桐花樹(shù)及其他植被群落對(duì)PM2.5的吸附能力對(duì)比研究

摘 要：桐花樹(shù)是廣西濱海地區(qū)主要的鄉(xiāng)土紅樹(shù)植物，具有重要的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值，但對(duì)其PM2.5吸附、消阻價(jià)值的認(rèn)識(shí)仍不全面。為此，于2019年12月對(duì)廣西欽州桐花樹(shù)群落、校園混合林、鄉(xiāng)村混合林進(jìn)行了PM2.5整月連續(xù)觀測(cè)。結(jié)果表明：（1）3種植被群落日均PM2.5濃度表現(xiàn)為林外大于林內(nèi)，PM2.5消阻效果顯著；（2）鄉(xiāng)村混合林、桐花樹(shù)群落、鄉(xiāng)村混合林對(duì)PM2.5的平均吸附率分別為27.76%、12.27%和7.95%，且林外PM2.5濃度越高，植被對(duì)PM2.5吸附率越高；（3）氣象因子影響下的林外擴(kuò)散條件變化是導(dǎo)致林外PM2.5濃度變化的主要因素，且植被的株高和株密度對(duì)植被群落對(duì)PM2.5的吸附和消阻具有重要影響。

關(guān)鍵詞：PM2.5；桐花樹(shù)；吸附能力；氣象因子

中圖分類號(hào)：Q948 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：B 文章編號(hào)：2095–3305（2024）11–00-04

PM2.5是指直徑≤2.5 μm的細(xì)顆粒物，主要由塵土、化石燃料燃燒產(chǎn)生的有機(jī)碳粒子和氣溶膠組成。PM2.5可攜帶有毒重金屬、酸性氧化物、有機(jī)污染物、細(xì)菌和病毒等，對(duì)人體健康構(gòu)成威脅[1]。植被已被證明能有效吸附空氣中的PM2.5，從而提高空氣質(zhì)量。紅樹(shù)林是一類生長(zhǎng)在熱帶和亞熱帶海岸潮間帶特有的植物群落，具有重要的生態(tài)服務(wù)功能和顯著的經(jīng)濟(jì)價(jià)值。盡管紅樹(shù)林在生態(tài)環(huán)境修復(fù)中扮演著重要角色，但關(guān)于其吸附PM2.5能力的研究相對(duì)較少。

廣西北部灣沿岸是中國(guó)亞熱帶區(qū)域重要的紅樹(shù)林分布區(qū)之一，紅樹(shù)林總面積占全國(guó)的32.7%，達(dá)

9 330.34 hm2。廣西北部灣共有真紅樹(shù)植物12種（其中外來(lái)樹(shù)種2種），半紅樹(shù)植物8種，其中桐花樹(shù)群系是分布面積僅次于白骨壤的群系類型[2]。而在廣西欽州地區(qū)，桐花樹(shù)群落面積占比最大。與廣西北部灣其他沿海城市相比，欽州的空氣質(zhì)量相對(duì)較差，PM2.5污染問(wèn)題尤為嚴(yán)重。鑒于此，以欽州的鄉(xiāng)土紅樹(shù)桐花樹(shù)群落、鄉(xiāng)村混合林和校園混合林為對(duì)象，基于PM2.5現(xiàn)場(chǎng)連續(xù)觀測(cè)數(shù)據(jù)，探討不同植被群落對(duì)PM2.5的吸附能力和時(shí)空變化趨勢(shì)差異及其影響因素，旨在為北部灣城市群的PM2.5污染防控提供科學(xué)參考。

1 材料與方法

1.1 實(shí)驗(yàn)地概況

監(jiān)測(cè)樣地位于北部灣大學(xué)濱海校區(qū)內(nèi)和校園周邊地區(qū)。監(jiān)測(cè)的位置具體見(jiàn)圖1。

（1）校園混合林：北部灣大學(xué)東區(qū)操場(chǎng)旁邊的情人坡和東區(qū)操場(chǎng)作為一組對(duì)照觀測(cè)點(diǎn)。該觀測(cè)點(diǎn)以草地為主，10 m×10 m樣地內(nèi)零星種植有芒果樹(shù)、木棉苗木，平均樹(shù)高約1.3 m，平均胸徑5.3 cm，株密度為

0.6株/m2。

（2）桐花樹(shù)群落：北部灣大學(xué)東門外欽江支流旁的桐花樹(shù)群落及其周邊的空地作為一組對(duì)照觀測(cè)點(diǎn)。該觀測(cè)點(diǎn)主要為桐花樹(shù)群落，5 m×5 m樣地內(nèi)共有桐花樹(shù)平均樹(shù)高約1.9 m，平均基徑13.2 cm，株密度為1.2株/m2。

（3）鄉(xiāng)村混合林：欽州敏昌大街橫山頭鄉(xiāng)村混合林內(nèi)及林外空地作為一組對(duì)照觀測(cè)點(diǎn)。該觀測(cè)點(diǎn)以樟樹(shù)、桉樹(shù)、馬尾松、毛竹等樹(shù)種為主，10 m × 10 m樣地內(nèi)平均樹(shù)高約為6.1 m，平均胸徑8.2 cm，株密度為1.9株/m2。

1.2 研究方法

選用美國(guó)樂(lè)控PM2.5檢測(cè)儀（P-600）、邁斯泰克（MESTEK）AM600手持式風(fēng)速儀作為試驗(yàn)器材。采樣時(shí)間為2019年12月1—30日，每日早晨（06：30）、中午（10：30）、下午（14：30）和晚上（18：30）于校園混合林、鄉(xiāng)村混合林監(jiān)測(cè)點(diǎn)進(jìn)行監(jiān)測(cè)?？紤]到桐花樹(shù)群落受潮汐的影響，根據(jù)每日潮位，于低潮位（1個(gè)時(shí)段）、中潮位（2個(gè)時(shí)間，約為低潮前后4 h）進(jìn)行監(jiān)測(cè)，并在每個(gè)監(jiān)測(cè)地點(diǎn)隨機(jī)選擇3個(gè)位置進(jìn)行數(shù)據(jù)采樣。PM2.5測(cè)定的時(shí)間分辨率為2 s，測(cè)量PM2.5濃度時(shí)測(cè)量者應(yīng)站立靜止，減少人為對(duì)采樣數(shù)據(jù)的影響。等待儀器數(shù)據(jù)穩(wěn)定后進(jìn)行數(shù)據(jù)記錄，每個(gè)采樣站點(diǎn)的耗時(shí)約為5 min，每個(gè)監(jiān)測(cè)樣點(diǎn)的采樣總時(shí)間為0.5 h。采樣高度以成人平均呼吸高度為準(zhǔn)，即距林地地面1.5 m。

1.3 數(shù)據(jù)處理

不同植被群落對(duì)PM2.5的吸附能力（吸附率）公式如下：

PM2.5吸附率（%）=100×（林外PM2.5-林內(nèi)PM2.5）/林外PM2.5（1）

監(jiān)測(cè)獲得的數(shù)據(jù)均在SPSS 26（IBM，USA）軟件進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。其中，PM2.5數(shù)據(jù)及吸附率均不符合正態(tài)分布；不同時(shí)段、植被群落的PM2.5濃度、吸附率數(shù)據(jù)均采用Wilcoxon檢驗(yàn)其差異性；不同群落類型間PM2.5濃度采用Kruskal-Wallis檢驗(yàn)；PM2.5濃度、吸附率及各群落林內(nèi)、外氣象因子之間的相關(guān)性采用Spearman相關(guān)分析法。

2 結(jié)果與分析

2.1 不同植被群落內(nèi)外PM2.5的污染水平及日變化規(guī)律

2.1.1 校園混合林

監(jiān)測(cè)時(shí)間內(nèi)，校園混合林內(nèi)的全時(shí)段PM2.5的平均濃度為53.64 μg/m3，PM2.5的平均空氣質(zhì)量分指數(shù)（Index of Air Quality，IAQI）為73.30，整體處于良好水平，但有20個(gè)時(shí)段的PM2.5的瞬時(shí)濃度達(dá)到輕度至重度污染水平。校園混合林外的全時(shí)段PM2.5的平均濃度為59.85 μg/m3，PM2.5的IAQI為81.07，整體處于良好水平，但23個(gè)時(shí)段的PM2.5的瞬時(shí)濃度達(dá)到輕度至重度污染水平。由圖2可知，校園混合林內(nèi)的PM2.5濃度顯著低于林外（P＜0.001），PM2.5濃度在06：30～14：30呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，在14：30～18：30呈現(xiàn)上升趨勢(shì)。

2.1.2 鄉(xiāng)村混合林

監(jiān)測(cè)時(shí)間內(nèi)，鄉(xiāng)村混合林內(nèi)的全時(shí)段PM2.5的平均濃度為49.35 μg/m3 ，PM2.5的IAQI為67.94，整體處于良好水平，但有17個(gè)時(shí)段的PM2.5的瞬時(shí)濃度達(dá)輕度污染水平。鄉(xiāng)村混合林外的全時(shí)段PM2.5的平均濃度為63.25 μg/m3，PM2.5的IAQI為85.31，整體處于良好水平，

但有46個(gè)時(shí)段的PM2.5的瞬時(shí)濃度達(dá)到輕度至重度污染水平。由圖3可知，鄉(xiāng)村混合林內(nèi)與林外PM2.5濃度差異顯著（P＜0.001），PM2.5濃度在06：30～10：30呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，在10：30～18：30呈現(xiàn)下降趨勢(shì)。

2.1.3 桐花樹(shù)群落林

監(jiān)測(cè)時(shí)間內(nèi)，桐花樹(shù)群落林內(nèi)的全時(shí)段PM2.5的平均濃度為48.09 μg/m3，PM2.5的IAQI為66.36，整體處于良好水平，僅有6個(gè)時(shí)段的PM2.5的瞬時(shí)濃度達(dá)到輕度至中度污染水平。桐花樹(shù)群落林外的全時(shí)段PM2.5的平均濃度為58.60 μg/m3，PM2.5的IAQI為79.50，整體處于良好水平，有14個(gè)時(shí)段的PM2.5的瞬時(shí)濃度達(dá)到輕度至重度污染水平。由圖4可知，桐花樹(shù)群落林內(nèi)與林外PM2.5濃度差異顯著（P＜0.000），且桐花樹(shù)群落內(nèi)外的PM2.5濃度在白天至夜間均呈現(xiàn)上升趨勢(shì)。

2.2 不同植被群落對(duì)PM2.5的吸附能力

對(duì)不同植被群落林內(nèi)、林外日均PM2.5濃度及其吸附率統(tǒng)計(jì)見(jiàn)表1。由表中可以看出，3種植被群落日均PM2.5濃度表現(xiàn)為林外＞林內(nèi)。從吸附率來(lái)看，3種植被群落日均PM2.5吸附率差異極顯著（P＜0.001），平均吸附率最高的為鄉(xiāng)村混合林群落（27.76%），其次為桐花樹(shù)群落（12.27%），最低為校園混合林群落（7.95%）。相對(duì)而言，鄉(xiāng)村混合林對(duì)PM2.5的吸附能力最強(qiáng)且最穩(wěn)定，校園混合林對(duì)PM2.5的吸附能力最低。

3 討論

3.1 植被群落特征對(duì)PM2.5吸附能力的影響

鄉(xiāng)村混合林、桐花樹(shù)群落、校園混合林3種植被群落林內(nèi)、外PM2.5濃度的顯著性差異表明，植被群落具有明顯的PM2.5吸附、消阻功能，但植被對(duì)PM2.5的吸附能力與植被群落類型關(guān)系密切。以本研究為例，鄉(xiāng)村混合林表現(xiàn)出較強(qiáng)的PM2.5的吸附能力，其原因在于鄉(xiāng)村混合林中植物種類、數(shù)量較多，可形成不同層次、高低不同的混合復(fù)合林層。相對(duì)而言，桐花樹(shù)群落樹(shù)種單一，林分簡(jiǎn)單，對(duì)PM2.5的吸附效果不如鄉(xiāng)村混合林。而校園混合林雖然樹(shù)種較桐花樹(shù)群落多，但植被最稀疏，對(duì)PM2.5的吸附效果最低。

葉片是植被吸附、消阻PM2.5最重要的組織，不同植物葉片對(duì)細(xì)微顆粒去除機(jī)制存在差異。空氣中顆粒物與植物葉片的接觸面積和接觸程度也是影響植被吸附滯塵能力的主要因素。通常，具有大量溝壑、凹凸不平的植被，其葉片粗糙度較大，對(duì)于PM2.5的滯納和吸附能力更強(qiáng)。此外，葉片光合或呼吸作用能力不同也會(huì)影響其對(duì)PM2.5吸附能力，而葉面氣孔大小和密度、絨毛密度及葉片是否產(chǎn)生分泌物也是影響植被吸附或滯塵能力的重要原因。桐花樹(shù)作為一種濱海鹽生植物，樹(shù)皮平滑，葉片明顯泌鹽現(xiàn)象會(huì)使得葉片表面粗糙，從而對(duì)空氣中顆粒物的吸附能力更強(qiáng)，進(jìn)而產(chǎn)生明顯的PM2.5吸附效能。

研究發(fā)現(xiàn)，植被群落PM2.5沉降速率與植被高度有關(guān)。在研究中，鄉(xiāng)村混合林植被種類多且平均株高最高，桐花樹(shù)群落次之，校園混合林平均株高最低，各群落PM2.5的吸附能力差異印證了這一現(xiàn)象，但PM2.5沉降速率與植被高度間的關(guān)系還有待進(jìn)一步量化研究。

3.2 氣象因子對(duì)植被PM2.5吸附能力的影響

影響植被群落對(duì)PM2.5的吸附率的主要因素有溫度、濕度、風(fēng)速等氣象因子[3]。相關(guān)性分析結(jié)果顯示，此研究中影響校園混合林對(duì)PM2.5吸附率的主要因素為林內(nèi)風(fēng)速和林外PM2.5濃度（P＜0.01）（表2），鄉(xiāng)村混合林為林內(nèi)外PM2.5濃度、林內(nèi)外風(fēng)速及風(fēng)速差（P＜0.01）（表3），桐花樹(shù)群落則為林內(nèi)外溫度、林外PM2.5濃度（P＜0.01）（表4）。這表明氣象條件，尤其是風(fēng)速對(duì)植被群落PM2.5吸附率影響的極大，同時(shí)，相對(duì)茂密的植被因其具有較高的風(fēng)速削減能力，可有效地消阻較多的PM2.5。在廣西沿海地區(qū)，12月常有大風(fēng)天氣，在氣象因子影響下林外擴(kuò)散條件產(chǎn)生變化會(huì)導(dǎo)致林外PM2.5濃度發(fā)生較大變化，并影響植被群落PM2.5吸附效果。

此研究發(fā)現(xiàn)林外PM2.5濃度與PM2.5的吸附率呈顯著正相關(guān)（P＜0.01），表明林外PM2.5濃度越高，植被群落對(duì)PM2.5的吸附能力則越強(qiáng)。其原因可能在于顆粒物質(zhì)量濃度越大，植被葉片、表皮與顆粒物的接觸當(dāng)量則更高，使得吸附作用更強(qiáng)。

一些研究還發(fā)現(xiàn)，植物群落對(duì)PM2.5的吸附能力具有一定的季節(jié)性、時(shí)效性，如水杉林、松樹(shù)林、混合林在早晨吸附能力最強(qiáng)、晚上最弱[4-8]。這與本研究中鄉(xiāng)村混合林、校園混合林對(duì)PM2.5的日吸附特征相似，但與桐花樹(shù)群落不同。在本研究中，桐花樹(shù)在傍晚、夜間相比日間對(duì)PM2.5的吸附效果更強(qiáng)。

桐花樹(shù)群落生長(zhǎng)在趕潮河段潮間帶，與鄉(xiāng)村混合林、校園混合林生境特征差異巨大，尤其是溫度、濕度的日變化規(guī)律差異較大。桐花樹(shù)對(duì)PM2.5吸附率與林內(nèi)、林外溫度存在極顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系（P＜0.05），表明溫度的降低有利于桐花樹(shù)對(duì)PM2.5吸附功能的恢復(fù)，其原因可能與桐花樹(shù)樹(shù)葉的結(jié)構(gòu)及其生理因素有關(guān)，但其影響機(jī)制仍有待研究。

4 結(jié)論

（1）2019年12月的3種植被群落內(nèi)、外PM2.5的日均濃度均處于良好水平，但個(gè)別時(shí)段PM2.5瞬時(shí)濃度達(dá)到輕度污染至重度污染水平。

（2）校園混合林PM2.5濃度的日變化規(guī)律為先下降后上升，鄉(xiāng)村混合林為先升后降，桐花樹(shù)群落則呈上升趨勢(shì)。

（3）3種植被群落對(duì)PM2.5的吸附率差異極顯著，鄉(xiāng)村混合林、桐花樹(shù)群落均能起到較好的PM2.5消阻、吸附效果，且風(fēng)速、濕度和溫度均會(huì)影響植被群落對(duì)PM2.5的吸附率。

參考文獻(xiàn)

[1] 陳熙勐，張皓旻，顧萬(wàn)清，等.我國(guó)PM2.5主要成分及對(duì)人體健康危害研究進(jìn)展[J].中華保健醫(yī)學(xué)雜志，2019，21（1）：83-85.

[2] 潘良浩，史小芳，曾聰，等.廣西紅樹(shù)林的植物類型[J].廣西科學(xué)，2018，25（4）：352-362.

[3] 孟昭偉，雷佩玉，張同軍，等.2015—2018年西安市兩城區(qū)PM2.5質(zhì)量濃度變化特征及氣象影響因素[J].衛(wèi)生研究， 2020，49（1）：75-79，85.

[4] 俞琳琳，胡海波，余偉.城市綠地類型對(duì)大氣PM2.5濃度的影響[J].南京林業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2020，44（3）：179-184.

[5] 劉浩棟，陳亞靜，李清殿，等.城市道路林對(duì)細(xì)顆粒物PM2.5的阻滯作用解析[J].浙江農(nóng)林大學(xué)學(xué)報(bào)，2020，37（3）：397-406.

[6] 黃偉偉，楊勇，陳豐農(nóng).杭州校園中不同植被對(duì)PM2.5的吸附能力[J].環(huán)境科學(xué)研究，2018，31（7）：1233-1240.

[7] 王志東，燕世忠，張成福，等.影響城市綠化植物PM2.5吸附能力的主要因素研究綜述[J].內(nèi)蒙古林業(yè)科技，2020，46（1）： 52-56.

[8] 付寶春，秦國(guó)杰，暢平，等.太原地區(qū)常用地被植物及植被結(jié)構(gòu)吸附PM2.5等細(xì)顆粒物能力研究[J].安徽農(nóng)業(yè)科學(xué)， 2018，46（9）：66-69.