情景分析技術(shù)在制定區(qū)域大氣復(fù)合污染控制方案中的應(yīng)用研究

王淑蘭 云雅如 胡 君 柴發(fā)合 段菁春 張敬巧

（1. 中國環(huán)境科學(xué)研究院，北京 100012；2. 長沙環(huán)境保護職業(yè)技術(shù)學(xué)院，長沙 410004）

情景分析技術(shù)在制定區(qū)域大氣復(fù)合污染控制方案中的應(yīng)用研究

王淑蘭1云雅如1胡 君2柴發(fā)合1段菁春1張敬巧1

（1. 中國環(huán)境科學(xué)研究院，北京 100012；2. 長沙環(huán)境保護職業(yè)技術(shù)學(xué)院，長沙 410004）

目前我國區(qū)域性大氣復(fù)合污染日益嚴(yán)重，迫切需要明晰的控制技術(shù)路線指引。本文嘗試將情景分析技術(shù)應(yīng)用于區(qū)域復(fù)合污染控制方案制定中。建立了包括確定主題、驅(qū)動力篩選、驅(qū)動力預(yù)測、排放量預(yù)測和情景構(gòu)建等步驟的情景設(shè)計方法。并利用本文建立的方法，詳細(xì)介紹了在構(gòu)建區(qū)域大氣復(fù)合污染壓力-狀態(tài)-響應(yīng)模型的基礎(chǔ)上，利用主要驅(qū)動力與壓力之間的數(shù)學(xué)關(guān)系，進行驅(qū)動力預(yù)測、構(gòu)建基線情景和控制情景的方法。討論了在制定區(qū)域協(xié)同控制方案過程中，確定滿足區(qū)域總量控制目標(biāo)的分區(qū)減排原則，并提出實現(xiàn)區(qū)域協(xié)同控制區(qū)域性大氣復(fù)合污染的控制目標(biāo)的分區(qū)削減方案情景設(shè)計的方法建議。

情景分析；區(qū)域；復(fù)合污染；控制；決策；應(yīng)用

1 引言

“情景分析法”（Scenario Analysis）是在對經(jīng)濟、產(chǎn)業(yè)或技術(shù)的重大演變提出各種關(guān)鍵假設(shè)的基礎(chǔ)上，通過對未來詳細(xì)地、嚴(yán)密地推理和描述來構(gòu)想未來各種可能的方案。由于該方法充分考慮了外界環(huán)境發(fā)生變化的可能性及變化給研究主體帶來的影響，有效的結(jié)合了定量與定性分析，擺脫了傳統(tǒng)意義上基于簡化影響因素和單一趨勢估計的定量預(yù)測思想的束縛。增加了預(yù)測結(jié)果對現(xiàn)實中可能出現(xiàn)的多種趨勢的解釋能力。20世紀(jì)40年代末美國蘭德公司首先將情景分析法應(yīng)用于軍事領(lǐng)域，此后該方法得到迅速發(fā)展。我國于20世紀(jì)90年代將該方法引入到預(yù)測領(lǐng)域，目前已在能源、資源利用、交通運輸、氣候變化和污染物減排等環(huán)境相關(guān)領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。

近年來，隨著我國經(jīng)濟的高速發(fā)展，快速的城市化進程和工業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變過程中，大氣污染物超強度集中排放，導(dǎo)致我國大氣污染表現(xiàn)出一次污染和二次污染、無機污染和有機污染、城市污染和區(qū)域污染共同存在的污染特征，對公眾健康和生態(tài)系統(tǒng)安全產(chǎn)生危害?，F(xiàn)階段基于這些復(fù)雜問題的成因和特征，迫切需要明晰的控制技術(shù)路線指引，而在制定可供優(yōu)化比選的多種措施組合的大氣污染控制方案中，情景分析技術(shù)可以發(fā)揮作用。

2 區(qū)域復(fù)合污染情景設(shè)計方法與步驟

本文嘗試將情景分析技術(shù)應(yīng)用于區(qū)域復(fù)合污染控制方案制定中，利用情景分析法的相關(guān)步驟，基于壓力—狀態(tài)—響應(yīng)模型，構(gòu)建區(qū)域大氣復(fù)合污染控制情景設(shè)計技術(shù)方法，在擴展情景分析法在我國的應(yīng)用領(lǐng)域的同時，為解決我國現(xiàn)階段面臨的大氣環(huán)境問題提供輔助決策工具和手段。參考?xì)W洲清潔空氣行動（CAFE）計劃，綜合該方法在不同領(lǐng)域構(gòu)建情景的經(jīng)典步驟，結(jié)合我國經(jīng)濟發(fā)展現(xiàn)狀和大氣環(huán)境污染的特征，構(gòu)建區(qū)域復(fù)合污染控制決策基線情景預(yù)測的4個步驟，具體包括：（1）確定主題；（2）驅(qū)動力識別和篩選；（3）驅(qū)動力預(yù)測；（4）污染物排放量預(yù)測；（5）構(gòu)建情景。

2.1 情景設(shè)計主題確定

改革開放以來，隨著我國國民經(jīng)濟的飛速發(fā)展和城市化進程的逐步加速，以城市群為龍頭和單元的區(qū)域性國際化競爭態(tài)勢成為焦點和主流。目前我國在區(qū)域經(jīng)濟上逐漸形成了包括京津冀、長三角、珠三角等在內(nèi)的十大城市群。城市群所占土地面積不足全國的十分之一，卻貢獻(xiàn)了52.83%的GDP。城市群的迅速形成及擴大，使我國的大氣污染從煤煙型污染向煤煙型和機動車尾氣型污染相復(fù)合轉(zhuǎn)變。同時伴隨著工業(yè)化進程加快，金屬冶煉、石油化工、垃圾焚燒等特殊工業(yè)行業(yè)還排放多種有害特征污染物。在城市和區(qū)域內(nèi)部，各類排放源在不同的高度、不同的地理位置、排放多種污染物，構(gòu)成了復(fù)雜的大氣污染排放結(jié)構(gòu)，導(dǎo)致發(fā)達(dá)國家經(jīng)歷的近百年的環(huán)境污染問題在我國近一二十年內(nèi)集中爆發(fā)，構(gòu)成了我國復(fù)雜的區(qū)域大氣污染體系。這種由多種來源的多種污染物在一定的大氣條件下（如溫度、濕度、陽光等）發(fā)生多種界面間的相互作用、彼此耦合構(gòu)成的復(fù)雜大氣污染體系，就是復(fù)合型大氣污染。

區(qū)域復(fù)合污染的突出特征表現(xiàn)為環(huán)境空氣中SO2、NOX、PM10、PM2.5、O3等多污染物高濃度同時出現(xiàn)。因此，基于我國區(qū)域大氣復(fù)合污染的典型特征，本文將控制環(huán)境空氣中SO2、NOX、PM10、PM2.5、O3等污染物濃度作為情景設(shè)計主題。

2010年國務(wù)院辦公廳轉(zhuǎn)發(fā)環(huán)境保護部等部門《關(guān)于推進大氣污染聯(lián)防聯(lián)控工作改善區(qū)域空氣質(zhì)量指導(dǎo)意見》中明確指出“到2015年，建立大氣污染聯(lián)防聯(lián)控機制，形成區(qū)域大氣環(huán)境管理的法規(guī)、標(biāo)準(zhǔn)和政策體系，主要大氣污染物排放總量顯著下降，重點企業(yè)全面達(dá)標(biāo)排放，重點區(qū)域內(nèi)所有城市空氣質(zhì)量達(dá)到或好于國家二級標(biāo)準(zhǔn)，酸雨、灰霾和光化學(xué)煙霧污染明顯減少，區(qū)域空氣質(zhì)量大幅改善?！痹凇秶噎h(huán)境保護“十二五”規(guī)劃》中，這一目標(biāo)再次得到重申。因此，本研究以尋求解決區(qū)域大氣復(fù)合污染問題的決策支撐為主題，以構(gòu)建解決這一復(fù)雜問題的方法論體系為主要內(nèi)容。

2.2 驅(qū)動力識別和篩選

大量研究表明，壓力—狀態(tài)—響應(yīng)（Pressure-State-Response，PSR）框架模型是一種從指標(biāo)產(chǎn)生的機理方面著手構(gòu)建指標(biāo)體系的方法，具有明顯的因果關(guān)系。就區(qū)域大氣復(fù)合污染問題而言，這一系統(tǒng)首先從狀態(tài)開始，即人們對其所處環(huán)境的空氣質(zhì)量有所感知，感知途徑主要包括多種污染物的質(zhì)量濃度和能見度等，在此基礎(chǔ)上形成空氣質(zhì)量優(yōu)良與否的環(huán)境認(rèn)知。在確定空氣質(zhì)量無法滿足客觀要求的情況下，反推其來源即污染物的排放，進而確定壓力指標(biāo)。響應(yīng)是人類對系統(tǒng)平衡被打破后所采取的行動，主要表現(xiàn)在相關(guān)的污染物減排措施和政策法規(guī)、管理辦法等方面，響應(yīng)通?？梢栽谌齻€時段發(fā)生，分別是確定狀態(tài)之后、確定壓力之后和確定驅(qū)動力之后，但是在驅(qū)動力明確之后進行的響應(yīng)可以取得最好的污染控制效果。

圖1 區(qū)域大氣復(fù)合污染的P-S-R模型框架

2.2.1 狀態(tài)指標(biāo)

狀態(tài)指標(biāo)是指能夠表現(xiàn)客觀實際情況的大氣環(huán)境質(zhì)量要素，主要包括大氣中各種污染物的濃度、濃度超標(biāo)率、達(dá)到國家空氣質(zhì)量二級標(biāo)準(zhǔn)的天數(shù)、空氣質(zhì)量優(yōu)良天數(shù)等，而大氣環(huán)境容量則體現(xiàn)了環(huán)境政策的極限目標(biāo)。

各類排放源排放的污染物在大氣中經(jīng)過復(fù)雜的大氣物理和化學(xué)過程導(dǎo)致環(huán)境問題的出現(xiàn)，影響人體健康和生態(tài)系統(tǒng)的安全。借鑒CAFE（Clear Air For Europe）中“多種污染物/多種污染損害”的概念，分析大氣中不同污染物對不同環(huán)境問題的影響程度和關(guān)聯(lián)性，從而獲得可以用以表征區(qū)域環(huán)境空氣質(zhì)量問題的狀態(tài)指標(biāo)，如下表所示。

表1 環(huán)境問題的關(guān)鍵影響因子篩選—狀態(tài)指標(biāo)的確定

多污染物通過多種過程相互作用，產(chǎn)生不同尺度和不同類型的污染現(xiàn)象，在發(fā)展中國家快速經(jīng)濟發(fā)展和城市化的區(qū)域，即表現(xiàn)為大氣復(fù)合污染。由于不同污染物分別對不同的環(huán)境問題產(chǎn)生影響，且每一類環(huán)境問題都體現(xiàn)出了多種污染物聯(lián)合影響的特點，因此，針對區(qū)域大氣復(fù)合污染的問題，應(yīng)選擇盡可能多的污染物種類，并利用濃度加以表征。就我國而言，導(dǎo)致煤煙型污染的SO2和顆粒物，汽車尾氣污染的重要成分NO2，導(dǎo)致大氣能見度降低，灰霾產(chǎn)生的細(xì)顆粒物，導(dǎo)致酸雨問題的SO2和NO2，以及臭氧本身均能夠代表現(xiàn)階段我國大氣復(fù)合污染的主要特點。因此，本文確定SO2、NO2、O3、PM2.5和PM10濃度作為狀態(tài)指標(biāo)。

2.2.2 壓力指標(biāo)

“壓力”用以表征直接導(dǎo)致現(xiàn)有環(huán)境狀況出現(xiàn)的誘因，即污染物排放量。大氣污染物具有天然的和人為的兩種源。人為源主要是指人類生產(chǎn)、生活活動向大氣輸送污染物的發(fā)生源，包括燃料燃燒、工業(yè)排放、固體廢棄物燃燒、農(nóng)業(yè)活動排放和生物質(zhì)燃燒。這些活動向大氣中排放多種有害物質(zhì)，造成局部和區(qū)域的大氣污染。天然源與人為源相比，所產(chǎn)生的污染物種類相對較少，濃度也較低。

現(xiàn)階段，我國大部分區(qū)域在SO2和顆粒物污染尚未完全解決的情況下，以O(shè)3和細(xì)顆粒物為代表的二次污染日趨嚴(yán)重，臭氧的產(chǎn)生主要是由于氮氧化物和揮發(fā)性有機物在陽光中紫外線照射下發(fā)生復(fù)雜的化學(xué)反應(yīng)。而一半以上的PM2.5主要來自大氣化學(xué)過程，同時臭氧增加導(dǎo)致的超強氧化性則進一步促進了二次顆粒物的形成。基于前述狀態(tài)指標(biāo)篩選結(jié)果，建立狀態(tài)指標(biāo)與壓力指標(biāo)之間的關(guān)系對應(yīng)關(guān)系，將形成大氣復(fù)合污染的一次污染物，即SO2、NOX、PM、VOC和NH3等的排放量劃定為壓力指標(biāo)。如下表所示。

表2 壓力指標(biāo)與狀態(tài)指標(biāo)的關(guān)系分析

2.2.3 響應(yīng)指標(biāo)

響應(yīng)指標(biāo)是指人類對已察覺的或潛在的大氣復(fù)合問題所采取的主要對策。人類活動的主體及各級政府和環(huán)保部門，根據(jù)污染狀況做出響應(yīng)，實施污染控制措施。與此同時，這一響應(yīng)將調(diào)整環(huán)境系統(tǒng)的壓力，進而改善環(huán)境系統(tǒng)的狀態(tài)，使環(huán)境質(zhì)量得以改善。

對于響應(yīng)指標(biāo)而言，其衡量的標(biāo)準(zhǔn)即為控制效果，而控制效果的大小則最終要落實到具體污染物排放量削減上。因此，要對響應(yīng)指標(biāo)進行篩選，首先要盡可能的搜集研究區(qū)域主要的環(huán)境和大氣污染控制政策和措施，在此基礎(chǔ)上利用專家打分法和權(quán)重分析法相結(jié)合的方式，分別對環(huán)境政策取得的減排效果和污染物排放量與空氣質(zhì)量濃度之間的示意關(guān)系，賦予不同的分值和權(quán)重，將結(jié)果對應(yīng)相乘獲得的值作為最終的打分結(jié)果，依據(jù)分值的大小進行排序，作為該區(qū)域優(yōu)先控制污染物排放的順序，如表3所示。

表3 專家打分表

2.2.4 驅(qū)動力識別

驅(qū)動力獨立于P-S-R系統(tǒng)以外，是指人類為滿足自身生存和發(fā)展需要所進行的生產(chǎn)和生活活動，是涉及社會、經(jīng)濟、自然等多個方面的復(fù)雜的體系。在理想狀態(tài)下，當(dāng)驅(qū)動力保持在一定的變化幅度內(nèi)，壓力會維持一個自我平衡，進而促進整個系統(tǒng)的正常運轉(zhuǎn)。近年來隨著我國經(jīng)濟的高速發(fā)展，人口的持續(xù)增長，能源消耗量快速增長，導(dǎo)致污染物排放量的增加（壓力），致使環(huán)境空氣質(zhì)量下降（狀態(tài)），對人體健康和生態(tài)系統(tǒng)安全造成威脅，人類據(jù)此采取相應(yīng)的措施以減緩或控制威脅的進一步升級（響應(yīng)），促使系統(tǒng)實現(xiàn)新的平衡。

基于上述原因，為滿足區(qū)域城市群當(dāng)前和未來的大氣復(fù)合污染控制戰(zhàn)略需求，在綜合考慮環(huán)境敏感性的基礎(chǔ)上，以科學(xué)性、層次性、獨立性和綜合性、可獲取性和可定量性為原則，采用窮舉法對可能產(chǎn)生SO2、NOX、VOC、顆粒物、NH3等多項壓力指標(biāo)的驅(qū)動力及其影響因素一一列舉和匯總。

表4 驅(qū)動力及其影響因素列表

自然條件、經(jīng)濟發(fā)展、能源消耗和人口經(jīng)濟發(fā)展水平是導(dǎo)致污染物排放的四大類影響因素，其中，經(jīng)濟發(fā)展水平主要通過產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和GDP等指標(biāo)來衡量，從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)來看，主要包括農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、工業(yè)生產(chǎn)和包含交通運輸業(yè)在內(nèi)的第三產(chǎn)業(yè)，現(xiàn)階段我國工業(yè)GDP產(chǎn)值最高，其次是第三產(chǎn)業(yè)和農(nóng)業(yè)。人口發(fā)展水平的主要表征指標(biāo)包括人口數(shù)量、增速和比例等。能源消耗直接參與污染物排放過程，驅(qū)動力水平影響因素包括能源消耗量、能源結(jié)構(gòu)、能源消耗強度。自然條件則包括能夠產(chǎn)生污染物的天然源、影響污染物擴散和傳輸?shù)牡匦蔚孛埠蜌庀髼l件等。

2.2.5 驅(qū)動力篩選

在對驅(qū)動力進行識別的基礎(chǔ)上，利用Spearman等級相關(guān)系數(shù)法，篩選對區(qū)域復(fù)合污染水平和進程具有顯著影響的關(guān)鍵社會發(fā)展因子，公式如下所示：

依據(jù)秩相關(guān)系數(shù)臨界值判斷影響因素與污染物之間的線性相關(guān)關(guān)系，確定研究區(qū)域大氣復(fù)合污染的主要驅(qū)動力。從我國現(xiàn)階段大氣復(fù)合污染控制的角度來看，自然條件對壓力指標(biāo)造成影響，但在一定程度上屬于不可控因素，超出可控范圍，因此從控制角度不予考慮。就能源消耗而言，考慮到在能源消耗強度不變的情況下，消耗量的大小取決于經(jīng)濟發(fā)展速度，是經(jīng)濟利益驅(qū)動下的一種表現(xiàn)形式，因此其對壓力指標(biāo)的驅(qū)動層次低于經(jīng)濟發(fā)展水平和人口。經(jīng)濟發(fā)展水平和人口是兩個重要的驅(qū)動力，可分別通過GDP和常住人口數(shù)量指標(biāo)來衡量。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、人口增長比例，能源消耗可作為第二層次的驅(qū)動力，用于控制措施設(shè)計的著眼點。

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2.3 驅(qū)動力預(yù)測

在驅(qū)動力篩選的基礎(chǔ)上，盡可能獲得驅(qū)動力演變的較長時間序列，通常為10年以上。以所獲得的數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，在充分考慮研究區(qū)域和國家中長期發(fā)展規(guī)劃對主要驅(qū)動力未來發(fā)展方向構(gòu)想和計劃的前提下，預(yù)測情景年驅(qū)動力的變化趨勢。其中，GDP預(yù)測建議使用ARIMA模型，人口預(yù)測建議采用灰色GM模型預(yù)測。

2.3.1 GDP預(yù)測

ARIMA模型也稱為Box-Jenkins模型，是Box和Jenkins與1970年提出的以隨機理論為基礎(chǔ)的時間序列分析方法，其模型結(jié)構(gòu)為：

在利用ARIMA模型進行情景年預(yù)測之前，可首先利用現(xiàn)有數(shù)據(jù)進行預(yù)測檢驗，即預(yù)測已發(fā)生年的GDP情況與實際值的差距，以確定公式中的p，d，q值。

2.3.2 人口預(yù)測

考慮到經(jīng)濟發(fā)展水平和人口兩大驅(qū)動力在我國的客觀實際情況，建議在分別獲得兩者情景值的基礎(chǔ)上，以人均GDP為主要預(yù)測因子，進行污染物的預(yù)測。

2.4 污染物預(yù)測

根據(jù)實際排放量變化分析技術(shù)影響的關(guān)鍵問題是如何從實際排放量中分離出技術(shù)決定的分量。采用分析時間序列的統(tǒng)計學(xué)方法，將實際排放量分解為趨勢排放量和波動排放量兩個部分，認(rèn)為時間趨勢排放量反應(yīng)歷史時期經(jīng)濟發(fā)展水平的長周期的污染物排放量，排放量波動的部分主要反應(yīng)技術(shù)要素影響的排放量。

將驅(qū)動力因子和主要污染物排放量數(shù)據(jù)的長時間序列導(dǎo)入到相關(guān)數(shù)據(jù)統(tǒng)計軟件中，利用曲線分析方法，獲得兩者的關(guān)系式，以情景年驅(qū)動力因子數(shù)值為自變量，獲得不同污染物情景年的排放量數(shù)據(jù)。預(yù)測方法如下：

首先繪制自變量和因變量間的散點圖，然后通過數(shù)據(jù)在散點圖中的分布特點選擇所要進行回歸分析的類型，考慮到不同污染物與驅(qū)動因子之間關(guān)系的差異，采用曲線估計的方法，同時選擇多種模型，利用統(tǒng)計軟件自動完成模型的參數(shù)估計，并顯示R2、F檢驗值、相伴概率值等統(tǒng)計量，最后，選擇具有R2統(tǒng)計量值最大的模型作為此問題的回歸模型，并完成預(yù)測。

2.5 構(gòu)建情景

2.5.1 基線情景構(gòu)建

基線情景是指對按照基準(zhǔn)年的生產(chǎn)力技術(shù)和污染控制水平預(yù)測未來發(fā)展過程中經(jīng)濟活動水平、能源消耗狀況、交通運輸狀況、溶劑和燃料的使用狀況及生產(chǎn)和其他人類活動狀況的描述。基線情景的核心主要是對兩類指標(biāo)預(yù)測和計算過程：一是社會經(jīng)濟發(fā)展指標(biāo)；二是污染物排放量指標(biāo)?；€情景中污染控制技術(shù)水平指標(biāo)、環(huán)境管理政策類指標(biāo)采用與基準(zhǔn)年相同的水平。

基線情景的建立要依賴于對驅(qū)動力的預(yù)測和驅(qū)動力與主要污染物之間的數(shù)學(xué)關(guān)系式。在搜集獲得盡可能長時間序列的驅(qū)動力和主要污染物排放量數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上構(gòu)建的數(shù)學(xué)關(guān)系式，將能夠很好的反應(yīng)社會經(jīng)濟活動對環(huán)境的壓力問題，在情景分析中，可以此作為預(yù)測的基礎(chǔ)。但是，利用這一關(guān)系式所獲的對未來的預(yù)測結(jié)果，所獲得的情景年的排放量并不是真正意義上的基線情景，因為它代表的僅僅是基準(zhǔn)年之前的相關(guān)關(guān)系，而未將基準(zhǔn)年之后實施和規(guī)劃實施的污染控制措施所能帶來的減排效果考慮其中，基于這一原因，將其稱之為基準(zhǔn)情景。

在獲得基準(zhǔn)情景的情況下，還需要對控制措施進行詳細(xì)分解，嚴(yán)格區(qū)分常規(guī)措施（當(dāng)前和未來一段時間內(nèi)都會持續(xù)實施的措施）與臨時措施（為了保障某些大型活動或遇到極端氣候條件等情況下，臨時采取的污染控制措施）。之后，按照以下公式的進行基線情景的估算：

2.5.2 控制情景

2.5.2.1 控制情景設(shè)計

情景分析法的特點就在于能夠通過對外部影響因素的充分分析，構(gòu)建未來發(fā)展的所有可能趨勢，從而增加預(yù)測的命中率。通常情況下，基線情景的構(gòu)筑僅完成了預(yù)測的第一個步驟，而對新控制措施的設(shè)計，對污染物協(xié)同減排和分區(qū)削減方案的考慮和優(yōu)化組合，從而實現(xiàn)污染物減排，改善當(dāng)?shù)氐沫h(huán)境空氣質(zhì)量才是最終目的。

基于這一原則，根據(jù)區(qū)域經(jīng)濟、社會和環(huán)境的客觀實際狀況、參照歐洲、美國和亞洲等發(fā)達(dá)國家能源消費結(jié)構(gòu)、重點行業(yè)結(jié)構(gòu)比例等內(nèi)容，按照可實現(xiàn)的逐級推進的原則，從GDP調(diào)控、能源調(diào)控、重點行業(yè)的結(jié)構(gòu)調(diào)控和重點污染源調(diào)控的進一步加嚴(yán)等四個方面入手，構(gòu)建控制方案，依據(jù)控制力度的不同可分為中方案和高方案。首先，對GDP的調(diào)控措施，主要包括GDP增速調(diào)整和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整兩個方面。其次，能源調(diào)控則包括提高能源利用效率，降低能耗，能源結(jié)構(gòu)的調(diào)整，如發(fā)展清潔能源和改善能源消費結(jié)構(gòu)。第三，重點行業(yè)的結(jié)構(gòu)調(diào)控主要以電力行業(yè)和機動車為抓手，同時結(jié)合當(dāng)?shù)貙嶋H情況在行業(yè)的布局上開拓新思路；最后是重點污染源調(diào)控的進一步加強，以鐵腕治污，和諧推進為主要原則，通過關(guān)停小火電、小鍋爐、小水泥，提高脫硫、脫硝效率，關(guān)停高耗能高污染落后工業(yè)企業(yè)，淘汰黃標(biāo)車，提高機動車油品標(biāo)準(zhǔn)，實現(xiàn)油氣回收等多種手段，以重大排污行業(yè)和企業(yè)為主攻對象，加大控制力度，在實現(xiàn)減排的同時，為今后相關(guān)行業(yè)減排提供有益借鑒。

2.5.3 區(qū)域協(xié)同控制方案情景設(shè)計要點

現(xiàn)階段，隨著我國城市群效應(yīng)的逐步增強，僅靠一個或幾個城市努力很難改變區(qū)域大氣復(fù)合污染的整體局面，只有通過區(qū)域聯(lián)動，共同采取有效措施，實施區(qū)域協(xié)同控制，大氣環(huán)境才能有望得到改善。因此在獲得排放總量削減目標(biāo)的基礎(chǔ)上，依據(jù)不同原則，對區(qū)域內(nèi)各行政單元不同污染物的削減量進行分配，形成一系列的分區(qū)削減方案。從現(xiàn)有研究結(jié)果來看，分區(qū)削減的原則主要包括三個，一是均一減排，即區(qū)域內(nèi)所有行政單元采取“一刀切”的削減方式，削減相同比例的污染物排放量。二是排放量貢獻(xiàn)減排，即按照不同行政單元對區(qū)域排放總量的貢獻(xiàn)量大小，在確定區(qū)域減排總量的基礎(chǔ)上，進行不同比例的削減；三是區(qū)域貢獻(xiàn)率減排，由于大氣不存在剛性邊界，污染物通?？梢员淮髿廨斔偷綆浊咨踔翈浊Ч镆酝獾牡胤?。因此構(gòu)建傳輸矩陣，在充分考慮地理位置、高度、氣象條件等能夠?qū)ξ廴疚飩鬏斣斐捎绊懙亩喾N因素的基礎(chǔ)上，盡可能全面的反映各城市排放對本地、其他城市及整個區(qū)域環(huán)境空氣中污染物濃度的貢獻(xiàn)狀況，并以此為依據(jù)確定各城市的污染物減排率。按照多貢獻(xiàn)多減排的原則，進行分區(qū)減排指標(biāo)的分配。

圖3 控制情景污染物削減思路

3 結(jié)論和討論

本研究以區(qū)域大氣復(fù)合污染決策支持技術(shù)研究構(gòu)建為主要內(nèi)容，以情景分析法為主要手段和方法，探索決策支持技術(shù)在解決區(qū)域大氣復(fù)合污染問題中的應(yīng)用情況。區(qū)域大氣復(fù)合污染控制情景分析主要包括五個步驟：1）利用監(jiān)測數(shù)據(jù)和統(tǒng)計數(shù)據(jù)，回顧分析區(qū)域環(huán)境空氣質(zhì)量現(xiàn)狀和演變特征，確定區(qū)域大氣復(fù)合污染控制為研究主題；2）利用窮舉法對包括能源消耗、交通運輸、人口增長、經(jīng)濟結(jié)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)及其他人為活動等在內(nèi)的驅(qū)動力進行廣泛的列舉，在此基礎(chǔ)上利用秩相關(guān)分析法篩選主要驅(qū)動力為經(jīng)濟發(fā)展水平和人口，構(gòu)建研究區(qū)壓力-狀態(tài)-響應(yīng)模型，以不同污染物的排放量表征壓力，以空氣質(zhì)量濃度表征狀態(tài)，以污染物減排量表征響應(yīng)。3）應(yīng)用ARIMA模型和灰色GM模型對驅(qū)動力分別進行預(yù)測，獲得情景年驅(qū)動力發(fā)展?fàn)顩r；4）在廣泛收集污染物排放量、環(huán)境空氣質(zhì)量和主要污染物控制措施的基礎(chǔ)上， 建立驅(qū)動力與污染物排放之間的簡單對應(yīng)關(guān)系，利用相應(yīng)的函數(shù)模型進行預(yù)測，確定不同情景年污染物的預(yù)測排放量。5）構(gòu)建情景，建立污染物排放基準(zhǔn)情景，在此基礎(chǔ)上對控制措施進行分類預(yù)測，構(gòu)建基線情景。從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整、能源結(jié)構(gòu)調(diào)整、重點行業(yè)內(nèi)部調(diào)整、重點污染源控制的措施的進一步加強等角度，建立不同的控制情景，為今后區(qū)域復(fù)合污染控制摸索和初步構(gòu)建一套決策支撐框架。

總之，本文以情景分析技術(shù)應(yīng)用于區(qū)域復(fù)合污染控制方案制定之中，建立了包括確定主題、驅(qū)動力篩選、驅(qū)動力預(yù)測、排放量預(yù)測和情景構(gòu)建等步驟的情景設(shè)計方法，并利用本方法，介紹了在構(gòu)建區(qū)域大氣復(fù)合污染壓力-狀態(tài)-響應(yīng)模型的基礎(chǔ)上，利用主要驅(qū)動力與壓力之間的數(shù)學(xué)關(guān)系，進行驅(qū)動力預(yù)測、構(gòu)建基線情景和控制情景的方法，探討了在制定區(qū)域協(xié)同控制方案過程中，確定滿足區(qū)域總量控制目標(biāo)的分區(qū)減排原則，提出實現(xiàn)區(qū)域協(xié)同控制區(qū)域性大氣復(fù)合污染的控制目標(biāo)的分區(qū)削減方案情景設(shè)計的方法建議，以期為我國目前區(qū)域性大氣復(fù)合污染控制提出明細(xì)的技術(shù)路線。

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Research of Scenario Analysis Application in Regional Compound Air Pollution Control Decision-making

WANG Shulan1YUN Yaru1HU Jun2CHAI Fahe1DUAN Jingchun1ZHANG Jingqiao1
( 1. Chinese Research Academy of Environmental Sciences, Beijing 100012;2.Changsha Environmental Protection College, Changsha 410004 )

Based on the present characteristicofregional compound air pollution in China, the scenarioanalysisandpressure-stateresponse model are used to forecast the possibility emission condition in urban agglomerationinthefuture.In this paper, by using rank correlation analysis to screen main driving force, with pollutants emissions to present pressure, the air quality concentration to present the state, and the pollutants emission reduction scale for the response, major air pollutants in situations of the baseline scenariocan be forecast according to the mathematical relationship between the driving force and the pressure. Based on the baseline scene,combined with the social development and environmental planning in region, make the effectivecombination of different control measuresfrom four aspects, including the energy structure, GDP, key industries and the key sources of pollution, form the medium scheme and high scheme under dynamic targets of pollutants emission control.According to the overall thinking of the regional coordination control, three types of partition cut plan are constructed, which are uniform, emissions contribution reduction and regional contributionreduction.As the preliminary exploration, this paper is to construct a set of decision support prototype framework for regional compound air pollution.

Scenario analysis; Regional; Compound air pollution; Control; Decision-making; Application

X51

A

1673-288X（2012）04-0014-07

項目資助: “十一五”863計劃重大項目“重點城市群大氣復(fù)合污染綜合防治技術(shù)與集成示范”(課題編號：2006AA06A309)

王淑蘭, 研究員, 主要研究方向為大氣污染防治與管理政策

柴發(fā)合, 副院長, 研究員, 主要研究方向為大氣環(huán)境科學(xué)與管理