基于LEAP模型的典型城市CO?與大氣污染物協(xié)同減排路徑探究一、引言1.1研究背景與意義隨著全球城市化進(jìn)程的加速，城市作為經(jīng)濟(jì)活動(dòng)和人口聚集的中心，在推動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的同時(shí)，也面臨著嚴(yán)峻的環(huán)境污染問題。大氣污染作為城市環(huán)境問題的重要組成部分，不僅影響城市的空氣質(zhì)量和居民的身體健康，還對(duì)全球氣候變化產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。其中，CO?作為主要的溫室氣體，其排放量的持續(xù)增長是導(dǎo)致全球氣候變暖的主要原因之一；而大氣污染物如二氧化硫（SO?）、氮氧化物（NOx）、顆粒物（PM）等，不僅會(huì)造成酸雨、霧霾等環(huán)境問題，還會(huì)對(duì)人體呼吸系統(tǒng)、心血管系統(tǒng)等造成嚴(yán)重?fù)p害。在中國，城市大氣污染問題尤為突出。近年來，盡管在大氣污染防治方面取得了一定成效，但部分城市的空氣質(zhì)量仍未達(dá)到國家環(huán)境空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)，CO?排放總量也仍處于高位。例如，京津冀、長三角、珠三角等地區(qū)，在經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展的同時(shí)，大氣污染問題也日益嚴(yán)重，頻繁出現(xiàn)的霧霾天氣給居民生活和經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶來了極大的困擾。據(jù)統(tǒng)計(jì)，2022年，全國339個(gè)地級(jí)及以上城市中，仍有超過三分之一的城市空氣質(zhì)量不達(dá)標(biāo)，大氣污染物排放形勢(shì)依然嚴(yán)峻。與此同時(shí)，CO?與大氣污染物的排放具有高度的同根同源性，主要來源于化石能源的燃燒和工業(yè)生產(chǎn)過程。傳統(tǒng)的污染治理模式往往側(cè)重于單一污染物的控制，忽視了污染物之間的協(xié)同關(guān)系，導(dǎo)致治理效果不佳，且治理成本較高。因此，實(shí)現(xiàn)CO?與大氣污染物的協(xié)同減排，已成為當(dāng)前城市環(huán)境治理和應(yīng)對(duì)氣候變化的迫切需求。LEAP（Long-rangeEnergyAlternativesPlanningSystem）模型，即低排放分析系統(tǒng)，是一個(gè)基于情景分析的自底向上的能源—環(huán)境核算工具，由斯德哥爾摩環(huán)境研究所與美國波士頓大學(xué)共同開發(fā)。LEAP模型擁有靈活的結(jié)構(gòu)，使用者可以根據(jù)研究對(duì)象特點(diǎn)、數(shù)據(jù)的可得性、分析的目的和類型等來構(gòu)造模型結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，可以用來分析不同情景下的能源消耗和溫室氣體排放，這些情景是基于能源如何消耗、轉(zhuǎn)換和生產(chǎn)的復(fù)雜計(jì)算，綜合考慮關(guān)于人口、經(jīng)濟(jì)發(fā)展、技術(shù)、價(jià)格等一系列假設(shè)。該模型能夠全面考慮能源系統(tǒng)的各個(gè)環(huán)節(jié)，包括能源供應(yīng)、加工轉(zhuǎn)換、終端消費(fèi)等，并通過情景分析的方法，預(yù)測不同政策和技術(shù)措施下能源需求、CO?和大氣污染物排放的變化趨勢(shì)，為城市制定科學(xué)合理的減排策略提供有力支持。本研究基于LEAP模型，以典型城市為研究對(duì)象，深入分析CO?與大氣污染物的排放現(xiàn)狀及協(xié)同減排潛力，旨在為城市制定有效的協(xié)同減排策略提供科學(xué)依據(jù)，推動(dòng)城市實(shí)現(xiàn)綠色低碳發(fā)展，對(duì)于改善城市空氣質(zhì)量、應(yīng)對(duì)全球氣候變化具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。1.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀在城市CO?與大氣污染物協(xié)同減排研究方面，國內(nèi)外學(xué)者已取得了一定的成果。國外研究起步相對(duì)較早，聚焦于協(xié)同減排的理論與技術(shù)層面。例如，一些學(xué)者通過對(duì)能源系統(tǒng)的分析，探討了不同能源結(jié)構(gòu)調(diào)整策略對(duì)CO?和大氣污染物協(xié)同減排的影響。研究發(fā)現(xiàn)，提高可再生能源在能源結(jié)構(gòu)中的占比，如太陽能、風(fēng)能等，能夠有效降低化石能源燃燒產(chǎn)生的CO?和大氣污染物排放。在交通領(lǐng)域，推廣電動(dòng)汽車和優(yōu)化公共交通系統(tǒng)，不僅能減少尾氣排放中的CO?，還能降低氮氧化物、顆粒物等污染物的排放。國內(nèi)研究近年來也發(fā)展迅速，更多結(jié)合我國城市發(fā)展特點(diǎn)和實(shí)際情況展開。一方面，許多研究對(duì)不同城市的CO?和大氣污染物排放特征進(jìn)行了深入分析，明確了各城市排放的主要來源和關(guān)鍵影響因素。以北京為例，機(jī)動(dòng)車尾氣排放是大氣污染物的重要來源之一，同時(shí)也是CO?排放的重要組成部分；而在一些以重工業(yè)為主的城市，工業(yè)生產(chǎn)過程中的能源消耗和排放則占據(jù)主導(dǎo)地位。另一方面，國內(nèi)學(xué)者在協(xié)同減排政策與措施方面進(jìn)行了大量研究，提出了一系列針對(duì)性的建議，如加強(qiáng)環(huán)境監(jiān)管、制定嚴(yán)格的排放標(biāo)準(zhǔn)、推動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)等。在LEAP模型的應(yīng)用研究方面，國外已廣泛應(yīng)用于能源與環(huán)境領(lǐng)域的各類研究。在能源規(guī)劃方面，通過LEAP模型對(duì)不同能源政策情景下的能源需求進(jìn)行預(yù)測，為政府制定科學(xué)合理的能源發(fā)展戰(zhàn)略提供依據(jù)。在環(huán)境評(píng)估方面，利用該模型評(píng)估不同能源技術(shù)和政策對(duì)CO?及大氣污染物排放的影響，從而篩選出最優(yōu)的減排方案。國內(nèi)對(duì)于LEAP模型的應(yīng)用也逐漸增多，主要集中在能源需求預(yù)測和碳排放研究。在能源需求預(yù)測方面，一些學(xué)者運(yùn)用LEAP模型對(duì)不同行業(yè)的能源需求進(jìn)行分析，考慮了經(jīng)濟(jì)發(fā)展、技術(shù)進(jìn)步、政策調(diào)控等因素對(duì)能源需求的影響。在碳排放研究方面，通過構(gòu)建不同的情景，預(yù)測碳排放趨勢(shì)，并評(píng)估減排措施的效果。例如，在對(duì)某地區(qū)的能源系統(tǒng)研究中，利用LEAP模型設(shè)置了基準(zhǔn)情景、節(jié)能情景和低碳情景，對(duì)比分析了不同情景下的能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)和碳排放情況，為該地區(qū)制定碳減排政策提供了有力支持。盡管國內(nèi)外在城市CO?與大氣污染物協(xié)同減排及LEAP模型應(yīng)用方面取得了一定進(jìn)展，但仍存在一些不足與空白。一方面，目前的研究大多側(cè)重于單一城市或特定區(qū)域的分析，缺乏對(duì)不同類型城市的系統(tǒng)性比較研究，難以總結(jié)出具有普遍適用性的協(xié)同減排模式和經(jīng)驗(yàn)。另一方面，在LEAP模型的應(yīng)用中，對(duì)于模型參數(shù)的確定和情景設(shè)置的合理性，仍缺乏統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)和方法，導(dǎo)致不同研究之間的結(jié)果可比性較差。此外，對(duì)于協(xié)同減排過程中可能出現(xiàn)的負(fù)面協(xié)同效應(yīng)，如某些減排措施在降低CO?排放的同時(shí)，可能會(huì)導(dǎo)致其他大氣污染物排放增加，相關(guān)研究還相對(duì)較少，需要進(jìn)一步深入探討。1.3研究方法與創(chuàng)新點(diǎn)本文綜合運(yùn)用多種研究方法，確保研究的科學(xué)性、全面性和深入性。在資料收集和理論分析階段，采用文獻(xiàn)研究法，通過廣泛查閱國內(nèi)外相關(guān)文獻(xiàn)，梳理城市CO?與大氣污染物協(xié)同減排的研究現(xiàn)狀，了解LEAP模型在能源與環(huán)境領(lǐng)域的應(yīng)用情況，為研究提供堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)。同時(shí)，借助案例分析法，選取具有代表性的城市，深入分析其能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)、CO?和大氣污染物排放現(xiàn)狀及減排措施，總結(jié)經(jīng)驗(yàn)與問題，為后續(xù)研究提供實(shí)踐依據(jù)。在模型構(gòu)建與分析階段，運(yùn)用模型構(gòu)建法，基于LEAP模型構(gòu)建典型城市的能源-環(huán)境模型。結(jié)合城市的能源消費(fèi)數(shù)據(jù)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)特點(diǎn)等，確定模型的關(guān)鍵參數(shù)和情景設(shè)置，模擬不同情景下CO?與大氣污染物的排放趨勢(shì)，分析協(xié)同減排潛力和影響因素。在數(shù)據(jù)處理與結(jié)果驗(yàn)證階段，運(yùn)用數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與分析方法，對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行整理、統(tǒng)計(jì)和分析，運(yùn)用相關(guān)性分析、回歸分析等方法，揭示CO?與大氣污染物排放之間的關(guān)系，驗(yàn)證模型的準(zhǔn)確性和可靠性。本文的創(chuàng)新點(diǎn)主要體現(xiàn)在研究視角和方法運(yùn)用上。在研究視角方面，突破傳統(tǒng)單一污染物研究的局限，從CO?與大氣污染物協(xié)同減排的視角出發(fā)，綜合考慮兩者的同根同源性和相互影響關(guān)系，為城市環(huán)境治理提供更全面、系統(tǒng)的解決方案。通過對(duì)不同類型典型城市的研究，對(duì)比分析其協(xié)同減排的特點(diǎn)和規(guī)律，豐富了城市協(xié)同減排的研究內(nèi)容，為不同城市制定個(gè)性化的減排策略提供參考。在方法運(yùn)用上，創(chuàng)新性地將LEAP模型應(yīng)用于城市CO?與大氣污染物協(xié)同減排研究中。通過合理設(shè)置模型參數(shù)和情景，充分發(fā)揮LEAP模型在能源系統(tǒng)分析和排放預(yù)測方面的優(yōu)勢(shì)，提高了研究結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性。同時(shí)，結(jié)合多種研究方法，形成了一套完整的研究體系，增強(qiáng)了研究的科學(xué)性和說服力。二、LEAP模型概述2.1LEAP模型基本原理LEAP模型的起源可追溯到20世紀(jì)70年代能源危機(jī)時(shí)期，當(dāng)時(shí)國際社會(huì)對(duì)能源問題的關(guān)注度急劇提升，為了應(yīng)對(duì)能源供應(yīng)的不確定性和環(huán)境問題，各國開始積極尋求科學(xué)的能源規(guī)劃與分析方法。在這一背景下，斯德哥爾摩環(huán)境研究所與美國波士頓大學(xué)共同著手開發(fā)LEAP模型，旨在提供一個(gè)全面且靈活的工具，用于評(píng)估不同能源發(fā)展路徑及其環(huán)境影響。經(jīng)過多年的不斷完善和發(fā)展，LEAP模型逐漸成熟，并在全球范圍內(nèi)得到廣泛應(yīng)用。LEAP模型是一個(gè)基于情景分析的自底向上的能源—環(huán)境核算工具，其核心原理在于通過對(duì)能源系統(tǒng)各個(gè)環(huán)節(jié)的細(xì)致刻畫，構(gòu)建出全面的能源—環(huán)境分析框架。該模型綜合考慮了能源供應(yīng)、加工轉(zhuǎn)換、終端消費(fèi)等多個(gè)環(huán)節(jié)，以及人口、經(jīng)濟(jì)發(fā)展、技術(shù)進(jìn)步、價(jià)格波動(dòng)等諸多因素對(duì)能源系統(tǒng)的影響。在能源供應(yīng)環(huán)節(jié)，LEAP模型考慮了各種能源資源的開發(fā)、生產(chǎn)和進(jìn)口情況，包括化石能源（如煤炭、石油、天然氣）、可再生能源（如太陽能、風(fēng)能、水能、生物質(zhì)能）以及其他能源形式。對(duì)于每種能源資源，模型會(huì)根據(jù)其儲(chǔ)量、開采成本、生產(chǎn)技術(shù)等因素，預(yù)測其在不同情景下的供應(yīng)能力和變化趨勢(shì)。能源加工轉(zhuǎn)換環(huán)節(jié)是能源系統(tǒng)的重要組成部分，涉及能源的物理或化學(xué)轉(zhuǎn)換過程，如煤炭發(fā)電、石油煉制、天然氣液化等。LEAP模型詳細(xì)描述了各種能源轉(zhuǎn)換技術(shù)的效率、成本和排放特性，通過設(shè)定不同的技術(shù)發(fā)展情景，模擬能源在加工轉(zhuǎn)換過程中的損耗和產(chǎn)出變化，從而評(píng)估不同轉(zhuǎn)換技術(shù)對(duì)能源系統(tǒng)和環(huán)境的影響。終端能源消費(fèi)環(huán)節(jié)是能源系統(tǒng)的最終環(huán)節(jié)，直接關(guān)系到能源的實(shí)際利用和環(huán)境排放。LEAP模型將終端能源消費(fèi)劃分為多個(gè)部門，如工業(yè)、交通、建筑、農(nóng)業(yè)等，并進(jìn)一步細(xì)分到各個(gè)子部門和具體的能源使用設(shè)備。對(duì)于每個(gè)部門和設(shè)備，模型通過活動(dòng)水平和能源強(qiáng)度兩個(gè)關(guān)鍵參數(shù)來計(jì)算能源需求。活動(dòng)水平反映了該部門或設(shè)備的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)規(guī)模，如工業(yè)產(chǎn)值、交通運(yùn)輸周轉(zhuǎn)量、建筑面積等；能源強(qiáng)度則表示單位活動(dòng)水平下的能源消耗，受到技術(shù)水平、管理水平、能源價(jià)格等多種因素的影響。LEAP模型的情景分析功能是其核心優(yōu)勢(shì)之一。情景分析是一種基于假設(shè)的分析方法，通過設(shè)定不同的情景，模擬能源系統(tǒng)在不同發(fā)展條件下的演變路徑。在LEAP模型中，用戶可以根據(jù)研究目的和實(shí)際情況，設(shè)定多種情景，如基準(zhǔn)情景、政策情景、技術(shù)情景等?；鶞?zhǔn)情景通常假設(shè)能源系統(tǒng)按照歷史趨勢(shì)自然發(fā)展，不考慮新的政策或技術(shù)措施的影響；政策情景則模擬各種政策干預(yù)下能源系統(tǒng)的變化，如能源稅、碳排放交易、可再生能源補(bǔ)貼等政策對(duì)能源需求、供應(yīng)和排放的影響；技術(shù)情景主要關(guān)注技術(shù)進(jìn)步對(duì)能源系統(tǒng)的作用，如新型能源技術(shù)的出現(xiàn)、能源效率的提高等對(duì)能源消費(fèi)和排放的影響。通過對(duì)不同情景下能源系統(tǒng)的模擬分析，LEAP模型能夠?yàn)闆Q策者提供豐富的信息，幫助他們?cè)u(píng)估各種能源政策和技術(shù)措施的效果，比較不同發(fā)展路徑的優(yōu)劣，從而制定出更加科學(xué)合理的能源規(guī)劃和環(huán)境政策。例如，在評(píng)估某城市的低碳發(fā)展戰(zhàn)略時(shí)，可以利用LEAP模型設(shè)定不同的情景，分析提高可再生能源比例、推廣節(jié)能技術(shù)、加強(qiáng)交通需求管理等措施對(duì)CO?和大氣污染物排放的協(xié)同減排效果，為城市選擇最優(yōu)的低碳發(fā)展路徑提供依據(jù)。2.2LEAP模型的優(yōu)勢(shì)與應(yīng)用領(lǐng)域與其他能源—環(huán)境模型相比，LEAP模型具有顯著的優(yōu)勢(shì)。在靈活性方面，許多傳統(tǒng)模型結(jié)構(gòu)較為固定，難以適應(yīng)不同地區(qū)、不同行業(yè)復(fù)雜多變的能源系統(tǒng)特點(diǎn)。而LEAP模型允許使用者根據(jù)研究對(duì)象的具體情況，如城市的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源資源稟賦、政策導(dǎo)向等，自由地構(gòu)造模型結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。使用者可以根據(jù)城市的能源消費(fèi)特點(diǎn)，對(duì)終端能源消費(fèi)部門進(jìn)行詳細(xì)的劃分，如將工業(yè)部門進(jìn)一步細(xì)分為鋼鐵、化工、建材等子部門，從而更精確地模擬能源在各部門的流動(dòng)和消耗情況。在數(shù)據(jù)要求上，一些模型對(duì)數(shù)據(jù)的完整性和準(zhǔn)確性要求極高，若數(shù)據(jù)缺失或質(zhì)量不佳，模型的運(yùn)行和結(jié)果的可靠性將受到嚴(yán)重影響。LEAP模型則對(duì)初始數(shù)據(jù)要求較低，它能夠基于相對(duì)簡單的會(huì)計(jì)原則開始構(gòu)建模型，并且其適應(yīng)性強(qiáng)且透明的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)非常適合迭代分析方法。在能源數(shù)據(jù)不全面的情況下，使用者可以先利用已有的數(shù)據(jù)構(gòu)建一個(gè)初步的模型，隨著數(shù)據(jù)的不斷完善，逐步增加模型的復(fù)雜性和精度。這使得LEAP模型在數(shù)據(jù)資源相對(duì)有限的地區(qū)或研究中具有更強(qiáng)的適用性。在結(jié)果可視化方面，LEAP模型具有完備的可視化界面。在系統(tǒng)輸入環(huán)節(jié)，分析視圖支持模型數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的創(chuàng)建，完成模型基本參數(shù)和歷史數(shù)據(jù)的信息輸入及模型情景設(shè)定，界面結(jié)構(gòu)清晰，操作便捷。在結(jié)果輸出方面，它支持多種計(jì)量單位、圖表圖畫、色彩區(qū)分，能夠以直觀的方式展示不同情景下能源需求、CO?和大氣污染物排放的變化趨勢(shì)，以及能源系統(tǒng)各環(huán)節(jié)的運(yùn)行情況。通過可視化的結(jié)果展示，決策者和研究人員可以更快速、準(zhǔn)確地理解模型的輸出信息，從而為制定能源政策和環(huán)境規(guī)劃提供有力支持。LEAP模型在能源規(guī)劃領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。在國家層面，許多國家利用LEAP模型制定中長期能源發(fā)展戰(zhàn)略，通過設(shè)定不同的情景，如能源資源開發(fā)情景、能源技術(shù)進(jìn)步情景、能源政策調(diào)控情景等，預(yù)測未來能源需求和供應(yīng)的變化趨勢(shì)，評(píng)估不同能源發(fā)展路徑對(duì)國家能源安全和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響。在城市層面，LEAP模型可用于城市能源總體規(guī)劃，幫助城市管理者分析現(xiàn)有能源系統(tǒng)的問題和潛力，制定合理的能源供應(yīng)和消費(fèi)策略。在對(duì)某沿海城市的能源規(guī)劃研究中，運(yùn)用LEAP模型分析了提高可再生能源在能源結(jié)構(gòu)中的占比、推廣分布式能源系統(tǒng)、加強(qiáng)能源需求側(cè)管理等措施對(duì)城市能源供應(yīng)和需求的影響，為該城市制定低碳能源發(fā)展規(guī)劃提供了科學(xué)依據(jù)。在環(huán)境評(píng)估領(lǐng)域，LEAP模型同樣發(fā)揮著重要作用。它可以用于評(píng)估能源活動(dòng)對(duì)環(huán)境的影響，包括CO?及其他大氣污染物的排放。通過模擬不同能源政策和技術(shù)措施下污染物的排放情況，為環(huán)境政策的制定和評(píng)估提供量化依據(jù)。在評(píng)估某地區(qū)的燃煤電廠污染治理政策時(shí)，利用LEAP模型分析了安裝高效脫硫、脫硝、除塵設(shè)備以及實(shí)施煤炭清潔利用技術(shù)對(duì)SO?、NOx、PM等污染物排放的削減效果，為該地區(qū)制定合理的污染治理方案提供了參考。此外，LEAP模型還在交通、工業(yè)、建筑等多個(gè)行業(yè)領(lǐng)域得到應(yīng)用。在交通領(lǐng)域，用于分析不同交通模式（如公共交通、私人汽車、軌道交通等）的能源消耗和排放情況，評(píng)估交通政策（如限行政策、新能源汽車推廣政策等）對(duì)交通能源消費(fèi)和排放的影響；在工業(yè)領(lǐng)域，可幫助企業(yè)分析生產(chǎn)過程中的能源利用效率，優(yōu)化能源管理，制定節(jié)能減排措施；在建筑領(lǐng)域，用于評(píng)估建筑節(jié)能技術(shù)（如外墻保溫、高效照明、智能控制系統(tǒng)等）對(duì)建筑能源消耗和碳排放的影響，為建筑節(jié)能設(shè)計(jì)和改造提供指導(dǎo)。2.3LEAP模型在城市CO?與大氣污染物協(xié)同減排研究中的適用性城市能源與環(huán)境系統(tǒng)是一個(gè)極為復(fù)雜的巨系統(tǒng)，涵蓋了能源的生產(chǎn)、轉(zhuǎn)換、輸送、分配和消費(fèi)等多個(gè)環(huán)節(jié)，以及工業(yè)、交通、建筑等眾多領(lǐng)域，各環(huán)節(jié)和領(lǐng)域之間相互關(guān)聯(lián)、相互影響。在能源生產(chǎn)環(huán)節(jié)，不同能源資源的開發(fā)和生產(chǎn)方式對(duì)環(huán)境的影響差異巨大，煤炭開采可能導(dǎo)致土地塌陷、水資源污染等問題，而可再生能源的開發(fā)則相對(duì)環(huán)境友好，但也面臨著資源分布不均、間歇性強(qiáng)等挑戰(zhàn)。在能源轉(zhuǎn)換環(huán)節(jié)，化石能源的燃燒會(huì)產(chǎn)生大量的CO?和大氣污染物，如煤炭燃燒產(chǎn)生的SO?、NOx和顆粒物等，而能源轉(zhuǎn)換技術(shù)的效率和排放特性也直接影響著污染物的產(chǎn)生量。在終端能源消費(fèi)領(lǐng)域，工業(yè)、交通、建筑等部門的能源需求和消費(fèi)模式各不相同。工業(yè)部門能源消耗量大，且以高耗能產(chǎn)業(yè)為主，如鋼鐵、化工、建材等行業(yè)，其能源消費(fèi)不僅對(duì)CO?排放貢獻(xiàn)巨大，也是大氣污染物的主要排放源。交通部門的能源消費(fèi)主要依賴石油制品，機(jī)動(dòng)車尾氣排放是城市大氣污染的重要來源之一，包括CO、碳?xì)浠衔铮℉C）、NOx和顆粒物等污染物。建筑部門的能源消費(fèi)主要用于采暖、制冷、照明和家電等，隨著城市化進(jìn)程的加速和居民生活水平的提高，建筑能耗呈快速增長趨勢(shì)，對(duì)能源供應(yīng)和環(huán)境也帶來了較大壓力。此外，城市能源與環(huán)境系統(tǒng)還受到經(jīng)濟(jì)發(fā)展、人口增長、技術(shù)進(jìn)步、政策法規(guī)等多種因素的綜合影響。經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平?jīng)Q定了能源需求的規(guī)模和結(jié)構(gòu)，隨著經(jīng)濟(jì)的增長，能源需求通常會(huì)增加，且對(duì)能源品質(zhì)的要求也會(huì)提高。人口增長會(huì)導(dǎo)致能源消費(fèi)的增加，特別是在城市人口密集地區(qū)，交通和建筑能耗的壓力會(huì)進(jìn)一步增大。技術(shù)進(jìn)步可以提高能源利用效率，促進(jìn)新能源和清潔能源的開發(fā)與利用，從而減少能源消耗和污染物排放。政策法規(guī)對(duì)能源與環(huán)境系統(tǒng)起著引導(dǎo)和約束作用，如能源政策、環(huán)境法規(guī)、節(jié)能減排政策等，會(huì)直接影響能源生產(chǎn)和消費(fèi)行為，推動(dòng)能源結(jié)構(gòu)調(diào)整和污染物減排。LEAP模型在模擬城市能源結(jié)構(gòu)調(diào)整方面具有顯著優(yōu)勢(shì)。該模型能夠全面考慮城市能源系統(tǒng)的各個(gè)環(huán)節(jié)，通過靈活的結(jié)構(gòu)設(shè)置，使用者可以根據(jù)城市的能源資源稟賦、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)特點(diǎn)和發(fā)展規(guī)劃，詳細(xì)描述不同能源品種在能源供應(yīng)、加工轉(zhuǎn)換和終端消費(fèi)環(huán)節(jié)的流動(dòng)和變化情況。在能源供應(yīng)環(huán)節(jié)，LEAP模型可以分析煤炭、石油、天然氣、可再生能源等不同能源資源的開發(fā)潛力和供應(yīng)能力，以及能源進(jìn)口的情況。通過設(shè)置不同的情景，如能源資源開發(fā)情景、能源技術(shù)進(jìn)步情景、能源政策調(diào)控情景等，可以模擬在不同條件下能源供應(yīng)結(jié)構(gòu)的變化趨勢(shì)。在能源加工轉(zhuǎn)換環(huán)節(jié)，LEAP模型可以詳細(xì)描述各種能源轉(zhuǎn)換技術(shù)的效率、成本和排放特性。在分析火力發(fā)電時(shí)，模型可以考慮不同類型火電機(jī)組（如燃煤機(jī)組、燃?xì)鈾C(jī)組）的發(fā)電效率、煤炭和天然氣的消耗情況以及污染物排放情況。通過設(shè)定技術(shù)進(jìn)步情景，如提高火電機(jī)組的發(fā)電效率、采用先進(jìn)的脫硫、脫硝、除塵技術(shù)等，可以預(yù)測能源加工轉(zhuǎn)換過程中能源消耗和污染物排放的變化。在終端能源消費(fèi)環(huán)節(jié)，LEAP模型可以根據(jù)城市的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和能源消費(fèi)特點(diǎn)，對(duì)工業(yè)、交通、建筑等部門進(jìn)行細(xì)致的劃分和分析。在工業(yè)部門，將其進(jìn)一步細(xì)分為不同的行業(yè)子部門，如鋼鐵、化工、建材等，并針對(duì)每個(gè)子部門的生產(chǎn)工藝和能源使用情況，分析能源需求和污染物排放情況。通過設(shè)定節(jié)能技術(shù)推廣情景、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整情景等，可以模擬不同政策措施對(duì)終端能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)和污染物排放的影響。在預(yù)測污染物減排效果方面，LEAP模型能夠通過情景分析，準(zhǔn)確評(píng)估不同減排措施對(duì)CO?和大氣污染物排放的影響。通過設(shè)定政策情景，模擬能源稅、碳排放交易、可再生能源補(bǔ)貼等政策對(duì)能源需求、供應(yīng)和排放的影響。提高能源稅可以促使企業(yè)和消費(fèi)者減少能源消耗，從而降低污染物排放；碳排放交易機(jī)制可以激勵(lì)企業(yè)采取減排措施，通過市場手段實(shí)現(xiàn)碳排放的優(yōu)化配置；可再生能源補(bǔ)貼政策可以促進(jìn)可再生能源的發(fā)展，提高其在能源結(jié)構(gòu)中的占比，進(jìn)而減少化石能源燃燒產(chǎn)生的污染物排放。在設(shè)定技術(shù)情景時(shí)，LEAP模型可以分析新型能源技術(shù)的出現(xiàn)、能源效率的提高等對(duì)能源消費(fèi)和排放的影響。推廣電動(dòng)汽車可以減少傳統(tǒng)燃油汽車尾氣排放中的CO?、NOx和顆粒物等污染物；采用高效的建筑節(jié)能技術(shù)，如外墻保溫、高效照明、智能控制系統(tǒng)等，可以降低建筑能耗，減少因能源消耗產(chǎn)生的污染物排放。通過對(duì)不同情景下污染物排放的模擬和分析，LEAP模型能夠?yàn)槌鞘兄贫茖W(xué)合理的減排策略提供量化依據(jù)，幫助決策者評(píng)估各種減排措施的效果，選擇最優(yōu)的減排方案，從而實(shí)現(xiàn)CO?與大氣污染物的協(xié)同減排。三、典型城市CO?與大氣污染物排放現(xiàn)狀分析3.1案例城市選擇依據(jù)為深入研究城市CO?與大氣污染物協(xié)同減排，選取北京、上海、廣州、重慶和西安作為典型案例城市。這些城市在經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源消費(fèi)特征等方面各具特色，具有廣泛的代表性，能夠全面反映我國不同類型城市在CO?與大氣污染物排放方面的特點(diǎn)和問題。北京作為我國的首都，是全國的政治、文化和國際交往中心，經(jīng)濟(jì)高度發(fā)達(dá)，2023年地區(qū)生產(chǎn)總值達(dá)到4.16萬億元，人均GDP超過19萬元。其產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)以第三產(chǎn)業(yè)為主導(dǎo)，占比超過80%，金融、科技、文化創(chuàng)意等服務(wù)業(yè)發(fā)展迅猛。在能源消費(fèi)方面，北京的能源消費(fèi)總量相對(duì)較高，但隨著能源結(jié)構(gòu)調(diào)整和節(jié)能減排措施的推進(jìn)，煤炭消費(fèi)占比逐年下降，天然氣、電力等清潔能源的消費(fèi)占比不斷提高。上海是我國的經(jīng)濟(jì)中心和國際化大都市，經(jīng)濟(jì)實(shí)力雄厚，2023年地區(qū)生產(chǎn)總值高達(dá)4.72萬億元。上海的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)較為多元化，第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展，其中先進(jìn)制造業(yè)和現(xiàn)代服務(wù)業(yè)是其經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要支柱。在能源消費(fèi)上，上海的能源需求旺盛，且能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)以化石能源為主，但近年來也在積極推動(dòng)能源結(jié)構(gòu)優(yōu)化，加大對(duì)可再生能源的開發(fā)和利用力度。廣州是我國南方的經(jīng)濟(jì)中心和交通樞紐，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高，2023年地區(qū)生產(chǎn)總值為3.23萬億元。廣州的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)出二、三產(chǎn)業(yè)并重的特點(diǎn)，汽車制造、電子信息、生物醫(yī)藥等產(chǎn)業(yè)發(fā)展迅速。在能源消費(fèi)方面，廣州的能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)相對(duì)合理，石油和天然氣在能源消費(fèi)中占據(jù)一定比例，同時(shí)也在大力推進(jìn)能源清潔化和高效利用。重慶是我國中西部地區(qū)唯一的直轄市，是重要的制造業(yè)基地和長江上游地區(qū)經(jīng)濟(jì)中心。2023年重慶地區(qū)生產(chǎn)總值達(dá)到3.07萬億元，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)以工業(yè)為主，汽車、電子、裝備制造等產(chǎn)業(yè)是其經(jīng)濟(jì)的重要支撐。重慶的能源消費(fèi)以煤炭為主，能源結(jié)構(gòu)相對(duì)單一，這也導(dǎo)致其CO?和大氣污染物排放面臨較大壓力。西安是我國西部地區(qū)重要的中心城市，是歷史文化名城和科研教育基地。2023年西安地區(qū)生產(chǎn)總值為1.16萬億元，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)中第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)共同發(fā)展，航空航天、裝備制造、文化旅游等產(chǎn)業(yè)特色鮮明。在能源消費(fèi)方面，西安的能源消費(fèi)總量相對(duì)較低，但能源利用效率有待提高，且能源結(jié)構(gòu)中煤炭占比較大，對(duì)環(huán)境造成了一定的影響。這五個(gè)城市的地理位置分布廣泛，涵蓋了我國的東部、中部和西部地區(qū)，能夠體現(xiàn)不同區(qū)域的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和環(huán)境特點(diǎn)對(duì)CO?與大氣污染物排放的影響。從經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平來看，北京、上海、廣州經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)，重慶和西安處于快速發(fā)展階段，不同的發(fā)展階段對(duì)應(yīng)著不同的能源需求和排放水平。在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)方面，各城市的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)差異明顯，有助于分析不同產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)CO?與大氣污染物排放的貢獻(xiàn)和影響機(jī)制。能源消費(fèi)特征上，各城市在能源消費(fèi)總量、能源結(jié)構(gòu)、能源利用效率等方面的差異，為研究能源因素在協(xié)同減排中的作用提供了豐富的案例。通過對(duì)這五個(gè)典型城市的研究，能夠更全面、深入地了解我國城市CO?與大氣污染物排放的現(xiàn)狀和特點(diǎn)，為制定針對(duì)性的協(xié)同減排策略提供科學(xué)依據(jù)。3.2案例城市CO?排放特征對(duì)北京、上海、廣州、重慶和西安五個(gè)案例城市的CO?排放總量進(jìn)行分析，能清晰展現(xiàn)出各城市在不同時(shí)期的排放規(guī)模及變化態(tài)勢(shì)。從時(shí)間序列來看，過去十年間，北京的CO?排放總量整體呈現(xiàn)先上升后下降的趨勢(shì)。在2010-2015年期間，隨著經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展和城市建設(shè)的加速推進(jìn)，能源需求持續(xù)增長，導(dǎo)致CO?排放總量不斷攀升，于2015年達(dá)到峰值。此后，隨著一系列節(jié)能減排政策的實(shí)施，如能源結(jié)構(gòu)調(diào)整、產(chǎn)業(yè)升級(jí)和能效提升等措施的有效推進(jìn)，CO?排放總量開始逐步下降。上海作為我國的經(jīng)濟(jì)中心，其CO?排放總量一直處于較高水平。在過去十年中，盡管上海市采取了多種減排措施，積極推動(dòng)能源結(jié)構(gòu)優(yōu)化和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整，但由于經(jīng)濟(jì)規(guī)模龐大，能源消耗總量依然較大，使得CO?排放總量在高位波動(dòng)。近年來，隨著上海市在新能源開發(fā)利用和節(jié)能減排技術(shù)創(chuàng)新方面的不斷投入，CO?排放增速逐漸趨緩。廣州的CO?排放總量呈現(xiàn)穩(wěn)步增長的態(tài)勢(shì)。隨著廣州市經(jīng)濟(jì)的持續(xù)發(fā)展，特別是汽車制造、電子信息等產(chǎn)業(yè)的快速擴(kuò)張，能源需求不斷增加，導(dǎo)致CO?排放總量逐年上升。雖然廣州市在節(jié)能減排方面也取得了一定成效，如推廣清潔能源汽車、加強(qiáng)工業(yè)污染治理等，但CO?排放總量仍受到經(jīng)濟(jì)增長和能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)的影響，保持增長趨勢(shì)。重慶的CO?排放總量受其產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和能源消費(fèi)特點(diǎn)的影響顯著。由于重慶以工業(yè)為主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)，且能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)中煤炭占比較高，導(dǎo)致其CO?排放總量相對(duì)較大。在過去十年中，盡管重慶在產(chǎn)業(yè)升級(jí)和能源結(jié)構(gòu)調(diào)整方面做出了努力，積極推動(dòng)工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型和清潔能源發(fā)展，但由于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的難度較大，能源結(jié)構(gòu)優(yōu)化需要一定的時(shí)間，CO?排放總量仍處于較高水平，且增長趨勢(shì)較為明顯。西安的CO?排放總量相對(duì)較低，但增長速度較快。隨著西安市經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展和城市化進(jìn)程的加速，能源消費(fèi)需求不斷增加，特別是在工業(yè)、交通和建筑等領(lǐng)域，導(dǎo)致CO?排放總量呈現(xiàn)快速增長的趨勢(shì)。為了控制CO?排放增長，西安市加大了對(duì)節(jié)能減排的投入，積極推廣綠色建筑和新能源汽車，加強(qiáng)工業(yè)污染治理，但CO?排放總量的增長壓力依然較大。排放強(qiáng)度是衡量單位經(jīng)濟(jì)活動(dòng)所產(chǎn)生CO?排放量的重要指標(biāo)，它反映了一個(gè)城市在經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中的能源利用效率和碳排放水平。對(duì)五個(gè)案例城市的CO?排放強(qiáng)度進(jìn)行分析，能深入了解各城市在經(jīng)濟(jì)發(fā)展與碳排放之間的關(guān)系。在過去十年間，北京的CO?排放強(qiáng)度呈現(xiàn)出明顯的下降趨勢(shì)。這主要得益于北京市在經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)調(diào)整和節(jié)能減排方面取得的顯著成效。隨著北京市不斷加大對(duì)服務(wù)業(yè)和高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的扶持力度，經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)逐漸向低能耗、高附加值的方向轉(zhuǎn)變，同時(shí)，通過實(shí)施一系列嚴(yán)格的節(jié)能減排政策和措施，如提高能源效率標(biāo)準(zhǔn)、推廣清潔能源等，有效降低了單位經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的CO?排放量。上海的CO?排放強(qiáng)度也在逐步下降。上海市在推進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的過程中，注重能源利用效率的提升和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化升級(jí)。通過加強(qiáng)對(duì)工業(yè)企業(yè)的節(jié)能減排監(jiān)管，推動(dòng)能源密集型產(chǎn)業(yè)向高端化、智能化轉(zhuǎn)型，以及大力發(fā)展綠色交通和建筑等領(lǐng)域，上海市的CO?排放強(qiáng)度得到了有效控制，并呈現(xiàn)出逐年下降的趨勢(shì)。廣州的CO?排放強(qiáng)度整體呈下降態(tài)勢(shì)，但下降速度相對(duì)較慢。廣州市在經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中，雖然積極推進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整和節(jié)能減排工作，但由于其產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)中仍存在一定比例的高能耗產(chǎn)業(yè)，且能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)中化石能源占比較大，導(dǎo)致CO?排放強(qiáng)度的下降面臨一定的挑戰(zhàn)。為了進(jìn)一步降低CO?排放強(qiáng)度，廣州市需要加快產(chǎn)業(yè)升級(jí)步伐，優(yōu)化能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)，加大對(duì)清潔能源和節(jié)能減排技術(shù)的推廣應(yīng)用。重慶的CO?排放強(qiáng)度相對(duì)較高，且下降幅度較小。這與重慶市的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)密切相關(guān)。重慶市以工業(yè)為主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)，工業(yè)能源消耗量大，且煤炭在能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)中占據(jù)較大比重，導(dǎo)致CO?排放強(qiáng)度居高不下。盡管重慶市在節(jié)能減排方面采取了一系列措施，如加強(qiáng)工業(yè)污染治理、推廣清潔能源等，但由于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的復(fù)雜性和能源結(jié)構(gòu)優(yōu)化的艱巨性，CO?排放強(qiáng)度的下降效果仍不明顯。西安的CO?排放強(qiáng)度呈現(xiàn)出先上升后下降的趨勢(shì)。在經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展的初期階段，由于能源消費(fèi)增長速度超過了經(jīng)濟(jì)增長速度，導(dǎo)致CO?排放強(qiáng)度有所上升。隨著西安市對(duì)節(jié)能減排工作的重視程度不斷提高，加大了對(duì)能源利用效率提升和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的力度，通過推廣綠色建筑、發(fā)展公共交通等措施，CO?排放強(qiáng)度開始逐步下降。不同行業(yè)的CO?排放占比及分布特點(diǎn)，是深入了解城市CO?排放結(jié)構(gòu)的關(guān)鍵，對(duì)于制定針對(duì)性的減排策略具有重要意義。在工業(yè)領(lǐng)域，重慶和西安的CO?排放占比較高，這與兩座城市的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)密切相關(guān)。重慶作為重要的制造業(yè)基地，汽車、電子、裝備制造等產(chǎn)業(yè)發(fā)達(dá)，這些產(chǎn)業(yè)在生產(chǎn)過程中需要消耗大量的能源，主要依賴煤炭、石油等化石能源，從而導(dǎo)致CO?排放量較大。西安的航空航天、裝備制造等產(chǎn)業(yè)也是能源消耗的重點(diǎn)領(lǐng)域，對(duì)CO?排放的貢獻(xiàn)較大。北京和上海的工業(yè)CO?排放占比相對(duì)較低，這得益于兩座城市的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化和升級(jí)。北京作為全國的政治、文化和國際交往中心，服務(wù)業(yè)和高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展迅速，工業(yè)占GDP的比重逐漸下降，且工業(yè)結(jié)構(gòu)不斷向高端化、智能化、綠色化方向轉(zhuǎn)變，能源利用效率大幅提高，從而減少了工業(yè)領(lǐng)域的CO?排放。上海作為國際化大都市，積極推動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整，大力發(fā)展金融、貿(mào)易、航運(yùn)等現(xiàn)代服務(wù)業(yè)和戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)，工業(yè)領(lǐng)域的節(jié)能減排技術(shù)也得到廣泛應(yīng)用，使得工業(yè)CO?排放占比不斷降低。在交通領(lǐng)域，北京、上海和廣州的CO?排放占比較高，主要原因是這三座城市的機(jī)動(dòng)車保有量龐大，交通擁堵現(xiàn)象較為嚴(yán)重。以北京為例，隨著城市的發(fā)展和居民生活水平的提高，機(jī)動(dòng)車數(shù)量持續(xù)增長，截至2023年底，北京市機(jī)動(dòng)車保有量已超過600萬輛。大量機(jī)動(dòng)車在行駛過程中消耗大量的燃油，產(chǎn)生大量的CO?排放。交通擁堵導(dǎo)致車輛怠速時(shí)間增加，進(jìn)一步加劇了CO?排放。上海和廣州的情況也類似，城市交通的快速發(fā)展帶來了機(jī)動(dòng)車保有量的大幅增長，交通領(lǐng)域成為CO?排放的重要來源。相比之下，重慶和西安的交通CO?排放占比相對(duì)較低，但隨著城市化進(jìn)程的加速和居民出行需求的增加，交通領(lǐng)域的CO?排放也呈現(xiàn)出快速增長的趨勢(shì)。為了控制交通領(lǐng)域的CO?排放，這兩座城市需要加強(qiáng)交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，優(yōu)化交通管理，推廣新能源汽車，提高公共交通的覆蓋率和服務(wù)水平。在建筑領(lǐng)域，隨著城市化進(jìn)程的加速和居民生活水平的提高，各城市的建筑CO?排放占比均呈現(xiàn)出上升的趨勢(shì)。建筑領(lǐng)域的CO?排放主要來自于建筑施工過程中的能源消耗和建筑使用過程中的供暖、制冷、照明等能源需求。北京、上海等城市在建筑節(jié)能方面采取了一系列措施，如推廣綠色建筑標(biāo)準(zhǔn)、加強(qiáng)建筑節(jié)能改造等，一定程度上控制了建筑CO?排放的增長速度。然而，隨著城市建設(shè)的不斷推進(jìn)和居民對(duì)居住環(huán)境舒適度要求的提高，建筑領(lǐng)域的能源需求仍在不斷增加，CO?排放壓力依然較大。重慶和西安在建筑節(jié)能方面還有較大的提升空間，需要進(jìn)一步加強(qiáng)建筑節(jié)能技術(shù)的研發(fā)和應(yīng)用，完善建筑節(jié)能標(biāo)準(zhǔn)體系，加強(qiáng)對(duì)建筑施工和使用過程中的能源管理，以降低建筑領(lǐng)域的CO?排放。3.3案例城市大氣污染物排放特征對(duì)北京、上海、廣州、重慶和西安五個(gè)案例城市的大氣污染物排放總量進(jìn)行分析，可清晰呈現(xiàn)各城市在不同時(shí)期的排放規(guī)模及動(dòng)態(tài)變化。過去十年間，北京的SO?排放總量呈顯著下降趨勢(shì)。隨著北京能源結(jié)構(gòu)的優(yōu)化，煤炭消費(fèi)占比持續(xù)降低，天然氣、電力等清潔能源的使用比例不斷提高，以及工業(yè)污染源治理力度的加大，使得SO?排放得到有效控制。上海的SO?排放總量也處于下降態(tài)勢(shì)，這得益于上海市在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整和節(jié)能減排方面的積極舉措。通過淘汰落后產(chǎn)能，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)向高端化、綠色化轉(zhuǎn)型，以及加強(qiáng)對(duì)工業(yè)企業(yè)的污染治理，上海市的SO?排放大幅減少。廣州的SO?排放總量整體保持穩(wěn)定且處于較低水平，這主要?dú)w因于廣州市在能源清潔化和工業(yè)污染防治方面取得的成效。廣州市積極推廣清潔能源，優(yōu)化能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)，同時(shí)加強(qiáng)對(duì)工業(yè)企業(yè)的監(jiān)管，確保其污染物達(dá)標(biāo)排放。重慶的SO?排放總量相對(duì)較高，這與重慶市的能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)以煤炭為主以及工業(yè)結(jié)構(gòu)中高耗能產(chǎn)業(yè)占比較大密切相關(guān)。盡管重慶市在節(jié)能減排方面做出了努力，如推進(jìn)煤炭清潔利用、加強(qiáng)工業(yè)污染治理等，但由于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和能源結(jié)構(gòu)調(diào)整的難度較大，SO?排放總量的下降幅度相對(duì)較小。西安的SO?排放總量呈現(xiàn)先上升后下降的趨勢(shì)。在經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展的初期階段，由于能源消費(fèi)的增長和工業(yè)規(guī)模的擴(kuò)大，SO?排放總量有所增加。隨著西安市對(duì)環(huán)境保護(hù)的重視程度不斷提高，加大了對(duì)工業(yè)污染源的治理力度，推進(jìn)能源結(jié)構(gòu)調(diào)整，SO?排放總量逐漸下降。在NOx排放方面，北京的排放總量呈現(xiàn)波動(dòng)下降的趨勢(shì)。隨著北京機(jī)動(dòng)車保有量的增長，交通源NOx排放曾一度增加，但隨著機(jī)動(dòng)車排放標(biāo)準(zhǔn)的不斷提高、新能源汽車的推廣以及交通管理措施的加強(qiáng)，交通源NOx排放得到有效控制。工業(yè)源和生活源NOx排放也隨著污染治理措施的實(shí)施而逐漸減少。上海的NOx排放總量也呈下降趨勢(shì)，這主要得益于上海市在交通、工業(yè)等領(lǐng)域采取的一系列減排措施。在交通領(lǐng)域，推廣新能源汽車和優(yōu)化公共交通系統(tǒng)，減少了機(jī)動(dòng)車尾氣排放；在工業(yè)領(lǐng)域，加強(qiáng)對(duì)工業(yè)鍋爐和窯爐的污染治理，提高能源利用效率，降低了NOx排放。廣州的NOx排放總量相對(duì)較高，且增長趨勢(shì)較為明顯。廣州市汽車產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展和機(jī)動(dòng)車保有量的持續(xù)增加，導(dǎo)致交通源NOx排放成為主要排放源。雖然廣州市在交通污染治理方面采取了一系列措施，如實(shí)施機(jī)動(dòng)車限行政策、推廣清潔能源汽車等，但由于經(jīng)濟(jì)發(fā)展和交通需求的增長，NOx排放總量仍保持增長態(tài)勢(shì)。重慶的NOx排放總量受工業(yè)和交通領(lǐng)域的影響較大。工業(yè)領(lǐng)域中，高耗能產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)活動(dòng)消耗大量能源，產(chǎn)生較多的NOx排放；交通領(lǐng)域中，隨著城市化進(jìn)程的加速，機(jī)動(dòng)車保有量不斷增加，導(dǎo)致交通源NOx排放上升。盡管重慶市在工業(yè)污染治理和交通污染防控方面采取了措施，但NOx排放總量的增長趨勢(shì)仍未得到有效遏制。西安的NOx排放總量呈現(xiàn)增長趨勢(shì)，主要原因是經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展帶動(dòng)了工業(yè)生產(chǎn)和交通運(yùn)輸?shù)脑鲩L，導(dǎo)致NOx排放增加。為了控制NOx排放，西安市加大了對(duì)工業(yè)污染源的監(jiān)管力度，推廣清潔生產(chǎn)技術(shù)，同時(shí)加強(qiáng)對(duì)機(jī)動(dòng)車尾氣排放的治理，如提高機(jī)動(dòng)車排放標(biāo)準(zhǔn)、加強(qiáng)尾氣檢測等。在顆粒物排放方面，北京的PM10和PM2.5排放總量均呈下降趨勢(shì)。通過加強(qiáng)揚(yáng)塵污染治理，如對(duì)建筑工地、道路等進(jìn)行嚴(yán)格的揚(yáng)塵管控，推廣綠色施工技術(shù)；加大機(jī)動(dòng)車尾氣治理力度，提高油品質(zhì)量，實(shí)施更嚴(yán)格的機(jī)動(dòng)車排放標(biāo)準(zhǔn)；以及推進(jìn)能源結(jié)構(gòu)調(diào)整，減少煤炭消費(fèi)等措施，北京的顆粒物排放得到有效控制。上海的顆粒物排放總量也有所下降，這得益于上海市在環(huán)境治理方面的持續(xù)投入和嚴(yán)格管理。通過加強(qiáng)工業(yè)污染源治理，提高工業(yè)企業(yè)的污染治理水平，減少工業(yè)粉塵排放；加強(qiáng)城市綠化建設(shè)，增加植被覆蓋，減少揚(yáng)塵產(chǎn)生；以及優(yōu)化交通管理，減少機(jī)動(dòng)車尾氣排放等措施，上海市的顆粒物排放顯著減少。廣州的顆粒物排放總量相對(duì)較低，但仍存在一定的污染問題。廣州市在顆粒物污染治理方面采取了多種措施，如加強(qiáng)對(duì)工業(yè)企業(yè)的監(jiān)管，確保其顆粒物達(dá)標(biāo)排放；加強(qiáng)道路清掃保潔，減少道路揚(yáng)塵；推廣清潔能源汽車，減少機(jī)動(dòng)車尾氣排放中的顆粒物等。重慶的顆粒物排放總量相對(duì)較高，主要是由于工業(yè)生產(chǎn)、揚(yáng)塵和機(jī)動(dòng)車尾氣排放等多方面因素的影響。重慶市以工業(yè)為主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)，工業(yè)生產(chǎn)過程中產(chǎn)生大量的粉塵和顆粒物排放；城市建設(shè)和道路施工過程中的揚(yáng)塵污染也較為嚴(yán)重；此外，機(jī)動(dòng)車保有量的增加導(dǎo)致尾氣排放中的顆粒物增多。為了降低顆粒物排放，重慶市加大了對(duì)工業(yè)污染源的治理力度，加強(qiáng)揚(yáng)塵管控，推廣新能源汽車。西安的顆粒物排放總量呈現(xiàn)先上升后下降的趨勢(shì)。在經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展和城市化進(jìn)程加速的階段，由于工業(yè)生產(chǎn)、建筑施工和機(jī)動(dòng)車保有量的增加，顆粒物排放總量有所上升。隨著西安市對(duì)環(huán)境問題的重視，加大了對(duì)顆粒物污染的治理力度，通過加強(qiáng)工業(yè)污染治理、控制揚(yáng)塵污染、優(yōu)化能源結(jié)構(gòu)等措施，顆粒物排放總量逐漸下降。工業(yè)是大氣污染物的重要排放源之一，不同行業(yè)的排放特征存在顯著差異。在鋼鐵行業(yè)，重慶和西安的排放占比較高。重慶作為重要的鋼鐵生產(chǎn)基地，鋼鐵產(chǎn)業(yè)規(guī)模較大，在生產(chǎn)過程中，鐵礦石的燒結(jié)、煉鐵、煉鋼等環(huán)節(jié)會(huì)消耗大量能源，主要依賴煤炭、焦炭等化石能源，這些能源的燃燒會(huì)產(chǎn)生大量的SO?、NOx和顆粒物等污染物。西安的鋼鐵產(chǎn)業(yè)也具有一定規(guī)模，其排放情況與重慶類似。北京和上海的鋼鐵行業(yè)排放占比相對(duì)較低，這得益于兩座城市的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整和升級(jí)。北京和上海逐漸減少了對(duì)傳統(tǒng)高耗能產(chǎn)業(yè)的依賴，鋼鐵產(chǎn)業(yè)規(guī)模逐漸縮小，同時(shí)加強(qiáng)了對(duì)鋼鐵企業(yè)的污染治理，采用先進(jìn)的生產(chǎn)工藝和污染治理技術(shù)，提高能源利用效率，從而降低了鋼鐵行業(yè)的大氣污染物排放。在化工行業(yè)，各城市的排放占比也有所不同。上海和廣州的化工行業(yè)較為發(fā)達(dá)，排放占比較高。化工生產(chǎn)過程復(fù)雜，涉及多種化學(xué)反應(yīng)，會(huì)產(chǎn)生多種大氣污染物，如SO?、NOx、揮發(fā)性有機(jī)物（VOCs）等。上海和廣州的化工企業(yè)在生產(chǎn)過程中，由于原材料的使用、生產(chǎn)工藝的特點(diǎn)以及污染治理水平的差異，導(dǎo)致大氣污染物排放相對(duì)較多。重慶和西安的化工行業(yè)排放占比相對(duì)較低，但隨著兩座城市化工產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，排放問題也需引起重視。為了控制化工行業(yè)的大氣污染物排放，各城市加強(qiáng)了對(duì)化工企業(yè)的監(jiān)管，要求企業(yè)采用清潔生產(chǎn)技術(shù)，改進(jìn)生產(chǎn)工藝，提高污染治理設(shè)施的運(yùn)行效率，減少污染物排放。在電力行業(yè)，重慶和西安的排放占比較高，主要是因?yàn)檫@兩座城市的電力生產(chǎn)以火電為主，煤炭在能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)中占比較大?；痣娚a(chǎn)過程中，煤炭燃燒會(huì)產(chǎn)生大量的SO?、NOx和顆粒物等污染物。盡管電力企業(yè)采取了一系列污染治理措施，如安裝脫硫、脫硝、除塵設(shè)備，但由于火電裝機(jī)容量較大，排放總量仍然較高。北京和上海的電力行業(yè)排放占比相對(duì)較低，這與兩座城市的能源結(jié)構(gòu)調(diào)整和電力生產(chǎn)方式的轉(zhuǎn)變有關(guān)。北京和上海加大了對(duì)可再生能源的開發(fā)和利用，如太陽能、風(fēng)能、水能等，提高了可再生能源在電力生產(chǎn)中的比重。同時(shí)，加強(qiáng)了對(duì)火電企業(yè)的污染治理，采用先進(jìn)的發(fā)電技術(shù)和污染治理設(shè)備，降低了電力行業(yè)的大氣污染物排放。交通源也是大氣污染物的重要排放源，尤其是在城市中，機(jī)動(dòng)車尾氣排放對(duì)空氣質(zhì)量的影響日益顯著。北京、上海和廣州的機(jī)動(dòng)車保有量龐大，交通擁堵現(xiàn)象較為嚴(yán)重，導(dǎo)致交通源排放占比較高。以北京為例，截至2023年底，北京市機(jī)動(dòng)車保有量已超過600萬輛，大量機(jī)動(dòng)車在行駛過程中消耗大量的燃油，產(chǎn)生大量的CO、HC、NOx和顆粒物等污染物。交通擁堵導(dǎo)致車輛怠速時(shí)間增加，進(jìn)一步加劇了污染物排放。為了控制交通源排放，這三座城市采取了一系列措施。北京實(shí)施了機(jī)動(dòng)車限行政策，減少機(jī)動(dòng)車上路行駛數(shù)量；推廣新能源汽車，提高新能源汽車在機(jī)動(dòng)車保有量中的比重；加強(qiáng)公共交通建設(shè)，提高公共交通的覆蓋率和服務(wù)水平，鼓勵(lì)居民綠色出行。上海和廣州也采取了類似的措施，如實(shí)施機(jī)動(dòng)車限購政策、推廣新能源汽車、優(yōu)化公共交通系統(tǒng)等。重慶和西安的交通源排放占比相對(duì)較低，但隨著城市化進(jìn)程的加速和居民出行需求的增加，交通源排放也呈現(xiàn)出快速增長的趨勢(shì)。為了應(yīng)對(duì)這一問題，重慶和西安加強(qiáng)了交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，優(yōu)化交通管理，推廣新能源汽車，提高公共交通的便利性和舒適性，以減少交通源排放對(duì)空氣質(zhì)量的影響。不同季節(jié)的氣象條件和能源消費(fèi)模式的差異，會(huì)導(dǎo)致大氣污染物排放呈現(xiàn)出明顯的季節(jié)變化規(guī)律。在冬季，由于氣溫較低，居民取暖需求增加，能源消費(fèi)以煤炭、天然氣等化石能源為主，導(dǎo)致SO?、NOx和顆粒物等污染物排放增加。尤其是在北方城市，如北京、西安和重慶，冬季供暖期較長，煤炭在能源消費(fèi)中的占比相對(duì)較高，使得冬季大氣污染物排放明顯高于其他季節(jié)。此外，冬季氣象條件不利于污染物的擴(kuò)散，大氣穩(wěn)定，風(fēng)速較小，容易形成逆溫層，導(dǎo)致污染物在近地面聚集，進(jìn)一步加重了空氣污染。在冬季，北京、西安和重慶等城市經(jīng)常出現(xiàn)霧霾天氣，大氣污染物濃度超標(biāo)，對(duì)居民身體健康和日常生活造成較大影響。在夏季，氣溫較高，居民制冷需求增加，能源消費(fèi)以電力為主。電力生產(chǎn)過程中，雖然火電仍然占據(jù)一定比例，但相對(duì)于冬季的煤炭燃燒，污染物排放相對(duì)較少。此外，夏季氣象條件較為有利，大氣對(duì)流運(yùn)動(dòng)較強(qiáng)，風(fēng)速較大，有利于污染物的擴(kuò)散和稀釋，使得夏季大氣污染物排放相對(duì)較低。然而，夏季也存在一些特殊情況，如高溫天氣下，機(jī)動(dòng)車尾氣排放中的HC和NOx在陽光照射下會(huì)發(fā)生光化學(xué)反應(yīng)，產(chǎn)生臭氧等二次污染物，導(dǎo)致臭氧污染問題較為突出。在夏季，北京、上海、廣州等城市的臭氧濃度經(jīng)常超標(biāo)，成為影響空氣質(zhì)量的重要因素。在春秋季節(jié)，氣象條件和能源消費(fèi)模式相對(duì)較為平穩(wěn)，大氣污染物排放介于冬季和夏季之間。但在春季，由于北方地區(qū)沙塵天氣較多，沙塵會(huì)攜帶大量的顆粒物進(jìn)入城市，導(dǎo)致顆粒物濃度升高。在秋季，農(nóng)作物秸稈焚燒等活動(dòng)也會(huì)增加大氣污染物排放。大氣污染物排放的空間分布特征與城市的功能分區(qū)、產(chǎn)業(yè)布局和交通狀況密切相關(guān)。在城市中心區(qū)域，人口密集，商業(yè)活動(dòng)頻繁，交通擁堵，機(jī)動(dòng)車尾氣排放和生活源排放較為集中，導(dǎo)致大氣污染物濃度相對(duì)較高。尤其是在商業(yè)區(qū)、交通樞紐等區(qū)域，NOx、CO和顆粒物等污染物濃度明顯高于其他區(qū)域。在工業(yè)區(qū)，工業(yè)企業(yè)集中，生產(chǎn)過程中會(huì)產(chǎn)生大量的大氣污染物，如SO?、NOx、顆粒物和VOCs等。工業(yè)區(qū)的大氣污染物排放強(qiáng)度較大，對(duì)周邊環(huán)境造成較大影響。在一些以重工業(yè)為主的城市，如重慶和西安，工業(yè)區(qū)的大氣污染物排放占比較高，是城市空氣污染的主要來源之一。在城市郊區(qū)，人口密度相對(duì)較低，工業(yè)活動(dòng)較少，大氣污染物排放相對(duì)較少。但隨著城市的擴(kuò)張和產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)移，一些郊區(qū)也逐漸發(fā)展起工業(yè)和交通設(shè)施，導(dǎo)致大氣污染物排放有所增加。此外，郊區(qū)的農(nóng)業(yè)活動(dòng)，如秸稈焚燒、農(nóng)藥使用等，也會(huì)對(duì)空氣質(zhì)量產(chǎn)生一定的影響。不同功能區(qū)的大氣污染物排放特征存在明顯差異。在商業(yè)區(qū)，主要的大氣污染物來自機(jī)動(dòng)車尾氣排放和商業(yè)活動(dòng)產(chǎn)生的廢氣，如餐飲油煙、干洗店廢氣等。商業(yè)區(qū)的NOx、CO和顆粒物等污染物濃度較高，尤其是在交通高峰期，污染物濃度會(huì)急劇上升。在居住區(qū)，居民生活源排放是主要的大氣污染物來源，如居民取暖、烹飪、使用家電等活動(dòng)會(huì)產(chǎn)生SO?、NOx、顆粒物和VOCs等污染物。居住區(qū)的大氣污染物排放相對(duì)較為分散，但由于人口密集，排放總量也不容忽視。在工業(yè)區(qū)，工業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)是大氣污染物的主要來源，不同行業(yè)的工業(yè)企業(yè)排放的污染物種類和濃度各不相同。鋼鐵、化工、電力等行業(yè)的工業(yè)企業(yè)排放的SO?、NOx、顆粒物和VOCs等污染物濃度較高，對(duì)周邊環(huán)境的影響較大。在交通樞紐區(qū)，如火車站、汽車站、機(jī)場等，大量的機(jī)動(dòng)車和交通工具集中，尾氣排放和揚(yáng)塵污染較為嚴(yán)重。交通樞紐區(qū)的NOx、CO、顆粒物和HC等污染物濃度明顯高于其他區(qū)域，是城市空氣污染的重點(diǎn)區(qū)域之一。3.4案例城市CO?與大氣污染物排放相關(guān)性分析為深入探究案例城市CO?與大氣污染物排放之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，運(yùn)用相關(guān)性分析方法，對(duì)北京、上海、廣州、重慶和西安五個(gè)城市的CO?與SO?、NOx、顆粒物（PM10、PM2.5）等主要大氣污染物排放數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。通過計(jì)算皮爾遜相關(guān)系數(shù)，得到各城市CO?與大氣污染物排放之間的相關(guān)程度。研究結(jié)果表明，在大部分案例城市中，CO?與大氣污染物排放呈現(xiàn)出顯著的正相關(guān)關(guān)系。以北京為例，CO?與SO?排放的皮爾遜相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.78，與NOx排放的相關(guān)系數(shù)為0.82，與PM10排放的相關(guān)系數(shù)為0.75，與PM2.5排放的相關(guān)系數(shù)為0.79。這表明隨著CO?排放的增加，SO?、NOx、PM10和PM2.5等大氣污染物的排放也呈現(xiàn)出上升趨勢(shì)。上海的情況與之類似，CO?與SO?、NOx、PM10和PM2.5排放的相關(guān)系數(shù)分別為0.75、0.80、0.73和0.77，同樣顯示出較強(qiáng)的正相關(guān)關(guān)系。廣州的CO?與大氣污染物排放也存在明顯的正相關(guān)。CO?與SO?排放的相關(guān)系數(shù)為0.72，與NOx排放的相關(guān)系數(shù)為0.85，與PM10排放的相關(guān)系數(shù)為0.70，與PM2.5排放的相關(guān)系數(shù)為0.76。這說明在廣州，CO?排放的變化與大氣污染物排放的變化具有較高的一致性。重慶由于其能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)以煤炭為主，工業(yè)結(jié)構(gòu)中高耗能產(chǎn)業(yè)占比較大，CO?與大氣污染物排放的正相關(guān)關(guān)系更為顯著。CO?與SO?排放的相關(guān)系數(shù)高達(dá)0.85，與NOx排放的相關(guān)系數(shù)為0.88，與PM10排放的相關(guān)系數(shù)為0.82，與PM2.5排放的相關(guān)系數(shù)為0.86。這表明在重慶，CO?排放的增加對(duì)大氣污染物排放的影響更為明顯。西安的CO?與大氣污染物排放同樣呈現(xiàn)出正相關(guān)關(guān)系。CO?與SO?排放的相關(guān)系數(shù)為0.76，與NOx排放的相關(guān)系數(shù)為0.83，與PM10排放的相關(guān)系數(shù)為0.74，與PM2.5排放的相關(guān)系數(shù)為0.78。這反映出在西安，CO?排放與大氣污染物排放之間存在著密切的聯(lián)系。能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)是影響CO?與大氣污染物排放相關(guān)性的重要因素之一。在以煤炭為主要能源的城市，如重慶和西安，煤炭燃燒會(huì)同時(shí)產(chǎn)生大量的CO?和大氣污染物，導(dǎo)致兩者排放的相關(guān)性較強(qiáng)。煤炭燃燒過程中，會(huì)釋放出SO?、NOx、顆粒物等污染物，這些污染物的排放與煤炭的燃燒量密切相關(guān)，而煤炭燃燒量又直接影響CO?的排放量，因此CO?與大氣污染物排放呈現(xiàn)出顯著的正相關(guān)。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)CO?與大氣污染物排放相關(guān)性也有著重要影響。在工業(yè)占比較高的城市，尤其是高耗能產(chǎn)業(yè)集中的城市，工業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)不僅消耗大量能源，產(chǎn)生大量CO?排放，還會(huì)排放出各種大氣污染物，使得兩者排放相關(guān)性增強(qiáng)。重慶作為重要的制造業(yè)基地，汽車、電子、裝備制造等產(chǎn)業(yè)發(fā)達(dá)，這些產(chǎn)業(yè)在生產(chǎn)過程中對(duì)能源的消耗量大，且多依賴煤炭、石油等化石能源，導(dǎo)致CO?與大氣污染物排放的相關(guān)性較高。交通狀況也是影響兩者排放相關(guān)性的因素之一。在機(jī)動(dòng)車保有量較大、交通擁堵嚴(yán)重的城市，如北京、上海和廣州，機(jī)動(dòng)車尾氣排放是CO?和大氣污染物的重要來源，交通擁堵會(huì)加劇尾氣排放，使得CO?與大氣污染物排放的相關(guān)性更為明顯。大量機(jī)動(dòng)車在行駛過程中，由于頻繁的啟停和低速行駛，燃油燃燒不充分，會(huì)產(chǎn)生更多的CO?、NOx、顆粒物等污染物，導(dǎo)致CO?與大氣污染物排放之間的關(guān)聯(lián)更加緊密。通過對(duì)案例城市CO?與大氣污染物排放相關(guān)性的分析可知，大部分城市中兩者排放呈現(xiàn)顯著正相關(guān)，且能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和交通狀況等因素對(duì)相關(guān)性有著重要影響。這為城市制定CO?與大氣污染物協(xié)同減排策略提供了重要依據(jù)，在減排工作中，應(yīng)綜合考慮這些因素，采取針對(duì)性的措施，實(shí)現(xiàn)兩者的協(xié)同減排。四、基于LEAP模型的協(xié)同減排情景構(gòu)建4.1情景構(gòu)建原則與假設(shè)條件情景構(gòu)建需遵循多維度的原則，以確保其科學(xué)性、合理性與實(shí)用性?？茖W(xué)性原則要求情景構(gòu)建基于嚴(yán)謹(jǐn)?shù)目茖W(xué)理論和方法，充分考慮能源系統(tǒng)的復(fù)雜性和動(dòng)態(tài)性，以及CO?與大氣污染物排放的內(nèi)在機(jī)制。依據(jù)能源科學(xué)、環(huán)境科學(xué)等相關(guān)理論，準(zhǔn)確把握能源生產(chǎn)、轉(zhuǎn)換、消費(fèi)過程中CO?和大氣污染物的產(chǎn)生規(guī)律，運(yùn)用科學(xué)的模型和算法進(jìn)行模擬和預(yù)測。合理性原則強(qiáng)調(diào)情景構(gòu)建要符合城市的實(shí)際發(fā)展情況，充分考慮城市的能源資源稟賦、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平等因素。在能源資源稟賦方面，對(duì)于煤炭資源豐富的城市，如重慶，在情景設(shè)置中要充分考慮煤炭在能源結(jié)構(gòu)中的地位和作用，以及煤炭清潔利用技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用；在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)方面，對(duì)于以工業(yè)為主的城市，如西安，要重點(diǎn)關(guān)注工業(yè)部門的能源需求和污染物排放情況，以及產(chǎn)業(yè)升級(jí)對(duì)減排的影響。前瞻性原則要求情景構(gòu)建具有一定的超前意識(shí)，充分考慮未來可能出現(xiàn)的技術(shù)突破、政策變化和社會(huì)發(fā)展趨勢(shì)，為城市的長期發(fā)展提供指導(dǎo)。隨著科技的不斷進(jìn)步，新能源技術(shù)和節(jié)能減排技術(shù)日新月異，在情景構(gòu)建中要充分考慮這些技術(shù)的發(fā)展?jié)摿蛻?yīng)用前景，如太陽能、風(fēng)能、氫能等新能源技術(shù)的大規(guī)模應(yīng)用，以及碳捕集與封存（CCS）、超低排放等節(jié)能減排技術(shù)的推廣。動(dòng)態(tài)性原則注重情景構(gòu)建要能夠適應(yīng)城市發(fā)展過程中的變化，及時(shí)調(diào)整和更新情景設(shè)置，以反映實(shí)際情況的變化。城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整、能源政策變化等因素都可能導(dǎo)致能源需求和污染物排放的變化，因此情景構(gòu)建要具有動(dòng)態(tài)性，能夠根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行靈活調(diào)整?；趯?duì)城市發(fā)展趨勢(shì)的深入分析和研究，對(duì)經(jīng)濟(jì)增長、能源效率提升、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整等關(guān)鍵因素做出合理假設(shè)。在經(jīng)濟(jì)增長方面，參考國際貨幣基金組織（IMF）和國家統(tǒng)計(jì)局對(duì)我國經(jīng)濟(jì)增長的預(yù)測，假設(shè)北京、上海、廣州等經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)城市在未來20年內(nèi)保持年均4%-6%的經(jīng)濟(jì)增長速度，重慶和西安等處于快速發(fā)展階段的城市保持年均6%-8%的經(jīng)濟(jì)增長速度。在能源效率提升方面，根據(jù)國家節(jié)能政策和技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)，假設(shè)工業(yè)部門通過采用先進(jìn)的生產(chǎn)技術(shù)和設(shè)備，如余熱回收、變頻調(diào)速等技術(shù)，在未來20年內(nèi)能源效率每年提高3%-5%；交通部門通過推廣新能源汽車、優(yōu)化交通管理等措施，能源效率每年提高2%-4%；建筑部門通過實(shí)施建筑節(jié)能標(biāo)準(zhǔn)、推廣節(jié)能建筑材料等手段，能源效率每年提高3%-5%。在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整方面，依據(jù)各城市的產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃，假設(shè)北京、上海等城市進(jìn)一步加大對(duì)服務(wù)業(yè)和高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的扶持力度，到2040年服務(wù)業(yè)占GDP的比重分別達(dá)到90%和85%以上；廣州在保持汽車制造、電子信息等優(yōu)勢(shì)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的同時(shí)，加快發(fā)展生物醫(yī)藥、新能源等戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)，到2040年戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)占GDP的比重達(dá)到30%以上；重慶和西安加快傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)升級(jí)改造，降低高耗能產(chǎn)業(yè)比重，到2040年高耗能產(chǎn)業(yè)占工業(yè)總產(chǎn)值的比重分別降至30%和35%以下。在能源結(jié)構(gòu)優(yōu)化方面，根據(jù)國家能源發(fā)展戰(zhàn)略和各城市的資源稟賦，假設(shè)北京、上海、廣州等城市加大對(duì)可再生能源和清潔能源的開發(fā)利用，到2040年可再生能源和清潔能源在能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)中的占比分別達(dá)到40%、35%和30%以上；重慶和西安在提高煤炭清潔利用水平的同時(shí)，積極發(fā)展太陽能、風(fēng)能、生物質(zhì)能等可再生能源，到2040年可再生能源和清潔能源在能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)中的占比分別達(dá)到30%和25%以上。在技術(shù)進(jìn)步方面，假設(shè)未來20年內(nèi)新能源技術(shù)和節(jié)能減排技術(shù)取得重大突破，太陽能光伏發(fā)電成本降低50%以上，風(fēng)能發(fā)電成本降低30%以上，新能源汽車?yán)m(xù)航里程提高50%以上；工業(yè)領(lǐng)域的節(jié)能減排技術(shù)不斷創(chuàng)新，如鋼鐵行業(yè)的高爐余熱發(fā)電技術(shù)、化工行業(yè)的清潔生產(chǎn)技術(shù)等得到廣泛應(yīng)用。在政策實(shí)施方面，假設(shè)國家和地方政府持續(xù)加強(qiáng)對(duì)CO?與大氣污染物減排的政策支持和監(jiān)管力度，實(shí)施更加嚴(yán)格的環(huán)境標(biāo)準(zhǔn)和政策措施，如提高碳排放稅、加強(qiáng)碳排放交易市場建設(shè)、實(shí)施大氣污染物特別排放限值等。4.2基準(zhǔn)情景設(shè)定與模擬結(jié)果在基準(zhǔn)情景設(shè)定中，假設(shè)各案例城市在未來20年內(nèi)，經(jīng)濟(jì)按照過往平均增速持續(xù)增長，不考慮新出臺(tái)的重大節(jié)能減排政策和突破性技術(shù)變革。經(jīng)濟(jì)增長方面，參考過去十年各城市的GDP平均增長率，北京、上海、廣州等經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)城市設(shè)定年均增長率為5%，重慶和西安等處于快速發(fā)展階段的城市設(shè)定年均增長率為7%。在能源消費(fèi)方面，假定能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)保持現(xiàn)有趨勢(shì)緩慢變化，能源利用效率按照過去十年的平均提升速度繼續(xù)提升，工業(yè)部門能源效率年均提高2%，交通部門能源效率年均提高1%，建筑部門能源效率年均提高2%。對(duì)于能源消費(fèi)趨勢(shì)，模擬結(jié)果顯示，北京的能源消費(fèi)總量將持續(xù)增長，但增速逐漸放緩。到2040年，能源消費(fèi)總量預(yù)計(jì)將達(dá)到1.2億噸標(biāo)準(zhǔn)煤左右，較2023年增長約30%。其中，電力消費(fèi)占比將逐步提高，從2023年的35%上升至2040年的45%，煤炭消費(fèi)占比則持續(xù)下降，從2023年的15%降至2040年的8%。上海的能源消費(fèi)總量也呈現(xiàn)增長態(tài)勢(shì)，預(yù)計(jì)到2040年將達(dá)到1.5億噸標(biāo)準(zhǔn)煤，較2023年增長約35%。能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)中，天然氣消費(fèi)占比將有所上升，從2023年的12%提高到2040年的18%，石油消費(fèi)占比保持相對(duì)穩(wěn)定。廣州的能源消費(fèi)總量增長較為明顯，到2040年預(yù)計(jì)將達(dá)到1.1億噸標(biāo)準(zhǔn)煤，較2023年增長約40%。電力和石油在能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)中仍占據(jù)主導(dǎo)地位，電力消費(fèi)占比從2023年的30%提升至2040年的38%，石油消費(fèi)占比從2023年的40%下降至2040年的35%。重慶的能源消費(fèi)總量增長迅速，由于其工業(yè)主導(dǎo)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和能源消費(fèi)特點(diǎn)，到2040年預(yù)計(jì)將達(dá)到1.3億噸標(biāo)準(zhǔn)煤，較2023年增長約50%。煤炭在能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)中仍占較大比重，盡管占比從2023年的45%降至2040年的38%，但仍是主要能源來源。西安的能源消費(fèi)總量增長較快，預(yù)計(jì)到2040年將達(dá)到0.8億噸標(biāo)準(zhǔn)煤，較2023年增長約60%。能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)中，煤炭消費(fèi)占比從2023年的30%下降至2040年的25%，電力消費(fèi)占比從2023年的25%上升至2040年的32%。在CO?排放方面，北京的CO?排放總量在基準(zhǔn)情景下將繼續(xù)增長，但增速逐漸趨緩。到2040年，CO?排放總量預(yù)計(jì)將達(dá)到2.5億噸左右，較2023年增長約20%。排放強(qiáng)度將隨著能源效率的提升和經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的調(diào)整而逐步下降，預(yù)計(jì)到2040年，單位GDP的CO?排放強(qiáng)度將較2023年降低約35%。上海的CO?排放總量也將持續(xù)增長，預(yù)計(jì)到2040年將達(dá)到3.0億噸，較2023年增長約25%。排放強(qiáng)度同樣呈下降趨勢(shì)，到2040年，單位GDP的CO?排放強(qiáng)度將較2023年降低約40%，這得益于上海在產(chǎn)業(yè)升級(jí)和能源結(jié)構(gòu)優(yōu)化方面的持續(xù)努力。廣州的CO?排放總量增長較為顯著，到2040年預(yù)計(jì)將達(dá)到2.2億噸，較2023年增長約35%。盡管廣州在節(jié)能減排方面采取了一系列措施，但由于經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展和能源消費(fèi)的增長，CO?排放總量仍保持較高的增長速度。單位GDP的CO?排放強(qiáng)度預(yù)計(jì)到2040年將較2023年降低約30%。重慶的CO?排放總量增長明顯，到2040年預(yù)計(jì)將達(dá)到3.2億噸，較2023年增長約45%。由于重慶的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)以工業(yè)為主，能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)中煤炭占比較高，導(dǎo)致CO?排放總量和增速均較高。排放強(qiáng)度方面，到2040年單位GDP的CO?排放強(qiáng)度將較2023年降低約25%，但仍高于全國平均水平。西安的CO?排放總量增長較快，預(yù)計(jì)到2040年將達(dá)到1.8億噸，較2023年增長約50%。隨著經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展和城市化進(jìn)程的加速，西安的能源需求不斷增加，導(dǎo)致CO?排放總量上升。單位GDP的CO?排放強(qiáng)度預(yù)計(jì)到2040年將較2023年降低約30%，通過產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整和能源效率提升，有望進(jìn)一步降低排放強(qiáng)度。在大氣污染物排放方面，北京的SO?排放總量將繼續(xù)下降，到2040年預(yù)計(jì)將降至10萬噸以下，較2023年減少約60%。這主要得益于北京持續(xù)推進(jìn)能源結(jié)構(gòu)優(yōu)化，煤炭消費(fèi)的大幅減少使得SO?排放顯著降低。NOx排放總量將保持相對(duì)穩(wěn)定，在30萬噸左右波動(dòng)，盡管機(jī)動(dòng)車保有量仍在增加，但機(jī)動(dòng)車排放標(biāo)準(zhǔn)的不斷提高和新能源汽車的推廣，有效控制了NOx排放的增長。顆粒物（PM10和PM2.5）排放總量也將持續(xù)下降，到2040年預(yù)計(jì)分別降至20萬噸和10萬噸以下，較2023年分別減少約50%和60%，通過加強(qiáng)揚(yáng)塵污染治理和工業(yè)污染源管控，顆粒物排放得到有效控制。上海的SO?排放總量將持續(xù)降低，到2040年預(yù)計(jì)降至15萬噸左右，較2023年減少約50%。隨著產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化升級(jí)和清潔能源的推廣使用，SO?排放顯著減少。NOx排放總量將略有下降，到2040年預(yù)計(jì)降至35萬噸左右，較2023年減少約15%，通過加強(qiáng)交通污染治理和工業(yè)污染源監(jiān)管，NOx排放得到一定程度的控制。顆粒物排放總量也將逐步下降，到2040年預(yù)計(jì)PM10降至25萬噸左右，PM2.5降至12萬噸左右，較2023年分別減少約40%和50%，通過加強(qiáng)環(huán)境監(jiān)管和污染治理措施，顆粒物排放得到有效遏制。廣州的SO?排放總量將繼續(xù)保持在較低水平，到2040年預(yù)計(jì)降至8萬噸左右，較2023年減少約40%。廣州在能源清潔化和工業(yè)污染防治方面的持續(xù)努力，使得SO?排放得到有效控制。NOx排放總量增長趨勢(shì)將得到一定緩解，到2040年預(yù)計(jì)降至40萬噸左右，較2023年增長約10%，盡管機(jī)動(dòng)車保有量持續(xù)增加，但通過加強(qiáng)交通污染治理和推廣清潔能源汽車，NOx排放增速有所放緩。顆粒物排放總量將有所下降，到2040年預(yù)計(jì)PM10降至20萬噸左右，PM2.5降至10萬噸左右，較2023年分別減少約35%和45%，通過加強(qiáng)環(huán)境管理和污染治理，顆粒物排放得到有效控制。重慶的SO?排放總量下降幅度相對(duì)較小，到2040年預(yù)計(jì)降至30萬噸左右，較2023年減少約30%。由于重慶的能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)以煤炭為主，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)中高耗能產(chǎn)業(yè)占比較大，SO?排放的降低面臨較大挑戰(zhàn)。NOx排放總量將繼續(xù)增長，到2040年預(yù)計(jì)達(dá)到45萬噸左右，較2023年增長約20%，工業(yè)生產(chǎn)和機(jī)動(dòng)車尾氣排放仍是NOx排放的主要來源。顆粒物排放總量將略有下降，到2040年預(yù)計(jì)PM10降至35萬噸左右，PM2.5降至15萬噸左右，較2023年分別減少約25%和35%，通過加強(qiáng)工業(yè)污染治理和揚(yáng)塵管控，顆粒物排放得到一定程度的控制。西安的SO?排放總量將持續(xù)下降，到2040年預(yù)計(jì)降至12萬噸左右，較2023年減少約50%。隨著能源結(jié)構(gòu)的調(diào)整和工業(yè)污染源治理力度的加大，SO?排放顯著降低。NOx排放總量將繼續(xù)增長，到2040年預(yù)計(jì)達(dá)到38萬噸左右，較2023年增長約30%，經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展和機(jī)動(dòng)車保有量的增加導(dǎo)致NOx排放上升。顆粒物排放總量將有所下降，到2040年預(yù)計(jì)PM10降至22萬噸左右，PM2.5降至11萬噸左右，較2023年分別減少約40%和50%，通過加強(qiáng)環(huán)境監(jiān)管和污染治理措施，顆粒物排放得到有效控制。4.3協(xié)同減排情景設(shè)定與模擬結(jié)果協(xié)同減排情景的設(shè)定旨在通過實(shí)施一系列能源結(jié)構(gòu)優(yōu)化、節(jié)能減排技術(shù)應(yīng)用等措施，實(shí)現(xiàn)CO?與大氣污染物的協(xié)同減排。在能源結(jié)構(gòu)優(yōu)化方面，大力發(fā)展可再生能源和清潔能源是關(guān)鍵舉措。對(duì)于北京，規(guī)劃到2040年，太陽能光伏發(fā)電裝機(jī)容量將達(dá)到1000萬千瓦以上，風(fēng)力發(fā)電裝機(jī)容量達(dá)到500萬千瓦以上，可再生能源在能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)中的占比提高至40%。通過大規(guī)模建設(shè)太陽能電站和風(fēng)力發(fā)電場，充分利用北京的太陽能和風(fēng)能資源，減少對(duì)化石能源的依賴。上海則計(jì)劃加大對(duì)海上風(fēng)電的開發(fā)力度，到2040年，海上風(fēng)電裝機(jī)容量達(dá)到800萬千瓦，同時(shí)提高天然氣在能源消費(fèi)中的比重，從2023年的12%提升至25%。利用上海沿海的地理優(yōu)勢(shì)，發(fā)展海上風(fēng)電產(chǎn)業(yè)，不僅能增加清潔能源供應(yīng)，還能減少能源運(yùn)輸過程中的損耗和污染。廣州積極推進(jìn)太陽能、風(fēng)能、生物質(zhì)能等可再生能源的多元化發(fā)展，到2040年，可再生能源占能源消費(fèi)總量的比例達(dá)到30%。通過建設(shè)太陽能分布式發(fā)電項(xiàng)目、生物質(zhì)能發(fā)電廠等，拓寬可再生能源的應(yīng)用領(lǐng)域，優(yōu)化能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)。重慶和西安在提高煤炭清潔利用水平的同時(shí)，積極發(fā)展太陽能、風(fēng)能、生物質(zhì)能等可再生能源。重慶計(jì)劃到2040年，煤炭清潔利用技術(shù)的應(yīng)用率達(dá)到80%以上，可再生能源占能源消費(fèi)總量的比例提高至30%。西安則致力于提高太陽能在能源消費(fèi)中的比重，到2040年，太陽能發(fā)電裝機(jī)容量達(dá)到300萬千瓦以上，可再生能源占比達(dá)到25%。在節(jié)能減排技術(shù)應(yīng)用方面，工業(yè)領(lǐng)域采取了一系列先進(jìn)的技術(shù)措施。鋼鐵行業(yè)推廣應(yīng)用高爐余熱回收技術(shù)，將高爐生產(chǎn)過程中產(chǎn)生的大量余熱進(jìn)行回收利用，用于發(fā)電或供暖?；ば袠I(yè)實(shí)施清潔生產(chǎn)技術(shù)，通過優(yōu)化工藝流程，減少能源消耗和污染物排放。以重慶的某鋼鐵企業(yè)為例，采用高爐余熱回收技術(shù)后，每年可回收余熱發(fā)電5000萬千瓦時(shí)，減少CO?排放4萬噸。交通領(lǐng)域積極推廣新能源汽車，提高公共交通的覆蓋率和服務(wù)水平。北京加大新能源汽車的推廣力度，到2040年，新能源汽車保有量占比達(dá)到60%以上。同時(shí)，優(yōu)化公共交通網(wǎng)絡(luò)，提高軌道交通的運(yùn)營里程和服務(wù)質(zhì)量，使公共交通出行分擔(dān)率達(dá)到60%。上海通過建設(shè)充電樁、加氫站等基礎(chǔ)設(shè)施，鼓勵(lì)居民購買和使用新能源汽車，到2040年，新能源汽車保有量占比達(dá)到55%。廣州實(shí)施新能源汽車補(bǔ)貼政策，降低新能源汽車的購買成本，提高新能源汽車的市場競爭力，到2040年，新能源汽車保有量占比達(dá)到50%。建筑領(lǐng)域加強(qiáng)建筑節(jié)能改造，推廣綠色建筑標(biāo)準(zhǔn)。北京對(duì)既有建筑進(jìn)行節(jié)能改造，采用外墻保溫、高效門窗、智能控制系統(tǒng)等技術(shù)，降低建筑能耗。到2040年，既有建筑節(jié)能改造率達(dá)到80%以上。上海嚴(yán)格執(zhí)行綠色建筑標(biāo)準(zhǔn)，新建建筑100%達(dá)到綠色建筑標(biāo)準(zhǔn)，同時(shí)加強(qiáng)對(duì)建筑施工過程中的能源管理，減少建筑施工過程中的能源消耗和污染物排放?；贚EAP模型的模擬結(jié)果顯示，在協(xié)同減排情景下，各案例城市的CO?和大氣污染物排放均有顯著下降。北京的CO?排放總量到2040年預(yù)計(jì)降至1.5億噸左右，較基準(zhǔn)情景減少約40%。SO?排放總量降至5萬噸以下，較基準(zhǔn)情景減少約50%；NOx排放總量降至20萬噸左右，較基準(zhǔn)情景減少約33%；顆粒物（PM10和PM2.5）排放總量分別降至10萬噸和5萬噸以下，較基準(zhǔn)情景分別減少約50%和50%。上海的CO?排放總量預(yù)計(jì)降至2.0億噸，較基準(zhǔn)情景減少約33%。SO?排放總量降至10萬噸左右，較基準(zhǔn)情景減少約33%；NOx排放總量降至25萬噸左右，較基準(zhǔn)情景減少約29%；顆粒物排放總量PM10降至15萬噸左右，PM2.5降至8萬噸左右，較基準(zhǔn)情景分別減少約40%和33%。廣州的CO?排放總量預(yù)計(jì)降至1.4億噸，較基準(zhǔn)情景減少約36%。SO?排放總量降至5萬噸左右，較基準(zhǔn)情景減少約38%；NOx排放總量降至30萬噸左右，較基準(zhǔn)情景減少約25%；顆粒物排放總量PM10降至12萬噸左右，PM2.5降至6萬噸左右，較基準(zhǔn)情景分別減少約40%和40%。重慶的CO?排放總量預(yù)計(jì)降至2.0億噸，較基準(zhǔn)情景減少約37%。SO?排放總量降至20萬噸左右，較基準(zhǔn)情景減少約33%；NOx排放總量降至30萬噸左右，較基準(zhǔn)情景減少約33%；顆粒物排放總量PM10降至20萬噸左右，PM2.5降至10萬噸左右，較基準(zhǔn)情景分別減少約43%和33%。西安的CO?排放總量預(yù)計(jì)降至1.0億噸，較基準(zhǔn)情景減少約44%。SO?排放總量降至8萬噸左右，較基準(zhǔn)情景減少約33%；NOx排放總量降至25萬噸左右，較基準(zhǔn)情景減少約34%；顆粒物排放總量PM10降至15萬噸左右，PM2.5降至8萬噸左右，較基準(zhǔn)情景分別減少約32%和27%。4.4不同情景下模擬結(jié)果對(duì)比分析將基準(zhǔn)情景與協(xié)同減排情景下的模擬結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，可清晰呈現(xiàn)各項(xiàng)減排措施對(duì)CO?與大氣污染物減排的貢獻(xiàn)程度。在能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)方面，基準(zhǔn)情景下，各城市的能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)雖有緩慢調(diào)整，但整體變化不大，仍以化石能源為主。北京的煤炭消費(fèi)占比雖從2023年的15%降至2040年的8%，但在能源結(jié)構(gòu)中仍占據(jù)一定比例；上海的石油消費(fèi)占比在2040年仍保持在30%左右，天然氣消費(fèi)占比雖有所上升，但化石能源的主導(dǎo)地位未發(fā)生根本性改變。而在協(xié)同減排情景下，各城市可再生能源和清潔能源的占比顯著提高。北京通過大力發(fā)展太陽能、風(fēng)能等可再生能源，到2040年，可再生能源在能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)中的占比提高至40%，煤炭消費(fèi)占比進(jìn)一步降低至5%以下。上海加大對(duì)海上風(fēng)電的開發(fā)力度，海上風(fēng)電裝機(jī)容量達(dá)到800萬千瓦，天然氣在能源消費(fèi)中的比重從2023年的12%提升至25%，能源結(jié)構(gòu)得到明顯優(yōu)化。這種能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)的變化對(duì)CO?減排貢獻(xiàn)顯著。以北京為例，在協(xié)同減排情景下，由于可再生能源的大量使用，減少了化石能源燃燒產(chǎn)生的CO?排放。可再生能源的利用使得北京在2040年的CO?排放總量較基準(zhǔn)情景減少約40%，達(dá)到1.5億噸左右。上海通過增加海上風(fēng)電和天然氣的使用，CO?排放總量預(yù)計(jì)降至2.0億噸，較基準(zhǔn)情景減少約33%。在大氣污染物減排方面，能源結(jié)構(gòu)優(yōu)化也發(fā)揮了重要作用。在基準(zhǔn)情景下，各城市雖在大氣污染物減排方面取得一定成效，但由于能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)未發(fā)生根本性改變，部分污染物排放仍處于較高水平。重慶的SO?排放總量在基準(zhǔn)情景下到2040年預(yù)計(jì)降至30萬噸左右，NOx排放總量預(yù)計(jì)達(dá)到45萬噸左右。在協(xié)同減排情景下，隨著煤炭等化石能源消費(fèi)的減少，SO?、NOx等污染物排放大幅下降。重慶通過提高煤炭清潔利用水平，推廣太陽能、風(fēng)能等可再生能源，SO?排放總量降至20萬噸左右，較基準(zhǔn)情景減少約33%；NOx排放總量降至30萬噸左右，較基準(zhǔn)情景減少約33%。工業(yè)領(lǐng)域節(jié)能減排技術(shù)的應(yīng)用對(duì)CO?與大氣污染物減排貢獻(xiàn)突出。在基準(zhǔn)情景下，工業(yè)部門能源效率按照過去十年的平均提升速度繼續(xù)提升，工業(yè)企業(yè)的能源消耗和污染物排放雖有一定程度的降低，但仍存在較大的減排空間。某鋼鐵企業(yè)在基準(zhǔn)情景下，通過傳統(tǒng)的節(jié)能減排措施，能源效率年均提高2%，CO?排放和大氣污染物排放的下降幅度相對(duì)較小。在協(xié)同減排情景下，工業(yè)領(lǐng)域采取了一系列先進(jìn)的節(jié)能減排技術(shù)。鋼鐵行業(yè)推廣應(yīng)用高爐余熱回收技術(shù)，化工行業(yè)實(shí)施清潔生產(chǎn)技術(shù)。以某鋼鐵企業(yè)為例，采用高爐余熱回收技術(shù)后，每年可回收余熱發(fā)電5000萬千瓦時(shí)，減少CO?排放4萬噸。通過這些技術(shù)的應(yīng)用，工業(yè)部門的能源利用效率大幅提高，CO?與大氣污染物排放顯著降低。在協(xié)同減排情景下，北京工業(yè)部門的CO?排放總量較基準(zhǔn)情景減少約35%，SO?排放總量減少約40%，NOx排放總量減少約30%。重慶工業(yè)部門的CO?排放總量減少約40%，SO?排放總量減少約35%，NOx排放總量減少約35%。交通領(lǐng)域的減排措施在不同情景下也呈現(xiàn)出明顯差異。在基準(zhǔn)情景下，交通部門能源效率年均提高1%，機(jī)動(dòng)車保有量持續(xù)增長，交通擁堵現(xiàn)象未得到根本改善，導(dǎo)致交通領(lǐng)域的CO?和大氣污染物排放仍保持增長態(tài)勢(shì)。北京的機(jī)動(dòng)車保有量在基準(zhǔn)情景下到2040年預(yù)計(jì)將超過700萬輛，交通領(lǐng)域的CO?排放總量較2023年增長約25%，NOx排放總量增長約10%。在協(xié)同減排情景下，交通領(lǐng)域積極推廣新能源汽車，提高公共交通的覆蓋率和服務(wù)水平。北京加大新能源汽車的推廣力度，到2040年，新能源汽車保有量占比達(dá)到60%以上，公共交通出行分擔(dān)率達(dá)到60%。通過這些措施，北