模擬降雨對常綠植物葉表面滯塵的影響

徐曉梧,余新曉,寶 樂,樊登星,張 歡

北京林業(yè)大學(xué),水土保持學(xué)院,城鄉(xiāng)生態(tài)環(huán)境北京實驗室, 北京 100083

模擬降雨對常綠植物葉表面滯塵的影響

徐曉梧,余新曉*,寶 樂,樊登星,張 歡

北京林業(yè)大學(xué),水土保持學(xué)院,城鄉(xiāng)生態(tài)環(huán)境北京實驗室, 北京 100083

通過模擬降雨實驗的方法,在15 mm/h和30 mm/h降雨強(qiáng)度的不同歷時條件下,從動態(tài)變化、滯塵閾值和建立關(guān)系3個方面量化了降雨過程對葉表面不同粒徑顆粒物的影響。研究結(jié)果表明：葉表面顆粒物滯留率隨降雨歷時先急劇下降,后趨于穩(wěn)定狀態(tài)。降雨初期對葉面塵的影響最為明顯,降雨強(qiáng)度較大時洗脫時間更短。顆粒物滯留量和滯留率的閾值均隨降雨強(qiáng)度的增加而減小。顆粒物滯留量閾值呈現(xiàn)出10—100 μm >2.5—10 μm >0.2—2.5 μm的規(guī)律,與未降雨前一致。側(cè)柏各粒徑顆粒物均能被降雨較有效洗脫；大葉黃楊10—100 μm的顆粒物更易被降雨洗脫；油松的顆粒物滯留率閾值達(dá)30%—50%,不易被洗脫。降雨量與葉表面顆粒物滯留率有良好的擬合關(guān)系,隨降雨量的增大,顆粒物滯留率呈指數(shù)減小,且減小速率在降雨量10 mm內(nèi)較大,大于10 mm后曲線較為平緩。

葉面塵；模擬降雨；粒徑；常綠植物；細(xì)顆粒物

空氣顆粒物污染是受到人們廣泛關(guān)注的環(huán)境問題,空氣顆粒物是評價大氣污染的一項重要指標(biāo)?？諝忸w粒物能夠長時間懸浮和遠(yuǎn)距離移動,對人體健康有著較大危害,其引起疾病的風(fēng)險與顆粒物的粒徑大小相關(guān)[1]。而與大粒徑相比,小粒徑的顆粒物較穩(wěn)定,不易自然沉降[2]。

植物去除空氣顆粒物是一項重要的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能,能夠減弱大氣污染和揚塵對人體健康的危害[3]。植物滯塵的作用受氣象條件和植物自身生長狀況的影響。其中降雨過程是氣象條件中的重要的影響因素,它能夠沖洗植物表面滯塵,并將其帶入土壤中,使植物表面恢復(fù)滯塵能力。Schaubroeck等闡釋了歐洲赤松在降雨影響下葉表面滯塵的輸入和輸出過程,從而構(gòu)建了降雨過程森林去除空氣顆粒物的模型[4]。王會霞等對典型天氣下4種常綠植物葉面滯塵動態(tài)變化的研究指出,降雨對葉表面顆粒物的洗脫作用與植物和降水特性密切相關(guān)[5]。王蕾等對春季天氣變化下4種針葉樹種葉面顆粒物附著密度觀測發(fā)現(xiàn),顆粒物不易被中等強(qiáng)度15 mm的降雨沖洗掉[6]。Beckett等認(rèn)為降水不能完全沖洗掉葉面上滯留的顆粒物[7]。以上天然降雨實驗?zāi)苤苯拥胤从逞芯拷Y(jié)果,但降雨條件的可控性較差,難以更好地量化分析降水特性對葉面塵的影響。Przybysz等研究發(fā)現(xiàn)20 mm的模擬降雨能夠去除歐洲赤松表面30%—40%的滯塵,沖洗掉的顆粒物主要是大粒徑而非小粒徑顆粒物[8]。房瑤瑤等在模擬降雨條件下研究了北方11種樹種的洗脫特征,發(fā)現(xiàn)樹種間沒有顯著差異,且洗脫率與葉片表面粗糙度無顯著相關(guān)關(guān)系[9]。在冬季闊葉植物落葉后,常綠植物對凈化空氣有重要意義,但其滯塵作用有限,新生葉吸附顆粒物達(dá)到飽和后主要作為儲存中介,需要依靠降雨洗脫以達(dá)到去除顆粒物和恢復(fù)滯塵能力的目的。而在不同降雨強(qiáng)度和歷時的條件下,降雨過程對葉表面不同粒徑滯塵的影響尚不清楚。

因此,量化降雨和葉表面滯塵周轉(zhuǎn)的關(guān)系對揭示降雨過程對植物滯塵的影響有重要的科學(xué)意義。本文通過模擬降雨實驗,研究3種常綠植物在不同降雨強(qiáng)度和歷時下葉表面不同粒徑滯塵的動態(tài)變化過程及滯留閾值特征,并建立降雨量與不同粒徑顆粒物滯留率的關(guān)系,豐富降雨對植物滯塵影響的研究數(shù)據(jù),為更好地選擇滯塵樹種奠定理論基礎(chǔ)。

1 材料與方法

1.1 實驗設(shè)計

模擬降雨實驗于北京市鷲峰實驗林場的北京林業(yè)大學(xué)降雨大廳進(jìn)行,人工模擬降雨裝置為QYJY- 503C。本文中主要用到降雨大廳的降水系統(tǒng)和控制系統(tǒng),每個降雨區(qū)大小為8 m×8 m。實驗使用1個獨立降雨區(qū),不同降雨條件通過控制操作臺由計算機(jī)進(jìn)行自動降雨調(diào)控。降雨過程采用旋轉(zhuǎn)的下噴式和疊加式噴頭模擬自然降雨。降雨高度12 m,分布均勻度達(dá)到85%以上。根據(jù)預(yù)實驗結(jié)果,降雨強(qiáng)度選定15 mm/h和30 mm/h,最大降雨量為15 mm。

1.2 實驗材料

實驗所選北京市常見植物共3種,常綠喬木為側(cè)柏(Platycladusorientalis)和油松(Pinustabuliformis),常綠灌木為大葉黃楊(Euonymusjaponicus)。相關(guān)研究表明植物的葉面滯塵能力約在15—24 d 以上達(dá)到飽和(即最大滯塵量),這與植物所處污染環(huán)境有關(guān)[10-11]。實驗所用樣品為栽種的樹苗,樹高約80 cm。降雨前采集的為雨后滯塵20 d的葉片樣品,滯塵地點為降雨大廳開敞的空曠地。待降雨穩(wěn)定后,將盆栽放置于降雨區(qū)內(nèi),按時間間隔采集經(jīng)降雨淋洗后的葉片樣品,每種樣品采集3組。根據(jù)其實際生長狀況選擇3—5株盆栽用于1次降雨過程實驗,同種植物盆栽生長狀況基本相同。

1.3 分析方法

顆粒物量通過測算的單位葉面積滯塵量來表達(dá),采用洗脫稱重法測量[12]。首先將從盆栽上采集的葉片裝入燒杯中,倒入超純水進(jìn)行超聲波清洗,取出葉片后利用真空泵過濾裝置對洗出的懸浮液進(jìn)行抽濾。根據(jù)我國環(huán)境空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn),將空氣動力學(xué)直徑小于100 μm的空氣顆粒物稱為總懸浮顆粒物(TSP),小于10 μm的稱為可吸入顆粒物(PM10),小于2.5 μm的稱為可吸入肺顆粒物(PM2.5)。因此,通過100 μm的篩子過濾后,依次使用不同孔徑濾膜保留得到10—100 μm、2.5—10 μm和0.2—2.5 μm的顆粒物。濾膜在過濾前后均60℃烘干30 min,在恒溫恒濕箱中平衡24 h后用十萬分之一天平稱重。通過3次過濾,3種濾膜過濾前后的差值為3種粒徑范圍顆粒物的質(zhì)量。清洗后的葉片經(jīng)過掃描儀掃描后用Image J計算圖像,掃描兩次取平均值得到表面積。本實驗中單位葉面積的滯塵量的計算方程如下：

P=(M2-M1)/S

(1)

其中,P為單位葉面積滯塵量,M2、M1為過濾前后濾膜質(zhì)量,S為取樣葉片的葉面積；

本實驗在室內(nèi)靜風(fēng)條件下進(jìn)行,不考慮二次懸浮。人工降雨中不接觸葉片的濕沉降較少,因此將截留在葉表面的濕沉降視作為0。葉片滯塵包括蠟質(zhì)層阻滯和葉表沉積,降雨主要影響葉表面滯塵,不考慮蠟質(zhì)層阻滯量,僅測定降雨前后葉表面滯塵結(jié)果。本實驗中葉表面顆粒物動態(tài)平衡方程如下：

WN=PN/P0×100%

(2)

式中,WN為不同降雨時段內(nèi)下葉片滯塵的滯留率；P0為降雨前單位葉面積滯留干沉降,PN為單位葉面積剩余滯塵量,N為降雨時長且大于0。

滯留閾值為降雨影響下顆粒物滯留的最低值,其特征為與前后時間點的值無顯著差異。本文中滯留量閾值取降雨結(jié)束時單位葉面積滯塵量,滯留率閾值取降雨結(jié)束時葉片滯塵的滯留率。

2 結(jié)果與分析

2.1 降雨影響下葉面滯塵的動態(tài)變化

圖1 模擬不同降雨強(qiáng)度和歷時下葉表面顆粒物滯留率的變化過程Fig.1 Change process of leaf surface particle retention rate at different rainfall intensity and duration

3種常綠植物在不同降雨強(qiáng)度和歷時條件下,葉表面滯塵的滯留率隨降雨量變化過程如圖 1所示。從圖中可以看出,當(dāng)降雨強(qiáng)度為15 mm/h時,大葉黃楊和側(cè)柏滯留率在降雨10 min內(nèi)顯著下降,且下降幅度為全過程中最大,40 min后趨于平穩(wěn)狀態(tài)；油松滯留率在降雨10 min內(nèi)基本不變,此后與大葉黃楊和側(cè)柏的變化規(guī)律相似。當(dāng)降雨強(qiáng)度為30 mm/h時,大葉黃楊和側(cè)柏的變化規(guī)律與15 mm/h相似,但下降趨勢在5 min內(nèi)更急劇,5—20 min內(nèi)更平緩；油松滯留率在15 min內(nèi)迅速下降,后趨于穩(wěn)定。這說明顆粒物的滯留率會受更大降雨強(qiáng)度的影響而降低,且達(dá)到滯留閾值的時間會提前。

2.2 降雨影響下葉面塵的滯留閾值

3種常綠植物葉表面顆粒物的滯留量閾值如圖2所示。在不同降雨強(qiáng)度下,葉表面滯留量閾值大葉黃楊>側(cè)柏>油松,平均TSP滯留量閾值由大到小依次為(24.68±5.17)μg/cm2、(16.20±4.84)μg/cm2和(9.77±3.14)μg/cm2(Mean±SD,N=6)。3種植物不同粒徑顆粒物滯留量閾值均為10—100 μm >2.5—10 μm>0.2—2.5 μm,這與未降雨前分粒徑的最大滯塵量一致。從圖中可以看出,10 μm以上懸浮顆粒物的滯留量閾值均顯著高于10 μm以下顆粒物(ANOVA,P<0.05,下同)。3種粒徑范圍顆粒物的滯留量閾值均在降雨強(qiáng)度15 mm/h時大于30 mm/h時。不同降雨強(qiáng)度下,大葉黃楊和側(cè)柏2.5 μm以上顆粒物的滯留量閾值差異顯著,2.5 μm以下不明顯；油松各粒徑范圍顆粒物的滯留量閾值均無顯著差異。

圖2 在不同降雨強(qiáng)度下葉表面顆粒物滯留量閾值Fig.2 Threshold values of leaf surface particle retention mass at different rainfall intensity *不同大寫字母表示粒徑間LSD多重比較結(jié)果在0.05水平上差異顯著,不同小寫字母表示不同植物和降雨強(qiáng)度間在0.05水平上差異顯著

3種常綠植物在不同降雨強(qiáng)度下葉表面滯塵率閾值多重比較結(jié)果如表1所示?？偟膩碚f,葉表面平均滯塵率閾值油松>大葉黃楊>側(cè)柏,不同粒徑顆粒物滯留率閾值呈現(xiàn)出10—100 μm<2.5—10 μm<0.2—2.5 μm,與滯塵量閾值的特征相反。不同粒徑的顆粒物滯留率閾值在3種植物上表現(xiàn)不同：大葉黃楊10 μm以上顆粒物顯著低于10 μm以下顆粒物；側(cè)柏僅在降雨強(qiáng)度15 mm/h下2.5—10 μm顆粒物大于另兩種；油松的滯塵率閾值在不同粒徑間無顯著差異。顆粒物滯留率閾值在降雨強(qiáng)度15 mm/h時大于30 mm/h時,但僅油松各粒徑范圍和側(cè)柏2.5—10 μm的顆粒物差異顯著。這說明降雨對油松表面的顆粒物洗脫能力較弱,但受降雨強(qiáng)度影響明顯。大葉黃楊和側(cè)柏則10—100 μm的顆粒物更易被降雨洗脫,即能夠恢復(fù)更多的滯塵潛力。

表1 在不同降雨強(qiáng)度下葉表面顆粒物滯留率閾值/%

*不同大寫字母表示粒徑間LSD多重比較結(jié)果在0.05水平上差異顯著,不同小寫字母表示不同植物和降雨強(qiáng)度間在0.05水平上差異顯著

2.3 降雨量與葉面塵的關(guān)系

在實際降雨中,降雨強(qiáng)度并不是恒定的,因此將在不同降雨歷時下的兩種降雨強(qiáng)度合并,建立降雨量與葉表面3種粒徑顆粒物的滯留率的擬合關(guān)系和方程系數(shù)見圖3和表2。擬合的結(jié)果顯示降雨量與葉表面顆粒物滯留率有較良好的擬合關(guān)系(P<0.001)。隨降雨量的增大,顆粒物的滯留率呈指數(shù)減小,因此顆粒物滯留率受降雨量影響很大。并且在降雨過程開始的10 mm內(nèi)顆粒物滯留的減小速率較大,大于10 mm以后減小曲線較為平緩。這說明葉表面滯塵在降雨過程初期所受影響更大,后逐漸達(dá)到降雨影響下葉表面顆粒物滯留的閾值,基本不再因降雨影響而減少。

圖3 降雨量與葉表面三種粒徑顆粒物滯留率的關(guān)系Fig.3 Relationships of rainfall and leaf surface particles retention rate in three kinds of particle size

植物種Species粒徑/μmParticlesizefractions系數(shù)CoefficientAbcR2大葉黃楊10—100-0．082±0．049-0．272±0．0220．009±0．0020．922Euonymusjaponicus2．5—10-0．132±0．074-0．208±0．0270．008±0．0020．7720．2—2．5-0．054±0．056-0．161±0．020．005±0．0010．855側(cè)柏10—100-0．060±0．051-0．223±0．0220．006±0．0020．919Platycladusorientalis2．5—10-0．039±0．053-0．128±0．0190．002±0．0010．8870．2—2．5-0．137±0．081-0．220±0．0320．008±0．0020．770油松10—1000．058±0．096-0．113±0．0320．002±0．0020．657Pinustabuliformis2．5—100．127±0．085-0．111±0．0280．003±0．0020．6870．2—2．50．066±0．134-0．089±0．0470．001±0．0030．515

3 討論

3.1 降雨對葉面塵的影響

研究降雨過程對葉表面滯塵的影響是揭示植物去除空氣中PM2.5等顆粒物作用的重要內(nèi)容,實驗結(jié)果證明降雨強(qiáng)度和歷時均對葉表面滯塵的動態(tài)變化過程以及滯留閾值有顯著影響。除油松葉表面滯塵在15 mm/h降雨的初期保持穩(wěn)定外,葉表面顆粒物的滯留率在降雨影響下均呈現(xiàn)出先急劇下降,最后趨于穩(wěn)定狀態(tài)的動態(tài)變化規(guī)律。這表明降雨初期對葉表面滯塵的影響最為明顯,后逐漸減弱。降雨初期葉表面滯塵中的水溶性顆粒物會溶解在水中[6],經(jīng)測定油松的葉面塵中水溶性離子含量占24%,大葉黃楊和側(cè)柏為30%。顆粒物水溶性離子比例在大氣中高于在葉表面上,這是由于濕度高的大氣更有利于延長離子的壽命并形成二次離子[13]。目前鮮有對葉面塵中水溶性離子比例的分析,并且北京大氣顆粒物PM10中水溶性離子含量占到TSP中的90%以上[13],但葉表面顆粒物難以使用顆粒物切割器采集,不同粒徑顆粒物的水溶性離子比例的變化也有待研究。

3.2 不同植物的洗脫特征差異

當(dāng)降雨強(qiáng)度為15 mm/h,降雨量為2.5 mm時,油松葉表面顆粒物不易被洗脫,而大葉黃楊和側(cè)柏葉表面攜帶顆粒物的截流更易達(dá)到飽和持水而流下。而當(dāng)降雨強(qiáng)度為19.8 mm/h,降雨量為2.67 mm時樹種間無顯著差異[9],這說明降水特性的差異會影響洗脫結(jié)果。降雨并不能將葉表面滯塵完全沖洗干凈,這與王贊紅等對大葉黃楊的深度清洗實驗結(jié)果一致[11]。降雨對大葉黃楊0.2—10 μm顆粒物的洗脫作用不如10—100 μm顆粒物,這與其葉表面小室邊緣突起結(jié)構(gòu)可深藏小顆粒物有關(guān)[14]。側(cè)柏葉表面有脊?fàn)钔黄鹦纬傻臏喜?降雨對其不同粒徑顆粒物的影響小于大葉黃楊的小室。這與吸附大氣顆粒物的研究結(jié)果相反[14],說明葉表面微結(jié)構(gòu)對顆粒物的吸附和洗脫滯留的影響存在差異。油松由于具有粘性分泌物使顆粒物不易被洗脫,與王蕾等研究結(jié)果一致[6],同時本研究發(fā)現(xiàn)油松葉表面顆粒物的滯留率會受降雨強(qiáng)度增大影響而顯著減少。

3.3 模擬降雨實驗的局限性

本研究證明降雨量與葉表面顆粒物滯留率有較好的擬合關(guān)系,更詳細(xì)地量化了降雨對不同粒徑顆粒物的影響,對室外和已有模擬實驗中存在的局限性進(jìn)行了補(bǔ)充[5,9]。模擬實驗受多種因素的影響,降雨前的最大滯塵量、盆栽植物與野外植物的狀況差異以及測量誤差都會造成實驗結(jié)果存在一定差異。因此今后模擬實驗不僅要研究降雨強(qiáng)度和歷時對葉面塵的影響,也應(yīng)考慮各干擾因素下實驗結(jié)果的校正。

模擬降雨動能與降雨強(qiáng)度呈線性關(guān)系,可通過控制降雨強(qiáng)度實現(xiàn)模擬降雨與天然降雨的相似性[15]。相比天然降雨實驗結(jié)果[5-6],本模擬實驗中洗脫葉面塵所需的降雨量更小,這是由于天然降雨選取指標(biāo)通常為24 h降雨量,模擬降雨為1 h降雨量,實際降雨強(qiáng)度大于天然降雨實驗中常見的小雨到中雨。而較小強(qiáng)度的模擬降雨均勻度不夠,這種受設(shè)備的限制所產(chǎn)生的差異有待于今后技術(shù)提高。另外,天然降雨中的濕沉降也是葉表面顆粒物的一個輸入途徑[16],會如何影響葉表面滯塵結(jié)果還需要進(jìn)一步的研究。

4 結(jié)論

(1)降雨初期對葉表面滯塵的影響最為明顯,后逐漸減弱。當(dāng)降雨強(qiáng)度增大時,洗脫顆粒物的時間減少,滯留率降低。

(2)顆粒物滯留量隨雨強(qiáng)的增加而減小,除油松外均差異顯著。不同粒徑顆粒物滯留量閾值呈現(xiàn)出10—100 μm >2.5—10 μm>0.2—2.5 μm,與未降雨前的最大滯塵量保持一致。

(3)顆粒物滯留率隨雨強(qiáng)的增加而減小,但僅側(cè)柏2.5—10 μm和油松差異顯著。各樹種滯留率閾值表現(xiàn)不同：側(cè)柏各粒徑的顆粒物為10—30%,洗脫效果較好；大葉黃楊0—10μm和10—100 μm的顆粒物分別為20%—35%和10—15%,大粒徑更易被降雨洗脫；油松達(dá)30%—50%,不易被洗脫。

(4)降雨量與顆粒物滯留率有良好的擬合關(guān)系,隨著降雨量的增大,顆粒物的滯留率呈指數(shù)減小。降雨初期10 mm內(nèi)顆粒物較快減小,后減小曲線趨于平緩。

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Impactofsimulatedrainfallonleafsurfacedustofevergreenplants

XU Xiaowu,YU Xinxiao*,BAO Le,FAN Dengxing,ZHANG Huan

BeijingLaboratoryofUrbanandRuralEcologicalEnvironment,CollegeofSoilandWaterConservation,BeijingForestUniversity,Beijing100083,China

We utilized a simulated rainfall approach to quantify the influence of the amount and duration of rainfall (15 mm/h and 30 mm/h) on the removal of particles of different diameters from leaf surfaces. We analyzed three aspects of the data—the process of dynamic change, dust retention threshold, and the relationship between rainfall and leaf surface dust. The results showed that the retention rate of leaf surface dust first exhibited a sharp drop and reached a steady state over time. The influence of rainfall on the leaf surface dust was the most obvious at the beginning. The duration of wash-off decreased as rainfall intensity increased. The threshold values for particle retention mass and rate decreased relative to increases in rainfall intensity. The threshold values of particle retention mass were 10—100 μm > 2.5—10 μm > 0.2—2.5 μm, which were consistent with the state before rainfall. Most three-particle size fractions onPlatycladusorientaliscould be washed off quite effectively. Particles of 10—100 μm onEuonymusjaponicuswere more likely to be washed off than the smaller particles. In addition, particles onPinustabuliformiswere not easily washed off, with 30%—50% threshold values for retention rate. Rainfall and particle retention rate fit well and particle retention rate had decreased exponentially as rainfall intensity increased. With a 10 mm change in rainfall, there was a substantial decrease in particle retention rate, after which the decreasing curve became relatively gentle.

leaf surface dust; simulated rainfall; particle size; evergreen plants; PM2.5

北京市共建項目專項(城鄉(xiāng)生態(tài)環(huán)境北京實驗室)；國家林業(yè)公益性行業(yè)科研專項(201304301)；科技創(chuàng)新服務(wù)能力建設(shè)-協(xié)同創(chuàng)新中心-林果業(yè)生態(tài)環(huán)境功能提升協(xié)同創(chuàng)新中心(2011協(xié)同創(chuàng)新中心)(市級)(PXM2017_014207_000043)資助

2016- 05- 26; < class="emphasis_bold">網(wǎng)絡(luò)出版日期

日期:2017- 06- 01

*通訊作者Corresponding author.E-mail: yuxinxiao111@126.com

10.5846/stxb201605261018

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