張家熙，韓晶晶，尹 立，鄭甲煒，甘亞男，王式功

1.成都信息工程大學(xué)大氣科學(xué)學(xué)院/環(huán)境氣象與健康研究院，四川 成都 610225 2.河南省氣象服務(wù)中心，河南 鄭州 450003 3.上海市浦東新區(qū)氣象局，上海 200135 4.攀枝花市中心醫(yī)院氣象醫(yī)學(xué)研究中心，四川 攀枝花 617000 5.青海師范大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院，青海 西寧 810000

2020年初出現(xiàn)新型冠狀病毒肺炎(COVID-19)疫情，中國多省(區(qū)、市)啟動(dòng)重大突發(fā)公共衛(wèi)生事件一級(jí)響應(yīng)，全國各地進(jìn)入疫情管控期[1-2]。為了最大限度地切斷病毒傳播途徑，全國范圍內(nèi)實(shí)行了嚴(yán)格的疫情管控措施，大幅度減少了來自交通源的大氣污染物排放以及大部分工業(yè)源的大氣污染物排放。

對(duì)比以往因重大活動(dòng)而進(jìn)行減排措施的結(jié)果來看，控制污染源頭排放能夠有效控制部分大氣污染物的濃度以及部分二次大氣污染物的生成[3-5]，工業(yè)污染控制對(duì)當(dāng)?shù)卮髿馕廴局卫碇陵P(guān)重要，也說明通過加大管控力度可有效減輕或避免重空氣污染事件產(chǎn)生[6]。此前因重大活動(dòng)而實(shí)行的污染減排措施是有限度的，而此次COVID-19疫情管控則給大氣環(huán)境帶來了最大限度的減排效應(yīng)。根據(jù)歐洲航天局衛(wèi)星數(shù)據(jù)，2020年初中國東部地區(qū)對(duì)流層的NO2濃度比2019年同期下降了65%，主要是因?yàn)橐咔楣芸仄陂g交通限制及大量化石燃料的使用減少[7]，第一季度中國總體CO2排放量減少了18.7%[8]。HUANG等[9]利用中國東部地區(qū)的觀測和建模數(shù)據(jù)，對(duì)疫情管控期幾次霧霾污染過程進(jìn)行分析，探明其污染過程是由二次污染增強(qiáng)所導(dǎo)致，來自運(yùn)輸業(yè)的NOx的減少增加了O3和夜間NO3自由基的生成，增強(qiáng)了大氣氧化能力，從而促進(jìn)了二次顆粒物的生成。WANG等[10]利用社區(qū)多尺度空氣質(zhì)量模型研究了廣州、上海等10個(gè)城市在疫情管控初期的PM2.5變化情況，表明因疫情管控所帶來的減排在一定程度上減少了PM2.5的排放，但是在面對(duì)不利的氣象條件時(shí)仍出現(xiàn)重污染天氣過程。這也說明，不利的氣象條件仍是影響大氣污染物濃度的重要因素之一。WANG等[11]利用長三角及珠三角城市群觀測數(shù)據(jù)與模擬數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比發(fā)現(xiàn)，雖然2個(gè)地區(qū)主要大氣污染物在疫情管控期間均有明顯下降，但2地區(qū)O3濃度則呈現(xiàn)截然相反的變化趨勢。其中珠三角地區(qū)O3污染情況得到緩解，但長三角地區(qū)O3平均質(zhì)量濃度上升。王申博等[12]研究了河南省在疫情影響下的PM2.5組分特征，表明疫情影響下機(jī)動(dòng)車和燃?xì)馄髽I(yè)等排放的下降對(duì)顆粒物的削減有成效，但是持續(xù)運(yùn)行的供暖鍋爐、燃煤電廠和工業(yè)企業(yè)以及生活源的排放可能促進(jìn)了二次硫酸和二次有機(jī)氣溶膠的大量生成。代興良等[13]分析了疫情期間咸陽市空氣質(zhì)量變化情況，得出在一次排放和二次生成前體物都下降的情況下PM2.5降幅低于預(yù)期，暗示了剩余污染源對(duì)空氣質(zhì)量的影響。

本研究利用全國31個(gè)省會(huì)(省府)城市、直轄市(未包含港澳臺(tái)地區(qū))有數(shù)據(jù)記錄的427個(gè)站點(diǎn)的6種大氣污染物數(shù)據(jù)，通過統(tǒng)計(jì)學(xué)處理來說明大氣污染物濃度的變化，細(xì)化分析全國主要城市整體大氣污染物變化過程，分別對(duì)采暖區(qū)、非采暖區(qū)6種大氣污染物濃度變化進(jìn)行對(duì)比，分析采暖對(duì)各項(xiàng)污染物的影響，也為研究此次疫情管控所帶來的減排效應(yīng)提供了更詳盡的理論依據(jù)。

1 數(shù)據(jù)來源及研究方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

所使用的2020年1月11日至2020年3月9日的中國31個(gè)省會(huì)(省府)城市、直轄市(以下稱“全國主要城市”)及往年同期(2014—2019年)的6種大氣污染物(PM2.5、PM10、NO2、SO2、CO和O3)日均質(zhì)量濃度數(shù)據(jù)，均來自中國空氣質(zhì)量在線監(jiān)測分析平臺(tái)(https://www.aqistudy.cn/historydata/)。

1.2 研究方法

1.2.1 疫情階段劃分

在對(duì)比歷年春節(jié)假期前后大氣污染物情況時(shí)，均以農(nóng)歷為主，春節(jié)假期為國家法定農(nóng)歷新年假期(正月初一至初七)。

選取2020年1月11日(全國公共衛(wèi)生事件一級(jí)響應(yīng)前2周)至2020年3月23日(全國逐步復(fù)工復(fù)產(chǎn)后兩周)作為研究的時(shí)間階段。

1.2.2 研究區(qū)簡介

秦嶺-淮河是我國的集中供暖區(qū)分界線，我國集中供暖的省會(huì)(省府)城市、直轄市包含拉薩、烏魯木齊、哈爾濱、長春、沈陽、呼和浩特、北京、天津、石家莊、銀川、西寧、蘭州、西安、鄭州、太原以及濟(jì)南等16座。

1.2.3 研究方法

利用偏相關(guān)分析對(duì)各大氣污染物之間的相關(guān)性進(jìn)行更具體分析同時(shí)也能大致反映其來源情況，求出一階偏相關(guān)系數(shù)r12(3)來表示其相關(guān)程度，具體見式(1)：

(1)

式中：r12為大氣污染物質(zhì)量濃度x1、x2的皮爾遜相關(guān)系數(shù)；r13為x1與時(shí)間序列x3的皮爾遜相關(guān)系數(shù)；r23為x2與x3的皮爾遜相關(guān)系數(shù)。

同時(shí)，利用雙樣本雙邊t檢驗(yàn)以檢驗(yàn)大氣污染物濃度階段性變化差異的可信度，從而來判斷大氣污染物濃度變化是否存在顯著性差異。

1.2.4 資料處理

(2)

(3)

(4)

如果該大氣污染物逐日平均質(zhì)量濃度數(shù)據(jù)是正態(tài)分布，那么在樣本量n>30的情況下，Jarque-Bera統(tǒng)計(jì)量J符合自由度為2的卡方分布，即可以對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行雙樣本雙邊t檢驗(yàn)。

2 結(jié)果與分析

2.1 春節(jié)假期前后大氣污染物變化情況比較

2020年春節(jié)假期前后6種大氣污染物濃度變化及與往年同期對(duì)比情況如表1所示。結(jié)合圖1所列數(shù)據(jù)，2020年春節(jié)假期前后PM10、SO2、NO2及CO平均質(zhì)量濃度對(duì)比往年同期有顯著性的下降，降幅分別達(dá)到了22.46%、60.13%、17.64%以及13.71%。除O3平均質(zhì)量濃度顯著性上升達(dá)10.80%外，PM2.5與PM10平均質(zhì)量濃度在2020年春節(jié)假期期間有小幅度上升，這種現(xiàn)象的產(chǎn)生與2020年除夕至大年初四京津冀地區(qū)、汾渭平原和東北地區(qū)出現(xiàn)區(qū)域性重污染過程有關(guān)[14]，這說明盡管此次疫情帶來了極限減排的情景，但面臨不利的氣象條件時(shí)仍出現(xiàn)顆粒物(PM2.5、PM10)超標(biāo)情況。

表1 6種大氣污染物質(zhì)量濃度均值對(duì)比及變化情況Table 1 Comparison of mean values and departure from normal values of 6 air pollutants

圖1 全國主要城市2020年與往年春節(jié)假期前后6種污染物質(zhì)量濃度變化比較Fig.1 Comparison of changes in the concentration values of 6 air pollutants in provincial capitals of China before and after the Spring Festival holidays in 2020 and previous years

已有研究表明，機(jī)動(dòng)車交通量的減少以及工業(yè)生產(chǎn)的停工能夠顯著減少相關(guān)污染物的排放并改善當(dāng)?shù)氐目諝赓|(zhì)量[15-17]，其表現(xiàn)為2020年春節(jié)假期期間NO2、CO及SO2平均質(zhì)量濃度的大幅度下降。不同于往年春節(jié)假期后正?；謴?fù)社會(huì)生產(chǎn)、生活情況，2020年春節(jié)假期延長，全國各地仍處于居家隔離、停工停產(chǎn)狀態(tài)，各項(xiàng)大氣污染物(除O3外)與往年同期相比仍有較大幅度下降。降幅最大為SO2，超過59%；對(duì)比往年春節(jié)假期后NO2平均質(zhì)量濃度明顯快速回升的情況，2020年同期NO2平均質(zhì)量濃度仍持續(xù)下降，降幅為35.59%。PM2.5、PM10及CO平均質(zhì)量濃度降幅分別為7.85%、30.37%、29.77%。

對(duì)不同城市O3濃度變化進(jìn)行分析發(fā)現(xiàn)，全國主要城市中共有25個(gè)城市O3平均質(zhì)量濃度在研究時(shí)段內(nèi)呈上升狀態(tài)，主要集中在北方地區(qū)，其中太原、鄭州、西寧、烏魯木齊等城市與往年同期相比，O3平均質(zhì)量濃度增幅均超過了35%。雖然不同城市影響O3濃度的氣象條件不盡相同，但這些城市研究期間均主要以晴天為主，充足的日照、較少的降水、較低排放狀態(tài)的NOx等使O3濃度大幅上升。貴陽、重慶、成都等O3平均質(zhì)量濃度下降或基本持平的城市主要以陰雨天為主，冬季較厚的云層遮擋了大部分的太陽輻射，使得O3濃度與往年同期相比有所下降。

2.2 疫情管控期前后大氣污染物變化情況

為了更好地利用假設(shè)檢驗(yàn)來檢驗(yàn)大氣污染物濃度變化的差異性，故選擇14 d為一個(gè)周期進(jìn)行差異性比較，如表2、表3所示。自疫情管控開始后，除O3平均質(zhì)量濃度顯著上升27.36%外，其余5種大氣污染物平均質(zhì)量濃度均有顯著性下降，其中NO2平均質(zhì)量濃度降幅最大，達(dá)到46.26%；PM2.5及PM10平均質(zhì)量濃度降幅分別也達(dá)到了22.43%、27.17%，這與ZHANG等[18]所得結(jié)論基本一致；CO平均質(zhì)量濃度降幅其次，達(dá)到了19.20%；SO2平均質(zhì)量濃度降幅最小，僅為8.76%。

表2 全國主要城市疫情管控前14 d與疫情管控初期14 d6種大氣污染物濃度均值對(duì)比及變化情況Table 2 Comparison and change of the mean values of 6 air pollutants in 14 days before epidemic control and 14 days in the initial period of epidemic control

表3 全國主要城市疫情管控末期與復(fù)工復(fù)產(chǎn)初期6種大氣污染物濃度均值對(duì)比及變化情況Table 3 Comparison and change of the mean values of 6 air pollutants in the late period of epidemic control and the initial period of gradual resumption of work and production

結(jié)合表3數(shù)據(jù)，雖然全國自2020年2月24日開始逐步復(fù)工，但復(fù)工率較低，除NO2外其余大氣污染物平均質(zhì)量濃度仍有小幅度下降，其中SO2平均質(zhì)量濃度降幅最大達(dá)到14.25%。值得注意的是，NO2平均質(zhì)量濃度在初步復(fù)工復(fù)產(chǎn)后有所上升，增幅為13.57%，這與初步復(fù)工復(fù)產(chǎn)后交通的有限放行以及部分工業(yè)部門的逐步復(fù)工復(fù)產(chǎn)有關(guān)。但初步的復(fù)工復(fù)產(chǎn)仍然是有限的，結(jié)合部分工業(yè)指標(biāo)(如發(fā)電廠平均煤炭消耗量、山東省煉油作業(yè)率等情況)來看，直至2020年3月底4月初，全國工業(yè)水平才逐步恢復(fù)到正常水平[19]。

選擇2020年3月10—23日為復(fù)工復(fù)產(chǎn)第二階段并與復(fù)工復(fù)產(chǎn)初期進(jìn)行比較，如表4所示。與復(fù)工復(fù)產(chǎn)初期相比，第二階段的復(fù)工復(fù)產(chǎn)PM2.5與CO平均質(zhì)量濃度仍在下降并且降幅變大，NO2平均質(zhì)量濃度增幅變大，其余3種污染物平均質(zhì)量濃度由初期的下降情況變?yōu)樯仙闆r，其升幅均超過12%。CO平均質(zhì)量濃度的持續(xù)下降可能與近年來對(duì)工廠的排放治理有關(guān)，而PM10濃度在此期間的大幅度上升則與2020年3月中旬一次全國大范圍的沙塵天氣影響有關(guān)。

表4 全國主要城市復(fù)工復(fù)產(chǎn)初期與復(fù)工復(fù)產(chǎn)第二階段6種大氣污染物濃度均值對(duì)比及變化情況Table 4 Comparison and change of the mean values of 6 air pollutants in the initial period and the second stage of gradual resumption of work and production

2.3 采暖區(qū)和非采暖區(qū)大氣污染物變化情況

供暖及供電等生活必要部門在疫情管控階段仍需不間斷進(jìn)行保障工作，對(duì)中國主要城市進(jìn)行南北方采暖、非采暖區(qū)分類并選取往年同期與2020年同期比較，能更好地探究在極限減排的場景下供暖對(duì)空氣質(zhì)量影響。

圖2和圖3分別為采暖區(qū)與非采暖區(qū)2020年與往年同期大氣污染物濃度對(duì)比情況。整個(gè)研究時(shí)段內(nèi)，采暖區(qū)除O3外的其余5種大氣污染物平均質(zhì)量濃度均高于非采暖區(qū)，采暖區(qū)整體的空氣質(zhì)量水平在此期間差于非采暖區(qū)，這與徐艷嫻[20]所研究往年采暖區(qū)與非采暖區(qū)冬季大氣污染物情況的結(jié)論基本一致，說明疫情管控所帶來的“減排效應(yīng)”仍未改變采暖區(qū)與非采暖區(qū)之間的空氣質(zhì)量差異，采暖仍為北方大部分地區(qū)在冬季主要的污染源之一。

圖2 采暖區(qū)2020年與往年同期6種大氣污染物濃度對(duì)比情況Fig.2 Comparison of 6 air pollutants values in heating area in2020 with the same period of previous years

圖3 非采暖區(qū)2020年與往年同期6種大氣污染物濃度對(duì)比情況Fig.3 Comparison of 6 air pollutants values in non-heating area in 2020with the same period of previous years

如表5所示，自疫情管控開始，采暖區(qū)和非采暖區(qū)CO與NO2平均質(zhì)量濃度較管控期前均有大幅度下降，SO2平均質(zhì)量濃度則均有小幅度下降。與NO2的來源相似，CO的直接來源之一也為汽車尾氣[21]，其質(zhì)量濃度的大幅度下降與管控期間交通限制有關(guān)。由于煤作為重要燃料，同時(shí)也是采暖鍋爐及電力行業(yè)主要燃料，其燃燒時(shí)除了產(chǎn)生大量顆粒物外，還會(huì)生成CO、CO2、SO2及少量SO3(硫氧化物)、NOx、烴類有機(jī)物等有害氣體，而這些氣態(tài)污染物在大氣中又會(huì)發(fā)生一系列復(fù)雜的化學(xué)反應(yīng)，生成二次PM2.5[22-26]；SO2作為煤炭燃燒的主要產(chǎn)物之一[27]，在2020年疫情管控期間，采暖區(qū)SO2平均質(zhì)量濃度雖有下降，但其仍約為非采暖區(qū)的2.6倍，采暖區(qū)CO平均質(zhì)量濃度約為非采暖區(qū)的1.6倍。不論采暖區(qū)還是非采暖區(qū)，O3平均質(zhì)量濃度均有上升趨勢，這與國內(nèi)大多數(shù)城市研究所得出結(jié)論基本一致[28-29]，并且在研究時(shí)段內(nèi)采暖區(qū)O3平均質(zhì)量濃度僅為非采暖區(qū)的1.07倍，2個(gè)地區(qū)差異不明顯，O3在不同區(qū)域污染及來源情況不同[30-33]，針對(duì)這種情況仍需更多更詳細(xì)的研究。

表5 全國主要城市疫情管控期間采暖區(qū)和非采暖區(qū)2020年與往年同期各大氣污染物均值情況比較Table 5 Comparison of the mean values of 6 air pollutants in heating area and non-heating area during epidemic control period in 2020 and the same period in previous years

疊加疫情管控影響，在整個(gè)疫情管控期間采暖區(qū)與非采暖區(qū)大氣污染物(除O3)平均質(zhì)量濃度均顯著性低于往年同期水平。與往年同期相比，2020年疫情管控期間非采暖區(qū)的PM2.5平均質(zhì)量濃度下降幅度大于采暖區(qū)并達(dá)到了43.65%，非采暖區(qū)的PM10平均質(zhì)量濃度降幅也大于采暖區(qū)，達(dá)到了47.8%，說明疫情管控措施對(duì)非采暖區(qū)顆粒物(PM2.5、PM10)平均質(zhì)量濃度的影響大于采暖區(qū)。采暖區(qū)SO2平均質(zhì)量濃度降幅則大于非采暖區(qū)，為67.81%，但采暖區(qū)SO2平均質(zhì)量濃度仍大于非采暖區(qū)，這也反映了冬季采暖對(duì)SO2濃度的持續(xù)影響。CO平均質(zhì)量濃度降幅情況采暖區(qū)與非采暖區(qū)相差不大，分別為27.92%及30.00%；非采暖區(qū)的NO2平均質(zhì)量濃度下降幅度較大，達(dá)到了51.68%，疫情管控措施對(duì)NO2濃度的影響是非采暖區(qū)大于采暖區(qū)的。采暖區(qū)O3濃度的增幅則大于非采暖區(qū)。

逐步復(fù)工復(fù)產(chǎn)后，除NO2外其余大氣污染物均有降幅，但采暖區(qū)與非采暖區(qū)情況不盡相同。如表6所示，采暖區(qū)除NO2和O3平均質(zhì)量濃度在復(fù)工復(fù)產(chǎn)初期有小幅度上升外，其余4種大氣污染平均質(zhì)量濃度仍有降幅。非采暖區(qū)除SO2和O3平均質(zhì)量濃度有小幅度下降外，其余4種大氣污染物平均質(zhì)量濃度均有升幅，NO2平均質(zhì)量濃度升幅最大并達(dá)到了26.17%。采暖區(qū)與非采暖區(qū)的大氣污染物平均質(zhì)量濃度在復(fù)工復(fù)產(chǎn)后變化差異也說明了2個(gè)區(qū)域內(nèi)部大氣污染形勢不同，采暖區(qū)4種大氣污染物的持續(xù)下降可能與其復(fù)工復(fù)產(chǎn)進(jìn)程緩慢有關(guān)。非采暖區(qū)大氣污染物的變化，尤其是NO2平均質(zhì)量濃度的大幅度回升，也從側(cè)面證明了此次疫情管控的“減排效應(yīng)”對(duì)非采暖區(qū)大氣污染物的影響是大于采暖區(qū)的。

表6 采暖區(qū)與非采暖區(qū)疫情管控期末期與復(fù)工復(fù)產(chǎn)初期大氣污染物均值變化情況Table 6 Changes in the average values of air pollutants at the end of the epidemic control period and the beginning of the resumption of production in heating and non-heating areas

2.4 大氣污染物偏相關(guān)分析

對(duì)大氣污染物之間分別進(jìn)行偏相關(guān)分析，能夠大致反映其來源情況[34-35]，并初步探究其互相作用過程。從全國主要城市整體情況來看，在疫情管控期間PM2.5與PM10偏相關(guān)系數(shù)為0.952，并且其平均質(zhì)量濃度比(PM2.5/PM10)為0.77；整個(gè)研究期間兩者變化趨勢基本一致，并且細(xì)顆粒物貢獻(xiàn)了絕大部分的大氣顆粒物污染。PM2.5與SO2、NO2、CO的偏相關(guān)系數(shù)分別為0.705、0.791以及0.831，同樣可以說明PM2.5與其變化趨勢基本一致。雖然交通活動(dòng)及工業(yè)活動(dòng)等受限，但仍有采暖及電力保障等生活必要部門工作影響，排放產(chǎn)生的NOx等氣體通過復(fù)雜的大氣化學(xué)反應(yīng)生成硫酸鹽、硝酸鹽等二次顆粒物，這是影響PM2.5濃度變化的原因之一。

對(duì)采暖區(qū)和非采暖區(qū)分別進(jìn)行顆粒物(PM2.5、PM10)與SO2、NO2、CO偏相關(guān)分析，結(jié)果如表7所示。采暖區(qū)與非采暖區(qū)PM2.5與PM10偏相關(guān)系數(shù)基本一致，分別為0.947和0.946，與全國整體情況一致，即采暖區(qū)與非采暖區(qū)均為細(xì)顆粒物貢獻(xiàn)了大部分的顆粒物污染。采暖區(qū)PM2.5與CO偏相關(guān)系數(shù)高于非采暖區(qū)，而非采暖區(qū)PM2.5與NO2、SO2偏相關(guān)系數(shù)則高于采暖區(qū)。非采暖區(qū)SO2本體濃度較低，但仍與PM2.5有較高的偏相關(guān)系數(shù)并且高于采暖區(qū)，這也說明了SO2在2個(gè)區(qū)域中影響PM2.5濃度的過程有所不同。

表7 全國主要城市疫情管控期間采暖區(qū)與非采暖區(qū)大氣污染物偏相關(guān)系數(shù)Table 7 Bias correlation coefficients of air pollutants between heating andnon-heating areas during the epidemic control period

3 結(jié)論

1)受疫情管控并疊加春節(jié)假期影響，中國主要城市整體上2020年春節(jié)假期期間相較往年同期除O3平均質(zhì)量濃度上升外，其余5種大氣污染物平均質(zhì)量濃度大幅下降，降幅最大為SO2，其次為NO2。對(duì)比疫情管控期前，疫情管控初期除O3平均質(zhì)量濃度有上升外，其余5種大氣污染物中NO2平均質(zhì)量濃度降幅最大，SO2平均質(zhì)量濃度降幅最小。隨著復(fù)工復(fù)產(chǎn)的進(jìn)程加快，復(fù)工復(fù)產(chǎn)初期只有NO2平均質(zhì)量濃度上升，第二階段除PM2.5、CO平均質(zhì)量濃度下降外，其余大氣污染物平均質(zhì)量濃度均大幅度上升，增幅均超過12%。

2)此次極限減排的場景仍未改變采暖區(qū)空氣質(zhì)量差于非采暖區(qū)這一現(xiàn)象。2個(gè)區(qū)域大氣污染物相比較往年同期，在2020年疫情管控期除O3外其余大氣污染物平均質(zhì)量濃度均有較大幅度下降。采暖區(qū)SO2平均質(zhì)量濃度降幅為6種大氣污染物中降幅最大并達(dá)到了67.81%，采暖區(qū)SO2與CO平均質(zhì)量濃度仍分別為非采暖區(qū)的2.6倍及1.6倍。初步復(fù)工復(fù)產(chǎn)后，采暖區(qū)除NO2和O3平均質(zhì)量濃度有小幅度上升外，其余4種大氣污染物平均質(zhì)量濃度仍為下降狀態(tài)；非采暖區(qū)除SO2和O3平均質(zhì)量濃度有小幅度下降外，其余4種大氣污染物平均質(zhì)量濃度均為上升。這也說明了復(fù)工復(fù)產(chǎn)的進(jìn)程對(duì)2個(gè)區(qū)域內(nèi)大氣污染物濃度變化有著不同的影響。

3)在此次極限減排的場景下，不利的氣象條件仍然對(duì)大氣污染物濃度有較大影響，如2020年1月下旬一次華北大部分地區(qū)重污染天氣過程及3月中旬全國大范圍沙塵過程，使得大部分地區(qū)顆粒物(PM2.5、PM10)濃度在短時(shí)期內(nèi)有較大幅度上升。

4)疫情管控期間全國主要城市PM2.5與PM10偏相關(guān)系數(shù)達(dá)到了0.952，即PM2.5貢獻(xiàn)了大部分的顆粒物污染；PM2.5與SO2、NO2、CO偏相關(guān)系數(shù)分別為0.705、0.791、0.831。PM2.5仍為采暖區(qū)與非采暖區(qū)在疫情管控期間的主要顆粒物污染來源。采暖區(qū)PM2.5與SO2、NO2、CO偏相關(guān)系數(shù)與非采暖區(qū)有較大差別，這也反映了2個(gè)不同區(qū)域間PM2.5的來源及變化情況的不同。