基于情景分析法的盆地城市NO2排放預測研究

沈聰

摘要：重慶、成都、恩施屬于典型的盆地城市，特殊的地形條件及不合理的產業布局使大氣中NO2的的濃度超標。以恩施市為例，基于情景分析法，根據城市發展的“零方案”、“中速發展方案”、“高速發展方案”3個方案，構筑不同情景，采用NO2的排放總量對不同的發展模式進行預測和比較，根據預測結果，對恩施市產業結構、能源布局等提出合理化建議。

關鍵詞：情景分析；NO2排放總量；環境影響評價

引言

隨著中國經濟的快速增長和工業城市化的發展，不斷增長的能源消耗和機動車輛加重了中國城市大氣環境的負擔。環境保護部最近發布的《2016年中國環境狀況公報》顯示，相比2013年上半年，全國74個環境保護重點城市空氣中二氧化氮平均濃度下降11.3%。由于城市中的大氣污染中污染源位置和高度、城市地形、大氣穩定度、天氣以及人口、燃料構成等多方面的影響，因此對污染物濃度的精確預測十分困難。本文以恩施市為例，綜合考慮盆地地形對污染物擴散的不利影響，引入情景分析法對污染物濃度進行預測。

一、情景分析法

情景分析法的最基本觀點是未來充滿不確定性，但未來有部分內容是可以預測的，這是由不確定性的特征決定的[1]。與傳統的預測方法相比情景分析法有自己本質的特點：首先，承認未來發展的多樣化和預測結果的多種可能性；其次，把分析未來發展中決策者的群體意圖和愿望作為情景分析的一個重要方面；第三，特別強調對組織發展起重要作用的關鍵因素的協調一致性的分析；第四，情景分析在定量分析中嵌入了大量定性分析，以指導定量分析的進行，是一種融定性與定量分析于一體的新的預測方法；最后，情景分析所使用的技術方法大都來源于其他相關學科，重點在于如何有效獲取和處理專家的經驗知識，這使其具有了心理學、未來學和統計學等學科的特征[2]。

基于以上特點，情景分析法在城市總體規劃的應用越來越廣泛，可以幫助我們減少規劃實施中存在的不確定性，預測未來的某些發展趨勢，進行定量分析和評價，以此為基礎提出控制不利發展趨勢或促進有利發展趨勢的環境保護措施和對策[3]。

二、研究區概況

恩施市地處鄂西南山區中部，屬云貴高原東延部分，地近四川盆地邊緣，處于我國的第二階梯末端。西北及南部兩翼高，近似山原地貌，西北及東北大部分地區有較大的山間壩槽，中部地區丘陵起伏，由于地層下陷，形成陷落盆地。

目前恩施市NO2的主要污染行業是交通運輸行業，交通運輸行業產生的汽車尾氣構成了恩施市NO2的主要來源。根據相關資料表明，2000年到2015年恩施市機動車保有量由13382輛增長至246975輛，年均增長率15.3%，增速較為明顯。

根據恩施州環境監測站提供的恩施市2012年到2016年環境空氣年均值，空氣中NO2的濃度符合《環境空氣質量標準》（GB3095—2012）二級標準。隨著恩施市的快速發展，人均汽車擁有量將不斷增加，NO2的排放量也會逐步增大，恩施市NO2排放量的控制對恩施市空氣質量產生關鍵影響。

三、NO2排放評價

1.指標選取。目前，用來衡量氮排放的指標用得最多的是NO2排放總量。為了進一步扼制氮氧化物不斷增長的趨勢，我國《“十三五”生態環境保護規劃》已明確在“十三五”期間將氮氧化物排放量累計減少15%作為主要目標之一。所以本研究以NO2排放總量作為衡量指標。

2.計算方法。我國至今尚無全國范圍內的針對汽車排放的統一調查和測算方法。參考國家環保總局發布的《城市機動車污染排放測算方法》 （ HJ/T180- 2005） 。機動車某種污染物年排放量模型如下：

式中：Wi——i類型車污染物排放量，g；

Mi——i類型車平均行駛里程，km；

Ni——i類型汽車的車流量，輛；

Ei——i類型汽車尾氣污染物的平均排放因子。

《公路建設項目環境影響評價規范》（JTGB03-2006）給出等速工況下單車排放因子Eij[mg/（輛·m）]的推薦值，該推薦值參考了美國環保局（EPA）1991 年執行MOBILE4.1 版本模式、因素和計算方法，從大量的在用車輛排放測試數據中統計計算得出的。見下表

四、NO2排放分析

1.情景描述。恩施市總體規劃在實施中道路交通具有極大的不確定性，利用情景分析法對道路交通的復雜及不確定性進行環境影響分析，具有一定的優勢，本研究設定了3 種情景， 情景的設計基于不同發展模式下恩施市交通需求量變化的開展。情景具體描述如下：

情景一：“零方案”：該情景中恩施市社會經濟發展維持原狀，交通量變化不大。該情景下機動車油耗維持現狀。

情景二：“中速發展方案”：該情景中恩施市經濟發展速度較快，機動車數量在原來基礎上有所增加，該情景下機動車油耗高于現狀。

情景三：“高速發展方案”：該情景中恩施市經濟高速發展，各種交通運輸方式都有較快發展，機動車數量增長迅速，該情景下機動車油耗最高。

2.情景參數定量。根據恩施市城市規劃社會經濟目標，預測的目標年為2015年、2020年及2030年。

根據恩施市總體規劃中不同城市化階段的發展水平，設定參數如下：

根據對國內各城市機動車統計數據，結合恩施市規劃道路情況，通過分析得到恩施市機動車行駛里程數：小型車的平均行駛里程上限值一般為2萬km，中型車的年均行駛里程上限值一般為3萬km，大型車的年均行駛里程上限值一般為3.5萬km。

五、結果討論

根據計算公式與情景參數，計算得到不同情景下恩施市NO2的排放總量。

根據計算結果可得，情景三中各個目標年NO2的排放總量最大，而情景二和情景一逐漸降低，由于經濟的快速發展，機動車的數量大幅度增加，NO2的排放總量增長迅速，所以加大對汽車尾氣排放的控制是必要的。

六、結論和建議

機動車保有量的增加，是經濟增長的必然結果，如何有效控制機動車排放對環境的影響，是擺在決策者面前的一道難題，本研究結合情景分析結果，針對恩施市發展提出以下建議：

（1）實施汽車總量控制，加快淘汰不合格的汽車，使用清潔替代燃料機動車和電動汽車、節能型環保車。提高燃油品質，加快燃油低硫化進程。（2）公共交通與私家車相比，前者單位客運周轉量的NO2排放要遠遠低于后者。因此，完善公共交通系統，大力發展公共交通事業，減少私家車使用量[4]。（3）新登記的汽車要求提前達到國家規定的相關標準。同時，健全機動車檢測/維修（I/M）管理制度， 使更多登記在冊的機動車符合排放標準[5]。另外， 還應推廣先進的尾氣控制排放技術（ 如再循環技術、三元催化技術等）。

參考文獻：

[1]曾忠祿等.不確定環境下解讀未來的方法：情景分析法[J].情報雜志，2005，10（5）：14-16.

[2]宗蓓華.戰略預測中的情景分析法[J].預測，1994，（2）：50-55.

[3]李潔.情景分析法在規劃環評中的應用[J].河南科技，2011，1：35-36.

[4]曲艷敏，白宏濤，徐鶴.基于情景分析的湖北省交通碳排放預測研究[J]. 環境污染與防治，2010，32（10）：102-110.

[5]王春艷，李悅，孔范龍等.青島市機動車尾氣排放預測及其對空氣環境質量的影響[J]. 中國人口·資源與環境，2011，21（12）：437-439.