说起新疆，你会想到什么？

广袤无垠的天山牧场、金色的胡杨林、干净得几乎不真实的蓝天白云。这些是新疆给世人的第一印象。

但事实可能让你吃惊——在这片占全国六分之一的广袤土地上，沙尘、采暖燃煤、山地逆温、工业排放……多重力量正在共同塑造着绿洲城市的大气环境。更关键的是，这里居住着维吾尔、哈萨克、柯尔克孜等多个少数民族，空气质量直接关系到民族地区人民的健康福祉与可持续发展。

近日，重点实验室林伟立研究团队联合中国环境科学研究院、生态环境部环境规划院等单位在国际权威期刊《Atmospheric Environment》上发表了最新成果，基于新疆四大绿洲城市群2015–2022年八年连续监测数据，系统揭示了PM_2.5的时空演变规律与驱动机制。

本文将带你走进这项研究，从民族生态学的视角，重新认识绿洲城市的空气故事。

01 | 绿洲的悖论：最宜居的地方，最脆弱的空气

新疆有一个常被忽略的事实：它的绿洲仅占全疆面积的8.7%，却承载了绝大部分的人口和经济活动。换句话说，新疆人的生活、工作、呼吸，几乎都压缩在这不足十分之一的空间里。

而在这片热闹的绿洲之外，是164万平方公里的沙漠化土地，占整个新疆的64%。塔克拉玛干沙漠——世界第二大流动沙漠——每年向大气中释放大量粉尘，春季沙尘暴频繁袭来。“三山夹两盆”的地形又像一个天然的“捕雾网”，将污染物牢牢困在山谷盆地之中。

更重要的是，新疆的绿洲城市不仅是地理单元，更是多民族聚居的文化空间。阿勒泰的哈萨克牧民、喀什的维吾尔居民、乌鲁木齐的多民族社区——他们的传统生活方式、取暖习惯、经济模式，都与大气环境深度缠绕。民族地区的空气治理，不仅是环境问题，更是民生问题、健康公平问题。

02 | 四城四色：从阿勒泰到喀什，空间异质性全景

研究团队将新疆绿洲城市分为四大片区，并精选了四个代表性城市：

◆ 阿勒泰（北疆城市带, NA）: 年均PM_2.5仅28±3 μg/m³，四城最佳，达标

◆ 哈密（东疆城市群, EA）: 年均PM_2.5仅43±5 μg/m³，超标22.9%

◆ 乌鲁木齐（天山北坡城市群, TNA）: 年均PM_2.5仅47±5 μg/m³，超标34.3%

◆ 喀什（南疆城市群, SA）: 年均PM_2.5达63±9 μg/m³，超标80%，四城最差

这组数据揭示了一个残酷的对比：喀什的年均PM_2.5是阿勒泰的2.3倍，是WHO 2021年指导值（5 μg/m³）的12.6倍。即使是表现最好的阿勒泰，仍然高于WHO指导值4.6倍。

从民族生态学角度看，这种差异不仅是自然条件的反映：喀什位于塔克拉玛干沙漠边缘，沙尘天数超过100天/年；而阿勒泰靠近阿尔泰山区，降水较多、扩散条件好。更深层的是，不同民族地区的产业结构、能源结构、取暖方式存在显著差异，这些因素共同塑造了各城市截然不同的空气质量面貌。

03 | U型魔咒与沙尘狂飙：季节背后的博弈

北疆、东疆、天山北坡三大城市群的月均PM_2.5呈现典型的“U型”曲线——夏季低、冬季高，波动幅度惊人。以乌鲁木齐为例，冬季PM_2.5均值达114±26 μg/m³，是夏季（15±3 μg/m³）的6.5倍。

◆ 乌鲁木齐冬夏对比: 冬季峰值达夏季谷值的6.5倍，采暖燃煤是核心驱动力

冬季的“U型”上升段由多重因素共同驱动：集中采暖使煤炭消费急剧增加（乌鲁木齐居民冬季用煤占全年62%）；低温使大气边界层降低（石河子冬季重污染时段平均仅109米，仅为夏季的1/15）；三面环山的盆地地形削弱风速，抑制污染物扩散。

而南疆喀什则完全不同。这里PM_2.5的峰值不在冬季，而在春季（3–5月）。原因是春季沙尘暴——大量粗颗粒物被卷入大气，同时推高PM_2.5浓度。最极端的例子出现在2016年3月，月均浓度高达231 μg/m³，这一年新疆遭遇了超过70天的沙尘天气。

这种“沙尘”与“人为”的交织，是民族生态学关注的核心课题：自然因素与人类活动如何在少数民族聚居区共同作用，影响着人们的生活质量？

图1 新疆绿洲城市PM_2.5月均浓度的时间序列变化

04 | 拆解时间：KZ滤波揭示的隐藏趋势

看似杂乱无章的PM_2.5日均值背后，究竟是上升还是下降？研究团队采用了KZ滤波器（Kolmogorov-Zurbenko filter），将复杂的时间序列拆解为三个独立分量：

短期波动分量 W(t)：周期≤33天，反映暂态天气事件（如寒潮、逆温）的影响。

季节分量 S(t)：周期33天–1年，反映采暖、太阳辐射等季节性因素。

长期分量 e(t)：周期≥1年，反映持久性因素，如排放变化、气候变化。

拆解结果令人振奋：四个城市的长期分量均呈现统计显著的下降趋势（p≤0.05）。

◆ 喀什下降速率: 5.39 μg/m³/yr，四城最快

◆ 乌鲁木齐下降速率: 4.27 μg/m³/yr

◆ 阿勒泰 & 哈密下降速率: <1.00 μg/m³/yr，相对较慢

图2 4个典型绿洲城市PM_2.5浓度时间序列的分解分量。

这意味着，即使在年均值层面看不到显著下降的片区，KZ滤波也捕捉到了积极信号。关键问题是：这些下降到底是谁的功劳？是人为减排，还是天气帮忙？

05 | 人与天的拉锯：66%–97%的人为贡献，气象的反向刹车

为了回答这个问题，研究团队引入了步进多元线性回归模型，在KZ滤波的基础上进一步剥离气象因素。结果显示：

◆ 人为排放贡献占比: 66%–97%（上限估计），是PM_2.5下降的主导因素

◆ 气象因素贡献占比: 3%–34%，在某些年份甚至抵消了部分减排效果

值得注意的是，研究团队诚实地指出：由于方法局限性，沙尘引起的PM_2.5波动可能部分被归入了人为残差项，因此66%–97%应视为人为贡献的上限估计。尤其在喀什，每年超过100天的沙尘使这种不确定性最为突出。

更引人深思的是“气象惩罚”现象。以乌鲁木齐2018年为例，气象异常使PM_2.5额外增加了+20.3 μg/m³，几乎抹平了当年的减排成果。这就像你在努力清洁房间，但窗外不断有沙尘吹进来——幸运的是，即使在这样的“天气惩罚年”，PM_2.5仍维持了下降趋势，证明减排措施的力度足够强。

图3 2015-2022年间，4个典型绿洲城市PM_2.5长期分量的变化（黑色实线），以及气象因素（Met.，浅绿色）和人为因素（Anth.，浅粉色）对PM_2.5长期趋势的相对贡献估值（单位：%）。

06 | 看不见的推手：北疆的二次气溶胶困局

人为排放的贡献已经搞清楚了。但这些人为活动是通过什么化学途径影响PM_2.5的呢？研究团队进一步用特征污染物比值揭示了一个关键区别：

阿勒泰（北疆）：冬季PM_2.5主要由二次气溶胶生成驱动，尤其是NO₂转化为硝酸盐。即使在低污染水平下，次级生成仍是主导机制。这与2019年实施的“煤改电”有关——一次排放降了，但残余的燃气采暖和柴油车辆仍释放大量NOx。

乌鲁木齐（天山北坡）：二次污染最为复杂，呈现明显的“两阶段”特征。中度污染时以SO₂转化为硫酸盐为主；重度污染时转向NO₂主导的硝酸盐生成。这意味着乌鲁木齐需要SO₂和NOx的双重控制。

哈密（东疆）：二次转化贡献极小，以一次排放为主。

喀什（南疆）：以煤炭燃烧、生物质焚烧和矿物沙尘等一次排放为主。

这种北疆与南疆的化学机制差异，再次体现了“因城施策”的必要性。同一个新疆，阿勒泰需要控NOx，乌鲁木齐需要SO₂+NOx双控，哈密和喀什则更关注一次排放和沙尘治理。

07 | 政策的力量：SO₂降48%，清洁空气行动在绿洲

这些人为贡献的背后，是一套持续十年的政策体系在支撑。

国家层面的《大气污染防治行动计划》（2013–2017）和《蓝天保卫战三年行动计划》（2018–2020），在新疆同样落地为地方行动方案。基于MEIC排放清单的量化分析显示：

◆ SO₂排放下降: 2013–2020年累计下降48%（0.61 Mt → 0.32 Mt）

◆ NOx排放下降: 2013–2020年累计下降23%（0.88 Mt → 0.67 Mt）

其中，电力行业贡献了53%的SO₂削减和87%的NOx削减，主要得益于燃煤电厂超低排放改造和脱硝升级。工业部门贡献了74%的SO₂削减，交通运输部门贡献了35%的NOx削减。

但值得关注的是，居民部门的SO₂和NOx排放在研究期内不降反升，反映出农村地区清洁取暖推广有待提升。这对于民族地区尤其关键——很多少数民族家庭仍依赖传统取暖方式，煤改电/煤改气的普及是提升空气质量的重要抓手。

图4 2013-2020年新疆SO₂和NO_x排放量变化特征

结语 | 民族生态学视角下的绿洲空气治理

新疆绿洲城市的PM_2.5问题，本质上是一个民族生态学的经典案例。

它告诉我们，在评估民族地区的环境质量时，不能简单套用东部城市的治理模板。新疆的绿洲城市面临着独特的“三重压力”：

① 自然压力：沙尘侵扰、山地盆地地形、低边界层、干旱气候——这些是治理的“天然天花板”，不会因人为减排而消失。

② 人为压力：采暖燃煤、工业排放、交通源——这些是可以通过政策手段持续压降的，且已经取得显著成效。

③ 化学压力：二次气溶胶生成——这是最隐蔽、也最难治理的部分，要求对NOx和SO₂的协同控制。

从民族生态学的角度看，新疆的空气治理不仅仅是“让数据好看”——它关乎少数民族群众的健康权、关乎绿洲生态系统的可持续性、关乎传统生活方式与现代化发展之间的平衡。阿勒泰的哈萨克牧民、喀什的维吾尔居民、乌鲁木齐的多民族社区，他们的呼吸质量应当是环境治理的核心指标，而非简单的统计数字。

新疆的研究，不只是四个城市的答案，更是中国生态脆弱民族地区空气治理的缩影。这里藏着沙尘、散煤、山地气象、二次气溶胶等独特难题。达标不是终点，健康才是目标。

论文信息

Bai, W., Zhao, X., Liu, Y., Wang, L.*, Yang, W., Geng, C., Lin, W.* (2026). Long-term variability of PM2.5 and its driving mechanisms in Xinjiang's Oasis Cities: insights from meteorological and anthropogenic heterogeneity. Atmospheric Environment, 382, 122219.

DOI: https://doi.org/10.1016/j.atmosenv.2026.122219

供稿： 白雯宇；审校：林伟立，尹晴晴