景观格局对大气污染的影响—以福建省为例

以福建省为研究对象,利用37个国家环境空气自动监测站点的监测数据和土地利用/覆盖数据,首先分析了土地利用/覆盖对SO₂、NO₂、O₃、CO浓度年变化和季节变化的影响;其次建立国控点不同半径的缓冲区并计算景观格局指数,探讨不同尺度下土地利用/覆盖的景观格局对SO₂、NO₂、O₃、CO浓度的影响。结果表明：土地利用/覆盖对大气污染物浓度变化的影响显著,建设用地的SO₂、NO₂、CO浓度均为最高,耕地的O₃浓度为最高。不同大气污染物浓度在不同土地利用/覆盖下的季节变化存在差异,耕地的SO₂浓度呈春冬季低,夏秋季高,其余污染物呈春冬季高,夏秋季低;NO₂浓度均呈春冬季高,夏秋季低;耕地与林地的O₃浓度为春秋季高,夏冬季低,建设用地与草地则从春季到冬季依次递减;CO浓度均为夏秋季低,春冬季高。不同景观指数对不同大气污染物浓度的影响存在差异及尺度效应,其中,春冬季3 000 m和夏秋季4 000 m半径范围内草地的斑块密度（PD）对SO₂浓度的影响较为显著且呈负相关,说明草地的PD越大,SO₂浓度越低;春冬季4 000 m半径范围内林地的斑块数量（NP）与NO₂浓度呈正相关,说明林地越破碎,NO₂浓度越高,而3 000 m半径范围内建设用地的NP与NO₂浓度呈负相关,说明建设用地越破碎,NO₂浓度越低;5 000 m半径范围内耕地的景观所占比例（PLAND）与O₃浓度呈正相关,说明耕地的PLAND越大,O₃浓度越高,1 000 m半径范围内林地的PLAND与O₃浓度呈正相关,说明林地PLAND的增加对O₃浓度的增加有一定的影响;除秋季外,1 000 m半径范围内林地的PLAND与CO浓度呈负相关,说明林地的PLAND越大,CO浓度越低。同时,通过对不同尺度下景观指数的分析发现,SO₂的最佳研究尺度为3 000 m;NO₂的最佳研究尺度为4 000 m;O₃的最佳研究尺度为5 000 m;CO的较佳研究尺度为3 000 m。

     

疫情背景下的福建省高速公路机动车污染物排放清单

机动车排放污染物已经成为大气污染的重要来源.基于福建省高速公路交通流量数据,采用自下而上的计算方法建立了2020年1—7月福建省高速公路机动车高分辨率污染物排放清单.结果表明,受疫情影响,福建省高速公路月均车流量和污染物排放量呈先下降后上升的变化趋势,4月污染物排放量达到最低,5月污染物排放量又迅速恢复到疫情前的排放水平,其中,疫情中期污染物CO、HC、NO_x、PM_2.5和PM₁₀排放较疫情后期分别减少了90.68%、89.06%、92.58%、89.58%和89.63%.在整个研究期内,不同城市高速公路机动车污染物排放的分担率有所不同,泉州、福州和漳州的高速公路机动车排放分担率较高;从车型来看,小型客车和轻型货车是CO和HC的主要贡献车型,NO_x和PM主要来自重型货车和轻型货车;从燃料类型来看,汽油车是CO和HC的主要贡献源,柴油车则对NO_x和PM贡献突出;从排放标准来看,国三和国四车对各项污染物的贡献率最大.各项污染物空间分布一致,排放高值区位于东部沿海地区路段,西部内陆的...