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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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《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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《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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《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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《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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《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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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,(10)
指出了深入了解大气颗粒物浓度的时空变化格局,对于大气污染防治、预警预报等具有重要理论和实践意义。结合2015年1月至2015年12月武汉10个监测站点每小时PM_(2.5)和PM_(10)浓度数据和气象数据,研究了武汉市城区大气颗粒物浓度时空分异特征及与气象环境条件的关系。研究结果表明:武汉市城区PM_(2.5)和PM_(10)浓度均呈现出西部最低、东部居中、中部高低斑块状分布的空间格局。时间上各城区均呈现颗粒物浓度随着月份变化先降低后升高,1月份最高,7月份最低,且浓度呈现夏季秋季春季冬季的变化规律。相关性分析表明,武汉市城区大气颗粒物浓度时空变化特征与降水量、气温等气象因子呈现出显著负相关关系,与风速关系不显著。 相似文献
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《中南林业科技大学学报(自然科学版)》2016,(10)
在南海子公园、北京植物园、西山森林公园和松山自然保护区四个园林绿化区内以油松、白皮松、国槐、柳树和杨树等常见典型绿化树种为研究对象,于秋季采集各树种叶片,应用气溶胶再发生器获得不同树种叶片表面PM_(2.5)吸附量,并用电镜扫描叶表面特征。结果表明:南海子公园和松山自然保护区中均是桧柏和白皮松的吸附量最大,分别为0.26±0.003 8、0.18±0.022 7μg/cm~2和0.252±0.228 1、0.162±0.016 7μg/cm~2,北京植物园中则是以油松(0.33±0.122μg/cm~2)和雪松(0.43±0.099μg/cm~2)最为突出,而西山森林公园中油松吸附量明显高于其它树种同一树种,其吸附量为1.078±0393 4μg/cm~2,是最小值(五角枫)的9.6倍,说明不同树种在相同地点对PM_(2.5)的吸附量基本表现为针叶树种高于阔叶树,且针叶树种间吸附量差异较阔叶树种间差异显著;不同地点PM_(2.5)的吸附量,基本表现为西山森林公园北京植物园南海子公园松山自然保护区,树种吸附量与大气颗粒物浓度均呈正相关性,其中柳树、杨树(P0.05)和油松(P0.01)叶表面PM_(2.5)吸附量与大气颗粒物浓度成呈显著正相关,即在一定范围内,树种叶片PM_(2.5)吸附量随空气污染的加重而增加。 相似文献
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指出了PM_(2.5)超标的新闻时常拨动人们敏感的神经,全国190座城市的PM_(2.5)年均浓度平均为60.8μg/m3,其中PM_(2.5)年均浓度达到"国标"35μg/m3的城市仅18座,超标城市占90%以上。多个省市因各种原因,导致PM_(2.5)严重超标,其中保定、石家庄、菏泽、聊城等城市问题尤其突出。如何应对日益突出的环境问题,成为摆在人类面前的刻不容缓课题,提出了利用园林植物有效降低大气中的PM_(2.5)的对策,这既是园林部门的工作,也是园林人不可推卸的责任。 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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《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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《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