施光耀，桑玉強(qiáng)，張勁松**，孟 平，蔡露露,4，裴松義

自然狀態(tài)下栓皮櫟人工林空氣負(fù)離子濃度與相對濕度的關(guān)系*

施光耀1,2，桑玉強(qiáng)3，張勁松1,2**，孟 平1,2，蔡露露3,4，裴松義5

（1.中國林業(yè)科學(xué)研究院林業(yè)研究所/國家林業(yè)局林木培育重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100091；2.南京林業(yè)大學(xué)南方現(xiàn)代林業(yè)協(xié)同創(chuàng)新中心，南京 210037; 3.河南農(nóng)業(yè)大學(xué)，鄭州 450002; 4.河南省地球物理空間信息研究院，鄭州 450016; 5.國有建平縣黑水機(jī)械化林場，朝陽 122000）

空氣負(fù)離子是衡量一個(gè)地區(qū)空氣清潔度的重要指標(biāo)，對人體的心理和生理機(jī)能具有重要的促進(jìn)作用。隨著森林生態(tài)旅游的興起，空氣負(fù)離子的發(fā)生過程及影響機(jī)制已成為生物氣象、森林生態(tài)和森林康養(yǎng)等相關(guān)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。本研究以華北低丘山地栓皮櫟人工林為試驗(yàn)對象，在2018年和2019年6?9月森林植被葉面積相對不變期間，定位觀測獲取人工林冠層空氣負(fù)離子及微氣象參數(shù)，采用Python軟件篩選出光合有效輻射約為零，溫度、風(fēng)速及顆粒物濃度相對不變條件下的觀測數(shù)據(jù)，分析空氣濕度（RH）對空氣負(fù)離子濃度（NAI）的影響特征，建立基于空氣相對濕度的預(yù)測模型，并對模型進(jìn)行檢驗(yàn)。結(jié)果表明，在不同空氣相對濕度范圍內(nèi)，空氣負(fù)離子濃度隨空氣濕度的升高呈現(xiàn)三種變化趨勢，在空氣相對濕度35%～55%范圍內(nèi)，空氣負(fù)離子濃度相對穩(wěn)定，二者呈穩(wěn)定常數(shù)關(guān)系；在相對濕度55%～75%范圍內(nèi)，空氣負(fù)離子濃度迅速上升，二者呈線性遞增關(guān)系；在相對濕度75%～95%范圍內(nèi)，空氣負(fù)離子濃度適度下降，二者呈線性遞減關(guān)系。在此基礎(chǔ)上，構(gòu)建了空氣負(fù)離子濃度與空氣相對濕度的分段擬合方程，3個(gè)濕度區(qū)間分別為NAI=729；NAI=9.396RH+198.994，決定系數(shù)（R2）為0.807（P＜0.01）；以及NAI=?4.849RH+1232.992，決定系數(shù)（R2）為0.642（P＜0.01）。各擬合函數(shù)的預(yù)測值與實(shí)測值均不存在顯著差異，均方根誤差（RMSE）分別為6.175、7.091、8.213，而RH在55%～75%和75%～95%范圍內(nèi)決定系數(shù)（R2）分別為0.806、0.836，模型的模擬精度高且均方根誤差較小。說明構(gòu)建的分段擬合函數(shù)能夠準(zhǔn)確反映空氣相對濕度對空氣負(fù)離子濃度的影響，可為進(jìn)一步深入研究空氣負(fù)離子對氣候變化的響應(yīng)機(jī)制提供基礎(chǔ)依據(jù)。

空氣負(fù)離子；空氣濕度；估算模型；氣象因子

空氣負(fù)離子（Negative air ion；NAI）是指獲得多余電子的帶負(fù)電荷的空氣離子，因空氣中氧分子化學(xué)性質(zhì)活潑優(yōu)先獲得電子，故也稱負(fù)氧離子，其廣泛分布于自然環(huán)境中，如森林和濕地[1?2]。目前，NAI已成為衡量一個(gè)地區(qū)空氣清潔度的重要指標(biāo)之一[1]，同時(shí)具有多種抗菌作用和生物學(xué)效應(yīng)，對人體的心理和生理機(jī)能具有重要的促進(jìn)作用[2?3]，被譽(yù)為“空氣維生素”[4]。因此，開展森林對NAI影響作用的研究，對進(jìn)一步深入評價(jià)林區(qū)空氣質(zhì)量，促進(jìn)森林康養(yǎng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展具有重要意義。

近年來隨著森林生態(tài)旅游的興起，NAI備受人們關(guān)注，相關(guān)研究也越來越活躍[5?7]，NAI發(fā)生過程及影響機(jī)制已成為生物氣象、森林生態(tài)和森林康養(yǎng)等相關(guān)領(lǐng)域共同關(guān)注的熱點(diǎn)研究內(nèi)容[8]。為準(zhǔn)確預(yù)測復(fù)雜的環(huán)境因素對NAI的影響，國內(nèi)外許多學(xué)者將自然界中NAI的來源及影響因素歸納為物理、生物兩大類，物理類指閃電、雷暴、雪暴、風(fēng)暴、火山爆發(fā)的放電現(xiàn)象以及雨水的分解等[9?10]；生物類指森林中樹冠、枝葉的尖端放電以及綠色植物光合作用中的光電效應(yīng)等[11?15]。其中，空氣濕度是影響NAI的重要因素，既是物理類，也是生物類的影響因素，前者涉及NAI在空氣中的水化以及與水的化學(xué)反應(yīng)，后者通過影響植被的光合生理過程[16]，進(jìn)而間接影響NAI。Luts等[17]研究發(fā)現(xiàn)，隨著水濃度的增加，O2?(H2O)的平衡向更大的團(tuán)簇離子方向移動(dòng)，空氣濕度的增加有助于NAI產(chǎn)生；Goldstein等[18?19]研究表明，潮濕空氣中的超氧化物產(chǎn)生低濃度過氧化氫（H2O2），可分解產(chǎn)生大量的OH?，成為NAI的重要組成部分；Junninen等[20]報(bào)告表明，芬蘭北部森林環(huán)境中夜間的小離子濃度和平均大小都有所增加，與繁華的商業(yè)區(qū)和交通站點(diǎn)相比，植物多、水體多的森林小離子濃度明顯較高，且夜間NAI濃度對次日環(huán)境質(zhì)量具有一定影響；司婷婷等[21]在熱帶雨林地區(qū)研究發(fā)現(xiàn)夏季空氣負(fù)離子含量與相對濕度呈顯著正相關(guān)。然而Fujioka等[22]證明了NAI的遷移率隨絕對濕度的增加而降低，不利于空氣負(fù)離子的產(chǎn)生；黃世成等[23]在暖溫帶森林生態(tài)系統(tǒng)中研究發(fā)現(xiàn)空氣濕度與NAI的相關(guān)關(guān)系在不同條件下不盡相同，在雨日兩者相關(guān)不顯著，但在無雨日相關(guān)顯著；張雙全等[24]在神農(nóng)谷國家森林公園中研究發(fā)現(xiàn)NAI濃度年變化與氣溫和空氣相對濕度均無相關(guān)性。

目前，國內(nèi)外對于空氣濕度與NAI關(guān)系的研究已經(jīng)取得了很多成果，但是由于氣象因子的復(fù)雜多變[25?26]，氣候條件、森林覆蓋率、大氣流動(dòng)、微粒吸附和自然地理?xiàng)l件等都會(huì)影響NAI的濃度[9]，迄今為止很少有通過控制其它條件下獨(dú)立分析NAI隨空氣濕度波動(dòng)變化的研究報(bào)道[5?6]，這就導(dǎo)致了無法揭示物理或生物因素對NAI的獨(dú)立作用，致使有關(guān)空氣濕度與NAI關(guān)系的研究結(jié)論存在著諸多不確定性?？諝鉂穸葘AI的影響是促進(jìn)或抑制，已有的研究結(jié)果無法給出統(tǒng)一的定論[27]，有的甚至出現(xiàn)了相互矛盾的結(jié)論[28?29]。因此，如要獨(dú)立分析自然界空氣濕度對NAI的物理作用，則需要控制植被光合作用強(qiáng)度相對不變，然而受技術(shù)條件限制在白天條件下無法實(shí)現(xiàn)，但在夜間條件下，植被光合速率可視為零，這就為獨(dú)立分析濕度對NAI的影響提供了可能。

本研究以華北低丘山地栓皮櫟（BI.）人工林為試驗(yàn)對象，于2018年、2019年6?9月森林植被葉面積相對不變條件下定位觀測獲取森林冠層空氣負(fù)離子及微氣象參數(shù)，采用Python軟件篩選出光合有效輻射約為零，溫度、風(fēng)速及污染物濃度相對不變條件下的觀測數(shù)據(jù)，獨(dú)立分析空氣濕度對NAI的影響特征，為進(jìn)一步深入研究NAI對氣象響應(yīng)機(jī)制提供基礎(chǔ)依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

實(shí)驗(yàn)在河南黃河小浪底森林生態(tài)系統(tǒng)國家定位觀測研究站（35°01'45''N，112°28'08''E，海拔410m）進(jìn)行，研究區(qū)位于河南省濟(jì)源市，地處黃河中游，緊連太行山脈，溫帶大陸性季風(fēng)氣候，年平均氣溫12.4～14.3℃，年均降水量641.7mm，季節(jié)分配不均，6?9月降水量占全年的68.3%。全年日照時(shí)數(shù)為2368h，0℃以上的年平均有效積溫為5282℃·d，10℃以上年均積溫達(dá)4847℃·d。研究區(qū)域?yàn)橐运ㄆ禐橹鞯幕旖涣郑铸g為33a，平均株高為8m，其它樹種包括側(cè)柏（L.）、白皮松（Zucc.）等。土壤成分主要為棕壤和石灰?guī)r風(fēng)化母質(zhì)淋溶性褐土，土壤結(jié)構(gòu)不良，土壤中石礫含量大，春季經(jīng)常發(fā)生季節(jié)性干旱，夏季有暴雨時(shí)易受侵蝕，平均土壤深度為50cm，pH值7.7～8.5。

1.2 觀測內(nèi)容及方法

空氣負(fù)離子的觀測采用RR-9411A型空氣負(fù)離子自動(dòng)監(jiān)測儀（中國），NAI測量范圍0～1.2×107ion·cm?3，遷移率≥0.4cm2·V?1·S?1，測量精度≤±10%，采集頻率為1s，存儲(chǔ)周期為5min，安裝高度垂直地面1.5m且無遮擋物，觀測時(shí)間為2018年及2019年6?9月。此外，同步觀測林冠下方空氣溫濕度、風(fēng)速、太陽輻射及顆粒物PM2.5濃度等微氣象參數(shù)，觀測高度1.8m。空氣溫濕度傳感器型號(hào)為HMP155（芬蘭），溫度測量范圍?80～65℃，精度≤±0.1℃；濕度測量范圍0～100%，精度≤±1%。風(fēng)速傳感器型號(hào)為WindSonic（英國），測量范圍0～60m·s?1，測量精度≤±2%；太陽輻射傳感器為Li200X（美國），光譜范圍400～1100nm，測量精度≤±2%；顆粒物PM2.5傳感器為RR-9421（中國），測量范圍1～1000μg·m?3。上述監(jiān)測指標(biāo)均通過CR1000（美國）采集器進(jìn)行存儲(chǔ)，通過DTU900C型GPRS遠(yuǎn)程傳輸模塊實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)快速傳輸并自動(dòng)上傳存儲(chǔ)至服務(wù)器。

1.3 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析

利用Python軟件對數(shù)據(jù)進(jìn)行初步篩選。篩選過程為，（1）對時(shí)間序列進(jìn)行篩選，排除因設(shè)備存儲(chǔ)中斷、故障引起的時(shí)間序列不連續(xù)以及異常數(shù)據(jù)；（2）將每個(gè)數(shù)值與其前后的值進(jìn)行對比，若該值小于前后值的3倍或1/3，舍棄并記錄為NA；（3）將連續(xù)6個(gè)或以上的相同數(shù)據(jù)值判定為異常值，記錄為NA；（4）對小于10的數(shù)值進(jìn)行差值計(jì)算，以前后2個(gè)數(shù)據(jù)取均值并取整，記錄為該時(shí)刻插值后的數(shù)值；（5）賦值后再次篩選，將仍小于10的數(shù)值剔除，記錄為NA，輸出所有有效數(shù)據(jù)。最終對2018、2019年內(nèi)6?9月不同天氣條件下的NAI濃度、空氣濕度、空氣溫度、風(fēng)速和PM2.5的監(jiān)測，共收集9720組完整數(shù)據(jù)，剔除異常值后選取有效數(shù)據(jù)約9500組。

將所得數(shù)據(jù)按照30min時(shí)間步長取均值進(jìn)行整合，利用Python軟件對分布于夜間的數(shù)據(jù)（20：00?次日4：00）進(jìn)行篩選，篩選條件為風(fēng)速小于1.2m·s?1，顆粒物PM2.5小于50μg·m?3，氣溫30.0±0.5℃進(jìn)行篩選，篩選后得到符合條件的500組NAI分布的完整數(shù)據(jù)。通過Python、SPSS和Origin軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)分析并繪制圖表。數(shù)據(jù)分析方法包括篩選分析、單因子回歸分析和多因子回歸分析，這些方法已經(jīng)廣泛應(yīng)用于生態(tài)系統(tǒng)模型中[30?31]，能夠使用較少的因子來解釋因變量的最大可變性[32?33]，具有較高的精度和應(yīng)用潛力。

2 結(jié)果與分析

2.1 自然狀態(tài)下空氣負(fù)離子濃度與空氣濕度數(shù)據(jù)組篩選

自然狀態(tài)下影響林中空氣負(fù)離子含量的因素很多，如圖1所示，以2019年主要生長季為例，NAI和各氣象因子的日變化過程復(fù)雜，從變化趨勢上無法準(zhǔn)確判斷單一環(huán)境因子對NAI的影響規(guī)律。為獨(dú)立分析空氣濕度對NAI的影響，需要將其它氣象條件控制在相對不變條件的條件下。因此，對2018年及2019年6?9月的氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選，最終選出符合條件的500組數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。利用Python軟件對所選數(shù)據(jù)進(jìn)行隨機(jī)抽樣，將數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練樣本（70%）和驗(yàn)證樣本（30%）。為評價(jià)不同空氣相對濕度范圍內(nèi)實(shí)測值與估算值之間的差異性，采用決定系數(shù)（Coefficient of determination，R2）與均方根差（Root mean square error，RMSE）作為指標(biāo)進(jìn)行綜合評定。

圖1 自然狀態(tài)下2019年6?9月各要素變化過程

2.2 空氣負(fù)離子隨空氣濕度變化的階段特征分析

由于環(huán)境因子對空氣負(fù)離子（NAI）的作用規(guī)律復(fù)雜，因此需要篩選出特征變量就空氣相對濕度（RH）對NAI的影響進(jìn)行獨(dú)立分析。在氣溫相對穩(wěn)定、風(fēng)速小、空氣質(zhì)量優(yōu)（PM2.5小于50μg·m?3）和光合有效輻射為零的條件下，篩選出NAI和RH數(shù)據(jù)組共500組，其變化過程如圖2所示。由圖可見，NAI與RH的關(guān)系表現(xiàn)為隨著RH的升高，NAI呈現(xiàn)平緩、上升、下降趨勢（圖2）。在RH35%～55%范圍內(nèi)，NAI濃度呈平緩下降趨勢，受RH的影響較小，NAI趨于平衡，波動(dòng)不明顯，整體保持在相對較低水平且比較穩(wěn)定。在RH55%～75%范圍內(nèi)，NAI與RH呈顯著正相關(guān)，NAI濃度隨RH的增加而迅速上升，平均增長幅度為18.6%，在RH達(dá)到73%時(shí)，NAI濃度達(dá)到最高902ion·cm?3。在RH75%～95%范圍內(nèi)，NAI與RH呈現(xiàn)顯著負(fù)相關(guān)，NAI濃度隨RH增加而降低，平均下降幅度為10.4%。

圖2 空氣負(fù)離子與相對濕度的關(guān)系

2.3 空氣負(fù)離子與相對濕度關(guān)系的分段擬合

2.3.1 分段擬合函數(shù)的構(gòu)建

將所有符合條件的數(shù)據(jù)組按空氣相對濕度（RH）35%～55%、55%～75%和75%～95%進(jìn)行分組，建立空氣負(fù)離子（NAI）與RH的分段擬合模型，結(jié)果見圖3。由圖3a可見，在RH35%～55%區(qū)域內(nèi)，NAI隨RH的變化較平緩，NAI濃度在701～760ion·cm?3范圍內(nèi)波動(dòng)，平均值為729ion·cm?3，其擬合方程用NAI=729表示；在RH55%～75%區(qū)域內(nèi)（圖3b），NAI隨RH增加呈線性遞增趨勢，二者呈極顯著正相關(guān)關(guān)系（P＜0.01），回歸方程為NAI=9.396RH+ 198.994，方程的決定系數(shù)（R2）為0.807；在RH75%～95%區(qū)域內(nèi)（圖3c），NAI隨RH增加呈現(xiàn)線性遞減趨勢，回歸分析表明，二者呈極顯著正相關(guān)關(guān)系（P＜0.01），回歸方程為NAI=?4.849RH+1232.992，方程的決定系數(shù)（R2）為0.642?？梢?，在自然條件下，通過人為篩選、排除其它因素，空氣相對濕度對空氣負(fù)離子的影響作用規(guī)律明顯，分段擬合模型能夠有效排除其它氣象因子的干擾，各階段可使用不同的方程表述，結(jié)果也表明了空氣負(fù)離子濃度的大小與空氣相對濕度有很大關(guān)系。

圖3 空氣負(fù)離子濃度與相對濕度的相關(guān)性

注：**表示相關(guān)系數(shù)通過0.01水平的顯著性檢驗(yàn)。

Note:**is P＜0.01.

2.3.2 分段擬合偏差檢驗(yàn)

為了檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷姆€(wěn)定性和精度，如圖4所示，選取三組RH35%～55%（圖4a）、RH55%～75%（圖4b）和RH75%～95%（圖4c）范圍內(nèi)驗(yàn)證樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)曲線擬合偏差檢驗(yàn)。利用空氣負(fù)離子濃度與空氣濕度建立的分段擬合函數(shù)，計(jì)算得到空氣負(fù)離子濃度的估算值，并結(jié)合空氣負(fù)離子濃度的實(shí)測值，分別對RH35%～55%、RH55%～75%和RH75%～95%范圍內(nèi)空氣負(fù)離子濃度的估算結(jié)果進(jìn)行檢驗(yàn)。結(jié)果表明，在RH35%～55%范圍內(nèi)，偏差檢驗(yàn)的經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ驼`差小于11%，均方根誤差（RMSE）為6.175；在RH55%～75%范圍，經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ蜎Q定系數(shù)（R2）為0.806，均方根誤差（RMSE）為7.091；在RH75%～95%范圍內(nèi)，經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ蜎Q定系數(shù)（R2）為0.836，均方根誤差（RMSE）為8.213?？傮w來說，空氣負(fù)離子濃度估算值與實(shí)測值差異較小，分段擬合函數(shù)較好地估算了不同濕度條件下空氣負(fù)離子濃度的變化特征。

圖4 空氣負(fù)離子預(yù)測值與實(shí)測值的比較

3 結(jié)論與討論

3.1 討論

空氣負(fù)離子（NAI）對環(huán)境因素的響應(yīng)機(jī)制，既與研究區(qū)域地理位置、下墊面的差異有關(guān)，又與大氣環(huán)境中氣象要素間相互作用有關(guān)。已有研究表明空氣負(fù)離子可能與多種氣象要素相關(guān)[34?35]，但在具體因子的分析上，結(jié)果仍存在不確定性。由于太陽輻射對植被的影響，研究NAI濃度變化就會(huì)受到植被光合過程和空氣濕度的雙重影響，空氣濕度對NAI的影響無法擺脫植被光合過程的限制。因此，在研究影響空氣離子濃度的變化時(shí)，需要盡可能排除所有其它因素，控制單一變量預(yù)測NAI的變化[36]。目前NAI隨濕度變化的研究，主要集中在野外非限制試驗(yàn)和室內(nèi)人工模擬試驗(yàn)[16,37?38]。野外條件下開展的試驗(yàn)，日間的NAI因環(huán)境因素的差異沒有可比性，對濕度以外的氣象條件難以限制且受人為因素干擾較大；室內(nèi)基于控制條件下開展的濕度對NAI的影響多以負(fù)離子發(fā)生器等電器設(shè)備作為負(fù)離子源，其來源與自然狀態(tài)下NAI產(chǎn)生的途徑不一致，同時(shí)NAI濃度過高，可達(dá)數(shù)十萬級以上且濃度無法控制[39]。對于近自然條件下，極少可能出現(xiàn)數(shù)十萬級的濃度，其研究結(jié)果可能不適于近自然狀態(tài)下的NAI隨濕度的變化[28?29]。

空氣濕度對空氣負(fù)離子的影響極為復(fù)雜，不同的濕度條件對空氣負(fù)離子的影響程度不同。在RH35%～55%范圍內(nèi)，空氣負(fù)離子與空氣相對濕度（RH）無顯著相關(guān)性，主要是因?yàn)樗肿邮强諝怆x子形成的重要組成部分，水分子的不足是NAI形成的制約因素，導(dǎo)致NAI濃度在此范圍內(nèi)波動(dòng)不大；在RH55%～75%范圍內(nèi)，NAI隨RH的升高而增大，主要是因?yàn)殡S著水分子的不斷增多，水分子不再是NAI形成的限制因子，越來越多的NAI與水分子結(jié)合形成的水合團(tuán)簇離子，Smirnov[40]相關(guān)研究指出，O2?(H2O)的壽命是O2?(N2)的1.1×104倍，O2?(H2O)2的壽命是O2?(H2O)的3.3倍，水合離子的增多是導(dǎo)致NAI上升的主要原因，環(huán)境中水分子不斷增加，NAI更加穩(wěn)定。在RH75%～95%范圍內(nèi)，NAI隨RH的升高而降低，在空氣濕度較高的情況下，濕度的增加會(huì)導(dǎo)致O2?(H2O)向更大團(tuán)簇離子的平衡[17]，導(dǎo)致水合NAI的尺寸增大，水合NAI就會(huì)變成帶電的氣溶膠，因其遷移率過低，不具備小粒子的生物學(xué)效應(yīng)而被排除在空氣離子之外[41]。綜合來說，空氣濕度對NAI的影響機(jī)制包含化學(xué)反應(yīng)和水合作用兩方面。化學(xué)反應(yīng)主要由水分子形成了大量的OH?，是NAI的重要組成成分，其大小取決于相對濕度[19]。NAI的水合作用是NAI的一個(gè)穩(wěn)定過程，在濕潤空氣中，NAI處于穩(wěn)定狀態(tài)的主要團(tuán)簇離子為O2?(H2O)n和CO3?(H2O)n水合物，二者共同影響著NAI濃度的高低[42?43]。Bowers等[5]相關(guān)研究發(fā)現(xiàn)瀑布附近的負(fù)離子濃度增加主要與水汽有關(guān)，這些中間離子在很大程度上可以由一個(gè)OH?和一個(gè)水團(tuán)簇離子組成，然而部分研究也表明了空氣負(fù)離子與空氣濕度成負(fù)相關(guān)等不一致的結(jié)論[22]。究其原因，可能與不同研究者獲取監(jiān)測數(shù)據(jù)和統(tǒng)計(jì)分析方法的不同有關(guān)，也與不同環(huán)境下的氣象要素有關(guān)，環(huán)境各要素相互作用的復(fù)雜性、研究區(qū)域的地理位置、氣候背景和下墊面差異都會(huì)對研究結(jié)果產(chǎn)生影響。

本研究觀測數(shù)據(jù)主要基于植被光合作用停止的夜間數(shù)據(jù)，但NAI濃度變化可能與植物生理活動(dòng)的變化有關(guān)[44]，夜間植物呼吸逐漸增強(qiáng)導(dǎo)致氣孔張開，從而促進(jìn)了NAI的釋放。本研究表明，空氣濕度對NAI的影響，在高濕條件下呈現(xiàn)下降趨勢，可能由于濕度過高的陰雨天白天植被光合作用較低，植被尖端放電效應(yīng)較弱，釋放的空氣負(fù)離子較少，導(dǎo)致空氣負(fù)離子的產(chǎn)生和積累量較低造成的。此外，分段經(jīng)驗(yàn)曲線擬合檢驗(yàn)偏差表明，經(jīng)驗(yàn)曲線擬合的偏差隨相對濕度的增加而增大，盡管本研究對經(jīng)驗(yàn)曲線擬合進(jìn)行了檢驗(yàn)，但在不同的環(huán)境條件下，由這些經(jīng)驗(yàn)公式得到的NAI濃度可能有所不同，主要是因?yàn)樵跊]有限定的自然環(huán)境中，一些因素可能會(huì)影響NAI濃度，如植被類型、環(huán)境質(zhì)量、植被覆蓋度、人為因素、粒子濃度等。

3.2 結(jié)論

空氣負(fù)離子與空氣相對濕度的關(guān)系在不同空氣濕度條件下表現(xiàn)出不同的規(guī)律，在RH35%～55%范圍內(nèi)，NAI與RH無顯著相關(guān)性，呈穩(wěn)定趨勢；在RH55%～75%范圍內(nèi)，NAI與RH呈極顯著正相關(guān)關(guān)系，在此范圍內(nèi)有利于空氣負(fù)離子的產(chǎn)生；在RH75%～95%范圍內(nèi)，NAI與RH呈極顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系。構(gòu)建的NAI與RH分段擬合函數(shù)，能夠較好地反映不同濕度條件下NAI濃度的變化特征。為評價(jià)分段擬合函數(shù)的估算精度，采用決定系數(shù)（R2）和均方根誤差（RMSE）進(jìn)行綜合評定，在RH35%～55%、55%～75%和75%～95%范圍內(nèi)，空氣負(fù)離子的估算值與實(shí)測值的均方根誤差（RMSE）分別為6.175、7.091和8.213，而RH在55%～75%和75%～95%范圍內(nèi)決定系數(shù)分別為0.806、0.836，表明所構(gòu)建的分段擬合函數(shù)能夠較好地反映空氣相對濕度對空氣負(fù)離子濃度的影響，從而為進(jìn)一步深入研究空氣負(fù)離子對氣象變化的響應(yīng)機(jī)制提供理論依據(jù)。

由于不同樹種之間光合等生理特性、不同區(qū)域氣候條件等方面存在差異，本研究結(jié)果僅基于河南黃河小浪底森林生態(tài)系統(tǒng)國家定位觀測研究站觀測數(shù)據(jù)，普適性有待驗(yàn)證。未來應(yīng)進(jìn)一步開展多區(qū)域、多樹種的聯(lián)合觀測，應(yīng)用大數(shù)據(jù)理論和技術(shù)，分析空氣負(fù)離子對空氣濕度響應(yīng)的不確定性，以更加全面系統(tǒng)了解森林小氣候?qū)諝庳?fù)離子的影響規(guī)律。

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Relationship between Negative Air Ion and Relative Humidity inPlantation under Natural Conditions

SHI Guang-yao1,2, SANG Yu-qiang3, ZHANG Jin-song1,2, MENG Ping1,2, CAI Lu-lu3,4, PEI Song-yi5

（1. Research Institute of Forestry, Chinese Academy of Forestry/Key Laboratory of Tree Breeding and Cultivation, State Forestry Administration,Beijing 100091, China; 2. Co-Innovation Center for Sustainable Forestry in Southern China, Nanjing Forestry University, Nanjing 210037; 3. HenanAgricultural University, Zhengzhou 450002; 4. Henan Geophysical Space Information Research Institute, Zhengzhou 450016; 5. State Owned Jianping County Heishui Mechanized Forest Farm, Chaoyang 122000）

Negative air ion is an important indicator of measuring air cleanliness in an area, and it plays an important role in promoting the psychological and physiological functions of the human body. With the rise of forest eco-tourism, the produce process and influence mechanism of negative air ion have become research hotspots in related fields such as biometeorology, forest ecology, and forest health. In this study, theplantation in the hilly area of North China was taken as the experimental object. The negative air ions and micrometeorological parameters of the canopy were obtained by positioning observation under the condition of relatively constant leaf area of forest from June to September in 2018 and 2019, respectively. Python software was used to screen out the observation data under the condition that the photosynthetically active radiation is about zero and the temperature, wind speed, and pollutant concentration were relatively constant. The impact of relative air humidity on negative air ions was analyzed. The results show that negative air ion present three changing trends with the increase of air humidity, which is relatively stable within the range from 35% to 55% of relative air humidity; rapidly increase within the range from 55% to 75% of relative air humidity, represents a linearly increasing relationship; moderately decrease within the range of 75% to 95% of relative air humidity, represents a linear decreasing relationship. Based on this, the piecewise fitting equations of negative air ion and air relative humidity are constructed as NAI=729 (RH35%?55%); NAI=9.396RH+198.994 (RH55%?75%), and the coefficient of determination (R2) is 0.807 (P<0.01); NAI=?4.849RH+1232.992 (RH75%?95%), and the coefficient of determination (R2) is 0.642 (P<0.01). There is no found a significant difference between the measured value and predicted value of the constructed piecewise fitting function through the analysis and comparison. The root means square error (RMSE) is 6.175, 7.091, and 8.213, respectively, while the coefficient of determination (R2) is 0.806 and 0.836 within RH55%?75% and RH75%?95%, respectively. The accuracy of the model is high and the root means square error is small. Therefore, the piecewise fitting function constructed in this study can accurately reflect the impact of air humidity on negative air ion, thereby providing a working foundation for further research on the response mechanism of negative air ion to meteorological changes.

Negative air ions; Air humidity; Estimation model; Meteorological factor

10.3969/j.issn.1000-6362.2021.01.003

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2020?08?25

中央級公益性科研院所基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金項(xiàng)目（CAFYBB2018ZA002）

張勁松，研究員，研究方向?yàn)榱謽I(yè)氣象，E-mail：zhangjs@caf.ac.cn

施光耀，E-mail：shiguangyao01@163.com