一种用于阻滞PM2.5的植被过滤带宽度确定方法与流程

本发明涉及城市生态环境治理与景观生态规划领域，尤其涉及一种用于阻滞PM2.5的植被过滤带宽度确定方法。

背景技术：

PM2.5又称可入肺颗粒物，因其粒径小、富含大量有毒有害物质，严重影响人类健康，故而成为国际社会和人民群众广泛关注的环境热点问题，如何有效调控PM2.5等颗粒物浓度以降低其危害是现阶段我国城市(尤其是北方大、中城市)发展急需解决的重大技术问题。大量研究表明，道路防护林、城市生态公益林、公园风景游憩林等城市植被过滤带通过叶面滞尘、林带阻尘等过程，在阻滞吸附PM2.5等大气颗粒物、改善空气质量等方面效果显著。其中，植被种类、林带宽度等因素是影响城市植被过滤带阻滞吸附颗粒物能力大小的决定因素。因此，植被种类、过滤带宽度决定着城市林地不同生态效益的发挥。

现有技术中，道路防护林、生态公益林、风景游憩林等典型城市植被过滤带营造均是从提高城市绿地景观视觉效果、控制噪音水平等角度，按照城市附属绿地设计规范规定的树种、株间距等来营造，造林树种选择尚未考虑不同树种阻滞PM2.5颗粒物能力大小，没有定量计算不同宽度植被过滤带与其PM2.5颗粒物消减率之间的量化关系，更未考虑近年来随着雾霾天气频繁出现，如何通过城市森林植被建设阻滞PM2.5等颗粒物进而实现净化城市大气的实际需求。

技术实现要素：

本发明的目的是提供一种用于阻滞PM2.5的植被过滤带宽度确定方法，依据该方法确定的林带最优宽度营造城市植被过滤带，可在兼顾景观视觉效果、降低噪音水平同时，最大程度的发挥植被阻滞吸附PM2.5等颗粒物的作用，有效降低大气PM2.5颗粒物浓度，进而减小其长距离传播而对人体健康和大气环境质量的危害与影响。

本发明的目的是通过以下技术方案实现的：

一种用于阻滞PM2.5的植被过滤带宽度确定方法，包括：

通过预定方法筛选出多个用于阻滞PM2.5的典型树种；

在每一种典型树种过滤带的距过滤带边缘不同宽度处，分别布设若干个线性监测样带；且在每一监测样带内均匀布设若干监测点，用于监测PM2.5颗粒物的N个化学组分浓度；

根据各个监测样带中监测点所监测到的PM2.5颗粒物化学组分浓度数据来计算每一种典型树种距过滤带边缘各个宽度处PM2.5颗粒物的N个化学组分平均浓度，再采用多元线性回归法，计算每一种典型树种的距过滤带边缘宽度与PM2.5颗粒物化学组分平均浓度的相关关系，获得相应的相关关系模型，从而估算出每一典型树种过滤带阻滞PM2.5的最优宽度。

所述根据各个监测样带中监测点所监测到的PM2.5颗粒物化学组分浓度数据来计算每一种典型树种距过滤带边缘各个宽度处PM2.5颗粒物的N个化学组分平均浓度包括：

对于每一种典型树种过滤带，均分别根据每一监测样带中所有监测点所监测到的PM2.5颗粒物的N个化学组分浓度进行算术平均计算，求得每一种典型树种的各个监测样带中PM2.5颗粒物的N个化学组分平均浓度；

再将每一种典型树种距过滤带边缘的相同宽度处所有监测样带的PM2.5颗粒物的N个化学组分平均浓度进行算术平均计算，求得每一种典型树种距过滤带边缘各个宽度处PM2.5颗粒物的N个化学组分平均浓度。

对于任一种典型树种，若设定了M个距过滤带边缘宽度，则每一次监测能获得M组数据，每一组数据均包含了N个化学组分平均浓度数值，将这每一组数据中的N个化学组分平均浓度数值与对应的距过滤带边缘宽度进行汇编整理，基于SPSS软件，采用多元线性回归法，计算距过滤带边缘宽度与N个化学组分平均浓度数值的相关关系，获得相关关系模型；相关关系模型中，距过滤带边缘宽度为因变量，N个化学组分平均浓度数值为自变量；通过由N个自变量的最优组合来共同估计因变量，所估计到的因变量即为最优的距过滤带边缘宽度，也即过滤带阻滞PM2.5的最优宽度；

所述相关关系模型为：

Y＝ax₁+bx₂+cx₃+dx₄+…+n；

其中，Y为每一典型树种过滤带阻滞PM2.5的最优宽度；x₁、x₂、x₃、x₄…为每一典型树种过滤带距过滤带边缘Y宽度处PM2.5颗粒物化N个学组分平均浓度；a、b、c、d均为模型系数，n为拟合方程常数项。

所述通过预定方法筛选出若干种用于阻滞PM2.5的典型树种包括：

分别在不同树种植被过滤带的相同宽度处布设若干个监测样地，在每块监测样地内布设若干监测点，用于监测林内PM2.5颗粒物浓度；

根据每块监测样地内所有监测点处PM2.5颗粒物浓度采用算术平均法，计算各监测样地PM2.5颗粒物浓度；

根据各个树种植被过滤带中的所有监测样地PM2.5颗粒物浓度采用算术平均法，计算各个树种植被过滤带内PM2.5颗粒物平均浓度；

根据每一树种植被过滤带内PM2.5颗粒物平均浓度，以及相应树种植被过滤带边缘PM2.5浓度，来计算每一树种植被过滤带PM2.5颗粒物的消减率；

将消减率大于预设值的多个树种作为用于阻滞PM2.5的典型树种。

所述每一树种植被过滤带PM2.5颗粒物的消减率的计算公式为：

$E_i=\frac{P_{in}^i-P_{out}^i}{P_{out}^i}\×100\%$

其中，E_i表示第i种植被过滤带PM2.5颗粒物的消减率，表示第i种植被过滤带内PM2.5颗粒物平均浓度，表示第i种植被过滤带边缘PM2.5浓度。

所述用于阻滞PM2.5的典型树种包括：杉木、圆柏、栾树与洋白蜡。

由上述本发明提供的技术方案可以看出，1)所筛选的植被过滤带造林树种均为北方城市常见园林绿化树种，且均为乡土树种，成活率高，造林成本低。此外，树种选择在兼顾景观效益同时，重点突出植被阻滞吸附PM2.5颗粒物等多重生态效益发挥，能够满足当前北方城市大气污染防治对城市森林建设的实际需求。2)较以往技术，本发明量化了阻滞PM2.5颗粒物效果最佳时的植被过滤带营建最优宽度，填补了当前以阻滞PM2.5颗粒物为目标的植被过滤带营造宽度确定技术的空白。3)该植被过滤带可广泛应用于我国北方城市道路防护林、城市生态公益林、公园风景游憩林等城市绿地建设，技术可操作性强，目标明确，生态效益高，该技术具有很强的普适性与推广价值。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他附图。

图1为本发明实施例提供的一种用于阻滞PM2.5的植被过滤带宽度确定方法的流程图；

图2为本发明实施例提供的监测样地中监测点布设示意图；

图3为本发明实施例提供的典型树种过滤带的距过滤带边缘不同宽度处各个监测样带布设示意图。

具体实施方式

下面结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明的保护范围。

本发明实施例提供一种用于阻滞PM2.5的植被过滤带宽度确定方法。如图1所示，其主要包括：

步骤11、通过预定方法筛选出多个用于阻滞PM2.5的典型树种。

示例性的，可以采用下述方法筛选出多个用于阻滞PM2.5的典型树种。

1)选择晴朗无风的典型天气，以我国北方城市主要绿化造林树种为对象，分别在不同树种植被过滤带的相同宽度处布设若干个监测样地；在每块监测样地内布设若干监测点，用于监测林内PM2.5颗粒物浓度。

本示例中，可以采用多边形样地法布设至少3个监测样地，在各监测样地内以中心标准树木为原点，在其周围树木处均匀布设若干监测点，监测林内PM2.5颗粒物浓度(如图2所示)。此外，为提高监测精度，监测点布设时应确保每个象限内均匀布设3个监测点。

本示例中，为避免林内颗粒物分布的边际效应对监测结果精度造成影响，样地边缘应距林带边缘3米以上。

2)根据每块监测样地内所有监测点处PM2.5颗粒物浓度采用算术平均法，计算各监测样地PM2.5颗粒物浓度。

3)根据各个树种植被过滤带中的所有监测样地PM2.5颗粒物浓度采用算术平均法，计算各个树种植被过滤带内PM2.5颗粒物平均浓度。

4)根据每一树种植被过滤带内PM2.5颗粒物平均浓度，以及相应树种植被过滤带边缘PM2.5浓度，来计算每一树种植被过滤带PM2.5颗粒物的消减率。

具体的计算公式如下：

$E_i=\frac{P_{in}^i-P_{out}^i}{P_{out}^i}\×100\%$

其中，E_i表示第i种植被过滤带PM2.5颗粒物的消减率，表示第i种植被过滤带内PM2.5颗粒物平均浓度，表示第i种植被过滤带边缘PM2.5浓度。

5)将消减率大于预设值的多个树种作为用于阻滞PM2.5的典型树种。

对不同树种植被过滤带PM2.5消减率按大小进行排序，值越大，说明PM2.5颗粒物阻滞效果越好，进而筛选PM2.5颗粒物阻滞效果最佳的植物种。

如表1所示，为典型天气条件下不同树种植被过滤带对PM2.5阻滞率：

表1典型天气条件下不同树种植被过滤带对PM2.5阻滞率

本示例中，选取PM2.5阻滞率大于20％的树种为用于阻滞PM2.5的典型树种，主要有：杉木、圆柏、栾树、洋白蜡。

步骤12、在每一种典型树种过滤带的距过滤带边缘不同宽度处，分别布设若干个线性监测样带；且在每一监测样带内均匀布设若干监测点，用于监测PM2.5颗粒物的N个化学组分浓度。

本发明实施例中，各个监测点均监测PM2.5颗粒物中N个化学组分浓度，所述N个化学组分包括但不限于：NO₃^-、元素碳(EC)、NH₄⁺、SO₄^2-。

如图3所示，为不同宽度处各个监测样带内布设示意图，图3为了便于表示仅在距过滤带边缘各个宽度处设置了一个监测样带，实际上，为了提高计算结果的准确性，各个宽度处监测样带至少3个，每个监测样带内的监测点至少为3个。

计算每一种典型树种距过滤带边缘各个宽度处PM2.5颗粒物的N个化学组分平均浓度的过程为：

1)对于每一种典型树种过滤带，均分别根据每一监测样带中所有监测点所监测到的PM2.5颗粒物的N个化学组分浓度进行算术平均计算，求得每一种典型树种的各个监测样带中PM2.5颗粒物的N个化学组分平均浓度。通过此过程可以求得每一个监测样带的PM2.5颗粒物中各个化学组分平均浓度。

2)再将每一种典型树种距过滤带边缘的相同宽度处所有监测样带的PM2.5颗粒物的N个化学组分平均浓度进行算术平均计算，求得每一种典型树种距过滤带边缘各个宽度处PM2.5颗粒物的N个化学组分平均浓度。通过此过程可以求得每一个距过滤带边缘宽度处的PM2.5颗粒物中各个化学组分平均浓度。

步骤13、根据各个监测样带所监测到的PM2.5颗粒物化学组分浓度数据来计算每一种典型树种距过滤带边缘各个宽度处PM2.5颗粒物的N个化学组分平均浓度，再采用多元线性回归法，计算每一种典型树种的距过滤带边缘宽度与PM2.5颗粒物化学组分平均浓度的相关关系，获得相应的相关关系模型，从而估算出每一典型树种过滤带阻滞PM2.5的最优宽度。

具体过程如下：

对于任一种典型树种，若设定了M个距过滤带边缘宽度，则每一次监测能获得M组数据，每一组数据均包含了N个化学组分平均浓度数值，将这每一组数据中的N个化学组分平均浓度数值与对应的距过滤带边缘宽度进行汇编整理，基于SPSS软件，采用多元线性回归法，计算距过滤带边缘宽度与N个化学组分平均浓度数值的相关关系，获得相关关系模型；相关关系模型中，距过滤带边缘宽度为因变量，N个化学组分平均浓度数值为自变量；通过由N个自变量的最优组合来共同估计因变量，所估计到的因变量即为最优的距过滤带边缘宽度，也即过滤带阻滞PM2.5的最优宽度。

所述相关关系模型为：

Y＝ax₁+bx₂+cx₃+dx₄+…+n；

其中，Y为每一典型树种过滤带阻滞PM2.5的最优宽度(单位：m)；x₁、x₂、x₃、x₄…为每一典型树种过滤带距过滤带边缘Y宽度处PM2.5颗粒物化N个化学组分平均浓度(单位：μg/m³)；a、b、c、d均为模型系数，n为拟合方程常数项。

由相关关系模型可知，当PM2.5颗粒物化学组分浓度为0时，对应的宽度则为过滤带阻滞PM2.5的最优宽度。

本领域技术人员可以理解，SPSS软件为常规软件；当获得M组数据后，将其输入至SPSS软件中，由SPSS软件，采用多元线性回归法将各组数据及其相应的宽度进行拟合，最终可获得上述相关关系模型，从而估算出最终结果Y。

本发明实施例的上述方案，主要具有如下优点：

1)所筛选的植被过滤带造林树种均为北方城市常见园林绿化树种，且均为乡土树种，成活率高，造林成本低。此外，树种选择在兼顾景观效益同时，重点突出植被过滤带阻滞吸附PM2.5颗粒物等多重生态效益，能够满足当前北方城市大气污染防治对城市森林建设的实际需求。

2)较以往技术，本发明量化了阻滞PM2.5颗粒物效果最佳时的植被过滤带营建最优宽度，填补了当前以阻滞PM2.5颗粒物为目标的植被过滤带营造相关技术的空白。

3)该植被过滤带可广泛应用于我国北方城市道路防护林、城市生态公益林、公园风景游憩林等城市绿地建设，技术可操作性强，目标明确，生态效益高，该技术具有很强的普适性与推广价值。

另一方面，还基于本发明上述实施例进行了实验；具体如下：

本实验以北京奥林匹克森林公园五环路南侧圆柏道路防护林带为例，选取冬季2月典型晴朗无风天气(PM2.5背景浓度值为112μg/m³)，分别在距道路林缘0、5、10、15、20、30米处6种宽度下设置18个监测样带，在样带内均匀布点(3个点)监测，测定不同宽度处植被过滤带PM2.5颗粒物主要化学组成成分(NO₃^-、元素碳(EC)、NH₄⁺、SO₄^2-)浓度平均值。根据多元线性回归模型，采用逐步法筛选，建立植被过滤带宽度与PM2.5颗粒物各化学组成成分浓度相关关系模型如下：

Y＝16.85-0.82x₁+0.327x₂-0.52x₃+1.42x₄

式中，Y-植被过滤带宽度，m；

x₁-植被过滤带Y宽度处PM2.5颗粒物NO^3-浓度，μg/m³；

x₂-植被过滤带Y宽度处PM2.5颗粒物元素碳(EC)浓度，μg/m³；

x₃-植被过滤带Y宽度处PM2.5颗粒物NH₄₊浓度，μg/m³；

x₄-植被过滤带Y宽度处PM2.5颗粒物SO₄^2-浓度，μg/m³；

上述公式中，-0.82、0.327、-0.52、1.42分别对应a、b、c、d，是由SPSS软件根据输入的实测数值并基于多元线性回归方法自动生成的，16.85为拟合方程常数项n。

由上述公式可知，当PM2.5颗粒物化学组分浓度趋近于0时，Y＝16.85，故该公园圆柏道路防护林带只需营建16.85米，林带阻滞PM2.5效果即可达到最佳效果。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例可以通过软件实现，也可以借助软件加必要的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，上述实施例的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是CD-ROM，U盘，移动硬盘等)中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明披露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求书的保护范围为准。