莫麗春,馬 蕊,謝 屹,陳建成,*

1 北京林業(yè)大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院, 北京 100083 2 北京林業(yè)大學(xué)生態(tài)與自然保護學(xué)院, 北京 100083

城市濕地具有較大的比熱容,局部高蒸發(fā)量和濕地植物的蒸騰作用能夠增加區(qū)域空氣濕度并改變近地表層的空氣流動,從而起到降低大氣粉塵含量,增加顆粒物干沉降等生態(tài)作用[1- 3]。較大面積或分布較為集中的濕地還能夠促進大氣湍流,減少城市大氣顆粒物的積累,從而顯著改善城市的大氣環(huán)境質(zhì)量[4]。目前,相關(guān)研究多集中在小尺度[5- 8]定量化濕地下墊面的顆粒物沉降速度與沉降量[7,9- 11]以及濕地植物對顆粒物的吸附[9,12]或阻滯[13]作用。由于方法的缺失,相關(guān)研究無法在大尺度上定量或解釋有關(guān)濕地對顆粒物的產(chǎn)生、轉(zhuǎn)移、轉(zhuǎn)化和傳遞過程,這也導(dǎo)致相關(guān)研究結(jié)果對政策制定或城市空間規(guī)劃的指導(dǎo)意義不明確。

生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)流是指供給區(qū)提供生態(tài)系統(tǒng)服務(wù),依靠或不經(jīng)載體,在自然或人為因素驅(qū)動下,沿某一方向和路徑傳遞到受益區(qū)的過程[14],其強調(diào)服務(wù)供給地區(qū)與服務(wù)受益地區(qū)之間的時空對應(yīng)關(guān)系[15- 16],是一個地理區(qū)域中貿(mào)易、政策和資源管理決策聯(lián)系的直接結(jié)果。在諸多的學(xué)科中,通過生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)流的方法在很大程度上解決了很多問題。例如,土地系統(tǒng)科學(xué)使用生態(tài)服務(wù)流耦合了社會生態(tài)系統(tǒng)與土地利用變化間的復(fù)雜關(guān)系[17- 18]；生態(tài)經(jīng)濟學(xué)應(yīng)用生態(tài)服務(wù)流中自然資源的物理流動來論述了區(qū)域間可持續(xù)性發(fā)展[19-21]；環(huán)境政策學(xué)通過生態(tài)服務(wù)流分析對國家和國際生物多樣性戰(zhàn)略的制定起到了決定作用[22- 23]。

華北地區(qū)近年來遭受嚴重的大氣污染,引起了社會各界廣泛關(guān)注。污染物傳輸路徑是大氣運動的結(jié)果,非人為可控因素,污染一旦產(chǎn)生,其運動軌跡上的所有區(qū)域受到嚴重影響。濕地能夠在污染物傳輸?shù)倪^程中去除一部分顆粒物,從而降低污染物濃度,污染物傳輸路徑上的下游區(qū)域所受的污染也會相應(yīng)地減輕,因此這些區(qū)域成為了受益區(qū)域。明確從供給區(qū)到受益區(qū)的流量、流向等對研究濕地在削減PM2.5濃度中的價值有著十分重要的作用。因此本文引入生態(tài)服務(wù)流方法,主要研究內(nèi)容包括：(1)量化削減大氣PM2.5服務(wù)流物理流量；(2)模擬計算削減大氣PM2.5服務(wù)流動路徑；(3)識別削減大氣PM2.5服務(wù)流受益區(qū)。旨在揭示大尺度顆粒物削減規(guī)律,為相關(guān)政策指定提供可靠理論依據(jù)。

1 研究區(qū)域概況

根據(jù)北京市園林綠化局最新公布的數(shù)據(jù)顯示當(dāng)前北京市濕地面積為5.86×104hm2,占全市總面積比例為3.6%。湖泊、水庫和河流等開放性水面所占濕地總面積的90%以上,水庫和湖泊濕地主要位于城市西北部的山區(qū),整體水域面積為3.39×104hm2,約占總水域的34%—56%,其中密云水庫的面積最大,為6.25 ×103hm2,市內(nèi)有隸屬海河流域的五大水系,分別為北運河、大清河、永定河、薊運河與潮白河,河流濕地面積為2.29 ×104hm2,占濕地總面積的25.33%[24]。因此本文主要估算具有開放性水面的濕地對顆粒物的削減作用。

2 研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來源

北京顆粒污染物(PM2.5)逐月濃度數(shù)據(jù)來源于中國地面氣候資料月值數(shù)據(jù)集臺站。前向軌跡模擬的資料來源為NCEP(美國國家環(huán)境預(yù)報中心)提供的同時段全球資料同化系統(tǒng)(GDAS)再分析資料,該資料每6h更新一次,分別為00:00、06:00、12:00和18:00 (UTC,世界時),水平分辨率為2.5°×2.5°,垂直方向分18層,氣象要素場包括氣溫、氣壓、風(fēng)速、降水量、相對濕度、日照輻射等(http://ftp://arlftp.arlhq.noaa.gov/pub/archives/reanalysis)。

2.2 削減PM2.5服務(wù)物理流量計算

作為清除大氣顆粒物的主要方式,干沉降易受到多種因素影響,如微氣象條件(如風(fēng)速)、下墊面條件、顆粒物濃度分布等。所表述的顆粒物干沉降量計算公式可轉(zhuǎn)化為下式：

F=V(r)·C(r)·T(r)·S

(1)

V(r)代表PM2.5的沉降速率,C(r)表示PM2.5的濃度,T(r)表示PM2.5沉降時間,S表示北京濕地面積[25]。根據(jù)張彪等人研究,濕地綜合功能重要性與濕地面積成正相關(guān)關(guān)系,而在密云、延慶和懷柔等轄區(qū)分布著大面積的濕地,北京市濕地生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)主要來源于這些遠郊區(qū)。本文基于已有研究2015年和2018年在北京不同季節(jié)對開放水面進行的沉降速度計算結(jié)果,以這兩個年份作為案例進行進一步生態(tài)服務(wù)流分析。計算北京市濕地PM2.5削減量時,以市區(qū)、密云、延慶、房山等遠郊區(qū)PM2.5平均濃度為準。

2.3 前向軌跡模式

前向軌跡模式采用美國國家海洋大氣研究中心空氣資源實驗室(NOAA)的HYSPLIT4.9版本。該模式是歐拉和拉格朗日混合型的擴散模式,其平流和擴散的處理均采用拉格朗日方法,濃度計算采用歐拉方法。為研究北京市地區(qū)及遠距離污染遷移對其他省市PM2.5濃度的影響,利用HYSPLIT模擬每日氣團移動的48 h前向軌跡,以反映氣流遷移特征。由于邊界層的平均流場特征在高度500 m處能夠得到較好反映,故在模擬軌跡時選取高度為500 m[26- 27]。

2.4 軌跡聚類分析

按照樣本之間的距離定義聚類類別的稱為系統(tǒng)聚類法,它將總共n個變量分成不同的n類,先把距離最為接近的兩類合并,此時共有n-1類,再從這n-1類中把最接近的兩類合并為一類,與上一步類似,這時變成n-2類,接下來以此類推,直至變?yōu)橐活?。因為我們只關(guān)注北京的前向氣流軌跡遷移的水平方向,所以采用Angle Distance算法對遷移氣流進行分類,以便得到不同的氣流類型。

2.5 削減PM2.5服務(wù)受益區(qū)識別

顆粒物遷移路徑所經(jīng)過的區(qū)域是受顆粒物影響的地區(qū)。具體來說,當(dāng)發(fā)生顆粒物削減服務(wù)時,路徑中所含PM2.5濃度將低于未發(fā)生該服務(wù)時。此外,從空間上來看,顆粒物削減服務(wù)體現(xiàn)在以下兩個方面：(1)潛在影響區(qū)內(nèi)和實際影響區(qū)外的顆粒物消失；(2)實際影響區(qū)內(nèi)顆粒物量減小,但不為零。接受顆粒物沉降服務(wù)的地區(qū)即為受益區(qū)?；谝陨锨闆r,可判斷顆粒物遷移路徑所經(jīng)過的區(qū)域即為顆粒物沉降服務(wù)的實際受益地區(qū)。

3 結(jié)果與分析

3.1 北京濕地削減PM2.5生態(tài)服務(wù)物理流量

本文參考已有研究結(jié)果得到2015年和2018年不同季節(jié)水面PM2.5的沉降速度[9],結(jié)果如表1所示。為保證計算結(jié)果的準確性,也采取了這兩年的濃度監(jiān)測和氣象數(shù)據(jù)對軌跡和受益區(qū)進行了分析

首先，很多學(xué)校由于師資力量的匱乏，導(dǎo)致沒有專門的道德與法治教師，這門課程多是由其他科目的教師兼任。但是教師由于缺乏專業(yè)的法律常識，只能是依照教材內(nèi)容進行講授，不能夠深入分析相關(guān)案例并普及相關(guān)法律知識，導(dǎo)致學(xué)生的法治觀念薄弱，不利于其綜合發(fā)展。其次，很多學(xué)校的教材內(nèi)容過于陳舊，案例不夠典型，很難真正起到提高學(xué)生道德與法治意識的作用，導(dǎo)致學(xué)生的成長受阻。

表1 北京市不同季節(jié)濕地PM2.5干沉降速率

3.1.1季節(jié)變化

圖1顯示了2015年與2018年1月—12月PM2.5干沉降量的逐月變化結(jié)果,可以看出,2015年12月PM2.5的干沉降量達到最高,為1140 t；5月干沉降量最低,為75 t。2018年大氣顆粒物干沉降量峰值在11月,為690 t；最低值出現(xiàn)在6月,為70 t。總體上,春季和冬季干沉降量較高,夏季和秋季沉降量保持在較低的水平,整體上冬季>春季>秋季>夏季。北方城市冬季(10月—12月)天氣寒冷,大量煤炭燃燒用于供暖,一旦其濃度超過了大氣循環(huán)承載能力,城市揚塵等大氣污染物將持續(xù)積聚。除了排放源強度的改變,霧霾天氣增多也與北京市氣候密切相關(guān),相比于夏秋季節(jié)的雨水充沛,冬季相對干燥,降雪強度小,對污染物的清除效果較弱。此外,受到靜穩(wěn)天氣的影響,污染物不易擴散,由此導(dǎo)致冬季的干沉降量最大,明顯高于夏季。

圖1 大氣顆粒物PM2.5干沉降量及濃度逐月變化Fig.1 Dry deposition flux and concentration of PM2.5

3.1.2年度變化

北京市濕地2015年P(guān)M2.5沉降總量為4.24×103t,單位面積的平均沉降量為8.27×10-3kg/m2；2018年為2.61×103t,單位面積的平均沉降量為4.46×10-3kg/m2。與2015年相比,2018年沉降量下降了38.4%。盡管北京市濕地的削減PM2.5服務(wù)物理流量在2018年大幅下降,但顆粒物干沉降量基本與PM2.5濃度變化特征呈正相關(guān)關(guān)系,2015年P(guān)M2.5平均濃度為77 μg/m3,2018年P(guān)M2.5平均濃度為49 μg/m3,同比下降36.4%,因此2018年北京市濕地生態(tài)系統(tǒng)的削減PM2.5效益與2015年相似。

在北京奧林匹克森林公園的對比研究顯示,林地細顆粒物的沉降速度約為0.1—1.7 cm/s,而在濕地的沉降速度約為0.1—0.7 cm/s[9- 10],但在濕地上空顆粒物濃度也顯著低于林地和裸地[5],在北京郊區(qū)森林和濕地的獨立研究所得結(jié)果與之相似[6- 8]。因此,濕地通過干沉降去除顆粒物的能力相比林地較弱,但由于改變了近地表大氣條件,濕地的存在可以降低大氣中顆粒物濃度。

3.2 北京濕地削減PM2.5生態(tài)服務(wù)流軌跡模擬

利用HYSPLIT模型,以北京市(39.90°N,116.41°E)為中心坐標(biāo)進行模擬,確定污染氣團的前向軌跡,從而明確北京市大氣顆粒物PM2.5跨區(qū)域消散過程中的氣流軌跡。由于不同季節(jié),前向軌跡氣流的流動方向不同,且冬季為PM2.5的平均濃度最高,隨氣流流動,造成的影響更大,所以利用軌跡聚類方法,將2015年和2018年10月—12月氣流軌跡分別聚類,再根據(jù)每類氣流軌跡所代表的典型空間類型,分別分為5類和8類,結(jié)果如圖2所示。

圖2 2015年和2018年前向軌跡聚類分布分析結(jié)果Fig.2 Forward trajectory cluster distribution in 2015 and 2018

3.3 北京濕地削減PM2.5生態(tài)服務(wù)受益區(qū)識別

與2015年相比,2018年氣流軌跡所經(jīng)過范圍相對較廣,受益面積相對較大。但總體來看,2015年和2018年的氣流軌跡趨勢基本相同,主要受北部寒冷和高壓影響,北京市的PM2.5通過風(fēng)傳播到南部,進而影響南部地區(qū)的大氣污染物組成。此外,順風(fēng)方向的城市(如天津,廊坊,衡水和滄州)地形以平原為主,而平原的空氣擴散相對較弱,因此極易受到臨近區(qū)域空氣污染的擴散的影響而導(dǎo)致局部PM2.5濃度顯著提高。此外,已有研究[28]還表明北京市在偏北風(fēng)作用下,PM2.5質(zhì)量濃度值最低,因此可以推斷顆粒物隨氣流軌跡向南遷移,而在西南風(fēng)、南風(fēng)作用下,PM2.5濃度值較高,并且由于北部地區(qū)山區(qū)的阻擋作用,限制了部分污染物的遷移,此外偏南風(fēng)的風(fēng)速較小,使得顆粒物在北京地區(qū)累積,因此在遷移至東北方向的氣流軌跡中PM2.5濃度較低,東三省相較于華北地區(qū)受北京市PM2.5濃度的影響也相應(yīng)較小。北京市濕地削減大氣中PM2.5服務(wù)發(fā)生的區(qū)域,即為北京市濕地削減PM2.5服務(wù)的順風(fēng)受益地區(qū),因此京津冀地區(qū)與山東省為主要受益區(qū)。

4 討論

4.1 北京濕地削減大氣PM2.5生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)物理流

削減PM2.5生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的變化是自然和人為因素的共同作用的結(jié)果。干沉降是最重要的PM2.5去除過程,對微氣象條件敏感,在2015年—2018年期間,北京市濕地面積持續(xù)增加,濕地提供一個具有較低溫度、較高相對濕度的小氣候與周圍臨近區(qū)域形成差異,促進大氣湍流作用,進而加強對細顆粒物的沉降作用。政府持續(xù)加大濕地保護力度,大力推進濕地保護與建設(shè),使?jié)竦厣鷳B(tài)質(zhì)量逐步提升。上述自然和人為因素都可以增強濕地削減大氣PM2.5的生態(tài)服務(wù)功能。

但是,干沉降物理流量也和大氣中PM2.5濃度密切相關(guān)。近年來,北京市以精細治理為手段,聯(lián)合治理為基礎(chǔ),依法治理為保障,優(yōu)化調(diào)整運輸結(jié)構(gòu),產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),能源結(jié)構(gòu)和土地結(jié)構(gòu),積極推進細顆粒物(PM2.5)的管理,著力加強地區(qū)的聯(lián)防聯(lián)控,全面促進城市的精細管理,推動綠色發(fā)展,使得北京空氣達標(biāo)天數(shù)已由2015年186天上升到2018年227天,PM2.5濃度顯著降低。因此雖然北京市濕地生態(tài)功能不斷優(yōu)化,但2018年實際沉降物理流量并未隨之增加。而在一年之內(nèi),北京市的PM2.5變化的特征是春季開始時濃度較高,主要原因是北方春季溫暖干燥,大風(fēng)天數(shù)較多且風(fēng)速較大,超過了沙塵等風(fēng)速閾值,使得空氣揚塵增多。而由于北京是溫帶季風(fēng)氣候,夏季處于汛期,高溫多雨,降水能對云下污染物進行高強度沖刷,從而使PM2.5質(zhì)量濃度維持在較低水平。而從深秋到初冬突然升高,從11月到3月,PM2.5濃度一直比較高。與之相對應(yīng)的是,干沉降量在冬春季相對較高,這也與國內(nèi)研究結(jié)果基本一致[29]。

4.2 北京濕地削減大氣PM2.5生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)流路徑模擬

作為生態(tài)學(xué)研究的熱門話題,生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)與人類福祉有著重要的關(guān)系。分析生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)流的載體可以揭示不同類型的生態(tài)服務(wù)[30]。風(fēng)場引起的PM2.5區(qū)域傳播是影響PM2.5濃度空間分布格局的關(guān)鍵原因[31]。因此在這項研究中,選擇了空氣作為載體,伴隨空氣分子的布朗運動,生態(tài)服務(wù)也在做不定向流動。量化和繪制生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)流在確定供需熱點和生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的傳遞路徑方面起著重要作用,這有助于人類保護有利服務(wù),及時處理預(yù)防有害因素[32-34]。本文的模擬軌跡是對一個影響范圍的可視化展示,當(dāng)濕地出現(xiàn)在該軌跡上時,會在一定程度上降低其顆粒物濃度,從而使得軌跡上其他區(qū)域受益。已有研究結(jié)果顯示,華北地區(qū)由于受到冷暖氣團鋒面系統(tǒng)、地形和背風(fēng)環(huán)流的綜合影響,污染物運動有一定的特殊性。太行山脈和燕山山脈的阻擋使得北京西部和北部海拔較高,形成南北背風(fēng)區(qū)優(yōu)勢通道,污染物會從河北一帶北上至北京,聚集后再向河北、山東、天津等區(qū)域擴散[32],該分析結(jié)果與本文氣團軌跡分析結(jié)果相符合。

本文結(jié)合已有的濕地量化結(jié)果和兩個不同年份的氣象數(shù)據(jù),估算了全北京濕地年尺度上削減的PM2.5顆粒物的量,并在此基礎(chǔ)上引入HYSPLIT模擬,分析了北京濕地對削減PM2.5生態(tài)服務(wù)的軌跡。為保證計算的準確性,給出了每一條模擬軌跡的概率。目前所測算的北京濕地年去除顆粒物的數(shù)量級為103t,而北京僅僅秸稈燃燒一項一年的PM2.5排放的數(shù)量級就達到了104t[35],而相關(guān)研究指出PM2.5中有機碳僅占總量的13.3%左右[33],因此估算北京濕地一年去除的量僅占不到排放量的1%；其削減作用有限。此外,PM2.5的組成成分中含有重金屬顆粒等對生態(tài)系統(tǒng)有害的顆粒物,但目前的觀測并沒有發(fā)現(xiàn)其對生態(tài)系統(tǒng)造成影響,可能是由于沉降量并沒有超過生態(tài)系統(tǒng)的自凈能力。

結(jié)合大范圍的氣象數(shù)據(jù)可知,北京市的污染物擴散范圍較大,包括京津冀、華北和東北部分區(qū)域,因此北京濕地的削減作用仍然可以為較遠的區(qū)域提供生態(tài)服務(wù)流。

4.3 管理建議

城市的外觀和環(huán)境狀況直接展示了城市的整體形象,是衡量城市管理水平的重要指標(biāo)。北京市氣候干燥,降水少,容易形成大風(fēng)和沙塵天氣,而城市濕地可以創(chuàng)造低風(fēng)速,低溫,高濕度的空氣環(huán)境,影響氣流的速度和方向,從而改變大氣中顆粒物的運動使PM2.5難以散布,這可能會將顆粒物滯留在城市濕地茂密的林帶或水體中。因此城市濕地可以降低局部地區(qū)的PM2.5濃度,同時防止PM2.5擴散到其他地區(qū),從而也降低周圍地區(qū)的PM2.5濃度[36]。此外,濕地面積越大,濕地生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值越高,因此北京濕地生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能的主要提供者是郊區(qū)湖泊、水庫和河流濕地。所以,應(yīng)該執(zhí)行嚴格的政策,保證濕地水質(zhì),優(yōu)化濕地生態(tài)系統(tǒng)結(jié)構(gòu),增強生物多樣性。此外,為彌補郊區(qū)所做的犧牲,政府也要做出相應(yīng)補償,從而調(diào)動人們自發(fā)自愿保護環(huán)境的積極性。雖然在北京濕地類型中坑塘,稻田和公園中濕地所占的面積很小,但由于其處在重要的關(guān)鍵節(jié)點上,其同樣也具有較高的生態(tài)服務(wù)功能。應(yīng)該注意到,城市常住人口的密度是偏遠郊區(qū)的數(shù)百倍,對汽車,住房和家用電器的需求也相應(yīng)較高,日常生活、交通等排出的廢氣也隨之增加[37]。同時,較高的居住密度也可能影響城市風(fēng)速,減弱污染物的擴散從而增加了PM2.5的濃度。尤其在冬季,大面積取暖易導(dǎo)致霧霾天氣頻發(fā),因此城區(qū)單位面積濕地生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值相應(yīng)較高,削減PM2.5服務(wù)的直接受益人群數(shù)量較大,順風(fēng)區(qū)沿線如河北省,天津市和山東省等也會因此受益。城市的存在和發(fā)展有賴于其與濕地生態(tài)系統(tǒng)的協(xié)調(diào)關(guān)系,人們在利用這些重要的人工濕地帶來經(jīng)濟利益的同時,也要保證不超過其環(huán)境承載力,以保證生態(tài)系統(tǒng)的健康發(fā)展。

5 結(jié)論

(1)北京市濕地2015年P(guān)M2.5沉降總量為4.24×103t,單位面積的平均沉降量為8.27×10-3kg/m2；2018年為2.61×103t,單位面積的平均沉降量為4.46×10-3kg/m2。與2015年相比,2018年北京市濕地削減PM2.5生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)物理流量呈現(xiàn)下降趨勢。

(2)2015年和2018年北京市濕地削減PM2.5生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)物理流量最高值均出現(xiàn)在冬季,最低值均出現(xiàn)在夏季,整體上表現(xiàn)出冬季>春季>秋季>夏季的走勢。

(3)2015年和2018年氣流軌跡大致向三個地區(qū)遷移,分別為華北地區(qū),主要包括河北、天津；華東地區(qū),主要包括山東；東北地區(qū),主要包括遼寧、吉林和黑龍江。其中,向華北地區(qū)遷移的氣流軌跡占當(dāng)季氣流軌跡總數(shù)的比例最大,京津冀地區(qū)與山東省為主要受益區(qū)。