全球环境治理正经历从单纯追求“空气质量达标”向“最大化健康收益”的深刻转变。近年来，尽管我国通过严格的减排措施大幅降低了细颗粒物浓度，但人口老龄化加剧显著提升了人群对污染的脆弱性，导致环境浓度的改善未能等比例转化为健康收益。为突破传统静态评估框架的局限，本研究构建了动态响应面模型，将高分辨率大气化学传输模型、多情景动态人口年龄结构演变与年龄特异性健康风险函数深度耦合，建立了一个以健康保护为核心的综合决策架构。研究表明，若仅维持现有政策力度，老龄化效应将抵消减排带来的健康红利，全国人群脆弱性预计在2060年左右达到峰值，多数省份的污染相关健康负担仍将持续上升。为有效遏制这一趋势，全国PM_2.5与臭氧O₃前体物的年均减排率需分别至少达到2.7%和5.8%。基于边际减排成本构建的非线性优化模型进一步表明，2035年健康导向的最优减排路径需将治理重心从传统的超大城市群逐步向华中等历史非重点区域转移。通过强化重点区域氮氧化物与挥发性有机物的协同减排，该路径不仅产生了显著的臭氧协同控制效益，还能在2035年额外避免约90万例因PM_2.5导致的过早死亡。该健康最优策略的成本效益比高达约6.6，不仅大幅提升了减排的经济效率，还有效纠正了长期以来环境政策在地理空间上的不平衡。本研究为超越单一浓度指标、构建兼顾成本效益与空间公平的健康驱动型大气环境治理策略提供了关键的科学支撑。
 

大气污染；健康影响；减排策略；人口老龄化；响应面模型；成本效益分析