春節是中國闔家團圓的傳統節日，也是返鄉高峰。新冠疫情暴發后，北京地區人口流動減少，交通、工業和商業等各種活動減少，這為研究人類活動影響下的污染物減排策略提供了獨特的實驗場景。

近日，中國科學院大氣物理研究所研究員潘月鵬團隊與國家衛星氣象中心的聯合研究取得新進展。研究團隊基于北京及其郊區香河的觀測數據，采用機器學習隨機森林算法評估了2018—2020年春節及疫情期間氨氣濃度變化。研究發現，2020年春節期間，疫情管控措施導致北京城區氨氣濃度降低近4成，這證實人類活動的確會影響大氣氨氣濃度。相關研究成果發表在《大氣研究》。

通常，對比疫情前后污染物濃度的變化即可評估出管控措施對空氣質量的影響。然而，實際情況并沒有這么簡單。潘月鵬表示，偶爾出現的極端氣象條件可能影響大氣成分的擴散速度，進而掩蓋人類活動造成的氨氣濃度變化。同時，近年來我國污染物排放量持續降低，直接對比濃度的年際變化或導致誤判。

為此，研究團隊利用機器學習模型，剔除氣象因素的影響，發現2019和2020年氨氣濃度均在春節期間降至最低點，印證了春節人口遷移會減少氨排放;剔除疫情期間排放的變化后，2020年春節期間城市氨氣濃度預測值比觀測值高出39.8%，郊區則高出24.6%，反襯出疫情期間人類活動減弱會進一步減少氨排放。結合氨氣穩定性氮同位素溯源技術，研究團隊還解析出疫情期間城市機動車，工業和廢棄物等非農業源氨排放減少了6%左右，證實了城市人類活動對大氣氨變化的直接貢獻。

潘月鵬表示，冬季農業氨排放強度較低，該研究突顯了“非農業源”排放對城市氨氣濃度的強烈影響，這或能為未來制定氨氣減排政策提供參考依據。

相關論文信息：https://doi.org/10.1016/j.atmosres.2021.105490