基于LCA的城市绿地管养对环境影响的量化方法探讨

刘 洋 杨秋生

城市绿地是重要的绿色基础设施，在改善城市生态，保护环境，为居民提供愉悦的景观体验和安全的休憩场地以及生物栖息地等方面发挥着重要而不可替代的作用[1-2]。城市绿地要实现设计目标，保持长久的景观效果离不开持续的养护管理工作[3]。随着我国城市的快速发展，绿地面积不断扩大，城市绿地日常养护的工作量和物资消耗量逐年增加，同时也对环境产生了不容忽视的影响[4]。本文应用生命周期评价理论(Life Cycle Assessment，LCA)，对城市绿地管养环境影响的量化方法进行了探讨并以实例论证，以期为低维护、低碳景观的营造和城市绿地科学化、精细化管理提供量化参考依据。

1 LCA与城市绿地管养

1.1 LCA方法

LCA是目前国内外较为常用的评价产品或行为对环境影响的综合工具，该方法通过收集生命周期清单(Life Cycle Inventory，LCI)，可以全面地分析人类行为从发生起始到结束为止的潜在环境影响[5]。LCA方法包括目标和范围定义，物质清单分析，环境影响评价，结果解释4个步骤[6]，主要应用于定量研究资源能源消耗和废弃物排放对环境造成的负面影响，寻求改善环境的方法[7](图1)。

1.2 LCA在城市绿地中的应用

当前应用LCA的城市绿地环境影响的研究较少。2015年天津大学冀媛媛博士的《可持续理念下低碳景观营造标准及策略研究》，将景观场所在生产阶段、建造阶段、使用维护阶段及废弃拆除阶段的碳排放清单进行了汇总，认为绿地管养的主要消耗了化石能源、灌溉用水、肥料和农药[9]。Strohbach等认为德国莱比锡地区每公顷城市绿地在建成后50年间的碳排放总量约为2.6～4.7t/CO2[10]。

2 基于LCA的城市绿地管养环境影响评价

2.1 目标和范围定义

2.1.1 城市绿地管养的LCA目标

明确的产品输出是设置LCA评价目标及系统范围的依据[11]。绿地管养的目的是为了保证景观服务的实现[3]。因此，持续提供符合设计要求的绿地景观可视为管养的产品输出，而管养工作对外界环境产生了哪些方面的影响、程度如何即为绿地管养LCA的评价目标。

2.1.2 城市绿地管养的生命周期

绿地的管养具有长期性和重复性2个特点：在绿地建成后，管养工作即持续不断地连续进行[12]；虽然管养工作内容随植物生长会发生变化，但反映到年度间并不明显[13]。江石平等将绿地分为初龄(≤3年)、中龄(4～10年)和成龄(＞10年)3个阶段，认为每个阶段年度管养内容是重复进行的[14]。因此，各阶段绿地的LCA评价可以年度为生命周期开展。

2.2 系统边界及清单数据

系统边界即LCA的评价范围，系统边界内的物资消耗和废弃物排放为物质清单[15]。在进行产品或行为的LCA评价时，与之相关的上下游过程十分密集，有些过程因子虽参与系统构建，但对系统的环境影响比较有限，或环境影响数据尚不明确。为避免对评价结果准确性产生干扰，这些过程一般会被排除在系统边界之外[16]。图2为城市绿地管养工作的系统流程图，管养过程以养护工作差异为标准，划分为乔木、灌木、地被和草坪4个植物层子系统(图2)[17]。

图3显示，系统上游主要包含管养物资从生产销售过程，该部分清单可通过参考中国生命周期数据库(CLCD)或借鉴同类LCA评价结果获得[19]。但目前CLCD数据多为市场平均量，可能存在较大偏差[20]。系统下游由于不同管养单位所采取的垃圾回销毁方法存在差异，其环境影响清单难以获取。系统的管养过程主要包含现场消耗和排放，该部分的清单来源于现场调研，可靠性高，也是管养环境影响的直接体现。现阶段的绿地管养LCA研究可以管养过程为系统边界开展。

图1 生命周期评价基本结构架[8]

图2 城市绿地植物群落分层[17]

图3 城市绿地管养的LCA系统全过程[18]

2.3 环境影响评价

2.3.1 LCA的通用特征化模型

不同的生态影响因子对同一种环境影响类型的潜力是不同的，通常以某一生态影响因子为基准，得出同类因子的相对影响潜值，即特征化[21]。特征化是量化环境影响强度的主要步骤，分别为资源能源消耗和废弃物排放。

表1 部分环境影响特征因子的基准值与权重系数

表2 城市绿地管养物资投入清单

1)资源能源消耗。一般以能量作为特征化因子，将系统边界内所消耗的物资按各自能耗系数折算为统一能量单位并进行累加[22]。

式中，ECs为资源能源消耗特征量，以热能MJ消耗为特征化指标；RCi指物资i在系统某一过程中的消耗量；αi为物资i的当量系数。目前，国标GB/T 2589—2008中有多类物资的标准煤低位发热量等价系数[23]。

2)废弃物排放。LCA系统的环境排放影响目前在气候变暖、环境酸化、富营养化和环境毒性影响方面已建立统一的当量模型。系统边界内所产生废弃物中的某个环境影响因子的特征量EIs可由下式计算。

式中，ECi指废弃物排放中某个环境影响特征因子的第i个胁迫因子排放量；βi为第i个胁迫因子的当量系数。在目前公认的气候变化影响因素中，胁迫因子CO2、CH4和N2O的当量系数分别为1、21和310[24]。

2.3.2 LCA特征量的标准化和加权评估

标准化指某环境影响因子的LCA特征量与该因子的区域总量或均量间的比值[25]，目的是消除各环境影响因子在量纲和级数上的差异[21]。目前环境领域多以Sleeswijk等[26]的世界2000年人均资源能源占有量和环境废弃物排放量数据作为标准化基准值。计算过程如下：

式中，REi指环境影响因子i的标准化结果；Ei为环境影响因子i的LCA特征量，包含EC和EI两方面；Si(2000)指环境影响因子i的2000年世界人均标准化基准值。

加权评估是依据各环境影响因子的实际环境负荷程度确定加权系数，用于对LCA系统中标准化结果的修正。

式中，WEs为LCA系统边界内的环境影响加权值，Wi为环境影响因子i的权重值。

资源能源消耗与气候变暖潜值2个环境影响特征因子的标准化基准值和权重系数如表1所示。

3 城市绿地管养环境影响LCA案例研究

美国环境保护署(Environment Protection Agency)认为：绿地管养消耗大量物资，且伴随GHG排放产生[28]。据世界气候变化大会统计，植物管养工作所产生的GHG排放已占美国碳排放总量的5%[29]。管养的直接(DE，汽柴油)和间接(IDE，市政自来水、肥料和农药)能源消耗均可表现为资源能源特征因子，功能单位为MJ；GHG排放以CO2、N2O和CH4为主，表现为气候变暖潜值特征因子，功能单位为kg/CO2-e。本文以郑州市郑东新区CBD区域成龄绿地34个植物群落样方的管养物资投入和设备排放清单为数据基础，以管养过程为系统边界，对管养的资源能源消耗和气候变暖潜值2个环境影响因子进行环境影响量化评价。

图4 CBD研究区样地分布(作者改绘自http://map.tianditu.com/)[31]

图5 CBD研究区绿地植物群落样方

表3 主要管养设备能耗和GHG排放清单

表4 城市绿地LCA特征化当量系数

3.1 研究区域与数据来源

郑东新区基础设施建设完善，绿化覆盖率达49.1%[30]，CBD区域绿地建植工作完成于2004年，属成龄绿地。调查样地分别为：1)红白花公园，面积106 000m2；2)郑州之林，面积264 000m2；3)郑东新区湿地公园，面积44 000m2；4)6号停车场，面积39 000m2。样地面积总计453 000m2，占CBD城市绿地面积的约60%(图4)。样地内共设置20m×20m植物群落样方34个，选取时注重植物层次和管养方式的差异化(图5)。

样方数据收集包括两部分：1)群落结构：现场调查样方内各植物层的面积数据(m2)，乔木层以树冠投影面积计算；2)物资投入清单：问卷调查样方内各植物层管养工作(修剪、灌溉、施肥、施药、垃圾清运)的年度工作量数据(2015.06—2016.07)。表2为依据所收集样方数据计算的单位面积(hm2)城市绿地各植物层管养物资投入平均量清单，表3为现场测试的主要管养设备能耗和GHG排放清单[32]。

3.2 管养环境影响的特征化模型

以通用特征化模型为基础，城市绿地的资源能源消耗和气候变暖潜值特征量运算模型建立过程如下。

1)城市绿地管养的LCA当量系数(表4)。

2)城市绿地管养的资源能源消耗和气候变暖潜值特征化运算模型。

基于LCA通用特征化模型，利用城市绿地资源能源消耗和气候变暖潜值当量系数，本文对管养过程物资投入和GHG排放清单建立了环境影响强度特征化运算模型。

式中，ECg指城市绿地管养资源能源消耗特征量(MJ)，αei代表系统内投入的第i种清单物质的资源能源消耗当量系数，Awi指绿地管养第i种清单物质在系统中的投入量。

以汽柴油为动力的管养设备资源能源Awi数值计算可由下式获得：

图6 管养工作的环境影响指数比重分析

式中，a为与系统中管养清单物质i关联的养护设备，Mwa指管养设备a在系统边界内的工作量，Eea和βa分别代表了管养设备a的工作效率和单位时间内能耗量。

城市绿地管养LCA气候变暖潜值特征量(kg/CO2)EIg的计算方法如下式所示：

式中，αci为系统内投入的第i种清单物质的气候变暖潜值当量系数，EIeg为系统边界内所用管养设备的气候变暖潜值特征量，可由下式计算获得。

表5 成龄绿地各植物层管养环境影响LCA特征量

表6 成龄绿地各植物层加权环境影响指数

式中，Aγa、Bγa、Cγa分别为管养设备a在系统边界内气候变暖胁迫因子CO2、CH4和N2O的排放量，Aαci、Bαci、Cαci分别指气候变暖胁迫因子CO2、CH4和N2O的当量系数。

3.3 管养环境影响LCA特征量

表5表明，草坪管养的资源能源消耗和气候变暖潜值特征量均为最高，分别为64 100MJ/(hm2·y-1)和572kg CO2-e/(hm2·y-1)。草坪管养的资源能源消耗量比乔木管养[45 100MJ/(hm2·y-1)]高出42%，环境变暖潜值较乔木管养[268kg CO2-e/(hm2·y-1)]高出113%。

3.4 管养环境影响的标准化加权评估

表6中每hm2的成龄绿地：乔木管养的环境影响指数最低，为0.006 6，草坪和灌木管养的环境影响指数较高，分别为0.012 7和0.012 2，比乔木高92%和85%；地被的管养环境影响程度在各植物层中居中，为0.007 5，比乔木管养高14%。

图6显示，施肥和垃圾清运对成龄绿地管养的环境负荷影响较高，这2项工作在各植物层中的环境影响指数之和所占比重均为75%以上。施肥的环境影响指数占各植物层指数比重均值为44%，是造成绿地管养环境影响的主要因素；垃圾清运次之，其环境影响指数占各植物层指数均值的31%。

3.5 绿地管养环境影响指数与农林业对比

表7表明，成龄绿地管养的环境影响指数均值与农林业对比处于中低水平，分别为农田管理与果园管理环境影响指数的23%和42%，稍高于经济林管理的环境影响指数。绿地管养的资源能源消耗指数明显高于农林业的平均水平，而温室气体排放造成的环境变暖潜值较低。初步分析原因为：与大面积单一物种管理的农林业相比，城市绿地单位面积的管养需求与复杂化程度较高，对部分管养物资(如肥料、农药和水资源)的需求量可能更大，造成资源能源消耗指数偏高。而绿地管养多以小型设备为主，对比使用大型设备较多的农林业，因其功率普遍偏小，单位时间内的温室气体排放量也比大型设备更少。

表7 城市绿地管养环境影响指数均值与几种农林产业对比

4 结论与讨论

4.1 结论

基于LCA评价方法，以资源能源消耗和气候变暖潜值为影响因子的成龄绿地管养环境影响量化结果表明如下。

1)乔木的管养环境影响强度最低，其环境影响指数比城市绿地均值低32%。

2)施肥和垃圾清运是造成环境影响的主要因素，占绿地管养环境影响指数均值的75%以上，绿地管养过程中应对施肥和垃圾清运方法进一步优化。

3)与农林业相比，城市绿地管养环境影响指数处中低水平，但资源能源消耗因子的影响指数偏高，应当引起重视。

4.2 讨论

绿地是城市中提供生态服务，营造健康人居环境的重要场所[40]。管养工作在保证绿地实现其生态效益的同时也增加了负面环境压力。本研究反映出2个特征：1)植物群落中乔木管养的环境负担最低，草坪和灌木较高；2)各类管养工作中施肥和垃圾清运是造成环境负担的主要因素。本文的量化数据显示了单位面积乔木管养的环境影响指数比草坪和灌木低45%以上，这进一步证明了乔木在各类园林植物中具有最小管养需求和最高生态效益的特点[41]。施肥的高环境负担也普遍体现在农林生产中：Ahmand等发现柑橘园管养中施肥能耗占总能耗的53%[42]；Lazzerint总结出观赏植物苗圃管理中施肥的CO2排放占碳排放总量的78%[43]。因此，城市绿地管养应科学控制肥料使用量，避免过量施肥。

LCA模型可广泛应用于绿地可持续发展和节能减排研究。2010年李树华教授提出：应在绿地使用过程中采用例如LCA方法的量化手段对其环境冲击进行评价，一方面用于改善使用阶段的维护措施，降低环境影响；另一方面用于指导低养护需求的新建绿地规划设计[44]。本文探讨了LCA方法对于量化绿地管养环境影响的适用性，并对其中2个主要环境因子建立了特征量运算模型。后续研究应通过补充环境影响特征因子，优化特征系数来完善特征量运算模型，提高管养环境影响指数的准确性。

注：文中图片除注明外，均由作者绘制。