编者按:为改善空气质量,中国政府出台了一系列政策法规,实施末端控制技术,调整能源消费结构。这些措施使得中国的空气质量管控计划产生了显著的环境效益,但同时也带来了不可忽略的经济成本。研究背景在环境决策领域中,成本效益分析方法逐渐在国内外广泛应用。该方法应用核算框架量化不同政策行动的

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热点研究 | 中国大气污染减排潜力与成本估算

2020-03-10 17:13 来源: 清洁空气政策伙伴关系 作者: FenfenZhang等

编者按:为改善空气质量,中国政府出台了一系列政策法规,实施末端控制技术,调整能源消费结构。这些措施使得中国的空气质量管控计划产生了显著的环境效益,但同时也带来了不可忽略的经济成本。

研究背景

在环境决策领域中,成本效益分析方法逐渐在国内外广泛应用。该方法应用核算框架量化不同政策行动的成本和效益,以获得最优的环境决策。我国空气污染减排成本评估主要聚焦于各行业个别污染物或特定行业多污染物的减排成本,但少有研究系统评估多部门多污染物的减排成本。近年来,归功于能效大幅提升和可再生能源广泛应用,我国的大气污染物末端治理成本有所降低,使用现有的估算工具可能会高估减排成本。为解决上述问题,包括清华大学在内的联合科研团队,重构了空气污染控制成本效益与达标评估系统(ABaCAS)中的国际空气成本估算工具(ICET),进一步探究了我国各省多部门、多污染物的减排成本。

研究方法

本研究更新了ABaCAS系统内10个主要行业中56种末端治理和5种可再生能源技术的成本数据,10个主要行业为发电、工业燃烧、水泥生产、钢铁生产、其他工业过程、家用燃烧、运输、溶剂使用、家畜饲养和肥料使用。随后,利用改进后的模型估算了全国SO2,NOx,一次PM2.5,NMVOCs和NH3五种污染物的减排潜力和边际减排成本。为分析末端治理技术和可再生能源应用的相对贡献,本研究设计了三个情景:1)BAL情景,即2014年基准排放量;2)EOP情景,即最大程度采用末端治理技术的排放量;3)REN情景,即最大程度采用末端治理技术和可再生能源的排放量。通过对比不同情景,估算了空气污染物减排潜力:

- 对比BAL和EOP:最大程度采用末端治理技术的减排潜力

- 对比EOP和REM:使用可再生能源的减排潜力

- 对比BAL和REM:协同使用末端治理技术与可再生能源的减排潜力

研究结论

结果表明,在最大程度采用末端治理后,2014年全国SO2,NOx,一次PM2.5,NMVOCs和NH3的最大减排潜力分别为19.2、20.8、9.1、17.2和8.6吨(图1)。末端治理措施在我国工业部门的减排潜力最为显著,其中包括水泥生产,钢铁生产以及其他工业。在山东省减排潜力最大,其次是四川省、河北省和河南省。

在末端治理的基础上,进一步应用可再生能源,SO2,NOx,PM2.5和NMVOCs的排放量较2014年可减少89.7%,89.9%,94.6%和74.0%。随着传统末端治理进入深水区,可再生能源有可能在未来替代末端治理,实现大气污染物零减排,但目前减排成本仍较高。

研究建议,应根据地区产业结构,因地施策。对于SO2和NOx减排,在水泥、钢铁、石灰、建筑陶瓷、玻璃和砖块的生产过程采用末端治理比在化石燃料燃烧领域(即发电厂、工业燃烧)效益高;可再生能源应用可进一步落实SO2和NOx减排,但会增加减排的边际成本。此外,在制定减排政策时,还应考虑地域经济水平差异。大部分GDP较高地区具有较高的减排潜力,如山东省、江苏省、河南省、浙江省和广东省等。但部分GDP较高地区减排潜力有限,单位减排成本较高,如北京,上海和天津等。

此类减排措施的潜力及成本评估研究可为综合评估模型(例如ABaCAS)提供重要信息,进而为决策者设计成本效益更优的减排策略。本研究提出的边际减排成本曲线也可与空气质量模型结合使用,针对以改善空气质量为目标的减排政策,进一步评估其成本效益。

综上所述,在未来制定减排措施及空气质量管理策略时,各级决策者需因地制宜、因地施策,全面考虑和评估多污染物协同治理的减排潜力及成本,以寻求减排效益最大化,有效改善空气质量。

原文标题:Estimation of abatement potentials and costs of air pollution emission in China

发表期刊:Journal of Environmental Management

作者:Fenfen Zhang, Ja Xing, Jia Xing, Yang Zhou, Shuxiao Wang, Bin Zhao , Haotian Zheng, Xiao Zhao, Huanzhen Chang, Carey Jang, Yun Zhu, Jiming Hao

第一作者机构: State Key Joint Laboratory of Environmental Simulation and Pollution Control, School of Environment, Tsinghua University, Beijing, 100084, China

出版年:2020

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