自然狀態下栓皮櫟人工林空氣負離子濃度與相對濕度的關系*

施光耀，桑玉強，張勁松**，孟 平，蔡露露,4，裴松義

自然狀態下栓皮櫟人工林空氣負離子濃度與相對濕度的關系*

施光耀1,2，桑玉強3，張勁松1,2**，孟 平1,2，蔡露露3,4，裴松義5

（1.中國林業科學研究院林業研究所/國家林業局林木培育重點實驗室，北京 100091；2.南京林業大學南方現代林業協同創新中心，南京 210037; 3.河南農業大學，鄭州 450002; 4.河南省地球物理空間信息研究院，鄭州 450016; 5.國有建平縣黑水機械化林場，朝陽 122000）

空氣負離子是衡量一個地區空氣清潔度的重要指標，對人體的心理和生理機能具有重要的促進作用。隨著森林生態旅游的興起，空氣負離子的發生過程及影響機制已成為生物氣象、森林生態和森林康養等相關領域的研究熱點。本研究以華北低丘山地栓皮櫟人工林為試驗對象，在2018年和2019年6?9月森林植被葉面積相對不變期間，定位觀測獲取人工林冠層空氣負離子及微氣象參數，采用Python軟件篩選出光合有效輻射約為零，溫度、風速及顆粒物濃度相對不變條件下的觀測數據，分析空氣濕度（RH）對空氣負離子濃度（NAI）的影響特征，建立基于空氣相對濕度的預測模型，并對模型進行檢驗。結果表明，在不同空氣相對濕度范圍內，空氣負離子濃度隨空氣濕度的升高呈現三種變化趨勢，在空氣相對濕度35%～55%范圍內，空氣負離子濃度相對穩定，二者呈穩定常數關系；在相對濕度55%～75%范圍內，空氣負離子濃度迅速上升，二者呈線性遞增關系；在相對濕度75%～95%范圍內，空氣負離子濃度適度下降，二者呈線性遞減關系。在此基礎上，構建了空氣負離子濃度與空氣相對濕度的分段擬合方程，3個濕度區間分別為NAI=729；NAI=9.396RH+198.994，決定系數（R2）為0.807（P＜0.01）；以及NAI=?4.849RH+1232.992，決定系數（R2）為0.642（P＜0.01）。各擬合函數的預測值與實測值均不存在顯著差異，均方根誤差（RMSE）分別為6.175、7.091、8.213，而RH在55%～75%和75%～95%范圍內決定系數（R2）分別為0.806、0.836，模型的模擬精度高且均方根誤差較小。說明構建的分段擬合函數能夠準確反映空氣相對濕度對空氣負離子濃度的影響，可為進一步深入研究空氣負離子對氣候變化的響應機制提供基礎依據。

空氣負離子；空氣濕度；估算模型；氣象因子

空氣負離子（Negative air ion；NAI）是指獲得多余電子的帶負電荷的空氣離子，因空氣中氧分子化學性質活潑優先獲得電子，故也稱負氧離子，其廣泛分布于自然環境中，如森林和濕地[1?2]。目前，NAI已成為衡量一個地區空氣清潔度的重要指標之一[1]，同時具有多種抗菌作用和生物學效應，對人體的心理和生理機能具有重要的促進作用[2?3]，被譽為“空氣維生素”[4]。因此，開展森林對NAI影響作用的研究，對進一步深入評價林區空氣質量，促進森林康養產業發展具有重要意義。

近年來隨著森林生態旅游的興起，NAI備受人們關注，相關研究也越來越活躍[5?7]，NAI發生過程及影響機制已成為生物氣象、森林生態和森林康養等相關領域共同關注的熱點研究內容[8]。為準確預測復雜的環境因素對NAI的影響，國內外許多學者將自然界中NAI的來源及影響因素歸納為物理、生物兩大類，物理類指閃電、雷暴、雪暴、風暴、火山爆發的放電現象以及雨水的分解等[9?10]；生物類指森林中樹冠、枝葉的尖端放電以及綠色植物光合作用中的光電效應等[11?15]。其中，空氣濕度是影響NAI的重要因素，既是物理類，也是生物類的影響因素，前者涉及NAI在空氣中的水化以及與水的化學反應，后者通過影響植被的光合生理過程[16]，進而間接影響NAI。Luts等[17]研究發現，隨著水濃度的增加，O2?(H2O)的平衡向更大的團簇離子方向移動，空氣濕度的增加有助于NAI產生；Goldstein等[18?19]研究表明，潮濕空氣中的超氧化物產生低濃度過氧化氫（H2O2），可分解產生大量的OH?，成為NAI的重要組成部分；Junninen等[20]報告表明，芬蘭北部森林環境中夜間的小離子濃度和平均大小都有所增加，與繁華的商業區和交通站點相比，植物多、水體多的森林小離子濃度明顯較高，且夜間NAI濃度對次日環境質量具有一定影響；司婷婷等[21]在熱帶雨林地區研究發現夏季空氣負離子含量與相對濕度呈顯著正相關。然而Fujioka等[22]證明了NAI的遷移率隨絕對濕度的增加而降低，不利于空氣負離子的產生；黃世成等[23]在暖溫帶森林生態系統中研究發現空氣濕度與NAI的相關關系在不同條件下不盡相同，在雨日兩者相關不顯著，但在無雨日相關顯著；張雙全等[24]在神農谷國家森林公園中研究發現NAI濃度年變化與氣溫和空氣相對濕度均無相關性。

目前，國內外對于空氣濕度與NAI關系的研究已經取得了很多成果，但是由于氣象因子的復雜多變[25?26]，氣候條件、森林覆蓋率、大氣流動、微粒吸附和自然地理條件等都會影響NAI的濃度[9]，迄今為止很少有通過控制其它條件下獨立分析NAI隨空氣濕度波動變化的研究報道[5?6]，這就導致了無法揭示物理或生物因素對NAI的獨立作用，致使有關空氣濕度與NAI關系的研究結論存在著諸多不確定性?？諝鉂穸葘AI的影響是促進或抑制，已有的研究結果無法給出統一的定論[27]，有的甚至出現了相互矛盾的結論[28?29]。因此，如要獨立分析自然界空氣濕度對NAI的物理作用，則需要控制植被光合作用強度相對不變，然而受技術條件限制在白天條件下無法實現，但在夜間條件下，植被光合速率可視為零，這就為獨立分析濕度對NAI的影響提供了可能。

本研究以華北低丘山地栓皮櫟（BI.）人工林為試驗對象，于2018年、2019年6?9月森林植被葉面積相對不變條件下定位觀測獲取森林冠層空氣負離子及微氣象參數，采用Python軟件篩選出光合有效輻射約為零，溫度、風速及污染物濃度相對不變條件下的觀測數據，獨立分析空氣濕度對NAI的影響特征，為進一步深入研究NAI對氣象響應機制提供基礎依據。

1 材料與方法

1.1 研究區概況

實驗在河南黃河小浪底森林生態系統國家定位觀測研究站（35°01'45''N，112°28'08''E，海拔410m）進行，研究區位于河南省濟源市，地處黃河中游，緊連太行山脈，溫帶大陸性季風氣候，年平均氣溫12.4～14.3℃，年均降水量641.7mm，季節分配不均，6?9月降水量占全年的68.3%。全年日照時數為2368h，0℃以上的年平均有效積溫為5282℃·d，10℃以上年均積溫達4847℃·d。研究區域為以栓皮櫟為主的混交林，林齡為33a，平均株高為8m，其它樹種包括側柏（L.）、白皮松（Zucc.）等。土壤成分主要為棕壤和石灰巖風化母質淋溶性褐土，土壤結構不良，土壤中石礫含量大，春季經常發生季節性干旱，夏季有暴雨時易受侵蝕，平均土壤深度為50cm，pH值7.7～8.5。

1.2 觀測內容及方法

空氣負離子的觀測采用RR-9411A型空氣負離子自動監測儀（中國），NAI測量范圍0～1.2×107ion·cm?3，遷移率≥0.4cm2·V?1·S?1，測量精度≤±10%，采集頻率為1s，存儲周期為5min，安裝高度垂直地面1.5m且無遮擋物，觀測時間為2018年及2019年6?9月。此外，同步觀測林冠下方空氣溫濕度、風速、太陽輻射及顆粒物PM2.5濃度等微氣象參數，觀測高度1.8m。空氣溫濕度傳感器型號為HMP155（芬蘭），溫度測量范圍?80～65℃，精度≤±0.1℃；濕度測量范圍0～100%，精度≤±1%。風速傳感器型號為WindSonic（英國），測量范圍0～60m·s?1，測量精度≤±2%；太陽輻射傳感器為Li200X（美國），光譜范圍400～1100nm，測量精度≤±2%；顆粒物PM2.5傳感器為RR-9421（中國），測量范圍1～1000μg·m?3。上述監測指標均通過CR1000（美國）采集器進行存儲，通過DTU900C型GPRS遠程傳輸模塊實現數據實時快速傳輸并自動上傳存儲至服務器。

1.3 數據統計分析

利用Python軟件對數據進行初步篩選。篩選過程為，（1）對時間序列進行篩選，排除因設備存儲中斷、故障引起的時間序列不連續以及異常數據；（2）將每個數值與其前后的值進行對比，若該值小于前后值的3倍或1/3，舍棄并記錄為NA；（3）將連續6個或以上的相同數據值判定為異常值，記錄為NA；（4）對小于10的數值進行差值計算，以前后2個數據取均值并取整，記錄為該時刻插值后的數值；（5）賦值后再次篩選，將仍小于10的數值剔除，記錄為NA，輸出所有有效數據。最終對2018、2019年內6?9月不同天氣條件下的NAI濃度、空氣濕度、空氣溫度、風速和PM2.5的監測，共收集9720組完整數據，剔除異常值后選取有效數據約9500組。

將所得數據按照30min時間步長取均值進行整合，利用Python軟件對分布于夜間的數據（20：00?次日4：00）進行篩選，篩選條件為風速小于1.2m·s?1，顆粒物PM2.5小于50μg·m?3，氣溫30.0±0.5℃進行篩選，篩選后得到符合條件的500組NAI分布的完整數據。通過Python、SPSS和Origin軟件進行數據分析并繪制圖表。數據分析方法包括篩選分析、單因子回歸分析和多因子回歸分析，這些方法已經廣泛應用于生態系統模型中[30?31]，能夠使用較少的因子來解釋因變量的最大可變性[32?33]，具有較高的精度和應用潛力。

2 結果與分析

2.1 自然狀態下空氣負離子濃度與空氣濕度數據組篩選

自然狀態下影響林中空氣負離子含量的因素很多，如圖1所示，以2019年主要生長季為例，NAI和各氣象因子的日變化過程復雜，從變化趨勢上無法準確判斷單一環境因子對NAI的影響規律。為獨立分析空氣濕度對NAI的影響，需要將其它氣象條件控制在相對不變條件的條件下。因此，對2018年及2019年6?9月的氣象數據進行篩選，最終選出符合條件的500組數據進行分析。利用Python軟件對所選數據進行隨機抽樣，將數據分為訓練樣本（70%）和驗證樣本（30%）。為評價不同空氣相對濕度范圍內實測值與估算值之間的差異性，采用決定系數（Coefficient of determination，R2）與均方根差（Root mean square error，RMSE）作為指標進行綜合評定。

圖1 自然狀態下2019年6?9月各要素變化過程

2.2 空氣負離子隨空氣濕度變化的階段特征分析

由于環境因子對空氣負離子（NAI）的作用規律復雜，因此需要篩選出特征變量就空氣相對濕度（RH）對NAI的影響進行獨立分析。在氣溫相對穩定、風速小、空氣質量優（PM2.5小于50μg·m?3）和光合有效輻射為零的條件下，篩選出NAI和RH數據組共500組，其變化過程如圖2所示。由圖可見，NAI與RH的關系表現為隨著RH的升高，NAI呈現平緩、上升、下降趨勢（圖2）。在RH35%～55%范圍內，NAI濃度呈平緩下降趨勢，受RH的影響較小，NAI趨于平衡，波動不明顯，整體保持在相對較低水平且比較穩定。在RH55%～75%范圍內，NAI與RH呈顯著正相關，NAI濃度隨RH的增加而迅速上升，平均增長幅度為18.6%，在RH達到73%時，NAI濃度達到最高902ion·cm?3。在RH75%～95%范圍內，NAI與RH呈現顯著負相關，NAI濃度隨RH增加而降低，平均下降幅度為10.4%。

圖2 空氣負離子與相對濕度的關系

2.3 空氣負離子與相對濕度關系的分段擬合

2.3.1 分段擬合函數的構建

將所有符合條件的數據組按空氣相對濕度（RH）35%～55%、55%～75%和75%～95%進行分組，建立空氣負離子（NAI）與RH的分段擬合模型，結果見圖3。由圖3a可見，在RH35%～55%區域內，NAI隨RH的變化較平緩，NAI濃度在701～760ion·cm?3范圍內波動，平均值為729ion·cm?3，其擬合方程用NAI=729表示；在RH55%～75%區域內（圖3b），NAI隨RH增加呈線性遞增趨勢，二者呈極顯著正相關關系（P＜0.01），回歸方程為NAI=9.396RH+ 198.994，方程的決定系數（R2）為0.807；在RH75%～95%區域內（圖3c），NAI隨RH增加呈現線性遞減趨勢，回歸分析表明，二者呈極顯著正相關關系（P＜0.01），回歸方程為NAI=?4.849RH+1232.992，方程的決定系數（R2）為0.642?？梢?，在自然條件下，通過人為篩選、排除其它因素，空氣相對濕度對空氣負離子的影響作用規律明顯，分段擬合模型能夠有效排除其它氣象因子的干擾，各階段可使用不同的方程表述，結果也表明了空氣負離子濃度的大小與空氣相對濕度有很大關系。

圖3 空氣負離子濃度與相對濕度的相關性

注：**表示相關系數通過0.01水平的顯著性檢驗。

Note:**is P＜0.01.

2.3.2 分段擬合偏差檢驗

為了檢驗模型的穩定性和精度，如圖4所示，選取三組RH35%～55%（圖4a）、RH55%～75%（圖4b）和RH75%～95%（圖4c）范圍內驗證樣本數據進行經驗曲線擬合偏差檢驗。利用空氣負離子濃度與空氣濕度建立的分段擬合函數，計算得到空氣負離子濃度的估算值，并結合空氣負離子濃度的實測值，分別對RH35%～55%、RH55%～75%和RH75%～95%范圍內空氣負離子濃度的估算結果進行檢驗。結果表明，在RH35%～55%范圍內，偏差檢驗的經驗模型誤差小于11%，均方根誤差（RMSE）為6.175；在RH55%～75%范圍，經驗模型決定系數（R2）為0.806，均方根誤差（RMSE）為7.091；在RH75%～95%范圍內，經驗模型決定系數（R2）為0.836，均方根誤差（RMSE）為8.213?？傮w來說，空氣負離子濃度估算值與實測值差異較小，分段擬合函數較好地估算了不同濕度條件下空氣負離子濃度的變化特征。

圖4 空氣負離子預測值與實測值的比較

3 結論與討論

3.1 討論

空氣負離子（NAI）對環境因素的響應機制，既與研究區域地理位置、下墊面的差異有關，又與大氣環境中氣象要素間相互作用有關。已有研究表明空氣負離子可能與多種氣象要素相關[34?35]，但在具體因子的分析上，結果仍存在不確定性。由于太陽輻射對植被的影響，研究NAI濃度變化就會受到植被光合過程和空氣濕度的雙重影響，空氣濕度對NAI的影響無法擺脫植被光合過程的限制。因此，在研究影響空氣離子濃度的變化時，需要盡可能排除所有其它因素，控制單一變量預測NAI的變化[36]。目前NAI隨濕度變化的研究，主要集中在野外非限制試驗和室內人工模擬試驗[16,37?38]。野外條件下開展的試驗，日間的NAI因環境因素的差異沒有可比性，對濕度以外的氣象條件難以限制且受人為因素干擾較大；室內基于控制條件下開展的濕度對NAI的影響多以負離子發生器等電器設備作為負離子源，其來源與自然狀態下NAI產生的途徑不一致，同時NAI濃度過高，可達數十萬級以上且濃度無法控制[39]。對于近自然條件下，極少可能出現數十萬級的濃度，其研究結果可能不適于近自然狀態下的NAI隨濕度的變化[28?29]。

空氣濕度對空氣負離子的影響極為復雜，不同的濕度條件對空氣負離子的影響程度不同。在RH35%～55%范圍內，空氣負離子與空氣相對濕度（RH）無顯著相關性，主要是因為水分子是空氣離子形成的重要組成部分，水分子的不足是NAI形成的制約因素，導致NAI濃度在此范圍內波動不大；在RH55%～75%范圍內，NAI隨RH的升高而增大，主要是因為隨著水分子的不斷增多，水分子不再是NAI形成的限制因子，越來越多的NAI與水分子結合形成的水合團簇離子，Smirnov[40]相關研究指出，O2?(H2O)的壽命是O2?(N2)的1.1×104倍，O2?(H2O)2的壽命是O2?(H2O)的3.3倍，水合離子的增多是導致NAI上升的主要原因，環境中水分子不斷增加，NAI更加穩定。在RH75%～95%范圍內，NAI隨RH的升高而降低，在空氣濕度較高的情況下，濕度的增加會導致O2?(H2O)向更大團簇離子的平衡[17]，導致水合NAI的尺寸增大，水合NAI就會變成帶電的氣溶膠，因其遷移率過低，不具備小粒子的生物學效應而被排除在空氣離子之外[41]。綜合來說，空氣濕度對NAI的影響機制包含化學反應和水合作用兩方面?；瘜W反應主要由水分子形成了大量的OH?，是NAI的重要組成成分，其大小取決于相對濕度[19]。NAI的水合作用是NAI的一個穩定過程，在濕潤空氣中，NAI處于穩定狀態的主要團簇離子為O2?(H2O)n和CO3?(H2O)n水合物，二者共同影響著NAI濃度的高低[42?43]。Bowers等[5]相關研究發現瀑布附近的負離子濃度增加主要與水汽有關，這些中間離子在很大程度上可以由一個OH?和一個水團簇離子組成，然而部分研究也表明了空氣負離子與空氣濕度成負相關等不一致的結論[22]。究其原因，可能與不同研究者獲取監測數據和統計分析方法的不同有關，也與不同環境下的氣象要素有關，環境各要素相互作用的復雜性、研究區域的地理位置、氣候背景和下墊面差異都會對研究結果產生影響。

本研究觀測數據主要基于植被光合作用停止的夜間數據，但NAI濃度變化可能與植物生理活動的變化有關[44]，夜間植物呼吸逐漸增強導致氣孔張開，從而促進了NAI的釋放。本研究表明，空氣濕度對NAI的影響，在高濕條件下呈現下降趨勢，可能由于濕度過高的陰雨天白天植被光合作用較低，植被尖端放電效應較弱，釋放的空氣負離子較少，導致空氣負離子的產生和積累量較低造成的。此外，分段經驗曲線擬合檢驗偏差表明，經驗曲線擬合的偏差隨相對濕度的增加而增大，盡管本研究對經驗曲線擬合進行了檢驗，但在不同的環境條件下，由這些經驗公式得到的NAI濃度可能有所不同，主要是因為在沒有限定的自然環境中，一些因素可能會影響NAI濃度，如植被類型、環境質量、植被覆蓋度、人為因素、粒子濃度等。

3.2 結論

空氣負離子與空氣相對濕度的關系在不同空氣濕度條件下表現出不同的規律，在RH35%～55%范圍內，NAI與RH無顯著相關性，呈穩定趨勢；在RH55%～75%范圍內，NAI與RH呈極顯著正相關關系，在此范圍內有利于空氣負離子的產生；在RH75%～95%范圍內，NAI與RH呈極顯著負相關關系。構建的NAI與RH分段擬合函數，能夠較好地反映不同濕度條件下NAI濃度的變化特征。為評價分段擬合函數的估算精度，采用決定系數（R2）和均方根誤差（RMSE）進行綜合評定，在RH35%～55%、55%～75%和75%～95%范圍內，空氣負離子的估算值與實測值的均方根誤差（RMSE）分別為6.175、7.091和8.213，而RH在55%～75%和75%～95%范圍內決定系數分別為0.806、0.836，表明所構建的分段擬合函數能夠較好地反映空氣相對濕度對空氣負離子濃度的影響，從而為進一步深入研究空氣負離子對氣象變化的響應機制提供理論依據。

由于不同樹種之間光合等生理特性、不同區域氣候條件等方面存在差異，本研究結果僅基于河南黃河小浪底森林生態系統國家定位觀測研究站觀測數據，普適性有待驗證。未來應進一步開展多區域、多樹種的聯合觀測，應用大數據理論和技術，分析空氣負離子對空氣濕度響應的不確定性，以更加全面系統了解森林小氣候對空氣負離子的影響規律。

[1] 邵海榮,賀慶棠.森林與空氣負離子[J].世界林業研究,2000(5):20-24.Shao H R,He Q T.Forest and negative air ions[J].World Forestry Research,2000(5):20-24.(in Chinese)

[2] 吳楚材,鄭群明,鐘林生.森林游憩區空氣負離子水平的研究[J].林業科學,2001,37(5):75-81.Wu C C,Zheng Q M,Zhong L S.A study of the aero-anion concentration in forest recreation area[J].Scientia Silvae Sinicae,2001,37(5):75-81.(in Chinese)

[3] Jovani? B R,Jovani? S B.The effect of high concentration of negative ions in the air on the chlorophyll content in plant leaves[J].Water Air & Soil Pollution,2001,129(1-4):259-265.

[4] 王薇,余莊.中國城市環境中空氣負離子研究進展[J].生態環境學報,2013(4):705-711.Wang W,Yu Z.Research progress on negative air ions in urban environment in China[J].Ecology and Environmental Sciences,2013,(4):705-711.(in Chinese)

[5] Bowers B,Flory R,Ametepe J,et al.Controlled trial evaluation of exposure duration to negative air ions for the treatment of seasonal affective disorder[J].Psychiatry Res,2017,259:7-14.

[6] Virkkula A,Hirsikko A,Vana M,et al.Charged particle size distributions and analysis of particle formation events at the Finnish Antarctic research station Aboa[J].Boreal Environment Research,2007,12(3):397-408.

[7] Miao S,Zhang X,Han Y,et al.Random forest algorithm for the relationship between negative air ions and environmental factors in an urban park[J].Atmosphere,2018(9):463-476.

[8] Ling X,Jayaratne R,Morawska L.Air ion concentrations in various urban outdoor environments[J].Atmospheric Environment,2010,44(18):2186-2193.

[9] Zhang J,Yu Z.Experimental and simulative analysis of relationship between ultraviolet irradiations and concentration of negative air ions in small chambers[J].Journal of Aerosol Science,2006,37(10):1347-1355.

[10]Luts A,Parts T.Evolution of negative small air ions at two different temperatures[J].Journal of Atmospheric and Solar Terrestrial Physics,2002,64(7):763-774.

[11]單晟燁,齊超,張冬有.漠河針葉林空氣負離子濃度日變化特征研究[J].中國農學通報,2015,31(25):13-18.Shan S Y,Qi C,Zhang D Y.Daily variation of negative air ions concentration in the coniferous forest in Mohe county[J].Chinese Agricultural Science Bulletin,2015,31(25):13-18.(in Chinese)

[12]齊冰,杜榮光,邵碧嘉.杭州市空氣負離子變化特征分析[J].氣象與減災研究,2011,34(4):68-71.Qi B,Du R G,Shao B J.Characteristics of anion variation in Hangzhou[J].Meteorology and disaster reduction Research,2011,34(4):68-71.(in Chinese)

[13]邵海榮,賀慶棠,閻海平,等.北京地區空氣負離子濃度時空變化特征的研究[J].北京林業大學學報,2005,27(3):35-39.Shao H R,He Q T,Yan H P,et al.Spatio-temporal changes of negative air ion concentrations in Beijing[J].Journal of Beijing Forestry University,2005,27(3):35-39.(in Chinese)

[14]Bai Z.A preliminary study on interaction of negative air ion with plant aromatic substance[J].Journal of Chinese Urban Forestry,2008,6:56-58.

[15]Liang H,Chen X,Yin J,et al.The spatial-temporal pattern and influencing factors of negative air ions in urban forests,Shanghai,China[J].Journal of Forestry Research,2014,25(4):847-856.

[16]Tikhonov V P,Tsvetkov V D,Litvinova E G,et al.Generation of negative air ions by plants upon pulsed electrical stimulation applied to soil[J].Russian Journal of Plant Physiology,2004,51(3):414-419.

[17]Luts A,Salm J.Chemical composition of small atmospheric ions near the ground[J].Journal of Geophysical Research Atmospheres,1994,99(D5):10781-10785.

[18]Goldstein N I,Goldstein R N,Merzlyak M N.Negative air ions as a source of superoxide[J].International Journal of Biometeorology,1992,36(2):118-122.

[19]Smith W L.Note on the relationship between precipitable water and surface dew point[J].Journal of Applied Meteorology,1966(5):726-727.

[20]Junninen H,Hulkkonen M,Riipinen I.Observations on nocturnal growth of atmospheric clusters[J].Tellus,2008,60(3):365-371.

[21]司婷婷,羅艷菊,畢華.吊羅山熱帶雨林空氣負離子含量變化特征初探[J].林業資源管理,2015(4):139-144.Si T T,Luo Y J,Bi H.Diurnal and seasonal variation characteristics of NAIC and their relation with meteorological elements in diaoluoshan tropical rainforest[J].Forest Resources Management,2015(4):139-144.(in Chinese)

[22]Fujioka N,Tsunoda Y,Sugimura A,et al.Influence of humidity on variation of ion mobility with life time in atmospheric air[J].IEEE Trans Power Syst,1983,102(4):911-917.

[23]黃世成,徐春陽,周嘉陵.城市和森林空氣負離子濃度與氣象環境關系的通徑分析[J].氣象,2012(11):1417-1422.Huang S C,Xu C Y,Zhou J L.Path analysis on negative air ion concentration and the meteorological environment in urban and forest zones[J].Meteorological Monthly,2012(11):1417-1422.(in Chinese)

[24]張雙全,譚益民,吳章文.空氣負離子濃度與空氣溫濕度的關系研究[J].中南林業科技大學學報,2011,31(4):114-118.Zhang S Q,Tan Y M,Wu Z W.The relationship between air anion concentration and air temperature and air relative humidity[J].Journal of Central South University of Forestry and Technology,2011,31(4):114-118.(in Chinese)

[25]胡琦,董蓓,潘學標,等.不同時間尺度下華北平原干濕氣候時空變化及成因分析[J].中國農業氣象,2017,38(5):267-277.Hu Q,Dong B,Pan X B,et al.Spatiotemporal variation and causes analysis of dry-wet climate at different time scales in north China plain[J].Chinese Journal of Agrometeorology,2017,38(5):267-277.(in Chinese)

[26]李曉川,陶輝,劉厚勇,等.氣候變化對庫爾勒香梨始花期的影響及其預測模型[J].中國農業氣象,2012,33(1):119-123.Li X C,Tao H,Liu H Y,et al.The impact and prediction of climate change on first-flowering date of Korla Fragrant pear[J].Chinese Journal of Agrometeorology,2012,33(1):119-123.(in Chinese)

[27]Iwama H.Negative air ions created by water shearing improve erythrocyte deformability and aerobic metabolism[J].Indoor Air,2004(14):293-297.

[28]季玉凱.棋盤山風景區空氣負離子分布與變化規律的研究[D].沈陽:沈陽農業大學,2007:1-46.Ji Y K.Distribution and variation of negative air ions in Qipanshan scenic area[D].Shenyang:Shenyang Agricultural University,2007:1-46.(in Chinese)

[29]陳歡,章家恩.空氣負離子濃度分布的影響因素研究綜述[J].生態科學,2010,29(2):181-185.Chen H,Zhang J E.Review on factors influencing the concentration distribution of negative air ions[J].Ecological Science,2010,29(2):181-185.(in Chinese)

[30]蔡怡亨,蔡元剛,陳東東,等.利用地面氣象資料建立四川省日總輻射計算模型[J].中國農業氣象,2019,40(9):543-556.Cai Y H,Cai Y G,Chen D D,et al.Using surface meteorological data to establish daily total solar radiation calculation model for Sichuan province[J].Chinese Journal of Agrometeorology,2019,40(9):543-556.(in Chinese)

[31]左琛,宋鋒惠,羅達,等.新疆平歐雜種榛種植氣候區劃[J].中國農業氣象,2020,41(3):146-155.Zuo C,Song F H,Luo D,et al.Climate regionalization of hybrid hazel planting in Xinjiang[J].Chinese Journal of Agrometeorology,2020,41(3):146-155.(in Chinese)

[32]李輝,姚鳳梅,張佳華,等.東北地區玉米氣候產量變化及其對氣候變化的敏感性分析[J].中國農業氣象,2014,35(4):423-428.Li H,Yao F M,Zhang J H,et al.Analysis on climatic maize yield and its sensitivity to climate change in northeast China[J].Chinese Journal of Agrometeorology,2014,35(4):423-428.(in Chinese)

[33]康麗娟,巴特爾·巴克,羅那那,等.阿勒泰地區不同時間尺度參考作物蒸散量的時空變化及影響[J].中國農業氣象,2018,39(8):502-511.Kang L J,Bateer B K,Luo N N,et al.Temporal and spatial variation of reference crop evapotranspiration at different time scales in Altay[J].Chinese Journal of Agrometeorology,2018,39(8):502-511.(in Chinese)

[34]石彥軍,余樹全,鄭慶林.6種植物群落夏季空氣負離子動態及其與氣象因子的關系[J].浙江農林大學學報,2010,27(2):185-189.Shi Y J,Yu S Q,Zheng Q L.Aero-anion ecological efficacy in six types of plant communities[J].Journal of Zhejiang Forestry College,2010,27(2):185-189.(in Chinese)

[35]Deng L.Review on research of the negative air ion concentration distribution and its correlation with meteorological elements in mountain tourist area[J].Earth Sciences,2019,8(1):60-68.

[36]Sinicina N,Skromulis A,Martinovs A.Impact of microclimate and indoor plants on air ion concentration[J].Environment Technology Resources,2013(1):66-72.

[37]李愛博,周本智,李春友.基于控制實驗的6個典型亞熱帶樹種空氣負離子效應[J].林業科學研究,2019(4):120-128.Li A B,Zhou B Z,Li C Y.Negative air Ion effect of six typical subtropical tree species based on control experiment[J].Forestry Research,2019(4):120-128.(in Chinese)

[38] 李愛博,趙雄偉,李春友.基于控制試驗的植株數量及空氣溫濕度與負離子的關系[J].應用生態學報,2019(7):2211-2217.Li A B,Zhao X W,Li C Y.Relationship of plant abundance,air temperature and humidity with negative ions based on control experiment[J].Chinese Journal of Applied Ecology,2019(7):2211-2217.(in Chinese)

[39]Wu C C,Lee G W M,Yang S,et al.Influence of air humidity and the distance from the source on negative air ion concentration in indoor air[J].Science of the Total Environment,2006,370(1):245-253.

[40]Smirnov B.Cluster ions and van der Waals Molecules[M].Gordon and Breach Science Publishers,1992:54-61.

[41]H?rrak U,Salm J,Tammet H.Bursts of intermediate ions in atmospheric air[J].Journal of Geophysical Research Atmospheres,1998,103(D12):13909-13915.

[42]Luts A.Evolution of negative small ions at enhanced ionization[J].Journal of Geophysical Research Atmospheres,1995,100(D1):1487-1496.

[43]Skalny J D,Mikoviny T,Matejcik S.An analysis of mass spectrometric study of negative ions extracted from negative corona discharge in air[J].International Journal of Mass Spectrometry,2004,233:317-324.

[44]Kalivitis N.Night-time enhanced atmospheric ion concentrations in the MBL[J].Atmos.Chem.Phys,2012(12):3627-3638.

Relationship between Negative Air Ion and Relative Humidity inPlantation under Natural Conditions

SHI Guang-yao1,2, SANG Yu-qiang3, ZHANG Jin-song1,2, MENG Ping1,2, CAI Lu-lu3,4, PEI Song-yi5

（1. Research Institute of Forestry, Chinese Academy of Forestry/Key Laboratory of Tree Breeding and Cultivation, State Forestry Administration,Beijing 100091, China; 2. Co-Innovation Center for Sustainable Forestry in Southern China, Nanjing Forestry University, Nanjing 210037; 3. HenanAgricultural University, Zhengzhou 450002; 4. Henan Geophysical Space Information Research Institute, Zhengzhou 450016; 5. State Owned Jianping County Heishui Mechanized Forest Farm, Chaoyang 122000）

Negative air ion is an important indicator of measuring air cleanliness in an area, and it plays an important role in promoting the psychological and physiological functions of the human body. With the rise of forest eco-tourism, the produce process and influence mechanism of negative air ion have become research hotspots in related fields such as biometeorology, forest ecology, and forest health. In this study, theplantation in the hilly area of North China was taken as the experimental object. The negative air ions and micrometeorological parameters of the canopy were obtained by positioning observation under the condition of relatively constant leaf area of forest from June to September in 2018 and 2019, respectively. Python software was used to screen out the observation data under the condition that the photosynthetically active radiation is about zero and the temperature, wind speed, and pollutant concentration were relatively constant. The impact of relative air humidity on negative air ions was analyzed. The results show that negative air ion present three changing trends with the increase of air humidity, which is relatively stable within the range from 35% to 55% of relative air humidity; rapidly increase within the range from 55% to 75% of relative air humidity, represents a linearly increasing relationship; moderately decrease within the range of 75% to 95% of relative air humidity, represents a linear decreasing relationship. Based on this, the piecewise fitting equations of negative air ion and air relative humidity are constructed as NAI=729 (RH35%?55%); NAI=9.396RH+198.994 (RH55%?75%), and the coefficient of determination (R2) is 0.807 (P<0.01); NAI=?4.849RH+1232.992 (RH75%?95%), and the coefficient of determination (R2) is 0.642 (P<0.01). There is no found a significant difference between the measured value and predicted value of the constructed piecewise fitting function through the analysis and comparison. The root means square error (RMSE) is 6.175, 7.091, and 8.213, respectively, while the coefficient of determination (R2) is 0.806 and 0.836 within RH55%?75% and RH75%?95%, respectively. The accuracy of the model is high and the root means square error is small. Therefore, the piecewise fitting function constructed in this study can accurately reflect the impact of air humidity on negative air ion, thereby providing a working foundation for further research on the response mechanism of negative air ion to meteorological changes.

Negative air ions; Air humidity; Estimation model; Meteorological factor

10.3969/j.issn.1000-6362.2021.01.003

施光耀,桑玉強,張勁松,等.自然狀態下栓皮櫟人工林空氣負離子濃度與相對濕度的關系[J].中國農業氣象,2021,42(1):24-33

2020?08?25

中央級公益性科研院所基本科研業務費專項資金項目（CAFYBB2018ZA002）

張勁松，研究員，研究方向為林業氣象，E-mail：zhangjs@caf.ac.cn

施光耀，E-mail：shiguangyao01@163.com