采用超声波清洗法对洗脱后的颗粒物 (pm) 进行了洗脱, 采用常规清洗方法 (仅水清洗或水清洗加刷清洗)。该方法有助于提高叶片 PM 保持能力的估计精度。
根据传统的清洗方法 (水清洗 (WC) + 刷子清洗 (BC)), 本研究评估了超声波清洗 (UC) 对收集各种大小颗粒物质 (PM) 在叶片表面保留的影响。进一步对不同大小的 pm 叶的保留效率进行了表征, 这将有助于评估城市树木从环境空气中定量去除 pm 的能力。
以三种阔叶树种 (银杏、槐、 柳垂柳) 和两 needleleaf 树种 (tabuliformis 松、柏草) 为研究对象, 对叶片样品进行了收集了4天 (短期 pm 保留期) 和14天 (长 pm 保留期) 后的最新降雨量。用 WC、BC 和 UC 等方法收集了在叶表面保留的 PM。然后, 计算了叶片 (AE叶) 对三种不同尺寸 pm 的保留效率, 包括易于拆卸的 pm (ERP)、难以移除的 pm (DRP) 和完全可移动的 pm (激进党)。只有大约 23%-45% 的总 PM 保留在叶子可以被清除和收集由 WC。当叶片通过 wc + bc 清洗时, 对不同树种的 pm 保留能力的估计在不同大小的 pm 的范围内为 29%-46%. 如果 UC 被补充到 WC + bc, 几乎所有保留在叶子上的 PM 可以被去除。
总之, 如果在传统的清洗方法后补充 UC, 可以洗脱和收集更多的叶表面 PM。本研究开发的程序可用于评价不同树种的 PM 去除能力。
不同树种从环境空气中去除 pm 的能力可以通过量化在叶表面保留的 pm 质量来评估。为了达到这个目的, 减法方法1,2, 膜过滤法3,4,5, 和洗脱称量法加上粒度分析6已用于定量估算 pm2.5 (直径≤2.5 µm)、pm10 (直径≤10µm) 或总悬浮微粒 (TSP) 在叶片上的质量。然而, 这些方法的准确性主要取决于它们在叶表面上的收集 PM 的性能。目前, 在相关研究中使用的常规叶清洗方法通常包括一到两个步骤, 即只有水洗 (使用去离子水浸泡和冲洗叶子)3,7或加刷5,8,9. 然而, 一些研究10,11表明, 在叶表面 PM 不能完全洗脱的传统清洗方法。超声波清洗具有速度快、质量高、对物体表面损伤小等优点, 具有很大的应用潜力, 可用于收集具有复杂显微组织的叶片表面的 PM。目前, 超声波清洗已被应用于一些研究中, 以收集在叶表面保留的 PM (即把叶子放到去离子水中, 并使用超声波清洗剂洗脱 pm)12,13。然而, 这种方法仅作为一种对叶清洁方法的补充, 而不知道超声波清洗对从叶表面收集 PM 是否有积极影响, 其最佳操作参数也不清楚。我们以前的研究表明, 在银杏叶表面保留的 PM 可以完全洗脱, 而不破坏叶片表面, 如果适当的超声波清洗程序补充到常规清洗方法11.然而, 超声波清洗参数 (超声波功率、时间等信息) 对不同植物种类的稳定性和一般适用性仍不清楚。
目前, 单位叶面积 pm2.5、pm10或 TSP 的质量经常被用来评估不同树种从环境空气14、15中去除 pm 的能力。在自然条件下, 在叶表面保留的 pm 可分为两部分: 第一部分是由于风和降雨的影响, 可脱落叶的 pm, 而另一部分是紧附着在叶表面的 pm, 不能是 easily 被雨水冲走了。然而, 很少有研究集中在两种类型的 PM 在叶表面的质量。此外, 在不同的研究中, 叶的保持期有很大差异。因此, 如果采用单位叶面积的 pm 质量来评估16树的 pm 去除能力, 则这些研究结果的可比性将较差。因此, 提出了 pm 保留效率 (单位叶面积的 pm 质量) 作为替代方案, 以评估城市树木5、17的 pm 净化效果。总的来说, 在这方面还缺乏研究。对不同树种进行相关研究是非常必要的, 为准确评价不同树种的 PM 去除能力提供方法基础和数据支持。
在这里, 选择了三种阔叶林树种 (垂柳、槐、柳) 和两种 needleleaf 树种 (tabuliformis 松、柏草) 评价其 PM 去除两个 PM 保持期的能力。西土城公园 (39.97° N, 116.36° E) 的叶片取样点位于北京一个污染严重的地区。本研究的三个具体目标是: (1) 评估不同的叶清洁方法 (水清洗 (WC), 刷清洗 (BC) 和超声波清洗 (UC) 的效率, 在洗脱的 PM 在叶子上, (2), 以验证的效果, 超声波清洗对洗脱 pm, (3) 评估不同树种对 pm1、pm2.5、pm5、pm10和 TSP 的保留效率。
准确、正确地收集叶片表面的 pm 是评价不同树种的 pm 去除能力的基础。然而, 传统的清洗方法 (WC 或加 BC) 不能完全去除叶片表面的灰尘, 这已经证实了扫描电镜10。本研究进一步表明了这一点 (图 1、图 2、 图 3、图 4和图 5)。研究表明, 如果只将 WC 应用?…
The authors have nothing to disclose.
这项工作得到了中央大学 (2017ZY21) 和中国国家自然科学基金 (21607038) 基础研究基金的支持。
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