热带植物与智能绿墙：对抗细颗粒物（PM2.5等）的绿色防线

在空气污染严重的当下，为探究植物对环境中细颗粒物（PM）的削减效果，研究人员开展了植物及智能绿墙对 PM2.5等削减效率的研究。结果发现不同植物削减效率不同，智能绿墙也有一定效果，这为改善空气质量提供了新思路。

　　在现代社会，城市发展日新月异，但空气污染问题却如影随形，尤其是细颗粒物（PM_2.5）污染，严重威胁着人们的健康。在东南亚地区，像泰国北部，森林火灾、农业废弃物焚烧以及交通尾气排放等，使得空气中 PM_2.5浓度居高不下。长期暴露在这样的环境中，人们的呼吸系统、心血管系统等都会受到损害，甚至可能诱发癌症。而且，空气污染还会对生态系统造成破坏，影响气候变化。

为了应对这一严峻问题，来自国外的研究人员开展了一项关于热带植物和智能绿墙对细颗粒物削减效率的研究。该研究成果发表在《Environmental Technology 》上，为解决空气污染问题带来了新的希望。

研究人员采用了多种关键技术方法。首先，在植物形态和结构研究方面，运用显微镜技术观察植物叶片表面微观结构和气孔特征；在 PM_2.5相关研究中，通过在封闭系统的实验舱内燃烧干燥森林落叶模拟 PM_2.5污染环境，并利用传感器监测 PM_2.5浓度 ；对于智能绿墙效率测试，则在特定尺寸的实验舱内开展实验，使用光学粒子扫描仪（OPS）测量不同粒径颗粒物浓度。

研究结果如下：

• 植物形态特征与 PM_2.5削减效率：研究人员选取了 10 种植物，对它们的叶片形态、表面微观结构和气孔特征进行了详细研究。发现不同植物的 PM_2.5去除效率差异明显，这与植物的叶片面积、气孔分布等形态特征密切相关。比如，白鹤芋（Spathiphyllum cannifolium）叶片面积大（124±0.58 cm²），且叶片两面都有气孔，其 PM_2.5削减率最高，达到 26%；肾蕨（Nephrolepis cordifolia）叶片面积也较大（112.33±0.58 cm²），削减率为 22%；狗牙花（Tabernaemontana divaricata）削减率为 17% 。通过扫描电子显微镜观察发现，PM_2.5会沉积在叶片表面的凹槽、表皮毛以及气孔周围，这进一步证实了叶片微观形态对 PM_2.5去除的重要作用。
• 智能绿墙的效率：研究人员设计并搭建了智能绿墙，将 10 种植物按不同比例组合。实验结果显示，在初始 PM_2.5浓度约为 300 μg/m3 的环境中，一小时后，无植物的空房间 PM_2.5浓度降至 121 μg/m3，而有智能绿墙的房间降至 89 μg/m3，智能绿墙使 PM_2.5浓度降低了约 11%。此外，智能绿墙对不同粒径的细颗粒物（PM_{0.3 - 1.1}等）也有削减作用，运行 60 分钟后，像 PM_0.3、PM_0.4和 PM_0.65等细颗粒物数量浓度降低了约 39 - 41% ，较大颗粒由于重量大、数量少，削减效果更明显。

研究结论和讨论部分指出，该研究明确了不同植物在削减 PM_2.5方面的差异，凸显了叶片形态和气孔特征对 PM_2.5去除效率的重要影响。智能绿墙系统在实验室条件下展现出了削减细颗粒物的能力，为城市空气污染治理提供了一种潜在的绿色解决方案。不过，研究也存在一定局限性，比如实验过程中可能存在颗粒物的再悬浮现象，实验持续时间较短，无法完全反映长期效果。未来还需要进一步优化智能绿墙的设计，包括植物种类的选择和搭配，同时开展更多户外实验，评估其在真实环境中的长期有效性，以便更好地应用于实际的空气质量改善工作中。这项研究为后续相关研究奠定了基础，对推动城市空气净化和生态环境改善具有重要意义。