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采用相关分析、Granger因果检验和残差修正模型等对武汉市PM10和PM2.5进行定量分析.结果表明：PM10和PM2.5浓度均具有明显的季节性特征和空间差异性;PM2.5和PM10与SO2、NO2、CO呈正相关,与O3、最高温、最低温均呈负相关,与风力无关;下雨天可以显著降低空气中PM10和PM2.5的浓度;SO2、NO2、O3、最高温与PM10和PM2.5存在显著的格兰杰因果关系.采用残差修正模型分别预测武汉市PM10和PM2.5质量浓度,结果表明：预测精度优于传统的ARMA模型.