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.     

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.     

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     

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.     

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...     

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.     

植物叶片吸滞PM2.5等大气颗粒物定量研究方法初探——以毛白杨为例

以毛白杨为例,提出一种利用激光粒度仪和天平定量评估植物叶片吸滞细颗粒物(PM_2.5,直径d≤2.5 μm)等大气颗粒物能力的方法——洗脱称量粒度分析法(EWPA),实现了对植物叶片吸滞大气颗粒物质量和粒径分布的直接、准确测定,可操作性强.首先,进行预试验对试验方法的稳定性进行检验;其次,通过对叶片进行清洗、离心洗液、烘干等步骤收集其吸滞的颗粒物,然后对颗粒物称量,并采用激光粒度仪测定颗粒物的粒径分布;最后,利用叶面积和林分叶面积指数数据换算得到单位面积叶片和林分的各径级颗粒物吸滞量.在北京市奥林匹克森林公园内一片毛白杨林分(27 d未经历降雨)中应用该法,测得毛白杨叶片吸滞大气颗粒物的粒径均值为17.8 μm,吸滞PM_2.5、可吸入颗粒物(PM₁₀,d≤10 μm)和总悬浮颗粒物(TSP,d≤100 μm)的体积百分比分别为13.7%、47.2%和99.9%;叶片的PM_2.5、PM₁₀、TSP和总颗粒物吸滞量分别为8.88×10^-6、30.6×10^-6、64.7×10^-6和64.8×10^-6 g·cm^-2;林分的PM_2.5、PM₁₀、TSP和总颗粒物吸滞量分别为0.963、3.32、7.01和7.02 kg·hm^-2.     

长沙市不同污染程度区域桂花和香樟叶表面PM2.5吸附量及其影响因素

为阐释不同污染程度下城市绿化植物吸滞PM_2.5机理、解析污染物来源,应用气溶胶再发生器定量测定长沙市常见的2种园林绿化树种(桂花和香樟)植物叶片PM_2.5吸附量,同时应用原子力显微镜(AFM)观察了不同污染区(交通区、文教区、清洁区)植被的叶表面微形态特征,使用离子色谱仪测定样品中水溶性离子含量.结果表明: 污染程度与植物叶表面PM_2.5吸附量呈正相关,不同植物单位叶面积PM_2.5吸附量全年均值表现为交通区(0.56±0.04 μg·cm^-2)＞文教区(0.48±0.06 μg·cm^-2)＞清洁区(0.33±0.02 μg·cm^-2),植物单位叶面积PM_2.5吸附量季节变化为冬季(0.70±0.10 μg·cm^-2)＞春季(0.43±0.14 μg·cm^-2)＞秋季(0.39±0.12 μg·cm^-2)＞夏季(0.31±0.09 μg·cm^-2),桂花的单位叶面积PM_2.5吸附量大于香樟;污染程度轻的区域的植物叶片比较光滑,污染程度重的区域的叶片较粗糙,植物粗糙度排序为交通区(195.45±16.09 nm)＞文教区(176.99±8.45 nm)＞清洁区(131.88±12.98 nm);不同污染程度地区PM_2.5离子含量均表现为冬季最大,其次是春季和秋季,夏季最低;3个污染区PM_2.5离子成分均以Na⁺、NH₄⁺、Cl^-和Br^-这4种离子为主,不同程度污染区PM_2.5污染均以移动源污染为主.     

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.     

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.     

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。     

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 km~2,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,林草地和农田吸滞PM_(2.5)的能力随植被盖度的增加而提高。在区域差异上,崇明区绿色空间滞留PM_(2.5)能力最高,其余地区呈现出中心城区低、周边高的趋势。为此建议上海市重点优化中心城区的绿色空间格局,增植立体绿化与高滞尘能力树种。     

大庆市6种绿化树种对SO2、NO2的消减及滞尘效应

城市森林在吸收、滞留大气污染物,改善城市生态环境方面具有重要意义。以大庆市6种常见绿化树种为研究对象,采用水洗-滤膜法和熏气试验探究不同树种对总悬浮颗粒物(TSP)、大颗粒物(PM_>10)、粗颗粒物(PM_3—10)和细颗粒物(PM_1—3)的滞留规律以及对大气中SO₂、NO₂的消减效果。研究结果表明：(1)不同树种的滞尘能力差异显著(P<0.05),对TSP的滞留量从大到小依次为：油松(3.82±0.40)g/m²>红瑞木(1.45±0.12)g/m²>紫丁香(1.22±0.17)g/m²>梣叶槭(1.21±0.13)g/m²>大叶杨(0.93±0.17)g/m²>旱柳(0.54±0.14)g/m²;(2)树种间对不同颗粒物的滞留量具有显著差异(P<0.05),供试树种对不同粒径颗粒物滞留的质量占比表现...     

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。最终提出研究城市林木调控PM_(2.5)效应目前存在的主要问题以及未来研究展望。     

北京西山典型城市森林内PM_(2.5)动态变化规律

城市森林内PM2.5浓度的状况可以直接反映城市森林对PM2.5的净化效果,也是居民休闲游憩关心的森林环境问题。选择北京西山3种典型的游憩型城市森林,通过对林内PM2.5浓度一年四季昼夜24h内变化的同步观测,分析了不同类型城市森林内PM2.5浓度的季节变化、日变化以及影响因素,结果表明:(1)北京西山3种游憩林内PM2.5浓度多数时候远低于城区对照值,在春、夏、秋三季都达到了国家城市化地区的标准,甚至在春季、秋季还达到了国家一类地区的标准。(2)城市森林在不同季节对PM2.5的净化效果存在差异,林内PM2.5浓度总体上呈现冬季夏季秋季春季的规律。(3)林内PM2.5浓度在一天24h内有很大变化波动,夜间浓度总体上高于白天,日变化曲线近似呈"双峰双谷"型,两个高峰出现在夜晚和早上,两个低谷出现在凌晨和中午前后。一年四季白天低谷出现时间有所不同,春季15:00左右、夏季13:00—17:00、秋季13:00—15:00、冬季9:00—11:00。(4)PM2.5在不同类型游憩林内的变化趋势和浓度值存在一定差异。郁闭度较大的侧柏林夜间PM2.5浓度总体上高于其它两种林型,其高峰和低谷出现时间延迟,高峰值大,高峰期持续时间长,且这种规律在秋季表现得更明显。(5)基于上述研究认为,北京西山城市森林为居民在PM2.5污染比较突出的都市背景下提供了一个相对清洁、健康的森林游憩环境,春季、夏季、秋季全天以及冬季9:00—11:00均是森林中PM2.5状况健康而适宜外出游憩的时段。     

广州大夫山雨季林内外空气TSP和PM2.5浓度及水溶性离子特征

采用平行同步采样法,于2012年雨季,对广州市大夫山森林公园林内外空气的总悬浮颗粒物(TSP)和细颗粒物(PM_2.5)样品进行了24 h收集,测定了TSP和PM_2.5的质量浓度并分析了样品中水溶性无机离子成分。结果表明:林内外PM_2.5的质量浓度平均值分别为(40.18±10.47)和(55.79±13.01) g/cm³;林内外TSP的质量浓度分别为(101.32 ± 33.19)和(116.61±35.36) g/cm³。林内与林外比,PM_2.5和TSP平均质量浓度都显著减少(P < 0.05),表明森林能显著改善空气环境质量。TSP和PM_2.5中SO₄^2-、Na⁺、NH₄⁺和NO₃^-为水溶性无机离子主要成分,占总离子质量的80%以上,林外这些离子的浓度高于林内(NH₄⁺除外)。这4种离子雨季在空气中的主要存在方式为NaCl、Na₂SO₄、NH₄HSO₄和NH₄NO₃。计算表明,采样期间海盐对大夫山空气TSP和PM_2.5的水溶性组分中Na⁺和Cl^-贡献最大,其它元素主要源自陆地源。林内外TSP和PM_2.5的c(NO₃^-)/c(SO₄^2-)比值在0.3以下,表明固定源是大夫山森林公园空气主要污染贡献者,TSP中c(NO₃^-)/c(SO₄^2-)的比值大于PM_2.5的比值,说明移动源对TSP的贡献大于PM_2.5。     

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。     

不同污染程度下毛白杨叶表面PM2.5颗粒的数量及性质和叶片气孔形态的比较研究

选择了北京市环境PM_(2.5)浓度不同的两个采样点的毛白杨(Populus tomentosa Carr.)作为研究对象,利用环境扫描电镜及X-射线能谱仪对杨树叶片表面滞留的PM_(2.5)颗粒进行了观察、统计和成分分析,并研究了叶片气孔对环境颗粒物污染的适应性变化。结果表明:夏秋两季西直门叶片样品上下表面的PM_(2.5)数量均多于森林公园样品这说明环境PM_(2.5)浓度是影响叶片表面滞留颗粒物数量的主要原因;其中叶片上表面是滞留PM_(2.5)颗粒的主要区域。森林公园样品中PM_(2.5)颗粒性质比较单一,硅铝酸盐颗粒和石英颗粒占很大比例,二者的主要来源均为天然源,如土壤扬尘、矿物颗粒等;而西直门采样点叶片样品滞留的PM_(2.5)颗粒的元素组成更为复杂,其中50%以上的硅铝酸盐颗粒检测出了明显的铜、钾、氯、钠等元素的谱峰其来源主要是工业排放;西直门样品PM_(2.5)的含硫量高于森林公园样品,且夏季明显高于秋季。研究还发现有少数PM_(2.5)颗粒进入了毛白杨叶片的气孔而且不同污染程度下气孔的形态特征存在差异。与森林公园毛白杨叶片的气孔相比,西直门处的毛白杨叶片气孔的长度、宽度、面积和气孔密度均较小,说明较高的PM_(2.5)污染程度对毛白杨叶片的形态发育有一定影响。研究结果可以为揭示植物叶片阻滞、吸收大气颗粒污染物的机制、合理选择和优化城市绿化树种从而改善空气质量提供一定的科学理论依据。