北京地区不同植被类型空气负离子浓度及其影响因素分析

为研究城市内常见植被的空气负离子浓度水平及其影响因素,选取了北京市内几种常见的植被类型,以无植被覆盖的开阔地为参照对象,采用曲线图、散点图、回归分析等手段研究了不同植被类型的空气负离子浓度差异,并分析了外部环境对空气负离子浓度的影响。结果表明,(1)有林地区空气负离子浓度水平远高于无林地区,北京不同植被类型的空气负离子日平均浓度差异明显,5类样地的日平均空气负离子浓度波动范围在300~1 800 ion·cm-3之间,从高到低排序为:阔叶林针阔叶混交林针叶林灌木林无植被覆盖开阔地,且波动范围也逐渐变小,日平均空气负离子浓度分别达到了1 198、1 069、710、599、516 ion·cm-3。最高值一般出现在早晨或者晚上,最低值一般出现在中午。(2)空气负离子含量受天气变化影响显著,4种天气状况下的空气负离子浓度由高到低依次为:雷雨天晴天阴天雾霾天。(3)空气负离子浓度与温度呈负相关,回归方程为:y=-0.018 9x+40.157(r=-0.848,f=53.782,t=-7.334,P=0.001);与相对湿度呈正相关,回归方程为:y=0.058 0x+16.475(r=0.810,f=40.176,t=6.338,P=0.001)。(4)人类活动对空气负离子浓度影响较大,空气负离子浓度与人流量车流量均呈负相关,空气负离子浓度从中心城区向外逐渐升高,万泉河路、香山路、新平北路3个样地的日平均空气负离子浓度分别为:367、485、548 ion·cm-3。(5)空气负离子浓度室外明显高于室内。(6)空气质量与空气负离子浓度关系显著,空气负离子浓度与空气质量指数、PM2.5浓度均呈负相关。这些结果给城市绿地规划及大气治理提供了一些参考,并对后续进一步的研究做了铺垫。     

广州帽峰山林区空气负离子动态及与环境因子的关系

采用定位连续观测方法,研究了广州帽峰山森林公园负离子含量近5年的年、季、月变化及不同天气的变化规律,并以此对帽峰山森林公园的空气质量进行了计量评价.分析了空气负离子含量与环境因子的相关关系.结果表明:林区不同观测区的负离子含量差异较大,山下瀑布空间负离子含量最高.平均水平达达2l 729 ions.cm-3;林内负离子含量年间及月间变化不大,沟谷小溪和山中部瀑布空间由于人为干扰,负离子含量年动态呈现降低趋势,山下瀑布空间年负离子含量维持在20000 iotis·cm-3左右;负离子含量的季节差异显著,春夏季大于冬秋季,夏季最高、冬季最低.空气质量评价系数CI的最低在2月份、最高在8月份.不同天气条件下负离子含量大小顺序为下雨>晴天>阴天.负离子含量与空气温度呈正相关,与空气湿度呈正相关.与空气气压呈负相关.     

泰安市典型生态功能区空气负离子的时空分布及影响因素分析

为了探讨城市不同生态功能区空气负离子的时空分布及其影响因素,选取泰安市典型生态功能区(广场公园区、居民住宅区、城市道路区和工业厂房区),对其空气正、负离子浓度、可吸入颗粒物(PM10、PM2.5)浓度及其主要环境因子(空气温度、相对湿度、风速)进行同步监测,系统分析评价了各生态功能区空气负离子动态变化特征,以及与环境因子和可吸入颗粒物的相关性.结果表明:(1)广场公园区空气负离子浓度日变化呈明显的单峰形式,居民住宅区、城市道路区和工业厂房区呈双峰形式,广场公园区的空气负离子浓度最高,其次是居民住宅区和城市道路区,工业厂房区最低;(2)各生态功能区CI指数的平均值大小顺序依次为广场公园区居民住宅区城市道路区工业厂房区;(3)空气负离子日变化浓度趋势与相对湿度变化趋势相似,与温度、空气正离子、风速变化趋势相反.对空气负离子浓度日变化影响较大的环境因子是相对湿度和温度;(4)空气负离子和可吸入颗粒物(PM10、PM2.5)的日变化趋势相反,当空气负离子浓度增大时,可吸入颗粒物浓度减小,空气负离子和可吸入颗粒物呈显著负相关的关系,在相关性上PM10PM2.5.     

3种城市森林群落空气负离子的产生能力

通过人工模拟方法确定负离子的自然衰减时间,并结合实时条件下实际空气负离子浓度以及植物群落的本底浓度,计算分析合肥大蜀山森林公园2012年4—6月,雪松、杨树、竹林等植被群落在06:00~18:00之间的负离子产生量,确定不同森林群落负离子产生能力的差异。结果表明:空气负离子的自然衰减规律符合c(t)=2986.6×e-0.0141 t,据此估算出负离子在空气中的寿命(半滞留时间)约为49.16 min。利用06:00时的负离子浓度估算出4—6月雪松、杨树、竹林群落在06:00~18:00之间的负离子产生能力分别为2 493个/cm3、11 228个/cm3、7 037个/cm3。杨树的负离子产生能力相当于雪松的4.50倍,竹林相当于雪松的2.82倍。太阳辐射日总量、叶面积指数是区域内空气负离子浓度日变化的主要因素,而植物群落当年新生叶片量是影响其4—6月间负离子产生能力的主要因素。杨树群落新生叶片量最大,负离子产生能力最强,雪松新生叶片量最少,负离子产生能力最弱。     

城市住区空气负离子浓度时空变化及空气质量评价--以合肥市为例

以夏热冬冷地区合肥市为研究区域,从建筑布局、空间形态、建筑密度、交通路网、植物绿化等方面综合考虑城市住区的不同环境特征,选择12个样点进行实地观测,于2013年8至2014年1月进行了空气离子浓度、风速、温度、相对湿度等指标的实地测定,并对数据进行筛选分析得出结果,空气负离子浓度随季节变化较为明显,夏季最高,平均浓度约为358/cm3,秋季次之,平均浓度约为338/cm3,冬季最低,平均浓度约为322/cm3。总体看来,上午9：00─10：00和下午14：30─15：30区间空气负离子浓度最高,上午10：30和下午16：00─16：30区间空气负离子浓度相对较低。②自由式布局和具有较明显开敞空间的测试样点空气负离子浓度较高。夏季样点9空气负离子浓度最高,平均浓度为815/cm3;秋季样点12空气负离子浓度最高,平均浓度约为483/cm3;冬季样点9空气负离子浓度最高,平均浓度约为407/cm3。最后运用单极系数和安培空气质量评价指数对住区空气质量进行评价,得出住区环境的空气清洁度以允许和清洁为主,等级多分布在D级和B级。根据这些结果和分析得出以下结论：在不同的季节,住区室外环境的空气负离子浓度变化较为明显,夏季最高,冬季最低。②影响城市住区空气负离子浓度最主要气象因子是风速、温度和相对湿度,其中风速和温度与空气负离子浓度呈现出正相关,而相对湿度则总体趋势不明确。③采取层次丰富的植物结构有利于提高环境的空气负离子浓度。④空气负离子浓度与空气清洁度有着密切关系,不同的环境特征下空气清洁度存在差异。⑤以空气负离子浓度为参考标准指导并优化住区建筑布局,不仅有利于提高住区人居环境质量评价工作的科学管理水平,同时对于提高居民的健康水平和营造健康舒适的居住环境具有重要的?     

城市住区空气负离子浓度时空变化及空气质量评价——以合肥市为例

以夏热冬冷地区合肥市为研究区域,从建筑布局、空间形态、建筑密度、交通路网、植物绿化等方面综合考虑城市住区的不同环境特征,选择12个样点进行实地观测,于2013年8至2014年1月进行了空气离子浓度、风速、温度、相对湿度等指标的实地测定,并对数据进行筛选分析得出结果,1空气负离子浓度随季节变化较为明显,夏季最高,平均浓度约为358/cm3,秋季次之,平均浓度约为338/cm3,冬季最低,平均浓度约为322/cm3。总体看来,上午9:00─10:00和下午14:30─15:30区间空气负离子浓度最高,上午10:30和下午16:00─16:30区间空气负离子浓度相对较低。2自由式布局和具有较明显开敞空间的测试样点空气负离子浓度较高。夏季样点9空气负离子浓度最高,平均浓度为815/cm3;秋季样点12空气负离子浓度最高,平均浓度约为483/cm3;冬季样点9空气负离子浓度最高,平均浓度约为407/cm3。最后运用单极系数和安培空气质量评价指数对住区空气质量进行评价,得出住区环境的空气清洁度以允许和清洁为主,等级多分布在D级和B级。根据这些结果和分析得出以下结论:1在不同的季节,住区室外环境的空气负离子浓度变化较为明显,夏季最高,冬季最低。2影响城市住区空气负离子浓度最主要气象因子是风速、温度和相对湿度,其中风速和温度与空气负离子浓度呈现出正相关,而相对湿度则总体趋势不明确。3采取层次丰富的植物结构有利于提高环境的空气负离子浓度。4空气负离子浓度与空气清洁度有着密切关系,不同的环境特征下空气清洁度存在差异。5以空气负离子浓度为参考标准指导并优化住区建筑布局,不仅有利于提高住区人居环境质量评价工作的科学管理水平,同时对于提高居民的健康水平和营造健康舒适的居住环境具有重要的现实意义。     

中外超大城市生态质量遥感评价

超大城市生态系统和地表生物物理组分之间存在复杂的潜在非线性关系,且其产生的生态效应大于中小城市和乡村地区,这使得超大城市生态质量客观评估遇到了技术挑战。该文针对性选取空气质量指数、路网密度、生态连接度、热度、绿度、干度和湿度7个超大城市生态重要影响因子,利用主成分分析方法实现指标集成和阈值自动设定,建立城市生态评价遥感指数(URSEI),对比快速城市化背景下中国超大城市(北京、上海和广州)与进入城市化后期的发达国家超大城市(伦敦、纽约和东京)的城市生态状况差异。URSEI指数评价结果表明,6个城市URSEI均值分布在0.445～0.542之间,伦敦生态质量最好(URSEI为0.542),其后依次为广州(0.533)、北京(0.517)、纽约(0.511)和上海(0.495),东京最差(0.445)。对比URSEI指数的7个指标分量,伦敦与广州URSEI分量中,对生态质量起正向作用的生态连接度和绿度值较高,对生态质量起负向作用的空气质量指数、路网密度、干度和热度值较低,使得这2个城市的生态质量较好。从空间分布来看,城市中心不透水面覆盖率高,植被覆盖少,生态用地的生态效益较低,热岛效应严重,空气质量差,导致其生态质量差;城市大块绿地覆盖区,绿度和湿度高,干度和热度低,空气质量较好,完整连续的生态用地发挥的生态效益也更高,因而生态质量较好。URSEI指数既能作为一个量化指标来刻画区域生态质量,还可以反映城市空间的生态差异性。     

河南中北部不同植被区空气负离子浓度变化分析

为了研究不同植被区空气负离子浓度变化规律及其影响因素,在河南中北部森林、绿地、果园、农田4个植被区选择了8种主要植被类型,在2015年3月—2016年2月观测了空气正负离子浓度及主要气象要素,调查了各植被区主要植被类型的覆盖率,并根据不同植被类型的空气负离子浓度及覆盖率,采用加权平均数法计算出各植被区空气负离子浓度。结果表明,在不同植被类型中,空气负离子日变化规律为:刺槐Robinia pseudoacacia、侧柏Platycladus orientalis、女贞Ligustrum lucidum、广玉兰Magnolia grandiflora、樱桃Cerasuspseudocerasus、葡萄Vitis vinifera多为双峰曲线,小麦Triticum aestivum+玉米Zea mays、小麦+花生Arachis hypogaea及无植被区多为单峰曲线。空气负离子的年变化规律为:各植被类型均为单峰曲线,峰值出现在6—8月。空气负离子年平均浓度:刺槐(448 ion·cm~(-3))侧柏(438 ion·cm~(-3))樱桃(328 ion·cm~(-3))葡萄(321ion·cm~(-3))小麦+玉米(314 ion·cm~(-3))小麦+花生(309 ion·cm~(-3))女贞(309 ion·cm~(-3))广玉兰(302 ion·cm~(-3))。在不同的植被区中,空气负离子浓度日变化规律为:森林为双峰曲线,绿地、果园、农田为单峰曲线。空气负离子年变化规律为:森林、绿地、果园为单峰曲线,峰值出现在7月或8月;农田为双峰曲线,峰值分别出现在7月与11月。年平均空气质量指数:森林(413 ion·cm~(-3))果园(305 ion·cm~(-3))农田(302 ion·cm~(-3))绿地(299 ion·cm~(-3))。森林、绿地的空气负离子浓度与温湿度呈显著正相关性;果园空气负离子浓度与气温呈极显著正相关性;农田空气负离子浓度与温湿度相关性不显著。     

中国城市环境中空气负离子研究进展

空气负离子被誉为“空气维生素和生长素”,其浓度被列为衡量空气质量好坏的一个重要指标,对于城市空气质量的改善意义重大。综述了中国城市环境空气负离子研究方面的主要进展,对空气离子产生的机理机制、观测方法、时空特征、评价指标体系以及关键影响因子及其相互之间的关系等方面进行深入和系统的阐述。其中重点阐述了空气负离子与不同自然环境和建筑环境的关系。国内外主要研究结果表明,(1)不同环境场所下空气负离子浓度差别很大,呈现出由城市中心到郊区再到乡村逐渐增大的趋势。(2)空气负离子浓度的年变化和日变化均存在明显差异。(3)水体对空气负离子浓度影响较大,动态水的空气负离子浓度大于静态水,以瀑布为最大。同时离水体的距离越近,周边的空气负离子浓度越高。(4)空气负离子与风的关系最为密切,有风时空气负离子浓度高于无风时,且风速与空气中负离子浓度成正相关。其他因素如温湿度、天气状况、植物绿化、建筑材料以及建筑高度等都能影响空气负离子浓度的高低,从而影响城市环境的空气清新度,其中有研究者发现空气负离子能够降低空气中颗粒物的浓度,并与PM2.5的关系最大。这些研究为综合地指导和评价城市环境空气质量提供科学依据和设计思路。因此笔者结合中国城市化的进程,进一步提出了更多的想法：(1)在控制性详细规划的层面上,与城市设计和城市绿地系统等研究结合起来,开展周期性的空气负离子浓度实证研究。(2)尝试建立空气负离子浓度与城市住区通风关系的评估方法,为城市住区空气清新度与通风关系的评估做应用性基础研究。     

不同热带森林空气负离子浓度评价研究

探究中国热带森林改善空气环境质量的功能及其影响因子,为热带雨林国家公园康养资源及生态系统服务功能评估提供基本参数。选择海南尖峰岭4种典型森林类型监测空气负离子浓度及其变化,并以无植被覆盖的开阔地为参照对象,采用相关分析与回归分析等方法研究不同植被类型空气负离子差异及其影响因素,并采用安倍空气离子评价指数、森林空气离子评价模型对不同林分空气质量进行评价。结果表明,(1)尖峰岭热带山地雨林区平均空气负离子浓度为1 534—5 393 ion·cm~(-3)。不同林分空气负离子浓度差异明显,从高到低排序为:热带山地雨林原始林(5 393 ion·cm~(-3))热带山地雨林次生林(4 199ion·cm~(-3))鸡毛松(Podocarpus imbricatus)人工林(4 009 ion·cm~(-3))加勒比松(Pinus caribaea)人工林(2 606 ion·cm~(-3))空旷地(1 543 ion·cm~(-3))。(2)负离子浓度一年中最高值为5月(雨季),最低值为11月(旱季)。负离子浓度在一天中的最高值出现在10:00—12:00,旱季最低值出现在20:00—21:00,雨季没有明显低峰。(3)林内空气负离子浓度与林分结构(物种多样性指数和结构多样性指数)呈显著正相关关系(P0.01);与相对湿度呈正相关(P0.01),而与空气温度和PM_(2.5)质量浓度呈负相关(P0.05)。(4)各林分空气质量评价指数从小到大依次为:空旷地加勒比松人工林鸡毛松人工林热带山地雨林次生林热带山地雨林原始林。热带森林改善空气环境质量的能力与林分类型、林分起源有关,天然林人工林,原始林次生林,热带森林空气负离子浓度主要受物种多样性和林分结构多样性的影响。     

北京香山空气负氧离子垂直变化测量研究

空气负离子具有降尘、抑菌功能,净化空气、调节小气候、保健等效果显著,其浓度水平已成为评价城市空气清洁程度和环境优劣的重要指标。采用空气离子测量仪,对北京香山的空气正、负离子浓度进行了测量,并分析总结空气负离子的垂直变化规律。结果显示,在一定范围内空气负离子浓度随海拔高度的升高而增大,同时呈现出跳跃性。在同一个海拔高度,空气负离子浓度的变化趋势为春季夏季秋季。     

基于GIS的北京市生态脆弱性评价

城市化背景下"社会-自然"耦合生态系统的生态脆弱性评价成为当今研究热点。以GIS为平台,使用SPOT5和Landsat 8 OLI遥感数据等多元数据,运用"敏感、弹性和压力"生态脆弱性评估框架模型,结合空间主成分分析法,计算北京市生态脆弱度(EVI)、生态敏感度(ESI)、生态弹性度(EEI)和生态压力度(EPI),进行生态脆弱性评价。结果表明:(1)北京市生态脆弱性整体程度呈中等水平,但城镇区域生态脆弱性偏高(极高和高度脆弱区面积占北京市总面积的34%),山地林区生态脆弱性较低(一般脆弱区占研究区总面积的11%)。(2)生态脆弱性的敏感度、弹性度和压力度的权重系数分别为0. 196、0. 526和0. 278,平原地区植被覆盖度低和城镇建设用地比例过高是北京市生态脆弱性的主要影响因子。(3) EVI、ESI、EEI和EPI与土地利用方式均呈显著相关,其中EVI与建设用地相关性最大,Pearson相关系数为0. 80。(4)建议北京市生态保护和恢复工作应针对不同区域的脆弱性特征采取相应措施,进行优化实施。     

北京市三种典型城市绿地类型的保健功能分析

随着城市化进程的加快,越来越多的城市居民的健康受到城市污染的影响,因而城市绿地对人体的保健作用日益受到重视。通过实地监测的方法,选择北京3种典型类型的绿地、在不同空间以及不同的季相条件组合下,对形成绿地保健功能的空气负离子浓度、空气温度、湿度、二氧化碳浓度、噪音等因子进行了研究。结果表明：（1）不同绿地类型的保健功能有较大的差距,以同一时段空气中的负离子浓度为例,其最大值发生在郊野公园（1810cm^-3）,高于单位绿地（980cm^-3）,远高于作为对照的商业中心（110cm^-3）;（2）在同一绿地的不同空间位置也存在明显差异,以道路绿化防护林带为例,林带中心空气中的负离子浓度高达1900cm-^-3,高于林缘（591cm^-3）和林外（120cm^-3）;（3）同一绿地保健功能随季相变化发生明显改变,在有叶期的道路绿化防护林带中心的空气负离子浓度（1900cm^-3）是落叶期相同位置空气中负离子浓度（750cm-^-3）的两倍多。空气温湿度、噪音、CO2浓度的空间和时间上的变化类似于空气负离子。本研究获得的数据支持了城市绿地保健功能理论,可为合理设计城市绿地增强其保健功能提供依据。     

高密度城市住区绿地空气负离子浓度分布特征及其与微气候关系

选取合肥市政务区天鹅湖周边4个高密度城市住区的不同类型绿地为研究对象,于2016年7—8月、12月针对分别在雨后、晴天、阴天3种天气状况下,主要包括空气正、负离子浓度,温度,相对湿度,风速,分析了夏冬两季室内外空气负离子浓度的分布特征,结果表明,(1)夏季各样本绿地空气负离子浓度呈现雨后晴天阴天的趋势,冬季各样本绿地空气负离子浓度呈现出晴天阴天雨后的趋势。(2)空气负离子浓度总体夏季高于冬季。夏季4块样本绿地室外环境的空气负离子平均浓度呈现雏菊苑丽景城琥珀五环城陶然居的趋势,分别为351、292、276、260 ion·cm~(-3);冬季呈现出陶然居丽景城琥珀五环城雏菊苑的趋势,分别为296、289、259、206 ion·cm~(-3)。(3)4种不同类型绿地中,道路绿地的空气负离子浓度偏低,其中夏季最低值达193 ion·cm~(-3),冬季最低值达171 ion·cm~(-3);宅旁绿地、组团绿地和中心绿地的空气负离子浓度相对较高,其中夏季最高值达405 ion·cm~(-3),冬季最高值达360 ion·cm~(-3)。论文进一步对空气负离子浓度与环境因子的进行相关性分析,根据以上分析得出结论,(1)晴天无尘时空气负离子浓度明显增大,雨后天晴时空气负离子比干燥晴天还要高,尤其雷雨过后空气中负离子浓度明显增高。(2)来往人员车辆较多不利于负离子的产生;植物层次结构丰富,能提高环境的空气负离子浓度。(3)室外绿地的空气负离子浓度与温度总体呈正相关,与相对湿度关系不明确,与风速总体呈正相关。(4)住区内部大面积的水体与绿地有利于激发负离子浓度。(5)住区周边的乔灌草结构,对城市主干道的灰尘起到了阻挡的作用,但也一定程度上阻挡了气流的运动。在此基础上作者进一步提出展望,建议整合住区内部的绿地或水体相贯通,形成整体化的绿地空间布局,同时采用郁闭度稍大的密林地或疏林地,在实现滞尘作用与利于气流的畅通之间寻找一个最佳的临界值。     

空气负离子浓度分布特征及其与环境因子的关系

大气离子是由许多自然和人为的原因产生,并且它们的浓度在不同环境场所下差别很大。选取我国南部沿海某省份作为研究区域,挑选近10处具有代表性的环境场所进行实测研究,收集了空气正、负离子浓度、风速、空气温度、相对湿度、材料和植物负离子浓度等数据。实测数据表明：地面上的空气负离子浓度随着地理环境因素（瀑布、海边、峡谷、乡村田野、郊区旷野、县城等）不同差别很大,其中瀑布〉海边〉峡谷〉溪流〉县城;同时空气负离子浓度与风速、水、植物、相对湿度等有较为密切的关系。通过对实测数据进行分析得出以下结论,1）空气的摩擦可以有效显著地增加空气中负离子的浓度,两者呈现出一定的正相关关系。2）水体在撞击和喷射过程能加快正负电荷的分离,水速流动地越快,相应摩擦产生的电离能越大,周边环境的空气负离子浓度就越高;同时随着距离的衰减,环境中的空气负离子浓度也在不断地降低。3）空气负离子浓度与植物群落的种类结构和配置相关,其中高处复层结构植物〉低处复层结构植物〉低处单层结构植物。4）相对湿度与空气负离子具有良好的相关性。5）温度与空气负离子的关系有待进一步明确。6）适宜的温度、湿度以及风速能使人感到舒服,有益于人体的健康。7）自然生态环境整体而言,空气负离子浓度大,空气清洁度均为A级最清洁。通过结果和分析给城市生态环境建设方面以重要的启示,因此作者从城市规划层面进一步提出以下建议：1）以自然环境的空气负离子浓度值为参考标准研究城市环境的空气负离子浓度和空气清洁度,进行符合气候和生态资源运行状态的设计,对于优化城市生态环境和城乡规划建设的水平有着重要的意义。2）加强自然通风、增加水体景观设计以及扩大绿地并减少不必要的硬质广?     

城市带状绿地空气负离子水平及其影响因子

以北京市西四环旁侧城市带状绿地作为研究对象,采用小尺度测定的方法,分析城市带状绿地空气负离子水平及其影响因子。结果表明：城市带状绿地空气负离子浓度的日变化与季节变化均较明显;清晨时段负离子浓度较高,中午时段空气负离子浓度较低;7月空气负离子浓度最高,12月最低;空气负离子浓度与温度分别呈显著负相关（4、7月）、显著正相关（12月）,与相对湿度呈显著正相关,与空气含菌量呈显著负相关（P〈0.05）。     

城市绿地空气负离子和PM_(2.5)浓度分布特征及其与微气候关系——以合肥天鹅湖为例

选取夏热冬冷地区合肥市天鹅湖3种不同类型绿地作为研究对象,并以空旷广场为对照,于2015年夏冬季分别测试了空气离子浓度、PM_(2.5)浓度、温度、湿度、风速等指标,分析了3种不同类型绿地以及对照广场的空气负离子浓度和PM_(2.5)浓度的时空特征,并进行了空气质量评价。结果表明,(1)实测样地的空气负离子浓度日变化较明显,呈现出上午高、下午低的趋势。同一时刻中对照广场空气负离子浓度最低,均低于3种不同类型绿地,峰值期间差异尤其明显。(2)夏冬季实测样地的空气负离子浓度由大到小依次为:疏林地、密林地、草地、对照广场。(3)实测样地的PM_(2.5)浓度日变化较明显,呈双峰双谷型,即早中晚低、白天高。(4)夏季实测样地PM_(2.5)浓度差异较显著,冬季不显著,且冬季PM_(2.5)浓度均大于夏季。(5)夏冬季实测样地的空气负离子平均浓度差异不大,CI指数接近,等级为D,空气清洁度属于容许范围;而对照广场的空气负离子平均浓度显著低于3种不同类型绿地,CI指数最低,等级为E级,空气清洁度属于中污染。由此得出以下结论:(1)合理的绿地空间布局能够提高空气负离子浓度,降低颗粒物污染并改善空气质量;(2)空气负离子浓度与PM_(2.5)浓度呈显著负相关;与相对湿度呈显著负相关,与风速呈显著正相关,与温度关系不明确。在此基础上进一步提出展望,建议对PM_(2.5)浓度和空气负离子浓度展开实时监测并对结果进行对比分析,找出两者之间的相关关系。同时对不同季节、不同天气状况、不同下垫面结构的城市绿地进行进一步深入研究,探索有利于居民身心健康和休闲运动的城市绿地类型。     

上海城市绿地空气负离子研究

通过测量上海城市外环林带和植物园空气离子、温度、相对湿度、风速及可吸入颗粒物浓度(PM10)等指标,研究分析了城市绿地空气离子与环境因子的相关关系。结果表明:上海外环林带旷地和道路中的空气清洁度指数(CI)为0.29和0.21,处于临界值;林中和林缘的CI分别为0.63和0.67,达到中等清洁程度;上海植物园中平均空气清洁度指数为0.64,最高达到0.83。一天中空气负离子含量的高峰值出现在7:00—8:00,18:00—19:00,低峰值出现在13:00—14:00。空气负离子浓度与空气相对湿度、风速成正相关显著,而与温度、PM10成负相关显著。空气湿度在对城市空气负离子的影响过程中起到了主要作用。建议建设以提高空气质量为目的的城市森林网络系统。     

基于遥感生态指数的龙溪—虹口国家级自然保护区生态环境状况评估

大熊猫自然保护区对于维护周边生物多样性有重要作用,2008年汶川地震使附近众多大熊猫栖息地出现严重的生态退化。基于龙溪—虹口国家级自然保护区1998、2007、2008和2017年4个时相的Landsat影像,运用主成分分析法,集成绿度(NDVI)、湿度(WET)、干度(NDSI)和热度(LST)4项指标构建遥感生态指数(RSEI)综合评估模型,对研究区的生态环境状况进行综合评估。结果表明,龙溪—虹口自然保护区1998、2007、2008和2017年的RSEI值分别为0.748 1、0.752 1、0.411 0和0.599 1,说明研究区生态环境状况先转好后变差再转好,但从整体来看出现了一定的退化。地震前后生态环境变化明显,海拔1 400～2 600 m的中山和亚高山地区生态环境状况呈明显恶化趋势,主要原因是地震造成大量植被破坏、水域面积缩小以及出现大量裸露土地。绿度和湿度是生态环境状况的关键影响因素,对其具有正向作用,而干度和热度对生态环境状况起负向作用。     

不同植被结构对空气质量的调控功能

随着城市化进程的加快,生态环境恶化,改善空气质量已成为社会所关注的重要环境问题。不同的植被结构可以有效调控大气颗粒物浓度,提高负离子的浓度,是改善空气质量的重要组成部分。为探究不同植被结构对空气质量的调控能力以及影响空气质量的因素,以沈阳市东陵公园为研究对象,采用定点观测法,监测8块不同植被结构内大气颗粒物(PM_(2.5)、PM_(10))和空气负离子浓度,并同步观测气象因子。研究结果表明,(1)不同植被结构调控大气颗粒物的能力存在差异,但是不显著。PM_(2.5)和PM_(10)日平均质量浓度在S1(稠李Padus avium+萱草Hemerocallis fulva)均为最高,分别是(48.63±18.05)μg·m~(-3)和(68.55±20.64)μg·m~(-3);S3(云杉Picea asperata+榆叶梅Amygdalus triloba+牛筋草Eleusine indica)最低,分别是(28.95±8.91)μg·m~(-3)和(45.21±10.38)μg·m~(-3)。PM_(2.5)和PM_(10)日平均质量浓度变化范围分别为(28.95—48.63)μg·m~(-3)和(45.21—68.55)μg·m~(-3)。(2)不同植被结构内空气负离子浓度存在显著性差异。空气负离子日平均浓度在S7(油松Pinus tabuliformis+桃叶卫矛Euonymus bungeanus+玉簪Hosta plantaginea)最高,为(1 007.50±53.10)ion·cm~(-3);S1(稠李+萱草)最低,为(446.21±34.9) ion·cm~(-3)。空气负离子日平均浓度范围(446.21—1 007.50) ion·cm~(-3)。(3)大气颗粒物(PM_(2.5)、PM_(10))和空气负离子浓度与乔木层郁闭度和相对湿度呈正显著相关,而与温度呈负显著相关;大气颗粒物浓度与空气负离子浓度呈负显著相关。以上研究结果可为优化城市绿地植被结构和改善空气质量提供一定的借鉴。