環境空氣質量動態目標分解方法探討

何 平 臧競一

（1、四川大學，四川 成都610000 2、安新縣生態環境局，河北 安新071600)

國務院2013 年印發的《大氣污染防治行動計劃》首次明確了京津冀、長三角、珠三角區域PM2.5濃度階段性目標[1]，有力地促進區域環境空氣質量的改善?！洞蜈A藍天保衛戰三年行動計劃2018-2020》規定，到2020 年，PM2.5未達標的地級及以上城市濃度比2015 年下降18%以上，在《大氣十條》基礎上拓展了目標考核范圍、加重了目標考核壓力[2]。山東省《打贏藍天保衛戰作戰方案暨2013-2020 年大氣污染防治規劃三期行動計劃（2018-2020 年）》對山東省各市州不同年度PM10、PM2.5、SO2、NO2和O3_8H做了目標任務分解規劃，提高了城市環境精細化管理水平的同時促進了環境空氣質量的改善[3]。這些宏觀目標的制定是以尊重空氣質量改善的客觀規律為前提，根據空氣質量改善進程確定的環境空氣質量目標任務。但在實施層面，時間跨度比較大的環境空氣質量目標，面對復雜多變的氣象條件及特殊的地區差異也產生了指導性和靈活性不足的問題。因此，細化和分解當前城市環境空氣質量目標是全面提升生態文明建設能力的必要手段，也是打贏藍天保衛戰提高精細化管理能力的必要措施。

1 當前環境空氣質量目標制定過程中存在的問題

當前，為落實國務院大氣污染防治行動計劃，各?。▍^）、市（州）都制訂了相應的階段性目標及年度目標。但存在兩個問題。其一，考核的指標未對PM10、SO2、NO2等年均濃度指標進行分解，導致部分指標偏高，為綜合指數改善“拖后腿”；其二，考核指標只是年度或秋冬季考核，未對各個時間段進行細化，具體實施過程中，短時間內階段性目標并不明確，目標壓力全年分配不均，實施效果有待提高；同時，階段性考核在實施過程中不能根據實際情況實時調整，缺乏靈活性。

2 環境空氣質量動態目標改進思路及方法

區域大氣系統是一個短期內復雜多變、難以人為控制的系統。區域環境空氣質量受區域氣象因素和污染源的雙重影響為二者綜合作用的結果，監測數據的變化規律在很大程度上表征了氣象因素和污染源的影響效果[3]。多年的逐年逐月環境空氣質量監測數據表明，盡管氣象因素復雜多變，但逐年逐月的污染物濃度年均值和月均值隨著季節和月度的變化仍呈現一定的規律性[4]。

本文思路：以安新縣環境空氣質量動態目標制定為例，以年度目標為向導，逐月控制，實時更新，動態調整逐步逼近年度目標。

安新縣空氣質量動態目標制定方法及步驟：（1）以河北省省生態環境廳、雄安新區設定的2019 年度考核目標PM2.5濃度58ug/m3、綜合指數同比下降5%的年度目標為前提，根據2018年安新縣PM10、SO2、NO2、CO 和O3_8H年均濃度值（CO 為95%分位數、O3_8H為90%分位數）對應的單項指數對年綜合指數的貢獻率分配各指標2019 年年度目標值；（2）根據2018 年各指標9-12 月各月分指數計算2019 年9-12 月份各月份污染物濃度的壓力指數；（3）計算2019 年9-12 月份各月污染物的壓力分擔率；（4）根據2019 年安新縣1-8 月各項指標累積濃度計算2019年9-12 月剩余控制濃度，通過壓力分擔率分配到9-12 月各月份，即理想目標濃度；（5）根據2019 年1-8 月CO 和O3_8H累計濃度情況（是否超過理想目標濃度）重新調整目標，即動態目標濃度。

污染物i 的單項指數li如（1）式計算：

式中：l 為污染物單項指數，無量綱;C 為污染物濃度值，PM10、PM2.5、SO2、NO2、O3_8H單位為：ug/m3；CO 單位為：mg/m3;S 為與C 對應的《環境空氣質量標準》二級標準限值。

污染物i 的壓力指數E 如（2）式計算：

式中：E 為污染物壓力指數，無量綱;I 為污染物單項指數，無量綱。

污染物i 的壓力分擔率F 如（3）式計算：

式中：F為污染物壓力指數，無量綱;E 為污染物壓力指數，無量綱。

污染物i 的目標濃度G 如（4）式計算：

3 環境空氣質量動態目標分解案例

3.1 區域概況

安新縣設9 鎮4 鄉，全縣人口41 萬人（2017 年），總面積為738 平方公里，2017 年GDP 為62 億元，“華北名珠”白洋淀就在安新境內，白洋淀占安新全縣總面積42%。選取安新縣縣2018年1-12 月六項指標個月濃度均值及年度綜合指數、2019 年1-8月各月各指標濃度均值及截止2019 年8 月31 日累計濃度。

表1 2019 年年度目標分解表

表2 2019 年9-12 月份各指標目標分解表

表3 2019 年9-12 月份月度考核目標

表4 2019 年年度目標分解對比

表5 2019 年9-12 月份PM2.5 目標分解對比

3.2 2019 年9-12 月目標制定

擬制定的分解目標為《環境空氣質量標準》（GB3095-1996）中確定的六項指標，使用的2018 年全年級2019 年1-8 月份數據均為通過《國家環境空氣質量監測網自動監測數據審核及復核技術要求》剔除無效值的審核數據，數據來源：河北省環境空氣質量監測網（http：//121.28.49.85：9999/#/login）。

按照既定目標2019 年安新縣年度綜合指數同比需下降5%，即2019 年綜合指數年度目標為5.936，通過2018 年各指標分指數對綜合指數的年度貢獻率分解2019 年年度綜合指數目標，得出原始目標值；（1）根據上述分解結果，2019 年PM2.5年度目標為57.76ug/m3,但安新縣已有既定年度目標，為58ug/m3，所以需在2019 年目標綜合指數中扣除PM2.5的分指數，然后將扣除后的綜合指數重新分配到其他五項指標；（2）截止8 月31 日，安新縣CO 年累計濃度的95%分位數最好只能達到2.8mg/m3、O3_8H年累計濃度的90%分位數最好只能達到192ug/m3，已超過2019 年設定的年度目標值，故需要調整目標，將超出部分的壓力以綜合指數的形式傳遞給PM10、SO2和NO2；形成調整后的年度目標；（3）設定2019 年9-12 月目標值。年度目標及2019 年9-12 月份月度目標分解見表1 及表2。

由上可知，2019 年9 月1 日-2019 年12 月31 日，安新縣CO 日均濃度只要不超過2.8mg/m3、每日O3_8H濃度不超過192ug/m3，即可完成設定的年度目標（最好也只能達到），故表2未列出9-12 月目標；但是，運用相同的分解原理可制定出CO和O3_8H的月度分解目標，見表3，為相關部門月度綜合指數的考核提供方法支撐。

4 不確定性分析

本方法不確定性主要有以下三種：（1）氣象條件的不確定性，由于2019 年的年度目標及月度目標的分解均是2018 年實際監測值的外推，2019 年與2018 年的氣象條件的不確定性可能會使2019 年與2018 年氣象條件變化大的時間段的目標值與實際值存在較大的偏差；（2）人為控制的不確定性，由于當地政府部門對2019 年大氣污染防治工作的部署，各行動計劃的實施會直接導致目標值與實際值產生偏差，比如散煤專項整治等行動會使設定的SO2等目標值與監測值存在偏差；（3）方法本身的不確定性，由于PM2.5目標值是既定的和CO 和O3_8H分指數的計算方式是取分位數計算的，計算2019 年9-12 月目標值時已將超出原始目標值的部分傳遞給了PM10、SO2和NO2，間接增加了PM10、SO2和NO2的目標值與實際值的偏差。

5 結果與討論

2019 年年度目標中，PM2.5、SO2和CO 濃度目標值與實際值一致，PM10、NO2和O3_8H目標值偏低，PM10偏低4ug/m3、NO2偏低6ug/m3、O3_8H偏低13ug/m3。其中，PM10、NO2目標值偏低可能是因為CO 和O3_8H的壓力傳遞；O3_8H目標值偏低是因為9-10 月份，安新縣各出現了12 天、2 天O3_8H濃度值超過192ug/m3的情況（如表4）。

以PM2.5為例，對比常見的3 種目標分解方法，見表5。目標2 為根據2017 年、2018 年空氣質量監測數據及污染物濃度變化率依時間序列分析進行的趨勢外推[5]所得到的結果，目標3 是根據2018 年逐月月均值對全年度均值的貢獻率分配后得到的[6]。

2019 年9 月份三種計算結果均與實際監測值存在較大偏差，目標值設定明顯偏低，但整體上，2019 年9 月-12 月目標1與目標3 計算結果大致一致，且與實際值趨勢較為一致。2019年11 月和12 月，目標1 與實際值的絕對偏差均小于目標2 與目標3 與實際值的絕對偏差；2019 年9 月目標1 與目標2、目標3 三種計算方法結果較為接近，且目標1 目標值介于目標2 與目標3 之間；2019 年10 月份目標1 與實際值差8ug/m3，目標2與實際值相差4ug/m3。

6 結論

從以上案例應用可以看出，該方法以《環境空氣質量標準》二級濃度限值為基礎，將年度目標分擔到六個指標之上，充分體現《打贏藍天保衛戰三年行動計劃》的核心要義，在政治站位上更能體現以人民身體健康為中心的生態文明建設思想。同時有助于地方政府增強數據分析和積累、提高各單位及領導的積極性和主動性，為環境空氣質量目標管理精細化管理調整目標、化解主要環境問題等提供決策對策，具有較強的全面性、前瞻性和可達性，也具有一定的靈活性、科學性和實用性。