清华大学地学系蔡闻佳课题组发文揭示中国碳中和路径的健康影响

11月8日，清华大学地学系副教授蔡闻佳课题组在《柳叶刀》子刊《柳叶刀·星球健康》（The Lancet Planetary Health）在线发表题为“Incorporating the health co-benefits into technology pathway to achieve China’s carbon neutrality target: a modelling study”的研究长文（Article），首次揭示了中国实现碳中和的不同路径对中国居民的预期寿命的影响，探讨了中国实现碳中和、空气质量治理和健康中国等多个政策目标协同共赢的策略。

该研究基于综合评估模型（Integrated Assessment Model）对中国未来两种代表性的碳中和路径——可再生能源主导路径和负排放技术主导路径——的空气质量和健康影响进行了模拟。文章所使用的综合评估模型由三个模型耦合而成：用于模拟不同碳中和路径下未来经济社会能源转型的可计算一般均衡模型CHEER-LCT，用于模拟不同碳中和路径下空气污染物排放对大气中PM2.5浓度影响的空气质量模型CHEER-AIR以及用于模拟不同PM2.5浓度下居民的预期寿命影响的健康影响评估模型CHEER-HA。此外，本文还考虑了碳排放轨迹和各个环节模型中的不确定性，对中国碳中和路径的减排成本和健康协同效益的置信区间进行了量化。

图1 中国碳中路线图（A）两种代表性碳中和技术路径的技术路线图（2020-2060）（B）两种代表性碳中和技术路径累积负排放技术贡献比例（C）2060年不同情景的一次能源消费结构、发电结构和产业结构

研究发现，无论采用哪种路径，碳中和目标的实现，都需要大幅度削减能源消费，并大量使用可再生能源。相比于无政策的参考情景，可再生能源主导情景和负排放技术主导情景下，中国2020-2060年将累积削减40%和33%的能源消费，2060年的非化石能源占比分别达到了86%和63%。从2020-2060年，可再生能源主导的碳中和路径只有4%（23Gt）的累积减排抵消贡献了负排放技术，而这一比例在负排放技术为主导的路径中为15%，被抵消的排放主要来自工业部门和交通部门。实现碳中和目标在2020-2060年间所需要的累积减排成本为40-125万亿人民币左右（5%贴现率）。

在碳中和路径下，能源消费的减少和可再生能源对化石燃料的替代，导致空气污染物排放的减少，进而改善了空气质量和居民健康。在空气污染严格治理情景下，如果中国未来碳中和路径由可再生能源主导，2060年中国大陆除西藏外（注：由于部分数据缺失本文没有模拟未来西藏的空气污染物无浓度）所有省份的PM2.5 浓度都达到了2005年版WHO的标准值(10微克/立方米，而在负排放技术主导路径下达到该标准的省份仅为19个。若凭借当前的空气污染治理之力，可再生能源主导的碳中和路径只能使24个省份达到10微克/立方米的标准。因此，只有加强温室气体和空气污染物的协同控制政策，才能实现中国所有地区空气质量的大幅改善。

研究显示，负排放技术主导路径的空气污染物排放要高于可再生能源主导的路径，空气质量也会更差，造成了更大的健康损害。相对应的，可再生能源主导的路径通过更高比例的电气化和可再生能源替代化石燃料，对上述部门进行了更彻底的清洁化改造，产生了更高的减排成本，但对居民的健康损害更小。如果对中国碳中和的成本-效益进行量化，当健康影响的货币化参数（VSL，生命价值评估）大于一定的阈值（1250万人民币，约为OECD指导值的39%），中国碳中和路径的健康协同效益将大于减排成本，实现成本有效性。

图2 考虑各种不确定性因素的中国碳中和路径成本-效益比较

实现中国碳中和目标所带来的人均寿命增长可能相当于中国过去5-10年的公共卫生努力所带来的人均预期寿命增长。研究发现，空气质量的改善减少了居民的预期寿命损失：相比于参考情景，碳中和路径下，2060年中国能够避免的人均寿命损失为0.88-2.80岁。因此，选择合适的碳中和路径将会对当代和未来的中国居民的健康产生非常深远的影响。本研究为中国实行以可再生能源为主导的碳中和路径，坚定推动能源系统深度脱碳化提供了一定的科学依据。此外，本研究揭示了碳中和路径与美丽中国和健康中国目标之间的协同性：只有可再生能源主导的碳中和路径与严格的空气质量末端治理政策双管齐下，中国2060年的空气质量才能够彻底改善，达到WHO2005年版的指导值标准，并对中国居民的预期寿命产生显著提升。

清华大学地球系统科学系博士后张诗卉为该论文第一作者，地学系蔡闻佳副教授为该论文的通讯作者。论文合作者包括清华大学环境学院王灿教授及课题组博士生安康欣、李晋，清华大学地学系博士生翁宇威，北京航空航天大学经济管理学院张少辉副研究员，清华大学环境学院王书肖教授和香港大学宫鹏教授。研究得到国家重点研发计划、国家自然科学基金、清华-丰田联合研究基金、清华-力拓资源联合研究中心和全球能源互联网有限公司科技项目的支持。

论文链接：（https://www.thelancet.com/journals/lanplh/article/PIIS2542-5196(21)00252-7/fulltext）

供稿：张诗卉

编辑：王佳音

审核：黄小猛

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