九龍山林緣地區(qū)空氣負(fù)離子濃度變化特征及與氣象因素關(guān)系

余海, 辛學(xué)兵, 裴順祥, 吳迪, 吳莎, 法蕾, 馬淑敏, 郭慧

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九龍山林緣地區(qū)空氣負(fù)離子濃度變化特征及與氣象因素關(guān)系

余海, 辛學(xué)兵, 裴順祥, 吳迪, 吳莎, 法蕾, 馬淑敏, 郭慧*

中國林業(yè)科學(xué)研究院華北林業(yè)實驗中心, 北京 102300

文章以九龍山林緣地區(qū)空氣負(fù)離子濃度變化特征為研究對象, 通過觀測9月和10月北京九龍山林緣地區(qū)空氣負(fù)離子濃度, 研究空氣負(fù)離子濃度日變化和林緣、林內(nèi)海拔梯度變化。通過觀測空氣溫度、濕度、風(fēng)速、飽和水汽壓、凈輻射、光合有效輻射等指標(biāo)的平均值、極大值和極小值, 采用通徑分析方法定量化研究氣象因素和空氣負(fù)離子濃度的關(guān)系。結(jié)果表明：(1)九龍山林緣地區(qū)10月空氣負(fù)離子濃度平均值比9月的空氣負(fù)離子濃度高80%; 9月的空氣負(fù)離子濃度日變化整體呈下降趨勢, 10月上旬日變化呈單峰曲線型上升趨勢, 10月中旬和下旬空氣負(fù)離子濃度日變化為冪函數(shù)曲線型, 整體為下降趨勢; (2)林緣地區(qū)空氣負(fù)離子濃度比林內(nèi)空氣負(fù)離子濃度高4%, 林緣地區(qū)空氣負(fù)離子濃度隨海拔變化成波浪形, 對應(yīng)林內(nèi)空氣負(fù)離子濃度隨著海拔梯度變化成顯著單峰型, 變化趨勢與林緣地區(qū)相反; (3)在所有氣象因素指標(biāo)中, 通過逐步回歸分析提取空氣濕度最低值, 飽和水汽壓最低值和空氣溫度最低值進(jìn)行通徑分析, 其直接通徑系數(shù)分別為1.064, -0.817和0.468。因此空氣濕度最低值是影響空氣負(fù)離子濃度的最大直接因素。空氣溫度最低值通過空氣濕度最低值和飽和水汽壓的作用, 成為空氣負(fù)離子濃度的最大間接影響因素。通過研究林緣地區(qū)空氣負(fù)離子情況并與林內(nèi)進(jìn)行對比, 揭示了林緣地區(qū)在森林康養(yǎng)規(guī)劃中的重要性。

林緣; 空氣負(fù)離子; 通徑分析; 相關(guān)性

1 前言

空氣負(fù)離子(Negative air ion, NAI)濃度是環(huán)境空氣質(zhì)量監(jiān)測、評價的重要指標(biāo)[1–2], 具有廣泛的生理生化效應(yīng)。大量研究表明, 空氣負(fù)離子對人體健康的維持及某些疾病的恢復(fù)具有明顯的功效[3], 而森林植物可以顯著的增加空氣中負(fù)離子的含量[4]。因此, 負(fù)離子資源成為森林康養(yǎng)的一個重要研究內(nèi)容。除了植被外, 氣象因素是影響空氣負(fù)離子濃度最重要的因素[5], 如：風(fēng)速、溫度、濕度、輻射等對空氣負(fù)離子濃度的影響和相關(guān)關(guān)系, 但是各自觀點(diǎn)差別較大[6–11]。目前針對空氣負(fù)離子濃度與氣象因素相關(guān)性的研究多采用多元回歸的方法, 并不能定量評價多個氣象要素對空氣負(fù)離子濃度的綜合影響。通徑分析是研究變量間相互關(guān)系、自變量對因變量作用方式和程度的多元統(tǒng)計分析方法, 可用于深入分析指標(biāo)間相互影響程度。該方法在針對空氣負(fù)離子濃度和氣象因素之間關(guān)系上的研究應(yīng)用較少。目前, 針對森林和城市內(nèi)部環(huán)境空氣負(fù)離子濃度變化特征已有大量研究[12–14], 但城市森林與城市交錯帶——林緣地區(qū)空氣負(fù)離子濃度的變化特征研究較少。林緣指森林與空曠地、農(nóng)田、湖等非森林地段相連接的地段, 作為典型的生態(tài)過渡區(qū), 高生物多樣性和迅速變化的光環(huán)境是該區(qū)域的顯著特征。林緣與林內(nèi)和其他生態(tài)環(huán)境的生態(tài)因子差距較大[15], 這些差異是引起空氣負(fù)離子濃度變化的重要驅(qū)動力。實際生活中, 林緣地區(qū)是城市森林周邊居民日?；顒咏∩怼⒔加?、旅行最密集的地區(qū), 此處的空氣質(zhì)量對游人影響最大, 針對該地區(qū)的負(fù)離子濃度變化情況研究較少, 急需展開相關(guān)研究。因此, 本文以京西九龍山林緣地區(qū)空氣負(fù)離子濃度變化為研究對象, 研究林緣地區(qū)空氣負(fù)離子濃度的日變化和海拔變化情況, 并與林內(nèi)空氣負(fù)離子濃度的變化進(jìn)行對比分析, 結(jié)合相同地點(diǎn)氣象站的氣象因素探索不同氣象因素與負(fù)離子濃度的相關(guān)關(guān)系, 采用通徑分析方法定量化研究林緣地區(qū)氣象因素對空氣負(fù)離子濃度的影響, 為更好的開發(fā)空氣負(fù)離子資源, 為森林生態(tài)建設(shè)中的森林康養(yǎng)基地的規(guī)劃建設(shè)等提供參考依據(jù)。

2 材料與方法

2.1 研究區(qū)域

九龍山位于北京市門頭溝區(qū)(39°54′-39°59′N, 115°59′-116°07′E), 屬太行山脈, 最高海拔997 m, 為暖溫帶大陸東岸季風(fēng)氣候, 年均氣溫11.8 ℃, 年均降水量623 mm, 年均蒸發(fā)量1870 mm。區(qū)內(nèi)山地土層普遍較薄, 含石量高, 是典型的華北石質(zhì)山地。區(qū)內(nèi)森林覆蓋率74.3%分布植被以油松(Carr)、側(cè)柏((L.) Franco)、栓皮櫟(Bl.)為主。觀測點(diǎn)選擇在九龍山保護(hù)站林緣(海拔300-700 m), 下墊面為柏油馬路, 固定氣象站(39°56′13.26" N, 116°02′ 49.42" E)位于海拔300 m處, 周圍灌木在5 m以外, 喬木多為油松(Pinus tabulaeformis Carr)、側(cè)柏((L.) Franco)和五角楓((Pax)E.Murr.)。北京九龍山位于門頭溝區(qū)永定河西岸, 區(qū)內(nèi)山水相依, 人文景觀眾多, 進(jìn)入秋季后, 山上的五角楓逐漸呈現(xiàn)黃色和紅色, 極具觀賞價值, 9月和10月是北京市旅游氣候最佳時間[16], 因此本研究選擇9月和10月對京西九龍山林緣地區(qū)進(jìn)行空氣負(fù)離子濃度日變化和海拔梯度變化進(jìn)行監(jiān)測研究。

2.2 研究方法

2.2.1 實驗數(shù)據(jù)來源

本研究選取九龍山保護(hù)站附近林緣地區(qū)(陽坡)氣象站附近進(jìn)行空氣負(fù)離子濃度和氣象要素的同步觀測。負(fù)離子的采樣集中在2017年9月和10月進(jìn)行, 共采樣34天, 每個月上、中、下旬保證不少于3天, 測量時間為8:00—16:00, 采樣高度為1.5 m, 每隔2h在東、南、西、北四個方向采樣, 取平均值作為該時間最終的負(fù)離子濃度測定結(jié)果。由于該林緣為條帶狀, 有明顯的海拔梯度, 海拔每升高100 m, 在距離林緣線5 m處, 設(shè)置一處林內(nèi)(多為側(cè)柏((L.) Franco))、林外對照的空氣負(fù)離子濃度采樣點(diǎn), 在9月和10月選取連續(xù)晴天(3 d)取平均值(采樣方法和頻率同氣象站附近監(jiān)測點(diǎn))。負(fù)離子濃度的監(jiān)測設(shè)備采用的是日本KEC-900負(fù)離子檢測儀, 檢測方式為平行電極, 可檢測空氣正/負(fù)離子, 檢測范圍10—20000000 ions?cm-3, 檢測時靈敏度設(shè)置在H段(10 個?cm-3—19990 個?cm-3), 該設(shè)備精度≤15%, 分辨率為10/100 個?cm-3。針對氣象要素的采集主要通過附近固定氣象站, 具體數(shù)據(jù)和采集設(shè)備見表1。

2.2.2 數(shù)據(jù)處理

將觀測的空氣負(fù)離子數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總, 研究空氣負(fù)離子濃度的日變化情況, 通過Shapiro-Wilk方法對空氣負(fù)離子濃度數(shù)據(jù)進(jìn)行正態(tài)分布檢驗, 采用Pearson相關(guān)分析研究空氣負(fù)離子濃度和氣象要素的簡單相關(guān)性。但是簡單相關(guān)分析并不能揭示氣象因素對空氣負(fù)離子濃度的影響程度。多元回歸分析在一定程度上可以真實表現(xiàn)自變量與因變量的關(guān)系, 并廣泛應(yīng)用于氣象統(tǒng)計研究方向[17–18], 但是多元線性回歸系數(shù)間不能直接比較各變量對因變量的效應(yīng)。通徑分析方法能有效的表示自變量間對因變量的直接影響或間接影響的效應(yīng), 從而區(qū)分自變量的相對重要性及其關(guān)系, 有效的克服多元回歸分析方法的不足, 在資源、環(huán)境等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用[19–21]。利用SPSS18將上述觀測設(shè)備測得的空氣負(fù)離子濃度與氣象因素做通徑分析, 得到直接通徑系數(shù)、間接通徑系數(shù), 揭示影響空氣負(fù)離子濃度的直接效應(yīng)與間接效應(yīng)。通徑分析的基本模型如下：

假設(shè)在k個自變量1,2, …,x中, 每兩個變量之間與因變量之間的簡單相關(guān)系數(shù)可以構(gòu)成方程用于求解通徑系數(shù)：

3 結(jié)果與分析

3.1 空氣負(fù)離子濃度的日變化特征

據(jù)觀測, 9月的空氣負(fù)離子濃度日平均值為0.493個·cm-3·1000, 10月的平均負(fù)離子濃度日平均值為0.882個?cm-3×1000。對林緣9-10月空氣負(fù)離子濃度(–)日變化特征分析結(jié)果如圖1。9月所有時間段的空氣負(fù)離子濃度均小于10月。9月上旬, 10:00空氣負(fù)離子濃度出現(xiàn)一個小峰值, 其中–(10點(diǎn))>–(12點(diǎn))>–(14點(diǎn))>–(16點(diǎn))>–(8點(diǎn)); 9月中旬大部分時間段的空氣負(fù)離子濃度都高于9月上旬和下旬,–(16點(diǎn))下降較多外, 其他時間段均較為平緩,–(8點(diǎn))>–(12點(diǎn))>–(10點(diǎn))>–(14點(diǎn))>–(16點(diǎn)); 九月下旬, 空氣負(fù)離子濃度日變化較小,–(14點(diǎn))為該時間段空氣負(fù)離子濃度日變化的低谷,–(16點(diǎn))>–(12點(diǎn))>–(10點(diǎn))>–(14點(diǎn))>–(8點(diǎn)); 10月上旬, 空氣負(fù)離子濃度日變化呈上升趨勢,–(12點(diǎn))為一個小峰值–(16點(diǎn))>–(12點(diǎn))>–(14點(diǎn)) >–(8點(diǎn))>–(10點(diǎn)); 10月中旬和10月下旬,–(8點(diǎn)) 達(dá)到日空氣負(fù)離子濃度最高值, 其他時間段負(fù)離子濃度均顯著下降,–(8點(diǎn))>–(10點(diǎn))>–(12點(diǎn))>–(14點(diǎn))>–(16點(diǎn))。

表1 氣象因素數(shù)據(jù)采集

圖1 空氣負(fù)離子濃度日變化

3.2 空氣負(fù)離子濃度的空間變化特征

根據(jù)觀測, 林內(nèi)空氣負(fù)離子濃度不同海拔平均值為0.264個·cm-3·1000, 林緣地區(qū)空氣負(fù)離子濃度不同海拔平均值為0.274 個·cm-3·1000, 林緣地區(qū)略高于林內(nèi)。不同的海拔梯度, 兩者差異較大。海拔500 m的位置, 林內(nèi)空氣負(fù)離子濃度遠(yuǎn)大于林緣地區(qū), 300 m、400 m、600 m和700 m處, 林緣地區(qū)空氣負(fù)離子濃度都高于林內(nèi)空氣負(fù)離子濃度。對林緣和林內(nèi)9—10月空氣負(fù)離子濃度海拔變化特征對比分析具體結(jié)果如圖2。林緣地區(qū)隨著海拔梯度的升高變化較為平緩, 呈現(xiàn)波浪型, 而林內(nèi)空氣負(fù)離子濃度的變化隨著海拔梯度的升高變化較大, 呈現(xiàn)顯著單峰型。林緣地區(qū)空氣負(fù)離子濃度的變化與林內(nèi)空氣負(fù)離子濃度變化正好相反。林緣地區(qū)空氣負(fù)離子濃度峰值出現(xiàn)在海拔400 m和600 m處, 分別為0.335 個·cm-3·1000和0.271 個·cm-3·1000, 低谷出現(xiàn)在海拔500 m處, 為0.235 個·cm-3·1000; 林內(nèi)空氣負(fù)離子濃度峰值出現(xiàn)在海拔500 m處, 為0.532 個·cm-3·1000。

3.3 氣象要素與空氣負(fù)離子濃度的相關(guān)分析

圖2 林緣和林內(nèi)空氣負(fù)離子濃度海拔變化對比

由表2可以看出各變量和因變量之間的顯著性及相關(guān)關(guān)系。本文通過Pearson相關(guān)系數(shù)的方法衡量氣象要素和負(fù)離子濃度間的簡單相關(guān)關(guān)系。各氣象要素與空氣負(fù)離子濃度的相關(guān)分析結(jié)果如表2所示?？梢? 林緣地區(qū), 光合有效輻射的最低值和平均值、凈輻射的最低值、2 min風(fēng)速、10 min風(fēng)速最大值和平均值、飽和水汽壓的最低值和最高值、pm2.5均與空氣負(fù)離子濃度相關(guān)性不顯著; 光合有效輻射最大值、凈輻射最大值、空氣濕度最低值、最高值和平均值、空氣溫度最低值、最高值和平均值均與空氣負(fù)離子濃度在0.01水平上顯著相關(guān); 光合有效輻射平均值、凈輻射平均值均與空氣負(fù)離子濃度在0.05水平上顯著相關(guān)。其中空氣負(fù)離子濃度與光合有效輻射最大值、光合有效輻射平均值、凈輻射最大值、凈輻射平均值和空氣溫度最大值、最小值和平均值均為負(fù)相關(guān), 空氣濕度最大值、最小值和平均值與空氣負(fù)離子濃度為正相關(guān)。由表2可知, 各個自變量之間有較強(qiáng)的相關(guān)性, 相互影響較大。因此, 單純的Pearson相關(guān)系數(shù)不能明確的表達(dá)氣象因素對空氣負(fù)離子濃度的影響。本研究采用通徑分析方法定量評價自變量對因變量直接和間接影響。將x,x, ……,x與進(jìn)行自變量逐步加入方法的回歸分析, 通過F檢驗發(fā)現(xiàn)線性回歸方程的顯著性, 通過t檢驗尋找回歸方程系數(shù)的顯著性。去除<0.05水平上顯著性差的變量, 結(jié)果表明飽和水汽壓最低值(x),空氣濕度最低值(x)和空氣溫度最低值(x)滿足要求, 具體內(nèi)容見表3。

表2 各變量之間的相關(guān)系數(shù)

注：表中未標(biāo)注時間均為該時間點(diǎn)1小時內(nèi)的平均值。*表示在置信度(雙側(cè))為0.05水平上相關(guān)性顯著; **表示在置信度(雙側(cè))為0.01水平上相關(guān)性顯著; -表示負(fù)相關(guān)。

表3 回歸系數(shù)輸出結(jié)果

3.4 氣象因素對空氣負(fù)離子濃度的通徑分析

應(yīng)用通徑分析方法分析林緣地區(qū)空氣負(fù)離子濃度與空氣濕度最低值(x)、飽和水汽壓最低值(x)和空氣溫度最低值(x)的真實關(guān)系, 具體結(jié)果見表4。由表4可知, 3個自變量對空氣負(fù)離子濃度的直接作用中, 空氣濕度最低值(x)對空氣負(fù)離子濃度的作用最大, 飽和水汽壓最低值(x)次之, 空氣溫度最低值(x)的直接作用最小。通過分析各個自變量的間接通徑系數(shù)可發(fā)現(xiàn), 飽和水汽壓最低值(x)通過空氣濕度最低值(x)對空氣負(fù)離子濃度的影響最大, 為正效應(yīng); 其次為空氣濕度最低值(x)通過飽和水汽壓最低值(x)對空氣負(fù)離子濃度有顯著的負(fù)向效應(yīng)?？諝鉁囟茸畹椭档拈g接通徑系數(shù)合計值最高, 說明空氣溫度最低值(x)通過空氣濕度最低值(x)和飽和水汽壓最低值(x)對空氣負(fù)離子濃度的產(chǎn)生了最大的影響。其次為飽和水汽壓最低值(x), 該自變量的直接通徑系數(shù)最低, 但其間接通徑系數(shù)較大, 說明該因素對空氣負(fù)離子濃度的間接影響更顯著。

4 討論

前人對空氣負(fù)離子濃度變化規(guī)律及其與氣象因子相互關(guān)系進(jìn)行了大量的研究, 但并沒有得到一致的結(jié)論。針對負(fù)離子濃度的時間變化, 大部分研究成果認(rèn)為夏季負(fù)離子濃度最高, 逐漸進(jìn)入冬季后, 負(fù)離子濃度應(yīng)呈現(xiàn)下降的趨勢, 9月至10月期間, 負(fù)離子濃度也為下降的趨勢[22–23], 與本研究結(jié)果相反。針對空氣負(fù)離子濃度的日變化, 很多研究認(rèn)為空氣負(fù)離子濃度有明顯的日變化趨勢, 如12:00和14:00時負(fù)離子濃度達(dá)到峰值[24], 但是本研究中, 空氣負(fù)離子濃度的變化雖然體現(xiàn)一定的規(guī)律性, 但是其最高值并不集中在某一個時間段, 空氣負(fù)離子濃度最高的時間多集中在上午8:00和10:00, 中午12:00空氣負(fù)離子濃度隨著時間的變化有極大差異。海拔對林緣空氣負(fù)離子濃度的影響與林內(nèi)空氣負(fù)離子濃度不同。已有研究針對海拔對空氣負(fù)離子濃度的影響已有較多研究, 但是結(jié)果有較大差異[25–27]。已有研究中, 空氣負(fù)離子濃度多隨著海拔變化呈單獨(dú)升高或者下降的趨勢, 但是本研究中, 林緣地區(qū)空氣負(fù)離子濃度成波浪型變化, 林內(nèi)空氣負(fù)離子濃度則呈現(xiàn)顯著單峰型, 其整體變化趨勢與林緣地區(qū)相反。已有的大分部研究都認(rèn)為林內(nèi)負(fù)離子濃度高于林外[28], 本研究中, 林內(nèi)空氣負(fù)離子濃度小于林緣地區(qū), 可見林緣地區(qū)有著與有林地, 城市綠地, 無林地等完全不同的環(huán)境特性。

表4 氣象因素與空氣負(fù)離子濃度的通徑系數(shù)

針對空氣負(fù)離子濃度和氣象因素相關(guān)性的研究開展較多, 大部分研究僅采用常規(guī)的線性回歸分析, 無法評價各個氣象因素之間的相互影響給空氣負(fù)離子濃度帶來的不同效應(yīng)。例如, 空氣負(fù)離子濃度與空氣溫度和空氣濕度的相關(guān)性不同, 大部分研究結(jié)論認(rèn)為空氣負(fù)離子濃度與空氣溫度負(fù)相關(guān)[23], 與空氣濕度正相關(guān), 本研究結(jié)果也證明了該結(jié)論, 但也有研究得出不同的結(jié)果[6, 22, 29]。黃世成等[1]首次通過通徑分析的方法對影響空氣負(fù)離子濃度的氣象因素進(jìn)行分析, 認(rèn)為日平均水汽壓是空氣負(fù)離子濃度的最大直接和間接影響因素。本研究采用的小時空氣負(fù)離子濃度和氣象因素數(shù)據(jù), 除了氣象因素的平均值, 也考慮了最高值和最低值?？諝鉂穸茸畹椭凳菍諝庳?fù)離子濃度直接影響最大的氣象因素; 空氣溫度最低值通過空氣濕度最低值和飽和水汽壓最低值形成對空氣負(fù)離子濃度間接影響最大的氣象因子組合, 該結(jié)果指標(biāo)與其他研究人員的研究結(jié)果不完全相同, 但都說明了空氣水分情況是影響空氣負(fù)離子濃度的最大影響因素。

對于以上研究存在的差異, 可能由于以下3個方面的原因造成的：第一, 空氣負(fù)離子濃度雖然與有限的氣象因素表現(xiàn)出相關(guān)性, 但實際上受更多的氣象因素影響, 因此會在不同的地區(qū), 不同的氣候條件下表現(xiàn)出不同的規(guī)律; 第二, 研究地點(diǎn)的下墊面差異較大, 林緣地區(qū)與林內(nèi)具有完全不同的環(huán)境特征, 不僅從非生物角度影響空氣負(fù)離子的生成和消亡, 也會通過影響生物生理特性來影響空氣負(fù)離子濃度; 第三, 上述研究尺度從年到季到月均不相同, 負(fù)離子濃度對氣象因素敏感, 研究尺度極大的影響研究結(jié)果。

5 結(jié)論

通過分析九龍山林緣地區(qū)空氣負(fù)離子濃度并對其與氣象因素之間的關(guān)系進(jìn)行研究, 可以得出以下結(jié)論：10月的空氣負(fù)離子濃度大于9月。9月空氣負(fù)離子濃度的日變化較小, 10月上旬空氣負(fù)離子濃度日變化呈單峰型, 10月中旬和下旬的空氣負(fù)離子濃度日變化呈冪函數(shù)曲線型。光合有效輻射的最大值和平均值、凈輻射的最大值和平均值、空氣溫度和空氣濕度的最大值、最小值和平均值均與空氣負(fù)離子濃度顯著相關(guān)。對海拔300 m到700 m的林緣樣帶和相應(yīng)的林內(nèi)對照點(diǎn)觀測研究表明, 林緣地區(qū)的空氣負(fù)離子濃度平均值大于林內(nèi)空氣負(fù)離子濃度平均值。林緣地區(qū)空氣負(fù)離子濃度的變化呈波浪型, 林內(nèi)的空氣負(fù)離子濃度變化則呈現(xiàn)顯著的單峰型, 峰值位于海拔500 m處。對氣象要素與空氣負(fù)離子濃度的通徑分析表明, 空氣濕度最低值是空氣負(fù)離子濃度的最大直接影響因素, 其次為空氣溫度最低值?？諝鉁囟茸畹椭岛惋柡退麎鹤畹椭凳怯绊懣諝庳?fù)離子濃度的主要間接因子。

空氣負(fù)離子受多重因素綜合作用, 這些因素在受生物和非生物環(huán)境影響下表現(xiàn)出極大的差異。本研究中空氣負(fù)離子濃度的日變化規(guī)律和海拔變化規(guī)律均與以往研究有較大差異。氣象因素對空氣負(fù)離子濃度的影響與以往的研究也存在不同。本文定量研究了林緣地區(qū)空氣負(fù)離子濃度的變化趨勢和氣象因素對空氣負(fù)離子濃度影響, 該研究區(qū)域在以往的研究中并不多見, 補(bǔ)充了現(xiàn)有空氣負(fù)離子研究區(qū)域的空白, 為構(gòu)建森林康養(yǎng)基地建設(shè)規(guī)劃提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。選擇固定氣象站的位置進(jìn)行空氣負(fù)離子濃度的監(jiān)測, 保證了空氣負(fù)離子濃度和氣象要素觀測時間和地點(diǎn)的一致性, 進(jìn)而增加了其相關(guān)性研究的可靠性。但是由于氣象因素之間相關(guān)性較高, 以及負(fù)離子對環(huán)境的敏感性導(dǎo)致單監(jiān)測點(diǎn)的研究在具體的因子分析結(jié)果上仍存在極大的不確定性, 如何從負(fù)離子在不同的環(huán)境中生成及損耗機(jī)理的角度探明環(huán)境因子與空氣負(fù)離子的關(guān)系, 需要在今后的觀測實驗中增加相關(guān)要素的控制實驗, 并做進(jìn)一步研究, 以便更好的為空氣負(fù)離子資源的生態(tài)旅游開發(fā)和環(huán)境保護(hù)提供理論依據(jù)和數(shù)據(jù)支持。

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Characteristics of air anion change and its relationship with meteorological factors in forest margin area of Jiulong Mountain

YU Hai, XIN Xuebing, PEI Shunxiang, WU Di, WU Sha, FA Lei, MA Shumin, GUO Hui*

Forestry Experimental Center of North China, Chinese Academy of Forestry, Beijing 102300, China

In this paper, the characteristics of changes in negative air ion concentration were investigated at forest edge of Jiulong mountain. We monitored the diurnal dynamic of negative air ion concentration and its variations along with the altitudinal gradient at forest edge and in the forest interior in September and October, 2017. Meantime, the mean, maximum, and minimum values of air temperature, air humidity, wind speed, saturated vapor pressure, net radiation, and effective radiation of photosynthesis were concurrently measured, and a path analysis was applied to quantitatively explore the relationships between meteorological factors and negative air ion concentration. The results showed that: (1) The average concentration of negative air ions in October was 80% higher than that in September. The diurnal variation of negative air ions concentration presented a trendency of decrease in September. The diurnal change showed a single peak curve in the early October, but it presented a curve of power function and had a downward trend in the mid and late October. (2) The concentration of negative air ions was 4% higher at forest edge than that in the forest interior. The concentration of negative air ions showed a wave shape along with the altitudinal gradient at forest edge; in contrast, it presented a clear single peak type along with the elevation gradient in the forest interior. (3) By using stepwise regression analysis, the minimum air humidity, saturated vapor pressure, and air temperature were extracted from all the meteorological factors to conduct the path analysis. The direct path coefficients of these three selected meteorological factors were 1.064, -0.817, and 0.468, respectively. Therefore, the lowest air humidity was the dominantly direct factor that affected the concentration of negative air ions. The minimum air temperature was the main indirect factor via influencing the minimum air humidity and saturated vapor pressure. We highlight the importance of forest edge area in forest health planning by contrasting the concentration of negative air ions at forest edge and in the forest interior.

forest edge; negative air ions; path analysis; correlation and dependence

10.14108/j.cnki.1008-8873.2018.06.025

S716.1

A

1008-8873(2018)06-191-08

2018-06-06;

2018-07-31

中國林科院基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)專項資金(CAFYBB2014MA017)

余海(1979—), 男, 四川成都人, 碩士研究生, 工程師, 主要從事森林生態(tài)學(xué), E-mail: 20376522@qq.com

郭慧, 女, 博士, 工程師, 主要從事3S技術(shù)在森林生態(tài)學(xué)中應(yīng)用研究, E-mail: guohuistz@126.com

余海, 辛學(xué)兵, 裴順祥, 等. 九龍山林緣地區(qū)空氣負(fù)離子濃度變化特征及與氣象因素關(guān)系[J]. 生態(tài)科學(xué), 2018, 37(6): 191-198.

YU Hai, XIN Xuebing, PEI Shunxiang, et al. Characteristics of air anion change and its relationship with meteorological factors in forest margin area of Jiulong Mountain[J]. Ecological Science, 2018, 37(6): 191-198.