林场不同树种选育对PM_(2.5)大气颗粒物的调控研究

为了降低PM_(2.5)大气颗粒物含量,研究林场不同树种选育对PM_(2.5)大气颗粒物的调控效果。文章采集某区域6种园林植物叶表面空气微粒、叶中元素的组成、含量以及再悬浮速率,并对植物叶片滞尘能力测定方法进行优化,构建空气质量浓度与气象要素关系调控模型。通过检测不同样本叶片蜡质层对颗粒物的截留能力、滞尘粒度分布曲线的变化趋势、以及叶片滞留尘埃的平均颗粒大小,通过拟合计算获取不同树种选育对PM_(2.5)大气颗粒物的调控效果。单叶面积小且叶表粗糙的林场植物可以更好地对PM_(2.5)大气颗粒物进行调控。

城市绿化对细颗粒物PM2.5浓度影响的定量分析

本研究运用定量分析技术,深入探讨了城市绿化对细颗粒物PM2.5浓度的影响。通过综合分析多个城市的绿化数据与空气质量监测记录,本文评估了不同种类和覆盖度的绿化措施对PM2.5浓度的具体影响效果。研究结果表明,适度的绿化布局能有效减少城市空气中的PM2.5浓度,特别是在公园绿地和街道绿化带中,这种效果尤为显著。本项研究的目的是向城市规划者提供科学的参考依据,以便他们能够优化城市绿化布局,从而在提升空气质量方面发挥更大的作用。

浅析大气可吸入颗粒物PM2.5的污染及防治措施

在当今工业化快速发展的背景下,大气可吸入颗粒物PM2.5污染对全球关注的环境问题都产生了严重的影响,PM2.5会对人们的健康和生活质量带来严重的影响,还会直接造成生态环境的破坏,在日益严峻的大气污染形势下需要了解PM2.5的来源、特征和危害,然后才能积极探索有效的防治措施。本文首先研究了大气可吸入颗粒物PM2.5的来源,然后分析了大气可吸入颗粒物PM2.5的危害,下面又探讨了大气可吸入颗粒物PM2.5的特征,最后对大气可吸入颗粒物PM2.5的防治措施做出了研究。

地区空气污染的“压力”与企业绿色转型的“动力”——基于城市PM2.5和公司并购的实证发现

地区空气污染会影响域内各类市场主体行为,包括微观企业决策。碳达峰、碳中和的提出要求各地加强空气污染治理,推动企业绿色转型,而绿色并购是企业绿色转型的重要方式。利用2013—2018年我国A股上市的污染企业发起的并购为样本,并手动搜集整理确定绿色并购样本,实证研究地区空气污染对域内企业绿色转型的影响。研究发现,地区空气污染加剧会提升域内污染企业绿色并购的意愿。在此基础上,通过并购前后企业信息披露质量和社会责任承担变化,研究发现地区空气污染加剧下的企业绿色转型并非源于自主绿色转型发展的内生“动力”,更多是外部“压力”下的“工具主义”行为。从影响路径来看,地区空气污染引致的压力会通过行业竞争和融资约束这两个途径影响污染企业绿色转型的“动力”。最后,异质性检验发现在市场化程度高和非国有企业样本,地区空气污染加剧对企业绿色并购的促进作用更为显著。

山柰酚改善细颗粒物PM2.5诱导的老龄大鼠肺损伤的作用和机制研究

目的细颗粒物(PM2.5)被认为与多种呼吸系统问题有关,在老年人群中尤为显著。本研究旨在探索山柰酚是否可以治疗PM2.5诱导的老龄大鼠肺损伤,并探讨其潜在的作用机制。方法30只雄性Wistar大鼠(16个月龄)被随机分为5组:对照组、PM2.5暴露组和PM2.5暴露+山柰酚低剂量、中剂量和高剂量组。PM2.5暴露持续时间2周后,检测各组大鼠的肺功能、肺形态、炎症程度以及Toll样受体4(TLR4)/核因子-κB(NF-κB)信号通路相关蛋白的表达水平。结果与对照组相比,PM2.5暴露导致老龄大鼠发生显著的肺损伤,表现为明显的肺功能受损和组织病理学改变,支气管肺泡灌洗液(BALF)中的炎性因子TNF-α和IL-6浓度增加,血液中炎性细胞比例改变,肺组织中TLR4的表达和核转录因子-κB(NF-κB)磷酸化水平增加。山柰酚的治疗则呈剂量依赖性地改善了PM2.5所致肺功能损伤和组织病理学改变,抑制炎性因子分泌和炎症细胞比例失衡,抑制了TLR4/NF-κB信号通路的激活。结论山柰酚能够对PM2.5暴露引起的老龄大鼠肺损伤产生保护作用,抑制炎症反应和结构损伤,其作用机制可能与抑制TLR4/NF-κB信号通路的激活相关。

基于机器感知与学习的空气颗粒物智能检测、识别与预警方法研究综述

随着空气污染问题的不断加剧,准确检测和及时预警空气颗粒物(particulate matter,PM)的重要性日益突出。传统方法依赖专业设备,不适用于实时检测。与传统方法相比,基于机器感知与学习的方法体现出技术优势,具有可实时检测、准确性高等优点。因此,对近几年的基于机器感知与学习的PM智能检测、识别与预警方法进行详细综述。首先,对PM的标准和来源进行介绍;然后,从检测、识别和预警这3个方面详细总结了各类方法,并对比各方法的特点和性能,其中,基于机器学习和深度学习的方法在各研究中取得了较大进展;最后,总结全文主要内容,并提出当前领域面临的挑战以及未来的重点研究方向。未来的研究应该继续关注技术创新和数据质量,以实现更好的空气质量监测和管理。

2019—2023年关中平原PM_(2.5)变化特征及空气质量评价

本文基于2019—2023年关中平原5个城市6种常规污染物的质量浓度数据,分析了关中地区空气质量及PM_(2.5)的变化特征。研究结果表明:1)2019—2021年关中平原的空气质量逐渐好转,2022年和2023年有所反弹,5个城市中咸阳市的空气质量是最差的。空气质量轻度污染及以上(AQI>100)的月份主要集中在秋冬季。2)关中平原5市PM_(2.5)的年均值浓度总体呈现出下降趋势,但均未达到国家标准(35μg/m^(3))。11月—次年3月月均值较高。3)关中平原城市间空气质量和PM_(2.5)质量浓度都有明显的协同变化特征,这说明区域内大气污染具有协同性和整体性。

南京市空气中颗粒物PM10、PM2.5污染水平

为了初步调查南京市空气中颗粒物PM10、PM2.5的污染水平,于2001年冬、春、秋3季在南京市的5个典型城市功能区,用大流量采样器收集了50个样品.结果表明,南京市PM10、PM2.5的污染很严重,超标率分别为72%和92%,最大超标倍数达到6.3和9.0,而且对人体健康危害更大的PM2.5占PM10的大部分,约为68%,应引起公众和相关职能部门的高度重视.

我国两城市空气细颗粒物PM_2.5污染及对肺上皮细胞炎性因子的影响

[目的]比较北京和太原细颗粒物PM2.5 污染水平及研究其炎性损伤毒性。[方法]选取我国具有典型污染特征的两大城市太原与北京 ,采用分级采样器和重量法收集两城市空气中细颗粒物样品 ,用甲醇超声提取细颗粒物上的B(a)P ,硝酸和过氧化氢溶解Pb ,从质量浓度、B(a)P、Pb含量等方面比较分析了两城市细颗粒物污染水平 ;同时用ELISA及RT_PCR法 ,测定细颗粒物对人肺泡上皮细胞 (A549)产生的炎性因子IL_6、TNF_α表达的影响。[结果]以美国EPA大气环境质量PM2.5 标准为参考 ,PM2.5 太原冬季、北京冬季超标率、超标倍数分别为100 % ,4.23 ;90.6 % ,2.62。太原冬季、北京冬季空气中B(a)P浓度分别为5.86 ,1.09( μg/100m3) ,均超过我国标准。总之 ,太原细颗粒物污染高于北京。细颗粒物能引起人肺上皮细胞产生炎性因子IL_6、TNF_α及其mRNA的表达增加 ,而且呈现剂量_效应关系。[结论]上述两城市的细颗粒物污染严重 。

环境空气中PM2.5自动监测方法比较及应用分析

环境空气中的PM2.5是引发雾霾与灰霾天气的重要污染物之一,其含量一旦超过特定标准则会对人体健康造成不良影响,因此需要通过对PM2.5浓度展开准确的监测,便于环境管理部门更好地掌握环境空气质量信息,及时采取有效措施进行空气污染的整治。现阶段我国针对环境空气中PM2.5的自动监测方法并非单一一种,各地管理部门在进行PM2.5监测工作中还需选择合适的方法保证监测结果的准确性。本文首先简述了PM2.5的含义,随即对环境空气中PM2.5自动监测的几种方法展开介绍,分别为TEOM方法、β射线监测法及光浊度监测法,然后针对光浊度监测法与β射线监测法、TEOM方法与β射线监测法在环境空气PM2.5监测中的应用效果展开比较分析,最后针对我国环境空气中PM2.5自动监测方法的应用情况展开一系列探讨,供相关从业人员参考。

通风系统用空气净化装置细颗粒物(PM2.5)净化效率测试方法

基于空气净化产品检测经验和检测数据,提出了一种关于通风系统用空气净化装置PM2.5净化效率的测试方法。从测试用气溶胶的发生(气溶胶类型和气溶胶发生设备)、PM2.5净化效率测试台性能(风量稳定性、系统风速不均匀性、系统PM2.5浓度不均匀性、系统PM2.5浓度稳定性)和PM2.5测量仪器的选择等方面对测试方法进行了详细论证。

环境空气中PM2.5自动监测方法比较及应用探究

目前,国家十分重视大气PM2.5的监测,各区域经过持续的研究和实践,已建立了专门的PM2.5监测系统,但由于环境的发展具有很大的弹性,因此,仍有必要进一步完善大气大气自动监测系统,使有关部门和公众能实时了解不同区域大气PM2.5的动态变化,以便为出行做好准备或制订环境治理措施。通过对目前PM2.5自动监控技术的对比,对目前PM2.5自动监控技术的发展现状进行了分析。

杭州市道路空气细颗粒物PM_(2.5)元素组成特征

采用微波消解-电感耦合等离子体质谱法及电感耦合等离子体发射光谱法测定2010—2011年杭州市3条典型道路两侧代表秋、冬、春、夏4个季节的细颗粒物PM2.5中22种元素的质量浓度,分析其时空分布规律、特征及来源。结果表明:道路两侧PM2.5中元素含量与道路类型关系不大,呈现夏季小、其余季节大的态势,主要污染元素为Zn、Pb、Cu、Ni;受机动车排放的影响,道路两侧PM2.5呈无机元素含量小、有机元素含量大的特征;Fe、K、Mg、Na、P、Si等土壤元素主要来自机动车行驶引起的道路扬尘;机动车污染特征元素Pb、Zn、Cu、Cd来自相同人为源;机动车污染是道路两侧土壤和灰尘中重金属的主要来源;随着机动车保有量的持续增长,道路两侧PM2.5中Pb仍维持着较高的富集水平。

通风用空气过滤器的细颗粒物(PM2.5)过滤效率研究

鉴于在考虑采取通风措施降低室内空气PM2.5浓度时,面临不掌握空气过滤器的PM2.5过滤效率的困惑,以在相同的、规范的试验条件下得到的不同材质、不同过滤效率的多台空气过滤器的计数计径过滤效率和PM2.5计重过滤效率的测试数据为基础,分析探讨了2种过滤效率之间的关系,为空调通风系统针对室内PM2.5计重浓度的空气过滤器选型提供了初步依据。

淮安市区空气中颗粒物PM_(10)、PM_(2.5)污染水平调查

对2010年淮安市的5个典型城市功能区PM10和PM2.5监测数据进行了初步分析,以此来解析二者之间的关系。

空气细颗粒物PM2.5浓度与皮炎湿疹类皮肤病日门诊人次的相关性研究——以兰州两所医院为例

目的:探讨兰州地区空气细颗粒物PM2.5浓度对本地区皮炎湿疹类皮肤病日门诊人次的影响。方法:收集2013年1月—2016年12月期间皮炎湿疹类患者的门诊记录和同期气象及环境污染物资料。对日门诊人次和气象数据采用quasi-Poisson连接函数进行拟合。在控制季节性和长期趋势、星期几效应基础上,采用分布滞后非线性模型研究PM2.5浓度对就诊人数影响的滞后效应。结果:2013年—2016年期间,PM2.5浓度与皮炎湿疹类调查人群就诊人数的增加无统计学意义,进行性别分层后发现:大气中PM2.5每升高10μg/m3,女性皮炎湿疹类患者门诊人次在滞后0～6 d时增加1.67%(RR:1.0167,95%CI:1.0001～1.0336),在滞后0～7 d时增加1.70%(RR:1.0170,95%CI:1.0003～1.0339);进行年龄分层后发现:PM2.5升高可引起老年患者滞后0～1 d门诊人次增加2.43%(RR:1.0243,95%CI:1.0046～1.0444),青少年患者滞后0～9 d时门诊人次增加1.95%(RR:1.0195,95%CI:1.0002～1.0391),成年患者滞后0～9 d时门诊人次增加2.45%(RR:1.0245,95%CI:1.0004～1.0394)。结论:兰州地区PM2.5浓度升高对皮炎湿疹类老年患者日门诊人次增加存在即时效应,对女性患者、青年患者和成年患者的日门诊人次增加存在滞后效应。

珠海西区空气中颗粒物(PM_(2.5))污染水平的初步研究

目的监测分析珠海西区PM2.5污染水平。方法选择城乡固定监测点,以中流量采样器采集大气中的PM2.5,重量法测定,每个点采样3 d以上。结果珠海市西区PM2.5平均浓度为0.092 mg/m3;城区PM2.5平均浓度为0.10 mg/m3,乡村平均浓度为0.078 mg/m3,(P>0.05);在交通繁忙路段(车流量>200辆/5 min)PM2.5平均浓度为0.13 mg/m3,非繁忙路段(车流量<200辆/5 min)平均浓度为0.084 mg/m3,(P<0.01);风速>0.5 m/s时,PM2.5平均浓度为0.054 mg/m3,风速<0.5 m/s时,PM2.5平均浓度为0.11 mg/m3,(P<0.01)。结论珠海市西区PM2.5污染水平较国内其他大城市低,但超过了美国和世界卫生组织的标准限值;城乡污染无显著性差异;交通繁忙路段明显高于非繁忙路段;风速提高时,污染水平显著降低。

北京城市森林空气负离子与PM2.5颗粒物交互效应研究

【目的】细颗粒物PM2.5作为大气复合型污染中最重要的特征污染物,在北京地区环境问题中备受关注。研究北京城市森林内空气负离子浓度(NAIC)与PM2.5浓度的时空动态变化及二者相关性特征,为森林康养规划以及大气治理措施提供数据支持和参考。【方法】以北京市4个不同类型城市森林(北京朝阳公园、北京西山国家森林公园、北京南海子公园、北京松山国家级自然保护区)为研究对象,选取2016年9月1日至2017年8月31日4个城市森林生态环境监测站实时获取的NAIC与PM2.5浓度数据,分析二者交互效应机制。【结果】NAIC日变化呈“早晚高,中午低”的双峰型特征:PM2.5日变化以早午高,傍晚低为主,基本为双峰型;四季NAIC由大到小依次为夏季((564.87±224.26)个/cm^3)、秋季((453.88±135.73)个/cm^3)、春季((436.91±95.65)个/cm^3)和冬季((425.46±34.37)个/cm^3),PM2.5浓度由大到小依次为冬季((123.86±84.73)μg/m^3)、秋季((91.84±14.28)μg/m^3)、春季((90.64±13.55)μg/m^3)和夏季((53.40±15.45)μg/m^3)的规律;不同城市森林NAIC差异显著,NAIC排序由大到小依次为中心城区公园、远郊区、近郊湿地公园和近郊浅山区,PM2.5排序由大到小依次为近郊湿地公园、中心城区公园、近郊浅山区和远郊区;一年四季,NAIC与PM2.5二者浓度之间均呈显著负相关(P<0.05),相关系数由大到小依次为夏季(-0.148)、秋季(-0.214)、春季(-0.271)和冬季(-0.350)。【结论】城市森林对PM2.5确有一定程度的削减作用,可以起到改善森林绿地结构、提高NAIC,净化大气环境的作用。

冬季封闭式肉种鸡舍空气颗粒物、氨气和二氧化碳分布特点及PM_(2.5)理化特性分析

旨在通过监测冬季肉种鸡舍内颗粒物(particulate matter,PM)、氨气(ammonia,NH_3)和二氧化碳(carbon dioxide,CO_2)的浓度变化及检测舍内细颗粒物PM_(2.5)的化学成分和电镜观察,分析冬季封闭式种鸡舍颗粒粉尘和有害气体的分布特点及鸡舍PM_(2.5)的可能来源。试验监测于2016年12月在江苏某封闭式肉种鸡舍进行,鸡舍内饲养5 626只57~58周龄优矮种鸡。鸡舍内共设7个监测位置,舍外1个监测位置,每天05:00-21:00每2h监测一次温度、相对湿度、风速、光照、PM浓度、NH_3和CO_2浓度,连续监测8d;鸡舍中央位置固定颗粒物采样器,每天连续16h采集PM_(2.5)用于成分检测及电镜观察。结果表明:1)鸡舍前部(进风口)的温度、PM和NH_3浓度均显著低于中部和后部(P<0.05);鸡舍内不同粒径PM浓度极显著高于舍外(P<0.001);早上喂料时(05:00)PM_(2.5)、PM_(10)和TSP浓度最高,熄灯后(21:00)PM浓度低于其他监测时间,而PM_(2.5)/PM_(10)、PM_(10)/TSP和PM_(2.5)/TSP在安静时(21:00)最高;除了PM_(2.5),风速与其他微环境变量均有显著相关性(P<0.01);舍内风速和CO_2浓度受舍外影响不大;2)鸡舍PM_(2.5)成分以有机碳(OC)含量最高,NO_3^-和SO_4^(2-)浓度较高;通过电镜观察发现,鸡舍PM_(2.5)多为矿物颗粒和部分烟尘集合体;PM_(2.5)能谱图显示C和O的质量百分比、原子数百分比最高。监测鸡舍外PM浓度比舍内低,舍内的前部(进风口)的空气质量比中部和后部好,鸡的活动是引起粗颗粒(PM_(10)、TSP)浓度上升的主要原因,肉种鸡舍内PM_(2.5)主要成分为有机物和矿物质,主要来源于饲料、粪便和地面扬尘等。

基于DSM的城市公园对PM_(2.5)和PM_(10)的消减特征研究——以南昌市人民公园为例

【目的】PM_(2.5)、PM_(10)等空气颗粒物是城市空气首要污染物,在城市空气污染中占主导地位。了解固定外源下PM_(2.5)、PM_(10)在城市绿地的消减特征,可为城市阻控空气颗粒物、缓解空气污染提供有利依据。然而目前空气颗粒物的研究大多以点测定方式量化空间结构及植被类型对空气颗粒物的影响,对固定外源污染下PM_(2.5)、PM_(10)在城市绿地空间尺度上的影响机制研究较少。【方法】研究结合DSM与地统计学,以南昌市人民公园为例,探索城市公园阻隔外源污染的空间梯度效应及空间结构类型差异。利用克里金插值法对其空间分布特征进行可视化模拟;利用Arcgis和R语言等软件分析不同空间结构PM_(2.5)、PM_(10)的浓度差异。【结果】人民公园PM_(2.5)、PM_(10)的浓度在空间分布上趋势一致,均表现为以固定外源点为核心,浓度随距离增加呈极显著梯度递减的趋势,且在中部(约距外源点150~220 m处)消减效率最高,约为全园PM_(2.5)平均消减值的7.5倍,PM_(10)平均消减值的3.8倍;PM_(2.5)、PM_(10)受多种因子影响:与空气温度、距离(主导因子)显著负相关、与相对湿度显著正相关,且PM_(2.5)、PM_(10)对不同因子响应特征存在差异;城市公园不同绿地空间结构对PM_(2.5)、PM_(10)的消减及扩散作用差异显著,受其双重影响,PM_(2.5)、PM_(10)的浓度表现为水体>广场>树林>草坪,其中PM_(2.5)受影响更显著;此外,受各因子和绿地空间结构耦合影响,部分区域PM_(2.5)、PM_(10)分布异常。【结论】以固定外源点为核心,PM_(2.5)、PM_(10)浓度随距离增加呈极显著梯度递减的趋势,且在中部消减效率最高;PM_(2.5)、PM_(10)浓度与相对湿度显著正相关,与空气温度与距离显著负相关,其中PM_(10)对距离和相对湿度响应较为明显,而PM_(2.5)受空气温度影响较大;在随距离变化基础上,不同城市绿地空间结构对PM_(2.5)、PM_(10)消减和扩散作用差异导致了局部分布差异。