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.     

温泉宾馆室内PM_(10),PM_(2.5),CO_2和~(222)Rn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 Rn. 222     

合肥市秋冬季PM2.5污染特征及防控对策

本文主要利用合肥市10个自动监测站2014年11月的PM2.5监测数据以及世界空气质量组织网站提供的12月份空气监测数据,初步分析合肥市PM2.5分布规律;同时检测了不同楼层高度的PM2.5浓度以及进行了PM2.5与日常生活密切相关的几个实验。结果表明:(1)合肥市10个站点PM2.5浓度存在空间差异,气象条件特别是风向、风速和持续时间及其与中国主要污染源的相对位置,以及合肥市自身不合理的重污染企业布局是造成这种空间差异的主要原因;(2)不同楼层高度PM2.5浓度测试结果显示:低层略高,5层以上差异不大,高层污染改善不明显;(3)汽车内使用有效的空调过滤器可极显著地改善车内空气质量、室内使用空气净化器及新风系统均可极显著地改善室内空气质量;(4)使用不同来源的食用油产生的PM2.5差异显著;(5)吸烟极显著地提高了室内的PM2.5浓度。研究结果为民众提出了防控PM2.5的对策建议,并为地方和国家制定相关调控政策提供实验依据。     

公共场所室内可吸入颗粒物的污染特征

为了解学校室内可吸入颗粒物的污染特征及同时间段内与相应室外大气浓度的关系,对学校图书馆室内外PM2.5和PM10进行了质量浓度监测,并且分析和讨论了影响室内空气质量的因素.结果显示,室内PM2.5和PM10的浓度范围分别为16.7～403.5 μg/m3和33.3～537.0 μg/m3,室内可吸入颗粒物中细颗粒物占主要部分,并且PM2.5质量浓度与PM10质量浓度趋势基本一致.室外可吸入颗粒物质量浓度明显影响室内颗粒物的浓度值,而室内使用空气转换装置和及时的清洁有助于降低室内可吸入颗粒物的浓度.     

广州市学龄儿童在校期间PM2.5暴露水平评价

采用便携式大气颗粒物采样器(MiniVol)和便携式颗粒物检测仪(pDR-1500)在2010年3月底至4月初对广州市某小学的室内外细颗粒物(PM2.5)浓度进行了监测,并对学龄儿童在校期间活动模式进行了跟踪调查,评价了学龄儿童在校期间PM2.5暴露水平.结果显示该小学室内外日均PM2.5浓度范围为25.1~145.9μg/m3,室内PM2.5浓度略低于室外,两者呈明显的正相关关系(R2=0.65);室内实时PM2.5浓度结果表明非假期与假期存在差异.使用离子色谱分析了PM2.5的阴离子成分,其中NO3-和SO42-占阴离子成分总量的73%~95%.研究显示道路交通源是采样地点PM2.5主要来源之一.学龄儿童在校期间单位体重PM2.5日均潜在暴露水平为7.6μg/(kg×d),个体日均潜在暴露水平为246.8μg/d.     

北仑区域气象条件对PM_(2.5)浓度的影响模型研究

利用对区域的PM2.5的浓度与气象因子的监测,对影响PM2.5浓度的气象因子进行研究,研究结果表明,PM2.5浓度存在一定的季节性变化规律,同时通过对其与气象因子之间的多元线性回归,得出了具有一定吻合度的未来24h PM2.5预测模型。     

兰州市供暖期PM_(2.5)浓度监测及其预报模型

利用兰州市2007-2009年供暖期PM2.5实测数据,统计分析观测期间PM2.5的超标率、超标倍数、浓度水平以及典型天气(浮尘、沙尘暴和灰霾)下PM2.5浓度日变化特征,并结合同期气象数据,运用多元逐步回归分析的方法建立兰州市供暖期PM2.5浓度预报模型,最后对模型进行验证。结果表明:兰州市2007-2009年供暖期PM2.5污染十分严重,2007-2009年PM2.5的超标率分别为59.2%、67.9%和68.8%,最大超标倍数分别达到2.88、3.17和3.60;2007-2009年供暖全期PM2.5浓度日变化呈"双峰双谷"型,浮尘、沙尘暴和霾天气下PM2.5浓度均远高于平均值,霾天气下PM2.5日均浓度值最高;兰州市供暖期PM2.5浓度预报模型的预报值与实测值的变化趋势基本一致,但对高浓度PM2.5模拟结果较差,PM2.5预报浓度准确率和等级准确率分别为70.2%和81.8%。     

贵州农村冬季不同燃料燃烧产生的室内外PM_(2.5)研究

为了解贵州农村家庭冬季不同燃料燃烧产生的室内外PM2.5污染状况及其产生与变化规律,2011年11月～2012年2月间选择燃煤村寨水城县A村、烧柴村寨从江县B村和沼气推广示范村寨贵阳市乌当区C村各1户,每户设置厨房、卧室和室外3个监测点,进行连续5天PM2.5小时浓度和日均浓度的监测。结果表明:贵州农村室内因冬季燃烧不同燃料,产生的PM2.5浓度水平差异较大,但3户室内外空气中PM2.5的浓度大部分高于GB 3095—2012《环境空气质量标准》中PM2.5日均浓度限值75μg/m3,其中燃煤的A村室内PM2.5的浓度水平最高;厨房PM2.5的浓度,燃煤的家庭>燃柴的家庭>燃沼气的家庭,表明沼气是相对最为清洁的能源;而厨房与卧室相比,燃煤家庭和燃柴家庭厨房PM2.5平均小时浓度均高于卧室的PM2.5平均小时浓度,表明厨房应是室内主要的因燃料引起的环境空气污染区域;B村室外环境空气中PM2.5日均浓度高于其卧室中PM2.5日均浓度,表明除燃料燃烧本身引起的室内环境空气污染外,改善室外环境空气质量也是不容忽视的重要方面。     

成都市一次重度灰霾期间大气PM2.5的自组织临界特性

2013年1—2月期间,四川省成都市出现大范围、长时间、高浓度的严重霾污染.本文运用频度统计分析和消除趋势波动分析方法,研究了成都市2013年1月25日—2月7日一次典型重度灰霾期间8个监测站点(草堂寺、人民公园、梁家巷、金泉两河、十里店、沙河铺、三瓦窑、灵岩寺)大气PM2.5小时平均浓度序列的时空演化规律.结果表明,各站点大气PM2.5的浓度波动并非随机,而在统计上服从典型的负幂律分布,同时均表现出很强的长期持续性特征.这些特征刻画了灰霾期间大气PM2.5浓度波动的宏观特征.将PM2.5浓度演化与沙堆崩塌进行类比,发现大气PM2.5演化具有自组织临界性复杂系统的基本特征.进一步根据自组织临界(SOC)理论,建立了大气PM2.5数值沙堆模型,模型算法考虑了此次灰霾期间成都市的气象因素和PM2.5的迁移扩散机制.通过对该模型的数值模拟,能够定量阐明此次重度灰霾期间成都市各监测站点大气PM2.5浓度时空波动宏观统计规律的产生根源.同时,深入讨论了该模型的自组织临界特征.模拟结果和实际结果的高度一致表明该模型真正阐明了导致PM2.5浓度时空波动的重要动力机制.SOC内禀机制是控制此次成都市灰霾期间大气PM2.5浓度演化的主要机制之一.本研究可为灰霾期间PM2.5的演化动力学提供新的研究方法.     

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。