馮鵬飛，于新文，張旭

中國林業(yè)科學研究院資源信息研究所，北京 100091

北京地區(qū)不同植被類型空氣負離子濃度及其影響因素分析

馮鵬飛1，于新文*，張旭

中國林業(yè)科學研究院資源信息研究所，北京 100091

為研究城市內(nèi)常見植被的空氣負離子濃度水平及其影響因素，選取了北京市內(nèi)幾種常見的植被類型，以無植被覆蓋的開闊地為參照對象，采用曲線圖、散點圖、回歸分析等手段研究了不同植被類型的空氣負離子濃度差異，并分析了外部環(huán)境對空氣負離子濃度的影響。結果表明，（1）有林地區(qū)空氣負離子濃度水平遠高于無林地區(qū)，北京不同植被類型的空氣負離子日平均濃度差異明顯，5類樣地的日平均空氣負離子濃度波動范圍在300～1 800 ion·cm-3之間，從高到低排序為：闊葉林>針闊葉混交林>針葉林>灌木林>無植被覆蓋開闊地，且波動范圍也逐漸變小，日平均空氣負離子濃度分別達到了1 198、1 069、710、599、516 ion·cm-3。最高值一般出現(xiàn)在早晨或者晚上，最低值一般出現(xiàn)在中午。（2）空氣負離子含量受天氣變化影響顯著，4種天氣狀況下的空氣負離子濃度由高到低依次為：雷雨天>晴天>陰天>霧霾天。（3）空氣負離子濃度與溫度呈負相關，回歸方程為：y=-0.018 9x+40.157（r=-0.848，f=53.782，t=-7.334，P=0.001）；與相對濕度呈正相關，回歸方程為：y=0.058 0x+16.475（r=0.810，f=40.176，t=6.338，P=0.001）。（4）人類活動對空氣負離子濃度影響較大，空氣負離子濃度與人流量車流量均呈負相關，空氣負離子濃度從中心城區(qū)向外逐漸升高，萬泉河路、香山路、新平北路3個樣地的日平均空氣負離子濃度分別為：367、485、548 ion·cm-3。（5）空氣負離子濃度室外明顯高于室內(nèi)。（6）空氣質(zhì)量與空氣負離子濃度關系顯著，空氣負離子濃度與空氣質(zhì)量指數(shù)、PM2.5濃度均呈負相關。這些結果給城市綠地規(guī)劃及大氣治理提供了一些參考，并對后續(xù)進一步的研究做了鋪墊。

植被類型；負離子濃度；空氣溫濕度；環(huán)境狀況；空氣質(zhì)量

空氣負離子又稱負氧離子，是指獲得1個或1個以上的電子帶負電荷的氧氣離子。研究表明，空氣負離子不僅具有去除空氣中的塵埃、凈化空氣的作用，而且具有殺滅病毒和細菌的作用（MARIN等，1989；RYUSHI等，1998）。濃度較高的空氣負離子，能抑制多種病菌的繁殖，降低積壓和消除疲勞，促進人體的新陳代謝，調(diào)節(jié)和促進人體的生長發(fā)育，增強機體免疫力（KRUEGER，1985；章志攀等，2006），而且它還能對人的心理和生理機能產(chǎn)生促進作用（PINO等，2013）?，F(xiàn)在，負離子的含量及分布已經(jīng)成為衡量一個地區(qū)空氣清潔程度與生態(tài)環(huán)境的重要指標之一（石強等，2004；TIKHONOV等，2004）。研究表明，森林及森林的一些環(huán)境因子能產(chǎn)生大量的空氣負離子，森林中空氣負離子濃度為城市平均含量的 5～15倍（鐘林生等，1998）。不同的森林結構對空氣負離子的影響差異顯著（姚成勝，2005）。國內(nèi)目前關于空氣負離子的研究主要側重于不同環(huán)境條件下空氣負離子濃度水平及其相關影響因子、空氣負離子評價標準和分級標準、空氣負離子在醫(yī)療保健中的作用及其機理、空氣負離子資源的開發(fā)和利用等方面（吳楚材等，2001）。雖然取得了一些成果，但是對于城市中常見的綠地結構負離子濃度變化及其影響因素等方面的研究還需進一步深入和完善。本文著重對北京市內(nèi)最為常見的幾種植被類型的負離子濃度日變化情況進行對比和分析，從中發(fā)現(xiàn)了一些規(guī)律，并探討了外界環(huán)境對負離子濃度的影響，對前人觀點做了補充，以期為城市綠地規(guī)劃及人們出行提供參考和建議。

1 研究地區(qū)與研究方法

1.1 研究區(qū)域選擇

北京的氣候為典型的北溫帶半濕潤大陸性季風氣候，夏季高溫多雨，冬季寒冷干燥，春、秋短促。全年無霜期 180～200 d，西部山區(qū)較短。降水季節(jié)分配很不均勻，全年降水的80%集中在夏季6、7、8 3個月，7、8月有大雨。選擇位于北京西郊的玉泉公園具有代表性的闊葉林（broad leaved forest）及針闊葉混交林（mixed coniferous broad leaved forest），中國林科院院內(nèi)針葉林（coniferous forest）、北京植物園內(nèi)灌木林（shrub land）、無植被覆蓋的開闊地、蘇州橋地區(qū)以及西山國家森林公園等地作為觀測點，進行空氣負離子濃度監(jiān)測。玉泉公園占地22 hm2，其中綠地面積為17.5 hm2（占總面積的80%），闊葉林主要以梧桐樹（Firmiana platanifolia）和楊樹（Populus）為主，平均胸徑為12.76 cm，平均樹高為 6.39 m，針闊葉混交林主要以柏樹（Cupressus funebris endl）和楊樹（Populus）為主，平均胸徑為5.92 cm，平均樹高為4.71 m；林科院內(nèi)針葉林樣地為白皮松（Pinus bungeana zucc）純林，面積0.57 hm2，株行距1.67 m×1.67 m，每株白皮松樹木平均冠幅東西方向為2.74 m，南北方向為2.87 m；北京植物園內(nèi)灌木林樣地以大葉黃楊（Buxus megistophylla Levl）為主，平均樹高為1.41 m，平均胸徑為 4.72 cm；蘇州橋地區(qū)選擇交通主干道萬泉河路為實驗樣地；平谷區(qū)選擇新平北路作為實驗樣地。

1.2 試驗設備

本研究采用了美國EPEX手持式EP010型負氧離子監(jiān)測儀以及EP050系列便攜式大氣負離子監(jiān)測儀。它攜帶方便，功耗低，數(shù)位式顯示。采用“吸入式電容法”原理進行負離子檢測，測量分辨率為10 ion·cm-3。能適應各種工作環(huán)境，在溫度-10 ℃到60 ℃和相對濕度 0%～100%之間均能穩(wěn)定可靠工作?？捎糜跍y量室內(nèi)、戶外、森林、瀑布等各種環(huán)境的負離子濃度。

1.3 數(shù)據(jù)采集與分析方法

本研究具體觀測時間為2014年5月至8月，為保證實驗數(shù)據(jù)的精確度和客觀性，所有數(shù)據(jù)均采用多天測量求平均值的方法得來。每個監(jiān)測點進行實驗時，儀器高度統(tǒng)一設定為0.5 m，在相互垂直的4個方向分別測定，待儀器穩(wěn)定后每個方向連續(xù)讀取3個有效值，然后取4個方向的平均值作為這個時刻的濃度值。對各點的數(shù)據(jù)采用列表、作曲線圖等方式來分析其變化規(guī)律、變化范圍以及波動性，對空氣負離子與溫濕度之間的關系進行回歸分析，列出回歸方程，并制作散點圖。

2 結果與分析

2.1 不同植被類型空氣負離子濃度日變化情況對比

本實驗觀測時間為2014年6月份，期間選擇10個晴朗無風的天氣，每天觀測時間為 8:00─18:00，每隔一個小時記錄一次，最后取10 d數(shù)據(jù)的平均值作為實驗數(shù)據(jù)來分析。

圖1顯示了2014年6月份同一時期不同林分的日平均負離子濃度變化圖，從圖中可以看出，實驗區(qū)的日平均空氣負離子濃度維持在 300～1800 ion·cm-3之間，5種不同環(huán)境下日平均負離子濃度由高到低依次為：闊葉林>針闊葉混交林>針葉林>灌木林>無植被覆蓋開闊地，且波動范圍也逐漸變小。植被覆蓋地區(qū)的負離子含量明顯高于無植被覆蓋的開闊地，這是由于大量的森林植被能吸收空氣中的污染物、凈化空氣，同時植物光合作用也是產(chǎn)生空氣負離子的重要源泉（吳楚材等，2001）。其中闊葉林以及針闊葉混交林的負離子含量明顯高于針葉林和無植被覆蓋的開闊地，是因為這兩種林分郁閉度較高，林分面積較大，林木長勢好，有效的隔絕了外界的干擾，林內(nèi)空氣清新，因此負離子濃度較高。針葉林負離子濃度高于灌木林和無植被覆蓋開闊地是由于針葉樹種的葉尖呈針狀，具有“尖端放電”的功能，產(chǎn)生電荷使空氣離子發(fā)生電離，從而使針葉林空氣負離子濃度增加（吳楚材等，1998）。

圖1 不同植被類型負離子濃度對比Fig. 1 Comparison of negative air ion concentration between different vegetation types

4種植被類型的負離子濃度最值出現(xiàn)時段具有相似性，最高值均出現(xiàn)在 18:00，其中闊葉林負離子濃度最高，達到了1661 ion·cm-3，針闊葉混交林負離子濃度達到了1316 ion·cm-3，針葉林負離子濃度達到了 917 ion·cm-3，灌木林負離子濃度達到了769 ion·cm-3；最低值均出現(xiàn)在11:00─12:00之間，闊葉林負離子濃度達到了739 ion·cm-3，針闊葉混交林負離子濃度達到了759 ion·cm-3，針葉林負離子濃度達到了 504 ion·cm-3，灌木林負離子濃度達到了406 ion·cm-3。而無植被覆蓋開闊地負離子濃度最高值出現(xiàn)在8:00，達到了653 ion·cm-3；最低值出現(xiàn)在12:00，達到了417 ion·cm-3。另外，5類樣地的日平均負離子濃度曲線走勢大體基本一致，均在 14:00─15:00左右出現(xiàn)一個峰值，在 11:00─12:00和16:00左右出現(xiàn)兩個低谷，隨后逐漸上升。

2.2 空氣負離子濃度的影響因素

2.2.1 氣象條件對空氣負離子濃度的影響

以中國林科院內(nèi)白皮松林為例，2014年 7月13日觀測時為晴天，2014年7月15日觀測時是雷雨天氣，2014年7月20日觀測時為陰天，2014年7月 31日觀測時為霧霾天。采集時間為 8:00─18:00，每隔一個小時采集一次，4次測量所得空氣負離子濃度對比情況見圖2。

圖2 晴天、陰天、雷雨天、霧霾天空氣負離子濃度日變化Fig. 2 Daily variations of negative air ion concentration in sunny day, cloudy day, thunderstorm day and haze day

由圖2可以看出，4種天氣情況下空氣負離子濃度由高到低依次為：雷雨天>晴天>陰天>霧霾天。且4種天氣情況下的空氣負離子濃度峰值均出現(xiàn)在8:00─9:00之間，依次為：1939、1100、607、198 ion·cm-3；雷雨天和晴天空氣負離子濃度的谷值出現(xiàn)在17:00─18:00之間，分別為：845和460 ion·cm-3，陰天和霧霾天空氣負離子濃度的谷值出現(xiàn)在 14:00─15:00，分別為：308和113 ion·cm-3。雷雨天氣負離子濃度較晴天有所升高，這是因為雷雨天氣使空氣被電離釋放電子，使得空氣中負離子增多。陰天的負離子濃度低于晴天，且變化較為平緩，這是因為晴天陽光照射更為充足，豐富的紫外線有助于空氣負離子的產(chǎn)生，同時，晴天植物光合作用也比較強烈（曾曙才，2007）；陰天和霧霾天負離子濃度變化曲線較為平緩是因為缺少陽光的照射，紫外線、溫度和相對濕度波動不大，對負離子濃度的影響較為穩(wěn)定。太陽輻射越強，植物光合作用也就越強，負離子濃度也隨之升高。

為測定溫度、相對濕度與負離子濃度日變化之間的關系，我們以白皮松林為例，于2014年7月26日0:00至27日0:00對其進行監(jiān)測，溫度、相對濕度、空氣負離子濃度的數(shù)據(jù)采集工作同時進行，每隔一個小時記錄一次，最后得出 24組數(shù)據(jù)，然后將負離子濃度與溫度、相對濕度數(shù)據(jù)分別進行回歸分析，得出負離子濃度與溫度、相對濕度的回歸方程。

溫度與負離子濃度回歸方程為：y=-0.0189x+ 40.157，r=-0.848，f=53.782，t=-7.334，P=0.001。

相對濕度與負離子濃度回歸方程為：y=0.0580x+16.475，r=0.810，f=40.176，t=6.338，P=0.001。

將結果制成散點圖得出圖3和圖4，結果表明，空氣負離子濃度與溫度呈負相關，與相對濕度呈正相關。

圖3 空氣負離子濃度與溫度的關系Fig. 3 Relationship of negative air ion concentration and temperature

圖4 空氣負離子濃度與相對濕度的關系Fig. 4 Relationship of negative air ion concentration and relative humidity

2.2.2 人類活動對空氣負離子濃度的影響

選擇2014年7月12日至18日對蘇州橋地區(qū)交通干道萬泉河路的負離子濃度進行為期一周的連續(xù)監(jiān)測，每天監(jiān)測時間為4:00─20:00，每隔一個小時采集一次數(shù)據(jù)，最后得出7組數(shù)據(jù)，然后取一周的負離子濃度均值作為實驗數(shù)據(jù)，結果如圖5所示。結果表明，空氣負離子濃度與人流量、車流量呈明顯負相關關系。由于人流量、車流量加大，空氣中煙粉塵含量增高，使得空氣中正、負離子更容易相互碰撞，形成中性分子，且這些物質(zhì)對負離子有吸附作用，變成重離子而沉落，從而降低空氣負離子濃度和空氣清潔度。

圖5 蘇州橋地區(qū)負離子濃度日變化Fig. 5 Daily variations of negative air ion concentration in the area of Suzhouqiao

從圖5可以看出，蘇州橋樣地的負離子濃度波動范圍在300～500 ion·cm-3左右，總體處于一個較低的水平。負離子濃度日變化基本呈現(xiàn)3個低谷，與每日車流和人流活動活躍期相吻合。上午6:00─9:00時出現(xiàn)第一個低谷，與每日上班高峰期吻合；11:00─13:00出現(xiàn)第二個低谷，與午間休息時間段相吻合，午間時間段車流和人流沒有早晚高峰期流量大，所以這個低谷沒有早晚間那么明顯；17:00─19:00出現(xiàn)第三個低谷，隨后慢慢回升，與晚高峰相吻合。說明負離子濃度與人流車流活動有明顯負相關。第三個低谷處于全天最低值范圍，可能與全天車流與人流的積累作用有關。

為進一步檢測人類活動對負離子濃度的影響，且遵循單一差異原則，即考察某一因素對空氣負離子濃度影響時，要求其它環(huán)境因素基本相同（曾曙才等，2007）。選擇2014年7月20日至26日對位于北京三環(huán)邊的萬泉河路，五環(huán)邊的香山路，以及六環(huán)以外的平谷區(qū)新平北路的負離子濃度進行為期一周的連續(xù)監(jiān)測，3個樣地的數(shù)據(jù)采集同時進行，每隔一個小時采集一次，最后每個樣地都會得出一周的數(shù)據(jù)量，然后把3個樣地各自一周的負離子濃度均值作為實驗數(shù)據(jù)，得出圖6。

圖6 不同區(qū)域空氣負離子濃度日變化情況Fig. 6 Daily variations of negative air ion concentration in different regions

由圖6可以看出，萬泉河路、香山路、新平北路3地的空氣負離子濃度均值依次為：367、485、548 ion·cm-3，從中心城區(qū)向外逐漸升高，處于三環(huán)位置上的萬泉河路樣地負離子濃度最低，六環(huán)以外的平谷區(qū)新平北路樣地負離子濃度最高。由此可以得出，北京地區(qū)的負離子濃度從中心區(qū)向外逐漸降低。這是由于中心區(qū)人口密集，人流量、車流量較大，尾氣和塵埃造成了空氣負離子的損耗；建筑物密集度高，且植被覆蓋率低；同時城區(qū)地面硬化率較高，阻擋了來自土壤的電離源，而電離源是促使大氣分子離化的主要能源，使得市區(qū)負離子濃度水平較低。從中心區(qū)向外，隨著人口密度的下降，建筑物密度的降低，植被覆蓋率的提高，負離子濃度也逐漸升高。此外，萬泉河路和香山路樣地的日空氣負離子濃度曲線呈現(xiàn)出先增后減，再增再減的變化趨勢，均在16:00達到了455和561 ion·cm-3的最高值，而最低值的出現(xiàn)時間有所差異，萬泉河路在8:00達到了最小值 281 ion·cm-3，香山路在 13:00達到了最小值 423 ion·cm-3，可能是受人流量和車流量變化的影響。而新平北路的負離子濃度變化曲線則較為平緩，在16:00達到了最高值651 ion·cm-3，在9:00達到了最低值451 ion·cm-3，可能是因為人流量和車流量較小，致使負離子濃度變化不太顯著造成的。

2.2.3 空氣負離子濃度室內(nèi)外情況對比

選擇在2014年5月15日至21日對空氣負離子濃度室內(nèi)外含量進行為期一周的連續(xù)監(jiān)測，室內(nèi)與室外的數(shù)據(jù)采集工作同時進行，監(jiān)測時段為每天8:00─18:00，每隔一個小時采集一次，最后得出室內(nèi)外空氣負離子濃度一周的數(shù)據(jù)量，然后把各自一周的負離子濃度均值作為實驗數(shù)據(jù)。由圖7可知，室外與室內(nèi)的空氣負離子濃度日均值分別達到了710和418 ion·cm-3，室外明顯高于室內(nèi)，這是因為建筑物的墻壁和地面使室內(nèi)空氣與自然離子產(chǎn)生過程隔絕的緣故。在 9:00─11:00和 16:00─17:00分別出現(xiàn)兩個低谷，其中室外空氣負離子濃度最低值為536 ion·cm-3，出現(xiàn)在9:00；室內(nèi)空氣負離子濃度最低值為332 ion·cm-3，出現(xiàn)在11:00，可能是這兩個時間段內(nèi)人流量較大的原因。在13:00─14:00出現(xiàn)一個小高峰，其中室外空氣負離子濃度最高值為878 ion·cm-3，出現(xiàn)在14:00，室內(nèi)空氣負離子濃度最高值為548 ion·cm-3出現(xiàn)在13:00，可能是由于午休時間人類活動較少的緣故；下午下班后，隨著人流量車流量的減少，空氣負離子濃度又有所回升。

圖7 空氣負離子濃度室內(nèi)外日變化情況Fig. 7 Daily variations of negative air ion concentration in the indoor and outdoor climates

2.2.4 空氣質(zhì)量與空氣負離子濃度的關系

近年來，持續(xù)走低的空氣質(zhì)量使得北京的宜居程度以及市民的生活質(zhì)量大大降低，給社會造成了不可估量的損失。空氣質(zhì)量指數(shù)（AQI）是定量描述空氣質(zhì)量狀況的無量綱指數(shù)。參與空氣質(zhì)量評價的主要污染物為SO2、NO2、PM10、PM2.5、O3、CO等6項。PM2.5是AQI指數(shù)的重要組成部分，也是目前對市民影響最大，人們最為關切的一項指標，本文以AQI指數(shù)和PM2.5含量為例做分析。為測定空氣質(zhì)量與空氣負離子濃度的關系，選擇在 2014年7月1日─2014年7月31日，對蘇州橋地區(qū)的空氣負離子濃度進行為期一個月的監(jiān)測，然后再把日平均濃度分別與當月的AQI和PM2.5含量做對比分析。由圖8和圖9可知，負離子濃度與AQI以及PM2.5含量均呈負相關，此消彼長。研究發(fā)現(xiàn)，PM2.5等微塵本身是帶正電荷的，彼此排斥，加之本身粒徑細小，所以能長久懸浮在空中，而負離子是帶有多余負電荷的強還原離子，它能主動與空氣中的PM2.5結合，改變PM2.5等懸浮顆粒的物理屬性，使其中一部分帶負電荷，這樣PM2.5就會因表面電荷的不同而相互吸引發(fā)生粘附，最終沉降到地面，從而達到清除的目的。

圖8 負離子濃度與AQI月變化Fig. 8 Monthly variation of negative air ion concentration and AQI

圖9 負離子濃度與PM2.5月變化Fig. 9 Monthly variation of negative air ion concentration and PM2.5

3 討論

研究表明，同樣植被郁閉度和群落結構的條件下，落葉闊葉型群落的增濕效果最好，常綠落葉混交型群落的效果居中，而以針葉林為代表的常綠型群落、灌叢和地被植物增濕效果最不明顯（潘劍彬等，2011），結合前文得出的空氣負離子濃度與相對濕度呈正相關的結論，這也進一步證實了本文中關于不同植被類型空氣負離子濃度的排序。該研究結果與曾曙才等（2007）和潘劍彬等（2011）的研究結果相吻合，卻與吳楚材等（2001）、穆丹和梁英輝（2010）的研究結果相反。造成這些研究結果不同的原因可能是研究地域、研究對象、研究方法以及林木疏密程度、空氣流通狀況和風速等因素的不同影響了負離子濃度。另一方面,也可能是與植物綠量大小或生理特性有關（鄭文俊等，2009）。此外，本文中關于不同天氣情況下空氣負離子濃度的排名與尹淑嫻等（2012）的研究結果相吻合。關于溫濕度與空氣負離子濃度關系的分析結果與吳楚材等（2001）、厲曙光等（2002）、吳際友等（2003）的研究結果相同，但卻與邵海榮和賀慶棠（2000）的研究結果完全相反，可能是由于研究手段、觀測時間、研究環(huán)境等因素的不同造成的。對于北京市內(nèi)3個交通主干道空氣負離子濃度分析的結果與邵海榮等（2005）的研究結果相吻合。

本文的研究結果只是基于短期的空氣負離子濃度分析得來，隨著數(shù)據(jù)量的增加，將對空氣負離子濃度月變化、季變化、年變化等進行進一步的研究，以期獲得更多的研究成果。此外，目前負離子測試設備水平參差不齊，評價方法也不完善，國內(nèi)外尚沒有統(tǒng)一的標準。對空氣負離子濃度變化的影響因子的研究方法及結果都不盡相同，有些方面仍處于探索階段，要對空氣負離子濃度進行橫向、縱向的全方位研究，期待將來能夠整理出一套較為完善、覆蓋較全的研究體系。

在我們的實地測驗中，有些負離子設備測試的數(shù)值不太穩(wěn)定，影響數(shù)據(jù)的客觀性，有些經(jīng)受不了過潮、過熱的環(huán)境或者全天候長時間的連續(xù)觀測而出故障，所以研制一套質(zhì)量過硬、誤差較小、功能較全的負離子濃度測試設備也是亟待解決的事情。此外，由于城市的硬化率較高，人口密度較大，僅靠城市中有限的植被來改善空氣質(zhì)量還有難度，所以，最好能加強對人為增加空氣負離子濃度技術方面的研究，以改善城市的空氣質(zhì)量。

城市中綠地面積比例較小，尤其交通干道是城市大氣污染的重災區(qū)，道路兩側的綠地中空氣顆粒物的密度較大，使得空氣中的負離子濃度降低、含菌量增大（朱春陽等，2010），且規(guī)模小、密度低的綠地受周圍環(huán)境影響較大，凈化空氣能力弱，無法發(fā)揮應有的作用。因此，在城市綠地規(guī)劃過程中，不僅要要注意美觀，還要注意其功能性，在交通干道兩側增加闊葉樹種或者針闊葉混交樹種，合理設置綠地結構，規(guī)?；N植，以使綠地發(fā)揮更大的效應，改善城市生態(tài)環(huán)境。人們要多在室外活動，盡量避免霧霾天外出，雨后的晴天出行最佳。

4 結論

在外部環(huán)境條件相同的情況下，不同植被類型的空氣負離子日平均濃度由高到低依次為：闊葉林>針闊葉混交林>針葉林>灌木林>無植被覆蓋開闊地，且波動范圍也逐漸變小。植被覆蓋地區(qū)的空氣負離子含量明顯高于無植被覆蓋的開闊地，但其日平均負離子濃度變化趨勢大體一致。早晨、午后和晚上的空氣負離子濃度水平較高，正午和下午的負離子濃度水平較低，最高值一般出現(xiàn)在早晨或者晚上，最低值一般出現(xiàn)在中午。

雷雨天氣空氣負離子濃度高于晴天，晴天空氣負離子濃度高于陰天，霧霾天空氣負離子濃度最低?？諝庳撾x子濃度與溫度呈負相關，與相對濕度呈正相關。人類活動對空氣負離子濃度影響顯著，空氣負離子濃度與人流量和車流量均呈負相關，北京地區(qū)空氣負離子濃度從中心城區(qū)向外逐漸升高?？諝庳撾x子濃度室外高于室內(nèi)?？諝庳撾x子濃度與API、PM2.5指數(shù)均呈負相關。

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Variations in Negative Air Ion Concentrations Associated with Different Vegetation Types and Influencing Factors in Beijing

FENG Pengfei, YU Xinwen, ZHANG Xu
Research Institute of Forest Resources Information Techniques, Chinese Academy of Forestry, Beijing 100091, China

In order to research the level of negative air ions (NAI) concentration and its factors in cities, we compared the concentration of negative air ions in several vegetation types common around Beijing with the concentration over open land without vegetation cover. We also explored variations in NAI concentrations associated with differing weather, human activities, and buildings, and the relationship between NAI concentrations and air quality. The results showed that: (1) The average daily NAI concentration in vegetated areas was much higher than in open land without vegetation cover, with significant differences between various vegetation types. Broad leaved forest had the highest average daily NAI concentration of the vegetation types studied, with concentrations decreasing in mixed coniferous broad leaved forest, to coniferous forest, and down to shrub land. Open land without vegetation cover had the lowest concentrations. The amplitude of daily variations in concentration decreased similarly, the daily average concentration of negative air ions respectively reached 1198, 1 069, 710, 599 and 516 ion·cm-3. The highest values occurred in the morning or at night, the minimum value appeared at noon. (2) NAI concentration was significantly affected by the weather. Days were categorized as being sunny, hazy, cloudy, or having thunderstorms, with observed NAI concentrations ranging from highest on thunderstorm days through sunny day and cloudy days to the lowest levels on hazy days. (3) Negative air ion concentrations were inversely related to air temperature, the regression equation is y=-0.018 9x+40.157(r=-0.848, f=53.782, t=-7.334, P=0.001). But it increased with relative humidity, the regression equation is y=0.058 0x+16.475(r=0.810, f=40.176, t=6.338, P=0.001). (4) Human activities were strongly correlated with the concentration of NAIs. Measurements of NAIs on several major roads in Beijing show a decrease with increased pedestrian volume and vehicle flow rate, and an increase from city center to suburbs, the daily average concentration of negative air ions respectively reached 367, 485 and 548 ion·cm-3in Wanquanhe Road, Xiangshan Road and North Xinping Road. (5) NAI concentration measured inside buildings were lower than those measured nearby outside. (6) The relationship between air quality and negative air ion concentration was significant, with NAI concentrations being inversely proportional to an air quality index and PM2.5levels. These results encourage the development of urban green spaces and air pollution controls. In addition, they lay the foundation for further studies.

vegetation types; negative air ion concentration; air temperature and humidity; environmental conditions; air quality

10.16258/j.cnki.1674-5906.2015.05.015

X823

A

1674-5906（2015）05-0818-07

馮鵬飛，于新文，張旭. 北京地區(qū)不同植被類型空氣負離子濃度及其影響因素分析[J]. 生態(tài)環(huán)境學報, 2015, 24(5): 818-824.

FENG Pengfei, YU Xinwen, ZHANG Xu. Variations in Negative Air Ion Concentrations Associated with Different Vegetation Types and Influencing Factors in Beijing [J]. Ecology and Environmental Sciences, 2015, 24(5): 818-824.

國家863計劃子課題（2012AA102003-3）

馮鵬飛（1990年生），男，碩士研究生。研究方向為分布式地學信息管理在林業(yè)中的應用。E-mail：297904372@qq.com *通信作者：于新文，男，博士，副研究員，主要從事林業(yè)信息技術研究。E-mail：xwyu@caf.ac.cn

2015-02-02