2013年1月1日，環保部正式將PM2.5列入空氣監測指標中。
2013年1月，北京頻繁出現極端霧霾天，PM2.5污染受到廣泛關注。
2013年9月10日國務院印發《大氣污染防治行動計劃》，其中提出到2017年，京津冀地區細顆粒物濃度比2012年下降25%左右，北京市PM2.5檢測的年均濃度控制在60微克/立方米左右。
2014年3月，北京大學統計科學中心和光華管理學院的八位老師同學開始收集和分析北京地區的PM2.5數據。時隔一年，謹以這份報告來概括我們一年來的研究結果。目前關于如何治理中國大氣污染的討論正在全國熱烈進行著，我們期待這份報告能夠提供一個數據的視角和統計學上的分析判斷。
數據
環保部從2013年1月開始實時公布全國74個主要城市的PM2.5數值。我們從2014年4月份開始收集其官網上公布的北京地區數據。鑒于2014年4月之前的歷史數據并未公開，我們采用了美國駐華大使館2010年到2014年共五年的PM2.5逐小時濃度的數據。
由于PM2.5濃度受氣象條件影響很大，我們使用北京首都國際機場(ZBAA)自2010年至2014年的逐小時氣象數據?？紤]的氣象變量有氣壓、溫度、相對濕度、露點溫度、風向、風速和降水。
為了相互驗證美國大使館與環保部數據的可靠性，我們比較了從2014年5月1日到2014年12月31日美國駐華大使館與環保部下屬六個在京站點的逐小時PM2.5觀測值。這些數據高度一致，其中農展館和東四環北路是與大使館地理位置最接近的兩個環保部監測站點，它們同使館數據的相關系數分別為0.96和0.95(圖1)。
北京污染的基本統計
根據PM2.5小時濃度我們將空氣質量分成如下三級：優良：PM2.5濃度不超過35微克/立方米;污染：PM2.5濃度大于35微克/立方米;嚴重污染：PM2.5濃度大于150微克/立方米。
我們計算了北京過去五年PM2.5的三種空氣質量狀態持續時間。結果如下：(1) 五年間北京經歷了437次污染過程(PM2.5大于35微克/立方米)，平均每周1.7次。每次污染過程的持續時間平均值約為70小時，將近三天。(2) 五年間北京優良空氣狀態平均每次的持續時間為21小時。(3) 85%的污染過程達到了嚴重污染，每次嚴重污染的持續時間平均為25小時，比優良空氣的平均持續時間長4小時。
我們還發現在這五年:北京優良空氣持續的時間約占23%;超過一半的時間(約占55%)是處于一般污染狀態(PM2.5濃度介于35微克/立方米和150微克/立方米之間);而有約22%的時間處于嚴重污染的狀況。三種空氣質量狀態的比例從2010年到2014年變化不大。
風的影響
風對北京霧霾有多大影響?秋、冬北京多西北風，春、夏多東南風。就風速而言，春季和冬季都有強勁的西北風，夏季各個風向的風速都偏小。秋季的風速一般不高，靜風比例是四季中最高的。為了探明風對PM2.5的影響，我們計算了在不同污染狀況下風向和風速的分布。圖2給出了從污染開始、污染中、嚴重污染，污染結束、優良空氣、基準水平的風的情況。其中基準水平是指這五年風的基本情況。
圖2：污染過程從污染開始、污染中、嚴重污染、污染結束到優良空氣狀態下的風向分布及各風向下的平均風速。
從圖2我們發現：
在污染開始狀態，西南風有顯著增加，從基準水平的5%上升到13%。
在污染中和嚴重污染狀態，東南風增加了8%和7%，靜風增加4%和9%。
在污染結束狀態和優良空氣時段，北風比例(79%-83%)遠遠高于基準水平(44%)，且這兩個狀態的西北風和東北風的平均風速遠大于基準水平。
圖3展示了在四個不同季節下，PM2.5與北風和南風的累積風速的關系。紅色曲線是擬合二者的回歸函數。從圖中我們可以明顯看到：
北風對PM2.5有明顯的清洗作用。
持續的南風會增加PM2.5，尤其在夏天。
圖3：四個季節在北風與南風條件下，PM2.5和累積風速的關系。
如果沒有一級以上北風，北京的PM2.5濃度在優良水平狀態的平均持續時間從20小時大幅下降到4.7小時。這說明北京自身排放的污染是不可忽視的。
過去五年PM2.5年均值濃度
通過現代統計學方法，我們給出了一個公平地比較不同年份的PM2.5濃度的方法。這一方法扣除氣象因素的影響，使不同年的PM2.5可以公平比較(具體的統計方法見研究報告)。
過去五年PM2.5年均值濃度(括號內數字為標準誤差)分別為：
2010年：101.15(0.79)微克/立方米;
2011年：97.02(0.84)微克/立方米;
2012年：91.79(0.76)微克/立方米;
2013年：101.31(0.84)微克/立方米;
2014年：98.57(0.86)微克/立方米。
可見這五年來年平均PM2.5濃度沒有大的變化，均在91到102微克/立方米之間。
過去五年PM2.5分布的分位數
分位數是除平均值之外另一組描述PM2.5分布的度量指標。相比于平均值，它們更穩健，不易受到異常值的影響。最常見的是50%分位數，也稱為中位數。PM2.5的90%分位數濃度是指有90%的數值小于該濃度，它度量了污染最嚴重的10%的情況。同理， 10%分位數濃度是指有10%的數值小于該濃度，所以它給出了PM2.5濃度最低的10%的水平。圖4給出了過去五年經過調整氣象因素后的PM2.5 的5個分位數。
圖4：調整后各月PM2.5濃度的分位數曲線
它告訴我們如下結果：
北京過去五年10%分位數(最好的10%情況)基本小于35微克/立方米。
22個月(主要在夏天)的25%分位數超過了35微克/立方米。這是由于夏天溫度、濕度高且風速較小，造成二次污染，拉高了污染過程的濃度。
59個月的中位數大于35微克/立方米，且主要集中在70-100微克/立方米之間。這說明北京有50%的時間處在一般和重度污染狀態下。
75%分位數和90%分位數從10月到次年3月相比其他月份會有大幅度增加。這與冬季取暖和秋季秸稈燃燒有關。
APEC效應
APEC會議期間政府采取的大力度減排措施對北京的空氣有多大貢獻呢?
我們考慮兩個時間段：11月3日到12日，11月6日到12日。它們分別對應了APEC減排措施的兩個階段。我們去除天氣影響后比較2014年與前四年同時期的PM2.5濃度水平。圖5給出了兩個時階段的平均濃度。
圖5：APEC對比實驗。2014年APEC期間與2010年至2013年同期的兩個控制階段的PM2.5的平均濃度(白色實線)及其95%置信區間。
圖5說明：
APEC期間PM2.5比往年大幅降低。
第二階段減排效果更明顯，PM2.5濃度下降了27%。
但是在實施了一周的大范圍減排后，平均濃度仍高達51.5微克/立方米。
冬季供暖效應
不少研究表明煤的燃燒是PM2.5的一項重要來源，尤其是在冬季供暖時期。我們選取每年11月份供暖開始前后兩周的時間，以過去五年中所有這四周的天氣數據作為基準，計算調整后的非供暖期和供暖期的PM2.5的平均濃度。類似地，我們考慮了每年3月份結束供暖前后兩周數據。圖6里只給出了每年11月份的供暖效應圖。我們發現：
PM2.5在供暖時期(紅色)的平均水平都要比非供暖時期(藍色)顯著增高(在統計學意義上);
11月份從非供暖時期到供暖時期PM2.5平均濃度增長了23%至179%不等;
3月份，供暖時期的PM2.5平均濃度要比非供暖時期的濃度增加33%-66%。
通過計算，我們發現11月和3月冬季供暖時期的PM2.5濃度相比非供暖時期的濃度的增長比例的五年平均值為53.5%(11月為56.3%，3月為51.8%)
圖6：2010年到2014年北京冬季供暖效應：PM2.5平均濃度及其95%置信區間。
結果匯總
(1)北京過去五年里的空氣狀況是：每年約有23%的優良天氣，55%的一般污染天氣，22%的嚴重污染天氣。這三個百分比在過去五年中的變化不大。
(2)北風對北京城區的污染有很強的清洗作用，而南風會把北京以南的污染物傳輸過來，加劇北京城的空氣污染。
(3)在沒有一級以上北風的情況下，北京城區優良空氣平均每次只能維持不到5小時。這說明北京的污染有相當一部分來自本地排放。
(4)2013年和2014年北京城區的PM2.5污染水平與2012年相比沒有顯著改善。在去除氣象因素的影響后，2013年和2014年的PM2.5年平均濃度比2012年分別增加了10.4%和7.4%。中位數濃度和90%分位數濃度也顯著地高于2012年。雖然2014年與2013年相比PM2.5的年平均濃度下降了2.7%，但仍然高于2012年的水平。
(5)“APEC藍”是由于北京及周邊地區超大力度的減排，但平均PM2.5仍有51.5微克/立方米。這說明在現有的能源消耗模式下，北京地區獲得持續性達標空氣的可能性很低。
(6)冬季供暖使得PM2.5濃度增加50%以上。我們所做的兩個情景分析說明，只通過減少冬季供暖的污染不能實現北京的PM2.5濃度比2012年下降25%的目標(詳見本報告完整版本)。
(7)在現有的減排力度、模式下北京很難達到《大氣國十條》所訂下的2017年的兩個減排目標(京津冀地區細顆粒物濃度比2012年下降25%左右，北京市PM2.5的年均濃度控制在60微克/立方米)。要實現這兩個目標，京、津、冀、魯、豫必須進行能源消費結構和產業結構的變革性調整，及環境法規的嚴格執行。
