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基于长沙市2016—2019年臭氧(O3)浓度的逐时监测资料以及该时段同时次的气象观测数据,首先利用相关性分析和方差膨胀因子相结合的方法排除了相对湿度、太阳辐射、气温、风速、气压之间存在多重共线性问题,进而构建了春、夏、秋、冬四季O3日最大8 h滑动平均质量浓度(O3-8 h)与上述气象因子的广义可加模型(GAMs),分析了O3污染潜势GAMs模型的季节分异特征。结果表明:①春、夏、秋、冬四季O3与相对湿度、太阳辐射、气温、风速、气压各变量之间多呈现出非线性关系(自由度大于1)。②春、夏、秋、冬四季多变量GAMs模型方差解释率(IRV)分别为80.7%、60.2%、83.0%、81.4%,调整判定系数R2分别为0.795、0.564、0.819、0.795,即不同季节气象因子在GAMs模型中对O3的解释能力存在显著差异,秋季最好,冬春季次之,夏季最差。③相对湿度、太阳辐射、气温是决定春、夏、秋、冬四季O3浓度变化最重要的气象要素,但其重要性排序随季节有所变化,对应的太阳辐射的F统计值分别为140.841、36.606、14.16、46.377,相对湿度的F统计值分别为3.291、4.158、15.82、8.105,气温的F统计值分别为7.030、2.113、15.79、3.340。该结论揭示了气象因子对O3演化影响的复杂性,并为后续O3污染潜势的预报奠定了基础。  相似文献   
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