基于城市綠地滯塵模型的上海市綠色空間滯留PM2.5功能評估

佘欣璐,高吉喜,張 彪

1 中國人民大學, 北京 100872 2 生態環境部衛星環境應用中心, 北京 100094 3 中國科學院地理科學與資源研究所, 北京 100101

近年來隨著城市化進程加快,城市空氣污染已成為嚴重環境問題。其中PM2.5因其粒徑小、質量小、滯留時間長,是霧霾天氣形成的最主要因素,也與呼吸道和免疫系統疾病有著直接聯系[1]。比如,Franklin等[2]發現,大氣中PM2.5含量每升高10 μg/m3,全因死亡率、呼吸道疾病死亡率和中風死亡率分別提高1.21%、1.78%和1.03%。因此,減少與控制空氣中PM2.5濃度已成為城市生態環境質量提升的關鍵。植物葉片多絨毛、黏性汁液、粗糙突起等結構特征促使其能吸附空氣中懸浮顆粒物,而植物群落能降低植被附近風速、增加空氣濕度,進一步增強植被對顆粒物的滯留作用,因此城市綠地對大氣顆粒物有一定的吸滯功能[3- 7]。在植物葉片或植株尺度上,邱媛等[8]采用生物量估算和實測相結合的方法,測算了廣東省惠州市4種主要綠化喬木的滯塵量；Hwang等[9]通過氣室實驗對比,得出了針葉樹攔截PM2.5的能力遠大于闊葉樹的結論；Popek等[10]發現,不同樹種對大氣顆粒物的吸附能力相差10—20倍；謝濱澤等[4]、楊佳和王會霞[7]均探究了白蠟、大葉黃楊、榆樹、懸鈴木等常見樹種的滯塵能力與其葉面微形態結構的關系；趙松婷等[11]采用采樣電鏡分析,研究了北京市29種園林植物滯留空氣污染物的能力；Xu等[12]采用清洗稱重法確定了17種北京城市綠化樹木的顆粒物滯留能力。另外,在城市或區域尺度構建模型評估綠地滯留顆粒物功能的研究也日益增多。比如,Tallis等[13]基于UFORE模型估算倫敦城市樹冠層每年可移除852—2121 t的PM10；Nowak等[14]構建城市樹木滯塵模型測算發現美國10個城市的樹木移除PM2.5量在4.7—64.5 t之間；Selmi等[15]則利用i-Tree Eco模型量化測算法國斯特拉斯堡(Strasbourg)城市樹木年可削減12 t的PM2.5—10和5 t的PM2.5；基于Nowak等[14]的城市樹木滯塵模型,劉文平和宇振榮[16]構建了城市綠地滯塵模型,并應用于北京市海淀區綠色空間的PM2.5滯塵服務模擬。

上海是我國長三角的特大型城市和全國經濟最發達地區,近40年來經歷了快速城市化過程,大氣顆粒物污染問題突出[17]。積極發揮上海城市綠地的滯塵功能具有重要的現實意義。江暢等[18]測定發現,上海市典型綠化植物(香樟、二球懸鈴木、龍柏和水杉)均對揚塵中Fe+有明顯吸附作用,且龍柏和懸鈴木在滯塵過程中對特定離子出現專屬吸附特性。賀坤等[19]分析了上海市8種攀緣植物的滯塵效應,發現其滯塵能力與葉面特征有關,葉片滯塵量與周邊環境關系密切。不過,上海市域綠色植被滯塵功能的時空差異評估研究不足,制約著城市生態空間規劃與建設管理成效。隨著上海生態文明建設與全球城市建設目標的確立,完善城鄉生態網絡空間體系、提升城市生態安全與服務功能成為上海生態化轉型的重點舉措[20]。為此,該文采用城市綠地滯塵模型,評估分析上海市綠色空間對PM2.5的滯留功能及其時空差異,為上海市生態空間優化與國土空間治理提供參考依據。

1 研究區概況

上海市地處長江三角洲東南緣(30°40′—31°53′ N,120°51′—122°12′ E)、長江和錢塘江入海匯合處。全境除西南部有少數剝蝕殘丘外,均為坦蕩低平的長江三角洲平原,平均海拔4 m左右。上海市屬于亞熱帶季風氣候,2017年平均氣溫17.7℃,日照時間1809.2 h,降水量達1388.8 mm,降雨日達124 d。2017年上海市行政區總面積6340.50 km2,分為浦東新區、黃浦區、徐匯區等16區(圖1),年末常住人口2419.70萬人,人口密度達到3816人/km2,其中黃浦區、虹口區、楊浦區、普陀區等人口密度均超2萬人/ km2[21]。

上海市地跨北亞熱帶和中亞熱帶,植被以常綠闊葉林與常綠落葉闊葉混交林為主。近年來,上海城市綠化建設加速,2017年森林覆蓋率達到16.2%,建成區綠化覆蓋率達到38.8%,人均公園綠地面積達到8 m2/人[22]。

2017年上海市環境空氣質量指數(AQI)優良天數為275 d,全年90個污染日中,首要污染物為細顆粒物(PM2.5)的有23 d。2017年上海市環境空氣中細顆粒物(PM2.5)濃度為39 mg/m3,超出國家環境空氣質量二級標準4 mg/m3,較基準年2013年下降了37.1%[23]。

2 研究方法

2.1 綠色空間識別

城市綠色空間是以土壤為基質、以植被為主體、以人類干擾為特征、且與微生物和動物群落協同共生的人工生態系統[24]。本文將上海市綠色空間界定為林地、草地和農田組成的綠色開敞空間,由中國資源衛星應用中心陸地觀測衛星數據平臺的高分辨率遙感影像解譯獲得,涉及高分2號衛星影像數據38、39景。首先利用ENVI軟件完成正射校正、輻射定標、圖像融合和大氣校正等處理過程,生成配準后高分影像(2 m分辨率)；然后以上海市行政邊界為范圍,采用人工目視解譯的方法,將土地覆被類型分為農田、林地、草地、濕地與建設區,完成分幅矢量化的單元網格解譯,最終生成上海市土地覆被解譯數據成果(圖2)。

圖1 上海市行政區劃圖Fig.1 Zones maps in Shanghai

圖2 2017年上海市土地覆被及綠色空間分布圖Fig.2 Land covers and urban green spaces of Shanghai in 2017

2.2 綠地滯塵模型

綠色植被吸滯PM2.5的功能受多種因素影響。Nowak等[14]在測算美國10個案例城市的樹木移除PM2.5功能時,提出了一個由污染物濃度和污染物沉降到葉表面速率共同表征的植被滯塵模型,分別通過計算案例城市的總葉面積、葉表面PM2.5沉降速率與再懸浮率,并結合大氣中PM2.5濃度確定林木移除PM2.5量。考慮到顆粒物沉降到葉表面的速率與風速、滯塵返還率密切相關,劉文平等[16]構建了由污染物濃度、葉面積、葉表面污染物沉降速率與返還率以及滯塵時間共同影響的城市綠地滯塵模型,有助于定量評估城市綠地滯塵功能的空間差異。該文重點關注上海市域綠色植被滯塵功能的時空差異,因此應用該綠地滯塵模型,結合上海市降水、風速等氣象數據與空氣質量監測數據,估算分析綠色空間滯留PM2.5的數量及其差異,計算公式為：

YPM=V×d×LAI×c×(1-r)×T

式中,YPM為單位面積綠色空間滯留PM2.5量(μg/m2),V為PM2.5沉降到葉表面的速率(m/h),d為PM2.5日均濃度(μg/m3)；LAI為綠色空間的葉面積指數；c為綠色空間的植被覆蓋度(%)；r為植被滯塵時向空氣中的返還率(%)；T為滯塵時間(h)。

2.3 模型參數計算

城市綠地滯塵模型包含空氣污染物濃度、污染物沉降速率、滯塵返還率、葉面積指數、植被覆蓋度等參數。本研究中各參數的計算與獲取途徑如下：(1)PM2.5濃度從上海市生態環境局獲得,為上海市不同監測站點的空氣顆粒物監測數據,并統計得到寶山區、崇明區、奉賢區等16區的月均濃度；(2)植被葉表面PM2.5沉降速率V參考自章旭毅等[25]對上海市PM2.5的干沉降速率測定結果,植被滯塵返還率r取自Nowak等[14]不同風速下的返還率表,其中,上海市日均風速由國家氣象科學數據共享服務網獲得；(3)葉面積指數LAI采用趙燕佩等[26]建立的上海市生態用地植被覆蓋度與LAI的回歸關系模型計算,綠色空間植被覆蓋度由歸一化植被指數(NDVI)反演得到[27],其中,上海市春夏秋冬四季NDVI分別由2017年4月2日、8月24日、11月4日和2月13日的遙感影像反演得到；(4)由于降雨事件對植被滯塵過程有明顯影響,該研究以日降雨量15 mm作為判斷滯塵周期的依據[28],即日降雨達到或超過15 mm時,則計上一次滯塵過程結束,且降雨后第二天重新開始滯塵。此外,植被滯塵存在最大限度,即達到最大限度后滯塵量不再增加[29- 32],該文假設在沒有降雨事件發生時,取上述研究的平均值21 d作為滯塵飽和時間T。

本研究中模型檢驗主要采用上海市徐匯區和閔行區10個樣點植被滯塵能力實測值[33]。首先基于采樣點位置確定各樣地混合像元組分類型,然后根據樣點植被滯塵能力與上海市降塵中PM2.5比例[34]測算出滯留PM2.5能力,并基于土地覆被解譯數據利用面積比例加權計算出各樣地柵格的PM2.5滯留能力,最后與模擬估算的各樣點PM2.5滯留能力進行對比驗證,線性回歸結果達到0.75,滿足本文分析要求。

3 結果分析

評估結果表明,2017年上海市綠色空間面積3354 km2,可滯留PM2.5總量約為3533 t,約合單位面積綠色空間滯留PM2.510.5 kg hm-2a-1。

3.1 不同類型滯塵差異

2017年上海市綠色空間面積約為3354 km2,包括720 km2林地、337 km2草地與2297 km2農田。可見,上海市綠色空間組成以農田為主,其面積約占綠色空間總面積的68%。受綠色空間面積的影響,上海市農田植被可滯留PM2.5約1888.42 t/a,占到綠色空間滯留PM2.5總量的53.45%；林地植被年滯留PM2.5約1370.80 t,草地植被可滯留PM2.5約273.68 t/a,分別占到綠色空間滯留PM2.5總量的38.80%和7.75%。不過,單位面積綠色空間滯留PM2.5的平均值為10.5 kg hm-2a-1,且不同類型綠色空間差異較大(表1)。其中,林地植被滯留PM2.5能力最高,年滯留PM2.5均值為20.24 kg/hm2,而草地和農田植被滯留PM2.5能力分別達到9.11 kg/hm2和8.68 kg/hm2,均不及林地植被滯留PM2.5能力的一半(圖3),這主要與綠色空間的植被組成特征有關。

3.2 不同季節滯塵差異

城市綠地吸滯大氣顆粒物的作用主要依賴于植物葉片,上海市植被以常綠闊葉林與常綠落葉闊葉混交林為主,因此上海市綠色空間基本全年發揮滯留PM2.5功能。評估結果表明,綠色空間日滯塵量受季節影響顯著(P<0.05)。2017年6—9月上海市綠色空間滯留PM2.5作用明顯,10—12月、4—6月以及1—2月綠色空間滯留PM2.5的功能較低,而2—4月滯留PM2.5能力最低(圖4),原因是此階段有效降雨事件(日降雨≥15 mm)較少,已達滯塵限度的植被葉片不能重新開始滯塵。可見,2017年上海市綠色空間滯留PM2.5能力存在明顯季節差異(表2)。夏季綠色空間對PM2.5的滯留能力最高,為27.25 t/d；春季和秋季綠色空間滯留PM2.5能力分別為11.70 t/d和11.09 t/d,冬季季末與早春階段綠色空間的滯塵能力最弱,約為2 t/d。根據上海市環境狀況公報數據,2017年上海市PM2.5年均濃度為39 mg/m3,其中,10月份平均濃度最低(24 mg/m3),12月份平均濃度最高(54 mg/m3),因此,上海市綠色空間滯留PM2.5的功能供給與滯塵功能需求存在一定程度的錯位,這與植被生長周期與污染物排放時間有一定關系。

表1 不同類型綠色空間滯留PM2.5能力的統計檢驗

圖3 不同類別城市綠色空間滯留PM2.5功能Fig.3 PM2.5 retention function of different types of urban green spaces

圖4 上海市綠色空間2017年單日滯留PM2.5量Fig.4 The daily amount of PM2.5 removal provided by Shanghai′s green spaces in 2017

表2 不同季節綠色空間滯留PM2.5能力的統計檢驗

Table 2 Variance test of PM2.5absorption capacity of green space in different seasons

季節 Season樣本數 Sample size/個平均值 Mean/(t/d)最小值 Minimum/(t/d)最大值 Maximum/(t/d)變異系數 Variable coefficient春季 Spring5011.702.4018.350.16夏季 Summer7027.257.2046.300.12秋季 Fall6311.092.4025.000.20冬季 Winter397.781.9913.480.24

3.3 不同植被蓋度的差異

植被覆蓋狀況對城市綠色空間滯留PM2.5的功能有明顯影響。總體來看,上海市林地、草地和農田吸收PM2.5的能力均隨植被蓋度增加而增大,但增加幅度存在明顯差異(圖5)。林地植被蓋度在0.6—0.8之間時,單位面積滯留PM2.5的能力為22.87 kg/hm2,約為植被蓋度0.4—0.6時吸收能力(13.94 kg/hm2)的兩倍。高植被覆蓋(>0.8)綠色空間年均滯留16.37 kg/hm2的PM2.5,中度植被覆蓋的綠色空間單位面積可滯留7.43 kg的PM2.5,而低植被覆蓋的區域僅能滯留4.33 kg/hm2(表3)。從滯留總量來看,高植被蓋度的綠色空間滯留1567 t PM2.5,其次為較高植被蓋度的綠色空間,年滯留PM2.51253 t,低覆蓋和較低覆蓋的綠色空間分別滯留62 t和190 t PM2.5,因此,上海市植被蓋度0.6以上的綠色空間可提供80%的PM2.5吸收量。

圖5 不同植被蓋度城市綠色空間滯留PM2.5功能Fig.5 PM2.5 retention function of urban green space with different vegetation coverage

表3 不同植被蓋度的綠色空間滯留PM2.5能力的統計檢驗

Table 3 variance test of PM2.5absorption capacity of greenbelt with different vegetation coverage

植被覆蓋度 Vegetation coverage樣本數 Sample size/個平均值Mean/(kg/hm2)最小值Minimum/(kg/hm2)最大值 Maximum/(kg/hm2)變異系數Variable coefficient<0.2(低覆蓋 Lowest)114752.420.0127.290.690.2—0.4(較低覆蓋 Low)196664.330.4329.970.400.4—0.6(中覆蓋 Middle)253087.431.6037.040.270.6—0.8(較高覆蓋 High)4314413.003.5971.810.20>0.8(高覆蓋 Highest)4250816.376.2968.370.17

3.4 不同區域滯塵差異

2017年崇明區的綠色空間滯塵總量1283.31 t,占到上海市綠色空間滯留PM2.5總量的37.23%,是上海市綠色空間滯塵功能的最大供給區域。原因主要是該地區農田面積大,綠色植被密集,人工建設表面少。浦東新區、青浦區、金山區和松江區的綠色空間分別提供了13.68%、10.54%、9.83%和9.25%的PM2.5滯留量,是上海市綠色空間滯塵功能的重要供給區域。奉賢區、嘉定區,閔行區和寶山區的綠色空間可分別滯留291.13 t、191.55 t、95.57 t和70.20 t的PM2.5,其貢獻率均占到市域綠色空間滯留PM2.5總量的2%—8%,是上海市綠色空間滯塵功能的次要供給區域。而虹口區、黃浦區、靜安區、普陀區、楊浦區和長寧區均供給不足1%的滯留PM2.5總量,為綠色空間滯塵功能的較低供給區域(圖6)。從單位面積綠地滯留PM2.5的能力來看,長寧區最高,綠色空間滯留PM2.5可達17.55 kg/hm2,其次為楊浦區、普陀區、青浦區、崇明區,其綠色空間滯留PM2.5能力均大于12.00 kg/hm2,而靜安區、徐匯區、浦東新區等地綠色空間滯留PM2.5能力較低,均小于10.00 kg/hm2(表4)。因此,2017年上海市綠色空間滯留PM2.5功能總體呈現為中心城區低、周邊高的態勢(圖7),這主要與上海市綠色空間的區域分布特征有關。

圖6 2017年上海市各區綠色空間滯留PM2.5功能Fig.6 The PM2.5 removal provided by every regional green spaces of Shanghai in 2017

表4 不同區縣綠色空間滯留PM2.5能力的統計檢驗

Table 4 Variance test of PM2.5absorption capacity of greenbelt in different districts and counties

行政區劃 District樣本數 Sample size/個平均值Mean/(kg/hm2)最小值Minimum/(kg/hm2)最大值 Maximum/(kg/hm2)變異系數Variable coefficient楊浦區 19814.680.0236.640.21虹口區 2510.680.9626.460.27靜安區 669.041.6132.540.29普陀區 16514.430.6336.710.21長寧區 11917.550.3640.300.18徐匯區 1109.480.1338.240.32黃浦區 3311.250.9136.120.27閔行區 383310.580.0163.280.28寶山區 275911.290.0241.270.26嘉定區 781611.280.0148.410.25浦東新區253798.310.0154.640.31金山區 1517610.190.0143.540.25松江區 1223611.750.0166.240.24青浦區 1299413.170.0171.810.24奉賢區158358.220.0159.820.32崇明區 4534912.730.0153.060.21

圖7 2017年上海市綠色空間滯留PM2.5能力分布Fig.7 The spatial distribution of PM2.5removal capacity by Shanghai′s green spaces in 2017

4 討論與結論

4.1 討論

城市綠色空間對大氣顆粒物有一定程度的吸收滯留作用,規劃建設綠色空間并積極發揮其滯塵功能也是降低空氣污染、改善環境質量的綠色生態措施。該文基于區域綠地滯塵模型,并結合上海市綠地、氣象與空氣環境特征,評估分析了2017年上海市綠色空間滯留PM2.5的功能及差異。該研究發現,上海市單位面積林地可滯留PM2.520.2 kg/hm2,稍低于肖玉等[35]基于NDVI與干沉降模型測算的北京城市綠地可削減PM2.522.71 kg/hm2—33.36 kg/hm2的結果,原因在于上海市環境空氣中顆粒物濃度背景值遠低于京津冀地區。此外,該研究發現上海市綠色空間夏季滯留PM2.5的能力最大,秋季、春季和冬季滯留PM2.5能力依次降低,這與劉文平等[16]在北京市海淀區的研究結果相似。

由于城市內部污染物排放與綠色植被分布格局的不同,定量揭示城市綠色空間滯留PM2.5的區域差異有助于針對性指導城市綠地規劃設計。該研究證實,上海市綠色空間滯留PM2.5功能總體呈現為中心城區低、周邊高的態勢,而上海市人口空間分布格局正好相反,為此,重點優化中心城區的綠地結構與格局、提升與利用綠色空間的滯塵功能具有重要的現實意義。不過,近40年的快速城市化過程,使得上海市中心城區已無大面積建設綠地的潛力,而大部分橋柱攀緣植物的滯塵功能明顯,且秋季高于春季[19],因此,大量增加立體綠化有助于解決上海市春秋季節綠色空間滯塵功能不足的問題。同時,上海市空氣顆粒物排放來源復雜,應注重利用綠化植被本身的滯塵特性針對性凈化滯留大氣顆粒物,比如在金屬冶煉工業密集分布區可多種植龍柏作為滯塵植物,在化工業聚集區種植懸鈴木作滯塵植物,在建筑工地等揚塵產生源則可將各樹種組合種植以形成群落豐富的綠色空間[18]。

不過該研究也存在一些不足。首先不同綠色空間類型以及不同樹種的顆粒物沉降速率差別很大,雖然該研究采用上海市日均風速和他人研究實測數據[25],但是高度復雜外界環境因素變化可能造成沉降速率差異進而產生較大誤差。其次,該文重點關注了上海市農田、林地與草地植被滯留PM2.5的功能,事實上城市濕地也具有削減大氣細顆粒物PM2.5的作用[36]。此外,該研究中的綠色空間葉面積指數(LAI)是基于上海地區模型模擬的結果[26],與上海市綠色空間LAI真實值存在一定誤差。以上不足均需要未來開展更多的實證研究加以驗證與完善。不過,城市綠色空間滯塵功能研究尚處于初步階段,該研究有助于揭示超大城市綠色空間滯塵功能的時空差異,可為上海市生態空間優化與國土空間治理提供參考依據。

4.2 結論

該研究評估發現,2017年上海市綠色空間面積3354 km2,可滯留PM2.5約3500 t,合計單位面積可滯留PM2.510.5 kg hm-2a-1。其中,林地滯留PM2.5能力最強,遠高于草地和農田。不過,夏季綠色空間的滯留PM2.5功能最為有效,然后依次為秋季、春季和冬季。林地草地和農田吸收PM2.5的能力隨植被蓋度增加而明顯提高。除崇明島外,上海市綠色空間吸滯PM2.5功能呈現出中心低、周邊高的區域差異。為此,建議上海市重點優化中心城區的綠地結構與格局,增加立體綠化與栽植高滯塵樹種,提升與利用綠色空間的滯塵功能。