贵阳市大气颗粒物PM10、PM2.5日污染特征

于2015年秋季(1月)、夏季(8月)对贵阳市五个区的大气颗粒物(PM10、PM2.5)进行了监测研究。结果发现,贵阳市大气颗粒物污染很轻,8月和11月PM10、PM2.5的超标率都为0;大气颗粒物PM10和PM2.5浓度季节变化大,11月PM10和PM2.5浓度明显大于8月;2个月的监测数据显示5个区PM10和PM2.5日均值浓度变化趋势基本一致,5个区中南明区的PM10和PM2.5浓度最高,花溪区的PM10和PM2.5浓度最低。PM10中PM2.5比重较大,PM2.5粒径小,对人体健康危害很大。     

2017年成都市PM2.5浓度与循环系统疾病急救人次的关系

目的 研究2017年成都市空气污染物PM2.5对循环系统急救人次的急性影响。方法 收集成都市2017年1月1日-12月31日 PM2.5每日24小时浓度均值、每日循环系统疾病急救人次数、每日平均气温和平均相对湿度,采用广义相加时间序列模型,分析空气污染物PM2.5浓度与循环系统疾病急救人次的关系。结果 最强效应期为累积滞后0~2日,大气中PM2.5 浓度每升高10μg/m³,居民因循环系统疾病急救风险增加0.99%(95%CI:0.46%~1.52%),PM2.5 浓度与居民因循环系统疾病急救风险的暴露反应关系曲线呈上升趋势,随着PM2.5 浓度升高,上升加速度趋于平缓。结论 空气PM2.5污染,可能增加居民因循环系统疾病急救的风险。     

石家庄市PM2.5浓度对居民死亡的急性影响分析

目的 了解石家庄市PM2.5污染特征及其对居民死亡率的影响。方法 收集2013 - 2015年该市逐日大气PM2.5浓度、平均气温、平均相对湿度和居民的死亡数据,利用广义相加模型分析PM2.5日均浓度和居民死亡的关系。结果 研究期间石家庄市日均非意外死亡32人,其中循环系统疾病死亡17人,呼吸系统疾病死亡5人;PM2.5浓度范围为6.3～771.3 μg/m3,平均浓度为118.8 μg/m3。时间序列分析结果表明,该市大气PM2.5浓度每升高10 μg/m3,居民非意外总死亡（lag05）、循环系统疾病死亡（lag05）和呼吸系统疾病死亡（lag1）的风险分别增加0.73%（95%CI:0.42%～1.04%）、1.04%（95%CI:0.64%～1.46%）和0.63%（95%CI:0.07%～1.19%）。结论 石家庄市大气PM2.5浓度的升高可能导致居民非意外总死亡,尤其是循环系统疾病和呼吸系统疾病死亡的增加。     

PM10和PM2.5危害、治理及标准体系的概况

悬浮在空气中的颗粒物,按其空气动力学直径的大小,可分为PM 10和PM 2.5.其中PM 2.5由于可直接进入肺泡、称为可吸入肺颗粒物,对人体具有更大危害作用;PM 2.5对心血管系统可以产生毒性作用,心肺疾病的日病死率增加与PM 2.5有密切的关系.PM 10和PM 2.5对天气和气候具有危害作用,例如可能降低大气能见度、显著减少日照、改变气温和降水模式、导致雾天增多等.为此,有必要对PM 10和PM2.5进行监测、治理和控制.分析发现,颗粒物的来源复杂多样,大城市的PM 2.5的主要来源为燃料的燃烧(以煤炭燃烧为主)及机动车尾气.PM 10和PM 2.5污染的治理需要从多个方面着手、多个部门通力协作、加强源头管理.目前,国内主要采用重量法对环境空气PM 10和PM 2.5进行测定,2012年修订的《环境空气质量标准》增加了PM 2.5环境质量标准限值,但是缺乏基于完整科学理论和足量实测数据的支撑,需要深入开展对PM2.5环境质量标准体系的研究,为空气质量管理和政策制定提供更多的信息.     

住宅室内空气颗粒物污染状况及其与大气浓度关系的初探

目的了解当前住宅室内空气PM2.5和PM10的污染水平及其与室外大气浓度的关系。方法选择10户市区常住家庭,采用单孔多段冲击式颗粒物采样仪进行室内外空气PM2.5、PM10浓度的同时监测。结果非采暖期室内空气PM2.5和PM10的浓度范围分别为27.0～272.9μgm3和42.9～309.6μgm3;采暖期分别为20.7～251.4μgm3和34.0～283.9μgm3。PM2.5与PM10浓度之间呈良好的直线相关关系。室内外颗粒物浓度的相关关系在非采暖期和采暖期有所不同。结论住宅室内空气颗粒物污染比较严重,今后应进一步研究室内颗粒物的污染规律,探讨颗粒物对人群健康的影响。     

上海宝山地区大气PM_（2.5）污染特征分析

[目的]了解上海市宝山地区大气PM2.5污染状况,同时进行一些相关因素的分析。[方法]PM2.5采用滤膜称重法进行监测,每次连续采样24 h,计算日平均质量浓度,所得数据按季节进行特征分析,同时,利用SPSS 11.5统计软件,将PM2.5质量浓度对数转换后与气象因素（风速、相对湿度、温度）进行相关性分析。[结果]①上海宝山地区大气PM2.5质量浓度为0.003～0.260 mg/m3,平均0.052 mg/m3。且冬季PM2.5质量浓度高于夏季、春季和秋季,变化规律依次为冬季〉夏季〉春季〉秋季。②风速与春、夏、秋、冬季的PM2.5质量浓度相关系数分别为：-0.515（P〈0.05）、-0.077（P〉0.05）、-0.112（P〉0.05）和-0.497（P〈0.05）;相对湿度与PM2.5质量浓度的相关系数为0.293（P〈0.05）;温度与PM2.5质量浓度的相关系数为-0.102（P〉0.05）。[结论]①上海宝山地区PM2.5污染较为严重,按美国EPA质量标准0.065 mg/m3计算,超标率已达到37.9%。②风速与春季和冬季的PM2.5质量浓度之间有负相关;相对湿度与PM2.5质量浓度之间有正相关。建议加大对环境污染源的治理力度,可根据污染的季节特征及其影响因素,重点加强污染严重时段的监督和控制,同时根据不同的气象条件加以分时治理。     

沙尘天气期间大气PM2.5和PM10中部分元素浓度的变化特征

目的探讨沙尘天气期间大气颗粒物PM2.5和PM10质量浓度的变化及其部分元素浓度的变化特征。方法于2008年4月26日—6月11日,对北京和内蒙古阿拉善盟两地沙尘天气和非沙尘天气期间大气颗粒物进行采样,以重量法计算PM2.5和PM10的日均质量浓度,并用原子吸收光谱法、X荧光分析法对其部分元素浓度进行测定。采用Wilcoxon秩和检验比较沙尘天气和非沙尘天气PM2.5和PM10的质量浓度,采用富集因子分析颗粒物中金属组分的分布特征。结果沙尘天气发生时阿拉善盟大气PM2.5和PM10质量浓度出现相应的峰值,其远高于非沙尘天气PM2.5和PM10的平均值(P0.05);北京大气PM10质量浓度在沙尘天气高于非沙尘天气(P0.05),而PM2.5的质量浓度变化差异无统计学意义。且北京和阿拉善盟在沙尘天气和非沙尘天气颗粒物质量浓度的变化趋势相似。阿拉善盟大气PM10中常量元素(K、Ca、Na、Mg)和污染元素(Pb、Cr、Cd、As)的浓度在沙尘天气升高(P0.05),PM2.5中各元素浓度在沙尘天气升高,但差异无统计学意义。与非沙尘天气比较,沙尘天气北京大气PM10中Cd浓度升高,差异有统计学意义(P0.05);其他7种元素浓度升高,差异无统计学意义。北京大气PM2.5中Pb、As、Cd、K、Na元素浓度在沙尘天气降低,差异无统计学意义;PM2.5中Cr、Ca、Mg元素浓度在沙尘天气升高,差异无统计学意义。富集因子分析法显示,两个采样点富集因子大于1小于10的元素有Na、Mg、Cr,富集因子大于10的元素有Ca、Pb、As。结论沙尘天气时大气PM2.5和PM10的浓度显著升高;同时,其中的元素浓度在沙尘天气时也有上升的趋势。研究发现,污染元素Pb、As容易在粒径较小的PM2.5中聚集,并且主要受人为活动的影响,可能与沙尘天气无关联。     

镇江市大气颗粒物（PM10和PM2.5）对居民每日死亡率影响的时间序列分析

目的 评价镇江市大气颗粒物（PM10和PM2.5）短期暴露对居民每日死亡率的影响。方法 采用基于广义相加模型的时间序列分析方法评估大气颗粒物对镇江市居民死亡率的影响。结果 PM10和PM2.5对人群死亡影响存在滞后效应和累积滞后效应,对女性和≥65岁人群的影响更为显著。PM10和PM2.5分别在累积滞后1 d和2 d时效应最大,PM10和PM2.5每升高10 μg/m3,居民死亡率分别增加0.52%（95%CI:0.10%～0.94%）和0.79%（95%CI:0.14%～1.43%）。结论 镇江市大气颗粒物与居民的超额死亡风险显著相关。     

大气颗粒物（PM2.5和PM10）污染与泰州市居民死亡的关系分析

目的 探讨大气颗粒物与泰州市居民非意外、呼吸系统疾病以及循环系统疾病死亡人数之间的关系。方法 收集泰州市2016年1月1日—2020年12月31日的大气颗粒物化验结果及居民死亡数据,采用时间序列的广义相加模型,分别拟合单污染物模型和双污染物模型来分析泰州市大气颗粒物浓度与每日非意外、呼吸系统、循环系统疾病死亡人数的关系。结果 2016—2020年期间,PM2.5、PM10的平均质量浓度分别为43.60μg/m³和71.58μg/m³。单污染物模型研究表明四日移动平均滞后的PM2.5(lag03)和PM10(lag03)对非意外、循环系统疾病死亡影响最大,大气颗粒物PM2.5和PM10的浓度每升高10μg/m³,非意外死亡人数分别增加0.82%和0.54%,循环系统疾病死亡人数分别增加1.40%和0.88%。PM2.5当日浓度PM2.5(lag0)和PM10两日移动平均滞后的PM10(lag01)对呼吸系统疾病死亡影响最大,PM2.5、PM10浓度每升高10μg/m³,呼吸系统疾病死亡人数分别上升0....     

PM2.5引发心血管疾病机制的研究现状

PM2.5也称细颗粒物,是指大气总悬浮颗粒物(TSP)中空气动力学直径≤2.5μm的粒子.它来源广泛,对人体的损害大于直径＞2.5 μm的颗粒物,因此现在对颗粒物的研究主要集中在PM2.5上.流行病学资料显示,PM2.5与心血管疾病的发病率和死亡率有关,但目前有关这方面的机制研究较少.本文总结了部分相关研究,归纳出3条可能的致病途径.     

大气颗粒物污染特征研究

目的探讨并比较不同来源颗粒物的污染特征.方法选择北京和太原的两个采样点,采用TSP-PM10-PM2.5-2型颗粒物分级采样器并配以玻璃纤维滤膜采集大气颗粒物,测定不同季节不同条件下日常及沙尘暴爆发时气溶胶的质量浓度、粒径分布;采用高效液相色谱仪分离并测定沙尘暴及日常气溶胶尤其是细颗粒物中的苯并[a]芘,采用原子吸收分光光度法测定细颗粒物上铅的浓度.结果太原和北京的PM10分别为0.401 mg/m3和0.226mg/m3,TSP分别为0.551 mg/m3和0.381 mg/m3,均超过我国空气质量二级标准0.15 mg/m3和0.30mg/m3.太原和北京的PM2.5分别为0.275 mg/m3和0.169 mg/m3,均超过美国EPA细颗粒物空气质量标准0.065 mg/m3.沙尘暴期间和非沙尘暴期间北京的PM2.5分别为0.373 mg/m3和0.165 mg/m3;苯并[a]芘浓度分别为1.38 ng/m3和7.7 ng/m3.结论我国北京和太原两城市颗粒物污染严重,沙尘暴爆发时更为严重.     

西安市大气PM_（2.5）污染与城区居民死亡率的关系

目的定量评价西安大气PM2.5污染对城区居民每日疾病死亡率的影响。方法以大气PM2.5浓度为自变量,以总死亡,呼吸系统疾病,心血管疾病,中风,慢性阻塞型肺部疾病,冠心病,下呼吸道感染等疾病为因变量,进行了单因素泊松回归分析。结果单变量分析结果表明：除PM2.5对下呼吸道感染死亡率的影响无显著意义以外,与其它各种疾病死亡率之间的正相关关系均有显著意义。暴露-反应关系模型显示：PM2.5浓度每升高100μg/m3,总死亡、呼吸系统疾病、心血管疾病、冠心病、中风、COPD的死亡率分别增加4.08%,8.32%,6.18%,8.32%,5.13%,7.25%。结论大气PM2.5浓度的升高会引起相应疾病死亡率的增加。     

Personal PM2.5 exposure and markers of oxidative stress in blood

Ambient particulate air pollution assessed as outdoor concentrations of particulate matter less than or equal to 2.5 micro m in diameter (PM(2.5)) in urban background has been associated with cardiovascular diseases at the population level. However, the significance of individual exposure and the involved mechanisms remain uncertain. We measured personal PM(2.5) and carbon black exposure in 50 students four times in 1 year and analyzed blood samples for markers of protein and lipid oxidation, for red blood cell (RBC) and platelet counts, and for concentrations of hemoglobin and fibrinogen. We analyzed protein oxidation in terms of gamma-glutamyl semialdehyde in hemoglobin (HBGGS) and 2-aminoadipic semialdehyde in hemoglobin (HBAAS) and plasma proteins (PLAAS), and lipid peroxidation was measured as malondialdehyde (MDA) in plasma. Median exposures were 16.1 micro g/m(3) for personal PM(2.5) exposure, 9.2 micro g/m(3) for background PM(2.5) concentration, and 8.1 X 10(-6)/m for personal carbon black exposure. Personal carbon black exposure and PLAAS concentration were positively associated (p < 0.01), whereas an association between personal PM(2.5) exposure and PLAAS was only of borderline significance (p = 0.061). A 3.7% increase in MDA concentrations per 10 micro g/m(3) increase in personal PM(2.5) exposure was found for women (p < 0.05), whereas there was no significant relationship for the men. Similarly, positive associations between personal PM(2.5)exposure and both RBC and hemoglobin concentrations were found only in women (p < 0.01). There were no significant relationships between background PM(2.5) concentration and any of the biomarkers. This suggests that exposure to particles in moderate concentrations can induce oxidative stress and increase RBCs in peripheral blood. Personal exposure appears more closely related to these biomarkers potentially related to cardiovascular disease than is ambient PM(2.5) background concentrations.     

北京市大气PM_(2.5)中17种元素的污染特征研究

目的了解北京市大气PM_(2.5)中17种元素的浓度水平及季节变化。方法在北京市于2014年3月至2015年2月每月连续7 d使用中流量大气颗粒物采样器和石英滤膜采集大气PM_(2.5),同时记录大气的温度、相对湿度和风速等气象因素。采用微波消解-ICP/MS测定采集的颗粒物中17种元素的浓度。分析17种元素浓度与气象因素之间的相关性以及霾日和非霾日不同元素的浓度差别。结果北京市大气PM_(2.5)中Fe、Cu、Zn和Pb的质量浓度占所检测元素总浓度的92.69%,大气中元素成分与日均温度、日均风速呈现负相关关系,与日均相对湿度正相关。霾日大气PM_(2.5)中17种元素的浓度高于非霾日。结论北京市大气PM_(2.5)中元素的浓度与温度、风速等气象因素有关,且有着明显的季节变化。霾日大气PM_(2.5)种元素的污染严重。     

深圳市城区居民室内空气污染现状调查

目的了解深圳市城区居民室内污染现状。方法于2008年12月对南山区28套住宅厨房、客厅、卧室空气中甲醛（HCHO）、二氧化碳（CO2）、可吸入颗粒物（Phi10）、苯系物（苯、甲苯、二甲苯）浓度进行检测,同时调查可能的影响因素。结果28户家庭室内苯系物的平均浓度均〈0．05mg／m^3,HCHO、CO2、PM10的平均浓度分别为0．025mg／m^3、0．077％、0．258mg／m^3;苯系物、HCHO、CO2浓度低于《室内空气质量标准》（GB／T18883—2002）的标准值,PM10平均浓度超标66．7％。厨房、客厅和卧室污染物浓度总体分布差异,以及温度、吸烟对污染物的影响均无统计学意义（P〉0．05）,室内相对湿度与PM10浓度呈正相关（P〈0．05）。结论深圳市城区居民室内PM10污染相对严重,高湿度环境可能会使其浓度升高。     

上海市宝山区空气中PM_(10)和PM_(2.5)污染状况分析

[目的]了解上海市宝山区空气中颗粒物PM10和PM2.5的污染水平,为PM2.5污染防治提供参考。[方法]2007年选择钢研所和罗泾监测点分别作为污染区和对照区,采用称重法进行PM10、PM2.5浓度测定。[结果]宝山区空气中PM10、PM2.5年平均浓度分别0.102mg/m3和0.054 mg/m3;冬春季节浓度高于夏秋季;钢研所监测点浓度高于罗泾监测点浓度;PM2.5占PM10的比值为0.55。[结论]上海宝山区空气中颗粒物污染较严重,存在明显季节变化和地区差异。PM2.5在PM10的比例已超半,应重视细颗粒物的空气污染和健康危害。     

PM(10) exposure, gaseous pollutants, and daily mortality in Inchon, South Korea.

To evaluate the relative importance of various measures of particulate and gaseous air pollution as predictors of daily mortality in Inchon, South Korea, the association between total daily mortality and air pollution was investigated for a 20-month period (January 1995 through August 1996). Poisson regression was used to regress daily death counts on each air pollutant, controlling for time trends, season, and meteorologic influences such as temperature and relative humidity. Regression coefficients of a 5-day moving average of particulate matter less than or = to 10 microm in aerodynamic diameter (PM(10)) on total mortality were positively significant when considered separately and simultaneously with other pollutants in the model. PM(10) remained significant when the models were confined to cardiovascular or respiratory mortality. Sulfur dioxide (SO(2)) and carbon monoxide (CO) were significantly related to respiratory mortality in the single-pollutant model. Ozone exposure was not statistically significant with regard to mortality in the above models, and graphic analysis showed that the relationship was nonlinear. A combined index of PM(10), nitrogen dioxide, SO(2), and CO seemed to better explain the exposure-response relationship with total mortality than an individual air pollutant. Pollutants should be considered together in the risk assessment of air pollution, as opposed to measuring the risk of individual pollutants.     

2019年淄博市城区大气PM2.5污染状况及来源解析

目的 探讨2019年淄博市城区大气PM2.5污染状况,分析其主要成分及污染来源。方法 设置张店区、高新区两个监测点,于每月的10-16号采集大气 PM2.5样品,检测PM2.5质量浓度、PM2.5中多环芳烃及重金属含量,采用因子分析法对 PM2.5污染来源进行解析。结果 2019年我市主城区平均PM2.5质量浓度0.081mg/m³,高于国家环境空气质量二级标准（0.075mg/m³）,超标率43.45%（73/168）。因子分析法发现我市PM2.5中多环芳烃主要污染来源为燃煤、汽车尾气（张店区和高新区贡献率分别为73.06%、78.29%）,其次是工业冶金（张店区和高新区贡献率分别为12.09%、9.49%）;张店区PM2.5中重金属主要污染来源为燃煤（贡献率为36.50%）,其次是汽车尾气（贡献率为17.37%）,高新区PM2.5中重金属主要污染来源为建筑尘/扬尘（贡献率为39.91%）,其次是燃煤（贡献率为14.29%）。结论 我市大气 PM2.5污染水平较重,主要污染来源为燃煤、汽车尾气、工业冶金及建筑尘/扬尘的复合型污染。