不同植被结构校园绿地对空气颗粒物浓度影响研究

路 琛 张 祥 邱 玲 高 天 聂 帅

近年来，空气颗粒物污染问题波及亚洲大部分城市，引发人们的广泛关注[1-2]。空气颗粒物质会降低大气中的能见度，改变其辐射特性[3]，进而改变城市的热环境。同时，空气颗粒物质中PM2.5、PM10会进入人体呼吸道从而严重威胁人类健康[4]。影响空气颗粒物浓度的因素复杂且多样，天气条件、城市工业、树种的特征、植物的群体水平和物候等均可对其产生影响[5-13]。目前国内外对绿地与空气颗粒物关系的研究多以植物的物理或生理特性，或简单的绿地分类形式作为研究对象，缺乏对于绿地长时间、持续性和整体性的研究，这在一定程度上，忽视了植物结构形成不同群落的效应。植物往往通过停着、附着和黏附3种方式对空气颗粒物浓度产生影响[14-15]，这3种方式共同进行，尤其是在植物群落中共同作用，对空气颗粒物浓度产生影响[16-18]。有研究表明，不同绿地类型均有显著消减空气颗粒物的作用，尤其是阔叶乔-灌-草结构对PM2.5浓度削减最明显[19]，也有研究认为乔灌草组成的复合绿化结构内部会滞留更多的空气颗粒物[20-21]。总而言之，目前系统开展植被结构对空气颗粒物影响的研究较少，而且研究结论不一致。

因此，本研究通过连续监测一年宝鸡文理学院不同植被结构绿地内的空气颗粒物总量(TSP)、PM10、PM2.5的浓度以及风速、温度和湿度，综合分析影响空气颗粒物浓度的因素以及不同植被结构的绿地对空气颗粒物浓度的削减作用，以期为改善以空气质量为导向的风景园林规划与设计提供理论依据与参考。

1 研究区域概况

宝鸡古称陈仓，是陕西省最西部的一座城市，属暖温带半湿润气候，南临秦岭、北靠两塬，渭河穿城而过。本试验选择宝鸡文理学院东校区的校园绿地作为研究对象，校区总面积46hm2，绿地面积22hm2，地形平坦，植被丰富，群落层次多样，生态稳定性较强，且受人为因素影响较小。相较于其他公共绿地而言该绿地面积大、类型丰富、人为活动典型且相对固定。

2 研究方法

2.1 样地绿地植被结构分类系统的建立

本研究将按照植被结构的横向结构、竖向结构和植被型组3个维度进行绿地类型划分，制成植被结构分类表(表1)。横向结构是指在水平投影面上，植被要素中个体的分布方式和整体的空间布局。竖向结构指植被要素中不同高度的乔木层、灌木层、草本层、地被层在垂直方向上的组合形式。植被型组指建群种生活型相似因而群落外貌相似的植物联合，包括阔叶、针叶和混交形式[20]。

依据上述分类标准，结合校园实地特征，筛选出10个植被结构明显且人流干预较少的绿地为观测样地，确定出5种植被结构类型(即半闭-混交-多层、半闭-阔叶-单层、半闭-混交-单层、半闭-阔叶-多层、开敞-灌木)的校园绿地作为研究对象(图1)，各植被结构内主要植物种类如表2所示。并设置校园广场硬质铺装的广场区域作为对照组。

2.2 实验监测

在样地的中心区域选择测量点的成年人呼吸高度处(h=1.5m)，使用粉尘测量仪(Met One 831)测量样地内的PM2.5、PM10和TSP的浓度，使用手持式自动气象站(FC-36025)测量该样地的温度、湿度、风速。监测日期为2017年4月至2018年3月，在每个月上中下旬各选取天气晴朗且微风或无风的天气进行实验监测。监测时间为8：00—18：00，每2h为一时段，按样地顺序重复进行5轮测量。

2.3 数据处理

图1 样本区域分布示意图(底图引自Google Earth)

利用手持式GPS仪(Garmin GPSmap 629sc)，结合宝鸡市卫星图片及ArcGIS 10.2软件对样地面积进行测量。对监测记录的所有数据进行录入与整理，生成Excel数据表后，通过IBM SPSS Statistics 24软件对PM2.5、PM10及TSP浓度与监测日期、时间、气象因素、样地面积、植被结构进行统计分析。

3 结果与分析

对全年监测数据进行整理得出样地面积分别为0.3～2.4hm2不等的10块样地，全年温度变化范围为-2.5～43.4℃，湿度变化范围为19.7～84.8RH，风速变化范围为0～2.2m/s(表3)。在SPSS软件中对数据进行正态检验发现，所监测的变量均不符合正态分布(表4)，故对数据采用肯德尔相关性和斯皮尔曼相关性分析检验(表5)，发现日期、测定时间、温度、湿度、风速对PM2.5、PM10和TSP浓度均有极显著的相关性(P<0.01)，而植被结构、样地面积与其无显著相关(P>0.05)。

表1 植被结构分类表

表2 各植被结构主要植被种类

3.1 日期与时间对空气颗粒物浓度的影响分析

监测期内，PM2.5浓度的年平均值为70.081μg/m3，PM10浓度的年平均值为262.23μg/m3，TSP 浓度的平均值为467.93μg/m3。PM2.5、PM10和TSP浓度随日期的变化趋势一致，在7月份到达最低点，在12月达到峰值(图2)。

3.2 气象因素对空气颗粒物浓度的影响分析

由表5可以得出，当风速在0～2.2m/s，温度在-2.5～43.4℃内变化时空气颗粒物浓度与风速和温度呈显著负相关，与图3和图4所拟合结果一致；湿度在19.7～84.8RH内，空气颗粒物浓度与湿度呈显著正相关，而图5拟合结果与分析结果相悖，其原因是宝鸡地区湿度随季节变化显著，故对各月份的数据分别进行拟合(图6)，发现除6月份湿度与PM10和TSP的拟合结果不一致外，其余结果均呈现空气颗粒物浓度随湿度的增加而增加的趋势。

3.3 植被结构对空气颗粒物浓度的影响分析

通过全年数据的相关性分析，不同植被结构的绿地(半闭-混交-多层、半闭-阔叶-单层、半闭-混交-单层、半闭-阔叶-多层、开敞-灌木)与空气颗粒物浓度不存在显著相关性(表5)。但对不同植被结构内的空气颗粒物年平均浓度统计(表6)可以看出硬质广场内的空气颗粒物浓度为最低，开敞灌木结构内的空气颗粒物浓度最高。考虑到植被的垂直结构对空气颗粒物的影响，我们将含有乔木的4种半闭植被结构类型内的空气颗粒物浓度相对比发现：半闭-阔叶-单层结构内的PM2.5和PM10的浓度最低，半闭-混交-多层结构内的TSP浓度最低；半闭-混交-多层内PM2.5的浓度最高，半闭-混交-单层内PM10和TSP的浓度最高。

图2 空气颗粒物浓度随日期变化关系

图3 温度与空气颗粒物浓度的关系

图4 风速与空气颗粒物浓度的关系

图5 湿度与空气颗粒物浓度的关系

表3 监测数据描述统计

表4 正态性检验

由于植被生长受季节的影响较大，所以对不同季节(4个季度)各样地内的空气颗粒物浓度统计(表7)发现：硬质广场内的空气颗粒物浓度均为最低，开敞灌木结构内的空气颗粒物浓度最高。对比4种含有乔木的绿地类型可以得出半闭-混交-多层内PM2.5的浓度高；在第一第四季度，半闭-阔叶-单层结构内的PM2.5、PM10和TSP的浓度均为最低，半闭-混交-单层内PM10和TSP的浓度最高，且各植被结构内的空气颗粒物浓度差异明显；在第二、第三季度，半闭-混交-单层结构内PM2.5浓度为最低，半闭-阔叶-单层结构内的PM10和TSP的浓度均为最高，但该段时间内的各植被结构内的空气颗粒物浓度差异较小，不同植被结构对空气颗粒物的影响差异不显著。在有乔木层的植被结构中，由于植物在不同季节的生长状况不同，导致植被对空气颗粒物浓度滞留能力产生季节性变化。总体表现为混交林在秋冬季节对空气颗粒物浓度的滞留作用强，阔叶林在春夏季节对空气颗粒物浓度的滞留作用强。

4 结论与讨论

从实验数据可以发现，监测日期和时间对PM2.5、PM10和TSP浓度有极显著性影响。一年内空气颗粒物浓度冬季最高，夏季最低，这与Fan Zhang[22]等人的结论一致。造成这种现象的原因是多样的，冬季北方地区燃烧化石燃料释放的废弃物，为空气颗粒物的增长提供直接或间接的条件，加之北方地区植被凋零、枝叶脱落，这为空气颗粒物的形成和扩散提供了便利，同时，冬季降水减少、温度降低，不利于空气颗粒物的沉降。这些人为因素与自然变化共同决定了冬季空气颗粒物浓度的升高。

徐宁等[23-24]的研究表明，风速对空气颗粒物浓度影响因地域环境等不同差异较大。本次实验中选取了无风或微风条件下的天气(风速均值为0.29m/s)，在风速对空气颗粒物浓度影响的结论有一定的人为因素干扰，但也说明在微风条件下，宝鸡地区风速的增大对空气颗粒物浓度有一定的削减作用。通过相关性分析发现湿度与空气颗粒物浓度呈正相关，但在6月份湿度与PM10和TSP浓度拟合呈现负相关，通过调查实验记录发现，6月份实地监测时绿地内进行过喷灌作业，喷灌使颗粒物沉降，从而导致拟合结果不一致的情况，也验证了空气颗粒物浓度与湿度呈显著正相关的结论的准确性。

本次研究所选样地规模较小，绿地面积在0.3～2.4hm2，将绿地面积与对空气颗粒物浓度通过多个模型的拟合，结果均显示两者无明显相关性。即本次实验植被面积对空气颗粒物浓度影响不显著。而李新宇等[16]的研究显示斑块绿地面积越大，对空气颗粒物浓度影响越大。

图6-1 各月PM2.5浓度随湿度变化关系图

图6-2 各月PM10浓度随湿度变化关系图

图6-3 各月TSP浓度随湿度变化关系图

本次实验的5种类型绿地内的空气颗粒物浓度与硬质的广场内的空气颗粒物浓度对比发现，绿地内的PM2.5、PM10、TSP浓度的平均值都较硬质广场高。说明在绿地面积为0.3～2.4hm2区间内，植物群落对空气颗粒物浓度的影响不是直接降解，而是有一定的滞留作用，这与李新宇等的结论是一致的。Setyan A[25]的研究表明植被产生的化学物质等有助于空气颗粒物的形成。造成这一现象的原因可能是广场的下垫面铺装受太阳照射后温度较绿地高，加之没有植被对气流的阻挡，气流运动较强，使得空气颗粒物扩散速率加快。这也是绿地范围内的空气颗粒物浓度较高可能的原因之一。开敞灌木对3种空气颗粒物滞留能力高于含有乔木层的植被结构，由于实验观测高度为距地面1.5m处，位于乔木层下方，灌木层的上方空间，乔木植株的叶片等可以吸附一定的空气颗粒物，使得乔木层下方空间的空气颗粒物浓度减小。这与于璐[26]的结论一致。此外，季节变化影响植被结构对空气颗粒物的滞留能力，如春夏季植物蒸腾作用旺盛，绿地内温度低，湿度大不利于气流扩散，使得春夏季阔叶林内滞留的空气颗粒物浓度高；秋冬季阔叶植物落叶，生命活动减弱，内部气流受到的阻挡少，空气颗粒物扩散快，而针叶植物在秋冬季仍有树叶的阻挡，空气颗粒物扩散相对慢。今后的绿地设计中可以利用植物群落对空气颗粒物的阻滞作用设计“防护林带”。同时，针对不同植被结构对空气颗粒物的滞留作用，尤其是PM2.5，可将人的休憩活动区尽量避免设计在开敞灌木和半闭-混交-多层结构的绿地内。这为以提高空气质量为导向的景观规划设计提供了一定的借鉴意义。

综上所述，可得出以下3点结论。

1)监测日期和时间对PM2.5、PM10和TSP浓度有极显著性影响。在一年内，PM2.5、PM10和TSP浓度在7月份到达最低点，在12月达到峰值，12月到次年3月持续降低。

2)在晴朗、无风或微风的条件下，温度、湿度和风速对空气颗粒物浓度均有极显著影响，当风速为0～2.2m/s时，温度变化范围为-2.5～43.4℃，PM2.5、PM10和TSP的浓度与温度和风速呈负相关；湿度在19.7～84.8RH区间内3种空气颗粒物浓度与湿度呈正相关。在同样的气象条件下，空气颗粒物对于气象因素变化的响应：TSP>PM10>PM2.5。

表5 空气颗粒物浓度影响因素相关性分析

表6 不同植被结构内空气颗粒物年平均浓度

表7 不同植被结构内空气颗粒物浓度各季度平均值

3)绿地面积在0.3～2.4hm2内，绿地面积与PM2.5、PM10、TSP浓度没有明显的相关性。5种不同植被结构类型(半闭-混交-多层、半闭-阔叶-单层、半闭-混交-单层、半闭-阔叶-多层、开敞-灌木)的绿地，与PM2.5、PM10和TSP浓度的相关性不显著。但绿地对空气颗粒物均有一定滞留能力，绿地内空气颗粒物浓度要大于硬质铺装。在实验所观测的绿地结构中，对空气颗粒物浓度滞留能力最大的是开敞灌木结构。其中在含有乔木层的结构中，对PM2.5滞留能力最大的是半闭-混交-多层，对PM10和TSP滞留能力最大的是半闭-混交-单层。

注：文中图片均由作者绘制。