北京市某城区儿童大气PM2.5个体暴露水平及影响因素研究

目的 评价北京市某城区儿童大气细颗粒物(PM2.5)个体暴露水平并探讨其可能的影响因素.方法 选取该区某小学学龄儿童36名,于2008年10月采用细颗粒物监测仪对小学教室、校园及儿童居室等儿童主要活动场所的PM2.5污染水平进行监测,同时收集36名儿童的24 h时间.活动日记和家庭居住环境资料.利用儿童各活动场所的PM2.5浓度监测数据和儿童时间-活动日记,计算出每名儿童的全天PM2.5个体暴露水平.分别利用Kruskal-Walls秩和检验对分类变量和Spearman秩相关对连续变量进行单因素分析,用多重线性回归模型进行多因素分析来探讨儿童个体暴露水平的可能影响因素.结果 36名儿童全天的PM2.5平均个体暴露水平为98.13μg/m3(范围为41.22～121.13μg/m3).单因素分析结果 显示,仅空气污染指数(API)与儿童个体暴露水平之间呈强相关(r=0.836,P＜0.01).多因素分析表明,API、儿童居室距交通干道的距离、居住楼层的高度对个体暴露水平的影响有统计学意义(均P＜0.001).API值越高、居室距交通干道的距离越近、居住楼层越低,儿童PM2.5的个体暴露水平越高.结论 调查儿童的PM2.5个体暴露水平较高.API、儿童居室距交通干道的距离和居住楼层的高度可能是影响儿童个体暴露水平的重要因素.     

某社区人群冬季雾霾期间PM2.5暴露水平研究

<正>雾霾中的PM2.5是对人体健康危害较大的颗粒物之一,暴露量和暴露剂量是了解PM2.5健康危害的重要参数[1]。PM2.5来源是多元化的[2],其浓度受多种因素影响,本次调查地区的气象地理条件、经济结构等与周边地区差异明显,开展该地区人群PM2.5暴露参数研究具有一定价值。1研究方法1.1样品采集2013年12月2014年2月,在某社区开展室外空气PM2.5浓度监测,雾霾期间连续     

北京市某社区空气细颗粒物个体暴露水平初步评价

目的 初步评价北京市老年人群大气细颗粒物( PM2.5)的个体综合暴露水平.方法 采用定组研究设计,于2007年7月-2008年8月分8个日期区段(周期)对北京市某社区的60名有心血管病既往病史的老年人进行室内外PM2.5质量浓度监测,并采用时间活动模式问卷收集时间活动数据,进行统计学分析.结果 北京市某社区室外各周期...     

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.     

个体PM2.5暴露与老年人肺功能关系

目的探索个体PM_(2.5)暴露与老年人肺功能之间的关系,为开展人群健康风险评估,制定相关的健康防护政策等提供参考。方法采用定组研究方法,在济南市历下区甸柳社区招募社区老年居民。纳入(60～69)岁、常住本社区2年以上、生活作息规律、活动范围固定、配合度较好者,排除吸烟、酗酒、肥胖、患有心肺系统疾病、糖尿病等基础疾病以及高血糖、高血压、高血脂和肺功能异常的老年人。共纳入研究对象76名。调查性别、年龄、身高、体重、教育程度、收入等情况。于2018年9月10日—2019年1月21日,每月使用PM_(2.5)实时监测系统对研究对象开展为期3 d的个体PM_(2.5)暴露监测,在每次个体暴露监测结束后测量调查对象的肺功能,共开展5次。采用线性混合效应模型,在控制了季节、平均温度、相对湿度和个体特征等协变量后分析PM_(2.5)和肺功能的关系。结果调查期间研究对象个体PM_(2.5)的暴露量的中位数为47.86μg/m~3,研究对象的肺功能的用力肺活量(FVC)和用力呼气1秒量(FEV_1)的中位数分别为3.14和2.30 L,FEV_1/FVC的中位数为76.93%,25%肺活量时的用力呼气流速(FEF_(25%))、50%肺活量时的用力呼气流速(FEF_(50%))和75%肺活量时的用力呼气流速(FEF_(75%))的中位数分别为4.63、2.58和0.96 L/s。在lag 2 d(肺功能检测前2天)时PM_(2.5)每升高10μg/m~3, FVC下降0.08%(95%CI:-0.28,0.12,P=0.45),FEV下降0.06%(95%CI:-0.3,0.2,P=0.67),在lag 02 d(肺功能检测当天至前2 d的移动平均)时PM_(2.5)每升高10μg/m~3,FEV_1/FVC下降0.05%(95%CI:-0.2,0.2,P=0.99)。结论本研究未发现PM_(2.5)短期暴露对老年人的肺功能指标有明显影响。     

室内空气PM2.5污染水平及其分布特征研究

目的研究北京市室内空气PM2.5浓度水平及其分布特征。方法选择北京市7个不同功能区的3个室内监测点(住宅、学校、办公场所)及1个室外监测点,采用重量法测定PM2.5质量浓度。监测时间为2013年5月—2014年4月,每月连续采集7 d,每天采集24 h。结果监测时间段内,3类不同场所(住宅、学校、办公室)室内空气PM2.5浓度均低于室外,差异均有统计学意义(P0.05);住宅、学校、办公室、室外PM2.5高于GB 3095—2012《环境空气质量标准》二级标准的比例分别为42.7%,41.2%,39.5%,61.8%。室内PM2.5浓度在夏季(7—8月)最低,在冬季(1—3月)最高;室内PM2.5浓度由低至高为远郊区汽车交通要道、化工工业区机场、燃煤发电厂建筑工地、水泥厂,差异有统计学意义(P0.05)。室内PM2.5占室内PM10的浓度比值为0.83,PM2.5的室内/室外浓度比值(0.68)高于PM10(0.59),差异均有统计学意义(P0.01)。结论本次调查地区的PM2.5质量浓度为冬季较高,建筑工地、水泥厂PM2.5质量浓度高于其他地区,且室内PM2.5浓度随室外浓度的增加而升高。     

大气PM2.5浓度与健康年轻人血浆vWF水平关系

目的探讨空气中细颗粒物（PM_2.5）与健康年轻人血浆血管性血友病因子（vWF）水平的相关性。方法招募114名在北京大学第一医院生活与工作的健康年轻人,于奥运会前、中和后期,每名受试者各采集血标本2次,共6次,用于血浆vWF的测定,每日PM_2.5的浓度由北京大学环境科学与工程学院测定,对应血标本分为6个时段。结果第1时段（6月10—23日）、第2时段（6月24—7月7日）、第3时段（8月4—15日）、第4时段（8月18日—29日）、第5时段（10月6—17日）、第6时段（10月20—30日）PM_2.5的平均值分别为101.841 0、101.857 0、87.147 0、71.687 0、87.470 0和76.107 8 μg/m³,对应阶段的血浆vWF平均值分别为103.933 0%、100.160 0%、91.704 0%、85.022 0%、88.460 0%和 76.353 3%;血浆vWF水平与vWF测定前0~5 d PM_2.5浓度的相关系数分别是-0.132（P=0.332）、0.110（P=0.414）、0.197（P=0.142）、0.224（P=0.097）、0.320（P=0.017）和0.156（P=0.256）,表明PM_2.5对血浆vWF水平的影响具有4 d的滞后效应（P<0.05）。结论2008年北京奥运会期间,受试者血浆平均vWF水平降低与PM_2.5降低具有相关性。     

妊娠期PM2.5暴露与新生儿胎粪菌群的关联

[背景]已有动物实验表明细颗粒物(PM2.5)暴露会改变新生小鼠肠道菌群的构成,但尚无报道妊娠期PM2.5暴露对新生儿胎粪菌群影响的人群流行病学证据.[目的]探索妊娠期PM2.5暴露与新生儿胎粪菌群之间的关联,并分析其可能涉及的功能通路.[方法]本研究基于上海亲子队列,从中随机选取600名具有完整随访信息的孕妇,通过卫...     

上海市某采样点2014-2017年冬季大气PM2.5中金属和类金属成分特征分析

【目的】通过连续4年的动态监测探究上海某采样点大气细颗粒物(PM_(2.5))中金属和类金属成分组成和分布的特征。【方法】采样点位于上海市某社区卫生服务中心楼顶,采样高度12.5 m,在2014—2017年的4个冬季(每年的12月至次年2月),每月10—16日连续采样7 d,每次采样22 h,并采用电感耦合等离子体质谱仪(ICP/MS)测定样本中12种金属和类金属元素的含量。【结果】采用两两比较秩和检验,总金属、铝(Al)、铍(Be)、铬(Cr)、汞(Hg)、铅(Pb)、锰(Mn)、镍(Ni)、硒(Se)及铊(Tl)的组间两两比较差异有统计学意义;Cochran-Armitage趋势检验显示,Al随时间变化呈升高趋势,Cr、Pb和Ni随时间变化呈降低趋势;因子分析显示,各年度的因子1中有相对稳定的构成元素(As、Cd、Pb、Mn、Se),其余因子的内部构成相对不稳定。【结论】该地可能存在相对稳定的污染源排放,Al、Cr、Pb和Ni存在明显升高或降低趋势。     

Apheis: Health Impact Assessment of Long-term Exposure to PM2.5 in 23 European Cities

Introduction

Apheis aims to provide European decision makers, environmental-health professionals and the general public with up-to-date and easy-to-use information on air pollution (AP) and public health (PH). In the Apheis-3 phase we quantified the PH impact of long-term exposure to PM_2.5 (particulate matter < 2.5 μm) in terms of attributable number of deaths and the potential gain in life expectancy in 23 European cities.

Methods

We followed the World Health Organization (WHO) methodology for Health Impact Assessment (HIA) and the Apheis guidelines for data collection and analysis. We used the programme created by PSAS-9 for attributable-cases calculations and the WHO software AirQ to estimate the potential gain in life expectancy. For most cities, PM_2.5 levels were calculated from PM₁₀ measurements using a local or European conversion factor.

Results

The HIA estimated that 16,926 premature deaths from all causes, including 11,612 cardiopulmonary deaths and 1901 lung-cancer deaths, could be prevented annually if long-term exposure to PM_2.5 levels were reduced to 15 μg/m³ in each city. Equivalently, this reduction would increase life expectancy at age 30 by a range between one month and more than two years in the Apheis cities.

Conclusions

In addition to the number of attributable cases, our HIA has estimated the potential gain in life expectancy for long-term exposure to fine particles, contributing to a better quantification of the impact of AP on PH in Europe.     

Winter Mass Concentrations of Carbon Species in PM10, PM2.5 and PM1 in Zagreb Air,Croatia

The purpose of our investigation was to examine the mass concentrations of EC, OC and TC (EC + OC) in PM₁₀, PM_2.5 and PM₁ particle fractions. Daily PM₁₀, PM_2.5 and PM₁ samples were collected at an urban background monitoring site in Zagreb during winter 2009. Average OC and EC mass concentrations were 11.9 and 1.8 μg m⁻³ in PM₁₀, 9.0 and 1.4 μg m⁻³ in PM_2.5, and 5.5 and 1.1 μg m⁻³ in PM₁. Average OC/EC ratios in PM₁₀, PM_2.5, and PM₁ were 7.4, 6.9 and 5.4, respectively.     

Long-term Exposure to PM2.5 and Incidence of Acute Myocardial Infarction

Background: A number of studies have shown associations between chronic exposure to particulate air pollution and increased mortality, particularly from cardiovascular disease, but fewer studies have examined the association between long-term exposure to fine particulate air pollution and specific cardiovascular events, such as acute myocardial infarction (AMI).Objective: We examined how long-term exposure to area particulate matter affects the onset of AMI, and we distinguished between area and local pollutants.Methods: Building on the Worcester Heart Attack Study, an ongoing community-wide investigation examining changes over time in myocardial infarction incidence in greater Worcester, Massachusetts, we conducted a case–control study of 4,467 confirmed cases of AMI diagnosed between 1995 and 2003 and 9,072 matched controls selected from Massachusetts resident lists. We used a prediction model based on satellite aerosol optical depth (AOD) measurements to generate both exposure to particulate matter ≤ 2.5 μm in diameter (PM_2.5) at the area level (10 × 10 km) and the local level (100 m) based on local land use variables. We then examined the association between area and local particulate pollution and occurrence of AMI.Results: An interquartile range (IQR) increase in area PM_2.5 (0.59 μg/m³) was associated with a 16% increase in the odds of AMI (95% CI: 1.04, 1.29). An IQR increase in total PM_2.5 (area + local, 1.05 μg/m³) was weakly associated with a 4% increase in the odds of AMI (95% CI: 0.96, 1.11).Conclusions: Residential exposure to PM_2.5 may best be represented by a combination of area and local PM_2.5, and it is important to consider spatial gradients within a single metropolitan area when examining the relationship between particulate matter exposure and cardiovascular events.     

Traffic-related occupational exposures to PM2.5, CO, and VOCs in Trujillo, Peru

A traffic-related exposure study was conducted among 58 workers (drivers, vendors, traffic police, and gas station attendants) and 10 office workers as controls in Trujillo, Peru, in July 2002. PM2.5 was collected, carbon monoxide (CO) was measured, volatile organic compounds (VOCs) were sampled and analyzed. Newspaper vendors had the highest full-shift CO exposures (mean +/- SD: 11.4 +/- 8.9 ppm), while office workers had the lowest (2.0 +/- 1.7 ppm). Bus drivers had the highest full-shift PM2.5 exposures (161 +/- 8.9 microg/m3), while gas station attendants (64 +/- 26.5 microg/m3) and office workers (65 +/- 8.5 microg/m3) were the lowest. Full-shift benzene/toluene/ethylbenzene/xylene exposures (BTEX) among gas station attendants (111/254/43/214 microg/m3) were much higher than those among van and taxi drivers. Several of the traffic-related occupational exposures studied were elevated and are of occupational health concern.     

Traffic-related Occupational Exposures to PM2.5, CO,and VOCs in Trujillo,Peru

Abstract

A traffic-related exposure study was conducted among 58 workers (drivers, vendors, traffic police, and gas station attendants) and 10 office workers as controls in Trujillo, Peru, in July 2002. PM_2.5 was collected, carbon monoxide (CO) was measured, volatile organic compounds (VOCs) were sampled and analyzed. Newspaper vendors had the highest full-shift CO exposures (mean ± SD: 11.4 ± 8.9 ppm), while office workers had the lowest (2.0 ± 1.7 ppm). Bus drivers had the highest full-shift PM_2.5 exposures (161±8.9 pg/m³), while gas station attendants (64 ± 26.5 pg/m³) and office workers (65 ± 8.5 μg/m³) were the lowest. Full-shift benzene/toluene/ethylbenzene/xylene exposures (BTEX) among gas station attendants (111/254/43/214 μg/m³) were much higher than those among van and taxi drivers. Several of the traffic-related occupational exposures studied were elevated and are of occupational health concern.     

北京市冬季住宅内PM_(2.5)暴露水平及室内外关系的研究

目的研究自然通风条件下大规模人群的住宅内PM_(2.5)浓度水平,探讨PM_(2.5)浓度的室内外关系,为评估室内PM_(2.5)暴露提供重要数据支撑和新的研究思路。方法于2013年12月1日—2014年2月28日(2013—2014冬季)在北京市某区开展大规模人群的时间-活动模式和空气污染暴露影响因素调查,基于调查数据及PM_(2.5)空气动力学特性建立住宅内PM_(2.5)的质量平衡模型,利用环境监测站点PM_(2.5)监测数据模拟住宅内PM_(2.5)浓度,计算室内外PM_(2.5)浓度比(I/O),并探讨PM_(2.5)室内外关系。结果本研究1 092个样本2013—2014冬季住宅内PM_(2.5)浓度范围为26~167μg/m~3,PM_(2.5)浓度的中位数为73μg/m~3,四分位数间距为34μg/m~3。室外PM_(2.5)浓度范围分别为0~33μg/m~3、34~65μg/m~3、66~129μg/m~3、≥130μg/m~3时,PM_(2.5)浓度I/O分别为1.75、1.05、0.76和0.63;随着室外PM_(2.5)浓度的增加,I/O呈减小趋势,且分布趋于集中。结论基于大规模人群的时间-活动模式和空气污染暴露影响因素调查建立质量平衡模型,可实现大规模人群室内PM_(2.5)浓度的连续模拟。     

北京地区PM2.5个体暴露水平模拟

目的模拟计算不同季节不同人群的PM2.5暴露水平。方法结合单人逐日跟踪实验获取的微环境PM2.5实测浓度和北京环境保护监测中心网站所发布的35个监测站点大气PM2.5浓度,建立不同微环境(住宅、办公室、教室等)中PM2.5浓度与大气环境浓度的回归方程,结合问卷调查获得人群日常行为模式,建立模型。通过Matlab软件随机生成大气环境浓度模拟值,计算采暖季和非采暖季、不同年龄段人群PM2.5的暴露水平。最后将模拟结果与跟踪实验实测结果进行比对。结果非采暖季与采暖季的个体日均暴露水平中位数实测结果分别为29.84~40.79和47.71~62.11μg/m3,模型计算结果分别为32.99~37.60和43.10~46.61μg/m3,个体暴露水平与当日大气环境浓度比值大部分介于0.5~0.6之间,实测与模拟计算结果之间具有较好的一致性。模型模拟结果显示,18岁人群暴露水平偏高,18~25岁和26~55岁人群暴露水平非常接近。采暖季室内暴露比例(77%~81%)高于非采暖季比例(73%~77%)。18~25岁人群因锻炼所造成的暴露比例(5%)略高于其他年龄组(3%~4%)。结论本研究的建模方法可用于估算目标人群的大气PM2.5暴露水平。采暖季日均暴露水平高于非采暖季,室内暴露占绝大比例,各年龄段人群在暴露水平以及暴露来源分布上具有较高的相似性。     

北京市采暖期PM2.5与PM10污染特征分析

目的:了解北京市采暖期大气颗粒物PM2,与PM10.的污染特征.方法:在北京市城区设置采样点,采集了2006年3月3～5日、6～8日、8～10日和12～14日PM2.5与PM10,对其中的8种水溶性离子、17种"酸提"元素、12种"水提‘元素、17种多环芳烃及有机碳、元素碳的含量进行了分析.结果:8种水溶性离子总浓度及含碳组分(有机碳 元素碳的质量浓度分别占PM2.5和PM10质量浓度的29.8%、17.5%和21.0%、14.6%;17种"酸提"元素总浓度分别占PM:,币PM..质量浓度的4.8%和5.8%;已测定的17种多环芳烃中以4环和5环为主,二者浓度之和分别占PM2.5与PM10中多环芳烃总浓度的84.9%和86.3%.结论:水溶性离子、含碳组分为采暖期PM2.5和PM10中的主要成分.