Karakterisasi Sifat Magnetik Daun Untuk Analisa Polusi Udara: Sebuah Tinjauan Ulang
Yulia Widia Sari 1 , Yeggi Darnas 2 , Abd. Mujahid Hamdan 3
1,2,3 Environmental Engineering Department Faculty of Sains and Technology, Islamic State University Ar-Raniry, Banda Aceh Jalan Syekh Abdur Rauf Kopelma Darussalam, Banda Aceh 2311 * Koresponden email : darnasjunior@ar-raniry.ac.id Diterima: 22 Agustus 2020 Disetujui: 10 Oktober 2020

## Abstract
Air  pollution  is  one  of  the  environmental  problems  that  can  have  serious  impacts  on  humans  and  the environment. To prevent these negative impacts from spreading, environmental monitoring efforts can be carried  out  periodically.  The  existing  monitoring  methods  basically  use  chemical  methods  that  are destructive.  Therefore,  the  development  and  use  of  fast  and  non-destructive  methods  is  a  much-needed innovation.  One  of  the  alternative  methods  that  are  expected  to  be  such  an  innovation  is  the  rock magnetization method. Magnetic rocks have been used to assess climate and environmental changes. The application of this method has been used in the field of biomagnetism or the study of magnetism in living things  through  the  presence  of  magnetic  minerals  based  on  the  type,  grain  size,  grain  shape,  and morphology. This article is an overview of the use of rock magnetization methods to characterize leaves as receptors for atmospheric pollutants.
Keywords: air pollution, biomonitoring, heavy metals, magnetic properties, rock magnetism

## Abstrak
Polusi  udara  merupakan  salah  satu  masalah  lingkungan  yang  dapat  menimbulkan  dampak  serius  pada manusia  dan  lingkungan.  Untuk  mencegah  meluasnya  dampak  negatif  tersebut  maka  dilakukan  upaya monitoring  lingkungan  yang  secara  berkala.  Metode  monitoring  yang  ada  pada  dasarnya  menggunakan metode  kimia  yang  bersifat  destruktif.  Oleh  karena  itu,  pengembangan  dan  penggunaan  metode  yang cepat  dan  non  destruktif  merupakan  inovasi  yang  sangat  dibutuhkan.  Salah  satu  alternatif  metode  yang diharapkan sebagai inovasi tersebut adalah metode kemagnetan batuan. Metode kemagnetan batuan telah digunakan  untuk  mengkaji  persoalan  lingkungan  terkait  perubahan  iklim  dan  lingkungan.  Aplikasi metode ini telah dimanfaatkan pada bidang biomagnetism atau kajian tentang kemagnetan pada makhluk hidup  melalui  keberadaan  mineral  magnetik  berdasarkan  jenis,  ukuran  bulir,  bentuk  bulir,  dan morfologinya.    Artikel  ini  merupakan  tinjauan  ulang  pemanfaatan  metoda  kemagnetan  batuan  untuk mengkarakterisasi daun sebagai reseptor polutan atmosfer Kata Kunci: biomonitoring, logam berat, kemagnetan batuan, sifat magnetik, polusi udara

## 1. Pendahuluan
Meningkatnya  polutan  pada  atmosfer  disebabkan  oleh  beberapa  faktor  seperti  perkembangan industri,  pertumbuhan  ekonomi  yang  pesat,  peningkatan  urbanisasi,  lalu  lintas  dan  transportasi  serta penggunaan  energi  yang  tinggi  [1].  Hal  ini  berdampak  pada  pemanasan  global  serta  perubahan  iklim sehingga dibutuhkan pemantauan dan mengendalikan pencemaran untuk menjaga kualitas lingkungan [2]. Polusi udara dapat menjadi faktor penyebab masalah kesehatan masyarakat yang paling penting di daerah perkotaan,  dimana  partikel  tersuspensi  antropogenik  di  atmosfer  berkaitan  dengan  banyak  polutan  di udara [3]. Modernisasi dan industrilisasi di negara-negara berkembang telah menyebabkan meningkatnya penggunaan  bahan  bakar  fosil  dan  polutan  [1][3][6].  Bahkan  di  negara  berkembang  kondisi  ini  lebih mengkhawatirkan sejalan dengan peningkatan jumlah penduduk  yang signifikan serta industrilisasi yang tidak berkelanjutan [7]. Dengan demikian negara - negara berkembang dihadapkan pada tantangan besar untuk mengendalikan polusi atmosfer terutama di kota-kota besar yang tumbuh dengan pesat [8]
Semua  polutan,  baik  berupa  polutan  di  dalam  tanah,  air,  dan  atmosfer  menyebabkan  penurunan kualitas kehidupan secara umum, baik bagi kesehatan manusia maupun keberlangsungan organisme yang lain.  Material  polutan  dapat  berasal  dari  sumber  antropogenik  seperti  aktivitas  perindustrian  [9][10]. Didaerah  perkotaan,  kontribusi  antropogenik  polutan  berasal  dari  lalu  lintas  kendaraan,  pembangkit
listrik,  pabrik  baja,  pembakaran  kayu,  debu,  serta  fasilitas  manufaktur    [11].  Lalu  lintas  kendaraan merupakan  sumber  pencemaran  yang  penting  dan  signifikan.  Aktivitas  lalu  lintas  menghasilkan  materi partikulat  atau particulate  matter (PM),  aerosol,  dan  logam  beracun  di  lingkungan    [12].  PM  dengan ukuran  0,001-100  μm  menjadi  salah  satu  konstribusi  polusi  perkotaan  [13].  Emisi  PM  tersebut  berasal dari mesin pembakaran, korosi logam, dan abrasi mekanik bahan jalan, ban dan sistem rem [14]. Emisi– emisi ini termasuk besi oksida yang dapat dihirup (bahan ferro dan ferrimagnetik) dan unsur-unsur yang berpotensi  beracun  (PTE).  Namun,  yang  lebih  berbahaya  emisi  ini  terdiri  dari  mikropartikel  hingga nanopartikel  yang  dapat  mencapai  organ  vital  manusia  [15][16].  Sekitar  50%  dari  total  PM  berukuran kurang dari 10 μm (PM 10) dapat memasuki saluran udara dan area di paru-paru bagian atas [17]. Salah satu  dampak  partikel  polutan  di  udara  adalah  dapat  menyebabkan  gangguan  pernapasan  [18].  Bahkan untuk partikel  yang berukuran < 2.5 µm dapat merusak paru-paru secara langsung  [19]. Serta penyebab penyakit  kardiovaskular  [20],  [21].  Stres  dan  gangguan  fungsi  tubuh  adalah  masalah  utama  dari  efek kesehatan  yang  diinduksi  oleh  PM  [7].  Sementara  efek  yang  kurang  umum  termasuk  penurunan kemampuan kognitif dan produktivitas keseluruhan (misalnya peningkatan risiko Alzheimer [13], [22].
Menurut  Organisasi  Kesehatan  Dunia  (WHO)  secara  global  9  dari  10  orang  menghirup  udara melebihi  baku  mutu  kualitas  udara  (WHO,  2018).  Dengan  lebih  dari  100  kontaminan,  beberapa  di antaranya  bersifat  mutagenik  dan  karsinogenik  (misalnya,  asam  karbonat  (CO),  karbon  dioksida  (CO 2 ), oxynitride (NOx), hidrokarbon (HC), dan ozon (O 3 ) [23]. Siklus PM di udara di tunjukan pada Gambar 1.
Gambar 1 . Siklus PM di udara [24]
Potensi  utama  sumber  pencemaran  PM  di  perkotaan  adalah  kendaraan  bermotor  dan  industri.  PM dapat berasal dari knalpot kendaraan, partikel keausan ban, dan tanah pinggir jalan yang tersuspensi ulang [25]. Komposisi kimia dari partikel turunan lalu lintas tersebut mengandung  sejumlah logam seperti besi (Fe), Mangan (Mn), Tembaga (Cu), Seng (Zn), Nikel (Ni), Barium (Ba), Kadmium (Cd), Kromium (Cr), Titanium (Ti), dan Vanadium  (V) [26].   Jenis mineral  seperti  Aluminium Oksida (Al 2 O 3 ), Ferro Oksida (FeO),  Ferri  Oksida  (Fe 2 O 3 ),  Kalsium  Oksida  (CaO)  dan  karbonat  seperti  Kalsium  Karbonat  (CaCO 3 ), dan Magnesium Karbonat (MgCO 3 ) juga ditemukan pada partikel yang berasal dari tanah [27].
Secara  umum,  PM  di  udara  terdiri  dari  debu  dan  biomassa  yang  dihasilkan  oleh  pembakaran  di permukaan  tanah  sementara  emisi  aerosol sekunder berasal dari sumber bahan bakar fosil. PM mungkin mengandung  unsur-unsur  beracun  yang  dapat  ditransfer  melalui  proses  alami  hidrosfer  dan  biota, menempuh jarak lebih jauh dari sumber utama asal PM tidak hanya terkait dengan aktivitas antropogenik, tetapi  juga  fenomena  alam  seperti  badai  debu  di  gurun  dan  pengeringan  danau  maupun  sungai  [28] ( Gambar 1.A ).
Vegetasi perkotaan dapat meningkatkan kualitas udara dengan mencegat dan menahan PM udara ( Gambar 1.B ). Beberapa PM yang tersisa pada daun dapat membungkus kutikula namun sebagian besar PM  udara  yang  ditangkap  oleh  tanaman  hanya  disimpan  sementara  di  permukaan  daun  dan  tersuspensi kembali  di  udara  oleh  angin,  di  mana  ia  menjadi  polutan  di  udara  lagi.  Tidak  seperti  angin,  peristiwa hujan dapat menghilangkan PM yang  tertahan di permukaan daun melalui proses yang disebut wash-off ( Gambar  1.C ). Wash-off membawa  PM  ke  tanah  dan  menyimpannya  ke  dalam  tanah  ( Gambar  1.D ) yang menunjukkan penghilangan bersih PM dari atmosfer oleh tanaman perkotaan [24].
Dalam rangka meminimalisir dan mencegah dampaknya, maka pemantauan polusi perlu dilakukan secara  reguler.  Metoda  pemantauan  yang  telah  ada  pada  umumnya  adalah  dengan  analisa  konsentrasi logam berat melalui metoda kimia seperti Atomic Absorption Spectroscopy (AAS) dan Inductive Couple Plasma (ICP).  Hanya  saja  dalam  skala  yang  besar  dan  luas,  metoda  ini  tergolong  mahal  dan membutuhkan  waktu  yang  relatif  lama.  Oleh  karena  itu,  penggunaan  metoda  yang  efektif  dan  cepat merupakan  inovasi  yang  dibutuhkan  dalam  monitoring  lingkungan  saat  ini.  Kebutuhan  tersebut  juga didasari  pada  fakta  bahwa  di  kota  besar  dan  daerah  perindustrian  mengalami  perubahan  atmosfer  yang sangat dinamis.
Metoda  magnetik  dalam  kajian  lingkungan  dianggap  sebagai  metoda  yang  cepat  dan  ramah lingkungan (non destruktif)  [29][30]. Sifat magnetik dapat menjadi proksi kehadiran logam berat melalui sifat  fisis  seperti  jenis  mineral,  ukuran  bulir,  konsentrasi  kualitatif  mineral  dan  bentuk  bulir  partikel polutan  [29].  Atas  dasar  keunggulan  tersebut,  metoda  kemagnetan  juga  diterapkan  untuk mengkarakterisasi polutan yang terdeposisi di permukaan daun sebagai upaya monitoring lingkungan.
Beberapa studi menunjukkan bahwa pengukuran sifat kemagnetan daun memberikan resolusi yang kuat  dalam  menganalisis  penyebaran  polutan  secara  spasial  [31].  Oleh  karena  itu  metoda  kemagnetan dianggap  sangat  potensial  untuk  dijadikan  sebagai  metoda  analisa  polutan  atmosfer  di  dalam  udara melalui pengukuran sifat magnetik daun yang pertama kali dilakukan oleh oleh Matzka, J dan Maher, B.A (1999).  Artikel  ini  bertujuan  untuk  mengurai  dengan  singkat  teknik  tersebut  dengan  bagian  bagian sebagai  berikut;  metoda  kemagnetan  yang  digunakan  dalam  analisa,  penggunaan  daun  sebagai  reseptor polutan, sifat fisis polutan atmosfer.

## 2. Metode Kemagnetan Batuan pada Daun
Penelitian  terkait  kemagnetan  batuan  telah  berkembang  secara  meluas.  Penerapannya  mulai merambah  pada  bidang  lain  yakni magnetoclimatology,  enviromagnetism,  industry,  biomagnetism yaitu kajian tentang kemagnetan pada makhluk hidup, agromagnetism dan volcanomagnetism yang ditunjukkan pada Gambar 2 [32].
Gambar 2. Diagram aplikasi kemagnetan batuan [32]
Pengukuran sifat magnetik pada daun dilakukan pertama  kali di tahun  oleh Matzka, J dan Maher, B.A  metoda  kemagnetan  dianggap  sangat  potensial  untuk  dijadikan  sebagai  metoda  analisa  polutan atmosfer di dalam udara. Berikut metode kemagnetan batuan yang digunakan pada pengukuran  magnetik pada daun.
Rock magnetisme magnetism e MAGNMAGNET ISME Vulcanomagnetisme Eksplorasi / industry Agromagnetism Magnetoclimatology Paleomagnetism Enviromagnetism Biomagnetism

## 2.1. Pengukuran Suseptibilitas Magnetik
Suseptibilitas  magnetik  adalah  ukuran  besarnya  respon  magnetisasi  terhadap  medan  luar  yang diberikan. Parameter suseptibilitas magnetik dapat digunakan untuk mengukur konsentrasi relatif mineral magnetik  pada  bahan  alamiah  [33].  Penggunaan  suseptibilitas  magnetik  telah  dianggap  efektif  dalam kajian  mineralogi  magnetik  tanah  [34].  Nilai  suseptibilitas  magnetik  berkorelasi  positif  terhadap konsentrasi  mineral  ferromagnetik  di  dalam  sampel.  Melalui  pengukuran  suseptibilitas  bergantung frekuensi,  suseptibilitas  magnetik  juga  dapat  memprediksi  ukuran  bulir  magnetiknya  [35].  Karena  nilai suseptibilitas  magnetik  pada  sampel  daun  tidak  sebesar  dengan  nilai  suseptibilitas  magnetik  batuan  atau sedimen,  maka  koreksi  kontainer  dalam  pengukuran  menggunakan Bartington  Magnetik  Susceptibily Meter (MS2) Instrumen merupakan parameter yang signifikan berpengaruh [36]. 2.2. Ishotermal Remanent Magnetization (IRM)
IRM  adalah  magnetisasi  remanen  yang  tersisa  setelah  sampel  diberikan  medan  1-1000  mT  pada selang  waktu  yang  singkat.  IRM  merupakan  parameter  yang  dapat  menunjukkan  karakter  domain magnetik.  Titik  saturasi  IRM  juga  menunjukkan  jenis  mineral  magnetik  yang  paling  dominan. Perbandingan IRM  terhadap parameter lainnya juga memberikan informasi jenis sifat magnetik. Melalui perbandingan  IRM100T/IRM1T  (S-ratio)  dapat  diperoleh  informasi  perbedaan  antara  material ferrimagnetik  dan  antiferromagnetik.  Nilai  >  0,7  mengindikasikan  sampel  didominasi  oleh  komponen ferrimagnetik, sementara nilai 0,52 dan 0,63 mengindikasikan adanya kehadiran hematite [37].
Pada  studi  kasus  yang  dilakukan  oleh    [38],  nilai  SIRM  daun  yang  dekat  dengan  daerah perindustrian  dan  jalan  raya  lebih  tinggi  dari  pada  daerah  lainnya.  SIRM  dan  susepibilitas  magnetik sangat berkorelasi terhadap kehadiran partikel polutan [30][35]. Menurut [39] terdapat korelasi yang kuat antara logam Zn, Cd dan Cr terhadap pamater magnetik (suseptibilitas dan  IRM) dan berkorelasi lemah untuk  unsur  Cu,  Ni,  Pb  dan  Fe.  Paramater  IRM  dapat  dihubungkan  dengan  karakter  daun  sebagai reseptor. Akumulasi polutan  atmosfer pada daun dipengaruhi oleh karakter daun [40], sehingga terdapat hubungan antara anatomi, morfologi dan fisiologi daun terhadap hasil SIRM.

## 2.3. Anhisteristic Remanent Magnetization (ARM)
ARM  adalah  magnetisasi  remanen  yang  dihasilkan  oleh  kombinasi  antara  medan  bolak  balik sekitar  100  mT  dan  medan  searah  yang  konstan.  Dari  kurva  ARM  dapat  ditentukan  nilai  median destructive  field yang  juga  dapat  digunakan  untuk  menginterpretasikan  domain  magnetik  dan  ukuran bulir.  ARM  merupakan  pengukuran  yang  sensisitf  terhadap  kehadiran  bulir  ferrimagnet  stable  single domain (SSD). Bersama dengan  IRM, pengukuran ARM dapat menunjukkan korelasi   yang  kuat antara IRM dan ARM dengan total kosentrasi Fe [41].

## 2.4. Termomagnetik
Termomagnetik  adalah  pengukuran  suseptibilitas  magnetik  pada  suhu  yang  dinaikkan  atau diturunkan. Pengukuran magnetisasi bergantung suhu dapat mengidentifikasi jenis mineral berdasar pada titik  Curie  masing-masing  mineral  tersebut  [41].  Namun,  mineral  magnetik  juga  dapat  diidentifikasi melalui  pengukuran  suhu  rendah.  Keberadaan  mineral  magnetik  seperti  hematite  dapat  diidentifikasi melalui melaui transisi Verwey.

## 2.5 Instrumen Pengukuran
Instrument  yang  dapat  digunakan  dalam  pengukuran  kemagnetan  pada  daun  di  tunjukan  pada Tabel 1 sebagai berikut.
Tabel 1. Metoda pengukuran kemagnetan daun dan instrumennya Jenis Metoda/ Pengukuran Peralatan Penulis SIRM  Molspin Minispin Magnetometer  (Molspin, Ltd,UK) Mitchel, dkk., 2010, Kardel, dkk., 2012, Barima, dkk., 2014 Suseptibilitas Magnetik  berbasis massa  Agico MFK1-FA Kappabridge (976 Hz dan 15.616 Hz)  Magnetic Susceptibility KLY-3
Kappabridge (AGICO) pada 875 Hz.
 BartingtonSusceptibility Meter Cao, dkk., 2014 Blaha, dkk., 2008 Quayle, dkk., 2010 Suseptibilitas Magnetic  berbasis volume  Geofyzika KLY 2 Kappabridge  AGICO KLY-2 Kappabridge Hanesch, dkk., 2003 Lehndorf, dkk., 2006, Urbath, dkk., 2004 IRM  Magnetometer MMPM9  Molspin Minispin magnetometer Mitchel, dkk., 2010 Maher, dkk., 2008
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
 Molpin Pulse Magnetiser  Digico spinner magnetometer (Molyneux-Newcastle)  C-SQUID magnetometer Hanesch, dkk., 2003 Lehndorff, dkk., 2006 ARM  Molspin demagnetiser with ARM attachment  C-SQUID magnetometer Mitchel, dkk., 2010 Lehndorff, dkk., 2006

## 3. Biomonitoring Melalui Sifat Magnetik pada Daun
Pemantauan biomagnetik adalah aplikasi yang berkembang di bidang magnetisme lingkungan yaitu penggunaan  pengukuran  magnetik  untuk  mempelajari  sistem  lingkungan.  Analisis  objek  biologis  untuk kepentingan  monitoring  lingkungan  disebut  sebagai  biomonitoring.  Secara  umum  biomonitoring merupakan pemantauan objek biologis (biomonitor) dengan menggunakan organisme untuk memperoleh informasi  secara  kuantitatif  tentang  karakteristik  biosfer  tertentu  [42].    Salah  satu  objek  biologis  yang telah  digunakan  dalam  biomonitoring  ialah  daun  tanaman  [43].  Daun  merupakan  bagian  dari  tanaman yang  menyerap  debu  dan  persisten  pada  lingkungan  tercemar.  Daun  juga  bertindak  sebagai  reseptor polusi serta dapat mengurangi konsentrasi debu udara. Daun berpotensi sebagai reseptor dan biomonitor yang  efisien  khususnya  untuk  logam  berat  [10].    Daun  tanaman  telah  terbukti  sebagai  kolektor  polusi partikulat.  Biomonitoring  polusi  partikulat  melalui  sifat  magnetik  daun  tanaman  adalah  alternatif  yang andal, cepat dan murah untuk teknik pemantauan polutan dilingkungan [44].
Prinsip utama dari biomonitoring dengan daun adalah pengambilan daun yang mendeposisi polutan yang kemudian partikel terdeposisi, tertranslokasi, dan terakumulasi di dalam atau di permukaan jaringan dikarakterisasi  sifat  magnetiknya.  Objek  biomonitoring  dapat  berupa  lumut  kerak  (lichine),  lumut (moose), dan pohon (trees)  [33][45][46], termasuk kulit pohon  [47], tumbuhan runjung atau  jarum [48]. Metoda  ini  telah  digunakan  pada  beberapa  kepentingan  diantaranya:  karakterisasi  polutan  di  daerah pekotaan  [40],  karakterisasi  pencemaran  debu  ( fly  ash )  di  daerah  perkotaan  [9],  pencemaran  karena pembangkit listrik [49], karakterisasi polutan atmosfer pada permukaan tanah  [50], karakterisasi polutan atmosfer dari daun tepi jalan [10], dan karakterisasi polutan atmosfer dari erupsi gunung api [36].
Keunggulan  penggunaan  daun  sebagai  reseptor  polutan  adalah  (i)  Polutan  yang  terdeposisi  di permukaan  daun  lebih  merepresentasikan  keadaan  lingkungan  yang  sebenarnya  pada  masa  analisa dibandingkan  dengan  pengambilan  sampel  dari  permukaan  tanah.  (ii)  Kecilnya  kemungkinan tercampurnya  partikel  litogenik  dan  antropogenik  [37].  (iii)  Daun  merupakan  pengumpul  polutan  yang sangat  efektif  karena  kemampuannya  dalam  mengumpulkan  sampel  dalam  jumlah  banyak  dan menjangkau  ketinggian  tertentu.  (iv)  Pengumpulan  polutan  pada  daun  bukanlah  teknik  yang  dapat menyisakan masalah lingkungan [29].
Banyaknya  polutan  yang  terdeposisi  atau  terakumulasi  di  permukaan  daun  dipengaruhi  oleh beberapa parameter, diantaranya adalah: aerodinamika angin, karakter daun reseptor, ketinggian vegetasi dan model partikel polutannya [51].  Karakter daun dapat berupa kerapatan stomata, morfologi, luas daun, kadar  air,  dan  kandungan  klorofil  [40].  Oleh  karena  itu,  pengambilan  sampel  haruslah  memenuhi  unsur berikut:  (i)  tidak  turun  hujan  dalam  waktu  tertentu,  (ii)  tidak  terdapat  pergerakan  angin  kencang,  (iii) ukuran daun (iv) kekasaran daun yang sebaiknya homogen untuk semua sampel, (v) dan ketinggian daun. Struktur multi-lapis dengan kerapatan tajuk tinggi ditemukan lebih efisien dari pada struktur lapis tunggal dengan kerapatan kanopi rendah [52].

## Mengapa Pendekatan Biomonitoring Magnetik?
Keterbatasan  teknologi  yang  ada;  partikel  debu  dapat  dihilangkan  dari  atmosfer  melalui pengendapan  basah  ataupun  kering.  Menurut  [30]  nilai  PM10  yang  diturunkan  dari  kendaraan  akan menurun dengan bertambahnya jarak dari jalan raya dan juga dengan meningkatnya ketinggian. Sehingga penggunaan  pemantauan  stasiun  konvensional  bukanlah  pilihan  untuk  pemantauan  polusi  partikulat karena jarak yang jauh dari daerah pemukiman dan tingginya melebihi 3 m.

## Biomonitoring Dan Pemantauan Biomagnetik Partikulat
Keuntungan;  Meskipun  ada  banyak  perangkat  konvensional  (fisik  dan  kimia)  untuk  penilaian polusi  udara,  namun  biomonitoring  adalah  alat  yang  efisien.  Pemantau  biologi  adalah  organisme  yang memberikan  informasi  kuantitatif  pada  beberapa  aspek  lingkungannya,  seperti  berapa  banyak  polutan yang  ada.  Dalam  hal  ini,  kapasitas  pembersihan  udara  dari  pohon  perkotaan  menyajikan  pendekatan alternatif  untuk  mendorong  pendekatan  terpadu  untuk  pengelolaan  berkelanjutan  ekosistem  perkotaan Biomonitoring  pencemaran  debu  dan  dampak  biokimianya  telah  menarik  perhatian  komunitas  ilmiah nasional  dan  internasional.  Secara  internasional,  penghitungan  dan  penilaian  jasa  ekosistem  yang  baik
telah  menarik  banyak  perhatian  selama  dekade  terakhir  [10].  Selain  penerapan  teknologi  maju  dalam pencegahan  dan  perbaikan,  pilihan  untuk  menggunakan  mekanisme  pemantauan  alami  dilakukan  untuk mengrangi efek ekologis. Keuntungan utama dari penggunaan tanaman sebagai biomonitor adalah bahwa mereka  tersebar  luas  memberikan  kepadatan  titik  pengambilan  sampel  yang  tinggi  [45].  Selain  itu, metode yang paling ekonomis dan masuk akal untuk biomonitoring kadar logam berat di atmosfer adalah menggunakan tumbuhan khususnya pada daun.
Pemantauan  biomagnetik,  menggunakan  daun  pohon  sebagai  permukaan  sampling,  dapat menghasilkan  data  resolusi  spasial  tinggi  PM10  Karena,  polutan  atmosfer  juga  terdiri  dari  campuran partikel  magnetik  yang  kompleks,  yang  berasal  dari  kotoran  besi  dalam  bahan  bakar,  pemantauan biomagnetik  melalui  daun  tanaman  sangat  relevan  [18].  Selain  itu,  daun  pohon  banyak  jumlahnya  dan karenanya mudah untuk diambil sampelnya. Selain itu, lumut kerak dan lumut mungkin kurang melimpah di  daerah  perkotaan  yang  sangat  tercemar  dan  juga  memiliki  iklim  khusus  tidak  seperti  daun  tanaman pohon.  Oleh  karena  itu,  tumbuhan  tingkat  tinggi  di  daerah  perkotaan  sebagian  besar  cocok  untuk memantau  polusi  debu  karena  lumut  kerak  dan  lumut  sulit  ditemui.  Selain  itu,  teknik  magnet, menggunakan permukaan alami sebagai pengumpul pasif polusi partikulat, merupakan alat yang sensitif dan  cepat  [30].  Berikut  beberapa  penelitian  biomagnetik  pada  daun  sebagai  reseptor  polutan  ditunjukan pada Tabel 2.
Tabel 2 . Penelitian biomagnetik menggunakan daun No. Spesies Area Referensi 1. Beech (Fagus sylvatica ) Industri, jalan raya [18], [30], [53] 2. Birch (Betula pendula) Perkebunan, jalan raya [54], [29] 3. Elder (Sambucus nigra) Industri, jalan raya [18], [30] 4. Ash ( Fraxinus exelnior) Industri, jalan raya [18], [30], [38] 5. Peepal (Ficus religiosa), Jalan raya [1] 6. Field maple ( Acer campestre) Industri [18] 7. Poaceae ( Panicum maximum) Poaceae ( Eleusine indica)
Moraceae (Ficus benjamina) Industri,  taman, pemukiman, dan jalan raya [38] 8. (Castanea sativa) Pegunungan [36] 9. (Carpinus betulus) Perkotaan, industri [55] 10. (Quercus ilex) Jalan raya [45]
Berdasarkan Tabel  2 penelitian  terdahulu  telah  dilakukan  menggunakan  beberapa  spesies  daun. Untuk lebih memahami terkait persiapan pengambilan sampel maka dapat dilakukan dengan cara berikut ini.

## Partikel Polutan Terdeposisi Atau Terserap?
Pengambilan  daun  berangkat  dari  harapan  bahwa  pada  permukaannya    terdapat  partikel  polutan magnetik yang terdeposisi atau terperangkap ke dalam stomata [41]. Mekanisme daun menyerap mineral magnetik  serupa  dengan  mekanisme  bakteri  memproduksi  magnetite.  Mekanisme  biologis  semacam  ini memungkinkan  daun  mengandung  mineral  magnetik  meskipun  partikel  yang  terdeposisi  telah dibersihkan. Meskipun demikian, berdasarkan hasil-hasil yang telah ada; partikel polutan yang terdeposisi di  permukaan  daun  lebih  banyak  dari  pada  yang  masuk  ke  dalam  struktur  daun  dan  menjadi  material biogenik [30].

## Teknik Pengambilan Sampel
Agar  informasi  yang  diperloleh  lebih  lengkap  dari  segi  efektifitas  berdasarkan  spesies,  maka pengambilan sampel dapat dilakukan dalam tahapan: (i) pengambilan sampel dari lokasi yang sama akan tetapi dengan spesies yang bervariasi, atau (ii) pengambilan  sampel dilakukan pada lokasi  yang berbeda hanya  saja  menggunakan  spesies-spesies  yang  sama  [45]  (dapat  dilihat  pada Gambar  2 ).  Untuk pengukuran sifat kemagnetan (partikel) daun pengambilan sampel dilakukan dengan memperhatikan hal- hal  berikut:  (i)  Pengambilan  sampel  dilakukan  dengan  memastikan  bahwa  tidak  terjadi  hujan  sebelum dilakukan pengambilan sampel. Berdasarkan [30] waktu yang dibutuhkan untuk terjadinya kesetimbangan antara  polutan  yang  terdeposisi  dan  partikel  yang  hilang  adalah  enam  hari.  Sebaiknya  variabel-variabel yang  mempengaruhi  pengukuran  secara  signifikan  juga  dikur  seperti  kecepatan  angin,  kelembaban,  dan temperatur  [38].  (ii)  ketinggian  pengambilan  sampel  daun  sekitar  1,5-2  m  diatas  permukaan  tanah  [56], [57]. Namun menurut [58] untuk pengambilan sampel polutan di perkotaan pengambilan sampel daun 2-4 m  di  atas  permukaan  tanah  dilakukan  untuk  meminimalkan  kontaminasi  langsung  oleh  debu  tanah.  (iii)
Daun yang memiliki trichome di permukaannya harus dipisahkan dengan yang tidak memiliki trichome , sebab daun yang memiliki “rambut” memiliki kecepatan deposisi yang lebih cepat dari pada daun yang tak  berambut  [30][58].  (iv)  Jumlah  daun  yang  diambil  pada  setiap  titik  pengambilan  sampel  minimal sebanyak enam lembar [58].
Namun menurut [37]  daun diambil sebaiknya lebih dari tujuh helai yang menghadap ke jalan (jika untuk  kepentingan  pengukuran  polutan  dari  lalu  lintas).  (v)  Daun  segar  tersebut  diukur  luas permukaannya  menggunakan  pengukur  luas  area  daun  (dapat  dilakukan  dengan  Li-300)  [58]  atau  dapat juga  dengan  pindai  citra  melalui  komputer  lalu  dihitung  luasnya  dengan  metoda  piksel  [37], menggunakan softwere LEAVES [36]. (vi) Daun di keringkan menggunakan oven pada temperatur 40 ⁰ C selama  3-4  hari  [38].  Namun,  metoda  preparasi  oleh  [37]  dilakukan  tanpa  pengeringan  dan  pengukuran dilakukan  sehari  setelah  dilakukan  pengambilan  sampel  [58][55][37].  Sementara  itu,  untuk  memperoleh sifat  magnetik  polutan  yang  terperangkap  di  dalam  stomata  atau  yang  telah  menjadi  biogenik,  partikel yang terdeposisi  dibersihkan dengan metoda ultrasonik [41].
Gambar 3 . Tata letak pengambilan sampel

## 4. Sifat Fisis Polutan Atmosfer
Kehadiran partikel magnetik berkemampuan remanen (termasuk partikel antropogenik) di udara, tanah,  sedimen,  bebatuan,  dan  organisme  yang  ada  di  mana-mana  memberikan  kesempatan  untuk mengidentifikasi  dan  mengukur  bentuk,  sumber,  pengangkutan,  dan  pengendapan  partikel  [59].  Sebagai contoh  didalam  tanaman  dan  tanah,  mineral  magnetik  yang  terdeteksi  meliputi  oksida  besi  (magnetit, maghemit dan hematite), oksihidroksida (goethite) dan sulfide (greigite). Greigite hanya dapat ditemukan di  lingkungan  yang  mereduksi  (anoksik)  seperti  lumpur  muara  dimana  bahan-bahan  organik  akan  di konsumsi  oleh  bakteri  tanpa  adanya  oksigen  (anaerob).  Secara  alami  mineral  magnetik  yang  terkuat adalah  magnetit  dan  maghemit,  sementara  hematit  dan  goetit  secara  magnetis  jauh  lebih  lemah. Kandungan mineral adalah biomarker yang dapat diukur dan sifat yang dapat membuat perbedaan antara daun yang hidup di lingkungan yang tidak tercemar atau di lingkungan yang terpengaruh oleh lalu lintas perkotaan [60].
Sifat magnetik mejadi  relevan dalam analisa  tingkat pencemaran  karena sebagian besar pollutan udara: (i) memiliki porsi mineral magnetik dari mineral ferrimagnetik  (ii) mineral tersebut dapat berupa Fe-oksida  yakni;  Fe-oksida  (magnetite,  Fe 3 O 4 ;  maghemite,  ϒ-Fe 2 O 3 ;  hematite,  α-Fe 2 O 3 ),  Fe-hidroksida (gheotite, α-FeOOH) serta Fe-sulfida (pyrrhotite, Fe 7 S 8 ;  greigite,  Fe 3 S 4 ).  (ii)  Mineral  magnetik  biasanya membawa  kation penyerta seperti Ni, Co, Cr, Ti,  Al, dan Mg  [61]. Namun, sifat magnetik dari polutan, tidak hanya ditentukan oleh komposisi dan konsentrasi mineral magnetik yang dikandungnya, namun juga ditentukan oleh ukuran bulir dan bentuk bulirnya. Studi-studi sementara menunjukkan bahwa parameter kerentanan  magnetik  tampaknya  menjadi  indikator  yang  sesuai  untuk  polusi  terkait  lalu  lintas.  Partikel yang dipancarkan dari kendaraan adalah buangan jelaga dan partikel padat dari ban, kampas rem, korosi mesin, dan gesekan permukaan kendaraan [62].
Partikel polutan antropogenik dari aktivitas perkotaan mengandung logam-logam beracun seperti Fe,  Pb,  Zn,  Zr,  Ti,  V,  Ba,  Mn,  Cd,  Sb  dan  Cr  [29].  Kehadiran  logam  tersebut  dapat  menjadi  sinyal magnetik atau sama sekali tidak. Menjadi sinyal magnetik jika keberadaannya menjadi “batu bata” dalam
kisi kristal mineral magnetik dan bukan menjadi sinyal magnetik jika yang terjadi adalah sebaliknya. Jika tidak  di  dalam  kisi  kristal,  maka  logam-logam  tersebut  dapat  berasosiasi  tanpa  ikatan  kimia  atau  hanya sebagai  penyerta.  Sebagai  contoh,  Pb  yang  dihasikan  dari  sisa  bahan  bakar  kendaraan  bermotor  [54]. hanya  menjadi  penyerta  dan  berasosiasi  dengan  bulir-bulir  magnetik,  sehingga  terdapat  kolerasi  antara kosentrasi  Pb  dan  sifat  magnetik  [29][63][64].  Penelitian  telah  menunjukan  bahwa  PM  perkotaan  juga dapat  mengandung  partikel  magnetik  yang  berasal  berasal  dari  adanya  zat  pengotor  dalam  bahan  bakar, yang terbentuk setelah pembakaran residu  yang tidak mudah menguap, seringkali berupa  campuran dari magnet  yang  sangat  kuat  (seperti  magnetit)  dan  magnet  yang  lemah  oksida  besi  (seperti  hematit). Magnetit  telah  diidentifikasi  secara  spesifik  sebagai  komponen  yang  diturunkan  dari  knalpot  kendaraan bahan Terlepas dari emisi kendaraan, sumber-sumber alami lainnya (debu batu, debu jalan, sedimen, dll.) juga dapat berkontribusi terhadap mineral magnetik di atmosfer [65].
Sifat  fisis  bulir  tersebut  sangat  bergantung  pada  proses  terbentuknya.  Sebagai  contoh,  bentuk bulir  dari  industri  bergantung  pada  jenis  bahan  bakar  dan  temperatur  pembakaran.  Bulir  magnetik  yang muncul  dapat  berupa  bulir-bulir  halus  (fine  particle)  spherical  atau  bulir  dengan  bentuk  yang  tak beraturan dengan mineral magnetite dan hematite [45]. Dari segi ukuran, berdasarkan  partikel pembawa (barier)  besi  polutan  dari  proses  pembakaran  berukuran  >  2,5  µm,  di  daerah  perindustrian  ukuran  bulir magnetik  dapat  mencapai  ukuran  <  10  µm  [9].  Di  tepi  jalan  berukuran  <  1  µm  [29].  Sementara  [41] mengidentifikasi  bahwa  ukuran  partikel  polutan    mencapai  30  µm.  Menurut  [31]  partikel  polutan  yang kaya  besi  biasanya  berukuran  antara  0,1  -  5  µm.  Partikel  polutan  tersebut  akan  berdampak  serius  pada kesehatan  jika  berukuran  <  2,5  µm  [54].  Ukuran  dan  bentuk  bulir  selanjutnya  mempengaruhi  domain magnetiknya.  Domain  magnetik  yang  terbentuk  dapat  berupa  multi  domain  atau  superparamagnetik [37][9].

## 5. Kesimpulan
Monitoring  pencemaran  udara  dapat  dilakukan  dengan  analisa  partikel  yang  terdeposisi  di permukaan atau terabsorbsi dalam  jaringan daun. Analisa tersebut dapat dilakukan dengan menggunakan metoda magnetik. Metoda yang dapat digunakan adalah: pengukuran suseptibilitas magnetik, IRM, ARM dan  termomagnetik.  Banyaknya  polutan  yang  terdeposisi  atau  terakumulasi  di  permukaan  daun dipengaruhi  oleh  beberapa  parameter,  diantaranya  adalah:  aerodinamika  angin,  karakter  daun  reseptor, ketinggian  vegetasi  dan  model  partikel  polutannya.  Karakter  daun  dapat  berupa  kerapatan  stomata, morfologi, luas daun, kadar air, dan kandungan klorofil.

## 6. Daftar Pustaka
[1]  N. D. Wagh, P. V. Shukla, S. B. Tambe, and S. T. Ingle, “Biological monitoring of roadside plants exposed to vehicular pollution in Jalgaon city,” J. Environ. Biol. , vol. 27, no. 2 SUPPL., pp. 419– 421, 2006.
[2]  Z.  Idrees  and  L.  Zheng,  “Low  cost  air  pollution  monitoring  systems:  A  review  of  protocols  and enabling technologies,” J. Ind. Inf. Integr. , vol. 17, p. 100123, 2020.
[3]  I. Rodríguez-Germade, K. J. Mohamed, D. Rey, B. Rubio, and Á. García, “The influence of weather and  climate  on  the  reliability  of  magnetic  properties  of  tree  leaves  as  proxies  for  air  pollution monitoring,” Sci. Total Environ. , vol. 468–469, pp. 892–902, 2014.
[4]  “cai2019.pdf.part.” .
[5]  A. Salam, T. Hossain, M. N. A. Siddique, and A. M. Shafiqul Alam, “Characteristics of atmospheric trace gases, particulate matter, and heavy metal pollution in Dhaka, Bangladesh,” Air Qual. Atmos. Heal. , vol. 1, no. 2, pp. 101–109, 2008.
[6]  A.  Aksu,  “Sources  of  metal  pollution  in  the  urban  atmosphere  (A  case  study:  Tuzla,  Istanbul),” J. Environ. Heal. Sci. Eng. , vol. 13, no. 1, pp. 1–10, 2015.
[7]  A.  Castanheiro et  al. ,  “Leaf  accumulation  of  atmospheric  dust:  Biomagnetic,  morphological  and elemental evaluation using SEM, ED-XRF and HR-ICP-MS,” Atmos. Environ. , p. 117082, 2019.
[8]  K. Cai, C. Li, and S. Na, “Spatial distribution, pollution source, and health risk assessment of heavy metals in atmospheric depositions: A case study from the sustainable city of Shijiazhuang, China,” Atmosphere (Basel). , vol. 10, no. 4, pp. 11–14, 2019.
[9]  C. Zhang, B. Huang, J. D. A. Piper, and R. Luo, “Biomonitoring of atmospheric particulate matter using magnetic properties of Salix matsudana tree ring cores,” vol. 3, 2008.
[10]  P.  K.  Rai,  “Environmental  magnetic  studies  of  particulates  with  special  reference  to  biomagnetic monitoring using roadside plant leaves,” Atmos. Environ. , vol. 72, pp. 113–129, 2013.
[11]  T.  Carla et  al. ,  “Intra-urban  biomonitoring :  Source  apportionment  using  tree  barks  to  identify  air
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
pollution sources,” Environ. Int. , vol. 91, pp. 271–275, 2016.
[12]  M.  I.  Rucandio  and  M.  D.  Petit-domínguez,  “Biomonitoring  of  chemical  elements  in  an  urban environment using arboreal and bush plant species,” pp. 51–63, 2011.
[13]  P. Taylor, C. A. P. Iii, D. W. Dockery, C. A. P. Iii, D. W. Dockery, and D. W. Dockery, “Journal of the Air & Waste Management Health Effects of Fine Particulate Air Pollution : Lines that Connect Health  Effects  of  Fine  Particulate  Air  Pollution :  Lines  that  Connect,”  no.  July  2013,  pp.  37–41, 2012.
[14]  M. A. E. Chaparro, D. C. Marié, C. S. G. Gogorza, A. Navas, and A. M. Sinito, “Magnetic studies and  scanning  electron  microscopy  -  X-ray  energy  dispersive  spectroscopy  analyses  of  road sediments, soils and vehicle-derived emissions,” Stud. Geophys. Geod. , vol. 54, no. 4, pp. 633–650, 2010.
[15]  B.  A.  Maher,  I.  A.  M.  Ahmed,  V.  Karloukovski,  D.  A.  Maclaren,  and  P.  G.  Foulds,  “Magnetite pollution nanoparticles in the human brain,” 2016.
[16]  L.  Calderón-Garcidueñas et  al. ,  “Combustion-  and  friction-derived  magnetic  air  pollution nanoparticles in human hearts,” Environ. Res. , vol. 176, no. June, p. 108567, 2019.
[17]  P.  E.  Schwarze,  M.  Refsnes,  P.  Nafstad,  R.  B.  Hetland,  and  E.  Dybing,  “Human  &  Experimental Toxicology  Particulate  matter  properties  and  health  effects :  consistency  of  epidemiological  and toxicological studies,” 2006.
[18]  R.  Hansard,  B.  A.  Maher,  and  R.  Kinnersley,  “Biomagnetic  monitoring  of  industry-derived particulate pollution,” Environ. Pollut. , vol. 159, no. 6, pp. 1673–1681, 2011.
[19]  R.  M.  H.  U  and  J.  Yin,  “Particulate  matter  in  the  atmosphere :  which  particle  properties  are important for its effects on health ?,” 2000.
[20]  H. Li and X. Qian, “U © 2013,” pp. 13210–13211, 2013.
[21]  C.  A.  Pope,  M.  Ezzati,  and  D.  W.  Dockery,  “Tradeoffs  between  income  ,  air  pollution  and  life expectancy :  Brief  report  on  the  US  experience  ,  1980  – 2000,” Environ.  Res. ,  vol.  142,  pp.  591– 593, 2015.
[22]  M. Olawale, K. Alkhaja, M. Bin Sulayem, and B. Abu-hijleh, “Evaluation of indoor environmental quality conditions in elementary schools ’ classrooms in the United Arab Emirates,” Front. Archit. Res. , pp. 1–12, 2014.
[23]  H. Chen, B. Wang, D. Xia, H. Chen, and Y. Fan, “Magnetic characteristics of Juniperus formosana needles along an urban street in Lanzhou , Northwest China : the variation of different season and orientation,” pp. 21964–21971, 2019.
[24]  X.  Xu,  J.  Xia,  Y.  Gao,  and  W.  Zheng,  “Urban  Forestry  &  Urban  Greening  Additional  focus  on particulate matter wash-off events from leaves is required : A review of studies of urban plants used to reduce airborne particulate matter pollution,” Urban  For.  Urban Green. ,  vol. 48,  no. December 2019, p. 126559, 2020.
[25]  R.  J.  Leonard,  C.  McArthur,  and  D.  F.  Hochuli,  “Particulate  matter  deposition  on  roadside  plants and  the  importance  of  leaf  trait  combinations,” Urban  For.  Urban  Green. ,  vol.  20,  pp.  249–253, 2016.
[26]  F.  Kardel,  K.  Wuyts,  K.  De  Wael,  and  R.  Samson,  “Biomonitoring  of  atmospheric  particulate pollution via chemical composition and magnetic properties of roadside tree leaves,” Environ. Sci. Pollut. Res. , vol. 25, no. 26, pp. 25994–26004, 2018.
[27]  H. Denier van der Gon, M. Jozwicka, E. Hendriks, M. Gondwe, and M. Schaap, “Mineral Dust as a component of particulate matter,” PBL Netherlands Environ. Assesment Agency , vol. 160, 2010.
[28]  Y.  Hajizadeh,  M.  Mokhtari,  M.  Faraji,  A.  Abdolahnejad,  and  A.  Mohammadi,  “Biomonitoring  of airborne  metals  using  tree  leaves:  Protocol  for  biomonitor  selection  and  spatial  trend,” MethodsX , vol. 6, pp. 1694–1700, 2019.
[29]  B.  A.  Maher,  C.  Moore,  and  J.  Matzka,  “Spatial  variation  in  vehicle-derived  metal  pollution identified by magnetic and elemental analysis of roadside tree leaves,” Atmos. Environ. , vol. 42, no. 2, pp. 364–373, 2008.
[30]  R.  Mitchell,  B.  A.  Maher,  and  R.  Kinnersley,  “Rates  of  particulate  pollution  deposition  onto  leaf surfaces :  Temporal  and  inter-species  magnetic  analyses,” Environ.  Pollut. ,  vol.  158,  no.  5,  pp. 1472–1478, 2010.
[31]  B.  Sapkota  and  M.  T.  Cioppa,  “Using  magnetic  and  chemical  measurements  to  detect atmospherically-derived  metal  pollution  in  arti  fi  cial  soils  and  metal  uptake  in  plants,” Environ. Pollut. , vol. 170, pp. 131–144, 2012.
[32]  S. Zulaikah, “Rock Magnetisme,” vol. X, pp. 1–6, 1967.
[33]  K.  Fabian,  C.  Reimann,  S.  A.  McEnroe,  and  B.  Willemoes-Wissing,  “Magnetic  properties  of terrestrial  moss  (Hylocomium  splendens)  along  a  north-south  profile  crossing  the  city  of  Oslo, Norway,” Sci. Total Environ. , vol. 409, no. 11, pp. 2252–2260, 2011.
[34]  S. Lu, X. Yu, and Y. Chen, “Science of the Total Environment Magnetic properties , microstructure and mineralogical phases of technogenic magnetic particles  ( TMPs ) in urban soils :  Their source identi fi cation and environmental implications,” Sci. Total Environ. , vol. 543, pp. 239–247, 2016.
[35]  S. G. Lu and S. Q. Bai, “Study on the correlation of magnetic properties and heavy metals content in urban soils of Hangzhou City, China,” J. Appl. Geophys. , vol. 60, no. 1, pp. 1–12, 2006.
[36]  B. M. Quayle et al. , “Application and evaluation of biomagnetic and biochemical monitoring of the dispersion  and  deposition  of  volcanically-derived  particles  at  Mt.  Etna,  Italy,” J.  Volcanol. Geotherm. Res. , vol. 191, no. 1–2, pp. 107–116, 2010.
[37]  M.  Hanesch,  R.  Scholger,  and  D.  Rey,  “Mapping  dust  distribution  around  an  industrial  site  by measuring  magnetic  parameters  of  tree  leaves,” Atmos.  Environ. ,  vol.  37,  no.  36,  pp.  5125–5133, 2003.
[38]  Y.  S.  S.  Barima et  al. ,  “Assessing  atmospheric  particulate  matter  distribution  based  on  Saturation Isothermal Remanent Magnetization of herbaceous and tree leaves in a tropical urban environment,” Sci. Total Environ. , vol. 470–471, no. 2014, pp. 975–982, 2014.
[39]  V.  M.  Georgeaud,  P.  Rochette,  J.  P.  Ambrosi,  D.  Vandamme,  and  D.  Williamson,  “Relationship between  heavy  metals  and  magnetic  properties  in  a  large  polluted  catchment:  The  Etang  de  Berre (South of France),” Phys. Chem. Earth , vol. 22, no. 1-2 SPEC. ISS., pp. 211–214, 1997.
[40]  F.  Kardel,  K.  Wuyts,  A.  R.  Khavaninzhadeh,  T.  Wuytack,  M.  Babanezhad,  and  R.  Samson, “Comparison  of  leaf  saturation  isothermal  remanent  magnetisation  (SIRM)  with  anatomical, morphological  and  physiological  tree  leaf  characteristics  for  assessing  urban  habitat  quality,” Environ. Pollut. , vol. 183, no. 2013, pp. 96–103, 2013.
[41]  M. Urbat, E. Lehndorff, and L. Schwark, “Biomonitoring of air quality in the Cologne conurbation using pine needles as a passive sampler - Part I: Magnetic properties,” Atmos. Environ. , vol. 38, no. 23, pp. 3781–3792, 2004.
[42]  J.  AL-Alam,  A.  Chbani,  Z.  Faljoun,  and  M.  Millet,  “The  use  of  vegetation,  bees,  and  snails  as important  tools  for  the  biomonitoring  of  atmospheric  pollution—a  review,” Environ.  Sci.  Pollut. Res. , vol. 26, no. 10, pp. 9391–9408, 2019.
[43]  G.  Kletetschka,  V.  Žila,  and  P.  J.  Wasilewski,  “Magnetic  anomalies  on  the  tree  trunks,” Stud. Geophys. Geod. , vol. 47, no. 2, pp. 371–379, 2003.
[44]  P.  Kumar  Rai  and  B.  Moni  Chutia,  “Biomagnetic  monitoring  of  Atmospheric  particulate  Pollution through Roadside tree leaves in Aizawl city, Mizoram and their temporal and spatial variations,” Int. Res. J. Environ. Sci. ISSN Int. Res. J. Environ. Sci , vol. 3, no. 8, pp. 2319–1414, 2014.
[45]  A.  Winkler,  E.  Moreno,  L.  Sagnotti,  J.  Dinar,  and  A.  Cascella,  “ARTICLE  IN  PRESS Biomonitoring of traffic air pollution in Rome using magnetic properties of tree leaves,” vol. 37, pp. 2967–2977, 2003.
[46]  R.  Gerdol,  R.  Marchesini,  P.  Iacumin,  and  L.  Brancaleoni,  “Monitoring  temporal  trends  of  air pollution  in  an  urban  area  using  mosses  and  lichens  as  biomonitors,” Chemosphere ,  vol.  108,  pp. 388–395, 2014.
[47]  J. D. Gargiulo, J. M. Lavornia, M. Natal, and H. N. Böhnel, “Fine air pollution particles trapped by street tree barks: In situ magnetic biomonitoring,” Environ. Pollut. , p. 115229, 2020.
[48]  J.  Al-Alam,  Z.  Fajloun,  A.  Chbani,  and  M.  Millet,  “The  use  of  conifer  needles  as  biomonitor candidates for the study of temporal air pollution variation in the Strasbourg region,” Chemosphere , vol. 168, pp. 1411–1421, 2017.
[49]  U.  Blaha,  B.  Sapkota,  E.  Appel,  H.  Stanjek,  and  W.  Rösler,  “Micro-scale  grain-size  analysis  and magnetic properties of coal-fired power plant fly ash and its relevance for environmental  magnetic pollution studies,” Atmos. Environ. , vol. 42, no. 36, pp. 8359–8370, 2008.
[50]  A.  Blundell,  J.  A.  Hannam,  J.  A.  Dearing,  and  J.  F.  Boyle,  “Detecting  atmospheric  pollution  in surface  soils  using  magnetic  measurements:  A  reappraisal  using  an  England  and  Wales  database,” Environ. Pollut. , vol. 157, no. 10, pp. 2878–2890, 2009.
[51]  S.  Janhäll,  “Review  on  urban  vegetation  and  particle  air  pollution  -  Deposition  and  dispersion,” Atmos. Environ. , vol. 105, pp. 130–137, 2015.
[52]  P.  qian  Zhang,  Y.  ju  Liu,  X.  Chen,  Z.  Yang,  M.  hao  Zhu,  and  Y.  ping  Li,  “Pollution  resistance assessment  of  existing  landscape  plants  on  Beijing  streets  based  on  air  pollution  tolerance  index method,” Ecotoxicol. Environ. Saf. , vol. 132, pp. 212–223, 2016.
[53]  N. D. Wagh, P. V. Shukla, S. B. Tambe, and S. T. Ingle, “Biological monitoring of roadside plants exposed to vehicular pollution in Jalgaon city,” J. Environ. Biol. , vol. 27, no. 2 SUPPL., pp. 419– 421, 2006.
[54]  J.  Matzka  and  B.  A.  Maher,  “Magnetic  biomonitoring  of  roadside  tree  leaves:  Identification  of spatial and temporal variations in vehicle-derived particulates,” Atmos. Environ. , vol. 33, no. 28, pp. 4565–4569, 1999.
[55]  F.  Kardel,  K.  Wuyts,  B.  A.  Maher,  R.  Hansard,  and  R.  Samson,  “Leaf  saturation  isothermal remanent  magnetization  (  SIRM  )  as  a  proxy  for  particulate  matter  monitoring :  Inter-species differences and in-season variation,” Atmos. Environ. , vol. 45, no. 29, pp. 5164–5171, 2020.
[56]  S. Rahmadhani,  S. B. Yuwono, A. Setiawan, and  I. S. Banuwa, “BANDAR LAMPUNG Selection of Tree Species to Absorb Dust in The Median of The City of Bandar Lampung,” vol. 2, no. 2, 2019.
[57]  R.  A.  H.  Hermawan,  C.  E.  K.  Usmana,  N.  I.  N.  Asrullah,  and  L.  I.  B.  U.  D.  I.  P.  Rasetyo, “JERAPAN  DEBU DAN  PARTIKEL  TIMBAL  (  Pb  )  OLEH DAUN  BERDASARKAN  LETAK POHON DAN POSISI TAJUK : STUDI KASUS JALUR HIJAU Acacia mangium , JALAN TOL JAGORAWI  (  Adsorption  of  Dust  and  Pb  Particles  By  Leaves  Based  on  Location  of  Trees  and Position of Crowns : Ca,” vol. 16, no. 3, pp. 101–107, 2011.
[58]  F.  Kardel,  K.  Wuyts,  B.  A.  Maher,  and  R.  Samson,  “Intra-urban  spatial  variation  of  magnetic particles:  Monitoring  via  leaf  saturation  isothermal  remanent  magnetisation  (SIRM),” Atmos. Environ. , vol. 55, no. 2012, pp. 111–120, 2012.
[59]  J. Hofman, B. A. Maher, A. R. Muxworthy, K. Wuyts, A. Castanheiro, and R. Samson, “review of magnetic  signatures  from  biological  sensors  Biomagnetic  monitoring  of  atmospheric  pollution :  a review of magnetic signatures from biological sensors,” 2017.
[60]  N.  Ianovici,  A.  Batalu,  D.  Hriscu,  and  A.  D.  Datcu,  “Phytomonitoring  study  on  intra  urban variations of leaves of some evergreen and deciduous trees,” Ecol. Indic. ,  vol. 114, no. September 2019, p. 106313, 2020.
[61]  V. Ł. Hoffmann, M. Knab, and E. Appel, “Magnetic susceptibility mapping of roadside pollution,” vol. 66, pp. 313–326, 1999.
[62]  D.  C.  Marié et  al. ,  “Atmospheric  pollution  assessed  by  in  situ  measurement  of  magnetic susceptibility on lichens,” Ecol. Indic. , vol. 95, no. August, pp. 831–840, 2018.
[63]  F. Bautista et al. , “Magnetic Parameters and Their Relationship With Heavy Metals in Urban Dusts of Mexico City,” Latinmag Lett. , vol. 3, no. 06, pp. 1–5, 2013.
[64]  R.  Karimi,  S.  Ayoubi,  A.  Jalalian,  A.  R.  Sheikh-Hosseini,  and  M.  Afyuni,  “Relationships  between magnetic  susceptibility  and  heavy  metals  in  urban  topsoils  in  the  arid  region  of  Isfahan,  central Iran,” J. Appl. Geophys. , vol. 74, no. 1, pp. 1–7, 2011.
[65]  E. Lehndorff and L. Schwark, “Accumulation histories of major and trace elements on pine needles in the Cologne Conurbation as function of air quality,” Atmos. Environ. , vol. 42, no. 5, pp. 833–845, 2008.