Observation of particulate pollutants retained on Populus tomentosa and Pinus tabulaeformis leaves in urban environment.
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摘要: 本文旨在观察北京地区不同环境中毛白杨和油松叶片表面颗粒污染物状况。选择毛白杨和油松分别代表阔叶乔木和针叶常绿树种。在2014年6、10月分别采集样品,利用环境扫描电镜和X-射线能谱仪对2个采样点2种树种叶表滞留的颗粒物进行了粒径与数量统计及来源解析。结果表明:PM2.5是毛白杨和油松叶表总颗粒物的主要成分,颗粒物主要滞留在毛白杨叶片的上表面和油松针叶的平面;在单位叶面积上,油松叶表面的颗粒物较毛白杨多;西直门样地叶表的PM2.5数量多于奥林匹克森林公园,10月份叶表滞留的颗粒物数量多于6月份。西直门样品除硅铝酸盐颗粒外还包括烟尘集合体和飞灰颗粒,且含有较多的S元素;与奥林匹克森林公园相比,PM2.5污染较重的西直门地区样品气孔较小、密度较大。Abstract: This study aims to observe particulate pollutants retained on Populus tomentosa and Pinus tabulaeformis leaves in different environments of Beijing. Populus tomentosa. and Pinus tabulaeformis are representatives of broad-leaved and coniferous tree species, respectively. In this study, PM2.5 particles retained on the leaf surfaces of the two tree species at two sites were identified, counted, and analyzed by using an environmental scanning electron microscope (ESEM) and an X-ray energy dispersive spectrometer (EDS) in June and October, 2014. The results showed that PM2.5 is the main component of total particulate matters and these particles were mostly retained on the adaxial surfaces of Populus tomentosa leaves and the flat surfaces of Pinus tabulaeformis leaves. More particles were intercepted by Pinus tabulaeformis than by Populus tomentosa in per unit of leaf area. The number of PM2.5 from Xizhimen samples was more than that from Olympic Forest Park samples, and more particles were retained on leaves in October than in June. The components of PM2.5 at Xizhimen mainly contained aluminosilicate particles, soot aggregates particles and fly ash particles. The sulfur content of PM2.5 from Xizhimen samples was higher than that from the Forest Park samples. The stomata of Xizhimen leaf samples are smaller but more than those of Olympic Forest park samples.
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森林是一个国家的重要资源，在防治水土流失、改善生态环境方面发挥着重要作用，具有良好的生态效益和社会效益[1]。但是，一直以来森林不断遭受着病虫害的侵扰，大量的农药被用来防治病虫害的发生。在防治的同时，大量农药喷洒在林地上，部分农药残留渗入地下，经由河流汇入湖泊，不可避免对环境水体造成一定污染[2]。
拟除虫菊酯是一类广泛使用的杀虫剂，是衍生自菊花和植物花的除虫菊酯的合成衍生物[3]。它们通常被大量用于林业、农业等领域[4]。据报道，在中国，每年消耗3 700多吨拟除虫菊酯类农药，用于害虫防治[5]。大量拟除虫菊酯的使用会导致生态环境的污染，同时，如果人体长期过量接触拟除虫菊酯，会产生严重的健康问题，引发包括恶心、呕吐、呼吸抑制、精神变化、急性肾损伤等疾病症状[6]。因此，有必要对环境水体中的拟除虫菊酯进行检测。
由于样品的复杂性和低浓度性，需要进行样品预处理才能够进行检测。传统的萃取方法有液液萃取（LLE）[7]、索氏提取（Soxhlet extraction）[8]、固相萃取（SPE）[9]等。液液萃取易于使用，无需使用复杂的仪器执行。然而，高毒性有机溶剂的大量消耗和提取分析物的低选择性限制了液液萃取的使用。与液液萃取相比，固相萃取消耗较少量的有机溶剂，但相对昂贵且耗时[10]。因此，近年来的样本前处理技术不断向绿色化、微型化和简便化方向发展。
分散液液微萃取（DLLME）是常用的农药残留检测方法，具有操作简单、快速、成本低等优点。该方法由Rezaee等[11]于2006年提出来，主要包括两个步骤：萃取剂分散和回收。传统分散液液微萃取需要采用有机分散剂进行分散，既消耗了有机溶剂，又降低了分析物的分配系数。近年来不需要有机分散剂的辅助分散方法逐渐被开发出来，丰富了分散液液微萃取技术。具体分散技术包括手动摇晃[12]、涡旋[13]、超声[14]、微波[15]等。其中，手动摇晃因为重现性差而逐渐被其他方式代替，而其他几种方式都需要使用仪器进行操作，难以现场进行。2014年，Lasade-Aragones等人首次引入了泡腾辅助分散液液微萃取（EA-DLLME），它是通过酸和碳酸盐或碳酸氢盐发生泡腾反应，产生二氧化碳将萃取剂分散[16]。因其不受超声、涡旋等仪器限制，具有现场处理的可能，且具有环境副作用小的优点，越来越受到欢迎[17]。
最近，可转换亲水性溶剂（SHS）已被用作液相微萃取中的萃取剂[18]。中链脂肪酸被认为是可转换亲水性溶剂[19]，其机理是通过调节pH值实现可溶和不溶之间的转化[20]。而且，中链脂肪酸的钠盐和泡腾片都是可溶性固体粉末，泡腾反应能够促进可转换亲水性溶剂的分散和溶解，同时，泡腾片中过量的酸可以促使萃取剂从可溶性转变为不溶性，从而完成萃取过程。因此，将可转换亲水性溶剂与泡腾片结合非常利于微萃取过程的完成[17]。
萃取剂相的分离是液相微萃取技术的重要步骤，离心是常用的相分离方法，但是离心步骤涉及到离心机的使用，而大型仪器的存在使得前处理过程难以在现场操作[21]。基于此问题，研究者开发出多种现场处理方法。磁性纳米粒子（MNPs）分散在溶液中吸附萃取剂，借助于磁铁吸附作用实现汇聚，最终洗脱得到萃取剂，整个过程不需要使用大型仪器，方便现场操作[16]。另外，利用低密度溶剂会漂浮在溶液上层的性质，刘学科等使用1-十一烷醇作为萃取剂，采用移液管吸收上层液体的方法以实现现场处理[22]。最近，采用过滤方式进行相分离的方法也可以很好地在现场进行[23]。本课题组已制作具有良好亲油疏水性的过滤柱，采用过滤方式实现萃取剂的回收[24]。目前还没有研究采用泡腾片分散和过滤分离相结合的方法，来进行样品的现场前处理。
因此，在现场处理的基础上，本研究开发了一种基于可转换亲水性溶剂的泡腾片辅助分散液液微萃取结合气相色谱法，测定环境水中的拟除虫菊酯类农药。该方法按照一定配方压制泡腾片，用于萃取剂的分散，采用过滤方式进行相分离，成功完成了前处理步骤和气相色谱仪检测。整个提取过程不依赖任何特殊仪器，这使得该方法得以成功地应用于现场处理。目前，该方法已成功应用于北京市环境水的检测。
1. 材料与方法
1.1 试剂和材料
5种拟除虫菊酯类农药标准品（联苯菊酯、氟氰菊酯、氯氰菊酯、氰戊菊酯、溴氰菊酯）购自坛墨质量检测技术有限公司（江苏，中国），纯度均 > 98%。己酸钠（99%）、壬酸钠（98%）购自百灵威公司（北京，中国）。柠檬酸、磷酸二氢钠、碳酸氢钠、碳酸钠均购自麦克林公司（上海，中国）。SPE色谱柱购自安捷伦科技公司（美国）。聚丙烯吸油棉和聚丙烯无纺布购自苏州伊路发环保技术有限公司（江苏，中国）。
1.2 仪器与设备
安捷伦7890B型气相色谱仪（美国安捷伦科技公司，美国），配备电子捕获检测器；DB-5 MS型毛细管柱（30 m × 0.32 mm × 0.25 µm）；手动液压压片机购自鹤壁立信仪器有限公司（河南，中国）；Milli-Q超纯水系统（Millipore，美国）；万分之一天平；微量进样针；一次性注射器。
1.3 标准储备溶液和实际样品
使用色谱级乙腈，分别配制5种拟除虫菊酯标准品的标准溶液（2 000 μg/mL），并在4 ℃的冰箱中储存。将5种标准溶液等体积混合配制混合标准溶液。将混合标准溶液稀释至不同浓度，得到工作标准溶液。自来水、水库水和河水均采集于中国北京。水样收集在玻璃瓶中，避光储存。
1.4 泡腾片压制
使用万分天平称量0.499 2 g柠檬酸、0.405 6 g磷酸二氢钠、0.218 4 g碳酸氢钠和0.180 0 g己酸钠，加入到研钵中，手动研磨直至获得均匀细致的粉末。然后，将粉末放入直径12 mm模具中，使用手动液压压片机在1 MPa的压力下压制成泡腾片，取出泡腾片，干燥储存或直接使用。
1.5 自制过滤柱制备
自制过滤柱制备过程如图1所示，它由3部分组成：SPE外壳、吸油棉填料和适配器。先将1 mL SPE色谱柱裁剪至合适的高度，底部加入一个垫片；然后将吸油棉切成长条状，卷成圆柱形，填充到SPE柱中，起到过滤作用，在上部再压上一个垫片；最后将适配器插入色谱柱上方，获得自制过滤柱。
1.6 样品前处理过程
取10 mL水样品注入20 mL注射器中，注射器下端接转接头，加入已制备的泡腾片，待泡腾片完全反应、注射器中无气泡产生时，打开转接头，使用自制过滤柱过滤注射器中溶液，再使用50 mL注射器吹干自制过滤柱上残留水滴，最后使用200 μL乙腈洗脱得到分析物，进行气相色谱电子捕获检测器（GC-ECD）检测。
2. 结果与讨论
2.1 方法优化
2.1.1 萃取剂类型
萃取剂的选择朝着越来越绿色、环保、低毒等的方向发展，因此，本研究选择了两种可转换性溶剂（己酸钠和壬酸钠）进行优化，其他条件如下：脂肪酸盐的量为0.16 g，泡腾片成分包括0.499 2 g柠檬酸、0.405 6 g 磷酸二氢钠和0.218 4 g 碳酸氢钠，无盐，自制过滤柱（填料吸油棉，高度为2 cm，密度为60 mg/cm），洗脱剂乙腈200 μL。结果如图2所示，对样本进行显著性检验，P < 0.01，两组间差异极显著，而己酸钠具有更高的响应值，因此，己酸钠萃取效果更佳，用于后续的优化实验。
2.1.2 萃取剂用量
泡腾片中己酸钠的用量需要进行优化，以获得最佳的条件。在实验中，检测了不同用量己酸钠（0.16、0.18、0.20、0.22 g）对峰面积的影响，其他条件同上。如图3所示，不同萃取剂用量差异显著（P < 0.01），当萃取剂为0.16 g时，峰面积最大，随着萃取剂用量的增加，峰面积逐渐减小。因此，最终选择0.16 g己酸钠进行后续优化实验。
2.1.3 泡腾片的类型
泡腾反应对萃取剂的分散和萃取具有重要影响。不同类型的泡腾片将发生不同时长和强度的泡腾反应，从而影响最终的萃取效果。在实验中，我们选择了4种物质（柠檬酸，磷酸二氢钠，碳酸氢钠和碳酸钠）进行测定。4种方案如表1所示。泡腾片中的酸不仅与碳酸盐发生泡腾反应，而且与萃取剂反应，使萃取剂从可溶状态转变为不溶状态，完成萃取。基于该过程对酸的双重要求，具有较强酸性的柠檬酸成为最佳选择。实验中同时发现，柠檬酸酸性较强，反应迅速，反应时间过短，导致萃取剂分散不充分，萃取效果受到影响，所以，加入弱酸磷酸二氢钠作为调节剂，延缓反应的速度，延长反应的时间，使萃取剂在分散、转化和萃取过程更为充分。根据图4所示，P < 0.01表明差异极显著，综合A、B、C、D四个方案显示，方案A的反应速度和反应强度更为优化，萃取效果更佳。因此，泡腾片制备选择方案A（柠檬酸 + 磷酸二氢钠 + 碳酸氢钠 + 己酸钠）。
表 1 不同泡腾片成分方案Table 1. Scheme of different effervescent tablets编号 No. 方案 Scheme 反应时间 Reaction time/s A 柠檬酸 + 磷酸二氢钠 + 碳酸氢钠 + 己酸钠
Citric acid + sodium dihydrogen phosphate + sodium bicarbonate + sodium hexanoate60 B 柠檬酸 + 磷酸二氢钠 + 碳酸钠 + 己酸钠
Citric acid + sodium dihydrogen phosphate + sodium carbonate + sodium hexanoate80 C 柠檬酸 + 碳酸氢钠 + 己酸钠 Citric acid + sodium bicarbonate + sodium hexanoate 15 D 柠檬酸 + 碳酸钠 + 己酸钠 Citric acid + sodium carbonate + sodium hexanoate 30 2.1.4 酸碱比
萃取剂己酸钠很容易受到pH值的影响，因此有必要对泡腾片的酸碱比进行优化。根据酸碱电离理论，柠檬酸可产生3个H+，磷酸二氢钠可产生1个H+，碳酸氢钠和己酸钠可产生一个OH−。因此，根据不同的酸碱比（6∶2∶1∶1，8∶2∶1∶1，10∶2∶1∶1）进行优化。结果如图5所示，进行显著性分析，P > 0.05，差异性不显著，表明pH的变化能够对峰面积产生影响，但是目前范围变化影响不大。据图可知，在柠檬酸∶磷酸二氢钠∶碳酸氢钠∶己酸钠的比例为8∶2∶1∶1的情况下，可获得最佳峰面积。因此，泡腾片质量为0.499 2 g柠檬酸，0.405 6 g磷酸二氢钠、0.218 4 g碳酸氢钠、0.18 g己酸钠，进行下一步实验。
2.1.5 盐效应的影响
通过向水样中添加不同量的盐（0 ~ 10%, w/w）来调节盐的质量分数，从而评估盐效应带来的影响。如图6所示，随着盐质量分数的增加，不同农药的响应幅度显示出差异，联苯菊酯和氰戊菊酯P < 0.01，差异极显著，受盐效应影响较大，抑制作用明显；而氟氯氰菊酯、氰戊菊酯、溴氰菊酯P > 0.05，差异不显著，变化不大。总体上盐质量分数的增加起到了抑制作用。因此，最终选择零添加进行后续研究。
2.1.6 自制过滤柱填料类型
自制过滤柱是进行相分离的重要设备。而自制过滤柱的填料是影响分离效果的重要因素。吸油棉和无纺布被选作自制过滤柱的填料，二者都是聚丙烯材料，能够在过滤过程中吸附萃取剂，完成相分离，但是在亲脂性和疏水性的性能上存在差异，因此有必要对其进行优化。结果如图7所示，显著性检验P < 0.01，表明不同填料类型差异极显著，吸油棉效果显著高于无纺布。因此，吸油棉用于后续实验。
2.1.7 自制过滤柱填料的高度和密度
自制过滤柱填料的高度和密度会影响过滤性能。如果过滤柱填料过高，则需要消耗更多的洗脱剂，降低响应值；如果过滤柱填料过低，则容易无法完全保留过滤溶液中的萃取剂，影响回收效率，所以，选择合适的高度对于该方法具有重要影响。因此，研究了1.5、2.0和2.5 cm高度对峰面积的影响，结果如图8所示，显著性检验P > 0.05，差异不显著，考虑到在2 cm高度时，除联苯菊酯外，其他几种农药微弱高于其他条件。因此，选择了2.0 cm高度的自制过滤柱进行进一步研究。
如果过滤材料太紧，则会影响过滤速度；如果过滤材料太稀疏，萃取剂将很容易被冲洗掉。所以，有必要对过滤柱的密度进行优化。因此，在2.0 cm的高度条件下，研究了不同密度的填料（40、50、60、70 mg/cm）对峰面积的影响，结果如图9所示，显著性检验显示联苯菊酯、氰戊菊酯和溴氰菊酯P < 0.05，差异显著，峰面积呈现先增后减的趋势，在60 mg/cm处获得最佳效果。因此，最佳密度选择为60 mg/cm。
2.2 方法评价
为了评价所建立方法的性能，评估了包括线性范围、线性方程、相关系数、检测限、定量限、相对标准偏差和富集倍数在内的参数。在优化条件下进行研究，结果如表2所示，在5 ~ 500 μg/L的线性范围内，相关系数均 ≥ 0.999 0，线性关系良好。检出限和定量限分别为0.22 ~ 1.88 μg/L和0.75 ~ 6.25 μg/L。日内标准差和日间标准差分别低于6.1%和5.4%。富集倍数在65 ~ 108范围内。
表 2 5种菊酯的线性方程、相关系数及检出限Table 2. Linear equation, correlation coefficients and detection limits of five pyrethroids化合物
Compounds线性范围
Range of
linearity/
(μg·L−1)线性方程
Linearity
equation相关系数
Correlation
coefficient检出限
Limit of
detection/
(μg·L−1)定量限
Limit of
quantitation/
(μg·L−1)日内标准差
Intra-day
SD/%日间标准差
Inter-day
SD/%富集倍数
Enrichment
factor联苯菊酯 Bifenthrin 5 ~ 500 y = 94.8x − 217.5 0.999 0 0.22 0.75 6.1 0.8 108 氟氯氰菊酯 Cyfluthrin 5 ~ 500 y = 24.916x + 67.895 0.999 4 1.03 3.45 2.2 5.4 71 氯氰菊酯 Cypermethrin 5 ~ 500 y = 13.341x + 42.416 0.999 6 1.65 5.49 3.0 4.6 65 氰戊菊酯 Fenvalerate 5 ~ 500 y = 68.004x + 165.82 0.999 6 0.39 1.29 4.3 2.9 66 溴氰菊酯 Deltamethrin 5 ~ 500 y = 21.184x − 51.306 0.999 9 1.88 6.25 1.9 1.3 93 2.3 实际样品分析
为了进一步验证所开发方法的可靠性和适用性，本研究分析了包括自来水、库水、水在内的3种实际样品。添加质量浓度为0、50、200 μg/L，样品回收率总结于表3，空白样品与加标样品色谱图见于图10。结果显示：所有空白实际水样均未检测到农药残留，表明采样地水质较为纯净。加标样品的回收率为88.2% ~ 113.0%，相对标准偏差在4.5% ~ 11.8%之间，均在可接受范围。因此，该方法可以成功准确地检测环境中水样。
表 3 使用建立的方法对3种实际水样进行分析Table 3. Analytical performance of the proposed method for three real samples化合物
Compounds自来水 Tap water 水库水 Reservoir water 河流水 River water 添加水平
Spiked level/(μg·L−1)回收率
Relative recovery/%标准差
SD/%回收率
Relative recovery/%标准差
SD/%回收率
Relative recovery/%标准差
SD/%联苯菊酯
Bifenthrin50 92.3 8.3 94.5 4.5 105.1 6.8 200 113.0 5.7 97.8 8.1 107.6 10.0 氟氯氰菊酯
Cyfluthrin50 106.2 6.1 104.8 7.3 104.6 7.9 200 109.7 7.4 103.2 8.3 99.5 7.5 氯氰菊酯
Cypermethrin50 98.2 7.5 96.4 7.9 97.5 9.3 200 108.5 5.7 99.1 9.2 100.2 8.9 氰戊菊酯
Fenvalerate50 96.8 6.9 96.5 6.1 104.4 6.4 200 110.8 5.0 93.7 8.6 102.7 8.2 溴氰菊酯
Deltamethrin50 88.2 8.6 88.7 5.2 97.1 8.8 200 101.6 6.0 89.6 10.2 98.8 11.8 ![]()
图 10 空白样品(a)和加标样品(b)的气相色谱图添加质量浓度为50 μg/L；峰1为联苯菊酯；峰2为氟氯氰菊酯；峰3为氯氰菊酯；峰4为氰戊菊酯；峰5为溴氰菊酯。Spiked mass concentration, 50 μg/L; peak 1, bifenthrin; peak 2, cyfluthrin; peak 3, cypermethrin; peak 4, fenvalerate; peak 5, deltamethrin.Figure 10. Gas chromatogram of blank sample (a) and spiked sample (b)2.4 方法比较
为了体现现场分散液液微萃取结合气相色谱法（On-stie DLLME-GC）的优越性，该方法与已报道方法的几个重要参数进行了比较。如表4所示，研究发现该方法具有良好的线性范围、较低的检出限。同时，相比于前处理过程，固相萃取、分散固相萃取等方法都需要使用耗电设备，主要体现在在萃取剂的分散[25-26]和萃取剂的分离[27]两个步骤，Li等[25]使用磁力搅拌仪进行Fe3O4@TiO2的分散，Mi等[26]采用离心吸取上层液的方法进行相分离。与之前前处理方法相比，该方法成功地实现了整个样品前处理过程不使用耗电设备，从而实现了现场样品处理，大大减少大量样品运输带来的不便，减少了人力和物力的消耗。因此，On-site DLLME-GC-ECD被证明是一种经济实用、简单方便的方法，能够用于现场处理环境水样中的5种拟除虫菊酯类杀虫剂。
表 4 与其他方法在水中拟除虫菊酯测定中的比较Table 4. Comparison of the proposed method and some other methods for pyrethroids determination in water方法
Method检测器
Detector萃取剂
Extraction
solvent线性范围
Range of linearity检出限
Limit of
detection/
(μg·L−1)是/否使用耗电设备
Yes/no use of
power-consuming
equipment是/否现场
Yes/no on-site参考文献
Reference固相萃取
Solid phase extraction高效液相色谱仪
HPLCFe3O4@TiO2 25 ~ 2 500 2.8 ~ 6.1 是 Yes 否 No [25] 分散固相萃取
Dispersive solid
phase extraction高效液相色谱仪
HPLCβ-环糊精连接的
超支化聚合物
CD-HBP5 ~ 500
10 ~ 5000.96 ~ 2.06 是 Yes 否 No [26] 固相萃取
Solid phase extraction气相色谱仪
GCFe3O4-NH2@MIL-101(Cr) 0.002 ~ 2.000 0.005 ~ 0.009 是 Yes 否 No [27] 现场分散液液微萃取
On-site DLLME气相色谱仪
GC己酸钠
Sodium hexanoate5 ~ 500 0.22 ~ 1.88 否 No 是 Yes 本工作
This work3. 结 论
本研究发了一种基于现场处理的分散液液微萃取气相色谱法测定环境水中的5种拟除虫菊酯类杀虫剂。该方法采用泡腾片辅助分散方式，选择可切换亲水性溶剂作为萃取剂。影响此方法的相关因素进行了优化，在最佳条件下，样品的加标回收率为88.2% ~ 113.0%，相对标准偏差为4.5% ~ 11.8%，检出限在0.22 ~ 1.88 μg/L之间，定量限在0.75 ~ 6.25 μg/L之间。富集倍数为65 ~ 108。该方法具有毒性低，污染小，环境友好的优点，同时在萃取剂分散和回收过程不需要用电设备，操作简便，方便现场操作，减少运输带来的不便。最后，该方法成功检测了3种环境水样，具有应用于现场处理的广阔潜力。
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[1] 莫莉, 余新晓, 赵阳, 等. 北京市区域城市化程度与颗粒物污染的相关性分析[J]. 生态环境学报, 2014, 23(5): 806-811. [1] MO L, YU X X, ZHAO Y, et al. Correlation analysis between urbanization and particle pollution in Beijing[J]. Ecology and Environmental Sciences, 2014, 23(5): 806-811.
[2] LIU A X, HAN S Q, CAI Z Y, et al. Variation trends and affect factors of visibility in Tianjin[J].Ecology and Environmental Sciences, 2012, 21(11): 1847-1850.
[2] 刘爱霞, 韩素芹, 蔡子颖, 等. 天津地区能见度变化特征及影响因素研究[J]. 生态环境学报, 2012, 21(11): 1847-1850. [3] GUO W, SHEN TU Y J, ZHENG S Q, et al. Research advances on mechanisms and rules of dust retention of the urban green areas[J]. Ecology and Environmental Sciences, 2010, 19(6): 1465-1470.
[3] KEIM B D, MEEKER L D, SLATER J F. Manual synoptic climate classification for the East Coast of New England (USA) with an application to PM2.5 concentration[J]. Climate Research, 2005, 28(2): 143-154.
[4] FAN S X, YAN H, QI S M Y, et al. Dust capturing capacities of twenty-six deciduous broad-leaved trees in Beijing[J]. Chinese Journal of Plant Ecology, 2015, 39(7): 736-745.
[4] VINIKOOR-IMLER L C,DAVIS J A, LUBEN T J. An ecologic analysis of county-level PM2.5 concentrations and lung cancer incidence and mortality[J]. International Journal of Environmental Research and Public Health, 2011, 8(6): 1865-1871.
[5] YIN S, SHEN Z M, ZHOU P S, et al. Quantifying air pollution attenuation within urban parks:an experimental approach in Shanghai, China[J]. Environmental Pollution, 2011, 159(8/9): 2155-2163.
[5] LIU Y, LI C W, XING W Y, et al. The dust-retention effect of urban road green plant[J]. Northern Horticulture, 2015(3): 77-81.
[6] TALLIS M, TAYLOR G,SINNETT D, et al. Estimating the removal of atmospheric particulate pollution by the urban tree canopy of London, under current and future environments[J]. Landscape and Urban Planning, 2011, 103(3): 129-138.
[6] XIE Y Z, HE P, FANG W, et al.On dust retention effect of common greening tree species in Beibei district[J]. Journal of Southwest China Normal University (Natural Science Edition), 2014,39 (1): 97-104.
[7] LIU L, GUAN D S, CHEN Y Q. Morphological structure of leaves and dust-retaining capability of common street trees in Guangzhou Municipality[J]. Acta Ecologica Sinica, 2013, 33(8): 2604-2614.
[7] NGUYEN T, YU X X, ZHANG Z M, et al. Relationship between types of urban forest and PM2.5 capture at three growth stages of leaves[J]. Journal of Environmental Sciences, 2015, 27: 33-41.
[8] 郭伟, 申屠雅瑾, 郑述强, 等. 城市绿地滞尘作用机理和规律的研究进展[J]. 生态环境学报, 2010, 19(6): 1465-1470. [8] XIE B Z, WANG H X, YANG J, et al. Retention capability of PM2.5 and it’s explanation by leaf surface micro-structure of common broad-leaved plant species in Beijing[J]. Acta Botanica Boreali-Occidentalia Sinica, 2014, 34(12): 2432-2438.
[9] TANG M Z, HAN R Y, CHEN J. The review of dust-retention of plant’s leaf[J]. Northern Horticulture, 2015 (11): 187-192.
[9] 范舒欣, 晏海, 齐石茗月, 等. 北京市26种落叶阔叶绿化树种的滞尘能力[J]. 植物生态学报, 2015, 39(7): 736-745. [10] JIA Y, WU C, DONG C F, et al. Measurement on ability of dust removal of seven green plants at micro-conditions[J]. Journal of Central South University (Science and Technology), 2012, 43(11): 4547-4553.
[10] 刘颖, 李朝炜, 邢文岳, 等. 城市交通道路绿化植物滞尘效应研究[J]. 北方园艺, 2015(3): 77-81. [11] ZHAO C M, SHAO L Y, HOU C, et al. Scanning electron microscopic analysis of individual aerosol particle characteristics in three cities of Beijing, Zhengzhou and Shenzhen[J]. Acta Petrologica et Mineralogica, 2015, 34(6): 925-931.
[11] 谢英赞, 何平, 方文, 等. 北碚城区不同绿地类型常用绿化树种滞尘效应研究[J]. 西南师范大学学报(自然科学版), 2014, 39(1): 97-104. [12] 刘璐, 管东生, 陈永勤. 广州市常见行道树种叶片表面形态与滞尘能力[J]. 生态学报, 2013, 33(8): 2604-2614. [12] YANG S S, SHAO L Y, WANG Z S, et al. Investigations of microscopic morphology of individual inhalable particulates in Macao in summer[J]. Environmental Science, 2009, 30(5): 1514-1519.
[13] 谢滨泽, 王会霞, 杨佳, 等. 北京常见阔叶绿化植物滞留PM2.5能力与叶面微结构的关系[J]. 西北植物学报, 2014, 34(12): 2432-2438. [13] SHI J, LIU Q Q, AN H L, et al. A comparative study of the stomata and PM2.5 particles on the leaf surface of Chinese white poplar (Populus tomentosa Carr.) in different polluted places[J]. Acta Ecologica Sinica, 2015, 35(22): 7522-7530.
[14] RASANEN J V, HOLOPAINEN T, JOUTSENSAARI J, et al. Effects of species-specific leaf characteristics and reduced water availability on fine particle capture efficiency of trees[J]. Environmental Pollution, 2013, 183: 64-70.
[14] LI Z X, SHAO L Y, FAN J S, et al. Morphologies and elemental compositions of individual particles under different weather conditions in Beijing[J]. China Environmental Science, 2013, 33(9): 1546-1552.
[15] LIAO L T, SU X, LI X L, et al.Review on the purification effects of urban landscape plants and factors affecting detaining dust[J]. Forest Engineering, 2014, 30(2): 21-24.
[15] 唐敏忠, 汉瑞英, 陈健. 植物叶片吸附大气颗粒物的研究综述[J]. 北方园艺, 2015 (11): 187-192. [16] WANG X L, WANG C. Research status and prospects on functions of urban forests in regulating the air particulate matter[J]. Acta Ecologica Sinica, 2014, 34(8): 1910-1921.
[16] 贾彦, 吴超, 董春芳, 等. 7种绿化植物滞尘的微观测定[J]. 中南大学学报(自然科学版), 2012, 43(11): 4547-4553. [17] WANG H X, WANG Y H, YANG J, et al. Multi-scale comparisons of particulate matter and its size fractions deposited on leaf surfaces of major greening tree species[J]. Scientia Silvae Sinicae, 2015, 51(7): 9-20.
[17] 赵承美, 邵龙义, 侯聪, 等. 北京、郑州和深圳三城市空气中气溶胶单颗粒特征的扫描电镜分析[J]. 岩石矿物学杂志, 2015, 34(6): 925-931. [18] ZHANG W K, WANG B, NIU X. Adsorption capacity of the air particulate matter in urban landscape plants in different polluted regions of Beijing[J]. Environmental Science, 2015, 36(7): 2381-2387.
[18] 杨书申, 邵龙义, 王志石, 等. 澳门夏季大气颗粒物单颗粒微观形貌分析[J]. 环境科学, 2009, 30(5): 1514-1519. [19] 石婕, 刘庆倩, 安海龙, 等. 不同污染程度下毛白杨叶表面PM2.5颗粒的数量及性质和叶片气孔形态的比较研究[J]. 生态学报, 2015, 35(22): 7522-7530. [19] YANG J, WANG H X, XIE B Z, et al. Accumulation of particulate matter on leaves of nine urban greening plant species with different micromorphological structures in Beijing[J]. Research of Environmental Sciences, 2015, 28(3): 384-392.
[20] BACCIO D D, MINNOCCI A, SEBASTLANI L. Leaf structural modifications in Populus×euramericana subjected to Zn excess[J]. Biologia Plantarum, 2010, 54(3): 502-508.
[20] LI L J, WANG Z S, ZHANG D W, et al. Analysis of heavy air pollution episodes in Beijing during 2013—2014[J]. China Environmental Science, 2016, 36(1): 27-35.
[21] ZHAO C M, CHEN L T, MA F, et al. Altitudinal differences in the leaf fitness of juvenile and mature alpine spruce trees (Picea crassifolia)[J]. Tree Physiology, 2007, 28(1): 133-141.
[21] LI Z X, SHAO L Y, FAN J S, et al. Morphologies and elemental compositions of individual particles under different weather conditions in Beijing[J]. China Environmental Science, 2013, 33(9): 1546-1552.
[22] LIU Y F, SHAO L Y, CHEN X X. Sulfurationcharacter of individual particulates of PM10[J]. Environmental Science, 2010, 31(11): 2555-2562.
[22] 李泽熙, 邵龙义, 樊景森, 等. 北京市不同天气条件下单颗粒形貌及元素组成特征[J]. 中国环境科学, 2013, 33(9): 1546-1552. [23] MCGEE J K, CHEN L C, COHEN M D, et al. Chemical analysis of World Trade Center fine particulate matter for use in toxicologic assessment[J]. Environmental Health Perspectives, 2003, 111(7): 972-980.
[24] 廖莉团, 苏欣, 李小龙, 等. 城市绿化植物滞尘效益及滞尘影响因素研究概述[J]. 森林工程, 2014, 30(2): 21-24. [25] 王晓磊, 王成. 城市森林调控空气颗粒物功能研究进展[J]. 生态学报, 2014, 34(8): 1910-1921. [26] SABIN L D,LIM J H,VENEZIA M T, et al. Dry deposition and resuspension of particle-associated metals near a freeway in Los Angeles[J]. Atmospheric Environment, 2006, 40(39): 7528-7538.
[27] 王会霞, 王彦辉, 杨佳, 等. 不同绿化树种滞留PM2.5等颗粒污染物能力的多尺度比较[J]. 林业科学, 2015, 51(7): 9-20. [28] 张维康, 王兵, 牛香. 北京不同污染地区园林植物对空气颗粒物的滞纳能力[J]. 环境科学, 2015, 36(7): 2381-2387. [29] 杨佳, 王会霞, 谢滨泽, 等. 北京9个树种叶片滞尘量及叶面微形态解释[J]. 环境科学研究, 2015, 28(3): 384-392. [30] RAI A, KULSHRESHTHA K, SRIVASTAVA P K, et al. Leaf surface structure alterations due to particulate pollution in some common plants[J]. Environmentalist, 2010, 30(1): 18-23.
[31] POURKHABBAZ A, RASTIN N, OLBRICH A, et al. Influence of environmental pollution on leaf properties of urban plane trees Platanus orientalis L[J]. Bulletin of Environment Contamination and Toxicology, 2010, 85(3): 251-255.
[32] DHIR B, MAHMOODUZZAFAR, SIDDIQI T O, et al. Stomatal and photosynthetic responses of Cichorium intybus leaves to sulfur dioxide treatment at different stages of plant development[J]. Journal of Plant Biology, 2001, 44(2): 97-102.
[33] IQBAL M, MAHMOODUZZAFAR, NIGHAT F, et al. Photosynthetic, metabolic and growth responses of Triumfetta rhomboidea to coal-smoke pollution at different stages of plant ontogeny[J]. Journal of Plant Interactions, 2010, 5(1): 11-19.
[34] 李令军, 王占山, 张大伟, 等. 2013—2014年北京大气重污染特征研究[J]. 中国环境科学, 2016, 36(1): 27-35. [35] BEHERA S N, SHARMA M. Transformation of atmospheric ammonia and acid gases into components of PM2.5: an environmental chamber study[J]. Environmental Science and Pollution Research, 2011, 19(4): 1187-1197.
[36] SONG Y, TANG X Y, XIE S D, et al. Source apportionment of PM2.5 in Beijing in 2004[J]. Journal of Hazardous Materials, 2007, 146(1-2): 124-130.
[37] 李泽熙, 邵龙义, 樊景森, 等. 北京市不同天气条件下单颗粒形貌及元素组成特征[J]. 中国环境科学, 2013, 33(9): 1546-1552. [38] 刘彦飞, 邵龙义, 程晓霞. 大气可吸入颗粒物(PM10)单颗粒硫化特征[J]. 环境科学, 2010, 31(11): 2555-2562. -
期刊类型引用(4)
1. 李桂，曹文华，马建业，马波，王阳修，王秋月. 小麦秸秆覆盖量对坡面流水动力学特性影响. 农业工程学报. 2023(01): 108-116 . 
百度学术
2. 安妙颖，韩玉国，王金满，徐磊，王秀茹，庞丹波. 黄土丘陵区坡面薄层水流动力学特性及其对土壤侵蚀的影响. 中国农业大学学报. 2020(02): 142-150 . 百度学术
3. 李志刚，梁心蓝，黄洪粮，李和谋，赵小东. 坡耕地地表起伏对坡面漫流的影响. 水土保持学报. 2020(02): 71-77+85 . 百度学术
4. 杨坪坪，李瑞，盘礼东，王云琦，黄凯，张琳卿. 地表粗糙度及植被盖度对坡面流曼宁阻力系数的影响. 农业工程学报. 2020(06): 106-114 . 百度学术
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