基于多源數據融合的浙江省溫室氣體與大氣污染物排放協同研究*

羅 雯 陳 佳 張 齊 盧瑛瑩#

(1.浙江省生態環境科學設計研究院,浙江 杭州 310007;2.浙江省環境污染控制技術研究重點實驗室,浙江 杭州 310007)

實現生態環境質量根本好轉與碳達峰碳中和是“美麗中國”建設面臨的兩大戰略任務,協同推進減污降碳成為我國新時期經濟社會全面綠色轉型的必然選擇。2022年,生態環境部等七部委聯合印發的《減污降碳協同增效實施方案》明確提出要“充分利用現有生態環境制度體系協同促進低碳發展,創新政策措施,優化治理路線,推動減污降碳協同增效”。大氣污染物與溫室氣體存在明顯的“同根同源性”[1]和“互相影響性”[2],是減污降碳研究和實踐關注的重點領域,深入識別兩者協同排放特征,是實現區域大氣污染和溫室氣體排放高效協同管控的重要途徑。

目前,學者們對減污降碳領域已開展諸多研究,主要研究方向包括基礎性的大氣污染物或溫室氣體排放核算研究,典型行業大氣污染治理技術的減污降碳協同效果研究[3-8],碳交易、可再生能源利用、工業污染防控等政策實施后的減污降碳協同效果評估和預測[9-15],區域層面的減污降碳驅動因素和時空分布異質性研究等[16-18],但較少涉及高精度的溫室氣體和大氣污染物協同排放特征研究。為推動減污降碳協同研究成果能更好地指導地方治理應用,本研究以浙江省域為研究對象,運用多源數據融合構建高精度溫室氣體與大氣污染物排放網格,開展區域溫室氣體和大氣污染物排放空間協同的精細化分析,并基于協同特性提出分區管控建議,有效豐富了區域減污降碳定量分析和路徑優化技術方法。

1 研究區域概況

浙江省位于我國東南沿海,是長三角一體化、長江經濟帶等國家重大戰略交匯落地區域,全省陸域面積10.55 萬km2,占全國陸域面積的1.1%。浙江省山地丘陵眾多、平原盆地兼備,地表覆蓋呈現“七山一水兩分田”的特征。浙江省地處歐亞大陸與西太平洋的過渡地帶,屬典型的亞熱帶季風氣候區,季風顯著,四季分明,年均氣溫為15～18 ℃。近年來,浙江省積極推進減污降碳協同創新,于2022年9月獲生態環境部復函支持開展減污降碳協同創新區建設,同年12月發布《浙江省減污降碳協同創新區建設實施方案》,具有較好的探索實踐基礎和突出的深入研究需求。

2 研究方法與數據來源

2.1 基于多源數據融合的網格構建

ELVIDGE等[19]最早發現全球范圍內夜間燈光亮度值與碳排放量存在相關性。2000年,DOLL等[20]對46個不同發展水平國家夜間燈光與碳排放進行回歸分析,結果表明夜間燈光強度與碳排放顯著相關,R2為0.84。在我國,北京大學陶澍團隊的全球燃料燃燒二氧化碳排放清單、清華大學賀克斌團隊的中國多尺度排放清單模型、生態環境部環境規劃院王金南團隊的中國高分辨率網格數據,均采用夜間燈光指數等替代變量疊加監測數據的方式進行網格數據分配,網格精度介于1 km×1 km到10 km×10 km不等。在實際應用中,碳排放重點企業對網格數據分解的影響較大,為進一步提升分解精度和準確度,本研究首先提取浙江省碳排放重點企業信息,再結合浙江省溫室氣體排放清單等統計數據,以夜間燈光指數為替代變量分領域分解形成浙江省1 km×1 km的溫室氣體排放公里網格。具體分解步驟為：①應用ArcGIS建立浙江省1 km×1 km網格。②基于浙江省溫室氣體清單報告中的溫室氣體排放總量(以二氧化碳當量計),從消費側將溫室氣體排放空間分為工業區、交通區和其他區,根據浙江省碳達峰研究報告中消費側各領域溫室氣體排放占比測算各領域溫室氣體排放總量。③應用清華大學地球科學系土地功能分區矢量(EULUC)數據,采用夜間燈光指數為替代變量,進行各類區域網格溫室氣體排放分解,其中工業區分解總量需扣除浙江省重點碳排放企業的溫室氣體排放量。④將重點企業溫室氣體排放信息矢量化,應用ArcGIS相交工具落入對應網格中,形成浙江省溫室氣體排放空間分布圖。

本研究以細顆粒物(PM2.5)、氮氧化物(NOx)、SO2和揮發性有機物(VOCs)為對象,基于浙江省大氣污染源清單,應用Geocoding API技術實現排放源空間坐標獲取和排放源空間化,建立浙江省主要大氣污染物排放空間分布圖。通過ArcGIS軟件將網格溫室氣體排放的屬性信息和大氣污染物排放的屬性信息提取至網格中心點,實現溫室氣體排放、大氣污染物排放網格數據集成。

2.2 耦合協調模型

耦合協調模型[21]通常被用于測度事物的協調發展水平,其中耦合度指多個系統或子系統之間相互作用的程度,反映系統之間的相互依賴、制約。協調度指耦合交互關系中的正向作用程度,反映協調狀況的良莠。耦合度、協調度的計算分別見式(1)、式(2)：

(1)

L=α1U1+α2U2+…αiUi…αnUn

(2)

式中：C為系統間的耦合度,取值范圍為[0,1],結果越接近1,耦合程度越高;Ui為第i個子系統的綜合得分;n為子系統個數;L為系統間的協調度;αi為第i個子系統的權重。

系統間的耦合協調度計算見式(3)：

(3)

本研究中,子系統1為網格溫室氣體排放,子系統2為網格大氣污染物排放,按照《中華人民共和國環境保護稅法》和《揮發性有機物排污收費試點辦法》,將4種納入統計的大氣污染物排放量折算污染物當量。采用幾何間隔分類法對子系統1和子系統2的排放數據進行標準化,計算獲得U1、U2。

參考焦士興等[22]的研究結果,空間溫室氣體排放與大氣污染物排放耦合協調階段劃分見表1。

表1 溫室氣體排放與大氣污染物排放耦合協調階段劃分Table 1 Greenhouse gas emission and air pollutant emission coupling coordination stage

2.3 數據來源

2.3.1 調研獲取數據

《2020年浙江省溫室氣體清單總報告》、2020年浙江省重點碳排放企業溫室氣體排放信息、2020年浙江省大氣源清單數據等源自政府部門。其中,浙江省重點碳排放企業溫室氣體排放信息來源于9 294家企業,包含1 949家溫室氣體排放重點監管企業及部分排污許可證發證企業。大氣源清單包含NOx、SO2、VOCs以及各級大氣顆粒物等主要大氣污染物的排放信息。

2.3.2 開放平臺獲取數據

夜間燈光柵格數據(NPP-VIIRS)來源于美國國家海洋和大氣管理局網站(http：//www.ngdc.noaa.gov/eog/index.html),空間分辨率約500 m×500 m,由Suomi-NPP衛星利用可見紅外成像輻射儀(VIIRS)拍攝,數據逐月更新。EULUC數據來自清華大學地球科學系網站(http：//data.ess.tsinghua.edu.cn),數據時間為2018年。

2.4 數據預處理

2.4.1 浙江省重點碳排放企業信息空間化

將重點碳排放企業信息添加至ArcGIS,顯示坐標數據,再導出為矢量數據。

2.4.2 NPP-VIIRS數據預處理

NPP-VIIRS夜間燈光數據尚未經過處理以屏蔽極光、火、船和其他噪聲[23],因此在亮度上尚存在負值和異常突變值,需要對影像進行預處理。影像網格會隨著緯度的升高而減小,為避免影像網格變形帶來的影響,首先將所有影像的投影坐標系都轉換到蘭伯特方位角等面積投影坐標系,并重采樣至1 km×1 km空間分辨率,再以我國行政邊界矢量圖層為掩膜進行裁剪。由于中國區域內最大的夜間燈光數值(DN)不會超過北京、上海的最大值(DN=400)。因此,若像元DN>400,則用周圍8個鄰域像元內的最大DN替代,直到所有DN>400的異常值都被剔除。應用ArcGIS數據管理工具中的“創建漁網”工具,構建浙江省域范圍的1 km×1 km網格,并生成網格中心點。將DN數據提取至中心點,代表單元網格的DN。

3 結果分析

3.1 溫室氣體排放空間分布特征

浙江省溫室氣體排放空間分布特征見圖1。從空間上看,2020年浙江省溫室氣體排放主要聚集在約38%的陸域空間中。其中,5個公里網格溫室氣體排放量超過浙江省排放總量的1%,分別位于舟山岱山縣、寧波鎮海區、杭州大江東產業園、寧波北侖區和衢州綠色產業集聚區,分別對應分布有浙江省消費側溫室氣體排放前5位的重點企業,每家企業溫室氣體排放量均高于600萬t。浙江省溫室氣體排放空間空間集聚效應明顯,省域0.09%的公里網格排放了浙江省33.98%的溫室氣體排放;超過半數的溫室氣體排放集聚于0.54%的網格空間;80%的溫室氣體排放發生在不到7%的網格空間中。

圖1 2020年浙江省溫室氣體排放空間分布 Fig.1 Spatial distribution of greenhouse gas emissions in Zhejiang Province in 2020

結合浙江省地理分區來看,浙北平原區、浙東沿海丘陵海島區、浙中丘陵盆地區、浙西山地丘陵區、浙南山地區溫室氣體排放占比依次為55.99%、20.02%、15.48%、6.28%、2.24%。從國土空間開發適宜性的角度看,平原較山地更適宜開發,長期的社會發展過程中,形成了人口和經濟向平原集聚的空間特征,人類生產、生活活動是浙江省溫室氣體的主要排放來源,因此,呈現平原溫室氣體排放較山區顯著的特點。同時,交通是區域經濟輻射的主要載體,平原路網的完善進一步推動縣域經濟向平原集聚,推動區域合作和產業外溢,因此溫室氣體排放空間分布在部分區域呈現線性特征。

為分析溫室氣體排放的空間集聚性,應用莫蘭指數進行集聚效應檢驗。檢驗結果顯示,2020年浙江省公里網格級別溫室氣體排放的Moran’sI值為0.017 5,且Z值大于2.58,表明在99%的置信度下具有空間正相關性,存在空間集聚特征。應用熱點分析識別溫室氣體排放熱點(≥90%置信水平)分布于：①浙北平原區,杭州東部與紹興市北部交匯區、長興縣北部、嘉興市區、桐鄉、平湖沿海地區、寧波市區東部沿海地區、慈溪和余姚中部等地;②浙中丘陵盆地區,金華婺城區與蘭溪交界中部、衢州市區中部、常山縣中部、江山北部等地;③浙西山地丘陵區,建德西南部、杭州富陽區與桐廬縣交界區中部等地(見圖2)。

圖2 2020年浙江省溫室氣體排放熱點分布Fig.2 Distribution of greenhouse gas emission hotspots in Zhejiang Province in 2020

從行政區域來看,溫室氣體排放高值區整體分布于浙北地區、金衢盆地及浙東南沿?？h(市、區),僅杭州蕭山區、寧波北侖區、寧波鎮海區、舟山岱山縣等4個縣(市、區)溫室氣體排放量就占據浙江省溫室氣體排放總量的四分之一;溫室氣體排放低值區基本上位于浙江山區26縣范圍。整體上,各縣域呈現國內生產總值(GDP)越高,溫室氣體排放量越高的趨勢(見圖3),但存在一定數量的高效低碳區域,如杭州上城區、拱墅區、西湖區、濱江區和余杭區,以及寧波鄞州區、溫州鹿城區等地。這類地區集聚城市服務功能,也是各類高新技術企業布局的首選空間,產品與服務的附加值高,溫室氣體直接排放量的經濟產出相對較高。同樣在GDP低值區存在部分高碳縣(市、區),這些區域分布有戰略性石化行業企業,作為輻射帶動周邊地區,包括產品源頭供應的項目地,經濟產出效益顯著低于溫室氣體排放占比,如舟山岱山縣等。

圖3 2020年浙江省各縣(市、區)GDP、溫室氣體排放占比情況Fig.3 The proportion of GDP and greenhouse gas emissions by counties (cities and districts) in Zhejiang Province in 2020

3.2 大氣污染物排放空間分布特征

浙江省大氣污染物排放空間分布特征見圖4。2020年浙江省約94%的網格涉及大氣污染物排放。其中,污染物當量、SO2、NOx、PM2.5、VOCs排放量累計50%的前序網格數分別為551、41、1 438、83、413個,占浙江省網格總數的0.04%～1.30%;排放量累計80%的前序網格數分別為8 559、189、17 519、986、4 001個,對應網格數占比大幅增加。這與各類污染物主要排放來源存在差異有關,除化石燃料固定燃燒源帶來的污染排放外,移動源對NOx排放有較大貢獻,工藝過程源、溶劑使用源等對VOCs排放有較大貢獻,而移動源呈線性分布、溶劑使用源和工藝過程源分布量大面廣,故大氣污染物排放的空間自相關性低于溫室氣體,且排放大氣污染物的區域面積遠大于溫室氣體。如溫臺地區大氣污染物排放熱點的形成,主要是由于工業涂裝排放大量的VOCs引起。

圖4 2020年浙江省大氣污染物當量排放空間分布Fig.4 Spatial distribution of emission equivalents of air pollutants in Zhejiang Province in 2020

對大氣污染物當量排放的空間分布特征開展分析,測算其網格排放污染物當量的Moran’sI值為0.010 3,Z值大于2.58,表明在99%的置信度下網格排放大氣污染物當量具有空間正相關性。從Moran’sI值看集聚程度,大氣污染物當量的排放集聚程度低于溫室氣體。應用熱點分析,識別大氣污染物當量的排放熱點分布格局(見圖5),與溫室氣體排放熱點分布相比存在一定差異,主要表現為大氣污染物排放熱點較溫室氣體增加溫臺沿海地區、湖州北部、麗水市區中部熱點,減少金衢中部熱點。

圖5 2020年浙江省大氣污染物當量排放熱點分布Fig.5 Distribution of air pollutant emission hotspots in Zhejiang Province in 2020

3.3 溫室氣體與大氣污染物排放協同分布

浙江省溫室氣體與大氣污染物排放的協同分布情況見圖6。2020年,浙江省2.72%的網格空間無溫室氣體和大氣污染物排放,86.80%網格空間兩者排放情況呈現拮抗狀態,9.79%的網格空間兩者排放呈現磨合狀態,并有0.68%的網格空間兩者排放為協同高值區。其中,排放協同高值區以0.68%的面積承載了30.6%的溫室氣體排放量、38.3%的大氣污染物當量排放(見表2)。浙江省溫室氣體與大氣污染物排放耦合協調高值區集中分布于浙北平原區(尤其是杭嘉湖紹寧交匯處)、浙中金衢盆地、浙東沿海,主要包含杭州蕭山區、上城區、余杭區,寧波北侖區、鎮海區、鄞州區、慈溪市,紹興柯橋區、越城區,以及金華義烏和臺州溫嶺等地。

圖6 2020年浙江省溫室氣體與大氣污染物當量排放網格耦合協調度分布Fig.6 Grid coordination degree distribution of greenhouse gases and atmospheric pollutant emissions in Zhejiang Province in 2020

表2 溫室氣體與大氣污染物當量排放耦合協調分區排放統計Table 2 Emission statistics of greenhouse gas and air pollutant emission in coupling coordinated zoning

從累計排放量上看,統計溫室氣體累計排放量占比達10%、20%、…、80%的網格空間,核算所對應網格空間的SO2、NOx、PM2.5、VOCs累計排放量占比,以溫室氣體排放占比為基準進行歸一化,歸一化值越高表明與溫室氣體的空間協同性越高。結果顯示,4種大氣污染物中,溫室氣體與SO2的空間協同性較高;隨著溫室氣體累計排放量占比提高,對應的網格空間SO2排放歸一化值均穩定在0.8以上;對于NOx、VOCs和PM2.5,隨著溫室氣體累計排放量占比的增加,3種污染物排放歸一化值也逐步提升,且VOCs的協同性強于PM2.5、NOx。從排放源的角度分析,溫室氣體與SO2的第一大來源都是化石燃料固定燃燒,以往眾多研究也均以SO2作為大氣污染物的代表與溫室氣體進行協同分析[24-25],因此,通常認為SO2與溫室氣體排放的協同性最高。然而,從空間集聚的角度看,4種大氣污染物與溫室氣體的排放協同高值區網格數為VOCs>NOx>PM2.5>SO2(見表3);VOCs與溫室氣體排放協同高值區網格數遠多于SO2,這一方面是由于從排放總量上看,浙江省VOCs排放量約為SO2的5.82倍;另外,SO2的排放主要集聚于少數重點企業中,而VOCs的排放熱點相對更多。

表3 溫室氣體與不同污染物排放耦合協同關系分布Table 3 Distribution of coupling and synergistic relationship between greenhouse gases and various pollutants

4 討 論

4.1 實施溫室氣體與大氣污染物排放協同治理空間分級

將協同高值區作為浙江省溫室氣體與大氣污染物協同管控的Ⅰ級區,即研究所識別的756個公里網格,作為減污降碳協同管控的一類重點區。這些區域均在城市功能分區中的工業區塊,溫室氣體與大氣污染物排放量均處于高值,同時也集聚了浙江省431家溫室氣體排放重點監管企業,應優先開展減污降碳協同治理。建議構建從規劃、源頭準入、工藝過程控制到末端治理的工業園區減污降碳全流程管控體系[26],加快區域能源結構清潔低碳化,遏制高污染、高耗能、低水平項目盲目發展,強化減污降碳協同技術推廣應用。

將處于磨合狀態的區域作為溫室氣體與大氣污染物協同管控的Ⅱ級區,即研究所識別的10 848個公里網格,作為減污降碳協同管控的二類重點區。這些區塊在城市功能分區中位于工業區和生活區,溫室氣體與大氣污染物排放量較高,應作為減污降碳協同治理的重點關注區塊。建議強化區域內國土空間用途分區管制,加快推進城市建成區重污染企業搬遷,通過調整交通運輸結構和能源結構,強力推動移動源減污降碳。

將處于拮抗狀態的區域作為溫室氣體與大氣污染物協同管控的Ⅲ級區,即研究所識別的96 155個公里網格,作為減污降碳協同管控的一般區域。這些區塊廣泛分布于浙江省域空間,覆蓋大量的林地和農田,區域內溫室氣體與大氣污染物的排放量較低且不協同。建議關注農業溫室氣體和氨減排,提升秸稈綜合利用率和土壤碳匯能力,強化山水林田湖草統籌保護和生態修復,提升生態系統固碳效率[27],利用開放空間持續推進太陽能、潮汐能、風能等可再生能源生產與利用,加快完善環境基礎設施等。

對于兩者均無排放區域作為溫室氣體與大氣污染物協同管控的Ⅳ級區,這類區域通常無生產活動,建議主要以維護生態功能、提升碳匯能力為主要工作方向。

4.2 強化排放協同高值區重點工業行業治理

根據協同高值區溫室氣體和大氣污染物排放來源分析,這些區塊呈明顯的行業集聚特征,應圍繞重點工業行業開展減污降碳協同治理。

4.2.1 石化與化工類產業集聚區

對于浙東北沿海地區和浙西部分網格區塊的石化與化工類產業集聚區,建議嚴控新增低端產能,推行減油增化優化產品結構,推進煉化一體化發展;加快煉化系統能量優化技術、低品位余熱資源回收和高效利用技術、高效噴涂等低碳技術的研發和推廣;提高化學產品質量標準及資源廢料回收使用比例,推動副產能源與鋼鐵、建材等其他行業耦合發展。

4.2.2 鋼鐵和其他有色金屬冶煉產業集聚區

對于寧波、麗水內部分網格區塊的鋼鐵和其他有色金屬冶煉產業集聚區,建議加強粗鋼產能控制,嚴格落實新改擴建項目實施產能減量置換政策;有序推進電爐短流程煉鋼,提高清潔能源、氫能、外購綠電及余熱余能自發電率,在上下游產業鏈上積極探索鋼鐵-化工聯產,管理上使用智慧能源管控系統等節能減碳措施。

4.2.3 水泥產業集聚區

對于浙北和浙西部分網格區塊的水泥產業集聚區,建議提高熟料落后產能和過剩產能淘汰標準,嚴格控制熟料產能;充分運用信息化、數字化和智能化技術加強能耗的控制和監管,進一步提高能效水平;加大燃料替代及清潔能源使用比例,改造升級余熱發電系統,鼓勵烘干等工序及生產輔助系統使用余熱或電能,鼓勵水泥窯協同處置。

4.2.4 紡織行業及造紙和紙制品產業

對于浙北部分網格紡織行業、衢州市部分網格造紙和紙制品產業集聚區,建議推進行業工業廢水分質回用、梯級利用,提升廢水綜合利用效率,減少污水處理運行負荷,推進廢水處理過程的甲烷排放合理回收利用;在紡織行業推行小浴比染色、無聚乙烯醇上漿織造、再生纖維素纖維綠色制漿、針織物平幅染色、滌綸織物少水連續式染色等技術和裝備改造。

4.3 溫室氣體與重點污染物的協同控制

雖然SO2與溫室氣體排放的協同性最高,但VOCs與溫室氣體排放協同的空間網格數量遠多于SO2,分布更廣。結合當前浙江省環境空氣質量主要影響因子分析,2020—2022年,浙江省臭氧年均質量濃度由145 μg/m3上升至154 μg/m3,逼近《環境空氣質量標準》(GB 3838—2002)的二級標準限值(160 μg/m3),成為環杭州灣地區和金衢盆地空氣質量達標的主要影響因子。根據浙江省生態環境監測中心應用觀測模型對臭氧前體物敏感性的分析結果,各地市均處于明顯的VOCs控制區,削減VOCs有利用降低臭氧濃度。為此,從協同因子角度分析,建議重點關注溫室氣體與VOCs排放的協同高值的區塊。

環杭州灣、金衢盆地、溫臺地區等共計1 064個公里網格空間的溫室氣體與VOCs排放協同性相對顯著,其排放來源主要為石化與化工行業、涂裝行業。為此,建議涂裝行業推廣清潔原料替代,高效推進泄露檢測與修復(LDAR)技術,提高生產設施和污染治理設備節能降耗水平;建議工業園區、企業集群建設VOCs“綠島”項目、共享噴涂中心、活性炭集中處理中心、溶劑回收中心,實現同類污染物集中高效處理。

5 結論與展望

構建融合多源數據的溫室氣體與大氣污染物排放分解方法,形成浙江省1 km×1 km的排放數據清單。通過空間分析識別出溫室氣體排放、大氣污染物排放的空間集聚特征,應用耦合協調模型測算,開展浙江省協同管控的空間分區,并結合區域特征提出管控建議,助力浙江省減污降碳協同增效創新區建設。

浙江省溫室氣體與大氣污染物排放均存在顯著的空間集聚效應,且溫室氣體的集聚程度大于大氣污染物;從累積排放量上看,溫室氣體排放量與SO2排放量存在著較高的協同性,從空間集聚的角度看,溫室氣體與VOCs的排放協同高值區網格數最多;浙江省0.68%的網格處于溫室氣體與大氣污染當量的協同高值區,是浙江減污降碳協同管控的一類重點區域,建議強化工業生產的減污降碳協同;浙江省9.79%的網格空間溫室氣體與大氣污染物排放處于磨合狀態,是減污降碳協同管控的二類重點區域,建議嚴格控制生活區的工業企業排放,同時大力推動移動源減污降碳;其他空間不作為減污降碳協同管控的重點區域,建議提升可再生能源的生產能力,提高碳匯能力;溫室氣體與VOCs的協同控制是現階段的重點任務。下一階段空間協同管控研究工作可在兩個方面展開,一是與長時間序列的空間排放結合,推動高精度的減污降碳時序研究;二是推動研究結果在溫室氣體、生態環境要素等的分區管控研究,探索減污降碳協同空間研究在規劃、生態環境準入等方面的應用。