通过同时针对气候和空气污染来改善健康结果

气候政策通常旨在减少人类活动产生的温室气体排放并推动气候变化。这些排放的最大来源是化石燃料的燃烧，这增加了大气中臭氧、细颗粒物(PM2.5)和其他构成公共卫生风险的空气污染物的浓度。虽然气候政策可能会导致降低危害健康的空气污染物浓度，作为减少温室气体排放密集型活动的“共同利益”，但当与地理上有针对性的空气质量法规一起部署时，它们在改善健康结果方面最有效。

然而，通常用于评估拟议的气候/空气质量政策组合可能对空气质量/健康影响的计算机模型给决策者带来了缺点。大气化学/气候模型可以产生高分辨率的结果，但它们运行起来既昂贵又耗时。综合评估模型可以花费更少的时间和金钱产生结果，但在全球和区域范围内产生结果，使其不够精确，无法在次国家一级获得对空气质量/健康影响的准确评估。

为了克服这些缺点，麻省理工学院和加州大学戴维斯分校的一组研究人员开发了一种气候/空气质量政策评估工具，该工具既具有计算效率又特定于位置。在ACS Environmental Au杂志上的一项新研究中描述，该工具可以使用户快速估计全球1，500多个地点对空气质量/健康的综合政策影响 - 估计足够精确，以揭示特定区域内拟议政策组合的公平影响。

“本研究中描述的建模方法最终可能允许决策者评估气候和空气质量政策的多种组合在减少空气污染对健康的影响方面的功效，并设计更有效的政策，”该研究的主要作者，麻省理工学院全球变化科学与政策联合计划的首席研究科学家Sebastian Eastham说。“它还可用于确定给定的政策组合是否会在感兴趣的地理区域产生公平的健康结果。

为了证明他们的政策评估工具的效率和准确性，研究人员表明，该工具在几秒钟内预测的结果与需要数天甚至数月才能运行的详细化学/气候模型的特定区域结果一致。在继续完善和发展其方法的同时，他们现在正在努力将新工具嵌入综合评估模型，供决策者直接使用。

“随着决策者在空气污染等其他可持续性挑战的背景下实施气候政策，高效的建模工具对于评估非常重要 - 新的计算技术使我们能够构建更快，更准确的工具，为更广泛的用户提供可靠的相关信息，”麻省理工学院数据研究所教授Noelle Selin说。 系统与社会以及地球，大气和行星科学部，以及该研究的监督作者。“我们期待进一步发展这些方法，并与利益相关者合作，确保他们提供及时，有针对性和有用的评估。

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