不同植被結構校園綠地對空氣顆粒物濃度影響研究

路 琛 張 祥 邱 玲 高 天 聶 帥

近年來，空氣顆粒物污染問題波及亞洲大部分城市，引發人們的廣泛關注[1-2]。空氣顆粒物質會降低大氣中的能見度，改變其輻射特性[3]，進而改變城市的熱環境。同時，空氣顆粒物質中PM2.5、PM10會進入人體呼吸道從而嚴重威脅人類健康[4]。影響空氣顆粒物濃度的因素復雜且多樣，天氣條件、城市工業、樹種的特征、植物的群體水平和物候等均可對其產生影響[5-13]。目前國內外對綠地與空氣顆粒物關系的研究多以植物的物理或生理特性，或簡單的綠地分類形式作為研究對象，缺乏對于綠地長時間、持續性和整體性的研究，這在一定程度上，忽視了植物結構形成不同群落的效應。植物往往通過停著、附著和黏附3種方式對空氣顆粒物濃度產生影響[14-15]，這3種方式共同進行，尤其是在植物群落中共同作用，對空氣顆粒物濃度產生影響[16-18]。有研究表明，不同綠地類型均有顯著消減空氣顆粒物的作用，尤其是闊葉喬-灌-草結構對PM2.5濃度削減最明顯[19]，也有研究認為喬灌草組成的復合綠化結構內部會滯留更多的空氣顆粒物[20-21]。總而言之，目前系統開展植被結構對空氣顆粒物影響的研究較少，而且研究結論不一致。

因此，本研究通過連續監測一年寶雞文理學院不同植被結構綠地內的空氣顆粒物總量(TSP)、PM10、PM2.5的濃度以及風速、溫度和濕度，綜合分析影響空氣顆粒物濃度的因素以及不同植被結構的綠地對空氣顆粒物濃度的削減作用，以期為改善以空氣質量為導向的風景園林規劃與設計提供理論依據與參考。

1 研究區域概況

寶雞古稱陳倉，是陜西省最西部的一座城市，屬暖溫帶半濕潤氣候，南臨秦嶺、北靠兩塬，渭河穿城而過。本試驗選擇寶雞文理學院東校區的校園綠地作為研究對象，校區總面積46hm2，綠地面積22hm2，地形平坦，植被豐富，群落層次多樣，生態穩定性較強，且受人為因素影響較小。相較于其他公共綠地而言該綠地面積大、類型豐富、人為活動典型且相對固定。

2 研究方法

2.1 樣地綠地植被結構分類系統的建立

本研究將按照植被結構的橫向結構、豎向結構和植被型組3個維度進行綠地類型劃分，制成植被結構分類表(表1)。橫向結構是指在水平投影面上，植被要素中個體的分布方式和整體的空間布局。豎向結構指植被要素中不同高度的喬木層、灌木層、草本層、地被層在垂直方向上的組合形式。植被型組指建群種生活型相似因而群落外貌相似的植物聯合，包括闊葉、針葉和混交形式[20]。

依據上述分類標準，結合校園實地特征，篩選出10個植被結構明顯且人流干預較少的綠地為觀測樣地，確定出5種植被結構類型(即半閉-混交-多層、半閉-闊葉-單層、半閉-混交-單層、半閉-闊葉-多層、開敞-灌木)的校園綠地作為研究對象(圖1)，各植被結構內主要植物種類如表2所示。并設置校園廣場硬質鋪裝的廣場區域作為對照組。

2.2 實驗監測

在樣地的中心區域選擇測量點的成年人呼吸高度處(h=1.5m)，使用粉塵測量儀(Met One 831)測量樣地內的PM2.5、PM10和TSP的濃度，使用手持式自動氣象站(FC-36025)測量該樣地的溫度、濕度、風速。監測日期為2017年4月至2018年3月，在每個月上中下旬各選取天氣晴朗且微風或無風的天氣進行實驗監測。監測時間為8：00—18：00，每2h為一時段，按樣地順序重復進行5輪測量。

2.3 數據處理

圖1 樣本區域分布示意圖(底圖引自Google Earth)

利用手持式GPS儀(Garmin GPSmap 629sc)，結合寶雞市衛星圖片及ArcGIS 10.2軟件對樣地面積進行測量。對監測記錄的所有數據進行錄入與整理，生成Excel數據表后，通過IBM SPSS Statistics 24軟件對PM2.5、PM10及TSP濃度與監測日期、時間、氣象因素、樣地面積、植被結構進行統計分析。

3 結果與分析

對全年監測數據進行整理得出樣地面積分別為0.3～2.4hm2不等的10塊樣地，全年溫度變化范圍為-2.5～43.4℃，濕度變化范圍為19.7～84.8RH，風速變化范圍為0～2.2m/s(表3)。在SPSS軟件中對數據進行正態檢驗發現，所監測的變量均不符合正態分布(表4)，故對數據采用肯德爾相關性和斯皮爾曼相關性分析檢驗(表5)，發現日期、測定時間、溫度、濕度、風速對PM2.5、PM10和TSP濃度均有極顯著的相關性(P<0.01)，而植被結構、樣地面積與其無顯著相關(P>0.05)。

表1 植被結構分類表

表2 各植被結構主要植被種類

3.1 日期與時間對空氣顆粒物濃度的影響分析

監測期內，PM2.5濃度的年平均值為70.081μg/m3，PM10濃度的年平均值為262.23μg/m3，TSP 濃度的平均值為467.93μg/m3。PM2.5、PM10和TSP濃度隨日期的變化趨勢一致，在7月份到達最低點，在12月達到峰值(圖2)。

3.2 氣象因素對空氣顆粒物濃度的影響分析

由表5可以得出，當風速在0～2.2m/s，溫度在-2.5～43.4℃內變化時空氣顆粒物濃度與風速和溫度呈顯著負相關，與圖3和圖4所擬合結果一致；濕度在19.7～84.8RH內，空氣顆粒物濃度與濕度呈顯著正相關，而圖5擬合結果與分析結果相悖，其原因是寶雞地區濕度隨季節變化顯著，故對各月份的數據分別進行擬合(圖6)，發現除6月份濕度與PM10和TSP的擬合結果不一致外，其余結果均呈現空氣顆粒物濃度隨濕度的增加而增加的趨勢。

3.3 植被結構對空氣顆粒物濃度的影響分析

通過全年數據的相關性分析，不同植被結構的綠地(半閉-混交-多層、半閉-闊葉-單層、半閉-混交-單層、半閉-闊葉-多層、開敞-灌木)與空氣顆粒物濃度不存在顯著相關性(表5)。但對不同植被結構內的空氣顆粒物年平均濃度統計(表6)可以看出硬質廣場內的空氣顆粒物濃度為最低，開敞灌木結構內的空氣顆粒物濃度最高。考慮到植被的垂直結構對空氣顆粒物的影響，我們將含有喬木的4種半閉植被結構類型內的空氣顆粒物濃度相對比發現：半閉-闊葉-單層結構內的PM2.5和PM10的濃度最低，半閉-混交-多層結構內的TSP濃度最低；半閉-混交-多層內PM2.5的濃度最高，半閉-混交-單層內PM10和TSP的濃度最高。

圖2 空氣顆粒物濃度隨日期變化關系

圖3 溫度與空氣顆粒物濃度的關系

圖4 風速與空氣顆粒物濃度的關系

圖5 濕度與空氣顆粒物濃度的關系

表3 監測數據描述統計

表4 正態性檢驗

由于植被生長受季節的影響較大，所以對不同季節(4個季度)各樣地內的空氣顆粒物濃度統計(表7)發現：硬質廣場內的空氣顆粒物濃度均為最低，開敞灌木結構內的空氣顆粒物濃度最高。對比4種含有喬木的綠地類型可以得出半閉-混交-多層內PM2.5的濃度高；在第一第四季度，半閉-闊葉-單層結構內的PM2.5、PM10和TSP的濃度均為最低，半閉-混交-單層內PM10和TSP的濃度最高，且各植被結構內的空氣顆粒物濃度差異明顯；在第二、第三季度，半閉-混交-單層結構內PM2.5濃度為最低，半閉-闊葉-單層結構內的PM10和TSP的濃度均為最高，但該段時間內的各植被結構內的空氣顆粒物濃度差異較小，不同植被結構對空氣顆粒物的影響差異不顯著。在有喬木層的植被結構中，由于植物在不同季節的生長狀況不同，導致植被對空氣顆粒物濃度滯留能力產生季節性變化。總體表現為混交林在秋冬季節對空氣顆粒物濃度的滯留作用強，闊葉林在春夏季節對空氣顆粒物濃度的滯留作用強。

4 結論與討論

從實驗數據可以發現，監測日期和時間對PM2.5、PM10和TSP濃度有極顯著性影響。一年內空氣顆粒物濃度冬季最高，夏季最低，這與Fan Zhang[22]等人的結論一致。造成這種現象的原因是多樣的，冬季北方地區燃燒化石燃料釋放的廢棄物，為空氣顆粒物的增長提供直接或間接的條件，加之北方地區植被凋零、枝葉脫落，這為空氣顆粒物的形成和擴散提供了便利，同時，冬季降水減少、溫度降低，不利于空氣顆粒物的沉降。這些人為因素與自然變化共同決定了冬季空氣顆粒物濃度的升高。

徐寧等[23-24]的研究表明，風速對空氣顆粒物濃度影響因地域環境等不同差異較大。本次實驗中選取了無風或微風條件下的天氣(風速均值為0.29m/s)，在風速對空氣顆粒物濃度影響的結論有一定的人為因素干擾，但也說明在微風條件下，寶雞地區風速的增大對空氣顆粒物濃度有一定的削減作用。通過相關性分析發現濕度與空氣顆粒物濃度呈正相關，但在6月份濕度與PM10和TSP濃度擬合呈現負相關，通過調查實驗記錄發現，6月份實地監測時綠地內進行過噴灌作業，噴灌使顆粒物沉降，從而導致擬合結果不一致的情況，也驗證了空氣顆粒物濃度與濕度呈顯著正相關的結論的準確性。

本次研究所選樣地規模較小，綠地面積在0.3～2.4hm2，將綠地面積與對空氣顆粒物濃度通過多個模型的擬合，結果均顯示兩者無明顯相關性。即本次實驗植被面積對空氣顆粒物濃度影響不顯著。而李新宇等[16]的研究顯示斑塊綠地面積越大，對空氣顆粒物濃度影響越大。

圖6-1 各月PM2.5濃度隨濕度變化關系圖

圖6-2 各月PM10濃度隨濕度變化關系圖

圖6-3 各月TSP濃度隨濕度變化關系圖

本次實驗的5種類型綠地內的空氣顆粒物濃度與硬質的廣場內的空氣顆粒物濃度對比發現，綠地內的PM2.5、PM10、TSP濃度的平均值都較硬質廣場高。說明在綠地面積為0.3～2.4hm2區間內，植物群落對空氣顆粒物濃度的影響不是直接降解，而是有一定的滯留作用，這與李新宇等的結論是一致的。Setyan A[25]的研究表明植被產生的化學物質等有助于空氣顆粒物的形成。造成這一現象的原因可能是廣場的下墊面鋪裝受太陽照射后溫度較綠地高，加之沒有植被對氣流的阻擋，氣流運動較強，使得空氣顆粒物擴散速率加快。這也是綠地范圍內的空氣顆粒物濃度較高可能的原因之一。開敞灌木對3種空氣顆粒物滯留能力高于含有喬木層的植被結構，由于實驗觀測高度為距地面1.5m處，位于喬木層下方，灌木層的上方空間，喬木植株的葉片等可以吸附一定的空氣顆粒物，使得喬木層下方空間的空氣顆粒物濃度減小。這與于璐[26]的結論一致。此外，季節變化影響植被結構對空氣顆粒物的滯留能力，如春夏季植物蒸騰作用旺盛，綠地內溫度低，濕度大不利于氣流擴散，使得春夏季闊葉林內滯留的空氣顆粒物濃度高；秋冬季闊葉植物落葉，生命活動減弱，內部氣流受到的阻擋少，空氣顆粒物擴散快，而針葉植物在秋冬季仍有樹葉的阻擋，空氣顆粒物擴散相對慢。今后的綠地設計中可以利用植物群落對空氣顆粒物的阻滯作用設計“防護林帶”。同時，針對不同植被結構對空氣顆粒物的滯留作用，尤其是PM2.5，可將人的休憩活動區盡量避免設計在開敞灌木和半閉-混交-多層結構的綠地內。這為以提高空氣質量為導向的景觀規劃設計提供了一定的借鑒意義。

綜上所述，可得出以下3點結論。

1)監測日期和時間對PM2.5、PM10和TSP濃度有極顯著性影響。在一年內，PM2.5、PM10和TSP濃度在7月份到達最低點，在12月達到峰值，12月到次年3月持續降低。

2)在晴朗、無風或微風的條件下，溫度、濕度和風速對空氣顆粒物濃度均有極顯著影響，當風速為0～2.2m/s時，溫度變化范圍為-2.5～43.4℃，PM2.5、PM10和TSP的濃度與溫度和風速呈負相關；濕度在19.7～84.8RH區間內3種空氣顆粒物濃度與濕度呈正相關。在同樣的氣象條件下，空氣顆粒物對于氣象因素變化的響應：TSP>PM10>PM2.5。

表5 空氣顆粒物濃度影響因素相關性分析

表6 不同植被結構內空氣顆粒物年平均濃度

表7 不同植被結構內空氣顆粒物濃度各季度平均值

3)綠地面積在0.3～2.4hm2內，綠地面積與PM2.5、PM10、TSP濃度沒有明顯的相關性。5種不同植被結構類型(半閉-混交-多層、半閉-闊葉-單層、半閉-混交-單層、半閉-闊葉-多層、開敞-灌木)的綠地，與PM2.5、PM10和TSP濃度的相關性不顯著。但綠地對空氣顆粒物均有一定滯留能力，綠地內空氣顆粒物濃度要大于硬質鋪裝。在實驗所觀測的綠地結構中，對空氣顆粒物濃度滯留能力最大的是開敞灌木結構。其中在含有喬木層的結構中，對PM2.5滯留能力最大的是半閉-混交-多層，對PM10和TSP滯留能力最大的是半閉-混交-單層。

注：文中圖片均由作者繪制。