-
随着城市化进程的加快,都市人工作及生活压力逐渐增大,城市森林作为人们日常工作之余放松身心、康养游憩的最佳场所[1],其空气质量是人们关注的主要问题[2-3],而空气颗粒物已成为我国城市空气的首要污染物,所以,森林环境内空气颗粒物的研究十分必要。目前,多数研究集中在林分内外空气颗粒物浓度的变化特征[4-5]、不同林分空气颗粒物浓度的差异[6-8]以及典型天气条件下空气颗粒物浓度变化特点的研究[9]等;但是这些研究主要集中在水平空间的动态变化特点,即距地面1.5 m人体呼吸高度,而森林游憩和康养环境的开发及利用,需要更全面的了解不同高度空气颗粒物浓度的变化规律。从景观层面讲,垂直空间的变化可以为森林康养体验提供不同高度的观赏视角[10];从生态层面讲,垂直空间的利用可以在不破坏林下地被的同时,对树冠进行适当修枝,以促进树木生长[11-12];从经济层面讲,垂直空间的利用可充分节约林地资源,为林下经济的发展提供良好的契机[13]。因此,本文以温州市雁荡山杉木(Cunninghamia lanceolata (Lamb.) Hook.)林为例,通过研究垂直梯度空气颗粒物的昼夜变化特征,选择有利于人体健康的游憩高度,合理设置游览栈道等设施,为人们科学使用森林环境提供依据。
-
由表 1可见:从H1高度至H3高度,各种颗粒物的日均质量浓度呈先降后升的趋势。粒径大于10 μm的颗粒物质量浓度即(ρTSP-ρPM10)与TSP的变化趋势相同,与H1相比,H2降低5.22%,H3升高4.45%;粒径在2.5~10 μm的颗粒物质量浓度(ρPM10-ρPM2.5)的变化趋势与前者不同,与H1相比,H2、H3分别降低7.98、7.50%;粒径1~2.5 μm的颗粒物质量浓度(ρPM2.5-ρPM1)变化趋势与TSP一致,与H1相比,H2降低14.05%,H3升高16.11%,变化幅度较大。
表 1 3种不同高度空气颗粒物的质量浓度日均值及小粒径颗粒物所占比
Table 1. Daily average values of particle matters mass concentrations at three heights and the proportion of fine particles
高度
HeightρTSP/
(μg·m-3)ρPM10/
(μg·m-3)ρPM2.5/
(μg·m-3)ρPM1/
(μg·m-3)比例
Proportion/%PM10/TSP PM2.5/PM10 PM1/PM2.5 H1 130.64±12.35AB 91.40±6.24A 34.87±0.85AB 10.60±0.35A 69.96±9.30A 38.15±2.31A 30.40±1.25A H2 119.24±10.47A 82.05±4.84A 30.03±0.54A 9.17±0.17A 68.81±7.66A 36.60±2.46A 30.54±0.86A H3 132.46±12.64B 91.47±5.67A 39.18±0.73B 11.00±0.27A 69.05±9.15A 42.83±5.80B 28.08±2.43A 注:表中同列不同大写字母表示同一季节不同高度梯度间差异(P<0.05),下同.
Note: the difference between different vertical gradients in the same season (P < 0.05), the same as bellow.从不同粒径颗粒物所占比例的日均值看,各高度均以PM10/TSP(68.81%~69.96%)最高,由于粒径小于10 μm的空气颗粒物中,细颗粒物占比均小于50%,PM1/PM2.5(28.08%~30.54%)最低,可见,PM10中粒径为2.5~10 μm的颗粒物占比较多。3种不同垂直高度中,H3处的PM2.5/PM10与H1、H2的差异显著,其余均差异不显著,表明H3处粒径2.5 μm的颗粒物在粒径10 μm的颗粒物中占比显著高于H1和H2,其可入肺颗粒物相对H1、H2占比更大。
根据我国2012年修订环境空气质量标准,各高度的TSP、PM10质量浓度日均值已达到二类环境功能区质量要求(300、150 μg·m-3),其中,H2处的TSP质量浓度达到了我国一类环境功能区质量标准(120 μg·m-3);除H3处的PM2.5质量浓度日均值达到二类环境功能区质量要求外,H1、H2甚至达到了一类环境功能区质量标准(35 μg·m-3)。由此可知,杉木林内3种垂直高度不同粒径空气颗粒物均可达到二类环境功能的质量要求。
-
不同垂直高度,4种粒径颗粒物质量浓度的日变化趋势大体一致,均表现为白天低,夜晚高,且白天变化平缓,夜晚有明显波动。各粒径颗粒物质量浓度的低谷出现在9:00—13:00,峰值出现在23:00—5:00。由图 2中TSP质量浓度可知:在23:00—5:00,各高度的TSP均相对较高,在H1、H3处总悬浮颗粒物,出现双峰,但H2处TSP则为单峰趋势,且H2峰值出现比H1、H3延后2 h。由图 2中PM10质量浓度可知:H1与H3处最大值出现于23:00,于1:00明显降低后回升;H2处于15:00有小幅上升,夜间呈单峰趋势,峰值出现在1:00。由图 2 PM2.5质量浓度表明:H1、H3处PM2.5质量浓度于13:00降至最低值,于23:00升高到最大值,在19:00—23:00时段上升最快,在5:00—7:00时段下降明显;H2处PM2.5的浓度变化则在19:00—1:00逐步上升,于1:00—7:00逐渐下降。由图 2 PM1的质量浓度表明:H2的PM1的质量浓度与TSP、PM10、PM2.5等质量浓度存在一致性,但略有差异,9:00—19:00时段各高度PM1质量浓度无显著差异,H2处的PM1质量浓度最低;于23:00时段3种不同高度差异不显著。
-
从小粒径颗粒物所占比例的小时均值看,PM10/TSP、PM2.5/PM10总体均表现为白天低夜间高的变化趋势,PM1/PM2.5变化趋势不明显,即白天细颗粒物对TSP的贡献大于夜间,但其变化在不同高度存在差异(图 3)。H1、H2、H3处的PM10/TSP夜间出现最大值分别在5:00、1:00、3:00,而出现最小值在13:00—15:00时段;H1、H2、H3处的PM2.5/PM10最大值出现在23:00,最小值与PM10/TSP相比延迟2 h出现;H1、H2、H3处的PM1/PM2.5最大值均出现于21:00,最小值均出现在3:00。说明温州雁荡山杉木林环境小粒径颗粒物质量浓度所占比为夜间大于白天,原因可能是与环境因子及植物自身的生理活动关系较大,一方面是日间太阳辐射较强,林内小气候温度降低、湿度增加,风速降低,利于PM2.5的削减,还由于林外无树木遮蔽处温度较高,造成的林内外温差有助于气流交换,对空气颗粒物起到一定的扩散作用;另一方面,植物日间光合、呼吸作用通过气孔吸附、阻滞部分颗粒物。
-
从表 2可知:杉木林内3种不同高度相对湿度、露点温度、气压、最大风速及平均风速均有不同程度差异,其中,3种高度间温度差异不显著,但H1比H3高0.62℃;相对湿度及露点温度均为H2显著高于H1、H3;气压则是H3显著高于H1、H2;最大风速差异显著,最大风速和平均风速均H1的最大,H3的较小。结合表 1可知:不同高度各粒径空气颗粒物的变化也可能是环境因子的差异引起的。
表 2 杉木林不同高度气象因子的日均值
Table 2. Daily mean values of meteorological factors in different height
高度Height 温度Temperature/℃ 相对湿度Relative humidity/% 露点温度Dew point temperature/℃ 气压Air pressure/Pa 风速Wind velocity/(m·s-1) 最大Maximum 平均Average H1 21.82±0.20A 75.42±2.32A 16.80±0.21A 984.35±0.17A 1.62±0.20A 0.72±0.06A H2 21.67±0.18A 80.47±3.56B 17.57±0.14B 985.82±0.24A 1.32±0.11B 0.34±0.04B H3 21.20±0.31A 74.68±2.61A 16.32±0.08A 987.42±0.23B 1.17±0.08C 0.19±0.03B -
为研究杉木林内不同高度空气颗粒物质量浓度与气象因子的关系,将其小时均值与气象因子的小时均值进行相关分析,结果(表 3)表明:除TSP外,各粒径颗粒物与空气温度极显著正相关,与相对湿度显著或极显著负相关;各粒径颗粒物与露点温度极显著正相关,与气压极显著负相关,其中,PM2.5与此两项环境因子的相关系数最大;平均风速与各粒径空气颗粒物不显著相关,但最大风速与粒径小于10 μm的空气颗粒物极显著正相关。
表 3 不同粒径空气颗粒物质量浓度与气象因子的相关系数
Table 3. Correlation coefficients of different kinds of particle concentrations and meteorological factors
类型
Type空气温度
Air temperature相对湿度
Relative humidity露点温度
Dew point temperature气压
Air pressure平均风速
Average wind velocity最大风速
Maximum wind velocityTSP 0.136 -0.015 0.274** -0.310** 0.043 0.165 PM10 0.483** -0.345** 0.532** -0.594** 0.103 0.368** PM2.5 0.809** -0.703** 0.706** -0.755** 0.144 0.520** PM1 0.723** -0.608* 0.626** -0.741** 0.128 0.486** 注:* P<0.05;**P<0.01. 由以上结果可知:在一定范围内,随露点温度的升高,颗粒物质量浓度会显著增加,气压降低也会使空气颗粒物质量浓度升高,其中,PM2.5质量浓度变化最明显。空气温度与最大风速升高,粒径小于10 μm的空气颗粒物质量浓度明显升高,与部分前人研究相同[14-15];但也有研究表明,空气温度与空气颗粒物呈负相关[7],其原因可能是不同粒径空气颗粒物的来源及所处地理环境导致;也有研究表明,季节和天气的变化会导致空气温度与颗粒物质量浓度相关性发生变化[8];还有学者认为,空气温度与质量物浓度无显著影响[16]。因此,空气温度对颗粒物浓度变化的影响机理仍需进一步探讨。PM10、PM2.5、PM1与相对湿度呈负相关,这与前人研究结果一致[17],其原因可能是湿度增大,进一步形成雾滴,加速细颗粒物的沉降,导致颗粒物质量浓度下降,说明在杉木林不同高度一定范围内相对湿度增加有利于粒径小于10 μm颗粒物的削减;但也有研究表明,相对湿度与大气颗粒物质量浓度日变化呈正相关[18],可能是湿度增大会使气溶胶粒径增大,反而不发生沉降,在空气中滞留[19],相对湿度对颗粒物质量浓度的影响机理可能与湿度阈值范围有关。
雁荡山杉木林夏季空气颗粒物的垂直空间变化特征
Variation of Particle Matters in Different Vertical Heights of Cunninghamia lanceolata Forest in Yandangshan
-
摘要:
目的 研究森林空气颗粒物的不同高度垂直空间变化特征,为森林康养环境利用提供理论依据。 方法 于2017年5月对温州雁荡山杉木林林下(人体高度1.5 m)、林冠中部(6 m)及林冠顶部(12 m)3个高度的空气颗粒物质量浓度(TSP、PM10、PM2.5、PM1.0)进行同步昼夜24 h监测,分析空气颗粒物质量浓度的空间变化规律。 结果 表明:(1)杉木林垂直空间不同粒径颗粒物的质量浓度存在差异,总颗粒物质量浓度与细颗粒物(< 2.5 μm)质量浓度在3种高度差异显著,均为林冠层最低;(2)3种不同高度的TSP、PM10质量浓度日均值均达到二类环境功能区质量要求(300、150 μg·m-3),其中,林冠层的TSP日均值达到一类环境功能区质量要求(120 μg·m-3);(3)不同高度各粒径空气颗粒物日变化规律大体一致,均表现为白天低,夜间高;(4)不同垂直高度空气颗粒物质量浓度,白天为林冠层最低;夜间为TSP质量浓度各垂直高度差别不大,PM10、PM2.5与PM1质量浓度总体为在人体高度较低;(5)各粒径空气颗粒物与露点温度极显著正相关,与气压极显著负相关,其中,PM2.5质量浓度与2项环境因子相关系数最大;除TSP外,其余颗粒物质量浓度与温度、最大风速极显著正相关,与相对湿度极显著负相关,各气象因子共同影响空气颗粒物质量浓度。 结论 通过对结果的综合分析,温州雁荡山杉木林环境林冠层为康养游憩最佳高度,最适宜白天出行。 Abstract:Objective To study the variation of air particles with different vertical heights and provide theoretical basis for the construction and utilization of forest therapy. Method In this paper, the mass concentrations of TSP, PM10, PM2.5, and PM1 at the height of human body (1.5 m), the middle of forest canopy (6 m), the canopy upper layer (12 m) of Cunninghamia lanceolata forest were observed for 24 hours in summer of 2017 with a cloudy weather in the Yandangshan of Wenzhou. Result 1.The mass concentrations of different-sized particle matters varied in different heights. There was a significant difference between the TSP and PM2.5, that of the middle of forest canopy were all the lowest in three heights. 2.The daily mean mass concentrations of TSP and PM10 in the three heights were all reached the grad-Ⅱof national standard for urbanized area ambient air quality, and the concentrations of TSP in forest canopy reached the standard grade-Ⅰ. 3.During the observation period, the concentrations of particle matter in different heights were higher at night, and lower in the daytime. 4.The middle of canopy (H2) of air particulate matter in different vertical height was the lowest in the day time; there was no significant difference in TSP mass concentration in three heights, the mass concentrations of PM10, PM2.5 and PM1 were generally low in human height at night. 5. The concentrations of four kinds of particles were significantly positively correlated with dew temperature and negatively correlated with air pressure. The correlation coefficient between PM2.5 and both factors was the largest. The concentrations of PM10, PM2.5, and PM1 were significantly positively correlated with temperature as well as maximum wind velocity, and negatively correlated with relative humidity. Every meteorological factor affected the mass concentration of air particles. Conclusion The middle of canopy is the best height for recreation in C. lanceolata forest in the Yandangshan of Wenzhou. It is most suitable for daytime travel. -
表 1 3种不同高度空气颗粒物的质量浓度日均值及小粒径颗粒物所占比
Table 1. Daily average values of particle matters mass concentrations at three heights and the proportion of fine particles
高度
HeightρTSP/
(μg·m-3)ρPM10/
(μg·m-3)ρPM2.5/
(μg·m-3)ρPM1/
(μg·m-3)比例
Proportion/%PM10/TSP PM2.5/PM10 PM1/PM2.5 H1 130.64±12.35AB 91.40±6.24A 34.87±0.85AB 10.60±0.35A 69.96±9.30A 38.15±2.31A 30.40±1.25A H2 119.24±10.47A 82.05±4.84A 30.03±0.54A 9.17±0.17A 68.81±7.66A 36.60±2.46A 30.54±0.86A H3 132.46±12.64B 91.47±5.67A 39.18±0.73B 11.00±0.27A 69.05±9.15A 42.83±5.80B 28.08±2.43A 注:表中同列不同大写字母表示同一季节不同高度梯度间差异(P<0.05),下同.
Note: the difference between different vertical gradients in the same season (P < 0.05), the same as bellow.表 2 杉木林不同高度气象因子的日均值
Table 2. Daily mean values of meteorological factors in different height
高度Height 温度Temperature/℃ 相对湿度Relative humidity/% 露点温度Dew point temperature/℃ 气压Air pressure/Pa 风速Wind velocity/(m·s-1) 最大Maximum 平均Average H1 21.82±0.20A 75.42±2.32A 16.80±0.21A 984.35±0.17A 1.62±0.20A 0.72±0.06A H2 21.67±0.18A 80.47±3.56B 17.57±0.14B 985.82±0.24A 1.32±0.11B 0.34±0.04B H3 21.20±0.31A 74.68±2.61A 16.32±0.08A 987.42±0.23B 1.17±0.08C 0.19±0.03B 表 3 不同粒径空气颗粒物质量浓度与气象因子的相关系数
Table 3. Correlation coefficients of different kinds of particle concentrations and meteorological factors
类型
Type空气温度
Air temperature相对湿度
Relative humidity露点温度
Dew point temperature气压
Air pressure平均风速
Average wind velocity最大风速
Maximum wind velocityTSP 0.136 -0.015 0.274** -0.310** 0.043 0.165 PM10 0.483** -0.345** 0.532** -0.594** 0.103 0.368** PM2.5 0.809** -0.703** 0.706** -0.755** 0.144 0.520** PM1 0.723** -0.608* 0.626** -0.741** 0.128 0.486** 注:* P<0.05;**P<0.01. -
[1] Oyama H, Ohsuga M, Tatsuno Y, et al. Evaluation of the psycho-oncological effectiveness of the bedside wellness system[J]. Cyberpsychology & behavior: the impact of the internet, multimedia and virtual reality on behavior and society, 1999, 2 (1), 81-84. [2] Yang Gao, Xinyue Guo, Cai Li, et al. Characteristics of PM2.5 in Miyun, the northeastern suburb of Beijing: chemical composition and evaluation of health risk[J]. Environmental Science and Pollution Research, 2015, 22 (21):16688-16699. doi: 10.1007/s11356-015-4851-6 [3] Strand Matthew, Hopke Philip K, Zhao Weixiang, et al. A study of health effect estimates using competing methods to model personal exposures to ambient PM2.5[J]. Journal of Exposure Science and Environmental Epidemiology, 2007, 17 (6): 549-558. doi: 10.1038/sj.jes.7500568 [4] 杜万光, 王成, 王茜, 等.春季旗山福建柏林内外空气颗粒物变化特征[J].环境科学与技术, 2017, 40(10): 176-184. [5] 侯贻菊, 丁访军, 刘延惠, 等.贵阳东郊针阔混交林内外空气颗粒物不同季节的日变化[J].江苏农业科学, 2017, 45(19): 280-285. [6] 古琳, 王成, 王艳英, 等.夏季持续高温天气下无锡惠山游憩林内空气颗粒物变化特征[J].林业科学, 2013, 49(10): 66-73. [7] 段文军, 王成, 张昶, 等.夏季3种生境森林内空气颗粒物变化特征[J].北京林业大学学报, 2017, 39(5): 73-81. [8] 王晓磊, 王成, 古琳, 等.春季典型天气下城市街头绿地内大气颗粒物浓度变化特征[J].生态学杂志, 2014, 33(11): 2889-2896. [9] 高敏, 仇天雷, 贾瑞志, 等.北京雾霾天气生物气溶胶浓度和粒径特征[J].环境科学, 2014, 35(12): 4415-4421. [10] 欧阳勋志, 廖为明, 彭世揆.天然阔叶林景观质量评价及其垂直结构优化技术[J].应用生态学报, 2007, 18(6): 1388-1392. doi: 10.3321/j.issn:1001-9332.2007.06.036 [11] 刘奇, 孙楠.修枝强度对硬阔叶混交林主要树种生长的影响[J].黑龙江生态工程职业学院学报, 2015, 28(3): 11-13. doi: 10.3969/j.issn.1674-6341.2015.03.005 [12] 郑景明, 张春雨, 周金星, 等.云蒙山典型森林群落垂直结构研究[J].林业科学研究, 2007, 20(6):768-774. doi: 10.3321/j.issn:1001-1498.2007.06.006 [13] 曹玉昆, 雷礼纲, 张瑾瑾.我国林下经济集约经营现状及建议[J].世界林业研究, 2014, 27(6): 60-64. [14] Cox Louis A, Popken Douglas A, Ricci Paolo F. Warmer is healthier: Effects on mortality rates of changes in average fine particulate matter (PM2.5) concentrations and temperatures in 100 U.S. cities[J]. Regulatory Toxicology and Pharmacology, 2013, 66 (3): 336-346. doi: 10.1016/j.yrtph.2013.05.006 [15] 赵晨曦, 王云琦, 王玉杰, 等.北京地区冬春PM2.5和PM10污染水平时空分布及其与气象条件的关系[J].环境科学, 2014, 35(2): 418-427. [16] 邓利群, 钱骏, 廖瑞雪, 等.2009年8-9月成都市颗粒物污染及其与气象条件的关系[J].中国环境科学, 2012, 32(8): 1433-1438. doi: 10.3969/j.issn.1000-6923.2012.08.013 [17] Henian Zhang, Yuhang Wang, et al. Quantifying the relationship between extreme air pollution events and extreme weather events[J].Atmospheric Research, 2016, 188: 64-79 [18] 杨叶.矿业城市大气颗粒物粒径及水溶性离子分布特征[D].安徽: 安徽大学, 2016. [19] 林俊, 刘卫, 李燕, 等.大气气溶胶粒径分布特征与气象条件相关性分析[J].气象与环境学报, 2013, 25(1):1-5. doi: 10.3969/j.issn.1673-503X.2013.01.001 [20] 孙启祥, 彭镇华, 张齐生.自然状态下杉木木材挥发物成分及其对人体身心健康的影响[J].安徽农业大学学报, 2004, 31(2): 158-163. doi: 10.3969/j.issn.1672-352X.2004.02.010 [21] Powe N A, Willis K G. Mortality and morbidity benefits of air pollution (SO2, PM10) absorption attributable to woodland in Britain[J].Journal of Environmental Management, 2004, 70(2): 119-128. doi: 10.1016/j.jenvman.2003.11.003 [22] Latha Madhavi K, Badarinath KVS. Seasonal variations of PM10 and PM2.5 particles loading over tropical urban environment[J]. International Journal of Environmental Health Research, 2005, 15 (1): 63-68. doi: 10.1080/09603120400018964 [23] 邵龙义, 时宗波.都市大气环境中可吸入颗粒物的研究[J].环境保护, 2000(1): 24-26. [24] Glavas S D, Nikolakis P, Ambatzoglou D, et al. Factors affecting the seasonal variation of mass and ionic composition of PM2.5 at a central Mediterranean coastal site[J]. Atmospheric Environment, 2008, 42 (21): 5365-5373. [25] 王萌, 刘一超, 梁琼, 等.北京城市森林公园不同树种吸附大气颗粒物能力[J].北京农学院学报, 2018, 33(1):79-83. [26] 马远, 贾雨龙, 王成, 等.北京市典型道路防护林滞尘时空分布及其影响因子分析[J].林业科学研究, 2018, 31(5):110-117. [27] 马远, 贾雨龙, 王成, 等.北京市3种道路防护林春季滞尘规律研究[J].林业科学研究, 2018, 31(2):147-155. [28] Zhang Hua, Li Fengrui, Zhang Tonghui, et al. Yasuhito Shirato.Evaluation of ecological services of Populus simonii forest on Heerqin sandy land[J]. Yingyong Shengtai Xuebao, 2004, 14(10): 1591-1596. [29] Vecchi R, Marcazzan G, Valli M, et al. The role of atmospheric dispersion in the seasonal variation of PM1 and PM2.5 concentration and composition in the urban area of Milan (Italy)[J]. Atmospheric Environment. 2004, 38 (27): 4437-4446. doi: 10.1016/j.atmosenv.2004.05.029 [30] 陶燕, 刘亚梦, 米生权, 等.大气细颗粒物的污染特征及对人体健康的影响[J].环境科学学报, 2014, 34(3):592-597.