陳松蹊研究團(tuán)隊(duì)最新發(fā)現(xiàn)：中國北方氣候變化并未加劇空氣污染

日前，由北京大學(xué)光華管理學(xué)院商務(wù)統(tǒng)計(jì)與計(jì)量經(jīng)濟(jì)系、北京大學(xué)統(tǒng)計(jì)科學(xué)中心陳松蹊教授環(huán)境統(tǒng)計(jì)團(tuán)隊(duì)關(guān)于氣象變化與中國北方地區(qū)空氣質(zhì)量狀況評(píng)估的研究論文“Meteorological Change and Impacts on Air Pollution - Results from North China”被《地球物理學(xué)研究期刊》（Journal of Geophysical Research—Atmospheres）正式接收。

《地球物理學(xué)研究期刊》是美國地球物理聯(lián)合會(huì)的旗艦期刊，包括7個(gè)分刊，收錄的論文涵蓋太陽、地球和行星科學(xué)、大氣等眾多地球物理學(xué)領(lǐng)域。創(chuàng)刊于1896年，是目前國際地球物理學(xué)界論文質(zhì)量最高、覆蓋領(lǐng)域最廣、發(fā)行數(shù)量最多的國際頂尖學(xué)術(shù)期刊之一。 禸嫆@唻洎：狆國湠棑倣茭昜蛧 τāńｐāīｆāńɡ.ｃōｍ

研究刻畫38年的氣象變量與大氣污染的關(guān)系 內(nèi)/容/來/自:中-國-碳-排-放*交…易-網(wǎng)-tan pai fang . com

隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展，能源消耗的大幅提高，我國大氣污染問題日益嚴(yán)重。但在北方的冬季，一場(chǎng)刺骨的北風(fēng)往往能短暫“拯救”人們，帶來連續(xù)幾天的優(yōu)良空氣。在坊間，一個(gè)廣泛流傳的觀點(diǎn)是北方近些年嚴(yán)重的大氣污染可以部分歸咎于中國北方的（1）大量植樹造林和（2）興建風(fēng)力發(fā)電站所導(dǎo)致北風(fēng)的削弱。在學(xué)術(shù)界，Wang et al. (2018) [1]和Long et al. (2018) [2]等研究也間接支持了類似的觀點(diǎn)：Wang等使用中國北方的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)高氣溶膠濃度（高污染）一定程度上促進(jìn)了樹木的生長，而Long等發(fā)現(xiàn)北京西北方向樹木的繁盛導(dǎo)致京津冀地區(qū)PM2.5濃度上升了6%。此外還有一些研究也表示氣候變化加劇了空氣污染(H. Wang et al. (2015) [3]，Cai et al. (2017) [4], Taylor et al. (2012) [5])。 內(nèi)/容/來/自:中-國/碳-排*放^交%易#網(wǎng)-tan p a i fang . com

陳松蹊教授研究團(tuán)隊(duì)的研究旨在檢驗(yàn)氣候變化導(dǎo)致大氣污染的科學(xué)性。團(tuán)隊(duì)結(jié)合使用了歐洲氣象中心在不同等壓面上的261個(gè)0.5經(jīng)緯度格子點(diǎn)再分析數(shù)據(jù)與161個(gè)中國大氣污染監(jiān)測(cè)站點(diǎn)的數(shù)據(jù)。研究分為兩個(gè)部分（1）使用高維數(shù)據(jù)多重檢驗(yàn)方法，量化溫度、濕度、風(fēng)速、邊界層等氣象變量在1979年到2016年的變化，并檢驗(yàn)這些變化的顯著性（2）量化這些變化對(duì)2014—2016年P(guān)M2.5濃度的影響。 本+文內(nèi).容.來.自：中`國`碳`排*放*交*易^網(wǎng) ta np ai fan g.com

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圖1.研究區(qū)域?yàn)閳D中白色實(shí)線所標(biāo)注的矩形，其中紅點(diǎn)所標(biāo)注的6個(gè)城市將用于進(jìn)一步檢驗(yàn)氣候變化對(duì)污染物影響的研究

研究發(fā)現(xiàn)：北風(fēng)沒有減少， 氣溫增加， 濕度減少

文章首先使用基于高維數(shù)據(jù)的多重假設(shè)檢驗(yàn)方法，分析了地表溫度、邊界層高度、地表露點(diǎn)溫度、累計(jì)相對(duì)濕度（圖2）與累計(jì)風(fēng)速（圖3）在1979—1997年與1998—2016年這兩個(gè)19年階段均值的變化。研究發(fā)現(xiàn)以下污染物有顯著的變化：（1）地表溫度上升了0.57度；（2）累計(jì)東北風(fēng)速、邊界層高度和耗散有顯著上升；（3）相對(duì)濕度（北方變干）和累計(jì)西南風(fēng)速有顯著下降；（4） 但人們普遍關(guān)心的西北風(fēng)沒有減少。研究發(fā)現(xiàn)露點(diǎn)溫度和空氣污染程度顯著相關(guān)，盡管地表溫度在中國北方地區(qū)上升顯著，顯著下降的相對(duì)濕度使得露點(diǎn)溫度很大程度上保持了穩(wěn)定。同時(shí)溫度的上升導(dǎo)致邊界層高度和耗散的上升，造成有利于污染物的垂直擴(kuò)散?？傮w來說，自70年代末中國北方地區(qū)的氣象變化實(shí)際上營造了更好地污染物擴(kuò)散條件。這反駁了植樹造林、興建發(fā)電站導(dǎo)致北風(fēng)減弱的說法。

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圖2.對(duì)比兩個(gè)19年階段（1979—1997，1998—2016）（a）地表溫度（b）邊界層高度（c）地表露點(diǎn)溫度（d）累積相對(duì)濕度在中國北方地區(qū)不同月份的差異（黑點(diǎn)表示統(tǒng)計(jì)學(xué)意義上變化顯著的區(qū)域）

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圖3.對(duì)比兩個(gè)19年（1979—1997，1998—2016）各個(gè)月份各個(gè)風(fēng)向下累積風(fēng)速均值的變化（a）西北風(fēng)（b）東北風(fēng)（c）西南風(fēng)（d）東南風(fēng)（黑點(diǎn)表示統(tǒng)計(jì)學(xué)意義上變化顯著的區(qū)域） 禸嫆@唻洎：狆國湠棑倣茭昜蛧 τāńｐāīｆāńɡ.ｃōｍ

進(jìn)一步地，研究通過回歸模型構(gòu)建了氣象變化效應(yīng)指標(biāo)。該指標(biāo)分析了2014到2016三年各個(gè)月份排放背景下1979年到2016年的氣象變化對(duì)PM2.5濃度的影響。團(tuán)隊(duì)對(duì)研究區(qū)域的32個(gè)城市均計(jì)算了氣象變化效應(yīng)指標(biāo)，并匯總在圖4。 本+文+內(nèi)/容/來/自:中-國-碳-排-放（交—易^網(wǎng)-tan pai fang . com

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圖4.（a）32個(gè)城市中氣候變化在各個(gè)月份使PM2.5顯著上升或下降的比例，正向表示上升的比例，反向表示下降比例；（b）和（c）表示氣候變化在各個(gè)月份對(duì)PM2.5的平均影響與相對(duì)影響

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圖4（a）顯示在全年12個(gè)月份、32個(gè)城市中，有下降效應(yīng)的城市比例遠(yuǎn)大于有上升效應(yīng)的城市比例。（b）和（c）顯示平均和相對(duì)氣象變化效應(yīng)在全年大多數(shù)月份也呈現(xiàn)減小污染的效應(yīng)。盡管在統(tǒng)計(jì)學(xué)意義上氣候變化對(duì)PM2.5有著顯著的削弱效應(yīng)，但在2014-2016年間的年度污染削弱作用均在1.29%—2.76%之間。并不足以抵消人為排放做造成的污染。

綜上所述，研究團(tuán)隊(duì)得出如下結(jié)論：（1）地表溫度、邊界層高度和邊界層耗散在1979—2016年之間有顯著上升、相對(duì)濕度則有所下降，而北風(fēng)并沒有顯著下降；（2）在1979—2016年這兩個(gè)19年階段間的氣候變化導(dǎo)致中國北方地區(qū)在2014—2016年P(guān)M2.5下降了1.9%—2.7%（3）中國北方地區(qū)近年來的空氣污染并不能歸咎于氣候變化， 而是過量的人類排放。 內(nèi).容.來.自：中`國*碳-排*放*交*易^網(wǎng) t a npai fa ng.com

該論文的第一作者北京大學(xué)元培學(xué)院2018屆本科畢業(yè)生許子平 （現(xiàn)美國密西根大學(xué)安娜堡分校統(tǒng)計(jì)學(xué)博士生），其本科期間的學(xué)術(shù)導(dǎo)師是陳松蹊教授。文章的通訊作者是陳松蹊教授。另一作者是美國愛荷華州立大學(xué)氣象系吳小青教授。本研究得到了國家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃《大氣污染成因與控制技術(shù)研究》專項(xiàng)項(xiàng)目2016YFC0207701與國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目71532001的資助。 夲呅內(nèi)傛萊源亍：ф啯碳*排*放^鮫*易-網(wǎng) τā ńｐāīｆāńɡ.ｃōｍ

[1] Wang, Xin, et al. "Field evidences for the positive effects of aerosols on tree growth." Global change biology 24.10 (2018): 4983-4992.

[2] Pendergrass, D. C., et al. "Predicting the impact of climate change on severe wintertime particulate pollution events in Beijing using extreme value theory." Geophysical Research Letters 46.3 (2019): 1824-1830. 本`文@內(nèi)-容-來-自；中^國_碳0排0放^交-易=網(wǎng) ta n pa i fa ng . co m

[3] Chen, Huopo, and Huijun Wang. "Haze days in North China and the associated atmospheric circulations based on daily visibility data from 1960 to 2012." Journal of Geophysical Research: Atmospheres 120.12 (2015): 5895-5909. 本+文+內(nèi)/容/來/自:中-國-碳-排-放（交—易^網(wǎng)-tan pai fang . com

[4] Cai, Wenju, et al. "Weather conditions conducive to Beijing severe haze more frequent under climate change." Nature Climate Change 7.4 (2017): 257-262.

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[5] Taylor, Karl E., Ronald J. Stouffer, and Gerald A. Meehl. "An overview of CMIP5 and the experiment design." Bulletin of the American Meteorological Society 93.4 (2012): 485-498.

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