城市绿地对臭氧的调节作用及其程度取决于植被的光合作用活性

《Atmospheric Research》：The regulation direction and magnitude of urban green space on ozone depend on vegetation photosynthetic activity

臭氧污染管理中城市绿地（UGS）的双重效应及非线性调节机制研究。基于1204个监测站点的地面数据与卫星遥感产品，采用因果森林模型揭示UGS促进臭氧形成但存在阈值效应，光合活性（SIF指数）为关键调节因子，不同植被类型、气象条件（温度/湿度）及前体物浓度（VOCs/NOx）通过非线性交互作用改变净效应方向与强度，为优化城市绿化策略提供科学依据。

　　

邱琴何|林旺|陈阳|张坤斌|苏欣|唐琳娜

中国科学院城市环境研究所区域与城市生态国家重点实验室，中国厦门361021

摘要

城市绿地（UGS）可以通过干沉降作用去除臭氧（O₃）污染，但矛盾的是，它通过释放生物源挥发性有机化合物（BVOCs）促进了O₃的生成。由于植被类型、气象条件和前体物质浓度等混淆因素的存在，UGS对O₃水平的总体影响仍存在争议——这些变量使得时间序列观测研究难以有效区分。利用地面-卫星空气质量监测网络的日分辨率数据、再分析气象数据集和卫星植被产品，我们采用因果森林模型，在考虑了观测到的协变量后，确定了UGS对O₃的净效应。此外，我们还进行了偏依赖性分析，以揭示关键因素如何非线性地调节这一效应。研究结果表明：（1）在全国范围内，UGS对O₃具有净促进作用，每增加0.1单位的太阳诱导叶绿素荧光（SIF）指数，O₃浓度增加0.81?μg/m³；然而，当SIF超过0.13时，这种促进作用会转变为抑制作用。（2）在不同植被类型中，常绿林（1.89?±?0.13?μg/m³）和混交林（1.26?±?0.13?μg/m³）会促进O₃的生成，但随着SIF的增加，其促进趋势有所不同。（3）在气象条件下，高温和高湿度会增强UGS的O₃促进作用，但当温度超过30?°C时，这种促进作用会减弱。（4）在前体物质浓度方面，光合作用活性较低的UGS在VOC受限的情况下会促进O₃的生成，而在NO_x受限且光合作用活性较高的地区则表现为抑制作用。因此，我们确定光合作用活性是调节UGS对O₃影响方向和大小的关键因素，这表明城市绿化策略应从单纯扩大面积转向基于功能的调控，以最大化O₃的减排效果。

引言

地表臭氧（O₃）是一种在阳光作用下由挥发性有机化合物（VOCs）和氮氧化物（NO_x）通过光化学反应形成的二次空气污染物（Achebak等人，2024年），它已经取代细颗粒物（PM_2.5），成为中国主要城市群空气质量问题的主要污染物（Qiao等人，2024年）。虽然城市绿地（UGS）通常被视为解决空气污染的自然方法，但它对O₃管理带来了双重挑战：干沉降作用可以有效地去除O₃（美国每年去除1430万吨；Nowak等人，2014年），但植被释放的BVOCs却会驱动O₃的光化学生成（Ma等人，2022年）。这两种过程之间的平衡决定了UGS的净效应，但现有证据存在矛盾。在中国城市地区，统计模型显示UGS与O₃浓度降低有关（效应大小：?0.422；Ai等人，2023年），而针对北美城市的情景分析则预测O₃浓度将显著增加——例如，在高BVOC物种扩张的情况下，纽约市的O₃浓度可能增加8-19 ppbv（Wei等人，2024年）；在南加州，每增加50%的植被覆盖率，O₃浓度可能增加1.25?±?1.11 ppbv（Schlaerth等人，2023年）。准确估计UGS对O₃污染的净效应对于管理复杂的空气污染和优化UGS规划至关重要。

UGS对O₃浓度的影响受植被类型、气象条件和前体物质浓度的影响（Wu等人，2023年）。不同植被类型之间的BVOC排放率的空间差异直接改变了O₃的生成潜力（Li等人，2024a）。一般来说，阔叶树的BVOC排放率高于草本植物和农作物（Guenther等人，2012年）。常绿植物的BVOC排放率高于落叶植物（Gong等人，2023年）。此外，这种效应的强度高度依赖于气象条件（Churkina等人，2017年；Venter等人，2024年）。全球变暖加速了O₃的光化学生成，并由于水分胁迫下的植被抑制了干沉降作用，导致中国城市地区的O₃污染增加了30%以上（Li等人，2024b）。增强的太阳辐射、风速降低和边界层高度减小也通常会促进BVOC的排放，从而加剧O₃污染事件（Kou等人，2023年；Li等人，2022年）。最后，UGS的净效应对前体物质浓度的变化很敏感（Zheng等人，2023年）。先前的研究表明，城市地区的O₃生成主要受VOC限制，这意味着UGS释放的BVOCs可能会加剧O₃的生成（Gao等人，2025年）。这些因素之间的关系是复杂且非线性的，使得难以将UGS的独特因果贡献从整体环境响应中分离出来。

通过互补的方法，人们对UGS对O₃的影响有了更全面的了解。化学传输模型（CTMs）能够提供最详细的机制框架（Zhang等人，2025年），明确模拟大气化学和物理过程，例如显示BVOC排放如何使O₃浓度增加11%（Gao等人，2022a），或者显示增强的沉降作用如何使O₃浓度降低1.78?μg/m³（Zhu等人，2025年）。然而，这些模型严重依赖于已建立的高分辨率排放清单和已知的化学机制，并受到计算能力的限制（Huang等人，2025年；Yuan等人，2025年）。此外，CTMs可能无法完全捕捉到干旱导致的BVOC排放减少，从而可能高估了UGS的O₃促进作用（Jiang等人，2018年）。机器学习（ML）方法通过高效分析大规模观测数据，揭示了主要控制因素和非线性关系，如气象因素对O₃变化的影响（Liao等人，2025年）。然而，大多数ML模型主要反映变量之间的统计关联而非因果关系（Naimi等人，2023年），因此难以确定观察到的O₃变化是由UGS还是由气象条件和人为排放等混杂因素引起的。最近的发展为解决观测背景下的特定问题提供了因果推断的补充能力。双重机器学习方法量化了单个因素（如温度）的因果影响（0.12?±?0.10?μg/m³每°C，Chen等人，2024年），而因果森林（CF）方法结合Shapley加性解释（SHAP）分析则能够表征不同环境梯度下的异质性响应（Wang等人，2025年）。CF作为一种基于随机森林的因果推断方法，专门用于评估不同处理对结果的影响（Wager和Athey，2018年）。与传统因果推断方法相比，CF在灵活准确地检测个体或子组间处理效果的异质性方面表现出色（Rehill，2025年），特别适合捕捉UGS对O₃的非线性因果效应。

当前的研究主要依赖于标准化植被指数和叶面积指数等结构指标（De Bock等人，2023年；Venter等人，2024年），但这些指标往往忽略了生理活动直接影响叶片对O₃的实时吸收和BVOC排放（Parazoo和Fuchs，2025年）。太阳诱导的叶绿素荧光（SIF）指数能快速响应水分和热胁迫下的关键生理过程，如气孔导度变化，已成为衡量植被生产力和健康状况的敏感功能指标（Morata等人，2025年）。Lin等人（2025年）报告称，在中国东南部的严重干旱期间，卫星获取的SIF迅速下降，这与土壤水分引起的气孔关闭以及O₃干沉降率减少约60%相吻合。这一发现表明，SIF比传统的结构参数更能捕捉到植物对胁迫的动态生理响应，从而提高了对UGS O₃调节能力的量化。

为解决这些知识空白，本研究提出了关于UGS与O₃关系的两个假设。我们的主要假设是，UGS对O₃的净效应是由植被的光合作用活动动态驱动的，这种效应在气孔去除和BVOC排放之间达到平衡。次要假设是，这种效应是非线性的，并进一步受到植被类型、天气条件和前体物质浓度的影响。因此，我们通过应用CF模型对全国1204个监测站的数据进行了分析，利用卫星获取的SIF产品来捕捉植被的光合作用活动，并将效应与观测到的混杂因素区分开来。其次，通过偏依赖性分析，我们描述了不同植被类型下气象条件和前体物质浓度对这种效应的非线性影响，确定了UGS从促进O₃转变为抑制O₃的关键阈值。这些结果将为城市绿地基础设施的设计和空气质量管理提供依据。

数据集

本研究的时间跨度为2019年至2022年，整合了地面空气污染物测量数据、卫星获取的O₃前体物质数据、全球轨道碳观测站-2太阳诱导叶绿素荧光（GOSIF）数据集、植被类型信息以及气象再分析数据集（表S1）。选择这一时期是因为它涵盖了人为排放和气象条件的显著变化，包括2019年的疫情前基线。

不同植被类型变量的统计摘要

根据RESOLVE Ecoregions 2017数据集，我们将中国划分为七种植被类型：常绿林、混交林、针叶林、温带草原、洪泛草原、山地草原和沙漠（图S5）。表S3总结了每种植被类型的站点数量和观测次数，其中常绿林和混交林占了样本的大部分（87.1%的站点和87.6%的观测数据）。

涵盖中国的热带和亚热带省份（云南、广西等）

结论

通过用功能性生理活动替代静态结构指标，本研究从功能角度探讨了UGS对O₃的影响。在因果森林（CF）框架下，估计的效应表明，UGS与O₃的关系是非线性的且依赖于具体情境，随着光合作用活动的增加，这种关系从促进转变为抑制，并在不同植被类型、气象条件和前体物质浓度下表现出不同的阈值。这些发现表明...

CRediT作者贡献声明

邱琴何：撰写 – 审稿与编辑、撰写原始稿件、可视化、数据分析、概念化。林旺：撰写 – 审稿与编辑、验证、方法论、数据分析、概念化。陈阳：撰写 – 审稿与编辑。张坤斌：方法论、数据管理。苏欣：撰写 – 审稿与编辑、数据分析。唐琳娜：撰写 – 审稿与编辑、资金获取。

未引用的参考文献

Porter和Heald，2019

Xu等人，2025b

利益冲突声明

作者声明没有已知的财务利益或个人关系可能影响本文的研究结果。

致谢

本研究得到了国家自然科学基金（编号：42307591）的支持。