OH自由基氧化烟雾箱实验结果进行模拟,发现低挥发性有机物贡献了很大一部分SOA的生成[95]。将1D-VBS嵌入到CMAQ模型模拟亚特兰大机场由飞机活动导致的非传统前体物(S/IVOCs)的SOA生成,结果表明通过S/IVOCs氧化生成的SOA解释了约10%由于飞机活动对P M 2 . 5产生的贡献[96]。Esmaeilirad等基于VBS方法建立了数值模型以预测机动车尾气经OH自由基氧化后的SOA生成,将烟雾箱实验数据与机动车排放数据进行整合并计算传统(芳烃类)和非传统前体物(S/IVOCs等)对SOA的贡献。根据模型预测结果,得到每一类车辆的VBS平均产率,所得的产率矩阵能够再现烟雾箱内观察到的SOA生成[97]。

总体而言,VBS模式对于模拟含有大量未知物种的复杂前体物的SOA生成具有良好的适用性,由于其考虑了POA的半挥发性、老化以及S/IVOCs的氧化过程,模拟的准确性相比传统的双产物模型有所提高,但VBS模型仍存在一定缺点,如1D-VBS无法区分挥发性相同但化学活性不同的物种,2D-VBS虽然在两个维度对物种进行分类,但对于描述SOA的演化过程还存在不足,不同研究结果均发现基于2D-VBS模型获得的O∶C比与实测结果之间存在差异[94,98],因此后续还需要开展进一步研究以提升模型模拟的准确性。

4 结论与展望

机动车尾气经大气转化生成的SOA对于城市PM2.5具有重要贡献,深入了解其二次转化规律并制定合理的防治措施是我国未来一段时间内大气污染控制的关键环节。目前,国内外研究人员已在关键前体物的识别、机动车排放前体物的影响因素、尾气SOA生成、老化及影响因素等方面取得了一定成果,但囿于分析技术与实验条件等的限制,现有的研究结果仍存在一些不足。首先,对于前体物尤其是S/IVOCs物种的组成仍需要进一步研究。其次,缺少针对车型、油品、驾驶行为等一系列影响因素下前体物排放与SOA生成的参数化方案。最后,目前对于尾气SOA产物组成与化学过程的认识十分有限,复杂前体物光化学反应过程中的相互作用会导致产物组成与浓度的复杂化[99],现有模型由于对中间化学过程的描述不足导致模拟结果与实际值存在一定误差。综上所述,本文针对尾气SOA生成的研究提出以下展望。

1)机动车尾气SOA前体物排放源谱的精细化发展:开发和完善新的前体物全物种测试方法,从分子水平上实现对气相与颗粒相前体物的测量与定量,建立更完善的机动车排放源谱,为其SOA转化机制的研究以及排放清单的编制提供基础。

2)机动车尾气SOA生成机制的深入研究:开展机动车尾气SOA生成模拟实验,利用CIMS等先进仪器获取SOA生成过程中的关键参数,如产物组成与浓度变化、SOA生成速率与挥发性等,从分子水平探讨SOA生成机制。

3)机动车尾气SOA生成模型的完善:开展全面的尾气排放与SOA模拟实验,获得不同类型车辆、油品、驾驶行为等条件下前体物的排放与SOA生成的参数化方案,结合尾气SOA生成机制,补充和完善现有SOA生成模型,提高模型的准确性与适用性。

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国家自然科学基金项目(42107125)

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天津市研究生科研创新项目(2021YJSS013)

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