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《四川林业科技》2016,(6)
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。 相似文献
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《浙江林业科技》2020,(1)
为研究城市森林对PM_(2.5)和PM_(10)的吸附消减作用以及探究城市林带消减颗粒物的有效半径范围,选择紧邻交通干道玉古路的杭州植物园木犀专类园作为试验监测点,于2018年的4-5月(春季)和7-8月(夏季),在林缘向林内垂直于道路方向0 m,100 m,200 m处布设3个监测点,在春季和夏季对梯度点上PM_(2.5)与PM_(10)浓度的分布与变化进行监测,分析其浓度变化与绿地斑块宽度及相关气候因子之间的关系。结果表明:(1)城市森林内春季PM_(2.5)和PM_(10)浓度均显著高于夏季(P0.05)。春季两种颗粒物浓度日变化总体呈下降趋势,夏季早晚偏高;春季PM_(2.5)浓度在林内100 m处最高,PM_(10)浓度在0 m处最高;夏季两种颗粒物浓度均为0 m处最高,200 m处最低,符合距离传播规律;(2)夏季绿地对PM_(2.5)和PM_(10)浓度的消减效率显著高于春季(P0.05),且绿地对PM_(2.5)和PM_(10)浓度的最高消减效率均出现在夏季200 m梯度。 相似文献
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《绿色科技》2016,(16)
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。 相似文献
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《绿色科技》2016,(12)
对2014年1月1日至2014年12月31日湾梁、惠景城两个监测点位的PM_(2.5)、PM10、SO_2、NO_2、O3、CO六项污染物小时浓度,作为居民点和路边点代表进行了数据分析。分析结果发现:受气象条件季节变化影响,路边点和居民点PM_(2.5)、PM10、SO_2、NO_2、CO浓度均为秋冬季较高,夏季最低,而O3则为夏秋季最高。2014年路边点PM_(2.5)月均浓度最高值和最低值分别出现在1月和8月,浓度值分别为97μg/m3和22μg/m3,比居民点高出22.2%和10.2%。2014年各月份路边点PM_(2.5)/PM10在50.0%~82.8%。路边点PM_(2.5)浓度与当天PM10浓度相关系数最高,其次为NO_2、SO_2、CO。与前两天、前三天的各种污染物浓度相关性不强,与前一天的PM_(2.5)、PM10和NO_2存在一定的相关性。路边点因离交通源更近,PM_(2.5)浓度与NO_2浓度相关关系更明显。在不同湿度范围内,路边点和居民点PM_(2.5)浓度和大气能见度存在近似于幂函数的减函数关系。 相似文献
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《陕西林业科技》2017,(3)
利用2014年8月—2015年7月西宁市5个典型绿地空气中可吸入颗粒物PM_(2.5)和PM_(10.0)及同期气象因子监测资料,分析了可吸入颗粒物分布特征、污染水平及其与气象因子的关系。结果表明:(1)西宁市5个典型绿地空气中PM_(2.5)的平均浓度为0.034mg·m-3,低于我国日平均浓度标准(0.065mg·m-3)47.69%,PM_(10.0)为0.153mg·m-3,超出我国PM_(10.0)日平均浓度二级质量标准(0.15mg·m-3)2.00%。尤其是海湖大道、新宁广场和省委家属院PM_(10.0)超标率分别为44.00%、13.33%和6.67%,应引起大众和相关部门的高度重视;PM_(2.5)和PM_(10.0)浓度从大到小的排序为海湖大道新宁广场省委家属院麒麟湾植物园;(2)5个典型绿地空气中PM_(2.5)和PM_(10.0)的日平均浓度变化和年平均浓度变化趋势基本一致,具有区域分布特征;(3)PM_(2.5)、PM_(10.0)与温度和相对湿度呈负相关,与风速没有相关性。PM_(2.5)与PM_(10.0)之间有较好的相关性。 相似文献
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为了解衡阳市不同工业区大气PM_(2.5)微观形貌特征及化学组分,于2016年12月至2017年3月采集了衡阳市两个典型工业区的56个PM_(2.5)样品,并利用扫描电镜-X射线能谱法(SEM-EDX)分析了工业区冬、春季PM_(2.5)样品的微观形貌特征及化学组分。研究结果表明:衡阳市工业区大气PM_(2.5)污染整体呈现冬季春季的特点,且钢管厂和松木工业园冬季PM_(2.5)污染水平相当,但春季污染水平差异较明显。SEM-EDX法分析还发现衡阳市钢管厂大气PM_(2.5)主要为铁氧化物或烟尘集合体,而松木工业园大气PM_(2.5)主要为硅铝酸盐或硅氧化物,PM_(2.5)颗粒物属性差异可能与工业区燃烧工艺及周边环境有关。 相似文献
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《绿色科技》2017,(2)
根据2015年1~12月深圳市11个大气自动监测国控站点PM_(2.5)小时浓度监测数据,结合气象站小时观测数据,采用Correl相关系数法、玫瑰图等分析了深圳市PM_(2.5)浓度的污染分布与输送迁移特征。结果显示:2015年深圳市主导风向为NNE(东北偏北风),风向频率为12.3%,全年PM_(2.5)平均浓度为29.8μg/m3,整体季节平均浓度特征均表现为冬季秋季春季夏季;PM_(2.5)与露点、能见度呈显著负相关,相关系数分别为-0.517与-0.540,与海平面气压、温度呈明显的实相关,相关系数为0.439、-0.411,与风向、风速、相对湿度为微相关;深圳吹海风时,参照年均值标准,PM_(2.5)污染发生概率为22.7%,且发生秋冬季海风型PM_(2.5)污染时PM_(2.5)平均浓度可高达50.6μg/m3。主导风型下的PM_(2.5)污染事件占全年PM_(2.5)污染事件的61.1%,且风速大于3m/s时PM_(2.5)污染发生事件占比仅为6.26%;2015年全年西北陆风、主导风、海风气团输送情景下的PM_(2.5)平均浓度分别为40.1、35.8和26.2μg/m3,冬季时西北陆风输送通道下的PM_(2.5)平均浓度整体上明显高于海风、东北偏北陆风输送通道。 相似文献
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结合重庆市2016年1～12月份PM_2.5浓度变化数据,分析了重庆市PM_2.5浓度的时空变化特征,根据PM_2.5的空间关联性特点,结合主城区土地利用、道路交通、人口密度和自然地理等要素构建了LUR模型,研究了渝北区PM_2.5变化情况及影响因素。结果表明:就时间特征而言,PM_2.5在日变化上呈的双峰单谷型,10:00～12:00和22:00至次日1:00达到峰值,在16:00达到低谷。在月变化上,在春冬季高,夏季浓度低,PM_2.5变化趋势为U型。在季节变化上,春夏季浓度较低,到了秋冬季PM_2.5浓度逐渐升高。同时,在空间变化上,PM_2.5浓度变化存在集聚效应,礼嘉,两路,空港地区PM_2.5浓度较高,离中心城区越远,PM_2.5浓度逐渐降低。根据LUR回归分析的结果显示:林地面积、产业结构、居民点面积与人口密度在不同程度上影响着PM_2.5浓度变化。 相似文献
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《绿色科技》2016,(14)
根据2014年佛山市环境空气质量实时发布平台发布的PM_(2.5)监测数据研究了佛山市PM_(2.5)污染时空分布特征。结果表明:2014年佛山市PM_(2.5)日均浓度集中在16~45μg/m~3的浓度区间,PM_(2.5)日均浓度超标的日子主要出现在秋冬季(1月、10~12月)和春季(3月)静稳天气多发的时段,以及夏季(6月)台风外围下沉气流影响时段。污染日平均浓度为101μg/m~3,为年均浓度45μg/m~3的2.2倍。污染时段周末的污染天数略高,受夜间逆温等气象条件影响,污染日内PM_(2.5)各时刻的浓度出现夜间偏高。靠近污染源和污染输送通道的点位年均浓度较高。利用克里金插值进行年均浓度和污染日平均浓度空间分析发现,浓度高值区均位于与广州中心城区相邻,工业制造业较为发达的东北部。污染时段内,中度污染的污染带影响面积覆盖南海区和禅城区的大部分区域。 相似文献
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利用2017年泉州地区各县(市、区)的PM_(2.5)监测数据,分析了各地PM_(2.5)的污染特征,结果表明:泉州各县(市、区)PM_(2.5)年均值范围为23~33μg/m~3,均达年均值二级标准限值,监测浓度差别不大,泉港相对较高,永春、德化相对较低;各县(市、区)PM_(2.5)浓度基本呈现冬春季节大于夏秋季节、夏季最低的特征。针对PM_(2.5)污染特征,提出了具体的防治对策。 相似文献
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根据2016年典型区域城市环境空气质量自动监测数据,全面分析了京津冀、长三角、珠三角典型区域城市PM_(2.5)与PM_(10)比值相关性分析。结果表明:PM_(2.5)与PM_(10)比值区域不同占比不同,发达城市北京、上海PM_(2.5)占比最高,主要为细颗粒物污染。珠三角地区PM_(2.5)与PM_(10)比值相关性稳定,污染物成分稳定。PM_(2.5)与PM_(10)比值受地域性温度和相对湿度影响相关性不同。 相似文献
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千岛湖国家森林公园大气能见度变化特征及其影响因素 总被引：1，自引：0，他引：1
【目的】研究千岛湖国家森林公园大气能见度变化特征及其影响因素,为提升森林景观及游览质量提供数据支撑。【方法】利用2015-12-01—2016-11-30监测数据,分析大气能见度变化特征,探究大气污染物(PM_(10)、PM_(2.5)、SO_2、NO_2、CO和O_3)和气象因子(风速、气温、露点温度、海平面气压和空气相对湿度)对大气能见度的影响。【结果】千岛湖国家森林公园年均大气能见度为12.84 km,除PM_(2.5)年均浓度略超出环境质量一级标准外,其他大气污染物年均浓度皆处于一级标准内,表明千岛湖国家森林公园空气质量较高;大气能见度呈夏秋季高、春冬季低的变化特征,最大值出现在8月,最低值出现在1月;从日变化规律看,最大值出现在傍晚(17:00),最低值出现在清晨(5:00);将大气能见度分为极差(4 km)、差(4~10 km)、好(10~20 km)和极好(≥20 km)4个级别进行分析,发现不同级别大气能见度出现的频率有明显季节性,春冬季极差和差的频率高,好和极好的频率低,夏秋季好和极好的频率较高,差和极差基本未出现;年内数据相关性分析显示,大气能见度与大气污染物PM_(10)、PM_(2.5)、CO、SO_2和NO_2浓度及空气相对湿度和海平面气压负相关(相关系数分别为-0.29,-0.33,-0.26,-0.16,-0.35,-0.42和-0.11),而与气温、风速和露点温度正相关(相关系数分别为0.39,0.20和0.19);K均值聚类分析表明,千岛湖大气能见度较高时,气象条件为高温、高风速、低湿和低海平面气压,是夏秋季午后典型的气象特征,而大气能见度出现低值时,气象特征为低温、高湿、高海平面气压和低风速,为春冬季夜晚及凌晨典型的气象特征;以消光系数、干消光系数与AQI和大气污染物PM_(10)、PM_(2.5)、SO_2、CO、NO_2浓度构建回归模型,显示回归(P0.001),且相对于其他污染物浓度指标,AQI和PM_(10)、PM_(2.5)浓度对大气能见度贡献率(R2)较高,表明其对大气能见度变化影响较大。【结论】千岛湖国家森林公园大气能见度高,空气环境质量较好,大气能见度呈现出明显的季节和日变化特征;大气能见度与大气污染物浓度和气象因子相关,气温、风速、空气相对湿度对大气能见度影响较高,AQI和PM_(10)、PM_(2.5)浓度对大气能见度影响较大;除去雨、雾等特殊天气影响后的大气能见度可有效反映大气环境质量。 相似文献
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为探究冬、春两季不同植物群落的不同垂直高度处PM_(2.5)浓度的变化,运用垂直梯度法对北京奥林匹克森林公园碳通量塔、鹫峰国家森林公园气象观测塔及对照点(北京林业大学校内)共3处样地进行研究。结果表明:春季样地的PM_(2.5)浓度值呈现为冠层以上(塔上部,12 m处)冠层(塔中部,9 m处)冠层以下、地面以上(塔下部); PM_(2.5)浓度日变化基本呈现06∶00—10∶00早上高峰,10∶00—14∶00降低,18∶00—22∶00又呈现出升高的"倒N"型的变化规律;鹫峰国家森林公园气象观测塔3层PM_(2.5)浓度值表现为塔上层塔中层塔下层; 3处地点同一高度处的PM_(2.5)浓度值表现为北京林业大学奥林匹克森林公园鹫峰国家森林公园; 3处地点的PM_(2.5)值为冬季春季。 相似文献
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《中国城市林业》2022,(1):21-28
探究北京西、北环山因素影响下的相同结构植物群落PM_(10)浓度差异,可从城市视角为公园植物群落搭配及提升设计提供参考。本研究以北京市海淀区为例,测定不同山体位置关系下5个公园内20个典型植物群落PM_(10)浓度,分析不同植物群落内PM_(10)浓度时空变化、植物群落结构对PM_(10)的消减作用、PM_(10)浓度与温度及空气相对湿度的关系。结果表明:1)山体距离因子与PM_(10)浓度空间分布具有一定正相关关系,植物群落PM_(10)浓度日变化趋势呈现出"U型"的分布状态;2)植物群落结构PM_(10)消减率为草坪型>乔灌草型>乔草型>乔灌型;3)PM_(10)浓度与温度呈负相关关系,与空气相对湿度呈正相关关系,且温湿度对与山体距离远的公园影响更大。 相似文献
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随着工业化、城市化进程加快,中国城市的大气质量正面临前所未有的考验。利用2015～2017年博乐市城市空气质量监测数据,以大气污染因子二氧化硫(SO_2)、二氧化氮(NO_2)、可吸入颗粒物(PM_(10))、细颗粒物(PM_(2.5))为研究对象,分析了年、季节及月变化特征;利用Daniel趋势检验Spearman秩相关系数法,分析了博乐市环境空气中的主要污染物变化规律,及大气环境质量变化趋势。结果表明:2015～2017年间,博乐市NO_2和PM_(10)为首要污染物,呈上升趋势;PM_(2.5)和SO_2呈现下降趋势,但下降趋势均不显著。各大气污染物浓度均呈现双峰型, PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2和NO_2年平均质量浓度分别为(29.63±19.7)、(66.9±36.8)、(15.6±9.3)、(17.8±9.13)μg/m~3。4种大气污染物浓度季节变化基本一致,均呈冬季秋季春季夏季的趋势。研究结果可为博乐市大气污染治理提供基础资料。 相似文献