综合介绍：

2011-2016年担任世界气候研究计划联合科学委员会(WCRP JSC)委员，2015-2016年担任WCRPJSC官员（Officer）。发表论文110余篇，其中SCI收录47篇。国家杰出青年基金获得者，入选新世纪百千万人才工程国家级人选，入选“中国科学院特聘研究员计划”特聘核心骨干，2016获首届“全国杰出科技人才”奖，其他创新学术荣誉若干。国家级项目若干，其中担任负责人的项目14项，已结题10项，省市厅级重点项目若干。

主要奖项：

2017年获“江苏省巾帼建功标兵”称号

2016年入选江苏省双创团队

2016获首届“全国杰出科技人才”奖（全国仅十人、江苏唯一）

      主要承担项目：

基金委重大研究计划集成项目“多尺度大气物理过程与大气复合污染的相互影响机制研究(91744311)”, 2018.1-2021.12, 项目负责人

科技部973项目“大气污染物的理化特征及其与气候系统相互作用(2014CB441200)”, 2014.1-2018.12, 项目负责人

基金委重大研究计划重点项目“近几十年我国冬季强霾事件的变化特征以及排放和气候的分别贡献(91544219)", 2016.1-2019.12, 项目负责人

基金委面上项目“气象参数对中国气溶胶年际变化的影响(41475137)", 2015.1-2018.12, 项目负责人

      主要科研论文：

[1]. Li K., D. J. Jacob*, H. Liao*, L. Shen, Q. Zhang, and K. H. Bates, Anthropogenic drivers of 2013-2017 trends in summer surface ozone in China, PNAS, 116(2), 422-427, doi:10.1073/pnas.1812168116, 2019.

[2].Cai W., K. Li, H. Liao*, H. Wang, and L. Wu, Weather conditions conducive to Beijing severe haze more frequent under climate change, Nature Climate Change, 7, 257-263, doi:10.1038/NCLIMATE3249, 2017(Reported by Nature Climate Change "News and Views")

[3].Li Z., J. Guo, A. Ding, H. Liao, J. Liu, Y. Sun, T. Wang, H. Xue, H. Zhang, and B. Zhu, Aerosol and boundary-layer interactions and impact on air quality, National Science Review, 4, 810-833, doi:10.1093/nsr/nwx117, 2017

[4].Yang Y., H. Liao*, and S. Lou, Increase in winter haze over eastern China in the past decades: Roles of variations in meteorological parameters and anthropogenic emissions, J. Geophys. Res., 121, 13050-13065, doi:10.1002/2016JD025136, 2016.

所作申报的课题研究重点为大气细颗粒污染物对于氨的敏感性，结合农业产业化进行情景探讨，寻找从实际角度解决氨排放的方案。项目指导老师廖宏教授具有大气环境学科领域资深科研经验，曾指导过许多创新科研项目，其本人也作为多个国家级重点项目负责人，学生团队五人中包含相关环境科学、大气科学、大气环境专业学生以及财会类专业学生，学年专业成绩均处前列，在学科竞赛及学生创新活动中均有获奖经历。我们在大气环境类学科问题上有足够的理论基础，并可以将研究投入的物力合理规划。学生负责人已有参与大气环境质量类国家级项目（中国-东盟环境保护合作中心）的经历，自主经验充。

梁慕学：环境科学与工程学院，环境科学专业。在导师及课题组成员的帮助教导下掌握了空气质量模型（GEOS-Chem）的操作，曾参加大气污染物相关科研项目（中国与南亚地区跨界大气污染物传输分析），并协作发表CIASS论文一篇，擅长项目中的数值分析。被评为校三好学生，获校级奖学金两项，国家（二等奖）、省、校级学科竞赛奖项各一次，并有公开答辩与辩论获奖经历。

黄玥：大气科学学院，大气科学专业。获省级竞赛奖励一次，校级两次，院级一次。学习上刻苦努力，曾获得一等奖学金，2017-2018学年“三好学生”，“优秀学生干部”等称号，在社会实践活动中被评为“先进个人”。积极参与学科竞赛及社团活动，随着对专业知识的日益了解以及对环境的不断关注，对大气污染逐渐产生了浓厚的兴趣，希望可以进行研究。

谭晨晨：环境科学与工程学院，环境科学专业。获省级竞赛奖励一次，校级四次，正在参与导师空气污染类课题一项。成绩优异，获得过校一等奖学金，校三好学生，大一学年成绩专业第二，大二上学期专业第一。六级过500，持有计算机二级证书。

刘若心：环境科学与工程学院，大气科学（大气环境方向）专业。成绩优异，大一学年成绩专业第一，大二上学期专业第一，获得过校“一等奖”奖学金以及“优秀共青团干部”，“优秀共青团员”、“校三好学生”称号。在大气污染方面，专业知识掌握较好，有较强的理解分析问题能力，同时也对大气环境的保护充满了浓厚的兴趣，对于相关的课题研究有一定的知识背景与实践经验。

乔资芳：商学院，会计学专业。2018年被评为南京信息工程大学“三好学生”，2018年获南京信息工程大学二等奖学金，商学院“汉字听写大赛优秀主持人”，第十九届科学管理年会优秀志愿者，科协优秀干事、曾任学生会社团部副部长，现任科协秘书部部长，具有一定的创新实践能力 擅长经济动态的观察与分析。

1.项目研究背景：

研究现状：

大气细颗粒物自2013年进入公众视野以来一直是热点话题，关于治理霾污染的研究也是大气环境领域的学科前沿阵地（Cai et al., 2016，2018；Ma et al., 2016; Wang et al.,2014）_。近年有实验室发现大气细颗粒物对氨排放浓度有很高的敏感性（Shen et al.,2016；Conibear et al., 2018; Cohen et al.,2017），即氨气排放量一定程度上决定着大气细颗粒物的浓度(Oza et al.,2015；Toon Vandyck et al., 2018)。PM_2.5（主要成分为硫酸盐，硝酸盐，铵盐，OC，BC）来源为直接排放与污染物质的二次生成(Zhang et al., 2018; Wang et al., 2017; Forouzanfar et al.,2017)，研究表明氨气浓度对于PM_2.5的前体物向颗粒物状态转化有着重要的影响作用，对于铵盐、硝酸盐有近乎100%比例的控制(Vandyck et al.,2018; Smith et al.,2013; Gakidou et al.,2003)。具体算入到PM_2.5中，其有超过30%的质量浓度来自于氨排放。减排氨能有效控制PM_2.5及大气细颗粒物浓度(Wang,et al ., 2017; Alam.,2016; Zhang.,2015)。

农业产业化是我国长期以来的主要政策，主要是指以经营、管理现代企业的方式来管理农业，即由企业参与管理农户，政府作政策协调和理论引导以达到更高劳动效益的目的，这种形式多和行政相关，但是由于氨排放对于大气空气质量的特殊意义，有必要尝试通过模型模拟来预估农业产业化中加入控氨政策后空气污染物的变化，在农业生产中加入地表下施肥，缓释等技术。目前国内关于氨减排后的PM_2.5浓度变化有成型的研究，但是控氨型农业产业化后的影响研究处相对较少。

研究意义：

为大气细颗粒物控制提供新思路。目前我国温室气体治理已经初具成效，并且在国内外获得广泛好评，联合国环境规划署已公开表示中国大气环境治理经验值得全球借鉴。但我们关于大气细颗粒物污染的治理还停留在围追堵截的阶段，大气细颗粒物污染本质上来讲是我国经济发展过程中衍生出的对环境的负面影响，发展的问题应该用发展的方式来解决。我们应当多多尝试生态环境与经济发展双赢的改革方式。

反向推动，作为农业改革的新动力。我国的氨气排放主要集中在农业，占比高达70%--90%。根据国家统计局提供的数据，中国每年农田氮肥使用量大约3100多万吨纯氮，当季利用率仅为35%左右，铵态氮肥在碱性土壤上极易以氨的形态挥发到大气中。我国农业（此处农业指广义农业，即种植业，畜牧业，养殖业，渔业，林业等）产业化的进程一直在推进，若能在其中加入控氨的政策考量，由农业、环保相关专家建议氨类排放的控制方案，那么控氨型农业产业化在环境，经济方面的收益将十分可观。我们项目将结合大气控制污染质量模型、相关排放算法等来分析在控氨型农业产业化后PM_2.5及相关污染物的实际减少情况，为相关污染治理政策提供理论参考。

参考文献：

1) Cai, S., Wang, Y., Zhao, B., Wang, S., Chang, X., Hao, J. (2017). The impact of the “Air Pollution Prevention and Control Action Plan” on PM 2.5 concentrations in Jing-Jin-Ji region during 2012–2020. Science of The Total Environment, 580, 197–209. doi:10.1016/j.scitotenv.2016.11.188

2) Cai, S., Ma, Q., Wang, S., Zhao, B., Brauer, M., Cohen, A.,Burnett, R. T. (2018). Impact of air pollution control policies on future PM2.5 concentrations and their source contributions in China. Journal of Environmental Management, 227, 124–133.doi:10.1016/j.jenvman.2018.08.052 

3) Ma,Z.,Li,Z.,Jiang,LK.,Deng,JG.,Zhao,Y.,Wang,SX.,Duan1,L.(2017).PM2sEmission Reduction by Technical Improvement in a Typical Coal-FiredPower Plant in China,Aerosol and Air QualityResearch,17:636-643,2017,doi:10.4209/aaqr.2016.
05.0200

4) Shen, G. (2016). Changes from traditional solid fuels to clean household energies – Opportunities in emission reduction of primary PM2.5 from residential cookstoves in China.Biomass and Bioenergy, 86, 28–35.doi:10.1016/j.biombioe.2
016.01.004

5) Wang, S. X., Zhao, B., Cai, S. Y., Klimont, Z., Nielsen, C. P., Morikawa, T., … He, K. B. (2014). Emission trends and mitigation options for air pollutants in East Asia.Atmospheric Chemistry and Physics,14(13), 6571–6603.doi:10.5194/acp-14
-6571-2014

6) Li, C., McLinden, C., Fioletov, V., Krotkov, N., Carn, S., Joiner, J.,  Dickerson, R. R. (2017). India Is Overtaking China as the World’s Largest Emitter of Anthropogenic Sulfur Dioxide. Scientific Reports,7(1). doi:10.1038/s41598-017
-14639-8

7) Conibear, L., Butt, E. W., Knote, C., Arnold, S. R., & Spracklen, D. V. (2018). Residential energy use emissions dominate health impacts from exposure to ambient particulate matter in India. Nature Communications, 9(1). doi:10.1038
/s41467-018-02986-7

8) Smith, K. R., & Mehta, S. (2003). The burden of disease from indoor air pollution in developing countries: comparison of estimates. International Journal of Hygiene and Environmental Health,206(4-5), 279–289.doi:10.1078/1438-4639-0
0224 

9) Forouzanfar, M. H., Afshin, A., Alexander, L. T., Anderson, H. R., Bhutta, Z. A., Biryukov, S., Charlson, F. J. (2016). Global, regional, and national comparative risk assessment of 79 behavioural, environmental and occupational, and metabolic risks or clusters of risks, 1990–2015: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2015.The Lancet, 388(10053),1659-1724.doi:10.
1016/s0140-6735(16)31679-8

10) Cohen, A. J., Brauer, M., Burnett, R., Anderson, H. R., Frostad, J., Estep, K., … Forouzanfar, M. H. (2017). Estimates and 25-year trends of the global burden of disease attributable to ambient air pollution: an analysis of data from the Global Burden of Diseases Study 2015. The Lancet,389(10082), 1907–1918.doi:10.1016
/s0140-6736(17)30505-6

11) Gakidou, E., Afshin, A., Abajobir, A. A., Abate, K. H., Abbafati, C., Abbas, K. M., Aboyans, V. (2017). Global, regional, and national comparative risk assessment of 84 behavioural, environmental and occupational, and metabolic risks or clusters of risks, 1990–2016: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2016.The Lancet, 390(10100), 1345–1422.doi:10.1016/s0140-673
6(17)32366-8

12) Conibear, L., Butt, E. W., Knote, C., Arnold, S. R., & Spracklen, D. V. (2018). Residential energy use emissions dominate health impacts from exposure to ambient particulate matter in India.Nature Communications, 9(1).doi:10.1038/
s41467-018-02986-7

13) Vandyck, T., Keramidas, K., Kitous, A., Spadaro, J. V., Van Dingenen, R., Holland, M., & Saveyn, B. (2018). Air quality co-benefits for human health and agriculture counterbalance costs to meet Paris Agreement pledges. Nature Communications, 9(1).doi:10.1038/s41467-018-06885-9

14) Zhang, Z. (2015). Carbon emissions trading in China: the evolution from pilots to a nationwide scheme. Climate Policy,15(sup1), S104–S126.doi:10.1080/1469306
2.2015.1096231

15) Wang, Y., Xue, Y., Tian, H., Gao, J., Chen, Y., Zhu, C.,Shao, P. (2017). Effective-
-ness of temporary control measures for lowering PM 2.5 pollution in Beijing and the implications. Atmospheric Environment,157, 75–83.doi:10.1016/j.atmosenv.2
017.03.017

16) Wang, S., Li, Q., Fang, C.,Zhou, C. (2016). The relationship between economic growth, energy consumption, and CO2 emissions: Empirical evidence from China. Science of The Total Environment,542, 360–371.doi:10.1016/j.scitotenv.2015.1
0.027

17) Alam, M. M., Murad, M. W., Noman, A. H. M., & Ozturk, I. (2016). Relation-
-ships among carbon emissions, economic growth, energy consumption and population growth: Testing Environmental Kuznets Curve hypothesis for Brazil, China, India and Indonesia. Ecological Indicators,70, 466–479.doi:1 0.1016/j.e-
-colind.2016.06.043

研究积累：

项目申请前我们小组进行了充分的资料，文献等调研工作，并仔细听取导师建议，对于氨气关于PM_2.5的影响做多方位分析。目前已通过实验室中的计算平台计算了多年的污染物模型，并对其中数据进行了初步分析。项目指导教师廖宏教授是大气环境方面的资深学者，在大气成分变化与气候变化之间的相互作用，气候变化对污染物输送、分布和浓度的影响，气溶胶-云-气候相互作用，国家节能减排对大气环境和气候的影响评估等研究领域具有丰富研究经验，担任大气污染领域多项国家级项目的负责人。

团队成员经过前期调研已经对大气污染、氨减排、农业产业化、PM_2.5产生机理、污染物前体物、等相关科研背景有了充分认知，并且在日常的专业课程学习中也常常类比举例，将专业知识应用于实际问题。

已具备的条件、尚缺少的条件：

依托南京信息工程大学环境科学与工程学院、江苏省大气污染控制与高技术重点实验室。学院建有峰值每秒56万亿次的高性能计算平台，重点实验室装有192核小型计算服务器系统一套，可用于本课题的模型调试工作。高性能计算平台可实现约8x24h计算时模拟CEOS-Chem模型一年污染物数据。实验室现有工作条件可以确保本项目数值模拟部分的顺利实施。

前阶段开展的文献调查与实地调研中的车程、住宿费用由学生自行承担，但随着后续调查工作的深入进行，需要进行数据文件处理，实地调查，政府咨询等过程中的车旅费用，论文发布的排版、版面费用等。

2. 项目研究目标及主要内容

研究目标：

目前我国关于PM_2.5对于氨气敏感性的理论研究已经有了许多成果，基本确定了氨气减排对于控制PM_2.5的正面作用，但是氨减排有近90%来自农业，因为我国传统农业劳作的特性管理难度比较大。但是随着近年来重新回归的农业产业化改革浪潮，现代化农业的模式渐渐被广泛推广，这将是我国推进氨气减排的契机，可以在科学模型的保证下预估加入控氨政策的农业产业化能带来多少大气颗粒物污染的改善。我们小组将先通过调研与访查确定我国氨排放的主要形式与来源，然后结合我国特定的气象场条件论证氨气与PM_2.5的关系，调研国内外资料确定控氨型农业产业化对于氨减排的作用，最后求解在我国气象场、控氨型农业产业化政策背景下氨减排对PM_2.5的影响作用，结合SSP的污染排放清单，对比在不同氨减排情景下PM_2.5的减排效果。目前我国的农业产业化逐步推进，可以考虑经济革新的同时再加入科学的PM_2.5的前体物排放控制策略，如化肥深施、施用缓释氨肥。这样在农业产业化后所得到的大气环境治理收益非常可观。

主要内容：

①确定目前我国氨排放的主要形式和来源分布

在目前大气环境质量治理的大背景下，渐渐也有越来越多相关的国内外学者研究发现了由农业产生的大气污染。农业对大气的污染主要以氨气的形式产生，农业通常可以占据总氨排放的70%至90%的惊人比例，而作为一种活跃气体，氨可与大气中的硫酸盐硝酸盐产生复杂反应，最终生成PM_2.5。氨气为PM_2.5单位体积质量浓度的贡献约为30%，数值巨大，控氨工作有很大的展开意义。农业氨排放的主要形式有秸秆和农膜燃烧、化肥的过量使用及挥发、畜牧业及养殖业生物质挥发，第一项在有力的政策执行下有所改善，但后两者由于事关劳动群体核心利益，并且排放零散化，时空特征分散，难以实现监测、管控。再加上环保科普在该群体中实行难度较高，控氨现状需要改善。我们将先通过调查明确我国目前主要的氨气排放来源与形式，为后续的计算与论证提供数据保障。

②论证在我国特殊气象场环境下PM_2.5对于氨气的敏感性

在不同的气象场与地面环境下，空气细颗粒污染物通常会表现出不同的特性，所以模拟中国的污染物就要先明确在中国的特殊环境情景下PM_2.5与氨气的关系。其中影响因素有很多，如风场、相对湿度、位温变化等，都会影响PM_2.5的形成机制，最后的结果需要在模型的模拟中才能明确。我们将通过模型和先前数据来确定在中国的气象条件下PM_2.5与氨气的关系。

③量化控氨型农业产业化对于氨排放的影响

农业产业化的进程国内外各有特色，相比于国外以减排为主的产业化进程，我国更多的是将工作重点放在了产业化后的经济发展，但无论目的指向如何，目前我国的集约化农业仍然取得了令人瞩目的成就，有力的前期政策铺垫为后续展开控氨政策提供了巨大便利。我们将主要结合国外控氨经验和政策模型，分析国内外控氨型农业产业化前后氨气排放量，各个点源、面源间排放时间点等变化，明确在控氨型农业产业化的政策下我国氨气排放的变化。对于污染物减排的排放量变化，有许多空气污染物研究相关的组织也会给出预测清单，如SSP预设不同的减排情景，不同情境中氨的排放量会略有不同，我们在模拟中也会参照类似清单中的数据，对比分析中国控氨型农业产业化减排情境下的氨气排放。

④求解在控氨型农业产业化情景下PM_2.5浓度变化

在前期研究的基础上，确定了我国气象场特殊情景对于PM_2.5浓度的影响作用以及我国产业化政策支持下可能的氨减排效果，我们将展开数值模拟的进程。将可能的变化因子，即减排效果和气象场数据量化参入模型，最终取得在控氨型农业产业化情景下PM_2.5浓度变化评估结果。

3. 项目创新特色概述

①引入学术前沿信息

大气颗粒污染物对于氨的高敏感性是大气环境领域最新发现的学科前沿，目前在国外相关领域已经引起广泛讨论。我们常听说的是农业对于土壤、水文的污染，但其排放的氨对于大气环境的影响更不容忽视。

②借力农业产业化

农业产业化的设想提出已久，但在落实过程中政策总是缺少强劲推力，氨对PM_2.5的影响是非常重要的信息，若能以此借着近几年群众对大气空气质量的重视以及国家相关政策有效的推动产业化进行必将有助于农户增收，实现全面富裕。

③调和经济发展与环境保护的矛盾。

长期以来环境保护与经济发展的矛盾常常相伴而行，在重视大气环境保护的大背景下工厂限产，车辆限行等方式都影响着大家的生产生活，我们尝试以农业产业化结合控氨政策的方式来调和二者矛盾。

4. 项目研究技术路线

项目拟采用技术路线如图1所示

图1 研究技术路线图

5.研究进度安排

2019.04.01---2019.06.30

确定目前我国氨排放的主要形式和来源分布

2019.07.01---2019.09.30

论证在我国特殊气象场环境下PM_2.5对于氨气的敏感性

2019.10.01---2019.12.31

量化控氨型农业产业化对于氨排放的影响

2020.01.01---2020.04.01

求解在控氨型农业产业化情景下PM_2.5浓度变化

6. 项目组成员分工

梁慕学（环境科学）：整体协商，模型分析

乔资芳（会计学）：数据调查，政策分析

刘若心（大气环境）：污染物化学机制分析

谭晨晨（环境科学）：文献调研，报告整理

黄玥（大气科学）：气象要素数据分析，物理机制分析

学校十分重视大学生创新精神和创新能力的培养，积极鼓励学生申报大学生实践创新训练计划项目，并积极地调动教师来指导我们进行自主研究性学习、参与实验或实践活动。学校教务处以及学院认真组织，精心谋划，加强实验室实训设备设施建设，取得了明显的成效，为创新项目的开展提供了良好的条件。

另外学校及学院在经费、学分和免试研究生等政策上都给予支持。比如，参加各类创新、创业项目比赛并取得优异成绩的同学可以申请学分奖励，并在推荐研究生时综合成绩排名给予加分，给予优秀指导教师奖励等，这些扶持政策调动了广大师生的积极性并确保大学生实践创新训练计划项目的顺利实施。

此外，学校图书资料及网络数据库丰富，给各项项目配备了具有丰富经验的指导教师，各类实验室及基地无条件向项目组开放，并积极向项目组提供各方面便利条件，这些均为学生的实践创新训练项目的顺利实施和圆满完成提供了切实的保障。

1.我国氨排放特点调研报告一份，随项季度提交

2.我国氨气与PM_2.5作用关系分析报告一份，随项季度提交

3.我国控氨型农业产业化效果分析调研报告一份，随项季度提交

4.我国控氨政策下PM_2.5浓度变化结果报告一份，随项季度提交

5.以第一作者发表并见刊中文核心或英文期刊1-2篇。

（一）、研究目标

1.确定目前我国氨排放的主要形式和来源分布

2.论证在我国特殊气象场环境下PM_2.5对于氨气的敏感性

3.量化控氨型农业产业化对于氨排放的影响

（二）、研究过程

1. 我国氨排放主要形式与来源分布

在畜禽养殖方面，日粮组分、生长阶段、地面类型、饲养模式以及环境的不同均会造成氨排放的差异。高蛋白日粮组分会使氮元素在畜禽体内沉积，蛋白质利用率下降，氨排放增多；在同一条件下，氨气浓度会随着动物的成熟而显著增加；生物发酵床的地面微生物含量会随着粪尿的增加而增加，这些强大的微生物菌群能够持续稳定的将畜禽粪便转化为有用的物质和能量，加快含氮物质的降解，可有效减少氨排放；传送带舍清粪频率较高，且在清粪5~6h后氨浓度显著降低，能够一直保持一个较低的氨排放状态；舍内通风量强且气温较高的时期氨气浓度也普遍很高，据相关报道，温度每升高1℃，氨气排放增加6%~7%。

在氮肥施用方面，我们从收集到的419份网络调查问卷中了解到大部分农民教育水平不高，会依据个人种植经验进行施肥，47.73%的人选择施用氮肥，而且多数没有形成全面的农业产业化机制，缺乏精细化的指导以及精密的仪器设备，使得大部分化肥浮于土地表层，在一定条件下会挥发出大量氨气，这也在对苏北徐州山前村的走访调查中得以印证。

在此基础上，我们继续调查了国内外不同省市的氨排放情况，从地形、人口、经济及农业密集度方面入手分析影响氨排放量的因素，发现山多田少、农业密集度大的地方氨气浓度普遍偏高，并且氨气浓度逐年增加，有明显的季节性变化。

2. 关于我国特殊气象场环境下PM2.5对氨气的敏感性

继初步明确目前我国氨排放的主要形式与来源分布后，我们将论证在我国特殊气象场环境下PM2.5对于氨气的敏感性。这是因为在不同气象场和地面环境作用下，PM2.5的形成方式和形成速度等均存在较大差异，只有明晰各地污染物形成的主要原因和影响因素，因地制宜，采取适当措施，才能使控氨工作有效进行。

我们将此项研究内容分成了四个部分进行调查分析。第一部分是对大气颗粒物中的PM2.5基本组成和来源进行探究，发现PM2.5由直接排入空气中的一次粒子和空气中的气态污染物通过化学转化生成的二次粒子共同组成，以二次无机水溶性离子（SNA）NH4+、NO3-、SO42-为主，主要研究与氨有关的硝酸盐、铵盐等二次粒子的形成机制。

第二部分我们分别阐述了NH4+、SNA在PM2.5形成过程中的贡献，其中，NH3倾向于与H2SO4气体发生反应，通常在富氨的大气环境中硝酸铵才会大量生成。而SNA主要通过气粒两相的转化的方式形成，在PM2.5中主要以硫酸铵和硝酸铵的形式存在，具有很强的光散射效应，极易产生灰霾天气，使大气能见度降低。

最后一部分，我们选取了几个典型的地区和城市群，查阅大量资料了解其污染物浓度和气象要素的分布状况，结合上述分析，我们发现，长江三角洲、京津冀以及西北地区污染严重，东南沿海地区污染较轻。究其原因，不仅与农业发展与经济繁荣状况密切相关，与其所处的地理环境与气象场特征分布也密不可分，这也恰好佐证了上述的理论分析。

3. 量化控氨型农业产业化对氨排放的影响

在我国，氨排放主要是人为活动，尤以农业排氨为主，大气中氨排放的主要贡献者为畜禽养殖和施用氮肥。此外，还包括农业秸秆和薪柴燃烧，不同形式的农业活动对氨排放均有巨大贡献。

农业产业化是以市场为导向，以经济效益为中心，以主导产业、产品为重点，优化组合各种生产要素，实行区域化布局、专业化生产、规模化建设、系列化加工、社会化服务、企业化管理，形成种养加、产供销、贸工农、农工商、农科教一体化经营体系，使农业走上自我发展，自我积累、自我约束、自我调节的良性发展轨道的现代化经营方式和产业组织形式，这种经营模式从整体上推进传统农业向现代农业的转变，是加速农业现代化的有效途径。

农业产业化是现代农业发展的大势所趋，许多欧美地区及发达国家随着工业化、城镇化的发展，早已认识到农业产业化的重要作用。由于各国国情与发展方式的差异，农业产业化的经营模式也不尽相同，大体分为合作社模式、专业协会模式、企业集团模式等，最为典型的是美国、日本等国家。因此，深入了解国外农业产业化发展经验，认真借鉴国外农业产业化的成功经验，实现我国农业经济的向前发展的同时对污染物的氨减排也大有裨益。

自我国实行全面改革开放以来, 在农业产业经营管理过程中存在许多成功的案例。当前随着我国社会主义市场经济的快速发展, 相关农业产业经营管理组织的整体数量在不断扩大, 各类组织的形式也呈现出多样化的发展趋势。

农业氨排放的主要来源是种植业中的化肥施用以及畜禽养殖业中的畜禽粪便，这些氨排放在全球占人为源氨排放的57%以上，在亚洲则占到80%以上。较多对农业氨减排与控制PM2.5污染关系的研究结果显示，农业氨减排是治理雾霾最经济有效的方法。因此，农业氨减排可能成为中国雾霾治理的关键途径之一。中国农业产业化以来，随着农业生产方式的转变以及控氨政策的推行，农业氨排放量具有明显的变化。

（三）、研究成果

使用GEOS-Chem模型，结合MREEA2的风场数据和MIX的排放场数据，我们在服务器上进行了污染物数值模拟。分别设计原始排放场、减排至80%、60%、40%、20%和0%的不同实验，得到氨气减排后的污染物变化情况。

图1、2、3、4、5、6分别为原始排放场数据，减排至80%、60%、40%、20%和0%的不同实验。污染物的浓度变化冬季高（12-2月），夏季低（6-8月），主要集中在华北平原和长三角地区。当实验中氨气排放量逐渐减少时，PM2.5污染物浓度也随之减少。原始排放场数据中，污染物浓度最高可达140μg/m3,剔除氨气排放后，浓度最高浓度降低为80μg/m3。

可以看到减排后污染物减少效果符合前期调查结论。氨气减排对PM2.5污染物减少有这明显作用。

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图1 2015年中国氨气原始排放场污染物数值模拟图

图2 2015年中国氨气减排至80%的污染物数值模拟图

图3 2015年中国氨气减排至60%的污染物数值模拟图

图4 2015年中国氨气减排至40%的污染物数值模拟图

图5 2015年中国氨气减排至20%的污染物数值模拟图

图6 2015年中国氨气减排至0%的污染物数值模拟图

（四）、研究心得

经过一年多的学习和实践，大家的研究顺利结束。PM_2.5的污染物浓度控制一直是广受关注的议题，目前我国相应领域的工作效果也取得一定成就。但是之前减排方案中的限产限能对经济民生领域有着一定的负面影响，我们尝试去找到一种可以经济发展与绿色环保相向而行的方式。在农业产业化进程中加入氨气控制的的思路，是一种值得尝试的方式，经过GEOS-Chem模型的模拟，可以发现氨气的减少对于PM_2.5的控制有着显著影响，尤其是二次生成物方面。作为环境专业的学生，能够学有所用，为大气的洁净做出贡献自然是很高兴的事情。也期待我们国家的环境越来越好，经济建设和环境保护事业继续高质量发展。

①引入学术前沿信息

大气颗粒污染物对于氨的高敏感性是大气环境领域最新发现的学科前沿，目前在国外相关领域已经引起广泛讨论。我们常听说的是农业对于土壤、水文的污染，但其排放的氨对于大气环境的影响更不容忽视。

②借力农业产业化

农业产业化的设想提出已久，但在落实过程中政策总是缺少强劲推力，氨对PM2.5的影响是非常重要的信息，若能以此借着近几年群众对大气空气质量的重视以及国家相关政策有效的推动产业化进行必将有助于农户增收，实现全面富裕。

③调和经济发展与环境保护的矛盾。

长期以来环境保护与经济发展的矛盾常常相伴而行，在重视大气环境保护的大背景下工厂限产，车辆限行等方式都影响着大家的生产生活，我们尝试以农业产业化结合控氨政策的方式来调和二者矛盾。

科研就是不断探索、不断学习的过程。从项目计划到开始，从开始到执行，从执行到完成，一年多的时间里我们通过大学生创训练项目增长了很多能力。

要感谢在整个科研过程中老师对我们的帮助，指导我们的科研思路以及推进论文撰写的工作。我们明白了科研究竟是什么，科研的工作内容有哪些，科研的精神和态度以及我们作为学生应该如何参与科研。研究的内容是在一点一滴中逐步推进出来的。开始是广泛的文献调研，了解我们研究领域内目前的进展，提出出初步的研究设想。然后确定具体的研究技术路线，和老师同学一起讨论实验设计的可行性。确定方案后逐步开始实施，选择气象场、排放场数据，拟定模拟日期。最后在服务器上运行模拟作业，分析数据，得出结论。

我们渐渐熟悉了科研论文的写作工作流程。当拥有基本的实验数据后，还要将前期文献调研，科研背景调查等内容整理好，论文的每个部分都要仔细构思。前前后后论文的写作经历了许多次修改，我才发现论文的些写作并没有自己想象的那么简单。

最后，也感谢学校提供的科研环境，让我遇见了专业而负责的老师，协力认真的伙伴。

项目在协调中有序展开，充分使用多种渠道学习科研知识，推进项目进展，项目成员在科研过程中取得了足够的成长。经过不断打磨，项目研究结果在SCI期刊Sustainability发表论文一篇，完成研究任务。项目经费使用按照相关规定和要求，符合规范。