利用OMI衛(wèi)星遙感評(píng)估貴州省SO2減排成效

宋華湘，楊敏華

（中南大學(xué) 地球科學(xué)與信息物理學(xué)院，長(zhǎng)沙 410083）

利用OMI衛(wèi)星遙感評(píng)估貴州省SO2減排成效

宋華湘，楊敏華

（中南大學(xué) 地球科學(xué)與信息物理學(xué)院，長(zhǎng)沙 410083）

為評(píng)估燃煤火電廠煙氣脫硫減排政策對(duì)地區(qū)SO2污染的影響，本研究基于OMI衛(wèi)星遙感SO2柱數(shù)據(jù)，對(duì)貴州省2005—2012年的SO2時(shí)空變化特征進(jìn)行了分析，并結(jié)合火電廠SO2排放量模型估算數(shù)據(jù)，從時(shí)間空間尺度上測(cè)算了省內(nèi)不同區(qū)域的污染變化趨勢(shì)及區(qū)域污染對(duì)火電脫硫政策的響應(yīng)。結(jié)果表明：（1）貴州省SO2污染強(qiáng)度在2008年后出現(xiàn)了小幅下降趨勢(shì)，但省內(nèi)污染改善呈現(xiàn)出顯著的空間異質(zhì)性，工業(yè)欠發(fā)達(dá)地區(qū)的污染強(qiáng)度未得到明顯改善、部分區(qū)域甚至表現(xiàn)出持續(xù)增長(zhǎng)的趨勢(shì)。（2）煙氣脫硫政策并未驅(qū)動(dòng)貴州省火電廠周邊區(qū)域的SO2污染出現(xiàn)一致性改善，部分區(qū)域污染在電廠煙氣脫硫后仍然呈現(xiàn)出增長(zhǎng)的趨勢(shì)；基于SO2濃度與年份的相關(guān)性分析表明，單一的煙氣脫硫政策對(duì)于貴州省SO2污染治理存在著明顯的局限性，工業(yè)欠發(fā)達(dá)地區(qū)的污染變化未因減排政策實(shí)施而呈現(xiàn)出下降趨勢(shì)。（3）基于火電廠排放清單模型的排放量估算表明，貴州省2009年后來自于火電領(lǐng)域的SO2減排貢獻(xiàn)已顯著下降，未來的減排政策應(yīng)更多地關(guān)注其他污染源的排放約束，以確保省內(nèi)大氣污染得到持續(xù)、全面的改善。

環(huán)境遙感；OMI；SO2；火電廠；減排政策評(píng)估

2000年后我國(guó)高速推進(jìn)的城市化及重工業(yè)化進(jìn)程催生了巨大的資源消費(fèi)需求，每年約有數(shù)十億噸的礦產(chǎn)品被作為工業(yè)用途消耗（國(guó)家統(tǒng)計(jì)局，2013）。二氧化硫（SO2）作為煤炭金屬等礦產(chǎn)品在燃燒冶煉過程中釋放的有害氣體之一，其近年來的無序排放已給我國(guó)的大氣環(huán)境帶來了重大危害（Poon et al，2006）。研究表明，近十年來我國(guó)的部分地區(qū)出現(xiàn)了嚴(yán)重的大氣SO2污染，而高耗能產(chǎn)業(yè)被認(rèn)為是最主要的污染源（Lu et al，2011）。為減輕環(huán)境壓力，我國(guó)政府自2005年起在火電行業(yè)率先推行了煙氣強(qiáng)制脫硫及關(guān)停小機(jī)組等減排舉措（Gao et al，2009）。但由于高耗能產(chǎn)業(yè)發(fā)展增速過快、污染源眾多及排放監(jiān)管滯后等因素，上述政策的實(shí)施并未能迅速扭轉(zhuǎn)我國(guó)的SO2污染困局，而政策在執(zhí)行中存在的一些問題也給污染的有效治理帶來了新挑戰(zhàn)。首先，由于煙氣脫硫系統(tǒng)運(yùn)營(yíng)成本高，出于利益常有企業(yè)違規(guī)關(guān)停環(huán)保設(shè)備偷排污染煙氣（國(guó)家環(huán)境保護(hù)部，2011，2014）；其次，我國(guó)的部分地方管理者存在著錯(cuò)誤的環(huán)保意識(shí)，常常采取一些“運(yùn)動(dòng)式”限排手段來應(yīng)對(duì)短期環(huán)境達(dá)標(biāo)考核（國(guó)務(wù)院辦公廳，2010），卻忽視了政策執(zhí)行的連續(xù)性；再次，在高耗能產(chǎn)業(yè)保持高速增長(zhǎng)的地區(qū)，單一的火電脫硫政策釋放的減排紅利將相對(duì)有限，其他污染源持續(xù)產(chǎn)生的增量排放可能再次推高區(qū)域污染。此外，我國(guó)的多數(shù)地區(qū)尚未建成廣泛覆蓋的空氣質(zhì)量監(jiān)測(cè)網(wǎng)，這使得近十年來相關(guān)政策驅(qū)動(dòng)的減排成果難以通過常規(guī)手段得到有效評(píng)價(jià)，從而嚴(yán)重影響了未來政策的制定。

大氣污染物衛(wèi)星遙感是近年來得到廣泛應(yīng)用的一種環(huán)境監(jiān)測(cè)技術(shù)（Martin，2008），在大范圍、長(zhǎng)時(shí)序監(jiān)測(cè)上具有獨(dú)特優(yōu)勢(shì)，能很好地彌補(bǔ)我國(guó)現(xiàn)階段地基監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)的不足。目前國(guó)際上可用于SO2衛(wèi)星遙感監(jiān)測(cè)的儀器主要包括OMI（Ozone Monitoring Instrument）等幾類 （Streets et al，2013），其中OMI因其更高的時(shí)空分辨率而有著更好的應(yīng)用前景。在研究初期，SO2遙感多用于高強(qiáng)度排放事件及大區(qū)域污染分布變化的監(jiān)測(cè)（Yang et al，2007； Spinei et al，2010）。隨著儀器性能及反演算法的進(jìn)步，SO2遙感監(jiān)測(cè)已拓展至大型點(diǎn)源如金屬冶煉廠、燃煤火電廠等領(lǐng)域（Carn et al，2007； McLinden et al，2012），并驗(yàn)證了遙感觀測(cè)的SO2變化特征與污染源實(shí)際排放量變化具有良好的相關(guān)關(guān)系；而對(duì)于占地區(qū)排放權(quán)重較高的大型點(diǎn)源，遙感監(jiān)測(cè)甚至可用于其排放量變化的定量分析（Fioletov et al，2011； Lu et al，2013）。盡管我國(guó)的大部分地區(qū)污染源眾多，遙感觀測(cè)的SO2變化特征往往是區(qū)域總排放量變化的響應(yīng)，但相關(guān)政策（國(guó)家環(huán)境保護(hù)部，2005a，2005b）規(guī)定的煙氣高脫硫率（≥85%）仍將驅(qū)使火電廠所在區(qū)域內(nèi)的SO2污染強(qiáng)度出現(xiàn)顯著下降，而這一變化特征即使在高耗能產(chǎn)業(yè)密集的內(nèi)蒙古—山西“煤炭黑三角”地區(qū)仍能被OMI捕獲（Li et al，2010），從而使得借助衛(wèi)星遙感評(píng)估特定區(qū)域的SO2減排成效具備了較好的應(yīng)用前景。目前國(guó)內(nèi)相關(guān)的研究工作尚處于起步階段，利用衛(wèi)星遙感評(píng)估已實(shí)施SO2減排政策，特別是火電廠煙氣脫硫減排政策成效的工作尚未見報(bào)道?；诖耍狙芯坷肙MI衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)，選取近年來工業(yè)經(jīng)濟(jì)持續(xù)高速增長(zhǎng)的貴州省作為研究對(duì)象，對(duì)其轄區(qū)內(nèi)大型燃煤火電廠所在地及其他區(qū)域的SO2濃度在2005—2012年間呈現(xiàn)出的變化特征進(jìn)行了測(cè)算、并分析了不同區(qū)域SO2污染的變化趨勢(shì)及因火電脫硫政策而得到的改善，進(jìn)而評(píng)估了2005年來貴州省所取得的減排成果、揭示了當(dāng)前省內(nèi)污染治理工作亟待解決的新問題，旨在為更好地推進(jìn)區(qū)域污染治理工作提供科學(xué)支撐。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 研究區(qū)域概況

貴州省位于我國(guó)西南部，地理位置24°37'～29°37'N、103°37'～109°35'E，下轄9個(gè)地州市。貴州經(jīng)濟(jì)發(fā)展相對(duì)滯后、工業(yè)基礎(chǔ)薄弱，以2012年為例，各州市工業(yè)產(chǎn)值僅有貴陽、遵義、六盤水和畢節(jié)超過300億元、其他的均不足200億元（貴州省統(tǒng)計(jì)局，2013）。貴州煤炭資源豐富，是我國(guó)南方最大的產(chǎn)煤及煤炭?jī)粽{(diào)出省，同時(shí)也是“西電東送”的主力省份。受發(fā)達(dá)省份快速增長(zhǎng)的能源需求驅(qū)動(dòng)，2005—2012年貴州省工業(yè)維持高速增長(zhǎng)（4—9月平均增速為15.0%），從而使得SO2排放量位于全國(guó)前列，在第6～7位，遠(yuǎn)越GDP排名（國(guó)家統(tǒng)計(jì)局，2013）。2005—2012年貴州省4—9月火力發(fā)電量及SO2年度統(tǒng)計(jì)排放量見圖1，由圖可知，貴州SO2統(tǒng)計(jì)排放量自2007年起逐年下降，而火力發(fā)電量在2011年結(jié)束高速增長(zhǎng)后仍保持高位運(yùn)行未出現(xiàn)顯著降低。

圖1 貴州省2005—2012年火力發(fā)電量(4—9月)及SO2排放量年季變化Fig.1 Inter-annual changes in coal-f red power generation (April to September) and SO2emission of Guizhou Province during 2005—2012

2012年貴州省已建成投產(chǎn)18個(gè)大型燃煤火電廠（裝機(jī)容量＞300 MW），分布在17個(gè)區(qū)域（區(qū)域網(wǎng)格大?。?.375°N×0.375°E，位于同一網(wǎng)格的火電廠視為同一排放源），詳細(xì)信息見表1，信息來源自國(guó)家環(huán)境保護(hù)部網(wǎng)站公開信息（http://zls. mep.gov.cn/dqwrwkz/）。隨著火電領(lǐng)域減排政策的推進(jìn)，上述大型電廠占全省火電裝機(jī)總?cè)萘浚ㄖ袊?guó)電力年鑒編輯委員會(huì)，2013）的比例在2012年提升至90.4%，而2005—2012年已脫硫機(jī)組占全省總?cè)萘康谋壤謩e為0%、6.3%、24.4%、51.5%、96.8%、96.7%、88.5%和90.4%。

1.2 遙感數(shù)據(jù)及方法

OMI由荷蘭芬蘭聯(lián)合建造，于2004年7月搭乘美國(guó)國(guó)家航空航天局（NASA）近極地太陽同步軌道衛(wèi)星EOS-Aura發(fā)射升空，光譜波段范圍為264～504 nm，光譜分辨率為0.42～0.63 nm，空間分辨率為13×24 km2～28×150 km2，時(shí)間分辨率為1 d，本地赤道過境時(shí)間為13:45（OMI Team，2012）。OMI痕量氣體遙感數(shù)據(jù)集由荷蘭皇家氣象學(xué)院（KNMI）與NASA高達(dá)地球科學(xué)數(shù)據(jù)與信息服務(wù)中心（GES DISC）聯(lián)合提供，本研究采用的是NASA OMSO2G（V003）數(shù)據(jù)集。OMSO2G數(shù)據(jù)集的PBL（Planetary Boundary Layer） SO2柱數(shù)據(jù)是基于波段殘差（Band Residual Difference，BRD）法（Krotkov et al，2006）進(jìn)行反演的，對(duì)應(yīng)的是SO2煙羽高度為900米的垂直分布濃度，數(shù)值單位為DU（Dobson units，1 DU=2.69×1016molecules/cm2）。相關(guān)研究證明（Krotkov et al，2008），PBL SO2柱數(shù)據(jù)經(jīng)過計(jì)算較大區(qū)域或較長(zhǎng)時(shí)間的像元均值，標(biāo)準(zhǔn)偏差能降低至0.3 DU。

由于遙感觀測(cè)過程存在著較多的干擾因子（如不理想的氣象條件、觀測(cè)角度及儀器噪聲等），若對(duì)反演源數(shù)據(jù)不經(jīng)預(yù)處理直接應(yīng)用，將會(huì)給分析結(jié)果帶來極大的誤差，因而本研究在分析前對(duì)OMSO2G源數(shù)據(jù)進(jìn)行了3步預(yù)處理。第一步，分析中只選取了2005—2012年間4—9月（晴朗天氣相對(duì)較多）的OMSO2G日數(shù)據(jù)，并對(duì)高云量（radiative cloud fraction ＞0.2）及太陽天頂角過大的像元（solar zenith angle＞70°）進(jìn)行了剔除。第二步，由于2007年起OMI在測(cè)量過程中出現(xiàn)了行異常（row anomaly，http://www.knmi.nl/omi/research/product/rowanomaly-messages.php），因此分析中只選取了未受影響的5～23行（0為起始行）數(shù)據(jù)。第三步，數(shù)據(jù)經(jīng)過前兩步篩選后，仍然可能存在著大范圍的本地偏差（local biases），因此我們參照了Fioletov et al（2011，2013）提出的數(shù)據(jù)處理方法，對(duì)經(jīng)前兩部篩選的源數(shù)據(jù)進(jìn)行了重采樣及本地偏差校正處理，進(jìn)而得到了像元大小為0.025°×0.025°的高分辨率SO2濃度數(shù)據(jù)。重采樣及本地偏差校正計(jì)算公式見下，源數(shù)據(jù)與校正后數(shù)據(jù)差異對(duì)比見圖2。

其中：OMIcorrected為經(jīng)校正處理的像元濃度值；OMIoriginal為經(jīng)篩選后的OMSO2G源數(shù)據(jù)；n為落入以待采樣像元為中心的0.125°N×0.125°E區(qū)域范圍內(nèi)的OMSO2G源數(shù)據(jù)總數(shù)；P10為落入以待校正像元為中心的0.5°N×4.0°E區(qū)域范圍內(nèi)的所有OMSO2G源數(shù)據(jù)的第10百分位數(shù)。

分析中應(yīng)用的火電廠區(qū)域SO2濃度值為以火電廠為中心的0.375°N×0.375°E網(wǎng)格范圍內(nèi)的像元濃度均值，為獲得更好的統(tǒng)計(jì)意義，所有求算的像元SO2濃度均為年度均值。如無特殊說明，本文中提及的遙感SO2濃度年均值皆為當(dāng)年4—9月的濃度均值。

1.3 火電廠SO2排放量估算

為測(cè)算貴州省火電廠SO2排放量理論變化趨勢(shì)，本文參照了Zhao et al（2008）提出的基于燃煤火電機(jī)組的“自下而上”SO2排放清單模型，對(duì)省內(nèi)火電廠在2005—2012年4—9月間的SO2排放量進(jìn)行了估算，計(jì)算公式如下：

其中：E為所有火電廠當(dāng)年SO2排放量，kg；2為S—SO2質(zhì)量轉(zhuǎn)換常數(shù)；1.4為標(biāo)準(zhǔn)煤—原煤轉(zhuǎn)換常數(shù)；j為不同火電廠；U為裝機(jī)容量，MW；T為機(jī)組全年利用小時(shí)，h；C為發(fā)電標(biāo)準(zhǔn)煤耗，g/kW·h；F為4—9月發(fā)電量占全年發(fā)電量比例；S為火電廠所用燃煤硫含量；Sr為燃燒后灰分中硫殘余量；η為煙氣脫硫設(shè)備的脫硫效率。

表1 火電廠所在地2005—2012年SO2濃度Table 1 SO2densities over areas with coal-f red power plants during 2005—2012

圖2 貴州省2011—2012年SO2平均濃度空間分布圖，其中(a)為源數(shù)據(jù)，(b)為校正后數(shù)據(jù)Fig.2 Spatial distribution of mean SO2density over Guizhou province during 2011—2012, original data as well as data corrected are shown: (a) original; (b) corrected

在SO2排放量估算中，U、T、E采用《中國(guó)電力年鑒2006—2013》（中國(guó)電力年鑒編輯委員會(huì)，2013）中提供的火電機(jī)組裝機(jī)數(shù)據(jù)，F(xiàn)采用國(guó)家統(tǒng)計(jì)局（2013）提供的逐月火力發(fā)電量數(shù)據(jù)，S、Sr、η則參照Zhao et al（2010）的研究成果設(shè)定燃煤硫含量為2%、灰分中硫殘余量為10%、濕法脫硫效率為90%、流化床法脫硫效率為80%。由于除表1中火電廠之外的其他機(jī)組脫硫時(shí)間及工藝不明，在排放量估算中假定這部分機(jī)組脫硫效率為0，因而最終所得全省火電廠SO2排放量估算值應(yīng)略高于實(shí)際值，尤其是在煙氣脫硫率大幅提高的2009—2012年。

2 結(jié)果與分析

2.1 SO2時(shí)空變化特征

貴州省2005—2012年SO2濃度空間分布特征見圖3，圖中黑色三角形代表大型燃煤火電廠。由于火電廠煙氣脫硫設(shè)施的投運(yùn)時(shí)間并不統(tǒng)一，為觀測(cè)到更具統(tǒng)計(jì)意義的污染變化特征，圖中的像元SO2濃度為兩年均值。

從空間尺度看，SO2空間分布與地區(qū)工業(yè)產(chǎn)值關(guān)系密切，濃度高值（＞1.5 DU）區(qū)域主要出現(xiàn)在貴陽、遵義、畢節(jié)、六盤水這4個(gè)工業(yè)相對(duì)發(fā)達(dá)地區(qū)，而銅仁、凱里、都勻及遵義地區(qū)的東部污染程度較輕；由于貴州的火電廠在規(guī)劃設(shè)計(jì)時(shí)以坑口電廠為主，因而煤炭資源儲(chǔ)備豐富的畢節(jié)、六盤水地區(qū)火電裝機(jī)容量大，SO2排放量高。隨著火電脫硫工程的建成投運(yùn)，省內(nèi)SO2污染得到了一定程度的改善，污染強(qiáng)度總體出現(xiàn)了小幅下降，但工業(yè)發(fā)達(dá)地區(qū)濃度均值依然較高（＞1.5 DU）；同時(shí)，污染改善特征呈現(xiàn)出顯著的空間異質(zhì)性：即工業(yè)相對(duì)發(fā)達(dá)地區(qū)觀測(cè)到的污染改善更為顯著，而其他工業(yè)欠發(fā)達(dá)地區(qū)則改善不明顯、部分區(qū)域甚至出現(xiàn)了污染強(qiáng)度逐年上升的跡象，說明省內(nèi)部分區(qū)域的污染增長(zhǎng)趨勢(shì)未受火電減排政策的影響。

從時(shí)間尺度上看，工業(yè)發(fā)達(dá)地區(qū)呈現(xiàn)出的污染改善在2007—2010年更為顯著，而2011年后觀測(cè)到的環(huán)比改善程度已減弱，表明脫硫比例大幅提高后火電廠貢獻(xiàn)的SO2減排效益在下降、而其他排放源的新增減排貢獻(xiàn)不顯著?；谙裨腉IS空間統(tǒng)計(jì)表明，圖3中貴州省2005—2012年間4個(gè)時(shí)段對(duì)應(yīng)的全省SO2濃度均值分別為1.168 DU、1.180 DU、1.095 DU、1.062 DU，其中2009—2010、2011—2012時(shí)段分別比2005—2006時(shí)段下降約6.0%和9.0%，表明全省SO2排放總量在2009—2012年間呈現(xiàn)出小幅下降趨勢(shì)，但2010年后污染環(huán)比改善的程度在減弱，這一結(jié)果大體與SO2統(tǒng)計(jì)排放量在2009年后的趨勢(shì)相符。

2.2 火電廠區(qū)域SO2變化特征

為評(píng)估煙氣脫硫政策對(duì)火電廠周邊區(qū)域的污染變化影響，分析中求算了2005—2012年貴州省17個(gè)大型火電廠區(qū)域（區(qū)域范圍0.375°N×0.375°E）的SO2濃度均值，結(jié)果見表1。表1中有10個(gè)電廠（標(biāo)識(shí)“*”）在投產(chǎn)發(fā)電時(shí)沒有配備煙氣脫硫設(shè)施，其他的電廠則在投產(chǎn)發(fā)電時(shí)實(shí)現(xiàn)了煙氣同步脫硫。

圖3 2005—2012年貴州省SO2濃度空間分布圖((a).2005—2006年；(b).2007—2008年；(c).2009—2010年；(d).2011—2012年)Fig.3 Spatial distribution of mean SO2density over Guizhou province during 2005—2012 where a: 2005—2006, b: 2007—2008, c: 2009—2010 and d: 2011—2012

分析表1中濃度數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，上述17個(gè)火電廠所在地SO2濃度在2005—2012年間觀測(cè)到的變化特征呈現(xiàn)出與2.1部分相似的空間分布異質(zhì)性：即位于工業(yè)發(fā)達(dá)地區(qū)的火電廠所在地的污染改善更為顯著，而位于欠發(fā)達(dá)地區(qū)的污染改善則不明顯、部分區(qū)域污染強(qiáng)度甚至出現(xiàn)了顯著增加。這一結(jié)果表明，在火電廠脫硫工程全面投運(yùn)后，貴州省內(nèi)仍有不少火電廠所在地區(qū)域的SO2污染出現(xiàn)了持續(xù)上升的態(tài)勢(shì)，如果火電廠不存在人為因素造成的排放異常，那么這一污染增長(zhǎng)趨勢(shì)應(yīng)與區(qū)域內(nèi)其他污染源的排放變化關(guān)系密切。

2.3 SO2變化趨勢(shì)的區(qū)域差異

為更好地反映貴州省內(nèi)SO2污染變化趨勢(shì)的空間差異，分析中基于像元將2005—2012年4—9月的SO2平均濃度與年份進(jìn)行了簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)（r）計(jì)算，若相關(guān)系數(shù)r＜?0.3則認(rèn)為該像元對(duì)應(yīng)區(qū)域的SO2污染在研究時(shí)段內(nèi)呈現(xiàn)下降趨勢(shì)、污染得到了改善；反之，若r＞0.3則認(rèn)為污染呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，出現(xiàn)了惡化。相關(guān)系數(shù)空間分布見圖4。

基于GIS空間統(tǒng)計(jì)分析表明，2005—2012年貴州省SO2污染總體呈現(xiàn)出小幅改善態(tài)勢(shì)，但污染的變化存在著顯著的空間差異：其中，SO2濃度出現(xiàn)下降的區(qū)域占全省面積的34.8%，主要分布在工業(yè)發(fā)達(dá)地區(qū)；SO2濃度出現(xiàn)上升的區(qū)域占全省面積的19.4%，主要分布在銅仁、凱里、興義等欠發(fā)達(dá)地區(qū)。這一結(jié)果表明，2005—2012年貴州省實(shí)施的火電廠煙氣脫硫僅改善了省內(nèi)部分工業(yè)相對(duì)發(fā)達(dá)地區(qū)的SO2污染強(qiáng)度，而其他工業(yè)欠發(fā)達(dá)地區(qū)的SO2污染強(qiáng)度則出現(xiàn)了持續(xù)增長(zhǎng)的趨勢(shì)、污染減排未取得明顯成效，這一現(xiàn)象應(yīng)與貴州省近年來的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模式關(guān)系密切。

圖4 2005—2012年貴州省SO2變化趨勢(shì)空間分布Fig.4 Spatial distribution of variation trend of SO2in Guizhou province during 2005—2012

貴州省屬西部經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)，在農(nóng)業(yè)與服務(wù)業(yè)并不具備區(qū)位競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的前提下，大力發(fā)展工業(yè)成為了近年來拉動(dòng)省內(nèi)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的主要途徑，而豐富的煤炭?jī)?chǔ)量則為工業(yè)增長(zhǎng)提供了的重要資源保障。貴州省2005—2012年工業(yè)年均同比增速為16.2%、增加值占GDP年均比重為39.3%，而同期煤炭消費(fèi)年均增速為7.7%、省內(nèi)能源消費(fèi)強(qiáng)度（噸標(biāo)準(zhǔn)煤/萬元GDP）則高于全國(guó)平均水平1倍以上（國(guó)家統(tǒng)計(jì)局，2013），說明經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)表現(xiàn)出對(duì)煤炭資源的高度依賴。在煤炭消費(fèi)量快速增長(zhǎng)的大背景下，工業(yè)欠發(fā)達(dá)地區(qū)由于大型火電企業(yè)相對(duì)較少、總體工業(yè)生產(chǎn)水平落后、能源轉(zhuǎn)換效率低等因素，使得近年來區(qū)域內(nèi)的SO2污染受火電領(lǐng)域減排政策影響較少而呈現(xiàn)出持續(xù)增長(zhǎng)的趨勢(shì)。盡管2012年上述工業(yè)欠發(fā)達(dá)地區(qū)SO2污染強(qiáng)度仍總體維持較低水平（＜ 1 DU），但考慮到貴州省較大的工業(yè)增長(zhǎng)潛力及高度的能源依賴，若不及時(shí)推出有針對(duì)性的污染排放控制政策，上述地區(qū)未來很有可能成為省內(nèi)新的高污染區(qū)域。

2.4 火電廠SO2排放量估算

為對(duì)比遙感觀測(cè)結(jié)果，本文利用公式(2)對(duì)貴州省2005—2012年4—9月燃煤火電廠領(lǐng)域的SO2排放量進(jìn)行了估算，結(jié)果見圖5。

圖5 貴州省2005—2012年燃煤火電廠SO2估算排放量及煙氣脫硫率Fig.5 SO2emissions estimated and operation rate of FGD of coal-f red power plants in Guizhou Province during 2005—2012

由圖5可知，火電廠4—9月SO2估算排放量在2006年達(dá)到峰值，隨后因煙氣脫硫比例的提升在2008年后出現(xiàn)顯著下降，并在2009—2012年維持低排放水平，4年平均排放量比2005年下降約88.0%；從年際變化上看，估算排放量的顯著下降出現(xiàn)在2008—2009年，年際環(huán)比變化特征與2.1部分中的遙感觀測(cè)結(jié)果一致。從圖5中的排放量走勢(shì)可以看出，在火電廠煙氣脫硫設(shè)施運(yùn)轉(zhuǎn)正常的前提下，2009年后貴州省因煙氣脫硫政策驅(qū)動(dòng)的新增SO2減排貢獻(xiàn)已很有限，未來的排放約束政策應(yīng)盡快拓展至其他污染源以確保省內(nèi)SO2排放總量持續(xù)降低。

3 結(jié)論

（1）貴州省SO2污染的分布及改善呈現(xiàn)出顯著的空間異質(zhì)性，全省平均污染強(qiáng)度在實(shí)施火電廠煙氣脫硫政策后出現(xiàn)了總體小幅下降趨勢(shì)，但工業(yè)欠發(fā)達(dá)地區(qū)的污染未得到明顯改善、部分區(qū)域甚至表現(xiàn)出持續(xù)增長(zhǎng)的趨勢(shì)。

（2）火電廠脫硫政策在貴州省的SO2減排工作中已呈現(xiàn)出顯著的局限性，煙氣脫硫設(shè)施的全面投運(yùn)并未驅(qū)動(dòng)省內(nèi)火電廠周邊區(qū)域的污染變化呈現(xiàn)出趨同性改善，部分區(qū)域出現(xiàn)的污染加重的潛在風(fēng)險(xiǎn)不容忽視。

（3）基于火電廠排放清單模型的排放量估算表明，隨著火電領(lǐng)域減排紅利的逐年遞減及其他污染源排放量的持續(xù)增長(zhǎng)，貴州省未來的SO2污染排放仍存在再次上升的可能。

鑒于貴州省當(dāng)前較高的工業(yè)增長(zhǎng)潛力及過高的能源依賴，我們認(rèn)為相關(guān)管理部門應(yīng)引起足夠的重視，盡快啟動(dòng)針對(duì)其他污染源的限排措施、切實(shí)提升地區(qū)能源資源轉(zhuǎn)化利用效率，從而確保經(jīng)濟(jì)快速增長(zhǎng)的同時(shí)，大氣環(huán)境得到持續(xù)改善。

致謝：感謝美國(guó)國(guó)家航空航天局（NASA）高達(dá)地球科學(xué)數(shù)據(jù)與信息服務(wù)中心（GES DISC）提供OMI SO2G數(shù)據(jù)。

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Effectiveness evaluation of SO2emission reduction in Guizhou Province by OMI satellite remote sensing

SONG Hua-xiang, YANG Min-hua
(School of Geosciences and Info-Physics, Central South University, Changsha 410083, China)

In order to evaluate the impact of the emission reduction policy for coal-f red power plants on regional SO2pollution, the spatio-temporal variation characteristics of the SO2density by satellite remote sensing from the Ozone Monitoring Instrument (OMI) and the emission estimate by inventory in Guizhou province from 2005 to 2012 were investigated. Then the variation trend of pollution and the response of pollution to policy in different area were analyzed by GIS methods on the spatiotemporal scale. The main conclusions were as follows: (1) The overall SO2densities of whole Guizhou declined moderately after 2008, but the reduction in regional SO2pollution showed an obvious spatial heterogeneity. In industrial underdeveloped area, the improvement for pollution was scarce and the SO2densities have kept increasing in some regions. (2) A consistent decline in SO2densities over areas around the coal-fired power plants, which might be brought by the flue gas desulfurization (FGD) system, did not appear. In contrast, the ascending trend of SO2densities in some areas still existed even if the FGD was running. Correlation analysis of the SO2density to year indicated that a single policy in power plants was limited for the SO2emission reduction, because the policy's impact on the pollution in industrial underdeveloped regions was poor by far. (3) Bottom-up emission estimates of the coal-f red power plants suggested that the SO2emission reduction coming from the power plants has declined signif cantly since 2009. Consequently, more reasonable and sustainable emission reduction policies in Guizhou province, especially emission restrictions for other large emission sources, should be pushed out in the near future.

environmental remote sensing; OMI; SO2; power plants; emission reduction policy evaluation

X831

：A

：1674-9901(2014)05-0319-09

10.7515/JEE201405003

2014-09-02

楊敏華，E-mail: cn11028719@163.com