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发表日期：2021年07月27日
我院与清华大学在《自然-地球科学》联合发文
揭示我国PM2.5污染及其健康影响变化的主要驱动力
7月26日，生态环境部环境规划院（以下简称“我院”）与清华大学等单位组成的联合研究团队在《自然-地球科学》（Nature Geoscience）发表题为《2002–2017年中国大气细颗粒物污染及其健康影响变化的驱动力》（Drivers of PM2.5 air pollution deaths in China 2002–2017）的论文，系统解析了2002–2017年间我国大气细颗粒物（PM2.5）污染及其健康影响的长期变化趋势及主要驱动因素，定量了社会经济发展、能源环境政策、气象条件变化和人群脆弱性等4个方面共8项因素对PM2.5污染和健康风险的影响。我院大气环境规划研究所郑逸璇博士是论文共同第一作者。
当前我国大气PM2.5污染水平远超世界卫生组织推荐值，对人群健康造成重要影响。PM2.5污染水平受诸多自然和人为因素共同影响，厘清PM2.5污染变化的驱动因素是科学界和决策者共同关心的问题，对于解析污染来源成因和有效制订控制策略具有重要意义。气象条件是影响PM2.5污染的重要自然因素，气象条件的年际变化可能对PM2.5浓度的长期变化趋势产生不可忽视的影响。而在人为因素方面，经济增长导致化石能源消费增加，从而加剧PM2.5污染；政府组织实施的提升能源效率、优化能源结构、污染末端治理等一系列政策措施则会减少污染物排放，减轻PM2.5污染水平；除此之外，PM2.5污染造成的健康损失还受到人口老龄化程度、医疗条件等社会因素影响。因此，PM2.5污染及其健康影响的长期变化是由上述一系列自然和人为复杂因素影响共同叠加的结果。过去已有研究对其中部分因素的贡献进行了定量分解，但全面厘清各类自然和人为复杂因素对PM2.5污染及其健康损失的影响需要构建自然科学和社会科学深度交叉耦合的技术方法，长期以来一直未能取得突破。
针对上述问题，研究团队设计出一套大气科学、环境科学、经济学等多学科交叉的模型方法，通过耦合排放清单模型、指数分解方法、大气化学传输模型和健康效应模型，揭示了社会经济系统和大气环境系统的复杂非线性关联机制，首次定量分解了经济水平增长、污染末端治理、能源结构转型、经济结构优化、气象条件变化、人口总量增长、人口老龄化和医疗条件改善等8项主要因素对中国大气PM2.5污染和健康影响长期变化的贡献。
图 1. 2002–2017年间中国PM2.5暴露的长期变化趋势及主要驱动因素
研究发现，2002–2017年间，经济快速增长导致的化石能源消费激增以及人口总量增长和老龄化程度加剧是致使健康风险增加的最主要因素，分别使PM2.5相关过早死亡风险增加123万人/年和109万人/年；推进污染末端治理、能源结构转型和经济结构优化、医疗条件改善分别避免了87万人/年、72万人/年、43万人/年的过早死亡风险，是减少人群相关健康风险的最重要因素。2012–2017年间，随着《大气污染防治行动计划》（“大气十条”）的实施，污染末端治理和能源结构转型措施力度显著加强，推动中国PM2.5污染水平和健康风险出现下降拐点。
图 2. 2002–2017年间中国PM2.5相关过早死亡风险的长期变化趋势及主要驱动因素
研究首次量化评估了我国PM2.5污染及健康影响历史长期变化的主要驱动因素，研究结果对于我国制订下一步大气污染防治政策、实现空气质量持续改善具有重要指导意义。尽管近年来我国PM2.5浓度大幅下降，但距离世界卫生组织的指导标准仍有较大差距，且臭氧（O3）问题日渐突出，PM2.5和O3的协同控制迫在眉睫。与此同时，近年来我国人口老龄化的问题日益严重，人群对空气污染的脆弱性逐步增加。因此，未来需采取更为严格的清洁空气措施以保护群众的公共健康。
随着治理进程的深入，我国大气污染物减排已进入深水期，末端治理的红利难以持续，进一步减排的难度日益增大。研究结果发现，2012–2017年落实“大气十条”过程中实施的结构转型措施是推动PM2.5污染水平下降的重要因素。在碳达峰与碳中和重大战略目标背景下，未来应当以“减污降碳协同增效”为总抓手，加快推动从末端治理向源头治理转变，加大释放能源、产业、交通和用地结构调整的污染减排潜力，加速能源清洁低碳转型，推动空气质量长期持续改善。
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