青岛沿海地区黑碳对短期干预措施及跨年度排放变化的源特异性响应

《Atmospheric Environment》：Source-Specific Black Carbon Responses to Short-Term Interventions and Cross-Year Emission Changes in Coastal Qingdao

　　

摘要

黑碳对燃烧排放的变化反应迅速，但在沿海城市环境中，其对短期干预措施以及跨年度排放变化的来源特异性反应仍缺乏足够的研究。本研究通过结合七波长Aethalometer源解析方法与基于随机森林的气象标准化技术，对中国北方沿海城市青岛的冬季黑碳进行了研究。黑碳被分为与化石燃料燃烧相关的黑碳（BC_ff）和与生物质燃烧相关的黑碳（BC_bb），并通过气象标准化来减少天气因素对排放变化评估的干扰。研究涵盖了春节、2020年COVID-19封锁及恢复期以及两个冬季观测期的相应阶段。在两个冬季的春节期间，经过气象校正后的黑碳浓度均下降了约20–30%，主要由于BC_ff的减少，而BC_bb的反应则较为弱，其占比甚至有所上升。在COVID-19期间，BC_ff持续处于较低水平，而在恢复期内BC_bb进一步下降，使得总体黑碳浓度没有出现反弹。短期干预措施虽能减弱BC_ff的日变化峰值，但对BC_bb的背景浓度影响较小。在相应阶段中，2025年的BC_ff浓度低于2020年，而BC_bb浓度则显著升高，占总黑碳浓度的30%以上。这些相互抵消的来源特异性变化导致冬季黑碳浓度并未出现系统性跨年度下降。这些研究结果揭示了黑碳对排放变化的不同来源特异性反应，表明要有效降低黑碳浓度，除了继续减少化石燃料排放外，还需更加重视生物质燃烧及其他分散性燃烧源的控制。

引言

黑碳是一种重要的燃烧产生的气溶胶，它会影响空气质量（Wang等，2018）、气候强迫（Bond等，2013；Gustafsson等，2026）以及人类健康（Zhu等，2023）。在城市环境中，黑碳主要来源于化石燃料燃烧（Qi和Wang，2019；Helin等，2021；Blanco-Donado等，2022）以及生物质燃烧（Chen等，2017；Liu等，2017）。由于黑碳对排放强度和来源结构的变化反应迅速，其浓度及来源特异性贡献为评估不同时间尺度上的排放控制效果提供了有用的观测依据（Xu等，2020；Dai等，2023；Zheng等，2025）。

短期干预措施，包括北京奥运会期间实施的计划性排放控制（Okuda等，2011）、春节假期期间的频繁社会活动中断（Wang等，2017），以及2020年初COVID-19封锁期间前所未有的活动限制（Xu等，2020；Jia等，2021；Dai等，2024；Heald等，2026），均为研究黑碳对突发排放变化的反应提供了自然实验条件。以往的研究通常发现，在短暂的排放减少事件中，黑碳浓度会有显著下降（Okuda等，2011；Wang等，2017；Xu等，2020）。然而，与化石燃料燃烧和生物质燃烧相关的黑碳反应并不一致（Xu等，2020；H. Liu等，2021）。大多数研究关注的是这类短暂干预的即时效应，而较少探讨这些突发反应与长期清洁空气政策下的跨年度变化之间的差异。

长期的结构性排放控制措施，如产业转型、能源结构调整以及日益严格的车辆排放标准，使得中国各地的PM_2.5浓度显著下降（Wu等，2017；C. Li等，2022；Geng等，2024）。中国近期的长期观测表明，在清洁空气政策实施后，黑碳浓度总体上有所下降，但不同地区的来源特异性趋势及相对贡献变化不一（Abulimiti等，2025；Xie等，2025；Zheng等，2025）。在中国南部进行的一项同位素约束研究显示，清洁空气行动计划实施后，化石燃料燃烧和生物质燃烧产生的黑碳均有所减少，而排放清单大大低估了生物质燃烧的贡献（Liu等，2025）。尽管如此，仍有少数研究在统一框架下明确比较了突发短期控制措施与长期清洁空气政策下的黑碳反应差异。因此，目前尚不清楚这两种类型的排放变化是否会在黑碳浓度、来源构成及日变化特征方面产生相似的反应。

在区分由排放变化引起的黑碳变化时，气象因素的干扰是一个重大挑战（Stull，1988；Anh等，1997）。边界层动态、风型及大尺度气象条件的变化可能会掩盖排放信号，尤其是在冬季（Xiang等，2019；Yuan等，2021；Slater等，2022）。基于事件的观测还表明，在短期控制期间，区域传输作用所带来的影响可能与局部排放减少相当，甚至更强（Ding等，2026）。基于机器学习的天气标准化技术，如随机森林模型，越来越多地被用于从气象变化中分离出与排放相关的信号（Grange等，2018；Grange和Carslaw，2019）。将这种技术与源解析方法相结合，可以更有效地评估黑碳对排放控制的来源特异性反应，同时减少气象因素的干扰（Xu等，2020；Dai等，2021）。

青岛位于黄海西部，冬季时常受到大陆气流与海洋气团相互作用的影响（Shi等，2019），因此气象变化是影响黑碳积累与扩散的重要因素（Gao等，2020）。该地区的冬季黑碳浓度还受到交通、工业活动及居民燃烧等多种燃烧源的共同影响（Li等，2017；Bie等，2021）。2020年至2025年间，青岛及山东省继续在区域大气污染控制框架下实施各项清洁空气措施，如“山东四减四增”行动（山东省人民政府，2024）及相关市级清洁空气政策。这些措施针对工业排放、煤炭及供暖能源使用、道路交通、港口、航运以及非道路移动源等方面。

在这样不断发展的政策与排放背景下，我们利用2020年和2025年的冬季观测数据研究了青岛的黑碳状况。这两个冬季观测期为我们提供了比较黑碳对短期排放扰动的反应以及评估在不同排放背景下的跨年度差异的机会。通过结合基于Aethalometer的黑碳源解析方法与基于随机森林的气象标准化技术，我们减少了气象因素的干扰，进而研究了不同排放变化情景下黑碳的来源特异性反应。本研究的目标是：（1）量化短期排放减少期间黑碳变化的幅度及其来源特异性特征；（2）比较两个冬季期间黑碳浓度、来源贡献及日变化模式的差异。

章节节选

采样地点

本研究在中国北方沿海城市青岛开展，观测工作在青岛市生态环境局崂山分局进行（图1）。该地区属于典型的混合城市环境，包含商业区、居民区以及旅游景点，附近没有明显的工业污染源。因此，该采样点能够代表青岛典型的城市黑碳污染状况，而非来自某一种主要污染源的排放。

黑碳及气象条件的总体特征

在两个冬季观测期间，青岛观测到的黑碳浓度都表现出明显的短期波动，并且存在明显的阶段性变化趋势（图2）。在两个年份的春节期间，黑碳浓度均呈现持续下降的趋势。不过，节后黑碳浓度的变化情况在两个冬季有所不同。2020年，在COVID-19封锁及恢复期间，黑碳浓度持续下降，而2025年节后的黑碳浓度下降幅度则相对较小。跨年度比较进一步表明，2025年的冬季黑碳浓度

结论

本研究结合基于随机森林的气象校正方法与基于Aethalometer模型的源解析技术，分析了2020年和2025年冬季青岛在短期干预措施作用下的黑碳反应情况。在排除气象因素的干扰后，春节期间黑碳浓度约下降20–30%，这一下降主要源于BC_ff的减少，而BC_bb的反应则较为弱，其占比反而有所上升。在2020年COVID-19期间，BC_ff继续处于较低水平

CRediT作者贡献说明

Qi Yuan：写作——审阅与编辑、监督、概念构思。Liang Xu：软件应用、方法设计。Jingrui Hao：写作——初稿撰写、数据可视化。Yuan Fang：验证工作、监督指导。Hengmei Shen：验证工作、数据调查。Yexiao Hu：数据调查、数据整理

未引用参考文献

Li等，2022；Liu等，2021；山东省人民政府，2024。

利益冲突声明

作者声明，他们不存在任何可能影响本文研究结果的已知利益冲突或个人关系。

数据可用性

数据将在收到请求后提供。

利益冲突声明

? 作者声明，他们不存在任何可能影响本文研究结果的已知利益冲突或个人关系。

致谢

本研究得到了中国国家自然科学基金（编号：42575119）以及中国国家重点研发计划（编号：2024YFC2815800）的资助。

Jingrui Hao|Yexiao Hu|Hengmei Shen|Yuan Fang|Liang Xu|Qi Yuan

中国教育部海洋环境与生态学重点实验室、中国海洋大学深海多圈层与地球系统科学前沿中心，青岛，中国