全 文 ：北京 ４种典型风景游憩林对林内 ＰＭ２．５的调控作用
∗
张志丹１　 曹治国２　 贾黎明１∗∗
（ １北京林业大学省部共建森林培育学科与保护重点实验室， 北京 １０００８３； ２河南师范大学环境学院 ／黄淮水环境污染防治省
部共建教育部重点实验室 ／河南省环境污染控制重点实验室， 河南新乡 ４５３００７）
摘　 要　 为研究风景游憩林中 ＰＭ２．５浓度的变化规律及其对气象因子的响应，并分析不同林
分对 ＰＭ２．５浓度的调控作用，在 ２０１３ 年夏、秋、冬季于北京市奥林匹克森林公园内对北京 ４ 种
典型结构风景游憩林（华山松⁃银杏混交林、毛白杨⁃白蜡混交林、毛白杨纯林、多树种复层混交
林）中的 ＰＭ２．５浓度及相关气象因子进行实时测定（共 ２８个观测日） ．结果表明： 在不同空气污
染级别下林分内 ＰＭ２．５浓度的日变化无统一规律，但在同一污染级别下 ４ 种林分的 ＰＭ２．５浓度
日变化规律基本一致．当风力为 ０ ～ ２ 级时，在各污染级别下 ４ 片林分内 ＰＭ２．５浓度的日均值
［观测时段内（９： ００—１５： ００）ＰＭ２．５浓度平均值］无显著差异．林内 ＰＭ２．５浓度与空气相对湿度
呈显著正相关（Ｐ＜０．０１），与气温呈显著负相关（Ｐ＜０．０５），与风速不相关．相对于林分外空地，
林分内 ＰＭ２．５浓度变化比例在－２１．４％～３３．２％，其与空气相对湿度呈显著负相关（Ｐ＜０．０５），与
风速和气温不相关．林分对 ＰＭ２．５浓度的调控作用包含增加和降低两种效应，本研究中，这种调
控作用发生转变的空气相对湿度临界值为 ６７％．
关键词　 ＰＭ２．５； 气象因子； 林分
∗北京市教育委员会科学研究与研究生培养共建项目、“应对 ＰＭ２．５空气污染的北京造林工程关键技术研究与示范”项目（Ｚ１２１１０００００３１２０６９）
和“首都平原百万亩造林科技支撑工程”项目（Ｚ１２１１００００８５１２００２）资助．
∗∗通讯作者． Ｅ⁃ｍａｉｌ： ｊｌｍ＠ ｂｊｆｕ．ｅｄｕ．ｃｎ
２０１５⁃０１⁃２６收稿，２０１５⁃０７⁃０１接受．
文章编号　 １００１－９３３２（２０１５）１１－３４７５－０７　 中图分类号　 Ｓ７３１．２　 文献标识码　 Ａ
Ｒｅｇｕｌａｔｉｏｎ ｏｆ ｆｏｕｒ ｔｙｐｉｃａｌ ｓｃｅｎｉｃ ｒｅｃｒｅａｔｉｏｎａｌ ｐｌａｎｔａｔｉｏｎｓ ｔｏ ｓｔａｎｄ ＰＭ２．５ ｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎ ｉｎ Ｂｅｉ⁃
ｊｉｎｇ， Ｃｈｉｎａ． ＺＨＡＮＧ Ｚｈｉ⁃ｄａｎ１， ＣＡＯ Ｚｈｉ⁃ｇｕｏ２， ＪＩＡ Ｌｉ⁃ｍｉｎｇ１ （１Ｍｉｎｉｓｔｒｙ ｏｆ Ｅｄｕｃａｔｉｏｎ Ｋｅｙ Ｌａｂｏｒａｔｏ⁃
ｒｙ ｆｏｒ Ｓｉｌｖｉｃｕｌｔｕｒｅ ａｎｄ Ｃｏｎｓｅｒｖａｔｉｏｎ， Ｂｅｉｊｉｎｇ Ｆｏｒｅｓｔｒｙ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ， Ｂｅｉｊｉｎｇ １０００８３， Ｃｈｉｎａ； ２Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ
Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ， Ｈｅｎａｎ Ｎｏｒｍａｌ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ／ Ｍｉｎｉｓｔｒｙ ｏｆ Ｅｄｕｃａｔｉｏｎ Ｋｅｙ Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ ｏｆ Ｙｅｌｌｏｗ Ｒｉｖｅｒ ａｎｄ Ｈｕａｉ
Ｒｉｖｅｒ Ｗａｔｅｒ Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ ａｎｄ Ｐｏｌｌｕｔｉｏｎ Ｃｏｎｔｒｏｌ ／ Ｈｅｎａｎ Ｋｅｙ Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ ｆｏｒ Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ Ｐｏｌｌｕｔｉｏｎ
Ｃｏｎｔｒｏｌ， Ｘｉｎｘｉａｎｇ ４５３００７， Ｈｅｎａｎ， Ｃｈｉｎａ） ． ⁃Ｃｈｉｎ． Ｊ． Ａｐｐｌ． Ｅｃｏｌ．， ２０１５， ２６（１１）： ３４７５－３４８１．
Ａｂｓｔｒａｃｔ： Ｔｏ ｓｔｕｄｙ ｔｈｅ ｖａｒｉａｔｉｏｎ ｏｆ ＰＭ２．５ ｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎ ｉｎ ｓｃｅｎｉｃ ｒｅｃｒｅａｔｉｏｎａｌ ｐｌａｎｔａｔｉｏｎｓ ａｎｄ ｉｔｓ
ｒｅｓｐｏｎｓｅ ｔｏ ｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌ ｆａｃｔｏｒｓ， ａｎｄ ｔｏ ａｎａｌｙｚｅ ｔｈｅ ｒｅｇｕｌａｔｉｏｎ ｅｆｆｅｃｔ ｏｆ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｓｔａｎｄｓ ｏｎ ＰＭ２．５
ｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎ， ｉｎ ｔｈｅ ｓｕｍｍｅｒ， ａｕｔｕｍｎ ａｎｄ ｗｉｎｔｅｒ ｏｆ ２０１３， ＰＭ２．５ ｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎ ａｎｄ ｒｅｌｅｖａｎｔ ｍｅｔｅ⁃
ｏｒｏｌｏｇｉｃａｌ ｆａｃｔｏｒｓ ｉｎ ｆｏｕｒ ｔｙｐｉｃａｌ ｓｃｅｎｉｃ ｒｅｃｒｅａｔｉｏｎａｌ ｐｌａｎｔａｔｉｏｎｓ （ Ｐｉｎｕｓ ａｒｍａｎｄｉｉ － Ｇｉｎｋｇｏ ｂｉｌｏｂａ
ｍｉｘｅｄ ｐｌａｎｔａｔｉｏｎ， Ｐｏｐｕｌｕｓ ｔｏｍｅｎｔｏｓａ－Ｆｒａｘｉｎｕｓ ｃｈｉｎｅｎｓｉ ｍｉｘｅｄ ｐｌａｎｔａｔｉｏｎ， Ｐｏｐｕｌｕｓ ｔｏｍｅｎｔｏｓａ ｐｕｒｅ
ｐｌａｎｔａｔｉｏｎ， ｍｕｌｔｉｐｌｅ－ｓｐｅｃｉｅｓ－ｌａｙｅｒｅｄ ｍｉｘｅｄ ｐｌａｎｔａｔｉｏｎ） ｗｅｒｅ ｓｉｍｕｌｔａｎｅｏｕｓｌｙ ｍｏｎｉｔｏｒｅｄ， ｉｎ Ｂｅｉｊｉｎｇ
Ｏｌｙｍｐｉｃ Ｆｏｒｅｓｔ Ｐａｒｋ （ｔｈｅ ｏｂｓｅｒｖａｔｉｏｎ ｗａｓ ｃｏｎｄｕｃｔｅｄ ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓｌｙ ｆｏｒ ２８ ｄａｙｓ）． Ｔｈｅ ｒｅｓｕｌｔｓ ｓｈｏｗｅｄ
ｔｈａｔ ｔｈｅ ｄａｉｌｙ ｖａｒｉａｔｉｏｎ ｏｆ ＰＭ２．５ ｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎ ｉｎ ｔｈｅ ｆｏｕｒ ｓｔａｎｄｓ ｄｉｄｎ’ｔ ｒｅｐｒｅｓｅｎｔ ａ ｕｎｉｆｉｅｄ ｐａｔｔｅｒｎ ａｔ
ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ａｉｒ ｐｏｌｌｕｔｉｏｎ ｌｅｖｅｌｓ， ｂｕｔ ｗｅｒｅ ｂａｓｉｃａｌｌｙ ｃｏｎｓｉｓｔｅｎｔ ａｔ ｔｈｅ ｓａｍｅ ｐｏｌｌｕｔｉｏｎ ｌｅｖｅｌ． Ｗｈｅｎ ｔｈｅ
ｗｉｎｄ ｆｏｒｃｅ ｗａｓ ０－２ ｇｒａｄｅ， ｔｈｅｒｅ ｗａｓ ｎｏ ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔ ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ ａｍｏｎｇ ｄａｉｌｙ ａｖｅｒａｇｅ ＰＭ２．５ ｃｏｎｃｅｎｔｒａ⁃
ｔｉｏｎｓ ［ｔｈｅ ａｖｅｒａｇｅ ＰＭ２．５ ｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎ ｄｕｒｉｎｇ ｔｈｅ ｏｂｓｅｒｖａｔｉｏｎ ｐｅｒｉｏｄ （９：００—１５：００）］ ｉｎ ｔｈｅ ｆｏｕｒ
ｓｔａｎｄｓ ａｔ ｅａｃｈ ｐｏｌｌｕｔｉｏｎ ｌｅｖｅｌ． Ｓｔａｎｄ ＰＭ２．５ ｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎ ｗａｓ ｐｏｓｉｔｉｖｅｌｙ ｃｏｒｒｅｌａｔｅｄ ｔｏ ａｉｒ ｒｅｌａｔｉｖｅ ｈｕ⁃
ｍｉｄｉｔｙ （Ｐ＜０．０１）， ｎｅｇａｔｉｖｅｌｙ ｃｏｒｒｅｌａｔｅｄ ｗｉｔｈ ａｉｒ ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ （Ｐ＜０．０５）， ｂｕｔ ｕｎｃｏｒｒｅｌａｔｅｄ ｗｉｔｈ
ｗｉｎｄ ｓｐｅｅｄ． Ｃｈａｎｇｅｄ ｐｅｒｃｅｎｔａｇｅ ｏｆ ｓｔａｎｄ ＰＭ２．５ ｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎ ｃｏｍｐａｒｅｄ ｔｏ ｔｈｅ ｓｐａｃｅ ｖａｒｉｅｄ ｂｅｔｗｅｅｎ
－２１．４％ ａｎｄ ３３．２％， ａｎｄ ｉｔ ｗａｓ ｎｅｇａｔｉｖｅｌｙ ｃｏｒｒｅｌａｔｅｄ ｗｉｔｈ ａｉｒ ｒｅｌａｔｉｖｅ ｈｕｍｉｄｉｔｙ （Ｐ＜０．０５）， ｂｕｔ ｎｏｔ
ｃｏｒｒｅｌａｔｅｄ ｗｉｔｈ ｔｈｅ ｗｉｎｄ ｓｐｅｅｄ ａｎｄ ａｉｒ ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ． Ｔｈｅ ｒｅｇｕｌａｔｉｏｎ ｅｆｆｅｃｔｓ ｏｆ ｔｈｅ ｆｏｕｒ ｓｔａｎｄｓ ｏｎ
ＰＭ２．５ ｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎ ｉｎｃｌｕｄｅｄ ｂｏｔｈ ｉｎｃｒｅａｓｉｎｇ ａｎｄ ｄｅｃｒｅａｓｉｎｇ ｅｆｆｅｃｔｓ， ａｎｄ ｉｎ ｔｈｉｓ ｓｔｕｄｙ， ｔｈｅ ｃｒｉｔｉｃａｌ
ｖａｌｕｅ ｏｆ ａｉｒ ｒｅｌａｔｉｖｅ ｈｕｍｉｄｉｔｙ ｗａｓ ６７％ ｗｈｅｎ ｔｈｉｓ ｒｅｇｕｌａｔｉｏｎ ｓｈｉｆｔｅｄ．
Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ： ＰＭ２．５； ｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌ ｆａｃｔｏｒｓ； ｆｏｒｅｓｔ ｓｔａｎｄ．
应 用 生 态 学 报　 ２０１５年 １１月　 第 ２６卷　 第 １１期　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　
Ｃｈｉｎｅｓｅ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ａｐｐｌｉｅｄ Ｅｃｏｌｏｇｙ， Ｎｏｖ． ２０１５， ２６（１１）： ３４７５－３４８１
　 　 我国城市大气污染状况日益严重，２０１３ 年我国
霾天创 ５２年来最多，北京霾日数超过 １００ ｄ［１］ ．ＰＭ２．５
是环境空气中空气动力学当量直径≤２．５ μｍ 的颗
粒物，又称细颗粒物［２］ ．ＰＭ２．５作为霾的组分之一，其
比表面积大，易富集各类有毒物质，且可入肺，容易
引起人类呼吸系统、心血管系统疾病［３－５］，由此，城
市大气颗粒物尤其是 ＰＭ２．５污染问题成为当今科学
界的研究热点之一．
不同学者在北京［６－１２］、上海［１３］、济南［１４］等城市
已开展大量大气颗粒物浓度特征及其与气象因子的
相关关系研究．然而，现有研究数据的采集地点多设
置在建筑物顶部，距地面较高，对于行人呼吸高度
ＰＭ２．５污染特征的关注较少；另一方面，相关研究对
工业区、商业区、居民区、交通干道等地点的关注较
多，而专门针对林分内空气 ＰＭ２．５浓度及影响因子的
研究较少．森林在净化空气方面有着无法取代的作
用．植物群落通过枝叶表面、冠层结构等对细颗粒物
有一定吸滞作用，还通过影响林内风速、气温、相对
湿度等局部小气候来改变细颗粒物的沉降、扩散，从
而影响林内空气 ＰＭ２．５浓度［１５
－２０］，林分对空气中细
颗粒物有一定的调控作用［１２，２１－２２］ ．目前，整合林分、
细颗粒物浓度以及气象因子信息来综合分析林分对
ＰＭ２．５调控作用的实时监测研究尚不多见．
为营造有效调控 ＰＭ２．５浓度的城市森林、改善城
市空气质量提供科学依据，本研究聚焦于北京 ４ 种
典型结构平原风景游憩林，关注行人平均呼吸高度
范围的 ＰＭ２．５浓度，探讨风景游憩林内空气 ＰＭ２．５浓
度的变化特征及其与气象因子的关系，并阐明气象
因子对林分调控空气 ＰＭ２．５浓度能力的影响．
１　 研究地区与研究方法
１􀆰 １　 研究地点和研究对象
风景游憩林既能满足市民审美需求，又可满足
综合休闲游憩需求，同时还起着改善生态环境的作
用．本文对分布于北京五环路周围的平原风景游憩
林进行调查．在所调查的 ４６ 个典型林分中，纯林占
７４％，其中，８０％为阔叶纯林，毛白杨（Ｐｏｐｕｌｕｓ ｔｏｍｅｎ⁃
ｔｏｓａ）纯林居多；混交林多为块状混交，混交树种有
毛白杨、银杏（Ｇｉｎｋｇｏ ｂｉｌｏｂａ）、白蜡（Ｆｒａｘｉｎｕｓ ｃｈｉｎｅｎ⁃
ｓｉｓ）、圆柏（Ｓａｂｉｎａ ｃｈｉｎｅｎｓｉｓ）等．最终确定研究地点为
北京市奥林匹克森林公园南园 （简称 “南园”）
（４０􀆰 ０１° Ｎ，１１６．３９° Ｅ）．南园东起安立路、西至林萃
路、北临北五环路、南接奥林匹克公园，是城市居民
日常健身休憩之地．在南园内选择 ４ 种典型结构的
风景游憩林作为研究对象：针阔混交林［华山松（Ｐｉ⁃
ｎｕｓ ａｒｍａｎｄｉｉ）⁃银杏混交林］、阔叶混交林（毛白杨⁃
白蜡混交林）、阔叶纯林（毛白杨纯林）、多树种复层
针阔混交林，以下依次用林分Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ分别代
表．除毛白杨纯林外，其余 ３ 片混交林均是块状混
交，林内少有灌木，主要草本有益母草（Ｌｅｏｎｕｒｕｓ ａｒ⁃
ｔｅｍｉｓｉａ）、紫花地丁（Ｖｉｏｌａ ｐｈｉｌｉｐｐｉｃａ）、酢浆草（Ｏｘａｌｉｓ
ｃｏｒｎｉｃｕｌａｔａ）、蒲公英（Ｔａｒａｘａｃｕｍ ｍｏｎｇｏｌｉｃｕｍ）等，植
被生长状况良好，林分郁闭较好，各林分结构特征及
生长状况见表 １．
１􀆰 ２　 研究方法
本研究采用 Ｔｈｅｒｍｏ Ｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃ ＰＤＲ⁃１５００大气颗
粒物检测仪实时测定空气中的 ＰＭ２．５浓度，同步使用
ＤＥＭ６三杯风向风速表和 Ｋｅｓｔｒｅｌ ４０００ＮＶ 手持气象
站测定风速、气温和相对湿度．每个林分内呈三角形
布置 ３个观测点（三角形基本覆盖整个林分且一条
底边沿东西方向位于林分北部），观测点间相距
１０ ｍ以上．记录每个观测点距地面 １．５ ｍ 处的 ＰＭ２．５
浓度、风速、气温和相对湿度，观测时间为 ９：００—
１５：００，每隔 ２ ｈ观测 １ 次，４ 林分同时进行测定，每
片林分各点观测时间为 １ ｍｉｎ 左右．此外，设置 １ 个
林外空地观测点作为对照，并在 ９：００和 １５：００ 对该
观测点处的 ＰＭ２．５浓度、风速、气温和相对湿度进行
测定．观测期为 ２０１３年 ６—１２月，观测天数为 ２８ ｄ．
表 １　 四片林分的结构特征与生长状况
Ｔａｂｌｅ １　 Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ｆｅａｔｕｒｅｓ ａｎｄ ｇｒｏｗｔｈ ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ ｏｆ ｆｏｕｒ ｆｏｒｅｓｔ ｓｔａｎｄｓ
林分
Ｆｏｒｅｓｔ
ｓｔａｎｄ
乔木层 Ｔｒｅｅ ｌａｙｅｒ
树种组成
Ｔｒｅｅ ｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ
平均树高
Ａｖｅｒａｇｅ ｈｅｉｇｈｔ
（ｍ）
平均胸径
Ａｖｅｒａｇｅ ＤＢＨ
（ｃｍ）
郁闭度
Ｃａｎｏｐｙ
ｄｅｎｓｉｔｙ
灌木层 Ｓｈｒｕｂ ｌａｙｅｒ
主要灌木
Ｍａｉｎ ｓｈｒｕｂ
草本层 Ｈｅｒｂ ｌａｙｅｒ
主要草本
Ｍａｉｎ ｈｅｒｂ
Ⅰ ５华山松 ５银杏 ６．２ ／ １１．８ １４．８ ／ １８．２ ０．６ 　 　 　 无 酢浆草、益母草
Ⅱ ５毛白杨 ５白蜡 １９．４ ／ １４．３ ２２．８ ／ ２１．１ ０．８ 　 　 　 无 益母草
Ⅲ １０毛白杨 １９．６ ２７．３ ０．８ 　 　 　 无 益母草、紫花地丁
Ⅳ ４毛白杨 ３圆柏 １侧柏
１白蜡 １元宝枫＋旱柳＋
栾树
２２． １ ／ ８． ６ ／ ８． １ ／ １５． ６ ／
９．３ ／ １３．０ ／ ９．６
２８． ３ ／ １５． ２ ／ １３． ４ ／ １９．
４ ／ １３．５ ／ １９．３ ／ １３．３
０．９ 少量金银木、红瑞木 益母草、紫花地丁、
茜草、蒲公英
６７４３ 应　 用　 生　 态　 学　 报　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 ２６卷
表 ２　 空气质量分级及对应 ＰＭ２．５浓度限值
Ｔａｂｌｅ ２ 　 Ａｉｒ ｑｕａｌｉｔｙ ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ ａｎｄ ｔｈｅ ｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇ
ＰＭ２．５ ｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎ
污染级别
Ｐｏｌｌｕｔｉｏｎ
ｌｅｖｅｌ
空气质量状况
Ａｉｒ ｑｕａｌｉｔｙ
ｓｔａｔｕｓ
空气质量指数
Ａｉｒ ｑｕａｌｉｔｙ
ｉｎｄｅｘ
ＰＭ２．５浓度限值
ＰＭ２．５ ｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎ
（μｇ·ｍ－３）
１ 优 ０～５０ ０～３５
２ 良 ５１～１００ ３６～７５
３ 轻度污染 １０１～１５０ ７６～１１５
４ 中度污染 １５１～２００ １１６～１５０
５ 重度污染 ２０１～３００ １５１～２５０
６ 严重污染 ＞３００ ＞２５０
１􀆰 ３　 数据分析
空气质量分级标准及对应 ＰＭ２．５浓度限值见表
２［２３］ ．将所测数据按表 ２ 分级整理，凡达到国家二级
标准（７５ μｇ·ｍ－３）都计为达标．通过 ＳＰＳＳ １８．０软件
进行单因素方差分析，比较不同空气质量级别下各
林分 ＰＭ２．５日平均浓度的差异性（本文“ＰＭ２．５日平均
浓度”指观测时段即白天园内游客量集中时段的
ＰＭ２．５浓度平均值）．采用“林分对 ＰＭ２．５浓度的影响”
（Ｗ）表征林分对 ＰＭ２．５的调控作用，计算公式为：
Ｗ＝（Ｃ０－Ｃａ） ／ Ｃ０×１００％
式中：Ｃ０为空地 ＰＭ２．５浓度（μｇ·ｍ
－３）；Ｃａ为 ４ 片林
分空气 ＰＭ２．５浓度平均值（μｇ·ｍ
－３）．
在 ＳＰＳＳ １８．０软件中通过偏相关分析确定林分
内的 ＰＭ２．５浓度及其对 ＰＭ２．５的调控作用与风速、气
温、相对湿度的相关关系．
２　 结果与分析
２􀆰 １　 观测期内 ＰＭ２．５浓度及气象因子基本情况
本研究的 ２８个观测日内有 ９ ｄ 的 ＰＭ２．５浓度日
均值达标，１１ ｄ达重度污染水平．各观测日均是微风
天气，风速很小，风速范围为 ０ ～ ３．４ ｍ·ｓ－１，空气温
度为－ ４． ３ ～ ３２． ６ ℃，相对湿度为 １４． ２％ ～ ９３． ４％
（表 ３）．
表 ３　 观测期内 ＰＭ２．５浓度分级及气象状况统计
Ｔａｂｌｅ ３　 Ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ ｏｆ ＰＭ２．５ ｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎ ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ ａｎｄ
ｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌ ｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓ ｄｕｒｉｎｇ ｏｂｓｅｒｖａｔｉｏｎ ｐｅｒｉｏｄ
污染级别
Ｐｏｌｌｕｔｉｏｎ
ｌｅｖｅｌ
观测天数
Ｏｂｓｅｒｖａｔｉｏｎ
ｄａｙｓ
风速
Ｗｉｎｄ ｓｐｅｅｄ
（ｍ·ｓ－１）
气温
Ａｉｒ ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ
（℃）
相对湿度
Ｒｅｌａｔｉｖｅ
ｈｕｍｉｄｉｔｙ （％）
１ ６ ０～１．５ １１．６～４０．２ １８．６～８１．２
２ ３ ０～２．０ －０．９～３４．５ １４．２～６９．９
３ ３ ０～３．４ －４．３～３２．６ ２６．６～６１．６
４ ５ ０～０．８ １９．７～３３．４ ４１．２～８９．５
５ ６ ０～１．１ １０．５～３７．７ ４５．２～９３．４
６ ５ ０～１．０ ２．１～２５．０ ５０．６～９０．３
２􀆰 ２　 各林分内空气 ＰＭ２．５浓度的差异性及其与气象
因子的关系
观测期内，不同空气污染级别下林分 ＰＭ２．５浓度
的日变化无统一趋势．林分 ＰＭ２．５浓度在 １级、３级水
平下上午最高，中午、下午逐步降低；在 ２ 级、６ 级水
平下大致呈“Ｎ”型变化，在 １１：００ 达最大值；４ 级、５
级水平下大致呈倒“Ｖ”型变化，１３：００ 达峰值．但是，
同一污染级别下 ４ 片林分的 ＰＭ２．５浓度日变化基本
一致，说明不同林分结构对林分内空气 ＰＭ２．５浓度的
日间变化并无显著影响（图 １）．
将不同污染级别下各林分在各观测日内的日均
ＰＭ２．５浓度进行平均，然后对比各林分空气 ＰＭ２．５浓
度在不同污染级别下的差异性．方差分析表明，各污
染级别下 ４ 片林分的 ＰＭ２．５浓度日均值无显著差异
（图 ２），同样说明同一区域林分内空气 ＰＭ２．５浓度与
林分组成结构无关．由表 ４ 中的偏相关分析结果可
知，４片林分内的 ＰＭ２．５浓度均与风速无显著相关关
系，但与空气温度呈显著负相关（Ｐ＜０．０５），与空气
相对湿度呈极显著正相关（Ｐ＜０．０１），而且后者的相
关程度高于前者（除了林分Ⅳ）．
２􀆰 ３　 各林分对 ＰＭ２．５的调控作用及其与气象因子的
关系
相对于空地，林内 ＰＭ２．５浓度的变化范围在
－２１．４％～３３．２％，说明林内与林外空地相比并非都
是ＰＭ２．５浓度减少，也就是说林分对空气ＰＭ２．５浓度
表 ４　 林分 ＰＭ２．５浓度与气象因子的偏相关系数
Ｔａｂｌｅ ４　 Ｐａｒｔｉａｌ ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｓ ｂｅｔｗｅｅｎ ｓｔａｎｄ ＰＭ２．５ ｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎ ａｎｄ ｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌ ｆａｃｔｏｒｓ
林分
Ｆｏｒｅｓｔ
ｓｔａｎｄ
风速 Ｗｉｎｄ ｓｐｅｅｄ
偏相关系数
Ｐａｒｔｉａｌ ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ
ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ
Ｐ
气温 Ａｉｒ ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ
偏相关系数
Ｐａｒｔｉａｌ ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ
ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ
Ｐ
相对湿度 Ｒｅｌａｔｉｖｅ ｈｕｍｉｄｉｔｙ
偏相关系数
Ｐａｒｔｉａｌ ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ
ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ
Ｐ
Ⅰ ０．０６４ ０．７５０ －０．４８１ ０．０１１ ０．５６３ ０．００２
Ⅱ ０．３２８ ０．０９５ －０．４５５ ０．０１７ ０．６５１ ＜０．００１
Ⅲ ０．１８９ ０．３４６ －０．４９３ ０．００９ ０．５６８ ０．００２
Ⅳ ０．００２ ０．９９３ －０．５１９ ０．００６ ０．５０３ ０．００８
７７４３１１期　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 张志丹等： 北京 ４种典型风景游憩林对林内 ＰＭ２．５的调控作用　 　 　 　 　 　
图 １　 不同污染级别下 ４片林分 ＰＭ２．５浓度日变化
Ｆｉｇ．１　 Ｄａｉｌｙ ｖａｒｉａｔｉｏｎ ｏｆ ＰＭ２．５ ｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎ ｉｎ ｔｈｅ ｆｏｕｒ ｆｏｒｅｓｔ ｓｔａｎｄｓ ａｔ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｐｏｌｌｕｔｉｏｎ ｌｅｖｅｌｓ．
的调控作用并非都是降低作用．偏相关分析结果表
明，林分对空气 ＰＭ２．５浓度的调控作用与空气相对湿
度呈显著负相关（Ｐ＜０．０５），即空气相对湿度越大，
林分对 ＰＭ２．５浓度的降低作用越小；根据拟合的线性
公式计算得出，林分对 ＰＭ２．５浓度调控作用转变的空
气相对湿度临界值为 ６７％，当相对湿度低于该临界
值时，林内ＰＭ２．５浓度低于空地，反之，则高于空地 ．
图 ２　 不同污染级别下 ４片林分 ＰＭ２．５浓度
Ｆｉｇ．２　 ＰＭ２．５ ｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎ ｉｎ ｔｈｅ ｆｏｕｒ ｆｏｒｅｓｔ ｓｔａｎｄｓ ａｔ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ
ｐｏｌｌｕｔｉｏｎ ｌｅｖｅｌｓ．
林分对空气 ＰＭ２．５浓度的调控作用与风速和气温无
显著相关关系（图 ３）．
３　 讨　 　 论
３􀆰 １　 林分空气 ＰＭ２．５浓度特征
郭二果等［２４］研究发现，北京西山游憩林空气
ＰＭ２．５浓度在一天内一般呈“双峰双谷”型变化，在早
晚各出现一次高峰值；郭含文等［２５］研究结果表明，
绿地 ＰＭ２．５浓度多是早上较高，中午下降，下午最低；
另有研究表明，林带 ＰＭ２．５的日变化规律为早上最
高，傍晚出现最低值［２６］ ．上述研究结果不一致的原
因可能是各研究地点周边环境不同、观测期不同．空
气中 ＰＭ２．５浓度受来源、气象条件等因子影响，上述
研究虽都在北京，但研究地点背景环境不同，即
ＰＭ２．５来源不一致；另外，观测年份、季节、天数不同，
风速、气温、湿度、整个大气运动均不同，因此观测到
的 ＰＭ２．５浓度日变化规律也不尽相同．本研究观测期
跨度较大，覆盖夏、秋、冬３个季节，总体而言，林分
８７４３ 应　 用　 生　 态　 学　 报　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 ２６卷
图 ３　 林分对 ＰＭ２．５浓度的影响与气象因子散点图
Ｆｉｇ．３　 Ｓｃａｔｔｅｒ ｐｌｏｔｓ ｏｆ ｔｈｅ ｉｍｐａｃｔ ｏｆ ｆｏｒｅｓｔ ｓｔａｎｄ ｏｎ ＰＭ２．５ ｃｏｎ⁃
ｃｅｎｔｒａｔｉｏｎ ａｎｄ ｔｈｅ ｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌ ｆａｃｔｏｒｓ．
ＰＣＣ：偏相关系数 Ｐａｒｔｉａｌ ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｓ． 图中林分相关数据为
４片林分的平均值 Ｓｔａｎｄ ｄａｔａ ｉｎ ｔｈｅ ｆｉｇｕｒｅ ｗａｓ ｔｈｅ ａｖｅｒａｇｅ ｏｆ ｆｏｕｒ
ｓｔａｎｄｓ．
空气 ＰＭ２．５浓度的日变化无统一趋势，但同一污染级
别下 ４片林分空气 ＰＭ２．５浓度日变化基本一致．由此
说明，林分空气 ＰＭ２．５浓度日变化规律受大气整体污
染水平影响较大，且无固定趋势．
本研究表明，林分空气 ＰＭ２．５浓度与风速不相
关，与气温呈负相关，与相对湿度呈正相关．在整个
大气大环境 ＰＭ２．５来源一定的条件下，ＰＭ２．５浓度与
气象条件有着极其密切的关系，气象因子对 ＰＭ２．５的
扩散、累积、稀释有一定作用，是影响 ＰＭ２．５浓度的重
要的客观因素［８］ ．风会使大气湍流交换增强，是大气
颗粒物稀释和扩散的重要影响因子．王京丽等［９］研
究表明，风速越大，越有利于颗粒物的扩散，颗粒物
浓度越低，风速大于 ３ ｍ·ｓ－１时，风速与北京大气细
粒子质量浓度呈负相关．由于观测期风力为 ０ ～ ２
级［２７］，只有极个别观测值超出３ ｍ·ｓ－１，故 ＰＭ２．５浓
度与风速的相关性在本研究中未体现出来，但同时
也是对王京丽等［９］研究结论的一个侧面支撑． ＰＭ２．５
浓度与气温呈负相关关系的结论与马雁军等［２８］、郭
二果等［２４］研究结论一致． ＰＭ２．５浓度与相对湿度呈
正相关关系，在整个大气大环境 ＰＭ２．５来源一定的条
件下，相对湿度代表大气的干燥程度，主要影响颗粒
物的形成，水汽对大气中细小颗粒有一定的吸附作
用，当空气湿度较大时，颗粒物附着于水汽中，悬浮
在近地面空气中，使得颗粒物浓度升高．另外高湿的
气象条件不利于细颗粒物的扩散、输送，从而使其聚
集、浓度升高．该结论与王京丽等［９］针对北京市大气
细粒子、郭二果等［２４］对西山游憩林细颗粒物的研究
结果一致．
３􀆰 ２　 林分对空气 ＰＭ２．５浓度的调控作用
已有研究所关注的是不同季节风景游憩林空气
ＰＭ２．５浓度变化规律及其与气象因子的关系，但随着
气候、城市环境的变化，大气颗粒物污染特征也在不
断变化中，近几年 ＰＭ２．５污染高发期不只是以往研究
表明的冬、春两季，夏、秋季也时有 ＰＭ２．５持续严重污
染的天气．以北京为例，目前影响北京 ＰＭ２．５浓度的
不仅是春季扬尘、冬季燃煤供暖，随着经济发展，工
业污染日益严重，北京三面环山、一面平原，周边各
省份工业发展迅速，易引发跨境传输的污染，且发生
时间具有不确定性．因此本研究不区分季节，以整体
观测数据为研究对象，分别对不同 ＰＭ２．５污染级别进
行分析，所得结论为：从观测时段空气 ＰＭ２．５浓度日
均值的角度来看，风力为 ０ ～ ２ 级时，不同结构林分
之间的 ＰＭ２．５浓度差异不显著（Ｐ＞０．０５）．
首先，细颗粒物难以依靠重力沉降，因此其沉降
速度慢、滞留时间长、在空气中呈弥散状态．其次，细
颗粒物的沉降方式主要有两类，一是沉积、湍流、扩
散等形式的干沉降；二是雨水冲洗以及非降水条件
下的隐匿性沉积的湿沉降过程［１６］ ．林分一方面通过
其林冠层粗糙面对细颗粒物产生吸滞的直接作用，
影响其沉积、湍流等沉降过程；另一方面通过林冠层
影响林内小气候对空气细颗粒物产生间接影响，如
林内风速、气温及湿度等气象条件，影响细颗粒物的
扩散、隐匿性沉积等沉降过程．在此理论基础上，大
气在林分植被枝叶间流通，这样使得湍流作用增强，
增加了细颗粒物的沉降速率，林分枝叶表面粗糙度
和湿润度等特性能够增强湍流作用，从而加强林冠
层阻滞吸附颗粒物的能力［２９－３０］，另外雨水冲刷会使
得滞尘达到饱和的林分重新恢复吸滞大气颗粒物的
能力，由此，林分对空气颗粒物的直接吸滞作用具有
９７４３１１期　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 张志丹等： 北京 ４种典型风景游憩林对林内 ＰＭ２．５的调控作用　 　 　 　 　 　
持久效果．本研究结果显示，微风条件下不同结构的
林分对在短时间监测到的空气中 ＰＭ２．５浓度的调控
效果没有显著差异，那么其差异性很可能体现于林
分冠层对大气颗粒物的吸滞量上．也就是说林分对
ＰＭ２．５的调控作用体现在林分对细颗粒物的吸滞作
用上以及对空气中细颗粒物浓度的调控作用上，这
两个作用效果并不等同．
前人针对有林地和无林地的 ＰＭ２．５浓度研究发
现，道路 ＰＭ２．５浓度明显高于公园内部 ＰＭ２．５ 浓
度［２１］，我国西北沙漠地区植被覆盖度优良的地点上
空 ＰＭ２．５浓度小于沙漠地点上空的 ＰＭ２．５ ［３１］ ．然而，本
研究结果显示林分对 ＰＭ２．５浓度的调控作用并非都
是降低作用，即林内空气 ＰＭ２．５浓度并不是一直都比
空地低．这可能主要是因为林分对空气 ＰＭ２．５浓度的
调控作用还受气象条件影响，即其与空气相对湿度
呈负相关，与风速和空气温度不相关（图 ３）．相对湿
度较低的天气条件下，林分对空气 ＰＭ２．５浓度的降低
作用更明显．林分对空气 ＰＭ２．５浓度的调控作用是一
个复杂的动态过程，受诸多因子影响，本研究发现了
一个新的现象，并客观地将观察到的现象描述出来，
具体相对湿度对林分调控 ＰＭ２．５浓度的影响机制还
有待进一步研究，所观察到的现象可以为公园内游
客提供建议，即选择空气较为干燥的天气进入林分
进行游憩活动，这是本研究所起到的启示作用．总
之，林分调控空气细颗粒物是一个极其复杂的过程，
除林分群落特征外，其影响因素有周边环境、气象条
件、污染累积时间长短、人为活动等，后续将重点研
究林分林冠层对大气颗粒物的吸滞作用．
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光发）， ｅｔ ａｌ． Ｓｅａｓｏｎａｌ ｖａｒｉａｔｉｏｎｓ ｏｆ ａｉｒｂｏｒｎｅ ｐａｒｔｉｃｕｌａｔｅ
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［１７］　 Ｈｕ Ｚ⁃Ｂ （胡志斌）， Ｈｅ Ｘ⁃Ｙ （何兴元）， Ｃｈｅｎ Ｗ （陈
０８４３ 应　 用　 生　 态　 学　 报　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 ２６卷
玮）， ｅｔ ａｌ． Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ａｎｄ ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ ｂｅｎｅｆｉｔｓ ｏｆ ｕｒｂａｎ
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９９－１０３ （ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［２６］　 Ｌｉｕ Ｘ⁃Ｈ （刘旭辉）， Ｙｕ Ｘ⁃Ｘ （余新晓）， Ｚｈａｎｇ Ｚ⁃Ｍ
（张振明）， ｅｔ ａｌ． Ｐｏｌｌｕｔｉｏｎ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ ｏｆ ａｔｍｏｓｐｈｅｒｉｃ
ｐａｒｔｉｃｕｌａｔｅｓ ｉｎ ｆｏｒｅｓｔ ｂｅｌｔｓ ａｎｄ ｔｈｅｉｒ ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ ｗｉｔｈ ｍｅ⁃
ｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌ ｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓ． Ｃｈｉｎｅｓｅ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｅｃｏｌｏｇｙ （生态
学杂志）， ２０１４， ３３（７）： １７１５－１７２１ （ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［２７］　 Ｃｈｉｎａ Ｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌ Ａｄｍｉｎｉｓｔｒａｔｉｏｎ （中国气象局）．
Ｗｉｎｄ Ｓｃａｌｅ （ＧＢ ／ Ｔ ２８５９１－２０１２）． Ｂｅｉｊｉｎｇ： Ｃｈｉｎａ Ｓｔａｎ⁃
ｄａｒｄｓ Ｐｒｅｓｓ， ２０１２ （ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［２８］　 Ｍａ Ｙ⁃Ｊ （马雁军）， Ｗａｎｇ Ｊ⁃Ｓ （王江山）， Ｗａｎｇ Ｙ⁃Ｆ
（王扬锋）， ｅｔ ａｌ． Ｐｏｌｌｕｔｉｏｎ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ ｏｆ ｉｎｈａｌａｂｌｅ
ｐａｒｔｉｃｌｅｓ ＰＭ１０ ａｎｄ ＰＭ２． ５ ｉｎ ｔｈｅ ｃｉｔｙ ｇｒｏｕｐ ｏｆ ｍｉｄｄｌｅ
Ｌｉａｏｎｉｎｇ Ｐｒｏｖｉｎｃｅ． Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｙ ａｎｄ Ｅｎｖｉｒｏｎ⁃
ｍｅｎｔ（气象与环境学报）， ２００８， ２４（５）： １１－１５ （ ｉｎ
Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［２９］　 Ｍａｔｓｕｄａ Ｋ， Ｆｕｊｉｍｕｒａ Ｙ， Ｈａｙａｓｈｉ Ｋ， ｅｔ ａｌ． Ｄｅｐｏｓｉｔｉｏｎ
ｖｅｌｏｃｉｔｙ ｏｆ ＰＭ２．５ ｓｕｌｆａｔｅ ｉｎ ｔｈｅ ｓｕｍｍｅｒ ａｂｏｖｅ ａ ｄｅｃｉ⁃
ｄｕｏｕｓ ｆｏｒｅｓｔ ｉｎ ｃｅｎｔｒａｌ Ｊａｐａｎ． Ａｔｍｏｓｐｈｅｒｉｃ Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ，
２０１０， ４４： ４５８２－４５８７
［３０］　 Ｆｒｅｅｒ⁃Ｓｍｉｔｈ ＰＨ， Ｂｅｃｋｅｔｔ ＫＰ， Ｔａｙｌｏｒ Ｇ． Ｄｅｐｏｓｉｔｉｏｎ ｖｅ⁃
ｌｏｃｉｔｉｅｓ ｔｏ Ｓｏｒｂｕｓ ａｒｉａ， Ａｃｅｒ ｃａｍｐｅｓｔｒｅ， Ｐｏｐｕｌｕｓ ｄｅｌ⁃
ｔｏｉｄｅｓ， Ｐｉｎｕｓ ｎｉｇｒａ ａｎｄ Ｃｕｐｒｅｓｓｏｃｙｐａｒｉｓ ｌｅｙｌａｎｄｉｉ ｆｏｒ
ｃｏａｒｓｅ， ｆｉｎｅ ａｎｄ ｕｌｔｒａ⁃ｆｉｎｅ ｐａｒｔｉｃｌｅｓ ｉｎ ｔｈｅ ｕｒｂａｎ ｅｎｖｉ⁃
ｒｏｎｍｅｎｔ． Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ Ｐｏｌｌｕｔｉｏｎ， ２００５， １３３： １５７－１６７
［３１］　 Ｎｉｕ Ｓ⁃Ｊ （牛生杰）， Ｓｕｎ Ｚ⁃Ｂ （孙照渤）． Ａｉｒｃｒａｆｔ ｍｅａ⁃
ｓｕｒｅｍｅｎｔｓ ｏｆ ｓａｎｄ ａｅｒｏｓｏｌ ｏｖｅｒ Ｎｏｒｔｈｗｅｓｔ Ｃｈｉｎａ ｄｅｓｅｒｔ
ａｒｅａ ｉｎ ｌａｔｅ ｓｐｒｉｎｇ． Ｐｌａｔｅａｕ Ｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｙ （高原气象），
２００５， ２４（４）： ６０４－６１０ （ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
作者简介　 张志丹，女，１９９０ 年生，硕士研究生．主要从事城
市林业研究． Ｅ⁃ｍａｉｌ： ｚｚｄｂｊｆｕ＠ １６３．ｃｏｍ
责任编辑　 杨　 弘
１８４３１１期　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 张志丹等： 北京 ４种典型风景游憩林对林内 ＰＭ２．５的调控作用