文献阅读 | 气候目标和清洁空气政策对减少中国未来空气污染死亡的作用：一个模型研究

题目

Role of climate goals and clean-air policies on reducing future air pollution deaths in China: a modelling study

作者

Yang Liu, Dan Tong, Jing Cheng, Steven J Davis, Sha Yu, Brinda Yarlagadda, Leon E Clarke, Michael Brauer, Aaron J Cohen, Haidong Kan, Tao Xue, Qiang Zhang

期刊

Lancet Planet Health

时间

2022年2月

一作

单位

Department of Earth System Science, Ministry of Education Key Laboratory for Earth System Modeling, Institute for Global Change Studies, Tsinghua University, Beijing, China

链接

https://doi.org/10.1016/S2542-5196(21)00326-0

研究背景

室外空气污染目前是中国最大的环境和公共健康威胁之一，2019年估计有1420万人死亡。除了针对污染排放的清洁空气政策外，旨在减少化石燃料二氧化碳排放的气候政策（例如，避免1.5°C的气候变暖）也可能极大地改善空气质量和公众健康。然而，中国尚未在不同的能源途径和地方清洁空气管理决策下，对公共卫生结果进行全面核算。

本研究旨在开发一种综合方法，量化不同气候、能源和清洁空气政策情景对健康的共同效益，并评估气候和清洁空气政策与中国未来健康负担之间的关系。

研究方法

本研究确立了一系列情景，涵盖了中国不同级别的清洁空气政策与气候目标：首先定义了3个污染物控制技术情景，包括将污染物控制技术保持在2015年的水平（2015污染情景）、继续当前的污染物控制策略（当前污染情景，到2030年达到国家环境空气质量标准（35μg/m³），2030年后不再实施新政策）和在未来实施最佳控制技术（有雄心的污染情景，2030年后对现有最佳污染控制技术的进一步推广，在2050年前实现公共健康效益最大化）的情景。其次，在情景设计方面，通过将共享的社会经济路径（SSP、SSP1到SSP5）与代表性的浓度路径（RCP、RCP1.9到RCP8.5）相结合，这些情景跨越了中国全球变化综合评估模型（GCAM-China）创建的6个经济和气候变化应对情景：1.5°C目标、2°C目标、NDC目标、非严格的目标、基准目标和4·5°C目标，作为6个气候缓解情景。

本研究在6种气候缓解情景和3种清洁空气情景的基础上建立了一个矩阵，其中包括18种情景，以及未来能源排放轨迹的全部范围。我们使用GCAM-China（integrated global change assessment model of China）模拟不同气候情景下的未来能源消耗，并应用DPEC（ dynamic emission projection model）模型预测未来的人为排放量。

随后使用GBD（Global Burden of Diseases, Injuries, and Risk Factors Study）2019开发的浓度-反应函数来估计PM2.5暴露导致的年龄特异性过早死亡。在本研究中，研究者计算了缺血性心脏病、中风、慢性阻塞性肺病、肺癌和下呼吸道感染引起的年龄特异性PM2.5归因死亡。由于人口、PM2.5浓度和基线发病率在未来都会发生变化，我们进一步评估了四个因素的影响：人口规模和分布、人口老龄化、空气质量改善和基准发病率下降。

研究结果

图1为2030年和2050年气候缓解情景和不同国家清洁空气政策导致的中国未来空气质量和与PM2.5相关的死亡人数。与2015年（53.1μg/m³的人口加权PM2.5浓度和125万PM2.5相关死亡，95%可信区间1.04–1.46）相比，当前针对末端控制的清洁空气行动将改善中国未来所有气候目标的空气质量，尤其是2015–30年（即当前污染情景；图1A，C）。值得注意的是，如果中国将变暖限制在1.5°C，到2050年，PM2.5浓度可能低至9.0μg/m³（即，有雄心的污染和1.5°C目标情景），这是18个情景中唯一一个能使中国的年均PM2.5浓度达到世卫组织目标（10μg/m³）的情景。有雄心的清洁空气控制将进一步减少与PM2.5相关的死亡人数。例如，通过严格的末端污染控制，2050年可避免5500万PM2.5相关死亡，更严格的气候目标也减少了与PM2.5相关的死亡人数。在这些研究结果中，由于与高排放情景相关的未来人口变化，只有将雄心勃勃的气候目标和清洁空气政策结合起来，才能在2030-50年期间大幅减轻健康负担。

图1：所有气候目标范围内的PM2.5暴露和PM2.5相关死亡的变化以及污染控制的严格程度. (A)2030年和2050年的人口加权PM2.5浓度。(B) 2030年和2050年与PM2.5相关的死亡。(C)与2015年53.1μg/m³人口加权PM2.5浓度相比，2015-30年和2030-50年间PM2.5浓度发生变化。(D)2015-30年和2030-50年期间，与2015年的125万PM2.5相关死亡相比，PM2.5相关死亡发生了变化。

图2对2015年至2050年间与PM2.5暴露相关的过早死亡率变化的驱动因素进行了分类：人口规模和分布、人口老龄化、空气质量改善和基准发病率下降。2015-50年间，不同SSP的人口规模和分布以及基准发病率下降倾向于减少每年与PM2.5相关的死亡人数。老龄化和空气质量改善是总体变化的主导因素，2030年以后，老龄化变得越来越重要。相比之下，根据当前的清洁空气政策和2°C气候缓解目标（即当前的污染和2°C目标情景；图2D）在2015-30年，避免空气质量改善导致的PM2.5相关死亡（60万）和基线发病率下降（100万），可成功抵消人口老龄化导致的PM2.5相关死亡增加（60万）。与2015-30年相比，2030-50年期间的老龄化对减轻与PM2.5相关的健康负担提出了巨大挑战。只有雄心勃勃的气候目标（即将变暖限制在2°C和1·5°C）加上最严格的清洁空气政策（即雄心勃勃的污染和2°C目标情景以及雄心勃勃的污染和1.5°C目标情景），才能充分改善空气质量，并随着人口规模和分布的下降以及基线发病率的下降，最终抵消了人口老龄化的影响，大幅减少了2015-50年与PM2.5相关的死亡人数。

图2. 2015年至2050年与PM2.5暴露相关的过早死亡率变化的驱动因素。每个分面显示了在各自情景下2030年和2050年的人口加权PM2.5浓度。

由于人口老龄化是所有情景下PM2.5归因死亡增加的主要驱动因素，研究者评估了不同年龄组PM2.5相关死亡的变化，如图3。在所有情况下，2030年55岁以上和2050年70岁以上的人群是这些人群中PM2.5相关死亡增加的主要原因，到2050年，在所有社会经济途径（即SSP1到SSP5）中，超过40%的人口年龄将超过55岁，而2015年只有21%。

图3. 2015-30和2030-50年间各年龄组PM2.5相关死亡的变化

研究讨论

本研究通过在广泛的气候和清洁空气情景中综合评估中国未来可归因于PM2.5的死亡率，结果表明，当前的清洁空气政策和国家数据中心承诺只能适度减少与PM2.5相关的中期死亡人数（即，当前的污染和国家数据中心目标情景，2030年），除非严格的清洁空气政策与更雄心勃勃的气候目标相结合，否则长期来看，死亡人数将继续增加。中国的碳中和目标介于1.5°C和2°C的气候政策之间，更接近1.5°C的气候目标。因此，碳中和目标可以成功抵消人口老龄化的负面影响，并导致2015年至2050年与PM2.5相关的死亡人数总体下降。

由于人口趋势（即老龄化）对未来与PM2.5相关的死亡非常重要，研究者还利用各种社会经济途径（SSP1到SSP5）在不同的气候、能源和清洁空气政策情景下进行了敏感性测试。尽管总人口水平和年龄分布不容易被决策者操纵，但在所有建模情景中，无论社会经济假设如何，采用更雄心勃勃的气候目标都可以避免健康风险。

此外，研究者发现基准发病率的下降也有助于减少PM2.5所致死亡，特别是在2030-50年后期。但基准发病率的下降无法替代气候政策与清洁空气政策的作用，这更说明了严格的气候政策和清洁空气政策是十分必要的。

研究结论

总而言之，研究者在多情景下综合量化未来的健康结果，研究发现，在人口老龄化的背景下，即使空气质量略有改善，环境PM2.5污染导致的PM2.5健康风险在未来也将大幅增加。然而，仅通过最先进的末端污染控制或雄心勃勃的气候行动，未来的空气质量改善无法在所有情况下（例如，在SSP1情况下）使PM2.5相关死亡人数的持续大幅下降，这表明，中国需要采取雄心勃勃的气候行动（例如，2°C和1·5°C的气候目标）以及最强有力的清洁空气政策，以便在所有的SSP假设中大幅减少未来的健康负担。

编辑：杨正东

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