不同污染程度下毛白楊葉表面PM2.5顆粒的數(shù)量及性質(zhì)和葉片氣孔形態(tài)的比較研究

石 婕，劉慶倩，安海龍，曹學慧，劉 超，尹偉倫，郭惠紅，夏新莉

北京林業(yè)大學生物科學與技術(shù)學院， 北京 100083

不同污染程度下毛白楊葉表面PM2.5顆粒的數(shù)量及性質(zhì)和葉片氣孔形態(tài)的比較研究

石 婕，劉慶倩，安海龍，曹學慧，劉 超，尹偉倫，郭惠紅，夏新莉*

北京林業(yè)大學生物科學與技術(shù)學院， 北京 100083

選擇了北京市環(huán)境PM2.5濃度不同的兩個采樣點的毛白楊(PopulustomentosaCarr.)作為研究對象，利用環(huán)境掃描電鏡及X-射線能譜儀對楊樹葉片表面滯留的PM2.5顆粒進行了觀察、統(tǒng)計和成分分析，并研究了葉片氣孔對環(huán)境顆粒物污染的適應性變化。結(jié)果表明：夏秋兩季西直門葉片樣品上下表面的PM2.5數(shù)量均多于森林公園樣品，這說明環(huán)境PM2.5濃度是影響葉片表面滯留顆粒物數(shù)量的主要原因；其中葉片上表面是滯留PM2.5顆粒的主要區(qū)域。森林公園樣品中PM2.5顆粒性質(zhì)比較單一，硅鋁酸鹽顆粒和石英顆粒占很大比例，二者的主要來源均為天然源，如土壤揚塵、礦物顆粒等；而西直門采樣點葉片樣品滯留的PM2.5顆粒的元素組成更為復雜，其中50%以上的硅鋁酸鹽顆粒檢測出了明顯的銅、鉀、氯、鈉等元素的譜峰，其來源主要是工業(yè)排放；西直門樣品PM2.5的含硫量高于森林公園樣品，且夏季明顯高于秋季。研究還發(fā)現(xiàn)有少數(shù)PM2.5顆粒進入了毛白楊葉片的氣孔，而且不同污染程度下氣孔的形態(tài)特征存在差異。與森林公園毛白楊葉片的氣孔相比，西直門處的毛白楊葉片氣孔的長度、寬度、面積和氣孔密度均較小，說明較高的PM2.5污染程度對毛白楊葉片的形態(tài)發(fā)育有一定影響。研究結(jié)果可以為揭示植物葉片阻滯、吸收大氣顆粒污染物的機制、合理選擇和優(yōu)化城市綠化樹種從而改善空氣質(zhì)量提供一定的科學理論依據(jù)。

毛白楊；葉片；PM2.5；氣孔；環(huán)境掃描電鏡； X-射線能譜分析

隨著我國城市霧霾天氣頻頻爆發(fā)，造成霧霾的PM2.5已成為公眾日益關(guān)注的熱點。PM2.5是指懸浮在大氣中直徑小于及等于2.5 μm的細顆粒物。它是表征城市大氣復合型污染的首要污染物，是近年來顆粒物污染研究的重點。植物因其葉片能夠阻滯、吸收大氣顆粒物而在改善空氣質(zhì)量方面起著主導作用。近年來，雖有一些研究通過收集葉面粉塵干樣分析了不同植物種類之間的滯塵能力的差異[1- 3]，如邱媛等比較了廣東省惠州市不同功能區(qū)4種主要綠化喬木的滯塵能力。但目前對不同污染程度下植物葉片滯留PM2.5顆粒的數(shù)量及性質(zhì)差異的比較研究，以及氣孔形態(tài)特征的比較研究還未見報道。掃描電鏡-X射線能譜分析(scan electron microscope and X-ray energy dispersive spectrometer， SEM-EDS)是研究顆粒物形態(tài)特征、化學組成及含量的主要方法[4]，但該方法對樣品的前處理過程及在高真空狀態(tài)下的觀察會對植物葉片樣品產(chǎn)生較大的損傷。利用環(huán)境掃描電鏡與X射線能譜儀結(jié)合(environmental scan electron microscope and X-ray energy dispersive spectrometer， ESEM-EDS)，在低真空下直接對植物葉片和葉表面滯留的顆粒物進行顯微觀察和能譜分析，可以較好地反應自然狀態(tài)下植物葉表面結(jié)構(gòu)和顆粒物形貌與成分[5]。毛白楊(PopulustomentosaCarr.)是北京市主要園林綠化植物之一，是常見的行道樹種，在城區(qū)廣為種植，對大氣顆粒物有較高的阻滯能力[6]。因此，本文以滯塵能力較強的毛白楊為試材，利用ESEM-EDS分析技術(shù)，比較研究北京市PM2.5污染程度不同的兩個實驗點的毛白楊葉片表面滯留的PM2.5的數(shù)量及性質(zhì)和葉片氣孔的形態(tài)特征，旨在探尋最直觀、有效的葉表面PM2.5觀察及分析方法，探討葉表面PM2.5的數(shù)量及性質(zhì)與大氣污染之間的關(guān)系，及其對葉片氣孔發(fā)育的影響，以期為揭示植物葉片阻滯、吸收大氣顆粒污染物的機制、合理選擇和優(yōu)化城市綠化樹種從而改善空氣質(zhì)量提供一定的科學理論依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 采樣

采樣地點分別位于北京市朝陽區(qū)奧林匹克森林公園內(nèi)和西城區(qū)西直門北大街。森林公園采樣點附近道路均為人行道，無機動車輛行駛。而西直門北大街毗鄰

表1 兩采樣點環(huán)境PM2.5濃度/(μg/m2)Table 1 Concentration of atmospheric PM2.5 in two plots

西直門交通樞紐，是北京市5個交通污染控制點之一，該采樣點附近道路機動車流量較大。在2013年1月、3月、6月和9月對兩采樣點PM2.5濃度的實時監(jiān)控中，西直門采樣點環(huán)境空氣PM2.5濃度平均約為森林公園采樣點的1.5倍(表1)。

采樣對象為毛白楊葉片。在兩采樣點所選擇的毛白楊均為行道樹，生長于主要道路路邊，行道樹間距為5 m左右。兩地所選擇的毛白楊生長狀況良好，樹齡相仿。森林公園處毛白楊平均胸徑40.81 cm，平均樹高12.3 m；西直門處毛白楊平均胸徑41.20 cm，平均樹高12.7 m。

采樣分別于2013年6月和9月進行，為避免雨水對葉表面沉積顆粒物的沖洗所造成的差異，采樣時間統(tǒng)一為降雨后1周。在晴朗無風的天氣，選擇樹冠中下部迎風面的成熟葉片均勻采樣。采樣高度平均約為5.5 m。

1.2 樣品處理與分析

葉片樣品放入信封中自然干燥2—3 d后，兩地各選擇3個大小接近的健康葉片作為重復，在樣品的相同位置(葉片中部中脈兩側(cè))取5 mm×5 mm的小塊，分為上下表面分別制樣。在清華大學電子顯微鏡實驗室利用QUANTA 200 FEG型場發(fā)射環(huán)境掃描電鏡(FEI，美國)和X-射線能譜儀(ESEM-EDS)對樣品進行觀察和分析。在相同的放大倍數(shù)下，每個視野內(nèi)隨機選擇3個PM2.5顆粒，對其進行能譜分析。將獲得的能譜圖和元素含量與典型顆粒物能譜圖進行比對[7- 9]，結(jié)合環(huán)境掃描電鏡圖像，判斷顆粒物性質(zhì)。葉片氣孔各項指標的測量和計算方法參照Di Baccio等的方法[10]。

在5000倍下對圖像中的PM2.5顆粒進行計數(shù)。顆粒物數(shù)量、元素含量和氣孔形態(tài)指標數(shù)據(jù)的統(tǒng)計采用Excel 2007軟件進行處理。

2 結(jié)果與分析

2.1 觀察方法的優(yōu)化

通過環(huán)境掃描電鏡的二次電子成像可以獲得葉表面結(jié)構(gòu)及PM2.5的清晰形貌圖片(圖1)。在環(huán)境掃描電鏡觀察時加入了背散射分析，這種方法特別適用于輕基體如葉片表面的重雜質(zhì)元素分析。它可以使樣品平均原子序數(shù)大的部位產(chǎn)生較強的背散射電子信號，在圖像上形成較亮的區(qū)域，而平均原子序數(shù)較低的部位則形成較暗的區(qū)域[11]。使顆粒物，尤其是含有原子序數(shù)較大的重金屬元素的顆粒物與葉表面結(jié)構(gòu)形成高襯度的反差像(圖1)。這非常有利于對PM2.5顆粒的形態(tài)觀察、計數(shù)及成分分析。因此，在本次實驗中，樣品均采用了二次電子形貌圖和背散射分析圖相結(jié)合的方法，對單顆粒進行識別與分析。

圖1 環(huán)境掃描電鏡圖像與背散射圖像的比較(圖示為毛白楊葉片下表面(×3000))Fig.1 Comparison of ESEM picture and back scattering picture.of theabaxial surface of P.tomentosa leaf (×3000)Bar=10μm

2.2 夏秋兩季兩采樣點毛白楊葉片阻滯PM2.5的研究

2.2.1 PM2.5顆粒物觀察及數(shù)量對比分析

從圖片中可以觀察到有PM2.5顆粒直接進入了處于張開狀態(tài)的氣孔(圖2中箭頭所示)，說明植物葉表攔截的PM2.5顆粒物有部分可以進入氣孔。葉片表面結(jié)構(gòu)影響著植物葉片對大氣顆粒物的阻滯與吸收，通過葉表溝狀組織、氣孔等結(jié)構(gòu)滯塵的葉片其滯塵能力強于表面光滑的葉片[12]。毛白楊葉片下表面的氣孔周圍，尤其是副衛(wèi)細胞上面角質(zhì)層的皺折處是顆粒物最為密集的區(qū)域(圖2)。

直接觀察和統(tǒng)計結(jié)果均表明(圖2和表2)，夏秋兩季西直門葉片上下表面的PM2.5數(shù)量均多于森林公園樣品，說明環(huán)境PM2.5濃度是影響葉片表面滯留顆粒物數(shù)量的主要原因。夏秋兩季兩采樣點葉片上表面PM2.5數(shù)量均明顯高于下表面，表明葉片上表面是滯留PM2.5顆粒的主要區(qū)域。秋季樣品的PM2.5數(shù)量高于夏季，這可能是因為秋季顆粒物沉積時間較長，并與北京夏季多雨的氣象特點有關(guān)。

圖2 兩采樣點毛白楊葉片表面環(huán)境掃描電鏡圖(×5000)Fig.2 Scanning electron micrographs of micro-configurations of leaf epidermis of P. tomentosa in two plots at ×5,000 magnification圖中箭頭示進入氣孔的PM2.5顆粒；Bar=5μm

表2 兩采樣點毛白楊葉片表面PM2.5數(shù)量比較Table 2 Number of PM2.5 on the surfaces of P. tomentosa leaves in two plots

2.2.2 PM2.5顆粒成分的能譜分析

通過掃描電鏡-能譜系統(tǒng)可以得到顆粒物的形貌、大小和成分，從而進行單顆粒的識別與來源解析。將西直門樣品上的PM2.5顆粒物形貌圖及其元素譜峰、含量與已知典型顆粒物的形貌和能譜圖相比對，鑒定了所測3個PM2.5顆粒分別為氧化鐵顆粒、硅鋁酸鹽顆粒和硫酸鈣顆粒(圖3)。

圖3 ×5000倍下葉表面背散射圖像及3個PM2.5顆粒的能譜圖與元素含量Fig.3 Back scattering micrographs of P. tomentosa leaf and energy spectrum analysis of 3 particles示例為來自西直門采樣點的樣品, Bar=5μm

通過以上方法，對夏秋兩季兩采樣點的毛白楊葉片所滯留的PM2.5顆粒性質(zhì)進行了鑒定及統(tǒng)計分析(表3)。結(jié)果顯示，森林公園樣品中PM2.5顆粒性質(zhì)比較單一，硅鋁酸鹽顆粒和石英顆粒占很大比例，二者的主要來源均為天然源，如土壤揚塵、礦物顆粒等。而西直門樣品PM2.5顆粒物的性質(zhì)更為復雜，其中高錳顆粒和硫酸鈣顆粒僅出現(xiàn)于西直門樣品上。盡管土壤揚塵也是Mn元素的主要來源，但細顆粒物中Mn的富集仍然被認為主要來自于燃煤、金屬冶煉和汽油抗爆劑甲基環(huán)戊二烯三羰基錳等[13]。硫酸鈣顆粒則被認為來自于大氣反應生成的二次粒子。大氣中的SO2氣體通過均相或多相反應氧化成硫酸鹽，ESEM-EDS檢出的硫酸鈣顆粒很可能是水泥和建材工業(yè)排放的一次顆粒物與SO2氣體或酸性氣溶膠顆粒反應而產(chǎn)生的[14]。葉片上表面和下表面的顆粒物性質(zhì)則并無明顯差異。

在污染程度不同的兩地，性質(zhì)相同的PM2.5顆粒在元素組成及含量上存在一定差異，如圖4所示，同樣是以硅鋁元素為主的PM2.5顆粒中，來自西直門的樣品顆粒同時還含有多種其他元素。在本次實驗所檢測的西直門樣品，50%以上的硅鋁酸鹽顆粒檢測出了明顯的銅、鉀、氯等元素的譜峰。銅元素主要來源于燃煤、燃油和金屬冶煉，而鉀元素是生物質(zhì)燃燒污染的指示元素，氯元素與汽車尾氣和有機污染物相關(guān)[15- 16]。這些元素表明，樣品中這些顆粒可能是來自天然源的礦質(zhì)顆粒與來自燃煤飛灰、有機質(zhì)燃燒等人為源物質(zhì)的混合顆粒[17]。

表3 毛白楊葉片表面PM2.5顆粒物的性質(zhì)Table 3 Properties of PM2.5 on the surfaces of P. tomentosa leaves

圖4 兩采樣點的硅鋁酸鹽顆粒元素組分及含量對比Fig.4 Comparison of the element and composition of aluminosilicate particles in two plots

表4 含硫顆粒在PM2.5顆粒中所占百分比Table 4 The percentages of sulfur containing particles in PM 2.5

硫元素為大氣顆粒物污染最主要的污染元素之一，來自于燃燒排放和二次反應的含硫化合物對酸沉降和硫酸鹽氣溶膠的形成有重要貢獻，其濃度和時空分布直接影響著酸雨和光化學煙霧等污染的形成。研究中，PM2.5顆粒含硫量夏季高于秋季；西直門樣品含硫量高于森林公園樣品(表4)。這是因為北京市夏季多雨，空氣溫度和濕度較高，在一定的SO2濃度下，大氣濕度越大，顆粒物表面硫化現(xiàn)象越明顯[18]。因此，造成這種顆粒物硫含量季節(jié)差異的主要是環(huán)境因素。而兩采樣點之間的差異則來自于西直門交通樞紐的人為排放。

2.3 夏秋兩季兩采樣點毛白楊葉片氣孔形態(tài)觀察

氣孔是植物與環(huán)境相聯(lián)系的門戶，能夠通過保衛(wèi)細胞對環(huán)境污染做出響應，其生長發(fā)育也受到環(huán)境因素的影響，氣孔的長度、寬度、密度以及角質(zhì)層的厚度均可以因環(huán)境污染程度不同而發(fā)生變化[19]。研究中，兩地毛白楊葉片氣孔形態(tài)類別一致，其副衛(wèi)細胞的角質(zhì)層均呈輻射細皺折狀[20]，但是西直門樣品氣孔周圍的角質(zhì)層皺折相對更粗且形狀不規(guī)則(圖5)。氣孔各項指標的對比顯示，夏秋兩季西直門樣品的氣孔密度、氣孔長度、寬度和面積均小于森林公園樣品(表5)。這些差異表明，西直門采樣點處的毛白楊長期經(jīng)受更嚴重的顆粒物污染，這對其葉片氣孔的生長發(fā)育產(chǎn)生了一定影響。

圖5 毛白楊葉片下表面環(huán)境掃描電鏡圖(×3000)Fig 5 Scanning electron micrographs of micro-configurations of the adaxial surface of leaf epidermis of P. tomentosa at ×3000 magnification(Bar=10μm)

表5 毛白楊葉片下表面氣孔數(shù)量及形態(tài)指標比較Table 5 Comparison of Stomatal Features of the adaxial surface of leaf epidermis of P. tomentosa.

3 討論

SEM-EDS在大氣顆粒物的識別分析中占有重要地位，國內(nèi)外研究者已成功地將其應用于顆粒物的質(zhì)量濃度、微觀形貌、粒徑與成分分析[21- 22]。但在研究中發(fā)現(xiàn)，SEM-EDS的樣品前處理過程涉及固定、清洗等操作，且SEM的樣品室只能在高真空度下進行觀察，這對葉片樣品表面的顆粒物損傷非常嚴重。而采用環(huán)境掃描電鏡能夠在低真空下觀察含有適量水分的新鮮生物[23]，將環(huán)境掃描電鏡與能譜分析結(jié)合，可以在完全不破壞葉片樣品原始狀態(tài)的條件下獲得葉表面及顆粒物形貌的清晰圖像，并對顆粒物的元素組成和含量進行分析。在實驗過程中，進一步加入了背散射分析，使含有Fe、Mn等金屬元素的顆粒其位置與分布更清晰地顯示于圖像上，便于快速準確地對顆粒物元素成分進行定量分析。通過將環(huán)境掃描電鏡形成的二次電子圖像與背散射圖像相結(jié)合進行分析，能夠獲得完整的植物葉片表面結(jié)構(gòu)和葉面顆粒物的形貌、成分信息，這對本文的研究起到了關(guān)鍵的作用。

在環(huán)境PM2.5濃度較高的西直門采樣點，葉片樣品表面PM2.5數(shù)量明顯高于森林公園樣品。PM2.5顆粒的性質(zhì)和元素成分也反映出，相較于遠離城市中心區(qū)的森林公園采樣點，處于城市交通樞紐的西直門采樣點處PM2.5更多地來自于工業(yè)排放、燃油排放等人為源。這說明通過對城市植物葉表面的顆粒物進行元素分析和來源解析，能夠清晰直觀地反映出當?shù)卮髿忸w粒物污染狀況，從而為當?shù)卮髿馕廴镜姆乐翁峁┛茖W依據(jù)。

硫元素是我國城市顆粒物污染中最主要的元素之一，是二次粒子的指示元素。一般認為我國城市SO2排放秋冬季節(jié)高于夏季。但在實驗中，兩地夏季含硫顆粒的比例分別達到了93%和80%，而秋季這一比例有明顯的下降。這很可能是因為北京夏季溫度、濕度高，雷雨多的氣候特征有利于大氣中二次粒子反應的發(fā)生，從而使SO2更多地轉(zhuǎn)化為了硫酸鹽或與其他顆粒結(jié)合形成含硫顆粒所致[24]。這顯示出大氣顆粒物的組成在很大程度上受環(huán)境因素的影響。城市環(huán)境PM2.5防治宜利用綠化植物的生物指示作用，參考不同地區(qū)的環(huán)境條件特點做出應對。

本實驗結(jié)果證實了毛白楊能夠通過氣孔等葉表面結(jié)構(gòu)阻滯、吸收PM2.5顆粒，且較重程度的PM2.5污染對毛白楊葉片的形態(tài)發(fā)育產(chǎn)生了一定影響。其他研究者在對懸鈴木等樹種的實驗中同樣證實，顆粒物在葉面的遮擋作用會影響植物的光合作用，污染物被植物吸收也會影響植物的表面形態(tài)和生理參數(shù)[25]。環(huán)境大氣顆粒物濃度高會導致植物葉片光合速率減小，氣孔數(shù)減少、氣孔導度降低和角質(zhì)層損傷[26- 27]，這同樣是影響植物阻滯吸收大氣顆粒物的能力的重要因素。未來關(guān)于不同植物葉片對PM2.5的耐受能力的研究，應當作為選擇園林綠化植物的重要參考。

[1] 賀勇, 李磊, 李俊毅, 李偉星, 穆立薔. 北方30種景觀樹種凈化空氣效益分析. 東北林業(yè)大學學報, 2010, 38(5): 37- 39.

[2] 邱媛, 管東生, 宋巍巍, Peart M R. 惠州城市植被的滯塵效應. 生態(tài)學報, 2008, 28(6): 2455- 2462.

[4] 李玉武, 劉咸德, 董樹屏. 單一顆粒物掃描電鏡能譜定量分析方法的研究. 分析化學, 2006, 34(12): 1723- 1728.

[5] 何黎平. 幾種新鮮生物樣品的環(huán)境掃描電鏡觀察. 電子顯微學報, 2003, 22(6): 669- 670.

[6] 王蕾, 高尚玉, 劉連友, 哈斯. 北京市11種園林植物滯留大氣顆粒物能力研究. 應用生態(tài)學報, 2006, 17(4): 597- 601.

[7] 劉咸德, 賈紅, 齊建兵, 張冀強, 馬倩如. 青島大氣顆粒物的掃描電鏡研究和污染源識別. 環(huán)境科學研究, 1994, 7(3): 10- 17.

[8] 董樹屏, 李金香, 李琭. 應用掃描電鏡-能譜系統(tǒng)對大氣顆粒物中單顆粒的觀測和識別. 電子顯微學報, 2006, 25(B08): 328- 329.

[9] 楊儀方, 錢楓, 張慧峰, 邊森, 唐玉佳. 北京市交通干線周圍可吸入大氣顆粒物的污染特性. 中國環(huán)境科學, 2010, 30(7): 962- 966.

[10] Di Baccio D, Minnocci A, Sebastiani L. Leaf structural modifications inPopulus×euramericanasubjected to Zn excess. Biologia Plantarum, 2010, 54(3): 502- 508.

[11] Goldstein J I, Newbury D E, Joy D C, Lyman C E, Echlin P, Lifshin E, Sawyer L, Michael J R. Scanning Electron Microscopy and X-ray Microanalysis. 3rd ed. Springer, 2003.

[12] 賈彥, 吳超, 董春芳, 李常平, 廖慧敏. 7種綠化植物滯塵的微觀測定. 中南大學學報: 自然科學版, 2012, 43(11): 4548- 4553.

[13] 譚吉華, 段菁春. 中國大氣顆粒物重金屬污染、來源及控制建議. 中國科學院研究生院學報, 2013, 30(2): 145- 155.

[14] 朱先磊, 張遠航, 曾立民, 王瑋. 北京市大氣細顆粒物PM2. 5的來源研究. 環(huán)境科學研究, 2006, 18(5): 1- 5.

[15] 楊麗萍, 陳發(fā)虎. 蘭州市大氣降塵污染物來源研究. 環(huán)境科學學報, 2002, 22(4): 499- 502.

[16] 宋宇, 唐孝炎, 方晨, 張遠航, 胡敏, 曾立民. 北京市大氣細粒子的來源分析. 環(huán)境科學, 2002, 23(6): 11- 16.

[17] 任福民, 高明, 張玉磊, 于敏, 許兆義, 汝宜紅. 生物質(zhì)垃圾與煤混燒飛灰顆粒的微觀形態(tài)特征及能譜研究. 太陽能學報, 2009, 30(11): 1550- 1553.

[18] 李澤熙, 邵龍義, 樊景森, 胡穎, 侯聰. 北京市不同天氣條件下單顆粒形貌及元素組成特征. 中國環(huán)境科學, 2013, 33(9): 1546- 1552.

[19] 何培明, 孔國輝. 葉片組織結(jié)構(gòu)特征對氯氣、二氧化硫的抗性研究. 生態(tài)學報, 1986, 6(1): 21- 34.

[20] 杜鳳國. 毛白楊氣孔的初步研究. 吉林林學院學報, 1991, 7(3): 22- 26.

[21] 何國錦, 劉成東, 楊帆, 郭國林. 南昌市降塵顆粒物形貌特征和來源電子探針研究. 東華理工大學學報: 自然科學版, 2008, 31(4): 344- 348.

[22] McGee J K, Chen L C, Cohen M D, Chee G R, Prophete C M, Haykal-Coates N, Wasson S J, Conner T L, Costa D L, Gavett S H. Chemical analysis of World Trade Center fine particulate matter for use in toxicologic assessment. Environmental Health Perspectives, 2003, 111(7): 972- 980.

[23] Muscariello L, Rosso F, Marino G, Giordano A, Barbarisi M, Cafiero G, Barbarisi A. A critical overview of ESEM applications in the biological field. Journal of Cellular Physiology, 2005, 205(3): 328- 334.

[24] Song Y, Tang X Y, Xie S D, Zhang Y H, Wei Y J, Zhang M S, Zeng L M, Lu S H. Source apportionment of PM2. 5in Beijing in 2004. Journal of Hazardous Materials, 2007, 146(1- 2): 124- 130.

[25] Nanos G D, Ilias I F. Effects of inert dust on olive (OleaeuropaeaL.) leaf physiological parameters. Environmental Science and Pollution Research-International, 2007, 14(3): 212- 214.

[26] Rai A, Kulshreshtha K, Srivastava P K, Mohanty C S. Leaf surface structure alterations due to particulate pollution in some common plants. Environmentalist, 2010, 30(1): 18- 23.

[27] Pourkhabbaz A, Rastin N, Olbrich A, Langenfeld-Heyser R, Polle A. Influence of environmental pollution on leaf properties of urban plane trees,PlatanusorientalisL. Bulletin of Environment Contamination and Toxicology, 2010, 85(3): 251- 255.

A comparative study of the stomata and PM2.5particles on the leaf surface of Chinese white poplar (PopulustomentosaCarr.) in different polluted places

SHI Jie, LIU Qingqian, AN Hailong, CAO Xuehui, LIU Chao, YIN Weilun, GUO Huihong, XIA Xinli*

CollegeofBiologicalScienceandTechnology,BeijingForestryUniversity,Beijing100083,China

Observation and analysis of PM2.5particles on a leaf surface can help us explore the correlation between PM2.5particles and environmental factors and the response of stomata to particulate pollution in the air. This not only provides an important scientific reference for elucidating the mechanism of PM2.5retention and absorption by leaves, but is also helpful for reasonably selecting and optimizing urban greening tree species to reduce particulate matter pollution and improve the atmospheric environment in the city. In Beijing, National Olympic Forest Park and Xizhimen traffic hub are two representative sites for monitoring the environment. In June and September 2013, we measured the atmospheric PM2.5level of these monitoring sites using a real-time PM2.5monitoring instrument, and found that the average atmospheric PM2.5level in Xizhimen traffic hub was about 1.5 times higher than that in the National Olympic Forest Park. In this study, PM2.5particles retained on the leaf surface of Chinese white poplar (PopulustomentosaCarr.) from these two sites were identified, counted, and analyzed by using an environmental scanning electron microscope (ESEM) and an X-ray energy dispersive spectrometer (EDS). At the same time, the adaptive response of leaf stomata to the PM2.5pollution was studied. These results showed that the numbers of PM2.5particles on both the adaxial and abaxial surfaces of leaf samples at the Xizhimen traffic hub were more than those in the National Olympic Forest Park in both summer and autumn, indicating that the number of PM2.5particles adsorbed by leaves is largely affected by the atmospheric PM2.5concentration. The adaxial surface of leaves is the main area of PM2.5retention. The number of PM2.5particles on the autumn samples was more than that on the summer samples. The PM2.5particles on the leaves from the National Olympic Forest Park were mainly composed of aluminosilicate particles and quartz grains, and these particles are mainly from soil dust and mineral particles. However, the composition of PM2.5particles from the Xizhimen traffic hub samples was more complex. The spectral peaks of Cu, Na, K, Cl, and other elements were found in the energy spectra in most aluminosilicate particles. These elements are mainly from industrial emissions. The sulfur content of PM2.5from the Xizhimen traffic hub samples was higher than that from the National Olympic Forest Park samples in both summer and autumn. Moreover, the sulfur content was higher in summer than in autumn. Our results indicate that the amount and composition of particulate matter are affected by environmental factors to a great extent. It was also observed that a few PM2.5particles are present in the stomata ofP.tomentosaleaves. Also, the morphological characteristics of stomata varied at different atmospheric PM2.5levels. The length, width, area, and density of stomata of the Xizhimen traffic hub samples were smaller than those of the National Olympic Forest park samples due to more serious PM2.5pollution. Additionally, the secondary electron image and the back-scattering image were combined to better locate, observe, and analyze PM2.5particles on the leaf surface ofP.tomentosa.

PopulustomentosaCarr.; leaf; PM2.5; stomata; environmental scanning electron microscopy; X-ray energy dispersive spectrum analysis

國家林業(yè)公益性行業(yè)科研專項(201304301)

2014- 03- 19;

日期:2015- 04- 20

10.5846/stxb201403190487

*通訊作者Corresponding author.E-mail: xiaxl@bjfu.edu.cn

石婕，劉慶倩，安海龍，曹學慧，劉超，尹偉倫，郭惠紅，夏新莉.不同污染程度下毛白楊葉表面PM2.5顆粒的數(shù)量及性質(zhì)和葉片氣孔形態(tài)的比較研究.生態(tài)學報,2015,35(22):7522- 7530.

Shi J, Liu Q Q, An H L, Cao X H, Liu C, Yin W L, Guo H H, Xia X L.A comparative study of the stomata and PM2.5particles on the leaf surface of Chinese white poplar (PopulustomentosaCarr.) in different polluted places.Acta Ecologica Sinica,2015,35(22):7522- 7530.