69、空气污染的影响、减排策略与经济发展

空气污染的影响、减排策略与经济发展

1 不同国家空气污染相关指标排名

不同国家在空气污染相关指标上的排名存在显著差异。在某一估计值方面，波兰的数值为 1.23，是所有国家中最大的，紧随其后的是乌克兰（0.18）和德国（0.12）。而在暴露程度方面，波兰以 0.78 排名第一，接着是斯洛伐克（0.20）、捷克共和国（0.16）、白俄罗斯（0.15）和立陶宛（0.15）。在缩短预期寿命的占比排名中，波兰占 49%，捷克共和国占 10%，德国占 7%，法国占 5%。这些排名差异较大，主要是因为在计算特定指标的估计值时使用了不同的变量。

2 常用的健康风险评估指数

2.1 QALY（质量调整生命年）

这是一个加权指数，它考虑了生命质量，生命质量的值介于 0（死亡）到 1（完全健康）之间。该指数的权重是基于人口调查和专家评估确定的。

2.2 DALY（残疾调整生命年）

在这个指数中，权重与功能丧失相关，同样也是通过人口调查和专家评估来确定权重。

此外，在健康风险估计中，还可以考虑其他因素，例如身体活动能显著降低健康风险。

3 排放减排政策

3.1 排放税

征收排放税是一种常见的强制减排方式。在优化理论中，税收是排放者在最小化成本时必须考虑的一种惩罚。

3.2 排放许可证交易

这是一种更灵活的减排方式。在所谓的“总量控制与交易”系统中，每个排放者被授予一定数量的可交易许可证。对于温室气体这类长寿命污染物，由于在气候变化预测中主要关注其向大气的总流入量，因此可以不考虑大气中的污染物传输。

中央规划者考虑最小化以下成本准则：
[J = \sum_{n} c(n)\cdot x(n)]
其中，(n) 是排放者的数量，(x(n)) 是第 (n) 个排放者的排放量，(c(n)) 是减排成本，通常假设为边际成本。当排放量不减少时，边际成本为 0，随着 (x(n)) 的减少而增加。此外，还必须满足以下条件：
[\sum_{n} x(n) \leq L]
其中，(L) 是中央规划者设定的总排放限制。如果中央规划者知道所有的边际成本函数 (c(n))，这个问题很容易解决，但由于商业竞争原因，排放者不愿意披露这些信息。

最终，可以通过排放交易来解决这个问题，采用两级方法：
- 上层 ：将总体限制分配给各个排放者，即 (\sum_{n} L(n) = L)，其中 (L(n)) 是第 (n) 个排放者的排放许可证限制。许可证是可交易的，假设 (e(n) < 0) 表示出售的许可证，(e(n) > 0) 表示购买的许可证，并且满足 (\sum_{n} e(n) = 0)。这个条件可以通过最小化拉格朗日函数纳入问题中：
[J_{\lambda} = \sum_{n} [c(n)\cdot x(n) - \lambda e(n)]]
约束条件为：
[\sum_{n} [x(n) - e(n) - L(n)] \leq 0]
- 下层 ：让排放者解决各自的成本最小化问题：
[J_{\lambda}^{(n)} = c(n)\cdot x(n) - \lambda e(n)]
约束条件为：
[x(n) - e(n) \leq L(n)]
其中，(\sum_{n} e(n) = 0)。乘数 (\lambda) 可以解释为全球最优点处排放单位的边际（影子）价格。

上述解决方案是在假设排放值确切已知的情况下得出的，但在实际中，实际排放量的估计存在不确定性，且这种不确定性可能很大。因此，约束条件（17）具有随机性。在这种情况下，常用的检查合规性的方法是采用以下形式的约束：
[P[\hat{x}(n) - \hat{e}(n) - L(n) \geq q_{1 - \alpha}] \leq \alpha, \quad 0 < \alpha < 1]
其中，(q_{1 - \alpha}) 是概率分布的 ((1 - \alpha)) 分位数。变量上的帽子符号表示这些是不确定的估计值。这种形式的约束可以将排放者的限制写为：
[\hat{x}(n) - \hat{e}(n) + q_{1 - \alpha} \leq L(n)]
分位数 (q_{1 - \alpha}) 可以解释为排放不确定性的度量，在文献中被称为“未核算排放”或“风险费用”。

排放不确定性也会影响交易，如何比较几乎确定的排放单位与具有 60% 不确定性的排放单位的价值是一个需要解决的问题。以下是针对不确定排放的排放许可证市场的组织方案：
|类别|具体方案|
| ---- | ---- |
|A. 根据排放者的排放不确定性进行分组|1. 只有不确定性足够低的排放者进行交易，目前的市场采用了这种解决方案，主要涵盖大型能源/工业设施的排放。
2. 根据参与者的排放不确定性创建多个并行市场。|
|B. 在交易中直接考虑排放不确定性|1. 根据规则（19）修改限制，然后进行正常的排放交易，排放者会因排放不确定性而减少排放限制。
2. 转换交易的排放量以保持总排放不确定性恒定。
3. 转换交易的排放量，使买家满足条件（19），同时考虑与购买排放量一起转移的不确定性。
4. 上述情况，但转移的不确定性会在交易后改变买家的总不确定性。|

此外，有一个计算机系统使用可编程代理作为排放者，通过电子拍卖方法设定价格来模拟市场运作。

4 减排项目

4.1 项目规划的必要性

为了减轻大气排放的有害影响，需要在企业、行政单位、国家当局甚至跨国结构（如欧盟）等不同层面制定减排计划。减排项目的规划需要考虑对经济和社会的影响，如人口健康风险、劳动力市场，以及对自然或气候变化的影响。

4.2 项目优化的挑战

在这种情况下，优化通常需要考虑多个指标，属于多准则优化问题，会得到帕累托集。由于问题中变量和现象之间的关系复杂，需要计算机支持来解决优化任务。即使是简单的最小化选定区域内污染物浓度的问题，也需要进行大量计算，因为在每次最小化迭代中都要解决扩散方程系统。当同时考虑多个指标时，计算负担会大幅增加。为了减轻计算负担，人们尝试用计算需求较小的简单模型（如神经网络模型）取代偏微分方程模型。

4.3 能源管理案例

以一个可再生能源研究和培训中心的节能解决方案为例，该中心使用多种可再生能源，能源生产和消耗波动较大。中心配备了能源存储设备，但容量有限。其能源管理系统由两个基本模块组成：
- 长期能源供应规划模块 ：根据不同时间尺度的能源需求预测和订阅情况进行长期能源供应规划，规划时间可从一小时到一年不等。该模块主要是决策支持模块，最终决策通常由人工做出。
- 偏差管理模块 ：管理与滚动能源供应计划的偏差。为此设计了一个代理系统，位于每个能源生产或接收设备上的软件代理在短时间间隔内通过电子拍卖（特别是双边拍卖）协商能源交换。

这个解决方案具有良好的自动控制理论解释，具有分层两级结构：上层模块对能源生产曲线进行滚动预测优化，下层模块是跟踪系统，根据实际能源需求在线调整生产。

graph LR
    classDef startend fill:#F5EBFF,stroke:#BE8FED,stroke-width:2px;
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;
    classDef decision fill:#FFF6CC,stroke:#FFBC52,stroke-width:2px;

    A([开始]):::startend --> B(长期能源供应规划):::process
    B --> C{是否有偏差?}:::decision
    C -->|是| D(偏差管理):::process
    C -->|否| E(继续执行计划):::process
    D --> E
    E --> F{是否结束?}:::decision
    F -->|否| C
    F -->|是| G([结束]):::startend

5 减少温室气体排放与经济发展

5.1 复杂模型的需求

减少温室气体排放的成本会影响经济发展，需要一个复杂的模型来估计减排成本。这个模型除了要考虑自然现象和技术限制外，还必须考虑经济关系和社会过程。

5.2 不同规模的模型

• 大型国际模型 ：早期由诺德豪斯和斯特恩领导的团队开发了评估温室气体减排全球影响、损失和缓解成本的复杂模型，后来在许多项目中得到进一步发展，主要用于预测全球或区域气候变化。
• 国家模型 ：以波兰为例，其宏观经济部门模型用于优化到 2050 年实现温室气体减排的路径。该模型指定了投资品生产、消费品生产、材料和原材料生产以及能源生产等经济部门。假设每个部门有两种（或三种）通用技术：旧技术排放大量温室气体，新技术排放较少，可能还有一种中间技术。最终模型通过建立部门变量与跨部门和外汇平衡之间的关系得到，并用于双准则优化，即最大化 2005 年至 2050 年的国内总消费，同时最小化 2050 年的温室气体排放。模拟结果显示，2050 年每减少 1% 的排放量，与照常营业的情景相比，在考虑的时间段内总消费将减少 0.56% 至 0.74%，具体取决于 2050 年要实现的排放量（从 43% 到 70%）。不过，由于需要进行密集的技术转换，解决方案路径中会包含危机年份。而且，由于模型中未考虑直接外国投资和欧洲资金，实际经济结果可能更乐观。

6 总结

空气污染影响着人类生活的各个重要领域，其影响范围涵盖了广泛的空间和时间尺度。然而，许多污染排放和吸收过程尚未完全被理解，也无法进行准确评估。气象条件，特别是局部环境中的气象条件，可能与为较大区域准备的一般天气预报有很大差异。此外，测量数据在空间上很稀少，在某些情况下，测量时间也过短。因此，对污染浓度进行建模仍然是一项具有挑战性的科学任务，尤其是在需要以足够高的置信度预测小空间区域和短时间内的污染浓度时。不过，建模有助于更好地理解与整体区域污染演变相关的过程，并能够获得与平均测量值相当吻合的定量估计。

同时，对污染影响进行建模也颇具挑战，这是因为污染影响的性质复杂且研究不足，同时还缺乏相关数据。在这个复杂而庞大的系统中，人们创建了许多局部模型。尽管如此，目前的研究仍未涵盖与大气污染问题相关的所有建模问题，也没有对模型解决方案进行全面审查。未来，随着新方法的不断涌现和研究方向的持续拓展，以及国际社会对研究结果的高度关注，大气污染研究领域将为研究人员带来更多的挑战和机遇。

7 未来研究展望

7.1 模型精度提升

未来需要进一步提高污染浓度和影响建模的精度。一方面，要加强对污染排放和吸收过程的研究，深入理解其物理和化学机制，以完善模型的理论基础。另一方面，增加测量数据的密度和时长，利用更先进的监测技术获取更准确、全面的数据，从而提高模型的校准和验证效果。

7.2 多因素综合考虑

在健康风险评估和减排策略制定中，应综合考虑更多的因素。除了现有的排放不确定性、身体活动等因素外，还可以考虑社会经济发展水平、人口结构变化、政策法规的动态调整等因素对空气污染和减排效果的影响。

7.3 跨领域合作

大气污染问题涉及多个领域，如环境科学、经济学、社会学等。未来需要加强跨领域的合作，整合不同学科的知识和方法，以更全面、系统地解决大气污染问题。例如，经济学家可以提供更合理的成本效益分析，社会学家可以研究公众对减排政策的接受度和参与度。

7.4 新技术应用

随着科技的不断发展，应积极探索新技术在大气污染研究中的应用。例如，利用人工智能和机器学习算法优化模型结构和参数，提高模型的预测能力；利用卫星遥感技术获取更广泛的大气污染数据，实现对全球大气污染的实时监测。

8 应对空气污染的建议

8.1 政策层面

• 加强监管 ：政府应加强对排放源的监管，严格执行排放标准，加大对违规排放行为的处罚力度。
• 制定激励政策 ：通过税收优惠、补贴等方式，鼓励企业采用清洁能源和先进的减排技术，推动产业升级。
• 国际合作 ：加强国际间的合作与交流，共同应对全球性的大气污染问题，分享减排经验和技术。

8.2 企业层面

• 技术创新 ：企业应加大研发投入，积极探索和应用新技术、新工艺，降低能源消耗和污染物排放。
• 能源管理 ：优化能源结构，提高能源利用效率，采用节能设备和措施，减少对传统能源的依赖。
• 社会责任 ：企业应树立社会责任意识，积极参与减排行动，向社会公开排放信息，接受公众监督。

8.3 公众层面

• 绿色出行 ：鼓励公众选择步行、骑自行车或乘坐公共交通工具出行，减少私人汽车的使用。
• 节约能源 ：在日常生活中，养成节约能源的好习惯，如随手关灯、关电器，合理使用空调等。
• 环保意识 ：提高公众的环保意识，增强对大气污染问题的认识和关注，积极参与环保活动，为改善空气质量贡献自己的力量。

9 总结与回顾

9.1 核心要点回顾

• 不同国家在空气污染相关指标上排名差异大，主要因计算指标时使用的变量不同。
• 常用的健康风险评估指数有 QALY 和 DALY，且在健康风险估计中可考虑身体活动等因素。
• 排放减排政策包括排放税和排放许可证交易，排放不确定性会影响交易，有相应的市场组织方案。
• 减排项目规划需考虑多方面影响，优化具有挑战性，可借助计算机支持和简单模型减轻计算负担。
• 减少温室气体排放会影响经济发展，不同规模的模型可用于评估减排成本和预测气候变化。

9.2 重要性强调

空气污染问题对人类的健康、经济和环境都有着深远的影响。准确建模和评估空气污染的浓度和影响，制定有效的减排策略，对于保护人类健康、促进经济可持续发展和维护生态平衡至关重要。

9.3 行动呼吁

面对日益严峻的大气污染问题，我们每个人都应该行动起来。政府、企业和公众应携手合作，共同努力，采取有效的措施减少污染物排放，改善空气质量，为我们自己和后代创造一个更加清洁、健康的环境。

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    A([开始]):::startend --> B(政策制定):::process
    B --> C(企业行动):::process
    C --> D(公众参与):::process
    D --> E{空气质量改善?}:::decision
    E -->|否| B
    E -->|是| F([结束]):::startend

以下是一个简单的总结表格，概括了不同层面应对空气污染的主要措施：
|层面|主要措施|
| ---- | ---- |
|政策层面|加强监管、制定激励政策、国际合作|
|企业层面|技术创新、能源管理、社会责任|
|公众层面|绿色出行、节约能源、增强环保意识|

总之，解决大气污染问题是一项长期而艰巨的任务，需要全社会的共同努力和持续投入。只有通过不断地探索和实践，我们才能找到更加有效的解决方案，实现空气质量的持续改善和可持续发展的目标。