基于空氣負(fù)離子的生態(tài)用地健康效益評(píng)價(jià)

熊麗君，趙艷佩, 黃沈發(fā)*, 林根滿, 周小凡, 吳昊

1.上海市環(huán)境科學(xué)研究院，上海 200233；2.東華大學(xué)環(huán)境科學(xué)與工程學(xué)院，上海 201620；3.上海師范大學(xué)，上海 200234

在醫(yī)學(xué)界，負(fù)離子公認(rèn)為具有殺滅病菌及凈化空氣的功能，其機(jī)理主要在于負(fù)離子與細(xì)菌（通常帶正電）結(jié)合后，使細(xì)菌產(chǎn)生結(jié)構(gòu)改變或能量轉(zhuǎn)移，導(dǎo)致細(xì)菌死亡，最終降沉于地面，對(duì)人體的神經(jīng)系統(tǒng)、呼吸系統(tǒng)、新陳代謝、心血管系統(tǒng)、免疫系統(tǒng)具有保健功能（包冉，2010）。空氣負(fù)離子經(jīng)過呼吸系統(tǒng)進(jìn)入人體，加快神經(jīng)系統(tǒng)的刺激反射、血液循環(huán)，對(duì)人體起鎮(zhèn)靜催眠、鎮(zhèn)痛、鎮(zhèn)咳、止癢、止汗、利尿、增進(jìn)食欲、降低血壓等作用（魯彥等，2000年）。研究表明，空氣負(fù)離子的產(chǎn)生與植被、水體等因素有關(guān), 森林中空氣負(fù)離子濃度明顯高于無林地區(qū)（吳志萍等，2007）。基于此作用，空氣負(fù)離子濃度成為評(píng)價(jià)生態(tài)用地的空氣清潔程度及健康效益的指標(biāo)。從目前研究進(jìn)展來看，評(píng)價(jià)空氣負(fù)離子的指標(biāo)主要有單極系數(shù)（鐘林生等，1998）、安培空氣質(zhì)量評(píng)價(jià)系數(shù)（加藤敬二，1980）、重離子與輕離子比（林金明，2006）、空氣離子相對(duì)密度（Korubluel，1990）、空氣負(fù)離子系數(shù)（石強(qiáng)等，2004）和森林空氣離子評(píng)價(jià)指數(shù)等（章志攀等，2006），這些方法均依據(jù)空氣負(fù)離子濃度水平對(duì)空氣清潔度進(jìn)行分類，用以表征空氣對(duì)人體的生態(tài)健康效益。

空氣負(fù)離子濃度不僅受植被覆蓋度、郁閉度、葉面積指數(shù)等因素影響，還與生態(tài)用地的植被類型、物種數(shù)關(guān)系密切，另外還受濕度、光照強(qiáng)度的影響。如范亞民提出空氣負(fù)離子含量具有隨植被群落郁閉度增加而增大的趨勢(shì)（范亞民等，2005）；胡國長對(duì)南京 3片林地空氣負(fù)離子研究發(fā)現(xiàn)，相同環(huán)境下，不同林分類型的空氣負(fù)離子濃度差異明顯，表現(xiàn)為圓柏>水杉>竹林>香樟>落葉棟林>馬尾松>草坪（胡國長，2008）；Wang（2009）研究發(fā)現(xiàn)光照強(qiáng)度在植物生長過程中對(duì)負(fù)氧離子產(chǎn)生能力具有一定的影響；Wu等（2006）發(fā)現(xiàn)濕度與負(fù)氧離子存在一定的相關(guān)關(guān)系。為綜合評(píng)價(jià)上海市生態(tài)用地的健康效益，本文引入空氣負(fù)離子，利用主成分分析法評(píng)價(jià)不同生態(tài)用地的健康效益，為人們外出休閑游憩提供借鑒。同時(shí)，利用多元回歸分析方法分析構(gòu)建空氣負(fù)離子濃度與其影響因子的多元線性回歸方程，為上海其他林地、濕地的空氣負(fù)離子濃度的預(yù)測(cè)提供依據(jù)。

1 研究方法

1.1 研究區(qū)域

研究區(qū)域位于上海市行政范圍內(nèi)，由于長江河口濱江沿海的特殊地理位置，上海市擁有林地、濕地、農(nóng)田、河流、湖泊、海洋等復(fù)雜多樣的生態(tài)系統(tǒng)，現(xiàn)有2個(gè)國家級(jí)自然保護(hù)區(qū)和2個(gè)市級(jí)自然保護(hù)區(qū)。該區(qū)域氣候溫和，2012年全年平均氣溫為17.1 ℃，極端最高溫度達(dá)到38.0 ℃，極端最低氣溫為-2.5 ℃，平均降水量為1435.8 mm，降雨天數(shù)為151 d，蒸發(fā)量為713.6 mm（上海統(tǒng)計(jì)年鑒，2013）。上海市為中國經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)、人口最密集地區(qū)之一，2012年平均人口密度為 3754人·km-2。人們環(huán)境健康意識(shí)的增強(qiáng)，使人口密集地區(qū)生態(tài)用地的健康效益顯得尤為重要。

1.2 點(diǎn)位選擇

生態(tài)用地是指用以發(fā)揮生態(tài)功能或生態(tài)效應(yīng)為主的土地利用類型，上海生態(tài)用地主要由城市綠地、林地和濕地構(gòu)成。綠地和林地總面積為864.47 km2，占全市面積比例為12.28%，其中綠地以防護(hù)綠地、公園和道路綠地為主，林地包括沿江沿海防護(hù)林和水源涵養(yǎng)林等大型生態(tài)片林。濕地總面積為 208.2 km2，占全市面積比例為2.94%。基于上海市生態(tài)核查結(jié)果，結(jié)合本區(qū)域生態(tài)用地特征，選擇24個(gè)生態(tài)用地作為研究對(duì)象，根據(jù)局部環(huán)境的不同，每個(gè)生態(tài)用地選擇1～3個(gè)樣區(qū)，各樣區(qū)的群落結(jié)構(gòu)及優(yōu)勢(shì)種見表1。

2 監(jiān)測(cè)方法

2.1 監(jiān)測(cè)儀器

空氣正離子、負(fù)離子采用DLY-3G空氣離子測(cè)試儀進(jìn)行監(jiān)測(cè)，離子遷移率為0.4 cm2·V-1·s-1；溫度、濕度采用JM111I溫濕度儀進(jìn)行監(jiān)測(cè)；太陽輻射由錦州陽光科技發(fā)展有限公司生產(chǎn)的TRM-GPS1型手持網(wǎng)絡(luò)氣象站監(jiān)測(cè)，測(cè)量范圍為0～2000 W·m-2，分辨率為1 W·m-2，精度為≤5%；葉面積指數(shù)采用 LAI-2000植物冠層分析儀監(jiān)測(cè)，植被覆蓋度采用魚眼相機(jī)進(jìn)行觀測(cè)計(jì)算。

2.2 監(jiān)測(cè)條件

由于光照強(qiáng)度、氣溫、污染因子、季節(jié)因素均對(duì)空氣負(fù)離子濃度產(chǎn)生影響，因此，為避免這些因素干擾，更好對(duì)比生態(tài)用地的健康效益，選擇空氣質(zhì)量較好、植被茂盛的夏季（2012年7—9月），固定時(shí)間（上午9:00—11:00）對(duì)24個(gè)生態(tài)用地的65個(gè)樣區(qū)進(jìn)行監(jiān)測(cè)，同步監(jiān)測(cè)空氣正離子、負(fù)離子、溫度、濕度、葉面積指數(shù)、植被覆蓋度等因子。在監(jiān)測(cè)時(shí)，空氣離子測(cè)試儀放置在空氣流通、且距離下墊面1.2 m的平穩(wěn)平面上，位于人員活動(dòng)較少地區(qū)，監(jiān)測(cè)人員與儀器距離大于 2 m，避免人員走動(dòng)對(duì)儀器數(shù)據(jù)的干擾；儀器采樣桶垂直于風(fēng)向，以免陣風(fēng)或強(qiáng)風(fēng)的直接干擾，造成監(jiān)測(cè)值不穩(wěn)定。

2.3 數(shù)據(jù)處理

對(duì)監(jiān)測(cè)的空氣正、負(fù)離子數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，剔除初始不穩(wěn)定值和外界人為、天氣因素影響出現(xiàn)的跳點(diǎn)值，采用數(shù)學(xué)平均法計(jì)算正、負(fù)離子5 min均值。利用SPSS19.0軟件，采用單因子分析和多因子分析相結(jié)合的方法，對(duì)空氣負(fù)離子與其他因子進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)和分析。

3 結(jié)果與討論

3.1 生態(tài)用地健康效益的主成分識(shí)別

對(duì)于生態(tài)用地，常規(guī)生態(tài)健康效益評(píng)價(jià)的指標(biāo)主要有植被覆蓋度、葉面積指數(shù)、優(yōu)勢(shì)物種數(shù)、水景等；而空氣負(fù)離子濃度與人體健康密切相關(guān)，且與植被類型、氣象因子、污染因有關(guān)，如果綜合考慮這些因子，將能夠更好表征生態(tài)用地的健康效益。另外，空氣負(fù)離子還與濕度呈正相關(guān)，如王繼梅等（2004）發(fā)現(xiàn)空氣負(fù)離子濃度上升幅度隨濕度增加而逐漸增大，在實(shí)際監(jiān)測(cè)過程中，發(fā)現(xiàn)前期降雨事件也對(duì)空氣負(fù)離子濃度具有很好的相關(guān)性，降雨過后，大氣中污染物質(zhì)減少，空氣較為清潔。因此，本文引入空氣負(fù)離子，結(jié)合濕度、前期降雨事件，綜合考慮植被覆蓋度、葉面積指數(shù)、優(yōu)勢(shì)物種數(shù)、水景情況，對(duì)上海市生態(tài)用地健康效益有利的因子進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。

主成分分析法是把一組相關(guān)變量通過線性變換轉(zhuǎn)換成另一組不相關(guān)的變量，這些新變量按照方差依次遞減的順序排列。該方法可對(duì)高維變量系統(tǒng)進(jìn)行最佳綜合與簡化，客觀確定各個(gè)指標(biāo)的權(quán)數(shù)。它的突出特點(diǎn)是可以揭示影響生態(tài)用地健康效益的各因素之間的內(nèi)在聯(lián)系，對(duì)于影響因素復(fù)雜或監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)不足的地區(qū)可進(jìn)行生態(tài)效益評(píng)價(jià)，彌補(bǔ)現(xiàn)有方法的不足。利用 SPSS軟件對(duì)上海市24個(gè)生態(tài)用地空氣負(fù)離子及各因子進(jìn)行主成分分析，分析各因子對(duì)生態(tài)用地健康效益影響的權(quán)重，確定主要影響因子。

由于衡量生態(tài)用地健康效益的指標(biāo)需要量化，對(duì)一些難以量化且意義重要的指標(biāo)，如周邊水域類型、前期降雨事件等指標(biāo)，通過賦值的方法，根據(jù)監(jiān)測(cè)地點(diǎn)的實(shí)際情況使其定量化，便于數(shù)據(jù)處理，見表2、表3。

表1 上海市24個(gè)生態(tài)用地情況Table 1 The 24 ecological lands in Shanghai

由于各影響因素的量綱不同，各變量的作用難以直接比較，在計(jì)算時(shí)對(duì)空氣負(fù)離子、葉面積指數(shù)、植被覆蓋度、濕度、周邊水域類型、前期降雨事件等因子的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。標(biāo)準(zhǔn)化后因子之間的相關(guān)性如表4。從表4可以看出，葉面積指數(shù)與植被覆蓋度具有顯著的相關(guān)性，達(dá)到0.677，前期降雨事件與濕度相關(guān)性達(dá)到0.550，在0.01水平（雙側(cè)）上顯著相關(guān)，這在一定程度上反映了它們之間的同源性。空氣負(fù)離子濃度與濕度、水景情況的相關(guān)性也分別達(dá)到0.413、0.313，分別在0.01水平（雙側(cè)）、0.05水平（雙側(cè)）上顯著相關(guān)，進(jìn)一步說明濕度、水景情況對(duì)空氣負(fù)離子濃度變化存在一定的影響。植被覆蓋度與優(yōu)勢(shì)物種數(shù)相關(guān)性達(dá)到0.342，在0.01水平（雙側(cè)）上顯著相關(guān)。

表2 生態(tài)用地周邊水域的等級(jí)賦值Table 2 Waterscape assignment of various ecological lands

表3 前期降雨事件賦值Table 3 Rainfall event assignment before monitoring

通過計(jì)算各影響因素的變量方差和協(xié)方差矩陣特征值，識(shí)別生態(tài)用地健康效益各影響因素的主成分，將多個(gè)變量通過降維轉(zhuǎn)化為少數(shù)幾個(gè)綜合變量，以達(dá)到利用較少的指標(biāo)代表盡量多信息的目的。各生態(tài)用地健康效益影響因子的總方差分解表見表5。從表5可以看出，第一、二、三主成分特征值累積占總方差比例達(dá)到85.01%，說明前3個(gè)主成分已經(jīng)對(duì)7個(gè)監(jiān)測(cè)指標(biāo)所涵蓋的大部分影響因子信息進(jìn)行了概括, 其中第一主成分比例為 36.485%，攜帶信息量最大。其余成分對(duì)總方差的貢獻(xiàn)很小，故取前3個(gè)因子作為主成分，代表生態(tài)用地健康效益的主要指標(biāo)。

2.2 生態(tài)用地健康效益的主成分載荷分析

主成分載荷分析是識(shí)別主要影響因素的關(guān)鍵步驟，載荷大的可認(rèn)為是主要影響因素。各影響變量對(duì)應(yīng)的3個(gè)主成分的荷載值見表6。載荷值具有重要意義，它是變量與主成分之間相互作用的相關(guān)系數(shù)。因此，利用載荷值的大小可以得出主成分載荷表達(dá)式，第一、二、三主成分的載荷表達(dá)式見（1）～（3）。式中：n-為空氣負(fù)離子；LAI為葉面積指數(shù)；VC為植被覆蓋度；RH為濕度；Num.spe為優(yōu)勢(shì)物種數(shù)；W為水景情況，R為前期降雨事件。

表4 24個(gè)生態(tài)用地健康效益影響因素的相關(guān)矩陣Table 4 Correlation matrix for impact factors of health benefits of 24 ecological lands

表5 24個(gè)生態(tài)用地健康效益的方差分解表Table 5 Variance decomposition of health benefits of 24 ecological lands

表6 3個(gè)主成分的荷載矩陣Table 6 the component matrix

從以上分析可以看出，第一主成分以濕度、植被覆蓋度、前期降雨事件、空氣負(fù)離子為主的影響因子貢獻(xiàn)最大，系數(shù)分別為 0.703、0.689、0.655、0.582；第二主成分中以植被覆蓋度、葉面積指數(shù)為主的影響因子貢獻(xiàn)最大，系數(shù)分別為0.664、-0.531；第三主成分中以優(yōu)勢(shì)物種數(shù)、水景情況、空氣負(fù)離子濃度貢獻(xiàn)較大，系數(shù)分別為0.624、0.631、0.454。

2.3 生態(tài)用地的健康效益評(píng)價(jià)

利用不同生態(tài)用地影響因素的主成分得分對(duì)24個(gè)生態(tài)用地健康效益狀況進(jìn)行排序，得分最多的監(jiān)測(cè)點(diǎn)位包含最多的有利信息，得分較低的監(jiān)測(cè)點(diǎn)位則含有較少信息，以表征不同生態(tài)用地健康效益的高低（史永亮等，2008）。主成分載荷與相對(duì)應(yīng)特征根的比值即各主成分得分系數(shù)，見表7。根據(jù)得分系數(shù)可以計(jì)算每個(gè)生態(tài)用地的生態(tài)健康效益得分?jǐn)?shù)，具體表達(dá)式為：

表7 3個(gè)主成分的得分系數(shù)矩陣Table 7 The component score coefficient matrix

不同生態(tài)用地監(jiān)測(cè)點(diǎn)空氣負(fù)離子、葉面積指數(shù)、植被覆蓋度、濕度、周邊水景狀況、優(yōu)勢(shì)物種數(shù)、前期降雨事件7個(gè)因素與相應(yīng)主成分得分表征關(guān)系式相加，得到生態(tài)用地健康效益的主成分得分，見表 8。主成分得分可綜合反映各影響因素對(duì)當(dāng)?shù)厣鷳B(tài)健康效益的綜合作用，得分越高，則表示生態(tài)用地在7個(gè)因素的綜合作用下生態(tài)健康效益越高。從24個(gè)生態(tài)用地健康效益總得分排序中可以看出，海灣森林公園綜合得分最高，為1035.54，生態(tài)健康效益最高；其次是金山島自然保護(hù)區(qū)、佘山森林公園，綜合得分分別為856.87和820.98；上海植物園的綜合得分最低，為222.28，與其他23個(gè)生態(tài)用地相比，生態(tài)健康效益最低。這主要是因?yàn)楹成止珗@臨近東海，空氣流通較好；金山島四面臨海，具有獨(dú)特的地理位置，植被覆蓋度較高且沒有人員居住，空氣健康清新；佘山森林公園具有海拔優(yōu)勢(shì)且植被種類繁多、密集，周邊環(huán)境較好。上海植物園臨近交通要道和工業(yè)區(qū)，監(jiān)測(cè)時(shí)園內(nèi)部分設(shè)施正值施工，灰塵較多，空氣負(fù)離子較低，造成該區(qū)域生態(tài)健康效益得分最低。

表8 24個(gè)生態(tài)用地健康效益的主成分得分排序Table 8 Principal component score for health benefits of 24 ecological lands

2.4 多因素與空氣負(fù)離子濃度的多元回歸分析

空氣負(fù)離子濃度不僅受溫度、濕度等氣象因子的影響；還與生態(tài)用地特征有關(guān)，如優(yōu)勢(shì)物種數(shù)、植被覆蓋度、葉面積指數(shù)等；此外，還與周邊水域類型、區(qū)域位置、人為活動(dòng)、前期降雨事件相關(guān)。為分析主要影響因子與空氣負(fù)離子的關(guān)聯(lián)性，利用SPSS軟件對(duì)上海市24個(gè)生態(tài)用地構(gòu)建空氣負(fù)離子與主要影響因子的多元回歸方程（倪紹祥和王玲霞，1994；劉先勇等，2002；謝宇，2010），定量描述各影響因素對(duì)空氣負(fù)離子濃度變化的影響。

為定量計(jì)算生態(tài)用地所處地理位置、人為活動(dòng)對(duì)空氣負(fù)離子濃度的影響程度，用賦值法對(duì)其進(jìn)行處理。根據(jù)王洪俊研究成果，城區(qū)與郊區(qū)同種功能區(qū)負(fù)離子存在一定的差異（王洪俊等，2004），這與城市建設(shè)密度、人口活動(dòng)程度不同有關(guān)，監(jiān)測(cè)點(diǎn)位地理位置在大尺度上對(duì)空氣負(fù)離子存在一定的影響，因此，地理位置賦值根據(jù)上海道路主干道環(huán)線劃分，賦為6個(gè)等級(jí)，見表9。根據(jù)金梅研究結(jié)果，人流量與空氣負(fù)離子濃度呈顯著的負(fù)相關(guān)，人流量越大，空氣污染越嚴(yán)重，空氣負(fù)離子濃度也就越低（金梅，2005）。因此，根據(jù)監(jiān)測(cè)點(diǎn)位人流量對(duì)生態(tài)用地的人為活動(dòng)進(jìn)行賦值，見表10。

表9 24個(gè)生態(tài)用地地理位置賦值Table 9 Location assignment of various ecological lands

表10 24個(gè)生態(tài)用地人為活動(dòng)量賦值Table 10 Human activity assignment of various ecological lands

空氣負(fù)離子與10個(gè)影響因子的線性關(guān)系分析結(jié)果見表11、表12。根據(jù)表11回歸分析結(jié)果，得出線性回歸方程為：

表11 多元回歸分析系數(shù)Table 11 The results of multiple regression analyses

表12 多元回歸方程均方差Table 12 variances of multiple regression analyses

該方程復(fù)相關(guān)系數(shù)為0.916，復(fù)相關(guān)系數(shù)的平方即多重判定系數(shù)為0.839，修正多重判定系數(shù)為0.816，說明各因子與空氣負(fù)離子之間的關(guān)系信息為81.6%，該方程可以表征24個(gè)生態(tài)用地各影響因素對(duì)空氣負(fù)離子濃度作用關(guān)系81.6%的信息。從表12可知，回歸方程檢驗(yàn)水平sig值為0.001，說明該回歸方程高度顯著，可作為上海地區(qū)生態(tài)用地夏季空氣負(fù)離子濃度初步預(yù)測(cè)的依據(jù)。

4 結(jié)論與建議

4.1 結(jié)論

1）空氣負(fù)離子濃度與濕度、周邊水景情況存在顯著相關(guān)關(guān)系，分別為 0.413、0.313，說明濕度、水景情況對(duì)空氣負(fù)離子濃度變化存在一定的影響。

2）通過主成分識(shí)別，得出第一、二、三主成分特征值累計(jì)占總方差比例85.01%，涵蓋大部分影響因子信息，可代表生態(tài)用地健康效益的主要指標(biāo)。利用主成分載荷分析對(duì)影響生態(tài)用地健康效益的7個(gè)因子進(jìn)行綜合與簡化，確定各個(gè)指標(biāo)的權(quán)數(shù)，結(jié)果顯示7種因子中以植被覆蓋度在第一、二主成分中貢獻(xiàn)較大，在第一主成分中貢獻(xiàn)僅略次于濕度，在第二主成分中貢獻(xiàn)最大，系數(shù)分別為0.689、0.664。

3）根據(jù)不同生態(tài)用地影響因素的主成分得分，對(duì)24個(gè)生態(tài)用地健康效益狀況進(jìn)行排序，其中健康效益得分最高的是海灣森林公園，為1035.54；其次是金山島自然保護(hù)區(qū)、佘山森林公園，綜合得分為856.87和820.98；最低的為上海植物園，綜合得分222.28。

4）利用SPSS軟件對(duì)空氣負(fù)離子濃度與10個(gè)影響因子進(jìn)行多元回歸分析，其中81.6%的信息能夠滿足多元線性回歸方程回歸方程檢驗(yàn)水平Sig值為0.001，回歸關(guān)系達(dá)極顯著水平（P<0.01），可作為上海地區(qū)生態(tài)用地夏季空氣負(fù)離子濃度的初步預(yù)測(cè)依據(jù)。

4.2 建議

1）空氣負(fù)離子濃度受多種因素的影響，除了溫度、濕度、太陽輻射等氣象因素，植被覆蓋率、葉面積指數(shù)等植被因素，還受PM2.5、PM10、NO3、SO4等污染因子的影響。本次監(jiān)測(cè)選擇夏季晴朗天氣，主要是因?yàn)橄募臼芘_(tái)風(fēng)和暴雨的影響，污染天氣相對(duì)較少，空氣負(fù)離子受污染因子影響較小。因此，在空氣環(huán)境質(zhì)量較差條件下，如開展空氣負(fù)離子研究，還應(yīng)考慮空氣污染因子對(duì)負(fù)離子的影響。

2）在國內(nèi)空氣負(fù)離子研究過程中，由于不同監(jiān)測(cè)儀器監(jiān)測(cè)值不同，對(duì)于不同儀器在不同地區(qū)的監(jiān)測(cè)值，難以進(jìn)行簡單絕對(duì)值對(duì)比，本文主要探討負(fù)離子與各影響因素的關(guān)聯(lián)性，弱化負(fù)離子絕對(duì)值。為更好的對(duì)負(fù)離子進(jìn)行評(píng)價(jià)，建議權(quán)威部門對(duì)儀器進(jìn)行統(tǒng)一標(biāo)定，建立儀器操作規(guī)范，以有效評(píng)價(jià)不同地區(qū)的環(huán)境空氣清潔度。

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