基于成组生物毒性测试的PM2.5毒性

为了准确评估PM_(2.5)的综合生物毒性,采用发光细菌急性毒性、斑马鱼胚胎急性毒性和体外人肺腺癌细胞(A549)毒性试验对常州市冬季雾-霾天、冬季正常天和夏季这3个时间段的PM_(2.5)进行生物毒性评价,并结合大气理化指标进行分析.结果表明,3个时间段的PM_(2.5)均表现出急性毒性或发育毒性.冬季雾-霾天、冬季正常天和夏季PM_(2.5)对发光细菌的毒性单位(toxicity unit,TU)值分别为1. 74(有毒)、1. 19(有毒)和0. 92(微毒);对斑马鱼胚胎的TU值从大到小排列为:冬季正常天(TU=1. 14,有毒)、冬季雾-霾天(TU=0. 79,微毒)和夏季(TU=0,无毒);对A549的TU值为:冬季雾-霾天(TU=0. 61,微毒)夏季(TU=0. 38,微毒)冬季正常天(TU=0. 31,微毒).在发育毒性方面,除夏季PM_(2.5)样品,其余2个时间段的PM_(2.5)均对斑马鱼胚胎发育有影响,主要表现出心包囊肿、脊椎弯曲和尾部畸形.平均毒性(average toxicity,Av Tx)、毒性指数(toxic print,Tx Pr)和最敏感测试(most sensitive test,MST)综合毒性评价方法表明冬季雾-霾天和冬季正常天PM_(2.5)均表现出有毒,夏季则表现出微毒,以冬季雾-霾天PM_(2.5)样品的综合毒性最高.此外,3种测试生物对PM_(2.5)污染物的敏感度排序为发光细菌斑马鱼胚胎 A549.理化指标和生物毒性的相关性分析结果表明,PM_(2.5)中所含的污染物对生物毒性效应产生影响,可为PM_(2.5)生物毒性综合评价和人体健康风险评估提供依据.     

北京市大气PM10和PM2.5中有机物的时空变化

2005年四季在北京市不同功能区9个采样点采集大气PM₁₀和PM_2.5样品,并对其中有机物污染水平、分布特征及不同功能区PM₁₀和PM_2.5中有机物的相关性进行了探讨.结果表明,市区PM₁₀和PM_2.5中有机物年均值分别为41.39 μg/m³和34.84 μg/m³,是对照区十三陵的1.44倍和1.26倍;冬季有机物污染最严重,分别为春季的1.15、 1.82倍,秋季的2.06、 2.26倍,夏季的4.53、 6.26倍.不同季节PM_2.5与PM₁₀中EOM的比值超过0.60, 并呈现一定季节差异.各功能区有机污染表现出工业区(商业区)＞居民区(交通区、对照区)的变化趋势,且不同功能区PM_2.5中EOM对PM₁₀中EOM的影响程度各异.有机组分的年均值有非烃＞沥青质＞芳烃＞饱和烃的变化规律,而污染源的季节性排放是造成有机物组分季节变化的主要原因.     

城市PM2.5健康损害评估研究

参考美国Ben MAP软件,提出城市PM_(2.5)健康损害评估的基本框架,并就评估方法和参数使用中的关键问题进行了论述,包括人群健康损害评估指标的确定、空间尺度和时间尺度的选择、健康终点的界定、人群年龄结构的划分、比较的基准的确定,以及"剂量-反应"关系参数和生命价值参数的选择等.本文收集和整理了2014年北京市空气质量监测点PM_(2.5)浓度监测数据及暴露人口、基期死亡率等数据,运用"向标准靠拢(Rollback to Standard)"的方法,估算北京市PM_(2.5)达到空气质量标准情景下的浓度值,以此作为比较的基准,使用美国Ben MAP数据库收录的"剂量-反应"关系参数,分别基于"工资-风险"法模型和人力资本法模型估计生命价值参数,代入本文城市PM_(2.5)健康损害评估的基本框架,计算2014年北京市PM_(2.5)对人群健康的损害.     

家庭室内PM2.5中POPs污染状况及其与儿童哮喘的关系

为了探讨家庭室内PM_(2.5)中POPs的污染状况及其与儿童哮喘的关系.于2014年12月—2015年3月对上海市29个哮喘患儿童及31个健康儿童的家庭室内PM_(2.5)进行采样.采用GC-MS测定了样本中13种PBDEs、17种PAHs及27种PCBs的质量浓度,用GC-μECD测定了9种OCPs的质量浓度,并用SPSS19.0进行数据的统计学分析.家庭室内PM_(2.5)中持久性有机污染物污染状况的结果表明,所有样本∑PBDEs的浓度平均值为32.2 pg·m~(-3),其中,BDE-209占比最大(61.7%);∑PAHs浓度平均值为52.3 ng·m~(-3),7种致癌多环芳烃占比51.8%;∑OCPs浓度平均值为1016.4 pg·m~(-3),HCHs占比最大(43.7%),其次为DDTs,占比29.1%;∑PCBs浓度平均值为72.7 pg·m~(-3),以PCB-82、PCB-99、PCB-8及PCB-49为主.分析污染状况与哮喘的关系发现,病例组样本的∑PBDEs浓度和∑PAHs浓度高于对照组,两者间的差异具有统计学意义(p0.05);病例组样本的∑OCPs浓度和∑PCBs浓度低于对照组,仅∑OCPs浓度在两组间的差异具有统计学意义(p0.05).研究表明,家庭室内PM_(2.5)中POPs污染普遍存在,且哮喘儿童患者家庭室内PM_(2.5)中部分PBDEs、PAHs、OCPs浓度与对照组之间存在显著差异.     

上海地区降雨清除PM2.5的观测研究

分析2012—2016年上海徐家汇站的雨量和颗粒物(PM_1、PM_(2.5)、PM_(10))观测数据发现,降雨对PM_(2.5)的湿清除作用明显,降雨日的PM_(2.5)质量浓度较非降雨日平均降低约30%,在污染季节降低更加显著约50%.降雨时PM_1在PM_(2.5)中的占比明显下降,PM_1质量浓度下降幅度占PM_(2.5)下降幅度的84%,表明降雨对PM_1的有效清除是PM_(2.5)质量浓度下降的主要原因.降雨过程结束后PM_(2.5)质量浓度是否下降和降雨前PM_(2.5)的初始质量浓度关系密切,当初始浓度在冬季大于70μg·m~(-3)、在其他季节大于45μg·m~(-3)时,80%以上的降雨过程结束后PM_(2.5)质量浓度较降雨前下降,因此可作为研判降雨过程对PM_(2.5)湿清除影响的预报因子.     

北京大气PM2.5与惰性SiO2的生物毒性比较

以惰性SiO2颗粒作为模式颗粒,与野外采集PM2.5分别作用于模式生物粟酒裂殖酵母菌(Schizosaccharomyces pombe),旨在通过对比实验确定PM2.5致毒的主要因素.采用紫外分光光度法测定细胞增值率,环境扫描电镜观察颗粒物在细胞表面的附着状态,DHE荧光染色剂显色法测定细胞ROS生成情况,单细胞凝胶电泳实验检测细胞DNA损伤.结果表明,SiO2颗粒在超细粒径尺度(60 nm)下能抑制S.pombe细胞增殖,主要是通过附着在细胞表面来改变细胞外壁的通透性,并不能通过诱导细胞生成ROS而造成对细胞的氧化损伤;而平均粒径较大的PM2.5主要是通过诱导细胞生成ROS对细胞造成氧化损伤,同时可损伤DNA.结论认为PM2.5毒性大小与颗粒物粒径等物理性质并无直接关系.     

天津市春季道路降尘PM2.5和PM10中的元素特征

为探究天津市春季道路降尘中元素污染特征及来源,于2015年春季采集了天津市道路降尘样品,通过再悬浮得到PM_(2.5)和PM_(10)滤膜样品,继而测定了滤膜样品中16种元素的含量,通过非参数检验、分歧系数法、富集因子法等研究了道路降尘中元素的污染特征、来源和成分谱的相似性.结果表明,天津市春季道路降尘PM_(2.5)和PM_(10)质量分数平均值在1%~20%之间的元素从大到小依次为:SiAlCaFeMgKNa;PM_(10)和PM_(2.5)中元素成分谱分歧系数为0.06,表明两者元素成分谱很相似;PM_(10)和PM_(2.5)中,元素Cd和Cr强烈富集,Zn、Cu、Pb和As显著富集;道路降尘PM_(2.5)和PM_(10)中元素主要来源于土壤风沙尘、建筑尘、交通尘(汽车尾气的排放、轮胎磨损和刹车片磨损)和煤烟尘.     

广西玉林市大气PM10和PM2.5中有机碳和元素碳污染特征分析

2015年7月~2016年3月期间在广西玉林市3个空气监测点位共采集环境大气颗粒物PM_(10)样品218份,PM_(2.5)样品202份,利用多波段热/光碳分析仪分析其颗粒物中有机碳和(OC)和元素碳(EC)浓度水平、时空变化、污染特征及可能来源.结果表明,玉林市PM_(10)中OC和EC质量浓度分别为10.99μg·m~(-3)和5.11μg·m~(-3);PM_(2.5)中OC和EC质量浓度分别为7.51μg·m~(-3)和4.70μg·m~(-3).3个监测点位大气中PM_(10)和PM_(2.5)冬季的OC和EC浓度水平均高于其他季节,PM_(10)、PM_(2.5)中OC和EC的相关性较好,R2分别为0.58和0.60(P均小于0.01).应用最小OC/EC比值法对二次有机碳(SOC)含量进行了估算,冬季大气PM_(10)和PM_(2.5)中SOC平均质量浓度分别为14.50μg·m~(-3)和6.74μg·m~(-3),高于其他季节.PM_(10)和PM_(2.5)中SOC/OC比值均0.5,玉林市大气中粗细颗粒物均以SOC为主.夏季PM_(10)和PM_(2.5)中SOC/OC分别为80.6%和77.7%,为四季最高值,与夏季温度较高、光照强烈、有利于光化学反应将OC转化为SOC有关.     

降水和风对大气PM2.5、PM10的清除作用分析

对合肥2015—2017年的降水、风和PM_(2.5)、PM_(10)浓度观测数据统计研究发现,降水对PM_(2.5)、PM_(10)有一定的清除作用,尤其在秋冬季节.秋冬季节小雨、中雨分别导致PM_(2.5)和PM_(10)浓度降低23.1%、40.4%和32.0%、63.7%.雨日PM_(2.5)/PM_(10)比例上升8.4%,表明降水对PM_(10)清除作用更显著.降水前后PM_(2.5)浓度变化与降水前PM_(2.5)浓度、降水强度、降水时长密切相关.当降水强度大于4 mm·h~(-1)或PM_(2.5)初始浓度高于115μg·m~(-3)时,降水对PM_(2.5)产生明显清除作用;而降水强度小于1 mm·h~(-1)或PM_(2.5)初始浓度低于115μg·m~(-3)时由于吸湿增长作用极易造成PM_(2.5)浓度反弹升高;且持续3 h以上雨强介于1～4 mm·h~(-1)的降水也对PM_(2.5)产生清除作用.降水前后PM_(10)浓度变化与初始浓度密切相关,而与雨强相关性较弱.当PM_(10)初始浓度大于50μg·m~(-3),降水就对PM_(10)产生明显清除作用,且PM_(10)初始浓度越高,降水后PM_(10)浓度下降越多.风速大于2 m·s~(-1)可显著降低PM_(2.5)浓度,因此,当风速大于4 m·s~(-1)时合肥较少出现中度及以上污染,但易造成地面起尘,使PM_(10)浓度不降反升.合肥冬季严重污染主要出现在西北风向,夏季中度以上污染天气较少,主要出现在风速低于3 m·s~(-1)的东南风向.     

南昌市城市空气PM2.5和PM10时空变异特征及其与景观格局的关系

基于2013—2015年南昌市9个空气环境监测点的连续数据,分析了空气PM_(2.5)、PM_(10)质量浓度(以下简称浓度)的时空变异规律,并以景观格局指数为定量指标,研究了监测点的两种颗粒物浓度与其周边500 m半径、1000 m半径缓冲区的土地利用状况的关系.结果表明:(1)南昌市3年来PM_(2.5)和PM_(10)浓度逐年显著降低.(2)通过聚类分析,9个监测站依据颗粒物污染可分为4大类,表现出一致的城乡梯度差异.(3)在斑块类型水平上,PM_(2.5)和PM_(10)浓度与500、1000 m半径缓冲区的C-PLAND(建筑用地覆盖率)、C-SHDI(建筑用地多样性指数)显著正相关,与1000m缓冲区的F-ED(林地边界密度)显著正相关;与F-PLAND(林地覆盖率)、C-Fi(建筑用地分离度指数)、F-MPS(林地平均斑块面积)显著负相关.在景观水平上,PM_(2.5)和PM_(10)浓度在500 m缓冲区与LPI(最大斑块所占景观比例)显著负相关;与1000 m缓冲区的MPS(平均斑块面积)显著负相关.景观格局指数直接反映土地利用状况,它与PM_(2.5)和PM_(10)浓度的相关性,表现出生态学中典型的"源汇景观"关系.     

海口市PM_(2.5)和PM_(10)来源解析

以海口市为例,研究了我国典型热带沿海城市——海口市环境空气颗粒物的污染特征和主要来源.2012年春季和冬季在海口市区4个采样点同步采集了环境空气中PM10和PM2.5样品,同时采集了多种颗粒物源样品,并使用多种仪器分析方法分析了源与受体样品的化学组成,建立了源化学成分谱.使用CMB(化学质量平衡)模型对海口市大气颗粒物进行源解析.结果表明:污染源贡献具有明显的季节特点,并存在一定的空间变化.冬季城市扬尘、机动车尾气尘、二次硫酸盐和煤烟尘是海口市PM10和PM2.5中贡献较大的源,在PM10和PM2.5中贡献率分别为23.6%、16.7%,17.5%、29.8%,13.3%、15.7%和13.0%、15.3%;春季机动车尾气尘、城市扬尘、建筑水泥尘和二次硫酸盐是海口市PM10和PM2.5中贡献较大的源,在PM10和PM2.5中贡献率分别为27.5%、35.0%,20.2%、14.9%,12.8%、6.0%和9.5%、10.5%.冬季较重的颗粒物污染可能来自于华南内陆地区的区域输送,特别是,本地排放极少的煤烟尘和二次硫酸盐受区域输送的影响更为显著.     

2015—2018年乌鲁木齐市PM2.5及PM10时空分布特征

乌鲁木齐市是“丝绸之路经济带”关键节点城市,为了解乌鲁木齐市2015—2018年空气污染状况,利用2015年1月1日—2018年12月23日乌鲁木齐市7个国控空气质量监测站的ρ（PM_2.5）、ρ（PM₁₀）监测数据,基于ArcGIS空间分析平台,分析乌鲁木齐市PM_2.5、PM₁₀的时空分布特征.结果表明:ρ（PM_2.5）从2015年（66.60 μg/m3）到2016年（76.93 μg/m3）呈上升趋势,在2016—2018年呈单一下降趋势;ρ（PM₁₀）从2015年（132.74 μg/m3）到2016年（125.93 μg/m3）呈下降趋势,在2016—2018年呈单一上升趋势.2015—2018年工业活动集中的乌鲁木齐市边缘各区的ρ（PM_2.5）、ρ（PM₁₀）平均值比城市中心（商业区、居民区）分别高11.28、7.17 μg/m3,说明工业集中地区的大气环境质量受污染影响明显.此外,2015—2018年乌鲁木齐市大气污染呈季节性和北高南低的区域性分布特征.气象因子分析表明,ρ（PM_2.5）、ρ（PM₁₀）均与相对湿度呈正相关,与降雨量、风速等气象因素呈负相关.2015—2018年,乌鲁木齐市大气中ρ（PM_2.5）/ρ（PM₁₀）呈先增后降的趋势,冬季以PM_2.5污染为主,其他季节以PM₁₀污染为主.研究显示,2015—2018年乌鲁木齐市空气污染状况变化与地形、气象条件、城市化建设均有一定的关系.      

基于中欧对比视角的货运机动车尾气排放PM2.5分析研究

基于中欧对比视角,本研究运用扩展的Kaya模型以及LMDI(Logarithmic-Mean Divisia Index)对货运机动车尾气排放PM_(2.5)的影响因素进行分析.分析表明:尽管中欧货运机动车PM_(2.5)排放近年来持续下降,但中国的排放强度远高于欧盟15国(EU15)平均水平.从分解因素来看,货运量增加是中国货运机动车PM_(2.5)排放增加的最主要影响因素,但该因素的作用自2013年以来极为微小.而EU15货运机动车PM_(2.5)排放量增加最主要的因素是较高的用车次数.此外,越来越严格的排放标准为中国和EU15降低PM_(2.5)排放都做出了突出的贡献.     

北京市石景山区PM2.5中典型水溶性离子分布特征及其致敏效应研究

为了考察大气细颗粒物水溶性成分与过敏性疾病的相关性,对北京市石景山区PM_2.5中水溶性离子分布特征进行分析,对文献中报道的有机酸浓度进行总结,选取其中9种典型水溶性无机盐（硝酸铵、硫酸铵、氯化铵、硝酸钠、无水硫酸钠、硝酸钾、硫酸钾、硝酸钙、硫酸钙）及3种水溶性有机酸（丙二酸、丁二酸、乙二酸）进行肥大细胞激活实验,观察上述成分经IgE及非IgE途径对肥大细胞β-Hex释放率的影响.结果表明：铵离子、硝酸离子和硫酸离子是研究区PM_2.5中占比最大的3种离子,丙二酸、丁二酸、乙二酸是北京市PM_2.5中3种浓度较高的水溶性有机酸.非IgE途径下,100μg·mL^-1的9种水溶性无机盐和80μg·mL⁽-1(的3种水溶性有机酸均无法提高肥大细胞β-Hex释放率.IgE途径下,仅观察到80μg·mL^-1丙二酸能使肥大细胞β-Hex释放率提高约3%,其增敏作用还需进一步研究证实.本研究将为进一步研究PM_2.5水溶性成分诱发或加重过敏性疾病的潜在机制...     

临沂市PM2.5和PM10中元素分布特征及来源解析

为探究临沂市PM_2.5和PM₁₀中元素的污染特征及来源,于2016年12月至2017年10月对临沂市环境空气中PM_2.5和PM₁₀进行了同步采样.利用电感耦合等离子体质谱仪(ICP-MS)和电感耦合等离子体发射光谱仪(ICP-OES)测定了其中的23种元素,并采用富集因子法和PMF法分析其来源.结果表明,采样期间临沂市PM_2.5和PM₁₀中主要元素为Si、Ca、Al、Fe、K、Na和Mg,分别占所测元素的质量分数为92.93%和94.61%. 18种元素(除Ti、Ni、Mo、Cd和Mg)的浓度水平在冬春季最高,夏秋季最低.其中Si、Al、Ca、K和Na表现为春季浓度最高,主要分布在粗颗粒中;Cu、Zn、Pb和Sb表现为冬季浓度最高,主要分布在细颗粒中.富集因子结果表明Cd、Sb和Bi元素富集程度显著,主要受燃煤、工业生产、垃圾焚烧等人为源共同影响.PMF源解析结果表明,临沂市PM_2.5中元素来源主要有燃煤和铜冶炼的混合源、市政垃圾焚烧...     

天津某老年社区夏冬季室内与个体暴露PM2.5对比

于2011年夏季(6月13日—7月2日)和冬季(11月30日—12月12日)在天津市某老年社区采集室内与老年人个体暴露PM_2.5样品,分析二者的质量浓度及化学组分特征. 结果表明:夏、冬季室内ρ(PM_2.5)分别为(138±103)和(173±136)μg/m3,二者差异显著(P<0.05);冬季室内ρ(PM_2.5)、ρ(SO₄2-)和ρ(OC)显著高于夏季(P<0.05),初步推断是由于冬季燃煤取暖排放的大量颗粒物渗透进入室内所致;冬季室内源(如清扫和吸烟)对某些室内PM_2.5组分(Al、Ca和Cd)的贡献较夏季显著. 对个体暴露与室内ρ(PM_2.5)的相关性分析发现,二者在夏、冬季均显著相关(P<0.05). 在受试老年人时间活动模式基础上,采用COD(分歧系数)评估室内和个体暴露PM_2.5化学组成的相似度,结果显示,室内与个体暴露PM_2.5的COD在夏、冬季分别为0.34±0.10和0.37±0.12;冬季受试老年人在交通微环境所处时间较长,致使COD大于0.5的样本数所占比例较夏季高. 室内和老年人个体暴露PM_2.5的ρ(OC)/ρ(EC)在夏、冬季均相近,说明二者的碳组分来源相似.      

Identification of long-range transport pathways and potential sources of PM2.5 and PM10 in Beijing from 2014 to 2015

Trajectory clustering, potential source contribution function (PSCF) and concentration-weighted trajectory (CWT) methods were applied to investigate the transport pathways and identify potential sources of PM_2.5 and PM₁₀ in different seasons from June 2014 to May 2015 in Beijing. The cluster analyses showed that Beijing was affected by trajectories from the south and southeast in summer and autumn. In winter and spring, Beijing was not only affected by the trajectories from the south and southeast, but was also affected by trajectories from the north and northwest. In addition, the analyses of the pressure profile of backward trajectories showed that backward trajectories, which have important influence on Beijing, were mainly distributed above 970 hPa in summer and autumn and below 950 hPa in spring and winter. This indicates that PM_2.5 and PM₁₀ were strongly affected by the near surface air masses in summer and autumn and by high altitude air masses in winter and spring. Results of PSCF and CWT analyses showed that the largest potential source areas were identified in spring, followed by winter and autumn, then summer. In addition, potential source regions of PM₁₀ were similar to those of PM_2.5. There were a clear seasonal and spatial variation of the potential source areas of Beijing and the airflow in the horizontal and vertical directions. Therefore, more effective regional emission reduction measures in Beijing''s surrounding provinces should be implemented to reduce emissions of regional sources in different seasons.