街道峡谷绿化带设置对空气流场及污染分布的影响模拟研究

合理设置道路绿化带能够改变街道空气流场进而改善空气质量。利用风洞试验结合数值模型的方法测试了树冠形状和绿化带位置对街道峡谷的风场影响。在数值模型中,采用针对植物模型不同高度赋予不同叶面积密度(leaf area density,LAD)值的新方法近似模拟不同树冠形状的植物,通过输入污染源数据,得到风场及污染物浓度数据结果;与风洞试验结果进行对比,验证了其有效性;进而,利用数值模型分析了不同绿化带设置下街道峡谷内行人的污染暴露特征,结果表明绿化带位置及树冠形状影响街道峡谷中的涡流结构,形成复杂的细小湍流,从而影响街道峡谷中的风环境和污染物分布。阔叶树冠和位于街道峡谷中央的绿化带位置有利于降低行人污染暴露风险。未来研究中,通过增加风洞试验布点、考虑热力作用及气象因子的影响,或许可以提供更加详细的改善街道峡谷微环境的绿化带布局,为城市大气环境管理和绿地系统建设提供科学依据。     

张家口市大气颗粒物PM2.5、PM10浓度与慢性阻塞性肺疾病住院人次的关系研究

目的:研究张家口市大气颗粒物对慢性阻塞性肺疾病(COPD)的影响,并分析大气颗粒物对不同特征人群的影响。方法:从张家口市医保办公室获取张家口市2013年1月1日-2015年12月31日两家三甲医院COPD患者的住院病历资料,从中国环境监测总站网站获取大气污染物的监测数据,从张家口市气象局获取气象资料。建立广义相加模型(GAM),在控制长期趋势、星期几效应和温湿度影响后,应用条件Logitic回归方法评估PM_(2.5)、PM_(10)对COPD住院人次的影响。根据患者不同特征(性别、年龄、季节)进行分层分析,评估颗粒物污染的高危人群。结果:研究纳入两家三甲医院,共1984例住院COPD患者,其中男性患者1258例(63.4%)、女性患者726例(36.6%),≥75岁患者678例(34.2%),60~75岁患者936例(47.2%)、芨60岁患者370例(18.6%)。2013-2015年PM_(2.5)、PM_(10)年均浓度分别为[(36.54±20.34)μg/m~3、(84.37±52.54)μg/m~3],[(34.50±27.08)μg/m~3、(78.43±69.78)μg/m~3],[(32.04±21.35)μg/m~3、(75.46±50.02)μg/m~3],两者在移动平均滞后3d时,对COPD的影响最大,即PM_(2.5)每增加10μg/m~3,COPD住院人次增加1.90%(95%CI:1.002-1.033,P0.05),PM_(10)每增加10μg/m~3,COPD住院人次增加2.10%(95%CI:1.005-1.045,P0.05)。分层分析结果显示:PM_(2.5)、PM_(10)每升高10μg/m~3,女性COPD患者住院人次增加1.09%、1.14%,差异具有统计学意义(P0.05);≥75岁患者,COPD住院人次增加1.03%、0.99%,差异具有统计学意义(P0.05);而年龄芨60岁、60~75岁、男性以及季节分层分析中,PM_(2.5)、PM_(10)浓度与COPD住院人次无统计学意义(P0.05)。结论:颗粒物污染会增加COPD住院率,≥75岁的老年患者及女性患者更敏感。     

城市街谷行道树对PM2.5浓度影响的数值模拟研究

城市人居环境中的大气颗粒物污染已经成为人类面临的主要环境问题之一.街谷是现代城市的重要空间形式与特征之一,是城市各种公共空间中使用频率最高、汽车尾气污染最严重、日常人口密度最大的公共空间类型之一.城市街谷的几何形态对大气颗粒物的扩散起着关键作用.本研究运用ENVI-met模拟软件,以沈阳的气象条件为研究背景,理想状态下...     

大气颗粒物(PM2.5、PM10)对地表景观结构的响应研究进展

颗粒物PM_(2.5)、PM_(10)是近年来我国大气首要污染物,威胁环境和人类健康。地表景观结构直接或间接影响PM_(2.5)、PM_(10)浓度,了解其影响过程和机理对于改善生态环境具有重要意义。系统总结了国内外关于PM_(2.5)、PM_(10)对地表景观结构响应的研究成果,指出研究中出现不确定性的可能影响因素,并对今后的发展方向进行展望。得出基本结论:(1)地表景观类型的构成及其格局显著影响大气颗粒物浓度,对PM_(2.5)、PM_(10)起到"源"和"汇"的作用。(2)地表景观结构引起局地气候变化并影响颗粒物的迁移转化,但其影响过程和机理复杂,研究结论并不明确。(3)颗粒物浓度和地表景观数据主要通过实际监测或遥感处理方法获得,但因为获取方法、监测点微观环境及遥感影像等因素影响,导致数据具有不确定性,加上时空尺度相对应的复杂性,大大限制了地表景观结构与PM_(2.5)、PM_(10)响应关系的研究进展,是未来要突破的难点。(4)PM_(2.5)、PM_(10)对地表景观结构响应的区域时空差异及过程,局地小气候变化对颗粒物浓度的影响过程和强度,主要景观类型尤其是水体、湿地景观对大气颗粒物浓度的影响过程、机理与贡献程度等是未来需要关注的方向。     

城市道路绿地对局地空气污染扩散的影响研究进展

城市道路绿地对局地污染物扩散的影响研究近年来比较活跃,获得了大量研究结果,但因缺乏总结梳理,尚难切实指导城市绿地建设实践.本文对道路及绿带类型进行归类,以实地监测和数值模拟两种常用方法为分类前提,对相关研究涉及的污染物浓度指标、植物特征因子及其他影响因子进行系统回顾,总结了道路绿地对局地污染扩散的影响规律,进而指出未来...     

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     

城市规模对大气污染物NO2和PM2.5浓度的影响

随着我国城市的快速发展,城市的区域性大气污染问题日益突出,尤其是大城市和超大城市的污染问题更加严重。那么城市规模的扩大是否必然导致空气污染的加剧?控制城市人口规模是否是防治空气污染的有效手段?这些问题成为空气污染防治中政府、公众和学者广泛关注的焦点。采用2013年冬季全国114个重点城市两种典型大气污染物-NO_2(传统)和PM_(2.5)(新型)-浓度的实时监测数据,首先分析了这两种大气污染物的空间分布特征,进而定量分析城市人口规模和大气污染物浓度的关系。结果显示:(1)仅有21%的城市NO_2浓度达到WHO的城市年均浓度标准(40μg/m~3),全部城市的PM_(2.5)浓度高于WHO年均浓度标准(10μg/m~3);(2)大气污染物的空间分布具有显著的集聚特征和区域性特征,表现为:NO_2呈较为分散的空间分布,而PM_(2.5)的空间分布呈现"北高南低、内陆高沿海低"的特征。NO_2浓度高的区域主要分布在天津、河北东南部和山东中部地区,PM_(2.5)浓度高的区域主要分布于河北西南部和山东西部;(3)常住人口规模同冬季NO_2和PM_(2.5)浓度呈倒"U"型关系;在1000到1200万的城市冬季平均NO_2和PM_(2.5)浓度最高(NO_2:69.28μg/m~3,PM_(2.5):119.58μg/m~3)。(4)总人口低于1200万的城市,冬季NO_2浓度和PM_(2.5)浓度随着城市规模增加而显著升高(NO_2:r=0.44,P0.01;PM_(2.5):r=0.43,P0.01);总人口高于1200万的城市,NO_2浓度同城市规模呈显著负相关关系(r=0.91,P0.05),PM_(2.5)浓度随城市规模增加逐渐降低。(5)常住人口密度在1000人/km~2以下的重点城市,NO_2和PM_(2.5)浓度同城市人口密度呈显著正相关关系(NO_2:r=0.23,P0.05;PM_(2.5):r=0.36,P0.01)。常住人口密度在1000人/km~2以上的城市人口密度同NO_2和PM_(2.5)浓度呈显著负相关关系(NO_2:r=-0.61,P0.05;PM_(2.5):r=0.63,P0.01)。以上研究结果可以为划定不同大气污染物的重点防治区域和制定联合防治行动计划提供理论依据,并为重点城市大气污染治理和城市人口规模控制理论完善提供参考。     

PM1表面蛋白冠对其内吞及细胞毒性的影响

PM₁表面蛋白冠对其内吞及细胞毒性的影响     

冬季PM2.5的气象影响因素解析

气象因素能够显著影响PM_(2.5)浓度,可减轻或加剧城市空气污染,尤其是在雾霾严重的冬季。同时由于城市间污染物排放强度和扩散条件的差异,雾霾的发生往往具有较强的区域性。选择了石家庄、西安、北京、太原、广州5个不同污染区域的典型城市,首先分析多个气象因子与PM_(2.5)浓度的关系,进而研究气象因素对PM_(2.5)浓度变异解释度的差异,以及气象因子对PM_(2.5)浓度影响的相对重要性,进一步对比分析气象因素对PM_(2.5)浓度影响在不同污染程度的城市之间的差异,解析了不同城市的主要气象影响因素和气象因素的综合影响程度。研究结果表明:(1)气象条件与PM_(2.5)日浓度显著相关,且在不同污染程度的城市与PM_(2.5)浓度相关的气象因子不同。与石家庄冬季PM_(2.5)浓度相关的气象因素为相对湿度、平均风速;与西安PM_(2.5)浓度相关的主要气象因素为相对湿度、平均风速和最大持续风速;与北京PM_(2.5)浓度相关的主要气象因素相对湿度、日均温度、平均风速、最大持续风速和最低温;与太原PM_(2.5)浓度相关的主要气象因素为日均温、相对湿度、平均风速、最高温、最低温和最大持续风速;与广州PM_(2.5)浓度相关的主要气象因素为相对湿度、平均风速、最高温和降雨量。(2)PM_(2.5)浓度越高的地区,气象因素能够解释的PM_(2.5)浓度变异越小。严重污染区的石家庄气象因素多元回归分析的R~2为0.27,重污染区的西安气象因素多元回归分析R~2为0.29,中污染区的北京气象因素多元回归分析R~2为0.46,污染地区的太原气象因素多元回归分析R~2为0.67。研究结果揭示了不同城市的主要气象影响因素及其综合影响程度,可为城市PM_(2.5)控制和预测精度提高提供理论参考,并为区域生态环境规划和城市协调发展提供科学依据。     

地表植被景观对PM2.5浓度空间分布的影响研究

我国当前城市日益频发的雾霾问题引发公众广泛关注,PM_2.5被认为是雾霾的主要成因。研究认为,在某一区域短时间尺度上（如日）,PM_2.5浓度主要受气象条件影响。但在较长时间尺度上（如季,年）,由于气象条件基本相似,则PM_2.5浓度主要受土地利用特别是地表植被景观的影响。如何耦合地表植被景观格局与PM_2.5浓度信息,定量分析其影响是当前相关科学研究的一个难点,需要引入新思路。首先基于季节气象条件基本相似的科学假设,采用土地利用回归模型分四季高精度模拟PM_2.5浓度空间分布。其次,采用像元二分模型分四季估算研究区植被覆盖度。在此基础上采用随机抽样法通过统计回归模型耦合植被覆盖度与PM_2.5空间分布,定量研究植被覆盖度对PM_2.5分布影响及其尺度效应。研究结果表明：1）植被覆盖度与PM_2.5浓度在本研究选择的空间尺度上,都显著负相关,说明植被覆盖度对PM_2.5具有显著影响;同一个季节不同尺度上,以及不同季节同一尺度上的植被覆盖度对PM_2.5浓度的影响存在一定差异。2）植被覆盖度对PM_2.5浓度的影响方式比较复杂,不同的季节的表现方式不同,总体来说PM_2.5浓度与植被覆盖度曲线回归模型的拟合度高于线性回归模型,说明植被覆盖度对PM_2.5的影响具有非线性特征。3）不同的PM_2.5浓度水平下,植被覆盖度对PM_2.5浓度的影响程度存在差异。PM_2.5浓度越高,植被覆盖度对其浓度的影响越明显。本研究提出的区域尺度耦合地表植被覆盖与PM_2.5浓度的思路与方法,有效的揭示了植被覆盖度对PM_2.5浓度分布的影响方式与尺度效应,为通过优化城市植被缓解大气污染提供一定参考。     

开放式空气CO2浓度增高对水稻冠层微气候的影响

利用位于江苏省无锡市安镇的我国唯一的农田开放式空气CO₂浓度增高(FACE)系统平台,于2001年8月26日至10月13日(水稻抽穗至成熟期)进行水稻作物冠层微气候连续观测,以研究FACE对水稻冠层微气候特征的影响.结果表明,FACE降低了水稻叶片的气孔导度,FACE与对照水稻叶片气孔导度的差异上层叶片大于下层叶片,生长前期大于生长后期.FACE使白天水稻冠层和叶片温度升高,这种差异生长前期大于生长后期;但FACE对夜间水稻冠层温度的影响不明显.在水稻旺盛生长的抽穗开花期,晴天正午前后FACE水稻冠层温度比对照高1.2℃;从开花至成熟期,FACE水稻冠层白天平均温度比对照高0.43℃.FACE对冠层空气温度也有影响,白天水稻冠层空气温度FACE高于对照,这种差异随太阳辐射增强而增大且冠层中部大于冠层顶部;冠层中部空气温度FACE与对照的差异(T_face-T_ambient)日最大值在0.47～1.2℃之间,而冠层顶部的T_face-T_ambient日最大值在0.37～0.8℃之间.夜间水稻冠层空气温度FACE与对照差别不大,变化在±0.3℃之内.而FACE对水稻冠层空气湿度无显著影响,表明FACE使水稻叶片气孔导度降低,从而削弱了植株的蒸腾降温作用,导致水稻冠层温度和冠层空气温度升高,改变了整个水稻冠层的温度环     

CO2浓度和辐射强度变化对沙柳光合作用速率影响的模拟研究

沙柳是毛乌素沙地防护林的主要灌木树种 ,模拟研究沙柳对 CO2 浓度和辐射强度的响应有利于准确有效地制定全球变化下的沙漠化防治和水土流失的战略对策。结果表明 ,沙柳的光合作用速率对 CO2 浓度的响应表现为线性关系 ,对辐射的响应表现为对数函数关系。沙柳光合作用速率有随辐射强度增加和 /或 CO2 浓度的升高而增大的变化规律。CO2 浓度越高 ,沙柳的光合作用速率对辐射的反应越明显。同样 ,辐射越强 ,沙柳的光合作用速率对 CO2 浓度的反应越敏感。在高辐射条件下增加大气中 CO2 的“施肥效应”比低辐射条件下要显著。土壤干旱对沙柳的光合和暗呼吸都有抑制作用 ,使沙柳的生理过程受到影响 ,从而使沙柳对 CO2 浓度和辐射的反应规律不如土壤水分适宜时显著。     

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。     

覆膜对绿洲棉田土壤CO2通量和CO2浓度的影响

基于静态箱法和气井法分别测定新疆棉田覆膜位置的土壤CO2通量和CO2浓度.结果表明:土壤CO2通量和CO2浓度时间变化特征与土壤温度变化趋势一致,均表现为7月较高,10月最低.观测期内,棉田土壤CO2累积排放量非覆膜处理为2032.81 kg C·hm-2,覆膜处理为1871.95 kg C·hm-2;而1 m深度内土壤CO2浓度非覆膜处理为2165~23986μL·L-1,覆膜处理为5137~25945μL·L-1,即覆膜减少了棉田土壤排放CO2的同时增加了土壤CO2积累量.覆膜和非覆膜处理下不同深度土壤CO2浓度和CO2通量的相关系数分别为0.60~0.73和0.57~0.75,表明地表释放的CO2强烈依赖于土壤剖面储存的CO2.覆膜和非覆膜处理下Q10值分别为2.77和2.48,表明覆膜处理下的土壤CO2通量对土壤温度变化的响应更敏感.     

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...     

在高CO2浓度下四种亚热带幼树光合作用对水分胁迫的响应

在较高CO2浓度(700μl/L)下,随着光强(PAR)增高,来自高林密度林地植物罗伞的光合速率(Pn)增高,当叶片水势(Ψ)从-0.92kPa降低至-2.0kPa,Pn/PAR斜率从0.037降至0.017,即表观量子产率(αA)降低54.0%;而来自林密度中等林地的九节和荷木,当叶片水势分别从-0.80kPa降至-2.00和-1.20kPa,αA分别降低22.2%和19.4%;来自开阔林地的桃金娘叶片水势降低时,αA亦见明显降低.当叶片水势降低1kPa,罗伞叶片的光能转换效率(δ)降低0.10电子/量子或39.2%,九节和荷木,以及桃金娘相应降低0.033至0.05电子/量子.来自高林密度林地罗伞叶片水势从-0.92kPa降低至-2.00kPa,最大羧化速率(Vcmax)降低24.3%,来自林密度中等林地的九节叶片水势低1kPa,Vcmax降低7.08μmol/m2s,荷木和疏林桃金娘则有明显高的Vcmax.叶片水势降低,Vcmax亦受明显抑制(P＜0.01).结果表明,来自林密度中等林地的荷木和来自开阔林地的桃金娘有着高的Rubisco激活特性,叶片水势降低明显影响Rubisco的激活特性.来自较稀疏林地的荷木和桃金娘有较高电子传递速率(J),叶片水势降低1kPa,J分别降低52.5和58.1μmolm2/s,而来自高林密度林地的罗伞,J降低仅为8.9～9.0μmolm2/s.表明阳生树种的J对水分胁迫响应敏感.研究结果表明,阳生树种有较高的Vcmax,J,δ和Γ*.叶片水势降低引起光合参数不同程度降低,但阳生树种仍维持较高的光合参数值,这有利于阳生植物生物量的积累和保持种群的优势,从而有利于亚热带常绿阔叶林阳生植物群落向中生性和耐荫顶极植物群落的演替.     

开放式空气CO2浓度增高对水稻生长发育影响的研究进展

地球大气中CO₂浓度不断升高已是不争的事实.CO₂浓度升高势必对植物的生长发育过程产生深刻的影响.水稻是世界上最重要的作物之一,也是中国第一大作物.结合气室条件下的研究结果,从光合作用、水分关系、生育期、叶片和根系生长、物质生产与分配、化学组分以及产量和品质等方面,重点收集和整理了开放式空气中CO₂浓度增高 (FACE) 对水稻生长发育影响的研究进展,并讨论了该领域有待深入研究的方向.     

大气CO2浓度升高对亚洲玉米螟生长发育及繁殖的影响

大气CO2浓度升高影响寄主植物的营养而间接影响节肢动物外,还直接影响许多昆虫的生长发育和繁殖。为探讨大气CO2浓度升高对亚洲玉米螟Ostrinia furnacalis(Guenée)生长发育和繁殖的影响,在CDCC-1型密闭式动态CO2气室内研究了当前大气CO2浓度375μl/L及大气CO2浓度分别升高0.5倍和1倍,即达到550μL/L和750μL/L条件下人工饲料饲养亚洲玉米螟实验种群生命表及其营养效应指标。结果表明,大气CO2浓度分别升高到550μL/L和750μL/L时,亚洲玉米螟幼虫成活率分别降低3.0%和8.9%;幼虫、蛹和成虫体重则没有显著差异;在750μL/L CO2浓度下幼虫和蛹历期分别显著延长13.1%和25.8%。虽然单雌产卵量和净增值率(R0)在大气高CO2浓度下有增加趋势,但未达到显著性差异。与当前大气CO2浓度相比,高CO2浓度下玉米螟的取食量分别增加9.1%和34.0%,排粪量分别增加42.3%和42.0%。     

未来CO2浓度增加和相应增温对水稻产量影响的模拟──以浙江省为例

采用水稻生育生理生态综合模型ORYZA1,模拟分析了未来15种可能气候变化对浙江省水稻产量的影响结果表明,CO₂浓度的增加将使水稻增产,温度增加将导致水稻减产虽然CO₂增加和相应增温对各季水稻产量在各地区的影响表现不同,但在不考虑温室效应将同时导致旱涝和病虫害变化条件下.GFDL、GISS和UKMO模型预测的气候变化将使浙江省全年水稻产量分别平均增产9.53%、8.92%和0.04%.