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    北京西山綠化樹種PM2.5吸附量及葉表面AFM特征分析

    2019-07-05 10:59:56魯紹偉李少寧
    生態(tài)學報 2019年10期
    關鍵詞:針葉樹五角楓白皮松

    魯紹偉,蔣 燕,李少寧,*,趙 娜,陳 波

    1 北京市林業(yè)果樹科學研究院,北京 100093 2 北京燕山森林生態(tài)系統(tǒng)定位觀測研究站,北京 100093 3 北京林果業(yè)生態(tài)環(huán)境功能提升協(xié)同創(chuàng)新中心,北京 100093 4 西南林業(yè)大學生態(tài)與水土保持學院,昆明 650224

    空氣顆粒物已成為大氣首要污染物,引起環(huán)境空氣質(zhì)量下降,改變大氣輻射平衡,危害森林和農(nóng)作物、改變海岸帶或流域養(yǎng)分平衡等[1]??諝庵械膽腋〖氼w粒物,特別是PM2.5因其表面積大、附著能力強,可攜帶大量病毒、病菌進入人體肺部和血液循環(huán)中,引發(fā)哮喘病、支氣管炎、心臟病等疾病,對人體健康的危害極大[2- 5]。城市森林系統(tǒng)具有減塵、防塵、滯塵和阻塵功能,可凈化大氣、提高空氣質(zhì)量。Nowak等[6]研究發(fā)現(xiàn)美國城市喬灌木植被每年滯移大氣污染物約711000 t,生態(tài)價值約380億美元。王兵等[7]認為植物葉片可截留和固定污染顆粒物,已成為降低大氣污染的重要濾體,且該凈化功能與樹木葉片特征、葉表結(jié)構(gòu)、樹葉密集程度、葉面傾斜度及本身潤濕性關系密切[8- 10],劉璐等[9]研究得出植物葉片的滯塵能力主要受葉面蠟含量、氣孔密度、葉片接觸角大小影響。王會霞等[11]指出葉片表面絨毛數(shù)量、形態(tài)及分布狀況對PM2.5滯塵量有重要影響,陳波等[12]發(fā)現(xiàn)白皮松(Pinusbungeana)、油松(Pinustabulaeformis)葉表面凹凸起伏大,粗糙度大,PM2.5滯塵量大;銀杏、山楊因葉表面光滑、粗糙度小,且多為長圓形氣孔,PM2.5滯塵量小。這些研究主要集中在植物PM2.5吸附量大小及植物本身生理生態(tài)特征、葉片結(jié)構(gòu)對吸附力的影響,缺乏專門對針闊葉樹種PM2.5吸附量季節(jié)差異、葉表面微形態(tài)結(jié)構(gòu)對樹種PM2.5吸附能力影響的深入剖析。劉斌等[13]雖對南海子11種植物四季滯塵能力進行觀察,但其重點關注自然和飽和狀態(tài)下樹種PM2.5滯塵量差異比較,缺乏對滯塵影響機理和季節(jié)差異性及影響因子方面的研究。

    北京作為國際化大都市,空氣顆粒物成已成為最嚴重的環(huán)境污染問題之一。為此,筆者選擇北京西山森林公園6種典型針闊葉樹種(白皮松P.bungeana、油松P.tabulaeformis、柳樹Salixbabylonica、五角楓Acermono、銀杏Ginkgobiloba、楊樹Populusspp.),運用氣溶膠再發(fā)生器測葉片PM2.5吸附量,利用原子力顯微鏡(Atomic Force Microscopy,縮寫為AFM)掃描不同樹種葉表面圖像,比較針闊葉樹種吸附量季節(jié)差異,探討不同樹種葉片吸附PM2.5的機理及影響因素,為城市綠化樹種的合理選擇提供科學依據(jù)。

    1 研究方法

    1.1 研究地概況及樣葉采集

    北京西山國家森林公園(116.26°E,39.98°N)位于北京西郊小西山,總面積5970 hm2,有林地5196.8 hm2,林木覆蓋率87%,年降雨量634.2mm,相對濕度43%—79%,是距北京市區(qū)最近的一座國家級森林公園;公園空氣質(zhì)量相對于城區(qū)較好,但整體空氣質(zhì)量不高,全年48.39%的天數(shù)為污染天氣。地帶性植被為暖溫帶落葉闊葉林,園內(nèi)動植物資源豐富,有植物共計250多種,分屬73科。主要喬木樹種包括油松、側(cè)柏(Platycladusorientalis)、銀杏(Ginkgobiloba)、楊樹(Populusspp.)等,主要的灌木有女貞(Ligustrumlucidum)、小檗(Berberisthunbergii)、黃楊(Buxussinica)等。

    在北京西山國家森林公園選擇樹齡相近,海拔一致的6種針闊葉樹種,分別為銀杏、柳樹、楊樹、五角楓、油松和白皮松(表1)。在采集葉片前,先用噴霧器清洗樹木采樣部位,以月為單位,再清洗完7天以后,每一樹種選取3棵樣樹,在同一時間段內(nèi),分別從東、南、西、北及樹冠上、中、下3個部位采集若干葉片;如遇特殊天氣時,在特殊天氣7天后采集樣樹葉片,將采集葉片裝于紙質(zhì)采集袋(無靜電)帶回實驗室處理。

    表1 樣樹基本信息

    1.2 單位葉面積PM2.5吸附量測算

    目前,氣溶膠再發(fā)生器應用情況較好,已得到學界認可[14-15]。葉片PM2.5吸附量主要應用氣溶膠再發(fā)生器(QRJZFSQ-I)獲得。采用氣溶膠再發(fā)生器(中國林業(yè)科學研究院自制)分析不同樹種葉片顆粒物剩余量,氣溶膠再發(fā)生器通過檢測內(nèi)腔室中顆粒物濃度的變化,獲得葉片附著的顆粒物濃度的量。儀器由兩個部分組成:氣溶膠再發(fā)生裝置和Dustmate手持PM2.5檢測儀。氣溶膠再發(fā)生裝置利用風蝕原理,將待測樹種葉片放入氣溶膠再發(fā)生器的料盒內(nèi),通過攪動、吹風、去靜電等處理,氣溶膠再發(fā)生器將葉片上的顆粒物吹起,使葉片上附著的顆粒物重新懸浮于內(nèi)腔室中,制成氣溶膠;該設備操作簡單,穩(wěn)定性高,發(fā)生器能將葉片上吸滯的PM2.5重新釋放出來,形成穩(wěn)定、密度均勻的氣溶膠。Dustmate粉塵顆粒物檢測儀由英國Turkey公司生產(chǎn),能夠檢測出風處理前后箱內(nèi)PM2.5的變化,獲得葉片表面附著的顆粒物的質(zhì)量,因此再結(jié)合Dustmate手持PM2.5檢測儀獲取制成氣溶膠中的PM2.5質(zhì)量濃度,進而推算出葉片上PM2.5的吸附量,每一樹種重復進行6次;再利用葉面積掃描儀和葉面積軟件計算放入料盒中所有葉片葉面積,由式(1)計算單位葉面積PM2.5吸附量。

    M=m/S

    (1)

    式中,M為單位葉面積PM2.5吸附量(μg/cm2);m為放入氣溶膠再發(fā)生器葉片的PM2.5吸附量(μg);S為放入氣溶膠再發(fā)生器料盒中所有葉片的葉面積(cm2)。但因一些顆粒物能夠進入到葉片內(nèi)部,如葉表面蠟質(zhì)層和氣孔中,這部分顆粒物氣溶膠再發(fā)生器將不會被吹起制成氣溶膠,所以該實驗存在相對誤差。

    1.3 數(shù)據(jù)獲取

    大氣PM2.5實時濃度值由北京市農(nóng)林科學院林業(yè)果樹研究所在西山國家森林公園油松林內(nèi)建立的城市森林環(huán)境空氣質(zhì)量監(jiān)測站獲得,在監(jiān)測站內(nèi)設有米特(Meter)全自動氣象站,可以實時觀測氣溫(Ta/℃)、相對濕度(RH/%)、風速(W/(m/s))、降雨(P/mm)等氣象因子。

    1.4 不同樹種葉表面特征的AFM觀察

    將葉片帶回實驗室后,用蒸餾水沖洗葉片正背面,用吸水紙小心除去葉片表面水分,選取葉片較平坦的表面并盡量避開葉脈,制成約5 mm×5 mm的樣本。在室溫條件下,用掃描探針顯微鏡(SPI3800-SPA- 400,Seiko Instruments Inc.)在原子力顯微分析模式下以非接觸模式,用金涂層 Si3N4探針對樣品進行掃描和拍攝,掃描速率 0.5 Hz,橫向分辨率為0.2 nm,垂直分辨率為0.01 nm,最大掃描范圍為10 μm×10 μm。

    2 結(jié)果與分析

    2.1 綠化樹種吸附PM2.5能力對比

    2.1.1不同樹種吸附PM2.5能力差異性

    因1—3月和11—12月不屬于闊葉樹種生長季節(jié),不對冬季闊葉樹種葉片PM2.5吸附量進行研究。從圖1可得,針葉樹種年均單位葉面積PM2.5吸附量(1.70 μg/cm2)大于闊葉樹種(0.48 μg/cm2),比闊葉樹種增加了3.54倍。各樹種年均單位葉面積PM2.5吸附量表現(xiàn)為白皮松(1.71 μg/cm2)>油松(1.67 μg/cm2)>柳樹(0.54 μg/cm2)>五角楓(0.51 μg/cm2)>銀杏(0.47 μg/cm2)>楊樹(0.39 μg/cm2)。白皮松吸附能力最強,楊樹最弱,二者年均單位葉面積PM2.5吸附量相差1.32 μg/cm2,針葉樹種吸附顆粒物能力總體上強于闊葉樹種。主要是由于白皮松葉片上表面的突起和條狀組織密布,氣孔密度大且上表面溝槽的間隙距離也較大;楊樹葉表面不僅光滑、粗糙度小,且自身的自凈功能強[16-17]。

    2.1.2綠化樹種吸附PM2.5季節(jié)差異性

    春季各樹種單位葉面積PM2.5吸附量表現(xiàn)為油松(1.44 μg/cm2)>白皮松(1.34 μg/cm2)>柳樹(0.023 μg/cm2)>五角楓(0.022 μg/cm2)>銀杏(0.009 μg/cm2)>楊樹(0.007 μg/cm2);夏季為白皮松(1.10 μg/cm2)>油松(0.81 μg/cm2)>柳樹(0.68 μg/cm2)>五角楓(0.56 μg/cm2)>銀杏(0.53 μg/cm2)>楊樹(0.45 μg/cm2);秋季為白皮松(1.16 μg/cm2)>油松(1.09 μg/cm2)>五角楓(0.67 μg/cm2)>柳樹(0.56 μg/cm2)>銀杏(0.54 μg/cm2)>楊樹(0.48 μg/cm2);冬季為油松(2.93 μg/cm2)>白皮松(2.79 μg/cm2),針闊葉樹種季節(jié)PM2.5吸附能力變化趨勢與年PM2.5吸附能力變化趨勢一致,都表現(xiàn)為針葉樹種強于闊葉樹種(圖1和圖2)。白皮松單位葉面積PM2.5吸附量夏秋季高于油松,冬春卻低于油松;柳樹和五角楓在生長季的滯塵能力強于銀杏和白皮松,柳樹PM2.5吸附能力最強,楊樹最弱,但秋季五角楓PM2.5吸附量高于柳樹。

    圖1 不同樹種單位葉面積PM2.5吸附量 Fig.1 PM2.5 adsorption amount of per unit leaf area for different tree species

    圖2 不同樹種單位葉面積PM2.5吸附量季節(jié)變化 Fig.2 Seasonal variation of PM2.5 adsorption amount of per unit leaf area for different tree species

    針闊葉樹種單位葉面積PM2.5吸附量季節(jié)變化趨勢不一致,主要原因是初春闊葉樹種葉片剛剛萌芽,其生理活動較夏秋弱。針葉樹種單位葉面積PM2.5吸附量季節(jié)變化為冬(2.86 μg/cm2)>春(1.39 μg/cm2)>秋(1.13 μg/cm2)>夏(0.96 μg/cm2);闊葉樹種基本是秋(0.56 μg/cm2)>夏(0.55 μg/cm2)>春(0.015 μg/cm2),但夏季柳樹PM2.5吸附量高于秋季,可能是因為秋季柳樹葉片逐漸凋零,生理活動明顯減弱,吸滯能力下降。蔣燕等指出西山大氣中PM2.5質(zhì)量濃度四季變化為冬季(115.46 μg/cm3)>春季(112.39 μg/cm3)>秋季(106.37 μg/cm3)>夏季(81.87 μg/cm3)[18],針葉樹種PM2.5吸附能力冬季最強,夏季極弱, 其PM2.5吸附能力與外界PM2.5質(zhì)量濃度一致;但闊葉樹種PM2.5吸附能力與外界PM2.5質(zhì)量濃度并不具有一致性,可能與闊葉樹種自身的生長季節(jié)有關。秋季大氣中的PM2.5濃度高于夏季可能是闊葉樹種在秋季PM2.5吸附量最高的主要原因。

    2.2 不同樹種葉表面特征分析

    2.2.1葉表面AFM 掃描特征

    因柳樹PM2.5吸附量季節(jié)變化趨勢與闊葉樹種不一致,楊樹PM2.5吸附量最低,且葉表面形態(tài)變化幅度不大,所以選白皮松、油松代表針葉樹種,五角楓、銀杏和楊樹代表闊葉樹種,以探討葉表面特征與葉片PM2.5吸附量的相關性。通過 AFM 直接對葉片表面的觀察,較好地保持了葉片表面原來的形態(tài),而且可以在接近生理狀態(tài)的條件下觀察樣品,并獲取葉面的二維和三維微觀結(jié)構(gòu)圖像,包括表皮細胞形態(tài)、氣孔微結(jié)構(gòu)、保衛(wèi)細胞形態(tài)等以及用其他方法很難觀察到的精細結(jié)構(gòu),為認識葉面的結(jié)構(gòu)和功能提供了有力的技術支持[12-13]。用 AFM 對樣品進行掃描,得到圖所示掃描范圍為 10 μm×10 μm的二維和三維形態(tài)圖(圖3和圖4)。二維圖以色度值的高低表示物體高度的變化,色度值越高表示高度越高,色度值越低表示高度越低;三維圖可以從各個角度觀察物體,可以得到更直觀形象的結(jié)果。

    從圖3和4中進一步分析可得:油松和白皮松峰谷值差異較柳樹大,葉面有明顯的細胞分布,凹凸不平,氣孔呈橢圓形分布,氣孔密度大,葉片表面均存在凹槽或溝狀突起,粗糙度較大。吸附能力相對較弱的五角楓也存在突起和凹陷,但輪廓相對平緩;而吸附能力更弱的銀杏,表面整體平滑,無明顯突起或凹陷,粗糙度較??;且闊葉樹種峰谷值差異較小,葉片上下表皮細胞差異較大,氣孔只分布在葉下表皮,氣孔下陷,表皮細胞形狀無規(guī)則,外切向面明顯向外隆起,而垂周壁略下陷。針闊葉樹種AFM圖像四季差異明顯,但季節(jié)變化趨勢卻不一致,白皮松冬季突起和凹陷部位很多,高度相差大,大多屬于條狀突起和溝狀凹陷,凹凸不平,粗糙度相對極高;夏秋兩季凹凸起伏程度相對較小。五角楓在夏季葉表面峰谷值差異明顯大于春秋季,且凹槽和凸陷程度較春秋季明顯,褶皺起伏較大,數(shù)量也多于春秋??梢娙~表面凹凸不平、氣孔密度大且較為粗糙的樹種PM2.5吸附能力較強,而葉表面凹凸不明顯甚至平滑、氣孔較少的樹種吸附能力則較弱。

    2.2.2葉片表面的 AFM 掃描參數(shù)

    在表征表面的粗糙度時常用的參數(shù)有輪廓算術平均偏差(Ra)、微觀不平度十點高度(Rz)、峰谷值(P-V)和微粗糙度(RMS),其中 Ra 是最常用的粗糙度表征參數(shù),最能代表葉表面結(jié)構(gòu)與葉片PM2.5吸附量的關系。在表3中還包括表面積參數(shù)S,用于測定粗糙度參數(shù)的面積,面積比S ratio是測定粗糙度參數(shù)的面積占整個視窗面積的比例。從表2可知:針葉樹的粗糙度大于闊葉樹,五角楓粗糙度Ra正面排序為夏季((150.23±37.44) nm)>秋季((115.49±54.72) nm)>春季((108.77±12.45) nm),背面排序也為夏季((80.18±10.45) nm)>秋季((71.99±3.46) nm)>春季((58.73±12.11) nm);銀杏粗糙度Ra正面排序為夏季((104.84±24.78) nm)>秋季((81.72±14.43) nm)>春季((72.38±10.34) nm),背面排序則為秋季((79.95±11.39) nm)>夏季((71.82±9.47) nm)>春季((62.10±7.54) nm)。白皮松粗糙度Ra排序為冬季((189.12±31.69) nm)>春季((169.32±30.81) nm)>秋季((149.91±16.38) nm)>夏季((131.47±10.52) nm);油松粗糙度Ra排序為冬季((178.23±31.45) nm)>春季((165.84±30.78) nm)>夏季((159.83±32.86) nm)>秋季((124.47±10.52) nm)。闊葉樹種正背面粗糙度基本表現(xiàn)為正面大于背面,針葉樹種粗糙度季節(jié)變化與其葉片PM2.5吸附量基本完全一致,表現(xiàn)為冬季>春季>秋季>夏季,但闊葉樹種粗糙度季節(jié)變化與其葉片PM2.5吸附量相關性不明顯,主要是受闊葉樹種生長季影響。P—V、RMS和Rz等表示葉面形態(tài)的參數(shù)基本具有與Ra相似的變化特征。

    2.3 綠化樹種PM2.5吸附能力與葉表面AFM特征關系

    針葉樹種四季葉面粗糙度基本高于闊葉樹種,針葉樹種粗糙度年均值((158.52±19.45) nm)高于闊葉樹種((88.18±14.45) nm),針闊葉樹種年均單位葉面積PM2.5吸附量也表現(xiàn)為:針葉(1.70 μg/cm2)>闊葉(0.48 μg/cm2),且針葉四季PM2.5吸附量也均高于闊葉樹種。將所選針闊葉樹種葉片粗糙度取均值,再將其粗糙度Ra與之對應的單位葉面積PM2.5吸附量做線性回歸分析(見表3)可知,闊葉回歸方程為y=92.82+1.26x(F=32.13,Sig=0.00。其中,y代表單位葉面積PM2.5吸附量,x代表粗糙度Ra);針葉回歸方程為y=159.08+2.03x,并且顯著性強(α=0.05,F=41.69,Sig=0.00);可見針闊葉樹種PM2.5吸附量與其粗糙度正相關性顯著,隨著樹種葉片粗糙度增大,其單位葉面積PM2.5吸附量也增大;且針葉樹種顯著性高于闊葉樹種,即其滯塵能力受葉表面粗糙度影響更明顯。

    圖3 闊葉樹種四季原子力顯微鏡(AFM)圖像二維和三維圖Fig.3 Two and three-dimensional AFM (Atomic force microscopy) images of broad-leaved treesA、B分別代表五角楓和銀杏,二維正面和二維背面圖分別是所測樹種二維形態(tài)圖的正背面,三維正面和三維背面圖分別是所測樹種三維形態(tài)圖的正背面

    圖4 針葉樹種四季AFM圖像二維和三維圖Fig.4 Two and three-dimensional AFM images of coniferous speciesC、D分別代表白皮松和油松

    正背面Adaxial and abaxial side輪廓算數(shù)平均偏差Ra/nm峰谷值P-V/nm微粗糙度RMS/nm微觀不平度十點高度Rz/nm面積比Area ratio闊葉樹種五角楓春正面108.77±12.45599.00±203.66154.3±3.01417.5±70.261.09±0.01Broad-leaved trees背面58.73±12.11513.13±140.1274.55±14.51205.27±37.671.04±0.02夏正面150.23±37.441069.3±244.61154.00±25.36434.13±109.501.53±0.06背面80.18±10.45828.87±48.1097.34±11.70425.23±42.801.27±0.02秋正面115.49±54.72614.73±367.26177.59±69.66686.53±482.831.12±0.04背面71.99±3.46534.00±140.8890.22±3.13322.17±35.491.15±0.08冬無銀杏春正面72.38±10.34384.43±29.7267.09±12.95212.31±30.291.16±0.01背面62.10±7.54331.54±29.8849.74±4.23287.09±26.381.11±0.01夏正面104.84±24.78960.87±209.95144.33±32.63428.60±122.071.40±0.16背面71.82±9.47749.50±123.9776.43±17.40366.93±158.061.23±0.09秋正面81.72±14.43385.23±102.2782.44±7.89246.33±98.591.18±0.14背面79.95±11.39480.27±31.96103.99±14.30460.43±154.651.13±0.02冬無針葉樹種白皮松春169.32±30.811128.53±212.25236.17±25.13715.6±90.391.89±0.05Coniferous species夏131.47±10.52782.70±38.02222.34±1.85608.35±8.971.13±0.05秋149.91±16.38898.90±16.71252.26±7.69677.27±9.101.15±0.01冬189.12±31.691366.72±279.85262.09±49.31733.03±128.261.91±0.03油松春165.84±30.781118.60±209.46228.30±27.37700.21±81.161.27±0.03夏159.83±32.861098.53±202.11220.17±29.90682.6±90.391.06±0.05秋124.47±10.52766.70±37.87219.55±1.90611.79±9.621.01±0.004冬178.23±31.451254.00±279.19243.30±49.71709.76±128.541.68±0.02

    Ra: profile arithmetic average error; P-V: peak and valley value; RMS: micro roughness; Rz: ten point height of irregularities

    表3 葉片粗糙度與單位葉面積PM2.5吸附量回歸分析

    R2、df、F和Sig全稱分別為the sum of the squares、degrees of freedom、F-statistics和 significance level,分別代表平方和、自由度、F統(tǒng)計量和顯著性水平,均為該回歸方程可靠性的驗證統(tǒng)計量

    3 討論

    3.1 不同樹種吸附PM2.5差異

    針葉樹種PM2.5吸滯能力強于闊葉樹種,各樹種葉片PM2.5吸附量排序為白皮松>油松>柳樹>五角楓>銀杏>楊樹。陳波等[12]對夏秋季西山同種類樹種PM2.5吸附量進行研究,得出白皮松單位葉面積PM2.5吸附量((2.44±0.22) μg/cm2)最大,山楊最小((0.97±0.03) μg/cm2),與本文結(jié)果基本一致。植物個體間滯塵能力差異顯著主要受植物形體大小和枝葉自身特性的影響,這種差異既表現(xiàn)在單位面積滯塵量,也表現(xiàn)在全株最大滯塵量方面[19-20]。針葉樹種表面粗糙度、氣孔密度均大于闊葉樹種[14],且氣孔開口較大,使得葉面上的污染物很難在自然力作用下被帶走,能穩(wěn)定滯塵,又因氣孔密集,滯塵量增大;且針葉樹種葉表的各種凹凸組織、氣孔、絨毛增加了葉表面粗糙度,絨毛會卡住停留在葉面上的污染物,粗糙葉面也會增大空氣污染顆粒物與葉表的接觸面積,故其滯塵量能力增強[21]。北京針葉樹種基本是常綠林,闊葉樹種大多屬于溫帶落葉闊葉林,冬春季闊葉樹種葉片逐漸凋零,生理活動漸弱,使得針葉樹種葉片滯塵能力冬春季明顯高于闊葉樹種。

    針葉樹種單位葉面積PM2.5吸附量季節(jié)變化為冬季>春季>秋季>夏季。主要原因:①冬季為北京采暖季,PM2.5環(huán)境背景值高,闊葉植物凋零,針葉樹種植物能從外界吸附的顆粒物多[22];②冬季比前3個季節(jié)污染物積累的時間更長,葉片吸滯污染物的時間也較長,雖然每次采樣均進行深度清洗葉片,但仍不能徹底清除葉片表面顆粒物,更細小的粒子被固定在葉片表皮;③夏季北京PM2.5污染最輕,空氣中PM2.5濃度最低,又闊葉樹種在夏季生理活動最為旺盛,PM2.5吸滯能力較強,吸收了大氣中一定含量的PM2.5,使得針葉樹種能吸附的顆粒物相對減少。Zhang等[23]指出在不同污染區(qū)下,葉片結(jié)構(gòu)發(fā)生了重要的適應性變化,相對于輕污染區(qū),在重污染區(qū)植物葉片外表皮細胞收縮,葉片表皮紋理變的更加粗糙,氣孔頻度和絨毛長度增加。

    3.2 不同樹種葉表面微形態(tài)特征與吸滯PM2.5關系

    葉片表面微形態(tài)特征,如葉片蠟質(zhì)含量、氣孔形狀、密度、分布狀況、葉面粗糙度、葉片結(jié)構(gòu)及葉表面自由能等對葉表面滯塵能力產(chǎn)生不同程度的作用,此作用同時受外界環(huán)境的干擾,其中表面自由能和葉面粗糙度是決定因素[9,12],本研究也得出葉表面粗糙度與其PM2.5滯留量呈顯著正相關。Freer-Smith等[24]也將針葉樹和闊葉樹吸附積累顆粒物的差異歸因于樹種葉片結(jié)構(gòu)的差異。賈彥等[17]對樹種觀察得出粗糙程度大、微形態(tài)結(jié)構(gòu)密集和深淺差別大的葉面,會增加其與顆粒物的接觸面積,使得葉片對顆粒物的滯留量較高;葉表面光滑平整,蠟質(zhì)含量高,大氣顆粒物在該葉面易脫落,和葉表面的接觸面積小,顆粒物不宜在葉面停留,從而葉片對PM2.5的滯留量相對較低[21]。Koch等[25]發(fā)現(xiàn)表面表皮細胞突起會降低PM2.5和葉面的接觸面積,PM2.5在該樹種葉表面滯留量減?。槐狙芯酷樔~樹種葉片表面的突起和條狀組織密布,氣孔大且密度高,表面存在粘液油脂,闊葉樹種葉表面較為平整,基本無絨毛分布,粗糙度較低,使得針葉PM2.5吸滯能力顯著高于闊葉。針闊葉樹種PM2.5吸附量隨著葉片粗糙度增大而升高,針葉樹種滯塵能力受葉表面粗糙度影響更明顯,與以往學者的研究結(jié)果完全一致[26-27]。Sabin等研究也表明表面粗糙的葉片,且具有絨毛、溝狀凸起、粘液油脂或較短的葉柄,其吸附PM2.5等顆粒物的能力則較強[28]。

    針葉樹種葉表面粗糙度季節(jié)變化與其葉片PM2.5吸附量完全一致,表現(xiàn)為冬季>春季>秋季>夏季,在空氣質(zhì)量最差的冬季,葉片結(jié)構(gòu)發(fā)生了重要的適應性變化,葉片外表皮細胞收縮,氣孔增大,褶皺起伏和凹凸程度增強,絨毛長度增加,葉片表皮紋理變的更加粗糙,葉表面粗糙度增加[23],使得針葉樹種葉面PM2.5吸附量在冬季大,其是針葉樹種PM2.5吸滯能力在冬季最強的重要原因之一。闊葉樹種葉表面粗糙度季節(jié)變化與其葉片PM2.5吸附量不一致,其粗糙度正背面排序為夏季>秋季>春季,而吸附量排序基本是秋季>夏季>春季[29],二者的季節(jié)變化趨勢不一致,即證實了葉表面粗糙度對針葉樹種滯塵能力影響更高。主要是因針葉樹種和其他固體的接觸面積大,導致其表面結(jié)構(gòu)和微形態(tài)受季節(jié)環(huán)境影響大,再加葉面粗糙程度是葉面PM2.5吸附量的決定因素,使得其葉面粗糙度和滯塵能力季節(jié)變化一致[11,30],Takamatsu等在日本的研究發(fā)現(xiàn):長期生長在污染環(huán)境中的雪松葉面滯留大量污染顆粒物,因其和雪松葉表面發(fā)生相互物理及化學作用使得表面蠟質(zhì)含量減少,潤濕性增加,從而增強滯塵能力[22]。但李少寧等指出針葉樹種葉表面存在油脂,致使其滯留的顆粒物不易被沖刷,從而受外界影響較小,與本文研究不一致[13],可能原因是:研究地大氣污染程度不同,進而影響樹種葉面吸附PM2.5能力。

    4 結(jié)論

    針葉樹種全年PM2.5吸附能力強于闊葉樹種,即葉表面凹凸不平、氣孔密度大且較為粗糙的樹種PM2.5吸附能力較強,而葉表面凹凸不明顯甚至平滑、氣孔較少的樹種吸附能力則較弱。各樹種全年PM2.5吸附量排序基本為白皮松>油松>柳樹>五角楓>銀杏>楊樹,季節(jié)分布上稍有差異。針葉樹種單位葉面積PM2.5吸附量季節(jié)變化為冬季>春季>秋季>夏季,闊葉樹種是秋季>夏季>春季。針闊葉樹種PM2.5吸附能力受葉表面微形態(tài)特征和季節(jié)影響明顯,其中粗糙度為關鍵因素之一,葉片粗糙度與單位葉面積PM2.5吸附量呈顯著正相關,不同樹種正背面粗糙度均值排序為與其單位葉面積PM2.5吸附量排序基本一致,針葉樹種PM2.5吸附量受粗糙度影響更為顯著。因此我們在進行城市園林綠化樹種選擇及規(guī)劃時,應充分考慮各樹種本身生理活動特征、葉面滯塵能力及其影響因素;如可在顆粒物污染嚴重區(qū)域多考慮種植針葉樹,同時應考慮選擇葉表面形態(tài)有利于吸附顆粒物的柳樹和五角楓等闊葉樹種,統(tǒng)籌兼顧各樹種滯塵能力的季節(jié)變化特征,合理優(yōu)化配置針闊葉綠化樹種,充分發(fā)揮綠化樹種的生態(tài)效益。

    學術信息與動態(tài)

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