吐爾遜·買買提，趙夢佳，孔慶好

(新疆農(nóng)業(yè)大學交通與物流工程學院，烏魯木齊市，830052)

0 引言

農(nóng)業(yè)機械作為現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的重要物質(zhì)基礎[1]，在提高農(nóng)業(yè)勞動力的生產(chǎn)效率和加快農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化步伐方面做出了重要的貢獻。2019年拖拉機總量占我國全部農(nóng)業(yè)機械的56.2%，保有量巨大[2]。但由于拖拉機主要以柴油為燃料，因此拖拉機等非道路移動排放源的尾氣對大氣環(huán)境的影響不容忽視?，F(xiàn)階段國內(nèi)外學者在非道路移動源排放方面做了許多研究。美國學者提出非道路移動源排放模型OFFROAD[3]。Kean等[4]基于美國1996年的燃油消耗估算非道路移動源NOX和PM10污染物排放量。Samarasa等[5]提供了非道路移動源排放估算方法。相比于國外，我國在非道路移動源方面的研究起步較晚[6]。排放清單是污染物排放治理的基礎。在政府層面，2014年環(huán)境保護部發(fā)布了《非道路移動源大氣污染物排放清單編制技術指南(試行)》[7]，為排放清單建立方面提供了重要的參考。范武波等[8]基于保有量和排放因子法，建立了農(nóng)業(yè)機械等非道路移動源排放清單并分析排放特征。樊守彬[9]、金陶勝[10]基于燃油消耗法，建立農(nóng)用機械污染物排放清單。解淑霞等[11]基于調(diào)研數(shù)據(jù)建立非道路施工機械和機場排放清單。文獻[12-13]實測了拖拉機在怠速、行走和田間作業(yè)的排放因子并分析不同工況下的排放特性，彌補了我國在拖拉機尾氣排放實測方面的不足。

排放治理方面，美國將全國大氣環(huán)境劃分為達標區(qū)、非達標區(qū)及未可分類區(qū)，進而制定州政府治理計劃，并采用分區(qū)的方法治理大氣污染問題[14-16]。歐盟將各國大氣環(huán)境劃分為不同的排放區(qū)域，以劃分后的小區(qū)域作為環(huán)境監(jiān)管的區(qū)域[17]。此外，我國學者也對大氣污染監(jiān)管和治理進行了一些研究，文獻[18]利用層次聚類分析法將廣東省劃分為嚴格控制區(qū)、持續(xù)改善區(qū)和協(xié)調(diào)發(fā)展區(qū)3種大氣環(huán)境管理分區(qū)類型。

新疆作為農(nóng)業(yè)大區(qū)，非道路移動源排放總量占移動源排放總量的29.5%[19]，其中農(nóng)業(yè)機械約占非道路移動源總排放量的81%[20-21]。鑒于此現(xiàn)狀，本研究以新疆66個縣域農(nóng)田作業(yè)和農(nóng)業(yè)運輸拖拉機(小型拖拉機、大中型拖拉機、收割機和播種機等)為主的非道路移動源污染物排放為研究對象，結(jié)合實際工況排放試驗和統(tǒng)計數(shù)據(jù)估算縣域農(nóng)業(yè)機械排放清單，基于聚類方法將66個縣域劃分為不同排放控制區(qū)，為今后農(nóng)業(yè)機械污染物分區(qū)治理以及制定合理的排放治理措施提供借鑒。

1 數(shù)據(jù)來源與研究方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

本文主要涉及2008—2019年新疆66個縣域農(nóng)田作業(yè)和農(nóng)業(yè)運輸拖拉機數(shù)據(jù)，包括以下2個方面。

1)新疆縣域農(nóng)業(yè)機械的燃油消耗量以及總動力等數(shù)據(jù)來自于新疆農(nóng)機局官網(wǎng)(www.xjnj.gov.cn)和新疆統(tǒng)計年鑒。

2)國Ⅱ排放階段拖拉機排放因子來自于本研究實際工況排放試驗，其余的排放因子、額定功率和活動水平等參數(shù)來自于環(huán)境保護部2014年發(fā)布的《非道路移動源大氣污染物排放清單編制技術指南(試行)》(以下簡稱《指南》)。

1.2 拖拉機實際工況排放試驗

排放清單是污染物排放治理的基礎，而排放因子是建立高可信度排放清單的關鍵。在本研究中，基于拖拉機和排放氣體測試儀SEMTECH-DS組成實際工況排放測試平臺，并采用MAHA MPM-4顆粒物測試儀對顆粒物進行測量，此外本次試驗中還額外加裝了轉(zhuǎn)速儀、測速儀以及GPS等用于采集農(nóng)機實時狀態(tài)的專業(yè)配件，進而提取拖拉機不同工況的排放因子。

1.2.1 測試拖拉機

考慮到2008—2019年新疆各縣域拖拉機排放階段和功率分段等基礎數(shù)據(jù)的可獲得性等因素，以新疆農(nóng)機局統(tǒng)計數(shù)據(jù)和2004年開始實施的農(nóng)機購置補貼統(tǒng)計數(shù)據(jù)作為基本依據(jù)，結(jié)合專家咨詢法選取洛陽路通、常州東風、雷沃重工和上海紐荷蘭等廠家生產(chǎn)的40～85 kW功率段的5臺拖拉機，排放標準均為國Ⅱ，拖拉機具體情況見表1。

表1 試驗農(nóng)用拖拉機信息

1.2.2 排放試驗設計

根據(jù)拖拉機的作業(yè)特點，排放測試中選取怠速、行走和耕作3種運行狀態(tài)。其中，怠速狀態(tài)指發(fā)動機保持低轉(zhuǎn)速且拖拉機處于靜止狀態(tài)；行走模式是指處于行走且沒有負載；旋耕模式是指拖拉機在田間進行作業(yè)，且旋耕犁處于工作狀態(tài)。排放試驗中，每秒鐘采樣一組數(shù)據(jù)，采樣周期設定2 700 s。怠速、行走和旋耕模式時長分別設定為600 s、600 s和1 500 s。

1.2.3 排放因子計算

通過SEMTECH-DS氣態(tài)污染物分析儀測試得到污染物的瞬時排放速率，為了與所得數(shù)據(jù)進行分析對比，可結(jié)合農(nóng)用拖拉機油耗計算得到基于油耗的排放因子。排放因子計算公式如式(1)所示。

(1)

式中：EF——基于油耗的排放因子，g/kg；

ER——某種污染物在某一工況下的瞬時排放速率，g/s；

p——拖拉機排放的某種污染物；

n——某一工況持續(xù)時間，s；

i、j——該工況的起始與結(jié)束時間；

FR——某一工況下的油耗速率，kg/s。

1.3 縣域拖拉機排放清單測算

目前排放清單測算方法有基于排放源保有量、基于油耗等方法。本文考慮到縣域排放研究需要、油耗及排放因子等數(shù)據(jù)的可獲得性等因素，應用《指南》中基于燃油消耗的排放清單建立方法和新疆農(nóng)機局縣域拖拉機等排放源燃油消耗，估算新疆66個縣域2008—2019年國Ⅰ前、國Ⅰ和國Ⅲ排放階段農(nóng)用拖拉機為主的非道路移動機械PM10、PM2.5、HC、NOX和CO排放清單，計算公式如式(2)所示。

(2)

式中：E——非道路移動機械中的PM10、PM2.5、HC、NOX和CO的排放量，t；

c——非道路移動機械的類別；

k——非道路移動機械的排放階段；

Y——非道路移動機械燃油消耗量，kg。

針對國Ⅱ排放階段的拖拉機的排放清單估算，本研究結(jié)合文獻[19]和專家咨詢法，取各縣燃油消耗總量的10%、20%和70%作為怠速、行走和旋耕工況下的燃油消耗和本文實際工況排放因子建立各縣國Ⅱ排放階段拖拉機排放清單。

1.4 排放控制區(qū)劃分方法

數(shù)據(jù)挖掘領域中的聚類主要用于發(fā)現(xiàn)研究對象量化特征的內(nèi)在分布結(jié)構(gòu)，聚類分析中將數(shù)據(jù)集的成員分配到不同簇中，以便于發(fā)掘和分析數(shù)據(jù)集的未知規(guī)律或特征。本文在分析基于劃分、層次、密度和網(wǎng)絡聚類等不同聚類算法的基礎上，結(jié)合具體算法對數(shù)據(jù)集的屬性分布、值域、時域和規(guī)模的要求，基于K-means聚類算法，以縣域農(nóng)業(yè)機械污染物排放量為數(shù)據(jù)源對66個縣進行聚類分析，應用輪廓系數(shù)法對聚類結(jié)果進行檢驗。

1.4.1 K-means聚類算法

K-means聚類算法是一種無監(jiān)督學習算法，通過樣本相似度測度方法在數(shù)據(jù)特征空間中進行聚類?；舅惴ㄋ悸窞椋?/p>

1)在數(shù)據(jù)集中隨機初始化K個聚類中心點；

2)通過度量每個樣本與K個聚類中心的距離，再將各樣本分配到距離中心最近的簇中；

3)計算每個簇內(nèi)樣本的平均值(或質(zhì)心)，作為新的聚類中心點；

4)迭代步驟(2)和(3)，直到聚類中心點位移量小于預設值或迭代次數(shù)達到預設值為止。

1.4.2 聚類檢驗

縣域排放區(qū)劃分析中，聚類參數(shù)標定以及效果評價對后續(xù)定量和定性研究起到?jīng)Q定性作用，本文基于輪廓系數(shù)法對縣域排放區(qū)域聚類進行分析。輪廓系數(shù)法(Silhouette Coefficient，SC)常用于聚類參數(shù)的標定，如，待分類的數(shù)據(jù)分為K個簇，對于每個簇中的樣本q(q=1，2，…，n)分別計算輪廓系數(shù)，其計算方法為

(3)

式(3)中bq=min(樣本q到不包含它所在簇的所有簇中樣本的平均距離)。aq=average(樣本q到其所在簇內(nèi)其他樣本的距離)。所有樣本的輪廓系數(shù)均值SC的取值范圍在[-1，1]之間，當bq?aq時，SC無限趨近于1，此時值最大，聚類效果最好；反之，當bq?aq時，SC無限趨近于-1，此時值最小，聚類效果最差。因此SC值越大，簇的分布也越合理，此時的K值就是最佳聚類數(shù)目。

2 結(jié)果與討論

2.1 試驗拖拉機排放特征

排放因子的獲取及其代表性對縣域農(nóng)用拖拉機排放清單的建立影響至關重要。由于不同排放階段和不同功率段的拖拉機排放特性存在較大的差異，同時拖拉機工況也對排放產(chǎn)生顯著影響[12]。因此本研究實測了5輛拖拉機在3種工況下的基于油耗的排放因子，結(jié)果如表2所示。

由表2可知，基于油耗的CO排放因子在怠速工況下最高，行走工況下次之，旋耕工況下最低?；谟秃牡腜M排放因子，旋耕工況下分別是行走和怠速的14.20倍和8.06倍。這是因為旋耕工況下，拖拉機的發(fā)動機處于高轉(zhuǎn)速狀態(tài)，燃油量過大導致燃油氣體過濃，氣缸內(nèi)部高溫缺氧進而導致PM增加。

表2 測試拖拉機基于油耗的平均排放因子

分析試驗拖拉機不同工況的不同污染物排放因子分布情況，發(fā)現(xiàn)其值與文獻[12]的相比較小，這是因為本研究所用拖拉機排放階段屬于國Ⅱ，文獻中多數(shù)拖拉機屬于國Ⅰ和國Ⅰ前排放標準，但其值的分布趨勢與文獻和指南基本一致，因此本文所獲得排放因子具有較高的可信度。

2.2 拖拉機排放清單及趨勢演變

應用1.3節(jié)排放清單編制方法，結(jié)合新疆農(nóng)田作業(yè)拖拉機各功率段占比情況[19]，基于新疆66個縣域2008—2019年的拖拉機燃油消耗量作為數(shù)據(jù)來源，估算新疆66個縣域2008—2019年拖拉機污染物排放清單。新疆66個縣域2008—2019年拖拉機尾氣排放量如表3所示，2008—2019年新疆縣域拖拉機污染物排放總量呈現(xiàn)一定幅度上的增長，2008年新疆66個縣域共排放PM10、PM2.5、HC、NOX和CO分別為1 604.41 t、1 524.14 t、1 837.58 t、14 758.09 t和8 968.96 t；2019年新疆66個縣域共排放PM10、PM2.5、HC、NOX和CO分別為1 727.54 t、1 651.78 t、2 550.72 t、18 440.90 t 和12 448.77 t，相較于2008年，PM10、PM2.5、HC、NOX和CO分別增加7.67%、8.38%、38.81%、24.87%和38.80%。

表3 新疆66個縣域2008—2019年拖拉機污染物排放清單

2008—2019年新疆66個縣域拖拉機污染物HC和CO增長幅度較大，且相對標準偏差分別為18.04%和11.63%；其中NOX的相對標準偏差最小，僅為9.30%；根據(jù)新疆統(tǒng)計年鑒2009—2020數(shù)據(jù)計算，新疆66個縣域拖拉機保有量年均增幅為8.52%，相對標準偏差為28.29%，總體來看，2008—2019年拖拉機污染物排放量并不隨其保有量的增長而增長，這可能與拖拉機排放標準提高、內(nèi)部處理裝置不斷更新和燃油品質(zhì)大大改善有關。

2009—2010年新疆66個縣域污染物排放總量下降趨勢明顯，其中HC排放量下降較多，由2009年的2 441.38 t 下降到2010年的2 274.64 t，下降率達到6.83%；2014—2015年新疆66個縣域拖拉機污染物排放有所減少，PM10、PM2.5、HC、NOX和CO分別減少了2.43%、2.43%、2.03%、3.45%和1.16%；2016—2017年PM10、PM2.5和NOX排放量下降，尤其是PM2.5排放量下降最多，由2016年的1 939.82 t下降到2017年的1 861.58 t，下降率為4.03%；2017—2019年PM10、PM2.5、HC、NOX和CO下降率最大，分別達到11.86%、11.27%、12.43%、9.51%和10.08%，是因為拖拉機排放標準從國Ⅱ提升至國Ⅲ、燃油新標準的頒布實施和鼓勵淘汰老舊柴油機等相關政策。

為具體分析新疆66個縣域污染物排放情況，列出具有代表性的2019年新疆66個縣域PM10、PM2.5、HC、NOX和CO排放量，如圖1所示。新疆不同縣域之間污染物排放總量差異較大，奇臺縣污染物排放總量在新疆66個縣域總量中占比最高，可達7.09%，其次是沙灣縣、莎車縣和瑪納斯縣，占比分別為5.86%、5.75%和3.26%。2019年新疆66個縣平均污染物排放總量是532.85 t，其中高于平均值的有23個縣域。巴楚縣和麥蓋提縣在新疆66個縣域污染物排放總量的貢獻比為2.42%和2.41%，這主要是因為這兩個縣平均海拔超過2 000 m，拖拉機等柴油機械在高海拔地區(qū)的排放因子更高，從而導致排放量增加。

圖1 2019年新疆縣域污染物排放清單

2008—2019年新疆66個縣域拖拉機污染物排放總量變化趨勢呈現(xiàn)先增長，后波動下降的態(tài)勢。污染物排放總量從2.72×104t增加到3.52×104t，年均增長率為2.37%，見圖2。新疆66個縣域污染物總量變化大致劃分成3個階段，即大幅上升—穩(wěn)步上升—波動下降。2008—2009年，污染物排放總量從2.72×104t上升到3.53×104t，呈現(xiàn)大幅度上升趨勢，這是由于隨著農(nóng)機補貼政策的進一步落實，農(nóng)戶購買農(nóng)機的積極性進一步提高，進而新疆各縣域農(nóng)業(yè)機械化水平進一步提高，導致基于油耗的污染物排放總量大幅上升。2009—2010年下降至3.35×104t，可能的原因是2008年提出的大中型拖拉機國Ⅰ排放標準使得部分農(nóng)機的更新?lián)Q代或統(tǒng)計數(shù)據(jù)偏差導致排放數(shù)據(jù)的波動。2010—2014年污染物總量穩(wěn)步增長；2014—2019年波動下降，2019年達到3.52×104t，其中2017—2019年下降幅度較大，因為新疆政府在《新疆維吾爾自治區(qū)2017年度大氣污染防治實施計劃》中提出淘汰黃標車等政策[22]，使得農(nóng)機排放量進一步減少。排放總量演變趨勢揭示，隨著大氣污染物排放治理措施的愈發(fā)完善、拖拉機等移動源污染物排放標準提高、生態(tài)環(huán)境保護政策的嚴格落實以及綠色農(nóng)機的進一步普及，將來農(nóng)業(yè)機械化生產(chǎn)當中的排放問題及其變化態(tài)勢有望逐步得到解決和優(yōu)化。

圖2 2008—2019年新疆縣域污染物排放總量

由于各縣域在經(jīng)濟社會發(fā)展水平、自然環(huán)境、農(nóng)業(yè)機械化水平、耕地面積以及人口等方面存在較大差異，因此柴油機械污染物排放時間序列呈現(xiàn)出異構(gòu)特征。圖1揭示高排放縣域，如奇臺、沙灣、莎車等縣農(nóng)機污染物排放量較接近，中和低排放縣域在排放總量上也呈現(xiàn)一定的相似特性，因此在分析縣域大氣污染物排放趨勢中，可以引入根據(jù)排放現(xiàn)狀建立宏觀排放控制區(qū)的思路[14-18]。

2.3 排放控制區(qū)劃分及空間格局

農(nóng)業(yè)機械化生產(chǎn)中為了能最大限度達到排放控制措施的便利性、針對性和有效性，排放控制區(qū)的劃分盡量達成同一排放控制區(qū)特征的高度相似性、一致性和不同排放控制區(qū)之間的差異性及協(xié)調(diào)性。結(jié)合文獻[19]方法，本文將以2019年排放總量作為數(shù)據(jù)源應用K-means聚類算法將66個縣劃分為不同排放控制區(qū)，在此基礎上探究各區(qū)域拖拉機污染物排放時空格局。

2.3.1 排放控制區(qū)劃分

聚類分析中K值的選取對最終研究對象的定性分析有一定的影響。本研究依據(jù)新疆縣域數(shù)量、污染物排放數(shù)據(jù)的值域分布特征以及K-means算法的K值選取方法，確定K取值為3～8。為了盡可能降低出現(xiàn)局部最優(yōu)的概率，聚類的迭代次數(shù)為20，并在Matlab2016a中以66個縣域環(huán)境污染物排放總量作為數(shù)據(jù)源進行聚類分析。為確定最佳K值，分析K=3～8時的輪廓系數(shù)見圖3。

圖3 輪廓系數(shù)分布

由圖3可知，K=3時輪廓系數(shù)最大，簇最為緊湊，揭示66個縣分成3組時，同屬一組的縣排放趨勢高度相似，而不同組的相異度為最高。因此本研究中將66個縣分為3個排放控制區(qū)，并根據(jù)每個簇的成員和其質(zhì)心大小來識別屬于輕度、中度和重度排放控制區(qū)。

2.3.2 排放區(qū)域空間分布及特征量化

根據(jù)聚類結(jié)果基于ArcGIS10.2繪制縣域污染物排放空間分布圖，其中色度相同表示屬于同一個排放控制區(qū)，2019年縣域污染物排放聚類及其排放區(qū)域分布情況見圖4。

從圖4可以看出，重度排放控制區(qū)(1 147.60～2 492.60 t)所屬縣域在空間格局上呈現(xiàn)出較為分散的態(tài)勢，66個縣的排放趨勢呈現(xiàn)出以輕度和中度排放區(qū)域為中心聚集分布的格局。從空間維度上，新疆縣域污染物排放呈現(xiàn)東南低、西南高、中北部最高的分布特性。2019年南、北疆污染物排放總量分別占總排放量的49.15%和50.85%，呈現(xiàn)“北多南少”的態(tài)勢，排放格局與新疆南北疆農(nóng)機總動力分布基本一致。為進一步量化排放區(qū)域的特征，計算排放區(qū)域污染物總量均值及標準差，結(jié)果見表4。

圖4 新疆縣域2019年污染物排放空間格局

表4 排放控制區(qū)劃分指標

表4揭示了聚類后產(chǎn)生的3個排放區(qū)域所含縣域的排放量均值及離散程度，進而為分析各排放區(qū)域的排放特征及趨勢提供數(shù)據(jù)支撐。

2.4 排放控制區(qū)特征

2.4.1 輕度排放控制區(qū)

污染物排放總量處于61.90～593.50 t為輕度排放區(qū)。輕度排放控制區(qū)的縣域有45個，占新疆66個縣域的68.18%，主要包括青河縣、若羌縣、阿瓦提縣和且末縣等縣域。輕度排放控制區(qū)污染物排放總量為14 065.34 t，占新疆66個縣域污染物排放總量的39.99%。

輕度排放控制區(qū)的縣域大多數(shù)分布于新疆北部和東南部。民豐、若羌、且末等縣處于沙漠地帶，受自然環(huán)境等因素的約束，農(nóng)業(yè)機械化水平和經(jīng)濟社會發(fā)展水平相對較低。同時，從人口、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模和經(jīng)濟水平等維度分析新疆最北部的哈巴河縣、吉木乃縣和布爾津縣，發(fā)現(xiàn)自然環(huán)境和經(jīng)濟發(fā)展水平是抑制輕度排放控制區(qū)非道路移動排放的主導因素。

2.4.2 中度排放控制區(qū)

污染物排放總量處于593.50～1147.60 t為中度排放區(qū)。中度排放控制區(qū)的縣域有18個，占新疆66個縣域的27.27%，主要包括呼圖壁縣、巴楚縣、瑪納斯縣和額敏縣等縣域。中度排放控制區(qū)污染物排放總量為14 525.94 t，占新疆66個縣域污染物排放總量的41.31%?？h域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模和農(nóng)業(yè)機械化程度是其主導因素，如，其中伊寧縣被譽為“塞外糧倉”，自然環(huán)境優(yōu)越，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模較大，農(nóng)機保有量較多，具有豐富的農(nóng)業(yè)資源。福?？h是新疆農(nóng)產(chǎn)品重要生產(chǎn)基地，農(nóng)業(yè)和農(nóng)牧業(yè)發(fā)展較好，沙雅、巴楚縣是新疆棉花種植大縣，這些縣域經(jīng)濟發(fā)展水平相對一般，耕種面積較大，農(nóng)業(yè)機械化程度較高。該區(qū)農(nóng)機保有量較多，總動力較大，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動頻繁，但農(nóng)業(yè)生產(chǎn)多以分散、獨立經(jīng)營為主，阻礙了規(guī)模化低碳農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的發(fā)展，因此農(nóng)業(yè)生產(chǎn)制度和生產(chǎn)方式的優(yōu)化是改善農(nóng)機污染物排放局面的關鍵。

2.4.3 重度排放控制區(qū)

污染物排放總量處于1 147.60～2 492.60 t為重度排放區(qū)。新疆重度排放控制區(qū)的縣域有3個，沙灣縣、莎車縣和奇臺縣3個縣污染物排放總量為6 576.65 t，占新疆縣域污染物排放總量的18.70%。其中沙灣縣是農(nóng)牧相結(jié)合的農(nóng)業(yè)大縣。莎車縣人口眾多，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模較大，經(jīng)濟發(fā)展水平相對較高。奇臺縣依靠自然優(yōu)勢和區(qū)位優(yōu)勢，大力發(fā)展其特色農(nóng)業(yè)，耕種面積比重大，農(nóng)業(yè)規(guī)模大。2008—2019年該區(qū)農(nóng)業(yè)機械化水平迅速提升，進而加快現(xiàn)代農(nóng)業(yè)進程，致使農(nóng)機總動力快速增長，因而其農(nóng)業(yè)機械污染物排放高，屬于重點控制的區(qū)域。這表明農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模、人口以及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)是其主要的驅(qū)動因素。

針對重度排放控制區(qū)的排放現(xiàn)狀提出以下建議：(1)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)制度和生產(chǎn)方式方面提倡從傳統(tǒng)的粗放型農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式過渡到集約型生產(chǎn)方式，進而優(yōu)化拖拉機等農(nóng)機污染物排放源的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。(2)政策層面上鼓勵在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中使用綠色節(jié)能型農(nóng)機。(3)加快農(nóng)機的更新?lián)Q代的步伐，提高排放源技術水平，制定更嚴格的排放標準。

2.5 排放清單不確定性分析

本文估算的縣域排放清單不確定性主要包括統(tǒng)計數(shù)據(jù)來源、活動水平和排放因子3個方面。(1)本研究中采用燃油消耗量數(shù)據(jù)來自于新疆農(nóng)機局，因新疆地域廣闊，數(shù)據(jù)統(tǒng)計過程中難免漏計或多計，存在數(shù)據(jù)誤差，因此存在一定的不確定性；(2)通過調(diào)查較難獲取精確的活動水平數(shù)據(jù)，本文活動水平主要參考指南中提供的數(shù)據(jù)，其是基于全國或部分區(qū)域?qū)用娴恼{(diào)查統(tǒng)計獲得，因此在新疆等邊緣縣域的適應性方面存在較大不確定性；(3)在排放因子方面，本研究選取國Ⅱ排放階段的5輛拖拉機實際工況下的排放因子，并根據(jù)不同工況的燃油消耗估算排放清單，由于拖拉機數(shù)量有限且未能覆蓋不同功率段，對不同工況下實測的燃油消耗量未能準確計算，數(shù)據(jù)代表性不足。(4)基于不同功率段的拖拉機占比和選取《指南》中不同排放標準的排放因子，拖拉機等非道路移動源排放因子受到地域和氣候等多個因素的影響，《指南》中難以考慮局部因素，本地化特征匱乏，存在一定的不確定性。

對于本研究沒有實測的功率段的農(nóng)用拖拉機和不同排放標準的排放因子，參考了已有研究和《指南》推薦，有必要在以后補充此類拖拉機的本地化研究，以減少排放清單的不確定性。

3 結(jié)論

1)2008—2019年新疆66個縣域污染物排放總量從2.72×104t增加到3.52×104t，年均增長率為2.37%，變化趨勢大致劃分成3個階段，即大幅上升—穩(wěn)步上升—波動下降。結(jié)合新疆2008—2019年縣域經(jīng)濟社會發(fā)展現(xiàn)狀分析表明，新疆縣域農(nóng)業(yè)機械化生產(chǎn)中污染物排放總量呈現(xiàn)出下降的態(tài)勢，表明，近年來政府提出的農(nóng)機排放標準在遏制大氣污染物排放方面效果明顯，但其總量對各排放控制區(qū)的影響不容忽視。

2)基于K-means的排放控制區(qū)劃分結(jié)果表明，從空間維度上，新疆66個縣域按拖拉機污染物排放分為輕度、中度和重度3個排放區(qū)域較為合理，其污染物排放均值分別為312.56 t、806.97 t和2 192.22 t。南疆和北疆污染物排放總量分別占總排放量的49.15%和50.85%，污染物排放呈現(xiàn)東北高、東南低、中北部最高的分布特性。區(qū)劃后的排放區(qū)域分異機制差異明顯，分別為經(jīng)濟社會發(fā)展水平差異型、自然環(huán)境相異型、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模激勵型、農(nóng)業(yè)機械化程度主導型等。

3)建議優(yōu)化農(nóng)業(yè)生產(chǎn)制度和方式，采用集約型農(nóng)業(yè)，加快農(nóng)機的更新?lián)Q代，不斷提高排放標準以及使用節(jié)能型農(nóng)機，對于新疆中度和重度排放控制區(qū)的非道路移動機械排放進行政策限制。