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以汾渭平原典型城市——咸阳为研究区域,利用地面空气质量监测数据和欧洲中期天气预报中心(ECMWF)发布的第五代全球气候再分析资料数据集(ERA5),分析了咸阳市2018—2020年3 a采暖期污染物浓度变化特征和不同污染程度下的气象条件,采用统计学方法分析各项污染物浓度与气象因素间的相关性,使用多元线性回归模型评价各气象因素对PM2.5浓度的影响程度,使用二元Logistic回归分析气象因素对PM2.5超标风险的影响。咸阳市采暖期首要污染物以细颗粒物(PM2.5)和可吸入颗粒物(PM10)为主,采暖期超标最多的污染物为PM2.5,超标天数逐年递减;PM10的日变化呈“双峰双谷”型,PM2.5的谷值出现在17∶00且夜晚浓度较高。颗粒物浓度与相对湿度呈正相关,与风速、边界层高度、温度、气压呈负相关。多元线性回归预测模型显示PM2.5浓度预测值与实测值变化趋势保持一致,预测值的波动频率比实测值大,预测准确率为51.54%;二元Logistic回归模型显示:除相对湿度外,其他气象因素对PM2.5超标情况都是保护因素,边界层高度每增高1 m,日均浓度超标风险降低0.7%;相对湿度每升高1%,日均浓度超标风险升高5.3%;温度每升高1℃,日均浓度超标风险降低19.8%;气压每升高1 hPa,日均浓度超标风险降低9.7%。以上研究结果揭示了咸阳市采暖期主要气象因素对空气污染的影响程度,为我国北方城市今后的空气污染治理提供科学依据,为相关政策制定提供理论参考。  相似文献   
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