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。     

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。     

福州鼓山茶园不同生境空气负离子浓度及其影响因子

为研究福州市鼓山茶园不同生境空气负离子浓度空间分布规律以及空气负离子与其环境因子的关系,以茶园内7种生境作为研究对象,对各生境空气负离子浓度及环境因子进行测定。结果表明,茶园内7种生境空气负离子浓度由高到低为乔木群落高海拔茶园池塘有机茶园草地空地常规茶园,其平均负离子浓度分别为924、892、770、761、754、617、601个/cm3;在观测高度范围内(50~150cm),空气负离子浓度大致存在随海拔高度升高而增加的趋势,且150cm高度处空气负离子浓度显著大于50cm高度;各生境空气负离子与相对湿度呈极显著正相关关系,与温度、风速、气压及海拔相关性不显著;鼓山茶园空气质量总体较为清洁,各生境空气质量评价系数CI均在0.50以上,且空气质量评价系数CI值大致存在随海拔高度而增加的趋势。     

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。     

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。     

城市绿地对热岛效应的缓解作用研究——以台州市为例

为了明确城市绿地及其组合对城市热环境的影响,采用实地调查与遥感相结合的方法获取了绿地类型和地表温度等相关数据,并应用统计分析方法对不同绿地类型及其组合的降温效应进行了研究。结果显示:(1)树林和混合绿地的降温效果明显好于草坪和裸地,但更易受到其周围一定范围内绿地分布的影响;(2)不同城市功能区内各绿地类型的降温效应存在明显差异;(3)降低光照强度和增加空气湿度可能是降温的主要机制之一。研究结果对于深入了解绿地类型的降温特征、指导城市绿地规划建设以及定量评价城市绿地建设均可提供技术支撑和科学参考。     

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。     

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。     

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。     

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。     

北京城近郊区园林绿地多目标规划

北京市城近郊区人口密集,经济活动频繁,作为改善城市空气质量的重要环境资源之一,园林绿地提供了不可或缺的生态服务功能。针对研究区降尘大、SO_2浓度高以及生产生活耗氧量大等主要环境问题,以满足城市居民环境质量基本要求为目标,通过一系列决策变量与约束条件的设定,建立起北京城近郊区园林绿地多目标线性规划模型。应用Lingo 8．0软件对规划模型求解,结果表明,规划期(2020年)不同种类园林绿地面积分配较基期(2000年)更为合理,强调通过乔灌草相结合提高园林绿地整体生态服务功能,为北京建设生态城市提供了规划依据。     

中国城市建成区绿化覆盖率变化特征及影响因素分析

城市建成区绿地建设有利于改善城市环境,提高人居适宜度,优化城市生态系统服务功能。基于2002—2018年建成区绿化覆盖率及影响因子数据分析了中国城市建成区绿化覆盖率变化特征及其主要影响因素,结果表明,(1)中国建成区绿化覆盖率在2018年达到了41.11%,相比2002年增加了11.36%,2018年绿化覆盖率达到了35.0%以上的城市占全国城市的93.55%。(2)中国建成区绿化覆盖率存在明显的区域差异。按照华北、东北、华东、中南、西南和西北六个地区划分中国城市区域,华东地区的城市建成区绿化覆盖率最高,中南地区次之,其余四个地区为华北地区>东北地区>西北地区>西南地区;各地区建成区绿化覆盖率随时间发生显著变化(P<0.05),华北地区绿化覆盖率发生显著变化的城市占比最高达94.60%,中南地区最低为65.88%。(3)建成区绿化覆盖率与城市化指标(地区生产总值GDP、地区人均生产总值PGDP、绿化投入LP、建成区面积BUA、城区面积百分比UAP、建成区面积百分比BUAP、总人口TP、城市人口密度UPD、城区人口UP、建成区人口BUP、城区人口百分比UPP、建成区人口百分比BUPP)和气候因子(年平均温度YT、年平均湿度YH和年降雨量YW)均呈极显著正相关关系(P<0.01),其中PGDP、LI、BUAP、UAP、UPD、BUPP和YT、YW、YH是影响建成区绿化覆盖率的最主要因子。本研究结果可为中国未来城市绿地建设均衡发展提供重要的理论参考依据。     

佛山城市绿地现状评价体系

通过野外实测和数据收集的方法,运用层次分析法建立了佛山市绿地系统评价指标权重体系。结果表明:佛山市城市绿地系统综合效益处于一般水平,得分为0.383。佛山市绿地系统存在绿地斑块分布不均,绿化植物品种单一,忽视本地种的开发等问题。全绿化率最高的三水区达35.20%,最低绿化率禅城区则只有14.31%;乡土树种仅占全部绿化树种的30%;群落结构较简单,道路附属绿地的群落层片结构多为2层,地被植物品种单一。     

北京西山国家森林公园中空气负离子浓度与气象因子的相关性研究

空气负离子(Negative air ions,NAI)是城市空气质量的重要指标之一,揭示城市森林释放NAI的影响机制,有助于充分利用NAI的净化作用及保健作用,并判断空气质量。利用北京西山国家森林公园2017年9月-2018年8月的NAI和气象数据,深入探究不同季节条件下和典型天气下影响空气负离子浓度(NAIC)的气象因素。结果显示,(1)不同季节条件下,NAI与气象因素相关关系不同。当温度在15℃以上时,NAIC与温度呈负相关;在15℃以下时,NAIC与温度呈正相关。多数情况下,NAIC与湿度呈反比,冬季湿度对NAIC负效应影响最明显(r=-0.503,P<0.01)。春秋冬NAIC与太阳辐射、气压均呈显著正相关关系,而夏季空气负离子与二者呈现负相关关系。(2)典型天气下,城市森林NAIC与晴天相比出现不同程度的差异,且与气象因子的相关性也不同。雨天条件下,NAIC日均值为2134ion·cm^-3,比晴天NAIC高4.56%,主要受温度和降雨量的共同影响;雾霾天与冬季晴天相比,晴天昼间NAIC为2075 ion·cm^-3,雾霾天昼间NAIC为1948 ion·cm^-3,主要受太阳辐射量的影响;大风天气下NAIC峰值比微风天气高5.37%,日均值大于微风天气,主要受气压的影响。     

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?     

基于形态学空间格局分析的城市绿地对热环境的影响研究

城市绿地是改善热环境的重要方式之一,当前研究主要集中于以景观指数衡量的绿地空间形态与热环境之间的关系,较少关注以城市公园为主的绿地内部空间结构对热环境的影响及其规划设计实施的可操作性。基于另一种视角——形态学空间格局分析的7个指标量化绿地空间格局,以武汉主城区的其中25个绿地为研究对象,通过2018年9月15日Landsat 8遥感数据反演地表温度,从绿地的点面、边界、廊道三方面分析绿地空间格局对绿地内部平均温度(T)、降温幅度(ΔT)的影响。结果表明:25个绿地可分为内外降温显著型、内部降温显著型、降温效果一般型、降温能力较弱型4类绿地,它们具有显著差异的空间格局主要集中在核心、孤岛与分支。绿地空间格局对自身温度的影响上,T与核心、孔隙指标显著负相关,与孤岛、分支指标显著正相关,可通过提高绿地核心斑块的集中性、核心斑块内部边界营造、减少破碎化小斑块数量、避免仅一端连接核心斑块的廊道等措施,提高绿地自身的降温效果。环线、桥接以非线性方式影响T,可将二者的比例分别控制在5%、17%以内。绿地空间格局对周围温度的影响上,ΔT与核心指标显著正相关,与孤岛、边缘指标显著负相关。ΔT随边缘、分支指标的增加先快速下降后逐渐趋于平稳,需尽可能避免绿地核心斑块被割裂与出现分支。环线仍以非线性方式影响ΔT,适宜控制其比例在6%。     

基于空气负离子浓度的建筑室内空气清洁度评价

对深圳某办公楼部分房间的空气负离子浓度分布进行了观测研究,利用空气离子单极系数和安倍空气离子评价指数对不同设备制冷的办公室空气质量进行了评价分析。结果表明:自然通风状态下的空气清洁度比机械通风状态下高,利用可再生能源制冷技术的室内空气质量比普通空调制冷技术的好,放置负离子发生器对室内空气质量有显著提高。因此提高室内负离子浓度可以创造舒适的空气环境,并建议把空气负离子浓度列为室内环境的监测和评价指标,为今后城乡建设规划、城市林业规划和环境能源保护提供科学依据和设计思路。     

不同环境场所夏季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。以我国南部沿海某省份作为研究区域,挑选了近10处有代表性的环境场所进行为期一周的实测和研究,收集了空气正、负离子浓度、风速、空气温度、相对湿度等数据。研究显示,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,其中最主要的影响因素是水,其次是风,最小的是气温。为了改善城市生态环境,建议在城市规划建设中采取有效措施以提高空气负离子浓度。     

Estimating the removal of atmospheric particulate pollution by the urban tree canopy in Beijing北大核心CSCD

Urban green space, particularly the tree canopy, plays an important role in potential mitigation against atmospheric particulate pollution and protecting human health. In this study, current and future air particulate matter [including total suspended particulate (TSP), particulate matter 10 (PM10), and particulate matter 2.5 (PM2.5)] removal by the urban tree canopy of Beijing was estimated. A modeling approach was used based on the distributed measurement evaluation and a modified version. The urban tree canopy of Beijing, including mostly Platycladus sp., Pinus sp., Quercus sp., Robinia pseudoacacia, and economic forests, currently removes about 8.33 million kg/a air particulates, in which TSP accounted for 4.51 million kg/a, PM10 accounted for 2.74 million kg/a, and PM2.5 accounted for 1.08 million kg/a. The study on the removal of air particulates by different aged tree canopies showed that in coniferous trees, the ability to capture air particulates changed in the order of mature and over-mature > near-mature forest > young forest; in broadleaf forest, the ability changed in the order of near-mature forest > mature and over-mature > young forest. For total particulate matter, the biggest contribution was coarse particulates (60.74%); the contribution rate of fine particulates was different owing to different tree species groups. The results suggested that the ability of different trees to capture particles and age of forests varied widely and that suitable trees should be chosen to enhance pollution mitigation for city greening. © 2018 Science Press. All rights reserved.     

广州市区大气污染特征与影响因子分析

以2000—2004年广州市国控测点的空气环境质量自动监测结果为基础数据,以我国《大气环境质量标准》的日平均质量浓度二级标准为依据计算广州市2000—2004年的各大气污染物的指数及污染负荷率,阐明广州市区主要大气污染物SO2、NO2、PM10、CO的地域分布特征、季节变化特征、年际变化特征以及由于大气中的酸性物质而形成的酸雨的变化特征并提出研究对策。结果表明:各污染物质量浓度存在明显的季节变化规律,除SO2春夏秋季污染最严重,其余几项污染程度由高到低的顺序均为冬季,春季,秋季,夏季。近5年来空气中的一氧化碳呈显著下降趋势,但二氧化硫、二氧化氮和可吸入颗粒物则呈显著上升趋势,综合污染指数也呈明显上升趋势;酸雨频率呈不显著上升且夏秋季污染大于春冬两季。广州市大气污染分布规律与风向频率以北和东北偏北方向较大,东和东南方向次之的分布基本一致。