大气颗粒物来源解析有源清单法、源模型法、受体模型法和近几年新兴的同位素解析等。其中源模型法的准确性取决于模拟浓度与排放清单的精度，但浓度精度的提升并不能验证源排放假设和参数化方案；同位素端元混合模型虽可区分贡献源，却忽略排放和化学过程的分馏效应，且无法刻画混合与输送过程中同位素组成的动态变化。针对这一学科交叉空白，中国科学院大气物理研究所王自发研究员团队开发了同位素大气化学传输模式，将同位素地球化学与大气数值模式相融合，为大气硫化学模拟增加了全新的约束维度。

研究团队基于中国科学院大气物理研究所自主研发的嵌套空气质量预报模式系统(NAQPMS)，将四种硫同位素(³²SO₂、³⁴SO₂、³²SO₄^2-、³⁴SO₄^2-)作为示踪物，耦合同位素化学反应分馏模块，构建了同位素大气化学传输模式。该模式的核心创新在于引入迭代时间分裂方法，解决了开放大气中同位素瑞利方程应用的关键难题，避免了直接应用瑞利方程产生的"储库效应"，实现了同位素分馏过程的动态刻画。模拟结果成功再现了硫酸盐³⁴S富集特征及其空间和季节变化格局（见图1），但北京冬季硫酸盐同位素组成的模拟值低估约50%，与南京、杭州等中东部城市的偏差方向相反。基于这一差异，本研究建立了同位素偏差诊断评估，将模拟偏差归因为两类：氧化过程驱动（TMI催化氧化途径表征不足）和源谱驱动（燃煤硫同位素"南低北高"的空间差异被忽略，如北京冬季原煤 δ³⁴S 为 7.4 ± 16.1‰）。

图1 中国东部地区SO₂和硫酸盐δ³⁴S模拟值与观测值对比。(a) 2015年夏季(6–8月)和冬季(12–2月) 模拟硫同位素组成(δ³⁴S_SO₂、δ³⁴S_SO₄^2-)季节平均的空间分布。(b) 2014年夏季和冬季南京δ³⁴S_SO₂、δ³⁴S_SO₄^2-和Δδ³⁴S_SO₄^2-/ SO₂的模拟值与观测值对比。 (c) 中国东部多个城市PM_2.5中δ³⁴S_SO₄^2-模拟值与观测值的季节对比，模拟值对应各站点观测的同期时段。

同时，排放源同位素组成的敏感性分析揭示了被长期忽视的问题：当假设排放SO₂的δ³⁴S为0‰时，模式可再现中东部城市观测值，但文献记录的该区域燃煤δ³⁴S为1‰–10‰。这一矛盾点表明，燃烧和烟气脱硫（FGD）过程使排放SO₂相对燃料发生系统性³⁴S贫化（见图2），该分馏效应因与氧化过程³⁴S富集部分抵消而长期被忽视；若不校正，将系统性低估燃煤贡献。

图2 主要含硫物质(煤和石油等燃料、生物源、海盐等)的同位素组成特征及不同过程（燃烧、脱硫、排放、大气转化（含气相、液相和非均相反应）等）的同位素富集因子和硫同位素组成示意图

总体而言，同位素大气化学传输模式通过浓度-同位素双约束框架，可对源排放和化学参数化方案进行交叉验证，为大气化学模式偏差诊断提供新工具。未来需要结合长期外场观测与燃烧及FGD过程的系统采样实验，建立排放过程同位素分馏的参数化方案，提高硫同位素源解析的准确性。

该研究成果发表在Atmospheric Chemistry and Physics期刊。韦莲芳为第一作者，2024年从中国科学院大气物理研究所博士后出站，现就职于中国环境科学研究院；中国科学院大气物理研究所王自发研究员和天津大学傅平青教授为共同通讯作者。合作团队还包括德国马克斯·普朗克化学研究所（Max Planck Institute for Chemistry）等机构。研究工作受到国家重点研发计划项目(NO. 2023YFC3710600)、国家自然科学基金项目(NO. 41907201和NO. 42377105)和中国博士后面上基金(No. 2018M641451)的资助。

文章信息：

Wei, L., Chen, X., Yang, W., Wang, Z., Li, J., Liu, D., Du, H., Pan, X., Cheng, Y., Fu, P., and Wang, Z., 2026: Advancing isotope-enabled model for comprehensive understanding of atmospheric sulfur isotope effects: demonstrating the overlooked isotopic fractionation during combustion and flue gas desulfurization, Atmos. Chem. Phys., 26, 11667–11682, https://doi.org/10.5194/acp-26-11667-2026 .