【《PM2.5颗粒物与气象因素之间的关系分析国内外文献综述》7100字】

PM2.5颗粒物与气象因素之间的关系研究国内外文献综述目录TOC\o"1-3"\h\u16472PM2.5颗粒物与气象因素之间的关系研究国内外文献综述 1296791.1PM2.5颗粒物的概述 176571.2PM2.5颗粒物的时空分布 255461.3PM2.5颗粒物与气象因素之间的关系 3167781.4植物消减PM2.5颗粒物的作用机制 426612参考文献 51.1PM2.5颗粒物的概述气溶胶中分散的固体或液体颗粒物称为大气颗粒物，包括粉尘、烟、灰、雾、霾、烟尘和烟雾[21]。在空气动力学和环境气象学方向，无论是以研究空气运动还是环境污染为主要内容，都是以单体的直径大小对大气颗粒物进行分类。按空气动力学直径可将大气颗粒物分为总悬浮颗粒物（TSP）、可吸入颗粒物（PM10）和可吸入肺颗粒物（PM2.5、PM1）。其中PM2.5是指空气动力学直径小于或等于2.5μm的颗粒物[22]，其对环境空气的质量和环境能见度有着重要的影响。相比于其他常见大气颗粒物，细颗粒物对环境造成的影响更甚，原因在于细颗粒物相较于其他颗粒物，粒径更小，更易在环境中停留且输送距离更远[23]。国际上如美国、英国、日本、澳大利亚等国家早已开始重视大气颗粒物相关领域的研究，目前我国国内也已开展相关研究并且制定了PM2.5的控制指标[24]。2012年2月，中国环境保护部发布了《环境空气质量标准》(GB3095-2012)，该标准内增加了PM2.5的浓度限值，这个浓度限值是依照世界卫生组织建议的最宽松的过渡期标准制定的，即一级标准PM2.5年平均浓度限值和24小时平均浓度限值分别为15μg/m3和35μg/m3，二级标准PM2.5年平均浓度限值和24小时平均浓度限值分别为35μg/m3和75μg/m3，该规定于2016年1月1日开始实施。PM2.5颗粒物在空气中因其自重较小，无法依靠自重沉降等原因，在空气中悬浮的时间很长，很难彻底的自净。PM2.5颗粒物来源复杂，分类方式多样，根据现有的研究可以将其来源途径分为环境源和人为来源两大类[25]，根据现有研究结论表明，导致大气环境污染的主要原因是人为来源[26]。环境源主要是由火山灰、土壤灰以及森林火灾排放等因素组成的；燃料能源燃烧、工业排放、汽车尾气排放等过程构成了污染来源的主要途径[27]。根据对北京市大气颗粒物来源的相关研究结论，燃煤、汽车尾气排放被证实是大气颗粒物的主要贡献途径[28]。与国内的研究结论相似，欧美地区的较多研究也发现车辆尾气排放是大气颗粒污染物的主要来源[29-31]。大气环境污染早已成为环境保护领域内不可小觑的议题，环境问题深受我国政府重视，研究大气污染物的来源，从源头解决问题是社会各界的追求，追根溯源管控污染源的排放，同样是改善大气环境污染的有效手段之一。1.2PM2.5颗粒物的时空分布对于PM2.5颗粒物的时空分布，有大量学者进行了研究。日变化规律方面，PM2.5浓度的日变化趋势曲线呈现“双峰双谷”型，即两个“高峰值”出现在早上早高峰期间以及夜间，两个“低谷值”出现在每天的凌晨和中午前后[32,33]。但也有研究表明PM2.5浓度日变化呈“单峰单谷”趋势[34]，不过最大值和最小值出现的时间段都与前文大致相似。日变化趋势产生差异的原因可能与研究的采样地点、研究城市的人流活动、交通流量的情况以及不同研究地区季节性时间性的差异有关，这同样也表明外在环境因素和人为因素对PM2.5浓度变化的影响较大。季变化规律方面，在各季节内PM2.5浓度变化变现出显著的差异性。有研究针对北京市PM2.5浓度季节变化规律展开实验观测，结果表明在春季和冬季内PM2.5颗粒物的浓度较高，夏季最低[35]。也有研究得出PM2.5浓度在4月份时浓度最高，5月和9月最低的结论[36]。吴志萍在对不同植物群落内大气颗粒物浓度变化特征进行监测时发现，PM2.5颗粒物浓度在夏季最高[16]。王同桂等对重庆市细颗粒物污染浓度变化研究发现，PM2.5质量浓度在春季达到最高值，与此同时，PM2.5浓度变化在春季和秋季浓度波动幅度较大[37]。绿地内大气颗粒物浓度季节变化规律与植被随季节的生长习性关联紧密，夏秋季节是植物生长最繁茂的时期，在这两个季节内，植被吸附大气颗粒物能力较强，春季植被刚刚萌芽对大气颗粒物的滞尘能力有所限制，受有叶期等因素的影响，冬季植被对大气颗粒物的滞尘能力也较低[38,39]。然而，与上述结果不同的是，有许多研究表明，在夏季林内空气颗粒物浓度反而升高，产生这一现象的原因大概是，夏季雨水多降水量大导致对叶片的冲刷次数较多，受外界环境因素的影响，使得植物叶片本身吸附大气颗粒物的能力降低[40,41]。PM2.5颗粒物浓度在不同的城市功能区也有一定的规律变化。有研究表明，在不同土地利用类型内，颗粒物粒子的沉降速度表现为在乡村速度最大，城市居住区速度最慢[42]。颗粒物浓度变化空间分布特征与颗粒物污染的来源途径有密切的联系，赵文慧等[43]对采暖期北京市PM2.5浓度空间分布研究发现，公园和绿地等有较多植被的区域大气颗粒物浓度明显低于工业区和建筑工地。在世界范围内，国外学者同样有着相似方向的研究。有研究对奥地利城市乡村的大气颗粒物进行研究，结果表明城市中的空气颗粒物的年平均浓度均高于农村[44]。Weber对比研究德国Essen城市与对照背景点的大气颗粒物浓度差异，发现市内颗粒物浓度比背景点要高出1/5，且城市内PM2.5的主要来源为交通源[45]。1.3PM2.5颗粒物与气象因素之间的关系气象因素对PM2.5颗粒物浓度的变化有一定的影响，是影响PM2.5颗粒物浓度的重要的客观因素[36,46]，绿地对环境内PM2.5颗粒物浓度变化与滞留作用的影响受气象因素制约[47]，同时某些不利气象条件会显著加重PM2.5粒子的污染过程[48]。（1）温度对PM2.5颗粒物的作用影响大量研究表明，温度与绿地内PM2.5浓度呈显著负相关。当气温升高时，大气在垂直方向上会发生频繁的对流，气体的湍流运动可以加速PM2.5等细颗粒物在林内的扩散并向林外输送[49,50]。温度作为最稳定的气象因素之一，它的高低变化对环境空气质量的好坏起决定性作用。通常情况下，环境气温随高度的升高而逐步降低，低空暖空气向高空冷空气流动，颗粒物也随之进行输送，发生扩散，浓度降低。但是在某些天气条件下，地表温度低，反而会形成高空温度较高的反常现象，该现象下靠近地表的大气环境会形成逆温层，致使颗粒物无法进行垂直方向的向高空输送，在地表囤积，造成污染。所以地表逆温层的出现往往对应着环境污染的天气[51,52]。与前文的结论不同，一些研究者发现温度与绿地内PM2.5浓度呈现正相关关系。可能是因为气温的升高能加速化学反应活动，从而增加由此产生的二次污染物[53]。而且有研究表明，温度与PM2.5浓度变化呈正相关可能也与季节有关，不同于其他季节，冬季温度升高，常伴有相对湿度的同时上升，在这样的气象条件下，PM2.5浓度变化往往是两种气象因素共同作用的效果，并且相对湿度升高，空气中悬浮的水汽极易捕获空气中的颗粒物致使二次粒子的形成，在复杂的气象条件下，气温升高，PM2.5浓度也有所增加[54,55]。（2）相对湿度对PM2.5颗粒物的作用影响相对湿度对大气颗粒物浓度变化的影响机制主要表现为影响水溶性离子的成核、凝聚等过程[56,57]。一般研究认为，相对湿度越大，越易加重PM2.5积聚污染[58]，即二者呈现正相关关系。作为PM粒子的主要成分的水溶性离子，在大气环境中容易作为凝聚核被水汽吸附形成粒径较大的大气颗粒物，随着相对湿度的增大，凝聚而成的粒子增多，[59-61]，且小粒径颗粒物更容易受相对湿度影响。也有研究发现相对湿度只在一定范围内与大气颗粒物浓度变化呈现线性关系，当相对湿度达到一定阈值的时候，二者关系发生变化。刘旭辉和张南的研究结果表示，当相对湿度增大到一定程度时，湿沉降增加，进而颗粒物质量浓度反而下降[50,62]，古琳也证实了这样的观点，她的研究表明，相对湿度在75%～85%之间时，大气颗粒物浓度持续上升；相对湿度大于85%之后，颗粒物浓度不再上升，开始呈下降趋势[58]。相对湿度与PM2.5浓度的关系还受到季节和天气的影响。在不同天气下，大气颗粒物浓度与相对湿度变化的相关性存在差异。主要表现在晴朗天气时，二者相关性呈正相关；在多云天气里，相对湿度对PM2.5的影响与其他气象因素相比占主导作用，二者呈显著正相关关系，与之相反，在雨后阴天，相对湿度与空气颗粒物粒子呈显著负相关[53]。产生这一现象的原因是，在正常天气下，相对湿度高往往反映了大气层结构稳定，容易造成PM2.5等大气颗粒物的聚集致其浓度升高；而在降水天气下，相对湿度与PM2.5粒子呈现负相关关系是因为降雨或者降雪会对环境中的颗粒物进行湿沉降，令颗粒物浓度明显下降[63]。（3）风速对PM2.5颗粒物的作用影响风速影响空气的流动，可以在一定范围内影响颗粒物的迁移和扩散速率。一般情况下，风速越大，环境内大气湍流交换和垂直扩散能力越强，该条件下有利于污染物的扩散[33,64,65]。城市林木可以阻挡风流，同时可以减少湍流动力学能量[66]，致使林内空气流动性较弱，所以一些情况下植物群落内的大气颗粒物浓度反而要高于林外颗粒物的浓度。PM粒子浓度会随着风速的增大而减小，即两者之间呈现负相关的关系。有研究表明，空气颗粒物粒子浓度随风速增加呈指数型下降趋势[63]。PM粒子浓度变化与风速之间存在阈值，当风速增大到一定数值，PM粒子浓度不降反升。造成这一现象的原因是，大风通常会刮起地面灰尘，使空气中颗粒物浓度升高，环境污染加重[67]。郭二果等人研究了春秋两季公园植被群落在大风天气下PM2.5浓度的变化情况，根据天气条件的不同，二者关系有所变化。在雨后空气湿润时，PM2.5与风速呈负相关关系；在天气相对干燥时，风速的增大会使PM2.5浓度升高，特别是在多云天气下，会加重环境内大气颗粒物污染的程度[56]。在刮风天气里，影响PM粒子浓度变化的气象因素不仅有风速，还有风向造成的影响。有研究表明，北京与周边城市因为季节风向的原因，大气污染物可以相互输送和交换[68]。有针对北京市风向与PM2.5浓度变化相关性的研究发现，当实验地点刮偏北风时，PM2.5浓度与风速呈负相关关系，与之不同，刮偏南风时，颗粒物与风速之间呈正相关关系，与一般结论不同，此时，颗粒物浓度随风速的增大而显著上升[63,68]，这一现象与当地风向来源地的颗粒物污染程度相关。所以为了更好的研究风速对大气颗粒物浓度的影响，应该在特定区域结合当地的常年风向和风速一起考虑。1.4植物消减PM2.5颗粒物的作用机制植物对颗粒物的滞尘过程即大气颗粒物沉积在植物表面的干沉降过程，在该过程中，颗粒物的沉积方式受其粒径大小的影响[69]。植物对大气颗粒物的消减过程一般可以分为滞留、附着和粘附3种方式[70]。除此之外，在对颗粒物的滞尘过程中，还会出现颗粒物反弹再悬浮的现象。原因在于植物滞留大气颗粒物的作用效果不是永久性的，根据外界环境诸如气象因素的变化，颗粒物会脱离植被表面再次回到空气中。再悬浮的颗粒会经历新一轮的沉降过程。已有研究表明，在较小和较大的空间尺度上，植物群落均具有明显的滞尘效应[71,72]。有研究针对不同植物群落构成内PM2.5的消减能力进行探究，发现“乔灌草”结构的植物群落消减PM2.5表现更好，“乔草”次之，“灌草”能力最差[73-75]。针对不同道路绿地植被结构对大气颗粒物的消减的研究中，发现“乔草”类型的群落针对道路绿地消减大气污染的能力最优[76]。在不同种类植物群落内，乔木被认为是对PM2.5滞尘能力最具优势的类型。在相同结构的植物群落类型内，植物种类越丰富其对PM2.5的消减能力越强，但与此同时必须对该丰富植被结构进行合理搭配，并且地面裸露越少，颗粒物再悬浮能力越弱，对大气污染的改善效益越好。同时植物也因树种不同在消减PM2.5的能力上体现出较大的差异性。不同乔木之间对大气颗粒物的滞尘能力不同，经研究发现针叶树种一般强于阔叶树种。叶片作为植被对颗粒物滞尘量贡献最大的部分，全年均有叶的针叶树种在该层面占据较大优势，再者针叶树种因其复杂的枝茎结构以及分泌树脂的特性，在吸附大气颗粒物的同时，可以减少大气颗粒物再悬浮的几率[55,77]。研究证明，在乔木中相比于绦柳，雪松对PM2.5的消减能力增长42倍，灌木中小叶黄杨滞留PM2.5能力最强，是紫荆滞留PM2.5浓度能力的28倍[78]。除去树种的差异，植物对PM粒子的消减能力也与植被叶片本身的生理特征、树冠冠幅的大小以及树高、树种郁闭度等因素有着紧密的联系[79-81]。叶片叶表面更粗糙、气孔更多的植物吸附颗粒物的能力较强[82-84]。古琳在夏季高温天气下研究无锡惠山森林内颗粒物浓度变化特征时发现，郁闭度大的林地对颗粒物降尘有明显的作用，郁闭度大的香樟林林内PM10浓度最低。但是郁闭度过大在另一个层面也会造成林内气流湍流减弱，颗粒物不易扩散至另外，所以香樟林内的PM2.5浓度仍然较高[85]。综上所述可得，在植被消减PM2.5颗粒物的过程中，季节的变化、植被群落自身的结构、植物的生理特性等因素均可直接或间接影响林内PM2.5粒子的浓度变化。因此，根据具体城市具体区域的现实条件对城市绿地建设加以管理，对林相加以改造，调整植物群落的结构以求提高城市绿地的滞尘能力，发挥城市绿地最大的净化效应有着不可忽视的现实意义。参考文献[1]吴海龙，余新晓，师忱.PM2.5特征及森林植被对其调控作用研究进展[J].中国水土保持科学，2012，10(6)：116-122.[2]张桂芹，焦红云，齐鸣.济南市灰霾期大气复合污染特征分析[J].山东建筑大学学报，2012，27(1)：84-87.[3]赵晨曦，王玉杰，王云琦.细颗粒物（PM2.5）与植被关系的研究综述[J].生态学杂志，2013，32(8)：2203-2210.[4]胡伟，魏复盛.儿童呼吸健康与颗粒物中元素浓度的关联分析[J].安全与环境学报，2003，3(1)：8-12.[5]孙志豪，崔燕平.PM2.5对人体健康影响研究概述[J].环境科学，2013，26(4)：75-78.[6]刘宏斌.我国PM2.5的现状与防治对策[J].湖北经济学院学报，2012，9(10)：18-19.[7]PopeCR,ThunMJ,NamboodiriMM,etal.ParticulateairpollutionasapredictorofmortalityinaprospectivestudyofU.S.adults[J].AmJRespirCritCareMed,1995,151(3Pt1)：669-674.[8]黄雯，王洪源，王旗.我国大气可吸入颗粒物污染对人群死亡率的影响[J].中华预防医学杂志，2011，45(11)：1031-1035[9]BeckettKP,Freer-SmithPH,TaylorG,Urbanwoodlands:theirroleinreducingtheeffectsofparticulatepollution[J].EnvironmentPollution,1998,99(3):347-360[10]李锋，王如松，城市绿色空间生态服务功能研究进展[J].应用生态学报，2004，15(3)：527-531[11]WOLFKL,Publicvalueofnature:Economicsofurbantrees,parksandopenspace[C].EnvironmentalDesignResearchAssociation，2004：88-92[12]HEIDTV，NEEFM，Benefitsofurbangreenspaceforimprovingurbanclimate[M].Ecology,Planning,andManagementofUrbanForests.SpringerNewYork，2008：84-96[13]NowakDJ,HirabayashiS,BodineA,HoehnR,PM2.5removalbytreesintenU.S.citiesandassociatedhealtheffects[J].EnvironmentalPollution,2013,178(1):395-402[14]ShanY,ShenZ,ZhouP,Quantifyingairpollutionattenuationwithinurbanparks:anexperimentalapproachinShanghai,China[J].EnvironmentalPollution,2011,159(8-9):2155[15]McdonaldAG,BealeyWJ,FowlerD,SmithRI,etal.,QuantifyingtheeffectofurbantreeplantingonconcentrationsanddepositionsofPMintwoUKconurbations[J].AtmosphereEnvironment,2007,41(38):8455-8467[16]吴志萍，王成，侯晓静.6种城市空气PM2.5浓度变化规律的研究[J].安徽农业大学学报，2008，35(4)：494-498[17]郭含文，丁国栋，赵媛媛.城市不同绿地PM2.5质量浓度日变化规律[J].中国水土保持科学，2013，11(4)：99-103[18]张灵艺，秦华.城市园林绿地滞尘研究进展及发展方向[J].中国园林，2015，31(1):64-68.[19]李新宇，赵松婷，李延明，等.北京市不同主干道绿地群落对大气PM2.5浓度消减作用的影响[J].生态环境学报，2014,(4):615-621[20]刘源，辽宁省PM2.5时空分布规律及其与气象要素关系的研究[D].沈阳：沈阳农业大学，2017[21]柯昌华，金文刚，钟秦.环境空气中大气颗粒物源解析的研究进展[J].重庆环境科学,2002，(03)：55-59+76.[22]赵冰清.重庆市大气颗粒物时空变化及植物滞尘能力研究[D].北京林业大学,2015.[23]董雪玲.大气可吸入颗粒物对环境和人体健康的危害[J].资源·产业，2004(05):52-55.[24]乔玉霜，王静，王建英.城市大气可吸入颗粒物的研究进展[J].中国环境监测，2011，27(02):22-26.[25]郭忻跃.北京大气干沉降及PM_(2.5)中重金属和有机物污染及来源研究[D].北京科技大学,2018.[26]张晶,陈宗良,王玮.北京市大气小颗粒物的污染源解析[J].环境科学学报,1998(01):64-69.[27]张斌斌.浙江农林大学校园不同植物群落类型内PM_(2.5)浓度的变化规律研究[D].浙江农林大学,2019.[28]朱先磊,张远航,曾立民,王玮.北京市大气细颗粒物PM_(2.5)的来源研究[J].环境科学研究,2005(05):1-5.[29]HarrisonRM,DeaconAR,JonesMR.SourcesandprocessesaffectingconcentrationsofPM10andPM2.5particulatematterinBirmingham(U.K.)[J].AtmosphericEnvironment,1997,31(24):4103-4117.[30]Laden,Francine.AssociationofFineParticulateMatterfromDifferentSourceswithDailyMortalityinSixU.S.Cities.[J].EnvironmentalHealthPerspectives,2000.[31]VianaM,KuhlbuschT,QuerolX,etal.,SourceapportionmentofparticulatematterinEurope:Areviewofmethodsandresults[J].JournalofAerosolScience,2008,39(10):827-849.[32]王成，郭二果，等.北京西山典型城市森林内PM2.5动态变化规律[J].生态学报，2014，34(19):5650-5658.[33]陈上杰，牛健植，韩旖旎，等.道路绿化带内大气PM2.5质量浓度变化特征[J].水土保持学报，2015，29(2):100-105.[34]王誉洁,黄天丽,孙丰宾,何欢,齐锋,晏海,邵锋.冬季居住区不同功能绿地PM_(2.5)浓度变化及其与气象因子的关系[J].西北林学院学报,2019,34(04):239-245.[35]张国文,陈义珍,刘厚凤,柴发合,赵妤希.北京PM_(2.5)污染特征的分析[J].江西农业学报,2012,24(08):121-124+129.[36]王淑英,张小玲.北京地区PM10污染的气象特征[J].应用气象学报,2002(S1):177-184.[37]王同桂.重庆市大气PM_（2.5）污染特征及来源解析[D].重庆大学,2007.[38]殷杉.上海浦东新区绿地系统研究——分布格局、生态系统特征及服务功能[D].上海：上海交通大，2011.[39]高金晖.北京市主要植物种滞尘影响机制及其效果研究[D].北京：北京林业大学，2007.[40]梁淑英.南京地区常见城市绿化树种的生理生态特性及净化大气能力的研究[D].南京：南京林业大学，2005.[41]王雷，哈斯，等.北京市六种针叶树叶面附着颗粒物的理化特征[J].应用生态学报，2007，18(3):487-492.[42]ChenL,PengS,LiuJ,etal.,DrydepositionvelocityoftotalsuspendedparticlesandmeteorologicalinfluenceinfourlocationsinGuangzhou,China[J].JournalofEnvironmentalSciences,2012(04):632-639.[43]赵文慧,赵文吉,宫辉力,宫兆宁.北京市采暖期可吸入颗粒物时空分布特征及源追踪[J].地理研究,2012,31(03):417-428.[44]B,Gomišček.SpatialandtemporalvariationsofPM1,PM2.5,PM10andparticlenumberconcentrationduringtheAUPHEP—project[J].AtmosphericEnvironment,2004.[45]WeberS,KordowskiK,KuttlerW.Variabilityofparticlenumberconcentrationandparticlesizedynamicsinanurbanstreetcanyonunderdifferentmeteorologicalconditions[J].ScienceoftheTotalEnvironment,2013,449(Complete):102-114.[46]MeenakshiP,SaseetharanMK.Analysisofseasonalvariationofsuspendedparticulatematterandoxidesofnitrogenwithreferencetowinddirectionincoimbatorecity.2003.[47]王月容,李延明,李新宇,赵松婷,郭佳.北京市道路绿地对PM_(2.5)浓度分布与消减作用的影响[J].湖北林业科技,2013,42(06):4-9.[