基于卫星火点排放清单(FINN)的我国东北三省生物质户外燃烧网格化清单建立及时空演变特征分析

王 贺，赵鹏雷*，秦思达，李志东，李红梅，刘一鸣

1. 沈阳师范大学生命科学学院，辽宁 沈阳 110034

2. 辽宁省生态环境保护科技中心，辽宁 沈阳 110161

3. 辽宁省生态环境厅，辽宁 沈阳 110161

4. 中山大学大气科学学院，广东 珠海 519082

生物质户外燃烧在中国地区广泛存在，可在短时间内导致大量污染物的排放[1-3]. 生物质燃烧所产生的热能比较大，很容易破坏土壤中的有益微生物，不仅会导致土壤结构发生改变，还会对气候、环境质量及人类健康构成严重威胁[4-6]. 随着人们环保意识的不断提高，我国开始实施可持续发展战略和严格的环境保护政策，生物质户外燃烧得到了有效控制，但仍不能完全消除农田火灾[7]. 东北三省是我国最优粮食产区，拥有丰富的农业资源[8]，发展潜力巨大，在保障国家粮食安全方面发挥着重要作用[9]；该地区地形以平原、丘陵和山地为主[10-11]，属于温带季风性气候[12]；因其平原地区广阔，农田覆盖率在40%以上. 近年来，我国秸秆综合利用率已超过88%[13]，但东北三省由于秸秆产量高、气温低以及收集和运输成本高的限制[14]，秸秆综合利用率仅为66.6%[15]，比全国平均水平低21.5%左右，每年生物质户外燃烧现象较为严重. 为了监测生物质户外燃烧，我国开始应用火点遥感监测，随着遥感技术的发展，可采用火点监测研究的数据源和判识模型方法越来越丰富[16]，包括MODIS[17](Modderate-resolution Imaging Spectroradiometer，分辨率成像光谱仪)、VIIRS[18](Visible Infrared Imaging Radiometer Suite，可见光红外成像辐射仪)、FINN(Fire INventory from NCAR，卫星火点排放清单)[19]等.

目前，国内外很多学者采用卫星遥感的方法进行生物质户外燃烧方面的研究. 例如，胡庆华等[20-22]基于MODIS卫星数据研究了黑龙江省、河南省、四川盆地等区域生物质户外燃烧火点的时空特征；何新洁等[23]和程良晓[24]基于VIIRS卫星数据分别对湖北省和京津冀地区生物质户外燃烧的时空格局进行了分析，并对霾污染过程影响进行研究. Mehmood等[25]基于FINN数据，分析了2002-2016年我国生物质户外燃烧大气污染物排放的时空分布特征；Huang等[26]基于FINN数据及秸秆禁烧政策，分析了我国2010-2018年生物质户外燃烧排放特征. FINN数据是基于MODIS和VIIRS卫星仪器探测到的火灾计数，结合了MODIS和VIIRS的优点，在估计火灾大小和燃烧面积等方面都更加准确，满足了东北三省生物质户外燃烧突发性和快速变化性的要求，并且能够计算燃烧火点产生的各种空气污染物的排放量，优势显著，是监测大范围生物质户外燃烧的理想数据源.此前很少有学者使用FINN数据分析我国地区的生物质户外燃烧火点具体情况，该文基于FINN数据对东北三省的生物质户外燃烧情况进行了研究，这将对该领域的研究提供重要的补充.

国内空气质量数值模拟研究主要使用清华大学开发的MEIC清单(Multi-resolution Emission Inventory for China)，该清单覆盖电力、工业、居民、交通、农业五类，空间分辨率为0.25°，在我国大气环境科学研究领域广为应用. 2022年9月，MEIC团队联合多家科研机构开发了基准年为2017年、空间分辨率为0.1°的中国高分辨率大气污染物集成清单，补充了MEIC清单中缺失的生物质开放燃烧等排放源信息. 同一时期，北京大学宋宇团队基于MODIS探测的火点信息和辐射功率信息，搭建了中国2003-2017年生物质户外燃烧大气污染物网格化排放清单，空间分辨率为0.1°×0.1° (http://meicmodel.org.cn/?page_id=1770).北京工业大学周颖团队通过融合卫星遥感、实地调研和数理统计等多源数据研发，搭建了中国2017年生物质户外燃烧清单(BJUT-OBB)，清单分辨率同样为0.1°×0.1° (http://meicmodel.org.cn/?page_id=1770).上述研究成果从全国尺度上补充了生物质户外燃烧排放信息，具有覆盖范围广、适用性强的特点，但也存在分辨率较低与数据年份滞后的情况.

鉴于此，该研究基于NCAR(National Center for Atmospheric Research，美国国家大气研究中心)官网发布的FINN数据，客观分析我国东北三省生物质户外燃烧现状，并结合空气质量监测数据进行了重污染天气成因分析，基于该数据与区域现有统计数据搭建我国东北三省2016-2020年生物质户外燃烧源网格化清单，一方面更新了数据的年份，另一方面加强了数据的空间分辨率，进一步提高了数据的准确性，更适用于局部区域开展相关研究，该研究成果可以应用在区域秸秆综合治理、大气污染成因分析等方面，为大气污染防治措施的制定提供技术支持和理论依据.

1 数据来源及处理

该研究使用NCAR发布的FINN数据开展研究.该数据集合了MODIS和VIIRS卫星的全球火点数据，其中MODIS卫星数据有着1 km的空间分辨率，在监测森林和草原火灾等大规模热力异常方面表现突出[27]，但对于焚烧秸秆这种小范围、点源温度异常的检测并不能达到很好的效果，经常出现由于分辨率不高而遗漏火点的情况；VIIRS卫星数据的空间分辨率提升至375 m，每天过境2次，可识别更小尺寸的火点，尤其对焚烧秸秆火点的捕捉更为精确[28]，该数据还经过了更好的校准，可以在夜间探测火灾.FINN本身对数据进行了质量控制，将位于裸露覆盖像素、水像素及未知区域中的火点进行了删除[29].

FINN数据包括时间、经度、纬度、植被类型、生物量、过火面积以及SO2、NOx、CO、NMVOC、NH3、PM10、PM2.5、BC和OC等污染物排放量，其中污染物排放量使用式(1)计算：

式中：Ei表示生物质户外燃烧的污染物排放量，kg；A(x,t)表示时间t和位置x处燃烧的面积，m2；B(x)表示在位置x处的生物质载荷，g/m2；FB表示燃烧因子；efi表示物质i的排放因子(物质i的排放质量与燃烧的生物质质量之比)，g/kg；i表示生物质户外燃烧排放的污染物种类.

基于FINN数据，首先采用Data.olllo数据处理软件提取研究区域范围(118°E～136°E、38°N～54°N)内的火点数据，植被类型分为“1-草原和稀树草原；2-木质稀树大草原/灌丛；3-热带森林；4-温带森林；5-北方针叶林；6-温带常绿森林；9-农田；0-无植被”共8种类型，选择“9-农田”数据导入地理信息系统[30]，结合行政边界等信息开展研究. 为防止祭祀、春节生旺火等活动的干扰，胡庆华等[20]应用上下文模型法，对热异常火点进行筛选，去除无效火点；程良晓[24]沿用IGBP(International Geosphere-Biosphere Programme)进行识别，有明火发生的像元在数据上有其固定的特征，设置一定的判断条件，从而筛除无效火点. 该研究参考了这些判别方法，去除了小的无效火点，以提高数据准确性.

此外，该研究还使用了时间和空间分配方法，建立网格化清单以及对生物质户外燃烧空间分布进行分析. 时间分配方法共有两种：①使用FINN自带模块fire_emis fortran将数据进行转换；②利用GFED排放清单中的时间排放系数，将GFED的分辨率转换成与FINN数据一致的分辨率，得到以小时为单位的数据，达到时间以小时分配的目的. 该研究采用第一种方法，利用NCAR官网自带的fire_emis fortran模块，将卫星火点排放清单用模块进行处理，将以日为单位的数据转换成以小时为单位的数据. 对于空间分配方法，按照地级市行政区边界对5年火点数量和污染物排放量进行统计，分为3种类型：①排放高值区. 该区域火点分布较为密集，火点总数都在1 000个以上，且过火面积较大，污染物排放量也较大. ②排放次高值区. 该区域火点数量主要在生物质户外燃烧高峰期较多，即2-4月和10-11月，处于200～1 000个之间，污染物排放量仅次于排放高值区. ③排放低值区. 该区域火点数量少，都低于200个，且过火面积小，污染物排放量也较小. 通过3种类型区域的不同特点，提出相应的减少生物质户外燃烧的建议.

2 结果与讨论

2.1 生物质户外燃烧时间分布特征

参照周兴付等[31]提出的方法，对东北三省2016-2020年FINN数据进行空间拓扑，结果如图1所示.结果显示，我国东北三省因生物质户外燃烧产生的火点主要集中在以齐齐哈尔市、绥化市、哈尔滨市和长春市为主的西部区域，以及鹤岗市、双鸭山市和七台河市等东部地区，其他地区火点数量相对较少，呈现零散式分布的特点. 通过2016-2020年火点数量的变化对比发现，2016-2017年，区域火点数量有所上升，火点分布更为密集；2017年较2016年同期相比，火点数量上升75%；2018年火点数量明显下降，仅为2017年的1/3；2020年有所反弹，火点数量是2019年的1.3倍. 分析呈现这一变化现象的原因主要有两个方面，一是秸秆产量，二是秸秆的综合利用率. 其中，秸秆产量主要受粮食产量的影响，秸秆的综合利用率主要受秸秆管控政策的影响. 为此，该研究通过统计年鉴数据计算得出东北三省2016-2020年的粮食产量分别为13 882.4×104、13 895.0×104、13 331.94×104、13 810.93×104、13 682.77×104t. 对比发现，粮食产量的变化与火点数量的变化呈相同趋势，可见作物产量是影响生物质户外燃烧火点数量变化的原因之一.2018年我国高度重视生物质户外燃烧对区域空气质量的影响，辽宁省、吉林省、黑龙江省共颁布了十余项与农作物秸秆禁烧相关政策，制定了更为严格的秸秆禁烧地方管控措施[32]，其中包括《关于印发吉林省2018年秋冬季秸秆禁烧工作方案的通知(吉政办明电〔2018〕47号)》和《关于印发辽宁省打赢蓝天保卫战三年行动方案(2018-2020年)的通知》等；尤其是黑龙江省在2018年下半年发布的《黑龙江省禁止秸秆露天焚烧奖惩工作暂行规定》中宣布全域全面禁烧秸秆，所以东北三省2016-2017年火点数量较多，而2018-2019年生物质户外燃烧得到有效控制，火点数量大幅减少.

图1 2016—2020年东北三省火点年际变化分布Fig.1 Distribution of interannual variation of fire points in the three northeastern provinces from 2016 to 2020

根据FINN数据判断东北三省生物质户外燃烧的主要时间段，2016年、2017年和2018年火点出现的时段均主要集中在3-4月，火点数量分别占当年全年火点数量的72.7%、70.2%和91.8%. 2019年火点集中的时间前移至2月，火点数量占到全年的46%；3月、4月火点持续出现，2-4月火点数量合计占比达到89.1%. 2020年3-4月火点数量占到全年的91.6%，为生物质户外燃烧重点月份. 2016-2017年每年10-11月火点数量约占全年的20%，2018-2020年每年10-11月火点数量在全年中的占比中均不超过6%. 结合2016-2020年东北三省火点数量的变化情况(见图2)可以得出：①东北三省生物质户外燃烧高峰期主要集中在2月下旬-4月下旬和10月中旬-11月中旬，呈双峰形态分布，春季高峰期火点的数量和持续时间都大于秋季，这与杜亚彬等[32-33]研究东北地区得到的火点高峰期为3-4月和10-11月基本一致，分析出现这样的季节分布特征的主要原因是：①生物质户外燃烧主要集中在春秋两季，农户通过焚烧的方式将其还田，这也是秸秆未被综合利用部分的主要处理途径. ②自2018年开始，秋季火点数量较2016年和2017年大幅减少，春季火点数量占比增加. 这是由于2018年下半年之后的禁烧管控有了明显的效果，在秋季的管控力度更大，导致秋季火点数量减少，峰值降低，部分生物质户外燃烧延后至翌年春季，导致春季生物质户外燃烧火点更多，集中燃烧的时间更长.

图2 2016—2020年东北三省火点数量月变化情况Fig.2 Monthly variation in the number of fire points in the three northeastern provinces from 2016 to 2020

2.2 生物质户外燃烧空间分布特征

在地球大数据科学工程数据共享服务系统网站中检索2020年全球30米地表覆盖精细分类产品V1.0(https://data.casearth.cn/sdo/detail/6123651428a58f 70c2a51e49)，提取东北三省土地利用类型数据并与生物质户外燃烧火点进行空间叠加，发现东北三省因生物质户外燃烧产生的火点主要集中在以耕地为主的东北平原地区，包括松嫩平原(齐齐哈尔市、绥化市、长春市等)、三江平原(双鸭山市、鸡西市、七台河市等)和辽河平原(四平市、铁岭市、沈阳市等). 由于平原地区地形平坦、土地肥沃、利于灌溉，是农业产物的主要种植区域[34]，因此平原地区分布着大面积的耕地，将火点数据与耕地分布数据进行叠加分析，发现有89.9%以上的火点分布在耕地上，说明FINN捕捉的生物质户外燃烧火点与耕地分布的重合度很高(见图3).

图3 2016—2020年东北三省火点空间分布Fig.3 Spatial distribution of fire points in the three northeastern provinces from 2016 to 2020

根据空间分配方法得到东北三省火点分布情况，结果(见图4)显示，火点数量最多的是齐齐哈尔市，其次是绥化市、长春市和哈尔滨市等，大兴安岭等地区火点数量较少. 将这些地区划分为3种类型：排放高值区包括齐齐哈尔市、绥化市、长春市、哈尔滨市、黑河市、佳木斯市和松原市；排放次高值区包括大庆市、白城市、吉林市、双鸭山市、鸡西市、四平市、鹤岗市、沈阳市、牡丹江市、七台河市、延边朝鲜族自治州和铁岭市；排放低值区包括盘锦市、辽阳市、锦州市、通化市、鞍山市、丹东市、辽源市、大连市、伊春市、葫芦岛市、营口市、大兴安岭地区、朝阳市、抚顺市、本溪市、阜新市和白山市.

图4 2016—2020年东北三省各地级市火点数Fig.4 Number of fire points in prefecture-level cities in the three northeastern provinces from 2016 to 2020

针对排放高值区，可以通过推广秸秆机械化直接还田的方法，简单有效地提高秸秆综合利用率，尽快减少生物质户外燃烧. 排放次高值区要加大高峰期的管控力度，错峰燃烧，根据当地情况划定禁烧区和限烧区，对于违反行为，进行警告或罚款. 排放低值区火点数量较少，可以通过缓慢但可在根本上减少生物质户外燃烧火点数量的方法，例如：①推广生物质节能炉具，改造企业单位的燃煤锅炉等；②引进先进技术，推进秸秆沼气化利用，从而扩大秸秆使用范围，提高秸秆利用量.

除此之外，杜亚彬等[35]研究发现2019年吉林省的秸秆禁烧管控政策取得的效果较好，进一步提出推进秸秆饲料化的利用(http://www.zgjgxh.com/news/show.php?itemid=6813)，在以牲畜饲养场为重点的城市，通过青贮、黄贮或者直接饲喂消化利用秸秆，在发展畜牧业的同时，进一步改善空气质量.

2.3 网格化清单

目前，因生物质燃烧产生的污染物排放量的计算主要采用《城市大气污染源排放清单编制技术手册》(以下简称“《手册》”)中的系数法，即排放源活动水平乘以排放系数. 其中排放源活动水平，即生物质开放燃烧消耗的生物量，是农作物产量、草谷比(秸秆干物质量与作物产量的比值)、秸秆露天焚烧比例以及燃烧率四者的乘积，农作物产量数据从当地农业部门统计资料获取. 以辽宁省中部城市群[36]数据为例，经上述方法计算得出，2017年SO2、NOx、PM2.5和PM10的排放量分别为1 264.83、9 792.30、27 905.48和28 473.32 t，FINN数据同时期的SO2、NOx、PM2.5、PM10排放量分别为1 431.83、400.16、23 016.72和25 128.65 t. 从整体上来看，FINN数据中各污染物的排放量低于《手册》计算出的污染物排放量，分析原因可能是，虽然VIIRS卫星数据较传统的MODIS数据在精度上有大幅提升，但由于过境次数的限制，不能做到全天24小时监测，仍有很多户外燃烧火点未被捕捉到，导致在一定程度上低于统计数据计算的污染物排放量. 因此，该研究在建立网格化清单时，充分考虑了《手册》中依据统计数据计算的污染物排放量，结合FINN数据具有空间、时间属性的优势，使用ArcGIS空间分析工具，将火点数据拓扑至覆盖辽宁省、黑龙江省和吉林省全域，空间分辨率为3 km的网格上. 同时使用Matlab建模编译，将排放时间数据以小时为单位进行再分配，最终建立包括SO2、NOx、CO、NMVOC、NH3、PM10、PM2.5、BC和OC等物种的nc格式数据文件.

该研究建立的网格化污染物排放清单(见图5)显示，由生物质户外燃烧产生的4种大气污染物的空间分布特征基本相同，主要集中在以长春市、绥化市、齐齐哈尔市和黑河南部为主的西部地区，呈现出明显的排放高值特征；东北部的双鸭山市、七台河市和鸡西市的大气污染物排放也较为明显，呈现排放次高值特征. 这与陈卫卫等[37]开展东北地区空气质量时空分布特征分析时得到的以东北三省各省会城市为中心的条带状分布、逐步向周围其他地级城市扩展和递减的结果相同.

图5 2016—2020年东北三省NOx、SO2、PM2.5、PM10排放总量分布Fig.5 Distribution of total NOx, SO2, PM2.5 and PM10 emissions in the three northeastern provinces from 2016 to 2020

网格化污染物排放清单数据显示，2016-2020年东北三省生物质户外燃烧污染物排放量呈现先减后增的趋势. 2016年，东北三省因生物质户外燃烧产生的NOx、SO2、PM2.5和PM10的排放量分别为4 036.68、14 445.10、232 204.41和253 511.27 t，2017年分别升至5 587.81、19 995.70、321 431.00和3 509.25 t，2018年分别降至2 045.72、7 320.52、117 677.46和128 475.13 t，2019年分别为2 665.23、9 537.39、153 313.59和167 381.34 t，2020年分别为3 479.81、13 418.5、215 702.87和235 495.21 t. 根据2016-2020年每年PM2.5排放的空间分布及变化情况(见图6)，PM2.5主要排放区域与生物质户外燃烧产生的4种大气污染物的空间分布特征(见图5)基本相同，2017-2019年PM2.5排放量明显低于2016年，结合网格化污染物排放量数据和PM2.5排放分布可以看出，2018-2019年东北三省污染物排放总量明显降低，说明这两年生物质户外燃烧治理的效果较好；2020年污染物排放量都有所升高，考虑可能是受新型冠状病毒感染疫情影响，基层管理部门将主要力量投入到疫情防控上，秸秆禁烧工作力度有所下降. 因此，建议划定生物质户外燃烧的重点控制区域，在重点区域内加大管控力度，在火点出现的高峰期严令禁烧，同时提高秸秆综合利用率，实现源头管控.

图6 2016—2020年东北三省PM2.5排放量空间分布变化Fig.6 Variation of spatial distribution for PM2.5 emissions in the three northeastern rovinces from 2016 to 2020

2.4 空气质量分析

该研究将搭建的我国东北三省2019年和2020年生物质户外燃烧源网格化清单的污染物排放数据(PM2.5排放量)与城市空气质量数据(PM2.5浓度)进行时间上的拟合，结果显示，在排放高值区(见图7)，2019年生物质户外燃烧排放时间主要在2月，其中2月25-28日的火点数量占全年的57%，产生的PM2.5排放量占全年的57%，PM2.5排放量在2月26日达到峰值(20.15 t)；同时期该区域发生重污染事件，从2月24日开始，至3月2日结束，PM2.5浓度在2月27日达到峰值(371 μg/m3). 而在此时段，据资料(hlj.weather.com.cn/tqyw/02/3156467.shtml)显示，部分地区有轻到中度霾、局地重度霾天气，气象条件较差.2020年生物质户外燃烧排放时间主要在4月，其中4月14-18日的火点数量占全年的65%，产生的PM2.5排放量占全年的63%，PM2.5排放量在4月18日达到峰值(49.28 t)；同一时间内，该区域再次发生重污染事件，从4月13日开始，至4月19日结束，PM2.5浓度在4月18日达到峰值(906 μg/m3). 在此期间，区域气象条件同样较差. 对比2019年和2020年，由于生物质户外燃烧的时间发生变化，重污染事件发生的时间亦发生改变，说明生物质户外燃烧是造成当地发生重污染天气的重要原因. 全年来看，2019年和2020年的PM2.5排放量和PM2.5浓度的波峰、波谷变化趋势均相近. 据此推测，生物质户外燃烧在春季秸秆集中燃烧时段会引起该区域城市发生重污染天气，影响城市的空气质量.

图7 2019年和2020年东北三省PM2.5排放量及PM2.5浓度变化情况Fig.7 Variation of PM2.5 emissions and PM2.5 concentration in the three northeastern provinces in 2019 and 2020

在排放次高值区，生物质户外燃烧排放的时间与重污染事件发生的时间相关性较低，说明生物质户外燃烧与当地发生重污染天气的关系较小，但该类源依然对当地的空气质量产生一定影响，需要进一步控制当地生物质户外燃烧，加强治理空气污染. 排放低值区由于生物质户外燃烧火点数量少，PM2.5排放量低，对当地空气质量的影响小. 这也反映出该区域的管理部门更好地落实了秸秆禁烧管控措施，对生物质户外燃烧的控制效果更好.

生物质户外燃烧清单的污染物排放数据仍存在一定的不确定性，这是因为网格化清单基于FINN数据，而FINN数据使用VIIRS传感器，每天仅过境2次，还不能满足实时监测的要求，一些农户已经掌握了卫星过境时间，并选择避开卫星过境时间的其他时间段进行生物质户外燃烧，所以会导致一定的误差；数据还会受到气象条件的影响[38]，在大气能见度较低的天气，可能会对传感器的监测产生影响，导致部分火点未被探测到，与实际情况有所区别.

3 结论

a) FINN数据显示，东北三省2016-2017年火点数量呈增加趋势，2018-2019年火点数量明显减少，2020年再次增加，这可能与作物产量有关，并且2018年各地方相继出台了秸秆禁烧管控措施，进一步加大了管控力度. 火点主要集中在春秋两季，整体呈现双峰分布，春季比秋季更加明显，一方面可能是受居民生活习惯影响，另一方面可能是由于秋季的管控力度更大，部分生物质户外燃烧延后至翌年春季导致的.东北三省的火点主要分布在以耕地为主的东北平原，其他地区火点数量相对较少. 火点数量最多的是齐齐哈尔市，其次是绥化市、长春市和哈尔滨市等，大兴安岭等地区火点数量较少. 因此，建议划定生物质户外燃烧的重点控制区域，在重点区域内加大管控力度，在火点出现的高峰期严令禁烧，同时提高秸秆综合利用率，实现源头管控.

b) 基于FINN数据搭建了我国东北三省2016-2020年生物质户外燃烧源网格化清单，该清单覆盖辽宁、黑龙江、吉林三个省份，空间分辨率为3 km，可以耦合MEIC清单，服务于区域空气质量数值模拟研究. 清单排放数据显示，2017年污染物排放量升高，2018-2019年降低，2020年有所上升，PM2.5排放量也在2020年有所升高，应持续加强对生物质户外燃烧的管控，严防空气质量倒退的情况发生.

c) 该研究将2019年和2020年生物质户外燃烧清单的污染物排放数据与城市空气质量数据进行时间上的拟合，发现生物质户外燃烧大气污染物排放较多的地区，特别是在春季，会导致当地发生重污染天气，从而影响当地的空气质量. 其他地区主要是其他原因影响了当地的空气质量，所以这些地区在控制生物质户外燃烧的同时，还要进一步加强对其他污染源排放的控制.