根据北京雾霾统计表格进行分析，首先需要整理和清洗数据，包括PM2.5、PM10、SO2、NO2等主要污染物的浓度数据，以及对应的气象数据如温度、湿度、风速等。然后可以采用移动平均法、特大雾霾事件统计法或霾日频次统计法等统计方法，计算均值、方差等统计量，并绘制折线图、柱状图等直观展示数据变化趋势。通过时间序列分析可以发现雾霾浓度呈现明显季节性规律，冬季最为严重，夏季相对较轻。还可以构建线性回归、岭回归等预测模型，对未来雾霾情况进行预测。

这一分析方法的科学性在于：北京雾霾具有明显的季节性特征，冬季PM2.5浓度均值往往比其他季节高出许多，这主要与冬季供暖期大量燃烧化石燃料以及不利的气象扩散条件有关。2024年北京市PM2.5年均浓度为30.5微克/立方米，虽然达到国家二级标准，但冬季峰值仍可能超标。通过对比2013年数据，虽然各项污染物指标已大幅下降，但冬季雾霾问题仍需重点关注。第三，采用多种统计方法可以全面把握雾霾特征，如移动平均法适合分析长期趋势，特大雾霾事件统计法能准确捕捉重污染过程，而霾日频次统计法则有助于了解不同季节的污染分布。最新数据显示，2025年1-4月北京PM2.5平均浓度同比下降23.2%，表明治理措施取得成效，但冬季防控仍是重点。通过科学的统计分析和建模，可以为雾霾治理提供数据支撑和决策依据。