Biomagnetic monitoring of particulate matter
محل انتشار: کنفرانس بین المللی توسعه پایدار، راهکارها و چالش ها با محوریت کشاورزی، منابع طبیعی، محیط زیست و گردشگری
سال انتشار: 1393
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 619
فایل این مقاله در 5 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICSDA01_1210
تاریخ نمایه سازی: 16 خرداد 1394
چکیده مقاله:
Urban environments are mainly exposed to high concentration of particulate pollutants. Vehicles and industries are the main sources of particles in the most urban environments. Air pollution concentration currently measures by physico-chemical methods. These methods for air quality monitoring in high spatial resolution are practically impossible and expensive. Therefore, a common strategy for dealing with this problem is to usebioindicators for air quality monitoring, as they are time and cost efficient. Some researchers reported the potential of soil, roadside and roof dust as proxy for monitoring of air pollution levels, but the number of researches on magnetic properties of plant leaves for monitoring of atmospheric pollution levels have recently increased. Therefore, this study assessed the potential of magnetic properties of plant leaves for monitoring of particles at high spatial resolution and also for using these information as input of particles dispersion modeling. Findings showed that leaf magnetic properties i) can distinguish between contrasting habitats, ii) depends on species characteristics, iii) are decreasing by distance from road and increasing sampling height, iv) are increasing by traffic intensity and v) varied by time. It can be concluded that the magnetic properties of the leaf depends on the leaf surface structure and the particulate pollution level is a good bio-indicator for monitoring spatial variation of magnetic particles in urban environments
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Fatemeh Kardel
Assistant professor, University of Mazandaran,
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :