黃河三角洲白蠟人工林空氣PM2.5濃度變化規律的研究

李永濤,王 霞,王曉磊,魏海霞,周 健,王莉莉,楊慶山*

(1.山東省林業科學研究院,山東 濟南 250014;2.山東黃河三角洲森林生態系統定位研究站,山東 東營 257000;3.山東省東營市城市管理局,山東 東營 257000)

空氣PM2.5又稱為可入肺顆粒物,是大氣中空氣動力學當量粒徑≤2.5 μm的顆粒物[1],其對空氣質量、能見度以及人體健康等方面影響顯著[2-5],且其濃度水平也逐漸成為評價區域空氣質量的重要指標之一。隨著空氣污染日益嚴重,霧霾天氣頻發,有效地削減空氣中PM2.5的含量已成為空氣環境質量改善亟須解決的一個重要問題。

森林是具有自凈功能的生態系統,可以通過其龐大的林冠將空氣中的顆粒物有效地滯留在植被枝干或葉片表面,達到降低大氣中顆粒物濃度、凈化空氣的目的,從而起到“天然空氣過濾器”的效果[6],因此利用森林植被冠層結構對顆粒物的吸收阻滯作用已成為治理PM2.5的一項重要措施[7-8]。目前有關森林植被對空氣PM2.5吸收阻滯的研究較多,主要偏重于城市森林植被區對顆粒物的吸附作用以及階段性時間內不同空氣懸浮顆粒的變化規律研究。郭含文等[9]在2012年7～9月對北京市城市不同綠地PM2.5濃度的日變化規律進行了研究;王兵等[10]在2014年3～6月利用空氣氣溶膠再發生器(QRJZFSQ-I)對北京市城市常見的6種喬木和4種灌木葉片對空氣總懸浮顆粒物(TSP)、PM10、PM2.5和PM1.0的吸附能力進行了研究;陳上杰等[11]在2014年5～8月對北京五環道路周邊的綠化林帶距離對大氣PM2.5濃度變化的影響進行了研究。然而,目前對黃河三角洲區域白蠟林分消減PM2.5的作用以及長期監測基礎上的變化特征還缺乏全面研究。

白蠟(Fraxinuschinensis)系木犀科(Oleaceae)白蠟屬(Fraxinus)樹種的總稱,是黃河三角洲地區最重要的造林樹種之一,其抗鹽抗逆性強,其造林面積約占該區鹽堿地綠化面積的1/2,在濱海鹽堿地區具有不可替代的價值。本研究以山東黃河三角洲森林生態系統定位研究站為平臺,以季度和日為尺度分析了黃河三角洲地區白蠟人工林內外一年中空氣PM2.5濃度的變化規律,探尋了白蠟人工林對PM2.5濃度的影響,以期為黃河三角洲地區生態環境保護和空氣污染治理提供合理的理論依據。

1 研究區域與方法

1.1 研究區概況

試驗地設在山東省林科院國家白蠟良種基地內(N37°9′,E118°40′),該地位于渤海灣西南岸、壽光市北部,面積130.5 hm2,屬暖溫帶大陸性季風氣候。年平均氣溫為12.2 ℃,無霜期211d,≥10 ℃的積溫為4380 ℃·d,年日照時數為2540.8 h。年平均降水量為601 mm,其中降水主要集中在7～8月份,占全年降水的60%左右；年蒸發量為1900 mm,是降水量的3.2倍。該地為典型的濱海鹽堿地,土壤類型為鹽化潮土。基地內樹種以白蠟人工林為主,同時伴有少量的國槐(Sophorajaponica)、榆樹(Ulmuspumil)等。基地內森林覆蓋率高達85%以上。

監測區白蠟人工林為12年生,密度為500株/hm2;平均樹高8.57 m，平均胸徑12.28 cm，平均枝下高2.33 m;平均冠幅東西為4.13 m，南北為3.77 m。

1.2 數據獲取

白蠟林內與林外空地的PM2.5濃度數據由白蠟良種基地建立的山東黃河三角洲森林生態站提供；2個監測區的監測時間一致,頻次均為1 h自動監測,全天24 h不間斷采樣。

林內與林外空地2個監測區的監測設備均為LGH-01E大氣顆粒物PM2.5自動檢測儀。該設備是用于測量大氣中可吸入顆粒物(PM2.5)濃度的專用儀器,采用β射線法原理,結合動態加熱系統(DHS)及動態數字濾波技術,實現了對PM2.5全天候連續自動監測,具有自動校準、測量精度高、適應性強、可靠性高等特點。測量范圍在0～1000 μg/m3或0～10000 μg/m3(可選);測量周期為1 h;采樣流量為16.7 L/min(自動恒流);校準膜重現性≤±2%。

1.3 數據選取

1.3.1 PM2.5數據 本研究選取2016年3月～2017年2月期間的PM2.5數據進行分析。將全年監測的數據分為4個季度(春,3～5月;夏,6～8月;秋,9～11月;冬,12月～翌年2月)進行處理,剔除不穩定的天氣條件(大風、降水、降雪)。季節變化分析選取每季度內所有數據,然后用季度均值作比較;日變化分析選取每季度的所有數據,然后用日均值作比較。

特殊天氣條件數據選取根據氣象變化而定。大風天氣的影響分析：選取4月～翌年1月期間4次大風天氣條件下前后3 d內PM2.5濃度的均值變化數據(風前24 h,風中24 h,風后24 h)。降水(包括降雨和降雪)天氣的影響分析：選擇4月～翌年2月期間4次降雨和1次降雪天氣前后3 d中PM2.5濃度的均值變化數據。

1.3.2 氣象數據 林內氣象數據由林內綜合梯度觀測塔的實時監測獲得；林外空地的氣象數據由山東黃河三角洲森林生態站標準氣象觀測場獲得。

2 結果與分析

2.1 人工林內空氣PM2.5濃度的季節變化

將全年的監測數據分為4個季度進行分析，結果(圖1)表明：白蠟人工林內空氣PM2.5濃度的季節變化介于37～93 μg/m3之間,而林外空地PM2.5濃度的變化介于54～88 μg/m3之間。從季節濃度變化看,白蠟林內與林外空地四季PM2.5質量濃度不同,但變化趨勢基本一致,均呈現出冬季>春季>秋季>夏季的規律,且除冬季外,林內PM2.5濃度普遍低于林外空地,其中夏季林內PM2.5濃度比林外空地低31.4%,秋季林內比林外空地低25.3%,春季林內比林外空地低14.47%,而冬季林內PM2.5濃度比林外高5.68%。

從圖1還可以看出,白蠟人工林內、林外PM2.5濃度的年平均值分別為73 μg/m3和63 μg/m3,均高于國家《環境空氣質量標準》中的年平均標準值35 μg/m3。在季度變化中,除夏季林內外和秋季林內的PM2.5濃度低于年均值外,其余季節林內外的PM2.5濃度均高于年均值。

A:春季; B:夏季; C:秋季; D:冬季; E:年均值。

2.2 人工林內空氣PM2.5濃度的日變化

由監測結果(圖2)可知,四季空氣PM2.5濃度的日變化規律較為相似,近似呈雙峰型曲線,且夜間濃度通常高于日間,上午高于下午。林內PM2.5濃度除冬季略高于林外空地外,其它3個季節的濃度普遍低于林外空地。不同季節林內外PM2.5濃度波峰波谷出現的時間略有差異,其中春季在8: 00前后出現一天中的最大值,1:00出現第2個高峰,此后出現一個低谷,在4:00前后有所上升,總體上處在高濃度狀態;夏季在9: 00和23:00左右出現一天中的兩個高峰,而谷值出現在18:00和1:00左右,與春季略有差異;秋季總體上也表現出早晚偏高的特點,在10:00和0:00左右達到最大值,而在15:00～18:00 是全天濃度最低的時段,期間略有波動;冬季與春季類似,一天中PM2.5濃度變化趨勢明顯,整個季節林內外PM2.5濃度普遍高于國家日均標準值75 μg/m3,從17:00到翌日12:00均在超標狀態,而低谷出現在13:00～16:00。對比林內外PM2.5濃度的變化得出,春季林內、林外全天PM2.5濃度的最大值分別為84和102 μg/m3,林內較林外空地降低了17.65%;夏季林內、林外的最大值分別為48和69 μg/m3,林內較林外空地降低了30.43%;秋季林內、林外的最大值分別為70和88 μg/m3,林內較林外空地降低了20.45%;冬季林內、林外的最大值分別為108和100 μg/m3,林內較林外空地升高了8.00%。林內外四季空氣PM2.5濃度的日變化規律均為夜間>日間、上午>下午。

A:春季; B:夏季; C:秋季; D:冬季。

2.3 典型天氣條件下PM2.5濃度變化的個例分析

2.3.1 大風天氣下PM2.5濃度的變化 選取2016年4月～翌年1月期間4次典型大風天氣前后3 d內的PM2.5濃度數據進行分析,4次大風當天平均風速在4.42～6.17 m/s之間,而大風前后平均風速介于1.19～2.91 m/s之間。通過圖3可以看出,大風天氣對空氣PM2.5質量濃度具有一定的消減作用,大風使白蠟林內、林外的空氣PM2.5濃度分別下降了24.39%～60.98%和51.92%～72.04%,對林外空氣PM2.5濃度的削減作用更為顯著。總體來看,在風前1 d林內的空氣PM2.5濃度普遍低于林外空地的,而風中與風后林內的PM2.5濃度高于林外空地的。

以11月28日～30日3 d內大風天氣過程中PM2.5濃度的變化為例(圖4),期間風速在0.29～6.80 m/s之間,平均風速為2.54 m/s；在大風天氣下白蠟林內與林外空地2個監測點的PM2.5濃度隨時間的變化較為一致,出現峰值和谷值的時間比較接近。從時間上看,在11月28日10:00左右開始出現1個峰值,林內、外的PM2.5濃度分別為193和137 μg/m3,此時風速為1.09 m/s；此后隨著風速的增大,在17:00左右出現1個谷值,此時林內、外的PM2.5濃度分別為111和94 μg/m3,此時風速為2.35 m/s,林內、外PM2.5濃度分別較峰值降低了42.49%和31.39%;此后隨著風速的降低,林內、外的PM2.5濃度有所增加。11月29日林內、外的PM2.5濃度峰值出現在早上8:00左右,濃度分別為154和147 μg/m3,此時風速為4.30 m/s；隨著風速的增大,在15:00左右風速達到最大值,而林內、外PM2.5濃度則在17:00左右出現谷值,分別為36和42 μg/m3,此時風速為5.61 m/s,這時林內、外的PM2.5濃度分別降低了76.62%和71.43%。11月30日風速開始降低,PM2.5濃度略有升高的趨勢,林內、外的PM2.5濃度分別從30、29 μg/m3增加到74和65 μg/m3,分別增加了146.67%和124.14%,而此期間風速介于0.59～2.78 m/s之間。從改善效果看，林內、外的PM2.5平均濃度從28日的126、112 μg/m3分別降低到30日的52和46 μg/m3。由此可見,大風對PM2.5具有一定的清除作用,且風力越強清除效果越明顯。

圖3 大風天氣下PM2.5質量濃度的變化

圖4 PM2.5質量濃度與風速的關系

2.3.2 降水天氣下PM2.5濃度的變化 選取2016年4～12月期間4次降雨前后3 d內的PM2.5濃度數據進行分析,期間平均降水量在5.3～16.5 mm之間。從4次典型降雨過程中PM2.5濃度的變化情況(圖5)可以看出,降雨后林內、外空氣PM2.5濃度較降雨前均有不同程度的降低,說明降水過程對PM2.5起到了明顯的消除效果。從降雨量上看,在4月16日第一次降雨前，林內、外PM2.5濃度均值分別為55和77 μg/m3,降雨后分別降至31和28 μg/m3,降雨對林內、外PM2.5的消除率分別為43.64%和63.64%,此次降雨量為15.4 mm;8月19日第二次降雨量為16.5 mm,降雨對林內、外PM2.5的消除率分別為58.33%和67.86%;11月7日第三次降雨量為8.0 mm,對林內、外PM2.5的消除率分別為30.65%和46.15%;12月20日第四次降雨量為5.3 mm,對林內、外PM2.5的消除率分別為29.46%和36.22%。說明林內、外PM2.5濃度的消除率均隨著降雨量的增加而增加,且對林外PM2.5濃度的消除效果顯著優于林內的。

根據氣象監測數據,2016年3月～2017年2月期間有效降雪僅有1次,降雪量為7.1 mm。由圖5可以看出,降雪前林內、外PM2.5濃度均值分別為78 和88 μg/m3,降雪后分別降至22和24 μg/m3,降雪對林內、外PM2.5的消除率分別為71.79%和72.72%,說明降雪對空氣PM2.5濃度也起到了明顯的消除作用。

圖5 降水天氣下PM2.5質量濃度的變化

2.4 空氣PM2.5濃度與小氣候因子的相關性

通過整理2016 年3月～翌年2月不同季度林內空氣PM2.5濃度及其對應的環境因子數據(特殊天氣除外)，得出表1,從表1可以看出：春季和冬季期間的PM2.5濃度與空氣溫度、濕度、風速呈極顯著線性相關,方程的決定系數在0. 3151～ 0.7941之間；而夏季和秋季期間的PM2.5濃度與空氣溫度、濕度、風速的相關性不顯著。其中,春季和冬季的PM2.5濃度與溫度、風速呈顯著負相關,與濕度呈顯著正相關。

表1 空氣PM2.5濃度與氣象因子的關系

3 討論與結論

3.1 空氣PM2.5濃度的時間變化規律

空氣環境質量存在著很明顯的季節性,通常認為空氣PM2.5質量濃度在夏季最低,在冬季最高。在本研究中,白蠟人工林內外空氣PM2.5濃度均表現為夏季濃度最低,秋季次之,冬季最高。這與徐敬[12]、趙冰清[13]等的研究結果略有差異,這可能與森林植被類型及地區差異性有關：夏季森林植被茂盛,其樹冠、葉片滯塵效果顯著[14],且該區域夏季雨水較多,約占全年降水的60%,有利于空氣凈化;而在冬季降水少,植被處于落葉期,加之農村日常生活焚燒棉稈、燃煤取暖等加重了空氣污染；同時,冬季為防止森林火災,將枯草除盡,使得地表裸露,這也是導致空氣PM2. 5質量濃度增加的一個重要原因。本研究還發現，四季空氣PM2.5濃度的日變化在一天中波動較大,夜間PM2.5濃度高于日間,上午高于下午,日變化曲線整體上呈雙峰型,兩個峰值出現在夜晚和早上,兩個谷值則出現在凌晨和中午前后,但峰值出現的具體時間尚不統一。這種日變化規律可能與當地的氣象條件有很大的關系,這與王成[15]、魏玉香[16]等的觀點相似。對比四季林內、外PM2.5濃度發現,除冬季外,一天24 h中林內濃度顯著低于林外,說明白蠟人工林對于PM2.5的削減具有一定的促進作用。

3.2 特殊氣象條件對PM2.5質量濃度的影響

影響大氣顆粒物濃度高低的因素除了與顆粒物本身的性質和林分的滯塵能力有關外,還與氣象因素有關,而特殊天氣的影響更大。本研究發現,在大風、降雨和降雪等特殊天氣的影響下,林內、外PM2.5濃度均有明顯降低,這與李少寧[17]、陳波[18]等的研究結果相同。大風天氣后PM2.5濃度表現為林內濃度高于林外空地,這可能與植被的阻擋作用有關,造成大風未能將林內部分PM2.5等顆粒物帶走；其次森林植被對顆粒物的截留和吸附也是一個重要因素。風速大小對大氣顆粒物的傳輸擴散有重要的影響[19]。本研究得出4次大風可使林內、外空氣PM2.5濃度分別下降24.39%～60.98%和51.92%～72.04%,且風速越大,PM2.5濃度越低，說明風速越大,越有利于PM2.5的擴散。

降水(降雨、降雪)過程可以對大氣PM2.5起到明顯的去除效果。在本研究中,4次降雨對林內、外PM2.5的消除率分別介于29.46%～58.33%和36.22%～63.64%之間,且降雨量越大,對PM2.5的消除率越高;1次降雪對林內、外PM2.5的消除率分別為71.79%和72.72%。可見,降水(降雨、降雪)對于降低PM2.5質量濃度具有重要意義。不足之處在于該區數據采集期間有效降雪僅有一次,從而無法就降雪強度對PM2.5濃度的影響進行深入探討。

3.3 空氣PM2.5質量濃度的相關影響因子

氣象因素是影響空氣PM2.5濃度的重要因素,但由于研究區域及空間尺度的復雜性,PM2.5濃度與氣象因子間的相關性很難得出統一定論。本研究發現,春季和冬季期間的PM2.5濃度與空氣溫度、濕度、風速呈極顯著線性相關，其中,春季和冬季PM2.5濃度與溫度、風速呈顯著負相關,與濕度呈顯著正相關,這與相關文獻[19-20]的結論相同。而夏季和秋季期間的PM2.5濃度與空氣溫度、濕度、風速的相關性不顯著,可見在不同季節氣象因素對PM2.5濃度變化的影響也存在差異,這可能因為夏秋兩季森林植被相對茂盛,導致林內小氣候環境明顯,從而影響了氣象因素與PM2.5濃度的關系。本次試驗監測時間長,采集數據量大,且對空氣PM2.5濃度與氣象因子進行了同步觀測,更能準確地反映它們之間的相關性。不過,本研究僅對空氣溫度、相對濕度及風速與空氣PM2.5的相關性進行了分析,而對于其它多種因素的影響,今后有待于進一步研究。