赵云阁，鲁绍伟 ，李利学 ，谷建才 ，陈 波 ，李少宁

（1. 河北农业大学 林学院，河北 保定 071000；2. 北京市农林科学院 林业果树研究所，北京 100093；3.北京林果业生态环境功能提升协同创新中心，北京 100093；4.五道河林场，河北 承德 067407）

北京秋季不同树种吸附PM2.5研究

赵云阁1，鲁绍伟2，3，李利学4，谷建才1，陈 波2，李少宁2，3

（1. 河北农业大学 林学院，河北 保定 071000；2. 北京市农林科学院 林业果树研究所，北京 100093；3.北京林果业生态环境功能提升协同创新中心，北京 100093；4.五道河林场，河北 承德 067407）

在南海子公园、北京植物园、西山森林公园和松山自然保护区四个园林绿化区内以油松、白皮松、国槐、柳树和杨树等常见典型绿化树种为研究对象，于秋季采集各树种叶片，应用气溶胶再发生器获得不同树种叶片表面PM2.5吸附量，并用电镜扫描叶表面特征。结果表明：南海子公园和松山自然保护区中均是桧柏和白皮松的吸附量最大，分别为 0.26±0.003 8、0.18±0.022 7 μg/cm2和 0.252±0.228 1、0.162±0.016 7 μg/cm2，北京植物园中则是以油松（0.33±0.122 μg/cm2）和雪松（0.43±0.099 μg/cm2）最为突出，而西山森林公园中油松吸附量明显高于其它树种同一树种，其吸附量为1.078±0393 4 μg/cm2，是最小值（五角枫）的9.6倍，说明不同树种在相同地点对PM2.5的吸附量基本表现为针叶树种高于阔叶树，且针叶树种间吸附量差异较阔叶树种间差异显著；不同地点PM2.5的吸附量，基本表现为西山森林公园＞北京植物园＞南海子公园＞松山自然保护区，树种吸附量与大气颗粒物浓度均呈正相关性，其中柳树、杨树（P＜0.05）和油松（P＜0.01）叶表面PM2.5吸附量与大气颗粒物浓度成呈显著正相关，即在一定范围内，树种叶片PM2.5吸附量随空气污染的加重而增加。

绿化树种；PM2.5；叶表面微形态；吸附量

随着城市化进程的快速推进和工业化的迅猛发展，我国频繁出现雾霾天气，城市空气污染日益严重,迫使人们对空气质量关注度不断提高[1]。城市近地面的物质与能量平衡发生了重大变化，导致大气颗粒物成为了城市空气环境污染的首要污染物[2-3]，尤其是以PM2.5为主的细颗粒物污染。PM2.5因其粒径小，可直接被吸入呼吸系统，且与粗粒子相比，较容易富集有毒有害物质，对人体健康、大气能见度及全球气候造成了严重影响[4]。为此，对其进行有效防治变得至关重要。

植物的滞尘作用可以有效降低大气颗粒物浓度，净化大气环境[5-8]。例如，Nriague等[9]的研究表明植物可以滞纳空气中的颗粒污染物，且利用植物叶片可以监测颗粒物污染。王赞红等[10]对城市街道常绿灌木植物叶片进行滞尘能力研究，结果表明晴朗微风条件下，大叶黄杨叶片平均滞尘量为0.861 4 g/(m2·d-1)，单叶最大饱和滞尘量为11.619 7 g/m2，且滞尘粒径为小于10 µm 的颗粒物，深度清洗后叶片表面仍滞留粒径小于5 µm的颗粒物，这说明大叶黄杨可以固定空气中的悬浮颗粒物达到净化大气环境的作用。王兵等[11]进行了北京市10种常绿针叶树种滞尘能力分析研究，得出叶片附着颗粒物最强的是雪松（18.95±0.71 μg/cm2）和油松（14.61±0.78 μg/cm2），且不同树种叶片对不同颗粒物附着力存在差异，附着PM10最强的是油松和雪松，附着PM2.5和PM1最强的是雪松和铺地柏。尽管植物滞尘方面已经取得了一定成果，但不同地区进行树种滞尘能力的对比研究稀少，因此，本研究在北京市不同区域园林绿化区开展不同树种吸滞PM2.5颗粒物的研究，同时对测试林区内大气中PM2.5浓度进行了监测，并利用环境扫描电镜对油松和柳树进行叶片表面微形态观测。为城市不同区域的绿化树种选择与配置提供了科学指导意见。

1 研究方法

1.1 研究地概况

南海子公园、北京植物园、西山森林公园和松山自然保护区均是北京典型园林绿化区，区内植被丰富，林木覆盖率较大，区内常见绿化树种有油松Pinus tabuliformis、侧柏Platycladus orientalis、雪松Cedrus atlantica、桧柏Sabina chinensis、银杏Ginkgo biloba、国槐Sophora japonica、白皮松Pinus bungeana、五角枫Acer mono、柳树Salix babylonica、白蜡Fraxinus chinensis、杨树Populus等。其中，南海子公园地处大兴新城、亦庄新城与中心城区之间，是北京四大郊野公园之一，它既为工业区，又是城乡结合部以及人流、物流、车流的交汇地；北京植物园位于北京西北郊，在香山公园和玉泉山之间；西山森林公园位于北京西郊小西山，距城区仅20 km，是距北京市区最近的国家级森林公园，年降雨量和相对湿度较大；松山自然保护区位于北京市延庆县海坨山南麓，隶属于燕山山脉，距北京市区约90 km，最高海拔可达2 199.6 m，是典型的山地气候，是北京市西北方向保存最完好的山地森林生态系统。

1.2 树种选择

以北京市园林绿化树种调查为基础，依据各树种在北京市的应用广泛性和典型性，分别在南海子公园、北京植物园、西山森林公园和松山自然保护区选取了几种常见绿化树种，详见表1。

表1 不同地点树种选择Table 1 Selection of tree species in different locations

1.3 叶片采集

2014年的秋季，在各采样点选择生长良好，且其生长情况（包括胸径、树高、林龄等）基本一致的树木作为样树，用清水清洗待测树种叶片，待一个月后，在各样树的东、西、南、北4个方向的上、中、下3个层次均匀进行叶片采集，封存于朔料袋中带回实验室。

1.4 叶片PM2.5的测定和计算

1.4.1 单位叶面积PM2.5吸附量测算

应用气溶胶再发生器（QRJZFSQ-I），将放入发生器中待测树种叶片上滞纳的颗粒物制成气溶胶，再结合Dustmate手持PM2.5监测仪获得所制成的气溶胶中PM2.5的质量浓度，再利用叶面积扫描仪和叶面积软件计算所测叶片的面积（S/cm2），通过公式（1）计算单位叶面积PM2.5的吸附量（m/μg·cm-2）：

式(1)中：m为单位面积PM2.5吸附量（μg·cm-2），m1为放入气溶胶再发生器叶片的PM2.5吸附量（μg），S为所测叶片的叶面积（cm2）。

1.4.2 各树种叶表面细微结构观测

摘取适量叶片，为防止挤压造成叶表面结构损坏，摘取后立即放入塑料袋封存，带回实验室。将叶片用蒸馏水清洗，并用吸水纸小心除去叶表面水分，在叶脉两侧的中部将叶片切成边长约5 mm的小立方块，用2.5%（体积分数）戊二醛溶液进行固定；用磷酸缓冲溶液冲洗3次；用70%、80%、90%、95%和100%5个梯度乙醇脱水；样品再经过喷金处理后，利用荷兰FEI公司的FEI-Quanta-200环境扫描电子显微镜观察叶片表面结构特征，选择合适比例进行拍摄[12]。

1.4.3 大气环境中PM2.5浓度数据来源

南海子公园、西山森林公园及北京植物园的大气PM2.5浓度值均是由各点的林内监测站实时监测得到，松山自然保护区由于没有林内监测站，因此数据采用了延庆镇PM2.5浓度值（北京市环境保护监测中心信息提供）。

2 结果与分析

2.1 不同树种叶片在同一地点PM2.5吸附量差异

2.1.1 南海子公园不同树种叶片PM2.5吸附量差异

秋季南海子公园不同树种叶片PM2.5单位叶面积吸附量差异极其显著，如图1所示，各测试树种单位叶面积PM2.5吸附量在（0.001±0.000 6）～（0.260±0.003 8）μg/cm2之间，供试的9种树种中单位叶面积PM2.5吸附量前三位均为针叶树种，最大的是桧柏，吸附量达到0.26±0.003 8 μg/cm2，其次是白皮松（0.18±0.022 7 μg/cm2）、油松（0.074±0.091 μg/cm2），吸附量最小的是银杏，仅0.001±0.000 6 μg/cm2，其吸附量与最大值桧柏相差130倍左右，明显阔叶树种单位叶面积吸附量小于针叶树种。由上述数据说明，在南海子公园中，9种测试树种叶片单位面积吸附PM2.5的能力整体上是针叶常绿树种大于阔叶落叶树种，且不同针叶树种间叶片单位面积吸附PM2.5的能力差异明显高于阔叶树种间的差异。

2.1.2 北京植物园不同树种叶片PM2.5吸附量差异

图1 南海子公园不同树种叶片PM2.5吸附量Fig. 1 PM2.5 adsorption of different tree species’s leaf in Nanhaizi Park

图2 北京植物园不同树种叶片PM2.5吸附量Fig. 2 PM2.5 adsorption of different tree species’s leaf in Beijing Botanical Garden

由图2可知，北京植物园内各树种叶片单位面积PM2.5吸附量整体上为针叶树种＞阔叶树种，其排序为雪松（0.43±0.099 μg/cm2）＞油松（0.33±0.122 μg/cm2） ＞ 国 槐（0.24±0.009 μg/cm2） ＞ 侧 柏（0.14±0.052 μg/cm2） ＞ 柳 树（0.12±0.007 μg/cm2）＞白皮松（0.063±0.008 3 μg/cm2）＞五角枫（0.062±0.016 μg/cm2）＞桧柏（0.053±0.007 μg/cm2） ＞ 银 杏（0.043±0.007 μg/cm2）＞杨树（0.026±0.005 μg/cm2），其中，吸附量最大的雪松是吸附量最小杨树16倍。

从针阔叶树种来看，针叶树种间不同树种叶片单位面积PM2.5的吸附量不同，其中，雪松吸附量最大，其次为油松，最小的是桧柏，其吸附量仅为雪松吸附量的12%；不同阔叶树种叶片PM2.5吸附量也存在一定差异性，其中，最大吸附量的国槐是最小杨树的9倍。

2.1.3 西山森林公园不同树种叶片PM2.5吸附量差异

西山森林公园内各树种叶片单位面积吸附PM2.5能力存在一定差异（图3），针阔叶树种PM2.5平均吸附量为针叶＞阔叶。由图可见，测试树种中油松明显高于其它树种，其叶片单位面积 PM2.5吸附量高达 1.078±0.393 4 μg/cm2，是最小的五角枫的吸附量9.6倍；其余树种中，5种阔叶树种间吸附量差异较为明显，其中，国槐与五角枫吸附量相差最大，差异达到0.308 μg/cm2，而针叶树种白皮松和侧柏差异较小，吸附量分别为0.254±0.113 μg/cm2、0.269±0.049 μg/cm2。

图3 西山森林公园不同树种叶片PM2.5吸附量Fig. 3 PM2.5 adsorption of different tree species’s leaf in Xishan Forest Park

2.1.4 松山自然保护区不同树种叶片PM2.5吸附量差异

如图4所示，松山自然保护区中各测试树种叶片单位面积PM2.5吸附量存在显著差异。各树种PM2.5的吸附量前两位分别是桧柏和白皮松，吸附量为 0.252±0.228 1 μg/cm2和 0.162±0.016 7 μg/cm2，其中，桧柏叶片单位面积PM2.5吸附量误差较大，这主要是因为桧柏叶片表面较为光滑，且松山自然保护区隶属燕山山脉，具有山地气候特点，风力较大，致使颗粒物在其叶片表面附着量不稳定。除桧柏和白皮松外，其余树种间PM2.5吸附量差异较小，最大差距仅0.009 8 μg/cm2。

综上所述，不同树种在同一地点叶片对PM2.5的吸附量情况为：依据针阔叶树种来划分，叶片对PM2.5吸附量基本上表现为针叶树种大于阔叶树种，这主要是由针阔叶树种的自身生态学特性决定的。针叶树的叶片相对于阔叶树的叶片，具有较多的绒毛和油脂，粘附性较强，且针叶树一般为常绿树种，可一年四季吸附污染物。

图4 松山自然保护区不同树种叶片PM2.5吸附量Fig. 4 PM2.5 adsorption of different tree species’s leaf in Songshan Nature Reserve

2.2 两种典型针、阔叶树种叶表面结构特征

图5为选取的两种典型树种（针叶油松和阔叶柳树）叶片表面的微形态电镜扫描，由图可以清晰的看到油松叶片（A1～A3）气孔呈圆形紧密排列，开口度较大，且周围细胞凹凸不平，气孔周围有不规则颗粒物，叶表面有条形突起，较为粗糙，虽无绒毛（A2），但纹理结构整齐清晰可见，具凹槽（A3），易于贮存颗粒物；柳树叶片（B1～B3）表面整体较为光滑，纹理无明显起伏，表面毛体柔软，呈短圆柱形稀疏排列（B3），气孔大而平滑，且开口度较小（B2），气孔周围密集分布着线形纹饰但较浅，不易贮藏颗粒物。

图5 两种典型树种叶表面微形态电镜扫描图像Fig. 5 SEM image of the surface of the leaves of two species of typical tree specie

2.3 相同树种叶片在不同地点PM2.5吸附量差异

同一树种在不同地点吸附PM2.5的能力具有一定差异性，由表2可知，柳树叶片单位面积PM2.5吸附量排序为西山森林公园（0.286±0.054 4 μg/cm2）＞北京植物园（0.114±0.049 7 μg/cm2）＞南海子公园（0.0137±0.000 6 μg/cm2）＞松山自然保护区（0.0130±0.008 8 μg/cm2），其在西山森林公园对PM2.5的吸附量是在松山地区的22倍；其它树种（国槐、五角枫、杨树、白皮松和油松）叶片PM2.5吸附量最大值与柳树相同，均出现在西山森林公园，但最小值却不同，阔叶树种国槐、五角枫和杨树及针叶树油松最小值均出现在南海子公园，吸附量为0.0144±0.008 8 μg/cm2、0.006±0.000 7 μg/cm2、0.004±0.0005 8 μg/cm2和0.074±0.009 1 μg/cm2，唯独白皮松最小值出现在植物园（0.064±0.008 3 μg/cm2），最小吸附量仅为西山森林公园吸附量的35%。

表2 各树种叶片在不同地点单位叶面积PM2.5吸附量Table 2 Each tree species in different locations per unit leaf area of PM2.5 adsorption capacity μg/cm2

图6为不同地区秋季大气PM2.5含量动态变化曲线图，采用了林内气象实时监测站的数据。由图可知，秋季各采样点的大气中PM2.5颗粒物平均含量为西山公园（108.238 μg/m3）＞植物园（76.905 μg/m3）＞南海子公园（74.153 μg/m3），引起这种变化最主要的原因是城市热岛效应。利用SPSS软件将大气PM2.5浓度与林木叶片进行相关性分析（见表3），测试的6种树种叶片吸附PM2.5的含量与大气PM2.5浓度均呈正相关关系，其中柳树和杨树在0.05水平上呈显著相关，油松在0.01水平上显著相关。综合上述结论并结合表2、表3和图6可充分说明，树种叶片对PM2.5的吸附量与其所处生长环境下大气颗粒物含量有着密切联系，且在一定范围内，叶片对PM2.5单位面积吸附量会随空气污染的加重而增加。

图6 不同地区大气PM2.5浓度动态变化Fig.6 Dynamic changes of atmospheric PM2.5 concentration in different regions

表3 树种叶片PM2.5吸附量与大气PM2.5浓度相关性†Table 3 Correlation between PM2.5 adsorption of leaf capacity and atmospheric PM2.5 concentration

3 讨论与结论

3.1 讨 论

3.1.1 不同树种叶片在相同地点对PM2.5吸附特征

由于植物能够有效捕捉空气中的颗粒物，尤其是林木叶片是吸附颗粒物的主要部分，因此，利用林木净化大气中颗粒物污染已成为众多国家治理空气环境的普遍方法[13-15]。大量的研究表明，植物叶片作为颗粒物污染的主要受体，其吸附颗粒物的特征不仅取决于颗粒物的物理特性、植物种类的生理特性和空气污染状况等因素，更为重要的是叶片表面特征[16-17]。Hwang H J等[18]的研究表明针叶树种PM2.5等颗粒物吸附能力高于阔叶树种，这与本研究中各树种叶片单位面积吸附PM2.5含量整体表现出针叶树＞阔叶树的规律结果一致。Chamberlain[19]的研究认为叶片滞纳细小颗粒物的能力与叶表面粗糙度有显著的关系；王蕾等[13]和贾彦等[20]的研究均表明表面粗糙程度越大、微形态结构越密集和沟槽深浅差别越大的叶面，越能够增加叶片对颗粒物的滞留量，本研究中观察油松叶片和柳树叶片表面结构并结合两种树木叶片对PM2.5吸附量特征，即在南海子公园、北京植物园、西山森林公园和松山自然保护区油松PM2.5的吸附量为 0.074±0.009 1、0.334±0.122 4、1.078±0.393 4 和 0.015 9±0.011 4 μg/cm2， 柳树则分别为 0.013 7±0.000 6、0.114±0.049 7、0.286±0.054 4 和 0.013 0±0.008 8 μg/cm2， 油 松PM2.5吸附量均大于柳树的结果与其基本相符。此外，研究中还发现不同针叶树种间对PM2.5等颗粒物的吸附量差异较阔叶树种间差异较大，这可能是因为部分针叶树种叶片不仅叶表面粗糙，而且具有粘性分泌物等特征，能够滞纳更多颗粒物，且不易被雨水或大风等现象去除，而部分针叶树种，例如桧柏，虽然叶片中有较多隆起部位，但却较光滑，滞纳颗粒物的能力易受到降雨或大风等自然现象的影响。因此导致测试的针叶树种中其叶片滞纳PM2.5等颗粒物能力差异较大。

3.1.2 同一树种叶片在不同地点对PM2.5吸附特征

树木可以在污染环境中持续吸收颗粒物等污染物，从而达到减少空气中粉尘浓度，净化空气的作用[21]。但其滞尘能力的大小不仅受植物自身生理特征、叶表面大小及结构、时间季节等因素的影响，还与生长的环境情况密不可分。大量研究表明，环境中粉尘污染程度及尘源距离均与植物滞尘能力密切相关[22]。邱媛等[23]和马晓龙等[24]的研究均表明同种植物在污染程度较大的区域其滞尘量通常高于轻度污染区。本研究中测试6种树木在不同点PM2.5吸附量并做了相关性分析，得出树种PM2.5吸附量与大气颗粒物浓度呈正相关关系，其中，柳树（P＜0.05）、杨树（P＜0.05）和油松（P＜0.01）均呈显著相关，这一研究结果同样说明在一定范围内随空气污染的加重树种对PM2.5的吸附量呈上升趋势。可见，林木叶片的滞尘量随环境中粉尘颗粒物含量的增加而增大，尤其是同类植物更为明显。除此以外，不同地点由于距离相距较远，因此各区域温度、湿度、太阳辐射以及降雨量等环境气候因子也具有差异性，而这些环境因子均对林木滞尘能力有一定的影响[25-26]。本研究中西山森林公园相较与其他公园湿度较大，因此，大气中颗粒物含量较高（平均含量为108.238 μg/m3），而松山自然保护区因其独特的山地气候，虽温度较低，但风速很大，有利于颗粒物的扩散，因此该区大气颗粒物浓度（平均含量为80.522 μg/m3）低于西山森林公园，且区内林木滞纳PM2.5颗粒物的含量相对较低,其中，阔叶树柳树、杨树、五角枫、国槐和白蜡吸附量分别为0.013±0.008 8、0.018 2±0.006 7、0.019 8±0.014 4、0.020 8±0.010 3 和 0.011±0.002 5 μg/cm2；针叶树油松和白皮松吸附量分别为0.016±0.011 4 μg/cm2和0.016 2±0.016 7 μg/cm2，这一结果与吴志萍[27]的研究结果一致。

本研究只对林木叶片单位面积吸附PM2.5进行了研究，不能够全面反应树种对PM2.5的吸附能力，且在不同地点缺乏多因素多重比较，使研究结果具有一定局限性。因此，今后应进一步根据环境因子差异性在不同区域多方面、多角度的开展宏观和微观相结合的林木吸附PM2.5特征变化研究，全面系统的确定不同区域的主要影响因子，为各地绿化树种选择配置提供更多的科学参考依据。

3.2 结 论

园林绿化区内秋季不同树种叶片滞纳PM2.5的能力差异显著，但表现出的基本规律为针叶树大于阔叶树；同一树种在不同地点PM2.5的吸附量具有规律性变化，整体基本表现为西山森林公园＞北京植物园＞南海子公园＞松山自然保护区，且利用林内监测站的数据得到秋季各区域内大气颗粒物含量的动态变化，说明在一定阙值范围内，树种叶片对PM2.5单位面积吸附量会随空气污染的加重而增加。

[1]贺江华,谭益民,周兰芳. 室内空气负离子浓度与 PM2.5、PM10浓度的关系[J]. 中南林业科技大学学报, 2014, 34(5):96-100.

[2]莫 莉,余新晓,赵 阳,等.北京市区域城市化程度与颗粒物污染的相关性分析[J].生态环境学报,2014,23(5):806-811.

[3]Nowak DJ, Hirabayashi S, Bodine A,et al. Tree and forest effects on air quality and human health in the United States[J].Environmental Pollution, 2014,193:119-129.

[4]杨洪斌,邹旭东,汪宏宇,等.大气环境中PM2.5的研究进展与展望[J].气象与环境学报,2012,28(3):77-82.

[5]Paoletti E, Bardelli T, Giovannini G,et al.Air quality impact of an urban park over time[J].Procedia Environmental Sciences,2011, 4:10-16.

[6]苏泳娴,黄光庆,陈修治,等.城市绿地的生态环境效应研究进展[J].生态学报,2011,23(31):7287-7300.

[7]Beckett KP,Freer-Smith PH,Taylor G.Urban woodlands:Their role in reducing the effects of particulate pollution[J].Environmental Pollution,1998,99:347-360.

[8]Tallis M, Taylor G, Sinnett D,et al. Estimating the removal of atmospheric particulate pollution by the urban tree canopy of London, under current and future environments[J]. Landscape and Urban Planning, 2011, 103: 129-138.

[9]Nriague J O. A global assessment of natural sources of atmospheric trace metals[J]. Nature, 1989,338:47-49.

[10]王赞红,李纪标.城市街道常绿灌木植物叶片滞尘能力及滞尘颗粒物形态[J].生态环境,2006,15(2):327-330.

[11]王 兵,张维康,牛 香,等.北京10个常绿树种颗粒物吸附能力研究[J].环境科学,2015,36(2):408-414.

[12]王 蕾,高尚玉,刘连友,等.北京市11种园林植物滞留大气颗粒物能力研究[J].应用生态学报,2006,17(4):597-601.

[13]PH Freer-Smith, Holloway S, Goodman A.The uptake of particulates by an urban woodland:Site description and particulate composition[J]. Environmental Pollution, 1997, 95(1):27-35.

[14]KulshreshthaK, Rai A, MohantyCS, et al.Particulate Pollution Mitigating Ability of Some Plant Species[J]. International Journal of Environmental Research, 2009, 3(1): 137-142.

[15]李海梅,王珂.青岛市城阳区5种绿化植物滞尘能力研究[J].山东林业科技,2009,(3):34-36.

[16]Li H M,Liu X.Relationships between leaf epidermal morphology and dust-retaining capability of main garden trees in Chengyang District of Qingdao City[J].Chinese Journal of Ecology,2008,27(10):1659-1662.

[17]Chai Y X, Zhu N, Han H J. Dust removal effect of urban tree species in Harbin[J].Chinese Journal of Applied Ecology, 2002,13(9):1121-1126.

[18]Hwang H J, Yook S J, Ahn K H. Experimental investigation of submicron and ultra fine soot particle removal by tree leaves[J].Atmospheric Environment, 2011,45(38):6987-6994.

[19]ChamberlainAC.The movement of particles in plant communities.In: J. L. Monteith (ed.), Vegetation and the Atmosphere[M].London: Academic Press, 1975.

[20]贾 彦,吴 超,董春芳,等.7种绿化植物滞尘的微观测定[J].中南大学学报:自然科学版,2012,43(11):2362-2366.

[21]NeinhuisC, Barthlott W. Seasonal changes of leaf surface contamination in beech, oak and ginkgo in relation to leaf micro morphology and wettability[J].New Phytologist, 1998, 138(1):91-98.

[22]张灵艺,秦 华.城市园林绿地滞尘研究进展及发展方向[J].风景园林植物,2015,64(5):64-68.

[23]邱 媛,管东生,宋巍巍.惠州城市植被的滞尘效应[J].生态学报,2008,28(6):2455-2462.

[24]马晓龙,贾媛媛,赵 荣.城市绿地系统效益评价模型的构架与应用[J].城市环境与城市生态,2003,16(5):28-30.

[25]Tomasevic M, Vukmirovic Z, Rajsic S,et al.Characterization of trace metal particles deposited on some deciduous tree leaves in an urban area[J].Chemosphere,2005,61(6):753-760.

[26]Kretinin V M, Selyanina Z M. Dust retention by tree and shrub leaves and its accumulation in light chestnut soils under forest shelterbelts[J].Eurasian Soil Science,2006,39(3):334-338.

[27]吴志萍.城市不同类型绿地空气颗粒物浓度变化规律的研究[D].北京:中国林业科学研究院,2007.

Study on PM2.5adsorption of different tree species in autumn in Beijing

ZHAO Yun-ge1, LU Shao-wei2,3, LI Li-xue4, GU Jian-cai1, CHEN Bo2, LI Shao-ning2,3
(1. College of Forestry, Agricultural University of Hebei, Baoding 071000, Heibei, China; 2. Forestry and Pomology Institute, Beijing Academy of Agricultural and Forestry Sciences Beijing 100093, China; 3.Beijing Collaborative Innovation Center for Eco-environmental Improvement with Forestry and Fruit Trees, Beijing 100093, China; 4. Five River Forest Farm, Chengde 067407, Heibei, China)

In the Nanhaizi Park, Beijing Botanical Garden, Xishan Forest Park and Songshan Nature Reserve, taking pine,Pinus bungeana,Sophora japonica, willow and poplar typical greening tree species as the research object. In autumn, the leaf of each tree species was collected, and the PM2.5adsorption capacity of the leaf surface of different tree species was obtained by using aerosol generator. The results showed that the Nanhaizi Park and Songshan Nature Reserve are cypress and pine, the maximum adsorption capacity, adsorption capacity respectively: 0.26±0.0038 μg/cm2, 0.18±0.022 7 μg/cm2and 0.252±0.228 1 μg/cm2, 0.162±0.016 7 μg/cm2, Beijing botanical garden is the most prominent with pine (0.33±0.122 μg/cm2) and cedar(0.43±0.099 μg/cm2), The Xishan Forest Park pine adsorption amount was higher than that of other species of the same species, the adsorption capacity was1.078±0393 4 μg/cm2. It is the minimum value(acer monoes) 9.6 times, The adsorption capacity of PM2.5in the same location of different tree species was significantly higher than that of coniferous tree species, and the difference of adsorption capacity between the coniferous species was signi ficant; The adsorption capacity of PM2.5in a different place, the basic performance for sea son Park Botanical Gardens in Beijing Xishan Forest Park ＞ Beijing Botanical Garden＞ Nanhaizi Park ＞ Songshan Nature Reserve, species adsorption amount and concentration of atmospheric particulates were positively correlated, The willow, poplar (P＜ 0.05) and Pinustabulaeformis (P＜ 0.01) leaf surface PM2.5adsorption amount and atmospheric particulate matter concentration into showed a signi ficant positive correlation，namely in a certain range, leaf tree species in PM2.5adsorption amount according to the severity of air pollution.

greening tree species; PM2.5; micro morphology of leaf surface; adsorption capacity

S719

A

1673-923X(2016)10-0027-07

10.14067/j.cnki.1673-923x.2016.10.006

2016-01-14

国家林业局林业公益性行业科研专项“森林生态服务功能分布式定位观测与模型模拟”（201204101）；科技创新服务能力建设-协同创新中心-林果业生态环境功能提升协同创新中心（2011协同创新中心）（市级）（PXM2016_014207_ 000038）

赵云阁，硕士研究生

李少宁，博士，副研究员；E-mail：lishaoning@126.com

赵云阁，鲁绍伟，李利学，等.北京秋季不同树种吸附PM2.5研究[J].中南林业科技大学学报，2016, 36(10): 27-33.

[本文编校：吴 彬]