【摘 要】
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为研究城市空气湿度变化特征以及其对颗粒物浓度的影响,文章以成都为例,利用相对湿度和PM2.5浓度数据,对成都2014-2017年冬季12-2月相对湿度的概率分布特征及其污染效应进行分析,结果表明:（1）Lorentz概率密度函数拟合效果最佳,并通过a=0.01显著性检验,因此该函数是表征成都冬季相对湿度概率分布特征的最优函数;（2）空气质量较好时,相对湿度在各区间分布较为均匀,而空气质量较差时,呈
【基金项目】
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国家自然科学基金重大研究计划重点支持项目（91644226）； 四川省科技厅重点研发项目（2018SZ0287）；
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为研究城市空气湿度变化特征以及其对颗粒物浓度的影响,文章以成都为例,利用相对湿度和PM2.5浓度数据,对成都2014-2017年冬季12-2月相对湿度的概率分布特征及其污染效应进行分析,结果表明:（1）Lorentz概率密度函数拟合效果最佳,并通过a=0.01显著性检验,因此该函数是表征成都冬季相对湿度概率分布特征的最优函数;（2）空气质量较好时,相对湿度在各区间分布较为均匀,而空气质量较差时,呈现低相对湿度状态缓慢增长、高相对湿度状态爆发性增长的趋势,且伴随污染等级的加重,高相对湿度状态对应的爆发性增长愈加明显;（3）轻度污染、中度污染和重度污染等级的样本量较多,而优、良和严重污染等级较少,说明成都冬季整体空气质量较差,污染较为严重。
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