景观格局对大气污染的影响—以福建省为例

黄菲，赵青，郑鑫程，陈瑾，巫志龙，邱荣祖，胡喜生

福建农林大学交通与土木工程学院

近年来，随着我国城市化、工业化进程的加速，大多数城市面临着日益严峻的大气环境问题[1-2]，给人民群众的健康造成了严重影响。因此，城市大气环境质量越来越受到人们的重视，城市大气污染问题逐渐成为研究热点[3-5]。大气污染主要来自工业生产、生活和交通运输3个方面的人为活动。此外，城市的土地利用/覆盖格局本身对大气污染的影响机制也值得探讨。

已有研究发现，不同土地利用类型对PM2.5等大气污染物浓度有不同程度的影响[6-7]，如许珊等[8]以长株潭城市群核心区为对象探讨了土地利用/覆盖的大气污染效应，分析了 NO2、PM10、O3、PM2.5浓度空间分布特征与土地利用格局的耦合关系，结果表明，土地利用/覆盖对大气污染物浓度的影响显著且具有季节效应。在众多关于土地利用类型及景观格局对大气污染影响的研究中，以对PM2.5浓度的研究为主，包括不同土地利用类型与景观格局对PM2.5浓度的影响，如李玉玲等[9]对江苏省PM2.5浓度时空变化及土地利用影响进行研究，结果表明，土地利用类型及景观格局对PM2.5浓度分布有一定影响，景观面积、密度、破碎度和聚散性是主要影响因素。有学者对植被景观对PM2.5浓度的影响进行了研究，如陈文波等[10]研究了地表植被景观对PM2.5浓度空间分布的影响，发现植被覆盖度对PM2.5浓度具有显著影响。同时，苏维等[11]探究了城市空气PM2.5和PM10浓度与景观格局的关系，结果表明，景观指数能够直接反映土地利用状况，它与PM2.5和PM10浓度的相关性表现出生态学中典型的“源汇景观”关系；Wu等[12]选取5个景观指数，研究其与PM2.5浓度之间的相关性，结果表明，植被和水体类型可以显著减小PM2.5浓度，农田类型的作用较为特殊；边缘密度（ED）与斑块密度（PD）对PM2.5浓度有显著影响；多样性指数（SHEI）以及景观的破碎度（CONTAG）与PM2.5浓度具有相当高的相关性；谢舞丹等[13]研究发现，景观指数中的景观类型所占比例（PLAND）与ED对PM2.5浓度的影响显著，植被的PLAND越大，PM2.5浓度越低，CONTAG越大，越不利于大气污染物的扩散。以上研究表明，运用景观指数分析土地利用类型与大气污染物浓度关系，能够在一定程度上揭示土地利用类型及景观格局对大气污染的影响特征。

前人的研究从不同角度，运用不同方法探究景观格局对大气污染的影响，揭示了不同土地利用类型下大气污染的时空变化，了解了景观格局对大气污染的影响效应，为优化城市景观格局，改善城市空气质量提供了参考依据，为大气污染防治提供了更多的参考和借鉴。目前，所研究的大气污染物主要集中在PM2.5，对其他类型的大气污染物研究较少，且少有探讨不同尺度、不同季节对大气污染物影响差异的研究。笔者以福建省为研究对象，通过景观指数与SO2、NO2、O3、CO浓度的相关性分析，探讨不同缓冲区、不同季节景观指数对城市大气污染的影响，以期为城市土地利用的合理开发，开展大气污染防治以及实现可持续发展提供理论依据。

1 研究区概况与研究方法

1.1 研究区概况

福建省地处中国东南沿海（23°31'E～28°18'E，115°50'N～120°43'N），北连浙江省，南接广东省，西邻江西省，东隔台湾海峡与台湾地区隔海相望。福建省各城市的空气质量排名一直处于全国前列，空气质量良好。福建省共有37个国家环境空气自动监测站点（简称国控点）对大气污染物进行实时动态监测，站点分布如图1所示。

图1 福建省大气国控点分布Fig.1 Distribution of atmospheric national control monitoring stations in Fujian Province

1.2 数据来源

2018 年大气污染物（NO2、SO2、O3、CO）浓度数据来源于生态环境部发布的国控点时报数据。

土地利用数据来源于资源环境科学与数据中心，分辨率为30 m×30 m，土地利用类型数据按照土地资源分类系统划分为6类，包括耕地、林地、草地、水域、建设用地和未利用土地。

1.3 分析方法

1.3.1 不同土地利用类型国控点污染物浓度计算

分别汇总37个国控点所在位置的土地利用类型，位于建设用地的有24个站点，林地有10个站点，草地有2个站点，耕地有1个站点。对比不同土地利用类型国控点大气污染物浓度的年均值、季节均值变化，其中1—2月和12月为冬季，3—5月为春季，6—8月为夏季，9—11月为秋季。

1.3.2 景观指数计算

以37个国控点为中心，分别建立半径为1 000、2 000、3 000、4 000和5 000 m的缓冲区，结合土地利用类型的栅格数据，运用Fragstats 4.2软件计算景观指数。景观指数广泛用于衡量景观格局[14]，包括景观的组成和景观的结构[15]。根据Weber等[16-18]的研究，基于以下4条原则：1）理论和实践上具有重要性；2）易于计算；3）可解释；4）少冗余。同时参考刘兴坡等[19-22]的研究，选取能够有效表达景观所占比例和破碎化程度、判断优势景观、分析景观异质性的6种常用景观指数，用来表征福建省各土地利用类型的景观格局。景观指数的选择如表1所示。

表1 景观指数选择Table 1 Landscape index selection

1.3.3 相关性分析

将计算所得的景观指数与大气污染物浓度（年均值、季节均值）进行Pearson双变量相关性分析，选择与大气污染物浓度相关性强的景观指数，分析景观格局对大气污染物浓度影响的特征。采用SPSS 26.0软件进行数据分析，并采用Origin 2019b软件作图。

2 结果与分析

2.1 不同土地利用类型下各大气污染物浓度年均值

各国控点的SO2、NO2、O3以及CO浓度的年均值见图2。从图2可以看出，SO2浓度为建设用地（9.10 μg/m3）＞草地（8.76 μg/m3）＞耕地（7.58 μg/m3）＞林地（6.96 μg/m3）；NO2浓度为建设用地（24.67 μg/m3）＞林地（15.78 μg/m3）＞耕地（14.68 μg/m3）＞草地（14.05 μg/m3）；O3浓度为耕地（76.78 μg/m3）＞林地（69.83 μg/m3）＞建设用地（60.74 μg/m3）＞草地（56.27 μg/m3）；CO浓度为建设用地（0.71 mg/m3）=草地（0.71 mg/m3）＞耕地（0.59 mg/m3）＞林地（0.58 mg/m3）。建设用地为人口、经济中心，工业和交通活动活跃，故SO2、NO2、CO浓度年均值在建设用地均为最高；O3是由NO2经过化学/光化学反应生成的二次污染物，同时其浓度还与湿度、风速、太阳辐射等相关，因而O3在建设用地的浓度反而较低[23-24]。

图2 不同土地利用类型下各大气污染物浓度年均值Fig.2 Annual average concentrations of air pollutants under different land use types

2.2 不同土地利用类型下各大气污染物浓度季节均值

不同土地利用类型的 SO2、NO2、O3、CO浓度季节均值见图3。从图3可以看出，在冬季，草地的SO2浓度高于其他类型用地，为 9.78 μg/m3；其余3个季节建设用地的SO2浓度均为最高。春季耕地的SO2浓度最低，为6.65 μg/m3；其余3个季节均为林地的SO2浓度最低。耕地的SO2浓度与其他3类土地利用类型的变化趋势明显不同，其呈春冬季低，夏秋季高的趋势，且在夏季达到最高，为8.26 μg/m3；其余3类土地利用类型则呈春冬季高，夏秋季低的趋势。同时，建设用地、草地与林地虽然都为春冬季高、夏秋季低，但林地在秋季出现最低值，为6.22 μg/m3，建设用地与草地的最低值则出现在夏季。SO2浓度出现冬高夏低的原因包括：冬季气候寒冷干燥，大气层结构稳定，污染物不易扩散，导致SO2浓度偏高；夏季太阳辐射增强，地面升温快，且气旋活动较多，降水多，易出现雷暴大风、短时降水等天气，利于大气污染物的消减与清除[25]。耕地与其他类型用地的变化趋势不同可能是因为耕地在夏秋季为丰收季，农业机械等的大量使用造成SO2排放的增多。

图3 不同土地利用类型下各大气污染物浓度季节均值Fig.3 Seasonal average concentrations of air pollutants under different land use types

NO2浓度在不同土地利用类型下的季节变化趋势相同，为春冬季高，夏秋季低；其中建设用地的NO2浓度显著高于其他土地利用类型，这是由于NO2的产生与排放主要来源于能源消耗，即工业燃料燃烧和机动车尾气排放等。建设用地夏季的NO2浓度最低，为19.44 μg/m3，大于其他3类土地利用类型的最大浓度；草地的NO2浓度在春、夏、秋3季与其他土地利用类型相比均为最低，在冬季NO2浓度增加显著，达到 19.38 μg/m3，超过耕地与林地。

耕地与林地的O3浓度季节变化趋势基本相同，为春秋季高，夏冬季低；建设用地与草地在秋季的O3浓度低于夏季，呈现春季＞夏季＞秋季＞冬季的趋势。其中，4种土地利用类型的O3浓度均为冬季最低，春季最高，因在春夏之交时，气温和辐射强度升高，O3生成能力增强，且降水间歇期的气象条件不利于O3扩散。同时，4种土地利用类型的O3浓度年均值由大到小依次为耕地、林地、建设用地、草地。

4类土地利用类型的CO浓度低值出现在夏秋季，春冬季CO浓度较高。这是因为冬季边界层降低不利于污染物的扩散迁移；夏季高温时段工厂和企业停工，化石燃料消耗量减少，城市交通量降低，且降水频繁，沉降作用明显，导致污染物浓度降低。其中，林地的CO浓度在四季中未出现明显的波谷，夏秋季的CO浓度均为0.56 mg/m3；而建设用地、草地与耕地的CO浓度则在秋季最低，其中草地与耕地的CO浓度秋季下降显著，与夏季相比分别下降了21.9%和11.6%。CO浓度在春夏季为草地＞建设用地＞耕地＞林地，在秋季变为建设用地＞草地＞林地＞耕地，在冬季为建设用地＞草地＞耕地＞林地。

SO2、NO2、O3、CO浓度的季节变化趋势与段雯瑜等[25-27]的研究结论无明显差异，即土地利用对SO2、NO2、O3、CO浓度变化存在一定影响，且土地利用对不同大气污染物存在不同的影响特征。邹滨等[23]的研究表明，建设用地面积占比越高，林地面积占比越低，NO2、PM2.5浓度越高，O3浓度越低。O3浓度与耕地面积占比分布正向一致；许珊等[8]的研究也表明，建设用地和道路面积占比与NO2、PM2.5浓度呈显著正相关，与O3浓度呈显著负相关。

2.3 景观格局与各大气污染物浓度相关性

选取 PLAND、ED、NP、LPI、AREA_MN、PD这6个指数作为景观指数变量。将土地利用类型分为 1（耕地）、2（林地）、3（草地）、4（水域）、5（建设用地）、6（未利用土地）。以“土地利用类型-景观指数-缓冲区半径”的命名方式对各个土地利用类型下的景观指数进行命名。

2.3.1 与污染物浓度年均值的相关性

运用SPSS 26.0软件，将各大气污染物浓度年均值与景观指数进行双变量相关性分析，选择出与大气污染物浓度有一定相关性的变量；在每组变量中选择出与大气污染物浓度相关性最强的变量（x）；通过共线性判断，剔除与x相关的变量，最后筛选出的变量即为需进一步研究的景观指数变量[28]。通过计算，发现在所建立的缓冲区内，水域与未利用土地的景观指数与各大气污染物浓度无显著相关性，故文中不做讨论。

图4汇总了与 SO2、NO2、O3、CO浓度相关性较强的景观指数。从图4可以看出，SO2浓度与2 000 m半径范围内林地的NP显著相关（P＜0.05），与3 000 m半径范围内草地的PLAND、ED、LPI、NP显著相关（P＜0.05），与4 000 m半径范围内草地的 PD及建设用地的 ED显著相关（P＜0.05）；而NO2浓度与前者相比，还与5 000 m半径范围内耕地的 PLAND和 ED、1 000 m半径范围内耕地的AREA_MN以及4 000 m半径范围内耕地的NP显著相关（P＜0.05）；O3浓度则与5 000 m半径范围内耕地的 PLAND、ED、LPI、AREA_MN及林地的PLAND、ED 显著相关（P＜0.05），与 1 000 m 半径范围内林地的PLAND、ED、LPI、AREA_MN及建设用地的PD显著相关（P＜0.05），与草地的景观指数不存在显著相关性；CO浓度与3 000 m半径范围内耕地的LPI、4 000 m半径范围内耕地的AREA_MN和5 000 m半径范围内耕地的AREA_MN显著相关（P＜0.05），与 1 000 m半径范围内林地的 PLAND、LPI及2 000 m半径范围内林地的AREA_MN、NP显著相关（P＜0.05），与3 000 m半径范围内草地的PLAND、ED、NP及 4 000 m半径范围内草地的PD显著相关（P＜0.05），与建设用地的景观指数无明显相关性。其中，3 000 m半径范围内草地的PLAND与SO2、NO2、CO浓度均呈负相关。

图4 与各大气污染物浓度相关性强的景观格局指数分布Fig.4 Distribution of landscape pattern index with strong correlation with the concentrations of various air pollutants

与SO2浓度相关性强的景观指数虽然分布在林地、草地、建设用地3类，但主要集中在草地类型上。同时，3 000 m半径范围内与SO2浓度相关的景观指数较多，在今后对SO2浓度年均值的研究中可以采取3 000 m的尺度进行分析。

NO2浓度与耕地、林地、草地及建设用地的景观指数均存在一定的相关性。耕地、林地、草地类型下，除1 000 m半径范围内耕地的AREA_MN、4 000 m半径范围内林地的NP和PD与NO2浓度呈正相关，NO2浓度与其余景观指数均呈负相关；建设用地类型下，除3 000 m半径范围内建设用地的NP与PD外，NO2浓度与其余景观指数呈正相关。由此可以推断，绿地对NO2浓度的消减起积极作用，同时景观的破碎化影响NO2浓度，林地越破碎，对NO2浓度的消减作用越弱，建设用地越破碎，对NO2浓度的增加作用越弱。4 000 m半径范围内与NO2浓度相关的景观指数多于其他尺度，研究NO2浓度年均值时采用4 000 m的尺度较好。

O3浓度则主要与耕地、林地、建设用地的景观指数存在相关性，其与耕地的景观指数呈正相关，说明耕地对O3浓度的增加有一定的促进作用；林地的景观指数与O3浓度既有呈正相关的，又有呈负相关的，且主要集中于1 000与5 000 m半径范围的缓冲区内；建设用地的景观指数仅有1 000 m半径范围内的ED与O3浓度呈正相关。O3仅在1 000和5 000 m半径尺度下存在与其相关性较强的景观指数，今后可以选择这2个尺度对O3浓度年均值进行研究以获得更好的研究结果。

建设用地的景观指数与CO浓度之间无明显相关性，耕地、林地、草地类型下，除2 000 m半径范围内林地的NP与CO浓度呈正相关，其余指数均与CO浓度呈负相关，说明绿地能够在一定程度上降低CO的浓度。研究CO浓度年均值的最佳尺度为3 000 m。

2.3.2 与污染物浓度季节均值的相关性

图5～图8为与各大气污染物相关性较强的景观指数的季节分布情况。从图5～图8可以看出，春季，草地的PD在3 000 m半径范围内对SO2浓度的影响最显著，相关系数为-0.620；建设用地的PLAND在4 000 m半径范围内对NO2浓度的影响最显著，相关系数为0.784；林地的PLAND以及LPI在1 000 m半径范围内均对O3浓度影响显著，相关系数为0.644；草地的 PLAND、LPI、AREA_MN在 1 000 m半径范围内对CO浓度影响显著，相关系数为0.836。

图5 与SO2浓度相关性强的景观格局指数四季分布Fig.5 Distribution of landscape pattern index with strong correlation with SO2 concentrations in four seasons

图6 与NO2浓度相关性强的景观格局指数四季分布Fig.6 Distribution of landscape pattern index with strong correlation with NO2 concentration in four seasons

图7 与O3浓度相关性强的景观格局指数四季分布Fig.7 Distribution of landscape pattern index with strong correlation with O3 concentration in four seasons

图8 与CO浓度相关性强的景观格局指数四季分布Fig.8 Distribution of landscape pattern index with strong correlation with CO concentration four seasons

夏季，草地的PD在4 000 m半径范围内对SO2浓度的影响最显著，相关系数为-0.533；建设用地的PLAND在4 000 m半径范围内对NO2浓度的影响最显著，相关系数为0.759；林地的ED在1 000 m半径范围内对O3浓度影响最显著，相关系数为-0.612；草地的PD在3 000 m半径范围内对CO浓度的影响最显著，相关系数为-0.516。

秋季，草地的PD在4 000 m半径范围内对SO2浓度的影响最显著，相关系数为-0.605；耕地的AREA_MN在1 000 m半径范围内对NO2浓度的影响最显著，相关系数为0.908；林地的PLAND及LPI在1 000 m半径范围内对O3浓度影响最显著，相关系数为0.527；草地的PD在3 000 m半径范围内对CO浓度的影响最显著，相关系数为-0.518。

冬季，草地的PLAND在3 000 m半径范围内对SO2浓度的影响最显著，相关系数为-0.570；耕地的AREA_MN在1 000 m半径范围内对NO2浓度的影响最显著，相关系数为0.851；耕地的PLAND在5 000 m半径范围内对O3浓度影响最显著，相关系数为0.539；林地的PLAND及LPI在1 000 m半径范围内对CO浓度的影响最显著，相关系数为-0.530。

对比四季的景观指数分布情况，可以得出：SO2浓度受草地类型景观指数影响最为显著且为负相关关系，春夏秋三季均是草地的PD对SO2浓度影响最大，秋季与SO2浓度相关性高的林地景观指数增多，说明秋季林地对SO2浓度的影响加深；NO2浓度在春夏季受建设用地影响显著，在秋冬季受耕地影响显著，其中，1 000 m半径范围内耕地的AREA_MN与NO2浓度呈显著正相关；O3浓度在春夏秋季受林地影响显著，且集中在1 000 m半径范围内，冬季耕地对O3浓度影响显著；CO浓度在春夏秋季受草地影响显著，冬季则受林地影响显著。

与SO2浓度相关的景观指数大多集中于3 000 m半径范围内，其最佳研究尺度为3 000 m；与NO2浓度相关的景观指数多集中于4 000 m半径范围内，其最佳研究尺度为4 000 m；与O3浓度相关的景观指数主要集中于1 000与5 000 m半径范围内，综合四季的分布情况，其最佳研究尺度为5 000 m；与CO浓度相关的景观指数分布规律较平均，综合四季的分布情况，较佳研究尺度为3 000 m。

3 结论

（1）从年度尺度看，SO2、NO2、CO 浓度在建设用地均为最高，O3浓度在耕地为最高。建设用地是以SO2、NO2、CO等为主要成分的机动车尾气排放的重要场地。

（2）从季节尺度看，SO2浓度在耕地的变化趋势呈春冬季低，夏秋季高，其余3类土地利用类型呈春冬季高，夏秋季低；NO2浓度在不同土地利用类型下均呈春冬季高，夏秋季低；O3浓度的季节变化趋势在耕地与林地类型下为春秋季高，夏冬季低，建设用地与草地的O3浓度则从春季到冬季依次递减；CO的浓度低值出现在夏秋季，春冬季CO浓度较高。

（3）从年度尺度看，SO2浓度与林地、草地以及建设用地的景观指数存在相关性，草地对SO2浓度的消减起积极作用；NO2浓度除与林地、草地、建设用地的景观指数相关外，还与耕地的景观指数存在相关性，绿地对NO2浓度的消减起积极作用，景观的破碎化对NO2浓度产生影响，林地景观越破碎，NO2浓度越高；O3与耕地、林地、建设用地的景观指数存在相关性，耕地能够造成O3浓度的增加；CO的浓度与耕地、林地草地的景观指数相关，与建设用地的景观指数无明显相关性，绿地能够在一定程度上缓解CO的浓度。

（4）从季节尺度看，与SO2浓度相关的景观指数在不同季节下存在明显差异，春季集中在草地与建设用地，夏季分布在林地、草地、建设用地3类，主要集中在草地上，秋季林地对SO2浓度的影响程度加深，冬季主要受耕地、林地、草地景观指数的影响；NO2浓度在四季均与耕地、林地、草地、建设用地的景观指数存在相关关系，秋冬季1 000 m范围内耕地的AREA_MN与NO2浓度呈显著正相关；O3浓度在四季则主要与耕地、林地、建设用地的景观指数相关，春秋季1 000 m范围内林地的PLAND与LPI与O3浓度均为显著正相关；CO浓度与建设用地的景观指数无明显相关性，与耕地的景观指数呈负相关，林地与草地的景观指数在不同季节存在不同的相关性。

（5）通过对不同尺度下景观指数的分析发现，SO2的最佳研究尺度为3 000 m；NO2的最佳研究尺度为4 000 m；O3的最佳研究尺度为5 000 m；CO的较佳研究尺度为3 000 m。