北京市醫(yī)藥健康產業(yè)聚集污染影響*
——基于EG指數(shù)與AERMOD模型情景研究

劉 旭

(北京市生態(tài)環(huán)境保護科學研究院，國家城市環(huán)境污染控制工程技術研究中心，北京 100037)

2020年初，新冠肺炎疫情的爆發(fā)對經濟發(fā)展及人民生活產生了深刻影響，與疫情相關的中西制藥、生物醫(yī)藥、生命科學及醫(yī)療器械等醫(yī)藥健康產業(yè)收到了直接刺激，抗病毒藥物、血液制品和疫苗等方面得到大力投入，數(shù)字診療與生物技術研發(fā)的共同發(fā)展也取得了共識。醫(yī)藥健康產業(yè)屬于技術密集型產業(yè)[1]，與其他類型產業(yè)相比，在選擇研發(fā)合作伙伴時更傾向于地理位置臨近的企業(yè)[2]，能激發(fā)周邊同類企業(yè)創(chuàng)新，促進知識成果的生產應用，更容易形成以技術研發(fā)、醫(yī)藥制造、智能診療等多功能協(xié)同發(fā)展的產業(yè)集群。

產業(yè)集群的概念源自區(qū)域經濟學，現(xiàn)階段較通用的測量聚集度方法為ELLISION和GLAESER建立的EG指數(shù)[3]。醫(yī)藥健康產業(yè)排放的大氣特征污染物來自制藥生產、研發(fā)試驗、檢測等環(huán)節(jié)，多為揮發(fā)性有機物(VOCs)，包括丙酮、異丙醇、乙醇等[4]。目前針對北京市醫(yī)藥健康產業(yè)集群形成狀態(tài)及聚集度的研究較少，產業(yè)聚集與大氣環(huán)境之間的影響關系也無統(tǒng)一定論。有研究表明，產業(yè)聚集效應可通過大氣污染物聚集排放、能源利用效率、空氣中二次氣溶膠生成等因素影響區(qū)域大氣環(huán)境質量，如霾污染[5]，集聚空間分布的單中心模式與霾污染具有較明顯正向協(xié)同變化關系，而多中心空間集聚結構模式對霾污染具有降低效應[6]。同時也有研究認為，經濟活動的空間聚集可促進技術進步，科學合理規(guī)劃產業(yè)聚集區(qū)能減少廢棄物排放，有利于環(huán)境保護[7]。

《北京城市總體規(guī)劃(2016年—2035年)》的發(fā)布意味著北京市已步入“減量發(fā)展”時代，未來的環(huán)境規(guī)制將從政策層面進一步推進環(huán)境保護。適度的環(huán)境規(guī)制可倒逼產業(yè)結構調整[8-9]，北京市通過印發(fā)生產工藝調整退出及設備淘汰目錄、新增產業(yè)禁限目錄等政策文件，持續(xù)嚴格執(zhí)法、多部門聯(lián)合治污等措施，多層面實施環(huán)境規(guī)制限制了制造企業(yè)在內城區(qū)域的建設規(guī)模，推動了產業(yè)的郊區(qū)化、聚集化布局[10-11]。因此，在醫(yī)藥健康產業(yè)逐漸趨于集群化、規(guī)?；拇蟊尘跋?，理清產業(yè)聚集區(qū)污染物排放對大氣環(huán)境質量的影響至關重要。

隨著全國第二次污染源普查工作的結束，相關數(shù)據(jù)成果也將逐步應用于生態(tài)環(huán)境保護工作，由于污染源普查范圍包括實際從事生產經營活動、有或可能有污染物產生的單位，因此普查企業(yè)更能反映出該產業(yè)的實際污染物產排特征。本研究基于北京市醫(yī)藥健康產業(yè)生產活動水平數(shù)據(jù)，采用第二次污染源普查產排污系數(shù)核算污染物排放，并引入?yún)^(qū)域經濟學領域的EG指數(shù)，判斷醫(yī)藥健康產業(yè)VOCs排放的聚集程度，然后通過AERMOD模型預測不同聚集度情景下的VOCs排放對大氣環(huán)境的影響，以期從經濟活動水平及污染源空間分布情況判定北京市醫(yī)藥健康產業(yè)集群VOCs排放特點，為產業(yè)集群與園區(qū)環(huán)境管理工作提供科學依據(jù)。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 研究數(shù)據(jù)

研究地域是北京市所轄行政區(qū)域，基于北京市醫(yī)藥健康產業(yè)生產活動水平數(shù)據(jù)，采用第二次污染源普查中的醫(yī)藥健康產業(yè)產排污系數(shù)進行污染物核算，包括了《國民經濟行業(yè)分類》(GB/T 4754-2017)中制造業(yè)門類中的行業(yè)代碼為27(醫(yī)藥制造業(yè))和3580(醫(yī)療儀器設備及器械制造業(yè))的企業(yè)，數(shù)據(jù)包括企業(yè)名稱、地址、統(tǒng)一社會信用代碼、行業(yè)代碼、經緯度坐標、企業(yè)運行狀態(tài)等。

1.2 研究方法

1.2.1 聚集度測量方法

EG指數(shù)越大表示產業(yè)越集中，本研究引用參考文獻[12]中的劃分標準：≥0.05屬于高聚集行業(yè)；0.02～<0.05屬于中度聚集行業(yè)；<0.02屬于低聚集行業(yè)。將EG指數(shù)計算公式中產值參數(shù)更換為VOCs排放參數(shù)，按照北京市行政區(qū)劃和街鄉(xiāng)鎮(zhèn)層級將全市分別劃分為17、338個地區(qū)，分別測算北京市醫(yī)藥健康產業(yè)VOCs排放在區(qū)級和街鄉(xiāng)鎮(zhèn)兩個行政層級的空間聚集程度。

1.2.2 空間點密度分析

采用ArcGIS 10.5軟件進行空間點密度分析，醫(yī)藥健康企業(yè)普查數(shù)據(jù)整理選用Excel，空間聚類分析借助軟件ArcGIS 10.5完成，點密度分析值選取各企業(yè)的VOCs排放量，北京市地圖選用天地圖矢量CGCS 2000，地理坐標系選取GCS_WGS_1984。

1.2.3 AERMOD模型情景設置

設置VOCs排放低聚集(均勻分布)、中度聚集和高度聚集3個情景，空間尺度為5 000 m×5 000 m，均勻劃分25個地區(qū)樣方，每個地區(qū)樣方1 000 m×1 000 m，為避免EG指數(shù)公式在各樣方本底值完全均一情況下無法計算的問題，本研究參考普查系數(shù)核算的北京市各街鄉(xiāng)鎮(zhèn)層面VOCs排放情況，假設各地區(qū)樣方VOCs總排放速率為90～1 940 kg/h。設置相同參數(shù)的VOCs排放源25個，單個源的排放速率參考北京市《大氣污染物綜合排放標準》(DB11/ 501-2017)15 m高排氣筒標準限值，設定為3.6 kg/h，預測25個排放源不同聚集程度的疊加排放對同一尺度空間的影響，大氣預測模型用《環(huán)境影響評價技術導則 大氣環(huán)境》(HJ 2.2-2018)推薦的AERMOD模型，軟件采用EIApro 2018，預測氣象選取北京市南部某區(qū)2019年逐日逐時的氣象資料，預測地形考慮為城市平坦地形。

AERMOD模型情景設置參數(shù)見表1，情景各地區(qū)樣方設置參數(shù)見表2。

表1 AERMOD模型情景設置參數(shù)Table 1 Parameters setting in AERMOD model

2 結果與分析

2.1 北京市醫(yī)藥健康產業(yè)VOCs排放聚集度

按北京市17個(區(qū)層面)和338個(街鄉(xiāng)鎮(zhèn)層面)地區(qū)的VOCs排放量(以區(qū)層面為例，結果見表3)，引入EG指數(shù)公式分別測算醫(yī)藥健康產業(yè)聚集度，結果見表4。

表2 AERMOD模型情景各地區(qū)樣方設置參數(shù)Table 2 Parameters setting of sample plots in AERMOD model

表3 北京市醫(yī)藥健康產業(yè)VOCs排放情況(區(qū)層面)Table 3 VOCs emissions from the pharmaceutical and health industry in Beijing (administrative district)

表4 北京市醫(yī)藥健康產業(yè)VOCs排放聚集度Table 4 The agglomeration degree of pharmaceutical and health industry in Beijing

北京市醫(yī)藥健康產業(yè)在區(qū)層面的VOCs排放聚集程度較低，全市17個區(qū)除東城區(qū)、西城區(qū)和石景山區(qū)，其他14個區(qū)均有該產業(yè)的VOCs排放，全市尚未形成以醫(yī)藥健康為優(yōu)勢主導產業(yè)的單極或多極空間分布地區(qū)，但EG指數(shù)為0.019 0，已接近0.02，說明受新冠疫情及產業(yè)政策的影響，醫(yī)藥健康產業(yè)在行政區(qū)層面已趨于中度聚集。將區(qū)層面下沉一級后，醫(yī)藥健康產業(yè)在街鄉(xiāng)鎮(zhèn)層面的VOCs排放聚集程度為高，EG指數(shù)為0.069 0，大于0.05，全市338個街鄉(xiāng)鎮(zhèn)中僅82個地區(qū)分布有該產業(yè)，區(qū)、街鄉(xiāng)鎮(zhèn)層面的產業(yè)聚集程度測算結果不同，說明醫(yī)藥健康產業(yè)在北京市是以產業(yè)園區(qū)或組團形式聚集分布的，但尚未在全市層面形成大規(guī)模的產業(yè)集群。

醫(yī)藥健康產業(yè)已被列入《北京市十大高精尖產業(yè)登記指導目錄(2018年版)》，在北京市致力建設一批具有全球核心競爭力的萬億級產業(yè)集群的大背景下，未來醫(yī)藥健康產業(yè)聚集現(xiàn)象將會在此基礎上更突顯。北京市目前已呈現(xiàn)出“北研發(fā)、南制造”的空間格局，開發(fā)區(qū)、大興區(qū)、懷柔區(qū)、昌平區(qū)、海淀區(qū)已形成一定規(guī)模的醫(yī)藥健康產業(yè)集群，北部的海淀區(qū)、昌平區(qū)生命科學園產業(yè)組團更是依托國家重點實驗室和高等院?？蒲辛α?，聚焦生命科學基礎研究、生物醫(yī)藥和藥械的研發(fā)、研究成果和資源的轉化。南部的大興區(qū)有生物醫(yī)藥基地、開發(fā)區(qū)產業(yè)組團聚焦醫(yī)療器械、中西藥、生物藥、基因藥物和疫苗制造，伴有少量孵化及研發(fā)企業(yè)分布，同時布局有醫(yī)藥研發(fā)、醫(yī)藥制造、研發(fā)生產等外包服務。點密度分析結果表明，開發(fā)區(qū)與大興區(qū)生物醫(yī)藥基地附近企業(yè)數(shù)量與VOCs排放量在各集群中屬于第一梯隊。產業(yè)趨于集群化、園區(qū)化帶來了局地空間小尺度的污染物聚集排放問題，企業(yè)需結合自身生產工藝，分段式設置更精準化、定制化的水噴淋、吸附、冷凝回收等治理措施，同時產業(yè)園區(qū)管理機構的環(huán)保職能與責任落實也需再加強，從產業(yè)結構優(yōu)化、排污口合理布局、嚴格污染治理等手段降低產業(yè)聚集對周邊帶來的環(huán)境影響。

2.2 AERMOD模型情景預測成果

2.2.1 情景1

為研究VOCs在局部空間聚集排放的疊加效應，本研究通過AERMOD模型設置預測情景，參考HJ 2.2-2018附錄D其他污染物空氣質量濃度參考限值(總揮發(fā)性有機物(TVOC)8 h平均標準值為600 μg/m3)，將預測范圍內網(wǎng)格點的逐小時濃度作為代表濃度，分析VOCs排放疊加效應對大氣環(huán)境TVOC濃度的影響。

均勻分布情景下模型預測結果表明，區(qū)域TVOC小時平均質量濃度最大值為0.16mg/m3，TVOC小時標準質量濃度按HJ 2.2-2018附錄D中8 h平均標準值的2倍(1.20mg/m3)進行分析，占標率為13.66%，預測區(qū)域TVOC平均質量濃度為2.52×10-2mg/m3，86.8%的評價范圍TVOC在0.04mg/m3以下，TVOC在0.20mg/m3以上的區(qū)域面積為0。VOCs排放擴散尚未出現(xiàn)明顯的疊加現(xiàn)象，分布在下風向的污染源擴散邊緣出現(xiàn)低濃度的疊加影響，疊加區(qū)域網(wǎng)格點TVOC基本在0.02mg/m3左右。

2.2.2 情景2

中度聚集情景下模型預測結果表明，區(qū)域TVOC小時平均質量濃度最大值為0.35mg/m3，占標率為29.03%，預測區(qū)域TVOC平均質量濃度為3.01×10-2mg/m3，78.6%的評價范圍TVOC在0.04mg/m3以下，TVOC在0.20mg/m3以上的區(qū)域占評價范圍面積的0.1%。VOCs排放擴散已出現(xiàn)明顯的疊加現(xiàn)象，尤其是多個污染源分布的地區(qū)樣方，下風向各地區(qū)之間的疊加區(qū)域網(wǎng)格點TVOC可達到0.04～0.06mg/m3，單個樣方內的多個污染源疊加區(qū)域質量濃度更高，可達到0.08mg/m3。

2.2.3 情景3

高度聚集情景下模型預測結果表明，區(qū)域TVOC小時平均質量濃度最大值為0.58mg/m3，占標率為48.51%，預測區(qū)域TVOC平均質量濃度為3.32×10-2mg/m3，74.6%的評價范圍TVOC在0.04mg/m3以下，TVOC在0.20mg/m3以上的區(qū)域占評價范圍面積的1.0%。與情景1、2相比，情景3呈現(xiàn)的疊加效應更明顯，在多個污染源分布的地區(qū)樣方，下風向各地區(qū)之間的疊加區(qū)域網(wǎng)格點的TVOC高達0.10～0.12mg/m3，單個樣方內的多個污染源疊加區(qū)域質量濃度高達0.20mg/m3。

2.2.4 各情景預測結果對比

各預測情景不同TVOC質量濃度分布面積及占比情況見表5。低聚集、中度聚集、高度聚集情景下TVOC在0.04mg/m3以上的區(qū)域占比分別為13.2%、21.4%、25.4%，TVOC在0.20mg/m3以上的區(qū)域占比分別為0、0.1%、1.1%，隨著VOCs排放源空間分布聚集程度的提高，區(qū)域TVOC小時平均濃度最大值和區(qū)域TVOC平均濃度也升高，污染物排放的疊加污染影響也越明顯。綜上分析，VOCs排放源可通過空間聚集影響區(qū)域大氣環(huán)境質量。

表5 各預測情景不同TVOC質量濃度分布面積及占比情況Table 5 Distribution area and proportion of different TVOC mass concentration for each scenario

3 結論與建議

(1) 低聚集、中度聚集、高度聚集情景下AERMOD模型預測結果表明，隨著VOCs排放源空間分布聚集程度的提高，區(qū)域TVOC小時平均濃度最大值和區(qū)域TVOC平均濃度升高，污染物排放的疊加污染影響也越明顯，區(qū)域TVOC小時平均質量濃度最大值由0.16mg/m3提高至0.58mg/m3，區(qū)域TVOC平均質量濃度由2.52×10-2mg/m3提高至3.32×10-2mg/m3，評價范圍TVOC在0.20mg/m3以上的區(qū)域占比分別為0、0.1%、1.1%，說明VOCs排放污染源可通過空間聚集影響區(qū)域大氣環(huán)境質量。

(2) 北京市醫(yī)藥健康產業(yè)VOCs排放在街鄉(xiāng)鎮(zhèn)層已呈現(xiàn)出高聚集，EG指數(shù)為0.069 0，在區(qū)層面聚集程度較低，EG指數(shù)為0.019 0，但已接近0.02，已趨于中度聚集。醫(yī)藥健康產業(yè)在北京市是以產業(yè)園區(qū)或組團形式聚集分布的，開發(fā)區(qū)、大興區(qū)、懷柔區(qū)、昌平區(qū)、海淀區(qū)已形成一定規(guī)模的醫(yī)藥健康產業(yè)集群，其中開發(fā)區(qū)與大興區(qū)生物醫(yī)藥基地附近企業(yè)數(shù)量與VOCs排放量在各集群中屬于第一梯隊。

(3) 醫(yī)藥健康產業(yè)空間集群帶來VOCs聚集排放的大氣環(huán)境問題不容忽視，企業(yè)需結合自身生產工藝，分段式設置更精準化、定制化的水噴淋、吸附、冷凝回收等治理措施，同時產業(yè)園區(qū)管理機構的環(huán)保職能與責任落實也需再加強，采取產業(yè)結構優(yōu)化、排污口合理布局、嚴格污染治理等措施降低產業(yè)聚集對周邊帶來的環(huán)境影響。