空气污染是全球公共健康、生态安全和可持续发展面临的重要挑战。二氧化氮（NO₂）、臭氧（O₃）、一氧化碳（CO）、二氧化硫（SO₂）和甲醛（HCHO）来源多样，其形成、输送和清除过程同时受到人为排放与气象条件的共同调控。现有研究多聚焦单一污染物或局部地区，缺乏在统一方法框架下对全球多污染物季节性、空间协同变化及气象驱动机制的综合评估。

针对这一问题，中国科学院华南植物园王法明研究团队整合了2019—2024年共72个月的Sentinel-5P TROPOMI卫星产品和ERA5-Land气象再分析数据，分析五种主要大气污染物以及温度、降水、相对湿度和风速等气象因子。团队综合采用单因素方差分析、季节性Mann–Kendall趋势检验、Sen斜率估计、像元尺度相关分析和K-means聚类，建立了从季节差异识别、近期趋势检测到多污染物空间分区和气象关联分析的综合技术框架。

图. 全球空气污染季节性、气象驱动、生态健康影响及政策响应的研究框架示意图。

全球污染物呈现显著而差异化的季节节律

研究发现，五种污染物均表现出显著的季节变化。南亚和东亚冬季NO₂水平较其他季节最高可增加约40%，反映了冬季能源需求增加、边界层变浅和大气扩散能力减弱的共同作用。中纬度地区夏季O₃水平最高可增加约35%，表明高温和强太阳辐射显著促进了光化学反应和臭氧生成。

非洲、亚马逊流域及南美洲其他生物质燃烧活跃区的CO峰值超过背景水平的两倍，而HCHO高值区与热带生物源排放及生物质燃烧区域高度重合。NO₂和SO₂高值则主要集中在东亚、南亚、欧洲和北美洲的城市、工业区和能源生产区域，呈现出明显的人为排放特征。

气候变暖可能放大光化学污染风险

季节性Mann–Kendall分析表明，2019—2024年全球NO₂、HCHO、O₃和温度呈显著上升的近期趋势，其中HCHO的上升信号最强；CO和SO₂则呈现明显的区域差异，在全球尺度上没有一致的显著趋势。

温度与O₃和NO₂分别呈较强正相关，相关系数达到0.52和0.68，说明升温可能通过增强前体物反应、光化学过程和边界层效应，加剧部分地区的臭氧及相关污染风险。

相较之下，降水、相对湿度和风速总体上抑制一次污染物的积累。降水能够通过湿清除降低大气污染物负荷，较强风速有利于污染物的通风、扩散和稀释。SO₂与温度和降水分别呈较强负相关，进一步体现了湿清除、氧化转化和大气停留时间变化对污染格局的调节作用。

研究由此强调，空气污染并非仅由排放决定，气候和天气条件同样是塑造污染风险的重要力量。持续升温可能增强臭氧等光化学污染，而降水、湿度及风场的变化则会以不同方式影响一次污染物的积累、输送与清除。

疫情扰动和减排政策留下清晰的区域信号

研究还捕捉到2020年新冠疫情限制措施带来的短期排放扰动。主要管控月份内，西欧大部分地区NO₂下降约20%—30%，北美东部下降约15%—25%，南亚和东亚部分地区下降约15%—35%，部分城市和工业区的降幅超过40%。

疫情后，多个地区NO₂出现恢复性上升，反映交通、工业生产和社会经济活动恢复对大气成分的快速影响。这些结果表明，卫星观测不仅能够识别持续性的排放变化，还可以捕捉重大社会经济事件造成的短期大气扰动。

与此同时，欧洲和东亚部分地区NO₂和SO₂呈显著下降，与电力、工业和交通部门持续实施排放控制措施的效果相一致。这表明针对重点行业的减排政策可以产生可监测的空气质量改善。

但由于不同地区的能源结构、发展阶段、污染来源和气候条件差异显著，全球空气污染治理不能采取单一模式，而需要根据不同区域和季节的污染特征，实施因地制宜、因季施策的管理方案。

为气候敏感型空气质量管理提供全球框架

该研究将多污染物卫星观测、气象再分析与统计聚类方法统一起来，形成了一套具有可重复性和可迁移性的全球空气污染诊断框架。研究结果可服务于污染季节预测、风险预警、重点区域识别和精准减排，尤其有助于提升地面监测网络不足地区的空气质量评估能力。

研究人员同时指出，六年的观测序列更适合用于识别“近期方向性变化”，尚不足以完全代表长期气候趋势；卫星反演获得的大气柱浓度也不能直接等同于近地面人群暴露浓度。未来需要进一步融合地面监测、区域观测试验、排放清单和大气化学传输模型，延长观测时间序列，并发展卫星—地面—模型数据融合及非线性机器学习方法，以提高全球空气质量评估和预测的准确性。

该研究整合卫星遥感与气象再分析数据，系统刻画了全球多种大气污染物的季节变化、空间分区及2019—2024年的近期演变趋势，为气候变化背景下开展区域化、季节适应型空气质量管理提供了科学依据。

相关研究成果以题为“Characterizing global air pollution seasonality and trends through integrated satellite and meteorological analytics”的研究论文近日发表在环境科学领域自然指数期刊Environmental Pollution（《环境污染》）上。中国科学院华南植物园博士后Muhammad Naveed为论文第一作者，王法明研究员为通讯作者。该研究得到“一带一路”国际科学组织联盟合作研究项目、国家重点研发计划、国家自然科学基金、广东省基础与应用基础研究基金、广东省重点领域研发计划、南方海洋科学与工程广东省实验室（珠海）、中国科学院青年创新促进会以及广东省应用植物学重点实验室等项目资助。论文链接：DOI: 10.1016/j.envpol.2026.127728