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        河北省土壤揚(yáng)塵源PM2.5排放量估算

        2017-12-02 02:04:32馮海波陸雅靜
        河北工業(yè)科技 2017年6期
        關(guān)鍵詞:顆粒物污染

        郭 祥,馮海波,陸雅靜

        (1. 河北工業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院,天津 300400;2. 河北省環(huán)境科學(xué)研究院,河北石家莊 050000)

        河北省土壤揚(yáng)塵源PM2.5排放量估算

        郭 祥1,馮海波2,陸雅靜2

        (1. 河北工業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院,天津 300400;2. 河北省環(huán)境科學(xué)研究院,河北石家莊 050000)

        為了解河北省揚(yáng)塵類細(xì)顆粒物污染的總體狀況,以2015年為基準(zhǔn)年,通過衛(wèi)星遙感影像解譯方法獲取土壤揚(yáng)塵活動(dòng)水平數(shù)據(jù),采用排放因子模型估算河北省土壤揚(yáng)塵細(xì)顆粒物的排放量。衛(wèi)星解譯結(jié)果顯示,河北省土壤揚(yáng)塵源主要包括農(nóng)田、荒地和裸露山體3類,其中土壤揚(yáng)塵源總面積為77 627 km2。計(jì)算結(jié)果表明土壤揚(yáng)塵源的PM2.5排放量為39 699 t,其中農(nóng)田揚(yáng)塵33 866 t,荒地?fù)P塵1 567 t,裸露山體揚(yáng)塵4 266 t。因此,農(nóng)田是河北省土壤揚(yáng)塵排放的主要來源,占總排放量的85.3%,重點(diǎn)排放區(qū)域分布在河北省南部的邯鄲、邢臺(tái)等地,以及西北部的張家口等地。研究結(jié)果可為河北省土壤揚(yáng)塵污染策略的制訂提供依據(jù)。

        大氣環(huán)境;土壤揚(yáng)塵;排放系數(shù);排放量;空間分布

        2013年以來,灰霾天氣頻發(fā)成為困擾京津冀區(qū)域的主要環(huán)保難題,河北省大氣污染的首要污染物仍是細(xì)顆粒物[1]。根據(jù)中國多個(gè)城市的細(xì)顆粒物源解析結(jié)果[2-5]:北京市揚(yáng)塵源貢獻(xiàn)了14.3%,天津市貢獻(xiàn)了30%,石家莊市貢獻(xiàn)了22.5%,承德市的貢獻(xiàn)更是高達(dá)46.5%。揚(yáng)塵對(duì)大氣顆粒物排放貢獻(xiàn)顯著,是區(qū)域大氣顆粒物的主要來源之一。相比其他顆粒物排放源,揚(yáng)塵具有減排潛力較大、控制技術(shù)簡單、治理成本低以及改善效果顯著等優(yōu)點(diǎn),應(yīng)作為目前ΡΜ2.5污染防治工作的重點(diǎn)[6]。

        土壤揚(yáng)塵是一類非常復(fù)雜的混合源,主要指直接來源于裸露地面的微小顆粒物在風(fēng)場(chǎng)的作用下擴(kuò)散進(jìn)入空中的部分,擴(kuò)散方式有滾動(dòng)、躍遷和懸浮3種形式[7]。它既是大氣細(xì)顆粒物的產(chǎn)生源,也是大氣細(xì)顆粒物的受體,對(duì)城市空氣質(zhì)量和人體健康有重要影響,因此揚(yáng)塵的排放特征研究受到普遍關(guān)注,對(duì)揚(yáng)塵污染的治理也迫在眉睫[8]??堤K花等[9]采集石家莊市不同梯度的顆粒物樣品,研究碳組分與梯度的變化關(guān)系,結(jié)果顯示道路揚(yáng)塵是石家莊市顆粒物碳組分的主要來源之一。張濤等[10]通過對(duì)石家莊市道路揚(yáng)塵進(jìn)行采樣分析得到石家莊市道路揚(yáng)塵中細(xì)顆粒物主要來源為燃煤排放。目前的研究多集中于工業(yè)源和移動(dòng)源等領(lǐng)域的細(xì)顆粒物污染,揚(yáng)塵污染“底數(shù)不清”的現(xiàn)狀嚴(yán)重阻礙了揚(yáng)塵污染防治工作的開展,而且揚(yáng)塵源具有源強(qiáng)不確定、隨機(jī)排放和類型多樣等特點(diǎn)[11],進(jìn)一步增添了揚(yáng)塵污染的監(jiān)管難度。同時(shí),揚(yáng)塵源與其他污染源排放清單一起構(gòu)成區(qū)域空氣質(zhì)量模型的基礎(chǔ)性輸入文件,是協(xié)助制訂合理有效的控制方案和達(dá)標(biāo)規(guī)劃、大氣環(huán)境質(zhì)量預(yù)報(bào)預(yù)警的重要基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。因此,本文以河北省為研究區(qū)域,以2015年為基準(zhǔn)年,通過衛(wèi)星遙感影像解譯方法獲取土壤揚(yáng)塵活動(dòng)水平數(shù)據(jù),參考《揚(yáng)塵源顆粒物排放清單編制技術(shù)指南(試行)》中土壤揚(yáng)塵計(jì)算方法,估算河北省土壤揚(yáng)塵細(xì)顆粒物排放量,確定河北省土壤揚(yáng)塵源的重點(diǎn)排放區(qū)域,從而為河北省土壤揚(yáng)塵污染控制策略的制訂提供依據(jù)。

        1 研究方法

        1.1研究區(qū)域概況

        河北省位于華北地區(qū)東部,環(huán)抱首都北京,東與天津市毗連并緊傍渤海,東南部、南部銜山東、河南兩省,西倚太行山與山西省為鄰,西北部與內(nèi)蒙古自治區(qū)交界,東北部與遼寧省接壤。河北省地勢(shì)西北高、東南低,由西北向東南傾斜。地貌復(fù)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,呈現(xiàn)出典型的半環(huán)狀階梯形地貌特征[12]。

        1.2計(jì)算方法

        本研究以2015年為基準(zhǔn)年,根據(jù)土壤揚(yáng)塵的產(chǎn)生機(jī)理,在國內(nèi)外相關(guān)研究的基礎(chǔ)上,參考《揚(yáng)塵源顆粒物排放清單編制技術(shù)指南(試行)》建立土壤揚(yáng)塵排放量計(jì)算模型[13-15]:

        Wsi=Esi×As,

        (1)

        Esi=Di×C×(1-η)×10-4,

        (2)

        Di=Ki×Iwe×f×L×V,

        (3)

        C=0.504×u3/PE2,

        (4)

        PE=1.099×P/(0.594 9+0.118 9×Ta)。

        (5)

        模型中:Wsi為土壤揚(yáng)塵中PMi(空氣動(dòng)力學(xué)直徑在0~iμm間的顆粒物,下同)的總排放量,t/a;Esi為土壤揚(yáng)塵源PMi的排放系數(shù),t·(m2·a)-1;As為土壤揚(yáng)塵源面積,m2;η為揚(yáng)塵污染控制措施的去除效率(涉及多種措施的取其最大值),%;Di為PMi的起塵因子,t·(104·m2·a)-1;C為氣候因子,表征氣象因素對(duì)土壤揚(yáng)塵的影響;Ki為PMi在土壤揚(yáng)塵中的百分含量;Iwe為土壤風(fēng)蝕指數(shù)(根據(jù)土質(zhì)類型查表,可知農(nóng)田的土壤風(fēng)蝕指數(shù)為28.67,荒地為28.67,裸露山體為46),t·(104·m2·a)-1;f為地面粗糙因子,模型中取值0.5;L為無屏蔽寬度因子(當(dāng)無屏蔽寬度 ≤300 m時(shí),L=0.7,當(dāng)300 m<無屏蔽寬度<600 m時(shí),L= 0.85,當(dāng)無屏蔽寬度 ≥ 600 m時(shí),L=1.0);V為植被覆蓋因子,取值1;u為年平均風(fēng)速,m/s;PE為桑氏威特降水-蒸發(fā)指數(shù)[16];P為年降水量,mm;Ta為年平均溫度,℃。

        1.3活動(dòng)水平數(shù)據(jù)獲取

        土壤揚(yáng)塵活動(dòng)水平數(shù)據(jù)一般采用實(shí)地調(diào)查或遙感圖片進(jìn)行獲取[17]。本研究根據(jù)遙感解譯的結(jié)果獲取土壤揚(yáng)塵源的活動(dòng)水平,包括土地利用類型(農(nóng)田、荒地、裸露山體等)以及各類型土地面積;各種污染控制措施的去除效率原則上通過實(shí)驗(yàn)觀測(cè)獲得,在不具備實(shí)驗(yàn)條件的情況下可參考國內(nèi)同類研究。本文借鑒北京環(huán)境科學(xué)研究院的實(shí)驗(yàn)成果;結(jié)合文獻(xiàn)調(diào)研估算植被覆蓋因子、地面粗糙因子和無屏蔽寬度因子、顆粒物粒度分布等;氣象數(shù)據(jù)通過當(dāng)?shù)氐臍庀蟛块T獲取。

        2 結(jié)果與討論

        2.1河北省土壤揚(yáng)塵面積

        河北省主要包括保定、滄州、承德、邯鄲、衡水、廊坊、秦皇島、石家莊、唐山、邢臺(tái)和張家口共計(jì)11個(gè)地級(jí)市。通過遙感圖片獲取土壤揚(yáng)塵的空間面積和類型,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析、過濾分析和去除分析之后得到:河北省土壤揚(yáng)塵源總面積77 627 km2,其中荒地面積895 km2,裸露山體面積1 552 km2,農(nóng)田面積75 180 km2,見表1。

        表1 土壤揚(yáng)塵活動(dòng)水平數(shù)據(jù)

        2.2河北省土壤揚(yáng)塵排放系數(shù)

        農(nóng)田、裸地、廢棄礦山的揚(yáng)塵排放因子根據(jù)年降水量、年平均溫度、年平均風(fēng)速、土壤風(fēng)蝕指數(shù)、地面粗糙因子、無屏蔽寬度因子、植被覆蓋因子、揚(yáng)塵控制效率等參數(shù)計(jì)算獲得,降水量、平均溫度和平均風(fēng)速等取自氣象部門,其他參數(shù)通過文獻(xiàn)調(diào)研或者采用清單編制指南推薦的數(shù)值[18-19]。主要計(jì)算參數(shù)及結(jié)果見表2和表3。

        表2 各地級(jí)市氣象因子參數(shù)

        Tab.2 Climatic factors in different prefectures

        城市年平均風(fēng)速/(m·s-1)年降水量/mm年平均溫度/℃氣候因子(×103)保定市2.1535.213.00.995滄州市2.4608.413.91.270承德市1.7548.49.50.326邯鄲市2.1456.014.91.670衡水市1.8480.014.20.886廊坊市1.9642.013.40.535秦皇島市1.8591.611.00.405石家莊市1.7534.014.60.628唐山市2.1518.412.20.968邢臺(tái)市3.4481.214.46.070張家口市2.8522.09.11.520

        表3 各地級(jí)市不同土質(zhì)類型的揚(yáng)塵排放系數(shù)

        2.3河北省土壤揚(yáng)塵排放總量及分布特征

        采用上述土壤揚(yáng)塵的活動(dòng)水平數(shù)據(jù)以及與排放因子相關(guān)的參數(shù),結(jié)合土壤揚(yáng)塵排放量計(jì)算模型,可以估算得到2015年河北省土壤揚(yáng)塵ΡΜ2.5的排放總量為39 699 t,其中農(nóng)田揚(yáng)塵、荒地?fù)P塵和裸露山體揚(yáng)塵的排放量分別是33 866,1 567和4 266 t,分別占總排放量的85.3%,3.9%和10.8%。通過對(duì)已建立的排放清單的分析可以得到污染物排放的部門分擔(dān)率和地區(qū)分布特征,結(jié)合研究區(qū)域的自然地理特征和氣象條件能夠找出需要重點(diǎn)控制的高污染地區(qū)(見表4)。

        表4 各地級(jí)市土壤揚(yáng)塵排放量

        由表4可見,土壤揚(yáng)塵主要排放地區(qū)是邯鄲、張家口、邢臺(tái)和滄州等地,分別占土壤揚(yáng)塵總排放量的18.7%,17.1%,16.6%和12.1%。土壤揚(yáng)塵排放量與土壤面積和氣候條件有關(guān),張家口等地土地風(fēng)化嚴(yán)重加上植被覆蓋率低,土壤揚(yáng)塵污染顯著;滄州處于臨海地區(qū),容易受渤海季風(fēng)影響;邢臺(tái)、邯鄲等地毗鄰太行山脈,人口密集,耕地利用率較高,加上地形條件不利于污染物擴(kuò)散,這也是促使該地區(qū)污染物增加的原因。

        使用 ArcGIS 軟件將河北省2015年土壤揚(yáng)塵細(xì)顆粒物排放情況細(xì)化分配到3 km×3 km網(wǎng)格中,形成土壤揚(yáng)塵PM2.5空間分布圖,見圖1。土壤揚(yáng)塵排放清單的統(tǒng)計(jì)分辨率最低到區(qū)縣一級(jí),分配規(guī)則根據(jù)清單結(jié)果按照各區(qū)縣的排放量,各區(qū)縣內(nèi)部按照土地面積進(jìn)行平均分配。土壤揚(yáng)塵清單分配結(jié)果見圖1,可以看出,河北省有3處污染排放集中區(qū)域。張家口地區(qū)雖然土壤揚(yáng)塵PM2.5排放總量較高,但是單位面積排放強(qiáng)度低于河北省南部地區(qū),如邢臺(tái)、邯鄲等地。因此,河北省土壤揚(yáng)塵的控制應(yīng)集中在西北和東南區(qū)域,并重點(diǎn)控制河北省東南部的土壤揚(yáng)塵污染。

        圖1 河北省土壤揚(yáng)塵ΡΜ2.5空間分布圖 Fig.1 Spatial distribution of ΡΜ2.5 emissions from soil source of Hebei Province

        2.4不確定性分析

        排放清單的不確定性有很多來源,例如污染源分類及定義的完整性、監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)自身的誤差、排放因子和活動(dòng)水平數(shù)據(jù)的不確定性,以及建立過程中的隨機(jī)誤差[20-22]。清單結(jié)果的不確定性主要取決于研究者對(duì)計(jì)算模型和數(shù)據(jù)質(zhì)控等信息的掌握情況,可通過對(duì)計(jì)算模型以及數(shù)據(jù)來源的分析了解清單結(jié)果的可靠性。借鑒前人的研究結(jié)果,對(duì)河北省土壤揚(yáng)塵排放清單進(jìn)行不確定性分析可以得到。

        1)計(jì)算模型的完整性。本清單的排放量計(jì)算模型在參考《揚(yáng)塵源顆粒物排放清單編制技術(shù)指南(試行)》的基礎(chǔ)上建立的,計(jì)算模型可靠性較高。

        2)活動(dòng)水平數(shù)據(jù)的不確定性。模型是所用的活動(dòng)水平數(shù)據(jù)主要來自衛(wèi)星解譯、統(tǒng)計(jì)年鑒和政府部門公布的信息,數(shù)據(jù)來源可靠性相對(duì)較高,但城市之間統(tǒng)計(jì)口徑的差異容易造成最后結(jié)果的不確定性。

        3)關(guān)鍵參數(shù)本地化匹配程度。排放清單的建立過程中除了相應(yīng)的活動(dòng)水平數(shù)據(jù)之外,還需要獲取大量的參數(shù)值。降水量、平均溫度和平均風(fēng)速等氣象數(shù)據(jù)來自河北省氣象部門,不確定性較??;在排放系數(shù)的計(jì)算中由于受實(shí)驗(yàn)條件和人力資源的限制無法完全做到本地化測(cè)量,對(duì)于缺失的參數(shù)選用其他相似研究的推薦值勢(shì)必會(huì)對(duì)清單結(jié)果的不確定性產(chǎn)生一定影響。

        4)研究結(jié)果缺乏橫向比較。京津冀地區(qū)的揚(yáng)塵類顆粒物排放清單研究一般都聚焦于北京和天津等地區(qū)中心城市,以河北省為研究區(qū)域的揚(yáng)塵排放清單目前很少,加上河北省獨(dú)特的重污染環(huán)境,缺少相同空間尺度的較為全面的清單結(jié)果校驗(yàn)評(píng)估。

        需要注意的是,考慮到研究者知識(shí)儲(chǔ)備及實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)的不足,無法確??紤]到所有可能的影響因素,因此研究結(jié)果的不確定性有被低估的可能。

        3 結(jié) 語

        本文參考《揚(yáng)塵源顆粒物排放清單編制技術(shù)指南(試行)》中的土壤揚(yáng)塵計(jì)算模型,對(duì)參數(shù)進(jìn)行本地化修正。然后以2015年為基準(zhǔn)年,估算得到河北省土壤揚(yáng)塵ΡΜ2.5的排放量,并分析其空間分布特征。主要結(jié)果及建議如下。

        1)河北省土壤揚(yáng)塵源主要?dú)w類為農(nóng)田、荒地和裸露山體,經(jīng)計(jì)算可得2015年土壤揚(yáng)塵中ΡΜ2.5的排放量為39 699 t,其中農(nóng)田揚(yáng)塵33 866 t,荒地?fù)P塵1 567 t,裸露山體揚(yáng)塵4 266 t。土壤揚(yáng)塵排放中農(nóng)田是其主要來源,占總排放量的85.3%。土壤揚(yáng)塵重點(diǎn)排放區(qū)域集中在河北省南部,即邯鄲、邢臺(tái)等地,建議重點(diǎn)控制該地區(qū)的土壤揚(yáng)塵污染,采取退耕還林、植被覆蓋等措施增加裸地綠化率。此外,河北省西北部(如張家口等地)由于土地沙化等原因揚(yáng)塵污染也比較嚴(yán)重,需要加強(qiáng)土壤揚(yáng)塵監(jiān)管治理工作。

        2)根據(jù)前文對(duì)計(jì)算結(jié)論的分析,下一步研究應(yīng)重點(diǎn)關(guān)注排放系數(shù)的本地化修正,建議采取實(shí)地檢測(cè)和模型模擬等方法來優(yōu)化排放系數(shù)的代表性,提高清單結(jié)果的可靠性。另外還應(yīng)提高獲取數(shù)據(jù)的分辨率,以期更好地應(yīng)用于空氣質(zhì)量模型,為河北省揚(yáng)塵污染控制提供技術(shù)支持。

        /

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        Estimation of emissions of PM2.5from soil dust in Hebei Province

        GUO Xiang1, FENG Haibo2, LU Yajing2

        (1. School of Economics and Management, Hebei University of Technology, Tianjin 300400, China; 2. Hebei Provincial Academy of Environmental Sciences, Shijiazhuang, Hebei 050000, China)

        In order to understand the general situation of dust particulate matter pollution in Hebei Province, the data of soil dust activity are obtained by satellite remote sensing image interpretation method based on 2015, and the emission factor model is used to estimate the emission of dust and fine particulate matter in Hebei Province. The results of satellite interpretation show that the source of soil dust in Hebei Province includes three types of farmland, wasteland and bare mountain, among which the total area of soil dust source is 77 627 km2. The calculation result shows the PM2.5emission of soil dust source is 39 699 t, among which farmland dust is 33 866 t, wasteland dust is 1 567 t, and bare mountain dust is 4 266 t. The farmland is the main source of soil dust emission in Hebei Province, accounting for 85.3% of the total discharge. The focus of the discharge area is distributed in Handan, Xingtai and other places in the southern part and Zhangjiakou in the Northwest of Hebei Province. The research may provide reference in making policy against soil dust pollution in Hebei Province.

        atmospheric environment; soil dust; emission coefficient; emission inventory; spatial distribution

        1008-1534(2017)06-0477-06

        X513

        A

        10.7535/hbgykj.2017yx06015

        2017-08-24;

        2017-10-17;責(zé)任編輯:王海云

        國家科技支撐計(jì)劃課題(2014BAC23B0203);環(huán)保部公益項(xiàng)目(201409007);河北省科技計(jì)劃項(xiàng)目(17273707D)

        郭 祥(1990—),男,河南安陽人,碩士研究生,主要從事環(huán)境管理與可持續(xù)發(fā)展方面的研究。

        馮海波教授。E-mail:vonhb@sina.com

        郭 祥,馮海波,陸雅靜.河北省土壤揚(yáng)塵源PM2.5排放量估算[J].河北工業(yè)科技,2017,34(6):477-482.

        GUO Xiang, FENG Haibo, LU Yajing.Estimation of emissions of PM2.5from soil dust in Hebei Province[J].Hebei Journal of Industrial Science and Technology,2017,34(6):477-482.

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