張斌斌 伍文忠 孫豐賓 齊鋒 晏海 邵鋒

摘要：文章以浙江農(nóng)林大學東湖校區(qū)內(nèi)3種不同植物配植類型綠地為對象，采用定點觀測法，研究了不同配植類型綠地對PM2.5濃度的影響，總結了冬季不同溫度、相對濕度、風速及光照強度等氣象因子條件下綠地內(nèi)PM2.5濃度的變化規(guī)律。研究結果表明：同一時段PM2.5濃度大小依次為復層混交林>喬草>疏林草坪，同一配植類型綠地內(nèi)PM2.5濃度上午顯著大于下午;植物群落結構特征指標與PM2.5的聚集和擴散具有顯著相關性，PM2.5濃度與郁閉度、種植密度、常綠樹種數(shù)量占比成正比關系;不同綠地內(nèi)PM2.5濃度均呈“L”型曲線變化規(guī)律;各氣象因子對PM2.5濃度的影響能力大小依次為相對濕度>溫度>風速>光照強度，其中PM2.5濃度與溫度及風速呈負相關、與相對濕度呈正相關、與光照強度無明顯相關性。

關鍵詞：植物配植類型，PM2.5濃度，氣象因子，相關性分析，變化規(guī)律

DOI： 10.12169/zgcsly.2018.12.01.0002

隨著城市建設和經(jīng)濟發(fā)展，生態(tài)環(huán)境嚴重惡化，大氣污染成為困擾許多國家和地區(qū)的重大環(huán)境問題[1-3]。城市粉塵來源眾多，成份復雜多樣[4-5]。PM2.5因其具有粒徑小、重量輕、比表面積大等諸多特性不僅能在空氣中長時間懸浮、凝聚，且表面極易攜帶有毒有害物質(zhì)，這些物質(zhì)被人體吸收后長時間積存在體內(nèi)，對健康造成極大危害[6-11]。受當今技術水平的限制，從源頭治理PM2.5污染還不現(xiàn)實，因此，利用城市綠地滯塵緩解大氣粉塵污染是最佳的選擇[12-13]。

城市綠地為人們提供休閑、娛樂場所的同時還能起到凈化空氣的作用[14]。Nowak等[15]對城市綠地滯塵效益進行研究發(fā)現(xiàn)，綠化植物能有效去除大氣中的顆粒物。城市綠地的滯塵效益主要取決于綠地中的植物個體和不同類型的植物群落[16-17]。諸多學者研究表明，園林植物因其葉片結構、葉片性能等表現(xiàn)出不同的特征，其滯塵方式也有較大差異[18-21]。Baker等[22]通過對不同類型綠地的滯塵能力研究后發(fā)現(xiàn)，喬灌草型的綠地滯塵效果最好。在我國，PM2.5污染北方大于南方，研究熱點集中在京津冀、長三角、華南沿海等區(qū)域[23]。作為長三角經(jīng)濟圈的重要組成部分，杭州的城市化發(fā)展迅猛，大氣污染日益嚴重，有必要開展綠地滯塵方面的研究。

1材料與方法

1.1實驗地概況

實驗地位于杭州市臨安區(qū)浙江農(nóng)林大學東湖校區(qū)內(nèi)（ E119°73'47”，N30°26'28”），距臨安主城區(qū)約2.5 km，校區(qū)總面積約146hm2。校園內(nèi)植物配植類型多樣、結構穩(wěn)定，植物種類達3 000余種。經(jīng)現(xiàn)場實地調(diào)查，選取3種杭州地區(qū)常見植物配植類型的綠地作為研究對象，分別為疏林草坪（3 500 m2）、喬草型綠地（3 000 m2）（以下簡稱喬草）和復層混交林（2 500 m2），并以鋪地廣場為對照點。

1.2研究方法

1.2.1 PM2.5濃度和氣象因子監(jiān)測

采用4臺微電腦粉塵儀（LD-5C[B]，北京綠林創(chuàng)新數(shù)碼科技有限公司）監(jiān)測4個樣地內(nèi)PM2.5濃度，儀器架設高度距離地面約為1.5 m（人體呼吸高度）。采用風速儀（MS6252B，深圳華誼智測科技股份有限公司）測定對照點處的溫度、相對濕度、風速等氣象數(shù)據(jù)，儀器與粉塵儀水平距離0.5 m，架設高度與粉塵儀一致。采用手持式照度計（ZDS-10，上海市嘉定學聯(lián)儀表廠）測定光照強度。實驗時間為2017年12月、2018年1月和2月，每月選取晴朗、靜風天氣監(jiān)測2d，PM2.5濃度和氣象因子每天同步監(jiān)測8.5 h（8：00-16：30） [24]。光照強度從早上8：00開始，每整點測定一次，每天獲得10個數(shù)據(jù)。每月各類數(shù)據(jù)取其兩天的平均值。

1.2.2植物群落結構特征指標計算

本實驗研究的植物群落結構特征指標包括郁閉度、喬木平均高度、種植密度、常綠樹種數(shù)量占比及植物的規(guī)格。郁閉度測算以樹冠投影法作為依據(jù)，即郁閉度=群落樹冠投影總面積/群落面積[25]。在正午時分即太陽高度角為36°時，將航拍無人機（御MAVIC AIR.深圳市大疆創(chuàng)新科技有限公司）定位在垂直群落中心點的適合高度處俯拍群落影像，并將獲得的影像按照一定比例精準繪制在AutoCAD軟件中，通過軟件計算出群落的郁閉度;喬木平均高度=群落內(nèi)植株高度總和/植株總數(shù)量：種植密度=群落內(nèi)植株總數(shù)量/面積：常綠樹種數(shù)量占比=常綠樹種數(shù)量/植株總數(shù)量;群落中的植物規(guī)格借助手持式激光測距儀（UT391A，深圳市美鑫儀器儀表電子有限公司）和皮尺測得。

1.2.3數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析

利用Microsoft Excel 2013對實驗數(shù)據(jù)進行整理，將3個月所收集到的各綠地內(nèi)PM2.5濃度和各氣象因子數(shù)據(jù)求取平均值。利用Origin 9.0繪制PM2.5濃度和各氣象因子的動態(tài)變化圖及PM2.5濃度與溫度、相對濕度的趨勢擬合圖，同時使用SPSS 19.0對不同配植類型綠地內(nèi)的PM2.5濃度進行方差分析及與各氣象因子的Pearson相關性分析。

2結果與分析

2.1植物群落結構特征對PM2.5濃度的影響

對3種植物配植類型綠地內(nèi)的PM2.5濃度進行方差分析，結果見表1。同一時段復層混交林內(nèi)PM2.5濃度顯著高于其他類型的綠地，PM2.5濃度基本符合復層混交林>喬草>疏林草坪這一規(guī)律。對同一類型綠地而言，PM2.5濃度上午顯著大于下午。PM2.5濃度與植物配植類型的群落結構特征有密切關系（表2）。

復層混交林內(nèi)郁閉度最大、喬草次之、疏林草坪最小，排列順序與各配植類型綠地內(nèi)的PM2.5濃度的大小順序一致，說明郁閉度與PM2.5濃度變化成正比關系。這是因為郁閉度較高的綠地內(nèi)部空氣對流較弱，難以形成大氣顆粒物三維輸送的通道，不利于大氣顆粒物的稀釋擴散[26]。對3種配植類型綠地的喬木平均高度與PM2.5濃度大小進行對比發(fā)現(xiàn)，復層混交林喬木平均高度最低，PM2.5濃度最高，喬草喬木平均高度最高，PM2.5濃度居中，疏林草坪喬木平均高度居中，PM2.5濃度最低。喬木平均高度直接決定綠地內(nèi)不同垂直高度處大氣顆粒物的分布，喬木層越高，大氣顆粒物垂直向上擴散的量越大，因此人體呼吸高度處的大氣顆粒物濃度就越低[27]。疏林草坪內(nèi)郁閉度小，PM2.5顆粒物容易被稀釋擴散，所以PM2.5濃度最低。種植密度、常綠樹種數(shù)量占比這2個指標與PM2.5濃度成正比，即種植密度越大，PM2.5濃度越大，常綠樹種數(shù)量占比越大，PM2.5濃度越大。

綜上所述，復層混交林內(nèi)PM2.5濃度最高，說明該配植類型的綠地能有效截留大氣顆粒物，對周圍環(huán)境的空氣凈化起到較大作用。喬草型由于喬木層高度較高，林下空間較為通透，林內(nèi)空氣質(zhì)量較佳，是理想的園林游憩空間。疏林草坪最為空曠，大氣顆粒物易受到相對濕度、風速等氣象因子的綜合影響，而不易懸浮在草坪上空，因此，疏林草坪等空曠的綠地對PM2.5的疏散和傳送具有重要作用。

2.2不同氣象因子對綠地內(nèi)PM2.5濃度的影響

冬季3種配植類型綠地內(nèi)PM2.5濃度受綜合因素影響均呈現(xiàn)出“L”型曲線的變化規(guī)律，上午濃度明顯高于下午。通過對氣象因子與PM2.5濃度的Pearson相關性分析發(fā)現(xiàn)，溫度、相對濕度、風速與PM2.5濃度呈極顯著相關性，其中PM2.5濃度與溫度及風速呈負相關、與相對濕度呈正相關、與光照強度無明顯相關性，各氣象因子與綠地內(nèi)PM2.5濃度相關性大小為相對濕度>溫度>風速>光照強度（表3）。

2.2.1溫度

溫度與各綠地內(nèi)的PM2.5濃度呈極顯著負相關。8：00-13：30受太陽輻射作用，溫度急劇上升，之后平緩下降。8：00-9：30和13：30-14：30這2個時間段PM2.5濃度變化與溫度呈正相關，其余時間保持著負相關的變化趨勢（圖la），此外，這2個時間段所呈現(xiàn)的結果不僅受溫度的影響，還受其他因素影響，且影響能力大于溫度。

為驗證冬季不同配植類型綠地內(nèi)的PM2.5濃度與溫度的線性關系，將PM2.5濃度與相應溫度進行趨勢擬合，所得方程為v= 176.75555 -5. 78221x（ R2=0. 52251）（圖lb）。結果表明，冬季PM2.5濃度與溫度擬合度較高，存在一定的線性關系。

2.2.2相對濕度

各綠地內(nèi)的PM2.5濃度與相對濕度在時間上表現(xiàn)出較明顯的同步性（圖2a）。8：00-12：30相對濕度出現(xiàn)短暫的急劇上升后開始快速下降.PM2.5濃度受相對濕度的影響出現(xiàn)同樣的變化規(guī)律，但到達最大值的時間較相對濕度有所延后。12：30-16：00相對濕度先緩慢升高而后降低，溫度則保持緩慢下降趨勢，PM2.5濃度也表現(xiàn)出與相對濕度同步的變化規(guī)律，但PM2.5濃度的增加時間較相對濕度的上升時間有所縮短，這可能是樣地附近水體受到某種因素的影響使這一時段內(nèi)的相對濕度上升造成的，但由于正午以前地表受太陽輻射的影響而被持續(xù)加熱使PM2.5濃度在上升不久后便開始下降。16：00后.PM2.5濃度隨著相對濕度的升高而再次出現(xiàn)回升的趨勢。這是因為此時太陽輻射逐漸消失，空氣中水分增加，PM2.5吸附水分后向下沉降，加上冬季下午地表溫度與空氣中的溫度降低速度不同，形成上部高溫下部低溫的逆溫環(huán)境，上部空間的PM2.5受到由上往下的氣流作用開始在下部空間凝聚，長時間懸浮于空氣中，導致冬季夜間的PM2.5濃度逐漸增高。綜上分析，相對濕度與PM2.5濃度呈極顯著正相關性，影響能力要大于溫度。

將PM2.5濃度與相應相對濕度進行趨勢擬合，所得擬合方程為y= 2.16872x+8.14425（R2=0. 64268）（圖2b）。結果表明，冬季PM2.5濃度與相對濕度擬合度較與溫度的擬合度高，線性關系在4個氣象因子中表現(xiàn)最強。

2.2.3風速

冬季風速較低，日均值在0.4 m/s左右，最大不超過1m/s。8：00-9：30和13：30-14：30這2個時間段PM2.5濃度變化與風速呈正相關，其余時間為負相關的變化趨勢（圖3）。這說明風能有效降低大氣中的PM2.5濃度，但在微風天氣條件下（風速小于2 m/s）相對濕度對PM2.5濃度的影響要大于風速。

3結論與討論

3.1結論

同一時間段內(nèi)，3種植物配植類型綠地內(nèi)PM2.5濃度大小排序為復層混交林>喬草>疏林草坪，同一配植類型綠地內(nèi)PM2.5濃度上午顯著大于下午。群落結構特征指標與綠地內(nèi)PM2.5濃度大小有較為明顯的關系。郁閉度、種植密度、常綠樹種數(shù)量占比與PM2.5濃度變化成正比關系。郁閉度大、種植密度高、常綠樹種數(shù)量占比大的綠地內(nèi)PM2.5濃度也大，該種綠地能有效地清除周圍環(huán)境中的大氣顆粒物。喬木平均高度越高的綠地，人體呼吸高度處的PM2.5濃度越低，可作為理想的園林休憩空間。疏林草坪最為空曠，對PM2.5起到有效疏散和傳送作用。

冬季綠地內(nèi)的PM2.5濃度受氣象因子的影響均呈現(xiàn)“L”型曲線的變化規(guī)律。在微風天氣條件下，風速對PM2.5濃度的影響能力次于相對濕度和溫度，影響能力大小排序為相對濕度>溫度>風速>光照強度，其中PM2.5濃度與溫度及風速呈負相關、與相對濕度呈正相關、與光照強度無明顯相關性。

3.2討論

不同植物配植類型綠地內(nèi)PM2.5濃度有較大差異。李新宇等[28]在研究公園綠地PM2.5濃度變化規(guī)律中得出的結論為喬灌草型綠地內(nèi)PM2.5濃度最大，其次為喬草型綠地，最后為草坪。吳志萍等[29]通過實驗研究也得出了相似結論。這都與本文研究結果一致。也有較多研究得出了不同的結論，如李新宇等[30]在北京4個公園中選取了多種不同配置類型綠地進行滯塵實驗研究，得出喬草型綠地內(nèi)PM2.5濃度最低，其次為結構較為復雜的綠地，草坪內(nèi)PM2.5濃度最大。陳自新、張新獻等[31-32]研究結果為復層結構綠地內(nèi)PM2.5濃度最低。本文只對3種配植類型綠地進行研究，所得結果并不能全面反映群落結構特征與PM2.5濃度關系，須待進一步深入研究。

氣象因子是動態(tài)多變的，且各因子之間還相互影響。本文在研究氣象因子對PM2.5的影響時，沒有采取試驗控制，在未來研究中，應對大氣環(huán)境進行模擬，在精準控制其他因子條件下分析單個氣象因子對PM：，濃度的影響。

參考文獻

[1]李少寧，劉斌，魯笑穎，等北京常見綠化樹種葉表面形態(tài)與PM2.5吸滯能力關系[J].環(huán)境科學與技術，2016，39（ 10）：62 -68

[2]陳仁杰，陳秉衡，闞海東.我國113個城市大氣顆粒物污染的健康經(jīng)濟學評價[J].中國環(huán)境科學，2010，30（3）：410-415

[3]江勝利，金荷仙，許小連.園林植物滯塵功能研究概述[J].林業(yè)科技開發(fā)，2011，25（6）：5-9.

[4]劉永春，賀泓.大氣顆粒物化學組成分析[J].化學進展，2007，19（10）：1620-1631.

[5]黃小歐.PM2.5的研究現(xiàn)狀及健康效應[J].廣東化工，2012，39（5）：292-293+299.

[6]王兵，張維康，牛香，等.北京10個常綠樹種顆粒物吸附能力研究[J].環(huán)境科學，2015，36（2）：408-414.

[7]康曉明，崔麗娟，趙欣勝，等.北京市濕地削減大氣細顆粒物PM2.5功能[J].生態(tài)學雜志，2015，34（10）：2807-2813

[8] KUNZLI N，MUDWAY I S，COTSCHI T，et al.Comparison of oxi-dative properties，light absorhance，and total and elemental massconcentration of ambient PM2.5 collected at 20 European sites[J].Environmental Health Perspectives，2006，114（5）：684-690.

[9]趙松婷，李新宇，李延明.北京市常用同林植物滯留PM2.5能力的研究[J].西北林學院學報，2016，31（2）：280-287.

[10]常雷剛，金荷仙，華海鏡.杭州綜合醫(yī)院PM2.5濃度變化規(guī)律研究[J].西北林學院學報，2014，29（2）：237-242.

[11]常亞敏，閆蓬勃，楊軍北京地區(qū)控制PM2.5污染的城市綠化樹種選擇建議[J]中國園林，2015，31（1）：69-73.

[12]張靈藝，秦華.城市園林綠地滯塵研究進展及發(fā)展方向[J].中國園林，2015，31（1）：64-68.

[13]李新宇.趙松婷，李延明，等北京市不同主干道綠地群落對大氣PM2.5濃度消減作用的影響[J].生態(tài)環(huán)境學報，2014，23（4）：615-621

[14]吳志萍，王成.城市綠地與人體健康[J]世界林業(yè)研究，2007，20（2）：32-37.

[15] NOWAK D J，HIRABAYASHI S，BODINE A， et al.ModeledPM25 removal by trees in ten U.S.cities and associated healtheffects[J].Environmental P.llution ，2013 ，178： 395 -402

[16]郭偉，申屠雅瑾，鄭述強，等.城市綠地滯塵作用機理和規(guī)律的研究進展[J].生態(tài)環(huán)境學報，2010，19（6）：1465-1470.

[17]于璐，王譽潔，孫豐賓，等植物群落不同垂直高度對PM2.5濃度的影響[J].中國城市林業(yè)，2019，17（1）：1-5.

[18] SHARMA S C，ROY R K.Creen belt-an effective means of miti-gating industrial pollution[J].Indian Joumal of EnvironmentalProteetion ，1997，17（ 10）：724-727

[19]柴一新，祝寧，韓煥金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，2002，13（9）：1121-1126

[20] MCPHERSON E G，SCO FT K I，SIMPSON J R.Estimating costeffectiveness of residential yard trees for improving air quality inSacramento， California， using existing models[J].AtmosphericEnvironment，1998，32（1）：75-84.

[21] FREER-SMITH P H， BECKEIT K P，TAYLOR G.Depositionvelocities to Sorbus aria，Acer campestre，Populus deltoidesX tri-chocarpa ‘Beaupre’，Pin，u.s n，igra and X Cupressocyparisteylandii for coarse，fine and ultra-fine particles in the urban en-vironment[J].Environment Pollution ，2005 ，133（1）：157- 167.

[22] BAKER W L.A review of models of landscape change[J] .Land-scape Ecology，1989，2（2）：111-133.

[23]潘竟虎，張文，李俊峰，等.中國大范圍霧霾期間主要城市空氣污染物分布特征[J].生態(tài)學雜志，2014，33（ 12）：3423 -3431.

[24]陳博北京地區(qū)典型城市綠地對PM2 5等顆粒物濃度及化學組成影響研究[D]北京：北京林業(yè)大學，2016.

[25]李永寧，張賓蘭，秦淑英，等.郁閉度及其測定方法研究與應用[J].世界林業(yè)研究，2008，21（1）：40-46

[26] RIES K，EICHHORN J.Simulation of effects of vegetation on thedispersion of pollutants in street canyons[J].MeteorologischeZeitschrift ，2001 ，10（4）：229- 233.

[27]陳博，徐琰，李志強，等植物配置方式對公同綠地調(diào)控p（ PM2.5）的影響[J]北方園藝，2017（14）：79-85.

[28]李新宇，趙松婷，李延明北京北小河公園綠地PM2 5濃度變化規(guī)律[J].園林，2013（6）：20-23.

[29]吳志萍，王成，侯曉靜，等6種城市綠地空氣PM2.5濃度變化規(guī)律的研究[J].安徽農(nóng)業(yè)大學學報，2008，35（4）：494-498.

[30]李新宇，趙松婷，郭佳，等公園綠地植物配置對大氣PM2.5濃度的消減作用及影響因子[J].中國園林，2016，32（8）：10-13.

[31]陳自新，蘇雪痕，劉少宗，等.北京城市園林綠化生態(tài)效益的研究（3）[J].中國園林，1998，14（3）：53-56

[32]張新獻，古潤澤，陳自新，等.北京城市居住區(qū)綠地的滯塵效益[J]北京林業(yè)大學學報，1997，19（4）：12-17.

收稿日期：2018-12-01

基金項目：國家自然科學基金“基于局地氣候區(qū)分類的城市熱環(huán)境時空變化特征及其主要景觀驅(qū)動因子研究”（ 51508515）

第一作者：張斌斌（1992-），男，碩士，研究方向為園林植物應用與園林生態(tài)。E-mail： 394522474@ qq.com

通信作者：邵鋒（1979 -），男，博士，副教授，碩士生導師，研究方向為園林植物應用與園林生態(tài)。E-mail： shaofeng79@slna.com