植物配置对交通道路气态污染物的净化效益研究

2020-07-28汤晓敏

湖南农业科学 2020年6期

胡眸，殷杉，汤晓敏

（上海交通大学，上海 200240）

近年来，随着城市化进程加快，机动车保有量不断增加，成为PM2.5、SO2、氮氧化物等污染物的主要来源[1-3]。我国城市大气污染类型已经从煤烟型污染转化为煤烟型与机动车尾气污染共存的复合型污染[4]。研究表明，受交通污染危害最严重的是交通干道及两侧街道50 m 以内、1.7 m 以下的低空范围，此范围也正是行人的呼吸区域，极易对行人造成伤害[5]。因此，有效控制机动车污染是改善空气质量的必要举措。绿色植物可通过吸收有害气体、吸滞粉尘等作用改善空气质量。因此，利用植物群落来缓解大气污染状况已经成为城市生态研究中一个新兴领域，国内外近年来有大量相关研究报道[6-9]。例如：Joshi[10]研究认为干沉降过程是城市植被净化污染物的主要机制；关文彬等[11]和周坚华等[12]研究表明大气颗粒物通过重力沉降或者碰撞作用，从大气中沉降到叶片表面；还有学者认为植物进行光合作用和呼吸作用时会发生气体交换，气态污染物如SO2和NO2可以被植物叶孔吸收。

目前已报道的研究有从微观尺度关注植物叶片如何净化污染物的，也有从宏观尺度关注城市全部绿地对空气污染净化效果的。但从植物群落这个尺度上开展研究的较少，而植物配置可由市政绿化工程控制，该尺度的研究成果可直接应用于城市绿化，具有较强的现实指导意义。该研究通过采集环境样本，对植物群落生态效益和植物群落配置指标进行量化表征，分析各指标之间的关系，以期探明不同植物群落配置模式对空气污染的净化能力。该研究结论可用于评价现有城市绿化植物配置的合理性，进而为城市绿化种植模式设计提供指导和建议。

1 技术路线

该研究的技术路线如图1 所示。

图1 技术路线

2 材料与方法

2.1 研究样地的选择

在上海浦东地区选择了有代表性的龙东大道作为研究区域。道路旁侧有宽于15 m 的绿化带，绿化带后多为空旷地或者低矮的房屋。在由西至东长10 km的路段（纬度31°13′附近，经度121°34′～121°39′之间）选择了10 个样地（从LD-1 到LD-10 依次编号）与1个空白对照（LD-0）。单个样地大小为20 m×15 m，每块样地按离道路边缘的距离0、5、10、15 m 设置4个取样点，每个样品重复3 次。

2.2 植物群落配置状况的表征

郁闭度和疏透度能比较直观的反应植物结构紧密程度，以叶面积指数和冠容积为主要标志的绿量，是决定绿地系统生态效益大小最具实质性的因素[9]。郁闭度、疏透度和绿量可以作为衡量不同绿地生态效益的重要参数。该研究首先对10 个采样区域内的植物群落进行了详细调查，并计算出各采样区域内植物群落的郁闭度、疏透度、二维绿量和三维绿量。

郁闭度指树冠垂直投影面积与林地总面积之比；郁闭度越大表明植物结构越密；该指标计算方法为样地两对角线上树冠覆盖的总长度与两对角线的总长之比[10]。疏透度是指林带纵断面透光空隙的面积与纵断面面积之比；疏透度越小表明植物结构越紧密；该指标采用数码相机拍摄样地照片，用“数字图像处理法”进行计算[11]。植物群落的二维绿量指单位土地面积上植物叶片面积占土地面积的倍数，采用冠层分析仪直接测量。三维绿量采用周坚华等[12]“以平面量模拟立体量”的方法计算，利用树冠体积绿量模型可以计算出一定冠径植株的树冠体积，即：将样地所有植物的树冠体积相加得出总冠体积，除以样地面积300 m2，再除以单位长度1 m，得到不含单位的标准指标值。

2.3 污染物净化效益的测量与计算

采用Graywolf 气体检测仪检测SO2和NO2浓度，每个采样点连续记录5 min 数据。对照组为龙东大道某段无植被覆盖的铺装地面，采用相同方法同步采样。选择晴朗、无风或者微风天气采样，采样高度1.5 m，接近人呼吸道高度。每次在各采样点采集3 个平行样，取其平均值作为采样值。该研究中，植物群落对污染物的净化效益用污染物的净化百分率进行表征，净化百分率（%）= （Cs-Cm）/Cs×100，其中，Cs为道路边的污染物浓度，Cm为绿地中相应污染物的浓度。

2.4 数据记录与处理方法

该研究使用Microsoft Excel 软件进行数据记录和作图。使用SPSS 软件对植物群落各项参数（郁闭度、疏透度、二维绿量、三位绿量）与污染物净化效益（NO2的净化百分率、SO2的净化百分率）两两分别进行相关性分析和显著性检验，得到相关性系数R和显著性水平P。两变量是否相关看P值，如果P＜0.05，就说明两变量有线性关系，显著相关；如果P＜0.01，则认为极显著相关。相关的程度则看相关系数R值，取绝对值后，0～0.09 为没有相关性，0.1～0.3 为弱相关，0.3～0.8 为一般相关，0.8～1.0 为强相关。

3 结果与分析

3.1 不同样地的气体污染物净化效益比较与分析

3.1.1 NO2净化效益分析调查显示，各样地植物群落的NO2净化效益从路边向外扩均呈上升趋势。有植被覆盖的绿地对NO2的净化百分率在10.0%～25.0%之间，而无植被覆盖的裸地（CK）对NO2的净化百分率约为5.0%，说明植物群落对NO2有较显著的净化效益。从图2 可以看出，各采样点对NO2的净化效益也存在差异，采样点LD-5 和LD-6 对NO2的净化作用最好，净化百分率接近25%。各样地之间净化效益的差异与各样地植物群落配置情况差异有关。从4季平均值来看，各样地NO2净化效益由高到低排序依次为LD-5 ＞LD-6 ＞LD-9 ＞LD-3 ＞LD-10 ＞LD-8＞LD-7 ＞LD-4 ＞LD-1 ＞LD-2。

3.1.2 SO2净化效益分析调查显示，各样地植物群落的SO2净化效益从路边向外扩也表现出上升趋势。有植被覆盖的绿地对SO2的净化百分率在15.0%～ 30.0%之间，而无植被覆盖的裸地（CK）对SO2的净化百分率约为5.0%，说明植物群落对SO2有较显著的净化效益。从图3 可以看出，各采样点对SO2的净化效益也存在差异，采样点LD-5 和LD-6 对SO2的净化作用最好，净化百分率接近30%。各样地之间净化效益的差异与各样地植物群落配置情况差异有关。从4 季平均值来看，各样地对SO2净化效益由高到低排序依次为LD-6 ＞LD-5 ＞LD-10 ＞LD-4 ＞LD-8 ＞LD-9 ＞LD-7 ＞LD-3 ＞LD-2 ＞LD-1。

3.2 气体污染物净化效益与植物群落表征指标的关系

经过调查和计算，得到各采样区域不同季节植物群落的配置参数。在植物生长旺盛的夏季，采样区域内的郁闭度、绿量较大；而在冬季，郁闭度、绿量则较小。疏透度反之。将污染物净化百分率与植物群落表征指标进行线性回归分析，可以得出如下结论。

3.2.1 NO2、SO2的净化百分率与郁闭度的关系植物群落对2 种气体污染物的净化效益与郁闭度成正相关关系，NO2的净化百分率与郁闭度的相关性系数R=0.237，P=0.141 ＞0.05，表明郁闭度与NO2净化效益相关性不显著。SO2的净化百分率与郁闭度的相关性系数R= 0.233，P=0.148 ＞0.05，表明郁闭度与SO2净化效益之间的相关性同样不显著。

3.2.2 NO2、SO2的净化百分率与疏透度的关系植物群落对2 种气体污染物的净化效益与疏透度成负相关关系，NO2的净化百分率与疏透度的相关性系数R=-0.347，P=0.028 ＜0.05，表明疏透度与NO2净化效益显著相关，但相关性较弱。SO2的净化百分率与疏透度的相关性系数R=-0.323，P=0.042 ＜0.05，表明疏透度与SO2净化效益之间同样显著相关，但相关性较弱。

图2 不同样地不同季节植物群落的NO2 净化效益

图3 不同样地不同季节植物群落的SO2 净化效益

3.2.3 NO2、SO2的净化百分率与二维绿量的关系植物群落对2 种气体污染物的净化效益与二维绿量成正相关关系，NO2的净化百分率与二维绿量的相关性系数R=0.574，P=0.000 ＜0.01，表明二维绿量与NO2净化效益极显著相关，但相关性一般。SO2的净化百分率与二维绿量的相关性系数R=0.494，P=0.001＜0.01，表明二维绿量与SO2净化效益之间同样极显著相关，但相关性一般。

3.2.4 NO2、SO2的净化百分率与三维绿量的关系植物群落对2 种气体污染物的净化效益与三维绿量成正相关关系，NO2的净化百分率与三维绿量的相关性系数R=0.854，P=0.000 ＜0.01，表明三维绿量与NO2净化效益极显著相关，且相关性较强。SO2的净化百分率与三维绿量的相关性系数R=0.740，P=0.000＜0.01，表明三维绿量与SO2净化效益之间同样极显著相关，但相关性一般。研究还发现，当三维绿量达到5 m3/m2以上时，空气中的NO2和SO2能获得20%以上净化率，而对三维绿量影响较大的是植物群落中常绿树种的占比。

3.3 交通绿化带植物群落配置模式建议

通过对市政园林部门、景观公司的调研，结合该研究结果，给出交通绿化带植物群落配置建议如下：在不影响植物自身生长的情况下，保证合理的郁闭度、疏透度的同时，尽可能提高二维绿量、三维绿量；从距离路边由近到远，依次为草本、灌+草结构、乔+草结构；灌木高度应高于乔木第一枝（由下往上）高，可以较好的提高污染净化效益，同时避免乔灌草结构带来的植物生长不良；常绿树种比例要较高，同时要保证景观的季相变化之美以及群落的生物多样性，推荐常绿植物比例在65%～85%。该研究对典型交通绿化带进行了初步的景观设计配置，如图4 和图5 所示。