研究速递丨中国碳中和目标对空气质量、健康和可再生能源的积极影响显著

中国承诺到 2060 年实现碳中和，以应对全球气候变化，但由于对潜在的人为-自然相互作用的理解不全面，因此没有对由此产生的多方面国内影响进行全面分析。我们建立了一个能捕捉气溶胶变化对气象学反馈的跨学科综合建模框架，并在此强调了与 2015 年和 2060 年基线相比，中国碳中和目标在空气质量、人类健康和可再生能源方面的自我强化协同效应。我们发现，由于减排和气溶胶减少导致的更有利的气象条件，中国在 2060 年实现碳中和目标后，全国人口加权 PM2.5 浓度和相关过早死亡人数分别减少了约 39 微克/立方米和 113 万人（95% 置信区间：0.97-1.29），同时，与 2060 年基线相比，省级太阳能（风能）发电性能提高了约 10%（约 6%），资源变异性大大降低。在实现碳中和后，可再生能源性能的提高以及低碳能源转型可为解决剩余空气污染和相关人类健康损害问题提供更多机会。我们的研究结果突出表明，全球发展中国家和污染国家对碳中和的承诺可以在气溶胶减缓、空气质量改善和可再生能源增强之间产生重要的正反馈作用，这种作用可以通过减弱气溶胶与气象学的相互作用和改善大气扩散而放大。

中国承诺在2060年前实现碳中和，以应对全球气候变化。然而，当前对这一目标在国内的多方面影响尚未全面分析，因为我们对人对于活动与自然响应的理解还不够充分。是，气溶胶与气象之间复杂的反馈机制使我们难以预测碳中和目标对空气质量和健康的具体影响。为了弥补这一研究空白，本文构建了一个整合的跨学科的建模框架，能够捕捉气溶胶变化对气象的反馈效应，从而全面评估碳中和目标带来的多方面影响。

实现碳中和需要中国在能源结构上进行深刻的转型。例如，中国的非化石能源比例需要从2020年提高的不到16%到2060年的超过80%，其中太阳能和风能预计将占电力生产的37%和36.5%。能源转型不仅能显着减少空气污染物排放，还能带来显着的空气质量和共健康效益。然而，目前的大部分研究都未能全面分析碳中和目标下气溶胶与气象接触作用的自我强化反馈机制，这个机制在实际中可能是显着的。

尽管已有一些研究评估了低碳能源政策的空气质量共益效应，但这些研究大多利用的是化学与气象解耦的模型，未能充分捕捉气溶胶从而对气象条件和可再生能源效应的反馈本文通过整合中国碳中和路径、气象-化学在线耦合空气质量模型和全球投入模型，系统评估了中国碳中和目标下空气质量健康、可再生能源性能的多方面良好效果。这项研究不仅有助于深入认识碳中和目标的多方面影响，还为全球其他发展中国家和污染严重国家提供了积极的环境和健康实现的证据。

（1） GCAM-China模型：

用于模拟省级能源消费和能源结构。模拟不同社会经济路径和政策情景下的能源需求和排放情况。

（2）DPEC模型：

动态中国排放投影模型，整合了能源系统、社会经济预测和排放清单。提供情景特定的空气污染物和二氧化碳排放数据。

（3）WRF-Chem模型：

天气研究与预报模式-化学（Weather Research and Forecasting model coupled with Chemistry）。气象和化学在线耦合，能够捕捉气溶胶对气象条件（如太阳辐射和风速）的反馈效应。

（4）GEMM模型：

全球暴露死亡率模型（Global Exposure Mortality Model）。评估不同情景下空气质量改善对公众健康的影响，特别是与PM2.5相关的过早死亡人数。

设计不同的排放场景，包括2015年基准情景、2060年基准情景和2060年碳中和情景。比较有和没有气溶胶辐射效应的情景，以探索气溶胶辐射效应如何影响PM2.5浓度减少和可再生能源性能。

将GCAM-China和DPEC模型生成的能源和排放数据输入WRF-Chem模型，模拟不同情景下的空气质量和气象条件。模拟网格级别的PM2.5浓度，估算省级和国家级的面积加权和人口加权PM2.5浓度。

使用GEMM模型和其他健康影响模型，量化不同情景下与PM2.5相关的过早死亡人数。

结合多种健康影响评估方法，提供更加全面的健康风险评估。

计算太阳能和风能的容量系数（CF），评估不同情景下太阳能和风能性能的变化。使用变异系数（CV）量化太阳能和风能容量系数的小时变异性。

通过WRF-Chem模型模拟的气溶胶和气象数据，评估其对太阳能和风能性能的影响。结合GEMM模型结果，评估空气质量改善对公众健康的影响。综合分析多方面的数据和模型结果，揭示碳中和目标带来的综合效益。

研究发现高浓度气溶胶覆盖导致太阳能减弱和近地面风速降低，这进一步导致了空气污染物难以扩散和稀释，尤其是在中国东部的高污染地区。气溶胶的辐射效应使得全国面积加权PM2.5浓度增加了0.85μg/m³，而人口加权的PM2.5浓度增加了2.1μg/m³。气溶胶通过减弱太阳辐射和风速影响太阳能和风能的性能。在污染严重的地区，如华北平原和长江三角洲，太阳能辐射损失可达15%。因此，气溶胶的存在显著降低了可再生能源的资源利用效率。

实现碳中和目标后，由于排放减少和气溶胶-气象相互作用的减弱，全国人口加权PM2.5浓度减少了约39 μg/m³，这一显著的浓度降低极大改善了空气质量。空气质量的改善预计可避免约1.13百万（95%置信区间：0.97-1.29百万）例因PM2.5引起的过早死亡。特别是在高人口密度和高污染地区，如北京-天津-河北和四川-重庆，PM2.5浓度的降低将显著减少与空气污染相关的健康损害。

随着气溶胶减少，太阳能辐射增加超过6%，风速增加约2%。这使得东部省份的太阳能和风能容量系数分别提高了约10%和6%，同时减少了能源资源的波动性。在碳中和目标下，空气质量的改善和可再生能源性能的提升相互促进，形成了自我强化的正反馈机制。这一机制有助于进一步增强可再生能源的利用效率和稳定性，特别是在能源需求量大的地区。

尽管碳中和显著改善了空气质量，但到2060年仍有57%的全国人口暴露在超过WHO-10标准的空气污染中。这表明仍需要进一步的空气污染控制措施。可再生能源的增强性能可以在减缓剩余空气污染方面发挥关键作用。未来，通过进一步推广太阳能和风能利用，以及技术创新（如能量储存技术），可再生能源将为解决剩余环境问题提供更多机会。

● 气溶胶对气象条件和空气质量的复杂影响：气溶胶通过吸收和散射太阳辐射，导致地表太阳辐射减少，影响大气对流和边界层高度，从而影响空气污染物的扩散。气溶胶对不同区域的影响存在显著差异。在东部高污染地区，气溶胶引起的空气质量恶化更为明显。

● 碳中和目标的多重效益：实现碳中和目标将显著降低PM2.5浓度，特别是在高人口密度和高污染的地区，从而显著减少与空气污染相关的健康风险。空气质量的改善预计将避免大量因空气污染引起的过早死亡，体现了碳中和政策的巨大公共健康效益。

● 可再生能源的提升与稳定性：气溶胶减少导致太阳能辐射和风速增加，从而提高了太阳能和风能的容量系数。这不仅提升了可再生能源的利用效率，还减少了能源资源的波动性。空气质量改善和可再生能源性能的提升形成了自我强化的正反馈机制，进一步增强了可再生能源的效益。

● 未来的挑战和机遇：尽管碳中和目标显著改善了空气质量，但仍有大量人口暴露在超过WHO标准的空气污染中，未来需要继续加强空气污染控制措施。未来的能源储存技术和其他非化石燃料污染控制措施，将在进一步减少空气污染和提升可再生能源性能方面发挥关键作用。研究结果为政策制定提供了科学依据，建议在制定碳中和政策时，考虑气溶胶与气象条件的复杂相互作用，以及可再生能源的多重效益。

本文编辑 | 詹鹏 浙大城市学院国土空间规划学院科研助理

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