乌鲁木齐城市森林对大气微颗粒物的削减效应

2020-02-25李惠玲何秉宇玉米提哈力克娜斯曼那斯尔丁张凯迪

西南农业学报 2020年11期

李惠玲，何秉宇，玉米提·哈力克，娜斯曼·那斯尔丁，张凯迪

(1.新疆大学资源与环境科学学院，新疆乌鲁木齐 830046；2.新疆大学智慧城市与环境建模自治区高校重点实验室，新疆乌鲁木齐 830046；3.新疆大学绿洲生态教育部重点实验室，新疆乌鲁木齐 830046)

【研究意义】大气颗粒物是干旱区城市大气中主要的污染物之一，细颗粒物(PM10、PM2.5、PM1.0)是其中最重要的组成部分[1]。细颗粒物因其较小的粒径、巨大的比表面积以及沉降困难、影响和危害范围广、控制和治理难度大等特点受到世界各国的广泛关注，成为研究的热点[2]。随着人们生态意识的提高和森林生态旅游的兴起，城市森林对人类健康的重要性不断提升[3]，研究城市森林环境中颗粒物浓度变化对治理城市大气污染意义重大[4]。【前人研究进展】城市森林可通过多种方式降低颗粒物的浓度，比如林内植被的叶面、枝条表面、茎干可吸附或者直接通过气孔、皮孔吸收捕获颗粒物[5]，并且城市森林本身对大气颗粒物具有消减阻隔作用[6]，能够改变区域的风速和风向。而降低风速能促进大气颗粒物的沉降，改变风向会阻拦大气颗粒物进入局部区域，从而去除颗粒物并净化大气[7-8]。城市森林还可以通过植物自身蒸腾及林冠层隐蔽作用，营造出较低温度、较高湿度的环境[9]，能有效避免不利于大气颗粒物沉降的环境产生，对城市环境空气质量具有重要意义。【本研究切入点】城市生态林对维持较为脆弱的干旱区城市生态系统具有重要意义，在削减颗粒物(特别PM2.5、PM1.0)方面的作用更为突出[10]，但以往的研究少有针对干旱区城市森林的削减效应。本文基于乌鲁木齐市燕尔窝生态林地内外不同监测点大气颗粒物的实时监测数据，【拟解决的关键问题】分析生态林对不同粒径颗粒物的削减能力，探讨典型降雨天气前后大气颗粒物质量浓度的变化特征，以期为干旱区城市大气颗粒物污染的缓解和防治提供参考。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

乌鲁木齐位于中国西北，亚欧大陆的中心，属中温带大陆性干旱气候，是典型的干旱区城市，具有较强的代表性。燕儿窝生态林位于新疆乌鲁木齐市天山区南郊，北纬43窝生态林位于新疆乌鲁木，东经87经生态林位于新疆乌鲁木齐，平均海拔939 m，占地面积约350 hm2,属温带大陆性气候，林内主要树种为白榆，其次是杨、柳及野蔷薇等。作为乌鲁木齐市现存的唯一的一块天然林地，燕儿窝生态林是乌鲁木齐防风固沙的天然屏障，对乌鲁木齐城市生态系统维持至关重要。

1.2 监测点设置

根据燕尔窝生态林面积、形状、植被特征、周边环境特点等，本次研究共设监测点位4处，其中3处在燕尔窝生态林内部，1处在燕尔窝生态林旁的河滩快速路边。为使数据更具科学研究性和代表性，选择人为活动较少且树木自然生长较为集中的一块林地作为林内监测点。监测点空间分布遵循规律性的原则，规律性指监测点的分布沿河滩快速路垂直方向向生态林内不同宽度处布置监测样点(图1，表1)。

图1 监测点分布图Fig.1 Distribution of monitoring points

表1 燕儿窝生态林样地信息

1.3 数据获取

1.3.1 大气颗粒物浓度数据使用BR-HOL-1216空气质量检测仪，可同时检测PM10、PM2.5和PM1.03种不同粒径的大气颗粒物，测量范围：0～1000.0 μg/m3，误差1 μg/m3。

结合乌鲁木齐市气候特征，本文将4个季节进行如下划分：3-5月是春季，6-8月是夏季，9-11月是秋季，12月至次年2月为冬季。日变化数据选取：监测时段为2018年10月至2019年9月，分别在每个季节选择3～5 d晴朗微风日，每天9:00-18:00每隔30 min测试 1 次，收集不同颗粒物(PM10、PM2.5、PM1.0)的数据。

1.3.2 气象数据采用手持自动气象仪测定温度(T ℃)、相对湿度(RH %)、风速(W m/s)数据。

1.3.3 天气类型选择根据乌鲁木齐市的多年气象特点，选择对大气颗粒物集聚、扩散、消除等效应较为明显的夏季降雨天气进行降水影响分析。在夏季选取有雨的1周进行连续监测，包括雨前3 d，雨天和雨后3，7 d的天气条件分别为晴天、多云天、多云间晴、雨天、雨后晴天、雨后多云、雨后阴天。

1.4 削减率指标的计算

城市森林对PM2.5消减百分率的计算公式如下[11]：

式中，CS是对照点处大气颗粒物的浓度，CM是城市森林内监测点大气颗粒物的浓度。

1.5 数据处理

用Excel 2016对数据进行录入处理, 用SPSS 17.0和Origin软件对数据进行分析。

2 结果与分析

2.1 林内、林外的颗粒物浓度变化

由图2可知，同一季节内的3种颗粒物(PM10、PM2.5、PM1.0)在林内各点的变化趋势一致，冬季大气颗粒物浓度最高，其次为秋天和春天，夏天的颗粒物浓度最低。4个季节的大气颗粒物浓度高低均为PM10>PM2.5>PM1.0，且PM10浓度明显高于PM2.5和PM1.0。说明该研究区的主要大气颗粒物为PM10。春季和冬季颗粒物浓度具有相同的变化，即随着与路边距离的增加，颗粒物浓度呈现出先降低后增加的趋势，其中PM10浓度的变化幅度相对较大，PM2.5、PM1.0浓度的变化幅度相对较小。这是因为在A点由于植物自身的吸附作用，颗粒物浓度有所降低，而到了生态林内部，随着风速的减小，空气流动性降低，颗粒物易富集在林内，浓度呈现出“穹顶变化”，即颗粒物在林内形成浓度较高的区域。

图2 生态林内外各监测点的颗粒物浓度变化Fig.2 Variation of particle concentration in different positions inside and outside the ecological forest

夏季和秋季生态林内外不同监测点的颗粒物浓度变化趋势较为相似。路边监测点的颗粒物浓度均低于林内A监测点，但随着距离路边越来越远，B监测点和C监测点的颗粒物浓度又开始逐渐降低。对比4个季节的颗粒物浓度发现，春季和冬季颗粒物浓度最低点为A监测点，夏季和秋季颗粒物浓度最低点为C监测点。

2.2 生态林对颗粒物的削减效应分析

图3为燕儿窝生态林内不同位置对颗粒物的削减率，正值表示路边监测的颗粒物浓度高于生态林内监测点的浓度，负值则相反。春季和冬季生态林在不同监测点对颗粒物的削减率变化趋势较为一致，在A监测点的削减率为负值，说明尽管春、冬两季生态林内落叶树种叶片生理活性下降甚至掉落，而植物的枝干对颗粒物依然存在部分阻滞吸附作用，但B、C两处监测点的削减率为负，说明春冬两季生态林内部对颗粒物存在集聚的作用，颗粒物浓度不降反升。夏季和秋季生态林在不同监测点对颗粒物的削减率变化趋势较为一致，其中在A监测点和B监测点的削减率为负，这可能是由于夏季和秋季植物结构较为紧密，疏透度较高，生态林会对大气颗粒物的扩散形成阻挡，使颗粒物聚集在林内不易扩散，导致林内颗粒物浓度增加。到了C监测点大气颗粒物的削减率为正。说明林地中央植物对颗粒物存在明显吸附消减作用，颗粒物浓度较低。

图3 生态林内各监测点的颗粒物削减率Fig.3 Reduction rate in different positions inside the ecological forest

2.3 降雨条件下生态林内大气颗粒物浓度时间变化

2.3.1 降雨条件下生态林内大气颗粒物浓度日均值比较颗粒物浓度易受天气条件影响，而降雨天气条件下，大气颗粒物的浓度也会随之改变[10]。本研究选取了包含降雨天前后总共1周的数据，按时间顺序天气状况分别为晴天、多云、多云间阴、雨天、雨后天晴、雨后多云、雨后阴天。由图4可知，3种大气颗粒物(PM10、PM2.5、PM1.0)的日均值浓度变化趋势大体相同，即雨前3 d颗粒物浓度逐渐升高，在雨前1 d达到相对高值，说明若较长时间未降雨，生态林内部将存在对颗粒物的累积效应。使颗粒物的浓度逐渐升高。而在下雨当天迅速降低至相对低值，说明降雨可以中断林中大气颗粒物的富集过程。随后颗粒物浓度又逐步上升。但雨后3 d浓度均低于雨前3 d颗粒物的浓度，说明降雨能有效降低空气中悬浮的大气颗粒物浓度，且保持效果较好。

图4 不同天气条件下大气颗粒物浓度日均值Fig.4 Mean daily atmospheric particulate concentration under different weather conditions

与降雨条件下颗粒物浓度日均值相比，不同天气条件下3种大气颗粒物浓度日均值均为多云间阴>多云>晴天>雨后阴天>雨后多云>雨后晴天>雨天。多云间阴PM10浓度分别高于多云、晴天、雨后阴天、雨后多云、雨后晴天、雨天0.11、0.14、0.55、0.71、1.66、2.85倍。PM2.5浓度分别高于0.09、0.22、0.83、0.91、1.68、2.42倍。PM1.0浓度分别高于0.06、0.24、0.86、1.20、2.11、5.54倍。多云间阴天气条件下大气颗粒物浓度均高于其他天气类型，这可能是因为多云间阴天气下大气处于静稳状态，导致污染物积聚不易扩散，且经过多天颗粒物的聚集，颗粒物浓度较高所造成的。此外，多云间阴天气的大气颗粒物浓度显著高于雨天(P<0.01)，表明降雨对颗粒物浓度的变化具有极大的影响。而降雨导致大气颗粒物浓度显著降低，说明降水对不同粒径大气颗粒物浓度俊有明显冲洗效果，可以有效的降低空气中大气颗粒物浓度，在雨水作用下，大气中的一些颗粒物尤其是小颗粒物质能够吸附和溶解在水中，从而降低了大气中颗粒物的浓度。

2.3.2 降雨条件下生态林内各监测点大气颗粒物浓度日均值比较由图5可知，3种不同粒径颗粒物浓度均在多云间阴天气条件下达到相对高值，在雨天浓度达到相对低值。多云间阴天气条件下，生态林内各监测点3种颗粒物浓度变化趋势较为相似，A点和C点的颗粒物浓度均略高于路边监测点，而B监测点颗粒物浓度均略低于路边监测点，PM10、PM2.5、PM1.0浓度分别下降了1.7 %、1.6 %、0.12 %。多云天气条件下，生态林内各监测点PM10浓度均低于路边监测点，从A点到C点分别下降了3.1 %、8.6 %、11.9 %。PM2.5和PM1.0浓度变化趋势相似，A监测点浓度略高于路边监测点，B、C监测点均低于路边监测点。晴天天气下，生态林内监测点PM2.5和PM1.0浓度均明显高于路边监测点，从A监测点到C监测点，PM2.5和PM1.0浓度分别上升了11.1 %～30.7 %、33.7 %～67.1 %。虽然B监测点的PM10浓度低于A监测点，但颗粒物浓度整体依然高于路边监测点，浓度最高可达路边监测点的1.24倍。

图5 不同天气条件下各监测点大气颗粒物浓度日均值Fig.5 Mean daily values of atmospheric particulate concentrations at various monitoring points under different weather conditions

雨后阴天天气条件下，生态林内各监测点的颗粒物浓度均低于路边监测点，从A监测点到C监测点，PM10、PM2.5、PM1.0下降幅度分别为1.8 %～13 %、5.2 %～19.4 %、6.12 %～30 %。雨后多云天气条件下，生态林内除了A监测点颗粒物浓度略高于路边监测点，B、C监测点均低于路边监测点，PM10、PM2.5、PM1.0在C监测点的浓度相对于路边监测点分别下降了0.26 %、1.36 %、1.03 %。雨后晴天和雨天2种天气条件下,由于雨水对颗粒物的冲洗作用，生态林内外颗粒物浓度均处于较低水平，PM10、PM2.5、PM1.0浓度除C监测点略高于路边监测点，其他监测点均低于路边。

3 讨论

3.1 林内、林外不同监测点颗粒物的季节性差异

不同季节的大气颗粒物浓度差异较为显著，表现为冬季最高，秋季次之，春夏较低。秋冬季颗粒物较高可能是由于生态林内落叶树种叶片生理活性下降甚至掉落，而植物对颗粒物的阻滞吸附多依靠植物的枝叶[12-13]，且冬季为采暖期，大量的能源燃烧也会造成颗粒物浓度的上升，此外，冬季边界层较低，不利于大气颗粒物的垂直扩散[14]。春夏两季植物处于生长旺季，此时植物的叶片处于生长期，植被的光合、呼吸及蒸腾作用在一年中最为显著[15]，加之春夏两季雨水较多，湿度较大，增加了空气颗粒物吸湿增重、加速沉降的可能性，因此春夏两季颗粒物浓度较低[16-17]。

本研究发现，春、冬两季生态林内颗粒物的浓度尤其是C点，高于林外颗粒物的浓度，这可能是由于生态林内植被的存在会对空气的循环造成影响，降低了森林冠层以及林内的风速，影响了林分边缘流场的运动，从而对不同粒径颗粒物的扩散形成阻碍造成的[18]。此外，疏透度是表征林分疏密的一个重要因子，对颗粒物在林分内的扩散有很大作用[19]。A点处的林带植被结构较为疏松，且冬春无叶阶段林内疏透度较低，颗粒物被风带入林内，由于林内湍流作用，不能及时被植物阻滞吸附的颗粒物又很快扩散出来或者往更深处的林带扩散[20]，因此A点处的颗粒物浓度低于路边监测点。但随着距离的增加，疏透度随之升高，生态林会对大气颗粒物的扩散形成阻挡，使颗粒物聚集在林内不易扩散，导致林内颗粒物浓度增加，并且植被结构越紧密，对林内颗粒物的阻挡作用越强[21]，进而导致越来越多的颗粒物滞留到林内，因此在冬春两季植被对颗粒物阻滞吸附作用较弱的情况下，容易在B点和C点形成一个颗粒物浓度较高的区域。

不同季节生态林对不同粒径颗粒物浓度的削减效率不同。冬季生态林中对颗粒物的削减率较低，这主要是因为冬季生态林对颗粒物的阻滞吸附作用随着植被叶片消失的原因[22]，与此同时，有研究认为植物对大气颗粒物吸附的季节变化规律与植物的生长期基本保持一致[23]，其中夏、秋季植物生长期旺盛，对颗粒物的削减能力较高，而春、冬季较低，对颗粒物的削减能力较低，因此春、冬两季林中央的削减效应低于夏、秋两季。此外，不同季节的温度、湿度等气象因子也能影响生态林地内的颗粒物浓度[24]，因此，不同季节城市森林对颗粒物的削减率有所不同。

3.2 降雨对颗粒物浓度的影响

自然界中颗粒物的沉降主要受气象条件和下垫面粗糙度两方面的影响[25]，不同的天气条件下气象条件也会有所不同，高温高湿且无风的天气条件最不利于颗粒物的沉降，而生态林则有效避免了这种条件的形成[26]。雨前3 d不同粒径的颗粒物浓度均为上升趋势，表明大气污染程度在不断增加。晴天温度较高、相对湿度较低，日均温度为30 ℃，风速在0.3～2.5 m/s之间，日均相对湿度为30.9 %，大气处于不稳定的状态，有利于污染物的扩散。而多云和多云间阴天气的温度较晴天略低，分别为29.2～28.5 ℃，风速较小，小于1.8 m/s，相对湿度较大，分别为42 %和55 %，大气处于相对稳定状态，导致污染物易在生态林内聚集，不易扩散，且生态林滞留颗粒物的水平是一定的，较长时间的无雨天气会使生态林内接纳颗粒物的水平达到饱和，尤其是生态林内环境较为封闭的林地，浓度増加幅度更大，因此生态林内的颗粒物浓度会高于路边监测点[27]。

雨天和雨后晴天大气颗粒物浓度相对较低，说明降雨对大气颗粒物有明显的清除作用。尤其是乌鲁木齐市位于干旱区，降水相对减少，降雨的冲刷作用能让雨水溶解空气中的部分颗粒物并随着雨滴将他们带落至地面，从而使空气中的颗粒物浓度降低[28]，并且经过雨水的淋洗，叶片上的尘土也被冲刷干净，使生态林又重新恢复对颗粒物的吸附能力，因此雨天大气颗粒物浓度最低。雨后晴天随着太阳的辐射增强，温度缓慢升高，湿度降低，大气稳定度也随之降低，为颗粒物的扩散创造了有利条件，加之降雨天气使空气得到净化，因此雨后晴天的大气颗粒物浓度保持在较低水平[29]。雨后多云和雨后阴天条件下的颗粒物浓度显著升高，这可能与雨后第3～4天的天气状况有关，多云和阴天导致太阳辐射减少，湿度增加，风速较小，两天的日均风速均低于1.5 m/s，不利于大气颗粒物的稀释和扩散[30]，且由于生态林紧挨河滩公路，来往车辆污染物不断向生态林内输送，不能被林内植物及时吸收和无法扩散的颗粒物在生态林内聚集，造成林内颗粒物污染累积现象，使得大气颗粒物浓度不断升高。结果表明，降雨能明显减低不同粒径颗粒物的浓度，对空气中的颗粒物污染起到冲刷和清除作用，但雨水对粗细粒子的清除机制可能有所不同[31]，粗粒子是因为惯性沉降到雨滴表面而被清除，细粒子则是由于其布朗运动和雨滴的相互碰撞，达到被清除的效果。