中國(guó)亞熱帶地區(qū)2005~2014年秸稈露天燃燒排放污染物

楊夏捷,鞠園華,靳全鋒,田 超,蔡奇均,郭福濤*

中國(guó)亞熱帶地區(qū)2005~2014年秸稈露天燃燒排放污染物

楊夏捷1,2,鞠園華1,2,靳全鋒1,2,田 超1,2,蔡奇均1,2,郭福濤1,2*

(1.福建農(nóng)林大學(xué)林學(xué)院,福建福州 350002；2.福建農(nóng)林大學(xué)海峽兩岸紅壤區(qū)水土保持協(xié)同創(chuàng)新中心,福建福州 350002)

通過(guò)室內(nèi)模擬試驗(yàn),測(cè)量中國(guó)亞熱帶地區(qū)水稻、小麥、豆類(lèi)、油菜、玉米和棉花中CO、CO2、NO、CH和PM2.5的排放因子,并基于統(tǒng)計(jì)年鑒計(jì)算出的研究區(qū)域農(nóng)作物秸稈產(chǎn)量和露天燃燒量,對(duì)亞熱帶地區(qū)8個(gè)省分2005-2014年間秸稈露天燃燒各類(lèi)污染物的排放總量進(jìn)行估算,并分析其時(shí)空變化趨勢(shì).結(jié)果表明,農(nóng)作物秸稈燃燒時(shí)CO、CO2、NO、CH和PM2.5的平均排放因子分別為159.55,1234.96,1.88,31.27,7.62g/kg.其中,各污染物平均排放因子最高的農(nóng)作物依次是棉花(172.40g/kg)、豆類(lèi)(1348.77g/kg)、油菜(4.08g/kg)、水稻(66.78g/kg)和豆類(lèi)(10.15g/kg).2005-2014年,我國(guó)亞熱帶地區(qū)農(nóng)作物秸稈產(chǎn)量和露天燃燒總量分別為1221.281Mt和261.729Mt;CO、CO2、NO、CH和PM2.5的排放量分別為40890.56,324104.01,370.79,1429.36,1835.94kt.其中,水稻秸稈燃燒所排放NO占研究區(qū)域總排放量的60%左右,對(duì)其余污染物的貢獻(xiàn)率均在75%以上;小麥和棉花對(duì)各類(lèi)污染物的貢獻(xiàn)程度均不足5%.此外,各污染物排放在時(shí)間和空間上的變化存在差異.浙江、福建和貴州污染物排放呈下降趨勢(shì),廣東、廣西、云南、湖南和江西呈上升趨勢(shì).

室內(nèi)模擬試驗(yàn)；污染物；排放因子；排放清單；細(xì)小顆粒物；亞熱帶地區(qū)

隨著我國(guó)農(nóng)民生活水平的不斷提高,農(nóng)作物秸稈露天燃燒日趨嚴(yán)重.秸稈在燃燒過(guò)程中,能夠釋放大量顆粒物和CO、NO等污染性氣體,對(duì)生態(tài)環(huán)境和人體健康產(chǎn)生重要影響,因而受到國(guó)內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注[1-3].目前,國(guó)內(nèi)關(guān)于秸稈燃燒污染物排放量的估算研究已有報(bào)道[4-9],但這些研究時(shí)間跨度較短,沒(méi)有揭示出污染物排放的時(shí)間變化趨勢(shì).此外,很多研究中污染物排放因子采用不同研究的平均值,但由于不同研究的實(shí)驗(yàn)條件之間往往存在較大差異,平均排放因子法有可能產(chǎn)生較大誤差.

南方亞熱帶地區(qū)是我國(guó)重要的農(nóng)作物產(chǎn)區(qū),一年多季的種植特點(diǎn)使得秸稈產(chǎn)量和室外燃燒量非常大,大量的煙氣釋放對(duì)區(qū)域大氣環(huán)境產(chǎn)生重要影響[10].然而,目前國(guó)內(nèi)關(guān)于秸稈燃燒排放污染物的研究主要集中在中東部地區(qū)[3-7],亞熱帶地區(qū)卻相對(duì)較少.鑒于此,本文基于自行設(shè)計(jì)的生物質(zhì)燃燒煙氣分析實(shí)驗(yàn)室,對(duì)亞熱帶6種主要農(nóng)作物秸稈燃燒釋放污染物(CO、CO2、CH、NO和PM2.5)的排放因子進(jìn)行同標(biāo)準(zhǔn)計(jì)算,并結(jié)合統(tǒng)計(jì)年鑒估算我國(guó)亞熱帶8個(gè)省份2005~2014年不同污染物的排放總量,分析各污染物的時(shí)空變化規(guī)律,旨在為評(píng)價(jià)農(nóng)作物秸稈燃燒對(duì)區(qū)域環(huán)境影響提供數(shù)據(jù)支持.

1 研究區(qū)域概況

中國(guó)亞熱帶地區(qū),包括浙江、福建、廣東、廣西、云南、貴州、湖南和江西8省(圖1),位于北緯 20°06′~31°30′,東經(jīng)97°20′~123°30′,地理位置橫跨中國(guó)東、南部,土地面積約1.6×106km2,占中國(guó)國(guó)土面積1/6.該地區(qū)處于亞熱帶季風(fēng)氣候區(qū),年太陽(yáng)輻射總量448.99kJ/cm2,年平均降水量1361mm,年均氣溫18.6℃.中國(guó)亞熱帶地區(qū)土壤肥沃,農(nóng)業(yè)發(fā)達(dá),糧食產(chǎn)量高,江西、湖南、廣東等省份屬于全國(guó)農(nóng)業(yè)大省,主要農(nóng)作物包括水稻、油菜等[11].

圖1 研究區(qū)域示意

2 材料與方法

2.1 材料

2.1.1 試驗(yàn)材料 材料的選取和處理參照國(guó)內(nèi)外相關(guān)研究成果[9,12-14],本試驗(yàn)選用來(lái)自研究區(qū)域內(nèi)的水稻(浙福802、雙桂1號(hào)、Ⅱ優(yōu)3301)、小麥(M76優(yōu)3301、湘早143)、豆類(lèi)(華夏1號(hào)、華夏3號(hào))、油菜(南油10號(hào)、浙油28)、玉米(浙糯玉7號(hào)、閩紫糯1號(hào))和棉花(中棉所63)秸稈.在清除表面泥土雜物后,為模擬真實(shí)燃燒情況,將上述不同品種的6種農(nóng)作物秸稈分別自然晾干.為便于充分燃燒,并結(jié)合燃燒裝置的實(shí)際情況,將已晾干的秸稈樣本分別剪成6cm左右長(zhǎng)度.之后,將各農(nóng)作物秸稈依次在分析天平上稱(chēng)重(精度0.01g),并將每種作物分為3組.先將每組各稱(chēng)量30g,作為燃燒樣本;之后,將各組作物及其燃燒后的灰分研磨,依次在十萬(wàn)分之一電子天平上精確稱(chēng)取0.1g,分別用錫箔紙包好,作為碳元素分析樣本.

表1 各地區(qū)不同作物秸稈系數(shù)

2.1.2 統(tǒng)計(jì)資料 根據(jù)中國(guó)亞熱帶地區(qū)8個(gè)省份的統(tǒng)計(jì)年鑒(2006~2015年),得到各省水稻、小麥、豆類(lèi)、油菜、玉米和棉花等農(nóng)作物在2005~ 2014年的年產(chǎn)量(Mt).并根據(jù)相關(guān)研究[15-17],分別選取各地區(qū)對(duì)應(yīng)的各類(lèi)農(nóng)作物秸稈系數(shù)(表1),計(jì)算出亞熱帶地區(qū)各省作物的秸稈產(chǎn)量.通過(guò)查閱相關(guān)文獻(xiàn)[18-19],得到研究區(qū)域各省農(nóng)作物秸稈的露天燃燒比例(表2).同時(shí),根據(jù)李瑞敏等[20]、Zarate等[21]和Wang 等[22]的研究結(jié)論,認(rèn)為各農(nóng)作物的平均露天燃燒效率為80%.

表2 各地區(qū)秸稈露天燃燒比例

2.2 儀器和設(shè)備

Testo350升級(jí)型煙氣分析儀(德國(guó));TSI8533顆粒物分析儀(美國(guó));自主設(shè)計(jì)燃燒裝置體系(圖2)[23-25];Elementar Analysensysteme GmbH vario macro cube型微量碳氮元素分析儀(德國(guó)).

圖2 自主設(shè)計(jì)燃燒裝置示意

2.3 實(shí)驗(yàn)過(guò)程與方法

2.3.1 樣本燃燒 真實(shí)秸稈燃燒時(shí)由于處于堆積狀態(tài),在燃燒初期存在不完全燃燒的過(guò)程.但由于很難判斷出秸稈燃燒過(guò)程中充分和不充分燃燒的比例,因此,在大尺度大區(qū)域污染物排放估算時(shí),同時(shí)考慮充分和不充分燃燒兩種情況較為困難.本研究在模擬實(shí)驗(yàn)的設(shè)計(jì)中,盡量模擬真實(shí)情況,根據(jù)多次試驗(yàn)結(jié)果顯示,溫度控制在180℃時(shí)秸稈進(jìn)入不充分燃燒狀態(tài),此時(shí)將樣本以堆壓的形式,放入燃燒箱內(nèi),迅速關(guān)閉箱門(mén),隨著燃燒進(jìn)行,溫度達(dá)到270℃后,進(jìn)入充分燃燒階段.為實(shí)現(xiàn)充分燃燒,每個(gè)樣本的燃燒過(guò)程持續(xù)40min.

2.3.2 氣態(tài)污染物排放測(cè)定 不同農(nóng)作物秸稈燃燒時(shí)會(huì)排放出大量污染性氣體.其中,CO、CO2、NO和碳?xì)浠衔?CH)等氣態(tài)污染物運(yùn)用Testo350升級(jí)型煙氣分析儀(德國(guó))實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè).該儀器基于分光紅外在線監(jiān)測(cè)儀器測(cè)定煙氣中的污染性氣體.儀器每次測(cè)試實(shí)驗(yàn)前需用標(biāo)準(zhǔn)氣體進(jìn)行校準(zhǔn),儀器記錄數(shù)據(jù)間隔為5s,CO、CO2、NO和CH的測(cè)量精度分別為1′10-6、1′10-4、1′10-6和1′10-6.

2.3.3 顆粒物排放測(cè)定 不同農(nóng)作物秸稈在燃燒過(guò)程中產(chǎn)生的PM2.5等顆粒物通過(guò)TSI8533顆粒物分析儀(美國(guó))實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè).該儀器基于分光紅外在線監(jiān)測(cè)儀器測(cè)定煙氣中的顆粒物濃度.試驗(yàn)前對(duì)儀器校零,儀器記錄數(shù)據(jù)間隔為5s,PM2.5的測(cè)量精度為 0.001mg/m3.為保證顆粒物濃度測(cè)量的準(zhǔn)確性,試驗(yàn)過(guò)程中將儀器連接的煙氣導(dǎo)引通道的長(zhǎng)度適當(dāng)增大,并通過(guò)實(shí)驗(yàn)室內(nèi)設(shè)空調(diào)進(jìn)行溫度調(diào)節(jié),從而保證PM2.5采集進(jìn)樣口的溫度接近于室溫.

2.3.4 碳元素含量測(cè)定 將研磨好的各組農(nóng)作物秸稈及其燃燒灰分分別用包樣器包好,作為元素分析樣本,依次放入微量碳氮元素分析儀中,分別測(cè)得每個(gè)樣本中碳元素的含量(%)并記錄.每個(gè)樣本的分析時(shí)間約為20min.

2.4 數(shù)據(jù)計(jì)算與分析

2.4.1 排放因子計(jì)算 本研究中采用碳守恒的方法來(lái)計(jì)算排放因子[26].該方法的基本假設(shè)是燃料中的碳排放主要以氣態(tài)CO2、CO、總碳?xì)?THC)和顆粒物形態(tài)的碳形式存在,根據(jù)元素守恒原則,分別計(jì)算CO2、CO、NO、CH和PM2.5的排放因子.

設(shè)定一個(gè)不完全燃燒系數(shù)PIC:

式中:C-CO、C-THC、C-PM和C-CO2分別表示CO、THC、顆粒物和CO2的碳排放.

則,CO2的排放因子可利用公式(2)計(jì)算:

式中:EFCO2、f、a、CO2分別代表CO2排放因子、燃料碳質(zhì)量、灰分碳質(zhì)量、CO2中碳和CO2的轉(zhuǎn)換因子(即44/12=3.67),代表燃料質(zhì)量.

目標(biāo)化合物的排放因子,可以通過(guò)目標(biāo)化合物濃度和CO2濃度之比與CO2排放因子相乘得到,即公式(3):

式中:EF、C、CO2、EFCO2分別代表目標(biāo)化合物排放因子、目標(biāo)化合物濃度、CO2濃度和CO2排放因子.

2.4.2 秸稈露天燃燒量計(jì)算 秸稈露天燃燒量利用公式 (4)計(jì)算[27]:

=∑(P′N′′) (4)

式中:為作物燃燒量(t);為第種作物的產(chǎn)量(t);為第種作物的谷草比;為秸稈露天燃燒比例;為秸稈的露天燃燒效率.

2.4.3 秸稈燃燒排放污染物計(jì)算 依據(jù)計(jì)算出的各類(lèi)農(nóng)作物排放因子,并通過(guò)查閱資料獲得的相關(guān)基礎(chǔ)數(shù)據(jù),利用公式(5)計(jì)算研究區(qū)域各省排放的氣體污染物總量[27]:

E= 10－3′∑M′EF(5)

式中:為污染性氣體排放量(t);M為第種生物質(zhì)的燃燒量(t); EF為第種物質(zhì)燃燒后污染性氣體的排放因子(g/kg).

2.5 不同污染物排放變化趨勢(shì)及顯著性

運(yùn)用Mann—Kandell 趨勢(shì)檢驗(yàn)法,分析中國(guó)亞熱帶地區(qū)各省CO、CO2、NO、CH和PM2.5等污染物2005~2014年內(nèi)排放情況的變化趨勢(shì)及其顯著性.作為一種非參數(shù)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)方法, Mann—Kandell 趨勢(shì)檢驗(yàn)法不需要樣本遵循一定的分布,且不受少量異常值的干擾,同時(shí)計(jì)算方法較為簡(jiǎn)便,因此被廣泛用于檢驗(yàn)時(shí)間序列上的數(shù)據(jù)變化趨勢(shì)[28].

2.6 不確定性分析

根據(jù)IPCC不確定性評(píng)估公式,對(duì)排放清單進(jìn)行不確定性分析.其中,加法合并原則下的不確定性公式為:

式中:total為總體不確定性,X和U分別為不確定量相關(guān)的百分比不確定性;

乘法合并原則下的不確定性公式為:

式中:U為每個(gè)不確定量和相關(guān)的百分比不確定性.

根據(jù)IPCC不確定性分析的原則[29]和相關(guān)學(xué)者的研究成果[4,20,30],本文認(rèn)為:(1)各類(lèi)農(nóng)作物產(chǎn)量的統(tǒng)計(jì)資料來(lái)自于政府統(tǒng)計(jì)部門(mén)公開(kāi)數(shù)據(jù),其誤差不超過(guò)5%;(2)農(nóng)作物露天燃燒比例來(lái)自?xún)晌粚W(xué)者研究的平均值,其誤差為100%;(3)秸稈系數(shù)和露天燃燒效率數(shù)據(jù)的來(lái)源情況較為充分,其誤差為60%.

3 結(jié)果與討論

3.1 污染物排放因子計(jì)算

不同品種作物的不同污染物排放因子計(jì)算結(jié)果表明,同種作物不同品種之間的污染物排放因子沒(méi)有明顯差別.因此使用同種作物不同品種的平均排放因子作為污染物估算的排放因子(表3).本研究試驗(yàn)得出排放因子與國(guó)外類(lèi)似實(shí)驗(yàn)條件下得出結(jié)論比較接近[31-36],且試驗(yàn)中秸稈燃燒過(guò)程包括了揮發(fā)性物質(zhì)的釋放、明顯火焰的出現(xiàn)和灰燼形成等階段,與田間露天燃燒的真實(shí)過(guò)程基本相符.同時(shí),本次試驗(yàn)中每種農(nóng)作物均選擇在研究區(qū)域廣泛種植的品種,研究結(jié)果更符合研究區(qū)域的實(shí)際情況.

表3 不同秸稈燃燒污染物排放因子(g/kg)

3.2 中國(guó)亞熱帶地區(qū)農(nóng)作物秸稈產(chǎn)量與露天燃燒量

根據(jù)研究區(qū)域各省2006~2015年統(tǒng)計(jì)年鑒,分區(qū)域估算中國(guó)亞熱帶地區(qū)各類(lèi)農(nóng)作物秸稈2005~2014年總產(chǎn)量,并計(jì)算各地區(qū)秸稈露天燃燒量(表4).結(jié)果顯示,不同地區(qū)農(nóng)作物秸稈產(chǎn)量和燃燒比例存在明顯差異.中國(guó)亞熱帶地區(qū)2005~2014年秸稈總產(chǎn)量1221.281Mt,秸稈露天燃燒總量為261.729Mt,農(nóng)作物秸稈露天燃燒量占總產(chǎn)量的21.43%.這與趙建寧等[37]和李飛躍等[38]的研究結(jié)論相近.其中,廣東省農(nóng)作物秸稈露天燃燒量所占比例最高,為29.88%,其余依次為浙江、湖南、福建、廣西、江西、云南和貴州.造成上述差異的主要原因是各省內(nèi)農(nóng)民的收入水平和秸稈利用成本不同.廣東、浙江地處我國(guó)東南沿海,農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)較為發(fā)達(dá),秸稈的露天燃燒量較高;而云南、貴州位于我國(guó)西南地區(qū),其農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和農(nóng)村人口密度較低,因此燃燒量較低.這與Cao等[39]和陳新鋒等[40]的研究結(jié)論相同.

表4 估算各省農(nóng)作秸稈產(chǎn)量和露天燃燒量(Mt)

3.3 中國(guó)亞熱帶地區(qū)污染物排放量

根據(jù)研究區(qū)域各省農(nóng)作物秸稈產(chǎn)量和燃燒量,結(jié)合實(shí)驗(yàn)測(cè)得的各類(lèi)污染物排放因子,計(jì)算出2005~2014年中國(guó)亞熱帶地區(qū)年均CO、CO2、NO、CH和PM2.5排放量分別為4089.056, 32410.401,37.079 ,1432.936 ,183.594kt.圖3表明,污染物在不同省份的排放情況不同.其中,湖南CO、CO2、NO、CH和PM2.5的排放總量占研究區(qū)域總排放量的比例最高,分別為29.33%、28.99%、34.04%、28.67%和28.44%;貴州比例最低,分別為3.08%、3.07%、3.93%、2.02%和3.11%.各類(lèi)污染物單位面積排放比例最高的省份是浙江,分別為28.98%、28.64%、33.14%、27.93%和28.36%;最低的省份是貴州,分別為0.56%、0.56%、0.77%、0.36%和0.56%.結(jié)果顯示,中國(guó)亞熱帶地區(qū)秸稈露天燃燒所排放的污染物總體呈現(xiàn)東多西少的地域分布特征,這與陸炳等[41]和孫劍鋒[18]的研究結(jié)果相同.

此外,不同農(nóng)作物對(duì)于不同污染物的貢獻(xiàn)程度也存在差異.2005~2014年,水稻對(duì)研究區(qū)域CO、CO2、NO、CH和PM2.5排放總量的貢獻(xiàn)率依次為76.43%、76.93%、61.42%、93.10%和75.62%;小麥的貢獻(xiàn)率依次為1.34%、1.35%、1.02%、0.71%和1.40%;豆類(lèi)的貢獻(xiàn)率依次為4.02%、3.97%、2.88%、1.72%和5.27%;油菜的貢獻(xiàn)率依次為7.53%、6.60%、23.72%、1.03%和5.18%;玉米的貢獻(xiàn)率依次為9.39%、9.97%、8.90%、2.49%和11.10%;棉花的貢獻(xiàn)率依次為1.29%;1.19%;2.06%、0.96%和1.43%.

彭立群等[19]曾研究全國(guó)各省2009年秸稈露天燃燒時(shí)污染物的排放情況,其亞熱帶地區(qū)CO、CO2、NO和PM2.5的排放量估算值高于本研究結(jié)論.原因在于彭立群等的估算的農(nóng)作物秸稈包括署類(lèi).而田賀忠等[42]對(duì)于2007年我國(guó)亞熱帶地區(qū)CO、CO2、NO和PM2.5的排放量估算值均顯著高于本研究結(jié)果,原因是田賀忠等計(jì)算了所有農(nóng)作物秸稈室內(nèi)和露天燃燒的排放總量,而本文僅研究了水稻、小麥、豆類(lèi)、油菜、玉米和棉花共6類(lèi)農(nóng)作物露天燃燒下的污染物排放情況.

3.4 作物秸稈燃燒排放污染物總量的時(shí)間變化趨勢(shì)

運(yùn)用Mann—Kandell 趨勢(shì)檢驗(yàn)法分析中國(guó)亞熱帶地區(qū)CO、CO2、NO、CH和PM2.5等污染物排放量的年變化趨勢(shì)(圖8).結(jié)果顯示,研究區(qū)域2005~2014年農(nóng)作物秸稈燃燒釋放的各類(lèi)污染物在時(shí)間和空間上分布不均衡.浙江、福建和貴州污染物排放呈下降趨勢(shì),廣東、廣西、云南、湖南和江西污染物排放呈上升趨勢(shì).造成上述趨勢(shì)的主要原因是各省農(nóng)作物播種面積的變化.根據(jù)研究區(qū)各省統(tǒng)計(jì)年鑒,浙江、福建和貴州2005~2014年農(nóng)作物播種面積總體呈下降趨勢(shì),其余省份播種面積總體呈上升趨勢(shì).這與陳瑜琦等[43]和黃利民等[44]對(duì)于研究區(qū)域的研究結(jié)果相同.

此外,相同地區(qū)不同污染物的變化趨勢(shì)也存在一定差異.浙江CO、CO2、NO、CxHy和貴州CO、CO2、CxHy的排放量顯著下降,福建各類(lèi)污染物下降趨勢(shì)均不顯著;廣西PM2.5的排放量顯著上升,云南、湖南和江西各污染物排放量均顯著上升,廣東各類(lèi)污染物上升趨勢(shì)均不顯著.

3.5 排放清單不確定性分析

由表5可以看出,本文估算的誤差同前人研究結(jié)果相比,相對(duì)小一些.原因主要在于,本文污估算所采用的各類(lèi)污染物排放因子是基于室內(nèi)模擬試驗(yàn)測(cè)得的數(shù)據(jù),因此排放因子的誤差較小,降低了排放清單整體的不確定性.秸稈露天燃燒比例是影響污染物排放的因子之一.目前,對(duì)于我國(guó)作物秸稈露天燃燒情況的統(tǒng)計(jì)和研究較少,數(shù)據(jù)相對(duì)匱乏,因此對(duì)清單不確定性造成一定的影響.

此外,真實(shí)秸稈燃燒時(shí)存在充分和不充分2個(gè)過(guò)程,但由于2種燃燒過(guò)程所占比例較難確定,因此,在大區(qū)域長(zhǎng)時(shí)間尺度污染物排放估算時(shí),同時(shí)考慮2種燃燒過(guò)程較為困難.本研究在模擬實(shí)驗(yàn)的設(shè)計(jì)中,盡量模擬真實(shí)情況,通過(guò)溫度調(diào)節(jié)模擬充分和不充分兩個(gè)燃燒過(guò)程.由于各污染物的排放因子計(jì)算是基于實(shí)時(shí)(每5s記錄一次)記錄的數(shù)據(jù),因此理論上,排放因子的計(jì)算也包含了不充分燃燒過(guò)程.盡管如此,與真實(shí)的露天燃燒情況還是有所偏差,這也是今后研究的方向.

表5 排放源估算誤差分析(%)

4 結(jié)論

4.1 水稻、小麥、豆類(lèi)、油菜、玉米和棉花的CO平均排放因子范圍142.84~172.40g/kg;CO2平均排放因子范圍992.82~1348.77g/kg;NO平均排放因子范圍1.07~4.08g/kg;CH平均排放因子范圍6.83~66.78g/kg;PM2.5平均排放因子范圍4.41~10.15g/kg.

4.2 中國(guó)亞熱帶地區(qū)2005~2014年農(nóng)作物秸稈總產(chǎn)量為1221.281Mt,秸稈露天燃燒量為261.729Mt,燃燒比例為21.43%.其中,水稻所占秸稈產(chǎn)量和燃燒量的比例最高,小麥和棉花最低.農(nóng)作物秸稈產(chǎn)量的差異直接導(dǎo)致了污染物排放的貢獻(xiàn)程度不同,水稻對(duì)于研究區(qū)域內(nèi)各類(lèi)污染物排放的貢獻(xiàn)率最高,小麥和棉花最低.

4.3 中國(guó)亞熱帶地區(qū)2005~2014年CO、CO2、NO、CH和PM2.5的排放量依次為40890.56, 324104.01,370.79,14329.36,1835.94kt.不同污染物的排放存在顯著的時(shí)空異質(zhì)性. 2005~2014年,浙江、福建和貴州CO、CO2、NO、CH和PM2.5等污染物的排放呈下降趨勢(shì),廣東、廣西、云南、湖南和江西呈上升趨勢(shì).此外,湖南和浙江分別是排放總量和單位面積排放量最大的省份;貴州的排放總量和單位面積排放量最低.

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Pollutants emission from crop straw field burning in subtropical region of China during 2005~2014.

YANG Xia-jie1,2, JU Yuan-hua1,2, JIN Quan-feng1,2, TIAN Chao1,2, CAI Qi-jun1,2, GUO Fu-tao1,2*

(1.College of Forest, Fujian Agriculture and Forest University, Fuzhou 350002, China；2.Collaborative Innovation Center of Soil and Water Conservation in Red Soil Region of the Cross-Strait, Agriculture and Forest University, Fuzhou 350002, China)., 2017,37(11)：4052~4061

The emission factors of CO, CO2, NO, CHand PM2.5in rice, wheat, beans, rape, maize and cotton were measured by indoor simulation experiment. In addition, the crop straw yield and the amount of field combustion were calculated, based on the statistical yearbook, in order to estimate total emissions of various types of pollutants from open burning of straw in eight provinces of subtropical China during 2005~2014, and temporal and spatial trends were analyzed. The results showed that the average emission factors of CO, CO2, NO, CHand PM2.5from combustion of crop straw were 159.55, 1234.96, 1.88, 31.27 and 7.62g/kg, respectively. The highest average emission factor of each pollutant was for cotton (172.40g/kg), beans (1348.77g/kg), rape (4.08g/kg), rice (66.78g/kg) and beans (10.15g/kg). The output of crop straw and the total amount of field combustion in subtropical areas of China were 1221.281Mt and 261.729Mt, respectively during the study period. Emissions of CO, CO2, NO, CHand PM2.5were 40890.56, 324104.01, 370.79, 14329.36 and 1835.94kt, respectively. The emissions of NOand other pollutants from rice straw burning in the field accounted for more than 60% and 75% of the total emission in the study area. The emission contribution of wheat and cotton was less than 5% of the total emitted pollutants. There was also spatial variation in emission of different pollutants. The emission of pollutant exhibited a downward trend in Zhejiang, Fujian and Guizhou while rising trend was observed in Guangdong, Guangxi, Yunnan and Jiangxi.

indoor simulation test；contaminants；emission factors；emission inventory；particulate matter；subtropical region

X51

A

1000-6923(2017)11-4052-10

楊夏捷(1992-),男,山西大同人,福建農(nóng)林大學(xué)林學(xué)院碩士研究生,主要研究方向?yàn)榱只痤A(yù)測(cè)模型和林火生態(tài)學(xué).發(fā)表論文5篇.

2017-04-13

國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(31400552);福建農(nóng)林大學(xué)杰出青年基金項(xiàng)目(XJQ201613);福建農(nóng)林大學(xué)國(guó)際科技合作與交流項(xiàng)目(KXB16008A)

* 責(zé)任作者, 副教授, guofutao@126.com