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基于油耗调查的2010年天津市农业机械排放研究

2014-05-09金陶胜付雪梅李雅琦易忠芹陆凯波

中国环境科学 2014年8期
关键词:油耗拖拉机排放量

金陶胜,陈 东,付雪梅,李雅琦,易忠芹,陆凯波

(南开大学环境科学与工程学院,国家环境保护城市空气颗粒物污染防治重点实验室,天津300071)

基于油耗调查的2010年天津市农业机械排放研究

金陶胜*,陈 东,付雪梅,李雅琦,易忠芹,陆凯波

(南开大学环境科学与工程学院,国家环境保护城市空气颗粒物污染防治重点实验室,天津300071)

通过问卷调查,采用基于燃油消耗量的方法估算出天津市2010年农业机械氮氧化物(NOx)和颗粒物(PM)的总排放量.2010年天津市农业机械总保有量为57.5万台,其中种植业机械最大约占52.5%;总动力为588万kW,运输机械占比最大为47.3%.估算出2010年天津市农业机械总油耗(主要为柴油)为6.7万t,其中运输机械耗油量为4.5万t.再根据燃油消耗量估算了天津2010年农业机械污染物排放量,NOx和PM年排放量分别为3470t和303t.

农业机械;油耗;排放;氮氧化物;颗粒物

农业机械特别是农用动力机械在农业经济发展中发挥着越来越重要的作用.但另一方面,农业机械排放也会造成环境污染,从大气污染源的分类角度来看,农业机械是非道路移动源的一种,非道路移动源还包括农用运输车、工程机械、工业机械、船舶、火车、飞机等[1-2].

与机动车等道路移动源相比,非道路移动源机械以柴油和重油为主要燃料,具有技术水平低、使用年限长、耗油量高、维护率低和污染物单机排放量较大等特点[3].美国和欧洲的相关研究表明[4-5],非道路移动机械排放也是重要的大气污染排放源,对空气中NOχ和PM的贡献率较大[6].Samaras等[7]的研究表明1990年全欧洲非道路移动源的NOχ和PM排放量分别达到2000kt和220kt.Kean等[3]采用基于燃油消耗量的方法估算得出1996年美国非道路移动机械(不包括火车、船舶)NOχ和 PM10的排放量分别为1.2×109kg、1.2×108kg.该研究中依据不同种类农业机械对污染物排放因子的综合考虑的方法对本研究有借鉴意义.Dincer等[8]对2005年土耳其铁路车辆污染物的排放进行估算,得出 NOχ为6.799×106kg,PM 为2.56×105kg.我国对非道路移动机械的污染排放情况也有一定的研究,李东玲等[9]研究了我国工程机械的排放;徐雨晴等[10]利用基于燃油消耗量的排放因子法对我国33年来铁路机车的大气污染物排放量进行了估算;张礼俊等[11]研究了珠江三角洲地区的非道路移动源排放清单,该研究只是把农业机械作为非道路移动源的一种进行排放估算,缺少对农业机械种类的细致划分;樊守彬等[12]对北京市农用机械排放的研究表明,2007年农用机械HC、CO、NOχ和PM10排放量为1643.6、4615.4、4296.2、701.6t,该研究验证了根据燃油消耗量计算污染排放量的科学性,对本研究有一定的指导意义,但该研究只根据功率范围来确定污染物排放因子,没有对不同种类农业机械的污染物排放因子进行综合考虑.

大气污染物排放源清单是空气质量监测数据解析、污染物排放趋势分析、模型研究和相关控制策略制定的重要基础[13].鉴于PM 对人体健康[14]和环境[15]都会造成不良影响,NOχ导致区域臭氧和 PM2.5污染加重,使得大范围出现灰霾现象[16],本文根据收集到的2010年天津市农业机械活动情况,采用适当的估算方法和排放因子数据,建立了2010年天津市农业机械油耗情况和NOχ、PM的排放清单,以补充和完善该地区排放源统计分析工作,并为决策者制定合理的大气污染控制政策提供依据.

1 2010年天津市农业机械保有量及动力情况

天津市所使用的农业机械按照其使用类型主要分为种植业机械、运输机械、拖拉机及配套机械(包括大中型拖拉机和小型拖拉机)、渔业机械、农产品初加工机械、畜牧养殖业机械、农田基本建设机械、林果业机械八大类,各类农业机械的保有量与动力情况见表1.由表1可知,天津市种植业机械保有量最大,约占总农业机械的52.6%;其次为运输机械约占24.1%.虽然种植业机械保有量最大,但运输机械的单台机平均功率为20kW高于种植业机械的6.3kW,综合来说,运输机械的总动力(47.3%)还是要高于种植业机械总动力(32.6%).对于各类农业机械的单台机平均功率而言,大中型拖拉机最大,为41.5kW.从各类农业机械的单台机平均功率可以看出,功率在0~8kW 范围内的农业机械有种植业机械、农产品初加工机械和渔业机械;8~15kW 内主要为小型拖拉机与畜牧养殖业机械;15~20kW之间主要为运输机械和农田基本建设机械;在20~50kW范围内的农业机械主要为大中型拖拉机和林果业机械.

表1 2010年天津市各类农业机械保有量与动力情况[17]Table1 Population and per-vehicle rated power of different categories of agricultural machinery in Tianjin,2010[17]

2 天津市农业机械油耗状况

2.1 天津市调查的农业机械耗油情况

2.2 天津市农业机械总油耗量

天津市农业机械燃油消耗量的估算方法为:式中:Di为天津市所对应类型的农业机械总油耗量,L; Pio为天津市所对应类型的农业机械总动力,kW;Dis表示所调查的各种类农业机械油耗量,L;Pis为所调查的各种类农业机械的动力,kW;i为农业机械的类型;根据式(1)可推测出天津市各类型农业机械总耗油量,结果见表3.其中由于调查数据局限性的原因,在天津所调查的拖拉机均为大中型拖拉机,由于河南省与天津市地理、气候等条件相似,在河南也对小型拖拉机进行问卷调查,调查的内容包括机械品牌、功率、油耗量等,调查的小型拖拉机样本为52台,故取河南省小型拖拉机的数据用于本研究中.本研究只调查了4种农业机械:三轮车、拖拉机、收割机、播种机,由于调查种类较少,在计算总油耗时利用农机功率相近的油耗数据替换方法对未调查农业机械的油耗数据进行处理.

表2 天津市调查的农业机械油耗情况Table2 Results of survey questionnaire on fuel consumption of agricultural machinery in Tianjin

表3 2010年天津市农业机械耗油量Table3 Calculated fuel consumption of agricultural machinery in Tianjin,2010

由表3可知,2010年天津市农业机械总油耗量为7.9×103万L约6.7万t(柴油密度为0.85kg/L).其中,运输机械耗油量最多,占天津市农业机械总油耗量的67.2%,这与樊守彬等[12]研究的北京农用机械排放清单中农业运输占所有用途中油耗量为最大一致.可能与其保有量很大和高油耗量具有密切关系.其次为小型拖拉机和种植业机械,分别占13.4%和12%.

3 天津市农业机械尾气排放的情况

3.1 天津市农业机械机械总污染排放量

基于各种类型农业机械的年总油耗量,利用李东玲等[9]研究中的排放因子,采取基于燃油消耗的方法推测出各类型农业机械的污染排放量,这种方法也曾应用于轮船和火车的排放计算[3]、道路移动源CO和VOCs的排放计算[18]以及重型柴油车 NOχ和炭黑排放的计算[19].但同一种类农业机械的功率各不相同,故同一种类农业机械的污染物排放因子相对于不同的机械也不同.为此,根据所调查的同一种类农业机械功率在文献[9]中功率范围的分布比例情况推出一个完全适合同一种类农业机械的污染物排放因子,如表4所示.

在作品中,时雄因家庭等原因,抑制了芳子的爱,牺牲了芳子。而且,芳子的恋人田中也选择了自己的光明前途,舍弃了芳子。但是芳子牺牲了自己。男性为了实现自己而牺牲爱。女性正好相反,为了爱牺牲自己的人很多。这是心理学上所证明的问题。

表4 各种类农业机械修正排放因子Table4 Estimated Emission factors of agricultural machinery

得出各农业机械油耗量 D,可以利用式(2)得出2010年天津市农业机械年污染物排放量:

式中:E为污染物年排放量,t;ρ为燃油密度(0.85), kg/L;EF为修正排放因子,g/kg;i、j分别为农机和污染物类型,计算出的污染物量如图1所示.

由图1可以看出,2010年天津市农业机械PM总排放量为303t,NOχ总排放量为3470t,其中运输机械所占比重均为最大.NOχ排放总量与樊守彬等[12]研究的2007年北京农用机械4.2×103t较一致,PM的排放量与其7×102t差别较大,可能是由所采用的排放因子不同而导致的,北京农业机械所采用的 PM排放因子为8.23g/kg,本文采用的 PM 排放因子是基于农业机械种类的不同而不同,本文中的拖拉机排放因子与付明亮等[20]研究的大中型拖拉机 PM 排放因子为5.08g/kg较一致.其次,与北京农用机械2007年NOχ,PM排放量的不同可能是因为两市农机保有量,总功率以及研究时间的不同而导致的.最后,与2006年天津市道路机动车NOχ、PM排放量相比(分别为5.99万t、2336t)[21],农业机械已成为不容忽视的污染物排放源.

图1 2010年天津市各类农业机械污染物排放量Fig.1 Annual NOχand PM emissions of agricultural machinery in Tianjin,2010

3.2 不确定性分析

本研究中,天津市各种类农业机械的保有量和总动力数据是参考2010年中国农业统计年鉴得到的,调查的4种类农业机械动力及油耗数据来源于走访和文献调研.不确定性存在于以下方面:尽管对调查的数据进行了分析和筛选,但由于调查农业机械的数量和种类有限,可能因数据的代表性不足引起不确定性;对于拖拉机的调查主要集中于大中型,将河南省小型拖拉机的数据来弥补天津市小型拖拉机数据的缺乏,这可能由于两地地理、气候的不同导致其农业机械数据的不同,从而导致拖拉机油耗、排放的不确定性;种植业机械包含至少25种类型机械,由于受条件限制只调研了收割机和播种机,这可能因代表性不足产生不确定性;利用农机功率相近而对油耗数据替换的方法所带来的不确定性;在计算方法上,本研究采用基于燃油消耗的方法,排放因子参考了李东玲等[9]对工程机械排放清单研究中的排放因子并采用近似的方法对其进行修饰得到修正后的排放因子,故在排放因子的选取上存在较大的不确定性.

4 结论

4.1 天津市农业机械全年总油耗约为6.7万t,NOχ排放量约为3470t、PM全年总排放量约为303t,提高农业机械污染物排放标准对减少污染源排放有重要意义.

4.2 运输机械年油耗量为4.5万 t,与此同时,运输机械同样也是主要的污染物排放贡献源(NOχ与PM的贡献率均接近68%);小型拖拉机和种植业机械由于拥有庞大的保有量,其能源消耗和污染物的排放也不可忽视(油耗量分别约占总量的13%和12%);而其他农业机械油耗量以及NOχ、PM排放量之和均不到总量的10%.

4.3 受数据可得性限制,本研究中农业机械的油耗、排放因子存在一定的不确定性,下一步研究中,相关的活动水平及排放因子测试研究亟待进行.

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Estimation of agricultural machinery emissions in Tianjin in2010 based on fuel consumption.


JIN Tao-sheng*, CHEN Dong, FU Xue-mei, LI Ya-qi, YI Zhong-qin, LU Kai-bo
(State Environmental Protection Key Laboratory of Urban Ambient Air Particulate Matter Pollution Prevention and Control, College of Environmental Science and Engineering, Nankai University, Tianjin300071, China). China Environmental Science,2014,34(8):2148~2152

In this paper, particulate matter (PM) and nitrogen oxide (NOχ) emissions of agricultural machinery in Tianjin were estimated based on fleet make-up and fuel consumption from a survey questionnaire. In2010, total count of agricultural machinery in Tianjin was approximately575000,52.5% being planting machinery. The total power of all agricultural machinery was approximately5.88 million kilowatts, while transport machinery had the greatest share of47.3%. Total fuel consumption of agricultural machinery in Tianjin was estimated as67000 t; over-half of it was by transport machinery (45000t). The annual PM and NOχemission estimates from agricultural machinery in Tianjin were303and3470tons, respectively.

t:agricultural machinery;fuel consumption;emission;NOχ;PM

X511

:A

:1000-6923(2014)08-2148-05

金陶胜(1973-),男,安徽安庆人,副研究员,博士,主要从事大气污染控制、环境模型分析及健康风险评价方面的研究.发表论文20余篇.

2013-11-11

国家环境保护大气复合污染来源与控制重点实验室开放基金(SCAPC201309);美国能源基金会(G-1110-15063)

* 责任作者, 副教授, jints@nankai.edu.cn

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