区域污染物总量控制及排污权交易优化模型的应用

李 鱼, 李 庄,, 温静雅, 孙 钊, 胡 艳, 李倦生

(1. 华北电力大学 区域能源系统优化教育部重点实验室, 北京102206；2. 华北电力大学 资源与环境研究院, 北京 102206； 3. 长沙环境保护职业技术学院, 长沙 410004)

目前, 通过实施以浓度排放标准为核心的污染物浓度控制政策, 我国已初步遏制了环境恶化趋势[1], 但随着经济建设的发展, 仅依靠原有浓度控制已不能完全保证环境质量[2]. 因此, 必须采取相应地减排措施将排入某一区域的污染物总量控制在一定数量内, 以满足该区域的环境质量要求[3]. 目前, 国内对主要污染物总量的控制研究已有许多结果, 刘子刚等[4]给出了不同区域环境承载力及排污总量消减分配模型的分析方法与评价; 王宝民等[5]提出了大气污染物总量控制模型, 为大气环境容量测算提供了理论求解思路, 但未考虑排污交易制度对环境总量控制的影响； 而排污权交易制度的研究则侧重于排污交易制度的设计与排污权初始分配效率等[6], 与主要污染物总量控制及相关减排途径很难衔接. 基于此, 本文在文献[7]研究的基础上, 兼顾区域污染物总量控制与污染物排污权交易制度, 运用数学优化方法, 通过调整构成参数、 约束条件及模型求解计算, 给出了各减排途径的最优减排量配置.

1 区域污染物总量控制优化模型及其修正

1.1 目标函数

区域污染物总量控制优化模型以主要污染物在各行业最优减排量为变量, 减排成本最小为优化目标, 其中涉及结构减排、 工程减排和监管减排3种减排途径及排污权交易下的减排量优化[7]. 模型规划基准年为2010年, 规划目标年为2015年, 模型目标函数的表达式[7]为

minf=SE+EE+ME+DT,

(1)

式中：f表示区域主要污染物减排总成本, 单位: 万元； SE,EE,ME分别表示区域结构减排、 工程减排和监管减排过程中的主要污染物削减成本, 单位: 万元； DT为排污权交易过程中涉及的主要污染物交易成本(或收益), 单位: 万元.

1.1.1 结构减排 结构减排指通过产业结构调整、 落后产能淘汰等项目, 实现主要污染物总量减排的一项措施, 主要针对化工、 电力、 钢铁、 煤炭、 建材、 铁合金、 电解铝、 焦炭造纸和食品等行业中工艺落后、 能耗高、 污染严重的企业及产能为对象. 其数学模型为

(2)

1.1.2 工程减排 工程减排是指采取污染治理工程实现主要污染物总量减排的一项措施, 主要包括大气污染治理工程建设和水污染治理工程建设. 其中, 大气污染治理包括对不同大气污染控制因子(SO2和NOx)的总量控制； 而水污染治理由工业企业污水深度治理、 城镇污水集中处理及畜禽养殖污水治理三方面构成. 其数学模型为

(3)

1.1.3 监管减排 监管减排是指通过严格环境执法监管和提高重点污染行业排放标准, 辅以污染物稳定达标排放和清洁生产等环境管理方法, 实现主要大气污染物总量减排. 包括“十一五”末已安装脱硫设施但效率低的(如循环硫化床锅炉和烧结烟气脱硫设施), 或已安装脱硝设施但运行不良的燃煤机组, 通过提高投运率、 完善在线监测和加强环境管理等措施增加污染物削减量. 其数学模型如下:

(4)

1.1.4 排污权交易 在区域主要污染物排放总量控制目标下, 排污单位首先按初始排污权分配量一次性购买5年期初始排污权. 通过实施排污权交易制度, 区域、 企业及行业间结合自身污染物控制能力及减排成本, 权衡省内、 省际排污权交易成本, 使排污权从减排成本高的污染源流向减排成本低的污染源, 从而区域以较低投资实现总量控制目标, 形成污染水平低、 生产效率高的合理经济格局, 并促使环境质量随经济增长而不断改善[8]. 其数学模型如下:

(6)

(7)

1.2 约束条件

区域污染物总量控制优化模型选取“十二五”总量控制、 环境容量控制、 污染物浓度控制、 各减排途径投占比、 GDP增长、 投资资金和减排效力等相关因素作为模型主要约束条件[7].

(8)

(9)

对于水污染物, 需保证水污染物削减量满足国家污染物总量控制目标, 如案例省到2015年COD和NH3-N的排放总量分别比2010年减少削减8.20%和10.30%, 还需保证工业源及生活源的行业约束(削减8.0%), 其数学公式为

(10)

(11)

对于大气污染物, 由于对污染行业并无特殊要求, 考虑到国家污染物总量控制目标, 即案例省SO2和NOx的排放总量需削减8.60%和9.80%, 其数学公式为

(12)

1.2.2 各减排措施下行业减排约束 区域污染物总量控制优化模型的行业减排约束设置为年度约束[7], 与行业总量达标并不相称, 故将污染物不同减排措施及行业减排约束改为5年累计, 同时依照“强化结构减排、 细化工程减排、 实化监管减排”的要求, 对重点工业行业进行污染物削减约束.

对于大气污染物, 有

(13)

对于水污染物, 有

∀j,m.

(14)

欧瑞康（Oerlikon）是一家全球领先的高科技集团，致力于通过专业研发的材料、设备和表面技术，帮助客户提升产品性能，延长产品使用寿命。欧瑞康集团旗下有表面处理、化学纤维两大事业板块。其中表面处理事业板块包括欧瑞康巴尔查斯, 欧瑞康美科和欧瑞康增材制造。欧瑞康美科通过一系列独特的表面技术、设备、材料、服务、专业机加工服务和部件，提供使客户受益的表面增强服务。

1.2.3 各行业污染物新增量减排约束 通过核算各行业污染物新增量, 增加污染物新增量约束, 以确保各减排措施减排量高于区域动态增长幅度, 弥补区域污染物总量控制优化模型不能体现污染物动态变化的不足. 通过对污染物新增量的约束, 使企业必须采取具体措施积极削减污染物排放量, 杜绝仅通过排污权交易或规划末期突击减排等消极削减行为, 其约束表达式如下:

(15)

1.2.4 排污权交易约束 对区域污染物总量控制优化模型求解计算表明, 兼顾其污染物削减量指标与经济发展所需污染物排放容量、 区域间交易量(EP)与排污权交易量的绝对值存在大小关系, 因此将原有约束改写为如下约束：

(16)

1.2.5 非负约束 大气主要污染物减排量的非负约束为

(17)

2 修正后的区域污染物总量控制优化模型案例

2.1 案例概况

本文选取案例省“十二五”区域减排指标作为优化研究对象, 参照文献[10]的计算方法, 确定案例省GDP增长强度、 能源消耗总量和工业增加值等相关参数, 估算各项主要污染物规划期内的新增量, 计算结果列于表1. 其中, COD和NH3-N的预测分为工业、 城镇生活和农业源3部分, 预测口径以污染源普查动态更新后的口径为准(不预测未列入污染源普查口径的污染物新增量)； SO2和NOx的预测采用宏观测算方法, 并按行业测算予以校核.

表1 案例省2010～2015年不同行业各污染物的新增量

*“淘汰”部分为“十二五”规划期内因结构关停调整企业合计新增量.

结合国家“十二五”期间主要污染物排放总量控制指标, 案例省以污染源普查动态更新后的2010年主要污染物排放量, 作为总量控制规划排放量基数. 规划编制的基准年为2010年, 规划目标年为2015年, 即到2015年主要污染物COD和NH3-N的排放总量分别比2010年减少削减8.20%和10.30%(其中工业和生活减少8.0%), 而SO2和NOx则需削减8.60%和9.80%, 计算结果列于表2.

表2 案例省“十二五”期间主要污染物实际削减目标

由表2可见, 若“十二五”期间国民经济及社会建设持续较快增长, 则案例省主要污染物新增量增加幅度较大, 污染物减排工作面临严峻考验.

2.2 案例优化结果

根据案例数据与当地调研资料, 将整理后数据输入LINGO13.0程序中, 求解获得案例省主要污染物减排优化减排量, 结果列于表3和表4, 优化后污染物减排成本为494.02亿元.

2.3 分析与评价

1) 在满足区域污染物减排量约束的前提下, 兼顾3项减排措施与排污权交易, 案例省“十二五”期间可削减COD 46.93万t、 NH3-N 5.89万t、 SO233.83万t和NOx20.45万t, 可控指标减排量(不含排污交易量)分别增加了6.85%,8.63%,17.34%和6.51%, 优化后的污染物减排成本为494.02亿元, 低于参考方案(502.23亿元), 见表5. 此外, 修正后的“污染物总量控制概念模型”通过对年度减排量进行约束, 所获优化结果可精确到各年度、 各行业和各减排途径的减排量, 从而确保了年度减排计划有效实施, 避免规划末期发生恶性突击减排事件.

表3 修正后的区域污染物总量控制优化模型水污染物减排优化结果

表4 修正后的区域污染物总量控制优化模型大气污染物减排优化结果

*因大气污染处理工程仅有淘汰落后企业一个类别, 故表中略去SER的零项.

表5 修正后的区域污染物总量控制优化模型优化方案与参考方案的比较

2) 若将参考方案未完成减排量折合排污权交易量, 则参考方案减排成本增加19.80亿元, 即为522.03亿元. 与参考方案相比, 修正后的“污染物总量控制概念模型”通过系统优化及排污权交易, 可减少投入资金28.00亿元, 缩减比例达5.36%, COD,NH3-N,SO2和NOx可控指标减排量(含排污交易)增加了9.34%,12.55%,26.06%和15.52%, 并间接消纳了未完成指标, 完成了国家减排任务(表5). 由表5可见, SO2直接减排量大于环保部门要求的削减量, 故此盈余指标也可通过排污权交易转化为环境收益, 以降低减排成本.

3) 修正后的区域污染物总量控制优化模型结合各地区的行业发展, 并考虑不同行业的减排潜力, 可优化各行业减排总量, 参照表6的对比参考方案, 从而更好地衡量各主要污染物在不同行业间的减排能力, 做到对重点行业进行监管与控制.

表6 案例省“十二五”期间主要污染物各行业减排总量

a. SER工业; b. SER生活; c. SER农业; d. EER工业; e. EER生活; f. EER农业; g. 排污权交易;h. SER淘汰; i. EER电力; j. EER非电力; k. MER电力; l. MER非电力.图1 各主要污染物不同途径的减排削减比例Fig.1 Cutting proportion of each pollutant through different emission reduction ways

4) 修正后的区域污染物总量控制优化模型还可反映各行业不同减排措施的侧重点, 如图1所示. 由图1可见, COD工程减排削减量(37.46万t)远大于结构减排量削减量(9.46万t), 削减比例达70.34%； NH3-N工程减排削减量(4.77万t)也大于结构减排量削减量(1.56万t), 工程减排比例72.17%. 因此, 未来5年规划期内, 水污染减排重点仍为完善各类污水处理设施(包括配套管网建设), 加快实施污泥深度处理和中水回用工程及农村畜禽养殖污染治理. 而大气污染物SO2主要通过结构减排进行总量削减, 所占比例达37.77%, 其后依次为非电力行业工程减排和电力行业监管减排. 有色冶炼、 烧结机、 35 t以上燃煤锅炉脱硫工程建设及改造将成为保证“十二五”环保指标顺利完成的重点工程； 在氮氧化物控制中, 电力行业NOx工程减排比例为61.67%, 非电力行业监管减排比例可达17.85%, 因此, “十二五”规划期内, 一方面要对单机容量20万kW及以上的现役燃煤机组实行脱硝改造, 开展烧结机、 新型干法水泥窑和65 t以上燃煤锅炉脱硝工程建设示范； 另一方面要进行机动车尾气污染监管, 努力推广城市公交、 燃气出租车和电动车的使用, 推行汽油和柴油油品的升级.

综上所述, 本文将初始排污权分配及环境本底基数概念引入区域污染物总量控制优化模型中, 调整和补充了部分约束条件, 并进行了模型优化求解. 案例应用表明, 修正后的模型对案例省污染物减排方案进行优化后, 最终减排成本缩减494.02亿元, 较案例省参考方案(502.23亿元)减少28.00亿元, 缩减比例达5.36%, 从而保证了案例省“十二五”环境保护总量控制规划的完成, 为全面提高环境质量、 转变经济发展模式提供了理论基础.

[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. (姬艳恒, 王文富, 白会荣, 等. 污染物排放总量控制的对策与措施探讨 [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. (张颖, 王勇. 我国排污权交易制度的应用研究 [J]. 中南大学学报： 社会科学版, 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. (黎卫东. 污染物排放总量控制及其在县区范围内实施的探讨 [J]. 环境技术, 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. (刘子刚, 尚金城, 姜建祥. 区域环境总量控制模型研究 [J]. 东北师大学报： 自然科学版, 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. (王宝民, 刘辉志, 王新生, 等. 基于单纯形优化方法的大气污染物总量控制模型 [J]. 气候与环境研究, 2004, 9(3): 520-526.)

[6] LI Xiao-ji. Study on Emission Trading Institution [D]: [Ph D Thesis]. Changchun: Jilin University, 2009. (李晓绩. 排污权交易制度研究 [D]: [博士学位论文]. 长春： 吉林大学, 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. (李庄, 胡艳, 温静雅, 等. 基于“3+1”减排模式的区域主要污染物总量控制优化模型研究 [C]//第三届中国能源科学家论坛论文集： 我国能源未来发展战略及对策. 北京： 中国环境科学出版社, 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. (杨晶. 排污权交易制度基本问题研究 [D]: [硕士学位论文]. 哈尔滨： 东北林业大学, 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. (李庄, 李娟, 胡艳, 等. 基于“3+1”减排模式的区域(湖南省)主要污染物减排潜力分析 [C]//第三届中国能源科学家论坛论文集： 我国能源未来发展战略及对策. 北京： 中国环境科学出版社, 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. (环境保护部. “十二五”主要污染物总量控制规划编制技术指南(征求意见稿) [R]. 北京: 环境保护部, 2010.)