大气颗粒物致机体损伤的OH自由基机制

流行病学研究表明可吸入大气颗粒物浓度上升与人群呼吸道和心血管疾病发病率上升密切相关.毒理学实验和人体暴露研究显示可吸入大气颗粒物可导致机体广泛的损伤,但其致毒机制尚未明确.大量体内和体外研究表明了活性氧在颗粒物致毒过程中的重要作用,其中OH自由基具有极高的反应活性,是可吸入颗粒物致毒的重要机制.在总结国内外相关研究基础上,综述了OH自由基可能造成的大分子损伤、大气可吸入颗粒物暴露引发机体产生OH自由基的分子机制以及生物体系中OH自由基的检测手段,并对该领域的研究方向进行了展望.     

淮海经济区PM2.5时空特征及影响因素

PM2.5对区域环境和人体健康有着重要影响,淮海经济区作为东部沿海经济发展带的重要支撑部分,剖析其PM2.5时空特征及其影响因素对于京津冀和长三角城市群开展区域空气污染的联防有着重要意义.首先采用时间序列分析对研究区PM2.5浓度特征进行分析,其次利用空间分析方法分析了淮海经济区PM2.5时空特征,最后基于淮海经济区PM2.5空间自相关特征,进一步采用地理加权回归模型探究了PM2.5浓度的影响因素及其空间异质性.结果 表明:(1)淮海经济区逐日PM2.5浓度值呈现出周期性的脉冲型起伏变化规律,整体呈现出冬秋季高、春夏低的"U"型趋势.逐日PM2.5浓度振荡周期短周期为2～3d,长周期为6～7d.(2)淮海经济区PM2.5浓度的空间局部相关性呈现出周期性的变化规律.全年热点区域主要集中在研究区西北的菏泽市和西南的徐州市,冷点区则主要集中在沿海区域.(3)淮海经济区PM2.5浓度影响因素主要包括平均气温、平均降水、平均风速、林地比例和路网密度等因素,不同因素对PM2.5浓度影响存在显著的空间异质性.     

杭州G20峰会期间PM2.5短时污染事件分析

利用朝晖超级站多参数环境空气观测数据和后向轨迹模型,对杭州G20期间会期一次短时PM2. 5污染事件进行了分析。结果表明,由于采取了严格的污染管控措施,杭州G20峰会期间整体空气质量较好。会期9月4日凌晨发生了PM2. 5短时污染事件,其小时浓度达到100μg/m3,PM2. 5中无机离子短时有数倍的增长,NOR在5小时内增长了10倍。激光雷达观测和后向轨迹模型计算显示来自河北南部、山东和江苏北部的气溶胶污染团通过长程传输经东海进入杭州后快速下沉是造成该短时污染事件发生的主要原因。     

大气颗粒物中环境持久性自由基的电子顺磁共振检测方法

大气颗粒物中的环境持久性自由基具有强氧化性,参与大气中诸多化学反应,影响空气质量,进而影响人体健康,因此对其定性、定量检测具有重要意义,然而现阶段并没有成熟有效的分析检测方法.本文利用电子顺磁共振波谱仪,对比大气颗粒物的3种进样方式,建立了便捷、有效的大气颗粒物中环境持久性自由基检测方法.首先,配制不同标准物质(或溶液),确定仪器的最佳检测参数和大气颗粒物的最低响应浓度(或质量).然后,分别使用水洗脱法和有机溶剂提取法对大气颗粒物进行前处理,优化大气颗粒物的水洗脱和有机提取条件,对比大气颗粒物直接进样、水洗脱样和有机提取样的测定结果.最后,确定了上述3种进样方法的适用条件,即直接检测法适用于石英膜和Teflon膜样品,且操作简便,易于定量测定大气颗粒物中自由基的浓度;水洗脱法仅适用于Teflon膜样品,但需要已知颗粒物洗脱效率才能定量计算;有机溶剂提取法不能有效的提取的颗粒物上的自由基.     

城郊关键带土壤中溶解性有机质的光谱特性及其时空变异

溶解性有机质(DOM)作为地球关键带中物质与能量循环的重要活性组分,其与关键带中诸多重要环境过程有着密切关系.本研究以宁波樟溪流域作为城郊关键带的典型代表区域,采集土壤样品,结合紫外可见光谱(UV-Vis)、三维荧光光谱(3D-EEM)进行特征表征,分析不同类型土壤中DOM的分布特征、影响因素和季节性变化规律.主要结果如下:林地DOC平均含量均大于耕地,其中林地秋季(15.4 mg·L~(-1))林地春季(12.5 mg·L~(-1));耕地秋季(11.9 mg·L~(-1))耕地春季(11.4 mg·L~(-1));DOM结构在紫外可见光谱下表现为耕地DOM芳香化程度(SUVA_(254))、疏水性组分(SUVA_(260))和分子量(S_R)较林地大,其中耕地秋季最为突出;三维荧光光谱结合平行因子分析(PARAFAC)把土壤DOM分为5种组分,主要以富里酸类物质为主(C_1、C_3、C_5),也含有色氨酸、酪氨酸类蛋白质(C_4)和腐殖酸(C_2)等物质,其中耕地春季的腐殖化程度最大,耕地秋季比春季含有较多类蛋白质,林地较耕地含有更多的类蛋白质,林地春秋两季中DOM结构变化不大.     

基于聚类方法下的柴油车排放颗粒物无机元素谱分析

近年来在大气污染的防治工作中,柴油车污染防治的重要性日渐凸显.本文通过测试和文献检索等方法收集了97组与柴油车排放颗粒物无机元素排放有关的数据,采用k-means均值聚类分析的方法对数据进行分类并对分类结果进行分析,得出柴油车无机元素排放占颗粒物比例的大致区间为:Si(0—4.62%)、Al(0—1.53%)、Ca(0—4.09%)、Na(0—2.61%)、Mg(0—2.68%)、K(0—0.85%)、Fe(0—3.4%)、Zn(0—0.54%)、Cu(0—1.49%)、Ni(0—0.06%),且所得无机元素的排放区间的置信水平均大于94%.同时得到的柴油车排放颗粒物无机元素分析结果,可以为后续柴油车排放颗粒物无机元素数据分析以及相关污染治理提供参考,进而促进我国大气环境质量的改善、更好地保障人们身体健康.