重庆沙坪坝典型区域空气离子质量评价研究

2017-03-09 00:34王轶浩薛兰兰
四川林业科技 2017年1期
关键词:正离子商业区住宅区

王轶浩,薛兰兰

(重庆市林业科学研究院,重庆 400036)

重庆沙坪坝典型区域空气离子质量评价研究

王轶浩,薛兰兰

(重庆市林业科学研究院,重庆 400036)

2013年11月~2014年8月,采用便携式空气负离子测定仪(AIC1000)对重庆市沙坪坝区3个典型区域(城市商业区、城市住宅区和城市森林公园)的空气离子进行定位监测。结果表明:城市商业区和城市住宅区的空气正离子月动态均呈“双峰型”,空气负离子则均呈“单峰型”,而城市森林公园的空气正负离子变化规律均呈“单峰型”;各典型区域的空气正离子水平差异不显著(P>0.05),而其空气负离子水平差异显著(P<0.01),大小排序为城市森林公园(513个·cm-3)>住宅区(377个·cm-3)>商业区(280个·cm-3),同时,单极性系数和空气离子评议系数也表明,城市森林公园的空气离子质量优于城市住宅区,且能更多时间给人以舒适感,而城市住宅区的空气离子质量又优于城市商业区。

空气负离子;空气正离子;评价;沙坪坝

空气负离子被誉为空气维生素,是评价区域空气清洁程度的重要依据之一[1]。它对生命必不可少,能对人体7个系统的30多种疾病有抑制、缓解和辅助治疗作用,于人体健康十分有利[2~3]。据研究,当空气负离子浓度达到700个·cm-3以上时就会使人感觉空气新鲜;达到1 000个·cm-3以上时就有保健作用;达到8 000个·cm-3以上时具有治病功能[4~6]。因而,空气负离子的水平状况已成为科研学者和政府部门普遍关注的焦点[7~9]。通过对典型区域的空气负离子长期监测,将有助于科学掌握该区域的空气负离子水平及其时空变化情况,以回答市民普遍关注的问题以及为政府部门宏观决策提供科学依据。

本研究拟通过对沙坪坝区典型区域空气离子的定位监测,以期掌握沙坪坝区典型区域的空气离子时空变化特征,并对区域空气离子质量进行评价,从而有效提升市民基于空气负离子评价城市环境质量的科普水平,并为沙坪坝区创建国家卫生城市、建设美丽城区和宜居城区提供科技支撑。

1 研究区概况

沙坪坝区位于重庆主城区西部,东滨嘉陵江,西抵缙云山,幅员面积396.2 km2。地貌归属于川东平行岭谷低山丘陵区,全区呈丘陵、台地和低山组合的地貌结构,最高峰位于歌乐山云顶寺(海拔680.25 m)。气候属中亚热带季风性湿润气候区,热量和水分资源丰富,最冷月平均气温7.8℃,最热月平均气温28.5℃,年平均气温18.3℃,无霜期341 .6d,年均降水量1 082.9 mm。全区森林资源主要集中在歌乐山、中梁山地区,其中,歌乐山森林公园于1938年定名,2003年被创建为国家级森林公园。

2 研究方法

2.1 监测点设置

在重庆市沙坪坝区,分别选择城市商业区(三峡广场)、城市住宅区(蓝溪谷地)和城市森林公园(歌乐山国家森林公园)3个典型区域设置固定监测点,其中,城市商业区和城市住宅区的固定监测点均为城市绿地,城市森林公园监测点则为马尾松(Pinusmassoniana)林,开展空气离子监测。

2.2 空气离子测定

2013年11月~2014年8月,在各固定监测点采用便携式空气负离子测定仪(AIC1000)测定其空气正、负离子,每月按上、中、下旬测定2~3次。具体测定方法为在各监测点的固定位置1.3 m高度处,手持空气负离子测定仪分别测定空气正、负离子,每隔1 min读取一次数据,连续测定15 min,最后取其平均值,同时记录测定时间和天气条件(晴天、阴天和雨天)。

2.3 数据处理

采用单极性系数(q)和空气离子评议系数(CI)指标进行空气离子质量评价。其计算公式[1]如下:

q=n+/n-

(1)

CI=n-/(1 000(q)

(2)

式中:n+表示空气正离子(个·cm-3);n-表示空气负离子(个·cm-3);1 000为人体生物学效应最低负离子浓度。

利用Excel2010软件对数据进行处理和制图;应用SPSS13.0统计软件进行单因素方差(one-way ANOVA)分析。

3 结果与分析

3.1 典型区域的空气正、负离子动态变化

3.1.1 城市商业区监测点

由图1可知,监测期内城市商业区空气负离子的月动态变化呈“单峰型”,从2013年11月开始,总体呈增加趋势,直到2014年6月达到峰值,为471个·cm-3,之后又呈下降趋势。监测期内空气负离子变化在147个·cm-3~471个·cm-3之间,以2014年1份的空气负离子水平最低。然而,监测期内城市商业区的空气正离子变化规律与其空气负离子有所不同,呈“双峰型”,以2013年11月份的空气正离子最大,达到705个·cm-3,之后逐渐下降,到2014年3月份达到第1个低谷(为145个·cm-3),继而逐渐上升到605个·cm-3(2014年5月份),达到第2高峰,之后又下降。但总体上,商业区的空气正离子除2014年2月份、3月份外,其余月份水平值均高于空气负离子,个别月份的空气正离子水平是其空气负离子水平的两倍之多,如2013年11月份,为2.76倍。

图1 城市商业区空气正负离子月动态变化Fig.1 Monthly dynamic variations of positive air ions and negative air ions in urban commercial areas

3.1.2 城市住宅区监测点

由图2可知,城市住宅区的空气正、负离子的月动态变化规律与城市商业区监测点的空气正、负离子月变化规律基本一致,均为空气负离子月动态变化规律为“单峰型”,而空气正离子的月动态变化规律则呈“双峰型”,其空气负离子同样在2014年6月达到峰值,为711个·cm-3,而最低值出现在2014年8月份,为267个·cm-3;空气正离子则在2013年11月份和2014年5月份达到峰值,分别为693个·cm-3和650个·cm-3,低谷则分别出现在2014年3月份和7月份,水平值分别为167个·cm-3和389个·cm-3。同样地,住宅区监测点的空气正离子普遍高于空气负离子,监测期内只有2014年2月份、3月份、6月份、7月份的空气负离子高于其空气正离子。

图2 城市住宅区空气正负离子月动态变化Fig.2 Monthly dynamic variations of positive air ions and negative air ions in urban residential areas

3.1.3 城市森林公园监测点

由图3可知,监测期内城市森林公园的空气正离子月动态变化规律不同于商业区和住宅区,但它与其空气负离子月动态变化规律相吻合,均呈“单峰型”,它们均随时间增加而逐渐增加,在2014年6月份达到峰值,空气正、负离子水平分别为558个·cm-3、734个·cm-3,之后又逐渐下降,监测期内空气正、负离子水平最低值分别出现在2014年2月份和2013年12月份,水平值分别为257个·cm-3、294个·cm-3。同时,城市森林公园监测点的空气负离子水平普遍高于空气正离子水平,监测期内只有2013年12月份和2014年1月份的空气正离子水平高于其空气正离子水平,它明显不同于商业区、住宅区的空气正、负离子分布格局。

图3 城市森林公园空气正负离子月动态变化Fig.3 Monthly dynamic variations of positive air ions and negative air ions in urban forest parks

3.2 典型区域的空气正、负离子差异

由于空气离子容易受到植被[10~11]、地形[9]、气象条件[12]以及人为活动[13]等因素影响,而特定区域是各种环境因素的综合体现,从而容易造成空气离子的空间分布格局。由表1可知,监测期内沙坪坝区典型区域的空气负离子水平差异显著(P<0.01),监测期内城市森林公园的空气负离子水平显著高于住宅区、商业区的空气负离子水平(P<0.05),分别为其1.36倍和1.87倍,说明城市森林公园的空气负离子质量明显好于其它监测点。同时,住宅区的空气负离子水平虽然高于商业区的空气负离子水平,但它们间的差异不显著(P>0.05)。监测期内各监测点的空气负离子水平大小排序为城市森林公园>城市住宅区>城市商业区。此外,方差分析结果表明,沙坪坝区典型区域的空气正离子水平差异不显著(P>0.05),说明空气正离子水平未受监测点空间分布的影响。

表1 典型区域的空气正负离子差异(平均值(标准差)

Tab. Difference of positive air ion and negative air ion among three typical areas(mean±SD)

参数城市商业区城市住宅区城市森林公园F值空气负离子(个·cm-3)280±94B377±132B513±166A7.654**空气正离子(个·cm-3)405±172A473±168A388±96A0.909

注:同行不同字母表示差异显著(P<0.05);**表示极显著(P<0.01)

3.3 典型区域的空气离子质量评价

单极性系数和空气离子评议系数作为评价空气离子质量的两个重要指标,被广泛的应用于大气环境质量评价中[13~14],其中,单极性系数越小,空气清洁度就越高,对人体健康越有益,而空气离子评议系数越大,表明空气越清洁,对人体健康也越有利。由表2可知,监测期内,城市商业区空气离子的单极性系数变化在0.43~2.76之间,平均值为1.54,除2014年2月份和3月份外,其余月份的单极性系数都大于1。城市住宅区的空气离子单极性系数变化在0.39~2.32之间,平均值为1.37,其中,2014年2月份、3月份、6月份和7月份的单极性系数均低于1。城市森林公园的空气离子单极性系数变化在0.59~1.14之间,平均值为0.79,其单极性系数普遍低于1,只有2013年12月份和2014年1月份的单极性系数高于1。有些学者认为,只有当单极性系数等于或小于1时,才能给人以舒适感,由此可见,相比商业区和住宅区,城市森林公园的空气离子水平能更多时间给人舒适感。

空气离子评议系数把空气负离子作为指标,同时又考虑了正、负离子的构成比,较为全面和客观[1]。由表2可知,城市商业区的空气离子评议系数变化在0.09~0.79之间,普遍较低;住宅区的空气离子评议系数则变化在0.13~1.08之间,而城市森林公园的空气离子评议系数则变化再0.26~1.17之间,普遍较高。空气离子评议系数同样表明,城市森林公园的空气离子质量优于城市住宅区,而城市住宅区的空气离子质量优于城市商业区。

表2 沙坪坝区典型区域的空气离子质量评价表

Tab.2 Evaluation of air ion quality in typical areas of Shapingba District

4 结论

(1)沙坪坝区典型区域的空气正、负离子均呈一定的月动态变化规律,其中,城市商业区和城市住宅区的空气正、负离子月动态变化基本一致,均为空气正离子呈“双峰型”,空气负离子呈“单峰型”, 而城市森林公园的空气正、负离子变化规律则均呈“单峰型”。商业区、住宅区和森林公园的空气正离子分别变化在145个·cm-3~705个·cm-3、167个·cm-3~693个·cm-3、257个·cm-3~558个·cm-3之间,空气负离子则分别变化在147个·cm-3~471个·cm-3、267个·cm-3~711个·cm-3、294个·cm-3~734个之间。

(2)沙坪坝区典型区域的空气负离子水平差异显著(P<0.01),城市森林公园的空气负离子水平显著高于住宅区和商业区(P<0.05),住宅区的空气负离子水平虽高于商业区,但差异不显著(P>0.05),它们大小排序为城市森林公园(513个·cm-3)>住宅区(377个·cm-3)>商业区(280个·cm-3),然而,其空气正离子水平差异则不显著(P>0.05)。

(3)沙坪坝区典型区域的空气离子单极性系数大小排序为城市商业区(1.54)>住宅区(1.37)>森林公园(0.79),空气离子评议系数大小排序则为城市森林公园(0.70)>住宅区(0.40)>商业区(0.25)。单极性系数和空气离子评议系数均表明,城市森林公园的空气离子质量优于城市住宅区,且能更多时间给人以舒适感,而城市住宅区的空气离子质量又优于城市商业区。

[1] 王薇,余庄,冀凤全.基于空气负离子浓度的城市环境空气清洁度评价[J].生态环境学报,2013,22(2):298~303.

[2] Krueger AP.The biological effects of air ions[J].Biometeorology,1985,29:205.

[3] 邵海荣,贺庆棠.森林与空气负离子[J].世界林业研究,2000,13(5):19~23.

[4] 吴楚材,郑群明,钟林生.森林游憩区空气负离子水平的研究[J].林业科学,2001,37(5):36~39.

[5] 章志攀,俞益武,孟明浩,等.旅游环境中空气负离子的研究进展[J].浙江林学院学报,2006,23(1):103~108.

[6] 曾曙才,苏志尧,陈北光.广州绿地空气负离子水平及其影响因子[J].生态学杂志,2007,26(7):1049~1053.

[7] 刘欣欣,华超,张明如,等.千岛湖姥山林场不同森林群落空气负离子浓度的比较[J].浙江农林大学学报,2012,29(3):366~373.

[8] 王晓磊,李传荣,许景伟,等.济南市南部山区不同模式庭院林空气负离子浓度[J].应用生态学报,2013,24(2):373~378.

[9] 王轶浩,刘访兵,周小舟,等.重庆地区主要森林类型的空气负离子水平及其评价[J].东北林业大学学报,2014,42(6):38~42.

[10] 周斌,余树全,张超,等.不同树种林分对空气负离子浓度的影响[J].浙江农林大学学报,2011,28(2):200~206.

[11] 王轶浩,谭名照,曾静,等.不同林龄马尾松林空气负离子特征及服务价值[J].西南大学学报(自然科学版),2015,37(11):51~56.

[12] 王顺利,刘贤德,金铭,等.甘肃省森林区空气负离子分布特征研究[J].生态环境学报,2010,19(7):1563~1568.

[13] 黄向华,王健,曾宏达,等.城市空气负离子浓度时空分布及其影响因素综述[J].应用生态学报,2013,24(6):1761~1768.

[14] 石强,舒惠芳,钟林生,等.森林游憩区空气负离子评价研究[J].林业科学,2004,40(1):36~40.

[15] 吴甫成,姚成胜,郭建平,等.岳麓山空气负离子及空气质量变化研究[J].环境科学学报,2006,26(10):1737~1744.

Evaluation of Air ion Quality in Typical Areas of Shapingba District,Chongqing

WANG Yi-hao XUE Lan-lan

(Chongqing Academy of Forestry,Chongqing 400036,China)

From November 2013 to August 2014,air ions were monitored by portable air anions tester (AIC1000) in three typical areas (urban commercial areas,urban residential areas and urban forest parks) of Shapingba District,Chongqing.The results showed that monthly variations of positive air ions in urban commercial areas and urban residential areas all presented a “two-peak” pattern,and their negative air ion displayed a “single-peak” pattern,but monthly variations of positive air ions and negative air ions in urban forest parks all exhibited a “single-peak” pattern.The difference of positive air ions among three typical areas was insignificant(P>0.05),but the difference of negative air ions was significant(P<0.01).The concentration of negative air ions was in the order of forest parks (513 negative air ions per cubic centimeter) > residential areas (377 negative air ions per cubic centimeter) > commercial areas (280 negative air ions per cubic centimeter),moreover,ion polarity ratio and air ion assessment index also showed that the air ion quality of urban forest parks was better than that of residential areas,and made people feel comfortable for more time,but the air ion quality of residential areas was better than that of commercial areas.

Negative air ion,Positive air ion,Evaluation,Shapingba

10.16779/j.cnki.1003-5508.2017.01.008

2016-10-20

重庆市前沿与应用基础研究项目(cstc2014jcyjA00038);重庆市科委基本科研业务费专项(2013cstc-jbky-00703、BS1002);重庆沙坪坝区软科学研究项目(201325)。

王轶浩(1982-),男,博士,高级工程师,主要从事森林生态、环境生态研究。E-mail: wyih515@163.com

S718.51

A

1003-5508(2017)01-0037-04

猜你喜欢
正离子商业区住宅区
例讲奥赛考点
——碳正离子的产生及稳定性比较
高密度电法在新建住宅区地下溶洞勘查中的应用
关于有机化合物中碳正离子构型的讨论
无限追踪⑧
城市住宅区园林景观创新设计思路
昆明市主城区商业区绿视率研究
江芳景观设计作品
住宅区景观设计及施工的品质管理思考
繁华商业区地下立体车库车辆堆垛测控实现
邯郸市中心商业区停车需求预测研究