大气科学系合作发表NC揭示PM同位素溯源新方法

近日，我系张静唯副教授作为通讯作者在国际著名学术期刊Nature Communications上发表了一项最新研究成果。该研究提出了基于同位素大数据追踪全球大气颗粒物（PM）来源的新方法，为精准识别PM污染来源和评估治理措施效果提供了全新的技术途径。

大气颗粒物（PM）污染是全球气候变化和公共健康面临的重大环境挑战。准确识别PM排放源并评估干预措施效果是大气环境保护的关键。然而，由于"干预-排放源-PM"之间存在复杂的非线性关系，传统依赖浓度数据的分析方法面临严峻挑战。

研究团队创新性地提出了基于同位素大数据的直接示踪策略。通过分析全球1890起污染事件的高维同位素数据，发现同位素指纹具有跨时空溯源的独特优势。团队构建了PM组分的源同位素地图，结合蒙特卡罗算法解析了各区域PM的来源结构。基于20年数据的研究揭示了PM组分来源演变规律，发现排放源与干预响应存在显著时滞效应。

该研究突破了传统方法"单组分、单点位"分析的局限，建立了大尺度多组分PM溯源的数据驱动方法体系。团队还创新性地应用区块链技术，实现了全球同位素指纹数据的安全加密管理，为国际数据共享奠定了基础。

该研究成果以“Blockchain-based isotopic big data-driven tracing of global PM sources and interventions”为题，发表在Nature Communications期刊上（DOI:10.1038/s41467-025-59220-4）。本研究由中国科学院生态环境研究中心牵头，联合山东大学、云南大学、德国马普化学研究所、南京大学、美国普渡大学、青岛大学、江汉大学等多家单位共同完成。论文第一作者为中国科学院大学博士生黄俞铭，通讯作者为中国科学院生态环境研究中心陆达伟研究员、山东大学宗政研究员和云南大学大气科学系张静唯副教授。本研究工作得到了国家自然科学基金项目、国家重点研发计划和中国科学院项目等资助。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41467-025-59220-4