城市森林公园不同植物群落特征对环境效应的影响

研究城市森林公园不同植物群落的生态效应及其影响因素,能够为深入研究城市绿地植被结构优化提供参考。以太原市森林公园为研究对象,选取不同类型的植物群落18个,分析不同植物群落结构对温湿度、空气颗粒物(PM_2.5、PM₁₀)和空气负离子浓度的改善作用。研究结果表明,植物群落降温量均值达到2.51～6.98℃,增湿量均值达到4.96%～39.23%,其中旱柳、旱柳+圆柏和油松+华北五针松的降温效果较好,而国槐+油松、国槐、青杨的增湿效果较好。在阻滞空气颗粒物方面,国槐、国槐+油松、青杨、青杨+华北五针松、忍冬和旱柳+圆柏等植物群落效果较差,其PM_2.5和PM₁₀含量反而高于对照;白蜡、油松+华北五针松、油松和圆柏等植物群落阻滞空气颗粒物效果较好,其中PM_2.5阻滞量为18.95～19.96,PM₁₀阻滞量为23.64～25.7。在增加空气负离子浓度方面,所有群落都有正向效应,其中山桃、青杨、忍冬效果较好,增量分别达到468.61、351.09、338.71 ion...     

夏季不同结构绿地空气负离子浓度与环境因子关系

在2014年夏季,通过对宿迁市不同结构绿地和对照点的空气负离子浓度以及温度、湿度、风速、光照强度进行监测分析,结果表明:不同结构绿地及对照点内空气负离子浓度日变化均明显,但负离子浓度日变化的波峰和波谷出现的时间和大小有所不同;负离子浓度均值从大到小的顺序是乔灌草、小阔叶乔草、大阔叶乔草、针叶乔草、篱草、草坪、对照点,分支点低的小阔叶乔草负离子浓度显著高于分支点高的大阔叶乔草;空气负离子浓度与不同结构绿地的温度都达到了显著负相关,与相对湿度达到显著正相关.     

公园绿地及周边环境PM2.5浓度特征及影响因素

【目的】评价城市公园对降低大气PM_2.5质量浓度的作用,同时探讨环境因素对PM_2.5质量浓度的影响。【方法】以北京市北小河公园为研究对象,通过PM_2.5质量浓度监测仪测定公园绿地内、公园附近建筑室内及公园道路旁(开敞空间)的PM_2.5质量浓度,对公园及其附近建筑室内与道路旁PM_2.5浓度做差异对比分析,同时监测温湿度、风速及气压、车流量,以分析环境因素对PM_2.5质量浓度的影响。【结果】①公园及其附近建筑室内与道路旁PM_2.5浓度日变化趋势基本一致,呈现双峰单谷型,即早晚高、白天低。②无污染或轻度污染时,公园绿地PM_2.5质量浓度均低于道路旁及附近建筑室内,PM_2.5质量浓度分别降低了5.7%和6.9%,说明公园绿地对PM_2.5有一定的滞留作用; 中度污染天气条件下,公园内PM_2.5浓度同样低于道路旁与建筑室内,降幅分别为3.6%和7.3%,公园绿地对PM_2.5仍有一定的滞留作用; 重度污染质量条件下,公园内PM_2.5质量浓度略低于道路旁,降幅仅为0.3%,而比建筑室内升高了5.5%。③公园绿地PM_2.5质量浓度与温度、风速呈负相关关系,与相对湿度、气压呈正相关关系; 道路旁PM_2.5质量浓度与车流量呈正相关。【结论】在中度污染及以下环境空气质量条件下,公园绿地对PM_2.5有一定的滞留作用,说明公园绿地对PM_2.5滞留作用的发挥受一定的环境空气质量条件的制约。     

西安冬季高层公寓室内外颗粒物浓度水平与变化

 以西安市冬季某研究生高层公寓为监测对象, 通过1 min 时间间隔同步监测, 研究了不同楼层室内外空气中颗粒物PM1、PM_2.5、PM₁₀以及总悬浮颗粒物TSP 的质量浓度、分布状况与变化特征。结果表明, 西安市冬季高层公寓存在严重的颗粒物污染, 室内粗颗粒物PM₁₀质量浓度为(65.5±20.0)~(142.0±16.9)μg/m³, 略低于室内空气质量标准, 但室内细颗粒物PM_2.5及超细颗粒物PM1分别为(52.2±14.3)~(111.5±12.2)μg/m³和(50.6±13.9)~(108.7±11.9)μg/m³, 其中PM_2.5质量浓度占总悬浮颗粒物TSP 的50%以上;室外以粗颗粒物PM₁₀为主, 楼层高度与颗粒物质量浓度之间无显著关联。     

城市公园不同植物群落内空气负离子变异格局及影响因素

选取上海市中心城区中山公园中9个不同配置的植物群落,通过1年内连续监测空气负离子浓度,分析得到了各群落中负离子的变异格局,并探索了不同群落结构、不同郁闭度、周边水体等因素对空气负离子浓度的影响.结果表明:中山公园不同群落类型负离子浓度大多在200～700个/cm3,日变化呈单峰形, 1年内在7月至10月间保持较高水平且波动程度较大;群落结构与负离子浓度的关系大致为草乔灌≈乔草乔灌草,群落结构越复杂,负离子变异性越小;负离子浓度变异系数与郁闭度间呈负相关关系,即郁闭度越高,群落中空气负离子浓度的变异系数越低,在每日植物发生光合作用的7:00～19:00,植物郁闭度与负离子浓度变异系数的负相关性更为显著.此外,城市公园中常见的静态水体对负离子浓度的影响不显著.可为城市公园中营造适宜健康的植物群落提供基础数据和科学依据.     

基于激光雷达数据对混合层高度与细颗粒物浓度关系的研究

利用微脉冲激光雷达观测资料, 运用人工辅助算法, 获得2016―2019年白天混合层高度(MLH), 并分析其变化特征及其与空气污染物PM_2.5浓度的关系。结果表明, 混合层高度表现出明显的季节变化和日变化, 春季高度明显大于其他季节, 最大值均发生在 5月。混合层高度在08:00―15:00 BJT的变化趋势与PM_2.5浓度负相关。线性拟合结果表明, 当考虑风速的影响时, 通风指数与 PM_2.5具有更强的负相关关系; 当考虑风向的影响时, 西南风情况下, 混合层高度与PM_2.5具有更强的负相关关系。对天气分型后, 每个天气类型的PM_2.5浓度与混合层高度的相关性更加显著。     

六种城市绿地内夏季空气负离子与颗粒物

为合理规划城市绿地、有益于人们户外活动,研究了6种类型城市绿地空气负离子和颗粒物浓度的日变化、空气质量的差异,分析了负离子与不同粒径颗粒物之间的关系。结果表明:空气负离子和颗粒物浓度日变化均较明显;不同类型绿地空气负离子浓度存在显著差异,其浓度从大到小的顺序为阔叶乔草、乔灌草、阔叶乔木、篱草、针叶乔草、草坪;不同类型绿地空气颗粒物浓度没有显著差异。由枝叶茂盛的高大乔木组成的林地,其空气负离子水平和空气质量较好。总体上空气负离子与颗粒物的相关关系不显著,相比之下,空气负离子对细颗粒物的中和能力较强。     

北京奥森公园侧柏林空气颗粒物不同季节变化规律

本文通过对北京市奥森公园侧柏林内外,一年四季4种粒径空气颗粒物浓度全天24h监测、并同步观测空气温湿度、风速、光照等气象因子,分析了林内外不同粒径颗粒物浓度的四季变化、日变化和小粒径颗粒物所占比例日变化规律,并对各粒径颗粒物与小气候因子之间的相关性和显著性进行分析,结果表明：1)侧柏林内外空气颗粒物浓度虽然在不同季节表现出不同的变化规律,但总体来说,林缘的均值高于林内均值,且夜间浓度高于白天,且四季均在5:00-7:00时间段不同程度达到峰值;2)从不同粒径颗粒物浓度的四季变化来看,林内TSP、PM10和PM2.5浓度的高低排序为：冬季＞秋季＞夏季＞春季,PM1.0颗粒物浓度的排序为：冬季＞夏季＞秋季＞春季;林缘TSP、PM10和 PM1.0浓度的高低排序与林内一致,而PM2.5浓度的高低排序为：冬季＞夏季＞秋季＞春季;3)林内外小粒径颗粒物所占比例的四季变化：与颗粒物浓度的季节变化相似均是冬季最大,夏季次之,秋季、春季最小;4)在一定范围内,林内外空气颗粒物浓度与相对湿度、光照均呈正相关,温度和风速呈负相关,且林缘的颗粒物浓度与风速呈显著负相关,随着粒径的减小,相关性变大。说明侧柏林内较林缘相比有较好的滞尘效果,适合保健型园林的开发和建设。     

道路绿化林对空气颗粒物浓度的影响

以郑州市新107国道为例,对绿化林带两侧空气中颗粒物的浓度进行了观测．主要测定了TSP,PM10,PM25,PM14种粒径的颗粒物浓度．结果表现为：4种粒径的空气颗粒物浓度从8：00-18：00的日变化趋势呈倾斜的“L”形,呈上午高,下午低的走势;绿化林带能净化空气中的颗粒物,对鸭P和PM10的净化效果比PM25,PM1的效果好;颗粒物浓度跟车流量呈正相关,跟风速呈负相关．     

不同植物群落的空气负离子浓度分布特征及其差异分析

植物群落对空气负离子浓度具有直接影响。本研究于2022年4—12月在太原理工大学植物园开展实地观测,选取8种不同类型的植物群落为研究对象,测定空气负离子浓度、空气温度、相对湿度、PM2.5、PM10等指标,分析不同植物群落空气负离子浓度变化差异及其影响因素。结果表明,(1)不同季节空气负离子浓度的日变化趋势不一致,春季呈上升趋势,其中9：00至10：00和17：00至18：00时段升幅较大,中午时段较为平稳;夏季呈上午上升、中午下降、下午再次上升的变化趋势,并且各植物群落在17：00至18：00时段达到全天最高值;秋季呈现先升高后降低的变化趋势,即早晚时段空气负离子浓度较低,上午 10：00至12：00达到全天最高值;冬季变化不明显。(2)不同植物群落夏季空气负离子浓度值高于春秋两季,且植被组成结构复杂的植物群落高于植被组成结构简单的群落,其中,S4(侧柏Platycladus orientalis+核桃Juglans regia+紫叶李Prunus Cerasifera)和S7(山楂Crataegus pinnatifida)两个植物群落的空气负离子浓度均值高于其他群落。(3)不同植物群落空气负离子浓度与气象因素的相关关系不一致,总体呈现出与空气温度正相关,与相对湿度、PM2.5和PM10负相关的规律。     

空气细颗粒物污染的来源、危害及控制对策

 近年来由空气细颗粒物(PM_2.5)引起的大气污染现象频发,成为全社会广泛关注的环境问题.结合国内外研究,综述了PM_2.5污染的来源、危害及控制对策的相关研究进展.研究表明,人类活动排入大气中的一次颗粒物、一次颗粒物与大气中的气态污染物相互作用形成的二次颗粒物是PM_2.5的主要来源.长期暴露在PM_2.5环境中,会对人体的呼吸系统、心脑血管系统、神经系统及免疫系统的健康造成伤害.PM_2.5还会导致大气能见度下降,影响正常的生产、生活.针对中国PM_2.5的污染现状,提出了PM_2.5污染的控制对策及建议.     

基于PCA-BP神经网络的PM2.5季节性预测方法研究

【目的】分季节预测PM_2.5浓度值,利用PCA方法对数据进行降维,分析季节及气象因素对PM_2.5的影响,在提高预测准确率的同时降低时间复杂度。【方法】以合肥市2014—2017年的PM₁₀、SO₂、CO₂、CO、O₃浓度值,以及同时段的气象因素值,对PM_2.5浓度进行预测。数据分析中发现PM_2.5在不同季节浓度差异较大,故本研究选择分季节进行预测;为了提高预测准确率,加入如风力、温度、湿度、气压等气象因素进行预测,同时采用主成分分析(PCA)的方法进行数据降维,将降维后的数据再输入BP神经网络模型进行预测。【结果】实验采用3组实验进行对比:5种污染物指标(PM_2.5-5)预测PM_2.5、加入气象因素的综合12项指标(PM_2.5-12)预测PM_2.5、对综合指标进行PCA处理后的(PM_2.5-PCA)预测PM_2.5。实验结果表明:4个季节的PM_2.5浓度值有较大变化,均方根误差(RMSE)的差值较大;采用PM_2.5-PCA的方法,在任何季节的RMSE均有降低,相关系数(r)均有所提高。【结论】PM_2.5浓度具有季节性特征,采用季节性预测方法可以提高预测准确率;同时采用PCA方法进行降维,可以在保证准确率的同时降低预测时间复杂度。     

城市慢行道路中交通颗粒物的时空分布

为了捕捉城市慢行道路中空气污染的高时空分辨率特征, 构建了基于微型传感器的骑行测量平台, 通过收集福州市西三环快速路沿侧慢行道亚微米颗粒物(PM_1.0)和黑碳 (black carbon, BC) 的质量浓度样本, 可视化解析交通污染的时空变化及原因. 研究表明: 慢行道的颗粒物质量浓度整体呈现小区侧大于沿江侧, 交通早、晚高峰大于中午; 早高峰 BC 稳定聚集但 PM_1.0 波动较大, 晚高峰则相反; 慢行道颗粒物的质量浓度下降与临近主干道的距离、植被丰度正相关; 颗粒物冷点距离干道远且四周植被覆盖高, 热点多分布在施工与拥堵的复杂交通环境中; BC 热点与复杂路况同步, 但 PM_1.0 热点还与周围环境相关. 因此, 有必要聚焦道路交通排放的主要构成, 并结合局部地形、空间、环境等因素来改善慢行道空气质量, 从而提升健康出行品质.     

基于多机器学习模型的逐小时PM2.5浓度预测对比

【目的】比较分析XGBoost模型、LightGBM模型、随机森林模型(RF)、K最近邻模型(KNN)、长短期记忆神经网络(LSTM)、决策树模型(DT)共6个PM_2.5浓度预测模型,以准确、及时预测环境PM_2.5浓度。【方法】基于重庆市合川区2020年全年空气质量监测数据和气象数据,通过最大相关最小冗余算法(MRMR)进行数据降维选择最优特征子集,作为模型的输入,逐一进行PM_2.5浓度预测;考虑到不同季节PM_2.5浓度差异较大,故分季节预测了PM_2.5浓度;为了探究各模型预测性能,计算了各模型运行时间和内存占用,并基于PM_2.5与特征变量的相关性和特征变量的重要性探讨了模型预测性能季节性差异原因。【结果】模型总体预测精度从高到低排序为 XGBoost、RF、LightGBM、LSTM、KNN、DT模型;预测性能方面,6个模型均表现为秋冬季节预测精度高于春夏季节;LightGBM模型可在保证模型精度的情况下,大幅减少模型训练时间和内存占用;特征重要性显示PM₁₀浓度、气温和气压的重要性高,O₃浓度、风向和NO₂浓度重要性相对较弱。【结论】采取MRMR方法进行数据降维选取的最优特征子集能较好地预测PM_2.5浓度;相比较而言,XGBoost、RF、LightGBM、LSTM模型在PM_2.5浓度预测上具有较优性能,其中综合性能较好的为LightGBM模型。     

泰州市区空气重金属污染的多重监测研究

近年来,我国频繁发生的雾霾事件引起了人们对城市空气污染的广泛关注,大气颗粒物中含有的重金属与人类呼吸系统疾病发病率以及呼吸系统的损伤具有一定的相关性。笔者对泰州市区大气颗粒物PM_2.5(颗粒物直径小于2.5 μm)和PM₁₀(颗粒物直径小于10 μm)、道路灰尘、活藓和藓袋中Cd、Cr、Cu、Pb、Ni、Zn的含量与污染特征进行了分析。结果表明,粒径最小的PM_2.5中重金属浓度最高,可以作为空气重金属污染分析的最佳监测对象; 活藓法测得的数据与PM₁₀和道路灰尘测定值相接近,具有一定可靠性。污染指数分析结果表明,现阶段泰州市区Cd、Cu、Zn污染较严重,分别达到了土壤背景值的18.86、3.54和3.15倍,其他重金属污染不严重。     

秦俑博物馆室内气溶胶的演化特征及影响因素

 分析了2013 年秦俑博物馆(秦俑馆)1 号坑遗址保护展示厅的室内空气质量, 包括微气候条件、气溶胶质量浓度及化学组成的冬、夏季特征, 并通过探讨其在1989 至2013 年间的演化, 评价博物馆的旅游规划和环境改善政策对文物保存大气环境的长期影响。自20 世纪90 年代开始, 秦俑馆内一系列环境措施的实施和旅游条件的建设, 对秦俑馆室内的气溶胶及其组成产生了显著的影响。其中, 夏季室内总悬浮颗粒物(TSP)的质量浓度由1994 年的540.0 μg·m^-3降低至2004 年的172.4 μg·m^-3, 冬季TSP 的质量浓度由1994 年的380.0 μg·m^-3降低至2005 年的312.5 μg·m^-3。夏季PM_2.5的质量浓度由2004 的108.4 μg·m^-3降低至2013 的65.7 μg·m^-3, 冬季PM_2.5的质量浓度由2005 的242.3 μg·m^-3降低至2013 的98.6 μg·m^-3。尽管如此, 秦俑馆内的文物依然面临气溶胶酸性组分的长期威胁。     

城市森林对大气颗粒物(尤其PM2.5)调控作用研究进展

随着工业化进程的加快,近年来大气颗粒物已成为我国城市大气的主要污染物, 其中PM_2.5备受关注,如何有效降低PM_2.5对城市环境的危害已成为亟须解决的问题。笔者阐述了城市森林植被对大气颗粒物的减尘、滞尘、阻尘等的作用机制,从植被个体层面讨论了植物叶表面形态特征对阻滞大气颗粒物影响研究的最新进展,分析了大气颗粒物对植被生长发育的影响,以及不同树种对大气颗粒物(尤其PM_2.5)的滞留能力; 从森林植被层面分析了森林植被对大气颗粒物的调控作用研究进展,比较了不同植被类型阻滞大气颗粒物的效益。总结认为,在今后的研究中应根据不同区域筛选区域代表树种,对各代表树种阻滞吸收颗粒物的效果进行定量分析,明确各个树种单位面积吸附颗粒物的滞留量,并根据区域大气颗粒物中的主要化学成分,有针对性地挑选易于吸收相对应化学物质的植被类型。