严寒地区老旧小区宅旁绿地植物对PM_(10)浓度的影响

老旧小区宅旁绿地对空气质量的提升具有重要意义。为探讨寒地城市老旧小区宅旁绿地不同植物配置结构对PM_(10)浓度的影响,以长春市为例,在2020年夏季和冬季对围合式、行列式和混合式楼房布局的老旧小区宅旁绿地内PM_(10)质量浓度及气象因子进行监测。结果表明:1)不同楼房布局监测地之间的PM_(10)质量浓度水平分布和垂直分布基本一致,在日变化中一般呈早晚高中间低;2)冬夏两季不同郁闭度植物配置结构之间PM_(10)质量浓度存在显著差异性,其中郁闭度低的监测地与其他郁闭度高的差异性最显著,PM_(10)质量浓度均为乔灌草结构影响最大,乔灌结构和灌草结构为其次,且多表现为乔灌样地大于灌草和乔灌样地,乔草结构影响最小;3)研究区域PM_(10)质量浓度与温度呈负相关,与相对湿度呈正相关,与风速呈负相关。

严寒地区老旧小区围合式结构布局对PM_(10)浓度的影响

围合式楼房布局结构是老旧小区常见布局之一,通过对老旧小区进行实地监测分析,探究其PM_(10)浓度分布,对于老旧小区更新变迁和提供对居住环境的优化策略、提升人居环境空间质量改造设计有重要的理论和现实意义。为探讨寒地城市老旧小区围合式结构布局对PM_(10)浓度的影响,以长春市为例,在夏季和冬季对围合式楼房布局的老旧小区内PM_(10)质量浓度及气象因子进行监测。结果表明,围合式楼房布局监测地之间的PM_(10)质量浓度日变化基本一致,在日变化中一般呈早晚高中间低;冬夏两季不同方位布局监测地之间PM_(10)质量浓度存在显著差异性,全年1—2月的浓度最大,随着气温的升高和植物的长势,浓度不断降低,6月与7月增长相对平稳;在季节水平上各监测地PM_(10)浓度差异较为明显,且各监测地PM_(10)浓度冬季明显高于夏季;研究区域PM_(10)质量浓度与温度呈负相关,与相对湿度呈正相关,与风速呈负相关。

福州市城区PM_(10)浓度空间插值方法对比研究

基于福州市城区空气自动监测站点的PM_(10)浓度数据,通过对其分布特征进行探究,采用反距离权重插值法、径向基函数法和普通克里金插值法等进行空间插值,利用交叉验证对插值结果进行误差分析。结果显示,普通克里金法的空间插值效果最为理想,其次是径向基函数法,反距离权重插值法则最差。PM_(10)的季节性分布特征对空间插值结果有显著影响,三种方法夏季插值结果均明显优于其他季节,夏季径向基函数法插值结果只略逊于普通克里金法,此时可选择径向基函数法插值。三种插值方法的PM_(10)浓度空间分布趋势是一致的。

冬季3种常绿景观林对可吸入颗粒物(PM_(10))的阻滞作用

选择冬季苏北地区绿量较高的3种常绿景观林(雪松纯林、香樟纯林、常绿混交林)为研究对象,以3种常绿景观林与城市主干道边缘交接处为参照,连续监测其距道路不同宽度处(0、10、20、30、40、50、60 m)的PM_(10)浓度、温度、相对湿度、风速、光照强度,对比分析3种常绿景观林对PM_(10)的消减作用及其与主要环境因子的关系。结果表明:3种常绿景观林内PM_(10)浓度的日变化趋势基本一致,呈单峰型特征,在上午11:00左右达到峰值;雪松纯林、香樟纯林、混交林消减率最高的时间点分别出现在9:00、11:00、9:00,最低的时间点分别为19:00、17:00、17:00;对PM_(10)的消减率按大小排序为香樟纯林(5.17%)>雪松纯林(4.87%)>混交林(2.09%),随常绿景观林水平宽度距离的增加,雪松纯林的消减率一直上升,香樟纯林仅在30~40 m宽度处的消减率略有下降,混交林在20~30 m宽度处消减作用最佳;3种常绿景观林对PM_(10)的消减率与温度呈极显著正相关(P<0.01),与相对湿度呈极显著负相关(P<0.01),与风速和光照相关性不明显。常绿针叶林的雪松纯林可作为强滞尘能力景观林选用,结构紧密的混交林可作为道路边缘绿化带选用。

中国城市PM_(2.5)和PM_(10)时空分布特征和影响因素分析

PM_(2.5)和PM_(10)浓度超标引发的空气质量问题严重影响公众健康,研究PM_(2.5)和PM_(10)浓度对制定有效的污染防控和治理措施具有重要意义.运用时空分析法,分析2018年季度PM_(2.5)和PM_(10)浓度时空分布,并用GWR探究浓度差异的原因.结果表明:(1)PM_(2.5)和PM_(10)的浓度均呈冬春高、夏秋低的季节性规律;四季污染物浓度在胡焕庸线两侧存在显著差异,该线以东地区高浓度聚集在京津冀地区,该线以西地区高浓度聚集在新疆中南部.(2)PM_(2.5)和PM_(10)浓度的Moran's I在四季均为正,且均在冬季增至最大值;PM_(2.5)和PM_(10)的分布格局基本一致,“高-高”类和“低-低”类集中分布现象明显.(3)各因素对PM_(2.5)和PM_(10)浓度的影响存在较大空间异质性.温度和坡度对PM_(2.5)和PM_(10)浓度的影响均表现为南部地区呈负相关,北部地区呈正相关.降水和风速对大部分地区PM_(2.5)和PM_(10)浓度的影响呈负相关,且夏季负相关的范围均较小.人类活动强度、二产占比和能源消耗总量对地区PM_(2.5)和PM_(10)浓度的影响在大部分地区呈正相关,各季度的正相关高值区也存在差异.