摘要: 為了定量評(píng)估《大氣十條》實(shí)施帶來的環(huán)境健康效益，本文首先依據(jù)PM2.5濃度和人口數(shù)據(jù)，分析2013~2017年全國人口加權(quán)濃度的變化，其次利用BenMAP模型對全國338個(gè)地級(jí)及以上城市2013年P(guān)M2.5基準(zhǔn)情景和2017年P(guān)M2.5控制情景進(jìn)行分析，定量分析全國31個(gè)?。ㄊ校┘?38個(gè)地級(jí)及以上城市減少過早死亡人數(shù).結(jié)果表明，由于PM2.5濃度大幅下降，2013~2017年全國PM2.5人口加權(quán)濃度呈逐年下降趨勢；北京、天津、河北等京津冀及周邊地區(qū)減少過早死亡人數(shù)最多.2017年全國280個(gè)城市避免過早死亡人數(shù)有所增加，58個(gè)城市避免過早死亡人數(shù)有所下降.以WHO過渡期第1階段目標(biāo)值（PM2.5年均濃度為35 μg·m-3）作為控制情景，估算2013年全國過早死亡人數(shù)約為101293人，2017年約為41080人，《大氣十條》的實(shí)施大約避免60213人過早死亡.依據(jù)支付意愿法調(diào)查結(jié)果，估算增加的健康效益約為549.7億元.

Health Benefit Evaluation for Air Pollution Prevention and Control Action Plan in China

Abstract: To quantitatively assess the health benefits brought by the implementation of the Action Plan of Air Pollution Prevention and Control, we firstly analyzed the spatial and temporal changes of PM2.5 population-weighted concentrations over China from 2013 to 2017. The BenMAP model was used to analyze the differences in premature death between the PM2.5 baseline scenario in 2013 and the control scenario in 2017 in 338 prefecture-level cities nationwide, so as to quantitatively analyze the number of premature deaths in 31 provinces. The results show that compared with other provinces, the largest reduction in premature deaths due to the significant decrease of PM2.5 concentration occurred in the Beijing-Tianjin-Hebei region and its surrounding regions, and the environmental health benefits from air quality have been greatly improved. The results show that from 2013 to 2017 the population weighted PM2.5 concentration was decreasing year by year due to the significant decrease in PM2.5 concentration; Beijing, Tianjin, Hebei, and the surrounding areas witnessed the largest reduction in premature deaths. In 2017, the number of avoided premature deaths in 280 prefecture-level cities nationwide increased, but declined in 58 cities. Taking the target value of the first phase of the WHO transition period (an annual average PM2.5 concentration of 35 μg·m-3) as the control scenario, it is estimated that the number of premature deaths in 2013 was approximately 101293, and in 2017 was approximately 41080. The implementation of the Action Plan helped to avoid approximately 60213 premature deaths. According to the method of 'willingness to pay', the monetary benefits are estimated to be approximately 54.97 billion yuan.

Key words:PM2.5    BenMAP    air pollution prevention and control action plan    health benefit    premature death    

2013年, 國務(wù)院頒布了《大氣污染防治行動(dòng)計(jì)劃》(《大氣十條》), 《大氣十條》實(shí)施以來, 相關(guān)部門出臺(tái)了20余項(xiàng)配套政策, 累計(jì)淘汰落后煉鋼煉鐵產(chǎn)能2億t、水泥2.5億t、平板玻璃1.1億重量箱、電解鋁130多萬t及整治6.2萬家“散亂污”工業(yè)企業(yè)[1].這些工程措施使得重點(diǎn)區(qū)域及大部分省份空氣質(zhì)量得到極大改善. 2017年, 全國地級(jí)及以上城市PM10平均濃度比2013年下降22.7%, 京津冀、長三角和珠三角等重點(diǎn)區(qū)域PM2.5平均濃度分別比2013年下降39.6%、34.3%和27.7%, 北京市PM2.5年均濃度降至58 μg·m-3, 《大氣十條》確定的環(huán)境空氣質(zhì)量改善目標(biāo)全面完成[2].環(huán)境質(zhì)量的改善帶來很大的健康效益, 如何定量評(píng)估空氣質(zhì)量改善帶來的環(huán)境健康影響, 國內(nèi)外學(xué)者已經(jīng)進(jìn)行了大量研究.結(jié)果表明, 人群呼吸系統(tǒng)和心血管系統(tǒng)疾病發(fā)病率、住院人數(shù)以及人群死亡率等都與大氣中PM10和PM2.5濃度相關(guān)[3~14].

大氣PM2.5相關(guān)的各種健康效應(yīng)終點(diǎn)中, 死亡是其中最顯著的一條, PM2.5污染與人群死亡變化的關(guān)系已成為國際環(huán)境流行病學(xué)研究的熱點(diǎn)之一.過早死亡是指個(gè)體未達(dá)到人口平均預(yù)期壽命即死亡, 目前國際上通用的人口平均預(yù)期壽命為70歲, 也即70歲以前的死亡為過早死亡.對大氣顆粒物的健康風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行定量分析和評(píng)價(jià)的關(guān)鍵在于建立顆粒物污染與人群健康效應(yīng)終點(diǎn)之間的暴露-反應(yīng)關(guān)系, 謝鵬等[15]分別針對PM10和PM2.5的研究進(jìn)行了區(qū)分, 推導(dǎo)出適用于中國地區(qū)PM2.5健康效應(yīng)評(píng)估的暴露-反應(yīng)系數(shù); 劉曉云等[16]針對PM2.5的急性健康效應(yīng)進(jìn)行了Meta分析并得到相應(yīng)的暴露-反應(yīng)系數(shù); 闞海東等[17]按照健康的慢性效應(yīng)和急性效應(yīng), 分別對中國的流行病學(xué)研究結(jié)果進(jìn)行了Meta分析, 得到不同健康終端的暴露-反應(yīng)系數(shù).基于GIS的BenMAP模型是目前國際范圍內(nèi)較為前沿的評(píng)估模型, 屈金娥[18]利用BenMAP評(píng)估了杭州市2002~2010年控制PM10空氣污染產(chǎn)生的人體健康效應(yīng)及其對應(yīng)的經(jīng)濟(jì)效益; 黃德生等[19]和段顯明等[20]分別對京津冀地區(qū)PM2.5達(dá)標(biāo)排放、珠三角地區(qū)PM10污染控制的健康效益進(jìn)行過評(píng)估; 2015年雷宇等[21]基于PM2.5模擬數(shù)據(jù)預(yù)測《大氣十條》實(shí)施將帶來的公眾健康效益.從國內(nèi)外研究成果來看, 環(huán)境健康效果評(píng)估已得到廣泛應(yīng)用, 但針對《大氣十條》實(shí)施PM2.5改善帶來的健康效益幾乎空白.

為了定量評(píng)估《大氣十條》實(shí)施帶來的環(huán)境健康效益, 本文在前人研究成果基礎(chǔ)上, 就PM2.5污染改善所帶來的全國性健康效益進(jìn)行研究.首先依據(jù)PM2.5濃度和人口數(shù)據(jù), 分析2013~2017年全國人口加權(quán)濃度的時(shí)間變化; 其次利用BenMAP模型對全國338個(gè)地級(jí)及以上城市PM2.5污染改善造成的健康效益及經(jīng)濟(jì)影響進(jìn)行評(píng)估, 定量分析全國31個(gè)省(市)及338個(gè)地級(jí)及以上城市避免過早死亡人數(shù), 以期為環(huán)境質(zhì)量管理和環(huán)保部門政策決策提供重要參考.

1 材料與方法1.1 數(shù)據(jù)來源

2017年全國338個(gè)地級(jí)及以上城市PM2.5年均濃度數(shù)據(jù)來源于1 436個(gè)國控環(huán)境空氣質(zhì)量自動(dòng)監(jiān)測站點(diǎn)(圖 1), 但2013年全國只有74個(gè)城市開展了PM2.5濃度監(jiān)測, 針對2013年P(guān)M2.5監(jiān)測數(shù)據(jù)缺失的城市, 本文依據(jù)2013年P(guān)M10年均濃度和2014~2017年間PM2.5年均濃度占PM10年均濃度的比例反推計(jì)算PM2.5濃度; 人口數(shù)據(jù)來源于城市統(tǒng)計(jì)年鑒; 全因死亡率來源于中國統(tǒng)計(jì)年鑒, 扣除意外死亡率.

圖 1 全國1 436個(gè)國控環(huán)境空氣質(zhì)量自動(dòng)監(jiān)測站分布示意Fig. 1 Distribution of 1 436 monitoring sites in China

1.2 研究方法

(1) 估算2013年P(guān)M2.5監(jiān)測數(shù)據(jù)缺失城市的年均濃度

PM2.5指環(huán)境空氣中空氣動(dòng)力學(xué)當(dāng)量直徑小于等于2.5 μm的顆粒物, PM10指空氣動(dòng)力學(xué)當(dāng)量直徑小于等于10 μm的顆粒物, 包括漂浮在空氣中的固態(tài)和液態(tài)顆粒物. PM2.5是PM10的一部分, 它們是包含關(guān)系, 對某一城市來講, 其PM2.5/PM10比值相對穩(wěn)定[22, 23].為了避免某一年P(guān)M2.5/PM10引入較大誤差, 本研究選取2015~2017年3年間各城市PM2.5平均濃度與PM10平均濃度的比值, 基于2013年各城市PM10年均濃度, 回溯2013年P(guān)M2.5監(jiān)測數(shù)據(jù)缺失城市的年均濃度.

(2) 2013~2017年P(guān)M2.5人口加權(quán)濃度

計(jì)算全國PM2.5人口加權(quán)濃度時(shí), 根據(jù)各省(市)的暴露人口重新計(jì)算PM2.5人口加權(quán)濃度, 權(quán)重為各省(市)的暴露人口占全國暴露人口比例. PM2.5人口加權(quán)平均值可以更加客觀、合理地反映空氣污染對于居民健康的影響, 同時(shí), 分析不同PM2.5濃度水平下的暴露人口比例, 也為制定環(huán)境與健康政策提供科學(xué)依據(jù).

基于人口加權(quán)的全國PM2.5濃度平均值(PPM2.5)計(jì)算方法如下：

(1)

式中, PPM2.5為全國人口加權(quán)濃度, PM2.5k為某省(市)PM2.5濃度平均值, 單位為μg·m-3, Pk為其人口數(shù)量, Pz為全國總?cè)丝跀?shù), 單位為人.

(3) 環(huán)境健康效益

(2)

式中, ΔHEhx為PM2.5濃度變化引起的健康終端效益變化, fhx為PM2.5濃度-反應(yīng)關(guān)系函數(shù), 本文采用謝鵬等的研究結(jié)果[15], PM2.5濃度每升高10 μg·m-3, 所引起的人群急性死亡率增加0.40%(95%CI：0.19%~0.62%); c為控制情景下的污染物濃度(μg·m-3), c0為基準(zhǔn)情景下的污染物濃度(μg·m-3); P為暴露總?cè)丝?萬人); BIh為健康終端的基線發(fā)病率, 本文采用非意外死亡率(‰), 扣除了各類事故死亡的因素.根據(jù)文獻(xiàn)[24], 2017年全國全因死亡率為7.11‰, 意外死亡率為0.37‰, 非意外死亡率為6.74‰.

在運(yùn)用空氣污染與健康效益評(píng)估模型BenMAP進(jìn)行分析時(shí), 本研究在該模型框架基礎(chǔ)上, 建立了適用于我國的本土化計(jì)算參數(shù).以338個(gè)地級(jí)及以上城市為研究范圍, 分別采用2013年(情景1)和2017年(情景2)PM2.5污染情況為基準(zhǔn)場景設(shè)定兩種情景, 控制情景均采用WHO過渡期第1階段目標(biāo)值(PM2.5年均濃度為35 μg·m-3).

2 結(jié)果與討論2.1 338個(gè)地級(jí)及以上城市PM2.5年均濃度

2015~2017年3年338個(gè)地級(jí)及以上城市PM2.5/PM10比值范圍分布在0.29~0.82之間, 平均值為0.59.利用2013年已有99個(gè)城市PM2.5監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證, 2013年P(guān)M2.5反推值與實(shí)際監(jiān)測值相關(guān)性較好, R2=0.91, 據(jù)此補(bǔ)齊2013年338個(gè)地級(jí)及以上城市PM2.5濃度數(shù)據(jù). 2013年全國PM2.5污染較重, 約27.7%的城市PM2.5年均濃度大于70 μg·m-3, 濃度高值區(qū)主要集中在京津冀及周邊地區(qū).

相比2013年, 2017年全國PM2.5年均濃度大幅下降, PM2.5年均濃度高于70 μg·m-3的城市僅占5.0%, 濃度下降最顯著的省(市)為山東、河北、上海、浙江、重慶、天津、北京和江蘇, 其降幅均超過30%, 山西、內(nèi)蒙古和廣東的下降幅度在20%~30%之間.全國大部分地級(jí)城市PM2.5年均濃度有不同程度的下降, 其中, 克孜勒蘇柯爾克孜自治州、海南藏族自治州、海北藏族自治州、濟(jì)寧、喀什地區(qū)、阿壩藏族羌族自治州、西寧、畢節(jié)、邢臺(tái)等9個(gè)地級(jí)城市PM2.5濃度下降幅度超過50%, 銅仁、臨沂、黔西南布依族苗族自治州、南京、麗江、德州、黔南布依族苗族自治州、南通、菏澤、酒泉、廊坊、聊城、哈密地區(qū)、黔東南苗族侗族自治州等14個(gè)地級(jí)城市PM2.5濃度下降幅度超過45%.但是, 仍有部分城市PM2.5年均濃度不降反升, 其中, 五家渠、昭通、石嘴山、普洱、博爾塔拉蒙古自治州、玉林、阿拉善盟、昌吉州、咸陽、黃南藏族自治州等10個(gè)地級(jí)城市PM2.5濃度上升幅度超過30%. 2013年和2017年338個(gè)地級(jí)及以上城市PM2.5年均濃度及差值的空間分布見圖 2和圖 3.

圖 2 2013年和2017年P(guān)M2.5年均濃度Fig. 2 Annual average concentration of PM2.5 in 2013 and 2017
圖 3 2017年和2013年P(guān)M2.5濃度之差Fig. 3 Reduction in PM2.5 annual average concentration between 2017 and 2013

2.2 2013~2017年P(guān)M2.5人口加權(quán)濃度

利用2013~2017年全國31省(市)人口數(shù)據(jù)(表 1)[25, 26]及2013~2017年P(guān)M2.5各省平均濃度, 計(jì)算《大氣十條》實(shí)施以來全國PM2.5人口加權(quán)濃度.從2013~2017年全國PM2.5人口加權(quán)濃度來看, 呈逐年下降趨勢, 人口加權(quán)濃度均高于當(dāng)年全國PM2.5平均濃度, 見圖 4; 這意味著算術(shù)平均法低估了空氣中顆粒物對其暴露人口帶來的影響; 改善人口較為密集省(市)的空氣質(zhì)量, 將顯著降低全國PM2.5人口加權(quán)濃度.

表 1 2013~2017年全國31省(市)人口統(tǒng)計(jì)1)/萬人Table 1 Population statistics of 31 provinces in 2013-2017/104 persons
圖 4 2013~2017年全國人口加權(quán)濃度Fig. 4 National population weighted PM2.5 concentrations, 2013-2017

本研究結(jié)果表明, 2013~2017年全國生活在PM2.5年均濃度高于70 μg·m-3地區(qū)的人口比例分別為34.8%、31.4%、20.5%、14.8%和5.9%, 重污染地區(qū)人口比例呈逐年下降的趨勢; 生活在超過《環(huán)境空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)(GB 3095-2012)》二級(jí)濃度限值(35 μg·m-3)地區(qū)的人口比例分別為89.4%、87.8%、84.7%、80.7%和74.9%, 也呈逐年下降趨勢, 反之, 生活在PM2.5年均濃度低于35 μg·m-3地區(qū)的人口比例呈逐年上升趨勢; 不同濃度下的人口分布累計(jì)頻率見圖 5.由此可見, 《大氣十條》實(shí)施帶來了巨大的環(huán)境健康效益.

圖 5 2013~2017年P(guān)M2.5不同污染區(qū)間的人口頻率分布Fig. 5 Population frequency distribution of different PM2.5 pollution zones, 2013-2017

2.3 過早死亡人口分析

流行病學(xué)研究尚未發(fā)現(xiàn)大氣污染物對人群健康影響的閾值濃度, WHO頒布的污染物濃度指導(dǎo)值完全以大氣污染對健康的影響為基礎(chǔ)而沒有考慮技術(shù)、經(jīng)濟(jì)等其他因素, 本研究選取WHO過渡期第1階段目標(biāo)值(PM2.5年均濃度為35 μg·m-3)作為參考濃度.

以338個(gè)地級(jí)及以上城市PM2.5年均濃度為35 μg·m-3為控制情景, 分別構(gòu)建2013年和2017年兩個(gè)基準(zhǔn)情景, 利用BenMAP模型分別估算2013年和2017年全國過早死亡人數(shù). 2013年全國過早死亡人數(shù)約為101 293人, 2017年約為41 080人; 全國層面來看, 2017年相對2013年減少過早死亡人數(shù)約為60 213人.分析全國31省(市)過早死亡人數(shù)變化發(fā)現(xiàn), 除西藏外, 其他30個(gè)省(市)均有所增加, 山東、河北、江蘇、河南、四川等省份由于PM2.5濃度改善減少過早死亡人數(shù)最多, 其中山東省高達(dá)1萬人, 見圖 6.這些省份避免過早死亡人數(shù)較多主要有兩個(gè)原因, 一是PM2.5濃度改善幅度相對較大, 二是這些省份人口分布相對較密集, 這也印證在人口密度大的地區(qū)環(huán)境質(zhì)量改善帶來的健康效益更加明顯.

圖 6 2017年31省(市)避免過早死亡人數(shù)統(tǒng)計(jì)Fig. 6 Statistical analysis of premature deaths avoided in 31 provinces in 2017

分析全國338個(gè)地級(jí)及以上城市減少過早死亡人數(shù)發(fā)現(xiàn), 2017年全國280個(gè)地級(jí)市過早死亡人數(shù)有所降低, 重慶、石家莊、北京、保定、邢臺(tái)、成都、臨沂等城市減少過早死亡人數(shù)最多, 相比2013年, 2017年減少過早死亡人數(shù)在1 400人以上, 其中重慶市高達(dá)1 800人.由于部分城市2017年P(guān)M2.5濃度比2013年有所上升, 導(dǎo)致58個(gè)城市過早死亡人數(shù)有所增加, 其中, 咸陽、渭南、玉林、阜陽、昭通、漢中等城市過早死亡人數(shù)有所上升, 且人數(shù)均在100人以上, 見圖 7.

圖 7 338個(gè)地級(jí)及以上城市避免過早死亡人數(shù)空間分布Fig. 7 Spatial distribution of premature deaths avoided in 338 cities

2.4 過早死亡健康效益經(jīng)濟(jì)估算

公眾為避免過早死亡愿意支付的經(jīng)濟(jì)成本與其收入呈一定的相關(guān)關(guān)系, 避免過早死亡對應(yīng)的經(jīng)濟(jì)效益參數(shù)來自于“支付意愿法”的調(diào)查結(jié)果, 根據(jù)已有的針對我國的支付意愿法研究結(jié)果, 本文進(jìn)行健康效益經(jīng)濟(jì)估算時(shí), 采用統(tǒng)計(jì)生命價(jià)值約為91.3萬元[21], 依據(jù)《大氣十條》實(shí)施導(dǎo)致減少的過早死亡人數(shù), 估算帶來的經(jīng)濟(jì)效益約為549.7億元.

2.5 不確定性分析

評(píng)估空氣質(zhì)量改善帶來的健康效益有很多不確定性, 包括健康影響的濃度-響應(yīng)函數(shù)、暴露于空氣污染的人口估計(jì)、基線發(fā)病率和死亡率等.本研究受基礎(chǔ)研究的局限性等客觀因素限制, 存在一定的不確定性, 主要表現(xiàn)在：①基礎(chǔ)數(shù)據(jù)缺失給評(píng)價(jià)結(jié)果帶來一定不確定性, 如部分城市缺乏2013年P(guān)M2.5監(jiān)測數(shù)據(jù), 各城市非意外死亡率等數(shù)據(jù)難以獲得. ② PM2.5污染和健康終端之間的暴露-反應(yīng)關(guān)系存在一定的不確定性. ③進(jìn)行健康效益經(jīng)濟(jì)估算時(shí), 統(tǒng)計(jì)生命價(jià)值參數(shù)的不確定性較高.

3 結(jié)論

(1) 2013~2017年全國人口加權(quán)濃度呈逐年下降趨勢, 2013~2017年生活在PM2.5年均濃度高于70 μg·m-3地區(qū)的人口比例分別為34.8%、31.4%、20.5%、14.8%和5.9%, 重污染地區(qū)人口比例逐年下降.

(2) 以WHO過渡期第1階段目標(biāo)值(PM2.5年均濃度為35 μg·m-3)作為338個(gè)地級(jí)以以上城市的控制情景, 2013年全國過早死亡人數(shù)約為101 293人, 2017年約為41 080人; 《大氣十條》的實(shí)施有效降低了PM2.5濃度, 產(chǎn)生了顯著的健康效益, 大約避免60 213人居民過早死亡.

(3) 相比2013年, 2017年全國31省(市)中, 除西藏外, 其他30省(市)過早死亡人數(shù)均有所減少, 山東、河北、江蘇、河南、四川等省份減少最多, 其中山東省高達(dá)1萬人.全國280個(gè)地級(jí)市過早死亡人數(shù)有所減少, 重慶、石家莊、北京、保定、邢臺(tái)、成都、臨沂等城市減少過早死亡人數(shù)最多; 58個(gè)城市過早死亡人數(shù)有所增加, 咸陽、渭南、玉林、阜陽、昭通、漢中等城市增加人數(shù)均在100人以上.

(4)《大氣十條》實(shí)施所帶來的過早死亡人數(shù)減少, 因此估算全國經(jīng)濟(jì)效益增加約為549.7億元.

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