引言

PM_2.5是悬浮在空气中的细微粒子。根据《环境空气质量标准》(GB 3095—2012；环境保护部国家质量监督检验检疫总局，2012)，在二类环境空气功能区(包括居住区、商业交通混合区、文化区、工业区和农村地区)空气质量二级(良好)的PM_2.5年平均质量浓度限值为35 μg·m^-3。近年来，政府相关部门加大了大气污染综合防治的力度，但是环保部门公布的数据表明，2013—2014年北京及周边一些城市的PM_2.5年均浓度仍然在70 μg·m^-3以上。由于PM_2.5对人类的健康有很大影响(郭新彪等，2013)，因此大气污染防治已成为全社会关注的焦点。

防治大气污染的基础是全面了解污染的程度及其演变规律。统计结果显示，细颗粒物已逐渐成为我国一些城市的首要污染物(张霖琳等，2014；黄鹂鸣等，2002)，其质量浓度分布具有明显的季节变化。通常冬季污染最重、夏季最轻(杨复沫等，2002；朱易等，2004；徐敬等，2007；孙玫玲等，2008；Zhao et al，2009；洪也等，2010；孟绍阳等，2012；张智胜等，2013；柯馨姝等，2014；王占山等，2015; 花丛等，2015)。但是，福州市春季的浓度却高于其他季节(王宏等，2014)。陈媛等(2010)的研究也表明，2005年2月至2006年5月期间北京春季污染最重，秋季次之，夏季和冬季相近，与Zhao等(2009)的统计结果不同。邓利群等(2011)分析了2008年7月至2009年4月北京北部城区的监测结果指出，浓度的季节分布为春季＞夏季＞冬季＞秋季。李旭芳等(2011)则认为除冬季外，7—9月也是PM_2.5质量浓度较高的时段。王京丽等(2004)发现2001年北京夏季的PM_2.5质量浓度最高。北京上甸子大气本底站(代表北京较清洁的郊区)2005—2007年春季的浓度居各季节之首(Zhao et al，2009)。上述差异反映了在不同城市、同一城市不同年代、同一城市城郊之间污染物排放和气象条件的不同与变化。因此，从大气污染防控的角度来讲，有必要开展基于长时间序列的统计分析。与借助AQI或API反映空气质量长期变化(马雁军等，2005；李小飞等，2012)不同，Lü等(2015) 基于北京2000—2012年PM_2.5的监测资料分析指出该期间年均浓度下降，季节变化减小，秋、冬季的平均浓度降低。那么，近两年北京PM_2.5污染是否发生了变化？此外，目前京津冀地区空气重污染预警主要根据日均浓度的水平及其维持时间设定阈值，基于长时间序列的污染日分级和污染过程持续性的分析比较缺乏。

本文利用2005—2014年北京海淀宝联(代表城区)和2006年以来上甸子大气本底站(代表郊区)的监测结果分析了PM_2.5年均浓度的长期演变特征、日均浓度月分布(季节分布)，讨论了城区和郊区中度、重度和严重污染日数的年际、月际(季节)变化和中度以上污染持续的时间、年均发生的频次等。本文得到的结果将为深入分析北京地区PM_2.5污染的影响机制奠定基础, 同时也将有助于科学、合理地采取减排措施进而降低重污染事件发生的频次。

1 资料及处理方法

北京市气象局所属的宝联和上甸子两个大气成分监测站从2005年开始PM_2.5观测，其中宝联测站位于北京市海淀区宝联公园内，可代表城区，本文使用了其2005—2014年PM_2.5质量浓度小时平均值；上甸子是大气本底站，位于北京市东北部的密云县，测站海拔高度287 m，代表北京较清洁地区的情况。由于该测站2005年缺测较严重，本文采用了2006年以后的监测结果。

目前，国际上广泛用于测定PM_2.5的方法主要有4种(冯进，2014)。宝联和上甸子均采用美国R&P公司生产的1400a TEOM微量振荡天平环境颗粒物监测仪，由于测量过程对采样气流的加热会导致半挥发性物质损失，在不作补偿的情况下其测量结果一般较其他方法偏低(Liu et al，2015)。Liu等(2015)认为此类仪器测定的质量浓度补偿率可以定为30%。考虑到测量值偏低属于仪器的系统性偏差，而且比较稳定，基本不会影响对PM_2.5长期演变趋势的定性讨论，而且目前对于补偿率究竟定为多少尚无定论，因此本文仍然采用了原始测量数据，但在讨论污染日数时将下限定为中度污染。

本文将日界定为00时，若某日小时浓度连续缺测超过8个时次，则剔除该日；否则对缺测时次进行插值处理。对两个测站全部数据分析表明，出现长时间连续缺测时前后时次的PM_2.5小时浓度一般低于35 μg·m^-3，因此删除该日记录不会影响本文中度及以上污染日数的统计结果。当小时浓度明显偏高并超过2σ时，若非沙尘日、烟花爆竹集中燃放期，则认为该值为奇异高值，采用与缺测时次相同的处理方法。

2 北京城区PM_2.5浓度和中度以上污染日数的长期演变特征 2.1 PM_2.5质量浓度的统计特征

宝联测站(以下简称为北京城区)PM_2.5污染在2008年以后明显减轻(图 1)，但是2013-2014年有加重的趋势。2005—2007年是近10年PM_2.5浓度较高的时段，其中2006年污染最重，年平均浓度达到峰值。此后明显下降，2008—2014年PM_2.5年平均值较2006年(近10年最大值)降低了近30 μg·m^-3(图 1a)。而且，日均值也呈逐渐减低趋势(图 1b)。然而，2013年的年均值有所上升，虽然2014年略降，但是两年的平均浓度仍然高于2008年以来的平均值(图 1a)。

平均而言，北京城区秋、冬季一般污染最严重，近几年季节差异呈增大趋势(图 1a)。进入10月以后PM_2.5质量浓度明显增加，11月达到峰值(年最大值)，整个供暖季浓度维持在较高水平；年内的第二个峰值出现在6月。比较而言，春、夏季的平均浓度低于秋、冬季。尽管日均浓度的月分布有年际差异，但是除2007年(出现在6月)和2008年(出现在5月)外其他年份污染最重的月份均出现秋、冬季，与采暖导致污染物排放增加有关。此外，近几年日均浓度季节性差异变大，表现为春、夏季浓度降低，高值出现的时间越来越向秋、冬季集中，例如：2014年春、夏季日均值很低，2和10月浓度最高，说明秋、冬季的污染过程对浓度年均值的贡献率在增大。上述特征与Lü等(2015) 基于2000—2012年监测得到的统计结果不同，反映了PM_2.5质量浓度月分布的新变化。

日均浓度10年平均值分布表明，一年中易出现PM_2.5峰值浓度的主要时段分别是1和2月的中下旬、4月底至5月初、6月下旬和10月上旬(图 1c)。近10年的平均浓度极大值出现在1—2月，是春节期间集中燃放烟花爆竹与供暖等日常排放叠加的结果(姚青等，2016)；6和10月主要受收获季节秸秆燃烧的影响。通过普查天气现象观测发现，2005—2014年4月27日至5月3日期间沙尘天气出现的统计概率较高，从而导致PM_2.5质量浓度明显升高。此外，从多年平均的日均浓度也可以看到，除几个峰值外，供暖季对年均值的贡献也较大。上述分析表明，北京城区PM_2.5峰值浓度的分布具有一定的规律性，因此可以通过采取减少烟花爆竹燃放和秸秆燃烧等人类活动对空气质量的影响，在改善供暖能源结构的同时遇不利气象条件尽可能地减少日常排放量等措施，避免出现多因素叠加导致的重污染过程，以达到削减污染过程的峰值、降低年均浓度的目的。

2.2 中度以上污染日数和污染的持续性

按照我国环保部门的规定，当PM_2.5质量浓度日均值在116~150 μg·m^-3时为中度污染日；151~250 μg·m^-3为重度污染日；超过251 μg·m^-3时为严重污染日。2005—2014年北京城区中度以上污染年平均日数为60.7 d，出现的平均概率为16.6%。在年均浓度较高的2005—2007年概率超过20%，其中2006年最高，达到28%，2008年以后污染日数减少，概率降低至11%~15%。此外，中度以上污染具有一定的持续性(图 1a和1b)。持续时间在2 d及以上的污染过程年平均出现15.6次；3 d及以上的过程出现7次；超过3 d的过程出现3.7次。2008年以后分别为8、3.6和1.9次，并且67%的过程分布在10—12和1—2月。最长的污染过程发生在2011年的2月，连续9 d PM_2.5质量浓度日均值超过115 μg·m^-3。

进一步分析表明，北京城区的中度污染日数总体呈现减少趋势(图 2a)。近10年，中度污染年平均日数30 d，2006年最多(46 d)，2006—2010年逐年下降，减少幅度达50%。2005—2014年的最小值出现在2013年，仅13 d；2014年的中度污染日数为20 d，是2005年以来的第二低值。此外，城区中度污染日数月际变化明显，并且月分布存在年际差异。从图 2a可以看到，中度污染平均日数的月际变化呈4峰分布。4个峰值分别出现在6、12、3和9月，8月日数最少。但是，各年的分布不尽相同。2005—2009年多峰分布的特征明显，年度最大值出现的月份比较分散。2010年以后，4—9月污染日数减少，中度污染日主要出现在冬半年，最大值集中分布在1、11和12月。

2005—2009年重度污染日数明显减少，此后在较低的水平上小幅波动(图 2b)。近10年，年平均重度污染日为10 d，年际差异较大，最多的年份达到44 d(2006年)，最小值近12 d(2012年)。月平均重度污染日为1~3 d，月际变化呈3峰分布。10—12月的日数明显多于其他月份，另外2个峰值分别出现在4和6月，8月日数最少。2009年以后春、夏季的污染日数总体呈现减少趋势，冬半年是重度污染发生的主要季节，与中度污染日的分布特征相同。

近10年，严重污染日数的年际变化特征为：先降后升，秋、冬季出现严重污染的概率明显高于其他季节(图 2c)。2005—2007年严重污染发生频率相对较高，污染日数为7~11 d。2008—2012年，严重污日数在3 d左右，2008和2012年无严重污染日。从2013年开始严重污染日数增多，2014年为9 d，仅次于2006年，是近10年的第二高值，但是严重污染日的日均浓度却呈降低趋势。宝联的严重污染日主要分布在1—2和10—12月，只有2006年3月以及2007年4和6月分别有1 d的日均浓度超过250 μg·m^-3(图 2c)。由于2013—2014年中度污染日数减少、重度污染日数变化不大，因此严重污染日对年均浓度的贡献有所提高。

统计表明，北京城区持续性重污染过程多发生在供暖季。重度以上污染持续2、3和3 d以上的年平均次数分别为6.2、3.1和1.4次，2008—2014年分别为2.6、1.3和0.6次。2006年12月连续7 d达到重度以上污染，为近10年之最。2008年以后重污染持续时间最长的过程为4 d。2005—2014年持续性严重污染过程共计16次，其中持续2和3 d的过程分别为10和5次，达到4 d的仅1次(2005年11月)。由于重度污染日和严重污染日多出现在持续性污染过程的中后期，因此在气象条件长时间不利于空气中污染物扩散的情况下，提前采取减排措施将有可能减少严重污染发生的频次。目前，北京市按照重度以上污染持续的时间启动不同等级的空气重污染预警，上述结果对于制定科学、合理的预警方案将有所帮助。

3 上甸子(郊区)PM_2.5质量浓度和污染日数的统计特征 3.1 PM_2.5浓度

上甸子大气本底站的空气质量优于城区，两者PM_2.5质量浓度的年际变化趋势相似(图 3a和3b)。2006年PM_2.5浓度最高，此后递减。但是，2012年以后其空气质量变差，2014年的年均浓度为2008年以来最高。

上甸子站PM_2.5质量浓度的月平均呈3峰分布(图 3a)。3个峰值分别出现在2、6—7和10月。上甸子春、夏季的平均浓度高于秋、冬季，与城区不同。对比Zhao等(2009)的研究结果发现，郊区日均浓度的季节分布也随时间发生着改变。2006—2010年，春季和夏初PM_2.5浓度最易偏高，其次是秋季。然而，从2011年开始秋、冬季逐渐成为污染易发季节，与城区的差异性减小，说明北京地区PM_2.5污染的区域性趋于明显。

上甸子峰值浓度的分布与城区相似，其中1—2和10月较突出，3—8月平均浓度较高且呈多峰分布是该测站日均浓度多年平均值演变的重要特征，也是与城区的重要差异(图 3c)。因此，导致郊区PM_2.5质量浓度明显升高的机制与城区大致相同，但是为什么上甸子春、夏季浓度高于冬季而且存在多个峰值是一个值得研究的科学问题。

3.2 中度以上污染日数

上甸子中度以上污染发生概率为5.6%，是宝联的1/3。年平均中度污染日数13.8 d，最大值为26 d(2006年)，最小值仅3 d(2009年)。年度污染总日数的年际变化特征在2009年之前呈减少趋势；2010年以后维持在10 d左右，变化幅度很小(图 4a)。6月(最大值)、3—4月和10月是平均中度污染日数较多的月份，该特征一直维持到2011年。2012年以后，尽管仍然呈3峰分布，但是峰值出现的月份却有变化，春季的峰值有向1—2月偏移的趋势，春末和夏季的日数明显减少。

近两年上甸子重度污染日数明显增多，而且秋、冬季污染加重(图 4b)。2006-2014年重度污染年平均日数6.4 d，2009年之前年总日数逐年减少，2009—2013年在3~5 d小幅波动，到2014年陡增至14 d，为近10年最大值。重度污染日数平均值月际变化有4个峰值，但是从图 4b逐年变化可以看到主要是其受2006和2007年的影响较大。2009年以后特别是2013—2014年绝大多数重度污染日出现在10和1—2月，其中2014年2和10月分别有3 d的PM_2.5质量浓度日均值达到151~250 μg·m^-3，为2006年以来罕见。

2006—2014年上甸子本底站只在2007年5月发生过一次严重污染，鉴于样本太少本文不讨论该测站的严重污染特征。

上述分析表明，上甸子本底站中度以上污染日数少于宝联，但是两个测站的年际和月际变化有许多相同之处，即：污染日数呈减少趋势，其中4—9月最明显，秋、冬季成为2013年以来中度以上污染发生的主要季节。此外，2013—2014年重度及以上污染出现的频次有所增加。这些特征反映了北京地区近10年中度以上污染日的演变规律。

4 讨论

如前所述，近年来北京地区PM_2.5质量浓度分布的季节性差异增大，春、夏季污染有所减轻。夏初为华北平原的主要收获期之一，秸秆燃烧是影响空气质量的重要因素(祝斌等，2005；唐喜斌等，2014；李阳等，2012；吴万宁等，2014；李瑞敏等，2015)，因此北京市2013—2017年清洁空气计划明确将秸秆等生物质燃烧定为违法行为并加大了执法检查力度，2014年6月下旬没有出现浓度峰值(图 1a)，说明本地排放减少对降低收获期PM_2.5污染可能起到了一定的作用。

已有研究表明，除人类排放外沙尘天气也是导致PM_2.5浓度升高的因素(张志刚等，2009；马雁军等，2012)。北京地区的沙尘天气主要出现在春季(高庆先等，2002)，当观测到浮尘或扬沙时，PM_2.5的浓度与PM₁₀同步升高。统计了2005—2014年3—5月的沙尘日数(图 5)，结果表明2006年的沙尘过程居近10年之首，达到11次；2008年次之，共有5次沙尘天气。从图 2可知，这两年3—5月中度以上污染日数明显多于其他年份，并且年度最大值出现在春季，而2009年以后沙尘过程每年为1~3次。计算得到近10年3—5月中度以上污染日数与沙尘日数的相关系数为0.84。因此，北京地区PM_2.5质量浓度月分布的改变与春季沙尘天气减少有一定关系。

春、夏季是北京地区降水天气的多发季节，雨水的湿清除作用有利于空气质量的改善(杨东贞，2005；蒲维维等，2011；刘子锐等，2011；江瑶等，2015)。然而，2005—2014年春、夏季降水量和降水日数与中度以上污染日数的相关系数分别为-0.46和0.49，相关性并不显著，说明降水不是导致近年春、夏季污染减轻的关键影响因素。

除上述讨论外，仍然有一些科学问题值得进一步研究：(1) 气象条件究竟在PM_2.5浓度月/季节分布特征的改变中起了什么作用？(2) 在大气污染综合防治力度加大的背景下，为什么2013年以来北京城区的严重污染日数不降反升？(3) 上甸子本底站的空气质量为什么变差？导致其PM_2.5浓度月分布与城区不同的机制是什么？(4) 在更小的时间尺度上PM_2.5浓度的演变特征及其在不同季节、不同程度污染条件下的异同及其影响因素？上述研究需基于高时间和空间分辨率的、地面与高空结合的气象观测/探测资料来开展。

5 结论

本文采用2005—2014年北京海淀宝联测站(代表城区)和2006—2014年密云上甸子大气本底站(代表郊区)的PM_2.5监测资料分析了细颗粒物污染的时间演变，得到以下结论：

(1) 2005—2007年是近10年北京地区PM_2.5污染最严重的时段，从2008年开始明显减轻，日均浓度下降、中度以上污染日数减少。但是，2013—2014年城区平均浓度高于2008—2014年的平均值，而且上甸子的年均浓度也升高。

(2) 城区PM_2.5浓度10年平均值秋、冬季最高，春季至夏初次之。浓度的季节分布差异在近2~3年趋于明显，表现为春、夏季污染有减轻的趋势、高浓度值出现的时间越来越向秋、冬季集中，这可能是除减少排放外导致年均浓度降低的原因之一。因此，秋、冬季的污染事件对年均值的贡献率增大，是大气污染防控的重点季节。2009—2014年3—5月沙尘天气减少是影响因素之一。上甸子春、夏季浓度高而且呈多峰分布，与城区不同。然而从2011年开始，城郊差异减小，说明北京地区PM_2.5污染的区域性在增强。

(3) 城区年平均中度以上污染日数为60.7 d。其中，中度污染为30 d，重度污染为26 d，严重污染为4.7 d。中度以上污染日数月际变化明显，并且月分布存在年际差异。2005—2009年，6、12、3和9月日数最多，8月最少。2010年以后，主要分布在冬半年，4—9月日数明显减少。2013—2014年中度污染日数减少、严重污染日数增加，因此年均浓度与重污染事件的相关性增大。上甸子中度以上污染日数为城区的1/3，其演变趋势与城区有许多相似之处。

(4) 持续性重污染过程主要发生在秋、冬季。近10年持续时间超过3 d的中度以上过程年平均3.7次，重度以上污染1.4次；2008—2014年分别为1.9和0.6次。绝大多数严重污染持续时间在2~3 d。重度和严重污染一般出现在持续性污染过程的中后期，因此在秋、冬季节遇不利气象条件提前采取合理的减排或限排措施，可降低重污染事件发生的频次。

本文揭示了北京地区PM_2.5浓度时间变化的一些主要规律并分析了日均浓度月分布变化与沙尘和降水天气的相关性，其他影响机制将另文讨论。

致谢：衷心感谢京津冀环境气象预报预警中心的蒲维维、李梓铭和孙兆彬在本文撰写过程中提供的支持与帮助。