广州帽峰山林区空气负离子和气象因素全年时尺度变化及关系

• 作者: 吴巧花 王莘仪 肖以华 陈步峰
• 来源期刊: 生态环境学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 空气负离子 气象因素 时尺度变化 林区 空气质量
• 年，卷（期）: 2020,（11）
• 所属期刊栏目: 研究论文
• 页码范围: 2240-2250
• 页数: 11页
• 分类号: X16
• 语种: 中文
• DOI: 10.16258/j.cnki.1674-5906.2020.11.012

摘要

目前,空气负离子(NAI)浓度水平已成为反映城市林区空气质量及康养效应的重要指标之一.基于广州市帽峰山林区空气负离子、气象因素的连续定位观测,对2018年林区NAI浓度及气象因素在时尺度的变化和关系进行了系统的研究解析.结果表明:林区全年NAI时均浓度变化在380—14618 ion·cm?3间、年平均为1144.2 ion·cm?3;10月NAI浓度最高达1375 ion·cm?3、是相应最低的5月的1.73倍;林区全年NAI浓度≥4000 ion·cm?3均出现在9次降雨过程中,且每次降雨的最大雨强前1小时的NAI浓度最高,表明在强对流降雨过程中雷电电离对NAI浓度影响在最大雨强前的1小时最为显著.除去全年的降雨天外,林区NAI浓度与总辐射量的昼变化节律一致性高、两者间呈极显著的二次回归关系(P=1.2×10?9),且总辐射量在310—530 W·m?2间的NAI浓度相对较高.林区全年NAI时均浓度与对应的气温、空气湿度、气压间存在极显著的多元线性关系(P=4.3×10?254);由于时尺度的单气象因素在等值点对应的NAI浓度离差较大,使两者的回归关系精度偏低;因此,以各气象因素的等值点、小梯度递增与对应的多NAI浓度值均予平均处理后,获得的回归关系的精度被显著提高,回归模式更适宜林区NAI的平均浓度估算应用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈步峰		48	1170	16.0	33.0
2	肖以华		37	612	12.0	24.0
3	吴巧花		3	5	2.0	2.0
4	王莘仪		1	0	0.0	0.0