《环境空气质量标准》修订启动,我们能期待怎样的蓝天?
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潮新闻客户端 记者 潘璐
抬头见蓝天,似乎已经成了我们生活中的日常。
在这样的日常背后,是近年来持续推进的空气质量攻坚战。3月8日,十四届全国人大三次会议第二场“部长通道”集中采访活动中,中国生态环境部部长黄润秋称,这十年全国的生态环境发生了根本性、转折性的变化。
“今天外面还有点轻度污染,这也提醒我们污染防治攻坚战不能歇脚、不能停步,我们还要持续深入打下去。”黄润秋说。
黄润秋。 图源:央视新闻
在前不久的一场新闻发布会上,生态环境部有关负责人介绍,随着空气质量持续改善,我国现行环境空气质量标准的引领作用已有所减弱,目前正在组织开展对现行的《环境空气质量标准》进行修订研究工作。
当提到污染防治时,我们关心的是什么?在不远的将来,我们能期待怎样的蓝天?
从关注数字到关注健康影响
潮新闻记者了解到,现行的《环境空气质量标准》从2012年修订发布,2016年正式实施。空气质量评价项目在原来PM10、二氧化硫、二氧化氮的基础上新增了PM2.5、臭氧和一氧化碳3项,其中最大的特点是将PM2.5的年均浓度达标值,也就是国家二级标准,规定在35微克/立方米,它对应的是世界卫生组织《全球空气质量指南》中第一阶段过渡期的目标。
“这个值相对于国际指标或者对人体的健康危害而言,是比较低的。因为治理标准也是一个逐步推进的过程。”复旦大学环境科学与工程系教授张宏亮谈到,早在1993年哈佛大学科研人员对美国六座城市的空气质量与市民死亡率间的关系展开研究,发现细颗粒物(即PM2.5)浓度高于10微克每立方米的时候开始有显著的健康影响,每升高10微克每立方米,肺癌病人的死亡率就会增加10%。
而据生态环境部数据,2024年,中国近3/4城市PM2.5年均浓度达到35微克/立方米的国家二级标准,其中近半数达标城市已优于25微克/立方米。
生态环境部表示,下一步将重点关注对健康影响最大的PM2.5和PM10等大气污染物,不仅修订主要污染物的标准限值,还将同步修订配套的监测、评价等技术规范,更好提升大气环境质量管理水平。
男子使用智能手机从PM2.5粉尘中扫描烟雾城市的天气。 图源:图虫网
张宏亮指出,数字并不能成为指定标准的唯一根据。“我国目前已有自己的数据和理论基础,在制定标准时,应该以它最终带来的健康影响为目标。”在这样的背景下,对现行的《环境空气质量标准》进行修订研究,是非常有必要的。
对于二次污染控制的科学争论
在2018年,中国大气污染治理已经取得了显著的成就,以PM2.5为主要指标的一次污染物浓度显著下降。“一次污染物的浓度已经控制在一个非常稳定的状态了,但我们研究发现,近些年二次污染物的浓度升高了。二次污染物不是直接排放的,而是在大气中生成的”。张宏亮说。
这背后的主要原因有两个:一是PM2.5浓度降低,可能导致光照辐射增强,促发臭氧等二次污染物的浓度增加。二是气候变化加剧的背景下,温度上升,大气中的化学反应会更剧烈。而且人类和自然源的排放量也会增加。
张宏亮举了个例子,极端高温下,人们会更多地使用空调。植物生长也会释放出更多的挥发性有机物,加重大气中二次污染物的生成。而形成二次污染物的主要源头就是氮氧化物和VOC(挥发性有机化合物)参与的复杂大气化学反应。“难点就在于VOC的全球贡献源里面90%是自然排放的,只有10%是人类排放的,而且气象条件是我们很难控制的。”
这就形成了一个悖论:为了应对气候变化,人类需要植树造林、提高绿化率,但这同时也会增加自然源的VOC。“目前的话,对于二次污染控制还有比较多的科学争论,但长期来看我们应该持续控制氮氧化物。”
他强调,即使在正确的控制措施下,也可能遇到污染先上升再下降的拐点,“这时候我们不能动摇,要允许有部分试错的空间。”
安吉。图源:安吉宣传部
人工智能为大气污染治理提供了新可能
大气污染物治理重点的转变,也呼吁着治理方法的改变。
张宏亮指出,对于一次污染物的治理方法可以比较简单,但仍能行之有效,比如治理散煤、治理重污染车辆、给每户装上油烟净化机、禁止焚烧秸秆等,“但现在我们要往更精细化、更科学的方式来发展。思考如何通过判断明天的天气,来调整减排措施。”
人工智能的快速发展为大气污染治理提供了新的可能。“原先我们进行大气监测靠的是仪器,但设备型号不同、运用环境千差万别,并且缺少足够的技术人员,数据的不确定性会影响我们的科学分析。”
有从事大气监测的朋友曾告诉张宏亮,有时候遇到重污染天气,PM2.5监测仪的监测口还会发生堵塞。这些原因导致我国在大气数据上仍存在不足。
此外,当前研究者所做的大气污染物源解析相对比较粗糙,难以追踪到具体的点源和详细的行业分类,为重污染应对带来困难。在技术飞速发展的背景下,进行精细化的源解析并及时对污染源进行控制已成为可能,“一方面,人工智能可以对全国观测数据进行分析整理,提高质量控制。另一方面,它可以整合多源数据,比如卫星数据、机动车实时排放等,我们就能得到不同排放源的真实贡献。”
不仅如此,张宏亮提到,空气质量模型的预报速度也大大提升,原先他所做的溯源式空气质量模型一般需要一天的模拟模型时间才能进行一周的预报,而基于人工智能的气象和空气质量模型可能只需要几分钟,就可以对重污染地区的行业和地段进行情景分析,从而判断控制哪里的大气污染物能够达到最佳效果,这能够很好地降低决策成本。
“不光是简单的预报污染,人工智能还可以增强为城市大脑,对整个城市进行管理,比如根据交通情况,对城市的交通信号进行动态管理,让交通更加流畅,减少拥堵产生的尾气排放;比如结合卫星和摄像头等信息,识别各种污染源,及时进行处理。它的潜力是无限的。”对未来的大气污染治理,张宏亮充满期待。
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