區域污染物總量控制及排污權交易優化模型的應用

李 魚, 李 莊,, 溫靜雅, 孫 釗, 胡 艷, 李倦生

(1. 華北電力大學 區域能源系統優化教育部重點實驗室, 北京102206；2. 華北電力大學 資源與環境研究院, 北京 102206； 3. 長沙環境保護職業技術學院, 長沙 410004)

目前, 通過實施以濃度排放標準為核心的污染物濃度控制政策, 我國已初步遏制了環境惡化趨勢[1], 但隨著經濟建設的發展, 僅依靠原有濃度控制已不能完全保證環境質量[2]. 因此, 必須采取相應地減排措施將排入某一區域的污染物總量控制在一定數量內, 以滿足該區域的環境質量要求[3]. 目前, 國內對主要污染物總量的控制研究已有許多結果, 劉子剛等[4]給出了不同區域環境承載力及排污總量消減分配模型的分析方法與評價; 王寶民等[5]提出了大氣污染物總量控制模型, 為大氣環境容量測算提供了理論求解思路, 但未考慮排污交易制度對環境總量控制的影響； 而排污權交易制度的研究則側重于排污交易制度的設計與排污權初始分配效率等[6], 與主要污染物總量控制及相關減排途徑很難銜接. 基于此, 本文在文獻[7]研究的基礎上, 兼顧區域污染物總量控制與污染物排污權交易制度, 運用數學優化方法, 通過調整構成參數、 約束條件及模型求解計算, 給出了各減排途徑的最優減排量配置.

1 區域污染物總量控制優化模型及其修正

1.1 目標函數

區域污染物總量控制優化模型以主要污染物在各行業最優減排量為變量, 減排成本最小為優化目標, 其中涉及結構減排、 工程減排和監管減排3種減排途徑及排污權交易下的減排量優化[7]. 模型規劃基準年為2010年, 規劃目標年為2015年, 模型目標函數的表達式[7]為

minf=SE+EE+ME+DT,

(1)

式中：f表示區域主要污染物減排總成本, 單位: 萬元； SE,EE,ME分別表示區域結構減排、 工程減排和監管減排過程中的主要污染物削減成本, 單位: 萬元； DT為排污權交易過程中涉及的主要污染物交易成本(或收益), 單位: 萬元.

1.1.1 結構減排 結構減排指通過產業結構調整、 落后產能淘汰等項目, 實現主要污染物總量減排的一項措施, 主要針對化工、 電力、 鋼鐵、 煤炭、 建材、 鐵合金、 電解鋁、 焦炭造紙和食品等行業中工藝落后、 能耗高、 污染嚴重的企業及產能為對象. 其數學模型為

(2)

1.1.2 工程減排 工程減排是指采取污染治理工程實現主要污染物總量減排的一項措施, 主要包括大氣污染治理工程建設和水污染治理工程建設. 其中, 大氣污染治理包括對不同大氣污染控制因子(SO2和NOx)的總量控制； 而水污染治理由工業企業污水深度治理、 城鎮污水集中處理及畜禽養殖污水治理三方面構成. 其數學模型為

(3)

1.1.3 監管減排 監管減排是指通過嚴格環境執法監管和提高重點污染行業排放標準, 輔以污染物穩定達標排放和清潔生產等環境管理方法, 實現主要大氣污染物總量減排. 包括“十一五”末已安裝脫硫設施但效率低的(如循環硫化床鍋爐和燒結煙氣脫硫設施), 或已安裝脫硝設施但運行不良的燃煤機組, 通過提高投運率、 完善在線監測和加強環境管理等措施增加污染物削減量. 其數學模型如下:

(4)

1.1.4 排污權交易 在區域主要污染物排放總量控制目標下, 排污單位首先按初始排污權分配量一次性購買5年期初始排污權. 通過實施排污權交易制度, 區域、 企業及行業間結合自身污染物控制能力及減排成本, 權衡省內、 省際排污權交易成本, 使排污權從減排成本高的污染源流向減排成本低的污染源, 從而區域以較低投資實現總量控制目標, 形成污染水平低、 生產效率高的合理經濟格局, 并促使環境質量隨經濟增長而不斷改善[8]. 其數學模型如下:

(6)

(7)

1.2 約束條件

區域污染物總量控制優化模型選取“十二五”總量控制、 環境容量控制、 污染物濃度控制、 各減排途徑投占比、 GDP增長、 投資資金和減排效力等相關因素作為模型主要約束條件[7].

(8)

(9)

對于水污染物, 需保證水污染物削減量滿足國家污染物總量控制目標, 如案例省到2015年COD和NH3-N的排放總量分別比2010年減少削減8.20%和10.30%, 還需保證工業源及生活源的行業約束(削減8.0%), 其數學公式為

(10)

(11)

對于大氣污染物, 由于對污染行業并無特殊要求, 考慮到國家污染物總量控制目標, 即案例省SO2和NOx的排放總量需削減8.60%和9.80%, 其數學公式為

(12)

1.2.2 各減排措施下行業減排約束 區域污染物總量控制優化模型的行業減排約束設置為年度約束[7], 與行業總量達標并不相稱, 故將污染物不同減排措施及行業減排約束改為5年累計, 同時依照“強化結構減排、 細化工程減排、 實化監管減排”的要求, 對重點工業行業進行污染物削減約束.

對于大氣污染物, 有

(13)

對于水污染物, 有

?j,m.

(14)

歐瑞康（Oerlikon）是一家全球領先的高科技集團，致力于通過專業研發的材料、設備和表面技術，幫助客戶提升產品性能，延長產品使用壽命。歐瑞康集團旗下有表面處理、化學纖維兩大事業板塊。其中表面處理事業板塊包括歐瑞康巴爾查斯, 歐瑞康美科和歐瑞康增材制造。歐瑞康美科通過一系列獨特的表面技術、設備、材料、服務、專業機加工服務和部件，提供使客戶受益的表面增強服務。

1.2.3 各行業污染物新增量減排約束 通過核算各行業污染物新增量, 增加污染物新增量約束, 以確保各減排措施減排量高于區域動態增長幅度, 彌補區域污染物總量控制優化模型不能體現污染物動態變化的不足. 通過對污染物新增量的約束, 使企業必須采取具體措施積極削減污染物排放量, 杜絕僅通過排污權交易或規劃末期突擊減排等消極削減行為, 其約束表達式如下:

(15)

1.2.4 排污權交易約束 對區域污染物總量控制優化模型求解計算表明, 兼顧其污染物削減量指標與經濟發展所需污染物排放容量、 區域間交易量(EP)與排污權交易量的絕對值存在大小關系, 因此將原有約束改寫為如下約束：

(16)

1.2.5 非負約束 大氣主要污染物減排量的非負約束為

(17)

2 修正后的區域污染物總量控制優化模型案例

2.1 案例概況

本文選取案例省“十二五”區域減排指標作為優化研究對象, 參照文獻[10]的計算方法, 確定案例省GDP增長強度、 能源消耗總量和工業增加值等相關參數, 估算各項主要污染物規劃期內的新增量, 計算結果列于表1. 其中, COD和NH3-N的預測分為工業、 城鎮生活和農業源3部分, 預測口徑以污染源普查動態更新后的口徑為準(不預測未列入污染源普查口徑的污染物新增量)； SO2和NOx的預測采用宏觀測算方法, 并按行業測算予以校核.

表1 案例省2010～2015年不同行業各污染物的新增量

*“淘汰”部分為“十二五”規劃期內因結構關停調整企業合計新增量.

結合國家“十二五”期間主要污染物排放總量控制指標, 案例省以污染源普查動態更新后的2010年主要污染物排放量, 作為總量控制規劃排放量基數. 規劃編制的基準年為2010年, 規劃目標年為2015年, 即到2015年主要污染物COD和NH3-N的排放總量分別比2010年減少削減8.20%和10.30%(其中工業和生活減少8.0%), 而SO2和NOx則需削減8.60%和9.80%, 計算結果列于表2.

表2 案例省“十二五”期間主要污染物實際削減目標

由表2可見, 若“十二五”期間國民經濟及社會建設持續較快增長, 則案例省主要污染物新增量增加幅度較大, 污染物減排工作面臨嚴峻考驗.

2.2 案例優化結果

根據案例數據與當地調研資料, 將整理后數據輸入LINGO13.0程序中, 求解獲得案例省主要污染物減排優化減排量, 結果列于表3和表4, 優化后污染物減排成本為494.02億元.

2.3 分析與評價

1) 在滿足區域污染物減排量約束的前提下, 兼顧3項減排措施與排污權交易, 案例省“十二五”期間可削減COD 46.93萬t、 NH3-N 5.89萬t、 SO233.83萬t和NOx20.45萬t, 可控指標減排量(不含排污交易量)分別增加了6.85%,8.63%,17.34%和6.51%, 優化后的污染物減排成本為494.02億元, 低于參考方案(502.23億元), 見表5. 此外, 修正后的“污染物總量控制概念模型”通過對年度減排量進行約束, 所獲優化結果可精確到各年度、 各行業和各減排途徑的減排量, 從而確保了年度減排計劃有效實施, 避免規劃末期發生惡性突擊減排事件.

表3 修正后的區域污染物總量控制優化模型水污染物減排優化結果

表4 修正后的區域污染物總量控制優化模型大氣污染物減排優化結果

*因大氣污染處理工程僅有淘汰落后企業一個類別, 故表中略去SER的零項.

表5 修正后的區域污染物總量控制優化模型優化方案與參考方案的比較

2) 若將參考方案未完成減排量折合排污權交易量, 則參考方案減排成本增加19.80億元, 即為522.03億元. 與參考方案相比, 修正后的“污染物總量控制概念模型”通過系統優化及排污權交易, 可減少投入資金28.00億元, 縮減比例達5.36%, COD,NH3-N,SO2和NOx可控指標減排量(含排污交易)增加了9.34%,12.55%,26.06%和15.52%, 并間接消納了未完成指標, 完成了國家減排任務(表5). 由表5可見, SO2直接減排量大于環保部門要求的削減量, 故此盈余指標也可通過排污權交易轉化為環境收益, 以降低減排成本.

3) 修正后的區域污染物總量控制優化模型結合各地區的行業發展, 并考慮不同行業的減排潛力, 可優化各行業減排總量, 參照表6的對比參考方案, 從而更好地衡量各主要污染物在不同行業間的減排能力, 做到對重點行業進行監管與控制.

表6 案例省“十二五”期間主要污染物各行業減排總量

a. SER工業; b. SER生活; c. SER農業; d. EER工業; e. EER生活; f. EER農業; g. 排污權交易;h. SER淘汰; i. EER電力; j. EER非電力; k. MER電力; l. MER非電力.圖1 各主要污染物不同途徑的減排削減比例Fig.1 Cutting proportion of each pollutant through different emission reduction ways

4) 修正后的區域污染物總量控制優化模型還可反映各行業不同減排措施的側重點, 如圖1所示. 由圖1可見, COD工程減排削減量(37.46萬t)遠大于結構減排量削減量(9.46萬t), 削減比例達70.34%； NH3-N工程減排削減量(4.77萬t)也大于結構減排量削減量(1.56萬t), 工程減排比例72.17%. 因此, 未來5年規劃期內, 水污染減排重點仍為完善各類污水處理設施(包括配套管網建設), 加快實施污泥深度處理和中水回用工程及農村畜禽養殖污染治理. 而大氣污染物SO2主要通過結構減排進行總量削減, 所占比例達37.77%, 其后依次為非電力行業工程減排和電力行業監管減排. 有色冶煉、 燒結機、 35 t以上燃煤鍋爐脫硫工程建設及改造將成為保證“十二五”環保指標順利完成的重點工程； 在氮氧化物控制中, 電力行業NOx工程減排比例為61.67%, 非電力行業監管減排比例可達17.85%, 因此, “十二五”規劃期內, 一方面要對單機容量20萬kW及以上的現役燃煤機組實行脫硝改造, 開展燒結機、 新型干法水泥窯和65 t以上燃煤鍋爐脫硝工程建設示范； 另一方面要進行機動車尾氣污染監管, 努力推廣城市公交、 燃氣出租車和電動車的使用, 推行汽油和柴油油品的升級.

綜上所述, 本文將初始排污權分配及環境本底基數概念引入區域污染物總量控制優化模型中, 調整和補充了部分約束條件, 并進行了模型優化求解. 案例應用表明, 修正后的模型對案例省污染物減排方案進行優化后, 最終減排成本縮減494.02億元, 較案例省參考方案(502.23億元)減少28.00億元, 縮減比例達5.36%, 從而保證了案例省“十二五”環境保護總量控制規劃的完成, 為全面提高環境質量、 轉變經濟發展模式提供了理論基礎.

[1] JI Yan-heng, WANG Wen-fu, BAI Hui-rong, et al. Pollutant Total Amount Control Countermeasures and Measures of Discussion [J]. Science & Technology Information, 2010(17): 1011. (姬艷恒, 王文富, 白會榮, 等. 污染物排放總量控制的對策與措施探討 [J]. 科技信息, 2010(17): 1011.)

[2] ZHANG Ying, WANG Yong. The Study of Implement Emission Trading Institution in China [J]. Journal of Central South University: Social Science, 2004, 10(4): 464-468. (張穎, 王勇. 我國排污權交易制度的應用研究 [J]. 中南大學學報： 社會科學版, 2004, 10(4): 464-468.)

[3] LI Wei-dong. Total Quantity Control (TQNC) of Pollutant Discharge and on Its Execution in a County Region [J]. Environmental Technology, 2001(1): 37-39. (黎衛東. 污染物排放總量控制及其在縣區范圍內實施的探討 [J]. 環境技術, 2001(1): 37-39.)

[4] LIU Zi-gang, SHANG Jin-cheng, JIANG Jian-xiang. Study on the Total Control Models of Regional Environment [J]. Journal of Northeast Normal University: Natural Science, 1997(2): 116-121. (劉子剛, 尚金城, 姜建祥. 區域環境總量控制模型研究 [J]. 東北師大學報： 自然科學版, 1997(2): 116-121.)

[5] WANG Bao-min, LIU Hui-zhi, WANG Xin-sheng, et al. Simplex Optimum Model for Total Air Pollutant Emission Control [J]. Climatic and Environmental Research, 2004, 9(3): 520-526. (王寶民, 劉輝志, 王新生, 等. 基于單純形優化方法的大氣污染物總量控制模型 [J]. 氣候與環境研究, 2004, 9(3): 520-526.)

[6] LI Xiao-ji. Study on Emission Trading Institution [D]: [Ph D Thesis]. Changchun: Jilin University, 2009. (李曉績. 排污權交易制度研究 [D]: [博士學位論文]. 長春： 吉林大學, 2009.)

[7] LI Zhuang, HU Yan, WEN Jing-ya, et al. Investigation on the Optimization Model of Total Amount Control for Major Pollutants Based on “3+1” Emissions Reduction Model [C]//Collected Papers of Forum on the Third China Energy Scientist for Energy Development Strategies and Countermeasures in China. Beijing: China Environmental Science Press, 2011: 774-779. (李莊, 胡艷, 溫靜雅, 等. 基于“3+1”減排模式的區域主要污染物總量控制優化模型研究 [C]//第三屆中國能源科學家論壇論文集： 我國能源未來發展戰略及對策. 北京： 中國環境科學出版社, 2011: 774-779.)

[8] YANG Jing. A Research on Basic Issues about the System of Emission Rights Trading [D]: [Master’s Degree Thesis]. Harbin: Northeast Forestry University, 2003. (楊晶. 排污權交易制度基本問題研究 [D]: [碩士學位論文]. 哈爾濱： 東北林業大學, 2003.)

[9] LI Zhuang, LI Juan, HU Yan, et al. Area Reduction Potential Analysis for the Major Pollutant Based on the “3+1” Emissions Reduction Model in Hunan Province [C]//Collected Papers of Forum on the Third China Energy Scientist for Energy Development Strategies and Countermeasures in China. Beijing: China Environmental Science Press, 2011: 768-773. (李莊, 李娟, 胡艷, 等. 基于“3+1”減排模式的區域(湖南省)主要污染物減排潛力分析 [C]//第三屆中國能源科學家論壇論文集： 我國能源未來發展戰略及對策. 北京： 中國環境科學出版社, 2011: 768-773.)

[10] Environmental Protection Department. The Establishment Guidelines about Technique for “12th Five-Year Plan” Total Amount Control of Major Pollutants (Drafts) [R]. Beijing: Environmental Protection Department, 2010. (環境保護部. “十二五”主要污染物總量控制規劃編制技術指南(征求意見稿) [R]. 北京: 環境保護部, 2010.)