夏 崢,俞 潔,徐益杰,葛好晴,施行之,趙虎彪,徐冰燁

1.浙江省生態(tài)環(huán)境監(jiān)測中心,浙江 杭州 310012

2.浙江省生態(tài)環(huán)境大數(shù)據(jù)重點實驗室,浙江 杭州 310012

3.浙江省青田縣環(huán)境監(jiān)測站,浙江 青田 323900

4.浙江省低碳發(fā)展中心,浙江 杭州 310012

浙江省經(jīng)濟發(fā)展與城市化進程速度一直位于我國前列,“十三五”以來城市環(huán)境空氣質(zhì)量總體改善明顯[1],但重點區(qū)域和重點行業(yè)大氣污染物排放問題尚未得到根本解決[2],而化石能源仍在產(chǎn)業(yè)能源中處于主導地位。 化石燃料燃燒產(chǎn)生的溫室氣體與大氣污染物具有“同根、同源、同時”特征。 此外,化石燃料燃燒排放的污染物(如黑炭、氧化亞氮)不僅會造成空氣污染,還具有明顯的氣候效應[3]。 研究表明,約13%～90%的大氣溫室氣體由氣溶膠組成,而其均源自大氣污染物排放[4]。 當前,浙江省溫室氣體排放總量仍處于逐年增加的階段,隨著國家對各省“減污降碳協(xié)同增效”提出明確要求,浙江省碳排放形勢日趨嚴峻[5]。

近年來已有學者針對重點行業(yè)大氣污染物和溫室氣體排放的協(xié)同效應開展了相關研究[6],現(xiàn)有結(jié)果表明,大氣CO2和氮氧化物(NOx)的主要排放源均為化石源,兩者在排放時間變化上具有較強相關性[7]。 而NO2是空氣中NOx的主要存在形式,同時NOx有可能經(jīng)過化學反應形成二次污染物硝酸鹽氣溶膠(大氣PM2.5的重要組成成分之一)。 因此,可以利用監(jiān)測站NO2濃度數(shù)據(jù)作為CO2排放的示蹤物[8]。 不同行業(yè)及不同減排措施情景下,溫室氣體與大氣污染物排放的協(xié)同效應系數(shù)相差較大[9-10],主要是由于統(tǒng)計分析方法無法監(jiān)測無組織排放和非法排放,評估監(jiān)測數(shù)據(jù)不確定性較大,尚無法對區(qū)域減污降碳協(xié)同效果提供可靠的支撐[11-12]。

基于空氣站的連續(xù)監(jiān)測數(shù)據(jù)能夠反映區(qū)域長期的污染物排放變化和空氣質(zhì)量變化情況,而大范圍的站點布設提高了獲得數(shù)據(jù)的區(qū)域代表性,因此,對該類站點數(shù)據(jù)的分析對實現(xiàn)區(qū)域?qū)用鏈p污降碳協(xié)同管理具有重要意義。 目前,分析城市區(qū)域碳達峰和空氣質(zhì)量協(xié)同關系的研究則相對較少[13-14]。 鑒于此,本研究以浙江省11 個設區(qū)市主要大氣污染物(PM2.5、NO2)的監(jiān)測數(shù)據(jù)為基礎,探討了主要大氣污染物與CO2排放的時空分布特征,進一步評估區(qū)域CO2減排和環(huán)境空氣質(zhì)量改善的協(xié)同關系,以期為區(qū)域減污降碳協(xié)同管理提供借鑒。

1 研究方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

PM2.5和NO2濃度數(shù)據(jù):源于11 個設區(qū)市國控點監(jiān)測數(shù)據(jù)。

CO2排放數(shù)據(jù):基于各設區(qū)市能源平衡表和2016—2020 年《浙江省統(tǒng)計年鑒》計算得到。

各設區(qū)市人口和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù):源于2016—2020 年《浙江省統(tǒng)計年鑒》。

1.2 協(xié)同效應量化方法

數(shù)據(jù)量化采用《中國城市二氧化碳和大氣污染協(xié)同管理評估報告》中的方法,開展碳排放因子和空氣質(zhì)量污染物因子關系研究。 具體為在二維空間坐標系中以不同的坐標位置表達某設區(qū)市大氣污染物和溫室氣體指標的協(xié)同成效。 對于同一污染物,不同設區(qū)市在坐標系中所處的空間位置,直觀反映大氣污染物和CO2的減污降碳協(xié)同效果。 同時,通過歸集擬合不同設區(qū)市大氣污染物和CO2指標的線性相關系數(shù),探究每一項大氣污染物和CO2指標協(xié)同度高低。

本研究涉及11 個設區(qū)市,為分析經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與碳排放關系,使用K-mean 聚類方法將各市劃分為不同模式組,使用第二產(chǎn)業(yè)、第三產(chǎn)業(yè)比例劃分11 個市。 聚類分析過程通過SPSS 進行。

1.3 協(xié)同效應評價方法

協(xié)同評估基于大氣環(huán)境中污染物與碳排放的相關性分析,選取某項大氣污染物和碳排放指標作為協(xié)同評價指標,對各個二級指標項(如年均值和下降率)進行量化賦分(表1)。 空氣質(zhì)量和碳排放權(quán)重各占50%,下設各級指標權(quán)重相等,獲得每個設區(qū)市減污降碳綜合指數(shù)并排序。 具體計算方法:

表1 減污降碳綜合指數(shù)各要素權(quán)重Table 1 Weight of each element of the comprehensive index of pollution and carbon emissions reduction

式中:SI 指減污降碳綜合績效指數(shù);n 是一級指標個數(shù),每個一級指標下對應基準值和下降率這兩個二級指標;wi是指第i 個一級指標權(quán)重;Fi是第i 個一級指標基準評價分;Ri是第i 個一級指標趨勢評價分。 評價分計算方法:

式中: fi代表第i 個一級指標基準值的實際值; ri代表第i 個一級指標下降率的實際值。 為防止Ri溢出,如下降率小于0,ri按0 計算。

2 結(jié)果與討論

2.1 浙江省空氣質(zhì)量和碳排放時空變化

2.1.1 環(huán)境空氣質(zhì)量

2020 年全省設區(qū)城市環(huán)境空氣中PM2.5年均質(zhì)量濃度(25 μg/m3),較2016 年均質(zhì)量濃度(38 μg/m3)下降13 μg/m3,改善率達33.3%,控制效果顯著。 圖1 為各設區(qū)市城市PM2.5年均濃度變化趨勢。 PM2.5高濃度區(qū)域主要集中在浙北區(qū)域。 11 個設區(qū)城市PM2.5年均濃度均明顯下降,改善率在26%～41%之間,其中湖州改善效果最為顯著(改善率達18 μg/m3);其他浙北地區(qū)PM2.5濃度也在原有基礎上有明顯改善。

圖1 2016—2020 年各設區(qū)城市PM 2.5年均濃度及變化情況Fig.1 The annual average concentration and changes of PM 2.5 in cities of Zhejiang in 2016-2020

2020 年全省設區(qū)城市環(huán)境空氣中NO2年均濃度(29 μg/m3)較2016 年年均濃度有所降低(改善率為7%)如圖2 所示,NO2排放高值區(qū)主要集中在浙北區(qū)域,溫州改善效果最為顯著(改善率超過20%),其余設區(qū)城市NO2年均濃度變化趨勢不顯著。

圖2 2016—2020 年各設區(qū)城市NO 2 年均濃度及變化情況Fig.2 The annual average concentration and changes of NO 2 in cities of Zhejiang cities in 2016-2020

2.1.2 設區(qū)城市碳排放情況

2016—2020 年期間,全省各設區(qū)城市碳排放總量排名基本穩(wěn)定,但各設區(qū)市排放量呈現(xiàn)顯著差異(圖3)。 2016 年,全省碳排放量最高者為寧波(超過0.5 億t/a),其次為杭州(0.4 億t/a),這2 個城市的碳排放總量占全省40%;麗水為最低,僅有0.04 億t/a,占全省約2%。 到2020 年,全省碳排放首尾排名未發(fā)生改變。 從空間分布來看,浙江省碳排放主要集中在浙北地區(qū),2020 年浙北,6 個城市碳排放總量達2 億t,浙南地區(qū)排放量普遍較少,浙南5 個城市排放量0.6 億t,僅相當于浙北地區(qū)碳排放量的1/7。

圖3 浙江省設區(qū)城市碳排放分布示意圖Fig.3 Distribution of carbon emissions in cities of Zhejiang Province

與總量分布規(guī)律有所不同,浙江省碳強度(單位GDP 碳排放量)高值區(qū)主要分布在衢州、寧波等工業(yè)較為集中的區(qū)域(圖4)。 2016 年,大部分城市碳強度高于1 t/萬元,其中,衢州碳強度最高(超5 t/萬元),其次是寧波(約2 t/萬元),溫州碳強度最低(不足0.8 t/萬元)。 溫州、麗水碳排放強度在1 t/萬元以下,溫州碳強度最低,小于0.8/萬元。 2020 年,絕大部分城市碳排放強度雖有所下降,但衢州碳排放強度仍然最高,達4 t/萬元以上,其次為舟山(約3 t/萬元),杭州、麗水、溫州碳排放強度不足1 t/萬元。

圖4 浙江省設區(qū)城市碳強度分布示意圖Fig.4 Distribution of carbon intensity in cities of Zhejiang Province

在2016—2020 年期間,浙江省設區(qū)城市碳排放總量變化率也存在顯著差異(圖5)。 大部分城市碳排放量呈現(xiàn)增加的趨勢,其中,舟山市由于國家石化項目建設,碳排放總量增幅最大(增長約3倍)。 臺州、嘉興次之(增幅分別超22%、17%)。(圖5)相比而言,杭州、溫州碳排放總量呈負增長,即在“十三五”期間達到峰值并呈現(xiàn)下降趨勢,其中溫州市下降幅度最大,下降超17%。 從碳排放強度角度分析,在“十三五”期間,全省的碳排放強度平均下降率為10%左右,所有設區(qū)城市工業(yè)碳排放強度下降率都為正值(舟山除外)。 設區(qū)城市工業(yè)碳排放強度下降率最高者為杭州(下降率超22%),最低為臺州(下降率不足2%)。

圖5 “十三五”期間年浙江省設區(qū)城市碳排放變化率和碳強度下降率分布示意圖Fig.5 Distribution of carbon emission change rate (a) and carbon intensity decline rate (b) in Zhejiang Province during the 13th Five-Year Plan period

2.2 碳排放因子和空氣質(zhì)量污染物因子關系研究

2.2.1 碳排放與PM2.5

2016—2020 年全省各設區(qū)市PM2.5濃度均有較明顯下降,下降率均大于25%。 但大部分城市CO2排放量仍處于上升趨勢,只有杭州和溫州實現(xiàn)了碳排放和PM2.5濃度的協(xié)同下降。 圖6 所示碳排放因子和PM2.5關系表明,各設區(qū)市減污效果好,差異小;降碳效果差,差異大,減污降碳的難點主要還在于降碳。 另外,碳排放和PM2.5線性回歸的相關系數(shù)r 小于0.5,存在一定弱相關性。導致該現(xiàn)象的可能原因:PM2.5主要是通過一部分大氣污染物經(jīng)過復雜化學反應二次生成,與一次來源的相關性較弱,無法直觀反映污染源的排放量,而二氧化碳主要是由人類活動產(chǎn)生的一次排放,兩者關聯(lián)性不大。 因此,通過PM2.5的變化不能很好地解釋碳排放的浮動趨勢。

圖6 “十三五”期間浙江省設區(qū)城市PM 2.5 和碳排放協(xié)同關系Fig.6 The synergistic relationship between PM 2.5 and carbon emissions in districted cities of Zhejiang Province during the 13th Five-Year Plan period

2.2.2 碳排放與二氧化氮

通過對碳排放因子和NO2的線性擬合(圖7),杭州和溫州實現(xiàn)了碳排放和NO2濃度的協(xié)同下降,溫州碳排放量和NO2濃度下降率均位于全省第一。 杭州的碳排放總量和NO2濃度下降表現(xiàn)出協(xié)同性,但下降幅度較小。 與此相比,大部分城市呈現(xiàn)碳排放增加、NO2濃度下降的特點,而湖州碳排放、NO2濃度同時上升,減排效果較不理想。

圖7 “十三五”期間浙江省設區(qū)城市NO 2 與碳排放協(xié)同關系Fig.7 The synergistic relationship between NO 2 and carbon emission in districted cities of Zhejiang Province during the 13th Five-Year Plan period

利用碳排放強度衡量城市降碳效果,如圖7(b)所示,城市規(guī)模最大的杭州和碳排放總量基數(shù)低的麗水降碳效果提升明顯:杭州碳強度下降22%,NO2下降7%,麗水碳強度下降16%,NO2下降9%。 其他城市中,溫州碳排放強度和NO2濃度下降量均相對明顯,但對于其他城市領先的優(yōu)勢有所下降。 臺州碳排放強度僅下降2%,而湖州NO2濃度上升6%,減排效果較差。

相關性分析顯示,碳排放總量和NOx排放存在較高的相關性(r=0.68)。 線性擬合得到截距-10,表明要實現(xiàn)碳排放總量達峰(碳排放變化率=0),年均NO2濃度下降率要達到2%以上。

前人相關研究表明,減污政策對降碳效應具有明顯作用如針對山西太原地區(qū)的一項調(diào)查顯示,針對鍋爐燃燒效率問題的政策要求,淘汰低效燃燒的小型鍋爐,最終減少了大約50%～90%的碳排放量[15]。 另一項針對污染物和溫室氣體協(xié)同效應的研究也表明,所有實施的減排污染物措施均有正的協(xié)同效應,2013—2017 年實現(xiàn)NO2減排656.1 萬t,實現(xiàn)二氧化碳減排14.62 億t[16]。 劉茂輝等[17]在基于天津市生態(tài)環(huán)境狀況的降碳效應方面的研究發(fā)現(xiàn),二氧化碳和大氣污染物中的NO2源相關性達到90%以上,二氧化碳和NO2時間相關性為0.28。 上述結(jié)果與本文所觀察到的主要污染物與溫室氣體的協(xié)同效應現(xiàn)象存在一致性,從工藝、源頭方面出發(fā)的結(jié)構(gòu)性減污措施能夠?qū)档吞寂欧女a(chǎn)生有效影響。 綜上所述,區(qū)域減污降碳要重點考慮人為源NOx控制,通過實施強有力的NOx控制措施,實現(xiàn)環(huán)境空氣NO2濃度和碳排放“雙降”。

2.3 協(xié)同評價考核方法研究

根據(jù)2.1 節(jié)和2.2 節(jié)分析結(jié)果,選取NO2和PM2.5作為大氣污染物協(xié)同評價指標1 和指標2,賦分權(quán)重分別為0.25,其中R1和F1分別代表NO2濃度的基準值和下降幅度,R2和F2分別代表PM2.5濃度的基準值和下降幅度;選取碳排放強度作為碳排放協(xié)同評價指標,R3和F3分別代表強度的基準值和下降幅度,賦分權(quán)重為0.5。最終合成減污降碳綜合指數(shù)作為績效分,并對各個設區(qū)市打分排序。 具體測算結(jié)果見表2。

表2 設區(qū)市減污降碳綜合效果評價結(jié)果Table 2 Evaluation results of com prehensive reduction effects of pollution and carbon emissions in cities of Zhejiang Province

“十三五”期間浙江地區(qū)在統(tǒng)籌環(huán)境空氣質(zhì)量改善和溫室氣體減排已表現(xiàn)出一定成效,但各設區(qū)市因協(xié)同程度、環(huán)境基礎條件等導致績效有明顯差異(表3)。 麗水、溫州、紹興綜合指數(shù)在80分以上,排在第一梯隊。 這3 個城市的特點各異,麗水得益于指標基準值評價分數(shù)高,表明其空氣質(zhì)量基礎好,碳排放基數(shù)低;溫州和紹興主要是因為PM2.5濃度和碳排放強度下降較快。 而杭州雖然碳排放強度下降最快,但空氣質(zhì)量全省排名最后,綜合績效在70～80 分之間。 個別城市第二產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)比重高,碳排放強度居高不下,或近年來環(huán)境質(zhì)量改善效果不佳,導致績效分數(shù)偏低,排名靠后。

表3 設區(qū)市2016—2020 年產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)情況Table 3 Industrial structure of cities with districts in 2016-2020

當前浙江省各城碳排放總量、強度特征差異較大,這與城市類型、人口、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)有較大關系。首先城市、人口規(guī)模對總量的影響較大,浙北區(qū)域?qū)儆陂L三角超大城市群,是我國經(jīng)濟規(guī)模最大、人口最為密集的區(qū)域之一,浙北六市總?cè)丝谡既〗?0%,碳排放總量高,與之對應的浙西南城市規(guī)模較小,碳排放總量也較少,這與圖3 碳排放總量分布特征一致。

除了城市人口規(guī)模,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對減污降碳有重要影響。 根據(jù)產(chǎn)業(yè)比例進行分類(表3),通過聚類統(tǒng)計方法將浙江省11 個設區(qū)城市分為典型服務業(yè)城市,典型工業(yè)城市和其他城市三類。 以2016 年為例,寧波、紹興、湖州、嘉興為工業(yè)城市,麗水、杭州、溫州、金華、舟山為服務業(yè)城市。 研究發(fā)現(xiàn),產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與碳排放強度有較強的相關性,主要體現(xiàn)為當前研究城市中工業(yè)城市的碳排放強度顯著大于第三產(chǎn)業(yè)為主的城市,工業(yè)城市的平均碳排放強度是服務型城市的154%。 因此通過產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整可以明顯影響減污降碳的效果。 例如,統(tǒng)計資料顯示杭州、溫州近年來大批的工業(yè)企業(yè)遷出,第三產(chǎn)業(yè)的比重顯著增加,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)得到優(yōu)化,從而使得碳排放總量已經(jīng)達到峰值并快速下降。 這種趨勢也與大氣污染物濃度和碳排放量呈明顯的協(xié)同減少的趨勢一致。 因此,在某種程度上可以通過產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變化趨勢探索城市的低碳轉(zhuǎn)型軌跡。 “十三五”期間杭州、麗水的第三產(chǎn)業(yè)比例上升較快,超過7%,碳強度下降率也較高,特別是杭州碳強度下降率達22%,位居全省第一。 而臺州、嘉興2 個碳排放強度下降非常緩慢的設區(qū)市,第二產(chǎn)業(yè)比例沒有明顯下降,第三產(chǎn)業(yè)比例僅上升1%左右,上升緩慢,低碳轉(zhuǎn)型效果差。 綜上所述,第三產(chǎn)業(yè)比例的增加和碳排放強度的下降具有一致性。 產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整是城市碳排放強度變化的主要因素之一。 通過調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),可以推動城市實現(xiàn)低碳轉(zhuǎn)型,減少碳排放。

由于不同城市的碳排放基數(shù)差異較大,所處的經(jīng)濟發(fā)展階段不同,使得減污降碳難度也不盡相同,直接用碳排放總量作為碳排放指標可能無法真實反映減污降碳績效。 如麗水碳排放總量基數(shù)低,但仍處于城市經(jīng)濟快速發(fā)展期,導致碳排放量增長幅度大,降碳難度大。 杭州近年互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟規(guī)模不斷增長,城市規(guī)模不斷擴張,即使產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)得到顯著升級,碳排放總量下降幅度仍不明顯。 用碳排放總量變化率作為指標對處于快速發(fā)展期的城市不公平。 各設區(qū)市減污降碳考核應重點關注碳排放強度,有利于排除城市規(guī)模、發(fā)展階段等因素對減污降碳協(xié)同考核的干擾。

3 結(jié)論

2016—2020 年浙江省環(huán)境空氣質(zhì)量持續(xù)改善,但CO2排放總量仍處于增長較快的階段,尚未實現(xiàn)區(qū)域?qū)蛹壌髿馕廴疚锱c溫室氣體的協(xié)同減排。 根據(jù)相關性分析結(jié)果,2016—2020 年全省各設區(qū)市PM2.5均有較明顯下降,PM2.5濃度與碳排放呈現(xiàn)相關性較小的特點。 2016—2020 年全省各設區(qū)市NO2除溫州外年均濃度變化趨勢不顯著,NO2濃度與碳排放之間的相關性較大。 NO2與PM2.5之間存在不同的源頭與轉(zhuǎn)化機理,NO2濃度與碳排放之間較強的相關性可能是由于CO2和NOx的生成路徑與來源更加相似,其主要組分均來自燃燒源。

綜合分析表明,區(qū)域內(nèi)各城市因產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、環(huán)境基礎條件、協(xié)同程度等多種因素導致減污降碳綜合指數(shù)有明顯差異。 麗水、溫州、紹興減污降碳綜合績效在80 分以上,環(huán)境污染防治和應對氣候變化工作協(xié)同增效顯著,部分城市第二產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)比重高,碳排放強度居高不下,或空氣質(zhì)量改善效果不明顯,導致績效分數(shù)偏低,排名靠后。 因此,加強工業(yè)低碳轉(zhuǎn)型,推進傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)綠色轉(zhuǎn)型升級,實現(xiàn)大氣污染物和溫室氣體源頭共同減排、全過程治理是未來浙江省減污降碳工作的關鍵。