相较于青藏高原上其他较为干旱、寒冷且植被稀疏的区域，藏东南地区显著受益于印度季风的强烈影响，由此孕育出了一种相对温润潮湿的气候条件以及繁茂的森林景观，进而成为了生物多样性保护研究与气候变化探究的关键地带。尽管如此，我们对于该地区大气中挥发性有机物（VOCs）——这一对空气质量及气候变化均产生深远影响的因素——的了解却极为匮乏。鉴于此，重点实验室林伟立教授团队携手北京大学等科研机构，于2021年4月4日至5月11日期间，在藏东南林芝市的鲁朗森林观测站（经度94.73°E，纬度29.76°N，海拔3326米）开展了一项针对大气VOCs的在线监测研究。此项目的核心目标在于，通过全面剖析藏东南地区的大气VOCs特征，填补当前认知的空白，甄别出关键的VOCs种类，揭示其主要来源，并量化人为活动与自然过程对VOCs排放的相对贡献。研究成果已以“Volatile organic compounds at a highland forest site in the southeast of the Tibetan Plateau: Source apportionment and reactivity contributions”为题，在《Environmental Pollution》期刊上发表, https://doi.org/10.1016/j.envpol.2024.125410。本研究得到了国家自然科学基金（项目号：42375088, 21876214）以及第二次青藏高原综合科学考察与研究计划（项目号：2019QZKK0604）的资助。
亮点：
•西藏东南部OVOCs的混合比高达49%。
•受光影响的生物源对OVOCs贡献高达58%。
•两种源解析方法印证生物源对OVOCs的主导和正午峰值。
图1. 论文图形摘要
研究结果：
总挥发性有机化合物（TVOCs）小时均值混合比范围3.87–33.1 ppb，平均11.72 ± 4.45 ppb，中位数10.26 ppb。各类化合物平均混合比（±1σ）及占比分别为：烷烃2.76 ± 2.52 ppb（24%）、烯烃0.85 ± 0.62 ppb（7%）、芳香烃0.47 ± 0.38 ppb（4%）、卤代烃1.11 ± 1.07 ppb（9%）、OVOCs 5.74 ± 4.93 ppb（49%）、乙炔0.52 ± 0.44 ppb（5%）、乙腈0.27 ± 0.23 ppb（2%）。OVOCs占比最高，反应活性强，对VOCs-kOH贡献65%，对OFP贡献63%。烯烃虽仅占7% TVOCs，但对VOCs-kOH贡献达25%。烷烃占24% TVOCs，对VOCs-kOH和OFP贡献分别仅4%和5%。芳香烃对VOCs-kOH贡献6%，对OFP贡献14%，但对SOAP贡献最大（89%）（见图2）。
图2 (a)各类VOCs对TVOCs、VOC-kOH、OFP和SOAP的贡献；(b) 各类VOCs的平均日变化
本研究中测得的苯浓度略高于某些背景站点的数据，但显著低于贡嘎、临安和香河等其他背景站及农村站点的观测结果。异戊二烯的混合比同样低于多数背景和森林站点的水平。然而，乙醛与丙酮的混合比则高于大多数背景站点，甚至接近某些城市地区的观测值。无论是在白天还是夜间，异戊二烯（ISOP）的中间产物（MVK+MACR）与ISOP的比值均高于多数森林观测值（见图3）。这很可能归因于该地区强烈的太阳辐射及高大气氧化能力，这些条件促进了VOCs的二次转化，从而生成了高比例的含氧挥发性有机化合物（OVOCs）。
图3 鲁朗与其他观测站点苯、异戊二烯、乙醛、丙酮混合比比较（误差条为1σ）
基于物种丰度、信噪比及示踪特性，挑选了42种VOC物种及3种无机物（NOx、NO2、CO）进行PMF源解析。经过3至8个因子的模型运算后，确定了最优的6因子方案，它们分别对应于生物质燃烧与背景源、光影响源、柴油车排放源、汽油车排放源、植物直接排放源以及溶剂排放源（见图4）。在此方案中，阳光影响源（占比37%）与生物质燃烧源（占比33%）共同构成了TVOCs的主要来源。值得一提的是，光影响源对VOCs-kOH（贡献53%）、OFP（贡献50%）以及SOAP（贡献45%）的贡献均居首位。而与植物活动紧密相关的光影响源与植物直接排放源合计，为TVOCs贡献了47%，为OVOCs则贡献了高达65%的份额。
图4 PMF解析出的各来源VOCs源谱
采用基于光化学龄的参数化法（PAP）对OVOCs的来源进行了深入分析，并与PMF模型的模拟结果及实测数据进行了对比。结果显示，PMF与实测值的吻合度（r = 0.94）略高于PAP（r = 0.82），但两者总体高度一致，均指出鲁朗地区VOCs的主要来源是生物源，占比分别为65%和67%。值得注意的是，PAP方法在模拟中午12:00左右的OVOCs峰值时略显低估，而在早晚时段的模拟值则高于实际混合比。此外，生物质燃烧作为青藏高原的普遍现象，与背景环境紧密相关，是OVOCs的第二大重要贡献来源（见图5）。
图5 模拟的OVOCs来源日变化： (a) PMF方法，(b) PAP拟合；
实测与模拟的OVOCs的散点相关性实测： (c) PMF方法，(d) PAP拟合
研究的局限性和不确定性：
首先，当前的GCMS技术与中等极性柱仅能对有限种类的OVOCs进行定量，且无法检测甲醛。尽管我们实施了严格的质量控制措施（如多点校准和日常跨度校验），确保了OVOCs测量的准确性，但甲醛数据的缺失可能导致了VOCs总量的低估。尽管如此，即便不计入甲醛，OVOCs在混合比及反应活性中仍占据显著地位。
其次，PMF与PAP模型的应用亦存在局限。PMF模型在解析VOCs源时未考虑传输过程中的化学损耗，这可能对解析结果产生影响。为弥补此缺陷，引入了初始混合比的概念，但需注意，该概念基于理论假设，无法完全反映真实大气状况，因此同样带有不确定性。采用包含初始混合比的PAP方法对OVOCs来源进行解析，所得结果与PMF一致，表明主要来源相对稳定。
此外，排放源与CO、乙炔及苯等示踪物的相关性对于研究至关重要。本研究选取苯作为人为排放的示踪剂，因其具有更强的峰值响应且能有效指示人为VOCs。而异戊二烯，作为植物排放的主要代表，被选为生物源排放的示踪剂。异戊二烯的日变化特征与PMF来源分析结果相互印证，进一步强化了其作为生物源主要贡献（而非机动车排放）的论断。
撰稿：郭淑政；审校：林伟立，李华
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