气候变化研究进展ClimateChangeResearchISSN1673-1719,CN11-5368/P《气候变化研究进展》网络首发论文题目：碳中和愿景下的污水处理厂温室气体排放情景模拟研究作者：任佳雪，高庆先，陈海涛，孟丹，张扬，马占云，刘倩，唐甲洁收稿日期：2021-02-20网络首发日期：2021-07-07引用格式：任佳雪，高庆先，陈海涛，孟丹，张扬，马占云，刘倩，唐甲洁．碳中和愿景下的污水处理厂温室气体排放情景模拟研究．气候变化研究进展.https://kns.cnki.net/kcms/detail/11.5368.P.20210707.0945.002.html网络首发：在编辑部工作流程中，稿件从录用到出版要经历录用定稿、排版定稿、整期汇编定稿等阶段。录用定稿指内容已经确定，且通过同行评议、主编终审同意刊用的稿件。排版定稿指录用定稿按照期刊特定版式（包括网络呈现版式）排版后的稿件，可暂不确定出版年、卷、期和页码。整期汇编定稿指出版年、卷、期、页码均已确定的印刷或数字出版的整期汇编稿件。录用定稿网络首发稿件内容必须符合《出版管理条例》和《期刊出版管理规定》的有关规定；学术研究成果具有创新性、科学性和先进性，符合编辑部对刊文的录用要求，不存在学术不端行为及其他侵权行为；稿件内容应基本符合国家有关书刊编辑、出版的技术标准，正确使用和统一规范语言文字、符号、数字、外文字母、法定计量单位及地图标注等。为确保录用定稿网络首发的严肃性，录用定稿一经发布，不得修改论文题目、作者、机构名称和学术内容，只可基于编辑规范进行少量文字的修改。出版确认：纸质期刊编辑部通过与《中国学术期刊（光盘版）》电子杂志社有限公司签约，在《中国学术期刊（网络版）》出版传播平台上创办与纸质期刊内容一致的网络版，以单篇或整期出版形式，在印刷出版之前刊发论文的录用定稿、排版定稿、整期汇编定稿。因为《中国学术期刊（网络版）》是国家新闻出版广电总局批准的网络连续型出版物（ISSN2096-4188，CN11-6037/Z），所以签约期刊的网络版上网络首发论文视为正式出版。碳中和愿景下的污水处理厂温室气体排放情景模拟研究任佳雪1,2，高庆先2，陈海涛1，孟丹1，张扬3，马占云2，刘倩2，唐甲洁41首都师范大学资源环境与旅游学院，北京100048；2中国环境科学研究院，北京100012；3大连市生态环境事务服务中心，大连116000；4兰州中心气象台，兰州730000摘要：污水处理厂运行过程中大量释放甲烷（CH4）和氧化亚氮（N2O），是重要的人为温室气体排放源。基于2005—2015年统计资料和IPCC核算方法，估算了2005—2015年中国生活污水处理厂CH4和N2O排放，分析了其排放特征和影响因素；依据碳中和愿景设定3种减排情景（低减排、中减排和高减排），并预估了2016—2050年排放趋势和时空变化。结果表明：2005—2015年间污水处理厂温室气体排放量呈稳定增长趋势，CH4从1135.37万tCO2e上升至1501.45万tCO2e，N2O从2651.08万tCO2e上升为2787.05万tCO2e，年均增速分别为2.8%和0.5%。3种减排情景下，2016—2050年CH4和N2O排放量时间上呈先增后减趋势，低减排情景下CH4和N2O排放量分别于2036年和2025年达到峰值，分别为1942.68万和2465.34万tCO2e；中减排情景和高减排情景下CH4峰值点分别出现在2027和2025年，而N2O排放峰值均出现在2025年。2050年中减排和高减排情景下CH4排放量相较于低减排情景减排率约为47%和94%；2050年低减排、中减排和高减排情景下N2O排放量相较于2015年分别减排了12%、53%和95%。CH4和N2O排放量在空间上差异显著，华东地区排放量高，西北地区排放量低，东南区域所在省份排放量整体高于西北区域省份。影响因素中的经济发展程度与温室气体排放量密切相关。关键词：污水处理厂；排放情景；碳中和；温室气体引言随着人类活动增多引发温室气体排放量增加，导致全球气候变暖等一系列生态环境问题[1-2]。《全球升温1.5℃特别报告》明确指出全球变暖应控制在1.5℃内，21世纪中叶需完成全球温室气体净零排放[3-4]，削减碳排放量以减缓全球气候变暖，已成为21世纪世界各国的共识[5-7]。在此背景下，我国提出“碳达峰”和“碳中和”目标，其中城镇生活污水处理行业作为碳排放的重要一环，对于温室气体减排意义重大，污水处理产生的甲烷（CH4）和氧化亚氮（N2O）是仅次于二氧化碳（CO2）的两种温室气体[8]，其100年增温潜势值（GWP）分别是CO2的25倍和298倍[9]。随着我国城镇化加快和经济发展，污水处理厂数量不断增多[10-11]，其运行过程中释放的CH4和N2O呈明显上升趋势[12-13]。虽然污水处理释放的温室气体比重不高[14]，但CH4排放源相对集中，且减排成本相对较低，还可用于供电供热等[15-16]；N2O不同处理阶段的排放差别较大，减排潜力巨大[17]。因此，充分了解我国污水处理行业温室气体排放现状及空间分布特征，对于制定减排措施，控制污水处理厂CH4和N2O排放，进而达成“碳达峰”和“碳中和”目标具有重要意义。收稿日期：2021-02-20；修回日期：2021-04-17资助项目：“碳排放达峰行动”项目编码（14404200000020Z001）；国家重点研发计划项目（2018YFC1507701）；环境保护政策、法规、规划及标准项（144026000000190006）；美国环保协会项目（2019-434）作者简介：任佳雪，女，硕士研究生，759708127@qq.com；马占云（通信作者），女，副研究员，mazy@craes.org.cn网络首发时间：2021-07-0711:22:23网络首发地址：https://kns.cnki.net/kcms/detail/11.5368.P.20210707.0945.002.html目前，各国学者开展了大量关于污水处理厂温室气体排放的研究[18-23]，研究内容主要包括温室气体来源、排放趋势、时空分布特征及减排政策等。周兴等[24]基于IPCC方法估算了2003—2009年污水处理部门温室气体排放量，表明生活污水处理产生的N2O是主要排放源，而CH4排放量呈逐年上升趋势。闫旭等[25]根据污染物削减量的排放因子法，研究了2014年中国城镇污水处理厂温室气体排放情况，发现温室气体的空间分布呈现东高西低的特征，地区间差异显著。通过减排技术控制温室气体释放是减轻温室效应的重要途径[26]。马占云等[27]研究了不同减排情景下我国废弃物领域温室气体排放趋势，结果表明甲烷相关回收利用技术和政策措施可以有效减少温室气体排放。Nayeb等[28]估算了废水处置部门的温室气体排放现状以及到2030年的排放情景，提出相应减排对策。现有研究多考虑污水处理温室气体的排放现状，对于未来排放趋势研究需进一步加强，因此，充分了解中国污水处理行业温室气体未来排放情况是合理制定减排措施、控制排放的基础。本研究针对我国生活污水处理厂的排放特征，预估了不同减排情景下CH4和N2O排放量的变化趋势和时空分布，研究旨在为中国污水处理厂CH4和N2O减排政策的制定提供参考。1数据与方法本文研究范围包括中国31个省/市（不含港、澳、台地区），研究对象为中国城镇污水处理厂运行过程中CH4和N2O排放量。本文从未来中国经济发展趋势、污水减排技术发展，以及减排政策的制定和执行等多方面考虑，估算2005—2015年中国生活污水处理厂CH4和N2O排放现状，模拟2016—2050年不同减排情景下排放特征。1.1生活污水处理温室气体计算方法基于《2006年IPCC国家温室气体清单指南》计算方法对生活污水处理释放的CH4和N2O排放量进行核算。测算生活污水有机成分的常见参数有进出水化学需氧量（COD）和生化需氧量（BOD），计算生活污水处理的CH4和N2O排放量的公式如下：（1）CH44CH0ETOWBMCFR。（1）式中，4CHE表示CH4排放量，单位是万tCO2e；TOW是清单年份生活污水中有机物含量，单位是kgBOD/a，使用COD排放量及COD去除量，根据BOD/COD值计算；B0为CH4最大产生能力，缺省值为0.6kgCH4/kgBOD；MCF为CH4修正因子；R为减排回收量。（2）N2O2NONPRNON-CONIND-COM44/28EPFFFFNEF污泥蛋白质污水。（2）式中，2NOE表示N2O的排放量，单位是万tCO2e；P为全国人口数；F蛋白质为每年人均蛋白质消费量，单位是kg/（人∙a）；FNPR为蛋白质中氮的比例，取缺省值0.16kgN/kg蛋白质；FNON-CON为废水中的非消费蛋白质的排放因子，取值1.5；FIND-COM为排放到下水道系统工业和商业废水中蛋白质的排放因子，取缺省值1.5；N污泥为随污泥清除的氮，单位是kgN/a；EF污水为源自排放污水的N2O排放因子；44/28是N2O-N转化为N2O的系数。1.2未来排放情景模拟温室气体排放量的变化归因于活动水平数据和人口数的变化。基于中国现有的生活污水收集和处理系统所覆盖的减排技术及污水处理厂的性能，根据国家发展计划批准的污水行业发展目标和政策[29-30]，所有与污水收集和处理系统所覆盖的人口有关的比率，以及与污水处理厂性能有关的系数均会对排放量产生影响。在碳达峰和碳中和的新形势要求下，对污水处理厂在2050年设置CH4和N2O回收利用减排量达95%，在减少碳泄露的技术支持下，2060年基本达到碳中和。依据《城市污水处理厂工程项目设计建设标准》《城镇污水处理厂污泥处理处置污染防治最佳可行技术指南》等政策，通过专家判断排放量的减少比例，设定3种减排情景，温室气体排放量计算公式中的减排回收量通过不同减排情景下减排技术函数计算。由于数据收集的局限性，分别从污水处理源头与终端各自选取一种减排技术作为低减排情景和中减排情景，其次将前两种单一减排技术进行组合作为高减排情景。各减排技术的情景描述和情景设定如表1所示。表1情景描述及设定Table1Emissionscenariodescriptionandsettings采用情景技术使用阶段情景描述情景设定基线情景用2000—2015年过去16年数据推导2020—2050年未来31年中国生活污水处理温室气体排放趋势，暂未考虑截至目前已颁布实施的减排政策措施2015年之前中国生活污水处理温室气体排放趋势的合理外推低减排情景源头控制CH4：控制好厌氧反应比例；N2O：合理调控进水水质（进水C/N值）或合理调控硝化和反硝化过程DO（溶解氧）浓度2020—2025年温室气体收集率为3%，之后每5年均匀增加2.4%，到2050年收集率为15%中减排情景终端处理CH4：具有CH4回收和燃烧处理功能的厌氧系统或污泥厌氧消化CH4回收利用；N2O：采用减排处理工艺2020—2025年温室气体收集率为6%，之后每5年均匀增加9.8%，到2050年收集率为55%高减排情景源头控制+终端处理CH4：控制好厌氧反应比例+厌氧回收系统+焚烧/发电；N2O：采用减排处理工艺+合理调控硝化和反硝化过程DO浓度+合理调控进水水质（进水C/N值）2020—2025年温室气体收集率为15%，之后每5年增加16%，到2050年收集率为95%1.3数据及其来源（1）活动水平数据主要包括总人口、生活污水处理量、污水处理厂数量、COD排放量和COD去除量、每年人均蛋白质消耗量等，主要来源于《中国城市建设统计年鉴》[31]《中国统计年鉴》[32]《中国环境统计年报》[33]和联合国粮农组织数据库中的食物平衡表[34]；CH4和N2O排放量计算参数主要依据《2006年IPCC国家温室气体清单指南》和有关文献[35-36]。（2）未来核心社会参数主要包括GDP、总人口、城镇化率、城市人口。2015年之后中国经济将进入结构性减速时期[37-38]，本文基于社会发展趋势及参考前人研究结果，设定GDP增长率由7.2%（2015年）向3.7%（2050年）过渡；人口基于2016—2030年国家人口发展规划[39]，设定2030年前后达到峰值，此后波动下降；城市人口及城镇化率根据城镇化水平年均近1.0%增长速度，2035年进入低增长阶段，2050年将进入饱和状态，最终稳定在75%~80%进行设定[40]，具体核心参数如表2所示。表2未来核心社会参数设定Table2Theassumptionoffuturekeysocialvariables核心参数年份总人口/万人GDP增长率/%城镇化率/%城市人口/万人20151382747.2557605120201410626.9608463720301443256.0699958420401441594.57410667720501430533.7761087202结果与讨论2.1生活污水处理温室气体排放现状及影响因素2.1.1生活污水处理温室气体排放现状根据IPCC估算方法得到2005—2015年污水处理厂产生的温室气体排放量（图1），2005—2015年CH4和N2O排放量呈逐年增加趋势，排放总量从2005年的3786.46万tCO2e上升为2015年的4288.5万tCO2e，年均增速为1.3%。由于中国人口众多引发的生活用水需求量大且注重环保，污水处理厂数由2005年的792座增加到2015年的1944座，年均增长率为9.4%，污水处理能力10年间增加了1.45倍。城镇污水处理厂排放标准的提高可以优化污水厂出水水质，但同时也会导致温室气体排放增加[41-42]。2005—2015年期间，CH4排放量从1135.37万tCO2e上升至1501.45万tCO2e，年均增速为2.8%；N2O排放量从2005年的2651.08万tCO2e上升至2015年的2787.05万tCO2e，年均涨幅约为0.5%。可以看出我国污水处理厂运行产生的CH4排放量的年均增速较快，所占份额也在逐年增加。而N2O的年增长率波动较小，基本稳定在0.5%~0.6%之间，原因在于城镇人口增速较快，但总人口和人均蛋白质消耗量较为稳定。城市生活污水产生量是生活污水厂温室气体排放的主要来源，污水量变化的最主要原因是用水量发生变化，随着我国倡导节约用水的生活观念，我国生活用水量保持着平稳的低增长趋势，这也间接导致了生活污水处理CH4和N2O排放量的增速减缓。200520062007200820092010201120122013201420150500100015002000250030003500排放量（以CO2e计）/万t年份CH4排放量N2O排放量05001000150020002500污水处理厂数污水处理厂数/座图12005—2015年全国温室气体排放量Fig.1Greenhousegasemissionsduring2005−20152.1.2温室气体排放的影响因素生活污水处理厂的温室气体排放量受到许多因素的影响[25,43]，通过分析2005—2015年CH4和N2O排放量之和与城市人口、GDP、处理水量和生活用水量的线性关系（图略），可知污水处理厂产生的温室气体排放量与经济发展有着密切关系。GDP是展现经济发展情况的主要因子，随着经济发展、人民生活改善，对环境改善投资力度不断加大，污水处理厂投入数量及处理水量呈不断增加趋势[44-45]，从而引发温室气体排放量不断增多。其中GDP与温室气体排放量之间相关性最好（r2=0.997，P<0.01）；而城市人口数量标志着城市的发展程度，同时影响居民生活用水量，城市人口越多，引起的生活污水产生量越大[46-47]，但无法显现生活污水处理效率，因此城市人口与温室气体排放量相关关系较差（r2=0.746，P<0.01）；由于温室气体排放量是在污水处理过程中产生，生活用水量只能间接决定温室气体排放量（r2=0.815，P<0.01），因而导致城市人口、生活用水量与温室气体排放量相关系数均低于GDP。2.2不同减排情景下温室气体未来排放模拟本研究结合经济发展情况及温室气体估算方法，预测了基线情景及3种减排情景下CH4和N2O排放趋势，结果如图2所示。4种情景下温室气体排放量均呈先增后减的趋势。基线情景和低减排情景下CH4排放量由2016年的1588.75万tCO2e分别上升至2050年的2285.51万tCO2e和1942.68万tCO2e，增长率达到44%和22%；中减排情景下降至2050年的1028.48万tCO2e，高减排情景减少到114.28万tCO2e，分别减少了35%和93%；基线情景下CH4于2039年达到排放峰值；低减排情景、中减排情景和高减排情景下的CH4排放量峰值分别出现在2036、2027和2025年。由此可见，基线情景由于未采用减排技术，排放量增速快且达峰年份晚，高减排情景由于设定全过程减排技术使得温室气体最快达到峰值。20202025203020352040204520500500100015002000250030003500CH4排放量/万tCO2e年份基线情景低减排情景中减排情景高减排情景20202025203020352040204520500500100015002000250030003500N2O排放量/万tCO2e年份基线情景低减排情景中减排情景高减排情景图2温室气体未来排放模拟趋势Fig.2SimulationtrendofgreenhousegasemissionsinthefutureN2O预估情况与CH4略有不同，基线情景下N2O排放量由2016年的2814.7万tCO2e上升至2050年的2900.4万tCO2e，增加了约3%。低减排情景、中减排情景和高减排情景下，N2O排放量2050年分别下降至2465.34万、1305.18万和145.02万tCO2e。基线情景下N2O排放量峰值出现在2033年，而3种减排情景下N2O排放量峰值均出现在2025年。相较于CH4达峰时间，N2O排放量出现峰值时间更早，这主要由于两种温室气体排放量预估所用的计算方法参数不一样，CH4是基于城镇人口COD产生量进行计算，而N2O是基于全国人口计算。随着城市化率不断上升，CH4排放量呈增长趋势，因此，不同减排情景下，CH4达峰时间更晚；而全国人口相对稳定，N2O达峰时间更早。高减排情景下，N2O排放量最少。2050年低减排、中减排和高减排情景下N2O排放量相较于基准年（2015年）分别减排了12%、53%和95%。高减排情景采用了多种减排技术协同控制温室气体排放，中减排情景下末端处理技术的CH4和N2O排放量相比低减排情景均有所减少。2.3不同减排情景下排放量空间变化特征我国各地区人口规模、经济发展水平差异显著，为直观理解污水处理厂温室气体排放空间差异，分别对2050年不同减排情景下CH4和N2O排放量空间变化进行可视化展示。2.3.1区域排放变化模拟图3为我国不同区域温室气体排放量预估结果。其中，华东地区生活污水处理CH4排放量位居全国之首，占比约为全国生活污水处理CH4排放总量的32%。华中、华北、华南和西南地区排放占比相对较低，介于12%~15%。占比小于10%的地区包括东北和西北地区，其中大多省市CH4排放呈较低水平，西藏几乎没有排放。沿海地区的污水处理CH4排放量要比内陆地区高，经济发达地区要比欠发达地区高。2050年N2O排放量最多的华东地区中主要是山东和江苏省排放量大，占整个地区N2O排放量近20%；其次的华北、华中和华南地区占全国N2O排放量13%左右，华北地区主要是北京市和河北省的N2O排放量较大，而华南地区中的广东省N2O排放量位列全国第一；西南、东北和西北地区占全国N2O排放量小于10%，西北地区N2O排放量少、增速慢。总体而言，CH4和N2O排放量最多的区域均为华东地区，最少的区域为东北和西北地区。东南区域所在省份排放量整体高于西北区域省份，由于东南区域人口多于西北区域，经济也相对发达，生活用水量较多引起的污水处理量增加，CH4和N2O排放量相对更高。华北东北华东华中华南西南西北0100200300400500600700CH4排放量/万tCO2e低减排情景中减排情景高减排情景华北东北华东华中华南西南西北020040060080010001200N2O排放量/万tCO2e低减排情景中减排情景高减排情景图32050年中国各区域不同减排情景下温室气体排放量Fig.3Greenhousegasemissionsunderdifferentemissionreductionscenariosinvariousregionsin20502.3.2省域排放变化特征2050年高减排情景下CH4和N2O排放量空间分布如图4所示。生活污水处理CH4排放量较多的省份大多分布在沿海经济地区。其中排放量最高的广东、山东和江苏省三省的CH4排放量占全国总排放量近24%；CH4排放量在全国平均水平之上的省份约为11个，主要分布在华东和华中地区；全国范围内超过一半省市CH4排放量少于5万tCO2e，高减排情景下各省市N2O排放量为2~15万tCO2e，广东、江苏和山东省N2O排放量最多，其余各省市N2O排放量均不超过12万t；因为N2O排放量与蛋白质消费量有密切关系，黑河—腾冲线显著划分了高排放与低排放的省市，四川、河南等省人口数量较多的省市N2O排放量较高。由图可见，广东省CH4和N2O排放量均多于其余省市，由于广东沿海经济发达，气候温暖引起的生活用水量增多，从而有较多的污水处理量，统计年鉴显示2018年广东省污水处理厂数在全国中排名第一，约为286座；山东和江苏省的CH4和N2O排放量仅次于广东省；西藏、青海和宁夏的CH4和N2O排放量低于全国排放量平均水平，西藏由于气候环境特殊且人口密度较少，相应生活污水处理量少，CH4和N2O排放量最低。图42050年高减排情景下温室气体排放量空间分布Fig.4Spatialdistributionofgreenhousegasemissionsunderhighemissionreductionscenarioin20503结论与建议（1）2005—2015年CH4排放量从1135.37万tCO2e上升至1501.45万tCO2e，年均增速为2.8%；N2O排放量从2005年的2651.08万tCO2e上升至2015年的2787.05万tCO2e，年均涨幅约为0.5%。我国污水处理厂运行产生CH4排放量的年均增速较快，所占份额也在逐年增加。N2O年增长率波动不大，基本稳定在0.5%~0.6%之间。温室气体排放量的各个影响因素中，相关性较高的为GDP，而城市人口和生活用水量相关性则低于GDP。（2）2016—2050年，基线情景和3种减排情景下CH4和N2O排放量均出现峰值，基线情景下CH4和N2O排放量分别在2039年和2033年达峰，低减排、中减排情景和高减排情景下CH4峰值点分别出现在2036、2027和2025年，峰值排放量分别约为2431万、2094万和1997万tCO2e；3种减排情景下N2O排放量峰值均出现在2025年，分别为2819万、2732万和2616万tCO2e。高减排情景下温室气体排放量相比于其他减排情景大幅减少。（3）中国生活污水处理CH4和N2O排放空间格局显示广东、山东和江苏省排放量居高，西藏、青海和宁夏远低于全国排放量平均水平。华东地区最高，华中地区、华北地区和华南地区基本接近，排放量居中，其值略高于东北和西南地区，西北地区排放量最低。沿海地区排放量比内陆地区高，经济发达地区排放量比经济欠发达地区高。本文通过整体研究污水处理厂温室气体排放现状和影响因素，预测未来排放时空分布特征，其中适合我国国情的排放因子和温室气体减排技术革新是引起本文预估值不确定的关键因素，污水处理厂CH4和N2O排放量估算的不确定性采用IPCC的分析误差传递法计算，通过计算单个变量的不确定性范围推算出总的不确定性结果。主要由于统计数据的获取质量及缺乏具体区域排放情况分析而导致缺失本地化的排放因子，且未来人口和GDP预估值是根据国家发展情况和专家学者研究进行预测。综合计算得到生活污水处理CH4和N2O排放量预估结果不确定性约为30%，这些不确定性增大可能使得本文的排放量预估值产生误差。污水处理温室气体减排成本相对较低且减排潜力较大，随着国家对生活污水处理温室气体减排重视程度增加，对于甲烷减排将提出更高的要求，未来选择减排技术可以集中在末端温室气体回收利用方面。只有综合采用更多减排技术，才能有望在预期时间内实现“碳中和”目标。参考文献[1]ManninaG,EkamaG,CanianiD,etal.Greenhousegasesfromwastewatertreatment:areviewofmodellingtools[J].ScienceofTheTotalEnvironment,2016,551-552:254-270[2]ZickfeldK,SolomonS,GilfordDM.Centuriesofthermalsea-levelriseduetoanthropogenicemissionsofshort-livedgreenhousegases[J].ProceedingsoftheNationalAcademyofSciences,2017,114(4):657-662[3]IPCC.Globalwarmingof1.5℃[R/OL].2018[2020-10-15].https://www.ipcc.ch/sr15/[4]赵宗慈,罗勇,黄建斌.从CMIP5看全球1.5℃升温[J].气候变化研究进展,2018,14(2):218-220.ZhaoZC,LuoY,HuangJB.Understandingglobalwarmingof1.5℃fromCMIP5[J].ClimateChangeResearch,2018,14(2):218-220(inChinese)[5]IPCC.2006IPCCguidelinesfornationalgreenhousegasinventories[M].Kanagawa:InstituteforGlobalEnvironmentalStrategies,2006[6]周亚敏.非二氧化碳温室气体控制的战略与技术选择[J].气候变化研究进展,2013,9(4):295-298.ZhouYM.Thestrategyandtechnologyselectionfornon-CO2greenhousegasemissioncontrol[J].ClimateChangeResearch,2013,9(4):295-298(inChinese)[7]FangK,TangY,ZhangQ,etal.WillChinapeakitsenergy-relatedcarbonemissionsby2030?lessonsfrom30Chineseprovinces[J].AppliedEnergy,2019,255:113852[8]LarsenA.CO2-neutralwastewatertreatmentplantsorrobust,climate-friendlywastewatermanagement?asystemsperspective[J].WaterResearch,2015,87:513-521[9]IPCC.Climatechange2014:synthesisreport[M].Cambridge:CambridgeUniversityPress,2014:151[10]谢淘,汪诚文.污水处理厂温室气体排放评估[J].清华大学学报:自然科学版,2012(4):473-477.XieT,WangCW.Assessmentofgreenhousegasemissionsfromsewagetreatmentplants[J].JournalofTsinghuaUniversity:ScienceandTechnology,2012(4):473-477(inChinese)[11]翟萌,邵越,徐福军.西安污水处理厂温室气体排放及减排对策研究[J].水污染防治,2016,34(2):23-26.ZhaiM,ShaoY,XuFJ.CountermeasuresongreenhousegasemissionreductionforthewastewatertreatmentplantsofXi'an[J].WaterPollutionControl,2016,34(2):23-26(inChinese)[12]PolruangS,SirivithayapakornS,PrateepN.AcomparativelifecycleassessmentofmunicipalwastewatertreatmentplantsinThailandundervariablepowerschemesandeffluentmanagementprograms[J].JournalofCleanerProduction,2018,172:635-648[13]李惠娟,彭党聪,刘文博,等.不同污水处理工艺非二氧化碳温室气体的释放[J].环境科学,2017,38(4):1640-1646.LiHJ,PengDC,LiuWB,etal.Non-CO2greenhousegasreleasefromdifferentbiologicalwastewatertreatmentprocesses[J].EnvironmentalScience,2017,38(4):1640-1646(inChinese)[14]胡大龙,王罗春,周振.污水处理过程中的温室气体排放现状及展望[J].环境科学与技术,2014,37(3):108-112.HuDL,WangLC,ZhouZ.Statusandprospectsofgreenhousegasemissionsinwastewatertreatment[J].EnvironmentalScienceandTechnology,2014,37(3):108-112(inChinese)[15]郭莉娜,王伯铎,贺亮.城镇污水处理厂低碳运行机制研究[J].生态环境,2012(1):404-408.GuoLN,WangBD,HeL.Researchonthelow-carbonoperationalmechanismofurbansewagetreatmentplants[J].EcologicalEnvironment,2012(1):404-408(inChinese)[16]SweetappleC,FuG,ButlerD.Multi-objectiveoptimizationofwastewatertreatmentplantcontroltoreducegreenhousegasemissions[J].WaterResearch,2014,55:52-62[17]KampschreurMJ,TemminkH,KleerebezemR,etal.Nitrousoxideemissionduringwastewatertreatment[J].WaterResearch,2009,43(17):4093-4103[18]AboobakarA,CartmellE,StephensonT,etal.Nitrousoxideemissionsanddissolvedoxygenprofilinginafull-scalenitrifyingactivatedsludgetreatmentplant[J].WaterResearch,2013,47(2):524-534[19]DaelmanMR,vanVoorthuizenEM,vanDongenL,etal.Methaneandnitrousoxideemissionsfrommunicipalwastewatertreatment:resultsfromalong-termstudy[J].WaterScience&Technology,2013,67(10):235-244[20]MamaisD,NoutsopoulosC,DimopoulouA,etal.Wastewatertreatmentprocessimpactonenergysavingsandgreenhousegasemissions[J].WaterScience&Technology,2015,71(2):303-308[21]张星.城镇生活污水处理系统碳排放研究[D].南京:南京信息工程大学,2018:1-3.ZhangX.Studyoncarbonemissionofurbandomesticwastewatertreatmentsystem[D].Nanjing:NanjingUniversityofInformationTechnology,2018:1-3(inChinese)[22]ShresthaS,AnalAK,SalamPA,etal.Effectofclimatechangeinwastewatertreatmentplants:reviewingtheproblemsandsolutions[J].SpringerWater,2015,10:197-220[23]ZhangQ,NakataniJ,WangT,etal.HiddengreenhousegasemissionsforwaterutilitiesinChina’scities[J].JournalofCleanerProduction,2017,162:665-677[24]周兴,郑有飞,吴荣军,等.2003—2009年中国污水处理部门温室气体排放研究[J].气候变化研究进展,2012,8(2):131-136.ZhouX,ZhengYF,WuRJ,etal.GreenhousegasemissionsfromwastewatertreatmentinChinaduring2003―2009[J].ClimateChangeResearch,2012,8(2):131-136(inChinese)[25]闫旭,邱德志,郭东丽,等.中国城镇污水处理厂温室气体排放时空分布特征[J].环境科学,2018,39(3):1256-1263.YanX,QiuDZ,GuoDL,etal.EmissioninventoryofgreenhousegasfromurbanwastewatertreatmentplantsanditstemporalandspatialdistributioninChina[J].EnvironmentalScience,2018,39(3):1256-1263(inChinese)[26]NguyenTKL,NgoHH,GuoW.Insightintogreenhousegasesemissionsfromthetwopopulartreatmenttechnologiesinmunicipalwastewatertreatmentprocesses[J].ScienceofTheTotalEnvironment,2019,671:1302-1313[27]马占云,冯鹏,高庆先,等.中国废水处理甲烷排放特征和减排潜力分析[J].气候变化研究进展,2015(5):47-56.MaZY,FengP,GaoQX,etal.CH4emissionsandreductionpotentialinwastewatertreatmentofChina[J].ClimateChangeResearch,2015(5):47-56(inChinese)[28]NayebH,MirabiM,MotieeH,etal.EstimatinggreenhousegasemissionsfromIran'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to2015.CH4increasedfrom11.35MtCO2eto15.01MtCO2e,andN2Oincreasedfrom26.51MtCO2eto27.87MtCO2e,theaverageannualgrowthratewas2.8%and0.5%,respectively.Underthethreeemissionreductionscenarios,CH4andN2Oemissionsfrom2016to2050showatrendofincreasefirstandthendecrease,andCH4andN2Oemissionsunderthelowemissionreductionscenariowillpeakin2036and2025,respectively,with19.4MtCO2eand24.65MtCO2e;CH4peaksinthemediumandhighemissionreductionscenarioswilloccurin2027and2025,respectively,whilethepeakN2Oemissionswillbothoccurin2025.Comparedwiththelowemissionreductionscenario,therespectiveemissionreductionratesofCH4emissionsunderthemediumandhighemissionreductionscenariosareabout47%and94%in2050.N2Oemissionsunderthelow,mediumandhighemissionreductionscenariosin2050willbereducedby12%,53%and95%respectivelycomparedwith2015.TherearesignificantlyspatialdifferencesintheemissionsofCH4andN2O.EastChinahasthehighestemissionsandNorthwestChinahasthelowestones.Theoverallemissionpatternisthattheprovincesinthesoutheastarehigherthanthoseinthenorthwest.Amongtheinfluencingfactors,thelevelofeconomicdevelopmentiscloselyrelatedtogreenhousegasemissions.Keywords:Wastewatertreatmentplant;Emissionscenarios;Carbonneutrality;Greenhousegases
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