污染与碳减排的协同进化与机制分析：来自中国的跨流域视角

《Journal of Cleaner Production》：Synergistic evolution and mechanism analysis of pollution and carbon reduction: A cross-basin perspective from China

中国主要流域2000-2022年污染减排与碳减排协同机制研究，通过耦合协调度模型、改进空间引力模型与图注意力网络，揭示污染物与CO?排放强度时空演变规律及跨流域协同效应。研究发现区域协同水平显著提升（CCD<0.47→>0.78），形成以长江、黄河等流域为核心（占87%引力强度）的协同网络，周边流域发挥桥梁作用，经济与社会驱动因素与自然条件共同影响跨流域协同效应，为双碳目标下的流域治理提供新方法。

　　

孙永曦|谢玉蕾|王炳毅|胡金辉|吴坤|严伟健

中国广东工业大学生态学院、环境与资源学院，生态安全与绿色发展基础研究卓越中心

摘要

随着中国环境治理体系的不断完善，理解跨流域污染减排和二氧化碳（CO₂）缓解（PRCM）的协调机制对于实现协同减排目标至关重要。本研究提出了一种新的多维分析框架，通过耦合协调度（CCD）模型、结合自然、经济和社会属性的空间引力模型以及增强型图注意力网络（G-GAT），系统评估了2000年至2022年间中国十大河流流域PRCM的时空演变规律和跨流域互动机制。研究结果表明，污染物排放量和CO₂排放强度呈下降趋势，空间分布呈现“南高北低”和“北高南低”的异质性特征。CCD趋势显示PRCM协调水平从较弱（CCD <0.47）逐渐增强到较强（CCD >0.78）。空间引力分析发现，以长江、黄河、淮河和海河流域为中心的PRCM引力扩散核心区域占据了总引力强度的87%，而西南和西北河流等边缘流域则作为关键的“桥梁”节点。同时，各流域的污染物排放量和CO₂排放与经济增长逐渐脱钩。此外，空间分析表明，社会经济因素（如GDP）和自然条件（如植被覆盖）共同驱动了跨流域PRCM的空间溢出效应。本研究为理解PRCM的协同机制提供了见解，并为中国在双碳目标下的跨流域环境治理提供了战略参考。

引言

在全球气候变化加剧和生态退化日益严重的背景下，污染减排和二氧化碳（PRCM）已成为实现可持续发展的关键（Lyu等人，2024年）。由于污染物和二氧化碳排放通常源于类似的经济活动和工业过程，PRCM努力具有内在的关联性，可能产生显著的协同效应。然而，区域经济结构、资源禀赋和生态条件的巨大差异可能导致污染控制与碳减排之间的权衡，某些污染治理技术可能增加能源消耗，从而加剧二氧化碳排放（Achuo等人，2023年；Mier等人，2024年；Lu等人，2024年）。此外，污染物和碳的跨区域传输受到水文过程、大气扩散和社会经济联系的复杂影响，在流域尺度上尤为明显。这些复杂的相互作用凸显了定量揭示流域尺度上PRCM协同与冲突动态的紧迫性，以支持科学有效的环境系统管理。

近年来，越来越多的研究者关注PRCM协同机制，将其视为流域尺度上协同环境治理的关键途径（Abouali等人，2017年；Chen等人，2022a年；Colombo等人，2023年）。Baccour等人（2021年）开发了一个水经济模型，用于研究西班牙埃布罗河流域水资源短缺与温室气体减排之间的复杂权衡和协同效应。Li和Zhang（2023年）通过空间过滤和面板阈值模型系统研究了长江流域环境政策与PRCM之间的关系，为政策框架的完善提供了实证依据。Chen等人（2023a年）考察了黄河流域PRCM的空间分布和演变趋势，发现存在明显的东-西梯度，以及污染治理瓶颈和二氧化碳减排滞后的问题。然而，现有研究主要集中在单个流域或局部地区。由于资源禀赋、排放源和政策环境的空间异质性，单一流域尺度下的研究往往无法捕捉到跨流域相互关联的复杂相互作用、溢出效应和协调治理动态。因此，阐明跨流域PRCM的协同机制对于推进河流流域间的协调治理至关重要。

河流流域之间的相互作用是一个复杂的多维过程（如图1所示）。这些相互作用受到自然因素的空间相关性和人为活动的跨界流动的影响（Ma等人，2022年；Chikamoto等人，2024年）。在自然领域，通过水分传输、大气循环和生态过程形成联系。例如，降水变化直接影响污染物的稀释和传输能力，风型和温度变化影响污染物的扩散路径和强度（de Co?tlogon等人，2023年；Levi和Broday，2024年）。在人类领域，经济和社会要素的跨区域流动增加了环境治理的复杂性。具体而言，GDP增长和城市化通常导致更高的能源消耗和二氧化碳排放，贸易量和货物或旅客流量的增加加剧了跨流域的物质交换（Wang和Li，2021年；Letrouit和Koning，2024年）。这些自然和人为因素的结合导致了复杂的跨流域动态。如何在自然和人为因素的双重影响下定量评估跨流域PRCM的协同效应和驱动机制，对于未来政策调整至关重要。

在研究方法方面，耦合协调度（CCD）模型已被广泛验证为量化评估污染物减排与碳减排之间相互作用和协同效应的最有效工具之一（Guo等人，2023年；Singh等人，2025年）。在跨尺度研究中，空间引力模型被用作评估PRCM联系的少数方法之一。然而，传统引力模型忽略了复杂的自然、经济和社会影响，限制了其捕捉跨流域空间相互作用和时间动态的能力（Feng等人，2023年；Zhang等人，2025年）。图注意力网络（GAT）作为一种具有增强节点表示能力和捕捉非线性及空间异质性相互作用的机器学习技术，受到了越来越多的关注（Amine和Mohammed，2024年；Su等人，2024年；Vrahatis等人，2024年）。GAT在揭示复杂空间依赖性方面的潜力可能为建模跨流域PRCM相互作用提供有前景的工具。此外，Tapio解耦模型被广泛用于评估经济增长与环境压力之间的关系（Naqvi和Zwickl，2017年；Raza和Lin，2020年；Gong和Guo，2024年）。该模型的最新方法进展有助于更准确地识别污染物排放与二氧化碳排放之间的解耦关系（Liu等人，2024年；Riveros和Shahbaz，2024年）。

为应对上述挑战，本研究提出了一个综合的PRCM分析框架。通过整合CCD模型、增强型空间引力模型和G-GAT模型，评估了中国PRCM的CCD和跨流域协同效应。本研究旨在实现以下目标：（1）利用先进的CCD模型系统研究2000年至2022年间中国十大河流流域PRCM协同的时空演变；（2）通过结合增强型空间引力模型和G-GAT，开发一个整合自然、经济和社会维度的跨流域PRCM互动框架。这种综合建模方法有助于系统量化跨流域PRCM的引力联系和扩散机制，深入理解空间依赖性如何塑造协同环境结果。通过揭示跨流域PRCM的辐射模式，本研究推进了协调环境治理的理论框架，并引入了一种新的分析视角，以指导跨流域边界的综合管理策略。

研究区域

研究区域

本研究选择了中国的十个主要河流流域作为研究区域，包括长江流域（YtRB）、黄河流域（YeRB）、珠江流域（PRB）、松花江流域（SRB）、淮河流域（HuRB）、海河流域（HaRB）、辽河流域（LRB）、西南河流流域（SWRB）、东南河流流域（SERB）和西北河流流域（NWRB）（如图2所示）。这些流域在自然地理特征和工业构成方面存在显著差异。

跨流域PRCM协同的综合建模框架

本研究构建了一个多尺度耦合框架，系统评估跨流域PRCM的级联效应和空间协调治理机制。首先，计算了中国十个主要河流流域中污染物减排与二氧化碳排放强度（以单位GDP的二氧化碳排放量衡量）之间的CCD，以揭示过去23年PRCM协同的时空演变。其次，通过整合12个关键驱动因素……

污染物和二氧化碳排放的时空动态

如图5(a)所示，2000年至2022年间，中国的总污染物排放量呈现明显的“先上升后下降”趋势（平均减少0.9百万吨）。污染物排放量在2013年达到峰值，其中长江流域的排放量最高，为2707万吨，随后的下降反映了这一时期国家污染控制措施的有效性。图5(b)和(c)进一步展示了污染物排放的空间分布。

PRCM耦合下的解耦分析

CCD的上述结果揭示了PRCM治理中的协同水平。然而，污染物-二氧化碳排放与经济增长之间的解耦关系是另一个关键维度。这一视角对于理解PRCM背后的协调机制至关重要（Deutch，2017年；Zhao等人，2022年）。因此，采用解耦模型定量评估污染物-二氧化碳排放与经济增长的解耦程度。

结论

基于2000年至2022年中国主要河流流域的污染物和二氧化碳排放的全面数据，本研究整合了CCD模型、增强型空间引力模型和G-GAT，开发了一个多维框架，用于评估跨流域协同效应和PRCM的时空演变。主要发现总结如下：

(1)

2000年至2022年间，中国主要河流流域的污染物排放量和二氧化碳排放强度表现出……

CRediT作者贡献声明

孙永曦：撰写 – 审稿与编辑，撰写 – 原稿，可视化，方法论。谢玉蕾：撰写 – 审稿与编辑，监督，项目管理，资金获取，概念化。王炳毅：正式分析，数据管理。胡金辉：调查，数据管理。吴坤：数据管理。严伟健：数据管理。

利益冲突声明

作者声明以下可能被视为潜在利益冲突的财务利益/个人关系：谢玉蕾报告获得了中国国家自然科学基金会的财务支持。报告存在……如果还有其他作者，他们声明没有已知的可能影响本文工作的财务利益或个人关系。

致谢

本研究得到了中国国家自然科学基金（项目编号52222901）、中国国家重点研发计划（项目编号2022YFC3202205）、广东省引进创新与创业团队计划（2021ZT090543）和四川省科技计划（项目编号2023YFQ0105）的支持。