于 淼 ,馬秋紅 ,朱明月 ,張景旺 ,王 克 ,徐起翔 ,張瑞芹 (1.鄭州大學(xué)化學(xué)學(xué)院,河南 鄭州 450001；2.鄭州大學(xué)環(huán)境科學(xué)研究院,河南 鄭州 450001；.周口市生態(tài)環(huán)境局項(xiàng)城分局,河南 周口 466000；4.鄭州大學(xué)生態(tài)與環(huán)境學(xué)院,河南 鄭州 450001)

我國(guó)農(nóng)村居民人口基數(shù)大,農(nóng)村家庭散煤燃燒效率低,高灰分,并缺乏相應(yīng)的污染物控制措施[1],導(dǎo)致農(nóng)村散煤燃燒對(duì)環(huán)境的危害比同等污染物排放的工業(yè)源更直接,危害更大,是造成冬季燃煤采暖期霧霾現(xiàn)象頻發(fā)主要誘因之一[2-3].

隨著農(nóng)村家庭燃燒源污染物排放逐漸得到關(guān)注,越來(lái)越多的學(xué)者對(duì)農(nóng)村散煤燃燒污染物排放及其對(duì)人體健康的危害展開(kāi)研究[4-6].相比散煤供熱,冬季采取天然氣或電力等清潔采暖方式對(duì)大氣污染物具有明顯的減排效果[7-10].而清潔采暖措施中技術(shù)的成本及可行性對(duì)減排效果有顯著的影響[11].針對(duì)大氣污染物減排帶來(lái)的環(huán)境效益,大部分研究采用PM2.5暴露反應(yīng)關(guān)系評(píng)價(jià)居民健康風(fēng)險(xiǎn)和健康效益[12-13].上述研究采用不同技術(shù)方案針對(duì)國(guó)內(nèi)不同區(qū)域農(nóng)村散煤替代的減排潛力和健康風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了評(píng)估,但對(duì)農(nóng)村散煤替代對(duì)空氣質(zhì)量改善的貢獻(xiàn)和相應(yīng)居民健康效益的分析仍較簡(jiǎn)單,對(duì)其中氣象條件和污染傳輸?shù)纫蛩乜紤]不足.因此,將農(nóng)村散煤替代的減排潛力評(píng)估模型與空氣質(zhì)量模型結(jié)合進(jìn)行研究,可以更全面和準(zhǔn)確地評(píng)估農(nóng)村散煤替代的環(huán)境效益.

河南省是作為全國(guó)空氣污染最嚴(yán)重的區(qū)域之一,2016年其農(nóng)村人口達(dá)到 5556萬(wàn)人,居全國(guó)首位,城鎮(zhèn)化率 48.5%遠(yuǎn)低于全國(guó)平均水平[14],基礎(chǔ)設(shè)施仍較為落后,導(dǎo)致其農(nóng)村散煤燃燒量大[15].調(diào)研發(fā)現(xiàn)河南省農(nóng)村人均煤炭消費(fèi)量為 50.4kg標(biāo)準(zhǔn)煤[16],高出年鑒統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù) 42.4%.為削減農(nóng)村散煤產(chǎn)生的大氣污染物排放,改善區(qū)域空氣質(zhì)量,河南省政府已出臺(tái)了一系列政策[17-19],但仍缺乏相關(guān)減排潛力和環(huán)境效益研究.從技術(shù)層面分析河南省農(nóng)村散煤替代的減排潛力,并采用空氣質(zhì)量模型(WRF-CMAQ)對(duì)其環(huán)境效益進(jìn)行定量評(píng)估,可以為河南省農(nóng)村散煤治理和大氣污染防控提供政策依據(jù).

本文基于Zhu等[16]計(jì)算的2016年河南省農(nóng)村居民燃燒源大氣污染物排放清單,利用減排技術(shù)模型分析2025年冬季河南省農(nóng)村散煤替代的大氣污染物減排潛力;通過(guò)空氣質(zhì)量模型(WRF-CMAQ)模擬和評(píng)估河南省冬季農(nóng)村散煤替代對(duì) PM2.5污染改善貢獻(xiàn);采用泊松回歸模型量化評(píng)估PM2.5暴露引起的居民健康風(fēng)險(xiǎn)變化及散煤治理帶來(lái)的健康經(jīng)濟(jì)效益.

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 研究區(qū)域

河 南 省 位 于 110°21′E～116°39′E,31°23′N～36°23′N,地處中國(guó)中東部地區(qū),具體地理位置和地市分布如圖1所示.河南省共有17個(gè)地級(jí)市和1個(gè)省直管縣級(jí)市, 2016年總?cè)丝谶_(dá)到10788萬(wàn)人,城鎮(zhèn)化率達(dá)到48.5%[14].

圖1 河南省地理位置和構(gòu)成Fig.1 Geographical location and composition of Henan Province

1.2 研究路線

基于Zhu等[16]編制的2016年河南省農(nóng)村居民燃燒源大氣污染物排放清單,以 2016年為基準(zhǔn)年,2025年為研究目標(biāo)年,取空氣污染較為嚴(yán)重的 1月份做冬季典型月份[20].根據(jù)2016年河南省農(nóng)村居民燃燒源排放清單[16],在縣區(qū)層面對(duì)農(nóng)村散煤減排潛力進(jìn)行分析;采用 WRF-CMAQ模型模擬1月份的河南省空氣質(zhì)量分析農(nóng)村散煤替代的環(huán)境影響;使用ArcGIS地理信息系統(tǒng),將河南省各區(qū)縣人口數(shù)據(jù)分布到4km×4km網(wǎng)格內(nèi),利用泊松回歸模型對(duì)各網(wǎng)格的居民健康風(fēng)險(xiǎn)和健康效益進(jìn)行量化評(píng)估.本研究中所有貨幣結(jié)果均基于2016年.

1.3 散煤替代減排潛力分析

1.3.1 減排技術(shù)模型建立 根據(jù)文獻(xiàn)資料[21-23],本文選取了6種減排技術(shù)和2種住宅改造方案,對(duì)農(nóng)村居民采暖和炊事活動(dòng)進(jìn)行減排潛力分析,減排技術(shù)見(jiàn)表1.考慮到河南省各區(qū)縣不同的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和農(nóng)村家庭的收入水平,對(duì)減排技術(shù)模型進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化,引入技術(shù)成本支出占農(nóng)村居民可支配收入的比重作為農(nóng)村居民的負(fù)擔(dān)率,以采用散煤替代后的農(nóng)村居民燃燒源PM2.5排放量最小為目標(biāo)函數(shù),建立了區(qū)縣級(jí)水平的優(yōu)化方程組.采用MATLAB軟件求解優(yōu)化方程,評(píng)估各區(qū)縣農(nóng)村家庭散煤替代的減排潛力,并得到各區(qū)縣的最優(yōu)減排技術(shù)推廣率.基于已有文獻(xiàn)資料[24-25],將大氣污染物年排放量進(jìn)行月份分配處理,得到2016年和2025年1月份河南省農(nóng)村燃燒源大氣污染物排放量.此外,部分減排技術(shù)會(huì)導(dǎo)致電力消耗增加,這部分額外發(fā)電導(dǎo)致的PM2.5間接排放量也包含在目標(biāo)函數(shù)中.具體的優(yōu)化方程組如下:

表1 減排技術(shù)及基本參數(shù)Table 1 Emission reduction technologies and basic parameters

式中: xmn為m縣中減排技術(shù)n的技術(shù)推廣率(%),假設(shè)采暖活動(dòng)減排技術(shù)的推廣率之和為 1,炊事活動(dòng)減排技術(shù)的推廣率之和為1; Cmn為m縣中只采用減排技術(shù)n后的PM2.5排放量, kt; Zm為m縣采用減排技術(shù)后PM2.5排放總量, kt; amn為采暖技術(shù)n總成本與m縣農(nóng)村家庭可支配收入之比; bm為m縣農(nóng)村家庭負(fù)擔(dān)率;smn為m縣的燃?xì)馓娲夹g(shù)中的天然氣消費(fèi)量, m3; tm為m縣進(jìn)行燃?xì)馓娲夹g(shù)后的天然氣消費(fèi)總量, m3,考慮到天然氣無(wú)法在農(nóng)村地區(qū)得到全面推廣,假設(shè) tm為m縣采用減排技術(shù)替代前天然氣消費(fèi)量的2倍.

1.3.2 農(nóng)村家庭燃燒源排放清單建立 減排技術(shù)優(yōu)化模型中大氣污染物排放量采取排放因子法進(jìn)行估算,包括 SO2,NOx,CO,PM10,PM2.5,VOCs,NH37種污染物.排放因子的選取見(jiàn)表 2.本文中基準(zhǔn)年和目標(biāo)年排放量計(jì)算均采用相同的排放因子.具體計(jì)算公式如下:

表2 家庭燃燒源排放因子(g/kg-燃料)Table 2 Emission factors of Household combustion source(g/kg-fuel)

式中:Ei,j為河南省j縣大氣污染物i的排放量, kt; Ak,j為不同情景下河南省j縣燃料k的年均活動(dòng)水平數(shù)據(jù), kt(m3); EFi,k為燃料k的排放因子, g/kg(kg/m3); i為污染物種類; k為燃料類型.

由于目前國(guó)內(nèi)對(duì)農(nóng)村居民燃燒源清單的研究相對(duì)匱乏,本地化排放因子較難獲取,國(guó)內(nèi)學(xué)者大多采用文獻(xiàn)中已有其他區(qū)域的排放因子進(jìn)行研究[2,5,10],本研究也采用了國(guó)內(nèi)學(xué)者相關(guān)研究的排放因子,排放因子的區(qū)域差異是農(nóng)村居民燃燒源排放量不確定性的主要來(lái)源之一.另一方面,由于排放因子實(shí)測(cè)過(guò)程較復(fù)雜,原始數(shù)據(jù)獲取難度大,因此排放因子也存在時(shí)間上的滯后性,國(guó)內(nèi)學(xué)者在清單編制大都采用不同年份的排放因子[31-32],選取不同年份的排放因子也是排放清單結(jié)果不確定性的主要來(lái)源之一.受地域和時(shí)間等因素影響,清單采取的排放因子與實(shí)際排放情況存在差異,導(dǎo)致排放量估算結(jié)果存在一定的不確定性.為保證選擇的排放因子及相應(yīng)排放量計(jì)算結(jié)果的準(zhǔn)確性,本文采用空氣質(zhì)量模型模擬的方法對(duì)基準(zhǔn)年排放量結(jié)果進(jìn)行校驗(yàn).

1.3.3 情景設(shè)定 參考河南省人口發(fā)展規(guī)劃[39],預(yù)測(cè)2025年時(shí)河南省人口達(dá)到11325萬(wàn)人,其中農(nóng)村人口4417萬(wàn)人.本文設(shè)置了基準(zhǔn)情景(BAU)和散煤治理情景(SCT)對(duì) 2025年大氣污染物的減排潛力進(jìn)行分析,并基于相應(yīng)人口預(yù)測(cè)進(jìn)行健康影響分析.在 BAU情景中,假設(shè)河南省農(nóng)村家庭能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)仍保持在2016年水平,不采用任何減排技術(shù),由于農(nóng)村人口相比于2016年下降20.5%,BAU情景下農(nóng)村居民燃燒源污染物排放量將比基準(zhǔn)年低.在 SCT情景中,假定農(nóng)村家庭采用所有的減排技術(shù)和住宅改造方案,通過(guò)優(yōu)化方程得到各區(qū)縣的最優(yōu)減排技術(shù)組合.

1.4 PM2.5污染改善和健康效益分析方法

1.4.1 PM2.5濃度模擬及校驗(yàn) 本文根據(jù)河南省本地氣象和排放特征,對(duì) WRF-CMAQ模型進(jìn)行了參數(shù)優(yōu)化,并采取優(yōu)化后的模型對(duì) 2種情景下的河南省大氣污染物濃度進(jìn)行模擬.空氣質(zhì)量模型所需的氣象場(chǎng)由氣象預(yù)報(bào)模型WRF提供.模擬區(qū)域采用3層嵌套網(wǎng)格方案,第 1層為中國(guó)及周邊區(qū)域,網(wǎng)格間距為 36km;第 2層為中國(guó)中東部地區(qū),網(wǎng)格間距為12km;第3層為河南省及周邊區(qū)域,網(wǎng)格間距為4km.垂直方向上設(shè)置43個(gè)氣壓層.輸入氣象數(shù)據(jù)采用美國(guó)國(guó)家環(huán)境預(yù)報(bào)中心NCEP的時(shí)間分辨率為6h,空間分辨率為1°×1°的FNL全球分析資料.地形數(shù)據(jù)采用搭載中分辨率成像光譜儀MODIS衛(wèi)星的空間分別率為30″的地形數(shù)據(jù).

空氣質(zhì)量模型CMAQ的化學(xué)機(jī)制為SAPRC99(加州大氣污染研究中心機(jī)理99)氣相化學(xué)反應(yīng)機(jī)制和 Aero6(氣溶膠 6)氣溶膠反應(yīng)機(jī)制.模擬時(shí)段為 1月份;模擬區(qū)域仍采用三層嵌套網(wǎng)格.模擬區(qū)域在垂直方向上設(shè)置14個(gè)氣壓層.

本文農(nóng)村居民燃燒排放清單來(lái)自 Zhu等[16]研究結(jié)果,河南省其他人為源排放清單為 Bai等[40]研究結(jié)果,河南省外區(qū)域排放清單則采用清華大學(xué)編制的中國(guó)多尺度排放清單 MEIC[41].天然源清單是利用天然源排放模型MEGAN計(jì)算所得.

本文選取河南省國(guó)控監(jiān)測(cè)站點(diǎn) 2016年 1月PM2.5觀測(cè)日均值數(shù)據(jù)[42],與模擬結(jié)果的日均 PM2.5濃度進(jìn)行對(duì)比,評(píng)估模擬結(jié)果與監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的相關(guān)性,驗(yàn)證模擬結(jié)果的可靠性.本文采用的對(duì)比校驗(yàn)指標(biāo)主要有標(biāo)準(zhǔn)化平均偏差(NMB),標(biāo)準(zhǔn)化平均誤差(NME)以及相關(guān)系數(shù)R[43].其中NMB反映模擬值與觀測(cè)值平均偏離程度,NME反映模擬值與觀測(cè)值平均誤差的大小,若 NMB和 NME的值均小于 50%,則表示模型對(duì)PM2.5排放的模擬性能較好[44].相關(guān)系數(shù)R表示模擬結(jié)果與觀測(cè)值之間變化趨勢(shì)吻合程度,R值越接近1,則表示模擬值與觀測(cè)值的吻合程度越高,模擬效果越好[45].

1.4.2 健康效益評(píng)估 本文根據(jù)大氣污染物與短期健康風(fēng)險(xiǎn)的相關(guān)研究[46-47],采用泊松回歸模型,選取急性死亡,呼吸系統(tǒng)疾病死亡,心血管疾病死亡作為健康終點(diǎn)[48].基于空氣質(zhì)量模型模擬的網(wǎng)格化PM2.5濃度結(jié)果,本文將其與河南省 4km×4km 網(wǎng)格人口單元分布進(jìn)行逐一對(duì)應(yīng),并進(jìn)行網(wǎng)格對(duì)網(wǎng)格的健康風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估.相較于以往的單站點(diǎn)評(píng)估方式[5-6,12],網(wǎng)格化評(píng)估的方式能更準(zhǔn)確地評(píng)估大氣污染狀況及治理措施的改善對(duì)居民的健康影響.健康風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估公式如下:

式中:RR是相對(duì)風(fēng)險(xiǎn); E和E0分別是PM2.5濃度C和C0下的人群死亡率, %; Y是PM2.5濃度引起的過(guò)早死亡人數(shù),人; P是每個(gè)網(wǎng)格內(nèi)暴露的人群數(shù)量,人; C為每個(gè)網(wǎng)格內(nèi)PM2.5實(shí)際濃度, μg/m3; C0為PM2.5基準(zhǔn)參考濃度, μg/m3;本文選取世界衛(wèi)生組織于 2006年推薦的PM2.5標(biāo)準(zhǔn)濃度值(10μg/m3)[49]; β為泊松回歸模型的系數(shù),2016年的人口死亡率作為本文的基準(zhǔn)死亡率,基準(zhǔn)死亡率和系數(shù)β值如表3所示.

表3 基線死亡率,C-R反應(yīng)系數(shù)Table 3 Baseline mortalities, C-R coefficients

基于泊松回歸模型的計(jì)算結(jié)果,本文運(yùn)用支付意愿法評(píng)估由PM2.5暴露造成的健康損失價(jià)值.由于缺乏本地化的生命價(jià)值研究(VSL)結(jié)果,參考謝旭軒等[53]對(duì)北京市2010年的研究結(jié)果,考慮河南省居民人均可支配收入和GDP增速對(duì)生命價(jià)值進(jìn)行修正,得到基準(zhǔn)年2016年和目標(biāo)年2025年河南省的生命價(jià)值,其公式如下:

式中:VSL是河南省地區(qū)的居民生命價(jià)值,萬(wàn)元; G是河南省的人均可支配收入,萬(wàn)元; t為研究年份,基于歷年GDP的增速估算出河南省2025年的人均可支配收入.結(jié)果表明,2016年河南省單位生命價(jià)值為58.98萬(wàn)元/人,2025年河南省單位生命價(jià)值為105.62萬(wàn)元/人.

2 結(jié)果與討論

2.1 減排潛力分析

根據(jù)優(yōu)化方程的結(jié)果得到SCT情景下2025年河南省縣級(jí)最優(yōu)減排技術(shù)組合及推廣率,如表 4所示. 3種采暖技術(shù)中,空氣源熱泵在河南省農(nóng)村家庭是最適合推廣的技術(shù).被動(dòng)太陽(yáng)房的成本高于其他減排技術(shù),在河南省農(nóng)村家庭中不適合推廣被動(dòng)太陽(yáng)房+空氣源熱泵和被動(dòng)太陽(yáng)房電暖氣/燃?xì)獗趻鞝t等相關(guān)組合技術(shù).圍護(hù)結(jié)構(gòu)改造的成本較低,保溫效果顯著,圍護(hù)結(jié)構(gòu)改造與采暖設(shè)備的組合技術(shù)在河南省農(nóng)村家庭采暖中的推廣率達(dá)到 64.2%.政府應(yīng)根據(jù)各區(qū)縣的發(fā)展水平和農(nóng)村家庭的負(fù)擔(dān)比例,本著技術(shù)上可操作,經(jīng)濟(jì)上可承受,運(yùn)行上可持續(xù)的原則,實(shí)現(xiàn)清潔能源與散煤的平穩(wěn)接替.

表4 SCT情景下替代技術(shù)省級(jí)推廣率Table 4 Provincial utilization rates of alternative technologies in SCT scenario

根據(jù)減排技術(shù)組合方案和推廣率,估算了 2025年1月份2種情景下農(nóng)村居民燃燒源大氣污染物排放量,結(jié)果如表5所示.與BAU情景相比,2025年一月SCT情景下的SO2, NOx, CO, PM10, PM2.5, VOCs,NH3排放量分別下降了98.3%, 82.6%, 99.8%, 99.2%,98.8%, 98.2%和99.4%,采取散煤替代后農(nóng)村居民燃燒源大氣污染物排放量減排效果明顯.此外,SCT情景減排技術(shù)導(dǎo)致電廠污染物排放額外增加,電廠 1月份額外增加的污染物SO2, NOx, CO, PM10, PM2.5,VOCs, NH3排放量分別為947.4, 35.3, 112.7, 292.3,76.3, 1.0, 0.1t,與已有的2016年河南省電廠排放清單相比[40],額外增加的污染物排放量均不到2016年河南省電廠排放量的1%.

表5 基準(zhǔn)年和目標(biāo)年1月份不同情景農(nóng)村家庭燃燒源污染物排放清單Table 5 Air pollutant emissions from rural household combustion in January in different scenarios of base and target year

2.2 PM2.5污染改善分析

2.2.1 模型模擬結(jié)果校驗(yàn)分析 通過(guò)CMAQ模型模擬得到的河南省2016年1月份PM2.5月均濃度為114.0μg/m3,觀測(cè)的 PM2.5月均濃度值為 136.3μg/m3.對(duì)日均值模擬校驗(yàn) NMB,NME結(jié)果分別為-16.4%,29.8%,均在各指標(biāo)理想水平范圍內(nèi),說(shuō)明模型對(duì)PM2.5排放的模擬效果較好.將日均觀測(cè)值與模型模擬日均值對(duì)比分析,如圖2所示, R值為0.5844,達(dá)到文獻(xiàn)中給出的PM2.5模擬準(zhǔn)確性評(píng)估標(biāo)準(zhǔn),說(shuō)明模擬結(jié)果與觀測(cè)結(jié)果的吻合度較好,模型可靠性較高[54].可見(jiàn),本文選取的排放因子及相應(yīng)的基準(zhǔn)年排放量可以較準(zhǔn)確地反應(yīng)河南省實(shí)際情況,排放清單估算結(jié)果可靠.

圖2 河南省各地市2016年1月PM2.5模擬值與監(jiān)測(cè)值Fig.2 Simulated and observed PM2.5 concentration of Henan Province in January 2016

如圖 3所示,由于河南省中部和北部地區(qū)工業(yè)城市密集,能源消費(fèi)量和排放強(qiáng)度都高于河南省其他地級(jí)市,導(dǎo)致中部和北部地區(qū)PM2.5濃度較高.

圖3 2016年模擬1月份PM2.5月均值濃度分布Fig.3 Concentration contour plot of PM2.5 in January 2016

2.2.2 PM2.5濃度模擬結(jié)果分析 CMAQ模型模擬結(jié)果如圖4所示.PM2.5濃度較高的區(qū)域主要集中在河南省中部及北部,與BAU情景相比,SCT情景下河南省中東部以及東南部1月份PM2.5濃度降低更為明顯,農(nóng)村家庭冬季燃燒固體生物質(zhì)和煤炭采暖是造成PM2.5濃度高的主要原因之一[55].

圖4 2025年1月份不同情景下PM2.5月均值濃度分布及改善效果Fig.4 Simulated monthly average concentration and improvement effect distributions of PM2.5 in January 2025 in different scenarios

BAU和SCT情景下,2025年1月的河南省PM2.5濃度月均值分別為 112.8和 108.7 μg/m3,與基準(zhǔn)年2016年模擬結(jié)果相比,SCT與 BAU情景下河南省2025年 1月平均 PM2.5濃度分別降低了 1.2和5.3μg/m3.SCT與BAU情景相比,2025年1月,河南省平均PM2.5濃度下降了4.1μg/m3;除三門峽市外,各地級(jí)市 PM2.5濃度均有所下降,下降范圍為 2.6～7.6μg/m3.與其他地市對(duì)比分析發(fā)現(xiàn),2016年全年三門峽市農(nóng)村居民散煤消費(fèi)量為7.67萬(wàn)t標(biāo)準(zhǔn)煤[15],僅占河南省農(nóng)村居民散煤消費(fèi)總量 1.96%,三門峽市本地發(fā)電量遠(yuǎn)高于本地電力消費(fèi)量[14],散煤替代措施的推廣導(dǎo)致了周邊地級(jí)市電力需求增長(zhǎng),進(jìn)而拉高了三門峽市的發(fā)電量及電廠的大氣污染物排放量.

2.2.3 其他空氣質(zhì)量參數(shù)改善效果分析 由表 6可知,與BAU情景相比,2025年1月份SCT情景下河南省O38h最大值, PM10, SO2, NO2, CO的月均值均有所下降,下降幅度分別為4.8, 4.7, 3.9, 2.0μg/m3和0.1mg/m3,其中O38h最大值和PM10改善幅度較為顯著,CO 改善幅度最低.各地級(jí)市中,周口市,漯河市,商丘市,許昌市,駐馬店市,南陽(yáng)市其他空氣質(zhì)量參數(shù)改善幅度較大.

表6 河南省不同情景空氣質(zhì)量情況Table 6 Air quality in different scenarios in Henan Province

2.2.4 重污染時(shí)段 PM2.5濃度改善效果分析 為探究河南省采取散煤治理措施后在冬季重污染時(shí)段PM2.5濃度改善效果,選擇全省PM2.5日均值濃度為 154.5μg/m3的 1月 8日,以 PM2.5月均濃度改善最顯著的周口市為例進(jìn)行分析,結(jié)果如圖 5所示.PM2.5改善比例較大的時(shí)間分布于 16:00～18:00,其中在17:00 PM2.5改善比例達(dá)到最大為44%. PM2.5濃度改善較大的時(shí)段為9:00～11:00和16:00～ 18:00,在 17:00 PM2.5改善濃度達(dá)到最大為 56.5μg/m3.改善效果時(shí)段峰值與農(nóng)村用能高峰期相吻合,這與散煤燃燒污染排放狀況和農(nóng)村居民生活習(xí)慣有關(guān).模擬結(jié)果表明,散煤替代能有效降低冬季散煤消費(fèi)量大的地區(qū)重污染時(shí)段 PM2.5濃度,因此地方政府應(yīng)加大力度推廣散煤替代技術(shù),以減少冬季重污染的發(fā)生頻率.

圖5 2025年1月8日PM2.5濃度改善情況Fig.5 P Hourly PM2.5 concentrations improvement at 8th of January under STC scenario

PM2.5改善濃度指基準(zhǔn)情景下PM2.5濃度與散煤治理情景PM2.5濃度的差值,PM2.5改善比例指PM2.5改善濃度與基準(zhǔn)情景下PM2.5濃度的比值.

2.3 居民健康效益分析

2.3.1 健康風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估 由表7可知, 2016年1月,河南省由 PM2.5污染引起的死亡人數(shù)共 38698人;2025年1月,BAU情景下由PM2.5污染引起的死亡人數(shù)共39987人,SCT情景下共37767人.與BAU情景相比,SCT情景能避免的非意外死亡人數(shù)共 2220人.河南省居民健康風(fēng)險(xiǎn)空間分布如圖 6所示,與BAU情景相比,SCT情景下豫中和豫東區(qū)域健康風(fēng)險(xiǎn)下降更為明顯.

表7 不同情景PM2.5暴露下河南省居民健康風(fēng)險(xiǎn)(人)Table 7 Residential health risks of PM2.5 exposure in different scenarios in Henan (person)

圖6 2016年和2025年冬季PM2.5暴露下的河南省居民健康風(fēng)險(xiǎn)分布情況Fig.6 Health risk distribution of Henan residents exposed to PM2.5 in winter 2016 and 2025

2.3.2 經(jīng)濟(jì)效益評(píng)估 由表9可知,2016年1月河南省居民 PM2.5引起的健康經(jīng)濟(jì)總損失為 228.2億元,人均為211.5元/人;2025年1月,在BAU情景下經(jīng)濟(jì)損失為 422.3億元,人均為 372.9元/人;在 SCT情景下為398.9億元,人均為352.2元/人.與BAU情景相比,SCT情景下,通過(guò)在農(nóng)村采取散煤替代措施產(chǎn)生的健康經(jīng)濟(jì)效益共 23.5億元.散煤替代所產(chǎn)生的河南省居民健康經(jīng)濟(jì)效益空間分布如圖 7所示,豫中和豫東地區(qū)的健康收益較高,造成這種情況的原因是豫中及豫東地區(qū)總?cè)丝谡己幽鲜】側(cè)丝诒戎剌^高,達(dá) 40%以上;并且其 PM2.5濃度平均降幅達(dá)5μg/m3以上,高于全省平均下降幅度.

表9 不同情景下居民健康經(jīng)濟(jì)損失(億元)Table 9 Residential healthy economic loss under different scenarios (one hundred million Yuan)

圖7 2025年冬季居民健康效益分布情況Fig.7 Residential health benefits distributions in winter 2025

3 結(jié)論

3.1 由減排潛力分析可知,SCT情景下圍護(hù)結(jié)構(gòu)改造與采暖設(shè)備的組合技術(shù)是最適合推廣的采暖技術(shù),在河南省農(nóng)村家庭中的推廣率能達(dá)到64.2%.

3.2 通過(guò)實(shí)施農(nóng)村散煤替代措施,SCT情景下2025年1月河南省農(nóng)村居民燃燒源的SO2,NOx,CO,PM10,PM2.5,VOCs,NH3排放量與BAU情景相比分別下降了98.3%, 82.6%, 99.8%, 99.2%, 98.8%, 98.2%和99.4%.

3.3 與BAU情景相比, SCT情景下河南省2025年1月 PM2.5月均濃度下降 4.1μg/m3; O38h最大值,PM10, SO2, NO2, CO的月均值均有所下降,下降幅度分別為4.8, 4.7, 3.9, 2.0μg/m3和0.1mg/m3;在重污染時(shí)段河南省農(nóng)村散煤替代帶來(lái)的 PM2.5小時(shí)濃度改善貢獻(xiàn)最高達(dá)到56.5μg/m3.

3.4 健康影響評(píng)估結(jié)果表明,河南省冬季農(nóng)村采取散煤替代措施后,在2025年1月 PM2.5污染中可避免的非意外死亡人數(shù)為2220人,能夠獲得的經(jīng)濟(jì)效益為23.5億元.