基于地基、卫星和再分析数据评估全球陆地和海洋上空的气溶胶负荷

《Atmospheric Environment》：Assessment of global aerosol burden over land and oceans using ground-based, satellite, and reanalysis data

　　

全球AOD趋势因区域排放、气溶胶组成和气象条件不同而差异显著。东亚、欧洲和北美的AOD呈下降趋势，而印度地区则有所上升。硫酸盐、有机碳和黑碳气溶胶在印度显著增加。尘埃气溶胶在全球范围内下降，包括非洲和亚洲的主要源区。南大西洋和太平洋的海盐AOD下降，但北大西洋和南大洋的海盐AOD上升。

引言

气溶胶是悬浮在大气中的微小颗粒或液滴，对地球辐射收支有重大影响。这些颗粒通过散射和吸收过程直接影响入射太阳辐射，并通过气溶胶-云相互作用产生间接效应，改变云反照率、云寿命和大气动力学过程（IPCC，2021）。气溶胶的辐射效应可导致大气冷却或增温，具体取决于气溶胶的物理和化学性质（Ningombam等，2023；Mukhopadhyay等，2025）。这一效应对区域气候和水循环有重要影响，也称为阿尔布雷希特效应（Albrecht，1989）。根据阿尔布雷希特效应，气溶胶驱动的云凝结核（CCN）增加可增加云滴数量但减小云滴平均粒径，从而抑制碰撞合并和降水形成。云寿命和液态水含量的增加可提高云反射率，产生负辐射强迫。除了通过直接和间接效应对气候动力学的影响外，气溶胶还对环境和人类健康有重要影响。健康影响取决于颗粒大小、化学成分和暴露时间。细模式气溶胶颗粒，如PM2.5，可深入穿透肺部，增加呼吸系统和心血管疾病风险（Xu等，2013；Pye等，2021）。鉴于这些严重关切，持续监测气溶胶浓度至关重要。由于人为排放增加，气溶胶浓度自工业革命前（约1850年）以来显著增加，导致2014年相对于1850年产生负辐射强迫（IPCC，2021）。

多项研究利用地面观测、星载测量和再分析（模型）数据集调查了大气气溶胶的空间和时间变异性，重点关注气溶胶趋势、负荷、分布及相关影响（Cherp等，2003；Vautard等，2009；Murphy等，2011；Hand等，2012；Ramachandran等，2012；Zhang等，2012；Xu等，2015；Lou等，2017；Li等，2017；Rawat等，2019；Yuan等，2020；Yang等，2020；Ningombam等，2021；Cao等，2021；Hu等，2021；Wu等，2022；Xie等，2022；Yeo等，2025）。这些研究考察了总气溶胶光学厚度（AOD）的变化以及各气溶胶组分（包括硫酸盐、尘埃、黑碳、有机碳、海盐和其他气溶胶类型）的贡献。例如，Murphy等（2011）研究了1990–2004年间美国全碳和细颗粒物浓度，记录到研究期内总体下降约25%。类似地，Yang等（2020）调查了1980–2018年间欧洲的气溶胶趋势和源贡献，证明自1980年代末以来气溶胶浓度显著下降，主要受气溶胶及前体物排放减少的驱动。Andersson和Kirillova（2020）研究了卢旺达气候观测站碳质气溶胶的季节变化。然而，大多数这些研究局限于特定区域，关注区域趋势，或在相对较短的时间段内进行。

俄罗斯气溶胶浓度下降也有近期报道（Cherp等，2003；Schierhorn等，2019）。俄罗斯气溶胶浓度下降主要归因于1990年代初苏联解体后经济和工业崩溃，导致重工业活动和化石燃料消耗急剧减少，气溶胶前体物排放显著降低。相比之下，过去几十年发展中和最不发达国家的气溶胶浓度显著增加，受快速增长的经济、工业化、城市化及其他发展活动驱动（Ramachandran等，2020；Li等，2017；Hu等，2021；Ningombam等，2019）。印度次大陆多个地区也呈现类似的上升趋势。然而，在发展中国家中，中国、东亚部分地区及其他一些国家在过去十年中气溶胶浓度呈现下降趋势，主要得益于严格的排放控制政策及其有效实施（Zhang等，2012；Lou等，2017；Li等，2017；Cao等，2021；Hu等，2021）。因此，关于气溶胶光学厚度（AOD）近期趋势的不确定性仍是主要关注点，特别是过去十年中国和印度的清洁空气政策期间（Hu等，2021）。

此外，已有若干关于全球气溶胶趋势的工作报道（Chin等，2000；Streets等，2006；de Meij等，2012；Hsu等，2012；Ningombam等，2019；Gupta等，2023；Urraca等，2025；Zhang等，2025）。全球气溶胶趋势仍是关键科学议题，因为气溶胶仍是气候强迫估计和未来气候预测中最大的不确定性来源之一（IPCC，2021）。例如，Hsu等（2012）利用SeaWiFS观测数据，分析了1997至2010年陆地和海洋的全球及区域AOD趋势。Ningombam等（2019）利用AERONET和SKYNET背景站点数据报告了全球气溶胶趋势，这些站点在以往研究中大多被忽略。Gupta等（2023）利用全球82个AERONET站点，基于多传感器测量报告了2001至2020年全球AOD、物理和微物理性质的趋势。Urraca等（2025）基于全球42个AERONET站点2003–2022年的观测数据，报告了2015年以来全球AOD总体下降，主要归因于人为排放减少。最近，Zhang等（2025）利用2000–2022年172个站点的AERONET Level 2.0和EAE数据报告了全球长期气溶胶趋势。作者利用1.5级质量控制AERONET数据，在72个站点分析了AAOD和SSA的趋势。全球气溶胶浓度正在迅速变化，且在发达国家、发展中和最不发达国家之间存在显著差异。在发达国家，气溶胶下降趋势的起始时间因区域而异，一些地区始于1980年代初，其他地区在1990年代，某些地区直到2000年代或2010年代，主要受排放控制政策实施、技术进步和工业活动变化影响（Chin等，2000；Streets等，2006；Vautard等，2009；Murphy等，2011；Hand等，2012；de Meij等，2012；Hsu等，2012；Yang等，2020；Gupta等，2023；Urraca等，2025；Zhang等，2025）。

一些以往研究受限于短观测记录（通常约20年）、稀疏的地面数据以及卫星数据仅自2000年代初可用，限制了其捕捉长期气溶胶变异性及早期趋势转变的能力。此外，大多数以往研究主要集中在发达国家，这些国家过去十年气溶胶负荷呈下降趋势，主要受严格的空气质量法规和排放控制措施驱动。相比之下，针对发展中国家和最不发达国家的相对较少研究，这些地区快速城市化、工业增长、生物质燃烧和较弱的排放控制继续导致高气溶胶负荷。鉴于这些地区对气候变化日益脆弱，以及相关的环保、健康和社会经济影响，了解这些地区的气溶胶趋势尤为重要。

鉴于上述关键背景，监测全球气溶胶趋势至关重要。本研究利用AErosol RObotic NETwork（AERONET；Holben等，1998；Eck等，1999；Giles等，2019）204个站点的高分辨率地面数据，分析了1993至2025年全球气溶胶趋势。为补充地面观测，还使用了卫星（MODIS；Levy等，2013）和再分析数据集（MERRA-2；Gelaro等，2017）的AOD数据覆盖AERONET网络未覆盖的区域。此外，本研究通过对不同气溶胶种群的全面评估加以强化，包括从AERONET观测推导的细模式和粗模式气溶胶，以及从再分析数据集推导的黑碳（BC）、有机碳（OC）、硫酸盐气溶胶、尘埃和海盐气溶胶。本研究所用的长期同质数据为这些气溶胶种群的全球变异性与趋势提供了宝贵见解。

地面观测：AERONET测量

气溶胶机器人网络（AERONET）是一种地面气溶胶监测系统，为区域到全球尺度的气溶胶监测和表征提供了标准化框架（Holben等，1998）。AERONET的AOD观测数据由340 nm至1640 nm多个波长的直接太阳辐射测量得出。气溶胶光学厚度（AOD）反演的不确定性在空气质量1时，波长大于440 nm（即较长波长）约为0.01，较短波长（即340和380 nm）约为0.02。

方法

为检验气溶胶趋势，最初汇编了全球超过1470个站点的AERONET AOD Level 2.0和Version 3.0数据（截至2026年4月1日）。在应用以下所述的趋势估计特定标准后，保留约204个至少具有10年数据的站点。利用1993–2025年期间每日至少5次观测的瞬时数据集计算日均AOD值。随后将这些数据聚合为月度值和年度值。

总AOD

图1(a,b)显示了全球204个AERONET站点1993–2025年间550 nm处平均AOD（总）值及其估计的长期趋势。95%置信水平下估计的趋势以对应站点的三角形标示。过去几十年间，包括美国、大多数欧洲国家和日本在内的发达地区气溶胶负荷显著下降。其他地区也经历了类似的AOD下降趋势。

结论

全球气溶胶水平下降对气候和空气质量均有重大意义。气溶胶负荷的这些变化还影响云特性、降水和地表太阳辐射。然而，由于排放、气溶胶类型和气象条件的差异，AOD趋势在全球范围内仍存在区域异质性。为应对这些挑战，本研究从1470个站点中选取204个站点，利用这些站点从区域到次大陆尺度评估了AOD变异性与趋势。

作者贡献声明

Shantikumar S. Ningombam：审阅与编辑、可视化、验证、监督、方法论、数据整理。Swagata Mukhopadhyay：撰写初稿、调查研究、数据整理。

利益冲突声明

作者声明不存在任何可能影响本文所报告工作的已知竞争性经济利益或个人关系。

致谢

本研究使用的AERONET数据来源于https://aeronet.gsfc.nasa.gov。我们衷心感谢各AERONET站点的主任研究员、合作研究员和工作人员，他们维护并提供了高质量的全球数据。我们诚挚感谢美国NASA Goddard航天中心的Thomas F. Eck博士和Pawan Gupta博士在本研究准备过程中提供的宝贵协助、深刻建议和支持。

Shantikumar S. Ningombam | Arya S. | Swagata Mukhopadhyay | Erik Larson