环境化学与生态毒理学国家重点实验室江桂斌院士团队陆达伟等在PM同位素大数据的溯源应用方面取得新进展，相关研究成果以“Blockchain-based isotopic big data-driven tracing of global PM sources and interventions”为题，发表于Nature Communications（DOI:10.1038/s41467-025-59220-4）。
大气颗粒物（PM）污染是影响全球气候变化与公共健康的重大环境问题。准确识别PM的排放源及评估干预措施的有效性，是实现高水平大气环境保护的关键。然而，由于“干预→源→PM”之间存在复杂的非线性关系，仅依赖PM及其组分浓度来判断来源与干预效果，面临严峻挑战。为突破这一瓶颈，研究团队提出了一种基于PM同位素大数据的直接示踪策略。通过对全球1890起大气污染事件中采集的高维PM同位素数据进行综合分析，发现同位素指纹在全球跨时空大气污染溯源方面具有独立指示的优势。进一步，研究团队构建了不同PM组分的源同位素地图，并结合蒙特卡罗算法，解析了各区域PM组分的来源结构。进一步分析近20年的同位素大数据，揭示了PM不同组分的来源演变规律，识别出典型污染组分干预措施的实际效果。研究发现，PM组分的源排放与干预响应之间普遍存在不同步现象。据此，团队提出构建以同位素指纹为导向的干预动态调整系统，并探讨了未来在“双碳”背景下PM污染可能的发展趋势。
本研究突破了传统PM同位素溯源方法受限于“单组分、单点位”分析，难以解释远距离传输和多组分复合污染的局限性。通过将环境同位素分析与先进数字技术深度融合，研究团队构建了一套适用于长时间尺度、大空间范围的多组分PM整体溯源的数据驱动方法体系，并成功实现了干预措施的化学指纹示踪。为确保PM来源识别与干预评估的准确性与可追溯性，团队基于区块链的同位素数据加密与存证技术，对全球范围内的PM及其潜在来源的同位素指纹信息进行加密管理。这一举措不仅提升了数据安全性，也为未来推动PM同位素领域的国际合作与数据共享奠定了可靠基础。
图. 数据驱动的PM同位素溯源平台
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中丹学院2021级博士生黄俞铭，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相关项目的资助。
论文链接： https://www.nature.com/articles/s41467-025-59220-4
环境化学与生态毒理学国家重点实验室
2025年4月29日