环境与发展问题在当今世界备受关注。随着工业的发展,济南市空气污染日趋严重,已引起各方面的关注。研究分析表明,济南市污染物排放量日际变化不大,但空气污染物浓度却具有明显的日际变化特征。究其原因,主要是由于大气边界层气象条件及不同天气系统相互更替所造成的。 本文根据济南市2001-2003年逐日气象资料（气温、气压、风、降水等）和SO₂日均浓度资料,利用多种统计方法,研究了气象条件对济南市SO₂日均浓度的影响。通过分析济南市气候特征和采暖情况,分成采暖期和非采暖期两个时段分别建立统计模型。本文的创新之处在于把一元线性相关分析、自然正交分解（EOF）和逐步回归方法结合起来,建立变量之间相互独立的统计模型,并在此基础上进一步从宏观角度对影响济南市SO₂浓度变化的地面天气形势进行分类。通过本文研究,希望能为今后济南市大气污染治理工作和空气污染趋势预报提供相应的理论依据:同时,希望本文的研究技术思路与方法,对污染气象学的理论内容有所补充。 本文主要结论如下: （1）趋势分析结果显示:气象因子具有明显的季节波动, SO₂日均浓度季节变化趋势与其相对应。所选气象因子中,风速、降水量、气温、日照时数、总云量与SO₂日均浓度为反相关;气压与SO₂日均浓度为正相关:相对湿度、能见度与SO₂日均浓度关系较复杂;逆温与SO₂日均浓度关系不明显。 （2）通过对SO₂日均浓度与单个气象因子进行相关分析,结果发现:采暖期与SO₂日均浓度显著相关的气象因子有:气温、气压、风速、相对湿度、日照时数;非采暖期与SO₂日均浓度显著相关的气象因子有:气温、气压、逆温厚度、相对湿度、能见度、降水量。 （3）回归分析表明:采暖期对SO₂日均浓度影响最大的气象因子为风速,其次为相对湿度和气温;非采暖期对SO₂日均浓度影响最大的气象因子为气温,其次为能见度、相对湿度和逆温厚度。 （4）2001-2003年SO₂高浓度样本共65个、低浓度样本126个,采用K-MEANS聚类分析方法,结合济南市高空和地面天气形势图进行分析,本文共归纳出4种高浓度和3种低浓度的地面天气形势。其中,高浓度的地面天气形势为:华北地形槽、高压底部、冷锋前部、高压边缘;低浓度的地面天气形势为:冷锋后部、高压前部、河套低压前部。4类高浓度天气形势中,以高压边缘型出现频率最高,为样本总数的47.7%,其次为华北地形槽型;3类低浓度天气形势