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    哈爾濱市土壤揚(yáng)塵排放清單及其時(shí)空分布*

    2021-06-25 09:24:02李莉莉王維業(yè)姜珺秋
    環(huán)境污染與防治 2021年6期
    關(guān)鍵詞:揚(yáng)塵氣候因子哈爾濱市

    李莉莉 王 琨# 劉 帆 齊 虹 王維業(yè) 姜珺秋

    (1.哈爾濱工業(yè)大學(xué)城市水資源與水環(huán)境國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,黑龍江 哈爾濱 150090; 2.哈爾濱工業(yè)大學(xué)環(huán)境學(xué)院,黑龍江 哈爾濱 150090)

    為促進(jìn)揚(yáng)塵源顆粒物排放清單編制工作的開展,原環(huán)境保護(hù)部于2014年發(fā)布了《揚(yáng)塵源顆粒物排放清單編制技術(shù)指南(試行)》(以下簡稱《指南》),揚(yáng)塵源清單能為揚(yáng)塵污染防治的環(huán)境決策和未來趨勢分析提供依據(jù)[1-2]。土壤揚(yáng)塵包括多種土地利用類型裸露地面的風(fēng)蝕排放,是大氣顆粒物來源之一。在中國14個(gè)城市中,揚(yáng)塵對(duì)冬、夏季PM2.5的貢獻(xiàn)分別為12%~34%、17%~32%[3]。由于土壤揚(yáng)塵起動(dòng)風(fēng)速較小,但傳輸距離遠(yuǎn),加劇了大氣顆粒物污染[4]。中國北方風(fēng)力侵蝕是一個(gè)嚴(yán)重的環(huán)境問題[5],特別是在干旱和半干旱地區(qū)。根據(jù)黑龍江省2016年發(fā)布的最新顆粒物源解析結(jié)果,開放揚(yáng)塵源(土壤風(fēng)沙塵、道路塵、建筑塵、施工揚(yáng)塵等)對(duì)哈爾濱市PM10的貢獻(xiàn)達(dá)14.5%。由于顆粒物污染治理的需求,哈爾濱市揚(yáng)塵源排放清單編制工作亟需開展,以指導(dǎo)相關(guān)政策的制定。

    《指南》自頒布以來,在中國東北寒冷地區(qū)鮮有應(yīng)用,該地區(qū)的低溫導(dǎo)致其揚(yáng)塵排放不同于其他城市?!吨改稀飞婕暗臍夂蛞蜃訛槟昃担谟?jì)算過程中未考慮揚(yáng)塵的季節(jié)差異,會(huì)導(dǎo)致計(jì)算結(jié)果與實(shí)際情況存在偏差[6]。因此,本研究依據(jù)《指南》推薦的排放系數(shù)法自下而上構(gòu)建基于區(qū)縣的哈爾濱市2016年土壤揚(yáng)塵排放清單;確定估算土壤揚(yáng)塵月排放量的方法,研究其時(shí)空分布特征,有助于政府對(duì)特定地區(qū)、特定時(shí)間段的重點(diǎn)土壤揚(yáng)塵源采取治理措施。

    1 數(shù)據(jù)與方法

    1.1 研究區(qū)域與對(duì)象

    以哈爾濱市18個(gè)區(qū)縣為研究區(qū)域(125°42′E~130°10′E、44°4′N~46°40′N,見圖1(a)),下轄9個(gè)市轄區(qū)、7個(gè)縣和代管2個(gè)縣級(jí)市,面積約5.3萬km2。土地利用類型(來源于中國科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心http://www.resdc.cn/)見圖1(b)。

    1.2 排放清單的建立

    土壤揚(yáng)塵的PM2.5、PM10、總懸浮顆粒物(TSP)排放清單主要計(jì)算公式如下:

    Wi=Ei×A

    (1)

    Ei=Di×C×(1-η)×10-4

    (2)

    Di=ki×Iwe×f×L×V

    (3)

    C=0.504×u3÷PE2

    (4)

    PE=1.099×p÷(0.594 9+0.118 9×Ta)

    (5)

    式中:Wi為土壤揚(yáng)塵中顆粒物年排放量,t/a;Ei為顆粒物排放系數(shù),t/(m2·a);A為土壤面積,m2;Di為起塵因子,t/(hm2·a);C為氣候因子;η為某種污染控制措施下對(duì)揚(yáng)塵的控制效率,%;ki為顆粒物在土壤揚(yáng)塵中質(zhì)量占比;Iwe為土壤風(fēng)蝕指數(shù),t/(hm2·a);f為地面粗糙因子;L為無屏蔽寬度因子;V為植被覆蓋因子;u為年平均風(fēng)速,m/s;PE為桑氏威特降水-蒸發(fā)指數(shù),用于描述氣候干旱程度;p為年降水量,mm;Ta為年平均溫度,℃。

    式(5)中0.594 9+0.118 9×Ta為年潛在蒸發(fā)量,可推算當(dāng)平均溫度低于-5 ℃時(shí),PE出現(xiàn)負(fù)值。哈爾濱市常年氣溫較低,月份計(jì)算時(shí)易出現(xiàn)負(fù)值。依據(jù)PE的物理意義,當(dāng)PE為負(fù)值時(shí),按零處理,即認(rèn)為長達(dá)數(shù)月的積雪覆蓋能阻止土壤揚(yáng)塵。

    哈爾濱市無干涸河谷,因此本次計(jì)算涵蓋《指南》土壤揚(yáng)塵的二級(jí)分類中農(nóng)田、荒地、裸露山體、灘涂、未硬化或未綠化空地共5種類型。根據(jù)圖1(b),應(yīng)用ArcGIS統(tǒng)計(jì)獲得各土地利用類型的土壤面積。哈爾濱市旱地占該市耕地面積的80%,因此將旱地作為農(nóng)田,中覆蓋度和低覆蓋度草地作為荒地,裸巖石礫地作為裸露山體,灘地和沼澤地作為灘涂,疏林地、其他林地和鹽堿地等記入未硬化或未綠化空地,統(tǒng)計(jì)結(jié)果見表1。

    表1 哈爾濱市土壤揚(yáng)塵源各土地利用類型的土壤面積

    ki、Iwe、f和L的選用需進(jìn)行調(diào)研。采用野外速測法在10個(gè)土壤采樣點(diǎn)位(見圖1(a))確定土壤質(zhì)地,調(diào)研得農(nóng)田土壤為黏土,荒地及未綠化土壤表層為粉砂質(zhì)黏土,進(jìn)而選用《指南》中Iwe、f和L推薦值,具體見表2。夏秋季的控塵措施表現(xiàn)為植被覆蓋,冬季為積雪覆蓋,根據(jù)不同地區(qū)的控制揚(yáng)塵的措施和植被覆蓋情況,η和V在調(diào)研基礎(chǔ)上選用相應(yīng)的《指南》推薦值。

    表2 相關(guān)計(jì)算參數(shù)

    圖1 哈爾濱市行政區(qū)劃及土地利用類型Fig.1 Administrative divisions and land use types of Harbin

    1.3 時(shí)空分配方法

    1.3.1 時(shí)間分配

    由于哈爾濱市具有明顯的四季變化特征,只計(jì)算土壤揚(yáng)塵年排放量不能反映時(shí)間分布特征。本研究以氣候因子為時(shí)間分配因子。氣候因子是以1年為基礎(chǔ)計(jì)算氣候的影響,若用于計(jì)算月氣候因子,在平均氣溫和平均風(fēng)速的月均值和年均值相差不大時(shí),由于月降水量小于年降水量,根據(jù)式(4)和式(5)計(jì)算得到的月排放系數(shù)大于年排放系數(shù),進(jìn)而導(dǎo)致計(jì)算出的土壤揚(yáng)塵月排放量大于年排放量,這與實(shí)際情況不符。因此,加州空氣資源委員會(huì)采用了“月作為一年”的方法,即首先依據(jù)氣候數(shù)據(jù)計(jì)算年和月氣候因子,由年氣候因子得到揚(yáng)塵年排放量,再乘以月氣候因子計(jì)算得出揚(yáng)塵月排放量,最后相加核算揚(yáng)塵年排放量。該方法在應(yīng)用時(shí)有明顯的氣象波動(dòng)特征,在陰涼潮濕且無風(fēng)的情況下氣候因子偏小,在炎熱干燥和多風(fēng)的狀況下則偏大[7],會(huì)避免在計(jì)算揚(yáng)塵月排放量時(shí)極端值的出現(xiàn)。本研究搜集了涵蓋各行政區(qū)的13個(gè)氣象自動(dòng)站監(jiān)測數(shù)據(jù),包含Ta、p和u,通過式(4)得到不同地區(qū)的月和年氣候因子,進(jìn)而計(jì)算揚(yáng)塵年排放量,再乘以月氣候因子計(jì)算得出揚(yáng)塵月排放量。

    1.3.2 空間分配

    將土地利用類型作為空間分配因子,基于Lambert投影對(duì)哈爾濱市2016年土壤揚(yáng)塵排放清單進(jìn)行1 km×1 km的空間分配,分配流程見圖2。

    圖2 空間分配流程Fig.2 Spatial allocation process

    2 結(jié)果與討論

    2.1 哈爾濱市2016年土壤揚(yáng)塵排放清單

    2.1.1 排放系數(shù)

    相同地區(qū)不同月份之間和不同地區(qū)相同月份之間的月氣候因子差異可達(dá)百倍。雙城區(qū)月氣候因子最突出,4月的月氣候因子最高,高達(dá)3(見圖3),與雙城區(qū)居全市首位的年平均風(fēng)速(4.5 m/s)和居全市末位的年降水量(僅513 mm)密不可分。

    注:由于哈爾濱市1、2、11、12月的月平均溫度不高于-10 ℃,PE為負(fù)值,因此按照零處理。

    以農(nóng)田為例,利用每個(gè)地區(qū)的月氣候因子和起塵因子計(jì)算排放系數(shù),結(jié)果見圖4。哈爾濱市18個(gè)地區(qū)農(nóng)田揚(yáng)塵排放系數(shù)存在一定差異,其中雙城區(qū)農(nóng)田土壤揚(yáng)塵中PM2.5、PM10、TSP排放系數(shù)最大,分別為0.33×10-9、6.38×10-9、47.49×10-9t/(m2·a)。進(jìn)一步和其他城市排放系數(shù)進(jìn)行對(duì)比,鄭州市土壤揚(yáng)塵中PM2.5、PM10、TSP排放系數(shù)均值分別為3.36×10-6、20.16×10-6、67.21×10-6t/(m2·a)[8],北京市風(fēng)蝕揚(yáng)塵中PM2.5、PM10排放系數(shù)分別為3.31×10-6、22.7×10-6t/(m2·a)[9]。哈爾濱市農(nóng)田土壤揚(yáng)塵排放系數(shù)均低于北京市和鄭州市,主要原因包括:(1)因?yàn)楸本┦泻袜嵵菔杏?jì)算針對(duì)的是土壤揚(yáng)塵,圖4為農(nóng)田土壤揚(yáng)塵。研究表明,同等面積下裸露土壤的揚(yáng)塵排放是農(nóng)田的20倍[10]118。(2)哈爾濱市具有獨(dú)特的氣候特征,年平均溫度約5 ℃,得到的氣候因子約是鄭州市和北京市等城市的1/1 000。(3)哈爾濱市的耕作制度為一年一耕[11],長期的作物和積雪覆蓋降低了排放系數(shù)。

    圖4 哈爾濱市18個(gè)地區(qū)農(nóng)田土壤揚(yáng)塵排放系數(shù)Fig.4 Annual emission coefficient of soil dust from farmland in 18 districts of Harbin

    2.1.2 土壤揚(yáng)塵排放清單

    2016年,哈爾濱市各土地利用類型、各地區(qū)的土壤揚(yáng)塵顆粒物年排放量分別見表3和表4。哈爾濱市土壤揚(yáng)塵PM2.5、PM10和TSP年排放量分別為2.59、52.10、406.93 t,其中農(nóng)田土壤揚(yáng)塵PM2.5、PM10和TSP年排放量分別占91%、87%和83%,主要是農(nóng)田面積較其他土地利用類型高出了2~3個(gè)數(shù)量級(jí)。哈爾濱市各地區(qū)揚(yáng)塵顆粒物年排放量存在差異,其中雙城區(qū)最突出,PM2.5、PM10和TSP年排放量分別占77%、76%、75%,與該地區(qū)較高的農(nóng)田面積和大風(fēng)干燥的氣候條件相吻合。

    表3 哈爾濱市各土地利用類型的土壤 揚(yáng)塵顆粒物年排放量

    表4 哈爾濱市各地區(qū)的土壤揚(yáng)塵顆粒物年排放量

    2.1.3 哈爾濱市土壤揚(yáng)塵源排放清單的不確定性分析

    哈爾濱市土壤揚(yáng)塵排放清單的不確定性源于各計(jì)算參數(shù),主要包括:(1)土壤面積,土壤面積主要為ArcGIS提取,提取結(jié)果與哈爾濱市統(tǒng)計(jì)年鑒的用地?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行了比對(duì),相對(duì)誤差較小;(2)排放系數(shù),起塵因子計(jì)算所需要的參數(shù)ki、Iwe、f、L、V和η都是實(shí)地采樣調(diào)研之后根據(jù)《指南》進(jìn)行選取,均具有一定的不確定性,氣候因子的計(jì)算基于13個(gè)氣象站自動(dòng)監(jiān)測數(shù)據(jù),進(jìn)而造成了排放清單的不確定性。哈爾濱市土壤揚(yáng)塵顆粒物年排放量低于其他城市(見表5),主要原因?yàn)椋?1)土壤揚(yáng)塵顆粒物年排放量與該地區(qū)的面積、經(jīng)濟(jì)水平和管理措施等多種因素相關(guān);(2)計(jì)算與實(shí)際誤差約100%~300%[14];(3)哈爾濱市常年積雪和作物覆蓋對(duì)農(nóng)田的起塵具有極大的抑制作用。由于基準(zhǔn)年的不同,可推斷本研究的土壤揚(yáng)塵排放清單是合理的。

    表5 哈爾濱市土壤揚(yáng)塵與其他城市對(duì)比

    在條件允許的情況下應(yīng)進(jìn)行揚(yáng)塵排放參數(shù)的本地化測試,進(jìn)一步降低清單的不確定性,如北京市環(huán)境保護(hù)科學(xué)研究院在北京實(shí)測的PM10的ki為0.62[15]。對(duì)于參數(shù)的選取沒有嚴(yán)格的推薦值,重要的是符合本地區(qū)揚(yáng)塵的實(shí)際排放情況。

    2.2 哈爾濱市土壤揚(yáng)塵的時(shí)間分布特征

    哈爾濱市1、2、11、12月按照零處理,數(shù)月的積雪覆蓋能阻止土壤表層起塵,極大降低了揚(yáng)塵排放,這一點(diǎn)與其他城市的排放特征不同。4月土壤揚(yáng)塵PM2.5、PM10和TSP排放量最高,分別為2.02、40.53、314.67 t(見圖5),此變化特征與4月干燥多風(fēng)的氣候條件較符合。5、6月又下降到一個(gè)低值,主要是由于植被覆蓋率有所增加。研究表明,揚(yáng)塵主要來源于植被覆蓋率低于20%的地區(qū)[10]126。同時(shí),5、6月的降水量之和為全年的47%,降水可直接抑制土壤表層起塵,盡可能減少裸土面積、提高植被覆蓋率是降低土壤揚(yáng)塵排放量的重要措施。

    圖5 哈爾濱市土壤揚(yáng)塵排放月變化Fig.5 Monthly variation of soil dust emission in Harbin

    2.3 哈爾濱市土壤揚(yáng)塵的空間分布特征

    由圖6可見,土壤揚(yáng)塵PM2.5主要集中在哈爾濱市西部和西北部;PM10和TSP空間分布較類似,主要集中在哈爾濱市西部、西北部和東北部,主要為農(nóng)田面積較大的地區(qū),包括雙城區(qū)、巴彥縣和依蘭縣等。

    圖6 哈爾濱市土壤揚(yáng)塵網(wǎng)格化空間分配Fig.6 Grid spatial distribution of soil dust in Harbin

    3 結(jié) 論

    (1) 依據(jù)《指南》推薦的排放系數(shù)法自下而上構(gòu)建了基于區(qū)縣的哈爾濱市2016年土壤揚(yáng)塵排放清單,哈爾濱市土壤揚(yáng)塵PM2.5、PM10和TSP年排放量分別為2.59、52.10、406.93 t。農(nóng)田是土壤揚(yáng)塵最大的排放源,其PM2.5、PM10和TSP年排放量分別占全市的91%、87%和83%。雙城區(qū)是排放最大的地區(qū),PM2.5、PM10和TSP年排放量分別占全市的77%、76%、75%。通過與其他研究對(duì)比推斷該研究的排放清單是合理的,土壤揚(yáng)塵年排放量推算月排放量時(shí)可采用加州空氣資源委員會(huì)推薦的“月作為一年”的方法。

    (2) 由時(shí)空分布可知,4月是土壤揚(yáng)塵排放較大的時(shí)間段,與該時(shí)段風(fēng)速較大且植被覆蓋率較低有關(guān)。土壤揚(yáng)塵主要集中在哈爾濱市西部、西北部和東北部。

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