东北地区农业源一次颗粒物排放清单研究

李瑞敏,童全松,陈卫卫*,王毅勇,张世春,张学磊,赵红梅,何月欣



东北地区农业源一次颗粒物排放清单研究

李瑞敏1,2,童全松1,陈卫卫1*,王毅勇1,张世春1,张学磊1,赵红梅1,何月欣1,2

(1.中国科学院东北地理与农业生态研究所湿地生态与环境重点实验室,吉林 长春 130102；2.中国科学院大学,北京 100049)

采用自下而上的清单编制方法,搜集各农业环节(秸秆燃烧、整地、收割、谷物处理、化肥施用、农机排放、风蚀)排放因子、作物面积和耕作方式等信息,编制了2010年东北地区县级尺度的农业一次颗粒物(PM10和PM2.5)排放清单,并分析了农业源颗粒物排放的时空分布特征.结果表明:1)2010年东北地区农业源一次颗粒物PM10总排放量54.6万t,PM2.5总排放量35.6万t;2)东北地区农业源一次颗粒物PM10排放量最大的农业活动环节是秸秆燃烧,占农业源总排放量的比例为60%,秸秆燃烧排放PM2.5占PM2.5农业源排放量的87%,整地环节是一次颗粒物排放的第2大农业排放源,对农业源排放PM10和PM2.5总量的贡献率分别是27%和6%; 3)PM10和PM2.5的排放强度空间分布表明,东北地区农业源颗粒物排放区域集中在黑龙江省东北部和中部地区,吉林省中部和辽宁省中部地区; 4)PM10和PM2.5排放的时间变化特征显示,PM10农业源排放年变化曲线中,5月份和9、10月份是农业源排放一次颗粒物PM10较多的月份,PM2.5排放集中在9、10月份;5)本研究估算的污染物排放清单的不确定性为184.3%.未来的工作将侧重于典型农业区本土排放因子测定,从而有效减小排放清单的不确定性.

东北地区；农业源；时空分布；排放清单；PM2.5；PM10

农业排放源是大气颗粒物的重要来源之一[1-4],农业活动释放的一次颗粒物主要来自于土壤风蚀、农田耕作、施肥、化学物质使用(例如杀虫剂)、作物收割、作物加工、谷物处理、残茬燃烧以及动物饲养[4-8].农业生产活动释放的各类气溶胶,会改变当地的农业区大气环境,进而通过大气传输来影响毗邻的城市/镇及其他地区,甚至造成区域大气污染事件,特别是在农业活动强度大和沙尘天气频繁的地区[9-12].欧洲的研究表明,田间土壤耕作和作物收割过程中农耕机械扰动产生的颗粒物排放占农业总排放量的80%以上[13].对我国的很多农业区域而言,农田春耕和秸秆燃烧是造成区域严重大气污染的重要来源[14-15].

研究区域的大气污染问题,不仅要对颗粒物的污染现状开展研究,还需制定研究区域相应的排放清单,为数值模拟研究提供所必需的基础数据.目前,国际上及我国现有区域尺度农业源大气颗粒物排放清单编制及数值模拟研究主要为秸秆燃烧[17-19],对于其他农业环节考虑较少,进一步增加数值模拟研究的不确定性.

近期研究显示,东北地区空气质量逐渐恶化[16].东北地区作物生育周期短,土壤裸露时间长,农业生产机械化程度高,农业耕种过程中土壤气溶胶排放的潜力大.此外,近50年来该地区大量的湿地和草地被开垦成为农田,导致土壤湿度降低,土壤有机质减少,进一步增加颗粒物排放潜力.本文采用基于统计资料的自下而上方法,对东北地区7种主要农业生产环节中一次颗粒物(PM10和PM2.5)的排放量进行评估,并分析其时空分布规律、各农业生产环节的贡献及排放清单的不确定性.

1 数据与方法

1.1 研究区域概况

东北地区(38°40′N~53°30′N,115°05′E~ 135°02′E)包括黑龙江省、吉林省、辽宁省以及内蒙古四盟市(即呼伦贝尔市,兴安盟,赤峰市和通辽市)(图1).东北地区耕地面积广大,全区耕地面积为21.5万km2,人均耕地面积是全国人均耕地面积的3倍;主要种植农业区为松嫩平原、三江平原和辽河平原地区;主要作物有玉米,大豆、水稻、小麦、杂粮等.东北地区属温带湿润、半湿润季风气候,主要土壤类型为黑土和黑钙土,是世界主要的三大黑土区之一;区域内耕地集中连片,适宜大规模机械化生产.

1.2 清单编制方法

1.2.1 排放量计算 通过对东北地区颗粒物(PM10和PM2.5)排放源进行识别与分类,采用California Agriculture Resource Board(CARB)[20]方法计算农业源排放一次颗粒物的排放量.基本计算方法如下:

式中:是农业源PM10或PM2.5的排放量;EF,j是排放因子;A是农业活动水平;p是农田管理的操作次数;是指控制措施的控制效率;是指排放源;是土地类型.

(1)秸秆燃烧

秸秆燃烧产生的颗粒物总量与作物类型[21]和燃烧状态[22]等因素有关,其计算公式[23]如下:

式中:为县级区域;为作物类型;Q为秸秆燃烧PM10或PM2.5排放量;P,i为区域第种作物的产量;N为第种作物的秸秆量与作物产量之比(草谷比);B为区域秸秆露天焚烧的比例,本文B值取0.3,为露天焚烧效率,本文值取0.8;EF为第种作物的PM10或PM2.5排放因子.

(2)化肥施用

化肥施用产生的一次颗粒物排放速率计算公式[24]如下:

式中:AF为施肥量,t/hm2;EF为施肥所产生PM10和PM2.5颗粒物的排放因子,其值分别为1.09kg/t和0.31kg/t.

(3)农机排放

农业机械排放颗粒物是由于农用机械(包括农业机械、耕作机械、排灌机械和收割机械和农用运输车)的柴油燃烧尾气产生.PM10和PM2.5排放量的估算方法如公式(3)[24]:

式中:为污染物的排放量,kg;为农业机械或农用运输车的柴油使用量,kg,其中表示农业机械或农用运输车;EF为排放因子,g/kg.

(4)作物收割

作物收割过程中,由于收割和机动车行驶过程中发生的机械扰动[25],产生大量的碎屑,如花粉、孢子、细菌、真菌、二氧化硅、昆虫和农药残留等.作物收割排放一次颗粒物计算方法:

式中:E是PM作物排放速率,kg/a;EF是作物的排放因子;AH,j是作物的收割面积.

(5)谷物处理

谷物处理排放颗粒物是指粮食从运送到储存环节的的排放,包括谷物的加工(清洁与干燥),装卸过程和储存过程.谷物处理过程PM10和PM2.5排放量计算公式(5):

式中:ER是PM10和PM2.5的排放速率,kg/a;EF是谷物处理的排放因子,kg/t;是谷物处理的质量, t/a.

(6)风蚀

风吹过裸露的农业用地夹带颗粒物会形成一次颗粒物,松散的土壤物质被风吹起、搬运和堆积的过程以及地表物质受到风吹起的颗粒的磨蚀形成土壤风蚀,需要考虑人为改变的因素.风蚀排放量的计算公式为(10),其中排放因子计算公式[26]为(6):

式中:EF,j是风蚀排放PM10的排放速率,t/(hm2·a),其中是风蚀损失率(对于PM10,=0.0125[25];对于PM2.5,=0.0025[25]),I是土壤风蚀指数t/(hm2·a),K是作物类型表面粗糙度,对于光滑或粗糙的地表面,分别取值1或0.5[26],C为气候因素.L为无屏蔽宽度因子,当无屏蔽宽度小于等于300m时=0.7,而当无屏蔽宽度大于等于600m时,=1.0.V植被覆盖因子,地面完全裸露时等于1.其中气候因子C的计算方法为:

式中:为县市年平均风速,m/s;为县市年平均降水量mm;为县市年平均温度,℃.

式中:AH是县市农作物种植面积,hm2.

(7)整地

农田耕作排放一次颗粒物主要取决于耕作方式和所使用的工具、土壤类型、土壤湿度和作物类型等因素[27].增加田间颗粒物排放的耕作方式包含翻耕、耙地、播种、除草.这些耕作方式由于使用机械和工具并直接接触土壤和植物,容易使细颗粒物悬浮到空气中[6].

式中:PM为第种作物农田PM10和PM2.5的排放量,kg/a;为年耕种次数;A为第种作物的年耕种面积,hm2;N为第种耕作活动在每季作物生长过程中的操作次数;EFPMik为第种作物生产过程中第中操作的排放系数,kg/hm2.

1.2.2 时空分布特征 本文根据农业源活动一次颗粒物排放量以及东北地区县级市行政区划数据,利用ARCGIS绘制东北地区各县农业源一次颗粒物排放量空间分布、排放强度空间分布和18km×18km网格排放强度空间分布.根据东北地区农业活动及作物种植信息,得出秸秆燃烧、整地、谷物处理、收割、化肥施用、农机排放和风蚀7种主要农业源每月的时间变化情况.

1.2.3 不确定性分析 使用IPCC误差传播公式估算最终误差分析清单不确定性[28].根据排放因子数据和活动水平数据使用加法合并原则和乘法合并原则进行排放清单不确定性分析.加法合并公式如下:

式中:total为所有量的总和的百分比不确定性;x和u分别表示不确定量及其相关的百分比不确定性.

乘法合并公式:

式中:total为所有量的乘积的百分比不确定性;u为与每个量相关的百分比不确定性.

文章中做假定:统计资料、活动水平数据均源于国家统计局或其他政府部门公开数据,其误差不超过5%.若排放因子来源较单一,或者某类型的排放因子只有一个,则统一设其误差为200%[28].

1.3 数据来源

本文考虑的农业一次颗粒物排放源包括施肥、风蚀、收割、谷物处理、秸秆燃烧、农机排放和整地等7种农业环节. Pattey等[25]中指出加拿大农业源颗粒物排放包括风蚀等10类,而本文中农业源主要指狭义农田的排放,不包括动物养殖,且花粉逸散和农药施用排放的颗粒粒径一般大于10μm颗粒,故本文未计算.同时,查阅文献发现,农业机械的使用排放大量PM10和PM2.5[39].

1.3.1 活动水平 数据来源中,东北地区各类作物的产量及种植面积、化肥使用量、农业机械尾气数据来源于2011年东北各省份统计年鉴[29-32];谷草比数据来源于文献[33-34];农业柴油使用量数据来自《2012中国农业统计年鉴》[35].作物历数据来源于中华人民共和国农业部种植业管理司区域农时数据库[36].

表1 东北地区农田操作环节活动水平数据Table 1 The basic data for agriculture activities in northeastern China

1.3.2 排放因子 排放因子数据主要来自于CARB、USEPA等机构指南及文献资料,具体数值见表2.

表2 东北地区农田操作环节PM10和PM2.5排放因子Table 2 Used PM10and PM2.5emission factors for agriculture activities in northeastern China

续表2

农业操作环节PM10排放因子PM2.5排放因子来源 秸秆燃烧5.77 (kg/t)Jenkins(1996)[38] 玉米5.3(kg/t)5.1(kg/t)Jenkins(1996)[38] 小麦5.1(kg/t)4.8(kg/t)Jenkins(1996)[38] 大豆6.9(kg/t)6.8(kg/t)U.S.EPA(2003)[37] 烟草10.8(kg/t)10.6(kg/t)U.S.EPA(2003)[37] 土豆10.8(kg/t)10.6(kg/t)U.S.EPA(2003)[37] 其他作物10.8(kg/t)10.6(kg/t)U.S.EPA(2003)[37] 农机排放农用机械4.2 (g/kg)3.78(g/kg)张强(2005)[39] 农用运输车5.8 (g/kg)5.22(g/kg)张强(2005)[39]

2 结果与讨论

2.1 东北地区农业源一次颗粒物排放清单

2010年东北地区农业一次颗粒物PM10和PM2.5年排放量分别为54.6万t和35.6万t(表3). 所有农业生产环节中,秸秆燃烧分别贡献了总量的60%和87%(图2).目前,农村秸秆综合利用的途径较粗放,利用率比较低,在广大的东北地区焚烧仍旧是秸秆处理的主要方式.整地环节是第二大排放源,分别占PM10和PM2.5总排放量的27%和6%.化肥施用产生的PM10和PM2.5总排放量分别为1.64万t和0.64万t,该环节的排放在各省中的贡献相近.其他几个排放环节(农机排放、风蚀、谷物处理和作物收割)对总量的贡献很少.研究表明,秸秆燃烧、农机排放中PM2.5/PM10比值大于0.9,以粒径较小(<2.5μm)颗粒物排放为主[25,40];而整地、谷物处理、化肥施用、收割和风蚀PM2.5/PM10比值小于0.3,主要以粗粒径(2.5μm<<10μm)排放为主[40],因此秸秆燃烧在PM2.5总量中贡献增加,而相应整地的贡献降低.

表3 2010年东北地区一次颗粒物排放量(万t)Table 3 The emissions of the primary particulates in northeastern China in 2010(1´104t)

2.2 东北地区农业源一次颗粒物排放空间分布

作为东北地区的农业大省,黑龙江是该地区农业源一次颗粒物排放最大的省份,PM10和PM2.5排放量为23.7万t和14.8万t,分别占总量的43.5%和41.6%.吉林省排放量第2,其次为辽宁省和内蒙古四盟市.黑龙江省农作物种植面积大,耕地面积约为吉林省的1.96倍,作物产量高,故秸秆燃烧和整地环节在黑龙江省的排放高于其他各省.辽宁省化肥施用对颗粒物的贡献率较高,这是因为黑土层由北向南逐渐变薄,化肥使用量增加的缘故[41].与其他省份相比,内蒙古四盟市风蚀产生的颗粒物总量及贡献率更高,这可能是由内蒙古四盟市地区较高的风速和更少的降雨条件下农田风蚀排放强度最大造成.

由县级颗粒物排放总量空间分布图3(a)可知,东北地区PM10和PM2.5排放区域主要集中于黑龙江省东北部和中部地区,吉林省中部和辽宁省中部地区.PM10和PM2.5排放量较大的县级市有公主岭市、榆树县以及龙江县,在这些县市PM10排放量大于10kt/a,PM2.5年排放量大于7kt/a.龙江县黑钙土资源丰富,榆树以及公主岭市位于松嫩平原腹地,是农业比较发达的县和县级市.排放量较小地区位于东北地区的东南部和西北部地区(长白山山区及大兴安岭和小兴安岭地区)以及城市区.例如漠河县,长白山地区一带以及市区,年排放量不足0.1kt/a.

由图3(b)可见,高排放强度分布在中部及三江平原地区.具体包括吉林省的中部地区以及黑龙江省中南部和东部,辽宁省的北部.例如黑龙江省的佳木斯市和肇东县、望奎县等位于松嫩平原,是PM10排放强度较大的地区.吉林省中部的榆树市,公主岭市、农安县和梨树县等地也是排放量较大的地区,排放强度大于20kg/hm2.东北地区各县及县级市PM10排放强度平均值为8kg/hm2. PM2.5排放量较大的地区有望奎县,四平市和农安县,排放强度大于18kg/hm2.图3(c)为18km× 18km网格排放强度空间分布,东北地区的中部(松嫩平原地区和辽河平原地区)和东北部地区(三江平原地区)是排放强度较大的地区,PM10及PM2.5排放强度最大值大于4t/(18km×18km)和3t/(18km×18km).这是由于平原地区具有广大的耕地面积,土壤质地好(黑土区),是农业较发达的地区.排放强度较小的地区有西北部(大兴安岭地区、小兴安岭地区)和东南部(长白山地区).排放强度小于0.1t/(18km×18km).这些地区位于林区及山区,农田耕作面积较小,农业活动少.

2.3 东北地区农业源一次颗粒物排放时间分布

由图4可见,5月,9月和10月份是农业源PM10的主要排放月份,分别占年排放量的32%、24%和29%.在5月份,整地活动贡献71%,是主要排放来源,因为大多数的整地和播种在5月份进行.由于部分秸秆或残茬也在此期间进行燃烧,因此秸秆燃烧也贡献了17%.此外,化肥施用在5月有较高的贡献率5%,这与5月份是农作物施基肥相一致.9月和10月份,秸秆燃烧的贡献率为72%和60%,整地环节在该月份的贡献率为5%~6%.在东北地区,9和10月份是农业活动最集中的时期,秸秆燃烧、收割、谷物处理、农机排放、整地等多种农业环节都有明显排放.5月、9月和10月份,PM2.5排放占全年总量分别为17%,30%和34%.因为秸秆均在这3个月份进行露天焚烧,且以细颗粒物排放为主,因此秸秆燃烧排放占当月PM2.5排放总量分别为62%,95%和91%.

2.4 排放清单的不确定性分析

颗粒物排放清单的不确定为184%(表4).文献报道的秸秆燃烧和风蚀的排放因子数据较多,且有本土实测数据[23,26].谷物处理和收割的排放因子来源较单一,设其误差为200%.

表4 农业源排放一次颗粒物PM10的不确定性(%)Table 4 Uncertainty of the agriculture sources emission from PM10(%)

秸秆燃烧环节排放因子范围5.1~10.25g/kg,因农作物不同而有所差别[25].秸秆露天燃烧比例是引起排放清单的不确定性之一,文献中指出东北地区秸秆露天焚烧比例0~30%[28].本文计算秸秆燃烧排放PM10与文献计算结果近似.其中,曹国良等[28]计算2003年PM10秸秆燃烧排放量为15.55万t,陆炳等[42]计算2007年秸秆室外燃烧排放量较大,吉林、辽宁PM10年排放量20万t以上,黑龙江省35.3万t.本文计算PM10的排放量为32.55万t.风蚀环节排放因子范围14.40~ 349.5t/(hm2·a).化肥施用、谷物处理、收割和农机排放的排放因子资料很少.

清单没有包括草原牧草收割环节排放的PM10,但由于其所占比例较小,且分布区域较少,未进行计算,影响清单的不确定性.

3 结论

3.1 2010年东北地区PM10总排放量为54.6万t,PM2.5的排放总量为35.6万t.区域集中排放主要位于三大平原地区,即三江平原(黑龙江省东北部),松嫩平原(黑龙江中部地区和吉林省中部),及下辽河平原(辽宁省中部).在这些地区,PM10和PM2.5年排放量较强的县或县级市年排放量大于10,7kt/a,排放强度为20,18kg/hm2.东北地区的西北部大、小兴安岭地区,东南部长白山地区排放量较小,年排放量小于0.1kt.

3.2 东北地区农业源一次颗粒物PM10和PM2.5的最大排放源是秸秆燃烧,其贡献率分别为60%和87%.整地环节贡献率分别为27%和6%,是排放颗粒物的第2大农业源.

3.3 农业排放一次颗粒物PM10集中在5月、9月和10月份,分别占全年排放的32%、24%和29%.PM2.5同样在5月、9月和10月份有较大的排放,贡献率分别是17%,30%和34%.

3.4 农业源PM10总排放量的不确定性为184.3%.

Baker J B, Southard R J, Mitchell J P. Agricultural dust production in standard and conservation tillage systems in the San Joaquin Valley [J]. Journal of Environmental Quality, 2005, 34(4):1260-1269.

Hinz T, van der Hoek K. Particulate matter emissions from arable production-a guide for UNECE emission inventories [Z]. T. Hinz T. und K. Tamoschat-Depolt (Hrsg.): Particulate Matter in and from Agriculture. Landbauforschung Völkenrode, Sonderheft, 2007,308.

Holmén B, Miller D, Hiscox A, et al. Near-source particulate emissions and plume dynamics from agricultural field operations [J]. Journal of Atmospheric Chemistry, 2008,59(2):117-134.

Aneja V P, Schlesinger W H, Erisman J W. Effects of agriculture upon the air quality and climate: Research, policy, and regulations [J]. Environmental Science & Technology, 2009,43(12):4234- 4240.

Pattey E, Qiu G, Fiset S, et al. Primary particulate matter emissions and trends from Canadian agriculture [J]. Air Pollution XXIII, 2015,198:143.

陈卫卫.农业土壤耕作大气颗粒物排放研究进展 [J]. 农业环境科学学报, 2015,34(7):1225-1232.

赵 鹏,朱 彤,梁宝生,等.北京郊区农田夏季大气颗粒物质量和离子成分谱分布特征 [J]. 环境科学, 2006,27(2):193-199.

EEA, Crop production and agricultural soils, in EMEP/EEA Emission Inventory Guidebook, 2009[EB/OL].2014-12-10.

高卫东,魏文寿,刘明哲.塔里木盆地区域沙尘气溶胶特征分析 [J]. 干旱区地理, 2002,25(2):165-169.

Cao J J, Chow J C, Watson J G, et al. Size-differentiated source profiles for fugitive dust in the Chinese Loess Plateau [J]. Atmospheric Environment, 2008,42(10):2261-2275.

Xin H S, Schaefer D M, Liu Q P, et al. Effects of polyurethane coated urea supplement on in vitro ruminal fermentation, ammonia release dynamics and lactating performance of Holstein dairy cows fed a steam-flaked corn-based diet [J]. Asian-Aust. J. Anim. Sci., 2010,23:491-500.

康富贵,李耀辉.近10a西北地区沙尘气溶胶研究综述 [J]. 干旱气象, 2011,29(2):144-150.

Bogman P, Cornelis W, Rollé H, et al. Prediction of TSP and PM10emissions from agricultural operations in Flanders, Belgium [C]//Proceedings of the 14th International Conference “Transport and Air Pollution”, Graz, Austria, June, 2005:1-3.

臧 英,高焕文,周建忠.保护性耕作对农田土壤风蚀影响的试验研究 [J]. 农业工程学报, 2003,19(2):56-60.

张楚莹,王书肖,赵 瑜,等.中国人为源颗粒物排放现状与趋势分析 [J]. 环境科学, 2009,30(7):1881-1887.

李向阳,丁晓妹,高 宏,等.中国北方典型城市API特征分析 [J]. 干旱区资源与环境, 2011,25(3):96-101.

叶 瑜,方修琦,任玉玉,等.东北地区过去300年耕地覆盖变化 [J]. 中国科学:D辑, 2009,39(3):340-350.

马建堂.中国统计年鉴2012 [M]. 2012.

廉 毅,高枞亭,任红玲.20世纪90年代中国东北地区荒漠化的发展与区域气候变化 [J]. 气象学报, 2001,59(6):730-736.

CARB. Assessing Area Source Emissions [EB/OL]. [2014-12- 21]. http://www. wrapair.org/forums/dejf/. . ./Ch10-Harvesting_ Rev06. Doc.

Liousse C, Penner J E, Chuang C, et al. A global three‐dimensional model study of carbonaceous aerosols[J]. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 1996,101(D14):19411- 19432.

祝 斌,朱先磊,张元勋,等.农作物秸秆燃烧PM2.5排放因子的研究 [J]. 环境科学研究, 2005,18(2):29-33.

王书肖,张楚莹.中国秸秆露天焚烧大气污染物排放时空分布 [J]. 中国科技论文在线, 2008,3(5):329-333.

Metro Vancouver. 2005 Lower Fraser Valley air emissions. Inventory & Forecast and BackCast. Detailed listing of results and methodology [Z]. 2010.

Pattey E, Qiu G. Trends in primary particulate matter emissions from Canadian agriculture [J]. Journal of the Air & Waste Management Association, 2012,62(7):737-747.

扬尘源排放清单编制技术指南试行 [Z]. 2014.

Hinz T, Tamoschat-Depolt K. Particulate Matter in and from Agriculture [M]. Germany: Landbauforschung Völkenrode, 2002: 1–7.

曹国良,张小曳,龚山陵,等.中国区域主要颗粒物及污染气体的排放源清单 [J]. 科学通报, 2011,56(3):261-268.

黑龙江统计局.黑龙江统计年鉴-2010 [M]. 北京:中国统计出版社, 2010.

吉林统计局.吉林统计年鉴-2010 [M]. 北京:中国统计出版社, 2010

辽宁统计局.辽宁统计年鉴-2010 [M]. 北京:中国统计出版社, 2010.

内蒙古统计局.内蒙古统计年鉴-2010 [M]. 北京:中国统计出版社, 2010.

毕于运,高春雨,王亚静,等.中国秸秆资源数量估算 [J]. 农业工程学报, 2009,(12):211-217.

农业技术经济手册(修订本) [Z]. 1986.

中国农业统计年鉴2012 [M]. 北京:中国农业出版社, 2012.

中华人民共和国农业部种植管理司.http://www.zzys.moa. gov.cn/[EB/Z].

U. S. Environmental Protection Agency. Compilation of Air Pollutant Emission Factors AP-42, Fifth Edition [EB/OL]. http://www. epa. gov/ttnchie1/ap42/2014-12-21.

Jenkin, B. Atmospheric pollutant emission factors from open burning of agricultural and forest biomass by wind tunnel simulations, Tables 4.1.1to 4.1.8 [Z]. Davis:university of California, Davis, 1996.

张 强.中国区域细颗粒物排放及模拟研究 [D]. 北京:清华大学, 2005.

李瑞敏,张世春,王毅勇,等.三江平原作物收获期大气颗粒物浓度特征 [J]. 中国环境科学, 2015,35(3):676-682.

王 卫,李秀彬.中国耕地有机质含量变化对土地生产力影响的定量研究 [J]. 地理科学, 2002,22(1):24-28.

陆 炳,孔少飞,韩 斌,等.2007年中国大陆地区生物质燃烧排放污染物清单 [J]. 中国环境科学, 2011,31(2):186-194.

* 责任作者, 副研究员, chenweiwei@iga.ac.cn

Primary particulate matter (PM) emission inventory from agricultural activities in northeastern ChinaLI

Rui-min1,2, TONG Quan-song1, CHEN Wei-wei1*, WANG Yi-yong1, ZHANG Shi-chun1, ZHANG Xue-lei1, ZHAO Hong-mei1, HE Yue-xin1,2

(1.Key Labortory of Wetland Ecology and Environment, Northeast Institute of Geography and Agroecology, Changchun 130102, China；2.University of Chinese Academy of Sciences,Beijing 100049, China)., 2016,36(6)：1601~1609

Agricultural PM10and PM2.5inventories on the county-level scale in northeastern China were developed in this study. Based on bottom-Up method, we firstly collect the agricultural activity data, including conventional farming operations (i.e., straw burning, land preparation, harvest, grain processing, fertilizer, agricultural machinery, and wind erosion), emission factors of these operations and crop area at each county. And then, county-level PM10and PM2.5emission inventories from agricultural operations in 2010 were developed and spatio-temporal distributions were analyzed. The results showed that the magnitude of agricultural PM10and PM2.5emissions in northeastern China were 54.6´104tons and 35.6´104tons, respectively. The PM10and PM2.5emissions from straw burning were highest, which accounted for 60% and 87% of the total emissions, respectively. In addition, land preparing occupied 27% and 6% for PM10and PM2.5, respectively. The spatial distribution of agricultural PM emissions, concentrated on three plains,the Sanjiang Plain (in the northeast of Heilongjiang), the Songnen Plain (in the middle of Heilongjiang and Jilin Provinces), the Liaohe Plain (in the middle of Liaoning Provinces). Based on temporal variations, agricultural PM10emissions mainly occurred in May, September and October, which contributed 88% of total emissions. The PM2.5was mainly released in September and October. The uncertainty of emission inventory was 184.3%. More information on local emission factors will be helpful to decrease the emission inventory uncertainty.

northeastern China；emission inventory；agricultural activities；spatio-temporal distributions；PM2.5；PM10

X513

A

1000-6923(2016)06-1601-09

李瑞敏(1988-),女,吉林白山人,中国科学院东北地理与农业生态研究所博士研究生,主要研究方向为大气环境监测和排放清单.发表论文2篇.

2015-11-10

国家自然科学基金(41205106,41275158,41575129);中国科学院战略性先导科技专项(XDB05020304);吉林省科技发展计划项目(20150204031SF)