武汉园林绿地调控PM2.5效果研究

[目的]研究城市园林绿地对大气中PM_2.5的调控效果和作用机理。[方法]选择武汉市4块城市园林绿地为监测点,通过对3块（蛇山绿地、科普公园、青山公园）绿地内外PM_2.5瞬时浓度的监测,分析不同时刻、不同季节、不同距离园林绿地消减PM_2.5的效果。对2块城市园林绿地（蛇山绿地、湖北大学）进行群落结构调查、PM_2.5累积浓度测定及成分解析,分析园林绿地群落结构特征与调控PM_2.5之间的关系、绿地内外PM_2.5累积浓度特征、武汉城区PM_2.5的主要成分。[结果]在白天不同时刻,园林绿地对PM_2.5都具有消减作用,除蛇山绿地,科普公园和青山公园在11:00消减调控最强。园林绿地在不同季节对消减PM_2.5具有显著效果,蛇山绿地和科普公园秋季优于春夏季,青山公园无季节性差异。在不同距离上,园林绿地在35～45 m对PM_2.5调控效果显著。园林绿地面积和群落特征对调控PM_2...     

武汉市典型道旁绿地消减空气细微颗粒物的作用研究

将武汉市洪山区巡司河风情公园作为典型道旁绿化带，通过在其中4种结构绿地（草坪、疏林、密林、广场）内设置监测点，监测分析不同结构绿地内PM_2.5和PM₁₀质量浓度日变化规律，以揭示不同结构道旁绿地对空气细微颗粒物的消减作用及其影响因素。结果表明:1）PM_2.5和PM₁₀浓度日变化趋势一致，呈现“单峰单谷”型，其质量浓度在9:00达到最高值，随后开始下降，至15:00达到最低值，之后一直呈上升趋势；2）4种绿地对粉尘颗粒物的消减作用存在明显差异，PM_2.5和PM₁₀的消减率大小排序一致，表现为密林>疏林>草坪>广场，表明郁闭度高的多复层结构的植物配置模式对空气颗粒污染物的消减作用明显优于单层结构；3）在空间变化上，PM_2.5和PM₁₀质量浓度的消减率在一定范围内随绿化带宽度的增加而升高，当宽度在15~25 m时，能较好地消减空气中的细微颗粒物浓度；4）4种结构绿地内PM_2.5和PM₁₀的质量浓度受环境因素的影响，均与温度呈显著负相关（P<0.01），与相对湿度呈显著正相关（P<0.01），与风速和车流量的相关性不显著。     

河南鸡公山林区PM2.5污染与气象因子全年时尺度相关性分析

利用鸡公山林区环境空气质量监测站2019年监测数据,对PM_2.5污染及与气象因子在全年时尺度上的变化和关系进行系统的研究分析。结果表明:1) 林区PM_2.5年均质量浓度为34.48 μg·m^-3。2)降水对PM_2.5污染具有显著的去除作用。3)全年PM_2.5时均质量浓度与对应的气温、气压、空气湿度和风速4个气象因子间存在极显著的多元线性回归关系,且单气象因子对PM_2.5时均质量浓度值的影响均达到极显著水平(P＜0.01)。4) 在时尺度上,各单气象因子与PM_2.5质量浓度间的回归模型精度较低。为此,采取各单气象因子的等值点、小梯度递增与对应的PM_2.5质量浓度值域一并平均后再回归,显著提高了两者间的回归精度,更适于通过单气象因子估算PM_2.5质量浓度。研究结果揭示了林区PM_2.5污染特征,可为区域大气污染联防联治和景区森林旅游资源开发提供参考。     

不同配置模式的城市森林植被对PM2.5的吸附研究

研究不同配置的森林植被对PM_2.5的吸附,从而为城市不同环境条件下,降低空气中的PM_2.5质量浓度,改善空气环境质量,寻求适宜的森林植被配植方法。本研究通过监测选定的针叶混、针阔混、针叶纯林、阔叶混、阔叶纯林和乔灌混6种配置模式的森林植被吸附PM_2.5量,分析同配置模式下空气PM_2.5质量浓度日变化,研究不同配置模式的植物对PM_2.5的吸附特征。研究结果表明,不同配置模式下空气PM_2.5质量浓度日均值最大的为针叶混,针叶混和乔灌混次之,最小的为阔叶纯林;不同配置模式森林植被在5～10月中,PM_2.5单位叶面积吸附量大小排序为针叶混(0.744μg·cm^-2)>乔灌混(0.709μg·cm^-2)>针叶纯林(0.625μg·cm^-2)>针阔混(0.53μg·cm^-2)>阔叶混(0.483μg·cm^-2)&g...     

太原市森林公园林带对空气PM2.5的净化效率

开展城市绿地滞尘效应研究对指导城市绿地建设具有重要科学意义。为了研究城市交通主干道周边绿地的滞尘效应，以太原市森林公园西侧紧邻滨河东路南北长600 m，东西宽100 m的针叶混交林带为研究对象，在林带最西侧与道路交界处设对照点（0 m），由西向东垂直于路面在林带内分别设置20、40、60、80 m 4个监测点，用中流量大气PM2.5采样器（100 L/min）在各点对PM_2.5进行日间采样，分析林带内PM_2.5浓度的变化特征并计算林带对PM_2.5的净化效率。结果表明:1）林带宽度影响其对大气PM_2.5的净化效率，从20~60 m的净化效率逐渐提高，80 m处略低于60 m；2）林带对局部空气PM_2.5净化效率与区域空气质量呈负相关，当空气质量为优良时，林带可以有效地降低局部PM_2.5，当空气质量为中重度污染时，林带20~40 m宽处会聚集较高浓度的PM_2.5；3）林带内分时段净化效率显示，9:30-11:00的净化效率最低，12:30-17:00净化效率较高，且15:30-17:00林内PM_2.5质量浓度最低，提示该时段适宜市民在公园内活动。     

第24届冬奥会举办地空气质量特征及环境因子响应机制

空气质量问题是近些年来广受关注的问题，尤其对国际性盛会冬奥会而言，举办地的空气质量也是其能否举办成功的重要评估标准。为评估冬奥会举办地近6 a空气质量状况及动态变化环境相应机理，该研究收集了2014年以来3个冬奥会场馆所在地（北京延庆、奥体中心和河北张家口）的空气质量数据，分别分析了3个监测点的6个空气质量指标（CO、NO₂、O₃、SO₂、PM_2.5、PM₁₀）的浓度动态，并结合2016年奥体中心的气象数据分析了6个指标环境因子的响应机制，结果表明:1)张家口空气质量相对最佳，PM_2.5达标率均在80%以上，但春季大颗粒物污染仍需治理；2)2014-2019年3个监测点的空气质量有明显改善，尤其张家口SO₂从37.50 μg/m³（2014）降至11.06 μg/m³（2019），但截至2019年奥体中心NO₂仍高于国际标准，气体污染物仍是其治理的重点；3)CO和NO²日变化呈“U型”，O³和SO²为“单峰型”，CO、O₃、SO₂季节变化明显。各空气质量指标的主要影响因子分别为CO-太阳净辐射（R_n）、NO₂-太阳净辐射（R_n）、O₃-空气温度（T_a）、SO₂-空气温度（T_a），其中风速（Ws）与各空气质量指标呈负相关关系；6个指标年最大值（7.6 mg/m³、155.5、186.9、68.4、373.2 μg/m³和465.5 μg/m³）均出现在Ws<1 m/s时；然而，由于各空气质量指标的来源及彼此转换，各空气质量指标之间的相关性强于与环境因子的相关性。     

杭州市临安区4种绿地内细颗粒物中重金属污染特征

  目的  分析城市绿地内细颗粒物(PM_2.5)中重金属质量浓度的时空变化规律及其影响因素，可为科学规划城市绿地、改善人居环境质量提供依据。  方法  在杭州市临安区选取居住绿地、商业绿地、广场绿地和公共绿地等4种类型绿地作为研究对象，采用智能中流量TSP采样器采集空气中的PM_2.5，通过电感耦合等离子体质谱仪(ICP-MS)检测样品中重金属的组成及质量浓度，分析其来源。  结果  4种绿地内重金属总质量浓度平均值为冬季[(950.13±90.15) ng·m?3]大于春季[(843.55±80.70) ng·m?3]，春、冬季重金属总质量浓度平均值从大到小依次为商业绿地[(1 023.18±94.10) ng·m?3]、居住绿地[(942.20±89.20) ng·m?3]、广场绿地[(861.85±84.05) ng·m?3]、公共绿地[(760.18±80.48) ng·m?3]。绿地内的重金属主要来自复合源(自然源、道路扬尘、汽车尾气和工业污染)、以燃煤为主的工业源和交通源等。  结论  合理增加绿地面积，可有效减轻城市重金属污染，在商业绿地周边控制车流量、推广新能源汽车能显著降低重金属质量浓度。图6表2参41      

西安市PM10、PM2.5的时空特征及其与土地利用的关系

基于西安市9个空气质量监测站的颗粒物浓度数据与土地利用景观格局指数,探索大气污染的时空差异及其与土地利用指数的深层量化关系,为城市规划提供参考。结果表明:1）大气污染浓度呈现冬、春、秋、夏递减的季节特征;大气污染站点浓度表现出高值、低值相聚、北高南低的空间自相关性;不同站点的PM₁₀、PM_2.5浓度在城市平均水平6.7%~9.7%、6.4%~6.8%浮动。2）PM₁₀、PM_2.5浓度与G-PLAND、R-PLAND相关性显著,与B-PLAND不相关,与G-LPI、G-DIVISION、G-ED、G-AI分别呈负相关、正相关、负相关、负相关。表明绿地斑块越大、优势度越高、分离程度越低、边缘密度越高、聚集度越高、道路斑块越小越有利于颗粒物的减少。与B-AI的正相关关系表明,建设用地的聚集度越大,PM₁₀、PM_2.5浓度越高。3）当G-PLAND每增加10%,PM₁₀ 、PM_2.5分别消减11.29%、8.6%;当R-PLAND每增加10%,PM₁₀、PM_2.5分别增加5.39%、6.03%,表明绿地对PM₁₀的沉积作用强于PM_2.5,道路与PM_2.5的关系更加密切。     

天门市PM2.5和PM10颗粒污染物特征及其预测模型

利用2017年1月1日至2020年5月30日PM_2.5、PM₁₀大气颗粒污染物质量浓度逐时监测数据,分析了大气颗粒污染物与气温、降水、相对湿度和风速风向等气象因子的关系。结果表明,PM_2.5和PM₁₀颗粒物质量浓度与日平均气温呈先上升后下降的关系,10℃以下颗粒物浓度随着气温的上升而升高,而10℃以上随着气温的逐渐升高,浓度则下降;降水对PM_2.5、PM₁₀污染物有明显的清除作用,降水每增加1mm,浓度分别减少0.72μg/m³和1.22μg/m³;相对湿度在30%～70%,PM_2.5和PM₁₀质量浓度随相对湿度增大而增加;相对湿度在70%～100%,浓度则随相对湿度增大而减少;PM_2.5和PM₁₀质量浓度随着风速的增大而显著下降。比较分析多元非线性回归预测模型、多元线性回归模型和自适应线性神经网络模型的预测能力,PM     

城乡特色核桃防护林树种配置结构对空气颗粒物及温湿度的影响

【目的】分析干旱区城乡核桃林与不同树种配置结构空气颗粒物浓度变化差异,探讨树种配置结构与大气颗粒物浓度、温度、相对湿度间的关系,为区域环境绿化建设提供理论参考。【方法】以新疆叶城县城区、城郊和乡村3个不同区域树种配置结构的林带为监测点,树种配置分别是苹果（Malus domestica）—核桃（Juglans regia）、红枣（Ziziphus jujuba Mill.）、红枣—核桃、新疆杨（Populus alba）—核桃和核桃,通过监测防护林内和林带不同水平距离颗粒物浓度、空气温度和相对湿度,分析大气颗粒物的时空变化规律、防护林不同水平距离对颗粒物浓度的削减作用。【结果】颗粒物浓度具有明显的时空差异。城区、城郊和乡村核桃防护林颗粒物浓度污染排序依次为乡村>城郊>城区;城区、城郊和乡村核桃防护林的PM_2.5最高浓度分别出现在20: 00（20.00 μg/m3）、12:00（29.00 μg/m3）和14: 00（58.25 μg/m3）;PM₁₀最高浓度分别出现在20: 00（35.25 μg/m3）、14: 00（62.67 μg/m3）、14: 00（131.50 μg/m3）;PM_1.0最高浓度分别出现在20:00（12.50 μg/m3）、12: 00（12.67 μg/m3）、14: 00（28.75 μg/m3）。树种不同配置结构颗粒物浓度存在差异,排序依次为核桃>对照>新疆杨—核桃>红枣>苹果—核桃>红枣—核桃。防护林不同水平距离对PM_2.5浓度消减程度不同。城区与城郊不同水平距离削减作用排序为0 m>20 m>10 m;乡村依次为0 m>10 m>20 m。城区与城郊核桃防护林温度差异不明显,二者的温度明显高于乡村防护林温度;城区、城郊和乡村核桃防护林相对湿度均存在波动变化。PM_2.5浓度与温度呈极显著负相关（P<0.01,下同）,与相对湿度呈显著正相关（P<0.05）,PM_1.0浓度与温度、相对湿度的相关性均达极显著水平,PM₁₀与温度、相对湿度相关性均不显著（P>0.05）。【结论】核桃林在城区、城郊和乡村发挥的生态效益存在一定差异,在乡村能明显改善空气质量;核桃林带搭配种植红枣可充分发挥其生态效益,在农业环境污染较重的地区可作防护林带选用。     

2000—2018年陕西省县域PM2.5质量浓度时空演化特征分析

PM_2.5是形成雾霾天气的重要污染物,探索PM_2.5污染的时空演化规律及空间异质性特征对空气污染的精准治理具有重要意义。基于2000—2018年陕西省县域PM_2.5浓度数据,采用重心模型、空间自相关分析等方法,对PM_2.5污染的时空演化态势进行了系统研究。结果表明,2000—2018年,陕西省PM_2.5浓度年均值经历了前期小幅波动下降、中期急剧上升、后期大幅波动下降的倒“N型”波动变化过程,2011年是PM_2.5浓度年均值波动变化的重要“拐点”;PM_2.5浓度年均值低于一级浓度限值（15μg/m3）的低污染县（区）占比较少且变化不稳定,15～35μg/m3（二级浓度限值）比例有所增加,35～70μg/m3的比例持续减少,反映大多数县（区）未来的PM_2.5污染将逐步控制在二级浓度限值以下,空气质量持续好转;在空间分布上,PM_2.5浓度年均值具有明显的区域分异;PM_2.5浓...     

不同种源地北美鹅掌楸光合特性研究

以3个种源地北美鹅掌楸无性系为试验材料,利用LI-6400XT便携式光合测定系统,研究了净光合速率日变化及对有效光辐射和CO₂的响应等光合特性。结果表明,宾夕法尼亚种源和俄亥俄种源北美鹅掌楸的P_n日变化曲线呈双峰型,具有明显的午休现象,峰值出现在10:00和14:00,纽约种源北美鹅掌楸不具有明显的午休现象。光响应曲线和CO₂响应曲线数据分析表明,纽约种源北美鹅掌楸光饱和点（1 180.4 μmol·m^-2·s^-1）和光补偿点（10.27 μmol·m^-2·s^-1）均高于另外2个种源。这种趋势也同样适用于CO₂饱和点（1 595.0 μmol·m^-2·s^-1）和CO₂补偿点（107.5 μmol·m^-2·s^-1）。在北方低光照环境下,纽约种源较高的光补偿点和CO₂补偿点,不利于有机物的积累,宾夕法尼亚种源对光照和CO₂要求较低,更适合北方环境。     

杭州综合医院PM2.5浓度变化规律研究

对杭州市解放军117医院、浙江医院、邵逸夫医院和浙江省人民医院4所综合医院PM_2.5浓度进行测定,分析其PM_2.5污染水平、日变化规律、与植物群落、温度、湿度及其和PM₁₀之间的关系,进一步测定和分析医院室内和室外PM_2.5的污染水平及相关关系。结果表明:4所综合医院PM_2.5污染水平较低;日变化呈“双峰单谷”型;PM_2.5与植物群落层次无直接关系,但绿地中的PM_2.5颗粒物含量明显低于空地;PM_2.5与温度呈负相关关系与空气湿度呈正相关关系;PM_2.5/PM₁₀为0.44~0.59之间;医院病房内PM_2.5浓度较之室外要低,能达到美国PM_2.5控制标准,且室内外PM_2.5之间存在着一定的相关性。     

城市道路林对细颗粒物(PM2.5)的阻滞作用解析

  目的  分析细颗粒物(PM_2.5)的动态变化格局及城市道路林对其的阻滞作用，并进一步探索何种配置的林带所发挥的防尘抑霾效果最佳。  方法  选取了3种结构共12种配置模式的城市道路林，首先分析了林带内外PM_2.5的日动态、年际动态和水平空间的变化规律；然后通过减尘率评价不同模式林带对PM_2.5的阻滞作用；最后通过减尘率和小气候因子进行Pearson相关性分析，探讨影响植被减尘率的可能因素。  结果  PM_2.5日动态变化呈早晚高中间低的趋势，峰值出现在8:00和18:00，10:00和14:00最低；年动态规律表现为冬季最高，其次是秋季和春季，夏季最低。PM_2.5在林带内水平空间中的变化规律因季节不同而有所差异，春夏季节，林缘至林内呈逐渐递减趋势；秋冬季节，林缘至林内25 m处呈递增趋势，在25~30 m处下降且低于林外林缘处。对PM_2.5减尘率最高的是乔灌草结构，其次是针阔混交乔木结构，单排乔木结构的减尘率最低；春夏季，12种道路林对PM_2.5阻滞率为正值，秋冬季只有A₅(针阔混交乔木)、B₁~B₃(单排乔木)和C₂、C₃(乔灌草)为正值，其余均为负值。小气候因子与PM_2.5关系存在季节差异，PM_2.5浓度在春秋冬季与风速呈显著负相关(P＜0.05)，春夏季与温度呈显著正相关(P＜0.05)，秋冬季与相对湿度呈正相关(P＜0.05)；林地PM_2.5阻滞率在秋季和温度呈显著正相关(P＜0.05)，在秋冬季和相对湿度呈显著正相关(P＜0.05)，林地阻滞率和风速相关性不显著。  结论  在城市道路林建设中合理增加林带宽度及加大常绿针叶乔木和灌草的比例对于降低PM_2.5质量浓度效果显著。图5表6参32     

中亚热带绿化植物滞留颗粒物效应

为了探究中亚热带地区绿化植物滞留空气颗粒物的能力,选取8种绿化树种,利用空气气溶胶再发生器（QRJZFSQ-Ⅱ）和便携式叶面积仪（LI-3000C）测定不同树种单位叶面积对空气总悬浮颗粒物（TSP）、PM₁₀、PM_2.5、PM₁的滞留量。结果表明:1）8种绿化植物单位叶面积对不同粒径颗粒物的滞纳量存在较大差异,南天竺、观音草和麦冬单位叶面积颗粒物滞留量较大,桂花、香樟、红花檵木和小叶女贞滞留量中等,广玉兰滞留量较小。2）供试植物叶片滞留的颗粒物以PM₁₀为主,占TSP组分的34.27%~78.58%;PM_2.5次之,占TSP组分的9.8%~35.78%;PM₁最小,占TSP组分的0.88%~13.63%。3）不同生活型的植物单位面积滞留TSP、PM₁₀、PM_2.5量存在显著差异,灌木与草本植物单位叶面积TSP、PM₁₀滞留量平均值均大于乔木,其中草本TSP滞留量的平均值比乔木高出65%,PM₁₀滞留量的平均值比乔木高出73%。4）广玉兰叶片的蜡质结构不利于大粒径颗粒物的滞留。植物叶表面的瘤状或条状突起形成的沟槽沟壑的粗糙表面有利于颗粒物滞留,如麦冬对TSP、PM₁₀滞留量最大,分别为9.62 g·m^-2和7.47 g·m^-2。     

北京4个常见树种空气颗粒物滞留能力研究

以北京市4个常见绿化树种为研究对象,采用水洗称重法研究各树种对PM_＞10（粒径>10 μm的颗粒物）、PM_2.5~10（粒径＞2.5 μm且≤10 μm的颗粒物）和PM_2.5（粒径≤2.5 μm的颗粒物）的滞留能力,并采用扫描电镜对各树种叶片表面特征进行观测。结果表明,各树种颗粒物滞留能力为油松＞侧柏＞核桃＞银杏,针叶树种的颗粒物滞留能力较强;对于PM_＞10和PM_2.5~10粒径范围较大的颗粒物而言,道路边叶片的滞留量明显高于距离路边较远的叶片,对于PM_2.5,道路边和植物园内叶片的颗粒物滞留量变化并不显著;与蜡质层和角质层的形态相比,气孔的分布对叶片颗粒物滞留能力的影响更大。     

徐州市重污染期碳质组分、水溶性离子特征及来源解析

基于美国沙漠所研制的Model 2001A热/光碳分析仪对徐州市区2016年冬季重污染时期PM2.5中的碳质组分[有机碳(OC)和元素碳(EC)]以及水溶性离子(NO_3~-、SO_4~(2-)、F~-、Cl~-、NO_2~-、NH_4~+、K~+、Ca~(2+)、Mg~(2+)、Na~+)进行昼夜采样监测,并采用优化的MRS算法对二次有机碳(SOC)含量进行了估算。结果表明,在采样期间徐州市区PM2.5平均质量浓度达到了(129.7±37.0)μg/m~3。通过OC/EC比值分析,采样期间徐州市区碳质气溶胶主要受到汽油车和柴油车尾气排放影响。SOC平均质量浓度为3.4μg/m~3,对OC的贡献达了44.3%,且夜晚二次污染程度要大于白天。重污染时期水溶性离子平均质量浓度达到了(126.0±24.0)μg/m~3,3种主要水溶性离子(NO_3~-、SO_4~(2-)、NH_4~+)以NH_4NO_3、(NH_4)_2SO_4的形式存在。通过对NO_3~-、SO_4~(2-)质量浓度比值的分析,表明以燃煤为主的固定源对水溶性离子贡献较大。利用PMF模型分析重污染期间大气PM2.5的质量浓度来源主要有6个,分别为交通源(48.7%)、二次无机气溶胶污染源(24.3%)、海盐及燃煤燃烧源(14.9%)、二次化工污染源(12.1%)、生物质燃烧源(0.9%)、道路扬尘源(0.1%)。总体来说,大气中PM2.5的来源较为多源化,其中交通源以及二次无机气溶胶污染源占据主导地位。     

红松人工林地表针叶可燃物燃烧PM2.5排放影响因子

目的为研究森林火灾对大气环境中PM_2.5的贡献量, 分析不同火环境下地表可燃物排放PM_2.5的变化特征, 以期为森林火灾排放颗粒物污染提供依据。方法本实验以帽儿山地区红松人工林地表针叶可燃物为研究对象, 铺设不同可燃物载量和可燃物含水率组合方式的可燃物床层, 基于燃烧风洞实验室进行点烧实验192次, 并利用崂应2050型智能空气/TSP综合采样器定量测量不同风速条件下可燃物燃烧释放烟气中细颗粒污染物(PM_2.5)浓度。结果在可燃物载量、可燃物含水率和风速的共同作用下, PM_2.5质量浓度值有很大的变化区间, 最小值为166.7μg/m3, 最大值为7516μg/m3。各因子对PM_2.5质量浓度的影响差异较明显, 从大到小的顺序为:可燃物载量＞风速＞可燃物含水率。通过多因素方差分析表明, 可燃物含水率与PM_2.5质量浓度没有明显的相关性(P＞0.05), 可燃物载量和风速与PM_2.5质量浓度相关关系显著(P＜0.05), 且可燃物载量与风速存在显著的交互作用(P＜0.05)。以双因素模型拟合PM_2.5质量浓度预测模型, 可燃物载量和风速共同解释77%的PM_2.5质量浓度变差。结论红松针叶燃烧对大气颗粒物污染有明显的贡献作用。PM_2.5质量浓度对可燃物含水率、可燃物载量和风速的响应程度存在明显差异, 与可燃物载量和风速呈显著正相关, 与可燃物含水率关系不明显。本研究以可燃物载量和风速为预报因子构建的PM_2.5质量浓度预测模型具有较高的精准度, 可以为估算森林火灾排放PM_2.5质量浓度提供理论基础。      

祁连山区青海云杉林碳汇特征及调控因子

祁连山区是我国西部重要的生态安全屏障和固碳场所。为准确评估祁连山区青海云杉林生态系统生长季碳汇特征，利用涡度相关技术并结合增强回归树模型与结构方程模型，研究生长季其碳通量变化特征及其环境影响机制。结果表明，青海云杉林生长季净生态系统碳交换(net ecosystem carbon exchange,NEE)日变化呈“V”型，CO₂通量变化范围在-0.71～0.08 mg CO₂·m^-2·s^-1，季节尺度NEE变化范围在-20.93～11.75 g C·m^-2，月均碳吸收量(188.27±17.85) g·m^-2，生长季累积碳吸收941.34 g·m^-2。增强回归树模型揭示植被指数对净生态系统碳交换量相对贡献率最高，为50.3%，其次是净辐射，为15.9%。结构方程模型表明，植被指数与相对湿度对净生态系统碳交换量的直接作用系数分别为0.61与-0.17。多元逐步回归模型表明植被指数与相对湿度对NEE具有显著影响(R²     

南昌市8种乔木叶片性状对叶表滞留颗粒物的影响

乔木的叶片可以滞留空气中的颗粒物，从而起到净化空气的作用。以南昌市8种代表性乔木叶片为研究对象，以SPM2.5（叶表单位面积滞留的PM_2.5颗粒物重量）、SPM₁₀（叶表单位面积滞留的PM₁₀颗粒物重量）、STSP（叶表单位面积滞留的总悬浮颗粒物重量）为衡量叶表滞留颗粒物能力的指标，探讨叶片表观性状和微观性状对滞留颗粒物能力的影响，分析叶表滞留颗粒物的形貌和成分。研究表明，马尾松SPM_2.5、SPM₁₀、STSP最大，分别达到0.85、1.02、2.13 g·m^-2，枫香最小，分别达到0.06、0.07、0.15 g·m^-2。叶表滞留SPM_2.5、SPM₁₀、STSP的能力与叶片的SLA（比叶面积）负相关，与叶片长宽比正相关。叶表产生粘性分泌物，具有凹槽和深沟壑的结构可以滞留更多的颗粒物。叶表滞留的颗粒物多为不规则形，主要成分为硅铝酸盐。