北京平原区平房冬季燃煤量及污染物排放估算

赵文慧,姜 磊,张立坤,李令军,张大伟*,李 倩(1.北京市环境保护监测中心,北京 100048；

2.大气颗粒物监测技术北京市重点实验室,北京 100048)

北京平原区平房冬季燃煤量及污染物排放估算

赵文慧1,2,姜 磊1,2,张立坤1,2,李令军1,2,张大伟1,2*,李 倩1,2(1.北京市环境保护监测中心,北京 100048；

2.大气颗粒物监测技术北京市重点实验室,北京 100048)

利用2015年8月1.5m级高分辨率遥感影像,对北京市平原区居住平房类型、面积和分布进行遥感监测,获取居住平房斑块,并利用平房采暖面积调查、燃煤量现场抽样调查等技术手段,估算了北京市平原区主要区居住平房冬季燃煤总量,同时结合相关文献调研的无烟煤排放因子,测算北京平原区主要区平房燃煤PM、SO2、CO、NOx、黑碳(BC)和有机碳(OC)的排放量,为北京市原煤散烧管控及大气污染防治提供基础数据.结果表明:北京市平原通州区平房燃煤量最大,达到97.4万t,其次是顺义和大兴区,均超过60万t,昌平区和房山区则接近50万t.从空间分布来看,燃煤散烧量由西北向东南呈现增加趋势,燃煤量主要集中在城市发展新区,压减燃煤的工作重点仍集中在六环内外的区,但城市拓展区中朝阳和海淀山后区域均是散煤控制的重点区域,应引起相关部门的重视.2015年北京市平原区居住平房燃煤消耗中,各区居住平房燃煤所产生的大气污染物排污量差别明显,其中通州区的SO2和NOx排放量最高,分别为3534.4,2514.0t.

北京市；居住平房；燃煤量；污染物排放量

当前我国 PM2.5污染形势严峻,民用散煤燃烧是主要贡献源之一,2014年北京市PM2.5来源贡献中,机动车、燃煤、工业生产、扬尘为主要来源,贡献率分别占 31.1%、22.4%、18.1%和14.3%[1],燃煤污染居第2位,尤其是冬季散煤的燃烧很值得重视[2].同时,民用煤炭由于燃烧和脱硫除尘技术的限制,大气污染排放严重,对人体健康危害大[3-7],因此获取民用煤炭的源排放信息,对于开展面源污染监控与治理具有重要意义.

如何有效地治理民用燃煤导致的污染一直是一个困扰各级政府的难题,特别是在京津冀地区,而摸清民用散煤燃烧分布与用量将是首要解决的重要问题.民用燃煤散烧,由于底数不清、对象不明、来源不清晰等客观因素影响,一直是压减燃煤工作的难题.

随着政府、公众对燃煤关注度的提升,越来越多的学者围绕散煤及其污染排放展开了研究

[8-13].支国瑞等[14]对北方雾霾频发与燃煤集中在冬季高度重合的现象进入深入分析,指出京津冀农村地区采暖煤耗占生活煤耗总量的 90%左右[15].庞军等[16]指出城市利用天然气替代燃煤集中供暖对CO2、颗粒物(PM)、SO2和NOx都有较明显的减排效果.

民用燃煤因其使用的分散性及厨具差异,燃煤量统计是一大难题,而国内外有关民用燃煤量估算的研究较少,大多以统计数据为基础,导致污染物排放量的估算精度大打折扣.因此,准确估算民用燃煤量就显得尤为重要.传统方法上,一般是基于人口密度、经济统计等数据,并通过典型源调查,来估算污染排放量,信息变更周期长,精度受到多方面因素的影响.加之散煤的供应渠道较多,可能是造成统计误差的主要原因[17].遥感技术结合现场调查数据能快速准确地获取燃煤散烧的分布信息,了解其空间分布,得到精细化的燃煤散烧活动水平;结合排放因子的现场调查实验,可以快速、大范围获取全市乃至区域燃煤散烧污染排放量及其空间分布情况[18].

本研究利用遥感与GIS技术,通过现场调查指标数据结合遥感监测数据计算得到各区县燃煤总量,并对其空间分布特征进行分析,在此基础上,进一步估算污染物排放量,以期为污染减排和科学规划能源供应与消费体系提供依据.

1 数据资料收集与处理

1.1 散煤调查方法

针对北京市平原区居住平房分布广泛、数量较大的特点,本次调查采用分层随机抽样的方法,结合北京市2015～2020年禁燃区规划实施方案,将各区域叠置分析,使用分层随机抽样的方式确定各区县调查村庄数量.最终选取了 12个区 60个村庄作为调查样本,并在各村庄中随机均匀布设一定数量的入户调查点,最终获取320户家庭作为调查样本数据,其中4户居民为非燃煤取暖,实际有效样本数为316户.由于城市核心区(西城区和东城区)2013年已经全面实施了煤改电等减排措施,故不纳入此次研究范围内.

图1 研究区范围Fig.1 The study area

1.2 遥感数据处理

1.2.1 北京市平原区居住平房信息提取 利用SPOT6 2015年8月1.5m级高分辨率遥感影像,参考2013年和2014年冬季Quick-Bird、GF1等影像,对2015年秋季北京市平原区平房面积和分布进行遥感监测,获取居住平房空间分布斑块,并对结果进行外业验证、汇总与统计.

平原区平房监测满足1:10000比例尺下视觉无偏差,图斑属性及边界精度均达90%以上.

1.2.2 居住平房修正面积信息提取 由于从1.5m级高分辨率遥感影像上提取的居住平房也包含了部分平房中院落的面积,使得面积出现高估现象,因此针对抽样的平房区进行房屋的二次精细提取,并进行实地调查核实.

在RS、GIS、GPS技术的支持下,以谷歌0.5m分辨率影像为底图,对选取的60个样本村庄进行识别和解译,以获取样本村庄平房的实际建筑基底面积.以实地调查的 60个村庄为对象,精细提取村里每一户平房建筑面积,共计提取了 19694个平房斑块.

1.3 北京市平原区居住平房燃煤总量的估算方法

居住平房燃煤总量采用由点到面的方式进行估算.以遥感监测的居住平房空间分布数据为基础,在获取多个指标的基础上,估算居住平房燃煤量.具体计算如式(1)所示:

式中:A为居住平房燃煤量,t;S为各区居住平房高分辨率遥感影像解译成果的平房面积,km2,i代表各区的序列号, i=1,2,3…; CC为每个区县的综合燃煤系数, kg/m2.

式中:J为该区采暖面积折算系数; h为该区县(或县市)平房层高系数; dr为单位采暖面积燃煤量系数, kg/m2.

式中:S2为实地入户调查得到的采暖面积,m2; S1为甚高分辨率卫星影像遥感解译的该户居民的建筑基底面积,m2;n代表该区入户调查的序列号, …3,2,1=n ;j代表该区入户调查的总数;

式中:hn为入户调查获取的房屋层数;

式中:T为该家庭的采暖季(非采暖季)燃煤总量, kg;D为燃煤天数.

1.4 污染物排放量估算方法

1.4.1 污染物排放因子的确定 国内民用燃煤的形式很多,但主要包括散煤和型煤燃烧[19].国内已有多名学者开展相关研究[20-23].受试验条件所限,笔者所用排放因子主要引用了 Zhi等[20]和Chen等[21]的研究成果以及《第一次全国污染源普查城镇生活源产排污系数手册》[24]中给出的数值.

由于北京型煤和散煤均为无烟煤,选择文献[20-21]无烟煤排放因子的几何平均值,其中燃烧型煤产生的 PM、BC、OC的排放因子分别为1.270,0.004,0.039g/kg,燃烧散煤产生的PM、BC、OC的排放因子分别为1.207、0.005、0.044g/kg.

由于我国各地煤炭中的硫分变化较大,并且SO2的排放因子主要与煤中硫分及煤的种类有关[25],不能简单地用单一数据来表述,同时由于污染物NOx生成机理复杂[26],故该研究依据《第一次全国污染源普查城镇生活源产排污系数手册》[24]中给出的数值,其中燃烧型煤产生的 SO2和NOx的排放因子分别为2.72,1.7kg/t,燃烧散煤产生的SO2和NOx的排放因子分别为4.0,2.8kg/t.

冬季农户的取暖火炉因燃烧不充分会产生大量一氧化碳有毒气体,该研究参考了 Li等[27]计算得到的燃烧型煤和散煤产生 CO的排放因子分别是96,95kg/t.

1.4.2 污染物排放量的计算 将燃煤量乘以相应污染物的排放因子就可得到各种污染物的排放量.

式中:EVi为i类燃煤污染物的排放量,t;Ci为i类污染物对应的燃煤量,kg;EFi为i类污染物的排放因子,g/kg.

2 结果与分析

2.1 北京市平原区居住平房空间分布特征

图2 北京市平原区各区居住平房面积Fig.2 Area statistic of counties in bungalow dewelling areas in Beijing plain

遥感监测结果统计显示(图 2):平房面积最大的区在通州,为41.3km2,其次是大兴、顺义和房山,居住平房面积均在 30km2以上,石景山区的平房面积最小,为 1.9km2.居住平房面积排名前五的区县均属于城市发展新区,城市拓展区中,朝阳区居住平房较其他区(海淀、丰台、石景山)面积大.

从空间来看(图3),北京市平原区居住平房主要分布在城市东南、西南和东北部,在城市拓展区中,五环路外的城乡过渡带平房分布密度高于城区,二环～五环间的平房分布密度相对较小.按功能区来分,城市发展新区的平房面积最大,为181.6km2,占北京市平原区居住平房总面积的68.1%,同时分布也最为集中,应作为平房面源污染监测的重点区域;其次是生态涵养区,其居住平房面积占北京市平原区居住平房总面积比例为19.0%,主要集中分布在城关镇及周边地区.

图3 北京市平原区居住平房空间分布Fig.3 Spatial distribution of bungalow dwelling areas

2.2 北京市平原区居住平房燃煤量

2.2.1 各区燃煤系数测算 根据本文 1.2中确定的系数计算公式,对各区的综合燃煤系数进行统计,结果如图4所示.

从图4中可以看到,朝阳区的综合燃煤系数最高为 0.135kg/(m²·d),房山区最低为 0.065kg/ (m²·d),其余各区依次降低,但趋势较缓,差别不大.根据燃煤入户调查统计数据可知,型煤与散煤用量比例为1:4.

图4 各区综合燃煤系数Fig.4 Integrated coal coefficient at counties in bungalow areas in the plain area of Beijing

2.2.2 各区燃煤量测算 统计显示,通州区平房燃煤量最大,其次是顺义和大兴区,均超过60万t,昌平区和房山区则接近于50万t,石景山由于区面积小,居住平房的面积也最小,故而燃煤量最低,仅有3.6万t.

根据燃煤量将平原区(不包含东、西城)分为3类:高于70万t的为散煤大区,包含通州、顺义和大兴,该三个区的燃煤量总和占全市平原区平房燃煤量的 49.1%,接近总燃煤量的 50%;30～70万t的为散煤中区,包括昌平、房山、平谷、密云和朝阳区,这 5个区的燃煤量总和为209.7万 t;燃煤量低于30万t的区为散煤小区,有海淀、怀柔、丰台和石景山区,除怀柔区外,另外3个区均属于城市拓展区.燃煤散烧量由西北向东南呈现增加趋势,燃煤量主要集中在城市发展新区.

图5 2015年北京市平原区各区燃煤量统计Fig.5 Coal consumption at counties in bungalow areas in the plain area of Beijing in 2015

根据北京市统计年鉴[28],2014年北京市生活消费用煤为293.5万t,与该研究估算的结果量级相当,因此,通过遥感提取平房面积进而估算燃煤量的方法是确实可行的.该研究利用遥感获得燃煤量略高于统计数据.究其原因,主要有:①北京市统计年鉴中生活消费用煤的数据来源于样本调查统计,该方法不能完全代表全部平房燃煤用户,存在统计误差;②由于平房燃煤来源广泛,没有固定的售卖点,燃煤量的调查统计存在人为估算误差;③受利益驱使部分煤炭通过非官方渠道进入北京市场,因此官方统计数据往往低于实际结果;④统计年鉴中未考虑流动人口,而随着北京市流动人口的增多,导致官方数据统计低于遥感估算结果.今后研究中,可通过进一步提高遥感提取精度,以及加密入户调查数量等措施,提高燃煤量的估算精度.

根据2.2.1节,散煤与型煤的比例计算得到各区散煤与型煤量,如图6所示.

图6 2015年北京市平原区散煤与型煤统计Fig.6 Coal consumption at counties in bungalow areas in the plain area of Beijing in 2015

此次燃煤入户调查的重点区域在五环～六环区间,且北京市城乡接合部大部分区域亦位于该环间,图7可以看到,五环～六环间各区燃煤量中,朝阳区的燃煤量最大,为11.3万t,占本区燃煤量的 37.2%,其次是海淀和昌平区,海淀区的燃煤量占本区燃煤量的 51.1%,超过 50%的燃煤量均分布在海淀区的五环～六环内,是重点监管区域;占比最大的是石景山区,五环～六环间燃煤量占全区燃煤量的72%,占比较大的区(石景山、海淀、朝阳、丰台)均属于城市拓展区,且该区紧紧围绕着城市核心区.五环～六环区间的燃煤量占六环内燃煤总量的比例为57.1%.

图7 五环～六环区燃煤量Fig.7 the coal consumption in fifth - sixth ring district accounted for counties

2.2.3 燃煤量空间分布特征 (1)全市燃煤量空间分布特征:从空间来看(图 8),燃煤量的分布呈现环状分布,内环的朝阳、海淀、丰台和石景山的燃煤量处于中间水平,外环的密云、怀柔、平谷的燃煤量相对也较低,而位于两环中间区域的昌平、顺义、通州、大兴和房山的燃煤量较高.

该区域围绕北京市城区,大量的生活燃煤不但对局地污染贡献明显,对城区也构成了潜在威胁.这些区域应采取强有力的散煤燃烧综合措施加以治理.

图8 北京市平原区居住平房燃煤量空间分布Fig.8 the spatial distribution of coal consumption at counties in bungalow areas in the plain area of Beijing

(2)五环～六环间燃煤量空间分布特征:从空间分布(图9)来看,五环～六环居住平房燃煤量主要分布在朝阳区、海淀区、昌平区和通州区,燃煤量占五环～六环燃煤总量的 68.2%,在空间上呈西北-东南一线走向,其次是丰台区和大兴区,位于城区南部,高密度的居住平房带来较大的燃煤量.

图9 五环～六环各区居住平房燃煤量分布Fig.9 the distribution of coal consumption at counties in fifth - sixth ring district in the plain area of Beijing

2.3 居住平房燃煤大气污染物排放量

2.3.1 污染物排放量 基于平房遥感解译结果和调研的排放因子,根据式(6)估算了2015年北京市平原区居住平房燃煤消耗产生的 PM、SO2、NOx、BC、OC、CO.各区居住平房燃煤所产生的大气污染物排污量差别明显(图10),其中通州区的 SO2和 NOx排放量最高,分别为3534.4, 2514.0t,而石景山的排放量低,均少于150t;城市发展新区中的顺义、大兴、昌平、房山等区的PM排放量均在前列,而石景山的排放量低于50t.

比较图11可知,型煤燃烧的BC排放量低于散煤.BC、OC排放量排在前几位的区分别是通州区、顺义区和大兴区.

2.3.2 污染物排放空间分布特征 为更好地分析居住平房燃煤散烧不同污染物排放量的空间分布特征,根据减排工作的关注焦点,只讨论PM、SO2.利用普通克里格空间插值法,在地理信息系统软件ARCGIS10.0的支持下,分别插值生成了2015年北京市平原区居住平房燃煤PM、SO2排放量的空间分布,结果如图12所示.针对环形区域(通州、顺义、大兴等区),应加快推行清洁燃料以及降低生活燃煤用量,清洁能源替代,逐步用电能、天然气和太阳能等清洁能源替代农村散煤燃烧[29].

图10 居住平房燃煤SO2、NOx、 PM、CO排放量Fig.10 SO2, NOx, PM and CO emissions at counties in bungalow areas in the plain area of Beijing

北京市部分区空气质量自动监测站点 2015年12月PM2.5与SO2的月均值(图13)显示,高于当月月均值的站点分别是良乡(房山)、亦庄(经济技术开发区)、通州、黄村(大兴区)以及永乐店(通州区),均位于北京市南部及东南部区域,与居住平房燃煤PM、SO2排放量空间分布高值区有部分重叠,从区域分布看,居住平房燃煤散烧污染排放物主要来源于人口相对集中、经济活动水平较高的城市发展新区.其中,位于北京西南、东南地区的通州、大兴等区排放水平最高,在不利气象条件下,对市区的空气污染贡献较大[29-31].SO2污染水平反映了北京燃煤污染排放的主要特征,北京南部地区的高污染排放水平显然与燃煤的高排放水平有直接关系.

图11 平房散煤和型煤燃烧BC、OC排放量Fig.11 BC and OC emissions from combustions of chunk-coal stove and honeycomb briquette stove

图12 平原区居住平房燃煤PM、SO2排放量空间分布Fig.12 the spatial distribution of PM, SO2in the plain area of Beijing

图13 空气质量自动监测站2015年12月PM2.5、SO2月均值Fig.13 the monthly average of PM2.5, SO2in air quality automatic monitoring station in Dec, 2015

3 结论

3.1 平原区仍有较高密度的居住平房,五环外的密度高于城区,城市发展新区的平房面积占北京市平原区平房总面积的 56.9%.通州区燃煤量最大.燃煤散烧量空间上由西北向东南呈现增加趋势,主要集中在城市发展新区,压减燃煤工作重点仍集中在六环外的区.

3.2 居住平房燃煤消耗产生的PM、SO2、NOx、BC、OC、CO大气污染物排放量差别较明显,其中通州区的污染物排放量最高.

3.3 遥感手段估算平房燃煤量,受平房斑块提取精度的影响,同时受入户被调查人员认知差别,导致燃煤调查系数的精度,随着系数中误差的累积,均会影响到最后的燃煤量估算精度.

3.4 2013年北京市实施“农村地区减煤换煤,清洁空气”政策后,改用优质煤会导致现有燃煤排放因子高估,加大燃煤大气污染物的排放量,要加强排放因子的更新.同时,由于本文遥感影像的平房提取时间与2015年去煤化政策实施效果的时间差距,导致部分已完成清洁能源改造的农村平房计入燃煤排放量的计算中,也会高估燃煤大气污染物排放量.

3.5 该燃煤量估算方法切实可行,但后期需进一步扩大调研范围,将山后其他区纳入研究区范围,摸准各区各村落燃煤系数;研究建立动态更新机制,纳入排放源清单;下一步将与环境空气质量评价作关联性分析.

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Estimation of coal consumption and related contamination emission in the plain area around Beijing during winter season.

ZHAO Wen-hui1,2, JIANG Lei1,2, ZHANG Li-kun1,2, LI Ling-jun1,2, ZHANG Da-wei1,2*, Li Qian1,2(Beijing Municipal Environmental Monitoring Center, Beijing 100048, China；2.Beijing Key Laboratory of Airborne Particulate Matter Monitoring Technology, Beijing 100048, China). China Environmental Science, 2017,37(3)：859～867

The spatial pattern of bungalow areas in the plain area of Beijing was interpreted with 1.5m high resolution remote sensing images in Aug, 2015. Then, the bungalow build-up areas were refined by a combination of field sampling and the imagery interpretations. A statistical model was developed to estimate the coal consumption in bungalow areas based on statistical records of build-up areas. The coal burning emissions of particulate matter (PM), sulfur dioxide (SO2), nitrogen oxide (NOx), carbon monoxide (CO), black carbon (BC), and organic carbon (OC) were estimated by the emission factors that were collected from the relative researches. The results showed that: the consumed coal weight was especially in districts of Tongzhou, where the coal consumption was 0.974million tons in Tongzhou and the coal consumption more than 0.60million tons in Shunyi and Daxing. The coal consumption in Changping and Fangshan was close to 0.50million tons. The special distribution of coal consumption showed an increasing trend from the northwest to the southeast of Beijing. The new urban development district in Beijing had the highest bungalow density; Special attention should be given to Chaoyang and Haidian mountain areas. The emissions of PM、SO2、NOx、BC、OC、CO in the plain areas of Beijing were obvious difference. The highest emissions of SO2and NOxwere in Tongzhou district, reached 3534.4 tons and 2514.0 tons, respectively.

Beijing；bungalow；coal burning；pollutant emission

X51

A

1000-6923(2017)03-0859-09

赵文慧(1982-),女,内蒙古阿拉善盟人,高级工程师,博士,主要从事环境遥感监测研究.发表论文10余篇.

2016-07-11

基于新一代卫星遥感、地面监测与分析模式的区域空气质量综合监测研究与应用(Z161100001116013)

* 责任作者, 教授级高工, zhangdawei@bjmemc.com.cn