基于多源数据融合的浙江省温室气体与大气污染物排放协同研究*

罗 雯 陈 佳 张 齐 卢瑛莹#

(1.浙江省生态环境科学设计研究院,浙江 杭州 310007;2.浙江省环境污染控制技术研究重点实验室,浙江 杭州 310007)

实现生态环境质量根本好转与碳达峰碳中和是“美丽中国”建设面临的两大战略任务,协同推进减污降碳成为我国新时期经济社会全面绿色转型的必然选择。2022年,生态环境部等七部委联合印发的《减污降碳协同增效实施方案》明确提出要“充分利用现有生态环境制度体系协同促进低碳发展,创新政策措施,优化治理路线,推动减污降碳协同增效”。大气污染物与温室气体存在明显的“同根同源性”[1]和“互相影响性”[2],是减污降碳研究和实践关注的重点领域,深入识别两者协同排放特征,是实现区域大气污染和温室气体排放高效协同管控的重要途径。

目前,学者们对减污降碳领域已开展诸多研究,主要研究方向包括基础性的大气污染物或温室气体排放核算研究,典型行业大气污染治理技术的减污降碳协同效果研究[3-8],碳交易、可再生能源利用、工业污染防控等政策实施后的减污降碳协同效果评估和预测[9-15],区域层面的减污降碳驱动因素和时空分布异质性研究等[16-18],但较少涉及高精度的温室气体和大气污染物协同排放特征研究。为推动减污降碳协同研究成果能更好地指导地方治理应用,本研究以浙江省域为研究对象,运用多源数据融合构建高精度温室气体与大气污染物排放网格,开展区域温室气体和大气污染物排放空间协同的精细化分析,并基于协同特性提出分区管控建议,有效丰富了区域减污降碳定量分析和路径优化技术方法。

1 研究区域概况

浙江省位于我国东南沿海,是长三角一体化、长江经济带等国家重大战略交汇落地区域,全省陆域面积10.55 万km2,占全国陆域面积的1.1%。浙江省山地丘陵众多、平原盆地兼备,地表覆盖呈现“七山一水两分田”的特征。浙江省地处欧亚大陆与西太平洋的过渡地带,属典型的亚热带季风气候区,季风显著,四季分明,年均气温为15～18 ℃。近年来,浙江省积极推进减污降碳协同创新,于2022年9月获生态环境部复函支持开展减污降碳协同创新区建设,同年12月发布《浙江省减污降碳协同创新区建设实施方案》,具有较好的探索实践基础和突出的深入研究需求。

2 研究方法与数据来源

2.1 基于多源数据融合的网格构建

ELVIDGE等[19]最早发现全球范围内夜间灯光亮度值与碳排放量存在相关性。2000年,DOLL等[20]对46个不同发展水平国家夜间灯光与碳排放进行回归分析,结果表明夜间灯光强度与碳排放显著相关,R2为0.84。在我国,北京大学陶澍团队的全球燃料燃烧二氧化碳排放清单、清华大学贺克斌团队的中国多尺度排放清单模型、生态环境部环境规划院王金南团队的中国高分辨率网格数据,均采用夜间灯光指数等替代变量叠加监测数据的方式进行网格数据分配,网格精度介于1 km×1 km到10 km×10 km不等。在实际应用中,碳排放重点企业对网格数据分解的影响较大,为进一步提升分解精度和准确度,本研究首先提取浙江省碳排放重点企业信息,再结合浙江省温室气体排放清单等统计数据,以夜间灯光指数为替代变量分领域分解形成浙江省1 km×1 km的温室气体排放公里网格。具体分解步骤为：①应用ArcGIS建立浙江省1 km×1 km网格。②基于浙江省温室气体清单报告中的温室气体排放总量(以二氧化碳当量计),从消费侧将温室气体排放空间分为工业区、交通区和其他区,根据浙江省碳达峰研究报告中消费侧各领域温室气体排放占比测算各领域温室气体排放总量。③应用清华大学地球科学系土地功能分区矢量(EULUC)数据,采用夜间灯光指数为替代变量,进行各类区域网格温室气体排放分解,其中工业区分解总量需扣除浙江省重点碳排放企业的温室气体排放量。④将重点企业温室气体排放信息矢量化,应用ArcGIS相交工具落入对应网格中,形成浙江省温室气体排放空间分布图。

本研究以细颗粒物(PM2.5)、氮氧化物(NOx)、SO2和挥发性有机物(VOCs)为对象,基于浙江省大气污染源清单,应用Geocoding API技术实现排放源空间坐标获取和排放源空间化,建立浙江省主要大气污染物排放空间分布图。通过ArcGIS软件将网格温室气体排放的属性信息和大气污染物排放的属性信息提取至网格中心点,实现温室气体排放、大气污染物排放网格数据集成。

2.2 耦合协调模型

耦合协调模型[21]通常被用于测度事物的协调发展水平,其中耦合度指多个系统或子系统之间相互作用的程度,反映系统之间的相互依赖、制约。协调度指耦合交互关系中的正向作用程度,反映协调状况的良莠。耦合度、协调度的计算分别见式(1)、式(2)：

(1)

L=α1U1+α2U2+…αiUi…αnUn

(2)

式中：C为系统间的耦合度,取值范围为[0,1],结果越接近1,耦合程度越高;Ui为第i个子系统的综合得分;n为子系统个数;L为系统间的协调度;αi为第i个子系统的权重。

系统间的耦合协调度计算见式(3)：

(3)

本研究中,子系统1为网格温室气体排放,子系统2为网格大气污染物排放,按照《中华人民共和国环境保护税法》和《挥发性有机物排污收费试点办法》,将4种纳入统计的大气污染物排放量折算污染物当量。采用几何间隔分类法对子系统1和子系统2的排放数据进行标准化,计算获得U1、U2。

参考焦士兴等[22]的研究结果,空间温室气体排放与大气污染物排放耦合协调阶段划分见表1。

表1 温室气体排放与大气污染物排放耦合协调阶段划分Table 1 Greenhouse gas emission and air pollutant emission coupling coordination stage

2.3 数据来源

2.3.1 调研获取数据

《2020年浙江省温室气体清单总报告》、2020年浙江省重点碳排放企业温室气体排放信息、2020年浙江省大气源清单数据等源自政府部门。其中,浙江省重点碳排放企业温室气体排放信息来源于9 294家企业,包含1 949家温室气体排放重点监管企业及部分排污许可证发证企业。大气源清单包含NOx、SO2、VOCs以及各级大气颗粒物等主要大气污染物的排放信息。

2.3.2 开放平台获取数据

夜间灯光栅格数据(NPP-VIIRS)来源于美国国家海洋和大气管理局网站(http：//www.ngdc.noaa.gov/eog/index.html),空间分辨率约500 m×500 m,由Suomi-NPP卫星利用可见红外成像辐射仪(VIIRS)拍摄,数据逐月更新。EULUC数据来自清华大学地球科学系网站(http：//data.ess.tsinghua.edu.cn),数据时间为2018年。

2.4 数据预处理

2.4.1 浙江省重点碳排放企业信息空间化

将重点碳排放企业信息添加至ArcGIS,显示坐标数据,再导出为矢量数据。

2.4.2 NPP-VIIRS数据预处理

NPP-VIIRS夜间灯光数据尚未经过处理以屏蔽极光、火、船和其他噪声[23],因此在亮度上尚存在负值和异常突变值,需要对影像进行预处理。影像网格会随着纬度的升高而减小,为避免影像网格变形带来的影响,首先将所有影像的投影坐标系都转换到兰伯特方位角等面积投影坐标系,并重采样至1 km×1 km空间分辨率,再以我国行政边界矢量图层为掩膜进行裁剪。由于中国区域内最大的夜间灯光数值(DN)不会超过北京、上海的最大值(DN=400)。因此,若像元DN>400,则用周围8个邻域像元内的最大DN替代,直到所有DN>400的异常值都被剔除。应用ArcGIS数据管理工具中的“创建渔网”工具,构建浙江省域范围的1 km×1 km网格,并生成网格中心点。将DN数据提取至中心点,代表单元网格的DN。

3 结果分析

3.1 温室气体排放空间分布特征

浙江省温室气体排放空间分布特征见图1。从空间上看,2020年浙江省温室气体排放主要聚集在约38%的陆域空间中。其中,5个公里网格温室气体排放量超过浙江省排放总量的1%,分别位于舟山岱山县、宁波镇海区、杭州大江东产业园、宁波北仑区和衢州绿色产业集聚区,分别对应分布有浙江省消费侧温室气体排放前5位的重点企业,每家企业温室气体排放量均高于600万t。浙江省温室气体排放空间空间集聚效应明显,省域0.09%的公里网格排放了浙江省33.98%的温室气体排放;超过半数的温室气体排放集聚于0.54%的网格空间;80%的温室气体排放发生在不到7%的网格空间中。

图1 2020年浙江省温室气体排放空间分布 Fig.1 Spatial distribution of greenhouse gas emissions in Zhejiang Province in 2020

结合浙江省地理分区来看,浙北平原区、浙东沿海丘陵海岛区、浙中丘陵盆地区、浙西山地丘陵区、浙南山地区温室气体排放占比依次为55.99%、20.02%、15.48%、6.28%、2.24%。从国土空间开发适宜性的角度看,平原较山地更适宜开发,长期的社会发展过程中,形成了人口和经济向平原集聚的空间特征,人类生产、生活活动是浙江省温室气体的主要排放来源,因此,呈现平原温室气体排放较山区显著的特点。同时,交通是区域经济辐射的主要载体,平原路网的完善进一步推动县域经济向平原集聚,推动区域合作和产业外溢,因此温室气体排放空间分布在部分区域呈现线性特征。

为分析温室气体排放的空间集聚性,应用莫兰指数进行集聚效应检验。检验结果显示,2020年浙江省公里网格级别温室气体排放的Moran’sI值为0.017 5,且Z值大于2.58,表明在99%的置信度下具有空间正相关性,存在空间集聚特征。应用热点分析识别温室气体排放热点(≥90%置信水平)分布于：①浙北平原区,杭州东部与绍兴市北部交汇区、长兴县北部、嘉兴市区、桐乡、平湖沿海地区、宁波市区东部沿海地区、慈溪和余姚中部等地;②浙中丘陵盆地区,金华婺城区与兰溪交界中部、衢州市区中部、常山县中部、江山北部等地;③浙西山地丘陵区,建德西南部、杭州富阳区与桐庐县交界区中部等地(见图2)。

图2 2020年浙江省温室气体排放热点分布Fig.2 Distribution of greenhouse gas emission hotspots in Zhejiang Province in 2020

从行政区域来看,温室气体排放高值区整体分布于浙北地区、金衢盆地及浙东南沿海县(市、区),仅杭州萧山区、宁波北仑区、宁波镇海区、舟山岱山县等4个县(市、区)温室气体排放量就占据浙江省温室气体排放总量的四分之一;温室气体排放低值区基本上位于浙江山区26县范围。整体上,各县域呈现国内生产总值(GDP)越高,温室气体排放量越高的趋势(见图3),但存在一定数量的高效低碳区域,如杭州上城区、拱墅区、西湖区、滨江区和余杭区,以及宁波鄞州区、温州鹿城区等地。这类地区集聚城市服务功能,也是各类高新技术企业布局的首选空间,产品与服务的附加值高,温室气体直接排放量的经济产出相对较高。同样在GDP低值区存在部分高碳县(市、区),这些区域分布有战略性石化行业企业,作为辐射带动周边地区,包括产品源头供应的项目地,经济产出效益显著低于温室气体排放占比,如舟山岱山县等。

图3 2020年浙江省各县(市、区)GDP、温室气体排放占比情况Fig.3 The proportion of GDP and greenhouse gas emissions by counties (cities and districts) in Zhejiang Province in 2020

3.2 大气污染物排放空间分布特征

浙江省大气污染物排放空间分布特征见图4。2020年浙江省约94%的网格涉及大气污染物排放。其中,污染物当量、SO2、NOx、PM2.5、VOCs排放量累计50%的前序网格数分别为551、41、1 438、83、413个,占浙江省网格总数的0.04%～1.30%;排放量累计80%的前序网格数分别为8 559、189、17 519、986、4 001个,对应网格数占比大幅增加。这与各类污染物主要排放来源存在差异有关,除化石燃料固定燃烧源带来的污染排放外,移动源对NOx排放有较大贡献,工艺过程源、溶剂使用源等对VOCs排放有较大贡献,而移动源呈线性分布、溶剂使用源和工艺过程源分布量大面广,故大气污染物排放的空间自相关性低于温室气体,且排放大气污染物的区域面积远大于温室气体。如温台地区大气污染物排放热点的形成,主要是由于工业涂装排放大量的VOCs引起。

图4 2020年浙江省大气污染物当量排放空间分布Fig.4 Spatial distribution of emission equivalents of air pollutants in Zhejiang Province in 2020

对大气污染物当量排放的空间分布特征开展分析,测算其网格排放污染物当量的Moran’sI值为0.010 3,Z值大于2.58,表明在99%的置信度下网格排放大气污染物当量具有空间正相关性。从Moran’sI值看集聚程度,大气污染物当量的排放集聚程度低于温室气体。应用热点分析,识别大气污染物当量的排放热点分布格局(见图5),与温室气体排放热点分布相比存在一定差异,主要表现为大气污染物排放热点较温室气体增加温台沿海地区、湖州北部、丽水市区中部热点,减少金衢中部热点。

图5 2020年浙江省大气污染物当量排放热点分布Fig.5 Distribution of air pollutant emission hotspots in Zhejiang Province in 2020

3.3 温室气体与大气污染物排放协同分布

浙江省温室气体与大气污染物排放的协同分布情况见图6。2020年,浙江省2.72%的网格空间无温室气体和大气污染物排放,86.80%网格空间两者排放情况呈现拮抗状态,9.79%的网格空间两者排放呈现磨合状态,并有0.68%的网格空间两者排放为协同高值区。其中,排放协同高值区以0.68%的面积承载了30.6%的温室气体排放量、38.3%的大气污染物当量排放(见表2)。浙江省温室气体与大气污染物排放耦合协调高值区集中分布于浙北平原区(尤其是杭嘉湖绍宁交汇处)、浙中金衢盆地、浙东沿海,主要包含杭州萧山区、上城区、余杭区,宁波北仑区、镇海区、鄞州区、慈溪市,绍兴柯桥区、越城区,以及金华义乌和台州温岭等地。

图6 2020年浙江省温室气体与大气污染物当量排放网格耦合协调度分布Fig.6 Grid coordination degree distribution of greenhouse gases and atmospheric pollutant emissions in Zhejiang Province in 2020

表2 温室气体与大气污染物当量排放耦合协调分区排放统计Table 2 Emission statistics of greenhouse gas and air pollutant emission in coupling coordinated zoning

从累计排放量上看,统计温室气体累计排放量占比达10%、20%、…、80%的网格空间,核算所对应网格空间的SO2、NOx、PM2.5、VOCs累计排放量占比,以温室气体排放占比为基准进行归一化,归一化值越高表明与温室气体的空间协同性越高。结果显示,4种大气污染物中,温室气体与SO2的空间协同性较高;随着温室气体累计排放量占比提高,对应的网格空间SO2排放归一化值均稳定在0.8以上;对于NOx、VOCs和PM2.5,随着温室气体累计排放量占比的增加,3种污染物排放归一化值也逐步提升,且VOCs的协同性强于PM2.5、NOx。从排放源的角度分析,温室气体与SO2的第一大来源都是化石燃料固定燃烧,以往众多研究也均以SO2作为大气污染物的代表与温室气体进行协同分析[24-25],因此,通常认为SO2与温室气体排放的协同性最高。然而,从空间集聚的角度看,4种大气污染物与温室气体的排放协同高值区网格数为VOCs>NOx>PM2.5>SO2(见表3);VOCs与温室气体排放协同高值区网格数远多于SO2,这一方面是由于从排放总量上看,浙江省VOCs排放量约为SO2的5.82倍;另外,SO2的排放主要集聚于少数重点企业中,而VOCs的排放热点相对更多。

表3 温室气体与不同污染物排放耦合协同关系分布Table 3 Distribution of coupling and synergistic relationship between greenhouse gases and various pollutants

4 讨 论

4.1 实施温室气体与大气污染物排放协同治理空间分级

将协同高值区作为浙江省温室气体与大气污染物协同管控的Ⅰ级区,即研究所识别的756个公里网格,作为减污降碳协同管控的一类重点区。这些区域均在城市功能分区中的工业区块,温室气体与大气污染物排放量均处于高值,同时也集聚了浙江省431家温室气体排放重点监管企业,应优先开展减污降碳协同治理。建议构建从规划、源头准入、工艺过程控制到末端治理的工业园区减污降碳全流程管控体系[26],加快区域能源结构清洁低碳化,遏制高污染、高耗能、低水平项目盲目发展,强化减污降碳协同技术推广应用。

将处于磨合状态的区域作为温室气体与大气污染物协同管控的Ⅱ级区,即研究所识别的10 848个公里网格,作为减污降碳协同管控的二类重点区。这些区块在城市功能分区中位于工业区和生活区,温室气体与大气污染物排放量较高,应作为减污降碳协同治理的重点关注区块。建议强化区域内国土空间用途分区管制,加快推进城市建成区重污染企业搬迁,通过调整交通运输结构和能源结构,强力推动移动源减污降碳。

将处于拮抗状态的区域作为温室气体与大气污染物协同管控的Ⅲ级区,即研究所识别的96 155个公里网格,作为减污降碳协同管控的一般区域。这些区块广泛分布于浙江省域空间,覆盖大量的林地和农田,区域内温室气体与大气污染物的排放量较低且不协同。建议关注农业温室气体和氨减排,提升秸秆综合利用率和土壤碳汇能力,强化山水林田湖草统筹保护和生态修复,提升生态系统固碳效率[27],利用开放空间持续推进太阳能、潮汐能、风能等可再生能源生产与利用,加快完善环境基础设施等。

对于两者均无排放区域作为温室气体与大气污染物协同管控的Ⅳ级区,这类区域通常无生产活动,建议主要以维护生态功能、提升碳汇能力为主要工作方向。

4.2 强化排放协同高值区重点工业行业治理

根据协同高值区温室气体和大气污染物排放来源分析,这些区块呈明显的行业集聚特征,应围绕重点工业行业开展减污降碳协同治理。

4.2.1 石化与化工类产业集聚区

对于浙东北沿海地区和浙西部分网格区块的石化与化工类产业集聚区,建议严控新增低端产能,推行减油增化优化产品结构,推进炼化一体化发展;加快炼化系统能量优化技术、低品位余热资源回收和高效利用技术、高效喷涂等低碳技术的研发和推广;提高化学产品质量标准及资源废料回收使用比例,推动副产能源与钢铁、建材等其他行业耦合发展。

4.2.2 钢铁和其他有色金属冶炼产业集聚区

对于宁波、丽水内部分网格区块的钢铁和其他有色金属冶炼产业集聚区,建议加强粗钢产能控制,严格落实新改扩建项目实施产能减量置换政策;有序推进电炉短流程炼钢,提高清洁能源、氢能、外购绿电及余热余能自发电率,在上下游产业链上积极探索钢铁-化工联产,管理上使用智慧能源管控系统等节能减碳措施。

4.2.3 水泥产业集聚区

对于浙北和浙西部分网格区块的水泥产业集聚区,建议提高熟料落后产能和过剩产能淘汰标准,严格控制熟料产能;充分运用信息化、数字化和智能化技术加强能耗的控制和监管,进一步提高能效水平;加大燃料替代及清洁能源使用比例,改造升级余热发电系统,鼓励烘干等工序及生产辅助系统使用余热或电能,鼓励水泥窑协同处置。

4.2.4 纺织行业及造纸和纸制品产业

对于浙北部分网格纺织行业、衢州市部分网格造纸和纸制品产业集聚区,建议推进行业工业废水分质回用、梯级利用,提升废水综合利用效率,减少污水处理运行负荷,推进废水处理过程的甲烷排放合理回收利用;在纺织行业推行小浴比染色、无聚乙烯醇上浆织造、再生纤维素纤维绿色制浆、针织物平幅染色、涤纶织物少水连续式染色等技术和装备改造。

4.3 温室气体与重点污染物的协同控制

虽然SO2与温室气体排放的协同性最高,但VOCs与温室气体排放协同的空间网格数量远多于SO2,分布更广。结合当前浙江省环境空气质量主要影响因子分析,2020—2022年,浙江省臭氧年均质量浓度由145 μg/m3上升至154 μg/m3,逼近《环境空气质量标准》(GB 3838—2002)的二级标准限值(160 μg/m3),成为环杭州湾地区和金衢盆地空气质量达标的主要影响因子。根据浙江省生态环境监测中心应用观测模型对臭氧前体物敏感性的分析结果,各地市均处于明显的VOCs控制区,削减VOCs有利用降低臭氧浓度。为此,从协同因子角度分析,建议重点关注温室气体与VOCs排放的协同高值的区块。

环杭州湾、金衢盆地、温台地区等共计1 064个公里网格空间的温室气体与VOCs排放协同性相对显著,其排放来源主要为石化与化工行业、涂装行业。为此,建议涂装行业推广清洁原料替代,高效推进泄露检测与修复(LDAR)技术,提高生产设施和污染治理设备节能降耗水平;建议工业园区、企业集群建设VOCs“绿岛”项目、共享喷涂中心、活性炭集中处理中心、溶剂回收中心,实现同类污染物集中高效处理。

5 结论与展望

构建融合多源数据的温室气体与大气污染物排放分解方法,形成浙江省1 km×1 km的排放数据清单。通过空间分析识别出温室气体排放、大气污染物排放的空间集聚特征,应用耦合协调模型测算,开展浙江省协同管控的空间分区,并结合区域特征提出管控建议,助力浙江省减污降碳协同增效创新区建设。

浙江省温室气体与大气污染物排放均存在显著的空间集聚效应,且温室气体的集聚程度大于大气污染物;从累积排放量上看,温室气体排放量与SO2排放量存在着较高的协同性,从空间集聚的角度看,温室气体与VOCs的排放协同高值区网格数最多;浙江省0.68%的网格处于温室气体与大气污染当量的协同高值区,是浙江减污降碳协同管控的一类重点区域,建议强化工业生产的减污降碳协同;浙江省9.79%的网格空间温室气体与大气污染物排放处于磨合状态,是减污降碳协同管控的二类重点区域,建议严格控制生活区的工业企业排放,同时大力推动移动源减污降碳;其他空间不作为减污降碳协同管控的重点区域,建议提升可再生能源的生产能力,提高碳汇能力;温室气体与VOCs的协同控制是现阶段的重点任务。下一阶段空间协同管控研究工作可在两个方面展开,一是与长时间序列的空间排放结合,推动高精度的减污降碳时序研究;二是推动研究结果在温室气体、生态环境要素等的分区管控研究,探索减污降碳协同空间研究在规划、生态环境准入等方面的应用。