SBR工艺城市污水处理厂微生物气溶胶逸散特征

在采用SBR工艺的某污水处理厂设置采样点,研究各污水处理工艺段微生物气溶胶的逸散特征.结果表明,各工艺段均有细菌气溶胶逸散,浓度为82～1 525 CFU·m~(-3),粗格栅、生化池和污泥脱水间为主要逸散源.各工艺段检测到的细菌气溶胶主要菌属为Cyanobacteria,其它丰度较高的菌属有Aeromonas、Peptostreptococcaceae、Moraxellaceae、Chroococcidiopsis、Sphingomonas、Arcobacter及Acinetobacter等,其中Aeromonas、Arcobacter、Acinetobacter及Sphingomonas为潜在致病菌.微生物气溶胶的浓度和丰度沿垂直方向和水平方向减少.适宜的温度和相对湿度利于微生物气溶胶在空气中保持活性(P 0. 01),风速则与微生物气溶胶的逸散呈负相关(P 0. 05).污水处理过程产生的微生物气溶胶的暴露风险较小(HQ 1),但是污染物的累积会增加人体的暴露风险.生物除臭反应器在处理臭味气体的同时还可以有效削减微生物气溶胶.     

城市污水处理厂生成的微生物气溶胶的污染特性

为探明城市污水厂生成的微生物气溶胶的污染特性,于2011年6～7月利用Andersen六级撞击式采样器对西安市第三污水处理厂不同污水处理单元的微生物气溶胶进行现场采样,利用平皿培养和菌落计数法检测分析了细菌、真菌和放线菌这3类微生物气溶胶的浓度、粒径分布和中值直径.结果表明,污水处理厂污泥脱水车间的细菌和放线菌气溶胶浓度最高,分别为7 866 CFU.m-3±960 CFU.m-3和2 139 CFU.m-3±227 CFU.m-3,而真菌气溶胶浓度最高出现在氧化沟,为2 156 CFU.m-3±119 CFU.m-3.细菌、真菌和放线菌气溶胶粒径分布均呈偏态型,其中细菌和真菌的粒径分布峰值出现在2.1～3.3μm范围,而放线菌气溶胶粒径分布峰值出现在1.1～2.1μm范围.总体上,污水厂中细菌气溶胶中值直径>真菌气溶胶中值直径>放线菌气溶胶中值直径.另外,微生物气溶胶的空间变化特征表现为粒径大的微生物气溶胶浓度减少率大.3类微生物气溶胶浓度减少率的变化程度从大到小依次为细菌>真菌>放线菌.     

生活垃圾填埋场细菌气溶胶分布及职业暴露风险评估

为探究生活垃圾填埋场细菌气溶胶分布以及场区员工的职业暴露风险,在西安市某垃圾填埋场的6个功能区测定和分析了细菌气溶胶浓度、粒径分布和细菌活性,并运用风险商法评估场区员工的职业暴露风险.结果表明,生活垃圾填埋场细菌气溶胶浓度最高和最低值分别为渗滤液收集区（（5381±3875）CFU·m^-3）和生活办公区（（1227±204）CFU·m^-3）,不同季节细菌气溶胶浓度变化为：夏季 > 秋季 > 冬季 > 春季.各采样点位于0.65~1.1 μm的细菌气溶胶浓度最低,小粒径细菌气溶胶比重由春季到冬季逐渐增大,各采样点细菌气溶胶的平均中值粒径均小于5.0 μm.流式细胞术分析结果显示,冬季不同采样点细菌气溶胶中活菌占比为74%~83%.细菌气溶胶职业暴露风险商均小于1,不同季节的暴露风险大小为夏季 > 秋季 > 冬季 > 春季,成年男性的职业暴露风险大于成年女性.     

北京市不同季节室外细菌气溶胶分布特征及其环境影响因素分析

为了解北京市室外细菌气溶胶的分布特征,基于培养法分析了2020年9月—2021年5月不同季节细菌气溶胶浓度及粒径的分布特征,探讨气象因素(温度和相对湿度)和空气颗粒物(PM₁₀和PM_2.5)对细菌气溶胶分布特征的影响. 结果表明:①北京市室外细菌气溶胶平均浓度为447.10 CFU/m3 (每立方米空气中的菌落形成单位),呈春季〔(648.55±537.24)CFU/m3〕>冬季〔(324.50±181.99)CFU/m3〕>秋季〔(319.59±305.07)CFU/m3〕的特征,不同季节细菌气溶胶浓度差异不显著. ②北京市室外约80%的细菌气溶胶直径大于2.1 μm,细菌气溶胶浓度在第2级(粒径为4.7~7.0 μm)显著降低,峰值粒径出现在第1级(粒径>7.0 μm). 粒径大于7.0 μm的细菌气溶胶在春季与秋季以及春季与冬季之间均存在统计学差异 (p均小于0.05). 可进入人体下呼吸道的细菌气溶胶(≤4.7 μm)比例近50%(冬季、秋季、春季占比分别为61.0%、58.9%、41.6%),冬季空气中可进入人体下呼吸道的细菌气溶胶比例最高. ③Spearman相关性分析表明,室外环境细菌气溶胶浓度与相对湿度呈显著负相关(p<0.05),与PM₁₀浓度呈显著正相关(p<0.05),表明细菌气溶胶浓度受气象因素和空气污染物的影响. 研究显示,北京市室外环境中可进入人体下呼吸道的细菌气溶胶比例近50%,冬季细菌气溶胶暴露风险最高.      

上海市生活垃圾房气溶胶中可培养细菌污染状况及种群特征

空气传播病原微生物受到越来越多的关注,生活垃圾携带大量病原菌,垃圾房可能会对周围环境及人群健康造成影响.以上海市某别墅区垃圾房、某校园垃圾房和周边某居民区垃圾房作为研究对象,分析垃圾房内和周边环境空气中可培养细菌的浓度、粒径和种群分布特征,解析环境因素与空气中可培养细菌污染的关系.结果表明,5个采样点（某别墅区垃圾房、其下风向、某校园垃圾房、某办公楼顶和某居民区垃圾房）的可培养细菌浓度分别为：（1254±92）、（280±123）、（172±47）、（84±18）和（175±174） CFU ·m^-3,别墅区垃圾房内生物气溶胶浓度显著高于其他采样点,主要原因是该垃圾房内存在湿垃圾就地处理生化处理设施.别墅区垃圾房内生物气溶胶可培养细菌粒径主要分布在1.1~4.7 μm,而其余4个采样点的细菌粒径主要为>7 μm,少数细菌粒径范围为1.1~2.1 μm.本研究5个采样点可培养细菌中优势门分别为变形菌门（Proteobacteria）和厚壁菌门（Firmicutes）,优势菌属分别为棒状杆菌属（Corynebacterium）和芽孢杆菌属（Bacillus）,同时检出棒状杆菌属（Corynebacterium）、葡萄球菌属（Staphylococcus）和不动杆菌属（Acinetobacter）等机会致病菌.某别墅区垃圾房内生物气溶胶的浓度与温度、相对湿度、PM_2.5和PM₁₀相关性较高,空气中微小杆菌属（Exiguobacterium）与PM₁₀、温度和相对湿度都具有较高的相关性.5个采样点的健康危险系数（HQ）值均小于1,但微生物定量风险评价结果表明,3个垃圾房的男性与女性工作人员健康风险均高于相应的基准值.研究结果揭示了生活垃圾房对周围环境气溶胶微生物组成的影响,为评价垃圾房内和周边空气质量提供参考.     

西安市不同天气下可培养微生物气溶胶浓度变化特征

为探明天气状况对可培养微生物气溶胶分布特性的影响,于2014年8月-2015年7月利用Anderson六级空气微生物采样器对西安市微生物气溶胶进行采样,通过培养法检测分析了可培养细菌和真菌气溶胶在1 a的月际与季节性浓度变化特征,重点研究了不同天气状况下气溶胶的浓度与粒径分布.结果表明:西安市可培养细菌和真菌气溶胶月均浓度均在10月最高,分别为（1 004.81±546.14）和（765.54±544.36）CFU/m3.可培养细菌和真菌气溶胶的季节平均浓度均在夏季最低,分别为（361.96±56.96）和（280.33±74.43）CFU/m3;不同天气条件下气溶胶的浓度变化为晴天 < 雨天 < 阴云天 < 霾天.可培养细菌气溶胶在晴天、阴云天、雨天和霾天粒径分布的峰值分别出现在3.3~4.7、4.7~7.0、3.3~4.7、3.3~4.7 μm区间上,表现为明显的单峰分布;而可培养真菌气溶胶的粒径分布在非霾天则无显著性差异（P>0.05）.不同天气状况下可呼吸微生物气溶胶均超过总微生物气溶胶的60%.各天气状况下可培养细菌气溶胶的几何中值直径大于真菌气溶胶.      

生活垃圾填埋场细菌气溶胶粒径分布及种群特征

卫生填埋是一种常用的生活垃圾处置方法.在倾倒、堆放、推平和压实等垃圾填埋过程中,有大量带有致病菌的微生物气溶胶逸散,污染空气,危害人体健康.本研究在华北地区某生活垃圾卫生填埋场设置采样点,采集空气中的细菌气溶胶,解析细菌气溶胶的浓度、粒径分布和种群特征,研究空气温度、相对湿度以及风速对细菌气溶胶逸散的影响.结果表明,作业区和覆盖区空气细菌浓度分别为(5 437±572) CFU·m~(-3)和(2 707±396) CFU·m~(-3).垃圾渗滤液处理区空气中的细菌气溶胶浓度最高,平均为9 460 CFU·m~(-3).细菌气溶胶的浓度呈现明显的季节变化,夏季浓度明显高于其他季节.冗余分析(RDA)显示,气象参数如相对湿度、温度和风速,显著影响细菌气溶胶在空气中的数量.作业区和覆盖区空气细菌粒径分布高峰分别在2. 1～4. 7μm和0. 65～2. 1μm.渗滤液处理逸散的细菌气溶胶大部分大于4. 7μm. Moraxellaceae,Bacillus aerius,Arcobacter以及Aeromonas是垃圾填埋场细菌气溶胶中检出潜在或机会致病菌.     

西安市秋季灰霾天气微生物气溶胶的特性研究

为探明西安市秋季灰霾天气条件下微生物气溶胶的特性,于2014年10月7日到23日两次灰霾过程期间,在西安市长安大学站点,采用Andersen六级撞击式空气采样器对细菌与真菌气溶胶进行采样,并对其浓度、粒径、种属分布及其与气象因素的相关关系进行详细分析.结果表明,在灰霾天期间,可培养细菌与真菌气溶胶的浓度水平分别为1102~1737 CFU·m-~3和1466~1704 CFU·m-~3,不仅远高于非灰霾天微生物气溶胶的浓度值,也超过了中国科学院推荐的标准值.在非灰霾天气条件下,空气中大部分可培养细菌气溶胶(79.7%)与真菌气溶胶(74.6%)均分布在粗颗粒范围(2.1μm),它们的中位径(NMD)分别为(2.32±0.12)μm、(2.48±0.24)μm;而在灰霾天气条件下,可培养细菌气溶胶与真菌气溶胶的中位径分别为(1.96±0.29)μm和(2.44±0.23)μm.此外,在灰霾天期间,空气中优势细菌除了葡萄球菌属(Micrococcus)与微球菌属(Staphylococcus)外,还鉴定出了非霾天没有检测出的致病菌种奈瑟氏菌属(Neisseria);而真菌在灰霾天时,除了曲霉属(Aspergillus)检出频率大幅提高外,还出现了非霾天未鉴定出的致病菌属拟青霉属(Paecilomyces)与头孢霉属(Cephalosporium).研究表明,相比于非灰霾天气,灰霾天气下有更高的微生物气溶胶暴露风险.研究结果可以为评估灰霾暴发时微生物气溶胶引起的环境与健康效应提供基础数据.     

西安市秋冬季不同空气质量下可培养微生物气溶胶浓度和粒径分布

利用Anderson空气微生物采样器对西安市2014年9月~2015年1月间可培养微生物气溶胶进行采样、培养,分析不同空气质量下其浓度与粒径变化特征,并对其与颗粒污染物(PM_(2.5)、PM_(10))、气象参数(温度、相对湿度)和其它气态污染物(NO_2、SO_2、O_3)进行主成分+多元线性回归分析.结果显示,可培养细菌和真菌气溶胶浓度范围分别为97~1 909CFU·m~(-3),92~1 737 CFU·m~(-3).随空气污染程度加深,两种微生物气溶胶浓度均呈现增加趋势;细菌气溶胶粒径分布向粗颗粒偏移;而真菌气溶胶在低污染时呈正态分布,高污染时粒径峰值向细颗粒偏移.主成分分析结果显示,可培养微生物气溶胶主要与灰霾、太阳辐射和相对湿度有关.多元线性回归结果表明,细菌气溶胶与灰霾呈显著正相关(P0.05),与太阳辐射呈不显著负相关,与湿度呈不显著正相关;真菌气溶胶与灰霾、太阳辐射和相对湿度均呈不显著正相关.研究结果可以为评估微生物气溶胶所引起的环境与健康效应提供基础数据.     

典型高校公共场所室内空气微生物分布特征

公共场所室内空气中有害微生物引起的健康风险越来越受到人们的关注.本研究针对典型高校公共场所室内空气,考察了不同类型场所空气中总异养菌的浓度水平及其与颗粒物浓度、活动人数、温度、湿度等影响因素的相关性.结果表明,某高校体育场馆空气中总异养菌浓度显著高于教室、宿舍等场所,为13~154 CFU·m-3.针对多个体育场馆的分析结果表明,活动人数对室内空气中微生物浓度影响最大,与总异养菌浓度呈线性正相关,回归分析得到的R2达0.92.室内空气中PM_(2.5)、PM10及温度、湿度均与空气微生物浓度无显著相关关系.针对空气中抗生素抗性菌的研究表明,室内空气中具有氨苄青霉素、四环素和青霉素抗性的总异养菌比例为20%~50%,其中,可吸入异养菌中氨苄青霉素抗性菌比例可达40%.     

中国严寒地区住宅建筑室内细菌气溶胶污染特征及传播规律

实测严寒地区住宅建筑细菌气溶胶组分及来源,并结合微生物生长繁殖衰亡模型和数值模拟技术开展细菌气溶胶传播特性研究.结果表明,中国严寒地区住宅建筑室内的主要优势菌群为拟杆菌门（Bacteroidetes）、厚壁菌门（Firmicutes）、变形菌门（Proteobacteria）.而细菌的来源分析显示,其主要来源为粪便、土壤、极端环境、植物、水源和腐败有机物等.由于冬季人员室内活动时间较长,其中粪便来源占比偏高.细菌在室内的传播规律研究表明,在室内环境中细菌气溶胶的浓度分布与房间的结构、湍流形式和粒子重力场有关.随着房间高度的降低,室内流场越复杂.模拟分析表明室内90％的细菌气溶胶颗粒在50s内逃逸出,且随着房间高度的降低细菌气溶胶浓度逐渐降低而范围更广.室内通风有阻碍细菌气溶胶在室内积聚,稀释污染浓度的作用.     

室内微生物污染水平预测关键技术研究综述

室内微生物气溶胶来源多样,并受很多环境因素影响,可以利用统计学方法对室内微生物污染水平进行实时预测.本文首先介绍了预测模型的建立方法,并通过大量的文献调研,按照室内微生物污染水平预测模型建立的思路,介绍了现有研究得出的室内微生物气溶胶浓度与环境参数（换气次数、温湿度、人数、颗粒物、气流组织、CO₂）的关系,总结了室内微生物污染水平预测模型,并给出了未来发展方向.     

Two-dimensional numerical simulation of thermal structure of urban polluted atmosphere (effects of aerosol characteristics)

A two-dimensional numerical simulation is carried out on the unsteady heat transfer in the urban polluted boundary layer containing aerosols. The effects of aerosols upon the thermal structure over the region including an urban area are studied in full consideration of radiative heat transfer. The results indicate the strong interaction among the distributions of air temperature, wind velocity and aerosol concentration in connection with the scattering and absorbing characteristics of aerosols. When the scattering of solar radiation by aerosols is predominant, the air temperature in urban area drops greatly, and the convergent flow to the urban area becomes weak, causing the aerosol concentration in urban areas to become high. When the absorption of solar radiation is predominant, the convergent flow to the urban area is not weakened. Air temperature drops near the Earth's surface, but the change in the upper air temperature is small.     

中国华北地区冬季大气污染物航空测量(II)—空中大气气溶胶污染特征研究

大气气溶胶在酸性降水中的作用非常重要。在“八五”期间酸性降水的研究中,进行了华北地区冬季空中大气气溶胶污染特征的分析和研究,填补了国内外相关研究领域的空白。结果表明,华北地区冬季空中大气气溶胶污染比较严重,形成了浓度与地面相近的空中污染区域,大气气溶胶主要来源于煤炭燃烧等人为过程。同时大气气溶胶具有较强的酸性,有利于酸性降水的形成。      

黄渤海上空气溶胶类型判别及其成因分析

气溶胶是大气环境的重要组成部分,其对天气和气候变化有重要影响,对人类健康也有危害.对气溶胶类型的区分有利于判别气溶胶的来源,这对控制气溶胶污染源、改善区域环境质量有重要的推动作用.本文基于黄渤海区域6个观测点的实测数据和卫星遥感数据,采用聚类分析方法对黄渤海上空的气溶胶进行分类,并采用拉格朗日轨迹追踪法判定气溶胶的来源.研究发现,黄渤海上空的气溶胶类型以清洁大陆型和生物燃烧以及城市/工业型为主,陆源输入是黄渤海上空气溶胶的重要来源.清洁大陆型的气溶胶在黄海中部的贡献率相比于其余海域偏低,这也间接表明近岸的气溶胶更易受到来自陆地的影响,离岸区域受陆地的影响相对较小.     

中国华北地区冬季大气污染物航空测量(Ⅱ)——空中大气气溶胶污染特征研究

大气气溶胶在酸性降水中的作用非常重要。在“八五”期间酸性降水的研究中，进行了华北地区冬季空中大气气溶胶污染特征的分析和研究，填补了国内外相关研究领域的空白。结果表明，华北地区冬季空中大气气溶胶污染比较严重，形成了浓度与地面相近的空中污染区域，大气气溶胶主要来源于煤炭燃烧等人为过程。同时大气气溶胶具有较强的酸性，有利于酸性降水的形成     

北京上空气溶胶浓度垂直廓线特征

利用2008—2010年北京地区3.5 km高空内飞机探测的气溶胶(粒径范围为0.10～3.00 μm)数据,分析了该地区气溶胶的时空分布特征. 结果表明:①气溶胶浓度(以数浓度计,下同)均随高度增加而减小,在1.5 km以上高空的气溶胶浓度垂直梯度变化明显低于1.5 km以下的垂直梯度变化. 4—11月气溶胶浓度季节变化表现为夏季最高、秋季次之、春季最低. ②气溶胶浓度廓线逐时(09:00—19:00)变化较清晰地反映出其受大气边界层演变的影响. 在0～1.5 km高空,白天气溶胶浓度高值出现在09:00—11:00,低值出现在13:00—14:00;而在1.5～3.5 km高空的气溶胶浓度时段分布与其相反. ③人为活动是影响气溶胶浓度区域水平分布的重要因子. ④将气溶胶浓度廓线垂直分布分为a、b、c 3类. 类型a的近地面气溶胶浓度(0～4 000 cm-3)低,垂直方向上变化很小;类型b的近地面气溶胶浓度(4 000～9 000 cm-3)较高,垂直递减明显;类型c的近地面气溶胶浓度特别高,量级达到104 cm-3,并在大气边界层顶(约1.5 km)附近迅速递减. 北京地区气溶胶浓度廓线以类型b居多.      

冬季青岛不同气团来源气溶胶中磷浓度及溶解度

分析了2017-11~2018-01在青岛采集的气溶胶样品中总磷（TP）、溶解态总磷（DTP）、溶解态无机磷（DIP）和溶解态有机磷（DOP）浓度,讨论了来自北方快速移动的干冷气团（NS）和局地停滞性暖湿气团（LS）中气溶胶P浓度和溶解度的差异及其原因.TP浓度在NS和LS气溶胶中分别为（137.3±49.3）ng/m³和（115.8±45.8）ng/m³,DTP对TP的贡献（即P溶解度）分别为（20.7±5.6）%和（45.9±15.7）%.DTP中以DIP为主,其贡献在NS和LS气溶胶中分别为65.6%和55.3%.NS气溶胶中人为源P对TP的贡献为69%,略低于LS气溶胶中的72%.LS气溶胶中较高的酸化程度和相对湿度（RH）以及较慢的气团传输速率是其P溶解度显著高于NS气溶胶的原因.RH<60%时,无论酸化程度高低,P溶解度不超过30%;RH>60%时,酸化条件下,高的相对湿度和低的气团传输速率有利于显著提升P溶解度.因此,日趋严重的大气污染可能提高了我国近海大气生物可利用P的入海通量.     

Industrial and wildfire aerosol pollution over world heritage Lake Baikal

Lake Baikal is the biggest reservoir of fresh water with unique flora and fauna; presently it is negatively affected by climate change, water warming, industrial emissions, shipping, touristic activities, and Siberian forest fires. The assessment of air pollution - related Baikal's ecosystem damage is an unsolved problem. Ship, based expedition exploring the Baikal atmospheric aerosol loading, was performed over the lake area in July 2018. We combine the aerosol near - water and vertical distributions over the Lake Baikal basin with meteorological observations and air mass transportation simulations. Lidar sounding of aerosol fields in the troposphere assesses the atmospheric background in the pristine areas and the pollution during fire-affected periods. Aerosol optical properties (scattering and spectral absorption) converted to the particle number size, black carbon (BC) mass, and Absorption Angstrom Exponent (AAE) provide the inside into aerosol characterization. Transport of industrial emissions from Krasnoyarsk and Irkutsk regions, and wildfire plumes from Republic of Yakutia relates the pollution sources to the increased concentrations of fine particle numbers, PM₁₀ and BC mass over Southern and Northern/Central Baikal, respectively. The highest PM₁₀ and BC are associated to the harbor and touristic areas of intensive shipping and residential biomass burning. Deposition estimates applied to aerosol data exhibit the pollution fluxes to water surface over the whole Baikal area. AAE marks the impact of coal combustion, residential biomass burning, and wildfires indicating the high pollution level of the Lake Baikal ecological system .