四川省非道路移动源大气污染物排放清单研究

范武波,陈军辉,李 媛,姜 涛,孙 蜀,王 刚,廖洪涛,蒋 涛,吴 锴,钱 骏,叶 宏



四川省非道路移动源大气污染物排放清单研究

范武波1,2,陈军辉1*,李 媛1,姜 涛1,孙 蜀1,王 刚1,廖洪涛3,蒋 涛3,吴 锴3,钱 骏1,叶 宏1

(1.四川省环境保护科学研究院,四川 成都 610041；2.四川大学,四川 成都 610041；3.成都信息工程大学,四川 成都 610225)

根据调查收集到的2015年四川省工程机械、农业机械、铁路机车、船舶和民航飞机的保有量、活动水平等数据,采用“排放因子法”计算了非道路移动源大气污染物排放量,分析了2015四川省非道路移动源的尾气污染排放特征,并建立了3km×3km的网格化排放清单.结果表明,2015年四川省非道路移动源排放的PM10为1.38×104t,PM2.5为1.25×104t,NO为1.83×105t,THC为2.98×104t,CO为1.21×105t.工程机械对污染物的贡献率相对较高,占比达到70%;其次为农业机械,对NOx和PM的贡献占比分别达到15%.工程机械和农业机械的排放主要集中在夏季和秋季,而飞机、铁路机车和船舶的时间变化较不明显;而从空间分布来看,高排放源主要分布于成都平原地区和川南地区.

非道路移动源；排放清单；时空分布；四川

非道路移动源主要包括工程机械、农业机械、小型通用机械、柴油发电机组、船舶、铁路机车和飞机等,具有流动性大、技术水平低、污染物排放量高等特点,尾气中主要包含PM、NO等污染物,给环境空气和人体健康带来了较大的影响[1-3].近年来,国家环保部先后出台了《非道路移动机械用柴油机排气污染物排放限值及测量方法(中国第三、四阶段)》(GB20891-2014)[4]、《非道路柴油机械烟度排放标准(征求意见稿)》[5]等标准,对非道路移动机械的尾气排放提出了更为严格的要求,这在一定程度上推动了我国非道路移动源尾气污染的防治工作.

为了全面掌握非道路移动源尾气排放特征,相关学者在非道路移动源排放清单建立[6-14]、排放因子测试[15-19]等方面已经开展了大量研究.早期的非道路移动源排放清单主要是基于燃油消耗量的排放因子法,如天津[9]、北京[10]的农业机械排放清单以及珠江三角洲[12]、京津冀[13]的非道路移动源排放清单等都是采用此方法.近年来的研究逐渐转变为基于机械功率的排放因子法,如长江三角洲[14]非道路移动源排放清单等.通过研究表明,非道路移动源排放的污染物已经逐渐成为部分地区大气污染的重要来源之一,其中沿海地区的船舶排放则是较为突出的贡献源.但总体而言,我国在非道路移动源排放清单方面的研究起步相对较晚,基础尚较薄弱,大部分排放清单的建立都是基于燃油消耗得到的估算结果,未考虑机械类型、排放标准等因素对尾气排放的影响,因此所建立的清单不确定性相对较大.

四川省地处我国西南部,地形复杂,气候多变,常年风速较小,不利于污染物的扩散.随着城市建设的不断扩张,全省非道路移动源的使用比例逐渐提升[20],污染物排放量快速增长,给四川省的大气污染防治工作带来了较大挑战,但却鲜有与之相关的研究.为了解决四川省非道路移动源活动水平数据不足、排放清单底数不清的问题,本研究以2015年为基准年,采用现场调查、文献查阅等方式对全省非道路移动源展开了调查,针对每一类污染源采用适当的方法建立了相应大气污染物排放清单,以期为四川省的大气污染防治工作提供数据支撑.

1 研究对象与计算方法

1.1 研究对象及分类

本研究主要针对以柴油为燃料的工程机械、农业机械、铁路机车、船舶、飞机等污染源开展调查,并根据具体的机械类型、排放标准、额定功率做了进一步分类,如表1所示.其中,工程机械主要考虑使用量较大的挖掘机等6类机械,农业机械主要考虑拖拉机、联合收割机、农用运输车和排灌机械.排放清单的污染物种类为PM10、PM2.5、NO、THC和CO.

表1 非道路移动源分类

1.2 排放清单计算方法

基于目前所掌握的基础参数,参考《非道路移动源大气污染物排放清单编制技术指南(试行)》(以下简称《指南》)[21]中推荐的清单编制方法,对每类非道路移动机械的污染物排放量进行计算.

1.2.1 工程机械 工程机械排放清单采用基于保有量的方式进行计算,如公式(1)所示.

式中:为工程机械PM10、PM2.5、NO、THC、CO的排放量,t;、和分别为工程机械的类别、排放阶段和功率段;为保有量,台;为平均额定功率, kw/台;LF为负载因子,指在实际运行时的净功率与额定功率的比值;hr为年均使用时长,h;EF为排放因子,g/(kW·h).

1.2.2 农业机械 农业机械排放清单采用基于油耗量的方式进行计算,分为农业运输车和其他农业机械两部分.对于农用运输车,计算方法如公式(2)所示.

式中:为农用运输车PM10、PM2.5、NO、THC、CO的排放量,t;和分别为农用运输车的类别和排放阶段;为保有量,辆;EF为排放因子,g/km;为年均行驶里程,km.

对于其他农业机械,计算方法如公式(3)所示.

式中:为其他农业机械PM10、PM2.5、NO、THC、CO的排放量,t;和分别为其他农业机械的类别和排放阶段;为油耗量,kg;EF为排放因子,g/kg燃料.

1.2.3 铁路内燃机车、船舶 农业机械、铁路内燃机车和船舶的排放清单采用基于燃油消耗的方式进行计算,如公式(4)所示.

式中:为农业机械、铁路机车、船舶PM10、PM2.5、NO、THC、CO的排放量,t;为燃油消耗量,kg;EF为排放因子,g/kg燃料.

1.2.4 民航飞机 民航飞机的排放清单采用基于飞机起飞着陆循环次数(LTO)进行计算,方法如公式(5)所示.LTO循环为国际民航组织规定的飞机从高空降落至机场又重新起飞至高空的一个封闭工作过程,一般包含进近、滑行、起飞和爬升4个阶段.

式中:为民航飞机PM10、PM2.5、NO、THC、CO的排放量,t;LTO为民航飞机起飞着陆循环次数,次;EF为排放因子,kg/LTO.

1.3 基础参数的收集

表2 四川省工程机械保有量调查结果

1.3.1 工程机械、农用运输车保有量 工程机械保有量采用现场调查、资料查阅的方式获取,基本思路为:调查四川省典型建筑工地在建设全过程中,单位施工面积上工程机械的使用情况,包括类型、排放标准、功率、使用时长等参数,结合四川省国土资源厅提供的21个市州建筑用地面积统计结果,计算得到不同类型、不同功率、不同排放标准工程机械的保有量分布情况.农用运输车的保有量来自于《四川省统计年鉴2016》(以下简称《年鉴》)[20]以及现场调查.结果如表2和表3所示.

表3 四川省农用运输车保有量调查结果

1.3.2 活动水平 工程机械的平均额定功率、负载因子和年均使用时长,以及农用运输车的年均行驶里程采用现场调查方式获取.农业机械的油耗量来自于《年鉴》[16].对于铁路内燃机车和船舶,首先通过查阅《年鉴》[20],获取了2015年四川省铁路内燃机车的客运量和货运量分别为2.72´106万人×km和6.86´106万t·km,船舶的客运量和货运量分别为3´104万人×km和1.83´106万t·km;参考其他学者研究成果,假设乘客平均体重按照65kg计,铁路运输每万t·km的油耗为25.9kg/(万t·km),船舶的油耗为60kg/(万t·km)[22],获取了2015年四川省铁路内燃机车和船舶的油耗量.另外,通过调查《2015年全国生产统计公报》[23],获取了四川省13座通航机场2015年民航飞机的起降次数合计为553394次.结果如表4所示.

表4 四川省非道路移动源活动水平调查结果

续表4

工程机械负载因子0.710.630.680.74 年均使用时长(h)724681750573 压路机平均额定功率(kW)2359104163 负载因子0.590.620.740.76 年均使用时长(h)440582540617 其他农业机械油耗量(t)机械类型排放标准＜37kw37~75kw75~130kw≥130kw 大中型拖拉机国Ⅰ前984.22952.66467.63655.6 国Ⅰ802.92408.75276.22982.2 国Ⅱ699.32097.94595.42597.4 国Ⅲ及以上103.6310.8680.8384.8 小型拖拉机国Ⅰ前40256.013616.03552.01776.0 国Ⅰ36482.012339.53219.01609.5 国Ⅱ46546.015743.54107.02053.5 国Ⅲ及以上2516.0851.0222.0111.0 排灌机械国Ⅰ前29913.65107.21094.4364.8 国Ⅰ16826.42872.8615.6205.2 国Ⅱ13710.42340.8501.6167.2 国Ⅲ及以上1869.6319.268.422.8 其他机械(联合收割机、脱粒机、农产品加工机械等)国Ⅰ前29592.619195.214396.416795.8 国Ⅰ12887.18359.26269.47314.3 国Ⅱ4295.72786.42089.82438.1 国Ⅲ及以上954.6619.2464.4541.8 农用运输车年均行驶里程(km)三轮19870 四轮22530 铁路机车柴油消耗量(t)182253.1 船舶油耗量(t)柴油75564.2 燃料油34352.8 民航飞机起降次数(次)557350

1.3.3 排放因子 本研究中的排放因子采用《指南》中推荐的排放因子.其中,工程机械采用基于功率的排放因子,农业机械、铁路内燃机车和船舶采用燃油消耗量的排放因子,飞机采用基于起降次数的排放因子.结果如表5所示.

1.3.4 时间分配 时间分配主要是基于月排放量进行分配.其中,工程机械的时间分配系数主要是基于建筑工地施工时间分布情况;农业机械主要是基于农忙生产作业情况;船舶主要是基于海事部门提供的船舶航行时间分布情况;铁路机车是基于交通部门提供的运输数据;民航飞机则是参考各民航机场飞机起落情况.

表5 四川省非道路移动源大气污染物排放因子

续表5

工程机械[g/(kw·h)]130kW

1.3.5 空间分配 空间分配采用ArcGIS将非道路移动源的排放量进行3km´3km分配.其中,工程机械的空间分配系数主要是基于建筑工地的地理位置分配;农业机械主要是基于农田分布现状分配;船舶采用航道的分布进行分配;铁路机车是基于铁路路网及运输量进行分配;民航飞机则是根据机场的地理位置及起飞降落量进行分配.

2 结果与讨论

2.1 排放清单建立结果

根据收集到的四川省各类非道路移动机械的活动水平数据,建立了2015年四川省非道路移动源排放清单,结果如表6所示.从表中明显可以看出,工程机械是最大的污染排放源,其次为农业机械,船舶、铁路机车和民航飞机的排放量都相对较小.另外,四川省非道路移动源PM2.5排放量约占PM10的90.34%,表明非道路移动机械排放的颗粒物粒径相对较小;NO的排放量远高于其他污染物.

表6 四川省非道路移动源排放清单(t)

2.2 排放特征分析

图1展示了四川省各类非道路移动源不同污染物的排放分担率.由图可知,工程机械对PM10、PM2.5、NO、THC和CO的分担率分别为77.4%、76.3%、73.0%、76.9%和78.0%,主要来自于挖掘机和装载机的排放,对非道路移动源的贡献达到20%~37%之间.鲁君等[14]对东部地区的研究结果也表明,挖掘机械是东部地区城市非道路移动源的最主要贡献者,排污占比达到30%以上,与本文结果较为接近.造成工程机械排污贡献率大的主要原因是其使用频率较高,单机排放量大.自2008年“5.12”汶川地震后,四川省建筑业迅速发展,工程机械大量使用,从现场调查可知,挖掘机和装载机的使用量最大,且大部分在用工程机械仍为国Ⅱ、国Ⅰ甚至国Ⅰ前排放标准,单机排放量很大;另一方面,工程机械是通过加油车将燃油运送至现场添加,由于监管缺失,燃油品质并未得到保障.因此,多方面原因导致工程机械整体排放量相对较大.

农业机械对PM10、PM2.5、NO、THC和CO的分担率相对较小,分别为14.0%、14.7%、13.0%、14.3%和15.0%.四川全省面积约为48.6万km2,平原占5.3%,丘陵占12.9%,山地占77%,高原占4.7%,水域占18.5%.受地形影响,全省农业机械普及率相对较低.据四川省农业厅统计数据显示,小麦、水稻等主要粮食作物耕种收综合机械化率可以达到74%以上,其余地区约在60%左右;此外,农业机械的使用主要集中在农忙季节,其余时段的使用较少.因此,农业机械的尾气排放量总体低于工程机械.

船舶、铁路内燃机车和民航飞机的排放分担率较小,约在2%~6%之间.有学者对天津市[24]、南京市等[25]区域的研究结果表明,船舶对非道路移动源的污染物的贡献率可达到40.3%~98.3%.与沿海、沿江地区不同,四川省的港口较少,内河船舶保有量低,因此船舶的排污贡献率也远远低于沿海、沿江地区.另外,四川省铁路机车的保有量相对较小,而四川省除了双流国际机场规模较大以外,其余机场规模很小,所以这3种污染源的总排放量相对较小.

图1 四川省非道路移动源排放分担率

图2 四川省不同排放标准非道路移动源的排污分担率

图2展示了不同排放标准时期的排污分担率.从图中可以看出,国Ⅰ前非道路移动机械对PM10、PM2.5、NO、THC和CO的贡献率分别达到39.3%、40.9%、41.6%、33.0%和31.5%,远高于其他排放阶段,这可能是由于国Ⅰ前非道路移动机械本身机排污量大,且船舶、铁路机车及民航飞机全部执行国Ⅰ前排放标准,从而导致国Ⅰ前阶段的非道路移动机械排放量占比较大.国Ⅰ和国Ⅱ标准机械的排污分担率较为接近,约为23%~33%之间,国Ⅲ及以上标准的机械对污染的贡献率最小,约为4%~7%之间.随着排放标准的加严,非道路移动机械所用的燃油品质、尾气后处理装置等逐步得到改善,排放因子逐渐降低,从而整体上表现出国Ⅰ前>国Ⅰ>国Ⅱ>国Ⅲ及以上的排放趋势.

2.3 时间分布特征

图3展示了四川省各类非道路移动机械排放的月变化趋势.可以看出,工程机械的排放量主要集中在5~12月,约占8%~13%之间,1~4月排放量相对较小,约为2%~6%之间,其中9月份排放量最大,而2月份最小,这可能是由于冬季温度较低,工地建筑活动减少,而到了春、夏、秋三季时,工地的建筑活动增加,工程机械使用量上升,从而导致排放量呈现出冬低夏高的趋势.农业机械的排放量主要集中在4~5月和8~10月,其他月份排放占比较小,这是由于4~5月份是播种水稻、春小麦和收割冬小麦的时段,而8~10月是水稻和玉米的收割时段,农业机械使用量相对较大,从而导致排放量上升.铁路机车、船舶和民航飞机的活动水平相对较为固定,因此其排放的月变化趋势相差不大,但7~9月的排放量相对较突出,这可能是由于暑假期间学生及家长出行活动增加所导致的排放量增加.总体而言,四川省非道路移动源的排放主要集中在5~10月,其余月份排放量相对较小.

图3 各类非道路移动源排放的月变化趋势

2.4 空间分布特征

图4展示了四川省非道路移动源PM10的空间分布情况.从图4(a)中可以看出,非道路移动源尾气排放的PM10在成都市较为集中,排放量也较大;其次为川南地区的宜宾、泸州、自贡、内江以及川东北地区的达州、广安、南充和广元等地,其排放量也相对较大;川西高原的排放量主要集中在攀枝花和西昌地区,而阿坝州、甘孜州和凉山州的排放相对较小.从图4(b)~(f)中可以看出,工程机械尾气主要分布在成都市区以及其他城市的建城区,其中德阳、广安和巴中的排放量超过2.2t/(a·km2);农业机械尾气PM10主要集中在成都平原城市群和川南城市群,其中成都二三圈层以及德阳、自贡、南充、广安等地排放量较大;船舶排放的PM10主要分布在广元、南充、广安、乐山、内江、宜宾和泸州等地;铁路机车排放的PM10主要分布在成都、眉山、宜宾、南充、巴中和凉山、攀枝花等地;民航飞机排放的PM10主要分布在成都、绵阳、南充等地区.

图4 四川省非道路移动源PM10排放的空间分布

(a)代表全省PM10分布,(b)~(f)分别代表工程机械、农业机械、船舶、铁路机车和民航飞机PM10的排放分布

2.5 不确定性分析

非道路移动源排放清单在我国的研究起步较晚,本地化数据积累较少,不确定性主要来自于非道路移动源的保有量、活动水平及排放因子3部分.

在本研究中,工程机械的保有量及活动水平是采用现场统计反算获取的.实际上,使用工程机械的建筑工地非常多,在现场调查过程中获取工程机械使用量的数据较有限,在一定程度上其代表性相对不高,其使用时长、功率、排放标准等活动水平数据存在较大的局限性,这是不确定性的主要来源.而对于农业机械、船舶、铁路机车和民航飞机的活动水平、燃油消耗等数据是通过统计年鉴及相应的年报获取的,相对而言能够代表本地的实际水平,其不确定性相对较小.另外,本研究中所有机械的排放因子是参考《指南》中的推荐值,未开展本地化的测试工作,而机械类型、使用时长、燃油品质、工作工况、排放标准、生产厂家等都能导致排放因子发生较大的变化,仅采用《指南》推荐值是远不能代表四川本地的实际情况,因此排放因子导致清单不确定性的重要来源,建议在下一步工作中加强调查及实测工作.

3 结论

3.1 2015年四川省工程机械和农用运输车的保有量分别约为2.7´105台和1.3´105辆;其他农业机械、铁路机车和船舶的燃油消耗分别为4.2´105t、1.8´105t和1.1´105t;民航飞机的起降量约为5.6´105次.

3.2 2015年四川省非道路移动源PM10、NO、THC和CO的排放量分别为1.38´104t、1.83´105t、2.98´104t和1.21´105t,工程机械的贡献率达到70%以上,农业机械、船舶、铁路机车和民航飞机的排污贡献较小.

3.3 从时间分布上看,四川省非道路移动源的排污主要集中在5~10月份,其余月份排放量相对较小;从空间分布上看,四川省非道路移动源尾气排放主要集中在成都市,其次为川南地区的宜宾、泸州、自贡、内江以及川东北地区的达州、广安、南充和广元等地,而阿坝州、甘孜州和凉山州地区排放较小.

3.4 非道路移动源排放清单的不确定主要来自于机械保有量及排放因子.

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Study on the non-road mobile source emission inventory for sichuan province.

FAN Wu-bo1,2, CHEN Jun-hui1*, LI Yuan1, JIANG Tao1, SUN Shu1, WANG Gang1, LIAO Hong-tao3, JIANG Tao3, WU Kai3, QIAN Jun1, YE Hong1

(1.Sichuan Research Institute of Environmental Protection, Chengdu 610041, China；2.Sichuan University, Chengdu 610041, China；3.Chengdu University of Information Technology, Chengdu 610225, China)., 2018,38(12)：4460~4468

The emission amount and characters of air pollutants from non-road mobile sources were analyzed with emission factor method, based on the collected vehicle population and activity levels of construction machinery, agricultural machinery, locomotives, ships, and civil aircrafts in Sichuan Province in 2015. Subsequently, a 3km´3km grid emission inventory was established. The results showed that the emissions of PM10, PM2.5, NO, THC and CO were about 1.38´104t, 1.25×104t, 1.83´105t, 2.98´104t and 1.21´105t respectively. The construction machinery was the largest source, which contributes more than 70%. The second contributor was the agricultural machinery, about 15%. The emissions of the two primary sources mainly concentrated in summer and autumn, comparing to the uniform distribution of locomotives, marine and civil aircraft. Spatially, the high emission sources are mainly distributed in the Chengdu plain and the southern region of Sichuan.

non-road mobile；construction machinery；emission inventory；Sichuan

X501

A

1000-6923(2018)12-4460-09

范武波(1988-),四川广元人,工程师,硕士,主要从事大气污染控制研究.发表论文6篇.

2018-05-04

国家重点研发计划项目(2017YFC0212106);国家环境保护公益性行业科研专项(201409012)

* 责任作者, 研究员, 9503062@qq.com