文章信息
- 王红娟, 黄华芳, 王健, 张聪聪, 左晓明
- WANG Hongjuan, HUANG Huafang, WANG Jian, ZHANG Congcong, ZUO Xiaoming
- 石家庄市滨河湿地公园秋季增湿效应
- The humidifying effect of riparian wetland park during autumn in Shijiazhuang City
- 生态学报, 2014, 34(17): 5077-5086
- Acta Ecologica Sinica, 2014, 34(17): 5077-5086
- http://dx.doi.org/10.5846/stxb201307071852
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文章历史
- 收稿日期:2013-7-7
- 网络出版日期:2014-3-5
2. 河北省环境演变与生态建设实验室, 石家庄 050024
2. Key Laboratory of Environmental Change and Ecological Construction, Shijiazhuang 050024, China
滨河湿地公园拥有良好的生态环境和多样化的景观资源。作为城市绿地系统的重要组成部分,它在调节气候、美化环境、维护区域生态平衡等方面具有不可替代的作用[1]。布局合理、达到一定面积的绿地通过蒸腾作用能够产生大量水蒸气,使其周围的空气湿度提高5%—20%[2]。滨河湿地公园以其特有的生态功能,维系着城市水、生命、文化、环境等多方面的关系,在人类历史的发展进程中扮演着不可或缺的重要角色[3]。
国外对于城市湿地公园的研究,多予关注的是植物物种组成及其丰富度的生态景观效应、生态景观遭受破坏引起的环境劣化、生态景观退化的影响因素和景观修复、生态景观资源的优化管理和生态旅游业的可持续发展等问题[4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12];国内有关城市湿地公园的研究起步较晚,而且大多是出于为城市建设、发展服务的目的,集中在城市湿地公园植物景观[13, 14, 15, 16]、园区规划与建设[17, 18, 19, 20, 21]等方面。总体来看,迄今在国内外涉及城市湿地公园增湿效应类的研究较为缺乏。
于2012年10月10—12日和2013年9月27—29日、10月2、3、6日晴朗无风(或风速小于0.2 m/s)的天气条件下,在石家庄市太平河滨河湿地公园,选择不同结构的下垫面和不同植被类型覆盖的地段,对距地面1.5 m高度内的大气湿度变化情况进行了系统监测,从定量的角度研究了不同植被类型在秋季白天各时段增湿效应的垂向和横向变化规律,探讨了不同植被类型的增湿效应差异及滨河湿地公园的综合增湿功能。其结果不仅对拓展城市湿地生态效应研究具有理论意义,对改善人居环境也具有实践意义。
1 研究区概况太平河滨河湿地公园位于石家庄市北部,沿太平河呈北东东向展布,长约18 km。研究监测区位于公园东部、太平河北岸的雅临园(图 1a),面积1.68 km2,其南侧的太平河为人工引水,河宽240 m;北侧的滹沱河几近干涸。监测区内地形平坦,植被覆盖度较高,植被类型主要为桃树(Prunus persica)、加杨(Populus canadensis)、垂柳(Salix babylonica)、金银木(Lonicera maackii)、野牛草(Buchloe dactyloides)及早熟禾(Poa pratensis)等,周围空间开阔,临近20 m范围内无其他绿地。
研究区属于暖温带大陆性季风气候。年均气温11.8—13.2 ℃;年均降水量为450—550 mm,干湿期明显。夏冬季长,春秋季短:春季长约55 d,夏季长约105 d,秋季长约60 d,冬季长约145 d。秋季,晴朗少雨,气候宜人[22]。
2 大气湿度监测及数据处理大气湿度监测使用衡欣科技公司生产的数字温湿测量仪(型号8716),测定范围为0—100% RH,分辨率0.1% RH;用测尺对测点进行水平距离和垂直高度定位。
2.1 大气湿度监测监测点位布设垂直于太平河岸,以河岸为起点,向北至翠屏东路为终点。下垫面分别为滨河水泥硬质路面(宽约14 m)、乔-草绿地(宽约58 m)、灌木林(宽约22 m)(图 1a,表 1)。
位置
Location | 下垫面性质
Underlying surface properties | 植物构成
Plant composition | 密度
Density/ (株/m2) | 郁闭度
canopy density |
太平河北岸
North side of Taiping river | 水泥路面 | 无 | / | / |
距河岸14—61m
14—61m from the river bank | 乔-草林 | 杨树、桃树、柳树、
早熟禾、野牛草 | 0.06 | 0.7—0.85 |
距河岸61—63m
61—63m from the river bank | 石质路面 | 无 | / | / |
距河岸63—74m
63—74m from the river bank | 乔-草林 | 杨树、桃树、柳树、
早熟禾、野牛草 | 0.06 | 0.7—0.85 |
距河岸74—76m
74—76m from the river bank | 石质路面 | 无 | / | / |
距河岸76—99m
76—99m from the river bank | 灌木林 | 金银木 | 1 | 1 |
为确保各监测点数据能够系统反映不同绿地大气湿度的变化规律,在晴天静风或风速<0.2 m/s的条件下,选择植被分布均匀的样方进行相对湿度监测,并尽量避免人流的影响。监测时间为8:00、10:00、12:00、14:00、16:00和18:00六个时段。考虑到河流蒸发和植被蒸腾对滨河水泥路面上空大气湿度有一定影响,而乔-草林、灌木林内部环境均一,在太平河北岸滨河水泥路面监测点较密,水平间距为2 m,在乔-草林、灌木林内监测点较疏,水平间距约为11 m;在近地面1.5 m及以下高度布设监测点,垂向测点间距0.2 m。
此外为研究不同下垫面大气增湿效应的差异性,还选择了面积相近、无植被和水体等环境因素影响的裸地进行了比测研究(图 1b)。
2.2 数据处理使用Microsoft Excel软件对监测区按灌木林、乔-草林及水泥路面等下垫面类型分别建立相应的数据文件,对各时段监测数据进行横向和垂向多重比较,并与裸地5个测点的监测数据相对照,分析各类下垫面增湿效应的差异性、同类下垫面在不同时段增湿效应的变化规律。
3 监测结果将太平河滨河湿地公园各测点不同时间、不同高度的大气相对湿度监测结果绘制成图(图 2)。
由图 2可以看出,大气湿度呈现由水泥(或石质)路面向绿地中央升高的趋势。虽然不同类型绿地的大气湿度值在不同时段、不同高度有所差异,但由于1.5 m高度以下灌木林种植密度大,植被盖度大,蒸腾作用强,其增湿效应强于乔-草林(1.5 m以下为裸干)。因此,总体上大气湿度由高到低依次为灌木林、乔-草林、园内石质小路、水泥路面。
3.1 滨河水泥路面由于河边有高1.2 m的护栏,水泥路面上的测点①在10:00—16:00内处于阴影下,与测点②—⑦背景不同,故在数据分析时进行了合理取舍。
8 :00,垂向上,大气湿度值在1.5 m高度范围内由下往上呈升高趋势,平均幅度约2%,表明在8:00前水泥地面受河流及植被影响较弱,其上方空气仍保留了夜间大气的垂向湿度变化特征。水平方向上,各高度的空气湿度值均变化较小,平均幅度不足2%,说明早8:00前温度较低,蒸发、蒸腾作用较弱,河流及植被的影响都比较小。
10:00,在14 m宽的水泥路面上,从垂向上看,由于大气的混合作用使湿度值变化不大,平均幅度小于1%,但也呈现出近地面湿度值较低的规律;与8:00相比较,10:00的大气湿度显著降低,平均幅度21%左右,且近地面0.8 m降低较为明显。说明,8:00—10:00内随太阳辐射强度的增加,水泥路面的热烘烤作用在增强。水平方向上,在距河岸2—6 m范围内,随距河岸距离的增加,湿度逐渐降低,由28.5%降低到26%;在植被覆盖区边缘8 m范围以内,湿度值基本稳定在25%左右。说明此时河流水面蒸发作用对附近大气湿度的影响强于植被。
1 2:00—14:00,大气湿度无论在垂向上,还是在水平方向上,均较10:00之前有较大幅度降低,平均湿度值由10:00的25%—29%减小到14:00的23%—24%,其中距河岸2—6 m左右范围内降低幅度最大,约5%,而远离河岸接近植被覆盖区湿度值降低较少,不足2%。说明,一方面水泥路面辐射散热作用增强;另一方面,与植被蒸腾作用相比较,此时河流蒸发作用对相邻地带大气湿度的影响明显减弱。
16:00,大气湿度值较14:00有所回升,河岸北侧2—4 m范围内湿度平均回升约5%,且近地面0.4 m高度以下湿度回升值显著大于0.4 m以上;河岸北侧4—6 m范围内湿度回升约4%;在植被覆盖区边缘6 m范围内,近地面0.2 m高度内湿度回升幅度较大,平均约5%左右,0.2 m以上湿度回升不足3%。说明,水面蒸发和植被蒸腾作用对近地面空气湿度影响较大,而河流的水平影响范围虽小于植被,但其影响下的大气湿度回升速度却大于植被。
1 8:00和16:00之前相比,大气湿度回升加快,平均增幅约12.5%。水平方向上,自河岸至植被覆盖区边缘湿度值逐渐增大,大体按首项为38.1%、公差为1%的数列递增,表明此时植被增湿效应强于河流。垂向上,近地面湿度回升幅度较0.2 m高度以上小,表现出湿度回升幅度和温度降低幅度有较强相关性,相关系数为0.8。
以上监测数据的规律性变化揭示出,居于河流与植被覆盖区之间的水泥路面,秋季白天8:00—14:00内温度升高时植被及河流影响下的大气湿度减小幅度在近地面处(高度约0.2 m)较大,而在16:00—18:00内温度显著降低时湿度变化幅度则是近地面处较小。从水泥路面周边环境影响来看,整体上是植被的影响范围要大于河流。
3.2 植被图 2还揭示了不同植被条件下大气湿度的变化的基本规律。
乔-草林中8:00空气湿度平均值最大,为59.7%;10:00—12:00内迅速降低至39.8%;14:00降至37.1%;16:00湿度略有回升,平均湿度值为37.7%;18:00迅速回升到49.5%。8:00—18:00内各监测时段乔-草林边缘湿度值较内部分别低11.9%、10.8%、12.3%、11.6%、10%、5%。垂向上,乔-草林湿度值在近地面处显著大于0.2 m以上高度,且各时段差值不同,分别为10.5%、14.3%、14.5%、13.7%、12.9%、13.3%。此变化规律揭示出,8:00植物光合作用及蒸腾作用较弱,对湿度影响较小,夜间地被植物凝聚较多水分,使得近地面处湿度值较0.2 m以上高度的湿度值大;10:00—14:00内温度较高,一方面植物的蒸腾作用、光合作用对上层空气湿度的变化产生重要影响,另一方面太阳辐射透过乔-草林,近地面植被处于乔木阴影下,储存在其中的水分不易散失,使得近地面湿度值远远高于上部空气;16:00—18:00内温度降低,地被植物凝聚水分能力增强,导致近地面空气湿度回升幅度大于0.2 m以上高度。
灌木林8:00湿度最大,较18:00高14.5%;12:00—16:00内湿度最低,较18:00低约10.8%。由于灌木林植株密度较大,内部环境稳定,空气湿度在水平方向上基本一致,在8:00—18:00段内的各时段内部湿度值比边缘处分别高6.5%、5.2%、4.9%、7.7%、3.2%、1.7%。垂向上,各时段近地面处的空气湿度较地面以上0.2—1.5 m内的空气湿度分别高11.1%、13.9%、16.3%、15.3%、12.1%、11.7%。表明,8:00,夜间凝聚在地面上的水分仍有较多保留,使近地面湿度值高于上部;12:00时—14:00内温度较高,近地面处空气湿度值显著大于高处,阳光照射下,这种分层现象更明显;16:00—18:00,植物蒸腾作用较白天正午时段弱,水分也尚无凝聚于地面,故其垂向湿度分层性减弱。
3.3 裸地裸地的大气湿度值在白天各时段自地面向上1.5 m高度内虽有上升趋势,但幅度甚微,平均不足0.5%(表 2)。从各时段大气湿度变化情况来看,8:00湿度最大,平均为46.4%左右;至10:00前后快速降低到约23.5%;此后,降低速度减缓,到14:00达到最低,为19.3%左右;其后开始回升,至16:00前后达到27.6%,18:00再升高至39.4%。裸地各时段平均湿度值由高到低依次为:8:00、18:00、16:00、10:00、12:00和14:00。 裸地的大气湿度监测结果能够很好地反映温度与湿度呈负相关的变化规律,即在无植被、河流等环境因素干扰的情况下,大气湿度值随温度升高而降低,而温度降低则湿度变大。适宜作为研究不同植被增湿效应的对比基础。
时间Time | 高度Height /cm | |||||||
0 | 20 | 40 | 60 | 80 | 100 | 120 | 150 | |
8:00 | 47.6 | 47.5 | 46.58 | 46.2 | 46.5 | 45.9 | 45.6 | 45.7 |
10:00 | 23 | 23.1 | 23.3 | 23.15 | 23.3 | 23.41 | 23.52 | 24.92 |
12:00 | 20.96 | 21.35 | 21.38 | 21.43 | 21.2 | 21.54 | 21.65 | 21.8 |
14:00 | 19 | 19.12 | 19.32 | 19.45 | 19.43 | 19.41 | 19.52 | 19.53 |
16:00 | 27.45 | 27.62 | 27.58 | 27.55 | 27.76 | 27.69 | 27.78 | 27.75 |
18:00 | 39.3 | 39.35 | 39.45 | 39.46 | 39.45 | 39.43 | 39.4 | 39.41 |
将2012、2013年两期在同一测点相同时段的相对湿度监测值进行平均,并与裸地同一时段的相对湿度平均值进行对比,绘制出差值曲线图(图 3),以 分析不同时段的增湿效应。从不同下垫面的大气增湿效应来看,灌木林﹥乔-草林﹥园内石质小路﹥水泥路面;而在时间上又以10:00—14:00内增湿效应最为显著。
4.1 灌木林不同时段的增湿效应为便于分析灌木林不同时段、不同高度的增湿效应,将灌木林与裸地的大气湿度相比较,求取差值列于表 3。
时间Time | 高度Height /cm | |||||||
0 | 20 | 40 | 60 | 80 | 100 | 120 | 150 | |
8:00 | 30.57 | 22.78 | 21.76 | 21.93 | 20.8 | 20.69 | 19.77 | 18.6 |
10:00 | 36.34 | 24.34 | 24.17 | 22.86 | 21.44 | 22.05 | 20.08 | 18.71 |
12:00 | 37.63 | 26.26 | 22.48 | 21.64 | 20.75 | 18.88 | 18.08 | 17.56 |
14:00 | 36.08 | 25.69 | 22.87 | 20.85 | 19.41 | 18.62 | 17.98 | 16.96 |
16:00 | 26.94 | 19.71 | 15.76 | 15.04 | 14.06 | 13.54 | 12.42 | 11.94 |
18:00 | 24.92 | 18.31 | 15.14 | 13.3 | 12.24 | 11.24 | 10.97 | 10.51 |
由表 3可以看出,垂向上,灌木林8:00地面处的增湿效应约为30.6%,到0.2—0.8 m高度内迅速降低至21.8%,1—1.5 m高度内以公差为1%递减;10:00增湿效应较8:00有所提高,且以地面处最为明显,达36.3%,向上逐渐减弱,到0.2—0.8 m高度降至23.2%左右,在1—1.5 m高度段大体按公差为2%的数列递减;12:00增湿效应在各时段中最强,垂向上也同样体现出自下而上减弱的变化规律,近地面处约37.6%,到1.5 m高度上逐渐降低至17.6%左右;14:00增湿效应较12:00有所下降,在近地面处为36.1%左右,0.2 m以上各高度段逐级降低幅度在1%—3%之间;14:00—16:00是增湿效应急剧减弱的时段,近地面减弱幅度超过9%,0.2 m到1.5 m高度段减弱幅度也在5%以上;到18:00段,增湿效应降低速度有所减缓,各高度段平均降低幅度约1.6%。
可见,灌木林不同高度、不同时段的增湿效应差异较大。近地面处增湿效应由强到弱的时段依次为12:00、10:00、14:00、8:00、16:00、18:00;在0.2 m高度处增湿效应由强到弱的时段依次为12:00、14:00、10:00、8:00、16:00、18:00;0.4 m高度处的增湿效应由强到弱的时段依次为10:00、14:00、12:00、8:00、16:00、18:00;0.6—1.5 m高度内的增湿效应由强到弱的时段依次为10:00、8:00、12:00、14:00、16:00、18:00,且距离地面越高,各时段增湿效应差异越小(表 3)。
4.2 乔-草林不同时段湿度效应将乔-草林与裸地的大气湿度相比较,可以看出其各时段增湿效应在垂向上的变化规律(表 4)。
时间Time | 高度Height/cm | |||||||
0 | 20 | 40 | 60 | 80 | 100 | 120 | 150 | |
8:00 | 21.3 | 13.54 | 13.89 | 11.87 | 10.84 | 11.22 | 12.04 | 11.39 |
10:00 | 28.28 | 17.15 | 15.38 | 13.6 | 13.24 | 12.64 | 12.48 | 10.69 |
12:00 | 31.6 | 20.44 | 18.67 | 16.63 | 15.8 | 14.85 | 14.77 | 14.85 |
14:00 | 30.08 | 20.65 | 17.97 | 16.17 | 15.27 | 14.4 | 14.12 | 13.36 |
16:00 | 21.49 | 11.37 | 10.08 | 8.33 | 7.63 | 7.66 | 7.09 | 6.6 |
18:00 | 21.83 | 12.37 | 10.89 | 8.47 | 7.05 | 6.85 | 6.91 | 6.34 |
8 :00,近地面处增湿效应为21.3%,0.2—0.4 m高度内增湿效应减弱至13.5%—13.9%左右,而0.6 m以上高度的增湿效应在11.5%上下浮动。10:00和8:00相比,增湿效应有所增强,平均增强幅度约2.2%;在垂向变化上,其效应强弱随高度不同而有明显差异,呈现自地面向上逐渐减弱的规律,且以0.2 m高度内减弱最为明显,约为11%。12:00的增湿效应较10:00平均提高约3%,在垂向上同样表现出增湿效应自下而上降低的趋势,0.2 m高度处较地面处低约11%,0.2—1 m高度段内以小于2%的幅度向上递减,1—1.5 m高度内增湿幅度稳定在14.8%左右。14:00较12:00增湿效应有所减弱,平均降低约0.7%;到16:00—18:00内增湿效应减弱迅速,较14:00平均降低约7.7%,以近地面处减弱最明显,达8.5%左右,垂向距地面越高,减弱幅度越小。整体上看,增湿效应由强到弱的时段依次为12:00、14:00、10:00、8:00、16:00—18:00。
上述监测结果揭示,植被中午温度高时增湿效应强,其原因在于:①此时太阳辐射较强,能显著改变叶片内外的水汽梯度-饱和差,叶片内部水汽压急剧增加,而大气水汽压相对稳定,就会显著地提高植物蒸腾的速率[23],导致空气中湿度增强;②植被内部通透性较差,不易受外界环境干扰,植株盖度能有效阻挡阳光照射,降低温度,使其内部形成湿度相对较高的环境。
4.3 滨河水泥路面的湿度效应水泥路面上空气湿度值变化较平缓,各测点湿度值同一时段内较稳定,故求取各测点不同时段湿度平均值,将其与裸地进行对比,求得与对照裸地空气湿度差值(表 5)。
时间Time | 高度Height/cm | |||||||
0 | 20 | 40 | 60 | 80 | 100 | 120 | 150 | |
8:00 | 0.12 | 0.16 | 1.81 | 1.91 | 1.9 | 2.24 | 2.75 | 3.34 |
10:00 | 3.76 | 3.68 | 4 | 4.25 | 3.85 | 3.96 | 3.95 | 2.66 |
12:00 | 2.69 | 2.01 | 1.87 | 1.99 | 2.14 | 1.73 | 1.73 | 1.74 |
14:00 | 3.88 | 4.01 | 3.86 | 3.75 | 3.71 | 3.64 | 3.71 | 3.75 |
16:00 | 0.69 | 0.5 | 0.14 | 0.07 | -0.06 | 0.18 | -0.06 | 0.28 |
18:00 | 0.98 | 0.56 | 0.35 | 0.1 | 0.01 | 0.15 | -0.05 | -0.12 |
植被覆盖区的土壤水分保持能力最强,其次是植被稀少或无植被生长的裸地,而水泥地面保水性最差[24]。因此,在无任何环境因素影响的情况下,水泥路面和裸地的湿度差值应为负值,然而监测结果却是14 m宽的滨河水泥路面的平均湿度值高于裸地约2%,很显然是受到了道路两侧植被及河流蒸腾、蒸发作用的影响。这也进一步表明了,分居于水泥路面两侧的河流与植被,其综合增湿效应水平影响范围在14 m以上。
5 结论与讨论 5.1 结论依据石家庄太平河滨河湿地公园不同结构下垫面的大气湿度监测结果和增湿效应变化规律的分析,可以得出如下结论:①植被覆盖区在上午时段,随着时间的推移,增湿效应逐渐增强,10:00—14:00内增湿效应最强,午后增湿效应逐渐减弱,且减弱幅度越来越小;②植被的增湿效应在近地面处较强,而自0.2 m高度向上逐渐减弱,说明地被植物和土壤水分作用明显;③增湿效应由强到弱依次为灌木林、乔-草林、河流、水泥路面;④两个秋季的监测结果表明,同一绿地,当结构和郁闭度无明显变化时,其增湿效应在相同季节基本稳定。可见,滨河湿地公园不同结构类型区域的合理配置,可以更有效地改善大气环境。
5.2 讨论从已有的相关研究来看,人们较多关注的是一年当中的夏季,而对其他季节的研究较为概略,因此本文的工作可以说是在前人基础上的延伸。本研究揭示,虽然秋季绿地增湿效应与夏季相比有所减弱,但在增湿效应与环境温度的关系、增湿效应的垂向变化特征以及不同结构绿地的增湿效应差异等方面具有一致性[25, 26, 27, 28, 29, 30],体现了绿地增湿效应的一般规律。前人通过对带状绿地夏季增湿效应的研究后总结出,宽度大于40 m的带状绿地,郁闭度超过67%时,增湿效应显著且趋于稳定;不同结构绿地的增湿效应依次为乔-灌-草>乔-草>灌-草>草坪[31, 32]。本次研究的滨河带状绿地宽约80 m,郁闭度大于70%,两个秋季的监测结果表明,绿地结构和郁闭度无明显变化时,其增湿效应在相同季节基本一致,但不同结构绿地的增湿效应与夏季[31, 32]有所不同,表现为灌木林(灌-草)>乔-草。这反映出,不同结构的绿地随季节变化,其增湿效应也有一定差异。
本研究侧重的是人体对外部环境舒适度最为敏感的1.5 m高度范围,在此范围内,乔木为裸干,因此它对乔-草林增湿效应的贡献主要体现在遮阳作用上,而其高于1.5 m的冠层对上部大气的增湿效应尚有待进一步研究。此外,研究区内的河流宽度为240 m、植被绿化带宽度约80 m,其间为宽14 m的滨河水泥路面,从监测结果来看,虽然植被绿化带边缘较内部的大气增湿效应明显减弱,但整个绿化带增湿效应的水平影响范围尚难确定,因此尽管说由于绿化带与河流两者综合增湿效应的横向交叠,才使得整个水泥路面上的空气湿度增大,可是其各自水平影响范围的大小以及它们与河流、绿化带宽度之间的关系如何,还需要深入观测。
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