基于情景分析法的盆地城市NO2排放预测研究

沈聪

摘要：重庆、成都、恩施属于典型的盆地城市，特殊的地形条件及不合理的产业布局使大气中NO2的的浓度超标。以恩施市为例，基于情景分析法，根据城市发展的“零方案”、“中速发展方案”、“高速发展方案”3个方案，构筑不同情景，采用NO2的排放总量对不同的发展模式进行预测和比较，根据预测结果，对恩施市产业结构、能源布局等提出合理化建议。

关键词：情景分析；NO2排放总量；环境影响评价

引言

随着中国经济的快速增长和工业城市化的发展，不断增长的能源消耗和机动车辆加重了中国城市大气环境的负担。环境保护部最近发布的《2016年中国环境状况公报》显示，相比2013年上半年，全国74个环境保护重点城市空气中二氧化氮平均浓度下降11.3%。由于城市中的大气污染中污染源位置和高度、城市地形、大气稳定度、天气以及人口、燃料构成等多方面的影响，因此对污染物浓度的精确预测十分困难。本文以恩施市为例，综合考虑盆地地形对污染物扩散的不利影响，引入情景分析法对污染物浓度进行预测。

一、情景分析法

情景分析法的最基本观点是未来充满不确定性，但未来有部分内容是可以预测的，这是由不确定性的特征决定的[1]。与传统的预测方法相比情景分析法有自己本质的特点：首先，承认未来发展的多样化和预测结果的多种可能性；其次，把分析未来发展中决策者的群体意图和愿望作为情景分析的一个重要方面；第三，特别强调对组织发展起重要作用的关键因素的协调一致性的分析；第四，情景分析在定量分析中嵌入了大量定性分析，以指导定量分析的进行，是一种融定性与定量分析于一体的新的预测方法；最后，情景分析所使用的技术方法大都来源于其他相关学科，重点在于如何有效获取和处理专家的经验知识，这使其具有了心理学、未来学和统计学等学科的特征[2]。

基于以上特点，情景分析法在城市总体规划的应用越来越广泛，可以帮助我们减少规划实施中存在的不确定性，预测未来的某些发展趋势，进行定量分析和评价，以此为基础提出控制不利发展趋势或促进有利发展趋势的环境保护措施和对策[3]。

二、研究区概况

恩施市地处鄂西南山区中部，属云贵高原东延部分，地近四川盆地边缘，处于我国的第二阶梯末端。西北及南部两翼高，近似山原地貌，西北及东北大部分地区有较大的山间坝槽，中部地区丘陵起伏，由于地层下陷，形成陷落盆地。

目前恩施市NO2的主要污染行业是交通运输行业，交通运输行业产生的汽车尾气构成了恩施市NO2的主要来源。根据相关资料表明，2000年到2015年恩施市机动车保有量由13382辆增长至246975辆，年均增长率15.3%，增速较为明显。

根据恩施州环境监测站提供的恩施市2012年到2016年环境空气年均值，空气中NO2的浓度符合《环境空气质量标准》（GB3095—2012）二级标准。随着恩施市的快速发展，人均汽车拥有量将不断增加，NO2的排放量也会逐步增大，恩施市NO2排放量的控制对恩施市空气质量产生关键影响。

三、NO2排放评价

1.指标选取。目前，用来衡量氮排放的指标用得最多的是NO2排放总量。为了进一步扼制氮氧化物不断增长的趋势，我国《“十三五”生态环境保护规划》已明确在“十三五”期间将氮氧化物排放量累计减少15%作为主要目标之一。所以本研究以NO2排放总量作为衡量指标。

2.计算方法。我国至今尚無全国范围内的针对汽车排放的统一调查和测算方法。参考国家环保总局发布的《城市机动车污染排放测算方法》 （ HJ/T180- 2005） 。机动车某种污染物年排放量模型如下：

式中：Wi——i类型车污染物排放量，g；

Mi——i类型车平均行驶里程，km；

Ni——i类型汽车的车流量，辆；

Ei——i类型汽车尾气污染物的平均排放因子。

《公路建设项目环境影响评价规范》（JTGB03-2006）给出等速工况下单车排放因子Eij[mg/（辆·m）]的推荐值，该推荐值参考了美国环保局（EPA）1991 年执行MOBILE4.1 版本模式、因素和计算方法，从大量的在用车辆排放测试数据中统计计算得出的。见下表

四、NO2排放分析

1.情景描述。恩施市总体规划在实施中道路交通具有极大的不确定性，利用情景分析法对道路交通的复杂及不确定性进行环境影响分析，具有一定的优势，本研究设定了3 种情景， 情景的设计基于不同发展模式下恩施市交通需求量变化的开展。情景具体描述如下：

情景一：“零方案”：该情景中恩施市社会经济发展维持原状，交通量变化不大。该情景下机动车油耗维持现状。

情景二：“中速发展方案”：该情景中恩施市经济发展速度较快，机动车数量在原来基础上有所增加，该情景下机动车油耗高于现状。

情景三：“高速发展方案”：该情景中恩施市经济高速发展，各种交通运输方式都有较快发展，机动车数量增长迅速，该情景下机动车油耗最高。

2.情景参数定量。根据恩施市城市规划社会经济目标，预测的目标年为2015年、2020年及2030年。

根据恩施市总体规划中不同城市化阶段的发展水平，设定参数如下：

根据对国内各城市机动车统计数据，结合恩施市规划道路情况，通过分析得到恩施市机动车行驶里程数：小型车的平均行驶里程上限值一般为2万km，中型车的年均行驶里程上限值一般为3万km，大型车的年均行驶里程上限值一般为3.5万km。

五、结果讨论

根据计算公式与情景参数，计算得到不同情景下恩施市NO2的排放总量。

根据计算结果可得，情景三中各个目标年NO2的排放总量最大，而情景二和情景一逐渐降低，由于经济的快速发展，机动车的数量大幅度增加，NO2的排放总量增长迅速，所以加大对汽车尾气排放的控制是必要的。

六、结论和建议

机动车保有量的增加，是经济增长的必然结果，如何有效控制机动车排放对环境的影响，是摆在决策者面前的一道难题，本研究结合情景分析结果，针对恩施市发展提出以下建议：

（1）实施汽车总量控制，加快淘汰不合格的汽车，使用清洁替代燃料机动车和电动汽车、节能型环保车。提高燃油品质，加快燃油低硫化进程。（2）公共交通与私家车相比，前者单位客运周转量的NO2排放要远远低于后者。因此，完善公共交通系统，大力发展公共交通事业，减少私家车使用量[4]。（3）新登记的汽车要求提前达到国家规定的相关标准。同时，健全机动车检测/维修（I/M）管理制度， 使更多登记在册的机动车符合排放标准[5]。另外， 还应推广先进的尾气控制排放技术（ 如再循环技术、三元催化技术等）。

参考文献：

[1]曾忠禄等.不确定环境下解读未来的方法：情景分析法[J].情报杂志，2005，10（5）：14-16.

[2]宗蓓华.战略预测中的情景分析法[J].预测，1994，（2）：50-55.

[3]李洁.情景分析法在规划环评中的应用[J].河南科技，2011，1：35-36.

[4]曲艳敏，白宏涛，徐鹤.基于情景分析的湖北省交通碳排放预测研究[J]. 环境污染与防治，2010，32（10）：102-110.

[5]王春艳，李悦，孔范龙等.青岛市机动车尾气排放预测及其对空气环境质量的影响[J]. 中国人口·资源与环境，2011，21（12）：437-439.