近年来，北京市大气污染防治措施力度逐步加大，通过采取压减燃煤、 控车减油、 治污减排、 清洁降尘等措施，主要大气污染物浓度逐年下降，空气环境质量持续改善^{[1, 2]}.但目前的大气污染物排放总量仍然超过其环境容量，在较为不利的气象扩散条件下易形成空气重污染.为及时有效实施应急措施，减缓污染程度及保护公众健康，2015年北京市空气重污染应急指挥部结合近年来空气重污染应急工作实际，借鉴2014年APEC会议空气质量保障经验^[3]，在对《北京市空气重污染应急预案(试行)》^[4]进行修订完善的基础上，形成了《北京市空气重污染应急预案》^[5]

根据环境保护部《环境空气质量指数(AQI)技术规定(试行)》(HJ 633-2012)^[6]分级方法，空气质量指数在200以上为空气重污染.依据空气质量预测结果，综合考虑空气污染程度和持续时间，将空气重污染预警分为4个级别，由轻到重依次为蓝色预警(预警四级)、 黄色预警(预警三级)、 橙色预警(预警二级)和红色预警(预警一级),其中红色预警即为预测空气重污染将持续3 d以上(72 h以上).规定红色预警实施后，中小学、 幼儿园停课； 全市范围内机动车单双号行驶，禁止施工工地室外施工作业，采取实施停产限产等措施.

应急预案实施以来，北京市实施了两次空气重污染红色预警，分别是2015年12月8日00:00到12月10日12:00、 12月19日07:00至12月22日24:00.国内外针对空气重污染红色预警所采取的临时性减排措施为重污染过程研究分析及评估工作提供了难得的机会^{[7, 8]}.目前，国内外对国际重大活动空气质量保障，评估临时性减排措施效果研究较多，如2002年釜山亚运会^[9]、 2010年印度德里联邦运动会^[10]、 2008年北京奥运会^[11]、 2014年北京APEC会议^[12]、 广州亚运会^[13]、 南京亚青会^[14]、 上海世博会^[15]等，但对红色预警的特点、 成因及评估工作研究较少.分析认识空气重污染红色预警期间北京及周边地区保障措施的实施效果，开展减排措施分析及评估研究是国内外急需研究和关注的问题.本研究综合分析了两次空气重污染红色预警期间北京市PM_2.5的浓度特征、 成因，并初步评估了减排措施的贡献及影响.

北京位于东经115.7°~117.4°E，北纬39.4°~41.6°N，地处华北平原西北端，地形为簸箕型，三面环山，平均海拔43.5m.国土面积16410.54 km²，62%为山区，全市森林覆盖率37.6%.位于北纬40°地区，属温带大陆性季风气候，近10年年降水量平均不足450 mm，年均降水的80%集中在夏季6~8这3个月^[8]； 全市2100多万常住人口、 560万辆机动车、 年开复工面积2亿m²以及大量的生产、 服务活动主要集中在平原地区，污染物排放强度较高^[16].

CO、 NO₂、 PM_2.5、 SO₂和 PM₁₀监测数据为北京市环境保护监测中心发布的逐时浓度数据(http://zx.bjmemc.com.cn/)，地面监测站点共计35个站点(见图 1)，覆盖所有区县，包括区域背景、郊区、城镇、交通干道、 居住区等不同的环境功能类型； 周边省市区PM_2.5数据为中国环境监测总站发布的逐时浓度数据(http://113.108.142.147: 20035/emcpublish/).

图 1

Fig. 1

图 1 污染物观测站点分布和分类 Fig. 1 Distribution and classification of pollutants observation sites

北京市35个空气质量自动监测子站操作流程严格按照《环境空气质量自动监测技术规范》(HJ/T 193-2005)^[17]进行，其中PM_2.5、PM₁₀均采用微量振荡天平法，SO₂采用紫外荧光法、NO/NO₂采用化学发光法，O₃采用紫外光度法，CO采用气体滤波红外吸收法，监测设备由技术人员定期检查并及时维护保养.气象资料为北京市观象台地面观测资料、 探空资料(http://cdc.cma.gov.cn/)，观测仪器为荷兰WAISALA公司的WXT520气象观测仪. 垂直方向消光系数为永乐店激光雷达监测结果，仪器为EV-LIDAR型微脉冲激光雷达.PM_2.5组分数据则为北京市环境保护监测中心(车公庄站点)综合观测实验平台分析的结果，采用大气PM_2.5水溶性离子在线测量仪(URG-9000B)对水溶性离子Na⁺、Mg²⁺、Ca²⁺、K⁺、NH₄⁺、Cl^-、 SO₄^2-、 NO₃^-、 PO₄^3-进行在线观测.天气实况图为韩国天气实况资料和数值预报产品(http://web.kma.go.kr/eng/weather/images/analysischart.jsp).在35个监测点位中，城市环境站包括定陵、东四、官园、天坛、万寿西宫、奥体中心、农展馆、万柳、古城、顺义、昌平、怀柔共12个监测点，12监测点位PM_2.5平均浓度的日平均值对应的空气质量指数来定义重污染日.

表 1为统计的2015年两次红色预警前后北京市空气质量与天气形势的变化，图 2 为红色预警期间北京市PM_2.5浓度时空分布，可以看出第1次红色预警前后，12月5日北京市空气质量整体为二级良，下午17:00北京市空气重污染应急指挥部提前31 h发布空气重污染橙色预警，规定12月6日00:00至12月9日24:00为橙色预警时期； 12月6日浓度迅速上升，空气质量转为中度污染水平，12月7日浓度进一步上升，空气质量转为五级重度污染，北京市空气重污染应急指挥部于12月7日18:00提前13 h升级为空气重污染红色预警，规定预警时间从12月8日00:00到12月10日12:00为红色预警时期； 整体来看12月8~9日浓度整体波动在200~300 μg·m^-3之间，国控站点峰值浓度290 μg·m^-3左右，整体为五级重度污染水平； 12月10日受冷空气影响，地面转北风，浓度迅速下降，重污染过程结束.第1次红色预警是在橙色预警基础上提升了级别，而不是直接从无预警启动至红色预警； 市空气重污染应急指挥部及其办公室可根据污染程度变化和最新预报结果，按预警发布程序报批后，适时提高了预警级别，从12月7日00:00起至12月10日12:00，一共84 h，已超过72 h(3 d)，符合红色预警启动级别； 且本次红色预警已经保证了充足的时间给相关单位启动减排措施，由于本次红色预警是在橙色预警基础上发布的，橙色预警则由市空气重污染应急指挥部办公室提前24 h组织发布，12月5日17:00橙色预警发布时，比启动时间提前了31 h发布.

表 1 (Table 1)

表 1 红色预警期间北京市PM2.5与气象条件变化 Table 1 Variation of PM2.5 and meteorological elements during the two air pollution red alerts in Beijing 项目 12-05 12-06 12-07 12-08 12-09 12-10 12-18 12-19 12-20 12-21 12-22 12-23 地面气压场 高压 高压底 高压后 均压 均压 高压前 高压 弱高压 低压 高压底 均压 高压前 500 hPa形势场 槽后 槽后 偏西气流 弱脊 槽前 槽后 槽后 槽区 槽前 偏西气流 槽前 偏西气流 AQI 77 174 232 296 297 128 81 168 249 281 349 312 SO2/μg·m-3 16.8 32.0 36.3 20.0 32.7 15.1 17.8 29.4 26.7 22.7 29.3 21.4 NO2/μg·m-3 61.0 87.5 92.7 91.7 94.1 52.2 64.2 87.1 101.0 103.8 103.1 105.0 PM2.5/μg·m-3 50.2 131.7 181.3 245.8 246.2 96.8 58.6 127.1 198.9 230.2 298.4 261.1

表 1 红色预警期间北京市PM2.5与气象条件变化 Table 1 Variation of PM2.5 and meteorological elements during the two air pollution red alerts in Beijing

图 2

Fig. 2

图 2 红色预警期间北京市PM2.5浓度时空分布 Fig. 2 Temporal and spatial distribution of observed PM2.5 in Beijing during the two air pollution red alerts

第2次红色预警前后，12月18日07:00北京市提前24 h发布空气重污染红色预警，规定红色预警时段为12月19日07:00至12月22日24:00，共计90 h.从污染物浓度日变化特征上看，12月19日空气质量整体为重度污染，12月20~21日维持五级重度污染，12月22日上升为六级严重污染，全市PM_2.5最高小时均值出现在12月22日20:00，为421 μg·m^-3. 12月23日浓度缓慢下降，早上08:00北京市空气质量南北差异较大，北部地区空气质量在轻度到中度污染水平，城六区为重度污染水平，南部地区则还维持严重污染状态，这是由于此次弱高压系统较弱，只影响到北部地区，对城六区和南部地区的空气质量没有明显影响； 午后污染有所回流并进一步加重，傍晚时分污染物浓度水平较高，全市的空气质量均陷入严重污染水平.根据此前的预报，12月23日的污染虽然不能完全消除，但从预报来看，已经达不到重度污染的水平，所以没有延时红色预警，按照应急预案来对比，今日预报的空气质量是中度污染； 但由于冷空气受燕山阻挡，势力较弱，西北部浓度下降明显，但全市平均来看12月23日空气质量仍为重污染水平^[18].

图 3为红色预警前后北京市PM_2.5浓度与气象条件的变化，整体来看，第1次红色预警前后的12月7~9日北京市PM_2.5平均浓度为224 μg·m^-3，平均风速为1.25m·s^-1，平均相对湿度为85.1%，平均气压为1028.7hPa； 第2次红色预警前后的12月20~23日北京市PM_2.5平均浓度为247 μg·m^-3，平均风速为1.16 m·s^-1，平均相对湿度为81.7%，平均气压为1017.1 hPa.两次预警期间，平均风速较低，比常年同期偏小10%； 大气层结稳定，混合层顶高度低，抑制了污染物的垂直扩散，北京地区混合层顶高度550 m，常年同期则有1050 m； 空气湿度大，污染物吸湿性增长和化学反应更加明显，导致PM_2.5骤升，湿度大有利于气溶胶的二次反应，使得重污染浓度迅速升高^[19].

图 3

Fig. 3

图 3 红色预警期间北京市PM2.5浓度与气象条件的变化 Fig. 3 Variations of PM2.5 concentrations and meteorological elements in Beijing during the two air pollution red alerts

图 4为两次红色预警前后实测12月10~14日探空观测的北京市观象台08:00温廓线. 从中可见，两次预警期间出现了明显的逆温现象，500 m以下逆温强度最大，大气层结较稳定，多数重污染日存在两重逆温. 其中第1次红色预警期间 (12月8日00:00至12月10日12:00) 贴地逆温强度平均在0.91℃/100 m，而第1次红色预警期间 (12月19日07:00至12月22日24:00) 贴地逆温强度平均达3.4℃/100 m； 逆温不利于污染物的垂直扩散，易造成污染物浓度的积累^{[20, 21]}.

图 4

Fig. 4

图 4 红色预警期间08:00北京市观象台实测温度廓线 Fig. 4 Temperature profiles at Guangxiangtai at 08:00 in Beijing during the two air pollution red alerts

图 5 红色预警期间北京市不同站点PM_2.5极值及重污染累计小时数，结合图 3可知第1次红色预警期间，从全市平均来看，PM_2.5浓度最高小时均值出现在12月9日19:00，为282 μg·m^-3； 从不同站点峰值浓度上看，单站最高小时值出现在京东南市界永乐店站，浓度达到496 μg·m^-3.第2次红色预警期间，从全市平均来看，PM_2.5浓度最高小时均值出现12月20日21:00，为271 μg·m^-3； 从不同站点峰值浓度上看，单站最高小时值出现在京西南市界琉璃河站，浓度达到831 μg·m^-3.

从重污染累积持续时间上看，第1次红色预警前后，从实测PM_2.5小时浓度达到重度污染水平(浓度>150μg·m^-3)统计数据上看，重污染累积持续在9~127 h之间，单站最高小时值出现在京西南市界琉璃河站，累积持续127 h.第2次红色预警前后，累积持续在0~128 h之间，单站最高小时值出现在京西南市界琉璃河站，累积持续128 h.两次红色预警累积持续时间均呈现出南部站>城区站>北部站的特征，但第2次红色预警期间，PM_2.5浓度南北差异明显大于第1次

图 5

Fig. 5

图 5 红色预警期间北京市不同站点PM2.5极值及重污染累计小时数 Fig. 5 Extreme value and cumulative hours over heavy pollution at different stations in Beijing during the red warning period

图 6为采用克里格(Kriging) 插值法对北京市及周边地区PM_2.5浓度进行空间插值后的分布，表 2为北京及周边五省市不同PM_2.5浓度区间对应面积统计，从中可知，污染开始阶段，高值区[ρ(PM_2.5)>150 μg·m^-3]主要集中在河南省北部地区及河北省南部地区； 污染持续阶段，高值区范围由南向北进一步扩大，河北省中南部地区浓度迅速上升，并蔓延到太行山山前的保定-廊坊-北京中南部等地区； 污染峰值阶段，污染物主要堆积在燕山及太行山山前，北京地区浓度进一步上升； 污染结束阶段，受冷空气影响，北京及周边地区自西北向东南方向浓度依次降低，高值区中心向南推移.

图 6

Fig. 6

图 6 北京市及周边地区实测PM2.5浓度空间分布 Fig. 6 Temporal and spatial distribution of observed PM2.5 in Beijing and its surrounding areas

表 2 (Table 2)

表 2 北京及周边五省市不同PM2.5浓度区间对应面积统计×104/km2 Table 2 Land area of different observed PM2.5 average concentrations in Beijing and its surrounding areas×104/km2 参数 12-06 12-07 12-08 12-09 12-10 12-18 12-19 12-20 12-21 12-22 12-23 150~250 μg·m-3 0.00 28.88 39.92 43.12 30.90 0 0.63 23.67 47.42 42.06 33.27 >250 μg·m-3 0.00 0.99 0.60 7.81 5.74 0 0 0 14.21 21.28 31.95 合计 0.00 29.87 40.52 50.93 36.64 0.00 0.63 23.67 61.64 63.33 65.22

表 2 北京及周边五省市不同PM2.5浓度区间对应面积统计×104/km2 Table 2 Land area of different observed PM2.5 average concentrations in Beijing and its surrounding areas×104/km2

从统计的两次红色预警前后PM_2.5平均浓度在150 μg·m^-3以上的面积可以看出，第1次红色预警期间，12月9日北京及周边五省市区PM_2.5平均浓度在150 μg·m^-3以上的面积最大，为50.93×10⁴ km²，约占各省市总面积的73%.第2次红色预警期间，12月23日北京及周边五省市区PM_2.5平均浓度在150 μg·m^-3以上的面积最大，为65.22×10⁴ km²，约占各省市总面积的93%. 本文插值后污染物浓度空间分布及面积统计的不确定性主要来自： ① “簸箕状”的特殊地形影响，地形引起的山谷风、 海陆风等小尺度环流等对PM_2.5浓度造成很大影响； ②二次化学反应的影响，没有考虑特定气象条件下，二次化学反应增加的PM_2.5浓度； ③插值方法误差，由于站点主要为各地区国控站点，集中分布在城区，郊区、 山区点个数较少，插值受采样点范围、 采样点密度等参数影响^[22].

笔者进一步分析了红色预警期间PM_2.5化学组成及转化特征，见图 7.观测结果显示第1次红色预警期间的12月7~9日，PM_2.5主要组分NO₃^-、 SO₄^2-、 NH₄⁺质量浓度分别为(37.45±11.54)、 (40.25±13.37)、 (36.29±7.58) μg·m^-3，3种无机组分之和约占PM_2.5浓度的71%，SO₄^2-占PM_2.5浓度最高为25%，NO₃^-/SO₄²平均约为98%.第2次红色预警期间的12月20~23日，PM_2.5主要组分NO₃^-、 SO₄^2-、 NH₄⁺质量浓度分别为(43.90±13.91)、 (41.64±24.34)、 (34.03±14.03) μg·m^-3，3种无机组分之和约占PM_2.5浓度的68%，SO₄^2-占PM_2.5浓度最高为24%，NO₃^-/SO₄²平均约为105%； 预警浓度积累期间较高的ρ(NO₃^-)/ρ(SO₄^2-)比值表明北京市移动源贡献较大.

图 7

Fig. 7

图 7 红色预警前后北京市PM2.5化学组成及转化特征 Fig. 7 Particle chemical composition and transformation characteristics before and after the red alert in Beijing

研究采用硫转化率SOR=[SO₄^2-]/{[SO₄^2-]+[SO₂]}和氮转化率NOR=[NO₃^-]/{[NO₃^-]+[NO₂]}来表征，其中各物质均采用浓度(mol·L^-1)，SOR、 NOR为无量纲量. 第1次红色预警期间的12月7~9日SOR、 NOR分别为0.51±0.16、 0.34±0.06.第2次红色预警期间的12月20~23日SOR、 NOR分别为0.64±0.13、 0.41±0.06.两次预警期间的SOR、 NOR远大于2013~2014年SOR(0.34)、 NOR(0.14)均值^[7]，表明北京本地也存在较强的二次无机盐转化过程.预警期间低风速、 高湿度及强逆温等气象条件易造成一次污染气体在大气颗粒物表面通过非均相反应转化生成硫酸盐和硝酸盐等二次气溶胶，对重污染形成起到了促进作用^{[23, 24]}.

表 3统计了红色预警期间、 2013~2014年均及重污染日PM_2.5中水溶性无机离子(NO₃^-、 NH₄⁺、 SO₄^2-、 Cl^-、 K⁺、 Ca²⁺、 Na⁺、 Mg²⁺)的平均浓度.从中可知，重污染日中无机组分ρ(NO₃^-)、 ρ(NH₄⁺)、 ρ(SO₄^2-)值较高，ρ(Cl^-)、 ρ(K⁺)、 ρ(Ca²⁺)值较低，重污染日各离子组分按质量浓度大小排序为： ρ(SO^2-₄)＞ρ(NO₃^-)＞ρ(NH₄⁺)＞ρ(Cl^-)＞ρ(K⁺)＞ρ(Na⁺)＞ρ(Ca²⁺)＞ρ(Mg²⁺)； 年均各离子组分按质量浓度排序为ρ(SO₄^2-)＞ρ(NO₃^-)＞ρ(NH₄⁺)＞ρ(Cl^-)＞ρ(K⁺)＞ρ(Ca²⁺)＞ρ(Na⁺)＞ρ(Mg²⁺)； 第1次红色预警期间各离子组分按质量浓度大小排序与2013~2014年重污染日各离子组分平均质量浓度排序一致，而第2次红色预警期间各离子组分按质量浓度大小排序中，ρ(NO₃^-)浓度大于ρ(SO₄^2-).

表 3 (Table 3)

表 3 北京市PM2.5组分浓度统计 Table 3 Average mass concentrations of major chemical components in PM2.5 in Beijing/μg·m-3 项目 ρ(Cl-) ρ(NO3-) ρ(SO42-) ρ(Na+) ρ(K+) ρ(NH4+) ρ(Ca2+) ρ(Mg2+) 2013~2014年平均 3.64±3.35 14.55±10.81 21.76±20.65 0.47±0.33 0.96±0.85 13.56±8.94 0.56±0.36 0.08±0.03 2013~2014重污染日平均 5.40±4.79 28.62±15.57 53.61±25.02 0.69±0.63 2.03±1.84 22.30±9.18 0.49±0.37 0.11±0.04 第1次(12月7~9日) 9.58±2.55 37.46±11.54 40.25±13.37 1.28±0.21 2.21±0.56 36.29±7.58 0.17±0.09 0.05±0.03 第2次(12月20~23日) 9.11±4.45 43.90±13.91 41.64±24.34 1.55±0.32 3.46±3.04 34.03±14.03 0.19±0.08 0.11±0.02

表 3 北京市PM2.5组分浓度统计 Table 3 Average mass concentrations of major chemical components in PM2.5 in Beijing/μg·m-3

重污染过程开始前，北京中南部及河北中南部地区浓度逐渐上升，在偏南风左右下，污染逐渐覆盖北京市北部地区； 北京市PM_2.5浓度呈南高北低阶梯状分布特征.图 8为两次红色预警前后在北京东南市界永乐店采用激光雷达监测的垂直方向的消光系数.从中可知，消光系数的高低较好地显示了两次污染过程近地面污染物浓度的演变，第1次红色预警期间，监测到垂直方向上200~800 m高度消光系数最高，达0.40×10^-4 km^-1，大气透明度显著降低，表明此高度大气污染最重； 第2次红色预警期间，大气污染物主要集中在边界层高度之下，但边界层高度之上仍监测到较高消光系数.一般来讲受污染源排放影响，高浓度污染物主要集中在地表； 而两次红色预警期间，垂直方向500~800m存在明显的污染带且持续时间很长，表明在特定气象条件下，存在明显的区域污染物向北京地区输送.研究表明重污染发生后，偏南风导致污染传输加剧，贡献率可达50%以上，区域输送加重了本地空气重污染的水平，是引发空气重污染的重要原因^{[24, 25]}.

图 8

Fig. 8

图 8 预警前后激光雷达监测的消光系数 Fig. 8 Extinction coefficients measured by radar before and after the red alert at Yongledian

根据北京市空气重污染应急预案，应急措施启动后，污染物排放量得到相应削减.用大气污染源排放清单技术方法(详细方法见文献^[25])分别测算工地停工、 机动车禁限行、 工业停限产、 道路保洁、 弹性上班等强制性和建议性措施实施所实现的主要污染物减排量，污染物项目包括SO₂、 NO_x、 PM₁₀、 PM_2.5、 VOC这5种.综合来看，第1次红色预警期间，与不采取应急措施相比，实施橙色预警应急减排措施以后，主要污染物排放量平均削减比例为20%~25%； 预警升级为红色以后，实施红色应急减排措施的主要污染物排放量在橙色应急基础上，继续削减了10%~15%.与不采取应急措施相比，红色预警应急措施实现的污染物平均减排量在30%左右.而区域层面上，周边城市天津市提前启动了空气重污染橙色预警； 河北省保定、 廊坊、 衡水、 邢台这4个城市启动橙色预警，且保定、 廊坊、 衡水采取了高于橙色预警的机动车单双号限行措施； 石家庄、 邯郸、 定州和辛集这4个城市启动了黄色预警，沧州市启动了蓝色预警； 河南省郑州、 开封、 洛阳、 平顶山、 安阳、 鹤壁、 新乡、 焦作、 濮阳、 三门峡、 济源、 巩义、 滑县、 长垣这14个县市启动了橙色预警，许昌、 漯河、 南阳、 商丘、 信阳、 周口、 驻马店、 兰考、 汝州、 邓州、 永城、 固始、 鹿邑等这13个县市启动了黄色预警，新蔡启动蓝色预警.

第2次红色预警，应急措施启动时间较早，北京市从12月19日07：00就开始启动，在大气转入静稳状态初期就开始采取减排措施，污染积累量明显减少； 北京市直接启动了最高级别的红色预警，在工业、 燃煤、 机动车等各方面都采取了最为严格的减排措施； 减排措施力度整体比第1次红色预警较大，减排措施实施后，SO₂、 NO_x、 PM_2.5、 PM₁₀、 VOCs日平均减排量分别为32、 125、 168、 46、 159 t. 天津市也提前启动空气重污染橙色预警； 河北省邯郸市、 保定市这2个城市启动红色预警； 邢台、 石家庄、 衡水、 廊坊、 沧州、 唐山这6个城市启动橙色预警； 秦皇岛启动蓝色预警； 山西省运城市黄色预警； 山东省济南市为橙色预警，德州、 聊城、 济宁、 淄博这4个城市已启动黄色预警； 河南省濮阳、 新乡这2个城市启动橙色预警，开封、 鹤壁、 安阳这3个城市启动黄色预警.

两次红色预警期间区域应急减排，有效减缓了污染积累. 本研究利用Models-3/CMAQ模型，结合源模式SMOKE模型和中尺度气象模式WRF模型，根据上述减排量测算结果，考虑区域应急措施实施所实现的减排量，利用此模拟系统对本次重污染应急措施采取后北京市PM_2.5环境浓度改善效果进行模拟.模拟结果显示，实施红色应急措施与不实施应急措施相比，PM_2.5环境浓度下降约20%~25%^[25].

一般来说，空气质量变化短期内受气象条件变化影响较大，但长期来看，主要取决于区域内大气污染物排放总量.进入采暖季以来，极端气象条件导致重污染天气频发，浓度抬升迅猛.强厄尔尼诺现象是导致今年秋冬季以来重污染过程频发的重要气候背景，今年是有史以来最强的厄尔尼诺年之一，全球极端天气频发，近期多次强降雪过程(11月7日、 11月20日、 11月28日等)，降雪范围大，强度强，积雪消融期，导致近地面湿度持续接近饱和，大气层结趋于稳定，且利于颗粒物的吸湿增长和生成转化； 地面温度降低的同时，中层大气明显回暖，形成大范围的强逆温； 高湿度、 低风速、 强逆温的极端不利气象条件，导致污染扩散能力下降，各类污染源排放的大量污染物持续积累和转化，易形成重污染.PM_2.5重污染发生起始阶段，燃煤影响显著； 环统数据显示^[16]北京市及周边省区仍然是全国大气污染排放量较大的区域； 如2014年，京津冀区域排放颗粒物为199.5万t、 SO₂为147.7万t、 NO_x为194.6万t，前者主要为直接排放的PM_2.5，后二者提供了丰富的PM_2.5前体物； 进入采暖期，全市每天燃煤排放的SO₂、 NO_x和PM_2.5，分别增加14.3倍、 6.4倍和12.7倍.在PM_2.5重污染积累阶段，机动车排放加重污染程度，城区PM_2.5中硝酸盐组分高于硫酸盐，且从S/N(硫酸盐/硝酸盐，值越小，机动车影响越大)来看，城区比例最低，也反映了城区机动车排放贡献率高^{[26, 27]}.由此可见区域燃煤和机动车排放大量的污染物，是造成空气重污染的本因.

(1) 第1次红色预警期间，从全市平均来看，PM_2.5全市平均最高小时浓度出现在12月9日19：00，为282 μg·m^-3；单站最高小时值出现在京东南市界永乐店站，浓度达到496 μg·m^-3.第2次红色预警期间，PM_2.5全市平均最高小时浓度出现12月22日20：00，为421 μg·m^-3； 单站最高小时值出现在京西南市界琉璃河站，浓度达到831 μg·m^-3.

(2) 两次红色预警前后，重污染累积持续时间均呈现出南部站>城区站>北部站的特征，但第2次红色预警期间，PM_2.5浓度南北差异明显大于第1次，且PM_2.5平均浓度在150 μg·m^-3以上的面积明显大于第1次，北京及周边五省市区重污染面积可达总面积的93%.

(3) 两次预警期间气象条件均不利于污染物的扩散，均存在不同程度的二次转化和区域输送现象，极端气象条件是重污染形成的外因，区域污染物排放量大才是导致重污染形成的内因.

(4) 红色预警应急措施实施后，北京市PM_2.5环境浓度下降约20%~25%，减排效果显著.

感谢北京市空气质量监测子站和激光雷达观测点工程师的辛勤劳动和维护.