温泉宾馆室内PM10,PM2.5,CO2和222Rn的研究

对广东省4座温泉宾馆室内外氡(222Rn)浓度和温泉水氡浓度进行研究,同时利用便携式探测器对室内外PM10,PM2.5,CO2和CO等污染物暴露水平进行直接测定.结果表明,温泉宾馆室内使用温泉水时氡浓度明显高于广东省室内平均氡浓度.除CO外,室内PM10,PM2.5和CO2浓度都较高,其中PM10和CO2的超标率分别达到67%和89%.说明温泉宾馆室内不仅存在一般性污染物,而且存在高浓度的222Rn.     

广东省温泉水和温泉宾馆室内氡浓度研究

利用RAD7和NR-667A测氡仪测量了广东省8处温泉水和温泉宾馆室内外氡浓度。不同地方的温泉水氡浓度差异较大;在浴室内使用温泉水洗浴时,温泉水氡浓度对宾馆室内氡浓度的影响程度也不一样,浴室内平均氡浓度比没有用温泉水时高0.6～18.6倍,卧室内氡浓度比没有用温泉水时高0.3～7.3倍,而且随着温泉水使用状况不同,室内氡浓度也有很大差异。浴室内使用温泉水时计算的氡转换系数较高。有些宾馆室内氡浓度超标,应采取一些管理措施或技术手段降低对宾馆工作人员的暴露水平。     

哈尔滨市2014年1-2月PM_(2.5)与主要空气污染物相关分析

为了解哈尔滨市主要空气污染物对PM2.5浓度变化的影响,利用SPSS软件及哈尔滨市南岗区2014年1-2月环境空气质量日报数据,对空气污染物中SO2、NO2、CO、O3、PM10、PM2.5进行了相关分析。结果显示,SO2、NO2、CO、O3、PM10与PM2.5均呈显著的正相关关系。结合相关性分析结果,建立了PM2.5与SO2、NO2、CO、PM10之间的主成分回归模型,并对模型进行了通径分析。分析结果表明,CO对PM2.5的直接影响最大,SO2、NO2、PM10对PM2.5的直接作用相对较小,但它们通过CO对PM2.5的间接作用较大。因此,在哈尔滨市1-2月主要空气污染物中,CO对PM2.5浓度的变化具有重要的影响。     

患心血管病老年人夏季PM2.5和CO的暴露特征及评价

运用室内外环境监测与问卷调查法相结合的研究方法,对北京市某社区33名患心血管疾病的老年人夏季PM2.5、CO的暴露特征作了研究评价.结果表明,老年人夏季PM2.5、CO的24h个体平均暴露浓度分别为89.6μg/m3,1.9×10-6.PM2.5室内外浓度呈现明显的时间变化特征,并受到气象因素及室内外源排放的共同影响.对老年人群室内外与固定站点CO、PM2.5质量浓度变化的相关性分析显示,室外及固定站点的PM2.5浓度受区域污染源影响较大,CO浓度受局地源影响较大;大气PM2.5可能是影响该社区老年人健康的主要污染物.     

西安地铁环境中PM_(10)、PM_(2.5)、CO_2污染水平分析

针对地铁环境空气污染状况,于2013年6月对西安地铁2号线各监测车站的站厅、站台、车厢及室外的PM10、PM2.5、CO2的污染水平进行了监测分析。结果表明:站厅、站台和车厢的PM10浓度均未超标;PM2.5浓度最大值分别为97.97,131.56,97.1μg/m3,超标率分别为30.6%、75.4%、29.5%,各监测站点细颗粒物污染较严重。车厢内部CO2最高浓度超过2 357 mg/m3,缺乏足够的新鲜空气来满足乘客的呼吸需求。对PM10和PM2.5源的相关性分析表明,站台和车厢环境中的颗粒物有强烈的相关性,二者有共同的来源。对站台和车厢环境中的PM10、PM2.5与室外环境的相关性分析表明,PM10有强烈的相关性(R2=0.83,0.78);PM2.5有较弱的相关性(R2=0.43,0.11)。各监测车站站台PM2.5/PM10为0.64~0.83,平均值为0.72;车厢PM2.5/PM10为0.68~0.85,平均值为0.78。     

太原市冬季SO_2、PM_(10)和PM_(2.5)浓度城郊变化特征研究

通过对太原市2013年冬季SO2、PM10和PM2.524小时浓度均值实时数据的整理和分析,结果表明,各项污染物浓度在城区和郊区差异显著。由于城郊地形条件、气象条件基本一致,各项污染物24小时浓度月变化曲线趋势基本相同。城郊PM2.5和PM10浓度比值范围与均值差别较小,比值月变化曲线趋势基本相同,城郊颗粒物污染物来源相同或相近。相关性分析表明PM2.5分别与PM10和SO2浓度均为高度正相关关系,三者污染源存在较大一致性,冬季区域污染主要以燃煤排放大气污染物为主要特征。     

太原市采暖季PM_(2.5)的污染特征分析

收集了采暖季太原市环境监测中心站公布的PM2.5和其它污染物(PM10、SO2、NO2、CO和O3)逐时监测数据,分析了PM2.5的月、日及小时浓度分布特征和变化规律,结果表明:太原市采暖季PM2.5的小时浓度范围为9~364μg/m3,日浓度范围为19~208μg/m3,PM2.5最大日均值出现在2014年1月份,PM2.5小时浓度日变化规律呈单峰双谷趋势,PM2.5与PM10比值在0.30~0.77之间,二者相关性显著,相关系数为0.925。     

室内外PM_(10)中多环芳烃相关关系及来源分析——以天津市某老年社区为例

为研究室内外PM10中多环芳烃相关性和来源特征,于2009年非采暖季、采暖季在天津市某小区36位住户室内和室外进行PM10膜采样,并分析其中12种PAHs浓度.结果表明,非采暖季较采暖季更为良好的室内外通风性,导致非采暖季室内外PM10中PAHs浓度没有显著差异(P0.05),而采暖季室内PM10中PAHs浓度显著小于室外浓度;非采暖季室内外PM10中各PAHs占总PAHs的质量百分比基本一致,而采暖季其室内外质量百分比有明显不同;采暖季和非采暖季室内外PM10中PAHs的I/O平均值均低于1,但采暖季I/O值小于非采暖季.对参与者的时间活动模式分析表明,在采暖季和非采暖季,室内吸烟、清洁活动以及烹饪对室内PM10中PAHs浓度变化均没有显著影响(P0.05).室内外PAHs浓度线性回归分析表明,室内PM10中5~7环PAHs主要受到室外源的影响,2~4环PAHs主要受到室内源的影响,非采暖季和采暖季室内外PM10中总PAHs的有效穿透因子分别为0.73和0.51.通过特征比值法对PM10中PAHs来源进行解析得出,燃煤源、柴油机动车是其主要来源.     

杭州市区空气中PM_(2.5)细微粒监测及污染状况分析

用自行研制的中流量PM10～PM2.5大气采样仪,在2004～2005年期间,对杭州市区5个代表性采样点的细颗粒PM2.5污染程度进行监测,结果表明,PM2.5颗粒浓度有着季节性特征,冬季的颗粒浓度明显高于夏季;在繁华马路地区PM2.5污染较为严重,超标率达90%,而在城市绿化较好的地区PM2.5污染较小;PM2.5颗粒浓度与空气湿度呈正相关、与空气能见度呈负相关关系;而且室内外PM2.5颗粒浓度之间也存在一定的相关性,PM2.5/PM10的比值表明对人体健康危害更大的PM2.5占PM10的大部分,在0.50￣0.78范围内。     

西安市商场建筑室内外颗粒物污染状况调查

为了解西安市商场建筑室内外颗粒物的污染状况,采用德国Grimm气溶胶光谱仪对该市10家商场的室内外颗粒物浓度进行测试。结果发现,10家商场室内外PM10和PM2.5浓度都不同程度超过了相关标准规定的浓度值,PM10和PM2.5的室内超标率分别为66.4%和71%,室外超标率分别为73.8%、71.6%。室内外颗粒物浓度I/O比值均小于1,出现(I/O)PM10<(I/O)PM2.5<(I/O)PM1.0的规律。同时,室内可吸入颗粒物主要以对人体伤害较大的细颗粒物为主。     

广州大学城大气PM_(2.5)质量浓度与影响因素

选择广州大学城代表性学生宿舍、教室、食堂等多个室内采样点及几个室外采样点,准确测定各采样点大气中PM2.5的质量浓度,分析各室内和室外采样点大气中PM2.5污染程度及分布特征;根据同步记录的气象数据,分析评价气象因子对大气PM2.5质量浓度的影响。     

哈尔滨市AQI与空气污染物的相关分析研究

空气质量问题已成为民众关注的热点问题.选取哈尔滨市2014年-2015年AQI日报数据,分别分析了供暖期和非供暖期PM2.5、PM10、CO、SO2、NO2、O3六种主要空气污染物与AQI的相关性,结果表明,AQI与6个主要污染物间呈显著性相关.同时建立了供暖期和非供暖期AQI与主要空气污染物的多元线性回归模型,结果表明,CO对AQI起着主要作用.因此,提高供暖过程中煤炭燃烧效率,可有效削减空气中CO的浓度,对于改善空气质量起着至关重要的作用.     

云南边境五城市空气污染物分布特征

利用2015~2021年云南省5个边境城市6种常规大气污染物的质量浓度数据,探究其污染特征、时空变化及空间异质性。结果表明,研究区域污染物年际浓度变化起伏较大,PM₁₀、PM_2.5年均浓度分别为(42.6±8.2),(25.4±4.2)µg/m³,均低于中国《环境空气质量标准》(GB 3095-2012)二级浓度限值。PM、NO₂和O_3-8h月均浓度呈U型变化趋势,其中3月份浓度最高。5个城市PM和NO₂浓度季节变化均表现为:春季>冬季>秋季>夏季,O_3-8h表现为:春季>夏季>秋季>冬季,而CO冬季污染程度最小,SO₂无明显的季节变化规律。根据Sen-MK的逐日浓度趋势分析,污染物总体呈现下降趋势,其中PM₁₀下降速率最高达11×10^-3µg/(m³×d),而O_3-8h呈现上升趋势。变异系数(COD)表明,污染物的空间分布极不均匀,特别是SO₂的COD均大于0.2,春季O_3-8h空间分布更加均匀。Person相关分析表明,PM与NO₂、CO、O_3-8h表现出较强的相关性,且西双版纳(BN)PM与其他大气污染物相关性较其他城市强。     

天津滨海新区秋冬季大气污染特征分析

为了解天津滨海新区大气污染物浓度水平和污染来源,2009年9月1日~2010年2月28日对NOx、CO、SO2、O3、PM2.5、PM10进行了连续在线观测,并同步观测了气象要素.结果表明,秋冬季上述污染物最高日均值(秋冬平均值±标准差,O3为日小时均值最大值)分别达到300.7(65.4±52.9)×10-9、7.278(1.324±1.169)×10-6、53(13±12)×10-9、95(28±21)×10-9(体积分数)和287.4(62.3±53.6)μg/m3、1421.4(161.9±136) μg/m3. NOx和SO2秋季低于冬季,O3和PM10反之. CO和PM10相对国家二级标准超标率为2%和38%,PM2.5相对WHO标准(75μg/m3)超标率为31%.季节统计日变化显示CO和NOx为早晚双峰型,SO2为中午的单峰型,O3为午后单峰型,且秋季日变化振幅远大于冬季, PM10为早晚双峰型,但冬季比秋季晚出峰2~3h.除冬季PM10,大气污染物浓度49%~74%的逐日变化由气象要素影响.滨海新区大气污染受局地排放和外源输送共同影响,西南方向气流易造成污染物积累,其次是东北方向,而东和东南气流最有利于污染物扩散;各污染物具体表现为NOx主要受局地源控制;SO2主要受外来输送影响;CO和PM2.5同时受本地源和外来源的共同影响;PM10秋季表现为本地源污染,而冬季为本地源和外来源的共同影响.     

基于卫星遥感的广东地区对流层二氧化碳时空变化特征

利用瓦里关全球本底站和番禺气象局地面观测的CO2浓度资料对SCIAMACHY反演得到的对流层CO2产品进行验证.结果显示:SCIAMACHY产品能较好地反映对流层CO2的分布状况,在珠三角地区反演和观测的残差为1.29×10-6,相关系数为0.69,可用于分析区域对流层CO2的时空分布特征.利用2003~2009年SCIAMACHY观测资料分析研究显示:广东地区对流层CO2柱浓度最高值出现在春季,最低值出现在夏季,浓度年均值和年增长率分别为384.84′10-6和1.53′10-6/a,大于全球和我国同期的观测结果;粤东、粤西、粤北和珠三角地区的浓度均在春、冬季显著高于夏季、秋季 ,相同季节内各区域之间的差异不显著;粤西地区CO2柱浓度的年增长率最高,为1.82′10-6/a,珠三角和粤东地区的年增长率相当,分别为1.65,1.64′10-6/a,粤北地区的年增长率最低,为1.61′10-6/a.     

深圳市PM_(2.5)浓度特征及统计预报研究

根据2015年1—12月深圳市城区11站点PM_(2.5)小时浓度监测数据,探讨了深圳市PM_(2.5)浓度的时空分布特征。结果显示:监测期间深圳市城区PM_(2.5)平均浓度为29.8μg/m~3,PM_(2.5)平均浓度整体呈现出:冬季>秋季>春季>夏季的特征,PM_(2.5)质量浓度日变化整体呈现出双峰型分布,午后12:00—16:00浓度较低。空间分布上,年均浓度从东南至西北方向依次升高,梯度特征明显。PM_(2.5)浓度与PM_(10)呈高度相关,与SO_2、NO_2、CO呈显著正相关,与O_3呈实相关。相邻城市间空气污染物浓度呈现出一定的相关性,区域污染突出。建立的PM_(2.5)回归统计模型对深圳市2015年PM_(2.5)临近预报的级别准确率在70%以上,能较好地反映PM_(2.5)浓度变化趋势。     

香港住宅室内环境及污染暴露量研究

对选定的14间香港住宅的PM10、CO、NO2等主要室内污染物浓度进行监测，通过建立多元线性回归模型，分析了室内．外PM10浓度与居民室内各种活动等其它有关因素之间的相关关系．结合香港居民日常时间安排调查的结果，计算出各种室内污染物的暴露量，对住宅室内环境污染对居民健康的影响进行了初步评估，提出了改善住宅室内环境的一些建议。     

北京东北部城区大气细粒子与相关气体污染特征研究

于2008年7月~2009年4月的4个季节,在北京市朝阳区北部,利用VAPS通用型大气污染物采样仪(URG3000K)对大气细粒子(PM2.5)和环境空气中相关气体进行了同时采集,并利用IC离子色谱仪(DX-600型)分析了PM2.5中水溶性无机离子成分和环境空气中相关气体的含量.结果表明,PM2.5质量浓度春季>夏季>冬季>秋季;SO42-、NO3-和NH4+是PM2.5中最主要的3种水溶性无机离子,年均质量浓度分别为14.82μg/m3、11.57μg/m3和8.35μg/m3,三者浓度之和占PM2.5中总水溶性无机离子浓度的86.28%.SO42-、NH4+浓度占PM2.5浓度百分比均为夏、秋季高于冬、春季; NO3-浓度占PM2.5浓度的百分比为秋季>春季>夏季>冬季.空气中的SO2、NO2和NH3等气态污染物的含量直接影响PM2.5中二次离子SO42-、NO3-和NH4+的浓度, SO2、NO2浓度的季节特征为冬、春季高于夏、秋季,与SO42-、NO3-的季节变化规律相反; NH3浓度在夏季最高,冬季最低. PM2.5酸度在夏、秋季高于冬、春季,且夏、秋季PM2.5样品全部呈酸性,冬、春季PM2.5样品一部分呈酸性,一部分呈碱性.夏季SOR值和NOR值分别为冬季的4.8倍和3倍,表明夏季SO2和NO2更易转化生成SO42-和NO3-.PM2.5中SO42-、NO3-和NH4+主要以(NH4)2SO4、NH4NO3的形式共存于气溶胶体系中.     

公路收费亭内外空气污染特征及其影响因素

2003-06～2003-07对重庆市辖4个收费站中的收费亭内外一氧化碳(CO)、二氧化氮(NO₂)、总烃(THC)和可吸入颗粒物(PM₁₀)进行了采样监测,同时还观测了气温、大气压、风速和车流量等影响因素,通过二元相关和偏相关分析方法探讨了收费亭内外各空气污染指标与影响因素之间的关系.结果表明,收费亭外CO和PM₁₀小时平均浓度值比亭内高,亭内NO₂和THC的小时平均浓度值比亭外高.重庆站亭内外NO₂和茶园站亭内外CO的小时平均浓度值超过环境空气二级标准,其它各收费亭内外NO₂和CO的小时平均浓度均值未超过相关标准限值,其最高值均超过相关标准;各收费亭内外THC小时平均浓度均值分别达7.728 mg/m³和7.216　mg/m³,均超过标准限值10倍以上;收费亭内外PM₁₀变化幅度较大,亭外均值0.217　mg/m³,高于环境空气质量二级标准,亭内最高值达0.631　mg/m³,是室内空气标准日均值标准限值的4.2倍.在4个收费站的收费亭内外空气污染程度比较分析中,以重庆收费站为最严重,有3个指标的均值比其他收费站高.在污染指标与影响因素相关分析中,收费亭内外污染物之间的存在着一定的相关关系,CO、PM₁₀和NO₂呈极显著相关,亭内外THC呈显著性相关,车流量与NO₂、THC、PM₁₀均呈极显著（p<0.01）或显著相关(0.01<p<0.05),而与CO的污染程度相关性不显著;天气条件不同程度地影响各污染指标的浓度,分别以大气压和气温影响为主,风速影响不大.     

云南宣威燃煤室内可吸入颗粒物质量浓度变化特征

应用中流量采样器TSP-PM10-PM2.5对我国肺癌高发区宣威地区6个乡村19家农户进行采样,运用滤膜称重法来分析不同燃料类型室内及相应室外的大气颗粒物质量浓度特征.结果显示,各村庄室内、室外PM10质量浓度比值(I/O)变化范围为1.74~2.87,说明室内PM10污染主要由室内污染源引起;做饭时段室内PM10污染比其他时段严重,尽管烟囱可以将大量的污染物排出室外,但室内颗粒物的质量浓度依然较高.室内PM10质量浓度依燃料类型从高到低依次为块煤用户>型煤用户>燃柴用户>用电用户,室内PM2.5质量浓度依燃料类型从高到低表现为块煤用户>燃柴用户>用电用户;块煤、型煤用户的室内PM10的质量浓度平均值(442.49μg/m3、399.14μg/m3)超过国家室内空气质量标准日均值150μg/m3,污染严重;燃柴和用电用户室内PM10的质量浓度平均值(145.50μg/m3、119.91μg/m3)低于国家室内空气质量标准日均值150μg/m3,污染较轻.块煤用户PM2.5质量浓度日均值(132.58μg/m3)超过2012年2月29日环境保护部发布的环境空气质量标准二级标准75μg/m3,而燃柴和用电户PM2.5的质量浓度(55.24μg/m3、65.02μg/m3)均低于环境空气质量标准二级标准75μg/m3,说明块煤用户室内细颗粒污染较重,用电和燃柴用户室内细颗粒物污染相对较轻.