餐飲源揮發(fā)性有機物排放計算修正方法探討
——以上海為例

薛清雯,周裕雯,廖煒鵬,楊 靜,范小莉

(中科弘清(北京)科技有限公司廣州分公司,廣州 510000)

引 言

隨著我國經(jīng)濟發(fā)展與人們生活水平的不斷提高，餐飲業(yè)蓬勃發(fā)展，根據(jù)國家統(tǒng)計局數(shù)據(jù)顯示2019年全國餐飲業(yè)營業(yè)額較2015年增加約35%?，F(xiàn)有研究結(jié)果指出，烹飪過程產(chǎn)生的大氣污染物是大氣中揮發(fā)性有機物(VOCs)的主要來源之一，是食材、食用油和調(diào)料在烹飪、加工過程中排放出來的油煙氣。對于餐飲油煙源的科學有效治理，需要建立排放強度和特征的餐飲油煙源排放清單。

我國目前采用的核算方法主要為排放因子法，采用的活動數(shù)據(jù)主要為人口數(shù)、營業(yè)時間、爐頭數(shù)、炒菜用油量、就餐人次等。

目前根據(jù)《城市大氣污染源排放清單編制技術(shù)手冊》[1](以下簡稱“技術(shù)手冊”)計算餐飲企業(yè)污染源排放量是根據(jù)營業(yè)規(guī)?；蛲扑阍铑^數(shù)進行計算，由于不分菜系，忽視了產(chǎn)污環(huán)節(jié)的差異性，并未能很好的體現(xiàn)餐飲企業(yè)的排放特征，而且灶頭數(shù)的獲取也不能直接反映出活動水平數(shù)據(jù)的本質(zhì)，并且家庭餐飲油煙缺少計算方法。根據(jù)《第二次全國污染源普查產(chǎn)排污量核算系數(shù)手冊》[2](一下簡稱“二污普”)計算餐飲油煙揮發(fā)性有機物的排放量時綜合考慮了家庭餐飲和社會餐飲，但是家庭餐飲與社會餐飲無法分別統(tǒng)計分析，難以為污染管控提供依據(jù)。

根據(jù)上述的問題和思考，以往計算方法與現(xiàn)實沖突的問題尤為關(guān)鍵。本次研究將餐飲類型分為社會餐飲、食堂餐飲和家庭餐飲，主要考慮餐飲源VOCs產(chǎn)生量，后續(xù)需結(jié)合地區(qū)實際的VOCs去除效率進行排放量計算。

通過借鑒其他地區(qū)的餐飲源本地化核算方法，目前可以通過人口數(shù)、營業(yè)時間、爐頭數(shù)、炒菜用油量、就餐人次等方法估算餐飲源VOCs產(chǎn)生量，但經(jīng)過查閱熊桂洪等[3]文獻以及實際調(diào)研發(fā)現(xiàn)，人口數(shù)計算結(jié)果偏低；實際營業(yè)時間與炒菜工作時間存在較大偏差；使用爐頭數(shù)計算時不確定爐頭的燃料類型，與實際排放有偏差，并且爐頭數(shù)不好獲得；使用炒菜用油量則炒菜用油的種類多并且不好統(tǒng)計，而餐飲油煙產(chǎn)生務(wù)必需要有人就餐，故最終選擇就餐人次作為餐飲源VOCs核算的活動水平數(shù)據(jù)。

1 計算方法

1.1 計算公式

餐飲源VOCs產(chǎn)生量=就餐人次×產(chǎn)污系數(shù)×10-6

其中，餐飲源VOCs產(chǎn)生量，t/a；就餐人次按照就餐形式分為：食堂餐飲(機關(guān)單位、學校)、社會餐飲(外賣點餐、到店就餐)和家庭餐飲(在家烹飪)，人·次；產(chǎn)污系數(shù)，g/(人·次)。

1.2 活動數(shù)據(jù)

1.2.1 食堂餐飲

食堂就餐人次=機關(guān)單位就餐人次a+在校職工就餐人次b+在校學生就餐人次c

其中，a：機關(guān)單位就餐人次=機關(guān)單位工作人數(shù)×每天單位就餐次數(shù)×年工作天數(shù)

b：在校職工就餐人次=在校職工人數(shù)×每天在校就餐次數(shù)×年在校天數(shù)

c：在校學生就餐人次=在校學生人數(shù)×每天在校就餐次數(shù)×年在校天數(shù)

機關(guān)單位工作人數(shù)、在校職工人數(shù)以及在校學生人數(shù)由《中國人口和就業(yè)統(tǒng)計年鑒》或者城市統(tǒng)計年鑒獲取。機關(guān)單位每天單位就餐次數(shù)每人平均每天1餐[4]，在校職工每天在校就餐次數(shù)每人平均每天1餐[4]，在校學生每天在校就餐次數(shù)每人平均每天3餐[4]。機關(guān)單位年工作天數(shù)通過統(tǒng)計計算251天，在校學生及在校職工年在校天數(shù)250天[5]。具體每天就餐次數(shù)、工作及在校天數(shù)可根據(jù)當?shù)貙嶋H情況進行修正。

1.2.2 社會餐飲

1.2.2.1 外賣餐飲

外賣點餐人次=全年外賣訂單量×外賣餐飲收入折算系數(shù)

美團等外賣平臺基本于2014年上線，故外賣收入統(tǒng)計數(shù)據(jù)僅從2015年開始，因此2014年及以前不適用于此方法進行計算；餐飲情報小程序數(shù)據(jù)來源僅從2019年開始，并且其中部分月份訂單量數(shù)據(jù)缺失，因此使用月均外賣訂單量計算全年外賣訂單量?；谝陨显蛴嬎愎桨茨攴莘譃?個階段(表1)。

表1 外賣餐飲活動數(shù)據(jù)計算方法 Tab.1 Calculation method of takeout catering activity data

續(xù)表1

本方法外賣訂單量由餐飲情報小程序獲取。外賣餐飲收入由《2019年及2020年上半年中國外賣產(chǎn)業(yè)發(fā)展報告》[6]獲取。

1.2.2.2 到店餐飲

i：菜系種類

其中，到店餐飲收入，億元；到店餐飲人均價格，元/人。

到店餐飲收入：到店餐飲收入=餐飲收入a

-外賣餐飲收入b

a：餐飲收入由統(tǒng)計年鑒或餐飲行業(yè)報告直接獲取，億元；

菜系外賣餐飲收入：菜系外賣餐飲收入=菜系外賣人均價格×外賣點餐人次×外賣菜系比例×10-8

菜系外賣人均價格在美團APP外賣頻道抽樣獲取，每種菜系不少于20家，數(shù)量不足時可以少于20家。

外賣菜系比例通過外賣熱力圖小程序獲取。

1.2.2.3 家庭餐飲

家庭就餐人次=總就餐人次-食堂就餐人次-外賣就餐人次-到店就餐人次

總就餐人次=常住人口數(shù)×3(餐/天)×365(天)

本方法默認每人每天3餐。常住人口數(shù)由城市統(tǒng)計年鑒獲取。

1.3 產(chǎn)排污系數(shù)

根據(jù)本次計算方法，查找相關(guān)文獻，獲到餐飲行業(yè)VOCs的產(chǎn)排污系數(shù)。如表 2所示。其中，社會餐飲各菜系以及各規(guī)模的VOCs排污系數(shù)均是在上海抽樣選擇了有代表性的餐廳，在午餐或晚餐期間對廚房萃取煙囪煙氣后獲取的實測值，排放系數(shù)已經(jīng)考慮末端控制；家庭餐飲及食堂餐飲的產(chǎn)污系數(shù)沒有考慮末端控制，計算排放量時需要考慮末端控制效率。

表2 餐飲VOCs產(chǎn)排污系數(shù)Tab.2 VOCs emission coefficient of catering industry

社會餐飲根據(jù)美團菜系，結(jié)合崔彤[8]、李琴琴等[9]、王敏等[10]、龐偉強[11]、宋丹等[12]、譚曉風[13]、劉昭[14]、童夢雪[15]、田新媛[16]、李潔[17]、鄭少卿[18]、程婧晨[19]、趙麗麗[20]發(fā)表的文獻以及論文查詢各菜系本身特點以及產(chǎn)污特點，將菜系分為13種，分別是：滬菜、紹興菜、江浙菜、粵菜、西式快餐、川湘菜、火鍋、燒烤、日韓料理、蛋糕、飲品、小吃快餐以及其他菜系。

家庭餐飲參考第二次全國污染源普查，結(jié)合地理區(qū)域、生活習慣、氣候特點、經(jīng)濟發(fā)展水平，將全國(不包含臺灣、香港和澳門)劃分為三個區(qū)域。

一區(qū)：北京、天津、上海、江蘇、浙江、江西、湖北、湖南、重慶、四川。

二區(qū)：河北、山西、內(nèi)蒙古、遼寧、吉林、黑龍江、山東、貴州、云南、陜西、寧夏。

三區(qū)：河南、廣東、廣西、海南、安徽、福建、西藏、甘肅、青海、新疆

由文獻得到四川家庭餐飲VOCs產(chǎn)污系數(shù)0.2g/人次[21]，上海小型餐飲VOCs排放系數(shù)0.18g/人次[7]。因小型餐飲的爐頭數(shù)、菜式與家庭餐飲接近，所以小型餐飲與家庭餐飲就餐人次的排放系數(shù)接近。本方法在參考四川和上海兩地的情況后家庭餐飲VOCs產(chǎn)污系數(shù)一區(qū)使用0.2g/人次。二區(qū)及三區(qū)依據(jù)污普中三個區(qū)域VOCs排污系數(shù)：一區(qū)241g/人，二區(qū)188g/人，三區(qū)148g/人，按照比例進行調(diào)整。

食堂餐飲產(chǎn)污系數(shù)根據(jù)兩個來源的系數(shù)進行修正。

社會餐飲、家庭餐飲和食堂餐飲的產(chǎn)排污系數(shù)調(diào)整后如表 3所示。

表3 本方法最終使用餐飲VOCs產(chǎn)污排系數(shù)Tab.3 VOCs emission coefficient finally used in this method

1.4 計算修正方法探討

1.4.1 外賣餐飲收入

2015～2018年外賣餐飲的全年外賣訂單量因為數(shù)據(jù)無法獲取，采用2019年外賣訂單量以及外賣餐飲收入折算系數(shù)進行計算。通過《2019年及2020年上半年中國外賣產(chǎn)業(yè)發(fā)展報告》[6]獲取的2015～2019年全國外賣餐飲收入是當年外賣餐飲的實際收入，沒有考慮在外餐飲消費價格指數(shù)的影響。但在2015～2019年期間外賣餐飲行業(yè)的物價發(fā)生變動，這樣就會發(fā)生同樣的收入，在不同年份產(chǎn)生的外賣訂單量不一樣，因此本方法根據(jù)在外餐飲消費價格指數(shù)將2015～2019年全國外賣餐飲收入調(diào)整到以2019年為基準年份的同一水平，降低對外賣訂單量計算的偏差。調(diào)整公式如下：

根據(jù)價格指數(shù)調(diào)整后收入=調(diào)整前收入×(在外餐飲類居民消費價格指數(shù)/100)

在外餐飲類居民消費價格指數(shù)由《中國統(tǒng)計年鑒》獲得。

1.4.2 到店菜系比例

本方法提出的到店菜系比例由美團網(wǎng)頁數(shù)據(jù)獲取的數(shù)量占比以及評分計算獲取。主要原因是菜系數(shù)量占比雖然能體現(xiàn)出人們選擇餐廳就餐情況，但因為網(wǎng)絡(luò)運營及人口流動的影響，評分、上座率以及銷量等也成為人們選擇餐廳的重要因素。因此，到店菜系比例應(yīng)當考慮評分、上座率以及銷量等。根據(jù)調(diào)查數(shù)據(jù)[22]可知，消費者選擇餐廳就餐的因素中菜肴美味、環(huán)境小資、服務(wù)好3項的占比分別是46.4%、7.2%和3.6%，而美團評分是從口味、環(huán)境和服務(wù)進行綜合評分，所以美團評分對消費者選擇餐廳的影響比例為3者相加57.2%。

到店菜系比例=菜系數(shù)量占比×(1-57.2%)+菜系評分占比×57.2%

其中，菜系數(shù)量占比通過菜系數(shù)量計算，菜系評分占比由各菜系評分均值占5分的比例歸一化計算。

上座率以及銷量需要實際調(diào)研獲取，因此本方法沒有進行修正，把上座率、銷量等因素轉(zhuǎn)移至菜系數(shù)量上。

2 計算結(jié)果與分析

2.1 餐飲源VOCs排放量實例計算

我們使用3種活動數(shù)據(jù)的計算方法計算上海2019年餐飲源VOCs的排放量。

本研究2019年上海餐飲總就餐人次，按照2019年上海常住人口數(shù)2 428.14萬人，一人一日3餐，一年365天計算，為265.88億次。國有機關(guān)單位食堂就餐人次按照2019年上海國有機關(guān)單位就業(yè)人數(shù)16.76萬人，一人一日1餐，一年251天計算，為0.42億次；學生學校食堂就餐人次按照2019年上海在校學生262.65萬人，一人一日3餐，一年250天計算，為19.70億次；教師學校食堂就餐人次按照2019年上海在校教師31.29萬人，一人一日1餐，一年250天計算，為0.78億次。社會餐飲中的外賣就餐人次根據(jù)2019年上海外賣點單量以及價格計算后為7.38億次；到店就餐人次根據(jù)2019年上海的總餐飲收入、外賣就餐收入以及到店的人均價格計算后為16.03億次。上海家庭餐飲的就餐人次為=總就餐人次(221.56億次)-國有機關(guān)單位食堂就餐人次(0.42億次)-學生學校食堂就餐人次(19.70億次)-教師學校食堂就餐人次(0.78億次)-外賣就餐人次(7.38億次)-到店就餐人次(16.03億次)=221.56億次。

三種方法計算結(jié)果如表 4所示。

表4 三種計算方法及結(jié)果Tab.4 Three calculation methods and results

本研究計算的上海2019年餐飲源VOCs排放總量與二污普方法計算結(jié)果對比可以看出，兩種計算方法結(jié)果相近，差異率1.71%，因此使用就餐人次計算餐飲源VOCs的排放總量結(jié)果相對合理。

本研究計算的上海2019年食堂餐飲、社會餐飲VOCs排放量結(jié)果與技術(shù)手冊方法結(jié)果進行對比。食堂餐飲結(jié)果與技術(shù)手冊方法的計算結(jié)果相比，差異率7.9%，在可接受范圍。社會餐飲排放量相比技術(shù)手冊方法計算結(jié)果，差異率25.4%，在可接受范圍。因此，使用就餐人次計算的上海2019年食堂餐飲、社會餐飲VOCs排放量結(jié)果合理。

2.2 計算結(jié)果分析

使用技術(shù)手冊中方法計算出上海2019年社會餐飲的VOCs排放總量為2 066.3t，其中大型、中型和小型規(guī)模餐飲企業(yè)VOCs排放量分別為651.7t、759.1t和655.6t，在社會餐飲中的占比分別為31.5%、36.7%和31.7%。對社會餐飲污染物的排放分析局限于區(qū)域和規(guī)模，并且各規(guī)模餐飲企業(yè)眾多難以為污染管控提供依據(jù)。

本研究計算結(jié)果，通過菜系體現(xiàn)餐飲企業(yè)的排放特征，為餐飲源污染管控提供更準確的依據(jù)。本章以2019年餐飲源VOCs的排放為例，分菜系、區(qū)域以及排放強度進行分析。

2.2.1 菜系排放

本研究方法計算上海2019年餐飲源VOCs的排放貢獻以及社會餐飲中各菜系的VOCs排放貢獻如圖 1所示。

圖1 餐飲源VOCs的排放貢獻及社會餐飲各菜系VOCs排放貢獻圖Fig.1 The contribution of VOCs emission from catering sources and the contribution of VOCs emission from various social catering cuisines

可以看出，上海餐飲VOCs排放貢獻主要是家庭餐飲，其次是社會餐飲，食堂餐飲貢獻最低，三者貢獻率分別為54.3%、43.6%和2.1%。家庭餐飲排放多集中在居民生活區(qū)，社會餐飲一般集中在居民生活區(qū)、學校、商業(yè)區(qū)等人流量較大的區(qū)域。隨著工作生活的節(jié)奏加快、外賣行業(yè)迅速發(fā)展以及人們消費理念的轉(zhuǎn)變，外出就餐受到越來越多的選擇，因此社會餐飲是現(xiàn)階段以及未來餐飲源的管控重心。

社會餐飲中小吃快餐為首要貢獻菜系，這是由于小吃快餐種類覆蓋面廣數(shù)量多，各類早餐、中式簡餐、各地特色小吃等均包括在內(nèi)；并且小吃快餐企業(yè)一般規(guī)模不大、分布集中，多分布在商業(yè)區(qū)、居民住宅區(qū)及旅游景區(qū)等人流量大的區(qū)域容易造成區(qū)域污染，這與曾媛等[27]的研究結(jié)果一致。其他菜系種類包括魯菜、徽菜及新疆菜等不在本次菜系分類中的菜系，由于人口流動多樣性，因此其他菜系的數(shù)量占比也隨之增加。除小吃快餐和其他菜系外，主要貢獻菜系為燒烤、江浙菜和粵菜，貢獻率分別為9.4%、7.5%和4.9%。

2.2.2 區(qū)縣分析

上海2019年各地區(qū)餐飲源VOCs的排放貢獻如圖 2所示，可以看出，各地區(qū)餐飲源VOCs排放貢獻中浦東新區(qū)為首要貢獻，其次是閔行區(qū)和松江區(qū)。三個區(qū)縣社會餐飲源各菜系VOCs的排放量如圖 2所示，小吃快餐和其他菜系沒有體現(xiàn)在圖中，可以看出，三個區(qū)縣的燒烤均是首要排放貢獻菜系，其次是江浙菜和粵菜。

圖2 上海各地區(qū)餐飲源VOCs的排放貢獻以及浦東新區(qū)、閔行區(qū)和松江區(qū)社會餐飲各菜系VOCs的排放量Fig.2 The contribution of VOCs emission from catering sources in different regions of Shanghai and the emission of VOCs from social catering cuisines in Pudong New Area, Minhang District and Songjiang District

參考鄭君瑜等[28]關(guān)于空間分配的方法，通過大地圖POI的導出信息，根據(jù)人口分布，城鄉(xiāng)、工礦、居民用地面積分布對上海2019年餐飲VOCs排放量進行空間分配，網(wǎng)格分辨率為1km×1km。結(jié)果如圖 3所示?？梢钥闯?，排放分布集中于黃埔區(qū)、靜安區(qū)、徐匯區(qū)、虹口區(qū)、普陀區(qū)、長寧區(qū)及楊浦區(qū)等中心城區(qū)，與林立等[29]關(guān)于上海中心區(qū)餐飲投訴占比較高的結(jié)論一致。主要是這些區(qū)縣人口密集，人類活動和餐飲企業(yè)較為集中。油煙中的 VOCs 可參與大氣光化學學反應(yīng)，增強大氣氧化性，同時為二次顆粒物的產(chǎn)生提供原料，其中的部分組分具有異味，直接干擾了周邊居民的正常生活，造成擾民問題。

2.2.3 排放強度

各地區(qū)單位面積VOCs的排放強度如圖 4所示，可以看出虹口區(qū)排在第一，其次是黃浦區(qū)、徐匯區(qū)和靜安區(qū)，說明這四個區(qū)縣的餐飲排放較為集中，主要是四個區(qū)縣面積小，人口密度大。由圖 5餐飲類型貢獻可以看出，虹口區(qū)、靜安區(qū)和徐匯區(qū)的首要排放貢獻類型均是家庭餐飲，黃埔區(qū)的家庭餐飲略低于社會餐飲。分析原因主要是四個區(qū)縣屬于老城區(qū)，家庭餐飲的末端治理措施的安裝率以及治理效率不高，參考胡舟[30]的研究結(jié)論，也與這四個區(qū)縣60歲及以上的老人占比較高有關(guān)。徐匯區(qū)和黃浦區(qū)社會餐飲占比接近家庭餐飲，原因是兩個區(qū)域商業(yè)較為繁華，因此社會餐飲排放貢獻也較大。由圖 7社會餐飲菜系排放貢獻可以看出，四個區(qū)縣社會餐飲中主要貢獻菜系均為江浙菜以及粵菜，這與四個區(qū)域本地居民占比較大，外出就餐選擇偏本地的菜系有關(guān)。

圖4 上海各地區(qū)餐飲源單位面積VOCs的排放強度Fig.4 Emission intensity of VOCs per unit area from catering sources in Shanghai

圖5 虹口區(qū)、靜安區(qū)、黃浦區(qū)和徐匯區(qū)餐飲類型排放貢獻以及社會餐飲各菜系VOCs的排放量Fig.5 Contribution of catering types and VOCs emissions of various social catering cuisines in Hongkou District, Jing’an District, Huangpu District and Xuhui District

3 結(jié) 論

3.1 通過與技術(shù)手冊以及二污普計算結(jié)果對比，本研究方法計算餐飲源VOCs排放量結(jié)果合理。

3.2 使用就餐人次計算餐飲源VOCs排放量時，通過統(tǒng)計年鑒、行業(yè)報告、餐飲情報小程序、外賣熱力圖小程序、美團網(wǎng)頁及美團APP等多渠道獲取活動數(shù)據(jù)，最終細化了社會餐飲VOCs排放，分菜系對外賣及到店餐飲進行核算；明確了家庭餐飲VOCs排放并修正產(chǎn)污系數(shù)。

3.3 本研究方法計算上海2019年餐飲源VOCs的排放總量為5 951.9t。其中家庭餐飲、社會餐飲和食堂餐飲分別為3 234.8、2 593.0和124.1t。上海市除小吃快餐和其他菜系外，主要貢獻菜系為燒烤、江浙菜和粵菜，貢獻率分別為9.4%、7.5%和4.9%。各地區(qū)餐飲源VOCs排放貢獻中浦東新區(qū)為首要貢獻。虹口區(qū)單位面積排放強度排在第一。

3.4 本研究方法計算餐飲源VOCs排放量時目前仍存在兩個問題：一是，社會餐飲缺乏火鍋、燒烤日韓料理等菜系的排放系數(shù)實測值；二是，各菜系在不同地區(qū)為迎合當?shù)氐娘嬍沉晳T均會在調(diào)味、食材、做法等地方做出相應(yīng)調(diào)整，排污系數(shù)因此就會出現(xiàn)差異，從而導致排放結(jié)果與實際出現(xiàn)偏差，無法準確為污染管控提供依據(jù)。因此，建立本地化較全面的菜系排放因子庫是厘清區(qū)域內(nèi)餐飲源排放的重要工作。