消减PM2.5的城市绿地规模与形态研究

发布时间：2020-06-13 11:15

【摘要】：无论是发达国家还是发展中国家在经历城镇化的快速发展过程中,都曾困扰于严重的颗粒物空气污染问题。据世界卫生组织发布的2018年全球PM2.5污染数据,统计出浓度最高的100名城市中有58个中国城市。中国高密度城市形态、工业化与小汽车普及导致颗粒物空气污染问题尤其严重。近年来,随着全国多个城市开展了颗粒物监测,研究成果开始逐渐增多,城市绿色基础设施的兴起成为消减空气颗粒物的有效途径之一。微观而言,城市绿色基础设施的绿色植物是天然而优良的“吸尘器”;宏观而言,城市绿色基础设施的网络构建是削减颗粒物的低投入高回报策略。既往研究缺乏城市绿地不同形态特征对颗粒物浓度影响的研究成果,因此本文主要选择污染较严重的武汉城区作为研究区域,研究城市绿地对PM2.5的消减效应。通过分析实测获得的10个城市绿地内外的PM2.5数据,对绿地消减PM2.5进行以下两方面的研究。一方面论证绿地规模形态与内部PM2.5消减值的关联性。首先通过Google Earth软件获取城市绿地的遥感图像、通过Arcgis软件获取绿地的形态信息、通过Fragstatsstat软件计算出斑块面积、斑块周长、形状指数、分维数、近圆形形状指数共5项景观格局指标数据,获得量化10个城市绿地形态的数据。其次,通过收集绿地内部自设固定监测点与外部自设参照监测点,获取10个绿地内外的PM2.5数据,对比分析得到每个绿地的内部PM2.5消减数据。最后整合形态数据与PM2.5消减数据,用SPSS软件进行关联性分析,筛选出相关性显著的形态指标,并对相关性显著的指标进行回归性分析,得到对应形态指标的回归方程。另一方面论证绿地对周边PM2.5的影响效应。首先通过Google Earth软件获取城市绿地及周边的遥感图像,结合实地调研绿地内外情况,筛选出一条最合适的贯穿绿地的移动监测线路。然后,辅以GPS导航仪记录位置信息和运动相机记录环境信息,通过移动路线监测法的监测绿地及周边的PM2.5浓度。最后分析城市绿地及周边的PM2.5分布特征,并通过Spss统计学软件分析距离与PM2.5之间的关联性。通过对城市绿地内外PM2.5浓度的实测调研以及综合数据统计与分析,得到如下成果:一、绿地的规模形态与PM2.5浓度消减值存在显著的相关性(1)绿地内部PM2.5浓度普遍低于绿地外部,且绿地规模越大,总体上绿地内外PM2.5的浓度差值越大,平均PM2.5浓度差可达8.82ug/m3;(2)绿地的斑块面积、斑块周长及景观形状指数与PM2.5浓度显著正相关,面积、周长及形状指数越大,绿地消减PM2.5的效果就越明显;相应的回归方程分别为y=0.107x+4.182(R2=0.333);y=0.001x+3.059(R2=0.373);y=7.074x-3.888(R2=0.178);(3)绿地面积与每公顷消减PM2.5浓度具有显著负相关,绿地面积越大,绿地消减PM2.5的浓度越小,并得到了回归方程:627.0075.2y-(28)x(R2=0.632)。二、绿地的规模越大对周边PM2.5影响越大(1)绿地内部的PM2.5浓度普遍低于周边的浓度,PM2.5浓度整体呈现两端高,中间低的凹型趋势,绿地具有净化内部PM2.5浓度的效果。(2)小型绿地(0.5-1.7ha)对周边的PM2.5没有明显的影响;中型绿地(7.5-12.2ha)对周边的PM2.5有明显的影响,最远能影响约180米,最大能消减周边6-8ug/m3的PM2.5浓度;大型绿地(21-64.4ha)对周边的PM2.5有明显的影响,最远能影响约180米,最大能消减周边7-14ug/m3的PM2.5浓度;(3)绿地规模越大,对周边的PM2.5影响距离就越远,影响程度越大。绿地(0.5-64.4ha)对周边的PM2.5有明显的影响,最远能影响约144米,最大能消减周边5-8ug/m3的PM2.5浓度。
【图文】：

文献数量,作者,外文文献,检索工具

14图 1-1 文献数量年度分布图（作者自绘）根据 Web of Science 检索工具分析，外文文献来源前三分别为中国占 65% 15%，英国和西班牙均占 6%。说明目前国内对绿地与 PM2.5 的研究热度是

作者,滞尘能力,吸附研究,园林植物

图 1-2 超过 15 频次的关键词（作者自绘）内外研究热点方向地的滞尘能力研究物个体的滞尘能力果前期主要集中在园林植物对 TSP （总悬浮颗粒物）或阻滞上，，后期植物对 PM2.5 的吸附研究引发学者关注，但
【学位授予单位】：华中科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TU985;X513

【参考文献】