《表4 2015年1月～2020年6月四季PM2.5浓度与气象要素相关统计结果》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《2015年以来成都市PM_(2.5)演变特征及与气象要素相关性分析》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

注:**表示通过95%显著性检验。

从2015年1月～2020年6月四季PM2.5浓度与气象要素相关统计结果（表4）可以看出，风速与PM2.5的浓度相关性最强，在不同季节均呈现显著的负相关，当风速大时PM2.5的浓度小，当风速小时PM2.5的浓度大。降水在四季与PM2.5的浓度相关性均呈现负相关，降水在春夏与PM2.5的浓度的相关性仅次于风速，这可能是因为春夏雨量充沛，对PM2.5浓的影响更为明显。相对湿度与PM2.5在冬夏两季呈现显著的相关性，且在冬夏两季呈现相反的特征。在冬季，相对湿度与PM2.5呈现显著正相关，当相对湿度越大，PM2.5的浓度越大，说明冬季相对湿度越高，越有越有利于PM2.5的富集，同时湿度大时多存在逆温现象，也使得空气中的颗粒物不易扩散。在夏季，相对湿度与PM2.5呈现显著的负相关，当相对湿度越大，PM2.5的浓度越小，这可能与夏季雨水充沛有关，相对湿度的升高往往伴随降水，降水对PM2.5起到冲刷沉降作用。气压在春季与PM2.5呈现负相关，当气压上升时，PM2.5的浓度下降，这可能与成都春季气压波动与冷空气活动有关，当冷高压南下影响成都时，同时带来大风降水天气，使得PM2.5浓度下降。温度在秋季与PM2.5呈现显著的负相关，当温度升高时，PM2.5的浓度下降。