北京市2020 年春節(jié)期間空氣質(zhì)量影響因素分析

姚祎，王宇，俞海，秦虎?

(1.美國(guó)環(huán)保協(xié)會(huì)北京代表處，北京 100007；2.生態(tài)環(huán)境部環(huán)境與經(jīng)濟(jì)政策研究中心，北京 100029)

面對(duì)突如其來的新冠肺炎疫情，許多城市的經(jīng)濟(jì)社會(huì)活動(dòng)從2020 年春節(jié)開始進(jìn)入低水平狀態(tài)。與2019 年春節(jié)同期相比，包括道路、鐵路、飛機(jī)和輪船在內(nèi)的客運(yùn)量同比下降約80%，春節(jié)后的大城市交通擁堵水平下降了25%[1]。一般認(rèn)為，經(jīng)濟(jì)社會(huì)活動(dòng)水平的下降會(huì)減少污染物的排放量，進(jìn)而會(huì)帶來空氣質(zhì)量的改善。本文通過對(duì)不同年份同期空氣質(zhì)量進(jìn)行趨勢(shì)對(duì)比分析，采用多元回歸模型進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，識(shí)別2016—2020年春節(jié)期間影響北京市空氣質(zhì)量的主要因素，并以雙重差分方法量化評(píng)估新冠肺炎疫情期間的管控措施對(duì)春節(jié)期間北京市空氣質(zhì)量的影響程度，以期提出相應(yīng)的政策建議。

1 文獻(xiàn)綜述

春節(jié)期間的空氣質(zhì)量是學(xué)者們關(guān)注的一個(gè)重點(diǎn)領(lǐng)域。目前針對(duì)春節(jié)期間空氣質(zhì)量變化的分析，主要是采用統(tǒng)計(jì)分析法、大氣模型、采樣分析法等，通過對(duì)春節(jié)期間不同時(shí)段內(nèi)各類污染物的變化趨勢(shì)以及大氣成分進(jìn)行分析，識(shí)別各項(xiàng)因素對(duì)空氣質(zhì)量的影響。

吳佩林等[2]采用面板回歸(隨機(jī)效應(yīng))對(duì)我國(guó)2007—2012 年以及2014 年31 個(gè)重點(diǎn)城市的空氣質(zhì)量進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)春節(jié)期間中國(guó)城市存在“春節(jié)效應(yīng)”，春節(jié)后的空氣質(zhì)量要明顯好于春節(jié)期間的空氣質(zhì)量。Zhang 等[3]利用富集因子法對(duì)2015 年北京市PM2.5的化學(xué)特性進(jìn)行了分析，發(fā)現(xiàn)春節(jié)假期可以通過兩種方式對(duì)空氣質(zhì)量產(chǎn)生影響:一是人口和車流量等社會(huì)活動(dòng)的減少；二是人類活動(dòng)的增加，比如燃放煙花爆竹。王磊等[4]、Tian 等[5]同樣關(guān)注了燃放煙花爆竹對(duì)PM2.5和霧霾天氣的影響。金鑫等[6]研究發(fā)現(xiàn)，燃放煙花爆竹與不利氣象條件疊加會(huì)加重空氣污染。Huang等[7]利用化學(xué)分析、元素分析研究了春節(jié)期間人類活動(dòng)因素對(duì)空氣質(zhì)量的影響，指出除夕夜間大范圍燃放煙花爆竹造成了嚴(yán)重的空氣污染；針對(duì)2020 年春節(jié)期間的污染，清華大學(xué)[8]利用CMAQISAM 數(shù)值模型分析指出，外來傳輸是造成北京市PM2.5濃度變化的主要原因。

春節(jié)期間空氣質(zhì)量的影響因素非常復(fù)雜。由于社會(huì)活動(dòng)水平、經(jīng)濟(jì)活動(dòng)強(qiáng)度在春節(jié)前后一個(gè)多月的時(shí)間都出現(xiàn)與往常不一樣的特征，如果與氣象、煙花燃放等因素疊加，對(duì)于梳理不同污染源對(duì)空氣質(zhì)量的影響則更為困難。2020 年春節(jié)期間，受疫情管控影響，經(jīng)濟(jì)社會(huì)活動(dòng)強(qiáng)度受到較大程度抑制，為研究空氣質(zhì)量影響因素提供了一個(gè)難得的時(shí)間窗口，這也是一個(gè)天然的實(shí)驗(yàn)樣本，可以此為基礎(chǔ)，設(shè)置實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組，以雙重差分法量化疫情期間的管控措施對(duì)空氣質(zhì)量的影響程度。

雙重差分法最早由Ashenfelter 和Card[9]于1985 年提出，主要思想是通過設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組評(píng)價(jià)一項(xiàng)政策或機(jī)制的實(shí)施效果，不僅計(jì)量模型形式簡(jiǎn)單，而且能夠有效控制政策作為自變量存在的內(nèi)生性問題[10]，被廣泛應(yīng)用于評(píng)估政策實(shí)施效果。其基本思路是將調(diào)查樣本分為兩組，一組是受政策影響的對(duì)象，即“實(shí)驗(yàn)組”，另一組是沒有受到政策影響的對(duì)象，即“對(duì)照組”。根據(jù)實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組在政策實(shí)施前后的相關(guān)信息，分別計(jì)算實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組在政策實(shí)施前后某個(gè)變量的變化量，然后計(jì)算兩個(gè)變化量的差值。通過對(duì)事件和個(gè)體進(jìn)行兩次差分，去除時(shí)間上的共同趨勢(shì)，以及不同個(gè)體間的差異性所產(chǎn)生的影響[11]，進(jìn)而評(píng)價(jià)該政策的實(shí)施對(duì)研究對(duì)象產(chǎn)生影響的凈效應(yīng)。

2 模型構(gòu)建與數(shù)據(jù)來源

2.1 多元線性回歸模型

為了從整體上判斷各因素對(duì)PM2.5、PM10、NO2、SO2四類污染物的影響程度，首先選擇多元線性回歸模型建模。在構(gòu)建計(jì)量模型時(shí)，由于不同變量的單位不同，對(duì)所有數(shù)值型變量進(jìn)行了標(biāo)準(zhǔn)化處理，將其轉(zhuǎn)化為無(wú)量綱的純數(shù)值，便于不同單位或量級(jí)的指標(biāo)能夠進(jìn)行比較。構(gòu)建的基本模型如下:

式中，Cp代表的是目標(biāo)時(shí)段內(nèi)PM2.5、PM10、NO2和SO2日均濃度值；temperature、humidity、windspeed、pressure和precipitation分別代表當(dāng)天的平均溫度、濕度、風(fēng)速、氣壓和降雨量；由于中央和地方政府每年都會(huì)頒布實(shí)施一系列的空氣污染治理措施，這里使用year統(tǒng)一表示政策對(duì)空氣質(zhì)量的影響；每年大年三十至正月初七是春節(jié)假期(國(guó)務(wù)院將2020 年的春節(jié)假期延長(zhǎng)至正月初九)，這里使用holiday表示春節(jié)放假對(duì)空氣質(zhì)量的影響；過年期間只允許在農(nóng)歷除夕、正月初一和正月十五在限定地區(qū)燃放煙花爆竹，這里使用firecrackers表示燃放煙花爆竹對(duì)空氣質(zhì)量的影響。

2.2 雙重差分法

為了判斷疫情期間的管控措施對(duì)空氣質(zhì)量的影響，我們也嘗試用雙重差分法進(jìn)行檢驗(yàn)。2020 年北京市春節(jié)期間實(shí)施疫情管控，這里的實(shí)驗(yàn)組是2020 年的北京，以2016—2019 年同期沒有發(fā)生疫情的北京作為對(duì)照組，設(shè)定模型如下:

式中，Cp、temperature、humidity、windspeed、pressure、precipitation、economic、holiday、firecrackers與多元線性回歸模型式(1)中所代表的變量相同，不再贅述；treated為實(shí)驗(yàn)組虛擬變量，以2020 年春節(jié)期間的北京作為實(shí)驗(yàn)組，取值為1，以2016—2019 年春節(jié)期間的北京作為對(duì)照組，treated取值為0；time為實(shí)驗(yàn)期虛擬變量，鑒于2020 年春節(jié)開始實(shí)施疫情管控，設(shè)定臘月三十及之前為0，臘月三十之后為1；time?treated(DID)為時(shí)間變量和分組變量的交互項(xiàng)，其系數(shù)反映了雙重差分方法檢驗(yàn)得到的政策凈效應(yīng)。為了檢驗(yàn)雙重差分結(jié)果的可靠性，后續(xù)進(jìn)行了安慰劑檢驗(yàn)。雙重差分法和安慰劑檢驗(yàn)的實(shí)驗(yàn)組與對(duì)照組設(shè)定如表1 所示。

表1 雙重差分法與安慰劑檢驗(yàn)對(duì)照組與實(shí)驗(yàn)組設(shè)定

2.3 數(shù)據(jù)來源

春節(jié)期間的經(jīng)濟(jì)社會(huì)活動(dòng)規(guī)律與平常有很大的不同，表現(xiàn)為生產(chǎn)性活動(dòng)下降、消費(fèi)增加、出行活動(dòng)水平下降。為了評(píng)估這些因素變化的影響，我們對(duì)“春節(jié)期間”的時(shí)間段進(jìn)行了限定。根據(jù)春節(jié)前后的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)規(guī)律，我們選擇2016—2020 年春節(jié)期間農(nóng)歷的臘月二十二至二月初九這個(gè)時(shí)間區(qū)間進(jìn)行研究，該時(shí)段反映了春節(jié)前經(jīng)濟(jì)活動(dòng)水平逐步下降、春節(jié)假期、除夕與元宵節(jié)煙花燃放時(shí)間以及節(jié)后經(jīng)濟(jì)社會(huì)活動(dòng)逐步恢復(fù)的整個(gè)過程。同時(shí)，該時(shí)間段均為集中供暖期，不存在采暖期變化的影響，故未考慮采暖期變量。其中，空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)(PM2.5、PM10、NO2和SO2) 來自真氣網(wǎng)(https://www.aqistudy.cn/historydata/)；天氣數(shù)據(jù)(包括日均溫度/攝氏度、濕度/%、風(fēng)速/(m/s)、氣壓/hpa 和總降水量/mm) 來自后知?dú)庀缶W(wǎng)(http://hz.zc12369.com/home/)；經(jīng)濟(jì)活動(dòng)特征通過六大發(fā)電集團(tuán)的日煤炭消費(fèi)量數(shù)據(jù)反映。如圖1 所示，2020 年春節(jié)期間六大發(fā)電集團(tuán)日煤炭消耗量明顯低于往年同期，較好地反映了疫情防控措施對(duì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)強(qiáng)度的影響，數(shù)據(jù)來自萬(wàn)得數(shù)據(jù)庫(kù)(https://www.wind.com.cn/NewSite/edb.html)。

圖1 2016—2020 年春節(jié)期間六大發(fā)電集團(tuán)煤炭日消耗量

3 春節(jié)期間空氣質(zhì)量變化分析

3.1 2016—2020 年春節(jié)期間北京市空氣質(zhì)量變化趨勢(shì)

2016—2020 年的春節(jié)期間，北京市都出現(xiàn)了不同程度的污染天氣。通過對(duì)2020 年與2019 年春節(jié)期間北京市的空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析發(fā)現(xiàn)，PM10、NO2和SO2濃度分別顯著下降了13.5%、18.6%和19%。衛(wèi)星監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)也顯示，2020 年2 月我國(guó)的NO2濃度與1 月相比大幅下降了10%～30%[12]。但是，2020 年春節(jié)期間，北京市PM2.5濃度較2019 年同期上升了20.3%。而且，2020 年北京市出現(xiàn)了兩次污染水平不遜于往年的重污染天氣。對(duì)此，研究人員給出了多種解釋:一是來自基礎(chǔ)排放量的影響，工業(yè)和采暖所排放的大氣污染物并未實(shí)質(zhì)性下降[13]；二是來自氣象因素的影響，受靜穩(wěn)、逆溫、高濕氣象條件影響，2020 年春節(jié)期間區(qū)域大氣環(huán)境容量減少50%以上[14]，導(dǎo)致了兩次重污染天氣的發(fā)生；三是來自煙花燃放的影響[15]。

3.2 多元線性回歸檢驗(yàn)結(jié)果

3.2.1 2016—2020 年春節(jié)期間空氣質(zhì)量變化分析

回歸結(jié)果如表2 所示。首先，從氣象影響來看，在2016—2020 年春節(jié)期間，溫度和濕度與北京市的PM2.5、PM10、NO2和SO2四類污染物濃度變化均顯著正相關(guān)。即春節(jié)期間北京的空氣質(zhì)量情況受到濕度和溫度的影響較大，2020 年1 月1 日至3 月27 日，我國(guó)降水比往年和2019 年同期分別偏多24%和8%、氣溫比往年和2019 年同期偏高1.6℃和0.7℃[16]，而這種高濕、高溫的氣象條件十分不利于空氣中污染物的擴(kuò)散，進(jìn)一步加重了空氣污染。另外，氣壓和降水與四類污染物濃度變化均顯著負(fù)相關(guān)；風(fēng)速與四類污染物濃度變化沒有顯著相關(guān)性。

表2 2016—2020 年/2016—2019 年各因素對(duì)解釋變量的影響(OLS 回歸)

從年份的變化來看，年份變量與PM2.5、PM10、NO2和SO2均顯著負(fù)相關(guān)，反映出北京市空氣質(zhì)量在過去幾年里呈現(xiàn)出逐年改善的趨勢(shì)，這說明北京市近年來采取的環(huán)境治理措施對(duì)空氣質(zhì)量的改善是有效的，一定程度上也反映出京津冀及周邊地區(qū)藍(lán)天保衛(wèi)戰(zhàn)的成效。

其次，經(jīng)濟(jì)活動(dòng)水平與PM2.5和PM10濃度的變化有正相關(guān)關(guān)系，但不顯著，反映出PM2.5和PM10濃度變化成因的復(fù)雜性。但回歸結(jié)果顯示經(jīng)濟(jì)活動(dòng)水平與NO2濃度有顯著正相關(guān)關(guān)系，說明相較其他污染物來說，隨著春節(jié)假期經(jīng)濟(jì)活動(dòng)水平強(qiáng)度的降低和交通流量的下降，NO2濃度也呈現(xiàn)出減小的趨勢(shì)。比較特別的是經(jīng)濟(jì)活動(dòng)水平與SO2有不顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系，即SO2濃度隨著經(jīng)濟(jì)活動(dòng)水平的下降而上升?？赡艿慕忉屖牵汗?jié)期間城市農(nóng)民工返鄉(xiāng)或者城市居民回鄉(xiāng)探親，供暖需求增長(zhǎng)導(dǎo)致散煤燃燒量增加。從社會(huì)活動(dòng)來看，燃放煙花爆竹會(huì)加劇PM2.5、PM10和SO2濃度增大，同時(shí)假期變量對(duì)PM2.5和SO2的濃度變化也存在顯著正向影響。

從各變量對(duì)四類污染物濃度變化的貢獻(xiàn)度來看，濕度對(duì)PM2.5、PM10和NO2的影響最大，其貢獻(xiàn)率分別高達(dá)44.62%、25.43%和21.39%；而對(duì)于SO2來說，影響最大的為年份變量，其對(duì)SO2濃度變化的貢獻(xiàn)度達(dá)到31.41%，體現(xiàn)出近年來，隨著各項(xiàng)環(huán)境治理政策的推進(jìn)和落實(shí)，在具體措施的綜合作用下，北京市的SO2濃度有顯著減小趨勢(shì)，例如近年來推行的“煤改氣”“煤改電”措施，極大減少了燃煤用量；假期對(duì)四類污染物的貢獻(xiàn)度均在5%以下。綜上可以看出，整體上氣象因素對(duì)空氣質(zhì)量的影響占主導(dǎo)地位，人類活動(dòng)因素的貢獻(xiàn)度較小(表3)。

表3 2016—2020 年春節(jié)期間影響PM2.5、PM10、NO2和SO2的主要因素貢獻(xiàn)度 單位:%

3.2.2 2020 年春節(jié)期間空氣質(zhì)量變化分析

2020 年春節(jié)期間在正月初二至初六和正月十六至十九出現(xiàn)了兩次重污染天氣，其日均濃度均顯著高于2019 年同期水平(圖2)。這兩段時(shí)間內(nèi)的PM2.5平均濃度較2019 年同期分別增長(zhǎng)了389%和67%。

圖2 2020 年春節(jié)重污染天氣PM2.5濃度與2019 年同期對(duì)比

利用2016—2019 年多元回歸模型預(yù)測(cè)了2019 年和2020 年正月初二至初六和正月十六至十九每日的PM2.5濃度，計(jì)算了2020 年較2019 年同期PM2.5濃度均值的變化量以及各個(gè)變量對(duì)于變化量的貢獻(xiàn)程度(表4)。通過對(duì)2020 年兩次重污染時(shí)段與2019 年同期相比較，可以發(fā)現(xiàn):

(1)從氣象因素看，氣象是這兩次重污染過程的主要驅(qū)動(dòng)因素。從多元線性回歸來看，2020 年正月初二至初六和正月十六至十九的PM2.5濃度與2019 年相比，分別增長(zhǎng)了148%和1468%(基于標(biāo)準(zhǔn)化值計(jì)算的期望值)，其中濕度的貢獻(xiàn)率均不低于90%，而風(fēng)速和年份的負(fù)向影響不足以抵消濕度的影響，這點(diǎn)也印證了相關(guān)解釋[14]。但是各因素對(duì)這兩次重污染天氣的貢獻(xiàn)值有所不同，在正月十六至十九時(shí)段的重污染時(shí)段內(nèi)，濕度對(duì)于污染加重的貢獻(xiàn)比更高；而溫度對(duì)污染水平有減緩作用。

(2)從經(jīng)濟(jì)影響來看，春節(jié)期間經(jīng)濟(jì)活動(dòng)水平對(duì)正月初二至初六重污染過程的貢獻(xiàn)較小(2%)，而對(duì)正月十六至十九的影響明顯(-20%)?？梢钥闯?，對(duì)于正月初二至初六時(shí)間段的污染來說，經(jīng)濟(jì)活動(dòng)是加重因素，而在正月十六至十九的污染過程中，經(jīng)濟(jì)因素成為一個(gè)減緩因素。這主要是因?yàn)?，與2019 年相比，2020 年經(jīng)濟(jì)活動(dòng)水平在年前開始下降，與往年整體趨勢(shì)一致，正月初七之前還是明顯高于2019 年同期，而往年經(jīng)濟(jì)活動(dòng)水平在初七之后開始慢慢回升，但2020 年受疫情的影響并沒有出現(xiàn)回升?？梢哉f，疫情對(duì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的影響主要在初七之后才開始顯現(xiàn)。

(3)從煙花燃放來看，2019 年和2020 年假期和燃放煙花爆竹對(duì)PM2.5的影響沒有變化，原因是這里的假期和燃放煙花爆竹為啞變量，在這兩段重污染時(shí)段內(nèi)，變量賦值并未發(fā)生改變。多元回歸結(jié)果表明，假期和燃放爆竹對(duì)PM2.5、PM10和SO2均有正向影響，特別是對(duì)PM10在99.9%的置信水平上顯著。2020 年元宵節(jié)北京市PM2.5峰值期間，煙花爆竹特征組分硫酸鹽、氯離子、鉀離子、鎂離子較平時(shí)濃度分別上升了5.5 倍、5.8 倍、32.8 倍和30.7 倍[15]。

表4 2020 年春節(jié)期間兩次重污染過程與2019 年同期比較 單位:%

3.3 雙重差分模型檢驗(yàn)結(jié)果

雙重差分檢驗(yàn)結(jié)果表明，2020 年春節(jié)期間的疫情管控措施使得PM2.5、PM10、NO2和SO2四種污染物濃度相較2016—2019 年同期出現(xiàn)了一定程度的下降，其中對(duì)NO2的影響在99%的置信水平上顯著(表5)。疫情管控措施對(duì)PM2.5、PM10、NO2和SO2的相對(duì)貢獻(xiàn)分別為1.00%、2.97%、6.43%和5.67%(表6)。為檢驗(yàn)回歸結(jié)果的穩(wěn)健性，進(jìn)行安慰劑檢驗(yàn)(表7)。

表5 PM2.5、PM10、NO2和SO2雙重差分結(jié)果

表6 PM2.5、PM10、NO2和SO2各變量貢獻(xiàn)度分析 單位:%

表7 安慰劑檢驗(yàn)結(jié)果

續(xù)表

綜合上述結(jié)果可知，疫情管控對(duì)PM10和NO2有緩解效果，而對(duì)PM2.5和SO2未見明顯影響。

第一，疫情管控措施對(duì)PM10有減緩作用。在疫情期間，施工和社會(huì)活動(dòng)減少，使得PM10濃度下降。但是，由于京津冀地區(qū)是我國(guó)大氣污染物排放量和排放強(qiáng)度最高的區(qū)域[17]，疫情管控并未對(duì)該地區(qū)的基礎(chǔ)排放量產(chǎn)生實(shí)質(zhì)性影響，所以對(duì)PM2.5的影響不明顯。

第二，疫情管控措施使得NO2濃度顯著下降。這與多元回歸中經(jīng)濟(jì)變量對(duì)NO2的影響是一致的。疫情管控措施對(duì)交通出行產(chǎn)生影響，往年交通流量在春節(jié)前夕明顯下降后將慢慢回升，而2020 年除夕之后交通流量整體維持在一個(gè)較低水平[18]。這一點(diǎn)也反映在經(jīng)濟(jì)活動(dòng)水平上。

第三，疫情管控雖然對(duì)SO2有負(fù)影響，但是并不顯著。從多元回歸結(jié)果來看，春節(jié)期間經(jīng)濟(jì)活動(dòng)水平下降，京津冀地區(qū)的外出務(wù)工人員返鄉(xiāng)，居民采暖需求增長(zhǎng)，導(dǎo)致SO2排放增加。同時(shí)，SO2是PM2.5的重要前體物，研究表明，區(qū)域傳輸對(duì)北京市2020 年春節(jié)期間兩次重污染過程的貢獻(xiàn)率高達(dá)58%[8]。2020 年在節(jié)后經(jīng)濟(jì)水平未恢復(fù)的情況下，SO2濃度理論上應(yīng)該會(huì)保持較高水平。但是，SO2卻出現(xiàn)小幅度下降，可能是疫情管控措施引起其他來源SO2排放量的減少(比如燃煤電廠)抵消了燃燒散煤增加的SO2排放量。

4 結(jié)論與建議

本文通過對(duì)北京市2016—2020 年春節(jié)期間空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)、氣象因素和經(jīng)濟(jì)活動(dòng)因素的分析，得出以下結(jié)論:

第一，北京市空氣質(zhì)量受京津冀地區(qū)工業(yè)污染排放的影響較大，外部傳輸是污染主要來源。同時(shí)，在不利氣象條件影響下，煙花爆竹燃放、散煤燃燒、工廠生產(chǎn)排放的污染物在較短時(shí)間內(nèi)加重了空氣污染程度，導(dǎo)致了重污染天氣的產(chǎn)生。但是從過去五年來看，春節(jié)期間的空氣質(zhì)量也在逐年改善，這表示目前北京市采取的空氣質(zhì)量管控措施是有效的。

第二，春節(jié)期間的NO2濃度會(huì)出現(xiàn)不同程度的下降。這是因?yàn)镹O2主要源自交通排放，春節(jié)期間交通流量減少會(huì)引起NO2水平下降。同時(shí)，由于疫情管控導(dǎo)致2020 年春節(jié)期間北京市的交通流量較長(zhǎng)時(shí)間處于低水平，使得NO2在研究時(shí)間段整體水平較低。

第三，春節(jié)期間對(duì)SO2的影響因素比較復(fù)雜，影響因素不僅在時(shí)間上集中、也存在交叉，因此較難區(qū)分各自的影響程度。不過，總體來看，燃放煙花爆竹和散煤都是導(dǎo)致春節(jié)期間SO2濃度上升的重要因素。2020 年由于春節(jié)假期延長(zhǎng)和疫情管控，生產(chǎn)活動(dòng)排放的SO2下降，散煤排放的SO2增加，綜合來看，SO2的濃度呈現(xiàn)下降態(tài)勢(shì)。

為解決春節(jié)期間北京地區(qū)的污染問題，本研究提出如下政策建議:

第一，持續(xù)推進(jìn)調(diào)整京津冀地區(qū)的能源(“煤改氣”“煤改電”等)、產(chǎn)業(yè)、交通結(jié)構(gòu)，強(qiáng)化工業(yè)污染綜合防治，降低工業(yè)生產(chǎn)、生活基礎(chǔ)排放量。春節(jié)期間，在工業(yè)排放量基本不變的情況下，人類活動(dòng)水平一旦上升，取暖及其他生活需要會(huì)引起散煤消耗量增加，增加污染物排放，導(dǎo)致污染水平上升。

第二，PM2.5的成因機(jī)理及來源復(fù)雜，需要進(jìn)一步研究。2020 年春節(jié)期間在NO2大幅下降的情況下，PM2.5水平依然較高的機(jī)理需要解釋。機(jī)動(dòng)車尾氣排放對(duì)PM2.5的貢獻(xiàn)水平是否被高估[19]，需要進(jìn)一步研究。另外，SO2對(duì)PM2.5的貢獻(xiàn)程度也需要進(jìn)一步的分析。

第三，鑒于PM2.5污染的區(qū)域性特征，需要持續(xù)推動(dòng)完善區(qū)域聯(lián)合監(jiān)管機(jī)制，加強(qiáng)區(qū)域大氣污染聯(lián)防聯(lián)控。針對(duì)春節(jié)期間的重點(diǎn)污染源，制定針對(duì)性的污染治理措施，更要聯(lián)合周邊省區(qū)市共同做好重大活動(dòng)空氣質(zhì)量保障等工作。

第四，嚴(yán)控春節(jié)期間北京及其周邊城市的煙花爆竹使用量，進(jìn)一步減小春節(jié)期間重污染天氣出現(xiàn)的可能性。