近日，南京信息工程大学环境科学与工程学院AirMORE课题组在大气环境领域权威期刊ACP（Atmospheric Chemistry and Physics）在线发表了题为"Optimizing ammonia emissions for PM2.5 mitigation: environmental and health co-benefits in Eastern China"的研究论文，开发了一种"自上而下"的迭代算法优化NH3排放，并进一步量化NH3减排对PM2.5污染的影响。
大气细颗粒物（PM2.5）污染是我国长期面临的重要环境问题。氨气（NH3）作为中和硫酸和硝酸形成二次无机气溶胶的关键碱性气体，是PM2.5中二次无机组分的主要前体物之一。然而，基于活动水平和排放因子的传统NH3排放清单存在一定不确定性，制约了精准减排政策的制定。
因此，本研究发展了一套"自上而下"的迭代算法，利用IASI卫星反演的NH3柱浓度观测数据作为约束，与WRF-Chem区域化学模型进行耦合，以MEIC排放清单为起点进一步优化NH3排放。结果显示，2016年中国东部地区NH3的后验排放量为4.2 Tg yr−1，较先验清单高27.3%。夏季NH3排放峰值为463 Gg/月，其中农业源占85%；冬季NH3排放峰值为217 Gg/月，非农业源（如工业、交通）贡献显著。优化后的NH3排放大幅改善了NH3柱浓度和地表NH3浓度的模拟，这在浓度量级（31% ~ 42%）和季节变化（17% ~ 55%）上均可体现。
基于优化清单的减排情景模拟表明，削减NH3排放是控制PM2.5的有效途径。研究显示，30%-60%的NH3减排可使华东地区PM2.5浓度下降1.5 - 8.8 μg m⁻³，其中二次无机气溶胶（特别是硝酸盐）的浓度降低是主要原因。尤为值得注意的是，非农业源减排所带来的PM2.5下降效果与农业源减排效果相当，这凸显了在城市与工业区加强NH3排放控制的重要性与潜力。进一步的健康效益评估指出，相应的NH3减排可导致中国东部地区因PM2.5长期暴露引发的过早死亡人数减少6.5% - 10.3%，折合数万例，健康收益显著。
综上所述，本研究通过多源数据融合与模型优化，重构了中国东部的NH3排放清单，明确了非农业源贡献被长期低估的事实。研究成果强调，未来的PM2.5污染控制策略需在关注农业源的同时，同等重视并强化对工业、交通等非农业NH3排放的精准管控，这为实现空气质量的持续改善与提升公共健康水平提供了新的科学依据和决策方向。
本文的第一作者是南京信息工程大学环境科学与工程学院博士研究生，汤克勤。
本文的通讯作者是南京信息工程大学环境科学与工程学院副教授，李楠。
