公园绿地不同植物群落对细颗粒物PM_(2.5)浓度的影响

众对北小河公园绿地具有代表性的植物群落的可吸入颗粒物PM2.5浓度进行测定,对不同植物群落全年PM2.5浓度的变化特征进行了对比分析。结果表明:(1)公园内绿地PM2.5浓度低于公园外裸地处PM2.5浓度20%。(2)夏季北小河公园绿地内可吸入颗粒物PM2.5的平均浓度为56.59ug/m3,为四季中最低水平。(3)纯林结构形成较大的树冠,对于颗粒物的拦截作用较大,林内PM2.5浓度低于其余几种植物群落。从全年平均来看,北小河公园内不同植物群落类型内PM2.5浓度大小排序为:乔灌草型乔草型草坪灌草型纯针叶林。     

包头市采暖期大气颗粒物PM_(10)与PM_(2.5)污染水平研究

为了解包头市采暖期大气颗粒物PM2.5与PM10的污染特征,在包头市城区设置采样点,在采暖期采集了PM2.5与PM10,对其中的水溶性离子、元素、有机碳、元素碳的含量进行了分析。结果表明:水溶性离子、元素组分是包头市采暖期大气颗粒物的主要成分,并且在细颗粒物中聚集较多;采暖期的燃煤为2种粒子中元素的主要来源之一;采暖期PM2.5与PM10中OC、EC有共同的污染源,主要来源是燃煤、机动车尾气和生物质燃烧;PM2.5与PM10中有二次反应生成的有机碳。     

植物消减PM_(2.5)等大气颗粒物的试验研究方法综述

试验是科学研究的基本途径之一,从植物叶片滞留大气细颗粒物的质量,及植物群落消减大气颗粒物浓度的研究发展过程、试验类型、研究尺度出发,综述了植物消减细颗粒物的研究方法和借助手段。现有的试验方法可分为3类:野外试验是目前越来越受到关注和广泛应用的方法;操作试验结果更可靠,但受现实条件的限制更大;模拟试验是克服复杂的试验条件的一个替代途径,并对理论的检验和发展有用。这3类试验方法各自存在不同的优势和局限,彼此难以替代。从研究尺度来讲,操作试验属于微观尺度,主要集中在叶片的微观结构与PM_(2.5)的关系研究;野外试验则更多集中在宏观和中观的植物群落滞尘的研究上;而模拟试验的途径来源于宏观的生态系统,有对自然因素更多的保留和对试验变量的足够控制,因而目前是研究热点。最后介绍了3种试验方法和研究尺度的优缺点、受限性及发展方向,为植物滞尘及消减试验研究提供参考依据。     

云和县PM_(2.5)浓度变化特征分析

利用云和县环保局城区环境监测站点2014年1月至2015年6月PM2.5逐时数据,以探究PM2.5浓度的气候分布特征。结果显示:PM2.5逐小时浓度日变化曲线为单峰分布,峰值出现在北京时间7:00—9:00;春节等特大节假日PM2.5浓度值与燃放烟花爆竹等人为活动关系密切;PM2.5月平均浓度呈现波峰波谷分布,浓度值在冬季最大然后降低并在7—9月达到全年最低,秋季开始增大并在冬季达到最大。秋冬季节日平均浓度变化存在12 d左右的变化周期;冬季PM2.5日平均浓度变化幅度大于其他季节。     

北京PM_(2.5)污染特征的分析

对北京市2007年10月至2011年6月的大气PM2.5质量浓度进行了分析。结果表明:春季、冬季的PM2.5质量浓度高于夏季、秋季,其中2008年8～9月和2009年8月的浓度较低。气象条件(如沙尘暴)是造成春季PM2.5浓度高的主要原因,燃煤取暖是造成冬季浓度高的主要原因。对于环境空气质量标准(GB3095─2012)中的PM2.5标准值,若采取北京奥运期间的空气质量保障措施,则北京以及其他城市的PM2.5达标是可以实现的。     

不同绿地结构对PM_(2.5)和PM_(10)的消减作用

为研究城市道路中不同绿地结构对PM_(2.5)、PM_(10)的消减作用,选择河南省信阳市城区主干道——新五大道、新七大道上不同绿地结构(乔、乔-草、灌-草、乔-灌、乔-灌-草、对照点)为试验监测点,对其PM_(2.5)、PM_(10)浓度进行监测、分析以及消减率的计算,结果表明,不同绿地结构内PM_(2.5)、PM_(10)浓度呈现出"早晚高、中午低"的日变化特征,且在08:00左右浓度达到最大。乔-灌、乔-灌-草绿地结构的PM_(2.5)、PM_(10)浓度显著低于其他4种绿地结构。不同绿地结构对PM_(2.5)、PM_(10)消减作用差异显著,对PM_(2.5)消减作用规律为乔-灌-草﹥乔-灌、乔-草﹥灌-草、乔,对PM_(10)消减作用规律为乔-灌-草﹥乔-灌、灌-草、乔-草﹥乔,整体上看,绿地对PM_(2.5)消减率高于PM_(10)。     

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     

信阳市不同生态功能区PM_(10)和PM_(2.5)污染特征

目前大气颗粒物污染已成为严重的城市环境问题。利用2015年4个位于信阳市不同生态功能区的环境空气质量监测站数据,比较分析4个站点的PM_(10)和PM_(2.5)污染日变化、季节变化和年际变化特征及其影响因素。结果表明,1)4个站点2015年PM_(10)和PM_(2.5)质量浓度平均值均表现为南湾水厂平桥分局审计局酿酒公司。2)森林植被对大气颗粒物浓度有明显的削减功能。在不同季节和一天中的不同时段,森林植被盖度高的南湾水厂监测站PM_(10)和PM_(2.5)质量浓度平均值均明显低于其他3个站点。3)4个站点的颗粒物污染均表现为夏季最轻,秋季其次,冬季污染最严重。4)4个站点的PM_(10)和PM_(2.5)质量浓度日变化特征基本一致,日峰值和最低值出现的时间基本同步。夜间颗粒物污染比白天严重。5)2014-2016年,4个站点的PM_(10)和PM_(2.5)质量浓度均呈现逐年下降趋势。6)影响颗粒物污染的最主要气象因子是气温和气压。PM_(10)和PM_(2.5)浓度与日均气温、日均风速和日最大风速均呈极显著负相关(P0.01),与日均气压均呈极显著正相关(P0.01);PM_(2.5)日均浓度与日均相对湿度呈显著正相关(P0.05)。这些结果显示了信阳市大气颗粒物污染特征,可为当地大气污染防治工作提供参考。     

长沙市PM_(10)、PM_(2.5)污染特征及其与气象条件的关系

2014年6月1日~7月2日在黄土岭、马坡岭采样点采集PM10、PM2.5样本,研究PM10、PM2.5质量浓度的时空分布特征,并分析其与气温、风速、相对湿度、气压和降水的相关性。结果表明,黄土岭、马坡岭PM10平均日均浓度分别为108.37、91.00μg/m3,日均浓度超标率分别为25.00%、18.75%;PM2.5平均日均浓度分别为73.48、65.09μg/m3,日均浓度超标率分别为31.25%、34.38%。长沙市PM2.5污染比PM10严重。6月12~16日PM10、PM2.5污染最严重,出现了灰霾天气。PM2.5和PM10质量浓度呈显著正相关;PM10、PM2.5质量浓度与气温、风速、气压呈正相关,与相对湿度呈显著负相关,与降水量呈弱负相关。     

乌鲁木齐市夏季大气PM_(10)、PM_(2.5)中重金属的分布特征

利用PM2.5、PM10、TSP便携式采样器、TAS-990石墨炉原子吸收光谱仪,采集了乌鲁木齐市5个功能区大气PM10、PM2.5样品,并检测了PM10、PM2.5样品中Cd、Cr、Cu、Ni、Pb、Mn6种元素的含量。结果表明:PM10质量浓度除卡子湾水泥厂区采样期间全部超标外,其他地点均低于国家二级标准;PM2.5质量浓度与美国日均值标准相比,卡子湾水泥厂区采样期间全部超标,安宁渠良种场超标天数为20%,友好路超标天数为60%,其他地点均低于标准。富集因子法分析结果显示:乌鲁木齐市5个采样区夏季大气PM10、PM2.5中Cr、Ni、Cu、Cd、Pb5种重金属污染主要来自于人类活动,Mn则来源于地壳物质。     

杭州市城区典型区域PM_(2.5)和PM_(10)质量浓度变化特征

为研究杭州市城区大气中PM_(2.5)、PM_(10)的浓度变化特征,在采荷监测区内对PM_(2.5)、PM_(10)浓度变化和气象特征进行了为期1 a的监测。结果表明:PM_(2.5)质量浓度呈冬春高于夏秋季节,冬季出现最高值(104.35±99.86)μg/m~3;颗粒物PM_(10)呈冬季远高于其他季节,浓度为(274.39±160.92)μg/m~3,春秋两季相较于夏季高约1倍,说明颗粒物PM_(10)比PM_(2.5)的污染来源更为多样,成分更为复杂。PM_(2.5)、PM_(10)在不同的季节中,二者的相对浓度和变化规律有所不同。细颗粒物浓度日间变化过程在季节间大势体变化趋势规律类似,在观测时段内从峰值逐渐减小,伴随季节间的差异而呈不同的波动。PM_(2.5)/PM_(10)值范围为0.26~0.58,春冬两季的均值分别为0.51和0.50,夏秋两季的均值分别为0.34和0.32,表明春秋两季污染物中PM_(2.5)比例高;颗粒物PM_(2.5)、PM_(10)质量浓度与温度之间均呈现显著负相关关系,相关系数分别高达0.619、0.640;与气压呈现显著正相关关系,相关系数为0.559、0.583。     

华北地区一次大气污染过程的PM_(2.5)/PM_(10)同化和模拟试验

利用WRF-Chem模式MOSAIC气溶胶变量建立起的PM_(2.5)和PM_(10)气溶胶同化系统,对2015年12月华北地区的一次污染过程进行了资料同化和模拟试验。结果表明,同化能够有效改进模式初始场PM_(2.5)和PM_(10)的空间分布,其均方根误差分别降低了43.7μg/m³和71.0μg/m3和71.0μg/m³,相关系数均提高了0.52,重污染区的初始位置和强度与实况更接近。同化对于预报也有明显的改进效应,24 h内PM_(2.5)和PM_(10)模拟的均方根误差平均降低了17.9μg/m3,相关系数均提高了0.52,重污染区的初始位置和强度与实况更接近。同化对于预报也有明显的改进效应,24 h内PM_(2.5)和PM_(10)模拟的均方根误差平均降低了17.9μg/m³和24.0μg/m3和24.0μg/m³,相关系数分别平均提高了0.20和0.18;由于排放源的持续强迫作用,初始场同化的改进效果在18 h后趋于减弱。     

长沙市PM_(2.5)质量浓度及其变化特征

统计2015年9月到2016年8月长沙市PM_(2.5)监测数据及气象数据,并分析其季节特征、温度特征及其与工作日和周末之间的关系,以期揭示城市PM_(2.5)污染的主要特征及其变化趋势。研究结果表明:我国北部和南部的细颗粒物PM_(2.5)的污染程度大于长沙市,长沙市PM_(2.5)质量浓度的季节变化趋势表现为:冬天春天秋天夏天;冬季空气污染较重,PM_(2.5)日均值(75.32±38.12)μg/m~3超过我国空气质量(PM_(2.5))二级标准;夏天空气质量相对良好,日均值(32.40±14.25)μg/m~3,达到我国空气质量(PM_(2.5))一级标准;长沙市PM_(2.5)质量浓度与月平均温度存在一定程度的负相关,当月平均温度最高达29.71℃时,对应PM_(2.5)质量浓度最低,为29.71μg/m~3,当月平均温度最低为5.07℃时,对应PM_(2.5)质量浓度最高,为80.9μg/m~3;PM_(2.5)质量浓度在工作日和周末存在显著差异,冬季周末质量浓度高于工作日,而夏季则相反。     

华北地区一次大气污染过程的PM_(2.5)/PM_(10)同化和模拟试验

利用WRF-Chem模式MOSAIC气溶胶变量建立起的PM_(2.5)和PM_(10)气溶胶同化系统,对2015年12月华北地区的一次污染过程进行了资料同化和模拟试验。结果表明,同化能够有效改进模式初始场PM_(2.5)和PM_(10)的空间分布,其均方根误差分别降低了43.7μg/m~3和71.0μg/m~3,相关系数均提高了0.52,重污染区的初始位置和强度与实况更接近。同化对于预报也有明显的改进效应,24 h内PM_(2.5)和PM_(10)模拟的均方根误差平均降低了17.9μg/m~3和24.0μg/m~3,相关系数分别平均提高了0.20和0.18;由于排放源的持续强迫作用,初始场同化的改进效果在18 h后趋于减弱。     

环境空气PM_(2.5)自动监测现场比对分析

2016年宁夏全区开展PM_(2.5)手工标准方法和自动监测方法比对核查监测,依据相关性和相对误差两个指标对比对结果进行分析和评价。结果表明:(1)2016年宁夏PM_(2.5)手工和自动监测值具有较好的相关性。(2)PM_(2.5)手工和自动监测值相对误差为-55.2%~33.3%;其中,手工和自动监测值绝对误差在25%范围内占58%,负误差占82%。(3)所比对的城市间PM_(2.5)自动和手工监测数据值的RE平均值在6.4%~30.9%波动,显示各城市间的PM_(2.5)监测数据质量参差不齐。(4)当PM_(2.5)浓度较低时,相对误差在±25%范围内的数据比例较小。     

张掖市城市道路林带对PM_(2.5)的削减作用

张掖市作为一带一路节点城市,干旱少雨,沙尘天气频发,空气中的细小颗粒物已成为张掖市大气首要污染物。本文以张掖市主城区北环路道路林带为研究背景,运用BR-HOL-1210空气质量检测仪对林带内PM_(2.5)浓度进行逐小时监测。借助SPSS 19.0进行单因素方差分析,多重比较道路林带对PM_(2.5)的削减差异。结果表明,林带对PM_(2.5)削减存在季节差异,4月于30～50m处、7月于50m处、10月于20～50m处、12月于50m处削减效果最佳。同时,林带对PM_(2.5)的削减效果在城市不同功能区也存在差异,因此在实际生产中应结合城市功能区去配置林带宽度,以发挥最佳滞尘效果。     

城市景观格局对PM_(2.5)污染的影响

随着城市大气环境日益恶化,细颗粒物(PM_(2.5))作为大气污染的重要组成部分,逐渐成为环境与健康领域的研究重点。在获取浙江省47个监测站点PM_(2.5)监测数据及站点周边的土地利用景观格局的基础上,运用相关分析和逐步多元回归分析方法探讨景观格局对PM_(2.5)质量浓度的影响。结果表明:(1)在5类景观格局指标中(景观格局指标表达格式:类型_指标,或类型_指标_范围),与PM_(2.5)质量浓度相关性较高的是PLAND(景观中各斑块类型所占比例)和ED(边缘密度),其中相关性最高的是年度水平上的住宅_PLAND_5指标,相关系数为0.633。(2)各回归模型中,对PM_(2.5)质量浓度影响最大的是住宅_PLAND,不同建筑用地的景观格局指标[住宅_ED,住宅_PD(斑块密度),商服_PD,商服_PLAND]也出现在不同季节的回归模型中;水域、道路、林地的不同景观指标等也在不同季节对PM_(2.5)产生影响。不同土地利用类型及其景观格局对PM_(2.5)质量浓度产生不同的影响,可为城市景观格局规划和PM_(2.5)污染防治提供参考。     

长沙市PM_(2.5)质量浓度及其变化特征

统计2015年9月到2016年8月长沙市PM_(2.5)监测数据及气象数据,并分析其季节特征、温度特征及其与工作日和周末之间的关系,以期揭示城市PM_(2.5)污染的主要特征及其变化趋势。研究结果表明:我国北部和南部的细颗粒物PM_(2.5)的污染程度大于长沙市,长沙市PM_(2.5)质量浓度的季节变化趋势表现为:冬天>春天>秋天>夏天;冬季空气污染较重,PM_(2.5)日均值(75.32±38.12)μg/m³超过我国空气质量(PM_(2.5))二级标准;夏天空气质量相对良好,日均值(32.40±14.25)μg/m3超过我国空气质量(PM_(2.5))二级标准;夏天空气质量相对良好,日均值(32.40±14.25)μg/m³,达到我国空气质量(PM_(2.5))一级标准;长沙市PM_(2.5)质量浓度与月平均温度存在一定程度的负相关,当月平均温度最高达29.71℃时,对应PM_(2.5)质量浓度最低,为29.71μg/m3,达到我国空气质量(PM_(2.5))一级标准;长沙市PM_(2.5)质量浓度与月平均温度存在一定程度的负相关,当月平均温度最高达29.71℃时,对应PM_(2.5)质量浓度最低,为29.71μg/m³,当月平均温度最低为5.07℃时,对应PM_(2.5)质量浓度最高,为80.9μg/m3,当月平均温度最低为5.07℃时,对应PM_(2.5)质量浓度最高,为80.9μg/m³;PM_(2.5)质量浓度在工作日和周末存在显著差异,冬季周末质量浓度高于工作日,而夏季则相反。     

雾霾天气中PM_(2.5)的分布规律研究

针对2017年3月15日,李克强总理提出的不惜重金组织攻关,抓紧治理雾霾,基于数学专业的角度,我们团队决定利用专业知识,将实地考查与理论知识相结合,就雾霾天气中PM2.5的分布规律展开深入调查和研究并形成一套合理的解决方案。     

北京市常用园林植物滞留PM_(2.5)能力的研究

为了研究常用园林植物滞留颗粒物的能力,选择北京市常用的园林植物种类作为研究对象,应用直接采样、电镜分析和统计分析的方法,对选定园林植物滞留颗粒物尤其是细颗粒物PM2.5的能力进行系统分析。结果表明:1)9种园林植物叶表面PM2.5的数量比占90%以上,体积比占20%以下。2)5种乔木单位叶面积滞留PM2.5的体积比较:国槐(Sophora japonica)钻石海棠(Malus yunnanensis cv.sparkler)银杏(Ginkgo biloba)杂交马褂木(Liriodendron chinense×L.tulipifera)绦柳(Salix matsudana f.pendula);4种灌木比较:大叶黄杨(Euonymus japonicus)小叶黄杨(Buxus microphylla)金叶女贞(Ligustrum×vicaryi)月季(Rosa chinensis)。通过方差分析发现,绦柳单位叶面积滞留PM2.5的体积显著低于其他8种树种,小叶黄杨、大叶黄杨、金叶女贞和国槐单位叶面积滞留PM2.5的体积显著高于其他几种树种。3)比较园林植物在不同高度单位叶面积滞留颗粒物的体积时,除绦柳以外,其余8种园林树种均呈现出下层叶片单位叶面积滞留颗粒物的体积要高于顶层叶片。4)与滞尘5d相比,滞留10d后9种园林植物单位叶面积滞留PM2.5的体积和数量均呈增加状态,增幅最大的是小叶黄杨,大叶黄杨次之,至于叶片持续滞留颗粒物多少天后达到饱和状态仍需进一步研究。5)结合植物滞留细颗粒物能力大小分析得出,植物叶表面不论是通过细胞之间的排列形成的沟槽还是通过各种条状突起、波状突起和脊状突起形成的沟槽,只要沟槽越密集、深浅差别越大,越有利于滞留细颗粒物,且叶表面有蜡质、腺毛等结构也有利于细颗粒物的滞留。