日前，由北京大学光华管理学院商务统计与计量经济系、北京大学统计科学中心陈松蹊教授环境统计团队关于气象变化与中国北方地区空气质量状况评估的研究论文“Meteorological Change and Impacts on Air Pollution - Results from North China”被《地球物理学研究期刊》（Journal of Geophysical Research—Atmospheres）正式接收。
《地球物理学研究期刊》是美国地球物理联合会的旗舰期刊，包括7个分刊，收录的论文涵盖太阳、地球和行星科学、大气等众多地球物理学领域。创刊于1896年，是目前国际地球物理学界论文质量最高、覆盖领域最广、发行数量最多的国际顶尖学术期刊之一。 禸嫆@唻洎：狆國湠棑倣茭昜蛧 τāńｐāīｆāńɡ.ｃōｍ
研究刻画38年的气象变量与大气污染的关系 内/容/来/自:中-国-碳-排-放*交…易-网-tan pai fang . com
随着经济发展，能源消耗的大幅提高，我国大气污染问题日益严重。但在北方的冬季，一场刺骨的北风往往能短暂“拯救”人们，带来连续几天的优良空气。在坊间，一个广泛流传的观点是北方近些年严重的大气污染可以部分归咎于中国北方的（1）大量植树造林和（2）兴建风力发电站所导致北风的削弱。在学术界，Wang et al. (2018) [1]和Long et al. (2018) [2]等研究也间接支持了类似的观点：Wang等使用中国北方的数据发现高气溶胶浓度（高污染）一定程度上促进了树木的生长，而Long等发现北京西北方向树木的繁盛导致京津冀地区PM2.5浓度上升了6%。此外还有一些研究也表示气候变化加剧了空气污染(H. Wang et al. (2015) [3]，Cai et al. (2017) [4], Taylor et al. (2012) [5])。 內/容/來/自:中-國/碳-排*放^交%易#網-tan p a i fang . com
陈松蹊教授研究团队的研究旨在检验气候变化导致大气污染的科学性。团队结合使用了欧洲气象中心在不同等压面上的261个0.5经纬度格子点再分析数据与161个中国大气污染监测站点的数据。研究分为两个部分（1）使用高维数据多重检验方法，量化温度、湿度、风速、边界层等气象变量在1979年到2016年的变化，并检验这些变化的显著性（2）量化这些变化对2014—2016年PM2.5浓度的影响。 本+文内.容.来.自：中`国`碳`排*放*交*易^网 ta np ai fan g.com
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图1.研究区域为图中白色实线所标注的矩形，其中红点所标注的6个城市将用于进一步检验气候变化对污染物影响的研究
研究发现：北风没有减少， 气温增加， 湿度减少
文章首先使用基于高维数据的多重假设检验方法，分析了地表温度、边界层高度、地表露点温度、累计相对湿度（图2）与累计风速（图3）在1979—1997年与1998—2016年这两个19年阶段均值的变化。研究发现以下污染物有显著的变化：（1）地表温度上升了0.57度；（2）累计东北风速、边界层高度和耗散有显著上升；（3）相对湿度（北方变干）和累计西南风速有显著下降；（4） 但人们普遍关心的西北风没有减少。研究发现露点温度和空气污染程度显著相关，尽管地表温度在中国北方地区上升显著，显著下降的相对湿度使得露点温度很大程度上保持了稳定。同时温度的上升导致边界层高度和耗散的上升，造成有利于污染物的垂直扩散。总体来说，自70年代末中国北方地区的气象变化实际上营造了更好地污染物扩散条件。这反驳了植树造林、兴建发电站导致北风减弱的说法。
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图2.对比两个19年阶段（1979—1997，1998—2016）（a）地表温度（b）边界层高度（c）地表露点温度（d）累积相对湿度在中国北方地区不同月份的差异（黑点表示统计学意义上变化显著的区域）
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图3.对比两个19年（1979—1997，1998—2016）各个月份各个风向下累积风速均值的变化（a）西北风（b）东北风（c）西南风（d）东南风（黑点表示统计学意义上变化显著的区域） 禸嫆@唻洎：狆國湠棑倣茭昜蛧 τāńｐāīｆāńɡ.ｃōｍ
进一步地，研究通过回归模型构建了气象变化效应指标。该指标分析了2014到2016三年各个月份排放背景下1979年到2016年的气象变化对PM2.5浓度的影响。团队对研究区域的32个城市均计算了气象变化效应指标，并汇总在图4。 本+文+内/容/来/自:中-国-碳-排-放（交—易^网-tan pai fang . com
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图4.（a）32个城市中气候变化在各个月份使PM2.5显著上升或下降的比例，正向表示上升的比例，反向表示下降比例；（b）和（c）表示气候变化在各个月份对PM2.5的平均影响与相对影响
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图4（a）显示在全年12个月份、32个城市中，有下降效应的城市比例远大于有上升效应的城市比例。（b）和（c）显示平均和相对气象变化效应在全年大多数月份也呈现减小污染的效应。尽管在统计学意义上气候变化对PM2.5有着显著的削弱效应，但在2014-2016年间的年度污染削弱作用均在1.29%—2.76%之间。并不足以抵消人为排放做造成的污染。
综上所述，研究团队得出如下结论：（1）地表温度、边界层高度和边界层耗散在1979—2016年之间有显著上升、相对湿度则有所下降，而北风并没有显著下降；（2）在1979—2016年这两个19年阶段间的气候变化导致中国北方地区在2014—2016年PM2.5下降了1.9%—2.7%（3）中国北方地区近年来的空气污染并不能归咎于气候变化， 而是过量的人类排放。 內.容.來.自：中`國*碳-排*放*交*易^網 t a npai fa ng.com
该论文的第一作者北京大学元培学院2018届本科毕业生许子平 （现美国密西根大学安娜堡分校统计学博士生），其本科期间的学术导师是陈松蹊教授。文章的通讯作者是陈松蹊教授。另一作者是美国爱荷华州立大学气象系吴小青教授。本研究得到了国家重点研发计划《大气污染成因与控制技术研究》专项项目2016YFC0207701与国家自然科学基金项目71532001的资助。 夲呅內傛莱源亍：ф啯碳*排*放^鲛*易-網 τā ńｐāīｆāńɡ.ｃōｍ
[1] Wang, Xin, et al. "Field evidences for the positive effects of aerosols on tree growth." Global change biology 24.10 (2018): 4983-4992.
[2] Pendergrass, D. C., et al. "Predicting the impact of climate change on severe wintertime particulate pollution events in Beijing using extreme value theory." Geophysical Research Letters 46.3 (2019): 1824-1830. 本`文@内-容-来-自；中^国_碳0排0放^交-易=网 ta n pa i fa ng . co m
[3] Chen, Huopo, and Huijun Wang. "Haze days in North China and the associated atmospheric circulations based on daily visibility data from 1960 to 2012." Journal of Geophysical Research: Atmospheres 120.12 (2015): 5895-5909. 本+文+内/容/来/自:中-国-碳-排-放（交—易^网-tan pai fang . com
[4] Cai, Wenju, et al. "Weather conditions conducive to Beijing severe haze more frequent under climate change." Nature Climate Change 7.4 (2017): 257-262.
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[5] Taylor, Karl E., Ronald J. Stouffer, and Gerald A. Meehl. "An overview of CMIP5 and the experiment design." Bulletin of the American Meteorological Society 93.4 (2012): 485-498.
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