冬季流感期间南京某儿童医院空气质量监测

为了解冬季流感期间南京市某儿童医院门诊候诊大厅和输液室内的空气状况及其影响因素,采用五点法布置室内采样点,于2018年1月对室内空气中CO_2、PM_(2.5)和PM_(10)进行浓度监测,比较医院不同功能区的空气质量差异。结果显示,监测期间的门诊候诊大厅和输液室CO_2、PM_(10)浓度均高于《医院候诊室卫生标准》(GB 9671—1996),且输液室CO_2浓度高于门诊候诊大厅(P0.01),二者分别为室外监测点的4.9、3.6倍;门诊候诊大厅PM_(2.5)、PM_(10)浓度高于输液室,但二者均低于室外监测点,差异有统计学意义(P0.01)。医院内CO_2、PM_(2.5)和PM_(10)浓度在一天中随时间段的不同而有一定差异,其中CO_2浓度在中午时较高,PM_(2.5)、PM_(10)浓度均为上午较高。多因素逐步回归显示,室内人数、气温、相对湿度与室内CO_2浓度呈正相关,空调风速、进行通风与室内CO_2浓度呈负相关,室内人数、进行通风、室外PM_(2.5)浓度、室内相对湿度均与室内PM_(2.5)、PM_(10)浓度呈正相关,室内气温、空调风速与室内PM_(2.5)、PM_(10)浓度呈负相关,上述均有统计学意义(P0.01)。提示冬季流感高发期间儿童医院内部空气质量不佳,CO_2、PM_(10)浓度均超过医院候诊室卫生标准,控制就诊人数和提高机械通风量是保持良好空气状况的关键措施。     

公共场所室内空气微生物粒径分布及其与环境因素相关性研究

目的探讨公共场所室内空气中微生物粒径分布及其与环境因素的相关性。方法于2016年8—11月采用六级筛孔撞击式采样器采集18家公共场所室内空气微生物(1~6级),分析微生物粒径分布情况;并收集部分气象因素(气温、相对湿度)和室内空气污染物(PM_(10)、PM_(2.5)、CO、CO_2)的浓度数据,分析室内空气微生物与环境因素的相关性。结果公共场所室内空气中细菌粒径分布以第1、5、6级为主,真菌粒径分布以第5、6级为主。Spearman相关分析显示,室内空气中菌落总数与气温呈正相关,真菌总数与相对湿度呈正相关、与CO_2浓度呈负相关,且均有统计学意义(P0.01)。结论公共场所室内空气中微生物可进入第三级支气管和肺泡,对人体危害较高,微生物浓度与气温、相对湿度、CO_2浓度有关。     

基于典型相关分析的潍坊市大气污染物与气象因素关系的初步探讨

为探讨潍坊市大气污染物与气象因素之间的关系,收集该市大气污染物和气象因素监测数据,采用简单相关和典型相关分析探讨二者关系。简单相关分析结果显示,日均气温、日最高气温、日最低气温、气温日较差与大气污染物PM_(2.5)、PM_(10)、CO、NO_2、SO_2相关,其中气温日较差与PM_(2.5)、PM_(10)、CO、NO_2、SO_2呈正相关,日均气温、日最高气温、日最低气温与PM_(2.5)、PM_(10)、CO、NO_2、SO_2呈负相关,均有统计学意义(P0.05);日均相对湿度与PM_(2.5)呈正相关,与PM_(10)、NO_2、SO_2呈负相关;日均风速与PM_(2.5)、PM_(10)、CO、NO_2、SO_2呈负相关,日均降水量与PM_(2.5)、PM_(10)、CO、NO_2、SO_2呈负相关,均有统计学意义(P0.05)。典型相关分析共提取了4对典型相关变量,典型相关系数分别为0.78、0.74、0.48和0.34。提示研究期间潍坊市气温主要影响气态污染物浓度,相对湿度主要影响PM_(2.5)浓度,风速主要对PM_(10)和NO_2浓度产生较大影响,日均降水量和气温日较差主要影响大气颗粒物浓度。     

居室环境PM_(2.5)浓度监测及影响因素分析

目的监测居室环境PM_(2.5)浓度,探索相关因素对居室环境PM_(2.5)浓度的影响。方法 2014年3月至2016年6月,采用Dylos1700型空气质量监测仪(Dylos)对杭州市主城区某住宅小区某居室内空气环境PM_(2.5)浓度进行监测。结果居室内外环境空气PM_(2.5)平均浓度差异有统计学意义(P=0.000),但无相关性(r=0.190,P0.05);家庭烹饪活动影响室内PM_(2.5)浓度,二者之间有相关性(r=0.710,P0.01);吸烟、喷洒杀虫气雾剂会使室内空气PM_(2.5)浓度快速增高,约1h后浓度回落到本底水平;空气净化器使用能有效降低室内PM_(2.5)浓度并保持在较低水平。结论居室内外环境PM_(2.5)浓度之间无相关性,家庭烹饪活动、吸烟、家用化学品使用会增加室内空气PM_(2.5)浓度,空气净化器可有效降低室内空气PM_(2.5)浓度。     

青岛市居民室内空气污染现状

目的了解青岛市城市居民室内环境空气质量状况,为今后开展城乡室内环境空气质量调查提供参考。方法 2018年随机抽取符合条件的59户家庭118个监测点(客厅和卧室)在非采暖季和采暖季分别测定温度、相对湿度、PM_(2.5)、PM_(10)、甲醛、苯、甲苯、二甲苯、NO_2、菌落总数、真菌总数。结果非采暖季室内空气出现真菌总数、NO_2、甲醛、PM_(10)和菌落总数污染,不合格率分别为48.4%(61/126)、37.3%(47/126)、20.6%(26/126)、4.76%(6/126)和3.97%(5/126);采暖季室内空气出现PM_(10)、PM_(2.5)、真菌总数、菌落总数和甲醛污染,不合格率分别为39.8%(43/108)、37.0%(40/108)、28.7%(31/108)、9.26%(10/108)和7.41%(8/108)。非采暖季室内与室外污染物(NO_2、PM_(2.5)、PM_(10))质量浓度差异均有统计学意义(t值分别为14.3、7.10和4.95,P0.01),而采暖季室内与室外污染物(NO_2、PM_(2.5)、PM_(10))质量浓度差异均无统计学意义(t值分别为1.08、0.35和1.53,P 0.05)。Spearman秩相关分析显示,座内空气中菌落总数与甲醛、真菌总数呈正相关(r_s值分别为0.303和0.248,P0.01);真菌总数与温度、相对湿度和NO_2呈正相关(r_s值分别为0.273、0.280和0.235,P0.01),真菌总数与苯、甲苯、二甲苯浓度呈负相关(r_s值分别为-0.208、-0.261和-0.181,P0.01)。结论青岛市城市居民室内空气主要污染物为甲醛、NO_2、真菌和颗粒物。     

济南市室内外空气PM2.5关系及影响因素

目的了解普通居民室内外PM_(2.5)污染情况,探讨室内外PM_(2.5)关系及影响室内PM_(2.5)浓度的因素。方法于2018年9月—2019年1月从济南市历下区甸柳社区选择49户普通居民住宅采用RPPM_(2.5)系统监测3 d室内PM_(2.5)浓度、温度和相对湿度,通过调查问卷收集监测期间室内人员窗户开关、烹饪、空气净化器使用等信息。每次调查的时间间隔为30 d,共开展5次调查。从距离调查点位最近的环保监测站和气象监测站获取同期的室外空气PM_(2.5)浓度以及环境温度、相对湿度,利用混合效应模型分析室内PM_(2.5)浓度的影响因素。结果 2018年9月—2019年1月的5次调查显示室内PM_(2.5)浓度的几何均数分别为64.96、38.29、57.4、50.39和59.60μg/m~3,室外空气PM_(2.5)浓度几何均数分别为40.21、34.65、58.60、67.89和83.14μg/m3,室内外PM_(2.5)浓度呈正相关(rs=0.41,P0.001)。秋季室内外PM_(2.5)浓度比值(I/O)为1.17(P_(25)～P_(75):0.96～1.55),冬季I/O值为0.77(P25～P75:0.54～0.93),秋季I/O值明显高于冬季。混合效应模型分析结果显示,室外空气PM_(2.5)浓度(β=2.84×10~(-3),P0.001)、室内外相对湿度差绝对值(β=-0.02,P0.001)、室外风速(β=-0.87,P0.001)、空气净化器使用(β=-0.14,P=0.04)和室内除尘(β=0.19,P0.001)是影响室内PM_(2.5)水平的重要因素。混合效应模型的边际R~2(R_m~2)为0.55。结论济南市普通居民住宅室内外PM_(2.5)浓度关系在秋季和冬季存在明显的季节性差别,室外空气PM_(2.5)浓度、室内外相对湿度差绝对值、室外风速、空气净化器使用和室内除尘是影响室内PM_(2.5)浓度的重要因素。     

贵阳市大气PM_(2.5)质量浓度分布及其与气象因素的相关性分析

目的探讨贵阳市大气PM_(2.5)质量浓度分布及其与气象因素的关系。方法从贵阳市环保局、气象局收集2015年1月1日—12月31日的大气PM_(2.5)监测资料及气象因素监测资料;采用Pearson相关性分析对大气PM_(2.5)与气象因素间的关系进行分析。结果 2015年贵阳市大气PM_(2.5)年均质量浓度为37.8μg/m~3;贵阳市大气PM_(2.5)年均质量浓度达到《环境空气质量指数(AQI)技术规定(HJ 633-2012)》一级标准天数为182 d,达到《环境空气质量指数(AQI)技术规定(HJ 633-2012)》二级标准天数为160 d;PM_(2.5)与气压呈正相关(r=0.342,P0.01),PM_(2.5)与相对湿度呈负相关(r=-0.330,P0.01),PM_(2.5)与温度呈负相关(r=-0.390,P0.01),PM_(2.5)与降水量呈负相关(r=-0.259,P0.01),PM_(2.5)与风速呈负相关(r=-0.148,P0.01);PM_(2.5)与日均日照呈正相关,差异无统计学意义。结论贵阳市2015年PM_(2.5)年均质量浓度为37.8μg/m~3,达到国家环境《环境空气质量指数(AQI)技术规定(HJ 633-2012)》二级标准;贵阳市大气PM_(2.5)质量浓度与气压呈正相关,与相对湿度、温度、降水量、风速呈负相关,与日照不相关。     

济宁市冬春季大气PM_(2.5)与气象因素相关性研究

目的探讨济宁市2014年1—3月大气PM_(2.5)污染与气象因素的相关性,探讨大气PM_(2.5)浓度变化原因,为大气PM_(2.5)的监测、预警和污染防治提供参考。方法收集济宁市电化厂、火炬城、监测站3个大气自动监测点自2014年1月1日至3月31日的大气PM_(2.5)日均浓度数据,及中国科学数据共享服务网的济宁市地面气象资料数据,并进行相关分析。结果济宁市1月大气PM_(2.5)日均浓度高于2、3月,差异有统计学意义(P0.05),但同时期3个监测点之间的浓度差异无统计学意义(P=0.767)。大气PM_(2.5)日均浓度与相对湿度呈正相关,与能见度、风速呈负相关,其中与能见度的相关性最高。经多元线性逐步回归分析,影响大气PM_(2.5)日均浓度的主要气象因素为能见度、降水量和相对湿度(回归方程:yPM_(2.5)平均浓度=142.658-9.831x能见度-29.436x降水量+0.622x相对湿度,F=37.345,P0.01)。结论气象因素对大气PM_(2.5)有一定影响,其中能见度、降水量和相对湿度对PM_(2.5)日均浓度影响较明显。     

两家医院候诊室冬季使用集中空调对室内PM_(2.5)浓度影响分析

目的探索医院候诊室集中空调最佳使用条件及滤网类型,以达到降低室内PM_(2.5)浓度的最优效果。方法选择无锡市两家单独设有集中空调的三级医院(用M、Z分别代表)候诊室作为监测点,使用美国3M粉尘测定仪监测相关数据,运用SAS软件进行统计分析。结果室外PM_(2.5)浓度水平高于室内且差异有统计学意义(P0.05);室内PM_(2.5)浓度与室外PM_(2.5)浓度、温度、相对湿度呈正相关线性关系(P0.05);各新风开启时长PM_(2.5)浓度差异有统计学意义(P0.05),其中新风开启2小时其PM_(2.5)浓度水平与4小时间差异有统计学意义(P0.05),开启4小时与6小时(P=0.61)及开启6小时与8小时(P=0.63)浓度差异均无统计学意义;两家医院间PM_(2.5)浓度差异有统计学差异,M医院优于Z医院(P0.05)。结论集中空调通风系统能够有效降低室内PM_(2.5)污染水平,建议医疗机构候诊室在接待病人前,保证至少2h的新风开启时长,并通过温湿控系统将温度、湿度分别控制在16℃和33%;针对室内空气质量不佳的医疗机构适时调整为更高过滤等级的多层新风滤网,确保室内空气质量安全。     

青岛市居民室内空气污染现状

目的了解青岛市城市居民室内环境空气质量状况,为今后开展城乡室内环境空气质量调查提供参考。方法 2018年随机抽取符合条件的59户家庭118个监测点(客厅和卧室)在非采暖季和采暖季分别测定温度、相对湿度、PM_(2.5)、PM_(10)、甲醛、苯、甲苯、二甲苯、NO_2、菌落总数、真菌总数。结果非采暖季室内空气出现真菌总数、NO_2、甲醛、PM_(10)和菌落总数污染,不合格率分别为48.4%(61/126)、37.3%(47/126)、20.6%(26/126)、4.76%(6/126)和3.97%(5/126);采暖季室内空气出现PM_(10)、PM_(2.5)、真菌总数、菌落总数和甲醛污染,不合格率分别为39.8%(43/108)、37.0%(40/108)、28.7%(31/108)、9.26%(10/108)和7.41%(8/108)。非采暖季室内与室外污染物(NO_2、PM_(2.5)、PM_(10))质量浓度差异均有统计学意义(t值分别为14.3、7.10和4.95,P<0.01),而采暖季室内与室外污染物(NO_2、PM_(2.5)、PM_(10))质量浓度差异均无统计学意义(t值分别为1.08、0.35和1.53,P> 0.05)。Spearman秩相关分析显示,座内空气中菌落总数与甲醛、真菌总数呈正相关(r_s值分别为0.303和0.248,P<0.01);真菌总数与温度、相对湿度和NO_2呈正相关(r_s值分别为0.273、0.280和0.235,P<0.01),真菌总数与苯、甲苯、二甲苯浓度呈负相关(r_s值分别为-0.208、-0.261和-0.181,P<0.01)。结论青岛市城市居民室内空气主要污染物为甲醛、NO_2、真菌和颗粒物。     

深圳市西乡街道居民室内空气污染现状调查

目的了解深圳市西乡街道居民室内空气污染情况及其影响因素。方法于2017年10月和12月对深圳市西乡街道35户居民住宅内客厅和卧室空气中的PM_(10)、CO_2、NO_2、甲醛、苯、甲苯、二甲苯浓度及菌落总数进行了监测,并对人均住宅面积、是否使用空气净化器、近两年是否装修及厨房使用燃料类型等可能影响室内污染物浓度的因素进行了调查。结果室内PM_(10)、CO_2和苯浓度超标率分别为55.7%、4.3%和0.7%,其中PM_(10)为最主要的污染物,其余空气污染物未检测到超标现象。卧室、客厅的空气污染物浓度分布及超标率的差异均无统计学意义(P0.05),人均住宅面积、近两年装修、是否使用空气净化器等对室内空气污染物浓度分布的影响亦无统计学意义(P0.05)。厨房使用天然气作为燃料是室内PM_(10)浓度超标的危险因素,OR值(95%CI)为10.282(1.187-89.089)。室内温度与CO_2、NO_2、甲醛、甲苯和二甲苯浓度呈正相关关系,与PM_(10)浓度呈负相关关系;湿度与CO_2、甲醛等浓度呈正相关关系(P0.05)。结论深圳市西乡街道居民住宅主要空气污染物为PM_(10),冬季PM_(10)浓度可能升高,厨房使用天燃气可能导致室内PM_(10)浓度超标。     

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。     

上海市居民住宅室内外颗粒物浓度及其影响因素研究

目的了解上海市居民住宅室内外PM_(2.5)浓度的长期变化趋势及相关影响因素,为制定和完善室内空气质量标准提供数据支持和科学依据。方法于2015年9月—2016年5月在上海市区某居民住宅连续同步监测室内外PM_(2.5)浓度,每月工作日连续采样4 d,周末连续采样2 d。同期采用磁开关记录仪和室内人员活动模式问卷,记录住户开关窗频率、烹饪、净化设备使用情况等。结果累计采样1 296 h,室内及室外PM_(2.5)浓度的小时均值分别为(47.81±35.38)、(86.85±85.40)μg/m3。室内外PM_(2.5)浓度呈明显正相关(rs=0.859,P0.01),室内外PM_(2.5)浓度比值(I/O比值)平均为0.75±0.37,且冬季和休息时段(0:00—6:00)比值较低。室外PM_(2.5)浓度高、室内烹饪、开窗与室内PM_(2.5)浓度升高有关,室内净化设备的使用可降低室内PM_(2.5)浓度。结论本次监测的居民住宅室内PM_(2.5)浓度与室外浓度相关,I/O比值呈季节性和昼夜变化;关闭门窗时建筑围护结构对室外PM_(2.5)有一定阻隔作用,使用空气净化设备可降低室内PM_(2.5)浓度。     

室内空气中PM_(2.5)污染状况分析

目的研究室内空气中PM_(2.5)污染状况,为室内人群暴露提供数据支持;方法 2013年5月-2014年4月,利用SKC采样泵采集样品,通过重量法计算空气中PM_(2.5)质量浓度。结果居室、学校室内、办公室室内空气中PM_(2.5)质量浓度未超过国家标准,I/O比值显示室内、室外空气中PM_(2.5)质量浓度相关。结论室内场所空气中PM_(2.5)质量浓度低于室外,在雾霾天气状况时室内空气PM_(2.5)质量浓度显著升高,应加强室外空气中PM_(2.5)控制。     

石家庄市大气臭氧浓度与居民急救关系的时间序列分析

目的探讨石家庄市大气臭氧(O_3)浓度与居民因非意外总急救、循环系统疾病和呼吸系统疾病而寻求急救服务人次的关系。方法收集石家庄市2013—2015年O_3日最大8 h平均浓度(O_3-8 h)、日均气温、相对湿度和每日非意外总急救人次、因循环系统疾病急救人次、因呼吸系统疾病急救人次,采用时间序列分析方法的广义相加模型,分析空气中O_3浓度和居民因非意外总急救、循环系统疾病、呼吸系统疾病寻求急救服务人次的关系。结果研究期间空气中O_3-8 h浓度范围为1.86~262.43μg/m~3;非意外总急救、因循环系统疾病急救和呼吸系统疾病急救日均人次分别为120、39、13人次。O_3-8 h浓度与平均气温呈正相关(r_s=0.80,P0.01),与SO_2、NO_2、PM_(2.5)、PM_(10)及相对湿度均呈负相关(r_s值分别为-0.41,-0.41,-0.32,-0.24,-0.11,P0.01)。大气中O_3-8 h浓度每升高10μg/m~3,居民因呼吸系统疾病急救人次增加1.21%(95%CI:0.59%~1.83%)。结论大气O_3污染(尤其是夏秋季)可能增加居民呼吸系统疾病的风险。     

室内外PM_(2.5)污染水平对慢性阻塞性肺疾病患者呼出气炎症指标的影响

目的探讨冬季室内外PM_(2.5)污染水平对慢性阻塞性肺疾病(简称慢阻肺)患者呼出气炎症指标的影响。方法以18名某三甲医院诊断的稳定期慢阻肺患者为研究对象,于2014年1月2日—2月18日,对研究对象室内PM_(2.5)水平进行实时监测,同步收集研究对象居室附近北京市固定监测点PM_(2.5)、气温和相对湿度数据,并采集研究对象呼出气一氧化氮(e NO)和呼出气硫化氢(e H2S)样品,采用Spearman相关分析和多元线性回归分析探讨室内外PM_(2.5)对研究对象呼出气指标的影响。结果调查地区冬季室内、外PM_(2.5)污染水平较高,x±s分别为(94.09±46.87)μg/m3和(119.27±54.78)μg/m3。室外PM_(2.5)暴露与e NO呈正相关关系(rs=0.311,P0.05),PM_(2.5)每上升1个四分位数间距(74.80μg/m3),可使e NO增加13.13μg/m3(P0.05),控制室外气温和相对湿度后,该相关关系仍然存在。未观察到室内PM_(2.5)与e NO以及室内、外PM_(2.5)与e H2S的相关关系。结论本次调查地区的冬季室内、外PM_(2.5)污染严重,室外PM_(2.5)可对慢阻肺患者e NO产生影响。     

室内空气污染对儿童健康影响调查研究

目的:初步了解青岛市城市儿童卧室环境空气污染情况,及时掌握儿童健康状况,为今后开展城乡儿童卧室环境质量调查提供参考意见。方法:于2018—2019年随机抽取符合条件的76名儿童进行过去一年的健康状况调查和儿童卧室环境检测(非采暖季和采暖季),分别测定温度、相对湿度、CO_2、PM_(2.5)、PM_(10)、甲醛、苯、菌落总数和真菌总数。结果:非采暖季儿童卧室空气中主要污染物为真菌总数、甲醛和CO_2,不合格率分别为49.05%、21.25%和13.67%;采暖季儿童卧室空气中主要污染物为PM10、PM_(2.5)、真菌总数和CO_2,不合格率分别为36.95%、35.07%、23.97%和16.37%。非采暖季儿童卧室与室外污染物(PM_(2.5)、PM_(10))差异均有统计学意义(t_(PM2.5)=-7.018,t_(PM10)=-4.879,P0.05),而采暖季儿童卧室与室外污染物(PM_(2.5)、PM_(10))差异均无统计学意义(t_(PM2.5)=-0.141,t_(PM10)=-1.279,P0.05)。二元线性logistic回归分析结果显示非采暖季PM_(2.5)与儿童感冒相关,OR值及其95%可信区间分别为1.124和(1.087,1.169)(P0.01)。结论:青岛市儿童卧室空气中主要污染物为甲醛、颗粒物、真菌总数和CO_2;暴露与效应分析显示,非采暖季随着PM_(2.5)浓度的增加,儿童感冒症状也随之加重,提示目前卧室环境质量可能对儿童有一定的健康影响。     

室内空气中PM2.5初步研究

为了解家庭居室空气中PM2.5浓度及其影响因素,于2005年11月的采暖期前和采暖期对某市10户家庭进行室内空气PM2.5、PM10及相关室内环境指标测定。结果显示室内空气PM2.5浓度超过美国EPA环境空气中PM2.5标准(日平均浓度为65μg/m3)且与室内PM10浓度具有统计学相关(P0.05),调查初步提示室内空气中PM2.5浓度较高,应进一步加强室内空气中PM2.5的监测,并制定我国的相关卫生标准。     

高校大学生PM_(2.5)个体暴露水平与监测站点浓度的关系初探

目的探讨高校大学生对大气PM_(2.5)的个体暴露水平及与室外和监测站点PM_(2.5)浓度的关系。方法于2016年12月采用方便抽样的方法记录15名某高校大学生连续10 d的时间-活动日志,同时测定教学楼、办公楼、宿舍楼、操场等场所不同时间段的PM_(2.5)浓度,计算每名调查对象的全天PM_(2.5)个体暴露水平,用单因素线性回归拟合不同场所与操场PM_(2.5)浓度的关系及该校园内学生的暴露水平与监测站点PM_(2.5)浓度的关系,并建立模型对个体暴露水平及其平均值进行预测。结果宿舍、教室或办公室与操场的PM_(2.5)浓度比值分别约为0.52(R~2=0.941 5,P0.01),0.80(R~2=0.952 6,P0.01);佩戴口罩时的操场上PM_(2.5)暴露浓度基本维持在(23±6.39)μg/m~3。15名大学生的PM_(2.5)时间加权日暴露浓度与监测站点PM_(2.5)浓度有相似的变化趋势,比值约为0.79(R~2=0.889 4,P0.01)。以建模样本残差的1倍标准差为基准,有88.0%的调查对象日暴露浓度拟合值与实测值在±30.84μg/m~3范围内。结论教学楼、办公楼、宿舍等室内PM_(2.5)浓度与操场浓度呈正比例关系,个体暴露水平与监测站点PM_(2.5)浓度数据呈正比例关系,可用于预测大学生个体和群体的PM_(2.5)日暴露水平。     

居室内PM_(2.5)污染特征及影响因素研究

目的探讨居室内PM_(2.5)污染特征及其影响因素。方法于2015年4—5月,选取北京城区和郊区24户住宅,对室内和室外空气中PM_(2.5)进行检测和数据采集,并对居室特征及人员时间活动情况进行问卷调查。结果室内外PM_(2.5)浓度日均值分别为(75.5±59.4)、(68.7±59.0)μg/m~3,二者呈正相关(P0.05)。室内PM_(2.5)浓度与室内外温差、室外风速呈负相关(P0.05),与室外相对湿度呈正相关(P0.05)。不同厨房类型、窗户类型、楼层、朝向的居室PM2.5浓度的室内/室外比值(I/O值)差异有统计学意义(P0.05),开放式厨房、推拉窗、低楼层、东西朝向的居室PM_(2.5)的I/O值更高。静坐、走动、运动、炒(炸)、炖(熬)、手动打扫时段的I/O值均高于睡觉时,差异有统计学意义(P0.05);无人、吸烟、蒸(焖)、机械打扫时段的I/O值与睡觉时段无明显差异(P0.05)。结论检测时间内室内外PM_(2.5)污染严重,室外环境及气象条件、居室特征、室内人员活动均可能影响室内PM2.5浓度。