2000～2020年京津冀BVOCs排放量估算及時空分布特征

亓浩雲,王曉琦,程水源,蔡 斌,李奧哲

2000～2020年京津冀BVOCs排放量估算及時空分布特征

亓浩雲,王曉琦,程水源*,蔡 斌,李奧哲

(北京工業大學環境與生命學部,北京 100020)

為研究京津冀地區天然源揮發性有機化合物(BVOCs)近20a排放量及時空分布特征,本文基于衛星遙感解譯獲得的2000年、2005年、2010年、2015年、2020年共5期中國土地利用數據,計算獲得了京津冀地區各市縣BVOCs排放量及排放組成,同時對京津冀地區近20a的BVOCs排放的時空分布進行了特征分析.結果表明,近20a京津冀地區BVOCs平均排放總量為76.40萬t/a,其中河北省、北京市、天津市的平均排放總量分別為59.11萬t/a,15.29萬t/a,2.00萬t/a;按照排放組成分析,ISOP平均排放總量為16.80萬t/a,占總排放量的21.99%,TMT平均排放總量為29.62萬t/a,占總排放量的38.77%,OVOCs平均排放總量為29.97萬t/a,占總排放量的39.23%.根據排放時間特征分析,京津冀地區冬季BVOCs排放量最低、夏季BVOCs排放量最高.BVOCs排放的空間分布與土地利用類型和植被分布密切相關,不同土地利用類型的BVOCs排放貢獻具有顯著差異,近20a京津冀地區林地、耕地、草地的BVOCs平均排放量分別為60.33萬t/a,12.78萬t/a,2.31萬t/a,分別占總排放量的78.90%,16.79%,3.04%.京津冀地區BVOCs空間排放分布差異比較明顯,北部、東北部的整體排放量明顯高于南部、東南部.本研究可為BVOCs的計算提供研究思路,同時可為京津冀地區空氣污染治理提供有關基礎數據.

BVOCs；京津冀；排放量；時空分布

近年來,O3污染問題得到了充分關注,而O3污染的產生與揮發性有機化合物有密不可分的關系,根據來源不同可將揮發性有機化合物分為天然源揮發性有機化合物(BVOCs)和人為源揮發性有機化合物.BVOCs是大氣化學成分的重要驅動因素,主要分為異戊二烯(ISOP)、單萜烯(TMT)、其他VOCs (OVOCs)3大類[1],近些年,我國部分區域呈現高濃度臭氧(O3)和二次有機氣溶膠(SOA)的污染特征, ISOP、TMT等是對流層O3、SOA和過氧酰硝酸鹽(PAN)的重要前體物[2-4].SOA對于大氣輻射的影響會進一步影響全球氣候.BVOCs在O3和SOA的形成中起著重要作用.由于我國重視生態環境的保護與發展,使得中國的森林面積和木材量不斷增加.通過建立BVOCs高分辨率的排放清單,對進一步研究BVOCs與大氣環境之間的關系,以及量化評估O3和SOA的生成潛勢提供了數據支撐.

對BVOCs的清單計算研究一直備受關注,國外對相關研究已經開展了大量的工作[5-6],而在近些年,國內的相關研究工作發展迅速,但由于基礎數據的缺乏且難以獲取,數據往往難以及時更新.通過遙感技術獲得的數據相較于傳統植被統計手段有著觀測尺度大、時間連續性好、空間表現性強、周期短等優勢,因此基于遙感技術進行BVOCs的相關研究發展迅速.國內研究者基于遙感獲取的土地利用數據和氣象數據,對國內重要城市、城市群BVOCs的空間排放規律已有大量相關研究[7-10],但鮮有對重點城市群的長時間高分辨率BVOCs清單及排放組分研究,因此本研究利用長時間跨度的土地利用數據,計算了京津冀地區較為詳細的高分辨率BVOCs清單.

BVOCs組分在時間和空間上有很大的變化.因此,只有準確獲取全球和區域尺度上不同生態系統中BVOCs的排放量,才能合理評價BVOCs對全球或區域尺度中對流層化學和光化學(如O3、SOA)的時空效應和相互作用[11].

1 材料與方法

1.1 研究區域概況

京津冀地區地貌復雜多樣,高原、山地、丘陵、盆地、平原類型齊全,有壩上高原、燕山和太行山山地、河北平原三大地貌單元.京津冀區域處于東經113°27'～119°50',北緯36°05'～42°40'之間,南北長735km,東西寬576km,背靠燕山,東臨渤海,西為太行山地,東南部、南部銜山東、河南兩省,西倚太行山與山西省為鄰,西北部、北部與內蒙古自治區交界,東北部與遼寧省接壤,屬溫帶季風氣候.

1.2 計算方法

根據Guenther等[2,12-13]提出的BVOCs算式計算其排放量,其將BVOCs排放量的計算分成兩種,第一種利用依賴于光照和溫度的算式計算ISOP的排放率,該算法主要的影響因素為溫度、輻射和葉齡,由于葉齡影響因子相關的基礎數據難以獲得,因此將葉齡影響因子設置為1[14-15];第二種算法計算TMT和OVOCs,主要的影響因素為溫度.ISOP的相關計算公式為(1)～(8),TMT、OVOCs的相關計算公式為式(9)～(10):

1.3 參數確定

1.3.1 土地利用數據 計算使用到的京津冀土地利用數據來源于中科院資源環境數據中心(http: //www.resdc.cn/data.aspx?DATAID=184)的衛星遙感解譯獲得的2000～2020年共5期中國土地利用1km柵格數據.該產品是以Landsat TM/ETM/OLI遙感影像為主要數據源,經過影像融合、幾何校正、圖像增強與拼接等處理后,通過人機交互目視解譯的方法,將全國土地利用類型劃分為6個一級類,25個二級類以及部分三級分類的土地利用數據產品.基于2000～2020年全國土地利用遙感影像數據柵格圖,利用京津冀地區行政邊界矢量圖,通過ArcGIS剪裁得到京津冀地區土地利用類型數據,如圖1所示.

本研究所使用的數據為LUCC分類體系,有6種一級土地利用類型,包括草地、耕地、林地、水域、未利用土地、城鄉居民用地,這6種一級土地利用類型包含了25種二級土地利用類型,各土地利用類型平均分類精度達到85%以上,準確度較高.通過圖1可清楚看到京津冀地區不同土地利用類型的分布.該土地利用數據分類體系已有多個研究者使用[14-15,18],為本次研究計算提供了可靠支持.

將剪裁得到的京津冀土地利用數據進行分類融合,利用面積制表計算并匯總,得到京津冀地區各城市不同土地類型的面積占比,統計近20a京津冀地區各城市不同土地利用類型平均面積占比(圖2),其中,北京市和承德市的耕地面積占比最小,均小于30%,其余城市的耕地面積占比均大于35%,并且居于各城市不同土地類型面積占比首位,而北京市、承德市面積占比最大的土地類型是林地,均超過40%.

圖1 2000年～2020年京津冀地區土地利用類型

Fig.1 Distribution of land use types in BTH regions from 2000 to 2020

圖2 2000年～2020年各城市不同土地類型面積平均占比

1.3.2 葉面積指數和葉生物量密度 葉面積指數指單位土地面積上植物葉片總面積占土地面積的倍數,在時空上不斷變化反映植物生長狀況[9].根據國外學者對BVOCs的相關研究,如Guenther等[2]、Asner等[19],本研究通過查閱相關國內外文獻以估算京津冀地區的葉面積指數,同時在京津冀等地區的相關研究的基礎之上[15,20-23],并且結合我國其他區域BVOCs研究中葉生物量密度[9-10,14,24]、馮宗煒等[25]總結的我國不同森林的生物量和生長關系、方精云等[26]總結的我國灌木、草地等的生物量,綜合環境氣候因素,確定本研究所使用的平均葉生物量密度,本研究對葉面積指數和葉生物量密度的取值見表1.

表1 不同土地類型平均葉生物量密度、標準排放因子

1.3.3 排放因子 對于計算各不同土地利用類型的BVOCs所使用的標準排放因子方面,一般情況下采用分檔方法[12]處理以保證取值的合理性.以國內外的實測標準排放因子為基礎,同時參考使用相同土地利用類型的文獻中所提供的標準排放因子[14-15],根據京津冀地區森林資源調查中各植被類型植物所占比例進行加權平均,然后將加權平均值與VOCs標準排放因子的分檔值進行比較,取數值最接近的分檔值為該植被類型的 BVOCs 標準排放因子.將ISOP的排放分為0.1,1.0,6.0,8.0,34.0, 60.0μgC/(g·h)6檔取值;將TMT的排放分為0.1,0.2, 0.65,1.5,3.0μgC/(g·h)5檔取值;對有林地VOCs排放,一律取1.5μgC/(g·h).排放因子選取結果如表1所示.

1.3.4 氣象數據 本研究將大氣環境溫度作為葉溫,2000～2020年的京津冀地區各城市的氣象數據來源于中國氣象數據網站(http://data.cma.cn/),由于ISOP不僅受到溫度影響,同時也受到太陽輻射影響,失去光照后排放迅速降為零[27-28],因此需要獲取的氣象要素包括溫度、大氣相對濕度、太陽總輻射照度等.

2 結果與討論

2.1 京津冀BVOCs排放總量組成及特征

圖3 京津冀各城市BVOCs不同組分排放占比

近20a京津冀各地區城市BVOCs各組分平均排放占比結果如圖3所示,各城市BVOCs排放以OVOCs、TMT為主,其次為ISOP.其中OVOCs排放總量為29.97萬t/a,占總排放量的39.23%,TMT排放總量為29.62萬t/a,占總排放量的38.77%,ISOP排放總量為16.80萬t/a,占總排放量的21.99%.

表2 近20a京津冀地區各城市BVOCs排放清單

2.2 京津冀地區BVOCs排放時間分布特征

表3 京津冀地區各城市各月份BVOCs排放量

表2為近20a京津冀地區各城市BVOCs排放清單.從表中可看出,2010年京津冀地區總排放量最低,2020年京津冀地區總排放最高.2010年總排放量較其他年份較低的原因主要是受到溫度及總輻射照度的影響,而2020年總排放量較高主要是由于林地面積、植被覆蓋率等活動水平的不斷增加,同時2020年的平均溫度也高于其他年份;根據表格計算, 得到近20a京津冀BVOCs平均排放總量為76.40萬t/a,河北省,北京市,天津市近20a平均排放總量分別為59.11萬t/a,15.29萬t/a,2.00萬t/a,有著“森林城市”之稱的承德市BVOCs排放量最高,達到25.00萬t/a,而廊坊市的BVOCs排放量最低,僅有0.81萬t/a.

利用2000～2020年各月份平均氣象數據計算得到京津冀地區各城市各月份BVOCs平均排放量(表3).由表3可知,由于受到溫度和太陽輻射及白晝時長的影響,京津冀地區冬季BVOCs排放量最低,共2.39萬t,占全年總排放量的3.13%;夏季BVOCs排放量最高,共45.83萬t,占全年總排放量的59.98%;春季和秋季的BVOCs排放量分別為15.16和13.01萬t,分別占全年總排放量的19.85%、17.02%.本研究計算得到的京津冀地區BVOCs夏季排放高、冬季排放低的特點與高超等人[30]對中國地區BVOCs排放季節特征的研究、樊沖[22]對河北省各類BVOCs排放隨月份變化分布研究以及井瀟溪[31]對北京市森林植物BVOCs排放隨月份變化研究結果較為一致.

2.3 京津冀BVOCs排放空間分布特征

京津冀地區近20aBVOCs排放量縣級空間分布特征如圖4所示,從空間分布來看,總BVOCs排放和各組成部分的空間分布特征較為一致,排放分布南北差異比較明顯,北部、東北部城市(承德市、張家口市、北京市、秦皇島市等)的整體排放量明顯高于南部、東南部城市(廊坊市、滄州市、衡水市、邯鄲市等),從功能區分布來看,冀西北生態涵養區處于排放高值區、冀中南功能拓展區和沿海率先發展區處于排放低值區,這是由于林地類型的土地主要集中在北部、東北部及部分中西部城市,而耕地類型的土地主要集中在南部、東南部城市.

2.4 不同利用類型土地BVOCs排放空間分布

不同利用類型的土地產生的BVOCs排放量有較大的差異[29],京津冀地區不同土地類型的BVOCs年排放量縣級空間分布特征如圖5所示,在對京津冀BVOCs排放空間分布的分析中得到:林地、耕地、草地3種土地覆蓋類型的BVOCs排放量是總BVOCs主要組成部分.近20a京津冀地區林地、耕地、草地的BVOCs平均排放量分別為60.33,12.78, 2.31萬t/a;其中林地、耕地和草地的BVOCs排放量分別占總排放量的78.90%、16.79%、3.04%,BVOCs排放以林地為主、耕地和草地次之的特點與高超等[30]對我國BVOCs排放特征的研究較為一致.

由于不同城市面積差別較大,且不同土地類型面積占比大不相同,造成了各個城市BVOCs排放量的顯著差異.其中承德市、北京市的林地面積占比高、城市面積大,且林地貢獻的BVOCs排放量大,因此承德市、北京市的BVOCs排放量大;雖然張家口市的耕地面積占比最大,林地面積占比次之,但由于城市本身面積大(在京津冀地區面積排名中僅次于承德市),因此總體BVOCs排放量高;而廊坊市、衡水市、邯鄲市的城市面積較小(在京津冀地區面積排名中位于后三位),同時,衡水市、滄州市、廊坊市、邯鄲市的林地面積占比不到5%也是BVOCs排放量小的重要原因之一.

2.5 不確定性分析

對比本文與前人相關研究結果(表4),本文的計算結果與國內對京津冀地區相關研究結果相比較高.與夏春林等[20]、井瀟溪等[31]、高翔等[15]對京津冀的計算結果相比較,出現的差異可能是由于使用的計算模型不同導致排放因子、各類修正因子確定方式的差別以及氣象數據獲取的來源不同;張薔等[21]只計算了森林源BVOCs,因此計算結果低于本研究數據;與宋媛媛等[7]、樊沖等[22]計算結果的差異可能是因為使用的遙感數據產品、分析軟件不同,研究區域的土地利用數據與本研究使用的遙感數據產品空間分辨率不同導致剪裁后得到的土地利用數據差別較大,本研究包含的土地利用類型較為齊全,而MEGAN模式主要計算各類闊葉林、針葉林、灌木林、草地及主要作物,缺少對其他土地類型的計算,使用的方法及數據源不同,導致排放因子、計算的土地類型數據產生差距,同時,由于MEGAN模型對輸入數據有一定要求,部分研究使用的土地利用數據時效性差可能導致計算結果的不準確;Li等[32]計算的結果高于其他研究結果,主要原因可能是因為該研究使用了全球平均排放系數且研究范圍較大,導致模型計算的分辨率精度較低從而增加了相關研究區域的計算誤差.

表4 不同研究的BVOCs排放對比

本研究利用ArcGIS軟件,利用中科院資源環境數據中心2000年、2005年、2010年、2015年、2020年共5期中國土地利用數據、中國氣象數據網的氣象數據進行了清單編制,雖然研究數據通過遙感獲得,但在數據收集、地面調查、建立解譯標志庫、人工目視解譯、數據質量檢查與精度驗證等過程并非本研究的內容,可能與實際情況存在一定的差別導致最后結果存在一些不確定性.

在計算過程中,由于未能獲得各城市準確的植被樹種的數量及所占比例,因此在驅動數據準備過程中,葉面積指數數據和葉生物量密度數據主要參考國內外相關區域研究情況,缺少相應數據的本地化研究,本文對排放因子的研究主要集中在ISOP、TMT等組分上,缺乏對其他排放因子的細化研究,在計算過程中,雖然收集了各城市各月份主要氣象數據,但相較于模式輸出的氣象數據種類較少,同時缺少對土壤濕度訂正因子及脅迫因素的研究,可能會對結果產生一定的影響.

3 結論

3.1 2000～2020年京津冀地區BVOCs平均排放總量為76.40萬t/a,其中河北省,北京市,天津市平均排放總量分別為59.11,15.29,2.00萬t/a.承德市的平均排放量最高,為25.00萬t/a,廊坊市的平均排放量最低,為0.81萬t/a.根據排放組分分析,其中ISOP平均排放總量為16.80萬t/a,占總排放量的21.99%,TMT平均排放總量為29.62萬t/a,占總排放量的38.77%,OVOCs平均排放總量為29.97萬t/a,占總排放量的39.23%.

3.2 根據排放時間特征分析,京津冀地區各城市BVOCs排放由于受到溫度和太陽輻射及白晝時長等因素的影響,京津冀地區冬季BVOCs排放量最低、夏季BVOCs排放量最高.

3.3 京津冀地區BVOCs排放的空間分布與土地利用和植被分布密切相關,林地、耕地、草地3種土地覆蓋類型的BVOCs排放量是總BVOCs主要組成部分,近20a林地、耕地、草地平均排放量分別為60.33,12.78,2.31萬t/a,分別占排放總量的78.90%、16.79%、3.04%.

3.4 總BVOCs排和各組成部分的排放空間分布較為一致,在空間分布特征上,BVOCs排放分布地區差異比較明顯,北部、東北部城市的整體排放量高于南部、東南部城市,是由于林地主要集中在北部、東北部,北部、東北部城市的森林覆蓋率高,南部、東南部的土地類型主要以耕地為主、森林覆蓋率較低.

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QI Hao-yun, WANG Xiao-qi, CHENG Shui-yuan*, CAI Bin, LI Ao-zhe

(Department of Environment and Life, Beijing University of Technology, Beijing 100020, China)., 2022,42(4)：1501～1509

In order to study the emission and temporal and spatial distribution characteristics of volatile organic compounds (BVOCs) from natural sources in Beijing, Tianjin and Hebei regions in recent 20 years, based on five periods of China's land use data obtained from satellite remote sensing interpretation in 2000, 2005, 2010, 2015 and 2020, this paper calculates and obtains the emission and emission composition of BVOCs from cities and counties in Beijing, Tianjin and Hebei, At the same time, the temporal and spatial distribution of BVOCs emission in Beijing Tianjin Hebei region in recent 20 years is analyzed The results show that the average total emission of BVOCs in Beijing Tianjin Hebei region in recent 20 years is 764000 T/A, of which the average total emission of Hebei Province, Beijing and Tianjin are 591100T/A, 152900T/A and 20000t/a respectively; According to the analysis of emission composition, the average total emission of ISOP is 168000T/A, accounting for 21.99% of the total emission, the average total emission of TMT is 296200T/A, accounting for 38.77% of the total emission, and the average total emission of OVOCs is 299700T/ A, accounting for 39.23% of the total emission According to the analysis of emission time characteristics, the BVOCs emission in Beijing Tianjin Hebei region is the lowest in winter and the highest in summer The spatial distribution of BVOCs emissions is closely related to land use types and vegetation distribution. There are significant differences in the contribution of BVOCs emissions from different land use types. The average BVOCs emissions from forest land, cultivated land and grassland in Beijing Tianjin Hebei region in recent 20 years are 603300T/A, 127800T/A and 23100T/a respectively, accounting for 78.90%, 16.79% and 3.04% of the total emissions respectively The spatial emission distribution of BVOCs in Beijing Tianjin Hebei region is obviously different, and the overall emission in the north and northeast is significantly higher than that in the South and Southeast This study can provide research ideas for the calculation of BVOCs, and provide relevant basic data for air pollution control in Beijing, Tianjin and Hebei.

BVOCs；Beijing Tianjin Hebei；emissions；spatiotemporal distribution

X511

A

1000-6923(2022)04-1501-09

亓浩雲(1995-),男,山東威海人,北京工業大學博士研究生,主要研究方向為大氣污染數值模擬及優化調控.發表論文6篇.

2021-09-13

國家自然科學基金資助項目(51638001)

*責任作者, 教授, chengsy@bjut.edu.cn