城市公园不同植被结构绿地削减空气颗粒物浓度研究

随着城市化和工业化进程的加快,空气颗粒物污染成为城市最为严峻的环境问题之一.依据植被的横向结构、竖向结构及植被类型3个因子对宝鸡市公园绿地进行划分,并选取11种不同植被结构的绿地,在分析地点、时间、风速、温度、相对湿度、绿地面积等环境因子对绿地内空气中ρ（PM_2.5）和ρ（PM₁₀）"本底效应"影响的基础上,探究不同植被结构绿地对空气颗粒物质量浓度削减作用的差异.结果表明:①在不同监测地点和监测时段内,ρ（PM_2.5）和ρ（PM₁₀）有极显著差异,植物养护管理程度较高的城市公园绿地对空气颗粒物质量浓度削减作用较为明显,一天中空气颗粒物质量浓度呈现出早晚高、中午低的变化趋势;②风速、温度、相对湿度对ρ（PM_2.5）和ρ（PM₁₀）有极显著影响,在晴朗、无风或微风天气条件下,ρ（PM_2.5）和ρ（PM₁₀）随风速的增大、温度的减小、相对湿度的增大而增大,且ρ（PM₁₀）变化范围大于ρ（PM_2.5）;③1 hm2以下绿地面积的变化对ρ（PM_2.5）和ρ（PM₁₀）无显著影响;④不同植被结构绿地内ρ（PM_2.5）无显著差异,但ρ（PM₁₀）有极显著差异,其中开敞式以灌木为主的绿地中ρ（PM₁₀）最低,多层闭合式阔叶林中ρ（PM₁₀）最高,其余9种植被结构绿地削减作用居中且相近.研究显示,不同植被结构的城市公园绿地对ρ（PM_2.5）和ρ（PM₁₀）的削减作用存在一定的差异且受多种环境因素的共同制约,可为优化城市绿地植被结构进而有效改善空气质量提供依据.      

典型“组群式”城市夏季大气颗粒物中水溶性离子化学特征及来源

为探究典型“组群式”城市——淄博市夏季大气颗粒物中水溶性离子化学特征及来源,于2016年8月对淄博市6个城市点（桓台、张店、临淄、淄川、博山、周村）、2个郊区点（沂源、高青）及1个清洁对照点（鲁山）同步进行PM_2.5和PM₁₀采样,分析了大气颗粒物质量浓度及9种水溶性离子的空间分布特征,并利用主成分分析方法探讨了PM_2.5和PM₁₀中水溶性离子的主要来源.结果表明:①淄博夏季各点位（清洁对照点除外）PM_2.5和PM₁₀质量浓度日均值范围分别为57.2~112和77.4~163 μg/m3,空间分布特征表现为城市点>郊区点>清洁对照点;各点位PM_2.5/PM₁₀（质量浓度之比）在0.61~0.80之间,表明淄博夏季大气颗粒物污染以PM_2.5为主.②水溶性离子在PM_2.5和PM₁₀中占比分别为53.3%和48.5%,其中二次无机离子分别占总离子浓度的91.4%和83.7%,表明大气颗粒物主要以二次离子为主,并且主要富集在PM_2.5中;PM_2.5中∑阴离子/∑阳离子（摩尔浓度之比）为1.07,PM₁₀中该比值为0.87,说明PM_2.5接近中性,而PM₁₀呈弱碱性.③淄博夏季各点位离子来源具有一定的空间差异性,城市点、郊区点与清洁对照点间的CD（分歧系数）均高于0.2,而城市点间CD值低于0.2,说明城市点位间的水溶性离子的化学性质较为相似.④主成分分析表明,淄博夏季大气PM_2.5中的水溶性离子可能主要来源于工业源、生物质锅炉、燃煤、二次源、道路尘及建筑尘,而PM₁₀中的离子主要来源于道路尘、建筑尘、海盐及二次源.研究显示,淄博市颗粒物污染严重,具有明显的空间分布特征,水溶性离子来源复杂,应采取分区、多源控制的污染防治对策.      

基于RF-Kmeans-LIBSVM的乌鲁木齐市颗粒物浓度预测研究

为了准确预测空气中颗粒物的浓度变化情况,减少空气污染给居民的生产生活带来的危害,该研究提出一种基于 RF-Kmeans-LIBSVM 的大气颗粒物浓度预测模型。首先采用 RF 算法对影响 PM_2.5和 PM₁₀ 浓度的因子进行重要性评估,选择出影响最大的 2 个因子作为聚类属性,然后采用 Kmeans 算法对空气污染监测数据进行聚类,把 PM_2.5 和 PM₁₀序列划分为相似性较高的若干类,最后运用经聚类分析之后的训练样本建立 PM_2.5 和 PM₁₀浓度预测模型。以乌鲁木齐市监测点 2015 年 1 月 1 日～2020 年 12 月 31 日的 PM_2.5 和 PM₁₀ 浓度日均监测数据为例,使用改进方法和传统方法分别进行预测。结果表明：与传统支持向量机相比,改进后的模型的预测准确率明显提升,对于 PM_2.5,误差评价指标 MAE 和RMSE 分别下降 33.1% 和 26.5%;对于 ...     

甘肃省区域颗粒物时空分布特征及传输路径

基于甘肃省2018~2019年颗粒物质量浓度监测数据,分析了全省大气颗粒物浓度的时空变化及排放特征,并利用HYSPLIT后向轨迹模式研究了颗粒物传输路径.结果表明：颗粒物（PM₁₀和PM_2.5）空间分布呈现区域特征：PM₁₀浓度高值位于河西走廊地区,由北向南呈阶梯式递减;PM_2.5以陇中地区为高值中心,向南北两侧递减,陇南地区为全省颗粒物清洁区.不同地区PM₁₀与PM_2.5地面浓度季节变化特征存在差异,陇中、陇东和陇南地区PM₁₀和PM_2.5浓度变化特征一致,陇中和陇东地区颗粒物（PM₁₀与PM_2.5）浓度冬高夏低,陇南地区则为冬高秋低;河西走廊PM₁₀和PM_2.5浓度季节变化不同,PM_2.5冬高夏低,PM₁₀春高夏低.后向轨迹聚类结果表明全省春季、冬季均受到来自中亚及新疆的偏西气流影响,该路径输送下可吸入颗粒物（PM₁₀）浓度明显高于其他路径,是典型的沙尘输送路径,4大分区受沙尘传输影响程度依次为河西 > 陇中 > 陇东 > 陇南,来自陕西、川渝的偏东路径是陇南地区颗粒物的主要输送路径,该路径下PM_2.5/PM₁₀比值大于0.5,明显高于偏西路径,说明偏东路径人为源污染贡献显著.研究结果有助于全面认识全省颗粒物污染特点、为分区制定颗粒物污染防治政策、以及区域污染协同治理提供科学的参考依据.     

鞍山大气颗粒物浓度的变化特征

利用鞍山大气成分监测站Grimm180观测的2007年颗粒物数浓度,ρ(PM₁₀₎,ρ(PM_2.5)和ρ(PM_1.0)以及台站的常规气象观测资料,分析了该地区颗粒物数浓度的谱分布、质量浓度的变化特征及与气象条件的相关性. 结果表明:颗粒物数浓度谱分布符合Junge分布;参数υ与能见度呈负相关,υ值越大且PM0.45占PM₁₀的数浓度比例小于90%,能见度较差;颗粒物质量浓度日变化呈双峰特征,ρ(PM₁₀₎,ρ(PM_2.5)和ρ(PM_1.0)之间有很好的相关性,ρ(PM_2.5)/ρ(PM₁₀₎平均值为0.654,ρ(PM_1.0)/ρ(PM_2.5)的平均值为0.832,ρ(PM_1.0)/ρ(PM₁₀₎平均值为0.545;鞍山地区年主导风向为SE,颗粒物质量浓度变化受辽宁沙尘移动路径的影响较小,主要受排放累积型污染影响,其中大雾天气条件下颗粒物质量浓度较高,大雾期间的回归方程截距较年平均回归方程的大,这对研究颗粒物质量浓度的突变特性具有指示作用.      

济南市大气颗粒物短期暴露对老年人群血清淀粉样蛋白P组分影响的定群研究

为了解济南市不同粒径大气颗粒物暴露对老年人群血清淀粉样蛋白P组分（SAP）的急性影响,评估大气颗粒物暴露对人群神经系统的健康风险,以山东省济南市甸柳社区为研究地点,采用定群研究设计,对社区76名健康老年人进行5次重复测量,结合社区附近（< 2 km）环保监测超级站的PM_2.5和PM₁₀浓度数据,在控制年龄、性别等协变量情况下,利用线性混合效应模型分别分析PM_2.5和PM₁₀暴露对SAP的效应影响.结果表明:大气颗粒物短期暴露与老年人群SAP的升高呈正相关;PM_2.5累积滞后0~6 h,每升高1个四分位数间距（IQR）,SAP水平升高18.73%（95% CI为9.20%~29.08%）（FDR_H-P < 0.05）（其中,CI为可信区间,FDR_H-P为经多重校正后的P值）;PM₁₀累积滞后0~6 h,每升高1个IQR,SAP水平亦升高,但变化不显著（FDR_H-P>0.05）.研究显示,大气颗粒物暴露可以引起人群反应神经退行性病变的SAP指标升高,提示大气颗粒物对人群神经系统具有潜在威胁;PM_2.5对SAP的效应高于PM₁₀,提示小粒径颗粒物具有较高的健康危害,应加强对小粒径颗粒物的健康影响和干预防护研究.      

石家庄市采暖前后大气颗粒物及其碳组分特征

为研究石家庄市大气颗粒物、碳组分特征和污染来源,采集2016年11月1日—12月31日石家庄市大气颗粒物（PM₁₀、PM_2.5和PM₁）样品,分析采暖前后PM₁₀、PM_2.5和PM₁及其中OC（有机碳）、EC（元素碳）和WSOC（水溶性有机碳）浓度水平,计算颗粒物与碳组分间相关性,进行OC/EC（质量浓度之比,下同）特征比值法和8个碳组分（OC1、OC2、OC3、OC4、OPC、EC1、EC2和EC3）研究.结果表明:①采暖后ρ（PM₁₀）和ρ（PM_2.5）比采暖前分别增加了26.4%和32.1%,而采暖后ρ（PM₁）比采暖前降低了12.2%.采样期间ρ（PM₁₀）与ρ（PM_2.5）显著相关,而ρ（PM₁）分别与ρ（PM_2.5）和ρ（PM₁₀）相关性差.采暖后散煤燃烧造成ρ（PM₁₀）和ρ（PM_2.5）增加,区域机动车限行和工业限产/停产导致ρ（PM₁）降低.②Pearson相关系数计算可知,ρ（OC）与ρ（EC）强相关;ρ（PM₁₀）和ρ（PM_2.5）分别与ρ（OC）和ρ（WSOC）强相关,而ρ（PM₁）分别与ρ（OC）和ρ（WSOC）中等相关;ρ（PM₁₀）和ρ（PM_2.5）分别与ρ（EC）弱相关,ρ（PM₁）与ρ（EC）中等相关.③采暖后PM₁₀、PM_2.5和PM₁中ρ（OC）比采暖前分别增加了215.1%、97.2%和18.5%;采暖后PM₁₀和PM_2.5中ρ（EC）比采暖前分别增加了65.2%和5.3%,而采暖后PM₁中ρ（EC）比采暖前降低了10.9%.集中供热和散煤燃烧排放了大量OC;PM₁₀和PM_2.5中EC主要来源于散煤燃烧,PM₁中EC主要来源于工业排放和机动车尾气.④采暖前PM₁₀、PM_2.5和PM₁中OC/EC平均值分别为4.5、4.5和4.3;采暖后PM₁₀和PM_2.5中OC/EC平均值分别为9.8和9.7,而PM₁中OC/EC平均值为7.4.采暖前后SOC/OC（质量浓度之比,下同）平均值的范围为0.36~0.65,石家庄市冬季大气中SOC污染严重;⑤8个碳组分分析发现,石家庄市机动车限行导致PM₁中ρ（EC1）降低,而采暖后集中供暖和散煤燃烧的增加,导致ρ（OC2）明显增加.研究显示,大气颗粒物中碳组分采暖前主要来源于机动车尾气,而采暖后主要来源于燃煤燃烧,尤其是散煤燃烧.      

青岛环境空气PM10和PM2.5污染特征与来源比较

年分别在青岛设6个和2个采样点采集PM₁₀和PM_2.5样品,分析二者质量浓度及颗粒物中多种无机元素、水溶性离子和碳等组分的质量浓度,以研究PM₁₀及PM_2.5的污染特征. 采用CMB-iteration模型估算法,确定一次源类及二次源类对PM₁₀和PM_2.5的贡献,利用统计学方法比较PM₁₀和PM_2.5的污染源. 结果表明:青岛大气颗粒物质量浓度季节变化显著,表现为春、冬季高,夏、秋季低;Na、Mg、Al、Si、Ca和Fe元素主要富集在PM₁₀中,SO₄2-、NO₃-、EC和OC主要富集在PM_2.5中;城市扬尘、煤烟尘、建筑水泥尘及海盐粒子等粗粒子在PM₁₀中的分担率较PM_2.5中的高,分担率分别为28.7%、17.2%、7.16%及4.47%;二次硫酸盐、二次硝酸盐、机动车尾气尘及SOC(二次有机碳)等在PM_2.5中的分担率较PM₁₀中的高,分担率分别为19.3%、8.97%、13.7%及6.07%;由PM₁₀与PM_2.5化学组分的分歧系数可见,春、秋季PM₁₀和PM_2.5化学构成存在一定差异,而冬、夏季二者的化学构成相似.      

和田市大气颗粒物细菌群落结构及影响因素

文章采集极干旱区域和田市城区2020年1月(非沙尘)和2020年7月(沙尘)2个不同时期的可吸入颗粒物(PM_2.5和PM₁₀),并采用离子色谱法和高通量测序法分别分析可吸入颗粒物中水溶性离子和细菌群落组成。结果表明,和田市城区PM_2.5质量浓度越高,可吸入颗粒物中细菌丰富度和多样性越低,而PM₁₀质量浓度越高,可吸入颗粒物中细菌丰富度和多样性越高;变形菌门(PM_2.5：沙尘43.5%和非沙尘32.6%,PM₁₀：沙尘33.9%和非沙尘45.4%)和厚壁菌门(PM_2.5：沙尘22.7%和非沙尘28.5%,PM₁₀：沙尘23.8%和非沙尘17.3%)是大气颗粒物中最丰富的细菌,不动杆菌属(PM_2.5：沙尘16.2%和非沙尘7.2%,PM₁₀：沙尘9.2%和非沙尘13.9%)是大气颗粒物中优势细菌属。冗余分析结果显示,温度和Ca²⁺对细菌群落结构分布有较...     

HEPA空气净化器对学校室内颗粒物的净化效果研究

为了解HEPA（high efficiency particle air filter,高效空气过滤器）空气净化器在小学教室和寝室的净化效果,于2019年3—4月在北京市一所全寄宿小学开展了一项HEPA空气净化器的交叉干预研究.记录干预组、非干预组室内和室外PM_2.5、PM₁₀、PM₁的浓度,计算空气净化器的净化率;采用多元线性回归模型探索净化效果的影响因素.结果表明:①空气净化器对PM_2.5、PM₁₀、PM₁的净化率分别为41.3%〔Q_l~Q_u（下四分位数~上四分位数,下同）:0~53.1%〕、40.7%（10.5%~46.2%）和34.9%（9.6%~40.3%）,其中对PM_2.5的净化率最高;寝室的净化率高于教室的净化率.②当室外PM_2.5浓度为[115,150）μg/m3时对PM_2.5的净化率最高,为52.83%（50.26%~56.13%）,PM₁₀和PM₁亦有类似结果.③多元线性回归分析表明,室外PM_2.5浓度 < 35 μg/m3时,开门通风和室内人员活动分别使室内PM_2.5浓度下降3.73 μg/m3〔95%置信区间（95% CI）:（0.60 μg/m3,6.86 μg/m3）〕和升高3.4 μg/m3（0.22 μg/m3,6.58 μg/m3）;室外PM_2.5浓度为[35,150）μg/m3时,空气净化器使室内PM_2.5浓度下降33.36 μg/m3（16.47 μg/m3,50.25 μg/m3）;室外PM_2.5浓度≥150 μg/m3时,空气净化器和开门通风分别使室内PM_2.5浓度下降48.87 μg/m3（25.62 μg/m3,72.12 μg/m3）和升高37.65 μg/m3（5.60 μg/m3,69.69 μg/m3）.研究显示:空气净化器可同时降低室内PM_2.5、PM₁₀、PM₁的浓度;当室外PM_2.5浓度 < 35 μg/m3时,不需开启空气净化器;当室外PM_2.5浓度为[35,150）μg/m3时,空气净化器有较好的净化效果,偶尔开窗通风不影响空气净化器的净化效果;当室外PM_2.5浓度≥150 μg/m3时,开启空气净化器时应关闭门窗,以免影响其净化效果.      

路边微环境PM2.5化学组分特征及来源解析

采集并分析了武汉市机动车尾气源PM_2.5样品,并于2019年10月18~27日采集了武汉市不同路边微环境（市区路边、环线路边、环境背景点）PM_2.5样品并分析其化学组分特征,利用化学质量平衡模型（CMB）解析评估了机动车尾气对城市不同路边微环境PM_2.5的贡献.结果表明,机动车尾气成分谱以OC和EC为主,汽油车OC质量分数约为柴油车的1.14倍,柴油车EC质量分数是汽油车的1.08倍.路边碳组分主要来源于机动车尾气,其中OC浓度在市区路边最高,EC浓度在环线路边最高;市区路边NO₃^-和NH₄⁺浓度较高,与二次转化有关;环线路边Fe、Si、Al质量浓度高于市区路边.CMB来源解析结果显示,机动车尾气源是环线路边、市区路边微环境的主要来源,分担率为35.20%和38.89%,是环境背景点的2倍左右.不同路边微环境污染源贡献差异明显,与环线路边相比,市区路边机动车尾气源与二次来源均相对较高,而扬尘源贡献低于环线路边.     

哈尔滨市大气细颗粒物污染特征及其毒性效应

为研究哈尔滨市大气细颗粒物的污染特征及其毒效应,分别采集PM_2.5、PM_1.0样品,分析其质量浓度、数浓度的变化分布特征以及对小鼠肺损伤的影响.结果表明：2017年全年PM_2.5、PM_1.0的质量浓度均呈冬高夏低趋势;PM_1.0质量浓度占PM_2.5总质量浓度的62%~85%,PM_1.0数浓度变化趋势为两边高中间低,且其大小与温度呈负相关,与相对湿度无显著相关性;研究大气颗粒物对小鼠肺损伤影响时发现,染毒组小鼠肺组织细胞中LDH、ACP、AKP、ALB增高,说明大气颗粒物PM_2.5和PM_1.0对小鼠肺组织细胞具有毒效应;肺灌洗液中MDA、NO、NOS水平升高,SOD活性下降,说明PM_2.5和PM_1.0都使机体发生氧化损伤,且PM_2.5和PM_1.0质量浓度增加,会使小鼠肺组织细胞毒效应增强,由此引发的机体氧化损伤程度增大.     

两种不同构型b射线颗粒物分析仪线性关系的有效性评价

为评价导流锥式同时采样-测量β射线颗粒物分析仪的测量准确度,以分步采样-测量β射线颗粒物分析仪采样分析作为参比方法,使用2类构型的仪器对环境空气中可吸入颗粒物PM₁₀和细颗粒物PM_2.5进行长期平行比对监测.本文依据EN 16450标准对比对数据线性关系进行有效性评价,建立了修正的线性方程,导出了方法间不确定度评价式,结果表明导流锥式同时采样-测量结构和分步采样-测量结构的β射线颗粒物分析仪之间存在有效的线性关系.通过仪器内置修正参数浓度斜率、浓度截距修正后,在较宽浓度跨度范围（0~250μg/m³）内和足够多的比对数据（n>100）条件下,两种不同结构的仪器监测PM₁₀和PM_2.5的比对斜率、截距和相关系数（参比方法作为X轴）均能满足EPA CFR 40part53的要求.     

沈阳市PM2.5污染组分特征及其来源解析

为了解沈阳市空气细颗粒物的污染特征及主要来源,于2015年2月、5月、8月和10月在沈阳市采集PM_2.5样品,对PM_2.5质量浓度及其化学组分（无机元素、含碳组分和水溶性离子）进行测定.结果显示,采样期间沈阳市PM_2.5平均质量浓度为69 μg/m³,是《环境空气质量标准》（GB 3095-2012）年均二级标准限值（35 μg/m³）的2.0.水溶性离子在PM_2.5中的含量最高,其次为碳组分、无机元素.富集因子结果表明：沈阳市富集因子值最高的元素来自于燃煤、交通污染、工业排放等污染源.正交矩阵因子分析（PMF）结果表明：PM_2.5结果中燃煤源、二次源、工业源、扬尘源和交通源的贡献比分别为33.4%、27.2%、16.7%、11.5%、11.2%.     

东海PM2.5和PM10中水溶性离子的组成与化学特性

2014年5~6月在东海海域采集PM_2.5和PM₁₀气溶胶样品,通过离子色谱法对样品中主要水溶性阳离子（Na⁺、K⁺、NH₄⁺、Mg²⁺、Ca²⁺）和阴离子（Cl^-、NO₃^-、SO₄^2-、MSA）的浓度进行测定,并结合相关数理统计方法探讨了其主要来源.结果表明,PM_2.5和PM₁₀样品中主要水溶性离子的总浓度范围分别为7.9~23.7μg/m³和10.4~47.9μg/m³,平均值分别为（14.9±5.8）μg/m³和（21.3±10.7）μg/m³.二次离子（nss-SO₄^2-、NO₃^-和NH₄⁺）浓度最高,分别占测定离子总浓度的80.8%和73.3%,其中SO₄^2-和NH₄⁺主要富集在细颗粒物（PM_2.5）中,NO₃^-主要富集在粗颗粒物（PM₁₀）中.富集因子及相关性分析表明K⁺主要来自陆源,Mg²⁺受海源和陆源双重输入影响.阴阳离子浓度平衡计算结果表明,细颗粒物样品呈弱碱性;粗颗粒物样品酸碱基本中和.两种样品中NH₄⁺的主要结合方式均为（NH₄）₂SO₄和NH₄NO₃.来源分析结果表明,PM_2.5和PM₁₀样品中生源硫化物对nss-SO₄^2-的贡献率分别为13.7%和8.7%.根据估算的干沉降通量结果,NH₄⁺对氮沉降的贡献程度小于NO₃^-.     

基于空气质量模式和数学规划模型的城市PM2.5达标策略——以临汾为例

为了改善城市空气质量,降低PM_2.5浓度,需要制定科学的控制策略,同时兼顾污染物减排量与减排成本效益.本文基于区域大气环境模型RegAEMS与数学规划模型,采用多目标遗传算法,探究城市大气PM_2.5污染的最优控制策略,并应用于临汾市（14类行业源、17个区域源）的PM_2.5浓度达标规划,实现污染物排放量最大和减排成本最小的双目标优化.结果表明,在PM_2.5平均浓度近200 μg/m³的重污染天气条件下,为达到PM_2.5浓度目标（75μg/m³）,临汾市最大污染物允许排放量为356.7t/d,最小减排成本为3.36亿元.NO_x、SO₂、NH₃、VOCs和一次颗粒物的减排量分别为98.1,49.9,44.3,155.7和105.5t/d,减排成本分别为11.7,6.8,6.2,5.5和3.5千万元.对VOCs、NO_x、PM_2.5、NH₃和SO₂减排潜力最大的行业分别为焦化源、移动源、扬尘源、农业源和民用燃烧源,分别占所有行业5种污染物减排量的21.6%、14.1%、11%、8.6%和3.8%.钢铁行业的减排成本最高（39%）;襄汾县的减排量最大,减排成本最高（达7218万元）.     

我国主要粮产区PM2.5、PM10时空分布特征及影响因素——以河南省为例

利用2018年河南省PM_2.5、PM₁₀监测数据,结合统计学方法及克里格插值技术,分析河南省PM_2.5、PM₁₀的时空分布特征及影响因素,结果表明:（1）PM_2.5、PM₁₀日均、月均浓度均呈现出“U”型变化特征,PM_2.5/PM₁₀月均值呈现出“W”型变化特征,PM_2.5、PM₁₀季均浓度及其比值均呈现出冬季>秋季>春季>夏季的规律;（2）PM_2.5、PM₁₀月均浓度的空间分布差异较大,而年均浓度则呈现出相似的分布规律,PM_2.5/PM₁₀季均值呈现出不同的空间分布规律,总体上东部及东南部较高,中西部区域较低;（3）PM_2.5、PM₁₀与NDVI、年降水量呈显著负相关,与人口密度、第二产业占比呈显著正相关。研究结论可为粮产区大气污染防治及粮食安全生产提供重要的科学依据。     

不同城市PM2.5对易感小鼠线粒体损伤的影响

采集太原市冬季大气细颗粒物（PM_2.5）,选取4周、4月、10月龄C57BL/6雌性小鼠,采用咽后壁滴注的方法用3mg/kg（体重）PM_2.5暴露4周.此外,分别采集太原市、北京市、杭州市和广州市4个城市的冬季PM_2.5,将10月龄小鼠暴露其中.采用荧光定量PCR技术检测心脏组织中细胞色素C氧化酶亚基I（co1）、IV（co4）和ATP合酶（ATP6）以及核转录因子pgc-1α、nrf1和tfam的mRNA转录水平.结果发现,太原市PM_2.5暴露后,10月龄小鼠心脏组织中co1、co4和ATP6以及核转录因子pgc-1α、nrf1和tfam的mRNA水平与对照组相比均显著升高.但4周和4月龄小鼠中上述基因表达则未见明显差异.10月龄小鼠暴露于不同城市PM_2.5后,杭州PM_2.5暴露可引起小鼠心脏组织中co1、co4、ATP6、pgc-1α、tfam的mRNA表达上升.北京PM_2.5暴露可引起小鼠心脏组织中co1、ATP6和tfam的mRNA表达显著上升;广州PM_2.5暴露则未见上述任何基因表达的显著改变.研究表明,太原市PM_2.5对易感小鼠心脏线粒体氧化磷酸化的影响最大,其次是杭州市和北京市,而广州市的影响最小.     

邯郸市区PM2.5污染特征及来源解析

对邯郸市区内邯郸钢铁集团（邯钢）、邯郸市环境监测中心（环保局）、河北工程大学（矿院）3个点位4个季节代表月大气PM_2.5样品进行采集,并对其离子、元素、碳质组分进行测试分析;利用基于排放清单、受体模型与空气质量模型相结合的综合来源解析方法,对邯郸市区大气PM_2.5贡献来源进行分析.结果表明：邯郸市区PM_2.5年均浓度为85.5μg/m³,秋冬季浓度明显高于春夏季,邯钢点位浓度略高于矿院和环保局;PM_2.5中占比较高的组分为NO₃^-、SO₄^2-、POA、SOA和NH₄⁺,分别占15.7%、14.5%、13.2%、12.2%和12.4%,具有明显的二次污染和有机污染特征,冬季二次组分和有机组分占比略高于其他季节,环保局点位一次有机气溶胶（POA）和二次有机气溶胶（SOA）占比略高于矿院和邯钢;冶金和扬尘是PM_2.5最主要的贡献来源,贡献率分别为27.0%和18.7%,冶金源在春夏季的贡献比例高于秋冬季,在邯钢点位的贡献率明显高于环保局和矿院.