常见绿化树种叶片滞尘和吸滞重金属能力分析

郑瑶瑶， 李晓燕， 张 翠， 龙翠玲

（1.贵州师范大学 地理与环境科学学院，贵州 贵阳550025； 2.郸城县第一高级中学，河南 周口477150）

0 引言

城市化进程加快，经济迅速发展，但生态环境持续恶化，大气污染加剧，灰尘产生逐渐增多.城市灰尘中的Pb可能是影响人体血液中毒和贫血的诱因，Cd导致致畸现象，Zn可能提高人体心脏病、高血压等的患病概率［1-4］.众多研究结果显示，许多树种叶片不仅能滞留大气降尘，而且能有效吸滞灰尘中的重金属，树种叶片的吸附、滞留作用，逐渐成为缓解城市大气污染压力、提高城市空气质量的有效途径［5］.目前，已有学者对不同树种叶片滞尘与吸滞重金属能力、吸滞颗粒物粒径分布、季节分布、空间分布、叶片表面结构特征与滞尘的关系等进行了一系列的研究［4，6-9］，但大多数研究只是局限于某一个小环境或单个城市，对某一树种叶片在不同城市滞尘及吸滞重金属含量的比较研究还有所欠缺.为了从总体上评估常见树种叶片滞尘及吸滞重金属的能力，通过文献研究，收集5种常见绿化树种在不同城市滞尘数据及6种常见绿化树种吸滞重金属的数据，分析其滞尘及吸滞重金属的能力.

1 文献选择与数据处理

主要选用2004—2018年的研究文献数据，这些数据主要通过在全年或夏秋季采集树叶样本获得灰尘样品，利用电感耦合等离子体发射光谱仪（ICP-AES）、电感耦合等离子体质谱仪（ICP-MS）或原子吸收分光光度计（AAS）测定重金属含量.为提高数据的可比性，本着选用相近的采样年限和时段、相同或相似采样和测试方法的原则，对多份文献采样样本的城市进行文献筛选.研究的样本城市列于表1和表2.

表1 5种树种叶片滞尘选择的样本城市Tab.1 Sample cities selected for leaf dust retention in five tree species

表2 6种树种叶片吸滞重金属选择的样本城市Tab.2 Sample cities selected for leaf stagnation heavy metals in six tree species

利用Excel和SPSS软件对数据进行统计处理和单因素方差分析.

计算树种叶片对单个重金属元素的累积系数

其中，Ri为树种叶片吸滞重金属相对于当地土壤背景值的累积系数，i代表Pb、Cd、Cu、Zn等4种元素，Ci背景值是城市土壤重金属背景值.

2 结果

2.1 不同树种叶片滞尘能力

2.1.1 不同树种叶片滞尘量 结合图1和计算结果知，从几何均值来看，5种树种叶片的滞尘能力由大到小顺序为大叶黄杨＞紫叶李＞银杏＞香樟＞垂柳.经统计检验，大叶黄杨的滞尘量显著高于香樟（P＝0.048），垂柳的滞尘量显著低于紫叶李（P＝0.012）和大叶黄杨（P＝0.010）.比较树种滞尘量最大值发现，紫叶李滞尘量最大值远高于其他4个树种.不同树种叶片在不同城市滞尘量变异度的大小顺序为香樟（1.26）＞银杏（1.07）＞紫叶李（0.98）＞垂柳（0.62）＞ 大叶黄杨（0.51），香樟叶片滞尘量的变异度远高于其他4个树种，这表明香樟作为常用绿化树种之一，总体滞尘量不稳定，可能是由于香樟种植城市的空中飘尘存在质量浓度差异所导致.

图1 5种树种叶片滞尘分布图Fig.1 Leaves dust distribution map of five tree species

2.1.2 树种叶片滞尘量与生长高度的关系 根据表1采样树种的基本信息，统计5种树种叶片滞尘量和生长高度的几何均值（见图2）.由图2知，大叶黄杨的生长高度最低，滞尘量却高于其他4树种，两者变化的总体趋势显示，树种生长高度越低，其滞尘量越高，可能树种叶片的滞尘主要来自地表细粒级灰尘的扬起.王丹丹等［55］研究结果也表明圆柏滞尘与采样高度呈负相关关系，与本文研究结果一致.

图2 5种树种叶片滞尘与生长高度关系图Fig.2 Relationship between leaves dust retention and growth height of five tree species

2.1.3 不同树种叶片每周滞尘能力比例 叶片在不同时间段滞尘量有些许差异，为了研究在不同时间树种叶片滞尘量差异情况，收集表1中部分样本城市树种叶片在雨后第一周和第二周分别采样获取的滞尘量数据，用第二次采样的滞尘量减去第一次采样的滞尘量，得到叶片雨后第二周的滞尘量数据，2次滞尘量数据分别除以总滞尘量（第二次采样的滞尘量数据），得出2次滞尘量分别占总滞尘量的比例情况（见图3）.探讨分析原因，由于大叶黄杨在雨后两周滞尘的研究样本不足，故在此对大叶黄杨每周滞尘能力不做比较.

图3显示，在4种树种叶片滞尘中，第一周滞尘量占总滞尘量的比例较大.有15个城市第一周叶片滞尘量占总滞尘量的60%以上，5个城市在50%～60%之间，仅有6个城市第一周叶片滞尘量占总滞尘量的50%以下，相比第一周而言，除少部分城市外，大部分城市树种叶片在第二周的滞尘能力增加幅度降低，而阜新和抚顺的银杏、阜新的垂柳在第二周滞尘量不增反降.

图3 每周滞尘量占总滞尘量的比例Fig.3 proportion of weekly dust retention in total dust retention

总体上，银杏、垂柳、紫叶李、香樟4树种叶片滞尘量均表现出第一周大于第二周的特点.

可能受外力作用的影响，阜新和抚顺的银杏、阜新的垂柳叶片累积的灰尘在第二周减少，其他城市的树种叶片滞尘量则一直平稳增加，由于树种叶片表面积有限，树种叶片有限的表面积上不断积累增加灰尘，导致叶片滞尘量逐渐趋向于饱和，当滞尘达到饱和时，滞尘量便不再增加或增加幅度较小，直到下次大雨过后树种叶片再重新滞尘.

2.2 不同树种叶片对重金属吸滞能力差异结合图4可知，从几何均值来看，6种树种叶片对Pb的吸滞能力由大到小顺序为银杏＞栾树＞圆柏＞国槐＞紫叶李＞臭椿，统计检验无显著性差异；但国槐吸滞Pb的最大值远高于其他5种树种，国槐对Pb的最大吸滞量分别是银杏、栾树、圆柏、臭椿和紫叶李的1.53、1.40、2.20、3.68和5.32倍.

图4 6种树种叶片吸滞重金属分布图Fig.4 Heavy metals distribution map of leaves of six tree species

树种叶片对Cd的吸滞能力由大到小顺序为臭椿＞圆柏＞国槐＞银杏＞紫叶李＞栾树，统计检验无显著性差异；圆柏吸滞Cd的最大值远高于其他5种树种，圆柏对Cd的最大吸滞量分别是国槐、银杏、栾树、臭椿和紫叶李的2.97、5.87、13.2、1.16和1.55倍，说明圆柏对Cd具有较大的吸滞潜能.

树种叶片对Cu的吸滞能力由大到小顺序为国槐＞栾树＞圆柏＞臭椿＞紫叶李＞银杏，统计检验显示，国槐的Cu吸滞量显著高于银杏 （P＝0.011）；且国槐吸滞Cu的最大值远高于其他5种树种，分别是银杏、栾树、圆柏、臭椿和紫叶李最大吸滞量的4.11、2.52、1.13、1.34和2.28倍，说明国槐对Cu具有较大的吸滞能力.

树种叶片对Zn的吸滞能力由大到小顺序为紫叶李＞国槐＞栾树＞圆柏＞银杏＞臭椿，统计检验无显著性差异；国槐吸滞Zn的最大值远高于其他5种树种，分别是银杏、栾树、圆柏、臭椿和紫叶李最大吸滞量的3.10、1.79、1.53、3.42和2.01倍，说明紫叶李和国槐，对Zn的吸滞能力大于其他树种.

总之，就几何均值而言，对Pb、Cd、Cu、Zn吸滞量最大的树种依次为银杏、臭椿、国槐和紫叶李；从最大值来看，国槐对Pb、Cu、Zn吸附潜能最大，圆柏对Cd吸附潜能最大.

3 讨论

3.1 树种生长特性是影响叶片滞尘及吸滞重金属能力的主要因素郑蕾［63］研究认为紫叶李之所以具有较强的滞尘能力，与其叶片表面粗糙有皱褶覆盖，又有利于颗粒物的滞留这一特点是分不开的.姜红卫等［21］则认为垂柳的滞尘能力较弱，与垂柳的叶片悬垂向下，叶片轻软，叶表平滑，枝条易随风摆动有关.本文的研究结果也表明紫叶李叶片滞尘潜能最大，垂柳叶片的滞尘能力低于其他树种，与以上研究结果一致.大叶黄杨的生长高度使得其叶片除了能吸滞空中灰尘外，还能够承接道路二次扬尘及机动车行驶过程中的排放物［13］，因此，大叶黄杨滞尘能力大于其他树种，研究结果与张家洋等［29］一致.魏丽婧［37］对延安绿化树种吸滞重金属研究结果表明，国槐对Pb、Cu、Zn具有较高吸滞能力，与本文研究结论一致，国槐叶片表面的细微绒毛，背面略微下陷的气孔以及气孔周围的脊状隆起等特征［16］，使得国槐对重金属具有较大的吸滞能力.程玉良等［54］对道路绿化树木叶片重金属含量比较结果显示，圆柏对Cd的吸滞能力较低，与本文结果有差异，原因可能在于采样时间与种植地点周边环境差异所导致.

3.2 气象因素对叶片滞尘及吸滞重金属能力的影响王会霞等［64］研究认为2天的持续性降雨，当降雨量分别达到14.8和17.1 mm时，女贞和珊瑚树叶面滞尘量分别降低50%、62%；刘辰明等［65］的研究结果也表明，随着降雨增大，叶片对各粒径颗粒物去除能力也随之增强；江胜利［66］研究发现，当空气湿度较大时，为叶面颗粒物累积创造了有利条件，因此空气湿度会对树种叶表滞留颗粒物能力产生重要影响；马远等［67］研究认为，较低的风速有利于叶片滞尘，风速较低时，树种叶片滞尘量随着风速增大不断增加，但当风速继续增大时，各树种叶片滞尘量则会出现不同程度的减少.在本文中，阜新和抚顺的银杏、阜新的垂柳在第二周叶片滞尘量减少，可能与测试期间发生大风天气有关，从而导致叶片滞尘量在外力作用下减少；杭州的银杏、香樟，吉林的垂柳叶片在第二周滞尘量增幅较大，说明叶片还有充足的滞尘空间，随着时间推移，滞尘量也不断增加，直至下次降雨来临，在降雨的冲刷下，还未达到最大滞尘量的叶片将重新开启新一轮滞尘周期.王蕾等［68］研究表明针叶树种在风力达到5～6级时，叶面颗粒物并没有出现减少的情况，并且当外来沙尘入侵时，叶面颗粒物附着密度大幅度增加.陈锦旋［69］的研究结果显示，风向是导致不同方位树叶滞尘量差异的重要原因；王晴晴等［70］研究发现来自不同方向的大气气团携带的Cd、Cu不断地积累，成为影响广州PM2.5中重金属浓度的重要因素.总的来说，叶片滞尘及吸滞重金属过程中受气象因素影响颇大.

3.3 土壤背景值对叶片吸滞重金属能力的影响6种树种叶片对重金属的吸滞相对于当地土壤背景值的累积系数的几何均值及最大值（表4）.从表4可知，国槐对Pb的累积系数的平均值处于次高水平，最大值在6种树种中居于最高；圆柏对Cd的平均累积系数处于次高水平，但累积系数最高值高于其他5种树种；Cu的累积系数差异也显示圆柏对Cu的累积系数与当地的环境有关；国槐对Cu的吸滞量最大值高于其他5种树种，说明国槐对Cu有较大的累积潜能；对Zn而言，国槐表现出最大的累积能力，其累积系数平均值和最大值都为最高.因此，在扣除了不同城市土壤背景值对树种叶面重金属浓度影响的前提下，分析结果显示，对于Pb、Cd、Cu和Zn等4种元素来说，吸滞能力最强的树种分别为国槐、圆柏、国槐和国槐，与上述结果一致.6种树种叶片重金属含量绝对差异和与土壤背景值归一化后的差异基本一致，说明此6种树种在所研究的城市范围内，土壤重金属背景值对其叶片吸滞重金属的影响较小.

表4 6种树种的叶面重金属与土壤背景值累积系数比较Tab.4 Comparison of leaves heavy metal and soil background value concentration of six tree species

3.4 城市发展参数对树种叶片滞尘及吸滞重金属的影响选择与采样年份相同的样本城市统计年鉴［71-79］，研究部分城市发展参数与树种叶片滞尘量及吸滞重金属含量之间的关系，并绘制成图5与图6.从图5可以看出，工业总产值变化曲线与银杏、垂柳、香樟、大叶黄杨叶片滞尘量曲线吻合度不高，而紫叶李叶片滞尘量与城市工业总产值的变化曲线吻合度较高，经统计检验，二者之间显著正相关（P＝0.001）；大叶黄杨叶片滞尘量与建成区绿化覆盖率之间呈负相关关系（P＝0.008），其他城市参数与树种叶片滞尘量之间无显著相关关系：说明工业总产值和建成区绿化覆盖率会对树种叶片滞尘量产生重要影响.

图5 5种树种叶片滞尘与城市发展参数的关系Fig.5 Relationship between leaves dust retention and urban development parameters of five tree species

图6显示，栾树吸滞Zn含量的变化曲线与煤气、石油气使用量及机动车保有量曲线吻合度较高，经统计检验，Zn与煤气（P＝0.006）、石油气使用量（P＝0.006）、机动车量（P＝0.005）呈显著正相关，这说明树种叶片吸滞Zn的来源与煤气、液化石油气使用量及机动车保有量有关.杨梅等［80］通过对贵阳市冬季不同时段地表灰尘重金属的研究发现，家庭燃煤取暖排放的煤灰与煤尘中富集着大部分燃烧过程中所排放的Zn和排放的烟尘，成为叶片灰尘中相关重金属的来源之一.机动车辆行驶过程中的轮胎磨损则是Zn又一重要来源［81］.

图6 6种树种叶片吸滞重金属含量与城市发展参数的关系Fig.6 Relationship between leaves heavy metal content and urban development parameters of six tree species

戴斯迪等［82］研究认为，国槐叶片滞尘量与车流量呈显著正相关关系，在不同道路类型国槐叶片滞尘量也有差异；刘颖等［83］则认为叶片滞尘量除了与车流量相关以外，还与其他环境状况有关，如通过的人流量、附近的工厂、建筑施工、路面整洁程度和绿化树种数量等因素都会对绿化树种的滞尘效果造成影响.

4 结论

大叶黄杨滞尘能力高于银杏、垂柳、紫叶李和香樟，但紫叶李滞尘潜能最大.对4种树种叶片每周滞尘能力比例研究发现，雨后第一周滞尘量占树种叶片总滞尘量比例较大.对Pb、Cd、Cu、Zn吸滞量最大的树种依次为银杏、臭椿、国槐和紫叶李，对Pb、Cd、Cu、Zn具有最大吸滞潜能的树种依次为国槐、圆柏、国槐、国槐；因此，在Pb、Cu、Zn浓度较高的城市可增加对国槐的种植，在Cd浓度较高的城市可增加对圆柏的种植.