劉 威,陳 珍,李孝乾,汪翔宇
(臺(tái)州學(xué)院 生命科學(xué)學(xué)院,浙江 臺(tái)州 318000)
隨著全球工業(yè)化的迅速發(fā)展及城市化進(jìn)程的推進(jìn),大氣顆粒物(particulate matter,PM)污染已成為環(huán)境問(wèn)題的焦點(diǎn)[1]。大氣顆粒物主要來(lái)自礦石冶煉、化石和煤炭燃燒、建筑粉塵、汽車(chē)尾氣、道路揚(yáng)塵及工業(yè)廢氣等污染源的直接排放和NOx、NH3、SO2及VOCs等污染物的間接轉(zhuǎn)化,其來(lái)源廣泛,性質(zhì)多樣,成分復(fù)雜,嚴(yán)重影響了能見(jiàn)度、全球氣候及人體健康[2,3]。通常根據(jù)空氣動(dòng)力學(xué)當(dāng)量直徑(Dp)將PM分為總懸浮顆粒物(total suspended particulate,TSP)(Dp ≤ 100 μm)、可吸入顆粒物 PM10(Dp ≤ 10 μm)和細(xì)顆粒物PM2.5(Dp≤2.5 μm)。人群出生率和死亡率、呼吸系統(tǒng)疾病、心血管疾病等均與PM濃度,尤其是PM2.5,顯著相關(guān)[4-8]。研究表明,機(jī)動(dòng)車(chē)污染是當(dāng)今PM污染的首要來(lái)源,對(duì)人體有害的顆粒物中有80%來(lái)自道路交通(汽車(chē)尾氣排放和車(chē)輛行駛產(chǎn)生的二次揚(yáng)塵)[9]。PM污染防控刻不容緩,現(xiàn)主要的手段有源頭控制(能源結(jié)構(gòu)調(diào)整、行業(yè)技術(shù)革新和政府規(guī)劃與調(diào)控等)、物理除塵(袋濾除塵、靜電除塵、濕式除塵和顆粒層過(guò)濾除塵等)以及城市綠化[10,11]。其中,加快城市綠化,利用園林植物滯留PM已成為治理空氣污染的一種可持續(xù)發(fā)展的有效手段。園林植物既可美化環(huán)境,又可擋風(fēng)降塵,其葉表面特征,如絨毛、紋理、溝槽、突起、蠟質(zhì)、油脂以及濕潤(rùn)特性等,均有利于吸附和滯留PM,受到了國(guó)內(nèi)外學(xué)者的普遍關(guān)注。近幾年,城市園林植物滯塵能力、機(jī)理和影響因素等方面的研究也取得了突破性的進(jìn)展[1,12-17]。但研究主要集中在污染較為嚴(yán)重的城市,如北京等。因地理環(huán)境與氣候差異,不同地區(qū)園林所用植物種類(lèi)相差較大。當(dāng)前城市造林植物選擇主要依據(jù)經(jīng)驗(yàn)和樹(shù)種的適生性,不能滿足城市綠化中特有的減少PM2.5危害、凈化空氣等新要求。因此,對(duì)臺(tái)州市椒江區(qū)常見(jiàn)綠化植物的滯塵能力進(jìn)行研究,以期為當(dāng)?shù)爻鞘芯G化植物選擇與配置、增強(qiáng)植被治理霧霾的效果提供科學(xué)依據(jù)。
椒江區(qū)位于浙中沿海臺(tái)州灣入口處,位于東經(jīng) 121°21′~121°32′,北緯 28°34′~28°46′之間,地貌主要為沿海海積平原,屬中亞熱帶季風(fēng)區(qū),四季分明,降水充沛。空氣質(zhì)量良好,2016年1~12月,PM2.5均值36 μg/m3。根據(jù)空氣質(zhì)量關(guān)于PM2.5檢測(cè)值的最新標(biāo)準(zhǔn),24 h PM2.5平均值在0~35 μg/m3時(shí)空氣質(zhì)量為優(yōu),35~75 μg/m3時(shí)良好,再增加及至 115 μg/m3為輕度污染,達(dá) 150 μg/m3就屬重度污染。選取城市中具有代表性的功能區(qū)域,分別為污染源較少的文教區(qū)(臺(tái)州學(xué)院椒江校區(qū))、車(chē)輛較多的城市道路(市府大道,從中心大道至白云山南路之間路段)和污染源較為復(fù)雜的工業(yè)區(qū)(星星工業(yè)園區(qū),附近廠房與施工較多)。選擇3個(gè)地段均有分布的17種常見(jiàn)植物,包括7種喬木、9種灌木和1種藤本(表1)。植物葉片結(jié)構(gòu)以體視鏡觀察并記錄。
表1 供試植物的基本性狀Table.1 The basic characters of the test plants
采樣時(shí)間為2018年3月22~23日,距最近一次雨量大于15 mm的降雨7 d以上。研究表明,植物葉片累積顆粒物在7 d左右接近飽和。在各采樣點(diǎn)選擇生長(zhǎng)健壯、高度和平均樹(shù)冠一致的植株,采集無(wú)人為或病蟲(chóng)害傷害的葉片。根據(jù)文獻(xiàn),喬木的采樣高度為2~6 m,灌木和藤本的采樣高度為0.5~3 m,在冠層4個(gè)方向和高度不同位置均勻采集[16]。根據(jù)文獻(xiàn),300~400 cm2的葉片量是水洗過(guò)濾法的最佳選擇[18]。因此,每種植物采集3組葉片(共約300 cm2),每組葉片由3棵植株(每棵100 cm2)的葉片混合組成。
顆粒物滯留量測(cè)定根據(jù)S?b?的水洗過(guò)濾法[14]。具體做法是:將采集的植物葉片放入盛有蒸餾水的燒杯中浸泡2 h,用軟毛刷輔助輕輕將附著物洗入浸泡液中,再將葉片夾出,用少量蒸餾水沖洗葉片3次,得500 ml含顆粒物的浸洗液。此后將葉片晾干后使用葉表面積掃描儀(浙江托普云農(nóng)科技股份有限公司,WMJ-B)掃描葉片獲得葉面積。將待使用的100、10、2.5和0.1 μm孔徑微孔濾膜(北京海成世潔過(guò)濾器材有限公司)烘干至恒重后用0.0001 g天平稱(chēng)取濾膜質(zhì)量并記錄。以水循環(huán)多用真空泵(SHZ-DⅢ)連接1000 ml的砂芯過(guò)濾抽濾裝置,實(shí)驗(yàn)時(shí)將浸洗液先用100 μm的濾膜過(guò)濾,然后用10、2.5和1 μm濾膜依次過(guò)濾,每次過(guò)濾時(shí)用少量蒸餾水清洗燒杯,重復(fù)3次,截留得3個(gè)粒徑范圍10~100、2.5~10和1~2.5 μm的顆粒物。再將微孔濾膜置于烘箱中以80℃烘干30 min后稱(chēng)重,減去濾膜質(zhì)量可得該組植物葉片所吸附的 10~100 μm、2.5~10 μm和 0.1~2.5 μm顆粒物的量。再相加計(jì)算TSP和 PM10的量。最后以單位葉面積的顆粒物量(g/m2)表示植物的滯塵能力。
數(shù)據(jù)采用Microsoft excel 2010軟件處理并繪圖,數(shù)值采用平均值±標(biāo)準(zhǔn)差表示,用SPSS22.0軟件做單因素方差分析,用最小顯著差異法(Duncan新復(fù)極差法)進(jìn)行多重比較。
在體視鏡下觀察植物葉片特征,尤其是與滯塵相關(guān)的特征,如葉片粗糙程度,葉緣是否反卷,葉表面是否被毛,是否有突起、溝槽或褶皺等(表2)。結(jié)果表明,枇杷、紅葉李、錦繡杜鵑、爬山虎等葉表面粗糙,溝槽較多,廣玉蘭、香樟、紅葉石楠和珊瑚樹(shù)等表面較光滑。
表2 14種供試植物葉表面特征Table.2 Characteristics of leaves on the 17 species of plants
圖1 校園植物葉片單位葉面積滯塵量分析Fig.1 Analysis of dust-retention per unit leaf area of plants on campus
圖2 城市道路上不同植物葉片單位葉面積滯塵量分析Fig.2 Analysis of dust-retention per unit leaf area of plants on the urban road area
圖3 工業(yè)園區(qū)不同植物葉片單位葉面積滯塵量分析Fig.3 Analysis of dust-retention per unit leaf area of plants on the industrial area
由圖1~3,所試植物單位葉面積滯留TSP的量最大,約為PM10的2~4倍,個(gè)別植物甚至達(dá)到了5~6倍;且滯留PM10的量也集中在PM2.5的2~3倍??梢?jiàn),從重量上看,植物滯留顆粒物組分主要以總懸浮顆粒物為主,其次為可吸入顆粒物,而細(xì)顆粒物最少。
由圖1可知,校園內(nèi)植物中,TSP滯留量的排序?yàn)殍凌耍窘鹕?紅花檵木>竹柏/小葉黃楊/海桐>杜英>桂花/香樟/紅葉石楠>爬山虎/廣玉蘭/夾竹桃/含笑>錦繡杜鵑/紅葉李>珊瑚樹(shù),PM10滯留量排序?yàn)殍凌耍炯t花檵木>金森女貞>竹柏/杜英>海桐/小葉黃楊>爬山虎>桂花/香樟>夾竹桃>紅葉石楠/錦繡杜鵑/廣玉蘭>紅葉李/含笑>珊瑚樹(shù),PM2.5滯留量排序?yàn)殍凌耍窘鹕懀炯t花檵木>杜英>海桐>小葉黃楊/桂花/爬山虎/香樟>竹柏>紅葉石楠/錦繡杜鵑>夾竹桃/廣玉蘭/含笑>紅葉李/珊瑚樹(shù)??梢?jiàn),在污染源較少的文教區(qū),所試植物中,枇杷、金森女貞和紅花檵木等滯留TSP、PM10和PM2.5的能力最強(qiáng),竹柏、小葉黃楊、海桐、杜英等滯塵能力也較強(qiáng),而紅葉李和珊瑚樹(shù)等植物滯塵能力最弱。
由圖2可知,城市道路上,TSP滯留量的排序?yàn)殍凌耍窘鹕懀竞M?小葉黃楊>桂花/紅花檵木/紅葉石楠>含笑>竹柏/爬山虎/香樟>廣玉蘭/杜英/錦繡杜鵑>夾竹桃/珊瑚樹(shù)>紅葉李,PM10滯留量排序?yàn)殍凌耍拘∪~黃楊>金森女貞/紅花檵木>桂花/海桐/紅葉石楠>竹柏>香樟/杜英/含笑/爬山虎/廣玉蘭>錦繡杜鵑/夾竹桃>紅葉李>珊瑚樹(shù),PM2.5滯留量排序?yàn)殍凌耍拘∪~黃楊>金森女貞>紅花檵木>紅葉石楠/桂花/竹柏>海桐>香樟/含笑/杜英>錦繡杜鵑>廣玉蘭/爬山虎>夾竹桃>珊瑚樹(shù)/紅葉李??梢?jiàn),在車(chē)輛較多的城市道路上,所試植物的滯塵能力大小與校園中相似。
由圖3可知,污染源較復(fù)雜的工業(yè)園區(qū),TSP滯留量的排序?yàn)殍凌耍窘鹕?小葉黃楊>爬山虎>桂花/竹柏>含笑/紅花檵木>香樟>海桐/紅葉石楠>杜英/廣玉蘭>夾竹桃>錦繡杜鵑>紅葉李>珊瑚樹(shù),PM10滯留量的排序?yàn)殍凌耍窘鹕懀九郎交?小葉黃楊>紅花檵木/竹柏>海桐/香樟>桂花/含笑>杜英/紅葉石楠/夾竹桃>錦繡杜鵑/廣玉蘭>紅葉李>珊瑚樹(shù),PM2.5滯留量的排序?yàn)殍凌?金森女貞>小葉黃楊>竹柏/香樟>紅花檵木/爬山虎>海桐/紅葉石楠/含笑>桂花/杜英>錦繡杜鵑/夾竹桃>廣玉蘭>紅葉李>珊瑚樹(shù)。在污染較重的區(qū)塊,所試植物中枇杷、金森女貞和小葉黃楊的滯塵能力仍最強(qiáng),此時(shí)爬山虎和竹柏等植物的滯塵能力也顯得較強(qiáng),廣玉蘭、夾竹桃、錦繡杜鵑和紅葉李及珊瑚樹(shù)等滯塵能力弱??梢?jiàn),植物滯塵能力主要與植物品種及其葉片結(jié)構(gòu)等有關(guān)。
分析不同功能區(qū)生長(zhǎng)的植物滯塵情況可知(圖4~6),污染最重的工業(yè)園區(qū),植物滯留TSP、PM10和PM2.5的量也最大,城市道路次之,校園最小,可見(jiàn)植物滯塵量大小與其所處環(huán)境狀況有關(guān)。以吸附能力最強(qiáng)的枇杷為例,校園中生長(zhǎng)的枇杷單位葉面積TSP滯留量為1.58 g/m2,而工業(yè)園區(qū)和城市道路上則增加到3.36 g/m2和5.39 g/m2,分別增加了1.13和2.41倍。滯塵能力最弱的紅葉李和珊瑚樹(shù),工業(yè)園區(qū)的植株滯塵量也比校園增加了1.51倍和1.11倍。
圖4 不同功能區(qū)植物葉片單位葉面積TSP滯留量比較Fig.4 Comparisons of TSP-retention per unit leaf area of plants from different functional areas
圖5 不同功能區(qū)植物葉片單位葉面積PM10滯留量比較Fig.5 Comparisons of PM10-retention per unit leaf area of plants from different functional areas
圖6 不同功能區(qū)植物葉片單位葉面積PM2.5滯留量比較Fig.6 Comparisons of PM2.5-retention per unit leaf area of plants from different functional areas
植物滯塵能力受植物種類(lèi)、葉片性狀(質(zhì)地、傾角、面積等)、葉表微形態(tài)結(jié)構(gòu)(溝槽深淺、褶皺程度、毛被密度、氣孔密度等)以及葉片距離地面高度和整株葉片密集程度等因素影響[12,15-17]。相同環(huán)境下不同植物滯塵能力存在一定的差異性,同一植物在不同環(huán)境下滯塵量大小也不盡相同。研究表明,植物葉面滯留的顆粒物組分以TSP為主,PM10次之,PM2.5最少,小于0.1 μm的用激光粒度分析儀也未檢測(cè)到[13,16]。我們的調(diào)查也證實(shí)了這一點(diǎn)。王會(huì)霞等[19]觀察到大葉女貞吸附顆粒物半數(shù)以上為大顆粒物(Dp>10 μm),作者認(rèn)為細(xì)顆粒物(Dp<2.5 μm)雖體積小,重量輕,但是其數(shù)量充足,也容易被植株葉片大量吸附,只是質(zhì)量遠(yuǎn)不及大顆粒物,因而總重量不占優(yōu)勢(shì)。
我們的調(diào)查分析顯示所試17種植物中,枇杷、金森女貞、紅花檵木、小葉黃楊、爬山虎、竹柏、桂花等滯留TSP、PM10和PM2.5的能力較強(qiáng)。朱鳳榮和周君麗[20]的研究也表明,在所試3個(gè)功能區(qū)12種植物中枇杷的滯塵能力最強(qiáng),遠(yuǎn)高于其他樹(shù)種,文教區(qū)、鬧市區(qū)和工業(yè)區(qū)枇杷單位葉面積滯塵量約是紫葉李(紅葉李)的20、40和25倍,本實(shí)驗(yàn)也證實(shí)3個(gè)區(qū)枇杷單位葉面積滯留TSP的量最高,約為紅葉李的15、19和15倍。張家洋等[15]研究了37種道路綠化樹(shù)木的滯塵能力,枇杷也排第一。枇杷葉寬大堅(jiān)挺,單位葉面積大,風(fēng)吹不易抖動(dòng),表面結(jié)構(gòu)粗糙,葉表面布滿溝槽,均有利于顆粒物的滯留。謝濱澤等[21]認(rèn)為葉表面溝槽可能是植物滯留TSP和PM2.5差異的主要原因,但是溝槽過(guò)窄或過(guò)寬均不利于顆粒物的捕集,另外,氣孔密度大的葉片滯留顆粒物的量較大。因此,較多的氣孔數(shù)量,增強(qiáng)了小葉黃楊的滯塵能力,尤其是吸附PM2.5的能力。這與趙松婷等[22]的研究相一致,小葉黃楊滯留PM2.5的能力高于其它7種所試植物。李艷梅等[23]的研究表明在所試8種植物中紅花檵木單位葉面積滯塵量大于紅葉李、杜鵑、香樟等植物,排第三;掃描電鏡分析結(jié)果表明紅花檵木上下表皮結(jié)構(gòu)粗糙,溝壑?jǐn)?shù)量多,起伏程度大,寬窄適中,下表皮氣孔密度中等,氣孔高于表皮細(xì)胞??梢?jiàn),這些結(jié)構(gòu)均有利于紅花檵木滯留PM各大小組分。此外,紅花檵木生長(zhǎng)高度約離地面1~2米,此處空氣顆粒物濃度高,其葉片較密,可極大降低大氣湍流,即使降雨,也會(huì)減弱雨水對(duì)其整株的沖刷,從而減少已滯留的PM流失。金森女貞和竹柏的滯塵效應(yīng)均未見(jiàn)報(bào)道。我們的研究表明金森女貞滯留顆粒物各組分的能力在所試植物中均排第二位,可見(jiàn)在園林配景中可重點(diǎn)考慮金森女貞,與紅花檵木、紅葉石楠等搭配使用,即可豐富景觀色彩,又可在較大程度上吸附地面揚(yáng)塵,減輕PM污染。竹柏的滯塵能力也較強(qiáng),其表面雖光滑,但角質(zhì)層厚,富含蠟質(zhì)和揮發(fā)油[24,25]。杜鑫濤等[26]認(rèn)為要準(zhǔn)確研究葉片滯留PM的能力和機(jī)理,不可忽視葉表及蠟質(zhì)的重要影響。因此,竹柏的特殊成分可能是其滯塵能力高的主要原因。賀坤等[27]研究了上海市高架橋柱上攀緣植物的滯塵效應(yīng),發(fā)現(xiàn)薜荔、常春藤、五葉地棉和爬山虎的滯塵能力較強(qiáng),爬山虎葉片密生柔毛,有利于顆粒物經(jīng)過(guò)葉片時(shí)被卡在絨毛之間從而被滯留。本研究也表明爬山虎的滯塵能力較強(qiáng),校園中宿舍外墻等處的爬山虎即可美化環(huán)境,又可凈化空氣。賈彥等[28]在電鏡下觀察發(fā)現(xiàn)桂花葉片表面布滿氣孔且排列無(wú)序,滯塵能力較強(qiáng);而紫葉李葉表密布極細(xì)溝狀組織,因淺溝寬度較窄,滯塵能力較差;此外,葉表光滑無(wú)特殊結(jié)構(gòu)的樟樹(shù)、玉蘭等滯塵能力一般。從生活型和葉的習(xí)性的角度縱觀植物的滯塵能力,研究結(jié)果不盡相同,王會(huì)霞等[15]報(bào)道單位葉面積PM滯留量排序?yàn)樘俦荆竟嗄荆締棠?,而單葉PM的滯留量排序則為藤本>喬木>灌木;謝英贊等[29]則發(fā)現(xiàn)常綠喬木樹(shù)種的單位葉面積滯塵效應(yīng)優(yōu)于落葉喬木樹(shù)種,喬木樹(shù)種優(yōu)于灌木樹(shù)種。我們的結(jié)果表明,影響植物滯塵的主要因素可能是葉表結(jié)構(gòu),與植物生活型并無(wú)顯著相關(guān)。
研究表明,同一樹(shù)種在城市的不同功能區(qū),滯塵能力不同,工業(yè)區(qū)>交通樞紐區(qū)>居民區(qū)>清潔區(qū)[30,31]。本研究結(jié)果也證實(shí)了這一點(diǎn)。工業(yè)區(qū)滯塵量最大,可能是星星工業(yè)園區(qū)附近塑料廠、電器加工廠、金屬加工廠居多,再加之采樣時(shí)附近不少路段在修路,渣土車(chē)來(lái)往頻繁,浮沉濃度較大。城市的道路上車(chē)輛密集,交通排放和道路揚(yáng)塵導(dǎo)致PM污染增加。因此建議交通綠化帶寬度應(yīng)大于5 m,達(dá)到10 m最佳[31]。校園中綠地覆蓋面積大,交通量少,空氣污染較輕,因而葉片滯塵量相對(duì)較低。
綜上,在城市綠化中,建議選擇適合本地生長(zhǎng)的、葉表溝槽數(shù)量與寬度合理或葉表富含氣孔或蠟質(zhì)層、滯塵能力強(qiáng)的植物,合理搭配喬木、灌木、藤本和草本等不同生活型植物,如枇杷、竹柏、桂花、金森女貞、紅花檵木、小葉黃楊和爬山虎等,即可美化城市,又可有效凈化空氣,促進(jìn)城市生態(tài)環(huán)境和生態(tài)文明建設(shè)。
臺(tái)州學(xué)院學(xué)報(bào)2018年6期