北京森林BVOCs排放特征及对区域空气质量的影响

利用林业二类调查蓄积资料,广泛调研植物源挥发性有机物（BVOCs）排放因子的最新研究成果,运用光温影响模型对北京森林BVOCs排放特征进行研究,并分析其对区域空气质量的影响.结果显示,2015年北京森林BVOCs排放量平均值为27.97×10⁹g C/a,变化域值范围为（9.46~76.45）×10⁹g C/a,其中异戊二烯、单萜烯和其他VOCs贡献率分别为75.09%、15.62%和9.29%.不同树种间BVOCs排放量差异较大,杨树和栎树是主要的异戊二烯排放源,贡献率分别为63.16%和25.92%;油松是主要的单萜烯排放源,贡献率为40.90%.不同龄级林对BVOCs排放的贡献不同,中龄林贡献率最大,占总量的39.14%.BVOCs排放呈夏季高、冬季低的特征,春、夏、秋、冬排放量分别占全年的12.55%、77.48%、9.76%和0.21%.BVOCs对O₃生成潜势的贡献量为240.51×10⁹g,其中异戊二烯占92.66%,是主要的贡献者;对二次有机气溶胶（SOA）生成潜势的贡献量为1.73×10⁹g,异戊二烯和单萜烯分别占24.26%和75.73%.研究表明,北京森林BVOCs排放会导致大气年均SOA浓度增加0.94μg/m³,O₃浓度上升9.01μg/m³,特别是对夏季O₃污染具有较大贡献.建议城市绿化时应从有助于空气质量改善的角度考虑树种的VOCs排放能力.     

北京森林BVOCs排放现状及动态变化特征分析

以北京地区森林植被为研究对象,基于森林资源清查蓄积资料和逐小时气象数据,采用光温影响模型对2000~2020年北京森林BVOCs排放量进行估算,并分析其对空气质量的影响.结果显示,2020年北京森林BVOCs排放量为39.57×10⁹g C,异戊二烯、单萜烯和OVOCs分别占72.19%、17.48%和10.32%,杨树、栎树等阔叶树是主要的异戊二烯排放源,油松等针叶树是主要的单萜烯排放源.2000~2020年森林BVOCs排放量从20.30×10⁹g C/a增加到39.57×10⁹g C/a,年平均增长率4.75%;BVOCs排放量的变化表现出明显阶段性特征,2000~2010年增长缓慢,2010~2020年出现大幅上升.20年间异戊二烯所占比重呈下降趋势,单萜烯和OVOCs所占比重则呈上升趋势;杨树对BVOCs排放量的贡献逐渐降低,栎树和其他阔叶树的贡献明显增加,北京新增森林更加注重物种多样化.2000~2020年,BVOCs的O₃生成潜势从181.76×10⁹g增加到331.07×10⁹g,异戊二烯占92.70%,是主要的贡献者;SOA生成潜势从1.11×10⁹g增加到2.65×10⁹g,单萜烯和异戊二烯分别占75.40%和24.60%.O₃生成潜势最大的树种是杨树,SOA生成潜势最大的树种是油松.森林BVOCs排放在夏季对O₃污染的贡献最大,未来绿化中应考虑优化树种组成.     

中国生物源挥发性有机物(BVOCs)时空排放特征研究

生物源挥发性有机物(BVOCs)对O_3和二次有机气溶胶(SOA)生成具有重要的影响.本研究基于MODIS卫星遥感数据和WRF模拟的气象结果,运用MEGAN3.0模型对中国2005—2016年BVOCs排放量进行估算,分析了BVOCs及其亚类化学物种的时空分布特征.同时,对人为源挥发性有机物(AVOCs)排放量、总挥发性有机物(TVOCs)排放量和OMI卫星反演获取的甲醛柱浓度之间的关系进行了初步探讨.结果表明:2005—2016年中国BVOCs年均排放量约为10 Tg,其中,异戊二烯约为6.13 Tg,甲醇约为1.47 Tg,单萜烯约为1.03 Tg,其余生物源挥发性有机物(OBVOCs)约为2.84 Tg;近10年我国BVOCs排放量略呈下降趋势,AVOCs呈明显的波动上升趋势,而TVOCs则呈现逐年增加趋势;BVOCs存在明显的季节性变化,呈现夏季高、冬季低的规律,夏、冬两季排放量各占全年排放量的51.50%和3.40%;BVOCs排放量高值分布于中国东南植被密集区域,主要分布于广西(0.87 Tg)、云南(0.84 Tg)和湖南(0.81 Tg);不同土地覆盖类型的BVOCs排放贡献具有显著差异,其中,森林(43.93%)最大,灌木(31.62%)和农田(15.13%)次之,草地(9.31%)最小.本研究所获取的中国近10年BVOCs的时空分布特征可为后续定量评估BVOCs对O_3和SOA生成的贡献提供基础支撑.     

基于树种蓄积量的中国森林VOC排放估算

以中国森林优势树种为对象,应用《全国森林资源统计》提供的林分优势树种蓄积量资料和Guenther提出的光温影响模型,估算各优势树种的VOC排放量,建立了中国森林生态系统的VOC排放清单,并探讨了森林源VOC在不同时空和不同龄级林分中的分配规律.结果表明,中国森林VOC总排放量为8 565.76 Gg,其中异戊二烯5 689.38 Gg(66.42%),单萜烯1 343.95 Gg(15.69%),其他VOC 1 532.43 Gg(17.89%);不同树种的VOC排放量差异较大,栎类、云杉、马尾松等为主要贡献树种,贡献率分别为45.22%、6.34%和5.22%;西南和东北地区为中国森林VOC主要排放区域,云南、四川、黑龙江、吉林、陕西5省排放最多,分别占全国总量的15.09%、12.58%、10.35%、7.49%和7.37%;森林VOC排放存在非常强的季节性变化,夏季排放量最大,占全年的56.66%;不同龄级林分对VOC排放的贡献有所不同,中龄林贡献最多,占森林排放总量的38.84%.     

1975—2005年中亚土地利用/覆被变化对森林生态系统碳储量的影响

土地利用/覆被变化(LUCC)对碳循环的影响研究已覆盖全球绝大多数地区,但中亚LUCC对森林生态系统碳库的影响仍属未知。论文以人工林面积、森林产品收获产量及林地转移面积为基础数据,应用Bookkeeping模型,分析了1975—2005年期间三种LUCC方式对中亚森林碳库的影响。近30 a LUCC对其碳库的影响总体表现为碳汇,固碳量为3.07 Tg。植树造林表现出强烈的碳汇功能,总固碳量为12.97 Tg。森林采伐是最主要的碳释放来源,共释放碳5.80 Tg。林地转移呈现较强的碳释放特征,共排放为4.10 Tg。结果表明1975—2005年该区域LUCC对森林碳库具有明显的增汇效应。研究结果将有利于减少LUCC对全球碳收支影响的不确定性。     

气象模拟误差对异戊二烯排放估算的影响

利用MEGAN模式估算了珠三角地区2006年异戊二烯的排放情况,并设计了两组敏感性实验深入探讨了气象模拟误差对异戊二烯排放的影响.估算结果显示,2006年珠三角地区异戊二烯的排放量为95.56×106kg(以C计),且主要分布在珠三角地区周边植被覆盖较高的地方;受气象条件季节变化的影响,异戊二烯的排放表现出显著的季节和日变化特征,最大异戊二烯排放通量季节出现在夏季,为0.920t·km-2(以C计),最大排放速率均出现在13:00.敏感性实验结果显示,气象模拟误差能显著影响异戊二烯的排放,升高(降低)太阳辐射的输入,异戊二烯的排放量增加(减小)36.20%～50.70%(30.73%～41.88%),大于温度改变引起的排放量变化;升高(降低)气象输入并不会改变异戊二烯排放的日变化特征,但能显著影响排放速率的大小.上午8:00或下午17:00,异戊二烯排放速率的改变最为明显.     

典型夏季珠江三角洲地区植被的异戊二烯排放

利用中巴卫星影像采用监督分类的方法对影像进行解译,并反演珠江三角洲4种主要的植被类型(PFT).利用自然排放气体和气溶胶模式——MEGAN(Model of Emissions of Gases and Aerosols from Nature),对典型夏季日珠江三角洲地区植被异戊二烯的排放进行了初步研究.结果显示:估算日珠江三角洲植被异戊二烯总的排放量为1.73×106kg(以C计,下同).异戊二烯的排放有明显的日变化特征,最大排放量出现在14:00,为2.39×105kg.广州、江门和惠州的异戊二烯平均排放速率最大,分别为45808·km-2·h-1、4250 g·km-2·h-1和4130 g·km-2h-1;同时江门和惠州也为异戊二烯日排放量的高值区,其日排放总量分别为4.60 ×105kg和4.29 ×105kg,排放贡献率分别为26.6%和24.8%.     

NOx和VOC自然源排放及其对中国地区对流层光化学特性影响的数值模拟研究

利用Williams等和Guenther等的模型估计中国地区NOx和VOC的自然源排放.所得清单显示土壤NOx排放总量(以N计)为225.75 Gg;植被VOC年排放总量(以C计)为13.23 Tg,其中异戊二烯、单萜烯、其它VOC分别为7.77、1.86、3.60 Tg;排放有明显季节变化和空间变化.运用中尺度气象模式MM5以及光化学模式Calgrid研究这些排放在不同季节对对流层化学的影响.结果表明,O3、NOx、HNO3和PAN的全国平均浓度在土壤NOx排放影响下分别增加15.3%、15.7%、25.5%和6.5%;在植被VOC排放影响下改变5.6%、-4.9%、-19.3%和142.3%;在两者综合影响下增加26.1%、8.8%、4.3%和177.9%;浓度变化在夏季明显强于其它季节.自然源对中国地区光化学污染物空间分布有不同程度的影响,这种影响同区域气象条件、源排放和NMHC/NOx比值等因素有关.NOx和VOC的自然源排放对光化学特性影响显著,在光化学模拟过程中不容忽视.     

NMHC的源特征风险分析及控制对策

文章在储运工程挥发排放非甲烷烃方面开展了综合研究 ,对比了各类储运设施上NMHC的源特征及环境浓度分布特征。调查资料来自石油与石油加工工业 ,可反映国内NMHC排放现状。结果表明 ,拱顶罐大呼吸 ,储运汽油的排放值为 1 .65kg/t,原油的排放值为 1 .1 5kg/t,柴油类的排放值为 0 .55kg/t,比采用浮项罐时高 97%以上 ,表明控制NMHC排放在环保和节能方面是必要的。论证表明 ,实施本指标 ,将使储罐上NMHC排放量削减约 95 %以上 ;油田流程的NMHC排放量削减 66 %以上。NMHC排放值和控制指标将有助于在环境影响评价中对储运工程环境影响的客观评价。     

江西省2001-2005年森林植被碳储量及 区域分布特征

利用"十五"期间(2001-2005年)江西省森林资源二类清查资料,根据优势树种生物量扩展方程,估算江西省森林植被的碳储量和碳密度,并分析其地理分布特征。江西省森林植被的总碳储量为263.87 Tg C(1 Tg C=10⁶ t),其中林分碳储量为214.70 Tg C。在11个地市中,赣州市的森林植被碳储量最大,为70.11 Tg C,其次是吉安市、上饶市和宜春市。江西省森林植被的平均碳密度为26.27 t/hm²,林分平均碳密度为27.20 t/hm²,各地市森林植被的平均碳密度景德镇市最大,为31.65 t/hm²,其次为宜春市、吉安市和鹰潭市。各森林类型中,杉木(Cunninghamia lanceolata)林的碳储量最大,为73.77 Tg C,占江西省林分碳储量的34.36％;硬阔林的碳密度大于其他类型森林,为42.64 t/hm²,是江西省森林植被平均碳密度的1.5倍多。幼、中龄林的碳储量占全省林分碳储量的81.95％,碳密度随着龄级的增长而增加。     

广州大气中异戊二烯浓度变化特征、化学活性和来源分析

在广州番禺大气成分站(GPACS)应用在线监测仪器对异戊二烯进行长达1年的观测,获得异戊二烯浓度变化特征、大气化学活性和来源规律.结果表明:广州地区异戊二烯日均浓度为1.12 ppbv,由于受光照和温度影响较大,各月日均浓度在0.07~2.72 ppbv范围内波动.异戊二烯在冬季的日变化规律与其他季节不同,呈现双峰值变化,较大峰值出现在下午14:00,主要受光照和温度影响;较小峰值出现在晚上22:00左右,主要受机动车排放影响.采用最大增量活性(Maximum Incremental Reactivity,MIR)因子加权法和等效丙烯浓度法均发现异戊二烯的大气化学活性在监测的VOCs物种中最强,分别占总活性的15.45%和36.74%.通过异戊二烯与机动车标志性物质3-甲基戊烷、顺-2-丁烯的比值发现,广州地区异戊二烯在冬季夜晚主要来源于机动车排放,在秋季和春季夜晚也受到机动车排放影响,而夏季夜晚受机动车排放最不明显.这主要是由于在冬季、秋季和春季,监测点主要受到来自广州城区污染物输送的影响,而在夏季污染物从广州郊区输送使监测点受机动车排放的影响很小.异戊二烯与3-甲基戊烷、顺-2-丁烯在各季节的白天都没有线性关系,表明白天异戊二烯的排放受机动车的影响不大.     

Natural hydrocarbon emissions in the United Kingdom

Natural hydrocarbon emissions from both forests and agricultural lands have been estimated on a regional basis for the U.K. The results of this study suggest total emissions are significantly higher than is currently accepted, with the major forested areas of Scotland, Wales and the north of England dominating the area contributions. Non-methane hydrocarbons (NMHC) emitted from natural sources are estimated at 211 × 10³ tC yr⁻¹ which represents 13% of the total NMHC emissions in the U.K.     

北京市餐饮业大气污染物排放特征

餐饮业是中国大型城市大气环境污染源之一.为了解餐饮业大气污染物的产生能力,本研究以北京为研究对象,选取41家不同菜系的餐饮企业,现场实地检测了净化设备前端的油烟、颗粒物和非甲烷总烃(NMHC)的产生浓度水平.结果表明,净化前油烟、颗粒物和NMHC的初始平均浓度约为1.93、 6.6和10.9 mg·m^-3.提出了一种基于工作日与非工作日的估算污染物排放总量的计算方法.并基于北京市餐饮企业数量和本研究测得的排放因子,初步估算了2019年全市餐饮源主要污染物的初始产生总量,油烟、颗粒物和NMHC的年排放总量分别为5 512、 18 849和6 169 t.川湘菜、烧烤、烤鸭与家常菜产生的油烟与颗粒物浓度的Pearson系数均>0.6,具有强相关性;其中川湘菜和烤鸭排放的Pearson系数均>0.8,呈现极强相关性.     

中国生物质燃烧大气污染物排放清单

根据2000-2007年各省市生物质燃烧消耗量和排放因子,估算了中国大陆生物质燃烧所导致的NOx、SO2、CO、CO2、CH4、NMHC、PM、BC排放量,并给出了分省区、分生物质类型的排放清单.研究表明,2007年中国生物质燃烧排放的NOx、SO2、CO、CO2、CH4、NMHC、PM和BC排放量分别为109万t,1...     

NOx和VOC自然源排放及其对中国地区对流层光化学特性影响的数值模拟研究

利用Williams等和Guenther等的模型估计中国地区NO_x和VOC的自然源排放.所得清单显示土壤NO_x排放总量（以N计）为225.75 Gg;植被VOC年排放总量（以C计）为13.23 Tg,其中异戊二烯、单萜烯、其它VOC分别为7.77、1.86、3.60 Tg;排放有明显季节变化和空间变化.运用中尺度气象模式MM5以及光化学模式Calgrid研究这些排放在不同季节对对流层化学的影响.结果表明,O₃、NO_x、HNO₃和PAN的全国平均浓度在土壤NO_x排放影响下分别增加15.3%、15.7%、25.5%和6.5%;在植被VOC排放影响下改变5.6%、-4.9%、-19.3％和142.3％;在两者综合影响下增加26.1%、8.8%、4.3%和177.9%;浓度变化在夏季明显强于其它季节.自然源对中国地区光化学污染物空间分布有不同程度的影响,这种影响同区域气象条件、源排放和NMHC/NO_x比值等因素有关.NO_x和VOC的自然源排放对光化学特性影响显著,在光化学模拟过程中不容忽视.     

南京和北京城市天然源挥发性有机物排放差异

以南京市和北京市优势树种为研究对象,利用森林资源清查数据、小时气象观测资料和G95光温模型算法对中国南北典型城市南京和北京地区2015年森林天然源挥发性有机化合物(BVOCs)排放总量进行估算.研究发现,南京市总BVOCs排放主要来自湿地松、栎树类和杨树,北京市主要优势树种BVOCs排放量最高的是栎树类、杨树和油松.从...     

A biogenic hydrocarbon emission inventory for the U.S.A. using a simple forest canopy model

A biogenic hydrocarbon emission inventory system, developed for acid deposition and regional oxidant modeling, is described, and results for a U.S. emission inventory are presented. For deciduous and coniferous forests, scaling relationships are used to account for canopy effects upon solar radiation temperature, humidity and wind speed as a function of height through the canopy. Leaf temperature is calculated iteratively from a leaf energy balance as a function of height through the canopy. The predicted light and temperature levels are used with mean emprical emission rate factors and laboratory emission algorithms to predict hydrocarbon emission rates. For application to a U.S. inventory, diurnal emission fluxes of isoprene, α-pinene, other monoterpenes adn otehr hydrocarbons are predicted for eight land cover classes by state climatic division by month. The total U.S. emissions range from 22 to 50 Tg yr⁻¹ depending upon the formulation of different emission rate factors. In the case where the forest canopy model is not used, the isoprene emissions increase by 50% and terpene emissions increase by 6%. In case study analyses, the predicted leaf temperatures were within 1–2°C of observed for a deciduous forest, and predicted emissions were within a factor of two of observations. Further evaluation of the inventory using field measurements is required to determine the overall accuracy of the emission estimates.