南科大环境学院沈惠中团队研究揭示中国人口迁移大幅改善空气质量与健康状况

近日，南方科技大学环境科学与工程学院沈惠中课题组在环境领域知名期刊Environmental Science & Technology发表题为“Substantial PM_2.5-related health gains from large-scale migration in China”的研究论文。该研究系统量化了1949−2021年中国城乡人口迁移对综合（室内+室外）PM_2.5暴露及相关过早死亡的影响，揭示了城市化进程中的大规模人口迁移不仅改变了人口分布，更通过能源结构升级显著降低了空气污染暴露和过早死亡风险。

近年来，中国快速城市化伴随农村人口大规模向城市迁移，显著改变了家庭能源消费结构与空气污染暴露路径。然而，现有研究多集中于短期或单一介质的PM_2.5暴露评估，忽略了长期人口迁移对综合（室内+室外）暴露及健康风险的系统影响。室内污染源在农村地区占主导地位，而城市居民普遍拥有更清洁的能源使用条件，这种能源差异使迁移成为降低空气污染暴露、改善公众健康状况的重要因素。为此，该研究构建了覆盖1949–2021年全国城乡人口迁移轨迹、整合室内外空气质量与居民时间活动模式的动态评估框架，量化迁移对PM_2.5暴露及过早死亡的贡献，并解析其空间分布、收入分组差异及长期演变趋势。

图1 通过人口迁移连接农村与城市，叠加能源结构变化，最终评估其对健康的潜在影响。箭头表示迁移和能源流向，整体呈现“人口–能源–健康”的因果框架。

1949−2021年，中国农村−城市迁移带来的PM_2.5相关健康收益经历了明显的阶段性变化。1949−1977年为初始阶段，城镇化率仅由11%升至19%，受户籍制度和较低城镇化水平限制，迁移规模较小，年均避免过早死亡仅约625例。1978−2010年为加速阶段，城镇化率由19%升至51%，迁移和城市清洁能源使用同步加快，每年避免过早死亡由1978年的约898例增至2010年的约8.05万例。2011−2021年进入稳定阶段，城镇化率继续由52%升至65%，清洁取暖等政策推动农村能源转型，年均避免过早死亡约14.6万例。整个研究期内，农村−城市迁移累计避免约230万例PM_2.5相关过早死亡。

图2 人口迁移健康影响的演变。（a）1949—2021年人口迁移避免PM_2.5相关过早死亡的健康收益。（b）健康收益强度的时间变化趋势。健康收益强度定义为每百万迁移人口所避免的PM_2.5相关过早死亡人数。实线表示均值，虚线表示95%置信区间。

农村家庭长期依赖煤炭、生物质等固体燃料，人均污染物排放量和室内PM_2.5暴露均高于城市家庭的相应水平。在排放水平方面，农村居民部门人均PM_2.5排放量约为城市居民部门的2倍，同时，农村家庭燃烧固体燃料产生的SO₂、NOₓ和NMVOC等二次颗粒物前体物的人均排放量，也显著高于城市家庭的相应排放量。随着约7.55亿农村居民转为城市居民，家庭能源消费从固体燃料转向电力、燃气和集中供热等清洁能源，居民部门固体燃料消费下降52%，相当于约2.52亿户家庭退出固体燃料使用，并带动居民部门一次PM_2.5排放量显著下降。这一能源结构转变是迁移降低PM_2.5暴露并带来健康收益的主要机制。

图3 中国不同燃料类型居民人均一次颗粒物（PM）及二次PM前体物排放量。面板a–c显示农村不同发展阶段的居民人均排放量，面板d–f显示城市相应排放量。RR表示农村居民，UR表示城市居民。为便于比较，排放量已归一化到各污染物的最大值。最外侧黑色实线圆环表示各污染物的最大值。

迁移带来的综合PM_2.5暴露下降在北方地区更为显著，北方降幅为50.4μg·m⁻³，南方为16.5μg·m⁻³。这主要与北方采暖需求更高、农村固体燃料依赖更强有关。对于室外PM_2.5，人口迁移一方面因城市人口集聚使城市暴露增加约1.2μg·m⁻³，另一方面通过居民能源转型使室外暴露下降约7.8μg·m⁻³，二者相抵后，全国室外PM_2.5暴露净下降约6.6μg·m⁻³。

图4 中国农村到城市迁移导致的PM_2.5暴露空间格局。（a）过去70年人口迁移对2019年综合PM_2.5暴露（包括室内外浓度）的影响。室内暴露变化呈现类似区域分布（见图S8a）。（b）迁移导致的2019年年度平均室外PM_2.5暴露变化。

迁移对不同人群的影响路径并不相同。非迁移人口主要通过区域室外空气质量改善受益，其中中等收入群体的室外暴露降幅最大，约为9.0μg·m⁻³；最低和最高收入组降幅相对较小，分别为2.6μg·m⁻³和3.6μg·m⁻³。迁移人口则同时经历居住地点变化和家庭能源结构升级。虽然迁入城市使迁移人口面临约1.8μg·m⁻³的室外暴露增加，但室内暴露下降更大，最终使综合暴露显著降低。研究还表明，迁移使人群层面的PM_2.5暴露不平等程度下降，Gini系数降低约10%。

图5 中国不同人口和收入群体的PM_2.5暴露。（a）2019年五个收入组的室外PM_2.5暴露收益，收入组包括最低收入、较低收入、中等收入、较高收入和最高收入。各组中的黑点表示人口加权平均值。（b–d）2019年总人口、迁移人口、农村居民和城市居民的平均室外PM_2.5暴露、室内PM_2.5暴露和综合PM_2.5暴露。结果显示，不同人口群体之间存在明显差异，其中迁移人口承受的暴露水平最高。

该研究将室内外PM_2.5暴露、时间活动模式和健康风险纳入统一框架，表明农村到城市迁移不仅是经济社会转型的重要过程，也可通过家庭清洁能源普及来降低空气污染暴露和健康负担。研究表明，城镇化的健康效应取决于迁移是否伴随清洁能源可及性提升和高污染燃料退出。对于仍处于城镇化和能源转型阶段的地区，应协同推进人口流动管理、清洁家庭能源普及和城市空气质量改善，以降低空气污染相关的健康风险。

哈尔滨工业大学为论文第一单位，南科大与哈工大联培博士生谢栋为论文第一作者，南科大环境科学与工程学院副教授沈惠中为通讯作者。该研究获得国家自然科学基金委、科技部、深圳市科技创新局的项目资助，以及南方科技大学科学与工程计算中心的计算资源支持。

论文链接：

https://doi.org/10.1021/acs.est.6c00289