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user: 3. 结果与讨论 3.1. 路边公园颗粒物浓度时间变化规律 根据武汉市生态环境保护局公布的大气质量报告，武汉市2018年11月份空气优良率70%，实验所选3个周末，空气质量均为良；12月份空气质量优良率仅为58.1%，实验所选2个周末均为污染天气。此次路边公园颗粒物浓度监测，PM 2.5 浓度范围为25~170 μg∙m −3 ，PM 10 浓度范围为35~315 μg∙m −3 。将监测日的颗粒物浓度取平均值，依据《环境空气质量》 (GB 3095-2012)中24小时平均浓度限值二级标准——PM 2.5 75 μg∙m −3 ，PM 10 150 μg∙m −3 ，将监测结果分为低浓度日和高浓度日分别进行分析。人行道和路边公园内不同位置处PM 2.5 和PM 10 颗粒物浓度随时间变化规律如图2和图3所示。 图2(a)所示为低浓度时，人行道和路边花园中不同位置处PM 2.5 浓度随时间的变化。所有监测点PM 2.5 浓度随时间的变化趋势基本一致，PM 2.5 浓度随时间变化基本呈现“W”型，在9:00，13:00和17:00分别出现峰值，11:00和15:00出现谷值。分析其原因，一方面武汉的冬季小风、静风天气出现频率较高，不利于颗粒物的扩散和输送，早上和傍晚空气温度低，湿度大，有利于颗粒物的聚集；另一方面，非工作日车流量虽然有所降低，但还是呈现出早、中、晚的三个小高峰，增大了这三个时间段的颗粒物排放。其中13:00的PM 2.5 浓度高峰值，也有部分是大气环境化学作用生成的二次气溶胶的贡献。高浓度(图2(b))时各监测点PM 2.5 随时间的变化规律基本一致，但与低浓度时有所差别。高浓度时浓度随时间变化曲线基本呈现“L”型，在11:00出现浓度低值，15:00达到监测时间段内的最高值，然后PM 2.5 浓度开始下降。这与陈上杰等在2015年北京所观察到的工作日林带内的PM 2.5 浓度水平及浓度随时间的变化规律基本一致 [ 4 ]。从上午9:00开始，PM 2.5 浓度逐渐下降，在下午15:00左右出现一个小高峰，然后开始下降。监测过程中，高浓度日下午15:00温度仅高于下午17:00，而相对湿度为全天最高值，这样的温湿度条件，有利于颗粒物的形成，但不利于污染物扩散。这说明高浓度时，空气中PM 2.5 浓度的影响因素权重与低浓度时有所差别。高浓度时，汽车排放量的影响降低，气象因素的影响更显著。 图2. 路边公园PM 2.5 浓度随时间变化规律。(a) 低浓度；(b) 高浓度 图3. 路边公园PM 10 浓度随时间变化规律。(a) 低浓度；(b) 高浓度 图3(a)所示为低浓度时，人行道和路边花园中不同位置处PM 10 浓度随时间的变化。所有监测点PM 10 浓度随时间的变化趋势基本一致，PM 10 浓度随时间变化基本呈现“L”型，各测点的PM 10 浓度从上午9:00一直到下午的15:00没有显著变化，后面开始急剧上升，在17:00时达到峰值。高浓度(图3(b))时各监测点PM 10 随时间的变化规律基本一致，但与低浓度时有所差别。高浓度时浓度随时间变化曲线在11:00出现浓度低值，15:00达到监测时间段内的最高值，然后PM 10 浓度开始下降。这与李龙凤等对广州市街道PM 10 变化规律的单峰分布基本一致 [ 5 ]。在低浓度时，从上午9:00一直到中午的12:00 PM 10 没有显著变化，14:00之后开始缓慢上升。本文监测结果在PM 10 浓度达到高峰后，浓度开始出现下降，与李龙凤等的结果略有差异。在高浓度时，PM 10 浓度都出现了从早上9:00开始下降，然后上升的趋势；区别在于李龙凤等对街道PM 10 监测的结果在15:00到17:00时间段浓度持续上升，而本文监测结果15:00后开始下降。分析其原因，除车流量影响外，出现颗粒物高浓度的监测日，在下午15:00测得了监测时间段内的较低温度，污染物扩散受到影响，造成了颗粒物的累积。 结合PM 2.5 和PM 10 在不同浓度水平的变化规律，建议人们在上午10:00到12:00在路边公园进行活动，该时间段污染物浓度水平相对较低。 3.2. 路边公园颗粒物浓度距离变化规律 本文通过在垂直于道路方向上不同距离处设置监测点，研究路边公园颗粒物浓度随距离的变化，PM 2.5 和PM 10 浓度分布分别见图4和图5。 图4. 路边公园PM 2.5 浓度随距离变化规律。(a) 低浓度；(b) 高浓度 图5. 路边公园PM 10 浓度随距离变化规律。(a) 低浓度；(b) 高浓度 由图4和图5可知，对于PM 2.5 和PM 10 的低浓度和高浓度污染水平，颗粒物在从人行道开始到距离道路边30 m的范围内，颗粒物浓度有所波动，部分区域会出现颗粒物浓度高于路边的情况。当距离大于30 m后，颗粒物浓度开始趋于稳定。以道路边颗粒物浓度为基准，用公式(1)计算颗粒物浓度衰减情况： P = ( C s − C m ) × 100 % / C s (1) 式中：P表示花园绿化带内颗粒物衰减率，%；C s 表示道路边人行道颗粒物浓度，μg∙m −3 ；C m 表示绿化带50 m处颗粒物浓度，μg∙m −3 。 计算结果表明，在颗粒物浓度较低时，花园绿化带内PM 2.5 和PM 10 浓度最大衰减率分别为16.2%和20.3%，均出现在下午15:00；颗粒物浓度较高时，花园绿化带内PM 2.5 和PM 10 浓度最大衰减率分别为4.2%和18.4%，均出现在下午17:00。已有研究表明，植物具有滞留大气颗粒物的能力 [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ]。如大叶黄杨的单位叶面积滞尘量平均值为1.46 ± 0.11 g∙m −2 ，金叶女贞与珍珠梅滞尘量均在1.20 g∙m −2 左右 [ 10 ]，桂花树叶片滞尘能力平均值在1.37%，滞尘效果较强且对粒径在0~100 μm范围内的粉尘滞尘能力大于0.5% [ 11 ]。本文所研究的路边公园为草灌结构，绿化密度较低，绿化带边缘对颗粒物虽有一定的滞尘能力，但仍有大量颗粒物进一步向绿化带内扩散。另一方面，绿化带内温度降低、湿度升高，有利于颗粒物的聚集，致使绿化带边缘处颗粒物浓度波动，甚至有所上升。随着绿化带的宽度增长，植物的滞尘能力得以进一步提升，颗粒物浓度水平降低并趋于稳定。 本文研究结果表明，路边公园的绿化带的确可以降低空气中颗粒物浓度水平，但其净化能力有限，在高污染天气，并不能将颗粒物浓度水平降低至人体健康可接受水平。同时，公园绿地宽度要大于30 m。在距离路边30 m范围内，可监测到颗粒物污染水平高于道路边水平的情况。 3.3. 路边公园颗粒物浓度与气象因素的相关性 路边公园颗粒物浓度水平受诸多因素的影响，包括大气环境本底污染物浓度水平、机动车排放、风向风速、空气温湿度、光照等。本文监测研究选择在非工作日，降低了车流量对监测结果的影响。监测过程均为静风和小风天气，风向风速影响基本可以忽略。因此，本文主要研究路边公园颗粒物浓度与空气温、湿度的相关性。 分别以温度和湿度为横坐标，以PM 2.5 /PM 10 浓度为纵坐标，进行颗粒物浓度与空气温、湿度相关性分析。发现PM 2.5 /PM 10 浓度与空气温度基本呈负相关，结果如图6所示。PM 2.5 /PM 10 浓度与空气湿度的相关性不显著。将PM 2.5 /PM 10 浓度以每天起始浓度为依据分低浓度和高浓度水平分别与空气湿度进行相关性分析。发现低浓度时相关性不明显，但高浓度时与湿度呈正相关，结果如图7所示。 由图6可知，对绿化带内颗粒物PM 2.5 和PM 10 ，无论颗粒物浓度水平高低，颗粒物浓度与温度呈负相关。这主要是由于高温时，空气湍流程度增加，有助于污染物的扩散。图7给出了PM 2.5 和PM 10 处于 图6. PM 2.5 /PM 10 浓度与空气温度相关性。(a) PM 2.5 ；(b) PM 10 图7. PM 2.5 /PM 10 浓度与空气相对湿度相关性。(a) PM 2.5 ；(b) PM 10 高浓度水平时，颗粒物与相对湿度正相关。而在颗粒物低浓度水平时，颗粒物浓度与相对湿度也呈现正相关，但相关系数仅为0.20 (PM 2.5 与PM 10 相同)。这说明高颗粒物浓度时，高湿度更有助于颗粒物的聚集，而在低浓度时，因颗粒物数量较少，这种效果并不显著。在低湿度条件下，由于颗粒物表面吸附能力小而不易凝聚沉降 [ 12 ]。随着相对湿度的增加，颗粒物沉积速度会显著增加，且在周围空气湿度较高的情况下，空气中的PM 10 和PM 2.5 中的有机盐、硫氧化物以及氮氧化物的组分容易吸水并结晶从而使颗粒物浓度增高 [ 13 ]。武汉市区的相对湿度大部分时间都在75%以上，这种高湿度天气导致武汉市颗粒物浓度时常处于较高水平 [ 14 ]。 基于以上分析，建议在高温低湿气象条件下，在路边公园活动。这种气象条件下，污染物浓度相对偏低，对人体健康较为有利。