整合氮肥管理以缓解农业氨排放和PM2.5污染

《Atmospheric Research》：Integrating nitrogen fertilizer management for mitigating agricultural ammonia emissions and PM 2.5 pollution

　　

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  动态小时级NH?排放框架能够捕获常规月度清单所遗漏的施肥后挥发脉冲。
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  综合施肥管理措施（深施+单次施用）可将小麦季NH?排放减少约94%。
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  非协同性单项措施优化反而使顶dress期间全省平均PM_2.5浓度升高约8 μg m^?3。
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  空间耦合分析区分了农业主导型与工业主导型PM_2.5污染区域。

引言

细颗粒物（PM_2.5）污染是中国面临的重大环境与公共健康挑战。二次无机气溶胶（SIA）构成PM_2.5的主要组成部分，在中国东部地区约占其质量的40%–57%（Zhang et al., 2018）。作为大气中主要的碱性气体，氨（NH₃）是驱动酸性气体中和和SIA形成的关键前体物；其浓度在很大程度上决定了二次颗粒物的形成速率和总质量（Pan et al., 2024）。根据国家排放清单，2012–2016年间，以化肥施用和畜牧业为主的农业活动占中国NH₃总排放量的80%以上（Zhang et al., 2020; Han et al., 2020）。因此，农业是减少PM_2.5污染的重要目标。华北平原是全球氮肥使用的热点区域。在冬小麦—夏玉米轮作体系中，年施用量达550–600 kg ha^?1，远超作物需求，导致氮肥利用率低下（低于40%）（Ju et al., 2009）。施用氮素中的相当大比例通过氨挥发损失进入大气，使该地区成为主要的NH₃排放源。经验证据表明，中国每增加1 g氮肥施用量，PM_2.5浓度将升高0.55 μg m^?3，表明优化农业氮管理是改善区域空气质量的有效途径（Ai et al., 2024）。

为量化和减缓农业对PM_2.5的贡献，众多研究采用了空气质量模型（如WRF-Chem和CMAQ）来评估NH₃削减的影响（Pozzer et al., 2017; Hsu et al., 2019; Ye et al., 2019; Ren et al., 2023）。然而，这些研究在情景设计方面存在共同局限性：缓解路径通常由任意设定的减排目标（例如统一的"减排50%"）来表示。尽管此类诊断分析对于理解大气响应是有用的，但它们在为政策和管理提供可操作的指导方面作用有限（Thunis et al., 2021; Thunis et al., 2019）。在实践中，有效的减排依赖于特定最佳管理实践的采用。例如，与地表施用相比，氮深施可减少52%–80%的NH₃挥发（Ofori et al., 2025），而分次施肥可实现约80%的减排（Iglesias et al., 2025）。因此，现有研究很少将这些基于实践的削减情景纳入空气质量模型，从而限制了对农业政策环境效益的量化能力，并削弱了田间管理措施与大气治理之间的联系。

更为根本的方法学缺陷在于当前模拟中对NH₃排放过程的过度简化。施肥后的NH₃挥发本质上是非稳态的，以高强度"排放脉冲"形式集中在施用后24–48小时内发生，这受到土壤脲酶催化的尿素快速水解的驱动（Kamp et al., 2024）。相比之下，大多数现行排放清单在时空分配过程中，将此短期爆发在月度或更长时间尺度上进行平均处理。这种处理方式严重低估了排放源的瞬时强度，并阻止模型捕获当高浓度NH₃脉冲与有利气象条件相互作用时，二次颗粒物爆炸性、非线性形成的过程（Ge et al., 2020; Peng et al., 2021; Vira et al., 2022）。这种简化很可能是严重污染事件期间PM_2.5峰值浓度被系统性低估的原因之一。因此，纳入动态NH₃排放模型以实现高时间分辨率（例如小时级）分配对于提高模拟准确性至关重要，但这一方法在当前的空气质量评估中仍有待充分探索。

为弥补这些不足，本研究以河南省——华北平原的主要农业区和重要空气污染热点区域——为研究对象，选取完整的小麦生长季进行分析。我们开发了一个精炼评估框架，明确地将基于实践的农业减排情景与动态排放过程相结合。该框架超越了传统的基于百分比的减排假设，依据官方科学施肥指南构建了可行的缓解情景，优化了施肥方法、时间和类型。此外，采用了一种基于衰变的动态分配方法，以小时尺度解析NH₃排放，从而能够真实地表征施肥后挥发动态。通过将这一框架与WRF-Chem模型耦合，本研究旨在：(1) 刻画优化施肥情景下NH₃排放的高分辨率时空动态；(2) 定量模拟区域PM_2.5浓度及其化学组分对氮肥管理的响应；以及 (3) 评估各单项情景的减排潜力，从而为华北平原制定空间靶向、多源、协同缓解策略提供科学依据。

章节摘要

研究区域

本研究以河南省作为案例研究区域。河南省位于华北平原南部（110°21′–116°39′ E，31°23′–36°22′ N），面积约为167,000 km²（图1）（Liu et al., 2025）。该省地形以广阔的平原为主，夹杂着盆地、山地和丘陵，地势总体由西向东倾斜。河南属于由暖温带向北方亚热带过渡的季风气候，年均

不同施肥情景下的农业氨排放清单。

我们首先估算了河南省小麦生长季（2019年10月至2020年6月）基线情景及三种减排情景下氮肥施用导致的农业氨（NH₃）排放总量（图3）。在代表传统施肥实践的基线情景下，NH₃排放总量为55,110 t。尿素施用是主要来源，贡献35,530 t（64.47%），其次是复合肥，为19,010 t（34.49%），

讨论

本研究利用WRF-Chem模型，量化了河南省冬小麦生长季（2019年10月–2020年6月）不同氮肥管理策略对农业氨排放和区域PM_2.5浓度的影响。结果表明，综合施肥措施组合（情景2）可减少氨排放90%以上，并使研究区域月平均PM_2.5浓度降低7.31 μg m^?3。这些

结论

本研究表明，冬小麦系统中优化的氮管理可显著减少农业氨排放并改善河南省区域空气质量。结合深施肥与土壤覆盖的综合管理措施（情景2）可将NH₃排放减少约94%，并使区域平均PM_2.5浓度降低7.31 μg m^?3，突显了靶向农业NH₃控制的强减排潜力。相比之下，一种

CRediT作者贡献声明

刘鹏飞：撰写—审阅与编辑，撰写—初稿，概念化。沈晓宇：撰写—初稿，软件。卓璐：撰写—审阅与编辑。钱望旭：可视化，数据整理。郭本鑫：可视化，数据整理。何立杰：可视化，调查研究。宋洪泉：撰写—审阅与编辑。胡飞驰：数据整理。王锋：撰写—审阅与编辑。

未引用参考文献

Ancev and Bostian, 2025

Beaudor et al., 2025

Cai et al., 2023

You et al., 2024

利益冲突声明

作者声明他们不存在可能影响本文所述工作的已知竞争性经济利益或个人关系。

致谢

本研究由中国国家社会科学基金（23CGL027）、河南省自然科学基金（252300421832、252300420830）、河南省研究生教育改革与质量提升项目（YJS2026ZYKC42）和河南省校企协同创新项目（26BXQXT007）资助。

刘鹏飞|沈晓宇|卓璐|钱望旭|郭本鑫|何立杰|宋洪泉|胡飞驰|王锋