《Atmospheric Research》：Compound air stagnation and heatwave events: A ninefold increase in frequency and a tenfold rise in population exposure to air pollution over India
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•复合型空气停滞加上热浪事件导致了印度最严重的空气污染。•污染严重程度排序：空气停滞 < 热浪 < 复合事件。•2003年至2019年间，复合事件的频率增加了九倍。•受污染的人口数量增加了十倍，从0.1亿增加到了10亿人天。•复合事件仅发生在季风前和季风季节。引言空气污染是当今世
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复合型空气停滞加上热浪事件导致了印度最严重的空气污染。
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污染严重程度排序：空气停滞 < 热浪 < 复合事件。
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2003年至2019年间，复合事件的频率增加了九倍。
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受污染的人口数量增加了十倍，从0.1亿增加到了10亿人天。
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复合事件仅发生在季风前和季风季节。
引言
空气污染是当今世界面临的最严重的环境威胁之一。它是全球导致过早死亡的四大原因之一（Ravishankara等人，2020年），并且由室外污染物引起的死亡人数超过四百万（Rentschler和Leonova，2023年）。暴露于细颗粒物（PM?.?）是主要的环境健康风险因素之一，每年导致数百万人过早死亡（Xu等人，2025年）。在像印度这样的发展中国家，这一负担非常沉重，2019年空气污染与167万例过早死亡有关（Zhou等人，2024年）。最近的评估表明，印度的空气污染对健康和经济的负担属于世界最重的水平之一（Ghude等人，2016年；Chowdhury和Dey，2016年；Pandey等人，2021年）。因此，必须密切关注导致这种污染积累的气象条件，以便为该国制定更有效的缓解策略。
印度北部，特别是恒河平原（IGP），长期以来一直被认为是世界上污染最严重的地区之一，过去二十年中的多项印度研究详细记录了其原因。该地区冬季的浓雾首次引起全球关注是在印度洋实验期间（Ramanathan等人，2001年）。在季风前的几个月，来自塔尔沙漠和西南亚的沙尘暴显著增加了恒河平原地区的气溶胶负荷（Dey等人，2004年）。2018年5月连续发生的严重沙尘暴展示了这类事件如何迅速恶化空气质量，甚至在印度北部造成人员伤亡（Sarkar等人，2019年）。位于IGP沿线的燃煤热电厂也加重了气溶胶的负担（Prasad等人，2006年）。旁遮普邦、哈里亚纳邦和北方邦西部在4月至5月小麦收割后以及10月至11月水稻收割后燃烧农作物残余物，是另一个主要的反复出现的污染源（Badarinath等人，2006年；Vadrevu等人，2011年；Ravindra等人，2019年；Singh等人，2020年）。曾经只是IGP西北部地区的地方性问题，现在已经扩展到整个国家，因为烟雾会随风远距离传播，现在影响到印度中部、东部甚至南部（Kaskaoutis等人，2014年；Sarkar等人，2018a；Sarkar等人，2018b；Jethva等人，2019年；Romana等人，2026年）。这些研究表明了一个明确的点：排放量基本上是连续的，而气象条件决定了它们何时会升级为严重事件。在冬季和季风过后，轻弱的西北风、浅层边界层和频繁的逆温层会将污染物困在恒河谷地；而在热月份，强西风可以通风地表，但会将大量的尘埃输送到大气中（Sarkar等人，2018a；Chauhan和Singh，2020年）。
在印度以外的地区，也有多项研究探讨了极端天气如何影响空气质量。韩国首尔的热浪期间空气质量变化已被记录在案（Park等人，2023年）。Chen等人（2024年）表明，热浪加剧了中国的O?和NO?污染，而Zhou等人（2023年）报告了热浪和空气污染共同影响该国高血压发病率的情况。Analitis等人（2014年）发现，热浪与空气污染结合在一起，与九个欧洲城市的死亡率增加有关。Kalisa等人（2018年）研究了英国伯明翰热浪期间的温度与空气污染之间的关系，而Shaposhnikov等人（2014年）分析了热浪和严重野火污染对大量人口的综合影响。Kalisa和Sudmant（2025年）报告称，热浪加剧了撒哈拉以南非洲地区的城市空气污染，对公共健康造成了重大影响。南亚连续多年经历了长时间的热浪、高温和全球最差的空气质量（Hasan等人，2023年），而在加利福尼亚，热浪和空气污染的结合构成了一个重大的健康挑战（Kinney和Pinkerton，2022年）。然而，热浪对这些地区污染物的影响尚未得到系统的研究。
空气停滞事件是指由于通风不良，空气被限制在某一区域内的情况，这通常是由于持续微风或平静的风以及逆温层的存在造成的。在一个地区内长时间的停滞会导致污染物积累，空气质量恶化，在美国，停滞日的污染水平明显更严重（Wang和Angell，1999年）。在中国，极端污染事件与停滞期相吻合（Wang等人，2022年）。在首尔，当地排放对PM?.?浓度的贡献在停滞条件下被放大（Jeong等人，2024年）。因此，即使在排放量没有突然增加的情况下，停滞事件也可能加剧PM?.?的污染（Garrido-Perez等人，2018年；Schnell和Prather，2017年）。对于印度，Zhou等人（2024年）量化了空气停滞对地表PM?.?浓度的影响。
虽然已经研究了空气停滞和热浪等个别气象事件期间PM?.?和气溶胶负荷的行为，但空气停滞和热浪的复合发生情况尚未在印度或其他任何地方得到研究。本研究是首次解决这一空白。利用2003年至2019年的十七年数据，探讨了三个问题：（i）这三种事件——空气停滞、热浪和复合事件（空气停滞+热浪）中，哪种事件产生的PM?.?和AOD最高；（ii）这些年来复合事件的频率、空间范围和季节性如何变化；（iii）有多少人口受到其影响。工作假设是复合事件产生的PM?.?和AOD显著高于单独事件，并且进一步分析了事件频率和人口暴露的趋势。
部分摘录
使用的数据
本研究涵盖了2003年至2019年的印度地区。选择2003年至2019年作为研究时期，是因为这些数据集的时间戳一致。CAMS数据从2003年开始可用，而WorldPop年度人口网格数据截至2019年均可获取。因此，这一时期为分析中使用的所有数据集提供了一个一致且可比较的时间框架。所有数据集都被转换为0.25°×0.25°的网格格式。
空气停滞日的识别
停滞阈值遵循美国国家海洋和大气管理局（NOAA）的空气停滞指数（ASI），根据该指数，如果日均10米风速低于3.2米/秒，日均500百帕风速低于13米/秒，且日均降水量低于1毫米，则判定为停滞日（Horton和Diffenbaugh，2012年）。计算过程如下：对于2003年至2019年期间的每个0.25°网格点及其每一天，分别计算10米和500百帕风速。
结果与讨论
第4.1节首先确定了哪种事件造成的污染最严重（图1，表1）。第4.2节展示了复合事件的频率和受影响区域的人口密度随时间的变化（图2），第4.3节量化了人天暴露量（图3），第4.4节按季节讨论了结果（图4），第4.5节分析了超出高污染阈值的日期和地区（图5），第4.6节讨论了...
结论
空气污染是一个关键问题，而且状况正在不断恶化。基于对现有文献的广泛回顾，本研究似乎是首次调查空气停滞和热浪对空气污染的综合影响。三种事件的严重程度顺序为：空气停滞 < 热浪 < （空气停滞+热浪）。2003年至2019年间，这种事件的频率增加了九倍，期间平均地表PM?.?浓度...
碳足迹声明
本研究使用了一台HP计算机，其估计的碳足迹为26.94千克二氧化碳当量（至少如此），这是使用Green Algorithms工具计算得出的。计算该估计值的输入参数包括126小时的运行时间、8个核心（i7-13700）和16GB的系统内存。这相当于从巴黎（法国）飞往都柏林（爱尔兰）航班的二氧化碳排放量的24%。
CRediT作者贡献声明
Gayathri Balachandran：撰写——原始草稿、可视化、软件、方法论、调查。S. Sumith Satheendran：撰写——审阅与编辑、监督、方法论、概念化。
资金
作者声明在准备本手稿期间没有收到任何资金、拨款或其他形式的支持。
利益冲突声明
作者声明本研究的出版不存在任何利益冲突。
Gayathri Balachandran|S. Sumith Satheendran
