观赏植物整合于树柱净化器在城市环境中对PM2.5的削减及植物抗逆性研究

《Environmental Technology & Innovation》：Integration of Ornamental Plants in Tree Pillar Purifiers for PM 2.5 Mitigation and Plant Resilience in Urban Environments

　　

摘要 城市空气污染，尤其是细颗粒物（PM2.5），在东南亚仍是一项严峻的环境与公共卫生挑战。在泰国北部，由于排放物中含有重金属等有害化合物，年度烟雾霾季节期间PM2.5浓度经常超过国家空气质量标准。尽管绿色基础设施（GI），包括绿色屋顶和绿色墙体，已被证明在缓解城市空气污染方面具有潜力，但其在该区域对PM2.5去除的有效性仍未得到充分探索。本研究引入了一种基于植被的绿色基础设施系统（树柱净化器），旨在捕获城市环境中的空气PM2.5。该系统整合了三种类型植物（C3、C4和CAM），这些植物因具有多样化的光合作用途径和对污染条件的耐受性而被选中，并与物联网（IoT）平台耦合，用于实时环境监测和自动灌溉。环境参数，包括PM2.5浓度、温度、相对湿度和光照强度，均被持续监测。该系统的性能评估在两个商业地点的真实城市条件下进行。结果显示，出口PM2.5浓度始终低于进口水平，各监测点的去除效率介于72.97%至89.88%之间。此外，生理测量表明，尽管净光合速率有所降低，但若干观赏植物物种仍保持了稳定的气孔导度和叶绿素含量，这表明其对环境颗粒物暴露具有耐受性。总体而言，这些发现证明树柱净化器能有效降低PM2.5浓度，同时维持植物生理功能，凸显了其作为改善雾霾易发区域城市空气质量的基于自然的解决方案的潜力。

一、研究背景与问题

城市空气污染，尤其是细颗粒物（PM_2.5），已成为全球性的环境与公共卫生挑战。PM_2.5因其粒径小、比表面积大，可深入肺泡甚至进入血液循环，对人群健康构成严重威胁。泰国北部城市清迈因盆地地形限制大气扩散，加之生物质燃烧和机动车排放，在每年烟雾霾季节PM_2.5浓度频繁超标，城市空气质量问题尤为突出。尽管绿色基础设施（GI）如绿色屋顶和绿色墙体在缓解空气污染方面显示出潜力，但传统植被系统在高污染负荷和复杂城市气流条件下效果有限，且绿色屋顶和绿色墙体受结构要求和维护成本制约。现有工程化植物空气净化系统多用于室内或半受控环境，存在结构复杂、安装成本高、户外可扩展性受限等问题。因此，亟需开发一种兼具工程效能与户外可部署性的植被-工程混合系统，以在真实城市环境中实现局部PM_2.5暴露削减。

二、研究内容与结论

针对上述问题，研究人员设计并评估了一种名为树柱净化器的模块化植被空气净化系统。该系统将观赏植物与工程化气流和监测系统相结合，部署于清迈两个商业地点，在烟雾霾期和非烟雾霾期进行实地监测。系统整合了C₃、C₄和CAM三类光合途径的十种观赏植物，并耦合物联网（IoT）平台实现实时环境监测与自动灌溉。研究结果表明，该系统在真实城市条件下表现出稳定且高效的PM_2.5去除性能，去除效率介于72.97%至89.88%之间，出口浓度始终低于进口浓度。植物生理响应方面，多数物种在环境颗粒物暴露下维持了相对稳定的气孔导度（g?）和叶绿素含量，但净光合速率（A）普遍下降超过20%，表明植物对短期颗粒物暴露具有一定耐受性。值得注意的是，植物生理参数与PM_2.5去除效率之间未发现显著相关性，说明去除性能主要由系统内的物理沉积过程主导，而非植物生理活动直接决定。

三、主要技术方法

该研究采用了以下关键技术方法：一是多标准评价框架，从三十种候选植物中筛选出十种适宜物种，基于叶片形态特征、结构特征、株型特征和养护特性进行半定量评分；二是两级过滤系统设计，包括预过滤器（30/30 Dual10）和主过滤器（Camfil 3GP 24244-95），配合鼓风机实现约1.0 m s?1的内部气流速度；三是物联网（IoT）监测平台，实时采集PM_2.5浓度、温度、相对湿度等环境参数并实现自动灌溉；四是便携式光合测定系统（LCpro-SD）用于测量气孔导度和净光合速率；五是统计分析采用双因素方差分析（two-way ANOVA）结合邓肯多重极差检验（DMRT），显著性水平设为p < 0.05。研究在两个商业地点开展，分别为Central Festival Chiang Mai和Central Chiang Mai Airport，监测时段覆盖2022年4月至8月（烟雾霾期与非烟雾霾期）。

四、研究结果

3.1 Location A: Central Festival Chiang Mai

3.1.1 时间变化

烟雾霾期（2022年4月）入口PM_2.5浓度平均为40.19 ± 15.14 μg m?3，与参考站（39.29 ± 16.93 μg m?3）相当，短期峰值可达71 μg m?3。非烟雾霾期入口浓度降至13.36 ± 6.60 μg m?3（5月）至6.00 ± 4.12 μg m?3（7月）之间。入口浓度与参考站无显著差异（p > 0.05），表明观测到的变化反映区域环境状况。

3.1.2 PM_2.5削减性能

出口PM_2.5浓度在整个监测期间始终低于入口值。烟雾霾期出口平均浓度为4.51 ± 2.19 μg m?3，非烟雾霾期出口浓度介于0.73 ± 0.44至1.72 ± 0.63 μg m?3之间。去除效率范围为72.97%至89.39%，各月平均值分别为89.21 ± 1.66%（4月）、85.50 ± 4.99%（5月）、72.97 ± 16.78%（6月）、80.04 ± 11.80%（7月）和89.39 ± 6.25%（8月）。去除效率的波动主要由入口浓度变化驱动，而非系统性能不稳定。

3.2 Location B: Central Chiang Mai Airport

3.2.1 时间变化

入口PM_2.5浓度呈轻微上升趋势，从7月的9.48 ± 4.80 μg m?3增至9月的11.42 ± 4.77 μg m?3，与参考站变化趋势一致，无显著差异（p > 0.05）。

3.2.2 PM_2.5削减性能

出口浓度月均值为1.08 ± 0.52 μg m?3（7月）、1.45 ± 0.43 μg m?3（8月）和1.24 ± 0.85 μg m?3（9月）。去除效率范围为84.25%至89.88%，月均值为88.50 ± 4.84%（7月）、84.25 ± 5.16%（8月）和89.88 ± 5.98%（9月），表明非烟雾霾条件下系统性能稳定。

3.3 Location A与B的比较观测

两个地点的出口PM_2.5浓度均始终低于入口值。Location A出口浓度在烟雾霾期为4.51 ± 2.19 μg m?3，非烟雾霾期为0.73–1.72 μg m?3；Location B出口浓度为1.08–1.45 μg m?3。去除效率在Location A为72.97%–89.39%，在Location B为84.25%–89.88%。研究评估的是设备尺度（入口-出口差异）的去除效果，未评估城市尺度的环境PM_2.5浓度变化，因此观测到的削减代表系统内部及周边的局部缓冲效应。

3.4 户外条件下植物生理响应

3.4.1 气孔导度

在五周监测期间，十种观赏植物的气孔导度（g?）表现出物种特异性差异。六种植物（吊兰、朱蕉、小叶榕、橡皮树、三角榕、鸡冠花）的气孔导度低于对照组，而三种凤梨科植物（阿氏彩叶凤梨、火柴凤梨、丝绒彩叶凤梨）和紫穗狼尾草的气孔导度高于对照组，表明不同物种对颗粒物暴露具有不同的生理调节策略。

3.4.2 叶绿素含量

上部和下部叶片的叶绿素含量在五周内表现出周际波动。朱蕉、橡皮树、火柴凤梨和丝绒彩叶凤梨在上部叶片中叶绿素含量增加，朱蕉、橡皮树、紫穗狼尾草和丝绒彩叶凤梨在下部叶片中增加。其他物种在一个或两个叶位出现下降。总体叶绿素动态表明适应性响应而非色素降解。

3.4.3 光合响应及其与PM_2.5去除的关联

所有物种在环境PM_2.5暴露下的净光合速率（A）均较对照组降低，所有物种和叶位的降幅超过20%。但统计分析表明，生理参数与PM_2.5去除效率之间无显著相关性（p > 0.05），说明植物生理状态本身不能直接解释去除效率差异，去除性能可能受叶片形态、表面特征和系统内局部气流条件等多因素共同影响。

五、讨论与结论

讨论部分指出，PM_2.5去除效率在两个地点均保持较高水平，波动主要反映环境输入变化而非系统不稳定。相对湿度等微气候条件可能对颗粒物吸湿增长和叶片沉积产生一定影响，但风速、风向等气象参数未直接监测，地点间差异的解释需谨慎。植物生理响应方面，气孔导度的物种特异性差异反映植物对颗粒物相关环境胁迫的调节策略，但不应解读为PM_2.5去除能力的差异。叶绿素含量总体稳定或略有增加，表明短期暴露下光合色素未发生明显降解。净光合速率普遍下降但植物外观保持稳定，说明功能限制而非结构损伤是主要机制。植物生理状态主要贡献在于维持叶片结构完整性和表面可用性，从而支持系统持续运行，但PM_2.5去除主要由物理沉积、拦截和气流驱动传输等物理过程主导。

研究结论部分翻译如下：本研究在泰国清迈两个地点的真实城市条件下评估了树柱净化器作为植物基空气净化系统的性能。该系统表现出持续较高的PM_2.5去除效率，范围约为72.97%至89.88%，表明在不同环境污染条件下具有稳定的短期性能。观测到的PM_2.5削减反映的是局部设备尺度效应，主要由物理机制驱动，包括颗粒物沉积、拦截和气流介导的传输，而非植物生理活动。尽管在气孔导度、叶绿素含量和光合速率等生理性状方面观察到物种特异性差异，但这些差异并未转化为PM_2.5去除效率的可测量差异。因此，植物生理响应应被解读为胁迫耐受性和运行韧性的指标，而非卓越空气净化性能的预测因子。CAM和部分C₄物种在环境颗粒物暴露下表现出相对稳定的生理行为，这反映的是环境适应性而非增强的颗粒物去除能力，当前证据不支持仅基于光合途径分类进行净化性能的物种选择。本研究的发现基于两个监测地点和相对较短的观测期，关于系统有效性、适应性和更广泛城市适用性的解读应视为初步结论。未来研究应优先开展长期性能评估、多点验证和季节性评估，并直接实验量化植物生理性状与PM_2.5去除效率之间的关系。总体而言，树柱净化器代表了一种局部基于自然的空气质量干预措施，将植被与机械驱动气流相结合以降低近源PM_2.5暴露，但其可扩展性和长期有效性需进一步系统验证。该研究发表于《Environmental Technology》。