题目：UnexpectedairpollutionwithmarkedemissionreductionsduringtheCOVID-19outbreakinChina
发表期刊：Science
作者：TianhaoLeYuanWangetal.
第一作者机构：DivisionofGeologicalandPlanetarySciences,CaliforniaInstituteofTechnology,Pasadena,CA,USA.
出版年：
本研究基于卫星、地面观测，结合WRF-Chem模式模拟，讨论了COVID-19期间中国不同地区的污染物变化情况，并给出了COVID-19期间北方地区出现雾霾的几个原因。研究者认为，较高相对湿度下的非均相反应，不利的扩散条件，臭氧非线性效应带来的大气氧化性增强等都对中国北方的雾霾有所贡献。作者将年1月23日到2月13日定义为-CLD时期，这个时期之前的三周为PRE-CLD时期，-年间农历与公历分别与-CLD相同的三周定义为CLIM-LNY和CLIM时期。研究者首先使用了来自TROPOMI的卫星观测NO2柱浓度数据，并指出-CLD期间中国NO2柱浓度很低（平均1.72mgm-2）（图1）。相反的，在同期，中国东部的NO2柱浓度热点很明显。相比年同期，-CLD期间的NO2柱浓度减少可达71.9%。作者又使用了OMI卫星数据进行分析，并认为NO2柱浓度的减少主要发生在华北平原地区。接着研究者比较了不同城市、区域-CLD，PRE-CLD，CLIM-LNY和CLIM期间各个污染物的平均值（图2）。在武汉，NO2和SO2浓度在-CLD明显降低，相比CLIM-LNY和CLIM时期PM2.5浓度也下降了32.4%和43.5%。但是，相比CLIM-LNY，-CLD期间地面臭氧浓度增加了大约5ppb（25.1%）。由于城市地区通常处于VOC控制区，加上NO的滴定作用，显著的NOx浓度下降导致了臭氧浓度的增加。在南部的其它城市，比如广州和上海，污染物的变化与武汉类似。但是在中国北部，在-CLD期间PM2.5浓度上升明显，MODIS卫星的AOD数据也解释了相同的现象。作者接着讨论了中国北方PM2.5浓度上升的集中可能原因。首先，作者从气象条件的角度进行分析。相比-平均，华北平原-CLD期间相对湿度上升了30%到50%，促进了气溶胶生成和增长的多相反应。此外，风速的减小和边界层的降低也不利于污染物的扩散。在-CLD期间，降雨大多发生在中国南方，北方较少的降雨不利于污染物的湿清除。作者进一步使用WRF-Chem的模拟和敏感性实验来解释华北平原的PM2.5上升。模拟显示，-CLD期间京津冀地区主要的气溶胶组分是有机气溶胶、硝酸盐和硫酸盐，而且当较重的雾霾形成时，无机组分占比上升，有机组分占比下降。在第一组敏感性实验中，NOx排放下降80%可以导致硝酸盐减少13%，但是硫酸盐和二次有机气溶胶分别增加26.3%和15.1%。后两者的增长主要是因为大气氧化性明显增强，臭氧浓度上升了42.9%。但是由于各个组分变化抵消，仅仅减少NOx排放带来的PM2.5浓度变化并不明显。气象条件的敏感性实验显示，不利的扩散条件和较高的相对湿度使得所有气溶胶组分的浓度上升，PM2.5浓度上升了31.3%。非均相化学过程也对气溶胶生成有明显贡献，主要是因为-CLD期间的较高相对湿度和气溶胶含水量。非均相化学过程可以贡献12%的PM2.5浓度变化。不同于京津冀地区，由于较高的相对湿度和较强的大气稳定性并不出现在中国中部，比如武汉，其PM2.5浓度显著下降。该研究指出，气溶胶前体物排放减少的效果可以被较高相对湿度条件下的多相化学反应所抵消；排放的控制不可以仅限于交通和制造业，电力部门和重工业，比如化工行业对减少大气污染十分重要；天气条件对于短期的污染控制策略很重要。预览时标签不可点收录于话题#个上一篇下一篇