【Stanford Earth網10月15日報道】科學家們根據某主要電力分銷商的數據，估算二氧化碳和其他空氣污染物的排放強度，并且著重強調該項研究的關鍵結果，為決策者減少電力系統排放而制定決策提供了重要信息。

決策者通過增加可再生能源、提高能源效率或實現交通電氣化來減少二氧化碳和其他污染物排放，而問題在于：在制定干預措施避免空氣污染危害健康時，怎樣做效果最好？

要想解決這個問題，就要了解電力系統中各個發電廠不同時間段污染物的排放量。排放強度用來衡量電網上每單位能量產生的污染量。按照慣例，決策者和能源建模工程師會根據所有發電廠的年平均排放強度來估算電力系統干預措施所避免的排放量。但是，上述做法忽略了以下情況：許多干預措施僅對一些特定的發電廠產生影響，而且這種影響每天或者每年都有所不同。

某項新的研究表明，如果每小時收集邊際排放量并把排放地點也納入考慮，決策者可能會避免丟失重要信息。這種方法可以幫助決策者更清楚地了解不同政策和投資選擇產生的影響。

重視區分“平均排放量”與“邊際排放量”

科學家們通過對美國規模最大的電力市場PJM進行的電力分析，檢測出平均排放量和邊際排放量之間的差異。PJM每年發電約800萬億瓦時，足以滿足美國五分之一的電力需求，約占美國電力產業排放量的20％。科學家們將此次研究成果發表在《環境科學與技術》（Environmental Science & Technology）上，調查發現，在估算干預措施可避免的排放量以及對健康、環境和氣候變化帶來的損害時，忽略邊際排放量與平均排放量之間的差異會導致較大的誤差。

研究人員表示，如果使用PJM的平均排放強度衡量某些干預措施產生的影響，可能會低估減損效果，這比采用邊際排放量來衡量的結果低了近50％。換句話說，使用平均值或許只能讓決策者看到干預措施實際效果的一半。盡管效益巨大，但實施起來可能會受到阻礙。

Inês Azevedo是斯坦福大學地球能源與環境科學學院（斯坦福大學地球，Stanford Earth）的資源工程系副教授，是這項研究論文的其中一位作者，他表示，政府官員向來使用平均排放強度來計算電力污染值，但在某些情況下，如果不采用邊際排放的方法，會做出錯誤判斷。

研究人員還強調最新排放強度估值的重要性。他們的論文表明，使用過期僅一年的估算數據就可能高估25％至35％的減損效果。

Priya Donti是卡內基梅隆大學（Carnegie Mellon University）的博士生，也是這項研究論文的合著者之一，他說：“電網變遷迅猛，排放強度的數據常常出現大幅滯后。我們的研究表明數據更新的重要性。”

完善政策

Azevedo提到氣候組織制定的氣候行動方案時表示：“波士頓大學利用我們先前在邊際排放量方面做過的一些工作，通過對不同采購措施減少排放量的程度進行建模，來決定在何處采購可再生能源。想想其他決策者是不是也會利用相同手段來給城市和州一級的氣候行動計劃提供信息，這非常有趣。”

Donti表示，這些手段可以幫助決策者了解不同政策和投資選擇產生的影響。他說：“我們希望能夠幫助他們規劃干預措施，最大化地應對氣候變化并改善人類健康。”