创新协同系数揭示了中国过去十年PM2.5与O3的负协同污染现象

《Journal of Cleaner Production》：Innovative Synergy Coefficient revealed the negative PM 2.5–O 3 synergistic pollution in China over the past decade

　　

摘要

过去十年（2015-2024），中国实施了严格的政策以应对PM2.5污染。然而，这一时期也见证了O3污染日益成为紧迫问题。这种污染模式的转变伴随着中国PM2.5-O3协同污染事件的频发。PM2.5和O3的联合暴露可能比单一污染物暴露带来更大的健康风险。本研究开发了一种创新的协同系数（SC），利用中国328个城市1180个环境监测站从2015年至2024年的数据来量化长期协同趋势。负协同在83%的站点中占主导地位，表明PM2.5和O3之间总体呈现趋势相悖。最显著负SC值出现在秋季和冬季，而夏季正SC值比例更高，尤其在中温带和南亚热带区域。在研究期间，温度对O3变化的影响日益重要，而影响PM2.5的关键因素相对稳定。自然因素主要在北部亚热带、暖温带和中部亚热带区域调节SC值，而南部亚热带区域则表现出对人为驱动因素更强的敏感性。SC量化了PM2.5和O3变化之间不断演变的协同关系。该系数为评估协同空气质量控制长期进展提供了统一基准，并支持在尊重各气候区独特环境背景的同时实现PM2.5和O3的协同减排。

引言

复合空气污染已成为全球快速城市化进程中制约可持续发展和公共健康的关键因素，其中PM2.5-O3协同污染已成为全球主要关注问题（Burnett等，2014；Pu等，2019；Malashock等，2022；He等，2024；Zhang等，2025a）。自2013年实施清洁空气行动以来，中国通过一系列强有力的减排措施，实现了PM2.5浓度的历史性快速下降（Ru等，2019；Zhai等，2019；Zhang等，2019）。然而，许多地区的PM2.5浓度仍高于世界卫生组织空气质量指南标准（WHO，2021；Liu等，2025）。与此同时，近地面O3呈现上升趋势，导致PM2.5-O3协同污染事件频发（Li等，2019a）。二次PM2.5和O3的生成与氮氧化物（NOx）和挥发性有机物（VOCs）密切相关，这些过程还受到复杂化学路径和环境因素的塑造（Meng等，1997；He等，2024）。研究发现，PM2.5的下降通过扰动大气自由基循环和减少气溶胶对过氧氢自由基的清除，加剧了O3的生成。这一机制凸显了多污染物缓解策略中的一个关键权衡，即气溶胶减少无意中加速了光化学O3的生成（Li等，2019b；Qin等，2022）。此外，PM2.5和O3的联合暴露可能比单一污染物暴露带来更大的健康风险，据报道对呼吸系统和心血管死亡率有影响（Liu等，2023a；Xu等，2024）。因此，仅关注PM2.5或O3无法全面把握当前空气质量改善面临的挑战。需要协同评估PM2.5-O3协同污染，以支持多污染物控制和公共健康保护。

线性回归方法通过量化污染物变化的斜率来确定长期趋势的幅度，具体包括PM2.5的持续下降和O3的上升趋势（Yu等，2023）。时间序列分解技术将长期演变信号与季节周期和临时噪声分离，捕捉秋季和冬季的PM2.5事件以及春季和夏季的O3峰值（Li和Jiang，2023；Mu等，2024）。相关性分析常用于通过评估浓度序列的同步波动来评估PM2.5和O3在不同时空尺度上的演变关联（Zhu等，2019；Kong等，2024）。此外，广义可加模型和贝叶斯层次模型进一步探讨了这些污染物之间的非线性关联和空间依赖性（Wang等，2023a；Pan等，2024）。然而，这些传统统计方法对短期波动和极端异常值可能过于敏感，并且可能无法区分长期演变趋势和临时扰动（Liu和Fu，2023；Cao等，2024）。

过去十年，PM2.5和O3在不同尺度上表现出显著的空间异质性（Zhao等，2020）。地理加权回归（GWR）分析刻画了空间聚集特征，阐明了PM2.5和O3之间的异质性关系，而K-means聚类和空间热点分析通过确认两种污染物的地理聚集性，识别出不同的区域污染动态（Wang等，2023b；Yang等，2023；He等，2024）。华北平原记录了最大的PM2.5降幅，但仍是最主要的污染中心（Ma等，2023）。与此同时，O3浓度全国上升，华北平原、长江三角洲和珠江三角洲等主要经济聚集区增幅最为显著（Dai等，2021；Qin等，2022；Chen和Wei，2024；Chang等，2025）。各地区PM2.5-O3关联呈现上升趋势（Kong等，2024）。中国在暖季PM2.5和O3表现出更强的正相关性，而北方地区在冷期记录了更显著的近地面O3污染（Zhu等，2019；Sun等，2021）。

PM2.5-O3协同污染受到自然因素与人类活动复杂交互的影响。高温加速了O3和二次PM2.5的光化学生成，而降水通过湿清除作用成为颗粒物的主要汇（Liu等，2023b；Tao等，2024；Naveed等，2026）。蒸散发通过改变大气湿度和生物源前体物间接调节PM2.5和O3（Sadiq等，2017；Chao等，2025）。不透水表面和交通网络的人为排放为城市环境中的颗粒物和前体物提供了主要来源（Zhang等，2022）。城市绿地改变了颗粒物的扩散和沉降，同时通过释放高活性生物源挥发性有机物（BVOCs）影响O3生成（Chang等，2025；Li等，2025a）。这些气象和人为驱动因素在不同气候背景下差异显著。因此，气候区为考察PM2.5-O3协同污染的区域差异提供了有用框架，超越了传统行政或社会经济发展划分。

现有研究已阐明了PM2.5和O3各自的趋势、季节变化、空间异质性和短期关联。然而，其长期协同演变尚未得到充分量化。为弥补这一空白，本研究提出了一种基于趋势的协同系数（SC），将趋势方向和相对幅度整合为单一指标。利用中国2015-2024年1180个监测站的观测数据，本研究首先刻画了不同气候区PM2.5和O3的时空格局。其次，开发SC来量化其长期趋势相似性。最后，考察影响因子的时空差异以识别PM2.5-O3污染的主要驱动因素。该框架扩展了以往单污染物和短期评估，并为不同气候背景下PM2.5-O3协同控制提供了定量基础。

研究区域

中国横跨北纬3°至53°，东经73°至135°。其包含多个气候区，南北地区气象条件和产业结构差异显著（图1）（Hong等，2024；Jia等，2025）。气候变量表现出显著梯度，温度和降水量从北到南、从西到东逐渐增加（Wang等，2025b）。本研究利用空气污染……

PM2.5和O3浓度趋势

2015至2024年间，PM2.5和O3的趋势速率（k）在不同气候区存在显著差异（p < 0.001）（图2）。PM2.5趋势显示出明显的区域特征。降幅最大的是WT区（平均k = -3.48），其次是NS区，而PZ、MT和MS区的降幅较小。O3趋势在不同气候区也各不相同。增幅最大的是WT区和NS区，平均k值分别为1.81和1.65。O3较弱趋势出现在……

PM2.5-O3污染的时空格局

2015至2024年间，PM2.5和O3浓度在全国范围内呈现出明显的相反趋势。PM2.5因严格的排放控制政策实施而稳步下降，而O3浓度呈现波动但上升的轨迹，这凸显了协同空气质量管理的重要性（Chen等，2025；Qu等，2023）。PM2.5-O3污染在不同气候区表现出显著的空间异质性。PM2.5和O3均录得较高……

结论

本研究开发了SC来刻画2015至2024年中国PM2.5和O3的长期趋势关系。83%的监测站出现负SC值，表明PM2.5和O3之间普遍存在趋势背离。最显著负SC值出现在秋季和冬季，中位数分别为-0.68和-0.55。夏季正SC值比例更高，尤其在中温带和南亚热带区域。WT区和NS区显示出较高……

CRediT作者贡献声明

赵露佳：撰写-原稿、可视化、软件、方法学、形式分析、概念化。

张楚怡：撰写-审阅与编辑、监督、资金获取、概念化。

胡远男：撰写-审阅与编辑、监督、概念化。

熊再平：验证、软件。

李春林：撰写-审阅与编辑、监督、资金获取、概念化。

杜岩：可视化、验证

未引用参考文献

2000至2019年城市、城乡过渡区和农村地区臭氧浓度变化及归因死亡率变化趋势；Liu和Fu，2023b；Liu等，2023；Wang等，2025；Zhang等，2025；Zhou等，2023。

利益冲突声明

作者声明不存在利益冲突。

数据可用性

数据将在要求下提供。

利益冲突声明

? 作者声明不存在任何可能影响本文所述工作的已知竞争性财务利益或个人关系。

致谢

本研究得到国家自然科学基金（编号：42401114，42471118）和辽宁省自然科学基金（编号：2023-BSBA-329）的资助。

赵露佳 | 胡远男 | 张楚怡 | 熊再平 | 杜岩 | 李春林