千鳥状

npj 気候と大気科学 第 5 巻、論文番号: 99 (2022) この記事を引用

827 アクセス

5 オルトメトリック

メトリクスの詳細

大気汚染を軽減するために、暖房期に工業生産を停止する措置である時差ピーク生産（SP）が華北平原で実施されている。 我々は、2016 年の暖房期（SPhs）の SP 期間における北京の PM1 組成の変動を、2015 年の暖房期（NPhs）および 2016 年の非暖房期（NPnhs）の通常生産（NP）期間の変動と比較しました。 SPの効果。 PM1 の質量濃度は、NPhs の 70.0 ± 54.4 μg m-3 から SPhs の 53.0 ± 56.4 μg m-3 に減少し、一次排出量が顕著に減少しました。 しかし、NOx が大幅に減少したにもかかわらず、SPh 中の硝酸塩の割合 (20.2%) は NPh 中の硝酸塩の割合 (12.7%) の約 2 倍であり、SP 期間中に NOx が硝酸塩に効率的に変換されたことを示唆しています。 これは、酸素化有機エアロゾル (OOA) の増加と一致しており、全有機エアロゾル (OA) 画分中の NPhs (22.5%) から SPhs (43.0%) へとほぼ 2 倍となり、SP 中の効率的な二次形成を強調しています。 PM1 負荷量は SPhs (53.0 ± 56.4 μg m-3) と NPnhs (50.7 ± 49.4 μg m-3) の間で同様であり、SP 対策の実施後、暖房期と非暖房期の間で PM1 汚染の差が小さいことを示しています。 さらに、機械学習技術を使用して、大気汚染物質に対する気象学の影響を分離しました。 除湿結果は観測結果と同等であり、気象条件が比較結果に大きな影響を与えていないことが示されました。 私たちの研究は、SP政策が一次排出量の削減には効果的であるが、二次種の形成を促進することを示しています。

粒子状物質 (PM) 汚染は、人間の健康 1、2、3、4、5、気候 6、7、8、可視性 9、10、および生態系 11 に重大な影響を与えます。 過去数十年にわたる急速な工業化と都市化により、中国は特に冬季に持続的かつ蔓延するヘイズ汚染に悩まされてきた12、13、14、15。 中国最大の巨大都市の一つである北京は、過去数十年にわたって深刻な大気汚染に見舞われてきた13、15、16。 2013 年から 2016 年の北京における年間 PM2.5 負荷量は 89.5 ～ 73.0 μg m-3 であり (北京市生態環境局、http://sthjj.beijing.gov.cn/bjhrb/)、中国の全国環境基準を超えています。大気質基準 (CNAAQS、35 µg m−3)。 近年、大気汚染を緩和するために、交通規制17、石炭からガスへの転換18、大気汚染防止行動計画19など、主要な汚染分野をカバーするさまざまな厳格な汚染防止・制御措置が全国的に実施されている。 これらの大気質への介入の有効性を調査する研究が数多くあります。 たとえば、Gao et al. 研究者らは、2011 年から 2016 年の冬の間、北京の平均 PM2.5 濃度が 21% 減少したことを発見しました。これは主に厳格な排出規制措置によるものです20。 グーら。 2013 年以降の排出規制措置の実施により、2014 年から 2015 年の北京都市における PM1 の平均濃度は 2008 年から 2013 年と比較して 16 ～ 43% 減少したことが示されています21。エアロゾルのサイズ分布、酸化特性、酸性度は大幅に変化しました。クリーン行動計画の実施後22、23、24。 さらに、短期的な排出規制も大気質の改善に効果的です。 2014 年のアジア太平洋経済協力会議 (APEC) サミット中に、サブミクロンエアロゾルの主要成分の濃度が大幅に減少したことが報告されました25。 2015 年の中国戦勝記念日のパレード中の厳格な管理により、PM (PM1) の質量濃度は 57% 減少しました26。これらの結果は、厳格な管理後に大気汚染が効果的に緩和されたことを示しています。 具体的には、気象条件も汚染物質濃度の変動に影響を与える可能性があるため、汚染物質の排出レベルを直接比較することが困難になります。 張ら。 研究者らは、気象条件が 2013 年から 2017 年の全国的な PM2.5 削減の 9% に寄与し、2013 年から 2017 年の北京・天津・河北地域 (BTH) の PM2.5 削減の 16% に寄与したと推定しています27。 -19年のロックダウン期間中、一次排出量は大幅に減少したにもかかわらず、気象の停滞と高い相対湿度によって深刻なヘイズ汚染が促進された28、29、30。 したがって、北京における制御措置の有効性を評価するには、周囲の大気の質から気象への影響を切り離すことが不可欠である。 回帰モデル 31、32、化学輸送モデル 20、33、34、35、および機械学習モデルは、気象関連変動の潜在的な影響を切り離す一般的な方法です 36、37、38、39、40。 これらの方法の詳細な比較は、他の場所で見つけることができます37、39、41。 機械学習ベースのランダム フォレスト (RF) アルゴリズムは、高次元データセットの分散と誤差を削減することで高い予測精度を示し、入力変数とその相互作用の重要性が視覚化されることで学習プロセスを説明および解釈できます 37,41。 グランジら。 は、大気質データ分析を行う際に気象の変化を制御するために、RF アルゴリズムに基づく気象正規化手法を適用しました36。 史ら。 は、機械学習ベースの RF アルゴリズムを使用して、短期的な排出介入後の大気汚染物質排出量の大幅な削減を評価しました 39。

大気汚染は効果的に緩和されているにもかかわらず、北京は依然として冬に深刻な大気汚染に悩まされている。 北京市はセメント生産の停止に関する条約を発布し、空気の質を改善し、セメント生産の過剰設備を削減するために、2015年の暖房期に中国北部で完全に実施された（https://wap.miit.gov.cn/） ）。 しかし、時差ピーク生産（SP）と呼ばれるこの政策が PM 汚染を軽減する上での有効性はまだ評価されていません。 したがって、SP対策が大気環境に与える影響を調査することは非常に重要です。 この研究では、エアロゾル化学種分化モニター (ACSM) と風速計を導入して PM1 の組成を測定しました。 SP政策の実施前、実施中、実施後の期間をカバーする2015年と2016年の北京のPM1のエアロゾル化学組成が調査され、観測結果はさらに機械学習技術を使用して脱風結果と比較されました。 さらに、二次生成の原因と、SP後のさまざまな汚染段階でのPM1組成の変動を詳細な分析によって調査します。

セメント産業に対するSP措置は北京で2015年1月15日から2015年3月15日まで、および2015年11月15日から2016年3月15日まで実施され、12月29日から実施された当社の測定と数か月間重なっていました。 、2014 年から 2015 年 1 月 14 日まで、および 2016 年 1 月 1 日から 2016 年 4 月 30 日まで。SP 対策が PM1 特性に及ぼす影響を調査するため、キャンペーン全体を SP 期間（時差ピーク生産期間）を含む 3 つの期間に分割しました。 ）暖房期には NP 期間（通常生産期間）、暖房期には NP 期間（通常生産期間）、非暖房期間には NP 期間があります。 炭化水素様 OA (HOA)、調理 OA (COA)、石炭燃焼 OA (CCOA)、バイオマス燃焼 OA (BBOA)、および酸素化 OA (OOA) を含む 5 つの OA 要因が、NPhs および HOA を含む 6 つの OA 要因で解決されました。 、COA、CCOA、BBOA、ローカル セカンダリ OA (LSOA)、およびリージョナル セカンダリ OA (RSOA) は、SPhs および NPnhs で解決されました。 SPhs および NPnhs 中の OOA は、NPhs との比較を容易にするため、LSOA と RSOA の合計です。 OA ソースの割り当ての詳細は、「方法」セクションに示されています。 周期的な汚染事象は散発的に発生し、PM1 の質量濃度はそれぞれ NPhs で 3.0 ～ 201.8 μg m-3、SPhs で 2.4 ～ 305.7 μg m-3、NPnhs で 2.9 ～ 274.1 μg m-3 の範囲にあります（図に示すように）。図1）。 PM1 種と OA 要因の変動は気象条件の影響を受けるため、気象学の影響は機械学習技術を使用して正規化されました。たとえば、重度の汚染エピソードは風速の低い南風 (<2 m s-1) と関連していました。相対湿度 (RH) が高い。

a 温度 (T) と相対湿度 (RH)、b 地表正味日射量、c 風速 (WS) と風向 (WD)、d SO2 と O3、e NOx と CO、f OA 係数 (HOA、 COA、CCOA、BBOA、および OOA)、NPhs、SPhs、および NPnhs の g PM1 種 (有機、硫酸塩、硝酸塩、アンモニウム、塩化物、および黒色炭素)。 NPhs は 2014 年 12 月 29 日から 2015 年 1 月 14 日までの暖房期の通常の生産期間を表し、SPhs は 2016 年 1 月 1 日から 2016 年 3 月 15 日までの暖房期の驚異的なピーク生産期間を表し、NPnhs は非暖房期の通常生産期間は2016年3月16日から2016年4月30日までです。

SPhs における PM1 の平均質量濃度 (53.0 ± 56.4 μg m-3) は、NPhs における PM1 の平均質量濃度 (70.0 ± 54.4 μg m-3) よりもはるかに低く (図 2 および表 1)、SP が潜在的に PM1 の低減に効果的であることを示しています。午後。 塩化物、ブラックカーボン (BC)、HOA、COA、CCOA を含む PM1 成分と OA 要素の一次排出量は、NPh から SPh までに 36.1 ～ 66.9% 減少しました。 特に CCOA は 4.5 μg m−3 減少し、OA 因子の中で最も減少した。 石炭が産業用と住宅用の両方の暖房にとって重要なエネルギー源であることを考えると、CCOA 削減の一部は SP 対策によるものと考えられます。 二次種に関しては、硫酸塩（6.6 ± 7.3 から 4.5 ± 5.7 μg m-3）とアンモニウム（6.9 ± 5.8 から 6.2 ± 7.0 μg m-3）も NPhs から SPhs にわずかに減少し、SO2 は 21.6 ± から減少しました。 NPhs で 14.9 ppb から SPhs で 9.2 ± 8.2 ppb。 ただし、NOx が 77.3 ± 54.6 ppb から 44.0 ± 42.6 ppb に大幅に減少したにもかかわらず、硝酸塩質量濃度は NPhs の 8.9 ± 7.4 μg m-3 から SPhs の 10.7 ± 13.9 μg m-3 に増加したことに注意する必要があります。その結果、PM1 中の質量分率は NPhs の 12.7% から SPhs の 20.2% に増加しました。 この現象は、SPhs のより強い大気酸化能力とより高い窒素酸化率によるものである可能性があり、次のセクションでさらに説明します。 OOA は SPhs で最も豊富な OA 因子であり、平均して OA の 43.0% を占め、これは NPhs の場合 (22.5%) よりもはるかに高かった。 これらの変化は、SP 対策の実施後に SPh における一次排出量が減少し、二次エアロゾル寄与が増加したことを示唆しています。 Huang et al.30 と Wang et al.42 によって同様の発見が観察されましたが、酸素化有機エアロゾルの変動と気象パラメータの影響はこれら 2 つの研究では考慮されていませんでした。

a NPhs、SPhs、および NPnhs 中に脱風されて観察された PM1 種の質量濃度と b の割合。 c NPhs と SPhs、d SPhs と NPnhs の間の PM1 種の観察された変化と風化後の変化の比率 (水平線より下のバーは比率の増加を表し、水平線より上のバーは PM 種の比率の減少を表します)。

SPhs と NPnhs の観察結果を比較すると、SPhs の PM1 の平均質量濃度 (53.0 ± 56.4 μg m-3) は NPnhs の平均質量濃度 (50.7 ± 49.4 μg m-3) と同様でした。 これは、暖房期の PM1 が非暖房期よりもはるかに高かったという点で、これまでの研究とは異なります 43,44。 PM1 濃度が SPhs と NPnhs で同等であったことは興味深いですが、ガスパラメータとエアロゾル組成は大幅に異なりました。 たとえば、SO2 は SPhs の 9.2 ± 8.2 ppb から NPnhs の 5.2 ± 3.1 ppb まで 43.5% 減少しました。 NO2 の濃度は 2 つの期間で同等でした (26.3 ± 18.0 ppb 対 27.4 ± 14.4 ppb)。 具体的には、主に工業生産の再開により、CO 濃度は SPhs から NPnhs にほぼ 2 倍になりました (1.1 ± 1.1 ppm から 2.2 ± 0.8 ppm)。 日射量と温度の増加に伴い、O3 は 27.0% (SPhs の 14.1 ± 11.2 ppb から NPnhs の 17.9 ± 13.7 ppb) 増加しました (436776.5 ± 638447.0 J m−2 から 727050.6 ± 907261.9 J m−2 へ、および -0.2 から ) ± 6.0 °C ～ 14.8 ± 5.6 °C)45、46、47。 PM1 組成と OA 因子に関しては、塩化物、BC、HOA、COA、CCOA、BBOA などの主要な種が SPhs から NPnhs に顕著に減少しました。 石炭燃焼に関連する成分は依然として劇的な減少を示しており、例えば塩化物と CCOA の質量濃度は SPhs から NPnhs にそれぞれ 50.5% と 75.7% 減少しており、SPhs での石炭燃焼によるおそらく家庭用暖房からの大量の排出が依然として存在することを示しています。 SPhs に持続します。 比較すると、NPnhs における二次無機エアロゾル (SIA、硝酸塩、硫酸塩、アンモニウム) の相対的な寄与は、SPhs と比較して 1.2 ～ 6.8% 増加しました。 一方、LSOAとRSOAの質量分率は、SPhsからNPnhsにそれぞれ11.2%と9.4%増加しました。 これらの結果は、SP が暖房シーズンの PM 汚染を効果的に軽減できることを示しましたが、季節変動とセントラルヒーティングの影響は無視できないものでした。

上記の分析に対する気象条件の影響を最小限に抑えるために、ランダム フォレスト アルゴリズム 37,39,41 に基づく機械学習技術を適用して、PM1 種の脱風化濃度、OA 因子、およびガスパラメーターを取得します (詳細については「方法」を参照)。 。 研究全体の観察結果と比較して、脱風されたPM1種とOA因子の時系列ではより小さな変動が観察されました（補足図1に示すように）。 PM1 種と OA 因子の平均脱風質量濃度と部分的寄与は、図 3 と図 4 に示すように、3 つの期間すべての観測結果と同等でした。 NPhs と SPhs における気象の影響を切り離した後、汚染負荷はそれぞれわずかに増加しました (2.1 μg m-3、0.1 μg m-3)。 NPnhs では、天候の正常化後に一次排出量と二次生成がわずかに減少しました。 気象正常化後も、PM1 の質量濃度は依然として NPhs から SPhs に大幅に減少し、依然として一次排出量の減少と二次生成の増加という特徴を示しました。 SPhs から NPnhs までの PM1 種と OA 因子の脱風変化は、観察されたものと同様でした。 それでも、NPhs から SPhs、および SPhs と NPnhs から気象影響を分離した後の減少/増加比は、観測されたものとは多少異なりました。 例えば、NPhs から SPhs への脱風された OA、硫酸塩、および塩化物の減少 (26.2%、37.3%、59.8%) は、観測値の減少 (24.1%、32.0%、49.4%) よりわずかに大きかった。 NPhs から SPhs への脱風された硝酸塩と OOA の増加は、観察されたものよりわずかに低かった。 SPhs から NPnhs へ、SPhs から NPnhs への脱気象された OA、塩化物、BC の減少は観察されたものよりも顕著でしたが、SIA と OOA の増加は観察された結果よりも低かったです。 要約すると、観測および風化除去の結果は、SP 中に一次放出が減少したが、二次生成が増加したことを示しています。 二次地層の強化の詳細な原​​因については、次のセクションで説明します。

a NPhs、SPhs、および NPnhs 中に脱風され観察された OA 因子の質量濃度と b 分率。 c NPhs と SPhs、d SPhs と NPnhs の間の OA 因子の観察および脱天候変化比 (水平線より下のバーは比率の増加を表し、水平線より上のバーは OA 因子の比率の減少を表します)。

さまざまな期間での二次生成をさらに調査するには、硫黄酸化比 (SOR = n[SO42−]/(n[SO42−] + n[SO2]) および窒素酸化比 (NOR = n[NO3−]/(n[ NO3−] + n[NO2])42,48,49 を計算したが、高相対湿度条件下では二次生成がより顕著であることを考慮して、より適切に比較するために相対湿度 > 50% のデータが選択された16,50,51。図４に示すように、SPhs の前駆体濃度は、SO2 については 15.1 ± 8.2 ppb、NO2 については 41.5 ± 16.4 ppb であり、NPhs のもの（SO2 については 29.1 ± 6.1 ppb、NO2 については 51.7 ± 8.4 ppb）よりもはるかに低かった。 SPhs の O3 濃度 (3.1 ± 4.6 ppb) は NPhs (2.2 ± 0.9 ppb) よりも高く、SPhs の大気酸化能力が強いことを示しています。SPhs の硝酸塩の質量濃度 (20.9 ± 16.4 μg m-3) は 1.4 でした。これは、NPhs (0.09 ± 0.02) と比較して SPhs (0.13 ± 0.07) の NOR が高いことと一致しました。 10.7 ± 8.1 μg m-3）は NPhs（18.4 ± 8.0 μg m-3）よりも低かったが、これは SPhs の SO2 濃度が低いこと、および SPhs（0.14 ± 0.09）と NPhs（0.13 ± 0.05）の間の同様の SOR に関連している可能性があります。 ）。 SO2 と NO2 の濃度は、SPhs の 15.1 ± 8.2 ppb と 41.5 ± 16.4 ppb から、NPnhs のそれぞれ 6.2 ± 2.6 ppb と 38.8 ± 13.1 ppb に減少しましたが、O3 は SPhs の 3.1 ± 4.6 ppb から 7.0 ± 9.2 ppb に大幅に増加しました。 NPnhs では (図 4 を参照)。 一貫して、NPnhs の SOR および NOR (SOR: 0.20 ± 0.13; NOR: 0.152 ± 0.10) も、SPhs の SOR および NOR (SOR: 0.14 ± 0.09; NOR: 0.13 ± 0.07) よりも高かった。 これは、SPhs (20.9 ± 16.4 μg m-3) から NPnhs (22.7 ± 19.2 μg m-3) への硝酸塩の増加と一致しました (補足表 1 に示すように)。 具体的には、硫酸塩の質量濃度は SPhs (10.7 ± 8.1 μg m-3) から NPnhs (8.1 ± 7.5 μg m-3) に減少しました。これはおそらくセントラルヒーティングの排出からの SO2 の減少によるものと考えられます。 これらの結果は、SP、セントラルヒーティング、および季節変動がすべて二次種の変化に寄与していることを示唆しました。

NPhs、SPhs、NPnhs の a SO2、b NO2、c O3、d CO、e SOR (硫黄酸化率)、f NOR (窒素酸化率) の観測と脱候の比較。 (エラーバーは各種の標準偏差を表します)。

図4および補足表1に示すように、気象の影響を切り離した後、SORとNORは明らかな減少を示し、観測から気象正規化結果への二次種の顕著な減少と一致しました。 我々は、観察されたSORとNORが研究期間全体を通じて脱風されたものよりも広い範囲に収まっていることに気づき、観察された二次地層がさまざまな要因の影響を受けていることを示しました。 それでも、脱風された SOR と NOR は NPhs から SPhs に増加し、SPhs から NPnhs に増加しました。これは観測の変動傾向と同様であり、暖房期の驚くべき生産ピーク期間中に二次プロセスがより強力であることを再確認しました。 脱風された CO は SPhs から NPnhs に大幅に増加し、工業生産からの排出量の増加を示しています。

SP実施後のさまざまな汚染段階での変動をさらに調査するために、データをきれいな日（日平均PM1 < 35 μg m-3）、平均汚染日（35 μg m-3 < 日平均PM1 < 75）に分割しました。 μg m−3）、および重度汚染日（日平均PM1 > 75 μg m−3）。 図5に示すように、NPhsでは、他の2つの汚染段階（平均汚染日では8.3％、重度汚染日では8.2％）と比較して、NPhsでは塩化物の相対寄与がきれいな日（6.7％）で最も低かった。 さらに、NPhs の塩化物の質量分率は、すべての汚染段階において SPhs および NPnhs よりも高かった。 OA に対する POA の割合の寄与は、きれいな日の 68.2% から平均的な汚染の日の 75.8%、さらに重度の汚染の日の 79.2% に大幅に増加しました。 二次種に関しては、平均的な汚染日 (28.0%) やきれいな日 (29.8%) と比較すると、重度汚染日の SIA の寄与率が最も高かった (33.4%)。 OA は、きれいな日の 31.8% から、平均的な汚染日の 24.2% に、さらに重度の汚染日には 20.8% に減少しました。 これらの結果は、一次排出物と二次的な無機生成物（硝酸塩やアンモニウムなど）が NPhs における重度の汚染事象に大きく寄与していることを示しました。 SPhs では、一次排出物の相対的な寄与はさまざまな汚染段階で同等でしたが、二次無機種の部分的な寄与は、きれいな日 (34.7%) から平均的な汚染の日 (36.4%)、さらに重度の汚染の日 (42.8%) へと増加しました。また、SPh のきれいな日から平均的な汚染の日、さらに重度の汚染の日までの SIA の増加率は、NPh よりも大きかった。 LSOA は、きれいな日から重度の汚染の日まで、二次無機種に関して同様の増加傾向を示しました。 具体的には、OA に対する RSOA の相対的な寄与は、きれいな日 (7.4%) から平均的な汚染の日 (5.2%)、そしてさらに重度の汚染の日 (3.7%) へと大きく減少しました。 これらの結果は、一次放出と二次生成（硝酸塩、アンモニウム、LSOAなど）の両方がSPhsのヘイズ形成に重要であり、SPhsの二次生成がNPhsよりも強いことを示唆しました。 NPhs や SPhs とは異なり、NPnhs では塩化物の質量分率がきれいな日 (3.6%) から重汚染日 (2.4%) まで減少しました。 NPnhs における POA の相対的な寄与も、きれいな日の 40.3% から重汚染日の 38.4% に減少しました。 しかし、NPnhs では、SIA の部分寄与率は、きれいな日の 39.1% から平均的な汚染日の 51.9%、さらに重度汚染日の 54.8% へと大幅に増加しました。 NPnhs では、OA に対する LSOA の相対的な寄与も、きれいな日 (38.5%) から重度汚染の日 (50.3%) まで増加しました。 RSOA は SPhs と同様の減少傾向を示しましたが、RSOA の相対的な寄与は、すべての汚染段階で SPhs および NPnhs に比べて顕著に増加しました。 これらの結果は、NPhs および SPhs と比較した場合、NPnhs の大気汚染の悪化において、局所的な酸化や局所的な輸送を含む二次生成がより顕著であることを示しました。

a NPhs、SPhs、および NPnhs 中の清浄日 (C)、平均汚染日 (AP)、および重度汚染日 (HP) における PM1 種および OA 因子の相対寄与率および b 平均質量濃度 (図に示すように)右上隅のドーナツ プロット。このプロットの最も内側の円はきれいな日を表し、中央の円は平均汚染日を表し、最も外側の円は重度汚染日を表します。

本研究では、SPhs の PM1 の化学的特性を NPhs および NPnhs の PM1 の化学的特性と比較し、ピーク時間ずらし生産対策の有効性を評価しました。 SPhs の PM1 質量濃度は、一次排出量が減少し、二次生成が促進されたことにより、NPhs と比較して約 24.3% 減少しました。これは、SP 対策が暖房期における PM1 汚染の大幅な削減につながったことを示しています。 PM1 負荷量は SPhs (53.0 ± 56.4 μg m-3) と NPnhs (50.7 ± 49.4 μg m-3) の間で同様であり、SP の導入後、暖房シーズンと非暖房シーズンの間で PM1 汚染の季節変動が減少したことを示しています。 具体的には、気象条件の影響を分離するために RF アルゴリズムが使用されました。 気象学の影響を分離した後、PM1 種と OA 要因の時系列でより小さな変動が観察されました。 気象正規化後、PM1 組成と OA 因子の増減率は大幅に変動したが、一次排出量と二次形成の変動傾向は観測結果と一致しており、SP が確かに PM 汚染を軽減していることが示された。 さまざまな汚染レベルに関する研究では、SP後のヘイズ現象の形成において二次変態がより重要であることが示されています。 これらの結果は、PM 前駆物質のさらなる制御と、中国都市部の高度に汚染された地域におけるさまざまな条件下での二次生成メカニズムのさらなる調査を必要とします。

サンプリングサイトは北京の北西部、環状四号線と五号線の間に位置し、さまざまな研究機関や住宅地に囲まれています（北緯 40.00 度、東経 116.38 度）。 測定は中国国立ナノ科学技術センター（NCNST）の5階建てビルの屋上、地上約20メートルで実施された。 このキャンペーンは、2016 年 1 月 1 日から 4 月 30 日まで実施されました。比較には、Huang et al.52 が引用した 2015 年のデータが使用されました。

非耐火性サブミクロンエアロゾル (有機物、硫酸塩、硝酸塩、アンモニウム、塩化物を含む NR-PM1) の組成は、四重極エアロゾル化学種分化モニター (Q-ACSM、Aerodyne Research Inc.、マサチューセッツ州ビレリカ) によって単位質量で測定されました。分解能 (UMR) と時間分解能 30 分. この装置の詳細な動作原理は他の場所で見つけることができます53. 簡単に言うと、2.5 μm の切断サイズで URG サイクロン (モデル: URG-2000-30ED) を通過する粒子が描画されました。 3/8 インチのステンレス鋼管を約 3 L min-1 の流量で通過し、空気力学レンズを通って装置の真空チャンバーに入り、直径 40 nm ～ 1 μm のエアロゾル粒子がレンズを通して集束しました。粒子ビームになり、その後 600 °C で蒸発し、電子衝突イオン化によってイオン化されました。イオン化されたフラグメントは、検出および分析のために質量分析計に入りました。O3 と NOx は、標準的なガス分析装置 (Thermo Scientific、モデル 42i、および 48i) で測定されました。 、 それぞれ）。 CO および SO2 の濃度は、ガス分析装置 (それぞれ ECOTECH、モデル EC9803B、および EC9850B) によっても取得されました。 ガスモニターは 5 分の時間分解能でサンプリングされました。 一方、アエタロメーター (モデル AE-33) を導入して、1 分の時間分解能で BC の濃度を取得しました。 ここでの BC は PM2.5 からのものですが、BC 質量は主に 10 ～ 1000 nm の直径範囲に限定されているため、PM1 の BC を表すために使用されていることに注意してください 42,54,55。 温度 (T)、RH、風速 (WS)、および風向 (WD) を含む気象データは、自動気象観測所 (MAWS201、ヴァイサラ、ヴァンター、フィンランド) および風センサー (ヴァイサラ モデル QMW101-) によって取得されました。 M2)。

NR-PM1 種の濃度は、標準 ACSM ソフトウェア バージョン 1.5.2.0 (Aerodyne Research Inc.、米国マサチューセッツ州ビレリカ) を使用して分析されました。 Ng et al.56 に従って、観測期間全体を通じて機器が良好な状態にあることを確認するために校正が実施されました。 具体的には、アトマイザー (モデル 9302、TSI Inc.、ショーレビュー、ミネソタ州、米国)、示差移動度分析装置 (DMA、TSI モデル 3080)、および凝縮粒子カウンター (CPC、TSI モデル 3772) をイオン化の校正に使用しました。効率（IE）と相対イオン化効率（RIE）。 有機物、硝酸塩、塩化物、アンモニウム、および硫酸塩の RIE は、それぞれ 1.4、1.1、1.3、6.4、および 1.2 でした。 Middlebrook et al.57 に従って組成依存性収集効率 (CDCE) が適用され、最大 (0.45、0.0833 + 0.9167×ANMF) として示されます。ANMF は NR-PM1 中の硝酸アンモニウムの質量分率です。

ソース配分は、マルチリニア エンジン (ME-2) を備えた PMF を使用して OA データに対して実行されました58。 OA の供給源配分の詳細は補足情報に記載されています (補足注 1、および補足図 2 ～ 4 を参照)。 簡単に言うと、制約のない PMF モデルを使用して 2 ～ 8 因子の解を検討しました。 質量スペクトル、日周周期、各因子の時系列の解析、先行研究の因子との比較により、まず炭化水素様OA(HOA)、調理OA(COA)、石炭燃焼OAの5因子を解釈した。 (CCOA)、酸素化 OA1 (OOA1)、および酸素化 OA2 (OOA2)。 ただし、COA プロファイルには HOA の特徴であるアルキル フラグメントの特徴があるため、遊離 PMF 溶液では COA と HOA が混合されました。 一方、HOA および CCOA 因子の BBOA トレーサーと考えられる m/z 60 (主に C2H4O2+) および m/z 73 (主に C3H5O2+) の明らかなシグナルが見つかりました。 さらに、m/z 60 (f60) のイオンピークの割合は有機物質量の約 0.5% を占め、環境バックグラウンド値の 0.3% よりわずかに大きく 59、BBOA の寄与を示しています。

混合物から因子を分離するために、ME-2 を使用して、アプリオリな情報を導入することで回転の曖昧性を完全に調査しました。 最終結果は、HOA の m/z 60 の最小化、COA 日周パターンの最適化、および以前の研究との因子の一貫性に基づいた 33 のソリューションの平均でした 15、16、60、61。 OOA1 および OOA2 は、ローカル セカンダリ OA (LSOA) およびリージョナル セカンダリ OA (RSOA) としてさらに解釈され、補足情報で詳細に説明されています (補足図 5 を参照)。 この研究では、HOA COA、CCOA、BBOA、LSOA、RSOA を含む 6 つの OA 要因が、ME-2 による PMF 分析後に解決されました。 SPhs および NPnhs 中の OOA は、NPhs と比較するための LSOA と RSOA の合計であることに注意してください。

3 日間 (72 時間) の後方軌道は、ハイブリッド単粒子ラグランジュ統合軌道 (HYSPLIT、NOAA) 4.9 モデル 62,63 を使用して、高さ 100 m で 1 時間ごとに計算されました。 軌道は、気象正規化のためのユークリッド距離に従って 5 つのクラスターにグループ化されました。

気象条件は汚染物質濃度の変動に影響を与えるため、汚染物質の排出レベルを直接比較することは困難です。 この研究では、機械学習ベースの RF アルゴリズム モデルをソース配分結果と組み合わせて適用し、一次放出と二次形成に対する気象条件の影響を分離しました。 この手法に関する詳細情報は、他の場所で見つけることができます37,41。 ここでは、時間変数 (つまり、Unix 時間、ユリウス日、月、週、曜日、時刻)、気象データを使用して、各年の PM1 成分とガス前駆物質の RF モデルが構築されました。観測値（つまり、RH、WS、WD、気温）、ERA5 再解析データセットからの気象データ（つまり、境界層の高さ、総雲量、表面正味日射量、総降水量、および表面圧力）、およびユークリッド距離に基づいた HYSPLIT バック軌道。 RF モデルのパラメータ設定は Vu et al.37 に従いました。 ランダム フォレスト内の木の数は 300 (n_tree = 300)、最小ノード サイズは 3 (min_node_size = 3)、各ノードで分割される変数の数は 3 でした。 研究期間全体における各汚染物質のモデル パフォーマンスピアソンの R 値、二乗平均平方根誤差 (RMSE)、FAC2 (係数 2 による予測の割合)、MB (平均バイアス)、MGE (平均総誤差)、NMB (正規化平均バイアス)、NMGE (正規化された平均総誤差）、COE（効率係数）、およびIOA（一致指数）（補足図5に示すように）。 気象正規化では、気象変数のみを置換せずに再サンプリングし、4 週間以内 (つまり、選択した日付の前後 2 週間) の異なる日付のデータセットからランダムに生成しました。 選択プロセスを 1000 回繰り返して、各種の 1000 の予測濃度を取得しました。 特定の時点における各種の最終的な気象正規化濃度は、その 1000 件の予測結果の平均でした。

この研究で使用された生データは Zenodo (https://doi.org/10.5281/zenodo.7417822) から入手できます。 境界層の高さ、総雲量、地表正味日射量、総降水量、表面気圧などの気象データは、ERA5 再解析データセット (https://cds.climate.copernicus.eu/cdsapp#!/dataset) から入手できます。 /reanalysis-era5-single-levels?tab=概要)。

カリフォルニア州ポープほか肺がん、心肺死亡、微粒子大気汚染への長期曝露。 混雑する。 医学。 准教授 287、1132–1141 (2002)。

記事 Google Scholar

Ge, W.、Chen, R.、Song, W.、Kan, H. 中国、上海における日常の可視性と入院。 バイオメッド。 環境。 科学。 24、117–121 (2011)。

Google スカラー

コーエン、AJら。 大気汚染に起因する世界的な疾病負担の推定と 25 年間の傾向: 2015 年の世界疾病負担調査データの分析。Lancet 389、1907-1918 (2017)。

記事 Google Scholar

Huang、R.ら。 粒子状微量元素に関する発生源別の健康リスク分析: 冬の北京における主な原因としての石炭燃焼と交通排出。 環境。 科学。 テクノロジー。 52、10967–10974 (2018)。

記事 Google Scholar

エベンスタイン、A.ら。 中国の淮河政策による大気汚染への持続的曝露が平均余命に及ぼす影響に関する新たな証拠。 手順国立アカデミー。 科学。 USA 114、10384–10389 (2017)。

記事 Google Scholar

Lohmann, U. エアロゾルが雲と気候に与える影響。 宇宙科学。 改訂 125、129–137 (2006)。

記事 Google Scholar

フォースター、P. et al. 気候変動 2007。物理科学の基礎、大気成分と放射強制力の変化。 第 2 章 (ケンブリッジ大学出版局、2007 年)。

アン、Ｚら。 中国北部のひどい霧：人為的排出と大気プロセスの相乗効果。 手順国立アカデミー。 科学。 USA 116、8657–8666 (2019)。

記事 Google Scholar

チェ、Ｈら。 1981 年から 2005 年の中国における水平方向の視認性の傾向。 地球物理学。 解像度レット。 34、L24706 (2007)。

記事 Google Scholar

ワトソン、JG 可視性: 科学と規制。 J. 大気廃棄物管理者准教授 52、628–713 (2002)。

記事 Google Scholar

Grantz, DA、Garner, JHB & Johnson, DW 粒子状物質の生態学的影響。 環境。 内部。 29、213–239 (2003)。

記事 Google Scholar

Zhang、R.ら。 北京における PM2.5 の化学的特性と発生源の配分: 季節的観点。 アトモス。 化学。 物理学。 13、7053–7074 (2013)。

記事 Google Scholar

Huang、R.ら。 中国でのヘイズ現象における粒子汚染への高い二次エアロゾルの寄与。 Nature 514、218–222 (2014)。

記事 Google Scholar

サン、Ｙら。 冬の北京における一次および二次エアロゾル：発生源、変化、およびプロセス。 アトモス。 化学。 物理学。 16、8309–8329 (2016)。

記事 Google Scholar

Duan、J. et al. 夏から冬にかけての北京における二次エアロゾルの発生源地域と形成メカニズムの違い。 アトモス。 化学。 物理学。 19、10319–10334 (2019)。

記事 Google Scholar

エルザー、M.ら。 エアロゾル質量分析法を使用して、極度のヘイズ現象が発生した際の中国の 2 つの主要都市における PM2.5 の化学組成と発生源に関する新たな洞察。 アトモス。 化学。 物理学。 16、3207–3225 (2016)。

記事 Google Scholar

Liu, Y.、Yan, Z. & Dong, C. 北京の運転制限政策による大気質の改善による健康への影響。 環境。 汚染。 219、323–328 (2016)。

記事 Google Scholar

タナカ, K.、キャヴァレット, O.、コリンズ, WJ & ケルビーニ, F. 時間的および空間的スケールにわたる石炭からガスへの移行が気候にもたらす恩恵を主張する。 ナット。 登る。 チャンさん。 9、389–396 (2019)。

記事 Google Scholar

Cai, S. et al. 2012 年から 2020 年までの静鎮地域の PM2.5 濃度に対する「大気汚染防止および管理行動計画」の影響。 科学。 トータル環境。 580、197–209 (2017)。

記事 Google Scholar

Gao、M.ら。 中国の排出規制戦略は、2002 年以来、北京における冬季の PM2.5 濃度に対する気候の悪影響を抑制してきました。 化学。 物理学。 20、1497–1505 (2020)。

記事 Google Scholar

Gu、Y.ら。 北京都市における微粒子の化学的性質と発生源: 季節性と生成メカニズム。 環境。 内部。 140、105732 (2020)。

記事 Google Scholar

Song, S. et al. 熱力学モデリングは、2014/2015 ～ 2018/2019 年に発生した北京の冬霧現象における無機エアロゾルの水分摂取量と酸性度の低下を示唆しています。 環境。 科学。 テクノロジー。 レット。 6、752–760 (2019)。

記事 Google Scholar

Xu、W.ら。 2014 年から 2016 年の北京の冬におけるエアロゾル化学の変化: 高分解能エアロゾル質量分析からの洞察。 Ｊ．Ｇｅｏｐｈｙｓ． 解像度アトモス。 124、1132–1147 (2019)。

記事 Google Scholar

周、W.ら。 中国北京における大気浄化活動に対するエアロゾル化学の反応: 2 年間の ACSM 測定とモデル シミュレーションからの洞察。 環境。 汚染。 255、113345 (2019)。

記事 Google Scholar

サン、Ｙら。 「APEC ブルー」: 北京の排出規制による二次エアロゾル削減。 科学。 議員 6、20668 (2016)。

記事 Google Scholar

Zhao、J.ら。 2015 年の中国戦勝記念日のパレード中のエアロゾル化学に関する洞察: 北京の地上と 260 m での同時測定の結果。 アトモス。 化学。 物理学。 17、3215–3232 (2017)。

記事 Google Scholar

Zhang、Q.ら。 2013 年から 2017 年にかけて中国における PM2.5 大気質改善の原動力。 国立アカデミー。 科学。 USA 116、24463–24469 (2019)。

記事 Google Scholar

Chang、Y.ら。 コロナウイルス（COVID-19）による閉鎖中の中国での不可解な霧現象。 地球物理学。 解像度レット。 e2020GL088533 (2020)。

Duan、J. et al. 西安都市部における新型コロナウイルス感染症（COVID-19）によるロックダウン中のPM2.5組成の変化の測定レポート：二次生成と酸化の促進。 科学。 トータル環境。 791、148126 (2021)。

記事 Google Scholar

Huang、X.ら。 中国における新型コロナウイルス感染症によるロックダウン中の二次汚染の拡大により、一次排出量の減少が相殺された。 国立科学。 改訂 8、nwaa137 (2021)。

記事 Google Scholar

Liang、P.ら。 2014 年 APEC および 2015 年の戦勝パレード中の北京の大気汚染削減における気象条件と汚染制御戦略の役割。 化学。 物理学。 17、13921–13940 (2017)。

記事 Google Scholar

Venter、ZS、Aunan、K.、Chowdhury、S.、Lelieveld、J. 新型コロナウイルス感染症によるロックダウンにより、世界的な大気汚染が減少します。 手順国立アカデミー。 科学。 USA 117、18984–18990 (2020)。

記事 Google Scholar

Cheng, J. et al. 2013 年から 2017 年の北京における PM2.5 大気質改善における排出削減の主要な役割: モデルベースの分解分析。 アトモス。 化学。 物理学。 19、6125–6146 (2019)。

記事 Google Scholar

Wang, Y. et al. 中国の 6 つの大都市における、新型コロナウイルス感染症によるロックダウン中とロックダウン後の 4 か月間の大気質の変化。 環境。 科学。 テクノロジー。 レット。 7、802–808 (2020)。

記事 Google Scholar

Zhao, Y. et al. 中国本土での新型コロナウイルス感染症（COVID-19）発生時の気象影響を除外した後の二酸化窒素とオゾンの大幅な変化。 環境。 科学。 テクノロジー。 レット。 7、402–408 (2020)。

記事 Google Scholar

サウスカロライナ州グランジおよび DC カースロー 気象正規化を使用して、大気質時系列への介入を検出します。 科学。 トータル環境。 653、578–588 (2019)。

記事 Google Scholar

ヴー、テレビ他機械学習技術を使用して、北京の大気質傾向に対する大気浄化活動の影響を評価します。 アトモス。 化学。 物理学。 19、11303–11314 (2019)。

記事 Google Scholar

グランジ、SKら。 新型コロナウイルス感染症（COVID-19）によるロックダウンは、ヨーロッパの都市部でオゾン汚染が増加するリスクを浮き彫りにしている。 アトモス。 化学。 物理学。 21、4169–4185 (2021)。

記事 Google Scholar

Shi、Z.ら。 新型コロナウイルス感染症（COVID-19）によるロックダウンに起因する、地表大気の質の突然ではあるが予想よりも小規模な変化。 科学。 上級 7、eabd6696 (2021)。

記事 Google Scholar

周、W.ら。 新型コロナウイルス感染症後の期間における深刻なヘイズ汚染の予期せぬ増加：排出ガス、気象、二次生産の影響。 Ｊ．Ｇｅｏｐｈｙｓ． 解像度アトモス。 127、e2021JD035710 (2022)。

記事 Google Scholar

グランジ、SKら。 スイスの PM10 傾向分析用のランダムフォレスト気象正規化モデル。 アトモス。 化学。 物理学。 18、6223–6239 (2018)。

記事 Google Scholar

Wang, Y. et al. 2019 年の春節期間中の人為的排出量の削減による二次エアロゾル形成の強化と、北京における地域的な PM2.5 制御の啓蒙。 アトモス。 化学。 物理学。 21、915–926 (2021)。

記事 Google Scholar

Wang, Q. et al. 中国北京における暖房期前および暖房期中のエアロゾル粒子の化学組成と消光量の配分。 Ｊ．Ｇｅｏｐｈｙｓ． 解像度アトモス。 120、12708–12722 (2015)。

記事 Google Scholar

Liu、Z.ら。 中国北京における微粒子の爆発的成長イベントの特徴: 季節変動、化学進化パターンおよび形成メカニズム。 科学。 トータル環境。 687、1073–1086 (2019)。

記事 Google Scholar

Zhang、Z.ら。 北京における過去 10 年間の地表 O3 および PM2.5 濃度の推移と気象条件との関係。 アトモス。 環境。 108、67–75 (2015)。

記事 Google Scholar

チェン、Z.ら。 北京における地上オゾン濃度に対する気象影響の長期変動の理解 2006 年から 2016 年。 環境。 汚染。 245、29–37 (2019)。

記事 Google Scholar

Liu、P.ら。 中国の都市における地上レベルのオゾン濃度に対する気象条件と人為的前駆物質の影響。 環境。 汚染。 262、114366 (2020)。

記事 Google Scholar

リー、YJら。 中国における大気粒子状物質のリアルタイム化学特性評価: レビュー。 アトモス。 環境。 158、270–304 (2017)。

記事 Google Scholar

Ji、Y.ら。 微粒子の形成に対する地域輸送と排出規制の逆効果: 杭州G20サミットでのケーススタディ。 アトモス。 化学。 物理学。 18、13581–13600 (2018)。

記事 Google Scholar

Wang、J.ら。 NO2 と HONO による SO2 の酸化による急速な硫酸塩の形成が北京の霞で観察されました。 ナット。 共通。 11、2844 (2020)。

記事 Google Scholar

Liu, T.、Chan、AWH & Abbatt、JPD エアロゾル粒子中の二酸化硫黄の多相酸化: 汚染環境における硫酸塩生成への影響​​。 環境。 科学。 テクノロジー。 55、4227–4242 (2021)。

記事 Google Scholar

Huang、R.ら。 冬の北京の相対湿度が低く、高い霧の日における粒子種の発生源と過程の対照。 アトモス。 化学。 物理学。 20、9101–9114 (2020)。

記事 Google Scholar

Ng、NLら。 周囲エアロゾルの組成と質量濃度を定期的に監視するためのエアロゾル化学種分化モニター (ACSM)。 エアロゾル科学。 テクノロジー。 45、780–794 (2011)。

記事 Google Scholar

Wang, Q. et al. 中国南部の沿岸都市からの耐火性黒色炭素エアロゾルのサイズ分布と混合状態。 アトモス。 解像度 181、163–171 (2016)。

記事 Google Scholar

ウー、Ｙら。 2013年から2019年までの北京都市における黒色炭素エアロゾルのサイズと混合状態に対する発生源の変動の影響:光吸収への影響。 環境。 汚染。 270、116089 (2021)。

記事 Google Scholar

Ng、NLら。 エアロゾル質量分析計のデータから有機成分の質量濃度を推定するリアルタイムの方法。 環境。 科学。 テクノロジー。 45、910–916 (2011)。

記事 Google Scholar

Middlebrook, AM、Bahreini, R.、Jimenez, JL & Canagaratna, MR 現場データを使用した Aerodyne エアロゾル質量分析計の組成依存の収集効率の評価。 エアロゾル科学。 テクノロジー。 46、258–271 (2012)。

記事 Google Scholar

カノナコ、F.ら。 SoFi、ソース配分のための汎用マルチリニア エンジン (ME-2) の効率的な使用のための Igor ベースのインターフェイス: エアロゾル質量分析計データへのアプリケーション。 アトモス。 測定。 技術。 6、6409–6443 (2013)。

記事 Google Scholar

キュビソン、MJ 他航空機および実験室研究での野外バイオマス燃焼煙からの有機エアロゾルに対する経年変化の影響。 アトモス。 化学。 物理学。 11、12049–12064 (2011)。

記事 Google Scholar

サン、YL 他中国北京における冬季のエアロゾルの組成、発生源、プロセス。 アトモス。 化学。 物理学。 13、4577–4592 (2013)。

記事 Google Scholar

王、YCら。 中国北西部の宝鶏市におけるエアロゾルの化学組成、発生源および二次プロセス。 アトモス。 環境。 158、128–137 (2017)。

記事 Google Scholar

Draxler, RR & Hess, GD HYSPLIT4 モデリング システムの説明 NOAA 技術覚書 ERL ARL-224、(1997)。

リー、YJら。 香港の HKUST スーパーサイトでの高分解能飛行時間型エアロゾル質量分析 (HR-ToF-AMS) 測定に基づく微粒子状物質 (PM) の季節特性。 アトモス。 化学。 物理学。 15、37–53 (2015)。

記事 Google Scholar

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この研究は、補助金番号 2 に基づいて中国国家自然科学財団 (NSFC) によって支援されました。 41925015、中国科学院の戦略的優先研究プログラム（番号 XDB40000000）、中国科学院（番号 ZDBS-LY-DQC001）、および黄土および第四紀地質学の州重点研究所からのクロスイノベーションチーム基金（番号SKLLQGTD1801）。

黄土および第四紀地質学の国家重点研究所、第四紀科学と地球変動の卓越性センター、中国科学院地球環境研究所、西安、710061、中国

Ying Wang、Ru-Jin Huang、Wei Xu、Haobin Zhong、Jing Duan、Chunshui Lin、Yifang Gu、Ting Wang

地球科学フロンティア学際研究センター (IRCESF)、北京師範大学、北京、100875、中国

ワン・イン

労山研究所、青島、266061、中国

ルー・ジン・ファン

中国科学院大学、北京、100049、中国

ルージン・ファン＆イーファン・グー

ライアン研究所の気候・大気汚染研究センター、自然科学部、物理学ユニット、ゴールウェイ大学、University Road、ゴールウェイ、H91CF50、アイルランド

ウェイ・シュー、ユルギタ・オバドネヴァイト、ダリウス・セバーニス、コリン・オダウド

中国マカオ特別行政区タイパ、マカオ大学理工学部土木環境工学科

李永潔

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R.-JH が研究を設計しました。 YW、R.-JH、WX、JD、CL、HZ、TW、YG はデータを分析し、論文の草稿を作成しました。 YL、JO、DC、CO が論文をレビューしました。 著者全員が議論と改訂に貢献しました。

Ru-Jin Huang への通信。

著者らは競合する利害関係を宣言していません。

発行者注記 Springer Nature は、発行された地図および所属機関の管轄権の主張に関して中立を保っています。

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転載と許可

Wang, Y.、Huang, RJ.、Xu, W. 他ピークをずらして生産することは、粒子状物質汚染の制御においては良い面と悪い面があります。 npj Clim Atmos Sci 5、99 (2022)。 https://doi.org/10.1038/s41612-022-00322-x

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受信日: 2021 年 9 月 22 日

受理日: 2022 年 12 月 1 日

公開日: 2022 年 12 月 10 日

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