bevictor伟德官网2016年12月23日電？？？？？（通訊員 鄭光潔）12月21日，bevictor伟德官网博士生鄭光潔（2016年7月畢業）與德國馬克思-普朗克化學研究所（以下簡稱“馬普所”）的程雅芳教授作為共同第一作者，bevictor伟德官网的賀克斌院士以及馬普所的程雅芳教授、Ulrich Poschl教授和蘇杭教授作為共同通訊作者，我校地學系統科學系張強教授作為重要作者在《科學進展》（Science Advances）發表了題為 “Reactive nitrogen chemistry in aerosol water as a source of sulfate during haze events in China” 的研究長文（Research Article），首次揭示了重霾污染期間顆粒物中硫酸鹽迅速生成的化學機制。

近年來北京及華北地區灰霾污染頻發，影響範圍達30餘萬平方公裡，影響人數逾4億。針對重灰霾時段的已有研究表明，硫酸鹽是重污染形成的主要驅動物種。在絕對貢獻上，重污染期間硫酸鹽在大氣細粒子PM2.5中的質量占比可達約20%，是占比最高的單體；在相對趨勢上，随着PM2.5污染程度的上升，硫酸鹽是PM2.5中相對比重上升最快的物種。然而，現有的基于歐美等清潔地區的大氣化學理論體系無法解釋重霾期間硫酸鹽的迅速生成。因此，找到硫酸鹽在重灰霾情景下的特有生成路徑是解釋重霾形成過程的關鍵所在。

本研究綜合運用了外場觀測、模型模拟及理論計算等手段，結果表明：重霾污染期間硫酸鹽的迅速生成主要是由二氧化硫（SO2）和二氧化氮（NO2）這兩種氣态前體物溶于顆粒物結合水（AW）後，在我國北方地區特有的偏中性環境下迅速反應生成的。顆粒物結合水是指PM2.5在高相對濕度下潮解所吸附的水分。該結論與硫酸鹽生成機制的經典理論有較大不同。經典理論認為，與雲水中的液相反應相比，顆粒物結合水中的反應可以忽略；且在液相反應路徑中，NO2氧化SO2生成硫酸鹽這一路徑的貢獻可以忽略。前一認知主要是基于顆粒物結合水中的液态水含量要遠低于雲水含量（一般低一千至十萬倍）這一事實；後一認知則是基于對不同反應路徑在典型雲中環境（典型氣态前體物濃度水平、典型雲水pH等）下的理論計算得出的。而重霾污染時的情景與經典情景有很大不同（圖1）。一方面，由于顆粒物濃度的大幅上升及靜穩氣象條件下的高相對濕度等，顆粒物結合水含量遠高于經典情景；這使得顆粒物結合水中的反應總量大大提升。另一方面，重霾污染期間NO2濃度為經典雲水情景下的50倍以上，這直接改變了NO2氧化路徑的相對重要性。最後，由于氨、礦物塵等堿性物質在北京及華北地區的大量存在，使得北京的顆粒物結合水的pH遠高于美國等地區，呈現出特有的偏中性環境；而NO2氧化機制的反應速率随着pH值的上升有大幅提升。此外，該機制的反應速率可以有效解釋基于經典理論的空氣質量模型在重霾污染期間的模拟偏差；這也進一步驗證了該研究結論的正确性（圖2）。

圖1：典型雲水情景（左圖）與北京重灰霾情景（右圖）下硫酸鹽不同生成機制的相對重要性對比。藍色、灰色陰影分别代表不同情景下典型pH值範圍。

 圖2：基于觀測數據計算所得的NO2非均相反應機制速率（紅色圓點）與基于模型模拟估算的重灰霾期間缺失的硫酸鹽生成速率（菱形）對比。

該研究表明了我國的複合型污染的特殊性（圖3）。高SO2主要來自燃煤電廠，高NO2主要來自電廠和機動車等，而起到中和作用的堿性物質氨、礦物塵等則來自工業污染、揚塵等其它來源。這些不同的污染源在我國同時以高強度排放，導緻了硫酸鹽以特有的化學生成路徑迅速生成；這也是重霾污染期間顆粒物濃度迅速增長的主要原因之一。

圖3：華北平原地區重灰霾期間的硫酸鹽生成路徑概念圖。

文章鍊接： http://advances.sciencemag.org/content/2/12/e1601530

供稿：大氣所