基于環(huán)境承載力的京津冀霧霾治理政策效果評(píng)估

石敏俊+李元杰+張曉玲+相楠

摘要 霧霾污染治理是京津冀協(xié)同發(fā)展需要解決的重大問題。2013年9月頒布的“大氣污染防治行動(dòng)計(jì)劃（大氣國十條）”明確提出了京津冀地區(qū)霧霾治理目標(biāo)，各地區(qū)也制定了霧霾污染治理的政策措施。本文旨在環(huán)境承載力分析的基礎(chǔ)上評(píng)估霧霾治理的政策效果。首先，分析了京津冀地區(qū)大氣環(huán)境污染特征，并結(jié)合相關(guān)文獻(xiàn)確定京津冀地區(qū)霧霾治理的主要影響因素為污染物排放、風(fēng)力以及相鄰地區(qū)的傳輸效應(yīng)等；其次，將影響PM2.5濃度主要因素進(jìn)行統(tǒng)計(jì)建模，并采用分位數(shù)回歸模型進(jìn)行矯正，大大提高模型的擬合精度；再次，基于大氣國十條規(guī)定的京津冀各地區(qū)的PM2.5年均濃度目標(biāo)計(jì)算各地區(qū)的大氣環(huán)境承載力；最后，在假定風(fēng)力等氣象條件不變的情況下，根據(jù)大氣國十條規(guī)定的京津冀地區(qū)的污染物排放量利用統(tǒng)計(jì)模型模擬2017年的霧霾污染水平，模擬除張家口、承德和秦皇島以外其余10個(gè)地區(qū)年均濃度60 μg/m3和70 μg/m3目標(biāo)下PM2.5日均濃度發(fā)生頻率的變化情況，評(píng)估和討論大氣國十條提出的京津冀霧霾治理目標(biāo)。結(jié)果表明：按照大氣國十條減排計(jì)劃的京津冀地區(qū)污染物排放量普遍高于其PM2.5濃度目標(biāo)下的大氣環(huán)境容量（邯鄲市除外），即大氣國十條所規(guī)定的減排措施難以實(shí)現(xiàn)既定的PM2.5濃度目標(biāo)；PM2.5年均濃度目標(biāo)從60 μg/m3上升到70 μg/m3，重污染天氣發(fā)生頻率上升有限，大氣污染物的減排量卻顯著下降。因此，要實(shí)現(xiàn)既定的霧霾濃度控制目標(biāo)，天津和河北需要進(jìn)一步加大污染物減排力度；霧霾治理應(yīng)注重減少重污染天氣的發(fā)生頻率，治理重點(diǎn)應(yīng)轉(zhuǎn)向重度霧霾發(fā)生頻率較高的冬季污染物排放控制；在科學(xué)確定環(huán)境承載力的基礎(chǔ)上，確定切實(shí)可行的PM2.5濃度控制目標(biāo)，制定具有可操作性的污染物減排計(jì)劃。

關(guān)鍵詞 環(huán)境承載力；京津冀；霧霾污染；分位數(shù)回歸；PM2.5濃度目標(biāo)

中圖分類號(hào) X196；F061.5文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A文章編號(hào) 1002-2104（2017）09-0066-10DOI：10.12062/cpre.20170722

近年來，京津冀地區(qū)面臨嚴(yán)重的霧霾污染，霧霾污染治理是京津冀協(xié)同發(fā)展需要解決的重大問題?！按髿馕廴痉乐涡袆?dòng)計(jì)劃（大氣國十條）”提出了2017年北京的PM2.5年均濃度達(dá)到60 μg/m3、天津和河北的PM2.5年均濃度比2013年降低25%的目標(biāo)，制定了霧霾污染治理的政策措施[1-2]。霧霾污染是社會(huì)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)與自然生態(tài)環(huán)境之間復(fù)雜的相互作用下形成的產(chǎn)物，霧霾治理政策評(píng)估需要深刻認(rèn)識(shí)社會(huì)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)與自然生態(tài)環(huán)境之間的相互作用。環(huán)境承載力是指自然生態(tài)環(huán)境對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的承載能力，體現(xiàn)了社會(huì)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)與自然生態(tài)環(huán)境之間的相互作用。本文的目的是在環(huán)境承載力分析的基礎(chǔ)上評(píng)估霧霾治理的政策效果。

長期以來，在可持續(xù)發(fā)展理念上存在弱可持續(xù)性和強(qiáng)可持續(xù)性兩種不同的發(fā)展理念。弱可持續(xù)性認(rèn)為自然資本的減少可以用人工資本來替代，只要自然資本和人工資本的總和不減少，就可以使得自然生態(tài)系統(tǒng)為人類提供服務(wù)流量的能力保持不變，因此技術(shù)進(jìn)步和創(chuàng)新可以使人類社會(huì)不斷突破資源環(huán)境的約束。強(qiáng)可持續(xù)性則認(rèn)為有些自然資本是不可替代的，譬如地球的生命支持系統(tǒng)、環(huán)境健康、食品安全等是無法用人工資本來替代的，因此人類社會(huì)的發(fā)展不能超越資源環(huán)境承載力的硬約束。當(dāng)代中國的快速經(jīng)濟(jì)增長付出沉重的資源環(huán)境代價(jià)，未來中國的經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展面臨深刻的資源環(huán)境約束。近年來，生態(tài)紅線、水資源三條紅線等政策的陸續(xù)出臺(tái)，表明中國已經(jīng)進(jìn)入了強(qiáng)可持續(xù)性發(fā)展理念的時(shí)期，經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展不能超越資源環(huán)境承載力的硬約束，環(huán)境政策的制定必須考慮資源環(huán)境承載力，環(huán)境政策的實(shí)施效果也需要在科學(xué)認(rèn)識(shí)資源環(huán)境承載力的基礎(chǔ)上才能做出科學(xué)的評(píng)估。

1 環(huán)境承載力的概念內(nèi)涵及其測度方法

資源環(huán)境承載力是指一定的生產(chǎn)力水平下、某一區(qū)域的資源環(huán)境要素所能承載的符合可持續(xù)發(fā)展需要的社會(huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的能力。區(qū)域資源環(huán)境承載力具有極限性、動(dòng)態(tài)性、開放性和短板效應(yīng)等特征。資源環(huán)境承載力是各種資源環(huán)境要素對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的承載能力的綜合體現(xiàn)，但不同的資源環(huán)境要素的承載能力存在差異，而一個(gè)區(qū)域的資源環(huán)境承載力往往是由最稀缺要素的承載能力決定的。而資源環(huán)境承載力要素的空間流動(dòng)性差異，決定了開放性對(duì)區(qū)域資源環(huán)境承載力的影響存在差異。對(duì)于空間上不可以流動(dòng)的資源環(huán)境要素而言，承載能力取決于當(dāng)?shù)氐馁Y源環(huán)境稟賦條件。對(duì)于空間上可以流動(dòng)的資源環(huán)境要素而言，可以通過區(qū)際交換和要素流動(dòng)改變當(dāng)?shù)刭Y源環(huán)境要素的承載能力。環(huán)境要素在空間上是不能流動(dòng)的，環(huán)境承載力主要取決于當(dāng)?shù)氐沫h(huán)境容量，一個(gè)區(qū)域只能通過調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和產(chǎn)業(yè)布局，改變環(huán)境負(fù)荷，去適應(yīng)環(huán)境承載力。環(huán)境政策是調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和產(chǎn)業(yè)布局的重要政策抓手，也是使區(qū)域經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)適應(yīng)環(huán)境承載力要求的主要政策手段。

由于資源環(huán)境承載力的動(dòng)態(tài)性和開放性，如何測度資源環(huán)境承載力并非一件容易的事。FAO組織的土地資源承載力研究是最早提出的資源環(huán)境承載力概念，以耕地資源可以承載的人口數(shù)量來測度[3-5]。后來出現(xiàn)的資源環(huán)境承載力的研究主要是關(guān)于水資源承載力[6]，大多采用無量綱的指數(shù)評(píng)價(jià)方法，有的采用綜合指數(shù)[7]，有的則采用多指標(biāo)[8]，但無量綱的指數(shù)難以體現(xiàn)資源承載力的物理內(nèi)涵，只能用相對(duì)量及其變化來刻畫資源承載力的變化；也有的學(xué)者仍然采用可以承載人口的數(shù)量作為水資源承載力測度指標(biāo)[9-12]，但在單位人口所需水資源數(shù)量時(shí)遇到了困難，石敏俊等曾采用人均水足跡來表征單位人口所需的水資源數(shù)量[13]。

就環(huán)境承載力而言，狹義的概念內(nèi)涵一般是指環(huán)境容量，也就是自然環(huán)境所能接納的污染物的最大排放量，廣義的概念則把人類活動(dòng)對(duì)環(huán)境施加的負(fù)荷與環(huán)境容量的關(guān)系理解為環(huán)境承載力。實(shí)際上，前者是指環(huán)境承載能力，后者是指環(huán)境承載的狀態(tài)。本文認(rèn)為環(huán)境承載力應(yīng)當(dāng)界定為環(huán)境承載能力，因而采用污染物的允許排放量來測度環(huán)境承載力。一個(gè)區(qū)域的自然環(huán)境的污染物允許排放量，一方面受到自然環(huán)境容量的制約，另一方面也與環(huán)境質(zhì)量目標(biāo)有關(guān)，受到環(huán)境政策的影響。因此，本文所指的環(huán)境承載力是指在現(xiàn)行環(huán)境政策所規(guī)定的環(huán)境質(zhì)量目標(biāo)下自然環(huán)境的污染物允許排放量。endprint

2 京津冀地區(qū)大氣環(huán)境污染現(xiàn)狀與環(huán)境承載力評(píng)估

2.1 京津冀地區(qū)大氣環(huán)境污染特征

2013年京津冀地區(qū)大部分區(qū)域PM2.5年均濃度遠(yuǎn)超過國家二級(jí)標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)人體健康和生活構(gòu)成了威脅[14]。通過分析，京津冀地區(qū)霧霾有以下特征：

（1）污染物排放對(duì)PM2.5濃度有重要影響。從表1可以看出，京津冀地區(qū)大氣污染物濃度與PM2.5濃度在時(shí)間和空間上呈現(xiàn)出高度趨同性，大氣污染物濃度高的區(qū)域往往也是霧霾污染的嚴(yán)重區(qū)域。因此，大氣污染物排放量過大是霧霾污染的根本原因[15-16]。

（2）PM2.5濃度受到風(fēng)力等氣象條件的影響十分顯著。通過對(duì)京津冀地區(qū)滯后一期的日均風(fēng)速與PM2.5日均濃度的分析（表2），發(fā)現(xiàn)風(fēng)力對(duì)PM2.5濃度降低具有顯著的作用。當(dāng)日均風(fēng)速為1.5 m/s以下時(shí)，PM2.5濃度高于120 μg/m3，但日均風(fēng)速大于2.5 m/s時(shí)，PM2.5濃度可降至81 μg/m3左右，日均風(fēng)速達(dá)到3.5 m/s時(shí)，PM2.5濃度能夠降到60 μg/m3。然而，風(fēng)力是不可控的外在因素，霧霾污染

治理不能只是依靠天幫忙，而是要立足于人努力，從減少污染物排放量著手，才能從根本上解決霧霾污染問題。

（3）霧霾污染的季節(jié)性特征顯著，供暖季和非供暖季的空氣質(zhì)量差距明顯。京津冀地區(qū)地處北方，受取暖能源消耗和冬季污染物擴(kuò)散條件不利的共同影響，供暖季和非供暖季的PM2.5日均濃度存在顯著差異。從表3可以看出，京津冀地區(qū)供暖季的PM2.5濃度普遍超過國家標(biāo)準(zhǔn)，也明顯高于非供暖季水平；霧霾污染嚴(yán)重的區(qū)域多為污染物排放量大、擴(kuò)散條件差的區(qū)域，如石家莊、邢臺(tái)、保定和邯鄲，供暖季PM2.5濃度超標(biāo)問題尤為顯著。污染物擴(kuò)散條件相對(duì)較好的張家口、承德、唐山、滄州等地，霧霾污染相對(duì)較輕。

2.2 大氣環(huán)境承載力評(píng)估模型

2.2.1 大氣污染物排放量的估算

本文重點(diǎn)對(duì)PM2.5的一次污染物、也是霧霾污染的前體物質(zhì)——SO2、NOx和煙（粉）塵這三種大氣污染物的日排放量進(jìn)行估算[17-20]。污染物排放量數(shù)據(jù)來源于各地區(qū)2013年環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒和環(huán)境公報(bào)。污染物日排放量估算的具體步驟如下：

（1）區(qū)分供暖季和非供暖季的大氣污染物排放量。依據(jù)各個(gè)區(qū)域冬季供暖用的能源消費(fèi)量，測算各個(gè)區(qū)域供暖能源消費(fèi)帶來的大氣污染物排放量，將大氣污染物年排放量數(shù)據(jù)按供暖季和非供暖季進(jìn)行區(qū)分。

（2）參考工業(yè)生產(chǎn)景氣指標(biāo)，估算各個(gè)區(qū)域的月度社會(huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)波動(dòng)情況，據(jù)此推算各個(gè)區(qū)域大氣污染物質(zhì)的月排放量，從而將大氣污染物年排放量分解為月排放量。

（3）依據(jù)工作日和非工作日的社會(huì)經(jīng)濟(jì)運(yùn)營情況，將污染物月排放量分解為日排放量?；谏鐣?huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的日常指標(biāo)（區(qū)分為雙休日、工作日和法定節(jié)假日），將雙休

日和法定節(jié)假日按全社會(huì)用電量折算成若干單位的標(biāo)準(zhǔn)工作日。參考國泰君安提供的經(jīng)驗(yàn)值，雙休日約等于0.92個(gè)工作日，法定節(jié)假日約等于0.75個(gè)工作日。由此，可以將污染物月排放量數(shù)據(jù)細(xì)分到日排放量，從而得到工作日、雙休日和法定節(jié)假日的污染物日排放量數(shù)據(jù)。

（4）對(duì)污染物日排放量數(shù)據(jù)進(jìn)行矯正。北京作為大都市，機(jī)動(dòng)車帶來的大氣污染物排放量占比較高，并由于北京的交通擁堵嚴(yán)重，交通擁堵導(dǎo)致的車輛低速行駛會(huì)使得車用燃料燃燒不充分，造成更多的污染物排放。因此，針對(duì)北京市，利用2013年北京的交通擁堵系數(shù)，區(qū)分平日和周末、中小學(xué)假日等，對(duì)污染物日排放量進(jìn)行矯正。

2.2.2 統(tǒng)計(jì)建模及估計(jì)結(jié)果

基于PM2.5濃度的主要影響因素分析，就污染物排放量、風(fēng)力、周邊區(qū)域污染物傳輸效應(yīng)等因素對(duì)PM2.5濃度的影響進(jìn)行統(tǒng)計(jì)建模[21-25]。

Y=f（X，LY，lNY，W）（1）

其中，Y為各個(gè)區(qū)域的PM2.5日均濃度。

X為排放因子。為了便于區(qū)域之間的比較，將上述估算的SO2、NOx和煙（粉）塵三種污染物的日排放量轉(zhuǎn)換為單位面積的排放量，即排放密度。但由于SO2、NOx、煙（粉）塵的排放源均來自化石燃料的燃燒，同一個(gè)區(qū)域的SO2、NOx、煙（粉）塵的日排放量之間存在共生關(guān)系，將三種污染物排放密度同時(shí)放入模型會(huì)引起多重共線性，因此，采用因子分析法對(duì)其進(jìn)行降維處理，提取出主成分，作為區(qū)域的排放因子X放入模型。

lY為滯后一期的PM2.5日均濃度值，表征污染物在空氣中的累積效應(yīng)。

lNY為北部相鄰地區(qū)的滯后一期的PM2.5日均濃度值，表征相鄰區(qū)域之間污染物傳輸作用的影響?；诰┙蚣降貐^(qū)的溫帶季風(fēng)氣候因素，在霧霾多發(fā)的冬春季節(jié)，北部地區(qū)PM2.5的濃度受偏北風(fēng)的影響對(duì)于南部地區(qū)有較為顯著的影響，而南部相鄰地區(qū)對(duì)于北部地區(qū)的影響并不顯著，因此，本文只考慮北部相鄰地區(qū)對(duì)于南部地區(qū)的傳輸效應(yīng)。

W為各地區(qū)日均風(fēng)速，數(shù)據(jù)來源于世界氣象數(shù)據(jù)庫。

考慮到京津冀各區(qū)域的污染物排放量、排放結(jié)構(gòu)、污染物擴(kuò)散能力以及受周邊區(qū)域影響的差異，對(duì)13個(gè)區(qū)域分別進(jìn)行統(tǒng)計(jì)建模，各地區(qū)域?qū)⒉捎玫木唧w模型也有所不同。例如，張家口由于自身的風(fēng)力擴(kuò)散條件好，周邊地區(qū)的影響較弱，模型將忽略來自周邊地區(qū)的污染物傳輸?shù)挠绊?。污染物排放因子、風(fēng)力、周邊地區(qū)污染物傳輸?shù)纫蛩貙?duì)PM2.5日均濃度的影響的模型估計(jì)結(jié)果如表4所示。通過對(duì)模型結(jié)果分析，可以得出如下結(jié)果：

（1）本地污染物排放量對(duì)PM2.5濃度具有顯著的影響，減少污染物排放量可以有效減輕空氣污染程度。如果每萬平方公里的污染物日排放量（因子分析合成的新變量）減少1噸，各區(qū)域PM2.5日均濃度下降幅度約為0.03—0.21 μg/m3。

（2）本地滯后一期PM2.5濃度的系數(shù)顯著為正，反映出大氣中污染物累積效應(yīng)對(duì)PM2.5濃度有顯著的影響。經(jīng)過數(shù)據(jù)分析，發(fā)現(xiàn)滯后一期以上的PM2.5濃度的影響并不顯著，這可能是因?yàn)闇笠黄诘腜M2.5濃度已經(jīng)包含了前幾天排放的污染物在大氣中的累積效應(yīng)。endprint

（3）相鄰區(qū)域的滯后一期PM2.5濃度的系數(shù)統(tǒng)計(jì)顯著，表明來自周邊地區(qū)的污染物傳輸效應(yīng)對(duì)PM2.5濃度具有顯著的影響。由于各個(gè)區(qū)域的地理位置各異，氣象條件不同，各個(gè)區(qū)域的PM2.5濃度受到周邊區(qū)域污染物排放的影響也不盡相同。

（4）日平均風(fēng)速顯著為負(fù)，且系數(shù)的絕對(duì)值較大。這說明在當(dāng)前的污染物排放量條件下，風(fēng)力是影響霧霾污染程度的關(guān)鍵因素。南部區(qū)域的平均風(fēng)速系數(shù)的絕對(duì)值明顯高于北部地區(qū)，表明南部區(qū)域霧霾消散對(duì)風(fēng)力的依賴更深。

2.2.3 模型擬合和模型矯正

基于上述估計(jì)結(jié)果進(jìn)行PM2.5日均濃度的預(yù)測，總體來看，預(yù)測值與2013年實(shí)際值在逐日變化趨勢上具有很好的一致性。但是，北京、天津、保定、廊坊、唐山、秦皇島、滄州、邯鄲、石家莊等地區(qū)，在PM2.5日均濃度超過200 μg/m3或低于50 μg/m3的情況下，預(yù)測值與實(shí)際值之間有較為明顯的偏差。這種偏差反映出模型對(duì)于PM2.5日均濃度極值的捕捉效果較差。因此，本文采用分位數(shù)回歸模型，基于不同分位的回歸結(jié)果，對(duì)上述區(qū)域PM2.5日均濃度極值預(yù)測的系數(shù)進(jìn)行矯正。根據(jù)各地區(qū)的回歸預(yù)測結(jié)果與實(shí)際值之間的實(shí)際情況，確定各地區(qū)的PM2.5日均濃度極值范圍，進(jìn)而采用不同分位的回歸結(jié)果進(jìn)行校正（表5和表6）。

經(jīng)過矯正，京津冀13個(gè)地市PM2.5日均濃度的預(yù)測值和實(shí)際值的擬合效果有明顯的改進(jìn)，通過比較模型預(yù)測值和實(shí)際值（見表7），發(fā)現(xiàn)矯正后模型預(yù)測值的誤差顯著下降，即矯正后的模型對(duì)PM2.5日均濃度預(yù)測的可信度明顯提高。

2.3 “大氣國十條”濃度目標(biāo)下的京津冀大氣環(huán)境承載力計(jì)算

將“大氣國十條”的PM2.5年均濃度要求具體量化到京津冀各個(gè)城市，采用上述所建模型計(jì)算得出實(shí)現(xiàn)“大氣國十條”濃度目標(biāo)所允許的污染物排放量，即京津冀地區(qū)大氣環(huán)境承載力（見表8）。

從表8可以看出，京津冀各地區(qū)污染物排放已經(jīng)嚴(yán)重超過大氣環(huán)境承載力，各地區(qū)均面臨著嚴(yán)峻的減排壓力?？傮w來看，京津冀地區(qū)大氣污染物排放量需要減少49%，從不同污染物來看，SO2、NOx和煙粉塵的排放量分別需要減少50%，51%和45%。從不同地區(qū)來看，各地市的減排任務(wù)差距較大，綜合減排率在30%—85%之間不等，其中張家口、承德和秦皇島的霧霾污染程度較低，污染物排放量的減少對(duì)于PM2.5的降低影響不大?？梢姲凑誔M2.5濃度降低25%的要求，京津冀減排任務(wù)十分艱巨。此外，北京市要實(shí)現(xiàn)PM2.5年均濃度60 μg/m3的目標(biāo)，任務(wù)相當(dāng)艱巨，減排率達(dá)78%。

3 基于環(huán)境承載力的京津冀霧霾治理政策效果評(píng)估

3.1 大氣國十條的政策效果評(píng)估

依據(jù)大氣污染防治行動(dòng)計(jì)劃（國十條）確定的污染物減排量，并將其與PM2.5濃度目標(biāo)下的大氣環(huán)境承載力進(jìn)行對(duì)比（表9）可知，大氣國十條的減排措施難以實(shí)現(xiàn)其確定的PM2.5濃度目標(biāo)。表9中可以看出，按照大氣國十條減排計(jì)劃的各地區(qū)污染物排放量高于大氣國十條既定PM2.5濃度目標(biāo)下的環(huán)境承載力，污染物排放量是大氣環(huán)境容量的1.44倍，其中SO2、NOx、煙粉塵的排放量分別是對(duì)應(yīng)的大氣環(huán)境容量的1.18倍、1.52倍和1.19倍，可以看出NOx環(huán)境容量差距最大，也是霧霾治理的關(guān)鍵。

具體到各地區(qū)來看，除邯鄲污染物排放量未超過規(guī)定的環(huán)境承載力外，其余城市均超過環(huán)境承載力。原因在于邯鄲地處河北南部、全年風(fēng)力較低，而且以鋼鐵為代表的高污染行業(yè)比重大，污染減排對(duì)于霧霾的治理效果相對(duì)于京津冀其它地區(qū)明顯，加之2013年邯鄲市PM2.5年均濃度高達(dá)127 μg/m3，按減排計(jì)劃削減25%，邯鄲市的目標(biāo)濃度是95 μg/m3，水平較高，所以其環(huán)境容量較高，略高于大氣國十條標(biāo)準(zhǔn)下的污染物排放量。北京、張家口、秦皇島和承德四個(gè)城市的污染物排放量大大高于其PM2.5濃度目標(biāo)下的環(huán)境容量。其中北京市要求PM2.5年均濃度降低到60 μg/m3，目標(biāo)較高，而北京市的工業(yè)排放較少，主要是居民生活和機(jī)動(dòng)車排放，減排成本較高，相應(yīng)的環(huán)境容量較低。張家口、秦皇島和承德的空氣質(zhì)量相比其它地區(qū)要好，污染物排放較低，如果按照大氣國十條要求，三地的PM2.5年均濃度降低至30 μg/m3、48 μg/m3和38 μg/m3，較高的濃度目標(biāo)使其環(huán)境容量遠(yuǎn)低于大氣國十條目標(biāo)下的排放量。

大氣污染防治行動(dòng)計(jì)劃確定的污染物減排行動(dòng)計(jì)劃難以實(shí)現(xiàn)PM2.5年均濃度控制目標(biāo)。如果要實(shí)現(xiàn)PM2.5年均濃度下降25%的濃度控制目標(biāo)，天津和河北需要進(jìn)一步加大污染物減排力度。具體來講，石家莊、保定、唐山、邢臺(tái)、衡水等區(qū)域不能滿足于PM2.5年均濃度下降25%的目標(biāo)，更重要的是盡可能把PM2.5年均濃度降得更低，減少重污染天氣發(fā)生頻率。在60 μg/m3的濃度目標(biāo)下，北京的減排任務(wù)非常艱巨，可能需要考慮調(diào)整濃度目標(biāo)。

3.2 霧霾治理政策目標(biāo)：從年均濃度到重污染天氣發(fā)生頻率

環(huán)境空氣質(zhì)量改善不能僅有PM2.5年均濃度目標(biāo)，還需要考慮PM2.5日均濃度的頻率分布，尤其是重污染天氣的出現(xiàn)頻率，這是公眾可以直接感知、也是公眾更加關(guān)注的環(huán)境質(zhì)量指標(biāo)。隨著PM2.5年均濃度下降，重污染物天氣出現(xiàn)頻率也會(huì)降低，但重污染天氣出現(xiàn)頻率和PM2.5年均濃度之間并非線性的對(duì)應(yīng)關(guān)系。本文假設(shè)風(fēng)力等級(jí)頻率分布維持在2013年水平，模擬了京津冀10個(gè)地區(qū)60 μg/m3和70 μg/m3年均濃度目標(biāo)下PM2.5日均濃度的發(fā)生頻率，張家口、承德、秦皇島的PM2.5年均濃度較低，沒有進(jìn)行模擬分析。將70 μg/m3和60 μg/m3年均濃度目標(biāo)下模擬結(jié)果相減得到表10。

總體上看，PM2.5年均濃度目標(biāo)越高，較低PM2.5日均濃度天氣出現(xiàn)的頻率下降，高PM2.5日均濃度天氣的出現(xiàn)頻率上升。但是，PM2.5年均濃度由60 μg/m3上升到70 μg/m3時(shí)，PM2.5日均濃度變化主要體現(xiàn)在小于35 μg/m3、35—75 μg/m3區(qū)間的天數(shù)減少，>75—150區(qū)間的天數(shù)增加；在>150—200 μg/m3和大于200 μg/m3區(qū)間的變化不大。分區(qū)域來看，在>150—200 μg/m3和大于200 μg/m3區(qū)間除北京分別增加8 d和4 d外，其他地區(qū)增加的天數(shù)均不超過5 d，廊坊、衡水等地幾乎沒有變化。endprint

上述分析表明，PM2.5年均濃度目標(biāo)從60 μg/m3上升表10 PM2.5年均濃度60—70 μg/m3目標(biāo)下PM2.5日均濃度頻率差異到70 μg/m3，重污染天氣發(fā)生頻率的上升有限，大氣污染物的減排要求卻顯著下降?？紤]到京津冀地區(qū)霧霾污染的現(xiàn)狀以及區(qū)域經(jīng)濟(jì)和民生保障的現(xiàn)實(shí)需要，將PM2.5年均濃度70 μg/m3設(shè)定為京津冀地區(qū)霧霾污染治理的過渡目標(biāo)，60 μg/m3作為中遠(yuǎn)期目標(biāo)，是較為現(xiàn)實(shí)的政策選擇。作為霧霾污染治理的政策目標(biāo)，更為重要的是減少重污染天氣的發(fā)生頻率，霧霾污染治理政策重點(diǎn)應(yīng)轉(zhuǎn)向重度霧霾發(fā)生頻率較高的冬季靜穩(wěn)天氣條件下的污染物排放控制。

如果將PM2.5年均濃度70 μg/m3作為霧霾污染治理目標(biāo)，張家口、承德、秦皇島三地PM2.5年均濃度遠(yuǎn)低于70 μg/m3，故采用國十條濃度目標(biāo)下的環(huán)境承載力。各地區(qū)的污染物允許排放量（大氣環(huán)境容量）如表11所示。

表11顯示，即使京津冀霧霾治理的濃度目標(biāo)設(shè)為PM2.5年均濃度70 μg/m3，京津冀各地的污染物減排壓力依然相當(dāng)嚴(yán)峻。京津冀地區(qū)大氣污染物排放量需減少56.4%，SO2、NOx和煙粉塵的減排率分別為57.5%，56.1%和54.5%。不同地區(qū)的減排任務(wù)存在差異，綜合減排率在27%—80%之間不等。

與大氣國十條濃度目標(biāo)的減排率相比，新的濃度目標(biāo)下北京市的減排率有所降低，天津和河北等地的減排率上升。

4 結(jié)論與啟示

本文的研究結(jié)論歸納起來主要有以下幾點(diǎn)：

（1）大氣國十條的減排措施難以實(shí)現(xiàn)既定的PM2.5濃度目標(biāo)。因?yàn)榇髿鈬畻l排放標(biāo)準(zhǔn)下的各地區(qū)污染排放京津冀地區(qū)的污染物排放量高于大氣國十條所規(guī)定的PM2.5濃度目標(biāo)下的環(huán)境承載力，污染物排放量是大氣環(huán)境承載力的1.44倍，其中SO2、NOx、煙粉塵的排放量分別是對(duì)應(yīng)的大氣環(huán)境承載力的1.18倍、1.52倍和1.19倍，NOx環(huán)境承載力的差別最大。

（2）要實(shí)現(xiàn)PM2.5年均濃度下降25%的濃度控制目標(biāo)，天津和河北需要進(jìn)一步加大污染物減排力度。石家莊、保定、唐山、邢臺(tái)、衡水等地不能滿足于PM2.5年均濃度下降25%的目標(biāo)，因?yàn)榧词箤?shí)現(xiàn)了這一目標(biāo)，PM2.5年均濃度仍然超過90 μg/m3甚至100 μg/m3。這些區(qū)域應(yīng)當(dāng)減少更多的污染物排放量，把PM2.5年均濃度降得更低。

（3）霧霾治理應(yīng)更加注重減少重污染天氣的發(fā)生頻率，治理重點(diǎn)應(yīng)轉(zhuǎn)向重度霧霾發(fā)生頻率較高的冬季靜穩(wěn)天氣條件下的污染物排放控制。PM2.5年均濃度目標(biāo)從60 μg/m3上升到70 μg/m3，重污染天氣發(fā)生頻率的上升有限，大氣污染物的減排要求卻顯著下降?？紤]到京津冀地區(qū)霧霾污染的現(xiàn)狀以及區(qū)域經(jīng)濟(jì)和民生保障的現(xiàn)實(shí)需要，將PM2.5年均濃度70 μg/m3設(shè)定為京津冀地區(qū)霧霾污染治理的過渡目標(biāo)，PM2.5年均濃度達(dá)到60 μg/m3作為中遠(yuǎn)期目標(biāo)，是較為現(xiàn)實(shí)的政策選擇。

由于污染物減排行動(dòng)涉及到區(qū)域經(jīng)濟(jì)和民生保障，霧霾治理不可能一蹴而就，而是一個(gè)漫長的攻堅(jiān)過程。京津冀霧霾治理應(yīng)當(dāng)在科學(xué)確定環(huán)境承載力的基礎(chǔ)上，確定現(xiàn)實(shí)可行的PM2.5濃度控制目標(biāo)，并制定具有可操作性的相應(yīng)的污染物減排計(jì)劃。

參考文獻(xiàn)（References）

[1]國務(wù)院.大氣污染防治行動(dòng)計(jì)劃[S]. 2013. [The Sate Council： Air pollution control action plan[S]. 2013.]

[2]中華人民共和國環(huán)境保護(hù)部. 京津冀及周邊地區(qū)落實(shí)大氣污染防治行動(dòng)計(jì)劃實(shí)施細(xì)則[EB/OL].（2013-09-17）[2013-09-17]http：//www.zhb.gov.cn/gkml/hbb/bwj/201309/W020130918412886411956.pdf. [Ministry of Environmental Protection of the Peoples Republic of China. Implementation rules for the air pollution prevention and control plan in beijingtianjinhebei region and surrounding areas[EB/OL]. （2013-09-17）[2013-09-17]http：//www.zhb.gov.cn/gkml/hbb/bwj/201309/W020130918412886411956.pdf.]

[3]鄧靜中. 土地資源開發(fā)利用、保護(hù)及其承載力研究[J]. 地球科學(xué)進(jìn)展， 1988， 3（6）： 34-37. [DENG Jingzhong Research of exploitation， protection and carrying capacity of land resource [J]. Advances in earth science， 1988， 3（6）： 34-37.]

[4]陳百明. 我國的土地資源承載能力研究[J]. 自然資源， 1989（1）： 5-26. [CHEN Baiming. Research on the capacity of land resources in China [J]. Natural resources， 1989（1）： 5-26.]

[5]封志明. 土地承載力研究的起源與發(fā)展[J]. 資源科學(xué)， 1993， 15（6）： 74-79. [FENG Zhiming. The origin and development of the land carrying capacity research [J]. Resources science， 1993， 15（6）： 74-79.]endprint

[6]程國棟. 承載力概念的演變及西北水資源承載力的應(yīng)用框架[J]. 冰川凍土， 2002， 24（4）： 361-367. [CHENG Guodong. Evolution of the concept of carrying capacity and the analysis framework of water resources carrying capacity in northwest of China [J]. Journal of glaciology and geocryology， 2002， 24（4）： 361-367.]

[7]劉佳駿， 董鎖成， 李澤紅. 中國水資源承載力綜合評(píng)價(jià)研究[J]. 自然資源學(xué)報(bào)， 2011， 26（2）： 258-269. [LIU Jiajun， DONG Suocheng， LI Zehong. Comprehensive evaluation of Chinas water resources carrying capacity [J]. Journal of natural resources， 2011， 26（2）： 258-269.]

[8]段春青， 劉昌明， 陳曉楠. 區(qū)域水資源承載力概念及研究方法的探討[J]. 地理學(xué)報(bào)， 2010（1）： 82-90. [DUAN Chunqing， LIU Changming， CHEN Xiaonan. Preliminary research on regional water resources carrying capacity conception and method[J]. Acta geographica sinica， 2010 （1）： 82-90.]

[9]封志明， 劉登偉. 京津冀地區(qū)水資源供需平衡及其水資源承載力[J]. 自然資源學(xué)報(bào)， 2006， 21（5）： 689-699. [FENG Zhiming， LIU Dengwei. A study on water resources carrying capacity in JingJinJi region[J]. Journal of natural resources， 2006， 21（5）： 689-699.]

[10]FENG L， HUANG C. A risk assessment model of water shortage based on information diffusion technology and its application in analyzing carrying capacity of water resources[J]. Water resources management， 2008， 22（5）： 621-633.

[11]GONG L， JIN C. Fuzzy comprehensive evaluation for carrying capacity of regional water resources[J]. Water resources management， 2009， 23（12）： 2505-2513.

[12]ZHANG Y， CHEN M， ZHOU W， et al. Evaluating Beijings human carrying capacity from the perspective of water resource constraints[J]. Journal of environmental sciences， 2010， 22（8）： 1297-1304.

[13]石敏俊，張卓穎，周丁揚(yáng). 京津冀水資源承載力研究[M]//京津冀藍(lán)皮書——承載力測度與對(duì)策. 北京：社會(huì)科學(xué)文獻(xiàn)出版社，2013. [SHI Minjun， ZHANG Zhuoying， ZHOU Dingyang. Research on the capacity of the BeijingTianjinHebei water resources [M]//Blue book of BeijingTianjinHebei annual report on BeijingTianjinHebei metropolition region development. Beijing： Social Sciences Academic Press， 2013.]

[14]王躍思， 姚利， 劉子銳， 等. 京津冀大氣霾污染及控制策略思考[J]. 中國科學(xué)院院刊， 2013， 28（3）： 353-363. [WANG Yuesi， YAO Li， LIU Zirui， et al. Formation of haze pollution in BeijingTianjinHebei region and their control strategies[J]. Bulletin of Chinese Academy of Sciences， 2013， 28（3）： 353-363.]

[15]中國清潔空氣聯(lián)盟. 京津冀能否實(shí)現(xiàn)2017年P(guān)M2.5改善目標(biāo)？——基于“大氣國十條”的京津冀地區(qū)細(xì)顆粒物污染防治政策效果評(píng)估[R]. 2014. [Clean Air Alliance of China. Will the JingJinJi region achieve the improvement target of PM2.5 in 2017？—assessment of the prevention and control policy effectiveness of fine particulate pollution in JingJinJi region based on air pollution control action plan[R]. 2014.]endprint

[16]關(guān)大博， 劉竹.霧霾真相——京津冀地區(qū)PM2.5污染解析及減排策略研究[M].北京：中國環(huán)境出版社， 2014. [GUAN Dabo， LIU Zhu. The truth of haze： the research on PM2.5 pollution analysis and emission reduction strategies in the BeijingTianjinHebei Region [M]. Beijing：China Environmental Science Press， 2014.]

[17]Air Division U.S. Technical support document for the proposed action on the south coast 2007 AQMP for PM2.5 and the south coast portions of the revised 2007 state strategy[R]. San Francisco，CA： U.S. EPA Region 9， 2010.

[18]ALMEIDA S， PIO C， FREITAS M， et al. Approaching PM2.5 and PM2.5-10 source apportionment by mass balance analysis， principal component analysis and particle size distribution[J]. Science of the total environment， 2006， 368（2-3）： 663-674.

[19]VALLIUS M， JANSSEN N A H， HEINRICH J， et al. Sources and elemental composition of ambient PM2.5 in three European cities[J]. Science of the total environment， 2005， 337（1-3）： 147-162.

[20]張小曳， 張養(yǎng)梅， 曹國良. 北京PM1中的化學(xué)組成及其控制對(duì)策思考[J]. 應(yīng)用氣象學(xué)報(bào)， 2012， 23（3）： 257-264. [ZHANG Xiaoye， ZHANG Yangmei， CAO Guoliang. Aerosol chemical compositions of Beijing PM1 and its control countermeasures[J]. Journal of applied meteorological science， 2012， 23（3）： 257-264.]

[21]WANG G， CHENG S， LI J， et al. Source apportionment and seasonal variation of PM2.5 carbonaceous aerosol in the BeijingTianjinHebei Region of China [J]. Environmental monitoring and assessment， 2015， 187（3）： 143.

[22]ZHOU Y， CHENG S， LI J， et al. A new statistical modeling and optimization framework for establishing highresolution PM10 emission inventoryII： integrated air quality simulation and optimization for performance improvement [J]. Atmospheric environment， 2012， 60： 623-631.

[23]XUE W， WANG J， NIU H， et al. Assessment of air quality improvement effect under the national total emission control program during the twelfth national fiveyear plan in China [J]. Atmospheric environment， 2013， 68： 74-81.

[24]ZHAO B， WANG S， WANG J， et al. Impact of national NOx and SO2 control policies on particulate matter pollution in China [J]. Atmospheric environment， 2013， 77： 453-463.

[25]薛文博， 付飛， 王金南， 等. 基于全國城市 PM2.5 達(dá)標(biāo)約束的大氣環(huán)境容量模擬[J]. 中國環(huán)境科學(xué)， 2014 （10）： 2490-2496. [XUE Wenbo， FU Fei， WANG Jinan， et al. Modeling study on atmospheric environmental capacity of major pollutants constrained by PM2.5 compliance of Chinese cities[J]. China environmental science， 2014 （10）： 2490-2496.]endprint