Nature Geoscience | 中国因清洁空气行动计划而恢复生态系统生产力

科技 2024-11-17 00:01 贵州

摘要

严重的空气污染通过臭氧对植被的破坏作用，以及通过气溶胶效应改变气候来减少生态系统的碳同化，从而加剧全球变暖。为此，中国于 2013 年实施了 “清洁空气行动计划”，以减少人为排放。在此，我们采用多种测量方法、基于过程的模型和机器学习算法，评估了 2014-2020 年间清洁空气行动计划导致的空气污染减排对中国净初级生产力（NPP）的影响。清洁空气行动计划使全国净初级生产力增加了 26.3 ± 27.9 TgC/yr，其中 20.1 ± 10.9 TgC/yr 归因于气溶胶的减少，这既是由于黑碳浓度降低导致光照可用性增强，也是由于气溶胶气候效应减弱导致降水量增加。随着时间的推移，臭氧改善的影响变得越来越重要，到 2020 年将超过气溶胶减少的影响，预计将推动未来 NPP 的恢复。两个机器学习模型模拟的净生产力恢复量相似，分别为 42.8 ± 26.8 TgC/yr 和 43.4 ± 30.1 TgC/yr。我们的研究凸显了控制气溶胶和地表臭氧所带来的巨大碳收益，强调了在中国控制空气污染对公众健康和碳中和的共同效益。

研究方案

在这项研究中，我们采用两种独立的方法探讨了 2014-2020 年间空气清洁计划（CAA）引起的气溶胶和臭氧变化对中国生长季（5-9 月）NPP 的总体影响。首先，结合三个基于过程的模型，通过辐射扰动和气候扰动，分离出 CAA 引起的空气污染物变化对 NPP 的影响。这一分析包括气溶胶的直接和间接影响，以及臭氧对植被的破坏。我们使用新开发的空气污染与陆地生态系统互动模型 (iMAPLE) 来量化因实施 CAA 计划而导致的气溶胶和地表臭氧（O3）变化所引起的生态系统 NPP 的变化。iMAPLE 采用了经过充分验证的 O3 气孔损伤方案和双叶冠层辐射方案，后者有助于区分光合作用对气溶胶引起的漫射和直接辐射变化的响应。然后独立应用两个机器学习模型，进一步解析 CAA 诱导的空气污染物变化对区域 NPP 的影响，作为基于过程的模型的交叉验证。我们的目标是量化有严格空气污染法规和无严格空气污染法规时碳同化的差异，从而评估 CAA 计划制定后空气污染控制对 NPP 恢复的影响。

主要结果

空气污染物的变化和 CAA 计划的贡献

在2014-2020年期间，由于高人为排放，在中国东部，特别是华北平原（NCP）和四川盆地（SCB）观测到高气溶胶光学厚度（AOD > 0.5）。在此期间，全国AOD呈下降趋势。

图1：中国5 - 9月气溶胶光学厚度和臭氧浓度的估算

在 CAA 引起的空气污染物变化下的 NPP 恢复

在2018-2020年期间，由于气溶胶减少，观察到NPP恢复更明显，达到30.8 ± 5。6 TgC/yr（9.1 ± 1.2 TgC /yr来自辐射效应，21.6 ± 5.7 TgC/yr来自气候效应）;这大约是2014-2017年NPP恢复的2.5倍，反映了更严格的气溶胶控制的好处。

图2：CAA计划改变气溶胶和O3后NPP的恢复

图3：CAA引起的中国气溶胶和地面O3变化导致的NPP逐年恢复

与机器学习方法的国家淘汰计划回收率比较

我们使用两种机器学习方法进一步研究了2014-2020年期间空气污染物变化对中国NPP的影响。这些数据驱动的模型通常可以实现高水平的准确性，因为它们直接从测量数据中学习，捕获传统建模技术可能错过的复杂模式和依赖关系。敏感性分析表明，空气污染物减少导致XGB和RF的NPP分别增加42.8 ± 26.8 TgC /yr和43.4 ± 30.1 TgC /yr。

图4：CAA计划和LCC对中国NPP的影响

与 LCC 导致的国家淘汰计划回收的比较

在过去三十年中，中国持续的植树造林努力极大地促进了明显的绿化趋势和碳汇的增加。我们还将 LCC 对 NPP 恢复的影响与同期 CAA 引起的 NPP 增长进行了比较。基于过程的模型显示，在 2014-2020 年期间，树木覆盖率的增加导致中国的 NPP 恢复高达 16.1 ± 8.7 TgC /yr，增量从 2014-2017 年的 9.7 ± 4.6 TgC /yr 到 2018-2020 年的 24.7 ± 4.5 TgC /yr。因此，在 2013-2020 年期间，NPP 恢复的积极趋势达到了 4.2 ± 0.4 TgC /yr。

导出的NPP恢复的稳健性

我们的研究量化了 CAA 计划对中国生态系统生产力的综合影响。我们发现，在 2014-2020 年期间，CAA 引起的气溶胶和臭氧变化持续促进了 NPP 的提高，年均提高 26.3 ± 27.9 TgC，这主要归因于 BC 浓度的降低、降水量的增加和臭氧浓度的降低。这些发现的稳健性得到了空气污染物和生态系统响应的严格验证。

图5：不同CAA阶段NPP对气溶胶和O3变化的响应

本研究应用机器学习模型对基于过程的模型得出的结果进行交叉验证。根据十年平均值和趋势，两种机器学习模型报告的 NPP 恢复程度都高于基于过程的模型。基于过程的模型将气溶胶和臭氧的变化单独归因于 CAA 引起的人为排放控制，而机器学习模型则考虑了人为和自然排放以及气象变化对空气污染物的综合影响。尽管存在这些差异，但之前的研究表明，人为排放控制是近几十年来空气污染物减少的主要驱动力。我们使用基于过程的模型和机器学习模型进行的分析得出了类似的时间变化和可比的净生产力恢复幅度。

研究展望

尽管存在一些不确定性，但研究发现，2018-2020 年 52.9 ± 20.3 TgC/yr的 NPP 强劲恢复可归因于 CAA 计划的颁布。展望未来，气溶胶去除带来的进一步收益将是有限的，因为气溶胶引起的总NPP损害仅为-111±17.8 TgC/yr，大大低于O3污染引起的-376±22.6 TgC/yr。第二阶段 CAA 计划（2018-2020 年）通过对非甲烷 VOCs 和 NOx 的联合控制，有效缓解了O3污染。如果目前的O3减少速度在未来十年继续保持，我们预计地表 O3将进一步减少约 5.5 ppbv，根据 2018-2020 年的碳回收率，有可能将 NPP 恢复量提高 94 TgC/yr。研究发现，未来通过更有效地控制地表 O3来提高陆地碳汇的潜力相当大。

文献参考

Zhou, H., Yue, X., Dai, H. et al. Recovery of ecosystem productivity in China due to the Clean Air Action plan. Nat. Geosci. (2024).

http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkxMDI2NjMxNQ==&mid=2247557329&idx=5&sn=5ba290894be4f9d27553cfd3223d18c1

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