8种灌木对大气颗粒物污染的生理响应

2022-05-24朱旭李海梅李彦华孙迎坤田园

生态环境学报 2022年3期

朱旭，李海梅，李彦华，孙迎坤，田园

青岛农业大学园林与林学院，山东青岛 266109

随着城市化进程的加快，城市的空气质量不断下降，由大气颗粒物（PM）所引发的空气污染已经成为当前亟待解决的热点问题（Zhou et al.，2021）。大气颗粒物污染不仅降低空气质量，破坏城市生态平衡，还会增加城市居民的患病概率（谢元博等，2014）。研究表明，园林植物可以通过叶片表面微结构（绒毛、沟壑、褶皱等）截留大气中的颗粒物，从而改善大气环境（Wu et al.，2018；淑敏等，2020）。但叶片作为植物与周围环境进行气体交换的主要器官，极易受到大气污染的伤害（Hanslin et al.，2017；Colapicchion et al.，2020）。因此，研究城市主要园林树种对大气颗粒物的滞尘能力以及植物叶片对尘胁迫的生理响应，对缓解城市大气污染压力具有重要意义（孙晓丹等，2017）。

受叶表面结构的影响，园林植物对于大气颗粒物的截留具有选择性（闫倩等，2021），不同树种叶片对不同粒径颗粒物的吸滞能力具有明显差异（孙晓丹等，2016；李朝梅等，2021）。研究表明，叶片沟槽宽度越窄小越有利于其对 PM2.5等细小颗粒物的滞留，而宽度较大的条状凸起更有利于其对粉尘总颗粒物（TSP）的滞留（王琴等，2020）。其次，园林树种滞尘能力还受到其生长区域环境的影响（房瑶瑶等，2015）。同一树种在城市交通干道的滞尘能力要显著高于在清洁区域的，且植株对粉尘颗粒物的截流量与其距交通尘源的距离呈反比（陈玮等，2003）。亦有研究表明，城市中植物滞尘能力表现为工业区＞交通区＞居住区＞清洁区（阿丽亚·拜都热拉等，2014；刘威等，2018）。空气污染物不仅会增加叶表面 PM 的累积（Gupta et al.，2016；Lu et al.，2019），还会对植物的生理生化指标产生影响（Kaur et al.，2017；Li et al.，2021）。诸多研究表明，在空气污染和叶表面灰尘沉积的情况下，植物叶片的生理指标存在偏离正常范围的现象（Amulya et al.，2015；Molnár et al.，2020），这不仅反映了植物的抗尘能力（彭长连等，2002），也在一定程度上反映了当地空气的质量水平（李娟霞等，2020）。

现阶段相关研究多集中在植物滞尘能力的比较（王琴等，2020；李诗瑶等，2021）或环境胁迫下植物生理指标的变化方面（吴天忠等，2020；晏增等，2021），并未深入分析叶片所截留粉尘的来源、颗粒物径级与植物相关生理响应的关系。有研究者认为灌木的滞尘能力要高于乔木（郑瑶瑶等，2019）。目前相关研究的研究对象以乔木为主（李玉洁等，2018）或乔灌混合（淑敏等，2020；李娟霞等，2020；李海梅等，2021），针对灌木滞尘、抗尘能力的研究相对较少。因此，本研究以3种具有代表性的粉尘来源区域（清洁区、燃油区和燃煤区）作为研究区域，选择青岛市最常应用的且3种尘源区域所共有的8种灌木作为研究对象，通过对不同植物滞尘量和生理指标的测定，分析不同树种滞尘能力的差异及蒙尘后的生理响应，并探究两者与粉尘颗粒物性质之间的关系，旨在为城市绿化建设中不同尘源区域树种的选择、立地配置与滞尘效益的进一步量化评价提供科学依据。

1 材料与方法

1.1 研究区域选择

根据山东省青岛市（35°35′—37°09′N、119°30′—121°00′E）的用地类型及植被分布情况，选择清洁区、燃油区和燃煤区3种尘源区域展开研究。根据尘源分析结果，燃煤区主要集中在青岛顺安热电、金海热电、后海热电等大型热电厂附近；燃油区主要采样点包括长城路、春阳路、中城路等城阳区主要交通干道；清洁区采样点主要选择青岛奥林匹克雕塑文化园、国学公园、民生公园等周边无大型污染源的区域。本实验每个采样区域设置3个采样点，即3个采样区域共设置9个采样点，各采样点周围环境基本一致，且植被均以灌草结构为主。

1.2 供试植物

选取青岛市最常应用且3种尘源区域共有的8种灌木作为研究对象，生长健壮的植物作为供试树种，供试树种如表1所示。

表1 供试树种Table 1 Tested plant species

1.3 样品采集

本研究于降雨（降雨量大于15 mm）（Liu et al.，2013）后第30天，在树冠外围的东、南、西和北4个方位，因植物高度并非完全一致，在距离地面50—120 cm处随机采集健康完整的叶片，单叶较大者采集20—30片，较小者采集50—60片，每个树种重复采样3次。为了减少叶片上粉尘的脱落，尽量避免抖动，并将叶片小心装入封口带，立即带回实验室进行滞尘量与生理指标的测定。

1.4 滞尘量的测定

采用3级滤膜过滤法测定各灌木单位叶面积附着不同粒径颗粒物的情况（Dzierzanowski et al.，2011）。将10.0、2.5、0.2 μm孔径滤膜于60 ℃恒温干燥箱烘至恒重，测定初始重量，并将每种植物采集的叶片放入去离子水中浸泡2 h，用软毛刷小心清洗叶片正反面的粉尘，随后小心夹出叶片，将清洗液依次用10、2.5、0.2 μm孔径的滤膜进行分级抽滤，得到载尘滤膜后烘干至恒重。再用万分之一天平称质量，与3种干净滤膜的质量差即为不同颗粒物的滞留量（ΔW），孔径为10.0、2.5、0.2 μm的滤膜上的颗粒物分别视为 PM＞10、PM2.5—10、PM2.5，其中粉尘颗粒物的总质量（TSP）为三者质量之和，PM10的质量为 PM2.5—10、PM2.5的质量之和。将上述浸洗后的叶片晾干后平整置于扫描仪上（CanoScan5600F）进行扫描，得到的数码图像导入ImageJ 1.46r中进行叶面积S（m2）的计算，单位叶面积上各粒径颗粒物的滞留量Wi(g·m-2)即为：

1.5 生理指标的测定

叶绿素（chlorophyll，Chl）和类胡萝卜素（carotenoids，Car）采用乙醇提取法进行测定（王学奎等，2015）131-133；抗坏血酸（ascorbic acid，AsA）采用分光光度计还原法进行测定（王学奎等，2015）268-271；叶干物质含量[w(LDMC)]为叶片干质量mLD（g）与叶片饱和鲜质量mLF（g）之比，即：

1.6 数据处理

应用SPSS 21.0进行主成分分析（PCA）、单因素方差分析（One-way ANOVA），相关性采用Pearson检验；Canoco 5.0进行冗余分析（RDA）；Microsoft Exce1 2003软件进行实验数据统计、整理；Origin 2021软件进行绘图。

2 结论与分析

2.1 不同尘源区域灌木滞尘响应

2.1.1 单位叶面积总滞尘量

不同尘源区域中灌木的单位叶面积滞尘量（TSP）如图1所示。清洁区中灌木的TSP变化范围在 0.82—2.93 g·m-2之间，平均滞尘量为 1.61 g·m-2，其中蔷薇的滞尘量最高并与其他灌木之间存在显著性差异（P＜0.05）。燃油区中灌木的TSP变化范围为 1.97—3.30 g·m-2，平均滞尘量为 2.51 g·m-2，其中滞尘量最高的是紫叶小檗。燃煤区中灌木的TSP变化范围为2.32—10.49 g·m-2，平均滞尘量达到了5.69 g·m-2，其中小叶黄杨滞尘量最高，为滞尘量最低的火棘的4.52倍。同一树种在不同尘源区域中的TSP整体上呈现出燃煤区＞燃油区＞清洁区的趋势；且除火棘、紫叶小檗和紫荆外，其他灌木在3种尘源区域的滞尘量之间均存在显著性差异（P＜0.05）。

不同树种在3个污染区域的平均TSP如图1所示，8种灌木滞尘量区间为2.00—4.89 g·m-2，平均滞尘量为 3.27 g·m-2，滞尘量由大到小依次为小叶黄杨 (4.89 g·m-2)、大叶黄杨 (4.41 g·m-2)、金叶女贞 (3.62 g·m-2)、蔷薇 (3.01 g·m-2)、红叶石楠 (2.98 g·m-2)、紫叶小檗 (2.18 g·m-2)、紫荆 (2.18 g·m-2)和火棘 (2.00 g·m-2)。

图1 灌木的单位叶面积滞尘量Figure 1 Dust retention of shrubs with different particle sizes

2.1.2 对不同粒径颗粒物的吸滞量

不同尘源区域中灌木对不同粒径颗粒物的吸滞量如图2所示。清洁区（图2A）中，蔷薇对PM＞10、PM10的吸滞量最高且与其他灌木存在显著性（P＜0.05），分别达到了 (2.01±0.08)、(0.92±0.05)g·m-2。大叶黄杨 (0.18±0.04) g·m-2对 PM2.5的吸滞量最高，且与最低的红叶石楠 (0.06±0.04) g·m-2之间存在显著差异（P＜0.05）。

燃油区（图 2B）中，紫叶小檗 (1.92±0.11) g·m-2对 PM＞10的吸滞量最高，蔷薇 (1.31±0.04) g·m-2对PM＞10的吸滞量最低且与其他灌木差异显著（P＜0.05）。紫叶小檗 (1.37±0.07) g·m-2与红叶石楠(1.36±0.10) g·m-2对 PM10的滞尘量最高，并与其他灌木存在显著差异（P＜0.05）。小叶黄杨 (0.19±0.07)g·m-2对PM2.5滞尘量最高，且与除紫荆外其他灌木之间均存在显著性差异（P＜0.05）。

图2 灌木对不同粒径颗粒物吸滞量Figure 2 Dust retention of eight shrubs with different particle sizes

燃煤区（图 2C）中，小叶黄杨 (6.91±0.39) g·m-2对 PM＞10的滞尘量最高并与其他灌木差异显著（P＜0.05）。大叶黄杨对PM10、PM2.5的滞尘量最高，分别达到了 (3.65±0.25)、(0.36±0.11) g·m-2。除此之外，小叶黄杨 (3.58±0.32) g·m-2对 PM10的吸滞量也较高，但与大叶黄杨之间差异不显著。

综合各灌木在3种尘源区域中的表现情况，小叶黄杨对 TSP、PM＞10、PM10的吸滞能力最高，平均吸滞量分别为4.89、3.45、1.54 g·m-2，大叶黄杨对于PM2.5的截留量最高，平均值为0.21 g·m-2。其次，不同尘源区域中灌木对各粒径颗粒物的吸滞量也存在差异，燃煤区中灌木对PM＞10、PM10、PM2.5的吸滞能力均为最强，平均吸滞量分别达到了3.78、1.91、0.19 g·m-2；燃油区次之，平均值分别为1.66、0.85、0.10 g·m-2；清洁区灌木对各粒径颗粒物的吸滞量最低，平均值分别为1.18、0.43、0.10 g·m-2。

同一植物对3种粒径颗粒物的吸滞能力均呈现PM＞10＞PM10＞PM2.5的趋势，且除了清洁区的红叶石楠与金叶女贞、燃煤区的大叶黄杨对PM＞10与PM10的吸滞量无显著差异之外，其他灌木之间对各粒径颗粒物的滞留量差异显著（P＜0.05）。

2.2 不同尘源区域灌木生理响应

2.2.1 叶绿素含量

Chl是植物受到环境胁迫时调节光合系统的重要指标（Ghafari et al.，2021）。如图3A所示，在清洁区中，叶片内 Chl含量大小排序为蔷薇＞金叶女贞＞火棘＞紫荆＞大叶黄杨＞红叶石楠＞小叶黄杨＞紫叶小檗，除紫荆和大叶黄杨之间无显著差异外，其他灌木之间均存在显著性差异（P＜0.05）。燃油区和燃煤区中的火棘叶片内Chl含量最高，且与其他灌木有显著差异（P＜0.05）。在燃油区中，Chl含量大小顺序为火棘＞蔷薇＞紫荆＞红叶石楠＞大叶黄杨＞紫叶小檗＞金叶女贞＞小叶黄杨；在燃煤区中，含量顺序为火棘＞大叶黄杨＞红叶石楠＞金叶女贞＞紫荆＞小叶黄杨＞蔷薇＞紫叶小檗。

同一灌木在清洁区中的Chl含量均高于在燃油区和燃煤区中的，且除紫叶小檗外均存在显著差异（P＜0.05）；仅大叶黄杨和金叶女贞在燃煤区中的Chl含量稍高于在燃油区中的，其他灌木均呈现为：清洁区＞燃油区＞燃煤区。

2.2.2 类胡萝卜素含量

Car作为参与非酶促反应的抗氧化剂，可以增强植物对逆境胁迫的抵抗能力（Shahid et al.，2019）。如图3B所示，小叶黄杨在3种尘源区域内的叶片Car含量最低且与其他灌木存在显著性差异（P＜0.05），火棘在清洁区和燃油区中的Car含量均为最高。清洁区灌木Car含量大小顺序为火棘＞红叶石楠＞紫叶小檗＞金叶女贞＞大叶黄杨＞蔷薇＞紫荆＞小叶黄杨；燃油区为火棘＞蔷薇＞紫荆＞红叶石楠＞大叶黄杨＞紫叶小檗＞金叶女贞＞小叶黄杨；燃煤区域顺序为蔷薇＞金叶女贞＞火棘＞紫荆＞大叶黄杨＞红叶石楠＞紫叶小檗＞小叶黄杨。

图3 灌木生理指标Figure 3 Physiological indexes of shrubs

同一灌木在3种尘源区域中叶内Car含量总体上呈现出燃煤区＞燃油区＞清洁区的态势。

2.2.3 抗坏血酸含量

AsA是活性氧（ROS）清除系统的重要组成部分，与植物的抗逆能力密切相关（刘建新等，2021）。如图3C所示，在清洁区中叶片内AsA含量由大到小排序为：火棘＞紫荆＞紫叶小檗＞小叶黄杨＞蔷薇＞红叶石楠＞金叶女贞＞大叶黄杨，其中火棘内 AsA含量是小叶黄杨的4.72倍，且两者均与其他灌木之间存在显著差异（P＜0.05）。大叶黄杨在燃油区、燃煤区中叶片内AsA的含量均为最高，且与其他灌木也存在显著性差异（P＜0.05）。其中燃油区内灌木叶内AsA含量大小顺序为大叶黄杨＞火棘＞紫荆＞红叶石楠＞蔷薇＞紫叶小檗＞金叶女贞＞小叶黄；燃煤区为大叶黄杨＞火棘＞紫荆＞蔷薇＞紫叶小檗＞小叶黄杨＞金叶女贞＞红叶石楠。

同一灌木在 3种尘源区域中 AsA含量存在差异。除红叶石楠之外，其他灌木在燃煤区中AsA的含量高于在其他污染区域中的；仅金叶女贞AsA含量在燃煤区与燃油区之间差异不显著，其他灌木的AsA含量在燃煤区与其他污染区之间均存在显著差异（P＜0.05）。除小叶黄杨与紫叶小檗之外，其他灌木在燃油区域中的 AsA含量要高于在清洁区中的，且除紫荆外均存在显著性差异（P＜0.05）。

2.2.4 叶干物质含量

LDMC反映了植物对养分的保持能力，也在一定程度上反映了植物对其生境资源的利用情况（李娟霞等，2020）。如图3D所示，蔷薇在不同研究区中LDMC均为最高，且其在燃油区和燃煤区中与其他灌木呈现显著性差异（P＜0.05）；大叶黄杨在清洁区和燃煤区中LDMC均为最低，且其在清洁区中与其他灌木存在显著差异（P＜0.05）。在清洁区中，灌木LDMC表现为蔷薇＞小叶黄杨＞红叶石楠＞紫叶小檗＞火棘＞金叶女贞＞紫荆＞大叶黄杨；在燃油区中，表现为蔷薇＞小叶黄杨＞红叶石楠＞火棘＞紫叶小檗＞金叶女贞＞大叶黄杨＞紫荆；在燃煤区中，表现为蔷薇＞小叶黄杨＞火棘＞紫叶小檗＞紫荆＞红叶石楠＞金叶女贞＞大叶黄杨。

除红叶石楠、小叶黄杨外，其他灌木LDMC均呈现为：燃煤区＞燃油区＞清洁区。

2.3 相关性分析

2.3.1 滞尘量与生理指标相关性分析

不同灌木滞尘量与其生理指标之间存在相关性，如表2所示。灌木叶片滞尘量与Chl含量呈负相关，其中红叶石楠的滞尘量与Chl含量呈极显著负相关（P＜0.01）；灌木的滞尘量与 Car、AsA含量为正相关关系，其中大叶黄杨、红叶石楠和金叶女贞的滞尘量与 Car含量呈极显著正相关（P＜0.01），紫荆的滞尘量与AsA含量呈极显著正相关（P＜0.01）；紫叶小檗和紫荆的滞尘量与LDMC呈极显著正相关（P＜0.01）。

表2 各树种叶片滞尘量与生理指标之间的相关系数Table 2 Correlation coefficients between dust retention and physiological indexes of leaves of various tree species

2.3.2 粉尘颗粒物粒径与生理指标相关性分析

选取灌木的生理指标作为物种，灌木叶片截留粉尘颗粒物的粒径作为环境因素，将两个变量进行冗余分析（RDA）（图4）。分析结果显示，前两轴的特征值分别为97.8%和1.8%，解释了总变量的99.5%，表明RDA排序图可以很好地反映不同粒径粉尘颗粒物对灌木生理指标的影响。由图3可知，灌木叶片滞留颗粒物的粒径与灌木的 LDMC、Car含量和AsA含量呈正相关，与Chl含量呈负相关，且粉尘颗粒物粒径对灌木生理指标的影响大小顺序为 Chl＞AsA＞LDMC＞Car。

图4 粉尘颗粒物粒径与灌木生理指标的RDAFigure 4 RDA of dust particle size and shrub physiological index

2.3.3 粉尘来源与生理指标相关性分析

选取灌木的生理指标作为物种，粉尘颗粒物的来源性质作为环境因素进行冗余分析（图 5）。如图所示，2个排序轴分别解释了变量的 94.2%和5.0%，累积解释量占特征值的总和达99.1%，表明排序轴可以很好地反映不同尘源粉尘颗粒物与灌木生理指标之间的变化特征。由图4可得，清洁区域滞尘量与灌木叶片LDMS、Car含量和AsA含量呈正相关，与Chl含量呈负相关；灌木对燃油区域粉尘截留量与AsA、Chl含量和Car含量呈正比，与LDMC含量呈反比；燃煤区域粉尘截留量与Chl含量呈正比，与其他生理指标含量呈反比。3种尘源粉尘颗粒物对灌木生理指标影响力排序为：Car＞Chl＞AsA＞LDMC。

图5 粉尘来源与灌木生理指标的RDAFigure 5 RDA of dust source and shrub physiological index

3 讨论

3.1 灌木滞尘效应

3.1.1 单位叶面积总滞尘量

青岛市不同尘源区域的植物滞尘量存在明显差异，表现为：燃煤区＞燃油区＞清洁区，其中燃油区平均滞尘量是清洁区的1.6倍，滞尘量最高的燃煤区的平均滞尘量分别为清洁区和燃油区的3.5倍和2.2倍。空气质量越差，大气中的颗粒物含量越高，植物叶表面对粉尘的截留量越高，这与相关研究者研究结果相似（阿丽亚·拜都热拉等，2014；罗佳等，2019）。本研究中燃煤区域位于热电厂附近，污染排放严重，空气质量较差。青岛地处北温带季风区域，属温带季风气候（曹宇坤等，2021），季节性风沙较大，而燃煤区域主要集中在青岛城郊地区，周边较少的绿化及市政清洁的局限性导致该区域地面降尘积累量大，易造成二次扬尘（耿天召等，2020），从而为植物叶片截留颗粒物提供更多机会，遂该区域植物的滞尘量普遍较高。清洁区及燃油区主要集中在城市中心，区域性市政清洁系统性较为完善，除自然滞尘外，极少会产生因路面降尘积累所导致的二次滞尘现象。青岛市区内车流量较大，燃油废气排放量高，空气质量相比于清洁区较差，因此燃油区的植物滞尘能力更强。

3.1.2 不同粒径颗粒物吸滞量

不同树种对于各粒径粉尘颗粒物的截留能力也存在差异，其中紫荆对PM2.5的吸滞量排第4位，但滞留TSP、PM＞10和PM10的能力仅排在第7位。其他研究者也得到相似的结果，广玉兰滞留TSP、PM＞10和PM10的能力均较弱，但是滞留PM2.5的能力较强（王琴等；2020）；元宝枫对TSP滞留量较大，但是对PM2.5—10滞留量较小（杨佳等，2015）。这表明园林植物对于大气颗粒物的截留具有选择性（闫倩等，2021）。同一树种的单位叶面积TSP并不能决定其对各粒径颗粒物的滞留量（王琴等，2020）。本研究结果表明小叶黄杨与大叶黄杨因叶表面具有蜡质，所以较其他灌木更易滞留颗粒物，与部分研究者研究结论相吻合（赵松婷等，2016；王书恒等，2021）。也有研究者认为，小叶黄杨具有较深较宽的叶表面沟槽，导致相较于其他灌木，其单位叶面积可滞留更多的 PM2.5等细颗粒物（王松等，2021）。因此，植物叶片微结构是影响粉尘颗粒物滞留量的重要因素（Wu et al.，2018；罗佳等，2019；王书恒等，2021）。

由图 2可得，清洁区中供试树种滞留的PM＞10、PM10、PM2.5占 TSP质量分数的平均值分别为73.1%、26.9%、6.6%；燃油区分别为66.1%、33.9%、4.1%；燃煤区分别为：66.5%、33.5%、3.4%。这表明粉尘污染源会影响空气中的各粒径颗粒物的分布比例（谢滨泽等，2014；王琴等，2020），从而导致 3种尘源区域中灌木的颗粒物粒径分布存在差异。因本研究选取植物为灌木，叶片位置更接近地面，更容易捕获粒径较大的道路及土壤扬尘，所以不同尘源区域中灌木所截留的颗粒物都以粗颗粒物（PM＞10）为主；又因粒径较小的颗粒物在空气中悬浮较久，且传播距离较远，因此灌木植物对于细颗粒的捕获量较少，这与众多研究者研究结果相同（王琴等，2020；闫倩等，2021；王书恒等，2021）。

3.2 灌木生理响应

大气污染与叶表面的灰尘沉积会对灌木生理生化指标产生一定影响（Amulya et al.，2015）。结果表明，清洁区中灌木Chl平均含量分别为燃油区和燃煤区的1.6倍和2.3倍，灌木的Chl含量与区域空气污染程度呈反比，这与部分研究者研究结果相吻合（Karmakar et al.，2019；Bandara et al.，2021）。粉尘的附着会导致植物叶片微环境改变，从而影响叶绿素合成（Karmakar et al.，2019），且尘粒中有毒有害物质会通过气孔进入叶内，导致类囊体膜结构的破坏和叶绿素酶活性的增加，从而引发Chl含量下降（Geeta，2014）。当灌木受到蒙尘胁迫时，会诱导植物体内氧化应激反应，从而产生大量ROS（Rai，2016），造成植物氧化损伤及细胞程序性死亡（Nieves-Cordones et al.，2019；安婷婷等，2021）。AsA和Car作为抗氧化剂参与非酶促反应，可以降低植物体内多余的ROS，增强植物对于逆境胁迫的抵抗能力（Etesami et al.，2018）。Car作为植物中的天然脂溶性色素，在光合作用过程中起着重要的作用（樊宝莲等，2021）。研究发现，植物的 Car含量与环境污染程度呈正比（Joshi et al.，2007；Kamble et al.，2021），与本研究所得结论基本相符，即不同尘源区域 Car平均含量表现为燃煤区 (0.38 mg·g-1)＞燃油区 (0.26 mg·g-1)＞清洁区 (0.18 mg·g-1)。研究发现，在尘污染胁迫下植物的Chl含量呈下降趋势，而AsA则呈持续上升趋势（Li et al.，2021）。也有研究结果显示，污染区植物的AsA水平明显高于对照区（Kamble et al.，2021）。这与本研究发现的 AsA平均含量表现为燃煤区 (0.50 mg·g-1)＞燃油区 (0.41 mg·g-1)＞清洁区 (0.27 mg·g-1) 大致相同。但也有部分研究者观察到 AsA含量随环境污染水平升高而降低的现象（Bandara et al.，2021），推测是因为在消除叶内ROS过程中消耗了部分AsA（Anil et al.，2011）。LDMC是反映植物对生境适应的关键叶性状（朱济友等，2018），植物在受到环境条件的胁迫时，通常会采取增大LDMC的方式来保持能量和营养物质以增强抗逆能力，所以LDMC较高的灌木保持营养物质的水平更高，更适应大气污染胁迫下相对贫瘠的特殊环境（张曦等，2016）。本研究结果表明，与在污染相对较轻的区域相比，植物叶片在污染严重地区的LDMC比较大，整体表现为：燃煤区 (0.41 g·g-1)＞燃油区 (0.39 g·g-1)＞清洁区 (0.34 g·g-1)，这与众多研究者研究结果相吻合（朱济友等，2019；李娟霞等，2020）。

灌木滞尘量与生理指标存在相关性，相关性较大的植物更易受到蒙尘的影响，可作为大气污染的指示植物（淑敏等，2020）。紫荆的4种生理指标都与叶片滞尘量呈显著（P＜0.05）或极显著相关（P＜0.01），说明紫荆更易受到叶片蒙尘的影响，更适合作为大气污染的指示植物；而蔷薇的生理指标与滞尘量无显著相关性，说明其不易受到蒙尘影响，更适合作为绿化树种栽植于污染区域。本研究从颗粒物粒径与来源两方面来探讨颗粒物性质对灌木生理指标的影响。RDA结果表明，在颗粒物粒径方面，植物叶内Car和LDMC受PM10的影响最大，AsA受到PM2.5的影响最大；在颗粒物来源方面，LDMC极易受到清洁源粉尘的影响，AsA和Chl易受到燃油尘的影响。