Effect of freezing rain-induced changes in dry deposition on particulate matter concentrations in Hubei, China

方法

多源卫星遥感产品与干沉降通量数学模型，结合LAI、LST、风速和降水。

发现

冻雨物理损伤显著削弱植被沉降能力，PM10沉降下降比PM2.5更明显。

机会点

可延伸研究极端天气后植被恢复期干沉降功能的动态重建及其对区域空气质量的滞后影响。

摘要 颗粒物（PM）污染是城市空气质量恶化的关键方面，植被通过干沉降作用降低大气PM浓度，为污染缓解提供了一种自然、可持续且成本有效的策略。本研究基于多源卫星遥感产品，利用数学模型量化了植被对PM2.5和PM10的干沉降效应，并评估了湖北省长时序干沉降效应的时空变化，特别是2024年初极端冻雨过程引起的干沉降变化对颗粒物污染的影响。主要结论如下：（1）叶面积指数（LAI）与PM2.5和PM10呈显著负相关，模拟的干沉降通量（DDF）在月尺度上与LAI、地表温度（LST）、风速（WS）和降水（PRE）表现出一致性；（2）冻雨造成的物理损伤大幅削弱了植被的颗粒物沉降能力，其中PM10沉降效应的降低比PM2.5更为显著；（3）对植被干沉降的十年际时空分析表明，湖北省空气质量总体呈改善趋势，并进一步揭示了PM2.5干沉降削减的长期趋势比PM10具有更强的空间异质性，部分反映了区域社会经济与工业活动及背景PM浓度的差异。本研究加深了对极端天气事件影响植被驱动干沉降的理解，并为空气质量管理和旨在增强城市生态系统韧性的战略发展提供了科学支撑。