基于LEAP的京津冀地區(qū)能源結(jié)構(gòu)調(diào)整戰(zhàn)略居民健康收益評價

藺文亭+李巍

摘要：在控制大氣污染和保障居民健康的要求下，京津冀地區(qū)能源消費面臨著總量控制和結(jié)構(gòu)優(yōu)化的巨大壓力。本研究基于京津冀地區(qū)的社會經(jīng)濟發(fā)展目標(biāo)并結(jié)合相關(guān)節(jié)能減排和環(huán)保要求，針對2014-2030 年間的能源消費分別設(shè)計了基準(zhǔn)情景（BAU）和能源結(jié)構(gòu)調(diào)整情景（ESA），基于LEAP模型模擬預(yù)測了地區(qū)未來的能源消費及主要風(fēng)險因子PM2.5的排放強度。分別采用綜合暴露-反應(yīng)關(guān)系IER模型和修正人力資本法評估了區(qū)域內(nèi)居民在PM2.5暴露下的健康風(fēng)險和經(jīng)濟損失，最后得出能源結(jié)構(gòu)調(diào)整戰(zhàn)略的居民健康收益。結(jié)果顯示，至2030年，相比于基準(zhǔn)情景，進行能源結(jié)構(gòu)調(diào)整約可減少能源消費2.32億噸，避免死亡14592例，獲得經(jīng)濟收益約3297721萬元。京津冀地區(qū)應(yīng)加快實施能源消費總量控制、清潔能源替代等的強化節(jié)能措施，并針對北京、天津、保定等高風(fēng)險的重點地區(qū)率先實行更嚴格的管控政策，以期更有效地降低區(qū)域整體風(fēng)險，獲得最大化的能源結(jié)構(gòu)調(diào)整帶來的健康收益。

關(guān)鍵詞：能源消費，LEAP模型，大氣污染，居民健康收益，京津冀地區(qū)

中圖分類號：X823 文獻標(biāo)識碼：A 文章編號：2095-672X（2017）02-0014-10

DOI：10.16647/j.cnki.cn15-1369/X.2017.02.002

引言

近年來因化石燃料燃燒所造成的大氣污染已引起了廣泛關(guān)注[1]。京津冀地區(qū)作為我國大氣污染最嚴重的地區(qū)，其首要污染物PM2.5主要來源于燃煤、機動車、工業(yè)生產(chǎn)及揚塵[2-3]。以煤炭為主的能源消費總量持續(xù)增加，是造成該地區(qū)大氣污染的主要原因。大氣污染物暴露易引發(fā)或加重呼吸道疾病及心血管疾病，甚至導(dǎo)致急性死亡[4-5]，而PM2.5是最主要的風(fēng)險因子[6]。京津冀地區(qū)的大氣污染健康風(fēng)險已引起廣泛關(guān)注[7-8]，并且已有學(xué)者針對京津冀地區(qū)控制大氣污染的健康收益進行了研究[9-1011]。目前，國內(nèi)外學(xué)者圍繞能源消費、大氣污染及人群健康風(fēng)險開展了一系列的研究，主要有某一行業(yè)能源結(jié)構(gòu)調(diào)整下的PM2.5濃度變化及人群健康收益[1]，城市不同能源消費結(jié)構(gòu)下的PM10暴露水平及人群健康收益[12]，城市能源消費的PM10和SO2排放對人群健康影響與經(jīng)濟損失的評估[13]，節(jié)能減排情景下PM10對人群健康的影響及政策建議[14]等。上述研究主要以常規(guī)大氣污染物為風(fēng)險因子，采用能源-環(huán)境模型、排放清單法等預(yù)測大氣污染物排放量，并通過大氣擴散模型、空氣質(zhì)量模型等模擬大氣污染物的濃度，最終進行健康風(fēng)險（收益）和經(jīng)濟損失（收益）的評估。

京津冀地區(qū)是我國區(qū)域發(fā)展戰(zhàn)略的重要指向區(qū)，在京津冀協(xié)同發(fā)展的戰(zhàn)略背景下，采取了一系列的政策措施來優(yōu)化能源結(jié)構(gòu)、促進產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級、改善生態(tài)環(huán)境。本研究基于區(qū)域發(fā)展戰(zhàn)略和節(jié)能減排政策，全面地評估京津冀地區(qū)未來的能源消費及其大氣污染居民健康風(fēng)險，以期評估能源調(diào)整戰(zhàn)略帶來的居民健康收益，并從保護居民健康角度提出調(diào)控能源消費結(jié)構(gòu)，降低大氣污染物排放的對策和建議。在吸收已有研究成果的基礎(chǔ)上，本研究以2014年為基準(zhǔn)年，以2020-2030年為目標(biāo)年，基于京津冀地區(qū)的社會經(jīng)濟發(fā)展目標(biāo)、能源政策、環(huán)保要求等，設(shè)立基準(zhǔn)情景及節(jié)能減排情景，通過能源-環(huán)境模型預(yù)測污染物排放強度，將其轉(zhuǎn)化為污染物在空氣中的暴露水平并評估大氣污染物暴露下的居民健康風(fēng)險，進一步評估居民健康收益，并提出對策和建議。

1 研究方法及情景設(shè)定

1.1 區(qū)域能源結(jié)構(gòu)調(diào)整戰(zhàn)略情景設(shè)定

《京津冀協(xié)同發(fā)展綱要》確定了“一核、雙城、三軸、四區(qū)”發(fā)展格局，以北京、天津為協(xié)同發(fā)展的主要引擎，并劃分為中部核心區(qū)、東部濱海發(fā)展區(qū)、南部功能拓展區(qū)和西北部生態(tài)涵養(yǎng)區(qū)，確定各功能區(qū)的發(fā)展重點。同時，2017年國家設(shè)立了雄安國家級新區(qū)，雄安新區(qū)將成為京津冀地區(qū)協(xié)同發(fā)展的第三個重要引擎。根據(jù)京津冀地區(qū)協(xié)同發(fā)展綱要、一省兩市現(xiàn)有的十三五規(guī)劃（綱要、建議）、相關(guān)的產(chǎn)業(yè)規(guī)劃以及近期國家出臺的相關(guān)政策，結(jié)合對全國經(jīng)濟發(fā)展趨勢的整體判斷，對京津冀地區(qū)未來的社會經(jīng)濟發(fā)展趨勢進行判斷，確定能源消費的主要驅(qū)動因素，包括人口、GDP、城市化水平、產(chǎn)業(yè)發(fā)展等（表1）。

在此基礎(chǔ)上，結(jié)合京津冀地區(qū)的能源規(guī)劃、節(jié)能減排要求等，設(shè)計兩種情景：

（1）情景一：基準(zhǔn)情景BAU。假設(shè)京津冀地區(qū)未采取進一步加強的節(jié)能減排政策和措施，地區(qū)能源消費參考各省市能源十二五規(guī)劃的基本要求，綜合十二五時期發(fā)展做趨勢外推；但是，末端治理要求符合大氣污染防治行動計劃等最新環(huán)保要求。

（2）情景二：能源結(jié)構(gòu)調(diào)整情景ESA。以《京津冀協(xié)同發(fā)展生態(tài)環(huán)境保護規(guī)劃》、各地市十三五規(guī)劃（綱要、建議）、各省市可再生能源十三五規(guī)劃、京津冀地區(qū)大氣污染防治行動計劃、《能源發(fā)展戰(zhàn)略行動計劃（2014-2020年）》等為主要依據(jù)，設(shè)定地區(qū)主要節(jié)能減排政策。具體包括：a.控制煤炭消費總量，到2020年煤炭占比：北京8%、天津50%、河北45%，2030年進一步降低。b.清潔能源替代，全面推廣煤改電、煤改氣。c.大力發(fā)展可再生能源，到2020年可再生能源占比：北京7%、天津4%、河北7%。d.控制散煤燃燒。e.加快淘汰落后產(chǎn)能。同時，末端治理要求與基準(zhǔn)情景保持一致。

1.2 基于能源消費的PM2.5排放強度預(yù)測

LEAP（Long-range Energy Alternatives Planning System）模型是由瑞典斯德哥爾摩環(huán)境研究院開發(fā)的基于能源方案情景分析的經(jīng)濟-能源-環(huán)境綜合模型。該模型為自底向上模型，可根據(jù)不同行業(yè)能源消費的設(shè)定情景和驅(qū)動因子預(yù)測不同時間段的能源消費量，并鏈接各種環(huán)境污染物排放因子計算相應(yīng)的排放強度[15]。目前該模型在經(jīng)濟-能源-環(huán)境問題方面已得到了廣泛的應(yīng)用[16-17，18]。

利用LEAP模型分地市、分行業(yè)對能源需求及污染物排放進行預(yù)測。結(jié)合京津冀地區(qū)的實際用能情況，分為6個部門：第一產(chǎn)業(yè)部門、工業(yè)部門、建筑業(yè)部門、交通部門、商業(yè)及服務(wù)業(yè)部門、家庭部門。本研究中基線年不同部門能源消費量參考京津冀地區(qū)各地市2014年統(tǒng)計年鑒中分行業(yè)主要能源消費品種（ 煤炭、焦炭、汽油、煤油、柴油、燃料油、液化石油氣、天然氣、熱力、電力） 及其統(tǒng)計消費量（不同地市消費品種統(tǒng)計上存在一定差異）。污染物排放因子參考Wang[19]等與Zhao等[20]的研究成果，結(jié)合《環(huán)境保護實用數(shù)據(jù)手冊》得出。

1.3 大氣污染物暴露水平模擬

大氣污染對人體健康的影響主要取決于大氣污染程度、暴露時間等?；谀茉凑{(diào)整戰(zhàn)略及區(qū)域發(fā)展戰(zhàn)略中，能源消費部門及污染源布局的不確定性，采用大氣污染擴散模型模擬區(qū)域不同能源消費情景下大氣污染物濃度[21]，計算公式為：

式中，C為環(huán)境空氣中某種污染物的模擬濃度，μg/m3；Q為大氣污染物排放總量，104 t；S為各地市總面積，km2；Si為主城區(qū)面積km2；A為排放總量控制系數(shù)，取值范圍為4.2—5.6，104 t/（a·km2），α為低架源排放轉(zhuǎn)換系數(shù)。

式中，C為大氣污染物的預(yù)測濃度，C0為地區(qū)背景濃度，Q為大氣污染物排放總量，v為風(fēng)速，w為箱體寬度，h為箱體高度。

假設(shè)t為年份，Ct、Ct-1分別為排放量為Qt、Qt-1時的年均濃度，則由式1可得：

通過各地市PM2.5歷史排放量與年均濃度估算出（Ct-1 – C0 ）/Qt-1平均值，則式2可進一步改寫成：

1.4 健康效應(yīng)評價

大氣細顆粒物暴露的健康效應(yīng)可分為慢性效應(yīng)和急性效應(yīng)。急性健康效應(yīng)包括日死亡率增加、呼吸道疾病住院增加等；長期暴露于顆粒物的慢性效應(yīng)包括死亡率和其他慢性影響[22]。本研究重點考慮長期的能源結(jié)構(gòu)調(diào)整帶來的健康效益，由于大氣污染長期累積暴露下的慢性健康效應(yīng)要遠遠大于急性健康效應(yīng)[23]，因此選擇慢性健康效應(yīng)中的死亡率為健康終點。

目前大氣細顆粒物污染慢性死亡健康效應(yīng)的評價主要基于對暴露-反應(yīng)關(guān)系的研究成果，利用泊松回歸模型進行評價。而針對發(fā)展中國家PM2.5暴露濃度較高的問題，Burnett等[24]在綜合考慮室外大氣污染及吸煙等室內(nèi)污染的基礎(chǔ)上，模擬評估了居民慢性死亡健康效應(yīng)的變化，回歸分析出適合于PM2.5高暴露濃度下的發(fā)展中國家的綜合暴露-反應(yīng)關(guān)系模型（IER），計算公式為：

式中，ΔEdeath為因PM2.5暴露濃度變化引發(fā)的居民死亡效應(yīng)變化量，人；P為各情景人口數(shù)量，人；E為基準(zhǔn)年人群死亡率，‰；RR為各情景PM2.5暴露濃度對應(yīng)的相對危險度。

本研究中，采用IER模型評估京津冀地區(qū)PM2.5暴露下的大氣污染健康效應(yīng)，選取缺血性心臟病（IHD）、慢性阻塞性肺疾病（COPD）、中風(fēng)（STROKE）、肺癌（LC）四種死亡健康終點?；鶞?zhǔn)死亡率參考《國家人口與健康科學(xué)數(shù)據(jù)共享平臺》及各地統(tǒng)計年鑒數(shù)得出。RR取值參考《全球疾病負擔(dān)2010年研究報告》成果[25]。

1.5 健康效應(yīng)經(jīng)濟價值評估

在非完全市場經(jīng)濟的發(fā)展中國家，多采用疾病成本法和人力資本法等來進行污染的健康效應(yīng)。其中，人力資本法又可分為傳統(tǒng)的人力資本法和修正的人力資本法。修正的人力資本法忽略了個體價值的差異，以損失的生命年中的人均GDP 之和來代替?zhèn)€體收入水平的差異[26]，其計算公式如下：

式中，ECal為過早死亡的人力資本損失，萬元；Ped為大氣污染造成的過早死亡人數(shù)，例；HCm為人均人力資本，萬元/例；GDPpc0為基準(zhǔn)年的人均GDP，萬元；t為平均壽命損失年；α為人均GDP年增長率；γ為社會貼現(xiàn)率。

其中，損失壽命年是指一個人的死亡年齡與社會期望壽命的差[27]。根據(jù)大氣污染健康效益評價中選取的健康終點，本文重點考慮呼吸系統(tǒng)、心腦血管疾病對居民壽命的影響。參考現(xiàn)有研究結(jié)果[27-28]，損失壽命年取17。

2 結(jié)果與討論

2.1 京津冀地區(qū)能源消費及污染物排放預(yù)測

基于上述兩個情景，利用LEAP模型對京津冀地區(qū)2014-2030年能源消費進行預(yù)測，結(jié)果如下：BAU情景下，2020年地區(qū)能源消費總量約為5.50億噸標(biāo)準(zhǔn)煤，較2014年增加30%，能源消費結(jié)構(gòu)煤炭：油品：天然氣：電：可再生能源為57.7：17：11.7：8.7：4.9。到2030年，能源消費增長到7.97億噸標(biāo)準(zhǔn)煤，能源消費結(jié)構(gòu)調(diào)整為煤炭：油品：天然氣：電：清潔能源為51.5：16.6：14.5：11.8：5.5。ESA情景下，2020年地區(qū)能源消費總量約為4.64億噸標(biāo)準(zhǔn)煤，較2014年增加10%，能源消費結(jié)構(gòu)煤炭：油品：天然氣：電：清潔能源為39.6：10.5：20.7：22.4：6.8。到2030年，能源消費增長到5.65億噸標(biāo)準(zhǔn)煤，能源消費結(jié)構(gòu)進一步得到優(yōu)化，煤炭：石油：天然氣：電：清潔能源為17.1：10.3：30：27.6：15。從地區(qū)分布上來看，兩個情景下，地區(qū)能源消費均主要分布在工業(yè)集中的東部沿海區(qū)和人口集中的中部核心區(qū)，占到地區(qū)京津冀地區(qū)能源消費總量的70%以上。

基準(zhǔn)情景及節(jié)能減排情景下，京津冀地區(qū)PM2.5排放量如圖1所示。BAU情境下，由于末端治理措施的實施及小幅度的能源結(jié)構(gòu)調(diào)整，PM2.5排放量與基準(zhǔn)年基本持平，2020年和2030年排放量分別為179萬噸和191萬噸。ESA情景下，能源結(jié)構(gòu)得到有效調(diào)整，PM2.5排放量大幅降低，2020年和2030年排放量分別為124萬噸和92萬噸，較BAU情景分別減少了54萬噸和99萬噸。

2.2 大氣污染居民健康效應(yīng)預(yù)測

通過大氣污染擴散模型，根據(jù)各地市污染物排放量模擬各情境下的大氣污染物暴露水平，如表2所示。2014年模擬結(jié)果與環(huán)保部監(jiān)測數(shù)據(jù)較一致，說明該結(jié)果總體可信。模擬預(yù)測結(jié)果顯示，兩種情景下PM2.5濃度差異顯著。BAU情景下，京津冀地區(qū)PM2.5濃度整體上升，尤其以滄州、石家莊、邢臺、衡水、廊坊等地濃度居高不下。通過能源結(jié)構(gòu)調(diào)整，相對于BAU情景，至2020年，ESA情景濃度約下降20%～35%，至2030年約下降40%～55%。

通過IER模型計算京津冀地區(qū)在上述兩個情景下，由PM2.5暴露導(dǎo)致的死亡水平，結(jié)果見表3。

評價2020 年及2030年各情景下空氣污染導(dǎo)致的居民急性死亡情況。BAU情景下，2020年歸因于PM2.5的死亡總計為113291例（ 95%CI： 50264 ～ 147454） ，2030年為121831例（ 95%CI： 52149 ～ 160718）。ESA情景下，2020年歸因于PM2.5的死亡總計為103723例（ 95%CI： 44516 ～ 138430） ，2030年為107239例（ 95%CI： 43303 ～ 146035）。相較于BAU情景，可分別避免死亡9568例、14592例。從空間布局來看，各情景下的居民健康風(fēng)險和能源結(jié)構(gòu)調(diào)整的健康收益如圖2所示。

2.3 健康效益經(jīng)濟價值評估

根據(jù)修正的人力資本法估算不同能源消費情景下居民對PM2. 5暴露的健康損失經(jīng)濟價值，結(jié)果如表4所示。相對于BAU 情景，ESA情景可分別減少健康損失經(jīng)濟價值1562274萬元（2020年）和3297721萬元（2030年）。 北京、天津、石家莊、保定可獲得的健康收益約占40%左右。

3 結(jié)論及建議

（1）通過進行能源結(jié)構(gòu)調(diào)整，相比于基準(zhǔn)情景，約可減少能源消費0.86億噸（2020年）和2.32億噸（2030年）。由于能源消費的減少和能源結(jié)構(gòu)的優(yōu)化，PM2.5等大氣污染物的排放量將有效降低，并且進一步減少大氣污染所帶來的健康風(fēng)險。

（2）通過對兩種情景下空氣污染導(dǎo)致的死亡人數(shù)進行對比分析，發(fā)現(xiàn)2020年，相對于BAU情景，ESA情景可避免死亡9568例（ 95%CI： 5747 ～ 9023），獲得經(jīng)濟收益約1562274萬元；2030年，可避免死亡14592例（ 95%CI： 8845～ 14683），獲得經(jīng)濟收益約3297721萬元。

（3）京津冀地區(qū)應(yīng)加快實施能源消費總量控制、清潔能源替代等的強化節(jié)能措施，以更高的空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)和污染減排要求促進能源消費結(jié)構(gòu)進一步優(yōu)化。針對北京、天津、雄安新區(qū)等重點地區(qū)，應(yīng)重點進行管控，嚴格控制煤炭消費總量并持續(xù)降低煤炭在能源消費中的比重，提前實施天然氣、一次電力等清潔能源替代，全面改善環(huán)境空氣質(zhì)量，最大程度地降低能源消費導(dǎo)致的大氣污染所帶來的居民健康風(fēng)險。

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