实现世卫组织新臭氧标准的挑战在哪里？
近日，Science Bulletin的Short communication栏目发表题为“High downward surface solar radiation conducive to ozone pollution more frequent under global warming”的文章，基于高分辨率地球系统模式和区域模式，阐明了我国近年来秋季大范围臭氧污染事件的生成机制，揭示了气候变化对全球典型臭氧污染易发生区域主要气象控制因子的影响，为实现世界卫生组织新提出的臭氧标准提供了重要科学依据。该文的通讯作者为中国海洋大学环境科学与工程学院高阳教授，第一作者为其博士生寇文彬。
近年来，我国臭氧浓度呈明显增加趋势，臭氧已成为部分城市空气质量不达标的首要因素。除中国外，世界上很多其他地区易发生臭氧污染，如美国东南部、欧洲等，臭氧污染对人类健康具有重大影响。世界卫生组织2021年更新了全球空气质量准则，加严了短期标准；新增了臭氧长期暴露指标暖季峰值，加大了臭氧达标难度，进一步阐明在以往主要关注单季节臭氧污染的基础上，多季节臭氧污染问题显得尤为重要。
2019年秋季我国出现了全国性的大范围臭氧污染事件，特别是珠江三角洲地区，导致其暖季峰值超过WHO标准。基于多个气象因素归因分析，发现地面太阳辐射与臭氧年际变化相关性远高于其他气象因子，并且即使在温度较低时，较强的太阳辐射依然可促进高臭氧浓度累积。为进一步探索机制，结合区域大气化学模式，通过敏感性实验，发现强太阳辐射驱动下的天然源不仅促进了臭氧浓度升高，更重要的是，对于长时间臭氧污染事件频率增加大于短期污染事件，从而大大促进臭氧超标天数的增加。
图1 强地面太阳辐射通过驱动天然源排放引发长时间臭氧污染。(a) 2015~2018年和2019年秋季珠江三角洲地区不同温度范围的平均臭氧MDA8浓度和地面太阳辐射(DSSR)，黑色条表示一个标准差。样本量百分比用绿色菱形表示。(b) MDA8臭氧浓度相对于2015~2019年各月平均值的秋季月异常，以及DSSR，总云量(TCC)和日2 m最高气温(T2)。左上(第一列)为MDA8臭氧日异常与DSSR和T2的相关系数(R)，左上(第二列)为TCC与DSSR的相关系数。(c, d) 2015~2018年(黑色线条代表标准差)和2019年珠江三角洲秋季臭氧超标事件的持续时间(x轴)及对应的超标天数(y轴)，其中（c）不包括天然源排放，（d）代表基准情景与（c）的差别，即天然源排放对臭氧超标事件的贡献。
关键气象因素气温、近地面太阳辐射与臭氧密切相关，但其对臭氧的协同作用尚不清晰。另一方面，尽管气温对全球变暖的响应比较清晰，但近地面太阳辐射未来变化特征不明。由于近地面太阳辐射与总云量密切相关，其未来预测的挑战之一在于传统低分辨率气候模式在模拟和预测总云量的能力有限；同时已有研究表明基于动力降尺度的方法，由于缺乏海气耦合作用、受全球模式边界影响等因素，区域模式对地面太阳辐射的预测结果可能与全球模式预测符号相反，缺乏可信度，表明应用高分辨率地球系统模式的必要性。
基于此，该研究通过结合高分辨率地球系统模式和第五、六次国际耦合模式比较计划(CMIP5, 6)多模式，一致揭示全球变暖下中国东部、美国东南部、欧洲，未来总云量预计降低，地面太阳辐射显著增加，但高分辨率地球系统模式显示出未来太阳辐射增幅更大。通过将秋季地面太阳辐射日异常标准化，构建了臭氧气象指数，高臭氧气象指数可有效解释高臭氧浓度，阐明在北半球多个易发生臭氧污染区域，高臭氧气象指数天气发生频率显著增加，即利于高臭氧污染发生的气象条件在全球变暖下可能会发生得更加频繁。
图2 未来臭氧易发地区地面太阳辐射的增加易于诱发臭氧污染。(a~b) 相对于1975~2004年秋季，21世纪末(2071~2100年秋季）RCP8.5下CESM-HR (a)和SSP5-8.5下CMIP6 (b)预测的DSSR变化的空间分布。紫色框代表主要臭氧易发地区(中国东部、美国东部和欧洲)。黑色点代表统计学上显著。(c~f) 基于CMIP6的珠江三角洲地区、中国东部、美国东部和欧洲的臭氧气象指数(IMO)的直方图(历史时期1975~2004年秋季表示为蓝条，未来时期2071~2100年秋季表示为红条)。IMO计算时，首先在每个模式中构建IMO，然后进行多模式平均。
以上研究结果表明，未来易发生臭氧污染气象指数频率的增加以及全球变暖下天然源排放的增强，特别是考虑到人为源和天然源的协同效应，未来臭氧浓度控制任务将更加艰巨。根据WHO新发布的暖季峰值标准，该研究结果可为未来如何减轻臭氧污染提供重要基础。
该研究由中国海洋大学海洋环境与生态教育部重点实验室高阳教授、姚小红教授、高会旺教授，物理海洋教育部重点实验室张绍晴教授、吴立新院士等与国内外相关院校合作完成，得到了国家重点研发计划、国家自然科学基金等项目的资助，分析和计算依托崂山实验室高性能科学计算与系统仿真平台。
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