【摘 要】
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基于长时间序列颗粒物PM2.5和PM10小时数据，分析了PM2.5和PM10出现“倒挂”的特征。从年度、季节、月度和日变化等方面分析了“倒挂”变化特征，结合相对湿度、风速、风向、PM2.5浓度等条件分析“倒挂”产生的影响因素。结果表明：湿度较高的月份（尤其当相对湿度超过80%时）和PM2.5浓度较高时(尤其当PM2.5浓度在大于150μg/m~3时)“倒挂”现象较严重，冷空气来临风速较大时“倒挂”
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基于长时间序列颗粒物PM2.5和PM10小时数据，分析了PM2.5和PM10出现“倒挂”的特征。从年度、季节、月度和日变化等方面分析了“倒挂”变化特征，结合相对湿度、风速、风向、PM2.5浓度等条件分析“倒挂”产生的影响因素。结果表明：湿度较高的月份（尤其当相对湿度超过80%时）和PM2.5浓度较高时(尤其当PM2.5浓度在大于150μg/m~3时)“倒挂”现象较严重，冷空气来临风速较大时“倒挂”率也很高。
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