廣州帽峰山林區(qū)空氣負(fù)離子和氣象因素全年時(shí)尺度變化及關(guān)系

陳步峰，肖以華，王莘儀，吳巧花

中國(guó)林業(yè)科學(xué)研究院熱帶林業(yè)研究所，廣東 廣州 510520

空氣負(fù)離子（negative air ions-NAI）是空氣中帶負(fù)電荷的單分子或離子團(tuán)；在陸地自然生態(tài)系統(tǒng)中，森林區(qū)是產(chǎn)生NAI的重要場(chǎng)所之一（吳楚才等，2001；曾曙才等，2006；王薇等，2013；李琳等，2017）；典型城市區(qū)、海濱與森林區(qū)NAI濃度的對(duì)比研究顯示，林區(qū)高出城市5—6倍（毛成忠等，2014；曹建新等，2017）；除大氣吸收宇宙射線與紫外線發(fā)生電離而產(chǎn)生較多NAI外，森林植被可通過(guò)光電效應(yīng)增加NAI濃度（熊麗君等，2011）；植被的光合速率與NAI濃度日變化有較高的一致性且與太陽(yáng)輻射的日變化密切關(guān)聯(lián)，而森林植被的高滯塵、粘附氣溶膠功能對(duì)NAI濃度有正向影響效應(yīng)（黃向華等，2013；Sase et al.，2008）。不同的森林類(lèi)型、群落結(jié)構(gòu)、葉面積指數(shù)及光合效率的差異，使各森林類(lèi)型的林內(nèi)或垂直梯度上NAI濃度存在差異（Tammet et al.，2006；陶寶先等，2012；王軼浩等，2014）。NAI具有清潔空氣、降塵、抑菌、除臭等功效，利于人體保健等（邵海榮等，2000；熊麗君等，2011），體現(xiàn)在環(huán)境功能上主要為凈化空氣、人體保健、調(diào)節(jié)小氣候等。近年來(lái)，NAI濃度水平已被作為城市空氣質(zhì)量及康養(yǎng)效應(yīng)評(píng)價(jià)的重要指標(biāo)之一（楊春艷等，2019）；因而，開(kāi)展城市景觀區(qū)、森林公園、多森林區(qū)域的NAI分布特征及評(píng)價(jià)的研究愈以增多（蒙晉佳等，2004；王順利等，2010；張杰等，2007；王軼浩等，2014）；NAI濃度不僅與森林類(lèi)型及結(jié)構(gòu)密切相關(guān)、更與氣象因素密切相關(guān)，許多研究涉及到NAI濃度與氣溫、濕度等氣象因素間的關(guān)系；其中，NAI濃度與空氣濕度呈負(fù)相關(guān)認(rèn)為，高空氣濕度使空氣中小離子濃度明顯減少（Reiter，1985；邵海榮等，2000；葉彩華等，2000）；而NAI濃度與空氣濕度呈正相關(guān)關(guān)系的則認(rèn)為，空氣濕度的增加有利于空氣的電離效應(yīng)（吳楚才等，2001；韋朝領(lǐng)等，2006；王薇，2014；司婷婷等，2014；王菲等，2016）；這些研究均揭示了NAI濃度在氣溫、空氣濕度等氣象因素在一定的測(cè)值范圍內(nèi)的數(shù)量關(guān)系特征，推動(dòng)了NAI與植被、環(huán)境相關(guān)特征與機(jī)理的研究。也有不少研究關(guān)注林區(qū)NAI的季節(jié)、年動(dòng)態(tài)特征等（潘劍彬等，2012；徐猛等，2008）。

隨著NAI濃度監(jiān)測(cè)儀器技術(shù)的不斷提升，使得高時(shí)頻連續(xù)測(cè)定得以實(shí)現(xiàn)，并且實(shí)現(xiàn)了NAI濃度及氣象要素如氣溫（AT）、空氣濕度（RH）、氣壓（P）、輻射（Ra）、雨量（R）、風(fēng)速（W）等的同步高頻測(cè)定與采集，對(duì)于小時(shí)間尺度上連續(xù)性反映或解析NAI濃度及氣象因素的時(shí)序變化、相關(guān)特征等尤為重要；本研究便是基于此，旨在揭示城市林區(qū)的 NAI濃度的時(shí)尺度上變化及與氣象因素的關(guān)系特征。

1 研究區(qū)自然概況及研究方法

1.1 研究區(qū)自然概況

廣州帽峰山林區(qū)位于廣州市東北近郊（23.18N）、距廣州市中心25 km，林區(qū)面積6600 hm2，森林類(lèi)型為常綠闊葉天然次生林，林分上層優(yōu)勢(shì)喬木以潤(rùn)楠（Machilus pingii）、黃樟（Cinnamomum porrectum）、中華椎（Castanopsis chinensis）、黃杞（Engelhardia roxburghiana）、羅浮柿（Diospyros morrisiana）、鴨腳木（Schefflera octophylla）、楓香（Liquidambar formosana）、山烏桕（Sapium discolor）等為主；下層主要以黃牛木（Cratoxylum cochinchinense）、木姜子（Litsea glutinosa）、銀柴（Aporosa dioica）、九節(jié)（Psychotria rubra）、降真香（Dalbergia odorifera）等為主，林分上層優(yōu)勢(shì)喬木的平均胸徑達(dá) 31.3 cm、平均樹(shù)高為18.6 m；林分郁閉度達(dá)0.93。林區(qū)的年均氣溫20.3 ℃、降雨量1830.0 mm、相對(duì)濕度78.5%；土壤為黃紅壤，基巖母質(zhì)為花崗巖。林區(qū)已成為廣州城市近郊的天然生態(tài)屏障，其生態(tài)環(huán)境承載效益愈以顯著。

1.2 研究方法

采用定位連續(xù)觀測(cè)方法、時(shí)序動(dòng)態(tài)對(duì)比及多要素相關(guān)性分析法。

1.2.1 NAI觀測(cè)場(chǎng)及儀器設(shè)置

EPEX 100大氣負(fù)離子監(jiān)測(cè)系統(tǒng)觀測(cè)實(shí)驗(yàn)場(chǎng)建立在帽峰山天湖林區(qū)（海拔高178.0 m），觀測(cè)場(chǎng)面積為3×4 m2、四周設(shè)置高1.2 m的圍欄；觀測(cè)場(chǎng)一邊有0.13的樹(shù)冠遮陰度，四邊外6 m寬內(nèi)均無(wú)阻擋。觀測(cè)場(chǎng)內(nèi)設(shè)置空氣負(fù)離子儀和配套的氣象因素觀測(cè)儀器。觀測(cè)場(chǎng)周邊林分優(yōu)勢(shì)喬木年齡 33 a。

EPEX 100儀工作原理為電容式吸入法；工作環(huán)境：?20.0—60.0 ℃、0.0—95.0% RH；小粒徑負(fù)離子濃度的測(cè)定范圍在0—105ion·cm?3間、分別率10 ion·cm?3、精度為±8%；設(shè)置 EPEX 100儀器進(jìn)樣高度為1.50 m，儀器采樣頻率10 time·s?1、觀測(cè)頻率為 1 time·min?1。

1.2.2 同步配置的氣象觀測(cè)儀器及精度

配置HQWSD大氣溫濕度、氣壓一體傳感器系統(tǒng)；空氣溫度儀測(cè)定范圍在?40.0—110.0 ℃間、精度為±0.3 ℃、分辨率為0.1 ℃；空氣濕度儀（RH）的測(cè)定范圍在0.0—100.0%間、精度為±3.0%，分辨率為0.1%；氣壓（P）儀測(cè)定范圍在10.0—1100.0 hPa間、精度為±0.3 hPa、分辨率為0.1 hPa。三項(xiàng)氣象要素傳感器觀測(cè)高度1.55 m、觀測(cè)采存頻率均為1 time·min?1。

配置降雨量、總輻射觀測(cè)儀：降雨量（R）——HOBO自記雨量計(jì)、翻斗計(jì)量（0.2 mm）、精度為±0.2%，實(shí)時(shí)測(cè)定自動(dòng)儲(chǔ)存、電腦采集數(shù)據(jù)，設(shè)置于觀測(cè)場(chǎng)；總輻射儀（Ra）——LI-200總輻射傳感器，數(shù)采CR1000自動(dòng)存儲(chǔ)電腦采集；設(shè)置于觀測(cè)場(chǎng)內(nèi)高10 m直立桿的頂部；連續(xù)觀測(cè)、瞬時(shí)和時(shí)均記錄。

1.2.3 數(shù)據(jù)處理

論文數(shù)據(jù)圖及模型統(tǒng)計(jì)采用 Excel電子表格處理。

2 結(jié)果與分析

2.1 林區(qū)全年候空氣負(fù)離子濃度的動(dòng)態(tài)特征

2.1.1 林區(qū)髙濕環(huán)境NAI濃度的最小閾值確定

林區(qū)髙濕環(huán)境即 RH＞95%的 NAI濃度最小閾值的確定，則依據(jù)連續(xù)高空氣濕度（RH）維持下NAI濃度的測(cè)試結(jié)果（圖1）；圖1顯示出，在RH突然增加時(shí)、NAI濃度變化明顯，如在時(shí)段0:46—2:22較0:00—0:45的RH均值相對(duì)遞增10.1%、NAI濃度均值遞減 7.9%。重要的是在空氣濕度RH＞96.0%的連續(xù)115分鐘內(nèi)（圖1：4:24—6:19）、NAI濃度變化在 400.0—969.3 ion·cm?3間、其最低的有效值為400.0 ion·cm?3；故取NAI濃度最低值再按5%下降計(jì)即NAI最小濃度380 ion·cm?3為林區(qū)髙空氣濕度的最小閾值。

2.1.2 林區(qū)全年時(shí)尺度NAI濃度連續(xù)變化特征

圖2 廣州帽峰山林區(qū)2018年連續(xù)時(shí)NAI平均濃度的變化Fig. 2 Consecutive hourly changes of NAI mean concentration in Maofeng Mountain forest areas of Guangzhou in 2018

廣州帽峰山林區(qū)2018年連續(xù)小時(shí)尺度NAI的平均濃度結(jié)果見(jiàn)圖2（數(shù)據(jù)量為6860）、其中NAI濃度≥4000 ion·cm?3結(jié)果列于圖3（全年去除：小于髙濕NAI最小濃度閾值數(shù)據(jù)565個(gè)，儀器故障缺失測(cè)定數(shù)據(jù)840個(gè) (1、5、9、11月分別有9、13、8、5 d)，更換進(jìn)樣配件后的存疑數(shù)據(jù)495個(gè)）。全年時(shí)尺度 NAI平均濃度變化在 380—14617 ion·cm?3、年均為 (1144.2±653) ion·cm?3。全年的 1—2月及 8—12月林區(qū) NAI濃度較高、月均值在1135—1375 ion·cm?3間，而 3—7 月 NAI濃度則相對(duì)較低在795—911 ion·cm?3間；單月以10月NAI時(shí)均濃度最高為1375 ion·cm?3、是相應(yīng)的最低月5月的1.73倍。林區(qū)4個(gè)季節(jié)NAI時(shí)平均濃度依次為：冬季 10—12 月 (1471±524 ion·cm?3)＞春季 1—3月 (1097±466 ion·cm?3)＞秋季7—9 月 (1032±710 ion·cm?3)＞夏季 4—6 月 (927±690 ion·cm?3)。旱季（1—3月和10—12月）NAI濃度相對(duì)較高、雨季（4—9月）濃度相對(duì)較低而瞬時(shí)極高值多；全年時(shí)均NAI 濃度≥1000 ion·cm?3占 52.5%、700 ion·cm?3≤時(shí)均 NAI濃度＜1000 ion·cm?3占 20.7%；林區(qū)白晝時(shí)的空氣質(zhì)量屬清潔與較清潔占優(yōu)，而雨季多雨高濕及強(qiáng)對(duì)流降雨尤是暴雨的影響，林區(qū) NAI濃度分別出現(xiàn)相對(duì)多的偏低值和極少量的極高值特征明顯。

圖3 林區(qū)全年雨季9次強(qiáng)對(duì)流降雨過(guò)程中時(shí)均NAI濃度變化Fig. 3 Hourly mean changes of NAI concentration with nine heavy convective rainfalls in the forest areas for all-year

2.1.3 林區(qū)全年連續(xù)時(shí)均高 NAI濃度及氣象影響特征

林區(qū)全年時(shí)均 NAI濃度≥4000 ion·cm?3出現(xiàn)在雨季的9次降雨過(guò)程中（圖3），其中包含1次大暴雨（6月8日）、降雨量191.2 mm，3次短歷時(shí)的暴雨（5月8日、8月28日、8月29日）、降雨量分別達(dá)76.8、50.3、51.7 mm；強(qiáng)對(duì)流降雨尤其是暴雨過(guò)程伴有雷電，雷電的電離作用使空氣中負(fù)離子急速增加，圖3顯示出林區(qū)9次降雨過(guò)程中地表上NAI濃度出現(xiàn)急速增加的特點(diǎn)；其中：1小時(shí)內(nèi) NAI平均濃度達(dá)14618 ion·cm?3時(shí)出現(xiàn) 1 個(gè)小時(shí)時(shí)段、NAI濃度＞8000 ion·cm?3和 7000 ion·cm?3各出現(xiàn) 2 小時(shí)時(shí)段、NAI濃度＞6000、5000 ion·cm?3和 4000 ion·cm?3分別出現(xiàn) 6、4、8 個(gè)小時(shí)時(shí)段，表現(xiàn)出了降雨尤是暴雨過(guò)程伴有雷電對(duì)NAI濃度產(chǎn)生了極顯著的影響效應(yīng)；而且9次降雨過(guò)程的最高NAI濃度均出現(xiàn)在最大雨強(qiáng)前的1小時(shí)內(nèi)、最大雨強(qiáng)時(shí)的NAI濃度則驟然減小，計(jì)量最大雨強(qiáng)時(shí)相對(duì)其前1小時(shí)NAI濃度、前者較后者分別減小 48.3%、51.6%、61.0%、78.1%、84.9%、40.1%、47.6%、54.2%、80.2%；表明強(qiáng)對(duì)流降雨過(guò)程的雷雨云中正負(fù)電荷差極大時(shí)的放電（潛熱釋放）現(xiàn)象，在最大雨強(qiáng)前1小時(shí)內(nèi)對(duì)NAI濃度影響最顯著；當(dāng)潛熱釋放后水汽形成雨滴的速度加快、雨量更大即打雷后雨更大，出現(xiàn)最大降雨強(qiáng)度，此時(shí)段的雷電電離效應(yīng)的相對(duì)減弱則表征在NAI濃度迅速降低；印證了雨季強(qiáng)對(duì)流性降雨伴有雷電時(shí)、對(duì)NAI濃度顯著影響在時(shí)序上的表現(xiàn)特點(diǎn)。

2.2 氣象因素對(duì)林區(qū)空氣負(fù)離子濃度的影響

2.2.1 林區(qū)太陽(yáng)總輻射量對(duì)NAI濃度的影響

林區(qū)NAI濃度受太陽(yáng)總輻射量（Ra）的顯著影響，圖 4a給出旱、雨季月典型天氣（晴及少云、多云）Ra及時(shí)均NAI濃度的白晝變化；旱、雨季除16:00 Ra相等外均表現(xiàn)出雨季大雨旱季、且Ra峰均在 14:00；雨季白晝 NAI濃度除了在 15:00—16:00和07:00、19:00大于相應(yīng)的旱季外，其余時(shí)均小于雨季；旱、雨季白晝 NAI濃度峰值分別在13:00、15:00。NAI濃度與Ra間呈極顯著的二次關(guān)系且 Ra在 360—500 W·m?2間 NAI濃度出現(xiàn)大于1260 ion·cm?3區(qū)間（圖4b）。為此再統(tǒng)計(jì)旱季、雨季的晴、少云天白晝Ra與NAI濃度的時(shí)均值間關(guān)系發(fā)現(xiàn)，兩者間同樣均呈二次回歸關(guān)系（圖5），其 Ra 分別在 350—560 W·m?2和 310—550 W·m?2間NAI濃度均出現(xiàn)相對(duì)高的濃度，且隨著Ra＞600 W·m?2的增加NAI濃度則逐漸遞減。故綜合計(jì)量：林區(qū)除雨天外，其余天氣的白晝Ra值在310—530 W·m?2間NAI濃度出現(xiàn)相對(duì)較高值。

2.2.2 林區(qū)氣溫、空氣濕度及氣壓對(duì)NAI濃度的影響

圖4 林區(qū)旱、雨季典型天氣的總輻射量與NAI濃度平均值晝變化（a）及兩者間的關(guān)系（b）Fig. 4 Daytime variation (a) and relationship (b) for total radiation and NAI concentration in typical weather of the dry，rainy season in the forest areas

圖5 林區(qū)旱、雨季晴及少云天NAI濃度與總輻射量平均值間的關(guān)系Fig. 5 Relationship between the NAI and total radiation in the fine and few cloudy of dry，rainy season in the forest areas

林區(qū)空氣負(fù)離子濃度與氣象多要素密切相關(guān)，下式為時(shí)均NAI濃度與對(duì)應(yīng)的氣壓（P/hPa）、氣溫（AT/℃）及空氣濕度（RH/%）的多元回歸統(tǒng)計(jì)結(jié)果（統(tǒng)計(jì)時(shí)剔除數(shù)據(jù)限：430 ion·cm?3＞NAI 濃度＞3300 ion·cm?3）：反映出NAI濃度與3項(xiàng)氣象因素間存在著極顯著的多元線性關(guān)系：

（R2=0.21，n=6160，F(xiàn)=440.3，P=4.3×10?254；且P、AT、RH的t檢驗(yàn)P值分別為：3.78×10?5、5.23×10?31、3.02×10?55）。

回歸模式中各氣象因素的影響效應(yīng)反映在t檢驗(yàn)上均達(dá)到極顯著；氣壓的影響呈正向效應(yīng)、空氣溫濕度均呈負(fù)向效應(yīng)；氣溫愈高則空氣擴(kuò)散速率愈大、林區(qū)近地表的NAI濃度則愈低；氣壓愈高即地表上空氣質(zhì)量愈大、NAI濃度則愈大；而且氣壓又與氣溫、空氣濕度分別呈顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系（圖6），交互作用也映射在NAI濃度的影響屬性上（多元模式）。多元模式中空氣濕度與NAI濃度的負(fù)相關(guān)，主要在于林區(qū)的夜間和雨季較高的空氣濕度的占比較大；夜間短波總輻射缺乏、植被光合作用顯著減弱，對(duì)NAI濃度的正向效應(yīng)顯著減??；而雨季林區(qū)空氣高濕度則有降雨淋洗空氣塵埃離子沉降、高濕空氣凝結(jié)減少空氣小離子等機(jī)制，均使空氣濕度與NAI濃度的關(guān)系呈負(fù)相關(guān)，表現(xiàn)在多元回歸式中RH的檢驗(yàn)P值（3.02×10?55）達(dá)極顯著。

2.3 林區(qū)單氣象因素對(duì)空氣負(fù)離子濃度的影響

鑒于時(shí)均NAI濃度與相應(yīng)的多氣象因素的關(guān)系存在交互影響、R2偏低等問(wèn)題，從單氣象因素對(duì)NAI濃度的影響分析則可規(guī)避這些問(wèn)題、且易于解析和應(yīng)用；故對(duì)林區(qū)NAI與單氣象因素間關(guān)系進(jìn)行了逐一的統(tǒng)計(jì)分析（統(tǒng)計(jì)時(shí)剔除數(shù)據(jù)如同多元回歸）。

圖6 林區(qū)每時(shí)平均氣壓與相應(yīng)的氣溫（a）、空氣濕（b）間關(guān)系Fig. 6 Relationship between hourly mean of air pressure and air temperature (a)，air humidity (b) in the forest areas

2.3.1 氣溫對(duì)空氣負(fù)離子濃度的影響

林區(qū) NAI濃度與氣溫（AT）間在時(shí)尺度上的統(tǒng)計(jì)關(guān)系顯示，兩者間存在有極顯著的負(fù)指數(shù)回歸關(guān)系（圖 7a）；但在氣溫的等值點(diǎn)上存在 NAI濃度離差大、回歸R2偏小、回歸模式精度偏低。因而將等氣溫點(diǎn)與對(duì)應(yīng)的 NAI濃度值域一并平均后回歸統(tǒng)計(jì)，隨AT的增加NAI濃度逐漸遞減的線性關(guān)系、回歸決定系數(shù)R2相對(duì)提高了0.6（見(jiàn)圖7b），回歸模式精度顯著提高且適用于NAI濃度的估算。若將氣溫以小梯度遞增與對(duì)應(yīng) NAI濃度的值域一并平均處理后統(tǒng)計(jì)，圖 8結(jié)果則為將氣溫分別以0.3、0.6 ℃遞增后獲得的回歸結(jié)果，兩者間的線性回歸決定系數(shù)R2分別達(dá)到0.86、0.93，較圖7b的R2分別提高0.12、0.19；即增值處理后兩者的回歸點(diǎn)代表數(shù)據(jù)源的權(quán)重顯著增大而 NAI濃度的離差則顯著減小；便于地解析氣溫對(duì)NAI濃度的影響效應(yīng)，特別是圖8b的回歸模式極適于林區(qū)NAI濃度的估算。

2.3.2 空氣濕度對(duì)空氣負(fù)離子濃度的影響

林區(qū)的時(shí)均空氣濕度（RH）與NAI濃度的回歸統(tǒng)計(jì)顯示：林區(qū)的NAI濃度隨RH遞增呈負(fù)指數(shù)遞減關(guān)系（圖 9a），且在 RH＞78.0%對(duì)應(yīng)較低的NAI濃度點(diǎn)占比較大；表現(xiàn)在空氣濕度的等值點(diǎn)上NAI濃度離差顯著而影響了回歸模式的精度。故而將相等的空氣濕度及對(duì)應(yīng) NAI濃度值域一并進(jìn)行平均后回歸，兩者間呈極顯著的負(fù)對(duì)數(shù)關(guān)系（圖9b）、且R2相對(duì)提高了0.43；再將空氣濕度分別按2.0%、3.0%的遞增梯度和對(duì)應(yīng) NAI濃度值域一并進(jìn)行平均處理后，得到兩者間的回歸結(jié)果如圖10；兩個(gè)遞增梯度的NAI濃度與RH間均呈極顯著的負(fù)指數(shù)回歸關(guān)系、回歸決定系數(shù)R2較圖9b的R2值分別提高了0.38、0.40，使得以RH單因素來(lái)估算NAI平均濃度更加精確可行。

圖7 林區(qū)氣溫（AT）與NAI濃度的時(shí)平均間關(guān)系（a）；等AT下，AT和NAI濃度的均值間關(guān)系（b）Fig. 7 Relationship (a) between hourly mean of NAI concentration and AT，and relationship (b) between the mean statistics of the two under equal AT in the forest areas

圖8 林區(qū)的氣溫（AT）分別以0.3、0.6 ℃遞增及對(duì)應(yīng)NAI濃度的均值間的關(guān)系（a、b）Fig. 8 Relationship between the mean value for the NAI and AT when AT increased as 0.3 and 0.6 ℃ (a，b) for the forest areas

圖9 林區(qū)空氣濕度（RH）與NAI濃度時(shí)平均間的關(guān)系（a）、等RH下及對(duì)應(yīng)NAI濃度的均值間關(guān)系（b）Fig. 9 Relationship (a) between hourly mean of NAI concentration and RH，and relationship (b) between the mean statistics of the two under equal RH in the forest areas

圖10 林區(qū)的空氣濕度（RH）分別以2.0%、3.0%遞增及對(duì)應(yīng)NAI濃度的均值間的關(guān)系（a、b）Fig. 10 Relationship between the mean value for the NAI and RH when RH increased as 2.0% and 3.0% (a，b) for the forest areas

2.3.3 空氣壓力對(duì)負(fù)離子濃度的影響

林區(qū)空氣壓力（P）的大小即近地表上空氣質(zhì)量大小，與NAI濃度的變化密切關(guān)聯(lián)；圖11a為兩者間的回歸結(jié)果，林區(qū)時(shí)尺度上NAI濃度與對(duì)應(yīng)P間存在著極顯著二次回歸關(guān)系；只是回歸點(diǎn)的離差仍較大、回歸式精度偏低；依次按等氣壓和對(duì)應(yīng)NAI濃度值域一并平均后回歸，兩者間的二次回歸關(guān)系精度顯著提高（R2達(dá) 0.85）、等氣壓點(diǎn)上的NAI離差被顯著縮?。▓D11b）；再將氣壓分別以0.4、1.0 hPa遞增與對(duì)應(yīng)NAI濃度值域一并平均后再回歸，兩個(gè)遞增梯度下的NAI濃度與P間的回歸決定系數(shù)R2（圖12）分別達(dá)到0.91、0.95（樣本量n＞50、n＞30），這樣的回歸模式更適合于通過(guò)林區(qū)地表空氣壓力來(lái)估算NAI濃度。圖11、12結(jié)果中，在氣壓值965—972hPa間NAI濃度出現(xiàn)極小值的拐區(qū)，主要是高空氣濕度權(quán)重大影響而出現(xiàn) NAI濃度的極低值區(qū)。

林區(qū)單氣象因素對(duì)NAI濃度的影響關(guān)系，實(shí)現(xiàn)了各氣象因素在等值、小梯度遞增區(qū)間NAI濃度高離散值的均值處理，加大了回歸點(diǎn)的信息權(quán)重、顯著地縮小了時(shí)尺度上NAI濃度離差、提高了回歸關(guān)系的精度，反映在氣象因素對(duì)NAI濃度的平均量上的影響效應(yīng)，對(duì)于通過(guò)單氣象因素估算林區(qū)空氣負(fù)離子平均濃度是極其有益的。

3 討論及結(jié)論

3.1 討論

圖11 林區(qū)氣壓（P）與NAI濃度的時(shí)平均間關(guān)系（a）；等P下P和NAI濃度的均值間關(guān)系（b）Fig. 11 Relationship (a) between hourly mean of NAI concentration and P，and relationship (b) between the mean statistics of the two under equal P in the forest areas

圖12 林區(qū)的氣壓（P）分別以0.4、1.0 hPa（a、b）遞增及對(duì)應(yīng)NAI濃度的均值間的關(guān)系Fig. 12 Relationship between the mean value for the NAI and P when P increased as 0.4 and 1.0 hPa (a，b) for the forest areas

圖13 林區(qū)夜間連續(xù)時(shí)的NAI濃度與空氣濕度（RH）變化Fig. 13 Hourly changes in NAI concentrations and air humidity during nighttime in the forest areas

（1）在空氣濕度與NAI濃度的關(guān)系研究方面，有不少研究報(bào)道，NAI濃度與空氣濕度呈正相關(guān)（吳楚才等，2001；王薇等，2014），認(rèn)為高空氣濕度有利于空氣的電離作用，故空氣濕度愈大、NAI濃度愈高；也有不少研究結(jié)果報(bào)道，NAI濃度與空氣濕度呈負(fù)相關(guān)關(guān)系（Reiter，1985；邵海榮等，2000；葉彩華等，2000），認(rèn)為空氣高濕度時(shí)的小離子濃度減小致NAI濃度降低，高空氣濕度時(shí)大氣宇宙形成放射線電離作用減小也導(dǎo)致NAI減小。本研究結(jié)果與后者相吻合；主要是時(shí)尺度的數(shù)據(jù)集有較大比例的髙濕度NAI濃度值，源于林區(qū)雨季多雨和夜間的高空氣濕度、低NAI濃度占比較大（如圖13），這種情況下的輻射及光合作用對(duì)NAI的正向影響顯著降低，而且多雨也直接使空氣小顆粒隨降雨沉降而降低NAI濃度。

（2）在觀測(cè)時(shí)間尺度及儀器手段上的差別，若觀測(cè)采用便攜式負(fù)離子儀、選定典型天氣的白晝，其觀測(cè)的氣象因素的范圍有限；若觀測(cè)包含了夜間、雨天，則獲得的數(shù)據(jù)信息量也存在局限；這樣計(jì)量的NAI濃度與氣象因素尤其是與空氣濕度的關(guān)系則是在限定范圍或小數(shù)據(jù)容量?jī)?nèi)的結(jié)果。而以小時(shí)間尺度上連續(xù)定位觀測(cè)則使NAI濃度及氣象因素的數(shù)據(jù)信息量極顯著增大，如本研究表征在小時(shí)尺度的高空氣濕度（RH在78.0%—95.0%間）區(qū)間 NAI濃度的高、低值均以多點(diǎn)出現(xiàn)（圖9a），反應(yīng)在RH對(duì)NAI的正、負(fù)效應(yīng)機(jī)制均存在，只因NAI低濃度值的權(quán)重偏大，故納入小時(shí)尺度的空氣濕度與NAI濃度的關(guān)系中呈負(fù)相關(guān)影響效應(yīng)，即空氣濕度對(duì)NAI的負(fù)相關(guān)影響機(jī)制被顯著地體現(xiàn)。

3.2 結(jié)論

（1）廣州帽峰山林區(qū)2018年 NAI濃度的時(shí)尺度變化范圍在380—14617 ion·cm?3間、平均為(1144.2±653) ion·cm?3；年連續(xù)時(shí) NAI 濃度的季節(jié)性差異較大、雨季NAI濃度偏低值占比較大；全年以10月NAI平均濃度最高達(dá)1375 ion·cm?3是最低月5月的 1.73倍；1—2月及8—12月的NAI平均濃度變化在 1135—1375 ion·cm?3間；全年時(shí)均 NAI濃度≥4000 ion·cm?3出現(xiàn)在 9次強(qiáng)對(duì)流降雨過(guò)程中，且NAI最高濃度均出現(xiàn)在每次降雨的最大雨強(qiáng)前1小時(shí)內(nèi)，印證了強(qiáng)對(duì)流降雨尤是暴雨、大暴雨過(guò)程中NAI濃度受雷電電離顯著影響的時(shí)段特征。

（2）廣州帽峰山林區(qū)典型天（晴、少云及多云）NAI濃度與總輻射量平均值的晝變化一致性高、兩者間呈極顯著的二次回歸關(guān)系，且總輻射量在310—530 W·m?2間的NAI濃度較高；體現(xiàn)出林區(qū)總輻射能量節(jié)律以及驅(qū)動(dòng)植被光合作用的節(jié)律均對(duì)NAI濃度的增減波動(dòng)產(chǎn)生顯著影響。林區(qū)全年NAI時(shí)均濃度與對(duì)應(yīng)的氣溫、空氣濕度、氣壓間存在著多元線性回歸關(guān)系且后者的影響效應(yīng)及屬性均表現(xiàn)為極顯著。

（3）廣州帽峰山林區(qū)單氣象因素在等值點(diǎn)對(duì)應(yīng)多NAI濃度的較大離差，其回歸統(tǒng)計(jì)顯示出標(biāo)準(zhǔn)偏差大、回歸決定系數(shù)偏低；對(duì)此采用以各氣象因素的等值點(diǎn)、小梯度遞增與對(duì)應(yīng)的多NAI濃度值一并平均統(tǒng)計(jì)后回歸，顯著地提高了兩者間的關(guān)系精度，使其更適宜于對(duì)林區(qū)NAI平均濃度的估算應(yīng)用。