上海市A城区大气PM_(10)、PM_(2.5)污染与居民日死亡数的相关分析

目的　探讨大气颗粒物污染对人群健康的影响。方法　采用Poisson广义相加模型对上海市A城区大气PM1 0 、PM2 5的日平均污染浓度与居民日死亡数进行相关回归分析 ,并控制了时间长期趋势、气象、季节、一周日效应混杂因素的影响。结果　当大气PM1 0 、PM2 5浓度上升 10 μg m3时 ,总死亡数分别上升 0 5 3%(0 2 2 %～ 0 85 % )、0 85 % (0 32 %～ 1 39% )。结论　大气粗细颗粒物污染具有潜在的急性人群健康危害。     

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...     

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PM_2.5污染水平、其他污染物及微小气候状况,分析室内PM10和PM_2.5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、PM_2.5）、室内微小气候（温度、湿度）及室外污染物浓度（PM₁₀、PM_2.5）。结果 室内外PM_2.5和PM₁₀浓度差异均无统计学意义（P>0.05）。低层PM₁₀浓度低于高层,差异有统计学意义（P<0.05）。夏季的PM₁₀、PM_2.5浓度低于冬季,且差异均有统计学意义（P<0.01）。2018年PM₁₀、PM_2.5的浓度低于2019年PM₁₀、PM_2.5,且差异均有统计学意义（P<0.01）。室内PM₁₀、PM_2.5浓度与温度、湿度呈负相关,与室外PM₁₀、PM_2.5呈正相关。结论 本次调查的酒店室内PM₁₀、PM_2.5浓度冬季高于夏季,2019年高于2018年,PM₁₀浓度高层高于低层。随时间增加,室内PM₁₀、PM_2.5污染有所加重,室内颗粒物污染主要来源于室外。     

珠海西区空气中颗粒物(PM2.5)污染水平的初步研究

目的监测分析珠海西区PM2.5污染水平。方法选择城乡固定监测点,以中流量采样器采集大气中的PM2.5,重量法测定,每个点采样3 d以上。结果珠海市西区PM2.5平均浓度为0.092 mg/m3;城区PM2.5平均浓度为0.10 mg/m3,乡村平均浓度为0.078 mg/m3,(P>0.05);在交通繁忙路段(车流量>200辆/5 min)PM2.5平均浓度为0.13 mg/m3,非繁忙路段(车流量<200辆/5 min)平均浓度为0.084 mg/m3,(P<0.01);风速>0.5 m/s时,PM2.5平均浓度为0.054 mg/m3,风速<0.5 m/s时,PM2.5平均浓度为0.11 mg/m3,(P<0.01)。结论珠海市西区PM2.5污染水平较国内其他大城市低,但超过了美国和世界卫生组织的标准限值;城乡污染无显著性差异;交通繁忙路段明显高于非繁忙路段;风速提高时,污染水平显著降低。     

不同微环境PM_(2.5)个体暴露量的初步研究

目的调查PM_(2.5)个体暴露水平,评估不同微环境的PM_(2.5)暴露量。方法于2014年10—11月在北京市招募时间-活动模式较为规律的7名办公室职员为调查对象,采用PM_(2.5)个体暴露追踪监测结合日志记录时间-活动模式的方式开展为期12 d的研究。结果调查对象在家、办公室和交通微环境(步行、公交车、地铁、私家车、出租车、自行车)的日均暴露时间分别为13.1、6.0、2.7 h;24 h的PM_(2.5)个体暴露日均浓度为119μg/m~3,家、办公室和交通微环境的PM_(2.5)暴露日均浓度分别为105、127、152μg/m~3;24 h PM_(2.5)个体暴露量为119μg/(m~3·d),家、办公室和交通的PM_(2.5)暴露量分别为61、32、13μg/(m~3·d),三种微环境的PM_(2.5)暴露量之和占总暴露量的67.6%~100%。结论调查人群的PM_(2.5)个体暴露水平较高,应予以高度重视;家、办公室和交通是主要的PM_(2.5)暴露环境,应对PM_(2.5)污染应优先考虑采取干预措施。     

深圳市龙岗区PM_(2.5)颗粒物来源探析

目的了解深圳市龙岗区大气中PM_(2.5)颗粒物成分及来源。方法采集2014—2015年深圳市龙岗区PM_(2.5)颗粒物,进行浓度及成分分析,采用因子分析法(FA)对PM_(2.5)中的离子、金属进行分析,探析其污染来源。结果2014—2015年深圳市龙岗区PM_(2.5)质量浓度平均为(0.052±0.029)mg/m3,12种金属成分中占比较高的为铝(57.8%)、铅(21.4%)、锰(11.0%),4种离子成分中占比最高的为硫酸盐(67.1%)。深圳市龙岗区大气PM_(2.5)的主要来源为机动车尾气、工业排放、二次污染和扬尘等,贡献约占75.0%;其中机动车尾气、工业排放等城市污染因子贡献占45.1%,土壤扬尘等因子贡献占11.5%,海洋空气因子贡献占10.3%。结论龙岗区降低大气PM_(2.5)浓度的重点是加强机动车尾气及工业排放的控制。     

华中某市居民住宅室内外PM_(2.5)与PM_(10)日变化规律及防护建议

目的了解冬季住宅室内、外PM2.5和PM10浓度日变化规律,指导居民日常防护。方法在灰霾严重的冬季,对华中某市区3个居民住宅室内、外PM2.5和PM10浓度连续监测5 d,绘制出日变化曲线图。结果 PM2.5和PM10浓度日变化呈现一高峰两小峰形态,高峰时段出现在早晨6:00~9:00,两小峰在中午12:00~14:00和傍晚17:00~19:00;室内、外PM2.5和PM10浓度均超过国家环境空气质量二级标准,但室内浓度显著低于室外(P0.01)。结论老人和儿童冬季应减少户外运动或选择适宜时段;患有心血管、呼吸系统疾病及长期从事户外工作的人群,在灰霾天气外出尽量戴上合适有效的口罩;居民应尽可能改善室内空气质量。     

中山市室内空气污染物PM_(2.5)认知情况调查分析

目的通过问卷调查,了解中山市市民对空气污染物PM2.5污染的认知情况,为开展中山市室内PM2.5的防控提供依据。方法以200名到中山市疾控中心的客户人群作为调查对象,以面对面调查方式开展问卷调查。结果 95.0%的调查对象知道室内环境污染,83.0%的调查对象完全没听过或不清楚PM2.5具体是什么。调查对象对PM2.5的室外来源有较好的认知,但对PM2.5的室内来源知晓率较低。在PM2.5对人体的健康危害调查中,对其会加重呼吸系统疾病的知晓率最高(44%),而对于人体对PM2.5完全没有过滤、阻拦能力的知识知晓率最低(15%),同时有34.5%的调查对象对PM2.5的健康危害完全不了解。不知道现行室内空气质量国家标准的人占79.5%,94.5%的调查者对空气污染相关法律不是十分了解,68.0%的调查对象通过电视了解空气污染的相关法律。结论多数调查对象对PM2.5不了解,应加强对PM2.5相关知识的宣传教育,采用电视宣传是有效的方式。     

上海市宝山区空气中PM10和PM2.5污染状况分析

目的探讨上海市闵行区大气污染物对低出生体重的影响。方法从闵行区6家设有妇产科的医院收集2015—2016年全部新生儿个案资料和同期临近国控站点的空气质量监测值。分别以是否发生低出生体重和出生体重数值为应变量,建立多因素logistic回归模型和多元线性回归模型,在控制个体和环境水平混杂因素后,分别分析孕早期、孕中期和孕晚期大气污染物暴露对低出生体重儿发生风险和出生体重大小的影响。结果研究期间,闵行区新生儿出生体重平均为3 359 g,其中低出生体重儿(小于2 500 g)发生率为3.01%。在孕早期各空气污染物对低出生体重发生率和出生体重均无明显影响。在孕中期PM_2.5和CO暴露可明显增加低出生体重发生风险,PM_2.5、SO₂、CO可显著降低出生体重数值。在孕晚期,除SO₂外各污染物均可显著增加低出生体重的发生风险,其中O₃的影响最强;仅O₃可显著降低出生体重值。结论闵行区大气污染可降低新生儿的出生体重,增加低出生体重儿的发生风险,但是不同孕期的不同污染物暴露所产生的影响有所差异。     

深圳市南山区居民住宅区PM2.5污染状况及影响因素

目的了解深圳市南山区居民住宅区PM2.5污染情况,并分析其可能的影响因素。方法于2010年每月10—16日在深圳市南山区某教学楼楼顶进行PM2.5采样,同时收集采样当天的气象资料,并对PM2.5水平进行影响因素分析。结果 2010年共收集到83份有效滤膜,PM2.5平均浓度为0.050 mg/m3,日均浓度范围0.003～0.180 mg/m3;PM2.5浓度呈季节性波动,春、夏、秋、冬四季平均浓度分别为0.058、0.027、0.046、0.069 mg/m3,表现为夏秋季节浓度较低,而春冬季节浓度较高;PM2.5浓度受气温、相对湿度和降水情况等多种气象条件影响。PM2.5浓度与气温呈负相关(r=-0.820),与空气相对湿度呈负相关(r=-0.510),与降雨时大气中PM2.5浓度(0.038 mg/m3)相比,不降雨时大气中PM2.5浓度(0.064 mg/m3)较高(P<0.05)。结论南山区居民住宅区PM2.5污染较为严重(参考美国PM2.5卫生标准),气温、气湿和降雨均能影响大气中PM2.5水平,相关管理部门应重视PM2.5污染和健康危害。     

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。     

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.     

PM10和PM2.5与人类健康效应关系的研究进展

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PM10和PM2.5。2006年,WHO推荐用PM2.5代替PM10作为空气颗粒物浓度的指标。大气颗粒物（PM2.5）中主要包含有机碳、元素碳及碳酸盐碳。建筑扬尘、土壤尘、民用污染（燃煤）和交通污染（机动车尾气排放）为主要来源。北京、上海、西安日PM2.5和PM10日超标浓度皆较高。风速与春季和冬季的PM2.5质量浓度之间呈负相关,PM2.5质量浓度随空气相对湿度增加而增大,相对湿度与PM2.5质量浓度之间有正相关;温度与PM2.5质量浓度之间则无明显相关性。大气PM2.5浓度的升高会引起全死因疾病死亡率、心血管疾病死亡率的增加。大气PM2.5浓度的升高与心血管疾病有关。建议采取加大环境污染企业的治理力度,此外应该降低大城市汽车数量。     

河北省轻、重污染城市大气污染对居民非意外死亡的影响研究

目的 阐明河北省轻、重污染城市大气污染对人群健康的影响。方法 收集石家庄市、张家口市居民非意外死亡监测资料，并获取同期空气质量、气象数据，采用SPSS 22.0、R 3.5.3进行数据整理，Spearman秩相关、主成分分析、广义相加模型对数据进行分析。结果 石家庄市主要以气态污染物SO2、NO2对居民非意外死亡存在显著影响，污染物浓度每升高10 μg/m3，非意外死亡人数分别增加1.184% (95% CI: 0.485%～1.887%)、0.979% (95% CI: 0.205%～1.760%)；张家口市以颗粒物PM10、PM2.5及气态污染物O3为危害居民健康的主要因素，污染物浓度每升高10 μg/m3，非意外死亡人数分别增加3.083%(95% CI:2.367%～3.805%)、4.885%(95% CI:3.407%～6.384%)、2.811%(95% CI:1.188%～4.460%)。结论 大气污染对居民非意外死亡存在明显地域性差异且存在易感人群。     

清肺抑火中药干预大气PM_(2.5)对大鼠肺部炎症损伤的实验研究

目的探讨中药清肺抑火中药对PM_(2.5)致大鼠肺部炎症损伤的干预作用。方法将42只健康成年Wistar雄性大鼠随机分为7组,分别为空白对照组、生理盐水对照组、干预对照组、染毒对照组、低剂量干预组、中剂量干预组和高剂量干预组。处理结束后,收集各组大鼠肺泡灌洗液(BALF),并测定BALF中生化指标和炎症因子水平的变化。结果与生理盐水对照组比较,染毒对照组BALF中酸性磷酸酶(ACP)、碱性磷酸酶(AKP)、乳酸脱氢酶(LDH)的活力和总蛋白(TP)、白蛋白(ALB)、白介素-1β(IL-1β)、白介素-6(IL-6)、肿瘤坏死因子(TNF-α)、超敏C反应蛋白(HS-CRP)含量均升高,差异有统计学意义(P0.05)。低、中、高剂量干预组BALF中生化指标和炎症因子水平比染毒对照组水平降低,差异有统计学意义(P0.05)。结论清肺抑火中药可能通过抗细胞毒性和抗炎症作用,减轻PM_(2.5)暴露对大鼠肺部产生的损伤。     

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。     

上海市虹口区大气PM_(2.5)污染及重金属含量特征分析

【目的】了解上海市虹口区大气PM_(2.5)污染状况及其重金属含量的特征。【方法】2015—2016年,在上海市虹口区某建筑物楼顶采用滤膜称重法采集大气PM_(2.5),每次连续采样24 h,分析PM_(2.5)日平均质量浓度及其重金属含量特征。【结果】大气PM_(2.5)质量浓度范围为0.008～0.246 mg/m~3,平均值为0.052 mg/m~3,超标率为25.0%。PM_(2.5)质量浓度变化规律为冬季春季夏季秋季,2016年低于2015年。大气PM_(2.5)中重金属含量平均值依次为钾铁钙锌铝铅锰铜钒。【结论】该采样点大气PM_(2.5)污染较严重,超标率较高。重金属浓度变化具有季节规律,冬春季节明显高于夏秋季。     

Seasonal variations of PM10 and PM2.5 particles loading over tropical urban environment

The extent to which airborne particles penetrate into the human respiratory system is determined mainly by their size, with possible health effects. The research over the scientific evidence of airborne particles to adverse health effects has been intensified in recent years. In the present study particulate matter (PM), PM10 and PM2.5 have been analysed from Quartz Crystal Microbalance (QCM) impactor for the period of January to December over the tropical urban environment, Hyderabad, India. The diurnal variation of PM, PM10 and PM2.5 shows a primary peak at 03:00 local time (LT) and then secondary peak at 10:00 LT followed by a nocturnal peak at 20:00 LT. Seasonal variations of PM, PM10 and PM2.5 suggest that the concentrations have been observed to be maximum during winter and minimum during monsoon. Average values of PM10 and PM2.5 concentrations have been found to be -26 microgm(-3) and -18 microgm(-3) under ambient conditions over the study area. The results suggest that the PM10 concentrations were found to be well below the standards set by several environmental agencies whereas PM2.5 concentrations were found to be quite critical.     

2015—2018年西安市两城区PM2.5质量浓度变化特征及气象影响因素

目的了解西安市莲湖区和雁塔区PM2.5质量浓度的变化特征及其与气象条件的关系。方法 2015-2018年,根据2012年西安市6个主城区全部环保站点的环保监测数据,包括NO2、SO2,PM10、PM2.5、CO和O3,选择上述污染物浓度相对较高的莲湖区和相对较低的雁塔区分别采集空气样本,按照国家环保部《环境空气PM10和PM2.5的测定重量法》(HJ 618-2011)开展PM2.5的质量浓度检测。依据《环境空气质量标准》(GB 3095-2012)中日均二级浓度限值标准(75μg/m3),按照不同年度、区域和季节对检测结果分别开展统计分析和评价。收集同期西安市气象局气象数据资料,包括日平均温度、日平均气压、日均相对湿度、日平均风速、日降水量、最高温度和最低温度,分析PM2.5质量浓度与气象影响因素的关系。结果共采集分析空气样本660份,PM2.5质量浓度中位数为71μg/m3,达标356份,样本总达标率为53.94%,4年样本达标率由高到低依次为2017年>2018年>2016年>2015年(P<0.001),全部样品PM2.5质量浓度平均水平由高到低依次为2015年>2016年>2017年>2018年(P<0.001)。样本达标率和PM2.5质量浓度在莲湖区、雁塔区间的差异均无统计学意义(P>0.05)。不同季节样品达标率由高到低依次为夏季>春季>秋季>冬季(P<0.05);不同季节PM2.5质量浓度平均水平由高到低依次为冬季>秋季>春季>夏季(P<0.001)。日均温度、日均气压、日均风速、日均相对湿度、降水量和最低温度同PM2.5质量浓度显著相关(P<0.001)。莲湖区和雁塔区气象因素多元回归分析的调整后R2分别为0.390和0.373。结论西安市两城区空气质量逐年改善,秋冬季PM2.5污染较为严重。气象因素影响大气中PM2.5质量浓度水平。