兩種綠地對機動車排放CO2的削減作用比較

張驍博，孫守家，鄭寧，李新宇，舒健驊，李春友*

1.河北農業大學園林與旅游學院，河北 保定 071000；2.中國林業科學研究院林業研究所//國家林業局林木培育重點實驗室，北京 100091；3.北京市園林科學研究院//園林綠地生態功能評價與調控技術北京市重點實驗室，北京 100102；4.北京市園林科學研究院//綠化植物育種北京市重點實驗室，北京 100102

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兩種綠地對機動車排放CO2的削減作用比較

張驍博1，孫守家2，鄭寧2，李新宇3，舒健驊4，李春友1*

1.河北農業大學園林與旅游學院，河北 保定 071000；2.中國林業科學研究院林業研究所//國家林業局林木培育重點實驗室，北京 100091；3.北京市園林科學研究院//園林綠地生態功能評價與調控技術北京市重點實驗室，北京 100102；4.北京市園林科學研究院//綠化植物育種北京市重點實驗室，北京 100102

摘要：不同群落結構綠地系統中大氣CO2的空間分布特征和來源解析是優化植物配置模式、評價綠地生態效益的重要依據。本文以北京市園林科學研究院（“喬-灌-草”結構）和四得公園綠地（單一喬木結構）距離北京市四環路0、30、60、90和120 m處大氣CO2為研究對象，測定其濃度和δ13C值，并利用Keeling plot方程結合IsoSource軟件對CO2來源進行定量估算，以期獲得不同群落對機動車排放CO2的消減作用的差異。結果表明，城市綠地系統CO2濃度和CO2增量中機動車尾氣貢獻率隨與道路距離的增加呈明顯下降趨勢，“喬-灌-草”結構和單一喬木結構綠地中距離道路120 m處CO2摩爾分數分別為403.36和423.57 μmol·mol-1，分別較路旁降低7.42%和4.32%，其中外源CO2中機動車尾氣的貢獻率分別降低33.9%和22.5%，土壤呼吸貢獻率分別升高12.1%和7.6%，植物呼吸貢獻率分別升高21.8%和14.9%。“喬-灌-草”結構較單一喬木結構對CO2濃度和機動車尾氣CO2貢獻率的削減作用更明顯，且最大削減率的位置更靠近綠地邊緣。在城市系統中臨近道路的邊緣位置配植“喬-灌-草”結構的綠地能有效削減道路上機動車排放的CO2。

關鍵詞：群落結構；CO2濃度；δ13C；來源；削減率

引用格式：張驍博，孫守家，鄭寧，李新宇，舒健驊，李春友.兩種綠地對機動車排放CO2的削減作用比較［J］.生態環境學報，2016，25（4）:629-635.

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2013年全球大氣CO2摩爾分數突破400 μmol·mol-1，較工業革命時期升高約45%，預計在2050年將達到550 μmol·mol-1（Leuenberger et al.，1992；Culf et al.，1997）。CO2含量在空氣中僅占0.03%，卻是引發溫室效應，造成全球變暖、海平面上升等諸多環境問題的主要氣體之一（IPCC，2007）。全球80%以上CO2排放量來自城市區域，對環境的影響不容忽視（Churkina，2008；Velasco et al.，2009）。隨著全球城市化的加劇，CO2濃度逐年升高的問題受到廣泛關注，世界氣象組織（World Meteorological Organization，WMO）和聯合國全球環境基金（Global Environment Facility，GEF）已在全球各地建立了200余個大氣CO2監測本底站以研究全球大氣CO2濃度的長期變化趨勢（Stephens et al.，2013；Tans，1996；周凌晞等，2003）。同時，許多國家已在城市區域開展了對CO2變化特征的研究（王長科等，2003；Henninger et al.，2010），但目前對特定綠地系統中的CO2濃度特征研究較少（潘劍彬等，2011）。CO2中12C和13C兩種穩定性同位素在物理和化學性質存在的差異導致反應過程中同位素產生分餾（林光輝，2013）。基于同位素的質量守恒可以有效地解析生態系統的碳交換過程（Bowling et al.，2008），將同位素技術和Keeling plot方程結合，利用線性兩端模型可以估算生態系統中各來源CO2的貢獻率（Yakir et al.，2000）。該方法已被廣泛應用于自然生態系統碳交換特征的研究（Fassbinder et al.，2012；朱先進等，2013），但對城市生態系統的碳循環研究較少（劉衛等，2012）。

到2013年末，北京市機動車擁有量達543.7萬輛，每年消耗燃油約700萬噸，CO2排放量巨大（王俊秀，2013）。減排和增匯兩項措施均能有效降低城市中CO2濃度，綠色植物具有有效的增匯功能，但不同群落結構的城市綠地對CO2消減作用尚未明確。本研究以北京市園林科學研究院（Beijing Institute of Landscape Architecture，簡稱BILA）和四得公園（Side Park，簡稱SP）中臨近城市主干道的綠地為樣地，通過離軸積分腔輸出光譜技術（off-axis integrated cavity output spectroscopy，OA-ICOS）測定路旁和綠地中空氣CO2濃度和δ13C值，并利用Keeling plot方程（Yakir et al.，2000；Keeling，1958）結合IsoSource方程（Phillips et al.，2003）估算CO2來源，對不同來源CO2在空間位置上的分布特征進行分析，以期為優化植物配置模式和評價綠地生態效益提供依據。

1　材料與方法

1.1試驗地概況

試驗在北京市四元橋（116°27′E，39°58?N）旁的北京市園林科學研究院和四得公園綠地中進行，北京市園林科學院綠地中有植物100余種，為喬-灌-草搭配的群落結構，四得公園綠地為典型的單一喬木群落結構，樣地基本信息如表1所示。

以四環路靠近綠地系統一側的輔路邊緣為起點，分別向綠地系統中垂直延伸3條120 m長的樣帶，在樣帶距離道路0、30、60、90和120 m處的位置設置取樣點，如圖1所示。

圖1　試驗地位置Fig.1 Location of experimental station

1.2樣品的收集和測定方法

1.2.1空氣樣品的收集和測定

在2015年8—10月，每月選擇2～4個無風的典型晴天，在10:00─14:00對兩塊綠地中取樣點高1.5 m處的空氣進行收集，收集時用FM2002-12V微型真空泵（成都氣海機電制造有限公司，中國）連接EATON管，先抽氣1 min將原EATON管中氣體排出，空氣樣品儲存在1 L鋁塑復合膜氣體采樣袋中（大連海德科技有限公司，中國）。每個樣點重復取樣3次，采用往返采樣方法，以減少取樣時間不一致造成的試驗誤差。將空氣樣品通入CCIA-38EP-CO2穩定同位素分析儀（Los Gatos Research Inc.，USA）中測定樣品的CO2濃度和13C比率，儀器采樣頻率為1 Hz，CO2測定精度為50 ppb，δ13C測定精度為0.1‰。δ13C為13C的測定結果相對于VPDB（Vienna Pee Dee Belemnite）的千分率（‰），公式為：

其中，Rsample和Rstandard分別表示樣品和標準物13C/12C的摩爾比率。

1.2.2汽車尾氣的收集和測定

將北京市大屯路隧道、慧忠路隧道按長度等分為5段，在4個等分點和兩端進行氣體取樣。取樣時間選擇在車流量較大的7:00─9:00和17:00─19:00，每個樣點重復取樣3次，通過Keeling plot方程獲得北京市機動車尾氣CO2中δ13C值，用來對環境中不同CO2來源所占比例進行定量估算，CO2濃度及13C測定方法同1.2.1。

1.2.3植物和土壤樣品的收集和測定

對兩塊綠地中的優勢樹種分別進行取樣，在樹木北側和南側各取10～15片樹葉進行混合，每種植物重復3次，樣品取回清水洗凈后在烘箱中105 ℃殺青1 h，用70 ℃烘干至恒重，粉碎后過80目篩。對兩塊綠地中的土壤進行取樣，樣品收集5～20 cm深度處的土壤，樣品取回自然風干后，以過量的0.1 mol·L-1稀鹽酸浸泡24 h去除樣品中碳酸鹽，用清水沖洗若干次后過80目篩。取樣時為降低空間變異性的影響，植物和土壤取樣點設置時依照隨機均勻原則。

表1　北京市園林科學研究院和四得公園綠地基本信息Table 1 Information of sample points in BILA and SP.

將過篩后的植物和土壤樣品加入Flash EA1112 HT元素分析儀（Thermo Scientific Inc.，USA）中高溫還原為CO2，用DELTA V Advantage質譜儀（Thermo Scientific Inc.，USA）測定CO2中的δ13C值，測定精度為0.1‰。獲得的土壤和植物中δ13C值用來對環境中不同CO2來源所占比例進行定量估算。

1.3數據處理

根據Keeling plot，生態系統中CO2濃度是大氣本底濃度與增加源氣體濃度之和，用公式表示為：

式中，CE、Cb和Ci分別表示生態系統中的CO2濃度、CO2濃度的本底值和增加的CO2濃度。基于同位素的質量守恒，獲得公式：

式中，δE和CE分別代表生態系統空氣中的δ13C值和CO2濃度，Cb和δb分別為本底大氣CO2濃度和δ13C值，δi表示外源增加CO2的δ13C值。當1/CE趨于0時，有δE=δi。根據公式（3），可得到生態系統中外源CO2的δ13C值，以及機動車尾氣中CO2的δ13C值。

試驗地中CO2主要來源于機動車尾氣和自然系統呼吸，Bowling et al.（2008）證明葉片呼吸產生的CO2的δ13C值較光合產物高約3‰。在Cb不變，CE趨于無窮大，即CE=Ci時，可將公式（3）變為：

式中，fm、fs和fp分別表示汽車尾氣、土壤呼吸和植物呼吸產生的CO2在大氣CO2增加量中所占的比例，且三者之和為1，δm、δs、和δp分別表示各自的δ13C值。通過IsoSource模型按照指定增量范圍（1%）進行疊加運算，可以得到各CO2來源貢獻率出現頻率的分布，將處于忍受范圍內（±0.1‰）的組合進行加權平均得到各CO2來源在大氣CO2增加量中所占的比例。

使用IBM SPSS Statistics 19對數據進行分析，利用IsoSource對城市生態系統CO2中13C的來源進行劃分，用Excel 2013作圖。

2　結果與分析

2.1兩種不同群落結構綠地對CO2的削減率分析

圖2顯示，在北京市園林科學研究院綠地中，距離道路0～60 m范圍內，CO2摩爾分數隨著與道路距離的增加而逐漸降低，0 m處約為433.27 μmol·mol-1，30和60 m處分別較0 m分別降低了約4.35%和7.13%，在60～120 m中保持相對穩定，約為403.36 μmol·mol-1。在四得公園單一喬木的群落結構中，CO2摩爾分數隨與道路距離的增加而呈下降趨勢，0 m處約為442.67 μmol·mol-1，120 m處約為423.57 μmol·mol-1，30、60、90和120 m處較0 m處依次降低了約2.11%、2.83%、3.71%和4.32%，120 m處CO2濃度削減率較“喬-灌-草結構”的北京市園林科學研究院綠地低3.11%。

圖2　北京市園林科學研究院和四得公園綠地不同位置CO2濃度變化Fig.2 Variations of CO2concentration at different location of BILA and SP.

圖3結果表明，大氣CO2的δE值在綠地中隨著遠離道路逐漸降低。在北京市園林科學研究院中，δE-BILA最大值為-12.73‰，最小值為-13.55‰，減幅達0.82‰。在四得公園綠地中，δE-SP最大值為-13.37‰，最小值為-13.98‰，減幅達0.61‰，且不同位置δE-SP的均值與δE-BILA相比偏負約0.41‰。

圖3　北京市園林科學研究院（A）和四得公園（B）綠地不同位置CO2中δ13C值變化Fig.3 Variations of δ13C value in CO2at different location of BILA （A） and SP （B）

2.2兩種不同群落結構綠地中CO2增量來源分析

典型隧道封閉性較強，CO2濃度的增加主要來自于機動車尾氣的排放，大屯路隧道及慧忠路隧道中大氣CO2摩爾分數的倒數和δ13C值的關系如圖4 （a）所示，當［x（CO2）］-1趨于0時，趨勢線截距約為-28.13‰（r≈0.9536），即北京市機動車尾氣中δm=-28.13‰。圖4（b）為北京市園林科學研究院和四得公園綠地中土壤中的δ13C值，其中δs-BILA=-18.88‰±0.41‰，δs-SP=-19.27‰±0.35‰。表2表明，在北京市園林科學研究院0～60 m處植物葉片δ13C值隨與道路距離的增加呈下降趨勢，在60～120 m處無明顯差異，植物南側葉片δ13C值在0、60和120 m處分別較北側高0.80‰、0.53‰和0.78‰，植物葉片δ13C均值δp-BILA=-27.97‰± 0.98‰；在四得公園綠地0～60 m處植物葉片δ13C值無明顯差異，在60～120 m處呈上升趨勢，植物南側葉片δ13C值在0和60 m處與北側無明顯差異，在120 m處較北側高0.38‰，植物葉片δ13C均值δp-SP=-28.19‰±0.71‰。根據公式（4），植物呼吸產生CO2中的δ13C值為δp+3‰。

綜上，不同來源CO2中的δ13C值如表3所示。

圖5（a）、（b）顯示，北京市園林科學研究院大氣CO2中δi值在0～60 m處升高較快，增長1.76‰，在60 m處達到-24.13‰，在60～120 m處升高較慢，增長0.27‰，在120 m為-23.86‰。四得公園綠地大氣CO2中δi值在0～120 m中逐漸穩定升高，由0 m處的-25.79‰增至120 m處-24.43‰，升高了1.36‰。北京市園林科學研究院大氣CO2中δi值在0～120 m處的最大增量比四得公園綠地高約49.3%。

圖4　機動車尾氣和土壤中δ13C值Fig.4 The δ13C value of vehicle exhaust and soil

表2　不同位置植物中δ13C值Table 2 The δ13C value of plant in different location

表3　北京市園林科學研究院和四得公園綠地中不同來源CO2中的δ13C值Table 3 The δ13C value of different CO2sources at BILA and SP.

圖5（a）顯示，北京市園林科學院0 m處機動車尾氣排放CO2在大氣CO2增量中的貢獻率為60.7%，與120 m處相比高33.9%，其中在0～60 m中降低約31.1%，在60～120 m中降低約2.8%。土壤呼吸CO2的貢獻率從0 m處的11.9%逐漸升高至120 m處的24.0%，植物呼吸CO2的貢獻率在0～60 m中逐漸升高，由27.3%升至49.3%，在60～120 m處穩定在49.1%左右。生態系統呼吸CO2在綠地大氣CO2增量的貢獻中，土壤呼吸與植物呼吸的比例隨與道路距離的增加從4∶9變為1∶2。圖5（b）顯示，四得公園綠地0 m處機動車尾氣排放CO2在該位置CO2增量中的貢獻率為61.4%，隨與綠地中心距離的減少而逐漸降低，在30、60、90和120 m處分別為55.7%、49.7%、46.1%和38.9%，最大減幅達22.5%。土壤和植物呼吸CO2在大氣CO2增量中的貢獻率隨與綠地中心距離的減少而逐漸升高，在0 m處分別為12.9%和25.7%，在120 m處達到最大值，分別為20.5%和40.6%，二者貢獻率比例約為1∶2。

圖5　北京市園林科學研究院（A）和四得公園（B）綠地不同位置δi變化及外源CO2在大氣CO2增量中所占比例Fig.5 Variations of δiand contributions of different CO2sources at different location of BILA （A） and SP （B）

3　討論

CO2濃度在綠地不同位置的變化差異說明了綠色植物對環境CO2濃度存在削減作用，這與潘劍彬等（2011）在北京市奧森公園的研究結果相似。四得公園與北京市園林科學研究院距離道路0 m處CO2濃度偏高主要是由于大量汽車尾氣排放和“街谷效應”使得空氣流通性差，而綠地中CO2濃度較0 m處偏低可能是由于：（1）植物在晝間光合作用消耗CO2使其濃度降低（尹起范等，2009）；（2）本文取樣時間為正午，8:00─10:00間植物蒸騰作用釋放水分造成綠地內外存在溫度差，空氣在水平方向上機械湍流加劇，綠地系統夜間土壤和植物呼吸產生的CO2向外擴散（George et al.，2007）；（3）植物形成屏障，阻礙空氣在水平方向上的內外交換。“喬-灌-草”結構對CO2的削減率比單一喬木結構高，其CO2濃度的梯度變化特征也更明顯，主要是由于喬木樹冠較高，在樹木主干部分對空氣的阻礙作用小，且“喬-灌-草”結構中植物種類豐富，空間布局合理，郁閉度明顯高于單一喬木結構，對光能的利用更充分、高效。本研究δE值與孫守家等（2015）的研究相比在道路上偏負，而在綠地系統中偏正，可能是由于本研究僅以10:00─14:00間的空氣樣品為對象，未考慮車流量和車速變化較大且植物光合作用較弱的早、晚時刻。

機動車尾氣主要由汽油和柴油燃燒產生，Bush et al.（2007）通過對美國地區不同品牌機動車尾氣中碳同位素組成的研究發現不同品牌的機動車尾氣δ13C值差異較大。通過收集空氣流通性差、車流量大的隧道中的空氣，利用Keeling plot方程獲得北京市機動車尾氣CO2中的δ13C值為-28.13‰，這一數值在Deines（1980）測定的石油δ13C值-32‰～-21‰之間。由于城市中存在以天然氣為燃料的機動車，而天然氣的δ13C值可達-100‰（張士亞，1998），因此δm值可能偏負，但仍在Deines（1980）測定的石油δ13C值-32‰ ～ -21‰之間。城市綠化以C3植物為主，北京園林科學研究院和四得公園綠地植物δp-BILA和δp-SP值在Griffiths（1992）測定的C3植物葉片δ13C值-20‰～-35‰之間，且與王玉濤等（2010）對北京地區多種植物葉片中δ13C值的觀測結果近似，而植物南側葉片δ13C值高于北側是由于兩側光照條件的差異造成葉片氣孔導度、光合羧化酶活性和溫濕度等具有差異性，影響葉片對13CO2的吸收固定（Mccarroll et al.，2001；王建等，2006）。在北京市園林科學研究院中植物葉片δ13C值隨與道路距離的增加而逐漸降低，與δE-BILA的變化趨勢相同，可能是由于植物光合作用利用的CO2中δ13C值的變化，而四得公園綠地植物葉片δ13C值隨與道路距離的增加而逐漸升高，與δE-SP的變化趨勢相反，且南、北兩側葉片的δ13C值差異不大，可能是因為毛白楊葉片中進行光合作用的酶對CO2具有選擇性，需在后續試驗中進行驗證。Buchmann et al.（1998）發現土壤碳同位素特征與上層植被的種類有關，因此本文通過隨機均勻取樣盡可能消除土壤碳同位素空間變異性的影響后，獲得δs-BILA和δs-SP值，結果與孫守家等（2015）對四元橋周邊地區土壤同位素的研究結果相似。

根據Keeling plot方程在假設生態系統中Ci趨于無窮大的基礎上獲得外源CO2的δi，隨與道路距離的增加出現δE降低而δi升高的現象，δi的降低是由于綠地系統CO2中來源于δ13C值較低的機動車尾氣貢獻率減少，綠地系統對機動車尾氣產生的CO2具有明顯的削減作用。土壤呼吸與植物呼吸對外源CO2增量的貢獻率比例與朱先進等（2013）在自然生態系統中的研究結果差別較大，植物呼吸的比例較高，可能是由于城市生態系統中CO2濃度較高造成植物光合作用增強（王建林等，2012），且植物進行光合作用時對不同來源CO2具有選擇性，需在今后的研究中結合14C和18O等進行驗證。30～60 m寬的“喬-灌-草”結構綠地可以達到對機動車尾氣CO2的最大削減率，而單一喬木需120 m以上的寬度才可以最大限度的削減機動車尾氣CO2，因此在保證園林景觀美的前提下，在靠近路旁的公園、居民區等區域外圍以“喬-灌-草”群落結構配置綠地，比單一喬木的群落結構節省空間，且對機動車尾氣CO2的削減效果好。

本文在假設城市中CO2增量全部源于機動車尾氣和生態系統呼吸的條件下，針對“喬-灌-草”和單一喬木兩種群落結構中10:00─14:00間的CO2分布和構成進行研究，而城市大氣受到諸多因素的影響，異質性較高。今后可加入其他群落結構、不同時間段和其他碳源（天然氣廢氣，動物呼吸等）的研究，并增加對植物樣品的采集、分析，以期進一步探討植物進行光合作用時對不同來源CO2的選擇性，以期為優化城市園林植物配植和評價綠地生態效益提供更為可靠的依據。

4　結論

城市綠地系統CO2濃度和CO2增量中機動車尾氣貢獻率在8─10月的10:00─14:00間隨與道路距離的增加而呈明顯下降趨勢，“喬-灌-草”結構比單一喬木結構對CO2的削減作用更明顯，且最大削減率的位置更靠近綠地邊緣。因此，在公園和居民區臨近道路的邊緣位置配植“喬-灌-草”結構的綠地能有效削減道路上機動車排放的CO2。

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Comparison on the Reduction of CO2Emission from Motor Vehicles at Two Types of Community Structure

ZHANG Xiaobo1，SUN Shoujia2，ZHENG Ning2，LI Xinyu3，SHU Jianhua4，LI Chunyou1*
1.Agricultural University of Hebei College of Landscape and Travel，Baoding 071000，China；2.Key Laboratory of Tree Breeding and Cultivation of State Forestry Administration，Research Institute of Forestry，Chinese Academy of Forestry，Beijing 100091，China；3.Beijing Key Laboratory of Ecological Function Assessment and Regulation Technology of Green Space，Beijing Institute of Landscape Architecture，Beijing 100102，China；4.Beijing Key Laboratory of Greening Plants Breeding，Beijing Institute of Landscape Architecture，Beijing 100102，China

Abstract：Spatial distribution and source analysis of CO2between different structure communities are important foundations to optimize plant arrangement and evaluate ecological benefit in green space system.This study measured CO2concentration and13C at 0，30，60，90 and 120 meters from Fourth Ring Road to Beijing Institute of Landscape Architecture and Side Park，which had a tree-shrub-grass multi-structure and a tree single-structure community，respectively.The objective of this study was to obtain the reduction effect of CO2of different community structures based on estimation of CO2sources using Keeling plot method and IsoSource software.The results indicated that both CO2concentration and contribution fraction of vehicle exhaust in CO2decreased obviously with the increment of distance from Forth Ring Road.CO2concentrations at 120 meters away from road were 403.36 and 423.57 μmol·mol-1in the tree-shrub-grass multi-structure community and the tree single-structure community，respectively，decreasing 7.42% and 4.32% compared to that at road in these two communities.Compared the contribution fractions of different sources in exogenous CO2at Beijing Institute of Landscape Architecture and Side Park，the contribution of vehicle exhaust decreased by 33.9% and 22.5%，while soil respiration increased by 12.1% and 7.6% and plant respiration increased by 21.8% and 14.9%，respectively.This result indicated that tree-shrub-grass multi-structure community had greater effect on the reduction of CO2concentration and the contribution rate of vehicle exhaust than that of tree single-structure community.This study also revealed that the position of greatest CO2concentration reduction was close to the edge of multi-structure community.This research work indicated that constructing the tree-shrub-grass multi-structure community adjacent to road can effectively reduce the CO2from vehicle exhaust in urban ecosystem.

Key words：structure of community； CO2concentration； δ13C； source； reduction rate

DOI：10.16258/j.cnki.1674-5906.2016.04.012

中圖分類號：X16

文獻標志碼：A

文章編號：1674-5906（2016）04-0629-07

基金項目：國家自然科學基金項目（31470705）；北京市自然科學基金項目（8132044）

作者簡介：張驍博（1991年生），男，碩士研究生，主要從事城市生態學方向研究。E-mail:chopozhang@foxmail.com

*通信作者：李春友，男，教授。E-mail:lchy0815@163.com

收稿日期：2016-04-05