室内外多环芳烃及PM10的测量与分析

使用新型便携式气悬颗粒物监测仪，测定了太原市某办公室内外微米级颗粒物携带的多环芳烃（PPAHs）可吸入颗粒物（PM10）的质量浓度。结果表明，室内和室外PM10浓度值都远远超过了国家Ⅱ级标准，分别是其2倍和3倍；而室外PPAHs污染水平分别相当于每人每天吸烟3支和4支。室内污染物浓度变化趋势与室外基本一致，室内外的PPAHs浓度日平均值之比为0．8,PM10浓度日平均值之比为0．5；吸烟等人为活动能引起室内污染物浓度的瞬时升高，吸烟时室内PPAHs浓度可达到同一时间室外浓度的3．4倍，PM10可达到2．7倍。     

不同地铁环控系统颗粒物污染分布实测研究

为了研究不同地铁环控系统站台的颗粒物污染情况,提出有效的控制策略,通过对北京地铁6号线和8号线的PM2.5和PM10的质量浓度进行实测分析,分别得出了不同系统站台颗粒物污染分布规律。结果表明,全高安全门系统的PM2.5浓度是屏蔽门系统的1.02~2.24倍,远高于屏蔽门系统浓度;并且当列车驶入时站台颗粒物浓度会显著增加,增长的百分比范围为9%~33%,其中全高安全门系统屏蔽门系统地上高架系统。相关性分析表明,地铁站内的PM2.5和PM10有极强的相关性(R2=0.995),说明PM2.5和PM10有着共同来源。对室外环境中的PM2.5与站内PM2.5的相关性测试表明,地上高架站台相关性地下站台,说明地上高架站台更易受室外环境影响。因此针对不同的系统,应提出不同的控制策略以提高地铁空气品质。     

空气PM10污染特征及绿化结构净化效应研究——以河南农业大学为例

以PM10污染为研究对象,采用激光粉尘仪对河南农业大学校园内PM10特征进行了分析,探讨了PM10的日变化规律及随高度、绿化状况和天气的变化状况,并用统计分析的方法对数据进行处理,结果表明:1)PM10浓度日变化特征为白天浓度高,夜间浓度低;2)多云、晴朗天气PM10浓度相对较低,阴天时PM10浓度出现峰值,雨天PM10浓度显著下降;3)在一定高度范围内,PM10浓度随着高度增加逐渐增大,越往高空PM10浓度越大;4)丛生灌木结构的PM10浓度明显高于乔木结构.     

空气PM10污染染特征及绿化结构净化效应研究——以河南农业大学为例

以PM10污染为研究对象,采用激光粉尘仪对河南农业大学校园内PM10特征进行了分析,探讨了PM10的日变化规律及随高度、绿化状况和天气的变化状况,并用统计分析的方法对数据进行处理,结果表明：1）PM10浓度日变化特征为白天浓度高,夜间浓度低;2）多云、晴朗天气PM10浓度相对较低,阴天时PM10浓度出现峰值,雨天PM10浓度显著下降;3）在一定高度范围内,PM10浓度随着高度增加逐渐增大,越往高空PM10浓度越大;4）丛生灌木结构的PM10浓度明显高于乔木结构．     

太原市春季PM_(2.5)和PM_(10)中As及重金属污染特征研究

为了解太原市PM10和PM2.5中重金属污染状况,采集了太原市春季环境空气中可吸入颗粒物(PM10)和细颗粒物(PM2.5)样品,利用等离子体发射光谱仪对样品中As和8种重金属(Mn,Cu,Zn,Pb,Cr,Ni,Co,Cd)的含量进行测定,并对As和重金属健康风险进行评价。结果显示:太原市PM10和PM2.5中均以Zn的质量浓度最大,分别为369.08ng/m3和271.74ng/m3;As的质量浓度相对较小,分别为3.41ng/m3和2.33ng/m3;各点位As、Cu、Zn、Pb、Cr和Cd元素主要显含在PM2.5中。PM10和PM2.5通过呼吸吸入途径产生的成人非致癌风险和致癌风险为儿童的3.98~4.00倍;非致癌风险总和(Hi)低于人体可接受的水平,不具有非致癌风险;PM2.5和PM10的致癌风险介于人体可接受范围,不具有致癌风险。各点位As和重金属在PM2.5和PM10中的非致癌风险比值PHi小于1;1号、3号点位致癌风险比值QR大于1,且对人体健康危害最严重的为可吸入颗粒物PM10,需引起高度重视。     

基于小波分析的太原市空气质量变化特征及预测

以太原市2013年1月～2016年12月份PM2.5、NO_2、SO_2等污染物逐日浓度数据为研究对象,结合太原市地面气象数据,采用相关分析、小波分析等方法对太原市空气质量AQI(air quality index)变化特征进行了研究,同时采用小波去噪和最优子集回归方法分别建立AQI的春、夏、秋、冬季预报方程。研究结果表明:1)太原市AQI均值呈现逐年降低趋势,最大值出现在冬季,具有冬强夏弱的特点,太原市主要空气污染物为PM2.5,PM10和SO_2。2)AQI与各污染物浓度因子之间存在较强的相关性,其中AQI与PM2.5和PM10的相关性最大,Spearman相关系数极显著(P0.01),并且污染物之间、污染物与气象因子之间也存在相关性。3)太原市AQI具有较明显的年际周期性振荡、30～60d的季节性周期振荡、10～20d的双周性振荡及5～7d的准双周振荡。4)将AQI前一天的历史数据作为因子引入预测模型,相比于仅以气象因素为输入的模型具有更强的拟合精度。对数据进行小波去噪后所建的最优子集回归方程比使用原始数据更优。文章所建立的"去噪气象数据+去噪历史AQI数据"模型可以较精确地实现对太原市AQI指数的短期预测。     

基于气态污染物的大气PM10自然源解析

本文利用北京市PM10、CO等大气污染数据,分析了其变化规律及其相互关系.发现PM10与CO浓度具有一定正相关关系,该相关性存在明显季节变化.通过对比分析两者污染来源的差异,获取了北京市大气中PM10自然源贡献情况:冬季自然源贡献22%左右,大约为31.4μg/m3.夏季自然源贡献为33%,大约38.1μg/m3.自然源年均贡献27%,约34.7μg/m3.冬季PM10/CO比值与温度存在明显正相关,温度越高,PM10/CO比值越大.     

泰安市PM10浓度变化特征及与气象因素的关系分析

根据泰安市2004-2007年PM10浓度资料和同期气象观测资料,分析PM10浓度的时间变化特征,通过相关分析得到影响PM10浓度的主要气象因素包括降水量、风速、相对湿度和气温.分析PM10浓度与各气象要素的关系:不同等级的降水对PM10污染有一定的清除作用,小于10 mm以下降水的湿沉降作用要好于10 mm以上的降水,特别是5-10 mm降水,PM10变化量最大,冬季降雨沉降效率最高;春季PM10与风速呈正相关,其他季节则相反;相对湿度小于40%时,PM10浓度与湿度呈正相关,相对湿度大于60%时,PM10浓度与湿度呈反相关;春季PM10浓度与温度的相关性要好于其他季节.     

典型城市道路区域空气TSP和PM10污染特征研究——以上海市为例

为对空气中总悬浮颗粒物(TSP)和可吸入颗粒物(PM10)的污染特征进行研究,采用KC-120H型智能中流量TSP和PM10采样器,运用重量法测定道路的TSP和PM10浓度.针对重车型比例大的典型城市—上海市,对其道路区域中TSP和PM10污染物随车型、绿化情况、洒水情况和天气等的变化情况进行分析,并采用统计分析方法对数据进行处理.研究结果表明:(1)TSP和PM10浓度的日变化特征为白天浓度高于夜间浓度,阴天浓度高于多云和晴朗天气,雨天浓度下降显著;(2)在一定车型比例范围内,TSP和PM10浓度随着重型车数量的增加逐渐增大;(3)有绿化隔离状况下,TSP和PM10浓度明显低于无绿化情况,高大乔木阻挡作用强于灌木丛生植物;(4)洒水车过后,TSP和PM10浓度显著下降;(5)PM10与TSP浓度值线性相关.     

认识职业性哮喘

<正>哮喘是一种常见病,在婴幼儿和青少年中多见,常在春冬季发病,主要由于患者免疫功能缺损和下降、气道反应性增高而引起的气道狭窄。发作性伴有哮鸣音的呼气性呼吸困难或发作性咳嗽、胸闷。严重者被迫采取坐位或呈端坐呼吸,干咳或咳大量白色泡沫痰,甚至出现发绀等,有时咳嗽可为唯一的症状(咳嗽变异型哮喘)。哮喘症状可在数分钟内发作,经数小时至数天,用支气管舒张剂或自行缓解。某些患者在缓解数小时后可再次发作。夜间及凌晨发作和加重     

北京某地铁车站细颗粒物分布特性研究

为了解地铁环境细颗粒物(PM2.5)污染状况,本文对北京地铁车站PM2.5的浓度进行测试,对北京地铁车站PM2.5分布规律及其浓度的影响因素进行研究。选择复杂的换乘车站—宋家庄车站,针对地铁的公共区(站厅、站台)采用多测点连续测试的方式进行测试。分析结果表明,在室外环境PM2.5污染程度低于重度污染的情况下,地铁车站PM2.5浓度高于室外;列车的频率(活塞风)会造成车站公共区的PM2.5浓度呈现周期性变化。相关性分析表明,地铁站内外细颗粒物之间的相关性显著,颗粒物(PM2.5与PM10)之间的相关性显著。对地铁站内细颗粒物影响颗粒物浓度的相关因素进行分析,明确了客流量、车站温湿度对地铁内PM2.5浓度的影响不显著。     

贵阳市西郊PM10污染特征及其与主要气象因素的关系探讨

对贵阳市西郊一贵州大学蔡家关校区的PM10进行了系统采样,分析了PM10的污染水平及在时间上的污染特征,并探讨了PM10与主要气象因素（如相对湿度、风速、气压、温度等）的关系。结果表明：贵阳市西郊PM10出现轻度污染,且春、夏、秋季PM10超标率分别是24％,25％,14％,超标倍数范围分别是0．04～0．49,0．02～0．35,0．09～0．48;春、夏、秋季的PM10／TSP比值平均值分别为62％,72％,69％,与北京、西安等城市的PM10／TSP比值结果相当,略高于安阳市;春、夏、秋季PM10浓度变化不大,夏季略高、秋季次高,春季略低。春季和秋末白天易出现高浓度污染,而夏季夜间易出现高浓度污染;PM10浓度与相对湿度、风速呈负相关关系,与气压呈正相关关系,与温度的相关性不大。     

室内外因素对北京居室内PM10污染的影响研究

选取北京城区和郊区24户住宅,对室内和室外空气中PM_(10)进行同步数据采集,并结合《时间活动模式调查问卷》研究室内外PM_(10)污染特征。研究结果表明,2/3的居室在测试时间内PM_(10)日平均浓度超标;室内外PM_(10)具有显著正相关性;室内外温差和室外风速与室内PM_(10)均呈显著负相关,室外相对湿度与室内PM_(10)呈显著正相关。室内吸烟、手工打扫、机械打扫、蒸(焖)、炒(炸)和炖(熬)时段的I/O(室内/室外)比分别是夜间无明显活动时段的1.56~3.05倍,是白天无明显活动时段的1.02~1.49倍。应综合考虑室外污染状态、气象条件及室内人员活动状态采取措施降低居住建筑室内PM_(10)污染。     

夜间废气排放加重中国雾霾污染

工业和交通废气、农业和生活烟雾等污染物排放是城市雾霾的重要来源,其污染物特别是细颗粒物质对人体健康有损害。就区域而言,我国北方的污染物PM2.5、PM10、CO、SO2的浓度较高,中西部、东南部和南部较低;中国大部分地区的季节性高污染通常出现在冬季。其原因主要是因为细颗粒物排放量大,且受不利气象条件的影响,停滞的气流不利于气溶胶扩散。夜间PM2.5的浓度通常高于白天,其原因:一是由于重型车辆通常在夜间作业,而且烧烤、非法秸秆焚烧等活动一般在夜间进行,导致夜间的污染物排放量增加;二是由于夜间地面温度低,空气湍流减少而导致垂直空气运动很少,故气流停滞现象夜间尤为明显。历史上喀麦隆尼奥斯湖和印度博帕尔灾难的加剧也是由于此类气象条件所致。本研究提出夜间废气排放加重了中国雾霾污染的设想,并通过分析北京地区54511气象观测站提供的2014年每天、每小时的地面气温数据,发现减少夜间污染排放可能是现阶段减少雾霾形成的低成本措施之一。     

低温弱光对茄子叶片多胺质量分数的影响

为明确在低温弱光下茄子叶片腐胺、亚精胺、精胺等内源激素质量分数的变化规律,选取6个不同茄子品系,进行低温弱光处理,前2 d白天15℃,夜间10℃;后10 d白天10℃,夜间7℃,设常温对照(日间8:00～17:00保持25℃,夜间17:00～8:00保持18℃)。结果表明,在常温下各材料内源激素的叶片多胺质量分数差异不显著,腐胺质量分数在57.197～63.194 ng·g~(-1)之间,亚精胺质量分数在3.656～4.459 ng·g~(-1)之间,精胺质量分数在11.752～12.480 ng·g~(-1)之间。经低温处理后差异显著,腐胺、亚精胺质量分数上升,精胺质量分数下降。相关性分析发现,茄子幼苗耐低温性与处理后的腐胺、亚精胺、精胺质量分数均呈显著正相关,可以用上述指标鉴定茄子耐低温弱光性。     

西安市大气PM_(10)中水溶性有机碳的季节变化及来源分析

为了探讨西安市大气可吸入颗粒物(PM10,空气动力学当量直径≤10μm的悬浮颗粒物)中水溶性有机碳(WSOC)的浓度水平与季节变化,从2006年12月至2007年11月,分季节(每个季节选取1个月)采集了西安市大气PM10样品,并采用燃烧氧化-非分散红外吸收法测定了PM10中的水溶性有机碳,采用热-光碳分析仪测定了样品中的有机碳(OC)和元素碳(EC).结果显示,WSOC在春、夏、秋、冬季节的平均质量浓度分别为17.2、14.9、28.3、32.5μg/m3,具有明显的季节变化特征.WSOC占OC的质量比在夏季最高(83.7%)、冬季最低(53.3%).WSOC与OC和EC的相关性分析结果显示:WSOC与EC的相关性微弱,相关系数为0.22;WSOC与OC的相关性很强,相关系数高达0.86.进一步分析显示出WSOC与二次有机碳的相关性达到了0.87,表明西安市大气颗粒物中的WSOC主要是在大气中气-固二次转化形成的.     

北京市夏季大气不同粒径气溶胶中 碳质及质量重建研究

对北京市城区2012年夏季大气气溶胶进行PM2.5和PM10石英膜采样,利用热光反射法得到了有机碳(OC,organic carbon)和元素碳(EC,elemental carbon)的含量;应用Stelson方法,结合其质量浓度、元素含量可溶性离子含量对气溶胶质量浓度进行了质量重建与比对.日平均质量浓度结果显示,PM2.5中,OC浓度ρ(OC)为19.4μg·m-3,EC浓度ρ(EC)为3.8μg·m-3.PM10中,ρ(OC)为22.3μg·m-3,ρ(EC)为4.1μg·m-3.OC、EC相关性显著(PM2.5,R2=0.77;PM10,R2=0.91).PM10中有87%的OC和94%的EC集中在PM2.5中.PM2.5和PM10中OC/EC比值分别为5.1和5.7,明显大于2,说明存在二次有机碳.PM2.5和PM10重建值和称质量值相关性R2分别为0.95和0.94,重建值和称质量值比值分别为93%和97%.     

研究揭示空气污染加剧肺气肿风险

<正>近日,由华盛顿大学牵头的研究团队在JAMA杂志上发表题为"Association between long-term exposure to ambientair pollution and change in quantitatively assessed emphysema and lung function"的文章,首次对空气污染与肺气肿进展的纵向关系进行了报道。该研究团队于2000—2007年期间在全美六大都市地区纳入5780名受试者,并随访至2018年,研究团队收集了基线调查期间受试者居住区域的室外空气污染情况(包括臭氧、PM2.5、氮氧化物和黑炭四类)以及肺气肿患病情况。结果显示,基线调查时人群肺气肿患病率为3%,随访期间每10年肺气肿患病率约增加0.58%,     

致命阴霾几宗罪?

1阴霾增加肺癌发病率加拿大和美国科学家曾经对50万人追踪了长达16年后发现,长期暴露于PM2.5之下,会增加肺癌的发病率,PM2.5的浓度每增加10微克每立方米,肺癌死亡率增加8%。研究人员推测,PM2.5作为载体将有毒物带入呼吸道,直接或间接地引起支气     

哈尔滨市大气中PM_(10)、PM_(2.5)质量浓度及金属离子分析

对哈尔滨市大气环境中的PM10、PM2.5进行了采集,并对质量浓度及离子成分进行了分析.实验结果表明,两种颗粒物均呈现了先减小后增大的特征,最高值出现在1月,质量浓度分别是178.85、130.10μg/m3,PM10在1、2、3、4、11、12月均超标,而PM2.5质量浓度则高出欧盟标准(15μg/m3)的2~8倍,另外,离子总质量浓度在8月达到了最低值,分别是42.73μg/m3和25.3μg/m3.PM10和PM2.5中离子成分占颗粒物总质量的比例均表现为中间高两边低的特点,最高含量出现在7月份,分别为67.7%和68.4%.根据相关系数的判别原则,PM10中表现为高度负相关的离子是Ca2+和F-、Ca2+和SO42+、Ca2+和NO3-;表现为高度正相关的离子是K+和Mg2+、K+和Cl-、M2+和Cl-、F-和SO42+、F-和NO3-、SO42+和NO3-,说明上述离子间有相似的污染来源.PM2.5中表现为高度正相关的离子是K+和Cl-、K+和SO42+、K+和NO3-、Mg2+和SO42+、F-和NO3-、SO42+和NO3-,与PM10中离子相关性规律不同.