风速对室内外空气PM2.5浓度关系的影响

为探讨不同风速条件对室内外PM_(2.5)浓度关系的影响。对某典型无人办公室室内和室外的PM_(2.5)浓度、室外风速和相对湿度(RH)进行了长达1年的连续监测,并在对相对湿度分层的情况下分析风速对室内外PM_(2.5)浓度的影响。结果显示在不同相对湿度范围内,室内和室外PM_(2.5)浓度均具有很强的相关性。RH≤20%时,当风速4 m/s时,风速的增加有助于室外PM_(2.5)浓度的升高;风速≥4 m/s时,有助于降低室外PM_(2.5)浓度。RH 20%～40%时,当风速≥5 m/s时室内外PM_(2.5)浓度得到明显改善。RH40%～60%时,风速1 m/s时,室内外PM_(2.5)浓度均随风速增加而降低。RH60%～80%时,室内外PM_(2.5)浓度均随风速增加而降低。RH≥80%时,风速3 m/s时,室内外PM_(2.5)浓度明显降低且均随风速增加而降低。而未对相对湿度分层的条件下,风速1 m/s时,室内外PM_(2.5)浓度均随风速增加而降低。当RH≤20%时,I/O比随风速先降低而后略微升高,而其他相对湿度条件下的I/O比显示出随风速增加而降低的趋势。提示风速是影响室内外PM_(2.5)浓度关系的重要因素,但不同相对湿度条件下,其影响结果不同。     

北京市冬季住宅内PM_(2.5)暴露水平及室内外关系的研究

目的研究自然通风条件下大规模人群的住宅内PM_(2.5)浓度水平,探讨PM_(2.5)浓度的室内外关系,为评估室内PM_(2.5)暴露提供重要数据支撑和新的研究思路。方法于2013年12月1日—2014年2月28日(2013—2014冬季)在北京市某区开展大规模人群的时间-活动模式和空气污染暴露影响因素调查,基于调查数据及PM_(2.5)空气动力学特性建立住宅内PM_(2.5)的质量平衡模型,利用环境监测站点PM_(2.5)监测数据模拟住宅内PM_(2.5)浓度,计算室内外PM_(2.5)浓度比(I/O),并探讨PM_(2.5)室内外关系。结果本研究1 092个样本2013—2014冬季住宅内PM_(2.5)浓度范围为26~167μg/m~3,PM_(2.5)浓度的中位数为73μg/m~3,四分位数间距为34μg/m~3。室外PM_(2.5)浓度范围分别为0~33μg/m~3、34~65μg/m~3、66~129μg/m~3、≥130μg/m~3时,PM_(2.5)浓度I/O分别为1.75、1.05、0.76和0.63;随着室外PM_(2.5)浓度的增加,I/O呈减小趋势,且分布趋于集中。结论基于大规模人群的时间-活动模式和空气污染暴露影响因素调查建立质量平衡模型,可实现大规模人群室内PM_(2.5)浓度的连续模拟。     

2018-2019年六安市酒店室内PM10和PM2.5污染状况分析

目的 了解2018-2019年六安市酒店室内PM10和PM2.5污染水平、其他污染物及微小气候状况,分析室内PM10和PM25浓度的影响因素.方法 2018-2019年对安徽省六安市各星级的酒店分别采用分层抽样和立意抽样的方法进行抽样,选择酒店18家,夏、冬季分别进行1次采样,监测室内污染物浓度(甲醛、CO2、PM10...     

公共场所室内空气中PM2.5浓度及影响因素分析

目的了解重庆市不同类型公共场所室内PM2.5的污染水平,探讨其可能的影响因素。方法于2011年1月以重庆市5类(餐馆、集体食堂、医院候诊室、娱乐场所及机关办事大厅)38家公共场所为研究对象,采用光散射法同时测定室内外PM2.5浓度,同时现场记录监测场所的门窗及空调等通风装置的开启状态、室内人员数量、正在吸烟的人员数量及室内外温湿度等,采用多重线性回归模型等统计方法分析室内PM2.5浓度的影响因素。结果 38家公共场所室内PM2.5平均浓度为(211±93)μg/m3,范围为68~468μg/m3,室外PM2.5平均浓度为(198±80)μg/m3,范围为85~402μg/m3;室内、外PM2.5浓度比值(I/O值)为1.07±0.23,范围为0.58~1.76,有60.5%(23/38)的公共场所室内PM2.5浓度高于室外。单因素分析结果显示,室内空气PM2.5与室外PM2.5浓度及室外温度均呈正相关(r值分别为0.854,0.451,P0.01)。多重线性回归结果表明,室内PM2.5浓度随室外空气PM2.5浓度及室内吸烟密度的增加而升高(P0.05)。结论调查期间重庆市公共场所存在较严重的PM2.5污染,室外空气PM2.5浓度及吸烟密度是最主要的影响因素。     

北京市冬季公共场所室内PM2.5污染水平及影响因素

为了解北京市冬季公共场所室内PM2.5污染水平及其影响因素,于2013年1月对该市4个区的住宿、商场和餐饮3类公共场所共24家进行室内空气PM2.5监测,并分析其影响因素。结果显示,公共场所室内空气PM2.5浓度中位数为61μg/m3,范围为4~349μg/m3;雾霾天气时室内PM2.5浓度高于非雾霾天气,邻近交通干线的商场室内PM2.5污染水平高于步行街,火锅或烧烤类餐饮场所的PM2.5浓度高于餐厨分开场所,设有集中空调的公共场所室内PM2.5污染水平低于自然通风场所,差异均有统计学意义(P0.05)。提示室外重污染天气、交通尾气排放、烹饪燃料燃烧可能是冬季公共场所室内PM2.5的主要来源,集中空调通风系统可在一定程度上降低其污染水平。     

福建省2019年公共场所室内外空气PM10与PM2.5浓度及对从业人员的健康影响

目的 监测福建省4类公共场所空气颗粒物(PM10、PM2.5)室内外浓度,了解从业人员健康状况,探讨颗粒物对人群的健康影响.方法 采用横断面调查法,对福建省4个设区市的168家公共场所(含宾馆/酒店、理发店、美发店及候车室4类场所)的环境进行现场检测,调查从业人员1651人,计算症状/体征自报率并分析影响因素.结果 从...     

2018—2019年六安市酒店室内PM10和PM2.5污染状况分析

目的 了解2018—2019年六安市酒店室内PM10和PM_2.5污染水平、其他污染物及微小气候状况,分析室内PM10和PM_2.5浓度的影响因素。方法 2018—2019年对安徽省六安市各星级的酒店分别采用分层抽样和立意抽样的方法进行抽样,选择酒店18家,夏、冬季分别进行1次采样,监测室内污染物浓度（甲醛、CO₂、PM₁₀、PM_2.5）、室内微小气候（温度、湿度）及室外污染物浓度（PM₁₀、PM_2.5）。结果 室内外PM_2.5和PM₁₀浓度差异均无统计学意义（P>0.05）。低层PM₁₀浓度低于高层,差异有统计学意义（P<0.05）。夏季的PM₁₀、PM_2.5浓度低于冬季,且差异均有统计学意义（P<0.01）。2018年PM₁₀、PM_2.5的浓度低于2019年PM₁₀、PM_2.5,且差异均有统计学意义（P<0.01）。室内PM₁₀、PM_2.5浓度与温度、湿度呈负相关,与室外PM₁₀、PM_2.5呈正相关。结论 本次调查的酒店室内PM₁₀、PM_2.5浓度冬季高于夏季,2019年高于2018年,PM₁₀浓度高层高于低层。随时间增加,室内PM₁₀、PM_2.5污染有所加重,室内颗粒物污染主要来源于室外。     

气溶胶散射系数与空气颗粒物PM10和PM2.5浓度间关联性研究

目的 研究气溶胶散射系数与空气颗粒物PM10、PM2.5浓度变化间的关系.方法 于2009年12月23日到2010年1月5日(冬季)、2010年3月23日到4月5日(春季)和2010年7月23到8月5日(夏季)间,在武汉大学校区内,采用积分式气溶胶浊度计获取了各季节的气溶胶散射系数数据,同时对颗粒物PM10、PM2.5...     

2014年广州地区公共场所室内PM2.5污染浓度及影响因素分析

目的 了解广州地区公共场所室内PM2.5污染水平,并分析其影响因素。 方法 2014年随机选取广州地区所辖的花都区、荔湾区、天河区、越秀区、白云区以及海珠区等6个区域的3类(商场、住宿场所和餐饮场所)共36家公共场所作为研究对象,然后监测其室内PM2.5浓度,并对其影响因素进行分析。 结果 调查结果表明,广州地区公共场所室内PM2.5浓度平均值为(62.76±15.68)μg/m³。餐饮场所PM2.5浓度(71.68±12.27)μg/m³最高,住宿场所[(52.98±16.36)μg/m³]次之,商场(41.68±10.98)μg/m³最低。进一步分析发现:(1)烧烤或火锅类等餐厨未分开公共场所室内PM2.5浓度(84.34±13.46)μg/m³显著高于餐厨分开公共场所(66.77±14.47)μg/m³(P<0.05);(2)雾霾污染时,公共场所室内PM2.5浓度(89.12±16.58)μg/m³显著高于非雾霾污染时(49.65±15.86)μg/m³(P<0.05);(3)未备有中央空调公共场所室内PM2.5浓度(66.45±14.87)μg/m³显著高于备有中央空调公共场所(40.46±15.49)μg/m³(P<0.05);(4)临近公共交通的公共场所室内PM2.5浓度(51.67±15.46)μg/m³显著高于远离公共交通的公共场所(36.28±9.85)μg/m³(P<0.05)。 结论 2014年广州地区公共场所室内PM2.5污染程度较大,且烹饪时燃料的燃烧、室外空气污染以及公共交通尾气排放均致使PM2.5污染浓度增加,而在公共场所室内采用中央空调系统有利于PM2.5浓度的降低。     

PM2.5与哮喘关系的研究进展

哮喘的患病率在过去几十年全球迅猛增加,已成为人群常见的慢性疾病.大量的资料显示PM2.5污染与哮喘发病及病情加重有着种种关联.本文概述了PM2.5组成及其理化特性和健康危害、PM2.5与哮喘发病的免疫调控、PM2.5与哮喘的流行病学研究,为深入研究PM2.5对哮喘的影响提供科学依据.     

大气PM2.5污染与孕妇血铅水平的关系

目的 了解大气PM2.5污染状况及与孕妇血铅水平的关系.方法 于2011年1-12月用PM2.5颗粒物采样器测定哈尔滨市道外区(污染区)和道里区(对照区)大气PM2.5浓度,以石墨炉原子吸收光谱法测定该地区169名孕产妇血铅值,应用多元逐步回归方法评价大气PM2.5与孕妇血铅水平之间的关系.结果 调查地区的非采暖期大气PM2.5浓度为(64.66±5.8) μg/m3,采暖期为(88.01±10.1) μgm3,超标率为89.5％和100.0％.污染区大气PM2.5浓度[(85.5±7.3)μg/m2]高于对照区[(61.5±5.0) μg/m3],差异有统计学意义(P＜0.01).孕妇血铅中位数为54.3 μg/L.多元逐步回归分析显示,用彩色餐具盛装食物、居住在大气PM2.5浓度较高的地区可能与孕妇血铅水平的升高有关(P＜0.05).结论 本次调查的孕妇血铅水平升高可能与大气PM2.5污染有关.     

苏州市室内外空气颗粒物中内毒素初步研究

目的通过采集室内外PM_(10)和PM_(2.5),对其中内毒素含量进行初步研究。方法于2018年1月选择良好天气和重度污染天气各1 d,对苏州市某高校实验室和某家庭居室分别设立室内和室外采样点各3个,采集空气PM_(10)和PM_(2.5),检测其中内毒素含量。结果室外PM_(2.5)、PM_(10)中的内毒素含量分别为(0.033 4±0.013 4)、(0.056 4±0.019 8)EU/m~3,室内分别为(0.027 1±0.011 6)、(0.041 0±0.005 9)EU/m~3,室外空气颗粒物中内毒素含量均高于室内,但差异无统计学意义(P0.05)。PM_(10)中内毒素含量[(0.048 7±0.015 9)EU/m~3]高于PM_(2.5)[(0.030 3±0.012 1)EU/m~3],差异有统计学意义(P0.05)。结论本次调查的苏州市室内外空气颗粒物中存在一定的内毒素污染。     

深圳市南山区居民住宅区PM2.5污染状况及影响因素

目的了解深圳市南山区居民住宅区PM2.5污染情况,并分析其可能的影响因素。方法于2010年每月10—16日在深圳市南山区某教学楼楼顶进行PM2.5采样,同时收集采样当天的气象资料,并对PM2.5水平进行影响因素分析。结果 2010年共收集到83份有效滤膜,PM2.5平均浓度为0.050 mg/m3,日均浓度范围0.003～0.180 mg/m3;PM2.5浓度呈季节性波动,春、夏、秋、冬四季平均浓度分别为0.058、0.027、0.046、0.069 mg/m3,表现为夏秋季节浓度较低,而春冬季节浓度较高;PM2.5浓度受气温、相对湿度和降水情况等多种气象条件影响。PM2.5浓度与气温呈负相关(r=-0.820),与空气相对湿度呈负相关(r=-0.510),与降雨时大气中PM2.5浓度(0.038 mg/m3)相比,不降雨时大气中PM2.5浓度(0.064 mg/m3)较高(P<0.05)。结论南山区居民住宅区PM2.5污染较为严重(参考美国PM2.5卫生标准),气温、气湿和降雨均能影响大气中PM2.5水平,相关管理部门应重视PM2.5污染和健康危害。     

深圳市部分幼儿园室内空气PM10、PM2.5、PM1.0浓度调查

目的了解深圳市部分幼儿园室内空气中可吸入颗粒物浓度。方法于2011年3—7月采用分层抽样抽取深圳市某区11所幼儿园共89间教室,采用DUSTMATE环境粉尘仪对空气中PM10、PM2.5、PM1.0浓度进行测定。结果PM10最大值为0.396 mg/m3,超出GB/T 18883—2002《室内空气质量标准》限值(<0.15 mg/m3)1.64倍;PM2.5最大值为0.137 mg/m3,超出美国EPA标准(<0.035 mg/m3)2.91倍;PM1.0最大值为0.063 mg/m3。工业区幼儿园教室空气中的PM10、PM2.5、PM1.0浓度均高于商业区和居民区,且差异有统计学意义(P<0.05)。结论本次调查的深圳市部分幼儿园室内空气中PM10、PM2.5浓度较高,尤其是工业区幼儿园,应引起重视并采取综合控制措施。     

北京市大气PM_(2.5)中9种水溶性阴阳离子的分布特征及影响因素分析

目的了解北京市大气PM_(2.5)中9种水溶性阴阳离子的分布特征及其影响因素。方法于2014年3月至2015年2月每月连续7 d在北京市采用大气颗粒物采样器采集大气PM_(2.5),同时记录大气的温度、压力、相对湿度和风速等。样品经超声提取和离心后,使用离子色谱测定颗粒物中的F~-、Cl~-、SO_4~(2-)、NO_3~-、Na~+、NH_4~+、K~+、Ca~(2+)和Mg~(2+)的浓度。采用Spearman相关分析离子浓度和气象因素的相关性。结果本研究所检测9种离子中NO_3~-、SO_4~(2-)和NH_4~+3种离子的质量浓度占所检测离子浓度的85.9%。大气中9种离子浓度之间的相关系数范围为0.409~0.941(P0.01)。F~-、Cl~-、SO_4~(2-)、NO_3~-、Na~+、NH_4~+和K~+与温度和风速有明显的负相关关系,与相对湿度呈正相关。霾日9种离子的质量浓度高于非霾日差异有统计学意义(P0.01)。春、夏、秋、冬大气PM_(2.5)中NO_3~-和SO_4~(2-)的平均比值分别为1.54、0.89、1.39和1.22。结论大气PM_(2.5)中水溶性离子的浓度与温度、相对湿度和风速等气象因素有关,大气水溶性离子及其来源有明显的季节变化,霾日大气水溶性离子的浓度较高。     

公共场所空气PM_(2.5)的光散射测定法影响因素研究

目的比较光散射法与重量法测定公共场所室内大气PM_(2.5)浓度的结果一致性,并探讨影响光散射法校准系数的因素。方法于2015年7—8月和11—12月,以南京4类30家公共场所(商场超市、影院、餐厅酒店、医院)为研究对象,用LD-6S光散射仪以重量法和光散法同时测定室内外大气PM_(2.5)浓度,并记录室内外温湿度、新风系统使用等信息,分析光散射法与重量法的相关性及光散射法校准系数的影响因素。结果光散射法与滤膜称重法对公共场所大气PM_(2.5)浓度的测定结果间呈线性正相关关系(r=0.873,P0.01),但光散射法监测结果均值[(71±64)μg/m~3]低于重量法[(91±65)μg/m~3],差异有统计学意义(P0.01)。夏季光散射法校准系数K(1.87±0.55)高于冬季(1.30±0.52),差异有统计学意义(P0.01),且冬季K值与室内气温间存在负相关关系(P=0.011);未发现公共场所类型、室内大气PM_(2.5)浓度、室内相对湿度等因素对校准系数有影响(P0.05)。结论光散射法与重量法测定的大气PM_(2.5)浓度具有良好的相关关系,但二者间存在系统偏差;光散射法校准系数受季节和公共场所室内气温的影响。     

中国细颗粒物(PM2.5)污染状况和空间分布

目的了解上海市普陀区公寓住宅室内PM_2.5的污染状况、来源、特征以及与室外PM_2.5的相关性,为制定标准和控制污染提供依据。方法选取辖区内不同区域的5套公寓住宅,在2018年4个季度中同时开展连续5 d 24 h的室内外PM_2.5质量浓度监测;记录厨房、空气净化器、空调的使用情况,室内吸烟和开窗通风情况等因素。结果室内PM_2.5为(49±33) μg/m³,中位数为43 μg/m³;室外PM_2.5为(53±29) μg/m³,中位数为47 μg/m³。室内空气春季、夏季和冬季的PM_2.5均高于秋季;室外空气冬季较高、春季和夏季次之、秋季最低。室内PM_2.50：00—6：00较低,7：00—23：00较高,室外PM_2.57: 00—17: 00较低,18：00—6：00较高。室内外PM_2.5质量浓度呈正相关(r=0.825,P < 0.001);室内外(I/O)比值为0.93±0.53,中位数为0.87。吸烟、烹饪、开窗通风时间和使用空气净化设备等是I/O比值的影响因素。结论本次监测住宅室内外PM_2.5水平总体情况良好;室内外PM_2.5质量浓度呈正相关,且有明显的空间、季节和昼夜变化规律;根据不同污染源,选择增加开窗通风时间或使用空气净化设备可有效较低I/O比值。     

成都市空气PM2.5浓度与呼吸系统疾病门诊人次的时间序列研究

目的 研究成都市空气PM2.5浓度与呼吸系统疾病门诊人次的关系。方法 收集成都市3家综合性医院2013年逐日呼吸系统疾病门诊人次数、空气污染物及相关气象指标。采用Poisson广义相加模型(Generalized Additive Model,GAM),分析PM2.5浓度与呼吸系统疾病门诊量的关系及滞后效应。结果 2013年,成都市PM2.5年均浓度为96.9μg/m3;Spearman等级相关分析显示,呼吸系统疾病门诊人次与多种污染物(SO2、NO2、CO、PM2.5、PM10)浓度呈正相关(P<0.05)。通过GAM分析,调整气象指标、星期几效应、节假日效应等因素后,PM2.5日均浓度每增加10μg/m3,预计呼吸系统疾病门诊人次增长0.58%(95%CI:0.32%~0.84%)。结论 成都市空气PM2.5浓度增高可能会导致呼吸系统疾病门诊量增加,应进一步加强监测,减少污染物排放以保护居民健康。