張啟堯，楊振德

（廣西大學(xué)林學(xué)院，廣西南寧 530004）

校園內(nèi)綠地植物滯塵效應(yīng)及影響因子研究

張啟堯，楊振德

（廣西大學(xué)林學(xué)院，廣西南寧 530004）

隨著城市經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和人民生活水平的提高，越來(lái)越多的空氣污染問(wèn)題也隨之暴露出來(lái)。汽車(chē)尾氣的排放、工廠(chǎng)中的廢氣未經(jīng)處理和化石燃料等的燃燒，致使CO、SO2等有毒氣體和大氣固體顆粒物向空氣中排放，而綠地植物可以有效地對(duì)空氣中的降塵和飄塵進(jìn)行截留和沉降。由于外界環(huán)境因素的多變性和復(fù)雜性，不同綠地植物在滯塵效應(yīng)方面具有顯著性的差異。本文通過(guò)對(duì)呂梁學(xué)院新校區(qū)中的6種不同綠地植物（毛白楊、國(guó)槐、垂柳、紫葉小檗、白丁香和黃刺玫）的滯塵量于雨后1、3、5d分別測(cè)定，同時(shí)分別以土壤溫度、空氣溫度、空氣濕度、葉面積指數(shù)和風(fēng)速為自變量，單位時(shí)間單位葉面積的滯塵量為因變量進(jìn)行逐步回歸，剔除次要因子，對(duì)各主要影響因子對(duì)于滯塵效應(yīng)的響應(yīng)進(jìn)行通徑分析，闡明主要因素空氣溫度、空氣濕度和風(fēng)速對(duì)滯塵效應(yīng)的影響過(guò)程，為校園綠地植物的種類(lèi)選擇、空間配置和綠化帶的合理規(guī)劃提供有效的數(shù)學(xué)模型和理論指導(dǎo)。

綠地植物；滯塵效應(yīng)；影響因素；多元線(xiàn)性回歸；通徑分析

呂梁市離市區(qū)地處呂梁山脈中段西側(cè)，地理坐標(biāo)北緯 37°21′～37°42′，東經(jīng) 110°55′～111°35′，屬于溫帶大陸性氣候，冬寒夏暑，四季分明[1]。近年來(lái)隨著城市經(jīng)濟(jì)的飛速發(fā)展和人口密度的增加，城市環(huán)境質(zhì)量日趨下降。而空氣當(dāng)中所懸浮的固體顆粒物中可能含有重金屬、致癌物質(zhì)、細(xì)菌病毒等，對(duì)人類(lèi)健康造成極大威脅。呂梁學(xué)院位于呂梁市的郊區(qū)地段，環(huán)境條件比較惡劣，經(jīng)常有風(fēng)沙揚(yáng)塵等天氣的出現(xiàn)，給人們的學(xué)習(xí)工作和健康生活帶來(lái)了諸多不利影響。而植物因其葉片表面具有像溝狀組織、茸毛、蠟質(zhì)表皮等結(jié)構(gòu)，有些還能分泌具有粘黏性的物質(zhì)，可以對(duì)大氣塵埃進(jìn)行沉降和固定，從而成為空氣污染物等有害顆粒物質(zhì)的重要過(guò)濾體[2,3]。過(guò)去的研究往往局限于某一種生態(tài)因子對(duì)于園林植物滯塵效應(yīng)影響的研究，對(duì)于不同生態(tài)因子對(duì)綠地植物滯塵效應(yīng)的影響及重要程度的研究資料較少。因此，在前人研究成果的基礎(chǔ)上，綜合分析植物滯塵效應(yīng)以及與各影響因子的關(guān)系，以土壤溫度、空氣溫度、空氣濕度、葉面積指數(shù)和風(fēng)速作為自變量，單位時(shí)間單位葉面積（或生物量）的滯塵量為因變量進(jìn)行多元逐步回歸，通過(guò)回歸方程和通徑分析得出不同環(huán)境因素對(duì)滯塵效應(yīng)的影響，為認(rèn)識(shí)和改造校園園林設(shè)計(jì)提供一定的科學(xué)依據(jù)和理論指導(dǎo)。

1 材料與方法

1.1 植被材料

依據(jù)選點(diǎn)隨機(jī)性的原則，在呂梁市離市區(qū)呂梁學(xué)院新校區(qū)校園內(nèi)進(jìn)行觀(guān)測(cè)點(diǎn)位置的設(shè)置。分別選取M1～M4 4個(gè)功能區(qū)中的6種樹(shù)種作為觀(guān)測(cè)植被。這6種校園綠地植被分別為毛白楊、垂柳、國(guó)槐、紫葉小檗、白丁香、黃刺玫。

1.2 樣品的采集與測(cè)定

選擇雨后（降雨量≥15mm）的1、3、5d進(jìn)行樣品采集。于各采樣點(diǎn)選取生長(zhǎng)態(tài)勢(shì)良好的上述6種校園綠地樹(shù)種，盡量保持生長(zhǎng)狀況的一致性。在采集樣葉時(shí)，要圍繞樣點(diǎn)位置外圍多個(gè)方向進(jìn)行收集，且要注意結(jié)合樹(shù)冠的各個(gè)層次進(jìn)行搜集。采集樣葉時(shí)用剪刀輕輕剪掉，然后將樣品放置于密封袋中。其中闊葉樹(shù)種采集樣葉10～20片；常綠針葉樹(shù)種采集50～100g的針葉。樣葉用蒸餾水浸泡1h后，用鑷子將葉片小心夾出，將浸洗液用烘干稱(chēng)重的濾紙（G1）過(guò)濾。將濾紙放置于105℃烘箱中烘8h，將烘干后的濾紙于0.01%精度的分析天平上稱(chēng)重，并把質(zhì)量讀數(shù)記為（G2）；G1與G2的差值則為樣葉附著物的質(zhì)量。將上述步驟重復(fù)3次，并取得平均值。葉面積用LI-3000C便攜式葉面積儀測(cè)定并記為S。那么單位葉面積的滯塵量W=（G2-G1）/S，單葉滯塵量=待測(cè)某一植被所采集樣葉滯塵量/樣葉總數(shù)。使用土壤溫度用曲管地溫計(jì)采集；使用TES溫濕度計(jì)（TES-1360A）對(duì)空氣溫度和大氣的相對(duì)濕度進(jìn)行測(cè)定；測(cè)定位置分別為地表上15cm、50cm、100cm；風(fēng)速通過(guò)風(fēng)速儀來(lái)測(cè)得。上述各項(xiàng)數(shù)據(jù)分雨后1、3、5d依次進(jìn)行。

1.3 數(shù)據(jù)處理

試驗(yàn)數(shù)據(jù)采用Microsoft office Excel 2010、SAS8.0軟件進(jìn)行處理，并完成對(duì)數(shù)據(jù)的分析整理加工及圖表制作。利用通徑分析對(duì)滯塵量與諸多因子進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化的多元線(xiàn)性回歸：y=bo+b1X1+b2X2+…+bkXk+e，該式中b1，b2，…bk表示 y 對(duì) X1，X2，…，Xk的偏回歸系數(shù)，e 表示隨機(jī)誤差，通過(guò)對(duì)土壤溫度、空氣溫度、空氣濕度、葉面積指數(shù)、風(fēng)速與滯塵量間的通徑分析得出哪些因子對(duì)滯塵效應(yīng)的影響起主導(dǎo)作用。

2 結(jié)果與分析

2.1 不同樹(shù)種間滯塵能力的比較

校園綠地植物葉片上的滯塵量不是隨著時(shí)間的推移呈線(xiàn)性增加的趨勢(shì)，反而是逐漸達(dá)到飽和狀態(tài)，這時(shí)滯塵量的增加幅度將變小，直到下次降雨后雨水將枝葉表面的降塵和飄塵沖洗干凈后開(kāi)始重新滯塵。因此單位葉片的滯塵量呈現(xiàn)為動(dòng)態(tài)的變化趨勢(shì)。我們對(duì)雨后1、3、5d 6種不同樹(shù)種葉片的滯塵能力進(jìn)行測(cè)量，并繪制表格。如表1所示。

由表1得出，6種不同樹(shù)種的滯塵能力具有較為明顯的差異。其中紫葉小檗在雨后1、3、5d單位葉面積的 滯 塵 量 最 大 ， 為 5.3597mg/cm2、6.9035mg/cm2、9.5323mg/cm2。毛白楊和國(guó)槐的滯塵能力次之，垂柳同黃刺玫的滯塵能力較差，白丁香的最差，僅為0.6173mg/cm2、0.8668mg/cm2和 1.1294mg/cm2。且隨著時(shí)間的增加，滯塵量呈現(xiàn)出遞增的趨勢(shì)。且滯塵量的累積速率各有差異，其中紫葉小檗的葉片上大氣中的固體顆粒物累積的速率最快，為2.0863mg/d，毛白楊和國(guó)槐的累積速率次之，分別為0.7637mg/d和0.4358mg/d，白丁香較為慢，為0.2561mg/d，垂柳和黃刺玫的最差，速率為0.0474mg/d和0.0793mg/d。紫葉小檗單位葉面積的滯塵量最大，可能是由于其栽植的場(chǎng)所附近多為校園內(nèi)的停車(chē)點(diǎn)。大氣中懸浮的顆粒物加上由于車(chē)輛來(lái)往時(shí)帶來(lái)的二次揚(yáng)塵，導(dǎo)致紫葉小檗的單位葉片的滯塵量最高。毛白楊的滯塵量?jī)H次于紫葉小檗，可能是毛白楊的葉片表面的氣孔密度大、密布有白色的絨毛所致。垂柳和黃刺玫的最差，可能是葉片表面較為光滑，枝葉密度和葉片的傾角較小的緣故[5,12]。對(duì)這6種不同校園綠地植物的總的滯塵量進(jìn)行分析表明：毛白楊單片葉的滯塵量明顯比其他幾種綠地植物大，紫葉小檗、白丁香和國(guó)槐次之，垂柳較差，黃刺玫最差。這可能是由于各樹(shù)種樹(shù)冠和枝葉密度、葉面的傾角、植物本身葉片表面的特性和外界復(fù)雜多變的環(huán)境等因素綜合作用的結(jié)果。

表1樹(shù)種 每片葉滯塵量（m g） 滯塵能力（m g/c m2）1 d 3 d 5 d 1 d 3 d 5 d毛白楊 1 1 0.6 8 3 2 1 4 5.7 4 2 2 2 1 0.7 5 2 3 1.6 8 9 3 2.2 2 4 4 3.2 1 6 6國(guó)槐 9.2 7 4 7 1 1.3 6 1 1 1 4.7 3 1 9 1.4 8 1 6 1.8 1 4 9 2.3 5 3 3垂柳 7.6 8 6 1 8.1 3 8 3 8.5 2 8 3 0.8 6 4 6 0.9 1 5 4 0.9 5 9 3紫葉小檗 9.7 5 4 6 1 2.5 6 4 3 1 7.3 4 8 7 5.3 5 9 7 6.9 0 3 5 9.5 3 2 3黃刺玫 0.8 3 2 1 0.8 9 6 6 0.9 6 5 4 0.9 9 0 6 1.0 6 7 4 1.1 4 9 3白丁香 1 2.4 9 3 5 1 7.5 4 4 3 2 2.8 5 8 2 0.6 1 7 3 0.8 6 6 8 1.1 2 9 4

注：*表示在0.05水平上差異顯著。**表示在0.01水平上差異顯著。

2.2 多元逐步回歸和通徑分析

2.2.1 變量分析。以校園內(nèi)不同綠化樹(shù)種的單位葉面積的滯塵量為因變量y，土壤溫度為自變量X1，空氣溫度為自變量X2，空氣濕度為自變量X3，葉面積指數(shù)為自變量X4，風(fēng)速為自變量X5，利用SAS8.0分析軟件對(duì)自變量同因變量進(jìn)行擬合并求出多元線(xiàn)性回歸方程。再通過(guò)對(duì)偏回歸系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)化求出各個(gè)因變量對(duì)自變量的直接通徑系數(shù)，然后對(duì)根據(jù)相關(guān)系數(shù)和直接通徑系數(shù)計(jì)算各間接通徑系數(shù)[8]。最后通過(guò)對(duì)通徑分析所得出的結(jié)果進(jìn)行詳細(xì)的分析解釋。

對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析和參數(shù)估計(jì)，得到表2和3，從表中的參數(shù)估計(jì)部分可以看出截距和各自變量的偏回歸系數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)誤差、t值和p值（顯著性檢驗(yàn)結(jié)果）。

2.2.2 參數(shù)估計(jì)及顯著性檢驗(yàn)。觀(guān)察表2可知，回歸方程顯著水平＜0.001,說(shuō)明各自變量綜合對(duì)應(yīng)因變量y有真實(shí)回歸關(guān)系，復(fù)相關(guān)系數(shù)為0.9197，調(diào)整后復(fù)相關(guān)系數(shù)為0.8888，從偏相關(guān)系數(shù)假設(shè)檢驗(yàn)來(lái)看，變量X2的偏回歸系數(shù)達(dá)到顯著水平（p=0.0113＜0.05）。表3表明：變量X3的偏回歸系數(shù)達(dá)到顯著水平（p=0.0341＜0.05）,變量X5的偏回歸系數(shù)達(dá)到極顯著水平（p=0.0008＜0.01）,變量X1和X4的偏回歸系數(shù)檢驗(yàn)（p=0.1878，p=0.9676）未達(dá)到顯著水平，應(yīng)當(dāng)從回歸方程中剔除。次要因子剔除后，并對(duì)新的數(shù)據(jù)重新進(jìn)行多元線(xiàn)性回歸，得出最優(yōu)多元線(xiàn)性回歸方程y=1.99755+0.40055X2+0.05772X3-17.07052X5。

2.2.3 方差分析。為了檢驗(yàn)所求得的多重線(xiàn)性回歸方程是否顯著，要對(duì)它進(jìn)行方差分析。通過(guò)計(jì)算得出，F(xiàn)=20.66，p＜0.0001，多元決定系數(shù) R2=0.8157，校正后的多元決定系數(shù)R2=0.7762，上述數(shù)據(jù)表明，所求得的線(xiàn)性回歸方程非常顯著。

2.2.4 通徑系數(shù)的計(jì)算和顯著性檢驗(yàn)。由于直接通徑系數(shù)等于標(biāo)準(zhǔn)化的偏回歸系數(shù)，而標(biāo)準(zhǔn)化的偏回歸系數(shù)=（自變量的標(biāo)準(zhǔn)差/因變量的標(biāo)準(zhǔn)差）×自變量的偏回歸系數(shù)。利用SAS 8.0軟件將數(shù)據(jù)代入后整理得到各自變量x關(guān)于因變量y的直接通徑系數(shù)分別為：空氣溫度（X2）對(duì)滯塵量(y)的直接通徑系數(shù)為0.3272，空氣濕度（X3）對(duì)滯塵量(y)的直接通徑系數(shù)為0.1159，風(fēng)速（X5）對(duì)滯塵量（y）的直接通徑系數(shù)為-0.8364。各通徑系數(shù)的顯著性檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表3。根據(jù)上述數(shù)據(jù)求得的線(xiàn)性回歸方程的多元決定系數(shù)R2=0.8157。說(shuō)明因變量變異中81.57%的成分可有多元線(xiàn)性回歸方程進(jìn)行解釋?zhuān)艺`差約占18.43%。

2.2.5 對(duì)相關(guān)系數(shù)的分解和通徑分析結(jié)果的說(shuō)明。線(xiàn)性回歸方程中自變量的變化除了由于任意因變量通過(guò)本身的直接作用導(dǎo)致外（其大小以直接通徑系數(shù)表示），還包括各自變量通過(guò)對(duì)其它自變量因素的影響間接導(dǎo)致因變量的變化（大小以間接通徑系數(shù)表示）。某單一自變量通過(guò)另一自變量間接作用于因變量的間接通徑系數(shù)等于另一自變量本身的直接通徑系數(shù)乘以?xún)勺宰兞块g的相關(guān)系數(shù)。例如空氣溫度（X2）通過(guò)風(fēng)速（X5）間接作用于滯塵量的間接通徑系數(shù)為-0.17659×（-0.8364）=0.1477。其余自變量的間接通徑系數(shù)的算法同此相同。其結(jié)果如表4和表5所示。根據(jù)通徑分析的理論表明，任何一個(gè)自變量同因變量間的簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)，即為該自變量同因變量的直接通徑系數(shù)和其余所有間接通徑系數(shù)的代數(shù)和。如空氣溫度（X2）同滯塵量（y）間的相關(guān)系數(shù)=0.3272-0.0598+0.1477=0.4150。其余影響因素與滯塵量之間的相關(guān)系數(shù)也可以用上述方法進(jìn)行分解。

觀(guān)察表5可以看到，各影響因素對(duì)校園綠地植物滯塵量的作用由大到小依次是：風(fēng)速＞空氣溫度＞空氣濕度。

表3變量 自由度 參數(shù)估計(jì) 標(biāo)準(zhǔn)參數(shù)估計(jì)標(biāo)準(zhǔn)誤差 t值 p值X1 1 -0.53697 -2.17208 0.38626 -1.39 0.1878 X2 1 0.78085 3.71485 0.26500 2.95 0.0113*X3 1 0.09673 1.31370 0.04085 2.37 0.0341*X4 1 -0.17230 -0.03052 4.15764 -0.04 0.9676 X5 1 -14.00207 2.14903 3.21549 -4.35 0.0008**

表4 X2 X3 X5 Y X2 1.0 0 0 0 0 -0.5 1 6 5 4* -0.1 7 6 5 9 0.4 1 5 0 2 X3 1.0 0 0 0 0 0.3 1 8 7 8 -0.3 1 9 7 3 X5 1.0 0 0 0 0 -0.8 5 7 2 2**Y 1.0 0 0 0 0

表5環(huán)境因子 直接效應(yīng) 間接效應(yīng)→X2 →X3 →X5X2 0.3 2 7 2 - -0.0 5 9 8 0.1 4 7 7 X3 0.1 1 5 9 -0.1 6 9 0 - -0.2 6 6 6 X5 -0.8 3 6 4 -0.0 5 7 8 0.0 3 6 9 -

（1）空氣溫度與滯塵量間的相關(guān)系數(shù)最大，R=0.41502，直接通徑系數(shù)也是最大為0.3272。其中空氣溫度通過(guò)風(fēng)速對(duì)滯塵量的間接效應(yīng)較明顯為0.1477，空氣溫度通過(guò)空氣濕度的間接效應(yīng)為負(fù)值-0.0598，說(shuō)明空氣溫度的增高致使?jié)穸冉档?，從而?dǎo)致滯塵量的下降。每當(dāng)空氣溫度增加一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差單位，可使植物的滯塵量增加0.41502個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差單位。

（2）空氣濕度與滯塵量間的相關(guān)系數(shù)為負(fù)值-0.31973，直接通徑系數(shù)為0.1159，直接通徑系數(shù)接近顯著水平，空氣濕度增加會(huì)使得植物的滯塵量同步增加?？諝鉂穸韧ㄟ^(guò)空氣溫度和風(fēng)速對(duì)滯塵量的間接效應(yīng)皆為負(fù)值，因此使得空氣濕度對(duì)滯塵量的相關(guān)系數(shù)成為-0.31973。這說(shuō)明在考慮空氣濕度對(duì)滯塵效應(yīng)的影響的同時(shí)，還應(yīng)該兼顧其它外界因素如空氣溫度和風(fēng)速的影響。

（3）風(fēng)速與滯塵量間呈很強(qiáng)的負(fù)相關(guān)性R=-0.85722，達(dá)到極顯著水平，直接通徑系數(shù)亦為最小-0.8364，且不顯著。風(fēng)速通過(guò)空氣溫度和空氣濕度對(duì)滯塵量的相關(guān)作用相對(duì)較小，分別為-0.0578和0.0369。表明風(fēng)速對(duì)植物滯塵量的影響非常明顯，風(fēng)速每增加一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差單位，葉片的滯塵量將減少0.85722個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差單位。

3 結(jié)論與討論

通過(guò)對(duì)校園內(nèi)6種不同樹(shù)種的單位葉面積滯塵量調(diào)查表明，其滯塵量由大到小排列：紫葉小檗＞毛白楊＞國(guó)槐＞垂柳＞黃刺玫＞白丁香。不同樹(shù)種間的滯塵能力均存在較大差異，柴一新等[4]對(duì)哈爾濱市的主要綠化樹(shù)種的滯塵量進(jìn)行觀(guān)測(cè)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)：各樹(shù)種間的滯塵能力差異明顯，其間相差可達(dá)到2～3倍。郭偉等[5]研究表明：除了植物本身冠幅、株高、枝葉密度和葉面傾角等因素造成不同樹(shù)種對(duì)大氣顆粒物截留能力的差異外，若植物具有葉片表面粗糙多褶皺、多絨毛，分泌多等特征，則該種植物的滯塵能力較強(qiáng)。不同樹(shù)種的滯塵量呈現(xiàn)出隨時(shí)間推移而遞增的趨勢(shì)。且隨著雨水的沖刷，葉片開(kāi)始重新累積，循環(huán)往復(fù)的動(dòng)態(tài)變化過(guò)程。Schnabel等[6]研究表明：綠地植物對(duì)大氣顆粒物的截留和吸附只是暫時(shí)性的，枝葉上的粉塵會(huì)被雨水的沖刷掉，具有一定的“可塑性”。利用多元線(xiàn)性回歸對(duì)影響滯塵量的5個(gè)因素進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，表明空氣溫度、空氣濕度和風(fēng)速這3個(gè)因子對(duì)滯塵量的影響最大。通過(guò)對(duì)這3個(gè)因子對(duì)滯塵量的影響進(jìn)行通徑分析計(jì)算得出，風(fēng)速對(duì)滯塵量的直接影響最大并且為負(fù)作用，在風(fēng)和重力的共同作用下，枝葉上滯留的粉塵會(huì)重新回到大氣中或著被植物別的枝葉部分所吸附。與上述試驗(yàn)結(jié)論相符?？諝鉁囟葘?duì)滯塵量直接影響較大，為0.3272?？諝鉂穸葘?duì)滯塵量的直接影響最小，為0.1159。且空氣溫度、空氣濕度和風(fēng)速這3種影響因子通過(guò)自身的直接作用和其他因子對(duì)滯塵量的間接作用，表明影響綠地植物滯塵量的因素由大到小排列依次為：風(fēng)速＞空氣溫度＞空氣濕度。不同樹(shù)種的滯塵量具有時(shí)間和空間上的變化規(guī)律[7,8]。武小鋼等[9]的研究表明，園林植物的滯塵能力與所處的季節(jié)及植物的生長(zhǎng)發(fā)育期有關(guān)，夏季植物的代謝旺盛，生長(zhǎng)迅速，此時(shí)的滯塵能力幾乎是最強(qiáng)的。此外，大樹(shù)和小樹(shù)時(shí)期的單位葉面積滯塵量也存在差異。大樹(shù)時(shí)期的葉片總數(shù)雖然較多，但葉片光滑，所以單位滯塵量相對(duì)較少[10]。不同地段空氣污染程度的差異性對(duì)滯塵總量具有很大的效應(yīng)。周述明等[11]的研究發(fā)現(xiàn)：處于重度污染區(qū)的同一樹(shù)種滯塵量比輕度污染區(qū)的要小得多。園林植物群落結(jié)構(gòu)的不同也會(huì)對(duì)綠地植物的滯塵量產(chǎn)生影響。周志翔等[12]研究發(fā)現(xiàn)，結(jié)構(gòu)較單一的草坪滯塵量明顯比具有喬——灌——草立體結(jié)構(gòu)的滯塵能力要弱。通過(guò)對(duì)6種不同校園綠地植物滯塵能力和各影響因素間進(jìn)行了比較，初步明確不同類(lèi)型植物間滯塵能力的差異和各影響因子對(duì)滯塵量的影響，為校園內(nèi)園林植物種群的合理配置、綠化帶的科學(xué)布局提供一定思路和依據(jù)。同時(shí)就關(guān)于滯塵量影響因子及各因子間的作用機(jī)制方面的深入研究提供一定的基礎(chǔ)。

（收稿：2017-05-15）

[1]張文光.呂梁市離石區(qū)城市綠化現(xiàn)狀及發(fā)展對(duì)策[D].山西農(nóng)業(yè)大學(xué),2016.

[2]劉霞,李海梅.園林植物滯塵效應(yīng)的研究 [J].北方園藝,2007(8):73-76.

[3]康博文,王得祥,劉建軍,等.城市不同綠地類(lèi)型降溫增濕效應(yīng)的研究[J].西北林學(xué)院學(xué)報(bào),2005,20(2):54－56．

[4]柴一新,祝寧,韓煥金.城市綠化樹(shù)種的滯塵效應(yīng)——以哈爾濱市為例[J].應(yīng)用生態(tài)學(xué)報(bào),2002,13(9):1121-1126.

[5]郭偉,申屠雅瑾,鄭述強(qiáng),等.城市綠地滯塵作用機(jī)理和規(guī)律的研究進(jìn)展[J].生態(tài)環(huán)境學(xué)報(bào),2010(6):1465-1470.

[6]Schnabel H G.Urban forestry in Germany(德國(guó)城市林業(yè))[J].Arbor,1980,6(11):281-286.

[7]陳強(qiáng).通徑分析及其在林業(yè)試驗(yàn)統(tǒng)計(jì)分析中的應(yīng)用[J].西部林業(yè)科學(xué),1996(1):54-61.

[8]郝旺林,梁林麗,吳興,等.不同前茬冬小麥土壤呼吸特征及影響因子分析[J].環(huán)境科學(xué),2011(11):3167-3173.

[9]武小鋼,藺銀鼎,閆海冰,等.城市綠地降溫增濕效應(yīng)與其結(jié)構(gòu)特征相關(guān)性研究[J].中國(guó)生態(tài)農(nóng)業(yè)學(xué)報(bào),2008,16(6):1469-1473．

[10]李蔭堂,李志勇,方飛,等.濕地降溫增濕效應(yīng)的數(shù)值模擬研究[J].西安交通大學(xué)學(xué)報(bào),2007,41(7):825-829．

[11]周述明.成都市城市街道綠化景觀(guān)評(píng)價(jià)及其環(huán)境效益研究[D].雅安:四川農(nóng)業(yè)大學(xué),2003.

[12]周志翔,邵天一,唐萬(wàn)鵬,等.城市綠地空間格局及其環(huán)境效應(yīng)——以宜昌市中心城區(qū)為例[J].生態(tài)學(xué)報(bào),2004,(02):186-192.