北京市室内外PM_(2.5)中有机碳和元素碳分布特征研究

目的研究室内外PM_(2.5)中有机碳(organic carbon,OC)和元素碳(elemental carbon,EC)的分布特征。方法选择7个典型地区,每个地区设置室内外两个监测点,2013年5月—2014年4月连续监测PM_(2.5)中OC和EC。结果室内OC和EC年均浓度(中位值和四分位值)分别为13.4μg/m~3(8.82~26.6μg/m~3)和3.79μg/m~3(2.09~6.98μg/m~3),室外分别为15.4μg/m~3(10.6~35.2μg/m~3)和4.96μg/m~3(2.92~9.39μg/m~3),室内外OC分别占总碳的78%和73%。统计发现,碳类物质室外高于室内,OC浓度高于EC;燃煤季室外OC浓度最高,其他季节无差异;周六日室外OC浓度最高,周一至周三最低;7个典型地区室外OC浓度为:扬尘区、航油区、工业区、轻工业区汽车尾气区、发电厂区清洁对照区。室外OC与室外EC呈直线关系(r=0.886),室内外OC呈直线关系(r=0.915),室内外EC呈直线关系(r=0.894),碳类物质与PM_(2.5)呈直线关系(rOC-PM 2.5=0.785,rEC-PM 2.5=0.775)。夏季OC类物质室内与室外比值(I/O值)最高且与另外三季的结果有差异。燃煤季室外OC与EC比值最高,夏季最低。结论北京空气中碳类物质污染值得关注,雾霾期间应特别加强对OC防护,应采取有的放矢的措施控制OC污染。     

四种类型公共场所室内细颗粒物水平影响因素的研究

目的 了解公共场所室内细颗粒物(PM2.5)的污染水平,探讨其可能的影响因素.方法 采用细颗粒物监测仪,监测北京市通州区洗浴休闲厅、餐厅、歌厅、网吧4类共计20家公共场所室内、外PM2.5的质量浓度,同时现场记录监测场所门、窗和机械通风装置的开启状态、室内人员数量及正在吸烟的人员数量等基本情况,分析多种因素对公共场所室内PM2.5水平的影响.结果 公共场所室内PM2.5平均浓度为(334.6±386.3)μg/m3,浓度范围6～1956μg/m3,洗浴休闲厅、餐厅、歌厅包房、网吧室内PM2.5平均浓度分别为(116.9±100.1)μg/m3、(317.9±235.3)μg/m3、(750.6±521.6)μg/m3、(157.5±98.5)μg/m3,餐厅(与洗浴休闲厅比较:Z=-10.785,P<0.01;与歌厅包房比较:Z=-10.488,P<0.01;与网吧比较:Z=-7.547,P<0.01)和歌厅包房(与洗浴休闲厅比较:Z=-16.670,P<0.01;与网吧比较:Z=-15.682,P<0.01)的污染状况比较严重.单因素分析显示吸烟人次密度(9.13×10-3人/m3;r=0.772,F=26.579,P<0.01)和通风评分[(2.5±1.5)分;r=0.667,F=14.442,P<0.001]与室内PN2.5平均浓度相关;餐厅[室内PM2.5平均浓度为(317.9±235.3)μg/m3;室外为(67.8±78.9)μg/m3]和网吧[室内PM2.5平均浓度为(157.5±98.5)μg/m3;室外为(67.7±43.7)μg/m3]室内、外PM2.5平均浓度存在相关关系(r值分别为0.918、0.955,F值分别为16.013、30.785,P值分别为0.028、0.012),网吧中人次密度(288.7×10-3人/m3)和室内PM2.5平均浓度[(157.5±98.5)μg/m3]相关(r=0.891,F=11.615,P=0.042).多重回归分析显示影响公共场所室内PM2.5污染水平的主要因素是吸烟人次密度(b′=0.581,t=3.542,P=0.003)和室内通风状况(b′=-0.348,t=-2.122,P=0.049),吸烟的影响大于通风状况.聚类分析后显示,在通风状况较好时(通风评分>2),主要影响因素是室外PM2.5的浓度[(49.6±39.5)μg/m3;b=1.556,t=3.760,P=0.007];而在通风状况较差时(通风评分≤2),主要影响因素是吸烟人次密度(14.7×10-3人/m3;6=140.957,t=3.108,P=0.013),且室内PM2.5的增加有51.8%是由于吸烟所致.结论 吸烟是公共场所室内PM2.5污染水平的主要影响因素.通风状况较好时,室外PM2.5污染对室内PM2.5污染水平有一定影响.     

北京市房山地区室内外空气PM_(2.5)污染水平及其相关性

目的调查北京市房山区不同区域、每日不同时段居民室内外PM2.5的污染状况及人员活动对室内空气PM2.5浓度的影响。方法 2014年1月—2015年1月在不同地区的不同场所不同时段进行室内外空气中PM2.5质量浓度现场监测,同时收集人员活动和气象资料。结果交通繁忙区、工业生产区、扬尘作业区、生态洁净区居民家室内日间平均浓度分别为(109.83±107.38)、(101.50±93.90)、(108.23±101.18)和(48.07±44.28)μg/m3,不同区域的差异有统计学意义(Z=3.616、1.974、2.329,P0.05);交通繁忙区、扬尘作业区办公室内日间PM2.5平均浓度分别为(118.26±99.17)和(147.93±128.88)μg/m3,生态洁净区为(55.70±49.40)μg/m3,差异有统计学意义(Z=3.534、3.327,P0.05);居民家室内日间、睡前、凌晨、烹饪时PM2.5平均浓度分别为(91.91±80.59)、(122.46±104.65)、(125.37±112.52)和(171.91±123.02)μg/m3,不同时段的差异有统计学意义(Z=4.888、2.544、2.214,P0.05);吸烟、打扫和无人员活动时室内PM2.5平均浓度分别为(660.95±599.18)、(171.22±138.72)和(70.781±57.37)μg/m3,差异有统计学意义(Z=8.647、4.714,P0.05)。结论室内空气中PM2.5浓度随室外浓度增加而增加;吸烟、烹饪及打扫均会导致室内PM2.5浓度瞬间急剧增大,空气质量严重下降,是室内重要的污染源;室外颗粒物的渗透作用是影响室内环境的主要因素,可通过增强门窗密闭性来提高室内空气质量。     

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。     

兰州市采暖期居民室内PM2.5污染水平初步研究

目的了解兰州市采暖期居民室内PM2.5污染水平,并初步分析不同居住条件和人群时间-活动模式下室内PM2.5污染水平的差异。方法采用固定便携式空气采样泵进行室内(厨房和卧室)PM2.5样品收集,重量法分析室内PM2.5污染水平;同时进行住户基本情况及时间-活动模式的问卷调查。结果被调查的53户厨房、卧室PM2.5平均浓度分别为124.75、118.91μg/m3;西固区(污染区)与对照区的厨房、卧室PM2.5平均浓度差异无统计学意义(P0.05)。79.3%(42/53)的厨房空气样品PM2.5浓度超过GB 3095—2012《环境空气质量标准》二级标准,卧室超标率为77.4%(41/53)。独栋楼房厨房PM2.5平均浓度(171.32μg/m3)高于单元楼房(115.22μg/m3);集中供暖户的厨房和卧室PM2.5平均浓度(109.51、97.78μg/m3)均低于安装烟囱煤炉者(167.23、177.75μg/m3);燃煤厨房PM2.5平均浓度(203.56μg/m3)高于燃气厨房(113.58μg/m3)和用电厨房(107.31μg/m3);采样24 h内总做饭时间1 h的厨房和卧室PM2.5平均浓度高于≤1 h者,差异均有统计学意义(P0.05或P0.01)。结论本次调查的兰州市采暖期居民室内PM2.5污染比较严重,其污染水平受到住房条件、取暖方式、燃料类型及做饭时间的影响。     

南昌市公共场所室内空气PM_(2.5)浓度调查

目的了解南昌市公共场所室内空气细颗粒物浓度及其可能的影响因素。方法选取南昌市学校、卫生机构、办公场所、公共交通场所和餐厅共5类63家公共场所进行PM2.5浓度监测,同时现场调查禁烟政策、室内人数及吸烟人数等相关情况。结果公共场所室内PM2.5平均浓度为(93.28±65.42)μg/m3,学校、卫生机构、办公场所、公共交通场所及餐厅室内PM2.5平均浓度分别为(63.46±26.64)、(72.55±39.05)、(103.13±42.01)、(104.36±69.81)、(164.64±138.68)μg/m3。室内PM2.5浓度水平的主要影响因素为吸烟者密度、室外PM2.5浓度、禁烟政策及禁烟标志。结论南昌市公共场所室内PM2.5污染与吸烟相关。     

北京秋季室内外PM2.5污染水平及其相关性

目的 了解北京市住宅室内空气颗粒物的污染状况,研究室外颗粒物以及室内活动对室内颗粒物浓度变化的影响,为制订和修订相应的室内空气质量标准提供基础数据及相应的科学依据.方法 于2008年10月27-31日对一社区居民住宅(8户)的室内和室外同步进行PM2.5的采集.采用称重法测得住宅室内外PM2.5的质量浓度,同时结合在线连续观测数据和时间活动模式问卷调查结果,了解各种污染源对室内外颗粒物浓度变化的影响.结果 采样期间的室内、室外平均浓度分别为58.5和74.1μg/m3,IO比值(室内与室外颗粒物质量浓度之比)为0.85.室内人为活动(做饭,打扫等)会使室内颗粒物浓度瞬间急剧增大,是室内主要的污染源之一;在夜间.室外颗粒物的渗透作用是影响室内环境的主要因素.结论 与国外相比,国内的室内PM2.5浓度仍处于-个较高的污染水平,做饭可能产生高浓度的颗粒物.室内环境应当受到公众的关注.     

信息动态

为探讨开关窗通风对宿舍室内PM2.5浓度的影响.于2015年11-12月选取某高校31个有代表性的学生宿舍,使用颗粒物检测仪进行PM25浓度的检测.观察关窗密闭、开窗通风和通风后密闭对宿舍室内PM2.5浓度的影响.结果显示通风前密闭状态下PM25平均浓度为176.28 μg/m3,通风状态下为183.72 μg/m3,通风后密闭状态下为176.28 μg/m3,室外为187.00.μg/m3.通风状态和通风前后密闭状态的宿舍室内PM25浓度差异有统计学意义(P＜0.05);无论通风与否,室内外PM2.5浓度具有高度相关性(r≯0.854 8,P＜0.000 1).提示室外PM25直接影响宿舍室内PM25的浓度,关窗并不能有效降低室内PM2.5的浓度,开窗后密闭可降低通风后室内PM2.5的浓度.     

吸烟对不同公共场所细颗粒物浓度影响

目的了解吸烟所致的公共场所细颗粒物(PM2.5)的污染水平,评估以PM2.5为指标定量监测公共场所吸烟状况的可行性。方法采用AM510型细颗粒物监测仪,监测辖区内洗浴、餐饮、歌厅、网吧4类共计20家公共场所室内PM2.5的质量浓度,分析公共场所吸烟对室内PM2.5的影响。结果公共场所室内吸烟时PM2.5平均浓度为(435.7±471.9)μg/m3,无吸烟时为(220.6±205.5)μg/m3,2者差异有统计学意义(Z=-7.348,P0.001)。不同吸烟比例各组间,公共场所室内PM2.5平均浓度差异有统计学意义(χ2=271.447,P0.001),并与吸烟比例呈正相关(r=0.754,F=23.708,P0.001)。公共场所室内PM2.5平均浓度通风较差(通风评分≤2)时为(515.9±441.2)μg/m3,通风较好(通风评分2)时为(115.9±84.7)μg/m3,2者差异有统计学意义(Z=-19.791,P0.001),且在吸烟与不吸烟时差异均有统计学意义(P0.001)。无论通风状况如何,洗浴、餐厅和歌厅的室内PM2.5平均浓度吸烟时均明显高于不吸烟时(P0.05)。结论吸烟可致公共场所PM2.5浓度明显增高,室内PM2.5的浓度能较灵敏地反映公共场所的吸烟污染状况。     

北京市2013年冬季极端天气时室内细颗粒物浓度水平及其特征研究

目的 研究极端天气条件下室内空气中细颗粒物(PM2.5)浓度水平及其特征.方法 选择2013年1月份连续雾霾及2月份春节燃放烟花爆竹期间,在北京市CDC,考虑空间垂直和水平距离,以及窗户密封性和室内人为活动量,分别在室内和室外各设置3个监测点.采用膜采样和实验室重量法,连续监测室内外空气中PM2.5质量浓度,同时收集气象资料.结果 室内总体PM2.5浓度中位数(四分位数)为87.76(52.05 ～ 174.48) μg/m3,低于室外[128.79(95.14 ～ 221.88) μg/m3,Z=-4.126,P＜0.01].室内3个监测点间浓度差异有统计学意义(x2=23.09,P＜0.01),窗户密封差的监测点B浓度最高[94.05(63.46～ 189.17) μg/m3],其次是有人员活动的监测点A[87.76 (43.54～159.86) μg/m3],密封好及人员活动少的监测点C浓度最低[77.89(51.19 ～ 144.40)μg/m3].雾霾期间室内PM2.5浓度[273.22 (223.44～ 308.47) μg/m3]高于室内总体浓度水平(Z=-5.20,P＜0.01);燃放鞭炮期间PM25浓度[167.90(129.15 ～ 187.90) μg/m3]高于春节期间(7 d)室内浓度水平[72.76(36.97～ 145.30) μg/m3,Z=-2.34,P＜0.05],同时高于室内总体水平(Z=-1.98,P＜0.05),但低于雾霾天气浓度水平(Z=-3.43,P＜0.01).所有室内质量浓度与室外质量浓度的比值(I/O比值)中除4个值在1.00～1.09外,其余都小于1.00,其中监测点B的I/O比值(0.69 ±0.21)＞监测点A(0.64±0.23)＞监测点C(0.58 ±0.18) (F =22.85,P＜0.01),而且雾霾期间I/O比值(0.87±0.14)＞燃放鞭炮(0.68±0.08)＞日平均浓度小于75μg/m3的晴好天气(0.51±0.18) (F =29.88,P ＜0.05).降雪或刮3级以上风可以使大气中PM2.5浓度降至谷值,而I/O比值在连日刮3级以上风时才会达到谷底值.当雾霾天气缓解或消失后,室外带入室内的PM2.5会滞留1～2d.结论 室内空气中PM2.5浓度随室外浓度增加而增加,雾霾和燃放鞭炮会导致室内空气质量严重下降,并随室外空气质量的改善具有滞后性.     

2012年绵阳市蔬菜中农药残留状况

目的 了解绵阳市2012年市售蔬菜中农药残留情况,为食用蔬菜监管提供依据.方法 全部样品均按照GB/T 5009-2003的方法进行农药的残留检测.依据GB 2763-2005《食品中农药最大残留限量》进行判定.结果 2012年共检测蔬菜165份,农药检出率和超标率分别为72.12％和23.64％.豆类、根茎类、叶菜类、瓜果菜类和食用菌类蔬菜检测农药残留超标率分别为8.00％、23.53％、36.00％、5.26％和27.03％,差异有统计学意义(x2=11.41,P＜0.01).不同种类农药超标率差异有统计学意义(x2 =62.42,P＜0.01).夏季和冬季蔬菜农药超标率差异无统计学意义(x2=3.44,P＞0.05).结论 绵阳市叶菜类蔬菜中农药残留情况较为严重,应采取有效措施,加强蔬菜的监督管理,从源头禁止高毒农药的使用,加大蔬菜种植、销售环节的监测,确保市民食用蔬菜的安全.     

Benzene in blood and phenol in urine in monitoring benzene exposure in industry

Determinations of benzene concentration in blood and of phenol in urine were made by head-space gas chromatography techniques on samples taken near the end of the work day from two groups of workers potentially exposed to low levels of benzene in the work-place atmosphere. Preliminary results suggest that benzene in blood is more reliable than phenol tests for assessing both exposure and uptake of benzene. Normal values of phenol in urine (10 mg/liter or less) were found in nearly all those cases in which benzene was detected in the blood.     

2019年中国肿瘤流行病学研究进展

恶性肿瘤已成为中国居民的主要死因之一。近些年来,中国政府积极推进肿瘤预防和控制领域的研究工作,取得了很大的进步。本文简要汇总中国在肿瘤流行病学领域的研究进展,具体包括2019年的肿瘤负担、癌症危险因素及其干预、筛查和早期发现、癌症防治专项行动(2019-2022年)方案等方面,以期为我国肿瘤防治工作的有效开展提供技术支撑和理论依据。     

芜湖地区儿童隐孢子虫病调查

1989年5月~9月,对安徽省芜湖市五所医院儿科就诊的腹泻患儿进行隐孢子虫病调查。粪检腹泻患儿3 498人,卵囊检出率1.9%。男女检出率无差异;6个月内的患儿中未检出卵囊阳性者;86.2%的卵囊阳性者分布于7个月~4岁年龄段;乡村患儿的卵囊检出率2倍于城市患儿;病例呈高度散发状态;卵囊检出率从6月下旬开始上升,在本调查中,92.5%的病例分布于6月下旬~9月。所见病例,从临床表现到大便性状均无特殊,且均呈自限性,病程似较文献报道者为短。     

谈神经内科医院感染危险因素及护理对策

目的：了解引起神经内科住院患者医院感染的危险因素，采取有效的护理措施，以降低医院感染的发生率和死亡率。方法：结合多年临床经验，对医院感染不同的危险因素进行分析及提出护理对策。结论：神经内科医院感染发病率较高，获得途径以外源为主，针对主要危险因素的发生原因，我们应加强病房管理，严格执行消毒隔离制度，合理应用抗生素，加强基础护理和健康教育，缩短住院天数，以降低神经内科医院感染的发病率。     

张家港市从业人员肠道沙门菌检测

目的了解张家港市区从业人员沙门菌属的带菌情况及流行趋势,以有效控制相关传染病的发生。方法对张家港市2005-2009年121 370名进行健康体检的从业人员肛拭样品沙门菌检测结果进行分析结果共检出沙门菌菌株373株,总检出率为0.31%,2005-2009年沙门菌检出率分别为0.52%、0.37%、0.24%、0.22%和0.23%,夏秋季沙门菌的检出率明显高于冬春季（χ2=140.503,P〈0.01）,从检出的373株沙门菌的血清型分布情况看,该地区主要以B、C、E群为多见,血清型以德尔卑占优势,其次为山夫登堡、罗米他。结论 2005-2009年张家港市从业人员沙门菌检出率呈逐年下降趋势,且有明显季节区别。     

Correlation among cadmium levels in river sediment, in rice, in daily foods and in urine of residents in 11 prefectures in Japan

Objective: The objective of this study is to examine if overall correlation exists among cadmium levels (Cd) in the general environment, dietary Cd intake, and Cd body burden of local residents. Methods: Eleven prefectures in Japan were selected as the areas where large-scale data on Cd levels in urine of adult women (40–49 and 50–59 years of age, respectively) were available to calculate geometric mean (GM) values for each of the prefecture. Other data were cited from published or previously established databases on Cd in the sediments of river bottoms (as a representative of Cd in the environment), Cd in rice for local consumption, and Cd in daily food duplicate samples collected from local women populations, and calculated for GM values for the prefectures. The GM values were subjected to correlation matrix and regression analysis. Results: Marginally significant (P<0.10) correlation was detected between Cd in sediment and Cd in rice. Furthermore, correlation of Cd in sediment was significant with Cd in total foods (P<0.05) and possibly with Cd in urine (P<0.05–0.10). Importance of data on Cd in rice paddy soil as a missing link is discussed. Conclusions: Correlation was demonstrated in the flow of Cd transport from the environment (expressed as Cd contents in river sediments) to humans (in terms of Cd in urine) among general populations in Japan.     

2003年汕头市住院婴儿住院情况分析

目的调查住院婴儿疾病分布情况。方法利用SAS8．0对汕头市2003年住院婴儿2923例病例进行统计分析。结果婴儿住院的病因包括：早产、新生儿窒息、呼吸道及消化道感染、新生儿黄疸以及先天性疾病等；造成婴儿死亡的前5位病因主要是出生窒息、窘迫、先天性肺炎、新生儿吸人性肺炎以及先天性心脏畸形；婴儿的住院时间越长，入院情况越危急，受到医院感染的机会越大；入院婴儿平均住院日为7．089天，平均住院费用3717．834元。结论婴儿发病入院主要由于先天性疾病以及后天感染，这是家庭及社会进行婴儿健康干预与促进的重点。     

Changes in social inequalities in health in the Basque Country

STUDY OBJECTIVE: To determine the extent of the inequalities in self reported health between socioeconomic groups and its changes over time in the Basque Country (Spain). DESIGN: Cross sectional data on the association between occupation, education and income and three health indicators was obtained from the Basque Health Surveys of 1986 and 1992. Representative population samples were analysed. In 1986 the number of respondents was 24 657 and in 1992, 13 277. SETTING: Basque Country, Spain. MAIN OUTCOME MEASURES: The effect of socioeconomic position on health and the magnitude of social inequalities in health were quantified using the odds ratios based on logistic regression analysis, and the Relative Index of Inequality. RESULTS: As was expected, social inequalities in self reported health existed in both surveys, but the social gradient was greater in 1992. Social differences varied according to gender and health indicator. According to education an increase in social inequalities was observed consistently in all the health indicators except long term conditions in women. A consistent increase in inequalities in limiting longstanding illness was also observed according to all socioeconomic indicators. CONCLUSIONS: These results agree to a large extent with those of previous studies in other countries. In this context the unequal distribution of material circumstances and working conditions between socioeconomic groups seem to play a major part in health inequalities. The worsening of the labour market during this period and the onset of a new economic recession may explain the increase in social inequalities over time.