盧亞靈，蔣洪強*，趙 雨，楊 勇

（1.生態(tài)環(huán)境部環(huán)境規(guī)劃院 國家環(huán)境保護環(huán)境規(guī)劃與政策模擬重點實驗室，北京 100012；2.天津大學(xué)環(huán)境科學(xué)與工程學(xué)院，天津 300350；3.格拉斯哥大學(xué)亞當斯密商學(xué)院，格拉斯哥 G12 8QQ）

近年來我國高鐵飛速發(fā)展，截至2016年底已投入使用的高鐵線路總長度達2.2萬公里，占全球高鐵線路總長的65%。根據(jù)規(guī)劃，2020年我國高鐵線路總長將達3萬公里，連接50萬以上人口的大中城市。高鐵運輸方式的廣泛推廣，使得我國交通運輸方式結(jié)構(gòu)發(fā)生了改變。根據(jù)綠色和平組織公布的2017年我國主要城市的PM2.5濃度年均值，我國大部分城市并未達到空氣質(zhì)量二級標準（35 μg/m3）。姜少瑞等在對我國近幾年大氣污染及對人體健康的研究中指出，我國大氣污染的形式嚴峻，突出表現(xiàn)在普遍出現(xiàn)的大面積大氣污染現(xiàn)象[1]。受大氣污染影響，人類的環(huán)境健康影響也得到廣泛研究。謝元博、李巍等在對北京市大氣污染以及居民健康風險的模擬研究中提出，在高約束能源利用的情境下，截至2020年北京市每年可避免相關(guān)死亡人數(shù)17 846人/年[2]。值得一提的是，本文之前鮮有相關(guān)文獻直接對交通運輸與健康影響進行定量分析。本文擬將交通運輸?shù)淖兞恳敕治龃髿馕廴九c健康影響的經(jīng)典模型中，通過對我國高鐵運行情況與高鐵沿線城市本地人群、高鐵過境人群所受到的健康影響進行分析，在全國范圍內(nèi)，量化各城市高鐵出行帶來的健康影響，進而獲取高鐵出行污染源健康影響分布。

1 高鐵出行的環(huán)境健康影響研究進展

國內(nèi)外關(guān)于高鐵運輸方式對環(huán)境質(zhì)量的影響研究方面，鑒于全球60%的高鐵分布在中國，國外學(xué)者對高鐵出行與大氣污染、健康影響的研究較少。主要關(guān)注領(lǐng)域在高鐵出行替代航空出行方式帶來的諸多影響，包括增加噪聲、空氣污染物排放的影響。如Wayson具體對比討論了歐洲、亞洲不同國家鐵路、高鐵噪聲標準以及相應(yīng)的空氣污染排放[3]。陳勇、樊軍等對高鐵隧道噪聲機制進行了解釋并提出了降噪設(shè)計[4]。還有相關(guān)研究表明，高鐵出行每座次大氣污染物排放量低于民航，但是這種減排效果因為高鐵的便利性帶來的客流增加而有所削弱。并且高鐵提速總是利于高鐵出行方式替代航空出行，進而促進溫室氣體排放量減少[5]。國內(nèi)學(xué)者對高鐵出行方式帶來的環(huán)境影響以及大氣污染物排放變化也進行了分析。王曉斌對高鐵客運系統(tǒng)內(nèi)顆粒物及凈化設(shè)計進行調(diào)查討論[6]。余中元詳細分析了高鐵運行前后海南省生態(tài)環(huán)境發(fā)生的演變，以及客流量加大帶來的環(huán)境生態(tài)的變化，包括廢棄物排放量增加，污染物相較之前更集中等，并指出區(qū)域間發(fā)展不平衡是問題所在[7]。王少華等對蘭新高鐵客車內(nèi)、候車室環(huán)境空氣質(zhì)量進行分析，研究得出高鐵客車內(nèi)空氣污染處于低水平，主要受包括季節(jié)、車廂在內(nèi)的五個因素的影響[8,9]。

根據(jù)具體機制不同，大氣污染物排放的環(huán)境健康指數(shù)可以有多種表達方式。余元中在論證高鐵運營前后海南省生態(tài)環(huán)境效益演變的研究中[7]，選擇PM、SO2、NO2三個空氣污染物指標的加權(quán)求和計算空氣質(zhì)量影響；采用廢水排放量、化學(xué)需氧量、氮氧排放量、空氣質(zhì)量指數(shù)等指標的加權(quán)求和來計算總體環(huán)境質(zhì)量指數(shù)。另外，在高鐵客車空氣質(zhì)量研究中，空氣質(zhì)量綜合指數(shù)被表述為污染物指數(shù)最高值與均值的乘積，其中污染物指數(shù)為污染物平均監(jiān)測濃度與污染物評價標準的比值[10]。在對我國大氣污染對居民健康影響的研究總結(jié)中，闞海東提出健康影響研究可分為急性、慢性健康影響研究[11]，并對我國17個城市研究發(fā)現(xiàn)，大氣中每增加10μg/m3單位的PM10，居民總死亡風險增加0.35%。趙越在大氣污染對人體健康影響研究中，主要利用人力資本法研究了人體健康影響的過早死亡經(jīng)濟損失[12]。謝鵬等利用大氣污染流行病學(xué)研究經(jīng)典的泊松回歸模型評價大氣污染帶來的人類健康影響[13]。在模型中，人類健康影響（人群短期暴露增加的總死亡率）的因變量包括大氣污染物濃度、人口數(shù)。

本文的健康影響模型是在泊松回歸經(jīng)典模型基礎(chǔ)上，引入交通出行變量計算得到的各城市相對健康影響指數(shù)，進而獲取全國范圍內(nèi)各城市受高鐵出行健康影響的分布。為了更好地分析高鐵出行下的人群環(huán)境影響，筆者在計算環(huán)境影響指數(shù)時將受影響人群分為高鐵沿線本地人群和過境人群。因此，筆者設(shè)計了環(huán)境影響指數(shù)指標——高鐵沿線城市本地人群的大氣環(huán)境健康影響指數(shù)（PED）以及過境人群的大氣環(huán)境健康影響指數(shù)（TPED）。此外，本文還對京滬、廣深等具體高鐵線路本地人群、過境人群的環(huán)境健康影響進行了仔細分析。

2 環(huán)境健康影響指數(shù)構(gòu)建與數(shù)據(jù)來源

2.1 傳統(tǒng)的泊松回歸模型

以往的研究中[13]，大氣污染流行病學(xué)常用的泊松回歸模型是對受大氣污染的環(huán)境健康影響的一種常用方法。泊松回歸模型的表達式如下：

其中，β為暴露—反應(yīng)關(guān)系系數(shù)；Ci為大氣污染日均濃度；C0為污染物參考濃度；E為大氣污染下的環(huán)境影響效應(yīng)；p為人口數(shù)；E0為參考濃度下的環(huán)境影響效應(yīng)；因此ΔE為可避免健康效應(yīng)。值得注意的是，該泊松回歸模型以日為計算單位，將365日的計算值相加，得到的是年度環(huán)境影響效應(yīng)結(jié)果。

2.2 PED和TPED指標構(gòu)建

本文旨在研究高鐵沿線城市本地人群、過境人群受PM2.5污染物排放的環(huán)境健康影響。設(shè)計的兩個指標包括高鐵沿線城市本地人群（常住人口）的大氣環(huán)境健康影響指數(shù)（PED）以及高鐵沿線城市過境人群（乘坐高鐵經(jīng)過或者到達該城市人口）的大氣環(huán)境健康影響指數(shù)（TPED）。指標設(shè)計借鑒泊松回歸模型并對其進行改進，而且本文的PED和TPED是標準化后（將環(huán)境影響最大值作為分母）的相對環(huán)境影響指數(shù)，從而表征全國不同地區(qū)高鐵出行背景下的的環(huán)境影響。因此本文不依據(jù)暴露后的過早死亡率，公式中也不包括暴露—反應(yīng)系數(shù)。具體公式如下：

其中，p代表城市常住人口；PM2.5i表示某地區(qū)i的PM2.5年均濃度值，表征當?shù)乜諝馕廴舅?；PM2.50表示最新環(huán)境空氣質(zhì)量標準規(guī)定的PM2.5年均濃度二級質(zhì)量標準（35 μg/ m3）；D表示高鐵過境次數(shù)。由于每列高鐵的載客人數(shù)、在各城市的?？繒r間難以獲取，因此假設(shè)各列高鐵的以上參數(shù)相同，TPED主要通過各城市高鐵過境次數(shù)的不同表征其過境人口的不同，最后得到的是標準化后的相對環(huán)境影響指數(shù)。

2.3 數(shù)據(jù)來源

本文的高鐵車次信息來源于12306網(wǎng)站，抓取時間為2017年12月；PM2.5年均濃度數(shù)據(jù)為綠色和平組織發(fā)布的2017年我國365個城市相關(guān)數(shù)據(jù)；常住人口數(shù)據(jù)來源于各地統(tǒng)計年鑒，受數(shù)據(jù)獲取困難影響，本文各市的常住人口采用的是2015年的數(shù)據(jù)。

3 計算結(jié)果

3.1 中國高鐵城市格局分析

在本文統(tǒng)計的高鐵沿線80個城市里，日過境次數(shù)較多的城市分別為廣州市、上海市、南京市、長沙市、北京市、杭州市、鄭州市、蘇州市、天津市、武漢市、無錫市及深圳市，在500次以上。其中，廣州市、上海市、南京市、長沙市的日過境次數(shù)與其他幾個城市相差較大，廣州市和上海市的日過境次數(shù)均超過1 000次每天，分別為1 009次/天和1 007次/天，幾乎是深圳市日過境次數(shù)（523次/天）的2倍。

表1 中國高鐵過境次數(shù)較多城市

選取通行車次200列以上的城市進行組團分析。相互通行車次較多的城市之間聯(lián)系緊密，則被分為一組，共可分為5個組團：中北部組團，主要節(jié)點城市包括北京、天津、濟南、徐州、鄭州、武漢、長沙；長江下游組團，主要節(jié)點城市包括合肥、南京、蘇州、無錫、上海；東南部組團，主要節(jié)點城市包括南昌、杭州、寧波、福州、廈門；華南西南組團，主要節(jié)點城市包括廣州、深圳、貴陽；長江中上游組團，主要節(jié)點城市包括重慶、成都。

表2 中國高鐵過境次數(shù)較多城市組團格局

依照表2所示，東部沿海的長三角至珠三角城市群，高鐵網(wǎng)絡(luò)相互交織、車次較多，城市的聯(lián)通頻度更高；京津冀及中部若干大城市，與東北、西北、西南主要城市有高鐵聯(lián)通，高鐵網(wǎng)絡(luò)覆蓋度更廣。結(jié)合高鐵沿線各城市日過境次數(shù)以及聯(lián)通度可以看到其他地區(qū)相比東南地區(qū)高鐵線路布局覆蓋廣度更大。

3.2 中國高鐵城市PM2.5環(huán)境健康影響分析

在對全國80個城市的PED和TPED指標進行量化分析時，鑒于石家莊市的PED值和鄭州市的TPED值分別為各城市PED和TPED最大值，因此分別被設(shè)置為標準化各城市指標值的基準。通過這個標準化設(shè)計，可以看到全國各城市間高鐵出行帶來的健康影響的差異。

受空氣質(zhì)量和常住人口數(shù)量影響，石家莊、北京、天津、鄭州、西安、菏澤、徐州、成都、重慶、洛陽等城市的大氣環(huán)境健康影響指數(shù)較高，排名前四的常住人口為1 070萬人、2 171萬人、1 547萬人、957萬人等；防城港、大連、珠海、北海、貴陽、三亞、莆田、龍巖、廈門、?？凇⒄拷?、昆明、福州、深圳等城市本地人群的大氣環(huán)境健康影響指數(shù)較低，排名前四的常住人口為92萬人、594萬人、163萬人、163萬人?？梢钥吹?，PED靠前的城市的常住人口并不完全高于其后城市，PED并不是絕對取決于常住人口。從PED公式設(shè)置中可以得到很好的解釋，PED不僅取決于各城市常住人口，還取決于PM2.5的濃度。

全國各城市PED值、TPED值分別見表3、表4。

受空氣質(zhì)量和每年運輸人群數(shù)量影響，鄭州、西安、天津、石家莊、徐州、長沙、北京、濟南、合肥、武漢等城市高鐵過境人群的大氣環(huán)境健康影響指數(shù)較高，排名前四的高鐵日過境次數(shù)分別為627次/天、424次/天、556次/天、330次/天；大連、北海、貴陽、珠海、龍巖、昆明、莆田、?？?、三亞、廈門、深圳、福州等城市較低，排名前四的高鐵日過境次數(shù)分別為180次/天、70次/天、272次/天、160次/天?？梢钥吹?，PED靠前的城市的日過境次數(shù)基本上高于靠后城市，但TPED并不是絕對取決于日過境次數(shù)。從TPED公式設(shè)置中可以看出，TPED不僅取決于各城市日過境次數(shù)，還取決于PM2.5的濃度。PED和TPED值排名靠前城市，包括石家莊、北京、天津、鄭州、徐州等，大多位于聯(lián)通度高的華北華中地區(qū)；PED和TPED值排名靠后城市，包括大連、北海、貴陽、?？诘?，大多位于華南西南等空氣質(zhì)量好的地區(qū)。

表3 全國各城市PED值

表4 全國各城市TPED值

3.3 主要高鐵沿線城市的大氣環(huán)境健康影響指數(shù)

依照表5所示，可以看到各高鐵線路的沿線城市PED和TPED均值，其中，京津高鐵、鄭西高鐵、京廣高鐵和京福高鐵的沿線城市PED和TPED均值較高，分別為0.91和0.66、0.48和0.46、0.35和0.23、0.40和0.29；廣深高鐵、合福高鐵和滬昆高鐵的沿線城市PED和TPED均值較低，分別為-0.03和-0.04、0.05和0.07、0.09和0.15?？梢钥吹礁鞲哞F線路PED和TPED均值取決于沿線各城市PED和TPED值。最后得到PED和TPED值排名靠前高鐵線路大多位于聯(lián)通度高的華北華中地區(qū)，PED和TPED值排名靠后的線路大多位于華南西南等空氣質(zhì)量好的地區(qū)的結(jié)論。

京津高鐵線路的沿線城市PED和TPED均值分別為合福高鐵沿線城市PED和TPED均值的18.2倍、9.4倍。鄭西高鐵線路的沿線城市PED和TPED均值分別為合福高鐵沿線城市PED和TPED均值的9.6倍、6.6倍。分城市來看，鑒于京津高鐵線路城市PED和TPED水平相近，這里對鄭西高鐵線路城市PED和TPED進行分析。鄭州的PED和TPED最高分別為0.70和1.00，三門峽的PED和TPED最低分別為0.12和0.10，兩個城市的空氣質(zhì)量相近，分別為72μg/m3和62μg/m3，差距主要來自常居人口和高鐵日過境次數(shù)，前者分別為三門峽的4.3倍、6.9倍。

表5 高鐵線路沿線城市PED和TPED均值

合福高鐵線路的沿線城市PED和TPED均值分別為0.05、0.07，與滬昆高鐵和寧杭高鐵沿線城市PED和TPED均值較相近。廣深高鐵線路的沿線城市PED和TPED均值分別為0.03、0.04，是唯一一條沿線城市PED和TPED均值為負的高鐵線路。分城市來看，鑒于廣深高鐵線路各城市的PED和TPED水平相近，這里只對合福高鐵線路各城市的PED和TPED值進行分析。合肥的PED和TPED最高分別為0.33和0.42，福州的PED和TPED最低分別為-0.13和-0.15，兩個城市的空氣質(zhì)量相差很大，分別為57μg/m3和27μg/m3，常住人口和高鐵日過境次數(shù)水平相近。就高鐵線路為單位進行分析，可以得到華北地區(qū)高鐵線路影響下PED和TPED值高于華南西南地區(qū)的結(jié)果。特定高鐵線路沿線城市的PED和TPED值見表6。

4 結(jié)論

本文旨在對每日高鐵/動車/城際列車過境次數(shù)與人類環(huán)境健康影響進行大數(shù)據(jù)分析。文中的環(huán)境健康影響指數(shù)為將高鐵出行過境次數(shù)引入改進的泊松回歸模型，進而直接得到各省人類環(huán)境健康受到高鐵出行的影響。另外，為了更好地分析高鐵出行下的人類環(huán)境影響，城市在計算環(huán)境影響指數(shù)時將受影響人群分為高鐵沿線本地人群和過境人群，環(huán)境影響指數(shù)指標分別為高鐵沿線城市的本地人群的大氣環(huán)境健康影響指數(shù)（PED）以及過境人群的大氣環(huán)境健康影響指數(shù)（TPED）。最后總結(jié)分析了全國范圍內(nèi)，各城市環(huán)境健康受過境次數(shù)影響的程度大小。此外，本文還對16條具體高鐵線路的PED和TPED均值進行分析，并以京津城際、鄭西、合福、廣深高鐵為例，分析影響PED和TPED值的因素。

表6 特定高鐵線路沿線城市的PED和TPED值

我國高鐵網(wǎng)絡(luò)覆蓋全國大部分地區(qū)，極大地改善了人們的出行和生活。東部沿海的長三角至珠三角城市群，高鐵網(wǎng)絡(luò)相互交織、車次較多，城市的聯(lián)通頻度更高；京津冀及中部若干大城市，與東北、西北、西南主要城市有高鐵聯(lián)通，高鐵網(wǎng)絡(luò)覆蓋度更廣。

計算表明，華北、華中、四川盆地的大城市，人口多，過境車次多，空氣質(zhì)量相對較差，城市本地人群和過境人群的大氣環(huán)境健康影響指數(shù)較高。華中、華南、西南邊境城市的空氣質(zhì)量相對較好，高鐵沿線本地人群和過境人群的大氣環(huán)境健康影響指數(shù)較低；廣深、武廣、滬杭、滬寧、寧杭、哈大、合福、滬昆高鐵沿線本地人群和過境人群的大氣環(huán)境健康影響指數(shù)較低。