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    天津市植被排放揮發(fā)性有機物估算及時空分布*

    2017-01-04 01:36:38高翔劉茂輝徐媛展先輝孫猛張震
    西部林業(yè)科學 2016年6期
    關鍵詞:異戊二烯萜烯排放量

    高翔,劉茂輝,徐媛,展先輝,孫猛,張震

    (天津市環(huán)境監(jiān)測中心,天津300191)

    天津市植被排放揮發(fā)性有機物估算及時空分布*

    高翔,劉茂輝,徐媛,展先輝,孫猛,張震

    (天津市環(huán)境監(jiān)測中心,天津300191)

    基于本地化改進的GLOBEIS模型,運用遙感圖像解譯的土地利用類型數(shù)據(jù)以及實際觀測的小時氣象數(shù)據(jù),對天津市2013年植被排放VOCs進行了估算和時空分布特征分析。結果表明,天津市2013年植被排放VOCs總量為7 678.35tC,其中,異戊二烯的排放量為693.43t,占9.0%;單萜烯的排放量為2 877.80t,占37.5%;其他VOCs的排放量為4 107.12t,占53.5%。在時間分布上,植被VOCs的排放具有明顯的日變化和月變化特征:中午高,夜間低;8月份最高,1月份最低。在空間分布上,其空間分布特征與土地利用類型密切相關,植被VOCs排放主要集中在林區(qū)較為密集的區(qū)域,在薊縣北部排放量較大,在濱海新區(qū)和市內6區(qū)排放量較小。最后,對植被VOCs排放估算過程中的不確定性來源進行了分析。

    天津;植被VOCs;排放總量;時間特征;空間特征

    植被通過對大氣污染物的吸收、降解和積累,起到了對大氣污染的凈化作用[1],與此同時,植被還釋放大氣污染物——揮發(fā)性有機化合物(VOCs)[2]。VOCs在城市光化學煙霧污染過程中有著重要的作用,它是臭氧和二次有機氣溶膠的一個重要前體物[3]。一般來說,VOCs可以分為人為排放和植被排放兩種。目前,大量的研究發(fā)現(xiàn)[4~5],植被VOCs(biogenic VOCs,BVOCs)排放量大、化學活性強,在大氣光化學氧化和全球碳循環(huán)過程中具有重要作用,并且在全球尺度上,VOCs的植被排放遠遠超過了人為排放。因此,很多的國家和地區(qū)都開展了大量植被VOCs排放量估算的研究工作。

    最早在20世紀70、80年代,美歐等發(fā)達國家就開始對植被VOCs的排放進行了大量的研究工作[6~7],并且美國大氣科學研究中心(NCAR)于1999年推出了適用于全球范圍內的GLOBEIS模型。近年來,國內植被VOCs排放估算的研究受到越來越多的關注,寧文濤等[8]開展了東亞地區(qū)植被異戊二烯的排放研究,池彥琪等[9]基于蓄積量和產(chǎn)量對中國植被VOCs排放清單進行了研究,宋媛媛等[10]使用遙感資料對中國東部地區(qū)的植被VOCs的排放強度進行了研究,楊丹菁等[11]采用源調查法推算出珠江三角洲地區(qū)的植被VOCs排放量,Wang Zhihui等[12]對北京植被VOCs排放清單進行了研究。然而,天津地區(qū)植被VOCs的排放量估算和時空分布特征還未見相關報道。

    研究使用本地化的排放因子,構建了本地化的GLOBEIS模型,基于天津市土地利用類型資料,利用實際觀測的小時氣象數(shù)據(jù),在國內城市研究成果的基礎上,對天津市2013年植被VOCs排放情況進行了估算和時空分布特征分析。

    1 材料與方法

    1.1 研究區(qū)域

    使用Lambert投影,以整個天津市作為研究區(qū)域,利用ArcMAP建立了3km×3km的網(wǎng)格,以每個網(wǎng)格的中心點經(jīng)緯度坐標標識該網(wǎng)絡的地理位置,研究區(qū)域共包含1 409個網(wǎng)格。

    1.2 模型原理

    本研究采用GLOBEIS模型估算天津市植被VOCs的排放量,該模型已在國內植被VOCs排放量估算中得到了成功的應用。閆雁等[13]使用GLOBEIS模型建立了中國植被VOC排放清單,鄭君瑜等[14]使用GLOBEIS模型對珠江三角洲植被VOCs的排放量及時空分布特征進行了研究,吳莉萍等[15]使用GLOBEIS模型對重慶市主城區(qū)植被VOCs的排放量進行了估算。VOCs的組分不同地區(qū)是有差異的[16~17],GLOBEIS模型的基本算法參考了Guenther等[5,18]提出的方法,其中,植被VOCs分為異戊二烯(ISOP)、單萜烯(TMT)和其他VOCs(OVC)等3個大類,基本估算公式為,EISO=ε·D·γp·γt·ρ(1);ETMT,EOVC=ε·D·γt·ρ(2)。式中:EISO為異戊二烯排放量;ETMT,EOVC分別為單萜烯和其他VOCs排放量;ε為標準排放速率;D為葉生物量密度;γp、γt分別為光合有效輻射影響因子、溫度影響因子;ρ為逸出效率。

    1.3 參數(shù)的確定

    1.3.1 土地利用數(shù)據(jù)

    采用經(jīng)過輻射校正的Landsat ETM影像(分辨率30m×30m),坐標系系統(tǒng)采用Transverse Mecator投影,在遙感分析軟件ERDAS IMAGINE9.0中進行解譯,解譯方法采取監(jiān)督分類方法,從而獲得天津市土地利用類型數(shù)據(jù)。依據(jù)國家地球系統(tǒng)科學數(shù)據(jù)共享平臺發(fā)布的土地資料分類系統(tǒng)[19]。將天津市的土地利用類型劃分為水田、旱地、有林地、疏林地、其他林地、高覆蓋草地、中覆蓋草地、低覆蓋草地、水域、城鄉(xiāng)工礦居民用地、未利用土地共11類土地利用類型。其中,在《土地資源分類系統(tǒng)》中,對林地、有林地、灌木林、疏林地、其他林地的含義做了詳細說明。天津市各土地利用類型面積見表1。

    表1 天津市土地利用類型及面積

    1.3.2 葉面積指數(shù)、葉生物量密度和排放因子

    Guenther等[18]、Asner等[20]開展了大量的植被VOCs排放相關研究,目前,很多國內的研究在使用葉面積指數(shù)時,基本上都是基于以上學者的研究成果。因此,本研究通過查閱相關文獻,估算天津市各土地利用類型的葉面積指數(shù)(LAI)(表2)。

    表2 葉面積指數(shù)、葉生物量密度和排放系數(shù)的設置

    研究依據(jù)馮宗煒等[21]、方精云等[22]對我國葉生物量密度的實測研究結果,參考全國[23]、北京市[12]、珠江三角洲地區(qū)[24]和重慶市主城區(qū)[15]的葉生物量密度研究結果,綜合考慮氣候條件相似性等因素,確定本研究使用的葉生物量密度(LMD)(表2)。

    在計算土地利用類型的VOCs標準排放因子方面,通常采用分檔方法處理[4]以保證取值的合理性。先以國內部分樹種的VOCs標準排放因子和世界各地各種植物的VOCs標準排放因子實測值為基礎,根據(jù)天津市森林資源調查中各植被類型植物所占比例進行加權平均,然后將加權平均值與VOCs標準排放因子的分檔值進行比較,取數(shù)值最接近的分檔值為該植被類型的VOCs標準排放因子。對異戊二烯的排放分為0.1,1.0,6.0,8.0,34.0,60.0μgC/(g·h)6檔取值;對單萜烯的排放分為0.1,0.2,0.65,1.5,3.0μgC/(g·h)5檔取值;對有林地VOCs排放,一律取1.5μgC/(g·h)。排放系數(shù)則由LMD和排放因子來估算(表2)。

    1.3.3 氣象數(shù)據(jù)

    把大氣環(huán)境溫度假設為葉溫,模型中光合有效輻射(PAR)數(shù)據(jù)通過云量信息模擬得到。溫度、濕度、風速等小時氣象數(shù)據(jù)來源于2013年天津市氣象觀測站。

    2 結果與分析

    2.1 天津市植被VOCs總排放量

    利用GLOBEIS模型估算出2013年天津市植被VOCs各組分的排放量,結果見表3。

    表3 植被VOCs各組分排放量

    從表3中可以看出,植被總VOCs(BVOCs)排放量為7 678.35t(以C計,下同),其中,異戊二烯(ISOP)排放總量為693.43t,單萜烯(TMT)排放總量為2 877.80t,其他VOC(OVC)排放總量為4 107.12t。2013年天津市的植被VOCs的排放強度為0.67t/(km2·a),而宋媛媛等[10]使用2008-2010年的年均氣象數(shù)據(jù)估算得到天津市的排放強度為0.82t/(km2·a),與本研究相比,數(shù)量級一致,可相互驗證,由于其采用年均氣象數(shù)據(jù),不及本研究采用實測小時數(shù)據(jù)準確,本研究結果將更為精確、可信。

    2.2 植被VOCs排放時間分布特征

    圖1是植被VOCs各組分在每月15日的排放量變化情況。由圖1可以看出,異戊二烯晝夜變化幅度比較大,單萜烯和其他OVC變化幅度相對較小,這說明異戊二烯更易受到環(huán)境因子的影響,并且異戊二烯在夜間排放為零,白天中午時段排放量達到最大,這一點與司徒淑娉等[25]研究結果一致,這是因為,異戊二烯的排放與光合作用有關,主要發(fā)生在白天[26]。

    圖1 植被VOCs各組分每月15日排放量隨時間的變化

    Fig.1 BVOCs emission in the fifteenth day of each month

    圖2 植被VOCs各月排放量

    圖2為植被VOCs各個月份的排放量。從圖2可以看出,2013年天津市植被VOCs(ISOP、TMT、OVC、BVOCs)排放量在8月份均達到最大,排放量依次為197.13t(ISOP)、582.61t(TMT)、831.06t(OVC)、1 610.80t(BVOCs),所占比例依次為28.43%(ISOP)、20.25%(TMT)、20.24%(OVC)、20.98%(BVOCs);在1月份均為最小,排放量依次為1.16t、35.89t、51.33t、88.38 t,所占比例依次為0.17%、1.25%、1.25%、1.15%。這主要是因為植被VOCs各組分的排放受到了輻射和溫度的影響[27~29],8月份輻射和溫度都較高,1月份較低。

    圖3是植被VOCs各組分所占比例隨著月份的變化圖。從圖3可以看出,各組分中,異戊二烯隨著月份先增大后減小,并在8月份達到最大,在1月份為最小,而其他VOC與異戊二烯正好相反,單萜烯在組分所占比例變化不大,這和吳莉萍等[15]在重慶地區(qū)的研究相一致,這說明,異戊二烯受月份的變化更為顯著。

    圖3 植被VOCs各組分所占比例隨月份變化圖

    2.3 植被VOCs排放空間分布特征

    圖4是2013年天津市植被VOCs各組分的年排放強度。從圖4可以看出,異戊二烯在濱海新區(qū)、市內六區(qū)、津南區(qū)、西青區(qū)排放較少;在薊縣北部、寶坻區(qū)北部、武清區(qū)西北部、靜海縣西南部、寧河縣與濱海新區(qū)交界處排放較多,尤其是薊縣北部排放量最大,最大值可以達到0.66t/(km2·a),這主要是因為排放量大的地方分布有茂密的森林。而單萜烯的分布與異戊二烯的分布有些相似,排放較少的地方是濱海新區(qū)和市內6區(qū),排放較大的地方在薊縣、寶坻區(qū)北部武清區(qū)西北部、靜??h西南部以及寧河縣與濱海新區(qū)的交界處,最大值可以達到3.28t/(km2·a)。其他VOC的排放主要分布在薊縣北部、寶坻區(qū)北部、靜海西南部以及寧河縣與濱海新區(qū)的交界處,最大值達到4.72t/(km2·a),而分布較少的地區(qū)分布較為零散。植被總VOCs在薊縣北部、寶坻區(qū)北部、武清區(qū)西北部、靜海西南部以及寧河縣與濱海新區(qū)交界處排放量較大,最大值達到8.66t/(km2·a),而在市內6區(qū)、西青區(qū)和濱海新區(qū)排放量較少。

    圖4 植被VOCs各組分年排放強度空間分布圖

    3 結論與討論

    3.1 結論

    (1)2013年天津市植被VOCs排放總量為7 678.35t,其中,異戊二烯排放總量為693.43t,單萜烯排放總量為2 877.80t,其他VOC排放總量為4 107.12t。

    (2)天津市植被VOCs排放具有顯著的日變化和月變化特征:中午排放量高,夜間排放量低;8月份排放量達到最大,1月份排放量最小,并且異戊二烯的變化更為顯著。

    (3)天津市植被VOCs排放的空間分布與植被分布密切相關,在薊縣北部山區(qū)排放量較大,在市內6區(qū)和濱海新區(qū)排放量較小。

    3.2 討論

    從全年植被VOCs組成來看(見表4),本研究異戊二烯、單萜烯以及其他VOCs所占比例分別為9.0%、37.5%、53.5%,各組分比例大小與吳莉萍等[15]、鄭君瑜等[24]的研究結果相一致;其中,其他VOCs所占比例超過了一半,而閻雁等[13]、Klinger等[30]在其研究中,其他VOCs所占比例也超過了一半,與本研究結果相一致;不過從全國范圍內來看,異戊二烯的量要大于單萜烯的量,與本研究結果有所不同。這主要是因為,異戊二烯主要由闊葉樹排放,單萜烯主要由針葉樹排放,異戊二烯的排放系數(shù)大于單萜烯的[26,31],同時,異戊二烯只是白天排放,單萜烯全天都在排放[25],從文獻[15]、[24]、[13]、[30]可以看出,隨著林地面積的增大,異戊二烯的量逐漸增大,并且超過了單萜烯的量,而在天津地區(qū),林地面積太小,導致異戊二烯的排放量遠小于單萜烯的排放量。

    表4 植被VOCs組分在總排放中的百分比

    從整體來看,植被各個VOCs組分在中午時段排放量達到最大,夜間排放量最小,該結論與胡永濤等[23]研究結果一致。從各組分的變化幅度來看,異戊二烯的變化幅度較大,這說明,異戊二烯的變化受氣象條件的影響更為顯著,這和鄭君瑜等[24]研究結果一致。

    在本研究的植被VOCs排放的估算中,不確定性主要來源于以下3個方面:(1)排放因子:研究所使用的排放因子,主要參考了國內外文獻,基于天津市本地植物的排放因子更是鮮有報道,因此,在研究過程中,排放因子可能會導致結果的不確定性;(2)葉生物量密度:研究中所使用的葉生物量密度同樣是參考了國內外文獻,缺乏相應的天津本地的實測數(shù)據(jù),在使用過程中,可能會對結果產(chǎn)生一定的影響;(3)土地利用類型:通過遙感解譯出來的土地利用類型,由于解譯的誤差,也會對結果造成一定的不確定性。

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    Biogenic VOCs Emission in Tianjin City and Its Temporal and Spatial Distribution

    GAO Xiang,LIU Mao-hui,XU Yuan,ZHAN Xian-hui,SUN Meng,ZHANG Zhen

    (Tianjin environment monitoring center,Tianjin 300191,P.R.China)

    The GLOBEIS model was utilized to analyze biogenic VOCs (BVOCs) emission in Tianjin and its temporal and spatial distribution in 2013,based on meteorological data and the remote-sensing image of land use.The results showed that the annual total emission amount of biogenic VOCs in Tianjin was about 7 678.35t(C) in which isoprene accounted for 693.43t (9.0%),monoterpenes accounted for 2 877.80t (37.5%) and other VOCs accounted for 4 107.12t (53.5%).The biogenic VOCs emission had strong day and month characteristics with maximum emissions in mid-day and the August,while the minimum occurred at night and in the January.The spatial distribution of BVOCs emission mainly depends on land use,mostly located in dense forest area.High emissions were usually found in north region of Ji County,while low emissions were usually found in Binhai New Area and urban.The uncertainty sources of estimatimating BVOCs emissions in Tianjin were also discussed in the final part.

    Tianjin City;biogenic volatile organic compounds (VOCs);total amount of emission;temporal characteristics;spatial characteristics

    10.16473/j.cnki.xblykx1972.2016.06.020

    2015-10-14

    國家科技支撐計劃課題(2014BAC23B02),天津市科技計劃項目(13ZCZDSF14600),環(huán)保部公益行業(yè)科研專項201409014。

    高翔(1978-),男,高級工程師,碩士,主要從事大氣污染源排放控制技術研究。E-mail:gaoxiang1978@126.com

    簡介:張震(1974-),男,高級工程師,學士,主要從事環(huán)境監(jiān)測研究。E-mail:water_eco@126.com

    X 511

    A

    1672-8246(2016)06-0108-07

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    ——《2013年中國機動車污染防治年報》(第Ⅱ部分)
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