【摘 要】
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利用2015—2017年我国5个典型城市（北京、广州、昆明、南京和西宁）气象站点的PM2.5质量浓度和气象要素数据，分析不同城市站点的PM2.5污染特征并探究气象要素对PM2.5污染的影响，并建立5个城市站点的PM2.5质量浓度多元回归预测模型。结果表明，5个城市站点中：空气质量最优的是昆明站；5个站点的PM2.5质量浓度均呈夏季最小、冬季最大的特征；在16:00—17:00出现PM2.5质量浓度
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目（41975029）； 中央高校基本科研业务费专项资金项目（2232019D3-27）； 东华大学研究生创新基金项目（CUSF-DH-D-2021035）；
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利用2015—2017年我国5个典型城市（北京、广州、昆明、南京和西宁）气象站点的PM2.5质量浓度和气象要素数据，分析不同城市站点的PM2.5污染特征并探究气象要素对PM2.5污染的影响，并建立5个城市站点的PM2.5质量浓度多元回归预测模型。结果表明，5个城市站点中：空气质量最优的是昆明站；5个站点的PM2.5质量浓度均呈夏季最小、冬季最大的特征；在16:00—17:00出现PM2.5质量浓度较小值；PM2.5质量浓度随降水等级和风力等级的增大呈下降趋势；北京站气压值存在一个阈值（约101.59 kPa）,越接近该值越容易出现重污染；除西宁站外的4个站点的PM2.5质量浓度的高值中心对应较高的相对湿度（＞70%）。西宁站和南京站的PM2.5质量浓度与温度呈较明显的负相关关系；5个站点的回归预测模型可以较好地预测PM2.5的质量浓度，其中广州站和西宁站预测模型的拟合度较好。
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