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    關中地區(qū)散煤源PM2.5 污染防治的健康經濟效益評估

    2022-09-16 07:08:32趙婉屹劉萍萍宋賢征徐紅梅沈振興
    環(huán)境科學研究 2022年9期
    關鍵詞:關中地區(qū)渭南市西安市

    趙婉屹,劉萍萍,孫 健*,宋賢征,徐紅梅,楊 柳,沈振興

    1. 西安交通大學環(huán)境科學與工程系,陜西 西安 710049

    2. 陜西省發(fā)展和改革委員會,陜西 西安 710049

    近年來,我國區(qū)域大氣污染得到明顯改善,但冬季首要污染物依然是大氣細顆粒物(PM2.5),民用散煤燃燒是被低估的主要貢獻源之一[1]. 與燃煤發(fā)電和工業(yè)生產相比,散煤燃燒污染具有以下特點[2-3]:①點多面廣,監(jiān)管難度較大[4];②燃燒效率較低[5];③排放高度較低,對近地面空氣質量的影響較大[6];④高灰分、高硫分的劣質煤使用率較高,且燃燒后缺乏脫硫、脫硝、除塵等減排措施,污染物單位排放強度大[4],對空氣質量、氣候和人體健康產生的影響程度也更高[7].因此,與集中燃煤控制相比,散煤治理的環(huán)境效益更為顯著[8]. 隨著一系列散煤治理政策的出臺,相關領域的學者們逐漸圍繞區(qū)域散煤燃燒污染貢獻[6,9-12]、散煤替代減排及其健康經濟效益[8,13-15]展開了研究.

    陜西省關中地區(qū)受地形阻滯及冬季低溫、靜風等氣象條件影響,污染物擴散不易[16],加上散煤燃燒取暖現象嚴重,使得霧霾天氣頻發(fā)[4]. 為改善區(qū)域空氣質量,2017 年3 月陜西省《2017 年鐵腕治霾“1+9”行動方案》中要求大力推進煤改氣、煤改電和煤改熱工程[17],同年5 月《關中地區(qū)鐵腕治霾專項行動獎補辦法》出臺,制定了符合城鄉(xiāng)用戶改造條件的清潔取暖方案,并給予相應的獎勵或補貼[18],大幅加快了散煤治理進程.

    為準確評估陜西省關中地區(qū)自2017 年實行散煤治理獎補政策以來清潔燃料替代散煤取暖的成效,并評估其健康經濟效益,該研究于2020 年冬季對西安市、寶雞市、咸陽市、銅川市、渭南市、楊凌示范區(qū)(簡稱“楊凌區(qū)”)和韓城市7 市(區(qū))共40 個鎮(zhèn)(鄉(xiāng)、街辦)、80 個村(社區(qū))的散煤使用情況進行了實地考察調研. 基于調研結果與相關統(tǒng)計數據,分析評價陜西省關中地區(qū)采暖季散煤治理成效與大氣污染物減排情況,識別散煤燃燒排放對關中地區(qū)大氣PM2.5濃度的貢獻變化,并根據泊松回歸模型評估散煤燃燒源PM2.5減排帶來的健康經濟效益,以期為我國北方地區(qū)散煤治理和大氣污染防控提供參考.

    1 材料與方法

    1.1 研究區(qū)域

    關中地區(qū)位于陜西省中部,南倚秦嶺山脈,北靠黃土高原,主要包括西安市、寶雞市、渭南市、銅川市、咸陽市和楊凌區(qū),共54 個縣(市、區(qū)),韓城市屬渭南市代管縣級市,為評估區(qū)域散煤治理成效,將韓城市與渭南市分開進行討論,2020 年末常住人口為2 589×104人,其中西安市人口占比達50%,關中地區(qū)人口城鎮(zhèn)化率為66.8%[19].

    1.2 研究方法

    1.2.1 大氣箱式模型

    大氣箱式模型是將研究區(qū)域視為一個箱體,假定地面污染物排放后在箱體內均勻混合,在此前提下污染物濃度由排放源、污染物輸送、化學反應和大氣沉降等因素決定[20]. 根據關中地區(qū)城市分布,定義關中地區(qū)箱式模型東西長300 km,南北長100 km,箱體垂直高度為大氣邊界層高度(PBLH),參考孫健[21]的研究,關中地區(qū)冬季PBLH 平均值為516.2 m (見圖1).根據質量守恒原理,考慮箱體中的PM2.5濃度([X])為不同來源貢獻的總和,計算公式[22]:

    圖1 關中地區(qū)箱式模型原理Fig.1 Schematic diagram of box model in Guanzhong area

    式中: ? [X]/?t表示PM2.5濃度的局地變化率;[X]E表示地面排放的PM2.5濃度,μg/m3;[X]T表示平流輸送的PM2.5濃度,μg/m3;[X]V表示垂直混合的PM2.5濃度,μg/m3;[X]C表示二次化學反應生成的PM2.5濃度,μg/m3;[X]D表示大氣沉降的PM2.5濃度,μg/m3;t表示時間,d.

    在評估散煤燃燒對關中地區(qū)大氣環(huán)境的貢獻時,對方程進行了如下假設[22]:①在評估冬季二次無機氣溶膠形成時,只考慮NOx和SO2的轉化,因此[X]E與[X]C綜合考慮為[X]E+[X]C;②考慮地面排放的污染物進入大氣后,主要集中在邊界層內均勻混合,忽略其在邊界層和自由大氣層之間的傳輸交換;③PM2.5的大氣沉降微弱,暫不考慮;④考慮地形地貌因素,關中地區(qū)南北分別為海拔相對較高的秦嶺山脈和黃土高原[16],所以只計算東西向的水平擴散;⑤由于東向氣流經過華北平原,污染物濃度較高,而西風帶來的通常是潔凈空氣,因此將二者平均后抵消,認為關中地區(qū)主要污染物是自產自銷型,則[X]in(箱體輸入污染物濃度)和[X]out(箱體輸出污染物濃度)相等. 基于以上假設,式(1)簡化為

    由此,箱體中PM2.5濃度的計算公式:

    式中:[X]t+1和[X]t分別表示t和t+1 天的PM2.5濃度,μg/m3;將一年中的取暖天數設定為100 d,[X]E+[X]C表示一天中散煤燃燒所排放的PM2.5、NOx以及SO2混勻后的總濃度,由日均排放量之和除以箱體體積計算得到,μg/(m3·d);Δt表示時間間隔,1 d.

    1.2.2 泊松回歸模型

    泊松回歸模型被廣泛應用于空氣污染的流行病學研究,評估PM2.5暴露下公眾的健康風險變化情況[23]. 相關研究中多假設參考濃度限值下的健康風險為0,進而求得PM2.5實際濃度下的居民健康效應量,也有部分研究中直接以具體事件引起的PM2.5濃度變化量作為研究對象. 例如,徐歡等[24]利用該模型對2014 年南京市城市綠地阻滯吸附PM2.5引起的居民健康風險變化量進行了評估,童明坤等[25]定量評估了北京市道路綠地消減的PM2.5總量引起的人群健康風險變化情況. 筆者研究以散煤燃燒引起的PM2.5濃度變化量為研究對象,評估模型:

    式中:ΔEi為散煤源排放的PM2.5濃度引起健康終點i的健康效應變化量,人;P為當年關中地區(qū)常住居民數量,人;ΔC為關中地區(qū)散煤源排放的PM2.5濃度,μg/m3;β為暴露-反應關系系數;Ei為實際濃度下健康終點i的健康風險,以死亡率或發(fā)病率表示,‰.

    1.3 數據整理

    1.3.1 健康終點與暴露-反應關系系數

    研究[26-31]表明,接觸高濃度PM2.5與較高的呼吸道及心血管疾病的門診就診率、住院率之間存在關聯(lián),急性暴露于嚴重的空氣污染或長期暴露于空氣污染中會增加死亡率. 考慮到相關數據的可得性,該文選取的健康終點包括過早死亡(慢性效應死亡與急性效應死亡)、門診(兒科與內科)、住院(呼吸系統(tǒng)疾病與心血管疾病)及慢性支氣管炎患病. 根據Yin等[32]關于PM2.5相關健康影響的重疊關系圖,急性支氣管炎、哮喘發(fā)作與呼吸系統(tǒng)疾病住院以及門診之間存在包含關系,因此不額外考慮這兩項健康終點的影響,而慢性支氣管炎由于反復發(fā)作,對人體健康有長期影響,將其作為單獨的健康終點進行分析. 暴露-反應關系系數(β)參考文獻[32-42]中的數據(見表1).

    1.3.2 健康終點的基準發(fā)生率

    關中地區(qū)居民過早死亡的基準發(fā)生率由《陜西統(tǒng)計年鑒》中各城市的人口死亡率結合常住人口數據[36-37]計算得到. 兒科與內科門診的基準發(fā)生率參考杜沛等[43]的計算方法,由《中國衛(wèi)生健康統(tǒng)計年鑒》中陜西省相關數據[40-41]估算得到,患病與住院的基準發(fā)生率選用我國西部居民的相應數據. 各健康終點的基準發(fā)生率匯總如表1 所示.

    表1 主要健康終點的暴露-反應關系系數(β)與基準發(fā)生率[32-42]Table 1 The exposure-response relation coefficients and baseline incidence of major health endpoints[32-42]

    1.3.3 健康終點的單位經濟損失

    過早死亡的單位經濟損失采用統(tǒng)計學意義上的生命價值(value of a statistical life,VOSL)進行計算,即人們?yōu)榻档鸵欢ǖ乃劳鲲L險而愿意付出的成本[44].由于缺乏關于關中地區(qū)居民生命價值的研究,該文以謝旭軒[45]研究中的2010 年北京市生命價值(168×104元)作為參考值,修正方法參考文獻[13],關中地區(qū)的人均可支配收入由《陜西統(tǒng)計年鑒》中關中7 市(區(qū))居民人均可支配收入結合人口數據[19,36,46]計算得到.

    門診及住院的單位經濟損失采用疾病成本法進行估算,具體算法參考文獻[47]. 平均住院日、次均門診費用及次均住院費用均取自相應年份的《中國衛(wèi)生健康統(tǒng)計年鑒》[40-41],次均門診天數、次均間接醫(yī)療費用參考文獻[43],慢性支氣管炎病程緩慢,該研究按VOSL 的40%對其單位經濟損失進行計算[48].各健康終點的單位經濟損失匯總如表2 所示.

    表2 2017 年與2020 年各健康終點的單位經濟損失Table 2 Unit economic loss of each health endpoint in 2017 and 2020

    2 結果與討論

    2.1 散煤治理進程與污染減排分析

    根據關中地區(qū)散煤治理在線平臺提供的數據(http://219.144.222.198),結合實地調研情況,2017-2020 年關中地區(qū)7 市(區(qū))的散煤替代戶數變化情況如圖2 所示. 從治理進程來看,西安市和楊凌區(qū)在2018 年以前完成了大部分的散煤治理工作,2019 年和2020 年則對部分地區(qū)與用戶進行了針對性改造,其中尤以西安市2018 年的散煤治理成效最為顯著.2018 年西安市人民政府相繼印發(fā)了《西安市2018 年“鐵腕治霾· 保衛(wèi)藍天”“1+2+22”組合方案(辦法)》[49]及《西安市“鐵腕治霾· 保衛(wèi)藍天”三年行動方案(2018-2020 年)(修訂版)》[50],提出整村推進清潔能源替代散煤的治理工作,因地制宜地制定了一套治理方案,大幅加快了西安市的散煤治理進程. 2018 年以前咸陽市、渭南市、寶雞市和銅川市散煤治理進程均較為緩慢,自2019 年起集中展開大范圍的散煤治理工作.

    圖2 2017—2020 年采暖季關中地區(qū)7 市(區(qū))替煤戶數的變化情況Fig.2 Number of households replacing residential coal in 7 cities (districts) of the Guanzhong area during heating season from 2017 to 2020

    第二次污染源普查數據顯示,2017 年西安市使用燃煤的家庭有21.82×104戶,燃煤量共計23.60×104t,一個冬季戶均燃煤量1.08 t,據此估算關中地區(qū)各市(區(qū))的逐年散煤削減量(見表3). 由表3 可見:關中地區(qū)2017-2020 年合計削減散煤77.79×104t,其中,西安市和渭南市的削減總量較高,均超過20×104t;其次為寶雞市和咸陽市,均在10×104t 以上;銅川市、韓城市、楊凌區(qū)因人口總數較少,散煤削減總量也偏低.

    表3 2017-2020 年采暖季關中地區(qū)7 市(區(qū))散煤削減量估算結果Table 3 Estimation of residential coal reduction in 7 cities(districts) of the Guanzhong area during heating season from 2017 to 2020

    2017-2020 年關中地區(qū)各市(區(qū))散煤替代率估算結果如表4 所示,關中地區(qū)散煤綜合替代率達98.36%,其中,楊凌區(qū)的治理進程最快,已于2020 年實現清潔能源替代散煤全覆蓋;西安市、咸陽市、銅川市次之,散煤替代率均在99.7%以上;寶雞市、渭南市散煤替代率分別為96.28%和97.59%;韓城市散煤治理進程最慢,散煤替代率為93.88%. 因此,需進一步加強寶雞市、渭南市,特別是韓城市的清潔取暖政策覆蓋率,深度治理散煤交易和使用情況.

    表4 2017—2020 年采暖季關中地區(qū)7 市(區(qū))散煤替代率估算結果Table 4 Estimation of residential coal substitution rate in 7 cities(districts) of the Guanzhong area during heating season from 2017 to 2020

    根據《城市大氣污染源排放清單編制技術手冊》[51]計算PM2.5、SO2、NOx的減排量,計算公式:

    式中:E為污染物減排量,t;A為燃料消耗質量,t;EF為污染物產生系數,即排放因子;η為污染控制設施對污染物的去除效率,%,家用設備取0.

    由表5 可見,2017-2020 年關中地區(qū)散煤治理使得PM2.5、SO2減排量均超過0.5×104t,減排成效顯著.

    表5 2017-2020 年采暖季關中地區(qū)7 市(區(qū))散煤削減帶來的污染物減排量Table 5 Emission reduction of pollutants due to residential coal cutting down in 7 cities (districts) of the Guanzhong area during heating season from 2017 to 2020

    2.2 散煤源對PM2.5 濃度的貢獻變化

    根據中國環(huán)境監(jiān)測總站發(fā)布的監(jiān)測數據(http://www.cnemc.cn),統(tǒng)計2017 年與2020 年采暖季西安市、咸陽市、寶雞市、渭南市、銅川市PM2.5日均濃度的平均值(自11 月25 日取100 d),得到2017 年、2020 年關中地區(qū)采暖季PM2.5濃度平均值分別為132.4、91.2 μg/m3,四年間降低了41.3 μg/m3. 然而,PM2.5濃度的降低是機動車管控、工業(yè)減排、秸稈禁燒等舉措綜合治理的成果,因此,為評估關中地區(qū)散煤治理對大氣PM2.5濃度改善的貢獻,采用箱式模型計算散煤源排放的PM2.5濃度.

    由調研統(tǒng)計數據計算得到2017 年與2020 年關中地區(qū)采暖季的散煤日均用量分別為7 912.63 和133.25 t,通過排放因子計算出2017 年PM2.5、SO2、NOx的日均排放量分別為54.30、51.47、7.21 t,2020年PM2.5、SO2、NOx的日均排放量分別為0.91、0.87、0.12 t,根據式(3),初始濃度[X]t設為0 時,對于2017年采暖季,經歷1 d,散煤燃燒排放的污染物混合均勻后關中地區(qū)PM2.5濃度([X]t+1)為7.3 μg/m3,對大氣PM2.5濃度的貢獻率為5.5%. Wu 等[52]研究指出,2017 年我國民用燃燒對大氣PM2.5濃度的貢獻為13.7%,該值對應于民用生物質及散煤燃燒之和(民用生物質燃燒的PM2.5排放量約為民用散煤燃燒的3 倍),證實了采用箱式模型計算散煤源排放的PM2.5濃度的準確性. 對于2020 年采暖季,經歷1 d,散煤燃燒排放的污染物混合均勻后關中地區(qū)PM2.5濃度([X]t+1)為0.1 μg/m3,對大氣PM2.5濃度的貢獻率僅為0.1%,表明PM2.5的散煤燃燒源控制效果顯著. 2017年與2020 年采暖季關中地區(qū)大氣PM2.5濃度、散煤源排放的PM2.5濃度如圖3 所示. 經過2017-2020年的散煤治理,關中地區(qū)散煤源排放的PM2.5濃度降低了7.2 μg/m3,對大氣PM2.5濃度的貢獻率降低了5.4%,對大氣PM2.5濃度改善的貢獻率達17.4%.

    圖3 2017 年與2020 年采暖季關中地區(qū)大氣PM2.5 濃度以及散煤源排放的PM2.5 濃度Fig.3 Comparison of ambient PM2.5 concentration, PM2.5 concentration from residential coal combustion of the Guanzhong area during heating season in 2017 and 2020

    2.3 居民健康經濟效益評估

    評估結果表明:2017 年采暖季關中地區(qū)散煤源排放的PM2.5濃度導致的受危害總人數為10 858 人(95%CI:4 452~17 483 人),占關中地區(qū)2017 年末常住人口的4.33×10-4(95%CI:1.78×10-4~6.97×10-4),即每百萬人中有178~697 人的健康會受到影響;2020年受危害總人數約為196 人(95%CI:78~319 人),占關中地區(qū)2020 年末常住人口的7.57×10-6(95%CI:3.01×10-6~1.23×10-5),即每百萬人中有3~12 人的健康會受到影響. 2017-2020 年關中地區(qū)散煤燃燒源PM2.5的減排使得居民受危害的概率降為2017 年的1.75%左右,帶來的健康總受益人數達10 662 人(95%CI:4 374~17 164 人)(見表6). 從不同的健康終點來看,過早死亡人數(包括慢性死亡和急性死亡)減少了376 人(95%CI:92~657 人),過早死亡率降低了1.50×10-5(95%CI:3.66×10-6~2.62×10-5),降幅達98.2%,其中減少的慢性死亡人數是急性死亡人數的2 倍多.總發(fā)病人數(門診、住院及慢性支氣管炎效應量之和)減少了10 287 人(95%CI:4 283~16 507 人),發(fā)病率降低了4.11×10-4(95%CI:1.71×10-4~6.59×10-4),降幅達98.3%,其中,減少的內科門診人數高于兒科門診人數,減少的呼吸系統(tǒng)疾病住院人數為心血管疾病住院人數的3.3 倍. 總體而言,散煤燃燒源PM2.5減排帶來的健康受益人數中,內科門診、兒科門診、慢性支氣管炎3 個健康終點合計占健康總受益人數的85.5%.

    表6 2017-2020 年采暖季關中地區(qū)散煤治理的健康經濟效益評估Table 6 Evaluation of health and economic benefits attributable to residential coal control in the Guanzhong area during heating season from 2017 to 2020

    結合1.3.3 節(jié)中不同健康終點的單位經濟損失與相應年份居民健康效應量,計算得到2017 年采暖季散煤源排放的PM2.5引起的居民健康經濟損失為1 448.75×106元(95%CI:391.27×106~2 503.69×106元),占關中地區(qū)2017 年GDP 的1.02×10-3(95%CI:2.77×10-4~1.77×10-3). 2020 年 引 起 的 居 民 健 康 經 濟 損 失 為37.10×106元(95%CI:10.03×106~81.83×106元),占關中地區(qū)2020 年GDP 的2.20×10-5(95%CI:5.93×10-6~4.84×10-5). 2017-2020 年關中地區(qū)散煤燃燒源PM2.5減排帶來的經濟效益共計1 411.65×106元(95%CI:381.24×106~2 421.86×106元)(見表6). 由于慢性支氣管炎治療費用較高同時患病人數減少量較大,筆者研究中其健康經濟效益最大(占比為58.3%),減少過早死亡帶來的健康經濟效益次之(占比為40.7%),二者合計占總經濟效益的比例高達99.0%.

    2.4 不確定性分析

    考慮到數據的可得性及計算過程的假設,該研究評估結果具有一定的不確定性,具體表現在以下幾個方面:①健康終點的選取不夠全面,未考慮PM2.5對神經系統(tǒng)、生殖系統(tǒng)等的影響[53],可能導致健康受益人數及相應的經濟效益評估結果偏低;②居民患病率與住院率均取自年鑒中我國西部地區(qū)的數據,雖然與關中地區(qū)實際基準發(fā)生率有一定的出入,但卻是根據現有公開資料能夠得出的最為接近的估算結果;③暴露-反應關系系數是泊松回歸模型的關鍵,受氣候、人為污染因素影響存在地域性差異,由于相關研究較少,該文只能采用統(tǒng)一的暴露-反應關系系數,但95%置信區(qū)間的計算將不確定度控制在相對可靠的范圍. 此外,PM2.5的毒性取決于其成分和大小,不同來源的PM2.5對健康的影響可能會有所不同[54]. 研究指出,碳質顆粒比地殼物質、硝酸鹽和硫酸鹽毒性更大[55]. Wu 等[52]研究表明,民用固體燃料燃燒排放的一次PM2.5毒性遠大于燃煤電廠,民用燃燒排放的一次PM2.5毒性主要來自不完全燃燒釋放的多環(huán)芳烴,而燃煤電廠排放的PM2.5毒性主要來自毒性金屬元素. 然而,已有研究中還沒有單獨組分的劑量-效應關系,因此目前還無法從各種來源定量區(qū)分PM2.5對健康的影響[54],有望通過進一步研究更精準地評估散煤源PM2.5減排帶來的健康經濟效益.

    3 結論

    a) 2017-2020 年關中地區(qū)散煤削減總量達77.79×104t,自2018 年以來散煤削減量大幅提升,穩(wěn)定在20×104t 以上,四年間PM2.5、SO2、NOx的排放量共分別減少5 338.40、5 060.41、709.20 t. 7 市(區(qū))中西安市與渭南市的散煤削減總量較高,均超過了20×104t;西安市、咸陽市、銅川市、楊凌區(qū)的治理進程快,已接近或達到100%的散煤替代率;寶雞市、渭南市和韓城市的散煤治理工作還需進一步加強.

    b) 2017-2020 年采暖季關中地區(qū)散煤源排放的PM2.5濃度由7.3 μg/m3降至0.1 μg/m3,對大氣PM2.5濃度的貢獻率由5.5%降至0.1%,對大氣PM2.5濃度改善的貢獻率達17.4%.

    c) 2017-2020 年關中地區(qū)散煤燃燒源的PM2.5減排使得居民過早死亡率降低了1.50×10-5(95%CI:3.66×10-6~2.62×10-5),降幅達98.2%;發(fā)病率(門診、住院及慢性支氣管炎的發(fā)生率)降低了4.11×10-4(95%CI:1.71×10-4~6.59×10-4),降幅達98.3%. 可避免的過早死亡和總發(fā)病人數分別約376 和10 287 人,獲得的總經濟效益約1 411.65×106元,其中,減少慢性支氣管炎患病及過早死亡帶來的經濟效益占比達99.0%.

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