北京4种典型风景游憩林对林内PM2.5的调控作用

为研究风景游憩林中PM_2.5浓度的变化规律及其对气象因子的响应,并分析不同林分对PM_2.5浓度的调控作用,在2013年夏、秋、冬季于北京市奥林匹克森林公园内对北京4种典型结构风景游憩林（华山松-银杏混交林、毛白杨-白蜡混交林、毛白杨纯林、多树种复层混交林）中的PM_2.5浓度及相关气象因子进行实时测定（共28个观测日）.结果表明： 在不同空气污染级别下林分内PM_2.5浓度的日变化无统一规律,但在同一污染级别下4种林分的PM_2.5浓度日变化规律基本一致.当风力为0~2级时,在各污染级别下4片林分内PM_2.5浓度的日均值\[观测时段内（9: 00—15: 00）PM_2.5浓度平均值\]无显著差异.林内PM_2.5浓度与空气相对湿度呈显著正相关（P<0.01）,与气温呈显著负相关（P<0.05）,与风速不相关.相对于林分外空地,林分内PM_2.5浓度变化比例在-21.4%～33.2%,其与空气相对湿度呈显著负相关（P<0.05）,与风速和气温不相关.林分对PM_2.5浓度的调控作用包含增加和降低两种效应,本研究中,这种调控作用发生转变的空气相对湿度临界值为67%.     

无锡惠山三种城市游憩林内细颗粒物(PM2.5)浓度变化特征

在2011年秋、冬季和2012年春、夏季的游憩时段内(5:00-19:00),对无锡惠山香樟林、湿地松林和栓皮栎林3种游憩林内PM_2.5质量浓度进行实时监测,并同步观测气象因子,分析了游憩林内PM_2.5浓度的时间变化规律及其影响因素.结果表明: 惠山3种游憩林内PM_2.5浓度年均值低于道路,湿地松林和香樟林内PM_2.5浓度年均值低于栓皮栎林;3种游憩林和道路的PM_2.5年均浓度低于无锡市背景值.游憩林内PM_2.5浓度的季节变化规律为夏季最低,秋季次之,春季最高;PM_2.5浓度在春、夏、冬季最低的是湿地松林,秋季最低的是香樟林,栓皮栎林在各季节的PM_2.5浓度都较高.PM_2.5浓度在四季的日变化近似于“单峰单谷”型,7:00-9:00和15:00-19:00各出现最大值和最小值.4个季节的湿度和温度与PM_2.5浓度均极显著相关,光照仅在冬季显著影响PM_2.5浓度,较小风速对PM_2.5浓度的影响不大.     

南昌市空气PM2.5和PM10的时空动态及其影响因素

PM_2.5和PM₁₀已成为我国大部分城市空气的首要污染物.本文通过分析南昌市2013—2015年的空气PM_2.5和PM₁₀质量浓度、气象因素、交通流量的监测数据,探讨了空气颗粒物污染的时空动态规律以及气象、交通对颗粒物浓度变化的影响.结果表明: 2013、2014、2015年,南昌市PM_2.5浓度(70.92 μg·m^-3＞53.70 μg·m^-3＞43.65 μg·m^-3)、PM₁₀浓度(119.72 μg·m^-3＞86.11 μg·m^-3＞73.32 μg·m^-3)逐年降低,并呈现出夏季低(PM_2.5和PM₁₀平均浓度分别为36.74、69.20 μg·m^-3)、冬季高(PM_2.5和PM₁₀平均浓度分别为74.29、111.64 μg·m^-3)的季节动态和由城市中心向郊区递减的城乡梯度变化; PM_2.5/PM₁₀值(0.595＞0.584＞0.557)逐年降低,并且表现出城市中心高、城市边缘低的空间分布格局;PM_2.5、PM₁₀浓度受到多种气象因素的影响,与气压、温度、相对湿度、风速、降水量、日照时数显著相关,各种气象因子对PM_2.5、PM₁₀浓度的影响存在差异;车流量会显著提高周边PM_2.5浓度,但对PM₁₀浓度影响不明显.     

北京海淀区绿色空间PM2.5滞尘服务模拟

绿色空间能够有效吸附空气中的颗粒悬浮物,具有极其重要的PM_2.5滞尘作用.本研究基于植被的PM_2.5滞尘机理,提出了绿色空间的滞尘服务量化方法,并对北京市海淀区绿色空间的PM_2.5单日累积滞尘量,以及不同景观类型冬季、夏季和年滞尘总量进行了空间量化和对比研究.结果表明:海淀区绿色空间冬季的滞尘服务频率和最大单日滞尘量均低于夏季.全年来看,海淀区西部山林景观平均滞尘服务值最高;北部平原区由零散的林地斑块和农田斑块构成的田园景观年滞尘服务总量则最大;而南部城区除几个零星的公园绿地斑块外,大部分区域的滞尘服务是全区的最低水平.PM_2.5滞尘服务模型能够快速定量化绿色空间的滞尘量及其空间分布,对城市绿化建设及PM_2.5大气污染治理具有重要作用.     

基于实地监测的城市林木调控PM2.5能力研究

随着城市的不断扩张,PM_2.5污染凸显,引起广泛关注。研究表明,城市林木为城市环境提供了重要的生态保障,在调控、缓解、降低城市PM_2.5污染危害等方面发挥极其重要的作用,通过筛选树种、优化配置结构、提高林木质量等方面进行城市林木前瞻性布局。然而,结合前期研究基础如何进一步深入研究并研究突破城市林木调控PM_2.5污染机制与机理,实现调控PM_2.5效应的最大化、最优化,依然是一个亟待解决的难题,这迫切需要在多尺度、多维度进行调控PM_2.5效应研究,并在不同尺度、不同维度进一步进行结合、延伸。对基于实地监测的城市林木调控PM_2.5能力研究现状相关文献进行归纳总结,并从林木单位叶面积与形态特征、配置结构特征、气象条件以及其他因素等方面归纳城市林木调控PM_2.5机制,同时从城市林木调控PM_2.5效应的时间变化特征、水平距离和垂直变化特征、内外变化特征等方面总结城市林木调控PM_2.5时空特征。最终提出研...     

自然状态下栓皮栎林空气负离子与PM2.5的关系

近年来,PM_2.5污染成为大气污染的主要来源,长期暴露在高浓度PM_2.5的环境中会对人体造成严重损害。空气负离子(NAI)作为改善空气质量的“维生素”,是衡量一个地区空气清洁程度的重要指标。然而,气象条件和植被类型的复杂多变,导致PM_2.5与NAI的关系存在诸多不确定性。本研究以暖温带典型造林树种栓皮栎为研究对象,基于2019和2020年6—9月森林植被叶面积相对稳定条件下定位观测获取的NAI、PM_2.5和气象数据,研究气象条件相对稳定状态下PM_2.5和NAI的时空变化特征,确定PM_2.5与NAI的关系,阐明自然状态下PM_2.5对NAI的影响机制。结果表明：NAI随PM_2.5的升高呈指数下降趋势,二者呈显著负相关关系,回归方程为y=1148.79x^-0.123。在PM_2.5浓度为0～20、20～40、40～80、80～100和100～120μg·m^-3     

中国主要城市森林对大气PM2.5的削减量及其占大气PM2.5总量比例

空气中的细颗粒物(PM_2.5)是我国城市空气污染的主要污染物之一,严重威胁着城市居民的健康,限制城市发展的可持续性。PM_2.5去除的自然途径有两种,分别是干沉降和湿沉降,其中干沉降占据主导作用,且干沉降的过程和效率与城市森林紧密关联。目前针对城市森林对干沉降作用的研究主要是在小尺度中从不同树种、不同群落结构、不同景观类型等角度来估算并比较其滞尘量,较少关注其占空气污染总量的比率,从而可能影响对城市森林滞尘服务能力的判断。因此,利用城市森林效益(Urban Forest Effect, UFORE)模型中的大气污染干沉降模块的核心算法,以2015年为例,估算了我国主要城市辖区的城市森林一年内对大气中的PM_2.5削减量以及其占空气中PM_2.5污染总量的比重。结果显示：(1)2015年全国主要城市单位绿地面积日均滞尘量较高地区主要集中在华北地区、华东地区、以及东北地区。其中北京30.47mg/m²,苏州24.63mg/m²,沈阳28.55mg/m²     

北京市夏秋季大气PM2.5浓度与气象要素的相关性

基于北京市城市生态系统研究站2008、2009年7月1日—10月31日大气PM_2.5浓度及气温、相对湿度、风速、水汽压、大气压和风向等6类气象要素资料,分析北京市夏秋季大气PM_2.5浓度与气象要素的相关性.结果表明: 在所分析的18周内,PM_2.5浓度在每周内的变化幅度较小.PM_2.5周平均浓度大致呈现出每6周为一个变化周期.其中,后6周最高、前6周次之、中间6周最低.PM_2.5周平均浓度与6种气象要素存在不同程度的相关关系,其中与水汽压的相关性最强,可通过水汽压预测北京市7月和8月的PM_2.5周平均浓度.研究结果可为分析和控制北京市大气PM_2.5污染源提供重要的科学依据.     

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...     

植物吸滞PM2.5研究进展——从宏观到微观

PM_2.5严重危害环境安全和人体健康,虽然国内外大气PM_2.5状况已有好转,但雾霾天气仍然时有发生。植物能有效吸附和净化大气中PM_2.5,其净化作用受到生态学广泛关注。随着研究内容的深入,该领域研究尺度由宏观尺度转向微观尺度,研究对象由植被区转向植物个体,研究方法由野外监测转向人工控制法。因此在区域尺度上对比了植被、非植被区PM_2.5浓度差异及不同树种单位叶面积PM_2.5吸滞量,以风洞、熏气法两种研究方法归纳了人工控制条件下植物净化PM_2.5的研究成果,在大气PM_2.5浓度和气象因素两方面探讨了环境因素对植物净化PM_2.5的影响机制。得出宏观研究方面很多城市缺乏植被区与非植被区PM_2.5浓度监测数据,微观方面植物个体吸滞PM_2.5机理研究不够深入,缺乏植物吸滞PM_2.5过程与机理的室内模拟外界环境的高精度对比试验,更缺乏环境因素直接影响植物吸收、分...     

长江中游城市群建成区绿色基础设施对PM2.5的消减效应

研究城市群建成区绿色基础设施对PM_2.5的消减效应,有助于为城市群应对气候变化采取的可持续发展战略提供理论支撑。以长江中游城市群建成区为例,基于2000—2020年建成区面积数据、土地覆盖数据以及PM_2.5数据系统分析城市群PM_2.5浓度的时空演变特征,以林地、草地、耕地、湿地、水体等5种绿色基础设施为驱动因子,采用地理探测器模型中的因子探测与交互作用探测,探索城市群建成区绿色基础设施对PM_2.5浓度的削减效应。同时,结合夜间灯光数据以及约束线方法,进一步剖析城市化水平对建成区绿色基础设施的约束效应。结果表明：(1)2000—2020年期间,长江中游城市群年均PM_2.5浓度在时序上呈现先升后降的“倒U型”趋势,在空间上呈现由西北向东南级差化递减的分异特征。(2)2000—2020年期间,长江中游城市群建成区绿色基础设施对PM_2.5存在削减效应,但历年削减率均不超过4%,其中扩张区的削减效应显著高于老城区。(3)因子探测结果表明,长江中游城市群各绿色基础设施...     

城市群空气污染综合评估范式与应用——以京津冀城市群PM2.5污染为例

城市群已成为中国城市发展的主要形式,城市化发展引发的一系列环境污染问题成为目前的研究重点之一,尤其是近年来明显的空气污染问题。由于传统的针对某一城市地区进行细致研究,难以解决在城市聚集的城市群下形成的区域性空气污染来源和影响机制等问题,使区域性空气污染造成的负面效应难以评估。通过构建综合评估模型范式,并运用空间分析,对京津冀168个区县2000年,2005年,2010年,2015年PM_2.5人口暴露风险、人类活动对PM_2.5的贡献、以及5种土地利用类型的"源汇"特征进行了实证研究。结果发现:(1)2000—2015年,京津冀城市群的人口暴露风险、空气污染分布、综合评估结果总体呈现北低南高的现象。(2)2000—2015年,各县域的人口暴露风险和空气污染的程度、范围呈上升趋势。不同的土地利用类型具有不同的源汇特征,且对污染的贡献不同。本研究通过综合评估模型范式对城市群或区域城市发展与空气质量的权衡关系模式开展量化解析,为城市的可持续发展提供了科学的范式和初步的实证示范。     

PM2.5对呼吸系统的影响及其作用机制的研究

现如今PM_2.5已成为我国主要的大气污染物,它会导致各种呼吸系统疾病的发生。PM_2.5是粒径小于2.5 μm的细颗粒物,可以携带多种有毒物质。PM_2.5与其他颗粒物相比,体积较小,表面积较大,更容易进入人体,对人体健康造成危害,其中呼吸系统首当其冲。许多流行病学证据表明PM_2.5与呼吸系统疾病密切相关,在体内和体外均证实了细颗粒物对呼吸系统的损伤。而PM_2.5对呼吸系统的毒性机制是国内外专家和学者研究的重点,主要包括氧化应激、炎性损伤、细胞内钙稳态失衡、免疫细胞功能不全和功能障碍、致突变性、微生态学改变、气道上皮防御功能缺陷等。本文综述了PM_2.5的定义、特征和对呼吸系统的影响及毒性机制。     

广州市城乡梯度森林公园雨季空气PM2.5浓度及水溶性离子特征

2012年雨季（4-9月）,收集广州市城市区、近郊区和远郊区森林公园的PM_2.5样品,测定PM_2.5质量浓度,分析了其中SO₄^2-、NO₃^-、NO₂^-、Cl^-、F^-、Na⁺、NH₄⁺、Ca²⁺、K⁺、Mg²⁺ 共10种水溶性无机离子含量.结果表明：帽峰山（远郊）、大夫山（近郊）、火炉山（城区）PM_2.5质量浓度的日变化分别为17.2～66.5、19.4～156.3、21.8～161.7 μg·m^-3,平均值分别为44.4、49.8、55.9 μg·m^-3.SO₄^2-、Na⁺和NH₄⁺为水溶性无机离子主要组分,其中,SO₄^2-含量最大,并从城区至郊区呈递减趋势.固定源对3个森林公园空气中SO₂和NO_x的贡献大于移动源,从城区至远郊呈递减趋势,说明机动车对城区空气中SO₂和NO_x的贡献大于近郊和远郊森林公园.采样期间,海盐对大夫山空气PM_2.5中水溶性组分的贡献最大,其中K⁺受海盐的影响超过其他元素.NH₄⁺当量浓度远小于SO₄^2-和NO₃^-的当量浓度,中和度远小于1,反映PM_2.5酸性较强,且从远郊至城区PM_2.5粒子酸性呈增强趋势.     

基于城市绿地滞尘模型的上海市绿色空间滞留PM2.5功能评估

绿色空间对大气颗粒物有一定吸收滞留作用,是改善空气环境质量与维护城市生态安全的重要区域。该文基于高分2号卫星影像识别2017年上海市绿色空间,并利用城市绿地滞尘模型,结合上海市降水、风速等气象数据与空气质量监测数据,评估了绿色空间滞留PM_2.5功能及其差异。结果表明:2017年上海市绿色空间面积3354 km²,可滞留PM_2.5 3533 t,约合单位面积滞留PM_2.5 10.5 kg hm^-2 a^-1。从绿色空间类型来看,林地滞留PM_2.5能力最强,可达20.2 kg hm^-2 a^-1,远高于草地9.1 kg hm^-2 a^-1和农田8.7 kg hm^-2 a^-1的滞留能力。从季节差异来看,绿色空间夏季滞留PM_2.5能力最高,然后依次为秋季、春季和冬季。从植被分布格局来看,林草地和农...     

干旱半干旱城市公园绿地PM2.5与空气负离子浓度动态特征

于2020—2021年不同季节在晴天、晴间多云为主的天气条件下,选择呼和浩特市敕勒川公园5种不同植被配置结构及公园西侧入口处(硬质铺装,对照点CK)作为观测点,07:00—19:00同步观测PM_2.5、空气负离子浓度,并对公园内污染和空气负离子变化特征及其影响因素进行分析。结果表明：秋季不同配置结构PM_2.5表现最高,夏季最低;春季日变化曲线呈下降趋势,夏季、冬季呈“双峰双谷”型,秋季呈“单峰单谷”型;公园内不同季节各配置结构PM_2.5浓度日变化均达到环境空气质量Ⅱ级标准以上。除春季外,各季节不同观测点空气负离子浓度均高于CK;春季、夏季空气负离子浓度日变化曲线大致呈“中午低,早晚高”的变化趋势,秋季、冬季空气负离子日变化表现为波动变化态势。公园内不同季节空气离子评价系数(CI)均值为夏季>秋季>冬季>春季,均值评价等级均在中等(Ⅲ)和允许(Ⅳ)浓度范围内,不同季节复层配置结构CI值较高。空气负离子浓度与PM_2.5浓度的相关性在不同季节显著度有所不同;PM_2.5     

中国1998—2012 年PM2.5 时空分布与能源消耗总量关系研究

基于1998—2012 年中国PM_2.5 浓度遥感数据, 在对中国PM_2.5 时空分布特征进行分析的基础上, 引入地理信息科学空间相关矩阵方法分析中国PM_2.5 时空分布与能源消耗总量等时空分布的空间相关性。基于省级尺度, 运用灰色理论中的灰色相关方法, 对PM_2.5 和能源消耗指标进行相关分析, 结果表明: (1)中国历史的PM_2.5 空间分布与人口分布、地形特征有着密切的关系, 胡焕庸线成为中国PM_2.5 空间分布的东西界限。(2)整体来看, 中国PM_2.5 的年际变化上, 具有双增长单下降的区域特征:两个快速增长区域(年均增长率大于3.5%)分别为PM_2.5 高值区域——北部沿海以及PM_2.5 相对低的东北地区。下降区域则为西北地区。2007 年前后是中国大部分省PM_2.5 浓度增长的拐点, 但并没有形成高值区域快速下降的趋势。(3)从国家尺度上看, 中国PM_2.5 分布与单位面积煤炭消耗分布呈现强烈正相关性, 与单位面积能源消耗总量分布呈正相关, 与单位面积石油消耗分布没有体现出明显的相关性。(4)从省级尺度上看, 各省PM _2.5 浓度与能源消耗存在明显正相关性, 但各省PM_2.5 浓度受能源种类消耗的影响程度不一致。综合来看, 中国PM_2.5 浓度较高的区域, 受能源消耗种类的影响, 呈现“北煤南油”以及“东油西煤”的规律。     

北京城市森林不同天气状况下PM2.5浓度变化

基于北京市环境保护监测中心植物园空旷地和市区非植被区的PM_(2.5)实时监测数据,结合植物园林内PM_(2.5)监测站数据,分析了2013年3月—2014年2月不同天气状况下的PM2.5质量浓度变化。结果表明:1降雨天气和大风天气下PM_(2.5)质量浓度变化无滞后性,雨前和雨中变动较大,雨后变化较小,雨后1天PM_(2.5)质量浓度降低到最低值((14.88±7.34)μg/m~3,下降了(89.36±4.78)%),雪后第2天达到最低值((13.76±6.73)μg/m~3,下降了(88.53±5.59)%);2大风天气下PM_(2.5)质量浓度波动较小,在东北风和西南风影响下PM_(2.5)质量浓度值较高(80.61μg/m~3),在东南风影响下PM_(2.5)浓度值较低(54.22μg/m~3);3高温高湿天气下PM_(2.5)质量浓度市区非植被区滞后1—2h到达峰值,植物园林内监测站和植物园空旷地高峰无滞后性,植物园林内监测站变动剧烈、消减作用强,市区非植被区和植物园空旷地较为平缓;4不同天气下PM_(2.5)质量浓度均表现为市区非植被区植物园林内植物园空旷地;5城市森林具有强大的净化大气污染物和吸滞PM_(2.5)等颗粒物的功能,森林环境的空气质量优于非植被区,森林空旷地的空气质量优于森林内部。     

北京西山绿化树种秋季滞纳PM2.5能力及其与叶表面AFM特征的关系

以北京西山6种绿化树种白皮松、油松、柳树、五角枫、银杏、山杨为对象,应用气溶胶再发生器对植物叶片秋季PM_2.5吸附量进行定量研究,同时应用原子力显微镜(AFM)观察叶表面微形态特征,分析了叶表面粗糙度等参数,阐释了各树种叶片吸附PM_2.5的机制.结果表明: 不同树种单位叶面积PM_2.5吸附量排序为白皮松(2.44±0.22 μg·cm^-2)＞油松(2.40±0.23 μg·cm^-2)＞柳树(1.62±0.09 μg·cm^-2)＞五角枫(1.23±0.01 μg·cm^-2)＞银杏(1.00±0.07 μg·cm^-2)＞山杨(0.97±0.03 μg·cm^-2);从秋季不同月份来看,不同树种单位叶面积PM_2.5吸附量表现为11月(2.33±0.43 μg·cm^-2)＞10月(1.62±0.64 μg·cm^-2)＞9月(1.51±0.50 μg·cm^-2).白皮松和油松有大量凹陷和突起,相对高差较大,粗糙度较大,吸滞PM_2.5能力强;柳树和五角枫叶片有褶皱,粗糙度相对较高,分布有大量的突起和凹陷,吸滞PM_2.5能力居中;银杏和山杨因其叶表面平滑、气孔多为长圆形,粗糙度较小,吸滞PM_2.5能力较弱.不同树种正背面粗糙度平均值为白皮松(149.91±16.38 nm)＞油松(124.47±10.52 nm)＞柳树(98.85±5.36 nm)＞五角枫(93.74±21.75 nm)＞银杏(80.84±0.88 nm)＞山杨(67.72±8.66 nm),这与不同树种单位叶面积PM_2.5吸附量排序完全一致,叶片粗糙度与单位叶面积PM_2.5吸附量呈显著正相关(R²=0.9498).为提高城市植被的环境效应,可选择叶表面形态有利于吸滞PM_2.5等颗粒物的树种.     

北京湿地削减大气PM2.5的生态系统服务流研究

湿地对大气颗粒物的沉降和运移有一定的影响。目前,相关研究多集中在小尺度定量湿地下垫面的颗粒物沉降速度与沉降量以及湿地植物对颗粒物的吸附或阻滞作用。但由于方法的缺失,研究无法在大尺度上定量解释有关湿地对颗粒物的产生、转移、转化和传递过程,这也导致研究结果对政策制定和城市空间规划缺少指导作用。因此,本研究引入了生态系统服务流模型的理论框架,结合颗粒物干沉降与HYSPLIT模型,量化北京市湿地削减PM_2.5服务的物理流量、流动路径以及受益地区。研究结果表明：（1）北京市湿地2015年PM_2.5沉降总量为4240 t,单位面积的平均沉降量为8.27×10^-3 kg/m²;2018年为2610 t,单位面积的平均沉降量为4.46×10^-3 kg/m²;（2）2015年和2018年北京市湿地削减PM_2.5生态系统服务物理流量最高值均出现在冬季,最低值出现在夏季,总体呈现出冬季 > 春季 > 秋季 > 夏季的趋势;（3）2015年和2018年向华北地区迁移的气流轨迹占当季气流轨迹总数的比例最大,京津冀地区与山东省为主要受益区。研究结果既为科学管理湿地资源和实现区域可持续发展提供客观准确的依据,也可为开展湿地生态系统服务流的相关研究奠定一定的基础。