中国大气氮氧化物排放与污染的驱动因素
《Environmental Pollution》:Driving factors of atmospheric nitrogen oxides emissions and pollution in China
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时间:2026年09月19日
来源:Environmental Pollution 7.2
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• 天然同位素证据表明,非化石NOx来源贡献了中国NOx总量近一半。
• 区域NOx排放强度受人口密度、能源使用和农业实践的塑造。
• 尽管NOx有所下降,但更强的氧化作用和氨的可用性减缓了硝酸盐沉积的降低。
引言
中国正面临严重的大气NOy(氮氧化物,即一氧化氮NO及其
• 天然同位素证据表明,非化石NOx来源贡献了中国NOx总量近一半。
• 区域NOx排放强度受人口密度、能源使用和农业实践的塑造。
• 尽管NOx有所下降,但更强的氧化作用和氨的可用性减缓了硝酸盐沉积的降低。
引言
中国正面临严重的大气NOy(氮氧化物,即一氧化氮NO及其氧化产物)污染与沉降问题(Liu等,2013;Yu等,2019),这会对陆地和水生生态系统产生负面影响,例如酸化、生物多样性下降和水质恶化(Clark & Tilman 2008;Guo等,2010)。为减少大气NOy污染与沉降,中国已采取了一系列削减措施。例如,为减少燃煤产生的NOx(NO与二氧化氮NO2之和)排放,自2008年以来,"以大代小"的政策以及大规模烟气脱硝技术已在中国燃煤电厂广泛采用(Song等,2021a)。为减少机动车尾气NOx排放,自2007年以来中国实施了按车牌尾号限行的一单日政策(Xu等,2017)。因此,根据排放清单数据(《中国统计年鉴》),2011年至2020年间中国NOx排放下降了54%。然而,化石燃料NOx排放清单(中华人民共和国国家统计局,《中国统计年鉴》;Song等,2021a)报告显示,2011—2015年间中国NOx年均排放量为7.91 ± 2.19 Tg N yr?1。这一数值明显低于同期全国NOy总沉降通量11.36 ± 1.10 Tg N yr?1,该通量由Yu等(2019)、Han等(2017)、Zhao等(2017)和Song等(2022)综合得出。这一沉降收支还核算了3.02 ± 0.48 Tg N yr?1的陆地至海洋NOy净输运通量,同样来自上述多研究数据集的整合。如此显著的差异意味着常规化石燃料清单可能低估了中国全境的NOx排放。
中国大气NOx主要来源于化石燃料燃烧(尤其是燃煤和燃油燃烧)以及非化石燃料来源,包括生物质燃烧(如农作物秸秆、野火和垃圾焚烧)以及微生物氮循环过程(如土壤、水系统和动物废弃物中的硝化与反硝化作用)(Richter等,2005;Huang等,2014;Song等,2021a、2022;Kong等,2023;Mattoo & Suman 2023)。长期以来,中国的NOx被主要归因于化石燃料燃烧,尤其是煤和油(Zhao等,2011;Shi等,2014;Li等,2017;Sun等,2018;Kurokawa & Ohara 2020;《中国统计年鉴》;MEIC模型,追踪人为排放;《中国机动车排放年报》)。这一观点有大量科学研究支持,这些研究对这些排放进行了详尽的定量与特征刻画。全国综合清单、模型模拟以及众多研究重点追踪能源生产、工业和交通部门的排放因子、空间分布和时间趋势(Zhao等,2011;Shi等,2014;Li等,2017;Sun等,2018;Kurokawa & Ohara 2020;《中国统计年鉴》;MEIC模型,追踪人为排放;《中国机动车排放年报》)。这些已建立的数据库构成了传统上对中国NOx排放结构认知的核心,并凸显了人为化石燃料来源在历史上的重大作用。
然而近年来,非化石燃料来源日益被承认为中国大气NOx收支的重要贡献者(Song等,2021a;Kong等,2023;Li等,2024)。基于排放清单的证据揭示了其显著的定量贡献:例如,卫星约束分析与模型模拟表明,施肥农田的土壤NOx排放可在特定地区和时期占总量排放的16%以上(Lu等,2021;Shen等,2022),而生物质燃烧约占全国NOx总排放的10%—25%(Wu等,2020;Li等,2024),且在过去十年中尽管农业秸秆露天焚烧大幅减少,这一比例仍相对保持稳定(Huang等,2021;You等,2026)。与此同时,稳定的氮同位素(δ15N)数据提供了独立而有说服力的证据,表明非化石燃料来源可能占中国大气NO3?的30%以上(Zong等,2017;Fan等,2023;Li等,2024;Xiao等,2025),东亚(Song等,2022)以及全球(Song等,2021a)地区也是如此。
然而,在区域尺度上,化石燃料和非化石燃料来源NOx的量化排放数据长期缺失,导致对其各自排放强度及潜在驱动机制的认识持续存在不确定性。这一数据缺口进一步阻碍了对社会经济因素、能源结构和农业实践如何在不同地理背景下差异性地调控这两类排放来源排放的全面了解。在国家尺度上,由于历史上缺乏集成式的、按来源区分的排放估计,总NOx排放收支一直约束不力。因此,全国NOx排放强度的可靠数据长期缺失。这一关键的知识空白从根本上限制了我们解读大气系统对人为压力响应的能力。具体而言,环境NO2浓度和大气NO3?沉降——这两个空气质量与生态影响的关键指标——如何随总NOx排放强度的变化而定量响应仍不清楚。理解这些关系对于预测排放情景变化下的污染后果以及设计考虑排放、大气化学和沉降通量之间复杂相互作用的有效控制政策至关重要。
作为NOx排放的最初形态,NO被迅速氧化为NO2,在大气中形成光化学NOx循环(Ye等,2016)。来自不同来源的不同NOx排放混合,构成了大气中的初始NOx池(i-NOx)(图1)。实际上,由于i-NOx的瞬间排放与氧化特性,直接测量其极其困难,甚至不可能(Song等,2019;Song等,2021a)。然而,i-NOx的δ15N(即δ15Ni-NOx)整合了NOx来源的同位素特征,因此可作为有效示踪剂来区分主要NOx排放类别的相对贡献(Zong等,2017;Song等,2019;Song等,2021a;Song等,2022)。这种同位素方法克服了统计排放清单的局限,后者难以有效约束非化石燃料NOx来源(主要包括生物质燃烧和微生物氮循环)。
本研究采用氮同位素"指纹"来量化四大主导NOx排放来源的比例贡献,并更新中国各区域的NOx排放收支。我们首先整合全国大气颗粒物硝酸盐(δ15Np-NO3?)和降水硝酸盐(δ15Nw-NO3?)的δ15N观测数据。然后,基于NOx、气态硝酸(HNO3)和p-NO3?的浓度与δ15N,我们估算了大气中来自不同排放来源的初始NOx混合物(i-NOx)的δ15N(δ15Ni-NOx),以及δ15Np-NO3?与δ15Ni-NOx之间的差值(15Δi-NOx→p-NO3?)和δ15Nw-NO3?与δ15Ni-NOx之间的差值(15Δi-NOx→w-NO3?)。基于这些15Δ值和按来源区分的δ15N特征,我们通过同位素混合模型解析了八个地理子区域的来源分摊。将来源比例与燃油燃烧的NOx排放官方统计数据相结合,我们进一步计算了各区域的按来源区分的NOx排放量和相应的排放强度。最终,我们利用来源信息的空间格局,揭示过往NOx削减措施如何改变中国各地的二次NO3?形成。
章节摘要
硝酸盐δ15N的数据整理
我们按照PRISMA 2020定量证据综合报告标准,收集了中国八个区域(东北、华北、华东、华西、华中、华南、西南和西北)的颗粒物硝酸盐(δ15Np-NO3?)和降水硝酸盐(δ15Nw-NO3?)的δ15N数据。文献检索截至2024年12月31日,在三个独立数据库——Web of Science、Google Scholar和百度学术——上进行,以覆盖国际和国内……
中国NOx排放来源的空间变化及其社会经济驱动因素
中国的站基δ15Np-NO3?(5.2 ± 3.6‰,n=110)显著高于δ15Nw-NO3?值(0.2 ± 3.4‰,n=99)(图S4),主要原因是p-NO3?形成过程中相关的同位素效应高于w-NO3?。东亚的平均15Δi-NOx→p-NO3?(12.2 ± 7.1‰;图S3b)与根据δ15N、Δ17O和决定NOx氧化和p-NO3?形成的关键环境参数得出的值(16.7 ± 2.3‰;详见Song等,2021b)一致。此外,平均15Δi-NOx→w-NO3?(6.3 ± 4.8‰;……
结论
基于稳健的同位素约束,本研究从根本上修订了对中国NOx排放来源及其大气后果的认识。表观的区域δ15N梯度暗示了一个初步的南北模式,模型推算的比例表明东北和华北的燃煤贡献相对较高,而西南和西北的微生物氮循环贡献相对较大。但我们注意到,这些区域间的差异并非……
CRediT作者贡献声明
Wei Song:写作—审阅与编辑、写作—原稿撰写、方法论、调查研究、经费获取、正式分析、数据管理。
Xueyan Liu:写作—审阅与编辑、监督、项目管理、经费获取
未引用参考文献
《中国生态环境统计》;《中国生态环境状况公报》;《中国机动车排放》;《中国统计年鉴》;MEIC模型;国家统计局,中华人民共和国人民
开放研究
本文相关数据集可在以下链接在线获取:https://doi.org/10.6084/m9.figshare.31827295。
利益冲突声明
? 作者声明不存在可能影响本文所报告工作的已知竞争性财务利益或个人关系。
致谢
本研究得到中国国家自然科学基金(编号:42322301、42125301、424733005)的支持。我们衷心感谢所有报告并提供大气NOx、HNO3、w-NO3?和p-NO3?浓度与同位素宝贵数据的研究人员。
Wei Song | Xue-Yan Liu
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