基于船载观测的长江下游气溶胶与挥发性有机物污染特征研究

《Atmospheric Environment》：Study on the Pollution Characteristics of Aerosols and VOCs along the Lower Reaches of the Yangtze River Based on Shipborne Observations

　　

# 摘要

中国面临着复杂的空气污染挑战，尤其是颗粒物（PM）与其气态前体物的协同演变问题。尽管已有大量近地面观测数据，但通过船舶平台对长江沿线垂直分布和化学机制的高分辨率研究仍然有限。与固定地面站相比，船舶观测具有独特优势，能够沿河流进行连续空间横断面观测，捕捉点测量无法获取的空间异质性和气溶胶垂直剖面。本研究于2022年10月9日至11日，利用船舶载偏振激光雷达和单光子电离飞行时间质谱仪，对长江江苏段气溶胶和挥发性有机化合物（VOCs）的时空特征、来源和演变过程进行了研究。结合地面数据，我们分析了气溶胶垂直剖面的时空变化、二次有机气溶胶形成潜力（SOAP）及其相互关系。研究识别出三个气溶胶演变阶段：通过西北风区域传输形成的老化球形颗粒；具有高线性退偏振比（LDR）和低消光系数的沙尘混合气溶胶；以及沙尘污染气溶胶的老化过程。VOCs表现出强烈的时空异质性；高污染事件以卤代烃和取代芳烃为主导，反映了沿江工业排放和溶剂挥发。二甲苯和乙苯与航运和港口活动相关。这是长江三角洲实施更严格燃料标准后首次开展的气溶胶和VOCs高时空分辨率船舶观测，系统地揭示了长江沿岸VOC排放特征以及区域传输后气溶胶的老化过程。

# 引言

中国空气污染长期以来一直是一个紧迫的问题。十多年前，区域性雾霾的频繁发生已引起公众和科学界的广泛关注（Ming等，2017）。作为中国最经济活跃、城市化程度最高的地区之一，长三角地区排放强度高、污染物成分复杂，一直是复杂空气污染的热点地区，细颗粒物和臭氧污染交替或同时发生，对公众健康构成严重威胁（Hamanaka和Mutlu，2025）。

历史上，观测研究主要聚焦于单个城市群，依赖于固定地面站，这些站点能有效捕捉城市尺度的污染特征（An等，2015；Wang等，2015、2016、2018）。为阐明污染物的空间分布和区域传输机制，以往研究通常采用包括后向轨迹和化学传输模型在内的数值方法进行模拟和源解析。然而，这些模型本质上易受排放清单、气象场和化学机制相关不确定性的影响。

空气质量移动监测在全球范围内得到了广泛应用。早期研究主要集中在颗粒物（PM）和六项基本空气污染物的固定与移动采样上。近年来，随着高精度观测仪器的迭代发展，包括飞行时间质谱（TOF-MS）和气相色谱-质谱联用（GC-MS）在内的挥发性有机化合物在线移动监测技术，以及差分光学吸收光谱（DOAS）和傅里叶变换红外光谱（FTIR）等光谱遥感技术迅速涌现（Huang等，2021；Tan等，2018；Wang等，2021）。通过将这些技术与偏振激光雷达和气溶胶理化分析仪等垂直观测设备相结合，构建了多组分移动观测系统，有效缩小了固定点监测与数值模型模拟之间的尺度差异。

近年来，众多研究聚焦于长江中下游的空气污染问题，揭示了长江水域大气污染与相邻城市群内部污染的显著差异。2015年冬季，复旦大学、中国科学技术大学等机构沿长江中下游开展了大规模船舶移动观测活动。观测船于11月21日从上海出发，11月29日抵达武汉，12月4日返回上海。此次活动部署了多种观测仪器，包括气溶胶理化特性分析仪、六项基本空气污染物监测仪、VOCs采样和监测设备、偏振激光雷达和MAX-DOAS。这一部署实现了从近地面化学组成到气溶胶垂直剖面的三维观测（Fan等，2018；Hong等，2018；Li等，2018；Ting等，2021；Wang等，2020；Zhu等，2018）。此次活动直接捕捉到了污染物浓度和来源的显著区域差异。具体而言，研究发现武汉以二次无机气溶胶为主，长三角地区地壳元素富集，农村地区生物燃烧影响显著，上海段船舶排放贡献较大。此外，MAX-DOAS等仪器的观测证实，该流域的严重污染事件主要由气象驱动的区域传输引起，而非本地排放的积累。同时指出，冬季棕碳光吸收的主要来源是生物燃烧。尽管此次活动同步部署多种仪器产生了令人瞩目的数据和成果，但后续分析主要聚焦于单个仪器的结果。此外，离线VOC和气溶胶测量所需的较长采样时间限制了高时间分辨率的交叉验证和协同多污染物源解析的潜力，留下了相当大的优化空间。在2015年研究的基础上，江苏省环境监测中心于2019年沿长江江苏段开展了为期15天的船舶观测活动，针对污染更严重的下游河段（Chen等，2022；Zhao等，2021）。研究发现长江水域的空气污染水平高于周边城市，二次硝酸盐、船舶排放和燃煤燃烧被确定为主要的气溶胶来源。六项基本污染物在江面上的浓度持续高于最近的环境监测站，表明河流区域的船舶排放和沿岸工业排放影响更为深远。

与此同时，从2016年到2020年，长江流域所有通航段实施了越来越严格的燃料标准，要求远洋船舶在进入内河水域时将硫含量切换至≤0.1%的燃料。长三角地区航运业高度发达。基于船舶轨迹的估计表明，船舶排放对大气环境产生显著影响（Fan等，2016）。此外，船舶排放清单显示，排放峰值出现在停泊和装卸作业期间，慢速航行和巡航模式的排放也较为突出（Weng等，2020）。在燃料切换初期，硫酸盐排放减少（Xiao等，2018）；然而，VOCs的排放系数显著增加，烯烃取代烷烃成为主导物种，导致二次有机气溶胶形成潜力（SOAFP）增加约一倍（Wu等，2020）。在燃料切换完全实施后，芳烃和含氧挥发性有机化合物（OVOCs）成为主要的VOC组分，伴随排放系数进一步升高和SOAFP显著增强（Zhang等，2024）。除了修订后的海洋燃料标准推动长江水域主要污染源排放谱系的转变外，长三角地区的污染来源格局也发生了新的变化。在过去十年中，在快速城市化和更严格的环境质量控制的推动下，加上长江航运的物流便利性和成本效益，大量污染企业从城市中心迁移至沿江工业园区。

总之，长江中下游的空气污染组成、来源结构和空间分布具有与城市地区不同的独特特征。此外，以往研究在VOC测量的时空分辨率方面存在不足。鉴于近年来VOC排放的主导来源已发生转变，缺乏相应的跨区域联合监测活动凸显了进一步研究的迫切需求。

为弥补这些空白，我们的团队于2022年10月9日至11日沿长江江苏段开展了船舶移动观测活动，使用了偏振激光雷达和单光子电离质谱仪。本研究聚焦于分析该水道上气溶胶的垂直分布和光学特性，以及VOC组分的时空模式。此次活动揭示了港口作业区与沿江工业区之间VOC分布的显著差异，阐明了不同来源VOC排放的特征谱系。同时，我们成功捕捉到了沙尘气溶胶的老化过程，并系统分析了LDR和消光系数等关键参数的演变。这些发现为解读区域污染物的来源和转化机制提供了第一手观测数据。鉴于长三角地区急需更精细的空气质量监管，本研究获得的协同PM和VOC数据有助于精准定位污染热点和区分来源贡献，对推进区域空气污染联防联控和提升环境治理整体效能具有重大的实践意义。

## 研究区域和巡航航线

选择长江江苏段作为目标研究区域。船舶移动监测活动于2022年10月9日至11日开展。10月9日，研究船于05:47从南京港（118.72°E, 32.09°N）出发，17:09抵达南通港（120.83°E, 32.01°N）。10月10日，巡航于09:35从南通港出发，抵达太仓港（121.18°E, 31.67°N），随后立即进行返航，返回南通港。

## 偏振激光雷达观测

在巡航活动期间，偏振激光雷达以垂直指向模式运行以获取LDR数据。LDR定义为激光雷达回波信号中垂直偏振分量与平行偏振分量的比值，取值范围为0至1。接近0的数值表明气溶胶颗粒高度球形，而较高的数值则表明颗粒形状更为不规则。对于532 nm激光波长，沙尘气溶胶的LDR范围为……

## 结论

基于长江江苏段的协同观测，本研究阐明了这一重要水道的独特空气污染演变模式和潜在理化机制。研究识别出三个典型的气溶胶演变阶段，这些阶段受气象参数的密切调控：10月9日盛行西北风下，发生了显著的自北向南的区域传输事件，气溶胶以老化……

## CRediT作者贡献声明

**夏海云**：监督、资源、数据整理。**张文**：写作——审阅与编辑、监督、正式分析。**丁铭**：调查、数据整理。**陈依祥**：写作——初稿、可视化、方法论、调查、正式分析、概念化。**杨家威**：写作——审阅与编辑。**虞黛豪**：写作——审阅与编辑。**夏秋伟**：写作——审阅与编辑。**虞赛芬**：写作——审阅与编辑、正式分析。

## 数据可用性

本研究中使用的巡航活动测量数据可向通讯作者索取（[e-mail]）。

## 利益冲突

通讯作者声明所有作者均无利益冲突。

## 资金支持

本研究得到国家自然科学基金（42405138、42305147）和江苏省自然科学基金（BK20230428）的支持。

## 利益冲突声明

? 作者声明以下可能被视为潜在利益冲突的财务利益/个人关系：张文报告获得国家自然科学基金的资金支持。张文报告获得江苏省自然科学基金的资金支持。如有其他作者，他们声明没有已知的财务利益冲突或个人关系可能影响……

## 致谢

感谢南京信息工程大学高性能计算平台对本工作的支持。感谢Bing Maps提供遥感地图服务。感谢王少磊收集整理中国环境监测站空气质量指数数据（https://quotsoft.net/air/）。感谢江苏省环境监测中心组织此次船舶观测活动。

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**陈依祥 | 丁铭 | 张文 | 虞赛芬 | 夏秋伟 | 虞黛豪 | 杨家威 | 夏海云**

南京信息工程大学气候系统预测与风险管理国家重点实验室（CPRM），南京 210044，中国