王亞英，李 萍，武小鋼，閻海冰，王 娟，李 嬌，藺銀鼎，*, 郝興宇

1 山西農(nóng)業(yè)大學(xué)，太谷 030801 2 山西省林業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院，太原 030009

晝間氣象條件對(duì)城市道路綠化帶空氣凈化效果的影響
——以太原市為例

王亞英1,2，李 萍1，武小鋼1，閻海冰1，王 娟1，李 嬌1，藺銀鼎1，*, 郝興宇1

1 山西農(nóng)業(yè)大學(xué)，太谷 030801 2 山西省林業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院，太原 030009

道路綠化帶可以凈化空氣，改善道路環(huán)境，道路中的小氣候條件會(huì)改變道路污染物擴(kuò)散方式和速度，進(jìn)而會(huì)影響到綠化帶對(duì)污染物凈化效果。氣象條件對(duì)道路綠地對(duì)大氣污染物凈化效果影響的研究將有助于了解道路綠地的凈化途徑，為改善城市道路環(huán)境提供依據(jù)。對(duì)太原市18個(gè)道路綠地氣象因子和5種主要污染物濃度進(jìn)行了觀測(cè)。結(jié)果表明：夏季，太原市城市道路內(nèi)各氣象要素之間存在一定的相關(guān)性，氣溫和地溫正相關(guān)顯著，空氣相對(duì)濕度與地溫及氣溫呈顯著和極顯著負(fù)相關(guān)。大部分情況下，有綠地非機(jī)動(dòng)車道污染物平均濃度低于無(wú)綠地非機(jī)動(dòng)車道對(duì)照點(diǎn)平均濃度，即道路綠地起到了對(duì)道路污染物的凈化作用。道路綠地對(duì)污染物的凈化百分率與氣象因子存在顯著的回歸關(guān)系，并可以建立達(dá)到統(tǒng)計(jì)顯著水平的回歸方程，但不同污染物受不同的主導(dǎo)氣象因子影響。氣象條件會(huì)影響道路綠地對(duì)道路污染物的凈化效果，今后的城市建設(shè)和道路綠地規(guī)劃中應(yīng)更多地考慮氣象條件對(duì)綠地凈化效果的影響。

城市道路綠化帶；氣象因子；污染物

近年來(lái)隨著我國(guó)城市化的不斷加快，城市人口不斷增加，我國(guó)大中型城市機(jī)動(dòng)車保有量增長(zhǎng)快速，給我國(guó)經(jīng)濟(jì)帶來(lái)了繁榮，同時(shí)車流產(chǎn)生的污染也持續(xù)攀升[1- 2]。這些污染物會(huì)影響城市環(huán)境，對(duì)活動(dòng)于城市道路中的行人及非機(jī)動(dòng)車司機(jī)產(chǎn)生危害。為減少道路污染對(duì)城市居民尤其是道路行人的生態(tài)危害，國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)道路污染進(jìn)行了多角度的研究和探索，包括不同街道結(jié)構(gòu)對(duì)污染物擴(kuò)散的研究和不同道路綠化帶對(duì)污染物擴(kuò)散的研究[1，3- 8]。道路綠地不僅能美化城市環(huán)境，而且綠色植物可以通過(guò)吸收有害氣體、吸滯粉塵、隔音降噪改善道路環(huán)境降低污染。道路綠化面積、植物種類、種植密度及綠化模式都會(huì)影響道路綠地的污染物凈化效果。不同結(jié)構(gòu)道路綠化帶會(huì)改變道路微氣象條件，影響非機(jī)動(dòng)車道污染物濃度[9- 10]。有研究表明：氣象條件是影響空氣質(zhì)量的客觀因素，有利的地面天氣形勢(shì)會(huì)改善城市的大氣環(huán)境，即大的天氣形勢(shì)會(huì)影響城市的空氣質(zhì)量,國(guó)內(nèi)對(duì)局地小氣候?qū)Τ鞘械缆肺廴镜挠绊懙难芯窟€很少[11- 13]，而局地小氣候條件對(duì)城市道路綠化帶的凈化效果影響的研究也少有報(bào)道[14- 16]。局地氣象條件的變化是否會(huì)影響道路綠化帶對(duì)各種污染物的凈化效果?本文將就這一問(wèn)題進(jìn)行探討，為將來(lái)的城市道路綠化及城市道路環(huán)境預(yù)測(cè)提供依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)域概況

太原市是山西省的省會(huì)城市，東經(jīng)111°30′—113°09′，北緯37°27′—38°25′。太原市屬大陸性暖溫帶季風(fēng)氣候，年平均風(fēng)速為1.8—2.4 m/s，年平均降雨量456 mm，年平均氣溫9.5 ℃。1月份最冷，平均氣溫 6.8 ℃；7月份最熱，平均氣溫23.5 ℃。

1.2 實(shí)驗(yàn)方案設(shè)計(jì)

1.2.1 監(jiān)測(cè)項(xiàng)目、儀器和方法

2009年7—8月份，在太原市選擇18個(gè)城市道路綠地(綠帶配置結(jié)構(gòu)為喬灌草或喬灌)，在無(wú)風(fēng)或者微風(fēng) (風(fēng)速小于4 m/s)情況下進(jìn)行觀測(cè)，使用兩套(6 臺(tái))觀測(cè)儀器同時(shí)觀測(cè)，用時(shí)20 d(期間遇雨天和大風(fēng)天不進(jìn)行觀測(cè))。選擇SO2、NOx、NH3、TSP和PM10等5 種主要城市污染物作為凈化目標(biāo)進(jìn)行研究。

測(cè)試儀器：氣象要素(風(fēng)速、空氣溫度、空氣相對(duì)濕度、氣壓)采用美國(guó)產(chǎn)手持氣象站Kestrel3500(風(fēng)速觀測(cè)精確度±3%，空氣相對(duì)濕度觀測(cè)精確度±3%，大氣壓力觀測(cè)精度±3 hP)，地面溫度采用普通玻璃溫度表(測(cè)精確度±0.2),空氣溫度采用大氣采樣儀自帶的溫度計(jì)測(cè)定(觀測(cè)精度±0.2)。污染物采樣儀器為青島嶗山電子儀器廠生產(chǎn)的KB6120型中流量大氣采樣儀。氣象要素測(cè)定高度為距離地表面1.5 m。

氣象要素觀測(cè)方法：每20 min觀察1次，風(fēng)速為2 min平均風(fēng)速。每次試驗(yàn)觀察4次，取4次的平均值。

污染物監(jiān)測(cè)方法：低空污染物濃度值的測(cè)量高度為1.5 m，采樣流量100 L/min。固體項(xiàng)目，TSP、PM10每次采樣時(shí)間為60 min；氣體項(xiàng)目，NOx采樣時(shí)間60 min、SO2采樣時(shí)間60 min、NH3采樣時(shí)間20 min。NOx吸收量的測(cè)定采用鹽酸萘乙二胺比色法(GB/T15436—1995),SO2吸收量的測(cè)定采用甲醛緩沖溶液吸收—鹽酸副玫瑰苯胺分光光度法(GB/T15262—1994), NH3吸收量的測(cè)定采用次氯酸鈉水楊酸分光光度法(GB/T14679—1993)，TSP的測(cè)定采用重量法(GB/T15432—1995)，PM10的測(cè)定采用重量法(GB/T6921—1986) 。

樣品采集時(shí)間：通過(guò)對(duì)晝間車流量情況的調(diào)查，選取晝間車流量基本穩(wěn)定的時(shí)間段進(jìn)行試驗(yàn)。1日分3個(gè)時(shí)段，即9：00—10：00、11：00—12：00、13：30—14：30。

不同結(jié)構(gòu)綠帶污染物凈化百分率計(jì)算公式[3]：

Pn=((Cc-Cr)-(Cc-C0))/Cc×100%

式中，Pn是綠帶對(duì)各種污染物凈化百分率；Cc是機(jī)動(dòng)車道靠近綠帶一側(cè)污染物濃度；Cr是非機(jī)動(dòng)車道靠近綠帶一側(cè)污染物濃度；C0無(wú)綠帶非機(jī)動(dòng)車道污染物濃度(對(duì)照濃度)。

1.2.2 綠化帶概況及監(jiān)測(cè)點(diǎn)的布置

在太原市13條主要道路中選擇綠化隔離帶空間結(jié)構(gòu)和植物配置基本一致的18塊城市道路綠地，設(shè)置了18個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)。各監(jiān)測(cè)點(diǎn)綠化隔離帶空間格局及道路狀況見(jiàn)表1。其中喬木以多年生槐樹(shù)為主，樹(shù)齡15—20a，株高15 m左右，冠徑6 m左右，樹(shù)冠豐滿度和生長(zhǎng)勢(shì)基本一致,株距5 m.。灌木以整形膠東衛(wèi)矛或紫葉小檗為主，高度0.6 m左右；草本以禾本科冷季型修剪草坪為主。

表1 樣地綠化隔離帶空間結(jié)構(gòu)特征Table 1 Space structure characteristic of the test sample

每個(gè)道路綠化帶均設(shè)置3個(gè)測(cè)點(diǎn)(圖1)，其中A點(diǎn)放置于機(jī)動(dòng)車道距離綠帶1 m處，B點(diǎn)放置于非機(jī)動(dòng)車道遠(yuǎn)離綠帶一側(cè)距離人行道1 m處，分別處于綠化帶兩側(cè)，各監(jiān)測(cè)點(diǎn)與綠化帶間隔端口的距離應(yīng)大于5 m,C點(diǎn)作為無(wú)綠地的對(duì)照測(cè)點(diǎn)。

圖1 綠化帶測(cè)量點(diǎn)示意圖Fig.1 The simulation schematic of green beltsA、B兩點(diǎn)縱線對(duì)應(yīng); C點(diǎn)放置在綠化帶間隔中心與B點(diǎn)平行的位置(C點(diǎn)對(duì)應(yīng)的道路兩側(cè)無(wú)綠地)

1.3 數(shù)據(jù)處理與分析

運(yùn)用Excle2003軟件進(jìn)行圖表處理，用統(tǒng)計(jì)軟件SAS 8.0進(jìn)行氣象因子的相關(guān)性分析。利用統(tǒng)計(jì)軟件SAS 8.0對(duì)氣象條件與道路綠地凈化百分率進(jìn)行逐步回歸，篩選出于與道路綠地凈化百分率相關(guān)的氣象因子，建立回歸模型。

2 結(jié)果與分析

2.1 各觀測(cè)時(shí)刻氣象條件的變化情況

分別對(duì)太原市18個(gè)道路綠地的氣象觀測(cè)表明(表2)，從9:00—10:00到13:30—14:30，道路平均風(fēng)速、氣溫和地表面溫度呈增加的趨勢(shì)，而空氣相對(duì)濕度逐漸下降，大氣壓變化很小。各氣象要素間的相關(guān)分析表明(表3)，氣溫和地溫正相關(guān)顯著，因?yàn)闅鉁氐淖兓饕鞘艿販氐挠绊?，空氣的熱量主要?lái)源于地表面，地溫增加后對(duì)空氣產(chǎn)生加熱作用而使氣溫相應(yīng)升高[17]?？諝庀鄬?duì)濕度與氣溫及地溫呈顯著和極顯著負(fù)相關(guān)，因?yàn)榈販厣邥?huì)使氣溫升高，而氣溫升高會(huì)使空氣的飽和水汽壓升高，即空氣容納水汽的能力增加，在地面沒(méi)有足夠水汽補(bǔ)充的情況下，空氣的相對(duì)濕度(空氣飽和程度)下降[17]。

表2 氣象條件變化表Table 2 The change of meteorological factors

表3 氣象因子間的相關(guān)分析Table 3 The correlation analysis of different meteorological factors

*表示顯著(P<0.05), **表示極顯著(P<0.01)

2.2 道路各觀測(cè)點(diǎn)污染物濃度的變化

在13:30—14:30時(shí)段，各觀測(cè)點(diǎn)5 種污染物平均濃度較9:00—10:00和11:00—12:00有下降趨勢(shì)(圖2)。除9:00—10:00時(shí)段有綠地非機(jī)動(dòng)車道(B點(diǎn)) NOx、NH3的平均濃度高于無(wú)綠地非機(jī)動(dòng)車道對(duì)照點(diǎn)(C點(diǎn))濃度外，其他污染物及其他時(shí)刻均為有綠地非機(jī)動(dòng)車道(B點(diǎn)) 污染物平均濃度低于無(wú)綠地非機(jī)動(dòng)車道對(duì)照點(diǎn)(C點(diǎn))濃度，即綠地總體上起到了對(duì)道路污染物的凈化作用。在11:00—12:00和13:30—14:30，B點(diǎn)SO2平均濃度降幅較9:00—10:00大，13:30—14:30時(shí)段道路綠地對(duì)SO2的平均凈化百分率最大(6.15%)(圖3)。NOx和 NH3平均濃度在9:00—10:00時(shí)段B點(diǎn)較C點(diǎn)低(圖2)，所以該時(shí)刻這兩種污染物的綠地平均凈化百分率均為負(fù)值。在11:00—12:00和13:30—14:30，綠地對(duì)NOx的平均凈化百分率分別是4.15%和16.60%，而綠地對(duì)NH3的平均凈化百分率分別是5.80%和9.80%，均為13:30—14:30時(shí)段凈化效果好(圖3)。TSP綠地平均凈化百分率9:00—10:00時(shí)段最大(12.64%)，13:30—14:30時(shí)刻最小(2.42%)。而綠地對(duì)PM10的平均凈化百分率為13:30—14:30時(shí)段最大(10.04%)。除TSP外，道路綠地對(duì)其他4種污染物的平均凈化百分率均為13:30—14:30時(shí)段較大，9:00—10:00較小(圖3)。

圖2 不同時(shí)段道路污染物濃度變化Fig.2 The change of road pollutant concentrations at different timeA:道路綠地靠近機(jī)動(dòng)車道一側(cè)測(cè)點(diǎn)；B：道路綠地中非機(jī)動(dòng)車一側(cè)測(cè)點(diǎn)；C：無(wú)道路綠地非機(jī)動(dòng)車道與B點(diǎn)平行的測(cè)點(diǎn)

圖3 凈化百分率變化Fig.3 The change of remvoal percentage

2.3 氣象條件對(duì)道路綠地凈化百分率的影響

道路綠地對(duì)5 種污染物的凈化百分率與氣象條件的逐步回歸分析表明(表4)：道路綠地對(duì)污染物的凈化百分率與氣象條件存在顯著的回歸關(guān)系，并可以建立達(dá)到統(tǒng)計(jì)顯著水平的回歸方程，但不同污染物受不同的主導(dǎo)氣象因子影響。SO2主要受風(fēng)速和氣溫的影響，并隨風(fēng)速和氣溫的增加凈化百分率增加。而NOx主要受地表面溫度的影響，隨地表面溫度的增加凈化百分率增加。NH3主要受氣溫的影響，并隨氣溫的增加凈化百分率增加。TSP主要受空氣濕度的影響，隨空氣相對(duì)濕度增加凈化百分率增加。PM10主要受氣溫和氣壓的影響，隨氣溫和氣壓的增加凈化百分率增加。

3 結(jié)論

(1)夏季，從9:00—10:00到13:30—14:30，太原市道路平均風(fēng)速、氣溫和地表面溫度呈增加的趨勢(shì)，而空氣相對(duì)濕度逐漸下降，大氣壓幾乎沒(méi)有變化。各氣象要素之間存在一定的相關(guān)性，氣溫和地溫正相關(guān)顯著，空氣相對(duì)濕度與氣溫及地溫呈顯著和極顯著負(fù)相關(guān)。

表4 城市道路綠地污染物凈化百分率與氣象條件的關(guān)系Table 4 The relation of remvoal percentage to pollutants and meteorological factors in city green road

x1:風(fēng)速；x2:氣溫；x3:空氣相對(duì)濕度；x4:地面溫度；x5:氣壓

(2)除9:00—10:00時(shí)刻(氣溫較低，空氣相對(duì)濕度較高)有綠地非機(jī)動(dòng)車道(B點(diǎn)) NOx、 NH3的平均濃度高于無(wú)綠地非機(jī)動(dòng)車道對(duì)照點(diǎn)(C點(diǎn))濃度外，其他污染物及其他時(shí)刻均為有綠地非機(jī)動(dòng)車道(B點(diǎn)) 污染物平均濃度低于無(wú)綠地非機(jī)動(dòng)車道對(duì)照點(diǎn)(C點(diǎn))濃度，即綠地總體上起到了對(duì)道路污染物的凈化作用。除TSP外，道路綠地對(duì)其他4種污染物的平均凈化百分率均為13:30—14:30時(shí)刻較大，9:00—10:00較小。

(3)道路綠地對(duì)污染物的凈化百分率與氣象條件存在顯著的回歸關(guān)系，并可以建立達(dá)到統(tǒng)計(jì)顯著水平的回歸方程，但不同污染物受不同的主導(dǎo)氣象因子影響。氣象條件會(huì)影響道路綠地對(duì)道路污染物的凈化效果，今后的城市建設(shè)和道路綠地規(guī)劃中應(yīng)更多地考慮氣象條件對(duì)綠地凈化效果的影響。

4 討論

污染物從污染源排放到大氣中的擴(kuò)散過(guò)程及其危害程度，主要決定于氣象因素，此外還與污染物的特征和排放特性，以及排放區(qū)的地形地貌狀況有關(guān)。在污染源排放量變化不大的情況下，氣壓、溫度、風(fēng)向風(fēng)速、降水、濕度等氣象條件會(huì)影響空氣質(zhì)量[18]。氣象條件的變化會(huì)改變了污染物擴(kuò)散方式和速度，道路綠地對(duì)污染物的凈化效果也應(yīng)該會(huì)隨氣象條件的變化發(fā)生改變。如氣溫和地溫的變化主要會(huì)影響空氣的垂直運(yùn)動(dòng)[17]，也就是會(huì)影響污染物的垂直擴(kuò)散速度，溫度越高污染物的垂直擴(kuò)散速度越快[18]。而風(fēng)速的變化主要會(huì)影響空氣的水平運(yùn)動(dòng)，有利于污染物的水平擴(kuò)散[18]。風(fēng)能擴(kuò)大綠地的生態(tài)效應(yīng)的范圍，促進(jìn)大氣污染物的清除[19]。溫度和風(fēng)的變化會(huì)影響污染物的擴(kuò)散方式和速度，擴(kuò)散方式和速度變化后道路綠地對(duì)污染物的吸收和吸滯方式也會(huì)發(fā)生變化，進(jìn)而影響其對(duì)道路污染物的凈化效果。道路綠地對(duì)各種污染物凈化百分率與氣象要素之間建立了達(dá)到顯著水平的回歸方程，表明氣象條件的變化的確會(huì)影響道路綠地的凈化效果。

不同的污染物物理和化學(xué)性質(zhì)不同，不同的氣象因子對(duì)其影響存在差異，不同的污染物所受的主導(dǎo)氣象因子會(huì)有所不同,但其中原因有待于今后的研究進(jìn)行更深入的探討。另外，氣象因素之間也存在一定的相關(guān)性，不同的氣象因素的變化是受同一氣象因子決定的，如氣溫和地溫是顯著相關(guān)的，而氣溫和地溫與空氣相對(duì)濕度又都負(fù)相關(guān)顯著(表2)，實(shí)際上空氣溫度和空氣相對(duì)濕度受地面溫度影響很大，地面溫度升高氣溫相應(yīng)升高而空氣相對(duì)濕度會(huì)隨之下降。也就是說(shuō)，雖然NOx的凈化百分率主要受地溫影響，NH3的凈化百分率主要受氣溫影響，由于氣溫、地溫存在相關(guān)性我們可以認(rèn)為道路綠地對(duì)這兩個(gè)污染物的凈化百分率是主要受同一個(gè)氣象要素影響的。綠地對(duì)周邊小氣候有一定的調(diào)節(jié)作用，在夏季可以起到降溫增濕的作用[20- 22]，道路環(huán)境溫度下降不利于NOx和NH3及PM10的垂直擴(kuò)散，但空氣濕度的升高會(huì)有利于TSP濃度的下降(表4)。在今后的道路綠地設(shè)計(jì)中，適當(dāng)增加道路綠帶面積不僅有利于改善道路小氣候環(huán)境，還有利于降低空氣中固態(tài)污染物TSP的濃度，但可能不利于NOx和NH3及PM10的擴(kuò)散。

[1] 殷杉, 蔡靜萍, 陳麗萍, 申哲民, 鄒曉東, 吳旦, 王文華. 交通綠化帶植物配置對(duì)空氣顆粒物的凈化效益. 生態(tài)學(xué)報(bào), 2007, 27(11): 4590- 4596.

[2] 劉德鴻, 王發(fā)園，周文利，楊玉建. 洛陽(yáng)市不同功能區(qū)道路灰塵重金屬污染及潛在生態(tài)風(fēng)險(xiǎn). 環(huán)境科學(xué), 2012,33 (1): 69- 70.

[3] 劉曉華, 黃石德, 潘輝, 高元競(jìng). 城市綠化樹(shù)種對(duì)道路空間大氣顆粒物濃度的影響. 福建林學(xué)院學(xué)報(bào), 2009, 29(1): 79- 83.

[4] 吳志軍, 黃震, 謝拯, 王嘉松, 周校平. 城市街道峽谷機(jī)動(dòng)車污染物擴(kuò)散的模擬研究. 吉林大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版), 2002, 32(2): 28- 32.

[5] Johnson W B, Ludwig F L, Dabberdt W F, Allen R J. An urban diffusion simulation model for carbon monoxide. Journal of the Air Pollution Control Association, 1973, 23(6): 490- 498.

[6] Lee I Y, Park H M. Parameterization of the pollutant transport and dispersion in urban street canyons. Atmospheric Environment, 1994, 28(14): 2343- 2349.

[7] 呂萍, 袁九毅, 張文煜. 城市街谷幾何結(jié)構(gòu)對(duì)街谷內(nèi)流場(chǎng)及污染物濃度場(chǎng)影響的數(shù)值模擬. 高原氣象, 2004, 23(4): 534- 539.

[8] 王嘉松, 黃震. 城市街區(qū)大氣流動(dòng)與汽車尾氣擴(kuò)散的三維數(shù)值模擬. 上海環(huán)境科學(xué), 2003, 22(4): 227- 233.

[9] 沈家芬, 蘇開(kāi)君, 馮建軍. 道路綠化種植抗污染植物模式研究. 城市環(huán)境與城市生態(tài), 2001, 14(6): 52- 53.

[10] 李萍，王松，王亞英，郝興宇，武小鋼，閻海賓，藺銀鼎. 城市道路綠化帶“微峽谷效應(yīng)”及其對(duì)非機(jī)動(dòng)車道污染物濃度的影響.生態(tài)學(xué)報(bào)，2011，31(10)：2888- 2897.

[11] 陳添.氣象條件對(duì)北京市空氣質(zhì)量的影響.環(huán)境保護(hù)，2006(05B)：46- 49.

[12] 王宏，林長(zhǎng)城，隋平，陳彬彬.福州天氣形勢(shì)分型與大氣污染物相關(guān)分析.氣象與環(huán)境學(xué)報(bào)，2008,24(6)：7- 11.

[13] 田健麗，蔣再潔，李潔.氣象條件對(duì)機(jī)動(dòng)車排放污染物擴(kuò)散的影響.中國(guó)環(huán)境科學(xué)會(huì)學(xué)術(shù)年會(huì)優(yōu)秀論文集，2006,3380- 3384.

[14] Khan F I, Abbasi S A. Effective design of greenbelts using mathematical models. Journal of Hazardous Materials, 2001, 81(1/2):33- 65.

[15] Khan F I, Abbasi S A. Attenuation of gaseous pollutants by greenbelts.Environmental Monitoring and Assessment,2000, 64(2): 457- 475.

[16] Shannigrahi A S, Sharma R, Fukushima T. Air pollution control by optimal green belt development around the Victoria memorial monument, KOLKATA(INDIA). International Journal of Environmental Studies, 2003, 60(3):241- 249.

[17] 劉江, 徐秀娟. 氣象學(xué)(北方本). 北京: 中國(guó)農(nóng)業(yè)出版社, 2002: 57- 85.

[18] 曹文駿.空氣污染氣象學(xué). 北京：氣象出版社，2004：11- 30.

[19] 馮嫻慧. 城市綠地與風(fēng)的環(huán)境效應(yīng)研究. 中國(guó)園林，2010,26(2)：82- 85.

[20] 朱春陽(yáng)，李樹(shù)華，紀(jì)鵬，任斌斌, 李曉艷. 城市帶狀綠地寬度與溫濕效益的關(guān)系.生態(tài)學(xué)報(bào)，2011,31(2)：0383- 0394.

[21] 藺銀鼎，韓學(xué)孟，武小鋼，郝興宇, 王娟, 梁鋒, 梁娟, 王志紅. 城市綠地空間結(jié)構(gòu)對(duì)綠地生態(tài)場(chǎng)的影響. 生態(tài)學(xué)報(bào)，2006,26(10):3399- 3346.

[22] 郝興宇，藺銀鼎，武小鋼，王娟, 梁峰, 梁娟. 城市不同綠地垂直熱力效應(yīng)比較.生態(tài)學(xué)報(bào)，2007,27(2):685- 692.

Effects of meteorological factors on air purification by green belts along urban roads in the daytime: a case study in Taiyuan

WANG Yaying1,2, LI Ping1, WU Xiaogang1, YAN Haibing1，WANG Juan1, LI Jiao1，LIN Yinding1，*, HAO Xingyu1

1ShanxiAgriculturalUniversity,Taigu030801,China2ShanxiForestryVocationalTechnicalCollege,Taiyuan030009,China

Green belts along roads can purify the air and improve the air quality along the roads. The microclimate conditions around a road will affect the manner and speed of pollutant diffusion, and it may affect how effective the green belt is in removing pollutants from the air. In this study, the effects of microclimate conditions on the removal of pollutants by green belts along roads were monitored, and the results will provide a basis for improving the road environment by improving our understanding of the manner in which the air around roads is purified by green belts. Microclimate conditions (wind speed, air temperature, relative humidity in the air, surface temperature, and air pressure) and the concentrations of five major pollutants, SO2, NOx, NH3, total suspended particles (TSP) and respirable particulate matter (PM10), were observed along 18 roads with green belts in the city of Taiyuan. The meteorological elements correlated with each other along the Taiyuan roads in the summer. There were significant positive correlations between the wind speed and the surface temperature, and the air and surface temperatures also significantly positively correlated. However, the relative humidity, the surface temperature, and the air temperature were significantly negatively correlated. In most cases, the average pollutant concentration caused by non-motorized vehicles when a green belt was present was lower than the average pollutant concentration caused by non-motorized vehicles when a green belt was not present, so the green belt appeared to play a role in removing pollutants from the air around the road. The percentages of the concentrations of the five pollutants that were removed by the green belt had significant regression coefficients with the meteorological factors. Regression equations, and the statistical significances of the regressions, were established for the relationships between the pollutant removal percentages and the meteorological factors, but different pollutants were affected by different meteorological factors. The SO2removal percentage was mostly affected by the wind speed and air temperature, the percentage removed increasing with both meteorological conditions. The NOxremoval percentage was mainly affected by, and increased with, the ground temperature. The NH3removal percentage was mainly influenced by, and increased with, the air temperature. The TSP removal percentage was mainly affected by, and increased with, the air humidity. The PM10removal percentage was mainly affected by, and increased with, the air temperature and air pressure. Green space regulates, to a certain extent, the surrounding microclimate, and can cause the air temperature to decrease and the air humidity to increase in the summer. A decrease in air temperature around the road will decrease the rate of vertical diffusion of NOx, NH3, and PM10, but an increase in air humidity will promote a decrease in TSP concentrations around the road. In future ‘green’ road designs, an appropriate increase in the road green belt area will be beneficial in both improving the road microclimate environment and in decreasing the concentrations of solid contaminants (TSP) in the air. However, it will probably not be effective in improving the diffusion of NOx, NH3, and PM10. Weather conditions will affect the pollutant removal percentages achieved by green belts along roads, so more meteorological studies need to be conducted along road green belts to provide the information needed to improve our ability to achieve pollutant removal using green belts along roads in urban areas, and to improve road construction planning.

city road green belt; meteorological factors; pollutant

國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(30870434)

2013- 04- 21;

日期:2014- 04- 11

10.5846/stxb201304210761

*通訊作者Corresponding author.E-mail: lyd_sxnd@sohu.com

王亞英，李萍，武小鋼，閻海冰，王娟，李嬌，藺銀鼎, 郝興宇.晝間氣象條件對(duì)城市道路綠化帶空氣凈化效果的影響——以太原市為例.生態(tài)學(xué)報(bào),2015,35(4):1267- 1273.

Wang Y Y, Li P, Wu X G, Yan H B，Wang J, Li J，Lin Y D, Hao X Y.Effects of meteorological factors on air purification by green belts along urban roads in the daytime: a case study in Taiyuan.Acta Ecologica Sinica,2015,35(4):1267- 1273.