PM2.5浓度主要受三个因素影响：（i）污染物排放，（ii）天气因素，（iii）以上二者的交互作用。陈松蹊教授团队之前的研究发现：北京城区PM2.5近80%的变异（Variation）可以由天气因素所解释。人们常常将产生严重PM2.5污染的原因归咎于气象条件，然而实际上，导致PM2.5污染的根本原因是过量排放，气象条件只是影响其浓度表现的外部因素。就好像一个腐坏的鸡蛋在夏天散发出令人不悦的气味，如果想彻底解决问题，办法是处理坏鸡蛋，而不只是开窗通风。

为了解决PM2.5这个“臭鸡蛋”，就要量化在不受气象条件干扰下的空气污染状况，我们需要关注在可比气象条件下PM2.5污染的三个“月度指标”：均值、中位数和90%分位数浓度。PM2.5月中位数浓度（50%分位数）是指有50%经过气象因素调整后的PM2.5浓度大于它，50%小于它，正好处于PM2.5分布的中间。同样的, 90%分位数浓度是指有10%的PM2.5大于、90%的PM2.5小于该浓度，因此90%分位数度量了最严重那10%的污染情况。

在前述关于北京城区PM2.5的研究报告中，提出了一个剔除不同年份气象因素变异对PM2.5浓度影响的统计方法，来计算以上三个“月度指标”。这种统计学方法的详细描述可参见英文文章（该文章已发表于英国《皇家学会会刊》。