IMED研究 | 京津冀水泥行业能效提升和能源-排放-健康关系的潜力的当前和未来的气候影响

题目

Potentials of energy efficiency improvement and energy-emission-health nexus in Jing-Jin-Ji’s cement industry

作者

Shaohui Zhang, Yang Xie, Robert Sanderb, Hui Yuee, Yun Shu

期刊

Journal of Cleaner Production

时间

2020年8月

一作

单位

School of Economics and Management, Beihang University, International Institute for Applied Systems Analysis

链接

www.elsevier.com/locate/jclepro

研究内容

中国的水泥产量占全球的52%，水泥产量占中国能源消费总量的8%。此外，京津冀(JJJ)占中国水泥市场份额的4%。2018年，中国8%的人口居住在京津冀，对GDP总量的贡献为9.5%。而水泥是用于建设基础设施的基本材料，京津冀地区的水泥行业对二氧化碳排放有显著贡献，并需要大量的石灰石和能源，因而对京津冀地区的水泥行业能效提升及能源环境分析十分值得关注。本研究构建了综合评价模型定量评估2010年到2030年在不同尺度上京津冀水泥产业的：能源效率改进、CO₂及空气污染物减排以及与空气污染相关的公共健康效益的潜力。

研究方法

情景设置

本研究构建了三种情景：基准(BL)情景、有经济潜力的能效提高情景EEC和有技术潜力的能效提高情景EET。在BL情景中，高效水泥厂的自主能效提升为每年0.2%，而由于预期水泥产量的下降，低效水泥厂将逐步淘汰。在EEC和EET情景中，我们假设，当对每个地区的熟料和水泥的未来动态分布进行建模时，效率低下的水泥厂将被逐步淘汰，而每项能效措施的未来执行率将下降。

模型框架

本研究耦合了IU曲线以及基于GIS技术能量模型，GAINS模型，和IMED | CGE和健康影响评估(IMED | HEL)模型。用于定量评估京津冀水泥行业在不同尺度模型的节能潜力，并模拟相关的能源效率关系，包括清洁空气和公共健康效益，以及这些因素对GDP增长的影响。

具体的模型介绍及模型间的关系如图1所示。

图1. 能源效率、气候变化、空气质量和健康的集成关系框架

研究结果

能源消耗及节能潜力

如图2a所示，到2030年，在所有情景下，总能源消耗都将逐渐减少。在BL情景下，2020年和2030年的总能源消耗分别比2010年显著下降6%和46%。在研究过程中，通过在EEC情景中实施具有成本效益的能源效率技术，与基线情景相比，我们在2020年及2030年分别可以实现21%及44%的能源节约。在EET方案中，由于应用了七种不具成本效益的技术，还能够额外观察到可观的3%的能源节约潜力。

图2b显示了京津冀水泥行业在EEC和EET情景下到2030年的节能潜力分布。如图2b所示，城市间的节能潜力差别很大。在EEC和EET情景下，唐山总节能潜力最大，占32%，其次是邢台和石家庄，共占25%。廊坊市、沧州市和衡水市的节能潜力最小，因为缺乏足够的资金支持来实施先进的节能措施。

图2. 京津冀区域的能源消耗(a)和相关的能源节约潜力(b)

二氧化碳排放和减排

图3显示2030年在不同规模下京津冀水泥行业的总二氧化碳排放以及能源相关的二氧化碳减排情况。总体而言，2020年前不同情景下的CO₂排放略有波动，但2020年后，CO₂排放将显著减少。

在EEC情景下，到2030年二氧化碳排放量将减少4公吨(相当于总排放量的7%)，在EET情景下，二氧化碳排放量将进一步减少5%。与节能潜力相比，能效措施对减少二氧化碳排放的贡献较小。在EEC情景下，唐山市、石家庄市和邢台市对CO₂减排贡献最大，占研究期间总减排潜力的56%。由于实施了能效措施，在EET情景中，北京、天津、邯郸、保定等城市的CO₂减排潜力比EEC情景下要高69-92%。

图3. 京津冀地区的二氧化碳排放(上)和与能源相关的二氧化碳减排(下)

大气污染物排放和减排

图4显示了2030年京津冀水泥行业基于所选能效技术的空气污染和污染减少的区域趋势。如图4(a-c)所示，2010年至2030年期间，各地区的空气污染排放量为每年1000kt至25000kt。在京津冀地区，水泥行业的大部分空气污染排放来自河北，排放量占总排放量的93%，其次是天津和北京。研究发现，北京的空气污染排放总量较BL情景下降了20-48%。在所有情况下，每种污染物(PM_2.5、SO₂和NOx)对空气总污染的贡献在不同地区有很大差异，例如，2020年至2030年期间，天津和河北的二氧化硫占总污染的17-34%，而北京的二氧化硫只占4%。此外，从2010年到2030年，在EET情景下，北京PM_2.5占空气污染总量的比例增加了16%。主要原因是所选择的节能措施在降低NOx方面比在降低PM_2.5方面有更高的协同效益。

本文还使用GAINS-JJJ模型对EEC和EET情景下城市规模的清洁空气能源效率进行了建模(见图4 (d))。在排名前三的城市中（唐山、石家庄和河北邢台），EEC情景下应用具有成本效益的能效技术可使空气污染总量减少9-25%，在EET情景下应用7种不具成本效益的能效技术可进一步减少6-20%的污染。

图4. 京津冀区域的区域空气污染排放(a-c)和动态减排(d)

注:图例标尺表示空气污染物排放量

健康影响和经济影响

总而言之，通过对EEC情景下具有成本效益的能源效率技术的预计实施率进行假设，研究发现，到2030年，京津冀地区的年均PM_2.5浓度下降不到0.5 mg/m³。在EET情景下，充分运用所有最佳能效措施，年均PM2.5浓度下降约0.7 mg/m³。在与PM_2.5相关的健康影响方面，在EEC情景下，北京、天津和河北的发病率分别下降了2600、2800和12400人次。在EET情景下，所有选定的能效技术的应用使北京、天津和河北的发病率分别降低了5200、5600和31100。

如图5所示，在EEC情景下，节能措施的直接节能效益可能比节能措施的成本低15-30%，而在EET情景下，总成本将进一步增加，比节能措施的成本高47%。然而研究期间发现，如果考虑到能源排放与健康的关系，其全部效益(即节能效益、二氧化碳减排效益和健康效益)将比能源效率措施的总成本高出1.3-3.6倍。

图5. 不同情景下的成本和收益

研究结论

研究表明，通过制定恰当的政策可以为提高能源效率、清洁空气和延长人类寿命创造更多的可能性，因此建议设计和实施一项综合政策(将碳、空气质量和健康因素整合到能源效率中)，可以提高污染治理效率降低政策实施成本。与此同时，使用综合评估的方法来评估应对多方挑战的解决方案，如能源和资源安全、减缓气候变化以及环境污染和健康等等也是有益的。

编辑：赵琴丹

排版：张思露 江琴

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