童凌云，何婉瓔，裘璐函，陳 健，劉美華

（1.浙江農(nóng)林大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，浙江 杭州 311300；2.浙江農(nóng)林大學(xué) 林業(yè)與生物技術(shù)學(xué)院，浙江 杭州 311300)

治理霧霾，改善空氣環(huán)境質(zhì)量是城市大氣污染治理和生態(tài)環(huán)境修復(fù)極其重要的內(nèi)容，霧霾中PM2.5在空氣中長(zhǎng)時(shí)間滯留，不易沉降，嚴(yán)重威脅人體健康。植物通過(guò)枝葉阻滯塵埃、吸附大氣顆粒物、凈化空氣、改善空氣環(huán)境質(zhì)量，從而影響周?chē)鷧^(qū)域小氣候，有益人體健康，體現(xiàn)植物的生態(tài)服務(wù)功能[1-3]。城市園林樹(shù)木通過(guò)吸附大氣顆粒污染物提升環(huán)境質(zhì)量的作用受到廣泛重視[3]。研究表明，不同樹(shù)種在葉片滯塵能力與植株滯塵能力上均存在顯著差異[4-5]。葉片表面微形態(tài)差異直接影響其滯塵能力，尤其是對(duì)沒(méi)有粘著物的落葉樹(shù)種[1,3-4,6]。同樣，植株的生長(zhǎng)狀況、株型結(jié)構(gòu)差異[4-5]、葉片葉綠素含量以及葉綠素?zé)晒馓匦缘裙夂仙硖匦圆町惖扰c滯塵能力相關(guān)[6-8]，用于篩選優(yōu)良樹(shù)種以期減少城市霧霾[9-10]。除園林樹(shù)種滯塵能力外，也有學(xué)者同時(shí)考慮了樹(shù)種的生態(tài)適應(yīng)性、觀賞特性等，從而進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)與選擇[10-11]。在考慮多個(gè)具有不同作用效果的因素進(jìn)行城市園林樹(shù)種綜合評(píng)價(jià)時(shí)，選擇合適的評(píng)價(jià)方法是評(píng)價(jià)正確性的關(guān)鍵。美國(guó)運(yùn)籌學(xué)家Saaty 在20 世紀(jì)70 年代初首次提出了層次分析法（AHP），將多個(gè)定性與定量指標(biāo)綜合評(píng)價(jià)[12]。利用AHP 法在城市綠化生態(tài)樹(shù)種選擇、城市林帶效益評(píng)價(jià)、觀賞品種分類(lèi)選擇、海岸防護(hù)林樹(shù)種選擇、鄉(xiāng)土樹(shù)種分類(lèi)、城市生態(tài)環(huán)境評(píng)價(jià)、環(huán)境規(guī)劃、生態(tài)旅游資源評(píng)價(jià)以及碳匯林風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)等方面都進(jìn)行了研究，取得了有益的評(píng)價(jià)效果[13-24]。其核心是利用層次分類(lèi)法，借助專(zhuān)家咨詢(xún)意見(jiàn)，獲得各評(píng)價(jià)因子權(quán)重，創(chuàng)建綜合評(píng)價(jià)體系。但至今未見(jiàn)針對(duì)城市園林樹(shù)種吸附大氣顆粒污染物、凈化大氣功能以及自身生理生化能力等多層次全方位的綜合評(píng)價(jià)與選擇。

本文利用層次分析法，針對(duì)8 種城市園林樹(shù)種林分的環(huán)境質(zhì)量開(kāi)展綜合評(píng)價(jià)分析，以期提出定性與定量結(jié)合的評(píng)價(jià)指標(biāo)，建立綜合評(píng)價(jià)體系，為選擇具有優(yōu)良改善大氣環(huán)境質(zhì)量的園林樹(shù)種提供評(píng)價(jià)方法，對(duì)城市霧霾治理、城市環(huán)境改善和森林康養(yǎng)樹(shù)種選擇具有重要借鑒作用。

1 研究材料與方法

1.1 材料選擇與研究地概況

根據(jù)南方地區(qū)常見(jiàn)城鎮(zhèn)園林綠化植物種類(lèi)，選擇樟Cinnamomum camphora，荷花玉蘭Magnolia grandiflora，珊瑚樹(shù)Viburnum odoratissinum，苦櫧Castanopsis sclerophylla，木荷Schima superba，雷竹Phyllostachys violascens‘Prevernalis’，毛竹Phyllostachys edulis，黃山欒樹(shù)Koelreuteria bipinnata‘integrifoliola’共8 個(gè)樹(shù)種作為試驗(yàn)樣本，其中前7 種常綠樹(shù)種，黃山欒樹(shù)為落葉樹(shù)種。測(cè)定樣地選擇在杭州市臨安區(qū)浙江農(nóng)林大學(xué)植物園，30°16′ N，119°44′ E，屬中亞熱帶季風(fēng)氣候區(qū)，年日照時(shí)數(shù)1 847.3 h，年均溫17.8℃，年均相對(duì)濕度70.3%，年降水量1 454.0 mm。該地三面環(huán)山，地形向東呈馬蹄形，受季風(fēng)氣候影響，秋冬季市區(qū)的大氣顆粒物易入研究區(qū)聚集。樣地內(nèi)各樹(shù)種為小塊狀純林，營(yíng)建于2002 年，生長(zhǎng)正常，每一樹(shù)種樣地面積10 m×10 m。選取樣地內(nèi)生長(zhǎng)正常、受周邊影響小的單株為測(cè)定樣株。

各項(xiàng)指標(biāo)測(cè)定時(shí)間選擇粉塵較多、霧霾相對(duì)嚴(yán)重、空氣質(zhì)量較差的秋季和冬季。已有研究認(rèn)為15 mm 的降雨量能洗清植物葉片上的滯塵[2]，為此，采用日降水量≥15 mm 的雨后10 d 測(cè)量各樹(shù)種滯塵能力。

1.2 評(píng)價(jià)指標(biāo)的選取

依據(jù)層次分析法指標(biāo)設(shè)計(jì)要求，考慮園林樹(shù)種生長(zhǎng)特性與生態(tài)學(xué)特性，參考樹(shù)木滯塵能力、生態(tài)功能等研究基礎(chǔ)[8-11]，以及層次分析法指標(biāo)設(shè)計(jì)，采用來(lái)自園林植物與樹(shù)木生態(tài)學(xué)的28 位專(zhuān)家評(píng)價(jià)賦分，確定樹(shù)種光合生理特性、樹(shù)種滯塵能力、林內(nèi)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量指標(biāo)三個(gè)維度為準(zhǔn)則層，選定雨后10 d 測(cè)量。葉片葉綠素含量、葉片葉綠素?zé)晒鈪?shù)：原初熒光產(chǎn)量（F0值）、最大熒光產(chǎn)量（Fm）、光系統(tǒng)Ⅱ（PSⅡ）的最大光化學(xué)效率（Fv/Fm）、最大量子產(chǎn)量（Yield）以及非光化學(xué)猝滅系數(shù)（qN），以及單位葉面積滯塵量、粒徑≤2.5 μm 的顆粒物數(shù)值（PM2.5）和粒徑≤10 μm 的顆粒物數(shù)值（PM10）共12 個(gè)指標(biāo)為綜合評(píng)價(jià)測(cè)定指標(biāo)。

測(cè)定初始熒光（F0）、最大熒光（Fm）、可變熒光（Fv）和光化學(xué)猝滅系數(shù)（qP）等指標(biāo)，并計(jì)算最大光化學(xué)效率（Fv/Fm）

1.3 評(píng)價(jià)指標(biāo)的測(cè)定

在2017 年秋季與冬季降水量≥15 mm 的雨后10 d，分別為11 月4 日和12 月22 日的9：00-11：00，測(cè)量各樹(shù)種光合生理指標(biāo)。選取測(cè)定樣株的中下部樹(shù)冠30片生長(zhǎng)正常葉片，利用便攜式葉綠素含量測(cè)定儀（SPAD-502，Japanese）測(cè)定葉綠素相對(duì)含量，每葉片測(cè)定10 次取其平均值；采用便攜式葉綠素?zé)晒鈨x（PAM-2100，Walz Germany）測(cè)定葉片的葉綠素?zé)晒鈪?shù)，連續(xù)測(cè)定5 次，取5 次均值。

同樣條件下，選擇中下層樹(shù)冠四周隨機(jī)采集生長(zhǎng)正常、具有代表性的葉片測(cè)定單位葉面積滯塵量，葉片采集時(shí)應(yīng)避免抖動(dòng)，將葉片立即封存于干凈塑封袋中帶回實(shí)驗(yàn)室，采用浸泡稱(chēng)量法測(cè)定單位葉面積滯塵量[18]。

在測(cè)量光合生理指標(biāo)的同時(shí)，使用空氣負(fù)離子檢測(cè)儀測(cè)定實(shí)驗(yàn)樣株近地面1.5 m 處的空氣負(fù)離子含量；同時(shí)測(cè)定溫度、濕度指標(biāo)；用手持PM2.5檢測(cè)儀測(cè)定林內(nèi)PM2.5及PM10質(zhì)量濃度（以空曠地為對(duì)照）。

1.4 評(píng)價(jià)模型的建立與指標(biāo)權(quán)重的確立

依據(jù)層次分析法原理，選用樹(shù)種光合生理特性、滯塵能力、林內(nèi)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量三個(gè)維度的準(zhǔn)則層共12 個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)。利用各樹(shù)種評(píng)價(jià)指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化值及各指標(biāo)權(quán)重計(jì)算各參選樹(shù)種綜合評(píng)價(jià)值式（1），排序參評(píng)樹(shù)種。

式中，N為樹(shù)種綜合評(píng)價(jià)值；i為測(cè)定指標(biāo)編號(hào)；m為指標(biāo)數(shù)量；W表示指標(biāo)的權(quán)重；Si為樹(shù)種評(píng)價(jià)指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化值。

上式中，Si由采用隸屬函數(shù)法將評(píng)價(jià)指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化后所得，即當(dāng)指標(biāo)與目的性狀呈正相關(guān)時(shí)，按式（2）計(jì)算；當(dāng)指標(biāo)與目的性狀呈負(fù)相關(guān)，按式（3）計(jì)算。

式中，Xi為參評(píng)因子實(shí)測(cè)值，Xmax為實(shí)測(cè)最大值，Xmin為實(shí)測(cè)最小值[7,18]。

權(quán)重值則依據(jù)28 個(gè)問(wèn)卷調(diào)查的專(zhuān)家評(píng)分，運(yùn)用層次分析法構(gòu)建判斷矩陣計(jì)算。采用1～ 9 標(biāo)度法對(duì)上級(jí)指標(biāo)與所屬指標(biāo)的重要性進(jìn)行兩兩比較，構(gòu)建判斷矩陣，形成第1 層次判斷矩陣和第2 層次判斷矩陣。1，3，5，7，9 數(shù)值分別表示2 個(gè)因素間具有同等重要性、稍微重要性、明顯重要性、強(qiáng)烈重要性和極端重要性，而2，4，6，8 表示上述兩相鄰判斷的中值。各指標(biāo)的重要性標(biāo)度來(lái)自綜合權(quán)衡專(zhuān)家意見(jiàn)、數(shù)據(jù)測(cè)定值和文獻(xiàn)資料[3,10,19]，并構(gòu)建判斷矩陣。求解各層次判斷矩陣的最大特征根λmax，各矩陣需經(jīng)一致性檢驗(yàn)后，得到各層次指標(biāo)的權(quán)重值Wi。權(quán)重分析矩陣一致性指標(biāo)CI值越小，表明判斷矩陣越接近完全一致性，判斷CI與同階平均隨機(jī)一致性指標(biāo)RI之比即隨機(jī)一致性比率CR。當(dāng)CR＜ 0.10 時(shí)，判斷矩陣具有可以接受的一致性，否則需要調(diào)整和修正判斷矩陣，使其滿足條件達(dá)到滿意的一致性[7,18,20-21]。

2 結(jié)果與分析

2.1 評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的創(chuàng)建

根據(jù)層次分析法和評(píng)價(jià)目標(biāo)，對(duì)選取的12 個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行分類(lèi)，按各評(píng)價(jià)指標(biāo)與評(píng)價(jià)目標(biāo)間的隸屬關(guān)系，劃分為目標(biāo)層（A）、準(zhǔn)則層（B）和指標(biāo)層（C）三個(gè)層次，形成了樹(shù)種林分生態(tài)環(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià)的遞階層次結(jié)構(gòu)，對(duì)各層次及指標(biāo)的相應(yīng)重要性進(jìn)行賦值并計(jì)算權(quán)重得到評(píng)價(jià)體系（見(jiàn)表1）。

光合生理特性準(zhǔn)則層的6 項(xiàng)指標(biāo)為樹(shù)種在滯塵情況下的光合生理生化活性度量值，能反映出該樹(shù)種的耐塵埃脅迫能力；滯塵能力準(zhǔn)則層僅單位面積滯塵量一個(gè)直接測(cè)定指標(biāo)，體現(xiàn)葉片吸附的塵埃能力。當(dāng)然一個(gè)樹(shù)種的滯塵量還與該樹(shù)種的葉面積總量相關(guān)；樹(shù)種生態(tài)功能的5 項(xiàng)指標(biāo)，在塵埃脅迫條件下，不同樹(shù)種林內(nèi)的溫濕度、PM2.5、PM10、負(fù)離子濃度差異反映了樹(shù)種的凈化大氣能力差異。由此可見(jiàn)，從選擇的12 個(gè)指標(biāo)綜合評(píng)價(jià)一個(gè)樹(shù)種的耐滯塵與改善大氣環(huán)境能力具有科學(xué)性和可操作性。

表1 城市不同園林樹(shù)種林分環(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)體系及各層因子權(quán)重Table 1 Evaluation index system and weight for stand environment quality of different tree species

2.2 評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重的確定

表2 列出了為準(zhǔn)則層對(duì)目標(biāo)層的判斷矩陣及其權(quán)重計(jì)算結(jié)果。依據(jù)各因子的關(guān)聯(lián)重要性構(gòu)建判斷矩陣，經(jīng)計(jì)算矩陣的最大特征根λmax為3.05，CI值為0.025，RI值為0.52。即A 層和B 層評(píng)價(jià)因子的判斷矩陣總體隨機(jī)一致性比率CR為0.048，顯著小于0.10，說(shuō)明該判斷矩陣具有滿意的一致性，可用于權(quán)重計(jì)算。由表2 指標(biāo)重權(quán)計(jì)算結(jié)果可見(jiàn)，樹(shù)種生態(tài)功能權(quán)重（0.59）最高，滯塵能力權(quán)重（0.25）居中，光合生理特性權(quán)重（0.16）相對(duì)最小。可以認(rèn)為，生態(tài)功能是最重要的評(píng)價(jià)準(zhǔn)則層指標(biāo)，是評(píng)價(jià)樹(shù)種降低霧霾能力的關(guān)鍵因素。

表3 列出了光合生理特性準(zhǔn)則層（B1）對(duì)6 個(gè)光合生理指標(biāo)（C1～C6）的判斷矩陣及其各指標(biāo)的權(quán)重計(jì)算結(jié)果。經(jīng)計(jì)算各指標(biāo)重要性所構(gòu)建的判斷矩陣各參數(shù)知，λmax為6.16，CI為0.03，RI為1.26，CR為0.024，CR值顯著小于0.10，滿足層次分析法的一致性要求，可進(jìn)行權(quán)重計(jì)算。由表2 指標(biāo)重權(quán)計(jì)算結(jié)果可見(jiàn)，權(quán)重最大的是雨后10 d 時(shí)的Fv/Fm值和qN值，均達(dá)0.34，其次為雨后10 d 葉片的Yield值（0.16），而雨后10 d 葉片葉綠素含量值權(quán)重最?。?.03）?？梢哉J(rèn)為，在葉片處于滯塵脅迫條件下，其植株生長(zhǎng)活力主要體現(xiàn)在葉片最大光化學(xué)效率、非光化學(xué)猝滅系數(shù)等葉片葉綠素?zé)晒鈪?shù)方面。

表2 A～B 層判斷矩陣及其各因子權(quán)重Table 2 Matrix and factor weight of A to B layer

表3 B1～C 層判斷矩陣及其各因子權(quán)重Table 3 Matrix and factor weight of B1 to C layer

表4 列出了按專(zhuān)家打分等確定的5 個(gè)生態(tài)指標(biāo)對(duì)生態(tài)功能準(zhǔn)則層（B3）的重要值判斷矩陣及其權(quán)重計(jì)算結(jié)果?？梢?jiàn)，權(quán)重最大的為雨后10 d 時(shí)PM2.5和PM10的指標(biāo)，其權(quán)重分別為0.34 和0.35，大氣負(fù)離子濃度指標(biāo)權(quán)重（0.15）居中，而林內(nèi)相對(duì)溫度和相對(duì)濕度的權(quán)重（0.06）最低。由判斷矩陣計(jì)算的λmax為5.06，CI為0.02，RI為1.12，CR為0.018（顯著小于0.10），滿足判斷矩陣具有滿意的一致性要求，計(jì)算的權(quán)重有效。

表4 B3～C 層判斷矩陣及各因子權(quán)重Table 4 Matrix and factor weight of B3 to C layer

可以認(rèn)為，3 個(gè)判斷矩陣的CR均顯著小于0.10，通過(guò)判斷矩陣的一致性檢驗(yàn)，構(gòu)建了城市園林樹(shù)種降低霧霾效應(yīng)的評(píng)價(jià)體系。由該評(píng)價(jià)體系知，篩選降低霧霾的城市園林綠化優(yōu)良樹(shù)種，首先應(yīng)考慮樹(shù)種的生態(tài)功能，尤其要以雨后10 d 林內(nèi)PM2.5和PM10的濃度為最重要評(píng)價(jià)指標(biāo)。其次考慮采用葉片單位葉面積滯塵量作為評(píng)價(jià)指標(biāo)的葉片滯塵能力，第三是樹(shù)種光合生理特性，通過(guò)測(cè)定植株在塵埃脅迫條件下的葉片F(xiàn)v/Fm值和qN值等葉綠素?zé)晒馓匦?，用以判斷各?shù)種的生理活性。

2.3 不同樹(shù)種測(cè)定數(shù)據(jù)及其綜合評(píng)價(jià)

將秋、冬二季各樹(shù)種各項(xiàng)指標(biāo)的測(cè)定數(shù)據(jù)分別列于表5、表6。由表5 與表6 可以看出，冬季（12 月底）比秋季（11 月上旬）測(cè)定的溫度已明顯降低，而相對(duì)濕度卻高，由此在各項(xiàng)生理指標(biāo)上均有顯著差異，尤其Fm值、Fv/Fm值、Yield值等顯著降低，且因濕度的提高，冬季林內(nèi)的PM2.5有明顯提高，部分樹(shù)種林內(nèi)PM10也有較大提高；從各樹(shù)種差異比較看，除林內(nèi)溫度、濕度指標(biāo)外，其它指標(biāo)在樹(shù)種間均有較大差異。相對(duì)來(lái)說(shuō)，二個(gè)竹種間差異明顯小于同其它闊葉樹(shù)種間的差異。

表5 秋季各樹(shù)種12 個(gè)指標(biāo)測(cè)定結(jié)果Table 5 Determination of 12 indicators of different tree species in autumn

根據(jù)層次分析計(jì)算方法分別計(jì)算秋、冬季各樹(shù)種綜合評(píng)價(jià)得分值，并依據(jù)綜合評(píng)價(jià)值（N）進(jìn)行排序（表7）。由表7 可見(jiàn)，N越高，說(shuō)明該樹(shù)種降低天氣霧霾能力越好，改善林分環(huán)境質(zhì)量的作用越顯著，即排序結(jié)果反映出各樹(shù)種降低大氣霧霾效益的優(yōu)良程度。從表7 中可以看出，秋季測(cè)定數(shù)據(jù)的評(píng)價(jià)結(jié)果可以將8 個(gè)樹(shù)種分為三類(lèi)，最優(yōu)的是荷花玉蘭、黃山欒樹(shù)和樟三種，其綜合值（57.4～ 65.79）高于排第二的為木荷、珊瑚樹(shù)二種（35.05～ 36.41），而苦櫧、雷竹和毛竹（26.73～ 28.79）列于最后；冬季排序結(jié)果去除落葉樹(shù)種黃山欒樹(shù)外，其它7 種順序基本同于秋季，但僅能分為二類(lèi)，一類(lèi)優(yōu)良組為荷花玉蘭、樟和木荷，且綜合評(píng)價(jià)值相近（70.55～ 88.33），另一類(lèi)較差組為珊瑚樹(shù)、苦櫧、雷竹和毛竹，其綜合評(píng)價(jià)值也很相近（52.44～ 57.77）。

表6 冬季各樹(shù)種12 個(gè)指標(biāo)測(cè)定結(jié)果Table 6 Determination of 12 indicators of different tree species in winter

表7 秋季和冬季各樹(shù)種綜合評(píng)價(jià)排序Table 7 Rank of comprehensive evaluation of different tree species in autumn and winter

3 結(jié)論與討論

我國(guó)東南沿海地區(qū)晚秋與早冬季節(jié)一般降水較少，干燥多風(fēng)的氣候特征加劇城市粉塵污染，樹(shù)木葉片吸附空氣中的粉塵，達(dá)到凈化空氣目的，同時(shí)粉塵在葉面、樹(shù)干上的滯積也嚴(yán)重影響其氣孔通道與葉綠素對(duì)光能的吸收，阻礙其生理代謝活動(dòng)。選擇日降雨量≥15 mm 雨后10 d，測(cè)定葉片生理代謝指標(biāo)、單位葉面積滯塵量以及PM2.5、PM10濃度及空氣負(fù)離子濃度等凈化大氣相關(guān)的生態(tài)指標(biāo)，各項(xiàng)指標(biāo)測(cè)定值總體情況與同類(lèi)地區(qū)研究相似[3,6,8]。依據(jù)層次分析法由12 個(gè)指標(biāo)經(jīng)權(quán)重計(jì)算分析，闡明樹(shù)種生態(tài)功能（權(quán)重0.59）、滯塵能力（權(quán)重0.25）、光合生理特性（權(quán)重0.16）評(píng)價(jià)準(zhǔn)則層指標(biāo)中生態(tài)功能是評(píng)價(jià)樹(shù)種林分生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的關(guān)鍵因素。同時(shí)篩選出單位葉面積滯塵量、林內(nèi)PM2.5、PM10濃度、空氣負(fù)離子濃度，以及葉片最大光化學(xué)效率、非光化學(xué)猝滅系數(shù)二個(gè)葉片葉綠素?zé)晒鈪?shù)等6 個(gè)關(guān)鍵指標(biāo)。該結(jié)果與多數(shù)城市園林樹(shù)種測(cè)定與評(píng)價(jià)結(jié)果相近[6-7,9-10]。然而，不同地區(qū)、不同環(huán)境、不同道路類(lèi)型以及不同的測(cè)定時(shí)間與測(cè)定指標(biāo)存在一定差異[1,3,8]。

由8 個(gè)樹(shù)種秋冬季各指標(biāo)測(cè)定值，依據(jù)所計(jì)算的權(quán)重矩陣進(jìn)行的綜合評(píng)價(jià)表明，秋季其林分生態(tài)環(huán)境質(zhì)量排序結(jié)果可將8 個(gè)樹(shù)種分為三類(lèi)，荷花玉蘭、黃山欒樹(shù)和樟為最優(yōu)，木荷、珊瑚樹(shù)排列第二，苦櫧、雷竹和毛竹列于第三；冬季排序結(jié)果與秋季相似，去除落葉樹(shù)種黃山欒樹(shù)外的其它7 種順序同于秋季，但可分二類(lèi)，荷花玉蘭、樟和木荷為優(yōu)良組，珊瑚樹(shù)、苦櫧、雷竹和毛竹組相對(duì)較差。其中，荷花玉蘭、黃山欒樹(shù)在同類(lèi)地區(qū)研究中均被選為優(yōu)良樹(shù)種[3,6-8]。樟葉面光滑，單位面積中滯塵量不高，但其林內(nèi)PM2.5、PM10濃度最低，空氣負(fù)離子濃度較高，通過(guò)層次分析綜合多因素將其排于前列相對(duì)科學(xué)合理，優(yōu)于僅依滯塵能力的單指標(biāo)排序結(jié)果。同樣，雷竹與毛竹二個(gè)竹類(lèi)植物均排列最后，其單位葉面積滯塵量較低，且凈化大氣能力也低于其它闊葉樹(shù)種?？梢哉J(rèn)為，基于層次分析法的多因素綜合評(píng)價(jià)方法對(duì)于評(píng)價(jià)不同園林樹(shù)種林分的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量具有科學(xué)合理性與可操作性。

評(píng)價(jià)體系的科學(xué)合理性與評(píng)價(jià)指標(biāo)選擇極其相關(guān)。本文考慮了秋冬季各樹(shù)種在滯塵脅迫條件下的光合生理活性指標(biāo)、滯塵能力和以PM2.5、PM10為主的生態(tài)功能指標(biāo)，反映了樹(shù)種的抗逆性與凈化大氣的能力，對(duì)于評(píng)價(jià)城市樹(shù)木降低大氣霧霾、改善大氣環(huán)境能力具有參考價(jià)值。但對(duì)城市園林樹(shù)種選擇時(shí)，還需要考慮其生長(zhǎng)適應(yīng)性、景觀價(jià)值等重要指標(biāo)。同樣，各樹(shù)種一年四季的生理狀態(tài)、生態(tài)功能會(huì)有顯著差異，僅選擇秋冬二季的評(píng)價(jià)還具有局限性。在城市森林的樹(shù)種組成中，高質(zhì)量的林分需要多樹(shù)種、喬灌草的合理配置，本文選擇塊狀純林進(jìn)行測(cè)定分析具有可比性，但組成多樹(shù)種混交林后的效益也有待于進(jìn)一步研究。此外，本文選擇了7 種常綠鄉(xiāng)土園林樹(shù)種和1 種落葉樹(shù)種進(jìn)行測(cè)定分析與評(píng)價(jià)，未選擇針葉樹(shù)種，未來(lái)需要增加樹(shù)種，尤其是針葉樹(shù)種與灌木樹(shù)種來(lái)驗(yàn)證該模型體系。