樹種配置和葉元素含量的空氣負離子濃度效應*

李愛博 周本智 李春友 羊美娟 湯麗萍 王利仙

(1.中國林業科學研究院亞熱帶林業研究所 錢江源森林生態系統國家定位觀測研究站 杭州 311400； 2.南京林業大學 南京 210037； 3.河北農業大學 保定 071000； 4.浙江省建德市新安江林場 建德 311600)

空氣負離子(negative air ion，NAI)被譽為“空氣維生素和生長素”(王薇等， 2013)。近年來，國外在NAI醫療健康應用等方面做了大量研究(Reiter， 1985； Nova， 1994)，俄、德、日等國研究得出NAI可使SOD活性明顯增強的結論(Goldsteinetal.， 1992； Kosenkoetal.， 1997； Iwamaetal.， 2002)； 美、英等國研究表明，NAI能加速人體氣管和支氣管纖毛的運動節律，從而預防治療多種呼吸道疾病(Karen， 1975)； Yamada(2006)的試驗證實NAI對腫瘤細胞有抑制作用。我國關于NAI的研究曾歷經20世紀80、90年代初2次高潮。當前，隨著生態環境建設力度進一步加大，作為大氣質量評價重要指標的NAI濃度受到高度重視(Alexanderetal.， 2013； 熊麗君等， 2014)，目前其理論和技術已廣泛應用于醫療和旅游等多個行業(李愛博等， 2019a)。

植物葉片是植物進行光合和蒸騰作用的重要器官，葉片中碳、氮、磷、鉀、鎂、銅、錳、鐵等元素對植物光合作用、呼吸作用等生理生化過程中的電子傳遞具有一定促進或抑制作用，直接影響植物生理生化反應的各方面，也同樣影響植物葉片周邊的潛在電場(胡國長， 2008； 李萌萌， 2014)。通常森林樹木生長越旺盛，代謝活動越劇烈，環境中的NAI濃度越高。研究表明影響森林NAI濃度的因素主要分為林分因子與環境因子(吳甫成等， 2006； 王薇等， 2013)。在相同森林環境中，植被類型、林分和群落結構等條件均極大程度的影響環境中NAI濃度； 即便在同種林分類型中，NAI濃度也隨林冠層密度和樹齡不同而有顯著差異。

在亞熱帶地區，森林類型多樣，有關林分因子對NAI濃度的影響已有大量研究，但多在野外環境下開展，結果不盡相同。鄧成等(2015)對廣西7種林分的研究表明，NAI濃度為針闊混交林>闊葉混交林>闊葉純林>針葉混交林>針葉純林>灌木林>未成林，即混交林的NAI濃度一般高于純林，吳楚材等(2001)得到類似結果； 周德平等(2015)在閭山森林公園的NAI濃度測定結果為闊葉林>混交林>針葉林>草地>山石，鄭文俊等(2009)和劉凱昌等(2002)也有類似結論，可能是由于森林密度和氣體流通對NAI濃度造成了影響。

不同研究結果不確定的原因復雜，如學科交叉知識的缺乏、野外觀測不確定因素多、已有監測手段常使用較簡便儀器等(張帥， 2010； 李冰， 2016； 馮建濤， 2017)。因此，在控制環境下開展NAI定位連續監測十分必要。本研究依托人工氣候室的控制條件，從而減小人為因素及環境因子的干擾。選擇屬于常綠闊葉樹、落葉闊葉樹、常綠針葉樹的并在亞熱帶地區廣泛栽植、具有良好的經濟和藥用及觀賞價值的不同科屬的6個典型樹種，定位監測其NAI效應，并探討樹種配置與NAI的關系。同時，測定植物葉片元素含量，從植物生理角度分析樹種配置的NAI效應，旨在探究森林對NAI的作用機理，為未來康養森林的樹種配置提供理論依據。

1 研究區概況

試驗在浙江錢江源森林生態系統國家定位觀測站虎山實驗基地(30°05′N，119°95′E)進行。富陽區地貌類型復雜，低山、丘陵面積廣大。地勢由東南、西北向中部傾斜，平均海拔300.5 m。屬于亞熱帶季風濕潤氣候，全年平均氣溫18.1 ℃，平均相對濕度77 %，年均降水量1 415.7 mm，年均日照時數1 816 h。四季分明，夏熱冬冷。夏季平均氣溫28.2 ℃，平均相對濕度79.3 %，降水量723.8 mm，日照時數663.2 h。

2 研究方法

2.1 試驗材料

選擇亞熱帶典型樹種6個，即常綠闊葉樹青岡(Cyclobalanopsisglauca)和閩楠(Phoebebournei)、落葉闊葉樹楓香(Liquidambarformosana)和櫸樹(Zelkovaschneideriana)、常綠針葉樹紅豆杉(Taxuschinensis)和杉木(Cunninghamialanceolata)。因人工氣候室高度限制，且3年生以上的櫸樹個體較高，為保證供試樹種年齡一致，各樹種均選擇2年生容器苗為試驗材料。所用苗木選購于浙江省開化縣林場，在實驗基地內培育適應后進行試驗，供試苗木基本情況見表1(李愛博等， 2019b)。為盡量避免各植株差異對測定結果可能造成影響，保證供試苗木的生理狀態和形態特征基本一致。同時，因不同理化性質的土壤對NAI具有不同程度的電離影響，本試驗統一配置土壤和苗盆，栽培基質為黃土∶ 泥炭土=3∶2。

表1 供試樹種基礎指標Tab.1 Basic index of experimental tree species (n=300)

試驗所用人工氣候室占地10 m2、高3 m，通過WS-SL1600環境控制系統實時調控室內溫濕度變化。使用6盞額定功率為100 W的FL2C-2型號LED投光燈為植物提供光照。使用北京雨根科技有限公司研發的RR-9411A空氣負離子自動監測系統對NAI濃度、溫濕度、總輻射等參數進行24 h同步監測，通過GPRS模塊遠程傳輸獲取數據。主要測定離子遷移率≥0.4 cm2·V-1s-1的小粒徑NAI濃度，測量范圍為0～1.2×107ion·cm-3，測量精度≤±10 %。為了避免監測儀器之間存在的誤差，試驗過程中所有數據均由同套儀器采集，采集頻率為1 s，存儲周期為5 min。為排除NAI濃度背景值的影響，各處理均在同一氣候室內進行，室內環境條件完全一致，以保證初始NAI濃度相同。

2.2 試驗方法

2.2.1 單一樹種NAI濃度及植物葉片元素含量測定 試驗于2018年6—9月在虎山實驗基地進行，控制氣候室恒溫(30±0.5)℃、恒濕(70±5)%，每日6: 00—19: 00進行光照。將NAI傳感器置于室內中央，測定探頭高度設定為1.5 m。每次試驗時，室內均勻放入40株長勢一致的同種植物，經一天適應后統計數據(李愛博等， 2019b)。

使用高通量組織研磨儀粉碎烘干后的植物葉片。其中，植物葉片有機碳含量采用重鉻酸鉀-硫酸氧化法進行測定，具體操作參照中國科學研究院南京土壤研究所(1978)編寫的《土壤理化分析》。氮、磷、鉀、鎂等含量測定采用硫酸-高氯酸消煮法置備待測液，具體操作參照行業標準《森林植物與森林枯枝落葉層全氮、磷、鉀、鈉、鈣、鎂的測定》(國家林業局，1999a)。銅、錳、鐵等含量測定采用硝酸-高氯酸消煮法置備待測液，具體操作參照行業標準《森林植物與森林枯枝落葉層全硅、鐵、鋁、鈣、鎂、鉀、鈉、磷、硫、錳、銅、鋅的測定》(國家林業局，1999b)。

2.2.2 樹種配置與NAI濃度的關系 本試驗參考前期對單種植物NAI濃度的監測結果，選擇NAI效應差異較小的樹種進行組合，并考慮亞熱帶地區野外實際存在的限制，設置6組處理(表2、3)。為了減少樹種數量、大小對NAI效應的影響，在進行樹種配置試驗時，盡量選擇大小一致、數量相同的植株開展監測。各處理均放入40株苗木，不同樹種數量均勻分配、間行擺放，行間距50 cm。移入氣候室適應1天后，開始監測并統計數據，最終計算NAI濃度日均值進行對比。各處理監測完成后，空室1天，以減小對下一次測定結果的影響。試驗條件、樹木大小和背景NAI濃度均與單一樹種的NAI濃度試驗保持一致。

表2 不同處理的樹種配置內容Tab.2 Tree species collocation contents of different treatments

表3 6個樹種葉片元素含量及NAI濃度①Tab.3 Comparison of element content in leaves of six tree species (n=240)

2.3 數據處理

采用Microsoft Excel 2007和Origin 2018軟件對測量數據加以運算整理和圖表繪制，將各樹種的NAI濃度日均值算術平均值作為比較不同樹種NAI濃度的依據，運用SPSS 17.0數據處理軟件對不同處理之間的NAI濃度進行單因素方差分析及相關性分析，顯著性水平為α=0.05。

3 結果與分析

3.1 植物葉片元素含量與NAI濃度的相關性分析

數據(表3)顯示，人工氣候室內測得的6個樹種NAI濃度日均值(ion·cm-3)依次為： 紅豆杉(876±78)>楓香(828±49)>杉木(733±42)>櫸樹(685±58)>青岡(677±18)>閩楠(665±17)(李愛博等， 2019b)。

分析顯示，紅豆杉與楓香的NAI濃度均極顯著高于其他樹種(P<0.01)，且兩者間無顯著差異。其中，紅豆杉NAI濃度最高，葉片的有機碳、氮、鉀和錳離子含量也最高； 楓香的NAI濃度其次，葉片中的氮、鉀、鐵和錳離子含量相對較高，所以可初步得出氮、錳、鐵和鉀離子含量可能與NAI濃度有關。

為進一步驗證上述結果，對6個樹種的NAI濃度與葉片元素含量進行Pearson相關分析(表4)，表明葉片錳離子、鉀離子含量分別與NAI濃度呈極顯著(P<0.01，R=0.647)和顯著正相關(P<0.05，R=0.536)； 而葉片中除銅離子以外的其他離子含量均與NAI濃度呈正相關關系，但相關不顯著。

表4 不同樹種組的NAI濃度與葉片元素含量相關系數①Tab.4 Correlation coefficients between NAI concentration and leaf elemental content for different tree species groups (n=240)

對闊葉樹種，僅葉片錳、鐵離子含量與NAI濃度呈極顯著正相關(P<0.01)，相關系數分別為0.718和0.728。對針葉樹種，葉片鉀、錳離子和氮含量與NAI濃度呈極顯著正相關(P<0.01)，相關系數分別為0.991、0.974和0.981； 銅離子與NAI濃度呈顯著正相關(P<0.05)，相關系數為0.855。

3.2 樹種配置對NAI濃度的影響

表5顯示，人工氣候室內不同樹種配置的NAI濃度(ion·cm-3)由高至低依次為： 楓香+紅豆杉(1 264±75)>紅豆杉+杉木(1 168±37)>青岡+閩楠+紅豆杉+杉木(1 008±27)>閩楠+青岡(782±52)>青岡+閩楠+紅豆杉+杉木+楓香(625±22)>青岡+閩楠+紅豆杉+杉木+楓香+櫸樹(461±26)。

表5 不同處理的NAI濃度①Tab.5 NAI concentration of different treatments (n=106)

在室內植株總數量相同而種數不同時，NAI濃度差異顯著。對試驗數據整體統計，結果顯示不同植物種數配置的NAI濃度(ion·cm-3)排列為： 2個樹種(1 071±227)>4個樹種(1 007±27)>單個樹種(744±92)>5個樹種(625±22)>6個樹種(461±26)。當氣候室內等量放入2種和4種植物時NAI濃度無顯著差異(P>0.05)，且兩者均極顯著高于其他種類數的配置(P<0.01)，而單種植物配置極顯著高于6種植物配置(P<0.01)，5種和6種配置間的NAI濃度差異不顯著(P>0.05)(圖1A)。

在不同配置模式內，NAI濃度同樣具有差異。當同時放入2種植物時，混合針葉樹種與混合針闊樹種的NAI濃度均極顯著高于混合闊葉樹種配置(P<0.01)，以紅豆杉和楓香針闊配置的NAI濃度最高，為青岡和閩楠配置的1.62倍。對試驗數據整體統計，結果顯示不同植物類型配置的NAI濃度(ion·cm-3)排列為： 混合針葉樹種(1168±37)>混合針闊樹種(840±331)>單一針葉樹種(805±97)>混合闊葉樹種(781±52)>單一闊葉樹種(714±77)。當混合配置針葉樹種時室內NAI濃度顯著高于其他配置(P<0.05)，而其他4種處理之間的NAI濃度并無顯著差異(P>0.05)(圖1B)。

圖1 不同樹種配置的NAI濃度Fig. 1 NAI concentration of different tree species collocations圖A中的2個樹種NAI濃度為處理1～3的平均值，單個樹種的NAI濃度為表2中6個樹種單獨監測的平均值。圖B中混合針闊的NAI濃度為處理3～6的平均值，單一針葉的NAI濃度為表2中杉木和紅豆杉的平均值，單一闊葉的NAI濃度為楓香、閩楠、櫸樹和青岡的平均值。不同小寫字母表示不同樹種配置的NAI濃度在0.05水平上差異顯著。The NAI concentration of two tree species in figure A is the mean value of treatment 1-3, and the NAI concentration of single tree species is the mean value of six tree species separately monitored in table 2. In figure B, the NAI concentration of mixed coniferous and broadleaf is the mean value of treatment 3-6. The NAI concentration of single needle leaf is the mean value of T. chinensis and C. lanceolata in table 2, and the NAI concentration of single broad leaf is the mean value of C. glauca, P. Bournei, C. lanceolata and Z. schneideriana. The different lowercase letters indicated that NAI concentration of different tree species were significant difference at 0.05 level.

表5顯示，當混合樹種為2種和4種時，無論是闊葉間、針葉間或針葉與闊葉間混合，NAI的交互作用均為正效應。交互效應隨NAI加權平均濃度和葉面積增加而增大，最優擬合方程分別為y= -0.005 8x2+ 10.451x- 4 296.8和y= -2E-07x2+ 0.047 8x- 1 920.9(圖2A、B)。當混合樹種為5種和6種時，NAI的交互作用為負效應。當混合樹種為2～6種時，交互作用效應與各樹種混合處理的葉量呈緊密的非線性遞增關系，擬合方程y= -0.063 1x2+ 78.322x- 23 783，R2= 0.767 3(圖2C)。

圖2 NAI實測濃度、交互作用效應與葉面積、加權平均濃度和葉量的關系Fig. 2 Relationship between measured NAI concentration, interaction effect and leaf area, weighted average concentration, and leaf biomass圖中紅色標記表示交互作用效應數據，藍色標記表示NAI實測濃度數據。The red markers in the figure indicate the interaction effect data and the blue markers indicate the measured NAI concentration data.

4 討論

4.1 植物葉片元素含量對NAI濃度的影響

植物從土壤中吸收的礦質元素，作為植物體的組成成分，參與調節生命活動，影響著植物光合、蒸騰與呼吸等生理特征(王忠， 2008)。本研究發現，NAI濃度與植物葉片的鉀離子和錳離子含量呈顯著正相關。在植物光合作用過程中，錳離子作為氧化劑直接參與氧氣釋放過程，水在光解反應中被分解釋放出氧氣和電子，并將產生的電子傳遞給光系統II(PSII)，增強PSII反應中心活性，從而促進植物的光合作用(張其德， 1989)。鉀離子既是葉綠體結構的重要組成元素，也是促進光化學活力的重要因子。葉綠體中的類囊體垛疊成基粒，成為捕獲光能的高密度機構，更加有效地收集光能。鉀離子能夠提高光合電子傳遞鏈活性及光合磷酸化活力，使量子需要量降低，直接提高植物凈光合速率(鄭炳松等， 2002)。此外，鉀離子還擁有其他離子所不可替代的功能，其能提高葉肉細胞滲透勢，控制細胞吸水和氣孔運動等過程(Kaiser， 1982)。在光環境下，鉀離子的進出直接影響植物葉片中保衛細胞的膨脹收縮，調節氣孔的開閉，鉀離子含量過低導致氣孔關閉，增加了CO2進入葉肉細胞間隙的氣孔阻力，間接影響著植物的光合作用速率(張其德， 1989； 徐濟春等， 2007)。對4個闊葉樹種進一步分析后發現，鐵離子對提升NAI濃度具有積極作用，可能原因是鐵離子參與光合作用光反應階段及呼吸作用，其作為光合電子傳遞鏈的重要組成部分之一，通過變價作用(Fe3++e-=Fe2+)來實現電子的傳遞，從而使光合作用過程中電子傳遞得以正常進行(張其德， 1989)。對針葉樹種的分析發現，氮和銅離子對提高NAI濃度同樣具有積極作用，因為氮是構成葉綠素不可缺少的成分，與光合作用密切相關，并在多方面影響著植物的代謝過程和生長發育，在肥料三要素中以氮對光合影響最為顯著，在一定范圍內葉片含氮量與光合速率呈正相關(王忠， 2008)。銅是質藍素的成分，通過化合價變化參與光合電子傳遞和光合磷酸化(祝沛平， 2000)。植物葉中的銅幾乎全部存在于葉綠體內，銅供給充足能提高植物光合作用強度，減輕晴天中午期間光合作用受到的抑制。

聶磊等(1999)對葉片中礦質元素含量與葉綠素熒光特性關系的研究指出，葉片中的氮、鉀、錳、鎂、銅離子含量與PSII反應中心最大光能轉化效率(Fv/Fm)均呈正相關。李愛博等(2019b)的試驗結果顯示，落葉闊葉樹種的光合能力、對弱光的利用能力、體內電子傳遞及光能轉換效率均優于常綠闊葉樹種，且葉綠素熒光特性與NAI濃度呈正相關，得出植物葉片光合能力、葉綠素熒光特性是造成樹種間NAI效應差異的重要原因。大量研究表明綠色植物光合作用中的光電效應是NAI生成的重要途徑(Bai， 2008； Liangetal.， 2014； 施光耀等， 2021)。

此外，鉀離子含量升高致使葉片氣孔張開，為植物葉片光合和蒸騰作用釋放O2和H2O分子提供更多的通道。同時，李愛博等(2019b)認為楓香和櫸樹的葉片質地較薄，保水能力較差，植株蒸騰過程中散失到空氣中的H2O分子增加。Smirnov(1992)的研究指出水合離子增多是造成NAI濃度升高的重要原因，空氣中水分子增加，NAI更加穩定。

由此，本研究認為植物葉片中氮、錳、鉀、鐵和銅離子對提升植物周圍的NAI濃度具有積極作用。但現有研究對此方面探討極少，且試驗結果存在一定差異。胡國長(2008)的研究表明葉中的磷、銅離子對提升植物周圍NAI濃度有積極作用； 而李萌萌(2014)的研究表明葉中的鎂、鐵、銅離子均可以促進NAI濃度升高，鉀離子則對NAI濃度具有顯著抑制作用。究其原因，可能與研究區域位置、試驗環境條件以及植物生長狀態差異有關。

4.2 樹種配置對NAI濃度的影響

許多學者從林分組成角度對NAI濃度差異進行了探究，王順利等(2010)在甘肅省7個代表性林區測定得出，NAI濃度為針葉混交林>針闊混交林>針葉樹種>闊葉混交林>闊葉樹種； 王軼浩等(2014)同樣認為針葉混交林的NAI濃度最高。而周德平等(2015)的研究結果明顯不同，認為是闊葉林>混交林>針葉林。本研究得出，混合針葉樹種>混合針闊樹種>單一針葉樹種>混合闊葉樹種>單一闊葉樹種。在植株數量相同而種類組成不同時，人工氣候室內的NAI濃度具有差異，一般來說，針葉樹的NAI效應高于闊葉樹，但并非絕對，有針葉樹種時更有利于提升NAI濃度。有學者模擬研究了室內條件下不同植物種類數與NAI濃度的關系，張帥(2010)對香樟(Cinnamonumcamphora)、紅葉石楠(Photinia×fraseri)、桃葉珊瑚(Aucubachinensis)、吊蘭(Chlorophytumcomosum) 和蜀檜(Juniperuskomarovii)的研究表明不同植物種類數的NAI濃度由高到低依次為，2種>單種>3種>5種>空白。本研究表明不同植物種類數的NAI濃度總體表現為2種>4種>單種>5種>6種，2～4種植物混合配置的效果最好，單種以及多于4種配置時的效果較差。總體來說，適當數量的樹種組合下的NAI濃度高于單一樹種。原因之一可能是不同種類植物間的化感作用可能對環境中NAI濃度產生了一定影響。研究表明，植物本身會通過根、莖、葉向空氣中分泌代謝過程中的化學物質，這些物質會對其周邊植物的生理活動產生一定的促進或抑制作用(黃依南等， 2015)。

本研究結果顯示當混合樹種為2種和4種時，無論是闊葉間、針葉間、針葉與闊葉間混合配置，NAI的交互作用均為正效應，且隨單種平均NAI濃度和葉面積增加而增大。李愛博等(2019b)的研究表明NAI濃度與葉片面積呈極顯著正相關。植物葉片是NAI生成的重要場所，通過尖端放電、光合作用形成的光電效應等途徑生成大量NAI。葉面積越大植物光合效率可能越明顯，釋放的氧氣越多(趙怡寧等， 2018)。在本研究中，氣候室內同時放入紅豆杉和楓香各20株處理組的NAI濃度和交互作用效應均最高，可能是楓香葉片釋放的芳香類化合物對紅豆杉的NAI效應起到了一定促進作用，且2種樹木自身的NAI效應和總葉面積相對較大，從而使得它們混合配置的NAI濃度最高。回歸分析顯示當葉面積上升到臨界水平后樹種間的NAI實測濃度和交互作用效應出現降低趨勢，可能是葉面積過大降低了光線的穿透、減弱了空氣流通，而植物進行生命活動需要消耗氧氣，從而降低了NAI濃度。這與李愛博等(2019a)對不同植株數量與NAI濃度關系的試驗結果相吻合。當氣候室內同時放入紅豆杉和杉木各20株時NAI實測濃度亦較高，可能是室內放入單種植物時群落的空間結構較為單一，小空間內某一垂直高度的NAI濃度達到飽和水平，從而不再繼續升高。本研究中的紅豆杉和杉木植株個體高度差異明顯，它們的混合配置增加了垂直空間豐富度，在不同空間高度均可以生成大量的負氧離子，進而增大了NAI濃度。

當混合樹種為5種和6種時，NAI的交互作用為負效應。雖然樹種混合極大增加了垂直空間層次，但高NAI效應的樹種在下層空間處于被壓狀態，可能是交互作用為負效應的原因。特別是比較幾組交互作用為正效應的處理后發現，具有高NAI效應的樹種均處于配置的最上層空間。因此，樹種混合配置增大了空間層次、高NAI效應的樹種處于配置的上層空間，可能也是交互作用為正效應的重要原因。基于上述分析，可以認為NAI效應存在樹種混合的交互作用，即樹種混合配置后的NAI濃度不等于單種NAI濃度的加權平均值。高NAI效應的樹種在配置中的空間位置可能是影響交互作用效應為正或負的重要原因，但還需要嚴格試驗來驗證。

關于植物自身特性和相互作用的NAI濃度效應，需要將來進一步開展專題研究，如選擇更多樹木種類，并設置交叉試驗，深入分析諸如植物化感作用、BVOCs釋放特性、光合放電效果等對種間NAI效應的影響。由于本次試驗中供試植物種類有限，關于樹木種類數量結論的普適性有待進一步探究。同時，因室內與野外環境差異較大，同步開展野外監測研究極為必要，可用于驗證室內控制試驗結果。本研究在室內控制環境下探究了不同樹種組合的NAI濃度效應，并猜測了可能的影響因子和作用機制，但還需進行更加嚴格的控制試驗和多學科研究，確定有關影響機制和數量關系，并與野外研究進行配合和驗證，從而能為高效康養森林的樹種選擇和結構配置提供科學依據。

5 結論

在室內控制環境下開展的6種樹木幼苗試驗表明，對提升植物周圍的NAI濃度而言，樹木葉中錳離子和鉀離子含量具有積極作用，闊葉樹葉中鐵離子含量和針葉樹葉中氮和銅離子含量的作用更顯著。不同樹種的數量組成會導致NAI濃度的很大差異，交互作用效應受到葉生物量、葉面積、樹高配置和單個樹種NAI效應的影響。總體來說，樹種配置的NAI濃度效應取決于他們之間的交互作用，有針葉樹種的配置模式利于提升NAI濃度，具有高NAI效應的樹種處于配置最上層空間時更利于NAI濃度提升。