system: [SYSTEM]

user: 3. 气象要素与主要大气污染物间的关联分析 3.1. 6种污染物浓度间的相关分析 表1至表5分别给出了南疆地区5个重点城市阿克苏、和田、喀什、库尔勒、阿图什的6种主要大气污染物浓度间的相关分析。 表1给出的是阿克苏6种污染物浓度之间的相关系数，从中可以看出：PM 2.5 、PM 10 、SO 2 、NO 2 、CO 5 种污染物之间均呈正相关关系，与O 3 -8h均呈显著负相关。其中，PM 2.5 与PM 10 、SO 2 、NO 2 、CO、O 3 -8h显著相关，与PM 2.5 相关系数最大的是PM 10 ，达到了0.820，其次是CO、NO 2 、SO 2 ；PM 10 与PM 2.5 、CO、O 3 -8h显著相关，与PM 10 相关系数最大的是PM 2.5 ，其次是CO、NO 2 、SO 2 ；SO 2 与PM 2.5 、NO 2 、CO、O 3 -8h显著相关，与SO 2 相关系数最大的是NO 2 ，其次是CO、NO 2 、SO 2 ；NO 2 与PM 2.5 、SO 2 、CO、O 3 -8h显著相关，与NO 2 相关系数最大的是CO，其次是SO 2 、PM 2.5 、PM 10 ；CO与PM 2.5 、PM 10 、SO 2 、NO 2 、O 3 -8h显著相关，与CO相关系数最大的是NO 2 ，其次是SO 2 、PM 2.5 、PM 10 ；O 3 -8h与CO负相关最明显，其次是NO 2 、SO 2 、PM 2.5 、PM 10 。 表2给出的是和田6种污染物浓度之间的相关系数，从中可以看出：PM 2.5 、PM 10 、SO 2 、NO 2 、CO 5 Table 1 Correlation analysis between six pollutants in Aks 污染物 PM 2.5 PM 10 SO 2 NO 2 CO O 3 -8h PM 2.5 1.000 0.820** 0.173** 0.251** 0.290** −0.148** PM 10 0.820** 1.000 0.008 0.048 0.080** −0.082** SO 2 0.173** 0.008 1.000 0.661** 0.592** −0.447** NO 2 0.251** 0.048 0.661** 1.000 0.762** −0.491** CO 0.290** 0.080** 0.592** 0.762** 1.000 −0.531** O 3 -8h −0.148** −0.082** −0.447** −0.491** −0.531** 1.000 表1. 阿克苏6种污染物之间的相关分析 注：*、**分别表示通过了a = 0.05、a = 0.01水平的相关性检验，下同。 Table 2 Correlation analysis between six pollutants in Hetia 污染物 PM 2.5 PM 10 SO 2 NO 2 CO O 3 -8h PM 2.5 1.000 0.881** 0.021 −0.154** −0.016 −0.104** PM 10 0.881** 1.000 −0.016 −0.238** −0.079** −0.039 SO 2 0.021 −0.016 1.000 0.201** 0.607** −0.224** NO 2 −0.154** −0.238** 0.201** 1.000 0.475** −0.354** CO −0.016 −0.079** 0.607** 0.475** 1.000 −0.318** O 3 -8h −0.104** −0.039 −0.224** −0.354** −0.318** 1.000 表2. 和田6种污染物之间的相关分析 种污染物之间正相关、负相关关系都存在，但与O 3 -8h均呈负相关。其中，PM 2.5 与PM 10 、SO 2 正相关、与NO 2 、CO、O 3 -8h负相关，PM 2.5 与PM 10 正相关最明显、与NO 2 负相关最明显，并且PM 2.5 与PM 10 、NO 2 、O 3 -8h显著相关；PM 10 除了与PM 2.5 呈明显正相关外、与其他的4种污染物都呈负相关，与PM 10 负相关最明显的是NO 2 ，PM 10 与PM 2.5 、NO 2 、CO显著相关；SO 2 除了与PM 10 、O 3 -8h呈负相关外、与其他的3种污染物都呈正相关，与SO 2 正相关最明显的是CO，并且SO 2 与NO 2 、CO、O 3 -8h显著相关；NO 2 与SO 2 、CO呈显著正相关、与PM 2.5 、PM 10 、O 3 -8h呈显著负相关，与SO 2 正相关最明显的是CO、负相关最明显的是O 3 -8h；CO与SO 2 、NO 2 呈显著正相关、与PM 2.5 、PM 10 、O 3 -8h呈负相关，与CO正相关最明显的是SO 2 、负相关最明显的是O 3 -8h；O 3 -8h与PM 2.5 、SO 2 、NO 2 、CO负相关显著，与O 3 -8h负相关最明显的是NO 2 ，其次是CO、SO 2 、PM 2.5 、PM 10 。 表3给出的是喀什6种污染物浓度之间的相关系数，从中可以看出：PM 2.5 、PM 10 、SO 2 、NO 2 、CO 5 种污染物之间基本上呈正相关关系，只有PM 10 与NO 2 呈不太明显的负相关而且没有通过显著性检验；与O 3 -8h均呈显著负相关。其中，PM 2.5 与PM 10 、SO 2 、NO 2 、CO显著正相关，与PM 2.5 相关系数最大的是PM 10 ，其次是CO、NO 2 、SO 2 ；PM 10 与PM 2.5 、CO显著正相关、与NO 2 呈不太明显的负相关，与PM 10 相关系数最大的是PM 2.5 ，其次是CO、SO 2 ；SO 2 与PM 2.5 、NO 2 、CO显著正相关，与SO 2 相关系数最大的是CO，其次是NO 2 、PM 2.5 、PM 10 ；NO 2 与PM 2.5 、SO 2 、CO显著正相关、与PM 2.5 呈不太明显的负相关，与NO 2 相关系数最大的是CO，其次是SO 2 、PM 2.5 ；CO与PM 2.5 、PM 10 、SO 2 、NO 2 显著正相关，与CO相关系数最大的是NO 2 ，其次是SO 2 、PM 2.5 、PM 10 ；O 3 -8h与CO负相关最明显，其次是NO 2 、PM 2.5 、SO 2 、PM 10 。 Table 3 Correlation analysis between six pollutants in Kashga 污染物 PM 2.5 PM 10 SO 2 NO 2 CO O 3 -8h PM 2.5 1.000 0.896** 0.118** 0.186** 0.287** −0.357** PM 10 0.896** 1.000 0.022 −0.007 0.060* −0.179** SO 2 0.118** 0.022 1.000 0.329** 0.448** −0.237** NO 2 0.186** −0.007 0.329** 1.000 0.697** −0.545** CO 0.287** 0.060* 0.448** 0.697** 1.000 −0.647** O 3 -8h −0.357** −0.179** −0.237** −0.545** −0.647** 1.000 表3. 喀什6种污染物之间的相关分析 表4给出的是库尔勒6种污染物浓度之间的相关系数，从中可以看出：PM 2.5 、PM 10 、SO 2 、NO 2 、CO 5 种污染物之间均呈显著正相关关系，与O 3 -8h均呈显著负相关。其中，PM 2.5 与PM 10 的相关系数最大，其次是SO 2 、NO 2 、CO；PM 10 与PM 2.5 的相关系数最大，其次是SO 2 、NO 2 、CO；与SO 2 相关系数最大的是NO 2 ，其次是CO、PM 2.5 、PM 10 ；NO 2 与CO的相关系数最大，其次是SO 2 、PM 2.5 、PM 10 ；CO与NO 2 的相关系数最大，其次是SO 2 、PM 2.5 、PM 10 ；与O 3 -8h负相关最明显的是NO 2 ，其次是CO、SO 2 、PM 2.5 、PM 10 。 Table 4 Correlation analysis between six pollutants in Korl 污染物 PM 2.5 PM 10 SO 2 NO 2 CO O 3 -8h PM 2.5 1.000 0.886** 0.339** 0.282** 0.179** −0.280** PM 10 0.886** 1.000 0.233** 0.090** 0.076** −0.121** SO 2 0.339** 0.233** 1.000 0.489** 0.364** −0.354** NO 2 0.282** 0.093** 0.489** 1.000 0.592** −0.472** CO 0.179** 0.076** 0.364** 0.592** 1.000 −0.381** O 3 -8h −0.280** −0.121** −0.354** −0.472** −0.381** 1.000 表4. 库尔勒6种污染物之间的相关分析 表5给出的是阿图什6种污染物浓度之间的相关系数，从中可以看出：PM 2.5 、PM 10 、SO 2 、NO 2 、CO 5 种污染物之间基本上呈正相关关系，只有PM 10 与SO 2 呈不太明显的负相关而且没有通过显著性检验；与O 3 -8h均呈显著负相关。PM 2.5 与PM 10 、NO 2 、CO显著正相关，与PM 2.5 相关系数最大的是PM 10 ，其次是NO 2 、CO、SO 2 ；PM 10 与PM 2.5 、NO 2 显著正相关、与SO 2 呈不太明显的负相关，与PM 10 相关系数最大的是PM 2.5 ，其次是CO、NO 2 ；SO 2 与NO 2 、CO显著正相关、与PM 10 呈不太明显的负相关，与SO 2 相关系数最大的是CO，其次是NO 2 、PM 2.5 ；NO 2 与PM 2.5 、PM 10 、SO 2 、CO显著正相关，与NO 2 相关系数最大的是CO，其次是PM 2.5 、SO 2 、PM 10 ；CO与PM 2.5 、SO 2 、NO 2 显著正相关，与CO相关系数最大的是NO 2 ，其次是SO 2 、PM 2.5 、PM 10 ；O 3 -8h与NO 2 负相关最明显，其次是PM 2.5 、CO、PM 10 、SO 2 。 Table 5 Correlation analysis between six pollutants in Atush 污染物 PM 2.5 PM 10 SO 2 NO 2 CO O 3 -8h PM 2.5 1.000 0.693** 0.036 0.174** 0.066* −0.246** PM 10 0.693** 1.000 −0.015 0.006* 0.024 −0.112** SO 2 0.036 −0.015 1.000 0.067* 0.107** −0.068** NO 2 0.174** 0.006* 0.067* 1.000 0.246** −0.384** CO 0.066* 0.024 0.107** 0.246** 1.000 −0.239** O 3 -8h −0.246** −0.112** −0.068** −0.384** −0.239** 1.000 表5. 阿图什6种污染物之间的相关分析 通过上述分析发现：南疆地区的5个重点城市中，6种主要大气污染物之间的相关性并不一致。其中PM 2.5 与PM 10 之间的正相关最显著，这与尚可政等 [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ]、尚子溦 [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ] 的研究结论一致，原因是二者都是颗粒污染物，并且排放源基本相同。PM 2.5 、PM 10 、SO 2 、NO 2 和CO这5种污染物与O 3 -8h之间均呈显著负相关，与O 3 -8h负相关最显著的是NO 2 和CO。这是由于氮氧化物(NO、NO 2 )通过一系列的光化学反应过程生成O 3 ，NO 2 作为O 3 的前体物之一，白天O 3 的生成伴随着NO 2 的不断消耗，所以两者负相关明显；而适量CO的存在可以促进NO向NO 2 的转化，所以CO与O 3 呈负相关关系，同时这也解释了上述分析中CO和NO 2 正相关显著的原因。 3.2. 气压与AQI、污染物的相关分析 表6列出了2015~2018年南疆地区重点城市气压与AQI、污染物的相关系数，发现气压与AQI、PM 2.5 、PM 10 、SO 2 、NO 2 、CO基本呈显著正相关，与O 3 -8h呈显著负相关。地面高压的存在会减弱垂直上升运动，使得污染物垂直扩散受阻。 Table 6 Correlation coefficient between pressure and AQI and pollutants in key cities in southern Xinjiang from 2015 to 201 城市 AQI PM 2.5 PM 10 SO 2 NO 2 CO O 3 -8h 阿克苏 0.098** 0.141** 0.054* 0.452** 0.480** 0.506** −0.579** 和田 −0.190** −0.080** −0.143** 0.084** 0.334** 0.328** −0.485** 喀什 0.193** 0.170** 0.063* 0.073** 0.321** 0.486** −0.564** 库尔勒 0.144** 0.211** 0.128** 0.299** 0.409** 0.397** −0.670** 阿图什 0.122** 0.162** 0.109** 0.006 0.347** 0.170** −0.476** 表6. 2015~2018年南疆重点城市气压与AQI、污染物的相关系数 3.3. 温度与AQI、污染物的相关分析 表7列出了2015~2018年南疆地区重点城市温度与AQI、污染物的相关系数，从中可得出：温度与AQI、PM 2.5 、PM 10 、SO 2 、NO 2 、CO间基本上呈负相关，与O 3 -8h均呈正相关；并且相关性大都通过了显著性检验。这与徐丽娜等 [ 13 ] [ 14 ] [ 15 ] 研究发现的温度高、辐射强烈利于O 3 形成并积累的结论一致，并且高温可能会加速大气对流从而降低空气污染水平。 Table 7 Correlation coefficients between temperature and AQI and pollutants in key cities in southern Xinjiang from 2015 to 201 城市 AQI PM 2.5 PM 10 SO 2 NO 2 CO O 3 -8h 阿克苏 −0.100** −0.173** −0.064* −0.663** −0.643** −0.699** 0.727** 和田 0.144** 0.069* 0.142** −0.234** −0.475** −0.510** 0.698** 喀什 −0.228** −0.225** −0.056* −0.228** −0.448** −0.770** 0.739** 库尔勒 −0.160** −0.283** −0.136** −0.420** −0.510** −0.495** 0.838** 阿图什 −0.100** −0.184** −0.087** −0.102** −0.475** −0.246** 0.600** 表7. 2015~2018年南疆重点城市温度与AQI、污染物的相关系数