引言
公路运输是全球温室气体和空气污染物的主要来源，对气候变化和公共卫生构成了双重挑战（Gong et al., 2025; Guo et al., 2024）。全球范围内，公路运输部门约占总温室气体排放量的14%，使其成为气候变化的关键因素（国际能源署，2025年；Shui et al., 2024a）。在中国，情况尤为严重；交通运输部门导致了大约15%的PM?.5污染，并与38%的PM?.5相关超额死亡有关（Ding et al., 2024; Tong et al., 2020），对公共卫生构成了严重威胁。由于电动汽车（EVs）具有零尾气排放的特点，长期以来一直被视为解决这些问题的重要策略（Gong et al., 2025; Schnell et al., 2021; Shen et al., 2023; Zhang et al., 2024）。因此，为了实现绿色和可持续的交通系统，全球范围内车辆电气化正在以前所未有的速度推进（Jing et al., 2024）。2024年，全球 passenger EV 销量超过了1700万辆，市场份额超过20%，预计到2025年将超过2000万辆，占全球所有汽车销量的四分之一以上（国际能源署，2025年）。作为世界上最大的 passenger EV 市场，中国2024年销售了1130万辆电动汽车，其总车队规模已达3140万辆，占全球总量的大约44%（国际能源署，2025年）。在积极的产业政策和补贴推动下，这一规模继续迅速扩大。
然而，越来越多的研究开始揭示一个更为复杂的现实：电动汽车的真正环境效益，特别是其在碳减缓和公共卫生方面的协同效益，并不是必然的（Chotanapund et al., 2024; Du et al., 2024; Fang et al., 2023; Hsieh et al., 2022; Liang et al., 2019; Mehlig et al., 2023; Peng et al., 2021; Schnell et al., 2019）。虽然许多研究确认了电气化在减少温室气体方面的巨大潜力，但关于其对空气质量和公共卫生影响的结论远未达成一致（H. Chen et al., 2024; Fang et al., 2023; Hu et al., 2024; Li et al., 2019, 2021a; Mehlig et al., 2023）。一些研究表明，电动汽车较重的重量可能导致轮胎和刹车磨损产生的非尾气排放增加，部分抵消了空气质量的改善（Beddows and Harrison, 2021; H. Chen et al., 2024）。更重要的是，当考虑到电网排放时，电动汽车的环境效益可能会被推迟（H. Chen et al., 2024; Li et al., 2021b; Peng et al., 2021; Schnell et al., 2019）。中国的一些省级研究表明，在以煤炭为主能源结构的地区，推广更节能的传统车辆（ICEVs）可能比推广电动汽车带来更好的短期健康结果（Fang et al., 2023）。
这些不同的结论深深植根于现有研究中的三个关键方法论差异：系统边界的定义、车辆技术的假设以及时空动态的评估。首先，关于系统边界，电动汽车的核心复杂性在于它们从城市道路到发电厂的“排放转移”（Hsieh et al., 2022; Li et al., 2021b; Wei et al., 2025）。这个问题在中国尤为突出，中国以煤炭为主的电力结构（2024年约为67%）和普遍存在的省际电力传输造成了复杂的空间异质性，这常常被忽视，可能影响健康影响的估计。其次，关于技术假设，许多研究未能考虑车队的动态更新（Schmitt et al., 2024）。中国的排放标准已逐步收紧至China 6水平，更严格的China 7标准正在开发中。在静态的“参考车辆模型”中忽略这些持续改进，会系统性地高估电动汽车的相对环境优势（Fang et al., 2023; Schmitt et al., 2024; Tong and Azevedo, 2020）。最后，就时空动态而言，许多研究采用了对遥远、理想化未来的静态“快照”分析（Li et al., 2019; Liang et al., 2019; Peng et al., 2018, 2021; Schnell et al., 2021）。这种方法忽略了未来几十年的过渡动态，掩盖了车队更新的渐进性质和潜在的短期健康风险（Schmitt et al., 2024）。
因此，系统边界、技术演进和时空动态的处理差异导致了研究结论的显著差异。此外，虽然以往的研究往往专注于单一的完全电气化的未来状态，但一个关键的政策变量被广泛忽视了：电气化转型的速度。鉴于电网清洁度对健康结果有重要影响，一个关键的科学问题仍未得到解答：在不同的电网脱碳路径下，不同的电气化时间表如何影响碳效益和健康效益？为了解决这些空白，本研究开发了一个自下而上的动态时空评估框架，以系统地：（1）评估不同电气化速度对碳减缓和健康协同效益的影响；（2）分析这些效益在中国各省的空间分布；（3）研究其动态时间分布，包括潜在的过渡负担。
与通常在相对聚合的部门或能源系统层面表示运输部门技术替代的自上而下的排放路径分析不同（Lu et al., 2022），我们的框架明确跟踪了省级 passenger 车队更新、车辆车龄、动力系统和尺寸组成、燃油经济性和电力消耗的变化、排放标准的进步、非尾气排放以及由电动汽车充电引起的电力需求。额外的电力需求通过准投入产出（QIO）电力转移模型分配到发电省份，然后得到的排放清单与简化版的空气质量模型和全球暴露死亡率模型（GEMM）结合使用，用于健康影响评估。本研究的关键贡献在于，它不仅探讨了电气化是否产生积极的长期或未来年份效益，还识别了在某些情景组合下可能出现的过渡性健康负担。通过比较不同的电气化时间表并跟踪年度省级结果，本研究揭示了健康效益何时开始显现、临时健康损失可能持续的时间，以及在不同电网清洁路径下哪些省份可能承担这些负担。这种动态视角至关重要，因为未来某一年的积极结果可能会掩盖过渡期间的重大短期至中期健康成本。
小节片段
方法论框架和情景设计
本研究开发了一个综合的自下而上的评估框架，用于量化2023年至2060年中国30个省份 passenger 车辆电气化对气候和 PM2.5 相关健康影响（图1）。分析工作始于省级动态车队模型，该模型估计了道路运输部门的排放，并计算了每种情景下由电动汽车充电产生的额外电力需求（更多细节见 SI 1.2～SI 1.3）。这个电力
当电气化和电网清洁不同步时的短期健康损失
在16种情景组合中，ref_BAU–UNCLN 被设定为基准情景（电气化和电网清洁程度都最低的情景），健康效益通过相对于基准情景避免的死亡人数来衡量。正值表示健康效益高于基准情景。结果显示，与快速且持续的碳减排不同，健康效益在很大程度上取决于电网的清洁度及其与电气化速度的匹配程度。
健康效益与气候效益之间的权衡
车队电气化的健康协同效益并非自动产生，而是从根本上取决于电网的清洁度（Schmitt et al., 2024; Schnell et al., 2019）。与相对稳定的碳减排效益不同，电气化带来的健康结果可能从高度积极到显著负面不等。这种不确定性源于一个基本现实：虽然道路交通污染的减少是即时的，但由此产生的电力需求
CRediT 作者贡献声明
Bin Shui: 编写 – 原稿撰写、可视化、验证、资源协调、项目管理、方法论制定、数据分析、概念构思。 Zimeng Cai: 验证。 Zhuoying Wang: 验证。 Zhanqi Ju: 资源协调。 Ming Xu: 编写 – 审稿与编辑、监督。 Xiaowei Luo: 编写 – 审稿与编辑、监督。 Ruoxi Xiong: 方法论制定、数据分析。
利益冲突声明
作者声明他们没有已知的财务利益或个人关系可能会影响本文报告的工作。
- Bin Shui
- Zimeng Cai
- Zhuoying Wang
- Zhanqi Ju
- Ming Xu
- Xiaowei Luo
- Ruoxi Xiong
