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作物秸秆是农业生产中的主要副产品. “十二五”期间,中国秸秆理论总量从8.4亿t增至10.4亿t[1-2].每年夏收和秋收期间,因抢收抢种、减轻病虫害和保持土壤肥力等原因,秸秆焚烧现象普遍[3].夏秋与秋冬季重污染天气中,秸秆焚烧排放的污染物比例高达40%~50%[4].秸秆焚烧成为中国主要的大气污染源[5].
早在1999年,我国政府就出台了《秸秆禁烧和综合利用管理办法》.但时至2015年,全国仍有20%的秸秆被焚烧[2].在水稻产量居全国榜首的湖南省,焚烧比例甚至高达43%[6].近20年的秸秆禁烧,产生高额监管成本、激化干群矛盾,却收效甚微.而作为禁烧后秸秆出路的资源化利用,发展进程迟滞,环境与经济效益尚未充分发挥.因此政府于2016年提出,到2020年秸秆利用比例要达85%的目标[2].
那么,秸秆资源化利用产生大气污染物排放的一般机理和时空规律如何?通过资源化利用秸秆以减少大气污染排放的资源配置与实施路径如何?相关文献可划归为4个维度:秸秆资源量测算、秸秆处置的大气污染物排放实测、秸秆资源化利用模式优化和秸秆资源化利用减排的促进策略.
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秸秆处置包括焚烧与资源化利用,其中利用方式为肥料化、饲料化、燃料化、原料化和基料化5类.肥料化和燃料化共占利用总量的68.16%,故本研究选择这两类利用方式展开综述和分析.同时,参考新版《中华人民共和国大气污染防治法》,本研究的大气污染物包含温室气体.
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秸秆焚烧引发的大气污染具有爆发性强、污染重和持续时间短等特征,污染发生时PM2.5,PM10和CO等显著增加,颗粒物浓度最高达非污染期的5倍以上[29].对秸秆焚烧大气污染物排放的研究主要包括秸秆焚烧的大气污染影响判别、秸秆焚烧的大气污染事件分析、秸秆焚烧的大气污染物排放因子测定和秸秆焚烧的大气污染物排放总量及其影响因素.
1) 秸秆焚烧的大气污染影响判别.旨在分离大气污染物监测数据中秸秆焚烧的影响.陆晓波等[30]提出可选取K+作为快速判别指标,根据K+与PM2.5的相关性,计算秸秆焚烧对PM2.5的贡献;结合OC和EC浓度变化,判别秸秆焚烧对空气质量的影响程度.毛敏娟等[31]长期监测浙江省大气污染物排放并分析指出,秋季显著偏高的K+浓度是长三角地区秋季秸秆焚烧现象的指示.王菊等[32]选取K+和OC分别作为指示性指标和参考性指标分析认为,长春市区春秋季秸秆露天焚烧是细颗粒物污染现象的重要原因.
2) 秸秆焚烧的大气污染事件分析.聚焦秸秆焚烧引发的大气污染事件,探索污染物的形成、传输与影响[33].分析区域主要为长江中下游和东北等作物产区[34-35].周悦等[36]研究湖北中东部出现的重度雾霾事件表明,安徽北部大面积秸秆焚烧所形成的污染气团,受偏东北气流输送影响,引发重度雾霾;杨婷等[37]研究东北极端重污染事件认为,秸秆焚烧使局部地区PM2.5浓度增加,贡献率为10%~20%.
3) 秸秆焚烧的大气污染物排放因子测定.主要基于实验设计测算或文献综述梳理秸秆焚烧的大气污染物排放因子[38].已有研究报道的排放因子存在明显差异(表 3).早期研究笼统测算露天焚烧的排放因子[39];后续研究将露天燃烧细分为明火与暗火模式,分别对排放因子加以测算[40];另有研究将燃烧类型划分为露天与炉灶燃烧,测算并比较排放因子[41].
4) 秸秆焚烧的大气污染物排放总量及其影响因素.主要根据大气污染物排放因子,计算秸秆焚烧的大气污染物排放量及其影响因素[42].陈龙高等[43]认为耕地因秸秆焚烧导致的PM10排放贡献最为显著,占排放总量的43.68%. Yao等[44]指出秸秆焚烧对BC和OC峰值的贡献度达86%与90%. Zhang等[45]指出水稻等秸秆燃烧产生的VOCs,OC和PM2.5排放在生物质燃烧产生的污染物排放总量中占比显著.
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燃料化利用占秸秆资源化利用总量的14.23%[2],其污染物排放研究主要关注3个维度的比较.
1) 秸秆露天燃烧与炉灶燃烧的污染物排放比较. Wang等[46]的比较研究结果显示,秸秆在炉灶中的燃烧效率非常低,导致较高的VOCs排放.唐喜斌等[47]通过测定指出,由于氧含量较低,燃烧不充分,炉灶燃烧的污染物排放因子显著高于露天燃烧,CO,NOx与PM2.5的排放因子分别为81.9,2.1和8.5 g/kg. Zhang等[45]的实测表明,暗火燃烧的CO与VOCs排放最高,灶炉燃烧次之,明火燃烧最低;灶炉燃烧的NOx,PM2.5,OC与EC排放量最低. Wei等[48]研究发现,使用15年的炉灶污染物(PM,OC和EC)排放因子是使用1年炉灶的2.5倍.
2) 秸秆燃烧与其他燃料燃烧的污染物排放比较.沈国锋[49]通过测定指出,秸秆燃烧的污染物(PM,OC和EC)排放因子高于薪柴燃烧;Wang等[46]比较了煤炭与两种生物燃料(玉米秸秆和花生壳)在家用燃烧条件下的污染物(CO2,CO,CH4和NMVOCs)排放,结果显示除CO2外,作物秸秆燃烧的污染物排放因子要高于煤炭燃烧;孔少飞等[50]实验模拟了民用燃料(秸秆、薪柴、蜂窝煤与块煤)燃烧的PM10和PM2.5排放,其结果表明PM10,PM2.5和OC的排放因子以块煤为最高,EC的排放因子以薪柴为最高.
3) 秸秆燃料化利用不同方式的污染物排放比较.沈国锋[49]实测了玉米秆颗粒和松木颗粒燃烧的污染物排放,结果表明与原始燃料在传统炉灶中燃烧相比,颗粒燃料燃烧产生的PM,CO,EC和OC等污染物排放因子显著较低;耿春梅等[51]基于实测比较了生物质锅炉和燃煤锅炉颗粒物排放,结果显示燃烧秸秆和木质成型燃料的生物质锅炉存在污染物排放不达标现象,需要进一步提升热能利用效率与除尘效率;Wang等[46]通过测算比较了作物秸秆成型燃料与传统秸秆燃料燃烧的污染物排放,并指出二者的气态污染物排放没有显著差别.
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肥料化利用占秸秆资源化利用总量的53.93%[2].已有文献对秸秆肥料化利用的大气污染物排放研究,重点关注温室气体[52],相关研究主要从4个维度展开.
1) 不同秸秆还田方式的温室气体排放.秸秆直接还田可能增加CO2和N2O的排放量[53].相比直接还田,炭化还田则可降低稻田的CH4和N2O排放[54].李新华等[55]认为,CO2和N2O累计排放量从大到小依次为秸秆过腹还田、秸秆直接还田、秸秆不还田、秸秆—菌渣还田;汤宏等[56]指出,加入不同的稻秆组分后,稻土CH4的排放量从大到小依次为原稻秸处理、去活稻秸处理、腐解稻秸处理、可溶性有机物处理;靳红梅等[57]发现,CH4累积排放量从大到小依次为仅麦季稻秸还田、稻麦季均还田、仅稻季麦秸还田、不还田.
2) 土壤耕作与秸秆还田的温室气体排放. Zhang等[58]指出秸秆还田与土壤耕作的交互显著影响温室气体排放;汪婧等[59]认为免耕不覆盖、免耕秸秆覆盖与传统耕作结合秸秆还田有助于降低土壤温室气体排放量;李静等[60]进行的Meta分析表明,翻耕还田、免耕还田和旋耕还田处理的CH4周年排放效应值(即不同秸秆还田处理与不还田处理的土壤温室气体排放量比值)为0.76,0.37和0.68,N2O周年排放效应值为0.44,0.36和0.52,免耕秸秆还田是长江中下游地区稻田净减排条件下适宜的还田方式.
3) 肥料管理与秸秆还田的温室气体排放.裴淑玮等[61]观测发现,还田增加玉米季N2O与CO2的排放量,抑制CH4吸收;Zhang等[62]研究表明,冬季水稻秸秆还田配施氮肥能够显著降低稻田CH4排放(约12%),但增加N2O排放(约15%~43%),水稻秸秆冬季还田较之于春季还田和露天焚烧更合理;吕艳杰等[63]分析显示,秸秆还田配施中等用量氮(240 kg/hm2),玉米产量高且能抑制单纯施氮对综合温室效应与温室气体排放强度的促进作用.
4) 水分管理与秸秆还田的温室气体排放. Zhang等[64]研究表明,水稻秸秆施入水田显著增加了水稻季CH4的产生和排放,施入旱地则没有显著影响;施林林等[65]分析水分含量对水稻秸秆与水葫芦渣混合堆肥的温室气体排放影响指出,75%水分处理的CO2排放量最高,80%水分处理的N2O排放量最高;Sanchis等[66]的Meta分析显示,对比其他水分管理措施,持续漫灌的稻田会增加约90%的CH4排放;成臣等[67]指出在南方双季稻区,与持续淹水处理相比,秸秆还田条件下中期烤田和间歇灌溉处理可实现稻田温室气体减排.
2.1. 秸秆焚烧的大气污染物排放
2.2. 秸秆燃料化利用的大气污染物排放(含温室气体)
2.3. 秸秆肥料化利用的大气污染物排放(含温室气体)
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秸秆资源化利用既以减少污染物排放为目标约束,更以获得合理经济收益为必要条件[68].
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1) 基于环境—经济双目标的利用技术优化.该类研究主要在污染物减排与经济产出双重目标约束下,探析秸秆资源化利用技术的优化策略.常见于秸秆资源化利用技术效益的实验研究中,以微观层面的比较为主.如李强等[69]分析认为,1万t/a规模的玉米秸秆乙醇单位成本以加工费用为主,乙醇产出系数和生产操作费用系数变化对成本影响最大;王国强等[70]研究发现,稻草还田配施硝化抑制剂双氰胺,在保证水稻产量同时,可显著降低稻田土壤CH4和N2O排放,是经济可行的温室气体减排措施;Yeboah等[71]比较指出,免耕秸秆还田能够减少温室气体排放,同时增加作物产量,是兼顾环境和经济效益的还田方式.
2) 基于环境—资源—经济多目标的利用技术优化.该类研究主要在污染物减排、关联资源利用效率提升以及经济产出稳定多目标约束下,探析秸秆资源化利用技术的优化.杨育川等[72]研究表明环境(减排温室气体)、资源(提升肥料利用效率)和经济(稳定产量)多目标约束下,化肥减量15%时,各还田处理的作物产量、光能利用率和氮磷肥利用率无显著差异,表明在当前高化肥施入水平上可削减15%的投入量;王燕等[73]基于环境(减排温室气体)、资源(提升粗饲料利用率)与经济(降低饲养成本)多目标研究发现,苜蓿、玉米青贮、羊草和玉米秸秆4类粗饲料中,苜蓿CH4排量最低,秸秆最高,二者氮利用效率相同,由此可考虑粗饲料添加结构调整.
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重点关注环境与经济双重目标约束下,资源化利用的空间布局优化.相关研究主要从宏观和微观两个层面展开.
1) 宏观空间优化研究.主要从发展战略规划角度,探讨全国范围内秸秆资源化利用的空间布局优化.如朱开伟等[74]在保护土壤功能目标约束下,设计高、中、低3种秸秆还田情境,分析中国主要作物可利用生物质能潜力指出,生物质能开发应优先考虑河南、黑龙江和新疆等地,构建大型综合农业生物质能开发基地应优先考虑东北和华中区域;Weiser等[75]以腐殖质均衡和温室气体减排为环境约束,同时考虑经济影响,评估德国秸秆燃料化利用方案提出,相比传统化石燃料,电热联产是最佳燃料化利用方式,利用的最佳区域为石勒苏益格—荷尔斯泰因(Schleswig-Holstein)等地区;张崇尚等[76]运用土地遥感数据和GLO-PEM模型,评估秸秆能源企业区位布局认为,吉林、江苏、河南、安徽和黑龙江等省份适宜建立大型秸秆能源企业,东北、华北、长江中下游地区、成都平原、西南以及新疆等少部分地区适宜建立小型秸秆能源企业;张伟明等[77]认为,东北地区具有发展秸秆生物炭利用的比较优势,其资源丰富、产业化条件成熟.
2) 微观空间优化研究.主要从经济成本控制角度,探讨秸秆资源化利用项目规划,具体包括项目选址、秸秆收集半径与运输距离的优化.马放等[78]考虑单位经济效益、PM2.5和温室气体的减排潜能,评估哈尔滨秸秆能源化工程的运输半径显示,秸秆沼气、乙醇、热电联产与成型燃料的最优原料运输半径顺次为37,35,22与4 km;Cao等[79]认为建立适当的秸秆收集中转站并优化中转站的空间布局,能有效降低秸秆运输成本,于是考虑公路与村道的区别建立测算模型,优化运输成本和中转站分布;How等[80]考虑车辆容量来改进数学模型,优化生物质能的供应链(包括加工中心选址,生物量分配和运输模式选择),并在模型中纳入对温室气体排放惩罚来评估供应链的环境影响,保证所设计方案利益最大化,环境影响最小化;张茜等[81]分析秸秆回收物流成本的结构发现,半径因素是影响回收物流成本的首要因素,适当减小收集半径可显著降低运输费. 10个左右的外包商可使收集秸秆的物流成本最低.
3.1. 秸秆资源化利用的技术优化
3.2. 秸秆资源化利用的空间布局优化
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秸秆资源化利用的主体包括政府、企业、农户三方[82].当前利用减排的促进策略研究主要基于微观农户及其行为改变视角展开,研究分为两个向度,即基于生产行为改进的减排策略与基于交易行为改进的减排策略.
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农户在家庭层面的秸秆资源化利用行为研究,主要采用扎根理论或计量模型方法,分析行为的影响因素,继而根据关键影响因素提出干预策略.
1) 影响因素.相关文献中报道的,影响农户在家庭层面对秸秆进行资源化利用的因素主要包括:地理因素,如地形、土壤、气温、降水[83];个体因素,如性别、年龄、学历[84];家庭因素,如兼业状况、耕地面积、家庭收入[85];技术因素,如技术风险、采纳成本、产出效益[86];心理因素,如环境相关认知、知觉行为控制[87];社会因素,如法律法规、政府补贴、社交网络、交通便利性[88].
2) 干预策略.已有研究中所提出的农户秸秆资源化利用行为干预策略主要包括:①因地制宜发展秸秆资源化利用,选择契合地区及农户特点的利用方式[89-91];②提升秸秆资源化利用的技术水平及其经济效益[92];③增强针对农户的相关宣传教育,涵盖环境意识[84]、政策认知[85]等;④利用财税手段,为资源化利用秸秆的农户提供补贴[82].
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农户对外的秸秆交易行为研究相对较少,已有研究主要基于回归分析方法,探析交易行为意愿及其影响因素.王舒娟等[93]调查表明,样本中37.8%的农户产生过秸秆交易行为,市场条件、政府政策、同伴行为与当前处置秸秆的方式对农户的秸秆交易行为具有显著影响. Wang和Watanabe[94]考虑政策、经济、信任和社会人口变量,分析农户对秸秆出售行为风险的认知及其影响因素表明,较之于政策和社会人口因素,经济与信任因素的影响更为显著;运用经济刺激激发农户秸秆出售行为是短期措施,长期来看中间商需要与农户建立信任.另有零星研究关注外部交易机制对农户行为的影响.廖薇[95]建模测算农户参与碳交易、采用秸秆资源化利用行为所要达到的碳价格发现,当碳价格大于652元/t时,能有效激发农户参与交易和利用秸秆的积极性.
4.1. 基于生产行为改进的减排策略
4.2. 基于交易行为改进的减排策略
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秸秆资源化利用的大气污染物排放与减排问题研究是融合环境、作物、生态、管理、经济与社会等多学科的交叉研究.除实验观测方法外,空间经济学、计量经济学和行为心理学的研究方法正逐步纳入该问题的研究之中.已有研究为后续研究的开展奠定了坚实的前期基础,然而仍存在可进一步拓展的空间.
1) 缺乏对水稻秸秆资源化利用污染物排放与减排问题的系统研究.秸秆肥料化利用污染物排放研究多基于若干种作物的比较展开.但燃料化利用的污染物排放研究多未涉及具体秸秆类型,而是较为笼统地研究秸秆燃烧的污染物排放.同时,针对秸秆资源化利用污染物减排的研究极为有限,针对稻秸展开的减排研究更寥寥无几.值得重视的是,稻秸具有以下特征:第一,资源量大,即中国稻秸总量高居世界首位,且占作物秸秆总量的比例显著;第二,污染物排放高,即稻秸焚烧污染显著高于小麦和玉米;第三,辐射面广,即中国超过60%的人口以稻米为主食,从事水稻生产的农户接近农户总数的50%.由此,稻秸处置的污染物减排压力和难度在作物秸秆中最突出,值得后续研究对其展开系统深入的探讨.
2) 污染物排放清单与排放因子存在具有统计学意义的差异.由于研究侧重不同,文献中报道的大气污染物类型各异.部分研究中污染物包含温室气体,部分只包括大气污染物,另有研究专门关注大气污染物的具体类型,如气态污染物,甚至具体到非CH4挥发性有机物.同时污染物排放因子的测定结果也存在具有统计学意义的差异.部分研究未区分作物类型,笼统地运用文献中报道的排放因子.而对作物类型加以区分的研究中,又由于实验设计方案不同,造成排放因子实测结果各异.如燃料化利用排放因子的测算中,秸秆湿度不同,排放因子就呈具有统计学意义的差异[110].由此,后续研究需要基于统一的核算框架建立污染物排放清单,并采取相对一致的标准对排放因子进行测定,从而为排放量的科学核算奠定基础.
3) 秸秆资源数量与减排潜力测算欠缺科学性.稻秸资源量的测算是其减排潜力测算的基础,然而目前文献中报道的草谷比系数与可收集系数一致性偏弱,由此可能造成资源量估计结果存在不同程度的误差.同时,已有研究对稻秸资源化利用,特别是污染物减排的考察中,就稻秸空间分异与时间离散特性考虑普遍不足,忽略理论减排潜力与实际减排潜力的差异.而稻秸资源特性正是制约其利用推广与减排效益发挥的根本所在.因此,后续研究需要考虑稻秸资源特性约束,探知其利用的优化配置方案,并根据优化后的利用配置来测算实际减排潜力.
4) 资源化利用减排行为激励较少考虑多主体.已有对稻秸资源化利用行为激励的研究多从农户视角出发,考虑影响其资源化利用行为意向的因素,并根据关键影响因素提出激励策略.然而农户是分散化利用的主体,企业是规模化利用的核心,推动稻秸的燃料化与肥料化利用,企业主体的作用不可或缺.同时值得注意的是,稻秸作为资源的单位价值较为有限,其资源化利用尚难以满足相关主体的基本经济利益需求,因而需要政府采取激励策略,鼓励资源化利用减排行为.由此,后续研究需要从多主体视角出发,考察政府—企业—农户多主体在利用中的定位及彼此间的交互影响,从而提出兼顾多主体权、责、利的激励机制.