公园绿地和广场空气颗粒物浓度对比及影响因素研究

王 森 李恩正 薛登高 邱 玲 高 天

WANG Sen LI Enzheng XUE Denggao QIU Lin* GAO Tian*

（西北农林科技大学风景园林艺术学院，杨凌 712100）

( College Of Landscape Architecture And Art, Northwest A&F University, Yangling, Shaanxi, China, 712100 )

大气污染是中国城市环境面临的严峻问题之一，场地尺度的污染防治面临巨大压力。一些研究认为城市绿地对改善空气质量具有重要作用，然而也有部分研究提出了质疑，认为绿地植被加剧了空气污染。鉴于结论的不一致性，选择西安地区公园绿地丹枫园和紧邻的开敞广场作为研究对象，开展对比分析，采用更高的时间分辨率,对距道路不同水平距离的颗粒物浓度和气象因子进行为期一周的连续监测，分析其时空变化规律和影响因素。结果表明：（1）温度、气压、湿度和风速对PM2.5和PM10浓度均有显著影响，湿度和风速对颗粒物的影响存在阈值，湿度阈值为70%，风速阈值为1.8 m·s-1，颗粒物浓度随着湿度和风速的增大而升高，湿度和风速超过阈值时，颗粒物浓度逐渐降低，但广场风速超过阈值时，广场PM10浓度继续升高。（2）颗粒物浓度日变化呈“峰谷型”，6点至8点，19点至24点颗粒物浓度较高，样地内颗粒物浓度随水平距离增加而升高，绿地内颗粒物浓度低于广场。10点至18点颗粒物浓度较低，颗粒物浓度随距离增加而降低，绿地内颗粒物浓度高于广场。（3）对比硬质广场，绿地能有效削弱颗粒物浓度峰值和PM10浓度。结果表明绿地主要通过影响绿地风速和湿度等气象因子，调控颗粒物的扩散和沉降，可以有效阻滞和清除颗粒物，特别是粗颗粒物。研究结果能为以改善空气质量为目标的公园绿地设计提供理论依据。

公园绿地；颗粒物；时间变化；空间分布；气象因子

频发的雾霾事件，使人们对空气污染的关注与认识不断提高。空气污染对人体产生危害，主要在于影响心脑血管系统、呼吸系统、神经系统而增加死亡率，污染的空气严重影响人们的生活和健康[1]。2021年3月全国两会表决通过的“十四五”规划也再次强调“持续改善环境质量，深入开展污染防治行动，坚持源头防治、综合施策”[2]。目前防治污染相关研究主要有两方面：（1）来源解析，控制排放源，减少颗粒物的产生[3]，现有研究表明城市空气污染的主要来源是道路交通[4]；（2）寻找可以通过吸收、滞留、控制传播等机制降低大气颗粒物浓度的路径[5-7]。公园绿地作为城市生态系统的重要组成部分，不仅发挥缓解热岛效应、保护生物多样性、心理减压等作用[8]，也被认为是消减大气颗粒物，改善空气质量的有效路径。

目前公园绿地滞尘的研究主要围绕不同植物群落的滞尘能力和影响因素。有些学者认为乔灌草复合型绿地滞尘能力强，绿地内颗粒物浓度低于无植被覆盖的对照点[9]，也有部分学者的研究结果相反，路琛等[10]基于融入植被结构因子的生态单元制图分类系统，从绿地横向结构、树种组成，竖向结构三个维度对绿地进行分类，发现所有植被结构类型的绿地颗粒物浓度均高于硬质铺装。上述研究结果的不一致，主要原因是将研究样地视为污染物均匀分布的环境进行对比，忽视了植物群落与对照点相对污染源的空间位置差异。此外，绿地削减颗粒物的能力还与时间气象因素显著相关[11]。气象条件的周期变化是影响颗粒物浓度周期变化非常重要的因素[12]。现有结果较多的分析气象等因素与颗粒物浓度的相关性，缺少气象因子具体取值大小对颗粒物浓度影响作用的定量研究。现有研究采样时间通常为白天[13]，采样时间不连续，时间分辨率不足以观察空气颗粒物和气象因子更细的时间变化规律和空间特征。

因此，本研究选择西安地区丹枫园和紧邻的硬质广场作为研究对象，开展对比研究，采用更高的时间分辨率进行为期一周的连续实地监测，监测样地距道路不同水平距离处的颗粒物空间分布特征和时间变化规律。同时依据群落结构特征将样地绿地细分为闭合绿地和半开敞绿地两种典型植物群落，探究群落结构对调控颗粒物的影响，以期为改善空气质量为目标的公园绿地规划设计提供参考与借鉴。

1 研究区概况

陕西省西安市位于东经107°24′—109°29′和北纬33°25′—34°27′之间，北临渭河和黄土高原，南邻秦岭，属暖温带半湿润大陆性季风气候，受大陆性季风气候影响，冷暖干湿四季分明，年平均气温13～13.7℃，年降水量522.4～719.5 mm。研究选择样地丹枫园和硬质广场（会展中心广场），丹枫园面积2.42 hm2，广场面积1.83 hm2，广场紧邻绿地，绿地和广场面积大小相近，与污染源空间位置相对一致，并且周围无工厂、建筑工地等其他污染源。广场空间为硬质铺装，无其他遮挡，绿地树种丰富，对比差异显著，具有典型性和代表性。春季主导风向为东南风，样地南侧神果路为双向四车道，神果路交通排放和扬尘为主要污染源，丹枫园和广场中间是南北向会展路，会展路为内部小路，很少有机动车辆通过，因此沿着垂直神果路方向设置6条70 m监测样带，为消除会展路产生的微弱影响，样带1、2、3与样带4、5、6距会展路保持一致间距，每条样带共15个监测点，每个监测点之间间隔5 m（图1）。样带1、2、3布置在空旷硬质广场，样带4、5、6布置在绿地，绿地主要树种为雪松（Cedrus deodara）、国槐（Styphnolobium japonicum）、枇杷（Eriobotrya japonica）、紫叶李（Prunus cerasifera f.atropurpure）。绿地依据郁闭度大小进行细分，样带4和样带5平均郁闭度为0.872，为闭合绿地，样带6平均郁闭度为0.202，为半开敞绿地。

图1 监测点布置Fig.1 Distribution of monitoring points

2 研究方法与数据处理

2.1 实地监测

研究使用手持式粉尘测量仪（Metone831，美国）和便携式自动气象站（kestrel5500，美国）对样地PM2.5和PM10浓度及气象因子（温度、相对湿度、气压、风速）进行同步监测，监测前对仪器进行调零校准。Metone 831粉尘测量仪采用激光原理对空气中不同粒径的颗粒物进行准确区分和计数，标准取样持续时间为1 min，6 s进行一次采样，标准模式下每分钟采样10次，最后结果为10次的平均值，量程为0～1 000 ug·m-3，分辨率为0.1 ug·m-3。Kestrel5500手持气象仪温度的测量范围为-29～70℃，分辨率为0.1℃，相对湿度的测量范围为0～100%，分辨率为0.1，气压的测量范围为300～1 100 hpa，分辨率为0.1 hpa，风速的测量范围为0～60 m·s-1，分辨率为0.1 m·s-1。采样于2021年3月13-17日进行，采样期间无降雨天气，24小时连续监测，每1 h采集一次数据，每天共采集24次，每次采样6名测试组员同时对6条样带进行同步监测，每台设备在同一样带监测点1到监测点15循环使用，每条样带采样时间不超过20 min。测定高度为人的呼吸高度（距地面1.5 m）。

2.2 数据处理

利用Microsoft Office Excel 2007进行数据录入与整理，基于SPSS Statistics 26采用方差分析模型检验样地类型和距离、气象因子和时间对颗粒物浓度的影响，由此得到颗粒物浓度变化的影响因素，并进一步分析颗粒物浓度与样地类型、距离、时间气象因子的关系。计算监测期内三种样地类型PM2.5和PM10浓度的平均值和标准差；在分析空气颗粒物浓度与气象因子的关系时，采用局部加权回归（Loess）拟合方法对污染物浓度和气象因子进行拟合。用R、Origin将结果制作为可视化图。

3 结果与分析

绿地和广场空间监测期内，PM2.5的变化范围为142～448 ug·m-3，PM10的变化范围为164～722 ug·m-3，温度的变化范围为6.9～25.2℃，湿度的变化范围为40.6%～100%，气压的变化范围为954.3～970.6 hpa，风速的变化范围为0～3.9 m·s-1。方差分析结果显示样地类型、距离、日期、时间和气象因子均对PM2.5和PM10浓度有显著影响（表1）。

表1 两种颗粒物浓度影响因素方差分析结果Tab.1 ANOVA results for the effect on PM2.5 and PM10 concentration

3.1 绿地和广场的PM2.5和PM10浓度日变化对比

两种颗粒物浓度在绿地和硬质广场的日变化规律一致，呈现早晚高中午低“峰谷型”特点，夜间颗粒物浓度持续降低，5点颗粒物浓度最低（图2）。颗粒物浓度出现早晚峰值主要原因有通勤时间段内，交通排放增加导致环境污染物浓度升高；晚间高污染物浓度持续时间较长，很可能是因为晚间大气边界层下降，气流不活跃，不利于交通排放扩散，污染物形成累积[14]。对比硬质广场，不同时间段内绿地削减颗粒物的能力有明显差异，白天10点至17点时间段内，颗粒物浓度总体较低，绿地内颗粒物浓度高于广场，6点至8点、18点至次日凌晨4点，颗粒物浓度总体较高，绿地内颗粒物浓度低于广场。

图2 绿地与广场中PM2.5和PM10浓度的日变化Fig.2 Diurnal variation of PM2.5 and PM10 concentration in green space and square

3.2 气象因子对绿地和广场PM2.5和PM10浓度的影响

风速、气压、温度对PM2.5和PM10均有极显著影响（P＜0.01），湿度对PM2.5也有极显著影响（P＜0.01），对PM10具有显著影响（P＜0.05）。拟合结果如图3所示：（1）当温度取值大小为18℃，气压取值大小为958 hpa，湿度小于62%，风速小于0.5 m·s-1接近于0点（黑色竖向参考线），拟合曲线出现拐点，颗粒物浓度较高或呈降低趋势，根据气象因子日变化（图4）可知，以上气象因子取值大小对应时间为18点、19点前后，晚高峰造成颗粒物浓度较高，需要排除此因素对拟合曲线出现拐点的干扰。（2）当风速取值大小超过1.8 m·s-1（紫色竖向参考线），广场PM2.5、绿地PM10、绿地PM2.5浓度随着风速增大而减小，但PM10浓度随着风速增大而升高。（3）当湿度取值大小为70%附近，广场PM10浓度随湿度增加呈显著下降趋势，其他颗粒物浓度与湿度拟合曲线斜率减小。

图3 气象因子对PM2.5和PM10的影响Fig.3 Relationship between meteorological factors and particulate matter

3.3 样地类型对PM2.5和PM10浓度的影响

PM10浓度在三种样地具有显著差异（图5），三种样地PM10浓度大小排序为：半开敞绿地＞广场＞闭合绿地。PM2.5浓度在半开敞绿地与闭合绿地和广场具有显著差异，闭合绿地和广场不具有显著差异，三种样地PM2.5浓度大小排序为：半开敞绿地＞闭合绿地＞广场。对比三种空间颗粒物浓度标准差，广场PM10、PM2.5标准差最大，表明广场颗粒物浓度的峰值最大，闭合绿地颗粒物浓度峰值最小。

图5 样地类型对PM2.5和PM10的影响Fig.5 Differences particulate matter concentration with different plot

3.4 不同水平距离PM2.5和PM10浓度

不同水平距离处PM2.5和PM10浓度具有显著差异（P＜0.05），样地内PM2.5和PM10浓度随距离变化升高或降低的趋势一致（图6）。闭合绿地内颗粒物浓度不同水平距离分布变化趋势显著，1点至9点时间段内，PM2.5和PM10浓度随着距离增加而升高；10点至18点时间段内，PM2.5和PM10浓度在0～70 m内均随着距离增加而降低；19点至24点时间段内，PM2.5浓度随距离增加而升高，PM10浓度无明显升高或降低趋势。

图6 不同水平距离PM2.5和PM10浓度变化Fig.6 Particulate matter concentration gradient distribution of different distance levels

4 讨论与结论

4.1 颗粒物浓度日变化和气象因子的影响

不同时间段内绿地削减颗粒物的能力有明显差异，在6点至8点，18点至次日4点，此时段为交通排放活跃之后的时段，外源性颗粒物浓度较高，绿地内颗粒物浓度明显低于广场，绿地的存在阻滞或减缓了颗粒物向绿地内部的扩散。但在10点至17点时间段内，此时段内交通排放较少，气温逐渐升高，气流活动活跃，有利于颗粒物扩散，因此此时段颗粒物浓度维持一天中较低水平，绿地植被导致绿地内气流活动强度低于广场，吸滞在叶片表面的颗粒物也容易产生再悬浮，从而使绿地内颗粒物浓度高于广场[15]。PM2.5和PM10浓度随着湿度升高而逐渐升高，湿度的升高促进颗粒物的凝聚和成核，导致颗粒物浓度升高，但当相对湿度达到阈值（阈值为70%），夜间（22点至次日8点）湿度均高于70%，湿沉降量增加，夜间颗粒物浓度持续降低[16]。当广场风速达到1.8 m·s-1，增加了地面扬尘，已沉降的PM10颗粒被风吹起发生再悬浮，导致广场PM10浓度逐渐升高。气压的变化主要反映大气边界层的高低，从而影响颗粒物的浓度，随着温度的升高，地表大气活动活跃，样地内湍流活动增强，有利于颗粒物的扩散[17]。包红光等[18]研究表明，颗粒物浓度与气象因子显著相关，且颗粒物粒径越小，相关性越显著，但相关性存在一定阈值，阈值大小学者们还在界定和研究。拟合结果产生的阈值充分说明采用更高的时间分辨率进行连续监测，对观察颗粒物更细的变化以及与气象因素的关系非常重要。白天绿地调控颗粒物的主导气象因子是风，绿地植被具有阻滞颗粒物进入绿地内部或阻滞颗粒物向外部扩散双重作用，夜间绿地调控颗粒物浓度的主导气象因子是湿度，绿地内具有较高的湿度和清除颗粒物的效率。

4.2 不同水平距离和植被结构对颗粒物的影响

在10点至18点时段内，温度升高，湍流活动增强，风速也逐渐升高，有利于颗粒物的扩散，此时段内交通排放量小，环境污染物浓度处在较低水平，绿地和广场空间内部具有较强的扩散能力，交通排放对空间内部影响小，对靠近道路边界影响较大，因此时段内颗粒物浓度内部低于靠近道路边界。这与李新宇等[21]研究结果一致。在6点至8点，18点至20点时段内，由于早晚高峰交通排放迅速增大，气温低风速小，植被生长活动不活跃，不利于颗粒物的扩散和吸收，颗粒物在样地内部均逐渐形成累积，因此此时段离道路距离越远，颗粒物浓度越高，但闭合绿地内颗粒物浓度总体显著低于半开敞绿地和广场，闭合绿地对颗粒物的阻滞作用明显。邵建明等[22]研究也发现绿地内颗粒物浓度在离林缘50 m处开始逐渐上升。包红光等[23]研究夏季海淀公园不同水平距离颗粒物浓度变化，在上午9点，0～160 m范围内，样地内颗粒物浓度均有升高，11点至13点绿地对颗粒物削减作用显著；闭合绿地植被空隙较小，形成比广场更为稳定的局部环境，可以有效阻滞外源性颗粒物快速扩散至绿地内部，同时闭合绿地叶面积总量大，不同层次的枝叶更容易再次截获悬浮的颗粒物[9]，吸滞的粉尘更多。半开敞绿地阻滞外源性颗粒物进入的能力弱于闭合绿地，同时对比广场，颗粒物扩散稀释能力弱于广场，因此半开敞绿地内颗粒物浓度均较高。闭合绿地削减PM10浓度的强于PM2.5浓度，PM10具有较大的粒径，更容易被植物枝叶吸附和发生沉降，沉降到土壤中也不易发生再悬浮[19]。杨貌等[20]也发现植物削减PM10作用强于PM2.5。综上所述，绿地内部削减颗粒物的正负效应与污染源排放强度和气象因子有关，早晚高峰时段，绿地内部颗粒物浓度高于外部；其他时段，绿地内部低于外部，闭合绿地内颗粒物浓度显著低于半开敞绿地和广场，闭合绿地对外源性颗粒物具有较好的削减作用。

4.3 结论

（1）颗粒物浓度日变化受到气象因子日变化和污染源的综合影响，10点至18点时段内，风速是影响颗粒物浓度的主导气象因子，绿地阻滞了颗粒物的扩散，导致绿地内颗粒物浓度高于广场，风速超过1.8 m·s-1，颗粒物浓度降低；凌晨1点至5点，湿度是影响颗粒物浓度的主导气象因子，湿度超出阈值70%，可以有效清除颗粒物，颗粒物浓度持续降低。（2）对比硬质广场，绿地内颗粒物浓度值的变化幅度更小，绿地对交通排放具有较强的缓冲效应。（3）交通排放活跃的时段内，颗粒物浓度随距离增加而升高，在绿地内部形成累积；交通排放较低的时段内，颗粒物浓度随距离增加而降低。

综上所述，绿地植被通过改变局部的气象因子，风速、湿度、温度和气压等条件，可以有效对颗粒物的浓度进行调控，依据上述研究结果，实践中可以积极探索通过增加环境空气湿度，建立智慧增湿设施，在交通排放较强的时段内增加绿地内湿度，改善空气质量。在公园绿地靠近道路一侧建立郁闭度较高的密林防护，阻滞颗粒物向绿地内部扩散。在绿地内部建立疏林空间或者开敞草坪，有利于内部颗粒物向外扩散，且靠近道路交通一侧不宜设计休闲步道或者建立运动场所。