近年来，我国华北地区大气PM_2.5浓度持续下降，基于PM_2.5质量浓度估算的疾病负担也显著下降，但与氧化损伤相关的呼吸系统疾病发生率反而微弱上升。因此，有必要从毒性角度识别颗粒物的优先控制组分，开展以人体健康影响导向的空气质量改善。氧化潜势是一种优于颗粒物质量浓度的毒性指标。2018-2022年期间，在北京城区开展了氧化潜势(OP^DTT)的长期观测。2018-2021年随着PM_2.5浓度下降，OP_v^DTT从0.42 nmol·min⁻¹·m⁻³逐年下降至0.25 nmol·min⁻¹·m⁻³；OP_m^DTT从12.8 pmol·min⁻¹·μg⁻¹ 逐年下降至9.4 pmol·min⁻¹·μg⁻¹。2022年，尽管PM_2.5浓度达到最低值，但OP_v^DTT和OP_m^DTT分别升高至0.42 nmol·min⁻¹·m⁻³和18.2 pmol·min⁻¹·μg⁻¹。基于颗粒物化学组分和气象条件的同步观测，利用受体模型和机器学习方法，识别出黑碳、金属元素是影响PM_2.5氧化潜势的关键组分，沙尘、交通排放和生物质燃烧是PM_2.5氧化潜势的关键源；沙尘、黑碳以及黑碳与NO₂和SO₂的协同效应是驱动北京空气质量改善背景下PM_2.5氧化潜势先降低后增加的关键因素。进一步利用机器学习模型，对比了北京、石家庄、镇江和海口PM_2.5的氧化潜势，发现石家庄>北京>镇江>海口；黑碳是其他地区的关键毒性组分。本研究表明，从氧化潜势的角度，未来北京空气质量改善需加强沙尘和黑碳的减排，同时开展黑碳和NOx的协同减排有利于降低颗粒物的氧化潜势。本研究为北京及其他地区进一步改善空气质量，保护人体健康提供了新的视角。论文第一完成单位为北京化工大学，合作单位包括陕西科技大学、河北化工医药职业技术学院、南京环境监测中心、海南大学和赫尔辛基大学；论文第一作者为北京化工大学博士生李锦雯同学，通讯作者为北京化工大学刘永春教授。原文链接。