黄河三角洲白蜡人工林空气PM_(2.5)浓度变化规律的研究

以黄河三角洲典型的白蜡人工林为研究对象,选取2016年3月～翌年2月期间白蜡林内、外的PM_(2.5)数据和相关气象数据,对比分析了林内、外PM_(2.5)浓度的季节性变化和日变化特征,同时对特殊天气下PM_(2.5)浓度的变化进行了研究。结果表明:林内、外空气PM_(2.5)浓度均呈明显的季节性变化,均表现为冬季春季秋季夏季;四季PM_(2.5)浓度的日变化近似呈双峰型曲线,变化趋势为夜间日间、上午下午;除冬季外,林内PM_(2.5)浓度普遍低于林外空地的;大风、降雨和降雪均有利于空气颗粒物的消除,且随着风力的增强和降雨量的增加,清除效果更好;在3种特殊天气下PM_(2.5)浓度均表现为林内林外;春季和冬季的空气PM_(2.5)浓度与温度、风速呈显著负相关,与湿度呈显著正相关。     

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。     

6种城市绿地空气PM2.5浓度变化规律的研究

为合理安排树木的种植和配置结构,发挥绿色植物在改善城市生态环境方面的重要功能,研究6种城市绿地空气PM2.5浓度的日变化规律、月变化规律,分析不同类型绿地空气PM2.5浓度差异以及不同天气条件下PM2.5浓度.结果表明:PM2.5浓度日变化和月变化规律明显,不同季节有显著差异;6种城市绿地空气PM2.5浓度在同一季节内没有显著差异,从均值来看,春、秋、冬季有乔木的绿地内空气PM2.5浓度较低,夏季草坪内空气PM2.5浓度较低;阴天颗粒物的浓度比晴天高45%,雨后阴天颗粒物的浓度比雨后晴天高426%,降水对PM2.5的清除作用在雨后晴天发挥的较好.     

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。     

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。     

厦门植物园空气负离子与PM_(2.5)浓度分布特征

为了探讨厦门植物园空气负离子浓度和PM2.5浓度在时间和空间上的分布特征,选取了厦门植物园15个观测点及园外1个对照点,在一年四季早、中、晚对他们进行现场实测并进行了分析,结果显示:四季植物园内空气负离子浓度均高于对照点;空气负离子浓度不同季节排序为夏季>秋季>春季>冬季;园内植被与水边、广场之间四季空气负离子浓度均有显著差异,郁闭度高的植被样点空气负离子浓度也较高,不同植物专类园之间空气负离子浓度无显著差异;PM2.5浓度不同季节排序为夏季<冬季<秋季<春季。植被与水边、广场之间四季PM2.5浓度均无显著差异,不同植物专类园之间PM2.5浓度无显著差异。     

厦门植物园空气负离子与PM_(2.5)浓度分布特征

为了探讨厦门植物园空气负离子浓度和PM2.5浓度在时间和空间上的分布特征,选取了厦门植物园15个观测点及园外1个对照点,在一年四季早、中、晚对他们进行现场实测并进行了分析,结果显示:四季植物园内空气负离子浓度均高于对照点;空气负离子浓度不同季节排序为夏季秋季春季冬季;园内植被与水边、广场之间四季空气负离子浓度均有显著差异,郁闭度高的植被样点空气负离子浓度也较高,不同植物专类园之间空气负离子浓度无显著差异;PM2.5浓度不同季节排序为夏季冬季秋季春季。植被与水边、广场之间四季PM2.5浓度均无显著差异,不同植物专类园之间PM2.5浓度无显著差异。     

武汉市科教区冬春季PM_(10)和PM_(2.5)质量浓度及水溶性离子分析

2006～2007年冬春季在武汉市湖北大学校区连续采集气溶胶样品,并用离子色谱分析了气溶胶中水溶性无机成分的含量。结果表明,PM2.5和PM10中总水溶性无机离子年平均浓度分别为3.98和6.79μg/m3,其中4种主要的水溶性无机离子Na+、Ca2+、SO42-和NO3-,共占PM2.5和PM10总水溶性离子浓度的79%、85%。Mg2+、Ca2+、F-、SO42-、Na+和Cl-主要集中在细粒子中,NH4+和NO3-主要集中在粗粒子中。NH4+和SO24-在PM2.5和PM10中的相关系数R=0.987、0.983,主要以NH4NO3、(NH4)2SO4和NH4HSO4的方式存在。离子来源分析显示,固定排放源(燃煤)对水溶性组分的贡献要高于移动排放源(机动车)的污染贡献,而局地二次扬尘及建筑扬尘也是大气细粒子中水溶性组分的一个重要来源。     

黄河三角洲白蜡人工林小气候特征的时空动态变化

在山东省盐碱地造林试验站的12年生白蜡人工林内(山东黄河三角洲森林生态系统定位研究站的定位观测样地),设有25 m综合梯度观测塔(包含森林小气候观测系统),在高度1.5、3.5、11.0、13.0 m处分别设置4层气象传感器(空气温度、相对湿度、风速传感器),在高度3.5、11.0 m处设有两层四分量辐射传感器。于2015年3月—2016年2月,每个月份选择3个晴天代表日,按照数据采集频率为10 min的间隔24 h不间断采集数据,分析黄河三角洲地区白蜡人工林小气候特征的时空动态变化。结果表明:一年中,冠层内太阳辐射始终低于冠层上,冠层内年均太阳辐射可降低84.91%;林冠层在4月份表现出一定的保温作用,7月份表现出一定的负作用;一年中,观测塔高度3.5 m处的湿度基本高于观测塔高度11.0、13.0 m处的湿度,且4个月(4、7、10月份和次年1月份)的日变化特征显示林冠层夜间增湿作用明显;不同高度的风速,从大到小依次为13.0 m高处、11.0 m高处、1.5 m高处、3.5 m高处,林冠层年均可降低风速73.54%。     

北京市交通干道防护林带内PM_(2.5)浓度变化特征

选择北京市北五环路和京藏高速路上的5个地段对PM2.5浓度、温度、湿度、风速风向进行了连续观测,并对各地段的PM2.5浓度变化和环境因子的关系进行了回归分析。结果表明:1)有林带和无林带地段上的观测点的PM2.5浓度变化趋势不同,无林带地段各观测点的PM2.5浓度一般随距道路距离增加变小,有林带地段各观测点上PM2.5浓度则有升有降;2)林带内各观测点的PM2.5浓度和道路侧的PM2.5浓度显著相关,和林内的温、湿度显著相关,但和林内风速的相关性不显著;3)林带的宽度对林带内各观测点的PM2.5浓度有一定影响。     

基于Ward聚类法研究天气变化对PM_(2.5)的影响

利用唐山市2013²014年PM2.5监测数据和气象数据,研究了平均状态下PM2.5和气象因子的日变化特征。利用Ward系统聚类法,将每天的PM2.5和气压变化分类,研究了不同天气过程中PM2.5与气象因子的关系。结果表明:PM2.5具有明显的日变化特征,在7:00出现峰值,在15:00出现谷值。唐山地区天气变化存在5种类型,分别为持续增压型、持续降压型、午后骤增型、先增后减型和波动型。在气压波动变化下PM2.5增加,在气压午后骤增或持续增压特征显著时PM2.5减少,暖湿空气造成的持续降压使PM2.5增加,暖干空气造成的持续降压使PM2.5降低。PM2.5与相对湿度呈正相关,与风速呈负相关。     

基于BP神经网络预测林内PM2.5浓度

[目的]利用BP神经网络预测林内PM_(2.5)浓度。[方法]利用人工神经网络理论,采用2013年7月—2014年5月野外实时监测数据,建立了以气象参数、污染源强变量和林分结构特征为输入因子,林内PM_(2.5)小时平均浓度为输出因子的预测模型,并对其预测精度进行了评价。[结果]BP人工神经网络模型能够很好地捕捉污染物浓度与气象因素和林分结构间的非线性影响规律,预测结果的平均相对误差为1.71×10~(-3),均方根误差为6.77,拟合优度达0.98,模型具有很高的预测精度。而传统的多元线性回归(MLR)模型预测结果的平均相对误差、均方根误差和拟合优度分别为0.27、22.92和0.93。[结论]研究成果印证了应用BP人工神经网络模型预测林内PM_(2.5)浓度的可行性和准确性。     

黄河三角洲柽柳种群空间分布格局研究

设置21个20 m×20 m样地,调查了黄河三角洲柽柳种群分布特点,采用离散分布理论拟合和聚集强度测定方法,对柽柳种群在不同生境内的空间分布格局进行了比较分析.结果表明:柽柳种群空间分布格局属于聚集分布,在32 m2面积上聚集强度较大.由沿海滩涂湿地向内陆过渡,柽柳种群的聚集强度逐渐降低;在沿海滩涂地、滨海地和盐碱地内,柽柳种群聚集较强的尺度分别为64、24、64 m2.柽柳种群分布格局主要受环境条件的影响,是对环境长期适应和自然选择的结果.     

黄河对沿岸缓冲带土地利用格局的影响——以近代黄河三角洲段为例

根据1986年、1996年和2001年土地覆被数据，运用ARC／INFO软件，研究了黄河缓冲带的土地覆被格局变化，分析了黄河的影响程度与范围。结果表明：（1）在空间上，各缓冲区随着距河岸距离的增大土地利用程度综合指数呈现先增加后减小的趋势，两者之间可用抛物线模型模拟。（2）在时间上，从1986年到1996年，除了在0．5km缓冲区土地利用程度综合指数增加外，其他缓冲区土地利用程度综合指数均减少；从1996年到2001年和从1986年到2001年，各缓冲区土地利用程度综合指数均增加，黄河对土地利用的影响范围超过6km。     

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。