鄭小燕， EASA Said, 季 韜， 駱勇鵬， 蔣振梁

(1. 福州大學(xué)土木工程學(xué)院， 福建 福州 350108; 2. 福建農(nóng)林大學(xué)交通與土木工程學(xué)院， 福建 福州 350002; 3. 瑞爾森大學(xué)土木工程學(xué)院， 安大略 多倫多 M5B 2K3)

0 引言

路面工程生命周期內(nèi)的生產(chǎn)運營活動往往會造成重大的環(huán)境問題. 相關(guān)部門也采取環(huán)境友好型的路面方案來降低對環(huán)境產(chǎn)生的影響， 如使用溫拌瀝青等[1], 但如何量化這些路面方案所取得的環(huán)境效益是其中的關(guān)鍵步驟. 路面生命周期環(huán)境影響評價(life-cycle assessment, LCA)正是實現(xiàn)這一步驟的有效途徑，其旨在量化路面工程從原材料萃取及生產(chǎn)、 施工、 使用、 養(yǎng)護維修和生命終止各階段內(nèi)所產(chǎn)生的能源消耗和環(huán)境排放[2].

近年來， 針對路面LCA研究取得一些成果. 傳統(tǒng)的路面LCA是在確定值基礎(chǔ)上進行， 忽略了評價過程中的不確定性. Santero等[2]總結(jié)了目前路面LCA的研究成果， 發(fā)現(xiàn)水泥混合料在能源消耗方面的變化區(qū)間為4.6～7.3 MJ·kg-1， 瀝青混合料的變化區(qū)間卻達到0.7～6.0 MJ·kg-1. Wang等[3]也認為相比于其他原材料， 瀝青和水泥混合料等加工類產(chǎn)品的能耗和環(huán)境排放值具有更大的變異性. 因此， 對路面LCA進行不確定性分析至關(guān)重要， Azarijafari等[4]也強烈建議在路面LCA的研究中要開展不確定性分析.

目前， 路面LCA不確定性的研究還處于起步階段. Noshadravan等[5]以輸入數(shù)據(jù)的測量誤差為不確定性因素， 對路面LCA展開不確定性分析. Yu等[6]以建模參數(shù)為不確定性因素， 對路面工程的能源消耗和CO2排放展開不確定性分析. 但是， 由于路面LCA存在諸多不確定性因素， 如因素變異性所導(dǎo)致的應(yīng)用不確定性， 不同路面方案LCA比選決策的不確定性等， 因此， 對路面LCA進行不確定性研究還有較大空間.

本研究對路面養(yǎng)護方案在其生命周期內(nèi)溫室氣體環(huán)境影響評價展開不確定性分析. 首先以目前歐美國家發(fā)展比較完善的排放因子為參數(shù)， 考慮因數(shù)據(jù)變異性所產(chǎn)生的應(yīng)用不確定性， 采用Monto Carlo模擬不確定性在評價模型中的傳遞分析. 其次， 從概率統(tǒng)計的角度比較不同路面養(yǎng)護方案溫室氣體的全球氣候變化影響. 最后， 以路面養(yǎng)護方案為應(yīng)用實例， 闡述所建立的理論方法.

1 路面生命周期環(huán)境影響評價

1.1 溫室氣體清單要素的鑒別及數(shù)據(jù)分析

排放因子法是目前生命周期分析中計算環(huán)境排放量常用的方法， 表示為基于單元過程的單位輸入、 產(chǎn)出或活動所產(chǎn)生的環(huán)境排放量. 在路面的原材料萃取及生產(chǎn)階段， 主要表示為生產(chǎn)單位質(zhì)量或體積的材料所產(chǎn)生的環(huán)境排放量. 在路面的施工階段， 可以通過施工機械在單位時間內(nèi)的施工活動所產(chǎn)生的環(huán)境排放量來衡量. 因此， 基于不同單元過程的排放因子， 路面環(huán)境排放量可以由下式來計算，

(1)

其中：ECO2或CH4為各路面方案溫室氣體(CO2或CH4)的排放總量； EFij為各單元過程的排放因子(如材料和施工活動)；Qi為該路面方案所需單元過程的數(shù)量(如材料的數(shù)量， 或總的施工時間)；i為某一生命周期內(nèi)單元過程的個數(shù)；j為生命周期的階段數(shù).

對產(chǎn)生環(huán)境影響的清單要素進行鑒別是路面LCA的關(guān)鍵步驟. 由于所用材料、 施工方法等不一致， 導(dǎo)致不同路面方案的清單要素也有所差別. 在路面原材料萃取及生產(chǎn)階段中， 主要量化由于原材料(如瀝青等)的萃取和加工材料(如瀝青混合料等)的生產(chǎn)過程引起的環(huán)境排放， 其清單要素為各原材料和加工產(chǎn)品. 此外， 材料的運輸活動也包含在這個階段. 鑒于原材料從生產(chǎn)單位到攪拌站的運輸距離差異性過大， 本階段的運輸活動僅包含混合料從攪拌站到施工現(xiàn)場這一過程. 目前， 國際社會對該階段的研究較為成熟， 各排放因子可從文獻、 數(shù)據(jù)庫等處收集. 但是， 現(xiàn)有研究主要集中在傳統(tǒng)的路面材料， 對一些新材料(如溫拌瀝青等)并沒有可直接應(yīng)用的排放因子， 因此需要對其進行調(diào)查和估算. 在路面的施工階段， 主要量化各施工機械(如攤鋪機、 壓路機等)在施工活動(攤鋪、 壓實等)中所產(chǎn)生的溫室氣體的排放. 目前， 該階段溫室氣體的排放量可以通過NONROAD 2008模型來計算[7]. 對于NONROAD 2008模型無法直接匹配的施工機械， 可以在相同類型施工機械的基礎(chǔ)上， 根據(jù)發(fā)動機的功率進行適當(dāng)修正.

1.2 環(huán)境影響評價模型

采用環(huán)境影響評價模型TRACI 2.0對不同類型溫室氣體的環(huán)境影響進行評價[8]. 將不同類型的溫室氣體歸為“全球氣候變化”(global climate change, GCC)， 并將其當(dāng)量換算為CO2來表示對全球氣候變化的影響能力， 如下式，

GCC=ECO2+25ECH4

(2)

其中: GCC為全球變暖影響能力(kg， CO2當(dāng)量)；ECO2為各階段的CO2排放總量(kg)；ECH4為各階段CH4的排放總量(kg).

2 不確定性分析

2.1 排放因子的不確定性量化及傳遞分析

2.1.1不確定性參數(shù)的量化

根據(jù)樣本量的大小， 有三種方法可以用來量化參數(shù)的不確定性： ① 大樣本數(shù)據(jù)下， 直接根據(jù)樣本數(shù)據(jù)假設(shè)參數(shù)的分布， 并對假設(shè)的分布進行檢驗； ② 小樣本數(shù)據(jù)下， 簡單使用對數(shù)正態(tài)分布； ③ 沒有現(xiàn)場樣本數(shù)據(jù)下， 一般多在文獻調(diào)研的基礎(chǔ)上采用代理數(shù)據(jù)， 估算該代理數(shù)據(jù)的質(zhì)量指標(biāo)(data quality indicator, DQI)的分值， 并且將其轉(zhuǎn)換為概率密度函數(shù). 以歐美國家排放因子為代理數(shù)據(jù)， 采用“系譜矩陣”方法計算各代理數(shù)據(jù)的DQI， 如表1所示.

表1 數(shù)據(jù)質(zhì)量譜系矩陣[9]

表1中數(shù)據(jù)質(zhì)量從可靠性、 完整性、 時間相關(guān)性、 地理相關(guān)性和技術(shù)相關(guān)性五個指標(biāo)進行評價， 以1～5分來衡量每一指標(biāo)的分值并將五個指標(biāo)的分值平均合成為一個最終的DQI. 在目前的相關(guān)研究中， 通常是將DQI分值轉(zhuǎn)換成修正的β分布來量化參數(shù)的隨機分布[6, 9]. 根據(jù)不同的DQI值， 可得到不同β分布的形狀參數(shù)和分布區(qū)間， 如表2所示[6].

表2 DQI分值所對應(yīng)β分布的形狀參數(shù)和分布區(qū)間[9]

2.1.2傳遞分析

在確定排放因子所服從的概率分布函數(shù)基礎(chǔ)上， 利用Monto Carlo模擬方法進行不確定性傳遞分析. 該傳遞過程主要分為兩步： 首先“輸入”各不確定性參數(shù)(排放因子)的隨機參數(shù)， 得到路面方案在各生命周期內(nèi)不同類型溫室氣體排放總量的概率分布； 其次， 在不同類型溫室氣體排放總量的基礎(chǔ)上， 通過TRACI 2.0模型計算某一路面方案GCC的概率分布.

2.2 考慮不確定性的路面養(yǎng)護方案比選

由于所計算的GCC為具有一定概率分布的隨機值， 對于不同的路面方案無法直接比選. 因此提出比較指標(biāo)(comparison index, CI)對不同路面方案溫室氣體所產(chǎn)生的GCC進行計算比較， 如下式所示.

(3)

其中: GCC1、 GCC2分別表示路面方案1、 方案2所產(chǎn)生的溫室氣體的全球氣候變化影響特征值. 若CI大于1， 代表路面方案1所產(chǎn)生的溫室氣體的全球變暖效應(yīng)大于方案2.

3 案例研究

3.1 路面養(yǎng)護方案

圖1 系統(tǒng)邊界Fig.1 System boundary of the case study

選擇結(jié)構(gòu)性罩面的熱拌瀝青(hot mixture asphalt overlay, HMACO)和溫拌瀝青(warm mixture asphalt overlay, HMAWO)為路面養(yǎng)護方案， 主要因為： ① 熱拌瀝青罩面屬于傳統(tǒng)型的路面養(yǎng)護措施， 其應(yīng)用廣泛且在生產(chǎn)和施工中產(chǎn)生大量的能源消耗和溫室氣體的排放； ② HMAWO屬于目前熱門的環(huán)境友好型方案， 從理論上講， 溫拌劑的加入可降低瀝青混合料的拌合和施工溫度， 從而減少溫室氣體的排放. 該兩種方案路面厚度均為60 mm[10]， 材料分別為AC-20和添加1.5% Sasobite溫拌劑(按瀝青重量計)的AC-20.

3.2 系統(tǒng)邊界及假定

本案例中原材料主要考慮瀝青和集料兩種主材， 其他輔材和溫拌劑等排除在系統(tǒng)邊界范圍外. 主要因為原材料階段溫室氣體的排放主要集中在集料開采和瀝青萃取過程， 加之其他材料用量較少或者缺乏可用的清單數(shù)據(jù). 此外， 罩面措施實施之前對原有路面的準備、 處理等工作并不包含在該系統(tǒng)邊界內(nèi). 該應(yīng)用實例的系統(tǒng)邊界如圖1所示.

3.3 清單數(shù)據(jù)的收集及不確定性量化

清單數(shù)據(jù)(如表3所示)的收集分為兩個部分.

表3 各單元過程溫室氣體的清單數(shù)據(jù)及DQI分值[6-7, 11-14]

注: 1) 5 t自卸汽車， 運輸距離假設(shè)為5 km； 2) 不同噸位的壓路機統(tǒng)一換算為壓路機12～15 t， 施工機械的有效時間系數(shù)為0.75.

一部分為工程量清單數(shù)據(jù)， 根據(jù)路面AC-20預(yù)算定額， 以1 km長、 3.5 m寬的單車道為功能單位(function unit， FU)進行測算. 另外一部分為各單元過程的排放因子， 可從相關(guān)文獻、 數(shù)據(jù)庫和模型中收集. 對溫拌瀝青混合料的排放因子， 可在熱拌瀝青混合料排放因子和相關(guān)文獻的基礎(chǔ)上進行估算[12-13]. 此外， 對排放因子的數(shù)據(jù)質(zhì)量進行評分, 轉(zhuǎn)換成具有不同形狀參數(shù)和分布區(qū)間的β分布. 以改性瀝青的排放因子為例， 其五個指標(biāo)分值為{1, 1, 3, 4, 5}， 那么合成的DQI均值為2.8， 在此取近似值3.0. 根據(jù)表2選擇DQI為3.0所對應(yīng)的形狀參數(shù)和分布區(qū)間， 從而可量化該參數(shù)的β分布.

3.4 結(jié)果與分析

3.4.1溫室氣體排放的不確定性分析

采用Monto Carlo模擬5 000次， 得到路面各養(yǎng)護方案在不同生命階段內(nèi)GCC的均值、 方差等統(tǒng)計參數(shù)， 如表4所示.

表4 路面各方案在不同生命階段內(nèi)的GCC (kg, CO2當(dāng)量)

從表中可發(fā)現(xiàn)， 兩個方案在原材料萃取和加工這一階段所貢獻的GCC值均超過總值90%以上， 其原因為瀝青、 集料的萃取和瀝青混合料的生產(chǎn)過程中產(chǎn)生了大量CO2的排放. HMAWO方案正是由于溫拌劑的加入， 降低了混合料的加工溫度， 因此表現(xiàn)為每功能單位GCC的均值比HMACO少了620 kg (CO2當(dāng)量). 此外， HMAWO方案在計算GCC過程中所產(chǎn)生的不確定性比HMACO稍大. 其原因為溫拌瀝青混合料溫室氣體的排放因子是在文獻基礎(chǔ)上通過計算所獲得， 因此其DQI的分值較小， 導(dǎo)致輸出數(shù)據(jù)的變異性也較大. 相對應(yīng)的， 兩個方案GCC總值的變異系數(shù)也具有相同的變化規(guī)律.

HMACO和HMAWO方案的GCC頻率分布和累計分布概率密度(CDF)如圖2～3所示.

圖2 HMACO方案GCC分布頻率及CDF圖Fig.2 Frequency distribution and CDF of GCC for HMACO

圖3 HMAWO方案GCC的分布頻率及CDF圖 Fig.3 Frequency distribution and CDF of GCC for HMAWO

圖4 CI指標(biāo)分布頻率及CDF圖Fig.4 Frequency distribution and CDF of CI index

由此可見， 兩個方案GCC值在頻率分布圖上的變化趨勢相似， 在總體分布區(qū)間上也大部分為重疊狀態(tài)， 僅HMACO方案比HMAWO稍大一些. 在CDF圖中， HMACO和HMAWO方案在5%和95%概率下的GCC值也較為接近.

3.4.2路面養(yǎng)護方案的比選結(jié)果及分析

本應(yīng)用實例中， CI為HMACO方案的GCC值除以HMAWO方案的GCC， 其概率分布圖如圖4所示. 在圖4中， CI的均值為1.1, 這與理論期望一致， 說明由于溫拌劑的加入， HMACO方案所產(chǎn)生GCC的平均值比HMAWO方案大. 其中，P(CI<1)代表方案HMACO所產(chǎn)生的GCC比方案HMAWO小的概率， 從CDF圖中可得出其值為0.4. 因此， 從統(tǒng)計概率的角度上分析， HMACO方案所產(chǎn)生GCC比HMAWO方案大的概率僅為60%.

4 結(jié)語

1) 本方法從五個方面充分考慮了數(shù)據(jù)在應(yīng)用過程中產(chǎn)生的不確定性， 提高了評價結(jié)果的準確性， 適用于路面LCA理論仍處于初期階段的國家或地區(qū)；

2) 兩個路面養(yǎng)護方案在原材料萃取和加工這一階段所貢獻的溫室氣體全球氣候變化影響值(GCC)均超過其生命周期內(nèi)影響總值的90%以上， 因此在該階段采用各種措施降低溫室氣體的排放仍然具有很大的研究空間；

3) 由于溫拌劑的加入， 使HMAWO方案所產(chǎn)生GCC的平均值比HMACO方案小， 但是HMAWO方案在生命周期環(huán)境影響評價中產(chǎn)生了更大的不確定性；

4) 從比較指標(biāo)CI的累計概率分布圖中發(fā)現(xiàn)， HMACO方案GCC比HMAWO方案大的概率僅為60%， 該結(jié)果從統(tǒng)計概率的角度全面展現(xiàn)了不同路面方案比選的概率性結(jié)果.