昆明城市森林对大气SO_2和NO_X净化效果

以昆明东三环周边分布的云南松林、华山松林,常绿阔叶林和灌木林为研究对象,对森林净化大气中二氧化硫和氮氧化物的效果进行了研究。结果表明,不同季节城市森林中二氧化硫和氮氧化物浓度不同,森林中二氧化硫和氮氧化物浓度最大值(0.251 mg/m3)出现在春季,最小值(0.224 mg/m3)出现在秋季;昆明常绿阔叶林净化SO2的效果是灌木林的1.5倍、常绿阔叶林净化NOX的效果是灌木林的1.73倍;灌木林净化SO2的效果是针叶林净化SO2的效果的1.85倍,灌木林净化NOX的效果是针叶林净化NOX的功能的1.89倍,昆明不同类型林分对大气环境的净化效果为常绿阔叶林灌木林针叶林。     

重庆铁山坪森林植被调控下的大气PM_(2.5)和PM_(10)特征

2014年8月~2015年7月,以重庆铁山坪森林公园主干道路为对照,采用高精度手持式PM_(2.5)速测仪(CWHAT200)定位监测了不同树种、林分及其结构特征调控下的大气PM_(2.5)和PM_(10)颗粒物浓度特征。结果表明:铁山坪森林公园道路和7个监测树种的大气PM_(2.5)和PM_(10)颗粒物浓度变化均比较大,与公园道路相比,各监测树种均不同程度表现出具有削减大气PM_(2.5)和PM_(10)颗粒物功能,其中以枫香削减大气颗粒物的能力最强,楠竹最弱;不同林分调控下的大气颗粒物浓度表现为针阔混交林阔叶林针叶林;各林分的不同垂直结构调控下的大气PM_(2.5)和PM_(10)颗粒物浓度均表现为乔木层乔灌层乔灌草层,相反,其削减大气颗粒物的能力则均为乔灌草层乔灌层乔木层。可见,具备乔灌草空间结构配置的林分具有更强的调控大气颗粒物能力。     

不同气象条件下北京市绿地植物群落对大气颗粒物消减作用

为了解春季不同气象条件下北京城市绿地植物群落的滞尘能力,文章以朝阳区5处绿地的4种植物群落为样本,采用水平同步监测法对样点和对照点进行3种大气颗粒物(TSP、PM_(2.5)、PM_(10))浓度测量,通过单因素方差分析(One-Way ANOVA)、最小显著差异法(LSD)和K均值聚类法对所测结果进行分析。结果表明:1)晴朗微风条件下,复层结构植物群落消减大气颗粒物能力最高。2)阴天雾霾条件下,单层草本型群落对PM_(2.5)和PM_(10)阻滞作用最强,复层群落最弱;复层结构植物群落对TSP的阻滞能力最强。3)大风扬尘条件下,没有草本植物的群落对TSP的阻滞能力极低,有时甚至表现为负值;对PM_(2.5)和PM_(10)阻滞能力却影响不大。研究结果可为城市不同绿地植物群落构建提供参考。     

雁荡山杉木林夏季空气颗粒物的垂直空间变化特征

[目的]研究森林空气颗粒物的不同高度垂直空间变化特征,为森林康养环境利用提供理论依据。[方法]于2017年5月对温州雁荡山杉木林林下(人体高度1.5 m)、林冠中部(6 m)及林冠顶部(12 m)3个高度的空气颗粒物质量浓度(TSP、PM_(10)、PM_(2.5)、PM_(1.0))进行同步昼夜24 h监测,分析空气颗粒物质量浓度的空间变化规律。[结果]表明:(1)杉木林垂直空间不同粒径颗粒物的质量浓度存在差异,总颗粒物质量浓度与细颗粒物(2.5μm)质量浓度在3种高度差异显著,均为林冠层最低;(2)3种不同高度的TSP、PM_(10)质量浓度日均值均达到二类环境功能区质量要求(300、150μg·m~(-3)),其中,林冠层的TSP日均值达到一类环境功能区质量要求(120μg·m~(-3));(3)不同高度各粒径空气颗粒物日变化规律大体一致,均表现为白天低,夜间高;(4)不同垂直高度空气颗粒物质量浓度,白天为林冠层最低;夜间为TSP质量浓度各垂直高度差别不大,PM_(10)、PM_(2.5)与PM_1质量浓度总体为在人体高度较低;(5)各粒径空气颗粒物与露点温度极显著正相关,与气压极显著负相关,其中,PM_(2.5)质量浓度与2项环境因子相关系数最大;除TSP外,其余颗粒物质量浓度与温度、最大风速极显著正相关,与相对湿度极显著负相关,各气象因子共同影响空气颗粒物质量浓度。[结论]通过对结果的综合分析,温州雁荡山杉木林环境林冠层为康养游憩最佳高度,最适宜白天出行。     

天目山自然保护区典型森林植被乔木层生物量研究

对天目山自然保护区8种典型森林类型(杉木林、马尾松林、针阔叶混交林、常绿阔叶林、毛竹林、常绿落叶阔叶混交林、落叶阔叶林、落叶矮林)进行样地调查并计算了各个森林类型乔木层林分密度、物种种类、优势树种、生物量.结果表明,生物量大小顺序为常绿落叶混交林＞落叶阔叶林＞针阔混交林＞杉木林＞常绿阔叶林＞马尾松林＞毛竹林＞落叶矮林;在海拔1 000 m以下的5种森林类型,生物量变化不大;而在海拔1000m以上的3种森林类型,随海拔升高生物量下降,物种则增加.     

影响城市绿化植物PM2.5吸附能力的主要因素研究综述

由于城市化进程加快、工业的迅猛发展以及汽车尾气排放得不到控制等的影响,大气颗粒物已成为空气污染的罪魁祸首。通过绿化植物对大气颗粒物的吸附作用是国内外学者研究的热点问题。截至目前,大量研究主要集中在植物对粒径较大的TSP和PM_(10)的吸附效应上,对PM_(2.5)等细颗粒物的吸附研究仍处在探索阶段。本文概述了PM_(2.5)沉降机制,从植物个体层面讨论了植物叶表面特征和植物结构特征对PM_(2.5)的吸附影响研究进展,分析了不同的环境条件对吸附效应的影响结果以及探讨了植物吸附PM_(2.5)的测定方法。通过对城市绿化植物吸附PM_(2.5)影响因素的阐述,提出了绿化植物吸附PM_(2.5) 3个方面的研究重点和趋势,为深化植物吸附PM_(2.5)的研究机制和筛选对颗粒物较高吸附能力的植物提供科学理论依据。     

北京灰霾天气大气颗粒物SEM观察与分析

为研究灰霾天气中不同粒径颗粒物的形貌特征,以及区域点污染物的来源情况,采集了北京地区冬季重污染天中的某一日不同粒径颗粒物(PM_(2.5)、PM_(10)以及TSP(总悬浮颗粒物)),运用扫描电子显微镜分析技术(SEM)观察和分析了颗粒物形貌特征。结果表明:大气污染颗粒物具有不规则的形状,颗粒大小分布不均匀。对比不同粒径颗粒物SEM表明,PM_(2.5)和PM_(10)颗粒物在石英纤维膜上的吸附量较多,而TSP量相对较少,而且以小颗粒物为主,说明该区域受PM_(2.5)和PM_(10)颗粒污染物影响较大,结合颗粒分析和样品冬季采暖季采集时间及周围环境状况得出结论:该区域主要受汽车尾气和冬季采暖的影响比较大。     

滇中高原森林凋落物不同分解阶段C、N、P的化学计量特征及种间差异

【目的】为了解滇中高原磨盘山典型森林凋落物在不同分解阶段的化学计量特征,揭示滇中高原森林不同分解阶段凋落物的质量特征,为更好地促进滇中高原森林生态系统的凋落物分解进程和养分循环提供理论依据。【方法】以滇中高原的华山松Pinus armandii林、云南松Pinus yunnanensis林、高山栎Quercus semecarpifolia林、滇油杉Keteleeria evelyniana林、常绿阔叶林5种林地为试验区,人为地将自然状态下的森林凋落物分为未分解层、半分解层、已分解层,用以模拟凋落物的不同分解阶段,对不同分解层凋落物的碳氮磷(C、N、P)含量、化学计量比及元素释放率进行分析。【结果】1)随着凋落物分解程度的加剧,5种森林凋落物的C含量不断减少,P、N含量大体呈增加趋势,其中云南松林及华山松林的N含量呈先增加后减少的趋势,常绿阔叶林P含量为先减少后增加,且C、N、P含量在同一分解层中不同森林之间差异显著;2)5种森林凋落物的C∶N、C∶P随着凋落物分解程度的不断降低,云南松林的二者比值最高,N∶P在云南松林、华山松林和常绿阔叶林中先升高后降低,在高山栎林中先降低后升高,在滇油杉林中逐渐降低,且滇中高原森林凋落物C∶P和N∶P均显著小于全球平均水平;3)森林凋落物中C、N、P的总释放率均为滇油杉林>华山松林>高山栎林>云南松林>常绿阔叶林,常绿阔叶林前期元素释放效率快,后期减弱,华山松林和云南松林则相反,滇中磨盘山5种森林凋落物的化学元素易富集难释放。【结论】根据碳、氮、磷的化学计量特征表明,森林种间差异及不同的分解阶段会显著影响凋落物分解过程中的碳氮磷含量、化学计量比及其释放效率。     

居住小区植物配置方式对大气颗粒物浓度的影响

为了探讨有效调控颗粒物的居住小区植物配置方式,将居住区绿地按照位置和功能划分为小区入口绿地、道路绿地和广场绿地3种类型,针对每种类型的绿地探讨了不同植物配置方式对于大气颗粒物浓度的削减效应。结果显示:乔木数量较多且通风良好的小区绿地对居住区内颗粒物削减率较高;悬铃木(Platanus orientalis)搭配大叶黄杨(Euonymus japonicus)作为行道树对大气颗粒物的净化能力较强,对TSP、PM_(10)和PM_(2.5)的削减率分别达18.87%、6.40%和6.02%;与开放式广场绿地和中心绿地相比,合理配置的半封闭式广场绿地能够更加有效地改善活动空间的空气质量。     

成都城区典型污染天气城市森林对大气颗粒物的影响

大气颗粒物(PM2.5和PM10)是影响城市空气质量的首要污染物。近年来成都秋冬季受气象条件制约,大气颗粒物污染严重。本文通过对成都2016年秋冬季大气颗粒物日均浓度动态变化及典型污染天气城市森林内外大气颗粒物浓度日变化分析,得出以下结论:(1)大气颗粒物浓度和气象条件有显著相关关系,有利的气象条件可以加速大气颗粒物的扩散,能有效的改善空气质量;(2)城市森林中的PM10和TSP日均浓度皆低于森林外,城市森林内的大气颗粒物日变化规律基本呈现"早晚高、白天低"的格局。     

中亚热带常绿阔叶林乔木层碳储量特征

以湖南省会同县马尾松次生林、马尾松阔叶树混交林和常绿阔叶林分类型为研究对象,探讨了生态系统随不同演替阶段进行的乔木层碳储量及空间分布特征。结果表明:不同演替阶段森林类型乔木层各器官平均有机碳含量为马尾松林针阔混交林常绿阔叶林的趋势。乔木层碳储量以常绿阔叶林最高,为129.34t·hm~(-2),其次为针阔混交林,为95.83 t·hm~(-2),最小是马尾松林,为85.27 t·hm~(-2)。各林分类型乔木层各器官碳储量为干根枝叶皮。乔木层碳储量主要集中于树干,其占乔木层碳储量比例由马尾松林向常绿阔叶林降低,而树根碳储量比例由马尾松林向常绿阔叶林增加。马尾松林、针阔混交林和常绿阔叶林20cm径级以上径级的个体占乔木层碳储量的大部分。     

昆明市松华坝水源区森林植被类型及水源涵养量估算

通过设置固定样地和临时样地调查,对昆明市松花坝水源区的森林植被类型及水源涵养量进行了研究,认为：松花坝水源区的植被类型以滇石栎为主的常绿阔叶林、以栓皮栎、旱冬瓜为主的落叶阔叶林、云南松和华山松为主的针叶林以及灌木林以及人工华山松林、云南松林、旱冬瓜以及圣诞树林等。松华坝水源区的森林涵养水源功能显著,通过估算松花坝水源区每年的水源涵养量为37.96×107m^3。     

防护林对PM_(2.5)等颗粒物的阻滞吸附作用研究进展

随着PM_(2.5)等颗粒物污染问题越来越为人们关注,如何减轻其危害已经成为亟待解决的问题。文章通过总结森林调控PM_(2.5)等颗粒物的研究成果,重点阐述了防护林调控PM_(2.5)的机理和阻滞吸附方式的研究状况,以期为防护林阻滞吸附颗粒物的后续研究以及建设以吸附清除大气污染物为目的的防护林体系提供参考。     

钟灵山国家森林公园天然森林植被的主要类型

指出了钟灵山国家森林公园位于云南省昆明市寻甸县境内,森林生态系统保存完整,植被类型丰富。按照《云南植被》的划分原则,其天然森林植被类型共有4个植被性及6个群落类型,主要包括元江栲林、黄毛青冈林、灰背栎林、旱冬瓜林、云南松林和华山松林。钟灵山国家森林公园的主体植被类型为以元江栲林为主的半湿润常绿阔叶林,在森林生态系统生态功能中发挥了重要作用。     

聊城市徒骇河风景区常绿植物对大气颗粒物削减作用

文章以聊城市徒骇河风景区10种常绿植物群落为研究对象,测定植物群落内的大气颗粒物浓度和叶面积指数、叶表特征等指标,结果表明,10种群落对3种粒径大气颗粒物的吸附作用存在较大差异。刚竹、圆柏对PM2.5和PM10的吸附作用较强,而白皮松、红叶石楠对PM2.5和PM10的吸附作用则较弱;圆柏、广玉兰对TSP吸附作用较强,大叶女贞、红叶石楠对TSP的吸附作用则较弱;叶面积指数和叶表特征对植物群落吸附不同粒径大气颗粒物具有一定的影响。通过观测冬季不同常绿植物群落对不同粒径大气颗粒物的削减作用,以及叶表面特征和群落冠层对其影响,为大气颗粒物污染的治理在植物选择上提供参考。     

基于洗脱称量粒度分析的北京常见树种树叶滞纳大气颗粒物特性

【目的】比较树木叶片和塑料叶片单位面积滞纳细颗粒物(PM_(2.5))、可吸入颗粒物(PM_(10))、总悬浮颗粒物(TSP)等大气颗粒物的量,从而区分出受树木叶片结构影响的滞尘量(DRLS)和不受叶片结构影响的滞尘量(DULS),为探索城市树木缓解大气颗粒物污染的贡献及优化树种配置提供科学依据。【方法】以北京市常用的6个绿化树种为对象,持续测定4个季度的叶片滞尘动态,以没有降雨影响的10天为1个试验周期,进行本底采样和颗粒物积累采样,并设置光滑塑料叶片(由自摩擦系数为0.04的聚四氟乙烯塑料制成)对照试验模拟DULS,对采集到的供试样本叶片(含树木叶片和塑料叶片)采用洗脱称量粒度分析法(EWPA),测定10天内各树种叶片单位面积滞尘总量、DULS和对不同粒径颗粒物的滞纳量。【结果】1)滞尘能力最强的侧柏单位叶面积总滞尘量为(124.76±19.27)μg·cm~(-2),是滞尘能力最低的元宝枫的2.24倍,其对PM_(2.5)的滞纳量为(16.92±2.61)μg·cm~(-2)。2)DULS占树木叶片滞尘总量的比例仅为19.65%~42.29%,DRLS所占比例为57.71%~80.35%。3)侧柏的DRLS能力最强,占其滞尘总量80.35%;元宝枫的DRLS能力最弱,占其滞尘总量57.71%;供试针叶树种和阔叶树种的DRLS占滞尘总量的百分比均值分别为77.42%和63.96%。4)针叶树滞纳的各粒级颗粒物中,PM_(2.5)占滞尘总量的13.83%±0.19%,粒径大于10μm的颗粒物占56.82%±1.07%;阔叶树滞纳的各粒级颗粒物中,PM_(2.5)占滞尘总量的8.09%±0.94%,粒径大于10μm的颗粒物占70.29%±3.56%。【结论】树木叶片对大气颗粒物的滞纳具有特异性且作用效果极为显著;供试树种中针叶树滞尘能力显著高于阔叶树,针叶树对小粒径颗粒物滞纳能力较强,而阔叶树对大粒径颗粒物滞纳能力较强。本研究证明绿化树种对缓解大气颗粒物污染有贡献,为合理选择缓解大气颗粒物污染的树种提供科学依据。     

佛山市大气PM_(2.5)与PM_(10)及能见度关系分析

通过对佛山市10个测点2012年PM_(2.5)浓度连续自动监测数据进行数理统计分析,结果发现:PM_(2.5)浓度夏季较低,秋冬季较高;PM_(2.5)浓度周一和周末较低,但差别不明显城市内不同地理位置测点的PM_(2.5)浓度值及其随时间的变化趋势均比较相近;各测点PM_(2.5)/PM_(10)比值范围在48.67%~74.07%之间,PM_(2.5)/PM_(10)比值总体上随PM_(2.5)和PM_(10)浓度升高而增大;能见度与PM_(2.5)、PM_(10)存在近似幂函数关系,且能见度与PM_(2.5)的幂函数关系更明显,相关系数更高,表明颗粒物特别是PM_(2.5)在低湿度时消光作用显著,是影响能见度的重要因素。     

嘉兴市秀洲区大气污染物排放特征及治理实践

由于2017年秀洲区环境空气质量未达到国家二级标准,为深入精准推进环境空气质量的改善,根据《大气颗粒物来源技术解析技术指南(试行)》等技术文件,对2018年秀洲区污染源排放特征进行了调研分析。根据调研结果,采取了臭氧和细颗粒物(PM_(2.5))协同控制措施,主要措施为控制关联行业挥发性有机物和氮氧化物源头量和加强末端治理。通过控制化石燃料、扬尘源和移动源等综合措施,降低了PM_(2.5)和臭氧(O_3)浓度。臭氧和PM_(2.5)协同控制实施后,2020年秀洲区环境空气质量优良率达到了为87.2%,PM_(2.5)浓度为28μg/m~3,达到了国家二级标准。总结了3年来秀洲区大气环境治理工作实践的经验,以期提供参考。     

磨盘山典型森林生态系统土壤营养元素储量及其价值量评估

选取滇中高原磨盘山云南松林、华山松林、高山栎林、滇油杉林、常绿阔叶林共5种典型森林生态系统为研究对象,对其土壤层有机碳、氮、磷、钾元素储量进行了分析,并对价值量进行了评估,以期充分了解滇中高原磨盘山典型森林生态系统营养元素储量特点。结果表明:(1)不同林地土壤层(0-20cm)的有机碳、全氮、全磷含量均高于下层(20-40cm,40-60cm)土壤,而全钾含量则在40-60cm土层最大;常绿阔叶林土壤有机碳和全氮平均含量最高,其含量分别为61.23g/kg和1.79g/kg,而华山松林土壤全磷平均含量(0.37g/kg)和土壤全钾平均含量(7.05g/kg)最高;(2)5种典型森林土壤层(0-60cm)有机碳、全氮和全磷储量均表现为表层高,而全钾则为底层最高,此5种典型森林土壤层有机碳、全氮、全磷、全钾的平均储量分别为157.10t/hm~2、3.58t/hm~2、1.42t/hm~2和30.96t/hm~2;5种典型森林生态系统土壤层有机碳总储量以滇油杉林(240.59t/hm~2)最高,常绿阔叶林全氮的总储量(6.39t/hm~2)最高,而云南松林全磷(2.00t/hm~2)和全钾(42.58t/hm~2)储量最高;(3)5种典型森林土壤层(0-60cm)有机碳、全氮、全磷、全钾平均价值总量为30.69×10~4元/hm~2,其中价值总量以云南松林最高,为35.50×10~4元/hm~2,华山松林最低,为26.99×10~4元/hm~2;土壤固碳价值量平均为8.67×10~4元/hm~2,固氮价值量平均为6.13×10~4元/hm~2,固定全磷和全钾的平均价值量分别为2.27×10~4元/hm~2和13.62×10~4元/hm~2;在有机碳及N、P、K营养元素储量总价值中各元素价值的贡献率以全钾最大(44.39%)。     

秋季主要庭院树种空气颗粒物日变化规律研究

对福建柏林秋季空气颗粒物浓度日变化规律的分析表明:(1)福建柏林内外颗粒物日变化林内外差异不大,林内外在17:00或(19:00)四种粒径空气颗粒物浓度差异显著(P0.05),林内外均在7:00出现全天的第1个高峰、林内在19:00而林外在17:00(TSP、PM_(10)、PM_(2.5))或者19:00(PM_(1.0))出现全天的第2个高峰;林内外均在11:00-13:00出现全天的低谷;(2)4种不同粒径空气颗粒物日变化趋势大体相似,TSP两个峰值出现在中午和傍晚,两个低谷值出现在9:00或15:00-17:00,PM_(10)比TSP提前2h,PM_(2.5)的两个高峰值出现在13:00和19:00;两个低谷值出现在9:00和15:00;(3)天气条件对颗粒物浓度的影响结果发现高温、低湿、相对静风状态空气颗粒物浓度增加。