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西安市空气质量与气象因素的典型相关分析
目的 通过对2013年11月1日-2014年10月31日西安市空气污染指标,以及气象因素指标的分析,揭示西安市气象因素对空气污染物浓度的影响规律.方法 对研究期间AQI指数、PM2.5、PM10、SO2、N02、CO空气污染物水平进行统计描述;采用简单相关和典型相关分析,探讨空气主要污染物与气温、气湿、风速、气压、降雨量等气象因素之间的关系.结果 根据《环境空气质量标准》(GB 3095-2012)年均值二级标准,研究期间,①西安市PM25和PM10年均值均超标,CO和SO2达到二级标准,而NO2略超过二级标准;②西安市气压变化平稳,月均湿度在70％上下波动,秋季略高,风速全年较平稳,冬春季略低,降雨量表现为冬春季偏低,夏季略高,秋季明显增多;③简单相关分析表明,气温同AQI、PM2.、PM10、CO、NO2和SO2均有显著的相关关系,相关系数均大于0.5;气湿与SO2的相关系数较大;风速与NO2的相关系数较大,接近0.5;气压与CO、NO2和SO2的相关系数较大,均大于0.5;降雨量与AQI、PM2.5、PM10、CO、N02和SO2均有显著的相关关系,相关系数较小.④典型相关分析表明,气象因素中气温主要影响气态污染物的浓度,湿度主要影响PM25的浓度,而风速主要对NO2浓度产生较大影响,降雨量则主要影响的是颗粒态污染物的浓度.结论 在本研究期内,西安市空气质量与气象因素间有相关性.
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基于广义泊松模型的空气质量对医院呼吸科门诊人次的影响研究
目的 研究山东省某市空气质量与某院呼吸科门诊人次的关系.方法 在中国空气质量在线监测分析平台中查询得到济南市空气质量各指标的相关资料,同时提取山东省某三甲医院呼吸内科2014年的门诊量,首先对济南市空气质量和呼吸科门诊量进行统计描述,然后采用Pearson相关分析和广义泊松模型探索空气质量各指标与呼吸科门诊量的关系.结果 2014年济南市空气污染严重,尤其是冬季的空气污染更加严重;呼吸科门诊冬、春季患病人数多;空气质量各指标与呼吸科门诊量的相关性分析表明,温度和O3与呼吸科门诊量存在负相关(P＜0.05),AQI、PM2.5、PM10 、SO2等指标与呼吸科门诊量存在正相关(P＜0.05);通过广义泊松模型分析,调整非线性因素、星期一效应等因素以后,空气质量指数(AQI)日均浓度每增加10个单位,呼吸系统疾病门诊人次平均增长1.51％.结论 济南市的空气污染状况以及某院的呼吸科门诊量均存在明显的季节特征;空气质量各指标除湿度外均与呼吸科门诊量存在相关性,并且空气质量指标对门诊量的影响存在滞后效应.
