張琳 顧涵 王潔 朱嬿瑩 宗蘇曼 劉宇

摘 要：通過(guò)對(duì)宿遷城區(qū)4個(gè)大氣質(zhì)量監(jiān)測(cè)站點(diǎn)內(nèi)PM2.5濃度進(jìn)行時(shí)空變化分析，并調(diào)查宿遷城區(qū)地表景觀類型，將PM2.5濃度與綠地景觀格局指數(shù)（綠地PLAND指數(shù)、綠地PD指數(shù)、綠地LPI指數(shù)）進(jìn)行相關(guān)性分析。結(jié)果表明，宿遷城區(qū)4個(gè)站的PM2.5質(zhì)量濃度分布趨勢(shì)均為“單峰單谷”，3類景觀指數(shù)在夏季與PM2.5質(zhì)量濃度呈負(fù)相關(guān)，在春、秋、冬3季呈正相關(guān)，且PM2.5質(zhì)量濃度在各個(gè)緩沖區(qū)與3類綠地景觀指標(biāo)全年的變化趨勢(shì)相同。

關(guān)鍵詞：空間格局;顆粒物;宿遷

中圖分類號(hào) X51文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A文章編號(hào) 1007-7731（2021）06-0161-04

伴隨著城市化進(jìn)程的高速發(fā)展，粉塵、汽車尾氣、化工廠排氣等造成的大氣顆粒物污染已成為環(huán)境問(wèn)題研究的熱點(diǎn)[1]。城市綠化通過(guò)自我清潔功能來(lái)改善環(huán)境質(zhì)量進(jìn)而維護(hù)城市生態(tài)平衡、美化景觀，是城市生態(tài)系統(tǒng)的一個(gè)重要的組成部分[2]。PM2.5濃度與城市景觀格局密切相關(guān)，其污染狀況隨景觀格局的變化而變化[3]。目前，國(guó)內(nèi)外許多城市在景觀格局對(duì)顆粒物濃度的變化上已開(kāi)展了相關(guān)研究，主要集中在遙感監(jiān)測(cè)[4-6]、時(shí)間動(dòng)態(tài)變化[7-8]、城市差異[9-11]等方面，而有關(guān)對(duì)不同綠地景觀格局對(duì)PM2.5質(zhì)量濃度分布差異的研究仍較少，在蘇北地區(qū)則幾乎沒(méi)有。為此，本研究通過(guò)對(duì)宿遷城區(qū)內(nèi)大氣質(zhì)量監(jiān)測(cè)站點(diǎn)PM2.5濃度的檢測(cè)數(shù)據(jù)和綠地景觀格局進(jìn)行分析，探索宿遷市綠地資源合理的空間配置方法，以發(fā)揮宿遷城區(qū)綠地景觀格局對(duì)PM2.5濃度的削減作用，提高宿遷的空氣質(zhì)量，為城市生態(tài)規(guī)劃提供科學(xué)依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況 宿遷位于江蘇省北部，是徐、淮、連3城中心，在隴海經(jīng)濟(jì)帶、中部沿海帶和沿江帶的范圍之內(nèi)。近年來(lái)，隨著城市化的轉(zhuǎn)型、人們生活方式的改變以及城市工業(yè)的快速發(fā)展，城市空氣污染逐年嚴(yán)重，危害居民的身體健康。

1.2 研究方法

1.2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

1.2.1.1 影像數(shù)據(jù) 截取圖像應(yīng)在天氣晴朗、研究區(qū)域無(wú)云覆蓋的情況下進(jìn)行。用Loca Space Viewer軟件，截取成像質(zhì)量較好的高清衛(wèi)星影像，獲取日期為2020年4月20日。以宿遷城區(qū)內(nèi)4個(gè)監(jiān)測(cè)站點(diǎn)為研究區(qū)域（見(jiàn)圖1），并在以站點(diǎn)為中心5km為半徑的區(qū)域范圍內(nèi)，將土地利用類型劃分為城市綠地、道路用地、水體、農(nóng)田用地、建筑用地5類。并建立以監(jiān)測(cè)站點(diǎn)為中心的3km×3km尺度、5km×5km尺度來(lái)研究綠地景觀格局與PM2.5濃度的相關(guān)關(guān)系。

1.2.1.2 顆粒物數(shù)據(jù) 從宿遷市空氣監(jiān)測(cè)局獲2019—2020年全年宿遷市城區(qū)4個(gè)國(guó)家監(jiān)測(cè)點(diǎn)連續(xù)監(jiān)測(cè)的每小時(shí)的PM2.5的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。

1.2.1.3 景觀格局指數(shù) 選取個(gè)3景觀格局指數(shù)，分別為綠地景觀面積比（PLAND）、綠地最大斑塊指數(shù)（LPI）、綠地斑塊密度（PD）。在研究區(qū)域不同尺度的區(qū)域內(nèi)，劃分多種類型斑塊，僅對(duì)綠地斑塊進(jìn)行定量分析，得到不同尺度區(qū)域內(nèi)的綠地斑塊數(shù)量、綠地斑塊總面積、最大綠地斑塊面積，計(jì)算得出PLAND、LPI、PD的具體數(shù)值。

1.2.2 研究方法 以宿遷市城區(qū)4個(gè)監(jiān)測(cè)站點(diǎn)為中心，在3km為半徑和5km為半徑的緩沖區(qū)內(nèi)，監(jiān)測(cè)2019—2020年P(guān)M2.5濃度，整理宿遷城區(qū)4個(gè)監(jiān)測(cè)站點(diǎn)的綠地景觀格局，通過(guò)線性回歸方程分析，得到顆粒物濃度大小與綠地景觀格局之間關(guān)系的變化規(guī)律，并探究?jī)烧咴诓煌竟?jié)的變化規(guī)律以及不同尺度域的特征。

2 結(jié)果與分析

2.1 PM2.5的時(shí)空分布時(shí)間變化特征 如圖2所示，4個(gè)站點(diǎn)的PM2.5質(zhì)量濃度均表現(xiàn)出夏季高、冬季低的趨勢(shì)。1月PM2.5濃度質(zhì)量最高，從2月份開(kāi)始，PM2.5的質(zhì)量濃度快速下降，隨后下降幅度減緩，而后從9月份開(kāi)始呈上升趨勢(shì)，12月份達(dá)到最高值。其中，1月宿豫區(qū)政府的PM2.5濃度值最大，為92.19μg/m3，8月宿遷中學(xué)的PM2.5濃度值最小，為19.55μg/m3。該現(xiàn)象產(chǎn)生的原因可能是冬季天氣寒冷，需要燃燒煤炭來(lái)供暖，從而導(dǎo)致大量污染物的產(chǎn)生和排放。而夏季氣溫降雨量大，大氣對(duì)流通暢，有利于污染物的沉降和擴(kuò)散[12]。

2.2 PM2.5濃度空間變化特征 將每季度PM2.5濃度均值與綠地PLAND的指標(biāo)值進(jìn)行比較分析（見(jiàn)圖3），得到PM2.5濃度均在冬季達(dá)到頂峰，夏季達(dá)到低谷。從各個(gè)季節(jié)PM2.5質(zhì)量濃度空間變化來(lái)看，4個(gè)站點(diǎn)中PM2.5濃度最高的站點(diǎn)為宿豫區(qū)政府（86.86μg/m3），污染程度最低的站點(diǎn)為宿遷中學(xué)（23.52μg/m3）。從整體看來(lái)，隨著季節(jié)的交替，各個(gè)站點(diǎn)的PM2.5的質(zhì)量濃度波動(dòng)較大，其中在春季時(shí)，4個(gè)站點(diǎn)之中宿遷學(xué)院站點(diǎn)的PM2.5質(zhì)量濃度最低，宿遷中學(xué)站點(diǎn)在夏季的空氣質(zhì)量較好，秋、冬季市供電局站點(diǎn)的污染程度較輕。宿遷市城區(qū)4個(gè)站點(diǎn)的PM2.5質(zhì)量濃度排序從大到小依次為：宿豫區(qū)政府>宿遷中學(xué)>宿遷學(xué)院>市供電局。

2.3 PM2.5濃度與綠地格局的耦合關(guān)系

2.3.1 與綠地斑塊面積的耦合關(guān)系 如表2所示，春季綠地PLAND指數(shù)與PM2.5質(zhì)量濃度的相關(guān)關(guān)系為線性增長(zhǎng)趨勢(shì)與PM2.5濃度線性回歸擬合優(yōu)度超高;在5km×5km尺度范圍內(nèi)，PLAND指數(shù)與PM2.5濃度呈降低減緩趨勢(shì)，其相關(guān)系數(shù)為-0.0806。夏季在3km×3km尺度內(nèi)，PM2.5質(zhì)量濃度隨綠地PLAND指數(shù)的增高而質(zhì)量濃度變高，且擬合優(yōu)度最優(yōu)，其決定系數(shù)為0.8161。在5km×5km緩沖區(qū)，綠地斑塊面積比與PM2.5質(zhì)量濃度呈負(fù)相關(guān)。秋季在3km的尺度域，PM2.5濃度隨著綠地斑塊面積比的數(shù)值的增大而質(zhì)量濃度數(shù)值變大，且綠地PLAND與PM2.5濃度的線性擬合度最高;冬季在3km×3km緩沖區(qū)，綠地PLAND指數(shù)與PM2.5的相關(guān)關(guān)系呈線性增長(zhǎng)趨勢(shì)，且與PM2.5質(zhì)量濃度的擬合度高，其相關(guān)系數(shù)為0.8819。

2.3.2 與綠地最大斑塊指數(shù)的耦合關(guān)系 如表3所示，春季LPI與PM2.5質(zhì)量濃度在5km尺度域內(nèi)呈負(fù)相關(guān)，在3km尺度域內(nèi)也呈負(fù)相關(guān);夏季綠地最大斑塊在2個(gè)尺度域內(nèi)，與PM2.5質(zhì)量濃度的相關(guān)關(guān)系均為增長(zhǎng)趨勢(shì);秋季綠地LPI與PM2.5在所研究的2個(gè)尺度內(nèi)的回歸方程的系數(shù)分別為-0.406、-0.640，3km范圍內(nèi)的相關(guān)系數(shù)大于5km范圍內(nèi)的相關(guān)系數(shù);冬季在3km區(qū)域內(nèi)的相關(guān)程度比在5km區(qū)域內(nèi)的高，相關(guān)系數(shù)為-0.673。一般來(lái)說(shuō)，林帶內(nèi)大氣流動(dòng)循環(huán)的速度比林帶外慢，濕度量也比林帶外高，從而導(dǎo)致林帶內(nèi)PM2.5質(zhì)量濃度高，被吸附的顆粒物數(shù)量增加[13]。夏季濕度的持續(xù)增加將導(dǎo)致植物葉片表面更濕潤(rùn)，對(duì)顆粒物的吸附能力更強(qiáng)，而密度較高的綠地在夏季濕熱天氣條件下，可以保留更多的顆粒物，提高局部PM2.5濃度[14]。

2.3.3 與綠地斑塊密度的耦合關(guān)系 由表4可知，春季在3km緩沖區(qū)內(nèi)，綠地PD與PM2.5質(zhì)量濃度相關(guān)系數(shù)為0.726，大于5km緩沖區(qū)內(nèi)的相關(guān)系數(shù);PD在夏季與PM2.5質(zhì)量濃度在各個(gè)尺度范圍內(nèi)均呈正相關(guān);秋季綠地斑塊密度與PM2.5濃度在以3km為半徑的緩沖區(qū)內(nèi)，其相關(guān)關(guān)系顯著，相關(guān)系數(shù)為0.461。冬季，在3km緩沖區(qū)內(nèi)，PD在4個(gè)季節(jié)中與PM2.5質(zhì)量濃度的擬合優(yōu)度最高，決定系數(shù)R2為0.4323。結(jié)果表明，綠地斑塊分化的程度越高，對(duì)PM2.5質(zhì)量濃度的緩解效應(yīng)越強(qiáng)烈，且在小尺度內(nèi)其作用更加明顯。在小尺度范圍內(nèi)綠地斑塊密度越高，氣流越不容易發(fā)生[15]，PM2.5的傳播速率越來(lái)越強(qiáng);而對(duì)于夏季而言，受溫度、降水量等因素的影響，斑塊間的氣流更加通暢，PM2.5沉降的更多，另外也增強(qiáng)了傳播的速率[16-17]。

3 結(jié)論與討論

（1）宿遷城區(qū)4個(gè)站PM2.5質(zhì)量濃度的分布趨勢(shì)均為“單峰單谷”，夏季質(zhì)量濃度達(dá)到低谷，冬季質(zhì)量濃度達(dá)到高峰，且在各個(gè)站點(diǎn)由于濃度變化不同，所以空間分布不同，冬季大氣污染比較嚴(yán)重。

（2）3類景觀指數(shù)（綠地PLAND指數(shù)、綠地PD指數(shù)、綠地LPI指數(shù)）在夏季與PM2.5質(zhì)量濃度呈負(fù)相關(guān)，在春、秋、冬3季呈正相關(guān)。

（3）隨著季節(jié)及緩沖區(qū)范圍的變化，PM2.5質(zhì)量濃度與3類景觀指數(shù)的關(guān)系均呈現(xiàn)明顯的規(guī)律性變化。

（4）PM2.5質(zhì)量濃度與綠地景觀格局耦合關(guān)系存在明顯的季節(jié)差異。對(duì)于PM2.5質(zhì)量濃度，在較小尺度內(nèi)，夏季綠地景觀格局指標(biāo)與之顯著相關(guān)，其他季節(jié)均無(wú)顯著相關(guān)性;在春、秋、冬3個(gè)季節(jié)，PM2.5質(zhì)量濃度隨著PLAND、LPI、PD的增加呈降低趨勢(shì);在夏季，隨著綠地PLAND、綠地LPI、綠地PD指數(shù)增加，PM2.5質(zhì)量濃度也增加，但遠(yuǎn)低于其他季節(jié)。

（5）綠地景觀格局與PM2.5質(zhì)量濃度耦合關(guān)系存在顯著的尺度差異。PM2.5質(zhì)量濃度在3km×3km的緩沖區(qū)內(nèi)，與PLAND、LPI、PD與在5km×5km的緩沖區(qū)內(nèi)相比，3km緩沖區(qū)的相關(guān)程度更高。

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（責(zé)編：張宏民）