随着城市化与工业化的迅猛发展, 人类活动日益增多, 交通运输和城市建设排放的废气与粉尘等极大地增加了大气环境中的颗粒物含量^[1-3]。近年来, 大气颗粒物污染已成为制约许多城市健康发展的突出环境压力之一^[4]。以北京为例, 2018年北京全年138d空气质量未达标, 占全年38%, 重污染日15d。大气颗粒物仍是北京的首要空气污染物^[5]。空气中颗粒物含量过高, 会造成雾霾天气, 降低大气能见度^[6-7]。甚至引发光化学烟雾, 加剧局地热岛效应, 进而引发一系列环境问题^[8-9]。许多流行病学研究发现, 长期暴露于空气颗粒物污染环境可能罹患心、肺血管和呼吸道疾病^[10-12]。因此, 从可持续发展的角度, 探寻长久可行、经济有效的空气颗粒物污染治理手段已成为全球性热点问题。

近年来, 大量研究证实, 植物可以通过自身的阻挡、吸收与滞纳等作用影响空气中颗粒物的水平与分布^[13-14]。个体植物经过组合形成群落, 充足的枝叶能够滞纳与吸收更多不同粒径的颗粒物, 复杂的群落冠层也可改变气流运动的速度与方向, 促进颗粒物的沉降或扩散衰减^[15-16]。城市绿地中, 植物群落是能够有效发挥颗粒物减滞功能的基本单位。不同植物群落具有各异的构成类型与层次结构。目前, 多数学者认为, 相对于单型群落, 混交群落减滞颗粒物的效果更佳^[17-19]。以乔木为主的复层群落的调节效果明显强于其他类型^[20-21]。此外, 有研究发现, 植物群落的郁闭度、叶面积指数越大, 减滞颗粒物的效果越好^[22-23]。但某些情况下, 稠密植被会抑制近地面的空气交换, 反而不利于颗粒物的扩散衰减^[24]。因此, 随着定量研究的不断深入, 逐渐有研究开始探讨群落冠层对空气颗粒物的影响是否存在阈值^[25-26]。但目前, 相关领域并没有足够的成果积累, 可用于指导城市绿地植物群落营建的关键阈值尚不明确。

不仅如此, 空气中的颗粒物, 按其空气动力学等效直径的大小, 一般被分为可吸入颗粒物(PM₁₀, 粒径 < 10.0μm)、细颗粒物(PM_2.5, 粒径 < 2.5μm)和亚微米颗粒物(PM₁, 粒径 < 1.0μm)等。粒径较大的颗粒物容易受到障碍物的直接拦截或重力作用发生沉积。小粒径颗粒物则更依赖于布朗运动撞击和向外扩散来实现浓度衰减^[27-28]。近年来, 大气颗粒物研究主要集中在PM₁₀和PM_2.5上。随着环境监测技术的不断发展, 亚微米级颗粒物正日益引起人们的关注。研究表明, 空气颗粒物大部分的二次化学转化都发生在1μm以下的粒径段内, 且0.1—1μm粒子浓度较高时, 其强亲水性和产生的消光效应是导致大气能见度快速下降的主要原因^[29-30]。同时, 由于亚微米颗粒物比表面积更大, 极易吸附病原体和有毒有害物质进入人体造成危害^[31]。目前, 有关亚微米颗粒物的研究尚在起步阶段, 一般集中在其化学组成与形成机制方面。针对绿地调节亚微米级颗粒物的研究几乎空白, 鲜有报道。

考虑到上述问题, 为定量解析高度异质化的城市环境中, 绿地植物群落对亚微米颗粒物(PM₁)的调节机制及其影响因子, 本研究基于实地测量, 重点探究以下几个问题：(1)不同植物群落类型内部PM₁颗粒物的水平特征; (2)PM₁颗粒物浓度对群落冠层结构特征的响应, 以及是否存在关键阈值？研究结果将为未来基于改善城市空气污染的城市绿地规划设计提供理论指导。

1 研究方法 1.1 研究区概况

北京(39°56′N, 116°20′E)位于华北平原西北部, 四季分明, 春秋短暂, 夏季高温多雨, 冬季寒冷干燥, 属暖温带半湿润大陆性季风气候。以2018年北京市气象统计数据为例, 全年平均气温为11.9℃, 年平均降雨量为575.5mm^[32], 雨量集中在夏季。夏季时主要风向为东北与东南风, 冬季相反。2018年全年, PM_2.5平均浓度51μg/m³, PM₁₀年平均浓度值78μg /m³, 分别超过国家标准46%和11%^[3]。

城市居住区拥有高度异质化的内部环境和复杂的下垫面格局, 是城市环境的“缩影”, 因而十分适合开展局地与小尺度研究。基于前期实地踏查, 本研究选定北京朝阳区望京花园(WJHY：40°0′N, 116°28′ E), 秀园(XY：39°59′N, 116°24′E)、水碓子(SDZ：39°55′N, 116°28′E)与和平家园(HPJY：39°57′N, 116°25′E)4个居住区作为研究样地, 开展实地监测。4个居住区样地均匀分布在朝阳区西北部, 彼此间平均相距6.58km, 周围无大型绿地, 处在相似的城市背景气象条件下。所选各居住区样地均被周边城市街道围合, 内部地势平坦, 绿地覆盖率在50%左右, 能够覆盖不同的群落特征梯度。4个样本居住区的基本信息见表 1。

1.2 群落样地选择

群落构成类型试验开展于望京花园、秀园与水碓子居住区。在前期实地踏查中分别于3个样本居住区的绿地内选定10m×10m的群落样方各8个, 共计24个。所选群落样方覆盖针阔-乔灌草、阔叶-乔灌草、针叶-乔灌草、针阔-乔草、阔叶-乔草、针叶-乔草、阔叶-灌草与针叶-灌草8种北京城市绿地中常见的群落类型。各群落样方内不同生活型的植物混交且比例适中, 所有植物均生长良好。各群落样方中心距周边建筑的距离均大于10m, 以避免其对测量结果的干扰。样本群落信息见表 2。

群落冠层结构试验开展于和平家园居住区。前期实地踏查中, 于样本居住区绿地内选定15m×15m, 冠层结构具有一定的变化梯度的群落样方9个。所选群落样方全部为乔灌草复层结构, 内部不同生活型的植物混交且比例适中, 所有植物均生长良好。各群落样方中心距周边建筑的距离均大于10m, 以避免其对测量结果的干扰。样本群落的基本信息详见表 3。4个样本居住区和33个群落样方的位置如图 1所示。

1.3 亚微米颗粒物水平测定

空气颗粒物水平的测定统一在晴朗无风无重霾(风速≤2m/s、避开中度及以上污染天气)且基础天气条件(气温、湿度与空气质量)相近的连续观测日进行。每个观测日的观测时间统一为8:00—18:00, 每2h测定一轮, 共6个标准时刻。采用双程路线移动监测法, 以此来降低移动监测过程中, 时间变化对测定结果的潜在干扰。

群落的构成类型实验开展于2015年8月9—11日和14—16日(夏季), 共进行两组6d。每3个连续实验日被视为一个完整的监测期。第一组实验日测定时始终以正序路线完成所有测定, 第二组为倒序。各时段同一测点的往返数据进行算数平均后代表该时段观测值。群落的冠层结构实验开展于2015年7月1—2日, 7—8日, 11—12日(夏季), 共进行三组6d的测量。每两个连续实验日被视为一个完整的监测期, 第一天始终以正序路线完成所有测定, 第二天则为倒序。各时段同一测点的往返数据进行算数平均后代表该时段观测值。PM₁浓度的测定借助Dustmate手持式空气颗粒物监测仪。于测点位置每间隔1min记录一组PM₁浓度, 重复读取6次, 均值代表各点PM₁浓度的该时刻水平。本研究中, 所有测点位置统一设置在各群落样方的中心位置处, 观测高度始终距地面1.2m。移动监测过程中, 每个测点的停留时间约为6—7min, 测点间快速移动时间约1min, 每轮每个测点的监测时间均被严格同步记录。

1.4 群落类型与冠层特征测定

群落样方的构成类型通过实地调查群落构成树种与层次结构获得。每个群落内部如图 2所示位置设置测量点, 在各测量点距地1.5m高度处假设仪器以测定各群落冠层参数。测定统一于均匀的阴天(无强烈的太阳直射)开展。测点均值代表被测群落的郁闭度(CD)、疏透度(CP)、叶面积指数(LAI)及天空可视因子(SVF)。

CD测定, 利用单反相机垂直向上(天空)拍照, 照片导入Photoshop软件处理, 郁闭度即为各群落冠层横断面在水平方向所占的像素比例。

CP测定, 利用单反相机垂直向中心方向拍照, 照片导入Photoshop软件处理, 疏透度即为群落冠层纵断面透光空隙在垂直方向所占的像素比例。

LAI测定, 借助LAI-2200冠层分析仪直接测定, 必要时探头上加装带有一定角度的遮光镜盖, 避免障碍物干扰。

SVF测点, 使用携带鱼眼镜头的全画幅单反相机垂直向上(天空)拍照, 鱼眼照片经Photoshop软件初步处理后, 导入Rayman软件计算天空可视因子, 示例见图 3。

基于以上, 9个选定样本群落冠层结构参数的测定结果如表 4所示：

1.5 数据分析

在每个观测日, 6个时刻观测值的算数平均数代表日平均水平。本研究使用单因素方差分析与Duncan多重比较检验不同构成类型群落间日均PM₁水平的差异, 借助Person双变量相关分析解析不同冠层结构指标与日均PM₁浓度间的相互关系, 两者间的响应关系可视化借助非线性曲线拟合完成。所有统计分析均采用SPSS 22.0软件, P < 0.05视为具有统计学意义; 非线性拟合借助Origin 9.1软件。

2 结果与分析 2.1 不同类型植物群落的PM₁浓度

如图 4所示, 针阔-乔草型群落的日均PM₁浓度最低, 为(5.82±0.51)μg/m³, 其次为阔叶-乔灌草型(6.13±0.58)μg/m³和阔叶-乔草型(6.31±0.56)μg/m³, 针叶-灌草型的日均PM₁浓度最高(7.16±0.34)μg/m³, 高出最低值1.34 μg/m³。8种类型群落的日均PM₁水平以针阔-乔草＜阔叶-乔灌草＜阔叶-乔草＜针阔-乔灌草＜针叶-乔草＜针叶-乔灌草＜阔叶-灌草＜针叶-灌草的顺序依次递增。方差分析结果显示, 不同群落类型间不存在具有统计意义的显著差异(P=0.092)。

层次结构方面(图 5), 日均PM₁浓度的最低值出现在乔草型群落, 为(6.25±0.40)μg/m³, 其次为乔灌草型(6.42±0.28)μg/m³, 灌草型最高(7.08±0.08)μg/m³。尽管8种群落类型间无显著差异, 但在复层结构方面, 大类间存在显著差异(P=0.027)。生活型构成方面, 针阔混交型群落(6.45±0.63)μg/m³与阔叶混交型群落(6.48±0.46)μg/m³的日均PM₁水平基本持平, 而针叶混交型群落高于前两者, 为(6.82±0.29)μg/m³。三者之间相差不大, 差异不显著。

2.2 PM₁浓度对群落冠层结构变化的响应

表 5和表 6分别显示了各群落样方的日均PM₁浓度, 以及各冠层结构指标与日均PM₁浓度之间的Person相关系数。

群落内日均PM₁浓度同郁闭度之间不存在显著的相关关系(P＞0.05)。基于非线性拟合趋势线(图 6与表 7, 拟合收敛, R²=0.801)显示, 造成这种无明显相关的原因在于PM₁浓度随着郁闭度的增加先呈现明显的下降趋势, 说明植被冠层对于PM₁浓度的减滞有着明显的积极作用。但当群落郁闭度超过一定范围(75%左右)仍继续增加时, 过高的群落郁闭度容易导致小粒径颗粒物在冠下积累, 反而呈现随之增加的态势。75%为郁闭度调节PM₁浓度的关键阈值, 群落减滞PM₁的强度随此范围内郁闭度的增加而迅速提升。

PM₁日均水平同群落疏透度之间的相关关系未达到显著水平(P＞0.05)。由拟合趋势线(图 6与表 7, 拟合收敛, R²=0.403)可以看出, 疏透度因子与冠下PM₁日均水平之间的拟合强度弱于郁闭度。随着群落疏透度的增加, PM₁浓度呈现先降低后升高的整体趋势, 关键拐点出现在55%左右。这说明, 在安全阈值范围内(低于55%)群落疏透度的增加有利于对PM₁的吸滞, 但当植物群落在水平方向的疏透度超过55%时, 则不利于对亚微米颗粒物的减滞。

由表 6, 群落内日均PM₁浓度与叶面积指数和天空可视因子间均不存在显著相关关系(P＞0.05)。同时, 如图 6所示, 日均PM₁浓度与群落叶面积指数之间的拟合曲线呈“U”型趋势, 群落叶面积指数增加, 群落内PM₁浓度先降低后升高, 拐点出现在2.30左右。日均PM₁浓度与天空可视因子之间的拟合曲线呈“√”型趋势, 天空可视因子增大, 日均PM₁浓度先降低后升高, 上升段的占比明显大于下降段, 谷值出现在0.18左右。但由于两组非线性拟合在达到最大迭代数后都仍未能收敛(表 7, R²分别为0.598和0.361), 故该曲线仅可作为趋势参考。推测当群落叶面积指数过高、天空可视因子过低时可能影响PM₁的扩散衰减, 但当情况反之时, 其内部PM₁浓度也会相应的较高。

3 讨论

植物群落对空气颗粒物的调节是直接与间接作用相互复合的。一方面, 亚微米级的细小气溶胶颗粒可以被植物叶片上的气孔、皮孔、粘液等结构直接吸收清除^{[13, 33]}。另一方面, 大量研究表明, 空气温、湿度、风速等与颗粒物因子彼此间存在着复杂的相互作用关系。特别是小粒径颗粒物, 其扩散与积聚对于微气候因子的响应尤为敏感^[34]。群落冠层结构对冠下微气候与空气流动的影响明显, 进而会间接影响冠下空气颗粒物的水平与分布。

首先, 不同构成类型的群落, 因内部构成树种的差异, 使其对亚微米颗粒物的直接调节效果本身既是不同的。有研究发现, 针叶树更小更多的叶子和更复杂紧密的枝冠结构对空气颗粒物的拦截与吸收效果显著。甚至, 松属植物某些针叶树种分泌的黏性汁液^[35], 可使被黏附的颗粒物很难再次进入到空气中^{[36, 18]}。但也有研究发现一些针叶树释放的有机挥发物可以转化为二次有机气溶胶, 进而形成PM_2.5、PM₁等细小颗粒物^[37]。这可能是造成针阔混交型群落对PM₁颗粒物的减滞效果与阔叶型混交群落基本持平, 而又优于针叶型混交群落的主要原因。从生活型的角度来看, 乔木是承担空气颗粒物净化作用的主体^[38-39]。拥有乔木层的群落总体枝叶量更大, 能够提供更多的气孔和皮孔吸滞PM₁颗粒物。因此, 在本研究中, 乔草型群落对PM₁颗粒物的减滞效果优于乔灌草型群落。而灌草型的减滞效果总是最弱。其次, 不同构成类型的群落具有不同的冠层特征, 还会影响其对PM₁颗粒物的间接调节效果。当群落内部叶量过于稀少时, 不利于其对PM₁颗粒物的拦截和吸收, 但当群落的层次结构过于致密时又可能会阻碍PM₁颗粒物随着空气流动的向外扩散。因此, 既具有充足叶量, 又能保持内部气流通透的针阔-乔草型群落调节效果最好。这与Litschke和Kuttler^[13]的研究发现基本一致。

本研究中, 冠层结构由群落郁闭度、疏透度、叶面积指数与天空可视因子表征。郁闭度与天空可视因子反映群落冠层在垂直方向的致密度, 影响群落内部与上层空气的垂直交换; 疏透度反映冠层在水平方向的孔隙度, 影响着群落同其周围的水平空气交换; 叶面积指数则反映群落整体叶面数量水平, 决定了一个群落可以提供多少叶片拦截颗粒物。本研究中, PM₁浓度对群落郁闭度、疏透度、叶面积指数与天空可视因子之间的双变量相关分析均未达到显著水平。但通过非线性回归拟合发现, PM₁浓度对群落冠层结构的响应较为复杂, 整体呈现为存在临界拐点的非线性关系。这可能是由于亚微米级颗粒物通常依靠扩散稀释而衰减, 植物群落冠层对其的调节作用主要依托于间接作用^[40]。本研究中所有实验日均为静风或微风天气, 当群落冠层过于稀疏时, 无法提供足够的叶片拦截吸收PM₁颗粒物。但当冠层结构过于致密时, 不仅会阻碍亚微米颗粒物随空气湍流向大气上层或水平扩散。还可能由于低温、高湿的冠下条件, 减弱亚微米粒子的布朗运动, 使其吸湿凝聚而浓度增高^{[15, 41]}。Janhäll^[16]曾提到, 植被屏障需要充分的致密, 以提供一个大的沉积表面面积, 但应保证其多孔性允许空气渗透和颗粒物的向上扩散。这一观点与本研究所得结果较为一致。但值得注意的是, 本研究所尝试的非线性拟合中, 仅群落郁闭度与疏透度因子的拟合达到收敛, 叶面积指数与天空可视因子的拟合曲线尽管也呈现出了拐点趋势, 但其拟合在达到最大迭代数后仍未能收敛。这可能与本研究样本数量有限, 未能提供更多数据代入运算有关。故而针对这两个冠层结构参数, 目前证据暂时无法给出可供参考的关键阈值, 未来仍需要扩大样本量, 开展更为深入的研究。

目前, 仅有极少数学者报道了群落冠层结构影响大粒径空气颗粒物水平的关键阈值。例如, 陈小平等^[42]对城市交通干道隔离绿化带的研究发现当疏透度在10%—20%, 郁闭度在75%—90%时, 绿化带对TSP的净化效率较高。殷杉等^[26]则认为植物群落净化TSP的最佳郁闭度和疏透度分别为0.70—0.85和0.25—0.33。但针对细颗粒物, 乃至亚微米颗粒物, 相关研究几乎空白。本研究中, 郁闭度达到75%, 疏透度在55%左右的植物群落对PM₁颗粒物的减滞效率最为优秀。但很显然, 目前无论针对何种粒径级别, 关于冠层结构关键阈值的探讨, 仍迫切需要更多的研究数据予以支撑和验证。

4 结论

在本研究中, 城市绿地植物群落对亚微米颗粒物具有一定的减滞效果。8种常见群落类型中, 针阔-乔草型群落减滞PM₁颗粒物的能力最优, 阔叶-乔灌草群落次之, 针叶-灌草型群落最弱。但不同类型植物群落内部的PM₁浓度差异并不显著。植物群落的冠层结构同亚微米颗粒物间存在着明显的非线性响应关系, 部分指标存在关键的拐点阈值。郁闭度大于75%, 疏透度小于55%的植物群落, 其减滞PM₁颗粒物的效果最佳。合理的群落构成与冠层结构配置能在一定程度上提高绿地对于亚微米颗粒物的调节作用, 从而帮助缓解城市空气污染, 改善城市环境质量。

致谢: 感谢北京林业大学园林学院李晓鹏、吴凡、曹钰、郭加、韩晶等在试验采样工作中给予的帮助。