我国中东部地区城乡(郊)地面O3 和VOCs 的联合在线观测研究

王 婉，高 健*，李 红，张玉洁，车 飞，朱玉姣，薛丽坤，刘玥晨，吴志军，牟玉静，徐小娟，董 薇，段玉森，周春艳

1.中国环境科学研究院，环境基准与风险评估国家重点实验室，北京 100012

2.山东大学环境研究院，山东 青岛 266237

3.北京大学环境科学与工程学院，环境模拟与污染控制国家重点联合实验室，北京 100871

4.中国科学院生态环境研究中心，大气环境与污染控制实验室，北京 100085

5.中国科学院大气物理研究所，中国生态系统研究网络大气分中心，北京 100191

6.上海市环境监测中心，国家环境保护长三角区域上海淀山湖科学观测研究站，上海 200235

7.生态环境部卫星环境应用中心，北京 100094

近年来，随着全国各地实施《大气污染防治行动计划》和《打赢蓝天保卫战三年行动计划》，我国城市大气可吸入细颗粒物(PM2.5)浓度持续下降；但是臭氧(O3)浓度不降反升，以O3为首要污染物的污染天数占比增加，O3污染成为实现优良天数约束性指标的重要障碍[1-3].O3不仅影响环境空气质量，还会对人体呼吸系统和心血管系统造成一定的健康危害[4-5].此外，近地层O3污染还会影响生态系统[6-9].

根据O3日最大8 h 平均浓度值(O3-8 h 浓度)预测，1990-2019 年全球乡村地表O3平均体积分数比全球城市高15.1×10-9±7.4×10-9，其中发展中国家的差异最为明显[10].在欧美国家，由于乡村地区氮氧化物(NOx)浓度水平较低而植物源的挥发性有机物(VOCs)排放量较高，导致乡村地区O3浓度水平普遍高于附近城市中心[9,11].在我国，O3污染具有区域性特征，以往不同城市城区与郊(乡)的地面O3比对观测表明，城区O3浓度水平通常低于附近的郊乡地区，如北京市[12-14]、天津市[15]、南京市和其他典型城市[16]等.O3平均浓度的城乡差异与VOCs 和NOx排放密切相关，城区有较多的污染排放源，白天VOCs 浓度相对较高；夜间NO 浓度维持相对高值，其通过滴定过程大量消耗O3，导致城区O3浓度在夜晚迅速降低[14].但是，来自上风向城区的传输会造成下风向乡村地区O3的积累，在春季、夏季形成了乡村地区以高浓度O3为首要污染物的二次污染[12-13].

近年来，随着我国城市化进程的加快，城市内原有工业企业“退城入园”[17]，工业退城带来了企业和产业集群在郊乡地区的分布式发展，大量工业园内的污染排放呈现“面源”化；与此同时，我国乡村公路铺设里程和居民汽车保有量均持续增长[18]，长途公路运输改变了区域NOx和VOCs 的排放分布[19].城市化进程还改变了原有土地下垫面的构成，增强了城市热岛效应[20].由快速的城市化、工业化进程和机动车保有量增加等因素带来的污染物排放源分布变化，可能会促发O3生成敏感性的改变并抬升O3浓度水平[17,19,21].O3城乡差异是研究O3分布、成因、影响、控制的重要指标，因此有必要在夏季O3污染较为严重的我国中东部地区(包括京津冀和长三角区域)[21-22]开展O3城乡(郊)污染比对研究，用观测数据来分析O3前体物排放空间变化对区域O3污染产生的影响.2021 年6-9 月，国家大气污染防治攻关联合中心在京津冀及周边、苏皖鲁豫交界和长三角地区组织开展多个站点大气环境外场综合立体观测，本研究在我国中东部地区选择了4 组城乡(郊)站点开展多污染物强化观测，通过对比O3城乡(郊)差异，以期全面了解城区与郊乡地区在O3分布、成因及影响等方面的差异，为O3污染表征、评价和防控提供重要依据.

1 材料与方法

1.1 观测站点与观测时间

2021 年6-9 月国家大气污染防治攻关联合中心在京津冀及周边、苏皖鲁豫交界和长三角地区组织开展了多站点大气环境外场综合立体观测，其中包括4 组城乡(郊)站点-北京市城郊观测站点(分别为北京大学超级站、昌平观测站，分别简称“北京站”“昌平站”)、保定市城乡观测站点(分别为保定市站、望都农村环境研究站，分别简称“保定站”“望都站”)、廊坊市城乡观测站点(分别为廊坊市站、香河大气综合观测实验站，分别简称“廊坊站”“香河站”)和上海市城郊观测站点(分别为浦东超级站、淀山湖科学观测研究站，分别简称“上海站”“淀山湖站”)，观测站点的具体地理位置详见图1.监测时间为2021 年6-9 月，该时段能较好地反映我国夏季中东部区域的城乡(郊)环境空气O3污染特征.

图1 我国中东部地区4 组城乡(郊)大气观测站点的位置Fig.1 Legend of the four pairs of urban and rural (suburban) atmospheric observation sites in Central-Eastern China

1.2 仪器设备

此次观测采用Model49i 型臭氧分析仪(Thermo Scientific，美国)实时监测O3浓度，臭氧分析仪测定量程为0～2×105μg/m3，最低检测限为1.0 μg/m3，仪器精度为1.0 μg/m3.

观测研究还包括美国环境保护局(US EPA)光化学评估监测网(Photochemical Assessment Monitoring Stations,PAMS)规定的57 种(但不局限于此)VOCs以及气象参数(温度、相对湿度、大气压、风向及风速)；北京站和昌平站监测到的VOCs 种类有115 种；廊坊站和香河站监测到的VOCs 种类分别有102 种和101 种；保定站、望都站、上海站和淀山湖站监测的VOCs 种类有57 种.VOCs 观测是通过全自动在线色谱仪进行连续实时监测与分析，数据时间分辨率均为1 h，定量限为0.1×10-9～100×10-9.

1.3 质量保证与质量控制

观测期间为了确保在线O3和VOCs 观测数据的准确性和有效性，本研究制定了质保质控技术要求，各站点负责单位严格按照统一的技术规范和质保质控要求规范开展大气观测.Model49i 型臭氧分析仪参照国家《环境空气气态污染物(SO2、NO2、O3、CO)连续自动监测系统运行和质控技术规范》(HJ 818-2018)定期进行校准[23].VOCs 观测时，监测前使用美国PAMS 和TO-14 标准的VOCs 标准气体进行外部校准，具体的质保和质控参考《环境空气质量自动检测技术规范》(HJ/T 193-2005)执行.

每日有效数据要求当日的小时数据量在20 个及以上.2021 年6-9 月，4 个城市(8 个站点) O3平行监测的有效天数如表1 所示，同一城市的城乡(郊)比对时，使用相同监测日的数据.VOCs 平行监测有效天数与之类似.

表1 我国中东部地区4 组城乡(郊) O3 平行观测的有效天数Table 1 Effective days of parallel monitoring on ozone concentrations at urban and rural (suburban) sites in Central-Eastern China

1.4 数据分析方法

本研究基于2021 年6-9 月O3和VOCs 自动监测系统实时观测数据，使用盒子模型模拟O3生成敏感度，计算臭氧生成潜势(OFP)，采用正交矩阵因子分析(PMF)解析VOCs 来源，并结合卫星反演的甲醛和二氧化氮(NO2)柱浓度比值等分析手段，对我国中东部地区4 组城乡(郊)站点的O3污染特征进行了城乡比对研究.

本研究采用基于观测数值约束的盒子模型模拟，获得等效丙烯条件下的站点EKMA (Empirical Kinetics Modeling Approach)曲线.EKMA 曲线被广泛应用于量化O3及其前体物减排的非线性响应关系模拟，EKMA 法成为识别O3敏感性技术常用的方法之一[24-25].

OFP (Ozone Formation Potential)是指大气环境中VOCs 物种在理想状态下生成O3的潜能，通过浓度值与其最大增量反应活性值的乘积计算求得单个VOCs 物种的OFP，计算公式详见文献[24].

PMF (Positive Matrix Factorization)分析建立在质量守恒的基础上，通过实际观测得到大量的样本数据，根据各样本之间的权重占比，得到加权最小二乘法的矩阵，并综合归纳为较少的几个因子.由于PMF模型不需要输入VOCs 源谱，因此被广泛应用于VOCs溯源研究[24-25].

基于卫星遥感监测大气污染物是一个重要且有效的研究方法，具有数据信息含量大、覆盖面广、连续性好等优点[22,26].多种监测污染物浓度比值指标可以对O3生成的化学反应敏感区进行判定，最常见的是使用甲醛与NO2的柱浓度比值(FNR)，虽然用以区分控制区的FNR 没有固定的标准，但是普遍认同较高的FNR 值对应NOx控制区，较低的FNR 值对应VOCs 控制区[27-28].本研究中，使用的对流层甲醛和NO2柱浓度数据来自搭载于Sentinel-5P 卫星的TROPOMI 探测值，通过DOAS 方法反演获取，具体方法详见文献[29-30].

2 结果与讨论

2.1 O3 污染的城乡(郊)特征对比

本研究中O3污染程度比较包括O3-8 h 浓度第90 百分位数(每月内取第90%位置的O3日最大8 h平均值)、O3平均浓度、夜间(21:00-翌日08:00)O3平均浓度以及超标天数(每日O3-8 h 浓度平均值超过160 μg/m3计为1 个超标日).由图2 可见：观测期间，北京市城区(北京站) O3-8 h 浓度第90 百分位数、O3平均浓度和夜间O3平均浓度(三者统称“3 种O3浓度统计值”)都显著高于郊区(昌平站)；6-8 月北京市城区O3超标天数分别为13、8 和14 d，显著高于同期郊区(2、1 和0 d).保定市城区(保定站)3 种O3浓度统计值均明显高于同期的郊区(望都站)；6-8 月保定市城区O3超标天数分别为16、11 和12 d，明显高于同期郊区(11、6 和0 d).廊坊市城区(廊坊站)3 种O3浓度统计值(除9 月O3-8 h 浓度第90 百分位数外)均高于同期郊区(香河站)；7-9 月廊坊市城区的O3超标天数分别为12、5 和1 d，与同期郊区(10、7 和0 d)接近.上海市郊区(淀山湖站)O3-8 h 第90 百分位数在6 月和8-9 月均较高，上海市城区(上海站)O3平均浓度和夜间O3平均浓度在6-8 月均高于同期淀山湖站，淀山湖站3 种O3浓度统计值在9 月均较高；6-9 月上海市城区O3超标总天数(21 d)低于郊区(24 d)，7 月上海市城区O3超标日为4 d，高于同期郊区(2 d).整体上，本研究中我国北方3 组城区站点(北京站、保定站和廊坊站)的O3污染程度都不同程度地高于其郊乡地区，上海市城区O3污染程呈与郊区趋同的态势，与此前“郊乡地区O3浓度高于城区”的研究结果[12-16]截然不同，可能与近年来城市布局、能源结构、乡村公路建设等变化相对应.研究[31]表明，淀山湖站受外来传输影响比上海市城区更大，这可能是上海市郊区O3污染程度高于城区的主要原因.

图2 我国中东部地区4 组城乡(郊)站点O3 污染程度比对Fig.2 The four pair comparisons of O3 pollution level between urban and rural (suburban) sites in Central-Eastern China

本研究中城乡O3污染程度趋同甚至城区高于郊乡地区的结论与近年来我国城区O3浓度升高的报道[32-36]相一致.2016-2020 年，我国自然背景地区和邻近城市区域O3年均浓度同步快速提升，年均增长分别为1.5 和2.0 μg/m3[32].有模式结果表明，随着城市化的进程，2017-2019 年夏季“城乡O3污染差异”将随着未来排放的减少而逆转，即未来城市O3浓度可能高于乡村[33].相比于早期郊乡地区O3污染程度高于城区的普遍现象，近年来我国部分城市夏季O3-8 h平均浓度逐渐呈现郊区高于城区的趋势[16,34-35].具体以北京为例[36]，在2006 年榆垡站的O3-8 h 和O3-1 h浓度年均值均略高于奥体站；到2017 年，奥体站显著高于榆垡站，尤其是O3-1 h 浓度.研究[2]表明，近年来华北平原O3浓度的升高可能与NOx排放量在减少而VOCs 排放量变化不大，以及PM2.5浓度减少有关.欧美地区也观测到城区的O3水平正升至周围乡村地区水平，可能与柴油和汽油机动车辆使用催化转化器导致一氧化氮浓度减少有关[11,37].

1987-2004 年，美国9 个乡村监测站点中有7个站点的O3体积分数显著增加，可能与O3前体物的区域性排放增加、排放分布变化、生物质燃烧增加或全球背景O3浓度增加有关[38].在我国，随着城市化进程的加快，促进O3生成的工业源前体物在郊乡地区的工业园区大量排放[17,34,39]；城区被工业园区包围，导致有些城区反而成为“下风向”地区；再累加机动车尾气排放[19,40]和溶剂使用与挥发[23,31,40]等因素，使得我国部分城市的城乡VOCs 人为源排放空间分布发生了改变，可能会导致城区成为O3最大浓度生成区.笔者研究发现，夏季“城乡O3污染程度的差异”在缩小(上海市)，甚至逆转(北京市、保定市和廊坊市)，说明O3前体物排放的空间变化可能会造成城乡乃至更大区域的O3污染程度有趋同之势.目前，我国环境空气质量监测主要是针对建成区，在郊区和乡村的监测多以背景点和对照点为主，每个乡镇有1～2 个站点.此外，部分区县管辖的监测点主要布局在工厂和工业园区附近，而且监测的准确度有待提高[41].基于这种在郊区和乡村监测布局密度比较稀疏的现状，以及郊乡地区现有的监测体系、监测能力、监测手段和监测质量远不能满足区域大气O3全面监测的要求[42]，建议在O3污染较严重区域的远郊和乡村地区，通过增设规范化的监测站点，进一步优化监测网络，全面客观反映O3污染区域分布态势，提高对O3污染形势的准确认识.

2.2 O3 生成对前体物的敏感性

以往研究中，在我国中心城市及工业较发达地区O3的光化学产生速率主要受人为源排放碳氢化合物控制，城市O3生成敏感性倾向于VOCs 控制区，而在乡村和偏远地区则是NOx控制区[43-46].本研究中，O3生成对前体物的敏感性分析(EKMA 曲线法)表明：北京市城区和郊区、保定市乡村以及上海市城区都处于O3生成的VOCs 控制区，即降低前体物VOCs浓度是控制夏季O3生成的关键；保定市城区、廊坊市城区和郊区以及上海市郊区均处于O3生成的VOCs-NOx协同控制区.结果表明，4 个郊乡站点的O3生成控制区已经呈现从NOx控制区向VOCs 控制区过渡的趋势.

考虑到我国中东部区域的代表性，本研究还利用卫星观测并反演获得的甲醛和NO2柱浓度计算并分析了我国中东部9 省份85 个城市在2018-2021 年的FNR 值空间分布情况.研究发现，无论是在城区、郊区还是乡村地区，FNR 值普遍呈下降趋势，说明了我国中东部郊乡地区O3生成敏感性向VOCs 控制区转变的现象普遍存在，这与京津冀和长三角大城市群区域普遍属于VOCs 控制区的结论[22]一致.根据FNR值对应的城区、郊区和乡村O3生成前体物敏感性差异，85 个城市可分为城郊乡不一致、城区与郊区一致和城郊乡一致共3 种类型，给出的3 个城市范例(见图3)分别对应不同类型.在2018-2021 年，FNR 值的持续下降表明我国中东部区域的O3生成有向VOCs控制区发展的趋势.进一步统计(见表2)发现，仅有22%城市的城区、郊区和乡村属于不同的O3生成控制区，这也说明我国中东部9 省份在城区、郊区和乡村O3生成控制区的趋同现象普遍存在，尤其是在山东省、河北省、河南省和江苏省，其城郊控制区趋同现象更加突出.

表2 我国中东部9 省份城市(城区、郊区和乡村)FNR值的对应分类统计Table 2 Classification and statistics based on FNR values of the cities (urban,suburbs and rural areas) in 9 provinces of Central-Eastern China

图3 我国中东部区域基于卫星遥感的FNR 值在城区、郊区和乡村的差异Fig.3 Illustration of the differences in urban,suburban and rural FNR based on satellite remote sensing in Central-Eastern China

在长三角地区开展的研究中，2017 年6-9 月南京市、上海市和杭州市郊区的O3生成敏感性以VOCs-NOx协同控制过渡区为主[47].在已有的上海市郊区研究中，2018 年5-6 月淀山湖站属于O3生成的VOCs 控制区，而2018 年7-8 月属于过渡控制区[48]，这与笔者研究结果类似，也印证了淀山湖站大气O3生成控制区的敏感类型有向偏VOCs 控制区的转变，而导致郊区O3生成敏感性变化的根本原因可能与局地VOCs 排放量逐渐升高的趋势密不可分[47-48].笔者研究结果表明，我国中东部区域O3生成前体物敏感性有向VOCs 控制区发展的趋势，因此无论是在城区还是郊区，都需要加强VOCs 的管控[22]；并且在实施O3减排控制时需要重点关注O3-VOCs-NOx敏感性的变化，根据实地情况适时调整NOx与VOCs 的减排比例，否则O3浓度可能会呈现不降反升的趋势[49].

2.3 VOCs 特征及来源变化

本研究观测期间，北京站和昌平站VOCs 平均体积分数(范围)分别为23.34×10-9(0.02×10-9～56.73×10-9)和21.71×10-9(5.60 × 10-9～49.46 × 10-9).保定站和望都站大气VOCs 平均体积分数(范围)基本相当，分别为13.06×10-9(3.74×10-9～71.22×10-9)和13.35×10-9(4.13×10-9～61.59×10-9).廊坊站、香河站、上海站和淀山湖站VOCs 平均体积分数(范围)分别为38.5×10-9(3.8×10-9～226.7×10-9)、34.4×10-9(4.7×10-9～193.3×10-9)、12.33×10-9(1.66×10-9～92.7×10-9)、13.60×10-9(1.94×10-9～59.27×10-9).城区VOCs 平均体积分数略高于郊区的有北京市和廊坊市，城区VOCs 略低于郊区的为上海市.整体而言，尽管笔者研究中不同城市之间的VOCs 平均体积分数有明显差异，但是同一城市的城区和郊乡地区相差(<10%)较小，这说明局地源排放与传输导致VOCs 浓度在城市区域范围层面上没有明显差异，并且VOCs 局地源排放空间的改变可能正在改变原有的城乡O3污染分布情况.

各站点监测的PAMS 物种组成占比如图4 所示.由图4 可见，在4 组城郊(乡)大气VOCs 中，均为烷烃占比最高，其次是芳香烃和烯烃，再是炔烃(乙炔).烷烃中占比较高的物种是乙烷和丙烷，3 个北方城市(北京市、保定市和廊坊市)的烷烃占比均在70%左右，上海市在60%左右.已有研究[50-53]发现，我国大气VOCs 中烷烃占比在33%～55%之间；笔者研究中烷烃占比有所升高，可能是主要来自各类燃烧源[23,51,53]的贡献增加.芳香烃中占比较高的为甲苯、间/对-二甲苯和三甲基苯；烯烃中占比较高的为乙烯、丙烯和异戊二烯.

图4 我国中东部地区4 组城乡(郊)站点VOCs(PAMS 物种)组成占比Fig.4 Percentages of VOCs (PAMS species) at the four pairs of urban and rural (suburban) sites in Central-Eastern China

但是高浓度VOCs 物种不一定对O3生成贡献大，VOCs (PAMS)的OFP 结果(见图5)表明：在北京站、望都站和香河站，大气VOCs 中芳香烃的OFP 贡献率最大，范围为42%～62%；在昌平站、保定站、廊坊站、上海站和淀山湖站烯烃的OFP 贡献率最大，范围为38%～55%.在本研究的8 个城乡(郊)监测站点，大气中烯烃和芳香烃对OFP 的贡献率之和范围为68%～84%，与其他城市结果[23-24]较为一致.对OFP 贡献较大的单体主要有间/对-二甲苯和异戊二烯，其在8 个监测站点对OFP 的贡献率范围分别为7.9%～27.2%和4.4%～23.2%.由图5 可见，除上海站与淀山湖站外，其他3 组(北京市、保定市和廊坊市)城区与郊乡地区的VOCs 物种对OFP 贡献率差异较大，尤其是望都站与香河站的芳香烃对OFP 贡献率均在60%以上，其中优势物种分别为1,2,4-三甲苯和间/对-二甲苯.这说明需要加强VOCs 局地排放源的管控，如香河地区的家具制造业[54].昌平站和淀山湖站的异戊二烯对OFP 贡献率(分别为23.2%和14.9%)较城区高，可能与郊区植物源排放较高有关.在城区，除了有植物源贡献外，异戊二烯可能还有其他来源，如机动车尾气排放[55].

图5 我国中东部地区4 组城乡(郊)站点PAMS 物种对OFP 的贡献率Fig.5 Percentage contributions of PAMS species to OFP at the four pairs of urban and rural (suburban) sites in Central-Eastern China

对比图4 与图5 可知，不同VOCs 物种对O3生成贡献差异较大，因此，有必要在O3污染严重的郊乡地区开展O3生成前体物，尤其是VOCs 的长期监测.但是，我国郊乡地区的大气监测以区县级监测力量为主，监测力量配备不足，专业监测人员和监测能力均有所欠缺，不完善的监测技术体系不足以支撑郊乡地区快速发展带来的污染源监测需求[56].因此，建议在监测能力与监测体系薄弱的郊乡地区，针对VOCs 排放较高的园区、集群、面源化排放区，针对排放强度较大和影响范围较远的NOx点源，以及针对郊乡地区用车大户和排放较大的农业机械等方面，集中开展专项监管与帮扶工作，以便摸清VOCs 和NOx在郊乡地区的排放强度和排放总量等特征，为国家和地方VOCs 污染控制提供基础数据和科学决策支撑[57]，为我国“十四五”期间实现PM2.5和O3协同控制提供科技支撑.

本研究采用PMF 模型开展了保定市和上海市环境大气VOCs 来源解析，结果(见图6)表明：在保定站、上海站和淀山湖站，对VOCs 贡献率较大的源均为机动车排放源，其中在保定站为48%，在上海站为33%；在望都站，对VOCs 贡献率最大的源为固体燃料燃烧源(41%)，其次是机动车排放源(36%).在上海市和保定市，对VOCs 贡献率较大的其他来源还有工业源、溶剂使用源、油气挥发源和植物源等.本研究中无论是在城区还是在郊乡地区，机动车排放对大气VOCs 的贡献都十分重要，与其他城市研究结果[23,53,58]较为一致；但是，溶剂使用源[23,40,52-53]和工业源[39-40,52]的贡献也不能忽视.建议进一步梳理VOCs、OVOCs和S/IVOCs 局地的源排放清单[40,59-61]，结合OFP 贡献，进行科学且精细化的源头(前体物)管控，才能使O3污染得到有效的控制.

图6 保定市和上海市城乡(郊)站点VOCs 来源解析Fig.6 Source apportions of VOCs at the urban and rural (suburban) sites of Baoding and Shanghai

综上，我国“O3城乡差异”较以往已发生深刻变化，无论在O3的浓度水平、生成敏感性和生成前体物来源及空间分布等方面均有“趋同”之势.在由前体物排放变化带来的O3生成敏感性转变时期，在全国O3浓度居高不下的情况下，对O3和VOCs 监测的要求就不仅仅是来自城区的几个站点，而是需要在广大的郊乡地区形成规范化、网格化的监测能力，除了要关注上风向和城市背景点，还需要关注O3及其前体物(NOx和VOCs)的高值区，以及对下风向区域的影响范围.

3 结论与建议

a) 通过对城乡(郊)O3浓度和优良天的比较发现，我国中东部地区O3污染的城乡差异已发生深刻变化，不再是乡村O3浓度高于城区，而是逐步转变为城区高于郊乡地区，并且有城乡(郊)趋同的态势.

b) 我国中东部郊乡地区O3生成敏感性向VOCs控制区转化的现象普遍存在，改变了以往郊乡地区为NOx控制区的认知.

c) 我国中东部城乡(郊)VOCs 中对O3贡献较大的组分基本一致，以烷烃为主，即人为排放的VOCs组分占主导.烯烃和芳香烃对OFP 贡献率范围为68%～84%，其中贡献较大的VOCs 单体主要是间/对-二甲苯和异戊二烯.PMF 分析结果表明，机动车尾气、溶剂使用和工业排放已成为保定市和上海市城乡(郊)大气VOCs 的主要来源.

d) 我国中东部O3污染城郊乡差异的改变，反映出的是NOx和VOCs 局地源排放的格局变化.为应对严峻的O3污染及其前体物排放空间变化的新形势，建议在O3污染较严重区域的远郊和乡村地区，通过增设规范化的监测站点，提高对O3污染形势的准确认识；建议针对VOCs 排放较高的源头和影响范围较远的NOx点源集中开展专项监管与帮扶工作，为VOCs污染控制提供基础数据和科学决策支撑.