一项建模研究表明，全球变暖将使减少地面臭氧变得更加困难。地面臭氧是一种呼吸刺激物，是烟雾的关键成分之一。
根据麻省理工学院的一项新研究，全球变暖可能会妨碍我们未来控制地面臭氧的能力，地面臭氧是一种有害的空气污染物，是烟雾的主要成分。
研究结果可能有助于科学家和政策制定者制定更有效的策略，以改善空气质量和人类健康。地面臭氧会导致一系列有害的健康影响，从哮喘到心脏病，并每年导致数千例早逝。
研究人员的建模方法揭示，随着地球因气候变化而变暖，地面臭氧对东北美洲和西欧氮氧化物排放减少的敏感性将降低。换句话说，达到相同的空气质量效益将需要更大的氮氧化物排放减少。
然而，研究还表明，在东北亚情况正好相反，减少排放将在未来对降低地面臭氧有更大影响。
研究人员结合了气候模型（模拟气象因素，如温度和风速）与化学传输模型（估算大气中化学物质的运动和成分）。
通过生成一系列可能的未来结果，研究人员的集成方法更好地捕捉到固有的气候变异性，使他们能比许多先前的研究更全面地描绘局势。
麻省理工学院地球、大气和行星科学系（EAPS）研究生、该研究主要作者Emmie Le Roy表示：“未来的空气质量规划应考虑气候变化如何影响空气污染的化学成分。我们可能需要更大幅度减少氮氧化物排放，以实现相同的空气质量目标。”
她的合著者包括麻省理工学院可持续科学与战略中心的博士后Anthony Y.H. Wong；麻省理工学院可持续科学与战略中心首席研究科学家Sebastian D. Eastham；EAPS的Peter H. Stone和Paola Malanotte Stone教授Arlene Fiore；以及资深作者、数据、系统与社会研究所（IDSS）和EAPS教授Noelle Selin。该研究今天发表于《环境科学与技术》期刊。
控制臭氧
地面臭氧与保护地球免受有害紫外线辐射的平流层臭氧层不同。地面臭氧是一种呼吸刺激物，对人类、动物和植物的健康都有害。
控制地面臭氧尤为棘手，因为它是一种二次污染物，在阳光照射下通过氮氧化物和挥发性有机化合物之间复杂的反应形成。
Le Roy解释说：“这就是为什么在温暖和阳光明媚的日子里，臭氧水平往往较高。”
监管机构通常试图通过减少工业过程中的氮氧化物排放来降低地面臭氧。但由于地面臭氧与氮氧化物和挥发性有机化合物之间的非线性相互作用，难以预测这些政策的效果。
根据化学环境，减少氮氧化物排放可能反而导致地面臭氧增加。
Selin表示：“过去的研究集中在排放在形成臭氧中的作用，但气象的影响是Emmie研究中非常重要的一部分。”
为了进行这项研究，研究人员将全球大气化学模型与气候模型结合，模拟未来的气象。
他们使用气候模型为研究中的每个未来年份生成气象输入，模拟温度和风速等因素，以捕捉区域气候的固有变异性。
然后，他们将这些输入反馈给大气化学模型，该模型计算由于气象和排放造成的大气化学成分的变化。
研究人员专注于东部北美、西欧和东北中国，因为这些地区历史上臭氧前体化学物质的水平较高，并且拥有完善的监测网络提供数据。
他们选择模拟两个未来情景，一个是高温，另一个是低温，时间范围为2080年至2095年之间的16年。他们将其与捕捉2000年至2015年的历史情景进行比较，以查看氮氧化物排放减少10%后的影响。
捕捉气候变异性
Le Roy表示：“最大挑战在于气候在自然上每年都存在变异。因此，如果您想隔离气候变化的影响，就需要模拟足够的年份，以超越这种自然变异。”
他们能够克服这一挑战，得益于大气化学建模的最新进展，以及利用并行计算来同时模拟多个年份。他们模拟了五个16年的实现，结果为每个情景得出80个模型年份。
研究人员发现，东部北美和西欧对土壤中氮氧化物排放的增加特别敏感，而这些自然排放是受温度上升驱动的。
由于这种敏感性，随着地球变暖，越来越多的氮氧化物从土壤进入大气，减少人类活动中氮氧化物排放对地面臭氧的影响将会减小。
Le Roy表示：“这表明，在这些模型中改善我们对生物圈的代表性是多么重要，以更好地理解气候变化可能如何影响空气质量。”
另一方面，由于东北亚的工业过程每单位排放氮氧化物产生更多臭氧，因此在那里减少排放将在未来的变暖情景中导致更大的地面臭氧减少。
Le Roy补充道：“但我不会说这是好事，因为这意味着总体上臭氧水平较高。”
进行详细的气象模拟，而不是依赖每年的平均天气数据，使研究人员对对人类健康的潜在影响有了更全面的了解。
Le Roy表示：“平均气候并不是唯一重要的因素。一天高臭氧水平，即使可能是一个统计异常，可能意味着我们未能达到空气质量目标，并对人类健康产生负面影响，这是我们应该关注的。”
未来，研究人员希望继续探索气象和空气质量的交集。他们还希望扩展他们的建模方法，以考虑其他具有高度变异性的气候变化因素，如野火或生物质燃烧。
Selin表示：“我们显示了空气质量科学家考虑气候变异性的全范围是多么重要，即使在模型中实现这些是困难的，因为它确实会影响您得到的答案。”
此项研究部分由麻省理工学院Praecis总统奖学金、J.H.和E.V. Wade奖学金及麻省理工学院马丁家族可持续发展研究员协会支持。
