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.     

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     

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.     

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.     

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.     

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.     

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.     

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%.     

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.     

城市绿化对空气质量的影响研究——以中国27个省会城市为例

城市间绿化程度与空气污染比较及相关差异分析是提出城市环境管理措施的重要前提。选择全国27个主要省会城市,基于网络街景照片测定绿色指数差异,对比空气主要质量指标[空气质量指数(AQI)、细颗粒物(PM_2.5)、可吸入颗粒物(PM₁₀)、二氧化硫(SO_2)、二氧化氮(NO_2)、臭氧(O_3)、一氧化碳(CO)]的基础上,探讨了二者相关关系,旨在为提升环境质量、改善绿化水平提供基础数据。结果表明:(1)济南市和重庆市的绿色指数最高,分别达到是11.70%和11.55%,呼和浩特市和拉萨市城市绿色指数最低,在4%～5%。(2)海口市的空气质量最好,AQI为39.66,郑州市和济南市的空气质量最差,AQI年均值分别为117.34和113.93。但是不同空气指标城市排序间差异较大,比如PM_2.5、PM₁₀、NO_2以及SO_2年平均最低的城市都是海口,拉萨市年平均CO含量最低(0.55 mg·m^-3),哈尔滨市年平均O_3含量最低(77.08μg·m^-3)。(3)相关关系分析发现,增加城市的绿色程度,伴随着空气质量的改善,如沈阳、南宁、合肥等城市;但对于某些城市,则存在明显的正相关,如兰州、昆明、贵阳等城市,这意味着城市越绿伴随着空气污染的加重。尽管大量研究已经表明,城市绿色植被能够起到滞尘降低污染的作用,目前我国主要城市的空气污染程度,仅依靠城市绿化改善已经远远不够,甚至某一些城市绿色植被存在阻碍空气流通的作用。上述研究结果为科学规划城市绿化、提升空气质量提供基础数据支撑。