2015年北京采暖季城市森林內外SO2濃度的時空變化特征

蔣 燕, 熊好琴, 魯紹偉, 陳 波, 李少寧

1.西南林業大學環境科學與工程學院, 云南 昆明 650224 2.北京市農林科學院林業果樹研究院, 北京燕山森林生態系統定位觀測站, 北京林果業生態環境功能提升協同創新中心, 北京100093

2015年北京采暖季城市森林內外SO2濃度的時空變化特征

蔣 燕1,2, 熊好琴1, 魯紹偉2*, 陳 波2, 李少寧2

1.西南林業大學環境科學與工程學院, 云南 昆明 650224 2.北京市農林科學院林業果樹研究院, 北京燕山森林生態系統定位觀測站, 北京林果業生態環境功能提升協同創新中心, 北京100093

為探討采暖季城市森林內外ρ(SO2)動態變化及差異性，基于西山國家森林公園林內空氣質量監測站數據，結合北京市環境保護監測中心植物園監測站的實時數據，分析2015年采暖季城市森林內外ρ(SO2)變化和影響因素. 結果表明：林內外ρ(SO2)日變化基本呈雙峰雙谷型，在09:00—11:00和20:00—22:00左右達到高峰；采樣期間ρ(SO2)月變化呈不顯著“V”型，最高值出現在1月，林內外分別為(25.8±9.2)和(31.7±23.4) μgm3，最低值出現在11月，林內外分別為(19.0±5.2)和(13.0±11.2) μgm3. 林內ρ(SO2)在1—3月低于林外，11—12月高于林外，林內ρ(SO2)變化較林外平緩；氣象條件對采暖季城市森林ρ(SO2)變化有重要影響：降水對ρ(SO2)消減效應明顯，大風有驅散SO2的作用，同時受風向影響；ρ(SO2)和溫度關系不顯著(P=0.05,R<0.40)，但和空氣相對濕度線性關系顯著(α=0.05, Sig=0.00)，林內受氣象因素影響低于林外. 研究顯示，城市森林對氣態污染物具有一定的緩沖、抵抗和吸收能力，因此應重視發展城市森林生態系統，充分發揮其生態效益，以提高城市大氣環境質量.

采暖季； 西山國家森林公園； SO2； 城市森林

SO2是空氣中重要的氣態污染物之一，不僅直接影響城市空氣質量，危害動植物和人體健康，并且通過反應生成含硫酸根的氣溶膠，是北京市首要污染物PM2.5的重要成分，其反應性也影響NOx的污染程度，已成為區域性大氣復合污染產生的重要因子[1-2].ρ(SO2)受天氣形勢、污染源排放、區域傳輸等因子影響，再加在大氣中壽命較短暫[3-4]，綜合造成SO2污染的復雜性、綜合性、區域性，逐漸成為人們關注的環境焦點. 目前已有很多學者對SO2各方面進行研究，如Kanada等[5]研究了中國5個城市SO2排放量及控制措施；程念亮等[6]指出，北京市2000—2014年ρ(SO2)月均值呈U形分布，采暖季高于非采暖季，空間分布存在差異；劉潔等[7]對城郊ρ(SO2)進行了對比分析，發現ρ(SO2)日變化在城區表現為雙峰型，在09:00和22:00前后形成高值；在郊區表現為單峰型，22:00前后出現峰值. QUAN等[8]發現污染源相對穩定時，天氣形勢是污染物濃度的主導因素.

森林植被對控制、降低大氣污染和滿足居民的休閑游憩發揮著重要的功能[9]，但近幾年對城市森林與SO2污染關系的研究鮮見報道. 相關研究主要集中在對SO2污染現狀、重污染過程、被動監測ρ(SO2)、不同地點ρ(SO2)對比及SO2波動的影響因子等方面。雖然聶蕾等[10]研究了2015年昆明市森林對SO2的凈化作用，胡舒等[11]也研究了2010年徐州市不同樹種對大氣SO2吸收積累能力的差異，但主要是分析南方樹種凈化SO2能力及季節差異，缺乏對北方采暖季城市森林與ρ(SO2)的相關研究. 為此，該研究基于2015年采暖季北京市環境保護監測中心提供的北京植物園空曠地的SO2實時監測數據，并結合北京西山國家森林公園監測站SO2數據，研究城市森林內外采暖季ρ(SO2)變化特征和影響因素，重點探尋不同天氣下城市森林內外ρ(SO2)變化特征，證實森林對SO2的調控作用，為了解城市氣態污染物在采暖季的變化特征和污染防治措施的實施提供參考.

1 研究方法

1.1研究區概況

西山國家森林公園(下稱林內)位于北京西郊小西山，以北京西山試驗林場為基礎，總面積 5 970 hm2，有林地面積 5 196.8 hm2，林木覆蓋率87%，屬溫帶大陸性季風氣候類型，地帶性植被為暖溫帶落葉闊葉林. 公園內動植物資源豐富，有植物共計250多種，分屬73科. 主要樹種包括油松(Pinustabuliformis)、楊樹(Populus)、黃楊(Buxussinica)等.林外對照點為北京市環境監測中心設在北京植物園(下稱林外)的監測點，該點位于北京植物園內的空曠地，距西山國家森林公園2 km，并位于其東北部，周圍樹木相對較少，開闊平坦，主要樹種包括油松(pinustabulaeformis)、銀杏(ginkgobiloba)、紫葉小檗(berberisthunbergii)等.

1.2數據采集

林內ρ(SO2)的實時監測數據由北京市農林科學院設置在西山國家森林公園的城市森林環境空氣質量監測站提供，林外對照點ρ(SO2)實時監測值由北京市環境保護監測中心提供，兩個監測站的SO2監測設備均為美國賽默飛世爾科技公司(Thermo Fisher Scientific，USA)生產的脈沖熒光SO2分析儀，全自動監測，監測時間一致，頻次均為1 h次，全天24 h不間斷采樣.林內的氣象數據由西山空氣質量監測站林內氣象站提供，林外對照點的氣象數據主要摘自中國天氣網(http:www.weather.com.cn)，主要包括氣溫、相對濕度、風速、降水量等氣象因子.

1.3數據選取

選取2015年1月1日—3月15日和2015年11月15日—12月31日的森林內外ρ(SO2)數據進行分析，日變化數據選取原則為避免特殊天氣條件(如大風天氣、降雨以及嚴重污染天氣天等)的影響，每月選取連續晴天(3 d)取其平均值研究ρ(SO2)日變化.月變化數據選取原則為每月所有數據用月均值作比較研究ρ(SO2)月變化. 選取北京植物園特殊天氣條件(包括降雨天、大風天、高濕天和溫度相對較高天氣)數據研究氣象因子對ρ(SO2)影響. 采用Excel 2013和SPSS 22.0軟件對數據進行處理.

2 結果與討論

2.1ρ(SO2)的日變化特征

圖1 林內外采暖季不同月份ρ(SO2)日變化特征Fig. 1 The daily variation of SO2 concentration during heating season in two study sites

從圖1可知，林內外ρ(SO2)日變化規律基本呈雙峰雙谷型，在09:00—11:00和20:00—22:00左右出現高峰，在02:00—4:00和17:00—19:00左右出現谷值. 主要原因：①SO2主要受燃煤量影響[12]，上班早高峰機動車輛排放大量廢氣，此時居民炊事活動燃煤燃氣量大增，此時段工廠和電廠燃煤量升高；②采暖季晚間SO2排放量因取暖活動加強而增加，又因大氣運動較白天弱，白天居民活動所排放的SO2易累積在近地層. 主要因居民在02:00—4:00和17:00—19:00 各項生活和生產活動頻率降低，燃煤燃氣量隨之降低，SO2出現谷值. 田偉等[13]指出北京秋季非采暖季ρ(SO2)在12:00—13:00出現高峰，滯后于該研究高峰時段，原因可能是采暖季燃煤量大；但劉潔等[7]卻指出北京城區冬季ρ(SO2)高峰出現在09:00和22:00前后，提前于該文研究結果，峰值也較高，證實了植被對ρ(SO2)的調節和吸收作用.

2.2ρ(SO2)的月變化特征

圖2 林內外采暖季不同月份ρ(SO2)月變化特征Fig.2 The monthly variation of SO2 concentration during heating season inside and outside forest

采暖季林內外ρ(SO2)月變化趨勢完全一致，呈不顯著“V”型(見圖2)，ρ(SO2)表現為1月>2月>3月>12月>11月，這與ZHANG等[14]對北京市ρ(SO2)衛星反演和監測結果一致. 1月ρ(SO2)最高，林內外月均值分別為(25.8±9.2)和(31.7±23.4) μg/m3；11月最低，林內外月均值分別為(19.0±5.2)和(13.0±11.2) μg/m3. 1月ρ(SO2)最高主要原因：①1—2月為采暖季燃煤量高峰期，SO2排放量達最高；②此時是北京最冷月，溫度極低，逆溫天氣頻繁發生導致上暖下冷的暖蓋結構，大氣邊界層高度隨之下降，不利于SO2擴散[15]；③1—2月樹葉調零枯落，對SO2吸收和轉化能力最低. 11月溫度相對較高，大氣垂直運動強烈，有利于污染物的擴散[16]，此時部分植被才開始凋零，對SO2的凈化作用相對最強，再加上該月開始進入采暖季，燃煤量較少，ρ(SO2)達采暖季最低.

2.3林內外ρ(SO2)變化特征對比

2.3.1ρ(SO2)日變化特征對比

由圖1可知，林內外ρ(SO2)日變化規律基本呈雙峰雙谷型. 林內白天ρ(SO2)峰值早于林外出現，但夜晚峰值卻遲于林外出現，除2月外，林內ρ(SO2)(P=0.05，Sig=0.03)日波動幅度明顯較林外小(P=0.05，Sig=0.00). 在濃度高峰期，ρ(SO2)的環境背景值最高，林內森林對SO2的凈化能力有限，又因林內外距離近，使得林內外ρ(SO2)在高峰時刻差異較小. 林內外ρ(SO2)日均值在1月達最高，分別為(28.1±8.4)和(36.7±19.8) μg/m3；12月最低，林內外分別為(14.7±7.6)和(3.15±12.1) μg/m3. 12月正值采暖季燃煤量穩定期，天氣形勢靜穩，使得林內外ρ(SO2) 日變化最為平緩；林內地帶性植被為溫帶夏綠闊葉林，僅夏季生理活動旺盛，而林外植物種類則繁多復雜，植被季節性吸收和轉化SO2能力在12月強于林內，又因風對SO2的去除作用強于林內，這可能是12月林內外SO2日變化差異最大的主要原因.

2.3.2ρ(SO2)的月變化特征對比

由圖1和圖2可知，采暖季林內外SO2月變化趨勢完全一致，呈不顯著“V”型；1—3月林外實時ρ(SO2)基本高于林內，但在11—12月低于林內. 森林對污染物有強大的吸收和轉化作用，因林內森林覆蓋率大于林外，對SO2的凈化作用明顯高于林外，使得林內1—3月ρ(SO2)實時監測值及月均值基本低于林外. 但11—12月北京多風天氣較多，林內因本身環境封閉，受大風影響弱于林外，導致林內SO2擴散條件比林外差[17]；又由于林內樹木在一定程度上將林外空曠地的污染物吸收于自身，減少了林外ρ(SO2)，使得林內11—12月ρ(SO2)高于林外. 林內因郁閉度大，內部環境比林外穩定且封閉，受外部環境影響小，使林內ρ(SO2)變幅較小，這與蔣燕等[18]對林內外ρ(PM2.5)變化研究一致. 對林內外ρ(SO2)月均值進行獨立樣本T檢驗(見表1)可知：林內外ρ(SO2)月均值差異表現為12月>11月>1月>2月>3月，3月差異最小(Sig=0.02,t=-0.24)，相差4.43 μg/m3，12月差異最大(Sig=0.00,t=57.19)，相差6.96 μg/m3，污染源相對一致，林內外ρ(SO2)月差異不同可能與區域傳輸和氣象因素變化導致的擴散條件差異有關[13,19].

2.4氣象因素與ρ(SO2)變化特征的關系

2.4.1降水量與ρ(SO2)的關系

選擇采暖期全部降水天研究降水對ρ(SO2)的消減能力(見表2)，林內外ρ(SO2)在降雨后基本明顯低于降雨前：11月16日和12月14日林內ρ(SO2)消減率分別為18.6 %和17.8 %，林外分別為80.2 %和78.7 %，兩降水日之前長時間無降水，所以降水對SO2消減作用表現突出，呈現出降水時長越長、降水量越大，消減率越高的規律. 主要原因是：降落的水汽凝結體可將空氣中的SO2污染物帶到地面，使其在大氣中消失，再加SO2易溶于水[20]，在高濕環境下易發生氣粒轉化，因此降水對SO2清除作用強，使得大氣中ρ(SO2)下降.2月20日林內外ρ(SO2)消減率分別為10.7 %和48.2 %，雖降水時長和降水量高于11月和12月，但消減率卻低于11月和12月降水日，可能和2月ρ(SO2)的高環境背景值有關. 11月16日—11月22日為連續降水日，降水對ρ(SO2)的消減效應復雜，甚至表現出負的消減率；可能是因為連續降水日，ρ(SO2)在降水的持續消減作用下達最低，之后降水的清除作用相對不突顯. 程念亮等[6]也指出，6—8月降水多、大氣運動強烈，導致SO2有良好的擴散條件，是北京夏季ρ(SO2)最低的主要原因之一. 降水對ρ(SO2)的消減效應在林外比林內顯著.

表1 林內外不同月份ρ(SO2)獨立樣本T檢驗

注：顯著性水平α=0.05

2.4.2風與ρ(SO2)的關系

2015年2月21—23日風速明顯高于采暖季其他時間，高風速主要在1.1～2.2 ms間，楊孝文等[21]提出，北京城區1月非污染日平均風速為2.28 ms，高于植被區，與植被的防風能力有關. 林內外ρ(SO2)隨風速增大而降低，隨著風速的減小而升高(見圖3).風速在22日23:00達最高值(2.2 ms)時，林內外ρ(SO2)分別為13.8和3.30 μgm3，相對22:00ρ(SO2)分別下降了25.3%和54.6%；Khan等[22]研究表明，樹木吸滯污染物效應隨風速增大而增強，和該文研究結果一致. 林內外ρ(SO2)最低值分別為12.8和2.00 μgm3，出現時間滯后于風速最高時刻，和陳波等[23]對北京植物園PM2.5研究結果不同，說明林內植被對污染物有一定的抵抗能力，SO2和PM2.5差異性也是主要原因之一. 風速在23日20:00達到最低值(0.2 ms)時，林內外ρ(SO2)達最高峰，分別為23.6和23.2 μgm3，林內ρ(SO2)最低值相對峰值降低了45.8 %，林外則降低了91.4%.

表2 不同日期降水對林內外ρ(SO2)消減效應

圖3 林內外大風天氣下ρ(SO2)變化Fig.3 The dynamics of air SO2 concentration inside and outside forest with wind speed

對林內外的ρ(SO2)與風速做相關性分析也可知，風速與ρ(SO2)呈顯著負相關(P=0.01，林內R=-0.69，林外R=-0.77)，說明風速對SO2的驅散作用顯著，林外受風速影響更大. 在大風天氣下，林內ρ(SO2)平均值為15.5 μgm3，是林外ρ(SO2)平均值(5.90 μgm3)的2.63倍(見圖3)，也證實了林外SO2受風速影響高于林內；風速越大，大氣的水平運動越活躍，SO2擴散條件良好，ρ(SO2)下降. 反之風速減小，大氣水平運動受阻，還易導致逆溫形成，逆溫層不利于天氣尺度擾動的進行，SO2不易擴散致使其濃度上升[21,23]. 孫揚等[24]指出，風速越大，混合層高度就越高，大氣環境容量加大，越有利于SO2發生擴散和轉化，ρ(SO2)降低；風速越小，ρ(SO2)隨之升高.

注：數據點代表在該方向上的ρ(SO2)；數值5、10、15和20代表ρ(SO2)，單位為μgm3.圖4 大風天氣下林內外ρ(SO2)變化和風向玫瑰圖Fig.4 The variation of SO2 concentration and wind rose under typical windy conditions inside and outside forest

除風速外，風向也是影響SO2在大氣中擴散的重要因素[24]，結合2月21—23日ρ(SO2)和風向數據得風向玫瑰圖(見圖4)，由圖4可知，2月21—23日林內外ρ(SO2)主要集中在60°～90°(東北風)和210°～270°(西南風)之間，120°～180°(東南風)和300°～360°(西北風)間ρ(SO2)相對較小，林內ρ(SO2)在不同風向下的差異更為明顯. 林內平均ρ(SO2)在東北風和西南風下為17.0 μgm3，在東南風和西北風下為11.9 μgm3；林外則分別為8.30和2.63 μgm3，說明在東北風和西南風的影響下ρ(SO2)較高，東南風和西北風下較低，這和陳波等[23]對PM2.5的研究結果一致. 主要原因是北京工業、老城區多集中于西南部，燃煤量大，且南部臨近眾多重工業城市，區域傳輸明顯，大量SO2在西南風向下被輸送到北京；因北京三面環山，東北氣團對北京控制較弱，不利于SO2擴散，ρ(SO2)在東北和西南風向上較高. 西北部清潔氣團進入北京，SO2易于擴散，再加北部沙塵被輸送到北京，其所含堿性顆粒物有利于SO2的吸收，使得ρ(SO2)在西北風向下較低[21]；東南風所帶的暖濕氣流促進SO2發生轉化可能是東南風向下SO2較低的主要原因.

2.4.3溫度與ρ(SO2)的關系

林內外1月17—19日降水量為0 mm，空氣相對濕度為0%～50%，86%時段風速為0～1.50 ms，溫度為-6～6 ℃，溫差相對較大，因此選這3 d研究林內外ρ(SO2)和溫度的關系. 由圖5可以看出，溫度和ρ(SO2) 基本呈負相關，但不顯著(P=0.05,R<0.40). 1月17日02:00—05:00為最低溫時段，溫度在-3～-6 ℃間，林內外ρ(SO2)平均值分別為19.8和24.1 μgm3. 在1月18日14:00—18:00第一次達最高溫時段，均溫為4.8 ℃，林內外ρ(SO2)分別為14.5和4.98 μgm3，林內外ρ(SO2)相對溫度最低時段分別降低了1.36倍和4.84倍，說明ρ(SO2)隨溫度的升高而降低，林外濃度受溫度影響更明顯；林外ρ(SO2)低于林內，主要是由于林內植被蒸騰作用降低了溫度，使得SO2擴散較慢[25]. 但第二次高溫時段為1月19日12:00—17:00，ρ(SO2)卻隨溫度的升高而升高，可能是由于溫度短期內變化幅度有限[26]. 溫度高，相對濕度相對較小，大氣層不穩定，大氣對流和湍流強烈，有利于SO2擴散[13],但程兵芬等[27]提出，正變溫促進了邊界層結構的穩定，抑制了氣態污染物的擴散，使得ρ(SO2)升高；孫揚等也指出，正變溫會使得地面輻合運動較強，不易于SO2擴散[24]，而且溫度在短期內變動有限，因此溫度對ρ(SO2)影響復雜，待進一步研究.

圖5 1月17—19日林內外ρ(SO2)和溫度變化特征Fig.5 The daily dynamics of SO2 concentration and temperature from January 17th to 19th inside and outside forest

2.4.4相對濕度與ρ(SO2)的關系

選取2015年2月20日、11月15日和12月9日分析采暖季高濕天氣的相對濕度與ρ(SO2)的關系，3 d 平均相對濕度在85%以上，平均風速在0.30～1.00 ms之間. 對林內外ρ(SO2)和相對濕度作線性回歸分析(見表4)可知，林內回歸方程為y=62.67-0.42x〔y代表ρ(SO2)，x代表相對濕度〕，該線性關系顯著(α=0.05，F=21.85，Sig=0.00)；林外回歸方程為y=153.76-1.44x，并且顯著性強(α=0.05，F=72.69(高于21.85)，Sig=0.00)；林內外ρ(SO2)與相對濕度的負相關性顯著. 林外線性關系顯著性高于林內，即林外SO2受相對濕度影響更明顯.

表4 林內外ρ(SO2)變化和相對濕度回歸分析

注：R2、df、F和Sig均為該回歸方程可靠性的驗證統計量.

主要是因為：①在高濕環境中，空氣中的水汽和凝結核增多，氣態SO2易于和NH3反應生成水溶性化合物，促進了氣態SO2向顆粒態轉化；②大氣中凝結核增多，SO2常混合于其中，發生光化學反應致生成二次顆粒物；③SO2在水中的溶解性極強，使得SO2發生明顯轉化[28]，并且得到去除. 程兵芬等[27]提出在高濕空氣中，氣態SO2易于溶解、混合于凝結核中，并發生反應生成PM2.5，ρ(SO2)下降；楊孝文等[21]也提出潮濕環境會促進氣態污染物向顆粒態的轉化. 但孫揚等[24]卻得出相對濕度越高，污染物擴散條件差，再加高濕有利于逆溫天氣形成，更加不利于污染物向高空輸送，SO2污染程度隨相對濕度的增高而加重；徐衡等[29]也指出相對濕度大的天氣會形成霧罩，不利于污染物的擴散，與該文研究結果不一致. 樹木可調節小氣候，如降低林內溫度、防風固沙和增加空氣濕度等作用，又因林內環境封閉，使得林內ρ(SO2) 受外界影響，特別是受氣象因素的影響低于林外，證實了森林對ρ(SO2)的調控和凈化能力，從而降低了大氣中ρ(SO2).

3 結論

a) 采暖季ρ(SO2)日變化和月變化趨勢基本一致，日變化基本呈雙峰雙谷型，月變化呈不顯著“V”型，林內ρ(SO2)在1—3月低于林外，11—12月高于林外，并且ρ(SO2)變化幅度總體低于林外，證實了植被對ρ(SO2) 的控制和凈化作用.

b) 林內外ρ(SO2)在11月最低，1月最高，因此北京市在采暖高峰期應采取一定措施來優化大氣環境.

c) 采暖季林內外ρ(SO2)變化特征主要受燃煤量、氣象因素、區域傳輸、和樹木對SO2凈化能力的綜合影響，林內受天氣影響低于林外，說明植被對ρ(SO2) 具有緩沖能力.

d) 在采暖季污染源相對穩定，氣象條件成為決定ρ(SO2)的主導因素，因此可根據氣象條件預測大氣中SO2污染程度，及時采取相應措施降低污染，提高城市空氣質量.

[1] 焦坤靈,袁猛,張連科,等.SO2在高嶺土表面氣-粒轉化及影響因素[J].環境工程學報,2016,10(9):5082-5088.

JIAO Kunling,YUAN Meng,ZHANG Lianke,etal.Gas-to-particle transformation and the influence factors of SO2on the surface of kaolin[J].Chinese Journal of Environmental Engineering,2016,10(9):5082-5088.

[2] EISINGER M,BURROWS J P.Tropospheric solfur dioxide observed by the ERS-2GOME instrument[J].Geophysical Research Letters,1998,22:4177-4180.

[3] BENJAMIN G,JEAN-CLAUDE R,HELENCE C,etal.Impact of vertical atmospheric structure on Beijing aerosol distribution[J].Atmospheric Environment,2006,20(27):5167-5180.

[4] WANG Ying,ZHUANG Guoshun,SUN Yele,etal.The variation characteristics and formation mechanisms of aerosols in dust,haze,and clear days in Beijing[J].Atmospheric Environment,2006,40(34):6579-6591.

[5] KANADA M,DONG L,FUJITA T,etal.Regional disparity and cost effective SO2pollution control in China:a case study in 5 mega-cities[J].Energy Policy,2013,61:1322-1331.

[6] 程念亮,張大偉,李云婷,等.2000—2014年北京市SO2時空分布及一次污染過程分析[J].環境科學,2015,36(11):3961-3971.

CHENG Nianliang,ZHANG Dawei,LI Yunting,etal.Analysis about spatial and temporal distribution of SO2and an ambient SO2pollution process in Beijing during 2000-2014[J].Environmental Science,2015,36(11):3961-3971.

[7] 劉潔,張小玲,徐曉峰,等.北京地區SO2、NOx、O3和PM2.5變化特征的城郊對比分析[J].環境科學,2008,29(4):1059-1065.

LIU Jie,ZHANG Xiaoling,XU Xiaofeng,etal.Comparison analysis of variation characteristics of SO2,NOx,O3and PM2.5between rural and urban areas,Beijing[J].Environmental Science,2008,29(4):1059-1065.

[8] QUAN Jiangnong,TIE Xuexi,ZHANG Qiang,etal.Characteristics of heavy aerosol pollution during the 2012-2013 winter in Beijing,China[J].Atmospheric Environment,2014,88:83-89.

[9] 王成,郭二果,郄廣發.北京西山典型城市森林內PM2.5動態變化規律[J].生態學報,2014,34(19):5650-5658.

WANG Cheng,GUO Erguo,QIE Guangfa.Variations of PM2.5in typical recreation forests in the west mountain of Beijing,China[J].Acta Ecologica Sinica,2014,34(19):5650-5658.

[10] 聶蕾,鄧志華,陳奇伯,等.昆明城市森林對大氣SO2和NOx凈化效果[J].西部林業科學,2015,44(4):116-120.

NIE Lei,DENG Zhihua,CHEN Qibo,etal.SO2and NOxpurification ability of forest in Kunming City[J].Journal of West China Forestry Science,2015,44(4):116-120.

[11] 胡舒,肖昕,賈含帥.不同污染條件下綠化樹種對大氣二氧化硫吸收積累能力的研究[J].北方園藝,2012(11):69-72.

HU Shu,XIAO Xin,JIA Hanshuai.Research on absorption and accumulation capacity of tree species to SO2under different polluted conditions[J].Northern Horticulture,2012(11):69-72.

[12] WATSON J G,CHOW J C,LURMANN F W,etal.Ammonium nitrate,nitric acid,and ammonia equilibrium in winter time Phoenix,Arizona[J].Journal of the Air and Waste Management Association,1994,44(4):405-412.

[13] 田偉,唐貴謙,王莉莉,等.北京秋季一次典型大氣污染過程多站點分析[J].氣候與環境研究,2013,18(5):595-606.

TIAN Wei,TANG Guiqian,WANG Lili,etal.Multi-site study of a typical autumn air pollution event in Beijing[J].Climatic and Environmental Research,2013,18(5):595-606.

[14] ZHANG Qiang,GENG Guannan,WANG Siwen,etal.Satellite remote sensing of changes in NOxemissions over China during 1996-2010[J].Chinese Science Bulletin,2012,57(22):2857-2864.

[15] 唐貴謙,李昕,王效科,等.天氣型對北京地區近地面臭氧的影響[J].環境科學,2010,31(3):573-578.

TANG Guiqian,LI Xin,WANG Xiaoke,etal.Effects of synoptic type on surface ozone pollution in Beijing[J].Environmental Science,2010,31(3):573-578.

[16] 曲曉黎,付桂琴,賈俊妹.2005—2009年石家莊市空氣質量分布特征及其與氣象條件的關系[J].氣象與環境學報,2011,27(3):29-33.

QU Xiaoli,FU Guiqin,JIA Junmei,etal.Distribution characteristics of air quality and its relationship with meteorological factors from 2005 to 2009 in Shijiazhuang,Hebei Province[J].Journal of Meteorology and Environment,2011,27(3):29-33.

[17] 郭二果,王成,郄光發,等.北方地區典型天氣對城市森林內大氣顆粒物的影響[J].中國環境科學,2013,33(7):1185-1198.

GUO Erguo,WANG Cheng,QIE Guangfa,etal.Influence of typical weather conditions on the airborne particulate matters in urban forests in northern China[J].China Environmental Science,2013,33(7):1185-1198.

[18] 蔣燕,陳波,魯紹偉,等.北京城市森林PM2.5質量濃度特征及影響因素分析[J].生態環境學報,2016,25( 3):447-457.

JIANG Yan,CHEN Bo,LU Shaowei,etal.Analysis on characteristics and influential factors of PM2.5mass concentration in Beijing′s urban forest[J].Ecology and Environmental Sciences,2016,25(3):447-457.

[19] GIORGI F,MELEUX F.Modelling the regional effects of climate change on air quality[J].Comptes Rendus Geoscience,2007,339:721-733.

[20] 張敏,朱彬,王東東,等.南京北郊冬季大氣SO2、NO2和O3的變化特征[J].大氣科學學報,2009,32(5):695-702.

ZHANG Min,ZHU Bin,WANG Dongdong,etal.Characteristics of SO2,NO2and O3over north suburb of Nanjing in winter[J].Transactions of Atmospheric Sciences,2009,32(5):695-702.

[21] 楊孝文,周穎,程水源,等.北京冬季一次重污染過程的污染特征及成因分析[J].中國環境科學,2016,36(3):679-686.

YANG Xiaowen,ZHOU Ying,CHENG Shuiyuan,etal.Characteristics and formation mechanism of a heavy winter air pollution event in Beijing[J].China Environmental Science,2016,36(3):679-686.

[22] KHAN M F,SHIRASUNA Y,HIRANO K,etal.Charaterization of PM2.5,PM2.5-PM10and PM>10in ambien tair,Yokohama,Japan[J].Atmospheric Research,2010,96(1):159-172.

[23] 陳波,魯紹偉,李少寧.北京城市森林不同天氣狀況下PM2.5濃度動態分析[J].生態學報,2016,36(5):1391-1399．

CHEN Bo,LU Shaowei,LI Shaoning.Dynamic analysis of PM2.5concentrations in Beijing for various weather conditions[J].Acta Ecologica Sinica,2016,36(5):1391-1399．

[24] 孫揚,王躍思,劉廣仁,等.北京地區一次大氣環境持續嚴重污染過程中SO2的垂直分布分析[J].環境科學,2006,27(3):408-414.

SUN Yang,WANG Yuesi,LIU Guangren,etal.Analysis for vertical profile of atmospheric SO2during air seriously polluted days in Beijing[J].Environmental Science,2006,27(3):408-414.

[25] 魯紹偉,劉曉娜,劉斌,等.北京市2015年森林植被區PM10質量濃度時空變化特征[J].環境科學學報,2017,37(2):469-476.

LU Shaowei,LIU Xiaona,LIU Bin,etal.Spatial and temporal variation characteristics of PM10concentration in forest vegetation area of Beijing City in 2015[J].Acta Scientiae Circumstantiae,2017,37(2):469-476.

[26] 孫峰,張大偉,孫瑞雯,等.北京地區冬季典型PM2.5重污染案例分析[J].中國環境監測,2014,30(6):1-7.

SUN Feng,ZHANG Dawei,SUN Ruiwen,etal.Typical heavy pollution episode analysis on PM2.5in winter of Beijing[J].Environmental Monitoring in China,2014,30(6):1-7.

[27] 程兵芬,韓麗,程念亮,等.2014 年10月太原市一次空氣重污染過程分析[J].環境科學學報,2015,35(12):4071-4080.

CHENG Bingfen,HAN Li,CHENG Nianliang,etal.Characteristics and formation mechanism of a serious pollution event in October 2014 in Taiyuan[J].Acta Scientiae Circumstantiae,2015,35(12):4071-4080.

[28] CHOW J C,BACHMANN J D,WIERMAN S S G,etal.Visibility:science and regulation[J].Journal of the Air & Waste Management Association,2002,52(6):628-713.

[29] 徐衡,羅俊玲,張掌權.集中供暖區大氣PM2.5季節動態變化及其影響因素:以陜西省寶雞市為例[J].寶雞文理學院學報(自然科學版),2013,33(4):40-43.

XU Heng,LUO Jialing,ZHNAG Zhagquan.Analysis of the seasonal dynamics and influence factors of PM2.5in the trational regions of centralized heat supply:taking Baoji City in Shanaxi Province as example[J].Journal of Baoji University of Arts and Sciences(Nature Science),2013,33(4):40-43.

Spatial-TemporalVariationofSO2ConcentrationinBeijing′sUrbanForestinHeatingSeason,2015

JIANG Yan1,2, XIONG Haoqin1, LU Shaowei2*, CHEN Bo2, LI Shaoning2

1.Environmental Science and Engineering College， Southwest Forestry University, Kunming 650224, China 2.Beijing Collaborative Innovation Center for Eco-Envwonmental Improvement with Forestry and Fruit Tress, Yanshan Forest Ecosystem Research Station, Forestry and Pomology Institute, Beijing Academy of Agriculture and Forestry Sciences, Beijing 100093, China

The dynamics of air SO2concentrations both inside and outside forests and their effect factors in Beijing were studied in heating season in 2015, based on real-time monitoring data collected from the monitoring station of the Beijing Botanical Garden and forest air quality station of Beijing Xishan Park. The results showed that the daily variation of SO2concentrations both inside and outside the forest showed a ‘double peak-valley’ pattern, with the two peaks around 09:00-11:00 and 20:00-22:00. Monthly variation of SO2concentrations showed a trend of inconspicuous ‘V’ shape. SO2concentrations were the highest in January, being (25.8±9.2) and (31.7±23.4) μgm3inside and outside the forest, respectively, and were the lowest in November, being (19.0±5.2) and (13.0±11.2) μgm3, respectively. Precipitation had an obvious effect to reduce SO2, because wind dispels SO2depending on the wind direction. SO2concentrations had a significant relationship with air humidity (P<0.01), but not with temperature. SO2concentrations were lower inside the forest than outside the forest from January to March, but this was reversed from November to December. SO2concentrations inside the forest showed weaker fluctuations than outside the forest due to being less influenced by meteorological factors. Our findings indicated that urban forest may buffer and absorb gaseous pollutants. Therefore, we should pay more attention to developing urban forest ecosystems and make full use of their ecological benefits to improve urban atmospheric environmental quality.

heating season; Beijing Xishan Park; Beijing botanical garden; SO2; urban forest

2016-10-27

2017-07-20

北京市農林科學院創新能力建設項目(KJCX20160301)；林業科技創新平臺運行補助項目(2017-LYPJ-DW001)；北京市農林科學院科技創新團隊項目(JWKST201609)

蔣燕(1993-)，女，安徽巢湖人，2219698595@qq.com.

*責任作者，魯紹偉(1969-)，男，河北秦皇島人，研究員，博士，主要從事水土保持、森林生態服務功能研究，hblsw8@163.com

蔣燕,熊好琴,魯紹偉,等.2015年北京采暖季城市森林內外SO2濃度的時空變化特征[J].環境科學研究,2017,30(11):1689-1696.

JIANG Yan,XIONG Haoqin,LU Shaowei,etal.Spatial-temporal variation of SO2concentration in Beijing′s urban forest in heating season,2015[J].Research of Environmental Sciences,2017,30(11):1689-1696.

X511

1001-6929(2017)11-1689-08

A

10.13198j.issn.1001-6929.2017.03.08