河源市空气质量首要污染物特征及其与气象条件的关系

基于2017-2019年河源市空气质量数据,分析了河源市首要污染物的年际变化特征,同时利用2019年东埔国控站点的首要污染物与气象要素进行了相关性分析,并以典型污染日为案例,分析了气象条件对污染过程的影响。结果表明：2017-2019年细颗粒物（PM_2.5）污染日比重大幅度降低,以臭氧（O₃）为首要污染物的污染日逐年增加,污染形式逐渐从颗粒物污染向臭氧污染发生转变。O₃浓度与温度和湿度分别呈正负相关关系,高浓度O₃主要出现在（20-30℃,25%-55%）阈值之间,在吹西北偏北风时O₃浓度也较高。PM_2.5和PM₁₀与湿度也呈负相关关系,温度与湿度组合在（8-13℃,40%-55%）范围内时两者容易同时出现高值;在夏季PM_2.5和PM₁₀还与温度具有较强的正相关关系,这意味着高温情况下河源有出现颗粒物与O₃复合污染的可能。河源市典型污染日具有风速较小局部扩散不利的特征,低温低湿条件下容易出现PM_2.5污染,且主要受到区域的传输影响;而高温低湿条件下容易发生O₃污染,且较高的前体物浓度容易加剧O₃的本地污染。     

银川大气污染物浓度变化特征及其与气象条件的关系

利用2013年银川地区6个监测点污染物质量浓度和同期气象要素数据,对区域内污染物浓度变化特征及其与气象条件的关系进行分析。结果表明：银川市区PM10年均值超标0.7倍,PM_2.5年均值超标0.4倍,SO₂和NO₂也有一定程度超标,CO和O₃未超标|1、2、11月和12月为SO₂、NO₂、PM₁₀、PM_2.5、CO质量浓度较高月,O₃浓度最高月为5月,次高月为10月|9:00-12:00和21:00-00:00是SO₂、NO₂、PM₁₀、PM_2.5和CO质量浓度较高的两个时段,O₃浓度一般于15:00达到最大;6类污染物普遍表现出季节性的准7 d周期和全年性的准30 d周期|空气质量状况良的频率是56 %,轻度污染26 %,优仅为12%;首要污染物以PM₁₀、PM_2.5和SO₂为主|风速与SO₂、NO₂和CO具有良好的负相关关系,与O₃则呈显著正相关关系,风速对PM₁₀和PM_2.5影响较复杂,当风速小于某一值时,有利于PM₁₀和PM_2.5扩散,当风速达到一定程度后,又会导致PM₁₀和PM_2.5浓度的增加|降水对污染物有较好的冲刷作用,且对SO₂的清除作用最明显,对O₃的清洁作用最弱。     

2015—2017年唐山市PM2.5重污染生消气象条件分析

利用2015—2017年唐山市空气质量日空气质量指数、小时PM_2.5浓度和气象数据,分析了唐山市重污染特征及PM_2.5重污染生成、消散气象条件。结果表明：2015—2017年唐山市重污染天数为减少趋势,年平均重污染天数36 d。冬季发生重污染天数最多,秋季次之。重污染天气中首要污染物为PM_2.5、PM₁₀和O₃,PM_2.5为首要污染物占比87%,PM₁₀占比6%,O₃占比7%。小时PM_2.5浓度与相对湿度、总云量、24 h变温正相关,与风速、气温、风向、1 h降水负相关。冬季相关性最好,其次是秋季和春季。90%PM_2.5重污染相对湿度均为50%以上,冬季和秋季高达98%;风速大于4 m·s^-1时,有0.7%的PM_2.5达到重污染;降水对PM_2.5有一定清除作用。升温、湿度增加和负变压有助于污染天气形成,生成过程中平均风速为1.8 m·s^-1,主导风向为SW,其次是S、W。降温、湿度下降、正变压、降水有助于污染天气消散,消散过程中平均风速为3.1 m·s^-1,主导风向为E,其次是NE、N。各方位3 m·s^-1的风具有清除能力,偏北风具有较好清除能力,风速较其他方向风速小。     

潮州市PM2.5-O3复合污染特征及与气象要素的关系

利用潮州市区2014—2020年空气质量逐小时质量浓度数据，分析了PM_2.5、O₃质量浓度及复合污染的年、月、日变化特征，结合相应时段潮州国家站气象资料，分析PM_2.5-O₃与气象条件的关系。结果表明：2014—2020年潮州市区年平均ρ(PM_2.5)、ρ(O₃-8 h)及复合污染出现日数均呈波动下降趋势，月平均ρ(PM_2.5)最高出现在3月，月平均ρ(O₃-8 h)最高出现在10月，两种污染物最低均出现在6月。复合污染出现较多的是10月至次年4月。PM_2.5、O₃污染具有一定相互作用，当其中一种污染物质量浓度较高时另一种污染物的质量浓度相应较高，同时污染物质量浓度的日较差也会相应增大；污染物峰谷值出现时间表现为空气污染较严重时，O₃峰值出现时间在16:00,PM_2.5峰值出现在19:00。PM_2.5-O...     

汾渭平原CUACE模式空气质量预报性能的检验订正及环境评估

利用2019年1—6月地面环境监测资料和PM_2.5气象条件评估指数，结合滚动偏差订正方法，对汾渭平原CUACE空气质量预报产品进行了检验订正，并对气象条件和污染减排影响进行了评估。结果表明：CUACE模式对空气质量指数(AQI)、PM_2.5和SO₂浓度预报值较接近观测值，PM₁₀、CO和NO₂预报值小于观测值，O₃预报值大于观测值；对首要污染物O₃和PM_2.5及重度和严重等级污染的预报的TS评分最高，漏报率和空报率最小，预报偏差最接近1；滚动偏差订正方法对改善CUACE空气质量预报效果较为明显，尤其是对PM₁₀、O₃和NO₂改善最为明显；汾渭平原2019年上半年气象条件变化使PM_2.5浓度较2018年同期和过去5年同期分别上升了18.26%和11.18%，减排措施使PM_2.5浓度较2018年同期和过去5年...     

基于GRAPES-CMAQ的中山市空气质量预报系统预报效果评估

对基于GRAPES-CMAQ模式的广东省中山市空气质量预报系统2016年的AQI等级、首要污染物、PM_2.5和O₃浓度预报数据进行检验评估。预报系统对中山市全年的AQI等级24小时预报TS评分为0.66, TS评分在6—7月最高。当实况AQI等级为一级, TS为0.84, 当空气质量变差时, TS明显下降, 说明模式目前对空气重污染事件的预报能力不足。模式对中山市的主要污染物O₃、PM和NO₂的预报TS评分分别为0.21、0.24和0.24, 其中对O₃和NO₂的漏报率达到0.78和0.76, 而PM的空报率高达0.71。预报系统对PM_2.5的浓度预报总体略偏高, 相关系数为0.59, 但在霾污染较严重的月份中预报效果并不稳定。对O₃的预报全年相关系数达到0.7, 且在O₃污染较严重的7—11月, 相关系数均能达到0.5以上, 但这几个月的O₃预报浓度均比实况明显偏低。从气象预报入手分析预报系统对10月2—7日中山市一次连续O₃污染过程漏报的原因, 发现GRAPES模式对这段时间内整个珠三角地区日间降水的预报范围偏大, 强度偏强, 且预报的地面风速也比实况要偏大, 导致模拟O₃浓度比实况明显偏低。      

上海地区AQI变化特征及与气象因素的相关性

基于上海地区2012—2016年逐日PM_2.5、PM₁₀、CO、O₃、SO₂、NO₂的分指数（individual air quality index,IAQI）数据以及同期气象要素（风速、降水量、气温、相对湿度、总云量、低云量）、逆温数据和高空大气环流数据,分析了上海地区空气质量指数的时间变化特征和气候要素对空气质量的影响,并选取PM_2.5和O₃污染天气过程及其邻近的非污染天气过程,对比分析高空大气环流形势的差异。结果表明：上海地区出现PM_2.5、PM₁₀和NO₂污染天气在冬季最多,分别为31.4 d、10.0 d和14.8 d,而O₃污染天气在夏季最多（18.8 d）。风速和低云量是影响PM_2.5污染的重要气象因素,最大相关系数分别为-0.313和-0.261,O₃污染则与气温和日照时数密切相关,最大相关系数分别为0.449和0.363,PM_2.5、O₃污染的发生也与前一日以及当日出现逆等温天气存在较好的相关性。在PM_2.5污染天气过程,上海位于槽后高压前部,850 hPa有较强西北风,而非PM_2.5污染天气过程中上海位于高压后部,低层850 hPa为东南风。在O₃污染天气和非污染天气过程,中国东部长波射出辐射（Outgoing Longwave Radiation,OLR）分别为正、负距平,副热带高压控制下上海晴热少云,易引起O₃污染,反之上海上空云系多,不容易出现污染。     

成都市大气污染与气象条件关系分析

利用成都市城区2015年12月~2019年12月污染物浓度及气象资料,对PM₁₀、PM_2.5、CO、O₃、 SO₂、NO₂六种大气污染物浓度变化特征以及与气象要素之间的相关性进行分析。结果表明:2016~2019年成都市空气质量冬季最差,秋季最好,年内整体以良为主,重度污染和严重污染的天气较少出现,空气质量逐年变好;主要污染物浓度除O₃外在冬季最高,夏季最低,春秋两季相差不大,O₃浓度变化则相反;主要污染物的日变化特征也较为明显。空气质量综合指数、PM₁₀、PM_2.5、CO、NO₂浓度与气温和降水存在显著负相关性,与气压存在显著正相关性,还与相对湿度呈不同程度的负相关,但与风速相关性不显著;O₃浓度不仅与风速、气温和降水存在显著的正相关,还与气压呈显著的负相关,却与相对湿度的负相关性不显著。      

新冠疫情防控期间昆山市空气质量变化

为了应对新冠疫情,昆山市严格遵守国家防疫规定,自2020年1月24日开始采取了严格的封锁管控措施。以机动车活动为首的人为排放量因而减少,空气质量也因此发生变化。利用昆山市环境监测网络,并结合气象观测系统,综合运用数理统计和空间分析方法,针对疫情防控前期(2020年1月1至20日)和疫情管控期间(2020年1月27日至2月15日)两个阶段,调查人类活动模式变化对昆山市空气质量的影响。结果表明,昆山市污染治理工作取得良好进展,与过去3年同期(1月1日至2月15日)相比,颗粒物(PM_2.5和PM₁₀)超标天数减少了4天,但日最大8小时臭氧(O₃)浓度(MDA8 O₃)升高了14%,表明严重的O₃污染已不局限于夏季,而即将成为全年多发性问题。由于疫情期间以交通部门为首的排放量减少,O₃的重要前体物二氧化氮(NO₂)以及颗粒物浓度均显著下降,疫情管控期间内MDA8 O₃的升高(62%)。选取污染个例研究发现,即使在减排的情...     

华南区域大气成分数值模式GRACEs预报性能评估

利用2016-2019年广东省国控站实况监测数据对华南区域大气成分数值模式系统(GRACEs)预报性能进行了综合评估。除空气质量指数AQI外,重点对PM_2.5、O₃及NO₂进行了分析评估。(1) 模式预报性能存在年际差异,对各要素的预报值总体偏低。(2) 模式预报能较好地反映空气质量的空间分布,PM_2.5中心在珠三角西北部,而O₃-8 h高值区在珠三角核心区和粤东沿海,但模式对O₃-8 h高值区存在显著预报低估现象。(3)模式可较好地模拟出PM_2.5月变化的单峰型特征和O₃-8 h月变化双峰型特征,但模式对AQI的秋冬季主峰值和春季次峰值的预报存在低估,分别与模式对O₃-8 h、PM_2.5的低估有关。(4) 模式能较好体现O₃的午后峰值和NO₂双峰值的日变化规律;模式对O₃前体物NO₂的预报偏差,有可能是导致随后几小时对O₃浓度预报偏差的重要原因。(5) 日平均浓度预报效果检验显示模式可较好预测AQI和3种污染物的变化趋势,但对夏秋季高O₃-8 h浓度预报显著偏低;模式对轻度污染及以上等级预报能力偏低,亟需提升模式对污染天气的预报能力。      

2017年上海臭氧污染气象条件分析及臭氧污染天气分型研究

根据2016-2017年上海空气污染物和相关气象要素数据,分析上海2017年O₃变化特征以及气象影响因素,并对造成O₃污染的天气系统进行主观分型。结果表明：2017年上海市空气质量优良天数为275 d,占全年天数的75.3%,O₃-8h污染天数为55 d。上海市O₃-8h年均浓度115 μg·m^-3,同比增幅超过10%,为2013年以来的最高值,主要体现为夏半年O₃浓度的上升。与2016年相比,2017年夏半年西太平洋副热带高压偏西偏强,上海地区风速风向、温度、水汽、光照、辐射条件均有利于O₃浓度上升。造成2017年高浓度O₃污染主要有4种天气类型：副热带高压控制型（SH）、地面高压型（G）、均压场型（J）和低压型（D）。其中副热带高压控制型是典型的O₃-8h污染天气型,占总污染日数的29.1%,且污染程度较重;低压型出现次数较少;地面高压型的臭氧平均污染程度最弱。     

2016—2019年唐山市臭氧污染及其与气象条件的关系

利用2016—2019年唐山市逐时O₃浓度和气象数据,分析了O₃污染特征及其与气象条件的关系。结果表明: 2016年唐山市O₃超标天数为53 d,2017—2019年O₃超标天数每年在70 d以上,污染程度偏重。O₃月平均浓度值呈双峰型分布,6月O₃平均浓度值最大,达112.26 μg·m^-3,9月次之。O₃浓度超标日分布在3—10月,夏季超标天数最多,其他依次为春季、秋季,具有明显的季节变化特征。O₃日均浓度为15:00最大,日变化呈单峰型分布。O₃浓度与温度、风速正相关,与相对湿度负相关。气温高是导致O₃浓度超标的重要因素,日最高温度超过25 ℃时要考虑O₃浓度出现超标现象。相对湿度在50%左右及60%—80%时,O₃浓度超标率均大于30%,在60%—70%时O₃-8h浓度平均值达到最大。夏秋季O₃浓度超标率高与地面小风、较低的混合层高度有关。当日均风速1＜V≤4 m·s^-1时,O₃浓度超标率较高。容易产生中度以上O₃污染的天气形势场为500 hPa高空受西北气流或高压脊影响,850 hPa有西南或偏南气流经过,地面大多处在高压后部、低压前部或低压辐合区内。     

银川都市圈夏季臭氧来源数值模拟分析

在我国当前臭氧和颗粒物复合污染的局面下，位于西北地区的宁夏回族自治区近年来夏季臭氧区域性污染突出，浓度高值区主要分布在银川都市圈(银川市、石嘴山市和吴忠市)。因此利用区域空气质量模式系统RAMS-CMAQ对2019年夏季6月银川都市圈臭氧污染问题开展数值模拟，定量探讨区域传输及垂直输送对O₃浓度的贡献，为有效控制当地臭氧污染提供科学依据。结果表明：2019年6月银川都市圈O₃浓度北高、中部低，与前体物的分布特征并不完全一致，表明O₃的非线性效应以及背景O₃传输潜在的贡献。水平方向上，银川都市圈本地排放源对近地面O₃的贡献大都在20%～30%，仅灵武达40%以上，外界传输贡献均在30%以上。其中银川本地贡献较弱，相邻区域间存在输送影响，一定程度上减弱了该地区的本地贡献。此外，在夏季整体偏南风的影响下O₃有较为明显的由南向北的输送作用。垂直方向上，郊区、城市和工业代表性站点O₃浓度的变化趋势基本一致，各过程量贡献有所差异。夜晚O_...     

京津冀及周边地区大气细颗粒物和臭氧对医院日门诊量的急性影响及季节性差异

探究京津冀及周边地区大气细颗粒物（PM_2.5）和臭氧（O₃）短期暴露对人群因病就诊的急性影响及其季节性差异,为区域性大气污染的协同治理提供流行病学证据。收集2013年1月1日—2018年12月31日京津冀及周边地区共14个城市100家医院门诊的日就诊量,以及大气PM_2.5和O₃日均浓度和气象因子数据,基于时间序列研究设计,采用二阶段统计分析策略（广义相加模型联合meta分析）,在控制气象因子和时间趋势等混杂因素的基础上构建双污染物模型,分析大气PM_2.5和O₃短期暴露对人群因病就诊的影响。研究期间,大气PM_2.5和O₃日均浓度平均分别为 72.2±56.8 μg/m3和 58.2±36.9 μg/m3,医院门诊就诊量达6257万人 · 次。双污染物模型结果显示,移动平均滞后0—1 d的PM_2.5和O₃暴露浓度每升高10 μg/m3,医院门诊就诊量分别增加0.25%（95%置信区间（95%CI）:0.20%—0.29%）和0.15%（95%CI:0.07%—0.22%）;拟合季节分层模型发现,冷季PM_2.5暴露对门诊就诊量的急性影响较强,而O₃相关效应则呈现出暖季较强的特征。京津冀及周边地区大气PM_2.5和O₃短期暴露均增大人群因病就诊的风险,提示应采取积极措施协同治理大气PM_2.5和O₃复合污染,同时重视污染物冷、暖季风险的差异。      

烟花爆竹燃放对天津市空气质量的影响研究

为了研究烟花爆竹燃放对空气质量的影响,利用动态滤膜校准系统-微量震荡天平法颗粒物分析仪、大气细颗粒化学组分在线离子色谱监测仪、有机碳（OC）/元素碳（EC）在线分析仪、气态污染物分析仪、常规自动气象站并结合云高仪和微波辐射计等设备于2015年2月18日至3月7日对天津市细颗粒物（PM2.5）及其主要化学组分,气态污染物（SO₂、NO₂、CO和O₃）和气象参数进行连续观测。本文选取3个污染事件作为研究重点进行分析,研究发现:烟花爆竹禁放和限放政策导致除夕夜烟花爆竹燃放量减少,PM2.5峰值与2014年相比明显下降;烟花爆竹禁放和限放区的设立导致天津市PM2.5质量浓度在烟花爆竹密集燃放期间存在明显的空间差异;站点之间小时平均值差异最高达到394 μg/m3。受烟花爆竹燃放的影响,距地面80 m以下颗粒物后向散射强度相近,表明80 m以下颗粒物呈均匀分布。污染事件1是由于烟花爆竹密集燃放引起的,PM2.5主要化学组分为K+、SO₄2-和Cl-,同时SO₂和CO质量浓度显著升高;但EC和OC质量浓度并未明显增加。污染事件2的形成是由于不利的气象条件（逆温、逆湿、下沉气流和较高的相对湿度）促进了SO₂和NO_x在烟花爆竹排放的颗粒物表面发生非均相化学反应,导致SO₄2-和NO₃-浓度快速增加。污染事件3由元宵节烟花爆竹燃放引发,而后呈现二次无机组分与臭氧协同增长的复合型污染特征;此外区域传输对污染事件3也有重要贡献。     

2015-2018年海南省臭氧污染特征及其天气类型

根据2015—2018年海南省18个市县32个空气质量监测站O₃浓度资料,分析了区域性O₃污染（O₃-8h浓度超标市县≥3个）时空变化特征,并对造成O₃污染的天气系统进行主观分型。结果表明：2015—2018年海南省共有40 d发生了区域性O₃污染,发生概率为2.73%。其中2015年和2017年达到了13 d,发生概率为3.56%,2018年为11 d（3.01%）,2016年仅为3 d（0.82%）。发生区域性O₃污染主要有4种天气类型：冷空气偏西下型、冷空气偏东下型、变暖高压脊型和热带系统型。其中冷空气偏西下型是最主要的天气类型,共出现了14 d,占所有天数的35%,且污染较重。不同天气类型下海南省O₃污染表现出不同的分布特征。500 hPa有下沉气流、低层受东北风控制,有相对湿度低值区从中国东部向海南省延伸,地面位于冷高压底部或热带气旋西北侧,温度露点差在5 ℃以上等条件均有利于海南省区域性O₃污染天气出现。     

2013—2016年海口市空气质量特征及典型个例污染物来源分析

根据海南省环境科学研究院提供的海口站2013—2016年逐日空气污染数据,统计分析了海口市空气质量状况。综合应用高低空环流场、AQI指数结合MODIS卫星蓝光气溶胶厚度图,采用HYSPLIT轨迹聚类分析法、潜在源贡献因子法和浓度权重轨迹分析方法,重点分析了2013年12月海口空气污染的的主要输送路径,并探讨了首要污染物PM_2.5和O₃的潜在源区。结果表明：冬夏季风风向转换是海口发生空气污染的最主要气象原因,且首要污染物为PM_2.5,其次是PM₁₀和O₃;海口市空气质量达标率在97.1%,总体较好,AQI指数呈逐年下降趋势;值得关注的是,O₃呈逐年稳定上升趋势。大气污染物浓度受污染物排放和环流场共同影响,海口污染日对应的地面天气形势主要有3种类型,冷高压、变暖高压脊和台风外围下沉气流。此次污染过程中污染源是来自北方地区污染物长距离输送影响的结果。污染物个例分析中,首要污染物PM_2.5潜在源区主要集中在湖南和江西的交界处、广东沿海地区、广西北部、江西和福建的交界处以及浙江中部地区,这些潜在源区气团沿着轨迹1、2和4通过长距离输送到海口。海口O₃质量浓度贡献较大的区域主要集中在湖南和江西的交界处、粤西一带,主要沿着轨迹2将内陆地区的污染源输送到海口。     

彭州市大气污染物浓度变化特征研究

本文利用2017年彭州市大气污染物(SO₂、NO₂、O₃、CO、PM₁₀、PM_2.5)小时浓度数据并结合地面气象观测资料,统计分析了该地区大气污染物浓度的演变规律及影响因素。结果表明:该地区细粒子(PM₁₀和PM_2.5)污染较为严重,O₃次之,其它污染物浓度水平则低于国家新二级标准限值。观测期间,各污染物浓度表现出明显的日变化与季节变化,其中SO₂、O₃呈单峰型日变化,NO₂、CO和细粒子则呈双峰型日变化;污染物浓度的季节变化基本表现为冬高夏低、春秋次之的变化特征(O₃为夏高冬低),并且固态污染物(PM₁₀、PM_2.5)与气态污染物(NO₂、CO)之间有显著的相关性。在污染物浓度与气象要素相关性分析中表明,湿度对于污染物浓度的影响整体上要弱于温度和风速,除了O₃与温度、风速呈正相关外,其它污染物与两者均呈负相关。除此以外,风向对于当地各种大气污染物的积累与清除也有直接的影响。      

长三角工业区夏季近地层臭氧和颗粒物污染相互关系研究

利用2013年5月15日到8月31日南京江北工业区（长三角典型工业区）同步的观测资料分析了近地层臭氧（O₃）和细颗粒物（PM_2.5）、气溶胶光学厚度（AOD）的变化特征及相互间的关系,并结合光化学箱模式分析了AOD对近地层O₃生成的影响。结果表明,观测期间PM_2.5平均质量浓度为56.2±20.1 μg m-3;AOD（500 nm）均值为1.4±0.9;波长指数α（440~870 nm）均值为1.0±0.3。PM_2.5质量浓度24 h均值超国家二级标准20.2%,超标时AOD均值增加14.7%,α平均值增加23.9%,O₃体积分数均值减少12.3%。O₃超国家二级标准10.1%,超标时段AOD增加34.9%,α变化不显著。高温低湿条件下,O₃日变化峰值（y）和PM_2.5质量浓度（x）存在较高的线性相关。相对湿度＜60%时,两者拟合曲线为y＝0.97x+43.96（拟合度R2=0.60）,温度＞32°C时,两者拟合方程为y＝1.24x+30.61（R2＝0.64）。夏季长三角工业区呈现高浓度O₃与高浓度PM_2.5叠加的大气复合污染。O₃日变化峰值和AOD变化呈显著负相关。模拟结果显示,O₃日变化峰值（y）和AOD（x）呈现极高的负相关[y＝－34.28x+181.62,R2 = 0.93或y＝220.62·exp (－x/3.17)－19.50,R2＝0.99]。     

银川市主要污染物变化特征及其关系研究

利用2013-2019年银川市主要污染物浓度数据,分析了近年来银川市主要污染物浓度变化特征,并运用主成分分析法对主要污染物之间的关系进行研究。结果表明：近年来银川市主要污染物浓度除O₃逐年呈上升趋势外,其他均呈下降趋势;市区站O₃浓度较郊区背景站低,其他污染物市区较郊区背景站高;市区站PM₁₀和PM_2.5浓度超国家二级标准;除O₃浓度夏季高,冬季低外,其他污染物冬季高,夏季低;CO、NO₂、PM₁₀、PM_2.5浓度呈"双峰型"日变化特征,O₃和SO₂呈"单峰型"日变化特征。银川市主要污染物NO₂浓度与CO和O₃相关性显著,PM₁₀和PM_2.5之间相关性显著;污染物第一主成分是NO₂、CO和O₃,方差贡献率达到50%以上,加之银川市O₃浓度逐年呈升高趋势,表明近年来银川市大气光化学污染增加。