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人类的日常生活离不开空气,对于清新空气的需求更是巨大,然而,随着城市化进程的推进,工业制造、交通运输等排放的大量颗粒物,使空气进一步恶化,对环境和人体健康造成极大的危害,造成城市大气污染问题日益突出。根据多方面研究及报道,细颗粒物（Fine Particulate Matter）是城市大气污染的首要污染物,会导致大气能见度降低,引发雾霾等不良天气的产生,对生产建设和交通运输造成威胁,还可引起人体生长发育和各类系统的疾病甚至导致个体死亡。城市森林与一般的原始森林不同,其发挥的生态效应与人类生活息息相关,具有极大的生态价值。城市森林不仅可以固碳释氧、固沙防风、降低噪音,其另一个重要作用就是降低并缓解大气污染物。一般认为,干沉降过程（dry deposition）是植物净化大气的主要机制。颗粒物降落到叶片表面,可以因颗粒物自身性质以及叶片自身性质,相互产生作用而导致颗粒物在叶片表面的吸附。由于目前国内外的研究主要着眼于宏观尺度上城市森林对大气净化的效益,研究较多的是不同林分组成,不同尺度斑块对大气污染物的总体净化量,从而推量未来可净化颗粒物的质量,评估其生态价值,但对微观尺度上颗粒物如何在叶片表面被吸附的机理研究仍然处于起步阶段。目前的研究主要通过电子显微镜对叶片表面的观察,推测植物叶片滞尘能力与叶片微观形貌的相关性,并没有具体的科学量化指标,而针对其他相关指标的研究样本较少,不具有较为严谨的普遍性。因此,迫切需要建立植物干沉降机制与叶片性质的模型体系,从而研究不同指标对滞尘能力大小的影响,为今后绿化树种的选取提供理论依据。本文借鉴已有的相关研究,选取19种上海常见的绿化树种（乔木为主）,通过气溶胶再发生器（QRJZFSQ-I）,测得2015年夏季至2016年春季四个不同季度叶片上PM2.5的干沉降速率,并测定了相应季节植物叶片蜡质含量、叶片表面自由能及其极性分量和色散分量、叶片表面粗糙度各类指标,进行了各因素分别与PM2.5的干沉降速率的一维线性回归,以及各类指标共同作用下的多维线性回归,从而可以筛选出影响植物滞尘的效力的主要因子。本文主要研究内容和研究结果如下:（1）不同季度植物叶片PM2.5的干沉降速率的研究将测试树种叶片放入气溶胶再发生器（QRJZFSQ-I）内,通过一定风速将叶片表面的颗粒物吹起,从而测得颗粒物浓度,经过计算并除以当地大气的本底浓度,可计算得到叶片上PM2.5的干沉降速率。研究发现,夏季PM2.5干沉降速率为一年中最低,秋季则高于夏季,而冬、春二季的PM2.5干沉降速率最高。（2）植物叶片PM2.5的干沉降速率与叶片蜡质含量的研究通过使用三氯甲烷将植物叶片蜡质溶解后萃取,可获得单位质量叶片的蜡质含量（mg/g）。研究发现针叶植物中的松柏类的蜡质含量普遍要高于阔叶植物。经一维线性回归后,发现植物叶片上PM2.5的干沉降速率与常绿和针叶植物叶片的蜡质含量具有显著的负相关,且相关系数分别为-0.211和-0.291。（3）植物叶片PM2.5的干沉降速率与表面自由能及其分量的研究叶片表面自由能可通过使用光学接触角测量仪,测得极性的水和非极性的二碘甲烷在叶片上形成的接触角,并通过相应软件计算得出叶片表面自由能及其分量。研究发现,叶片表面自由能中色散分量占的比重较大。经一维线性回归后,发现色散分量与PM2.5干沉降速率除了对落叶植物而言无明显相关性之外,对其余分类下的植物而言有显著的相关性,因此可以认为对于植物滞尘能力大小影响较大的是色散力。由于色散力的普遍存在,使其成为影响滞尘能力的一个主要因子。（4）植物叶片上PM2.5的干沉降速率与表面粗糙度的研究通过使用生物型原子力显微镜,可扫描得出叶片表面粗糙度以及相关的二维、三维图像。由于对于表面粗糙的样品而言,不同的扫描视域会导致粗糙度的变化,故选取了5μm×5μm和20μm×20μm两个不同视域进行研究,结果发现,在两种视域内,针叶植物的叶片表面粗糙度大致在20.0 nm40.0 nm的范围内,而阔叶植物会随扫描面积的增大而粗糙度增大。经一维线性回归后,发现在5μm×5μm扫描视域下,PM2.5干沉降速率与落叶植物叶片粗糙度存在极显著的正相关性,相关系数为0.466。而在20μm×20μm扫描视域下,PM2.5干沉降速率与阔叶植物叶片粗糙度存在显著的负相关性,且相关系数为-0.466。（5）植物叶片上PM2.5的干沉降速率与叶面综合特征指标的研究植物叶片PM2.5干沉降速率与叶片蜡质含量不具有显著的相关性;与叶片表面自由能的相关水平为0.009,小于0.050,且小于0.01,因此具有极显著的相关性,相关系数为0.224;与叶片表面自由能的色散分量的相关水平为0.011,小于0.050,且大于0.010,因此具有显著的相关性,相关系数为0.217;与叶片表面粗糙度的相关水平为0.004,小于0.050,且小于0.01,因此具有极显著的相关性,相关系数为-0.200。