天津市植被排放挥发性有机物估算及时空分布*

高翔，刘茂辉，徐媛，展先辉，孙猛，张震

(天津市环境监测中心，天津300191)

天津市植被排放挥发性有机物估算及时空分布*

高翔，刘茂辉，徐媛，展先辉，孙猛，张震

(天津市环境监测中心，天津300191)

基于本地化改进的GLOBEIS模型，运用遥感图像解译的土地利用类型数据以及实际观测的小时气象数据，对天津市2013年植被排放VOCs进行了估算和时空分布特征分析。结果表明，天津市2013年植被排放VOCs总量为7 678.35tC，其中，异戊二烯的排放量为693.43t，占9.0%；单萜烯的排放量为2 877.80t，占37.5%；其他VOCs的排放量为4 107.12t，占53.5%。在时间分布上，植被VOCs的排放具有明显的日变化和月变化特征：中午高，夜间低；8月份最高，1月份最低。在空间分布上，其空间分布特征与土地利用类型密切相关，植被VOCs排放主要集中在林区较为密集的区域，在蓟县北部排放量较大，在滨海新区和市内6区排放量较小。最后，对植被VOCs排放估算过程中的不确定性来源进行了分析。

天津；植被VOCs；排放总量；时间特征；空间特征

植被通过对大气污染物的吸收、降解和积累，起到了对大气污染的净化作用[1]，与此同时，植被还释放大气污染物——挥发性有机化合物(VOCs)[2]。VOCs在城市光化学烟雾污染过程中有着重要的作用，它是臭氧和二次有机气溶胶的一个重要前体物[3]。一般来说，VOCs可以分为人为排放和植被排放两种。目前，大量的研究发现[4～5]，植被VOCs(biogenic VOCs，BVOCs)排放量大、化学活性强，在大气光化学氧化和全球碳循环过程中具有重要作用，并且在全球尺度上，VOCs的植被排放远远超过了人为排放。因此，很多的国家和地区都开展了大量植被VOCs排放量估算的研究工作。

最早在20世纪70、80年代，美欧等发达国家就开始对植被VOCs的排放进行了大量的研究工作[6～7]，并且美国大气科学研究中心(NCAR)于1999年推出了适用于全球范围内的GLOBEIS模型。近年来，国内植被VOCs排放估算的研究受到越来越多的关注，宁文涛等[8]开展了东亚地区植被异戊二烯的排放研究，池彦琪等[9]基于蓄积量和产量对中国植被VOCs排放清单进行了研究，宋媛媛等[10]使用遥感资料对中国东部地区的植被VOCs的排放强度进行了研究，杨丹菁等[11]采用源调查法推算出珠江三角洲地区的植被VOCs排放量，Wang Zhihui等[12]对北京植被VOCs排放清单进行了研究。然而，天津地区植被VOCs的排放量估算和时空分布特征还未见相关报道。

研究使用本地化的排放因子，构建了本地化的GLOBEIS模型，基于天津市土地利用类型资料，利用实际观测的小时气象数据，在国内城市研究成果的基础上，对天津市2013年植被VOCs排放情况进行了估算和时空分布特征分析。

1 材料与方法

1.1 研究区域

使用Lambert投影，以整个天津市作为研究区域，利用ArcMAP建立了3km×3km的网格，以每个网格的中心点经纬度坐标标识该网络的地理位置，研究区域共包含1 409个网格。

1.2 模型原理

本研究采用GLOBEIS模型估算天津市植被VOCs的排放量，该模型已在国内植被VOCs排放量估算中得到了成功的应用。闫雁等[13]使用GLOBEIS模型建立了中国植被VOC排放清单，郑君瑜等[14]使用GLOBEIS模型对珠江三角洲植被VOCs的排放量及时空分布特征进行了研究，吴莉萍等[15]使用GLOBEIS模型对重庆市主城区植被VOCs的排放量进行了估算。VOCs的组分不同地区是有差异的[16～17]，GLOBEIS模型的基本算法参考了Guenther等[5,18]提出的方法，其中，植被VOCs分为异戊二烯(ISOP)、单萜烯(TMT)和其他VOCs(OVC)等3个大类，基本估算公式为，EISO=ε·D·γp·γt·ρ(1)；ETMT,EOVC=ε·D·γt·ρ(2)。式中：EISO为异戊二烯排放量；ETMT,EOVC分别为单萜烯和其他VOCs排放量；ε为标准排放速率；D为叶生物量密度；γp、γt分别为光合有效辐射影响因子、温度影响因子；ρ为逸出效率。

1.3 参数的确定

1.3.1 土地利用数据

采用经过辐射校正的Landsat ETM影像(分辨率30m×30m)，坐标系系统采用Transverse Mecator投影，在遥感分析软件ERDAS IMAGINE9.0中进行解译，解译方法采取监督分类方法，从而获得天津市土地利用类型数据。依据国家地球系统科学数据共享平台发布的土地资料分类系统[19]。将天津市的土地利用类型划分为水田、旱地、有林地、疏林地、其他林地、高覆盖草地、中覆盖草地、低覆盖草地、水域、城乡工矿居民用地、未利用土地共11类土地利用类型。其中，在《土地资源分类系统》中，对林地、有林地、灌木林、疏林地、其他林地的含义做了详细说明。天津市各土地利用类型面积见表1。

表1 天津市土地利用类型及面积

1.3.2 叶面积指数、叶生物量密度和排放因子

Guenther等[18]、Asner等[20]开展了大量的植被VOCs排放相关研究，目前，很多国内的研究在使用叶面积指数时，基本上都是基于以上学者的研究成果。因此，本研究通过查阅相关文献，估算天津市各土地利用类型的叶面积指数(LAI)(表2)。

表2 叶面积指数、叶生物量密度和排放系数的设置

研究依据冯宗炜等[21]、方精云等[22]对我国叶生物量密度的实测研究结果，参考全国[23]、北京市[12]、珠江三角洲地区[24]和重庆市主城区[15]的叶生物量密度研究结果，综合考虑气候条件相似性等因素，确定本研究使用的叶生物量密度(LMD)(表2)。

在计算土地利用类型的VOCs标准排放因子方面，通常采用分档方法处理[4]以保证取值的合理性。先以国内部分树种的VOCs标准排放因子和世界各地各种植物的VOCs标准排放因子实测值为基础，根据天津市森林资源调查中各植被类型植物所占比例进行加权平均，然后将加权平均值与VOCs标准排放因子的分档值进行比较，取数值最接近的分档值为该植被类型的VOCs标准排放因子。对异戊二烯的排放分为0.1,1.0,6.0,8.0,34.0,60.0μgC/(g·h)6档取值；对单萜烯的排放分为0.1,0.2,0.65,1.5,3.0μgC/(g·h)5档取值；对有林地VOCs排放，一律取1.5μgC/(g·h)。排放系数则由LMD和排放因子来估算(表2)。

1.3.3 气象数据

把大气环境温度假设为叶温，模型中光合有效辐射(PAR)数据通过云量信息模拟得到。温度、湿度、风速等小时气象数据来源于2013年天津市气象观测站。

2 结果与分析

2.1 天津市植被VOCs总排放量

利用GLOBEIS模型估算出2013年天津市植被VOCs各组分的排放量，结果见表3。

表3 植被VOCs各组分排放量

从表3中可以看出，植被总VOCs(BVOCs)排放量为7 678.35t(以C计，下同)，其中，异戊二烯(ISOP)排放总量为693.43t，单萜烯(TMT)排放总量为2 877.80t，其他VOC(OVC)排放总量为4 107.12t。2013年天津市的植被VOCs的排放强度为0.67t/(km2·a)，而宋媛媛等[10]使用2008-2010年的年均气象数据估算得到天津市的排放强度为0.82t/(km2·a)，与本研究相比，数量级一致，可相互验证，由于其采用年均气象数据，不及本研究采用实测小时数据准确，本研究结果将更为精确、可信。

2.2 植被VOCs排放时间分布特征

图1是植被VOCs各组分在每月15日的排放量变化情况。由图1可以看出，异戊二烯昼夜变化幅度比较大，单萜烯和其他OVC变化幅度相对较小，这说明异戊二烯更易受到环境因子的影响，并且异戊二烯在夜间排放为零，白天中午时段排放量达到最大，这一点与司徒淑娉等[25]研究结果一致，这是因为，异戊二烯的排放与光合作用有关，主要发生在白天[26]。

图1 植被VOCs各组分每月15日排放量随时间的变化

Fig.1 BVOCs emission in the fifteenth day of each month

图2 植被VOCs各月排放量

图2为植被VOCs各个月份的排放量。从图2可以看出，2013年天津市植被VOCs(ISOP、TMT、OVC、BVOCs)排放量在8月份均达到最大，排放量依次为197.13t(ISOP)、582.61t(TMT)、831.06t(OVC)、1 610.80t(BVOCs)，所占比例依次为28.43%(ISOP)、20.25%(TMT)、20.24%(OVC)、20.98%(BVOCs)；在1月份均为最小，排放量依次为1.16t、35.89t、51.33t、88.38 t，所占比例依次为0.17%、1.25%、1.25%、1.15%。这主要是因为植被VOCs各组分的排放受到了辐射和温度的影响[27～29]，8月份辐射和温度都较高，1月份较低。

图3是植被VOCs各组分所占比例随着月份的变化图。从图3可以看出，各组分中，异戊二烯随着月份先增大后减小，并在8月份达到最大，在1月份为最小，而其他VOC与异戊二烯正好相反，单萜烯在组分所占比例变化不大，这和吴莉萍等[15]在重庆地区的研究相一致，这说明，异戊二烯受月份的变化更为显著。

图3 植被VOCs各组分所占比例随月份变化图

2.3 植被VOCs排放空间分布特征

图4是2013年天津市植被VOCs各组分的年排放强度。从图4可以看出，异戊二烯在滨海新区、市内六区、津南区、西青区排放较少；在蓟县北部、宝坻区北部、武清区西北部、静海县西南部、宁河县与滨海新区交界处排放较多，尤其是蓟县北部排放量最大，最大值可以达到0.66t/(km2·a)，这主要是因为排放量大的地方分布有茂密的森林。而单萜烯的分布与异戊二烯的分布有些相似，排放较少的地方是滨海新区和市内6区，排放较大的地方在蓟县、宝坻区北部武清区西北部、静海县西南部以及宁河县与滨海新区的交界处，最大值可以达到3.28t/(km2·a)。其他VOC的排放主要分布在蓟县北部、宝坻区北部、静海西南部以及宁河县与滨海新区的交界处，最大值达到4.72t/(km2·a)，而分布较少的地区分布较为零散。植被总VOCs在蓟县北部、宝坻区北部、武清区西北部、静海西南部以及宁河县与滨海新区交界处排放量较大，最大值达到8.66t/(km2·a)，而在市内6区、西青区和滨海新区排放量较少。

图4 植被VOCs各组分年排放强度空间分布图

3 结论与讨论

3.1 结论

(1)2013年天津市植被VOCs排放总量为7 678.35t，其中，异戊二烯排放总量为693.43t，单萜烯排放总量为2 877.80t，其他VOC排放总量为4 107.12t。

(2)天津市植被VOCs排放具有显著的日变化和月变化特征：中午排放量高，夜间排放量低；8月份排放量达到最大，1月份排放量最小，并且异戊二烯的变化更为显著。

(3)天津市植被VOCs排放的空间分布与植被分布密切相关，在蓟县北部山区排放量较大，在市内6区和滨海新区排放量较小。

3.2 讨论

从全年植被VOCs组成来看(见表4)，本研究异戊二烯、单萜烯以及其他VOCs所占比例分别为9.0%、37.5%、53.5%，各组分比例大小与吴莉萍等[15]、郑君瑜等[24]的研究结果相一致；其中，其他VOCs所占比例超过了一半，而阎雁等[13]、Klinger等[30]在其研究中，其他VOCs所占比例也超过了一半，与本研究结果相一致；不过从全国范围内来看，异戊二烯的量要大于单萜烯的量，与本研究结果有所不同。这主要是因为，异戊二烯主要由阔叶树排放，单萜烯主要由针叶树排放，异戊二烯的排放系数大于单萜烯的[26,31]，同时，异戊二烯只是白天排放，单萜烯全天都在排放[25]，从文献[15]、[24]、[13]、[30]可以看出，随着林地面积的增大，异戊二烯的量逐渐增大，并且超过了单萜烯的量，而在天津地区，林地面积太小，导致异戊二烯的排放量远小于单萜烯的排放量。

表4 植被VOCs组分在总排放中的百分比

从整体来看，植被各个VOCs组分在中午时段排放量达到最大，夜间排放量最小，该结论与胡永涛等[23]研究结果一致。从各组分的变化幅度来看，异戊二烯的变化幅度较大，这说明，异戊二烯的变化受气象条件的影响更为显著，这和郑君瑜等[24]研究结果一致。

在本研究的植被VOCs排放的估算中，不确定性主要来源于以下3个方面：(1)排放因子：研究所使用的排放因子，主要参考了国内外文献，基于天津市本地植物的排放因子更是鲜有报道，因此，在研究过程中，排放因子可能会导致结果的不确定性；(2)叶生物量密度：研究中所使用的叶生物量密度同样是参考了国内外文献，缺乏相应的天津本地的实测数据，在使用过程中，可能会对结果产生一定的影响；(3)土地利用类型：通过遥感解译出来的土地利用类型，由于解译的误差，也会对结果造成一定的不确定性。

[1]聂蕾，邓志华，陈奇伯，等.昆明城市森林对大气SO2和NOX净化效果[J].西部林业科学，2015,44(4)：116-120.

[2]Guenther A ,Zimmerman,P R ,etal.Isoprene and monoterpene emission rate variability: Model evaluations and sensitivity analyses[J].Journal of Geophysical Research,1993,98(D7): 12609-12617.

[3]冯媛，吕溪，姜建彪，等.气相色谱法同时测定制药企业废气中多种挥发性有机物[J].中国环境监测，2015，31(2)：104-108.

[4]Guenther A,Hewitt C N,Erickson D,etal.A global model of natural volatile organic compound emissions[J].Journal of Geophysical Research,1995,100(D5):8873-8892.

[5]Guenther A,Geron C,Pierce T,etal.Natural emissions of non-methane volatile organic compounds,carbon monoxide,and oxides of nitrogen from North American [J].Atmospheric Environment,2000,34：2205-2230.

[6]Evans R,Tingey D,Gumpertz M,etal.Estimates of isoprene and monoterpene emission rates in plants [J].Bot.Gaz.,1982,143(3)：304-310.

[7]Anastasi C,Hopkinson L,Simpson V J.Natural hydrocarbon emissions in the United-Kingdom [J].Atmospheric Environment,1991,25(7): 1403-1408.

[8]宁文涛，赵善伦.东亚地区生物源异戊二烯排放的估算[J].绿色科技，2012(4)：209-212.

[9]池彦琪，谢绍东.基于蓄积量和产量的中国天然源VOC排放清单及时空分布[J].北京大学学报(自然科学版)，2012，48(3)：475-482.

[10]宋媛媛，张艳燕，王勤耕，等.基于遥感资料的中国东部地区植被VOCs排放强度研究[J].环境科学学报，2012，32(9)：2216-2227.

[11]杨丹菁，白郁华，李金龙，等.珠江三角洲地区天然源碳氢化合物的研究[J].中国环境科学，2001，21(5)：422-426.

[12]Wang Z H,Bai Y H,Zhang S Y.A biogenic volatile organic compounds emission inventory for Beijing[J].Atmospheric Environment,2003,37(27) : 3771-3782.

[13]闫雁，王志辉，白郁华，等.中国植被VOC排放清单的建立[J].中国环境科学，2005，25(1)110-114.

[14]Jun Y Z，Zhou Y Z，Yu F Y，etal.Temporal,spatial characteristics and uncertainty of biogenic VOC emissions in the Pearl River Delta region,China [J].Atmospheric Environment,2010 ,44 (44): 1960-1969.

[15]吴莉萍，翟崇治，周志恩，等.重庆市主城区挥发性有机物天然源排放量估算及分布特征研究[J].三峡环境与生态，2013，35(4):12-15.

[16]魏恩棋，时庭锐，李利荣，等.天津市大气中挥发性有机物的组成及分布特点[J].中国环境监测，2010，26(4)：4-8.

[17]王玲玲，王潇磊，南淑清，等.郑州市环境空气中挥发性有机物的组成及分布特点[J].中国环境监测，2008，24(4)：66-69.

[18]Guenther A,Baugh B.Isoprene emission estimates and uncertainties for the Central African Exppesso study domain [J].Journal of Geophysical Research,1999,104(23): 30625-30639.

[19]中国科学院中科永生公司.国家地球系统科学数据共享平台[EB/OL].http://www.geodate.cn/data/dataresource.html,2014-07-03/2015-0925.

[20]Asner GP,Scurlock JO,Hicke JA.Global synthesis of leaf area index observations: implications for ecological and remote sensing studies[J].Global Ecology and Biogeography,2003,12(3):191-205.

[21]冯宗炜，王效科，吴刚.中国森林生态系统的生物量和生产力[M].北京：科学出版社，1999.

[22]方精云，刘国华，徐嵩龄.中国陆地生态系统的碳库[M].北京：中国环境科学出版社，1996:109-128.

[23]胡永涛，张远航，谢绍东，等.区域高时空分辨率VOC天然源排放清单的建立[J].环境科学，2001，22(6)：1-6.

[24]郑君瑜，郑卓云，王兆礼，等.珠江三角洲天然源VOCs排放量估算及时空分布特征[J].中国环境科学，2009，29(4)：345-350.

[25]司徒淑娉，王雪梅，Alex G，等.典型夏季珠江三角洲地区植被的异戊二烯排放[J].环境科学学报，2009,29(4)：822-829.

[26]王永峰，李庆军.陆地生态系统植物挥发性有机化合物的排放及其生态学功能研究进展[J].植物生态学报，2005，29(3)：487-496.

[27]Simpson D,Winiwarter W,Borjesson G,etal.Inventory emissions from nature in Europe [J].Journal of Geophysical Research,1999,104(7): 8113-8152.

[28]Steiner A,Chao L,Huang Y,etal.Past and present-day biogenic volatile organic compound emissions in East Asia[J].Atmospheric Environment,2002,36:4895-4905.

[29]Owen S M,Harley P,Guenther A B,etal.Light dependency of VOC emissions from selected mediterranean plant species [J].Atmospheric Environment,2002,36:3147-3159.

[30]Klinger L F,Li Q J,Guenther A B,etal.Assessment of volatile organic compound emissions from ecosystems of China [J].Journal of Geophysical Research-Atmospheres,2002,107(D21):4603-4624.

[31]蔡志全，秦秀英.植物释放挥发性有机物(VOCs)的研究进展[J].生态科学，2002，21(1)：86-90.

Biogenic VOCs Emission in Tianjin City and Its Temporal and Spatial Distribution

GAO Xiang,LIU Mao-hui,XU Yuan,ZHAN Xian-hui,SUN Meng,ZHANG Zhen

(Tianjin environment monitoring center,Tianjin 300191,P.R.China)

The GLOBEIS model was utilized to analyze biogenic VOCs (BVOCs) emission in Tianjin and its temporal and spatial distribution in 2013,based on meteorological data and the remote-sensing image of land use.The results showed that the annual total emission amount of biogenic VOCs in Tianjin was about 7 678.35t(C) in which isoprene accounted for 693.43t (9.0%),monoterpenes accounted for 2 877.80t (37.5%) and other VOCs accounted for 4 107.12t (53.5%).The biogenic VOCs emission had strong day and month characteristics with maximum emissions in mid-day and the August，while the minimum occurred at night and in the January.The spatial distribution of BVOCs emission mainly depends on land use,mostly located in dense forest area.High emissions were usually found in north region of Ji County，while low emissions were usually found in Binhai New Area and urban.The uncertainty sources of estimatimating BVOCs emissions in Tianjin were also discussed in the final part.

Tianjin City;biogenic volatile organic compounds (VOCs);total amount of emission;temporal characteristics;spatial characteristics

10.16473/j.cnki.xblykx1972.2016.06.020

2015-10-14

国家科技支撑计划课题(2014BAC23B02)，天津市科技计划项目(13ZCZDSF14600)，环保部公益行业科研专项201409014。

高翔(1978-)，男，高级工程师，硕士，主要从事大气污染源排放控制技术研究。E-mail：gaoxiang1978@126.com

简介：张震(1974-)，男，高级工程师，学士，主要从事环境监测研究。E-mail：water_eco@126.com

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A

1672-8246(2016)06-0108-07