2013 – 2017年中国夏季地表臭氧趋势的人为驱动因素外文翻译资料

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2013 - 2017年中国夏季地表臭氧趋势的人为驱动因素

摘要

在过去5年（2013-2017）中，从中国的1000多个地区可获得的地表区域的观测显示了严重的夏季污染和区域变化趋势。我们利用多元线性回归模型研究了气象变化对臭氧趋势的影响。这一回归的残差表明，在东部地区，人类排放量的变化导致了1-3ppbva^-1不均匀聚集的臭氧趋势增加。相比之下，中国南方一些地区的臭氧减少了。据估计，2013 - 2017年中国人为氮氧化物排放量减少了21％，而挥发性有机化合物（VOCs）排放量变化不大。在中国城市普遍存在的VOC限制条件下，减少氮氧化物会增加臭氧，同时在农村氮氧化物限制条件下减少臭氧。然而，使用戈达德地球观测系统化学传输模型（GEOS-Chem）进行的模拟表明，华北平原臭氧趋势的一个更重要因素是2013年至2017年期间细颗粒物质（PM_2.5）减少约40％，减缓氢过氧化物（HO2）自由基的气溶胶汇，从而刺激臭氧产生。

关键词：地表臭氧|中国|气溶胶化学|减排|空气质量

地表空气中的臭氧是对人类健康（1）和陆地植被（2,3）有害的主要空气污染物。臭氧污染在中国是一个严重的问题（4-8）。在中国东部大部分地区（9,10），每日最高8小时平均（MDA8）臭氧浓度的夏季平均值超过60 ppbv，并且在北京，上海和广州（4）等城市超过120ppb的频率不断增加。更好地理解中国的臭氧升高的原因对于制定有效的排放控制战略非常重要。在氮氧化物（NOxequiv;NO NO₂）存在下，通过光化学氧化挥发性有机化合物（VOCs），臭氧在污染空气中迅速产生。 VOCs来自人为和生物来源。 NOx主要来自燃料燃烧。臭氧对人为排放的敏感性取决于臭氧形成的光化学方式，即臭氧产生是否受NOx限制或VOC限制（11）。观测和模拟研究表明，城市中心的臭氧产量受VOC控制，而农村地区的臭氧产量受到氮氧化物控制，大城市集群区域处于过渡状态（4,12）。一些研究报告称，在2001 - 2015年期间，中国东部城市和背景地区的臭氧趋势增加了1-2 ppbv a^-1（7,13-15）。在2013年之前，地表臭氧数据非常稀少。从2013年开始，地面监测网络得到了极大的扩展，中国生态环境部提供了详细的全国小时数据。同年，中国政府启动了“减少人为排放的空气污染防治行动计划”（www.gov.cn/zwgk/2013-09/12/content_2486773.htm）。空气动力学直径为2.5mu;m或更小（PM_2.5）的细颗粒浓度从那时起已显著下降，但臭氧污染并未减少，而且看起来更严重了。（8,16）

据估计，在2013-2017（17）期间，氮氧化物排放量减少了20％以上，部分地减少了硝酸盐PM_2.5（18-20），但在VOC控制条件下，这可能会对臭氧产生反作用。 PM_2.5的减少可能通过气溶胶化学和光解速率的变化进一步影响臭氧（21,22）。 另一方面，气象变化也可能对5年期间的臭氧趋势产生很大影响。

这项工作的目的是更好地了解影响2013 - 2017年中国臭氧趋势的因素，分离人为和气象影响，以诊断减排的影响，即使5年的记录相对较短。 我们关注的是夏季[6月 - 7月 - 8月（JJA）]，当时中国东部的臭氧污染最严重（4）。 我们使用统计模型来分离气象对臭氧月变化的贡献，并推断出由人为排放引起的残余趋势。 我们使用由中国多分辨率排放清单（MEIC）2013-2017排放驱动的戈达德地球观测系统化学输运模型（GEOS-Chem）来改变排放的剩余趋势（17）

意义

自2013年以来，中国严格的空气污染控制使细颗粒物（PM_2.5）急剧减少，但臭氧污染并未改善。 在消除了气象变化的影响后，我们在中国的特大城市群中，特别是北京和上海，增加了我们的面积。 增长趋势不能简单地通过人为前体[NOx和挥发性有机化合物（VOC）]排放的变化来解释，特别是在华北平原（NCP）。 NCP中臭氧增加的最重要原因似乎是PM_2.5的减少，减缓了氢过氧自由基的沉降，从而加速了臭氧的产生。 未来减少臭氧将需要结合使用NOx和VOC排放控制来克服降低PM_2.5的影响。

结果和讨论

观察到夏季臭氧空气质量，气象驱动可变性和剩余趋势。图1显示了中国生态与环境部运营地点的夏季平均值和最大MDA8臭氧量的5年平均值（2013-2017）。 中国国家环境空气质量标准MDA8臭氧量为160mu;g^-3，相当于在298K和1,013 hPa条件下的82ppbv，中国东部的大部分地区超过了这个标准。 华北平原的浓度最高，其值高达150ppbv。夏季平均MDA8臭氧含量最高，华北平原值为60-80 ppbv。

图1.中国生态与环境部运营地点网络中MDA8臭氧浓度的夏季（左）最大值和（右）平均值。 每个城市的平均值为5年（JJA 2013-2017）。 矩形识别中国政府指定的四个大城市群作为减少空气污染的目标：BTH（37°-41°N，114°-118°E），YRD（30°-33°N，118°-122°E） ），PRD（21.5°-24°N，112°-115.5°E）和SCB（28.5°-31.5°N，103.5°-107°E）。

图2显示了图1中突出显示的四个大城市群中2013-2017年月平均MDA8臭氧趋势：北京-天津-河北（BTH），长江三角洲（YRD），珠江三角洲（PRD）和四川盆地（SCB）。这四个大城市群是中国政府减少空气污染计划的具体目标区域（www.mee.gov.cn/hjzl/dqhj/cskqzlzkyb/）。这些趋势表示为个别夏季月份相对于2013-2017年的异常情况。还显示了多元线性回归（MLR）模型描述的气象驱动变异性，该模型考虑了NASA现代回顾性研究和应用分析，第2版(MERRA-2)再分析（方法和表1）的许多气象变量（23）。我们仅使用每个区域的前三个气象因素（如图2所示），以避免过度拟合数据。这些包括温度，表面风，相对湿度以及PRD的表面压力。人们经常观察到这些变量与臭氧空气质量有关（24），可以看作是停滞的一般指标。温度还通过控制生物VOC排放和过氧乙酰硝酸盐化学来影响臭氧（25）。在去除残余线性趋势后，MLR模型在拟合观察到的臭氧异常时的确定系数（R2）在0.60到0.86之间（图2中的黑线）。

图2中的剩余趋势可以合理地归因于人为排放变化的影响。图3显示了使用MLR模型消除了每个网格单元的三个变量的气象驱动变异后，2013 - 2017年中国MDA8臭氧残留量的总体趋势。在90％置信水平以上具有统计显着性的趋势用黑点标记。在上海（YRD）和北京（BTH）的中国东部地区之间有区域性增长。在中国南部和东北部地区的远离主要人口中心也有减少的趋势。主要大城市群的平均趋势是：BTH为3.1 ppbv a^-1，YRD为2.3 ppbv a^-1，PRD为0.56 ppbv a^-1，SCB为1.6 ppbv a^-1（SI附录，表S1）。BTH的趋势大于ref.14报告的2003 - 2015年的1.1 ppbv a^-1，即使PRD和SCB位于中国南部，却仍显示增长，，表明城市中心与更广泛的区域之间存在差异。

臭氧趋势的人为驱动因素。

在2013 - 2017年期间，在MEIC排放清单中估算的中国人为排放量对氮氧化物的排放量减少了21％，而挥发性有机化合物的排放量则增加了2％（17）。 预计PM_2.5及其前体的排放量也会减少，包括SO2的排放量为59％（17）。四个大型集群区域的趋势在SI附录和表S2中给出。2013 - 2017年夏季观察到的平均PM_2.5水平下降了41％（BTH），长江三角洲为36％，珠三角为12％，SCB为39％。 中国东部的气溶胶光学厚度（AOD）下降了20％（SI附录，图S1）。

我们使用嵌套网格GEOS-Chem 11-02型在亚洲（60°-150°E，10°S-55°N）检查了NOx排放，VOC排放和PM_2.5水平的变化效应 分辨率为0.5°times;0.625°。 GEOS-Chem模型包括详细的臭氧 - 氮氧化物 - 挥发性有机化合物 - 气溶胶化学（26），并且在先前的模拟中国地表臭氧的研究中得到了很好的评价（27-30）。 我们的2013年基线模拟是由MERRA-2气象数据驱动的，其中包括中国的MEIC排放清单（17）和其他亚洲国家的MIX排放清单（31）的人为排放。 SI附录，图S2，评估了2017年的模拟，以及该年度夏季MDA8臭氧观测值。 观察到的和模拟的浓度分别平均为58.5plusmn;15.4和63.0plusmn;14.8ppbv。 模拟和观察到的臭氧之间的空间相关性很高（相关系数R = 0.89）。

然后我们进行了灵敏度模拟，将2013-2017年的变化与中国氮氧化物和挥发性有机化合物排放（SI附录，图S3），PM_2.5影响气溶胶化学和影响光解速率的AOD分开（SI附录，图S1）（ 方法）。 所有模拟都是在初始化1个月后对JJA 2013的相同气象条件进行的。 SI附录中给出了模型配置和灵敏度模拟的详细描述。

图4显示了2013-2017人为变化导致的MDA8臭氧差异。在VOC限制和NOx限制条件的模式下，氮氧化物和挥发性有机化合物排放的变化（主要是由于氮氧化物排放减少; SI附录，图S4）增加了BTH，YRD和PRD以及北京周边更广泛的城市地区的臭氧，同时减少其他地区的臭氧。由于氮氧化物浓度非常高，预计城市地区的臭氧产量将受到限制，但在更加区域范围内的臭氧产量预计将达到NO x限制。模拟的臭氧敏感度通常与先前基于测量的，卫星检索的以及中国臭氧产生的NOx和VOC限制条件的模型推断一致（4,12,22）。

图2.图1中4个大城市群的夏季（JJA）2013-2017月平均MDA8臭氧异常的时间序列：BTH，YRD，PRD，SCB。单个0.5°times;0.625°网格单元的MDA8臭氧值在每块和月中取平均值，并且相对于2013-2017年平均值计算异常值。在每个小组中，将观测值（红线）与由气象变率驱动的MLR模型的结果（蓝线）进行比较。每年3个月的平均残差的线性趋势以黑色显示。 MLR模型对集群中的每个0.5°times;0.625°网格单元使用前三个气象预测器（表1），然后对每个集群平均结果。每个聚类中的主要变量在图例中以与MDA8臭氧相关的符号表示。 MLR模型的确定系数（R²）显示在每个图的右下角，用于去趋势时间序列（去除残余线性趋势）。

然而，我们发现PM_2.5的变化比驱动臭氧趋势中的NOx或VOC排放的变化更重要，特别是在华北平原，这主要是由于气溶胶化学而不是光解（图4）。 相关的气溶胶化学包括气态前体对臭氧形成的反应性吸收，如GEOS-Chem中通过一级反应吸收系数gamma;（32）所述。 这包括氢过氧自由基（HO₂）的反应吸收系数gamma;= 0.2和转化为H₂O或H ₂ O ₂（32-34）和反应吸收的氮氧化物（NO₂，NO₃和N₂O₅）转化为HNO₃（32,35））。 到目前为止，HO2的摄取是主要影响因素（图4）。 它描述了中国东部大部分氧化氢自由基（HOxequiv;OH 过氧化物）的模型（SI附录，图S5）。 这抑制了产生臭氧的HO₂ NO反应。 这种影响在PM_2.5浓度最高的华北平原尤为重要。

先前在模型研究中已经指出了气溶胶化学作为中国臭氧前体汇的重要性（21,22），由于这种化学反应，臭氧在中国东部减少了6-12和10-20 ppb。参考文献21发现了氮氧化物的反应吸收的主要影响，但我们发现影响较小一部分由于VOC限制条件，另一部分因为夏季时间条件不利于夜间NO₃ / N₂O₅化学。

美国宇航局MERRA-2再分析（23）的气象数据，网格分辨率为0.5°times;0.625°。 除了PBLH和TCC之外，数据在24小时内平均用于臭氧的MLR模型，其在白天（当地时间8-20）和Tmax（每日最大值）平均。

在我们的模拟中使用的HO₂摄取系数gamma;= 0.2与大量的实验和建模文献一致（32）。 它特别符合中国东部两个山区采集的气溶胶颗粒对HO2吸收的实验室测量值（34），每个站点的gamma;值平均为0.23plusmn;0.07和0.25plusmn;0.09。 参考文献34将这种反应性吸收归因于HO₂与过渡金属离子（TMI）和有机物的气溶胶相反应。 在我们的标准模拟中，我们假设HO₂吸收的产物是H₂O，例如通过Cu / Fe TMI催化（33）：

但是，如果Fe（II）与HO₂反应，则产物变为H₂O₂：

我们进行了灵敏度模拟，假设产物是H₂O₂而不是H₂O，这表明结果没

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