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宿州市某城区PM2.5污染特征与气象因素影响分析

PM2.5；气象因素；逐步回归分析；相关分析

对2015-2020年宿州市某城区环境监测站污染物数据和气象站数据进行分析，运用统计分析、逐步回归分析和相关分析等方法，讨论了PM_2.5污染特征及与气象因素的关系。结果表明: （1）PM_2.5浓度具有明显年变化特征。PM_2.5年平均浓度自2017年后逐年下降，2020年较2017年下降34.41%。但2020年PM_2.5年平均浓度超标率仍达52%，污染依然严峻。（2）PM_2.5浓度具有明显的季节性特征，大体呈冬季>秋季>春季>夏季。2015-2020年春季和夏季下降趋势明显。冬季始终处于高值近年来略呈上升趋势。月均浓度则呈双峰单谷的“V”型分布，12月和1月污染最为严重。（3）降水对PM_2.5污染有显著的清洗作用。当降水量超过3-6mm时对PM_2.5清洗作用较强。（4）全年PM_2.5浓度主要受日平均气温影响。春季受日平均相对湿度影响较为明显。夏季主要受日平均相对湿度影响。秋季主要受日平均气温影响。冬季主要受日平均气压影响，其次受日平均风速影响。