2022-02-28 | 刘洋、同丹
近日，MEIC团队在《柳叶刀·星球健康》（The Lancet Planetary Health）在线发表题为“Role of climate goals and clean-air policies on reducing future air pollution deaths in China: a modelling study”的研究论文，论文基于自主研发的排放预测模型构建了18组不同力度的气候治理政策和空气污染治理政策组合情景，模拟了各个情景下中国未来PM2.5污染暴露水平变化并测算了相关健康损失，指出减污降碳协同是降低中国空气污染健康损失的必由之路。研究发现，在人口老龄化背景下，由于未来中国人群对空气污染暴露的脆弱性持续增加，只有将严格的气候治理政策与空气污染治理政策相结合，充分发挥减污降碳协同作用，才能抵消人口老龄化带来的负面影响，实现空气污染健康损失持续下降，切实保护人群健康。
当前大气PM2.5污染导致我国每年超过100万人过早死亡，对人群健康造成严重威胁。由于大气污染物与二氧化碳同根同源，均主要来自化石燃料的燃烧和利用过程，因此，除聚焦于“减污”的空气污染末端治理措施外，致力于“降碳”的气候治理政策也能够减少大气污染物排放，进而带来空气质量改善和健康效益。当前已有不少研究测算了中国未来不同政策情景下的大气污染变化及环境健康效益，包括当前和未来大气污染防治政策的健康效益、以及各类气候治理政策情景的协同健康效益等。然而，单纯依靠气候治理政策或末端治理政策能否持续改善空气质量并保护人群健康，在未来人口老龄化对空气质量提出更高要求的背景下，到底实施何种力度的政策才能减少空气污染带来的健康损失，依然是一个未知的问题。
针对上述问题，MEIC团队基于自主研发的中国未来排放动态评估模型（Dynamic Projection model for Emissions in China，简称DPEC），构建了从弱到强的6种气候治理政策情景（4.5度温升情景、参考情景、保守政策情景、国家自主贡献目标情景、2度温升情景和1.5度温升情景）和3种末端治理政策情景（基准年治理水平情景、当前治理技术情景和强化治理情景），并通过正交组合构建了包含18个情景的减污降碳政策情景矩阵；在此基础上进一步耦合大气化学模型和健康效应模型，实现了对各类减污降碳路径下未来中国空气质量变化和健康影响的全面评估。
研究发现，单独实施气候治理政策或末端治理政策均能够推动空气质量进一步改善。在全部18个情景中，除了由基准年污染治理水平情景与不同气候治理情景组合而成的4个情景之外，其余14个情景下2015-2030年间的PM2.5污染暴露水平都出现明显下降（降幅>5%）。而在2030-2050年间，全部18个情景下的PM2.5污染暴露水平都明显下降，降幅在8.2%-54.8%之间。在最严格的气候治理和污染治理政策协同情景下（1.5度温升叠加强化末端治理），2050年全国人口加权PM2.5浓度降至9.0 ug/m3，达到世界卫生组织第四阶段目标。
然而，由于未来人口老龄化背景下人群对空气污染的脆弱性逐步增加，空气质量改善并不一定能够降低空气污染健康损失，持续保护人民群众健康。从保护健康的视角来看，大多数情景下空气质量的改善无法抵消老龄化的负面影响。2015-2030年间仅有4个严格的减污降碳协同情景能够显著减少PM2.5污染相关过早死亡（降幅>5%）；而只有最严格的2个减污降碳协同情景（2度温升叠加强化末端治理和1.5度温升叠加强化末端治理）能够显著减少2030-2050年间的PM2.5污染健康损失。
研究通过组合不同强度的气候治理和空气污染治理政策，构建了减污降碳协同减排情景矩阵，全面评估了各种可能的减排路径下中国未来空气质量变化和健康影响，指出只有协同实施最严格的气候治理和污染治理政策才能持续保护人民群众健康。研究从健康的角度强调了人口老龄化背景下减污降碳协同治理的重要性，指出应以保护健康作为气候变化与空气污染协同治理的出发点，推动减污降碳协同增效。研究成果为我国碳达峰、碳中和背景下制定减污降碳协同治理路线图提供了科学依据，并为其他面临类似气候和环境问题的发展中国家制定协同治理策略提供了有益参考。
论文链接：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2542519621003260