沈永林,駱濟豪,馬雨陽,姚 凌,胡楚麗*

中國能源金三角NO2時空格局及其驅(qū)動因子

沈永林1,2,駱濟豪1,馬雨陽2,姚 凌3,胡楚麗2*

(1.中國地質(zhì)大學(xué)(武漢)國家地理信息系統(tǒng)工程技術(shù)研究中心,武漢 430074；2.中國地質(zhì)大學(xué)(武漢)地理與信息工程學(xué)院,武漢 430074；3.中國科學(xué)院地理科學(xué)與資源研究所,資源與環(huán)境信息系統(tǒng)國家重點實驗室,北京 100101)

利用臭氧監(jiān)測儀(OMI)提供的大氣污染監(jiān)測數(shù)據(jù),結(jié)合產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、汽車保有量、國家政策措施等,通過城鄉(xiāng)NO2濃度差異的排放源分析方法提取能源金三角(EGT)地區(qū)2005～2019年對流層NO2垂直柱濃度時空變化特征并探討影響區(qū)域大氣NO2濃度驅(qū)動因素.結(jié)果表明,EGT煤炭化工源NO2濃度與第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值增速的相關(guān)系數(shù)為0.71(<0.05),說明本文方法所提取的長時序煤炭化工源NO2濃度能有效地指示產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整和政策措施變化.NO2濃度從2005～2011年的90.56molc/m2增加至2012～2015年的720.77molc/m2,再下降至2016～2019年的247.36molc/m2,反映EGT經(jīng)濟發(fā)展模式經(jīng)歷了從小規(guī)模、中污染的點模式逐步發(fā)展成大范圍、重污染的粗放模式,再到大范圍、低污染的精工模式.與京津冀、華中、長三角等地區(qū)相比,EGT交通和工業(yè)排放對城市源NO2污染貢獻(xiàn)的變化特征進一步反映城鎮(zhèn)化水平的發(fā)展和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化.與OMI相比,高分辨率對流層觀測儀(TROPOMI)能在短時序上提供豐富的影像細(xì)節(jié)信息,且隨著觀測時長的增加,有望增強長時序大氣NO2污染的精準(zhǔn)監(jiān)測.

臭氧監(jiān)測儀(OMI)；能源金三角；對流層NO2垂直柱濃度；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)；空間分布

我國在2010年提出了以寧東、鄂爾多斯、榆林能源集中區(qū)為核心的“能源金三角”(EGT)概念[1],形成了大型能源化工基地.隨著我國西部大開發(fā)戰(zhàn)略的實施和國內(nèi)能源需求急速增長,EGT地區(qū)能源開發(fā)、加工轉(zhuǎn)化規(guī)模也逐步擴大,但隨之而來的空氣污染問題也日益突出[2-3].其中NO2作為大氣污染的重要前置物,易對人體健康和生態(tài)系統(tǒng)構(gòu)成不利影響[4].

遙感技術(shù)以其長時序、大范圍和較高時空分辨率的優(yōu)勢,成為探測區(qū)域空氣污染的重要手段.高分辨率的對流層觀測儀(TROPOMI)能提供更為豐富的影像細(xì)節(jié)信息[5-6],但目前受限于觀測時長無法進行長時序的監(jiān)測.因此臭氧監(jiān)測儀(OMI)仍是研究長時序大氣NO2時空變化特征的主要傳感器[7,8].現(xiàn)已有學(xué)者探討了產(chǎn)業(yè)發(fā)展、能源結(jié)構(gòu)、政策措施等因素對長時序?qū)α鲗覰O2時空變化特征的研究[9,10]. Lin等[11-13]通過相關(guān)性分析方法發(fā)現(xiàn)重大時間點的大型賽事活動、經(jīng)濟發(fā)展?fàn)顩r和環(huán)保政策都會對特定時期的NO2濃度造成劇烈影響.然而,上述研究主要關(guān)注于區(qū)域整體的大氣NO2排放濃度變化,缺乏對大氣NO2的特定排放源及其變化成因的深入探討.

同時,為了能追蹤區(qū)域大氣NO2不同排放源的主導(dǎo)因素,Cui[14]等利用遙感手段,通過將大氣NO2濃度減去由自然源主導(dǎo)區(qū)域特定背景值來分析人為源NO2排放.但該研究選取的特定背景值與目標(biāo)研究區(qū)自然源NO2濃度存在較大的空間異質(zhì)性,即所選自然源NO2濃度無法精準(zhǔn)代替當(dāng)?shù)刈匀辉磁欧?針對該問題,Wang[15]通過劃分固定區(qū)域?qū)?yīng)的有電廠城市區(qū)域、無電廠城市區(qū)域和農(nóng)村區(qū)域,分析中國北部火電廠集中分布區(qū)域NO2濃度情況,但此研究缺乏區(qū)域傳播、季節(jié)性排放等因素的綜合考量。

盡管學(xué)者們對長時序?qū)α鲗覰O2時空分布特征開展了大量的研究,但利用遙感技術(shù)探討傳統(tǒng)資源型城市群NO2排放時空變化及驅(qū)動因素的研究仍有待深入.因此,本研究以2005～2019年OMI傳感器反演的對流層NO2垂直柱濃度數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),通過城鄉(xiāng)NO2濃度差異的排放源方法分析EGT地區(qū)NO2時空變化特征,同時與長三角、華中、京津冀等地區(qū)的城市源NO2排放濃度作對比,探討EGT地區(qū)經(jīng)濟結(jié)構(gòu)、發(fā)展水平、國家政策等因素對城市源和煤炭化工源NO2時空變化的影響;結(jié)合EGT地區(qū)能源化工基地分布和數(shù)字高程信息對比高空間分辨率傳感器TROPOMI和OMI的對流層NO2濃度數(shù)據(jù)產(chǎn)品在空間分布上的差異.

1 研究區(qū)及數(shù)據(jù)源

1.1 研究區(qū)概況

中國西北部的EGT地區(qū),地處35°13′N～40°22′N, 104°36′E～111°27′E,以寧夏寧東、內(nèi)蒙古鄂爾多斯、陜西榆林為核心,輻射周邊陜西延安、甘肅慶陽、寧夏寧東、石嘴山、吳忠和中衛(wèi)等城市的大型能源化工基地[16](圖1).EGT作為全國能源化工資源豐富地區(qū),包含全國4座大型煤電基地,化石能源儲量達(dá)到20102億噸標(biāo)準(zhǔn)煤,占全國的47.2%,同時是西電東送的重要基地[17].

圖1 研究區(qū)示意

1.2 數(shù)據(jù)來源

本研究主要涉及衛(wèi)星反演的大氣NO2濃度、土地利用、數(shù)字高程信息、煤炭化工位置、地區(qū)生產(chǎn)總值、汽車保有量等數(shù)據(jù).

OMI傳感器NO2濃度:數(shù)據(jù)來源于搭載在太陽同步衛(wèi)星EOS-Aura上的OMI傳感器(https://disc. gsfc.nasa.gov).OMI于2004年12月開始提供對流層NO2柱濃度數(shù)據(jù),空間分辨率可達(dá)0.125°,時間分辨率為1d.本實驗選取2005～2019年OMI Level-3級產(chǎn)品中對流層NO2垂直柱濃度,單位為molec/m2.

TROPOMI傳感器NO2濃度:TROPOMI傳感器搭載于歐空局發(fā)射的哨兵-5P衛(wèi)星上(https://s5phub. copernicus.eu),該傳感器是目前世界上技術(shù)先進、高空間分辨率(分辨率:7km×3.5km)的大氣監(jiān)測光譜儀,并于2018年6月中旬開始對外發(fā)布衛(wèi)星產(chǎn)品數(shù)據(jù).本實驗選取2018～2019年TROPOMI的對流層NO2垂直柱濃度產(chǎn)品,單位為mol/m2.

土地利用:采用NASA研制的MODIS衛(wèi)星第六版產(chǎn)品MCD12Q1V6,其提供全球17種主要土地利用覆蓋類型(https://modis.gsfc.nasa.gov).為區(qū)分建成區(qū)、農(nóng)田等類型,本研究采用2005～2019年MODIS衛(wèi)星Level-3級土地利用覆蓋類型產(chǎn)品.

數(shù)字高程信息:來源于美國航天雷達(dá)地形測繪任務(wù)(SRTM,Shuttle Radar Topography Mission),該任務(wù)通過航天遙感方式對地球地表進行勘測.本研究選取SRTM空間分辨率為30m的DEM數(shù)據(jù)產(chǎn)品.

煤炭化工區(qū)域矢量:根據(jù)《能源“金三角”發(fā)展戰(zhàn)略研究》[18]規(guī)劃的煤炭資源分布、煤炭開發(fā)區(qū)分布和能源化工園區(qū)分布圖制作EGT內(nèi)的煤炭化工區(qū)域矢量數(shù)據(jù).

地區(qū)生產(chǎn)總值和汽車保有量:根據(jù)國家統(tǒng)計局頒布的統(tǒng)計年鑒(http://www.stats.gov.cn/tjsj/ndsj/),統(tǒng)計研究區(qū)2004～2019年各地區(qū)第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值和汽車保有量,并計算出2005～2019年的第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值和汽車保有量增長率.

1.3 研究方法

結(jié)合NO2排放源在各月份的不同排放特點確定最優(yōu)時間窗口,根據(jù)目標(biāo)矢量圖層占比提取城鄉(xiāng)NO2濃度像元,最后通過城鄉(xiāng)濃度差異的排放源分析方法剔除農(nóng)村源NO2濃度來減輕自然源排放的影響,通過相關(guān)性分析重點關(guān)注產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、政策措施等因素對城市源和煤炭化工源NO2排放濃度變化.技術(shù)流程圖見圖2.

圖2 技術(shù)流程示意

1.3.2 最優(yōu)時間窗口的確定 為使區(qū)域農(nóng)村源NO2排放濃度能近似代表自然源排放,需盡可能減小區(qū)域傳播、季節(jié)供暖、秸稈焚燒等因素的影響.首先,對流層NO2因人類活動其濃度在冬季達(dá)到最大化[2],且生命周期較長;其次,受冬季大氣傳輸條件加劇影響[19],使得區(qū)域監(jiān)測得到的NO2濃度并不能完全代表當(dāng)?shù)嘏欧帕?再次,季節(jié)性供暖造成人類主要活動區(qū)域的NO2排放量保持較高濃度,加劇了區(qū)域性濃度值偏差.最后,秋冬季節(jié)農(nóng)村區(qū)域的秸稈焚燒也會造成大量排放[11].為了盡可能減弱上述不利因素的影響,根據(jù)農(nóng)村區(qū)域火點數(shù)量和地區(qū)日均溫度數(shù)據(jù)信息進行篩選,2005～2019年研究區(qū)內(nèi)農(nóng)村區(qū)域各月份平均火點數(shù)量和日均溫度顯示,從10月至次年3月,地區(qū)日均最高和最低氣溫均處于較低水平,且也是農(nóng)村地區(qū)火點頻繁的時段,因此該時段農(nóng)村區(qū)域的人為源NO2排放所占比重較大,同時季節(jié)性供暖和氣象條件也有利于大氣NO2的區(qū)域間傳播.為避免上述人為活動對背景值的影響,本研究將最優(yōu)時間窗口選為4～9月.

1.3.3 城鄉(xiāng)NO2濃度像元的空間提取 由于OMI傳感器對流層NO2濃度產(chǎn)品和MODIS土地利用數(shù)據(jù)產(chǎn)品的空間分辨率差異性較大,直接通過土地利用矢量數(shù)據(jù)提取地區(qū)NO2濃度易受混合像元的影響,提取的地區(qū)濃度將不具有代表性,難以實現(xiàn)區(qū)分不同NO2排放源的目的.為此本研究以單個像元中土地利用數(shù)據(jù)在對流層NO2濃度數(shù)據(jù)的面積占比作為衡量依據(jù),同時結(jié)合本研究區(qū)域分布特征和已有的實驗研究方案[20-23],最后在OMI數(shù)據(jù)上只提取占據(jù)目標(biāo)矢量圖層70%以上的NO2濃度像元,以減小混合像元問題帶來的誤差影響.

根據(jù)2005～2019年MODIS傳感器的土地利用數(shù)據(jù)產(chǎn)品和EGT的能源化工基地規(guī)劃布局提取各地區(qū)符合要求的城市、農(nóng)村和煤炭化工區(qū)域矢量(圖1).然后利用預(yù)處理后的NO2濃度數(shù)據(jù)和各矢量數(shù)據(jù)進行裁剪,分別計算研究區(qū)內(nèi)2005～2019年城市源、農(nóng)村源和煤炭化工源NO2濃度值.此外,還獲取了2005～2019年京津冀、華中、長三角典型地區(qū)的城市源NO2濃度值,并對各地區(qū)城市源NO2濃度值采用Z-score標(biāo)準(zhǔn)化,標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)有利于對不同量級的城市源NO2濃度進行對比分析,以突顯城市群之間大氣污染排放變化趨勢的差異性.

式中:是原始數(shù)據(jù),為樣本數(shù),是樣本均值,為樣本標(biāo)準(zhǔn)差.

2 結(jié)果與討論

2.1 EGT城鄉(xiāng)NO2濃度差異反映產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整

由地區(qū)統(tǒng)計年鑒發(fā)現(xiàn),EGT地區(qū)利用資源優(yōu)勢大力發(fā)展煤炭、化工、能源產(chǎn)業(yè),使得歷年第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值在地區(qū)生產(chǎn)總值中占比高達(dá)50%以上.地區(qū)第二產(chǎn)值與大氣NO2濃度具有相關(guān)性[10,12,24].因此本研究以第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值增速作為衡量EGT產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的主要指標(biāo).從圖3可知,2005～2019年期間EGT NO2濃度值和第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值變化率呈先上升后下降的趨勢,其中第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值變化率與城市源NO2濃度呈顯著相關(guān)(<0.05,2=0.44),與煤炭化工源NO2濃呈顯著相關(guān)(<0.05,2=0.71),EGT產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與煤炭化工源NO2濃度值更具線性正相關(guān)關(guān)系,說明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整對煤炭化工源NO2濃度影響更大.根據(jù)2005～2019年EGT地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展?fàn)顩r和國家頒布的3個“五年計劃”將時間大致劃分為3個時期對大氣NO2濃度和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)進行分析研究:(1)第1時期(2005～2011年);(2)第2時期(2012～2015年);(3)第3時期(2016～2019年).

圖3 2005～2019年EGT大氣NO2濃度與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變化

我國能源需求在第1時期呈現(xiàn)前所未有的快速增長態(tài)勢[25],使得EGT地區(qū)空氣污染問題也日益嚴(yán)重,但受2008年北京奧運會和經(jīng)濟危機等事件的雙重影響,2009年空氣污染問題得到暫時的緩解.在2005～2011年期間,城市、煤炭化工源NO2濃度值一直呈現(xiàn)上升的趨勢,2011年EGT煤炭化工源NO2濃度值高達(dá)720.77molec/m2,相比于2005年上升了695.94%,城市源NO2濃度值為511.9molec/m2,相比于2005年上升了133.97%.煤炭化工源NO2濃度值相較于城市源有明顯的增長,并在2010首次超過城市源,在2011年城市源和煤炭化工源的NO2濃度差異值達(dá)到最大.同時,同期第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值增速也在快速增加,平均增速在26.73%,其中2011年增速高達(dá)31.701%,增速僅次于金融危機前的2008年.其中2008年因北京奧運會的環(huán)境管控政策,重污染產(chǎn)業(yè)發(fā)展受到了阻礙,大氣污染情況短期內(nèi)得到暫時改善.而2009年受金融危機沖擊影響,國家經(jīng)濟增速明顯放緩,導(dǎo)致原材料過剩,煤炭能源產(chǎn)品需求顯著下降[13].因此在北京奧運會和金融危機的雙重影響下,NO2濃度值和第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值增長率發(fā)生了明顯的下降.2010年國家政府頒布政策措施開始重點建設(shè)EGT地區(qū),使得EGT充分利用地區(qū)資源優(yōu)勢發(fā)展經(jīng)濟,這部分解釋了2010年后EGT NO2濃度值急劇上升和第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值增速提高,尤其體現(xiàn)在煤炭化工源NO2濃度值上.雖然該時期EGT的經(jīng)濟發(fā)展受北京奧運會和經(jīng)濟危機影響受到了一定的阻礙,但是地區(qū)依靠自身地區(qū)能源、煤炭等資源優(yōu)勢,大力發(fā)展第二產(chǎn)業(yè)以此來快速提高經(jīng)濟恢復(fù)速度,可隨之而來的大氣污染問題也日趨嚴(yán)重.

第2時期中國經(jīng)濟增長速度放緩,同時國家政府針對大氣污染問題頒布了一系列節(jié)能減排措施、規(guī)范和政策[27].在此期間EGT城市、煤炭化工源NO2濃度值和第二產(chǎn)業(yè)增值增速急劇下降,2015年EGT煤炭化工源NO2濃度值為253.69molec/m2,相比2011年下降了64.8%,城市源NO2濃度值為231.67molec/m2,相比2011年下降了54.74%,同時第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值增速也下降了122.9%,2015年甚至出現(xiàn)了負(fù)增長.該時期國家政府頒布的大氣污染防治措施包括嚴(yán)格控制NO排放和主要重工業(yè)產(chǎn)業(yè)安裝氮氧化物過濾裝置等[28],因此2011～2015年期間EGT地區(qū)NO2排放濃度降低,第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值增速也得到了抑制.隨著第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值增速的降低,EGT煤炭化工源NO2濃度值相比于城市源下降的更快,表明煤炭化工源比城市源更易受產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的影響.說明在大氣污染防治和管控的政策措施下,依賴高耗能、重污染的傳統(tǒng)煤炭、化工等產(chǎn)業(yè)大力發(fā)展地區(qū)經(jīng)濟的方法模式不再適用,因此EGT急需改善產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、轉(zhuǎn)變經(jīng)濟發(fā)展模式.

國家在第3時期開展了推動現(xiàn)代化煤化工業(yè)升級、優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)性能和倡導(dǎo)提高能源系統(tǒng)效率等工作[29],在國家嚴(yán)控污染、提倡綠色發(fā)展的環(huán)境下,以高污染傳統(tǒng)煤炭、化工等第二產(chǎn)業(yè)為主的EGT轉(zhuǎn)變發(fā)展模式.因此EGT自2016年開始第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值增長率開始以小幅度增速波動上升,但是城市源和煤炭化工源NO2濃度值整體無較大波動,表明政策上的調(diào)整工作使得EGT的發(fā)展模式在逐步提高經(jīng)濟效益的同時注重節(jié)能減排.2019年EGT城市、煤炭化工源NO2濃度值分別為247.36和215.53molec/m2,增幅僅為37.02%和14.43%,相比于其他時期增幅不明顯,而第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值從負(fù)增長回歸正增長,增幅高達(dá)143.41%.以煤炭、化工、資源行業(yè)為主的第二產(chǎn)業(yè)得到重新發(fā)展,但EGT地區(qū)NO2濃度不僅沒有大幅提升,并且煤炭化工源NO2濃度增幅甚至小于城市源,說明在“十三五”期間實施的產(chǎn)業(yè)升級調(diào)整政策措施效果卓越,使EGT的煤化工業(yè)等產(chǎn)業(yè)得到了升級、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)得到了優(yōu)化、能源利用效率得到了提高,使得在穩(wěn)步發(fā)展經(jīng)濟的同時保護環(huán)境.

2.2 NO2濃度反映EGT產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)空間布局

從圖4可以看出,NO2垂直柱濃度高值分布較為集中、差異性明顯,主要集中以鄂爾多斯、榆林和寧東為主的城市,并輻射周圍地區(qū)城市.2005～2010年期間(圖4a～f)NO2濃度空間分布整體呈現(xiàn)小范圍、中濃度的趨勢,但期間NO2高值區(qū)濃度不斷提升、覆蓋范圍不斷擴大.高值區(qū)從人類活動較為頻繁的鄂爾多斯北部、東北部和寧東北部的城市區(qū)域向能源富足、產(chǎn)業(yè)集中的鄂爾多斯東部、榆林北部和寧東中部地區(qū)的煤炭化工區(qū)轉(zhuǎn)移并向四周不斷輻射擴散,其中鄂爾多斯高值區(qū)和榆林高值區(qū)逐漸連成面狀.結(jié)合城市、煤炭化工矢量分布圖和期間第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值增速可看出,該時期EGT地區(qū)NO2排放量還是由城市源主導(dǎo),煤炭化工產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)模較小,煤炭化工源NO2排放量不占據(jù)主體,但是隨著國家對工業(yè)和能源需求的不斷發(fā)展和增加[12],第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值增速逐漸提高,NO2主要排放源從居民生活活動逐漸向資源開采、工業(yè)制造等產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)換,此時NO2濃度空間分布仍處于小范圍、中污染的點模式.

2011～2014期間(圖4g～j),EGT地區(qū)NO2濃度空間分布整體呈現(xiàn)大范圍、高濃度的特征,在2011年大氣NO2濃度達(dá)到峰值且高濃度值區(qū)覆蓋最廣,隨后NO2濃度值開始逐漸降低,但仍保持大范圍、高濃度趨勢.2011～2012年受政策影響后[1],EGT的煤炭、化工業(yè)等第二產(chǎn)業(yè)得到進一步發(fā)展,但是隨之帶來的大氣污染使得環(huán)境問題更加嚴(yán)重,NO2高濃度覆蓋面積不斷擴大.EGT發(fā)展模式已經(jīng)成了大范圍、重污染的粗放模式.隨著國家對環(huán)境問題的不斷重視[26],大氣污染加重的趨勢得到了控制,EGT地區(qū)NO2排放濃度和第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值增速開始不斷下降,此時重污染、粗放式的經(jīng)濟模式不再適用,開始向新的發(fā)展模式轉(zhuǎn)變.

相較于第1時期的小范圍、中濃度和第2時期的大范圍、高濃度,2015～2019年期間(圖4k～o)的NO2濃度分布整體則呈現(xiàn)大范圍、低濃度的特點.為響應(yīng)國家優(yōu)化產(chǎn)能、綠色發(fā)展等政策措施的號召[28],EGT實行了現(xiàn)代化煤化工業(yè)升級、優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)性能和倡導(dǎo)提高能源系統(tǒng)效率等工作.第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值增速得到逐步提高且大氣NO2依舊保持著大范圍的空間分布,但NO2排放濃度卻維持了低值,側(cè)面說明EGT雖然擴大了第二產(chǎn)業(yè)的發(fā)展規(guī)模,但是控制了能源開發(fā)、產(chǎn)業(yè)發(fā)展帶來的大氣污染問題.從而表明EGT逐步擺脫高耗能、低產(chǎn)出、重污染的能源魔咒,轉(zhuǎn)向了能源節(jié)約、環(huán)境綠色、效率高效的精工模式,使得地區(qū)利用自身資源優(yōu)勢重點發(fā)展經(jīng)濟的同時兼顧環(huán)境保護,實現(xiàn)了以效率、綠色、持續(xù)為目標(biāo)的經(jīng)濟增長和社會可持續(xù)的發(fā)展道路.

圖4 2005～2019年EGT地區(qū)NO2濃度空間分布

(a)～(o)分別為2005～2019年

2.3 地區(qū)城市源NO2濃度值變化對比

城市源NO2濃度主要受交通和工業(yè)排放影響[29],因此以2005～2019年能源金三角、京津冀、華中、長三角等地區(qū)汽車保有量和第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值的平均變化率來說明城市源NO2濃度值波動的影響因素(圖5).

由圖5可知,初期EGT地區(qū)城市化水平相較于其他發(fā)達(dá)城市群有較大的發(fā)展空間[34],地區(qū)交通系統(tǒng)和工業(yè)體系規(guī)模較小但處于高速發(fā)展的階段,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)向第二產(chǎn)業(yè)偏移,EGT交通和工業(yè)排放對城市源NO2濃度貢獻(xiàn)突出.隨著城市化進程的不斷發(fā)展和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的逐步優(yōu)化,EGT交通和工業(yè)排放對城市源NO2濃度貢獻(xiàn)減弱.在2005～2008年期間,相較于其他城市群EGT地區(qū)標(biāo)準(zhǔn)化的城市源NO2排放濃度雖然處于低水平階段,但是同比增速明顯,同時汽車保有量和第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值保持著高增速的態(tài)勢,說明此時交通和工業(yè)排放都對EGT城市源NO2濃度起著重要影響.而在經(jīng)濟危機和北京奧運會的影響下,2009年各地區(qū)的第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值增速急劇下降,但EGT城市源NO2濃度不降反升,且地區(qū)汽車保有量增速也保持著明顯上升的趨勢,說明該時期交通排放貢獻(xiàn)對EGT城市源NO2濃度變化的貢獻(xiàn)更明顯.受“十三五”優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、環(huán)境保護和提倡新能源汽車等政策措施影響[29],自2016年起各地區(qū)的第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值增速開始慢慢恢復(fù)上升且趨于平緩,并且汽車保有量增速雖然保持著下降的趨勢但是總體上來看汽車保有量仍然是屬于正增長,但城市源NO2濃度仍然保持著下降的趨勢,說明該階段城鎮(zhèn)化水平得到了進一步發(fā)展,但是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化和綠色環(huán)保政策的頒布使交通和工業(yè)排放對城市源NO2濃度的貢獻(xiàn)有一定程度的減弱.

2.4 TROPOMI與OMI NO2濃度空間分布對比

從圖6可知,OMI和TROPOMI傳感器提供的2018～2019年對流層NO2濃度產(chǎn)品在空間分布特征上大體一致,均顯示NO2濃度高值區(qū)主要分布于EGT東北部和中西部地區(qū).但相比于OMI傳感器,高分辨率TROPOMI的NO2濃度產(chǎn)品能結(jié)合城市、煤炭化工的空間分布信息在一定程度上定位排放源中心,從而在空間分布上確定NO2氣體排放來源.從圖6a可知,在鄂爾多斯、銀川、和石嘴山等部分地區(qū)NO2排放濃度較高,同時結(jié)合圖中城市、煤炭化工矢量分布發(fā)現(xiàn),鄂爾多斯北部、銀川中部和石嘴山中部地區(qū)主要是城市分布區(qū)域,且距離煤炭化工產(chǎn)業(yè)園區(qū)距離較遠(yuǎn),說明該區(qū)域的大氣NO2濃度熱點主要是城市源主導(dǎo);而銀川中西部、榆林北部、鄂爾多斯東部和西部地區(qū)主要是煤炭化工產(chǎn)業(yè)分布,距離城市區(qū)域較遠(yuǎn),說明該區(qū)域的大氣NO2濃度熱點主要由煤炭化工源主導(dǎo).

此外,高分辨率的TROPOMI能更清楚地反映NO2濃度空間分布與地形地勢的相關(guān)性.大氣NO2受地形地勢的影響,會向地勢低洼且平坦地區(qū)擴散,造成NO2空間聚集形成濃度高值區(qū)[30].鄂爾多斯高原與北部陰山、西部賀蘭山之間的西套平原和呂梁山脈的山谷地區(qū)地勢低洼,造成鄂爾多斯西部、中衛(wèi)北部、慶陽中部、榆林中部和中北部部分區(qū)域存在與地形地勢走向相關(guān)的NO2空間聚集現(xiàn)象.上述區(qū)域地形特征均為地勢低矮的山谷或山脊底部,雖然區(qū)域內(nèi)并無明顯NO2排放來源,但是地勢高聳山脈兩側(cè)的山坡和山頂存在明顯的NO2濃度排放熱點,排放熱點區(qū)域的大氣NO2氣體從地勢高聳向地勢低洼方向進行空間大氣傳輸并滯留,最終造成大氣NO2濃度的空間分布特征呈現(xiàn)與地形地勢相關(guān)的走勢.結(jié)果表明,地形因素和人為污染排放源是導(dǎo)致該地區(qū)NO2濃度聚集的主要原因.

圖6 2018～2019年不同傳感器NO2濃度比對

(a)TROPOMI;(b) OMI

從上述分析可得,OMI傳感器雖然能提供長時序的對流層NO2數(shù)據(jù)產(chǎn)品,但是數(shù)據(jù)表達(dá)的空間信息有限,而高分辨率TROPOMI彌補了中低空間分辨率傳感器的缺陷,為研究者提供更豐富的空間細(xì)節(jié)信息,這不僅能在空間分布上區(qū)分不同NO2排放源,還能更清楚的反映地形地勢對NO2濃度聚集的影響.目前高分辨率TROPOMI傳感器受觀測時長的限制,仍無法實現(xiàn)長時序的對流層NO2污染氣體監(jiān)測.但隨著傳感器觀測時間的增加,擁有豐富影像細(xì)節(jié)信息的高分辨率TROPOMI數(shù)據(jù)產(chǎn)品能為長時序的大氣污染氣體精準(zhǔn)監(jiān)測提供可能,從而使決策者制定更完備、細(xì)致的污染管控措施,實現(xiàn)綠色環(huán)保、節(jié)能減排、可持續(xù)性的發(fā)展.

3 結(jié)論

3.1 通過NO2城鄉(xiāng)濃度差異的排放源分析方法提取的長時序城市源和煤炭化工源NO2濃度反映了EGT產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整和國家政策措施的變化,并以第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值增速作為衡量EGT產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的主要指標(biāo),發(fā)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整對煤炭化工源NO2濃度影響更大.

3.2 2005～2019年EGT對流層NO2柱濃度的時間序列變化和空間分布特征體現(xiàn)了地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展模式的更迭.即第1時期依靠傳統(tǒng)資源優(yōu)勢形成小規(guī)模、中污染的點模式,再經(jīng)過不斷擴大資源產(chǎn)業(yè)逐步發(fā)展成第2時期大范圍、重污染的粗放模式,最后通過綠色發(fā)展方式逐步形成第3時期大范圍、低污染的精工模式.

3.3 與京津冀、華中、長三角地區(qū)相比,初期城鎮(zhèn)化水平較低的EGT交通和工業(yè)排放對純凈城市源NO2濃度變化的貢獻(xiàn)更突出.但隨著城鎮(zhèn)化發(fā)展和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化,EGT交通和工業(yè)排放對純凈城市源NO2濃度變化的貢獻(xiàn)開始減弱.

3.4 TROPOMI傳感器在空間分辨率上遠(yuǎn)超OMI,不僅有利于區(qū)分不同NO2排放源,而且能更清楚地反映地形地勢對NO2濃度聚集的影響.隨著觀測時間的增加,TROPOMI提供長時序、高分辨率的NO2濃度產(chǎn)品可支持決策者制定完備、細(xì)致的污染管控措施.

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致謝：感謝中國礦業(yè)大學(xué)環(huán)境與測繪學(xué)院秦凱教授提供2005～2019年的OMI對流層NO2垂直柱濃度數(shù)據(jù).

Spatiotemporal patterns and driving forces of NO2concentrations from different emission sources in the energy golden triangle of China.

SHEN Yong-lin1,2, LUO Ji-hao1, Ma Yu-yang2, YAO Ling3, HU Chu-li2*

(1.National Engineering Research Center of Geographic Information System, China University of Geosciences, Wuhan 430074, China；2.School of Geography and Information Engineering, China University of Geosciences, Wuhan 430074, China；3.State Key Laboratory of Resources and Environmental Information System, Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100101, China)., 2022,42(4)：1585～1593

In order to understand the air pollution caused by the utilization of EGT resources and development, the air monitoring data were derived from OMI (ozone monitoring instrument) sensor, combined with data of industrial structure, vehicle ownership, national policies and measures, etc. The spatial and temporal characteristics of tropospheric NO2vertical column concentration in the EGT region from 2005 to 2019 were extracted by using the emission source analysis method of urban and rural NO2concentration differences, and the driving factors affecting the regional atmospheric NO2concentration were analyzed and discussed. Finally, comparing the spatial characteristics of TROPOMI (tropospheric monitoring instrument) with OMI NO2products, the results show that The correlation coefficient between NO2concentration of EGT coal chemical source and output value growth of the secondary industry was 0.71 (<0.05), indicating that the NO2concentration of long-term urban source and coal chemical source extracted by this method can effectively reflect the adjustment of regional industrial structure and changes in national policies and measures. The NO2concentration increased from 90.56molec/m2in 2005～2011 to 720.77molec/m2in 2012～2015, and then decreased to 247.36molec/m2in 2016～2019. The spatial-temporal variations of NO2illustrate that the economic development model in the EGT has gradually evolved from a small-scale and moderate-polluting scattered model to a large-scale, heavy-polluting extensive model, and then to a large-scale, light-polluting fine model. Compared with the Beijing-Tianjin-Hebei Urban Agglomeration, the Central of China, and the Yangtze River Delta region, the changing characteristics of the contribution of traffic and industrial emissions to urban source NO2pollution in the EGT further reflect the development of urbanization and the optimization of industrial structure. In comparison with OMI, it can be found that TROPOMI provides rich and detailed image information in a short time series, and as the observation time increases, it can provide long time series and precise atmospheric NO2pollution monitoring.

ozone monitoring instrument (OMI)；energy golden triangle；tropospheric NO2vertical column concentration；industrial structure；spatial distribution

X511

文章編號：1000-6923(2022)04-1585-09

沈永林(1983-),男,湖北鐘祥人,副教授,博士,研究方向為大氣環(huán)境遙感監(jiān)測及應(yīng)用.發(fā)表論文50余篇.

2021-09-19

國家重點研發(fā)計劃重點專項(2020YFB2103403);資源與環(huán)境信息系統(tǒng)國家重點實驗室開放基金;南方海洋科學(xué)與工程廣東省實驗室(廣州)人才團隊引進重大專項(GML2019ZD0301);自然資源部地理國情監(jiān)測重點實驗室(2022NGCM05)

*責(zé)任作者, 副教授, andyhuli@tom.com