大气斜学学报 2020年3月第43卷第2期 180 00 2016 2017 2018 2019 2020 年份 50PN 40°N 2 20°N 75E 90E 105E 120°E 135E 75E 90°E 105E 120E 135E 经度 经度 W/m -50-40-30-20-1001020304050 图6疫情期间葵花8号反演的地表晴空辐射的变化：()2016一2020逐年平均2一3月地表晴空变化（黑线是实际观测： 2020年红点根据2016一2019年2一3月地表晴空的线性外推结果；误差条代表不同格点地表晴空辐射的范围)： (b)2020年地表晴空辐射相对于预期的变化：（℃）2020年地表晴空辐射相对于2019年同期的变化 Fig.6 Changes in clear-sky surface downward shortwave radiation(SW)from Himawari8 during epidemic in China:(a)The na- tional February-March average(black points)SW during 2016-2020 with errorbars indicating spatial ranges.The red points are the expected(EXP)values in 2020 extrapolated from 2016-2019 linear trends;(b)Differences between 2020 observations and 2020 EXP:(c)Differences between observations of 2020 and 2019 与2019年同期相比，全国平均增加11.6W·m2 染物相比同期或预期均显著下降。而在西南和西北 (9.6%),上述地区的辐射值升高33.4W·m2 地区，可能受境外生物质燃烧或本地自然源排放增 (35.2%),11.1W·m2(12.1%)和6.8W·m2 强的影响，局地污染物浓度同比上升。地表O,浓 (4.6%)。由于晴空辐射产品已剔除云的影响，辐 度在华北平原地区以降低为主，而在长江以南地区 射的变化主要由气溶胶消光效应所致。因此，疫情 以上升为主，体现了O,浓度与局地排放变化的复 期间AOD的减少（图5），导致晴空辐射的显著增加 杂关系。卫星反演的NO2柱浓度变化与地表监测 (图6)。需要注意的是，我国局部地区AOD和短波 数据有较好的一致性，而CO柱浓度的上升与地表 辐射出现了同向变化，例如，四川盆地的AOD和辐 观测的下降趋势相反，体现了高层较强的污染物输 射均升高。这种偏差可能与卫星数据反演的不确定 送影响。卫星反演的AOD在华北平原和长江流域 性有关。尽管如此，我国中东部地区一致显示 显著降低，导致我国中东部和南部地区晴空地表短 “AOD减少-辐射增加”，表明人为排放的降低促进 波辐射显著上升。 了辐射的升高，并可能进一步对局地的天气条件造 疫情期间严格的管控措施对交通部门的碳排放 成反馈。 有较大抑制作用，而该部门对总体碳排放的贡献只 5结论与讨论 有10%左右。电力和工业排放占碳排放总量的 80%以上，虽然在疫情期间这两个部门排放同比也 系统分析了疫情期间我国人为碳排放和主要大 有显著下降，但降幅在3月变小。因此，在同等限制 气污染物浓度的变化。相比2019年，我国碳排放在 条件下，全国碳减排比例小于PM25的降幅，这一方 2020年第一季度降低9.8%，其中交通部门的排放 面体现了碳排放和大气污染的行业贡献差异，另一 降幅最大。由于执行了较强的管控措施，在我国中 方面也反映了大气污染浓度变化的非线性。相比已 东部和南部等人口分布和工业活动较为密集的地 有的大气污染研究(Chen et al,2020;Wang et al., 区，PM2.5、PM。等颗粒物和NO2、CO、SO2等气态污 2020),本文在时间上涵盖了整个疫情期间(2020年 272!"!" 年 % 月 第 $% 卷 第 ! 期 图 & 疫情期间葵花 , 号反演的地表晴空辐射的变化!%2& !")&,!"!" 逐年平均 !,% 月地表晴空变化 % 黑线是实际观测' !"!" 年红点根据 !")&,!")* 年 !,% 月地表晴空的线性外推结果'误差条代表不同格点地表晴空辐射的范围 & ' % *&!"!" 年地表晴空辐射相对于预期的变化'%,&!"!" 年地表晴空辐射相对于 !")* 年同期的变化 I;5+& ?"2-584;- ,3821!4(Q 401@2,8&/O-O21& 4"/1#O2P812&;2#;/-%GN& @1/A >;A2O21;, &01;-5 8$;&8A;,;- ?";-2!%2&E"8-2! #;/-23I8*1021Q!L21," 2P81258% *32,( $/;-#4& GN &01;-5 !")&,!"!" O;#" 811/1*214;-&;,2#;-5 4$2#;2312-584+E"818& $/;-#4218#"88)$8,#8&%H9K& P23084;- !"!" 8)#12$/32#8& @1/A !")&,!")* 3;-821#18-&4'% *& <;@@818-,84*8#O88- !"!" /*481P2#;/-42-& !"!" H9K'%,&<;@@818-,84*8#O88- /*481P2#;/-4/@!"!" 2-& !")* 与 !")* 年同期相比" 全国平均增加 ))+& N/ A.! %*+&J& " 上述地区的辐射值升高 %%+$ N / A.! %%'+!J& "))+) N/ A.! % )!+)J& 和 &+, N / A.! %$+&J& ) 由于晴空辐射产品已剔除云的影响" 辐 射的变化主要由气溶胶消光效应所致) 因此"疫情 期间 FB<的减少% 图 '& "导致晴空辐射的显著增加 % 图 && ) 需要注意的是"我国局部地区 FB<和短波 辐射出现了同向变化"例如"四川盆地的 FB<和辐 射均升高) 这种偏差可能与卫星数据反演的不确定 性有关) 尽 管 如 此" 我 国 中 东 部 地 区 一 致 显 示 *FB<减少!辐射增加+ "表明人为排放的降低促进 了辐射的升高"并可能进一步对局地的天气条件造 成反馈) + 结论与讨论 系统分析了疫情期间我国人为碳排放和主要大 气污染物浓度的变化) 相比 !")* 年"我国碳排放在 !"!" 年第一季度降低 *+,J"其中交通部门的排放 降幅最大) 由于执行了较强的管控措施"在我国中 东部和南部等人口分布和工业活动较为密集的地 区"KL!+' (KL)" 等颗粒物和 MB! (?B(GB! 等气态污 染物相比同期或预期均显著下降) 而在西南和西北 地区"可能受境外生物质燃烧或本地自然源排放增 强的影响"局地污染物浓度同比上升) 地表 B% 浓 度在华北平原地区以降低为主"而在长江以南地区 以上升为主"体现了 B% 浓度与局地排放变化的复 杂关系) 卫星反演的 MB! 柱浓度变化与地表监测 数据有较好的一致性"而 ?B柱浓度的上升与地表 观测的下降趋势相反"体现了高层较强的污染物输 送影响) 卫星反演的 FB<在华北平原和长江流域 显著降低"导致我国中东部和南部地区晴空地表短 波辐射显著上升) 疫情期间严格的管控措施对交通部门的碳排放 有较大抑制作用"而该部门对总体碳排放的贡献只 有 )"J左右) 电力和工业排放占碳排放总量的 ,"J以上"虽然在疫情期间这两个部门排放同比也 有显著下降"但降幅在 % 月变小) 因此"在同等限制 条件下"全国碳减排比例小于 KL!+' 的降幅"这一方 面体现了碳排放和大气污染的行业贡献差异"另一 方面也反映了大气污染浓度变化的非线性) 相比已 有的大气污染研究 % ?"8- 8#23+"!"!"'N2-5 8#23+" !"!"& "本文在时间上涵盖了整个疫情期间% !"!" 年 !(!