夏季不同结构绿地空气PM2.5浓度与气候因子关系

刘 宇，黄 旭，偶 春，韩浩章，3

（1.宿迁学院 二系，江苏 宿迁223800；2.阜阳师范学院 生物系，安徽 阜阳236037；3.南京农业大学 园艺学院，江苏 南京210095）

近年来，空气悬浮颗粒物已成为城市空气首要污染物，其中细颗粒物（PM2.5）对人体的危害更大，受到社会各界广泛关注［1-2］。城市绿地除具遮阴、降温、增湿等功能之外，还被称为“天然的空气过滤器”，能有效提高人体的舒适度［3-4］。从20世纪中期开始，国外许多城市以及北京、上海、无锡等地对空气PM2.5浓度已开展相关研究，主要集中在来源分析［5-6］、动态变化［7-8］、健 康 效益［9-10］等 方面，但在 夏季高温条件下，对不同结构绿地内PM2.5浓度及其与气候因子关系的相关研究甚少，在苏北地区几乎没有。因此，对宿迁市不同结构绿地及对照内PM2.5浓度和重要气候因子进行监测，重点进行了气候因子对空气PM2.5浓度影响的定量定性分析，以期为科学指导绿地规划和帮助市民合理开展游憩活动提供参考。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

试验地点均选在宿迁学院东侧，以减少地形、地理位置差异，试验地点相邻，样地结构与特征见表1。

1.2 研究方法

监测指标有空气PM2.5浓度、温度、相对湿度、光照强度、风速。时间从2014年7月3日至9日，在日常游憩的时间段内（7：00-21：00），以无绿化的水泥铺装广场为对照点，间隔2h在6个样地和对照点中心位置同步观测，每个时段按不同方向重复测量3次，取平均值为该时段的实际观测值。采样高度为距离地表1.5m处，与成人呼吸高度基本一致。实验仪器使用中瑞科诺公司设计生产的手持式PM2.5测试仪检测空气PM2.5浓度，采用浙江托普仪器有限公司制造的DJL-18温湿光三参数记录仪测定温度、湿度和光照强度，采用天津市福元铭仪器设备有限公司制造的DEM6型三杯风向风速表测定风速。

表1 不同结构绿地监测点的基本情况Table 1 Basic situations of different green spaces monitored

1.3 数据处理

采用SPSS14.0软件进行单因素方差分析和相关性分析，并用最小显著差数法（LSD）检验数据之间的差异性，采用EXCEL2007绘图。

2 结果与分析

2.1 不同结构绿地PM2.5浓度的日变化

不同结构绿地及对照点内空气PM2.5浓度在日常游憩时间段内（7：00-21：00）日变化均明显，除乔灌草绿地类型外，其他绿地日变化总体趋势基本相似，呈现“M”型，即白天高，晚上低，白天呈双波峰形式，然后开始连续下降；从图1可知，第1个波峰在9：00左右，第2个波峰在13：00左右；而乔灌草日变化趋势呈现倒“V”型，即为单波峰，最高点出现在13：00左右，这可能是乔灌草绿地面积较大，伴随温度升高，复层结构使细颗粒物不易扩散等因素影响。

2.2 不同结构绿地间PM2.5浓度的分析

图1 不同结构绿地空气PM2.5浓度日变化特征Fig.1 Characteristics of PM2.5air concentration diurnal variation of different greenbelts

对不同结构绿地以及对照点内PM2.5浓度进行方差分析和多重比较，结果表明，PM2.5浓度均值从大到小的顺序是对照、草地、篱草、大阔叶乔草、乔灌草、针叶乔草、小阔叶乔草。对照、草地、篱草内PM2.5浓度均显著高于其他绿地类型；大阔叶乔草和乔灌草显著高于针叶乔草和小阔叶乔草，说明由乔木组成的郁闭度高和地被覆盖高的绿地结构能有效降低PM2.5浓度水平，改善空气质量；针叶乔草和小阔叶乔草低于乔灌草垂直复层结构，相对于多层结构的绿地，四季常绿的雪松林能分泌油脂等物质，吸附细微颗粒效果更稳定［11］，同时针叶树的叶面积相对较大，枝叶结构复杂，阻滞PM2.5能力更高［12-13］；而小阔叶乔草中植物分支点较低，郁闭度大，湿度高，截滞细微颗粒作用明显，故在本研究中，小阔叶乔草PM2.5平均浓度最低。

2.3 影响空气PM2.5浓度的气候因子分析

在不同结构绿地中，气候因子对PM2.5浓度有重要的影响，基于测量得到的数据，对不同范围的相对湿度、温度、光照强度和风速与空气PM2.5浓度对比分析，其中相对湿度以差值5%划分为7个区段，温度每相差2℃划分为5个区段，光照强度以相差3 000lx划分为6个区段，风速以相差0.2m·s-1划分为6个区段，通过分析得到图2和表3。

表2 不同结构绿地空气PM2.5浓度方差分析与多重比较Table 2 Variance analysis and multiple comparison of PM2.5 concentrations in different green spaces

图2 主要气候因子不同范围内PM2.5浓度变化Fig.2 Changes of PM2.5concentration with in different ranges of climate factors

表3 不同结构绿地空气PM2.5浓度与主要气候因子的相关系数Table 3 The correlation coefficients of PM2.5concentrations and main climate factors

2.3.1 相对湿度 由图2（a）可知，随着湿度的变化，PM2.5浓度呈现波浪形趋势；相对湿度在＜60%区间内，PM2.5平均浓度最高，达到49.92μg·m-3，随着相对湿度增大，空气PM2.5平均浓度逐渐下降，在75%～80%区间内降到仅为29.94μg·m-3，但当湿度范围到达80%后，PM2.5平均浓度又开始逐渐上升，到＞85%的区间时达到37.31 μg·m-3。相关研究表明［14-15］，植物通过荫蔽和蒸腾作用增加空气湿度，在一定的范围内，湿度可以增加细颗粒物的重量和黏性，加快其沉降，但在夏季高温条件下，湿度增加到一定程度后，不仅不利于颗粒物的沉降，反而有利于颗粒物的形成。

2.3.2 温度 气温的升高能加速化学反应活动，而从增加由此产生的二次污染物［16］。根据监测分析得到的数据，空气PM2.5浓度与小阔叶乔草、灌草、草地、乔灌草、对照都达到了显著正相关，随着温度的高低变化，空气PM2.5浓度表现出下降或者上升；且在温度＞32℃和温度＜26℃时，PM2.5浓度变化明显。

2.3.3 光照 夏季持续高温条件下，一些气体挥发物光化学反应能产生次生盐等细颗粒物［14］。从表2和图2（c）可以看出，光照强度与不同结构绿地和对照均呈显著正相关，且随着光照强度的增加，空气PM2.5浓度稳定上升。

2.3.4 风速 观测期间，研究区域内的平均风速为0.25m·s-1，最大风速为1.4m·s-1，因此研究的是轻风条件下的影响。从表3可以看见，风速对小阔叶乔草呈显著正相关，与其他绿地结构相关性不显著，由图2（d）可知，随着风速的增大，空气PM2.5浓度变化不一，当风速在0.4～0.6m·s-1的区间内，浓度仅为33.55μg·m-3；在0.8～1.0m·s-1的范围内达到51.91μg·m-3，而当风速＞1m·s-1时浓度又开始下降，为40.45μg·m-3。根据张景［17］等研究，在风力和枝叶撞击等外力作用下，地面的灰尘会产生二次扬尘，增加空气中PM2.5浓度，但风速到达一定阀值后，又有利于空气细颗粒物的扩算。

3 结论与讨论

在日常游憩时间段内，不同绿地结构空气PM2.5平均浓度值从大到小的顺序是对照、草地、篱草、大阔叶乔草、乔灌草、针叶乔草、小阔叶乔草，观测期均值大小范围在38.66～41.28μg·m-3，达到国家城市化地区的75μg·m-3的标准，同时与国家自然保护区、风景名胜区等一类标准的35μg·m-3相差不多；对照内PM2.5平均浓度显著高于其他绿地类型，各种绿地结构由于树种组成，群落结构等不同，滞留空气PM2.5能力出现差异，由分支点低的小阔叶乔草和叶表面面积较大的针叶乔草滞尘作用显著，这与刘艳［18］等和 Prusty B A K［19］等的结论基本一致。

不同结构绿地及对照内空气PM2.5浓度日变化均明显，除乔灌草绿地类型外，其他绿地均呈现“M”型趋势，白天平均浓度要高于晚上，第1个波峰在9：00左右，第2个波峰在13：00左右。赵勇［20］等和郭二果［7］等的研究表明，城区绿地和城郊绿地空气细颗粒物浓度与人流、车流显著正相关；王成［21］等认为人为活动和汽车尾气的影响致使细颗粒物的二次生成和排放，笔者认为，在本研究中，空气PM2.5浓度在学校上下课高峰后由于细颗粒物沉降速度慢，不易扩散而出现双峰值。

本研究中，相对湿度与小阔叶乔草、针叶乔草、乔灌草、大阔叶乔草以及篱草内PM2.5浓度都达到了显著负相关，温度与小阔叶乔草、对照、草地、篱草、乔灌草内PM2.5浓度达到显著正相关，各地学者关于温湿度对空气细颗粒物的影响研究结果不完全相同［14，22］。这可能由于空气中细颗粒物的来源非常复杂，由城市扬尘、煤烟尘、硫酸盐和硝酸盐、机动车尾气等来源组成，不同城市、不同环境场所下其浓度差别很大［23-25］。光照强度与各种绿地类型都达到极显著正相关，风速对小阔叶乔草达到了显著正相关，与其他绿地结构相关性不显著，在高温条件下，低风速等气象因素对空气中细颗粒物的影响不明显。

本试验对空气PM2.5浓度和主要气候因子的监测统一定位于离地面1.5m处，没有对林冠层的结构进行监测，同时由于仪器的限制和监测时间的局限，研究存在不足之处，另外，关于气压、空气中的负离子浓度等对细颗粒物浓度的影响尚需进一步的研究。

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