编辑推荐：
为解决城市群污染与碳排放协同减排及目标分配问题，研究人员以长三角城市群为对象，基于公平、能力、效率原则，用 STIRPAT 模型等开展研究，得出综合污染物排放趋势、城市成熟度差异及减排目标，为建立减排机制提供依据。
在工业化与城市化加速推进的当下，中国面临着改善环境质量、实现碳达峰与碳中和的严峻挑战。空气中污染物与温室气体在来源、形成过程等方面高度相似且时空分布一致，这使得高碳排放往往伴随着高空气污染排放，如中国不少地级城市空气质量不达标，且多种污染物排放源与二氧化碳排放源高度重合。然而，传统的区域环境治理研究在划分减排责任时，通常只聚焦于温室气体或空气污染物，忽略了两者的同源特性，同时现有减排目标分配研究多关注公平与效率，却忽视了区域间减排能力和成本的差异，且大多在国家或省级层面开展，针对城市集群的研究较少。在此背景下，开展城市群污染和碳排放协同减排目标分配的研究显得尤为必要。
国内研究人员开展了关于长三角城市群污染和碳排放减排目标分配的研究，该研究成果发表在《Environmental Impact Assessment Review》。
研究人员主要运用了以下关键技术方法：一是采用随机影响回归模型（STIRPAT 模型），对长三角城市群的集成空气污染物排放当量进行预测，以确定城市群的减排目标；二是构建规划模型，基于公平、能力和效率原则，对污染和碳排放减排目标进行分配；三是运用岭回归分析，解决 STIRPAT 模型中自变量的多重共线性问题；四是通过计算集成空气污染物排放当量（TE），来衡量和比较不同城市的碳和污染物排放，其计算公式为 TE = WLAPs×(αQSO2+βQPM) + WGHGs×(γQCO2)，其中涉及大气污染物和温室气体的加权系数等。
长三角城市群集成空气污染物排放趋势及影响因素
通过 STIRPAT 模型分析发现，长三角城市群的集成空气污染物排放量呈波动上升趋势，其中人口规模对其影响最大。这表明人口因素在该区域的污染物排放中起着关键作用，随着人口的增长，生产和生活活动的增加，污染物排放也相应增多。
长三角城市群区域发展成熟度差异
研究对长三角城市群各城市的人口规模、经济发展、产业结构、城市化水平等多方面进行分析，得出区域发展不均衡的结论。沿海城市总体成熟度高于内陆城市，上海成熟度最高，池州最低。这反映出不同城市在经济发展水平、产业结构优化程度、技术投入等方面存在显著差异，成熟度高的城市在经济、技术等方面具有优势，而成熟度低的城市在发展过程中可能面临更多的环境压力和挑战。
长三角城市群及不同成熟度组减排目标
通过预测和模型计算，确定长三角城市群的减排目标为 2200753 吨当量，高、中、低成熟度组的减排目标分别为 1035610 吨当量、572800 吨当量和 592343 吨当量。虽然成熟度指标使高成熟度组分配了更多减排任务，但多数低成熟度组城市需要更大比例的减排。这一结果既考虑了不同城市的发展现状和能力，又强调了各城市在减排中的责任，有助于促进区域协同减排。
研究结论表明，长三角城市群集成空气污染物排放受多种因素影响，区域发展不均衡导致各城市减排能力和任务不同。基于公平、能力和效率原则的减排目标分配方案，能够合理分配减排压力，提高城市减排积极性，实现区域经济增长与绿色低碳发展的平衡，以及污染和碳排放减排的区域协调与成本优化。该研究从协同视角整合碳和空气污染物排放，量化减排任务，为碳和污染协同治理提供了理论基础和实践指导；创新地将减排能力纳入目标分配原则，丰富了减排目标分配的研究框架和方法体系；提出的减排分配方案具有很强的实际应用价值，为中国典型城市群的污染和碳排放协同减排提供了新途径，也为其他国家和地区协调优化减排目标提供了参考，对建立公平有效的减排目标分配机制、实现区域总排放控制和推动协同减排工作具有重要的政策意义。
