关于中国夏季臭氧形成机制动态转变中生物源挥发性有机化合物（BVOCs）作用及政策启示的研究报告

一、 研究作者、机构及发表信息

本项研究的主要作者为Chao Gao（第一作者）和Xuelei Zhang（通讯作者）等，他们主要来自中国科学院东北地理与农业生态研究所黑土保护与利用国家重点实验室、湿地生态与环境重点实验室，以及其他多家国内外知名高校与研究机构，包括北京林业大学、中国海洋大学、加州大学尔湾分校、上海大学、南京大学、香港浸会大学、生态环境部卫星环境应用中心、北京大学等。该研究以题为《BVOCs’ role in dynamic shifts of summer ozone formation regimes across China and policy implications》的学术论文形式，发表于《Journal of Environmental Management》期刊第376卷，于2025年2月18日在线发表（文章号124150）。

二、 学术背景与研究目的

本研究属于大气环境科学与空气质量管理交叉领域。其核心科学背景在于，尽管中国在减少人为源挥发性有机化合物（AVOCs）排放方面取得了显著进展，但近地面臭氧（O₃）污染问题依然严峻，尤其是在夏季。这凸显了生物源挥发性有机化合物（BVOCs）与人为源排放之间复杂的交互作用。臭氧在近地层主要通过氮氧化物（NOx）和VOCs的光化学反应生成。过去的研究多聚焦于人为排放对臭氧形成机制（Ozone Formation Regimes, OFRs）的影响，普遍认为中国城市地区多处于VOCs控制区，农村地区多处于NOx控制区，而城郊过渡带多为过渡区。然而，关于BVOCs排放如何具体影响和动态转变不同区域臭氧形成机制（是更倾向于受VOCs控制还是受NOx控制）的研究存在显著的知识空白。与此同时，全球绿化趋势以及中国对全球植被增加的显著贡献，使得BVOCs排放预计将持续增加，其对臭氧污染的影响变得日益关键。

因此，本研究旨在评估BVOCs排放对中国夏季臭氧形成机制的动态影响，具体目标包括：1）量化BVOCs对夏季臭氧浓度的贡献；2）揭示BVOCs排放如何改变（或“转换”）中国不同地区、不同时段（白天与夜间）的臭氧形成机制；3）基于上述发现，提出更具针对性和时效性的臭氧污染控制策略建议，为中国未来空气质量管理和政策制定提供科学依据。

三、 详细研究流程与方法

本研究采用了“模型模拟-过程分析-来源解析”相结合的综合性数值模拟研究框架，具体流程如下：

1. 模型配置与情景设定：

   • 核心模型： 研究采用了气象研究与预报模型（WRF v4.1.1）驱动空气质量模型（CMAQ v5.3.3），并结合了过程分析（PA）和集成源解析方法（ISAM）模块。同时，利用自然源气体和气溶胶排放模型（MEGAN v3.2）模拟BVOCs的排放。
   • 研究时段与区域： 选择2019年7月作为模拟时段，因为该时期是中国臭氧浓度和BVOCs排放的高峰期。模拟空间覆盖中国全境，水平分辨率为27公里。
   • 情景设置： 为了分离BVOCs的影响，研究设定了两个平行的CMAQ模拟情景：一个情景包含由MEGAN v3.2模拟的BVOCs排放（即“全源情景”），另一个情景则不包含BVOCs排放（即“仅人为源情景”）。所有其他排放（如人为源NOx、AVOCs等）和气象条件在两个情景中保持一致，以识别出臭氧浓度和形成机制的差异完全归因于BVOCs的加入。

2. BVOCs排放模拟与验证：

   • MEGAN模型输入： 驱动MEGAN模型所需的数据包括2019年的土地覆盖类型、植物功能型、叶面积指数（LAI）、土壤类型以及WRF模拟提供的气象数据（如太阳辐射、温度、湿度、土壤湿度、风速）。特别地，模型考虑了高风速、高低温和臭氧浓度等环境胁迫因子对BVOCs（尤其是单萜和倍半萜）排放的增强效应。
   • 排放验证： 由于地面BVOCs观测数据有限，研究采用了对流层甲醛（HCHO）柱浓度作为BVOCs（尤其是异戊二烯）氧化的间接示踪物进行验证。将CMAQ模拟的HCHO柱浓度（包含BVOCs贡献）与欧洲哨兵5号前驱卫星（S5P/TROPOMI）的观测结果进行对比。结果显示，加入BVOCs排放后，模型模拟的HCHO柱浓度与卫星观测的相关性得到改善，但存在约34%的高估，这被归因于MEGAN模型可能高估了中国的BVOCs排放量。

3. 模型性能评估：

   • 气象场评估： 将WRF模拟的2米气温、相对湿度、10米风速和地表短波辐射与地面观测站数据进行对比。统计指标（如平均偏差MB、均方根误差RMSE、相关系数R）表明，WRF模拟的气象条件性能良好，适用于驱动MEGAN和CMAQ模型。
   • 污染物浓度评估： 将CMAQ模拟的臭氧（O₃）和二氧化氮（NO₂）浓度与全国327个环境监测站的观测数据进行对比。评估结果显示，包含BVOCs排放的模拟显著改善了模型对臭氧浓度的预测能力，将全国平均的臭氧浓度偏差从-13.14 μg/m³ 减小到 -3.23 μg/m³，最大8小时滑动平均（MDA8）臭氧的偏差从-17.19 μg/m³ 改善到 +1.00 μg/m³。对NO₂的模拟存在低估，但加入BVOCs后负偏差也有所减小。

4. 臭氧形成机制判定：

   • 判定指标： 研究采用CMAQ模型的过程分析（PA）模块，计算了过氧化氢（H₂O₂）与有机过氧化物（ROOH）的生成速率（P_H2O2+ROOH）与硝酸（HNO₃）的生成速率（P_HNO₃）的比值（即P_H2O2+ROOH / P_HNO₃）。
   • 阈值划分： 借鉴Wang等人（2018）覆盖中国全域的研究确定的阈值，将臭氧形成机制划分为三类：当比值 < 0.047时为VOCs控制区；比值在 0.047 到 5.142 之间为过渡区；比值 > 5.142 时为NOx控制区。通过比较“全源情景”与“仅人为源情景”下该比值及其对应机制的空间分布变化，即可量化BVOCs对臭氧形成机制的“转换”效应。

5. BVOCs贡献量化与过程分析：

   • 来源贡献： 利用CMAQ的集成源解析（ISAM）工具，量化了包括BVOCs（标记为“生物源”）、道路交通、工业、电力、居民生活、边界条件（Boundary Conditions）等不同排放源或过程对地面臭氧浓度的贡献百分比。
   • 过程解析： 进一步利用PA工具，分析了在不同情景下，包括气相化学（CHEM）、垂直扩散（VDIF）、水平平流（HADV）、垂直平流（ZADV）和干沉降（DDEP）等物理化学过程对臭氧浓度的逐时贡献，以深入理解BVOCs影响臭氧的昼夜化学机制。

四、 主要研究结果

1. BVOCs排放特征与贡献：

   • 2019年7月，全国BVOCs排放总量低于AVOCs，约占AVOCs的38.4%。空间上，BVOCs高排放区主要分布在秦岭-淮河以南地区以及东北的大、小兴安岭林区。AVOCs高排放区则集中在京津冀、长三角、珠三角、四川盆地等人口与工业密集区。
   • ISAM源解析结果表明，BVOCs是中国夏季地面臭氧的重要贡献源，全国月平均贡献率为11.06%至11.43%，其贡献水平与交通运输或工业部门相当。在东北和华中地区，BVOCs的贡献率可高达25%。但最大的臭氧贡献源仍是区域边界输送，贡献率达16%-50%。

2. BVOCs对臭氧形成机制的动态转换效应（核心发现）： 这是本研究最关键的发现。通过对比有无BVOCs排放的模拟情景，研究揭示了BVOCs在改变中国夏季臭氧形成机制方面扮演了“转换器”的角色，且这种效应具有显著的时空（昼夜）差异。

   • 月尺度影响： 在不考虑BVOCs时，中国大部分地区呈NOx控制区，VOCs控制区仅出现在北方部分地区、华中及东南沿海的主要城市点。加入BVOCs后，华北平原（NCP）、东北中部及汾渭平原的部分地区从NOx控制区转变为过渡区；而华中、华南的森林覆盖区，由于大量BVOCs与AVOCs叠加，使得臭氧生成对NOx更敏感，导致部分城市区域从VOCs控制区向NOx控制区或过渡区转变。
   • 白天（06:00-18:00）影响： 白天，中国大部分地区处于NOx控制区。BVOCs的加入，使得华东（EC）部分城市和城郊区域从VOCs控制区进一步转变为NOx控制区；相反，在西北（NWC）的天山北坡城市群等草原区，BVOCs的加入促使该区域从过渡区或NOx控制区转变为VOCs控制区。
   • 夜间（18:00-06:00）影响： 夜间机制与白天截然不同。在不考虑BVOCs时，中国东部（除华北中部外）多为VOCs控制区，西部多为NOx控制区。BVOCs的加入，导致华中和东北东部的森林覆盖区从VOCs控制区转变为NOx控制区；而在华北平原（NCP），则出现了从NOx控制区向VOCs控制区或过渡区的转变。
   • 过程分析佐证： 对臭氧化学过程的逐时分析发现，BVOCs在夜间气相化学中的作用尤为突出，显著影响臭氧的生成与消耗。这主要是由于夜间硝酸根自由基（NO₃）与BVOCs（尤其是单萜类）发生的氧化反应所致。这一机制从化学过程上解释了为何在森林茂密的华中、东北东部地区，夜间BVOCs会促使臭氧形成机制向NOx控制方向转变。

3. 区域异质性： 研究将中国分为七个区域进行分析，发现BVOCs对臭氧形成机制的转换效应因区域植被类型（森林、农田、草原）和人为排放强度不同而存在显著差异。例如，在森林覆盖度高的地区，BVOCs排放量大，更容易促使机制向NOx敏感性增强的方向转变；而在农田主导的华北平原，BVOCs的影响则可能导致机制向更复杂的过渡状态变化。

五、 研究结论与政策启示

本研究系统阐明了BVOCs排放对中国夏季臭氧形成机制的动态转换作用，并提出了具有时空针对性的政策建议。

科学结论： 1. BVOCs是影响中国夏季臭氧生成化学敏感性的关键因子，能够显著改变（转换）不同区域、不同时段的臭氧形成机制。 2. BVOCs对臭氧的贡献与交通、工业部门相当，是不可忽视的重要来源。 3. 臭氧形成机制存在明显的昼夜差异，夜间化学（特别是NO₃-BVOCs反应）对机制转换有重要影响。

政策启示与挑战： 研究基于上述发现，为中国的臭氧污染防治提出了动态、精准的策略框架： * 白天策略： 在因BVOCs影响而从VOCs控制区转变为NOx控制区的地区（如华东部分城市），应继续并加强NOx减排措施。而在转变为VOCs控制区的地区（如西北部分区域），则需要强化VOCs控制政策。 * 夜间策略： 在夜间原本为VOCs控制区的大片城市群区域，应针对性加强夜间VOCs管控。对于受BVOCs影响从VOCs控制区转为NOx控制区的地区（如华中、东北东部），夜间应优先考虑NOx减排；对于转为VOCs控制区的地区（如华北平原），则需强化VOCs减排。 * 控制重点： 制定BVOCs控制政策时，应优先关注森林和农田，草原的管控紧迫性相对较低。 * 面临的挑战： 当前缺乏针对BVOCs控制的专门政策。主要挑战包括：控制自然森林的BVOCs排放十分困难；对主要农作物和城市绿化树种的BVOCs排放物种、通量及机制认识不清；需要平衡大气清洁、植物健康/产量和生物多样性保护之间的复杂关系。

六、 研究亮点

1. 研究视角新颖： 首次在全国尺度上系统、定量地评估了BVOCs排放对中国夏季臭氧形成机制的动态“转换”效应，并强调了昼夜差异，填补了该领域的研究空白。
2. 方法体系先进： 创新性地耦合了WRF-MEGAN-CMAQ-PA-ISAM模型链，实现了从BVOCs排放模拟、空气质量模拟、到臭氧来源解析和化学生成过程剖析的全链条研究，方法可靠且全面。
3. 结论具有强政策导向性： 研究结果超越了传统的“VOCs/NOx控制区”静态划分，提出了基于昼夜和区域差异的动态调控策略，为制定“精准治污、科学治污”的臭氧防控方案提供了直接、具体的科学依据。
4. 前瞻性探讨： 不仅分析了现状，还结合全球绿化和气候变化背景，前瞻性地指出了未来BVOCs控制面临的政策与技术挑战，并提出了跨学科（大气科学、生态学、农学、林学）合作的未来研究方向，如构建中国主要树种VOCs排放数据库、研究农业措施与BVOCs排放的关系、探索低排放植物品种选育等。

七、 其他有价值内容

研究在讨论部分还指出，当前基于不同方法（卫星反演、模型模拟）判定臭氧形成机制仍存在不确定性，建议研究界需开展对比研究，建立一套在不同空间尺度上一致且准确的判定方法。此外，研究强调了将BVOCs排放模块更精准地纳入空气质量模型、利用机器学习改进排放估算、以及探索植物挥发物（HIPVs）相关生物技术在农业中应用以间接调控BVOCs排放等未来的技术路径。这些内容为后续研究指明了潜在突破口。