曲靖市大氣環境容量研究

普麗，易紅宏，唐曉龍，馬潔云，袁琴，王訪，王盼

(1. 昆明理工大學 環境科學與工程學院，云南 昆明，650500；2. 北京科技大學 土木與環境工程學院，北京，100083)

大氣環境容量是指在給定的區域內，達到環境空氣保護目標而允許排放的大氣污染物總量，是制定大氣污染物總量控制的基礎和歸屬[1]。有效的核定大氣環境容量能夠為區域大氣污染控制、環境規劃及合理利用有限的大氣環境容量資源提供科學的參考依據，同時促進管理的科學化和系統化。曲靖市是2002 年國家下達的進行環境容量測算的重點城市之一，是云南省第二大城市，是滇東中心城市及陸路交通樞紐，以卷煙、機械、能源、化工、食品、冶金工業為主的現代化綜合工業基地，據云南省污染物排放清單研究表明[2]曲靖市SO2和PM10排放量居云南省首位。因此，研究其環境容量并合理利用容量資源，對曲靖市經濟、環境協調可持續發展具有重要意義。本研究選用A 值法對曲靖市進行環境容量測算，能夠提供區域宏觀的容量指導數據，為后續曲靖市環境容量研究工作打下基礎，并為中小工業城市環境容量測算研究提供參考依據。已有的A 值法環境容量核算的文獻大部分集中在A 值的修正算法[3-5]，而本文作者利用達標保證率下的A 值在研究現狀環境容量的基礎上，結合新的GB 3095—2012《環境空氣質量標準》對“十二五”末曲靖市環境容量進行核算，并與灰色模型GM(1,1)預測得到的污染物排放量進行對比分析，同時對曲靖市“十二五”期間污染物減排提出建議。

1 研究方法

1.1 研究區域概述

曲靖市位于云南省東部，地處金沙江、珠江兩大水系分水嶺地帶，地理坐標東經103°03'～104°50'、北緯24°19'～27°03'，境內多數地方海拔1 800～2 000 m 之間，最高海拔4 017.3 m，最低海拔695 m。市境南北長302 km，東西寬180 km，面積28 904 km2，下轄一區一市七縣。2009 年末全市常住人口581.7 萬人，全市實現生產總值861.8 億元，全部工業增加值實現409.4 億元，按可比價計算增長12.6%，對經濟增長貢獻率為48%。

1.2 A 值法

A 值法[6]屬于地區系數法，通過控制區總面積、各功能區面積，及總量控制系數A 值即可算出該環境控制區的總允許排放量，屬于宏觀控制。A 值法計算公式如下：

式中：Qa為控制區大氣污染物環境容量，104t/a；Qai為第i 控制區大氣污染物環境容量，104t/a；A為區域性總量控制系數，104km2/a；Csi為該分區污染物年均質量濃度限值，mg/m3，Ⅰ類區按《環境空氣質量標準》年均一級標準選取，Ⅱ類區按《環境空氣質量標準》年均二級標準選取；Cb為環境背景質量濃度，mg/m3；Si為分區控制區面積，km2；S 為總控制區面積，km2。

A 值確定：依據GB/T 3840—91 中的區域劃分選擇A 值范圍，曲靖市屬于第六類區域，A 值選取范圍為2.8～4.2，按照達標率目標90%計算得A 值為2.8+(4.2-2.8)×0.1=2.94。

1.3 污染因子、基準年、規劃年、控制區劃分及執行標準

國家下達的進行環境容量測定的污染物為SO2，NO2和PM10，NO2難以測算的城市可以按NOX進行測算。因此本文所設立的進行環境容量核算的污染因子為SO2，NOX和PM10，核算的基準年為2009 年，規劃年為2015 年。

根據曲靖市行政區劃及城市規劃，將曲靖市七縣一區一市分為9 個控制區，各區縣市的城市建成區劃為Ⅱ類控制區，執行二類標準；其余劃為Ⅰ類控制區，執行一類標準。曲靖市基準年和規劃年的控制區面積如表1 所示。

表1 曲靖市基準年和規劃年控制區劃分情況Table 1 Control area of base year and planning year distribute in Qujing city km2

根據環保部環發[2012]11 號文件曲靖市屬于環境空氣質量新標準GB 3095—2012 實施第二階段(2013年)城市之一，因此各控制區基準年執行GB 3095—1996《環境空氣質量標準》，規劃年執行GB 3095—2012《環境空氣質量標準》。

1.4 環境背景值確定

環境背景值取值原則為：有環境例行監測點的，可采用清潔對照監測點的年平均數據。若清潔對照點難以代表區域清潔水平或清潔對照監測點無年平均數據的，可參考國家空氣質量標準中年平均一級標準的50%～70%選取，SO2和NO2取50%～60%，PM10取60%～70%[7]。本文SO2按空氣質量標準中年平均一級標準的50%選取，NOX背景值濃度為NO2的年平均一級標準的50%乘上1.25 的換算系數[6]，PM10按60%選取。由于空氣質量標準GB 3095—1996 和GB 3095—2012中SO2，NO2和PM10的年均一級標準濃度值一致，因此基準年和規劃年環境背景值質量濃度取值相同，如表2 所示。

表2 背景值質量濃度Table 2 Background concentration

2 研究結果

2.1 現狀環境容量核算結果

根據研究方法，對曲靖市SO2，NOX和PM10進行現狀環境容量核算，并與排放量進行比較，結果見表3。曲靖市各區縣市SO2，NOX和PM10排放量數據來源于“十一五”環境統計綜合年報信息系統中所給出的工業企業、生活及其他污染排放量，并將排放量匯總如表3 所示。

由表3 可以看出：2009 年曲靖市全控制區SO2，NOX和PM10的環境容量分別為14.932 6，36.445 7 和23.856 7 萬t，排放量均未超過其環境容量，9 個控制區除個別縣外均有富余的環境容量，其中，沾益縣和富源縣SO2排放量分別超出環境容量0.348 4 和3.341 2 萬t，這是由于沾益縣和富源縣火電廠SO2高排放量導致。

2.2 規劃年環境容量研究

2.2.1 規劃年主要污染物排放量預測

為了將規劃年環境容量與排放量進行對比，本文還利用灰色模型對規劃年(“十二五”末)曲靖市污染物排放量進行了預測。

污染物的排放與經濟發展、人口規模、技術進步、環境規制等相關，是一個灰色量。此次研究采用鄧聚龍[8]首創并得到廣泛應用[9-15]的“部分信息未知而部分信息已知”灰色系統對污染物排放量進行預測。根據曲靖市2005—2009 年SO2，NOX和PM10排放量(見表4)，用GM(1,1)建模，得到污染物排放量預測模型。SO2，NOX和PM10排放量預測模型分別為：

根據劉思峰等[16]提出的GM(1,1)模型適用范圍可知：3 種污染物排放量GM(1,1)模型均可用于中長期預測，為了進一步分析模型的可靠性，本文分別對模型進行了后驗差檢驗，當后驗比C≤0.35 和小誤差概率P≥0.95 時，模型可靠，這時可根據模型對系統行為進行預測。經檢驗SO2排放量預測模型C=0.71，P=0.75，模型精度不高，因此對模型進行修正，首先對殘差進行非負處理，其次對殘差進行殘差GM(1,1)建模，進一步修正GM(1,1)模型，修正后的預測模型為

表3 曲靖市SO2，NOX 和PM10 現狀環境容量與排放量Table 3 Environmental capacity and emission inventory of SO2, NOX and PM10 in Qujing city in 2009 104 t/a

表4 2005—2009 年曲靖市污染物年排放量Table 4 Qujing city pollutant emission in 2005—2009 104 t/a

式中：t=1，2，…，分別對應2006 年，2007 年…。

經殘差修正后的SO2排放量預測模型C=0.01，P=1，模型精度優；NOX排放量預測模型C=0.02，P=1，模型精度優；PM10排放量預測模型C=0.30，P=1，模型精度優。3 種污染物排放量預測模型均可靠，可預測2015 年SO2，NOX和PM10排放量，預測結果如表5 所示。

2.2.2 規劃年環境容量與排放量比較

2015 年是“十二五”規劃末年，結合新的空氣質量標準對曲靖市進行環境容量核算，并與排放量進行比較，結果見表6。由表6 可知：“十二五”末NOX和PM10環境容量分別為36.445 6 和23.832 6 萬t，與排放量相比仍有富余的環境容量；SO2環境容量為15.254 9 萬t，排放量為21.897 4 萬t，超出環境容量6.642 5 萬t，這與曲靖市是云南省最大的能源生產地，集中了燃煤電力和典型重點工業(鋼鐵、銅冶煉、鉛鋅冶煉及焦化)等高強度SO2排放行業有極大關系，且隨著人口增長，消耗燃料增多，對SO2排放量增長有一定貢獻，因此導致排放量超出其自身環境容量。

表5 曲靖市2015 年SO2，NOX 和PM10 污染物排放量Table 5 SO2,NOX and PM10 pollutant emission in Qujing city in 2015 104 t

3 結論

1) 運用A 值法對曲靖市進行了現狀年和規劃年的宏觀大氣環境容量核算，2009 年整個曲靖市SO2，NOX和PM10的環境容量與排放量比較均有富余量，但由于曲靖市火電廠主要分布在沾益縣和富源縣，SO2排放量高導致已超過兩縣自身環境容量。2015 年環境容量與GM(1,1)模型預測得到的排放量比較可知，整個曲靖市在“十二五”末NOX和PM10環境容量尚有富余，而SO2排放量將超過其自身環境容量，這與曲靖市為云南省最大的能源生產地，集中了燃煤電力和典型重點工業等高強度SO2排放行業有直接關系。因此，根據曲靖市能源、工業結構、城市性質、污染物排放等，在“十二五”期間大力推進燃煤電廠污染減排、加快非電力重點行業污染防治、大力推廣清潔能源使用、加快機動車排氣污染防治步伐等措施削減SO2和控制NOX和PM10排放尤為必要。

表6 曲靖市2015 年SO2，NOX和PM10 環境容量和排放量Table 6 Atmospheric environmental capacity and emission of SO2, NOX and PM10 in Qujing city in 2015 104 t/a

2) 此次環境容量研究不僅能為曲靖市后續環境容量研究提供區域宏觀容量指導數據，還能為曲靖市污染物減排提供參考依據，并且對于中小工業城市環境容量測算研究具有借鑒價值。

[1] 李力, 蘇國良. 實施污染物排放總量控制中應注意的幾個問題[J]. 中國環境管理,1999(5)：45-46.LI Li, SU Guoliang. Several issues that should be paid attention to in the implementation of Pollutant emission control[J].Chinese Journal of Environmental Management, 1999(5)：45-46.

[2] TANG Xiaolong, ZHANG Yan, YI Honghong, et al.Development a detailed inventory framework for estimating major pollutants emissions inventory for Yunnan Province,China[J].Atmospheric Environment,2012,57：116-125.

[3] 張軍. 基于修正A 值法的西安市大氣環境容量估算[J]. 干旱區資源與環境,2011,25(1)：127-129.ZHANG Jun.A value method for the atmospheric environmental capacity estimates in Xi’an city[J]. Journal of Arid Land Resources and Environment,2011,25(1)：127-129.

[4] 歐陽曉光. 大氣環境容量A-P 值法中A 值的修正算法[J]. 環境科學研究,2008,21(1)：37-40.OUYANG Xiaoguang. Research on the a value amending algorithm for A-P value method in EPC calculation[J]. Research of Environmental Science,2008,21(1)：37-40.

[5] 邢文聽. 蘭州市區大氣環境容量季節變化初探[D]. 蘭州： 蘭州大學資源環境學院,2007：20-23.XING Wenting. Study on the seasonal variation of the atmospheric environmental capacity in Lanzhou[D]. Lanzhou：Lanzhou University. College of Earth and Environmental Science,2007：20-23.

[6] 李云生, 谷清, 馮銀廠. 城市區域大氣環境容量總量控制技術指南[M]. 北京： 中國環境科學出版社,2005：291-293.LI Yunsheng, GU Qing, FENG Yinchang. Technical guidelines for total control of atmospheric environmental capacity in urban areas[M]. Beijing： China Environmental Science Press, 2005：291-293.

[7] 張懷德, 王雁, 閆世明.A-P 值法估算大氣環境容量的某些問題[C]//中國環境科學學術年會論文集(第二卷). 北京： 中國環境科學出版社,2011：1139-1142.ZHANG Huaide, WANG Yan, YAN Shiming. Analysis of some problems about A-P value method for atmospheric environmental capacity estimation[C]//Monograph of China Environmental Science Annual Conference (Vol.2). Beijing：China Environmental Science Press,2011：1139-1142.

[8] 鄧聚龍. 灰色預測與決策[M]. 武漢： 華中理工大學出版社,1986：1-329.DENG Julong. Grey prediction and decision[M]. Wuhan：Huazhong University of Science and Technology Press, 1986：1-329.

[9] 謝恒星, 張振華, 譚春英. 灰色預測方法在山東省糧食總產量預測中的應用[J]. 水土保持研究,2006,13(2)：257-258.XIE Hengxing, ZHANG Zhenhua, TAN Chunying. The prediction of total yield of Shandong province based on GM(1,1)model[J].Research of Soil and Water Conservation, 2006,13(2)：257-258.

[10] 劉學欣, 薛安.2008 年北京市大氣質量的灰色預測[J]. 環境工程,2006,24(2)：69-71.LIU Xuexin, XUE An. Grey prediction of air quality in Beijing city in 2008[J].Environmental Engineering,2006,24(2)：69-71.

[11] 林躍忠, 王鐵成, 王來, 等. 三峽工程高邊坡的穩定性分析[J].天津大學學報(自然科學與工程技術版), 2005, 38(10)：936-940.LIN Yuezhong, WANG Tiecheng, WANG Lai, et al. Stability analysis of high slope at three gorges project[J]. Journal of Tianjin University (Natural Science and Engineering Edition),2005,38(10)：936-940.

[12] Pai T Y, Hanaki K, Ho H H, et al. Using grey system theory to evaluate transportation effects on air quality trends in Japan[J].Transportation Research Part D： Transport and Environment,2007,12(3)：158-166.

[13] Chang S C, Pai T Y, Ho H H, et al. Evaluating Taiwan’s air quality variation trends using grey system theory[J]. Journal of the Chinese Institute of Engineers,2007,30(2)：361-367.

[14] MAO Mingzhi,Chirwa E C.Application of grey model GM(1,1)to vehicle fatality risk estimation[J]. Technological Forecasting and Social Change,2006,73：588-605.

[15] Tien T L. A research on the grey prediction model GM(1,n)[J].Applied Mathematics and Computation, 2012, 21(8)：4903-4916.

[16] 劉思峰, 謝乃明, 黨耀國, 等. 灰色系統理論及其應用[M].4版. 北京： 科學出版社,2008：111-112.LIU Sifeng, XIE Naiming, DANG Yaoguo, et al. Grey system theory and application[M]. 4th ed. Beijing： Science Press, 2008：111-112.