长春市某地下停车场PM_(2.5)中重金属健康风险研究

为了解地下停车场PM_(2.5)中所含重金属元素对人体产生的风险情况,选用LD-6SR激光粉尘监测仪采集2019年长春市采暖季某小区地下停车场PM_(2.5)样本,利用电感耦合等离子发射光谱法测定样本中各重金属质量比,并采用人体健康风险评价模型评价对人体健康影响。结果表明,所测11种重金属元素质量比从大到小为Ba、Pb、Cu、Mn、Zn、V、Cr、Ni、As、Co、Cd,停车场出入口处(监测点2)的重金属质量比普遍高于停车场偏僻处(监测点1),Pb、Cu、Cd和As元素富集情况较为严重。人体健康风险评价结果显示,地下停车场PM_(2.5)中重金属对成人的致癌暴露量高于儿童,非致癌暴露量为儿童高于成人,且约为成人的3倍,儿童及成人均不存在致癌风险,但均存在非致癌风险。     

重庆市生态保护发展区域大气PM_(10)和PM_(2.5)健康风险评价研究

选择重庆市生态保护发展区域2016年9月1日至11月30日6个大气自动观测站的数据进行分析,结果表明:研究区域大气环境中的PM_(10)和PM_(2.5)日均值均满足《环境空气质量标准》(GB 3095—2012)中二级标准要求。研究区域6个观测站大气中的PM_(10)和PM_(2.5)与风速、风向、温度和湿度均呈不同程度的显著相关性,大气中的PM_(2.5)的健康风险值均大于PM_(10),PM_(10)和PM_(2.5)的健康风险值均未超过美国国家环境保护局(US EPA)规定的1×10^(-6)~1×10^(-4)可接受风险范围。研究区域秋季大气环境中细颗粒的来源在不同程度上均受到极地气候和环流气团影响。     

京津冀典型城市PM_(2.5)污染的健康风险及经济损失研究

京津冀地区是中国北方经济规模最大、最具活力的地区,也是中国空气污染最严重的区域之一。京津冀地区的PM_(2.5)质量浓度一直远超我国环境质量标准的二级限值(35μg/m~3),其中石家庄市在2013年PM_(2.5)的年均质量浓度高达156μg/m~3。而PM_(2.5)对人体健康有严重的影响,是与健康关系最为密切的一类大气污染物。定量评价PM_(2.5)对人群健康的危害,不仅具有重要的学术研究意义,还可以为空气质量和卫生指标的决策提供重要的科学依据。根据京津冀典型城市北京、天津和石家庄市的PM_(2.5)污染特征、基础健康资料和暴露-反应关系系数,利用健康风险评估模型,选择呼吸系统疾病、心血管疾病等作为健康终端,研究三地受PM_(2.5)污染的影响。并且采用效益转换法估算了3个城市PM_(2.5)质量浓度变化引起的健康风险的经济损失。结果表明,慢性支气管炎和心血管疾病的死亡率、发病率及其经济损失受PM_(2.5)污染影响最大。其中,2017年北京市慢性支气管炎和心血管疾病死亡的经济损失占总经济损失的比例分别高达87. 75%和7. 86%。同一暴露水平下人口密集、经济发达的城市所受的健康风险及经济损失更大。2017年北京市由PM_(2.5)污染所造成的健康风险的经济损失为333. 91亿元,天津市为211. 09亿元,石家庄市为169. 34亿元;随着大气污染防治行动的开展,由PM_(2.5)引起的健康风险及其经济损失也随之下降,相比于2013年三地的降幅分别达到32. 5%、35. 5%和32. 1%。     

重庆万州夏冬季PM_(2.5)中重金属污染特征

为了解重庆市万州城区典型季节PM2.5中重金属的浓度特征,在夏冬季采集环境空气中的PM2.5,并分析Pb、Cu、Ni、Cr、Cd的浓度及污染特征。除Ni的平均浓度夏季高于冬季外,万州城区冬季PM2.5中的Pb、Cu、Cr、Cd的平均浓度均高于夏季。富集因子分析显示,Pb、Cu、Ni、Cr、Cd的富集因子值(EF)均大于10,且冬季大于夏季,即除土壤源外,人为污染严重。SPSS分析各重金属元素间浓度的相关性,在置信水平为0.01时,Pb和Cd的浓度显著相关,Cu、Ni和Cr三元素浓度显著相关,表明Pb和Cd以及Cu、Ni和Cr可能主要来自相同的污染源。     

天津市PM_(2.5)分布特征及重金属化学形态分析

通过采集天津市大气颗粒物样品,研究了颗粒物浓度及粒径分布随时间变化的特征,并采用改进BCR法对PM2.5中重金属的形态进行了分析。结果表明:PM2.5浓度冬季明显高于其他季节;PM2.5与PM10的比例冬季最高,夏季次之,春、秋季节基本持平;PM2.5中Cu、Zn、Pb、Cd主要以弱酸提取态存在,Cr以可还原态、残渣态为主要形态,Ni主要以可氧化态、残渣态形态存在;6种元素中,Cd、Zn生物有效性最高,Pb、Cu生物有效性居中,Ni、Cr生物有效性最小。     

PM_(2.5)环境影响评价方法探讨

PM2.5不仅影响大气能见度,而且危害人体健康,因此必须将其作为环评的重要因子。本文结合《环境空气质量标准》(GB 3095—2012)新增PM2.5浓度要求,从实际工作出发,对PM2.5的来源与影响识别、影响因素分析与源强确定、评价等级与影响预测、环境监测进行了分析和探讨,并提出了污染防治建议,以供参考和借鉴。     

PM_(2.5)防治对策研究进展

PM2.5作为对人体健康危害最严重的大气污染物之一,其科学研究备受关注。介绍了国外在PM2.5防治上的有效经验以及国内目前防治PM2.5所开展的工作,提出了两种治理PM2.5的新技术,为研究制定符合我国国情的防治PM2.5污染和改善空气质量的措施提供理论依据。     

PM_(2.5)监测方法的讨论

正本文主要对目前我国细颗粒物PM2.5监测的重量法、微量振荡天平法及β射线法等三种标准方法,以及非标准的光散射方法原理进行了简要的介绍。1现状分析近年来,我国部分地区"雾霾"、"灰霾"天气日益显著,如2014年初北京地区出现了持续将近一周的严重"雾霾"天气。环境监测结果表明,当出现"雾霾"及"灰霾"天气时,空气中颗粒物浓度显著增高,因此,空气中颗粒物浓度是造成"雾霾"及"灰霾"天气的重要原因。各种研究结果表明:细颗     

民用防PM_(2.5)口罩标准问世

正2015年,前央视主持人柴静的雾霾调查纪录片《穹顶之下》,使社会公众广泛认识了雾霾。为对抗雾霾,人们各显神通,防护口罩成了出行的必备品。但是,由于我国还未出台PM2.5防护口罩的国家标准,导致医用口罩和工业口罩混杂使用。为尽快扭转这种局面,中国纺织品商业协会发布了TAJ 1001-2015《PM2.5防护口罩》这一团体标准,以有效保护民众的身体健康、规范当前鱼龙混杂的"防雾霾口罩"市场。     

钢铁窑炉烟尘PM_(2.5)控制技术与装备

简述了国家863课题"钢铁窑炉烟尘PM_(2.5)控制技术与装备"的目的、意义和研究成果,介绍了细颗粒物预荷电技术、基于海岛纤维的表面超细过滤材料、预荷电袋滤器、"一阀多喷"清灰等技术的最新进展,通过示范工程的成功运行,验证了成果的先进性和实用性。研究成果将为工业窑炉烟尘细颗粒物深度净化提供技术和装备支撑,适用于新建除尘项目和除尘项目改造。     

乌鲁木齐市采暖期与非采暖期大气PM_(2.5)和PM_(10)中水溶性离子特征分析

为了解乌鲁木齐市采暖期和非采暖期大气颗粒物(PM_(2.5)和PM_(10))水溶性离子污染特征,于2015年在乌鲁木齐市采集两个时期大气颗粒物样品,采用离子色谱仪(IC)等仪器对PM_(2.5)和PM_(10)中的9种水溶性离子进行了定量分析。结果表明,乌鲁木齐市采暖期PM_(2.5)与PM_(10)中水溶性离子平均质量浓度分别为(76.26±36.15)μg/m3和(88.94±41.43)μg/m3,约为非采暖期的2倍,主要水溶性离子是SO2-4、NH_4~+、NO-3和Cl-,这4种水溶性离子分别占PM_(2.5)和PM_(10)中总水溶性离子的88.91%和90.03%;非采暖期PM_(2.5)与PM_(10)中水溶性离子平均质量浓度分别为(37.62±14.03)μg/m3和(44.12±16.79)μg/m3,主要水溶性离子是SO2-4、NH_4~+、NO-3和Ca2+,这4种水溶性离子分别占PM_(2.5)和PM_(10)中总水溶性离子的88.18%和86.96%。采暖期PM_(2.5)和PM_(10)中NH_4~+、SO2-4、NO-3三者之间有强相关性,它们可能具有相似的来源;而非采暖期NH_4~+和SO2-4、Cl-的相关性最强,非采暖期NH_4~+在PM_(2.5)和PM_(10)中主要以(NH_4)2SO4和NH_4Cl形式存在。采暖期和非采暖期乌鲁木齐市[NO-3]/[SO2-4]均小于1,推测乌鲁木齐市颗粒物污染可能主要来源于固定排放源。     

焦化过程PM_(2.5)的排放与控制

通过对炼焦生产过程和化产回收工艺PM2.5的排放及特征分析,提出了炼焦PM2.5一次粒子及二次粒子前体物的控制方法和能量流有序回收化学产品负压新工艺,为新建焦化厂采用分段加热和废气循环相结合的焦炉炉型、已投产的焦化厂加强管理改造提供参考。     

杭州经济技术开发区PM_(2.5)质量浓度变化特征研究

对杭州经济技术开发区7个不同监测点PM2.5质量浓度进行了为期8天的监测,研究了PM2.5浓度的时空分布特征,及其与气象条件的关系。监测数据显示,监测期间,开发区PM2.5超标率为50%~62.5%,污染程度严重。文教区、居住区、工业区及钱塘江边的PM2.5日均浓度平均值分别为110μg/m3、95μg/m3、97μg/m3和94μg/m3。气象分析表明,PM2.5浓度水平与风力、温度大小呈负相关,与湿度没有明显相关性。     

齐齐哈尔市大气细粒子PM_(2.5)单颗粒研究

为了了解齐齐哈尔市大气细粒子PM2.5单颗粒的形貌、组成及粒度分布特征,选取齐齐哈尔市大学校园和商业市中心两个采样点,针对春季和秋季大气中PM2.5单颗粒,应用场发射扫描电镜(FESEM)和配带X射线能谱的扫描电镜(SEM-EDX)对其微观形貌和元素组成进行了研究。利用图像分析系统对其粒径分布进行统计。结果表明,此地区PM2.5颗粒分为4种类型,即烟尘集合体、飞灰、矿物颗粒和未知颗粒,分别来源于机动车尾气排放、煤炭等燃料燃烧及地壳扬尘。其中春季烟尘集合体数量最多,秋季由于燃煤以飞灰为主。来源于地壳扬尘的矿物颗粒以硅铝酸盐类和碳酸盐类矿物为主。此地区大气中PM2.5颗粒空气动力学直径约90%小于1.0μm,属大气细粒子。其中烟尘集合体平均粒径大于矿物颗粒,飞灰平均粒径最小。     

保定市环境空气PM_(2.5)中多环芳烃污染特征及呼吸暴露风险

为探究保定市PM_(2.5)中多环芳烃(PAHs)的污染特征及其健康风险,于2017年1月和7月采集了保定市城区5个地点的PM_(2.5)样品,利用气质联用仪测定了16种优控PAHs的质量浓度。结果表明,保定市夏季和冬季PAHs平均质量浓度分别为(7.16±2.23) ng/m~3和(629.73±338.53)ng/m~3。特征比值分析表明,机动车燃油排放、生物质和煤燃烧排放是保定市环境空气PM_(2.5)载带PAHs的主要来源。终生致癌风险(ILCR)评估结果表明,成人夏季和冬季ILCR分别为4.59×10-6和6.47×10-4,提示具有较高的健康风险,需要采取措施进行防控。     

昆山市大气PM_(2.5)中PAHs污染特征研究

使用GC-MS法测定了201 3年昆山市不同地区大气PM2.5中PAHs的污染水平,并用比值法进行了来源简析.研究发现2013年昆山地区一共可检出13种PAHs,年平均浓度范围在0.12 ～ 4.59ng/m3之间,浓度最高的为BghiP.从季节变化看,PAHs季节变化明显,大部分PAHs和∑PAHs浓度值大小为春季＞冬季＞夏季＞秋季.从空间分布来说,城郊的∑PAHs最低,年均值为16.05 ng/m3,其余地区数值较为接近.从PAHs环数分布情况看,从高到低依次为4环＞5环＞6环＞2环＞3环.通过比值法发现,机动车尾气的排放是昆山市PAHs的主要来源.     

空调列车车厢PM_(2.5)质量浓度及变化规律

对空调列车车厢PM_(2.5)的质量浓度进行了监测,并对其浓度及变化规律进行了分析。结果显示:空调列车车厢PM_(2.5)浓度存在一定程度的超标,其超标率25型车大于高铁列车。车厢PM_(2.5)质量浓度具有明显的季节性和区域性。车厢可吸入颗粒物组分中,以粒径小于等于2.5μm的细粒子为主。     

武汉地区PM_(2.5)主隐患因子分析模型研究及应用

本文通过对环境质量影响因子相互作用机理研究发现,表征环境质量的影响因子多具有一定的灰度,运用灰关联理论研究建立了PM_(2.5)主隐患因子分析模型,并通过对具体地区测试数据分析应用,得出该地区目前环境污染主隐患因子为可吸入颗粒物和CO,而O_3影响较小,其分析结果对该地区环境质量进一步有效控制具有很好的指导作用。     

城市PM_(2.5)污染防控多指标空间区划研究

针对"单一评价指标"难以准确揭示城市空气污染特征的问题,基于"空气质量浓度、人口暴露强度、人口加权浓度"3个指标,以长沙市为例,对比分析了各指标在城市PM2.5污染防控区划中的差异与优缺点。结果表明,研究区质量浓度指标区划下的暴露防控区呈梯度面分布,空间平滑效应明显。而顾及人口特征的人口暴露强度和人口加权浓度两个指标能够揭示污染防控区的空间微观差异,但前者受人口空间分布因素的影响过大,风险异常集聚效应"突出"。融入空气质量标准的人口加权浓度相对风险指标能够更准确地揭示长沙市人口PM2.5暴露风险空间变化规律。开展城市PM2.5污染防控多指标空间区划研究,有利于弥补单一指标评价结果的局限性及不确定性。     

水雾荷电脱除PM_(2.5)影响因素试验研究

为解决PM_(2. 5)难以脱除的问题,设计并开展正交试验以研究水雾荷电特性及含尘气流风速对PM_(2. 5)脱除效率的影响。采用线性回归分析方法处理数据,分析气液两相荷电水雾脱除PM_(2. 5)的特性,建立PM_(2. 5)脱除效率回归模型。结果表明:所建回归模型是有效的,应用回归模型可以预测PM_(2. 5)脱除效率;当荷电电压x1为12 kV、电极间距为15 mm、电极环直径x3为60 mm、气液比x_4为1. 5、喷嘴直径x_5为0. 6 mm、含尘气流风速x_6为4 m/s时,PM_(2. 5)脱除效率最优值为97. 26%; PM_(2. 5)脱除效率与x_1、x_2、x_4正相关,与x_3、x_5、x_6负相关,因素近重要程度排序为x_1x_6x_4x_5x_3x_2。