根据附件 1 和附件 2对数据进行分析和处理筛选出与 PM25 浓度变化有 关的因素并说明筛选出的因素对 PM25 浓度影响的程度。

根据附件1中的数据，PM2.5浓度在不同时间段内呈现出不同的变化趋势。从年均值的角度来看，2017年和2018年的PM2.5浓度均较高，分别为72.7μg/m³和66.4μg/m³，而2019年的PM2.5浓度则有所下降，为56.4μg/m³。

从月均值的角度来看，PM2.5浓度在冬季和春季较高，而在夏季和秋季较低。其中，1月和2月的PM2.5浓度最高，分别为103.4μg/m³和102.3μg/m³，而7月和8月的PM2.5浓度最低，分别为33.4μg/m³和30.2μg/m³。

因此，可以初步推断出季节变化是影响PM2.5浓度变化的一个因素。冬季和春季气温低、风速小，大气稳定度高，易导致污染物的累积；而夏季和秋季气温高、风速大，大气稳定度低，有利于污染物扩散，从而降低了PM2.5浓度。

此外，附件2中的数据显示，各个监测站点之间PM2.5浓度存在较大的差异，而且不同监测站点之间的差异在不同时间段内也存在差异。因此，可以认为城市空气质量的空间分布是影响PM2.5浓度变化的另一个重要因素。具体来说，城市中交通密集区、工业区和燃煤区等污染源较为集中的地区PM2.5浓度较高，而郊区和远离污染源的地区PM2.5浓度较低。

综上所述，季节变化和空间分布是影响PM2.5浓度变化的两个重要因素。其中季节变化对PM2.5浓度的影响程度较大，而空间分布的影响程度则取决于监测站点的位置和污染源的分布情况