| Revista: | Atmósfera |
| Base de datos: | PERIÓDICA |
| Número de sistema: | 000444192 |
| ISSN: | 0187-6236 |
| Autores: | Shao, Feng1 Wu, Haitang2 Li, Guo2 Sun, Fengbin3 Yu, Lu2 Zhang, Yinke1 Dong, Li1 Bao, Zhiyi2 |
| Instituciones: | 1Beijing Forestry University, School of Landscape Architecture, Beijing. China 2Zhejiang University, School of Landscape Architecture, Zhejiang. China 3China Agriculture University, School of Agriculture, Daqing, Heilongjiang. China |
| Año: | 2019 |
| Periodo: | Oct |
| Volumen: | 32 |
| Número: | 4 |
| País: | México |
| Idioma: | Inglés |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Enfoque: | Analítico, descriptivo |
| Resumen en español | Las vías rápidas se están desarrollando con gran celeridad en China y junto con ellas la contaminación por tráfico, que es una de las mayores fuentes de contaminación urbana. En este estudio se eligió como área de muestreo el cinturón verde ubicado en la zona de amortiguamiento cercana a la estación de peaje Lin’an en la autopista Hang Rui. Se seleccionaron cinco puntos verticales a lo largo de la carretera Qianjin a distancias de 0, 15, 30, 45 y 60 m para monitorear las concentraciones de PM2.5 y conocer tanto sus patrones de variaciones como los factores que influyen en ellos. Los resultados mostraron que durante la primavera (marzo, abril y mayo) las concentraciones promedio de PM2.5 en el cinturón verde fueron de 32.56 ± 22.51, 77.71 ± 32.11 y 64.15 ± 29.00 μg m-3, respectivamente. La categorización de las concentraciones en diferentes puntos de monitoreo en el mismo periodo fue de 0 > 15 > 60 > 30 > 45 m. Las concentraciones promedio en invierno (noviembre y diciembre de 2017, y febrero de 2018) fueron de 33.56 ± 9.34, 60.78 ± 17.67 y 124.71 ± 43.19 μg m-3, respectivamente. Sin embargo, la categorización de las concentraciones en diferentes puntos de monitoreo mostró algunas diferencias. Con excepción del punto de muestreo ubicado a 0 m, las concentraciones de PM2.5 en los otros cuatro puntos fueron superiores en invierno que en primavera. La tasa de reducción a una distancia de 45 m alcanzó su máximo tanto en primavera como en invierno. Las concentraciones de PM2.5 tuvieron una correlación significativa con factores meteorológicos, la estructura de la comunidad vegetal y el flujo de tráfico; asimismo, tuvieron una correlación negativa con la temperatura, correlación positiva con la humedad relativa, y correlación no significativa con la velocidad del viento. Las correlaciones de PM2.5 con la densidad y el grado de porosidad de la cubierta vegetal difirieron de manera considerable como resultado de la estacionalidad |
| Resumen en inglés | Expressways in China are developing rapidly, as is traffic pollution, which is one of the major sources of urban pollution. In this study, we chose the greenbelt in the idle zone near the Lin’an toll station along the Hang Rui expressway as our sampling area. Five points in the sampling area along Qianjin road were marked vertically at distances of 0, 15, 30, 45 and 60 m to monitor concentrations of PM2.5 and learn the varying patterns of these concentrations and influencing factors. The results showed that in spring (March, April and May), the average PM2.5 concentrations in the greenbelt were 32.56 ± 22.51, 77.71 ± 32.11 and 64.15 ± 29.00 μg m-3, respectively. The ranking of concentrations at different monitoring points in the same period was 0 > 15 > 60 > 30 > 45 m. The average concentrations in winter (November and December 2017, and February 2018) were 33.56 ± 9.34, 60.78 ± 17.67 and 124.71 ± 43.19 μg m-3, respectively. However, the ranking of concentrations at different monitoring points in the same period revealed some differences. Except at 0 m, the concentrations of PM2.5 in the other four positions were higher in winter than in spring. The reduction rate at 45 m reached its maximum in both spring and winter. PM2.5 concentrations were significantly correlated with meteorological factors, the structure of the plant community and traffic flow. PM2.5 concentrations were negatively correlated with temperature, positively correlated with relative humidity and was not significantly correlated with wind speed. The correlations of PM2.5 concentrations with the canopy density and degree of porosity differed greatly due to different seasons, and concentrations were significantly correlated with the amount of traffic flow, especially when there were large trucks |
| Disciplinas: | Geociencias |
| Palabras clave: | Ciencias de la atmósfera, PM2.5, Cinturones verdes, Meteorología, Flujos de tráfico, Análisis de correlación |
| Keyword: | Atmospheric sciences, PM2.5, Greenbelt, Meteorology, Traffic flow, Correlation analysis |
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