合肥市主要园林植物叶片滞尘能力的差异及形态特征解释

李 旭，傅松玲，夏得月，张 诚，李义勇∗

(1. 安徽农业大学林学与园林学院，合肥 230036；2. 安徽省大地园林股份有限公司，合肥 230088)

随着城市化和工业化的快速发展，空气污染日益严重且已成为一个紧迫的问题，在发展中国家尤为显著。大气颗粒物(PM，空气动力学直径在0.01～100 μm)，由不同的有机和无机化合物组成的液体和固体颗粒组成[1]，是全球最主要的大气污染物之一，对人类健康和生态系统的威胁日益增加[2-5]。可吸入颗粒物(包括PM2.5和PM10)，尤其是PM2.5(直径小于2.5 μm)可深入渗透到人类的呼吸系统，使高血压、心脏疾病、过敏和呼吸道疾病的患病率大大增加[6-10]。随着城市的发展，如何建立预防和控制这一问题的方法已成为一个紧迫的议题。

大量研究发现，园林植物通过叶片捕捉PM 可以有效降低大气颗粒物的浓度[2,11-13]，这为改善城市环境、缓解空气污染压力提供了有力的解决方案。例如，一项研究估计，在中国北京市中心，一年内约有772 t 的PM10被树木清除[14]。McDonald 等[15]发现在英国的一个的城市中，四分之一的城区植树就可以将大气中的PM10浓度降低2% ～ 10%。类似地，根据对美国10 个城市森林冠层滞尘能力的研究发现，树木每年所滞尘的总量达4.7～64.5 t[16]。早期的研究表明，植被水平的PM 捕捉能力受到冠层面积、森林孔隙度和树种组成的影响。就个体水平而言，不同树种的滞尘能力也不尽相同[17-18]。

与灌木和草本植物相比，乔木的叶子表面积更大，从而提高了捕捉PM 的效率[15]。乔木通常形体高大，结构坚实，可以产生空气湍流，以增加叶片表面颗粒物的积累[19-20]。叶片作为捕捉大气颗粒物的主要结构，叶表特征的差异影响着不同植物对大气颗粒物的截留能力[21]，如叶表绒毛和蜡质层，可能会增加PM 的积累[11]。淑敏[22]和高传友[23]等发现比叶重越大，叶表PM 积累得越多。此外，由于四季常绿，常绿阔叶树种对空气净化作用具有重要意义，因为它们可以不断积累PM。城市园林植物可作为一种经济且环保的手段，对城市环境中的污染物进行生物监测，因为植物材料(如树叶和树皮)易于收集，分析成本低，不产生二次污染[24-25]。然而，对于不同城市绿化植物中PM 捕捉效果的差异，人们知之甚少。尽管国内外对植物滞尘已有较多研究，但叶表微结构的研究也仅停留在电镜扫描观察与分析上，缺乏对叶表特征的量化数据与植物滞尘能力相关性分析。因此，厘清不同园林植物滞留PM 污染物的能力，对优化园林植物在城市环境中效益至关重要[26]。

近几十年来，随着合肥工业园区城市化、工业化和城乡移民进程的推进，环境污染不断加剧，大气颗粒物浓度不断升高，对合肥市居民健康产生消极影响[27-29]。为了定量评价不同园林植物的滞尘能力，我们对合肥市区常见种植的24 种园林植物的颗粒物捕捉能力进行了研究，探究其叶片滞尘机理，筛选出滞尘效果最好的树种，旨在为合肥城市绿化建设在树种选择方面提供参考依据。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

本研究在位于合肥市中心的安徽农业大学校园内进行(31°87′ N, 117°25′ E)。该地有典型的亚热带季风气候，夏季炎热多雨(6—8 月)。从1981 年到2010 年，年均无霜期为228 d；年平均气温15.8 ℃，降水量1 171.9 mm，最高气温(7 月)32.3 ℃，最低气温(1 月)1.1 ℃，生长季(4—10 月)降水分布为年平均降水量的73.0%，其中夏季有一个高峰，为年平均降水量的 41.3%(China Meteorological Data Service, http://data.cma.cn)。进入校园的车辆比穿过合肥主要街道的车辆要少，校园周边5 km 内没有建筑工地、燃煤电厂等高污染行业，植被覆盖率高，空气质量好，汽车流量有限。本研究选择的园林植物包括乌桕(Triadica sebifera)、广玉兰(Magnolia grandiflora)、女贞(Ligustrum lucidum)、重阳木(Bischofia polycarpa)、银杏(Ginkgo biloba)、无患子(Sapindus saponaria)、三角槭(Acer buergerianum)、枫杨(Pterocarya stenoptera)、楝(Melia azedarach)、木犀(Osmanthus fragrans)、樟(Cinnamomum camphora)、黄山栾树(Koelreuteria bipinnata'integrifoliola' (Merr.) T. Chen)、槐(Sophora japonica)和鹅掌楸(Liriodendron chinense)共14种乔木以及花叶青木(Aucuba japonicavar. variegata)、栀子(Gardenia jasminoides)、红檵木(Loropetalum chinense. var.rubrum)、金边黄杨(Euonymus japonicusvar. aurea-marginatus)、海桐(Pittosporum tobira)、大叶黄杨(Euonymus japonicus)、石楠(Photinia serratifolia)、日本珊瑚树(Viburnum odoratissimumvar. awabuki)、石榴(Punica granatum)和椤木石楠(Photinia davidsoniae)共10 种灌木，均为中国东部城市地区常见的园林植物(表1)。

1.2 叶片采集

所有样品采集均于2017 年10 月进行，在相对较小的校园中随机采集生长状况良好无病虫害的园林植物叶片样品(校园内任何微小的环境变化都不会影响结果)。采样前后所有采样点的天气状况相似且稳定。取样日期选在取样前一周没有降水和取样时风很少的时间段，当风速小于5 m·s-1时，对叶片上PM 积累无显著影响[11]。为避免因采样日期不同而影响叶面滞尘量，该研究确定树叶采样日期时要求在前一周内无降水，以确保叶面都滞留了一定量的颗粒物，最终定为2017 年10 月17 日当天完成所有采样。由于采样高度也可能影响叶面滞尘量，各树种采样高度要尽可能靠近，结合采样点各树种的实际生长情况，确定采样高度：灌木为1.0 ～ 1.5 m，乔木为1.7 ～ 2.5 m。选取的每个树种都有3 个重复，分别选择9 株样树，在树冠不同方位(东、西、南和北)采集生长良好的叶片，单叶较大者采集约100片，其他较小者采集约200 片，迅速装入保鲜袋后封好，标明采样日期和地点，贴上序列号，并在分析前在4 ℃冰箱中保存。

1.3 叶片表面PM 滞留量及叶片特征

采用Dzierzanowski[17]和Song[3]等的方法分析了叶片表面不同粒径的PM 滞留量。每个叶片样品用蒸馏水清洗，然后使用 91 型和 42 型滤纸(Whatman, UK)进行过滤，以及PTFE(聚四氟乙烯)膜过滤器(Whatman, UK)过滤液体，孔径分别为10、2.5 和0.2 μm。该过滤器可连续进行3 种粒径级别的颗粒分离：PM2.5(0.2 ～ 2.5 μm)，PM10(2.5 ～ 10 μm)和PM100(10 ～ 100 μm)。

表1 基于树种和叶片的叶面滞尘的簇状分析特征Table 1 Plant species, leaf characteristics and results of species clustering analysis related to leaf surface PM (PM100, PM10 and PM2.5) as variable

采用扫描仪(HP Scanjet 4850, China Hewlett-Packard Co., Ltd., Beijing, China)对每个洗过的叶子样本进行扫描，然后用Photoshop CS6 软件计算叶面积。获得的PM 质量用叶片的单位面积表示，并计算单位叶面积不同粒径组分的PM 积累量。利用游标卡尺测量扫描后的叶片样本，得到叶片长度、叶宽、叶柄长度和比叶重等参数。在放大10 倍的显微镜下，以主观尺度(“+”和“-”分别表示叶片上有无绒毛)评估叶表绒毛。

1.4 数据分析

对不同树种PM 积累能力进行K-means 聚类分析。根据它们对PM 的积累能力，采用3 个PM 组分(PM2.5，PM10和PM100)的标准化平均积累量对每个样本进行聚类，确定了3 种等级：弱、中和强。种间多重比较采用最小显著差异多重进行比较(显著性水平设定为α= 0.05)。利用皮尔逊相关系数计算了叶片PM2.5，PM10和PM100滞留量与比叶重、叶长宽比、叶表绒毛和叶柄长度之间的相关关系。文中所有数据均运用 Microsoft Excel 2010 和SPSS 20.0 统计软件进行分析，图表采用Microsoft Excel 2010 和Sigmaplot 12.5 软件完成。

2 结果与分析

2.1 单位叶面积滞尘量分析

不同粒径的PM在24种城市植物叶片表面的沉积量差异显著(图1)。聚类分析表明，与其他植物相比，花叶青木、石榴、椤木石楠和无患子表现出明显较高的叶片PM 滞留能力(表1)。灌木树种的滞尘能力显著高于乔木树种(P＜ 0.05)(图2)。

PM100占叶片上总颗粒物的58.45%(按质量计算)。椤木石楠和无患子的单位叶面积PM100积累量大约是黄山栾树和鹅掌楸的7 倍(P＜ 0.05)(图1)。PM10占叶片上总颗粒物的25.56%(按质量计算)。最高的单位叶面积PM10积累量在红叶石楠中发现(49.14 μg·cm-2)，且显著高于其他树种(P＜ 0.05)(图1)；樟和鹅掌楸的单位叶面积PM10积累量最低，分别为13.47 和12.92 μg·cm-2(P＜ 0.05)(图1)。PM2.5占叶片上总颗粒物的15.99%(按质量计算)。黄山栾树是单位叶面积PM2.5积累量最高的树种，但却是单位叶面积PM100积累量最低。单位叶面积PM2.5积累量较高的树种有红檵木、石楠、石榴以及黄山栾树，分别为33.56、33.73、34.43 和36.19 μg·cm-2，显著高于其他树种(P＜ 0.05)(图1)；鹅掌楸是单位叶面积PM2.5积累量最低的树种(低于6 μg·cm-2)，显著低于其他树种(P＜ 0.05)(图1)。

图1 不同园林植物叶片3 个粒径颗粒物积累量Figure 1 PM accumulation of three size fractions on leaf surfaces in different garden plants

图2 乔木和灌木的叶片不同粒径颗粒物积累量Figure 2 The average PM (large, coarse and fine) accumulation on shrub and tree leaf surfaces

图3 叶片不同粒径颗粒物积累量间的相关关系Figure 3 Relationships between leaf surface PM (PM100, PM10 and PM2.5) accumulation

图4 叶片不同粒径颗粒物积累量与叶片长宽比间的相关关系Figure 4 Relationship between leaf surface PM (large, coarse and fine) accumulation and length-width(L/W) ratio

2.2 不同叶片结构对滞尘的影响

叶表PM100积累量与PM2.5和PM10呈显著正相关(P＜ 0.05)，叶表PM100积累量与叶长宽比呈显著正相关(P＜ 0.05)，叶表PM2.5积累量与比叶重、叶长宽比显著正相关(P＜ 0.05)(表2)。叶片PM2.5、PM10和PM100积累量在不同物种间呈显著正相关(P＜0.05)，叶片性状与PM 积累量密切相关(表3、图3、图4 和图5)。同时发现SLW、L/W 与叶片表面PM2.5和PM100积累量显著正相关(图4 和图5)。叶表绒毛、叶柄长度与叶表绒毛滞留量之间无显著关系(P＞0.05)。叶片表面PM2.5积累量与SLW 呈显著正相关(R2= 0.166,P＜ 0.05)。叶片表面PM100和PM2.5积累量与叶片长/宽呈极显著正相关(分别为：R2= 0.237,P＜ 0.05;R2= 0.214,P＜ 0.05)。

图5 叶片不同粒径颗粒物积累量与叶片比叶重间的相关关系Figure 5 Relationship between leaf surface PM (large, coarse and fine) accumulation and specific leaf weight (SLW)

表2 叶片滞尘与叶片特征关系Table 2 Correlations of leaf surface PM (PM100, PM10 and PM2.5) and leaf traits

表3 园林植物叶片不同粒径颗粒物积累量Table 3 The average PM accumulation (PM100, PM10 and PM2.5) on the leaf surfaces of garden plant types

3 讨论与结论

研究发现，同一属的植物具有相似的PM 滞留能力，如金边黄杨和大叶黄杨，这可能是由于这2 种灌木具有相似的遗传和形态特征。由于不同粒径组分颗粒物对人体健康的影响不同，有必要对叶片表面滞留的不同粒径组分进行区分。在本研究中，我们观察到不同粒径组分间叶片PM 累积的显著差异，PM100占PM 总量的绝大多数(按质量计算)，其次是PM10和PM2.5，Dzierzanowski 等[17]和Song 等[3]也得出了类似结论，且Popek 等[30]的研究中也发现叶表PM 积累量的不同粒径组分PM2.5、PM10和PM100分别为14%、21%和65%。虽然3 个粒径组分积累量之间存在差异，但我们发现3 个粒径组分积累量之间存在很强的相关性，说明叶片上PM 累积量的每个粒径都可以用来反映叶片上沉积PM 的总质量。

一些研究表明，植物滞留PM 的能力主要取决于叶片的形态结构(如：叶表沟壑的深度、粗糙度、气孔密度、表皮绒毛的形态和数量等)、叶面积以及当时的气象条件[31-33]。研究发现，树种、乔灌木分类、SLW 和L/W 是影响叶片PM 滞留量的重要因素，这与以往的研究结果一致[22-23]。然而，我们在研究中发现叶表绒毛与叶片不同粒径的颗粒物积累之间无显著相关性。Leonard 等[11]预测叶柄越长，叶片飘动越不规律，从而带来更多去除PM 的机会。因此，多个性状组合而不是单个性状可能才是影响PM 沉积的关键因素[21]。未来的研究需要集中在叶片性状的组合上。此外，Song 等[3]和Sæbø 等[34]发现叶片上不同PM 粒径组分积累量之间只有弱到中度的正相关，这与本研究一致。

一般来说，高大的树种(如乔木)、叶面积大的树种比叶面积小的树种有更高的捕获PM 的潜力[21,35-36]。Xia 等[5]发现乔木对颗粒物污染的捕捉效率较高，灌木对颗粒物的积累能力中等。然而，我们的结果表明，灌木在单位叶面积上对所有颗粒大小的吸附能力强于乔木，灌木树种如椤木石楠、石榴和花叶青木在24种园林植物中叶片PM 累积量最高。Mo 等[4]发现灌木树种在叶表吸附PM100的能力比乔木树种强，相反，较小的颗粒物(PM10和PM2.5)更容易被乔木叶片吸附。这可能与灌木较乔木较低，距离地面较近，容易吸附土壤颗粒和地面粉尘有关[13]，因此园林灌木植物可能是城市低层绿化的重要选择[34]。然而，目前，灌木对PM 捕获的贡献常常被忽视。由于主要滞留PM 的高度不同，这种植物高度的变化允许树木和灌木在不同的空间尺度上滞留PM，乔灌木的合理搭配才能更好地达到滞留PM 的效果。此外，由于乔木树种对PM2.5和PM10的滞留量较大，而灌木树种对PM100的滞留量较大，而乔木体型庞大，对滞留PM 总量的贡献较大。因此，在城市绿化设计中应兼顾灌木和树种，合理搭配利用空间尺度以缓解城市大气污染。

叶片对颗粒物捕获能力的不同不仅与树种差异有关，也与原位环境因素有关[33]，某些植物的PM 积累能力与沉积速率和污染程度密切相关，而沉积速率和污染程度与特定的立地环境有关[37-38]。PM2.5是目前亟需治理的主要污染物，集中治理工业生产和燃料燃烧的排放将是合肥市治理环境问题的重点[28]。花叶青木、石榴、椤木石楠和椤木石楠作为合肥市常见园林植物，叶片表面PM2.5积累量富集，说明这些园林植物对PM2.5的吸附能力较强，建议在人口密集地区需要净化空气PM2.5污染，或在大气污染严重的地区增加种植。