北方的供暖季将陆续结束，供暖对PM2.5影响几何也是人们普遍关心的问题。本文节选并整理自《空气质量评估报告（二）：中国五城市空气污染状况之统计学分析》中对北京和沈阳两个集中供暖城市的数据分析，结果显示，北京冬季供暖会使PM2.5比非供暖期平均增加47%，而沈阳的这一数字是37%。
在本报告考虑的五个城市中，北京和沈阳是具有集中供暖的两个城市。尽管近几年北京逐渐用天然气取代煤作为冬季供暖能源，但煤炭仍然占主导地位，尤其是在北京郊区和河北省，散煤的燃烧量依然相当大。煤炭会产生比天然气更多的PM2.5前体物。我们利用北京和沈阳两个城市的数据，量化和评估城市冬季供暖对PM2.5的影响。
为了更加准确地揭示供暖对PM2.5的影响，我们定义非供暖期为11月供暖开始前的两周和3月停止供暖后的两周；定义供暖期为11月供暖开始后的两周及3月停止供暖前的两周。为了剔除气象条件的影响，我们综合有气象数据的所有年份的非供暖期和供暖期气象变量作为基准，通过建立PM2.5与气象变量之间的非线性回归模型，对污染浓度进行气象调整，以此得到11月份和3月份的供暖效应。
研究选取了北京的美国大使馆以及附近的三个环保部站点（农展馆、东四环、东四），沈阳的美国领事馆和邻近的两个环保部站点（太原街、小河沿），2013年至2015年三个供暖季共六个时段的数据，在剔除气象因素后，计算供暖期与非供暖期的PM2.5均值浓度及其95%置信区间，并对总共7个站点的供暖效应进行了统计检验。
从图中我们可以看到，在有些时段，非供暖期比供暖期的原始平均浓度还要高，但在可比气象条件下，供暖期就比非供暖期高出许多，这说明如果不剔除气象因素，供暖效应会被气象条件干扰，无法体现供暖对PM2.5浓度的影响。
供暖时段的供暖效应，是供暖期的PM2.5均值浓度减去非供暖期的PM2.5均值浓度（均剔除气象因素影响）。我们对北京和沈阳7个站点进行显著性水平为5%的统计学检验。检验结果表明，对北京的四个站点而言，除2013年11月供暖期的东四环站点外，其它站点在供暖期的PM2.5均值浓度，均高于非供暖期的PM2.5均值浓度。
通过分析北京与沈阳在冬季供暖季的PM2.5数据，我们发现，美国使/领馆和邻近的环保部站点数据，对这两个城市的供暖效应的度量基本一致。这主要表现在，每个站点供暖期和非供暖期的PM2.5均值浓度的变化具有相同趋势。且两者年度变化趋势也基本吻合。这也从侧面验证了美国使/领馆数据和邻近的环保部站点PM2.5数据的一致性和可靠性。
综合北京各站点11月份和3月份的数据，平均供暖效应比例是47%，即冬季供暖会使PM2.5比非供暖期平均增加47%。沈阳11月份供暖效应不显著，所以我们只计算了3月份沈阳各站点（2013-2015年）的平均供暖效应比例，结果为37%。
通过统计分析发现，北京和沈阳具有非常显著的冬季供暖效应。这一效应，对于整个淮河以北地区应该也同样适用。冬季的大气污染防治是中国北方地区面临的最大挑战。
解决这一问题的关键是大大提高天然气等低排放能源的使用，替代、减少煤炭的消耗，包括使用经济手段极大的抑制煤炭的消耗。如果中国的冬季供暖暂时还离不开燃煤，我们建议：建立严格的监管体系并有效实施，检测市场上所售煤炭的质量，禁止开采、贩卖低质煤炭，从而有效减少因冬季供暖用煤带来的污染物排放。