《表5 6个测点温湿度及风速与PM2.5浓度相关分析及模型建立》

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《公园绿地不同景观空间PM_(2.5)分布特征及其影响因素研究》

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注：*表示相关性在0.05层上显著（双尾）；**表示相关性在0.01层上显著（双尾）。

计算各测点每小时内PM2.5浓度数值和温度、湿度以及风速的平均值，再将3 d同一时段内的数值进行算术平均，得到各测点颗粒物浓度和气象因子的数值，对测量时段每个空间PM2.5浓度与各气象因子分别进行拟合分析（表5）。可以看出：各点PM2.5浓度与空气温度在0.01层上均呈显著负相关，与相对湿度呈显著正相关，大气逆温和PM2.5的吸湿沉降可以很好地解释该变化过程[48-49]，这与区域尺度上的研究结果一致[50-52]，表明温湿度与PM2.5浓度的关系不受研究尺度的影响。其中温度模型的拟合优度R2最大值为0.93，最小值为0.72，平均拟合优度为0.86；湿度模型的拟合优度最大值为R2=0.94，最小值为0.85，平均拟合优度为0.90。表明在冬季气温较低的情况下，局部空间的PM2.5浓度变化与湿度变化更为相关。浓度与风速之间规律不明显，在A、B、D点的风速与PM2.5浓度虽呈显著相关，但其余各点均无相关性。对上述3个测点风速和PM2.5浓度进行拟合，但结果不够理想。