冬季不同植物群落對大氣顆粒物濃度的阻滯作用

張凌 郭悅 唐蒲霞 趙佳倫 王冬夢 劉藝平 孔德政

摘要為探討不同植物群落對大氣顆粒物濃度的影響，以鄭州市金水區為例，在2020年冬季（2020年12月—2021年2月）對園林綠化區（數碼公園）、居住區（正弘·藍堡灣）、文教區（河南農業大學）內植物群落的PM 2.5和PM 10質量濃度及氣象因子（溫度、相對濕度和風速）進行監測．結果表明：每個功能區中不同樣地之間的 PM 2.5、PM 10質量濃度日變化趨勢基本一致，一般為早高晚低;不同植物群落之間PM 2.5和PM 10質量濃度存在顯著差異性，其中廣場樣地與其他樣地的差異性最顯著;3個功能區中各樣地對PM 2.5和PM 10質量濃度的阻滯率均表現為喬灌草結構最高，喬灌結構和喬草結構次之，且多表現為喬灌樣地大于喬草樣地，灌草結構和草坪最低;研究區域PM 2.5、PM 10質量濃度與溫度呈負相關，與相對濕度呈正相關，與風速呈負相關．

關鍵詞城市功能區;城市綠地;植物群落;大氣顆粒物濃度

中圖分類號

X513

文獻標志碼

A

收稿日期

2021-09-07

資助項目

國家自然科學基金（31600579）;河南省科技攻關計劃（202102110234）;河南省高等學校重點研究項目（21A220003）

作者簡介張凌，女，講師，研究方向為風景園林規劃設計．125481553@qq.com

孔德政（通信作者），男，博士，教授，研究方向為風景園林規劃設計．kzxy303@163.com

0 引言

近年來，隨著我國城市化進程的加快，霧霾天氣不斷發生．顆粒物（PM）作為霧霾產生的罪魁禍首之一，是許多城市大氣環境的主要污染物［1-2］．河南省是中國最嚴重的空氣污染地區之一［3］．根據鄭州市人民政府統計結果發現：2013—2018年區域空氣污染主要以顆粒物污染為主，其中PM 2.5、PM 10、NO 2、O 3年均濃度均超過國家二級標準限值，超標現象嚴重；此外研究區域季節特征顯著，秋冬季是鄭州市霧霾天氣的高發季節，污染物主要以PM 2.5、PM 10為主［4］．

研究發現，植物對于大氣顆粒物具有阻滯和吸收作用，是改善空氣環境質量的有效措施之一［5］．不同植物群落對顆粒物的消減能力不同［6］．楊貌等［7］在春季城區道路不同綠地配置模式對大氣顆粒物的消減作用中提出，復合配置模式比單一配置模式下空氣顆粒物濃度穩定程度高．劉宇等［8］在夏季不同結構綠地對PM 2.5濃度的影響研究中提出，由喬木組成的郁閉度高和地被覆蓋高的垂直復層結構能有效降低 PM 2.5濃度水平．目前國內學者大多從同一場地對不同植物群落的PM 2.5、PM 10濃度進行研究［9-11］，研究對象較少易造成結果具片面性，此外PM 2.5、PM 10季節特征顯著，冬季質量濃度最高［12］，因此研究不同場地冬季顆粒物濃度變化具有現實意義．本研究從鄭州市金水區選取3個功能區，從每個功能區選取典型植物群落監測其空氣顆粒物濃度及氣象因子變化，分析不同功能區、不同植物群落、環境因子等多個方面與顆粒物濃度變化的關系，比較冬季不同植物群落內的大氣顆粒物變化情況及其阻滯顆粒物的能力，為改善城市環境空氣質量提供理論和實踐依據．

1 試驗場地與研究方法

1.1 試驗場地

研究區域位于鄭州市金水區（113°40′～113°47′E，30°50′～34°57′N）．該區域屬溫帶大陸性季風氣候，四季分明，日照時間長，自然降水偏少．主要氣候特征是：春季干旱多風，冷暖無常;夏季炎熱多雨，水熱同期;秋季涼爽，日照充足;冬季干燥，風多雪少．年平均氣溫14.8 ℃，降雨量586.1 mm/a，日照2 052.6 h/a．截至2021年，金水區常住人口161.7萬，是河南全省人口最多、經濟最發達的城區．但隨著人車流量的增加及化石燃料的燃燒，大氣環境污染問題也日益嚴重．

研究區域包括園林綠化區的數碼公園、居住區的正弘·藍堡灣和文教區的河南農業大學校園．每個功能區選擇5～6個監測樣地．各樣地監測點選擇鄭州市具有典型性和代表性的植被類型，主要以女貞、國槐、懸鈴木等喬木結合本土灌木和沿階草等地被草坪形成，其中喬木層高度約為8～12 m，灌木層高度約為0.5～1.5 m，蓋度約為55％．

數碼公園地處金水區東風路與渠西路交叉口，北臨東風渠．總占地面積17.2畝，綠地率約68.8％．園區內植物群落整體空間分布均勻，以半閉合闊葉多層結構、半閉合闊葉單層結構和針闊葉混交林多層結構為主．

正弘·藍堡灣位于東風路花園路，總占地面積431.199畝，綠地率約51.8％．場地周邊用地為寫字樓、商業街區等．居住區內高樓林立，場地內綠化條件好，植物種類豐富，相間分布于道路兩旁，多為觀賞植物群落．

河南農業大學位于金水區文化路街道，總占地面積330.6畝，綠地率約40％．校園內植物種類多樣性較高，有56科89屬121種．其中喬木占比最多，達60種且以懸鈴木為主，灌木中大葉黃楊數量最多，草坪地被種類較少．

本實驗選取的每個樣方為20 m×10 m，除數碼公園外，其他功能區沒有合適的草坪區域，因此未選擇單一草坪下墊面，校外道路監測點位于河南農業大學東門口，與校內廣場距離較近．不同樣地情況具體如表1所示．

1.2 研究方法

在天氣晴朗微風條件下，從2020年12月至2021年2月，每月3天，對每個功能區不同監測點的PM 2.5、PM 10質量濃度及氣象因子進行監測（08：00—18：00），每隔2 h監測1次．

1）PM 2.5、PM 10質量濃度監測

采用英國Turnkey儀器公司生產的Dustmate粉塵監測儀，分辨率為0.001 mg／m3，測量范圍為0～6 000 μg／m3，每2 h的整點同步測定各監測點人體呼吸高度1.5 m處PM 2.5、PM 10的質量濃度，每個時間點在東西南北4個方向測取4次．阻滯能力用阻滯率P n來表示，它能夠直接反映出各監測點的顆粒凈化效益，計算公式為

P n=（C o-C n）／C o，

式中，C o為對照點處空氣顆粒物質量濃度，C n為公園內不同監測點空氣顆粒物質量濃度．

2）氣象因子測定

采用美國產Kestrel 4500手持自動氣象儀，測定各監測點的氣溫、相對濕度、風速等氣象因子．溫度測定范圍-30～70? ℃，分辨率0.1 ℃;相對濕度測定范圍5％～95％，分辨率為0.1％．每次在整點前后10 min內完成并在東西南北4個方向進行4次重復，測定高度為1.5 m．

2 研究結果與分析

2.1 不同植物群落內大氣顆粒物日變化

由圖1可知，各樣地中PM 2.5、PM 10質量濃度變化趨勢基本保持一致，上午08：00—10：00達到最大值，中午慢慢降低，在下午14：00或16：00達到最低值．從下午14：00開始顆粒物濃度會緩慢上升，但幅度較小，且低于早上08：00的濃度．

數碼公園中6個樣地內的PM 2.5質量濃度呈“L”型變化，早上空氣環境污染較為嚴重，PM 2.5質量濃度將近140 μg／m3，PM 10質量濃度為180 μg／m3．從08：00—14：00，PM 2.5質量濃度一直處于持續下降趨勢，14：00—18：00，PM 2.5質量濃度有緩慢回升的趨勢;而PM 10質量濃度同樣是在14：00達到最低值，隨后有緩慢回升趨勢．正弘·藍堡灣中5個樣地內的PM 2.5質量濃度變化呈現“L”型變化，PM 10呈“V”型變化，樣地Z5的PM 2.5和PM 10質量濃度最高，Z1和Z3最低，各樣地在12：00—18：00之間空氣質量較好．河南農業大學中6個樣地PM 2.5質量濃度從08：00—12：00持續下降，12：00之后各監測點PM 2.5質量濃度較為平穩，14：00是一天的低谷值，在16：00之后又有回升趨勢;而PM 10質量濃度變化不明顯，整體呈緩慢下降趨勢．整體來看各樣地中S5、S6、Z5、H5、H6顆粒物質量濃度最高且明顯高于其他樣地，而S1、S3、Z1、Z3、H1和H2質量濃度最低．對照組（樣地S5、Z5、H5）的顆粒物質量濃度相對較高．

2.2 不同植物群落內大氣顆粒物差異性分析

為了探究各樣地顆粒物濃度在冬季是否存在顯著差異，對各樣地PM 2.5、PM 10質量濃度進行方差分析，結果如圖2所示．數碼公園PM 2.5質量濃度經單因素方差分析得出F值為9.383、P<0.05．各樣地之間PM 2.5質量濃度存在顯著差異，各監測點PM 2.5質量濃度的大小順序為S5>S6>S4>S2>S3>S1;PM 10質量濃度得出F值為32.350、P<0.05，各監測點PM 10質量濃度的大小順序與PM 2.5排序一致，均為S1樣地最低，S5樣地最高．

正弘·藍堡灣PM 2.5質量濃度經單因素方差分析得出F值為6.825、P值為0.001<0.05，PM 10質量濃度得出F值為14.533、P<0.05．各監測點PM 2.5、PM 10質量濃度的大小順序為Z5>Z2>Z4>Z3>Z1．綜合上述結果可得出Z1的PM 2.5、PM 10質量濃度最低，Z5的PM 2.5、PM 10質量濃度最高．

河南農業大學和文化路PM 2.5質量濃度經單因素方差分析得出F值為4.308，P值為0.005<0.05．從總的PM 2.5質量濃度變化來看，冬季河南農業大學不同植物群落PM 2.5質量濃度存在顯著差異，校園各監測點PM 2.5質量濃度的大小順序為H6>H5>H4>H3>H2>H1;PM 10質量濃度得出F值為31.952、P<0.05，各樣地PM 10質量濃度的大小順序與PM 2.5排序一致．可以看出以常綠樹為主的闊葉喬灌草（H1）樣地內PM 2.5和PM 10質量濃度最低，而H6樣地PM 2.5和PM 10質量濃度均為最高．

2.3 不同植物群落阻滯大氣顆粒物的能力分析

不同植物群落對PM 2.5的阻滯率如圖3所示．喬灌草結構對PM 2.5的阻滯率最高，數碼公園、正弘·藍堡灣和河南農業大學中喬灌草結構對PM 2.5的阻滯率分別為33.13％、46.51％、20.80％;灌草和草坪結構最小，灌草結構阻滯率分別為16.47％、20.24％、7.84％，其中河南農業大學的植物種類較少，對PM 2.5的阻滯率最低，為7.84％，而草坪結構阻滯率僅為3.57％．在喬草結構中，數碼公園對PM 2.5的阻滯率最高，達到了22.65％．此外，同一種綠地類型對顆粒物的阻滯能力也不同，在喬灌草結構和喬灌結構中正弘·藍堡灣植物種類與層次較數碼公園、河南農業大學豐富，其對PM 2.5的阻滯率也明顯高于另外兩個樣地，阻滯率分別達到46.51％和39.77％．

不同植物群落對PM 10的阻滯率均為喬灌草結構最高，灌草和草坪結構最小，與各樣地對PM 2.5阻滯率情況相同．喬灌草結構對PM 10的阻滯率分別為33.98％、26.04％、14.44％;喬草結構對PM 10的阻滯率分別為24.59％、11.60％、10.10％;喬灌結構阻滯率分別為32.10％、19.13％、10.32％;灌草結構阻滯率分別為15.47％、11.65％、5.86％;草坪結構為5.775％．數碼公園和正弘·藍堡灣的喬灌草、喬灌結構阻滯率較高，河南農業大學內喬灌草和喬灌結構阻滯率最低．

2.4 城市不同功能區阻滯大氣顆粒物的能力分析

將各功能區中各樣地的PM 2.5、PM 10阻滯率均值作為該功能區的PM 2.5、PM 10阻滯率，可得各功能區對PM 2.5、PM 10阻滯率情況（圖4）．整體來看數碼公園和正弘·藍堡灣的阻滯PM 2.5和PM 10的能力要高于河南農業大學．各功能區對PM 2.5阻滯率由大到小為正弘·藍堡灣、數碼公園、河南農業大學，阻滯率分別為18.88％、15.4％、13.14％;對PM 10阻滯率由高到低為數碼公園、河南農業大學、正弘·藍堡灣，阻滯率分別為14.14％、11.38％、8.11％．

2.5 大氣顆粒物濃度與氣象因子的相關性分析

為探究不同植物群落內PM 2.5、PM 10濃度與氣象因子的相關關系，對各樣地的PM 2.5、PM 10質量濃度和氣象因子數據（溫度、相對濕度、風速）作相關性分析．

由表2可知：冬季河南農業大學、數碼公園、正弘·藍堡灣中觀測樣地PM 2.5質量濃度與溫度呈顯著負相關，而校外道路PM 2.5質量濃度與溫度不呈相關性;PM 10質量濃度與溫度均不呈相關性．空氣相對濕度是影響顆粒物濃度的一個重要指標，研究發現冬季大部分樣地PM 2.5質量濃度與相對濕度呈顯著正相關，少量樣地與PM 2.5質量濃度不呈相關性;PM 10質量濃度同樣與相對濕度呈正相關，但與PM 2.5相比相關性較低，僅有少部分樣地PM 10質量濃度與相對濕度呈顯著正相關，因此PM 2.5與PM 10質量濃度與相對濕度均呈正相關．風速對于顆粒物在空氣中的擴散具有重要影響，冬季部分樣地中PM 2.5、PM 10質量濃度均與風速呈顯著負相關，風速越大，研究區域PM 2.5、PM 10質量濃度則會越低［13］．

3 討論與結論

本研究得出PM 2.5、PM 10質量濃度日變化一般呈現出早高晚低的特征，這與張建設等［14］、任曉旭等［15］的研究相似，造成這種日變化的主要原因是：夜晚低氣溫下容易產生逆溫層，空氣顆粒物PM 2.5和PM 10在底層沉淀聚集，導致觀測初始的PM 2.5和PM 10質量濃度較高;太陽上升后，地溫逐漸升高，形成暖氣團，攜帶細顆粒物逐漸上升到 1.5 m 以上，因此各樣地 PM 2.5、PM 10質量濃度總體變化呈下降趨勢［16］．在監測快結束時下班高峰期到來，逐漸增多的車流量以及機動車尾氣塵，導致了 PM 2.5、PM 10質量濃度緩慢回升的趨勢［17］．

劉暢等［18］在東北林業大學不同植物群落對大氣顆粒物濃度的消減作用中發現，層次合理、植被豐富的綠地配置模式對顆粒物的消減效果明顯．本研究發現不同植物群落內PM 2.5和PM 10質量濃度存在顯著差異，其中植被較為單一的廣場和草坪樣地的PM 2.5、PM 10質量濃度與其他樣地的差異性最顯著．綜合幾個功能區的顆粒物濃度變化情況，發現郁閉度較高、具有多層植物且林下蓋度較高的群落，PM 2.5和PM 10質量濃度較低，表明復合群落結構的綠地對顆粒物滯塵能力大于單一群落結構的綠地．

本文比較了各樣地和各功能區不同植物群落對顆粒物的阻滯率，發現3個功能區中各樣地對PM 2.5和PM 10的阻滯率均表現為喬灌草最高，喬草結構和喬灌結構次之，且多表現為喬灌樣地大于喬草樣地，灌草結構最低，草坪樣地滯塵能力最弱．這與多位學者［19-20］的研究結果相似．研究還發現，各功能區阻滯PM 2.5的能力要略大于PM 10．

在PM 2.5、PM 10質量濃度與氣象因子相關性分析中發現，氣象因素對顆粒物濃度有著顯著影響．受太陽輻射的影響，隨著氣溫逐漸升高，顆粒物隨著空氣對流向上擴散，進而使得顆粒物濃度降低．此外，研究發現PM 2.5、PM 10質量濃度與相對濕度呈顯著正相關關系，且各樣地間相對濕度與PM 2.5、PM 10質量濃度的相關性最顯著，表明相對濕度是影響顆粒物濃度的重要因素，這與趙松婷等［21］、趙晨曦等［22］的研究基本一致．風速通過影響對流運動對顆粒物濃度變化產生影響．而王會霞等［23］在研究中發現風速過高或過低時，植物滯塵能力都會減弱，只有在合適風速時，才能夠更好地阻滯顆粒物．本研究中風速均為小風，各樣地中PM 2.5、PM 10質量濃度與風速呈顯著負相關，隨著風速的增大，顆粒物濃度降低．此外有學者研究發現PM 2.5、PM 10、PM 1、TSP這4種顆粒物與風速、最大風速、平均風速、氣溫、光照強度、相對濕度的關系趨勢并不是一直相同的[22]．因此，對于單一氣象因子影響大氣顆粒物濃度變化的研究，也是今后研究的具體方向．

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Blocking effects of plant communities on atmospheric particles in winter

ZHANG Ling1 GUO Yue1 TANG Puxia1 ZHAO Jialun1 WANG Dongmeng1 LIU Yiping1 KONG Dezheng1

1College of Landscape Architecture and Art，Henan Agricultural University，Zhengzhou 450002

Abstract To explore the blocking impact of plant communities on atmospheric particulate matters，we monitored the PM 2.5 and PM 10 concentrations and related meteorological factors near plant communities in three functional areas of Zhengzhous Jinshui district，which were garden area （Digital Park），residential area （Zhengzhou Blue Bay），and cultural ＆ educational area （Henan Agricultural University）.The monitoring period covered a whole winter from December 2020 to February 2021.The results indicated that the diurnal variation trends of PM 2.5 and PM 10 concentrations were basically the same for all sampling plots，which were generally high in early morning and low in evening;obvious differences in PM 2.5 and PM 10 concentrations were observed among plant communities，which were most significant between the square plot and other plots;for the three functional areas，the blocking of PM 2.5 and PM 10 were all the strongest by the combined structure of arbor，shrub and grass，followed by arbor ＆ shrub and arbor ＆ grass structures，and the lowest by structure of shrub ＆ grass and single structure of grass;the PM 2.5 and PM 10 concentrations were observed to be negatively correlated with temperature and wind speed，and positively correlated with relative humidity.

Key words city functional area;urban green space;plant community;atmospheric particulate matter concentration