全 文 ：第 34 卷第 19 期
2014年 10月
生 态 学 报
ACTA ECOLOGICA SINICA
Vol.34,No.19
Oce.,2014
http: / / www.ecologica.cn
基金项目:林业公益性行业科研专项经费课题(201304301鄄05); 国家“十二五冶科技支撑计划重大项目课题(2011BAD38B03)
收稿日期:2013鄄01鄄18; 摇 摇 网络出版日期:2014鄄03鄄07
*通讯作者 Corresponding author.E鄄mail: wch8361@ 163.com
DOI: 10.5846 / stxb201301180115
王成, 郭二果, 郄光发.北京西山典型城市森林内 PM2.5动态变化规律.生态学报,2014,34(19):5650鄄5658.
Wang C, Guo E G, Qie G F.Variations of PM2.5 in typical recreation forests in the west mountain of Beijing,China.Acta Ecologica Sinica,2014,34(19):
5650鄄5658.
北京西山典型城市森林内 PM2.5动态变化规律
王摇 成1,2,*, 郭二果1,2,3,4, 郄光发1,2
(1. 中国林业科学研究院林业研究所 国家林业局森林培育重点实验室,北京摇 100091;
2. 国家林业局城市森林研究中心,北京摇 100091;3. 呼和浩特市环境监测中心站,呼和浩特摇 010030;
4. 呼和浩特市环境科学研究所,呼和浩特摇 010030)
摘要:城市森林内 PM2.5浓度的状况可以直接反映城市森林对 PM2.5的净化效果,也是居民休闲游憩关心的森林环境问题。 选择
北京西山 3种典型的游憩型城市森林,通过对林内 PM2.5浓度一年四季昼夜 24h内变化的同步观测,分析了不同类型城市森林
内 PM2.5浓度的季节变化、日变化以及影响因素,结果表明:(1)北京西山 3 种游憩林内 PM2.5浓度多数时候远低于城区对照值,
在春、夏、秋三季都达到了国家城市化地区的标准,甚至在春季、秋季还达到了国家一类地区的标准。 (2)城市森林在不同季节
对 PM2.5的净化效果存在差异,林内 PM2.5浓度总体上呈现冬季>夏季>秋季>春季的规律。 (3)林内 PM2.5浓度在一天 24h 内有
很大变化波动,夜间浓度总体上高于白天,日变化曲线近似呈“双峰双谷冶型,两个高峰出现在夜晚和早上,两个低谷出现在凌
晨和中午前后。 一年四季白天低谷出现时间有所不同,春季 15:00 左右、夏季 13:00—17:00、秋季 13:00—15:00、冬季 9:00—
11:00。 (4)PM2.5在不同类型游憩林内的变化趋势和浓度值存在一定差异。 郁闭度较大的侧柏林夜间 PM2.5浓度总体上高于其
它两种林型,其高峰和低谷出现时间延迟,高峰值大,高峰期持续时间长,且这种规律在秋季表现得更明显。 (5)基于上述研究
认为,北京西山城市森林为居民在 PM2.5污染比较突出的都市背景下提供了一个相对清洁、健康的森林游憩环境,春季、夏季、秋
季全天以及冬季 9:00—11:00均是森林中 PM2.5状况健康而适宜外出游憩的时段。
关键词:北京西山;城市森林;PM2.5;日变化;季节变化;森林游憩环境
Variations of PM2.5 in typical recreation forests in the west mountain of Beijing,
China
WANG Cheng1,2,*, GUO Erguo1,2,3,4, QIE Guangfa1,2
1 Research Institute of Forestry of CAF, Key Laboratory of Forest Silviculture of the State Forestry Administration, Beijing 100091, China
2 Research Center of Urban Forest,State Forestry Administration, Beijing 100091, China
3 Huhhot Environment Monitoring Station,Huhhot 010030, China
4 Huhhot Research Institute of Environmental Science, Huhhot 010030, China
Abstract: The status of PM2.5 concentration in the urban forest can directly reflect the function of urban forest reducing
PM2.5 pollution, and it is also the important environmental issue that residents concern about during recreating in forest.
PM2.5 concentrations in three recreation urban forests were simultaneously measured in typical days over the four seasons in
the West Mountain of Beijing, China. We analyzed the seasonal and diurnal variation of PM2.5 concentrations in three
different recreation urban forests and their influencing factors in this study. The results were as follows: ( 1) PM2.5
concentrations in three recreation forests in the West Mountain were much lower than that in the urban background of Beijing
in most of the time over the year. PM2.5 concentrations in three recreation forests achieved the national standard for urban
http: / / www.ecologica.cn
areas in spring, summer and autumn. Furthermore, the concentration was even as low as the national standard set for the
first class region in spring and autumn. (2) PM2.5 concentrations changed in the order of winter >summer>autumn>spring,
indicating that the purifying effect of urban forests on PM2.5 varied in different seasons. (3) PM2.5 concentrations in forest
changed greatly in 24 hours a day. In general the concentrations during night time were higher than that of the day time, and
diurnal variation curves showed nearly “ two peaks and two vales冶, with two peaks appearing at night and in the morning,
and two troughs in the early morning and around noon. Throughout the year, vales appeared in the day time at around 15:00
in spring, 13:00—17:00 in summer, 13:00—15:00 in autumn, 9:00—11:00 in winter. (4) The trend and the values of
PM2.5 concentrations were different from each other in three kinds of urban forests. In Platycladus orientalis forest with higher
canopy density, the peak time and vale time of PM2.5 concentrations at night occurred later, PM2.5 concentration was higher
at peaks time, and the duration of the peak was longer than that in other two forests. Therefore, PM2.5 concentration at night
in Platycladus orientalis forest was higher than that in Cotinus coggygria forest and the mixed forest, especially in autumn.
We, therefore, concluded that the urban forests in the West Mountain of Beijing can provide a relatively healthy forest
recreation environment for the residents in the urban area. Spring, autumn and summer are the comparatively fine seasons
for Beijing residents to recreate in the West Mountain, and the healthy time according to the status of PM2.5 concentration
are the whole day in spring, 9:00—17:00 in summer, the whole day in autumn and 9:00—11:00 in winter.
Key Words: West Mountain of Beijing;urban forest;PM2.5;diurnal variation; seasonal variation; recreation environment
of forest
摇 摇 近年来,在我国的许多城市,空气悬浮颗粒物已
经成为空气中的首要污染物,其浓度达到一定限值
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 d臆2.5 滋m 的可吸入细颗粒物 PM2.5对
人体健康的危害更大。 2012年国家环保部重新修订
了《环境空气质量标准》,将 PM2.5纳入环境空气污染
物基本项目中,并在北京首先开展了 PM2.5监测网络
建设和数据公布等一系列工作。 了解 PM2.5变化规
律以预防和减轻 PM2.5对人体健康和城市空气环境
质量的影响,已经成为政府部门和社会各界关注的
环境热点问题之一。 城市森林是城市有生命的生态
基础设施,也是居民休闲游憩的主要场所,对改善城
市生态环境和满足居民生态休闲游憩需求发挥着重
要作用。 北京西山城市森林是北京重要的生态屏
障,因环境优美、空气清新、景观多样而成为市民和
游客进行徒步旅行、登高、健身、摄影等各种游憩活
动的重要区域,因此该地区游憩型城市森林内 PM2.5
的状况不仅是游客关心的问题,而且也能反映城市
森林对 PM2.5污染的调控功能。 目前有关 PM2.5等空
气颗粒物的详细研究主要集中在来源分析[2鄄4]、成分
解析[5鄄6]和危害评价[7鄄8]上,对城市森林内 PM2.5动态
变化研究还缺少时间尺度上连续完整的研究。 本文
以百望山地区的城市森林为对象,研究了北京西山 3
种游憩型城市森林 PM2.5浓度在一年四季、各季全天
24 h的动态变化规律,旨在为了解城市森林对 PM2.5
污染的调控功能,为 “以人为本冶的城市森林建设、
森林游憩环境开发管理提供理论依据,并指导市民
合理选择游憩时间和森林类型。
1摇 研究地概况
试验地位于北京西山东端的百望山森林公园
内,公园面积 200 余公顷,植被覆盖率高达 95%以
上,主要是以侧柏(Platycladus orientalis)为主的松柏
林、以黄栌(Cotinus coggygria)为主的红叶林,以及侧
柏、黄栌、油松(Pinus tabulaeformis)与其它野生灌木
组成的混交林,海拔 190—200 m,是北京西山城市森
林类型的典型代表。
2摇 研究方法
选择百望山森林公园 3 种典型游憩林:侧柏纯
林(树龄 40a,树高 7 m,胸径 12.6 cm,面积 3000余平
方米,郁闭度 0.8)、黄栌纯林(树龄 40a,树高 5.5 m,
胸径 12 cm,面积 10000 m2,郁闭度 0.6)和以黄栌、构
树(Broussonetia papyrifera)、油松、侧柏等构成的混交
林(乔木树种 4 m左右,胸径 9 cm,面积 5413 m2,郁
闭度 0. 7 )。 地被物以荆条 ( Vitex negundo Var.
heterophylla)和酸枣(Choerospondias axillaris)为主。
1565摇 19期 摇 摇 摇 王成摇 等:北京西山典型城市森林内 PM2.5动态变化规律 摇
http: / / www.ecologica.cn
通过分析对比北京近年来的气象资料,将历年
来不同季节出现频率最多的天气作为北京市的典型
天气,跟踪记录天气预报并在监测日记录天气实况,
经筛选后将天气实况与要选择的天气类型相符的观
测数据作为典型天气的有效代表数据。 2007 年在
春、夏、秋、冬季分别选择典型天气 3 d,分别为:春季
“连续晴天冶、“晴转多云冶、“雨后晴天冶;夏季“桑拿
天冶、“雨后晴天冶、“连续晴天冶;秋季“雾霾后晴冶、
“风雨后晴冶、“晴间多云冶;冬季“连续晴天冶、“雪后
晴天冶、“晴间多云冶。 每天均从 5:00—次日 5:00 进
行 24 h昼夜观测,每隔 2 h观测 1次,每次 3 种游憩
林同步观测。 测定人体平均呼吸高度 1.2—1.5 m处
PM2.5的浓度,每次 3 个重复。 PM2.5监测仪器为英国
Turnkey Instruments 公司生产的 Dustmate 粉尘检测
仪,该监测仪采用激光散射法,能快速检测在空气中
直径范围在 0.4—20 滋m 的可吸入颗粒物和粉尘浓
度,对 PM2.5浓度的采样精度为 0.01 滋g / m3。 同时用
小气候仪同步监测空气温度、空气相对湿度、风速和
光照。 各个季节颗粒物浓度取 3 次观测值的平
均值。
3摇 结果与分析
3.1摇 PM2.5浓度在 3种游憩林内总体季节变化
从不同季节的变化趋势来看, 3 种游憩林内
PM2.5浓度无一例外地表现出冬季浓度最高,夏季次
之,秋、春季浓度最低(表 1)。
在北京西山同步研究发现总颗粒物 TSP ( total
suspended particulate)浓度在秋季最低,其它三个季
节相差不大[9鄄10];安俊岭等对北方 15 个大型城市
TSP 浓度的季节变化研究认为 TSP 污染在冬、春季
最重,夏、秋季较轻[1];吴志萍等 2006 年对清华大学
校园绿地内空气颗粒物浓度变化进行观测研究后发
现,TSP 浓度在秋季最低,春季最高,而 PM2.5浓度在
夏季最高,其次是冬季,秋季最低[11鄄12];吴国平在广
州、武汉、兰州、重庆等 4 城市的几所小学设点观测
后发现,PM2.5浓度在冬、春季最高,夏、秋季最低[13];
2003—2004年徐敬等在北京舞蹈学院和中国气象局
培训中心的监测结果显示 PM2.5浓度在夏季最低,其
它三个季节相差不大[14]。 这说明城市建筑环境下
的颗粒物污染变化与森林中是不一样的,同时也表
明:虽同为空气颗粒物,PM2.5浓度的季节变化与 TSP
有很大的不同,北方地区不论在林内还是林外 TSP
浓度多在秋季最低,而 PM2.5浓度在冬季和夏季较
高,秋季和春季较低,具体随着观测地点、观测年限
和当时气象条件的不同,出现最高值和最低值的季
节会稍有变动。
表 1摇 3种典型游憩林 PM2.5浓度季节变化以及与北京市区值对照表
Table 1摇 Seasonal changes of PM2.5 concentrations in three typical recreation forests and compare with background value in Beijing urban area
观测地点
Observation site
PM2.5 / (滋g / m3)
春季
Spring
夏季
Summer
秋季
Autumn
冬季
Winter
年均值
Annual value
本文 2007年 侧柏林 Platycladus orientalis forest 22.92 72.95 56.85 125.21 69.48
本文 2007年 混交林 mixed forest 21.89 60.84 25.45 121.87 57.51
本文 2007年 黄栌林 Cotinus coggygria forest 22.11 64.45 25.49 124.64 59.17
本文 2007年 游憩林总体 22.30 66.08 35.93 123.91 62.06
2003—2004年北京舞蹈学院和中国气象局培训中心[13] 111 71 110 108 100
2006年清华大学校园非绿地对照点[10] 110.62 132.73 95.81 128.84 116
2007和 2008年奥运主场馆附近[14] ——— 71.2 / 52.8 ——— ——— ———
2007年北京市城区 148
摇 摇 北京西山游憩型城市森林内 PM2.5浓度在冬季
最高、夏季次之,春季最低的原因可能为:冬季燃煤
和逆温天气一般对细颗粒的贡献较粗颗粒大[15],所
以北京市冬季 PM2.5浓度最高;夏季是树木生长旺
盛、叶量大、功能最强的时期,林分郁闭度也达到最
大,但在空气污染比较突出、颗粒物污染源多的城市
大环境背景下,外部持续的污染源输入到林内,加之
PM2.5本身不是以重力沉降为主的特点,森林树木是
来不及完全滞纳这些颗粒物的,从而造成林内 PM2.5
浓度反而高出春季、秋季;春季虽有扬尘,但对细颗
粒的贡献较粗颗粒小;夏季“桑拿天冶可能更容易使
细颗粒物集聚增多,一些气体挥发物光化学反应产
2565 摇 生摇 态摇 学摇 报摇 摇 摇 34卷摇
http: / / www.ecologica.cn
生的次生盐也是细颗粒物的重要来源[16],所以游憩
林内 PM2.5浓度在春季最低,冬季最高,夏季也较高。
通常认为北京的秋季是环境最优良的季节,秋季空
气颗粒物浓度也会最低,但本文的测定结果是秋季
PM2.5浓度略高于春季。 究其原因,2007 年秋季气温
下降较早,阴、雾天较多,逆温现象较重,这可能对细
颗粒物 PM2.5的贡献更加显著。 因此,春季与秋季的
这种差异还以需要进一步研究。
3.2摇 PM2.5浓度在游憩林内总体日变化
3.2.1摇 不同季节的日变化特征
(1)春季 3种游憩林内 PM2.5浓度日变化曲线基
本上呈 “双峰双谷冶型,白天和夜间均有一个高峰和
一个低谷,且夜间浓度普遍高于白天。 具体的变化
趋势是:在 7:00 前后出现一天中最大值,之后开始
下降,到 15:00降到一天中最低值,然后基本保持不
断上升趋势直到次日 1:00 出现第 2 个高峰,之后在
3:00前后有所下降,出现一个小低谷,但总体上仍然
处在高浓度状态。
(2)夏季游憩林 PM2.5浓度日变化趋势仍然呈早
晚高,白天和凌晨低的“双峰双谷冶型日变化曲线。
两个高峰出现在 7: 00 前后和 19: 00—21:00,
15:00—17:00和 23:00—3:00左右是出现低谷的两
个时间段,其中以 23:00—3:00 左右为一天中最低
的时段(图 1)。
(3)秋季 3种游憩林内 PM2.5浓度日变化曲线仍
呈“双峰双谷冶型,总体也表现出早晚偏高的特点
(图 1)。 在 13:00—17:00 是全天浓度最低的时段,
而高峰时段在不同林分间的差异很大,黄栌林和混
交林在 9:00左右和 21:00 左右出现高峰,而侧柏林
晚高峰也是在 21:00,但从 1:00后林内 PM2.5浓度开
始不断升高,到 5: 00—7: 00 达到高峰,并且在
3:00—7:00时段都超出了国家城市化地区的标准。
(4)与春季类似,冬季一天中 PM2.5浓度变化与
其它 3 个季节不同,虽然也表现出明显的夜间高于
白天的变化特点,但从 13:00 之后到翌日 7:00 颗粒
物浓度都处在超标状态,一天中浓度最低谷出现在
9:00—11:00,也只是略低于国家标准(图 1)。
图 1摇 不同季节 3种游憩林 PM2.5浓度日变化
Fig.1摇 Diurnal variations of PM2.5 concentration in 3 kinds of recreation forests in different seasons
CB: 侧柏林 Platycladus orientalis forest;HJ: 混交林 the mixed forest;HL: 黄栌林 Cotinus coggygria forest
3.2.2摇 PM2.5浓度 4个季节的日变化差异分析
从不同季节日变化曲线分布的高低上看,除个
别时段(9:00—11:00 和 21:00)外,冬季 PM2.5浓度
在一天当中均处于日变化曲线的最上方,而秋季和
3565摇 19期 摇 摇 摇 王成摇 等:北京西山典型城市森林内 PM2.5动态变化规律 摇
http: / / www.ecologica.cn
春季处于日变化曲线的最下方(图 2)。 前面通过比
较游憩林内 PM2.5浓度与国家日均值和北京市区内
其它研究的观测值已经说明,北京西山游憩型城市
森林内 PM2.5浓度多数时候远低于城区对照值,但在
不同季节的不同时段游憩林内的 PM2.5浓度变化还
是有波动的,目前我国没有颁布关于 PM2.5浓度的小
时均值,从图 1和图 2游憩林 PM2.5浓度在 4 个季度
的日变化来看,它们的日变化规律有很高的相似性,
但也存在着细微的差异,这种日变化特点为居民更
科学选择游憩时段、游憩林分提供了理论依据。
图 2摇 3种游憩林不同季节 PM2.5浓度比较
Fig.2摇 PM2.5 Concentration in 3 kinds of recreation forests in different seasons
3.2.3摇 PM2.5浓度日变化规律原因分析
PM2.5浓度大小除与交通[8,17]、工业和生活排放
源[3鄄4]有关外,还受大气层稳定程度等气象和天气因
素[18鄄19]以及人为活动[2]的影响,通过对 3 种游憩林
一年内的 PM2.5浓度和同步监测的小气候指标的相
关分析发现,在一定风速范围内 PM2.5一般与风速和
空气温度呈显著负相关,而与空气相对湿度呈显著
正相关(表 2)。
表 2摇 空气颗粒物与气象因子的相关系数
Table 2摇 Correlation coefficients of PM and meteorological factors
项目
Item
光照强度
Light
intensity
平均风速
Average
wind
velocity
最大风速
Maximum
wind
velocity
平均温度
Average
temperature
最高温度
Maximum
temperature
最低温度
Minimum
temperature
平均湿度
Average
humidity
最大湿度
Maximum
humidity
最小湿度
Minimum
humidity
相关系数
Correlation
coefficient
-0.153 -0.303 -0.283 -0.293 -0.289 -0.296 0.458 0.458 0.413
显著水平
Significant level 0.002 <0.0001 <0.0001 <0.0001 <0.0001 <0.0001 <0.0001 <0.0001 <0.0001
摇 摇 那么导致游憩林内 PM2.5浓度出现上述日变化
规律的主要原因可能是:白天光照强,气温高,空气
湿度小,特别是午后左右气温达到最高、空气湿度最
低,一般风速也较大,也即大气混合层厚度最高,大
4565 摇 生摇 态摇 学摇 报摇 摇 摇 34卷摇
http: / / www.ecologica.cn
气最不稳定,湍流和对流充分发展,扩散稀释能力加
强,相对频繁的空气湍流运动使 PM2.5达到最低;相
反,早晚和夜间气温低,空气湿度大,又加上风速较
小,这种低温、高湿和相对静风的稳定气象状态不利
于空气颗粒物的扩散和输送,使其聚集增多,所以早
上和晚上是空气颗粒物浓度达到高峰的两个时间
段。 另外,7:00左右和 19:00左右是山下车流量、人
流量的高峰期,山下产生的空气污染物也会输送到
山上从而增加了 PM2.5的浓度。 而且对游憩林内人
流量的调查统计,从 4:30(春夏季)或 5:00 左右(秋
冬季)附近居民就开始进行晨练活动,直到 7:00(春
夏季)—9:00(秋冬季)才逐渐离开,这也可能是5:00
左右游憩林 PM2.5浓度开始增加,9:00左右达到最大
的另一个原因。 至于凌晨左右 PM2.5浓度出现一个
小低谷的原因,可能与空气湿度大将 PM2.5凝结减少
有关,也可能由于这段时间林内温度比市区温度高,
使林内和山下市区进行城郊气流交换的结果。
3.3 摇 不同林型内 PM2.5动态变化对比
3.3.1摇 不同游憩林内 PM2.5浓度日变化趋势对比
从不同类型游憩林内 PM2.5日变化趋势对比来
看(图 1 和图 2),春季 PM2.5浓度日变化趋势 3 种游
憩林基本一致。 夏季白天大部分时间 3 种游憩林
PM2.5浓度变化趋势相差不大,而夜间大部分时间侧
柏林内浓度较其它两种林型高,特别是在夜间高峰
时段 21:00 左右,是国家环保部新颁 PM2.5浓度日均
值最高限值的 2 倍多;而且侧柏林夜间高峰出现时
间(21:00)较其它两种林型(19:00)有所延迟。 秋
季侧柏林 PM2.5浓度日变化趋势与其它两种林型差
异明显,侧柏林浓度几乎在一天内均居高不下,尤其
是自 17:00之后,侧柏林内 PM2.5浓度除在 23:00 稍
有降低外一直保持较高水平直到 7:00,并在 3:00—
7:00时段 PM2.5浓度超出新颁布的国家 24 h 平均值
标准,这也是如同夏季一样侧柏林夜间高峰出现晚
且持续时间长的一种表现。 冬季白天 3 种游憩林
PM2.5浓度变化趋势基本相似,但在 1:00之后侧柏林
内 PM2.5浓度明显高出黄栌林和混交林,这种趋势一
直持续到 7:00。
上述 3种游憩林的 4 个季度 PM2.5浓度变化,均
不同程度地反映出侧柏林 PM2.5浓度在游憩林空气
颗粒物整体浓度的某些高峰期最高,低谷时又最低,
而且还表现出一定的高峰和低谷出现较其它两种类
型林分晚,尤其在夜间这种差异更明显。 这说明当
来自交通污染和游客活动等污染源排放的 PM2.5进
入游憩林时,侧柏林由于林分郁闭度最大,对 PM2.5
具有巨大的阻挡作用,再加上侧柏针叶有比阔叶树
更大的滞留粉尘能力[8],使得 PM2.5不容易进入侧柏
林或进入时通过许多方式将其大大消减,这样,PM2.5
在侧柏林内聚集到最大值所需时间较其它类型林分
长,而且 PM2.5一旦进入侧柏林,又不容易扩散开来,
所以使得侧柏林 PM2.5浓度高峰出现延迟,高峰值最
大,且高峰期持续时间较长,因而又延误了低谷时间
的到来。 同时,由于早晚时段的交通量和小气候因
素变化大,上述不同游憩林间的差异晚上到早上这
段时间表现较白天更明显。 从上述侧柏林 PM2.5浓
度的变化可以推断出,即使其它游憩林达到低谷,郁
闭度较大的林分 PM2.5浓度也许仍比较高,仍不是最
佳游憩时间,到这类森林中游憩应适当延迟一些,尤
其是凌晨的低谷时段。
3.3.2摇 不同游憩林内 PM2.5浓度季节变化差异
上述不同游憩林 PM2.5日变化趋势的不同使得
游憩林内 PM2.5浓度也存在差异,通过双因素随机区
组方差分析后发现,春季 3 种游憩林 PM2.5浓度差异
不大,林分类型对 PM2.5浓度的影响不显著(表 3)。
夏季侧柏林 PM2.5浓度稍高一些,混交林稍低一些,
但方差分析后差异也不显著。 秋季 PM2.5浓度在侧
柏林内最高,其它两种类型林分差异不大。 冬季 3
种游憩林内 PM2.5浓度日均值非常接近。
表 3摇 不同游憩林 PM2.5浓度平均值及差异显著性分析
Table 3摇 PM2.5 concentrations and difference significant analysis between different recreation forests
季节 Seasons 侧柏林 Platycladus orientalis forest 混交林 Mixed forest 黄栌林 Cotinus coggygria forest
春季 Spring 22.92 21.89 22.11
夏季 Summer 72.95 60.84 64.45
秋季 Autumn 56.85* 25.45 25.49
冬季 Winter 125.21 121.87 124.64
摇 摇 *代表与其它林型显著, 显著水平 琢= 0.05
5565摇 19期 摇 摇 摇 王成摇 等:北京西山典型城市森林内 PM2.5动态变化规律 摇
http: / / www.ecologica.cn
摇 摇 从以上 3 种游憩林 PM2.5浓度在不同季节的差
异显著程度可以看出,随着冬、春、夏、秋的季节更
替,侧柏林 PM2.5浓度较混交林和黄栌林高的趋势越
来越明显。 究其原因可能是由于:春季北京风沙较
大,空气颗粒物受整个城市等大环境的影响较游憩
林不同树种类型的影响大,所以不同类型林分之间
的差异就不显著了。 对于夏、秋季特别是秋季,北京
市风沙天气相对减少,空气质量相对最好,空气颗粒
物受微环境(不同游憩林类型)的影响能够被显现出
来:淤侧柏林所处地势较低,郁闭度又相对较大,空
气颗粒物不容易扩散而较高;于再加上 2007 年秋季
阴雾天气多,扩散不良的林分更容易使空气颗粒物
聚集增多;盂而黄栌林和混交林密度和郁闭度较小,
林地结构相对开阔,虽黄栌和其它灌木滞尘作用不
及侧柏,但在其生长最为旺盛的夏、秋季也能有效降
减空气颗粒物,这样侧柏林内 PM2.5浓度自然高于混
交林和黄栌林,所以秋季侧柏林 PM2.5浓度显著高于
其它两种类型林分。 至于冬季,混交林和黄栌林内
阔叶树种落叶,吸纳空气颗粒物能力下降,而侧柏林
虽在夜间部分时段 PM2.5浓度较高,但由于侧柏四季
常绿,冬季仍然发挥了较大的阻挡、吸纳等降减空气
颗粒物的作用,这样就抵消了 3 种游憩林内 PM2.5浓
度的差异;另外,冬季北京采暖和城市逆温天气使得
整个城市 PM2.5浓度又有所增加,大环境内 PM2.5浓
度较高也对不同游憩林 PM2.5浓度的差异有一定的
掩盖作用。
4摇 结论与讨论
4.1摇 结论
(1)北京西山城市森林内 PM2.5浓度多数时候远
低于城区对照值。 从年均值来看,3种典型游憩林内
PM2.5浓度的年均值范围在 57.51—69.48 滋g / m3,远
低于 2007 年公布的北京城区 PM2.5浓度 148 滋g / m3
的年均值;从年变化来看,春、秋两季达到了国家自
然保护区、风景名胜区等一类地区 35 滋g / m3的标准,
夏季浓度虽不是最低,也达到国家城市化地区 75
滋g / m3的标准,同时低于北京奥运会前正在采取空气
质量改善措施的奥运馆附近 PM2.5浓度[20];从日变化
来看,春、夏、秋 3 个季节的一天当中基本上都可以
达到国家城市化地区的标准,在污染最严重的冬季,
9:00—11:00这一时段森林中的 PM2.5浓度也能够达
标。 这说明北京西山城市森林为北京城市居民在都
市空气污染背景下提供了一个相对健康的森林休闲
游憩环境。
(2)游憩林内 PM2.5浓度在一年内具有明显的季
节差异,出现这种差异的原因与气候因素、天气状
况、人为活动和游憩林结构类型等影响 PM2.5排放、
二次生成、消除和扩散的条件有关。 由于以上影响
因素的变化,各地学者对 PM2.5浓度的季节变化的研
究结果不完全相同[1,9鄄14]。 北京西山 3 种典型城市
森林内 PM2.5浓度呈现春季<秋季<夏季<冬季的规
律,这主要由于北京冬季采暖和逆温天气较多、夏季
“桑拿天冶时间长等因素对 PM2.5等细颗粒的贡献较
大,同时与这 3个季节是城市森林调控 PM2.5功能比
较强有关。
(3)北京西山城市森林内 PM2.5浓度在一天 24 h
内是有很大变化波动的。 3 种典型游憩林内夜间
PM2.5浓度常常高于白天,日变化曲线一般呈“双峰
双谷冶型,两个高峰出现在夜晚和早上,两个低谷出
现在凌晨和中午前后。 本文同步调查研究发现
PM2.5的这种日变化规律与北京市气象条件、交通流
量和人为活动的特点有很大关系,这与其他学者的
观点基本一致[8鄄9,17,19]。 不同季节的 PM2.5浓度日变
化差异主要表现在高峰和低谷的出现和持续时间
上,春季夜间高峰持续时间长,而夏季的低谷不论白
天还是夜间持续时间均较长,秋季和冬季日变化趋
势较春夏季缓慢,且峰谷出现时间逐渐提前。
(4)北京西山不同类型城市森林对 PM2.5的净化
功能是有差异的。 林分树种组成、密度结构、季相变
化等都可能是影响林内 PM2.5浓度变化趋势和浓度
值的因素。 在四季常绿、叶片粘性较大、林地郁闭度
较高的侧柏林内,PM2.5夜间高峰出现迟,高峰值大,
且高峰期持续时间长,夜间低谷出现时间也延迟,所
以侧柏林内 PM2.5浓度较混交林和黄栌林高,而且这
种差异还随季节而异,差异最明显的时期出现在北
京整个城市大环境中空气颗粒物浓度较低、游憩林
生理活动最为旺盛的夏、秋季。 今后在游憩林建设
中不仅要考虑选择吸滞粉尘能力强的树种,还应考
虑合理的种植密度和郁闭结构,以达到对空气颗粒
物的最佳消减效果。
(5)北京市民到西山城市森林休闲游憩的时间
可以更科学的选择,游憩线路可以更合理的安排。
6565 摇 生摇 态摇 学摇 报摇 摇 摇 34卷摇
http: / / www.ecologica.cn
从 3种游憩林内 PM2.5浓度季节变化来看,春季、秋
季、夏季是北京市民到西山城市森林游憩比较好的
季节;从每天游憩的时段选择来看,PM2.5浓度在春
季、夏季、秋季的全天,以及冬季 9:00—11:00 是北
京西山游憩林比较健康的游憩时间;从林分类型选
择来看,到郁闭度较大的侧柏林分内进行游憩活动,
应选择较一般林地最佳游憩时间晚一些的时段。
4.2摇 讨论
(1)目前对森林具有降尘功能的认识是比较一
致的,而对森林减缓空气中 PM2.5污染的作用还存在
不同的观点。 近年来北京 PM2.5污染最严重季节主
要是冬季,并认为污染源主要来自汽车尾气污染。
但从北京市车辆使用情况来看,冬季车辆并不比其
它季节多,汽车尾气排放量不应该有明显的季节变
化。 因此,冬季 PM2.5污染严重一方面可能是冬季气
候、城市供暖等诸多因素相叠加作用的结果,但同时
也应看到,PM2.5污染严重的冬季正值森林停止生长、
落叶休眠、生态功能发挥最弱的季节,而其它空气质
量相对较好的 3 季则是树木尚未落叶、生理活动旺
盛的季节,出现森林净化功能降低和 PM2.5污染问题
突出这种此消彼长的现象,也可能说明了森林对净
化 PM2.5污染具有重要作用。
(2)从本研究 3 种林分各季节 PM2.5浓度值来
看,通过与《2007年北京市环境状况公报》公布的北
京市城区和本研究样地所在的海淀区 PM2.5浓度值
148 滋g / m3、143 滋g / m3相比较,北京西山游憩型城市
森林内 PM2.5浓度多数时候远低于城区对照值,即使
在 2008年北京奥运会前(2007 年)采取空气质量改
善措施时,城区奥运馆附近 PM2.5浓度在夏季也达到
了 71.2 滋g / m3[ 20],略高于北京西山游憩林内相应季
节的 PM2.5浓度。 按照国家城市化地区 PM2.5浓度日
均值 75 滋g / m3的标准,2007年时北京西山游憩林内
PM2.5浓度只是在冬季超标。 此外,与本试验同步观
测的市区街头绿地相比,北京西山城市森林内空气
颗粒物浓度远远低于市区的街头绿地[10]。 这些研
究只是揭示了城市森林内部 PM2.5浓度的变化及其
低于城市对照值的现象,但对城市森林降低 PM2.5浓
度的机理还不清楚,城市森林降低 PM2.5的机理究竟
是减缓风速、叶片吸滞等物理作用过程,还是气孔吸
收、负氧离子综合等化学作用过程,抑或多种因素的
共同作用,还需要更深入的研究。
(3)对城市森林减缓空气 PM2.5污染的能力要客
观评价。 本研究表明,在 PM2.5污染非常严重的城市
大背景下,城市森林内部 PM2.5浓度尽管远低于城市
对照值,但也不能时刻均能达到国家一类区标准。
城市森林不可能是容量无限的“吸尘器冶,其减缓
PM2.5污染的能力是否有最大阈值的存在? 城市森林
净化 PM2.5污染的能力主要决定于其群落结构、生理
活动等,不同类型的森林其最大能力是多少需要深
入研究。 所以从根本上来看解决问题的核心还是污
染源治理,如果污染源的治理达到某种极限以后,城
市森林的作用可能就会发挥得更显著,特别是城市
化地区要达到国家标准向一类地区的标准靠近,建
设城市森林,发挥森林对的 PM2.5消减作用可能更为
关键。
致谢:在野外数据观测和室内处理中,得到房城、孙
志伟、于丽胖、李春媛、刘艳、李娟、许飞、郝婷婷、王
艳英、陈玉娟、杨伟伟、侯晓静、胡立香、纪良、匙璟
青、瞿聚鑫、谭飞理、周睿智、朱银飞、杨自立、苏艳、
常璐等同学的帮助,特此致谢。
References:
[ 1 ] 摇 An J L, Zhang R J, Han Z W. Seasonal changes of total
suspended particles in the air of 15 big cities in Northern parts of
China. Climatic and Environmental Research, 2000, 5 ( 1 ):
25鄄29.
[ 2 ] 摇 Holmes N S, Morawska L, Mengersen K, Jayaratne E R. Spatial
distribution of submicrometer particles and CO in an urban
microscale environment. Atmospheric Environment, 2005, 39
(22): 3977鄄3988.
[ 3 ] 摇 Yue W S, Lia X L, Liu J F, Li Y, Yu X H, Deng B, Wam T M,
Zhang G L. Huang Y Y, He W, Hua W, Shao L Y, Li W J,
Yang S S. Characterization of PM2.5 in the ambient air of Shanghai
city by analyzing individual particles. The Science of the Total
Environment, 2006, 368(2 / 3): 916鄄925.
[ 4 ] 摇 Yang F M, He K B, Ma Y L, Chen X, Cadle S H, Chan T,
Mulawa P A. Characteristics and sources of trace elements in
ambient PM2.5 in Beijing. Environmental Science, 2003, 24(6):
33鄄37.
[ 5 ] 摇 Chan Y C, Simpson R W, Mctainsh G H, Vowles P D, Cohen D
D, Bailey G M. Characterization of chemical species in PM2.5 and
PM10 aerosols in Brisbane, Australia. Atmospheric Environment,
1997, 31(22): 3773鄄3785.
[ 6 ] 摇 Rodr侏guez S, Querol X, Alastuey A, Viana M M, Alarc佼n M,
Mantilla E, Ruiz C R. Comparative PM10 鄄PM2.5 source
7565摇 19期 摇 摇 摇 王成摇 等:北京西山典型城市森林内 PM2.5动态变化规律 摇
http: / / www.ecologica.cn
contribution study at rural, urban and industrial sites during PM
episodes in Eastern Spain. Science of the Total Environment,
2004, 328(1 / 3): 95鄄113.
[ 7 ] 摇 Schwartz J. Air pollution and daily mortality: a review and meta
analysis. Environmental Research, 1994, 64(1): 36鄄52.
[ 8 ] 摇 Powe N A, Willis K G. Mortality and morbidity benefits of air
pollution (SO2 and PM10) absorption attributable to woodland in
Britain. Journal of Environmental Management, 2004, 70 ( 2):
119鄄128.
[ 9 ] 摇 Guo E G, Wang C, Qie G F, Fang C, Sun Z W, Zhou Z H.
Seasonal variations of airborne particulate matter in typical
recreation forests in the west mountain of Beijing. Journal of
Northeast Forestry University, 2010, 38(10): 55鄄57.
[10] 摇 Guo E G, Wang C, Qie G F, Fang C, Sun Z W, Zhou Z H.
Diurnal variations of airborne particulate matters in different
seasons in typical recreation forests in West Mountain of Beijing.
Acta Ecologica Sinica, 2009, 29(6): 3253鄄3263.
[11] 摇 Wu Z P, Wang C, Xu J N, Hu L X. Air鄄borne anions and
particulate matter in six urban green spaces during the summer.
Journal of Tsinghua University: Science and Technology, 2007,
47(12): 2153鄄2157.
[12] 摇 Wu Z P, Wang C, Hou X J, Yang W W. Variation of air PM2.5
concentration in six urban greenlands. Journal of Anhui
Agricultural University, 2008, 35(4): 494鄄498.
[13] 摇 Wu G P, Hu W, Teng E J, Wei F S. PM2.5 and PM10 pollution
level in the four cities in China. China Environmental Science,
1999, 19(2): 133鄄137.
[14] 摇 Xu J, Ding G A, Yan P, Wang S F, Meng Z Y, Zhang Y M, Liu
Y C, Zhang X L, Xu X D. Componential characteristics and
sources identification of PM2.5 in Beijing. Journal of Applied
Meteorological Science, 2007, 18(5): 645鄄654.
[15] 摇 Kan H D, Chen B H. Particulate air pollution in urban areas of
Shanghai, China: health鄄based economic assessment. The Science
of the Total Environment, 2004, 322(1 / 3): 71鄄79.
[16] 摇 Kim E, Hopke P K. Characterization of fine particle sources in the
Great Smoky Mountains area. The Science of the Total
Environment, 2006, 368(2 / 3): 365鄄573.
[17] 摇 Latha K M, Highwood E J. Studies on particulate matter (PM10)
and its precursors over urban environment of reading, UK. Journal
of Quantitative Spectroscopy & Radiative Transfer, 2006, 101
(2): 367鄄379.
[18] 摇 Cheng C C. Polycyclic aromatic hydrocarbon concentration and
acute toxicity of airborne particulate matter: Using microtox as a
toxicity screening tool. Polycyclic Aromatic Compounds, 2003, 23
(3): 249鄄258.
[19] 摇 Wiedinmyer C, Quayle B, Geron C, Belote A, McKenzie D,
Zhang X Y, O忆Neill S, Wynne K K. Estimating emissions from
fires in North America for air quality modeling. Atmospheric
Environment, 2006, 40(19): 3419鄄3432.
[20] 摇 Li X, Liu Z R, Ren X Y, Li X, Wang Y S. Characteristics of
PM10 and PM2.5 during summer time of 2007 and 2008 at Beijing
National Stadium. Transactions of Atmospheric Sciences, 2012,
35(2): 197鄄204.
参考文献:
[ 1 ] 摇 安俊岭, 张仁健, 韩志伟. 北方 15 个大型城市总悬浮颗粒物
的季节变化. 气候与环境研究, 2000, 5(1): 25鄄29.
[ 4 ] 摇 杨复沫, 贺克斌, 马永亮, 陈旭, Cadle S H, Chan T, Mulawa
P A. 北京大气 PM2.5中微量元素的浓度变化特征与来源. 环
境科学, 2003, 24(6): 33鄄37.
[ 9 ] 摇 郭二果, 王成, 郄光发, 房城, 孙志伟, 周志海. 北京西山典
型游憩林空气悬浮颗粒物季节变化规律. 东北林业大学学报,
2010, 38(10): 55鄄57.
[10] 摇 郭二果, 王成, 郄光发, 房城, 孙志伟, 周志海. 北京西山典
型游憩林空气颗粒物不同季节的日变化. 生态学报, 2009, 29
(6): 3253鄄3263.
[11] 摇 吴志萍, 王成, 许积年, 胡立香. 六种城市绿地内夏季空气负
离子与颗粒物. 清华大学学报: 自然科学版, 2007, 47(12):
2153鄄2157.
[12] 摇 吴志萍,王成,侯晓静,杨伟伟. 6种城市绿地空气 PM2.5浓度
变化规律的研究. 安徽农业大学学报, 2008, 35(4): 494鄄498.
[13] 摇 吴国平, 胡伟, 滕恩江, 魏复盛. 我国四城市空气中 PM2.5和
PM10的污染水平. 中国环境科学, 1999, 19(2): 133鄄137.
[14] 摇 徐敬, 丁国安, 颜鹏, 王淑凤, 孟昭阳, 张养梅, 刘玉彻, 张
小玲, 徐祥德. 北京地区 PM2.5的成分特征及来源分析. 应用
气象学报, 2007, 18(5): 645鄄654.
[20] 摇 李雪, 刘子锐, 任希岩, 李昕, 王跃思. 2007 和 2008 年夏季
北京奥运馆大气 PM10和 PM2.5质量浓度变化特征. 大气科学
学报, 2012, 35(2): 197鄄204.
8565 摇 生摇 态摇 学摇 报摇 摇 摇 34卷摇