7種盆栽觀賞植物室內滯塵能力研究

周杰良 閆文德 王建湘

摘要測定了7種常見室內觀葉植物在室內環境中的葉片滯塵能力,并利用數碼相機對葉片拍照,研究葉片分形維數同滯塵能力的關系。結果表明:滯塵量大小依次為小天使>燕子掌>綠蘿>發財樹>吊蘭>小葉榕>虎尾蘭。分行維數大小依次為虎尾蘭>小天使>燕子掌>綠蘿>發財樹>吊蘭>小葉榕。對于一般的葉片而言,分形維數越大,葉面越粗糙,單位滯塵量越大;但不適用于葉片上有亮斑紋的虎尾蘭,算法的局限性造成分形維數的增加。

關鍵詞滯塵;觀葉植物;分形維數

中圖分類號Q948.116文獻標識碼A文章編號 1007-5739(2009)08-0007-02

室內空氣的污染程度超過室外5~20倍[1],這已引起人們的高度重視。粉塵是室內環境污染源之一,主要包括三方面:室外粉塵通過通風系統和自然通風帶入;人的日?；顒尤缁顒?、烹調、吸煙產生;書籍、衣物、建筑物本身產生的粉塵。目前,人們在利用植物吸附塵埃,減少空氣中顆粒物污染方面做了很多研究[2],但基本集中在室外環境下的不同綠化樹種和綠化類型的滯塵效益研究,在葉片滯塵機理研究方面,普遍認同葉片表面粗糙程度同滯塵能力呈正相關。但對葉片表面粗糙度的描述,主要用肉眼判讀和對植物葉片進行電鏡掃描后判讀[3-5]。屬于直觀的定性表達,未量化,加上電鏡價格較貴,給研究帶來了一定的局限性。本文研究室內環境中7種盆栽植物的滯塵能力,由于粗糙表面具有明顯的分形特征[6],探討利用普通數碼相機對葉片拍照,通過計算圖像分形維數,來量化描述葉片的粗糙度,研究葉片分形維數同滯塵能力的關系。

1材料與方法

1.1供試植物

測試植物選擇虎尾蘭(Sansevieria trifasciata)、燕子掌(Cr-assula argentea)、小葉榕(Ficus microcarpa var. pusillifolia)、發財樹(Pachira macrocarpa)、綠蘿(Scindapsus aurens var.Wilcoxii)、小天使(Philodendron cv. Xanadu)和吊蘭(Chlorophytum comosum)。

1.2試驗地點和時間

試驗設在湖南生物機電職業技術學院實驗樓1樓3間南向的空房間,每間面積90m2。試驗前將房間衛生打掃干凈,實驗期間僅開副窗通風,除采樣、澆水外,基本無人進出。試驗時間:2008年10~11月。

1.3分析方法

1.3.1滯塵量測定。試驗前先用水沖洗測試植物的葉片,并用紗布擦干凈,除去已有灰塵。每種植物重復5次,采樣間隔時間為3d、6d、9d。從樹冠上、中、下各部位均勻采集葉樣5片,先用萬分之一的電子天平稱重,然后用干凈的棉紗將葉片擦拭干凈后稱重[7],將2次稱量差值近似看作葉片滯塵量,同時測量葉片的面積[8],求出單位面積滯塵量(g/m2)。

1.3.2葉片分形維數的分析。使用NIKONS700數碼照相機(1 210萬像素)對葉片進行拍攝,為了保證拍攝圖像的精確,先將葉片擦干凈,盡量保持拍攝的角度垂直。每種植物拍攝3個表面圖像,圖像的像素為2 816×2 112。將圖像切割為512×512,并對圖像進行中值濾波去噪。將圖像轉變成灰度圖,計算圖像的直方圖,確定圖像中灰度的取值范圍,最后將灰度值進行20等分,把等分的每個灰度值作為閾值對圖像進行二值化處理,用像素點覆蓋法,計算每個二值圖像的物理計盒維數(di)[9],根據公式[10]:D=1+(■=di)/n,得到比較接近實際葉片三維計盒維數的近似值D。

2結果與分析

2.1不同植物的滯塵量

從表1可以看出,7種植物的單位葉面積滯塵量具有顯著差異,滯塵量的大小依次是小天使>燕子掌>綠蘿>發財樹>吊蘭>小葉榕>虎尾蘭。滯塵量最大的小天使是虎尾蘭的61倍,一般認為不同植物滯塵能力的差異與葉片的表面特性、葉片著生角度、冠形等有密切關系[11],虎尾蘭的滯塵量遠遠小于其他幾種植物,其原因可能如下:一是虎皮蘭的冠形修剪為長圓柱形,其他6種盆栽觀葉植物冠形基本為近圓球形;虎尾蘭葉片光滑,葉片著生角度小,基本垂直于水平面,而其他植物的葉片著生角度大,葉片相對粗糙。說明冠形、葉面質地、葉片著生角度對滯塵量影響較大。由圖1可以看出,隨著時間的推移,植物的滯塵量緩慢上升,小天使上升幅度最大,其他變化不明顯,原因可能是在室內條件下,植物的生長很容易變弱,滯塵能力下降,室內相對室外灰塵量小,而一般在污染嚴重的環境條件下測定的滯塵量要相對大些。

2.2植物滯塵能力同葉片分形維數的關系

當觀察物體表面的灰度圖像時,若圖像的各點亮度或灰度均勻一致,則物體表面光滑。反之,圖像各點亮度或灰度發生變化,表面凸起的部分發亮(灰度值較高),表面下凹的部分光線變暗(灰度值較低)。因此,根據表面各點的明暗差異(灰度值差異)可區分表面凸凹不平的程度[12,13]?；谠摾碚?近年來有人利用圖像分形維數分析,來實現對物體表面粗糙度的研究[14-15],韓靖玉[10]提出基于圖像分形分析三維計盒維數的近似算法,實現了對路面不平度的測定。本文借助此法來分析不同植物葉片表面粗糙度,考慮植物滯塵能力和葉片結構受環境的影響較大,由于沒查到有關長沙植物滯塵能力的資料,選用緊鄰長沙的2個城市株州和岳陽的植物滯塵能力研究數據[16-17],選取文獻中滯塵量基本相同,同時葉片質地粗糙有明顯差異的4種2類植物,作物先期檢測樣本:一類是葉小、紙質、表面粗糙有毛的春鵑、紅檵木;另一類是革質、表面相對光滑的桂花、山茶。由表2可以看出,2類檢測植物的葉片的分形維數值差異顯著,分形維數越大,葉面越粗糙,單位滯塵量越大。說明葉面類型和分形維數有相關性。從圖2可以看出,7種觀葉植物的分形維數大小依次為:虎尾蘭>小天使>燕子掌>綠蘿>發財樹>吊蘭>小葉榕。滯塵量最少的虎尾蘭分形維數卻最大,可能因為虎尾蘭葉上有黃色、白色條紋(見圖3),灰度圖表面各點的明暗差異就不僅僅是表面凸凹不平引起反光不同造成的,其亮斑在圖像二值化后,會造成計算的分形維數增加。而其他葉片,則是分形維數越大,葉面越粗糙,單位滯塵量越大。

3結論及建議

(1)不同植物的滯塵能力差異比較大,生活中應有意識地選擇滯塵能力強的植物。植物滯塵能力的差異與葉片的表面特性、葉片著生角度、冠狀等有密切關系,室內盆栽冠形基本人工塑造,如何塑造既美觀又利于生長同時滯塵量又大的冠形,應該做進一步的研究。

(2)利用數碼像機對葉片進行拍照,進行三維計盒維數的計算,是量化植物葉片粗糙度的一種可行途徑。一般而言分形維數越大,葉面越粗糙,單位滯塵量越大。但對于那些葉片上有亮色斑點的植物,其亮斑會造成分形維數的增加?？梢姳M管粗糙表面具有明顯的分形特征,但三維計盒維數無法唯一表達葉片的粗糙度水平,構造一個指標以更加準確全面的表達各種葉表面的粗糙度水平,值得進一步深入研究。

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