合肥地区大气能见度变化规律及影响因子分析

合肥地区大气能见度变化规律及影响因子分析统计调查报告组长：吴聪健专业：12统计二班学号：12组员：侯大坤专业：12统计二班学号：12组员：崔斌专业：12统计二班学号：12指导老师：张庆国安徽农业大学理学院二〇一五年摘要

本文利用合肥市2013～2014年大气能见度和同期地面气象要素的观测资料以环境检测站提供的近年空气污染物监测数据，统计分析了合肥市大气能见度变化特征及其与气象要素和环境要素关系。结果表明:能见度有明显的日、季和年际变化特征，一日之中，早晨08时能见度最低，夜间02时次低，午后14时能见度最好;冬季能见度最低，夏季高;能见度与相对湿度及其24h变化呈明显负相关关系，与风速和气温呈正相关关系，与气压的相关性较复杂.湿度大、风速小是造成低能见度的主要气象条件。目录

摘要一、调查背景二、调查目的和调查内容（一）、调查目的（二）、调查内容三、调查对象和单位的确立（一）、调查对象（二）、调查单位的确立四、调查时间

（一）、调查资料所属的时间

（二）、调查工作的起讫时间五、调查的组织六、调查方式和数据收集技术七、数据的处理与分析八、结论一、调查背景

能见度是大气透明度的一种表现形式，大气中的悬浮颗粒物越多，空气越浑浊，能见度就越差。能见度的好坏能够直接反映出一个地区的大气环境质量，同时还影响人们的工作、生活以及陆、海、空交通活动的正常进行。低能见度的出现更会给人们带来诸多不便和各种危害，常常是造成交通和飞机起降重大事故的重要原因之一。有关研究表明，大气能见度的优劣与气象条件密切相关。由于合肥市城市建设规模不断扩大、人口增多、汽车数量增加等原因，以及影响能见度的天气现象逐年增多，特别是烟雾、技天气现象显著增加，使合肥市能见度有逐年减小的趋势。

本文利用合肥市2013-2014年地面气象要素常规观测资料，分析了能见度的气候特征及与有关气象要素和环境因素的相关关系，寻求影响大气能见度的主要因子，为大气能见度预报提供基础，并为改善大气环境质量提供科学依据。二、调查目的和内容

（一）、调查目的

分析大气能见度的变化特征、探讨和掌握影响大气能见度的因素及其相关性，是做好能见度预报的基础，对确保交通安全和改善大气环境质量具有重要意义。

因此研究大气能见度的变化趋势及影响因子，是保证交通安全、改善大气环境质量和城市防灾减灾的需要。

（二）、调查内容

本文所用的资料为2013～2014年合肥市观象台提供的常规地面观测资料，包括2013年每日02、08、14、20时4次和2014年每日08、14、20时3次定时观测的水平能见度、风速、地面气压、地面温度和相对湿度等气象要素及日平均值；2013～2014年合肥市环境监测站提供的市区PM5、PM10的日各时刻浓度值。三、调查对象和单位的确立

（一）、调查对象

调查对象包括合肥蜀山区、包河区、瑶海区的能见度相对应的气象及其环境因素。

（二）、调查单位的确立

大气能见度和同期地面气象要素及其环境要素的观测资料以环境检测站提供的近年空气污染物监测数据，包括各时刻能见度相对应的气象及其环境因素。四、调查时间

（一）、调查工作的起讫时间

调查工作的起讫时间为2015年9月20日-2015年12月15日

安徽农业大学理学院12统计二班学生吴聪健、侯大坤、崔斌。五、调查方式和数据收集技术

本次研究从2013年-2014年合肥大气能见度和同期地面气象要素及其环境要素的观测资料以环境检测站提供的近年空气污染物监测数据中筛选出符合的数据，同时在数据收集的处理上，将合肥市大气能见度变化特征及其与气象要素表和环境要素PM5表和PM10表，三表合在一起时空缺的数据由邻近时刻数据代替。六、数据处理与分析

（一）、数据处理

对各数据采用相关分析法、回归分析法、方差分析法，数据处理软件是SPASS和EXCEL。（二）、数据的分析1.能见度随各月变化趋势2.能见度随季节变化趋势（春夏秋冬）3．能见度影响因子的综合分析1.能见度随各月变化趋势10月平均值（13年）7.46129032311月平均值7.10416666712月平均值5.7617886181月平均值（14年）6.4075268822平均值6.5142857143平均值8.954838714平均值8.3222222225平均值106平均值6.7555555567平均值8.1397849468平均值7.1881720439平均值7.22222222210平均值8.26881720411平均值6.91111111112平均值9.52.能见度随季节变化趋势（春夏秋冬）13冬季平均值6.78714157714春季平均值7.29221710214夏季平均值8.35925925914秋季平均值7.51672640414冬季平均值8.2266427722023/12/113．能见度影响因子的综合分析输入／移去的变量b模型输入的变量移去的变量方法1PM10,湿度，风速，PM2.5，气温，气压.输入a.已输入所有请求的变量。b.因变量:能见度（km）

模型汇总b模型RR调整标准估计的误差Durbin-Watson1.378a.143.1393.5201.444a.预测变量:(常量),PM10,湿度,风速,PM2.5,

气温,气压。b.因变量:能见度（km）Anovab模型平方和df均方FSig.1回归3009.2086501.53540.479.000a残差18039.621145612.390

总计21048.8281462

a.预测变量:(常量),PM10,湿度,风速,PM2.5,气温,气压。b.因变量:能见度（km）系数a模型非标准化系数标准系数tSig.B标准误差试用版1(-180.46122.008

-8.200.000气压.181.021.4178.447.000气温.187.019.4649.875.000湿度.000.000-.023-.934.351风速.712.082.2178.733.000PM2.5-.002.000-.130-5.156.000PM10.000.000.0391.321.187a.因变量:能见度（km）残差统计量a

极小值极大值均值标准偏差N预测值3.2912.067.591.4351463残差-8.16711.898.0003.5131463标准预测值-3.0003.111.0001.0001463标准残差-2.3203.380.000.9981463a.因变量:能见度（km）七、小结

(1)合肥市2013-2014年大气能见度变化比较平稳，而后能见度下降明显。一年之中，夏季能见度最好，冬季最差。一日之中，早晨08时能见度最差，午后14时最好。(2)各季各时次大气能见度均