北京平原區平房冬季燃煤量及污染物排放估算

趙文慧,姜 磊,張立坤,李令軍,張大偉*,李 倩(1.北京市環境保護監測中心,北京 100048；

2.大氣顆粒物監測技術北京市重點實驗室,北京 100048)

北京平原區平房冬季燃煤量及污染物排放估算

趙文慧1,2,姜 磊1,2,張立坤1,2,李令軍1,2,張大偉1,2*,李 倩1,2(1.北京市環境保護監測中心,北京 100048；

2.大氣顆粒物監測技術北京市重點實驗室,北京 100048)

利用2015年8月1.5m級高分辨率遙感影像,對北京市平原區居住平房類型、面積和分布進行遙感監測,獲取居住平房斑塊,并利用平房采暖面積調查、燃煤量現場抽樣調查等技術手段,估算了北京市平原區主要區居住平房冬季燃煤總量,同時結合相關文獻調研的無煙煤排放因子,測算北京平原區主要區平房燃煤PM、SO2、CO、NOx、黑碳(BC)和有機碳(OC)的排放量,為北京市原煤散燒管控及大氣污染防治提供基礎數據.結果表明:北京市平原通州區平房燃煤量最大,達到97.4萬t,其次是順義和大興區,均超過60萬t,昌平區和房山區則接近50萬t.從空間分布來看,燃煤散燒量由西北向東南呈現增加趨勢,燃煤量主要集中在城市發展新區,壓減燃煤的工作重點仍集中在六環內外的區,但城市拓展區中朝陽和海淀山后區域均是散煤控制的重點區域,應引起相關部門的重視.2015年北京市平原區居住平房燃煤消耗中,各區居住平房燃煤所產生的大氣污染物排污量差別明顯,其中通州區的SO2和NOx排放量最高,分別為3534.4,2514.0t.

北京市；居住平房；燃煤量；污染物排放量

當前我國 PM2.5污染形勢嚴峻,民用散煤燃燒是主要貢獻源之一,2014年北京市PM2.5來源貢獻中,機動車、燃煤、工業生產、揚塵為主要來源,貢獻率分別占 31.1%、22.4%、18.1%和14.3%[1],燃煤污染居第2位,尤其是冬季散煤的燃燒很值得重視[2].同時,民用煤炭由于燃燒和脫硫除塵技術的限制,大氣污染排放嚴重,對人體健康危害大[3-7],因此獲取民用煤炭的源排放信息,對于開展面源污染監控與治理具有重要意義.

如何有效地治理民用燃煤導致的污染一直是一個困擾各級政府的難題,特別是在京津冀地區,而摸清民用散煤燃燒分布與用量將是首要解決的重要問題.民用燃煤散燒,由于底數不清、對象不明、來源不清晰等客觀因素影響,一直是壓減燃煤工作的難題.

隨著政府、公眾對燃煤關注度的提升,越來越多的學者圍繞散煤及其污染排放展開了研究

[8-13].支國瑞等[14]對北方霧霾頻發與燃煤集中在冬季高度重合的現象進入深入分析,指出京津冀農村地區采暖煤耗占生活煤耗總量的 90%左右[15].龐軍等[16]指出城市利用天然氣替代燃煤集中供暖對CO2、顆粒物(PM)、SO2和NOx都有較明顯的減排效果.

民用燃煤因其使用的分散性及廚具差異,燃煤量統計是一大難題,而國內外有關民用燃煤量估算的研究較少,大多以統計數據為基礎,導致污染物排放量的估算精度大打折扣.因此,準確估算民用燃煤量就顯得尤為重要.傳統方法上,一般是基于人口密度、經濟統計等數據,并通過典型源調查,來估算污染排放量,信息變更周期長,精度受到多方面因素的影響.加之散煤的供應渠道較多,可能是造成統計誤差的主要原因[17].遙感技術結合現場調查數據能快速準確地獲取燃煤散燒的分布信息,了解其空間分布,得到精細化的燃煤散燒活動水平;結合排放因子的現場調查實驗,可以快速、大范圍獲取全市乃至區域燃煤散燒污染排放量及其空間分布情況[18].

本研究利用遙感與GIS技術,通過現場調查指標數據結合遙感監測數據計算得到各區縣燃煤總量,并對其空間分布特征進行分析,在此基礎上,進一步估算污染物排放量,以期為污染減排和科學規劃能源供應與消費體系提供依據.

1 數據資料收集與處理

1.1 散煤調查方法

針對北京市平原區居住平房分布廣泛、數量較大的特點,本次調查采用分層隨機抽樣的方法,結合北京市2015～2020年禁燃區規劃實施方案,將各區域疊置分析,使用分層隨機抽樣的方式確定各區縣調查村莊數量.最終選取了 12個區 60個村莊作為調查樣本,并在各村莊中隨機均勻布設一定數量的入戶調查點,最終獲取320戶家庭作為調查樣本數據,其中4戶居民為非燃煤取暖,實際有效樣本數為316戶.由于城市核心區(西城區和東城區)2013年已經全面實施了煤改電等減排措施,故不納入此次研究范圍內.

圖1 研究區范圍Fig.1 The study area

1.2 遙感數據處理

1.2.1 北京市平原區居住平房信息提取 利用SPOT6 2015年8月1.5m級高分辨率遙感影像,參考2013年和2014年冬季Quick-Bird、GF1等影像,對2015年秋季北京市平原區平房面積和分布進行遙感監測,獲取居住平房空間分布斑塊,并對結果進行外業驗證、匯總與統計.

平原區平房監測滿足1:10000比例尺下視覺無偏差,圖斑屬性及邊界精度均達90%以上.

1.2.2 居住平房修正面積信息提取 由于從1.5m級高分辨率遙感影像上提取的居住平房也包含了部分平房中院落的面積,使得面積出現高估現象,因此針對抽樣的平房區進行房屋的二次精細提取,并進行實地調查核實.

在RS、GIS、GPS技術的支持下,以谷歌0.5m分辨率影像為底圖,對選取的60個樣本村莊進行識別和解譯,以獲取樣本村莊平房的實際建筑基底面積.以實地調查的 60個村莊為對象,精細提取村里每一戶平房建筑面積,共計提取了 19694個平房斑塊.

1.3 北京市平原區居住平房燃煤總量的估算方法

居住平房燃煤總量采用由點到面的方式進行估算.以遙感監測的居住平房空間分布數據為基礎,在獲取多個指標的基礎上,估算居住平房燃煤量.具體計算如式(1)所示:

式中:A為居住平房燃煤量,t;S為各區居住平房高分辨率遙感影像解譯成果的平房面積,km2,i代表各區的序列號, i=1,2,3…; CC為每個區縣的綜合燃煤系數, kg/m2.

式中:J為該區采暖面積折算系數; h為該區縣(或縣市)平房層高系數; dr為單位采暖面積燃煤量系數, kg/m2.

式中:S2為實地入戶調查得到的采暖面積,m2; S1為甚高分辨率衛星影像遙感解譯的該戶居民的建筑基底面積,m2;n代表該區入戶調查的序列號, …3,2,1=n ;j代表該區入戶調查的總數;

式中:hn為入戶調查獲取的房屋層數;

式中:T為該家庭的采暖季(非采暖季)燃煤總量, kg;D為燃煤天數.

1.4 污染物排放量估算方法

1.4.1 污染物排放因子的確定 國內民用燃煤的形式很多,但主要包括散煤和型煤燃燒[19].國內已有多名學者開展相關研究[20-23].受試驗條件所限,筆者所用排放因子主要引用了 Zhi等[20]和Chen等[21]的研究成果以及《第一次全國污染源普查城鎮生活源產排污系數手冊》[24]中給出的數值.

由于北京型煤和散煤均為無煙煤,選擇文獻[20-21]無煙煤排放因子的幾何平均值,其中燃燒型煤產生的 PM、BC、OC的排放因子分別為1.270,0.004,0.039g/kg,燃燒散煤產生的PM、BC、OC的排放因子分別為1.207、0.005、0.044g/kg.

由于我國各地煤炭中的硫分變化較大,并且SO2的排放因子主要與煤中硫分及煤的種類有關[25],不能簡單地用單一數據來表述,同時由于污染物NOx生成機理復雜[26],故該研究依據《第一次全國污染源普查城鎮生活源產排污系數手冊》[24]中給出的數值,其中燃燒型煤產生的 SO2和NOx的排放因子分別為2.72,1.7kg/t,燃燒散煤產生的SO2和NOx的排放因子分別為4.0,2.8kg/t.

冬季農戶的取暖火爐因燃燒不充分會產生大量一氧化碳有毒氣體,該研究參考了 Li等[27]計算得到的燃燒型煤和散煤產生 CO的排放因子分別是96,95kg/t.

1.4.2 污染物排放量的計算 將燃煤量乘以相應污染物的排放因子就可得到各種污染物的排放量.

式中:EVi為i類燃煤污染物的排放量,t;Ci為i類污染物對應的燃煤量,kg;EFi為i類污染物的排放因子,g/kg.

2 結果與分析

2.1 北京市平原區居住平房空間分布特征

圖2 北京市平原區各區居住平房面積Fig.2 Area statistic of counties in bungalow dewelling areas in Beijing plain

遙感監測結果統計顯示(圖 2):平房面積最大的區在通州,為41.3km2,其次是大興、順義和房山,居住平房面積均在 30km2以上,石景山區的平房面積最小,為 1.9km2.居住平房面積排名前五的區縣均屬于城市發展新區,城市拓展區中,朝陽區居住平房較其他區(海淀、豐臺、石景山)面積大.

從空間來看(圖3),北京市平原區居住平房主要分布在城市東南、西南和東北部,在城市拓展區中,五環路外的城鄉過渡帶平房分布密度高于城區,二環～五環間的平房分布密度相對較小.按功能區來分,城市發展新區的平房面積最大,為181.6km2,占北京市平原區居住平房總面積的68.1%,同時分布也最為集中,應作為平房面源污染監測的重點區域;其次是生態涵養區,其居住平房面積占北京市平原區居住平房總面積比例為19.0%,主要集中分布在城關鎮及周邊地區.

圖3 北京市平原區居住平房空間分布Fig.3 Spatial distribution of bungalow dwelling areas

2.2 北京市平原區居住平房燃煤量

2.2.1 各區燃煤系數測算 根據本文 1.2中確定的系數計算公式,對各區的綜合燃煤系數進行統計,結果如圖4所示.

從圖4中可以看到,朝陽區的綜合燃煤系數最高為 0.135kg/(m2·d),房山區最低為 0.065kg/ (m2·d),其余各區依次降低,但趨勢較緩,差別不大.根據燃煤入戶調查統計數據可知,型煤與散煤用量比例為1:4.

圖4 各區綜合燃煤系數Fig.4 Integrated coal coefficient at counties in bungalow areas in the plain area of Beijing

2.2.2 各區燃煤量測算 統計顯示,通州區平房燃煤量最大,其次是順義和大興區,均超過60萬t,昌平區和房山區則接近于50萬t,石景山由于區面積小,居住平房的面積也最小,故而燃煤量最低,僅有3.6萬t.

根據燃煤量將平原區(不包含東、西城)分為3類:高于70萬t的為散煤大區,包含通州、順義和大興,該三個區的燃煤量總和占全市平原區平房燃煤量的 49.1%,接近總燃煤量的 50%;30～70萬t的為散煤中區,包括昌平、房山、平谷、密云和朝陽區,這 5個區的燃煤量總和為209.7萬 t;燃煤量低于30萬t的區為散煤小區,有海淀、懷柔、豐臺和石景山區,除懷柔區外,另外3個區均屬于城市拓展區.燃煤散燒量由西北向東南呈現增加趨勢,燃煤量主要集中在城市發展新區.

圖5 2015年北京市平原區各區燃煤量統計Fig.5 Coal consumption at counties in bungalow areas in the plain area of Beijing in 2015

根據北京市統計年鑒[28],2014年北京市生活消費用煤為293.5萬t,與該研究估算的結果量級相當,因此,通過遙感提取平房面積進而估算燃煤量的方法是確實可行的.該研究利用遙感獲得燃煤量略高于統計數據.究其原因,主要有:①北京市統計年鑒中生活消費用煤的數據來源于樣本調查統計,該方法不能完全代表全部平房燃煤用戶,存在統計誤差;②由于平房燃煤來源廣泛,沒有固定的售賣點,燃煤量的調查統計存在人為估算誤差;③受利益驅使部分煤炭通過非官方渠道進入北京市場,因此官方統計數據往往低于實際結果;④統計年鑒中未考慮流動人口,而隨著北京市流動人口的增多,導致官方數據統計低于遙感估算結果.今后研究中,可通過進一步提高遙感提取精度,以及加密入戶調查數量等措施,提高燃煤量的估算精度.

根據2.2.1節,散煤與型煤的比例計算得到各區散煤與型煤量,如圖6所示.

圖6 2015年北京市平原區散煤與型煤統計Fig.6 Coal consumption at counties in bungalow areas in the plain area of Beijing in 2015

此次燃煤入戶調查的重點區域在五環～六環區間,且北京市城鄉接合部大部分區域亦位于該環間,圖7可以看到,五環～六環間各區燃煤量中,朝陽區的燃煤量最大,為11.3萬t,占本區燃煤量的 37.2%,其次是海淀和昌平區,海淀區的燃煤量占本區燃煤量的 51.1%,超過 50%的燃煤量均分布在海淀區的五環～六環內,是重點監管區域;占比最大的是石景山區,五環～六環間燃煤量占全區燃煤量的72%,占比較大的區(石景山、海淀、朝陽、豐臺)均屬于城市拓展區,且該區緊緊圍繞著城市核心區.五環～六環區間的燃煤量占六環內燃煤總量的比例為57.1%.

圖7 五環～六環區燃煤量Fig.7 the coal consumption in fifth - sixth ring district accounted for counties

2.2.3 燃煤量空間分布特征 (1)全市燃煤量空間分布特征:從空間來看(圖 8),燃煤量的分布呈現環狀分布,內環的朝陽、海淀、豐臺和石景山的燃煤量處于中間水平,外環的密云、懷柔、平谷的燃煤量相對也較低,而位于兩環中間區域的昌平、順義、通州、大興和房山的燃煤量較高.

該區域圍繞北京市城區,大量的生活燃煤不但對局地污染貢獻明顯,對城區也構成了潛在威脅.這些區域應采取強有力的散煤燃燒綜合措施加以治理.

圖8 北京市平原區居住平房燃煤量空間分布Fig.8 the spatial distribution of coal consumption at counties in bungalow areas in the plain area of Beijing

(2)五環～六環間燃煤量空間分布特征:從空間分布(圖9)來看,五環～六環居住平房燃煤量主要分布在朝陽區、海淀區、昌平區和通州區,燃煤量占五環～六環燃煤總量的 68.2%,在空間上呈西北-東南一線走向,其次是豐臺區和大興區,位于城區南部,高密度的居住平房帶來較大的燃煤量.

圖9 五環～六環各區居住平房燃煤量分布Fig.9 the distribution of coal consumption at counties in fifth - sixth ring district in the plain area of Beijing

2.3 居住平房燃煤大氣污染物排放量

2.3.1 污染物排放量 基于平房遙感解譯結果和調研的排放因子,根據式(6)估算了2015年北京市平原區居住平房燃煤消耗產生的 PM、SO2、NOx、BC、OC、CO.各區居住平房燃煤所產生的大氣污染物排污量差別明顯(圖10),其中通州區的 SO2和 NOx排放量最高,分別為3534.4, 2514.0t,而石景山的排放量低,均少于150t;城市發展新區中的順義、大興、昌平、房山等區的PM排放量均在前列,而石景山的排放量低于50t.

比較圖11可知,型煤燃燒的BC排放量低于散煤.BC、OC排放量排在前幾位的區分別是通州區、順義區和大興區.

2.3.2 污染物排放空間分布特征 為更好地分析居住平房燃煤散燒不同污染物排放量的空間分布特征,根據減排工作的關注焦點,只討論PM、SO2.利用普通克里格空間插值法,在地理信息系統軟件ARCGIS10.0的支持下,分別插值生成了2015年北京市平原區居住平房燃煤PM、SO2排放量的空間分布,結果如圖12所示.針對環形區域(通州、順義、大興等區),應加快推行清潔燃料以及降低生活燃煤用量,清潔能源替代,逐步用電能、天然氣和太陽能等清潔能源替代農村散煤燃燒[29].

圖10 居住平房燃煤SO2、NOx、 PM、CO排放量Fig.10 SO2, NOx, PM and CO emissions at counties in bungalow areas in the plain area of Beijing

北京市部分區空氣質量自動監測站點 2015年12月PM2.5與SO2的月均值(圖13)顯示,高于當月月均值的站點分別是良鄉(房山)、亦莊(經濟技術開發區)、通州、黃村(大興區)以及永樂店(通州區),均位于北京市南部及東南部區域,與居住平房燃煤PM、SO2排放量空間分布高值區有部分重疊,從區域分布看,居住平房燃煤散燒污染排放物主要來源于人口相對集中、經濟活動水平較高的城市發展新區.其中,位于北京西南、東南地區的通州、大興等區排放水平最高,在不利氣象條件下,對市區的空氣污染貢獻較大[29-31].SO2污染水平反映了北京燃煤污染排放的主要特征,北京南部地區的高污染排放水平顯然與燃煤的高排放水平有直接關系.

圖11 平房散煤和型煤燃燒BC、OC排放量Fig.11 BC and OC emissions from combustions of chunk-coal stove and honeycomb briquette stove

圖12 平原區居住平房燃煤PM、SO2排放量空間分布Fig.12 the spatial distribution of PM, SO2in the plain area of Beijing

圖13 空氣質量自動監測站2015年12月PM2.5、SO2月均值Fig.13 the monthly average of PM2.5, SO2in air quality automatic monitoring station in Dec, 2015

3 結論

3.1 平原區仍有較高密度的居住平房,五環外的密度高于城區,城市發展新區的平房面積占北京市平原區平房總面積的 56.9%.通州區燃煤量最大.燃煤散燒量空間上由西北向東南呈現增加趨勢,主要集中在城市發展新區,壓減燃煤工作重點仍集中在六環外的區.

3.2 居住平房燃煤消耗產生的PM、SO2、NOx、BC、OC、CO大氣污染物排放量差別較明顯,其中通州區的污染物排放量最高.

3.3 遙感手段估算平房燃煤量,受平房斑塊提取精度的影響,同時受入戶被調查人員認知差別,導致燃煤調查系數的精度,隨著系數中誤差的累積,均會影響到最后的燃煤量估算精度.

3.4 2013年北京市實施“農村地區減煤換煤,清潔空氣”政策后,改用優質煤會導致現有燃煤排放因子高估,加大燃煤大氣污染物的排放量,要加強排放因子的更新.同時,由于本文遙感影像的平房提取時間與2015年去煤化政策實施效果的時間差距,導致部分已完成清潔能源改造的農村平房計入燃煤排放量的計算中,也會高估燃煤大氣污染物排放量.

3.5 該燃煤量估算方法切實可行,但后期需進一步擴大調研范圍,將山后其他區納入研究區范圍,摸準各區各村落燃煤系數;研究建立動態更新機制,納入排放源清單;下一步將與環境空氣質量評價作關聯性分析.

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Estimation of coal consumption and related contamination emission in the plain area around Beijing during winter season.

ZHAO Wen-hui1,2, JIANG Lei1,2, ZHANG Li-kun1,2, LI Ling-jun1,2, ZHANG Da-wei1,2*, Li Qian1,2(Beijing Municipal Environmental Monitoring Center, Beijing 100048, China；2.Beijing Key Laboratory of Airborne Particulate Matter Monitoring Technology, Beijing 100048, China). China Environmental Science, 2017,37(3)：859～867

The spatial pattern of bungalow areas in the plain area of Beijing was interpreted with 1.5m high resolution remote sensing images in Aug, 2015. Then, the bungalow build-up areas were refined by a combination of field sampling and the imagery interpretations. A statistical model was developed to estimate the coal consumption in bungalow areas based on statistical records of build-up areas. The coal burning emissions of particulate matter (PM), sulfur dioxide (SO2), nitrogen oxide (NOx), carbon monoxide (CO), black carbon (BC), and organic carbon (OC) were estimated by the emission factors that were collected from the relative researches. The results showed that: the consumed coal weight was especially in districts of Tongzhou, where the coal consumption was 0.974million tons in Tongzhou and the coal consumption more than 0.60million tons in Shunyi and Daxing. The coal consumption in Changping and Fangshan was close to 0.50million tons. The special distribution of coal consumption showed an increasing trend from the northwest to the southeast of Beijing. The new urban development district in Beijing had the highest bungalow density; Special attention should be given to Chaoyang and Haidian mountain areas. The emissions of PM、SO2、NOx、BC、OC、CO in the plain areas of Beijing were obvious difference. The highest emissions of SO2and NOxwere in Tongzhou district, reached 3534.4 tons and 2514.0 tons, respectively.

Beijing；bungalow；coal burning；pollutant emission

X51

A

1000-6923(2017)03-0859-09

趙文慧(1982-),女,內蒙古阿拉善盟人,高級工程師,博士,主要從事環境遙感監測研究.發表論文10余篇.

2016-07-11

基于新一代衛星遙感、地面監測與分析模式的區域空氣質量綜合監測研究與應用(Z161100001116013)

* 責任作者, 教授級高工, zhangdawei@bjmemc.com.cn