期刊佳文 | 不同排放控制策略的城市减污降碳协同效应及空气质量改善研究

当前我国生态文明建设同时面临实现生态环境根本好转和碳达峰碳中和两大任务，协同推进减污降碳成为我国新发展阶段经济社会发展全面绿色转型的必然选择[1]。减污降碳协同增效不仅是习近平生态文明思想的重要体现，更是贯彻新发展理念推进人与自然和谐共生的现代化的重大战略部署。党的二十大报告强调，要协同推进降碳减污，生态环境部等7部门联合印发的《减污降碳协同增效实施方案》亦强调未来要基于环境污染物和碳排放的高度同根同源性特点，强化源头防控，突出主要领域和重点行业，使得碳达峰和空气质量改善协同推进[2]。《空气质量持续改善行动计划》[3]再次强调要强化源头防控，推进重点行业污染深度治理，协同推进降碳减污，改善空气质量。城市重点排放源是碳和大气污染物排放的主要来源，是减污降碳的重点和关键，因此探究重点排放源在不同控制策略下的城市减污降碳协同效应及空气质量改善效果具有重要意义。

目前国内外学者对减污降碳协同和空气质量改善已开展了一些相关研究工作。关于减污降碳协同效应的研究，从研究区域来看主要集中在国家级[4-6]、省级[7-8]以及城市群[9-11]等层面，从研究领域来看主要集中在钢铁[12]、电力[13]、交通[14]等重点行业；从协同效应评估方法来看主要采用相关系数法[15]、协同减排当量法[16]、协同控制交叉弹性系数法[17]、协同控制效应坐标系法[18]和协同减排指数法[19]等。关于空气质量改善的研究方法主要集中于计量方法[20-23]以及计算机模拟[24-26]等，部分学者通过双重差分法(DID)[27-28]、合成控制法[29-30]等评估相关政策实行对空气质量的影响；此外，还有部分学者[31-33]以情景分析法与空气质量仿真模拟系统相结合的方法，对污染治理政策情景进行空气质量改善效果的定量评估。

以往学者对减污降碳协同效应及空气质量改善的相关研究多以末端治理行为或情景分析为主，且情景设置时多以设定多项政策综合情景为主，较少涉及不同排放控制策略下的城市减污降碳协同效应及空气质量改善效果的研究。因此，本研究以湘潭市重点排放源为研究对象，并设置了8种不同排放控制策略情景，基于低排放分析平台(Low Emissions Analysis Platform，LEAP)量化评估各控制策略的减污降碳协同效应，在此基础上通过空气质量实时响应系统中的响应曲面模型可视化分析工具(Response Surface Model-Visualization and Analysis Tool，RSM-VAT)模拟评估各控制策略情景的空气质量实时响应浓度及其改善效果，以期为我国城市减污降碳协同增效和空气质量改善提供新的研究思路和方法。

本研究以2020−2030年为研究时段，其中，2020年为基准年，2021−2030年为预测期，探究区域重点排放源在不同排放控制策略情景下对城市减污降碳协同效应与空气质量改善的效果，研究技术路线如图1所示。

根据国家《环境监管重点单位名录管理办法》[34]，本研究城市重点排放源是指大气污染物或温室气体(CO₂)排放量之和占该城市所有排放源大气污染物或温室气体(CO₂)排放总量的65%以上的n家单位/企业。据此湘潭市涉及的重点排放源为钢铁、水泥、电厂等企业，其大气污染物排放量占比为65.1%，CO₂排放量占比达75.7%。

依据政策文件[1，3，35-45]设置重点排放源的控制策略情景，包括产业结构调整、能源结构优化、能源效率提升等单一控制策略情景(S₁、S₂、S₃)，以及组合控制策略情景(S₄、S₅、S₆、S₇)。各控制策略情景的具体设置如表1所示，各情景间关系如图2所示。

LEAP模型[46-47]常用于碳和大气污染物排放以及能源消费量的预测。该模型基于部门活动水平和排放因子数据计算温室气体和大气污染物排放量，计算公式：

本研究采用对比法对LEAP模型可靠性进行验证，分别将CO₂和大气污染物(SO₂、NO_x、VOCs、PM_2.5、PM₁₀)基准年排放量的预测值与实际清单排放量数据进行对比，误差在5%以内视为模型预测结果可靠。其中，CO₂实际清单排放量数据来源于《湘潭市2020年温室气体排放清单报告》(2021年12月编制)，大气污染物(SO₂、NO_x、VOCs、PM_2.5、PM₁₀)实际清单排放量数据来源于《湘潭市大气污染源排放清单更新研究报告》(2022年1月编制)。

参考《中华人民共和国环境保护税法》对污染当量的定义以及相关规定，借鉴邢有凯等[48]的研究方法，根据式(3)计算大气污染物排放当量值。

本研究构建碳污协同减排指数来测度城市减污降碳协同效应，计算方法如式(4)所示。该计算式源于皮尔逊相关系数的一般形式，其推导过程参考Cerqueira等[49]的研究。

笔者所在课题组前期研究已建立湘潭市大气污染物(PM_2.5、SO₂、NO_x、VOCs、NH₃)减排系数与空气质量(PM_2.5和O₃)浓度的RSM-VAT实时响应系统[50]。本研究以LEAP模型预测的不同情景下排放源污染物的排放量与基准年源清单二者的比值(即减排系数)为输入参数，利用该系统评估不同排放控制策略情景的城市实时空气质量及其改善效果。

RSM-VAT系统涉及数据来源：基准年大气污染源排放清单数据来源于《湘潭市大气污染源排放清单更新研究报告》(2022年1月编制)；气象数据来源于湘潭市气象局同期监测预报数据。

湘潭市重点排放源在不同排放控制策略情景下2020−2030年碳排放总量趋势如图3所示。由图3可见：基准控制策略情景下，由于经济增长，碳排放总量由2020年的24.38×10⁶t直线升至2030年的36.62×10⁶t，增长率为50.2%。单一控制策略情景(S₁、S₂、S₃)下，碳排放量较基准控制策略情景明显下降，能源结构优化情景(S₂)的碳减排效果(碳减排率为18.3%)最明显，其次为能源效率提升情景(S₃)，碳减排率为6.1%，再次为产业结构调整情景(S₁)，碳减排率为4.5%。这是因为碳排放主要来源于煤炭等化石能源燃烧，通过降低煤炭消费占比(S₂情景)能较大程度实现碳减排效果；而能源效率提升(S₃情景)存在技术瓶颈，使得后期碳减排效果减弱；目前产业结构调整(S₁情景)的政策参数尚不明确，以致工业增加值占比参数设置的变化幅度不大，使碳减排效果不够显著。在组合控制策略情景(S₄、S₅、S₆、S₇)下，碳减排效果进一步提升，其中，S₇情景碳减排效果(碳减排率达26.7%)最好，S₆和S₄情景的碳减排效果(碳减排率分别为22.7%和22.0%)次之。随着各项重点排放源控制策略的逐步实行，产业结构逐渐趋于合理、能源结构逐渐转“绿”、能源效率逐渐提升、能源消费总量得到合理控制，从而使碳排放量在2025年达到峰值后逐渐下降。

选择碳减排效果相对较好的组合控制策略情景(S₄、S₆、S₇)采用桥图(瀑布图)反映不同部门对碳减排量的贡献情况(见图4)。由图4可知，同基准控制策略情景相比，3种组合控制策略情景(S₄、S₆、S₇)下，钢铁部门对湘潭市碳减排贡献最大，其次为电力部门。其中，钢铁部门预计将分别减少碳排放量5.74×10⁶、4.32×10⁶、6.05×10⁶t，碳减排贡献率分别为71.13%、51.86%、61.92%；电力部门预计将分别减少碳排放量2.36×10⁶、2.61×10⁶、2.68×10⁶t，碳减排贡献率分别为29.24%、31.33%、27.43%。因此，钢铁、电力等高耗能行业是湘潭市碳减排的重中之重。

湘潭市重点排放源不同排放控制策略情景下2020−2030年大气污染物排放当量趋势如图5所示。基准控制策略情景下，由于经济增长大气污染物排放当量由2020年的35.4×10³t直线升至2030年的47.8×10³t，增长率为35%；单一控制策略情景(S₁、S₂、S₃)下，大气污染物减排量呈能源效率提升情景(S₃)>能源结构优化情景(S₂)>产业结构调整情景(S₁)的特征，其减排率分别为8.3%、6.6%、3.6%。这主要是因为能源效率提升对能源消费总量的变化影响“立竿见影”，其对大气污染物的减排效果明显强于能源结构优化、产业结构调整；深层原因可能是能源效率的提升在减少能源消费总量的同时从技术层面提高了污染物排放的去除率，使得大气污染物排放减少。组合控制策略情景(S₄、S₅、S₆、S₇)下，随着各项重点排放源控制策略的组合，污染物排放当量上升缓慢，相较于基准控制策略情景均有明显减排效果，尤以S₇情景减污效果最好，该情景到2030年大气污染物排放当量仅为39.6×10³t，减排率为17.3%。

为进一步分析重点排放源控制策略对不同前体污染物减排效果，选择大气污染物排放当量减排效果相对较好的组合控制策略情景S₄、S₅、S₆、S₇进行减排情况分析。由图6可知，相对于基准情景S₀，4种组合控制策略情景(S₄、S₅、S₆、S₇)对各前体污染物均有减排效果，且控制策略的组合越多，减污效果越明显，这表明各项重点排放源控制策略减污潜力巨大。相比而言，S₇情景对5种前体污染物的减排作用较大，减排率分别为22.42%(SO₂)、17.52%(NO_x)、16.99%(PM_2.5)、15.33%(PM₁₀)、14.12%(VOCs)；各组合控制策略情景(S₄、S₅、S₆、S₇)对前体污染物SO₂的减排率较为明显，分别为14.4%、12.65%、19.11%、22.42%，对NO_x的减排率次之，分别为13.95%、11.55%、11.27%、17.52%，这可能是由于燃料替代与燃烧技术的改进作用对SO₂和NO_x的去除率高于其他前体污染物。

根据2.1.1和2.1.2节中2021−2030年各重点排放源控制策略情景的碳减排总量和大气污染物减排当量，计算得到碳污协同减排指数(见表2)。单一控制策略情景下，2022−2030年产业结构调整(S₁情景)、能源效率提升(S₃情景)的碳污协同减排指数均在0.95以上，这表明产业结构调整、能源效率提升控制策略的减污降碳协同效应较好；而能源结构优化控制策略情景的碳污协同减排指数在不同年份差异较大，这是由于能源结构优化在某些年份调整较大(随时间非均匀分布)，从而使部分年份碳污协同减排指数上下浮动较大所致。组合控制策略情景下，2030年S₄、S₅、S₆三种情景的碳污协同减排指数均在0.99以上，尤以S₅情景效果最佳，这表明产业结构调整和能源效率提升两情景协同效应相对较好。此外，研究还发现，并非控制策略组合越多情景协同效应越好，这是由于不同政策对减污降碳协同效应可能存在正向和负向的调节效应，且影响程度不同[51]，因此控制策略的组合可能引起交叉作用或相互抵消作用。

运用湘潭市空气质量实时响应模拟系统对不同控制策略情景进行模拟，基准控制策略情景(S₀)以及组合控制策略情景(S₄、S₅、S₆、S₇)的结果如图7所示。由图7可见：2020年，S₀情景下湘潭市整体PM_2.5浓度范围在35~53.5μg/m³之间，平均值为39.3μg/m³，高于GB3095−2012《环境空气质量标准》二级标准限值(35μg/m³)；S₄、S₅、S₆、S₇情景下，PM_2.5浓度年均值呈下降趋势，分别为38.3、37.9、37.8、37.6μg/m³。各控制策略情景目标年空气质量实时响应浓度年均值及其浓度改善值如表3所示。由表3可见：各情景对城市目标年空气质量改善均有一定效应，且组合控制策略情景优于单一控制策略情景；但空气质量改善效果最好的S₇情景的PM_2.5浓度仍为37.6μg/m³，表明现行政策措施对于城市空气质量达标有一定难度，因此有必要加大政策力度设置控制策略情景或耦合其他大气污染减排措施，以强化空气质量达标。

不同组合控制策略情景(S₄、S₅、S₆、S₇)下空气质量改善效果(PM_2.5浓度空间分布)如图8所示。随着不同组合控制策略情景下各污染物减排率的增长，空气质量改善效果逐渐提升，对周边区域空气质量改善辐射范围也逐渐扩大，PM_2.5浓度降幅较明显的区域主要集中在重点排放源的周边区域(如岳塘区、雨湖区以及湘乡市)，其中PM_2.5浓度较基准控制策略情景下降了0.28~1.8μg/m³。

本研究采用情景分析法研究城市重点排放源不同控制策略下的减污降碳协同效应和空气质量改善效果，研究过程中主要涉及参数设置的不确定性以及排放因子(系数)的不确定性。

在情景设置过程中由于经济发展水平、部门活动水平等指标的时变性以及缺乏较为准确的政策量化数据，使得研究结果存在一定不确定性。通过基准年模拟值与实测值对比分析结果显示，其不确定性误差在合理范围内。

在碳排放因子和大气污染物排放系数设置的过程中，主要参考相关技术手册和编制指南等，是否与实际相符存在一定的不确定性。通过基准年模拟值与实测值对比分析结果显示，其不确定性误差在合理范围内。

此外，对同类研究而言，因不同城市的重点排放源类型和数量不同，而且控制策略情景参数和政策执行力度的设置各异，导致城市减污降碳协同效应和空气质量改善效果随之变化。

a)各重点排放源控制策略情景对湘潭市减污降碳协同效应的影响程度差异较明显，产业结构调整情景(S₁)和能源效率提升情景(S₃)及其组合控制策略情景(S₅)的减污降碳协同效应更好；而能源结构优化情景(S₂)及其组合情景(S₄、S₆、S₇)的协同效应相对较弱。此外，由于不同控制策略对减污降碳协同可能存在正向和负向的调节效应，且影响程度不同，控制策略的组合可引起交叉作用或相互抵消作用，因此并非控制策略组合越多，协同效应越好。

b)不同重点排放源控制策略情景对湘潭市碳和大气污染物的减排总量效果呈现一定规律，对碳减排总量的影响程度表现为能源结构优化情景(S₂)>能源效率提升情景(S₃)>产业结构调整情景(S₁)，而对大气污染物减排当量影响程度则表现为能源效率提升情景(S₃)>能源结构优化情景(S₂)>产业结构调整情景(S₁)，具体与城市或区域的重点排放源类型和企业数量有关。

c)各重点排放源控制策略情景对湘潭市目标年空气质量提升均具有一定效应，且组合控制策略情景优于单一控制策略情景；但现行控制策略对城市空气质量达标尚具有一定难度，因此有必要加大政策力度设置更优控制策略情景或耦合其他大气污染减排措施，以实现城市大气环境质量稳定达标。

a)加强顶层设计，进一步推进城市“本地化”重点排放源控制策略的制定。本研究提出的重点排放源界定和控制策略制定方法也适用于其他城市，由于不同城市重点排放单位数量及其所在行业类型各不相同，建议进一步完善城市减污降碳协同增效实施方案的顶层设计，全面推进各城市“本地化”重点排放源控制策略的制定工作。

b)注重协同管理，进一步加强城市碳达峰碳中和与生态环境保护统筹推进。由于不同政策对城市减污降碳协同效应的影响具有交叉作用或正负调节作用，建议在制定减污降碳协同增效和大气污染治理实施方案的过程中，进一步加强城市碳减排与空气质量改善的统筹管理，协同推进减污降碳协同增效的双赢局面。

c)强化监管手段，进一步加强城市“大气重点排放源”严格管控。按现行政策设置的重点排放源控制策略虽能在一定程度上实现空气质量改善，但仍难以满足达标要求，建议管理部门一方面持续强化对“大气重点排放源”的严格监管，另一方面依据空气质量要求加大相关政策执行力度，确保城市大气环境质量的稳定达标。