自2019年末始，一场新冠疫情重创了整个人类社会；而如今，新冠封锁引发的人类活动减少，反过来却可以作为一场前所未有的自然实验来提供一个重要窗口，使我们能够窥见大气、地球乃至自然复杂性的个中奥妙。

2021年11月，PNAS刊发的一项研究提示我们：非系统性的减排极有可能会导致某些大气组分发生与预期完全相反的变化，加剧温室效应和大气污染。

一、新冠疫情下人类活动减少，气体排放显著降低

疫情发生之后，尽管各国所采取的防疫政策严格程度各不相同，但至少有一点是共通的：那就是各国整体上的人类活动水平均发生了显著的下降，而且这种下降特别集中在公共交通和公共活动方面。

图1A中的牛津严格性指数指示了旅行禁令、场所封闭等防疫政策的严格程度，可见各个国家在新冠疫情发生后普遍采取了疫情发生前未有过的限制。且不论这种限制是否严格，有一点可以肯定的是，各个国家在疫情后的人类活动总体都显著减少了。

图1B中的5条线代表5个航线汇总。可见航线流量和港口吞吐在疫情之后都有下降，但是航线流量的下降在疫情初期显然更为显著，而港口的吞吐后期变化更小且较快回到疫情前幅度；而航线流量方面除了中国的流量在疫情之后逐步回升甚至超过疫情初期外，其余国家或机场均未达到疫情前的水准。

图1C显示了两个加利福尼亚城市地区和以26 个国家为代表的“全球”的交通指标。可以发现同样以2020年1月15号作为基准，全球道路交通也相应快速缩减了。图1D显示了与 2019 年同月相比美国各行业的用电量，工商业的用电量如预期在疫情后快速下降，而生活用电则呈上升态势。

图1. 新冠大流行引发的全球封锁在2020年初迅速、普遍减少人类活动。展示交通吞吐变化的图B中，旧金山国际机场[SFO] 、洛杉矶国际机场[LAX]均为美国加州重要机场，深浅灰色的2个条形是美国加州3个港口的集装箱运输情况；点位和条形的高度表示相对于疫情初期2020年1月15号的基准值百分比。展示陆地交通的图C中，CalTrans是美国加州的一个交通测量系统，而Apple表示苹果驾驶移动数据。展示不同产电用电量的图D中，显示的三个行业占美国用电量的 96% 以上。

在上述的结果中，数据显示全球人类活动在新冠疫情下普遍减少；而这种减少会显著减少气体排放，特别是交通产生的气体排放。下图2中展示了3种主要的人类来源的气体排放，即：氮氧化物，甲烷和二氧化碳。可以看到，2020年疫情之后，CO₂和NO_x的排放有确定的下降。另一种温室气体 CH₄ 在2017年之后的虚线代表排放值是通过预测得到的，原本预测 CH₄ 排放率在疫情之后会下降，实际上其排放率却上升了。除此之外，大气化学中其它的组分，如之后提到的臭氧等也扮演着重要的角色。

图2.人类活动的迅速、普遍减少，带来各种人类来源气体排放的显著下降

一般来说气体排放的显著降低，往往需要数十年时间，从而让大气组分的响应变得难以定量。但是，由于这次基于新冠疫情的排放变化是十分迅速的过程，空气质量和温室气体增长率的响应变得容易观察——这为我们提供了一场前所未有的自然实验。

那么，人类在疫情期间气体排放的大量减少，能够显著改善各种环境指标吗？地球这个复杂系统，又会对人类的迅速减排作出何种令人意想不到的响应呢？

图3. 新冠疫情引发封锁，快速显著减少人类活动、降低大气排放，留下易观察的大气响应结果。

二、CO₂排放减少，但跨圈层反馈使大气CO₂含量照常上升

地球系统是一个由多个圈层组成的总体，各种化学组分会在各个圈层之间发生转运和转换。虽然人类排放的CO₂减少，但这引发了海洋等圈层的快速反馈，代偿性地保证了大气CO₂含量持续提升。

图4A对比了2019年与2020年的CO₂排放整年的变化情况，可以发现2020年疫情发生的几个月后排放同比显著小于去年。简而言之，人类来源的CO₂在这一年减少了。

图4B显示的是大气中测得的CO₂情况，红色蓝色分别对应南北半球的数据。垂直的灰色虚线标志着 2020年3月1日是响应新冠疫情封锁的大致开始。然而实际上就图中结果可以看到，虚线之后并没有任何明显的数据趋势改变，即大气中CO₂仍照常上升。

图4.疫情期间人类来源CO₂排放减少，但大气CO₂照常上升。图B中红色和黑色分别代表南北两半球的数据，纵轴可以简单理解为CO₂的含量。

那么问题来了，一方面是人类来源排放的CO₂减少，另一方面大气中的CO₂持续增加——多出来的这一部分CO₂，究竟是来自何处呢？

考虑到海洋可能是CO₂的储库与缓冲池，于是科学家使用加拿大地球系统模型针对正常情形和排放减少的情形进行模拟，以期发现端倪。如图所示，排放减少25%所代表的红线情况下，海气碳交换升高，也就是从大气转移向海洋的CO₂确实变少了，于是大气中CO₂仍然稳步上升。

图5. 模拟结果显示海-气碳交换对 2020 年人源CO₂排放量的减少做出了快速反应。图中黑/灰线源自共享社会经济途径 2–RCP4.5 CO₂排放强制模拟，而红色/粉红色线源自 2020 年CO₂排放峰值减少25%的模拟。颜色深的黑线和红线分别是对应浅色线的平均值，即代表模拟的稳定结果。

三、大气化学组分相互作用使甲烷增长反更甚

除了不同的地理圈层之间可能会有反馈作用，不同的大气化学组分之间也会存在各种各样基于化学反应关系的反馈。对于另一种温室效应远强于CO₂的气体CH₄，研究发现，疫情期间大气CH₄增速异常上升，而这可能是由于NO_x排放减少，对CH₄氧化作用减弱所致。

图6A显示的是大气中测得的CH₄情况，这张图上可以看到在灰色虚线之后，南北半球的数据都发生了显著的上偏趋势，即意味着大气中CH₄含量增加。图6B更精细的统计模型分析也进一步证实了这一点——CH₄约有0.3%的相对上升。

研究具体认为，大气中CH₄含量的迅速上升，可以被NO_x排放量减少来解释。由于NO_x在大气中会受光照发生光化学反应，生成羟基自由基，而高活性的OH对CH₄有氧化分解作用。于是CH₄含量由于氧化消耗减少而上升。

图6. 疫情期间大气CH₄增速异常上升。A中红色、蓝色分别对应南、北半球的数据，橙色、青色直线分别对应各自线性拟合；垂直的灰色虚线标志着2020年3月1日，是响应新冠疫情封锁的大致开始。

四、NO_x排放减少导致部分地区O₃污染物含量上升

高空中的臭氧，毫无疑问，是保护人类及其他地表生物免遭紫外线过度侵害的防御屏障。但若是臭氧直接出现在地表，其强氧化性会引发包括人类呼吸系统衰竭在内的一系列反应，是严重的环境公害。研究发现，在包括北京等城市中，NO_x排放降低会使得O₃含量上升。

地表的O₃属于NO_x和挥发性有机物在光照的条件下发生光化学反应的次级污染物，其含量自然也和NO_x的排放密切相关。只不过，O₃的含量与NO_x的排放之间排放之间是一个非线性关系，基本上可以表述为一个倒U型曲线，即在其他条件不变的情况下，中等NO_x排放会造成最多的O₃生成。这种效应可以使用O₃生成效率来表示，OPE简单来说是O₃含量变化与NO_x含量变化的比率。因此当NO_x的排放量下降时，O₃含量会因为当前NO_x含量不同而呈现不同的增减情形。

图7D显示了全球17个特大城市的OPE建模，时间均在2月至6月间。对于大部分城市来说，由于OPE为正，NO_x的排放可以直接使得O₃含量降低。然而，值得注意的是，北京、卡拉奇的位置可见一个较小的负值，这意味着直接降低NO_x的排放会使得O₃含量上升，地表光化学烟雾污染很可能会加剧；应该配合其他措施，比如降低大气中VOCs的含量来在初期控制O₃污染。

图7. 疫情期间全球17个特大城市OPE情况。图中地图上点位的颜色对应于右边图例连续的OPE变化，红点为OPE较大正值。

五、总结

当前，随着地球系统科学的发展，学科自身要求将越来越多的对象纳入研究范围。人类社会作为不同于生物圈其他组分的存在，已经并且还将继续对地球产生更重大的影响，也更加需要被地球科学的模型容纳。

同时，该研究所展示的重要意义是，全球变暖和大气污染等问题，不管对内还是对外都不是互相孤立而是紧密联系的，对于这些问题，人类需要采用系统性的治理方法去进行，否则很可能顾此失彼，丧失环境治理良机。而问题的解决办法，可能就要在地球系统科学中来求解。