阿克達(dá)拉PM2.5演變特征及與氣象要素的相關(guān)性分析

王 紅，顧張杰，王 丹，莊曉翠

(阿勒泰地區(qū)氣象局，新疆 阿勒泰市 836000)

前 言

PM2.5指大氣中粒徑小于或等于2.5μm的顆粒物[1-2]，它不僅導(dǎo)致許多城市環(huán)境污染、還給人們的身體健康帶來(lái)嚴(yán)重威脅[3～5]。為深入了解氣象要素與PM2.5顆粒物的影響，眾多學(xué)者對(duì)京津冀、長(zhǎng)三角、珠三角進(jìn)行了大量觀測(cè)和研究，取得了許多成果[6～8]，如張?jiān)砾i等[9]探究了北京周邊城市PM2.5污染變化特征及其與地面天氣形勢(shì)之間的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)PM2.5濃度與風(fēng)速、相對(duì)濕度分別呈顯著的負(fù)相關(guān)、正相關(guān)關(guān)系。吳雁等[10]研究了河北中南部PM2.5濃度時(shí)間變化特征及其與氣象條件的相關(guān)性。陳婷等[11]研究了陳都市PM2.5濃度和風(fēng)速、相對(duì)濕度有明顯相關(guān)性。但對(duì)我國(guó)最西北地區(qū)的顆粒物污染現(xiàn)狀的研究較缺失，僅有王力福[12]等通過(guò)阿克達(dá)拉區(qū)域大氣本底站2007年全年監(jiān)測(cè)發(fā)現(xiàn)北疆經(jīng)濟(jì)區(qū)PM10的年平均本底濃度為10.08μg/m3。張廣興[13]等得到反映氣流軌跡主要特征的數(shù)條軌跡得到阿克達(dá)拉主要污染物成分是源自西北氣流的影響。

之前研究?jī)H做了污染物簡(jiǎn)單時(shí)間演變特征分析，阿克達(dá)拉地區(qū)位于北疆腹地，氣候特征鮮明，對(duì)于PM2.5與氣象因子相關(guān)性研究屬空白，氣象要素預(yù)報(bào)在數(shù)值模式推動(dòng)下越發(fā)準(zhǔn)確，研究氣象要素與顆粒物濃度濃度共変性可以更好的預(yù)測(cè)環(huán)境污染。本文則利用阿克達(dá)拉國(guó)控點(diǎn)的小時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，針對(duì)PM2.5顆粒物污染的時(shí)間分布及顆粒物濃度與氣象因子的關(guān)系進(jìn)行研究，客觀分析了氣流軌跡，有助于了解當(dāng)?shù)匚廴咎卣骱筒煌瑲庀笠蜃訉?duì)PM2.5的影響。

1 材料和方法

1.1 研究區(qū)域概況

大氣本底站一般選在遠(yuǎn)離人類(lèi)活動(dòng)和污染的區(qū)域，最大限度“還原”大氣的本來(lái)面目，阿克達(dá)拉大氣本底站建立在福?？h中部的平原地區(qū)，是我國(guó)繼青海瓦里關(guān)、北京上甸子，黑龍江龍鳳山、浙江臨安、云南香格里拉之后全國(guó)第6個(gè)在建區(qū)域大氣本底站，具有獨(dú)特代表性，是唯一一個(gè)戈壁荒漠本底站，對(duì)研究新疆北部甚至中亞大氣具有十分重要的意義。(47°06′，87°58′，海拔563.3m)該地區(qū)屬大陸性干旱半干旱氣候，夏季高溫干燥，陽(yáng)光充足，多強(qiáng)對(duì)流天氣，冬季漫長(zhǎng)寒冷，春季多強(qiáng)風(fēng)，秋季冷空逐漸增強(qiáng)，寒潮天氣較多(圖1)。

圖中紅色五角星所示，47°06′，87°58′圖1 阿克達(dá)拉大氣本底站的位置Fig.1 Geographic Location of Akedala national background atmosphere station

1.2 儀器與方法

觀測(cè)儀置于站內(nèi)6～8m高處，采用的是德國(guó)Grimm公司研制的環(huán)境顆粒物檢測(cè)儀(EDM180)，采樣頻率為5min一次，主要采用激光散射原理對(duì)懸浮顆粒物質(zhì)量濃度進(jìn)行連續(xù)監(jiān)測(cè)。氣象數(shù)據(jù)來(lái)自同一點(diǎn)位的地面氣象觀測(cè)自動(dòng)站常規(guī)觀測(cè)數(shù)據(jù)，監(jiān)測(cè)過(guò)程中的實(shí)時(shí)氣象資料，包括氣溫、氣壓、濕度、降水、風(fēng)速等數(shù)據(jù)。

將時(shí)間劃分為春季(3～5月)、夏季(6～8月)、秋季(9～11月)和冬季(12月～翌年2月)。觀測(cè)期間儀器正常，在此基礎(chǔ)上按照正常資料數(shù)據(jù)≥75%的標(biāo)準(zhǔn)，利用z-score法對(duì)PM2.5氣溶膠粒子的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，分析PM2.5氣溶膠粒子時(shí)間變化特征。

利用國(guó)控點(diǎn)氣象監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)與顆粒物小時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，研究顆粒物濃度與氣象因子的關(guān)系，利用SPSS 16.0進(jìn)行Pearson系數(shù)相關(guān)性分析，能夠客觀反映出顆粒物濃度與氣象要素間的共變趨勢(shì)程度[14]。

2 結(jié)果與討論

2.1 PM2.5質(zhì)量濃度的變化特征

2.1.1 年變化

圖2中PM2.5質(zhì)量濃度年變化曲線呈單峰型，年平均值為10.82μg/m3，整體為上升趨勢(shì)，10年內(nèi)上升幅度為7.15%，在2015年達(dá)到峰值13.98μg/m3。單峰型變化中PM2.5質(zhì)量濃度上升幅度遠(yuǎn)大于下降幅度，2010～2015年上升明顯，上升幅度為21.5%；2015～2019年下降且較為平緩，下降幅度為7.2%。證實(shí)了在全球變暖的響應(yīng)下大陸腹地本底站氣候變化的事實(shí)。

圖2 2010～2019年P(guān)M2.5年變化Fig.2 Interannual variation in mass concentration of PM2.5 from 2010 to 2019

2.1.2 季變化

10年中阿克達(dá)拉PM2.5濃度變化趨勢(shì)呈現(xiàn)出顯著的冬春季和夏秋季季節(jié)性特征(圖3)，夏秋季濃度低，冬春季濃度高，各季節(jié)平均值分別為春季11.47μg/m3、夏季7.30μg/m3、秋季8.87μg/m3、冬季16.47μg/m3，呈現(xiàn)冬季>春季>秋季>夏季的特征，且冬季顯著高于其他季節(jié)的任何時(shí)段，與北京、廣州和上海等其他城市研究結(jié)果相一致，多與冬季寒冷供暖期有關(guān)[15，20-21]。且冬季PM2.5質(zhì)量濃度變化呈明顯的單峰型結(jié)構(gòu)，春、夏、秋季相對(duì)于冬季變化較為平穩(wěn)，為多波動(dòng)型。

圖3 PM2.5質(zhì)量濃度季變化Fig.3 Seasonal variation in mass concentration of PM2.5

圖4 PM2.5質(zhì)量濃度的季變化Fig.4 Seasonal variation in mass concentration of PM2.5

圖4為PM2.5濃度季變化箱式圖，各季節(jié)的PM2.5濃度中位數(shù)分別為春季9.19μg/m3、夏季7.30μg/m3、秋季8.73μg/m3和冬季15.35μg/m3。上、下分位的區(qū)間代表數(shù)據(jù)分布密集程度，各季節(jié)分布為春(6.02～11.87μg/m3)、夏(4.30～9.91μg/m3)、秋(5.37～14.61μg/m3)、冬(7.94～25.56μg/m3)，因此冬季數(shù)據(jù)的變化性最大。

另外春、夏、冬季數(shù)據(jù)基本圍繞中位數(shù)為對(duì)稱(chēng)分布，秋季則為明顯右偏態(tài)分布，數(shù)據(jù)分布多在中位數(shù)以上，夏季在8、13、15位數(shù)據(jù)存在明顯的偏高異常值，可能與與夏季多對(duì)流性大風(fēng)引起沙塵天氣有關(guān)。春季揚(yáng)塵是顆粒物濃度貢獻(xiàn)最大的污染源，且春季大氣層結(jié)構(gòu)相對(duì)穩(wěn)定，也不利于污染物的擴(kuò)散[16]，因此，春季大氣中顆粒物濃度較高。入秋以后，天氣濕度大，風(fēng)速小，且近地面氣壓漸高，大氣活動(dòng)趨于穩(wěn)定，11月中旬開(kāi)始進(jìn)入供暖期，污染物顯著增加，和魏青研究的采暖季內(nèi)社會(huì)活動(dòng)造成的正常排放仍高于大氣環(huán)境容量一致[17]。

2.1.3 月變化

阿克達(dá)拉2010～2019年P(guān)M2.5月平均濃度為10.49μg/m3(圖5)，10年中PM2.5月平均質(zhì)量濃度震蕩具有周期性，周期約為13個(gè)月。最大波動(dòng)出現(xiàn)在2015～2016年，最高值出現(xiàn)在2016年2月，為25.56μg/m3，最低值出現(xiàn)在2015年9月，為6.50μg/m3。

圖5 2010～2019年P(guān)M2.5月變化Fig.5 Monthly variation in mass concentration of PM2.5 from 2010 to 2019

圖6 PM2.5月平均質(zhì)量濃度變化Fig.6 Variation in monthly mean mass concentration PM2.5

圖6為PM2.5月平均質(zhì)量濃度變化曲線，呈現(xiàn)出“U”形起伏的變化規(guī)律，1月、12月平均濃度最高為17.13μg/m3、15.23μg/m3，6月最低為6.43μg/m3，1～6月呈下降趨勢(shì)，6～9月略上升，基本保持平穩(wěn)，10～12月呈明顯上升趨勢(shì)。冬季(12～翌年2月)PM2.5質(zhì)量濃度均在平均值以上，3～11月均在平均值以下，夏季(6～8月)數(shù)值最低。

2.1.4 日變化

圖7給出了10年間PM2.5日平均質(zhì)量濃度變化，平均值為10.65μg/m3，均達(dá)到日均一級(jí)標(biāo)準(zhǔn)(35μg/m3)[18-19]。圖中可以清晰的看出一天之內(nèi)PM2.5濃度變化呈單峰型，這與北京市、臨安大氣本地站、龍鳳山本地站PM2.5日濃度變化呈雙峰型的規(guī)律顯著不同。12～15時(shí)濃度為一天中最高，14時(shí)達(dá)到峰值12.07μg/m3，最低值出現(xiàn)在6時(shí)為10.01μg/m3。白天(08～20時(shí))平均值為11.0μg/m3，夜間(21～次日07時(shí))平均值為10.24μg/m3，白天較夜間略強(qiáng)。根據(jù)研究，氣溫溫差大是氣體對(duì)流必要的熱力條件，溫差越大，上升運(yùn)動(dòng)越強(qiáng)，越易導(dǎo)致對(duì)流的發(fā)生，從而加快顆粒物的稀釋和輸送[20]，夜間氣溫日較差增大，所以日變化呈現(xiàn)白天堆積晚上擴(kuò)散的周期。

圖7 PM2.5小時(shí)質(zhì)量濃度變化Fig.7 Variation in hourly mass concentration PM2.5

圖8 采暖期非采暖期PM2.5濃度變化Fig.8 Variation in mass concentration of PM2.5 in heating period and non-heating period

冬季采暖期(11月～翌年2月)的PM2.5平均濃度明顯增加，說(shuō)明采暖期間供熱燃煤排放對(duì)空氣質(zhì)量有較大的影響，其PM2.5質(zhì)量濃度平均值14.73μg/m3，非采暖期(4～10月)平均值為7.9μg/m3，采暖期為非采暖期濃度2倍(圖8)。

2.2 PM2.5質(zhì)量濃度與氣象要素相關(guān)性

溫度、相對(duì)濕度、降水和大氣循環(huán)等條件對(duì)大氣污染物的擴(kuò)散、稀釋和積蓄有重要作用[21]。國(guó)內(nèi)許多學(xué)者針對(duì)特定地區(qū)的氣象要素與PM2.5濃度關(guān)系進(jìn)行了研究，發(fā)現(xiàn)PM2.5質(zhì)量濃度和氣象因素有著很大相關(guān)性，氣象因素可解釋部分的PM2.5變化趨勢(shì)[22]。

利用國(guó)控點(diǎn)氣象監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)與顆粒物濃度小時(shí)監(jiān)測(cè)值進(jìn)行相關(guān)性分析，將Pearson相關(guān)系數(shù)作為二者相關(guān)性的指標(biāo)，結(jié)果見(jiàn)下表。PM2.5濃度與風(fēng)速相關(guān)性為-0.623最顯著，與相對(duì)濕度和日照時(shí)長(zhǎng)也有明顯相關(guān)性(絕對(duì)值在0～0.3為小相關(guān)，0.3～0.6為中度相關(guān)，0.6以上為高度相關(guān))，且在冬季和氣象要素相關(guān)性最為顯著。PM2.5濃度與氣壓、相對(duì)濕度有較高正相關(guān)性(p<0.01)，與氣溫、風(fēng)速、日照時(shí)數(shù)有較高負(fù)相關(guān)性(p<0.01)。

表 PM2.5和氣象因素之間的相關(guān)系數(shù)Tab. Correlation coefficient betweenPM2.5 and meteorological elements

總的來(lái)看，氣壓與PM2.5質(zhì)量濃度呈正相關(guān)，冬季氣壓與PM2.5質(zhì)量濃度相關(guān)性最為顯著，這與冬季阿勒泰地區(qū)長(zhǎng)期受蒙古高壓西南部控制，周邊地區(qū)易形成均壓場(chǎng)，地面和低空風(fēng)較小，不利于污染物的擴(kuò)散有關(guān)。氣溫和PM2.5質(zhì)量濃度為弱的負(fù)相關(guān)，溫度升高有利于大氣熱力條件加強(qiáng)，使大氣水平輸送和垂直擴(kuò)散能力加強(qiáng)；若氣溫降低，隨寒潮帶來(lái)逆溫現(xiàn)象，一般逆溫現(xiàn)象都會(huì)引致地面風(fēng)力減弱，空氣中的污染物聚集，PM2.5不易擴(kuò)散。

整體分析可以看出在冬季PM2.5濃度和氣象因素的相關(guān)性明顯好于其他季節(jié)，根據(jù)阿克達(dá)拉實(shí)際地理位置特征，考慮PM2.5和冬季氣象因素關(guān)系較大是由于冬季取暖、生活垃圾排放有關(guān)[23]。PM2.5濃度在和風(fēng)速、相對(duì)濕度和日照時(shí)數(shù)的相關(guān)性較好，選取這三個(gè)氣象因素作更進(jìn)一步分析。

2.2.1 風(fēng)向和風(fēng)速的影響

阿克達(dá)拉在16個(gè)風(fēng)向的頻率分布有西北風(fēng)向16.06%、正東風(fēng)向11.43%、東南東9.54%、北北西8.75%、西北西7.75%，氣流軌跡主要來(lái)自西北、偏西方向(圖9)。PM2.5濃度自西北風(fēng)向順時(shí)針至東北風(fēng)向逐漸上升，自正南風(fēng)向順時(shí)針至西北風(fēng)向降低，西南、正南方向濃度較高，最高濃度風(fēng)向?yàn)檎希琍M2.5平均濃度為25.6μg/m3，為最低的3.02倍。最高濃度風(fēng)向?yàn)檎?，說(shuō)明南風(fēng)為有利于堆積的氣象條件，且隨著南風(fēng)增大，堆積效果增加。

與16個(gè)風(fēng)向頻率對(duì)應(yīng)，風(fēng)中偏西北方向氣流風(fēng)速也為最大為5.61m/s，PM2.5平均濃度為最小，其余各方向風(fēng)速分布較平均，PM2.5有明顯變化，說(shuō)明風(fēng)速對(duì)其影響有復(fù)雜的變化，在下文做進(jìn)一步闡述(圖10)。

圖9 風(fēng)頻與PM2.5在各個(gè)風(fēng)向上的濃度Fig.9 Air frequency and mass concentration of PM2.5 in each direction

圖10 風(fēng)速與PM2.5在各個(gè)風(fēng)向上的濃度Fig.10 Air speed and mass concentration of PM2.5 in each direction

作PM2.5濃度和風(fēng)速散點(diǎn)圖(圖11)：由散點(diǎn)圖可見(jiàn)，PM2.5濃度和風(fēng)速為顯著負(fù)相關(guān)(樣本數(shù)n=280，相關(guān)系數(shù)r=-0.623，顯著性水平P<0.01)。風(fēng)速?zèng)Q定污染物稀釋的程度，風(fēng)速越大，越有利于污染物擴(kuò)散，從而降低PM2.5質(zhì)量濃度。PM2.5濃度在風(fēng)速為10m/s時(shí)出現(xiàn)明顯拐點(diǎn)，風(fēng)速小于10m/s時(shí)，PM2.5濃度隨風(fēng)速增大減小明顯，在風(fēng)速4～6m/s最高濃度達(dá)到25μg/m3；風(fēng)速大于10m/s時(shí)由于地面起塵會(huì)使PM2.5污染更嚴(yán)重[18]。

圖11 PM2.5濃度和風(fēng)速散點(diǎn)圖Fig.11 Scatter plot of mass concentration of PM2.5 and air speed

阿克達(dá)拉位于我國(guó)西北腹地，屬于溫帶大陸性氣候，具有明顯的季節(jié)性風(fēng)向轉(zhuǎn)變(圖12)，將軌跡根據(jù)對(duì)應(yīng)的PM2.5濃度由高到低依次編號(hào)發(fā)現(xiàn)四季各類(lèi)氣流軌跡主要來(lái)自西北、偏西方向，占比在50%～80%，同時(shí)氣流移速最快，傳輸距離最遠(yuǎn)，有助于PM2.5擴(kuò)散，西南、偏南方向的氣流軌跡途經(jīng)克拉瑪依、烏魯木齊、昌吉等工業(yè)區(qū)，有助于輸送PM2.5，對(duì)應(yīng)的PM2.5平均濃度最高。PM2.5污染物的質(zhì)量濃度峰值出現(xiàn)在 11、12、1 、2月，同樣西南、偏南方向的氣流也在冬季高頻出現(xiàn)，說(shuō)明冬季不利于污染物擴(kuò)散。

圖12 阿克達(dá)拉四季氣流后向軌跡聚類(lèi)分布Fig.12 Distribution of backward cluster trajectories of under airflow in four seasons in Akdala

2.2.2 相對(duì)濕度和降水的影響

相關(guān)研究表明，相對(duì)濕度較高時(shí)，由于吸濕增長(zhǎng)的影響，顆粒物容易聚集，加劇PM2.5污染[24]。PM2.5濃度和相對(duì)濕度呈正相關(guān)。由相對(duì)濕度和PM2.5濃度散點(diǎn)圖可見(jiàn)，在相對(duì)濕度小于75%時(shí)，PM2.5濃度變化較小，相對(duì)濕度超過(guò)75%時(shí)，隨著相對(duì)濕度增大PM2.5濃度有明顯升高(圖13)。相對(duì)濕度在冬季相對(duì)濕度最高，且冬季氣溫低、降水多，PM2.5易吸附在水氣中懸浮在空氣中不容易擴(kuò)散，從而導(dǎo)致PM2.5質(zhì)量濃度偏高(圖14)。

圖13 PM2.5濃度和相對(duì)濕度散點(diǎn)圖Fig.13 Scatter plot of mass concentration of PM2.5 and relative humidity

圖14 PM2.5濃度與相對(duì)濕度折線圖Fig.14 Broken line graph of mass concentration of PM2.5 and relative humidity

相對(duì)濕度超過(guò)75%時(shí)一般有利于降水產(chǎn)生，冬、夏季降水最多，根據(jù)圖15冬季PM2.5有降水時(shí)>無(wú)降水，降水對(duì)PM2.5濃度有增大作用，夏季PM2.5有降水時(shí)<無(wú)降水，有降水對(duì)PM2.5的濃度有稀釋作用。有降水時(shí)對(duì)PM2.5濃度日變化影響較大，濃度基本呈雙峰結(jié)構(gòu)，峰值在6：00、02：00前后。

圖15 有無(wú)降水對(duì)PM2.5的影響Fig.15 Impact of precipitation on mass concentration of PM2.5

2.2.3 日照時(shí)數(shù)的影響

日照有助于加速顆粒物運(yùn)動(dòng)速度，促進(jìn)污染物擴(kuò)散[16]。由圖16可知，日照時(shí)數(shù)和PM2.5濃度有線性關(guān)系，隨著日照時(shí)數(shù)的增大，PM2.5質(zhì)量濃度逐漸降低，夏季日照時(shí)長(zhǎng)在一年中最長(zhǎng)，利于PM2.5污染物擴(kuò)散，濃度為最低(圖17)。日照時(shí)數(shù)達(dá)到6～10h時(shí)數(shù)據(jù)集散性較好，存在異常值較少。

圖16 PM2.5濃度和日照時(shí)數(shù)散點(diǎn)圖Fig.16 Scatter plot of mass concentration of PM2.5 and sunshine duration

圖17 PM2.5濃度與日照時(shí)數(shù)折線圖Fig.17 Broken line graph of mass concentration of PM2.5 and sunshine duration

3 結(jié)果與討論

(1)阿克達(dá)拉PM2.5具有明顯的時(shí)間變化特征，本文在進(jìn)一步驗(yàn)證前人研究結(jié)論的同時(shí)得到更詳細(xì)的結(jié)論：PM2.5質(zhì)量濃度夏秋季濃度低，冬春季濃度高，冬季顯著高于其他季節(jié)，通過(guò)SPSS繪制箱線圖，表現(xiàn)出數(shù)據(jù)的具體分布：冬季數(shù)據(jù)的變化性也最大，另外春、夏、冬季數(shù)據(jù)基本圍繞中位數(shù)為對(duì)稱(chēng)分布，秋季則為明顯右偏態(tài)分布。月變化中呈現(xiàn)出“U”形起伏的變化規(guī)律，24小時(shí)PM2.5濃度變化日變化呈呈單峰型，這與北京市、臨安大氣本地站、龍鳳山本地站PM2.5日濃度變化呈雙峰型的規(guī)律不同，白天較夜間濃度大，呈現(xiàn)白天堆積晚上擴(kuò)散的周期。

(2)PM2.5與風(fēng)速有高度相關(guān)性，與相對(duì)濕度和日照時(shí)長(zhǎng)有中度相關(guān)性(p<0.01)，相關(guān)性在冬季表現(xiàn)最為顯著。增加風(fēng)向和濃度玫瑰圖，得到氣流軌跡主要來(lái)自西北、偏西方向，最高濃度風(fēng)向?yàn)檎希巷L(fēng)為有利于堆積的氣象條件的新結(jié)論。阿克達(dá)拉主要污染物成分主要來(lái)自西北、偏西方向，占比在50%～80%，同時(shí)氣流移速最快，有助于PM2.5擴(kuò)散。風(fēng)速小于10m/s時(shí)，PM2.5濃度隨風(fēng)速增大減小明顯，風(fēng)速大于10m/s時(shí)由于地面起塵會(huì)使PM2.5污染更嚴(yán)重。相對(duì)濕度超過(guò)75%時(shí)PM2.5濃度有明顯的異常，增加各季節(jié)相對(duì)濕度和PM2.5濃度圖，得到夏季濕度低、PM2.5濃度低，冬季濕度高，PM2.5濃度也高，發(fā)現(xiàn)PM2.5最高、最低都產(chǎn)生在降水最多的冬、夏季，得到這兩個(gè)季節(jié)降水時(shí)對(duì)顆粒物的不同影響。夏季PM2.5有降水時(shí)<無(wú)降水，冬季PM2.5有降水時(shí)>無(wú)降水。日照時(shí)數(shù)和PM2.5濃度呈線性關(guān)系，隨著日照時(shí)數(shù)的增大，PM2.5質(zhì)量濃度逐漸降低。

在全球變暖背景下，PM2.5在遠(yuǎn)離人類(lèi)活動(dòng)區(qū)的地方也變現(xiàn)為顯著上升趨勢(shì)，近10年來(lái)新疆降水為全國(guó)降水量顯著增加的區(qū)域，平均風(fēng)速和日照時(shí)數(shù)顯著減少，極端天氣頻發(fā)，未來(lái)環(huán)境污染問(wèn)題將變得越來(lái)越值得關(guān)注，相關(guān)研究的缺失，將對(duì)當(dāng)?shù)匚廴粳F(xiàn)狀的認(rèn)識(shí)和污染管控措施的實(shí)施產(chǎn)生不利影響。

本文在研究PM2.5時(shí)間演變特征的基礎(chǔ)上，為達(dá)到能夠建立線性回歸方程預(yù)報(bào)PM2.5的目的，通過(guò)與氣象因子進(jìn)行相關(guān)性分析挑選主要自變量，在通過(guò)線性檢驗(yàn)的基礎(chǔ)上得到主要影響因子，有助于開(kāi)展后續(xù)研究，了解當(dāng)?shù)匚廴咎卣?，為相關(guān)研究和政策制定提供支持。

致謝：感謝原中國(guó)氣象科學(xué)院大氣探測(cè)中心林偉立老師為本文提供質(zhì)控程序！