由于上世纪城市化的快速发展，目前世界上已有超过一半的人口居住在城市中。在大城市里，频繁的人类活动不仅带来了巨大的物质财富和更高质量的生活水平，也导致了日益严峻的环境问题，比如空气污染。这种情况在发展中国家的特大型城市中尤为明显，北京就是其中一例。细微颗粒（PM2.5）是主要的空气污染物，在许多大城市中直接导致空气能见度降低，造成常见的雾霾天气，而且其有毒成分会威胁公众健康。
作为衡量城市空气质量的典型指标，PM2.5浓度与人类的活动密切相关，受到快速城市化进程的影响。北京的空气污染是否与其快速的城市化进程直接相关？中国科学院生态环境研究中心的韩立建博士及其合作者利用PM2.5浓度数据、能见度气象数据和城市化指标来确定能见度和PM2.5浓度之间的相关性，并量化了PM2.5浓度动态与北京城市化进程之间的关系。
该研究报告于2016年3月31日发表在自然出版集团旗下期刊《科学报告》（Scientific Reports）上。PM2.5是PM10的重要组成部分，然而在不同地区，PM2.5在PM10中所占的比例各不相同。研究人员在稳定的气象条件下分析了为期223天的北京空气监测数据，发现在北京的空气中，PM2.5是PM10的主要成分，所占比例高达71%±17%。
PM2.5和PM10都是影响能见度的主要物质，而PM2.5浓度的增加直接导致能见度下降。从1973年到2013年，北京的全年平均能见度持续振荡下降。此外，在风速大于4米/秒时的天数中的年平均能见度相比其他气象条件下的年平均能见度明显提高，这表明大风是去除空气中污染物的主要力量。PM2.5很容易进入人的呼吸系统，并对人体健康产生严重危害。
相比之下，较大的颗粒不能深入呼吸系统，对人体健康产生的危害相对较小。因此，在相同的微粒污染水平下，PM2.5在PM10中所占比例越高，表明空气对人类健康的负面影响概率越大。当气象条件稳定，风速呈相对稳定的U型趋势时，年平均PM2.5浓度明显上升。这表明，人类活动是导致PM2.5浓度上升的主要原因。PM2.5浓度的夏季平均增加量和秋季平均增加量明显高于春季和冬季。
此外，在1973年至2013年期间，PM2.5浓度在夏季增加最大，但在冬季并没有观察到明显的增加趋势。北京市的城市化指标（人口、GDP、能源消耗和车辆数量）和PM2.5浓度具有明显的相关性。1973年至2013年期间，人口和GDP与PM2.5浓度呈正相关性，这表明不断增长的人类活动是PM2.5浓度上升的主要原因。
能源消耗也对PM2.5浓度的上升有所贡献；PM2.5浓度和能源消耗之间的斜率自2004年之后发生了变化。此外，2004年前后，PM2.5浓度和汽车数量之间也呈现出了类似的相关性。最近几年，城市化对环境的负面影响，尤其是对空气质量的影响得到了特别的关注。
例如，环境库兹涅茨曲线（Environmental Kuznets Curve，EKC）发现城市生态环境和经济之间呈倒U型关系，通常人均收入8000美元是U型曲线的拐点。但在北京，研究人员并没有观察到经济和PM2.5浓度之间的倒U型关系，这表明北京可能还没有达到EKCU型曲线的转折点，即环境在经济发展时期持续恶化。
能源消耗、车辆数量和PM2.5浓度之间的关系也表明，经济并不是空气环境的唯一影响因素。2004年前后观察到的经济和环境之间的不同关系表明，人类活动对环境改善具有很强的冲击性，强烈的人类活动可以在短期内改变城市环境。如图4所示的PM2.5和城市化指标之间的关系，也反应了人类活动与城市环境之间的联系。
一开始，北京的发展高度依赖于重工业，从而使得GDP增长但却污染了大气环境，然而得益于奥运会及其相关环保活动，政府政策开始转变。在北京获选为2008年奥运会主办城市之后，北京政府启动了包括将重工业搬离北京等多项环保政策。从2004年开始，这些环保活动便取得了巨大成效，直接导致了PM2.5浓度的降低。然而2004年空气质量改善后，汽车数量的迅速增加又提供了新的PM2.5来源。
本研究数据表明，2004年以后汽车尾气排放对城市空气质量有着强烈的负面影响。因此，1973年至2013年期间，PM2.5浓度和城市化指标之间的关系呈现出增加、减少、再次增加的趋势。通过本研究，我们可以发现：气象条件并不是1973年到2013年PM2.5浓度增加的主要原因；而人口和GDP都和北京的PM2.5浓度明显正相关，并且密集的人类活动能在短时间内改变空气质量。
如同中国的其它特大城市，作为中国中央政府计划的《国家新型城镇化战略规划(2014-2020)》的一部分，北京在下一个十年中将继续加快城市化进程。中国政府计划从现在到2020年，全国城市化率在2012年52.6%的基础上提升至60%左右。如此迅速的城市化增长将带来更密集的社会和经济活动，而这也将直接影响城市环境。因此，控制和减少空气污染的发展战略对中国城市化的推进至关重要。