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user: 4. 空气污染物SO 2 、NO 2 、CO与气象要素的相关性分析 4.1. 空气污染物与气象要素的灰色关联度 空气污染物浓度与污染源排放、所处地理位置、季节、控制措施等诸多因素有关，但在污染源变化 图5. 2015~2018年气温、气压、相对湿度的月变化、2015~2018年雨量、10 min平均风速的月变化 不大的情况下，污染物浓度的变化与气象条件密切相关 [ 15 ]。下面采用灰色关联度分析法来分析雅安市3种空气污染物SO 2 、NO 2 、CO浓度与气温、气压、相对湿度、雨量以及10 min平均风速的关联程度。 由雅安市2015~2018年3种空气污染物与各气象要素的总关联度(表1)可知，各气象要素对空气污染物SO 2 、NO 2 、CO浓度的影响程度不同，影响SO 2 浓度的最重要因素为雨量，其次是风速、气压、气温、相对湿度，而对NO 2 、CO影响程度最大的都是气压，其次是风速，再者影响NO 2 浓度的因素依次为相对湿度、气温，雨量对NO 2 浓度的影响最小，影响CO浓度的因素依次为雨量、气温、相对湿度。 Table 1 The total correlation between three air pollutants and various meteorological elements in Ya’an City from 2015 to 201 污染物 气温 气压 相对湿度 雨量 10 min平均风速 SO 2 0.6149 0.6971 0.5541 0.7468 0.7411 NO 2 0.6457 0.7962 0.6482 0.6275 0.7471 CO 0.6161 0.7407 0.5878 0.6993 0.7259 表1. 雅安市2015~2018年3种空气污染物与各气象要素的总关联度 根据2016、2017年雅安市3种空气污染物与各气象要素的分季节关联度(表2、表3)可以得到，不同年份、不同季节3种空气污染物浓度与各气象要素之间的关联度大小也不相同，即影响空气污染物浓度的各气象要素之间的强弱主次关系随着年份、季节的变化而发生一定的变化。2016年春季对SO 2 、NO 2 浓度影响较大的气象要素都是10 min平均风速，其次是气压，而对CO影响最大的是气温，其次是相对湿度，再者是气压，2017年春季风速对SO 2 影响最大，其次是气压、相对湿度，而影响NO 2 、CO浓度的各气象要素之间的强弱主次关系排序都为相对湿度、气压、风速；2016年夏季对SO 2 、NO 2 、CO浓度影响最大的气象要素各不相同，分别为风速、气压、气温，2017年夏季对SO 2 、NO 2 、CO浓度影响最大的气象要素分别为气温、气压、相对湿度；2016年秋季对SO 2 浓度影响最大的气象要素为气温，然后是雨量、相对湿度，而2017年雨量的影响变得尤为重要，其次是风速、相对湿度，2016、2017年秋季对NO 2 、CO浓度影响最大的分别为气压、相对湿度，其他各气象要素对其影响程度又不完全一致；2016年冬季影响SO 2 浓度的气象要素排序从强到弱依次为气压、气温、雨量，2017年则为雨量、风速、气温，2016年对NO 2 、CO浓度影响最大的气象要素都为雨量，对NO 2 浓度影响次之的是气压、气温，对CO浓度影响次之的是相对湿度、气压，2017年对NO 2 、CO浓度的影响最大的都是气温，其次是相对湿度。 Table 2 Seasonal correlation between three air pollutants and various meteorological elements in 201 季节 污染物 气温 气压 相对湿度 雨量 10 min平均风速 春季 SO 2 0.6736 0.7008 0.6441 0.6980 0.7206 NO 2 0.6987 0.7118 0.6846 0.5951 0.7221 CO 0.6917 0.6431 0.6446 0.4819 0.6410 夏季 SO 2 0.6614 0.6754 0.6712 0.5039 0.6794 NO 2 0.6108 0.7277 0.6728 0.6629 0.7161 CO 0.7596 0.7053 0.7072 0.5427 0.7099 秋季 SO 2 0.7731 0.6546 0.6714 0.5828 0.7007 NO 2 0.5987 0.6748 0.6629 0.5816 0.6352 CO 0.6815 0.6597 0.6818 0.5874 0.6686 冬季 SO 2 0.6823 0.7028 0.6655 0.6095 0.6785 NO 2 0.6716 0.7017 0.6511 0.6420 0.7249 CO 0.6518 0.6599 0.6614 0.6144 0.6982 表2. 2016年3种空气污染物与各气象要素的分季节关联度 Table 3 Seasonal correlation between three air pollutants and various meteorological elements in 201 季节 污染物 气温 气压 相对湿度 雨量 10 min平均风速 春季 SO 2 0.6072 0.6855 0.6659 0.6021 0.7108 NO 2 0.5660 0.6763 0.6949 0.5608 0.6650 CO 0.5876 0.6859 0.7180 0.6413 0.6846 夏季 SO 2 0.6834 0.6389 0.6532 0.5985 0.6614 NO 2 0.6264 0.7208 0.7025 0.6218 0.6606 CO 0.6488 0.6876 0.7512 0.5596 0.6755 秋季 SO 2 0.6420 0.6126 0.5970 0.6872 0.6796 NO 2 0.6348 0.7015 0.6508 0.6536 0.6671 CO 0.6641 0.6735 0.7115 0.5693 0.6105 冬季 SO 2 0.6462 0.5600 0.5965 0.7774 0.6571 NO 2 0.7214 0.6686 0.6948 0.6074 0.6659 CO 0.7350 0.6648 0.7111 0.6057 0.6848 表3. 2017年3种空气污染物与各气象要素的分季节关联度 4.2. 空气污染物与各气象要素的相关系数 灰色关联度分析法只分析了影响空气污染物浓度的各气象要素之间的强弱主次关系，相关系数可以直观地看出空气污染物浓度与各个气象要素之间的相关关系及相关方向，下面通过求3种空气污染物浓度与各气象要素之间的皮尔逊相关系数来进一步分析它们之间的正负相关关系。 污染物与各气象要素的相关系数(表4)，除了SO 2 浓度与10 min平均风速的相关系数没通过0.05的显著性检验，其余都通过了0.01的显著性检验。由表中数据可得，SO 2 浓度与气温、相对湿度、雨量呈正相关，与气压、10 min平均风速呈负相关，SO 2 浓度随着气温的增加、相对湿度的上升、降水量的增加而增加，随着气压的上升、风速的增大而减小；而NO 2 、CO浓度与气温、雨量以及10 min平均风速都呈现负的相关关系，与气压、相对湿度呈现正的相关关系，气温升高，NO 2 、CO浓度反而下降，降水量越大，对污染物浓度的湿清除作用越强，浓度越低，10 min平均风速越大，越有利于污染物的输送、稀释与扩散，从而降低该地区的污染物浓度，气压的高低与大气环流形势有着密切的关系，当地面受高压控制时，中心气流下沉辐散，抑制了污染物的扩散，在稳定高压的控制之下，大气污染较为严重，空气中相对湿度较大时，水汽含量较多，使污染物附着在水汽中，也不利于污染物的输送扩散，且此时大气层结较稳定，污染物持续累积，其浓度随之上升。 Table 4 Correlation coefficient between air pollutant concentration and meteorological elements in Ya’an City from 2015 to 201 污染物 气温 气压 相对湿度 雨量 10 min平均风速 SO 2 0.1079** −0.1029** 0.0709** 0.0768** −0.0314 NO 2 −0.4636** 0.3559** 0.0869** −0.1983** −0.3556** CO −0.4336** 0.2419** 0.1116** −0.1846** −0.2446** 表4. 雅安市2015~2018年空气污染物浓度与各气象要素的相关系数 注：**表示差异具有统计学意义(p < 0.01)。