全 文 ：北京西山绿化树种秋季滞纳 ＰＭ２．５能力
及其与叶表面 ＡＦＭ特征的关系
陈　 波１　 刘海龙２　 赵东波２　 陈鹏飞２　 鲁绍伟１　 李少宁１∗
（ １北京市农林科学院林业果树研究所 ／林果业生态环境功能提升协同创新中心， 北京 １０００９３； ２北京市西山试验林场， 北京
１０００９３）
摘　 要　 以北京西山 ６种绿化树种白皮松、油松、柳树、五角枫、银杏、山杨为对象，应用气溶
胶再发生器对植物叶片秋季 ＰＭ２．５吸附量进行定量研究，同时应用原子力显微镜（ＡＦＭ）观察
叶表面微形态特征，分析了叶表面粗糙度等参数，阐释了各树种叶片吸附 ＰＭ２．５的机制．结果表
明： 不同树种单位叶面积 ＰＭ２．５吸附量排序为白皮松（２．４４±０．２２ μｇ·ｃｍ
－２）＞油松（２．４０±０．２３
μｇ·ｃｍ－２）＞柳树（１．６２±０．０９ μｇ·ｃｍ－２） ＞五角枫（１．２３±０．０１ μｇ·ｃｍ－２） ＞银杏（１．００±０．０７
μｇ·ｃｍ－２）＞山杨（０．９７±０．０３ μｇ·ｃｍ－２）；从秋季不同月份来看，不同树种单位叶面积 ＰＭ２．５吸
附量表现为 １１ 月（２．３３±０．４３ μｇ·ｃｍ－２） ＞１０ 月（１．６２±０．６４ μｇ·ｃｍ－２） ＞９ 月（１．５１±０．５０
μｇ·ｃｍ－２） ．白皮松和油松有大量凹陷和突起，相对高差较大，粗糙度较大，吸滞 ＰＭ２．５能力强；
柳树和五角枫叶片有褶皱，粗糙度相对较高，分布有大量的突起和凹陷，吸滞 ＰＭ２．５能力居中；
银杏和山杨因其叶表面平滑、气孔多为长圆形，粗糙度较小，吸滞 ＰＭ２．５能力较弱．不同树种正
背面粗糙度平均值为白皮松（１４９．９１±１６．３８ ｎｍ）＞油松（１２４．４７±１０．５２ ｎｍ）＞柳树（９８．８５±５．３６
ｎｍ）＞五角枫（９３．７４±２１．７５ ｎｍ）＞银杏（８０．８４±０．８８ ｎｍ）＞山杨（６７．７２±８．６６ ｎｍ），这与不同树种
单位叶面积 ＰＭ２．５吸附量排序完全一致，叶片粗糙度与单位叶面积 ＰＭ２．５吸附量呈显著正相关
（Ｒ２ ＝ ０．９４９８） ．为提高城市植被的环境效应，可选择叶表面形态有利于吸滞 ＰＭ２．５等颗粒物的
树种．
关键词　 园林绿化树种； 吸滞能力； ＰＭ２．５； 叶表面形态； 原子力显微镜（ＡＦＭ）
本文由国家林业局林业公益性行业科研专项（２０１３０４３０１０１）资助 Ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ｗａｓ ｓｕｐｐｏｒｔｅｄ ｂｙ ｔｈｅ Ｓｐｅｃｉａｌ Ｆｕｎｄ ｆｏｒ Ｆｏｒｅｓｔｒｙ Ｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃ Ｒｅｓｅａｒｃｈ ｉｎ
ｔｈｅ Ｐｕｂｌｉｃ Ｉｎｔｅｒｅｓｔ ｏｆ Ｓｔａｔｅ Ｆｏｒｅｓｔｒｙ Ａｄｍｉｎｉｓｔｒａｔｉｏｎ （２０１３０４３０１０１） ．
２０１５⁃０６⁃２８ Ｒｅｃｅｉｖｅｄ， ２０１６⁃０１⁃０３ Ａｃｃｅｐｔｅｄ．
∗通讯作者 Ｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇ ａｕｔｈｏｒ． Ｅ⁃ｍａｉｌ： ｌｉｓｈａｏｎｉｎｇ＠ １２６．ｃｏｍ
Ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ ｂｅｔｗｅｅｎ ｒｅｔｅｎｔｉｏｎ ＰＭ２．５ ａｎｄ ｌｅａｆ ｓｕｒｆａｃｅ ＡＦＭ ｃｈａｒａｃｔｅｒ ｏｆ ｓｉｘ ｇｒｅｅｎｉｎｇ ｔｒｅｅｓ
ｄｕｒｉｎｇ ａｕｔｕｍｎ ｉｎ Ｂｅｉｊｉｎｇ Ｗｅｓｔ Ｍｏｕｎｔａｉｎ． ＣＨＥＮ Ｂｏ１， ＬＩＵ Ｈａｉ⁃ｌｏｎｇ２， ＺＨＡＯ Ｄｏｎｇ⁃ｂｏ２， ＣＨＥＮ
Ｐｅｎｇ⁃ｆｅｉ２， ＬＵ Ｓｈａｏ⁃ｗｅｉ１， ＬＩ Ｓｈａｏ⁃ｎｉｎｇ１∗ （ １Ｆｏｒｅｓｔｒｙ ａｎｄ Ｐｏｍｏｌｏｇｙ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ， Ｂｅｉｊｉｎｇ Ａｃａｄｅｍｙ ｏｆ
Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒｅ ａｎｄ Ｆｏｒｅｓｔｒｙ Ｓｃｉｅｎｃｅｓ ／ Ｈｏｒｔｉｃｕｌｔｕｒｅ Ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ Ｆｕｎｃｔｉｏｎ Ｐｒｏｍｏｔｅｄ Ｃｏｌｌａｂｏｒａ⁃
ｔｉｖｅ Ｉｎｎｏｖａｔｉｏｎ Ｃｅｎｔｅｒ， Ｂｅｉｊｉｎｇ １０００９３， Ｃｈｉｎａ； ２ Ｘｉｓｈａｎ Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌ Ｆｏｒｅｓｔ Ｆａｒｍ ｏｆ Ｂｅｉｊｉｎｇ， Ｂｅｉ⁃
ｊｉｎｇ １０００９３， Ｃｈｉｎａ） ．
Ａｂｓｔｒａｃｔ： Ｔｈｉｓ ｓｔｕｄｙ ｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｅｄ ＰＭ２．５ ａｄｓｏｒｐｔｉｏｎ ｂｙ ｌｅａｖｅｓ ｏｆ ｓｉｘ ｔｒｅｅ ｓｐｅｃｉｅｓ （Ｐｉｎｕｓ ｂｕｎｇｅａｎａ，
Ｐｉｎｕｓ ｔａｂｕｌｉｆｏｒｍｉｓ， Ｓａｌｉｘ ｂａｂｙｌｏｎｉｃａ， Ａｃｅｒ ｍｏｎｏ， Ｇｉｎｋｇｏ ｂｉｌｏｂａ， Ｐｏｐｕｌｕｓ ｄａｖｉｄｉａｎａ） ｉｎ ｔｈｅ Ｗｅｓｔ
Ｍｏｕｎｔａｉｎ ｏｆ Ｂｅｉｊｉｎｇ． Ａｎ ａｅｒｏｓｏｌ ｇｅｎｅｒａｔｏｒ ｗａｓ ｕｓｅｄ ｆｏｒ ｑｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅ ｄｅｔｅｒｍｉｎａｔｉｏｎ ｏｆ ＰＭ２．５ ａｄｓｏｒｐ⁃
ｔｉｏｎ． Ａｔｏｍｉｃ ｆｏｒｃｅ ｍｉｃｒｏｓｃｏｐｙ （ＡＦＭ） ｗａｓ ｕｓｅｄ ｔｏ ｄｅｔｅｒｍｉｎｅ ｍｉｃｒｏ ｍｏｒｐｈｏｌｏｇｙ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ ｏｎ
ｔｈｅ ｌｅａｆ ｓｕｒｆａｃｅ， ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ ｒｏｕｇｈｎｅｓｓ ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ ａｎｄ ｔｈｅ ＰＭ２．５ ａｂｓｏｒｐｔｉｏｎ ｍｅｃｈａｎｉｓｍ ｏｆ ｔｒｅｅ ｌｅａｖｅｓ．
Ｔｈｅ ｒｅｓｕｌｔｓ ｓｈｏｗｅｄ ｔｈａｔ ｔｈｅ ＰＭ２．５ ａｄｓｏｒｐｔｉｏｎ ｃａｐａｃｉｔｙ ｐｅｒ ｕｎｉｔ ｌｅａｆ ａｒｅａ ｗａｓ ａｓ ｆｏｌｌｏｗｓ： Ｐ． ｂｕｎｇｅａｎａ
（２．４４±０．２２ μｇ·ｃｍ－２） ＞ Ｐ． ｔａｂｕｌｉｆｏｒｍｉｓ （２．４０±０．２３ μｇ·ｃｍ－２） ＞ Ｓ． ｂａｂｙｌｏｎｉｃａ （１．６２±０．０９
μｇ·ｃｍ－２） ＞ Ａ． ｍｏｎｏ （１．２３±０．０１ μｇ·ｃｍ－２） ＞ Ｇ． ｂｉｌｏｂａ （１．００±０．０７ μｇ·ｃｍ－２） ＞ Ｐ． ｄａｖｉ⁃
ｄｉａｎａ （０．９７±０．０３ μｇ·ｃｍ－２）． Ｉｎ ａｕｔｕｍｎ， ＰＭ２．５ ａｄｓｏｒｐｔｉｏｎ ｃａｐａｃｉｔｙ ｐｅｒ ｕｎｉｔ ｌｅａｆ ａｒｅａ ｗａｓ ａｓ ｆｏｌ⁃
ｌｏｗｓ： Ｎｏｖｅｍｂｅｒ （２．３３±０．４３ μｇ·ｃｍ－２） ＞ Ｏｃｔｏｂｅｒ （１．６２±０．６４ μｇ·ｃｍ－２） ＞ Ｓｅｐｔｅｍｂｅｒ （１．５１±
０．５０ μｇ·ｃｍ－２）． Ｔｈｅ ｌｅａｖｅｓ ｏｆ Ｐ． ｂｕｎｇｅａｎａ ａｎｄ Ｐ． ｔａｂｕｌｉｆｏｒｍｉｓ ｗｅｒｅ ｒｕｇｇｅｄ ｗｉｔｈ ｍａｎｙ ｒｅｃｅｓｓｅｓ
应 用 生 态 学 报　 ２０１６年 ３月　 第 ２７卷　 第 ３期　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 ｈｔｔｐ： ／ ／ ｗｗｗ．ｃｊａｅ．ｎｅｔ
Ｃｈｉｎｅｓｅ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ａｐｐｌｉｅｄ Ｅｃｏｌｏｇｙ， Ｍａｒ． ２０１６， ２７（３）： ７７７－７８４　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 ＤＯＩ： １０．１３２８７ ／ ｊ．１００１－９３３２．２０１６０３．０２６
ａｎｄ ｐｒｏｔｒｕｓｉｏｎｓ， ｌａｒｇｅ ｒｅｌａｔｉｖｅ ｈｅｉｇｈｔ ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ， ａｎｄ ｈｉｇｈ ｒｏｕｇｈｎｅｓｓ， ａｎｄ ｔｈｅｉｒ ａｂｓｏｒｐｔｉｏｎ ａｂｉｌｉｔｙ ｏｆ
ＰＭ２．５ ｗａｓ ｓｔｒｏｎｇ． Ｔｈｅ ｌｅａｖｅｓ ｏｆ Ｓ． ｂａｂｙｌｏｎｉｃａ ａｎｄ Ａ． ｍｏｎｏ ｈａｄ ｆｏｌｄｅｄ ｌｅａｆ ｌａｍｉｎａ ａｎｄ ｗｅｒｅ ｃｏｖｅｒｅｄ
ｂｙ ｆｉｎｅ ｈａｉｒｓ， ａｎｄ ｔｈｅｉｒ ｒｏｕｇｈｎｅｓｓ ｗａｓ ｒｅｌａｔｉｖｅｌｙ ｈｉｇｈ， ｗｉｔｈ ｍａｎｙ ｐｒｏｔｒｕｓｉｏｎｓ ａｎｄ ｆｉｌｌｉｓｔｅｒｓ ｏｎ ｔｈｅ
ｌｅａｆ ｓｕｒｆａｃｅ． Ｓｉｎｃｅ Ｇ． ｂｉｌｏｂａ ａｎｄ Ｐ． ｄａｖｉｄｉａｎａ ｈａｄ ｓｍｏｏｔｈ ｌｅａｖｅｓ， ｍｏｓｔｌｙ ｏｂｌｏｎｇ ｓｔｏｍａｔａ ａｎｄ ｌｏｗ
ｒｏｕｇｈｎｅｓｓ， ｔｈｅｉｒ ＰＭ２．５ ａｂｓｏｒｐｔｉｏｎ ａｂｉｌｉｔｙ ｗａｓ ｗｅａｋｅｒ． Ｔｈｅ ｒａｎｋｉｎｇ ｏｆ ａｖｅｒａｇｅ ｒｏｕｇｈｎｅｓｓ ｏｎ ｔｈｅ ａｄａ⁃
ｘｉａｌ ａｎｄ ａｂａｘｉａｌ ｓｉｄｅ ｏｆ ｔｈｅ ｌｅａｖｅｓ ｗａｓ ａｓ ｆｏｌｌｏｗｓ： Ｐ． ｂｕｎｇｅａｎａ （１４９．９１±１６．３８ ｎｍ） ＞ Ｐ． ｔａｂｕｌｉｆｏｒ⁃
ｍｉｓ （１２４．４７±１０．５２ ｎｍ） ＞ Ｓ． ｂａｂｙｌｏｎｉｃａ （９８．８５±５．３６ ｎｍ） ＞ Ａ． ｍｏｎｏ （９３．７４±２１．７５ ｎｍ） ＞ Ｇ．
ｂｉｌｏｂａ （８０．８４±０．８８ ｎｍ） ＞ Ｐ． ｄａｖｉｄｉａｎａ （６７．７２±８．６６ ｎｍ）． Ｔｈｉｓ ａｃｃｏｒｄｅｄ ｗｉｔｈ ＰＭ２．５ ａｄｓｏｒｐｔｉｏｎ
ｐｅｒ ｕｎｉｔ ｌｅａｆ ａｒｅａ， ａｎｄ ｌｅａｆ ｒｏｕｇｈｎｅｓｓ ｈａｄ ａ ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔ ｐｏｓｉｔｉｖｅ ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ ｗｉｔｈ ＰＭ２．５ ａｄｓｏｒｐｔｉｏｎ
ａｍｏｕｎｔ ｐｅｒ ｕｎｉｔ ｌｅａｆ ａｒｅａ ａｓ ｗｅｌｌ （Ｒ２ ＝ ０．９４９８）． Ｔｏ ｉｍｐｒｏｖｅ ｔｈｅ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ ｅｆｆｅｃｔｓ ｏｆ ｃｉｔｙ ｖｅｇｅ⁃
ｔａｔｉｏｎ， ｔｒｅｅ ｓｐｅｃｉｅｓ ｗｉｔｈ ｌｅａｆ ｓｕｒｆａｃｅ ｍｏｒｐｈｏｌｏｇｙ ｔｈａｔ ｆａｃｉｌｉｔａｔｅｓ ａｂｓｏｒｐｔｉｏｎ ｏｆ ＰＭ２．５ ａｎｄ ｏｔｈｅｒ ｐａｒｔｉ⁃
ｃｌｅｓ ｓｈｏｕｌｄ ｂｅ ｓｅｌｅｃｔｅｄ．
Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ： ｌａｎｄｓｃａｐｉｎｇ ｔｒｅｅｓ； ａｄｓｏｒｐｔｉｏｎ ａｂｉｌｉｔｙ； ＰＭ２．５； ｌｅａｆ ｓｕｒｆａｃｅ ｍｏｒｐｈｏｌｏｇｙ； ａｔｏｍｉｃ ｆｏｒｃｅ
ｍｉｃｒｏｓｃｏｐｙ （ＡＦＭ）．
　 　 近年来，在我国的许多城市，悬浮颗粒物已经成
为空气中的首要污染物，其浓度持续达到一定限值
后会导致人体产生一系列疾病［１］，特别是空气动力
学当量直径≤２．５ μｍ 的可吸入细颗粒物（ＰＭ２．５）对
人体健康的危害更大［２］ ．北京是国际化大都市，随着
经济的高速发展、城市规模的不断扩大，大气环境污
染已达相当严重的程度［３］ ．北京区域性大气复合性
污染如颗粒物污染等日益严重，这些颗粒物不仅影
响大气的能见度，产生大气光化学烟雾，加剧城市的
温室效应［４］，同时携带大量有毒物质和致病菌，直
接危害人们的身体健康［５］ ．２０１４ 年 ２ 月，北京 ＰＭ２．５
浓度一度高达 ９００ μｇ·ｍ－３ ．北京的空气质量距离建
设国际化大都市的环境要求还有较大差距，研究降
低空气污染已迫在眉睫．树木叶片是滞留大气颗粒
物的重要载体，森林通过林冠截持对城市大气环境
质量的改善发挥着一定作用．Ｎｏｗａｋ 等［６］研究不同
城市森林植被对空气污染物移除作用时发现，美国
各城市乔灌木树种每年移除大气污染物约 ７１．１×１０４
ｔ，其生态价值约 ３８０亿美元；Ｌｏｈｒ 等［７］研究发现，粗
糙的植物叶表面在滞留悬浮颗粒物时比光滑的叶表
面更有效率，如植物表面有细绒毛或者凸起的叶脉
等；ＭｃＤｏｎａｌｄ等［８］对英国城市植被的研究结果显
示，城市植树面积占城市面积 １ ／ ４ 时，可以降低
ＰＭ１０浓度 ２％～１０％，说明城市植被对人体健康有积
极的正效应；柴一新等［９］研究发现，城市绿化树种
有较强的滞尘能力，对减轻城市各种降尘有重要意
义；古琳等［１０］对游憩林内 ＰＭ２．５浓度研究发现，植被
对 ＰＭ２．５有良好的吸附作用．以上研究结果均表明，
植物对 ＰＭ２．５等颗粒物的吸收有很大贡献，因此研究
植物吸附 ＰＭ２．５等颗粒物的作用机制及影响因素意
义重大．以往研究多集中于叶面滞留可吸入颗粒物
（ＰＭ）的总量或粒径组成，对于植物叶片滞留 ＰＭ２．５
数量的研究报道尚不多见．王兵等［１１］对北京市 １０
个常绿树种颗粒物吸附能力进行研究，得出不同树
种叶片表面附着颗粒物的能力最高的是雪松［Ｃｅ⁃
ｄｒｕｓ ｄｅｏｄａｒａ，（１８．９８±０．７１） μｇ·ｍ－２］，最低的是冷
杉［Ａｂｉｅｓ ｆａｂｒｉ，（８．０２±０．０４） μｇ·ｍ－２］，但仅是对植
物吸滞不同颗粒物量进行了量化，对于其树木吸滞
颗粒物差异的原因尚未分析．总体来看，植物对
ＰＭ２．５等颗粒物吸滞机理方面的系统研究尚显薄弱．
为此，本文在北京西山采集 ６个树种叶片，应用气溶
胶再发生器测定植物叶片 ＰＭ２．５吸附量，并通过
ＡＦＭ扫描不同树种叶表面图像，分析不同树种叶表
面形态特征，阐释城市绿化植物吸滞 ＰＭ２．５机理，以
期为经济快速发展的区域城市环境 ＰＭ２．５污染防治
提供科学依据，对降低城市大气颗粒物污染和提高
空气质量具有重要意义．
１　 研究地区与研究方法
１􀆰 １　 研究地概况
北京西山国家森林公园位于北京西郊小西山，
以北京西山试验林场为基础，总面积 ５９７０ ｈｍ２，有
林地面积 ５１９６．８ ｈｍ２，林木覆盖率 ８７％，年均降水量
６３４．２ ｍｍ，相对湿度 ４３％～７９％，是距北京市区最近
的一座国家级森林公园．公园空气质量相对好于城
区，但整体空气质量不高，２０１４ 年 ９、１０ 和 １１ 月的
ＰＭ２．５平均质量浓度分别为（８８．６３±４８．５６）、（１２５．６３±
５２．３６）和（１０５．３４±４４．５１） μｇ·ｍ－３，均超过 ＰＭ２．５质
量浓度为 ７５ μｇ·ｍ－３的国家二级标准，３ 个月空气
质量为优的天数仅有 ２３ ｄ，４２．４％的天数为污染天
８７７ 应　 用　 生　 态　 学　 报　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 ２７卷
气．研究区的动植物资源丰富，有植物 ２５０ 多种，分
属 ７３科．主要乔木树种包括：侧柏（Ｐｌａｔｙｃｌａｄｕｓ ｏｒｉｅｎ⁃
ｔａｌｉｓ）、油松（Ｐｉｎｕｓ ｔａｂｕｌｉｆｏｒｍｉｓ）、白皮松（Ｐｉｎｕｓ ｂｕｎ⁃
ｇｅａｎａ）、柳树 （ Ｓａｌｉｘ ｂａｂｙｌｏｎｉｃａ）、银杏 （ Ｇｉｎｋｇｏ ｂｉ⁃
ｌｏｂａ）、山杨（Ｐｏｐｕｌｕｓ ｄａｖｉｄｉａｎａ）等，主要的灌木有：
小叶女贞 （ Ｌｉｇｕｓｔｒｕｍ ｑｕｉｈｏｕｉ）、紫叶小檗 （ Ｂｅｒｂｅｒｉｓ
ｔｈｕｎｂｅｒｇｉｉ）、小叶黄杨（Ｂｕｘｕｓ ｓｉｎｉｃａ）、连翘（Ｆｏｒｓｙｔｈｉａ
ｓｕｓｐｅｎｓａ）、迎春（Ｊａｓｍｉｎｕｍ ｎｕｄｉｆｌｏｒｕｍ）等．
１􀆰 ２　 数据获取
大气 ＰＭ２．５实时浓度值由北京市农林科学院林
业果树研究所在西山国家森林公园油松林内建立的
城市森林环境空气质量监测站获得．在监测站内设
有米特（Ｍｅｔｅｒ）全自动气象站，可以实时观测气温
（Ｔａ，℃）、相对湿度（ＲＨ，％）、风速（Ｗ，ｍ·ｓ
－１）、降
雨（Ｐ，ｍｍ）等气象因子．
１􀆰 ３　 树种选择
在北京西山国家森林公园选择树龄相近、海拔
一致的针阔叶树种共计 ６种（针叶 ２种、阔叶 ４种），
分别是油松、白皮松、山杨、银杏、柳树和五角枫．各
采样树种基本信息见表 １．
１􀆰 ４　 叶片采集方法
在采集树叶之前，先用喷雾器清洗整个单株树
木，以月为单位，在清洗完 ７ ｄ 之后，每个树种分别
选择 ３棵样树（林龄相近）采样．采样时避开雨天，遇
到降雨时在降雨 ７ ｄ 之后采样，在树冠的上、中、下
部位及东、南、西、北 ４个方向采集针阔树种叶片，将
采集的叶片封存于纸质采集袋（无静电）中带回实
验室处理．
１􀆰 ５　 单位叶面积 ＰＭ２．５吸附量测算
叶片的 ＰＭ２．５吸滞量主要应用气溶胶再发生器
（ＱＲＪＺＦＳＱ⁃Ｉ）获得．气溶胶再发生器是本课题组研
究人员研发用来测定植物叶片ＰＭ２．５含量的仪器，通
表 １　 样树基本信息
Ｔａｂｌｅ １　 Ｂａｓｉｃ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｏｆ ｓａｍｐｌｅ ｔｒｅｅｓ
树种
Ｔｒｅｅ
ｓｐｅｃｉｅｓ
树龄
Ａｇｅ
（ａ）
树高
Ｔｒｅｅ
ｈｅｉｇｈｔ
（ｍ）
胸径
ＤＢＨ
（ｃｍ）
冠 幅 Ｃｒｏｗｎ （ｍ）
东西
Ｅａｓｔ⁃
ｗｅｓｔ
南北
Ｓｏｕｔｈ⁃
ｎｏｒｔｈ
Ａ １２ ４．２±０．２３０ ６．５６±０．５５ １．５６±０．５４ １．１２±０．４５
Ｂ １３ ５．２６±０．１２ ８．２８±０．４３ ３．２２±０．２６ ３．１９±０．３８
Ｃ １３ ６．４３±０．２２ １０．５６±０．３３ ４．７３±０．４６ ４．５５±０．２８
Ｄ １２ ６．１５±０．２６ ９．２８±０．２３ ２．７９±０．７６ ２．６５±０．７６
Ｅ １２ ８．７８±０．４５ ７．６５±０．２３ ２．２５±０．５８ ２．１２±０．１６
Ｆ １２ ９．３３±０．２６ ７．３８±０．４６ １．８８±０．５４ １．９６±０．７８
Ａ： 白皮松 Ｐｉｎｕｓ ｂｕｎｇｅａｎａ； Ｂ： 油松 Ｐｉｎｕｓ ｔａｂｕｌｉｆｏｒｍｉｓ； Ｃ： 柳树 Ｓａｌｉｘ
ｂａｂｙｌｏｎｉｃ； Ｄ： 五角枫 Ａｃｅｒ ｍｏｎｏ； Ｅ： 银杏 Ｇｉｎｋｇｏ ｂｉｌｏｂａ； Ｆ： 山杨 Ｐｏｐ⁃
ｕｌｕｓ ｄａｖｉｄｉａｎａ． 下同 Ｔｈｅ ｓａｍｅ ｂｅｌｏｗ．
过风蚀原理，将待测树种叶片放入气溶胶再发生器
的料盒内，通过搅动、吹风、去静电等处理，气溶胶再
发生器将叶片上的颗粒物吹起，制成气溶胶，再结合
Ｄｕｓｔｍａｔｅ 手持 ＰＭ２．５监测仪获取制成气溶胶中 ＰＭ２．５
的质量浓度，进而推算出叶片上 ＰＭ２．５的吸附量，每
个树种进行 ３次重复；再利用叶面积扫描仪和叶面
积软件计算放入料盒中所有叶片的叶面积，由式
（１）计算单位叶面积 ＰＭ２．５吸附量．目前，气溶胶再发
生器应用情况较好，已得到学界认可［１２－１３］ ．
Ｍ＝ｍ ／ Ｓ （１）
式中：Ｍ为单位叶面积 ＰＭ２．５吸附量（μｇ·ｃｍ
－２）；ｍ
为放入气溶胶再发生器叶片的 ＰＭ２．５吸附量（μｇ）；Ｓ
为放入气溶胶再发生器料盒中所有叶片的叶面积
（ｃｍ２）．
１􀆰 ６　 不同树种叶表面特征的 ＡＦＭ观察
将叶片带回实验室后，用蒸馏水冲洗叶片正、背
面，用吸水纸小心除去叶片表面水分，选取叶片较平
坦的表面并尽量避开叶脉，制成约 ５ ｍｍ×５ ｍｍ的样
本．在室温条件下，用扫描探针显微镜 （ ＳＰＩ３８００⁃
ＳＰＡ⁃４００，Ｓｅｉｋｏ Ｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔｓ Ｉｎｃ．）在原子力显微分析
模式下以非接触模式，用金涂层 Ｓｉ３Ｎ４探针对样品进
行扫描和拍摄，扫描速率 ０．５ Ｈｚ，横向分辨率为 ０．２
ｎｍ，垂直分辨率为 ０．０１ ｎｍ，最大扫描范围为 １０ μｍ
×１０ μｍ，每个叶片重复 ３ 次．所有的 ＡＦＭ 图像均是
高度模式，未对图像做任何处理．
２　 结果与分析
２􀆰 １　 不同树种叶片吸滞 ＰＭ２．５能力
由图１可知 ，不同树种９—１１月单位叶面积
图 １　 不同树种单位叶面积 ＰＭ２．５吸附量
Ｆｉｇ．１　 ＰＭ２．５ ａｄｓｏｒｐｔｉｏｎ ａｍｏｕｎｔ ｏｆ ｐｅｒ ｕｎｉｔ ｌｅａｆ ａｒｅａ ｆｏｒ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ
ｔｒｅｅ ｓｐｅｃｉｅｓ．
Ａ： 白皮松 Ｐｉｎｕｓ ｂｕｎｇｅａｎａ； Ｂ： 油松 Ｐｉｎｕｓ ｔａｂｕｌｉｆｏｒｍｉｓ； Ｃ： 柳树 Ｓａｌｉｘ
ｂａｂｙｌｏｎｉｃ； Ｄ：五角枫 Ａｃｅｒ ｍｏｎｏ；Ｅ：银杏 Ｇｉｎｋｇｏ ｂｉｌｏｂａ； Ｆ：山杨 Ｐｏｐｕ⁃
ｌｕｓ ｄａｖｉｄｉａｎａ． 下同 Ｔｈｅ ｓａｍｅ ｂｅｌｏｗ． Ⅰ： ９月 Ｓｅｐｔｅｍｂｅｒ； Ⅱ： １０月 Ｏｃ⁃
ｔｏｂｅｒ； Ⅲ： １１月 Ｎｏｖｅｍｂｅｒ．
９７７３期　 　 　 　 　 　 　 陈　 波等： 北京西山绿化树种秋季滞纳 ＰＭ２．５能力及其与叶表面 ＡＦＭ特征的关系　 　 　 　
ＰＭ２．５吸附量差别较大． ９ 月，不同树种单位叶面积
ＰＭ２．５吸附量为 （ ０． ９２ ± ０􀆰 ２１ ） ～ （ ２． ２６ ± ０． ３９ ）
μｇ·ｃｍ－２，白皮松、油松和柳树排前三；１０ 月，不同
树种单位叶面积 ＰＭ２．５吸附量为 （ ０􀆰 ９３ ± ０􀆰 ０５） ～
（２􀆰 ６１±０．４５） μｇ·ｃｍ－２，单位叶面积 ＰＭ２．５吸附量最
大的油松［（２．６１±０．４５） μｇ·ｃｍ－２］是最小的银杏
［（０．９３±０．０５） μｇ·ｃｍ－２］的 ２．８１ 倍；１１ 月，不同树
种单位叶面积 ＰＭ２．５吸附量为（１．７３±０．１９） ～ （２．７５±
０．２８） μｇ·ｃｍ－２，为白皮松＞油松＞柳树．３ 个月单位
叶面积 ＰＭ２．５吸附量均值依次为：白皮松［（２． ４４ ±
０􀆰 ２２） μｇ·ｃｍ－２］＞油松［（２．４０±０．２３） μｇ·ｃｍ－２］ ＞
柳树［（１． ６２ ± ０． ０９） μｇ·ｃｍ－２］ ＞五角枫 ［（１． ２３ ±
０􀆰 ０１） μｇ·ｃｍ－２］＞银杏［（１．００±０．０７） μｇ·ｃｍ－２］ ＞
山杨［（０．９７±０．０３） μｇ·ｃｍ－２］，吸附量最大的白皮
松是最小的山杨的 ２．５１倍．通过二样本 ｔ检验，不同
月份之间呈显著性差异（Ｒ＝ ０．９６５６，Ｐ＜０．０５）．
从不同月份来看，单位叶面积 ＰＭ２．５吸附量表现
为：１１月［（２．３３±０．４３） μｇ·ｃｍ－２］ ＞１０ 月［（１．６２±
０􀆰 ６４） μｇ·ｃｍ－２＞９月［（１．５１±０．５０） μｇ·ｃｍ－２］，１１
月比 ９ 月不同树种单位叶面积 ＰＭ２．５吸附量提高了
１．５４倍．这一方面是因为时间的积累，１１月比 ９月污
染物积累的时间更长，叶片吸滞污染物的时间也较
长，更细小的粒子被固定在叶片表皮；另一方面与外
界的 ＰＭ２．５质量浓度值有关，外界的 ＰＭ２．５质量浓度
表现为：１１ 月［（１０５． ３４ ± ４４． ５１） μｇ·ｍ－３ ］ ＞ ９ 月
［（８８．６３±４８．５６） μｇ·ｍ－３］，１１ 月的 ＰＭ２．５质量浓度
是 ９月的 １􀆰 １９ 倍，故 １１ 月植物叶片有更多的污染
物吸滞．
２􀆰 ２　 不同树种叶表面微形态特征
通过 ＡＦＭ 直接对叶片表面进行观察，可较好
地保持叶片表面原来的形态，而且可以在接近生理
状态的条件下观察样品，并获取叶面的二维和三维
微观结构图像，包括表皮细胞形态、气孔微结构、保
卫细胞形态等以及用其他方法很难观察到的精细结
构．用 ＡＦＭ 对样品进行扫描，得到图 ２ 所示扫描范
围为 １０ μｍ ×１０ μｍ 的二维和三维形态图．各树种
叶表面详细描述特征如表 ２所示．
　 　 从图 ２分析发现，油松的峰谷值差异较大，白皮
松、山杨、柳树、银杏的峰谷值差异较小．油松和白皮
松叶面有明显的细胞分布，凹凸不平．银杏、山杨、柳
树和五角枫叶片上下表皮细胞具有较大差异，气孔
只分布在叶下表皮，气孔下陷，表皮细胞形状无规
则，外切向面明显向外隆起．
２􀆰 ３　 叶片表面的 ＡＦＭ扫描参数
表征表面粗糙度的常用参数有：轮廓算术平均
偏差（Ｒａ）、微观不平度十点高度（Ｒｚ）、峰谷值（Ｐ⁃
Ｖ）和微粗糙度（ＲＭＳ），其中 Ｒａ 是最常用的粗糙度
表征参数．表面积参数（Ｓ）可用于测定粗糙度参数的
面积，面积比是测定粗糙度参数的面积占整个视窗
面积的比例．从表 ３可以看出，针叶树叶片的粗糙度
大于阔叶树，４种阔叶树种粗糙度 Ｒａ 正面排序依次
为：五角枫［（１１５．４９±５４．７２） ｎｍ］ ＞柳树［（１０４．２１±
２１． ０６） ｎｍ］ ＞银杏 ［（ ８１． ７２ ± １４． ４３） ｎｍ］ ＞山杨
［（７６􀆰 ３８ ± １０􀆰 ６７） ｎｍ］，背面排序依次为：柳树
［（９３􀆰 ４８±３．１３） ｎｍ］＞银杏［（７９．９５±１１．３９） ｎｍ］＞五角
枫［（７１．９９±３．４６） ｎｍ］＞山杨［（５９．０６±８．３７） ｎｍ］，不
同树种正背面粗糙度均为正面大于背面．山杨和银
杏叶片的正、背面粗糙度相差不大，比值分别为
表 ２　 不同树种叶片表面 ＡＦＭ扫描特征
Ｔａｂｌｅ ２　 Ｌｅａｆ ｓｕｒｆａｃｅ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ ｏｆ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｓｐｅｃｉｅｓ ｗｉｔｈ ＡＦＭ ｓｃａｎｎｉｎｇ
树种
Ｔｒｅｅ
ｓｐｅｃｉｅｓ
二维图像 Ｔｗｏ⁃ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ ｉｍａｇｅ
正面
Ａｄａｘｉａｌ ｓｉｄｅ
背面
Ａｂａｘｉａｌ ｓｉｄｅ
三维图像 Ｔｈｒｅｅ⁃ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ ｉｍａｇｅ
正面
Ａｄａｘｉａｌ ｓｉｄｅ
背面
Ａｂａｘｉａｌ ｓｉｄｅ
Ａ 高低不平，有较多凹陷和突
起，粗糙度较大
高低不平，有较多凹陷和突
起，粗糙度较大
轮廓不高，但突起和凹陷部位
很多，凹凸不平，粗糙度较大
轮廓不高，但突起和凹陷部位
很多，凹凸不平，粗糙度较大
Ｂ 存在条状突起和沟状凹陷 存在条状突起和沟状凹陷 局部存在轮廓较高的突起和
明显的凹陷，高度相差较大
局部存在轮廓较高的突起和
明显的凹陷，高度相差较大
Ｃ 各种细胞和突起，表皮细胞小
而密，细胞壁较平直，无明显
的凹槽和褶皱
叶片凹凸不平，气孔清晰可
见，气孔器保卫细胞略下陷
有大量褶皱和凹槽存在，正面
叶片在四周有大量的凸起，峰
谷值相差较大
有大量的凹槽和凸陷，褶皱起
浮较大，上下高低不平
Ｄ 表皮细胞表面不规则 有各种细胞和突起，但突起的
表面轮廓高度较小，表面粗糙
度相对较小
叶片有褶皱，褶皱起浮较大、
高低不平，有大量凹槽
叶片有褶皱，起浮较大
Ｅ 粗糙度相对较低，有一长条形
细胞，有大量的突起和凹陷
气孔已经形成，有各种突起和
皱褶，较粗糙
有较高的峰谷、隆起部位较
多，中间有凹槽
隆起部位较多，凹槽高低不平
Ｆ 有一定的突起和皱褶，粗糙程
度相对较低
叶片较平滑，局部存在高低不
平的峰和谷，表面凹凸不平、
无规则形状，气孔大小为 ２．５
μｍ ×１．５ μｍ，且下陷
有很多凸起，但凸起部位较光
滑
有较高的峰谷
０８７ 应　 用　 生　 态　 学　 报　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 ２７卷
图 ２　 不同树种 ＡＦＭ图像二维和三维图
Ｆｉｇ．２　 Ｔｗｏ ａｎｄ ｔｈｒｅｅ⁃ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ ＡＦＭ ｉｍａｇｅｓ ｏｆ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｔｒｅｅｓ．
ａ） 叶片正面二维图像 Ｔｗｏ⁃ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ ｉｍａｇｅｓ ｏｆ ｔｈｅ ａｄａｘｉａｌ ｓｉｄｅ ｌｅａｖｅｓ； ｂ） 叶片背面二维图像 Ｔｗｏ⁃ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ ｉｍａｇｅｓ ｏｆ ｔｈｅ ａｂａｘｉａｌ ｓｉｄｅ ｌｅａｖｅｓ； ｃ）
叶片正面三维图像 Ｔｈｒｅｅ⁃ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ ｉｍａｇｅｓ ｏｆ ｔｈｅ ａｄａｘｉａｌ ｓｉｄｅ ｌｅａｖｅｓ； ｄ） 叶片背面三维图像 Ｔｈｒｅｅ⁃ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ ｉｍａｇｅｓ ｏｆ ｔｈｅ ａｂａｘｉａｌ ｓｉｄｅ ｌｅａｖｅｓ．
１．２９和 １．０２．五角枫正面粗糙度是背面的 １．６０ 倍，
其变化趋势与山杨和银杏叶片的变化趋势相反．Ｐ⁃
Ｖ、ＲＭＳ和 Ｒｚ也具有与 Ｒａ相似的变化特征．
将 ６个树种正、背面叶片粗糙度取平均值，得出
植物叶片粗糙度与之对应的单位叶面积 ＰＭ２．５吸附
量呈较显著线性关系（图 ３，Ｒ２ ＝ ０．９４９８），随着叶片
粗糙度增大，单位叶面积 ＰＭ２．５吸附量也增大．不同树
种正、背面粗糙度平均值排序为：白皮松［（１４９．９１±
１６．３８） ｎｍ］ ＞油松 ［（１２４． ４７ ± １０． ５２） ｎｍ］ ＞柳树
［（９８．８５±５．３６） ｎｍ］＞五角枫［（９３．７４±２１．７５） ｎｍ］
１８７３期　 　 　 　 　 　 　 陈　 波等： 北京西山绿化树种秋季滞纳 ＰＭ２．５能力及其与叶表面 ＡＦＭ特征的关系　 　 　 　
表 ３　 不同树种叶片 ＡＦＭ 观察参数
Ｔａｂｌｅ ３　 ＡＦＭ ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ ｆｏｒ ｌｅａｖｅｓ ｏｆ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｔｒｅｅｓ
树种
Ｔｒｅｅ
ｓｐｅｃｉｅｓ
正背面
Ａｄａｘｉａｌ
ａｎｄ
ａｂａｘｉａｌ
ｓｉｄｅ
轮廓算数
平均偏差
Ｐｒｏｆｉｌｅ ａｒｉｔｈｍｅｔｉｃ
ａｖｅｒａｇｅ ｅｒｒｏｒ
（ｎｍ）
峰谷值
Ｐｅａｋ ａｎｄ
ｖａｌｌｅｙ ｖａｌｕｅ
（ｎｍ）
微粗糙度
Ｍｉｃｒｏ
ｒｏｕｇｈｎｅｓｓ
（ｎｍ）
微观不平度
十点高度
Ｔｅｎ ｐｏｉｎｔ ｈｅｉｇｈｔ
ｏｆ ｉｒｒｅｇｕｌａｒｉｔｉｅｓ
（ｎｍ）
表面积
Ｓｕｒｆａｃｅ ａｒｅａ
（ｎｍ２）
面积比
Ａｒｅａ ｒａｔｉｏ
Ａ － １４９．９１±１６．３８ ８９８．９０±１６．７１ ２５２．２６±７．６９ ６７７．２７±９．１０ ２．６１×１０７±１．７０×１０５ １．０５±０．０１
Ｂ － １２４．４７±１０．５２ ７６６．７０±３７．８７ ２１９．５５±１．９０ ６１１．７９±９．６２ １．６０×１０７±０．５７×１０５ １．０１±０．００４
Ｃ Ⅰ １０４．２１±２１．０６ ６０２．９７±１５２．９７ ２０１．１１±２３．９ ３４９．４３±１７０．４６ ２．７７×１０７±１．０１×１０６ １．１２±０．０４
Ⅱ ９３．４８±３．１３ ５６３．０３±３０．１１ １３２．２２±４．６６ １２８．７７±１３．５６ ２．５４×１０７±５．７３×１０４ １．０２±０．００２
Ｄ Ⅰ １１５．４９±５４．７２ ６１４．７３±３６７．２６ １７７．５９±６９．６６ ６８６．５３±４８２．８３ ２．７８×１０７±１．０３×１０６ １．１２±０．０４
Ⅱ ７１．９９±３．４６ ５３４．００±１４０．８８ ９０．２２±３．１３ ３２２．１７±３５．４９ ２．８６×１０７±１．９４×１０６ １．１５±０．０８
Ｅ Ⅰ ８１．７２±１４．４３ ３８５．２３±１０２．２７ ８２．４４±７．８９ ２４６．３３±９８．５９ ２．９４×１０７±３．５０×１０６ １．１８±０．１４
Ⅱ ７９．９５±１１．３９ ４８０．２７±３１．９６ １０３．９９±１４．３０ ４６０．４３±１５４．６５ ２．７９×１０７±４．０８×１０５ １．１３±０．０２
Ｆ Ⅰ ７６．３８±１０．６７ ３６４．５０±２９．７２ ６１．４０±１２．９５ ２０６．４０±３２．５７ ２．８０×１０７±５．８９×１０５ １．１３±０．０２
Ⅱ ５９．０６±８．３７ ３１０．６０±３１．３４ ４４．８０±６．５６ ２７４．５７±２６．９２ ２．７２×１０７±４．３７×１０５ １．１０±０．０２
Ⅰ： 正面 Ａｄａｘｉａｌ； Ⅱ： 背面 Ａｂａｘｉａｌ．
图 ３　 叶面粗糙度与单位叶面积 ＰＭ２．５吸附量的关系
Ｆｉｇ．３　 Ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ ｂｅｔｗｅｅｎ ｌｅａｆ ｒｏｕｇｈｎｅｓｓ ａｎｄ ＰＭ２．５ ａｄｓｏｒｐ⁃
ｔｉｏｎ ａｍｏｕｎｔ ｐｅｒ ｕｎｉｔ ｌｅａｆ ａｒｅａ．
＞银杏［（８０． ８４ ± ０． ８８） ｎｍ］ ＞山杨［（６７． ７２ ± ８． ６６）
ｎｍ］，这与不同树种单位叶面积 ＰＭ２．５吸附量的排序
为完全一致：白皮松［（２．４４±０．２２） μｇ·ｃｍ－２］＞油松
［（２． ４０ ± ０． ２３） μｇ·ｃｍ－２ ］ ＞柳树 ［（ １． ６２ ± ０􀆰 ０９）
μｇ·ｃｍ－２］＞五角枫［（１．２３±０．０１） μｇ·ｃｍ－２］ ＞银杏
［（１．００ ± ０． ０７） μｇ·ｃｍ－２ ］ ＞山杨 ［（ ０． ９７ ± ０． ０３）
μｇ·ｃｍ－２］．可见，叶片粗糙度与单位叶面积 ＰＭ２．５吸
附量呈显著正相关．
３　 讨　 　 论
３􀆰 １　 不同树种吸附 ＰＭ２．５的差异
Ｃｈａｍｂｅｒｌｉｎ［１４］研究认为，叶面的粗糙度影响细
小颗粒物的滞留，颗粒物与叶面之间的物理作用力
则是影响较大颗粒物滞留的主要因素．叶片表面着
生细密绒毛，颗粒物与叶片表面接触并进入绒毛之
间，被绒毛卡住，难以脱落，从而有利于颗粒物的滞
留；而绒毛密度较小时，不利于颗粒物的滞留［１５］ ．本
研究中，白皮松、油松的绒毛密度大，使颗粒物容易
被吸附，滞留 ＰＭ２．５能力强；而银杏和山杨的叶面绒
毛密度小，滞留 ＰＭ２．５能力最弱．刘璐等［１６］研究表
明，叶表面气孔密度越大，滞尘能力越强．本研究中，
吸滞 ＰＭ２．５能力较强的白皮松和油松叶片上表面的
突起和条状组织密布，气孔密度（ ＞９０ Ｎ·ｍｍ－２）大
且上表面沟槽的间隙距离也较大；柳树和五角枫的
气孔密度（５０～８０ Ｎ·ｍｍ－２）相对较小，吸滞 ＰＭ２．５能
力居中；银杏和山杨的沟槽浅 （图 ２），气孔密度
（＜４０ Ｎ·ｍｍ－２）相对较小，不利于颗粒物的滞留，故
银杏和山杨吸滞 ＰＭ２．５能力最弱；另一方面与银杏和
山杨自身的自净功能有关．这与杨佳等［１７］对北京 ９
个树种叶片滞尘量及叶面微形态的研究结果相近．
贾彦等［１８］和王蕾等［１９］认为，粗糙程度大、接触角较
小、微形态结构密集和深浅差别大的叶面，会增加其
与颗粒物的接触面积，故叶片对颗粒物的滞留量较
高，本研究中，针叶树种（白皮松和油松）的粗糙度
均大于阔叶树树种，故吸滞 ＰＭ２．５能力最强，而山杨
的粗糙度最小，故吸滞 ＰＭ２．５能力最弱．叶表面平滑、
气孔多为长圆形、气孔周围条形细胞略呈放射状平
行分布，垂周壁突起相连成为网格状，细胞排列较为
紧密，这些特征不利于植物滞尘．本研究中吸滞
ＰＭ２．５能力较弱的银杏和山杨也具有这一特征．Ｆｒｅｅｒ⁃
Ｓｍｉｔｈ等［２０］把针叶树和阔叶树吸附积累颗粒物的差
异归因于树种叶片结构的差异．本研究中针叶树种
单位叶面积吸滞 ＰＭ２．５量大于阔叶树，原因是针叶树
绒毛较多、叶片多油脂、黏性较强，且针叶为常绿的，
可以一年四季吸附污染物；而阔叶树叶表面较光滑、
绒毛较少，不利于颗粒物的吸附．
３􀆰 ２　 不同树种叶表面微形态特征与吸滞 ＰＭ２．５的关系
叶片表面的细微结构和凹陷可以深藏许多颗粒
２８７ 应　 用　 生　 态　 学　 报　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 ２７卷
物［２１］，成为叶片滞尘的主要原因．从叶片的 ＡＦＭ 微
结构可以看出，４种植物叶片表面存在大量的沟状、
孔状峰谷区域和凹陷，导致叶面的粗糙度较高．这样
的结构有利于 ＰＭ２．５滞留，故柳树和五角枫的滞纳
ＰＭ２．５能力较强、山杨较弱．当空气中运动的颗粒物与
叶片表面接触，叶面上的峰谷区域导致颗粒物与叶
面有较大的接触面积，二者间的物理作用力较强，这
些颗粒将附着在叶片表面．如本研究中柳树即为如
此．一些粒径较小的颗粒物则易于进入叶面上的大
量凹陷中，一旦滞留很难被风吹起和被降水冲洗掉，
图 ２中的亮点即为各种尘埃．
叶表面粗糙、多绒毛、具沟状组织和分泌液的树
种单位叶面积吸附粉尘的能力强，而叶面光滑、细胞
排列整齐的滞尘能力相对较弱［９］ ．本研究中，白皮
松、油松的叶表面粗糙度较大，多绒毛，上下凹凸不
平，有利于吸附更多颗粒物，故吸滞 ＰＭ２．５能力较强；
而银杏和山杨的叶表面粗糙度较小，绒毛密度小，峰
谷偏差较小，叶面不利于颗粒物滞留，故吸附 ＰＭ２．５
能力最弱．刘玲等［２２］认为，气孔吸附主导型（无绒
毛，气孔密度和开度大）的叶面主要吸附细颗粒物．
Ｂｕｒｋｈａｒｄ等［２３］的风洞试验表明，直径约为 ０．５ μｍ
的细小颗粒物多积聚在针叶气孔附近．本研究中，油
松、白皮松的叶面沟状尺寸较大，凹凸不平，有助于
吸滞 ＰＭ２．５；而银杏和山杨的叶面沟状尺寸较小，故
吸附 ＰＭ２．５较弱．王会霞等［１５，２４］研究发现，叶面绒毛
数量及其形态、分布特征对滞尘能力有重要影响．本
研究中，油松和白皮松叶面有大量绒毛、粗糙度也较
大，故吸附 ＰＭ２．５能力最强；柳树和五角枫的叶片上、
下表面均有绒毛，绒毛上都黏附有细颗粒物，但银杏
和山杨的叶片上下表面绒毛较少，比较平滑，故柳树
和五角枫吸附 ＰＭ２．５能力居中，而银杏和山杨的吸附
ＰＭ２．５能力最弱．
４　 结　 　 论
研究区针叶树的单位叶面积 ＰＭ２．５吸附量大于
阔叶树，以白皮松和油松最大，阔叶树中柳树、五角
枫较大，银杏和山杨较小；从不同月份来看，单位叶
面积 ＰＭ２．５吸附量表现为 １１ 月＞ １０ 月＞ ９ 月．通过
ＡＦＭ观察和粗糙度计算，白皮松和油松有大量凹陷
和突起，相对高差较大，粗糙度较大，吸滞 ＰＭ２．５能力
最强；柳树和五角枫叶片有褶皱，粗糙度相对较高，
分布有大量的突起和凹陷，正背面峰谷之间的高差
差异较大，吸滞 ＰＭ２．５能力居中；银杏和山杨叶表面
平滑、气孔多为长圆形、气孔周围条形细胞略呈放射
状平行分布，粗糙度较小，吸滞 ＰＭ２．５能力较弱．不同
树种正、背面粗糙度平均值排序与不同树种单位叶
面积 ＰＭ２．５吸附量排序完全一致，随着叶片粗糙度增
大，单位叶面积 ＰＭ２．５吸附量也增加，叶片粗糙度与
单位叶面积 ＰＭ２．５吸附量呈显著正相关，Ｐ⁃Ｖ、ＲＭＳ
和 Ｒｚ 参数也具有与 Ｒａ 相似的变化特征．在颗粒物
污染严重区域造林和园林植物规划时，应该多选种
针叶树种，阔叶树种中应选择叶表面形态有利于吸
附 ＰＭ２．５等颗粒物的柳树和五角枫．
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ｔｈｅ ｅｆｆｅｃｔ ｏｆ ｕｒｂａｎ ｔｒｅｅ ｐｌａｎｔｉｎｇ ｏｎ ｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎｓ ａｎｄ
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（谢滨泽）， ｅｔ ａｌ． Ａｃｃｕｍｕｌａｔｉｏｎ ｏｆ ｐａｒｔｉｃｕｌａｔｅ ｍａｔｔｅｒ ｏｎ
ｌｅａｖｅｓ ｏｆ ｎｉｎｅ ｕｒｂａｎ ｇｒｅｅｎｉｎｇ ｐｌａｎｔ ｓｐｅｃｉｅｓ ｗｉｔｈ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ
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［１８］　 Ｊｉａ Ｙ （贾　 彦）， Ｗｕ Ｃ （吴　 超）， Ｄｏｎｇ Ｃ⁃Ｆ （董春
芳）， ｅｔ ａｌ． Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ ｏｎ ａｂｉｌｉｔｙ ｏｆ ｄｕｓｔ ｒｅｍｏｖａｌ ｏｆ
ｓｅｖｅｎ ｇｒｅｅｎ ｐｌａｎｔｓ ａｔ ｍｉｃｒｏ⁃ｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓ． Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｃｅｎ⁃
ｔｒａｌ Ｓｏｕｔｈ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ （中南大学学报：自然科学版），
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［１９］　 Ｗａｎｇ Ｌ （王　 蕾）， Ｇａｏ Ｓ⁃Ｙ （高尚玉）， Ｌｉｕ Ｌ⁃Ｙ （刘
连友）， ｅｔ ａｌ． Ａｔｍｏｓｐｈｅｒｉｃ ｐａｒｔｉｃｌｅ⁃ｒｅｔａｉｎｉｎｇ ｃａｐａｂｉｌｉｔｙ
ｏｆ ｅｌｅｖｅｎ ｇａｒｄｅｎ ｐｌａｎｔ ｓｐｅｃｉｅｓ ｉｎ Ｂｅｉｊｉｎｇ． Ｃｈｉｎｅｓｅ Ｊｏｕｒ⁃
ｎａｌ ｏｆ Ａｐｐｌｉｅｄ Ｅｃｏｌｏｇｙ （应用生态学报）， ２００６， １７
（４）： ５９７－６０１ （ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［２０］　 Ｆｒｅｅｒ⁃Ｓｍｉｔｈ ＰＨ， Ｂｅｃｋｅｔｔ ＫＰ， Ｔａｙｌｏｒ Ｇ． Ｄｅｐｏｓｉｔｉｏｎ ｖｅ⁃
ｌｏｃｉｔｉｅｓ ｔｏ Ｓｏｒｂｕｓ ａｒｉａ， Ａｃｅｒ ｃａｍｐｅｓｔｒｅ， Ｐｏｐｕｌｕｓ ｄｅｌｔｏｉｄｅｓ
× ｔｒｉｃｈｏｃａｒｐａ ‘ Ｂｅａｕｐｒｅ’， Ｐｉｎｕｓ ｎｉｇｒａ ａｎｄ ×Ｃｕｐｒｅｓｓｏ⁃
ｃｙｐａｒｉｓ ｌｅｙｌａｎｄｉｉ ｆｏｒ ｃｏａｒｓｅ， ｆｉｎｅ ａｎｄ ｕｌｔｒａ⁃ｆｉｎｅ ｐａｒｔｉｃｌｅｓ
ｉｎ ｔｈｅ ｕｒｂａｎ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ． Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ Ｐｏｌｌｕｔｉｏｎ，
２００５， １３３： １５７－１６７
［２１］　 Ｌｉ Ｈ⁃Ｍ （李海梅）， Ｌｉｕ Ｘ （刘　 霞）． Ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｓ ｂｅ⁃
ｔｗｅｅｎ ｌｅａｆ ｅｐｉｄｅｒｍａｌ ｍｏｒｐｈｏｌｏｇｙ ａｎｄ ｄｕｓｔ⁃ｒｅｔａｉｎｉｎｇ ｃａ⁃
ｐａｂｉｌｉｔｙ ｏｆ ｍａｉｎ ｇａｒｄｅｎ ｔｒｅｅｓ ｉｎ Ｃｈｅｎｇｙａｎｇ Ｄｉｓｔｒｉｃｔ ｏｆ
Ｑｉｎｇｄａｏ Ｃｉｔｙ． Ｃｈｉｎｅｓｅ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｅｃｏｌｏｇｙ （生态学杂
志）， ２００８， ２７（１０）： １６５９－１６６２ （ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［２２］ 　 Ｌｉｕ Ｌ （刘 　 玲）， Ｆａｎｇ Ｙ⁃Ｍ （方炎明）， Ｗａｎｇ Ｓ⁃Ｃ
（王顺昌）， ｅｔ ａｌ． Ｌｅａｆ ｍｉｃｒｏ⁃ｍｏｒｐｈｏｌｏｇｙ ａｎｄ ｆｅａｔｕｒｅｓ ｉｎ
ａｄｓｏｒｂｉｎｇ ａｉｒ ｓｕｓｐｅｎｄｅｄ ｐａｒｔｉｃｕｌａｔｅ ｍａｔｔｅｒ ａｎｄ ａｃｃｕｍｕ⁃
ｌａｔｉｎｇ ｈｅａｖｙ ｍｅｔａｌｓ ｉｎ ｓｅｖｅｎ ｔｒｅｓｓ ｓｐｅｃｉｅｓ． Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ
Ｓｃｉｅｎｃｅ （环境科学）， ２０１３， ３４（６）： ２３６１－２３６７ （ ｉｎ
Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［２３］ 　 Ｂｕｒｋｈａｒｄ ＴＪ， Ｐｅｔｅｒｓｋ Ｋ， Ｃｒｏｓｓｌｅｙ Ａ． Ｔｈｅ ｐｒｅｓｅｎｃｅ ｏｆ
ｓｔｒｕｃｔｕｒａｌ ｓｕｒｆａｃｅ ｗａｘｅｓ ｏｎ ｃｏｎｉｆｅｒｏｕｓ ｎｅｅｄｌｅｓ ａｆｆｅｃｔｓ ｔｈｅ
ｐａｔｔｅｒｎ ｏｆ ｄｒｙ ｄｅｐｏｓｉｔｉｏｎ ｏｆ ｆｉｎｅ ｐａｒｔｉｃｌｅｓ． Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｅｘ⁃
ｐｅｒｉｍｅｎｔａｌ Ｂｏｔａｎｙ， １９９５， ４６： ８２３－８３１
［２４］　 Ｗａｎｇ Ｈ⁃Ｘ （王会霞）， Ｓｈｉ Ｈ （石 　 辉）， Ｗａｎｇ Ｙ⁃Ｈ
（王彦辉）， ｅｔ ａｌ． ＰＭ２．５ ｒｅｍｏｖａｌ ｂｙ ｐｌａｎｔ ｌｅａｖｅｓ： Ｔａｋｉｎｇ
Ｌｉｇｕｓｔｒｕｍ ｌｕｃｉｄｕｍ ａｓ ａｎ ｅｘａｍｐｌｅ． Ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅ
（生态科学）， ２０１４， ３３（４）： ７４９－７５３ （ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
作者简介　 陈　 波，男，１９８７年生，硕士，研究实习员．主要从
事城市林业研究． Ｅ⁃ｍａｉｌ： ｚｈｙｅｃｈｂ２０１０＠ １６３．ｃｏｍ
责任编辑　 杨　 弘
陈波， 刘海龙， 赵东波， 等． 北京西山绿化树种秋季滞纳 ＰＭ２．５能力及其与叶表面 ＡＦＭ特征的关系． 应用生态学报， ２０１６， ２７
（３）： ７７７－７８４
Ｃｈｅｎ Ｂ， Ｌｉｕ Ｈ⁃Ｌ， Ｚｈａｏ Ｄ⁃Ｂ， ｅｔ ａｌ． Ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ ｂｅｔｗｅｅｎ ｒｅｔｅｎｔｉｏｎ ＰＭ２．５ ａｎｄ ｌｅａｆ ｓｕｒｆａｃｅ ＡＦＭ ｃｈａｒａｃｔｅｒ ｏｆ ｓｉｘ ｇｒｅｅｎｉｎｇ ｔｒｅｅｓ ｄｕｒｉｎｇ
ａｕｔｕｍｎ ｉｎ Ｂｅｉｊｉｎｇ Ｗｅｓｔ Ｍｏｕｎｔａｉｎ． Ｃｈｉｎｅｓｅ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ａｐｐｌｉｅｄ Ｅｃｏｌｏｇｙ （应用生态学报）， ２０１６， ２７（３）： ７７７－７８４ （ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
４８７ 应　 用　 生　 态　 学　 报　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 ２７卷