北京日报客户端3小时前
图1 .（a）细颗粒物和（b）粗颗粒物中不同环数PAHs的季节变化特征
首先，表征了北京交通带大气PAHs的浓度水平和污染特征。研究团队利用中流量智能综合采样器和安德森分级撞击式采样器进行样品采集，考察了交通带气态和颗粒态PAHs的季节变化特征和污染特征，细颗粒物（PM2.1）中24种多环芳烃的浓度变化趋势为冬季（35.3 ng m-3）>秋季（16.0 ng m-3）>春季（15.3 ng m-3）>夏季（6.5 ng m-3）；粗颗粒物（PM2.1-9）中的变化趋势为冬季（20.5 ng m-3）>春季（16.5 ng m-3）>秋季（7.1 ng m-3）>夏季（6.8 ng m-3）。清洁天和污染天24种多环芳烃（气态和颗粒态）浓度分别为62.4 ng m-3和83.7 ng m-3，均以高环为主；清洁天和污染天的颗粒态占比分别为31.1%和37.1%，随着多环芳烃环数的增加，颗粒态占比增加。
图2.不同类型植物叶片中PAHs的浓度变化和不同环数PAHs的相对比例
图3.植物叶片蜡质层C₃₆H₇₄和PAHs的拉曼光谱图和落叶阔叶树种叶片的激光显微镜图
再次，为了考察植物叶片对交通带大气PAHs的吸附机理，使用纳米级量子点建立了采用荧光和激光显微镜观察植物叶片捕捉空气中颗粒物的机制的分析方法，并且使用上述方法，初步探讨植物树叶捕捉大气中多环芳烃的机制。植物叶片蜡质层C36H74和多环芳烃的拉曼光谱说明物理吸附不是植物叶片蜡质层吸附多环芳烃的主要途径，提示植物叶片主要通过呼吸作用，吸收空气中的多环芳烃。研究进一步采用激光扫描显微镜观测暴露于多环芳烃后的植物叶片，结果表明，蜡质层在去除环境多环芳烃中起着重要作用。这些研究结果有助于了解利用树木对环境多环芳烃进行生态修复过程中的物种差异。
图4.（a）高浓度和（b）低浓度组与对照组的KEGG富集散点图
最后，为了判断植物叶片是否可以用于大气PAHs的净化，通过目标植物对不同浓度PAHs的暴露实验及叶片转录组测序技术，考察了月季叶片对PAHs的胁迫响应。结果表明，高浓度（图4a）多环芳烃暴露会影响植物叶片的光合作用、光合作用-天线蛋白、卟啉代谢、真核生物中的核糖体生物合成、RNA聚合酶和乙醛酸和二羧酸代谢通路。相比之下，低浓度（环境浓度）暴露组和对照组之间没有显著性差异表达的基因（图4b）。总的来说，与生理结果相比，KEGG富集分析获得的基因转录水平表现出相似的模式和程度的变化，从而表明环境相关浓度下多环芳烃对叶片生长的影响可以忽略不计，植物叶片净化可以作为净化大气多环芳烃的有效手段。
基于以上研究，团队共发表SCI论文4篇和中文核心期刊论文1篇。以该研究成果为基础，团队获批北京市自然基金面上项目1项和北京市园林绿化高质量发展创新专项项目1项。
（田世丽 文/图）
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