北京城市森林不同天氣狀況下PM2.5濃度變化

陳　波，魯紹偉，李少寧

北京市農(nóng)林科學(xué)院林業(yè)果樹研究所，北京　100093

北京城市森林不同天氣狀況下PM2.5濃度變化

陳波，魯紹偉，李少寧*

北京市農(nóng)林科學(xué)院林業(yè)果樹研究所，北京100093

摘要:基于北京市環(huán)境保護監(jiān)測中心植物園空曠地和市區(qū)非植被區(qū)的PM2.5實時監(jiān)測數(shù)據(jù)，結(jié)合植物園林內(nèi)PM2.5監(jiān)測站數(shù)據(jù)，分析了2013年3月—2014年2月不同天氣狀況下的PM2.5質(zhì)量濃度變化。結(jié)果表明：①降雨天氣和大風(fēng)天氣下PM2.5質(zhì)量濃度變化無滯后性，雨前和雨中變動較大，雨后變化較小，雨后1天PM2.5質(zhì)量濃度降低到最低值((14.88±7.34)μg/m3，下降了(89.36±4.78)%)，雪后第2天達到最低值((13.76±6.73)μg/m3，下降了(88.53±5.59)%)；②大風(fēng)天氣下PM2.5質(zhì)量濃度波動較小，在東北風(fēng)和西南風(fēng)影響下PM2.5質(zhì)量濃度值較高(80.61μg/m3)，在東南風(fēng)影響下PM2.5濃度值較低(54.22μg/m3)；③高溫高濕天氣下PM2.5質(zhì)量濃度市區(qū)非植被區(qū)滯后1—2h到達峰值，植物園林內(nèi)監(jiān)測站和植物園空曠地高峰無滯后性，植物園林內(nèi)監(jiān)測站變動劇烈、消減作用強，市區(qū)非植被區(qū)和植物園空曠地較為平緩；④不同天氣下PM2.5質(zhì)量濃度均表現(xiàn)為市區(qū)非植被區(qū)>植物園林內(nèi)>植物園空曠地；⑤城市森林具有強大的凈化大氣污染物和吸滯PM2.5等顆粒物的功能，森林環(huán)境的空氣質(zhì)量優(yōu)于非植被區(qū)，森林空曠地的空氣質(zhì)量優(yōu)于森林內(nèi)部。

關(guān)鍵詞：不同天氣；城市森林；PM2.5；動態(tài)變化；北京

大氣可吸入顆粒物由于其對全球氣候變化、大氣能見度以及人體健康的影響已經(jīng)引起科學(xué)界的廣泛重視[1- 3]。北京隨著經(jīng)濟的高速發(fā)展，城市規(guī)模的不斷擴大，人口及機動車輛急劇增多，空氣中粉塵煙霧有害氣體日趨增多，空氣中的細顆粒物(PM2.5)已逐漸成為首要空氣污染物[4- 5]。2012年1月12日23時，北京城區(qū)PM2.5值史無前例一度達到993μg/m3， 2013年1月，北京連續(xù)發(fā)生4次強霾污染，霧霾天達到29d，2014年2月優(yōu)良天氣僅有6d，北京市大氣環(huán)境污染已達相當(dāng)嚴重的程度[6]。近年來，圍繞北京市環(huán)境空氣中可吸入顆粒物的污染測試和研究越來越多，于淑秋[7]等人研究了北京市區(qū)大氣污染的時空特征，指出北京市區(qū)的污染物以可吸入顆粒物(PM10)為主；劉大錳[6]等人研究了北京春季大氣顆粒物的污染水平和影響因素，指出北京PM2.5和PM10污染比較嚴重；李令軍[8]等人研究了北京清潔區(qū)大氣顆粒物污染特征，指出北京清潔區(qū)大氣顆粒物總體呈下降趨勢；李雪[9]等人研究了2007 和 2008 年夏季北京奧運場館大氣 PM10與 PM2.5質(zhì)量濃度變化特征，指出污染源減排措施的實施是奧運期間大氣顆粒物質(zhì)量濃度降低的主要原因。上述研究集中在大氣顆粒物及其影響因素分析，對森林消減PM2.5等顆粒物研究較少。

隨著人們生態(tài)保健意識的提高和森林生態(tài)旅游的興起，在森林區(qū)開展PM2.5的相關(guān)研究顯得日益緊迫，森林可通過覆蓋地表減少PM2.5來源、葉面、枝條表面、莖干吸附或者氣孔、皮孔吸收直接捕獲 PM2.5(滯塵作用)、降低風(fēng)速促進 PM2.5沉降(降塵作用)、改變風(fēng)向阻攔PM2.5進入局部區(qū)域等途徑去除 PM2.5，從而發(fā)揮凈化大氣的功能[10- 11]。利用森林復(fù)雜冠層結(jié)構(gòu)對顆粒物的吸收阻滯作用成為治理PM2.5的一項重要措施[12- 13]。但對于森林內(nèi)部、森林空曠地和市區(qū)非植被區(qū)的PM2.5變化規(guī)律研究較少。為此，本文基于北京市環(huán)境保護監(jiān)測中心植物園空曠地和市區(qū)非植被區(qū)監(jiān)測點的PM2.5實時監(jiān)測數(shù)據(jù)，結(jié)合植物園林內(nèi)監(jiān)測站PM2.5數(shù)據(jù)，從研究方法上對降雨等特殊天氣持續(xù)數(shù)天進行不同梯度的研究，研究城市森林與非植被區(qū)環(huán)境不同天氣下的PM2.5質(zhì)量濃度變化特征，研究不同天氣因素對城市森林和非植被區(qū)環(huán)境大氣顆粒物濃度變化的影響，探尋不同天氣下城市森林與非植被區(qū)環(huán)境空氣質(zhì)量濃度的差異和關(guān)系，可為了解城市大氣顆粒物在不同天氣狀況下的污染變化特征和污染防治措施的實施提供參考。

1研究地概況

植物園林內(nèi)監(jiān)測站位于北京西山腳下北京植物園東北部的紅松(PinuskoraiensisSieb)林內(nèi)，全園總規(guī)劃面積400hm2,距市區(qū)18km。該園位于北緯39°48′，東經(jīng)116°28′，海拔76m，屬溫帶大陸性氣候，園中栽培了6000多種植物。主要喬木樹種包括油松(Pinustabulaeformis)、側(cè)柏(Platycladusorientalis)等，主要灌木有女貞(Ligustrumlucidum)、小檗(Berberisthunbergii)等。北京市環(huán)境保護監(jiān)測中心植物園空曠地監(jiān)測站為整個植物園生態(tài)系統(tǒng)的站點，位于北京植物園空曠地，周圍樹木較少，開闊平坦；市區(qū)非植被區(qū)(海淀萬柳)監(jiān)測站位于海淀區(qū)城區(qū)中心，四環(huán)以內(nèi)，在海淀區(qū)萬柳繁華的商務(wù)、住宅和購物區(qū)，交通繁忙、車流量大，3個監(jiān)測站概況如表1所示。

表1　3個監(jiān)測站點概況

2研究方法2.1研究點設(shè)置

在北京市環(huán)境保護監(jiān)測中心發(fā)布的35個PM2.5監(jiān)測站中選取2個監(jiān)測站，分別是植物園空曠地(海淀北京植物園)和市區(qū)非植被區(qū)(海淀萬柳)，均位于海淀區(qū)；植物園林內(nèi)監(jiān)測站是監(jiān)測森林內(nèi)部PM2.5質(zhì)量濃度變化的站點，由中國林科院和北京市農(nóng)林科學(xué)院于2013年2月共同建成。植物園空曠地監(jiān)測站距離植物園林內(nèi)監(jiān)測站約200m；市區(qū)非植被區(qū)監(jiān)測站位于城區(qū)中心，距離植物園林內(nèi)監(jiān)測站約6.2km，各監(jiān)測站具體位置如圖1所示。

圖1　不同區(qū)域PM2.5監(jiān)測站示意圖Fig. 1　The sketch Map of PM2.5 monitoring stations in different area

2.2數(shù)據(jù)獲取

2.2.1PM2.5數(shù)據(jù)

市區(qū)非植被區(qū)和植物園空曠地PM2.5的實時濃度值由北京市環(huán)境保護監(jiān)測中心信息獲得， 林內(nèi)PM2.5實時濃度值由植物園林內(nèi)監(jiān)測站獲得。3個監(jiān)測站的PM2.5監(jiān)測設(shè)備為美國賽默飛世爾科技公司(Thermo Fisher Scientific，USA)的TEOM-1405-D 雙通道顆粒物在線監(jiān)測儀，監(jiān)測時間一致，頻次均為1h一次的自動監(jiān)測，全天24h不間斷采樣。

2.2.2氣象數(shù)據(jù)

植物園空曠地和植物園林內(nèi)的氣象數(shù)據(jù)由林內(nèi)氣象站(Weather Meter)的實時監(jiān)測數(shù)據(jù)獲得，市區(qū)非植被區(qū)的氣象數(shù)據(jù)主要摘自中國天氣網(wǎng)(www.weather.com.cn)。主要包括氣溫(Ta(℃))、相對濕度(RH(%))、風(fēng)速(W(m/s))、降水(P(mm))等氣象因子。

2.3不同天氣狀況選擇

通過分析對比2013年上述地區(qū)的氣象資料，總結(jié)不同時段出現(xiàn)頻率較多的天氣類型，從中選擇對大氣顆粒物集聚、擴散、消除等效應(yīng)明顯的天氣類型，降雨天氣選擇夏季，降雪天氣選擇冬季，大風(fēng)天氣選擇春季，高溫高濕的“桑拿天”選擇盛夏，經(jīng)篩選后將具有相同天氣類型的監(jiān)測數(shù)據(jù)作為不同天氣的有效代表數(shù)據(jù)。

3結(jié)果與分析

3.1降水對PM2.5的消減效應(yīng)

2013年7月14日22:00—15日19:00全市范圍均出現(xiàn)降雨，選擇2013年7月14日—16日3天的數(shù)據(jù)進行降雨對PM2.5的消減效應(yīng)分析。經(jīng)圖2A分析表明，在降雨時段，降雨量位于1—16mm之間，在歷時22h的降雨時段累計降雨量為70mm。在典型降雨過程下PM2.5質(zhì)量濃度均值表現(xiàn)為市區(qū)非植被區(qū)((66.58±54.67)μg/m3)>植物園林內(nèi)((51.74±59.31)μg/m3)>植物園空曠地((46.63±53.16)μg/m3)；3d的72h中68.06%的時段是市區(qū)非植被區(qū)大于植物園林內(nèi)，有94.44%的時段是市區(qū)非植被區(qū)大于植物園空曠地。降雨天氣下3個監(jiān)測站PM2.5質(zhì)量濃度變化規(guī)律具有同步性，7月14日早高峰均在9:00，64.08%的時段是三者均在相同時間PM2.5質(zhì)量濃度變化一致。從變動大小來看，在降雨前和降雨時，三者變動較大，降雨停止之后變化較小，雨后的PM2.5質(zhì)量濃度市區(qū)非植被區(qū)在5—64μg/m3之間，植物園林內(nèi)在3—39μg/m3之間，京植物園空曠地在2—18μg/m3之間?？梢?，森林植被區(qū)PM2.5質(zhì)量濃度變動小于非植被區(qū)。

降雨有助于消減PM2.5，選擇2013年7月13日—7月18日的數(shù)據(jù)進行完整的降雨過程分析，由圖2B可知，累計降雨量達70mm，在降雨前3個監(jiān)測站PM2.5質(zhì)量濃度均較高，降雨前48h市區(qū)非植被區(qū)、植物園空曠地和植物園林內(nèi)PM2.5質(zhì)量濃度分別為(147.33±39.49)μg/m3、(121.31±31.73)μg/m3、(146.67±51.57)μg/m3，降雨時3個監(jiān)測站PM2.5質(zhì)量濃度急劇降低，分別是(45.58±10.31)μg/m3、(16.04±3.80)μg/m3、(21.92±11.19)μg/m3，雨后24h PM2.5質(zhì)量濃度降低到最低值，相比于雨前48h，分別降低了82.62%、92.34%和93.13%，森林植被區(qū)PM2.5濃度降低的效果更明顯；從雨后48h開始3個監(jiān)測站PM2.5質(zhì)量濃度開始上升并逐步增大，在雨后72h增大至和雨前48h相同的濃度。

選擇2014年2月6日—2月11日的數(shù)據(jù)進行完整的降雪過程分析(圖2C)，降雪量在2.0—3.9mm之間，降雪也表現(xiàn)出與降雨相同的效果，但是最低值出現(xiàn)在雪后48h，市區(qū)非植被區(qū)、植物園空曠地和植物園林內(nèi)PM2.5質(zhì)量濃度分別降低了93.24%、91.68%和80.68%，非植被區(qū)PM2.5濃度降低的效果優(yōu)于森林植被區(qū)，從雪后72h開始PM2.5質(zhì)量濃度逐步升高，在雪后120h達到和雪前相同的程度。

在典型降水過程下PM2.5質(zhì)量濃度表現(xiàn)為森林植被區(qū)小于非植被區(qū)，降雨后和降雪后PM2.5質(zhì)量濃度顯著降低，說明降水對PM2.5有明顯沖洗效果，可以有效的降低空氣中PM2.5質(zhì)量濃度，降雨時森林植被區(qū)更明顯，降雪時非植被區(qū)更明顯些。這是因為降水對空氣污染物能起到清除和沖刷作用：在雨水作用下，大氣中的一些污染氣體能夠吸附和溶解在水中，降低空氣中污染氣體的濃度。

圖2　不同監(jiān)測站降水天氣下PM2.5質(zhì)量濃度變化Fig. 2　PM2.5 variation under typical rainy conditions of different monitoring stations

3.2PM2.5降低對風(fēng)的依賴作用

2013年5月18日—20日全市出現(xiàn)了大風(fēng)天氣，之前天氣為晴天。經(jīng)圖3A分析表明，這3d風(fēng)速在0.4—7.6 m/s之間，平均風(fēng)速為(3.06±1.80)m/s；66.67%的時段風(fēng)力均在2級以上。在大風(fēng)天氣下PM2.5質(zhì)量濃度均值表現(xiàn)為市區(qū)非植被區(qū)((82.78±50.51)μg/m3)>植物園林內(nèi)((68.18±61.11)μg/m3)>植物園空曠地((66.13±54.01)μg/m3)。大風(fēng)天氣3個監(jiān)測站PM2.5質(zhì)量濃度變化無滯后性，3個監(jiān)測站在時間范圍變化上表現(xiàn)的較為一致，出現(xiàn)峰值和低值的時間比較接近。5月18日早高峰時市區(qū)非植被區(qū)、植物園林內(nèi)和植物園空曠地均在10:00達到高峰，值分別為196、224μg/m3和211μg/m3，均在22:00出現(xiàn)全天的最低值，值分別為49、52μg/m3和39μg/m3；5月19日均在11:00達到早上峰值，值分別為125、131μg/m3和110μg/m3，最低值市區(qū)非植被區(qū)在22:00，值為19μg/m3，植物園林內(nèi)和植物園空曠地均在23:00出現(xiàn)最低值，值分別為9μg/m3和7μg/m3。從變動大小來看，無論在風(fēng)速>5 m/s，還是在0.4—5 m/s之間，這3個監(jiān)測站之間PM2.5質(zhì)量濃度變動范圍無明顯變化，波動較小。當(dāng)風(fēng)速增大時，3個監(jiān)測站PM2.5質(zhì)量濃度均明顯降低：5月18日7:00風(fēng)速為最小的0.4m/s，19:00時風(fēng)速為最大的5.1m/s時，市區(qū)非植被區(qū)、植物園林內(nèi)和植物園空曠地PM2.5質(zhì)量濃度分別由199、164μg/m3和162μg/m3迅速下降到89、83μg/m3和76μg/m3；5月19日15:00風(fēng)速達到最大的7.6 m/s，3個監(jiān)測站PM2.5質(zhì)量濃度分別由8:00(風(fēng)速1.2 m/s)的60、122μg/m3和74μg/m3迅速下降到57、22μg/m3和32μg/m3，分別下降了1.05倍、5.55倍和2.31倍。

除風(fēng)速之外，風(fēng)向也是影響PM2.5質(zhì)量濃度高低的主要因子，將風(fēng)向從0到360平均分成12等分，每30為一個等分，各風(fēng)向?qū)?yīng)時刻的PM2.5濃度平均值制成風(fēng)向玫瑰圖(圖3B、C、D)，將風(fēng)向?qū)?yīng)的PM2.5質(zhì)量濃度值平均在風(fēng)向所對應(yīng)的等分中，可知3d 3個監(jiān)測站的PM2.5質(zhì)量濃度值主要集中在60(東北風(fēng))和210—270(西南風(fēng))之間，而在120—210(東南風(fēng))之間3個監(jiān)測站PM2.5質(zhì)量濃度在40—80μg/m3之間，說明在西南風(fēng)和東北風(fēng)的影響下PM2.5質(zhì)量濃度較高，平均濃度為80.61μg/m3，而在東南風(fēng)的影響下PM2.5質(zhì)量濃度較低，濃度值均為54.22μg/m3。原因是在西南污染氣團控制下，西南風(fēng)將石家莊、太原、邯鄲和保定等地的污染物輸送到北京，東北風(fēng)將內(nèi)蒙古的東北部的沙塵輸送到北京，這使PM2.5質(zhì)量濃度增大，另一方面北京的工業(yè)區(qū)也主要集中在西南面；而在東南風(fēng)的影響下將東南暖濕氣流帶向北京，減少揚塵，故PM2.5質(zhì)量濃度較小。

大風(fēng)有助于驅(qū)散PM2.5，且這種變化在植被區(qū)更明顯，植被區(qū)PM2.5質(zhì)量濃度相對非植被區(qū)無滯后性，變動范圍無明顯變化。風(fēng)速越大，越有利于污染物的擴散，風(fēng)速小甚至靜風(fēng)時，明顯的逆溫層使低空大氣的垂直運動受限，導(dǎo)致大氣污染物被阻滯在低空和近地面，就很容易出現(xiàn)霧霾天氣，污染物難以擴散，不利于大氣污染物向外圍稀釋，易形成污染物局地積累，使空氣質(zhì)量處于高濃度污染狀況。

圖3　不同監(jiān)測站大風(fēng)天氣下PM2.5質(zhì)量濃度變化和風(fēng)向玫瑰圖Fig. 3　PM2.5 variation and Wind rose diagram under typical rainy conditions of different monitoring stations

3.3“桑拿天”不同監(jiān)測站PM2.5的變化

2013年7月28日—31日屬于典型的夏季高溫高濕靜風(fēng)、悶熱的“桑拿天”，這4d溫度在20—37℃之間，69.79%的時段溫度在25℃以上，均溫為27.59℃；相對濕度在42%—100%之間，63.54%的時段相對濕度在70%以上，平均濕度為76.28%；風(fēng)速在0.2—3.5 m/s之間，89.58%的時段風(fēng)速均低于2 m/s，平均風(fēng)速為1.13 m/s。由圖4可知，高溫高濕天氣下3個監(jiān)測站PM2.5質(zhì)量濃度變化表現(xiàn)為市區(qū)非植被區(qū)((72.81±42.88)μg/m3)>植物園林內(nèi)((56.49±41.20)μg/m3)>植物園空曠地((47.24±28.98)μg/m3)。PM2.5質(zhì)量濃度與相對濕度呈現(xiàn)較好的一致性，相對濕度較大PM2.5質(zhì)量濃度也較高，在7月28日的1:00—7:00之間，相對濕度在97%—100%之間，市區(qū)非植被區(qū)、植物園林內(nèi)和植物園空曠地的PM2.5質(zhì)量濃度分別在65—160、55—124μg/m3和45—83μg/m3之間，當(dāng)8:00相對濕度下降到88%時，3個監(jiān)測站PM2.5質(zhì)量濃度分別下降到44、35μg/m3和31μg/m3。在高溫時段7月28日10:00—21:00，氣溫在30—37℃之間，均溫為(33.25±2.01)℃，在溫度較低的7月28日0:00—8:00，氣溫在24℃以下，均溫為(22.56±0.65)℃，在溫度較高和較低時PM2.5質(zhì)量濃度變化均表現(xiàn)為市區(qū)非植被區(qū)>植物園林內(nèi)>植物園空曠地。

從滯后性來看，市區(qū)非植被區(qū)到達峰值滯后1—2h，7月28日植物園林內(nèi)和植物園空曠地高峰值均在0:00，而市區(qū)非植被區(qū)在3:00；在PM2.5濃度最高的7月30日，全天最高值植物園林內(nèi)和植物園空曠地均在9:00，值分別為170μg/m3和139μg/m3，而市區(qū)非植被區(qū)晚1h在10:00到達峰值，為180μg/m3。從變動大小來看，植物園林內(nèi)更為劇烈，在市區(qū)非植被區(qū)和植物園空曠地較為平緩，7月30日，市區(qū)非植被區(qū)、植物園空曠地和植物園林內(nèi)最高值與最低值之間分別相差3.33、3.97和56.66倍。

圖4　不同監(jiān)測站高溫高濕天PM2.5質(zhì)量濃度變化Fig. 4　PM2.5 variation under high temperature and wet of different monitoring stations

4討論

在自然生態(tài)系統(tǒng)中，顆粒物的沉降主要受氣象條件和下墊面層的粗糙度影響，就氣象條件來說，溫暖無風(fēng)高濕性的環(huán)境最不利于顆粒物的沉降，而森林生態(tài)系統(tǒng)則有效的避免了該條件的形成[14]。氣象要素是制約污染物在大氣中稀釋、擴散、遷移和轉(zhuǎn)化的重要因素。與大氣污染有關(guān)的氣象要素很多，主要包括降水量、風(fēng)、地面溫度、空氣濕度等[15- 16]。

4.1降水對PM2.5的消減作用

本研究顯示，隨著降雨量的增大，PM2.5逐漸變小。降水(降雨、降雪)對空氣污染物能起到清除和沖刷作用：在雨水作用下，大氣中的一些污染氣體能夠溶解在水中，降低空氣中污染氣體的濃度，較大的雨雪對空氣污染物粉塵顆粒也起著有效的清除作用，降水天氣下PM2.5質(zhì)量濃度變化在不同區(qū)域無滯后性，雨前和雨中變動較大，雨后變化較小，雨后森林植被區(qū)PM2.5濃度降低的效果更明顯，而雪后非植被區(qū)PM2.5濃度降低的效果優(yōu)于森林植被區(qū)，林內(nèi)優(yōu)于森林空曠地，降雨清除PM2.5的效果強于降雪。當(dāng)有降水出現(xiàn)時，PM2.5濃度顯著降低，城市空氣質(zhì)量往往達到非常清潔的水平，降雨的增加對所有的PM2.5組成成分有所削減[17- 18]，降水條件下PM2.5和PM10質(zhì)量濃度降低[19- 20]，PM2.5值較小，空氣質(zhì)量較好，這與本研究結(jié)果一致。另有學(xué)者發(fā)現(xiàn)雨水對粗粒子的沖刷效率明顯，雨后大顆粒迅速減少，而可吸入顆粒物比重可能會加大[21]，也有學(xué)者指出降雨的沖刷作用和雨后空氣濕潤使大氣顆粒物濃度減少，而且降雨首先沖刷減少粗顆粒物，所以雨后晴天小粒徑大氣顆粒物所占的比例會增加[22- 23]。郭二果等人[22]在春、夏、秋季均研究了降雨后的晴天城市森林內(nèi)大氣顆粒物濃度的變化，發(fā)現(xiàn)降雨后大氣顆粒物濃度均有不同程度的降低，這與本研究結(jié)果一致。

4.2風(fēng)對PM2.5的驅(qū)散作用

在大風(fēng)天氣下PM2.5質(zhì)量濃度表現(xiàn)為森林植被區(qū)小于非植被區(qū)，森林區(qū)又表現(xiàn)為林內(nèi)大于森林空曠地的變化規(guī)律，其原因一方面在于林內(nèi)不易透風(fēng)，污染物不易擴散管，更主要的原因是森林吸收和積累污染物的作用，森林中大量樹木的存在，將周圍大氣中的污染物吸附在樹木葉片上，也使森林空曠地的污染物移向林內(nèi)，故森林空曠地PM2.5濃度較低，也說明了森林強大的拉動污染物吸附于自身的能力。本研究顯示風(fēng)速的大小直接影響著PM2.5的變化，風(fēng)速越大，越有利于污染物的擴散，PM2.5就越小，風(fēng)速小甚至靜風(fēng)時，明顯的逆溫層使低空大氣的垂直運動受限，導(dǎo)致大氣污染物被阻滯在低空和近地面，就很容易出現(xiàn)霧霾天氣，污染物難以擴散，不利于大氣污染物向外圍稀釋，易形成污染物局地積累，使空氣質(zhì)量處于高濃度污染狀況。究其原因，較小的風(fēng)速不能帶走水汽，使?jié)穸仍龃罄谛纬伸F霾，風(fēng)速的大小則決定污染物水平擴散速率[24]，本研究中風(fēng)速由較低值增大到最大值時市區(qū)非植被區(qū)、植物園林內(nèi)和植物園空曠地PM2.5質(zhì)量濃度分別下降了1.05倍、5.55倍和2.31倍，很好的證明了這一點。而Kim[25]等人對2001年春天韓國漢城的4 個不同監(jiān)測站的數(shù)據(jù)進行線性回歸分析后發(fā)現(xiàn)，風(fēng)速的增加通常能促進顆粒物(PM10)濃度的增加，這與其研究結(jié)果不一致。風(fēng)速越大，越有利于顆粒物的擴散，顆粒物的濃度就越低；如果風(fēng)速較小，這種擴散能力就越低，容易造成污染物質(zhì)在局部地區(qū)的堆積，從而使顆粒物富集污染加重[26]。Khan[27]等人研究表明風(fēng)速顯著影響樹木吸收阻滯顆粒物的功能，樹木吸收阻滯顆粒物速率隨著風(fēng)速升高而增大，達到峰值后略有下降；樹木吸收阻滯顆粒物速率和效率與風(fēng)速之間的關(guān)系差異顯著[28]，本研究中5月19日15:00風(fēng)速達到最大的7.6 m/s，處于森林監(jiān)測站的植物園林內(nèi)和植物園空曠地PM2.5質(zhì)量濃度分別下降了5.55倍和2.31倍，在森林內(nèi)部下降的更明顯，說明了樹木吸滯顆粒物的功能和阻滯效率。郭二果等人[22]研究了春季和秋季北京百望山森林公園大風(fēng)天氣下PM2.5等顆粒物的變化情況，指出雨后空氣和地面濕潤時風(fēng)能在一定程度上使大氣顆粒物擴散減少，而在天氣干燥時刮風(fēng)會增加城市森林內(nèi)大氣顆粒物的濃度，尤其是對地表相對裸露的林地，且多云會加重干燥天氣刮風(fēng)后大氣顆粒物的污染程度。

4.3高溫高濕天氣對PM2.5的影響

在典型高溫高濕天氣下，不論是溫度較低的夜間還是溫度較高的白天，無論濕度高低，PM2.5質(zhì)量濃度均表現(xiàn)為非植被區(qū)大于植被區(qū)，在森林生態(tài)系統(tǒng)又表現(xiàn)為林內(nèi)大于森林空曠地。這是因為在熱力對流的作用下污染物向上擴散，地面污染物濃度降低，當(dāng)高空中大氣溫度高于地面空氣溫度時，熱力對流減弱甚至消失，大氣狀況變得穩(wěn)定，污染物的垂直擴散受到抑制，再加上較大的濕度使地面污染物易于累積，在污染源相同的前提下非植被區(qū)的污染物累積較多，森林植被區(qū)由于森林植被具有降溫的功能，溫度低于非植被區(qū)，PM2.5在這種高濕微風(fēng)的“桑拿天”輸送和擴散相對困難，尤其對郁閉度較大的林內(nèi)，而空曠地比較通透、開闊，污染物易于擴散，故森林內(nèi)部的PM2.5質(zhì)量濃度高于空曠地；另一方面林內(nèi)由于大量樹木的存在，樹木枝葉和冠層可以持續(xù)的把周圍的污染物積聚、吸附于自身，拉動周圍污染物向林內(nèi)蓄積，使森林空曠地的PM2.5濃度降低。

PM2.5與空氣相對濕度呈較好的一致性，在PM2.5處于較大值時，空氣相對濕度也較大，較大的空氣濕度使空中水分增加，顆粒物變潮濕，增大顆粒物的重量，這就降低了顆粒物擴散的高度；另外潮濕的空氣本身就不容易擴散，當(dāng)顆粒物聚集到一定濃度時，空氣中的水分達到較高含量，就會導(dǎo)致霧霾發(fā)生。濕度的不斷增加及維持在較高的水平上，不僅造成空氣中小顆粒物吸水增長，進而使得隨著地面日平均風(fēng)速的減小不利于擴散的氣象條件出現(xiàn)，空氣相對濕度的不斷增加導(dǎo)致顆粒物大量匯集，容易造成PM2.5的積累。溫度的高低影響著空氣質(zhì)量的好壞，研究發(fā)現(xiàn)[29- 30]，污染天氣過程與近地層逆溫層的出現(xiàn)相對應(yīng)。本研究顯示在“桑拿天”天氣下，PM2.5質(zhì)量濃度表現(xiàn)為市區(qū)非植被區(qū)>植物園林內(nèi)>植物園空曠地，即非植被區(qū)最大，其次是林內(nèi)，森林空曠地最小。這是因為污染物在正常氣候條件下，從氣溫高的低空向氣溫低的高空擴散，逐漸循環(huán)排放到大氣中。但是逆溫現(xiàn)象下，低空的氣溫反而更低，導(dǎo)致污染物的停留，不能及時排放出去。在熱力對流的作用下污染物向上擴散，地面污染物濃度降低，當(dāng)高空中大氣溫度高于地面空氣溫度時，熱力對流減弱甚至消失，大氣狀況變得穩(wěn)定，污染物的垂直擴散受到抑制，地面污染物累積，故非植被區(qū)最高；高濕靜風(fēng)、悶熱的“桑拿天”，能使郁閉度較大的林地內(nèi)大氣顆粒物，特別是細顆粒物及其所占的比例顯著增加，這與郭二果等人[22]的研究結(jié)果一致，而森林空曠地開闊，污染物在風(fēng)的作用下易于擴散。

5結(jié)論

(1)在降水過程、大風(fēng)和典型高溫高濕天氣下，PM2.5質(zhì)量濃度均表現(xiàn)為非植被區(qū)大于植被區(qū)，在森林生態(tài)系統(tǒng)又表現(xiàn)為林內(nèi)大于森林空曠地，森林可以拉動周圍的污染物，將污染物吸收和積聚于其中?？傮w來說，森林環(huán)境的空氣質(zhì)量優(yōu)于非植被區(qū)，森林空曠地的空氣質(zhì)量優(yōu)于森林內(nèi)部。

(2)降水和大風(fēng)均有助于消減PM2.5，降水天氣下PM2.5質(zhì)量濃度變化無滯后性，雨前和雨中變動較大，雨后變化較小；雨后1d(24h)PM2.5質(zhì)量濃度降低到最低值，雪后48h達到最低值，雨后森林植被區(qū)PM2.5濃度降低的效果更明顯，雪后非植被區(qū)PM2.5濃度降低的效果優(yōu)于森林植被區(qū)，林內(nèi)優(yōu)于森林空曠地，降雨清除PM2.5的效果強于降雪，并在雨后72h和雪后120h增大到降水前的相同程度。

(3)大風(fēng)天氣下PM2.5質(zhì)量濃度變化無滯后性，PM2.5質(zhì)量濃度波動較小，北京海淀區(qū)在東北風(fēng)和西南風(fēng)影響下PM2.5質(zhì)量濃度較高，在東南風(fēng)影響下較低。

(4)高溫高濕天氣下市區(qū)植被區(qū)滯后1—2h到達峰值，植物園林內(nèi)和植物園空曠地高峰無滯后性，植物園林內(nèi)變動劇烈，市區(qū)非植被區(qū)和植物園空曠地較為平緩。

參考文獻(References):

[1]Dockery D W, Pope C A. Acute respiratory effects of particulate air pollution. Annual Review of Public Health, 1994, 15: 107- 132.

[2]Menon S, Hansen J E, Nazarenko L, Luo Y F. Climate effects of black carbon aerosols in China and India. Science, 2002, 297(5590): 2250- 2253.

[3]余曄, 夏敦勝, 陳雷華, 劉娜, 陳晉北, 高艷紅. 蘭州市PM10污染變化特征及其成因分析. 環(huán)境科學(xué), 2010, 31(1): 22- 28.

[4]Wang X H, Bi X H, Sheng G Y, Fu J M. Chemical composition and sources of PM10and PM2.5aerosols in Guangzhou, China. Environmental monitoring and Assessment, 2006, 119(1/3): 425- 439.

[5]Dai W, Gao J Q, Cao G, Ouyang F. Chemical composition and source identification of PM2.5in the suburb of Shenzhen, China. Atmospheric Research, 2013, 122: 391- 400.

[6]劉大錳, 馬永勝, 高少鵬, 黃杰, 安祥華. 北京市區(qū)春季燃燒源大氣顆粒物的污染水平和影響因素. 現(xiàn)代地質(zhì), 2005, 19(4): 627- 633.

[7]于淑秋, 林學(xué)椿, 徐祥德. 北京市區(qū)大氣污染的時空特征. 應(yīng)用氣象學(xué)報, 2002, 13(特刊): 92- 99.

[8]李令軍, 王英, 李金香. 北京清潔區(qū)大氣顆粒物污染特征及長期變化趨勢. 環(huán)境科學(xué), 2011, 32(2): 319- 323.

[9]李雪, 劉子銳, 任希巖, 李昕, 王躍思. 2007和2008年夏季北京奧運館大氣PM10與PM2. 5質(zhì)量濃度變化特征. 大氣科學(xué)學(xué)報, 2012, 35(2): 197- 204.

[10]王華, 魯紹偉, 李少寧, 潘青華, 張玉平. 可吸入顆粒物和細顆粒物基本特征、監(jiān)測方法及森林調(diào)控功能. 應(yīng)用生態(tài)學(xué)報, 2013, 24(3): 869- 877.

[11]劉旭輝, 余新曉, 張振明, 劉萌萌, 阮氏青草. 林帶內(nèi)PM10、PM2. 5污染特征及其與氣象條件的關(guān)系. 生態(tài)學(xué)雜志, 2014, 33(7): 1715- 1721.

[12]王躍, 王莉莉, 趙廣娜, 王躍思, 安俊琳, 劉子銳, 唐貴謙. 北京冬季PM2. 5重污染時段不同尺度環(huán)流形勢及邊界層結(jié)構(gòu)分析. 氣候與環(huán)境研究, 2014, 19(2): 173- 184.

[13]劉娜, 馮新斌, Matthew L, 陳卓, 仇廣樂. 貴陽市大氣顆粒物(PM2. 5)污染特征及氣象參數(shù)的影響. 地球與環(huán)境, 2014, 42(3): 311- 315.

[14]趙晨曦, 王玉杰, 王云琦, 張會蘭. 細顆粒物(PM2. 5)與植被關(guān)系的研究綜述. 生態(tài)學(xué)雜志, 2013, 32(8): 2203- 2210.

[15]梅鵬蔚. 穩(wěn)定氣象條件對天津市環(huán)境空氣質(zhì)量的影響. 城市環(huán)境與城市生態(tài), 2006, 19(4): 37- 39.

[16]馮宏芳, 隋平, 邱麗葭. 福州市污染物濃度時空分布及影響因子分析. 氣象科技, 2003, 31(6): 356- 360.

[17]Dawson J P, Adams P J, Pandis S N. Sensitivity of PM2.5to climate in the Eastern US: A modeling case study. Atmospheric Chemistry and Physics, 2007, 7: 4295- 4309.

[18]顧凱華. 南京冬季霧天PM10、PM2.5中PAHs特征及其與氣象條件的關(guān)系. 南京: 南京信息工程大學(xué), 2007: 26- 30.

[19]Chao C Y, Wong K K, Cheng E C. Size distribution of indoor particulate matter in 60 homes in Hong Kong. Indoor and Built Environment, 2002, 11(1): 18- 26.

[20]吳志萍, 王成, 侯曉靜, 楊偉偉. 6種城市綠地空氣PM2.5濃度變化規(guī)律的研究. 安徽農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報, 2008, 35(4): 494- 498.

[21]沈恒華, 黃世鴻, 李如祥. TSP的來源與氣象因素對TSP測試的影響. 環(huán)境監(jiān)測管理與技術(shù), 1996, 8(4): 15- 18, 24- 24.

[22]郭二果, 王成, 郄光發(fā), 蔡煜. 北方地區(qū)典型天氣對城市森林內(nèi)大氣顆粒物的影響. 中國環(huán)境科學(xué), 2013, 33(7): 185- 198.

[23]Ozaki N, Nitta K, Fukushima T. Dispersion and dry and wet deposition of PAHs in an atmospheric environment. Water Science & Technology, 2006, 53(2): 215- 224.

[24]吳兌, 鄧雪嬌. 環(huán)境氣象學(xué)與特種氣象預(yù)報. 北京: 氣象出版社, 2001: 255- 256.

[25]Kim K H, Kim M Y, Hong S M, Youn Y H, Hwang S J. The effects of wind speed on the relative relationships between different sized- fractions of airborne particles. Chemosphere, 2005, 59(7): 929- 937.

[26]伊麗米熱·阿布達力木, 迪麗努爾·塔力甫, 阿布力孜·伊米提, 買里克扎提·買合木提. 烏魯木齊市大氣可吸入顆粒物濃度與氣象因素的相關(guān)性研究. 新疆大學(xué)學(xué)報: 自然科學(xué)版, 2012, 29(1): 94- 99.

[27]Khan M F, Shirasuna Y, Hirano K, Masunaga S. Characterization of PM2.5, PM2.5-10and PM>10in ambient air, Yokohama, Japan. Atmospheric Research, 2010, 96(1): 159- 172.

[28]Beckett K P, Freer Smith P H, Taylor G. Particulate pollution capture by urban trees: effect of species and windspeed. Global Change Biology, 2000, 6(8): 995- 1003.

[29]劉新春, 鐘玉婷, 何清, 郭志忠. 烏魯木齊及周邊城市空氣質(zhì)量變化特征及影響因素分析. 沙漠與綠洲氣象, 2010, 4(4): 12- 17.

[30]段宇輝, 景華. 河北省夏季空氣污染過程氣象條件. 氣象科技, 2010, 38(6): 715- 720.

Dynamic analysis of PM2.5concentrations in urban forests in beijing for various weather conditions

CHEN Bo, LU Shaowei, LI Shaoning*

ForestryandPomologyInstitute,BeijingAcademyofAgricultureandForestrySciences,Beijing100093,China

Abstract：On the basis of PM2.5real-time monitoring data that were collected in the forest and open space of the Beijing Botanical Garden (BBG) and an urban nonvegetative area, we analyzed the dynamics of concentration of small particulate matter (PM2.5) under various weather conditions (March 2013 to February 2014). The variation of PM2.5concentration did not show hysteresis under rainfall or windy conditions, with a significant change occurring before and during rain, but little variation after. The PM2.5concentration decreased to its lowest value on the first day after rain ((14.88±7.34) μg/m3, a decline of (89.36±4.78)%) and on the second day after snow ((13.76±6.73) μg/m3, a decline of (88.53±5.59)%). The PM2.5concentration was high (80.61 μg/m3) for northeast and southwest wind but low for southeast wind (54.22 μg/m3). The PM2.5concentration reached a peak after 1—2 h in the urban nonvegetative area at high temperature and humidity but did not show hysteresis in the BBG forest and open space. The variation of the PM2.5concentration was drastic in the BBG forest but mild in the open space of BBG and in the urban nonvegetative area. Irrespective of weather conditions, the PM2.5concentration was always maximal in the nonvegetative area, followed by the BBG forest, and was lowest in the open space of BBG. Our results indicate that the urban forest performs the gigantic task of purifying the atmosphere and absorbing particles (such as PM2.5).

Key Words:weather conditions; urban forest; PM2.5; dynamic variation; Beijing

基金項目:國家林業(yè)局林業(yè)公益性行業(yè)科研專項(20130430101)

收稿日期:2014- 08- 02; 網(wǎng)絡(luò)出版日期:2015- 07- 22

DOI:10.5846/stxb201408021543

*通訊作者Corresponding author.E-mail: lishaoning@126.com

陳波，魯紹偉，李少寧.北京城市森林不同天氣狀況下PM2.5濃度變化.生態(tài)學(xué)報,2016,36(5):1391- 1399.

Chen B, Lu S W, Li S N.Dynamic analysis of PM2.5concentrations in urban forests in beijing for various weather conditions.Acta Ecologica Sinica,2016,36(5):1391- 1399.