城市森林为人类福祉提供了一系列重要的生态系统服务，包括城市温度调节、径流缓解、降噪、娱乐和空气净化。本文研究了意大利佛罗伦萨市城市森林去除空气污染物的潜力，主要考虑了两种空气污染物——颗粒物(PM10)和对流层臭氧(O3)——目的是提供一个方法框架，用于绘制城市森林去除空气污染物的图并评估空气污染物的去除百分比。本文利用高空间分辨率遥感数据绘制了森林覆盖率分布图，并将其划分为7个森林类别。叶面积指数是通过实地调查的叶面积指数和机载激光扫描数据之间的回归模型在空间上估算的，发现它与地面测量的估算值有很好的线性一致性(R2=0.88，RMSE%=11%)。将城市监测站获得的污染物浓度应用到污染沉降方程，估算出城市森林去除污染物的潜力:O3和PM10的年去除量分别为77.9t和.3t。其中，常绿阔叶树(16.1和27.3克/平方米)、针叶树(10.9和28.5克/平方米)和混合常绿树种(15.8和31.7克/平方米)对O3和PM10的去除率高于落叶阔叶林(4.1和10克/平方米)。然而，由于城市内的落叶林覆盖率高，因此落叶林的总清除量最大。目前的研究证实，城市森林在地中海城市的空气净化中发挥着重要作用，每月可去除高达5%的O3和13%的PM10。

1.引言

城市森林(UF)，定义为城市中市区和郊区的树木、灌木、草坪和透水土壤的总和，是绿色基础设施(GI)的关键组成部分。绿色基础设施提供了一系列对人类福祉重要的生态系统服务，如空气净化、城市温度调节、径流减缓、降噪和娱乐。城市森林可以通过干沉降过程减少空气污染物，这是由于城市树木的大叶表面积起到生物过滤器的作用，进而改善空气质量。为了研究绿色基础设施去除空气污染的程度，使用了建模方法。城市中最常用的模型之一是i-TreeEco干沉降模型(前称为：城市森林效应–UFORE)，该模型经过了进一步开发，通过将i-Tree与地理信息系统(GIS)耦合来增强i-Tree的空间能力。i-TreeEco干沉降模型需要气象数据、污染物浓度和城市森林结构变量。每小时气象和污染浓度数据来自当地监测站。需要两个森林结构变量来评估i-TreeEco的干沉降、树冠覆盖量及其相关的叶面积指数(LAI，每平方米树冠投影地面面积的叶面积)。为了研究森林结构，i-TreeEco的采样方法，使用随机或分层抽样方案进行实地抽样；建议样本量和地块大小为每个城市约块0.04公顷的地块，但需要更多的研究来提供地块数量的最准确估计。在每个地块中，收集四种类型的数据:一般地块信息(例如，土地使用和树木覆盖)；灌木信息(如物种、高度和覆盖度)；地面覆盖数据(如草本覆盖)；和树木信息。对于树木信息，i-TreeEco要求昂贵且耗时的地面测量，因为它需要地块内每棵树的以下数据:物种、总高度、到树冠底部的高度、树冠宽度和树冠缺失百分比。i-TreeEco模型使用野外数据估计树冠覆盖、树木密度和LAI，尽管也可以使用i-TreeCanopy工具估计树冠覆盖，该工具允许使用采样方法从航空影像中对城市土地覆盖进行照片解译。叶面积指数由i-TreeEco使用已经纳入模型或文献数据的回归方程计算。然而，值得注意的是，i-Tree将树冠作为一个整体进行建模，以获得其整体效果，所有具有相同LAI的树冠都得到平等对待。然而，由于叶面积指数是污染物沉降中的一个相关变量，因此对这类研究来说，其估算是一个重要问题，应考虑到基于研究区域内叶面积数量的叶面积指数值的可变性。激光雷达是一种基于发射短红外脉冲的激光器和探测后向散射信号的光电二极管的主动遥感系统。主要用于支持林业应用的是基于安装在飞机或直升机上的激光雷达系统的机载激光扫描(ALS)。ALS提供了一个三维点云，可以按原样使用(即点数据或波形)，也可以对其进行空间插值，以生成树冠高度模型(CHM)，该模型提供了对调查区域上层树冠高度的测量。由于ALS数据能够捕捉森林高度，因此可以传达丰富的森林特征概况。例如，ALS数据被用于:估计森林高度；预测树木的生物量和体积；评估森林植被的垂直分层；绘制树种组成图；评估树木大小和物种多样性；对造林系统进行分类，即矮林与高林；并评估结构多样性。然而，只有一些研究使用激光雷达数据预测城市森林区的叶面积指数，并评估GI去除空气污染的影响。通过遥感数据和实地观测绘制了城市森林的空间分布图，并将其划分为7个森林类别（FC）。我们使用了一个基于叶面积指数的空间模型，该模型由城市森林中不同结构类型的实地叶面积指数调查和ALS获得的数据之间的关系重新定义。利用城市监测站测得的污染浓度，应用污染沉降方程，估算了城市森林的污染物去除潜力。年至年期间，佛罗伦萨的PM10和O3经常超过欧洲保护人类健康的法律规定值，即分别为50微克/立方米(作为一年中的日平均值)和微克/立方米(作为一年中最高8小时日运行平均值的3年平均值)。最后，空气污染物去除的量化被用来预测城市森林在改善佛罗伦萨市空气质量中的作用，并讨论在城市和城郊地区的战略规划和管理中使用地理信息方法的机会和挑战。本文研究方法的主要创新之处是:

（1）我们将实地调查与激光雷达数据相结合，以评估城市森林中的叶面积指数。激光雷达应用越来越广泛，可以减少昂贵和耗时的实地工作；

（2）与意大利以前的UFORE/i-TreeEco和其他以前的研究不同，我们使用高空间分辨率遥感数据绘制了城市尺度上的城市森林覆盖图，并考虑了七种城市森林类型之间的功能多样性。

2.材料与方法

2.1研究区域研究区覆盖整个佛罗伦萨市(北纬43°47′，东经11°15′)，面积超过平方公里，位于意大利中部亚平宁山脉西侧。-年的年平均降水量和年平均气温分别为mm和15.2℃。降水集中在冬季(mm)和秋季(mm)，夏季干燥(mm)。海拔高度从亚诺河旁的30米到周围山丘上的米不等，这些山丘覆盖了该市大约60%的表面积，形成了一种“绿冠”，公园、新旧林地融入了农业景观。在佛罗伦萨的公园、林地和街道上，至少有种树种(70种引进树种和45种本土树种)大量生长。行道树的主要种类是法国梧桐、南欧朴、意大利伞松、阔叶椴、冬青栎、意大利黑杨、意大利榆属、刺槐和柏木。城市森林的空间模式显示了三个不同的区域：在历史悠久的市中心，大多数树木生长在历史悠久的花园和广场上；在城市边缘，中小型林地生长在私人和公共土地上，尤其是朝北的山坡上。这些林地主要由地中海松树、落叶橡树或外来阔叶植物组成；分散的单棵树、小林地以及南部和西南部斜坡上以前的农田中木本物种的次生演替构成了第三种区域。2.2空间显式方法我们的建模方法遵循四个主要步骤(图1):(1)创建一个城市森林图；(2)叶面积指数估算和制图；(3)污染物沉降模拟；(4)数据整合和建模，以提供城市森林潜在的去除空气污染物的定量评估和空间评估。2.2.1步骤一：城市森林制图佛罗伦萨的所有城市森林都是在地理信息系统环境(参考系统UTM32北基准WGS84)中通过目视解译和手动描绘彩色红外高分辨率(像素=0.5m)航空正射影像进行制图的，这些影像于年获得，可在