黑碳（BC）是PM2.5的重要组分，由含碳燃料不完全燃烧产生，因其对气候、环境和人体健康的不利影响而受到广泛关注。为应对严重空气污染，我国在2013-2020年先后实施了两轮减排政策。已有研究关注了减排政策后BC质量浓度的变化，但对减排后不同来源的变化缺乏充分认识；此外，新建站点缺乏长期观测，制约了政策成效评估。传统的“排放清单+化学传输模式”可以用来重建污染物历史浓度，然而受制于计算成本，难以开展长时间尺度模拟。本研究基于南京2019-2021年连续观测，并结合随机森林模型，重构了2014-2021年BC历史浓度，揭示了减排政策后BC及其来源的长期变化，并且量化了减排和气象在BC长期变化中的相对作用。
结果表明：三年（2019-2021年）黑碳的观测的平均值为2.5 ±1.6 μg·m-3，低于之前报道的2014年的（4.2 ± 2.6 μg·m-3），占PM2.5的10%左右。BC的季节变化呈现冬季最高、其余季节差异不明显的特点。南京BC以液体燃料燃烧为主（80%），受排放条件季节性变化的影响， BCliquid（液体燃料燃烧产生BC）呈现出夏季最高、冬季最低变化特征。基于2019-2021年连续观测数据训练了随机森林模型（RF），模型在预测精度方面表现良好（测试集R2>0.9, RMSE<1.19），能够可靠重构历史BC浓度（图1）。BC、BCliquid和BCsolid(固体燃料燃烧生成的BC)在2014-2021年间均呈显著下降趋势（p<0.05），其中BCliquid的减少是BC浓度的降低的主要原因（约77%）。第二轮管控政策（2018年后）实施后，BC浓度下降速率较第一轮（2013-2017年）更快。BC的季节变化速率存在明显差异，其中 BC与BCliquid在冬季下降速率最高，而BCsolid在夏季下降最为显著。从整体来看，减排是降低BC浓度的主要驱动因素，对BC、BCliquid和BCsolid的减少介于62%-86%之间；然而气象条件在第二轮管控政策之后的影响有所上升，特别是针对BC和BCliquid，对两者的作用高达60%以上。针对液体燃料燃烧的精细化管控仍是推动BC持续下降的关键，同时应该关注气象条件在不同阶段对BC影响。
本研究结合长期观测与随机森林算法，重构了历史BC浓度，揭示了BC及其来源的长期变化及驱动因素。该方法具有时间成本低、精度高的特点，可以为缺乏长期观测的站点提供一种高效的历史数据获取方法。
本研究以“Sources and trends of black carbon aerosol in the megacity of Nanjing, eastern China, after the China Clean Action Plan and Three-Year Action Plan”为题发表于《Atmospheric Chemistry and Physics》。研究工作由南京信息工程大学，生态与应用气象学院，同位素大气化学课题组章炎麟研究团队（http://www.atmosgeochem.com/）完成，得到国家自然科学基金（项目编号：42192512，42325304，42107123）资助。
文章链接：https://doi.org/10.5194/acp-25-6161-2025
图1 随机森林模型在测试集中的预测效果
图2 采样点BC、BCliquid和BCsolid的变化趋势
图3 2018年前后减排政策与气象条件对BC浓度下降的贡献