PM_2.5是造成京津冀空气污染的一个重要因素。近年来我国政府对于一些重要的活动和会议均会采取一些严格的短期控制措施以保障蓝天，例如党的十九大、APEC会议、阅兵等。这为科研工作者提供了良好的机会来研究短期控制政策对空气污染治理的有效性。 

　　我室联合国内多家研究机构和大学于党的十九大召开期间，在河北香河大气综合观测站进行了一系列的PM_2.5离线和在线采样工作，分析了PM_2.5中的离子、元素、碳组分以及在线获取了颗粒物的散射和吸收性质。结果表明，十九大控制期间PM_2.5及其化学组分的浓度比非控制期间降低了20.6-43.1%，而机动车排放、生物质燃烧、工业排放及扬尘源对PM_2.5的贡献也降低了38.5-77.8%。针对非控制期间发生的两次污染事件的分析表明，其中一次污染事件主要是受到二次源的影响；中尺度区域大气化学传输模式（WRF-Chem）模拟结果发现该次污染事件中京津冀地区对PM_2.5的贡献高达73.6%。而另一次污染事件则是受到了生物质燃烧排放的影响，京津冀地区对PM_2.5贡献了46.9%。 

　　基于IMPROVE公式得到，硝酸铵是十九大控制期间颗粒物消光的主要贡献者，而有机物则是非控制期间的主要贡献者。通过TUV辐射模型计算得到十九大控制和非控制期间，PM_2.5对地面辐射强迫的影响分别为-14.0和-19.3 W/m²。控制期间PM_2.5各化学组分对辐射强迫的贡献比非控制期间降低了22.7-46.7%。该研究对理解京津冀地区的污染形成和大气污染控制政策的制定以及相关气溶胶辐射效应具有一定的科学意义。 

　　该项成果已发表在《Atmospheric Chemistry and Physics》期刊上。本研究得到了大气重污染成因与治理攻关项目（DQGG0105）和国家自然科学基金（41503118和41661144020）的资助。 

　　图1.（a）采样期间各化学组分对PM_2.5贡献的时间序列变化；（b）十九大控制与非控制期间各化学组分对PM_2.5的贡献。 （王启元）

　　图2.（a）正矩阵因子模型解析的六种源分类；（b）十九大控制与非控制期间，各源排放的PM_2.5浓度和（c）各源对PM_2.5的贡献。 （王启元）