張歌，陳義珍*，劉厚鳳，楊欣，趙妤希

北京地區(qū)灰霾污染特征

張歌1,3，陳義珍2,3*，劉厚鳳1，楊欣3，趙妤希3

1. 山東師范大學(xué)人口資源與環(huán)境學(xué)院，山東 濟(jì)南 250014；
2. 大氣環(huán)境與裝備技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新中心，江蘇 南京 210044；
3. 中國環(huán)境科學(xué)研究院，北京 100012

灰霾天氣能見度較低，除影響人們?nèi)粘Ｉa(chǎn)活動和交通運(yùn)輸外，空氣中攜帶的有毒有害細(xì)粒子嚴(yán)重危害人們的生命健康。近幾年，北京市加大治霾力度，雖取得一定成績，但灰霾天氣仍然頻發(fā)。為進(jìn)一步更好地治理北京灰霾，為制定政策提供依據(jù)，須了解北京地區(qū)灰霾污染特征，因此，對北京市2013年6月到2014年5月的氣象觀測數(shù)據(jù)和PM2.5質(zhì)量濃度進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)分析。文章統(tǒng)計(jì)了不同強(qiáng)度灰霾的分布，分析了PM2.5質(zhì)量濃度與能見度的相關(guān)關(guān)系，在此基礎(chǔ)上，研究了PM2.5質(zhì)量濃度影響能見度變化程度的分界點(diǎn)。研究結(jié)果表明：研究期間，北京地區(qū)出現(xiàn)灰霾時(shí)總計(jì)4572 h，發(fā)生頻率為56.2%，灰霾日總計(jì)233 d，頻率為64.4%，呈冬季＞春季＞夏季＞秋季；濕霾最易發(fā)生在夏季，干霾最易發(fā)生在冬季，分別占當(dāng)季灰霾時(shí)的17.6%和59.0%；全年不同強(qiáng)度霾發(fā)生小時(shí)數(shù)呈現(xiàn)輕微霾＞重度霾＞輕度霾＞中度霾，其中，輕微霾時(shí)數(shù)1625 h，重度霾1163 h，輕度霾1101 h，中度霾683 h；研究期間PM2.5質(zhì)量濃度呈夏季低冬季高的顯著變化趨勢，PM2.5日均質(zhì)量濃度達(dá)一級空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)59 d，達(dá)二級標(biāo)準(zhǔn)159 d，達(dá)標(biāo)率分別為17.7%和47.74%；PM2.5小時(shí)質(zhì)量濃度與能見度呈負(fù)相關(guān)性較高的冪函數(shù)關(guān)系（置信度取99%，P＜0.01），無高濕條件影響下，空氣中細(xì)顆粒物對能見度的影響更為直接；北京地區(qū)在改善能見度的過程中，通過降低1 μg·m-3的PM2.5，使能見度改善大于或遠(yuǎn)大于1 km的概率僅為18.9%，而在50.4%的時(shí)段內(nèi)僅能使能見度的改善小于或遠(yuǎn)小于0.1 km。

北京市；灰霾；能見度；PM2.5

灰霾是顆粒物和氣體污染物導(dǎo)致的可察覺到的能見度降低的污染天氣現(xiàn)象，其產(chǎn)生的本質(zhì)原因是顆粒物和氣體污染物的消光作用，其中細(xì)顆粒物的散射消光占總消光的比例最大，同時(shí)氣象條件也是影響灰霾的另一重要因素?；姻蔡鞖饽芤姸容^低，除影響人們?nèi)粘Ｉa(chǎn)活動和交通運(yùn)輸外，空氣中攜帶的有毒有害細(xì)粒子進(jìn)入細(xì)支氣管和肺泡區(qū)，會誘發(fā)支氣管炎、肺炎甚至肺癌，嚴(yán)重危害人們的生命健康（唐宜西等，2013；Liu等）。近幾年，北京市加大治霾力度，雖取得一定成績，但灰霾天氣仍然頻發(fā)。為進(jìn)一步更好地治理北京灰霾，為制定政策提供依據(jù)，須了解北京地區(qū)灰霾污染特征。

顆粒物的散射消光作用在北京市能見度下降中占有主要地位，其中與細(xì)粒子的關(guān)系更為密切（宋宇等，2003）。顆粒物質(zhì)量濃度與能見度變化總體呈負(fù)相關(guān)，小粒徑顆粒對能見度的影響作用明顯，隨著能見度的降低，小粒徑顆粒與大粒徑顆粒質(zhì)量濃度的比值明顯增加（邊海等，2012）。珠三角地區(qū)由于細(xì)粒子（PM2.5）污染導(dǎo)致能見度下降與形成灰霾天氣的長期變化趨勢，得到：灰霾天氣主要出現(xiàn)在10月至次年4月，灰霾導(dǎo)致能見度惡化（吳兌等，2012）。對北京地區(qū)大氣能見度的統(tǒng)計(jì)分析表明，大氣能見度有明顯的年際變化、季節(jié)變化和日變化特征，且能見度與相對濕度和空氣污染物質(zhì)量濃度呈反相關(guān)，污染物質(zhì)量濃度對能見度的影響以冬季最為明顯（王淑英等，2003）。PM2.5和相對濕度是影響能見度的主要因子，能見度與PM2.5的擬合曲線在約0.05 mg·m-3處是一個分界：當(dāng)PM2.5＞0.05 mg·m-3時(shí)，隨著PM2.5降低，能見度變化不明顯；當(dāng)PM2.5＜0.05 mg·m-3時(shí)，隨著PM2.5降

低，能見度迅速改善（陳義珍等，2010）。

多人研究認(rèn)為，小粒徑顆粒對能見度的影響作用更顯著（古金霞，2010；張宏等，2011；劉瓊等，2012；宋明等，2013；Kaminski等，2013；趙晨曦等，2014；程穆寧，2014），因此，本文著重研究了PM2.5質(zhì)量濃度對能見度的影響情況；本文分析了北京地區(qū)灰霾的特征，并分析了PM2.5質(zhì)量濃度與能見度的相關(guān)關(guān)系，在此基礎(chǔ)上，進(jìn)一步研究了PM2.5質(zhì)量濃度影響能見度變化程度的分界點(diǎn)。

1 材料與方法

1.1儀器

能見度儀：VPF-730型降水及能見度儀，基于前散射探測原理，量程為10 m～75 km，±2%高分辨率探測精度，同時(shí)可測量雨、雪等天氣現(xiàn)象。

相對濕度：芬蘭VAISALA-MAWS301型自動氣象站，可同時(shí)觀測風(fēng)、溫、濕、壓等氣象參數(shù)。

1.2觀測地點(diǎn)及時(shí)間

觀測點(diǎn)位于中國環(huán)境科學(xué)研究院大氣樓樓頂平臺（116°24′E，40°2′N）。觀測時(shí)間為2013年6月1日─2014年5月31日，共計(jì)365 d。

1.3數(shù)據(jù)采集及分析方法

氣象數(shù)據(jù)及能見度數(shù)據(jù)采集頻率均為1/min，為避免降雨、雪時(shí)雨滴、雪對能見度的影響，剔除降雨、雪時(shí)間段內(nèi)數(shù)據(jù)，對觀測數(shù)據(jù)進(jìn)行小時(shí)平均。PM2.5的數(shù)據(jù)采用美國大使館公開小時(shí)監(jiān)測數(shù)據(jù)，頻率為1/h。得到有效數(shù)據(jù)時(shí)數(shù)8135 h（夏季1871 h，秋季2004 h，冬季2109 h，春季2151 h），有效天數(shù)362 d。

根據(jù)北京的氣候特征，將研究時(shí)間（2013年6月至2014年5月）劃分為4個季節(jié)，即6、7、8月為夏季，9、10、11月為秋季，12、1、2月為冬季，3、4、5月為春季。

根據(jù)氣象行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)QX/T 113─2010《霾的觀測和預(yù)報(bào)等級》和相關(guān)研究，對霾的定義表述：（1）當(dāng)研究時(shí)段內(nèi)能見度＜10.0 km，平均相對濕度＜95%，且排除該時(shí)段內(nèi)出現(xiàn)降水、沙塵暴、揚(yáng)沙、浮塵、煙幕、吹雪、雪暴等天氣現(xiàn)象造成的視程障礙，即可判識為灰霾，該時(shí)段定義為灰霾時(shí)。（2）平均相對濕度＜80%的灰霾定義為干霾，平均相對濕度在80%～95%之間的灰霾定義為濕霾。（3）8:00─18:00期間，灰霾時(shí)至少出現(xiàn)2次，則定義該日為灰霾日（馬驍駿等，2013；賀千山等，2013；王苑等，2013）。另外，根據(jù)霾預(yù)報(bào)等級又將不同能見度下的灰霾天氣劃分為不同強(qiáng)度的霾，見表1。

表1 霾預(yù)報(bào)等級Table 1 Haze forecast level

2 結(jié)果與討論

2.1灰霾污染特征

2.1.1 灰霾日及干、濕霾發(fā)生的季節(jié)分布

經(jīng)統(tǒng)計(jì)分析得出，2013年6月至2014年5月北京灰霾發(fā)生小時(shí)數(shù)為4572 h，占全年總監(jiān)測小時(shí)數(shù)56.2%，灰霾天數(shù)233 d，占全年總監(jiān)測天數(shù)64.4%。

圖1是2013年6月到2014年5月北京地區(qū)灰霾日及干、濕霾發(fā)生頻率的季節(jié)分布圖，從圖中可以看出，監(jiān)測期間內(nèi)，冬春兩季發(fā)生灰霾的頻率較高，其中，冬季灰霾發(fā)生頻率為59.9%，干霾發(fā)生頻率59.0%，均為全年最高，相反濕霾發(fā)生頻率最低，僅為0.9%；秋季發(fā)生灰霾頻率全年最低，為45.2%；夏季干霾發(fā)生頻率最低為36.8%，相反濕霾發(fā)生頻率全年最高為17.6%?；姻舶l(fā)生頻率在一年內(nèi)呈現(xiàn)為冬季＞春季＞夏季＞秋季。

圖1 北京灰霾日及干、濕霾發(fā)生頻率的季節(jié)分布（2013年6月─2014年5月）Fig. 1 Seasonal variations of occurrence frequency of regional haze day and dry, damp haze in Beijing (June 2013─May 2014)

2.1.2 灰霾強(qiáng)度分布

圖2是北京地區(qū)不同強(qiáng)度霾的分布圖。從圖2（a）可知，全年輕微霾時(shí)數(shù)1625 h，占總灰霾時(shí)數(shù)的35.5%，輕度霾時(shí)數(shù)1101 h，中度霾時(shí)數(shù)683 h，重度霾時(shí)數(shù)1163 h，呈現(xiàn)為輕微霾＞重度霾＞輕度霾＞中度霾。輕微霾中大多為干霾，而濕霾在重度霾中分布最大，有308 h，占重度霾發(fā)生小時(shí)數(shù)的26.5%。

從四季分布來看，見圖2（b），輕微霾在各季節(jié)中分布均較高，其中以春季發(fā)生頻率最大為

27.5%；輕度霾、中度霾在各季節(jié)中發(fā)生較均勻；重度霾在冬季分布最高，總計(jì)415 h，頻率為19.7%，其次為秋季，發(fā)生頻率為16.4%。

圖2 北京不同強(qiáng)度霾的分布（2013年6月─2014年5月）Fig. 2 The distribution of the different intensity haze in Beijing (June 2013─May 2014)

對研究期間內(nèi)不同強(qiáng)度霾中干、濕霾發(fā)生時(shí)數(shù)按年和季節(jié)分別進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，見圖2（c）。由圖可知，研究期內(nèi)輕微霾、輕度霾、中度霾均以干霾為主；重度霾在春、秋、冬季節(jié)也以干霾為主，而在夏季以濕霾為主；濕霾比重隨灰霾強(qiáng)度加強(qiáng)而增大，由此可以推斷濕霾發(fā)生對霾強(qiáng)的升級有直接推動作用，即濕霾對能見度下降的貢獻(xiàn)多于干霾，分析其機(jī)理為：SO2和NO2等一次排放的污染氣體在大氣顆粒物表面通過非均相反應(yīng)轉(zhuǎn)化生成硫酸鹽和硝酸鹽等吸濕性二次氣溶膠，在濕霾發(fā)生時(shí)，高的相對濕度促使氣溶膠顆粒吸濕增大，從而使大氣消光作用增強(qiáng)，降低了大氣能見度（王躍思等，2014；童堯青等，2007；范新強(qiáng)和孫照渤，2009；過宇飛等，2013；楊欣，2014）。

2.1.3 重度霾發(fā)生月分布

經(jīng)統(tǒng)計(jì)，監(jiān)測期間重度霾發(fā)生小時(shí)數(shù)僅次于輕微霾，因此，減少重度霾發(fā)生小時(shí)數(shù)應(yīng)是目前大氣治理工作的重要工作。圖3為重度霾在不同月份中的分布頻次，由圖可見，2014年2月是重度霾分布最高的月份，發(fā)生頻率高達(dá)22%，其次為9月和10月，5月分布最少僅為2%，其次為4月和11月。

圖3 北京重度霾的月份分布頻率（2013年6月—2014年5月）Fig. 3 Frequency of the heavy haze distribution by month in Beijing (June 2013─May 2014)

另外，根據(jù)統(tǒng)計(jì)觀測期間共計(jì)63 d重度霾日，其中有25 d降水日，且主要集中在6─9月份。無

降水重度霾日在每個月都有分布，2014年2、3月份最多，分別10 d和6 d。

2.2能見度與PM2.5的相關(guān)性分析

2.2.1 全年P(guān)M2.5的質(zhì)量濃度分布特征

對研究期間PM2.5小時(shí)質(zhì)量濃度數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，結(jié)果見圖4。從圖中可以看出，PM2.5月均質(zhì)量濃度呈夏季低冬季高的顯著變化趨勢，且PM2.5小時(shí)質(zhì)量濃度在各月分布變化較大，最小2 μg·m-3，最大671 μg·m-3，其中以2013年8月的小時(shí)質(zhì)量濃度分布最為均衡（上四分位到下四分位距離最短），月均質(zhì)量濃度也最低為61 μg·m-3，2014年2月的小時(shí)質(zhì)量濃度分布差異顯著，約有50%的小時(shí)質(zhì)量濃度超過150 μg·m-3，25%的小時(shí)質(zhì)量濃度超過300 μg·m-3，月均質(zhì)量濃度也最大為177 μg·m-3。

對研究期間數(shù)據(jù)完整樣本的PM2.5日均質(zhì)量濃度進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，總計(jì)333 d。參照環(huán)境空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)PM2.5的24 h平均質(zhì)量濃度（楊欣，2014），達(dá)一級標(biāo)準(zhǔn)的天數(shù)有59 d，占17.7%，達(dá)二級標(biāo)準(zhǔn)的天數(shù)有159 d，占47.7%，超標(biāo)天數(shù)174 d，超標(biāo)率為52.3%。研究期間PM2.5質(zhì)量濃度統(tǒng)計(jì)見表2。

2.2.2 PM2.5質(zhì)量濃度與能見度關(guān)系

對不同月份的能見度和PM2.5質(zhì)量濃度做相關(guān)性分析，置信度取99%，P＜0.01，均呈極顯著水平，根據(jù)表3和圖5可見，能見度和PM2.5呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，均可用y=ax-b（a、b為正數(shù)）表示，且負(fù)相關(guān)性較高，其中2013年10月到2014年3月相關(guān)系數(shù)|r|均大于0.9，尤其以2014年2月的相關(guān)性最大為0.96，從圖5中可以看出，2月份數(shù)據(jù)形成的帶狀最窄，散點(diǎn)分布相對集中，而2014年5月的相關(guān)性最小為0.76，圖中散點(diǎn)帶狀較寬，分布不夠集中，較分散。

圖4 北京PM2.5質(zhì)量濃度分布箱形圖（2013年6月—2014年5月）Fig. 4 Box-plot of PM2.5concentration distribution in Beijing (June 2013─May 2014)

表2 PM2.5質(zhì)量濃度統(tǒng)計(jì)表（2013年6月—2014年5月）Table 2 Statistical table of PM2.5concentration (June 2013─May 2014)

另外，在對研究期間各月份的相對濕度和PM2.5質(zhì)量濃度進(jìn)行平均后發(fā)現(xiàn)，在各月份相對濕度均較高的夏季，能見度和ρ(PM2.5)的相關(guān)系數(shù)|r|均小于

0.9，而在各月份相對濕度較低的冬季，兩者相關(guān)系數(shù)|r|提高，且能見度有隨ρ(PM2.5)增高而增大的趨勢。同時(shí)，對研究期間不同霾類別下能見度與PM2.5質(zhì)量濃度進(jìn)行相關(guān)性分析，見圖6，從圖中可以看出，干霾發(fā)生時(shí)兩者相關(guān)系數(shù)|r|為0.82，濕霾發(fā)生時(shí)，|r|降為0.79。由此可以推斷，低相對濕度下，高PM2.5質(zhì)量濃度對能見度的影響更為直接。

表3 能見度與PM2.5質(zhì)量濃度相關(guān)關(guān)系統(tǒng)計(jì)表（2013年6月—2014年5月）Table 3 Statistical table of the correlation between visibility and PM2.5concentration (June 2013─May 2014)

圖5 北京市不同季節(jié)能見度與PM2.5質(zhì)量濃度的相關(guān)性Fig. 5 Seasonal variations of correlation between visibility and PM2.5concentration in Beijing

2.2.3 PM2.5質(zhì)量濃度與能見度相關(guān)關(guān)系突變分界點(diǎn)

從圖5和圖6中可以看出，能見度變化與PM2.5質(zhì)量濃度密切相關(guān)，當(dāng)PM2.5質(zhì)量濃度小于某一值k時(shí)，隨著ρ(PM2.5)的變化，能見度的變化不明顯，而當(dāng)大于k時(shí)，能見度便隨ρ(PM2.5)發(fā)生急劇下降，為量化該變化程度，設(shè)α＝|ΔVis/Δρ(PM2.5)|，其意義為當(dāng)PM2.5質(zhì)量濃度改變1 μg·m-3時(shí)，能見度變

化α km。據(jù)此，對表3中各月份趨勢線方程求導(dǎo)，令|y′|=α，求得x=k，即k值對應(yīng)PM2.5質(zhì)量濃度。本文分別令α=1，0.5，0.25，0.1，求得各月份k值，結(jié)果見表4。

圖6 北京市干、濕霾發(fā)生時(shí)能見度與PM2.5質(zhì)量濃度的相關(guān)性Fig. 6 The correlation between visibility and PM2.5concentration during dry and damp haze in Beijing

表4 α不同取值對應(yīng)的k值Table 4 K values corresponding to different alpha μg·m-3

從表4可知，當(dāng)α=1時(shí)（即PM2.5質(zhì)量濃度改變1 μg·m-3，能見度改變1 km），以2013年6月為例，在該月份ρ(PM2.5)低于30.0 μg·m-3時(shí)，通過減少1 μg·m-3的PM2.5，能見度即可提高1 km以上，而當(dāng)PM2.5高于78.5 μg·m-3以上時(shí)，每減少1 μg·m-3PM2.5，能見度僅改善不足0.1 km。以全年平均效果來看：當(dāng)ρ(PM2.5)＜23.2 μg·m-3時(shí)，PM2.5每減少1 μg·m-3，能見度改善大于1 km；當(dāng)23.2＜ρ(PM2.5)＜70.8 μg·m-3時(shí)，每減少1 μg·m-3PM2.5，能見度則改善0.1～1 km；當(dāng)ρ(PM2.5)＞70.8 μg·m-3時(shí)，PM2.5每減小1 μg·m-3，能見度改善不足0.1 km。由此說明，隨著PM2.5質(zhì)量濃度增加，能見度的改善難度明顯增大。

經(jīng)統(tǒng)計(jì)，研究期間50.4%的PM2.5小時(shí)質(zhì)量濃度大于70.8 μg·m-3，15.2%的小時(shí)質(zhì)量濃度在45.4～70.8 μg·m-3之間，15.5%的小時(shí)質(zhì)量濃度在23.2～45.4 μg·m-3之間；只有18.9%的小時(shí)質(zhì)量濃度小于23.2 μg·m-3。因此，北京地區(qū)在改善能見度的過程中，通過降低1 μg·m-3的PM2.5，使能見度改善大于或遠(yuǎn)大于1 km的概率僅為18.9%，而在50.4%的時(shí)段內(nèi)僅能使能見度的改善小于或遠(yuǎn)小于0.1 km，因此，北京地區(qū)在改善空氣質(zhì)量，提高大氣能見度的工作上任重而道遠(yuǎn)。

3 結(jié)論

（1）2013年6月至2014年5月北京灰霾發(fā)生小時(shí)數(shù)為4572 h，占全年總監(jiān)測小時(shí)數(shù)56.2%，灰霾天數(shù)233 d，占全年總監(jiān)測天數(shù)64.4%?；姻舶l(fā)生天數(shù)在一年四季相差不大，總趨勢為冬季＞春季＞夏季＞秋季。濕霾最易發(fā)生在夏季，干霾最易發(fā)生在冬季，分別占當(dāng)季灰霾時(shí)的17.6%和59.0%。

（2）根據(jù)霾強(qiáng)度統(tǒng)計(jì)分析，全年霾時(shí)中輕微霾＞重度霾＞輕度霾＞中度霾，其中，輕微霾時(shí)數(shù)1625 h，重度霾時(shí)數(shù)1163 h，輕度霾時(shí)數(shù)1101 h，中度霾時(shí)數(shù)683 h。重度霾在2014年2月發(fā)生最多，重度霾日共計(jì)63 d，夏季重度霾以濕霾為主。

（3）研究期間PM2.5質(zhì)量濃度呈夏季低冬季高的顯著變化趨勢，PM2.5日均質(zhì)量濃度達(dá)一級空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)59 d，達(dá)二級標(biāo)準(zhǔn)159 d，達(dá)標(biāo)率分別為17.7%和47.74%。

（4）不同月份能見度和ρ(PM2.5)呈負(fù)相關(guān)性較高的冪函數(shù)關(guān)系（置信度取99%，P＜0.01，呈極顯著水平），其中2014年2月相關(guān)系數(shù)|r|最大為0.96，2014年5月最小為0.76，且相關(guān)系數(shù)|r|在濕度較大月份均小于0.9，在濕度較低月份有所提高，并有隨PM2.5月均質(zhì)量濃度增高而增大的趨勢；干霾時(shí)段兩者相關(guān)系數(shù)|r|為0.82，濕霾時(shí)段降為0.79，說明在無高濕條件影響下，空氣中細(xì)顆粒物對能見度的影響更為直接。

（5）北京地區(qū)在改善能見度的過程中，通過降低1 μg·m-3的PM2.5，使能見度改善大于或遠(yuǎn)大于1 km的概率僅為18.9%，而在50.4%的時(shí)段內(nèi)僅能使能見度的改善小于或遠(yuǎn)小于0.1 km。

致謝：作者衷心感謝唐偉博士對本文英文專業(yè)用詞的建議及修改。

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Characterization of the PM2.5Pollution in Beijing

ZHANG Ge1,3, CHEN Yizhen2,3*, LIU Houfeng1, YANG Xin3, ZHAO Yuxi3
1. College of Population Research and Environment, Shandong Normal University, Jinan 250014, China; 2. Collaborative Innovation Center of Atmospheric Environment and Equipment Technology, Nanjing 210044, China; 3. Chinese Research Academy of Environmental Sciences, Beijing 100012, China

Airborne particles can cause damage to human health and reduce visibility, leading to regional haze pollution and thus affecting our daily life and transportation activities. In recent years, Beijing municipal government has strengthened the control policy to reduce Particulate Matter (PM) concentrations. Although the PM2.5level decreases, the regional haze pollution still occurs frequently. To further and better understand the characteristics of the PM2.5pollution in Beijing and provide control strategies to the government for policy making, an extensive analysis of the observed meteorological and PM2.5data is essential. In this study, observations of the meteorological parameters and PM2.5concentrations from June 2013 to May 2014 were statistically analyzed. The distribution of regional haze at different strength level, and the relationship between PM2.5concentration and visibility were studied. Based on that, the various cut-off points of low visibility related to the PM2.5level were found. The results indicated that the regional haze occurred totally up to 4572 hours and 233 days, which are approximately 56.2% of the studied hours and 64.4% of the studied days, respectively. The sequence of the occurrence of haze days in different seasons was: winter ＞ spring ＞ summer ＞ autumn. The damp haze happened mostly in summer, while the dry haze happened mostly in winter, accounting for 17.6% and 59.0% of the haze days in that season, respectively. The trend of haze with different intensity was: light haze ＞ heavy haze ＞ slight haze ＞ moderate haze, occurring 1625 h, 1163 h, 1101 h, and 683 h during the study period. The PM2.5concentration had a high negative correlation with the visibility in the power function (confidence level at 99%, P ＜ 0.01) and showed a more direct effect on the visibility without the influence of high moisture. By decreasing the PM2.5concentration of 1μg/m3, the probability of improving the visibility greater or far greater than 1 km was only 18.9%, while 50.4% of that was less or far less than 0.1 km.

Beijing; regional haze; visibility; PM2.5

X16

A

1674-5906（2014）12-1946-07

國家環(huán)境保護(hù)公益科研專項(xiàng)(201309062)；國家環(huán)境保護(hù)公益科研專項(xiàng)(201109005)

張歌（1987年生），女，碩士研究生，主要從事大氣物理研究。E-mail: gezhangzz@126.com

*責(zé)任作者，研究員，chenyz@craes.org.cn

2014-10-30

張歌，陳義珍，劉厚鳳，楊欣，趙妤希. 北京地區(qū)灰霾污染特征[J]. 生態(tài)環(huán)境學(xué)報(bào), 2014, 23(12): 1946-1952.

ZHANG Ge, CHEN Yizhen, LIU Houfeng, YANG Xin, ZHAO Yuxi. Characterization of the PM2.5Pollution in Beijing [J]. Ecology and Environmental Sciences, 2014, 23(12): 1946-1952.