東亞地區生物源異戊二烯排放的估算

寧文濤，趙善倫

（山東師范大學 人口·資源與環境學院，山東 濟南250014）

1 引言

VOCs（Volatile organic compounds）是由各種人類活動和生物代謝排放到大氣中的揮發性有機化合物的總稱。由人類活動產生的 VOCs，稱為人為源VOCs（Anthropogenic volatile organic compounds，AVOCs），由自然界生物代謝排放的VOCs稱為生物源VOCs（Biogenic volatile organic compounds，BVOCs）。

VOCs中很多成分具有高度的化學活性，極易與大氣中的各種氣體（NO，NO2）、氧化劑、OH自由基等發生反應，在對流層大氣光化學過程、特別是臭氧光化學過程中具有重要作用。光化學過程產生的有機酸、氣溶膠、以及二次產物等對大氣環境有嚴重的危害，VOCs作為臭氧形成的重要前體物之一，是光化學污染、大氣環境質量控制等領域的重要研究對象，同時對氣候變暖也有間接影響[1]。

在區域和全球尺度上，植被排放的 VOCs已遠遠超過了人為排放量。Guenther等（1995）估算，全球BVOCs排放量達1.150×10－12g，約占全球 VOCs年排放量的90%；異戊二烯和單萜烯是全球年排放量最大的2類BVOCs，其中異戊二烯在總BVOCs排放量中所占的比重約為44%[2]。因此，對區域植被異戊二烯排放的研究可為進一步探討植被對大氣環境的貢獻提供重要依據。

BVOCs的排放與區域氣候以及植被類型、分布狀況密切相關，國內外在BOVCs排放影響因素方面都有相應的研究工作。Guenther等（1995）建立了BVOCs全球背景站，對不同類型植被BVOCs排放進行了長時間的監測，給出了不同植被的BVOCs排放因子，并在環境因子對BVOCs排放影響研究的基礎上開發了BVOCs排放模型，估算了全球BVOCs排放總量和異戊二烯排放量[2～3]，這些工作已經被應用于全球氣候變化的研究中[4]。在中國地區的7處站點實測了各樹種的排放速率，得到中國地區的標準排放因子。

國內對中國及區域BVOCs排放也做了不少工作，對于我國不同地區代表的植被的異戊二烯排放速率進行了廣泛而基礎地研究，了解我國排放異戊二烯的優勢樹種，獲取了模型所需要的基本參數；張莉等[11]；閆雁等[12]；鄭君瑜[13]，通過將植被分布類型分布圖矢量化得到植被的分布信息并用于排放量的估算，這樣帶來的問題就是矢量化后的精度問題，難以滿足研究區域空氣質量問題的需要。

為了未來能將天然源排放模式在線嵌入到區域大氣化學模式中，本研究中利用MODIS衛星影像，在東亞地區反演最新的與大氣化學模式相匹配的植被類型分布，30s分辨率標準排放因子，以東亞地區BVOCs中排放量最大、化學活性高的異戊二烯作為研究對象，應用最新的自然排放氣體和氣溶膠模 MEGAN（Modelof Emissions of Gasesand Aerosols from Nature），估算東亞地區高分辨率天然源異戊二烯排放，旨在有利于了解東亞地區區域異戊二烯的分布特征，同時為建立覆蓋整個東亞地區高分辨率的區域空氣質量模型系統做準備。

2 方法描述

用MEGAN估算天然源排放VOC，公式如下：

Emission＝[ε][γ][ρ][3]。

這里ε（mg·m－2·h－1）是排放因子，γ是排放活動因子標準化率，ρ是冠層內VOC產生和消耗因子。通過標準化排放因子加訂正因子的方式來估算排放量。標準條件下，冠層尺度的排放因子處于葉面積指數LAI為5（80%成熟葉，10%成長葉，10%老葉），太陽高度角為60°，光通量密度PPFD比為0.6，空氣溫度為303K、濕度為14g·kg－1、風速為3m·s－1，土壤濕度為0.3m3·m－3，在過去24～240h內的葉面溫度為297K，光通量密度PPFD向陽葉為200μmol·m－2·s－1，背陰葉為50μmol·m－2·s－1。

本研究采用的排放因子為基于全球90個站點的野外觀測以及80個實驗室研究。30s數據給定每一網格中排放因子，這種方法綜合了地理位置和物種的差異因素。計算方法通過地面調查植被構成，在地面調查沒有觸及的區域，結合衛星遙感數據，計算每種植被的排放速率和面積，經加權平均后得到不同植被的標準排放因子。

中國地區30s排放因子由Klinger[4]實測確定。采樣站點位于中國的內蒙古（溫帶），長白山（北溫帶），北京山區（溫帶），鼎湖山（亞熱帶），哀牢山（亞熱帶），昆明（亞熱帶），西雙版納（熱帶），從植物種類、生長構成、葉生物量到葉面積基本涵蓋了中國所有的森林類型，得到中國地區的標準排放因子。

每個網格點根據不同類型植被覆蓋的比例可以計算出標準排放因子，但這些標準排放因子是在標準環境下測得的，在實際中需要考慮環境因子的影響。這里考慮葉溫、光通量密度、葉齡及土壤濕度對于排放因子的訂正。

3 輸入條件

3.1 葉面積指數LAI

MEGAN中LAI的標準數據庫MEGAN－L數據庫（MEGAN LAIv數據庫）為全球范圍內分辨率30s（～1km2）的估算值，時間跨度為2000～2005年，該數據庫基于MODIS。

網格中的植被并非一致地散步到整個網格中。用網格平均LAI/網格內覆蓋有植被的區域面積，得到LAIv（有植被覆蓋地區LAI），對LAIv設定上限為6，目的是消除某些網格植被很少卻估算出高的LAI這類錯誤。標準的MEGAN LAIv數據庫使用該方法得出，數據由Zhang[14]的 LAI估算值和 Hansen[15]年的植被覆蓋分數估算值確定。數據在處理時考慮了缺失值和城市區域。

3.2 氣象場計算

MEGAN中的氣象參數是由 WRF（Weather Research and Forecasting Model）計算，WRF是由美國大氣研究中心（NCAR）開發，本次模擬范圍為東經57°～161°，北緯1°～59°；水平分辨率36km，網格數為200×160；采用Lambert正形投影；垂直層次20層，模式頂高約為15km，垂直分辨率在近地層較高；大尺度氣象背景場和邊界條件采用的NCEP資料（6h間隔）。計算2010年的氣象場狀況，結果輸出為每1h。

4 結果與分析

利用30s分辨率的標準排放因子計算東亞地區2010年異戊二烯的年排放量為91.24Tg，其中中國貢獻13.1Tg，北京地區為0.045Tg，中國地區對于東亞異戊二烯的排放貢獻可以達到14.4%。Zhang[16]在INTEX－B中估算東亞地區人為源異戊二烯的排放量為0.016 7Tg，其中中國0.007 6Tg，北京地區0.000 2Tg。可以看出東亞地區生物源排放的VOCs（以異戊二烯換算）遠超人為源排放。從表1中可以看出，異戊二烯的排放具有非常明顯的季節特征，這與溫度和光照的季節變化有關。同時，可以看出在中國地區這種季節變化非常顯著，其中異戊二烯的排放集中于華南地區，這可能與該地區植被覆蓋及排放速率有關。但是在東南亞地區，4月的排放量卻是一年中排放量最高的時期，這可能MEGAN估算中與光照的影響有關，7月東南亞處于雨季，會影響到光通量（圖1和圖2）。表2中給出了國內其他研究者模擬計算的中國區域異戊二烯的排放量，可以看出本研究的異戊二烯的排放量要低于[2]的研究結果，與其他研究結果相比要高，這是可能與本研究采用小時分辨率的氣象數據有關，而且在模型機理上考慮了冠層環境和葉齡的訂正。

圖1 2010年東亞地區異戊二烯月排放量

考慮到估算過程中本身存在著誤差，而且在模型算法的采用、植被類型分布數據、排放因子以及氣象數據的輸入上都有區別，本研究估算的中國植被VOC年排放總量與文獻報道較為一致。

在天然源VOCs排放的估算過程中，其估算誤差主要來自：排放因子的不確定，在制定標準排放因子時，選取的植物數量是有限的，這必然會帶來較大的誤差，不同的排放因子的模擬估算值的差異可以達到30%以上；植被類型數量上的選取，模型在計算中為了提高效率而人為地將樹種進行簡化歸類，植被實際地理分布的差異可以導致誤差。用訂正因子計算估算可以訂正冠層環境、葉齡、土壤濕度的季節變化，但無法估計植被地理分布上的改變，因此將影響估算結果空間分布的準確程度；其它的影響因子目前還沒有考慮在內，如生物氣候、CO2濃度，環境壓力等。

表2 中國地區異戊二烯排放量

表1 2010年東亞地區異戊二烯月排放量Tg/month

圖2 2010年東亞地區30s排放因子下異戊二烯月排放分布

5 結語

東亞地區的異戊二烯排放量為91.24Tg，其中中國貢獻13.1Tg，北京地區為0.045Tg，天然源排放異戊二烯遠遠高于人為源排放。MEGAN模擬的異戊二烯排放具有明顯的季節變化，正確地反映了植物異戊二烯的排放與溫度、光照的關系。模擬結果中，中國地區的模擬結果變化不如在美國的結果有明顯的地區差異，這與在中國地區的排放因子的測定站點偏少有關，以后需要加強中國地區標準排放因子的本地化。

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