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...     

南昌市中心城区主要大气污染物分布模拟及土地利用对其影响

随着我国城市化、工业化的快速推进,城市大气污染问题日益突出,研究城市大气污染物的分布情况及其土地利用影响对解决城市大气污染问题具有重要意义.本研究以南昌市中心城区为研究区,基于土地利用回归模型(LUR)模拟了PM_2.5、PM₁₀、SO₂、NO₂、CO、O₃等6种主要大气污染物浓度,并分析其时空分布特征;基于主导土地利用类型,选择南昌市中心城区内居住、商业、教育和工业用地各15个样本区,为了减少气象因子的影响,分四季统计各样本区6类大气污染物浓度,运用双因素方差分析和多重比较,定量分析土地利用(样本区)对6类大气污染物的影响.结果表明: 采用LUR模型模拟研究区PM_2.5、PM₁₀、SO₂、NO₂、CO、O₃浓度的平均绝对误差率分别为11.9%、13.4%、12.5%、12.0%、12.7%和13.5%,模型误差较小,方法可行.研究区6类污染物浓度具有明显的时空分布特征,PM_2.5、PM₁₀、SO₂、NO₂和CO浓度在冬季最高,春季和秋季次之,夏季最低;O₃浓度则为夏季高,春季和秋季次之,冬季低.PM_2.5、PM₁₀、SO₂、NO₂、CO浓度整体呈现从城区中心到郊区递减的趋势,而O₃浓度则反之.不同季节与不同土地利用样本区间6种大气污染物浓度差异显著,表明在中心城区尺度上,气象条件和土地利用都对大气污染物有显著影响.不同土地利用对主要大气污染物浓度分布有不同程度的影响,其中,对PM_2.5、NO₂和O₃的影响较大,对CO的影响较小.     

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...     

南昌市中心城区绿地景观对PM2.5的影响

随着我国城市化工业化的快速发展,大气环境质量问题越来越受到重视,PM_2.5作为重要的大气污染物,已经引起了公众的普遍关注.城市绿地作为一种半自然的地表景观能在一定程度上影响PM_2.5的浓度与分布,目前的研究主要集中在微观尺度上,在景观尺度上的研究还不多见.本研究采用土地利用回归模型进行监测点加密,基于普通克里格插值法实现PM_2.5浓度的空间分布高精度模拟.然后与通过遥感解译的城市绿地进行耦合,定量分析了城市绿地景观特征、质量等对PM_2.5浓度的影响.结果表明:研究区PM_2.5浓度由市中心向周边不断递减;绿地类型对PM_2.5浓度影响显著;绿地斑块形状对PM_2.5浓度没有显著影响;绿地斑块的面积、质量与PM_2.5浓度呈显著负相关.研究区绿地景观对PM_2.5消减作用距离小于100 m.在消减作用距离内,距离绿地斑块越近,PM_2.5浓度越低.其中,附属绿地和公园绿地对PM_2.5浓度的消减作用距离大于其他绿地类型.     

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.     

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.     

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.     

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.     

上海市雾霾健康经济损失风险评估

为量化评估雾霾颗粒物PM_2.5的区域人群健康损害, 基于2006-2015年上海市地方统计数据, 使用暴露反应关系函数计算上海市雾霾健康经济损失及占同年GDP比例, 采用Bootstrap信息扩散综合模型分析了健康损失在不同风险水平下的超越概率、期望水平和重现周期, 并利用多项式拟合预测了未来5年的健康损失值以及占GDP比例。结果显示上海市PM_2.5国家标准健康经济损失最高为2013年的120.89亿元, 占GDP比例最大为2015年的4.60‰; 目前上海市PM_2.5的健康经济损失超过80亿元的概率为56.62%, 近10年平均健康损失约94.64亿元, 平均占GDP比例约5.42‰, 5年内会出现144亿元左右的健康损失, 预计2020年损失值达到261.85亿元。上海市PM_2.5经济健康损失出现快速波动上升趋势, 需要有效措施控制雾霾污染同时设置预警机制应对潜在的突发事件。     

森林覆被率等因子与PM2.5的时间滞后效应的研究

利用黑龙江省13个市（区）的170 820个数据，运用2SLS方法以森林覆被率等11个影响因素为指标，建立了3个不同时间段的静态面板和动态面板回归模型，探究了森林覆被率等影响因素与PM_2.5时间滞后效应的关系。结果表明：①PM_2.5的时间滞后效应是当期PM_2.5浓度积累的影响因素，且随着时间的推移，PM_2.5时间滞后效应对当期PM_2.5浓度积累的促进作用逐渐减弱；②随着PM_2.5时间滞后效应的逐渐减弱，森林覆被率、气温对PM_2.5浓度积累所起的阻碍作用逐渐增强，PM₁₀、CO对PM_2.5浓度积累的促进作用逐渐增强，而风速对当期PM_2.5浓度积累所起的阻碍作用逐渐减弱；③PM_2.5时间滞后效应呈现出惯性的同时，森林覆被率、PM₁₀、CO、气温、风速对PM_2.5的作用也具有了惯性。     

兰州市西固区大气污染对呼吸系统的健康效应

大气污染极易诱发各类呼吸系统疾病,对人体健康造成严重损害。运用Poisson回归的时间序列广义相加模型(GAM)和人群分层的分析方法,探究了2014—2018年兰州市西固区大气污染对呼吸系统的健康效应。结果表明：(1)PM_2.5、PM₁₀、SO₂、NO₂、O₃8h和CO对呼吸系统疾病的发生存在滞后效应,其浓度每升高10μg/m~3(CO升高1 mg/m~3),在最佳滞后天数,疾病住院量分别增加1.06%、1.04%、1.10%、1.07%、0.97%和3.83%,气态污染物(SO₂和NO₂)暴露是诱发呼吸系统疾病的重要风险因素;(2)PM_2.5、PM₁₀、SO₂和NO₂对肺炎的影响最大,且对女性健康的危害稍高于男性,O₃8h对慢性阻塞性肺病的影响最大,且对男性患病的影响稍高于女性;(3)0—14岁儿童是呼吸系统疾病的易感人群,...     

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     

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...     

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...     

南昌市中心城区土地集约利用水平对主要大气污染物的影响

当前,我国城市化进程已由外延式的扩张逐步转变为内涵式发展.集约利用土地资源,构建“紧凑城市”变得越来越迫切.然而,集约利用土地意味着更少的土地资源承载更多的城市要素,人们对环境污染,特别是大气环境污染会变得越来越敏感,研究城市土地集约利用水平对大气污染的影响具有重要意义.本研究以南昌市中心城区为研究区,采用普通克里格插值法模拟6种主要大气污染物(PM_2.5、PM₁₀、SO₂、NO₂、CO、O₃)浓度的空间分布,基于土地利用样本区,选择综合容积率、建筑密度、人口密度等16个土地集约利用水平相关变量,采用偏最小二乘回归与通径分析方法,定量分析土地集约利用水平对大气污染物的影响.结果表明: 土地集约利用水平相关变量与PM_2.5和PM₁₀的相关性最强,其次是O₃和NO₂,与SO₂和CO的相关性最弱;不同土地利用样本区土地集约利用水平变量与6类主要大气污染物的相关性强弱依次为:居住区>教育区>商业区>工业区.土地集约利用水平越高,对大气污染物的影响越大,其中PM_2.5与PM₁₀的影响最大,其次是O₃,NO₂的影响较小.各土地利用样本区土地集约利用水平对大气污染物的直接影响、间接影响和综合影响基本相当,但总体而言,土地集约利用水平的直接影响大于间接影响,其中,居住区土地集约利用水平的综合影响最大,其次是商业区,最小的是教育区.本研究为土地集约利用对大气环境的影响研究提供了新的思路,为解决紧凑城市大气环境问题提供了一定的参考.     

内蒙古大兴安岭森林可燃物燃烧释放PM2.5中水溶性离子排放特性

研究森林可燃物燃烧释放的细颗粒物(PM_2.5)的排放因子对于揭示森林火灾对大气和生态系统的影响至关重要,而水溶性离子是细颗粒物的重要化学成分,对颗粒物的形成具有重要意义。利用自主设计的生物质燃烧系统,模拟内蒙古大兴安岭5种典型乔木(蒙古栎、白桦、兴安落叶松、黑桦、山杨)的3种组成部分(树干、树枝、树皮)及其地表死可燃物(凋落物层、半腐殖质层、腐殖质层)以及3种典型灌木(平榛、二色胡枝子、兴安杜鹃)树枝燃烧,采用ISC1100离子色谱分析仪测定2种燃烧状态(阴燃和明燃)下PM_2.5中水溶性离子(Na⁺、NH₄⁺、K⁺、Mg²⁺、Ca²⁺、F^-、Cl^-、NO₃^-、NO₂^-、SO₄^2-)的排放因子。结果表明:乔木所有组成部分及其地表死可燃物和灌木树枝燃烧所排放PM_2.5中检测到的水溶性离子,阴燃以K⁺、Cl^-和Na⁺为主要组分,明燃以K⁺、Cl^-和SO₄^2-为主要组分。不同燃烧状态下相同乔木树种及其地表死可燃物和相同灌木排放PM_2.5中检测到的水溶性离子总量均存在显著差异。灌木树枝在阴燃期间PM_2.5中水溶性无机离子的排放因子比明燃更高。乔木释放的PM_2.5中阳离子与阴离子的比率为1.26,地表死可燃物为1.12,灌木为2.0,表明颗粒物呈碱性。内蒙古大兴安岭的森林大火不会通过释放水溶性离子导致生态系统的酸化。     

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.     

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.     

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。     

武汉市15种阔叶乔木滞尘能力与叶表微形态特征

以武汉市15种常见的阔叶乔木为研究对象,通过3级滤膜过滤法测定了各乔木单位叶面积滞留不同粒径颗粒物(TSP、PM_>10、PM₁₀、PM_2.5)的质量,并通过扫描电镜观察比较了15种乔木的叶表面微形态结构,分析了微形态对植物滞尘能力的影响。结果表明:15种乔木单位叶面积的滞尘量存在显著差异(P<0.05),综合滞尘能力最强的植物为二球悬铃木、桂花和石楠,除以上3者外,女贞和广玉兰分别具有较强的滞留PM₁₀和PM_2.5的能力;加杨滞留TSP和PM_>10的能力最弱,玉兰滞留PM₁₀和PM_2.5的能力最弱。各乔木单位叶面积滞留PM_2.5和PM₁₀的质量分别占总粉尘量的0.7%—8.9%和3.6%—33.9%。叶表面微结构观察表明,叶表面粗糙、褶皱较多,或被有蜡质层的植物有利于粉尘颗粒物的附着。相关性分析表明,植物单位叶面积的滞尘量与叶表面沟槽的宽度呈显著相关,...