西安市PM2.5浓度季节变化特征及气象影响因素解析

目的 掌握西安市不同季节PM_2.5浓度水平及其与气象因素的关系。方法 收集2016—2018年西安市逐日PM_2.5监测数据和气象数据,依据《环境空气质量标准》(GB 3095—2012)中日均二级浓度限值标准(75 μg/m³),按照不同季节对PM_2.5日均浓度进行分析评价。通过Pearson相关分析不同季节PM_2.5日均浓度与气象影响因素的关系。通过多重线性回归评价不同季节各气象因素对PM_2.5浓度的影响程度。通过二元logistc回归评估不同季节气象因素对PM_2.5浓度超标风险的影响。结果 各季节PM_2.5达标天数占比由高到低依次为夏季(100.00%)＞春季(78.26%)＞秋季(70.33%)＞冬季(32.84%),差异有统计学意义(χ²=308.458,P＜0.001)。各季节PM_2.5浓度中位数由高到低依次为冬季(102 μg/m³)＞秋季(52 μg/m³)＞春季(50 μg/m³)＞夏季(30 μg/m³),差异有统计学意义(χ²=409.326,P＜0.001)。不同季节与PM_2.5日均浓度存在相关关系的气象因素不同。夏季PM_2.5日均浓度同平均温度、最高温度和最低温度呈正相关关系;冬季PM_2.5日均浓度同平均温度、最低温度、平均相对湿度和最小湿度呈正相关关系;其它显著性相关关系均呈负相关关系。多重线性回归方程调整后R²由高到低依次为冬季(0.436)＞秋季(0.272)＞春季(0.241)＞夏季(0.083)。二元logistc回归方程R²由高到低依次为冬季(0.547)＞秋季(0.360)＞春季(0.340)。结论 西安市冬季PM_2.5浓度高于其它季节,不同季节影响PM_2.5浓度的气象因素不同。     

2019年西安市两城区PM2.5中多环芳烃污染状况及来源分析

目的 调查西安市两城区大气PM2.5中多环芳烃（PAHs）的污染状况,探讨其污染特征及其主要污染来源。方法 2019年每月10—16日和遇到雾霾天气（AQI>200）连续在西安市雁塔区和莲湖区两个监测点采集大气PM2.5样品,按照HJ 647—2013（《环境空气和废气 气相和颗粒物中 多环芳烃的测定 高效液相色谱法》）检测样品中多环芳烃的含量,采用因子分析法对其主要污染来源进行分析。结果 西安市两个主城区PM2.5质量浓度的中位数为0.053mg/m³,低于国家环境空气质量二级标准,超标率为40.50%（81/200）,莲湖区、雁塔区PM2.5质量浓度中位数分别为0.054mg/m³、0.046mg/m³,超标率分别为42.16%（43/102）、38.78%（38/98）,两个地区间的差异无统计学意义（Z=-1.369,P=0.171）。冬季PM2.5质量浓度最高（0.091mg/m³）,夏季PM2.5质量浓度最低,（0.026mg/m³）,不同季节PM2.5质量浓度存在统计学差异（Z=113.949,P<0.001）。莲湖区PM2.5中多环芳烃含量最高的是苯并［g,h,i］苝,其次是茚并［1,2,3-cd］芘、苯并［b］荧蒽,雁塔区PM2.5中多环芳烃含量最高的是荧蒽、芘、茚并［1,2,3-cd］芘,两个地区多环芳烃各成分差异无统计学意义。因子分析法显示西安市PM2.5中多环芳烃的主要来源是汽车尾气（莲湖区、雁塔区贡献率分别为65.32%、61.38%）、燃煤（莲湖区、雁塔区贡献率分别为9.92%、9.34%）、工业来源（莲湖区、雁塔区贡献率分别为7.92%、8.20%）。结论 2019年西安市大气PM2.5超标较严重,主要污染来源于汽车尾气、燃煤和工业来源的混合型污染。     

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。     

2015-2018年张家港市大气PM2.5对儿科门诊量影响的时间序列分析

目的探讨张家港市大气PM_(2.5)污染对儿科日门诊量的影响。方法收集张家港市2015—2018年逐日气象资料、环保大气监测资料和某三级医院儿科门诊数据。采用基于Poisson回归的广义线性模型(GLM)控制时间趋势、温度和相对湿度、星期几效应、法定节假等因素后,进行PM_(2.5)与儿科门诊量的单污染物模型、滞后效应(lag1～lag6)和累积滞后效应(lag0-1～lag0-6)分析,采用滞后天数最大效应值作为PM_(2.5)对儿科门诊影响的暴露风险评估值。结果 2015—2018年,张家港市某三级医院的儿科门诊量共438 137人次,日均300人次,PM_(2.5)年均值是48.0μg/m~3(范围:38～59μg/m~3);PM_(2.5)污染对当天和滞后1～6 d的儿科总门诊量、当天和滞后1～5 d的呼吸系统疾病门诊量影响均有统计学意义,且分别在滞后第3天和第2天最强,PM_(2.5)浓度每升高10μg/m~3,门诊量分别增加0.51%(95%CI:0.20%～0.83%)和0.83%(95%CI:0.42%～1.23%);PM_(2.5)对累积滞后1～6 d的儿科总门诊量和呼吸系统疾病门诊量影响均有统计学意义(P 0.05)。结论张家港市大气PM_(2.5)浓度升高会导致儿科总门诊量和呼吸系统疾病门诊总量增加,应采取积极措施对儿童等重点人群开展有效防护。     

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...     

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。     

2015—2018年兰州市两区大气PM2.5中10种金属和类金属元素浓度变化

目的通过对2015—2018年兰州市城关区和西固区大气PM2.5中的10种金属和类金属元素浓度进行检测,分析污染物浓度及其变化趋势。方法2015—2018年分别在兰州市城关区和西固区两个监测点采集PM_2.5样品662份,检测其中铅(Pb)、砷(As)、汞(Hg)、镉(Cd)、铬(Cr)、锑(Sb)、锰(Mn)、镍(Ni)、硒(Se)和铍(Be)10种金属和类金属元素浓度,并分析不同监测点、不同年份、不同季节和不同月份变化趋势。结果2015—2018年兰州市城关区和西固区PM2.5中Pb含量中位数分别为45.30和37.20 ng/m^3(χ²=4.80,P<0.05),Mn含量中位数分别为32.04和23.37 ng/m^3(χ²=21.28,P<0.05),Be含量中位数分别为0.05和0.07 ng/m3(χ²=11.57,P<0.05),其余7种元素含量差异无统计学意义(P>0.05)。2015—2018年PM2.5中10种元素含量总体呈逐年下降的趋势,城关区2018年较2015年下降了47.66%,西固区2018年较2015年下降了43.79%;其中含量较高的元素Pb、Mn、As,在城关区样品中2018年较2015年分别下降52.93%、47.00%和49.37%,在西固区样品中2018年较2015年分别下降46.87%、47.49%和41.98%,其余7种元素含量2018年较2015年均有不同程度的下降。不同季节间除Ni元素含量差异无统计学意义(P>0.05)外,其余各元素含量在不同季节差异均有统计学意义(P<0.05),且呈明显的季节变化:冬季>春季>秋季>夏季。两区月均浓度变化趋势基本一致,其中Sb、As、Pb、Mn、Cd、Ni、Se、Hg及Cr均以11月至次年2月浓度较高,Ni元素在城关区和西固区样品中又分别在7月和8月出现较高值;在西固区的样品中Hg又在6月出现较高值;Be在较少月份检出,其中以2月、10月和12月检出浓度相对较高。结论2015—2018年兰州市城关区和西固区PM2.5样品中10种金属和类金属元素污染物水平呈逐年下降趋势,并具有明显的季节性变化特征。     

上海市宝山区空气中PM10和PM2.5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。     

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。     

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。     

氧化应激在PM_(2.5)诱导人支气管上皮细胞增殖中的作用

目的探讨不同质量浓度的大气颗粒物PM_(2.5)对人支气管上皮细胞(HBE)毒性和氧化应激的作用。方法用不同质量浓度(0、2.5、5、10、25、50、100、250、500mg/L)的PM_(2.5)处理HBE细胞,分别用八肽胆囊收缩素(CCK-8)检测细胞存活情况,用2’,7’-二氯荧光素二乙酸酯(DCFH-DA)探针检测细胞内活性氧(ROS)的水平;用活性氧抑制剂N-乙酰半胱氨酸(NAC)预处理HBE细胞后,观察PM_(2.5)所致HBE细胞相关指标的变化。结果以不同质量浓度的PM_(2.5)处理HBE细胞24h,25、50mg/L剂量组细胞存活率均高于对照组(P值均0.05),500mg/L剂量组细胞存活率低于对照组(P0.01)。与对照组相比,以不同质量浓度PM_(2.5)处理HBE细胞6h,细胞内ROS生成水平随着暴露浓度的增加而升高,呈明显的剂量效应关系(r2=0.792,P0.01)。HBE细胞经3mmol/L NAC预处理和25mg/L PM_(2.5)处理后,细胞内ROS水平、细胞存活率均降低,差异均有统计学意义(P值均0.05)。结论不同质量浓度的PM_(2.5)对HBE细胞增殖有双向刺激作用;PM_(2.5)可诱导HBE细胞内ROS增加,而适度的氧化应激可以促进HBE细胞增殖加快。     

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。     

钦州市手足口病流行特征及其发病与气象因素相关性分析

目的分析手足口病流行特征及其发病与气象因素的关系,为科学防控手足口病提供依据。方法收集钦州市2010—2015年手足口病发病资料和气象资料,采用描述性流行病学方法分析手足口病的流行特征,采用SPSS19.0对资料进行相关分析和多元逐步回归分析。结果 2010—2015年钦州市共报告手足口病26 944例,年均发病率为130.34/10万。病例平均年龄(2.13±1.95)岁,5岁以下儿童占95.92%。重症635例,占2.36%,重症病例中男性占65.67%,女性占34.33%。男、女性年均发病率分别为133.27/10万和90.04/10万(χ2=970.082,P0.01),5岁以下男、女童发病率分别为6.65%和4.10%(χ2=1 487.920,P0.01)。轻症病例中EV71、Cox A16及其他肠道病毒阳性所占比例分别为25.10%、24.71%和50.19%,重症病例中EV71、Cox A16及其他肠道病毒阳性所占比例分别为80.00%、5.04%和14.96%;轻症病例及重症病例病原体分布差异有统计学意义(χ2=426.014,P0.01)。手足口病月均发病率(Y)与月均气温(X1)、月均相对湿度(X2)均呈正相关。结论钦州市是手足口病疫情高发地区,发病与气温和湿度等气象因素密切相关,应根据流行特征及气象因素做好疫情预测和防控工作。     

东莞市外来工生理健康生存质量现状及其影响因素

目的 探讨东莞外来工生理健康生存质量现况及其影响因素。 方法 分层随机抽样抽取东莞740名外来工,采用与健康相关的生存质量测量量表(36-Item Short Form, SF-36)调查,多重线性回归分析东莞市外来工生理健康生存质量状况的影响因素。 结果 东莞市外来工生理内容综合测量得分为(57.99±10.63)分。单因素分析显示家庭人均月收入、营养状况、饮酒、熬夜、居住条件满意度、疾病及经历负性事件均有统计学意义(均P<0.10)。经多重线性回归分析,回归方程检验(F=11.172,P<0.000 1,R²=0.243)结果显示家庭人均月收入、营养状况、居住条件满意度和疾病(P<0.05)影响生理健康生存质量。 结论 家庭人均月收入、营养状况、居住条件满意度和疾病为外来工生理健康生存质量的影响因素。     

深圳市医院室内空气中PM2.5污染水平监测与分析

目的通过监测医院室内空气中可吸入颗粒物PM 2.5浓度以了解深圳市医院控烟情况并为开展控烟干预提供基线数据。方法选取深圳市5家医院进行PM 2.5浓度监测。每家医院选取门诊大厅、病房楼道、男洗手间、医生办公室、护士办公室5个监测区域,每个区域按照梅花布点选取5个监测点,于门诊时间进行监测。PM 2.5浓度值进行对数转换呈正态分布后用SPSS 10.0软件进行数据统计分析。结果 5家医院室内空气中PM 2.5监测结果,男洗手间的浓度最高,为(53.35±50.60)μg/m3;其次是医生办公室,为(45.80±60.53)μg/m3;护士办公室浓度最低为(19.67±11.80)μg/m3。方差分析发现,不同位置PM 2.5浓度差异有统计学意义(P0.05)。结论门诊大厅、男洗手间和医生办公室均显著高于护士办公室,政府政策干预是控烟成功的保障。医院控烟的重点是要降低男性医生的吸烟率,并加强对医院男洗手间的控烟管理。     

成都市雾霾天气小学生疾病发生现状及影响因素分析

目的 探索空气污染与小学生疾病发生之间的关系,定量评估空气污染相关指标对小学生疾病发生的影响。方法 2017年在成都市选取重污染区、轻污染区和农村对照区作为研究地点,采用整群随机抽样方法,选择3~5年级小学生为研究对象,采用调查表对小学生健康影响因素和小学生疾病进行调查,采用logistic回归进行影响因素分析。结果 在单因素分析中,PM_2.5浓度对疾病发生的影响在滞后0 d(lag0)时最大,在单因素分析和多因素分析中,均发现年龄越大、lag0 PM_2.5浓度分级越高、有现病史、有既往病史、有家族史、有过敏史、有被动吸烟、燃料类型为其他是疾病发生的危险因素,有空气净化器和家与主要交通干道相距越远是疾病发生的保护性因素;多因素分析中,年龄每增加1岁,雾霾天气小学生罹患疾病的风险增加1.156倍(OR=1.156,95%CI:1.109~1.205),PM_2.5分级每增加1个级,小学生罹患疾病的风险增加1.353倍(OR=1.353,95%CI:1.279~1.431),有现病史者罹患疾病的几率是无现病史者的1.487倍(OR=1.487,95%CI:1.282~1.725),有既往病史者罹患疾病的几率是无既往病史者的1.197倍(OR=1.197,95%CI:1.026~1.395),有家族史者罹患疾病的几率是无家族史者的1.160倍(OR=1.160,95%CI:1.044~1.288),有过敏史者罹患疾病的几率是无过敏史者的1.592倍(OR=1.592,95%CI:1.404~1.805),有被动吸烟者罹患疾病的几率是无被动吸烟者的1.144倍(OR=1.144,95%CI:1.095~1.196),燃料类型为其他者罹患疾病的几率是电力的2.008倍(OR=2.008,95%CI:1.530~2.635),而有空气净化器罹患疾病的几率是无空气净化器的83.7%(OR=0.837,95%CI:0.724~0.967),家与主要交通干道相距远罹患疾病的几率是家与主要交通干道相距近的86.6%(OR=0.866,95%CI:0.805~0.933)。结论 成都市空气污染是小学生疾病发生的重要影响因素,控制PM_2.5浓度、使用空气净化器、避免或减少被动吸烟、合理选择燃料类型和家与主要交通干道相距越远有助于减少小学生疾病发生,同时建议有现病史、既往病史、家族史、过敏史者更应该注意在雾霾期间减少户外活动。