目前我国在环境管理方面采取的是目标责任制的方式。中央政府定期会制定时间跨度较大的阶段性目标，例如国务院2016年在《“十三五”生态环境保护规划》^[4]提出“十三五”期间未达标地级及以上城市的PM_2.5浓度累计下降18%。基于中央政府的阶段目标，省、市政府会分别制定各自的阶段目标和年度目标。上级政府往往会要求下级政府签订责任书，并以此对地方环保治理成效实施量化考核，从而实现自上而下的压力传导，激励地方政府推进环保治理。

大气污染受气象、地理、排放等多种因素的影响，通常具有季节波动性的特征，一般来说冬季污染程度较重，夏季污染程度较轻，全年污染程度呈现U型分布。2019年全国不同地区的五个城市的逐月环境空气质量综合指数变化情况^[9]，见图1。

图1可知，我国城市大气污染的季节性特征较为明显。对于特定城市来说，由于气象地理条件和排放状况在相邻年份中不会发生太大的变化，因此相邻2至3年内，城市的环境空气质量的变化通常呈现出相似特征。2016～2019年沈阳市PM_2.5月均浓度变化情况^[9]，见图2。

图2可知，相近年份的PM_2.5浓度变化特征体现出一定的相似性。

中央和省级政府制定年尺度的环境目标，从宏观治理的角度是较为合适的，宏观性的目标一方面有利于保证目标值的合理性，另一方面也能够给与地方政府一定的政策灵活性，地方政府在达标的前提下，可以根据当地的实际情况灵活地采取治理措施。但是从地方政府微观治理层面来说，年度目标又存在指导性不足的缺点。由于我国城市环境空气质量存在着季节性波动的特点，第一季度的污染程度通常较重，主要污染物的浓度值往往远高于年均浓度，这使得管理者很难较早地判断出年度目标的可达性，从而导致治理的盲目性。地方政府迫切需要一种能够及时评估年度达标差距的方法，支撑环境空气质量的精细化管理和决策。

针对年度目标在实际管理中存在的不足，近年来国内部分研究团队开始研究提升目标管理指导性的方法^[10-11]。都小尚在2015年提出了可以利用气象数据和环境监测数据，确定目标年的相似年，从而将年度目标分解为月度目标^[10]，但其并没有给出具体的算法。南京市基于对各月气象条件和污染趋势的预测，结合工作经验制定了2017年环境空气质量的逐月目标^[11]，其方法依赖于主观经验判断，不利于推广应用。考虑到我国部分地区基层环保部门的经费和技术能力有限，在提出环境目标管理的改进方法时，应尽量避免使用空气质量模式、主观经验判断等较为复杂的方法，因此本研究基于基层环境部门较易获得的环境空气质量监测数据，通过较为简便的算法，提出环境空气质量目标损益管理方法。该方法的基本思路是：相近的数年中同一地区的气象条件和排放状况不会发生大幅改变，因此其环境空气质量的变化规律基本一致，选用离目标年最近的一年或几年为基准，将年度目标值分解到季、月、日等较小的时间范围内，计算环境空气质量实况与目标间的差距，即目标损益值，使生态环境部门及时掌握年度达标压力，从而能够及时调整管控措施，提升年度目标的可达性。

城市大气污染物的浓度因受气象条件、排放状况等多种因素的影响，会存在一定的波动，但是考虑到在一定时期内，一个城市的气象条件和排放状况不会发生特别大的改变，因此基准值可以选用离目标年最近的一年或几年对应的污染物浓度平均值。在研究日损益值时，其基准值的计算方法，见式（1）。

式（1）中，C_ij为第j年第i天的某一大气污染物日平均浓度值，若计算时缺少当天数据，则用缺失日前一天的数据代替；当目标年为平年时，2月29日数据不参与计算；n为基准年的数量。

由于基准值并未考虑目标年的年度目标值，因此需要基于年度目标值对基准值进行调整，即需要计算目标值与基准值之间的差值，其计算方法，见式（2）。

式（2）中，T为目标年的某一污染物年平均浓度目标值；d为目标年的总天数，闰年为366 d，平年为365 d。

累计损益值表示目标年截至当日的污染物浓度累计值与基准年污染物浓度累计值之间的差值，即与目标值相比本阶段已经亏损或盈余的污染物浓度累计值，这样可以使管理部门能够随时判断本年度的达标差距。累计损益值的计算方法，见式（3），正数结果表示本阶段已经达标，负数结果表示本阶段未能达标，绝对值越大表示与目标值之间的差距越大。

式（3）中，CPL_m为目标年第m天累计损益值；C_i为目标年第i天的某一大气污染物日平均浓度值。

剩余日均损益值即将本阶段已获得的累计损益值平均到目标年剩余的天数中去，即表示为了达到本年度的目标值，本年度剩余的每天需要能够降低多少污染物浓度（损益值为负时），或者每天污染物浓度的升高值不能超过多少（损益值为正时）。剩余日均损益值可以使管理部门能够评估本年度的达标压力，从而采取最佳的应对措施。剩余日均损益值的计算方法，见式（4）。

式（4）中，RPL_m为目标年第m天剩余日均损益值；d为目标年的总天数，闰年为366 d，平年为365 d。

累计损益值和剩余日均损益值可以量化表示当前环境空气质量管理效果，能够使管理部门及时掌握年度达标压力，从而起到时时提醒、时时监督的作用，为管理部门及时调整大气污染防治措施提供参考依据。

利用该原理，可进一步计算季度、年度、小时的空气质量盈余值，为空气质量管理提供支撑。

利用从全国城市空气质量实时发布平台^[12]获取的沈阳市2018～2019年环境空气质量数据，以2018年为基准年，以43 μg/m³为年度目标值，计算目标年2019年沈阳市PM_2.5的CPL和RPL值，见图3。

图3可知，2019年年初开始，沈阳市环境空气PM_2.5污染程度相对于基准值有所加重，CPL值呈现下降的趋势，3月份恶化情况最为严重，3月10日CPL达到最低值（−1 351 μg/m³），之后开始升高，到6月22日后CPL转为正值，下半年基本维持在正值区间。同时，RPL也给出了未来的改善目标值，例如3月10日的RPL为−4.4 μg/m³，即表示3月11日～12月31日这296 d中，平均每天需要在基准值的基础上改善4.4 μg/m³，才能够达到年度目标。

污染物的累计平均浓度，即每年第一天至第i天的污染物浓度平均值，是目前大气环境管理工作中常用的一种用来评价阶段环境空气质量的指标。2019年沈阳市PM_2.5累计平均浓度的计算结果，见图4。

图4中用横虚线标出了PM_2.5浓度的年度目标值（43 μg·m⁻³）。图4可知，2019年前两个季度沈阳市PM_2.5累计平均浓度较高，1月14日达到最高值（93 μg/m³），3月5日达到第二个峰值（78 μg/m³），之后逐步下降，8月29日开始低于年度目标值，最终的年均值浓度为43 μg/m³。

对比上述目标损益与累计平均分析案例，可以看出。

（1）在评估环境空气质量现状与年度目标差距方面，目标损益值比累计平均值更为直观，通过损益值的正负和绝对值的大小，就能够判断差距的方向与大小。

（2）由于累计平均值只能与年度目标值这一单一数值进行比较，无法考虑环境空气质量季节波动的影响，因此累计平均值容易放大年度达标差距，例如在上述案例中，沈阳市2019年PM_2.5累计平均值从8月29日才开始低于年度目标值，而6月22日开始CPL值变已经转为正值，目标损益比累计平均提前了约2个月给出“拐点”，这有利于环境管理部门更早地预估全年污染状况，为调整污染防治对策赢得了更充裕的时间。

（3）目标损益分析不仅能够帮助环境管理部门评估环境空气值现状与达标差距，还能够通过剩余日均损益值为环境管理部门提供未来的控制目标。

现阶段我国环境空气质量目标管理的基本模式，见图5。

环境管理部门基于上级政府制定的年度环境空气质量目标，制定该年度的大气污染控制措施并落实执行，最后将年终环境空气质量实际监测结果与年度目标进行对比，判断当年度环境空气质量是否达标，见图5a。对于有条件的地区和城市，可以进一步对基本模式进行细化，见图5b，当污染控制措施执行一段时间后，利用污染物累计平均浓度等阶段环境空气质量目标与过去同期数据进行同比，基于同比结果调整下一阶段的控制措施。环境空气质量目标损益动态评估管理模式，见图5c，环境管理部门首先基于上级政府制定的年度环境空气质量目标，制定该年度的大气污染控制措施并落实执行，同时结合历史环境空气质量监测数据，提出各个阶段的环境空气质量目标基准值，当污染控制措施执行一段时间后，利用阶段环境空气质量与目标基准值计算损益值，根据损益值调整下一阶段的控制措施。

与前2种管理模式相比，环境空气质量目标损益动态评估管理模式有以下几个优点。

1）利用历史环境空气质量监测数据的平均值作为阶段目标基准值，可以尽可能地排除环境空气质量偶然波动带来了干扰，相对于同比的方法更能够反映研究区域环境空气质量变化的基本规律；2）损益值与污染物浓度值的单位一致，正数表示达标、负数表示未达标，能够非常直观的体现研究区域当前阶段的达标状况，且能够比污染物累计平均浓度等参数更早地反映环境空气质量的拐点；3）引入剩余日均损益值的概念，使环境管理者不仅能够动态评估现阶段的环境空气质量达标状况，而且也能够动态分析未来环境空气质量控制的目标值，即实现了对环境空气质量阶段目标的动态管理。

综上所述，环境空气质量目标损益管理方法能够将较大时间尺度的环境目标分解到较小尺度，并对达标差距进行动态评估；该方法数据来源于基层生态环境部门能够获取的环境空气质量监测数据，算法较为简单，便于推广与应用；累计损益值能够直观的展示出达标差距，有利于管理部门及时调整环境管控措施，提升年度目标的可达性；剩余日均损益值为管理部门制定未来的控制目标提供了参考依据。