玉米須對大氣細顆粒物的吸附及監(jiān)測潛能分析

孟不凡，錢景皓，王雯欣，鄭桂靈，李 鵬

（青島農業(yè)大學資源與環(huán)境學院，山東 青島 266109）

目前，大氣污染是當今世界面臨的主要環(huán)境污染之一，據(jù)統(tǒng)計，2016年全球有420萬未成年人因大氣污染引發(fā)的疾病而死亡[1]。在各種大氣污染物中，大氣顆粒物已成為很多地區(qū)的首要污染物[2]。大氣細顆粒物（PM2.5）能夠進入人體呼吸道，通過血液循環(huán)進入各組織器官，與呼吸系統(tǒng)和心血管系統(tǒng)疾病密切相關，對人類危害尤其嚴重[3-4]。因此，圍繞PM2.5的組成來源、質量濃度變化規(guī)律、濃度限值、去除途徑、監(jiān)測等已經開展了大量研究工作[2，5]。

有研究表明，農作物更容易受大氣污染危害，導致產量降低。因為農作物種類較為單一、種植面積廣，有較大的葉面積同空氣接觸并進行活躍的氣體交換，不易緩沖外界的影響[6]。因此，對農村地區(qū)大氣顆粒物的組成來源、污染狀況等進行監(jiān)測非常必要。但是，目前大氣污染監(jiān)測常用的物理或化學方法需要專門的儀器，花費昂貴，不太適合于農村地區(qū)，特別是發(fā)展中國家的農村地區(qū)。而農村地區(qū)擁有大量的農作物資源，如果能直接利用當?shù)剞r作物對大氣污染進行監(jiān)測，既易于取樣，又不需特定的儀器設備以及經過專門培訓的技術人員，將會特別適合于農村地區(qū)。

禾本科植物玉米是我國種植面積和產量最大的一類農作物[7]。玉米須是玉米的雌花序（包含花柱和柱頭），是玉米收獲過程中的主要副產物之一。盡管玉米須具有一定的藥用價值，但其用量少，絕大多數(shù)玉米須仍然被作為農業(yè)廢棄物而隨意丟棄[8]。作為接受玉米花粉的雌性生殖器官，玉米須表面粗糙、呈黏性[9]，且直接暴露于外界空氣中。很多研究已表明，表面粗糙的植物材料更有利于黏附大氣顆粒狀物質[10-12]。因此，本研究以我國主要玉米產地山東省為研究區(qū)域，在山東省17個地市進行布點，以玉米須為材料，玉米葉片為對照，測定葉片表面和玉米須上吸附顆粒物PM2.5的含量，并與環(huán)境空氣中相應污染物濃度進行相關性分析，探討玉米須可否有效滯留PM2.5，并分析其監(jiān)測潛能。

1 材料與方法

1.1 采樣

采樣地點為山東省。山東地處中國東部沿海，位于東經114°19′～122°43′、北緯34°22′～38°23′。西部為黃淮海平原，連接中原；中部為魯中山區(qū)，地勢高突，泰山是全境最高點；東部為山東半島，伸入黃海、渤海（圖1）。小麥、玉米、紅薯是山東的三大主要糧食作物。

圖1 玉米葉和玉米須采樣點Figure 1 Sample sites of corn leaf and corn silk in Shandong Province

采樣時間為2017年9月，此時玉米已接近成熟，玉米葉和玉米須已充分生長。根據(jù)山東省環(huán)境空氣質量常規(guī)監(jiān)測點位所在位置（http：//58.56.98.78：8801/airdeploy.web/AirQuality/MapMain.aspx），17個地級市中每一地級市均選擇3個監(jiān)測點位附近農田進行采樣（圖1），記錄采樣點位與大氣監(jiān)測點位距離（表1）。考慮到玉米須生長周期約為1個月，而降雨對顆粒物在植物上的滯留有著顯著影響[13]，故記錄各地采樣時雨后時間（表1），并統(tǒng)計分析采樣前各監(jiān)測點位1個月時間內以及雨后時間內PM2.5的濃度變化。

每塊農田按梅花形布點法進行采樣，選取5個采樣點，每個采樣點上選取3個玉米植株。統(tǒng)一采集玉米基部往上第10片葉（玉米共20片葉左右）和玉米須。小心移動以避免葉片和玉米須上顆粒物滑落，將葉片和玉米須分別放于防塵盒中，帶回實驗室進行分析。

1.2 玉米葉片表面和玉米須上PM2.5含量測定

參考張志丹等[14]的方法，將葉片和玉米須分別用去離子水浸泡2 h，并用刷子刷洗，使其上的附著物充分浸洗下來，之后用孔徑為2.5μm的玻璃纖維濾膜進行抽濾，濾液移至已烘干稱質量的干燥離心管中（W1），在轉速為9 000 r·min-1的條件下離心45 min，棄掉上清液，并用干凈濾紙包裹管口以防灰塵污染。然后放入50℃烘箱中烘至恒質量，取出，蓋上蓋子，再用萬分之一天平稱量（W2），即得吸滯PM2.5的質量：W0=W2-W1。

以單位面積滯留量表示玉米葉片的滯塵能力。葉面積數(shù)據(jù)基于掃描儀獲取，將葉片平整鋪在掃描臺板上，利用掃描儀掃描為一張背景為純白色的圖片。利用Photoshop對圖片中葉片的像素點自動識別計算像素總量，再與背景圖片的整體像素大小進行比較，計算出葉片的面積S（cm2）。葉片單位面積PM2.5滯留量（μg·cm-2）=W0/S

表1 玉米樣品采樣點與空氣質量常規(guī)監(jiān)測點的距離及雨后間隔時間Table 1 The distance between the sample site of corn and the conventional monitoring site of atmosphere quality and time after the last rain

玉米須無法計算面積，故以單位質量顆粒物滯留量來表示其滯塵能力。將玉米須烘干，萬分之一天平測其干質量D（g）。玉米須單位質量PM2.5滯留量（μg·g-1）=W0/D

1.3 統(tǒng)計分析

利用SPSS 19.0對所得數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析。用One way ANOVA分析大氣中PM2.5濃度在不同地區(qū)間的差異，以及葉片、玉米須上PM2.5濃度的地區(qū)差異，并對各地大氣中PM2.5濃度與葉片、玉米須上PM2.5含量的相關性進行分析，以Spearman相關性系數(shù)表示。對相關性強的指標，利用SPSS19.0進一步進行多元回歸分析，構建回歸方程，探討PM2.5月平均濃度與雨后平均濃度對植物上顆粒物滯留的貢獻率。

2 結果

2.1 大氣PM2.5質量濃度分析

PM2.5月平均濃度在17.02～45.85 μg·m-3間變動（圖2），濱州市最高，威海市最低，各地區(qū)間差異顯著（P＜0.05）。濃度在30 μg·m-3以下的有5個地區(qū)，即威海、青島、煙臺、日照和泰安，除泰安外，全部為沿海地區(qū)。

PM2.5最后一次雨后平均濃度威海也是最低，為16.92±1.84 μg·m-3，濱州最高，為55.61±10.18 μg·m-3（圖3），各地區(qū)間也有顯著差異（P＜0.05）。濃度低的也是威海、青島、煙臺和日照4個沿海地區(qū)。

2.2 玉米須對PM2.5的滯留

PM2.5玉米須滯留量最高的是萊蕪，為71.05±7.48μg·g-1，含量最低的是威海，為17.73±2.74 μg·g-1，各地區(qū)間差異也非常顯著（P＜0.05）。濃度低的威海、煙臺、泰安、棗莊和青島5個地區(qū)中大部分也是沿海地區(qū)（圖4）。

2.3 玉米葉對PM2.5的滯留

PM2.5玉米葉片滯留量在26.91～53.38 μg·cm-2間變化，含量在30μg·cm-2以下的有威海、萊蕪、棗莊、淄博、煙臺等5個地區(qū)，其中既包括沿海地區(qū)，也包括內陸地區(qū)，且以內陸地區(qū)為主（圖5）。

2.4 玉米葉片上PM2.5量與大氣PM2.5濃度的相關性分析

相關性分析表明，玉米葉片上PM2.5濃度與PM2.5月平均濃度無相關性（R2=0.121，P=0.397），與雨后PM2.5濃度正相關性稍高，但在0.05水平上也無顯著相關性（R2=0.243，P=0.086）。

2.5 玉米須上PM2.5量與大氣PM2.5濃度的相關性分析

玉米須上PM2.5濃度與環(huán)境空氣中PM2.5濃度呈顯著正相關，與月平均濃度的R2為0.425（P=0.002），與雨后PM2.5濃度的R2更高，達到0.472（P＜0.001）。

對玉米須上PM2.5量與環(huán)境空氣中PM2.5濃度進行回歸分析，其回歸方程為：Y=9.947+0.773X1+0.134X2（F=6.759，P=0.003）。其中Y為玉米須上PM2.5濃度，X1為PM2.5雨后平均濃度，X2為PM2.5月濃度。說明雨后大氣PM2.5濃度對最終玉米須上PM2.5黏附量有著更大的貢獻率。

圖2 各地區(qū)大氣PM2.5月平均濃度Figure 2 PM2.5 average concentrations of a month in different districts

圖3 不同地區(qū)大氣PM2.5雨后平均濃度Figure 3 PM2.5 average concentrations after the last rain in different districts

圖4 不同地區(qū)玉米須對PM2.5的滯留Figure 4 PM2.5 contents on the corn silk in different districts

圖5 不同地區(qū)玉米葉片對PM2.5的滯留Figure 5 PM2.5 contents on the corn leaves in different districts

3 討論

植物葉片因其表面性能（如絨毛、鱗片、蠟質表層、黏性和粗糙性等）可以通過截取和固定大氣顆粒物而成為削減城市大氣污染的重要過濾體[15]。從24種喬木、11種灌木的分析中得出，葉面PM2.5平均滯留量為4.15μg·cm-2[16]。盡管植物種類不同、采樣時間和地點不同，但玉米葉片滯留PM2.5的量遠大于此（圖5），說明玉米葉片對PM2.5有較強的滯留能力。這可能與玉米葉片表面粗糙且有許多絨毛有關。已有很多研究表明，葉片光滑無絨毛的植物滯塵能力相對較弱，葉片表面粗糙不平、多絨毛、能分泌黏液和油脂的植物滯塵能力強[10-12]。

玉米須無法計算面積，因而其滯塵能力無法與以單位葉面積滯塵量表示的其他植物進行比較。但是，相關性分析表明，玉米葉片上PM2.5濃度與PM2.5月平均濃度和雨后濃度均無顯著相關性（P＞0.05）。而與玉米葉相比，不論是對月平均濃度還是雨后平均濃度，玉米須上PM2.5滯留量都與大氣中PM2.5的濃度有顯著正相關性。另外，常規(guī)大氣顆粒物監(jiān)測結果表明，山東沿海地區(qū)PM2.5濃度明顯低于內陸地區(qū)（圖2）。與之對應的是，利用玉米須進行的生物監(jiān)測也表明，PM2.5濃度低的大部分地區(qū)也是沿海地區(qū)，而利用玉米葉的監(jiān)測結果卻無此規(guī)律。這說明與玉米葉片相比，玉米須能更有效地、較長時間地滯留細顆粒物。盡管降雨對顆粒物在植物表面的滯留有明顯影響[13]，本實驗數(shù)據(jù)的回歸分析也表明了這一點，但玉米須表面并沒有因為風、雨等外界因素而大量丟失PM2.5。玉米須上顆粒物滯留量更能反映PM2.5的污染程度，更適合作為監(jiān)測大氣中PM2.5濃度和分布的指示物。

玉米須能有效吸附PM2.5的原因可能在于小粒徑顆粒物更易吸附于玉米須表面。已有研究表明，玉米須可有效吸附廢水中鉛、銅、砷等重金屬離子[7，17-18]。因為玉米須的表面布滿了墻形褶皺，而且玉米須中間是中空構造，同時也密布著墻形褶皺，這些小孔徑褶皺在增加玉米須比表面積的同時，也更有利于促進小孔徑物質的吸附[19]。除此之外，玉米須中含有大量的α-生育醌，該物質含有1個羥基和2個醛基；除此外還含有多糖類，主要是葡萄糖、戊聚糖和半乳聚糖；構成玉米須脂肪油的主要是軟脂酸、亞油酸、硬脂酸、山箭酸、油酸[20]。也就是說，玉米須中含有大量-OH、-COOH、C=O等。這些負電性基團可以與重金屬離子產生靜電吸附和螯合作用，非常有利于對重金屬離子的吸附，而大氣顆粒物中含有大量的重金屬成分[21]。另外，也有研究表明，玉米須可有效吸附廢水中的油類成分[22]。而大氣顆粒物也有很多有機成分，按照“相似相溶”原理，推測能吸附油類成分的玉米須也能吸附大氣顆粒物中的其他有機物質，這還需要進一步的實驗來證實。

總之，盡管我們所采集玉米材料的地點與常規(guī)大氣監(jiān)測點位有一定的距離（表1），但從山東17個地區(qū)的監(jiān)測結果來看，玉米須對PM2.5的監(jiān)測具有更好的效果，不但能反映大氣PM2.5的污染程度，還能反映PM2.5的污染分布，追溯PM2.5的污染來源。因此，利用玉米須來監(jiān)測大氣PM2.5的污染狀況具有很大的應用潛力。

4 結論

（1）玉米葉片和玉米須對PM2.5均有較強的滯留能力，與玉米葉片相比，玉米須能更有效地、較長時間地滯留細顆粒物。

（2）常規(guī)大氣監(jiān)測和利用玉米須進行的生物監(jiān)測均表明，山東沿海地區(qū)PM2.5濃度明顯低于內陸地區(qū)，而利用玉米葉的監(jiān)測卻無此結果。說明玉米須上顆粒物滯留量更能反映PM2.5的污染程度，更適合作為監(jiān)測大氣中PM2.5濃度和分布的指示物。

（3）相關性分析和回歸分析均表明，玉米須上PM2.5濃度與環(huán)境空氣中PM2.5的月平均濃度呈顯著正相關，與雨后PM2.5濃度的相關系數(shù)更高。說明雨后大氣PM2.5濃度對最終玉米須上PM2.5黏附量有更大的貢獻率，降雨對顆粒物在植物表面的滯留有明顯影響。