城市林木滞尘效应研究进展

包红光，王 成，杜万光

(1.内蒙古农业大学林学院，内蒙古 呼和浩特 010018；2.中国林业科学研究院林业研究所/国家林业和草原局林木培育重点实验室/国家林业和草原局城市森林研究中心，北京 100091；3.北京市园林绿化局，北京 100013)

随着经济社会的快速发展，空气环境污染愈发突出，并趋于扩散趋势，对城市居民健康及城市生态环境均造成不同程度的危害和影响，目前还尚不能完全通过治理污染源的方式解决空气环境污染问题。研究表明，城市林木可以在一定程度上缓解空气环境污染，干沉降和湿沉降清除机制是缓解、改善城市空气环境污染的有效途径[1-3]。城市林木作为城市生态系统的重要组成部分，为净化城市空气污染发挥着至关重要的作用，可通过自身的滞留、附着和粘附等作用起到滞尘综合效果，改善城市空气环境质量，为城市居民提供健康有效的城市内部环境。林木的滞尘能力已作为城市林木选择的重要指标之一[4]。为此，许多学者通过实地监测不同城市林木树种、不同林木配置结构的滞尘能力，取得了初步成果和成效[5-7]。除此之外，实地监测作为尺度外推的重要基础，其监测数据能够直接、准确地表征城市林木滞尘能力的动态变化规律，对合理选择城市林木树种以及城市森林建设规划、合理布局提供重要的科学理论和现实指导。基于此，笔者整理并综合城市林木滞尘能力相关文献，从研究方法、滞尘机制与机理、滞尘效应空间特征、滞尘效应与“本底效应”、其他因素等方面进行系统性总结与评价。

1 滞尘量测定方法

测定滞尘量最常用的方法为便携式粉尘测试仪(Dustmate)、质量差减法(MS)、滤膜法(MF)、基于超声清洗的洗脱称量粒度分析法(ultrasonic-EWPA)[8-11]，也可通过气溶胶再发生器(AR)测定不同林木树种滞尘能力[12-13]，同时采用电镜扫描法(SEM)对叶片表面颗粒物(PM)进行数量统计。除此之外，模拟环境条件及模型建立也是评价滞尘能力的常用研究方法，例如风洞模拟[14-15]、UFORE模型[16]、i-Tree模型[17]、Citygreen 模型[18]、CFD模型[19]，模拟方法及模型的应用提高了城市林木滞尘能力评价的自动化和标准化程度。

2 城市林木滞尘机制与机理

2.1 城市林木滞尘机制

2.1.1不同林木滞尘能力

不同林木个体的滞尘能力存在较大差异，这也是国内外林木滞尘研究的重点。目前，对林木个体滞尘能力的研究相对丰富。国内外学者对北京[20]、武汉[21]、杭州[22]、昆明[23]、加拿大[24]和美国多个城市[25-26]、法国特斯拉堡市[27]、匈牙利塞格德市[28]、爱尔兰都柏林市[29]等不同城市林木树种滞尘能力进行定量测定，结果表明，不同林木树种滞尘能力差异显著。总体而言，针叶树种滞尘能力通常被认为强于阔叶树种，且针叶树种一般为常绿树种，可一年四季滞尘[11,30]。不同季节林木树种滞尘量也有所不同，大部分树种在秋季或冬季的滞尘量达到最高，表明林木树种滞尘能力在外界环境条件影响下存在动态变化。此外，部分植物因其自身修复能力较好，成为道路绿化首选林木树种[31]。不同生活型植物的滞尘效应取决于植物本身的滞尘能力及叶面积绿量。一般情况下，林木个体的滞尘能力大小表现为乔木植物>灌木植物>草本植物[32]，但有学者提出相反观点，认为草本植物和灌木植物的滞尘能力大于乔木植物[33]。目前，许多学者虽然对不同林木树种滞尘能力进行了研究，但研究地点及树种选择表现出较强的区域性和随机性。要进行滞尘污染的综合有力防治，还需进一步定量计算不同林木树种滞尘能力的分担率，并对不同林木树种有针对性地开展滞尘治理和防护措施。下一步可根据区域性、植被科属等进行分类，使研究更加系统化，从而有助于更好地了解不同林木树种在不同区域城市环境中的滞尘能力及其潜力，结果可为区域城市林木树种的选择及合理搭配提供参考。

2.1.2城市林木结构特征

优化城市林木的配置结构可以充分发挥其近地表滞尘作用。通常认为，乔木-灌木-草本立体结构的绿地类型滞尘效果相对较好，是目前较为理想的绿地类型，而结构单一、立体绿量较少的绿地滞尘率较低。此外，地表覆盖程度能影响城市绿地垂直滞尘效应[34-35]。丁文等[36]发现，疏透型道路绿地滞尘效果要优于密集型绿地，粒径越大效果越显著。同样，WANG等[37]证实，我国台湾省在高速公路绿化带配置结构中使用的木本植物具有明显的滞尘作用。马远等[20]、郭二果等[38]、王成等[39]对单位林地滞尘能力进行研究，发现不同单位林地均有一定的滞尘能力，并表现出季节变化规律。此外，林地斑块、农田斑块等绿色服务空间对滞尘服务频率表现出一定的贡献[40]。

总体来看，不同城市林木结构所表现出的滞尘能力存在差异。然而，前期研究缺少统一的林木结构划分标准，制约了城市林木配置结构与滞尘能力相互关系的验证，建议进一步细分植被结构因子，如不同林木、年龄、冠幅、结构、林分等特征因子，将林木按照植被结构特征划分等级。在筛选优势林木树种的基础上，探究滞尘能力作用，并进一步优化林木配置结构,为改善林木滞尘能力提供理论依据和实践方法。

2.2 城市林木滞尘机理

林木滞尘机理研究主要集中于叶表面特征与滞尘能力的关系分析，例如，叶面积、叶周长、叶宽、叶长、叶柄长度、枝条伸展度、叶倾角等外观形态特征[41-43]，叶表面粗糙度、蜡质含量、表皮细胞形态、表皮特征(气孔形状、气孔密度等)、保卫细胞等显微形态特征[44-46],均与城市林木滞尘能力表现出一定的相关性。林木持续滞尘过程中林木生长发育、叶绿素含量、呼吸速率等生理生化过程及其指标会受到外界环境干扰[47]，进而影响气体交换[22]和光合作用[24]，导致林木树种冠层结构表现出一定的差异[48-49]。目前，因城市林木树种的选择也表现出一定的地域性特征，鲜见从林分群落角度开展的滞尘机理研究。总体而言，滞尘过程研究不仅要考虑林木自身的内在因素，也需要考虑气象条件、污染条件等环境因素，从而更全面且系统地揭示林木滞尘机理。

3 城市林木滞尘时间特征

3.1 年变化

依据估算，美国和英国城市林木每年对PM10的吸附总量分别约214 900和85 695～596 916 t[25,50]。NOWAK等[24]对加拿大2010年86个城市的树木滞尘能力进行评估，结果表明约16 500 t污染物被清除。SELMI等[27]及RIONDATO等[29]通过i-Tree模型对2012—2013年法国斯特拉堡城市绿地和爱尔兰都柏林300 m长行道树的滞尘能力进行估算，发现城市林木可以清除12 t PM10、5 t PM2.5及3 kg PM2.5，说明城市林木表现出一定的滞尘能力。目前，国内外城市林木年滞尘总量主要利用计算机模拟量化评估的方法进行估算。

3.2 季节和月变化

因不同月份林木生长发育状况以及监测对象等的差异，林木滞尘能力呈现出季节和月份变化特征。陈波等[51]对北京西山不同树种在夏秋季的PM2.5吸附量进行研究，发现柳树 (Salixbabylonica)、五角枫(Acermono)、银杏(Ginkgobiloba)、杨树(Populus)对大气颗粒物的吸附量秋季高于夏季，这可能是由于秋季各树种湿润性大于夏季所致。不同类型绿地滞尘能力在不同月份也存在差异，汪结明等[52]证实，长沙市月湖公园不同绿地类型对PM2.5的吸附能力表现为10月最强，8月最弱；陈波等[53]研究发现，北京大兴南海子公园植被对PM2.5的吸附能力表现为7—8月较强，6月最弱，这主要是由于7—8月正值北京雨季，降雨可以有效滞尘，同时发现PM2.5与PM10呈现协同效应。鲁绍伟等[54]与陈波等[53]对不同林木覆被滞尘能力进行对比研究发现，北京市植被区(西山公园、北京植物园)对PM2.5的吸附能力表现为6月最强，研究者认为是由于夏季空气对流强盛，大气水平、垂直输送能力较强，而且降水量大；2月吸附能力最弱，主要是由于燃煤量、沙尘天气影响，空气中污染物含量增加，导致滞尘效应相对减弱。史宇等[55]发现，北京市林地覆被对PM2.5的削减能力表现为冬季>春季>秋季>夏季，林地覆盖率较高的区域对PM2.5有一定的削减作用，同时发现下垫面为林地的区域PM2.5浓度在各个季节均较低，说明林地覆盖率与PM2.5浓度呈负相关，至于林地覆盖面积与PM2.5浓度之间的关系，有待进一步研究。HUA等[56]研究发现，北京市道路防护林内大气颗粒物季节变化表现为冬季>秋季>夏季，夏季显著低于其他季节。

此外,部分学者也对竹类滞尘能力进行了监测研究。崔会平等[57]对5种不同竹类群落PM10浓度进行监测，结果表明，4—5月5种不同群落内PM10浓度均达最低，这是因为此时正值植物生长旺盛期，其生理活动较强，因而滞尘作用表现突出；11、1、2月PM10浓度最高，可能与当时的气候条件、污染程度以及植物的生长状况有关。也有学者认为，可吸入颗粒物(PM10)、细颗粒物(PM2.5)中的重要组成部分——多环方烃(PAHs)的季节性变化较为明显，夏季天气促使PAHs易分解，冬季天气延缓PAHs分解，进而导致大气颗粒物浓度表现为夏季低于冬季[58]。综上所述，城市林木滞尘效应受当时的地理位置、月份变化、季节变化以及林木群落生长状况等综合因素的影响。

3.3 日变化

城市林木滞尘能力日变化监测也是研究重点，观测点多选择在城郊森林及街头绿地等区域。研究发现，北京西山不同林分滞尘能力表现出一定的波动，滞尘能力高峰主要在白天，不同季节滞尘能力高峰持续时间有所差异[39]；北京大兴区南海子湿地公园植被区滞尘能力表现为15时最高，6时最低[53]；王晓磊等[59]研究无锡市街头绿地对PM2.5的削减效应发现，削减效应整体表现为13时最佳，19时最差。滞尘能力差异除受植物本身生理特性影响之外，与其所处环境中的小气候因子、游客数量以及机动车流量等外界和人为干扰也有较大的关系。

4 城市林木滞尘空间特征

4.1 水平方向

城市林木在水平方向上有一定的滞尘作用。CHEN等[60]研究发现，北京市奥林匹克公园白蜡纯林(Fraxinuschinensis)和胡杨纯林(Populuseuphratica)2种防护林带内部PM浓度高于外部，这可能是由于纯林空间结构影响小气候的同时，PM被林带内叶片、树枝拦截，并通过干沉降和湿沉降到达地面，故林内PM浓度高于林外。殷杉等[61]研究交通绿化带对TSP的净化效益时发现，其在道路边缘10 m范围内对TSP的调控效益较好。CAVANAGH等[62]发现，常绿阔叶绿地边缘处PM10浓度高于绿地内，并由外向内呈递减趋势。陈上杰等[63]发现，北京市道路绿化带距道路50 m外PM2.5浓度处于下降趋势，并趋于稳定。包红光等[64]证实，距环城高速路、城市主干道165 m，距城市次干道60 m以上宽度处，PM2.5浓度表现为持续下降趋势，说明城市公园绿地在不同立地环境条件下阻控PM2.5的有效半径有所不同。

然而，有些学者提出相反观点。VIIPPOLA等[65]发现，道路林木内PM2.5的衰减率不会随着距道路边缘距离增加而增加，说明道路林木对PM2.5无明显阻控有效半径，因PM2.5停留时间较长，会造成颗粒物浓度较高的内环境。王晓磊等[59]研究表明，晴天、多云以及雨后阴天时阻滞大气颗粒物的最小有效距离均有所不同，分别为55、25、55 m，说明不同天气条件下城市林木滞尘有效半径存在差异。李新宇等[66]研究表明，无污染或者轻度污染天气条件下，26、36 m处阻滞PM2.5均有一定效果；中度或重度污染天气条件下，城市绿地不同距离观测点对阻滞PM2.5无明显效果。目前，对于城市林木水平方向的调控有一定的研究基础，但不同学者的研究结果存在明显差异。

4.2 垂直方向

城市林木水在不同垂直高度同样可以发挥一定的滞尘能力。DE MATSUDA等[67]在日本中部的落叶林设置21、24、27 m等不同垂直梯度PM2.5监测点，结果表明，24 与27 m处PM2.5浓度无显著差异，24 与21 m处PM2.5浓度表现出显著差异。JIN等[14]研究了不同季节城市街道绿地的PM2.5垂直分布规律，城市街道绿地主要由樟树(Cinnamomumcamphora)和法国梧桐(Platanusorientalis)组成，垂直高度分别设置为0.3、1.5、4、8、12 m，结果表明，不同季节垂直高度从高到低PM2.5浓度为递增趋势，说明街道绿地树种的林冠层对PM2.5的削减能力较好。综上所述，立地条件不同，城市林木滞尘效应在水平、垂直方向的表现也不尽相同，水平方向的滞尘效应与当时的天气条件、污染状况均表现出一定的关联性。目前，城市林木滞尘能力研究主要集中在二维空间的水平方向上，垂直方向上滞尘能力的研究相对缺乏。

5 影响滞尘效应的环境要素

5.1 主要气象要素

城市林木滞尘效应除受林木种类、林分类型、林木配置结构及林木空间特征等因素影响外，还受到气象因素的影响。研究发现，城市林木通过影响城市小气候环境，改变生长物候期来影响滞尘能力[68-71]。一般情况下，空气温度与大气颗粒物浓度呈负相关，相对湿度与大气颗粒物浓度呈正相关，且粒径越小，相关性越显著，但相关性均有一定的阈值，至于阈值多少，学者们一直在界定和研究[38-39,72]。风速与大气颗粒物浓度一般呈负相关，但有时也呈正相关，这可能与由风引起的机械摩擦作用产生的气溶胶有关[73]。总体而言，空气温度、相对湿度、风速是大气颗粒物浓度主要的气象影响因素[66,74-76]。因此，研究城市林木滞尘效应时，应分析背景条件，如风速、风向、温度、相对湿度等综合因素对滞尘效应的影响，不能仅考虑单一气象要素，应将气象要素作为整体，进一步探究其对城市林木滞尘能力的综合影响。

5.2 不同天气条件

5.2.1降水

大气降水作为一种湿沉降，是大气污染重要的汇[77]。SO42-、NO3-和NH4+是颗粒物中最重要的可溶性离子成分，其通过云内雨除和云下冲刷2个过程相互作用，影响水溶性离子成分浓度，最终影响大气颗粒物浓度[78-79]。监测表明，降水对NO3-和NH4+等有明显的清除作用，说明降水对水溶性离子的影响较大[80-82]。韩力慧等[83]研究表明，SO42-、NO3-和NH4+浓度在降雨中期显著下降，降水强度可以影响其去除率。郭若妍等[84]模拟降雨与颗粒物之间的动态变化关系发现，降雨强度显著影响对于PM>10的洗脱率，对于PM2.5～10和PM2.5的影响则不明显，随着降雨强度的增大，洗脱率呈对数上升趋势。马文梅等[85]证实，降雨强度与各粒径洗脱百分比没有显著相关性，2015年6月深圳市降水为132.2 mm，同时6月为当地风速最大的月份，降水和风速的协同作用使得6月大气颗粒物浓度为全年最低[81]。2015年11月7—9日沈阳出现持续污染天气(AQI≥500)，期间降雨量为9.9 和2.3 mm时，对污染物的稀释和清除作用不显著，而阶段性降雪使大气能见度明显下降，说明在严重污染条件下，不同的降水模式不足以改变污染天气，反而会使能见度降低[86]。也有学者认为，大气中PM与降水并无明显相关性[87-88]。

相较降雨而言，降雪与滞尘效应的动态变化多表现为不确定性。郭二果等[38]提出，1 mm·(6 h)-1降雪可以大幅度降低大气颗粒物浓度。也有学者认为，大雪覆盖导致硝酸铵(NH4NO3)升高的同时，PM2.5浓度也会升高[89]。WITKOWSKA等[90]则认为，降雪时间超过24 h可以有效清除大气颗粒物。总体来讲，降水对大气颗粒物污染具有明显的清除作用，但需要进一步定量研究其清除程度，降水前大气颗粒物浓度是否影响滞尘效率有待进一步深入研究[91-92]。

5.2.2污染条件

一般来讲，雾霾天气大气颗粒物污染最为显著，晴天大气颗粒物污染较轻，但不同颗粒物的积聚会导致污染状况出现变化[80,93]。霾发生时，随着霾污染等级的加重，PM2.5中有机碳(WSOC)增加，尤其是稳定的天气条件，更有利于二次污染的形成[94]。低风低压条件下，由燃煤和工业排放等产生的PM2.5不断堆积，最终可导致严重的空气污染[95]。MA等[93]研究表明，由于积聚模态颗粒物的增加，大气颗粒物会转向轻度污染，重度污染颗粒物主要集中在核模态和爱根模态。林昕等[96]则认为，PM2.5中水溶性离子浓度随污染程度的增加而增大，与PM2.5浓度变化特征表现一致。总体来讲，不同天气条件与大气颗粒物污染之间表现出协同促进效应。

5.3 城市林木面积与周长

除气象条件、天气条件影响城市林木滞尘效应之外，城市林木面积以及周长也能影响大气颗粒物调控效果[97-98]。以往研究表明，斑块密度与大气颗粒物浓度呈负相关[99]。肖玉等[100]发现，森林在削减PM2.5中发挥了显著作用，森林面积与削减效果呈正相关。QIU等[101]认为，绿地面积小于2 hm2时，对PM2.5和PM10浓度没有显著的调控效果。李琪等[102]则证实，除绿地面积之外，绿地质量也会影响PM2.5浓度。孙敏等[103]研究表明，大面积配置结构较好的城市森林不仅可以有效抑制地面扬尘，还可通过降低风速迫使颗粒物沉降，最终达到良好的滞尘效应。除城市林木面积之外，杜万光[104]提出，城市林木周长与滞尘能力之间具有一定的相关性，但需要进一步深入研究。

5.4 VOCs与颗粒物污染

城市林木释放的VOCs经过大气化学反应被转化为不挥发或半挥发性有机物，成为二次气溶胶(SOA)，即部分城市林木所释放的VOCs对SOA形成具有一定的贡献[105]。此外，VOCs作为大气化学反应的载体，在一定光照条件下，可通过光化学反应形成臭氧(O3)，增加大气氧化性，并对二氧化硫(SO2)、氮氧化物(NOx)等污染气体转化形成气溶胶起到重要作用，从而促进大气污染的形成[106]。由此可知，城市林木在发挥滞尘作用的同时，其自身所释放的VOCs也是导致大气污染形成的原因之一。

6 存在的问题及研究展望

目前，城市林木滞尘能力测定有多种研究方法，但方法尚不统一，存在不同地区、同一地区不同研究者测定结果不一致的现象，甚至出现无法进行有效比较、数据难以共享等情况，局限性凸显。尚难以精确测定城市林木的滞尘能力，并且滞尘能力的影响因素及粉尘扩散模式的结合研究还有待深入。下一步应制定统一、规范的实验技术及评价标准，或通过技术模型对可能影响滞尘效应的多方面因素进行综合研究，通过分析最终取得精确结果。林木树种分布表现出较强的地域性，因此叶片及林分结构滞尘能力评价也表现出一定的区域性，滞尘能力的测定结果尚不能通用，下一步的研究重点是因地制宜进行选择规划和种植配置，在考虑 “适地适树”原则基础上，高效合理地利用、建设城市林木，以发挥更好的滞尘效应、生态效益，同时加强城市林木滞尘时间动态监测，深入研究城市林木结构和功能之间的相互作用。

城市林木的滞尘需要许多循环过程，目前对城市林木滞尘机制及机理的直接作用研究较多，但在城市环境背景下，难以准确定量和模拟，对于滞尘能力的直接、间接和整体作用机制的研究分析尚有欠缺，应加强城市林木粉尘的组成成分与城市林木生态功能相结合的研究，以进一步揭示城市林木滞尘过程的机制与机理，为城市林木滞尘能力提升、城市人居环境改善和优化提供有效服务。

城市林木不同方向的空间滞尘能力存在差异，但目前缺乏滞尘效应水平与垂直方向相结合的三维空间特征研究。环境因子中，除主要的气象要素、降水与污染状况外，林木面积与周长、VOCs也是影响城市林木滞尘能力的重要因素。截至目前，有关城市林木面积、周长与滞尘效应的研究较为匮乏。

综上所述，目前城市林木滞尘能力的研究缺乏统一的评价标准，需要进一步深入研究，以便为针对性选择城市林木树种和优化林木配置结构提供具有可靠性和普适性的评价结果。同时应结合不同研究方法探索多维度滞尘效应评价，使研究结果更全面可靠、更具有实际意义。