《表4 非线性部分检验结果》

  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

《基于分位回归兰州市PM_(2.5)影响因素分析》

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:*、△、▲分别表示0.05、0.01、0.001的显著性水平。

图5表示日平均相对湿度对日平均PM2.5浓度的影响。由于PM2.5具有吸湿性，随着日平均相对湿度逐渐增大，大气中的气体物质化学反应速度加快，PM2.5转化速度加快，从而大气中PM2.5浓度升高，当日均相对湿度增加到一定程度后，大气中的细粒子相互凝聚形成粒径较大的粒子发生沉降，使得大气环境中PM2.5质量浓度下降[16]。在0.1、0.5分位点上，随着相对湿度增加，PM2.5浓度上升，但当相对湿度增加至60%时，增加速度逐渐减慢。在0.9分位点上，随着日相对湿度增加，日平均PM2.5浓度呈先减小后增大的趋势。这说明当PM2.5浓度处于条件分布较低时，PM2.5细粒子吸湿能力较强，相对湿度增加导致PM2.5浓度上升，当相对湿度增加到一定程度，PM2.5粒子发生沉降，但此时PM2.5浓度较低，其吸湿性较强，故PM2.5浓度仍在上升，但速度减慢。当PM2.5浓度处于条件分布较高时，此时PM2.5吸湿能力较弱，相对湿度增加，PM2.5发生沉降，因此PM2.5浓度降低，当PM2.5浓度下降至某一临界值时，PM2.5吸湿能力增强，PM2.5浓度开始上升。