城市公园大气颗粒物浓度的节假日特征

吴海堂 孙丰宾 晏海 邵锋

1 样地分布图The distribution map of sample plots

2 杭州主城区监测点分布图The distribution map of monitoring points in Hangzhou main urban areas

工业化和城市化的迅猛发展，机动车保有量的持续增长，化石燃料（煤、石油、天然气）消耗量的迅速增加都是引发大气污染的主要原因[1-4]。大气颗粒物是造成雾霾天气的主要因子，PM2.5、PM10等颗粒物的吸湿性致使其易附着重金属、水溶性离子和有机物，直接损害人体健康[5-7]。消光性能影响大气能见度，甚至导致全球气候的变化[8]。根据国内外学者研究表明，大气颗粒物有地域差异，如经济发达的京津冀、长三角、珠三角等地区的大气颗粒物浓度是中国中西部地区的2～3倍，雾霾污染持续时间更长[9-12]。同一区域大气颗粒物呈现季节变化，一般冬季浓度最高、夏季最低[13]。除特殊天气外，PM10浓度夜间高于白天，有明显昼夜变化[14]。Cleveland W.S.等[15]首次提出大气颗粒物还存在周末效应。有研究表明工作日与非工作日大气颗粒物有明显差异[16]。雷瑜等[17]对2009—2012年北京城区6种大气污染物进行周末和节假日效应研究后发现，除O3外其余5种大气污染物浓度周末均低于工作日。沈利娟等[18]研究6种大气污染物浓度的日变化规律是周末呈四峰型分布，工作日为明显的双峰型，污染物浓度出现峰值的时间是市民活动较频繁时间段。杨志文、赵承美等[19-20]研究表明，春节期间颗粒物浓度呈高倍数增长。城市公园是市民节假日活动的主要载体，目前针对城市公园在节假日期间大气颗粒物浓度变化研究较少。

谢朝武等[21]提出假日旅游高峰对生态环境有多层次的破坏。武苗苗等[22]研究表明，假日期间市民的出行规律与工作日相比存在较大差异，节假日期间集中出游，班车、出租车通行频繁，导致空气恶化严重。杭州统计年鉴表明，2016年杭州旅游总人数及总收入均创历史新高[23]。因此，研究杭州节假日大气颗粒物浓度变化特征具有重要的现实意义。本研究以杭州花港观鱼公园为对象，定量分析大气颗粒物浓度与植物、游客游览观光活动及气象因子的关系，为城市公园的规划、建设和管理提供参考和依据。

1 实验方法

1.1 研究对象

花港观鱼公园位于杭州西湖风景区内（30°14′45″N，120°8′30″E），占地约30hm2，周边无明显污染源。全园植物覆盖率达80%，庇荫区域为密林和疏林草地，不庇荫区域主要是大草坪、道路和水面。以园内道路为边界，围合形成的3个不同植物群落类型的绿地作为样地，分别是雪松大草坪（以下称草坪）、悬铃木+合欢（以下称纯林）、香樟+枫香—桂花+山茶—南天竹+箬竹—吉祥草（以下称密林）。根据植物密闭程度分为开敞、半开敞、密闭3种类型（图1）。样地内植物种类丰富，共计34种，其中乔木23种，灌木7种，地被4种。草坪样地有10科12属13种，常绿与落叶植物数量比例约5∶1，以雪松+樱花为主体的开敞型草坪空间面积约14 000m2，形成通透疏朗郁闭度低的群落结构；纯林样地有7科8属9种，常绿与落叶数量比例约1∶3，形成以高大乔木悬铃木+合欢为主体的半开敞型林下空间，面积约2 200m2，郁闭度较高，灌木数量少，通透性好；以樟科、金缕梅科为骨干的密林样地面积约3 500m2，样地内植物有16科20属22种，常绿与落叶数量比例约2∶1，形成郁闭度高的密闭型植物群落[24]。

1.2 数据获取

目前，杭州市主城区有10个空气质量监测站点。笔者选取其中7个站点数据，分别是西湖区（卧龙桥站）、滨江区（滨江站）、萧山区（城厢站）、江干区（下沙站）、下城区（朝晖五区站）、拱墅区（和睦小学站）和余杭区（临平站），总体上反映了杭州市空气质量水平（图2）。选取西湖区（卧龙桥站）为参照点，收集2018年元旦节前后环境空气质量自动监测点实时发布的PM2.5和PM10数据。

样地监测点选址：在草坪样地距离公园东西向主干道路约30m处及纯林、密林样地的几何中心位置各布置一台PM2.5浓度监测仪，同时在园内南北向主干道紧邻魏卢的东侧（基本点）距离路牙2m处布置PM2.5、PM10浓度监测仪各一台。仪器为LD—5C（B）微电脑激光粉尘仪，安置于离地约1.5m处。采样时间是2017年12月25日—2018年1月13日，每天选市民集中出游段08：30—17：00进行数据连续采集（频率为1次/min，k值为0.001）。为提高实验准确性，2018年元旦前后气象因子监测时避开雨天及其他极端天气，同时通过多天连续监测避免偶发情况产生（表1）。

2 杭州节假日大气颗粒物浓度变化特征

2012年国家生态环境部修订了《环境空气质量标准》（GB 3095—2012），本次修订的环境空气质量标准增加了细颗粒物监测和臭氧8小时平均浓度限值[25]。笔者选取杭州西湖风景区（卧龙桥站）为参照点，分析2018年元旦前后杭州主城各区PM2.5和PM10浓度变化规律。为确保数据的可靠性，增加了2017年元旦前后相关数据。

表1 2018年杭州元旦节前后气象因子Tab.1 Meteorological factors around New Year’s Day in 2018 in Hangzhou

3 2017年和2018年杭州西湖区卧龙桥监测点PM2.5和PM10浓度变化图The diagram of PM2.5 and PM10 concentration changes in the monitoring point of Wolong Bridge in West Lake District,Hangzhou in 2017 and 2018

4 2018年杭州主城区监测点PM2.5和PM10的浓度变化图The diagram of PM2.5 and PM10 concentration changes in the monitoring points of Hangzhou main urban areas in 2018

2.1 参照点（卧龙桥站）节假日大气颗粒物浓度变化特征

中国大气颗粒物主要来自6类源：扬尘（土壤尘、道路尘、建筑尘）、燃煤、工业排放、机动车尾气尘、物质燃烧及SO2、NOX、VOCS氧化产生的二次颗粒物。杭州市大气颗粒物主要来源是扬尘、机动车尾气尘、硫酸盐和煤烟[1,4]。2017年和2018年节日期间的大气颗粒物浓度均高于节前和节后，呈现明显的节假日效应。节中的PM2.5和PM10平均浓度分别是 102±41.51μg · m-3、155±64.86μg · m-3，分别是非节日的1.6倍、1.7倍（图3）。大气颗粒物浓度在节前一天迅速升高，节后一天又快速降低。参照点位于西湖风景区内，假日期间景区实行了严格的交通管制措施，颗粒物浓度升高是由于游人集中出游对地面尘土扰动强度加大引起的，节日期间游客量激增对西湖风景区的环境影响较大。

2.2 主城区各监测点节假日大气颗粒物浓度变化特征

研究表明，杭州主城区有明显节假日特征，其中余杭区受节日影响最大，PM10浓度变化最明显，萧山区、下城区次之，西湖区影响最小（图4）。余杭区、萧山区是杭州对外交通枢纽中心，节日期间车流量加大，汽车尾气排放量增加是颗粒物浓度升高的主要因素；下城区是杭州商贸服务中心，购物、餐饮、娱乐等活动增多导致颗粒物浓度升高；西湖区是杭州主要休闲游览观光中心，整体上节日和非节日颗粒物浓度均最低，表明空气质量最佳。西湖区依托西湖风景区，风景区面积49km2，约占西湖区总面积的1/5。绿荫环抱、植被丰茂，植物对大气颗粒物起到了很好的滞留、吸附作用。

3 花港观鱼公园节假日大气颗粒物浓度变化特征及相关性分析

花港观鱼公园是杭州西湖十景之一，地处西湖苏堤南段，西侧距杨公堤、南山路机动车道较远。公园内部以步行为主，禁止机动车通行。在不考虑其他特殊外力因素影响下，大气颗粒物主要来自主城区颗粒物的扩散及公园道路扬尘，道路扬尘主要来自公园游客游览观光活动（图5）。

3.1 PM2.5浓度变化特征

花港观鱼公园元旦前、中、后PM2.5的 平 均 浓 度 分 别 为 91±13.68μg · m-3、165±22.28μg · m-3、26±4.31μg · m-3，节日与非节日差异显著。这与杨志文等[19]研究结论相似。非节日期间（图5-1、图5-3）有波谷现象，波谷出现的时间一般在12：30—14：30，整体上振荡波幅不大。节日期间（图5-2）有明显波峰，峰值在10：30、16：30附近，整体波动振幅较大，呈锯齿状。沈利娟等[18]研究嘉兴春季颗粒物的周末效应发现周末PM在11：00开始升高，并在15：00左右出现第一个峰值后16：00略微下降又开始升高。与本研究节日期间峰值出现的时间接近。由于冬季风速较小、气压较低、降雨少、近地层大气环境较稳定，使颗粒物不易扩散，加之冬季采暖能源消耗增加，所以PM2.5浓度较高[13]。

3.2 PM10浓度变化特征

PM10浓度变化趋势与PM2.5相似，非节日期间有波谷现象，节日期间有波峰现象。节日期间PM10的峰值出现在10：00附近，达到338μg · m-3；平均浓度从节前的 119±19.17μg · m-3跃升至 266±35.08μg · m-3，增长了约 1倍。PM10浓度波峰出现在9：30—14：00，公园内引起PM10浓度上升的主因是扬尘（土壤尘、道路尘）。游客游览观光活动对道路尘土扰动，随着扰动力度的增强浓度随之升高，表明该时段是公园观光接待高峰，游览活动密集。图中还呈现强烈锯齿状波动且无明显规律，主要是游客入园游览活动的密集性与观光的随机性对尘土的扰动强度不一，导致PM10浓度振荡波幅较大。Saha U.等[26]对印度新年期间大气颗粒物浓度变化研究发现，节日与非节日差异明显，节日期间的主要污染物是PM10。综上表明PM10浓度与游客量相关性较大。

5 公园内PM2.5和PM10浓度及比值分时图The time-sharing diagram of concentration and ratio of PM2.5 and PM10 in the park

表2 大气颗粒物浓度与游客量Spearman相关系数Tab.2 Spearman correlation coefficient between atmospheric particulates concentration and tourist volume

表3 大气颗粒物浓度与气象因子Spearman相关系数Tab.3 Spearman correlation coefficient between atmospheric particulates concentration and meteorological factors

3.3 PM2.5/PM10的相关性

图5绿线的变化趋势代表了PM2.5和PM10浓度的比值，主要反映节假日游客游览观光活动对不同粒径大气颗粒物贡献率的占比。杨文涛等[27]研究发现PM2.5和PM10之间不仅存在空间异质，同时存在时间异质，即比率会随时空发生变化。节前PM2.5/PM10为0.6～1.1，节中0.5～0.7，节后 0.3～0.45。节前 10：00—12：00出现波峰时，达到最大值。节中振幅剧烈；节后持续降雨导致颗粒物浓度降低，波动较小，比值趋于平稳。图5-1显示，12：00PM2.5/PM10达到峰值时，PM2.5和PM10浓度均呈下降趋势，PM10下降速度大于PM2.5，午后游客数量减少，表明游客游览观光活动引起的道路扬尘扰动对PM10浓度升高的贡献率更大。图5-2亦表明节日期间中午观光游客较多，PM10浓度较高，PM2.5/PM10则出现谷值。节后持续降雨，大气颗粒物浓度低于国标限值，无明显波动。图5-3中PM2.5和PM10的平均浓度分别为 26±4.31μg · m-3、65±5.38μg · m-3,分别比节前降低了约3/4、比节中降低了约4/5。表明节后降雨对PM2.5、PM10的清除效果明显[28]。

3.4 大气颗粒物浓度与游客量的相关性分析

节假日比非节假日游客量有明显增加，节日期间游客量分布更加均衡、持续性较好，非节日期间游客量在午后至傍晚出现较大增长（图6、7）。杭州西湖风景名胜区统计局课题组对西湖风景区游客量进行分层抽样统计发现，游客量集中的时段是9：00—11：00、13：00—16：00，在 10：00、14：00 游客量达到峰值，许多旅游团按照曲院风荷—坐船游湖—花港观鱼—灵隐—虎跑的线路来安排行程[29]。因此，增加更多游览路线对游客进行分流非常有必要。

节日期间颗粒物浓度与游客量有显著的相关性，当非节日期间大气颗粒物浓度较低时，相关性不显著或呈负相关，表明颗粒物浓度与游客量之间的相关性有一定的阈值，该阈值为公园最大容量值或称公园自我恢复平衡值，当游客量在阈值以下时，公园可以依靠自身生态修复机制保持环境质量的动态平衡（表2）。节日期间PM10比PM2.5的相关系数高，这表明游客游览观光活动对PM10的贡献率更大，与前文结论一致。

3.5 大气颗粒物浓度与气象因子的相关性分析

节前天气持续晴朗，气象因子与PM2.5、PM10均有显著相关性；节后由于持续降雨，其相关性程度较低。气象因子中，风速对大气颗粒物浓度的影响最大，当风速越大空气形成的对流能更有效降低颗粒物浓度（表3）。温度与大气颗粒物浓度呈负相关关系，当气温较高时，大气垂直对流作用加剧，有利于颗粒物扩散。相对湿度与大气颗粒物浓度呈正相关关系，颗粒物吸湿后质量增加，加速颗粒物沉降。这与赵晨曦等[30]研究北京冬季PM2.5和PM10的质量浓度分别与气温、相对湿度呈正相关、与风速呈负相关的结论基本一致。对比不同粒径与气象因子的相关性分析发现PM10的相关系数高于PM2.5，气象因子对较大颗粒物浓度的影响比细颗粒显著。冬季总体上大气颗粒物浓度较高，这与冬季近地温层稳定，气压差值较低不易形成对流等气象条件有密切的关系[13]。

6 游客分时进园量占比分布The proportion of visitors entering the park in time-sharing

7 元旦节前后游客量变化趋势Trend of tourist volume around New Year’s Day

表4 3种不同植物群落类型绿地PM2.5浓度与参照点的比较Tab.4 Comparison of PM2.5 concentration between the three pieces of green space with different plant communities and reference point

4 花港观鱼公园内不同植物群落类型对PM2.5浓度的影响

密林的PM2.5浓度均值较高、方差值较低，草坪、纯林均值较低、方差值偏高，而基本点方差值最高，节中可达到±17.62μ g · m-3（表4）。主要原因是密林群落内植物覆盖度、郁闭程度较高，空气不易流通，使得PM2.5不易扩散，导致浓度较高[31-33]。另外，冬季植物呼吸减弱、气孔关闭，植物滞尘能力降低也是重要原因。植物对大气颗粒物有滞留、消减作用，能有效阻挡路沿灰尘，因而其离散程度较低。基本点设于路边无植物遮挡，PM2.5浓度变化离散程度与游客观光对尘土扰动相关性较高。谢朝武等[21]研究也发现游客观光活动对公园有一定程度的影响。

由于PM2.5等粒径小，沉降困难，植物叶片、枝干等暴露在空气中的器官和某些特殊局部结构对大气颗粒物有消减、阻滞和吸收作用，不同植物及植物群落类型对大气颗粒物滞留能力差异性较大[31-32]。从时间上看，花港观鱼公园内3种不同植物群落类型的PM2.5浓度表现为：节中＞节前＞节后，节后PM2.5浓度大幅降低主要与气象因子有关。从空间上看，同一时段内PM2.5浓度排序为：密林＞纯林＞草坪。杨貌等[31]研究春季北京6种典型绿地植物配置模式发现，复合配置模式比单一配置模式下大气颗粒物浓度稳定程度高，主要受植被郁闭度、疏透度以及配置种类的综合影响，乔—草、灌木绿地配置对大气颗粒物水平消减率最好。孙晓丹等[32]研究4种绿地结构对颗粒物的消减率，结果表明，PM10表现为“乔—灌—草”＞“乔—灌”＞“灌—草”＞“乔—草”，而PM2.5和PM10表现为“乔—灌—草”＞“乔—灌”＞“乔—草”＞“灌—草”。绿地对PM2.5的消减有明显作用，以乔灌草为主、郁闭度大的绿地对PM2.5具有较好的消减作用[34]。

5 结语

随着社会经济发展，人们有更多的机会和意愿参与旅游活动。本文作者研究了优秀旅游城市的大气颗粒物浓度节假日特征。结果表明，杭州有明显的节假日效应，节日期间PM2.5和PM10的浓度呈倍数增长，其中余杭区、萧山区等重要的对外交通枢纽中心区域尤为突出。杭州大气颗粒物浓度增长主要是节日机动车辆、客流的增长所致。西湖区是杭州休闲游览观光中心，西湖风景区因节假日实行了严格的交通管制措施，整体上西湖区所受影响相对较低，空气质量较好。因此，政府管理部门可依据城市自身条件采取包括错峰出游、分区域管理等措施来缓解生态环境压力。

城市公园是市民户外活动的重要载体。通过对花港观鱼公园研究表明，节日期间大气颗粒物浓度分时波动振幅较大呈锯齿状，峰值出现在10：30、16：30附近。游客量与颗粒物浓度相关性显著，非节日期间不存在明显相关性。节日期间游客对路面尘土扰动是公园内颗粒物浓度迅速升高的重要原因。调查发现，许多旅游团线路行程多雷同，空间上高峰集聚现象明显，为缓解旅游高峰期生态环境压力，政府部门可出台政策引导旅行社为游客提供多条游览线路，减轻由于人群过度集中对城市公园生态环境造成的影响。

大气颗粒物的滞留研究表明，目前更多的是借助自然界清除机制来缓解大气污染压力。本研究通过分析公园内3种不同植物群落类型对PM2.5的滞留能力发现，节日期间PM2.5浓度为：密林＞纯林＞草坪＞基本点，非节日期间：密林＞基本点＞纯林＞草坪，相关研究亦有相似结论，再次证明公园游客量对大气颗粒物贡献度较大。密林能更好地滞留颗粒物，草坪空间更快扩散颗粒物。因此在公园植物景观设计时，在园外围需设置一定宽带的密林群落，可对大气颗粒物阻隔、滞留和吸附，而公园内部需设计大量疏林、草坪空间，保证通透性，有利于园内因游客观光产生颗粒物的快速扩散。

致谢：

感谢杭州西湖风景名胜区管委会（杭州市园文局）提供实验场地及游客量数据；感谢杭州市临安区气象局提供气象数据。

注释：

文中所有图片、表格均由作者绘制。