在年初新冠肺炎疫情和春節(jié)長(zhǎng)假的雙重作用下，北京居民人數(shù)大幅減少，機(jī)動(dòng)車污染物也大幅下降。

　　然而就在這“寂靜的春天”里，北京卻發(fā)生了嚴(yán)重的空氣污染。人們不禁質(zhì)疑，為何會(huì)產(chǎn)生“疫情霾”？交通排放控制對(duì)霧霾究竟是否有效？

　　就此，清華大學(xué)環(huán)境學(xué)院副教授劉歡團(tuán)隊(duì)近日在《環(huán)境科學(xué)與技術(shù)》發(fā)表最新研究成果。該團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)，疫情期間機(jī)動(dòng)車排放減少與空氣質(zhì)量惡化的關(guān)系，核心作用機(jī)制其實(shí)是臭氧濃度的上升。

　　“對(duì)于顆粒物來說，作為氧化劑的臭氧和作為‘原料’的前體物濃度增加不是在同一區(qū)域。北京城區(qū)由于機(jī)動(dòng)車活動(dòng)減少帶來較為明顯的臭氧濃度上升，但這不是顆粒物生成的主要區(qū)域，而是在周邊‘原料’豐富的區(qū)域生成了很多二次顆粒物，這些顆粒物又傳輸回北京，形成霾?！眲g在接受《中國(guó)科學(xué)報(bào)》采訪時(shí)說。

　　區(qū)域傳輸不容忽視

　　實(shí)際上，車輛排放控制一直被認(rèn)為是減輕特大城市空氣污染的有效方法。無論是對(duì)新車登記實(shí)行嚴(yán)格的控制，還是車牌限號(hào)等措施，都為減少交通排放做出了巨大努力。

　　據(jù)北京市環(huán)保局2018年發(fā)布的PM2.5（細(xì)顆粒物）的來源解析結(jié)果，移動(dòng)源（包括機(jī)動(dòng)車和非道路機(jī)械）占比達(dá)到45%。

　　相比2014年的解析結(jié)果，機(jī)動(dòng)車對(duì)PM2.5的貢獻(xiàn)率增長(zhǎng)了30%。這也加深了人們對(duì)交通排放控制有助于空氣質(zhì)量改善的認(rèn)知。

　　然而，基于城市交通大數(shù)據(jù)，劉歡團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)，疫情暴發(fā)后北京市路網(wǎng)平均速度提高了14%~31%，各類車型的平均日行駛里程下降了28%~55%，交通活動(dòng)大幅下降，機(jī)動(dòng)車主要污染物排放量較平日也下降超過50%。

　　但北京PM2.5濃度在此期間不降反升，出現(xiàn)過兩次污染事件，其間日均濃度超過150 μg/m3，產(chǎn)生出乎意料的“疫情霾”。由此可見，兩者的關(guān)系并不簡(jiǎn)單。

　　劉歡認(rèn)為，盡管最近一些研究已經(jīng)大規(guī)模調(diào)查了中國(guó)霧霾的成因，但很少關(guān)注車輛排放的詳細(xì)變化及其對(duì)加劇特大城市霧霾形成的影響。

　　為解開交通排放控制與霧霾之間具體關(guān)系的謎團(tuán)，劉歡團(tuán)隊(duì)基于排放清單、空氣質(zhì)量觀測(cè)和數(shù)值模型，對(duì)北京“疫情霾”進(jìn)行了深入的研究。

　　劉歡團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)，“疫情霾”主要是由于PM2.5與其前體物之間的非線性響應(yīng)關(guān)系：疫情暴發(fā)后機(jī)動(dòng)車NOx（氮氧化物）減排多而VOC（易揮發(fā)的有機(jī)物質(zhì)）減排少，不平衡的污染物排放量下降引起了城區(qū)的大氣氧化性顯著上升，但大氣氧化性上升最顯著的區(qū)域與二次顆粒物上升最顯著的區(qū)域并不重疊。

　　也就是說，受疫情影響，北京市本地缺乏足量的PM2.5氣態(tài)前體物，因此即使臭氧濃度增加，也沒有造成顯著的本地二次顆粒物生成。

　　而北京周邊地區(qū)不間斷工序的工業(yè)源等會(huì)釋放足量的PM2.5前體物，大幅促進(jìn)二次顆粒物的生成，通過區(qū)域間傳輸至北京市，造成PM2.5污染加劇?！斑@抵消了一次減排帶來的收益?！眲g說。

　　科學(xué)制定管控策略

　　無獨(dú)有偶，在劉歡看來，美國(guó)加州等城市的“臭氧周末效應(yīng)”也是類似機(jī)制，但北京的“疫情霾”具有一些獨(dú)特的現(xiàn)象和機(jī)理。

　　劉歡對(duì)記者解釋道，一是在新冠肺炎疫情的管控下，機(jī)動(dòng)車減排量大、時(shí)間長(zhǎng)、影響范圍廣，以往的研究中很難看到如此大的大氣化學(xué)擾動(dòng)；二是在這種強(qiáng)擾動(dòng)下，發(fā)展了分析方法、改進(jìn)了基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、實(shí)現(xiàn)了模擬和觀測(cè)的吻合，“這意味著研究手段會(huì)更可靠、更具有魯棒性”。

　　不僅如此，對(duì)比國(guó)外的大城市，北京市PM2.5來源特殊，疫情期間出現(xiàn)的重污染受外地排放，也就是區(qū)域傳輸影響明顯，區(qū)域傳輸比例高于之前的研究結(jié)果。

　　因此，劉歡建議要制定科學(xué)的管控策略，針對(duì)不同污染物、不同地區(qū)開展更有針對(duì)性的管控。

　　對(duì)于北京市機(jī)動(dòng)車而言，應(yīng)加強(qiáng)對(duì)VOC排放的控制，或者結(jié)合其他源大幅削減NOx，使其達(dá)到大氣氧化性下降拐點(diǎn)。

　　此外，由于近些年北京市本地污染源控制力度遠(yuǎn)大于周邊地區(qū)，導(dǎo)致周邊地區(qū)排放對(duì)北京市冬季PM2.5濃度平均貢獻(xiàn)已超過70%。

　　“因此，在控制北京市本地污染源的同時(shí)，更應(yīng)該高度關(guān)注區(qū)域協(xié)同減排，這樣才能使‘疫情霾’不再出現(xiàn)?！眲g說。

　　在她看來，“直覺”是開展此項(xiàng)研究的重要“功底”。“由于基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的復(fù)雜性和分析的難度，我們需要在各種各樣的模式結(jié)果、觀測(cè)結(jié)果中抽絲剝繭，找出主要因素，以推進(jìn)到下一步工作，整個(gè)過程很考驗(yàn)‘直覺’，也就是科研的敏銳性?！?/p>

　　除此之外，團(tuán)隊(duì)協(xié)作也至關(guān)重要。受新冠肺炎疫情的影響，劉歡每天只能跟博士生呂兆豐、王小桐通過線上會(huì)議進(jìn)行討論，而這種討論時(shí)常進(jìn)行至深夜。由于久坐難耐，大家最后只能抱著筆記本電腦邊繞圈邊開會(huì)。

　　“當(dāng)遇到數(shù)據(jù)缺失或數(shù)值模擬等問題時(shí)，我們還會(huì)通過線上會(huì)議的方式，與得州農(nóng)工大學(xué)、英國(guó)劍橋大學(xué)、生態(tài)環(huán)境部機(jī)動(dòng)車排污監(jiān)控中心、北京交通發(fā)展研究院、中國(guó)環(huán)境科學(xué)研究院等合作者進(jìn)行討論。”劉歡回憶道，“研究能夠完成也得益于他們的大力支持?！?/p>

　　在劉歡看來，隨著大氣復(fù)合污染治理進(jìn)入攻堅(jiān)期，減排難度也將越來越大，但愈發(fā)先進(jìn)的科學(xué)“武器”，同樣可以幫助決策者運(yùn)籌帷幄。

　　相關(guān)論文信息：

　　https：//doi.org/10.1021/acs.est.0c04941

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