一、Numerical Study on Dry Deposition Processes in Canopy Layer（论文文献综述）
龚诚[1]（2021）在《植物对城市空气氮氧化物的净化功能 ——基于稳定同位素方法的研究》文中进行了进一步梳理随着城市化进程的加剧,大型城市中的空气污染成为一个亟需解决的环境问题。由于城市中工业生产、交通运输、人口迁移等工业、经济活动的进行,城市区域的空气质量问题相比其他区域更加严峻。主要空气污染物,如可悬浮固体颗粒物（PM2.5,PM10等）、二氧化硫、氮氧化物、臭氧都可能会提高呼吸系统和心血管系统相关疾病的发病风险。在北京市,经过多年的空气治理,氮氧化物的浓度虽有所降低但仍未达到清洁空气的标准,因此,如何更进一步的减轻氮氧化物空气污染是公众重点关注的一个问题。城市环境中的植物,尤其是乔木被认为具有净化空气污染物的重要生态价值,乔木一方面可以通过叶片的滞尘效应减轻可悬浮固体颗粒物污染,另一方面,通过气孔吸收与叶面沉降作用,部分气态污染物,如氮氧化物、二氧化硫、臭氧可以被乔木冠层吸收。近年来,许多研究开始关注城市植物的空气净化功能,但大部分研究基于沉降模型估算城市绿地的整体污染物净化效应,少有研究在较大范围内基于实地测量方法来估算城市树木的氮氧化物净化量。本研究选取了北京市常见的四种城市绿化树种（国槐、毛白杨、白蜡、柏）,基于稳定同位素示踪的方法估算了这些树木对氮氧化物的净化量。本研究还将植物个体的吸收量数据结合群落生物量调查数据,估算了北京市典型公园（石榴庄公园）与城市核心区域中乔木群落的氮氧化物净化总量和生态服务价值。本研究试图回答如下科学问题:1)如何量化城市常见绿化乔木的氮氧化物吸收量?2)不同物种的乔木的吸收量是否有明显差别?3)如何通过计算群落总体吸收量来估算城市植被提供的净化服务功能价值?结合原位采样、实验室测量、模型估计等手段,本研究取得了如下主要结论:1)通过实验,本研究发现四种乔木都对公路附近机动车尾气、大气氮沉降中具有较低δ15N特征的气态氮源存在响应与吸收,靠近公路树木叶片的δ15N显着低于远离公路树木叶片的δ15N。2)基于贝叶斯混合模型的估算,本研究得到四种乔木单位叶生物量下的氮氧化物吸收量为1.57～4.17 mg N/gDw。3)基于群落植被调查和遥感影像估计,本研究估计石榴庄公园乔木群落单位叶面积下年吸收量为0.59～2.08g/m2,北京市核心区（城六区）园林内乔木年吸收量为0.69～1.41 g/m2,年总吸收量为627 ton。北京市城六区绿地植被的单位叶面积每年吸收能力为0.94 g/m2,每年总吸收能力达到1303.63 ton4)基于替代成本法,本研究分别估算了城六区园林乔木和城市绿地净化空气氮氧化物的生态服务价值,其中园林乔木每年可提供价值为79.20万元的净化服务,而城市绿地提供的服务价值则为164.67万元。
韩冬荟[2]（2021）在《城市森林及气候因子对大气颗粒物沉降影响研究》文中研究说明在全球气候变化和城市化进程不断推进的背景下,城市森林在调节气候和环境等方面起着重要作用,其中城市森林在调控大气颗粒物污染方面的作用在近年来尤为受到重视。但是前人对相关方面的研究主要集中于单方面、单尺度的作用,缺乏综合不同尺度研究气候因子影响下城市森林对大气颗粒物沉降（干沉降、湿沉降）的作用解析。本研究从林分尺度和区域尺度两个方面解析了城市森林及气候因子对大气颗粒物的沉降影响。林分尺度的研究以哈尔滨城市人工林为主要对象,对2018年1月-2019年12月不同类型城市人工林微气候特征量（气温、相对湿度、辐射、风速、降雪、降雨）的变化特征进行了对比分析,进而比较了城市人工林对大气颗粒物的干沉降和湿沉降作用。区域尺度上以黑龙江省10个主要城市（黑河、齐齐哈尔、伊春、鹤岗、大庆、佳木斯、哈尔滨、鸡西、七台河、牡丹江）为研究对象,利用不同时间尺度标准化降水蒸散指数SPEI的年代际时空分布规律得到黑龙江省近60年的干湿演变趋势;同时基于2015-2019年各地的大气颗粒物浓度数据和城市森林相关数据,利用i-Tree模型的核心算法,估算了城市森林对大气可吸入颗粒物的沉降量。主要结果如下:（1）城市人工林的微气候特征在不同林型间、林内外、林内不同位点呈现出不同程度的差异性。不同类型城市人工林的气象要素表现为:相对湿度、光合有效辐射相差不大,但风速、气温、降水表现有所不同。落叶松人工林的平均风速高于水曲柳人工林;落叶松人工林对温度的调节能力相对更强,即在暖季降温、冷季保温的作用更明显。林内穿透雨量与林外降雨强度有关,当林外降雨量较大时,针叶人工林穿透雨量小于阔叶人工林;林外降雨量较小时表现相反。不同类型城市人工林微气候特征量如温度、风速、降水量的差异直接影响城市人工林对大气颗粒物的沉降作用（干沉降、湿沉降）。林内外气候因子的差异主要为:气温在7-9月夏秋季表现为林内低于林外,在10-11月秋冬季为林内高于林外;相对湿度在7-11月整体表现为林内高于林外,但在10月之后林内外差值有所减小;光合有效辐射始终表现为林外高于林内,但进入10月之后二者差值变小;风速在7-12月多数时间表现为林内小于林外。城市人工林内不同位点微气候特征差异主要体现在穿透雨量的变化上,林内不同位点的标准化穿透雨量偏差δt,j与叶面积指数和降雨强度有关:林外降雨量最大时,林内各位点的δt,j随着叶面积指数的增加而不断减小;当林外降雨量最小时,变化趋势相反,可见林内穿透雨空间变异性与林冠层对降雨的遮蔽程度有关。另外,修正穿透雨量MTV的变异性随日均温的升高表现为先增加后减小,随气温日较差、风速的增加表现为下降趋势。林内穿透雨量的变化直接决定了城市人工林对大气颗粒物的沉降总量。（2）对比不同类型城市人工林对大气颗粒物的干沉降作用,其中针叶人工林的作用相对更有效。在研究时段落叶松人工林内PM2.5、PM10的干沉降速率和干沉降通量大于水曲柳人工林,这与针叶树种的叶片更小、结构更复杂有关,从而在无降雨时期针叶人工林捕获更多的可吸入颗粒物。城市人工林内PM2.5、PM10的干沉降速率在正午时间或者正午过后达到最大值,早晚干沉降速率较小,这与下垫面风速有关;PM2.5和PM10的干沉降速率随风速的增大,表现为先升高后降低。由此可见干沉降作用同时受林分类型和气象条件（主要是风速）的影响。（3）对比不同类型城市人工林对大气颗粒物的湿沉降作用,当不考虑时间对降水量的积累时,针叶人工林相对更有效。针叶人工林通过降雪湿沉降大气颗粒物（粒径分级10μm、2μm和0.45μm）的金属浓度（K、Ca、Mg、Fe、Zn、Cu、Mn、Pb、Ni、Cr,mg/L）高于阔叶人工林;针叶人工林内积雪的颗粒物含量（g/Kg）高于阔叶人工林。同样,针叶人工林通过穿透雨湿沉降大气颗粒物的金属浓度（Mg、Fe、Mn、Zn、Cu、Pb,μg/L）整体上也大于阔叶人工林。但针、阔叶人工林湿沉降的金属总量相差不大,这主要是由于各季节通过阔叶人工林的降水量大于针叶人工林。综合城市人工林的干湿沉降研究结果可见,林分因子与气象要素共同作用于沉降过程;但仅就林型而言,在研究地区针叶人工林对大气颗粒物沉降具有一定的比较优势。（4）区域尺度的研究表明,近60年黑龙江省大气在冬季趋于湿润、在夏季和全年时间尺度上趋于干燥。近5年的大气质量状况表明黑龙江各地夏季的大气质量为“优”,其他三个季节为“良”;以星期为单位的大气质量变化与上班和节假日时间有关。比较2015-2019年黑龙江省各地城市森林对可吸入颗粒物的沉降量,得到哈尔滨城市森林对PM2.5和PM10沉降量最大,与其年均PM2.5、PM10浓度最大、绿化覆盖面积较大有关,说明城市森林的沉降量是森林和人类活动共同作用的结果。（5）“气象要素-城市森林-大气颗粒物”三者之间主要的耦合关系为:“城市森林-气象要素”间表现为:城市人工林对温、湿、风等具有调节功能,林内穿透雨分布具有空间差异性;“城市森林-大气颗粒物”表现为:城市人工林类型影响大气颗粒物浓度变化和沉降速率,城市森林覆盖面积与大气颗粒物沉降总量成正比;“大气颗粒物-气象要素”间表现为:日平均气温随PM2.5和PM10浓度的增加而不断升高、气温日较差随PM2.5和PM10的增加而不断下降,城市人工林对大气颗粒物的干沉降速率与风速有关。可见“气象要素-城市森林-大气颗粒物”三者彼此相关、相互影响,其中城市森林起到“调节器”的作用。本研究为城市森林培育中优势树种的选择提供数据支持和参考,为城市人工林的可持续经营提供理论支撑,对提高城市森林的生态效益以及城市林业建设具有重要意义。
羊腾跃[3]（2020）在《杭州城市空气污染特征及影响因子分析》文中进行了进一步梳理城市下垫面通过多种机制影响空气污染,包括城市建筑的动力学效应、城市热岛的热力学效应以及植被对污染物的清除作用等。本文以长江三角洲城市群重要城市之一的杭州市为研究对象,通过对杭州市的观测资料分析与数值模拟实验两种方法,研究了杭州市空气污染特征以及影响因子。利用2015、2016年杭州市环保局的空气质量监测站资料和杭州市气象局的气象站资料分析了城市空气污染特征与气象条件之间的关系。结果表明,颗粒物与气态污染物的浓度都具有显着的月变化、日变化特征。SO2、NO2、CO、PM10和PM2.5初次污染物,在12月至次年3月污染最为严重;在日变化上,表现出双峰的特征,且不同污染物浓度峰值出现时间基本一致,分别是上午8时和晚间20时。二次污染物O3在一年中的夏季、一日中的下午14时浓度较大。但O3浓度却在6月、7月反而出现了一个低谷,因为杭州地区在6月中旬到7月上、中旬为梅雨期,期间降水量大,降水次数频繁,严重削弱了光照强度,抑制了O3的生成,同时增加了O3的湿沉降。市区测站月平均PM2.5/PM10的范围为59.1%～71.0%,年均值为64.3%,杭州市市区颗粒物的污染主要以细粒子为主。SO2、NO2、CO、PM10、PM2.5彼此两两间都存在着正相关性。城市中NOx、CO的来源主要都是机动车尾气排放,颗粒物(PM10、PM2.5)与NO2、CO的相关性较好,说明机动车排放对颗粒物浓度有重要贡献。NO2、CO作为二次污染物O3的重要前体物,与O3间存在着显着的负相关关系。PM2.5、PM10与O3间存在较弱的负相关,可能是多种因素共同作用的结果。粗粒子、细粒子在不同风速条件下浓度特征不同,细粒子浓度对风速的变化更加敏感,其污染更容易被良好的气象条件清除。另外,细粒子对能见度的降低作用强于粗粒子,当细粒子浓度大于50μg·m-3时,能见度迅速下降,普遍维持在5km以下。使用RBLM-chem模式,利用杭州市高分辨率城市建筑等资料,定量分析了城市动力效应、热力效应、干沉降效应、人为热以及城市植被对SO2、NO2、O3、PM2.5等主要污染物浓度所造成的影响。结果表明:城市动力效应使得城区污染物浓度升高,如SO2浓度有接近5μg·m-3上升,PM2.5、O3浓度也有近15μg·m-3的上升。城市热力效应使得城区污染物浓度降低,其中以PM2.5浓度的下降最为显着,降幅达10～20μg·m-3。对NO2、O3浓度的下降作用仅集中在部分区域,但浓度下降显着,降幅分别为20μg·m-3、5μg·m-3。城市效应还使得污染物干沉降速率明显降低,污染物浓度上升,称之为干沉降效应,如使SO2、NO2的干沉降速率都有接近0.2cm·s-1的下降,O3的下降幅度较低,约为0.08cm·s-1。城市动力效应大于热力效应,因而城市的总体效用是使污染物浓度升高。人为热对城市地区各项污染物浓度都起着减小的作用,使得SO2、NO2、O3、PM2.5浓度下降2.5、3.0、6.0、10.0μg·m-3左右。城市植被可以显着增加污染物干沉降速率,缓解城市效应的影响,使SO2、NO2、O3和PM2.5的干沉降速率分别增加0.1、0.1、0.03、0.06cm·s-1左右。夏季,城市植被使城区SO2、NO2、O3、PM2.5的干沉降速率分别增加0.15、0.1、0.02、0.05cm·s-1左右,个别高值区增幅达到0.35、0.25、0.04、0.15cm·s-1;而在冬季,这一作用不太显着,仅在高值区有0.15、0.15、0.04、0.05cm·s-1的增加。城市植被对污染物干沉降速率的增加作用,白天显着大于夜晚。在白天,夏季城区SO2、NO2、O3、PM2.5的干沉降速率因城市植被分别有0.15、0.10、0.04、0.07cm·s-1的上升,而到了夜晚,增加幅度则为0.10、0.05、0.02、0.03cm·s-1。通过增加污染物的干沉降速率,城市植被可以显着降低污染物浓度。在夏季可以使得城区SO2、NO2、O3、PM2.5浓度分别下降2.0、8.0、4.0、6.0μg·m-3;在冬季,也有2.0、6.0、4.0、6.0μg·m-3的下降。这种对浓度的下降作用在昼夜上的分布依物种而异。SO2、NO2浓度在白天的下降作用很弱,均不足2.0μg·m-3,而在夜晚则分别达到4.0、18.0μg·m-3;PM2.5浓度无论白天夜晚都有接近8.0μg·m-3的下降。O3浓度在白天有近12.0μg·m-3的下降,而在夜晚几乎没有变化。
周培生[4]（2020）在《南京市大气汞的源汇特征及其影响因素研究》文中进行了进一步梳理汞是一种具有持久性和神经毒性的重金属,可以通过大气进行长程传输,在全球范围内进行循环,最终通过干湿沉降的方式降落到地面,对人体健康和生态环境造成不利影响。大气汞对与人类、动物和生态系统影响的评估及相关大气汞排放控制政策的制定等均需建立在对区域大气汞的来源（源）及归趋（汇）特征的充分认识基础上。本研究在南京大学仙林校区站（NJU）建立了较为完善的大气汞浓度和沉降观测方法及质量控制体系。基于分形态汞浓度观测和广义叠加模型（GAM）及后向轨迹模型（HYSPLIT）回溯了区域大气汞的来源特征,进一步量化研究了气象因素及区域传输的影响,识别出我国华东地区城市背景区域气态元素汞（GEM）浓度下降的主要驱动力为人为源汞排放的减少;同时,本研究首次在我国开展了气态氧化汞（GOM）和大气总汞（TAM）干沉降的直接观测,掌握了区域大气汞的归趋特征,结合干沉降的模拟识别出影响汞沉降通量的关键参数,对现有大气汞干沉降模拟参数化方案进行了优化。在2014年8月至2015年7月和2018年5月至2019年4月的两次观测活动中,NJU站GEM、GOM和颗粒结合汞（PBM）的浓度分别由3.77±1.32 ng m-3、35.97±58.45 pg m-3和114.07±170.29 pg m-3下降至3.24±1.26 ng m-3、15.97±23.38 pg m-3和66.22±110.07 pg m-3。GEM浓度以每年3.7%的速率快速下降,体现了我国现有大气汞减排措施的有效性。在2014-2015年观测活动期间,NJU站GEM浓度受局地排放影响较大,季节变化不明显,2018-2019年观测活动中局地排放的影响减小,跨区域传输的影响增大,安徽沿江一带大型点源排放和我国北方民用煤炭的燃烧使得NJU站春、冬两季GEM浓度处于较高水平。本研究利用广义叠加模型排除局地排放的影响之后,定量分析了气象因素和跨区域传输对于NJU站GEM浓度及其变化的影响。GAM模型对于两次观测活动中GEM浓度的拟合优度分别达到了0.43和0.57,模型的残差主要来自于局地排放的影响,残差的降低表明局地排放强度的降低。在所有的气象因素中,相对湿度通过影响大气中Hg（II）的还原过程显着影响GEM浓度,但其作用机理仍需进一步明确,温度及风速则分别通过影响土壤汞的释放和大气汞的扩散过程对GEM浓度造成影响。跨区域影响因素分析则表明,NJU站GEM主要来源为东北及东方向（0-150°）,但来自西南方向的气团所携带的GEM浓度较高,且NJU的GEM浓度主要受NJU站方圆600 km以内汞排放源的影响。本研究于2018–2019年开展了大气汞干湿沉降的连续观测。2018年11月至2019年11月期间,由于NJU站降水量较往常偏小,大气汞湿沉降通量仅为4.84μg m-2,与部分北半球背景站点相当,但体积加权降水汞浓度(7.13 ng L-1)仍然处于较高水平。NJU站大气汞湿沉降通量主要受降水强度影响（R2=0.6）。NJU站降水中汞浓度与其他主要阴阳离子的相关性分析结果表明NJU站降水中汞的来源较为复杂。2018年7月至2019年11月期间,NJU站GOM平均干沉降通量为0.75±0.51 ng m-2 h-1,与部分北美城市站点的GOM干沉降通量相当,处于较高水平,且NJU站GOM干沉降通量呈现出明显的季节差异,夏季通量最大(0.96ng m-2 h-1),冬季最小(0.63 ng m-2 h-1),可能是因为NJU站夏季GOM浓度较高且湍流较强。2019年4月至2019年11月,NJU站TAM平均干沉降通量为2.40±1.16 ng m-2 h-1,高于北美绝大数站点,若将观测期间的TAM干沉降均值作为年均值,NJU站TAM年干沉降通量可达21.02μg m-2 y-1,远高于湿沉降通量,甚至GOM的年干沉降通量(6.63μg m-2 y-1)也要高于湿沉降的贡献,因此,NJU站大气汞沉降的主要方式为干沉降。本研究基于大气分形态汞浓度的观测结果,利用干沉降模型对NJU站分形态汞干沉降进行了模拟,并基于沉降观测结果与模拟结果的比对,优化了干沉降模型。由于GOM浓度观测的低估和不同组分沉降速率的不一致性,对NJU站GOM干沉降进行模拟时,在α和β取2,GOM浓度乘以修正因子3时,模拟得到的干沉降通量(0.76±0.39 ng m-2 h-1)与实际观测结果最为接近。此外,利用优化后的干沉降模型模拟得到的GEM和PBM平均干沉降通量分别为1.90±2.22 ng m-2 h-1和0.43±0.38 ng m-2 h-1。GEM是NJU站大气汞干沉降的主要物种,其贡献占比为61.5%,但与其他站点相比,NJU站活性汞（RM）干沉降的贡献占比更高（38.5%）,主要是因为NJU站的RM浓度较高。
甘振涛[5]（2020）在《城市典型街谷中不同绿化模式对污染物扩散影响的数值模拟研究》文中进行了进一步梳理城市街谷是城市环境的重要表现形态之一,而街谷内由于机动车尾气排放和行驶引起的扬尘严重影响人行道空间的空气质量。相关研究表明,植物绿化具有良好的污染物消减能力,但由于街谷环境相对封闭,不同的街谷空间形态和街道绿化模式会对街谷内污染物的分布产生不同的影响。因此,需要结合城市街谷的空间环境,分析不同植物绿化模式对街谷内污染物扩散的影响。首先通过文献整理,总结提出植物绿化模式对污染物扩散的影响途径和影响因素。其次,对数值模拟软件ENVI-met的理论基础和适用性进行验证,证明了该软件采用的浓度场计算模型在城市街谷环境下,对于开展植物与污染物之间相互作用的研究,具有一定的适用性。最后,以城市支路为研究对象,通过现场调研和相关规范导则的查阅,建立具有典型空间特征的城市街谷模型和不同绿化模式,从绿化的空间布局以及单体特征（行道树叶面积密度、叶片类型、株距以及绿篱高度）两个方面探究植物绿化与人行道空间污染物分布的关联性,以期提出改善空气质量的街谷绿化策略。研究结果表明:（1）在静风条件（0.3m/s）下,街谷内人行道空间污染程度由轻到重依次位为上阶梯街谷<浅街谷<下阶梯街谷<理想街谷,而微风条件下（3m/s）污染程度为上阶梯街谷<下阶梯街谷<理想街谷<浅街谷。（2）植物绿化的加入并没有改善街谷内人行道空间的空气质量,反而进一步加剧了街谷的污染程度。（3）对称街谷（浅街谷、理想街谷）中人行道空间污染程度要相对比非对称街谷（上阶梯街谷、下阶梯街谷）严重,但是非对称街谷中植物对空气质量的影响程度要大于对称街谷。（4）行道树叶面积密度的降低以及种植株距的增加可以有效降低人行道污染浓度,而叶片类型和绿篱高度影响相对较小,但是选择较大叶片类型植物和提高绿篱高度不利于污染情况的改善。
翟浩然[6]（2019）在《土地利用/土地覆被对大气颗粒物的影响研究 ——以京津冀地区为例》文中研究指明大气污染严重威胁着自然生态、社会经济及人类健康。大气颗粒物是大气污染的主要来源之一,其中PM2.5和PM10对生态环境和人类健康的威胁尤其严重。近年来,中国已成为全球大气污染最严重的国家之一,尤其在京津冀地区,PM2.5、PM10浓度时常出现严重超标情况。大气污染同人类活动密不可分,人类活动导致土地利用/土地覆被发生变化,直接或间接影响了颗粒物的扩散、稀释和汇集,进而导致大气环境恶化,引发了一系列环境问题。因此,对颗粒物的空间分布和时间变化进行监测,分析土地利用/土地覆被的时空特征,并探究其对颗粒物的影响,对于有效控制颗粒物的浓度、提高城市空气质量、保护和改善环境具有十分重要的意义。本文以我国京津冀地区为研究区,基于空气质量实测数据和卫星遥感数据,综合运用地理信息系统、遥感及空间统计等方法,围绕“土地利用/土地覆被对大气颗粒物的影响”这一课题,从大气颗粒物时空特征、土地利用和植被覆盖对大气颗粒物的影响、植被对大气颗粒物的削减效应等方面开展了一系列研究,研究结果为区域的可持续发展及大气污染防治提供科学的理论支持。本文进行的主要工作和取得的主要结论总结如下:（1）基于2015?2018年空气质量监测站逐小时实测数据,获取了研究区PM2.5、PM10浓度的空间分布,分别在年、季、月、日、时等多种时间尺度上分析了颗粒物浓度的时空特征,结果表明:2015～2018年研究区PM2.5、PM10浓度年均值及PM2.5/PM10比值均呈现逐年降低的趋势,结果证实了近年来京津冀地区在污染防控上采取的一系列措施所取得的成效,颗粒物污染情况有较大幅度的好转。各年份冬季颗粒物浓度显着高于夏季,春、秋季介于冬、夏季之间,PM2.5/PM10比值则在冬季最高,春季最低,夏、秋两季比值居中。PM2.5和PM10浓度均在一日中表现出双峰双谷规律,分别在夜间和上午达到峰值、清晨和下午出现谷值。空间上,颗粒物浓度表现出东南高、西北低的空间分布特征,海河平原浓度显着高于燕山-太行山山脉和坝上高原。（2）基于卫星遥感数据分析了研究区2015～2018年的土地利用分布及变化情况,并借助景观生态学指数等工具探究土地利用的空间分布对颗粒物浓度产生的影响,结果表明:研究区土地利用类型多样,城市发展造成农用地和草地等自然类型转变为建设用地,以及植树造林活动造成农用地和草地向林地转变,是土地利用变化的两大主要类型。各类型中,高强度的人类活动造成建设用地的颗粒物浓度显着高于其他类型,农用地位列其次;林地和草地等以植被覆盖为主的类型由于排放源少,且能够有效抑制扬尘和吸附颗粒物,浓度显着低于其他类型。土地利用景观格局对颗粒物浓度存在显着影响,通常斑块聚集度越低、破碎度越高、形状越复杂、景观丰度越高的区域颗粒物浓度越低;建设用地越集中则越容易使排放源聚集,增加颗粒物浓度;而当林地形成较好的连接时,能够对抑制颗粒物浓度上升发挥更大的作用。（3）本文在常用于颗粒物浓度拟合的传统正弦函数模型的基础上进行了改进,改进模型在拟合精度和效果上较传统模型有了较大提升,可用于颗粒物浓度等具有显着周期性波动特征的数据的拟合,并能够发现变化规律中的有效信息。京津冀地区整体PM2.5和PM10浓度月均值的拟合R2分别达到0.74、0.58,总体拟合效果较好。各土地利用类型的拟合结果表明,建设用地和农用地的颗粒物浓度较高,高低值差异较大,春、夏季浓度缓慢下降,秋、冬季则快速上升,人类活动是影响浓度波动的主要原因;林地和草地的颗粒物浓度最低,高低值的差异较小,浓度的上下波动相对均匀,峰值的出现时间略晚于其他类型,自然源对其浓度波动的影响较大;浓度较高的类型总体上表现为快速下降趋势,浓度较低的类型多为缓慢下降或保持平稳的趋势。（4）基于归一化植被指数探究了研究区植被覆盖的动态变化,并分析其对颗粒物浓度的影响,结果表明:研究区植被覆盖度总体呈稳定上升的趋势,大量植树造林和城市快速扩张分别是造成不同区域植被覆盖度上升和下降的主要原因,植被覆盖在一年中呈现稳定的周期性变化。植被覆盖的时间变化对颗粒物浓度有显着影响,二者表现出显着负相关性,指数函数或幂函数最能反映二者关系,研究区整体NDVI与PM2.5、PM10浓度月均值回归方程的R2分别达到0.580、0.601,相关性显着。植被覆盖度和PM2.5、PM10浓度年均值分别在3km和2.5km范围内相关性最强,且相关性最强的空间范围在夏季有所扩大、冬季有所减小,表明茂盛的植被对于颗粒物浓度的影响作用较强、范围较大。典型站点的比较结果表明植被覆盖既有效抑制了颗粒物浓度上升的幅度,又显着缩短了浓度上升的持续时间,使植被区的颗粒物浓度比非植被区更低,同时变化趋势也更加平缓。（5）鉴于植被在颗粒物浓度削减过程中所起的重要作用,可使用科学模型量化植被的干沉降过程,分别在城市整体和建成区两种尺度上估算植被对PM2.5、PM10的削减效应。结果表明:2015?2018年,京津冀地区植被每年削减PM10的总量分别为50.52万t、46.55万 t、47.72 万 t、39.65 万 t,削减 PM2.5 总量 1.94 万 t、1.92 万 t、1.64 万 t、1.27 万 t;城市绿地共削减 PM10 总量 8616t、8319t、8648t、7227t,削减 PM2.5 总量 360t、388t、277t、237t;各年份削减量的下降主要源自颗粒物浓度的显着降低。各城市中,承德市的整体颗粒物削减量最高,而北京市城市绿地的削减量则显着多于其他城市。全年80%以上的削减量集中在5-9月,更大的叶片面积是造成生长季削减量最大的主要原因。林地对颗粒物的削减效率显着高于草地,其中落叶阔叶林是各林分中的主力。植被对于PM10的削减效应显着强于PM2.5,但由于PM2.5与人类的生产生活活动具有更强的相关性,其削减效应具有更大的价值,因此植被对PM2.5的削减作用不容忽视。通过植树造林、退耕还林等方式增加绿地面积和密度,充分发挥绿地的自净功能,对颗粒物浓度的削减和控制有着十分重要的作用。
章晓冬[7]（2019）在《我国北方区域尺度人工造林对大气污染的影响》文中认为自20世纪80年代以来,迅速推进的工业化和城市化进程,严重影响着我国生态环境和空气质量,威胁着人群健康。尤其是我国北方地区,作为国家经济发展的支撑性力量,分布着大量的重工业以及能源型行业。化石燃料的燃烧和汽车尾气的排放,产生了大量的大气污染物,比较典型的有二氧化硫（SO2）、氮氧化物（NOx）和二次污染物地面臭氧（O3）与细颗粒物(PM2.5)等。而大量研究表明,植被能够有效地控制和减缓大气污染,在陆地生态系统中起着至关重要的作用。植被以及其他下垫面通过干沉降等自然环境过程,参与了对大气污染物的清除,从而改善空气质量和生态环境健康。尽管植被可以有效地清除大气中的污染物,但是同时也会通过大气化学等过程对空气污染产生一定的影响。作为植被生物合成活动的重要产物,每年都会有大量的活性生物挥发性有机污染物（BVOCs）产生于陆地生态系统并且排放到大气中去。而这些BVOCs在对流层化学、碳循环以及全球气候变化等过程中都发挥着重要作用。我国北方的三北防护林工程（Three Northern Region Shelter Forest,TNRSF）也被称为“绿色长城”,始于1978年,包括11个省和2个特大城市,北京以及天津。预计到2050年,整个三北地区的森林覆盖率将从20世纪70年代的5.05%提高到15.95%左右。而到2010年第四期工程为止,三北防护林的植被覆盖率已经达到12.4%。作为人类历史上最大的生态造林工程,三北防护林能够有效地改善我国整个北方地区的生态环境和大气污染。而华北平原作为三北防护林工程的重点建设区域,近几十年来,植被覆盖呈现出了显着的增长趋势,尤其是太行山一带和河北省的东北部地区。本研究利用大气干沉降模型估算了我国北方三北防护林地区大气污染物SO2和NOx的干沉降速率和通量,分析了其从1982-2010年的长期变化趋势。研究结果表明,近三十年来,随着植被覆盖面积的不断增加,在三北防护林的许多地区,SO2和NOx的干沉降速率都出现了明显的增长趋势,最高的增长幅度分别达到118.2%和112.1%。研究发现,在三北防护林的华北区域,大气中SO2和NOx的干沉降通量最高,其次为三北防护林的东北区域和西北区域。经计算,在1982-2010年期间,通过三北防护林的干沉降过程,总共有82万吨的SO2和21.8万吨的NOx从大气中被清除。其中,约50%的清除都发生在三北防护林的华北地区。通过1982-2010年林内和林外相邻农田区域的对比可以看出,三北防护林内SO2和NOx的干沉降通量明显高于林外区域,约2-3倍,充分说明了三北防护林对两种污染物清除的重要作用。本研究利用干沉降大叶模型和植被吸附模型,对我国三北防护林通过干沉降过程对大气污染物PM2.5的清除作用进行了估算。利用卫星反演的PM2.5大气浓度和模拟得到的干沉降速率,我们计算了从1999-2010年我国三北防护林地区PM2.5的干沉降通量及其年际变化趋势。结果表明,近十年来,随着植被覆盖的不断增加,两种干沉降模型得到的PM2.5干沉降速度在三北防护林的许多地区都出现了明显的上升趋势。并且,从1999-2010年三北防护林PM2.5的干沉降通量也出现了积极的增长,这主要归因于该地区森林扩张所引起的干沉降速率的增加以及大气PM2.5浓度升高的共同作用。同时,PM2.5干沉积通量的最高值则出现在了三北防护林的华北地区,覆盖大部分京津冀区域,其次是西北地区和东北地区。然而,由于三北防护林的东北地区森林覆盖率较高,因此该地区植被对PM2.5的吸附作用最为明显。而近十年来植被对PM2.5清除作用增长最显着的区域则是三北防护林的华北地区,这主要是由于该地区植被覆盖的快速增加。值得注意的是,从1999-2010年,通过三北防护林的干沉降过程,对大气中PM2.5的清除总量达到2.85×107吨。我们的研究结果表明,三北防护林对PM2.5的清除具有一定的促进作用,并且相比于1980年,2010年该地区大气PM2.5的去除率提高了26%左右。为了进一步分析我国北方地区近几十年来生物源异戊二烯排放的长期变化趋势,以及三北防护林工程的具体影响,本研究还利用气体和气溶胶的生物排放模型（MEGAN v2.1）计算了从1982-2010年我国北方地区生物源异戊二烯的历史排放。经计算,近三十年来,我国整个北方地区异戊二烯的生物排放总量达到4.4 Tg,而三北防护林区域总量则为1.6 Tg,年均排放范围分别为13.2-17.6万吨以及4.5-7.0万吨。从1982-2010年,由于树木的生长和植被覆盖的增加,异戊二烯的排放通量在三北防护林的许多地区都出现了大幅度的增长,尤其是在三北防护林的华北地区,近三十年来,该地区异戊二烯排放通量的增长幅度更是达到58%。并且,人造林产生的生物源异戊二烯的排放量已经逐渐接近甚至超过自然林,比如我国东北的原始林。研究结果也表明,三北防护林已经改变了我国北方地区1982-2010年生物源异戊二烯的长期排放趋势,从原本的下降趋势（斜率k=-0.533）逆转为上升趋势（斜率k=0.347）,充分说明了人类活动在十年或者更长时间尺度上对BVOCs排放变化的重要影响。本研究利用气象和大气化学耦合模式WRF-Chem,以10年为一间隔,模拟了1980、1990、2000和2010年这四年内华北平原温暖季节（5-9月）地面O3浓度的变化,来分析该地区森林覆盖变化对地面O3的具体影响。模拟过程中使用两种不同的生物源排放方案。方案一,使用四个选定年份对应的生物源VOCs排放,该排放从1980-2010年随着植被覆盖的增长而变化;方案二,均使用固定的1980年生物源VOCs排放,即假定华北平原1980-2010年植被覆盖没有发生改变,作为参照实验。而两种方案中,均使用四个选定年份对应的人为源VOCs排放,近三十年来随着经济的发展而不断的增加。在增长的人为源和生物源VOCs排放的共同作用下,1980-2010年华北平原大部分地区的地面O3浓度都出现了明显的上升趋势。而在臭氧形成过程中,相比于生物源排放,O3前体物人为源的排放往往起到主导作用。但是从1980-2010年,在华北平原植树造林活动频繁的区域,生物源排放的贡献却是十分显着的。仅植树造林活动对北京市地面O3形成的贡献就达到了1-2%,而在一些森林覆盖率较高而人口较少的城市地区,植被的贡献甚至可以上升到4-5%。同时,植被覆盖的增加,也会通过干沉降过程降低地面O3的浓度,导致O3的清除率增加6.6%-13.1%左右,其中以高森林覆盖以及山脉地区最为突出。然而,与干沉降的清除作用相比,生物源VOCs排放对地面O3生成的促进作用更为显着,从而导致1980-2010华北平原地面O3的浓度出现持续的增长。综上所述,近几十年来,随着三北防护林工程的不断推进,对我国北方地区SO2、NOx、O3、PM2.5以及异戊二烯等典型大气污染物都产生了重要的影响。随着三北防护林后面几期工程的持续开展,并且考虑其对其他污染物(如NH3、PM10等)的作用,可以预料三北防护林对我国北方空气质量的影响将会变得越来越显着。今后有必要进一步开展深入研究。
魏莉[8]（2019）在《冬小麦和玉米臭氧沉降特征的观测研究对比》文中研究指明本研究利用涡度相关系统配合快、慢速O3浓度分析仪,以我国中原经济区核心城市郑州的冬小麦和玉米为研究对象,对自然农田条件下的臭氧干沉降过程进行连续动态观测,揭示两种作物的臭氧沉降特征,对比研究两种作物的不同沉降通道分配规律,并分析讨论降水对冬小麦和玉米臭氧沉降造成的不同影响。结果如下:1、臭氧沉降特征:在冬小麦和玉米观测期间,O3浓度日均值分别为为42.7和68.7nL/L,,主要受太阳辐射和湿度影响,日变化呈单峰型。臭氧通量日均值分别为-0.0073和-0.0131μmol/（m2﹒s）（负号表示方向向下）,最大值均出现在午后13:00,受O3浓度影响较大,日变化规律呈单谷型。臭氧沉降速率日均值分别为0.38和0.42 cm/s,受大气湍流、植被的生育特征和气象条件等多方面因素影响,日变化为单峰型。大气传输阻力日均值分别为104.9和86.8 s/m,主要受大气湍流控制,日变化为凹字型。冠层阻力日均值分别为236.2和246.4 s/m,均在上午9:30达到了最低值,日变化规律为单谷型。2、沉降通道分配规律:冬小麦和玉米的沉降通道的日变化规律基本一致,气孔导度在白天呈单峰型变化,夜间归零,日均值分别为0.13和0.18 cm/s,最大值都出现在中午12:30。非气孔沉降速率的日变化呈现出上午高、下午低、夜间平稳的状态,日均值分别为0.63和0.50 cm/s,最大值均出现在上午,是冠层导度最高值的主要贡献。气孔通量日均值分别为-0.0024和-0.0062μmol/（m2﹒s）,非气孔沉降通量日均值分别为-0.0050和-0.0070μmol/（m2﹒s）。全天非气孔沉降通量占总臭氧通量的比重分别为68%和53%,非气孔沉降通道均占主导地位,白天的气孔吸收通量比重分别达到了45%和60%,表明气孔吸收通道依然是植物冠层沉降通量的重要组成部分,且玉米相对来说更依赖于气孔吸收。3、降水的影响特征:冬小麦和玉米的O3背景浓度在降水条件下的日均值分别为39.7和56.1 nL/L,均明显小于其无降水条件下的日均值43.9和74.3 nL/L。对于冬小麦作物生态系统,降水通过降低白天的大气湍流交换、增加冠层非气孔沉降、降低冠层气孔导度这三个方面来影响其O3沉降速率。对于玉米作物生态系统,降水通过加强夜间的大气湍流交换、促进冠层的非气孔沉降、增强白天的冠层气孔导度使其O3沉降速率增大。因此在不同背景条件下,不同学者研究出的降水对臭氧干沉降的影响结果也不尽相同。
张磊[9]（2019）在《大气颗粒物源-汇过程对中国空气质量变化的影响 ——WRF-CUACE大气化学模式耦合及模拟试验》文中研究说明霾污染的大气环境效应主要表现为细粒子PM2.5的大量生成,进而对人体健康和生态环境系统产生显着影响。PM2.5污染的形成-维持-消散过程与污染物排放源、气象条件及沉降等大气物理化学过程密切相关。PM2.5污染形成机理研究主要针对排放源、气象影响、化学转化和地形作用等方面,而我国空气质量变化中大气污染物的沉降清除作用以及PM2.5的源-汇过程仍然是有待深入认识的大气环境变化问题。因此,本研究发展WRF-CUACE大气化学耦合模式,并完善颗粒物干沉降等理化过程参数化方案,开展一系列中国区域空气质量变化的模拟试验,以探索大气污染物排放源及干沉降方案的不确定性及其对空气质量模拟的影响效应,评估PM2.5源-汇关系季节性变化特征,探究植被季节性差异改变大气颗粒物干沉降对冬季PM2.5污染的影响作用。本文的主要研究内容及结论如下:（1）WRF-CUACE模式耦合及其化学机理和颗粒物干沉降方案的改进借鉴中国气象局新一代天气化学模式GRAPES-CUACE的耦合方案以及WRF-Chem模式中的程序架构将大气化学模式CUACE与中尺度气象模式WRF在线耦合,并在这一耦合模式WRF-CUACE中引入Petroff et al.（2010）发展的大气颗粒物干沉降方案,并利用MODIS数据改进了该方案中植被叶面积指数（LAI）的表征;引入9种非均相反应机制,以改进对二次无机气溶胶模拟;利用KPP引入CBM-Z气相化学机制以提高模式计算效率和适用性。WRF-CUACE模拟效果评估表明:华北、长三角和珠三角地区的PM2.5、NO2和O3模拟效果较好,其相关系数R基本处在0.55-0.80的范围,PM2.5模拟基本处在“good”的水准,仅在夏季出现了系统性高估;四川盆地的PM2.5、NO2和O3的模拟水平有所下降,NO2和O3分别有低估和显着高估的现象,可能与盆地地形作用导致气象模拟不确定性有关。（2）大气环境数值模拟中污染物排放及干沉降方案不确定性的影响评估两种不同的电厂排放计算模型UEIPP和MEIC对大气污染物排放的估算存在很大的不确定性。基于UEIPP和MEIC电厂排放源清单的模拟试验分析,发现在VOC控制区,NOx的减排使得大气O3和OH浓度增加,大气的氧化性增强,促进二次气溶胶的生成。利用Zhang et al.（2001）和Petroff et al.（2010）两个颗粒物干沉降方案的WRF-CUACE模拟试验表明:大气颗粒物沉降方案对沉降速率的估算存在很大的不确定性,使PM2.5浓度的模拟差异很大,甚至超过了有无颗粒物干沉降方案的PM2.5浓度模拟差异。在我国中东部平原及四川盆地等主要大气污染地区,沉降速率差异能够达到一个数量级,其影响使地面PM2.5模拟偏差达到20-30%,而在一些森林覆盖地区沉降作用增强,其影响可达30-50%。（3）我国中东部空气质量变化中大气颗粒物沉降作用及区域输送特征我国中东部大部分地区年均PM2.5干沉降要高于湿沉降,干沉降在总沉降中占比大概为50-60%,PM2.5沉降量与其浓度和人为排放源空间分布上具有差异。在PM2.5浓度较高的排放源区,存在较弱的PM2.5沉降,尤其在霾污染多发的冬季中东部地区,弱的PM2.5颗粒物沉降也是高浓度PM2.5形成的一个原因。我国中东部主要排放源区大气颗粒物沉降速率较低,PM2.5沉降较弱,成为我国大气污染物区域输送的主要PM2.5输出区,我国华中-华南-西南（除四川盆地）地区污染物排放偏弱,而大气颗粒物沉降速率较高,区域输送的大气颗粒物容易沉降,成为我国大气污染物区域输送的主要PM2.5接收区。秋冬季华北地区PM2.5颗粒物主要途经中原和华东平原向南方输送,在我国长江中下游一带形成PM2.5颗粒物主要沉降区。另外,我国大气颗粒物PM2.5区域输送具有复杂的垂直结构特征,这主要归因于我国三阶大地形的强迫效应以及东亚季风环流季节变化。（4）植被季节变化改变大气颗粒物干沉降对我国冬季PM2.5污染水平的潜在影响重点研究了冬夏植被季节差异引起的大气颗粒物干沉降变化对PM2.5污染水平的影响作用。冬季植被季节性退化导致颗粒物干沉降减弱能使我国冬季PM2.5浓度约增长10%,在植被覆盖季节交替突出、大气污染物排放较低的广大非城市地区PM2.5浓度的增长（10.2%）明显大于植被稀疏、污染物排放较高的城市区域（6.5%）,其中在我国主要污染区域京津冀、长三角、珠三角、四川盆地、华中地区,非城市（主要城市）地区PM2.5浓度分别增加7.4（5.3）%、10.0（6.7）%、9.5（6.9）%、8.9（6.2）%和11.4（9.3）%,冬夏植被季节差异改变大气颗粒物干沉降对我国较为清洁的非城市地区冬季空气质量具有更明显的负面影响。我国大气污染物区域输送导致PM2.5源-汇收支的不均衡,在大气污染物输出区和接收区分别削弱和加强了冬季植被季节性退化减少颗粒物干沉降的空气质量影响效应。
肖晔[10]（2019）在《严寒地区城市住区内PM2.5浓度分布及室内外关联性研究》文中进行了进一步梳理近年来,随着国内城市雾霾污染的不断加剧,关于大气颗粒物的研究开始逐渐受到重视。住区作为城市居民最常活动的场所之一,住区以及建筑内的空气质量与人们的健康息息相关。严寒地区城市由于其独特的气候特点,导致其在能源结构、下垫面构成以及建筑形式等方面均与其它城市存在着一定程度的差别,而这些因素都会对相关尺度上的颗粒物污染特征产生影响。整体上,关于严寒地区城市住区内颗粒物扩散及浓度分布的研究还相对比较缺乏。基于以上问题,本文结合实测、实验以及数值建模等研究手段对严寒地区城市典型住区内以及室内外环境之间的颗粒物扩散过程以及浓度分布特征进行了研究,并通过试验设计等方法对影响因素进行了进一步分析。首先,选取严寒地区城市某典型住区为研究对象,在供暖季中设置2个有代表性的室内采样点,1个室外采样点以及1个热源采样点,对空气中的PM2.5进行采样,并对采样结果进行了质量浓度分析、碳成分分析以及水溶性离子分析。通过各采样点采样结果的对比分析发现,供暖季中供热量的增加会导致室内外环境中PM2.5及其成分浓度的升高,且其室内外环境之间的相关性较强。但是,由于室内人员活动等因素的影响,同一时间两个室内采样点的PM2.5浓度水平也存在着较为显着的差异。此外,基于组分分析结果的二次颗粒物生成量估计显示二次生成颗粒物是环境中PM2.5的重要组成部分,室内及室外PM2.5中二次生成颗粒物所占的平均比例分别达到了57.29%和40.34%。其次,利用实验方法对室内外颗粒物的扩散过程以及室内环境中颗粒物的动力学特性进行了研究。室内外颗粒物传输实验主要探究了室内颗粒物源排放以及开窗行为对室内PM2.5以及不同粒径区间的颗粒物浓度的影响,结果显示,室内源会对室内不同粒径区间内颗粒物的浓度产生不同程度的影响,其中较小粒径区间内颗粒物浓度的升高更加显着;通常短时间的开窗可以有效加速源排放后室内颗粒物浓度的下降,且对于粒径较大的颗粒物,去除效果更加显着。而室内颗粒物沉降及凝并实验则主要分析了室内空气温度和空气混合强度对颗粒物的沉降和凝并过程的影响,结果显示,室内空气温度的升高以及空气混合强度的增强均会对颗粒物的沉降和凝并起到促进作用,而随着室内颗粒物浓度的降低,由于颗粒物间碰撞作用的减弱,凝并对室内颗粒物浓度的影响可以逐渐忽略。基于前面的实测与实验研究结果,为了更加系统地研究严寒地区城市住区内颗粒物的扩散过程以及建筑室内外颗粒物的浓度关系,在城市区域冠层内热气候预测模型的基础上建立了严寒地区城市局地-建筑尺度下的颗粒物扩散模型,并结合实测和实验结果对模型的准确性进行了验证。验证结果表明该模型较好地把握了局地尺度内颗粒物浓度的变化和分布趋势以及交通等因素对颗粒物浓度水平的影响,并可以较准确地体现出室内源排放以及开窗期间室内颗粒物浓度的变化情况,同时,该模型的计算效率可满足对局地尺度内颗粒物的扩散以及建筑室内外环境之间颗粒物的传输进行长期动态模拟。最后,基于建立的严寒地区城市局地-建筑尺度下颗粒物扩散模型,分别对供暖季某超高层住区内PM2.5的浓度分布情况以及室内外PM2.5浓度的关联性进行了数值模拟研究。模拟结果显示,由于地面源的影响,冠层内PM2.5质量浓度的分布整体呈现出随高度逐渐降低的趋势,且1.5 m处PM2.5质量浓度随时间的变化与交通流量呈现出较好的一致性。此外,正交试验分析结果显示住区内交通流量、建筑密度、建筑布局以及下垫面构成等因素均会对PM2.5的浓度分布产生不同程度的影响,其中交通流量的影响最为显着。对于建筑室内外PM2.5质量浓度的关联性,模拟结果显示随着楼层高度的增加,由于换气次数的增大导致PM2.5质量浓度的I/O比（室内浓度与室外浓度比值）也会逐渐增大,另外,室内外温差和室外风速的增大均会提高PM2.5的质量浓度I/O比,而外门窗的气密性的增加则会显着降低I/O比。此外,延长室内颗粒物源的排放时间和增强其排放强度均会显着提高室内源对室内PM2.5质量浓度水平的影响持续时间,而室内源排放后开窗虽然可以加速室内PM2.5质量浓度的降低,但是对室内源影响持续时间的缩短并不明显。本论文结合不同的研究手段,对严寒地区城市住区以及室内环境中的颗粒物污染情况进行了系统的研究,发现了严寒地区城市典型住区内PM2.5质量浓度的影响因素和分布规律以及建筑室内外环境之间PM2.5质量浓度的关联特性。该研究为进一步通过优化城市住区建筑布局、控制颗粒物源的排放等手段改善严寒地区城市住区及室内的空气品质提供了一定的理论依据与技术支持。
二、Numerical Study on Dry Deposition Processes in Canopy Layer（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、Numerical Study on Dry Deposition Processes in Canopy Layer（论文提纲范文）
（1）植物对城市空气氮氧化物的净化功能 ——基于稳定同位素方法的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 城市生态系统中的空气污染 |
| 1.2 植物对空气污染物的净化作用 |
| 1.3 量化植物吸收净化空气污染物的方法 |
| 1.3.1 滞尘能力 |
| 1.3.2 吸收气体污染物 |
| 1.3.3 群落层次的吸收量估算 |
| 1.3.4 当前方法存在的不足之处 |
| 1.4 植物稳定同位素特征对环境的响应 |
| 1.4.1 稳定同位素在生态环境领域中的应用 |
| 1.4.2 环境中不同污染源的δ~(15)N特征 |
| 1.4.3 植物对~(15)N同位素的分馏作用 |
| 1.4.4 植物叶片~(15)N指示氮来源 |
| 1.4.5 利用混合模型解析混合体系组分来源 |
| 1.5 植物净化空气污染物的生态系统服务价值 |
| 1.6 研究内容与技术路线 |
| 第二章 实验材料与方法 |
| 2.1 研究区域概况 |
| 2.2 实验试剂 |
| 2.3 实验仪器 |
| 2.4 空气污染物浓度测量 |
| 2.5 植物叶片稳定同位素分析 |
| 2.5.1 样点设计 |
| 2.5.2 现场采样 |
| 2.5.3 样品前处理 |
| 2.5.4 稳定同位素比质谱测定 |
| 2.6 植物叶片元素分析 |
| 2.7 土壤稳定同位素分析 |
| 2.8 土壤元素分析 |
| 2.9 土壤可溶性硝态氮分析 |
| 2.10 土壤可溶性铵态氮分析 |
| 2.11 植物调查 |
| 2.12 数据分析 |
| 2.12.1 均值表示、比较与显着性说明 |
| 2.12.2 稳定同位素混合模型事前验证 |
| 2.12.3 稳定同位素模型估算氮源分配比 |
| 2.12.4 植物群落数据分析 |
| 第三章 利用稳定同位素估算叶片中氮的来源 |
| 3.1 道路与绿地内污染物浓度差异 |
| 3.2 叶片稳定同位素对环境氮源的响应 |
| 3.2.1 行道树(槐树)叶片稳定同位素对机动车源氮氧化物的响应 |
| 3.2.2 北京市常见乔木在不同绿地类型下的δ~(15)N同位素特征 |
| 3.3 常见绿化乔木的NO_x吸收量估算 |
| 3.3.1 随机多边形检验 |
| 3.3.2 估算叶片的NO_x吸收量 |
| 3.4 讨论 |
| 3.5 小结 |
| 第四章 北京市植物群落的NO_x吸收量与生态服务价值 |
| 4.1 城市公园植物群落的NO_x吸收量计算 |
| 4.2 北京市城六区园林乔木群落NO_x吸收量估算 |
| 4.3 北京市城六区绿地的NO_x净化能力估算 |
| 4.4 北京市植物群落净化空气污染物的生态服务价值核算 |
| 4.5 讨论 |
| 4.6 小结 |
| 第五章 结论、不足与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的研究成果 |
| 已发表论文 |
（2）城市森林及气候因子对大气颗粒物沉降影响研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 城市森林的微气候特征 |
| 1.2.2 城市森林对大气颗粒物的影响 |
| 1.3 研究目的与意义 |
| 1.4 研究内容、拟解决关键问题与技术路线 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 拟解决关键问题 |
| 1.4.3 技术路线 |
| 2 研究区域概况 |
| 2.1 研究地概况 |
| 2.1.1 地理位置 |
| 2.1.2 气候特征 |
| 2.1.3 森林资源 |
| 2.1.4 社会经济 |
| 2.2 试验样地基本情况 |
| 2.2.1 自然概况 |
| 2.2.2 林分特征 |
| 3 城市森林微气候特征与其对大气颗粒物干沉降的影响 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 试验设计与研究方法 |
| 3.2.1 试验样地 |
| 3.2.2 试验时间 |
| 3.2.3 试验方法 |
| 3.2.4 数据处理方法 |
| 3.3 结果与分析 |
| 3.3.1 城市人工林微气候特征 |
| 3.3.2 城市人工林大气颗粒物浓度时序特征 |
| 3.3.3 城市人工林大气颗粒物干沉降速率模拟 |
| 3.3.4 城市人工林大气颗粒物干沉降通量比较 |
| 3.3.5 城市人工林大气颗粒物干沉降总量比较 |
| 3.4 讨论 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 城市森林内积雪特征与其对大气颗粒物湿沉降的影响 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 试验设计与研究方法 |
| 4.2.1 试验样地 |
| 4.2.2 试验时间 |
| 4.2.3 研究方法 |
| 4.3 结果与分析 |
| 4.3.1 积雪形成前期气象要素时序特征 |
| 4.3.2 城市人工林内积雪物理特征 |
| 4.3.3 冬季城市人工林湿沉降大气颗粒物通量比较 |
| 4.3.4 冬季城市人工林湿沉降大气颗粒物金属含量比较 |
| 4.3.5 冬季城市人工林湿沉降大气颗粒物金属总量比较 |
| 4.4 讨论 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 城市森林内降雨特征与其对大气颗粒物湿沉降的影响 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 试验设计与研究方法 |
| 5.2.1 试验样地 |
| 5.2.2 试验时间 |
| 5.2.3 试验方法 |
| 5.2.4 数据处理方法 |
| 5.3 结果与分析 |
| 5.3.1 降雨同期气象要素的时序特征 |
| 5.3.2 城市人工林叶面积指数的空间格局 |
| 5.3.3 城市人工林穿透雨的物理特征 |
| 5.3.4 城市人工林穿透雨的时空特征 |
| 5.3.5 夏秋季城市人工林湿沉降大气颗粒物金属含量比较 |
| 5.3.6 夏秋季城市人工林湿沉降大气颗粒物金属总量比较 |
| 5.4 讨论 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 气候因子变化特征与城市森林对大气颗粒物区域性沉降的影响 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 数据来源与研究方法 |
| 6.2.1 数据来源 |
| 6.2.2 研究方法 |
| 6.3 结果与分析 |
| 6.3.1 主要城市气象要素时序变化 |
| 6.3.2 年代际SPEI时空变化规律 |
| 6.3.3 主要城市大气污染物时序变化 |
| 6.3.4 城市森林时空分布概况 |
| 6.3.5 城市森林对大气颗粒物的沉降量 |
| 6.3.6 “城市森林-气象要素-大气颗粒物”的主要耦合关系 |
| 6.4 讨论 |
| 6.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
（3）杭州城市空气污染特征及影响因子分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 中国城市空气污染现状 |
| 1.2 空气污染与边界层的相互作用 |
| 1.3 城市空气污染的影响因子 |
| 1.3.1 城市下垫面作用下气象条件对空气质量的影响 |
| 1.3.2 城市植被对城市空气质量的影响 |
| 1.4 本文研究内容 |
| 第二章 数值模式介绍 |
| 2.1 区域边界层模式(RBLM) |
| 2.1.1 城市建筑的动力学效应 |
| 2.1.2 城市冠层参数化方案 |
| 2.1.3 城市人为热 |
| 2.1.4 城市树木冠层模式 |
| 2.2 大气化学输送扩散模块(ACTDM) |
| 2.3 模式框图 |
| 第三章 杭州市污染物浓度统计特征及其与气象要素的关系 |
| 3.1 观测资料介绍 |
| 3.2 污染物浓度统计特征 |
| 3.2.1 污染物浓度月变化特征 |
| 3.2.2 污染物浓度日变化特征 |
| 3.3 颗粒物中细粒子的成分占比 |
| 3.4 不同种污染物浓度间的相关性 |
| 3.5 气象要素与污染物浓度的关系 |
| 3.5.1 气象要素与污染物浓度的相关性 |
| 3.5.2 颗粒物浓度与气象要素的关系 |
| 3.6 杭州市风向与污染物浓度的关系 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 杭州城市下垫面影响空气污染的机制 |
| 4.1 模式设置 |
| 4.1.1 模拟区域与积分设置 |
| 4.1.2 排放源设置 |
| 4.1.3 模拟时间与个例选取 |
| 4.1.4 模拟方案设计 |
| 4.2 模拟性能检验 |
| 4.3 城市化对地面气象场的影响 |
| 4.4 城市下垫面对污染物浓度影响的多因素分析 |
| 4.4.1 城市动力效应对污染物浓度的影响 |
| 4.4.2 城市热力效应对污染物浓度的影响 |
| 4.4.3 人为热对污染物浓度的影响 |
| 4.5 城市植被对污染物影响的分析 |
| 4.5.1 城市植被对污染物浓度的影响 |
| 4.5.2 城市植被对污染物干沉降速率的影响 |
| 4.5.3 城市植被对污染物干沉降速率影响的冬夏差异 |
| 4.5.4 城市植被对污染物干沉降速率影响的昼夜差异 |
| 4.5.5 城市植被对污染物浓度影响的冬夏差异 |
| 4.5.6 城市植被对污染物浓度影响的昼夜差异 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.1.1 杭州市污染物浓度统计特征及其与气象要素的关系 |
| 5.1.2 杭州城市空气污染特征影响因子 |
| 5.2 本文创新点 |
| 5.3 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 硕士期间发表论文 |
（4）南京市大气汞的源汇特征及其影响因素研究（论文提纲范文）
| 中英文对照及缩写表 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究概况 |
| 1.2.1 大气汞浓度观测方法概述 |
| 1.2.2 大气汞浓度观测网络 |
| 1.2.3 基于受体的大气汞来源特征识别 |
| 1.2.4 大气汞沉降观测方法概述 |
| 1.2.5 大气汞沉降观测网络 |
| 1.2.6 大气汞沉降模拟方法概述 |
| 1.3 研究目的与意义 |
| 1.3.1 现有研究的不足 |
| 1.3.2 研究目的 |
| 1.3.3 研究意义 |
| 1.4 研究内容及技术路线 |
| 第2章 大气汞浓度与沉降观测方法体系 |
| 2.1 站点描述 |
| 2.2 大气汞浓度及气象参数观测方法 |
| 2.2.1 大气分形态汞连续在线观测方法 |
| 2.2.2 RM主动采样监测方法 |
| 2.2.3 气象数据观测方法 |
| 2.3 大气汞湿沉降采样及分析方法 |
| 2.4 大气汞干沉降采样及分析方法 |
| 2.4.1 GOM干沉降采样及分析方法 |
| 2.4.2 TAM干沉降采样及分析方法 |
| 2.4.3 颗粒物采样及离子分析方法 |
| 2.5 质量控制及数据处理方法 |
| 2.5.1 质量控制方法 |
| 2.5.2 阳离子交换膜分析结果实验室间比对 |
| 2.5.3 观测数据处理方法 |
| 第3章 南京市大气汞来源特征及其影响因素 |
| 3.1 大气汞污染特征 |
| 3.1.1 总体特征 |
| 3.1.2 季节变化特征 |
| 3.1.3 昼夜变化特征 |
| 3.2 模型方法介绍 |
| 3.2.1 HYSPLIT模型介绍及设置 |
| 3.2.2 PSCF模型介绍及设置 |
| 3.2.3 广义叠加模型介绍及建立 |
| 3.3 大气汞浓度变化归因 |
| 3.3.1 基于后向轨迹模型的大气汞浓度变化归因 |
| 3.3.2 基于广义加性模型的大气汞浓度变化归因 |
| 3.4 气象因素及区域传输对于GEM浓度的影响 |
| 3.4.1 RH及SR的影响 |
| 3.4.2 T及P的影响 |
| 3.4.3 WS及DOY的影响 |
| 3.4.4 跨区域传输的影响 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 南京市大气汞沉降特征及其影响因素 |
| 4.1 大气总汞湿沉降特征及其影响因素 |
| 4.1.1 总体特征 |
| 4.1.2 季节变化特征及其影响因素 |
| 4.1.3 离子相关性分析 |
| 4.2 GOM干沉降特征 |
| 4.2.1 GOM干沉降通量特征 |
| 4.2.2 GOM干沉降速率特征 |
| 4.3 TAM干沉降特征 |
| 4.4 NJU站大气汞干湿沉降贡献比例 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 南京市大气分形态汞干沉降模拟与优化 |
| 5.1 分形态汞干沉降模型介绍 |
| 5.1.1 三重阻力模型 |
| 5.1.2 双向通量模型 |
| 5.1.3 气溶胶干沉降模型 |
| 5.2 GOM干沉降模拟及优化 |
| 5.2.1 GOM干沉降模拟结果分析 |
| 5.2.2 GOM干沉降观测与模拟差异分析 |
| 5.3 PBM干沉降模拟结果 |
| 5.4 GEM干沉降模拟及优化 |
| 5.4.1 GEM干沉降的优化 |
| 5.4.2 GEM干沉降模拟结果 |
| 5.4.3 分形态汞干沉降贡献比例 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 结论与建议 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 论文创新点 |
| 6.3 不足之处及未来研究工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间的主要成果 |
| 致谢 |
（5）城市典型街谷中不同绿化模式对污染物扩散影响的数值模拟研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 相关概念 |
| 1.2.1 城市街谷 |
| 1.2.2 绿化模式 |
| 1.2.3 污染物 |
| 1.3 国内外相关研究 |
| 1.3.1 实地测量研究 |
| 1.3.2 风洞试验研究 |
| 1.3.3 数值模拟研究 |
| 1.3.4 文献综述小结 |
| 1.4 主要研究内容 |
| 1.5 研究框架 |
| 第二章 植物绿化模式对污染物扩散的影响 |
| 2.1 植物对污染物扩散的影响途径 |
| 2.1.1 直接途径 |
| 2.1.2 间接途径 |
| 2.2 植物绿化模式对污染物扩散的影响因素 |
| 2.2.1 内部因素 |
| 2.2.2 外部因素 |
| 2.3 影响因子的讨论 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 数值模拟软件ENVI-met的适用性研究 |
| 3.1 三维微气候软件ENVI-met |
| 3.1.1 模型简介 |
| 3.1.2 数学模型简介及分析 |
| 3.2 软件的模拟优势分析 |
| 3.2.1 植物模拟优势 |
| 3.2.2 污染物模拟优势 |
| 3.3 不同粒径颗粒物的计算效能分析 |
| 3.3.1 实验模型及实验组设置 |
| 3.3.2 结果分析及讨论 |
| 3.4 污染物计算过程中街谷场景信息的分析 |
| 3.4.1 场景信息总结 |
| 3.4.2 实验模型及实验组设置 |
| 3.4.3 结果分析及讨论 |
| 3.5 植物特征因子的敏感性分析 |
| 3.5.1 影响因子 |
| 3.5.2 实验模型及实验组设置 |
| 3.5.3 结果分析及讨论 |
| 3.6 ENVI-met研究适用性论证 |
| 3.6.1 研究区域概况 |
| 3.6.2 现场观测实验设计 |
| 3.6.3 软件模拟 |
| 3.6.4 模型验证 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 研究实验过程 |
| 4.1 研究方法 |
| 4.1.1 植物绿化模式对污染物浓度场的影响 |
| 4.1.2 ENVI-met中植物模型的作用方式 |
| 4.1.3 街谷不同绿化模式对人行道空间空气质量的影响 |
| 4.1.4 模型的验证和关联性 |
| 4.2 城市街谷数值模拟平台构建 |
| 4.2.1 街谷典型理想模型构建 |
| 4.2.2 街谷绿化模式设置 |
| 4.2.3 污染源参数设置 |
| 4.2.4 模拟时间及输出时间的选择 |
| 4.2.5 环境参数设置 |
| 4.3 研究实验组设置 |
| 4.3.1 不同绿化植物的空间布局形式对街谷污染物扩散的影响 |
| 4.3.2 不同绿化植物的单体特征因子对街谷污染物扩散的影响 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 模拟结果分析与讨论 |
| 5.1 不同绿化植物的空间布局形式对街谷污染物扩散的影响 |
| 5.1.1 不同街谷形式对污染物扩散的影响 |
| 5.1.2 浅街谷下绿化空间布局对污染物扩散的影响 |
| 5.1.3 “上阶梯”街谷下绿化配置对污染物扩散的影响 |
| 5.1.4 “下阶梯”街谷下绿化配置对污染物扩散的影响 |
| 5.1.5 理想街谷下绿化配置对污染物扩散的影响 |
| 5.1.6 不同绿化模式对浓度场分布影响的总结 |
| 5.1.7 本节小结 |
| 5.2 不同绿化植物的单体特征因子对街谷污染物扩散的影响 |
| 5.2.1 行道树叶面积密度LAD对污染物扩散的影响 |
| 5.2.2 行道树叶片类型对污染物扩散的影响 |
| 5.2.3 行道树株距对污染物扩散的影响 |
| 5.2.4 绿篱高度对污染物扩散的影响 |
| 5.2.5 本节小结 |
| 5.3 基于街谷人行道空间空气质量优化的绿化提升策略 |
| 5.3.1 不同街谷形式下绿化模式的选择 |
| 5.3.2 理想城市街谷内绿化植物的选择 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 研究成果总结 |
| 6.2 研究创新点 |
| 6.3 研究不足与未来展望 |
| 6.3.1 研究不足 |
| 6.3.2 未来展望 |
| 参考文献 |
| 附录1 ENVI-met模型公式 |
| 附录2 采样日逐时温湿度气象数据详表 |
| 附录3 污染源逐时排放速率数据表 |
| 附录4 实验中涉及气象日逐时温湿度气象数据详表 |
| 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况 |
（6）土地利用/土地覆被对大气颗粒物的影响研究 ——以京津冀地区为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 变量注释表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 研究内容与论文组织 |
| 2 研究区概况与数据处理 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.2 数据来源与处理 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 大气颗粒物浓度的时空特征和变化规律 |
| 3.1 数据与方法 |
| 3.2 大气颗粒物浓度的时空特征 |
| 3.3 大气颗粒物浓度的变化规律 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 土地利用对大气颗粒物浓度的影响 |
| 4.1 数据与方法 |
| 4.2 土地利用的时空特征 |
| 4.3 土地利用对大气颗粒物浓度的影响 |
| 4.4 景观格局对大气颗粒物浓度的影响 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 植被覆盖对大气颗粒物浓度的影响 |
| 5.1 数据与方法 |
| 5.2 植被覆盖的时空特征 |
| 5.3 植被覆盖对大气颗粒物浓度的影响 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 植被覆盖对大气颗粒物的削减效应 |
| 6.1 数据与方法 |
| 6.2 环境条件分析 |
| 6.3 实验结果和分析 |
| 6.4 讨论 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 总结与展望 |
| 7.1 主要结论 |
| 7.2 主要创新点 |
| 7.3 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 致谢 |
| 学位论文数据集 |
（7）我国北方区域尺度人工造林对大气污染的影响（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 三北防护林简介 |
| 1.1.2 我国北方地区大气污染现状 |
| 1.2 植被对大气污染的作用 |
| 1.2.1 植被对污染物干沉降过程的影响 |
| 1.2.2 植被对BVOCs排放的影响 |
| 1.2.3 植被对地面O_3的作用 |
| 1.3 研究内容及目的 |
| 1.3.1 研究目的 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.4 技术路线 |
| 第二章 研究方法 |
| 2.1 SO_2和NO_x干沉降模拟 |
| 2.1.1 SO_2和NO_x地面浓度计算 |
| 2.1.2 叶面积指数和粗糙度计算 |
| 2.1.3 干沉降速率 |
| 2.1.4 SO_2和NO_x干沉降通量计算 |
| 2.1.5 方法验证 |
| 2.2 PM_(2.5)干沉降模拟 |
| 2.2.1 大叶模型 |
| 2.2.2 植被吸附模型 |
| 2.2.3 不确定性和敏感性分析 |
| 2.2.4 PM_(2.5)的浓度数据 |
| 2.2.5 趋势分析 |
| 2.3 异戊二烯生物源排放模拟 |
| 2.3.1 MEGAN生物排放模型 |
| 2.3.2 不确定性分析 |
| 2.3.3 TVOC实地监测 |
| 2.4 地面O_3模拟 |
| 2.4.1 WRF-Chem模式建立 |
| 2.4.2 大气污染物排放数据 |
| 2.4.3 地面O_3模拟方案 |
| 第三章 三北防护林地区SO_2和NO_x干沉降研究 |
| 3.1 SO_2和NO_x干沉降速率的变化 |
| 3.2 SO_2和NO_x干沉降通量的变化 |
| 3.3 三北防护林对大气SO_2和NO_x的清除 |
| 3.4 数据对比与结果验证 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 三北防护林地区PM_(2.5)干沉降研究 |
| 4.1 两种模型PM_(2.5)干沉降速率的变化 |
| 4.2 PM_(2.5)干沉降通量变化 |
| 4.2.1 大叶模型PM_(2.5)干沉降通量变化 |
| 4.2.2 植被吸附模型PM_(2.5)干沉降通量变化 |
| 4.2.3 两种模型干沉降通量的对比 |
| 4.3 三北防护林对大气PM_(2.5)的清除作用 |
| 4.4 数据对比与结果验证 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 三北防护林地区生物源异戊二烯排放研究 |
| 5.1 三北防护林地区异戊二烯排放变化 |
| 5.2 三北防护林对我国北方地区异戊二烯排放的影响 |
| 5.3 三北防护林华北区域TVOC变化 |
| 5.4 数据对比与结果验证 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 植被变化对华北平原近30 年来地面O_3变化的影响 |
| 6.1 华北平原地面O_3浓度变化 |
| 6.2 植被覆盖变化对地面O_3浓度的影响 |
| 6.3 干沉降过程对地面O_3的清除作用 |
| 6.3.1 地面O_3干沉降通量的变化 |
| 6.3.2 O_3干沉降过程敏感性分析 |
| 6.4 数据对比与结果验证 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 主要结论 |
| 7.2 特色与创新 |
| 7.3 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 在学期间的研究成果 |
| 致谢 |
（8）冬小麦和玉米臭氧沉降特征的观测研究对比（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 臭氧干沉降通量的观测 |
| 1.2.2 环境因子对臭氧干沉降通量的影响 |
| 1.2.3 臭氧干沉降通量的观测方法 |
| 1.3 国内外研究不足 |
| 1.4 研究目标及内容 |
| 1.4.1 研究目标 |
| 1.4.2 研究内容 |
| 1.4.3 技术路线 |
| 第二章 材料与方法 |
| 2.1 试验场地与材料 |
| 2.2 仪器观测 |
| 2.3 数据预处理及质量控制 |
| 2.4 公式介绍 |
| 2.4.1 总O_3通量及沉降速率计算 |
| 2.4.2 阻力模型 |
| 2.4.3 Penman–Monteith方程 |
| 第三章 两种作物臭氧通量微气象观测 |
| 3.1 冬小麦臭氧干沉降过程 |
| 3.1.1 环境要素的变化特征 |
| 3.1.2 观测期间干沉降特征 |
| 3.2 玉米臭氧干沉降过程 |
| 3.2.1 环境要素的变化特征 |
| 3.2.2 观测期间干沉降特征 |
| 3.3 讨论 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 冠层臭氧沉降通道的分配特征对比 |
| 4.1 能量闭合检验 |
| 4.2 冬小麦冠层臭氧沉降通道的分配特征 |
| 4.2.1 气孔导度逐日变化特征 |
| 4.2.2 冠层气孔和非气孔沉降特征 |
| 4.3 玉米冠层臭氧沉降通道的分配特征 |
| 4.3.1 冠层气孔导度逐日变化特征 |
| 4.3.2 冠层气孔和非气孔沉降特征 |
| 4.4 讨论 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 降水对不同作物臭氧干沉降过程的影响 |
| 5.1 降水对O_3 浓度的影响 |
| 5.2 降水对冬小麦O_3 干沉降过程的影响 |
| 5.2.1 降水对臭氧沉降特征的影响 |
| 5.2.2 降水对气孔导度及其气孔通量的影响 |
| 5.3 降水对玉米O_3 干沉降过程的影响 |
| 5.3.1 降水对臭氧沉降特征的影响 |
| 5.3.2 降水对气孔导度及其气孔通量的影响 |
| 5.4 讨论 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 主要研究结论 |
| 6.1.1 两种作物观测期间臭氧背景浓度的变化规律及其差异 |
| 6.1.2 两种作物臭氧沉降特征的变化规律及其差异 |
| 6.1.3 两种作物臭氧沉降通道的变化规律及其分配差异 |
| 6.1.4 降水对两种作物臭氧沉降的影响及其差异 |
| 6.2 研究特色 |
| 6.3 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
| 基本情况 |
| 攻读硕士学位期间成果 |
（9）大气颗粒物源-汇过程对中国空气质量变化的影响 ——WRF-CUACE大气化学模式耦合及模拟试验（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 引言 |
| 1.1 研究意义和目的 |
| 1.2 研究进展 |
| 1.2.1 空气质量模式的发展及应用 |
| 1.2.2 我国霾污染变化特征 |
| 1.2.3 大气颗粒物干沉降研究 |
| 1.3 本研究拟解决的问题 |
| 1.4 研究内容 |
| 第二章 中尺度气象模式WRF与化学模块CUACE的耦合、大气物理化学过程方案改进与模拟评估 |
| 2.1 模式介绍 |
| 2.1.1 WRF模式简介 |
| 2.2 CUACE化学模式介绍 |
| 2.2.1 CUACE中的气溶胶理化过程 |
| 2.2.2 CUCAE中的二次气溶胶 |
| 2.3 WRF-CUACE模式耦合、优化与评估 |
| 2.3.1 WRF-CUACE耦合 |
| 2.3.2 WRF-CUACE模式大气物理化学参数化的更新完善 |
| 2.4 WRF-CUACE模式评估 |
| 2.4.1 试验方案设计及资料介绍 |
| 2.4.2 评估方法介绍 |
| 2.4.3 模拟结果评估 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 大气环境数值模拟中污染物排放及干沉降方案不确定性的影响评估 |
| 3.1 排放源的不确定性及其影响评估 |
| 3.1.1 数据和方法 |
| 3.1.2 大气污染源排放清单 |
| 3.1.3 模式评估 |
| 3.1.4 排放源不确定性对大气环境模拟的影响效应 |
| 3.2 颗粒物干沉降模拟的不确定性及其影响评估 |
| 3.2.1 沉降方案对比分析 |
| 3.2.2 模式试验设计及方法 |
| 3.2.3 结果分析与讨论 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 我国中东部空气质量变化中大气颗粒物沉降作用及区域输送特征 |
| 4.1 研究方法 |
| 4.2 结果与讨论 |
| 4.2.1 PM_(2.5)颗粒物的时空分布特征 |
| 4.2.2 PM_(2.5)颗粒物的源-汇特征 |
| 4.2.3 PM_(2.5)颗粒物的区域传输及对收支估算 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 植被季节变化改变大气颗粒物干沉降对我国冬季PM_(2.5)污染水平的潜在影响 |
| 5.1 模式试验设计 |
| 5.2 结果与讨论 |
| 5.2.1 我国植被分布特征及其季节差异 |
| 5.2.2 冬季植被减少对PM_(2.5)浓度的影响程度 |
| 5.2.3 区域输送对植被影响效应的作用分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 本文主要结论 |
| 6.2 本研究创新点 |
| 6.3 存在的问题以及相关研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简介 |
（10）严寒地区城市住区内PM2.5浓度分布及室内外关联性研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号表 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题来源及研究的背景和意义 |
| 1.1.1 课题来源 |
| 1.1.2 课题研究的背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状及分析 |
| 1.2.1 城市颗粒物污染的研究现状 |
| 1.2.2 室内外颗粒物传输与关联性的研究现状 |
| 1.2.3 颗粒物动力学特性研究现状 |
| 1.2.4 针对颗粒物污染的法规与政策 |
| 1.2.5 研究现状分析与总结 |
| 1.3 本论文主要研究内容及框架 |
| 第2章 严寒地区城市供暖季住区内建筑室内外颗粒物的现场实测及分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 测试地点及测试仪器 |
| 2.2.1 采样地点介绍 |
| 2.2.2 采样方法及仪器 |
| 2.3 采样结果的浓度分析 |
| 2.3.1 PM_(2.5)质量浓度 |
| 2.3.2 PM_(2.5)质量浓度I/O比 |
| 2.4 采样结果的元素分析 |
| 2.4.1 碳成分分析 |
| 2.4.2 水溶性离子分析 |
| 2.4.3 二次生成颗粒物的量 |
| 2.5 PM_(2.5)及其成分室内外相关性分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 建筑室内外颗粒物传输及室内颗粒物沉降凝并实验研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 室内外颗粒物传输实验方案 |
| 3.2.1 实验地点 |
| 3.2.2 测试仪器 |
| 3.2.3 实验条件 |
| 3.3 室内源及开窗对室内颗粒浓度的影响 |
| 3.3.1 室内源颗粒物浓度排放强度 |
| 3.3.2 室内源及开窗对室内PM2.5质量浓度的影响 |
| 3.3.3 室内源及开窗对室内不同粒径颗粒物数量浓度的影响 |
| 3.3.4 室内颗粒物浓度的衰减 |
| 3.4 室内颗粒物沉降及凝并实验方案 |
| 3.4.1 实验地点 |
| 3.4.2 测试仪器 |
| 3.4.3 实验条件 |
| 3.5 沉降及凝并对室内不同粒径颗粒物浓度的影响 |
| 3.5.1 数据分析方法 |
| 3.5.2 颗粒物粒径分布随时间的变化 |
| 3.5.3 颗粒物的沉降率及凝并速率 |
| 3.5.4 沉降与凝并对室内颗粒物浓度衰减的贡献 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 严寒地区城市局地-建筑尺度颗粒物扩散模型建立 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 模型内容简介 |
| 4.2.1 城市局地尺度颗粒物扩散模型 |
| 4.2.2 建筑室内外颗粒物传输模型 |
| 4.2.3 室内颗粒物沉降模型 |
| 4.3 模型计算流程 |
| 4.4 模型验证 |
| 4.4.1 验证方法及输入数据 |
| 4.4.2 测试及计算结果对比 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 严寒地区城市供暖季住区内颗粒物浓度分布模拟研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 模拟区域概述及参数设定 |
| 5.2.1 模拟区域及下垫面参数的设定 |
| 5.2.2 交通流量参数的设定 |
| 5.2.3 背景颗粒物浓度及气象参数设定 |
| 5.3 模拟结果及分析 |
| 5.3.1 颗粒物浓度分布日变化分析 |
| 5.3.2 颗粒物浓度分布周变化分析 |
| 5.3.3 颗粒物浓度分布月变化分析 |
| 5.3.4 颗粒物浓度分布供暖季变化分析 |
| 5.4 不同因素对区域内颗粒物浓度分布的影响 |
| 5.4.1 试验因素选取 |
| 5.4.2 正交试验设计 |
| 5.4.3 试验结果及分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 严寒地区城市住区内建筑室内外颗粒物传输模拟研究 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 严寒地区城市冬季住区室外颗粒物对室内的影响 |
| 6.2.1 模拟对象及计算条件 |
| 6.2.2 计算结果及分析 |
| 6.3 无室内源情况下室内颗粒物浓度影响因素分析 |
| 6.3.1 室内外温差的影响 |
| 6.3.2 室外风速的影响 |
| 6.3.3 气密性的影响 |
| 6.3.4 回归分析 |
| 6.3.5 沉降对室内颗粒物浓度的影响 |
| 6.4 有室内源情况下室内颗粒物浓度影响因素分析 |
| 6.4.1 室内源的影响 |
| 6.4.2 源排放后开窗的影响 |
| 6.4.3 室内PM_(2.5)质量浓度的去除效率 |
| 6.4.4 室内源的影响持续时间分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
四、Numerical Study on Dry Deposition Processes in Canopy Layer（论文参考文献）
- [1]植物对城市空气氮氧化物的净化功能 ——基于稳定同位素方法的研究[D]. 龚诚. 中国科学技术大学, 2021(06)
- [2]城市森林及气候因子对大气颗粒物沉降影响研究[D]. 韩冬荟. 东北林业大学, 2021
- [3]杭州城市空气污染特征及影响因子分析[D]. 羊腾跃. 南京大学, 2020(12)
- [4]南京市大气汞的源汇特征及其影响因素研究[D]. 周培生. 南京大学, 2020(02)
- [5]城市典型街谷中不同绿化模式对污染物扩散影响的数值模拟研究[D]. 甘振涛. 合肥工业大学, 2020(02)
- [6]土地利用/土地覆被对大气颗粒物的影响研究 ——以京津冀地区为例[D]. 翟浩然. 山东科技大学, 2019(06)
- [7]我国北方区域尺度人工造林对大气污染的影响[D]. 章晓冬. 兰州大学, 2019(02)
- [8]冬小麦和玉米臭氧沉降特征的观测研究对比[D]. 魏莉. 南京信息工程大学, 2019(03)
- [9]大气颗粒物源-汇过程对中国空气质量变化的影响 ——WRF-CUACE大气化学模式耦合及模拟试验[D]. 张磊. 南京信息工程大学, 2019(01)
- [10]严寒地区城市住区内PM2.5浓度分布及室内外关联性研究[D]. 肖晔. 哈尔滨工业大学, 2019