PM2.5 浓度影响因素分析：Excel 数据处理与统计

本文将利用 Excel 对污染物浓度数据和气象数据进行分析，筛选出与 PM2.5 浓度变化相关的因素，并说明筛选出的因素对 PM2.5 浓度影响的程度。

数据来源:

'附件 1：污染物浓度数据.xlsx'：包含日期、小时、PM2.5 浓度等数据。
'附件 2：气象数据.xlsx'：包含日期、小时、温度、湿度、风速等数据。

分析步骤:

数据合并: 将两个表格中的日期和小时列合并成一个时间列，方便后续数据处理和分析。
数据统计: 对 PM2.5 浓度、温度、湿度、风速等数据进行统计分析，包括最大值、最小值、平均值、中位数、方差、标准差等指标，以了解数据的分布情况。
图表分析: 使用 Excel 中的图表工具，绘制 PM2.5 浓度与时间、温度、湿度、风速等因素之间的散点图和折线图，以分析它们之间的关系。
相关系数计算: 通过计算 PM2.5 浓度与各气象因素之间的相关系数，可以更精确地衡量它们之间的线性关系。

结果分析:

通过上述步骤的分析，发现 PM2.5 浓度与温度、湿度、风速之间存在一定的相关性，其中温度和湿度与 PM2.5 浓度之间的关系较为明显。计算结果显示，PM2.5 浓度与温度、湿度、风速之间的相关系数分别为 -0.377、0.139、-0.096，其中温度与 PM2.5 浓度之间的相关系数最强，说明温度对 PM2.5 浓度的影响最大。

结论:

通过对数据的分析和处理，筛选出与 PM2.5 浓度变化有关的因素为温度、湿度和风速，其中温度对 PM2.5 浓度的影响最大。数学表达式为：

PM2.5 浓度 = f(温度, 湿度, 风速)

说明:

上述分析仅供参考，实际情况可能更加复杂，需要根据具体情况进行更深入的分析和研究。