《表2 2015-2016年西安市大气污染物浓度与气象因素间Spearman相关分析》

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《不同大气污染物对呼吸系统疾病门诊量的影响》

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注:a P<0.01

西安市大气污染物浓度与气象因素相关性分析，见表2，2015年1月1日至2016年12月31日西安市大气污染物浓度、气象因素之间的Spearman相关分析提示:污染物PM2.5、PM10、SO2、CO之间存在中等强度的正相关性，差异具有统计意义（P<0.01）；PM2.5与PM10之间存在显著正相关性，相关系数为0.910（P<0.01）；O3与PM2.5、PM10、SO2、CO之间存在负相关性，且差异具有统计学意义（P<0.01）。大气污染物与气象因素相关性分析提示:O3与温度之间呈显著正相关，相关系数为0.815，与气压存在中等强度负相关性，以上相关性均具有统计学意义（P<0.01）；PM2.5、PM10、SO2、CO与温度、风速之间存在中等强度负相关关系（P<0.01），与气压之间存在中低强度正相关关系（P<0.01）。由此可见，大气污染物与气象因素之间存在较强相关性，气象因素是分析大气污染物对人群健康影响的重要混杂因素，所以应将气象因素纳入统计模型，做为重要的效应修饰因素。