不同住所室内PM2.5的浓度变化规律及温湿度对室内颗粒物影响的初探

为深入探究不同住所室内颗粒物PM_(2.5)的浓度水平随室外颗粒物及室内污染源的变化规律,于2017年1月-2018年1月对北京城区4户居民住宅、2个学生宿舍和1户农村住宅的室内PM_(1.0)、PM_(2.5)及PM_(10)浓度、室外PM_(2.5)浓度及室内外温湿度变化进行了逐时测试,并对测试分析结果进行了差异性检验。结果表明:①城市住户室内污染源对室内PM_(2.5)浓度的影响程度为:吸烟烹饪清洁。农户污染源对室内PM_(2.5)的影响顺序为:燃煤燃烧薪柴吸烟清洁人员活动。②当住所门窗关闭室外雾霾开始或结束后,室内PM_(2.5)浓度的升高或降低均延迟于室外PM_(2.5)的变化。③城市住宅与学生宿舍的平均I/O小于1,农村住户的平均I/O大于1,且不同住所之间的I/O差异性显著(P0.05)。④住户相对湿度在10%～50%时(冬季采暖),室内颗粒物PM_(1.0)/PM_(2.5)及PM_(2.5)/PM_(10)的比值随相对湿度增加而增加,室内细颗粒PM_(2.5)的主要占比为细微颗粒物PM_(1.0);住户相对湿度在50%～80%时(秋季实测),室内颗粒物PM_(1.0)、PM_(2.5)和PM_(10)平均浓度随相对湿度增加而下降。⑥Spearman相关分析得到室内外温差与室内PM_(10)浓度和PM_(2.5)浓度呈现显著性负相关,与室内PM_(1.0)浓度无明显相关性。研究成果可为室内颗粒物控制提供理论依据并对改善住所环境和保护人体健康具有重要意义。     

居民住所室内颗粒物浓度水平及影响因素研究

为了解居民住宅室内颗粒物浓度水平及其影响因素,本文于2015年4月~2015年12月分别对北京市6个住所的室内颗粒物PM_(1.0)、PM_(2.5)和PM_(10)及室外颗粒物PM_(2.5)的浓度进行了同步测试,并通过统计软件SPSS对住所室内颗粒物的浓度水平及影响因素和影响程度进行了分析和评估。结果表明:16个住宅的室内外颗粒物浓度在时间序列上呈非均匀化分布,经T检验,显示居民住宅室内外PM_(2.5)浓度差异性显著。2住所室内PM_(1.0)、PM_(2.5)、PM_(10)之间的相关性显著,且PM_(1.0)在PM_(2.5)中所占比例高达92.41%。PM_(2.5)在PM_(10)中所占比例达到了65.96%以上。3由Wilcoxon秩和检验的检验统计量可知,吸烟主要产生颗粒物PM_(1.0),对室内PM_(1.0)、PM_(2.5)和PM_(10)的影响程度都较大(P0.100),烹调和人员活动主要影响室内PM_(10)的浓度变化。4室内颗粒物浓度受室内污染源和室外污染源的综合影响。     

室内燃香颗粒物的排放特征

燃香颗粒物是室内主要污染之一,为了解其排放状况,首次在环境舱内对大陆7种燃香颗粒物的排放特征进行了表征。研究结果表明:1)燃香产生的主要是细颗粒物PM_(2.5),且PM_(2.5)在PM_(10)中的占比在97.2%以上;2)燃香颗粒物PM_(2.5)和PM_(10)排放速率分别为35.130~131.020 mg/h和36.908~140.270 mg/h,PM_(2.5)和PM_(10)的排放因子分别为6.950~34.600mg/g和7.311~37.040 mg/g;3)环保无烟卫生香和环保无烟正檀香的颗粒物排放因子低于细线香和柏香但高于红藏香,其环保标识基本合理;4)利用燃香颗粒物排放速率预测单室内PM_(2.5)的质量浓度显示出换气次数由1次/h增到3次/h和5次/h后,颗粒物PM_(2.5)的浓度明显降低,且衰减时间由4个多小时缩到不足1小时。以上表明一般自然通风房间燃香时细颗粒物浓度高且暴露时间长,不利人体健康。故在室内燃香时通过开窗通风或机械通风的方式加大换气次数来减少燃香污染。     

燃烧源餐饮场所就餐环境内颗粒物PM_(1.0)、PM_(2.5)和PM_(10)的浓度水平及影响因素分析

为了解自带燃烧源公共餐饮场所就餐环境内颗粒物浓度水平,对北京市11家典型餐饮店就餐环境内颗粒物PM_(1.0)、PM_(2.5)、PM_(10)及室外颗粒物PM_(2.5)的质量浓度进行了测试和统计分析,并对影响餐饮店内颗粒物浓度和散发的因素进行了探讨。结果表明:1)测试时段内11家餐饮店就餐环境内PM_(1.0)、PM_(2.5)和PM_(10)的平均浓度范围分别是0.021~0.427 mg/m~3、0.021~0.428 mg/m~3和0.023~0.434 mg/m~3,9家餐饮店就餐环境内PM_(2.5)浓度超标,5家就餐环境内PM_(10)浓度超标;2)自带燃烧源餐饮场所就餐环境内的颗粒物主要是细微颗粒物PM_(1.0),各就餐环境内不同粒径段颗粒物浓度比值PM_(1.0)/PM_(2.5)在92.04%~99.98%之间,PM_(2.5)/PM_(10)在88.21%~99.71%之间;3)餐饮店就餐环境内颗粒物浓度PM_(2.5)与PM_(10)及PM_(1.0)与PM_(2.5)均呈线性正相关;4)就餐环境内颗粒物的排放和浓度受燃料源的类型及数量、烹饪方式、食品材料及通风排烟装置及排烟方式等影响。研究结果可对餐饮业就餐环境内细微颗粒物PM_(1.0)的深入研究提供基础数据。     

中山市室内新装修场所空气污染水平调查

目的了解中山市室内新装修场所污染状况及颗粒物的来源,为室内空气污染的防控提供依据。方法选择2013—2014年中山市35间室内新装修场所作为研究对象,对其室内外PM_(2.5)和PM_(10)、室内甲醛、苯、甲苯、二甲苯和总挥发性有机化合物(TVOC)进行现场监测,对数据进行统计分析。结果新装修场所室外PM_(2.5)和PM_(10)平均质量浓度均大于室内;室内甲醛质量浓度为(0.103±0.110)mg/m~3,苯(0.013±0.002)mg/m~3,甲苯(0.051±0.126)mg/m~3,二甲苯(0.054±0.142)mg/m~3,TVOC(0.082±0.134)mg/m~3;PM_(2.5)的室内/室外(I/O)平均比值为0.996(0.307~1.769),PM_(10)为0.941(0.355~2.182);室内PM_(2.5)与PM_(10)存在显著正相关关系(r=0.933,P=0.000);室外PM_(2.5)与PM_(10)存在显著正相关关系(r=0.988,P=0.000)。结论中山市室内新装修场所污染严重,室内颗粒物的污染主要来源于室外。     

不同植被结构校园绿地对空气颗粒物浓度影响研究

通过2017年4月—2018年3月连续监测陕西省宝鸡文理学院5种不同植被结构绿地内的空气颗粒物总量(TSP)、PM_(10)、PM_(2.5)的浓度以及相关气象因子的变化,探究时间、气象和植被结构等因子对空气颗粒物浓度的影响,结果表明:1)监测日期和时间对PM_(2.5)、PM_(10)、TSP浓度有极显著的影响,在监测期内PM_(2.5)、PM_(10)和TSP在7月份最低,12月达到峰值;2)温度、湿度和风速对PM_(2.5)、PM_(10)及SP浓度均有极显著影响;在微风条件下,温度和风速与空气颗粒物PM_(2.5)、PM_(10)和TSP的浓度呈负相关,湿度与其呈正相关。在同样的气象条件下,粗颗粒物对于气象因素的响应大于细颗粒物;3)5种不同校园绿地植被结构类型对PM_(2.5)、PM_(10)、TSP浓度的削减作用在统计学上虽无显著差异,但不同植被结构的绿地对空气颗粒物均有一定滞留能力,整体上表现为在相同的气象条件下,绿地内的空气颗粒物浓度大于硬质铺装。     

大连市某商场车库颗粒物测量及影响因素分析

本文对大连市某商场车库局部区域进行了连续两周的测试,并对影响颗粒物质量浓度的主要影响因素进行了分析。通过研究发现,车辆和人员日分布规律呈现出一个明显的M型变化曲线,在12:00和18:00达到高峰。测试期间8:00～22:00时段,PM_(2.5)浓度超标率达到54.8%,PM_(10)浓度超标率达到22.2%。从车库PM_(1.0)/PM_(10)和PM_(2.5)/PM_(10)的值可以看出,小粒径的颗粒为室内车库的主要污染源。对于颗粒物浓度影响最大的是湿度、其次是室外气象PM_(2.5)小时平均值、车辆数,温度对于颗粒物浓度的影响不大。     

全空气一次回风系统室内PM_(2.5)浓度衰减的影响因素研究

人们绝大多数时间都在室内度过,室内颗粒物浓度对人体健康有重要影响。本文依据质量守恒定律建立室内颗粒物的动态平衡方程,探讨其衰减的影响因素。对于全空气一次回风集中过滤的系统,室内PM_(2.5)浓度的衰减时间仅与回风换气次数、新风换气次数和过滤效率有关;使用蚊香作为内尘源(产尘量为11.77+1.33 mg/h),通过实验在30 m~3环境舱内,验证了该模型在无内尘源和有内尘源条件下的准确性。对于换气次数N8,新风比S0.1,过滤器PM_(2.5)效率η70%的一次回风全空气系统,室内PM_(2.5)浓度衰减达到稳定的时间约为0.5 h。     

基于深度学习的雾霾质量浓度预测研究

为有效地预测雾霾污染程度的主要评价指标PM_(2.5)质量浓度,文章使用Blending集成学习策略并行连接CNN与LSTM,并建立基于CNN-LSTM集成学习的PM_(2.5)质量浓度预测模型。经过真实数据验证,该模型对PM_(2.5)质量浓度预测具有有效性,且相较于串联CNN-LSTM预测模型具有优越性。     

空气过滤器组合效率及选型研究

合理选择空调系统的空气过滤器,是降低室内细颗粒物(PM_(2.5))污染浓度的主要途径之一。本文利用空调机组过滤性能实验台,对单个过滤器和不同过滤器组合进行PM_(2.5)的计数效率和计重效率的测试。研究了单个过滤器对PM_(2.5)计数效率和计重效率的相关关系,给出了不同室外PM_(2.5)污染程度对应的空气过滤器选型方案,为建筑室内PM_(2.5)控制提供参考。     

长三角地区城市住宅烹饪对室内超细颗粒物污染影响初探

为揭示烹饪行为对城市住宅室内超细颗粒物(PM_(0.1))污染的影响,本文选择长三角地区杭州和南京的14个具有典型烹饪行为特征的城市住宅,开展了室内(客厅、厨房、卧室)外超细颗粒物及住户烹饪行为的现场调研及实测研究。通过浓度水平和烹饪行为特征的分析表明,受烹饪活动影响,厨房室内PM_(0.1)浓度变化幅度较其它房间大,且对其它房间有一定影响;烹饪是住宅室内PM_(0.1)的重要来源。烹饪期间,厨房室内PM_(0.1)浓度水平为36 835±34 756个/cm~3,在PM_(2.5)中的数量浓度占比约为72. 8%,且导致PM_(0.1)峰值浓度的主要为其中较大粒径颗粒。估算得到的烹饪源强度为(0. 02～1. 74)×10~(11)个/min。该初步研究以期为深入认识住宅室内超细颗粒物源排放特性提供参考。     

盐城市典型公共场所室内空气PM_(2.5)质量浓度调查

目的了解盐城市典型公共场所室内PM_(2.5)污染状况,研究室外PM_(2.5)质量浓度对室内的影响,为监管部门控制公共场所PM_(2.5)暴露水平提供科学依据。方法在盐城市区选4家典型公共场所作为监测对象,采用光散射式粉尘仪对室内PM_(2.5)质量浓度进行监测,同时记录环保部门公布的同时段PM_(2.5)质量浓度。结果 4家公共场所室内PM_(2.5)平均质量浓度为95.0μg/m3,是室外的1.68倍。室内PM_(2.5)平均质量浓度显著高于室外,差异有统计学意义(P<0.01)。室外质量浓度冬季显著高于秋季(P<0.01),室内质量浓度冬秋季无明显差别(P>0.05)。室内外质量浓度呈高度正相关(R=0.779,P<0.001)。结论盐城市典型公共场所室内PM_(2.5)污染较重,确保集中式空调正常运行和严格控制吸烟和油烟等措施可有效降低室内PM_(2.5)质量浓度。     

香烟产生不同粒径颗粒物的浓度分布及散发特征

本文在温湿度可调的洁净环境舱内对3类6种香烟(烤烟型A、雪茄型A、混合型A、B、C、D)燃烧产生的颗粒物PM_(1.0)、PM_(2.5)和PM_(10)的浓度变化进行了逐时测试,并确定了不同种香烟颗粒物的散发特征,同时分析了温度、湿度、焦油含量对香烟颗粒物散发特征的影响。结果表明:1)在固定温度为23℃、相对湿度为40%时香烟燃烧产生的颗粒物中的98%以上为细微颗粒物PM_(1.0),PM_(1.0)、PM_(2.5)和PM_(10)的散发因子的规律均为烤烟型混合型雪茄型,且散发因子范围在7.61～16.54mg/g范围内; 2)保持40%的湿度不变,随着温度从15℃增加到23℃和35℃,混合型A香烟释放颗粒物的质量浓度、散发特征无明显变化; 3)保持温度为23℃不变,随着湿度从40%增加到55%和70%,烤烟型A、雪茄型A和混合型A香烟释放颗粒物PM_(1.0)、PM_(2.5)和PM_(10)的散发因子和散发速率均出现了下降的趋势; 4)香烟中焦油含量越高,散发颗粒物的质量浓度和散发因子越高,对人体健康影响越大。研究结果可为了解香烟散发颗粒物的特征及控制香烟污染提供基础数据。     

居住区室外开敞空间PM2.5、PM10时空 分布特征及居民暴露风险评估

研究利用Reynolds Averaged Navier-Stokes Model与Revised Drift Flux Model模拟分析了居住区室外开敞空间中PM_(2.5)、PM_(10)浓度的时空分布,利用行为制图建立场地中居民活动与PM2.5、PM_(10)浓度分布的时空映射,并依据世界卫生组织的空气质量标准(IT-1)评估了典型场地中居民活动的暴露风险。结果表明:1)居住区室外开敞空间居民访问的主要时段是10:30—12:30及15:00—18:00,其活动范围集中在基础设施附近的热点区域;2)倾斜风向下,4个典型活动场地的PM_(2.5)、PM_(10)浓度更高,位于居住区边缘的场地更容易暴露于较高的浓度中。由植物围合的铺装场地容易富集颗粒物,提升了场地内的PM_(2.5)、PM_(10)浓度;3)场地热点平均浓度指标可用于准确评估居民室外开敞空间暴露的风险(R~20.99)。研究结果为公共健康视角下居住区室外开敞空间景观设计提供了理论依据与设计思路。     

不同PM2.5污染地区的住宅室内空气净化器配置选型

不同气候区的室外PM_(2.5)污染情况,不同年代、不同层数的住宅外门窗气密性等对室内空气净化器的配置选型有着重要影响。本文结合中国工程建设标准化协会标准T/CECS 586-2019《建筑室内细颗粒物(PM_(2.5))污染控制技术规程》,选取"不保证5天"的PM_(2.5)室外计算浓度、现行值I级的PM_(2.5)室内计算浓度作为空气净化器设计选型的计算参数。同时,结合不同年代、不同层数住宅外门窗气密性等级,利用建筑室内PM_(2.5)污染控制设计计算方法,给出不同地区住宅室内空气净化器的配置选型系数表,为住户配置室内空气净化器提供一定参考。     

街区尺度不同绿化覆盖率对PM_(10)、PM_(2.5)的消减研究——以武汉主城区为例

在城市整体颗粒物空气污染情况下,构成城市肌理的普通街区中PM_(10)、PM_(2.5)浓度存在显著的差异性,绿色基础设施是重要的影响因素。基于武汉市8个国控点与2个课题组自测点的PM_(10)、PM_(2.5)数据,以及遥感影像解译的不同街区绿化覆盖率,探索二者之间的深层量化关系规律。结果表明:在普通的直径1 000m的城市街区中,绿化覆盖率与PM_(10)、PM_(2.5)浓度呈显著负相关关系,绿化覆盖率每提高10%,可分别降低PM_(10)、PM_(2.5)浓度13.83%、7.58%,增加街区尺度的绿化覆盖率能在直径500～600m范围内显著降低PM_(2.5)、PM_(10)浓度。     

南京地区一次大气粗颗粒物重污染过程及其区域传输分析

基于观测及模拟个例,分析了2014年3月17—19日南京地区出现的大气粗颗粒物重污染过程及其污染物区域传输特征。结果表明,这次大气粗颗粒物重污染过程中观测的PM_(10)浓度和近地面风速变化呈现显著的正相关,与重雾霾过程中大气细颗粒物PM_(2.5)浓度和近地面风速的负相关关系不同,说明强风驱动的污染物区域传输对这次大气粗颗粒物PM_(10)污染形成贡献;受大气边界层高度昼夜变化的影响,整个污染事件的南京地区平均PM_(10)地面浓度具有昼低夜高的日变化特征;地面风向观测和HYSPLIT模拟分析进一步表明,大气粗颗粒物重污染主要贡献来自途经华北平原和苏北地区的PM_(10)区域传输,春季裸露农田的土壤扬尘可能是这次大气粗颗粒物重污染物的主要来源;伴随3月19日南京地区降雨,大气粗颗粒物重污染事件结束,表明降雨对大气粗颗粒物起到有效的湿清除作用。     

城市公园大气颗粒物浓度的节假日特征

以杭州西湖风景区花港观鱼公园为研究对象,对比分析节假日与非节假日公园内大气颗粒物(PM_(2.5)、PM_(10))浓度与游客量、气象因子、植物群落类型的相关性,并从宏观—中观—微观3个层次探究花港观鱼公园大气颗粒物浓度的节假日特征,为城市公园的科学建设提供参考和依据。研究发现:大气颗粒物浓度有明显的节假日效应。宏观方面,杭州主城区元旦节期间大气污染物主要是PM_(2.5)和PM_(10),节日期间的平均浓度分别为102±41.51μg.m~(-3)、155±64.86μg.m~(-3),分别是非节日的1.6倍、1.7倍。杭州主城各区受节日影响较大的是余杭区、萧山区和下城区。中观方面,花港观鱼公园节日期间PM_(2.5)和PM_(10)有波峰现象且振幅剧烈呈锯齿状;非节日期间午后出现波谷,上下振幅较小,其影响因子特征表现为:节日期间游客量与大气颗粒物浓度相关性较高,游客游览观光活动对PM_(10)的贡献率更大;气象因子对PM_(10)的影响比PM_(2.5)显著。微观方面,公园内3种不同植物群落类型绿地的PM_(2.5)浓度表现为:密林纯林草坪。     

哈尔滨市细颗粒物质量浓度变化特征

为了研究哈尔滨市细颗粒物质量浓度的变化特征,对全年大气中PM_1和PM_(2.5)进行了采集和分析。分析结果显示,PM_1质量浓度逐月变化趋势呈现了两边凸中间凹的特征,8月浓度最低,4月浓度最高。PM_(2.5)质量浓度逐月变化特征与PM_1相似,表现为8月浓度最低,2月浓度最高。除6—10月,PM_(2.5)质量浓度均超过国家标准。PM_(2.5)和PM_1在日间和夜间的逐月浓度变化特征基本一致,且大部分月份均表现为日间浓度大于夜间,PM_(2.5)以10月、11月、12月、1月、2月最为明显,PM_1以2月、6月、9月、10月最为明显。PM_(2.5)和PM_1质量浓度的季节变化趋势均表现为冬季最高,夏季最低,且春季略高于秋季。     

住宅室内外环境中PM_(2.5)的污染特征及相关性研究

于2015年4月~12月分别对北京市不同地点6所住宅的室内外PM_(2.5)的浓度进行了同步测试,并通过样本检验及线性回归模型分析方法,研究了住宅室内外环境中PM_(2.5)的污染特征及相关性。结果表明:1)6所住宅室内外PM_(2.5)浓度在时间序列上呈非均匀分布,经T检验显示差异性显著。2)不同住宅室内外PM_(2.5)的浓度比即I/O的平均值在0.674~2.673之间变化,测试时段内开窗情况下室内有污染源的住宅的I/O平均值大于1,关窗下室内无污染源的住宅的I/O平均值小于1。3)正常天气和雾霾天气下室内无污染源时,室内外PM_(2.5)的线性相关性较好。室内有污染源,室内外PM_(2.5)的Pearson相关系数出现负值,室内外PM_(2.5)的线性相关性较差。