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我国典型秸秆露天燃烧黑碳的高时间分辨率排放特征及其排放清单
High time resolution emission characteristics and emission inventory of black carbon in typical crop residues burning in China
: 2018 - 09 - 17
84 0 0
摘要&关键词
摘要:农作物秸秆燃烧是大气中黑碳(Black carbon, BC)气溶胶的主要来源之一。目前农作物秸秆燃烧排放黑碳的研究主要集中在通过离线样品分析获得的BC排放特征,缺少实时在线排放特征的研究。本研究收集了我国具有代表性的4种农作物秸秆(小麦秸秆、水稻秸秆、玉米秸秆和大豆秸秆),通过在实验室燃烧平台模拟农作物秸秆露天燃烧的过程,利用黑碳仪获得农作物秸秆燃烧过程中BC的实时浓度排放变化;利用质量重建,获得BC在线排放因子。结果表明,农作物秸秆在明燃过程中BC的排放因子较为稳定。通过平均排放因子的计算,获得小麦秸秆、水稻秸秆、玉米秸秆和大豆秸秆的BC排放因子分别为0.32±0.05 g·kg-1、0.31±0.13 g·kg-1、0.31±0.09 g·kg-1和0.44±0.01 g·kg-1。基于排放因子的基础上,结合我国农作物秸秆露天燃烧量,最终建立了2015年我国省级典型农作物秸秆燃烧的BC排放清单。
关键词:黑碳;农作物秸秆燃烧;高时间分辨率;在线排放因子。
Abstract & Keywords
Abstract: Background, aim, and scope Biomass burning is a major source of black carbon(BC). China is a large agricultural country, with an average annual straw output of about 600 million tons. Open burning of crop residues accounts for about 26.8% of the total biomass burning. There are still limited studies focusing on the characteristics of BC from crop residues emissions. In this study, a custom-made combustion chamber was used to simulate the open burning of several representative types of crop residues. We obtained the characteristics of real-time emission factors of BC, and its emission inventory was established based on the crop yields in 2015 in China. Materials and methods The crop residues were mainly collected in the main grain producing areas of China. Test burns were conducted in a custom-made combustion chamber at the Institute of Earth Environment, Chinese Academy of Sciences (IEECAS) to simulate the open burning of crop residues. The combustion chamber is a ~8 m3 cavity container with a length, width, and height of 1.8, 1.8, and 2.2 m, respectively. The combustion chamber was equipped with a thermocouple, a thermoanemometer, and an air purification system. A dilution sampler (Model 18, Baldwin Environmental Inc., Reno, NV, USA) was installed downstream of the chamber to dilute the smoke before sampling. Results BC emission stability of crop residues during the process of flaming. The BC average emission factors for wheat straw, rice straw, corn stalk and soybean straw were 0.32 ± 0.05, 0.31 ± 0.13, 0.31 ± 0.09, and 0.44 ± 0.01 g·kg-1. The estimated BC emissions for open burning of wheat, rice, corn and soybean were 13,900 tons, 71,00 tons, 85,50 tons and 13,30 tons, respectively, in China in 2015. Discussion The carbon content of straw calculated by mass balance and the average emission factors are consistent with those of previous studies. The four kinds of crop residue mass did not change much during the initial combustion, and the mass decreased rapidly during the steady combustion process. The real-time emission factor of BC has little change in stable combustion. The quality reconstruction is inaccurate in this experiment at the initial and end of the combustion, and the BC emission factor is based on the mean value of the stable combustion stage. Conclusions Calculating the carbon content of crop residue can well reflect the changes of straw burning quality. The BC average emission factor of soybean straw was higher than that of the other three straws. The quality reconstruction method is not accurate due to the less BC emission in the initial and end of combustion. According to the estimation of BC emissions of opening burning crop straw in all Chinese mainland provinces in 2015, we can see that BC emissions are mainly concentrated in Jiangsu, Anhui, Henan and Hunan provinces. Recommendations and perspectives This experiment mainly simulates the change of BC emission in crop straw open burning during flaming stage, and the BC emissions from crop straw smoldering process is less.
Keywords: Black carbon; crop residues burning; high time resoluation;real-time emission factor
黑碳(Black Carbon,BC)是PM2.5的重要组成成分,通常是由生物质及化石燃料不完全燃烧过程中排放的不定型碳(Bond et al,2013;曹军骥,2014)。BC的多孔性表面使其在大气传输过程中能够吸附其它污染物,作为大气非均相及气粒转化过程的载体和催化剂(Saathoff et al,2003;刘立忠等,2016;蒋磊等,2017)。同时,BC具有强烈的吸光作用,Jones et al(2011)通过模拟得到20世纪化石和生物燃料燃烧排放BC气溶胶产生的辐射强迫为+0.25W/m2,使全球近地层气温明显升高。BC被认为是影响全球变暖仅次于CO2的重要因素(Jacobson,2001)。因此,不论是从化学还是光学方面,BC气溶胶的研究在区域空气质量和全球气候变化领域均受到越来越重要的关注。
我国是一个农业大国,年均秸秆产量约为6亿吨(王亚静等,2010;曹志宏等,2018)。随着农作物秸秆总量的增加以及不少农民使用商品能源作为生活用能,部分地区的农民在农作物收割后,经常采用田间放火焚烧的方式处理这些农作物废弃物。农作物收割后秸秆露天焚烧的比例可达生物质总燃烧量的26.8%(Yan et al,2006)。Streets et al(2003)报道亚洲地区生物质人为以及自然燃烧达7.3亿吨,其中农作物秸秆露天燃烧占总量的34%;而我国生物质燃烧排放的BC占人为排放源的18%,约为11万吨。曹国良等(2005)报道2003年我国秸秆露天焚烧BC的排放量达到8.83万吨。陆燕等(2015)估算2012年我国长三角地区生物质燃烧排放BC的总量约为1.07万吨。可以看到,农作物秸秆露天燃烧是我国BC排放主要的人为源之一。因此,针对农作物秸秆燃烧源开展BC排放特征的研究非常必要。
排放因子是表征污染源颗粒物排放特征的重要参数。关于生物质露天燃烧的BC研究多是通过离线滤膜样品采集分析获得,如通过热光法测量获得元素碳(elemental carbon, EC)的排放因子。Li et al(2007a)通过露天燃烧实验的方式测得小麦秸秆与玉米秸秆露天燃烧EC的排放因子分别为0.49±0.12和0.35±0.10 g·kg-1。Shen et al(2010)通过家用炉灶实验获得我国常见的9种农作物秸秆在明燃和闷烧情况下EC的排放因子。Ni et al(2015)通过对实验室模拟秸秆露天燃烧获得不同含水率下的小麦、水稻以及玉米的EC排放因子分别为:0.24±0.12、0.21±0.13和0.28±0.09 g·kg-1,并得出秸秆含水率升高,其EC排放因子也随之增加。Cao et al(2008a)通过自行设计的燃烧塔模拟家用炉灶农作物秸秆燃烧,获得小麦、水稻、玉米以及棉花燃烧EC排放因子分别为0.42±0.23、0.49±0.21、0.95±1.08和0.82±0.20 g·kg-1。目前,仍然缺少生物质燃烧源在线BC排放因子特征的有效测量数据。本文通过燃烧采样平台模拟农作物秸秆露天燃烧,利用稀释系统对燃烧后的烟气进行稀释冷却,通过在线监测仪器对4种农作物秸秆(小麦秸秆、水稻秸秆、玉米秸秆和大豆秸秆)进行模拟露天燃烧实验并获得BC排放浓度,通过燃烧质量重建得到BC在线排放因子;结合农作物秸秆露天燃烧量等活动数据,建立2015年我国农作物秸秆燃烧源的BC排放清单,为我国评估此类源排放BC对我国秸秆燃烧排放的BC产生辐射强迫的影响提供科学的数据支持。
1   实验设计
图1为本研究使用的秸秆模拟露天燃烧排放平台(Tian et al,2015)。该平台主要由三部分组成:大型燃烧腔、稀释通道采样器以及在线监测仪器。燃烧腔室体积约为8m3,外壁是由3mm厚的耐高温铝合金制成。燃烧过程中所需的清洁空气由外置净化装置通过鼓风机由进气口通入,进气速率可通过改变鼓风机的供电电压进行控制。燃烧腔的烟囱位于其顶部,烟囱中部安装有风速流速计,用来测量烟气通过烟囱的实时流速。烟囱顶部同时装有可调节转速的风扇,燃烧产生的一部分烟气由该风扇以一定速率抽出,另一部分烟气由连接在烟囱上的稀释通道系统采集,并在进入稀释通道后稀释冷却至环境温度,满足在线监测仪器测量要求。进入稀释采样器之前的烟气先经过加热管保证烟气温度在130℃左右,避免气体在稀释之前冷却凝结造成损失。稀释系统内装有三个测量CO2浓度的传感器,分别测量烟囱内、稀释通道内和环境稀释气的CO2浓度,用于计算采样过程中的稀释倍数。在稀释采样器底部有两个仪器外接口可以连接在线监测仪器,本研究包括CO监测仪与AE-33黑碳浓度监测仪。


图1   燃烧模拟平台设计简图
Fig.1 Diagram of combustion simulation system
本研究收集的农作物秸秆分别为小麦、水稻、玉米和大豆秸秆,其中小麦秸秆收集于陕西省,水稻秸秆收集于山东省、安徽省、湖南省以及江西省,玉米收集于陕西省、河北省以及湖南省,大豆收集于安徽省。样品收集的地区均是我国的粮食主产区。实验开始前每种秸秆均在在室外放置一个月以上,使得含水率达到空气干燥水平(10%左右),使其在实验过程中模拟秸秆露天燃烧情况。实验过程中每次秸秆燃烧量控制在40 ~ 60 g之间。实验开始前先采集3至5分钟背景值,之后用点火器点燃秸秆并迅速关闭燃烧腔室门。针对各类农作物秸秆共开展了19组实验,包括5次小麦秸秆,7次水稻秸秆,4次玉米秸秆以及3次大豆秸秆。实验中稀释倍数设定为15 ~ 21倍,每次燃烧时间约为10~15分钟。秸秆燃烧过程中排放的一氧化碳(CO)浓度由CO分析仪(Thermo 48i, Thermo Scientific Inc.,Franklin, MA, USA)进行测量;二氧化碳(CO2)由稀释系统内置的二氧化碳传感器(PP System, Amesbury, MA, USA)测量;BC质量浓度由AE-33型黑碳仪(Model AE-33, Magee Scientific, USA)进行测量。以上测量仪器的时间分辨率均为1s。
1.1   黑碳仪
在线观测黑碳浓度的仪器为美国 Magee 公司生产的 AE-33 型黑碳测量仪(Aethalometer)。其工作原理是基于石英滤纸带上所收集的颗粒物对光的吸收衰减,属于光学灰度测量法(Drinovec et al,2015)。AE-33相比于上一代产品,优势在于采用双点位测量技术,消除了气溶胶负载效应引起的变化,并加以负载补偿参数的实时计算,使仪器的测量性能更加高效精准。经仪器自动校准后的流量为5.0 L·min-1。该仪器有7个通道: 370、470、525、590、660、880 和 940 nm。本研究中BC质量浓度是由光路在880nm通道上的衰减变化计算得出。实验中采样头切割粒径为2.5μm。
2   计算方法
2.1   在线燃烧质量重建
秸秆在燃烧过程中释放的碳(C)以CO2、CO、总碳(TC=EC+OC)为主,以CH4、非甲烷总烃(NMHC)等形式释放的碳(C)相对较少(Li et al,2007a)。本研究利用秸秆燃烧过程中C排放的最主要三种物质CO2、CO及TC的排放质量反演重建在线燃烧质量变化,计算公式如下:
(1)
(2)
(3)
式(1)中Cbiomass为农作物秸秆的碳含量(g);CCO2为燃烧过程中排放CO2的碳含量 (g),CCO为燃烧过程中CO的碳含量(g),CTC为TC的质量(g)。其中根据前人秸秆露天燃烧实验中OC/EC比值在16.4~22.5倍之间(Zhang et al. 2013,Ni et al. 2015,Ni et al. 2017),通过取前人相关研究中OC/EC的平均值,假设BC在TC中的含量为18.5倍(CTC=CBC×19.5)。式(2)中C%为农作物秸秆的含碳量(%),M为秸秆的总燃烧质量(g)。式(3)中为每秒燃烧秸秆的消耗量(g),分别是燃烧秸秆每秒产生的CO2,CO以及TC的质量(g)。
2.2   在线BC排放因子
排放因子指燃料燃烧排放出的污染物的质量与燃料燃烧过程中消耗质量的比值(祝斌等,2005;Johnson et al,2008)。基于重建的实时质量变化,以及黑碳仪监测获得的每秒BC排放浓度,可以获得燃烧过程中的BC排放因子在线特征:
(4)
其中:EFreal-time中为秸秆燃烧产生BC在线排放因子(g·kg-1),为秸秆燃烧过程中每秒BC的排放量。中为每秒燃烧秸秆的消耗量(g)。
2.3   我国农作物秸秆露天燃烧源BC排放评估
本研究采用“自下而上”的清单建立方法,利用实验测量获得的秸秆燃烧BC在线平均排放因子,结合农作物秸秆露天燃烧量,建立我国农作物秸秆露天燃烧源省级排放清单:
(5)
其中:i为省市;j为农作物秸秆类别\({E}_{BC,i,j}\)为i省市j种类农作物秸秆露天燃烧BC排放量(t);\({P}_{i,j}\)为i省市农作物秸秆j的产量(kg);\({R}_{j}\)为农作物秸秆j的谷草比(%);\({D}_{j}\)为农作物秸秆j的干物质比(%);\({E}_{j}\)为农作物秸秆j的燃烧效率(%);\({F}_{i,j}\)为i省市农作物秸秆j露天燃烧比(%);EFBC为农作物秸秆j的BC的在线平均排放因子(g·kg-1)。
2.4   修正燃烧效率(Modified Combustion Efficiency,MCE)
修正燃烧效率是指燃料中的碳转化为CO2与燃料燃烧生成所有含碳物质的比,这种方法多适用于燃烧过程为明燃。MCE则通过计算燃料中碳生成CO2的量与CO2和CO总量的比值来描述明燃和闷烧(Selimovic et al,2017):
(6)
式(6)中为生物质燃烧排放的CO2的增量,为生物质燃烧排放CO的增量。通常,MCE>0.9时为明燃过程,MCE<0.9时为闷烧过程。
3   结果与讨论
3.1   农作物秸秆燃烧在线质量变化
本研究中4种不同秸秆的C%如表1所示。小麦、水稻、玉米和大豆的含碳量分别为42.86%±0.50%、38.65%±0.73%、39.68%±2.03%和50.36%±1.01%。前人研究中的秸秆含碳量结果范围在42.11%~44.8%(小麦秸秆),38.52%~41.42%(水稻秸秆),41.09%~44.6%(玉米秸秆),43.16%~47.54%(大豆秸秆)(Wang et al,2009;Li et al,2007a,2007b;Mcmeeking et al,2009;Liao et al,2004;Shen et al,2012),本研究获得的秸秆含碳量与国内外研究进行对比发现,不同秸秆含碳量误差分别为1.09%,4.42%,7.64%,9.95%,说明燃烧过程中秸秆质量重建结果较好,以CH4、非甲烷总烃(NMHC)等形式释放的碳及秸秆燃烧灰烬中的残余碳可能产生的不确定度不到10%。以4种秸秆典型燃烧过程为例,如图2所示,4种生物质在燃烧过程中质量变化趋势基本一致,通过MCE与燃烧过程中质量变化的对比发现,在开始燃烧阶段(阶段1:0~20s),燃料开始加热,水分挥发,此时还未有明火,MCE存在波动变化,相较于稳定燃烧阶段略低,燃烧不够剧烈质量变化较小;。在稳定燃烧阶段(阶段2:21~200s),有明显的明火,MCE达到最高值,并处于相对稳定的状态,此时处于高值较为燃料平稳燃烧,充分质量迅速下降(阶段2:2~200s);,燃烧后期(阶段3:201~300s),燃料基本消耗完毕,质量变化不再明显,此时燃烧进入最终的闷烧阶段,MCE逐渐降到0.9以下。同时发现MCE由于CO2和CO气体排放的不稳定性存在较大的波动。
表1   秸秆含碳量/%
小麦水稻玉米大豆
WheatRiceCornSoybean
Li et al, 2007a44.841.09
Li et al, 2007b41.4247.54
Wang et al, 200943.4±0.739.0±1.444.6±1.2
McMeeking et al,200739~46
Liao et al, 200442.11±2.1238.52±1.0342.69±1.4743.16±1.13
Shen et al, 201243.47
本研究42.86±0.5038.65±0.7339.68±2.0350.36±1.01
This research


图2   农作物秸秆燃烧过程中MCE与质量变化
Fig.2 Temporal variation of crop residue mass and modified combustion efficiency in burning process
3.2   黑碳在线排放因子的变化特征
由图3中可以看出,4种不同农作物秸秆在燃烧过程中BC质量浓度均有先上升后下降的单峰变化趋势。MCE在燃烧过程开始后有短暂上升过程,稳定燃烧过程中保持在0.9以上,说明4种秸秆在稳定燃烧阶段均为明燃。BC在线排放因子的变化中,4种农作物秸秆的BC排放因子在点燃之后均出现快速上升的过程,达到一个峰值。造成这种情况的原因可能是,刚开始点火后秸秆燃烧质量变化较小(图2阶段1),秸秆中的易燃部分首先燃烧释放出挥发性有机污染物,为固定碳的燃烧提供环境,导致重建BC排放因子开始有上升的变化趋势。如图3所示,在稳定燃烧阶段4种秸秆BC排放因子保持稳定没有很大的波动,对应质量变化的阶段2(如图2所示),各类污染物(CO,CO2,TC)排放相对稳定且明显,此阶段质量迅速下降,燃烧过程全部为明燃过程。BC排放因子的重建过程在稳定燃烧过程中是准确的。燃烧的最后阶段,因为燃料燃烧趋近结束,MCE降低到0.9以下,此时CO2、CO等污染物接近排放完毕,质量重建存在误差,导致BC排放因子随质量建浮动而变化(水稻、玉米)。


图3   秸秆燃烧过程中BC质量浓度、在线排放因子、MCE以及燃烧质量的变化
Fig.3 Temporal variation of BC concentration and emission factor, modified combustion efficiency and crop residue mass in burning process
基于上述燃烧过程,在线平均排放因子的计算主要以阶段2的稳定燃烧过程中BC的排放因子为准。表2是本研究所得4种农作物秸秆燃烧BC排放因子以及其他文献中的研究结果。本次实验通过模拟秸秆露天燃烧过程所得小麦、水稻、玉米以及大豆的BC在线平均排放因子分别为:0.32±0.05、0.31±0.13、0.31±0.09以及0.44±0.01 g·kg-1。从表中可以看出,本研究所得小麦BC排放因子在前人实验室模拟小麦燃烧的EC排放因子范围0.24±0.12~0.52±0.00 g·kg-1之内。此外,本研究中秸秆燃烧BC排放因子均高于Ni et al(2015)报导中EC排放因子,在燃烧方式和燃烧秸秆种类相似的情况下,这种差异的主要原因可能是测量方法(热学法和光学法)造成的。
表2   本研究BC排放因子与其他文献报道秸秆露天燃烧EC排放因子的对比/g·kg-1
小麦
Wheat
水稻
Rice
玉米
Corn
大豆
Soybean
文献
Literature
0.24±0.120.21±0.130.28±0.09Ni et al, 2015
0.35±0.16Dhammapala et al, 2007
0.52±0.000.17±0.04Hays et al, 2005
0.49±0.120.35±0.10Li et al, 2007
0.48±0.16Kim et al, 2011
0.12±0.020.11±0.030.13唐喜斌等,2014
0.32±0.050.31±0.130.31±0.090.44±0.01本研究
This reasearch
3.3   我国农作物秸秆露天燃烧源BC排放清单的建立
本研究以 2015 年为基准,基于农作物秸秆量(P)、谷草比(R)、干物质比(D)、燃烧效率(E)以及秸秆露天燃烧比(F)(公式5),计算获得出我国各省份小麦、水稻、玉米以及大豆的露天燃烧量(图4)。农作物产量数据来自《中国统计年鉴2016》。农作物类型包括小麦、玉米、水稻、豆类,其中小麦、玉米和水稻作为我国主要农作物分别占到全部农作物产量的 14.51、22.91和18.16%。谢光辉等(2010)通过查阅资料对我国1991年至2007年间各时期农作物谷草比进行了详细的总结,本研究通过采用1991年至2007年各时期谷草比的平均值能够很大程度的反映我国农作物秸秆的真实状况。由于本研究中农作物秸秆燃烧排放BC的排放因子是基于空气干燥基下计算得出,而且不同秸秆种类在露天情况下含水量同样受到周围环境的影响,干物质比(D)和燃烧效率(E)缺乏相关实测数据,本研究采用已有研究结果(谢光辉等,2011;He et al,2011)对我国2015年农作物秸秆产量进行估算(表3)。
表3   农作物秸秆露天燃烧量换算系数
谷草比
Grain-Straw ratio
干物质比
Dry matter ratio
燃烧效率
combustion efficiency
小麦
Wheat
1.170.830.86
水稻
Rice
1.000.890.93
玉米
Corn
1.040.400.92
大豆
Soybean
1.500.910.68


图4   2015年我国各省主要农作物秸秆露天燃烧量分布
Fig.4 Open burning amount of crop residues in all provinces,2015
2015年我国省级主要农作物秸秆露天燃烧BC排放量如表4。可以看出我国农作物秸秆露天燃烧BC排放还存在着一定的地域性差异,主要集中在江苏(2790t)、安徽(2759t)、湖南(2360t)以及河南(2167t)等省,占2015年我国BC排放量的43.9%。水稻和小麦秸秆的露天燃烧BC排放量南方与北方差异显著,小麦秸秆露天燃烧BC排放量主要集中在河南(1543t)、安徽(1202t)、山东(1034t)以及江苏(1000t)等省,分别占当地农作物秸秆BC排放量的71.2、43.6、68.9以及35.9%。小麦秸秆露天燃烧主要集中在河南,山东两省,这主要是因为农村人口密度高,并且是粮食主产区使得秸秆燃烧量很大。水稻秸秆露天燃烧BC排放量主要集中在湖南(2232t)、江苏(1598t)、安徽(1194t)三省以及两广地区。水稻秸秆露天燃烧排放主要集中在华中以及南方省市,其中湖南省水稻秸秆露天燃烧占全省农作物秸秆露天燃烧的94.6%。玉米秸秆露天燃烧主要集中在东北及华东、华中地区,集中在黑龙江(496t)、山东(401t)、吉林(392t)三省。豆类秸秆露天燃烧占农作物秸秆露天燃烧量较少,集中在黑龙江(210t)以及安徽(174t)两省。以上可以看出我国农作物秸秆露天燃烧BC排放主要集中在粮食主产区,大量秸秆被剩余而焚烧。江苏,安徽等省农民生活商品化率已超过90%。其中农作物秸秆燃烧量在云南、贵州以及青海、宁夏、西藏西部省份较低,主要因为西部地区省份土地利用率低,粮食产地较少。
针对我国农作物秸秆露天燃烧排放BC的研究,前人已有特定年份的研究报道。Bond et al.(2004)估算了我国1996年生物质露天燃烧排放BC为12.4×104t(7.2~28.2×104t),约为本研究的5倍。Yan et al.(2006)估算了我国2000年秸秆露天燃烧排放BC为8.4×104t,约为本研究的3.6倍,其中秸秆露天燃烧量为122.1×106 t,对比本研究中四种秸秆露天燃烧量72.3×106 t高出1.7倍。Cao et al.(2008b)通过对2000~2003年我国农作物秸秆露天燃烧BC排放量的研究中发现,BC排放在10.3~10.8×104t,约为本研究的4.6倍,其中小麦、水稻、玉米、大豆BC排放因子分别为:0.52 g·kg-1、0.52 g·kg-1、0.78 g·kg-1、0.69 g·kg-1均高于本研究,秸秆露天燃烧量为136.37~143.40×106 t约为本研究2倍。Lu et al.(2011)获得我国1996~2010年间农作物秸秆燃烧BC排放量为8.6~9.7×104t,约为本研究的3.7~4.2倍。其中对秸秆燃烧BC排放因子取0.7 g·kg-1约为本研究的2倍左右。可以发现在对BC排放量估算上,各研究存在一定的差异,原因主要来自以下两个方面:一是排放因子的影响,本研究采用的是实验所得数据,构建符合中国农作物秸秆露天燃烧的本土化排放因子,同时利用光学法测量获得BC排放因子;二是统计数据获取方式不同造成活动水平的差异,例如本研究是基于中国统计年鉴产量估算秸秆产量,而Lu et al. (2011)研究中秸秆露天燃烧量则是通过中国农业统计年鉴计算得出,不同统计年鉴之间的统计数据存在差异。
表4   2015年我国省级农作物秸秆燃烧黑碳排放量/单位:t
地区
District
水稻
Rice
小麦
Wheat
玉米
Corn
豆类
Soybean
农作物总排放量
Corp residue emissions
北京 Beijing0.044.899.670.4715.08
天津 Tianjin4.7826.3721.010.8152.97
河北 Hebei23.07632.77327.0019.881002.73
山西 Shanxi0.21119.68168.8820.62309.39
内蒙古
Inner Mongolia
16.1149.92315.1149.64430.78
辽宁 Liaoning141.610.85196.4913.11352.06
吉林 Jilin190.780.03392.8023.42607.03
黑龙江 Heilongjiang666.016.87496.17210.741379.80
上海 Shanghai68.8416.970.791.0487.64
江苏 Jiangsu1598.151000.8695.4595.762790.21
浙江 Zhejiang473.1829.9211.7746.64561.52
安徽 Anhui1194.461202.90187.84174.582759.77
福建 Fujian396.980.518.1430.36435.98
江西 Jiangxi556.560.741.6214.46573.40
山东 Shandong40.261034.75401.4926.151502.65
河南 Henan225.021543.79362.8836.252167.95
湖北 Hubei497.12120.3642.2612.54672.29
湖南 Hunan2232.668.2673.7046.092360.71
广东 Guangdong918.800.2630.4129.02978.49
广西 Guangxi960.500.79109.5732.111102.97
海南 Hainan129.410.000.002.82132.23
重庆 Chongqing139.036.5532.9720.93199.48
四川 Sichuan426.26121.9097.2043.66689.03
贵州 Guizhou114.6217.6441.1415.03188.44
云南 Yunnan181.1225.9194.8759.61361.50
西藏 Tibet0.2110.260.161.3411.96
陕西 Shaanxi38.91202.00106.3214.29361.51
甘肃 Gansu1.30123.16112.3124.25261.02
青海 Qinghai0.0014.953.623.7522.32
宁夏 Ningxia25.5817.3644.152.2889.37
新疆 Xinjiang27.39306.05137.1913.93484.57
总计 Total11288.996647.283922.971085.5822944.82
3.4   BC排放清单的不确定性分析
在95%的置信度下,计算获得上述秸秆燃烧BC排放量的不确定性,如表5所示。BC排放量估算过程中农作物秸秆燃烧源活动水平以及对应秸秆燃烧BC排放因子是影响清单不确定性的两个重要参数。其中活动水平数据来源于相关研究与统计资料,其相对标准偏差取20%(Huang et al,2012),排放因子的相对标准偏差由本研究实测数据获得。通过不确定性公式计算表明,本研究估算四种农作物秸秆BC排放清单的不确定度在39%~131%之间低于Streets et al(2003)估算的400%,主要原因是本研究排放因子采用秸秆燃烧过程中高分辨排放因子实测数据的平均值,活动水平采用国内相关研究的统计资料,有效降低了结果的不确定性。
表5   95%置信度下农作物秸秆露天燃烧BC排放的不确定度(%)
水稻
Rice
小麦
Wheat
玉米
Corn
豆类
Soybean
总排放量
Corp residue emissions
50916939131
4   结论
本文通过对我国4种典型农作物秸秆进行模拟露天燃烧实验,开展农作物秸秆燃烧BC排放特征的研究。结果发现,通过利用农作物秸秆燃烧过程排放CO2、CO、TC计算秸秆含碳量可以反演出秸秆燃烧过程中质量的变化,农作物秸秆燃烧过程中BC在线排放因子在秸秆稳定燃烧阶段处于相对稳定。通过质量重建获得秸秆稳定燃烧阶段下小麦、水稻、玉米以及大豆秸秆的BC平均排放因子分别为:0.32±0.05g·kg-1、0.31±0.13g·kg-1、0.31±0.09g·kg-1、0.44±0.01 g·kg-1。其中大豆秸秆的BC排放因子明显高于其他三种秸秆的BC排放因子。基于实验实测的BC排放因子并结合我国农作物秸秆露天燃烧量,建立获得2015年我国农作物秸秆露天燃烧BC的排放量分别为:水稻1.12×104t、小麦0.66×104t、玉米0.39×104t以及豆类0.10×104t,其中秸秆露天燃烧BC排放较高的省份主要为江苏、安徽、湖南以及河南,分别占全国总量的12.16%、12.03%、10.29%以及9.45%。
致谢
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稿件与作者信息
王文杰1,2,3
WANG Wenjie1,2,3
田杰4
TIAN Jie4
张勇1,2,3
ZHANG Yong1,2,3
张永刚3
ZHANG Yonggang3
王启元1,3
WANG Qiyuan1,3
韩永明1,3*
HAN Yongming1,3*
yongming@ieecas.cn
曹军骥1,3
CAO Junji1,3
基金项目: 国家自然科学基金(41661144020和41503118)和杰出青年基金(41625015)
出版历史
出版时间: 2018年9月17日 (版本1
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地球环境学报
Journal of Earth Environment