張富華 黃明祥 張晶 李順 秦宇

(1.首都師范大學(xué) 資源環(huán)境與旅游學(xué)院 三維信息獲取與應(yīng)用教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 資源環(huán)境與地理信息系統(tǒng)北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100048；2.環(huán)境保護(hù)部信息中心，北京 100029)

生物源揮發(fā)性有機(jī)物（BVOCs）排放模型及排放模擬研究綜述

張富華1黃明祥2*張晶1李順2秦宇2

(1.首都師范大學(xué) 資源環(huán)境與旅游學(xué)院 三維信息獲取與應(yīng)用教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 資源環(huán)境與地理信息系統(tǒng)北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100048；2.環(huán)境保護(hù)部信息中心，北京 100029)

近30年來，為了掌握BVOCs排放的規(guī)律和特征，進(jìn)一步定量分析評價空氣質(zhì)量和氣候變化，向決策者制定相應(yīng)措施提供科學(xué)有效的依據(jù)，研究者們致力于研究BVOCs排放機(jī)理及其影響因素，并據(jù)此建立多種BVOCs排放模型，以模擬區(qū)域及全球BVOCs排放。從算法、數(shù)據(jù)、應(yīng)用以及局限性4個方面入手，系統(tǒng)回顧了BEIS、GloBEIS、MEGAN等BVOCs排放模型的研發(fā)進(jìn)程，并評述了國內(nèi)外BVOCs排放模擬的研究歷程，最后從加強(qiáng)機(jī)研究、遙感數(shù)據(jù)的應(yīng)用、與氣候模型及動態(tài)植被模型耦合等方面對BVOCs排放模型發(fā)展方向進(jìn)行了展望。

生物源揮發(fā)性有機(jī)物；排放模型；排放模擬；MEGAN

引言

近年來，由于工業(yè)的突飛猛進(jìn)、城市化進(jìn)程的日益加快，全球性和區(qū)域性大氣污染日趨嚴(yán)重，而揮發(fā)性有機(jī)化合物(Volatile Organic Compounds， VOCs）在其中扮演著重要角色，它不僅是光化學(xué)反應(yīng)生成臭

氧、二次有機(jī)氣溶膠及細(xì)顆粒污染的共同重要前體物，而且在城市光化學(xué)煙霧和灰霾等污染過程中起著重要作用，對氣候變暖和全球碳循環(huán)也有間接影響[1]。

VOCs 的來源比較廣泛且復(fù)雜， 大體可分為人為源(Anthropogenic VOCs ，AVOCs)和生物源(Biogenic VOCs ，BVOCs)兩類，前者則包括機(jī)動車排放、生物質(zhì)燃燒、工業(yè)活動等；后者包括森林火災(zāi)，火山噴發(fā)，植被、農(nóng)作物呼吸等。盡管在某些地區(qū)，特別是城市地區(qū)，AVOCs是大氣中VOCs的主要來源，但在全球尺度上，BVOCs的排放量遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于AVOCs。據(jù)Guenther[2]估算，全球 BVOCs 年排放量達(dá)1150Tg（1Tg=1012g）C，而AVOCs年排放量僅為110TgC左右， 總量不到生物源釋放量的10%[3，4]。

BVOCs排放研究在進(jìn)一步定量分析評價空氣質(zhì)量和氣候變化中所起的作用已逐漸為大家所認(rèn)識，國際上建立了一系列的BVOCs排放算法和模型，經(jīng)過近30年的完善和發(fā)展，在全球及區(qū)域BVOCs排放研究中得到了廣泛應(yīng)用。

1．BVOCs排放模型的建立、完善與應(yīng)用

從20世紀(jì)60年代起國際上就已經(jīng)開始重視BVOCs的排放問題[5]。BVOCs的排放與區(qū)域氣候、植被類型和分布狀況等密切相關(guān)，綜合各種影響因素，國際上建立了一系列的區(qū)域及全球BVOCs 排放模型.本文選取具有代表性的BEIS、G95、BEIS2、GloBEIS、MEGAN為例，回顧了BVOCs排放模型的發(fā)展歷程。

1.1 生物源排放清單系統(tǒng)（BEIS，1991）

BVOCs排放模型的研發(fā)始于20世紀(jì)80年代中期，美國環(huán)境保護(hù)署（Environmental Protection Agency，EPA）在大量觀測數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上首次建立了一個BVOCs排放模型——生物源排放清單系統(tǒng)(Biogenic Emissions Inventory System， BEIS)，該模型使用土地利用、葉生物量、排放因子和氣象環(huán)境等參數(shù)，計算美國某一郡縣的BVOCs的總排放速率ER（Emission Rate），公式如下[6]：

其中ERi為排放物i的排放速率（μg/h）；Aj為j種土地利用的覆蓋面積（m2）;BFj為葉生物量（g/ m2）;EFij為排放因子（μg/（g·h）），即基于葉生物量的排放速率;Fi(S，T)為與溫度和光照相關(guān)的環(huán)境校正因子，由環(huán)境溫度、相對濕度、風(fēng)速、云覆蓋數(shù)據(jù)計算得到;BFj與EFij的綜合即為排放物i的標(biāo)準(zhǔn)排放通量（μg/（m2·h））。

BEIS模型使用美國橡樹嶺國家實(shí)驗(yàn)室（the Oak Ridge National Laboratory）的地質(zhì)生態(tài)學(xué)數(shù)據(jù)庫，將美國土地利用劃分為25個類型;鑒于比較少的排放因子觀測數(shù)據(jù)，模型將數(shù)據(jù)庫中106種森林樹種簡化為橡樹、其他落葉林和常綠林3類;葉生物量和排放因子數(shù)據(jù)來源于Lamb[7]等人的研究結(jié)果，模型只包括異戊二烯（isoprene）、蒎烯（α-pinene）、其他單萜烯（monoterpene）以及其他未知烴類的排放因子，未考慮葉生物量的季節(jié)變化; BVOCs排放對光照和溫度具有較高的敏感性，基于Tingey[8，9]等人的觀測結(jié)果開發(fā)了冠層環(huán)境模型來模擬森林冠層內(nèi)太陽輻射和葉片溫度的分布。

基于上述原理和方法，Pierce應(yīng)用BEIS模型模擬了美國北卡羅來納州威克郡1988年8月19日一日內(nèi)BVOCs的排放，結(jié)果顯示BVOCs排放明顯受光照和溫度影響，最大排放通量（3709μg/（m2·h））發(fā)生在太陽輻射強(qiáng)、溫度高的當(dāng)?shù)貢r間下午2點(diǎn)。

BEIS首次提供了一個計算BVOCs的排放方法，并被改編為個人電腦版本，用戶只需提供每小時的環(huán)境溫度、相對濕度、風(fēng)速、云覆蓋數(shù)據(jù)及美國郡縣代碼，為相關(guān)的研究提供了方便。然而BEIS只適用于區(qū)域尺度（美國郡縣）的BVOCs排放模擬，空間分辨率較低（約16km），并且存在著較大的不確定性，在排放因子的準(zhǔn)確性、森林樹種的進(jìn)一步分類、環(huán)境校正因子的重新定義以及土地利用數(shù)據(jù)的更新等方面需做進(jìn)一步努力。

1.2 全球排放清單活動算法（G95，1995）

大氣中VOCs自然來源主要包括海洋和淡水，土壤和沉積物，微生物分解有機(jī)物，地質(zhì)烴庫，植物葉面排放以及人類影響的農(nóng)作物收割和燃燒6大類，除植物葉面排放外，其他幾類貢獻(xiàn)小且不確定因素較多，基本可以忽略。早在1991年和1993年Guenther[10，11]就對幾種植物的異戊二烯的排放速率進(jìn)行了測定，并由此推斷得出異戊二烯和單萜烯排放速率的計算方法G91和G93，但比較粗糙，在此不做詳細(xì)介紹。1995年Guenther在總結(jié)原有算法和數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，在BVOCs排放源、排放速率、環(huán)境影響因子以及時空模擬等方面進(jìn)行了改進(jìn)，首次建立了BVOCs排放的全球模式，即全球排放清單活動（Global Emissions Inventory

Activity），簡稱G95，即植物葉面源(Foliar)BVOCs計算方法，具體如下[2]：

其中D為葉生物量密度（kg?m-2）；ε為基于生態(tài)系統(tǒng)的標(biāo)準(zhǔn)排放速率（μgCm-2h-1），即光合有效輻射PAR（Photosynthetically Active Radiation）=1000μmolm-2s-1，溫度為303.15K條件下的排放速率 ；γ為與光照和溫度有關(guān)的環(huán)境校正因子，無量綱。

G95使用全球網(wǎng)格化的生態(tài)系統(tǒng)類型、全球植被指數(shù)（Global Vegetation Indices，GVI）、降水、溫度、云量數(shù)據(jù)作為模型輸入進(jìn)行葉面排放計算。G95將全球劃分為57個生態(tài)系統(tǒng)類型，分辨率為0.5°×0.5°；全球0. 5°×0. 5°分辨率的GVI由NOAA-11衛(wèi)星的高分辨率探測儀(AVHRR )提供的可見光波段、近紅外波段的資料獲得；全球月平均溫度、云量和月累積降水量數(shù)據(jù)分辨率也為0. 5°×0. 5°。模型使用的參數(shù)在接下來做詳細(xì)介紹。

1.2.1 葉生物量密度參數(shù)，D

公式（2）中的參數(shù)D即為月平均生物量密度Dm，每個網(wǎng)格的年葉生物量密度峰值（DP）由植物凈第一生產(chǎn)力（Net Primary Production，NPP）計算得到，而NPP（g（干物質(zhì)）m-2yr-1）可由年平均溫度T（℃）和年累計降水P（mm）經(jīng)以下經(jīng)驗(yàn)公式計算得到：

選取公式（3a）、公式（3b）結(jié)果較小者為實(shí)際NPP值，DP即月平均Dm最大值：

其中Dr為依賴于生態(tài)系統(tǒng)類型的經(jīng)驗(yàn)系數(shù)。而GVI可由衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)——?dú)w一化植被指數(shù)（NDVI，Normalized Difference Vegetation Index）計算得到：

月平均葉面密度（Dm）由月平均GVI和Dp計算得到：

其中，Gmax為月平均GVI的最大值，G2為經(jīng)驗(yàn)系數(shù)。

1.2.2 標(biāo)準(zhǔn)排放速率，ε

G95介紹了兩種確定每種生態(tài)系統(tǒng)類型進(jìn)行排放速率的方法。第一種是量化每類生態(tài)系統(tǒng)的植被組成，據(jù)現(xiàn)有的植被的排放速率確定每種植被類型的排放速率，適用于植被多樣性低的地區(qū)；第二種是直接分配給每類生態(tài)系統(tǒng)一個排放速率，適用于植被多樣性高的地區(qū)。G95基于以上兩種方法對所有生態(tài)系統(tǒng)進(jìn)行了排放速率分配，并采用密閉室法和區(qū)域平均通量測量法對分配結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證。密閉室法可獲得單種植被的實(shí)際排放速率，而區(qū)域平均通量測量法可對單個生態(tài)系統(tǒng)類型的進(jìn)行直接分配。

1.2.3 環(huán)境校正因子，γ

異戊二烯的排放受光照和溫度共同影響:

其中光照影響因子確定方法為：

其中，Q為光合有效輻射（PAR）通量（μmolm-2s-1），α(=0.0027)和cL1（=1.066）為經(jīng)驗(yàn)參數(shù)。而溫度影響

其中，T為葉溫（K）；TS為標(biāo)準(zhǔn)條件下的葉溫（如303K）；R為常量（= 8.314JK-1mol-1）； cT1(= 95000Jmol-1)、cT2(=230000Jmol-1)和TM(=314 K) 都為經(jīng)驗(yàn)參數(shù)。而單萜烯主要受溫度控制：

其中β（=0.09K-1）為經(jīng)驗(yàn)參數(shù)。雖然有研究證明一些植被的單萜烯排放速率也受光照影響，但還沒有相應(yīng)的數(shù)值模式，而G95還沒有確定光照和溫度對ORVOC和OVOC排放的影響。

1.2.4 冠層輻射傳輸模型（Canopy Radiative Transfer Model）

G95 采用冠層輻射傳輸模型來模擬冠層陰影效應(yīng)，將冠層葉面積分為光照和陰影兩部分，光照部分：

其中，f為葉面積指數(shù)LAI（Leaf Area Index， m2-葉面積，m-2-陸面積），A為平均葉-太陽角（假設(shè)為60?，代表一個葉片球狀分布的冠層）；B為太陽高度角，月平均f計算方法如下：

其中，SLW為基于生態(tài)系統(tǒng)類型的平均葉重（gm-2），而陰影部分為：

光照部分的光合有效輻射通量密度：

其中，Qdir為層頂?shù)闹鄙涔夂嫌行л椛渫?，而光照部分的光合有效輻射通量密度?/p>

其中，Q1為來自層頂直射的多向散射：

其中，Qdiff為層頂散射光合有效輻射通量。一個冠層可被分為若干層，公式（11）-公式（16）用于模擬每層的輻射傳輸。

在以上算法和數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上對1990年全球異戊二烯、單萜烯、OAVOC以及OVOC的排放量進(jìn)行了估算，空間分辨率為0.5°×0.5°。結(jié)果表明，全球的BVOCs年排放量約為1150TgC，其中異戊二烯約占44%，熱帶地區(qū)異戊二烯的排放量要占到全球異戊二烯年排放量的80%。

G95具有算法靈活、模塊化的特點(diǎn)，易于數(shù)據(jù)的更新和算法的改進(jìn)，且易于與未來版本進(jìn)行融合。然而由于缺乏實(shí)測數(shù)據(jù)，研究只側(cè)重于異戊二烯和單萜烯的排放，而對于其他VOCs只進(jìn)行了粗略的估算，而這些VOCs對總VOCs的貢獻(xiàn)是不容忽視的，因此需要進(jìn)一步地確定其他VOCs的排放速率。模型中的參數(shù)（如溫度、降水、云量等）較粗糙，多采用月平均值，不確定性較大。未來模型改進(jìn)也需著眼于濕度、CO2濃度、氣孔導(dǎo)度等環(huán)境條件及葉生長狀態(tài)對排放的影響，BVOCs在冠層內(nèi)的消耗也不容忽視。

1.3 第二代生物源排放清單系統(tǒng)（BEIS2，1998）

20世紀(jì)90年代后期， 第二代生物源排放清單系統(tǒng)BEIS2[12]取代了之前的模型。BEIS2由BEIS1和G95發(fā)展而來，結(jié)合了當(dāng)時最新的研究成果，對數(shù)據(jù)和算法等做了及時更新。相比BEIS1，BEIS2采用了新的土地利用清單，更新了排放速率，修訂了環(huán)境校正公式。相比G95，BEIS2使用更高時間分辨率環(huán)境校正因子，從每月提高到每小時；引進(jìn)高空間分辨率的土地利用數(shù)據(jù)，即生物源排放土地利用數(shù)據(jù)庫BELD（Biogenic Emissions Landuse Database)[13]，植被分類更加精細(xì)，達(dá)76個樹種，而BEIS1只有3種類型，從寬泛的生態(tài)系統(tǒng)水平提高到屬水平。

基于BEIS1和G95，BEIS2主要對環(huán)境因子校正方法進(jìn)行了修訂，BEIS2將排放速率標(biāo)準(zhǔn)化到溫度為30℃，PAR為1000μmolm-2s-1條件下，異戊二烯（Isoprene）排放通量校正方法如下：

其中，I為校正過的異戊二烯排放通量；IS為標(biāo)準(zhǔn)條件(葉片或土壤溫度為30℃，PAR為1000μmolm-2s-1)下的異戊二烯排放通量；CL、CT分別為光照和溫度校正因子，校正方法參見G95。BEIS2采用簡單冠層模型來模擬林冠內(nèi)太陽輻射的分布，模型將林冠分為5層，每層的PAR計算方法：

其中，PARZ為高度Z的函數(shù)，PAR0為層頂PAR，LAIZ為層頂（Z=0）往下到層高Z之間的LAI總和。模型并對松樹、闊葉林、針葉林的LAI進(jìn)行了簡單分配，分別為3m2m-2、5 m2m-2、7 m2m-2。單萜烯及其他VOCs排放通量校正方法如下：

其中，ES為標(biāo)準(zhǔn)排放通量，T為葉溫（K），TS為標(biāo)準(zhǔn)溫度（30℃）。

在此基礎(chǔ)上，對1988年7月28日到8月6日美國賓夕法尼亞州斯科舍的BVOCs排放進(jìn)行了模擬。相對BEIS1 和G95，BEIS2雖然在土地利用數(shù)據(jù)更新、

提高空間分辨率、環(huán)境校正方法的修訂等方面做了一些改進(jìn)，但還存在需要進(jìn)一步改善的地方，如由于缺乏可靠的葉能量平衡模型而使用環(huán)境溫度代替葉片溫度，缺乏健壯的冠層模型來模擬太陽輻射的分布，以上因素都會增加排放模擬的不確定性。

1.4 全球生物源排放和交互系統(tǒng)(GloBEIS，1999）

20世紀(jì)90年代末期，美國環(huán)境保護(hù)署EPA和國家大氣研究中心NCAR聯(lián)合開發(fā)了GloBEIS （Global Biosphere Emissions and Interactions System），至此BEIS系列已經(jīng)由區(qū)域模式發(fā)展到全球模式。GloBEIS是基于Guenther提出的G95算法（主要是異戊二烯的計算方法）建立的[14，15]：

其中，ε為景觀平均排放速率；DP為葉生物量年峰值，Df為葉生物量比例；γp、γT、γA分別為光合光量子通量密度PPFD（Photosynthetic Photon Flux Density）、溫度、葉齡影響因子；ρ為逸散效率，代表能逸散到大氣中的排放。算法中ε和D的時間步長為年，Df和γA是季節(jié)變化的，γp、γT、γA的時間分辨率為1小時，接下來介紹各因子的計算方法。

1.4.1 景觀平均排放速率， ε

GloBEIS采用基于景觀的排放速率：

其中，ε0（=100μgg-1h-1）為異戊二烯排放植物的基本排放能力；?w，?h分別為木本、禾本植物對總?cè)~生物量的貢獻(xiàn)；?w，f，?h，f分別為木本、禾本植物的葉生物量，GloBEIS假設(shè)景觀內(nèi)只有木本、禾本兩類植物，因此?h=1- ?w。

1.4.2 葉生物量比例與葉齡影響因子，Df、γA

Df為年內(nèi)某時間葉生物量與DP的比值，由月平均LAI計算得到，LAI由衛(wèi)星遙感獲得。研究發(fā)現(xiàn)，新老葉排放能力較低，因而葉齡影響因子可由Df的季節(jié)差異或溫度及降水獲得，增長的Df表明相新葉比例正在變大，減少的Df表明老葉所占比例正在變大，GloBEIS采用一個簡單模型來描述景觀平均排放能力：

其中，A1（=0.33）為新老葉的平均排放活性（average emission activity）； A2（=0。95）為最大葉生物量發(fā)生月成熟葉所占比例；?Df為當(dāng)前月與前一月的葉生物量差的絕對值。

1.4.3 光照和溫度影響因子，γp, γT

其中，Q為當(dāng)前PPFD（μmolm-2s-1），α和CL為經(jīng)驗(yàn)系數(shù)，在G95和BEIS2中α=0.0027，CL=1.066，之后有研究發(fā)現(xiàn)兩系數(shù)隨冠層深度變化，據(jù)此GloBEIS假設(shè)：

其中，LAI為層頂?shù)揭欢ü趯由疃戎g的累計葉面積指數(shù)，溫度影響因子：

其中，T為當(dāng)前葉溫（K）；R（=0.00831）為氣體常數(shù)；Eopt為標(biāo)準(zhǔn)排放速率的最大值；Topt為發(fā)生時的溫度；CT1（=95）和CT2（=230）為經(jīng)驗(yàn)系數(shù)，研究發(fā)現(xiàn)Eopt和Topt受之前若干天內(nèi)葉片溫度的影響：

其中Td為過去15天平均溫度（K）。

1.4.4 冠層環(huán)境模型

GloBEIS采用G95的冠層輻射傳輸模型并做了修改：改進(jìn)了冠層內(nèi)散射和透射的計算方法；提出描述林深的比葉重，即單位葉面積的葉片重量；增加了葉能量平衡模型，用于描述風(fēng)速、濕度和太陽輻射對葉溫的影響。

GloBEIS對G95算法做了改進(jìn)，相比之前的模型也做了多方面的改善:（1）引進(jìn)網(wǎng)格化的高分辨率（1km）生物排放土地利用數(shù)據(jù)庫——BELD3（ Biogenic Emissions Landuse Database，version3），覆蓋北美地區(qū)，包括270種植被;（2）提出基于土地利用類型的景觀平均排放速率計算方法；（3）考慮了葉

生長狀態(tài)對排放的影響，利用衛(wèi)星源LAI數(shù)據(jù)來模擬冠層新老成熟葉的組成及排放的空間分布；（4）開始考慮冠層內(nèi)的消耗，提出了逸散效率；（5）模型模塊化，包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、模擬冠層環(huán)境及植被特性的冠層環(huán)境模型、排放算法、排放合算與格式整理4個模塊；（6）使用當(dāng)時最先進(jìn)的排放算法;（7）引進(jìn)GOES衛(wèi)星數(shù)據(jù)來模擬太陽輻射數(shù)據(jù);（8）可模擬干旱和持續(xù)高溫的影響;（9）建立了葉片能量平衡模型；此外，GloBEIS具有更高的空間分辨率，在細(xì)節(jié)表現(xiàn)方面具有明顯的優(yōu)勢。GloBEIS使用區(qū)域測量法參數(shù)化模型可對全球范圍進(jìn)行排放模擬，然而測量數(shù)據(jù)有限，某些參數(shù)取值較粗糙，如景觀排放速率取平均值、葉生物量取季節(jié)平均值，而這些參數(shù)在其他地點(diǎn)和時間可能并不具有代表性。

1.5 自然氣體、氣溶膠排放模型（MEGAN，2006）

Guenther在 2006 年推出自然氣體、氣溶膠排放模型（MEGAN: Model of Emissions of Gases and Aerosol from Nature ），該模型是Guenther 等在大量實(shí)驗(yàn)資料以及G95算法基礎(chǔ)上，通過進(jìn)一步完善機(jī)理和地表資料數(shù)據(jù)庫提出的關(guān)于氣態(tài)污染物、氣溶膠自然源排放模型，相比其他模型，MEGAN不僅能夠很好地替代之前的模型，且具有更高分辨率，即1km×1km經(jīng)緯度網(wǎng)格點(diǎn)， 能夠同時滿足區(qū)域和全球尺度模擬的要求，在國內(nèi)外BVOCs 排放研究中得到了普遍應(yīng)用。

MEGAN建立的基礎(chǔ)是覆蓋全球的地表狀況(LAI和PFTs（Plant Function Type）)和天氣條件(太陽輻射傳輸、大氣溫度、空氣濕度、風(fēng)速和土壤濕度等)數(shù)據(jù)庫。MEGAN 采用了6 個LAI數(shù)據(jù)庫， 12 個PFTs數(shù)據(jù)庫和6個天氣條件數(shù)據(jù)庫。其中，LAI數(shù)據(jù)庫包括衛(wèi)星資料提供的高精度數(shù)據(jù)和動態(tài)植被模式的輸出結(jié)果。PFTs數(shù)據(jù)庫包括了衛(wèi)星觀測資料、生態(tài)系統(tǒng)模式的輸出結(jié)果、生態(tài)系統(tǒng)分布圖以及植被清單。MEGAN 輸入的環(huán)境變量包括環(huán)境溫度、光量子通量密度(PPFD)、空氣濕度、風(fēng)速和土壤濕度。這些輸入場的獲得途徑包括: 觀測資料的差值(IIASA和CRU)、全球氣候模式的輸出結(jié)果與觀測資料進(jìn)行同化得到的資料(NCEP-DOE 再分析和MM5)， 以及兩個全球氣候模式的輸出結(jié)果(HadCM2和CSM1)。在上述數(shù)據(jù)庫的基礎(chǔ)上，Guenther 利用冠層環(huán)境模型(Canopy environment model)對全球BVOCs排放的季節(jié)變化以及年際變化情況做了較為合理的估算， 該方法也是目前公認(rèn)的較為合理的BVOCs算法之一。MEGAN針對某一地點(diǎn)計算每種植被功能型（Plant Functional Type，PFT ）的排放量，最后合算為總排放。陸地生態(tài)系統(tǒng)BVOCs凈排放速率計算方法如下[16]:

式中，ε（mg m-2h-1）為LAI=5（80%成熟葉，10%新葉，10%老葉）、太陽高度角為60?、大氣層光量子通量密度(PPFD)的透過率為0.6（即到達(dá)林冠頂部的PPFD 與大氣層頂PPFD 之比，而太陽高度角為60?、PPFD的透過率為0.6時，冠層頂部PPFD約為1500μmol m-2s-1）、氣溫為303 K、濕度為14g·kg-1、風(fēng)速為 3m · s-1、土壤濕度為 0.3m3· m-3時 BVOCs 的排放速率;過去24h到240h的平均冠層環(huán)境條件包括葉溫為297K、光照葉PPFD為200μmol m-2s-1、陰影葉PPFD為50μmol m-2s-1；ρ為逸散系數(shù)，通常取常數(shù)1;γ為與光照、溫度、葉齡等相關(guān)的排放校正因子。

1.5.1 排放因子，ε

MEGAN使用基于PFTs的排放因子，將全球分為不同的PFTs和無植被區(qū)，用于模擬不同冠層類型的光照和溫度分布，如PFT-1只有一個排放因子，用于簡單模擬；PFT-REG用于區(qū)域模擬；PFT-7為MEGAN標(biāo)準(zhǔn)全球分類方案，包括常綠闊葉林、常綠落葉林、常綠針葉林、落葉針葉林、灌木、農(nóng)作物和草地7種。

1.5.2 排放校正因子，γ

γ為與驅(qū)動排放速率變化的生理、物候過程相關(guān)的排放校正因子，計算方法如下:

式中， γCE為LAI、光照、溫度、濕度、風(fēng)速校正因子，γage為葉齡因子， γSM為土壤濕度校正因子。而其中冠層環(huán)境校正因子γCE的模擬方法如下：

其中CCE將排放活動統(tǒng)一到標(biāo)準(zhǔn)條件下，在MEGAN的標(biāo)準(zhǔn)冠層環(huán)境條件下CCE等于0.57，γPT為溫度和PPFD因子（γT，γP）的加權(quán)平均。

1.5.3 冠層環(huán)境模型

MEGAN對GloBEIS的冠層環(huán)境模型做了進(jìn)一步

改進(jìn)，考慮了過去一段時間內(nèi)光照和溫度對排放的影響，據(jù)此調(diào)整了公式（24）-（29）中參數(shù)：

其中，P0等于200μmolm-2s-1(光照葉)、50μmolm-2s-1（陰影葉）。此外，MEGAN還建立了參數(shù)化冠層環(huán)境排放活動（Parameterized Canopy Environment Emission Activity，PCEEA）算法，如下：

其中γP為冠層尺度的PPFD對異戊二烯排放影響因子，計算方法如下：

其中，Pdaily為模擬時期內(nèi)冠層頂部的日平均PPFD（μmolm-2s-1）；a為太陽角；Ф為層頂PPFD透過率：

其中，Pac為冠層頂部PPFD，Ptoa為大氣層頂PPFD：

其中，DOY為積日。溫度影響因子γP：

Thr為每小時平均空氣溫度（K）；Tdaily為模擬時期內(nèi)的日平均空氣溫度（K）；CT1（=80）、CT2（=200）為經(jīng)驗(yàn)系數(shù)，而

PCEEA所需計算資源和驅(qū)動變量較少，主要用于簡單模擬。

1.5.4 葉齡校正因子，γage

MEGAN假設(shè)常綠冠層的γage=1，將落葉林分為4部分：排放基本可以忽略的新葉（Fnew），排放速率低于最大值的生長葉（Fgro），排放速率達(dá)到最大值的成熟葉（Fmat）；排放速率降低的老葉（Fmat）；冠層加權(quán)因子：

其中，Anew(=0.05)、Agro(=0.6)、Amat(=1.125)、 Aold(=1)為冠層每部分的相對排放速率。冠層組成是根據(jù)當(dāng)前LAI（LAIC）和之前的LAI（LAIP）的變化的確定的，當(dāng)LAIC=LAIP時，F(xiàn)mat=0.8，F(xiàn)new=0，F(xiàn)gro=0.1，F(xiàn)old=0.1;當(dāng)LAIC＜ LAIP時，F(xiàn)gro=0，F(xiàn)old=[(LAIP-LAIC)/ LAIP] ，F(xiàn)mat=1-Fold；當(dāng)LAIC＞LAIP時，F(xiàn)old=0，其他部分計算方法如下：

其中，t為LAIC和LAIP之間的時間步長，ti為開始發(fā)芽到開始排放異戊二烯之間的天數(shù)，tm為開始發(fā)芽到異戊二烯排放達(dá)到最大值的天數(shù)，而研究發(fā)現(xiàn)這些參數(shù)與溫度相關(guān):

其中Tt為上一個是上一個時間間隔內(nèi)的平均空氣溫度（K），公式（52）-公式（54）對于高分辨率和葉片迅速生長時期的模擬非常重要。

1.5.5 土壤濕度校正因子，γSM

MEGAN冠層環(huán)境模型還可以模擬土壤水分對排放的影響，研究發(fā)現(xiàn)，土壤水分通過氣孔導(dǎo)度影響葉溫間接作用于排放，水分不足會導(dǎo)致葉片氣孔導(dǎo)度降低，光合作用也會降低，當(dāng)水分降到一定程度時，尤

其是嚴(yán)重干旱時，異戊二烯的排放幾乎為零：

其中，θ為土壤濕度（m3m-3） ；θw為凋萎點(diǎn)（m3m-3），土壤水分低于凋萎點(diǎn)時植物不再從土壤吸收水分；θ1（=0.06）為經(jīng)驗(yàn)系數(shù)，θ1=θw+?θ1。MEGAN采用高分辨率（～1km2）的凋萎點(diǎn)數(shù)據(jù)庫，對于黏性土壤θw介于0.01～0.138 m3m-3之間。

1.5.6 逸散效率，ρ

葉片排放的BVOCs并不能全部排放大氣中，一部分被土壤和植被表面的生物、化學(xué)和物理過程所消耗，一部分與冠層內(nèi)部的空氣發(fā)生反應(yīng)，或者以其他形式排放到大氣中。MEGAN使用逸散因子ρ來計算冠層內(nèi)BVOCs的損失和轉(zhuǎn)換，其中逸散到大氣中的與排放到光層中的異戊二烯之比：

其中，D為冠層深度（m）；u*為摩擦速度（ms-1），τ為排放到大氣的異戊二烯的壽命（s）；λ為經(jīng)驗(yàn)系數(shù)。

MEGAN針對異戊二烯的排放做了多方面的改進(jìn):標(biāo)準(zhǔn)條件的使用，可將在不同條件下得到的觀測數(shù)據(jù)整合到模型中；將全球劃分為不同的植被功能區(qū)，可模擬光照和溫度在不同冠層內(nèi)的分布，并具有多個分類方案，用于不同尺度及復(fù)雜度的模擬；考慮了土壤濕度對排放的影響，可模擬干旱條件下的排放；提出逸散效率的計算方法；考慮了過去一段時間內(nèi)光照和溫度對排放影響，據(jù)此對冠層環(huán)境模型的一些參數(shù)（a，CP，Topt，Eopt等）做了改進(jìn)。應(yīng)用MEGAN模型模擬了2003年全球異戊二烯排放，約600TgC。此外MEGAN已經(jīng)能夠滿足區(qū)域和全球尺度的化學(xué)和傳輸建模的要求，然而在物理（如溫度、光照）和化學(xué)（如CO2、O3）環(huán)境對排放的影響方面還需做更多的觀測研究來進(jìn)一步完善模型。

經(jīng)過近30年的發(fā)展，BVOCs排放模型在算法與數(shù)據(jù)各方面不斷完善，各模型版本也在不斷更新（BEIS-3、GloBEIS3.5、MEGAN2.1），此外在上述核心算法的基礎(chǔ)上，研究者們建立了其他一些適用于區(qū)域或全球模擬的BVOCs排放模型，如基于BEIS2的中國臺灣TBEIS（Taiwan Biogenic Emission Inventory System）[17-19]、基于G95的CCSM（Community Climate System Model）[20]以及同樣基于G95的歐洲BEM（Biogenic Emission Model）[21]和就不再做詳細(xì)介紹，表1對以上模型做了簡單對比。

2．國內(nèi)外BVOCs排放模擬

BVOCs模擬結(jié)果是區(qū)域空氣質(zhì)量模型和全球化學(xué)傳輸模型的重要輸入，對區(qū)域及全球大氣科學(xué)研究具有重要作用，國外對BVOCs排放特性的研究起步較早，在BVOCs的排放算法、氣候模擬、植被分類、排放因子等方面不斷完善，且隨著研究的進(jìn)展對BVOCs排放進(jìn)行了多次模擬，全球BVOCs年排放量在175～1150TgC之間。按照模擬方法的復(fù)雜度，本文將BVOCs排放模擬發(fā)展歷程分為簡單模擬、基本算法建立、模型算法完善及應(yīng)用三個階段，并將各階段具有代表性的排放實(shí)踐活動進(jìn)行簡要概述，表2為區(qū)域及全球BVOCs排放模擬對比。

2.1 簡單模擬階段(1950s～1980s)

Went（1960）最早將全球植被覆蓋分為針葉林、闊葉林、農(nóng)田、草地4類，并據(jù)艾草的排放速率，將BVOCs（主要為carotenoids，phytol，terpenes）排放推廣到全球尺度，粗略估算結(jié)果約為175Tgyr-1[5]；同樣Rasmussen和Went（1965）利用全球植被覆蓋和當(dāng)年正在生長的植被數(shù)據(jù)，將少量密閉測量的BVOCs排放速率外推到全球尺度，結(jié)果每年全球BVOCs排放量為438Tg，其中葉片級異戊二烯的排放速率最高達(dá)到了150μgg-1h-1，如果根據(jù)這個速率每年全球BVOCs排放量將達(dá)到25000Tg，然而由于環(huán)境條件的限制，異戊二烯的排放速率也只有最高速率的2%[22]；Zimmerman（1979）在大量野外測量BVOCs排放速率工作的基礎(chǔ)上，首次建立了一個定量估算BVOCs排放清單的概述方法[23]；之后一些學(xué)者也對BVOCs排放量進(jìn)行了研究，如Müller(1992)估算的異戊二烯排放量為250TgCyr-1，單萜類為147TgCyr-1[24]，Allwine(1992)估算結(jié)果為827Tgyr-1[25]，這些估算都是建立在有限的野外測量數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，排放速率、葉生物量、土地利用、植被類型等分類粗糙，將區(qū)域性清單推廣到全球尺度，不確定性較大。

2.2 基本算法建立階段(1990s～2000s)

隨著大量野外測量數(shù)據(jù)的支持，1990s起建立了一系列區(qū)域及全球BVOCs排放算法和模型，如BEIS（1991）、G95（1995）、BEIS2（1998）、GloBEIS（1999）、TBEIS（2000）等，排放模擬的精度也不斷提高，其中Guenther（1995）估算全球BVOCs排放量達(dá)1150TgCyr-1[2]，此后G95不僅成為大多數(shù)BVOCs排放模型的核心基礎(chǔ)，在排放模擬實(shí)踐中也得了廣泛應(yīng)用，如Simpson(1999，歐洲)、Guenther(2000，北美)、Adams(2001)、Klinger（2002，中國）、Tao(2005)、Valdes（2005）在G95的基礎(chǔ)上分別對區(qū)域及全球的BVOCs進(jìn)行了模擬，其中全球異戊二烯年排放量約530～601TgC[3，27-30]。

2.3 模型算法進(jìn)一步完善及與其他模型耦合階段(2000s至今)

Guenther（2006）在大量實(shí)驗(yàn)資料以及G95算法基礎(chǔ)上，通過進(jìn)一步完善機(jī)理和地表資料數(shù)據(jù)庫建立了MEGAN模型，MEGAN不僅能夠很好地替代之前的模型，能夠同時滿足區(qū)域和全球尺度模擬的要求，在BVOCs 排放研究中得到了普遍應(yīng)用，且估算的全球異戊二烯排放量約為（500～750）TgCyr-1，空間分辨率為1km2[16]；Leung(2010)使用MEGAN模型結(jié)合中國香港地域特征模擬了中國香港BVOCs的排放，研究了排放在日、季節(jié)、年、空間變化特征，并對模擬存在的不確定性進(jìn)行了討論[31]；Arneth（2011）通過變化模型的不同設(shè)置對比討論了MEGAN、LPJGUESS、BVOCEM三種模型在時間和空間上的健壯性，并對全球異戊二烯的排放進(jìn)行了模擬，異戊二烯年排放量介于378～496TgCyr-1之間[32]；Li（2012）聯(lián)合使用MODIS-MM5-MEGAN來估算了2006年中國BVOCs排放及其空間分布和時間的差異性[33]。此外，近年來各類陸地生態(tài)系統(tǒng)模型也逐漸參與到BVOCs排放模擬中，如Wang(2000)提出以G95為基礎(chǔ)的陸面模型LSM（Land Surface Model）與對流層化學(xué)傳輸模型3-D CTM（tropospheric Chemistry Transport Model）有效耦合方案，其中LSM為模擬提供高分辨率的葉溫、PAR及植被分布等數(shù)據(jù)，而大尺度的傳輸、邊界層混合、云對流、對流層光化學(xué)、大氣排放由3-D CTM計算，此耦合方案還可模擬氣候變化（如溫度升高）、植被分布變化對排放的影響[34]；Levis（2003）將G95與通用陸面模型CLM（Community Land Model）進(jìn)行耦合，CLM作為CCSM（Community Climate System Model）的一部分，通過一系列的生物地理物理過程模擬陸面和大氣間的物質(zhì)（水、碳、痕量氣體等）、能量和動力交換，并采用PFT來描述全

球植被，最終輸出BVOCs算法所需數(shù)據(jù)，該試驗(yàn)的時間尺度為1年，空間分辨率為1°×1°，從而得到全球范圍每個網(wǎng)格點(diǎn)的BVOCs排放情況，CCSM的使用還減少了在氣候模擬時的不確定性[20]。

2.4 國內(nèi)排放模擬研究

在此領(lǐng)域的研究起步較晚， 但自從20世紀(jì)90年代以來， 也取得了一些初步研究成果， 對北京、云南、內(nèi)蒙古、華南、東北、珠江三角洲、香港、臺灣等地植被釋放的BVOCs排放規(guī)律及通量估算的研究已逐步展開[17-19，31，36-43]，全國BVOCs年排放量介于12.97～21TgC之間，其中異戊二烯約為4.1～9.36TgC[28，33，44]，模擬年份、植被覆蓋、氣候及算法造成了模擬結(jié)果的不同。

胡勇濤（2001）估算了1998年華南地區(qū)滿足區(qū)域空氣質(zhì)量數(shù)值模擬要求的高時空分辨率BVOCs排放清單，結(jié)果表明，華南地區(qū)夏季典型日的BVOCs排放總量約1.12×1010g[40];王志輝（2003）綜合利用GIS、RS數(shù)據(jù)和野外測量數(shù)據(jù)，包括實(shí)時測量的土地利用數(shù)據(jù)，歸一化植被指數(shù)（NDVI），溫度以及光合有效輻射數(shù)據(jù)等，估算了1998年BVOCs的排放量，空間分辨率達(dá)到了1km×1km，時間分辨率為1h，結(jié)果北京地區(qū)的BVOCs年排放量為1.6×1010gC，其中異戊二烯7.9×109gC，單萜3.5×109gC，其他BVOCs 4.8×109gC[36];閆雁（2005）采用中國衛(wèi)星氣象中心提供的年度每旬的NOAA衛(wèi)星 8km分辨率歸一化差異植被指數(shù)(NDVI)數(shù)據(jù)集得到LAI的旬度變化，按照Guenther(1999)提出的算法[14]，結(jié)合土地使用情況，對中國植被 VOC 的排放情況進(jìn)行了比較全面和系統(tǒng)的研究。結(jié)果表明，全國植被 VOC 的年總排放量約為17.1TgC，其中異戊二烯為4.85TgC，單萜烯為3.29TgC，其他 VOC(OVOC)為8.94TgC[44];鄭君瑜（2009）利用實(shí)際觀測的氣象數(shù)據(jù)和基于遙感圖像解譯的土地利用現(xiàn)狀和植被資料，運(yùn)用GloBEIS模型，對珠江三角洲2006年度生物源VOCs排放總量進(jìn)行了估算。結(jié)果表明，該區(qū)生物源 VOCs 的年度排放總量達(dá)29.6×107g，其中異戊二烯7.30×107g，占24.7%，單萜 10.2×107gC，占 34.4%。其排放量具有夏季高冬季低的典型特征，夏季占全年排放量的40.5%，冬季占 11.1%。其空間特征與土地利用和植被分布密切相關(guān)，生物源VOCs 排放主要集中在城鎮(zhèn)化程度較低和林區(qū)較密集的區(qū)域。此外，對生物源 VOCs 排放估算過程中可能的不確定性來源進(jìn)行了討論[42];司徒淑娉（2009）利用MEGAN對典型夏季日珠江三角洲地區(qū)植被異戊二烯的排放進(jìn)行了初步研究，結(jié)果估算的日珠江三角洲植被異戊二烯總的排放量為1.73 ×106 kg[45];常杰（2012）通過實(shí)地調(diào)查臺州地區(qū)的植被構(gòu)成和分布，綜合BVOC 排放速率的測定值和文獻(xiàn)數(shù)值、當(dāng)?shù)貧庀筚Y料等，研究了臺州城市和周邊地區(qū)的BVOC 排放強(qiáng)度、時空格局及種類特征。結(jié)果表明，2009 年臺州地區(qū)的BVOC 年排放量為4.6×1010 g C，其中異戊二烯、單萜和其他VOC 所占的比重分別為93.8%、3.5%和2.7%。研究結(jié)果也可為處在相近氣候帶的城市中綠化樹種的選擇和大氣質(zhì)量的改善提供科學(xué)依據(jù)[46];宋媛媛（2012）利用遙感資料獲得了葉面積指數(shù)（LAI）和葉生物量（LMD）最新信息，結(jié)合其他數(shù)據(jù)將其輸入MEGAN模型，獲得了中國東部地區(qū)2008—2010年高時空分辨率的BVOCs排放清單，并研究了其時空分布特征[47];寧文濤（2012）以2010年7月為例，采用MEGAN估算東亞地區(qū)排放的BVOCs，而土地利用、植被、陸地-水覆蓋、土壤類型以及其他相關(guān)數(shù)據(jù)均從美國地質(zhì)勘探局?jǐn)?shù)據(jù)中心 USGS（United States Geological Survey）獲得[48]。圖1為中國各地區(qū)年BVOCs排放量對比[35-37，42，43，46]，云南地區(qū)較大的排放（～1100×109gC）是由于該區(qū)溫度高，光照充足，排放速率較大。

國內(nèi)BVOCs排放的研究主要是利用國際上已有的算法，結(jié)合國內(nèi)植被、土地覆蓋等數(shù)據(jù)來進(jìn)行BVOCs排放量的估算，而在排放速率、環(huán)境影響因子方面的研究較少。

3．展望

目前BVOCs模型研發(fā)和應(yīng)用研究存在著尚未完

全掌握排放機(jī)理，已有的排放估算模型還不成熟，不確定性仍然很大等問題，具體如（1）一些機(jī)理過程描述仍然是經(jīng)驗(yàn)性的，從而影響到模型的適用性；（2）數(shù)據(jù)的獲取是困擾模型區(qū)域應(yīng)用的主要問題。

3.1 進(jìn)一步加強(qiáng)機(jī)理研究

到目前為止，雖然已經(jīng)有幾千次實(shí)驗(yàn)對大量植被BVOCs的排放速率進(jìn)行了封閉式測量[2]基本掌握了諸如植被種屬、溫度、光照、葉齡、過去的氣候條件等因素對BVOCs的排放速率的影響機(jī)制，BVOCs的計算方法也日趨成熟， 但還有些機(jī)理性方面的問題沒有研究透徹， 如臭氧濃度、物理應(yīng)力、二氧化碳濃度、氮素利用率等對BVOCs排放的影響， 但現(xiàn)有的觀測資料和試驗(yàn)， 還不能解釋這些影響，還需進(jìn)一步來研究。此外，還需建立覆蓋全球的、植被種類齊全的植被排放率數(shù)據(jù)庫， 這不僅僅有助于在大范圍精確估算BVOCs的排放量， 而且還能為模擬結(jié)果提供可靠的依據(jù)。

3.2 排放模型與氣象模式耦合

目前BVOCs排放模型使用的氣象數(shù)據(jù)大多通過對野外實(shí)測數(shù)據(jù)、實(shí)驗(yàn)室調(diào)查數(shù)據(jù)、遙感資料等進(jìn)行插值獲得，結(jié)果粗糙、分辨率低。近年來諸如WRF、MM5等高精度氣象模式發(fā)展迅速[49，50]，氣象模式可以彌補(bǔ)氣象數(shù)據(jù)來源不足，數(shù)據(jù)成本昂貴的現(xiàn)實(shí)缺點(diǎn)，提供高分辨率的氣象數(shù)據(jù)作為BVOCs排放模型的輸入，既能有效提高模型模擬效果，又可以對未來情景進(jìn)行模擬，在BVOCs排放模擬中應(yīng)用潛力巨大。

3.3 遙感數(shù)據(jù)的應(yīng)用

衛(wèi)星資料有著覆蓋范圍廣， 觀測頻率高的特性，在BVOCs排放的研究方面， 衛(wèi)星遙感資料已經(jīng)開始展現(xiàn)出其較大的應(yīng)用潛力。目前，隨著氣候模型在排放模擬的開始應(yīng)用，除將遙感資料直接作為BVOCs排放模型的輸入外，遙感資料也可以作為氣候模型的輸入，如實(shí)時的土地利用數(shù)據(jù)等，可以大大提高氣候模型的模擬效果，從而為排放模型提供高分辨率的氣象數(shù)據(jù)。這兩種遙感資料的應(yīng)用可以有效幫助我們估計過去、當(dāng)前和未來的BVOCs排放的時空分布特征，此外遙感技術(shù)在BVOCs排放估算方面的另一個應(yīng)用趨勢是利用遙感資料獲取BVOCs氧化產(chǎn)物（如甲醛和一氧化碳）的全球分布狀況，間接進(jìn)行BVOCs估算，能夠在一定程度上反映BVOCs的排放速率，但無法估計的過去(前衛(wèi)星時代)和未來的排放[51，52]。

3.4 排放算法與動態(tài)植被模型耦合

動態(tài)全球植被模型（Dynamic Global Vegetation Model，DGVM)是20世紀(jì)90年代以來植被模型研究的熱點(diǎn)，主要模擬植被生理過程、植被動態(tài)以及生態(tài)系統(tǒng)碳和水的平衡[53]。BVOCs排放算法與動態(tài)植被模型耦合，不僅能夠模擬不同植被組成和CO2濃度等條件下BVOCs的排放，還能預(yù)測BVOCs排放對地球系統(tǒng)變化的響應(yīng)，且相比傳統(tǒng)的排放模型，耦合模型具有能夠模擬的時間尺度更大的特點(diǎn)，BVOCs排放算法與動態(tài)植被模型耦合成為新的研究趨勢。

[1] 陳穎，史奕，何興元.沈陽市四種喬木樹種BVOCs排放特征[J]. 生態(tài)學(xué)雜志，2009， 28（12）: 2410- 2416.

[2] Guenther A， Hewitt C N， Erickson D， et al. .A global model of natural volatile organic compound emissions[J]. Journal of Geophysical research， 1995， 100（D5）: 8873-8892.

[3] Simpson D， Winiwarter W， B?rjesson G， et al. .Inventorying emissions from nature in Europe[J]. Journal of Geophysical Research， 1999， 104（D7）: 8113-8152.

[4] Singh H B， Zimmerman P B. Atmospheric distribution and sources of nonmethane hydrocarbons[J]. In: Gaseous pollutants: Characterization and cycling， pp. 177-235， 1992，1: 177-235.

[5] Went F W. Organic matter in the atmosphere， and its possible relation to petroleum formation[J]. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America， 1960，46（2）: 212.

[6] Pierce T E， Waldruff P S. PC-BEIS: A personal computer version of the biogenic emissions inventory system[J]. Journal of the Air & Waste Management Association， 1991， 41（7）: 937-941.

[7] Lamb B， Guenther A， Gay D， et al. .A national inventory of biogenic hydrocarbon emissions[J]. Atmospheric Environment（1967）， 1987， 21（8）: 1695-1705.

[8] Tingey D T， Manning M， Grothaus L C， et al. .Influence of light and temperature on monoterpene emission rates from slash pine[J]. Plant Physiology， 1980， 65（5）: 797-801.

[9] Tingey D T， Evans R， Gumpertz M. Effects of environmental conditions on isoprene emission from live oak[J]. Planta，1981， 152（6）: 565-570.

[10] Guenther A B， Monson R K， Fall R. Isoprene and monoterpene emission rate variability: observations with

eucalyptus and emission rate algorithm development[J]. Journal of Geophysical Research: Atmospheres （1984-2012）， 1991， 96（D6）: 10799-10808.

[11] Guenther A B， Zimmerman P R， Harley P C， et al. .Isoprene and monoterpene emission rate variability: model evaluations and sensitivity analyses[J]. Journal of Geophysical Research: Atmospheres （1984-2012）， 1993， 98（D7）: 12609-12617.

[12] Pierce T， Geron C， Bender L， et al.. Influence of increased isoprene emissions on regional ozone modeling[J]. Journal of Geophysical Research: Atmospheres （1984-2012）， 1998，103(D19): 25611-25629.

[13] Kinnee E， Geron C， Pierce T. United States land use inventory for estimating biogenic ozone precursor emissions[J]. Ecological Applications， 1997， 7（1）: 46-58.

[14] Guenther A， Baugh B， Brasseur G， et al. Isoprene emission estimates and uncertainties for the Central African EXPRESSO study domain[J]. Journal of Geophysical Research: Atmospheres （1984–2012）， 1999， 104（D23）: 30625-30639.

[15] Guenther A， Archer S， Greenberg J， et al..Biogenic hydrocarbon emissions and landcover/climate change in a subtropical savanna[J]. Physics and Chemistry of the Earth，Part B: Hydrology， Oceans and Atmosphere， 1999， 24（6）: 659-667.

[16] Guenther A;Karl T;Harley P;Wiedinmyer C Palmer P I Geron C.Estimates of global terrestrial isoprene emissions using MEGAN （Model of Emissions of Gases and Aerosols from Nature）[J].Atmospheric Chemistry and Physics，2006，6（11）:3181-3210.

[17] 陳杜甫.臺灣地區(qū)生物源空氣污染物排放量推估模式之建立及應(yīng)用[D].臺灣:云林科技大學(xué)，2000.

[18] 游智淵. 第三代臺灣地區(qū)生物源空氣污染物排放量推估模式之建立及應(yīng)用[D]. 臺灣:云林科技大學(xué)，2003.

[19] 林銘哲. 第三代臺灣地區(qū)生物源空氣污染物排放量推估模式之驗(yàn)證[D]. 臺灣:云林科技大學(xué)，2003.

[20] Levis S， Wiedinmyer C， Bonan G B， et al.. Simulating biogenic volatile organic compound emissions in the Community Climate System Model[J]. Journal of Geophysical research， 2003， 108（D21）: 4659.

[21] Poupkou A， Giannaros T， Markakis K， et al.. A model for European biogenic volatile organic compound emissions: software development and first validation[J]. Environmental Modelling & Software， 2010， 25（12）: 1845-1856.

[22] Rasmussen R A， Went F W. Volatile organic material of

plant origin in the atmosphere[J]. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America， 1965， 53（1）: 215.

[23] Zimmerman，P R.Testing of hydrocarbon emissions from vegetation，leaf litter and aquatic surfaces，and development of a method for compiling biogenic emission inventories[R]，Rep.EPA-450/4-79-004， U.S. Environmental Protection Agency， Research Triangle Park， N.C 27711， 1979.

[24] Müller J F. Geographical distribution and seasonal variation of surface emissions and deposition velocities of atmospheric trace gases[J]. Journal of Geophysical Research: Atmospheres（1984-2012）， 1992， 97（D4）: 3787-3804.

[25] Fehsenfeld F， Calvert J， Fall R， et al.. Emissions of volatile organic compounds from vegetation and the implications for atmospheric chemistry[J]. Global Biogeochemical Cycles，1992， 6（4）: 389-430.

[26] Guenther A， Geron C， Pierce T， et al. Natural emissions of non-methane volatile organic compounds， carbon monoxide，and oxides of nitrogen from North America[J]. Atmospheric Environment， 2000， 34（12）: 2205-2230.

[27] Adams J M， Constable J V H， Guenther A B， et al.. An estimate of natural volatile organic compound emissions from vegetation since the last glacial maximum[J]. Chemosphere-Global Change Science， 2001， 3（1）: 73-91.

[28] Klinger L F， Li Q J， Guenther A B， et al..Assessment of volatile organic compound emissions from ecosystems of China[J]. Journal of Geophysical Research: Atmospheres（1984-2012）， 2002， 107（D21）: ACH 16-1-ACH 16-21.

[29] Tao Z， Jain A K. Modeling of global biogenic emissions for key indirect greenhouse gases and their response to atmospheric CO2 increases and changes in land cover and climate[J]. Journal of Geophysical Research: Atmospheres（1984-2012）， 2005， 110（D21）.

[30] Valdes P J， Beerling D J， Johnson C E. The ice age methane budget[J]. Geophysical Research Letters， 2005， 32（2）.

[31] Leung D Y C， Wong P， Cheung B K H， et al..Improved land cover and emission factors for modeling biogenic volatile organic compounds emissions from Hong Kong[J]. Atmospheric Environment， 2010， 44（11）: 1456-1468.

[32] Arneth A， Schurgers G， Lathiere J， et al..Global terrestrial isoprene emission models: sensitivity to variability in climate and vegetation[J]. Atmospheric Chemistry and Physics， 2011，11（15）: 8037-8052.

[33] Li M， Huang X， Li J， et al..Estimation of biogenic volatile organic compound（BVOC）emissions from the terrestrial ecosystem in China using real-time remote sensing data[J]. Atmospheric Chemistry and Physics Discussions， 2012， 12（3）: 6551-6592.

[34] Wang K Y， Shallcross D E. Modelling terrestrial biogenic isoprene fluxes and their potential impact on global chemical species using a coupled LSM–CTM model[J]. Atmospheric Environment， 2000， 34（18）: 2909-2925.

[35] Chang K H， Chen T F， Huang H C. Estimation of biogenic volatile organic compounds emissions in subtropical island—Taiwan[J]. Science of the total environment， 2005， 346（1）: 184-199.

[36] Zhihui W， Yuhua B， Shuyu Z. A biogenic volatile organic compounds emission inventory for Beijing[J]. Atmospheric Environment， 2003， 37（27）: 3771-3782.

[37] Wang Z， Bai Y， Zhang S. A biogenic volatile organic compounds emission inventory for Yunnan province[J]. Journal of Environmental Sciences， 2005， 17（3）: 353-359.

[38] 白建輝，Bradly Baker.熱帶人工橡膠林異戊二烯排放通量的模式研究[J].環(huán)境科學(xué)學(xué)報，2004，24（2）:197-203.

[39] 白建輝，王庚辰，任麗新等.內(nèi)蒙古草原揮發(fā)性有機(jī)物排放通量的研究[J].環(huán)境科學(xué)，2003，24（6）:16-22.

[40] 胡泳濤，張遠(yuǎn)航，謝紹東等.區(qū)域高時空分辨率VOC生物源排放清單的建立[J].環(huán)境科學(xué)，2001，22（6）:1-6.

[41] 運(yùn)方華， 王連喜， 安興琴， 等. 結(jié)合氣象模式與 GloBEIS模式研究氣象條件對 BVOCs 排放的影響[J]. 南京信息工程大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版）， 2013， 5（3）: 236-243.

[42] 鄭君瑜，鄭卓云，王兆禮等.珠江三角洲生物源VOCs排放量估算及時空分布特征[J].中國環(huán)境科學(xué)，2009，29（4）:345-350

[43] Tsui J K Y， Guenther A， Yip W K， et al..A biogenic volatile organic compound emission inventory for Hong Kong[J]. Atmospheric Environment， 2009， 43（40）: 6442-6448.

[44] 閆雁，王志輝，白郁華等.中國植被VOC排放清單的建立[J].中國環(huán)境科學(xué)，2005，25（1）:110-114.

[45] 司徒淑娉，王雪梅，Alex Guenther等.典型夏季珠江三角洲地區(qū)植被的異戊二烯排放[J].環(huán)境科學(xué)學(xué)報，2009，29（4）:822-829.

[46] 常杰， 任遠(yuǎn)， 史琰， 等.亞熱帶城鄉(xiāng)復(fù)合系統(tǒng) BVOC 排放清單——以臺州地區(qū)為例[J]. 生態(tài)學(xué)報， 2012， 32（2）: 641-649.

[47] 宋媛媛，張艷燕，王勤耕，安俊嶺. 基于遙感資料的中國東部地區(qū)植被VOCs排放強(qiáng)度研究[J].環(huán)境科學(xué)學(xué)報，2012，09:2216-2227.

[48] 寧文濤.生物源VOC的排放量估算和對區(qū)域空氣質(zhì)量影響的研究 [D].山東師范大學(xué)，2012.

[49] 章國材.美國WRF模式的進(jìn)展和應(yīng)用前景[J].氣象，2004，30（12）:27-31.

[50] 戴進(jìn)，余興，岳治國等.MM5中尺度模式及其微物理過程[J].陜西氣象，2004，（1）:11-14.

[51] Palmer P I， Barkley M P， Kurosu T P， et al..Interpreting satellite column observations of formaldehyde over tropical South America[J]. Philosophical Transactions of the Royal Society A: Mathematical， Physical and Engineering Sciences，2007， 365（1856）: 1741-1751.

[52] Curci G， Palmer P I， Kurosu T P，et al..Estimating European volatile organic compound emissions using satellite observations of formaldehyde from the Ozone Monitoring Instrument[J]. Atmospheric Chemistry and Physics Discussions， 2010， 10（8）: 19697-19736.

[53] 王旭峰，馬明國，姚輝等.動態(tài)全球植被模型的研究進(jìn)展[J].遙感技術(shù)與應(yīng)用，2009，24（2）:246-251.

環(huán)境保護(hù)部積極辦理政協(xié)提案——2013年承辦335件，承辦數(shù)量比2012年增加63%

日前從全國政協(xié)十二屆二次會議上獲悉，自全國政協(xié)十二屆一次會議以來，政協(xié)委員、政協(xié)各參加單位和各專門委員會共提出提案5884件。其中，環(huán)境保護(hù)部承辦335件，承辦數(shù)量比2012年增加63%。

據(jù)了解，過去一年，圍繞加強(qiáng)和改善宏觀調(diào)控、加快產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整、促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展、推動城鄉(xiāng)發(fā)展一體化、加強(qiáng)生態(tài)文明建設(shè)等議題的提案共2628件。其中關(guān)于淘汰落后和過剩產(chǎn)能，遏制鋼鐵、水泥等行業(yè)盲目擴(kuò)張的提案，在國家有關(guān)部門制定政策時被吸收和采納。

針對霧霾等大氣污染問題，許多提案就強(qiáng)化區(qū)域聯(lián)防聯(lián)控、嚴(yán)控污染物新增量、減少交通污染等提出建議，環(huán)境保護(hù)部在會同有關(guān)部門起草《大氣污染防治行動計劃》時予以充分采納。

2013年，環(huán)境保護(hù)部承辦的335件提案中，主辦件205件，會辦件129件，轉(zhuǎn)信1件。環(huán)境保護(hù)部對提案辦理工作高度重視，在辦理提案時，堅(jiān)持將辦理提案與解決環(huán)保重點(diǎn)難點(diǎn)問題相結(jié)合，將辦理提案與促進(jìn)工作相結(jié)合，將辦理提案與改進(jìn)工作作風(fēng)相結(jié)合，把提案辦理作為貫徹中央“八項(xiàng)規(guī)定”、開展黨的群眾路線教育實(shí)踐活動的有效載體，積極探索環(huán)保新路，為推進(jìn)生態(tài)文明建設(shè)、建設(shè)美麗中國注入新活力。

A review on research of Biogenic Volatile Organic Compounds (BVOCs) emission model and emission simulation

Zhang Fuhua1Huang Mingxiang22*Zhang Jing1Li Shun2Qin Yu
(1.Key Laboratory of 3-Dimentional Information Acquisition and Application, Ministry of Education, Capital Normal University, Beijing 100048；2. Information Center of Ministry of Environmental Protection, Beijing 100029).

For nearly 30 years, in order to know the rules and features of BVOCs emission,and to further quantitative analysis and evaluation of air quality and climate change, and to provide scientifc and effective basis to policymakers to formulate corresponding measures, researchers study BVOCs emission mechanism and its infuencing factors, and set up a variety of BVOCs emission models to simulate the regional and global BVOCs emission. Basing on the algorithm, data, applications and limitations of BVOCs emission model ,we review the development process of the BEIS, GloBEIS, MEGAN et al; Furthermore ,the research history of BVOCs emission simulation is summarized ; Finally, four development trends ,further strengthening mechanism research ,the application of remote sensing data ,emission algorithm coupling with dynamic vegetation model and climate mode, are prospected.

biogenic volatile organic compounds；emissions model；emission simulation；MEGAN

X826

A

1674-6252（2014）01-0030-14

國家自然科學(xué)基金（40901233）和國家科技支撐計劃項(xiàng)目（2012BAH33B04）資助.

張富華（1987—）,女,山東日照人,在讀碩士生,地圖學(xué)與地理信息專業(yè)， E-mail:zhangfuhua_2011@163. com.

黃明祥(1978—）, 男，高級工程師。E-mail: huang. mingxiang@mep.gov.cn.