天津市植被异戊二烯排放量及时空分布特征

高 翔，刘茂辉，徐 媛，展先辉，张 震

(天津市环境监测中心，天津 300191)

天津市植被异戊二烯排放量及时空分布特征

高 翔，刘茂辉，徐 媛，展先辉，张 震

(天津市环境监测中心，天津 300191)

基于本地化改进的GLOBEIS模型，运用遥感图像解译的土地利用类型数据以及实际观测的小时气象数据，对天津市2013年植被异戊二烯排放总量进行估算和时空分布特征分析。研究表明，2013年天津市植被异戊二烯排放总量达到693.43 t(以C计，下同)，排放强度为0.06 t·km-2·a-1。植被异戊二烯的排放具有明显的日变化、月变化和季节变化特征：中午高，夜间低；8月最高，1月最低；夏季排放量最大，冬季排放量最小。其空间特征与土地利用类型密切相关，植被异戊二烯的排放主要集中在林区较为密集的区域，并且在市内6区和滨海新区排放量较小。最后，对植被异戊二烯排放估算过程中的不确定性来源进行分析。

植被异戊二烯；排放量；时间特征；空间特征；天津

挥发性有机化合物(VOCs)在城市光化学烟雾污染过程中有着重要的作用，是臭氧和二次有机气溶胶的一个重要前体物。一般来说，VOCs可以分为人为源和植被2种。目前，大量的研究发现[1-3]，植被VOCs(biogenic VOCs，BVOCs)排放量大、化学活性强，在大气光化学氧化和全球碳循环过程中具有重要作用，并且在全球尺度上，VOC的植被排放远远超过了人为源。因此，很多国家和地区都开展了大量植被VOCs排放估算的研究工作。而在植被VOCs的组成中，异戊二烯所占比例更是接近50%[2]，而且，异戊二烯具有较高的大气活性，在大气中的寿命仅为1～2 h，是非常重要的光化学反应剂。因此，对植被异戊二烯(biogenic isoprene，BISOP)排放的研究，可进一步了解植被对大气环境的贡献。

最早在20世纪七八十年代，美欧等发达国家就开始对植被异戊二烯的排放进行了大量的研究工作[4-5]，近年来，国内植被异戊二烯排放估算的研究也受到越来越多的关注。早在20世纪90年代，张福珠等[6]采用封闭技术测定了华北地区落叶阔叶林内10种乔灌木的异戊二烯的排放速率，填补了我国植物释放异戊二烯的空白。同样使用封闭测量技术，王效科等[7]测量了太湖流域主要植物异戊二烯的排放，白建辉等[8]测量了中国内蒙古草原地区排放的异戊二烯。随着计算机技术的发展，同时由于植被异戊二烯排放影响因素较多、计算较为复杂，越来越多的国内学者使用植被估算模型来计算植物排放的异戊二烯。宁文涛等[9]采用植被估算模型计算了东亚地区植被异戊二烯的排放，司徒淑娉等[10]采用植被估算模型计算了珠江三角地区夏季植被排放的异戊二烯。然而，针对天津地区植被异戊二烯排放的计算还未见有相关报道。本研究基于天津市土地利用类型，利用实际观测的小时气象数据，在国内城市研究成果的基础上，对天津市2013年植被异戊二烯的排放情况进行估算和时空分布特征分析。

1 材料与方法

1.1 研究区域

基于Lambert投影，以整个天津市作为研究区域，利用ArcMAP建立3 km×3 km的网格，以每个网格的中心点经纬度坐标标识该网络的地理位置，研究区域共包含1409个网格。

1.2 模型原理

本研究采用GLOBEIS模型估算天津市植被异戊二烯的排放量，该模型已在国内植被VOCs排放量估算中得到了成功的应用。闫雁等[11]使用GLOBEIS模型建立了中国植被VOC排放清单，郑君瑜等[12]使用GLOBEIS模型对珠江三角洲植被VOCs的排放量及时空分布特征进行研究，吴莉萍等[13]使用GLOBEIS模型对重庆市主城区植被VOCs的排放量进行了估算。GLOBEIS模型的基本算法参考了Guenther等[3，14]提出的方法，其中，异戊二烯(ISOP)的估算公式如下：EISO=ε·D·γp·γt·ρ，式中：EISO为异戊二烯排放量；ε为标准排放速率；D为叶生物量密度；γp、γt分别为光合有效辐射影响因子、温度影响因子；ρ为逸出效率。

1.3 参数的确定

1.3.1 土地利用数据 通过卫星遥感解译获得2013年天津市土地利用数据，并将该地区的土地利用类型划分为水田、旱地、有林地、疏林地、其他林地、高覆盖草地、中覆盖草地、低覆盖草地、水域、城乡工矿居民用地、未利用土地等11类土地利用类型。各土地利用类型面积见表1。

1.3.2 叶面积指数、叶生物量密度和排放因子 研究参照Guenther等[14]、Asner等[15]对植被VOCs的研究成果，通过查阅相关文献，估算天津市各类型植被的叶面积指数(表2)。

研究基于冯宗炜等[16]、方精云等[17]对我国叶生物量的实测研究结果，参考全国[18]、北京市[19]、珠江三角洲地区[20]和重庆市主城区[13]的叶生物量密度研究结果，综合考虑气候条件相似性等因素，确定本研究使用的叶生物量密度(表2)。

表1 天津市土地利用类型面积统计

对于植被异戊二烯的排放因子，通常采用分档方法处理[21]以保证取值的合理性，研究参照吴莉萍等[13]、郑君瑜等[20]在国内研究的结果，确定植被异戊二烯的排放因子。即在计算过程中，先以文献获得的国内部分树种异戊二烯的标准排放因子，然后根据天津市森林资源调查中各植被类型植物所占比例进行加权平均，再将加权平均值与异戊二烯标准排放因子的分档值进行比较，取数值最接近的分档值为该植被异戊二烯的标准排放因子。对异戊二烯的排放分为0.1、1.0、6.0、8.0、34.0、60.0 μg·g-1·h-16档取值；对有林地异戊二烯的排放，一律取1.5 μg·g-1·h-1。排放系数则由LMD和排放因子来估算(表2)。

1.3.3 气象数据 把大气环境温度假设为叶温，模型中光合有效辐射(PAR)数据通过云量信息模拟得到。温度、湿度、风速等小时气象数据来源于2013年天津市气象观测站。

2 结果与讨论

2.1 天津市植被异戊二烯总排放量

利用GLOBEIS模型计算2013年天津市植被异戊二烯的排放量，从输出结果可以看出植被异戊二烯年度总排放量为693.43 t(以C计，下同)，排放强度为0.06 t·km-2·a-1，1—12月的贡献率依次为0.17%、0.29%、0.84%、2.07%、11.18%、17.20%、24.19%、28.43%、10.85%、3.41%、0.99%、0.39%，8月贡献率最大，1月贡献率最小。

2.2 植被异戊二烯排放时间分布特征

植被异戊二烯在每月15日的排放量日变化情况见图1，由图1可以看出，在各个月份中，异戊二烯均表现出如下变化特征：从8∶00开始，异戊二烯开始排放，并逐渐升高，至中午时分(12∶00—14∶00)达到最大，随后逐渐下降，直至18∶00停止排放。与司徒淑娉等[10]、胡永涛等[18]研究结果一致，这是因为异戊二烯受到了温度和辐射的双重影响，而且辐射的影响要大于温度的影响[22]。而从异戊二烯排放量达到最大的时刻来看，大部分在13∶00，也有在12∶00或者14∶00，说明异戊二烯的排放除了受温度和辐射的影响外，也受到湿度、风速等其他环境因子的影响。

表2 叶面积指数、叶生物量密度和排放系数的设置

图1 植被异戊二烯每月15日排放量日变化图2 植被异戊二烯每月排放量及其贡献率

图3 植被异戊二烯每季度排放量及其贡献率图4 植被异戊二烯每年排放量及年均温度

植被异戊二烯各个月份的排放量及其贡献率见图2，从图2可以看出，随着月份的增加，异戊二烯的排放量逐渐增大，而且在5月显著增大，直至8月达到最大，随后逐渐减小。从整年的排放量来看，8月排放量最大，达到197.13 t，贡献率为28.43%；1月排放量最小，为1.16 t，贡献率为0.17%。这与郑君瑜等[20]研究结果一致，主要是因为植被异戊二烯的排放受到了辐射和温度的影响[23-25]，8月辐射和温度都较高，排放量较大；而且在5月，温度和辐射有了显著升高，致使异戊二烯的排放显著增加；而在1月辐射和温度都较低，异戊二烯的排放也达到了最低。

植被异戊二烯每季度的排放量及其贡献率见图3，从图3可以看出，春季与秋季的排放量相当，分别为97.72 t、105.75 t，贡献率依次为14.09%、15.25%；夏季排放量最大，达到484.09 t，贡献率占到69.81%；冬季排放量最小，为5.87 t，贡献率为0.85%。季节变化趋势与郑君瑜等[20]研究结果一致，主要是因为夏季的温度和辐射远高于冬季。

植被异戊二烯2009—2013年每年的排放量变化及年均温度见图4。由图4可知，年均气温越低，植被异戊二烯的排放量越小。其中，2009年的年均温度(287.23 K)比2011年(287.35 K)低一些，但排放量比2011年高，主要是因为2009年的年均风速(1.70 m·s-1)比2011年(1.12 m·s-1)大很多。进一步说明，植被异戊二烯的排放受到多种气象条件的影响。年际之间，气象条件不同，其排放量也不同。

2.3 植被异戊二烯排放空间分布特征

2013年天津市植被异戊二烯各季节排放量的空间分布见图5。从春、夏、秋3幅图可以看出，与其他空间区域相比，异戊二烯在滨海新区和市内6区排放较少，在蓟县北部山区、宝坻区北部以及静海西南部分布较多，主要是因为在这些分布量较多的地方有茂密的林地；春季与秋季空间分布相似，而夏季与冬季的空间分布具有非常显著的差异，主要是因为春季与秋季各气象条件相似，而夏季与冬季的气象条件相差较大；与春季相比，夏季各区域异戊二烯的排放均有增加，冬季各区域的异戊二烯的排放均有减小。由此可见，异戊二烯的空间分布受到土地利用类型和气象条件的双重影响。

2.4 植被异戊二烯排放估算中不确定性分析

本研究植被异戊二烯排放的估算中，不确定性主要来源于以下3个方面：①排放因子。研究使用的排放因子主要参考了国内外文献，基于天津市本地植物的排放因子更是鲜有报道，因此，在研究过程中，排放因子可能会导致结果的不确定性；②叶生物量密度。研究中所使用的叶生物量密度同样是参考了国内外文献，缺乏相应的天津本地的实测数据，在使用过程中，可能会对结果产生一定的影响；③土地利用类型。通过遥感解译出来的土地利用类型，由于解译的误差，也会对结果造成一定的不确定性。

3 结论

2013年天津市植被异戊二烯排放总量为693.43 t，排放强度为0.06 t·km-2·a-1。天津市植被异戊二烯排放具有显著的日变化、月变化和季节变化特征：在一天中，中午排放量高，夜间排放量低；一年中，8月排放量达到最大，1月达到最小；全年四季中夏季排放量最大，冬季排放量最小。天津市植被异戊二烯排放的空间分布与植被分布、气象条件密切相关，在蓟县北部山区排放量较大，在市内6区和滨海新区排放量较小。

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Biogenic Isoprene Emission Inventory and Its Temporal and Spatial Characteristics in Tianjin

GAO Xiang，LIU Mao-hui，XU Yuan，ZHAN Xian-hui，ZHANG Zhen

(Tianjinenvironmentmonitoringcenter，Tianjin300191，China)

The GLOBEIS model was utilized to analyse biogenic isoprene emission inventory of Tianjin in 2013，based on the use of observed meteorological data and the remote-sensing image interpretation of land use.The annual total emission amount of biogenic isoprene in Tianjin was about 693.43 t(C) and the emission intensity was 0.06 t·km-2·a-1.The biogenic isoprene emission had strong day，month and season characteristics with maximum emissions in midday，August and summer，while the minimum occurred in night time，January and winter.The spatial distribution of biogenic isoprene emission mainly depends on land use，mostly located in dense forest area.Low emission was usually found in urban district and Binhai region.The uncertainty sources of estimating Tianjin biogenic isoprene emissions were discussed.

biogenic isoprene；emission inventory；temporal characteristics；spatial characteristics；Tianjin

2015-09-17；

2015-11-06

国家科技支撑计划课题(2014BAC23B02)；天津市科技计划项目(13ZCZDSF14600)；环保部公益行业科研专项(201409014)

高翔(1978—)，男，天津人，天津市环境监测中心高级工程师，硕士，从事污染生态学研究。E-mail：gaoxiang1978@126.com。

张震(1974—)，男，天津人，天津市环境监测中心教授级高级工程师，从事污染生态学研究。E-mail：water_eco@126.com。

10.13428/j.cnki.fjlk.2016.03.007

X511

A

1002-7351(2016)03-0027-06