Landscape Ecology

下的华北平原北端，西部、北部和东北山体绵延环抱，东南为平原，整体地形呈簸箕状，导致偏南弱气流作用下，华北平原污染排放带上累积的污染物缓慢输运到北京地区，与北京地区本地累积污染物叠加形成重污染，此种情况多雾霾同时出现。而早春的沙尘性灰霾，则主要源于偏西、偏北气流带来的西北沙尘带飘尘和北京当地干燥的扬尘的叠加。

1.2 绿地消减PM

2.5污染及影响因子

现阶段对于PM2.5的研究可分为几个方面[4-7，11]，即对PM2.5本身认知的研究，包括分布特征研究、组成研究、来源解析等；对PM2.5的监测方法与仪器的研究；对PM2.5危害的研究(主要集中在医学领域)，以及PM2.5的综合防治研究。其中，对污染物特征及来源解析研究最为集中，我国不同地区和城市如北京、上海、广州、济南，兰州等地均展开了相关研究[8]。PM2.5综合防治中研究中多侧重交通、能源、环保科技等方面的技术突破及相关的综合防控技术[9-10]，在绿地植被对PM2.5的作用研究方面则处于起步阶段[11]。但有关植物消纳、降解空气颗粒物(TSP、PM10)等方面的研究[12-13]，可以为绿地植被消减PM2.5研究提供借鉴，但PM2.5最重要的特性之一是长期漂浮不沉降，其分布规律和治理方法因此有着很大的区别，不可简单套用。

1)乔木消减PM2.5污染能力较高。

研究证实相比较矮小的植物，乔木去除气体污染物和颗粒污染物的能力更高。不同树种因其局部形态学特性而具有不同滞尘能力，如叶表面特性、树冠结构、枝叶密度和叶面倾角等。由于叶片是植物滞留大气颗粒物最主要的载体，叶表面特性的差异是植物滞留大气颗粒物能力不同的重要原因[14]。乔木除了比其他植被类型具有更高的叶面积外，还能够产生更多的湍流；乔木凭借茂硕的林冠层比灌木和草本植物更能有效地捕获大气中的悬浮颗粒物。Matsuda等对日本夏季落叶林进行了硫酸盐PM2.5沉降速率的研究，发现27m处的PM2.5浓度显著高于21m处，以乔木为主的植物群落的阻滞吸附作用会使PM2.5浓度显著降低[15]。柴一新等发现，植物叶片的粗糙度及附着绒毛的疏密程度会影响该种植物的滞尘能力[16]。王会霞等认为，滞尘量与树叶接触角呈显著负相关，与表面自由能及其色散分量呈显著正相关，而与极性分量相关关系不显著[17]。

2)常绿针叶树种消减PM2.5作用较为显著。

针叶树凭借其更小更密集的叶子、更复杂的枝茎和全年的有叶期，比阔叶树更能有效滞留空气中的颗粒物。对元大都遗址公园绿地PM2.5污染现状研究表明[18]，对不同绿地而言，油松林，刺槐、国槐、金银木混交林，白蜡林，刺槐林内PM10、PM2.5浓度比较高；油松、国槐混交林，海棠林，国槐、垂柳、油松混交林，白皮松林PM10、PM2.5浓度比较低；检测结果表明以常绿针叶树种为主的植物群落消减PM2.5的能力好于落叶阔叶树种为主的植物群落。

3)植物滞尘能力受绿地内部结构、树种规格等因素影响。

牛生杰等[19]研究发现，植被覆盖度好的地点上空PM2.5浓度小于沙漠地点上空。林地可有效截滞大气颗粒物，粟志峰研究认为，郁闭度1.0的片林较空旷地区减少降尘37.5%，比郁闭度0.2的林地减少21.7%[20]。不同的绿化覆盖率同样对颗粒物有影响，覆盖率越大，影响的程度越大，其颗粒物含量越低。反之，覆盖率越低，则颗粒物浓度就越高。有关研究表明在同一城市，覆盖率98%的区域与覆盖率5%的区域颗粒物浓度相差80%以上；98%覆盖率的区域TSP浓度仅是5%覆盖率区域TSP浓度的1/6。此外，树种规格、生长状况及群落稳定性对颗粒物污染的消减能力有显著影响；有研究发现，芝加哥健康生长大树(胸径＞70cm)去除污染物量是小树(胸径＜7cm)的60～70倍[21]。

总体来说，温暖、无风、低湿性的环境不利于绿地植物对PM2.5的黏滞和吸附，绿地能够有效地调节微环境的温、湿度，合理的层次结构利于内部湍流的形成，从而增加PM2.5的黏滞和吸附速率。迄今，从树木生物学特征、气象条件等方面讨论植物去除PM2.5及其他颗粒物的研究很多，但缺乏树种结构与PM2.5浓度变化关系的研究。目前尚未有相关植物群落规模、树种规格、水平结构、垂直结构等与PM2.5浓度变化影响关系的文献研究。

2 技术思路与样地设置

2.1 技术思路

研究通过文献梳理，分析北京地区PM2.5发生机理、区域特点及绿地应对PM2.5机理研究，并在现场调研基础上，结合绿地消减PM2.5监测数据，分析监测群落结构、环境及相关功能指标特点，综合筛选有效应对PM2.5污染绿地植物群落，进而提炼区域应对PM2.5污染典型植物群落配置模式与相关技术，形成北京地区应对空气污染绿地建设的技术支撑。

2.2 样地设置

研究针对城市道路绿地(含防护、附属等绿地类型)、公园绿地等主要绿地形式，选择典型样地，进行绿地消减PM2.5能力的监测，监测仪器为PDR-1500便携式气溶胶颗粒物检测仪。

道路绿地方面选择北京东、北四环沿线，设置姚家园北、六郎庄北、蓝靛厂南3处典型道路绿地作为监测样地(图1)。每处样地内沿垂直道路方向分别于绿化林带内约6m、16m、26m、36m距离处设4处测试点，并在0m(道路边缘，距离绿化林带大约1m)处设置对照点，如图2所示。3处样地监测时间为2012年8月—2013年9月，每月选择典型天气(风速＜1m/s，无降雨)，从7：00至19：00每隔2小时同步进行PM2.5数据取样，监测频率为1次/月，共取得36组数据。

公园绿地选择北小河公园、天坛公园、紫竹院公园及中山公园内典型绿地群落作为监测样点(图3)，在各公园内筛选长势良好的乔+灌+草、乔+草、灌+草、草坪等不同配置结构的样地进行PM2.5数据监测，并各自在公园外部入口广场处设置对照监测点。各公园样地设置相对集中，且与对照监测点距离大致相当，避免距离对实验效果的影响。北小河公园监测周期为2012年8月—2013年7月，天坛公园、紫竹院公园、中山公园均为2013年6—10月，每月选择典型天气(风速＜1m/s，无降雨)条件，从7：00—19：00每隔2小时对各公园绿地监测点同步进行PM2.5数据取样，监测频率为1次/月，共取得27组数据。

2.3 数据处理方法

1)消减率=1-监测点PM2.5值/对照点PM2.5值；

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