关于生态系统生产力对人为源臭氧和气溶胶响应的研究报告
本研究由南京信息工程大学、江苏省大气环境监测与污染控制重点实验室、大气环境与装备技术协同创新中心、环境科学与工程学院的周欣怡、岳旭（通讯作者）、田晨光共同完成，研究成果于2024年以题为《Responses of ecosystem productivity to anthropogenic ozone and aerosols at the 2060》的论文形式，发表在学术期刊*Earth’s Future*上。
一、 学术背景与研究目标
本研究隶属于地球系统科学与全球变化生态学交叉领域，核心关注人为活动排放的空气污染物如何影响陆地生态系统的碳吸收功能。陆地生态系统通过植物光合作用吸收大气中的二氧化碳（CO2），是抵消人为碳排放、减缓全球变暖至关重要的“碳汇”。衡量这一碳吸收能力的关键指标是总初级生产力（Gross Primary Productivity， GPP）。然而，GPP不仅受到气候变化和CO2浓度升高（即CO2施肥效应， CO2 fertilization effect, CFE）的影响，也受到多种短寿命空气污染物的复杂作用。其中，对流层臭氧（O3）因其强氧化性会损害植物光合作用和气孔导度，从而抑制GPP；而气溶胶则通过改变太阳辐射（增加散射辐射，即散射辐射施肥效应 diffuse fertilization effect, DFE）以及影响气候（如温度、降水），对GPP产生或正或负的效应。
尽管已有研究分别探讨了O3和气溶胶对生态系统的影响，但在未来气候变化与CO2浓度持续上升的背景下，人为排放变化如何通过改变O3和气溶胶的浓度与组成，进而影响全球生态系统生产力，尤其是不同排放路径下的差异，尚不清晰。多数现有研究聚焦于特定区域，缺乏在全球尺度上综合考虑气候-化学-植被相互作用的系统评估。因此，本研究旨在填补这一空白。研究团队应用一个完全耦合的气候-化学-植被模型，量化在两种未来社会经济发展情景下（高排放与低排放），至2060年人为源O3和气溶胶对全球GPP的影响，并将其与CO2施肥效应和气候变化的影响进行比较，特别关注当今污染严重区域（如中国东部和美国）的生态系统响应，以评估深度减排对促进未来生态系统碳吸收的潜力。
二、 详细研究流程与方法
本研究构建并执行了一系列数值模拟实验，其核心流程与方法如下：
1. 模型工具与数据准备 研究采用的核心工具是ModelE2-YIBs，这是一个将NASA戈达德空间研究所的气候-化学模型（ModelE2）与耶鲁大学交互式陆地生物圈模型（Yale Interactive Terrestrial Biosphere model， YIBs）完全耦合的系统。ModelE2负责模拟大气动力、物理过程、气相化学（包括NOx、VOCs、O3等）和气溶胶（硫酸盐、硝酸盐、黑碳、有机碳等）的排放、输送、转化和沉降，并计算其直接和间接辐射效应。YIBs是一个动态植被模型，包含8种植被功能型，采用Michaelis-Menten酶动力学方案和Ball-Berry气孔导度方案计算叶片光合作用，并采用了双叶冠层辐射传输方案以区分阳生叶和阴生叶对直射、散射辐射的不同响应。尤为关键的是，YIBs集成了一套半机理性O3植被损伤方案（基于Sitch et al., 2007），通过计算O3气孔吸收通量，量化O3对光合作用速率和气孔导度的损伤比例。
为评估模型的可靠性，研究团队使用了多套观测数据进行验证：基于FLUXNET通量塔数据升尺度的全球GPP产品（2009-2011年）、MODIS卫星反演的气溶胶光学厚度（AOD， 2009-2011年），以及来自中国生态环境部空气质量监测网络（AQMN-MEE， 2014-2018）、美国清洁空气状况与趋势网络（CASTNET， 2009-2011）和欧洲监测与评估计划（EMEP， 2009-2011）的地面O3浓度站点观测数据。
2. 情景设定与模拟实验设计 研究设定了两个时间切片：当前（以2010年代表）和未来（2060年）。未来情景选择了共享社会经济路径下的两种代表性情景：SSP5-8.5（高排放情景）和SSP1-2.6（低排放情景）。SSP5-8.5假设化石燃料持续高强度使用，温室气体和空气污染物排放量高；SSP1-2.6则代表可持续的发展路径，伴随强有力的气候变化减缓和污染控制措施。 为分离不同驱动因素的影响，研究团队精心设计了八组时间切片模拟实验（如表1所示），每组模拟积分25年，取后20年的平均值进行分析： * A10_M10：使用2010年的人为与自然排放清单，以及2010年的气候边界条件（海表温度SST、海冰SIC）和温室气体浓度。代表“当前所有源”基准。 * N10_M10：仅使用2010年的自然排放，气候与温室气体条件同A10_M10。用于与A10_M10对比，分离出当前人为排放对空气污染物及GPP的影响。 * A60_SSP5 与 N60_SSP5：分别使用SSP5-8.5情景下2060年的“所有源”和“仅自然源”排放，配合2060年相应的气候边界条件与温室气体浓度。用于评估高排放未来下，人为污染物的总影响。 * A60_SSP5_M10：使用SSP5-8.5情景下2060年的排放，但气候边界条件和温室气体浓度保持在2010年水平。此实验与A60_SSP5对比，可分离出在相同高排放下，单纯由气候变化和CO2升高（CFE） 引起的影响。 * A60_SSP1， N60_SSP1， A60_SSP1_M10：对应SSP1-2.6低排放情景的平行实验组，设计逻辑同上。
所有模拟均采用“离线”O3损伤计算（使用高敏感度系数以节省计算成本）和“在线”气溶胶直接/间接效应。通过比较不同实验的GPP输出，可以量化O3损伤、气溶胶效应、人为排放总效应、以及未来气候变化与CFE的效应。
3. 数据分析流程 * 模型验证：将模拟的夏季（北半球6-8月）GPP、AOD、地面臭氧最大8小时平均值（MDA8 O3）的空间分布与观测数据进行对比，计算空间相关系数（r）和归一化平均偏差（NMB），以评估模型的模拟能力。 * 影响量化： * 人为污染物贡献：计算（A实验 - N实验）的差值，得到人为排放对O3浓度、AOD以及通过O3损伤和气溶胶效应导致的GPP变化的绝对量与相对百分比贡献。 * 未来变化归因：通过组合比较不同实验，将2060年相对于2010年的GPP总变化分解为几个部分：1) 气候变化与CO2施肥效应（通过比较N60与N10，或通过A60与A60_M10的差异）；2) O3损伤变化的影响；3) 气溶胶效应变化的影响。 * 区域聚焦：特别分析了中国东部、美国和欧洲这三个当今人为污染严重、生态系统重要的区域，比较在这些地区，由污染控制带来的GPP恢复量与CO2施肥效应带来的GPP增加量。
三、 主要研究结果
1. 模型验证与当前状况模拟 模拟结果与观测数据吻合良好。全球夏季GPP的空间格局（r=0.74, NMB=-4.58%）、AOD分布（r=0.77, NMB=-3.7%）以及在中国、美国、欧洲站点观测到的MDA8 O3（r=0.67, NMB=5.54%）均得到合理再现，表明ModelE2-YIBs模型能够可靠地模拟与本研究相关的关键变量。
2. 当前（2010年）人为空气污染物的影响 * 污染物贡献：人为排放平均贡献了全球夏季地表O3浓度的32.1%和AOD的45%。在中国东部、美国东部等人为活动密集区，贡献比例超过40%。 * 对GPP的影响：人为源O3导致全球夏季GPP减少5.24%（-2.18 Pg C），在中国东部和美国部分地区损失超过10%。人为气溶胶的净效应则是使全球夏季GPP增加1.25%（+0.52 Pg C），这主要是通过增加散射辐射（DFE）实现的，尤其在欧亚大陆高纬度地区促进作用明显。然而，气溶胶通过引起降温、减少降水等气候反馈，部分抵消了其在某些地区（如中国、美国）的DFE正效应。 * 净效应：综合来看，在当前状况下，人为排放的O3和气溶胶共同导致全球夏季GPP净损失4.01%（-1.67 Pg C），其中O3的抑制效应占主导。
3. 未来（2060年）不同排放情景下的影响 * 污染物浓度变化： * SSP5-8.5高情景：至2060年，全球夏季地表O3浓度相比2010年上升2.1 ppbv。这是由气候变化（变暖）导致O3生成增加（+2.58 ppbv） 主导，而排放控制带来微弱的降低（-0.48 ppbv） 所共同作用的结果。全球AOD轻微上升（+0.006）。 * SSP1-2.6低情景：至2060年，全球夏季地表O3浓度相比2010年显著下降8.14 ppbv。这主要归功于深度减排的贡献（-7.14 ppbv），而气候变化的影响相对较小。全球AOD也明显下降（-0.015）。 * 对GPP的影响： * SSP5-8.5高情景：人为污染物（O3和气溶胶）继续造成显著的GPP损失（-1.84 Pg C），甚至略高于当前水平，主要源于更严重的O3污染（-2.27 Pg C）。然而，在此情景下，强烈的CO2施肥效应和气候变化共同驱动GPP大幅增长38.4%（+15.26 Pg C），完全掩盖了空气污染物造成的微小相对损失（-0.2%）。这表明，在高温室气体排放路径下，生态系统生产力的增长主要由CO2驱动，污染物抑制效应相形见绌。 * SSP1-2.6低情景：人为污染物造成的GPP损失大幅减轻至-0.59 Pg C，其中O3损伤减弱至-0.76 Pg C。虽然此情景下CO2施肥效应较弱，GPP仅因气候和CO2增加15.9%（+6.30 Pg C），但O3浓度的大幅降低带来了额外的GPP增益（+1.42 Pg C， 占3.6%）。这使得长期（CO2）和短期（污染物）大气成分变化共同带来的GPP总增幅达到18.7%（+7.41 Pg C）。 * 区域比较的关键发现：在SSP1-2.6情景下，污染控制带来的GPP恢复效应，在区域尺度上接近甚至超过了CO2施肥效应。例如，在中国东部，O3减少带来的GPP增益（0.30 Pg C）超过了CO2施肥效应的增益（0.26 Pg C）；在美国东部两者持平（均为0.44 Pg C）；在欧洲也基本相当（0.30 vs 0.27 Pg C）。这一发现极具政策启示意义。
四、 结论与意义
本研究通过全球耦合模型模拟揭示，深度削减人为排放、转向低排放发展路径（如SSP1-2.6），不仅能直接改善空气质量，还能通过显著降低地表O3浓度，有效促进陆地生态系统生产力的恢复。这种由污染控制带来的生态系统碳吸收增益，在全球最大的两个碳排放国——中国和美国的污染区域，其重要性可与CO2施肥效应相媲美。这意味着，即便在追求碳中和、CO2施肥效应可能相对减弱的未来，强有力的空气污染治理措施本身，就是对增强陆地碳汇、助力碳中和目标实现的一项独立且重大的贡献。
相反，在高排放路径（SSP5-8.5）下，尽管强烈的CO2施肥效应会推动生态系统生产力总体增长，但持续的O3污染加剧仍将对生态系统造成实质性损害，且可能通过影响水分循环、加剧热胁迫等途径产生未被充分认识的生态风险。
五、 研究亮点
六、 其他有价值内容与不确定性
研究也坦诚讨论了存在的不确定性：1) 使用了O3损伤的高敏感度系数，可能高估了O3的影响及减排带来的恢复效益；2) 模型未动态耦合氮循环，而氮沉降变化可能调节CFE和O3损伤效应；3) 未考虑未来土地利用变化的影响，这可能引入额外的不确定性；4) 采用了“大气环流模式+预设海温”的配置，未包含动态海洋反馈，可能影响气溶胶气候效应的模拟。这些均为未来研究指明了改进方向。
这项研究为理解人为空气污染在全球碳循环和未来生态系统变化中的作用提供了重要的定量见解，强调了协同治理大气污染与应对气候变化的多重收益。