气溶胶光学厚度与PM2.5浓度的时空分布特征及其关系——以京津冀大气污染传输通道城市群为例

城市人口和产业的聚集伴随化石能源消费的迅速增长,导致空气污染物排放量不断增加,对区域气候产生了不可逆的负面影响。以多源遥感数据为基础,对京津冀大气污染传输通道城市群(“2+26”城市群)2015—2019年气溶胶光学厚度(AOD)、PM_2.5浓度的时空分布格局进行分析,从月份、季节、年份三个时间维度定量分析其时空变化规律,并通过计算相关性系数来分析气溶胶光学厚度对PM_2.5浓度的影响。主要得出研究结论如下：(1)PM_2.5浓度整体呈现冬季>春季>秋季>夏季的趋势,并且表现出高度空间自相关性,2015—2019年间,PM_2.5浓度显著下降至40μg/m³以下;(2)AOD平均范围值在0—1之间,总体上呈现春夏季高,秋冬季低的分布特点,到2019年,春夏秋三季AOD浓度呈现明显降低,夏季下降趋势最为显著,AOD同样表现出高度空间自相关性;(3)AOD与PM_2.5浓度存在显著的正相关关系。从季节变化上看,相关性呈现出：秋季>夏季>冬...     

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。     

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.     

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     

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.     

粤港澳大湾区PM2.5时空分布特征及其与气象要素的关系

细颗粒物（PM_2.5）污染不仅是现代社会城市化进程中的痛点,也是城市大气环境研究不可忽略的重要焦点。粤港澳大湾区作为世界级城市群,既是城市区域经济社会文化发展的重要体现,更是国家区域发展战略的重要构成与政策实施落脚点,其生态环境的优劣尤其受瞩目。对1999-2016年大湾区地表PM_2.5浓度栅格数据集进行了时空分布特征分析,其中空间自相关分析选取莫兰指数（Moran''I指数）作为度量;并利用多元线性回归模型探讨研究区内PM_2.5与气象要素之间关系。结果表明：粤港澳大湾区1999-2016年历年PM_2.5浓度呈先增加后减小的趋势,2008年为时间拐点,该时间节点之后空气质量显著提高,且1999、2009、2016三年,年平均PM_2.5浓度相似值趋于聚集分布。冷热点分析结果表明：热点区域集中于湾区行政核心区域范围内;冷点集中于核心边缘区域,空气质量较优。利用皮尔森相关分析最终筛选出实际蒸散量（aet）、太阳辐射（srad）、最低温度（tmmn）、蒸汽压（vap）、饱和水汽压差（vpd）、风速（ws）等6个气象因子,利用回归分析判断影响PM_2.5浓度时空分布的显著因子。结果表明：本研究区太阳辐射与PM_2.5浓度关系呈负相关,该结果与其他城市相关研究有较大差异,最小温度与PM_2.5浓度呈正相关,风速与PM_2.5浓度呈负相关,饱和水气压差与PM_2.5浓度呈正相关。     

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...     

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%.     

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...     

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。     

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...     

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     

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。     

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...     

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.     

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...     

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.