印度德里和哈里亚纳邦PM2.5 /PM10 比率的时空变异与来源解析：基于70个监测站的气溶胶类型分类及AQI评估

本研究针对印度德里和哈里亚纳邦日益严重的空气污染问题，通过分析70个CAAQMS监测站2020-2023年的PM2.5 /PM10 数据，揭示了气溶胶类型时空分布特征及AQI主导因素。结果显示PM2.5 和PM10 浓度超NAAQS标准3-6倍，冬季混合型气溶胶（IIb1/IIb2）占主导，为制定区域差异化管控策略提供科学依据，对实现SDG-11目标具有重要意义。

　　

在印度北部，每年冬季的灰蒙蒙天空已成为常态，德里和哈里亚纳邦的居民们不得不面对一个严峻的现实——这里的空气污染水平长期位居全球前列。世界卫生组织数据显示，印度2019年因空气污染导致的过早死亡高达167万人，占全国总死亡人数的17.8%。尤其令人担忧的是，细颗粒物PM_{2.5
（空气动力学直径≤2.5微米）能够穿透肺泡进入血液循环，与心血管疾病、肺癌等严重健康问题密切相关。然而，面对如此严峻的挑战，科学界对这片区域PM2.5
/PM10
比率的系统性研究却严重不足，这极大限制了精准治霾政策的制定。}

为填补这一空白，来自尼赫鲁大学环境科学学院的研究团队在《Physics and Chemistry of the Earth, Parts A/B/C》发表了开创性研究。他们分析了德里和哈里亚纳邦70个连续环境空气质量监测系统（CAAQMS）站点2020-2023年的海量数据，首次全面揭示了该区域气溶胶类型的时空分布规律及其与空气质量指数（AQI）的关联机制。

研究采用时空统计分析结合气溶胶分类模型，关键方法包括：1）基于PM_2.5
/PM₁₀
比率的源解析技术（比值>0.6判定人为源主导）；2）长期趋势分析的Mann-Kendall检验；3）结合印度国家环境空气质量标准（NAAQS）和WHO指南的健康风险评估；4）气溶胶类型四象限分类法（I-IV型）。数据来源于印度中央污染控制委员会（CPCB）的公开监测网络。

年度时空变异特征
通过分析发现，PM_2.5
年均浓度从2020年的84.31 μg/m³
飙升至2023年的154.64 μg/m³
，超标幅度达3-4倍；PM₁₀
同期从171.12 μg/m³
增至268.46 μg/m³
，超标5-6倍。空间上呈现显著集聚性：2020年德里老城区Chandni Chowk污染最重，而到2023年新城区New Moti Bagh成为新热点，反映污染源的空间转移趋势。

季节性规律与气溶胶类型
研究首次量化了季节差异：冬季PM_2.5
/PM₁₀
比值最高（0.57-0.62），季风期最低（0.32-0.38）。通过气溶胶分类模型确认，德里主要受混合人为型（IIb1）和混合沙尘型（IIb2）主导，而哈里亚纳邦则以自然沙尘（I型）占比更高，这与德里更高的机动车密度和工业活动强度直接相关。

AQI主导因素解析
令人警觉的是，2020-2023年间PM_2.5
始终是AQI的首要贡献因子（占72-89%）。冬季污染日数最多（德里220天，哈里亚纳邦179天处于"严重污染"级别），其次是季风后时期（德里280天，哈里亚纳邦302天），这与农作物秸秆焚烧的季节性高峰高度吻合。

这项研究的意义远超学术范畴。一方面，它首次建立了德里-哈里亚纳区域PM_2.5
/PM₁₀
比率的完整数据库，为印度国家清洁空气计划（NCAP）提供了靶向治理的科学依据；另一方面，通过关联SDG-11（可持续城市）目标，明确指出必须采取区域差异化的管控策略——德里需重点控制机动车和工业排放，而哈里亚纳邦则应加强农业焚烧管理。研究团队特别强调，当前印度NAAQS标准仍显著宽松于WHO指南，建议尽快修订标准并建立动态预警系统，以应对日益严峻的空气健康危机。