全 文 ：热带亚热带植物学报 2003，1 1(4)：393—399
Jouma／of Tropicd f” 矗Subtropircd Botany
污染区域大气环境质量生物监测的数学模式
张德强 郁梦德 林志红 陈 军 卢云鹤 葛宁春
(1．中国科学院华南植物研究所，广东 广州 510650；2．深圳南【 环境监测站，广 东 深圳 518000)
摘要：以常规标准取样法、静态挂片吸收取样法分别测定了深圳南山区范围内大气二氧化硫、硫酸盐化速率和氟化物
的含量，并同步测定了植物叶片的污染物含量。利用回归方法分析了 3种测定结果的相互关系，并以植物叶片污染物
含量为基础建立大气环境质量生物监测的数学模型，其中以叶片含硫量评价大气硫酸盐化速率的模型为夏季 )，
0．78lx一0．754，冬季 尸 1．88x一2．283；以叶片含氟量评价大气氟化物的模型为夏季 Y：0．363x一7．5】】，冬季 Y 0．175x
一 3．461，这些模型均有很高的可信度 (p 0．O01)。
关键词：大气环境质量 ；二氧化硫；硫酸盐化速率 ；氟化物：生物监测模型
中图分 类号 ：X835 文献 标识 码 ：A 文章编 号 ：1005-3395(2003)04—0393—07
M athematical M odels of Biological M onitoring of Atmospheric
Environment Quality in Polluted Area
ZHANG De．qiang YU Meng．de LIN Zhi-hong CHEN Jun LU Yun—he GE Ning—chun
(1 South China Institute of Botany,the Chinese Academy of Scienees，Guangzhou 510650，China；
2．Shenzhen Nanshan Environment Monitoring Station，Shenzhen 5 1 8000，China)
Abstract： Sulfur dioxide concentration，sulfation rate and fluoride contents in atmosphere around the Nan shan
district in Shenzhen were measured in summer and winter of 2000 using two diferent sampling methods(i．e．
conventional standard sampling and static suspending piece absorption)．At the same time，sulfur and fluorine
contents in plant leaves were also measured．Regression analysis showed that pollutant concentrations in atmosphere
were signifcantly corelated with the polutant contents )in plant leaves．On the basis of these corelations，
biomonitoring mathematical models for evaluation on air sulfation rate (y)were developed as Y=0．78 lx一
0．754 for summer and y-=1．88x-2．283 for winter，whereas on air fluoride(y)，Y=0．363x一7．5 1 1 for summer
and y=0．1 75x一3．46 1 for winter．It is suggested that the models are reliable．
Key words：Atm ospheric environment quality；Sulfur dioxide；Sulfation rate；Fluoride；Biomonitoring model
植物具有吸收大气污染物的能力。不同植物对
污染物吸收能力受气象、环境条件、污染物浓度、接
触时间等因素的影响，影响的程度与植物形态、叶
面积、叶量、气孔开放度等因素密切相关，即使生物
量相同吸收污染物的量也有差异。张维平等【1 认为
阔叶树吸收污染物的能力大于农作物，农作物大于
针叶树。鲁敏等刚通过人工熏气研究测定了部分园
林绿化植物对主要大气污染物 SO 、C1z和 HF的吸
收能力，结果表明，依据污染物和树种的不同，其吸
收疆 日期：2003-06-17 接 受 日期 ：2003-08-28
基金项目：深圳南山科技局资助
收能力存在明显的差异。
植物对污染物的吸收积累能力，在植物本身能
够忍受的程度下，与大气污染物的浓度、接触 时间
成正比。利用植物的某些营养器官 (叶、枝、皮)中
污染物的含量来评价污染物的污染水平 ，这便是生
物监测的范畴。随着实验方法、技术手段等 的不断
完善，生物监测涵盖了从宏观的生态系统到微观 的
分子水平。据报道，在欧洲，尤其是在原西德 已建立
了比较完善的大气 SO：污染生物监测网络【卅，我 国
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394 热带 亚热带植物 学报 第 11卷
在这方面的研究起步较晚，二十世纪 70年代末才
有这方面的报道 ，并且大多是以植物叶片含硫量进
行监测和评价的 。陈小勇等[91用蚕豆通过熏气和
暴露实验，以 SOD活性、抗坏血酸 (AsA)、游离氨基
酸(AAA)、过氧化酶(POD)活性和 叶绿素含量等 5
个指标进行综合评价，与 SO：浓度拟合极佳。但对
于野外生长的植物，因植物年龄、营养状况、水分条
件等因素的影响，其可靠性还有待检验。
大气 SO 浓度监测的标准方法有全 自动法和
常规法，前者设备造价昂贵，一般地区难于普及；后
者采样设备简单 ，但采样点必须有动力电源，且为
人工采样 ，两种方法的大气 SO：浓度的单位均 为
mg SO：m一。大气 HF浓度的监测并非规定的必测
项 目。国家标准方法是常规法，用人工采样，单位为
gFm- 。标准方法由于受设备、电源 、人力、采样时
间及天气状况等诸多条件的限制 ，许多环境监测部
门已越来越多采用静态挂片取样法[1q(简称挂片
法)，这种方法设备简单，可以大大节省人力物力的
投入，不受时间和天气条件的限制，而且可以多点
同步进行 ，适用于大范围的环境质量评价，这尤其
在多风雨的南方地区更具实用价值。挂片法监测的
结果是硫酸盐化速率和氟化物含量 ，硫酸盐化速率
代表大气中以 SO：为主的硫氧化物 (包括硫化物和
酸雾等)的总和，单位为 mg SO3 100 cm。 ：氟化物
含量是大气中含 F化合物的总和 (包括气态 F和尘
F等)，单位为 g F 100 cm。d- 。两种测定结果所表
达的是大气污染物含量的平均水平。
生物监测是利用生物器官 (如植物叶片、树皮
等) 的污染物含量间接表征大气污染物 的污染水
平。本项研究通过对大气 SO：、硫酸盐化速率 、氟化
物和植物叶片含硫量 (或含氟量 ) 的野外同步测
定，并对结果进行相关分析，建立适合野外 自然条
件下的生物监测模型，为区域或地方环境质量的监
测和评价提供参考 。
1研究方法
1．1样点设置和样品采集
在深圳市南山区范围内选定 8个点，各采样点
的位置见图 1。其中华侨小学、荔香中学、南油小学3
个点是深圳市大气 SO：全 自动监测点，西丽疗养
院、青青世界、外语学校和监测站 4个点为大气 SO：
和 HF监测常规法[1q的人工采样点，所有 8个采样
点均进行静态挂片nq取样以监测大气硫酸盐化速率
和氟化物 (前海点只有挂片取样)。在夏季 (9月l2
日一25日)和冬季 (12月 l9日-30日)每天采集大
气 SO：和 I-IF样 品 一 次 ，每 次 24 h，夏 季 连 续
14 d，冬季 12 d。每个点同时用挂片法进行大气硫酸
盐化速率和氟化物 的监测 ，每月取样一次，连续一
年。每次人工采样结束后，在各采样点分别采集叶
龄相同的小叶榕 (F／cus microcarpa L．￡)成熟叶片
测定其含硫量和含氟量。由于 3个 自动监测点 (只
监测 SO：)所测定的是大跨度 (约 100 m)断面含 S
化合物的平均浓度 ，与常规法的点状取样无论是测
定原理还是测定方法均有很大差异，因此在数据处
理和分析过程中没有将 自动监测的结果列入在内。
图 1样点分布示意图
Fig．1 Sketch map ofsampling sites
1．2分析方 法
大气 SO：用盐酸付玫瑰苯胺 比色法测定 [1q：硫
酸盐化速率用硫酸钡比浊法测定【lq；大气氟化物用
离子选择电极法【lq；叶片含硫量用氧瓶燃烧，硫酸钡
比浊法测定【l ；叶片含氟量用氧瓶燃烧，离子选择 电
极法【J”。
2结果和分析
2．1 利用生物监测评价大气环境质量的理论依据
植物的营养器官 (叶、嫩枝、皮等)或生殖器官
(花、果等)在生长发育过程 中必须进行不断的气
体交换 ，同时能吸收和积累空气污染物 (SO：、耶
等 )，在植物能够忍受的范围内，其吸收和积累的量
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第 4期 张德强等：污染区大气环境质量生物监测的数学模式 395
与污染物浓度和接触时间成正相关。因此，利用植
物营养器官污染物的含量 (即生物监测法 )来评价
空气中污染物的污染程度，其可靠性 已被许多研究
所证实，并且被广泛应用于实践中 “ 3】。
2．2 生物监测的数学模型
2．2．1植物叶片含硫量与大气 SO：浓度的关系
植物叶片含硫量是叶片在生长过程中对大气
SO 吸收累积的结果，也是植物生长过程中对大气
SO 污染程度的真实反映。表 1是叶片含硫量与大
气 SO：监测结果 (常规法)。
从表 1的数据可以看出，大气 SO：浓度与叶片
含硫量具有线性关系，可以拟合成方程表示：
夏季：y=0．36x-0．453 (n=4，r=0．97，) (1)
冬季：y=0．5001x一0．647 (n：4，r=0．999，)(2)
式中的 Y表示大气 SO：浓度 ， 表示叶片含硫
量。从方程(1)、(2)可以看出，尽管因自动采样设备的
原因，大气采样点位偏少 (仅 4个点)，但回归分析
显示，夏季和冬季的大气 SO：浓度和植物叶片含硫
量之间仍呈显著相关，模型测验结果 (表 2)和回归
系数测验结果 (表 3)也表明，夏季达显著水平，冬
季达极显著水平。冬季的相关性较夏季更为显著，
这主要是受气象条件如风向、降雨和污染源 的方位
等因素影响所致 。在夏季，因台风、雨水天气较多，
污染物扩散不规律，影响植物叶片对大气污染物 的
吸收；在冬季，台风、雨水较少，气候条件较稳定，污
染物扩散较有规律，因而两者 的相关性较夏季的
表 1 植物叶片含硫量(g S k )与大气 SO：监测浓度(mg SO：m
Table 1 Sulfur content in leaves(g S kg。 )and atmospheric sulfur dioxide concentration(mg SO2 m‘3)
由相关方程的推导得出 (一F同)Estimatedvalues are obtainedfrom regression equation(mode1)(the sameforTables4-6)
表 2 模型 (1)、(2)测 验结 果
Table 2 Resultstestedbymodels(1)and(2)
Df=-Degrce offi-eedom；SS=Sum ofsquare；M SE=Mean squared error
表 3 回归 系数的 测验 结果
Table 3 Results tested by regression coefficients
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396 热带 亚热带植物 学报 第 11卷
高。蒋高明㈣ 利用植物多部位 (叶、枝、皮)的 S含
量与大气 SO：浓度进行多元回归来评价大气 SO2
的污染状况，得到的监测模型灵敏度更高。许多研
究证实，植物的营养器官 (叶、枝 、皮)甚至生殖器
官 (花、果)的 S含量与大气 SOz的浓度成正相关，
多元回归其实是一元回归的叠加，灵敏度会有所提
高。只要严格控制采样时间和部位 (叶龄)，一元回
归模型仍有很高的灵敏度。因此，用植物叶片含硫
量评价大气 SOz污染水平是可行的。
2．2．2植物叶片含硫量与大气硫酸盐化速率的关系
植物叶片含硫量和大气硫酸盐化速率是反映
测定前某一时期大气 SOz及硫化物污染的平均水
平，因此，以植物叶片含硫量评价取样前一段时间
大气硫酸盐化速率水平是合适的。从测定结果 (表
4)来看，两者之间有很好的相关性，可 以拟合成方
程来表示：
夏季：Y=0．78lx一0．754 (r=0．93，n=8)(3)
冬季：y=1．88x一2．283 (r=0．94，n=8) (4)
式中的 表示植物叶片含硫量 ，Y表示大气硫
酸盐化速率。方程 (3)、(4)表明，无论是夏季还是
冬季，植物叶片含硫量与大气硫酸盐化速率均有很
好的线性关系，模型和回归系数测验结果 (表 7)也
显示，两者的线性相关达极显著水平 (夏季和冬季
均为 p<0．001)。说明用植物叶片含硫量来判断大气
硫酸盐化速率水平有很高的灵敏度。
2．2-3植物叶片含氟量与大气氟化物浓度 (常规法)
的关系
植物叶片含氟量与含硫量一样，与大气氟化物
浓度和接触时间成正比。表 5是用常规法在夏季和
冬季两次取样测定荔枝叶片含氟量和大气氟化物
浓度的结果，两者可拟合成方程来表示：
夏季：y=0．023x+0．6685 (r=0．92，n=4) (5)
冬季：y=0．1998x+3．711 (r=0．98，n=4) (6)
式中 表示叶片含硫量，Y表示大气氟化物含
量 。对模型 (5)、(6)及其回归系数测验结果 (表
7)可知，监测模型 (6)的两个变量呈显著相关 (p=
0．024)，模型 (5)变量 的线 性关系 并不显著 (p=
0．078)。由于大气中的氟化物较 SOz更容易扩散，
而且夏季 的气候 比冬季变化更大 ，台风、降雨等因
素均可影响大气氟化物浓度 的检测结果和植物对
氟化物 的吸收能力，导致监测模型灵敏度的下降。
许皖箐等 对桑叶表面吸氟能力的研究证实，降雨
对氟吸收量有一定的负效应，而且高温也表现为负
效应 。
2．2．4植物叶片含氟量与大气氟化物含量 (挂片法)
的关系
表 6是用挂片法对植物 叶片含氟量与大气氟
化物 的测定结果，从表中的数据可 以导出两者的相
表 4 植物叶片含硫■(g k )与大气硫酸盐化速率(nag so3 100era d。。)
Table 4 Sulfur content in leaves(g kg-’)and atmospheric sulfation rate(mg SO3100cm。d )
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第 4期 张德强等：污染区大气环境质量生物监洲的数学模式 397
表 5 常 规法 测定的 植物 叶片含 氟■ (nag kg一’)与大气 氟化 物监 测浓 度(1ag m
Table 5 Fluorine content in plant leaves(mg F kg。 1 and fluoride concentration in atmosphere(u g F m。，)tested by conventional method
夏季
Summer
冬季
Winter
叶 F Finleaves
大气氟化物 实测值 Measured
Atmospheric 理论值 Estimated
fluoride 偏差 SE％
35 97~2_35
1．5~0．15
1．496
O．27
26．28~2．86
1．32~0-2O
1．273
3 56
25．8l±3．68
l_3l±O．12
1．262
3．66
叶 F F in leaves 30．42~4．32 34．36~3．23 28．15~2．56
大气氟化物 实测值 Measured 2．2~0．23 3．2~0．13 2．0~0．11)
Atmospheric 理论值 Estimated 2．44 2．1 3 2．62
nuoride 偏差 sE％ 26．O6 —6 5O —l3．9l
24．85~2．25
1．18~0．1l
1．240
— 5．O8
30．9~3．12
2．5~0．14
2．40
- 20．0
表 7模型及其回归系数的测验结果
Table 7 Tested results ofmodels an d regression coefi cients
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398 热带亚 热带植物 学报 第 11卷
关方程 ：
夏季：，=0．363x一7．51 1 (r=0．94，n=8) (7)
冬季：，=0．175x一3．416 (r=0．95，n=8) (8)
式中的 ，，表示大气氟化物含量 ， 表示植物叶
片含氟量 。对模型 (7)、(8)及其回归系数的测验
结果 (表 7)表明，植物叶片含氟量与大气氟化物含
量之间呈极显著的线性相关 (p<0．001)。 因此 ，用
模型 (7)、(8)即植物叶片 F含量来评价大气氟化
物污染水平，具有很高的灵敏度和可靠性 。
3讨论
3．1方程的相关性讨论
任何具有线性关系的两个变量，其相关程度可
用两者之间的决定系数即相关系数的平方值 (r2)
来表示 ，r2值越大表示具线性关系的两个变量所占
的比例就越高，反之则越低。而两者的相关系数 (r)
更能直观反映两个变量之间相关是否显著。对 以上
各个方程 (模型)及其回归系数的测验结果 (表 7)
可以看出，方程 (2)、(3)、(4)、(7)、(8)变量之
间的线性关系达极显著水平 (p<0．01)，方程 (1)、
(6)变量之间的线性关系达显著水平 (p<0．05)，只
有方程 (5)两个变量间的线性关系没有达到显著
水平。由此可见，植物叶片含硫量和含氟量与静态
取样法测得 的大气硫酸盐化速率和氟化物具有极
好的线性相关，以它们之间建立的线性关系方程可
以用作来评价大气硫酸盐化速率 、大气氟化物 (挂
片法)污染水平的生物监测模型，而且具有很高的
灵敏度和可靠性。而用植物叶片含硫量来评价大气
SO 浓度水平，尽管大气采样受气象条件影响较大，
使得监测模型的灵敏度有所降低，但仍有较高的可
靠性。
3．2方 程的适用性分析
由以上方程有关变量的相关的显著性水平表
明，以植物含污量 (生物监测法 )来评价大气污染
物的污染水平，随评价对象结果表示方法的不同，
可靠性有所差异。由植物含污量与静态取样法测定
的结果所导出的生物监测模型 (方程 (3)、(4)、
(7)、(8)等 )，由于两者都是表示累积浓度 ，而且
监测过程受气象条件等因素影响极小而有更高的
灵敏度和可靠性。而与常规取样法测定的结果所导
出的监测模型(方程 (1)、(2)、(5)、(6)等)，因植
物含污量是反映取样前一段时间 (从植物叶片展开
直至采样 )大气污染物的平均水平，而常规法的测
定结果尽管是连续测定．但在本试验也仅有 14 d
(夏季)和 12 d(冬季)，由于时间的并不完全同步
导致监测模型的灵敏度偏低，如果点位(现参与统计
样点仅 4个)适当增加 ，大气采样时间适当延长甚至
与植物生长期同步 ，两者的相关性将显著提高。因
此 ，用生物监测法评价大气某些污染物在取样前一
段时期的污染水平 ，有其合理性 ，也具有很高的灵
敏度和可信性。以上方程可用作为本地区或同类型
地区生物监测的数学模型，尤其是方程 (3)、(4)、
(7)和 (8)，有很高的可靠性。
生物监测法作为大气环境质量常规监测的重要
补充手段，具有经济实用的特点，能大范围同步进
行，而且不受气象因素的影响，在仪器设备和人力物
力不足的市县或乡镇地区具有广泛的应用前景。
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