《Atmospheric Pollution Research》：Long-Term Trends and Climatic Drivers of Air Pollution in a Coastal Urbanizing District of South India: Insights from Thrissur (2000–2023)
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大气静稳与PM2.5污染在Thrissur的时空分异及机器学习驱动因素解析，揭示风速下降加剧本地排放积聚，空间上北部工业源与南部生态汇形成梯度，建议污染控制与气候适应协同策略。
Cyril Samuel J S、Sneha Gautam、Roshini Praveen Kumar
卡鲁尼亚科技与科学学院，哥印拜陀 - 641114，泰米尔纳德邦，印度
摘要
空气污染是全球早死的主要原因之一。尽管如此，整合污染物长期趋势和气候影响的本地研究仍然有限。这在热带地区的城市化进程中尤为明显，例如喀拉拉邦的特里苏尔地区。本研究考察了印度特里苏尔地区过去二十年（2000-2023年）颗粒物（PM）的变化情况，以确定大气通风减弱和土地利用破碎化对空气质量的相对影响。研究使用了多源卫星再分析数据（Modern-Era Retrospective analysis for Research and Applications，版本2；0.5°空间分辨率）和高分辨率土地覆盖数据（欧洲航天局WorldCover，10米）来分析气象因素。长期趋势通过Mann-Kendall检验进行量化，非线性源归因采用随机森林回归模型（R2 > 0.65）。随机森林的结果与多元线性回归结果进行了验证，以区分非线性对流强迫和线性气候趋势。通过几何质心划分方法量化了南北方向的“源-汇”梯度。分析显示，细颗粒物（PM?.?）和黑碳浓度的增加与地表风速的下降同时发生（Sen斜率为-0.525单位/年，p < 0.01）。研究发现自然通风减弱，加剧了本地污染物的滞留。地理质心划分方法揭示了明显的对比：北部“源”区域（城市/工业区）的浓度始终高于南部“生态汇”区域。这些发现强调了结合污染控制与气候适应策略的紧迫性。这项基于证据的研究为政策制定者提供了有价值的参考，有助于实现有效的空气质量管理，将更严格的排放控制与气候适应策略相结合。
引言
气候变化和污染水平的上升已成为21世纪最突出的全球挑战（Shoabid等人，2025；Ding等人，2025；Sahoo等人，2024）。导致这一现象的主要因素包括人类活动，如化石燃料的燃烧、不可持续的资源利用和快速的工业化（Bui和Nghiem，2025；Chen等人，2025；Al-Rikabi等人，2024）。这对人类健康、生态系统和全球经济产生了重大影响。空气污染是全球最大的健康风险，每年导致700万至900万人过早死亡。城市地区的全球气体排放占总排放量的60%，几乎是推荐水平的2.5倍（Orru等人，2017；Manisalidis等人，2020）。虽然空气污染是一个普遍威胁，但在南亚地区其严重性尚未得到充分认识。南亚国家的污染物浓度远高于世界卫生组织的指导标准，这导致了近200万人过早死亡（世界银行，2023）。
印度每年有超过246万人因空气污染相关疾病死亡，占全国死亡人数的近三分之一（Balakrishnan等人，2019）。一项州级评估发现，喀拉拉邦城市地区每年约有6100人死亡，其中7.5%的死亡者年龄在30岁以上。这些死亡与空气污染相关的疾病（心血管疾病、呼吸系统疾病、皮肤病和神经系统疾病）有关，由颗粒物暴露引起（Tobollik等人，2015）。喀拉拉邦的连续监测站数量少于北部各邦（Sahu等人，2020）。因此，像喀拉拉邦这样的地区严重依赖基于卫星的数据和模型进行空气质量评估。
作为喀拉拉邦的一个城市，特里苏尔并未被明确指出受到与北部印度邦同等程度的影响（Surana等人，2025）。然而，特里苏尔的城市中心面临着类似的气候污染相关死亡风险。特里苏尔拥有多样化的景观，受到工业、农业和车辆排放的影响。研究表明，由于颗粒物污染，居住在工业区附近的居民出现更高的呼吸系统和神经系统症状发生率（Thadathil等人，2021）。关于特里苏尔的研究主要集中在空气质量指数（AQI）上，但对污染物趋势和气候关联的全面分析很少。特里苏尔的城市化进程对人类健康和生态系统产生了多种影响。在过去两次人口普查中，该地区经历了温和的十年增长，10年间增长了4.94%（2001-2011年）。2001年至2011年间，城市面积增加了0.35%，特里苏尔在喀拉拉邦的城市化水平排名从第6位上升至第2位（特里苏尔地区行政办公室，无日期；DoES，2023）。2023年（四个月内）注册的机动车数量增加了159,627辆，成为喀拉拉邦第三多的城市（喀拉拉邦机动车部门，无日期）。2011年至2016年间，气温每年上升0.1495°C，这也归因于快速的城市化（Jisha等人，2021）。这强调了进行全面的长期趋势分析以了解特里苏尔地区大气状况变化的原因的必要性。
污染物扩散主要受温度、风速和湿度等气候参数的影响。特里苏尔最近经历了洪水增加和闪电活动增强的现象。值得注意的是，2018年至2019年间，该地区的水域面积增加了90%。由于低洼地区的强降雨事件，表明可能存在气候转变。这些洪水事件重新释放了沉积物中的污染物，对环境和人类健康构成威胁（Crawford等人，2021）。本研究旨在通过分析2000年至2023年的空气污染物长期趋势以及2024年的污染浓度，填补现有研究的空白。结合卫星数据、气象记录以及先进的统计和机器学习方法，阐明了喀拉拉邦沿海城市地区污染动态的驱动因素。研究结果旨在支持有针对性的空气质量管理和可持续城市规划策略，以应对环境和公共卫生挑战。尽管印度的空气质量研究通常集中在德里和北部邦，但对特里苏尔等中等规模城市中心的关注较少，而这些地方独特的气候和地理条件可能会改变污染动态。了解这些动态可以帮助地方当局实施有针对性的减排和气候适应策略。
研究区域和气候概况
本研究在印度喀拉拉邦中部的特里苏尔地区进行（10.2°N-10.8°N，76.0°E-76.8°E）。该地区面积为3,029平方公里，地形从阿拉伯海逐渐过渡到西高止山脉。地区内包含多样的土地利用类型，如森林、城市区域、农业平原和沿海带及内陆水域。海拔范围从海平面以下-0.5米到-3.0米不等（例如，Kole内陆水域为-2.5米）（Johnkutty和Venugopal，1993）
十年趋势和时间演变（2000-2023年）
通过OLS回归和非参数Mann-Kendall（MK）及Sen斜率估计器，分析了气候变量、污染物浓度和闪电参数的长期年度趋势。变量选择基于统计显著性，即OLS或MK检验中的p < 0.05。图3显示了显著的年度趋势；某些物种呈现出持续上升的趋势。表2提供了完整的统计摘要。
研究的局限性
为确保对时间趋势的准确解释，本研究存在以下局限性，并对这些数据集进行了说明。
- 1
空间分辨率限制：所使用的数据集（MERRA-2）代表的是区域气候数据集，而非邻近区域的暴露情况。北部地区的高负荷区应理解为受本地排放和气象条件影响的背景累积区域。
- 2.
地面验证有限：
政策建议和战略干预
特里苏尔地区的双重治理机制由人为负荷（PC1）和水文气候敏感性（PC2）驱动。这些动态要求从静态空气质量管理转向适应性管理。基于24年的评估，可以提出以下干预措施：
结论
本研究对印度特里苏尔“城乡结合”地区的气溶胶变化及其气象驱动因素进行了24年的气候评估。结果证实，该地区的空气质量正在显著恶化。PM?.?（0.60 μg m?3年?1）、黑碳和硫酸盐污染物的持续增加是导致空气质量下降的主要原因。
作者贡献声明
Sneha Gautam：撰写——审稿与编辑、初稿撰写、可视化、验证、监督、概念构思。Cyril Samuel JS：方法论、调查、正式分析、数据整理、概念构思。Roshini Praveen Kumar：初稿撰写、可视化、验证、资源获取、正式分析
未引用参考文献
T等人，2019；Ambade等人，2022；Das等人，2020；喀拉拉邦经济与统计部，2023；Ding等人，2020；Hung Bui和Nghiem，2025；Gautam等人，2025；Gole和Midya，2021；Hao等人，2023；Hu等人，2024；印度气象部门，2025；印度气象部门，2025；气候变化研究所，2025；Jnanesh等人，2022；喀拉拉邦气象部门；喀拉拉邦机动车部门
数据可用性
本研究使用和/或分析的数据集可向相应作者提出合理请求后获取。资金来源
本研究未获得公共部门、商业部门或非营利组织的任何特定资助。利益冲突声明
作者声明没有已知的可能影响本文工作的财务利益或个人关系。致谢
作者感谢卡鲁尼亚科技与科学学院在整个研究过程中提供的所有必要设施。
