排放变化在未来中欧空气质量中的作用

《Atmospheric Environment》：The role that changes in emissions play in future central European air-quality

　　

- 本研究使用WRF-Chem和CAMx模型，研究了基于RCP4.5和RCP8.5情景下排放变化的影响。
- 对于RCP4.5和RCP8.5情景，NO2、CO和SO2的未来浓度与其排放及前体物呈相似下降趋势；由于NOx和VOCs排放减少，O3的未来浓度及相关指标有所降低，但与气象变化的净效应需要在后续研究中进一步探讨。
- 排放变化是污染物指标变化的主要因素，但模型和不同情景之间的假设差异在污染物指标变化的数值分布中起次要作用。

## 引言

尽管欧洲空气质量持续改善，但某些污染物仍然超过欧盟（EU）或世界卫生组织（WHO）的限值（EEA, 2025）。暴露于空气污染物会对人类健康、环境和经济产生不同的影响。对流层臭氧（O3）与过早死亡、不良心血管效应、肺功能下降等相关（Nuvolone等人, 2018，人类健康方面）；以及植物细胞完整性的改变（Krupa和Manning, 1988），这可能导致作物弃种或作物产量下降（Pei等人, 2024, Fuhrer和Booker, 2003, Liu和Lu, 2023，植被方面）。二氧化硫（SO2）通过引起支气管炎、心血管效应、对眼睛、鼻子、喉咙和气道的刺激，甚至过早死亡，对人类健康产生影响（Kamarehie等人, 2017, Orellano等人, 2021）。二氧化氮（NO2）与支气管炎、感染易感性增加、肺功能下降、婴儿死亡率上升等相关（Kamarehie等人, 2017, Mainka和?ak, 2022）。一氧化碳与神经生物学和心血管效应、神经认知发育的不良影响、神经系统损伤甚至死亡相关（Townsend和Maynard, 2002, Raub等人, 2000, Levy, 2015）。

欧洲大部分人口生活在城市环境中，这些环境引入了大量的人为污染源。在欧洲，这些排放主要包括来自道路交通和溶剂使用的非甲烷挥发性有机化合物（NMVOCs）、来自工业和能源生产的SO2，以及来自能源生产和道路交通中化石燃料燃烧的NO2（Huszar等人, 2016）。然而，仅这些排放并不能解释特定污染物的浓度。臭氧是一种主要污染物，它不是直接排放的，而是主要由VOCs与NOx的光化学反应生成的，尽管其他物种（如CO）也作为前体物发挥作用。气象条件也会影响大气化学过程，如影响污染物的化学相互作用：例如，温度和气压可以影响O3浓度（Pérez等人, 2020）。气象影响空气质量的另一种方式是传输和扩散污染物及其前体物。例如，Liaskoni等人（2023）表明，当地风驱扬尘排放可以显著增加欧洲城市的颗粒物（PM）水平。然而，不仅是气象影响空气污染，空气污染也会影响气象。例如，气溶胶对到达地球表面的辐射有减少作用，导致地表温度下降，同时由于辐射吸收和反射，上层温度升高，正如Pérez等人（2020）所指出的。同一篇文章还讨论了气溶胶对降水的影响，其中发现了一种矛盾的关系：在气溶胶对降水的众多影响中，注意到小雨呈减少趋势，而大雨趋势则呈增加趋势。

由于人为排放会根据人类活动的变化而显著波动，已设计了多种情景以考虑未来排放和/或气象变化，例如代表性浓度路径（RCPs）。然而，正如上一段所述，大气化学系统的复杂性非常高：有些污染物是直接排放的，另一些则是由不同物种之间的化学反应生成的，并且气象影响空气污染，反之亦然。这使得仅凭排放无法估算未来空气污染，因为排放只是众多影响空气质量的因素之一。此外，影响空气质量的各种变量（如排放、土地利用、气候变化导致的气象变量等）的变化是同时发生的，正如Müller和von Storch（2004）所指出的。这产生了三个后果：首先，由于所有变量同时变化，无法单独研究单一变量变化对空气质量的影响；其次，发生的变化是"固定的"，即在变量可能经历的所有可能变化中，每个时刻只能走其中一条"路径"；第三，我们只能研究空气质量的过去和当前状态，无法通过测量研究未来的空气质量状态。正因为如此，仅通过测量或理论框架来研究每个变量对空气质量的影响是极其困难的。

这就是为什么使用模型——特别是大气化学模型——对于研究未来空气质量是必要的。这些模型模拟了大气中相互作用的化学物质的演变（Brasseur和Jacob, 2017）。利用模型不仅可以模拟不同的情景，还可以研究每个变量对未来空气质量的孤立影响（例如，使用未来排放配合当前气象条件）。这使我们能够分离影响大气化学的每个变量的效应。模型的目标不仅仅是尽可能准确地预测或再现现实，它是我们研究对象的一种简化，我们可以对其进行操作以构建知识（Müller和von Storch, 2004）。然而，这些作者提醒我们，必须对模型的输出进行解释，才能从它所代表的对象中得出结论。这是因为模型作为我们所研究的对象（一个系统）的表示（一个"类比"），与该系统共享某些特性，这使我们能够通过研究模型来推断系统的特性。然而，模型的一些特性并不被系统共享，因此当我们研究这些模型特性时得出的结论仅适用于模型本身，而非系统。

先前的研究已经研究了未来臭氧空气质量。Turnock等人（2020）研究了在共同社会经济路径（SSPs）下不同前体物和排放轨迹下O3和PM2.5的未来变化。在后续研究中，Turnock等人研究了在不同缓解情景下O3、甲烷（CH4）和PM的变化对空气质量和气候的联合影响。Hedegaard等人（2013）研究了人为排放变化和气候变化对不同污染物的影响。Colette等人（2015）调查了气候变化能在多大程度上抵消欧洲的臭氧污染策略。Kim等人（2015）使用RCPs研究了气候变化和O3前体物变化导致的O3空气质量变化。Bhattarai等人（2024）做了类似的工作，该出版物探索了在SSPs下土地利用和土地覆盖变化、气候变化和排放变化对O3空气质量的影响。Wild等人（2012）基于人为排放变化，使用RCPs研究了世界不同地区O3的平均变化。Langner等人（2012）研究了气候变化和排放变化对欧洲地表O3的影响，遵循不同的排放情景（包括RCP4.5）。Klingberg等人（2014）研究了基于排放变化（遵循RCP4.5）和气候变化，欧洲植物未来暴露于O3的情况。Sicard等人（2017）研究了基于RCPs 2.6、4.5和8.5的变化驱动的地面层O3对植物的未来影响。

文献中的证据表明，尽管气候变化对未来的O3水平施加了"气候惩罚"，但排放变化是未来O3空气质量的决定性因素，正如Hedegaard等人（2013）、Colette等人（2015）、Kim等人（2015）、Bhattarai等人（2024）、Langner等人（2012）和Klingberg等人（2014）所见。然而，这些研究要么在全球尺度上进行，要么主要集中研究O3水平。因此，文献缺乏关于排放变化驱动的中欧不同污染物长期演变的研究。在本出版物中，我们呈现了WRF-Chem和CAMx在中欧不同10年时间段内以9 km空间分辨率进行的模拟结果。使用在线模型（WRF-Chem）和离线模型（CAMx）使我们能够分析这两类模型的输出。10年时间段除当前的2010–2019年代外，还包括2026–2035（近期）和2046–2055（中期），我们使用了源自RCP4.5和RCP8.5情景的排放，同时保持当前气象水平以严格分离仅归因于排放变化的空气污染变化。我们计算了2010–2019年（在先前研究中已计算和验证）、近期和中期未来不同季节的平均浓度及气态污染物（如O3、NO2、CO和SO2）的其他指标，并通过获取其相对差异进行比较。本出版物的主要创新在于研究排放变化在保持当前气象条件下对欧洲空气质量的孤立效应，采用区域分辨率，聚焦于对多种物种的长期影响，并使用多种模型。PM未在本研究中考虑，因为分析范围将变得过于庞大。然而，由于PM是主要污染物且显著影响地球气候，排放变化对PM及其不同组分的影响分析应作为独立研究进行探索。

本文分为四个部分：在引言之后是方法学部分，解释了所用模型、其配置、实验、情景、数据和比较方法。接下来，结果部分呈现了我们的输出。最后，对这些结果进行讨论并得出结论。

## 所用模型

本研究基于使用天气研究和预报模型耦合化学模块（WRF-Chem）版本4.4作为气象驱动，以及WRF-Chem模型的在线耦合化学模块和综合空气质量模型扩展版（CAMx）版本7.20进行的不同数值实验。由于模型、参数化方案和设置与Prieto Perez等人（2025）相同，我们在表1和表2中提供了气象和化学...

由于CO是一种相对惰性的污染物，我们将简要解释其浓度的相对变化。补充材料中的图S.7显示了未来与当前排放之间CO的夏季（JJA）平均相对变化。浓度降幅可超过25%，且该降幅在WRF-Chem模拟中更为显著。在两种情景下，2030年大多数降幅位于研究区域的西部，而在2050年这一降幅...

## 讨论

在上一节中，我们展示了每种污染物的当前变量描述及其相对变化。计算的变量如下：夏季平均值（JJA）、日均8小时平均O3超过120 μg m?3的天数、AOT40和SOMO35用于O3；JJA和DJF平均值以及NO2浓度超过200 μg m?3的小时数；CO的JJA和DJF平均值；SO2的JJA和DJF平均值以及一年中SO2浓度超过350 μg m?3的小时数...

## 结论

本研究探讨了仅排放变化在未来中欧空气质量情景中扮演的角色（即排除气象反馈），聚焦于气态污染物如O3、NO2、CO和SO2。为了探索不同的排放条件，使用RCP4.5和RCP8.5情景研究了以2030年和2050年为中心的10年期间内不同污染物的行为。为此，我们计算了适合每种污染物研究的不同变量...

## CRediT作者贡献声明

Alvaro Patricio Prieto Perez：原创草案撰写、可视化、方法学、调查研究。Peter Huszár：审阅与编辑、监督、方法学、概念化。

Jan Karlicky：论文撰写—审阅与编辑，监督指导。

未引用参考文献
Müller (2010), Ramboll (2022), Yarwood et al. (2010)

利益冲突声明
作者声明，他们没有已知的竞争性经济利益或个人关系，这些利益或关系可能影响本文所报告的工作。

致谢/资金支持
本工作由欧洲委员会地平线项目 (编号: 101056783) "非二氧化碳强迫因素及其对气候、天气、空气质量和健康的影响" (FOCI)、捷克共和国技术局支持的 ARAMIS 项目 (资助编号: SS02030031) 以及"自然与人为地质风险" OP JAK 项目 (编号: CZ.02.01.014/0022_008/0004605) 资助。本工作还部分由捷克共和国教育、青年和体育部的 e-INFRA CZ 高性能计算基础设施 (ID: 90254) 支持。

Alvaro Patricio Prieto Perez | Peter Huszár | Jan Karlicky