研究表明，我国1到2月份共发生2次NOx排放先下降后上升的过程，第1次发生在1月11~30日，其中排放最低发生在21~25日期间，分别对应着春节前节假日停工、务工返乡和烟花燃放阶段；第2次发生在1月26日至2月29日，其中排放最低发生在2月1-20日，与疫情爆发和其后复工复产相对应（图1）。因为疫情的管控，大部分大城市的最大降幅超过60%，例如武汉（61%）、深圳（65%）、广州（68%），中小城市最大降幅约为30%，74个重点城市平均下降为47%；不同省份，降幅最显著为江苏（51%）、宁夏（51%）、吉林（50%），而降幅最低为海南（9%）、青海（10%）、西藏（15%）。华北平原、长三角、珠三角和四川盆地等四个污染排放重点地区分别下降42%、41%、50%和40%。总体而言，全国NOx排放最大降幅约为36%，其中交通源下降的贡献最大（下降约70%），占全国降幅的23%，其次为电厂（下降约35%）和工业源（下降约14%），分别占7%和6%，生活源基本保持不变。截止2月底，华北平原、长三角和珠三角地区的NOx排放分别恢复至疫情前水平的83.6%，81.4%和79.2%。反演的重点城市排放的变化趋势与归一化迁徙规模指数变化基本一致。该项研究不仅从排放变化角度定量评估了疫情对社会经济活动的影响，也为不同区域提供了有价值的NOx减排潜力的信息。
图1. 不同区域每5天平均的NOx排放及重点城市归一化迁徙规模指数变化
图2. 全国每10天平均的NOx排放变化（a，11-20日的全国NOx排放量；b-e，相对之前10天的排放变化；f，相比疫情之前NOx排放的最大降幅）
此前，课题组还对2013年到2017年"大气污染防治行动计划"期间一氧化碳（CO）的排放的变化进行了反演研究（Feng et al., 2020, JGR），发现全国CO排放整体下降17%，且CO的排放呈现从城市和发达地区向农村郊区和不发达地区转移特点（图3），这与近年来减排和产业转型升级政策相吻合。
图3. 基于大气浓度观测数据反演的2017年相对2013年CO排放空间变化
准确了解大气污染排放的时空分布是大气污染防治的重要基础。当前，大气污染排放清单主要通过"自下而上"的统计方法进行编制，该方法依赖于活动水平和排放因子。由于能源消耗等活动水平统计数据发布的滞后以及不确定性，这种方法编制的排放清单时间滞后严重（1-2年）、分辨率低（月尺度），不确定性大。大气中污染物浓度的变化主要由大气传输和排放变化所决定，大气传输可以利用大气化学输送模型进行很好计算，大气浓度变化可以利用观测仪器进行高精度测量，因此，可以从大气浓度观测信息中反演获得排放的变化。当前，我国已经建成了全国布网的大气污染监测网络并实时发布数据，这为基于观测的实时污染源排放变化反演成为可能。为此，近年来江飞教授团队一直致力于利用全国组网的大气浓度监测数据反演地表污染源排放变化的研究，基于三维空气质量数值模式WRF-CMAQ和集合卡尔曼滤波算法，自主研发了区域污染源排放同化系统。上述研究表明，课题组研发的区域污染源同化系统已经具备了利用大气浓度观测数据准实时反演主要污染源排放变化的能力，这将给我国的大气污染防治，打赢蓝天保卫战提供重要的科技支撑。
上述研究得到国家重点研发计划项目（2016YFA0600204）、国家自然科学基金（No.41571452）和南京大学博士研究生创新创意研究计划（No.CXCY19-60）资助。
相关链接：
Feng, S., Jiang, F*., Wu, Z., Wang, H., Ju, W., & Wang, H. (2020). CO Emissions Inferred From Surface CO Observations Over China in December 2013 and 2017. Journal of Geophysical Research-Atmospheres, 125(7). https://doi.org/10.1029/2019JD031808
Feng, S., Jiang, F*., Wang, H., Wang, H., Ju, W., Shen, Y., Zheng, Y., Wu, Z. & Ding, A (2020). NOx Emission Changes over China during the COVID-19 Epidemic Inferred from Surface NO2 Observations. Geophysical Research Letters, 47, e2020GL090080. https://doi.org/10.1029/2020GL090080
