《数码公园的不同植物群落对大气颗粒物浓度的影响研究》为作者：王柄权最新的研究成果，本论文的主要观点为本研究以郑州市数码公园为例，研究不同植物群落对大气颗粒物污染的影响。本研究从 2020 年 4月至 2021 年 3 月期间开展，监测郑州市数码公园内植物群落（乔灌草、-草、乔灌、灌草、草坪）在春夏秋冬四季的PM2。5和PM10浓度以及温度、湿度和风速等气象因子，分析不同植物群落的 PM2。5 、PM10质量浓度的变化规律，并将气象因子与空气颗粒物进行相关性分析，得出四方面的主要研究结果：（1）各样地的 PM2。5和PM10浓度日变化趋势基本一致，呈早高晚低。（2）各样地内PM2。5和PM10浓度均表现为秋冬高，春夏低；各样地PM2。5和PM10浓度表现为草坪和广场＞灌草和乔草＞乔灌草和乔灌样地；同时复合群落结构的绿地对颗粒物滞尘能力大于单一结构群落结构。（3）乔灌草、乔灌样地对PM2。5和PM10的阻滞率较高。（4）PM2。5和PM10浓度与温度、相对湿度、风速等气象因子呈不同相关性，PM2。5浓度与各气象因子的相关性高于PM10。综上，由于数码公园为紧邻城市道路的开放公园，适宜种植郁闭度较高、以常绿树种为主的植物群落类型。现欲投《湖北农业科学》，不知是否符合录用要求，望您批评与指正。1.2研究方法

在天气晴朗微风条件下，从 2020年5月至 2021 年 3 月，每月 3d，对数码公园不同监测点的 PM_2.5、PM₁₀浓度、气象因子进行监测（8:00-18:00），每隔两小时监测一次。以下分析中3-5月为春季，6-8月为夏季，9-11月为秋季，12-次年2月为冬季。PM_2.5、PM₁₀浓度的监测采用英国 Turnkey 仪器公司生产的 Dustmate 粉尘监测仪，每 2 个小时的整点同步测定各监测点人体呼吸高度 1.5m 处 PM₁₀、PM_2.5的质量浓度，每个时间点在东西南北四个方向测取 4 次。阻滞能力用阻滞率 Pn 来表示，其能够直接反应出各监测点的颗粒净化效益，计算公式为：Pn=(Co-Cn)/Co(公式中，Co 为对照点处空气颗粒物质量浓度，Cn 为公园内不同监测点空气颗粒物质量浓度)。采用美国产 Kestrel 4500 手持自动气象仪，测定各监测点的气温、相对湿度、风速等气象因子，每次在整点前后 10min 内完成并在东西南北 4 个方向进行 4 次重复，测定高度为 1.5m。

实验数据导出后，用 Excel 软件进行统计和运算，相关数据的整合，标准差计算，PM2.5、PM10浓度日平均值的计算，每月、季 PM2.5、PM10平均浓度计算；运用ORIGIN绘制颗粒物质量浓度日变化图及季节变化图，运用 SPSS 进行各气象因子间的相关性分析，不同植物群落PM2.5、PM10浓度的多重比较及方差分析，气象因子与 PM2.5、PM10浓度的相关性分析。