1.基础统计：对采样数据进行基础统计，如平均值、最大值、最小值、标准差、偏度、峰度等，以了解采样数据的总体特征和分布情况。

 

　　2.元素分析：对采样中的各种元素进行定量分析，了解各元素含量及其变化情况，从而判断污染物的来源和迁移路径。

 

　　3.污染源解析：通过对采样数据的分析，推断出可能的主要污染源，例如工业排放、交通尾气、农业活动等。通过比较不同时间、不同地点的采样数据，可以进一步了解污染源的分布和贡献率。

 

　　4.相关性分析：对采样数据和其他相关数据进行相关性分析，例如气象数据、空气质量数据等，以进一步了解污染物在大气中的行为和传输路径。

 

　　5.时空变化分析：对长时间序列的采样数据进行时空变化分析，了解污染物在不同季节、不同地点的变化情况，从而制定出更加科学的环保措施。

 

　　6.模型模拟：利用大气模型对采样数据进行模拟和分析，了解污染物的扩散和传输规律，预测未来可能的环境状况，为环保决策提供科学依据。

 

　　在解读降水降尘采样数据时，需要注意以下几点：

 

　　1.采样时间：采样时间应该连续，且时间跨度应该足够长，以获得具有代表性的数据。

 

　　2.采样地点：采样地点应该选择具有代表性的地点，如城市中心、郊区、工业区等，以了解不同地区的污染情况。

 

　　3.数据精度：采样数据的精度应该足够高，以避免误差对分析结果的影响。

 

　　4.数据可比性：在进行数据比较时，需要注意数据的可比性，例如不同时间、不同地点的采样数据需要进行标准化处理，以保证分析结果的准确性。