张 蔷,李令军,赵文慧,王新辉,姜 磊,刘保献,李 翔,鹿海峰 (1.北京市生态环境监测中心,北京 100048；2.大气颗粒物监测技术北京市重点实验室,北京 100048；3.北京市生态环境局,北京 100044；4.清华大学环境学院,北京 100084)

近年来,北京市大气污染治理取得显著成效,颗粒物特别是PM2.5浓度逐年降低,但夏季臭氧(O3)污染居高不下,逐渐成为制约空气质量改善的关键因素[1].O3的产生是挥发性有机物(VOCs)和多种氮氧化物(NOx)发生光化学反应的结果,同时VOCs 还是二次有机气溶胶(SOA)的重要前体物,对大气中颗粒物的形成具有重要贡献[2-4].VOCs 按照来源可划分为天然源VOCs(BVOCs)和人为源VOCs(AVOCs),研究发现全球每年BVOCs 的排放量约为1150Tg,占VOCs 年排放总量的90%以上,远大于AVOCs 的排放量[2].在北京,由于近年来实施了严格的减排措施,如限制车辆使用、实施清洁生产等,AVOCs 排放得到有效控制[5-6];另一方面,调查显示北京市森林覆盖率逐年上升,从2006 年的35.9%增加到2018 年的43.5%[7],BVOCs 的排放量也随之不断增加[8-9].因此,研究森林植被BVOCs 的排放特征对制定更加有效的O3及颗粒物污染控制措施至关重要.

迄今为止,国内外学者针对VOCs 的天然源清单已经进行了大量研究,从采样方法、分析方法到区域BVOCs 排放通量的计算都取得很大进展,并建立了不同空间尺度下的BVOCs 排放模型,如BEIS、BEIS2、GLOBEIS、G95 和MEGAN 模型等[2,10-16].对于北京地区BVOCs 的研究也取得了一些成果,如王志辉等[17]和赵静等[18]测定了北京市多种典型植物的VOCs 排放速率,谢扬飏等[19]和Ghirardo 等[9]利用园林普查资料估算了北京市园林绿地植被的VOCs 排放量,Wang 等[20]和Ren 等[21]则分别对全北京植被的VOCs 排放量进行了估算.但是目前对北京市BVOCs 排放情况的研究多是通过植被的分布面积资料推算出叶生物量,进而估算植被的排放量,且不同研究之间的结果差异较大(相差3～10 倍)[22].已有的研究很少基于树种蓄积量、以具体树种为对象对北京地区森林源BVOCs 的排放特征进行分析,且在BVOCs 对区域空气质量的具体影响方面分析不足.因此,本文以北京市森林优势树种蓄积量为基础,通过Guenther 等提出的光温影响模型[2,23],模拟各树种的 BVOCs 排放特征,建立北京森林源BVOCs 排放清单,并探讨BVOCs 排放的时间变化规律和在不同龄级林分中的分配规律;此外,进一步估算BVOCs 的O3和SOA 生成潜势,并尝试将其对环境空气质量的影响进行量化,为未来评估植被变化可能对空气质量产生的影响以及制定有效的管理措施提供数据支撑.

1 材料与方法

1.1 研究区概况

北京位于华北平原西北部边缘,地域范围39°26′～41°04′N,115°25′～117°30′E,面积1.64×104km2.北京地势西北高、东南低,整体由西北东三面环山区、东南平原区和中部城市核心区3 部分组成.北京地区属温带湿润大陆性季风气候,夏季高温多雨,冬季寒冷干燥,多年平均气温12.3℃ ,多年平均降水量571.9mm 左右.地带性植被为暖温带落叶阔叶林和温带针叶林,主要是以栎属(Quercus)和杨属(Populus)等落叶阔叶树种占优势的落叶阔叶林,及侧柏(Platycladus orientalis)和油松(Pinus tabulaeformis)占优势的温性针叶林.截止到2015 年,北京市森林面积 7449.6km2,森林覆盖率达 41.6%,森林蓄积量1701.1×104m3.

1.2 研究方法

1.2.1 BVOCs 排放量计算模型 BVOCs 种类繁多,其中异戊二烯和单萜烯由于排放量大、活性强而受到广泛关注[19,24].本研究将BVOCs 划分为异戊二烯、单萜烯和其他VOCs(OVOCs) 3 类,OVOCs 物种主要包括醇、醛、酮、有机酸、低碳烷烃和烯烃等.参照Guenther 等[2,23]提出的光温影响模型,按树种分别进行排放量估算.其中,异戊二烯的计算采用叶绿素(CHL)算法,其排放主要受温度和太阳辐射的影响;单萜烯和OVOCs 的计算采用防御专属组织(DST)算法,其排放主要受温度影响.

CHL 算法:

式中:EISOP为异戊二烯排放量;ε 为标准状态下[温度为303K,光合有效辐射(PAR)为1000µmol photon/(m2·s)]该树种的基本排放速率, µg C/(g·h); B 为叶生物量; γP、γT和γS为环境校正因子,分别代表光合有效辐射、温度和季节的影响; ρ 为逸出效率,表示排放总量中逸入树冠上方大气中的部分所占比例.

γT的计算公式为:

式中:T 为当前叶表面温度,K,简单用气温代替; TS为标准条件下的叶温,303K; R 为气体平衡常数,8.314J/(K·mol); CT1、CT2、TM为经验常数,CT1=95000J/mol; CT2= 230000J/mol,TM= 314K.

γP的计算公式为:

式中: a、CL为经验参数,取值分别为0.0027 和1.066,Q 为当前光合量子密度[PPFD, µmol/(m2·s)],来源于太阳辐射.

叶龄和叶生物量会随季节发生变化,从而影响BVOCs 的排放.根据Staudt 等[25]的研究,各月季节校正因子γS的计算公式为:

式中: M 指月份; M0指具有最大排放速率的月份; n指一年中BVOCs 进行活跃排放的月数; λ 为年排放速率变化幅度与最大排放速率之比[26].DST 算法:

式中: ETMT和EOVOC分别为单萜烯和OVOC 排放量,其它变量与前述异戊二烯排放公式相同.由于单萜烯和其他VOCs 排放量仅与温度相关,故仅考虑温度校正因子γT,计算公式为γT= exp [ β ( T - TS)] ,经验系数β 值为0.09K-1.

1.2.2 O3和SOA 生成潜势估算模型 本研究通过估算VOCs 的O3和SOA 生成潜势来表征其对大气环境的潜在影响.BVOCs 种类繁多,不同组分间的反应活性差异极大,本文仅对在BVOCs 中占比较大的异戊二烯和单萜烯进行估算. O3生成潜势(OFP)代表VOCs在最佳反应条件下对O3生成的最大贡献,采用“增量反应”方法进行计算,即每加入一单位的VOCs 所形成的O3量[27-28].SOA 生成潜势采用“气溶胶生成系数(FAC)”法进行计算[29].计算公式为:

式中: OFPi为VOC 组分i 生成O3的最大值; Ei为VOCs 组分i 的排放量或浓度; MIRi为组分i 的最大增量反应活性,MIR 的取值采用Carter[30]的研究成果,其中异戊二烯为 10.61g/g,单萜烯为 4.04g/g;SOAi为VOC 组分i 的二次有机气溶胶生成量; FACi为VOC 组分i 的SOA 生成系数.参考Grosjean[31]的烟雾箱试验,假设BVOCs仅与OH-反应生成SOA,异戊二烯FAC 取0.02,单萜烯FAC 取0.3.

在上述计算结果的基础上,利用的一个简化的“箱式”模型[9,21]来估算BVOCs 排放对大气质量的影响:

式中: COzone(i)、CSOA(i)分别为VOC 组分i 导致的O3、SOA 的浓度增量; S 为研究区面积, km2; h 为逆温层的一般高度, 2km2[9];τBVOCi、τSOA分别为BVOCs 和SOA 在大气中的寿命[21].

1.3 参数的确定

1.3.1 标准排放因子 对各物种的排放潜力进行准确测定,是正确估算排放量的重要基础.本文中植物异戊二烯、单萜烯的标准排放因子数据通过文献获取.目前文献报道的排放因子观测结果多为一定域值,且不同研究之间的观测值差异较大[26].为使排放因子数据尽可能准确,本文广泛收集北京市及周边地区的大量观测结果,并参考张莉等[26]的方法,取异戊二烯和单萜烯排放速率的最小值、最大值和平均值,分别计算各树种异戊二烯和单萜烯的最小、最大可能排放量和平均排放量.其他VOC 的标准排放因子采用Guenther等[32]提出的推荐值1.5µg C/(g·h).各树种的标准排放因子见表1.

表1 优势树种异戊二烯和单萜烯排放因子Table 1 Emission factors of isoprene and monoterpenes for dominant species in Beijing

1.3.2 叶生物量 本文参考方精云等[49]研究森林植被碳库时采用的由植被蓄积资料推算生物量的方法,利用各类树种蓄积量对其叶生物量进行估算.具体计算公式如下[50]:

式中: B为叶生物量, g; V为树种蓄积量, m3; DT为树干密度,106g/m3; PT为树干生物量占乔木层总生物量的比例,%; PL为叶生物量占乔木层总生物量的比例, %.

森林蓄积资料来源于北京市第八次森林资源二类调查统计结果,内容包括北京市主要森林类型各林龄级的面积和蓄积量.依照张莉等[26]提出的方法,将北京市优势树种的树干密度、主要森林类型各林龄级的PT和PL值分别分别整理为表2 和表3.

表2 主要树种树干密度(106g/m3)Table 2 Trunk densities of dominant species

表3 各森林类型不同林龄级的PL 和PT 值(%)Table 3 The PL and PT values of different forest types

1.3.3 气象数据 本文使用的温度和光合有效辐射的逐小时数据来源于北京城市生态系统研究站.

2 结果与讨论

2.1 北京市BVOCs 排放清单

表4 按贡献率排名给出了2015 年北京市森林优势树种BVOCs排放清单.可以看出,北京市森林源BVOCs 排放总量平均值为27.97×109g C/a,变化域值范围为9.46～76.45×109g C/a.其中异戊二烯、单萜烯和OVOCs 平均排放量分别为21.00, 4.37 和2.60×109g C/a,对森林源BVOCs 总排放量的贡献率分别为75.09%、15.62%和9.29%.

森林源BVOCs 排放存在非常大的树种差异(表4).杨树的BVOCs 排放量最大,为14.68×109g C/a,占BVOCs 排放总量的52.47%;栎树次之,排放量为7.20×109g C/a,贡献率为25.73%.同时,杨树和栎树也是主要的异戊二烯排放源,对异戊二烯排放的贡献率分别为 63.16% (13.27×109g C/a)和25.92% (5.44×109g C/a).这一方面与北京地区杨树和栎树拥有较大的蓄积量有关;另一方面,杨树与栎树也具有较高的异戊二烯排放速率.对于单萜烯,排放量最大的树种是油松(1.79×109g C/a),贡献率为40.90%;其次为栎树(1.16×109g C/a),贡献率为26.45%.

通过与前人的研究结果对比发现,不同地区之间BVOCs 各组分所占比例具有较大差异: Guenther等[51]在北美地区的研究显示,异戊二烯排放量占BVOCs 总排放量的35%;宋媛媛等[52]对中国东部地区的调查发现异戊二烯、单萜烯和OVOC 的排放量所占比例分别为44.9%、31.5%和23.6%;刘岩等[53]对长江三角洲BVOCs 的研究显示,异戊二烯、单萜烯和OVOC 分别占总排放量的37.3%、16.1%和46.6%.与上述研究相比,北京地区异戊二烯占BVOCs 总排放量的比例明显更高,这主要是由于北京地区分布有较多的杨属和栎属植物,二者均属于高异戊二烯排放源,而且叶生物量较大.谢扬飏等[19]和Ren 等[21]对北京地区绿地植被BVOCs 的研究结果也表明,异戊二烯占总排量的比例分别为80.3%和74.0%,这与本文结果相似.

在过去的十几年间,研究人员使用不同的数据源和算法对北京地区的BVOCs 排放量进行了估算,结果如图1 所示.将本文基于树种蓄积量的估算结果与以往的研究进行对比,可以看出本文估算值与Ren 等[21]对北京BVOCs 排放量的估算结果(33Gg C/a)较为接近.但是要高于Wang 等[20]和Ghirardo等[9]对1998, 2005 和2010 年BVOCs 排放量的估算值,低于Klinger等[34]、谢扬飏等[19]和Li等[54]对2000,2001 和2003 年排放量的估算值.

表4 北京市森林优势树种BVOCs 排放清单Table 4 BVOCs emission inventory of dominant species in Beijing

图1 不同研究北京市BVOCs 排放量估算值比较Fig.1 Comparison of BVOCs emissions estimated by this study and previous studies

上述各研究之间估算结果相差较大的原因来自多个方面,如标准排放因子、叶生物量、植被组成、温度和辐射强度等,任何一个模型输入参数的变化都会导致估算结果的差异[17].已有的研究表明,不同研究中所使用的土地利用数据的不同是导致差异产生的一个主要原因,如Wang 等[20]对1998 年BVOCs 排放量进行估算所使用的森林面积为987km2,而Klinger 等[34]对2001 年BVOCs 估算使用的森林面积为2671km2,二者相差2.7 倍,这使得两项研究得到的BVOCs 年排放值相差3 倍(分别为16 和48Gg C).事实上,从1990～2015 年北京市的森林覆盖率增加了20.64%,从2005～2015 年森林蓄积量上升了405.8 万m3,因而森林源BVOCs 排放量也随之增加[21].此外,排放因子和生物量的差异也会在很大程度上影响估算结果. Li 等[55]、Li 等[54]的研究使用的排放因子和生物量为全国平均值,这使得二者对北京地区BVOCs 的估算结果要远高于其它研究[55];谢扬飏等[19]和Ghirardo 等[9]同样仅计算了城市绿地BVOCs 的排放,但谢扬飏等的估算结果远高于Ghirardo 等,这主要也是因为二者所使用的排放因子和叶生物量数据的差异.Ren 等[21]的研究通过异速生长方程计算叶生物量,估算出北京市2015 年天然林BVOCs 排放量为28Gg,与本文基于森林蓄积量的估算结果基本持平;张倩等[56]使用传统的基于叶面积指数的方法计算叶生物量,得到2015 年度北京市BVOCs 的排放总量为35Gg,略高于本文结果.

2.2 各龄级优势树种的BVOCs 贡献

根据树木生长年份可将其划分为幼龄林、中龄林、近熟林、成熟林和过熟林.本文对不同龄级森林的BVOCs 排放情况进行分析,并按排放量高低给出北京市主要森林类型BVOCs 排放的龄级分配(图2).可以看出,不同树种各龄级贡献情况有所差异,其中侧柏和刺槐对BVOCs 排放量贡献最大的是幼龄林;杨树、栎树、桦木、落叶松和阔叶树对BVOCs 排放量贡献最大的是中龄林;油松贡献率较大的是成熟林和中龄林.此外多数森林类型5 个龄级均有BVOCs 排放,但是部分森林因为生长年限短导致过熟林所占比例非常低,如栎树林、油松林、和桦木林等.

整体来看,北京地区中龄林对BVOCs 排放的贡献率最大,占排放总量的39.14%;其次为幼龄林,贡献率为23.05%;近熟林、成熟林和过熟林的贡献率较小,分别为15.84%、14.59%和7.37%(图3(a)).森林BVOCs 排放量与叶生物量在不同龄级林分中的分配情况较为一致(图3),其中近熟林、成熟林和过熟林在BVOCs 排放量中所占比重略高于其在叶生物量中所占比重,可能是由于这3 个龄级森林中排放潜力高的树种(本文中为杨树)所占比例相较其它龄级更大导致[57].

图2 北京市主要森林类型BVOCs 排放量的龄级分配Fig.2 Distribution of BVOCs emission among different age-class of main forest types in Beijing

图3 不同龄级森林BVOCs 排放量和叶生物量分配情况Fig.3 Distribution of BVOCs emission and leaf biomass among different age-class forests

2.3 北京市BVOCs 排放的季节变化

由图4 可以看出,北京森林源BVOCs 排放呈现出明显的季节变化特征.在春季,地面温度和光照强度逐渐上升,植被生长,BVOCs 排放量逐渐增加.但由于树叶仍处于发芽生长阶段,叶面积较小、酶活性也较低,春季排放量仅3.51×109g C,占全年的12.55%(表5).夏季是BVOCs 排放的主要季节,这一时期温度和太阳辐射达到1a 中的最大值,树叶也达到成熟期,叶生物量大、酶活性高,各树种的BVOCs 排放速率也因此增加,排放量达到21.67×109g C,占全年总排放量的77.48%.秋季气温逐渐降低,树叶由成熟变为衰老,落叶树种叶片相继脱落,因此秋季BVOCs 排放量骤减,仅2.73×109g C,占全年排放总量的9.76%.冬季气温及光照强度均降至全年最低,仅有部分常绿树种以较低的速率排放VOCs[20],排放量0.06×109g C,只占全年排放总量的0.21%.

图4 不同月份北京森林源BVOCs 排放量Fig.4 Monthly BVOCs emissions of forest in Beijing

本研究分析的3 类BVOCs 中,在不同季节排放量相差最大的是异戊二烯.异戊二烯对BVOCs 总排放量的贡献从1～7 月呈上升趋势,从7～12 月呈下降趋势,夏季占总排放量的77.30%,而冬季仅占5.27%(表5),说明异戊二烯排放受季节变化的影响要高于其他2 类.原因主要有两方面,一是根据Guenther等[2,23]的研究,异戊二烯属于叶绿体排放类型,其排放量受温度和太阳辐射的双重影响;而单萜烯和OVOCs 为防御专属组织排放类型,其排放主要受温度影响,因此随季节变化的波动要小于异戊二烯.二是异戊二烯主要来源于落叶阔叶林,其排放量随着树叶的春生、夏长、秋衰、冬落而表现出巨大的季节差异;而单萜烯主要来源于针叶林,树叶一年四季保持常绿,全年均有排放.

表5 北京森林源BVOCs 各季节排放量及比重Table 5 Seasonal variation of BVOCs emissions and proportions from forest in Beijing

2.4 北京市BVOCs 排放的日变化

图5 北京地区1 月和7 月气温、光合有效辐射和BVOCs排放日变化规律Fig.5 Diurnal variation of air temperature, photosynthetic active radiation and BVOCs emissions in January and July

如图5 所示,异戊二烯的排放量随温度和太阳辐射强度的变化而改变,由于夜晚无光照,因此排放仅出现在白天,表现为明显的单峰曲线(图5(b),(c)).1月份异戊二烯的排放时间在07:00～17:00,上午随着温度和辐射强度的增加,排放量持续上升,在中午13:00 达到排放峰值,之后开始下降; 7 月份光照时间长,异戊二烯的排放时间在04:00～20:00,排放峰值出现在14:00 点前后.

单萜烯和OVOC 的排放主要受温度的影响,全天均有排放(图5(b),(c)).单萜烯和OVOC 呈现出相似的日变化规律:1 月份的最低排放值出现在07:00,因为此时温度最低,之后随着白天温度的回升排放量逐渐增加,并在15:00左右达到排放峰值; 7月份的最低排放值出现在05:00,最大排放值出现在14:00～16:00.冬季和夏季排放的日变化趋势整体相似,但最低排放值出现的时间不同,这主要是由于冬夏季日最低温出现的时间不同导致.此外,本文显示异戊二烯排放的日变化幅度远大于单萜烯和OVOC,这一特点在Chang 等[58]对杭州地区的研究和Li 等[55]对全国范围的研究中也有体现,说明异戊二烯更易受到环境因子的影响,对太阳辐射具有较高的敏感性.

2.5 O3 和SOA 生成潜势及其对空气质量的影响

北京森林源BVOCs 对OFP 的总贡献量为240.51×109g.其中异戊二烯的OFP贡献量为222.86×109g,占总量的92.66%,是主要的贡献者;单萜烯的OFP 贡献量为17.65×109g,占总量的7.34% (表6).森林源 BVOCs 对 SOA 生成潜势的总贡献量为1.73×109g,其中异戊二烯和单萜烯的贡献量分别为0.42×109g 和1.31×109g,分别占SOA 生成总量的24.26%和75.73%,单萜烯是主要的贡献者.各主要森林类型的O3和SOA 生成潜势具体见表6, O3生成潜势最大的树种为杨树, SOA 生成潜势较大的树种为杨树、栎树和油松.

表6 北京市森林源BVOCs 的O3 和SOA 生成潜势Table 6 Ozone and SOA formation potential of BVOCs from forest in Beijing

运用“箱式”模型的估算结果显示,森林源BVOCs 对夏季O3污染具有显著贡献(图6(a)).BVOCs 排放会导致全市范围内大气年均O3浓度上升9.01μg/m3,由于BVOCs 排放具有明显的季节动态,其引起的O3浓度增加也表现出明显的季节变化.从图6(a)中可以看出,在排放量最高的7 月份,BVOCs 排放导致O3浓度上升了31.30μg/m3,占环境中O3浓度的17.7%.在其他的研究中,也发现夏季BVOCs对O3形成具有相对较高的贡献率,如Li等[59]对长江三角洲的研究和Ren 等[21]对北京城区的研究发现,在夏季,BVOCs 排放贡献了大气O3浓度的19%～30%.此外,虽然相关的研究表明北京地区AVOCs 的排放量是BVOCs 的6～16 倍,但是AVOCs的OFP 只有BVOCs 的3～8 倍[22],这说明BVOCs 具有更高的反应活性,因此其对O3污染的贡献不容忽视[60].除此以外, BVOCs 排放还会造成全市大气年均SOA 浓度增加0.94μg/m3,占2015 年北京市年均PM2.5浓度的1.2%.图6(b)显示,BVOCs 对大气PM2.5污染的贡献相对较低,这与前人的研究结果一致[9,21].

图6 BVOCs 排放对环境O3 和PM2.5 污染的贡献Fig.6 The contribution of BVOCs emissions to ambient ozone and PM2.5 pollution

近年来北京市大力开展绿色生态空间建设,森林覆盖率逐年上升,同时采取了一系列措施严格控制人为源VOCs 的排放[61-62],因而植物源VOCs 对大气质量产生的影响日渐突出.由于每种BVOCs 的反应速率和途径不同,其对O3和PM2.5形成的影响也存在差异.一般来说,异戊二烯排放量高的树种对O3污染的贡献较大,而单萜烯排放量高的树种对PM2.5污染的促进作用较强[63].在北京市主要的绿化树种中,异戊二烯排放潜力最高的是杨树,其次是栎树和国槐等,强单萜烯排放树种主要是油松,调整优化树种组成也许是控制BVOCs 排放最可行的途径之一.Ren 等[21]的研究结果显示,通过采取主动管理措施(如改变树种组成等),到2050 年可以减少61%的BVOCs 排放和50%的由BVOCs 引起的健康损害.因此,未来进行景观规划及城市绿化时,应充分考虑树种的VOCs 排放能力,这将有助于改善环境空气质量并减少对人体健康的损害.

2.6 不确定性分析

在本文估算过程中,森林BVOCs 排放量及其对区域空气质量影响的不确定性主要来自以下几个方面.

环境校正因子.在计算温度影响因子时,本研究使用环境空气温度代替叶表面温度.由于叶片温度通常高于气温,尤其在阔叶树中这一现象更为明显,因此森林源BVOCs 排放量可能会被低估[64].此外,光合有效辐射在森林冠层内部的传输过程中会出现衰减,因此位于冠层下方叶片的光合有效辐射影响因子较上方叶片会偏低[23].

叶生物量的计算.由于目前对植被叶生物量的直接调查较少,本文中叶生物量由树种蓄积量、树干密度、树叶和树干与乔木层生物量比重等植物学参数推算所得,在用资料反推的过程中必然存在一定误差,这些参数的准确度也会影响叶生物量的估算结果.

BVOCs 对区域空气质量的影响.在估算BVOCs对空气质量的影响时,使用了一个简化的“箱式”模型,这个模型假设BVOCs 的排放只对箱内的空气质量产生影响.但事实上, O3及其前体物等会随着空气的流动被输送到下风向地区[65],导致估算结果存在误差.

3 结论

3.1 基于树种蓄积量的北京市森林源BVOCs 排放量平均值为27.97×109g C/a,变化域值范围为9.46～76.45×109g C/a,其中异戊二烯、单萜烯和OVOCs平均排放量分别为21.00, 4.37和2.60×109g C/a,分别占排放总量的75.09%、15.62%和9.29%.不同树种间BVOCs 排放量差异较大,杨树和栎树是主要的异戊二烯排放源,贡献率分别为63.16%和25.92%,油松是主要的单萜烯排放源,贡献率为40.90%.将多项研究进行对比发现,基于森林蓄积量估算的BVOCs 排放量与其它研究方法的结果可以较好地匹配.

3.2 北京森林源BVOCs 排放呈现明显的季节变化,排放量夏季(77.48%) ＞ 春季(12.55%) ＞秋季(9.76%)＞ 冬季(0.21%),仅7 月份排放量就占全年的28.83%.异戊二烯、单萜烯和OVOC 呈现不同的日变化规律:异戊二烯受温度和太阳辐射的影响,仅白天排放,日变化幅度大,峰值出现在13:00～14:00 时;单萜烯和OVOC 排放主要受温度影响,昼夜均有排放,日变化相对平缓,峰值出现在15:00 时前后.

3.3 森林源BVOCs 对O3生成潜势的贡献量为240.51×109g,其中异戊二烯的贡献量为222.86×109g,占总量的92.66%,是主要的贡献者; BVOCs 对SOA生成潜势的总贡献量为1.73×109g,异戊二烯和单萜烯的贡献量分别为0.42×109g和1.31×109g,分别占总量的24.26%和75.73%. BVOCs 排放会导致全市范围内大气年均O3浓度上升9.01μg/m3, SOA 浓度增加0.94μg/m3. BVOCs 对夏季O3污染具有显著贡献,未来应通过优化树种组成等管理措施减少BVOCs排放,以改善环境空气质量.