中国杭州十个树种叶片微结构与颗粒物滞留能力的关系

TherelationshipbetweenparticulatematterretentioncapacityandleafsurfacemicromorphologyoftentreespeciesinHangzhou,China

XiaoluLia,TianranZhanga,FengbinSunb,c,XimingSongd,YinkeZhange,FangHuanga,ChuyangYuana,HuiYua,GuihaoZhanga,FengQia,FengShaoa,?

aZhejiangAgricultureandForestryUniversity

bCollegeofEnvironmentalSciencesandEngineering,PekingUniversity

cTheKeyLaboratoryofWaterandSedimentSciences,MinistryofEducation,PekingUniversity,dWulanchabuAdministrationofForestryandGrassland

eHangzhouBotanicalGarden

一简介

大量研究发现，大气颗粒物物质(PM)污染会导致严重的人类健康问题，其中包括心血管疾病、呼吸系统疾病和自闭症。年直径小于2.5μm的大气颗粒物是全球排名第五的死亡风险因素。Heft-Neal等人（）通过研究非洲撒哈拉南部的万新生儿时发现，当PM2.5浓度每增加10μg/m3，婴儿死亡率增加9%。由于城市人口稠密，污染源难控制，利用植物缓解PM污染是一种有效的策略。一些研究人员通过计算机模拟量化了植物的PM滞留能力。年，美国的树木和森林迁移了万吨空气污染物。同年，加拿大86个城市的树木清除了吨空气污染物。Baro等人()通过i-树木生态模型估计西班牙巴塞罗那的城市森林可以消除.6吨空气污染物。也有研究估计中国广州的城市植被每年可清除.89吨空气粉尘。

植物通过它们的气孔可以滞留空气中的微粒并吸收有毒气体；然而，不同的植物具有不同的保留能力。对于单棵树，滞留能力与冠层结构、叶片形态和生长习性等密切相关。与草本植物和藤本植物相比，乔木和灌木具有更复杂冠层结构，具有更强的保留能力。在叶尺度上，滞留能力与叶形态、表皮特征和叶序相关。无论叶子微观特征如何变化，与大叶子相比，小叶子可以保留更多PM。针叶树比阔叶树具有更强的滞留能力，因为针叶树的叶片形态更复杂。Kwak等人（）发现叶片形态、物理特性和微观结构的差异性会影响PM截留效率，叶片的微观结构特征是评价截留效率的重要指标。阔叶树叶面PM2.5的滞纳量与叶片的微观结构特征有关，与宏观特征没有相关性。

不同植物保留PM的能力的不同取决于微观形态特征（凹槽、气孔、褶皱和蜡质）、表面粗糙度和叶表面接触角度。研究表明，气孔的存在，凹槽和毛状体有利于PM的滞留。叶子上的蜡质会影响滞留颗粒的数量。Sgrigna等人()发现冬青栎叶子的蜡质可以滞留40%的细颗粒（粒径0.2-2.5μm），而只滞留了4%的粗颗粒（粒径2.5-10μm）。此外，叶表面接触角度影响PM保留效率。研究表明，粗糙的叶子表面比光滑的叶子表面可以保留更多的PM。目前的研究通常应用扫描电子显微镜(SEM)或环境扫描电子显微镜(ESEM)对叶片表面进行定性分析粗糙度。通过共聚焦激光扫描显微镜(CLSM)平面和三维角度直接观察叶片表面粗糙度的特征和估计粗糙度参数(Ra)。研究人员综合分析了植物滞留与吸附能力和叶特征关系；但缺乏系统性和综合定量分析叶表面微结构、叶表面接触角度、粗糙度和叶片滞留能力之间关系。

本研究通过收集的叶子的密度量化PM质量和数量评估了中国杭州杭瑞高速公路收费站周围绿地中的十种常见树木的PM滞留能力。SEM被用于收集气孔和凹槽结构数据进行定量和定性分析叶片表面微结构（气孔宽度、长度、密度和槽宽）、表面粗糙度、叶表面接触角度和PM滞留能力关系。最初的研究的假设是不同的树叶有不同的保留能力，并且该能力与表面微观结构、粗糙度和叶表面接触角度有关。本研究总结了基本通过选择具有较强滞留能力的树种，定量分析不同表面微结构与滞留能力之间的关系，从而确定具有较强滞留能力的叶面特征，为选型提供理论参考城市园林过程中具有较强留存能力的植物设计。

二试验方法

本研究的采样点位于中国浙江省杭州市区临安杭瑞高速临安收费站附近路边绿地（Fig1）。综合考虑植被形态、景观应用、生长条件和叶片特征、成熟个体，选择了十种常见树种，包括2种绿树种和8种落叶树种（Table1）。

三结果

1.叶子表面的颗粒滞留量

不同物种之间PM的滞留量有显著差异（Fig2）。十种树种叶片不同粒径PM的滞留量如图所示Fig.2a。10个树种的总颗粒滞留量为32.68至.21μg/cm2。梧桐的总颗粒滞留量最高，是其他植物的1.13-3.56倍（P0.01）。木荷和银杏的总颗粒滞留量较低。梧桐、桂花和榔榆表现出较高的PM10滞留量，而杜仲的PM10滞留量最低(9.68±1.13μg/cm2）。梧桐、无患子和榔榆表现高的PM2.5滞留量，而银杏、白玉兰和木荷表现低的PM2.5滞留量。植物叶片表面PM的质量(sPM)和蜡中所含PM的质量(wPM)占总PM的比例有显著差异（P0.01）（Fig.2b）。sPM占PM的41.92-93.12%，而wPM占PM量的6.88-58.08%。除银杏外，其他植物的sPM的质量高wPM。

2.叶片表面的PM数量密度

叶片正轴表面上的PM数量密度大于背面的（Table2）。梧桐叶片近轴表面上的PM的总数量密度最高。木荷、银杏和白玉兰的近轴表面滞留PM的数量密度低。无患子背面的颗粒密度最高，白玉兰最低，无患子是白玉兰的4.90倍。所有植物的正轴和背轴表面上保留的PM的平均数密度范围为0.2-2.5μm，2.5-10μm和10-μm，分别占总PM数量密度的97.49%、2.39%和0.13%。粒径范围0.2-2.5μm的颗粒数量密度最高，占总颗粒物的95.25-98.83%，而粒径范围2.5-10μm的占1.14-4.39%。粒径范围10μm以上的数密度显着低于前两个范围，仅占总颗粒物的0.03-0.36%。无患子、梧桐、桃树和杜仲叶片正面和背面的PM总数密度相对较高，而木荷、银杏和白玉兰的PM密度含量较低。我们发现PM质量的排列顺序与总数密度的排列顺序并不完全一致。

3.叶片表面微观形态

4.叶面粗糙度

叶子的正面和背面的3D图以及平面横向轮廓如Fig4所示。梧桐、无患子、水杉和榆树表现出明显的起伏，因此，它们的表面粗糙度相对较高。它们的表面含有许多密而窄的凹槽和条状突起，因此他们有效地滞留了颗粒。木荷和银杏的叶面相对光滑，表面粗糙度也相相对低，滞留颗粒能力也弱。Ra通常是用来表示叶片表面粗糙度的一个参数。10个树种叶片正面的粗糙度范围为2.79-24.09μm。梧桐叶片正面粗糙度最高。银杏、白玉兰和木荷叶片正面粗糙度较低。10个树种叶片背面粗糙度的变化为5.08–15.52μm。榆树、白玉兰和水杉叶片背面粗糙度较高，而木荷、无患子和桂花叶片背面表现出相对较低的粗糙度。

除木荷、银杏、白玉兰和榆树外，其它植物叶片正表面粗糙度高于背面的。叶片正表面粗糙度和滞留总PM数密度呈显著正相关（R2=0.，Fig5b）。然而，背面粗糙度和总PM的数量密度两者之间没有相关性。叶片正面和背面的Ra值求平均后，植物叶片粗糙度与滞留PM2.5和总颗粒质量呈显著正相关（R2分别为0.和0.；Fig5c）。梧桐(15.87μm)、榆树(11.44μm)、水杉(9.74μm)、无患子(9.02μm)和白玉兰(8.62μm)平均粗糙度高，而杜仲(8.54μm)、银杏(7.77μm)、桃树(7.59μm)、桂花(6.38μm)和木荷(4.24μm)的粗糙度较低。

5.叶面润湿性

CA通常用于表示叶片表面的润湿性。10个树种叶片背面的CA大于正面的。10个树种叶片的CA变化很大（Table3）。桃树叶片的CA最小，与其他树种有明显差异（P0.01）。银杏的正面和背面的CA相差较大。桃树的正面、无患子和梧桐的正面和背面是高润湿性，以及木荷和白玉兰的背面不可润湿。银杏和水杉的背面是高度不可润湿的，其余的叶面都是可润湿的。梧桐和无患子叶片正面表现出高润湿性和较高的总PM滞留量。叶片正面的CA与叶片滞留的PM2.5和总悬浮颗粒质量呈显著负相关（R2分别为0.和0.，Fig5d）。此外，叶背面CA与PM保留之间没有显著相关性。叶正面滞留PM的数量密度为与CA有着显著负相关（R2=0.，Fig5e），然而，与背面无相关性。

四结论

叶片表面的微观结构对PM的滞留有重要影响。树叶滞留PM的能力是其各种微观结构的共同作用。密而窄的凹槽、条状突起、高粗糙度和润湿性的叶面具有很强的PM滞留能力。不同的植物表现出不同的PM滞留能力。例如，梧桐和无患子滞留的PM比银杏多。梧桐表现出高容量，能滞留所有粒径的PM。该研究仅分析了叶子的微观结构与其滞留PM的能力，但没有评估宏观叶片形态是否影响其滞留能力。在此外，这项研究只调查了单位叶面积滞留的PM质量和数量密度。因为在不同的植物中叶子密度不同，未来的研究应该以整棵树为单位计算滞留PM的质量和数量来评估植物滞留PM的能力。

Reference:LiX,ZhangT,SongX,etal.TherelationshipbetweenparticulatematterretentioncapacityandleafsurfacemicromorphologyoftentreespeciesinHangzhou,China[J].ScienceofTheTotalEnvironment,,:.