2. 国家城市环境污染控制工程技术研究中心, 北京 100037;
3. 国家环境保护工业废水污染控制工程技术(北京)中心, 北京 100037;
4. 中国科学院地理科学与资源研究所, 北京 100101
2. National Engineering Research Center of Urban Environmental Pollution Control, Beijing 100037, China;
3. State Environmental Protection Engineering(Beijing) Center for Industrial Wastewater Pollution Control, Beijing 100037, China;
4. Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100101, China
煤炭燃烧时除了产生大量颗粒物外, 还会生成CO、CO2、SO2及少量SO3、NOx、烃类有机物等有害气体, 对环境及人体健康造成危害[1-5]。北京市环保监测中心的数据表明, 本地污染源中, 燃煤对PM2.5的贡献率是22.4%, 仅次于机动车[6]。因此, 治理散煤是北京能源清洁化、大气污染防治的重点工作内容之一[7-10]。据统计, 北京市农村地区2014年全年煤炭消费286万t, 其中60%~70%用于冬季采暖, 户均采暖用煤2.6 t。农村住宅普遍缺乏保温措施, 采用设施效率低, 采暖能耗达28.3 kg·m-2(以标准煤计), 远高于城镇8 kg·m-2的水平[11]。可见, 有效减少农村地区煤炭消费, 尤其是冬季采暖煤炭消费, 是推动北京市能源消费结构调整及大气污染治理的关键。
为改善空气质量, 减少农村燃煤污染, 北京市自2013年8月启动了农村地区“减煤换煤、清洁空气”行动, 该行动的主要措施包括“煤改电”、型煤置换、天然气入户、太阳能热利用、液化石油气下乡、沼气利用、农村住宅清洁能源分户自采暖等多种方式[12-15]。其中, “煤改电”措施具有污染物零排放、采暖效率高、耗能低等优点, 受到广大农村用户的一致认可。为进一步推进“煤改电”工程, 北京市市政府出台了电价补贴、采暖设备补贴、电网改造投资补贴等多项优惠政策[16-18]。2015年北京市共有72个乡镇、166个村、5万居民实施“煤改电”工程。目前, “煤改电”主要有空气源热泵、蓄热式电采暖器、电地暖、电锅炉供暖等多种方式, 其中, 空气源热泵因功率小、耗能低、散热均匀、保温效果好等优点, 最受居民青睐[19-21]。
迄今为止, 北京市农村地区“煤改电”工程已实施3 a, 该工程的效果以及对区域大气环境的改善作用如何, 都迫切需要科学评估。已有相关研究多基于设备耗能情况及国家相关污染物排放标准计算污染物排放总量[22-23], 或基于排放因子法估算减少燃煤导致的大气污染物减排量[5-7], 而缺乏基于实际大气环境监测数据的分析。
该研究以门头沟区“煤改电”工程为例, 选择典型地区设置大气环境监测对照样点, 对比PM2.5、PM10、SO2及NO2等大气污染物浓度的差异, 以及采暖季和非采暖季各污染物浓度的差异, 分析“煤改电”工程的大气污染物减排效果, 为北京市能源消费结构调整及大气污染治理提供决策依据。
1 数据与方法 1.1 研究区概况截至2015年底, 门头沟区已累计完成11个村“煤改电”计划, 涉及3 815户6 622人, 累计减煤1.15万t[24]。综合考虑“煤改电”工程实施情况、区域代表性、电力供应条件及设备维持需求, 项目选择门头沟区王平镇辖区内的东马各庄村和西石古岩村分别作为实施“煤改电”工程和未实施“煤改电”工程的典型区域, 设置监测点开展大气环境监测。2个监测点的基本情况如表 1所示。
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表 1 监测点基本情况 Table 1 Introduction to monitoring sites |
2个监测站点地理位置毗邻, 周边自然地理环境相仿, 气象条件大体一致, 因此, 可以认为各监测点的大气环境本底基本相同, 大气污染物浓度之间的差异主要受区域人类活动的影响。由于2个村庄均无工业生产, 除民用燃烧外, 区域内的人为排放源主要包括汽车尾气、道路扬尘及农业施肥等。2个村庄规模均较小, 村庄内道路狭窄, 过往机动车数量有限, 种植的作物又基本一致, 据此推测2个监测站点大气污染物浓度之间的差异主要与型煤燃烧有关。
为进一步分析2个监测点与门头沟区及北京市城区整体大气环境质量状况的差异性, 研究采用北京市环境保护监测中心发布的门头沟区龙泉镇和北京市城区空气质量监测数据进行比较, 各监测点空间分布如图 1所示。
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图 1 监测点空间分布示意 Figure 1 Distribution of monitoring sites |
研究主要对PM2.5、PM10、SO2及NO2这4项大气污染物浓度进行分析, 其中, PM2.5与PM10数据取自2个监测点位的在线颗粒物监测仪, 其采样时间为1 min, 基于每分钟数据计算每小时浓度值, 进而计算日浓度值。每隔24 h对SO2、NO2空气样品进行1次样品采集, 样品检测结果即为日浓度值, 日浓度监测值符合GB 3095—2012《环境空气质量标准》[25]对数据有效性的规定。
1.2.1 PM2.5与PM10监测使用北京市环科公司研发HBKLW-2型在线颗粒物监测仪, 开展颗粒物浓度连续在线监测。
监测时间为2015年3月5日—4月17日, 根据当地信息员的记录, 3月下旬开始, 村民们陆续开始停止采暖, 至3月31日, 停止采暖的户数达到各村总户数的90%左右。因此, 将3月31日之前视为采暖季, 3月31日之后视为非采暖季。
1.2.2 SO2与NO2监测采样点、采样环境、采样高度及采样频率按HJ/T 194—2005《环境空气质量手工监测技术规范》[26]执行, 采样仪器为KB-BE型大气采样仪。采样前使用皂膜流量计进行流量校准, 采样流量的相对误差小于±5%。采样时取内装50.0 mL吸收液的多孔玻板吸收瓶, 以0.2 L·min-1流量进行24 h连续采样。采样结束时, 迅速将采样管用硅胶管封闭。
NO2:根据HJ 479—2009《环境空气氮氧化物(一氧化氮和二氧化氮)的测定盐酸萘乙二胺分光光度法》[27]测定, 检出限为0.005 mg·m-3。
SO2:根据HJ 482—2009《环境空气二氧化硫的测定甲醛吸收-副玫瑰苯胺分光光度法》[28]测定, 检出限为0.007 mg·m-3。
SO2及NO2的监测时间分为2个阶段(每个阶段分为1周采样期和1周室内测试分析期), 其中, 3月6—13日为采暖季监测时段, 4月11—17日为非采暖季监测时段。
1.3 数据处理与分析方法受意外断电及异常干扰活动等不可控因素的影响, 部分日期的颗粒物浓度数据出现缺测和误测。2015年3月5日和4月17日分别为仪器安装和卸载日期, 从3月5日10时开始获取监测数据, 至4月17日15时结束监测; 3月8日、3月11日、3月27日和4月9日各有5 min的监测数据缺失, 4月12日有20 min的监测数据缺失; 3月14日、3月19日、3月20日及4月15日均有2~5 min的监测数据异常, 表现为监测数据骤然升高数十倍。通过对数据进行质量控制分析, 对缺测及误测数据进行了剔除, 进而获得有效数据。数据统计分析应用SPSS 17.0软件完成。
2 结果与分析 2.1 PM2.5监测结果分析 2.1.1 PM2.5日浓度变化分析监测时段内PM2.5日浓度呈波动变化趋势, 日变化情况主要受区域大气环境的气象条件影响。日浓度较小值一般出现在强风或降水天气过后, 如4月1—2日出现降雨过程, 4月12日出现4~5级北风。日浓度较大值出现在连续的低压、无风、较高相对湿度的雾霾天气下。此外, 受元宵节燃放烟花爆竹等特殊事件的影响, 3月5—6日PM2.5浓度出现高峰(图 2)。
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图 2 PM2.5日浓度变化曲线 Figure 2 Daily variation curve of PM2.5 concentration |
将监测结果与HJ 633—2012《环境空气质量指数(AQI)技术规定(试行)》标准进行比较可知, 监测时段内, 各监测点均出现PM2.5浓度超标情况, 具体统计结果如表 2所示。
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表 2 监测时段内PM2.5日浓度对应空气质量等级统计 Table 2 Statistics of daily PM2.5 concentration and its corresponding grade of air quality within the monitoring period |
由表 2可知, 东马各庄村PM2.5日浓度所对应的空气质量级别以优、良为主, 占监测总天数的77.3%。西石古岩村PM2.5日浓度有2 d达严重污染级别, 只有19 d空气质量为优、良级, 达标率仅为43.2%。北京城区和门头沟区龙泉镇的PM2.5日浓度达标率均为50%左右。
2.1.2 PM2.5日均浓度分析经过“煤改电”的东马各庄村PM2.5日均浓度为(54±38) μg·m-3, 明显低于其他3个区域。西石古岩村的PM2.5日均浓度最大, 达(99±63) μg·m-3, 龙泉镇和北京市城区的PM2.5日均浓度差异较小(表 3)。
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表 3 PM2.5日浓度统计分析 Table 3 Statistics of daily PM2.5 concentration |
方差分析表明, 两村监测点PM2.5日浓度之间存在极显著差异(sig.值=0.0001, P < 0.01)。可见, “煤改电”工程的实施能够有效降低大气中PM2.5浓度, 可使其浓度水平下降45%左右。
2.1.3 PM2.5小时浓度分析以监测期间各监测点每分钟监测数据为基础, 分析监测点每小时PM2.5浓度的平均值, 进而计算颗粒物逐小时PM2.5浓度平均值，计算结果图 3所示。由图 3可见，采取“煤改电”措施的东马各庄村每小时PM2.5浓度均远低于其他3个监测点。从波动幅度来看, 西石古岩村的波动幅度最大, 中午11时至次日凌晨为全天浓度最高值, 17时至次日凌晨的PM2.5浓度水平明显高于其他3个区域, 这与该村村民夜间的燃煤取暖活动密切相关。
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图 3 PM2.5小时浓度变化曲线 Figure 3 Hourly variation curve of PM2.5 concentration |
PM10日浓度变化总体上与PM2.5的变化一致, 其浓度值大约是PM2.5浓度的1.5~2倍左右(图 4)。
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图 4 PM10日浓度变化曲线 Figure 4 Daily variation curve of PM10 concentration relative to monitoring site |
监测时段内, 各监测点均出现PM10浓度超标情况, 东马各庄村和龙泉镇的PM10日浓度对应的空气质量级别以优、良为主, 两者占监测总天数的63.6%, 北京城区达标天数占比为56.8%, 而西石古岩村的空气质量达优、良等级天数仅占43.2%, 空气污染比较严重(表 4)。
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表 4 监测时段内PM10日浓度对应空气质量等级统计 Table 4 Statistics of daily mean PM10 concentration and its corresponding grade of air quality within monitoring period |
门头沟区龙泉镇PM10日均浓度最小, 为(131±82) μg·m-3, 西石古岩村PM10日均浓度最大, 达(198±119) μg·m-3。实施“煤改电”的东马各庄村和北京市城区基本持平, PM10日均浓度分别为(149±98) 和(144±84) μg·m-3(表 5)。
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表 5 PM10日浓度统计分析 Table 5 Statistics of daily PM10 concentration |
方差分析表明, 两村监测点PM10日浓度之间存在显著性差异(sig.值=0.038, P < 0.05), 而东马各庄村和城区PM10日浓度之间不存在显著性差异(sig.值=0.15, P>0.05)。可见, “煤改电”工程的实施能够有效降低大气中PM10浓度, 可使其浓度水平下降25%左右。
2.2.3 PM10小时浓度分析以监测期间各监测点每分钟监测数据为基础, 分析各监测点每小时PM10浓度平均值, 计算颗粒物逐小时PM10浓度的多日平均值，结果见图 5。
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图 5 PM10小时浓度变化曲线 Figure 5 Hourly variation curve of PM10 concentration |
从日变化规律来看, 17时以前2个监测村的变化趋势基本一致, 东马各庄村的PM10浓度低于西石古岩村, 17时以后, 东马各庄村PM10浓度呈明显下降趋势, 而西石古岩村的PM10浓度居高不下, 并且各时刻浓度均高于其他3个区域(7时除外), 反眏出煤炭燃烧对区域大气质量的负面影响。
2.3 SO2检测结果分析监测时段内门头沟3个监测点和北京市城区的SO2日浓度全部达标, 且绝大多数达到一类区要求, 其对应的空气质量也以优级为主(表 6)。
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表 6 监测时段内SO2日浓度达标天数统计 Table 6 Statistics of up-to-standard daily SO2 concentration within monitoring period |
东马各庄村及西石古岩村的SO2日均浓度分别为(0.019 5±0.018 1) 和(0.024 5±0.019 5) mg·m-3, 龙泉镇和北京城区SO2日均浓度分别为(0.014 3±0.011 5) 和(0.019 2±0.014 9) mg·m-3(表 7)。东马各庄村SO2日均浓度较西石古岩村下降20.41%, 表明“煤改电”工程的实施能够降低大气中SO2浓度, 可使其浓度水平下降20%左右。
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表 7 SO2日浓度统计分析结果 Table 7 Statistics of daily SO2 concentration |
监测时段内门头沟3个监测点NO2日浓度全部达标。其中东马各庄村和西石古岩村的空气质量以优级为主, 龙泉镇优、良级各占一半。北京市城区有12 d达优级, 另外3 d的NO2日浓度超过0.08 mg·m-3, 属于轻度污染等级。监测期内, 东马各庄村NO2日浓度全部达到一类区要求, 且其对应的空气质量等级全部为优。从NO2日浓度的达标情况和对应的空气质量级别来看, 实施了“煤改电”工程的东马各庄村整体情况要好其他3个区域。监测时段内, 各监测点NO2日浓度均达标(表 8)。
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表 8 监测时段内NO2日浓度达标天数统计 Table 8 Statistics of up-to-standard daily NO2 concentra-tion within monitoring period |
由各监测点NO2日浓度统计结果(表 9)可知, 东马各庄村的NO2日均浓度最低, 为(0.022 3±0.013 3) mg·m-3；其次为西石古岩村, 为(0.030 3± 0.020 3) mg·m-3；龙泉镇为(0.042 9±0.022 0) mg·m-3；北京市城区最高, 达(0.053 2±0.025 7) mg·m-3。东马各庄村NO2日均浓度较西石古岩村下降26.67%，表明“煤改电”工程的实施能够降低大气中NO2浓度, 可使其浓度水平下降25%左右。农村地区的NO2日浓度要明显低于城区(sig.值=0.002, P < 0.01)。
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表 9 NO2日浓度统计分析结果 Table 9 Statistics of daily NO2 concentration |
从监测结果(图 6)可知, 4个监测区域采暖季内各类大气污染物浓度均高于非采暖季。PM2.5、PM10、SO2和NO2的采暖季日均浓度分别为91、182、23和43 μg·m-3, 分别是非采暖季的1.4、1.6、1.8和1.4倍。采暖季与非采暖季之间的浓度差异主要是由于气象条件和冬季燃煤取暖等活动的影响。
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图 6 采暖季与非采暖季大气污染物日均浓度比较 Figure 6 Comparison between heating season and non-heating season in daily mean concentration of atmospheric pollutants |
从各监测区域比较结果(图 7)来看, 采暖季和非采暖季东马各庄村各类大气污染物浓度均低于西石古岩村, 表明“煤改电”工程的实施不仅可以改善采暖季期间的大气环境状况, 对非采暖季期间的大气环境改善也有一定的促进作用。
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图 7 各监测点采暖季与非采暖季大气污染物日均浓度比较 Figure 7 Comparison between heating season and non-heating season in daily mean concentration of atmospheric pollutants relative to monitoring sites |
从采暖季与非采暖季大气污染物浓度变化幅度来看, 东马各庄村SO2和NO2浓度的变化幅度明显小于其他3个监测区域, 而西石古岩村变化幅度最大, 表明在实施“煤改电”工程后, 东马各庄村采暖季期间的大气污染物浓度与非采暖季差异较小, 而未实施“煤改电”工程的西石古岩村, 其采暖季和非采暖季之间的污染物浓度差异更为明显, 说明“煤改电”措施可有效降低采暖季期间的SO2和NO2浓度。4个监测点颗粒物浓度的变化幅度差异不大, 这可能与气象条件和其他人为因素对颗粒物浓度的影响有关。
3 结论(1)“煤改电”措施实施后, 由于采用了零排放的电力能源, 区域污染物排放总量降低, 大气环境质量趋于改善。监测结果显示, 实施了“煤改电”工程的东马各庄村PM2.5、PM10、SO2和NO2日均浓度分别为(54±38) μg·m-3、(131±82) μg·m-3、(0.019 5±0.018 1) mg·m-3和(0.022 3±0.013 3) mg·m-3, 比未实施“煤改电”工程的西石古岩村分别低44.90%、24.75%、20.41%和26.67%。可见, “煤改电”工程能够有效改善区域空气质量, 尤其在降低细颗粒物浓度方面具有较好的环境效益。
(2) 与门头沟区龙泉镇及北京市城区比较可知, 虽然东马各庄村的PM2.5和NO2浓度水平低于龙泉镇和北京市城区平均水平, 但是其SO2和PM10浓度要高于后两者; 西石古岩村的PM2.5、SO2和PM10浓度均高于龙泉镇和北京市城区平均水平。该结果表明北京市农村地区的空气质量仍然面临艰巨考验, 减煤行动有待进一步加强。
(3) 监测结果显示, 4个监测区域PM2.5、PM10、SO2和NO2的采暖季日均浓度分别为91、182、23和43 μg·m-3, 是非采暖季的1.4、1.6、1.8和1.4倍。采暖季与非采暖季之间的浓度差异主要受气象条件和冬季燃煤取暖活动等影响。
4 建议 4.1 不确定性分析研究设置的2个监测点虽然在自然地理环境及社会经济发展等方面具有较好的一致性和较高的可比性, 但是不能排除2村在交通状况、燃煤活动以外的其他人为干扰等方面的差异性, 这些因素对监测结果具有一定的影响。从PM2.5和PM10小时浓度变化曲线来看, 某些时段两者变化趋势有较大差异, 这是否与人类活动影响相关有待进一步调查。同时, 研究将2个监测点与龙泉镇和北京市城区的数据进行了对比分析, 由于数据来源不同, 监测的仪器、频率和数据采集过程存在一定的差异性, 也可能在一定程度上影响数据的可比性。
4.2 “煤改电”工程实施的对策与建议建议未来政府应一方面进一步加强政府政策引导, 稳步推进“煤改电”工程实施规模; 另一方面, 要积极巩固“煤改电”工程的现有成果, 加强监督管理, 杜绝“煤改电”后返烧散煤的现象。要多角度、全方位地做好“煤改电”工程宣传工作, 采暖设备供应企业应保证设备质量, 做好售后服务, 及时解决村民电采暖设备使用和维修等方面的问题。此外, 建议将居民用煤污染控制工作与地区领导和管理部门的政绩考核挂钩, 促进“煤改电”工程的落实。在加大“煤改电”工程实施力度、加强监督管理的同时, 需进一步加强区域环境监测, 争取早日实现农村大气环境在线实时监测, 一旦发现大气环境出现异常及污染现象, 可以及时查明原因并采取相关措施。
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