PM2.5成为污染物的衡量指标以来，因为其严重影响人群健康，一直受到社会广泛关注。我们知道,化石能源消费会导致PM2.5污染增加，污染治理会导致PM2.5减少，人口老龄化会导致PM2.5的健康影响增加，那么，这些不同的因素对PM2.5污染和健康影响的各自贡献是多少呢？一直没有一个可量化的答案。

　　清华大学研究团队日前在《自然·地球科学》上发表相关研究，量化了2002—2017年间影响我国PM2.5污染及健康损失的主要因素。例如，研究显示，从2002—2017年，我国能源结构转型和经济结构优化分别使得PM2.5年均浓度下降18.1和16.6微克/立方米，各避免了38万人和34万人的过早死亡风险。

　　该项研究是首次基于历史数据和模型算法，对中国大气PM2.5污染与健康影响长期变化的影响因素进行的定量分析。

　　如果任由PM2.5上升，死亡风险增加百万人

　　“PM2.5污染与死亡风险有着密切的关系，此前研究表明空气污染对于慢性病等患者会产生很大的健康影响。”论文通讯作者、清华大学地球系统科学系教授张强告诉科技日报记者，但PM2.5污染健康损失的长期变化是由一系列自然和人为复杂因素影响共同叠加的结果，全面厘清各类因素对PM2.5污染健康损失的影响需要构建自然科学和社会科学深度交叉耦合的技术方法。

　　张强课题组设计出一套大气科学、环境科学、经济学等多学科交叉的模型方法，将排放清单、空气质量、健康效应等模型耦合起来，定量分解了2002—2017年间经济水平增长、污染末端治理、能源结构转型、人口老龄化和医疗条件改善等8项主要因素在中国大气PM2.5污染对公众健康影响中的作用。

　　通过在模型中对真实世界再现并进行分析，如果单独看经济发展因素影响，团队发现经济发展导致化石能源消费增加、促成PM2.5浓度升高，这个因素使得相关死亡风险增加123万人。

　　也就是说，如果任由经济增长导致的PM2.5浓度上升，不加约束、也不加治理，那么整体人群的死亡风险将增加123万人。