公园绿地植物配置对大气PM2.5浓度的消减作用及影响因子

李新宇 赵松婷 郭佳 李延明   2016-11-24 22:17:46

李新宇 / LI Xin-yu

赵松婷 / ZHAO Song-ting

郭佳 / GUO Jia

李延明* / LI Yan-ming

摘 要:城市公园绿地具有消减大气细颗粒物浓度的功能,通过对北京4家公园内典型植物配置群落全年大气中细颗粒物(PM2.5)的测定, 定量研究了不同植物配置模式对大气PM2.5浓度的消减作用,分析了植物配置模式的各表征因子对大气PM2.5消减率的影响。并分析了气象因子对大气PM2.5浓度变化的影响。研究结果表明:1)不同配置模式绿地对细颗粒物的消减效果略有差异,但差异不显著。纯林绿地或乔草配置型绿地消减PM2.5能力最佳,纯草坪绿地对PM2.5消减率最低;2)植物配置模式的表征因子中,斑块面积会显著影响绿地对大气PM2.5浓度的消减能力(P<0.01),斑块面积越大,绿地对消减PM2.5浓度的效果越明显。而与乔木层郁闭度、乔木层高度、草坪盖度等结构指标相关性不显著;3)各观测点PM2.5浓度显示与群落内的相对湿度呈显著正相关,与大气压无关。

关 键 词:风景园林;公园;绿地;植物配置;PM2.5;消减率

文章编号:1000-6664(2016)08-0010-04

中图分类号:TU 986

文献标志码:A

收稿日期:2016-01-05;

修回日期:2016-02-23

基金项目:国家自然科学基金项目“考虑园林植物的释放VOCs下其对大气PM2.5浓度的消减力”(编号31540010)资助

Abstract: Green spaces contribute to the removal of air particle pollutants. This quantitative study, using continued monitoring data of fine particles (PM2.5) from different plant communities in four urban parks, demonstrates that vegetation can remove the amount of PM2.5. Furthermore, the correlation analysis has been performed between vegetal status measured by patch size, canopy density, trees canopy height and lawn coverage with PM2.5 removal percentage. The partial correlation between the concentration of PM2.5and environmental factors is also analyzed. Results show that: 1) The PM2.5 removal percentage of different plant communities in 4 parks is slightly different. For the plant community with trees or trees + herbs configuration, the PM2.5 removal percentage is better. For the plant community with lawn configuration, the PM2.5 removal percentage is the lowest. 2) The patch size can significantly affect on the abatement of atmospheric PM2.5concentration (P<0.01). Plant communities with larger patch size can remove more PM2.5 concentration. No significant relationship was identified between canopy density, trees canopy height and lawns coverage with PM2.5removal percentage. 3) There was significant positive correlation between PM2.5concentration with relative humidity in the communities.

Key words: landscape architecture; park; green space; plant community; fine particles; removal percentage

在全球范围内,颗粒物一直是大多数城市空气污染的主要指标之一,也是今后较长时期内中国大多数城市的首要空气污染物[1]。有效控制颗粒物污染是改善城市质量的必要举措。园林植物通过吸附和滞留悬浮在空气中的颗粒物,降低空气中颗粒物的浓度[2-4]。已有研究结果表明,城市绿地是生物降减PM2.5的可行途径[5-7],不同植被沉积空气中颗粒物的效果不同[7-11]。

城市公园绿地是人类活动比较频繁的区域,不仅发挥着美化环境、休闲游憩的功能,而且有助于改善空气质量。近年来评价城市绿地不同植物配置的环境效益,以将有限的绿地发挥最大的生态服务功能,逐渐成为园林生态研究的热点[12-14]。本文将通过对北京市公园绿地内细颗粒物(PM2.5)浓度的监测以及与绿地内斑块面积、郁闭度、乔木层高度、草坪盖度之间的相关性研究,探讨公园绿地植物的最佳配置方式。

1 研究区概况及研究方法1.1 研究区概况

选择天坛公园、中山公园、紫竹院公园、北小河公园4家城市公园进行监测(图1),各公园内选择形成时间较长、生态系统相对稳定的典型绿地群落作为研究对象。筛选包括乔灌草、乔草、纯林、草坪等城市典型配置结构的绿地,并在各自公园外部入口广场处选取对照点一个(图2)。各绿地植物群落配置见表1。

1.2 研究方法

1.2.1 指标的选取

1)PM2.5颗粒污染物浓度的测定:采用PDR1500颗粒物监测仪,分辨率为0.1μg/m3。

2)大气温湿、大气压:用kestrel-4500袖珍式气候测量仪。

3)乔木层郁闭度:用LAI-2200C冠层分析仪进行测量。

4)草坪盖度:利用样方法进行目测估算。

5 )斑块面积:形状规则的用皮尺进行测量,形状不规则的用UG801移动手持GPS进行面采集。

6 )乔木层高度:利用手持测高仪TRUPULSE200进行测量。

1.2.2 指标的测定

于2014年1—12月,每月上、中、下旬各选取一天(晴天,微风、轻度污染)对4个公园内的监测点进行PM2.5浓度的监测。每天监测时段为7:00—19:00,每隔2h监测一次,每次监测5min,每10s自动读取一组数据。同时记录大气温度和大气湿度。采样高度为距离地表1.5m,与成人呼吸高度基本一致。

1.3 数据处理

1.3.1 指标的计算

公园绿地对PM2.5消减百分率的计算公式如下[15]

式中,Cs是对照点处PM2.5的浓度,Cm是不同类型绿地PM2.5的浓度。

1.3.2 数据处理

采用Excel2007进行数据整理与图表制作,利用SPSS17.0进行方差及偏相关关系分析。

2 结果与分析2.1 不同植物群落结构类型对大气PM2.5浓度的消减影响

图3是天坛公园、中山公园、紫竹院公园、北小河公园各类型绿地全年PM2.5平均消减率对比。由图3可见,天坛公园总体削减PM2.5效果较好,消减率整体可以达到18.21%,北小河公园消减率为6.79%,紫竹院公园、中山公园的总体削减效果较低,分别为3.45%,2.01%。各公园监测绿地中不同配置模式绿地对细颗粒物的消减效果略有差异,但差异都不显著(P>0.05)。

天坛公园的古柏林群落及古柏林+草坪群落配置绿地的削减效果最佳,全年消减PM2.5可以达到20%,其次是乔、灌、草群落,也可以达到18.96%,草坪绿地消减PM2.5率可以达到14.85%,天坛公园绿地整体消减PM2.5能力最佳;中山公园的古柏林对PM2.5的消减效果也最佳,可以达到6.83%,其次是乔、草群落仅为1.54%,乔、灌、草群落高于对照点;紫竹院公园竹林的消减效果最佳,可以达到4.70%,其次是乔、草群落与乔、灌、草群落,分别为2.91%与2.76%。北小河公园中针叶纯林的配置绿地消减效果最大,可以达到7.08%,其次为乔、灌、草群落,可以达到6.64%,乔、草群落对PM2.5消减率为6.10%,草坪消减PM2.5率最低为5.84%。总体分析来看,在4家公园中,纯林绿地或乔、草配置型绿地消减PM2.5率最佳,纯草坪绿地消减PM2.5率最低。

2.2 群落结构各表征因子对大气PM2.5消减率的影响

选取反映4家公园14块绿地群落结构的指标,包括斑块面积、乔木层郁闭度、乔木层高度、草坪盖度4项指标,利用偏相关关系的分析方法,分析各项结构因子对群落发挥消减PM2.5浓度作用的影响(表2)。

由表2可以看出,绿地对PM2.5的消减能力与斑块面积具有显著相关性,相关系数达到0.803(P<0.05),斑块面积越大,绿地对消减PM2.5浓度的效果越明显(图4)。乔木层郁闭度、乔木层高度、草坪盖度3项结构植被对群落发挥消减PM2.5浓度作用的影响不大,相关性不显著。

2.3 气象因子对大气PM2.5

浓度变化的影响对各地段观测点上的PM2.5浓度和气象因子(温度、相对湿度、气压)进行了偏相关关系分析,结果(表3,图5)表明,各测点上PM2.5的浓度和温度、相对湿度显著相关,与大气压相关性不显著。

观测点PM2.5浓度显示与群落内的温度、相对湿度显著正相关,尤其与相对湿度呈极显著正相关(P<0.01),说明相对湿度对细颗粒物的生成影响较大,大气中相对湿度的增加能够促进细颗粒物的生成,与他人的研究结果一致。

3 结论

1)各公园监测绿地中不同配置模式绿地对细颗粒物的消减效果略有差异,但差异都不显著。纯林绿地或乔草配置型绿地消减PM2.5能力最佳,纯草坪绿地对PM2.5消减率最低。

2)绿地配置模式会影响其对大气PM2.5浓度的消减能力,其中与斑块面积具有显著相关性,斑块面积越大,绿地对消减PM2.5浓度的效果越明显。而与乔木层郁闭度、乔木层高度、草坪盖度等结构指标相关性不显著。

3)各观测点PM2.5浓度显示与群落内的相对湿度显著正相关,与温度有显著负相关,与大气压无关。

4 讨论4.1 不同植物群落配置对大气PM2.5浓度的消减影响

颗粒物与绿地类型的关系较复杂,除了受绿地结构、绿地类型的影响以外,不同季节、不同时间也有变化。本文比较了公园绿地内,不同群落结构全年对大气PM2.5的消减率,4家公园绿地表现出纯林与乔草群落优于草坪与乔灌草群落的趋势。吴志萍等[16]在对不同类型绿地空气颗粒物浓度进行比较时发现,多层复合结构的乔、灌、草绿地中树木郁闭度和地被物覆盖度都很高,绿量大,但是它的颗粒物浓度却高于单层结构。而陈自新[9]、张新献[10]等人的研究结果是乔灌草绿地内空气颗粒物浓度最低。研究结果有所区别的原因可能与乔灌草绿地的植物密度较高,枝下高偏低,花灌木数量多有关系。植物密度高、枝下高偏低,使得林内阴湿,通风条件不好,不利于颗粒物的输送和扩散,在城市不断有外界颗粒物输入的情况下,可能反而导致颗粒物浓度居高不下。而群落骨干树种突出的1~2层的乔木或乔草结构,建成多年,乔木规格较大,且健康稳定的绿地配置模式对PM2.5的消减作用明显[17]。但本文研究也表明,不同配置模式绿地对细颗粒物的消减效果受公园整体环境影响较大,同一公园内消减效果相对较一致。

4.2 群落结构因子对大气PM2.5消减率的影响

殷杉等[12]对上海浦东某交通干道旁侧绿化带不同季节大气中总悬浮颗粒物(TSP)的测定,得出相同面积的绿地对TSP的净化百分率同植物群落的郁闭度成正相关。本文比较了不同环境下不同面积的植物群落对大气PM2.5消减率,结果表明,绿地斑块面积会显著影响其对细颗粒的消减能力,面积越大,消减能力越强,而与群落的郁闭度相关性不大。如进一步分析不同群落郁闭度对大气PM2.5消减率的影响,需要选择相同面积的植物群落进行比较。

4.3 气象因子对大气PM2.5浓度变化的影响

由于研究结果受观测地点、采样时间和试验环境等多种因素的影响,不同地点所测结果数值和变化趋势可能有差别,但比较李素莉等[18]的研究可以发现,尽管测试环境差异很大,但观测点PM2.5浓度与群落内的相对湿度呈显著正相关,说明相对湿度的确对细颗粒物的生成影响较大,大气中相对湿度的增加能够促进细颗粒物的生成,与本研究结果一致。

注:文中图片均由作者绘制。

参考文献:

[1] 田刚,黄玉虎,樊守彬.扬尘污染控制[M].北京:中国环境出版社,2013.

[2] 李新宇,赵松婷,李延明,等.北方常用园林植物滞留颗粒物能力评价[J].中国园林,2015(3):72-75.

[3] 赵松婷,李新宇,李延明.园林植物滞留不同粒径大气颗粒物的特征及规律[J].生态环境学报,2014,23(2):271-276.

[ 4 ] F r e e r - S m i t h P H , B e c k e t t K P , T a y l o r G . Deposition velocities to Sorbus aria , Acercampestre , P o p u l u s d e l t o i d s ×t r i c h o c a r p a ' B e a u p r e ' , P i n u s nigraand ×Cupressocyparis leylandii for coarse, fine and ultra fine particles in the urban environment[J]. Environmental Pollution, 2005, 133(1): 157-167.

[5] Beckett K P, Freer-Smith P H, Taylor G. The capture of particulate pollution by trees at five contrasting urban sites[J]. Arboricultural Journal, 2000, 24: 209-230.

[6] Freer Smith P H, Holloway S, Goodman A. The uptake of particulates by an urban woodland: Site description and particulate composition[J]. Environment Pollution, 1997, 95(1): 27-35.

[7] Beckett K P, Freer-Smith P H, Taylor G. Urban woodlands: their role in reducing the effects of particulate pollution[J]. Environmental pollution, 1998, 99(3): 347-360.

[8] 孙淑萍,古润泽,张晶.北京城区不同绿化覆盖率和绿地类型与空气中可吸入颗粒物(PM10)[J].中国园林,2004(3):77-79.

[9] 陈自新,苏雪痕,刘少宗,等.北京城市园林绿化生态效益的研究(3)[J].中国园林,1998,14(3):53-56.

[10] 张新献,古润泽,陈自新,等.北京城市居住区绿地的滞尘效益[J].北京林业大学学报,1997,19(4):12-17.

[11] 赵越,金荷仙.西湖景区滨水绿地植物群落可吸入颗粒物PM10浓度变化规律[J].中国园林,2012,28(9):78-82.

[12] 殷杉,蔡静萍,陈丽萍,等.交通绿化带植物配置对空气颗粒物的净化效益[J].生态学报,2007,27(11): 4590-4595.

[13] Chen F, Zhou Z X, Xiao R B. Estimation of ecosystem services of urban green-land in industrial areas: A case study on green-land in the workshop area of the Wuhan Iron and Steel Company[J]. Acta Ecologica Sinica, 2006, 26(7): 2230-2236.

[14] Nowak D J, Crane D E, Stevens J C. Air pollution removal by urban trees and shrubs in the United States[J]. Urban Forestry&Urban Greening, 2006(4): 115-123.

[15] 郭伟,申屠雅瑾,郑述强,等.城市绿地滞尘作用机理和规律的研究进展[J].生态环境学报,2010,19(6):1465-1470.

[16] 王国玉,白伟岚,李新宇,等.北京地区消减PM2.5等颗粒物污染的绿地设计技术探析[J].中国园林,2014,30(223):70-76.

[17] 吴志萍,王成,侯晓静,等.6种城市绿地空气PM2.5浓度变化规律的研究[J].安徽农业大学学报,2008,35(4):494-498.

[18] 李素莉,杨军,马履一,等.北京市交通干道防护林内PM2.5浓度变化特征[J].西北林学院学报,2015,30(3):245-252. (编辑/王媛媛)

作者简介:

李新宇/1979年生/女/内蒙古赤峰人/博士/北京市园林科学研究院高级工程师/研究方向为园林生态(北京 100102)

赵松婷/1986年生/女/河北承德人/硕士/北京市园林科学研究院工程师/研究方向为园林生态(北京 100102)

郭 佳/1980年生/女/北京人/硕士/北京市园林科学研究院高级工程师/研究方向为园林生态(北京 100102)

李延明/1965年生/男/河南人/北京市园林科学研究院院长/研究方向为园林生态(北京 100102)

通信作者(Author for correspondence) E-mail: liyanming_beijing@hotmail.com

上一篇回2016年8月第8期目录 下一篇 (方向键翻页,回车键返回目录)加入书签

© 2016 毕业论文网 > 公园绿地植物配置对大气PM2.5浓度的消减作用及影响因子