表面修饰多孔微晶玻璃的制备及其对废水中钯(Ⅱ)的吸附分离

对室内空气质量改善带来的健康效益, 结果表明,对北京市20万户家庭进行清洁取暖及炉灶改进以实现彻底替代60万吨煤炭的目标, 将会带来8700万美元的社会净效益。当前针对居民煤炭等固体燃料使用控制政策的研究主要关注炊事炉灶改进, 对健康效益的估计集中在室内空气质量的改善, 而结合成本效益分析开展经济影响分析的研究较少。同时, 针对中国北方地区即将广泛开展的居民生活取暖“煤改电”政策的研究集中于替代技术性能及技术可行性等工程技术层面, 缺乏对政策的经济效益分析。

2 方法与数据来源2.1 模型方法

本研究使用由北京大学环境科学与工程学院绿色低碳可持续发展研究室开发的能源–环境–经济可持续发展综合评价模型(IMED), 定量地评估实施居民生活“煤改电”政策情况下, 由居民生活和发电部门能源结构变化引起的主要空气污染物排放、空气质量以及空气污染健康损害的变化, 并借助成本效益分析方法, 估算京津冀区域居民生活用煤实施“煤改电”政策的净效益。模型框架如图1所示。首先利用不同的能源热值、取暖设备热效率(性能系数)和发电效率等参数, 模拟不同实现方式下“煤改电”政策导致的居民生活部门和发电部门能源结构的变化, 并将这些数据输入温室气体–空气污染相互作用和协同效应(GAINS)模型[17]。GAINS模型考虑了各社会经济部门能源利用和污染物控制技术, 基于污染物活动水平和排放因子库, 整合大气传输、化学反应和敏感性, 输出能源结构变化对区域污染物一次排放量和室外PM2.5浓度的影响。室外 PM2.5浓度作为健康模型的输入, 健康模型的输出为政策实施带来的健康损害减少, 即该政策的健康效益。本研究中的健康模型主要包含相对风险(relative risk, Rr)和健康终点(endpoint, EP)[15]。相对风险反映暴露在超过阈值浓度下导致的相关健康终点风险的增加。早期的流行病学研究认为污染物浓度与相对风险的暴露–效应函数是线性的, 而最新的研究表明, 慢性致死的暴露–效应关系为非线性[18–19]。本研究的相关健康终点采用最新的非线性关系。健康终点主要包括致死和致病两大类, 包括慢性支气管炎等呼吸系统疾病、心血管疾病和脑血管疾病等。式(1)和(2)分别为相对风险和健康终点

阈值, 本文取10 μg/m3; P为人口, 缺血性疾病和脑血管疾病对应25~65岁人口, 其他健康终点适用于全人群; I 为假设的基准发病率(年龄特异性死亡率); I 为年均疾病发病率或死亡率; Ir,*all-cause*为年均自然死亡率; α, γ和s为慢性死亡非线性方程中的参数。下角标 P, r, s, y, m, δ, g分别表示污染物类型(本文为PM2.5)、地区、情景、年份、健康终点分类(致病或致死)、健康终点和取值范围(中、低和高值)。为了得到可供公共政策的决策参考的净效益,还需要对实物量的健康效应进行货币化。本文利用基于支付意愿的统计生命价值, 对致死的健康效应进行货币化, 采用靳雅娜[20]基于离散选择实验估计得到的 2016年北京市空气污染相关的统计生命价值为230万元。由于基于支付意愿的统计疾病价值研究较少[21], 相关结果不足以支持货币化来自致病的健康效应, 因此本文采用基于使用价值的疾病成本法, 对致病的健康效益进行货币化[22]。由于未考虑患病带来的痛苦等因素, 疾病成本法计算的健康效益是一个低值。除健康效益外, 实施“煤改电”政策也会带来CO2和黑碳等温室效应物质的减排, 居民冬季取暖的薪柴和秸秆也被替代, 政策还具有减少薪柴等采伐的环境效益; 另外, 电采暖设备可大大节约居民操作燃煤土暖气的时间, 还兼具改善室内生活环境等美学效益[13]。结合“煤改电”政策实施的设备购买、能源、政策推广及取暖设备运行维护等直接成本, 利用成本效益分析可以得到“煤改电”政策的社会净效益。对购置设备成本等一次性投入, 根据设备的使用寿命和社会折现率, 利用式(3)进行年化处理。

T R  (1  Rg) i g CAP  CC   HH , (3) i,r,s,g i,r,s,g Ti i,r,s,g (1  R g) 1

其中, CAP为某地区总的年化设备成本; CC为每个家庭户用于购置设备的一次性投入; R为社会折现率, 本文取4%作为基准值; T为设备的使用寿命; HH为某地区实施“煤改电”的家庭户数。下角标i表示替代技术。

2.2 情景设计

由于本文是讨论尚未完成的“煤改电”政策预期的健康和经济效益, 故需要使用情景分析的方法。为了分析在不同替代技术和电力供应来源两个维度下实现“煤改电”政策的目标, 本文设计5个情景:一个参照情景(Ref)和以不同方式实现 “煤改电”目标的4个政策情景(AH_REN, AH_ COAL, EH_REN和 EH_COAL)(表2)。以“煤改电”政策正式在京津冀开始广泛实施的2015年为基年, “十三五”时期结束的 2020年为政策目标年, 各政策情景都以实现“十三五”对京冿冀各自居民生活“煤改电”规划为政策目标, 即4个政策情景等量地完成对居民生活用煤的替代。

在“煤改电”政策推广过程中, 主要采用蓄热式电暖器和空气源热泵两种替代技术。蓄热式电暖器是将电能转化为热能; 空气源热泵是吸收室外空气中的低位势能, 通过热泵转化为可使用的高位势热能, 因此通过空气源热泵将大大减少供暖耗电量。制热原理的差异使得在产生相同热量时, 两种替代

[23]技术在新增电力需求上存在较大的差异 。两种替代技术的新增电力需求分别用式(4)和式(5)计算得到。空气源热泵情景: Coalr,s,y  Cvcoal  Tecoal,r,s,y Electricityi,r,s,y= ; (4) COP  CV

i ELE

蓄热式电暖器情景: Coalr,s,y  Cvcoal  Tecoal,r,s,y Electricityi,r,s,y= , (5) TEELE,R,S,Y  CVELE

其中, Electricity为“煤改电”政策后新增的电力需求, Coal为居民源被替代的煤炭量, Cvcoal 和 CVELE分别为散煤和电力的热值, COP为空气源热泵的制热性

能系数。不同的替代技术意味着不同的政策成本。空气源热泵设备购买的一次投入较高, 而电费支出相对较少; 蓄热式电暖器一次投入较少, 但电费支出较多[6]。另外, 对两种技术的选择也体现居民在清洁能源替代决策中, 对于一次性固定成本或持续发生可变成本的时间偏好[24]。因此, 不同替代技术带来的成本差异是讨论的重点。

从新增电力供应来源的角度看, 采用可再生能源发电或本地火力发电, 会影响本地区空气质量的改善效果。“十三五”规划提出, 为满足取暖季新增电力需求, 将大力发展本地可再生能源, 并引进内蒙古和新疆等地的风电、太阳能发电等可再生能源发电。如果新增电力需求全部由外地可再生能源发电供应, 将实现本地污染物减排和空气质量改善的最大效益。本文中可再生能源供电的政策情景假设全部为外地可再生能源发电。如果利用本地火力发电来满足新增电力需求, 来自发电部门的新增排放会部分地抵消居民生活“煤改电”对空气质量改善的效果。目前京津冀火力发电厂的实际发电量远小于基于装机容量计算的最大发电能力[8], 因此利用本地火力发电满足电力需求的情景假设需要一定的现实基础。

由于发电部门的能源利用效率非常复杂, 因此本文采用GAINS模型对发电效率的估算进行等比例外推, 计算新增发电的能源消耗, 而不考虑发电

的规模效益。另外, 结合京津冀三地针对居民散煤使用的严格限制政策, 本文假设实施“煤改电”政策的家庭户, 相对少量的炊事用煤将用目前在农村地区较普及且成本可负担的液化石油气替代。

通过“煤改电”政策替代技术和新增电力需求供应来源的4个政策情景与参照情景的比较, 得到京津冀区域2020年实现“十三五”规划中“煤改电”政策目标的净效益区间。

2.3 数据来源

基年的能源利用量根据《中国能源统计年鉴

[17] 2016》, 调整 GAINS 模型团队 对京津冀区域2015年各部门能源利用量的估计。有研究指出年鉴中对居民生活用煤, 特别是对农村居民生活散煤使用量显著低估, 因此本文使用基于实地调研的农村家庭户能源数据进行校正[5,7]。2020年各部门能源需求量的数据根据GAINS团队估计值、京津冀区域“十三五”规划中GDP增长量以及能源强度下降的目标等进行预测。

3 结果与讨论3.1 居民生活部门和发电部门能源结构变化

实施居民生活“煤改电”政策会直接导致居民生活部门煤炭消费的减少和电力需求的增加。在本地火力发电情景下, 发电部门煤炭等能源消费和电力生产也会随之增加。表3为京津冀区域居民生活部门和发电部门在2020年的不同情景下, 以煤炭和电

力为代表的能源结构。从居民生活部门来看, 每个地区在不同政策情景下的煤炭消费减少量相同, 在实施“煤改电”政策的情况下,3个地区居民生活部门煤炭消费削减量分别为45.98, 34.76和 341.13 PJ (1 PJ=1015 J), 相当于参照情景下居民生活部门煤炭消费量的35.36%, 40.68%和63.64%。在使用空气源热泵作为替代技术的情景中, 3个地区居民生活部门的新增电力需求量分别为5.93, 2.04 和 38.53 PJ, 是2020年参照情景中居民生活部门电力消费量的4.83%, 3.57%和19.98%。在使用蓄热式电暖器替代的情景中, 新增电力需求比空气源热泵的情景增加8.89, 3.07和57.84 PJ。可再生能源供电的情景不会带来本地发电部门能源结构的变化。在新增电力需求较大的“蓄热式电暖器+本地火力发电供电”的情景中, 3个地区发电部门煤炭(天然气)消费量分别增加 35.53, 15.14和 254.44 PJ, 是 2020年参照情景发电部门煤炭(天然气)消费量的6.94%, 1.80%和 10.14%。

3.2 污染物减排及空气质量改善

京津冀居民生活“煤改电”政策的实施会显著减少PM2.5和SO2的排放, 对NOX排放的影响很小。若通过本地火力发电满足新增电力需求, 则发电部门新增排放有限。如图2所示, 在参照情景中3个地区 2020年 PM2.5 和SO2的排放量比2015年均有所上升。在效益最大的可再生能源供电的两个政策情景中, 北京市、天津市和河北省2020 年 PM2.5排放量比参照情景分别减少3.53, 1.96 和 17.39 万吨, 相当于参照情景排放量的26.6%, 15.9%和20.5%。SO2 的减排量分别为2.32, 2.20 和 20.46 万吨, 减排比例分别为20.3%, 5.46%和10.9%。河北省减排总量最多,北京市减排比例最大。在各政策情景下, 京津冀三地的NOX减排比例均不足4%。因满足“煤改电”产生的新增电力需求带来发电部门的新增PM2.5 的排放小于减排量的1%, SO2小于减排量的 4%。

室外 PM2.5浓度下降是最重要的政策目标, 实施“煤改电”政策能显著改善京津冀三地的空气质量。如图 2 所示, 参照情景中, 北京市 2020 年PM2.5的浓度将比2015年略有上升, 天津市和河北省的浓度会有所下降。改善效益最大的可再生能源供电情景的结果表明,3个地区在实现“十三五”规划“煤改电”目标的情况下, PM2.5浓度最多分别下降15.33, 8.14和 6.44 μg/m³, 下降比例为17.5%, 11.5%和 9.6%。在 3个地区中, 北京市不论是PM2.5 浓度降低的绝对量还是比例都最大, 即“煤改电”政策对北京市空气质量的改善最显著。

3.3 健康影响

室外空气质量改善将显著降低由空气污染导致的致病和致死的案例数, 产生健康效应和效益。如图3所示, 呼吸系统症状、哮喘发作和慢性支气管炎是京津冀区域造成主要致病损害的健康终点, 占2015年由空气污染总致病案例数的96%以上。在参照情景中, 2020年北京市、天津市和河北省因室外空气污染造成的致病案例数分别为101.85, 56.66和 356.57万例。实施“煤改电”政策在3个地区最多可以减少的致病案例数分别为20.08, 7.52 和 40.38万例, 分别占参照情景的 24.6%, 15.3%和 12.8%。河北省由于暴露人口数远大于北京市和天津市, 因此在致病案例数减少的绝对水平上健康效应最大。空气质量改善最显著的北京市的相对占比改善最大。效益最大情景比最小情景在3个地区可以分别额外减少0.13, 0.19和 0.62万例致病案例数。空气污染致死是相关研究中最为关注的健康终点。从图3可以看到, 2015年京津冀区域由室外空气污染导致17.31万人的过早死亡, 在 2020年的参照情景中减少到17.13 万人, 其中北京市、天津市和河北省分别为3.39, 1.88和 11.86万人。通过实施“煤改电”政策, 北京市、天津市和河北省在2020年分别最少可以减少0.66, 0.24 和 1.32万人过早死亡,与参照情景相比, 减少比例分别为19.6%, 13.0%和11.1%。效益最大的两个政策情景可以在京津冀区域额外减少 0.03 万人的过早死亡。

基于不同价值评估方法, 可以分别估算致病和致死的货币化健康影响。如图3所示, 2015年京津冀区域因室外空气污染致病的健康损失为32.47 亿元, 致死的健康损失为 1966.54 亿元, 总的健康损失相当于当年京津冀区域GDP的2.73%。在参照情景中, 2020年京津冀区域因空气污染致病、致死导致的健康损害将分别达到40.07 和 2788.47 亿元; 其中致病健康损害中, 呼吸系统疾病贡献最大。因心血管、脑血管以及呼吸系统疾病住院带来的疾病成本较高, 占整个区域的致病损害的60.25%。假如实施居民生活“煤改电”政策, 以空气质量改善最大的情景为例, 北京市、天津市和河北省因减少致病案例实现的健康效益共计5.62 亿元, 分别为 2.28, 0.72 和 2.62 亿元; 因减少致死案例数而实现的健康

图 1 模型框架Fig. 1 Framework of the IMED