陳博，王小平，劉晶嵐，陳峻崎，朱建剛，李春義

1. 北京林業(yè)大學林學學院，北京 100083；2. 北京林業(yè)大學保護區(qū)學院，北京 100083；3. 北京市林業(yè)碳匯工作辦公室，北京 100013；4. 中國林業(yè)科學研究院濕地研究所，北京 100091

不同天氣下景觀生態(tài)林內(nèi)外大氣顆粒物質(zhì)量濃度變化特征

陳博1，王小平1，劉晶嵐2*，陳峻崎3，朱建剛3，李春義4

1. 北京林業(yè)大學林學學院，北京 100083；2. 北京林業(yè)大學保護區(qū)學院，北京 100083；
3. 北京市林業(yè)碳匯工作辦公室，北京 100013；4. 中國林業(yè)科學研究院濕地研究所，北京 100091

摘要：為了探討景觀生態(tài)林對大氣顆粒物的調(diào)控作用，以北京大興區(qū)景觀生態(tài)林為例（主要樹種為旱柳Salix matsudana），研究不同季節(jié)、不同天氣條件下景觀生態(tài)林內(nèi)大氣顆粒物質(zhì)量濃度差異以及林內(nèi)和林外質(zhì)量濃度對比。于2013年7月至2014 年5月，分四季選擇不同天氣類型，采用水平同步監(jiān)測法對林內(nèi)和林外兩個監(jiān)測點3種粒徑大氣顆粒物（TSP、PM10和PM2.5）質(zhì)量濃度和氣象因子進行每日10 h的連續(xù)監(jiān)測（8:00─18:00）。結(jié)果表明，（1）晴朗天氣景觀生態(tài)林內(nèi)ρ(TSP)、ρ(PM10)和ρ(PM2.5)均處于較低水平，分別為（61.53±21.73）～（174.32±36.01）μg·m-3、（28.91±10.34）～（94.87±20.45）μg·m-3和（6.29±3.86）～（23.91±12.29）μg·m-3；多云、揚塵、霧霾和霧靄天氣顆粒物質(zhì)量濃度較高，污染明顯加重，霧霾天氣下ρ(PM2.5)的增加效果更為明顯，而揚塵天氣下ρ(TSP)顯著增加。（2）霧滴對于PM2.5與PM10具有一定的濕清除作用，也可以與霾粒子共同作用形成相對穩(wěn)定的霧靄天氣，其顆粒物污染程度高于其他天氣狀況，此時以粒徑為2.5～10 μm的顆粒物污染為主。（3）夏、秋和春季晴朗微風天氣（風速≤3 m·s-1）和揚塵天氣林內(nèi)ρ(TSP)和ρ(PM10)顯著低于林外，多云、輕微至輕度霧霾天氣，林內(nèi)ρ(TSP)、ρ(PM10)和ρ(PM2.5)均顯著低于林外，晴朗大風（風速>5 m·s-1）和霧靄天氣林內(nèi)ρ(TSP)和ρ(PM10)不顯著高于林外，霧靄天氣林內(nèi)ρ(PM2.5)顯著高于林外；冬季不同天氣下ρ(TSP)、ρ(PM10)和ρ(PM2.5)林內(nèi)和林外對比沒有明顯規(guī)律。（4）空氣相對濕度、風速和風向是觀測時段內(nèi)影響顆粒物質(zhì)量濃度的主要因子。ρ(PM2.5)與相對濕度呈線性正相關(guān)，而與風速呈非線性負相關(guān)，偏南風對顆粒物主要起輸送和積累作用，偏北風對顆粒物起到稀釋和擴散作用。相對于TSP和PM10，PM2.5更易受近地面氣象條件的影響而堆積或擴散。

關(guān)鍵詞：不同天氣條件；景觀生態(tài)林；大氣顆粒物；質(zhì)量濃度

引用格式：陳博，王小平，劉晶嵐，陳峻崎，朱建剛，李春義. 不同天氣下景觀生態(tài)林內(nèi)外大氣顆粒物質(zhì)量濃度變化特征[J].生態(tài)環(huán)境學報, 2015, 24(7): 1171-1181.

CHEN Bo, WANG Xiaoping, LIU Jinglan, CHEN Junqi, ZHU Jiangang, LI Chunyi. Mass Concentration Variations of Airborne Particulate Matters Inside and Outside of A Landscape Ecological Forest under Different Weather Conditions [J]. Ecology and Environmental Sciences, 2015, 24(7): 1171-1181.

大氣顆粒物是大氣中重要的微量成分，以固態(tài)或液態(tài)的形式懸浮于大氣中（Alves et al．，2006；Shi et al．，2012），通過吸收和散射太陽光直接影響全球輻射平衡，且通過形成云凝結(jié)核間接影響氣候（Charlson et al．，1992）。大氣顆粒物（尤其是空氣動力學直徑≤2.5 μm的細顆粒物）能夠誘發(fā)心血管和呼吸道等疾病，嚴重危害人體健康（陶燕等，2014）。近年來，隨著經(jīng)濟和城市化進程的快速發(fā)展，加之北京3面環(huán)山的地理環(huán)境不利于污染物的擴散（Chen et al．，2013），空氣污染日趨明顯，霧霾天氣頻發(fā)，大氣顆粒物已成為北京空氣的首要污染物，引起社會各界的廣泛關(guān)注。

目前，大氣顆粒物的研究主要集中于濃度時空變化（楊復沫等，2002；Gomi??ek et al．，2004；韓素芹等，2008）、化學組成分析（Wang et al．，2008；Chou et al．，2010）、來源解析（Sun et al．，2004；Zheng et al．，2005）及其與氣象條件的關(guān)系等（車瑞俊等，2007560-562；蒲維維等，2011；趙晨曦等，2014）。另外，一些學者開始研究城市森林對大氣顆粒物的調(diào)控作用，已有研究表明城市森林對于大氣顆粒物的質(zhì)量濃度具有雙重效應，植物通過葉片和枝干吸附大氣中懸浮的顆粒物，可以減少大氣顆粒物質(zhì)量濃度（柴一新等，2002；王蕾等，2006；王會霞等，2010)，而植物釋放的有機揮發(fā)物、花粉和孢子等物質(zhì)則可能增加大氣顆粒物的質(zhì)量濃度（Beckett et al．，1998），同時林分過密可能導致林內(nèi)空氣流通差，不利于污染物的擴散和稀釋（Ries et al．，2001）。另有學者已初步探討了不同林分結(jié)構(gòu)對林內(nèi)和林外大氣顆粒物質(zhì)量濃度差異的影響（殷杉等，2007；吳志萍等，2007），而關(guān)于天氣因素對城市森林內(nèi)外大氣顆粒物質(zhì)量濃度差異的對比影響還缺乏時間尺度上連續(xù)完整的研究。

景觀生態(tài)林是以生態(tài)公益林為主體的森林生態(tài)系統(tǒng)（李道軍，2013），強調(diào)景觀效果與生態(tài)功能有機結(jié)合，具有城市背景的作用（查季清，2011），對于維護生態(tài)平衡、促進森林旅游、推動環(huán)境發(fā)展有著重要的作用。因此，本文以北京大興區(qū)景觀生態(tài)林為例，于2013年7月至2014年5月，選擇不同的天氣條件，對3種粒徑大氣顆粒物（TSP、PM10和PM2.5）質(zhì)量濃度和氣象因子進行同步監(jiān)測記錄，旨在了解不同季節(jié)不同天氣條件下，景觀生態(tài)林內(nèi)外大氣顆粒物污染變化特征及質(zhì)量濃度對比，并為城市大氣污染防治和指導市民合理選擇親近森林的時間提供參考。

1　研究方法

1.1研究區(qū)概況

試驗地大興區(qū)大洼村景觀生態(tài)林是2012年啟動的“首都平原百萬畝造林工程”的造林地塊之一。研究區(qū)域?qū)倥瘻貛О霛駶櫞箨懶约撅L氣候，年均氣溫11.6 ℃，年均降水量630 mm（田世麗等，2013），土壤為沖擊性砂土，土質(zhì)疏松通透性好，保肥蓄水能力差，土壤pH值為8.44（譚炯銳，2010）。在試驗區(qū)設(shè)置林內(nèi)和林外2個監(jiān)測點，為了保證監(jiān)測點具有相近的污染源，且避免監(jiān)測點出現(xiàn)林緣效應，林內(nèi)監(jiān)測點設(shè)在景觀生態(tài)林中心位置，距林緣50 m，林外監(jiān)測點設(shè)在林外距林緣50 m的位置且四周空曠無高大喬木和建筑遮擋。林內(nèi)試驗樣地主要喬木為旱柳（Salix matsudana），平均樹高6 m、平均胸徑12 cm，林緣伴生榆葉梅（Prunus triloba）和碧桃（Prunus persica）等少量花灌木。

1.2天氣條件選擇

選擇不同季節(jié)出現(xiàn)頻率較高，且對大氣顆粒物具有明顯集聚、擴散等效應的天氣類型作為典型天氣開展林內(nèi)和林外同步監(jiān)測，跟蹤記錄天氣實況。2013年夏季至2014年春季分別選擇如下天氣類型：夏季“晴朗微風”3 d（7月23日、8月18日、8 月19日)，“霧靄轉(zhuǎn)晴”2 d（7月22日、7月28日），“多云”3 d（7月26日、7月31日、8月20日)，“輕微霧霾”3 d（8月10日、8月13日、8月22 日)；秋季“晴朗微風”3 d（9月20日、9月21日、10月26日），“晴朗大風”2 d（11月10日、11月 17日)，“晴間多云”2 d（10月3日、11月9日)，“霧靄”3 d（9月13日、9月30日、10月4日）；冬季“晴朗微風”2 d（1月10日、1月12日)，“輕度霧霾”3 d（1月11日、1月13日、2月23日）；春季“晴朗微風”3 d（3月22日、3月29日、3 月30日），“揚塵”3 d（4月12日、4月20日、5 月1日），輕度霧霾2 d（3月23日、4月13日）。其中，“晴朗大風”定義為風速≥5 m·s-1，能見度>10 km的天氣；“霧靄”定義為相對濕度≥90%，能見度1～10 km的天氣（田謐，2013）8-9；“輕微霧霾”和“輕度霧霾”定義為相對濕度<90%，風速<3 m·s-1，能見度分別為5～10 km和3～5 km的天氣（田謐，2013）10；“揚塵”定義為風速≥3 m·s-1，能見度1～10 km的較干燥天氣（周祥龍，2010）。

1.3指標測定和數(shù)據(jù)處理

每日8:00─18:00采用英國Turnkey儀器制造公司生產(chǎn)，且符合粉塵監(jiān)測國家標準的Dustmate粉塵檢測儀（分辨率：0.1 μg·m-3；測量范圍：0～6000 μg·m-3；粒徑范圍0.5～15 μm）同步連續(xù)測定2個監(jiān)測點距地面1.5 m處的ρ(TSP)、ρ(PM10)和ρ(PM2.5)，同時使用臺灣衡欣az8918風速氣溫濕度三合一測試儀及TN-F三杯式風速表測定氣溫、相對濕度、風速和風向數(shù)據(jù)。同一季節(jié)相同的天氣條件下，將每個監(jiān)測點不同日期同一時段的數(shù)據(jù)取平均值進行統(tǒng)計分析。

所有數(shù)據(jù)應用Microsoft Excel 2003、SPSS 21.0 和SigmaPlot 10.0分析，采用單因素方差分析（One-Way ANOVA）和最小顯著差異法（LSD）比較不同天氣間的差異，采用配對樣本T檢驗（Paired-Samples T Test）比較景觀生態(tài)林內(nèi)和林外的差異，采用偏相關(guān)分析（Partial Correlations）比較不同氣象因子與顆粒物質(zhì)量濃度之間的關(guān)系強弱；顯著性水平設(shè)定為α=0.05。

2　結(jié)果與分析

2.1夏季不同天氣條件下景觀生態(tài)林內(nèi)和林外大氣顆粒物的變化

夏季，天氣條件對大氣顆粒物質(zhì)量濃度具有顯著影響，景觀生態(tài)林內(nèi)和林外ρ(TSP)、ρ(PM10)和ρ(PM2.5)均表現(xiàn)為晴朗微風<霧靄轉(zhuǎn)晴<多云<輕微霧霾（表1）。其中，晴朗微風和霧靄轉(zhuǎn)晴的天氣林內(nèi)和林外ρ(TSP)、ρ(PM10)和ρ(PM2.5)日均值低于夏季總體平均值，特別是晴朗微風天氣林內(nèi)和林外ρ(PM2.5)僅為夏季總體平均值的0.13和0.14。

表2方差分析顯示，多云和輕微霧霾天氣下，林內(nèi)和林外3種粒徑顆粒物質(zhì)量濃度均顯著高于晴朗微風天氣；輕微霧霾天氣下，林內(nèi)和林外3種粒徑顆粒物質(zhì)量濃度也顯著高于霧靄轉(zhuǎn)晴天氣；而霧靄轉(zhuǎn)晴與晴朗微風及多云天氣相比，林內(nèi)和林外3種粒徑顆粒物質(zhì)量濃度差異均不顯著。輕微霧霾天氣下，林內(nèi)和林外ρ(PM2.5)顯著高于多云天氣，而ρ(TSP)和ρ(PM10)與多云天氣相比則沒有顯著差異，說明細顆粒物質(zhì)量濃度明顯增高是形成霧霾天氣的主要條件。

表1　夏季不同天氣條件下景觀生態(tài)林內(nèi)和林外大氣顆粒物日均質(zhì)量濃度對比Table 1 Diurnal average mass concentration comparison of particulate matters inside and outside of a landscape ecological forest under different weather conditions in summer　μg·m-3

表2　夏季不同天氣條件下景觀生態(tài)林內(nèi)和林外大氣顆粒物日均質(zhì)量濃度及小粒徑顆粒物所占比例的方差分析Table 2 Variance analysis results of particulate matters mass concentrations and ratios of finer particles inside and outside of a landscape ecological forest under different weather conditions in summer

出現(xiàn)以上情況的主要原因為：夏季晴朗微風天氣，測定日平均能見度24.5 km，日均氣壓100.6 kPa（數(shù)據(jù)來源于氣象資料記錄），氣溫較高，空氣相對濕度最小，風速在1～3 m·s-1的微風范圍內(nèi)，大氣處于不穩(wěn)定狀態(tài)（秦艷等，2005），湍流較強，對流充分，有利于污染物擴散；多云天氣，輻射減弱，湍流不強，相對濕度高于60%，有利于氣體污染物轉(zhuǎn)化為粒子；輕微霧霾天氣，測定日平均能見度5.17 km，日均氣壓100.58 kPa，空氣相對濕度較大，風速最?。?2 m·s-1），大氣處于靜穩(wěn)狀態(tài)，導致污染物積聚不易擴散；霧靄轉(zhuǎn)晴的天氣，測定日平均能見度為7 km，日均氣壓100.17 kPa，雖然日均相對濕度較高，且日均風速較低，但隨著天氣的變化，空氣相對濕度由高轉(zhuǎn)低，部分霧滴因重力沉降和湍流輸送作用到達地面，對顆粒物起到一定清除作用，因此，林內(nèi)和林外ρ(TSP)、ρ(PM10)和ρ(PM2.5)均顯著低于輕微霧霾天氣。

對不同天氣條件下景觀生態(tài)林內(nèi)和林外3種粒徑大氣顆粒物質(zhì)量濃度對比分析后發(fā)現(xiàn)（表1），晴朗微風天氣下，林內(nèi)ρ(TSP)和ρ(PM10)顯著低于林外，林內(nèi)ρ(PM2.5)也低于林外，但差異不顯著。多云和輕微霧霾天氣下，林內(nèi)和林外3種粒徑大氣顆粒物質(zhì)量濃度均顯著低于林外。霧靄轉(zhuǎn)晴天氣下，林內(nèi)和林外3種粒徑大氣顆粒物質(zhì)量濃度均沒有明顯差異。以上現(xiàn)象的主要原因為：夏季旱柳的生理活動比較旺盛，對大氣顆粒物的吸附和滯納作用明顯，枝葉繁茂使得林內(nèi)大氣湍流和渦流運動顯著強于林外，有利于顆粒物沉降（楊阿強等，2011），同時，監(jiān)測林地53.5%的郁閉度不會明顯影響林內(nèi)空氣流通及顆粒物擴散。晴朗微風天氣林內(nèi)和林外ρ(PM2.5)差異不顯著可能與ρ(PM2.5)處于極低的水平，植被對其吸附和沉降作用不明顯有關(guān)。一般來說，大氣顆粒物質(zhì)量濃度水平越高（不超過一定的閾值范圍)，植被葉片的滯塵量和林冠層的沉降量越大（邱媛等，2008；趙晨曦等，2013）。

從小粒徑顆粒物所占比例的日均值來看（表2），4種天氣情況下，林內(nèi)和林外PM10/TSP均高于PM2.5/PM10。方差分析表明，小粒徑大氣顆粒物所占比例的差異不如大氣顆粒物質(zhì)量濃度的差異顯著，雖然晴朗微風天氣下林內(nèi)和林外小粒徑顆粒物所占比例顯著低于其他3種天氣情況，但霧靄轉(zhuǎn)晴、多云和輕微霧霾天氣下林內(nèi)和林外PM10/TSP和PM2.5/PM10均處于較高水平，差異不顯著。輕微霧霾天氣下，林內(nèi)和林外PM2.5/PM10分別為（58.33%±13.65%）和（56.67%±12.58%），說明霧霾天氣下可吸入顆粒物（PM10）中細粒子（PM2.5）的含量大于粗粒子（PM2.5～10）的含量，這與之前關(guān)于北京PM2.5/PM10的平均值為56.6%的研究結(jié)果相吻合（于建華等，2004）47，而其他天氣情況下林內(nèi)和林外PM2.5/PM10則低于50%，這可能與監(jiān)測地土壤砂性易起塵，粗顆粒物貢獻比例相對較高有關(guān)。

對小粒徑顆粒物所占比例林內(nèi)和林外對比分析發(fā)現(xiàn)，PM10/TSP在不同天氣條件下均表現(xiàn)為林內(nèi)值高于林外，PM2.5/PM10則表現(xiàn)為多云和輕微霧霾天氣林內(nèi)值高于林外，晴朗微風和霧靄轉(zhuǎn)晴天氣林內(nèi)值低于林外。這是因為植被對不同粒徑的顆粒物沉降速率不同，小于2 μm的顆粒物與粗顆粒物相比需要更長的沉降時間（Gao et al．，2001），這種差異在粒子濃度較高時尤為明顯。

不同天氣條件下顆粒物日均質(zhì)量濃度的差異及小粒徑顆粒物所占比例的差異與大氣顆粒物日變化趨勢有很大關(guān)系。由圖1可見，輕微霧霾天氣除外，其他天氣情況下林內(nèi)3種顆粒物質(zhì)量濃度日變化趨勢為：9:00之后顆粒物質(zhì)量濃度逐漸下降，至13:00─15:00達最低值，隨后逐漸回升。晴朗微風天氣顆粒物質(zhì)量濃度一直處于較低水平?jīng)]有明顯的波動；多云和輕微霧霾天氣條件不利于林內(nèi)污染物的擴散，顆粒物質(zhì)量濃度一直處于較高的水平，ρ(PM2.5)上升的幅度更為明顯，3種粒徑顆粒物在各個時間段的質(zhì)量濃度均顯著高于晴朗微風天氣；霧靄轉(zhuǎn)晴天氣顆粒物質(zhì)量濃度日變化比較劇烈，早晨8:00─9:00，3種顆粒物質(zhì)量濃度均較高，隨著天氣條件的改善，霧靄逐漸驅(qū)散，10:00后顆粒物質(zhì)量濃度驟降，13:00以后顆粒物質(zhì)量濃度一直處于極低水平接近晴朗微風天氣，與表2方差分析的結(jié)果一致。

2.2秋季不同天氣條件下景觀生態(tài)林內(nèi)和林外大氣顆粒物的變化

表3顯示，林內(nèi)和林外3種粒徑大氣顆粒物日均質(zhì)量濃度在不同天氣下的對比情況為：晴朗大風<晴朗微風<晴間多云<霧靄，其中霧靄天氣顆粒物質(zhì)量濃度高達晴朗大風天氣的20倍，秋季整體水平的3倍。方差分析顯示，霧靄天氣林內(nèi)和林外3種粒徑的顆粒物質(zhì)量濃度均與其他天氣情況下差異顯著（表4）。主要原因如下：2013年北京秋季從9月份開始多數(shù)為陰天、多云及雷陣雨天氣，相對濕度較高，測定日9月13日、9月30日和10月 4日林內(nèi)相對濕度均高于90%，日均風速均低于1 m·s-1，能見度分別為3.4、4.5和4.9 km，這種持續(xù)的靜風、陰濕天氣使得大氣逆溫層增厚，有利于顆粒物的積聚。晴天林內(nèi)和林外各粒徑顆粒物質(zhì)量濃度明顯降低，尤其在11月中旬開始刮較強的偏北風（風速>5 m·s-1），偏北風所攜帶的較清潔空氣對北京地區(qū)大氣中顆粒物污染起到明顯的擴散和稀釋作用。

不同天氣條件下林內(nèi)和林外各粒徑顆粒物質(zhì)量濃度對比結(jié)果見表3：晴間多云天氣，林內(nèi)和林外3種粒徑顆粒物質(zhì)量濃度均不具有顯著差異；晴朗微風天氣，林內(nèi)ρ(TSP)和ρ(PM10)日均值顯著低于林外，而ρ(PM2.5)林內(nèi)和林外差異不顯著（與夏季晴朗微風天氣下林內(nèi)和林外對比結(jié)果一致）。晴朗大風天氣，林內(nèi)ρ(TSP)和ρ(PM10)不顯著高于林外，ρ(PM2.5)不顯著低于林外，從林內(nèi)和林外3種粒徑顆粒物日變化情況可以看出（圖2），從8:00起在較強偏北風的作用下，各粒徑顆粒物質(zhì)量濃度均顯著下降，11:00─12:00降到極低水平，之后波動比較平穩(wěn)，11:00前3種粒徑顆粒物質(zhì)量濃度均為林外較高，隨后ρ(TSP)和ρ(PM10)表現(xiàn)為林內(nèi)顯著高于林外，而林內(nèi)和林外ρ(PM2.5)則沒有顯著差異。導致以上結(jié)果的可能原因為：林外監(jiān)測點為硬質(zhì)鋪裝，沙塵相對較少，而林內(nèi)監(jiān)測點缺少地被植物覆蓋，砂質(zhì)土壤大面積裸落，在風速較大且空氣干燥時容易出現(xiàn)局地起塵，對粗粒子ρ(TSP)和ρ(PM10)上升貢獻較大（于建華等，2004）46。霧靄天氣，林內(nèi)ρ(PM2.5)顯著高于林外，而林內(nèi)和林外ρ(TSP) 和ρ(PM10)差異不顯著。這說明環(huán)境相對封閉的林地，在高濕、靜風的霧靄天氣條件下對小粒徑顆粒物（PM2.5）的積聚效果明顯。

從表4可以看出，PM2.5/PM10在4種天氣情況下差異均不顯著，PM10/TSP只有在霧靄天氣下顯著高于其他天氣，說明秋季4種天氣條件對小粒徑大氣顆粒物所占比例影響不顯著。除了晴朗大風天氣，其他3種天氣條件下林內(nèi)小粒徑顆粒物所占比例均高于林外。霧靄天氣林內(nèi)和林外PM10/TSP的比值最高，分別達（89.33%±7.39%）和（86.99%± 11.5%），而PM2.5/PM10的比值卻降低與晴朗微風條件下的比值接近，出現(xiàn)這種情況的主要原因為空氣相對濕度較大，小粒徑顆粒物通過吸濕作用使本身所含液量增加，粒子漲大，大粒子數(shù)量增多（車瑞俊等，2007）560，導致空氣中ρ(TSP)和ρ(PM10)顯著增加，PM2.5含量降低。

圖2　秋季晴朗大風天氣下景觀生態(tài)林內(nèi)和林外大氣顆粒物日變化比較Fig. 2 Diurnal variations of particulate matters in sunny-windy days inside and outside of a landscape ecological forest in autumn

表4　秋季不同天氣條件下景觀生態(tài)林內(nèi)和林外大氣顆粒物日均質(zhì)量濃度及小粒徑顆粒物所占比例的方差分析Table 4 Variance analysis results of particulate matters mass concentrations and ratios of finer particles inside and outside of a landscape ecological forest under different weather conditions in autumn

2.3冬季不同天氣條件下景觀生態(tài)林內(nèi)和林外大氣顆粒物的變化

由表5和表6可見，無論是晴朗微風天氣還是輕度霧霾天氣，3種粒徑顆粒物質(zhì)量濃度及小粒徑顆粒物所占的比例在林內(nèi)和林外均沒有顯著差異。主要原因為：冬季旱柳林樹葉完全脫落，樹體新陳代謝變緩且處于休眠狀態(tài)，枝葉對顆粒物的吸附作用以及對前體污染物（SO2和NOx）的吸收作用皆明顯減弱，此時林木植株對顆粒物凈化作用不顯著。

表5　冬季不同天氣條件下景觀生態(tài)林內(nèi)和林外大氣顆粒物日均質(zhì)量濃度對比Table 5 Diurnal average mass concentration comparison of particulate matters inside and outside of a landscape ecological forest under different weather conditions in winter　μg·m-3

表6　冬季不同天氣條件下景觀生態(tài)林內(nèi)和林外小粒徑顆粒物比例日均值比較Table 6 Diurnal average ratios of finer particles inside and outside of a landscape ecological forest under different weather conditions in winter

從表5可以看出輕度霧霾天氣下，ρ(TSP)、ρ(PM10)和ρ(PM2.5)極顯著高于晴朗微風的天氣。晴朗微風天氣，ρ(TSP)、ρ(PM10)和ρ(PM2.5)日均值均低于我國環(huán)境空氣一類地區(qū)標準（TSP為120 μg·m-3，PM10為50 μg·m-3，PM2.5為35 μg·m-3）；而輕度霧霾天氣，ρ(TSP)、ρ(PM10)和ρ(PM2.5)日均值遠超出我國環(huán)境空氣二類地區(qū)標準（TSP為300 μg·m-3，PM10為150 μg·m-3，PM2.5為75 μg·m-3）。冬季不同天氣條件下顆粒物質(zhì)量濃度的顯著差異可以由兩方面原因來解釋：冬季采暖期工業(yè)鍋爐和采暖鍋爐向大氣中排放大量煤煙污染物，遇到大氣層穩(wěn)定、風速小、逆溫強度高的氣象條件，稀釋擴散困難，增強的污染排放及不利的氣象條件共同導致污染物質(zhì)量濃度出現(xiàn)高值；而冬季降雪和較強的偏北風卻可以使顆粒物得到有效的擴散和稀釋（于建華等，2004）46，2014年1月份的氣象記錄數(shù)據(jù)顯示，1月1日─1月17日無降雪天氣，因而測定日1月10日和1月12日出現(xiàn)較低的污染物水平主要是受外來冷空氣的影響，逆溫層被破壞，同時偏北方向較強的干潔空氣將大氣污染物稀釋。

表7　春季不同天氣條件下景觀生態(tài)林內(nèi)和林外大氣顆粒物日均質(zhì)量濃度對比Table 7 Diurnal average mass concentration comparison of particulate matters inside and outside of a landscape ecological forest under different weather conditions in spring　μg·m-3

表6顯示，輕度霧霾天氣林內(nèi)和林外細顆粒物所占比例（PM2.5/PM10）均較高（>60%），說明冬季大量增加的采暖燃燒源對細顆粒物的貢獻更大；晴朗微風天氣林內(nèi)和林外PM2.5/PM10則沒有表現(xiàn)出較高水平，與夏季和秋季晴朗微風條件下的比值接近，這說明氣象條件的改善對小粒徑顆粒物的擴散作用更為明顯。

2.4春季不同天氣條件下景觀生態(tài)林內(nèi)和林外大氣顆粒物的變化

春季林內(nèi)和林外3種粒徑顆粒物質(zhì)量濃度均為晴朗微風<揚塵<輕度霧霾（見表7）。表8方差分析顯示：輕度霧霾時ρ(PM10)和ρ(PM2.5)顯著高于晴朗微風和揚塵天氣，揚塵和輕度霧霾天氣下ρ(TSP)差異不顯著；晴朗微風與揚塵天氣下顆粒物質(zhì)量濃度相比，ρ(TSP)差異顯著，而ρ(PM10)和ρ(PM2.5)在兩種天氣下則沒有顯著差異。以上情況表明，春季粗顆粒物對揚塵和霧霾天氣均具有較大貢獻，而可吸入顆粒物和細顆粒物僅對霧霾天氣具有突出貢獻。春季測定日，晴朗微風天氣平均能見度為15 km，揚塵天氣平均能見度為7.3 km，輕度霧霾天氣平均能見度為4.7 km（數(shù)據(jù)來源于氣象資料記錄），揚塵天氣下ρ(PM10)和ρ(PM2.5)沒有顯著高于晴朗微風天氣，但能見度卻明顯降低，可見，非沙塵天氣下的能見度水平一般由細粒子濃度決定，而揚塵天氣下大量的粗粒子也可能造成太陽輻射的消弱以及大氣能見度的衰減。

表8　春季不同天氣條件下景觀生態(tài)林內(nèi)和林外大氣顆粒物日均質(zhì)量濃度及小粒徑顆粒物所占比例的方差分析Table 8 Variance analysis results of particulate matters mass concentrations and ratios of finer particles inside and outside of a landscape ecological forest under different weather conditions in spring

從表7可以看出，不同天氣條件下林內(nèi)ρ(TSP) 和ρ(PM10)均顯著低于林外，輕度霧霾的天氣林內(nèi)ρ(PM2.5)顯著低于林外，其他天氣條件下林內(nèi)ρ(PM2.5)不顯著低于林外。以上結(jié)果說明，春季旱柳林對不同粒徑的顆粒物均具有明顯的凈化作用，可能與植株葉量增加、蒸騰作用增強，林內(nèi)風速顯著降低有關(guān)。分析小粒徑顆粒物所占的比例發(fā)現(xiàn)（表8），3種天氣條件下，林內(nèi)和林外PM2.5/PM10均低于50%，輕度霧霾天氣下PM10在TSP中的比值明顯低于夏季和冬季霧霾天氣下的比值，粗粒子的優(yōu)勢地位反映出北京春季干燥多風的典型污染特征，同時春季監(jiān)測點附近頻繁的建筑活動，導致建筑揚塵增多，對大氣較粗顆粒物質(zhì)量濃度的增加也具有重要影響。

2.5氣象因子與顆粒物質(zhì)量濃度的相關(guān)性分析

通過對四季不同天氣條件下景觀生態(tài)林內(nèi)和林外顆粒物質(zhì)量濃度變化差異的分析，發(fā)現(xiàn)氣象因子對顆粒物質(zhì)量濃度變化具有重要影響。圖3顯示，林內(nèi)和林外氣象因子的變化具有一致性，只是變化幅度存在差異，總體來說，林內(nèi)相比于林外具有較高的相對濕度、較低的氣溫（冬季除外）和風速以及更為復雜的風向變化。故本文以林外監(jiān)測點為例，分不同季節(jié)（冬季樣本量少，未做偏相關(guān)分析）將觀測的各粒徑顆粒物質(zhì)量濃度日均值與氣象因子（相對濕度、氣溫、風速）數(shù)據(jù)進行偏相關(guān)分析，以期了解每一個氣象因子與顆粒物質(zhì)量濃度的相關(guān)性，如表9所示。偏相關(guān)系數(shù)的絕對值大小能夠體現(xiàn)因子間相關(guān)性的強弱，通過全年對比發(fā)現(xiàn)，3個氣象因子與ρ(PM2.5)的相關(guān)性最強，說明細顆粒物更容易受到近地面氣象條件的影響而積聚或擴散，這與之前的研究結(jié)果一致（史宇等，2013）。從表9可以看出，在所選取的3個氣象因子中，顆粒物質(zhì)量濃度與相對濕度呈顯著正相關(guān)關(guān)系，而與氣溫和風速偏相關(guān)性不顯著。

圖3　景觀生態(tài)林內(nèi)和林外相對濕度、溫度、風速對比Fig. 3 Diurnal average value comparison of relative humidity, temperature and wind speed inside and outside of a landscape ecological forest

為進一步分析氣象因子對顆粒物質(zhì)量濃度的影響規(guī)律，選取ρ(PM2.5)日均值分別與日均相對濕度、氣溫和風速數(shù)據(jù)在二維坐標系上繪制成散點圖，并進行擬合（見圖4）。擬合結(jié)果顯示：ρ(PM2.5)與相對濕度呈明顯的線性正相關(guān)，與氣溫沒有明顯的擬合關(guān)系，與風速呈明顯的指數(shù)負相關(guān)、擬合性較高。以上結(jié)果表明，相對濕度和風速對顆粒物質(zhì)量濃度具有顯著影響，在一定范圍內(nèi)，顆粒物質(zhì)量濃度隨相對濕度的增加呈線性升高、隨著風速的增大呈指數(shù)遞減。溫度對顆粒物濃度變化具有雙重作用，隨著溫度的升高大氣穩(wěn)定性降低、對流運動和湍流交換加強、有利于顆粒物的擴散和輸出；然而高溫天氣也會加快大氣光化學反應的速率，利于二次氣溶膠的生成，從而使細粒子質(zhì)量濃度增加（林俊等，2009）。從表9也可以看出溫度的復雜影響，夏季高溫天氣顆粒物質(zhì)量濃度與氣溫呈不顯著正相關(guān)，而春秋季節(jié)則呈現(xiàn)不顯著負相關(guān)。

表9　氣象因子與大氣顆粒物的偏相關(guān)系數(shù)Table 9 Partial correlation coefficients of particulate matters and meteorological factors

圖4　PM2.5日均質(zhì)量濃度與相對濕度、溫度、風速相關(guān)性Fig. 4 Correlations between daily mean mass concentrations of particulate matters and relative humidity, temperature and wind speed

圖5　林外監(jiān)測點全年晴朗和霧霾天氣風向的概率分布（%）Fig. 5 The probability distribution of wind direction frequency of sunny and hazy days outside the forest in a whole year (%)

已有研究表明顆粒物污染具有區(qū)域性，北京與周邊地區(qū)的大氣污染物存在相互輸送和交換的關(guān)系（蒲維維等，2011）717，而影響污染物輸送量和擴散效果的主要因子除了風速還有風向，因此本文對不同天氣條件下8個風向出現(xiàn)的頻率及對應的顆粒物質(zhì)量濃度水平進行了統(tǒng)計分析，以風向玫瑰圖展示分析結(jié)果。從圖5可以看出，全年晴朗的天氣下偏北風向占主導，西北風向頻率最高，東北風向次之；霧霾天氣下盛行偏南風，西南和東南風向頻率最高。分析對應顆粒物質(zhì)量濃度風玫圖（圖6）發(fā)現(xiàn)，偏北風向上，ρ(TSP)、ρ(PM10)和ρ(PM2.5)均出現(xiàn)最低水平；TSP和PM10在西南風向上的質(zhì)量濃度遠高于其他風向，而ρ(PM2.5)在不同風向上并沒有與二者表現(xiàn)出一致的變化趨勢。出現(xiàn)以上差異的主要原因為，秋季所觀測的霧靄天氣的風向為西南方向，此時的ρ(TSP)和ρ(PM10)遠高于其他天氣條件下的質(zhì)量濃度，而霧靄天氣對ρ(PM2.5)沒有顯著增加，因而ρ(PM2.5)在西、西南、南、東南和東幾個風向上分布比較均勻，集中在100～170 μg·m-3。通過上述分析可以發(fā)現(xiàn)，北京地區(qū)盛行偏南風時易形成顆粒物污染，可能由于天津、河北省南部及山西省部分城市產(chǎn)生的污染物隨風向輸送至北京并被北部山區(qū)阻擋而積聚；盛行偏北風時，北風所攜帶的較清潔的空氣對北京地區(qū)大氣中顆粒物污染具有明顯的擴散和稀釋作用。有研究顯示，偏北風向時，顆粒物質(zhì)量濃度會隨著風速的增大顯著降低，此時風速對顆粒物起到擴散作用；而偏南風向時，顆粒物質(zhì)量濃度可能隨著風速的增大而增加，此時風速對顆粒物起到了輸送和積累的作用（蒲維維等，2011）718-719，因而在分析風對顆粒物質(zhì)量濃度影響時需要將風速和風向結(jié)合考慮。

圖6　林外監(jiān)測點全年顆粒物質(zhì)量濃度的風向玫瑰圖（μg·m-3）Fig. 6 The wind-rose diagram of particulate matters mass concentrations outside the forest in a whole year (μg·m-3)

3　結(jié)論與討論

3.1討論

3.1.1相對濕度對景觀生態(tài)林內(nèi)大氣顆粒物的影響

研究期內(nèi)大氣顆粒物特別是PM2.5日均質(zhì)量濃度與日均相對濕度呈顯著正相關(guān)，這種相關(guān)性在特有的氣候條件下才得以成立。監(jiān)測期均避開了降水天氣，相對濕度高往往反映了大氣層結(jié)穩(wěn)定，顆粒物易聚積。而降水天氣相對濕度高則對應著降雨或降雪過程，顆粒物的質(zhì)量濃度會在降水的濕清除作用下明顯下降。日本廣島市曾用干濕沉降研究發(fā)現(xiàn)空氣中多環(huán)芳香烴質(zhì)量濃度在雨天低于晴天（Ozaki et al．，2006）。另有學者發(fā)現(xiàn)雨水對粗粒子的沖刷效果更明顯，雨后粗顆粒迅速減少，可吸入顆粒物比重可能增大（郭二果等，2013）。本文研究發(fā)現(xiàn)，霧滴對于PM2.5與PM10也具有一定的濕清除作用。但如果大氣相對濕度持續(xù)上升且未達到飽和狀態(tài)，霧滴可與霾粒子共同作用形成相對穩(wěn)定的霧靄天氣，其顆粒物污染程度遠高于其他天氣狀況。霧靄天氣下，由于部分霾粒子吸濕膨脹，使得粒子半徑增大，PM10中PM2.5的比例明顯下降，而TSP中PM10的比例卻明顯上升，高達（89.33%±7.39%），此時粒徑為2.5～10 μm的顆粒物所占的比重最高。

3.1.2風對景觀生態(tài)林內(nèi)大氣顆粒物的影響

風對大氣顆粒物的影響存在一定的復雜性和不確定性。本研究發(fā)現(xiàn)風速能使污染物擴散而減少，大氣顆粒物質(zhì)量濃度隨風速增加呈指數(shù)下降。但是，當風速超過閥值時，地表的沙塵會被風帶入空中，使得顆粒物質(zhì)量濃度增大（車瑞俊等，2007）561。天氣干燥時刮風會引起林內(nèi)顆粒物質(zhì)量濃度增加，尤其是地表相對裸露的林地，因而晴朗大風天氣景觀生態(tài)林內(nèi)ρ(TSP)和ρ(PM10)不顯著高于林外。另有研究顯示，偏北風向時，顆粒物質(zhì)量濃度會隨著風速的增大顯著降低；而偏南風向時，顆粒物質(zhì)量濃度可能隨著風速的增大而增加（蒲維維等，2011），因而在分析風對顆粒物質(zhì)量濃度影響時需要將風速和風向結(jié)合考慮。

3.1.3天氣條件與植被對大氣顆粒物的復合影響

天氣條件與植被的生長節(jié)律復合影響林內(nèi)和林外顆粒物的濃度差異，夏秋季節(jié)旱柳植株生理活動旺盛、枝繁葉茂，對大氣顆粒物及前體污染物（SO2和NOx）的阻滯和吸收作用明顯；春季旱柳萌動較早，在北京3月中旬已開始發(fā)芽展葉，雖然葉量沒有夏秋時節(jié)多，但生理活性已開始增強，蒸騰作用使得樹冠周圍濕度較林外顯著增加，有利于促進粗顆粒物的沉降；冬季旱柳等闊葉樹已完全落葉、處于休眠狀態(tài)，對顆粒物的消減作用很弱，如若遇刮風天氣裸露的林地極易起塵，導致林內(nèi)顆粒物質(zhì)量濃度高于林外。森林植被處于同一生長季時，植被葉片的滯塵量和林冠層的沉降量隨顆粒物質(zhì)量濃度的升高而增大，當顆粒物質(zhì)量濃度達到閾值后，植被對顆粒物的消減作用減弱，此時林內(nèi)相對封閉的空間則不利于顆粒物的擴散。

森林植被對顆粒物具有不同程度的阻滯、吸附和沉降效果，可以有效地降低大氣顆粒物的質(zhì)量濃度。但是林地環(huán)境顆粒物的來源比較復雜，包括植物釋放有機揮發(fā)物所形成的二次氣溶膠、花粉、孢子等物質(zhì)（Beckett et al．，1998），可能引起大氣顆粒物質(zhì)量濃度增加。另外，不同的林分結(jié)構(gòu)包括郁閉度、針闊比、喬灌草比等指標對森林調(diào)控大氣顆粒物的效果具有重要影響。郁閉度為0.70～0.85時，林帶對TSP的凈化效果最佳，凈化率為50%～60%（殷杉等，2007）；針闊混交林具有一定的滯塵優(yōu)勢，可彌補落葉樹冬季對顆粒物凈化效果顯著減弱的缺陷；提高灌木或草本地被的覆蓋率可以有效地抑制地表揚塵，減小粗顆粒物質(zhì)量濃度。因而在探討森林對顆粒物凈化能力時要將選擇高滯塵低排放的樹種與林分結(jié)構(gòu)和氣象因子綜合考慮以最大程度的發(fā)揮森林對顆粒物消減的積極作用，降低對顆粒物質(zhì)量濃度增加的消極影響。

3.2結(jié)論

（1）不同天氣條件顯著影響景觀生態(tài)林內(nèi)大氣顆粒物的質(zhì)量濃度。晴朗天氣下景觀生態(tài)林內(nèi)ρ(TSP)、ρ(PM10)和ρ(PM2.5)均處于最低水平；多云、揚塵、霧霾和霧靄天氣顆粒物質(zhì)量濃度較高，污染明顯加重，霧霾天氣下ρ(PM2.5)的增加效果更為明顯，而揚塵天氣下ρ(TSP)顯著增加；霧靄轉(zhuǎn)晴的天氣，各粒徑顆粒物的質(zhì)量濃度較低，與晴朗微風天氣差異不顯著。

（2）不同天氣條件顯著影響景觀生態(tài)林內(nèi)和林外顆粒物濃度對比。夏季、秋季和春季，晴朗微風天氣和揚塵天氣林內(nèi)ρ(TSP)和ρ(PM10)顯著低于林外，ρ(PM2.5)不顯著低于林外；多云、輕微至輕度霧霾天氣林內(nèi)ρ(TSP)、ρ(PM10)和ρ(PM2.5)均顯著低于林外；晴朗大風和霧靄天氣林內(nèi)ρ(TSP)和ρ(PM10)不顯著高于林外，霧靄天氣林內(nèi)ρ(PM2.5)顯著高于林外；冬季晴朗微風和輕度霧霾天氣林內(nèi)和林外3種粒徑顆粒物質(zhì)量濃度對比沒有明顯規(guī)律。

（3）不同氣象因子與顆粒物質(zhì)量濃度的相關(guān)性不同，空氣相對濕度、風速和風向是觀測時段內(nèi)影響其質(zhì)量濃度的主要因子。ρ(PM2.5)與相對濕度呈線性正相關(guān)，而與風速呈非線性負相關(guān)，偏南風對顆粒物主要起輸送和積累作用，偏北風對顆粒物起到稀釋和擴散的作用。相對于TSP和PM10，PM2.5更易受近地面氣象條件的影響而堆積或擴散。夏、秋、春3個季節(jié)林內(nèi)相對濕度高于林外，冬季林內(nèi)和林外相對濕度沒有明顯差異；冬季林內(nèi)氣溫高于林外，其他3個季節(jié)林內(nèi)氣溫低于林外；風速在四季均表現(xiàn)為林內(nèi)低于林外；林內(nèi)風向較林外不穩(wěn)定。

參考文獻：

ALVES C, PIO C, CARVALHO A, et al. 2006. Atmospheric carbonaceous aerosols over grasslands of central Europe and a Boreal forest [J]. Chemosphere, 63(1): 153-164.

BECKETT K P, FREER-SMITH P H, TAYLOR G. 1998. Urban woodlands: their role in reducing the effects of particulate pollution [J]. Environmental Pollution, 99(3): 347-360.

CHARLSON R J, SCHWARTZ S E, HALES J M, et al. 1992. Climate forcing by anthropogenic aerosols [J]. Science, 255(5043): 423-430.

CHEN J Q, WANG X P, ZHU J G, et al. 2013. Building up a green Beijing–an ambitious urban forestry program [J]. The Forestry Chronicle, 89(2): 127-128.

CHOU C C-K, LEE C T, CHENG M T, et al. 2010. Seasonal variation and spatial distribution of carbonaceous aerosols in Taiwan [J]. Atmosphere Chemistry and Physics, 10(19): 9563-9578.

GAO Y, ANDERSON J R. 2001. Characterization of Chinese aerosols determined by individual-particle analysis [J]. Journal of Geophysical Research-atmospheres, 106(D16): 18037-18045.

GOMI??EK B, HAUCK H, STOPPER S, et al. 2004. Spatial and temporal variations of PM1, PM2.5, PM10and particle number concentration during the AUPHEP–project [J]. Atmospheric Environment, 38(24): 3917-3934.

OZAKI N, NITTA K, FUKUSHIMA T. 2006. Dispersion and dry and wet deposition of PAHs in an atmospheric environment [J]. Water Science and Technology, 53(2): 215-224.

RIES K, EICHHORN J. 2001. Simulation of effects of vegetation on the dispersion of pollutants in street canyons [J]. Meteorologische Zeitschrift, 10(4): 229-233.

SHI W Z, WONG M S, WANG J Z, et al. 2012. Analysis of airborne particulate matter (PM2.5) over Hong Kong using remote sensing and GIS [J]. Sensors, 12(6): 6825-6836.

SUN Y, ZHUANG G S, WANG Y, et al. 2004. The Air-borne particulate pollution in Beijing-concentration, composition, distribution and sources [J]. Atmospheric Environment, 38(35): 5991-6004.

WANG W C, CHEN K S, CHEN S J, et al. 2008. Characteristics and receptor modeling of atmospheric PM2.5at urban and rural sites in Pingtung, Taiwan [J]. Aerosol and Air Quality Research, 8(2): 112-129.

ZHENG M, SALMON L G, SCHAUER J J, et al. 2005. Seasonal trends in PM2.5source contributions in Beijing, China [J]. Atmospheric Environment, 39(22): 3967-3976.

查季清. 2011. 城市林業(yè)建設(shè)的新方式——景觀生態(tài)林[J]. 安徽農(nóng)學通報, 17(15): 188-190.

柴一新, 祝寧, 韓煥金. 2002. 城市綠化樹種的滯塵效應——以哈爾濱市為例[J]. 應用生態(tài)學報, 13(9): 1121-1126.

車瑞俊, 劉大錳, 袁楊森. 2007. 北京冬季大氣顆粒物污染水平和影響因素研究[J]. 中國科學院研究生院學報, 24(5): 556-563.

郭二果, 王成, 郄光發(fā), 等. 2013. 北方地區(qū)典型天氣對城市森林內(nèi)大氣顆粒物的影響[J]. 中國環(huán)境科學, 33(7): 1185-1198.

韓素芹, 李培彥, 李向津, 等. 2008. 天津市近地層PM2.5的垂直分布特征[J]. 生態(tài)環(huán)境學報, 17(3): 975-979.

李道軍. 2013. 景觀生態(tài)林的營造與保護[J]. 內(nèi)蒙古林業(yè)調(diào)查設(shè)計, 36(5): 17-19.

林俊, 劉衛(wèi), 李燕, 等. 2009. 大氣氣溶膠粒徑分布特征與氣象條件的相關(guān)性分析[J]. 氣象與環(huán)境學報, 25(1): 1-5.

蒲維維, 趙秀娟, 張小玲. 2011. 北京地區(qū)夏末秋初氣象要素對PM2.5污染的影響[J]. 應用氣象學報, 22(6): 716-723.

秦艷, 施介寬. 2005. 大氣環(huán)境影響評價中典型氣象日的確定及其應用[J]. 四川環(huán)境, 24(2): 54-56.

邱媛, 管東生, 宋巍巍, 等. 2008. 惠州城市植被的滯塵效應[J]. 生態(tài)學報, 28(6): 2455-2462.

史宇, 張建輝, 羅海江, 等. 2013. 北京市2012─2013年秋冬季大氣顆粒物污染特征分析[J]. 生態(tài)環(huán)境學報, 22(9): 1571-1577.

譚炯銳. 2010. 北京大興人工楊樹林土壤呼吸動態(tài)與環(huán)境影響因素研究[D]. 北京: 北京林業(yè)大學: 6.

陶燕, 劉亞夢, 米生權(quán), 等. 2014. 大氣細顆粒物的污染特征及對人體健康的影響[J]. 環(huán)境科學學報, 34(3): 592-597.

田謐. 2013. 京津冀地區(qū)霾污染過程大氣PM2.5及前體物變化特征研究[D]. 北京: 北京化工大學: 8-10.

田世麗, 夏敦勝, 余曄, 等. 2013. 北京市大興區(qū)大氣降塵環(huán)境磁學特征及其環(huán)境意義[J]. 中國沙漠, 33(3): 832-839.

王會霞, 石輝, 李秧秧. 2010. 城市綠化植物葉片表面特征對滯塵能力的影響[J]. 應用生態(tài)學報, 21(12): 3077-308.

王蕾, 高尚玉, 劉連友, 等. 2006. 北京市11種園林植物滯留大氣顆粒物能力研究[J]. 應用生態(tài)學報, 17(4): 597-601.

吳志萍, 王成, 許積年, 等. 2007. 六種城市綠地內(nèi)夏季空氣負離子與顆粒物[J]. 清華大學學報: 自然科學版, 47(12): 2153-2157.

楊阿強, 孫國清, 盧立新, 等. 2011. 基于MODIS資料的中國東部時間序列空氣動力學粗糙度和零平面位移高度估算[J]. 氣象科學, 31(4): 929-932.

楊復沫, 賀克斌, 馬永亮, 等. 2002. 北京大氣細粒子PM2.5的化學組成[J]. 清華大學學報, 42(12): 1605-1608.

殷杉, 蔡靜萍, 陳麗萍, 等. 2007. 交通綠化帶植物配置對空氣顆粒物的凈化效益[J]. 生態(tài)學報, 27(11): 4590-4595.

于建華, 虞統(tǒng), 魏強, 等. 2004. 北京地區(qū) PM10和 PM2.5質(zhì)量濃度的變化特征[J]. 環(huán)境科學研究, 17(1): 45-47.

趙晨曦, 王玉杰, 王云琦, 等. 2013. 細顆粒物(PM2.5)與植被關(guān)系的研究綜述[J]. 生態(tài)學雜志, 32(8): 2203-2210.

趙晨曦, 王云琦, 王玉杰, 等. 2014. 北京地區(qū)冬春PM2.5和PM10污染水平時空分布及其與氣象條件的關(guān)系[J]. 環(huán)境科學, 35(2): 418-427.

周祥龍. 2010. 國標中幾個沙塵天氣術(shù)語的討論[J]. 氣象科學, 30(2): 234-238.

Mass Concentration Variations of Airborne Particulate Matters Inside and Outside of A Landscape Ecological Forest under Different Weather Conditions

CHEN Bo1, WANG Xiaoping1, LIU Jinglan2, CHEN Junqi3, ZHU Jiangang3, LI Chunyi4
1. College of Forestry, Beijing Forestry University, Beijing 100083, China; 2. The school of Nature Conservation, Beijing Forestry University, Beijing 100083, China; 3. Beijing Forestry Carbon Administration, Beijing 100013, China; 4. Institute of Wetland Research, Chinese Academy of Forestry, Beijing 100091, China.

Abstract:To investigate the role of landscape ecological forests in controlling airborne particulate matters, this paper took a landscape ecological forest with dominating tree species of Salix matsudan in Daxing District of Beijing as an example to research the mass concentration variations of airborne particulate matters inside the landscape ecological forest and the mass concentration comparisons inside and outside the forest in different seasons and different weather conditions. The daily mass concentrations of TSP, PM10and PM2.5as well as meteorological factors (8:00─18:00) were measured using horizontal synchronous monitoring method inside and outside the forest during one year period (July, 2013 to May, 2014). The results indicated that: (1) Daily mean ρ(TSP), ρ(PM10) and ρ(PM2.5) inside the forest were lower in sunny days than those under other weather conditions. These concentrations were (61.53±21.73)～(174.32±36.01) μg·m-3, (28.91±10.34)～(94.87±20.45) μg·m-3and (6.29±3.86)～(23.91±12.29) μg·m-3, respectively; cloud, dust, haze and fog aggravated the pollution of particulate matters; increased amplitudes of finer particulate matters were larger in hazy days, while those of coarser particulate matters were larger in dry windy days. (2) Fog droplets could reduce ρ(PM10) and ρ(PM2.5), but these droplets with haze nuclei could also cause serious air pollution, when 2.5～10 μm particles were the main pollutant of airborne particulate matters. (3) During summer, autumn and spring, ρ(TSP) and ρ(PM10) were significantly lower inside the forest than those outside the forest in sunny days (wind speed ≤ 3 m·s-1) or dusty days, ρ(TSP), ρ(PM10) and ρ(PM2.5) were all significantly lower inside the forest in cloudy and slight hazy days, while the comparison results in sunny days (wind speed > 5 m·s-1) and foggy days were contrary. During winter, ρ(TSP), ρ(PM10) and ρ(PM2.5) inside the forest had no significant difference with those outside the forest. And (4) air relative humidity, wind speed and wind direction were the main meteorological factors affecting particles concentrations in this study. The daily average ρ(PM2.5) had significant linear positive correlation with relative humidity and nonlinear negative correlation with wind speed; southerly wind had a major role in exacerbating the air pollution of particulate matters, while northerly flow played important role of effective dilution and diffusion of these matters in monitoring sites. ρ(PM2.5) was more likely to be affected by meteorological factors than ρ(TSP) and ρ(PM10).

Key words:different weather condition; landscape ecological forest; airborne particulate matter; mass concentration

收稿日期：2015-04-16

*通訊作者：劉晶嵐（1966），女，副教授，主要從事城市森林與城市生態(tài)研究。E-mail: Liujl66@hotmail.com

作者簡介：陳博（1983年生），女，博士研究生，研究方向為森林生態(tài)。E-mail: 335859230@qq.com

基金項目：國家林業(yè)公益性行業(yè)科研項目（201304301）；中央級公益性科研院所基本科研業(yè)務(wù)費專項資金（CAFINT2015C12）

中圖分類號：X16

文獻標志碼：A

文章編號：1674-5906（2015）07-1171-11

DOI:10.16258/j.cnki.1674-5906.2015.07.015