亓浩雲,王晓琦,程水源,蔡 斌,李奥哲

2000～2020年京津冀BVOCs排放量估算及时空分布特征

亓浩雲,王晓琦,程水源*,蔡 斌,李奥哲

(北京工业大学环境与生命学部,北京 100020)

为研究京津冀地区天然源挥发性有机化合物(BVOCs)近20a排放量及时空分布特征,本文基于卫星遥感解译获得的2000年、2005年、2010年、2015年、2020年共5期中国土地利用数据,计算获得了京津冀地区各市县BVOCs排放量及排放组成,同时对京津冀地区近20a的BVOCs排放的时空分布进行了特征分析.结果表明,近20a京津冀地区BVOCs平均排放总量为76.40万t/a,其中河北省、北京市、天津市的平均排放总量分别为59.11万t/a,15.29万t/a,2.00万t/a;按照排放组成分析,ISOP平均排放总量为16.80万t/a,占总排放量的21.99%,TMT平均排放总量为29.62万t/a,占总排放量的38.77%,OVOCs平均排放总量为29.97万t/a,占总排放量的39.23%.根据排放时间特征分析,京津冀地区冬季BVOCs排放量最低、夏季BVOCs排放量最高.BVOCs排放的空间分布与土地利用类型和植被分布密切相关,不同土地利用类型的BVOCs排放贡献具有显著差异,近20a京津冀地区林地、耕地、草地的BVOCs平均排放量分别为60.33万t/a,12.78万t/a,2.31万t/a,分别占总排放量的78.90%,16.79%,3.04%.京津冀地区BVOCs空间排放分布差异比较明显,北部、东北部的整体排放量明显高于南部、东南部.本研究可为BVOCs的计算提供研究思路,同时可为京津冀地区空气污染治理提供有关基础数据.

BVOCs；京津冀；排放量；时空分布

近年来,O3污染问题得到了充分关注,而O3污染的产生与挥发性有机化合物有密不可分的关系,根据来源不同可将挥发性有机化合物分为天然源挥发性有机化合物(BVOCs)和人为源挥发性有机化合物.BVOCs是大气化学成分的重要驱动因素,主要分为异戊二烯(ISOP)、单萜烯(TMT)、其他VOCs (OVOCs)3大类[1],近些年,我国部分区域呈现高浓度臭氧(O3)和二次有机气溶胶(SOA)的污染特征, ISOP、TMT等是对流层O3、SOA和过氧酰硝酸盐(PAN)的重要前体物[2-4].SOA对于大气辐射的影响会进一步影响全球气候.BVOCs在O3和SOA的形成中起着重要作用.由于我国重视生态环境的保护与发展,使得中国的森林面积和木材量不断增加.通过建立BVOCs高分辨率的排放清单,对进一步研究BVOCs与大气环境之间的关系,以及量化评估O3和SOA的生成潜势提供了数据支撑.

对BVOCs的清单计算研究一直备受关注,国外对相关研究已经开展了大量的工作[5-6],而在近些年,国内的相关研究工作发展迅速,但由于基础数据的缺乏且难以获取,数据往往难以及时更新.通过遥感技术获得的数据相较于传统植被统计手段有着观测尺度大、时间连续性好、空间表现性强、周期短等优势,因此基于遥感技术进行BVOCs的相关研究发展迅速.国内研究者基于遥感获取的土地利用数据和气象数据,对国内重要城市、城市群BVOCs的空间排放规律已有大量相关研究[7-10],但鲜有对重点城市群的长时间高分辨率BVOCs清单及排放组分研究,因此本研究利用长时间跨度的土地利用数据,计算了京津冀地区较为详细的高分辨率BVOCs清单.

BVOCs组分在时间和空间上有很大的变化.因此,只有准确获取全球和区域尺度上不同生态系统中BVOCs的排放量,才能合理评价BVOCs对全球或区域尺度中对流层化学和光化学(如O3、SOA)的时空效应和相互作用[11].

1 材料与方法

1.1 研究区域概况

京津冀地区地貌复杂多样,高原、山地、丘陵、盆地、平原类型齐全,有坝上高原、燕山和太行山山地、河北平原三大地貌单元.京津冀区域处于东经113°27'～119°50',北纬36°05'～42°40'之间,南北长735km,东西宽576km,背靠燕山,东临渤海,西为太行山地,东南部、南部衔山东、河南两省,西倚太行山与山西省为邻,西北部、北部与内蒙古自治区交界,东北部与辽宁省接壤,属温带季风气候.

1.2 计算方法

根据Guenther等[2,12-13]提出的BVOCs算式计算其排放量,其将BVOCs排放量的计算分成两种,第一种利用依赖于光照和温度的算式计算ISOP的排放率,该算法主要的影响因素为温度、辐射和叶龄,由于叶龄影响因子相关的基础数据难以获得,因此将叶龄影响因子设置为1[14-15];第二种算法计算TMT和OVOCs,主要的影响因素为温度.ISOP的相关计算公式为(1)～(8),TMT、OVOCs的相关计算公式为式(9)～(10):

1.3 参数确定

1.3.1 土地利用数据 计算使用到的京津冀土地利用数据来源于中科院资源环境数据中心(http: //www.resdc.cn/data.aspx?DATAID=184)的卫星遥感解译获得的2000～2020年共5期中国土地利用1km栅格数据.该产品是以Landsat TM/ETM/OLI遥感影像为主要数据源,经过影像融合、几何校正、图像增强与拼接等处理后,通过人机交互目视解译的方法,将全国土地利用类型划分为6个一级类,25个二级类以及部分三级分类的土地利用数据产品.基于2000～2020年全国土地利用遥感影像数据栅格图,利用京津冀地区行政边界矢量图,通过ArcGIS剪裁得到京津冀地区土地利用类型数据,如图1所示.

本研究所使用的数据为LUCC分类体系,有6种一级土地利用类型,包括草地、耕地、林地、水域、未利用土地、城乡居民用地,这6种一级土地利用类型包含了25种二级土地利用类型,各土地利用类型平均分类精度达到85%以上,准确度较高.通过图1可清楚看到京津冀地区不同土地利用类型的分布.该土地利用数据分类体系已有多个研究者使用[14-15,18],为本次研究计算提供了可靠支持.

将剪裁得到的京津冀土地利用数据进行分类融合,利用面积制表计算并汇总,得到京津冀地区各城市不同土地类型的面积占比,统计近20a京津冀地区各城市不同土地利用类型平均面积占比(图2),其中,北京市和承德市的耕地面积占比最小,均小于30%,其余城市的耕地面积占比均大于35%,并且居于各城市不同土地类型面积占比首位,而北京市、承德市面积占比最大的土地类型是林地,均超过40%.

图1 2000年～2020年京津冀地区土地利用类型

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

图2 2000年～2020年各城市不同土地类型面积平均占比

1.3.2 叶面积指数和叶生物量密度 叶面积指数指单位土地面积上植物叶片总面积占土地面积的倍数,在时空上不断变化反映植物生长状况[9].根据国外学者对BVOCs的相关研究,如Guenther等[2]、Asner等[19],本研究通过查阅相关国内外文献以估算京津冀地区的叶面积指数,同时在京津冀等地区的相关研究的基础之上[15,20-23],并且结合我国其他区域BVOCs研究中叶生物量密度[9-10,14,24]、冯宗炜等[25]总结的我国不同森林的生物量和生长关系、方精云等[26]总结的我国灌木、草地等的生物量,综合环境气候因素,确定本研究所使用的平均叶生物量密度,本研究对叶面积指数和叶生物量密度的取值见表1.

表1 不同土地类型平均叶生物量密度、标准排放因子

1.3.3 排放因子 对于计算各不同土地利用类型的BVOCs所使用的标准排放因子方面,一般情况下采用分档方法[12]处理以保证取值的合理性.以国内外的实测标准排放因子为基础,同时参考使用相同土地利用类型的文献中所提供的标准排放因子[14-15],根据京津冀地区森林资源调查中各植被类型植物所占比例进行加权平均,然后将加权平均值与VOCs标准排放因子的分档值进行比较,取数值最接近的分档值为该植被类型的 BVOCs 标准排放因子.将ISOP的排放分为0.1,1.0,6.0,8.0,34.0, 60.0μgC/(g·h)6档取值;将TMT的排放分为0.1,0.2, 0.65,1.5,3.0μgC/(g·h)5档取值;对有林地VOCs排放,一律取1.5μgC/(g·h).排放因子选取结果如表1所示.

1.3.4 气象数据 本研究将大气环境温度作为叶温,2000～2020年的京津冀地区各城市的气象数据来源于中国气象数据网站(http://data.cma.cn/),由于ISOP不仅受到温度影响,同时也受到太阳辐射影响,失去光照后排放迅速降为零[27-28],因此需要获取的气象要素包括温度、大气相对湿度、太阳总辐射照度等.

2 结果与讨论

2.1 京津冀BVOCs排放总量组成及特征

图3 京津冀各城市BVOCs不同组分排放占比

近20a京津冀各地区城市BVOCs各组分平均排放占比结果如图3所示,各城市BVOCs排放以OVOCs、TMT为主,其次为ISOP.其中OVOCs排放总量为29.97万t/a,占总排放量的39.23%,TMT排放总量为29.62万t/a,占总排放量的38.77%,ISOP排放总量为16.80万t/a,占总排放量的21.99%.

表2 近20a京津冀地区各城市BVOCs排放清单

2.2 京津冀地区BVOCs排放时间分布特征

表3 京津冀地区各城市各月份BVOCs排放量

表2为近20a京津冀地区各城市BVOCs排放清单.从表中可看出,2010年京津冀地区总排放量最低,2020年京津冀地区总排放最高.2010年总排放量较其他年份较低的原因主要是受到温度及总辐射照度的影响,而2020年总排放量较高主要是由于林地面积、植被覆盖率等活动水平的不断增加,同时2020年的平均温度也高于其他年份;根据表格计算, 得到近20a京津冀BVOCs平均排放总量为76.40万t/a,河北省,北京市,天津市近20a平均排放总量分别为59.11万t/a,15.29万t/a,2.00万t/a,有着“森林城市”之称的承德市BVOCs排放量最高,达到25.00万t/a,而廊坊市的BVOCs排放量最低,仅有0.81万t/a.

利用2000～2020年各月份平均气象数据计算得到京津冀地区各城市各月份BVOCs平均排放量(表3).由表3可知,由于受到温度和太阳辐射及白昼时长的影响,京津冀地区冬季BVOCs排放量最低,共2.39万t,占全年总排放量的3.13%;夏季BVOCs排放量最高,共45.83万t,占全年总排放量的59.98%;春季和秋季的BVOCs排放量分别为15.16和13.01万t,分别占全年总排放量的19.85%、17.02%.本研究计算得到的京津冀地区BVOCs夏季排放高、冬季排放低的特点与高超等人[30]对中国地区BVOCs排放季节特征的研究、樊冲[22]对河北省各类BVOCs排放随月份变化分布研究以及井潇溪[31]对北京市森林植物BVOCs排放随月份变化研究结果较为一致.

2.3 京津冀BVOCs排放空间分布特征

京津冀地区近20aBVOCs排放量县级空间分布特征如图4所示,从空间分布来看,总BVOCs排放和各组成部分的空间分布特征较为一致,排放分布南北差异比较明显,北部、东北部城市(承德市、张家口市、北京市、秦皇岛市等)的整体排放量明显高于南部、东南部城市(廊坊市、沧州市、衡水市、邯郸市等),从功能区分布来看,冀西北生态涵养区处于排放高值区、冀中南功能拓展区和沿海率先发展区处于排放低值区,这是由于林地类型的土地主要集中在北部、东北部及部分中西部城市,而耕地类型的土地主要集中在南部、东南部城市.

2.4 不同利用类型土地BVOCs排放空间分布

不同利用类型的土地产生的BVOCs排放量有较大的差异[29],京津冀地区不同土地类型的BVOCs年排放量县级空间分布特征如图5所示,在对京津冀BVOCs排放空间分布的分析中得到:林地、耕地、草地3种土地覆盖类型的BVOCs排放量是总BVOCs主要组成部分.近20a京津冀地区林地、耕地、草地的BVOCs平均排放量分别为60.33,12.78, 2.31万t/a;其中林地、耕地和草地的BVOCs排放量分别占总排放量的78.90%、16.79%、3.04%,BVOCs排放以林地为主、耕地和草地次之的特点与高超等[30]对我国BVOCs排放特征的研究较为一致.

由于不同城市面积差别较大,且不同土地类型面积占比大不相同,造成了各个城市BVOCs排放量的显著差异.其中承德市、北京市的林地面积占比高、城市面积大,且林地贡献的BVOCs排放量大,因此承德市、北京市的BVOCs排放量大;虽然张家口市的耕地面积占比最大,林地面积占比次之,但由于城市本身面积大(在京津冀地区面积排名中仅次于承德市),因此总体BVOCs排放量高;而廊坊市、衡水市、邯郸市的城市面积较小(在京津冀地区面积排名中位于后三位),同时,衡水市、沧州市、廊坊市、邯郸市的林地面积占比不到5%也是BVOCs排放量小的重要原因之一.

2.5 不确定性分析

对比本文与前人相关研究结果(表4),本文的计算结果与国内对京津冀地区相关研究结果相比较高.与夏春林等[20]、井潇溪等[31]、高翔等[15]对京津冀的计算结果相比较,出现的差异可能是由于使用的计算模型不同导致排放因子、各类修正因子确定方式的差别以及气象数据获取的来源不同;张蔷等[21]只计算了森林源BVOCs,因此计算结果低于本研究数据;与宋媛媛等[7]、樊冲等[22]计算结果的差异可能是因为使用的遥感数据产品、分析软件不同,研究区域的土地利用数据与本研究使用的遥感数据产品空间分辨率不同导致剪裁后得到的土地利用数据差别较大,本研究包含的土地利用类型较为齐全,而MEGAN模式主要计算各类阔叶林、针叶林、灌木林、草地及主要作物,缺少对其他土地类型的计算,使用的方法及数据源不同,导致排放因子、计算的土地类型数据产生差距,同时,由于MEGAN模型对输入数据有一定要求,部分研究使用的土地利用数据时效性差可能导致计算结果的不准确;Li等[32]计算的结果高于其他研究结果,主要原因可能是因为该研究使用了全球平均排放系数且研究范围较大,导致模型计算的分辨率精度较低从而增加了相关研究区域的计算误差.

表4 不同研究的BVOCs排放对比

本研究利用ArcGIS软件,利用中科院资源环境数据中心2000年、2005年、2010年、2015年、2020年共5期中国土地利用数据、中国气象数据网的气象数据进行了清单编制,虽然研究数据通过遥感获得,但在数据收集、地面调查、建立解译标志库、人工目视解译、数据质量检查与精度验证等过程并非本研究的内容,可能与实际情况存在一定的差别导致最后结果存在一些不确定性.

在计算过程中,由于未能获得各城市准确的植被树种的数量及所占比例,因此在驱动数据准备过程中,叶面积指数数据和叶生物量密度数据主要参考国内外相关区域研究情况,缺少相应数据的本地化研究,本文对排放因子的研究主要集中在ISOP、TMT等组分上,缺乏对其他排放因子的细化研究,在计算过程中,虽然收集了各城市各月份主要气象数据,但相较于模式输出的气象数据种类较少,同时缺少对土壤湿度订正因子及胁迫因素的研究,可能会对结果产生一定的影响.

3 结论

3.1 2000～2020年京津冀地区BVOCs平均排放总量为76.40万t/a,其中河北省,北京市,天津市平均排放总量分别为59.11,15.29,2.00万t/a.承德市的平均排放量最高,为25.00万t/a,廊坊市的平均排放量最低,为0.81万t/a.根据排放组分分析,其中ISOP平均排放总量为16.80万t/a,占总排放量的21.99%,TMT平均排放总量为29.62万t/a,占总排放量的38.77%,OVOCs平均排放总量为29.97万t/a,占总排放量的39.23%.

3.2 根据排放时间特征分析,京津冀地区各城市BVOCs排放由于受到温度和太阳辐射及白昼时长等因素的影响,京津冀地区冬季BVOCs排放量最低、夏季BVOCs排放量最高.

3.3 京津冀地区BVOCs排放的空间分布与土地利用和植被分布密切相关,林地、耕地、草地3种土地覆盖类型的BVOCs排放量是总BVOCs主要组成部分,近20a林地、耕地、草地平均排放量分别为60.33,12.78,2.31万t/a,分别占排放总量的78.90%、16.79%、3.04%.

3.4 总BVOCs排和各组成部分的排放空间分布较为一致,在空间分布特征上,BVOCs排放分布地区差异比较明显,北部、东北部城市的整体排放量高于南部、东南部城市,是由于林地主要集中在北部、东北部,北部、东北部城市的森林覆盖率高,南部、东南部的土地类型主要以耕地为主、森林覆盖率较低.

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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,山东威海人,北京工业大学博士研究生,主要研究方向为大气污染数值模拟及优化调控.发表论文6篇.

2021-09-13

国家自然科学基金资助项目(51638001)

*责任作者, 教授, chengsy@bjut.edu.cn