「APEC 藍」是如何實現的？
類似的還有「奧運藍」、「十八大藍」等
天津市的部分模型計算結果，供參考。
APEC期間，天津市近2000家企業實行了限產限排措施，近500個土石方作業和近6000個各類施工工地全部停工，機動車流量整體下降40%，為APEC藍的實現，做出了真金白銀的貢獻。
學生不是該專業的，在這裡試著班門弄斧，如果貽笑大方還請大家海涵
@何方輝 您太客氣了，這是我的答案，前段時間比較忙，回復的比較晚，希望能與您交流
這是本人論文一部分，嚴禁轉載
1.1 研究方法
文章將採用來自中華人民共和國環境保護部信息中心所公布的空氣質量指數（AQI）數據和中國氣象局發布的逐日城市天氣情況，選取河北石家莊市、邯鄲市、廊坊市、張家口市、保定市和邢台市六座城市作為受APEC峰會期間應急減排政策衝擊的研究對象，組成面板數據。在控制其每日的天氣狀況和風速風級等獨有指標後，以面板回歸的方法觀察政府政策調控對短期空氣質量改善是否有效。並隨後加入時間與「是否受到政府調控」二值變數的乘數項，考慮政府短期環境調控政策影響的時滯效應。
為了輔助證明本文結論，文章將在其後採用倍差法（Difference-in-Difference）,以上述6座城市的2014年度APEC期間以及前後的數據作為實驗組，以同期往年的歷史數據作為對照組進行倍差法實驗。
2.1面板回歸模型
在2014年度APEC期間，由於河北各城市之間的限行調控政策各有差異，所以在選取數據上本文涵蓋了政府調控政策前，政策實施中，與政策實施後三個階段的不同逐日數據。對應文章構建了「當日是否限行」Restriction(2/1)二值變數，即若為該城市受政府限行減排政策調控的日期則標記為2，否則即為1，以區分出該時期內各個城市受政策衝擊的不同階段。
因為使用面板數據，我們可以消除由於時間上相同的未觀測變數和在空間上相同的未觀測變數而引起的遺漏變數偏差,因而我們可以構建(Model 1)：
來觀測政府限行減排政策調控對於空氣質量的影響。若值為負且顯著，即可說明政府的限行減排調控政策有效。
以張家口市與石家莊市為例，2014年APEC期間，張家口市與石家莊市分別從11月3日與11月4日起實施限行政策，一直到11月12日結束。而其日度散點圖反應了，這一事件衝擊對當地空氣質量改善的可能的影響:
而考慮到各個受政策影響的城市，其某些同樣可以影響空氣質量的自身特質，諸如天氣狀況等因素，在時間上與空間上均不相同。因此下一步我們應當考慮加入反應各個城市自身狀況且與空氣質量密切相關的遺漏變數，在面板回歸方法的基礎上加以控制。
依據相關理論，大氣污染擴散是大氣中的污染物在湍流的混合作用下逐漸分散稀釋的過程。主要受風向、風速、氣流溫度分布、大氣穩定度等氣象條件和地形條件的影響。當風速較強時，大氣污染物擴散較快；當氣壓較小時，大氣污染物擴散較快。因而依據中國氣象局發布的逐日數據，本文在(Model 1)的基礎上再加入兩個二值變數：Wind(0/1)與Sunny(0/1)。當城市的主要風向風級超過三級時，Wind即被標記為1，反之則為0；由於晴天相對於陰雨天氣氣壓較小，因而若該城市某日出現晴天，則Sunny變數被標記為1，否則則為0。綜上我們在考慮風級和天氣狀況的城市個體因素的情況下，可以構建(Model 2)：
即
此外，在張家口市與石家莊市的日度空氣質量數據圖表中，我們可以觀察到在政策衝擊事件結束之後，空氣質量指數並未立即回復到受政策衝擊事件之前的平均水平。因而我們可以合理懷疑，「當日是否限行」Restriction的在Model 1與Model 2中的回歸係數可能與時間有關。則令表示該天距離本城市開始限行減排政策實施的以日為單位的時間差，同時把在政策衝擊事件發生前的每日該變數均標記為0，構建「當日是否限行」與時間的乘數項，則我們可以得到(Model 3)：
為避免乘數項信息缺失，構建二值變數Restriction（2/1），當該城市受政府限行減排政策調控的日期則標記為2，否則即為1。
而在考慮整次事件衝擊完成後對其後空氣質量的或有影響，令表示該天距離本城市結束限行減排政策實施的以日為單位的時間差，在政策衝擊事件結束之前的每日該變數均標記為0，為避免信息缺失，使用二值變數Restriction（2/1），構建其與時間的乘數項則可得到(Model 4)：
文章構建「當日是否限行」與時間的乘數項，得到Model
3與Model 4以期在控制滯後因素後，考察政策衝擊對空氣質量的影響。
2.2倍差法模型
在用受到政策衝擊事件的6座城市的數據進行面板分析之後，文章將繼續採用倍差法，採用不同數據，輔助驗證本文結論。
在倍差法模型中，文章將首先以上述6座城市的2014年度APEC期間受到政策衝擊時期數據作為實驗組，以相同城市同期往年的歷史數據作為對照組進行倍差法實驗。由於往年同期相同城市的季節因素大致相同，因而可作為對照組為實驗設定基準。
在區分實驗組與對照組時，設置二值變數Recent(1/-1)，即當變數屬於實驗組(2014年)時，標記為1，屬於對照組（2103年）時則標記為-1。進行簡單OLS回歸，即得模型(Model 5)：
「是否受政策衝擊影響」與實驗組與對照組的區分項Recent的乘數項係數，在進行簡單OLS回歸後，即為我們所關注的雙重差分項，
。
3.1統計性描述
在進行正式的面板回歸之前，我們先對所得2014年度因為APEC峰會而受到限行減排政策事件衝擊的6座城市的數據進行簡單統計性描述：
數據來源：中華人民共和國環境保護部信息中心、中國氣象局
因為有6座城市作為觀察對象，即其中變數id作為區分不同城市的變數，被賦予1到6的正整數值；時間則從2014年10月1日直至2014年11月20日，涵蓋了APEC峰會之前，期間和結束之後的三個階段。變數aqi為空氣質量指數。二值變數restriction表示該城市當日是否受限行減排規制，若受到規制則為1，否則即為0。二值變數sunny、wind則是描述城市個體的氣象信息，若當日出現晴天，則標記sunny為1，若當日該城市主要風向風級超過三級則標記wind為1，否則即為0。
3.2 面板回歸結果
下面對本文第二部分中的面板回歸模型中使用的Model
1至Model 4的回歸結果進行報告：
註：處理軟體為Stata
SE11。（1）為簡單OLS回歸結果，並使用異方差穩健標準誤；（2）-（5）均採用了固定效應面板回歸，並使用異方差序列相關穩健標準誤。每組回歸都加入了完整的城市個體啞變數，共6個城市。由於篇幅原因，個體變數的係數並沒有在表內報告。括弧內為相應係數零檢驗的t值，***、**、*分別表示係數在1%、5%、10%顯著性水平下顯著。
第（1）列報告了簡單OLS回歸的結果，考慮到可能存在的異方差問題，回歸使用了異方差穩健標準誤。第（2）-（5）列報告了固定效應面板回歸的結果，除了異方差外，還可能存在序列相關的問題，因此這些回歸都使用了異方差序列相關穩健標準誤。
在控制了天氣與風向的因素後，是否受政策調控對空氣質量指數的簡單OLS回歸已經顯示出較好的性質，其中我們最關注的時候否受政策調控變數的係數為負且在1%水平上顯著，而對於天氣狀況和風向而言也同樣在1%水平上顯著，這說明模型設定上較好的考慮了影響空氣質量的幾個重要條件。是否受到政策調控在簡單OLS回歸中係數為負，即說明在政府調控制定的日期內，當地的空氣質量有明顯好轉。而天氣狀況的係數顯著為負即說明，當天出現晴天時，由於氣壓較低有利於污染物的擴散，即有助於當地空氣質量的好轉。風級變數前係數的顯著為負，即當地當日風力越大，越有助於吹散大氣污染物，從而改善空氣質量。簡單OLS回歸為其後固定效應面板回歸提供了比較的基準。
在（Model 1）中，在未控制天氣狀況和風級的情況下，是否受調控的二值變數係數在加入城市個體啞變數的情況下仍然在1%的水平下顯著為負，且-59.27距簡單OLS回歸的-43.2係數有較大變化，這是由於沒有考慮城市的個體相關異質性因素，有關天氣狀況與風級情況對空氣質量變化的貢獻被部分的由是否受政策調控所解釋。在（Model 2）中，模型考慮了天氣狀況和風級的影響。雖然使用了固定效應面板回歸，但其回歸結果與簡單OLS回歸有較大的相似性。不僅有關係數的符號方向仍符合原有解釋以外，其數值大小也未有較大改變。僅由於將三級風級以上的天數都標記為1較為簡化，風級變數的係數由1%水平下顯著退化為5%水平下顯著。這均證明了，此回歸結果是較為穩定的。
在（Model 3）與（Model 4）中，我們考察了「當日是否限行」變數的回歸係數與政策實施時間有關的可能性。分別添加了「當日是否限行」與開始限行減排政策實施天數的乘數項Restriction*T1與「當日是否限行」與距離限行減排政策結束後天數的乘數項Restriction*T2。在控制了天氣狀況和當地風級的變數後，相關的回歸係數仍然符合預期。在兩模型中，天氣狀況與風級變數的回歸係數結果較為相似，二者的絕對值也沒有發現有較大的改變，只是風級回歸係數的顯著性水平有所降低。說明天氣狀況與風級對於空氣質量的影響，對於「受到政策實施後天數」改變的影響有較好的魯棒性。這一結果也比較符合常識，因為天氣狀況的變化的確不以人類活動而會有明顯的改變。
在（Model 3）中，我們最關心的「當日是否限行」變數的回歸係數仍舊在1%水平下顯著為負，但其絕對值相比於簡單OLS回歸和（Model 2）的中的有較大提升，這是因為在該模型中，我們加入了非負的乘數項Restriction*T1，而這在一定程度上對城市受到政策事件衝擊的影響已經做出了部分解釋。而對於非負的乘數項Restriction*T1，其回歸係數在10%的顯著性水平下為正，則在一定程度上說明，隨著限行政策開始實施，限行的時間越長其對於改善空氣質量的效果越差。這在一定程度上說明，政府在短期內運用行政命令改進峰會期間局部地區的空氣質量是合意的。但隨著時間的增加，這種「治標不治本」的方式並不能根除大氣污染，反而會造成規製成本的增加，而且由於生活與工業剛性的排污的壓力，其不能作為長久之計來運用。因而若希望從本質上解決大氣污染問題，還需要從產業結構升級和生產方法改進來著手。
在（Model 4）中，「當日是否限行」變數的回歸係數仍舊在1%水平下顯著為負。但其絕對值，在非負的乘數項Restriction*T2回歸係數在1%水平下顯著的情況下，相比於簡單OLS回歸和（Model 2）的中的出現了較大下降，這比較值得我們的關注。首先，當日是否限行」變數的回歸係數仍然顯著為負依舊支持政府的短期大氣污染調控政策是有效的。然而其絕對值的降低，說明（Model 4）揭示出，我們運用（Model 1~3）所估計的政策影響因素有所誇大。這一原因在非負的乘數項Restriction*T2回歸係數中有所揭示，T2是距離限行減排政策結束後的天數，其係數顯著為正即說明，在限行減排政策結束以後，生活污染與工業污染的排放都有較大的反彈。即在政府行政力量干預的情況下，空氣質量會因為污染排放的減少而得到改善，但一旦短期政策事件衝擊結束之後，人們會傾向於排放更多的污染物，以彌補因為政策事件衝擊而造成的對自身污染排放限制。
這一結果又從一個新的側面，印證了通過（Model 3）所得出的結論，即通過行政命令的短期政策調控對於長期空氣污染的緩解的無效性。
與此同時，由於我們的觀測時期包含政策事件衝擊前，政策事件衝擊中和政策事件衝擊後。對於Restriction這一二值變數我們在政策事件衝擊前和政策事件衝擊後都標記為1，僅在政策事件衝擊標記為2。但因為在模型中，我們在估計「當日是否限行」變數的回歸係數時，實際上再比較「政策事件衝擊中」的空氣污染指數與「政策事件衝擊前」與「政策事件衝擊後」的空氣污染指數的差值。由於人們在受到衝擊後，其有過渡排污的傾向，因而在（Model 1~3）中我們較高的估計了政策事件衝擊中空氣污染指數的減少，即誇大的短期行政命令對於空氣污染的改善效力。
因而在（Model 4）中，由於我們控制了表明因為時間改變而使得「當日是否限行」變數係數改變的情況，其回歸係數為-35.74更具解釋效力。即在短期內，政府通過行政命令，使當地工業限產停產與居民駕車單雙號限行可以使得當地空氣質量指數（AQI）下降約36點。而由於空氣質量指數是定量描述空氣質量狀況的無量綱指數，即需要對結果進一步解釋。根據《環境空氣質量指數（AQI）技術規定（試行）》（HJ 633—2012）可知：使一個地區空氣質量指數下降約36點，大致相當於使得空氣質量改善半級。[1]
3.3 倍差法回歸結果
在倍差法回歸中，由於與石家莊、張家口、與北京等地同緯度的其它城市其限行政策並不明確，本文選用了歷史同期的同城空氣質量數據作為實驗的控制組。由於往年同期相同城市的季節因素大致相同，因而可作為對照組為實驗設定基準。
由於往年最早的空氣質量數據為2013年10月28日，因而對照組選取從2013年10月28日至2013年11月30日，共34天的6城市歷史數據。設置二值變數Recent(1/-1)，即當變數屬於實驗組(2014年)時，標記為1，屬於對照組（2103年）時則標記為-1。
數據集擴大為510個觀察對象，略去統計性描述
回歸結果為：
我們可以看到restriction在1%水平下還是很顯著。
[1] 根據《環境空氣質量指數（AQI）技術規定（試行）》（HJ 633—2012）規定：空氣污染指數劃分為0－50、51－100、101－150、151－200、201－300和大於300六檔，對應於空氣質量的六個級別,指數越大,級別越高,說明污染越嚴重,對人體健康的影響也越明顯。
2014年11月6日修改，增加對比天數即樣本數，更新對霾的描述
大氣污染的成因非常複雜，治理也需要長時間的努力，此文只是作為個人見解，請勿隨意套用。
謝絕轉載，已授權知乎日報
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首先我們看一下北京前段時間的天氣情況，有風的日期我已經描紅了。
數據來源：北京10月份天氣
然後是北京前兩周2014年10月23日--11月5日AQI指數，AQI才是判斷天氣是否有污染的指標。
數據來源：中國環境監測總站 全國空氣質量實時發布系統
大家可以直觀的對比一下，10月26號、11月1日有兩次較大的風，這兩天的AQI指數也迅速下降，然後緩慢抬升，直到下一次有風天氣出現。
至於 「奧運藍」、「十八大藍」，由於並沒有相關的資料，不予評價。
其實就是 風吹的。
我在石家莊也是同樣的情形，本來的霧霾天氣在大風過後消散。
另外「霧霾」並不是一個準確的說法。霧與霾的區分在以前只是相對濕度不同，相對濕度90%以上叫霧，70%一下叫做霾。
但是在《霾的觀測和預報等級》（QX/T113—2010）對霾的定義是：大量極微細的干塵粒等均勻地浮游在空中，使水平能見度小於 10.0km 的空氣普遍混濁現象。相對濕度小於 80%，直接判識為霾；相對濕度 80%～95%時，按照地面氣象觀測規範規定的描述或大氣成分指標進一步判識。
真正要擔心的是其中的污染物，濕度的增大會導致污染物各種物理化學的變化，最終加劇了霧或者霾的形成。
為什麼會這樣呢？
北京風向分布大致為冬季西北風，夏季東南風。太行山脈的存在一定程度上阻擋了西北風的進入。在靜風條件下污染物難以擴散，很容易累積形成霧霾天氣。廊坊保定石家莊同時如此。從下圖可以看到，污染嚴重的城市，也是離太行山脈較近的城市。
最可憐的是衡水，明明沒有什麼污染企業，離太行山也較遠，13年仍然登上10大污染城市榜，還是因為地形與氣象因素——特殊的地形導致衡水地區上空會形成一個低氣壓漩渦，將周圍的空氣吸過來，大氣污染隨之而來......（某次講座聽到的，細節與專業名詞部分並不準確。並且由於是講座，所以相關的數據我是沒有的，希望不會影響那位老師發論文......）
作為一個環保人，常常感慨，什麼措施政策都比不上一陣大風，管你是300還是800，風過天晴。提起至此，只能敬畏自然力量的偉大以及人類的渺小。
APEC藍比較早了，正好手頭有閱兵藍的一些資料，可以簡要跟大家介紹下環保部門技術方面的一些情況。資料主要來源於北京市環境監測中心老師的課件。
閱兵活動保障的前期，也就是活動前3～1個月，就要開始進行空氣質量形勢的分析，參與單位涉及北京市市環境測中心，國家監測總站，北京氣象局，國家氣象中心，國家氣候中心，氣科院等。這一段時間主要對活動期間的空氣質量水平，污染特徵，主要影響氣候狀況，天氣系統，重污染髮生情況進行系統的分析，摸清情況，分析風險點，形成對活動期間空氣質量形勢的初步分析判斷。這部分的分析大部分也都是基於各類歷史資料和數值預報產品進行的。
八月下旬世錦賽開始北京開始實施保障施，閱兵預演前氣象部門有人工消雨，22號夜間有降水，23號閱兵預演圓滿成功。27號除京津冀外，山西，內蒙，山東，河南7省區市也參與了閱兵保障的區域會商；8月27日～9月4日，區域均啟動最高一級應急污染控制。
活動保障是在北京市空氣質量預報預警技術體系的基礎上完成的，比較複雜，涉及環境信息分析技術，動態統計預報技術，多模式數值預報技術，快速評估技術，以及高密度和強度的監測支撐等。
（這個不是忽悠，任何光鮮亮麗的背後都有一群幕後工作者，體系裡面看到的每一個框框拉出來都是大量的信息）
過程中的一些圖表在此不贅述，主要是個人所閱資料不全面，但這個量也比較大了，且過於專業，個人能力有限，就不妄自解讀了。有興趣的可以私聊。
活動期間的減排措施可能參與會商的區域更有體會，各方也都盡了極大的支持。這裡說兩點，一是減排措施不是拍腦袋出來的，而是經過科學的研究和評估確定的；二是不是說減排措施實施就沒事了，而是要結合實際監測（包括濃度和成分）進行對比和評估（不同時空尺度，不同污染物，不同源以及其他案例對比等），視情況可能還會進行調整。
每一次的經驗都是一筆寶貴的財富，說實話，一線城市因為這種活動的機會多，積累的無形財富也是二三線不能比及，畢竟，實踐跟理論之間往往還有那麼些差距。不過能有這樣的機會去實踐，總體而言還是好的。大的活動涉及到方方面面，需要各方協助和支持，站的高度不同，看問題的角度不同，各人也會有不同的看法，不過最終歸下來仍然是為了利益，個體利益或者大眾利益或者社會利益，最終還是要等待歷史來檢驗吧。
在家裡拍的，APEC 前後兩天，還以為左邊的大廈發射了。
先來說說北京的霾是怎樣的，很好玩，北京的霾都是周期循環：
在月黑霾濃的夜晚，伸手不見五指。塞外的大風，跋涉數百里，一夜鏖戰之後，次日清晨，一縷明媚的陽光從窗帘的縫隙透出，打在睡夢中的你的臉上。推開門，陽光燦爛，天藍雲白，PM2.5指數歸於50左右，朋友圈大量的藍色影像出現，美的讓人心碎。極目遠眺，藍天和大地的交界處有一層透明的薄霧。
第二天深藍變淺藍，遠處開始慢慢出現灰色，PM2.5指數70。
第三天淺藍變灰白，天地間夾了一層薄薄的霧霾，PM2.5升到120左右。
第四天大地和長空被霾佔領，PM2.5變250。
第五天天空陰暗，霧靄橫行，口罩，防毒面具，彷彿身處寂靜嶺，爆表...直到大風下次來臨…
如此循環往複生生不息是也。
至於APEC藍，天朝還真是有意思，讓我現實中感受到人類對環境的控制能力，限行，延遲供暖，限工廠...竟然還真能驅散霧霾？
關掉裂縫產生器就可以了
就是靠風！
北京環保就是靠風！這是我第一次回答問題，今天看了柴靜的「霧霾」調查，又看到這個問題，突然覺得這個問題不得不答。
至少，給你們提供一點粗淺的真相。
你們知道APEC藍是怎麼出現的嗎？治理？限行？風？都是扯淡！
我家在內蒙某個三線城市，工業完全是支柱產業。舉個例子，晚上七點鐘之後家裡是不能開窗戶的，寧可捂著也不能開，城市的南北方全都是重工業廠，高高的煙囪時時刻刻都在往外吐煙，城市裡面從來看不到星星。有一段時間上夜班，十一點的晚上，街道上煙霧濃到人喘不過氣來。
開APEC那一周，我家這裡整個城市的工廠全部停產，全市停電一周！到處都不上班，甚至政府部門和公檢法也不上班，基本上城市全部癱瘓了。整整一周，沒有電，沒有照明，沒有供暖。城市就好像突然停滯了，定格了一樣。
當時的政令是對這些工廠進行整改。
但是一周後城市沒有一絲變化。該排放排放，該污染還是繼續污染。
APEC當時我在外地，這些都是家裡人說的。
相信其他一些城市也是這樣。畢竟，估計內蒙的工廠沒有幾個污染排放達標的，還有河北，山西。北京的重污染廠在國家號召下都遷到這些省了。
北京基本一年四季刮西北風，這些省的污染物沒了，吹不過去了，天空可不就藍了。
APEC藍就是這麼一個政策下的產物。
一個城市的人想要看到一周的藍天，代價卻是許許多多城市看不到希望的黑暗。
附：APEC期間的舉措
北京及周邊8座城市都參與了APEC期間車輛限行。
北京：11月3日-12日，每天3時至24時機動車在北京行政區域內道路車牌尾號單雙號限行； 天津：11月6日0點-11日24點，在全市行政區域內道路，每天3點到24點單雙號限行； 張家口：11月1日至13日每天0時至24時，在張家口轄區道路上行駛的機動車實行單雙號限行，包含外地車輛； 保定：11月4日到11月12日，單雙號限行； 邯鄲：11月4日到11月12日，單雙號限行； 邢台：11月4日到11月12日，單雙號限行； 唐山：11月3日至11月12日，每天7時至19時，機動車尾號限行涉及道路為唐山市行政區劃內所有道路（含縣區），包括高速公路，且含外地車輛； 石家莊：11月4日到11月12日，石家莊進行單雙號限行； 廊坊：11月3日至11月12日，每天7時至20時，按照五組車牌尾號限行，含外地車輛。
北京：為保障APEC會議期間空氣質量，按照「會議期間大氣污染物排放重點企業停產限產方案」，11月3日零時至11日24時，全市141家重點工業企業實施停限產措施，其中69家實施停產，72家實施限產。
山東：會議期間，山東省2534個各類產生揚塵污染的建築工地停止作業，時間為11月3日至11日，實施區域為全省17設區市。
山西：為保證APEC會議期間北京市的空氣質量，太原市決定從即日起，對焦化、冶金、電力、水泥等污染行業的24家重點工業企業實施停產限產，以此來降低工業污染物的排放量。
河北：自11月1日起河北省所有鋼廠、軋鋼廠，鍍鋅廠及酸洗企業全部停止生產。
天氣預報說這幾天霧霾，結果APEC一開天氣晴朗。
石家莊的各種工程還有工廠等污染源停工，當天公交車免費乘坐。
好像2022年是北京的冬奧會吧，我已經做好停暖氣的準備了，實在不行就上電暖氣。
等等，電力也是火力發的是咩？！！如果停電……颳風颳得 限排作用微乎其微
說白了就是有風沒霧霾 沒風有霧霾。我石家莊北京來回跑，石家莊沒什麼大風天氣，幾乎天天有霧霾，北京經常颳風（生活在北京的人應該有感受，去年這個時候風大的走路都不穩）風一停天灰濛濛的跟石家莊一樣。
我有同學曾經說：＂北京必須要從沙塵暴和霧霾里選一個。＂不過現在北京的風還算乾淨，起碼我沒見過以前新聞里的沙塵暴。
結論先說：總數爆表情況下，其中汽車尾氣貢獻大概是70微克/立方米。
汽車生成的二次氣溶膠污染實際數值有多少，各種複雜因素很多，非常難估算。
不過我們有兩個樣本——apec和閱兵，可以通過這2段時間的數據做個估計：
2015年，抗戰大閱兵紀念活動期間(8月20日-9月4日)，北京市實施臨時性管控措施：
公務用車全天停駛80%；每天3時至24時實行單雙號行駛(其中機動車管制時間為2015年8月20日0時至9月3日24時)；工業企業停產或限產；施工工地停工等。
北京當時到底有多少車，限行了多少比例？
這個好查——北京公務車在冊62026輛，北京公交在冊運營車輛27738輛，全部汽車保有量561萬輛（2016年初數據）
我們簡單算一下：
閱兵藍期間，單雙號限行車輛為552萬，禁行車輛為6.2萬輛，不禁行車輛為2.7萬輛，可上路車輛為279萬輛
而平時尾號限行車輛期間，可上路車輛為449萬輛，閱兵期間車輛約為平時的62%。
閱兵期間8月20日—9月3日，北京PM2.5平均濃度為每立方米18微克。
也就是說，62%的汽車，加上部分未抑制揚塵（無數據，按零計，雖然這麼搞不太科學）、未停產工業污染（無數據，按零計，汽車黨要哭了）、油煙（不可靠數據稱佔13%），總共可在大氣中生成直接污染、二次氣溶膠共計18微克/立方米。
北京全年PM2.5平均濃度為80.6微克/立方米，按不可靠數據13%計算，則油煙可穩定產生污染10.4微克/立方米。那麼62%的汽車只能產生8.6微克/立方米的污染。
這個數據肯定不對，因為它顯然是錯的（不要問我為什麼錯。）
因此我們把油煙這部分也按零計！閱兵時所有的污染全算到汽車頭上！
算出來的結果是：如果閱兵期間不採取限行措施，所有汽車都上路，按當時氣象擴散條件，污染將達到髮指的29.03微克/立方米！
有人說當時風大，那我們看看APEC期間的擴散條件——西南風3級以下——最不利的氣象條件。
即便如此，APEC期間的pm2.5濃度也只有43微克/立方米。不難算出如果當時所有汽車上路的話，PM2.5的濃度將為——69.4微克/立方米。
但事實上，APEC一結束不久，11月20日，污染指數就到了302-419微克/立方米。
霧霾的真正兇手到底是誰？這恐怕是最高機密了。
當然，汽車尾氣含有各種有毒物質，最好禁止燃油車上路，大家都開電動車！
大家覺得，霧霾最大的、真正的罪魁禍首是誰？否則30年治理無望。
有句古話叫做 量中華之物力 結與國之歡心 不知道用在這裡掐不恰當
我覺得根本原因只可能是ZF有除霾神器。
超級電風扇（風力+2），在北京北部安幾個
靜電除塵網（高度500米，過濾90%灰塵），北京北部豎起來
除雲炮（直接將雲變成雨水），奧運等各大活動都有使用
……
不過因為神器消耗太大，所以平日不能使用。另一方面也是擔心會引起不可知的蝴蝶效應。
請大家不要再吐槽不讓開車工廠停工不送暖氣等問題，是因為需要這些能源去啟動神器啊。
當然，如果此等神器真的不存在，那隻能和上面說的一樣，是運氣好了。
霧霾其實是中國最新的一種技術，通過大量的霧霾達到隱藏城市的目的，防止美國間諜衛星的偷拍，由於技術發展不成熟，所以暫時只在北京等地小範圍實驗。開大會辦活動時候記者來的多了，自然要散掉，防止大範圍的播報引起美國間諜的注意。
坐標石家莊 化工基地有一工廠 年三十都不放假 現在歇了
是不是排放的原因 最好來個全年限行 對比一下數據就知道了
小時候只見過白茫茫的霧 哪有灰濛濛的霾
今天廠里通知 禁止點火 哎 什麼時候不讓
點煙呢
濟南也是出了力的。
為保障APEC會議期間空氣質量，定於11月7日0時至12日24時實施機動車限行，單號單行，雙號雙行。詳見市政府通告。濟南市人民政府1.機動車限行與管控
2.燃煤企業和工業企業停限產
3.工地停工
4.加強城市道路保潔
5.調休放假
國家是可以控制天氣的！
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