城市道路绿化带"微峡谷效应"及其对非机动车道污染物浓度的影响

研究不同绿化带结构对非机动车道污染物浓度的影响,将为城市道路绿化带格局提供依据。利用遮荫网模拟10、20、30 m隔离的道路绿化带,并模拟了3种不同结构的绿化带,分别对各类道路微气候条件(风)及SO₂、NO_x、NH₃、总悬浮颗粒物(TSP)和可吸入颗粒物(PM10)等5种主要污染物浓度进行了观测。结果表明:风速小于2 m/s时,10 m和20 m间隔的道路绿化带会产生"微峡谷效应",使绿化带间隔内风速增加。10 m间隔的绿化带较其它两种绿化带对各种污染物的净化百分率更明显,且污染物净化百分率与风速大多正相关显著。12.5 m的模拟绿化带与10 m的间隔交替的绿化带可以更有效地降低非机动车道的污染物浓度,污染物净化百分率与风速也大多正相关显著。不同结构道路绿化带会影响道路微气候条件,从而影响非机动车道污染物浓度。城市道路绿带存在合理的绿带结构,可以通过设计更合理的城市道路绿带模式有效改善城市非机动车道空气质量。     

基于ENVI-met的道路绿带规划设计对PM2.5消减作用的模拟研究

城市道路绿地是城市绿地系统重要的组成部分,道路绿带承担着城市道路重要的生态环境改善功能,道路绿带的断面布局是道路绿地规划设计的核心内容。首次将ENVI-met运用于城市道路断面绿带规划设计模拟中,定量研究城市道路绿带断面形式对PM2.5的消减作用,结果表明: 1）道路横断面绿化类型对PM2.5分布有显著影响。道路绿化导致机动车道PM2.5浓度增加,非机动车道及人行道PM2.5浓度减少;2）道路绿化能明显消减人行道PM2.5浓度。从PM2.5的消减面积来看,四板五带式>两板三带式>一板两带式>三板四带式;从PM2.5的消减程度来看,两板三带式>四板五带式> 一板两带式>三板四带式。3）两板三带式、四板五带式绿化消减效果最佳,人行道消减率最大提高了18%。研究证实了道路绿化确能改善非机动车道及人行道的颗粒物污染,为绿色基础设施消减PM2.5浓度提供了有力的支撑。     

昼间气象条件对城市道路绿化带空气净化效果的影响——以太原市为例

道路绿化带可以净化空气,改善道路环境,道路中的小气候条件会改变道路污染物扩散方式和速度,进而会影响到绿化带对污染物净化效果。气象条件对道路绿地对大气污染物净化效果影响的研究将有助于了解道路绿地的净化途径,为改善城市道路环境提供依据。对太原市18个道路绿地气象因子和5种主要污染物浓度进行了观测。结果表明:夏季,太原市城市道路内各气象要素之间存在一定的相关性,气温和地温正相关显著,空气相对湿度与地温及气温呈显著和极显著负相关。大部分情况下,有绿地非机动车道污染物平均浓度低于无绿地非机动车道对照点平均浓度,即道路绿地起到了对道路污染物的净化作用。道路绿地对污染物的净化百分率与气象因子存在显著的回归关系,并可以建立达到统计显著水平的回归方程,但不同污染物受不同的主导气象因子影响。气象条件会影响道路绿地对道路污染物的净化效果,今后的城市建设和道路绿地规划中应更多地考虑气象条件对绿地净化效果的影响。     

城市街道绿化对空气质量及微气候影响的综合模拟研究

植被对街道峡谷行人水平空气质量的影响得到了广泛关注,然而,污染物浓度与真实街道几何的宽街谷下复杂的绿化条件之间的关系没有得到足够的重视,也很少有研究对这种街道绿地对空气质量和微气候的综合影响进行评价。研究探讨街道绿化如何影响慢行道空气质量及微气候,其因子相关性、影响效果如何,并评估其综合生态效益。结果表明,街道绿化有正负两方面生态效益,可增加慢行道PM_2.5浓度9.34%-99.70%,平均降低气温1.06℃。近源冠层体积分数与浓度变化率极显著正相关,最能表征绿化引起的慢行道空气质量变化。绿化覆盖率、慢行道SVF与温湿度、风速变化率显著相关。各道路等级下中等覆盖度的场景具有最佳综合生态效益,主次干道综合生态效益高的场景特点是机非绿带为乔灌结构,水平结构为均匀型。研究可促进对宽阔街道绿化生态功能权衡的深入认识,为街道绿地配置方法及生态效益评估提供依据。     

城市道路绿地对局地空气污染扩散的影响研究进展

城市道路绿地对局地污染物扩散的影响研究近年来比较活跃,获得了大量研究结果,但因缺乏总结梳理,尚难切实指导城市绿地建设实践。本文对道路及绿带类型进行归类,以实地监测和数值模拟两种常用方法为分类前提,对相关研究涉及的污染物浓度指标、植物特征因子及其他影响因子进行系统回顾,总结了道路绿地对局地污染扩散的影响规律,进而指出未来应在拓展研究对象、综合考虑多种生态过程、融合两种基本方法、提高数据的精度和丰富度等方面加强研究。     

武钢厂区绿地景观类型空间结构及滞尘效应

应用景观生态学原理和对比分析方法分别对武钢厂区绿地景观类型的空间结构及滞尘效应进行了研究。结果表明,武钢厂区绿地斑块数目多,破碎化指数高,体现了工业区见缝插绿的绿化特点,以道路绿带为骨架,成片防护林和观赏绿地为中心,将各分厂绿地连接成四大绿化区域的武钢厂区绿地系统已初步形成,其滞尘效应主要表现为对交流污染物及二次飞扬的阻滞作用,以乔木为主的防护林斑块平均面积大,滞尘效果好,滞尘率达38.9%-46.1%,但优势度不高,专类园和观赏草坪斑块植物种类丰富,景观效果好,但滞尘效果较差,道路绿带优势度和破碎化指数最高,构成了厂区绿色廊道网络,并在阻滞交通污染中起着重要作用,其中多行复层绿带的滞尘率（46.2%-60.8%)比单行乔木绿带的滞尘率（14.8%-39.2%)高,但道路绿带仍不完整,多行复层绿带的比例不高。     

北京市环城绿化隔离带生态规划

研究运用生态规划方法、地理信息技术和遥感数据,在分析北京城市发展所面临的城市布局与生态环境问题,以及在规划范围内土地利用与生态环境功能的基础上,探讨了北京绿化隔离带的功能,提出了北京绿化隔离带的总体结构,景观格局与生态规划控制指标。研究表明:规划区内城镇建设用地已达4 0 .2 % ,现有土地景观布局零乱,各类开发建设活动十分活跃,扩张趋势明显,要保证足够的土地资源以发展绿化控制带的难度很大。绿化隔离带土地潜力和适宜性的评价结果揭示,如果能够严格控制城镇建设用地的进一步扩张,充分利用各类适宜性土地发展绿地,如林地、裸地、水体、耕地,重新规划分散的乡村居民点,释放一定的建设用地,则估计有6 5 .8%的潜力土地可发展为绿地。根据北京城市发展对近郊生态功能的要求以及规划区土地利用现状,北京绿化隔离带的总体结构应是楔型环城绿化隔离带,即沿交通干线贯穿绿带,中-小型生活社区与小城镇分布在绿化隔离带之中。绿化隔离带的景观生态格局应是以森林为基质、河流道路为廊道、城镇与居民区镶嵌合理分布在森林绿地的格局形态     

交通绿化带植物配置对空气颗粒物的净化效益

交通绿化带有显著的净化街道空气的环境效益。通过对上海浦东某交通干道旁侧绿化带不同季节大气中总悬浮颗粒物(TSP)的测定,定量研究了绿化带对TSP的净化效益;同时对研究区域内植物的配置情况用郁闭度和疏透度进行了表征,并研究了其与TSP的净化效益之间的相关性。研究结果表明:交通绿化带对由机动车引起的TSP污染有明显的净化作用,其中夏、秋季净化百分率较高,春、冬季较低;为达到较高的TSP净化效益,交通绿化带宽度应不小于5m,最佳为10m,采用先灌后乔的配置方式,并更多的选用常绿树种;绿地对TSP的净化百分率同植物群落的郁闭度成正相关,同疏透度成负相关关系;绿地内植物郁闭度的最佳范围为0.70～0.85,疏透度的最佳范围为0.25～0.33。研究结果可为评价现有交通绿化带植物配置情况和日后的城市绿地规划和建设提供技术依据。     

2000-2015年中国PM2.5浓度时空分布特征及其城乡差异

近40年来,中国快速经济发展引发较为严重的大气污染,PM_2.5是一种重要的空气污染物,掌握其时空分布规律是对其进行防治的重要前提。基于遥感反演出的PM_2.5浓度数据集,研究了中国2000-2015年PM_2.5浓度的时空分布特征,并基于界定的1376个城镇城区及对应乡村的边界分析了每年PM_2.5浓度值的城乡差异,用线性趋势分析法计算城镇PM_2.5浓度的年际变化速率及显著性。结果表明,研究期内,PM_2.5浓度高于35 μg/m³的面积比例由18.58%增加至32.03%,低于15 μg/m³的面积从43.92%减少到25.12%。PM_2.5污染最严重的地区分布在塔里木盆地、河北南部、河南北部和山东西部。从2000年到2015年,中国绝大多数城镇PM_2.5浓度显著增加,尤其是在东北平原、太行山以东的河北省西南部、燕山以南的北京天津及河北唐山、鲁中南山地丘陵及周围平原地区、华北平原江苏省北部。PM_2.5城乡差异在河北省、山西省两条东北-西南向S形条带区域、浙江省-福建省条带及天山北部绿洲区域较大。研究对PM_2.5高浓度区域、PM_2.5浓度增长较快区域以及城区PM_2.5浓度对乡村影响较大区域进行图示,为中国进一步控制雾霾污染提供一定科学依据。     

珠三角地区PM2.5浓度估算及其健康效应评估

快速的社会经济发展导致城市出现以PM_2.5为首要污染物的空气污染问题，PM_2.5污染严重危害人群健康。因此，厘清PM_2.5时空分布特征并估算其带来的健康影响，对于PM_2.5的区域联防联控具有重要意义。现有研究中，为弥补地面监测数据的不足，借助机器学习算法估算PM_2.5浓度成为研究热点，此外，基于流行病学研究结果的健康效应模型也被广泛用于评估PM_2.5健康影响的研究中。利用珠江三角洲地区2014-2018年56个空气质量监测站的PM_2.5实时监测数据、气象数据、社会经济数据和归一化植被指数，构建随机森林模型，多要素联合估算2000-2018年监测站点的PM_2.5浓度，并采用克里金插值方法获得PM_2.5浓度的空间分布，在此基础上应用全球暴露死亡（GEMM）模型，评估珠三角地区的PM_2.5健康效应。结果表明：（1）2000-2018年期间，珠三角地区的PM_2.5算术年均浓度维持在35μg/m³左右，呈现"西北-东南"递减空间分异；降水量、温度、风速和水汽压等气象因子对PM_2.5浓度具有负向影响，GDP和人口密度等社会经济因子对PM_2.5浓度具有正向影响。（2）2000-2018年期间，珠三角地区PM_2.5人口加权年均浓度均低于PM_2.5算术年均浓度，表明珠三角地区人口密度和PM_2.5浓度未呈现明显的空间匹配关系，例如肇庆PM_2.5浓度较高但人口密度较低，深圳PM_2.5浓度较低但人口密度较高。（3）2000-2018年期间，珠三角地区PM_2.5污染对于缺血性心脏病和中风的健康影响较显著，而对下呼吸道感染的健康影响较弱。区域PM_2.5相关过早死亡人数逐渐增多，主要集中在PM_2.5浓度和人口密度较高的地区，例如珠三角中心地区，以广州中心城区表现明显。本研究建议珠三角地区加大空气污染治理力度，提高医疗服务水平，同时关注城市人口结构，引导城市人口有序流动迁移，以缓解PM_2.5带来的健康影响，实现城市化的健康发展。     

基于ENVI-met的城市道路绿地植物配置对PM2.5的影响研究

随着城市化的快速发展,大气污染尤其细颗粒物(PM_(2.5))已成为制约城市环境的重要因素,相关研究表明,在众多的PM_(2.5)来源中道路交通是在其中的重要来源之一,而道路绿地植物群落能够消减来自道路的PM_(2.5)。运用场地观测和ENVI-met模拟相结合的方法探讨城市道路绿地植物群落对PM_(2.5)的影响,分析仅有乔木(i)、乔木+树篱(ii)、乔木+树篱+灌木(iii)3种模式下的植物群落配置对PM_(2.5)的影响,揭示绿地植物群落的长度、宽度、高度和LAI对PM_(2.5)的影响。结果表明:(1)场地观测中的道路绿地植物群落的3种配置模式对PM_(2.5)的消减率分别是iii(14.2%)ii(12.9%)i(9.2%)。(2)绿地中植物的种类、绿地宽度、绿地植物的叶面指数等要素对消减作用起正面作用,高度和长度起负面作用。(3)绿地的长度的一定量的减少可以在绿地后方形成一个宽度约为绿地长度80%的、随着与绿地的距离的增加而宽度递减的较绿地长度更长环境PM_(2.5)浓度更低的低谷区,但其他没有绿地的空间的PM_(2.5)浓度会加重。(4)绿地高度的增加会迫使PM_(2.5)向更高的空间运动。     

城市带状绿地结构类型与温湿效应的关系

利用小尺度定量测定的方法,选择北京典型的城市带状绿地--西四环旁侧4种不同内部结构以及5种不同郁闭度带状绿地(绿地宽度42 m)作为研究对象,研究带状绿地结构类型与温湿效应的关系.结果表明:与对照相比,草坪的降温增湿效应不显著,灌-草、乔-草和乔-灌-草绿地的降温增湿效果显著.当郁闭度为10%～31%时,绿地具有一定的降温增湿效应,但效应不显著;当郁闭度超过44%时,绿地降温增湿效应显著;当郁闭度超过67%时,绿地降温增湿效应显著且趋于稳定.     

基于城市微气候模拟软件的城市道路绿化带对PM2.5消减作用的研究

随着经济的快速发展及机动车保有量的持续增长，车辆造成的道路污染问题日益严重。广州作为中国重要的经济发展城市，交通源排放问题高度集中，机动车排放是城市PM2.5的主要来源之一，开展减缓城市道路污染危害的研究具有重要意义。本研究为调查绿化带对广州城市道路PM2.5的影响，运用实测与城市微气候模拟软件（ENVI-met）模拟结合的研究方法，实测并分析城市道路空间PM2.5的浓度分布及其影响因素，使用实测数据对模拟软件进行验证分析，模拟研究理想道路模型下不同高宽比、风向等因素及绿化带植配类型对PM2.5的消减作用。研究表明：（1）城市道路空间PM2.5浓度分布受污染源、街道高宽比、风速风向、绿化带等综合影响，自然消减情况下，其主要受风速风向和高宽比双因素影响；（2）通常街道高宽比越大，越有利于道路空间PM2.5的扩散；（3）城市道路空间PM2.5自然沉降最小距离为12 m，0-12 m范围内应保持无障碍物的开敞环境，PM2.5消减的关键范围是12-24 m，此范围内可以利用生态手段沉降颗粒物；（4） PM2.5消减率受绿化带和风向的双控制，应根据主导风向选择绿化带植配方式。在主导风平行面和垂直迎风面绿化带对PM2.5有正消减效应，建议植配类型为"乔-乔+灌+草"；在主导风垂直背风面绿化带对PM2.5呈负消减效应，植配类型为"乔-灌"绿化带消减率接近于自然消减率，而植配类型为"乔-灌+草"和"乔-乔+灌+草"的绿化带加重了颗粒物在该区域的积聚。     

城市绿地植物群落特征对亚微米颗粒物的影响

植物群落是构成城市绿地的基本单元之一,也是绿地发挥空气颗粒物调节功能的基础。亚微米级颗粒物,即PM1颗粒物对大气能见度、环境质量与人体健康等均存在严重的负面危害。为探究城市绿地植物群落对亚微米颗粒物水平的调节机制,本研究基于实地测量,针对不同类型植物群落内PM1颗粒物水平的差异,以及群落冠层结构对PM1浓度的影响开展定量研究。结果表明,植物群落对亚微米颗粒物具有一定的减滞效果。8种常见群落类型中,针阔-乔草型群落减滞PM1颗粒物的能力最优,阔叶-乔灌草群落次之,针叶-灌草型群落最弱,但不同类型植物群落内部的PM1浓度差异并不显著。植物群落的冠层结构同PM1颗粒物间存在明显的非线性响应关系,部分冠层指标存在关键的拐点阈值。当冠层郁闭度大于75%,疏透度小于55%左右时,植物群落减滞PM1颗粒物的效果最佳。     

厦门市交通主干道绿化带结构及其减噪效果研究

通过对厦门市主干道绿化带种类结构调查以及噪声测定等,分析了厦门市主干道绿化带结构及其减噪效果。结果表明,厦门市主干道绿化带可分为4种结构:单一乔木型、乔木+疏灌木/绿篱型、乔木+密灌木型以及乔木+小乔木+灌木/绿篱型,带宽多在4~10 m。厦门市主干道绿化带总体减噪能力为0.93~12.96 dB,绿化带对交通噪声超标治理率达70%。绿化带减噪能力y(dB)与带宽x(m)呈显著的线性关系:y=1.2251x+0.2416(R²=0.8603);绿化带的附加衰减与总衰减亦呈显著正相关:y=0.4535x+0.2698 (R²=0.9242),噪声的附加衰减主要受绿化带结构的影响,上述四种结构对噪声附加衰减平均值分别达0.93、2.25、4.43和6.72 dB。绿化带的宽度和结构均是影响其减噪效果的关键因素。     

春季城区道路不同绿地配置模式对大气颗粒物的削减作用

研究城市道路不同绿地类型对大气颗粒物的吸附削减作用,是提高城市绿地大气污染治理功能绿地配置模式优化的重要基础。以位于北京市海淀区的3条典型主干道道路为对象,选取乔木、灌木、草本、乔-灌、乔-草、乔-灌-草6种典型绿地配置模式,在大气颗粒物污染严重以及城市植被发芽、开花、展叶完成的春季(3月中旬至4月上旬),采用Dustmate便携式颗粒物采样器和NK4500手持自动气象仪分1.5m和3m两个高度同步测定距污染源不同位置的大气颗粒物浓度与小气候因子,分析不同绿地配置模式对颗粒物削减能力的差异及其主要影响因素。研究结果表明:复合配置模式比单一配置模式下空气颗粒物浓度稳定程度高,其主要受风速与空气相对湿度的影响;大气颗粒物粒径越大绿地对其削减作用越强;地表覆盖程度是影响不同绿地配置模式对大气颗粒物垂直削减的关键因素,地表覆盖越好垂直削减效果越好,且垂直削减率与温度成正相关关系;草本、灌木对大气颗粒物的垂直削减作用比其他4种配置模式更好;由于受植被郁闭度、疏透度以及配置种类的综合影响,乔-草、灌木绿地配置对大气颗粒物的水平削减作用比其他4种模式更好。     

川渝地区空气质量时空分布格局及影响因素

川渝地区尤其是四川盆地已成为我国空气污染最严重的地区之一，基于2018—2019年川渝地区128个城市站和71个县级站空气质量监测及自然与社会经济数据，采用全局和局部莫兰指数分析了川渝地区空气质量指数(AQI)和不同空气质量分指数(IAQI)的时空格局，并采用偏最小二乘回归(PLSR)从较为宏观的尺度综合分析了川渝地区空气污染的主要驱动因素。研究结果表明：(1)川渝地区空气质量整体为良，主要污染物为O₃,其次为PM₁₀和PM_2.5。盆地区与高原区的主要污染物分别为PM_2.5和O₃;(2)AQI及PM_2.5、PM₁₀、NO₂呈“U”型变化，春冬季最高，夏秋季最低；O₃则在内部两区域都大致呈倒“U”型变化，但峰值分布时间与持续时长明显不同；SO₂和CO年内无明显变化；(3)各污染物具有明显的空间聚集性特征，AQI及PM₁₀、PM_2.5     

Impact of off-road vehicles on soil and vegetation in a desert rangeland in Saudi Arabia

Off-road vehicle driving is considered as main contributor to land degradation in arid regions. This study examined the impact of off-road vehicles (ORV) on soil and vegetation in a natural recreational desert meadow of Raudhat Khuraim, Saudi Arabia. Vegetation canopy cover and plant height away from road tracks were assessed. Also, species density and canopy cover, bare ground cover and soil attributes were assessed in four microhabitats; tracks, inter-tracks, verges, and away from vehicle tracks (undisturbed natural areas). Results show that the cover of forbs and grasses was negatively associated with distance from road verges. It was observed that the height of woody species responded negatively to distance away from tracks. Cover of native species decreased under verge, inter-track and track microhabitats giving more opportunity for weeds to flourish. Bare ground was highest (60.7%) in tracks. ORV impact on soil bulk density was clear with an increase of 38% under tracks compared to soils of undisturbed natural vegetation and a similar decrease in porosity was observed. On the other hand, soil electrical conductivity was significantly higher (5.45 mS cm^?1) under disturbance compared to 1.32 mS cm^?1 in undisturbed natural vegetation. Organic matter and nitrogen were not affected significantly by ORV disturbance. The results emphasize that managing off-road vehicle driving is essential for conserving native vegetation.