-
受工业发展、施工建设、燃煤供暖、汽车尾气排放等的影响,空气颗粒物污染已成为许多地区面临的主要环境问题,引起了社会各界的广泛关注[1-3]。城市森林能够通过其复杂的叶面结构和冠层结构吸附、阻滞空气颗粒物,是“天然的空气过滤器”[2]。目前已有很多学者针对城市森林的滞尘效益开展了相关研究,主要集中于植物叶面滞尘能力对比[4-6]、植物滞尘机理研究[7-9]、滞尘成分分析[10-11]等方面,取得了许多研究成果,但以往研究多着眼于叶面尺度,对林分尺度的滞尘特性研究相对匮乏。
道路防护林是城市森林的重要组成部分[12],对主要由汽车尾气引起的颗粒物污染有较好的防护作用。本文以北京市3种具有代表性的道路防护林为研究对象,对其滞尘动态变化及滞尘空间分布规律进行研究,旨在探索不同道路防护林的滞尘特性,以期为今后道路防护林的营建提供参考。
HTML
-
研究地位于北京市海淀区香山路316医院至正蓝旗区间,北侧为香山路,南侧为北五环路,研究地3种道路防护林(油松林、圆柏林、银杏林)均为人工纯林,养护较为粗放,树木基本无修剪,各林分内树木的树龄、长势基本一致,总面积约6.7 hm2,林分特征及采样点分布同文献[13]。
-
采样方法、叶片处理方法、植物绿量计算方法及单株、单位林地面积滞尘量计算方法同文献[13]。
-
采样于2015年冬季(2015年12月—2016年1月)和2016年春季(4—5月)、夏季(8月)、秋季(10月)进行(表 1),每隔3天进行连续采样,采样当天如遇大风、降雨天气则延后至晴天。由于银杏秋季落叶,仅在春季、夏季及秋季黄叶之前进行采样。
季节
Season采样日期
Date气温
Temperature/℃风速
Wind speed/(m·s-1)降水
Precipitation/mL相对湿度
Relative humidity/%PM10
/(μg·m-3)冬季Winter 2015-12-11—2016-01-14 -1.93±1.68 1.44±0.35 2次,2.50 54.58±17.11 141.16±95.62 春季Spring 2016-04-22—2016-05-27 19.93±2.19 1.66±0.23 4次,46.70 46.42±11.29 87.39±30.02 夏季Summer 2016-08-01—2016-08-29 27.04±2.17 1.12±0.18 6次,55.70 68.16±8.62 60.14±16.84 秋季Autumn 2016-10-13—2016-10-26 13.07±2.99 0.83±0.16 1次,13.40 79.63±4.55 123.84±76.98 Table 1. Weather and PM10 condition during sampling
-
从中国气象数据网[14]获取距研究地最近的海淀区气象站在采样期间的相关气象数据,包括气温、降水、风速、风向、相对湿度等数据;从北京市空气质量发布平台网站[15]获取采样期间海淀区的每日PM10浓度数据。(表 1)
-
对采样期间3种树种的叶面滞尘量、各采样点滞尘量进行单因素方差分析,并用LSD法进行多重比较。所有统计分析均采用SPSS 19.0(SPSS,IBM,USA)软件,差异显著性水平设为0.05。
1.1. 采样点分布
1.2. 采样与分析方法
1.2.1. 采样时间
1.2.2. 区域气象数据和PM10浓度数据收集
1.2.3. 数据分析
-
(1) 总体滞尘能力3种道路防护林总体单位滞尘量圆柏林(4.20±0.19 mg·g-1)>银杏林(1.98±0.07 mg·g-1)>油松林(1.71±0.07 mg·g-1),其中油松林和银杏林总体单位滞尘量差异不显著,圆柏林总体单位滞尘量明显高于其它两种林分,差异极显著(P < 0.001)(图 1)。
(2) 不同季节单位滞尘量油松和圆柏林均有冬季>春季>秋季>夏季的特征,其中油松林冬季显著高于其它季节,春、秋季差异不显著,圆柏林四季单位滞尘量均有显著差异;银杏林的单位滞尘量春季和秋季基本无差异。3种道路防护林单位滞尘量夏季均显著低于其它季节。3种道路防护林的单位滞尘量在各季节均为圆柏林最高,银杏林次之(不含冬季),油松林最低,且均显著低于圆柏和银杏林;圆柏仅春季显著高于银杏林,夏、秋两季与银杏林差异不显著。(图 2、表 2)
单株滞尘能力Plant scale dust-retention ability/g 单位林地面积滞尘能力Unit area dust-retention ability/(kg·hm-2) 油松林Pinus tabulaeformis 圆柏林Sabina chinensis 银杏林Ginkgo biloba 油松林Pinus tabulaeformis 圆柏林Sabina chinensis 银杏林Ginkgo biloba 总体Total 47.44 44.98 10.43 18.98 17.99 4.17 冬季Winter 82.78 67.01 - 33.11 26.80 - 春季Spring 39.47 51.36 13.05 15.79 20.54 5.22 夏季Summer 19.97 17.65 5.90 7.99 7.06 2.36 秋季Autumn 33.95 31.24 13.05 13.58 12.50 5.22 Table 2. Comparison of plant scale and unit area scale dust-retention ability among 3 forests
-
单株滞尘量和单位林地面积滞尘量的总体值均为油松林>圆柏林>银杏林;不同季节3种道路防护林的单株和单位林地面积滞尘量排序有所不同,冬、夏、秋季为油松林>圆柏林>银杏林,春季则为圆柏林>油松林>银杏林(表 2)。
-
如图 3所示,圆柏林内各位置单位滞尘量均明显高于油松和银杏林。此外,油松和圆柏林的滞尘空间分布均表现为“两端高、中间低”的模式,即从香山路到五环路单位滞尘量为先下降后升高,其中圆柏林两端单位滞尘量显著高于中间位置,呈明显的“U”形分布,而油松林内各位置并无显著差异;银杏林单位滞尘量林分中间位置略高于两侧,各位置均无显著差异。
-
总体来说,各季节单位滞尘量的空间分布与年总体分布情况类似(图 4),油松和圆柏林内均呈现出“两头高,中间低”的趋势,即从香山路侧到五环路侧,单位滞尘量先降低后升高,低点均位于林分中间位置前后;各季节银杏林内各位置单位滞尘量均无显著差异。但不同季节3种道路防护林内各位置单位滞尘量的分布特征仍有不同特点:
(1) 冬季 油松和圆柏两种林分内单位滞尘量均为距香山路0 m处(北)最高,五环路侧(南)为单位滞尘量的次高点。从香山路到五环路单位滞尘量先是降低,在林分中间的30 m、20 m处降至最低点后缓慢升高,两种林分两端单位滞尘量均显著高于低点。
(2) 春季 油松和圆柏两种林分从香山路(北)到五环路(南),单位滞尘量也是先降低后升高,但与冬季不同的是,这2种林分的单位滞尘量均为五环路(南)最高,显著高于香山路(北)侧,距香山路0 m处(北)与林分中间其它位置差异均不显著。银杏林内各位置的单位滞尘量则呈现出中间高于两端的特征,五环路侧(南)的70、80、90 m处均高于香山路侧(北)的0、10、20 m,但林内各位置之间差异均不显著。
(3) 夏季 3种道路防护林内单位滞尘量五环路侧(南)均略微高于香山路侧(北),但均无显著差异。油松和圆柏林从香山路(北)到五环路(南)依然有明显的先降低后升高趋势;银杏林则呈现出“W”形分布特征,两侧和中间为高点。
(4) 秋季 油松和圆柏林内各位置的单位滞尘量从香山路(北)到五环路(南),仍是先降低再升高,油松林各位置差异均不显著,圆柏林两端显著高于中间位置;银杏林内各位置单位滞尘量差异均不显著,和夏季相同呈现出“W”形分布,不同的是林分两端单位滞尘量明显高于中间位置。
-
道路防护林的滞尘作用除了与林分自身的树种、空间结构等有关外,还受多种外界因素共同影响,气象因子和空气颗粒物浓度是重要的影响因素。通过对每次采样前后3种道路防护林单位滞尘量的变化率和极大风速(x1)、降水量(x2)、气温(x3)、相对湿度(x4)和PM10(x5)浓度5个因子进行通径分析,得出以下关系(见表 3)。
因子
Factor油松林Pinus tabulaeformis 圆柏林Sabina chinensis 银杏林Ginkgo biloba 简单相关系数
Correlation coefficient通径系数(直接作用)
Path coefficient简单相关系数
Correlation coefficient通径系数(直接作用)
Path coefficient简单相关系数
Correlation coefficient通径系数(直接作用)
Path coefficientx1 0.012 0 0.052 0 -0.155 6 0.120 7 0.104 5 0.166 5 x2 -0.844 8 -0.905 6 -0.668 6 -0.815 9 -0.881 7 -0.879 2 x3 -0.021 1 0.208 3 -0.005 8 0.088 2 0.143 9 0.122 6 x4 -0.214 9 0.029 5 0.017 0 0.370 5 -0.317 1 0.053 1 x5 0.093 7 0.006 2 0.101 4 0.127 4 0.166 3 0.068 2 Table 3. Path analysis and correlation analysis of factors affecting dust-retention of 3 forests
表 3结果表明,极大风速(x1)、降水量(x2)、气温(x3)、相对湿度(x4)、PM10浓度(x5)5种气象因子对于油松林滞尘的直接作用依次为:降水量(-0.905 6)>气温(0.208 3)>极大风速(0.052 0)>相对湿度(0.029 5)>PM10浓度(0.006 2);对于圆柏林滞尘的直接作用依次为:降水量(-0.815 9)>相对湿度(0.370 5)>PM10浓度(0.127 4)>极大风速(0.120 7)>气温(0.088 2);对于银杏林滞尘的直接作用依次为:降水量(-0.879 2)>极大风速(0.166 5)>气温(0.122 6)>PM10浓度(0.068 2)>相对湿度(0.053 1)。