山東泗水春季農(nóng)田地表空氣中PM 2.5濃度變化及影響因素

武亞堂，吳建國(guó)，王 立

（1.甘肅農(nóng)業(yè)大學(xué)林學(xué)院，甘肅 蘭州730070；2.中國(guó)環(huán)境科學(xué)研究院，北京100021）

大氣顆粒物(particulate matter，PM)主要指以固態(tài)和液態(tài)形式懸浮于大氣中各種顆粒狀物的總稱[1]。PM2.5是空氣動(dòng)力學(xué)粒徑≤2.5μm的大氣顆粒物，在我國(guó)又被稱為細(xì)顆粒物[1]。隨著城市化和工業(yè)化的快速發(fā)展，PM2.5成為區(qū)域性大氣污染物之一[2-4]，危害人體健康和生態(tài)環(huán)境[5-6]。農(nóng)田土壤風(fēng)蝕揚(yáng)塵是PM2.5的重要來(lái)源[7-8]。在風(fēng)力的作用下，裸露農(nóng)田地表土壤風(fēng)蝕揚(yáng)塵經(jīng)擴(kuò)散等過(guò)程影響近地表空氣和高地表中PM2.5濃度及空氣質(zhì)量[9-10]。同時(shí)，外源輸送和區(qū)域空氣中的PM2.5也會(huì)經(jīng)擴(kuò)散與干、濕沉降過(guò)程而影響農(nóng)田近地表空氣中的PM2.5濃度[7]。因此，系統(tǒng)分析農(nóng)田近地表空氣中PM2.5濃度變化及影響因素，對(duì)科學(xué)認(rèn)識(shí)裸露農(nóng)田土壤產(chǎn)生的PM2.5對(duì)大氣環(huán)境的影響具有重要現(xiàn)實(shí)意義。

在國(guó)際上對(duì)PM2.5研究還多集中于歐美國(guó)家(如美國(guó)、意大利和波蘭)的一些城市及工業(yè)污染區(qū)[11-13]，并且對(duì)土壤風(fēng)蝕揚(yáng)塵排放清單[14]、元素解析[15]、變化特征[16]及免耕[17]、休耕[18]、留茬和田間管理[19]、土壤質(zhì)地[20]、紋理和有機(jī)質(zhì)含量[21]等對(duì)土壤風(fēng)蝕揚(yáng)塵影響方面的研究也引起了重視。另外，一些研究發(fā)現(xiàn)土壤風(fēng)蝕揚(yáng)塵PM10排放與土壤濕度呈負(fù)相關(guān)關(guān)系[14]，與風(fēng)速呈顯著正相關(guān)關(guān)系[22]。但對(duì)農(nóng)田土壤風(fēng)蝕揚(yáng)塵PM2.5排放研究卻不多[7]，特別是對(duì)農(nóng)田近地表空氣中PM2.5濃度變化及影響因素研究報(bào)道極少。在我國(guó)，空氣中顆粒物濃度變化及影響因素研究也在許多城市或工業(yè)污染區(qū)展開(kāi)[23-25]，并且對(duì)農(nóng)田土壤風(fēng)蝕揚(yáng)塵顆粒物排放及影響因素也有研究報(bào)道，如在農(nóng)牧交錯(cuò)帶非沙區(qū)農(nóng)田平均PM10通量與風(fēng)速呈顯著線性關(guān)系，最大PM10排放量與風(fēng)速呈冪函數(shù)關(guān)系[26]；在陜西中北部農(nóng)田地表PM10排放量與土壤濕度呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，與摩阻風(fēng)速呈四次冪函數(shù)關(guān)系，與地表粗糙度呈冪函數(shù)關(guān)系等[27]；在山東泗水縣春季農(nóng)田近地表空氣中PM10濃度變化與風(fēng)速呈顯著負(fù)相關(guān)和指數(shù)函數(shù)關(guān)系，與相對(duì)濕度呈顯著二次函數(shù)關(guān)系，與氣溫呈顯著“S”曲線函數(shù)關(guān)系[28]。這些研究結(jié)果對(duì)認(rèn)識(shí)農(nóng)田土壤風(fēng)蝕揚(yáng)塵PM10排放及影響因素研究有重要參考價(jià)值，但目前對(duì)農(nóng)田近地表空氣中PM2.5濃度變化及影響因素研究卻少有報(bào)道。

近年來(lái)，大氣污染最嚴(yán)重的京津冀及周邊地區(qū)空氣質(zhì)量雖已明顯好轉(zhuǎn)[29-30]，但PM2.5污染物問(wèn)題還沒(méi)有徹底解決[31]。該區(qū)域種植前開(kāi)墾旱作農(nóng)田面積大，加上在易旱多風(fēng)的春季因缺少植被覆蓋而地表土壤處于裸露或半裸露狀態(tài)[32]，使春季土壤風(fēng)蝕揚(yáng)塵排放成為影響區(qū)域空氣中PM2.5的重要來(lái)源[7]。裸露農(nóng)田土壤風(fēng)蝕揚(yáng)塵PM2.5排放嚴(yán)重影響京津冀及周邊空氣質(zhì)量[33-34]。系統(tǒng)分析這些裸露農(nóng)田近地表空氣中PM2.5濃度變化及影響因素，對(duì)科學(xué)認(rèn)識(shí)京津冀及周邊地區(qū)大氣重污染成因和制定有效控制對(duì)策等有重要的現(xiàn)實(shí)意義。目前對(duì)京津冀及周邊地區(qū)土壤風(fēng)蝕揚(yáng)塵排放及影響因素已有一些研究[35]，但對(duì)農(nóng)田近地表空氣中PM2.5濃度變化及影響因素卻很少有研究報(bào)道。濟(jì)寧市位于京津冀周邊地區(qū)，總土地面積11187 km2，其中耕地面積龐大(6113 km2)，占總面積的55%[36]。另外，濟(jì)寧市現(xiàn)已初步形成結(jié)構(gòu)較完整的工業(yè)體系，是山東省重點(diǎn)建設(shè)的三大工業(yè)城市之一。大氣污染主要受土壤揚(yáng)塵(貢獻(xiàn)率為30%)的影響，其次受到不同程度人為污染源(燃煤、交通揚(yáng)塵和汽車(chē)尾氣排放，貢獻(xiàn)率分別為26%、10%和8%)的影響[37]。為此，本研究在旱作農(nóng)田分布廣泛、大氣污染嚴(yán)重的山東省濟(jì)寧市[38]，選擇典型開(kāi)墾農(nóng)田，進(jìn)行春季近地表80 cm處空氣中PM2.5濃度變化與氣象、土壤溫濕度因素同步觀測(cè)，對(duì)農(nóng)田近地表空氣中PM2.5濃度變化及影響因素進(jìn)行探索，旨為準(zhǔn)確確定農(nóng)田土壤風(fēng)蝕揚(yáng)塵PM2.5排放對(duì)空氣質(zhì)量的影響，科學(xué)制定政策控制大氣污染提供一定的依據(jù)和參考。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況和試驗(yàn)地選擇

研究區(qū)位于濟(jì)寧市泗水縣，在山東省中南部，泰沂山南麓(35°28′?35°48′N，117°5′?117°35′ E)；該縣東西橫距最大約為46 km，南北縱距最大約為41 km；呈現(xiàn)出南北高、中部低，由東向西傾斜的地勢(shì)，南北多為400 m以下低山丘陵，中部為河谷平地。境內(nèi)河流屬淮河水系，多東西流向[36]。該縣地處暖溫帶大陸性季風(fēng)氣候區(qū)，年均氣溫13.4℃，年降水量755 mm(主要集中于7月? 9月)，年相對(duì)濕度65%，無(wú)霜期180 ～220 d，春季(3月 ? 5月)易旱多風(fēng)和大風(fēng)[39]。同時(shí),該縣為典型農(nóng)業(yè)縣，總土地面積約為1.12×105hm2，其中農(nóng)用地面積約84 954 hm2(耕地面積約56 043 hm2)，主要種植小麥(Triticum aestivum)、玉米(Zea mays)、馬鈴薯(Solanum tuberosum)和油料作物，旱作農(nóng)田分布廣泛；并且前茬作物收獲后地表多不會(huì)留存秸稈，使冬春季農(nóng)田地表土壤覆蓋度低，呈季節(jié)性裸露和半裸露的狀態(tài)[36]。觀測(cè)場(chǎng)地選擇在位于距離泗水縣城中心約15 km處的泗河北岸的林泉西村(35°68′N，117°38′E)，觀測(cè)場(chǎng)地選擇參考文獻(xiàn)[28]。

1.2 PM 2.5 濃度觀測(cè)

在2019年的3月1日至5月31日，進(jìn)行近地表空氣中PM2.5逐日采樣觀測(cè)。大量的研究發(fā)現(xiàn)白天城市空氣中PM2.5濃度變化在08:00?09:00時(shí)出現(xiàn)峰值[40-41]，所以本研究PM2.5采樣觀測(cè)在每天08:00 ?09:00進(jìn)行?？紤]到過(guò)去土壤風(fēng)蝕揚(yáng)塵與顆粒物濃度觀測(cè)都集中在1 m以上較高地表[27]，基于對(duì)近1 m內(nèi)地表空氣中顆粒物采樣觀測(cè)分析不足，對(duì)農(nóng)田近地表土壤風(fēng)蝕揚(yáng)塵認(rèn)識(shí)有限等客觀事實(shí)，本研究開(kāi)展農(nóng)田近地表1 m內(nèi)空氣中PM2.5濃度觀測(cè)分析。結(jié)合考慮氣象站觀測(cè)高度限制，采樣高度設(shè)為近地表80 cm處，采樣儀布設(shè)于觀測(cè)場(chǎng)的中心。采樣PM2.5儀器為青島精誠(chéng)儀器儀表有限公司于2018年2月生產(chǎn)的JH-120F型智能顆粒物中流量采樣器，配備有QH-100中流量PM2.5切割器。采氣流量為100 L·min?1，每次采集時(shí)間為60 min。利用濾膜稱重法確定采集空氣中PM2.5質(zhì)量，即用上海佑科儀器儀表有限公司于2018年3月生產(chǎn)的FA1104B型0.1 mg精度電子天平，在采樣前和采樣后分別稱空白濾膜和已采集到空氣中PM2.5濾膜質(zhì)量，根據(jù)采集后與采集前濾膜的質(zhì)量差，計(jì)算采集空氣中PM2.5質(zhì)量，再根據(jù)采氣流量100 L·min?1計(jì)算采樣60 min累積采樣空氣體積，由采樣PM2.5質(zhì)量與采樣空氣的體積計(jì)算空氣中PM2.5質(zhì)量濃度。所用濾膜為山東青島精誠(chéng)儀器儀表有限公司于2018年6月生產(chǎn)的直徑90 mm玻璃纖維濾膜。在停止采樣時(shí)，濾膜存放在干凈濾膜盒內(nèi)進(jìn)行低溫遮光密封保存。在降雨天(包括3月29日及4月8、9和11日)以及停電時(shí)(3月6日)停止PM2.5采樣觀測(cè)。

1.3 環(huán)境因素監(jiān)測(cè)

本研究環(huán)境因素指標(biāo)為氣象因素(風(fēng)速、氣溫和相對(duì)濕度)和土壤溫濕度。在2019年3月1日?5月31日，使用河北省邯鄲市清易電子科技有限公司于2018年5月生產(chǎn)的QS-3000自動(dòng)氣象站(該氣象站架設(shè)在觀測(cè)場(chǎng)北偏東45°距離PM2.5采樣儀約2 m處位置)，在PM2.5采樣開(kāi)始與結(jié)束時(shí)段進(jìn)行近地表80 cm處風(fēng)速、氣溫和相對(duì)濕度的同步監(jiān)測(cè)，每隔30 min自動(dòng)記錄數(shù)據(jù)。同時(shí)，使用美國(guó)Decagon公司于2016年8月生產(chǎn)的5通道的Em50土壤溫濕度數(shù)據(jù)采集器，在PM2.5采樣開(kāi)始與結(jié)束時(shí)段，同時(shí)測(cè)定0? 5 cm土壤溫濕度，每隔30 min自動(dòng)記錄數(shù)據(jù)。

1.4 數(shù)據(jù)分析

為了使環(huán)境因素分析時(shí)段與PM2.5濃度采樣觀測(cè)時(shí)段一致，把PM2.5濃度觀測(cè)時(shí)段對(duì)應(yīng)期間的氣象和土壤溫濕度因素按30 min記錄觀測(cè)數(shù)據(jù)都統(tǒng)一按60 min平均值計(jì)算。另外，把3月2日和5月13日受沙塵影響明顯的觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行剔除以減少區(qū)域沙塵對(duì)觀測(cè)數(shù)據(jù)的影響。本研究以線性回歸和Pearson相關(guān)系數(shù)分析法，分析農(nóng)田近地表空氣中的PM2.5濃度變化與風(fēng)速、氣溫、空氣相對(duì)濕度、0 ?5 cm土壤溫濕度的關(guān)系；以曲線回歸分析法，分析PM2.5濃度變化與風(fēng)速、氣溫、相對(duì)濕度和0?5 cm土壤溫濕度非線性關(guān)系；以多元線性回歸和逐步回歸分析模型，綜合分析PM2.5濃度變化與風(fēng)速、氣溫、相對(duì)濕度和0?5 cm土壤溫濕度的關(guān)系。所有數(shù)據(jù)處理和圖表制作都在Excel 2013中進(jìn)行，所有數(shù)據(jù)分析都在SPSS 21.0軟件中完成。

2 結(jié)果與分析

2.1 PM 2.5 濃度逐日變化特征

在3月? 5月，農(nóng)田近地表80 cm處空氣中PM2.5濃度變化不同(圖1)。在3、4和5月，PM2.5濃度平均值分別為174.40、148.15和160.00μg·m?3，變化范圍分別為66.67～333.33、16.67～266.67和66.67～216.67 μg·m?3，變異系數(shù)分別為37%、41%和27% (圖1)。

在3月? 5月，農(nóng)田近地表80 cm處空氣中PM2.5濃度平均值為160.98μg·m?3，變化范圍為16.67～333.33μg·m?3，變異系數(shù)為36%(圖2)。

圖1 PM 2.5濃度與氣象因素的變化特征Figure 1 Changes in fine particulate matter (PM 2.5)concentrations and meteorological factors

圖2 3月1日 ? 5月31日PM 2.5濃度變化特征Figure 2 Changesin fine particulate matter (PM 2.5)concentrationsfrom 1st March to 31st May

2.2 PM 2.5 濃度變化與環(huán)境因素的關(guān)系

2.2.1 PM2.5濃度變化與氣象因素的關(guān)系

在3月? 5月，農(nóng)田近地表80 cm處空氣中PM2.5濃度與氣象因素相關(guān)性不同。在3月，平均風(fēng)速為1.74 m·s?1，變化范圍為0.43～5.20 m·s?1；平均氣溫為6.89 ℃，變化范為0.50～14.46℃；空氣平均相對(duì)濕度為68.01%，變化范圍為41.13%～99.9%。在4月，平 均 風(fēng) 速 為1.63 m·s?1，變 化 范 圍 為0.67～4.1 m·s?1；平均氣溫為13.20℃，變化范圍為6.87～21.23℃；平均相對(duì)濕度值為74.91%，變化范圍為40.77%～99.9%。在3月和4月，PM2.5濃度變化與風(fēng)速、氣溫和空氣相對(duì)濕度相關(guān)系數(shù)(表1)和線性回歸關(guān)系(表2)均不顯著(P>0.05)。在5月，平均風(fēng)速1.43 m·s?1，變化范圍為0.30～5.13 m·s?1，PM2.5濃度變化與風(fēng)速呈極顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系(P<0.01)。與風(fēng)速呈極顯著的指數(shù)函數(shù)關(guān)系(P<0.01)；平均氣溫為20.40℃，變化范圍為15.77～27.23℃；平均相對(duì)濕度為64.67%，變化范圍為27.23%～87.87%，PM2.5濃度變化與相對(duì)濕度呈顯著二次函數(shù)關(guān)系(P< 0.05)，但PM2.5濃度變化與氣溫、相對(duì)濕度相關(guān)系數(shù)和線性回歸關(guān)系卻均不顯著(P>0.05)。

表1 PM 2.5濃度與環(huán)境因素的Pearson相關(guān)系數(shù)Table 1 Pearson correlation coefficientsbetween fine particulatematter (PM 2.5)concentration and environmental factors

表2 PM 2.5濃度(y)與環(huán)境因素(x)的非線性回歸方程Table 2 Nonlinear regression equation of fine particulate matter (PM 2.5)concentration (y)with environmental factors (x)

在3月? 5月，平均風(fēng)速為1.59 m·s?1，變化范圍為0.30～5.20 m·s?1，PM2.5濃度變化與風(fēng)速變化呈顯著的指數(shù)函數(shù)關(guān)系(P< 0.05)；平均氣溫為13.66℃，變化范圍為0.50～27.23℃，PM2.5濃度變化與氣溫變化呈極顯著的倒數(shù)函數(shù)關(guān)系(P<0.01)(表2)；平均空氣相對(duì)濕度為69.02%、變化范圍為27.23%～99.9%，但PM2.5濃度變化與氣溫、風(fēng)速、相對(duì)濕度變化的相關(guān)系數(shù)和線性回歸關(guān)系都不顯著(P>0.05)(圖1和表1)。

2.2.2 PM2.5濃度變化與土壤溫濕度的關(guān)系

在3月?5月，農(nóng)田近地表80 cm處空氣中PM2.5濃度與土壤因素相關(guān)性不同。在3月，平均土壤溫度為7.22℃，變化范圍為2.73～14.17℃；平均土壤濕度為14.28%，變化范圍為14.15%～14.42%；PM2.5濃度變化濃度與土壤溫濕度相關(guān)系數(shù)和線性回歸關(guān)系都不顯著(P>0.05)。在4月，平均土壤溫度為13.39℃，變化范圍為7.7～18.83℃，PM2.5濃度變化與土壤溫度相關(guān)系數(shù)和線性回歸關(guān)系也都不顯著(P>0.05)；土壤平均濕度16.05%，變化范圍為14.22%～19.22%，PM2.5濃度變化與土壤濕度呈極顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系(P<0.01)，并且與土壤濕度也呈極顯著指數(shù)函數(shù)關(guān)系(P< 0.01)(表2)。在5月，土壤平均溫度為19.89℃，變化范圍13.7～25.3℃；土壤平均濕度為18.28%，變化范圍為17.62%～18.93%，PM2.5濃度變化與土壤溫濕度相關(guān)系數(shù)及線性回歸關(guān)系都不顯著(P>0.05)(圖3和表1)。

在3月? 5月，土壤平均溫度13.65℃，變化范圍為2.73～25.3℃；土壤平均濕度為16.25%，變化范圍為14.15%～19.22%，PM2.5濃度變化與土壤濕度呈顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系(P<0.05)，并且與土壤濕度呈顯著指數(shù)函數(shù)關(guān)系(P<0.05)(表2)，但與土壤溫度相關(guān)系數(shù)和線性回歸都不顯著(P>0.05)(圖3和表1)。

2.3 PM 2.5 濃度變化與環(huán)境因素綜合關(guān)系

圖3 PM 2.5濃度和土壤溫濕度變化特征Figure 3 Changes in fineparticulatematter (PM 2.5)concentration with soil temperatureand moisture

以農(nóng)田近地表80 cm處空氣中PM2.5濃度為因變量，以風(fēng)速、氣溫、相對(duì)濕度和0?5 cm土層溫濕度為自變量，PM2.5濃度變化與環(huán)境因素多元回歸關(guān)系達(dá)到顯著水平(R2=0.172，P=0.01)，但只有風(fēng)速標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)(?0.230)和0?5 cm土層土壤濕度標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)(?0.467)顯著(P<0.05)(表3)。

按變量納入標(biāo)準(zhǔn)為P<0.05進(jìn)行PM2.5與環(huán)境因素逐步回歸分析，表明氣溫、相對(duì)濕度、0?5 cm土壤溫度為排除變量(表4)，只有風(fēng)速和土壤濕度變量進(jìn)入模型，PM2.5濃度變化與環(huán)境因素多元線性回歸方程為y= ?13.777x1? 8.249x2+ 316.988(x1為風(fēng)速，x2為0?5 cm土壤濕度，R2=0.187，F(xiàn)=5.413，P=0.006)，按標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)比較，0? 5 cm土壤濕度對(duì)PM2.5濃度變化影響大于風(fēng)速影響(表5)。

表3 PM 2.5濃度與環(huán)境因素多元線性回歸方程參數(shù)Table 3 Parametersof themultiple linear regression equation of fine particulatematter (PM 2.5)concentration with environmental factors

表4 PM 2.5濃度與環(huán)境因素多元線性逐步回歸方程已排除變量參數(shù)Table 4 Parametersof thestepwise multiplelinear regression equation of fineparticulatematter (PM 2.5)concentration with theexcluded environmental factors

表5 PM 2.5濃度與環(huán)境因素多元線性逐步回歸方程的參數(shù)Table5 Stepwisemultiple linear regression equation parametersof PM 2.5 concentrationswith environmental factors

3 討論

3.1 農(nóng)田近地表空氣中PM 2.5 濃度變化特征

相關(guān)研究發(fā)現(xiàn)，城市空氣中PM2.5濃度變化較大。如楊興川等[42]觀測(cè)發(fā)現(xiàn)2016年京津冀地區(qū)空氣中PM2.5平均濃度為71.84μg·m?3；王浩等[43]觀測(cè)發(fā)現(xiàn)2007?2014年春季北京地區(qū)空氣中PM2.5平均濃度為77.2μg·m?3；趙晨曦等[24]觀測(cè)發(fā)現(xiàn)北京城區(qū)空氣中PM2.5平均濃度為86.88μg·m?3，在冬春季空氣中PM2.5濃度變化范圍為10～540μg·m?3；郭春月等[25]觀測(cè)發(fā)現(xiàn)冬春季濟(jì)寧城區(qū)空氣中PM2.5平均濃度為94.37μg·m?3，變化范圍為50～340μg·m?3。本研究表明，與以上城市空氣中PM2.5濃度相比，在3月? 5月農(nóng)田近地表80 cm處空氣中PM2.5濃度較高(平均值為160.98μg·m?3)。這表明在分析春季區(qū)域空氣中的PM2.5濃度變化中，對(duì)農(nóng)田近地表空氣中的PM2.5也需要重視。

3.2 環(huán)境因素對(duì)農(nóng)田近地表空氣中PM 2.5 濃度變化影響

較高的PM2.5濃度不僅與當(dāng)?shù)匚廴疚锱欧藕屯庠摧斔陀嘘P(guān)，而且與裸露農(nóng)田地表土壤風(fēng)蝕揚(yáng)塵排放有關(guān)[9]。事實(shí)上，農(nóng)田近地表空氣中PM2.5濃度變化受污染源排放、環(huán)境因素等的綜合影響[44]。在山東泗水縣3月? 5月，農(nóng)田近地表80 cm處空氣中PM2.5濃度波動(dòng)性較大(16.67～333.33μg·m?3)。這與風(fēng)速、氣溫、相對(duì)濕度、0?5 cm土層土壤溫濕度因素綜合作用有關(guān)。在污染源相對(duì)穩(wěn)定的條件下，氣象因素對(duì)空氣中PM2.5濃度變化起主導(dǎo)作用[44]。但影響空氣中PM2.5濃度變化環(huán)境因素不是單一因素的作用，而是受多種因素共同作用[45]。

風(fēng)對(duì)空氣中PM2.5稀釋、擴(kuò)散和輸送起著重要的作用[22]。風(fēng)速變化將直接影響近地表空氣中PM2.5聚散以及濃度分布[22]。本研究表明，山東泗水縣3月? 5月，農(nóng)田近地表80 cm處空氣中PM2.5濃度變化與風(fēng)速呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，相關(guān)性并不顯著，但與風(fēng)速呈顯著指數(shù)函數(shù)關(guān)系(P< 0.05)。以往研究[28]分析發(fā)現(xiàn)PM10濃度變化與風(fēng)速呈顯著負(fù)相關(guān)和指數(shù)函數(shù)關(guān)系，存在一定差異。這主要可能因?yàn)镻M2.5和PM10在理化性質(zhì)方面存在一定差異[1]，加上觀測(cè)時(shí)段不同引起的環(huán)境條件和濃度的不同，所以PM2.5與風(fēng)速的關(guān)系不同。

本研究表明，山東泗水縣3月? 5月農(nóng)田近地表80 cm處空氣中PM2.5濃度變化與氣溫線性關(guān)系并不顯著，這與郭春月等[25]在山東濟(jì)寧市冬春季研究發(fā)現(xiàn)PM2.5濃度變化與氣溫相關(guān)性不顯著結(jié)論一致。但是，本研究結(jié)果也表明，農(nóng)田近地表80 cm處PM2.5濃度變化與氣溫的倒數(shù)函數(shù)關(guān)系卻達(dá)到極顯著的水平(P<0.01)。這可能與空氣對(duì)流活動(dòng)有關(guān)。在春季大氣環(huán)流背景下，山東泗水縣農(nóng)田近地表氣溫變化不足以改變大氣湍流運(yùn)動(dòng)和垂直對(duì)流，而近地表氣溫較高卻反而與沒(méi)有冷空氣活動(dòng)、天氣穩(wěn)定有直接關(guān)系[46]。與以往研究[28]相比，PM2.5與PM10濃度變化與氣溫關(guān)系存在差異，這與PM2.5和PM10在理化性質(zhì)差異[1]，以及觀測(cè)時(shí)間差異等有關(guān)。

有研究發(fā)現(xiàn)，在城市空氣中PM2.5濃度變化與相對(duì)濕度呈顯著正相關(guān)關(guān)系[41]。本研究表明，山東泗水縣3月? 5月開(kāi)墾農(nóng)田近地表80 cm處空氣中PM2.5濃度變化與空氣相對(duì)濕度相關(guān)系數(shù)和線性回歸關(guān)系都不顯著。相對(duì)濕度對(duì)空氣中PM2.5影響主要體現(xiàn)在成核和凝聚等過(guò)程，濕度越大越有利于農(nóng)田近地表空氣中PM2.5凝聚，從而使空氣中PM2.5濃度升高(未發(fā)生沉降情況下)[41]。但本研究在08:00?09:00時(shí)觀測(cè)農(nóng)田近地表80 cm處空氣中PM2.5濃度，此刻日照強(qiáng)度弱、氣溫低，近地表空氣相對(duì)濕度長(zhǎng)時(shí)間維持較高甚至接近飽和水平，使近地表空氣中PM2.5吸附水汽而滯留凝聚，致使?jié)舛容^高且變化不大。與以往研究[28]發(fā)現(xiàn)在山東泗水縣春季開(kāi)墾農(nóng)田近地表80 cm空氣中PM10濃度變化與相對(duì)濕度呈顯著二次函數(shù)關(guān)系不同。原因可能是在重力的作用下，質(zhì)量較大的PM10易發(fā)生濕沉降，使空氣中PM10濃度降低。

本研究表明，山東泗水縣3月 ? 5月近地表80 cm處空氣中PM2.5濃度變化與0?5 cm土層土壤溫度相關(guān)系數(shù)和線性回歸關(guān)系都不顯著。這可能因?yàn)橥寥罍囟茸兓c氣溫直接相關(guān)[9]，雖然3月? 5月土壤溫度隨氣溫升高而升高，但仍處于低水平，所以農(nóng)田近地表80 cm處空氣中PM2.5濃度與0?5 cm土層土壤溫度相關(guān)系數(shù)和線性回歸關(guān)系并沒(méi)有達(dá)到顯著水平。這與以往研究[28]中農(nóng)田近地表80 cm空氣中PM10濃度變化與0?5 cm土層土壤溫度的關(guān)系一致。

本研究表明，山東泗水縣3月? 5月近地表80 cm處空氣中PM2.5濃度變化與土壤濕度呈顯著負(fù)相關(guān)和指數(shù)函數(shù)關(guān)系(P<0.05)。這可能因?yàn)橥寥罎穸容^高時(shí)，使土壤顆粒表面形成水膜層，土壤顆粒受到表面水膜靜電作用及張拉力和粘附力約束，不易被風(fēng)揚(yáng)起[9]，從而抑制農(nóng)田土壤風(fēng)蝕揚(yáng)塵PM2.5排放[14]。這與以往研究[28]觀測(cè)發(fā)現(xiàn)在山東泗水縣春季開(kāi)墾農(nóng)田近地表80 cm空氣中PM10濃度變化與0?5 cm土層土壤濕度相關(guān)系數(shù)和線性回歸關(guān)系不顯著存在差異。這主要可能因?yàn)镻M2.5和PM10在理化性質(zhì)方面存在差異[1]，以及觀測(cè)時(shí)段不同導(dǎo)致的。另外，本研究也表明，與3月和5月相比，4月農(nóng)田近地表80 cm處空氣中PM2.5濃度變化與土壤濕度呈顯著負(fù)相關(guān)和指數(shù)函數(shù)關(guān)系(P<0.05)，這可能與4月頻繁降水致使土壤濕度變化較大有關(guān)。這與以往研究[28]觀測(cè)發(fā)現(xiàn)在山東泗水縣4月開(kāi)墾農(nóng)田近地表80 cm空氣中PM10濃度變化與0?5 cm土層土壤濕度呈顯著負(fù)相關(guān)和“S”曲線函數(shù)關(guān)系，存在一定相似性。

本研究表明，在山東泗水縣3月? 5月0?5 cm土層土壤濕度和風(fēng)速對(duì)農(nóng)田近地表80 cm處空氣中PM2.5濃度變化影響較大。這與以往研究[28]觀測(cè)發(fā)現(xiàn)在山東泗水縣3月?5月0?5 cm土層風(fēng)速對(duì)農(nóng)田近地表80 cm處空氣中PM10濃度變化影響較大，二者存在差異和共性。

此外，降水對(duì)山東泗水縣3月? 5月農(nóng)田近地表80 cm處空氣中PM2.5濃度變化具有一定的影響。山東泗水縣春季PM2.5平均濃度最小值出現(xiàn)在4月。原因可能是，一方面4月頻繁降水導(dǎo)致土壤濕度較大抑制農(nóng)田土壤風(fēng)蝕揚(yáng)塵PM2.5排放，另一方面降水對(duì)農(nóng)田地表80 cm處空氣中PM2.5具有顯著的清除作用[23]。

另外，植被變化、農(nóng)田結(jié)構(gòu)、耕作措施、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)及人類活動(dòng)對(duì)山東泗水縣3月? 5月農(nóng)田近地表80 cm處空氣中PM2.5濃度變化具有一定的影響。2月下旬至3月初為春耕期，在開(kāi)墾前后地表土壤一直處于裸露或半裸露的狀態(tài)，這時(shí)段PM2.5濃度變化也在一定程度受農(nóng)業(yè)生產(chǎn)以及機(jī)械擾動(dòng)產(chǎn)生耕作塵的影響。在此期間進(jìn)行撒播糞肥、施肥、耙地、播種、灌溉、覆膜、除草以及噴灑殺蟲(chóng)劑控制雜草等田間活動(dòng)。因此農(nóng)田土地開(kāi)墾和利用等人為活動(dòng)對(duì)農(nóng)田近地表80 cm處空氣中PM2.5濃度變化具有一定的影響。需要指出，氣候變化、霾污染、沙塵活動(dòng)等極端天氣也會(huì)對(duì)山東泗水縣3月?5月農(nóng)田近地表80 cm處空氣中PM2.5濃度變化產(chǎn)生一定的影響[28,30]。

3.3 限制與不足

盡管本研究分析了山東泗水縣春季開(kāi)墾農(nóng)田近地表80 cm空氣中的PM2.5濃度變化及多種影響因素，但仍舊存在一些問(wèn)題需要指出，1)山東泗水縣春季開(kāi)墾農(nóng)田近地表80 cm處空氣中PM2.5濃度變化是多種環(huán)境因素綜合作用的結(jié)果，具有復(fù)雜性和不確定性。特別是，風(fēng)速增大使近地表空氣中PM2.5濃度降低，風(fēng)速增大也能使農(nóng)田土壤風(fēng)蝕揚(yáng)塵排放增多而使近地表空氣中PM2.5濃度增多，因此具有很強(qiáng)的復(fù)雜性和不確定性。2)土壤質(zhì)地[20-21](團(tuán)聚體粒度和穩(wěn)定性、有機(jī)質(zhì)含量等)和土壤特性[20-21](如結(jié)皮、紋理、鹽分、粗糙度、植被蓋度等)、作物類型和耕作方式[17-19]、復(fù)雜的天氣條件[44]之間的相互作用也會(huì)產(chǎn)生裸露農(nóng)田地表土壤風(fēng)蝕揚(yáng)塵PM2.5排放，造成較高的復(fù)雜性和不可預(yù)測(cè)性。3)當(dāng)?shù)匚廴疚锱欧?工業(yè)燃煤、交通揚(yáng)塵和汽車(chē)尾氣排放等)與外來(lái)污染源輸送、煙塵以及其他氣態(tài)污染物等也對(duì)農(nóng)田近地表空氣中PM2.5濃度變化有影響。這使本研究結(jié)論會(huì)存在一定誤差。盡管如此，目前空氣中PM2.5濃度觀測(cè)研究還集中在城市和工業(yè)污染地區(qū)，對(duì)農(nóng)田近地表空氣中PM2.5濃度觀測(cè)研究還較少，由于農(nóng)田下墊面條件不同與城市，并且高度不同，這些結(jié)果可能與城市測(cè)定結(jié)果不一致，對(duì)農(nóng)田近1 m以內(nèi)的空氣中PM2.5的變化是否與城市上空高度空氣的PM2.5變化一樣，也是需要進(jìn)一步開(kāi)展研究。

4 結(jié)論

春季，山東泗水縣農(nóng)田近地表空氣中PM2.5是影響空氣質(zhì)量的重要因素。相比相關(guān)城市空氣中PM2.5濃度，農(nóng)田近地表80 cm處空氣中PM2.5濃度達(dá)到不容忽視的量級(jí)。春季，山東泗水縣農(nóng)田近地表80 cm處空氣中PM2.5濃度受風(fēng)速和0?5 cm土壤濕度影響最顯著。在風(fēng)和土壤濕度等因素綜合作用下，農(nóng)田土壤風(fēng)蝕揚(yáng)塵對(duì)近地表空氣中PM2.5濃度產(chǎn)生一定影響?？刂妻r(nóng)田土壤風(fēng)蝕揚(yáng)塵排放PM2.5，對(duì)治理大氣PM2.5污染具有重要意義。