麻江县细颗粒物(PM_(2.5))污染状况及防治措施

以麻江县2021—2023年城区省控点细颗粒物监测数据为研究基础,分析麻江县城区细颗粒物的污染状况及变化趋势,阐述了细颗粒物(PM_(2.5))对人体及环境的影响,提出控制与降低细颗粒物(PM_(2.5))污染的防治对策。

咸宁市大气细颗粒物PM_(2.5)组成来源分析

为研究湖北省咸宁市的大气细颗粒物PM_(2.5)的污染特征及来源情况,于2022年选取咸宁市内2个环境受体点位作为采样点,对不同季节的PM_(2.5)进行采集,对细颗粒物PM_(2.5)的组成成分及来源进行统计分析:基于采样情况构建本地PM_(2.5)的特征源谱,利用化学质量平衡模型CMB对PM_(2.5)的来源进行了解析。结果表明:咸宁市大气细颗粒物PM_(2.5)的季节浓度均值呈现为冬季>秋季>春季>夏季的变化趋势,PM_(2.5)的主要组成包括水溶性无机盐与含碳组分,一次来源解析结果显示PM_(2.5)的主要贡献源是二次气溶胶,贡献率在47.15%;二次来源解析结果显示贡献最大的是工业源和机动车,贡献率分别为34.86%和28.94%。根据上述分析结果,咸宁市在大气细颗粒物PM_(2.5)的治理方面,应采用综合治理措施,要关注对工业、机动车排放的控制,以及对能源结构的调整,以获取到更好的治理效果。

大气细颗粒物PM_(2.5)的污染特征及防治对策

大气细颗粒物PM_(2.5)是形成大气污染的主要物质之一,其成分较为复杂,来源比较多样化,给大气污染治理工作带来许多困难。技术人员要加强对PM_(2.5)的研究,探索其具体来源与形成机理,制定合理有效的防治措施,确保大气环境质量得到改善,为大气污染防治工作提供参考依据。

2017~2018年广安市大气细颗粒物(PM_(2.5))污染特征及季节性变化源解析研究

为研究广安市城区大气细颗粒物污染特征及成因,选取2017~2018年广安市委国控站点四个季度监测数据,运用移动式在线单颗粒气溶胶飞行时间质谱仪(SPAMS)对广安市大气细颗粒物污染特征、季节性变化规律开展源解析。主要结果为:(1)2017~2018年广安市大气细颗粒物污染源贡献率季节性差异较大,春季和秋季扬尘源贡献突出,夏季和冬季为工艺过程源、燃煤源;(2)不同组分贡献率季节性差异不大。夏季、秋季、冬季有机碳、元素碳贡献较大,春季有机碳贡献较大;(3)冬季和夏季细颗粒物污染表现明显,颗粒物老化程度冬季>秋季>春季>夏季。研究为广安市加强大气细颗粒物污染防治研究提供参考依据,也为科学应对重污染天气提供一些借鉴意义。

江西省上饶市大气细颗粒物(PM_(2.5))污染特征及防治策略

为了有效解决上饶市大气环境存在的突出问题,对江西省上饶市2016—2020年大气细颗粒物(PM_(2.5))的污染状况开展研究,收集地区产业分布等多因素,通过城市的在线监测系统收集染物的质量浓度信息和实验室内离子色谱仪等设备进行内含物测定,排查PM_(2.5)的发生源、分析PM_(2.5)的成分,归纳PM_(2.5)的四季质量浓度变化等特性。结果发现,扬尘源和工艺过程源是本市PM_(2.5)的主要发生源,分别占比为61.58%和20.74%,可发现二者占总排放量的82.32%。PM_(2.5)的化学组分中质量浓度最高的组分是OC,其次是SO_4^(2-),两者约占化学组分总量的50%。PM_(2.5)的总水溶性离子质量浓度为11.5μg/m^(3),SNA (SO_(4)^(2-)、NO_(3)^(-)和NH_(4)^(+))在总水溶性离子中占88.90%,均呈冬高、夏低的变化特征。在PM_(2.5)的排放特征和组分的分析的基础上,从产业和能源结构的转型、企业排放的综合治理等多角度制定本地区的大气污染防治策略。

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 。

2022年南京市大气PM_(2.5)中多环芳烃污染特征及健康风险

目的了解南京市大气细颗粒物(PM_(2.5))中多环芳烃(polycyclic aromatic hydrocarbons,PAHs)污染特征,评估其健康风险。方法于2022年每月10—16日分别在江北新区和江宁区2个监测点开展PM_(2.5)和PAHs采样,分别采用称重法和高效液相色谱法测定PM_(2.5)和PAHs含量,利用健康风险评价模型评价PAHs的致癌风险。结果不同季节PM_(2.5)、PAHs和B[a]P的浓度存在差异(P<0.01),其中PM_(2.5)、PAHs浓度均是冬、春季高于夏、秋季,B[a]P浓度春季高于夏、秋季。两个监测点PAHs、B[a]P年均浓度、春季、夏季浓度的比较,差异均具有统计学意义(P<0.05),且江北新区均高于江宁区。两个监测点含量最高的多环芳烃是5环、其次是4环和6环。两个监测点3环、4环、5环、6环PAHs年均浓度均不同(P均<0.05),江北新区高于江宁区。PAHs年浓度中位数值对两个监测点人群的终生超额致癌风险均大于1.0×10^(-6)。PAHs年浓度95分位数对人群的年龄段超额致癌风险除江宁区0~2岁年龄段人群外,对其他年龄段人群的超额致癌风险均大于1×10^(-6)。结论南京市两个监测点大气PM_(2.5)中PAHs分布存在季节和地区差异,具有潜在的超额致癌风险。

维生素D抑制细颗粒物(PM_(2.5))诱导的A549人肺泡上皮细胞自噬及细胞因子释放

目的探讨维生素D(VD)在细颗粒物(PM_(2.5))诱导A549人肺泡上皮细胞发生自噬过程中的作用及对上皮细胞因子产生的影响。方法燃烧器的乙炔扩散火焰上部采集制备PM_(2.5),采用PM_(2.5)体外处理A549细胞,并给予VD或自噬抑制剂3-甲基腺嘌呤(3-MA)处理。Western blot法检测自噬相关蛋白微管相关蛋白1轻链3Ⅱ/Ⅰ(LC3Ⅱ/Ⅰ)及beclin-1的表达,实时荧光定量PCR检测A549细胞白细胞介素25(IL-25)、IL-33及胸腺间质淋巴细胞生成素(TSLP)的mRNA表达,透射电镜观察自噬体的形成。结果PM_(2.5)导致A549细胞中LC3Ⅱ/Ⅰ比值、beclin-1蛋白表达增加,自噬体形成增多,给予VD处理后,PM_(2.5)诱导的细胞自噬水平降低;在3-MA抑制A549细胞自噬水平后,PM_(2.5)仍可诱导细胞自噬,且VD依然可逆转PM_(2.5)诱导的自噬;PM_(2.5)通过诱导自噬促进A549细胞分泌IL-25、IL-33及TSLP,而3-MA及VD可抑制该过程。结论VD抑制PM_(2.5)诱导的A549细胞自噬及细胞因子释放,发挥保护作用。

成渝地区大气细颗粒物(PM2.5)污染成因分析研究——以广安市为例

为研究成渝地区大气细颗粒物(PM2.5)污染成因,选取成渝地区重点市(州)广安市为研究城市,选择污染较重的年份2016~2017年监测数据为研究数据,运用HYSPLIT模型、潜在源贡献因子分析法(PSCF)、浓度权重轨迹分析法(CWT)、移动式在线单颗粒气溶胶飞行时间质谱仪(SPAMS)对广安市大气细颗粒物(PM2.5)污染成因进行了分析。结果表明:1) 广安市细颗粒物(PM2.5)后向轨迹传输路径季节性贡献率差异较大。2) 重污染天气期间,广安市PM2.5潜在源区域贡献依次为重庆市西部、川东北区域、重庆东南部,占比分别为62.93%、22.41%、14.66%。3) 广安市东南部重庆地区、西北部南充市、东北部巴中市是广安市细颗粒物(PM2.5)重要潜在源区域,对广安市细颗粒物(PM2.5)的潜在贡献率在50%以上。4) 广安市城区细颗粒物(PM2.5)主要成分来源为有机碳,其次为重金属、元素碳。

大气细颗粒物PM_(2.5)污染来源及防治措施

本文对大气细颗粒物PM2.5的污染状况和污染特征进行了综述和分析,阐述了大气中PM 2.5对对环境和人体健康影响。为改善空气环境质量和提高居民的生活质量,本文提出减少PM2.5污染相应的防治措施。

PM_(2.5)有机提取物经由铁死亡诱导人支气管上皮细胞损伤的研究

目的探讨细颗粒物(PM_(2.5))有机提取物能否诱导人支气管上皮细胞铁死亡。方法通过索氏提取法提取PM_(2.5)中有机物作为受试物,使用BEAS-2B细胞,以0.1%DMSO溶液作为溶剂对照,染毒于不同剂量(2.5、5、10和20μg/mL)的PM_(2.5)有机提取物构建细胞染毒模型;使用铁死亡抑制剂(Ferrostatin-1,Fer-1)构建铁死亡干预模型。通过吸光度法检测PM_(2.5)有机提取物染毒后BEAS-2B细胞存活率、丙二醛(malondialdehyde,MDA)和谷胱甘肽(glutathione,GSH)浓度;通过荧光法检测细胞内Fe2+含量、活性氧(reactive oxygen species,ROS)含量和脂质过氧化物(lipid peroxidation,LPO)含量;通过qRT-PCR方法检测铁死亡相关基因(如GPX4、SLC7A11、ACSL4、FTL和TFRC等)表达。结果与对照组相比,PM_(2.5)有机提取物染毒24 h后,当染毒剂量为10μg/mL时,细胞内Fe2+含量、ROS含量、LPO含量和MDA浓度均出现显著上升;而GSH浓度出现显著下降;qRT-PCR结果显示,细胞暴露于20μg/mL PM_(2.5)有机提取物时,细胞内铁死亡相关基因GPX4显著下调,SLC7A11、ACSL4、FTL和TFRC出现显著性上调。干预实验中,使用铁死亡特异性抑制剂Fer-1干预后上述变化得到明显改善。结论PM_(2.5)有机提取物可能通过诱导细胞铁死亡导致呼吸系统细胞损伤,进而对肺组织产生潜在健康影响。

汾渭平原PM_(2.5)和O_(3)污染导致的健康效应及情景预测

细颗粒物(PM_(2.5))和臭氧(O_(3))已成为主要大气污染物,对人体健康危害较大.本文选取大气污染防控重点区域汾渭平原作为研究区,分析2014-2021年PM_(2.5)和O_(3)浓度变化特征及其健康效应,并估算2030年实现不同减排标准的潜在健康效益.结果表明:①2014-2021年汾渭平原PM_(2.5)年均浓度呈下降趋势,而O_(3)年均浓度却呈波动上升趋势,PM_(2.5)和O_(3)复合污染天数下降趋势显著.②归因于PM_(2.5)污染的早逝人数和经济损失均呈下降趋势;而归因于O_(3)污染的早逝人数及经济损失均呈上升趋势,2021年归因于O_(3)污染的全因、呼吸系统疾病和心血管疾病早逝人数较2014分别增加了60.36%、11.94%和74.32%,经济损失增加了136.60%、65.18%和157.20%,其中西安市和洛阳市健康风险与经济损失问题相对突出.③若2030年PM_(2.5)和O_(3)年均浓度均达《环境空气质量标准》(GB 3095-2012)二级标准限值,汾渭平原归因于PM_(2.5)和O_(3)的早逝人数较2021年将分别下降15.99%和2.71%,而随着人均可支配收入的逐年增加,健康经济损失将分别增加6.39×10^(8)元(95%CI:5.20×10^(8)~7.56×10^(8)元)和30.05×10^(8)元(95%CI:16.17×10^(8)~43.26×10^(8)元);若进一步将PM_(2.5)和O_(3)浓度降至更低,可进一步避免早逝人数的增加,且带来显著的经济效益.研究显示,汾渭平原PM_(2.5)治理有所成效,但是O_(3)污染问题凸显,其导致的健康死亡人数及经济损失均呈上升趋势,应保证达到现有标准的基础上制定更高目标标准,才能有效改善居民健康状况,并带来显著的经济效益.

融合GNSS、ERA5、大气污染物的PM_(2.5)浓度预测研究

冬春季节的空气质量预测有助于公众合理安排出行和政府相关部门的交通治理.细颗粒物(PM_(2.5))的浓度主要影响因素有大气污染物、水汽等.为提高PM_(2.5)浓度预测的精度,以京津冀地区为例,利用快速傅里叶变换(fast Fourier transform,FFT)与长短期记忆(long short term memory,LSTM)神经网络方法相结合,考虑GNSS、ERA5水汽、大气污染物等观测要素,构建PM_(2.5)的浓度预测模型,预测研究未来24 h的PM_(2.5)的浓度.利用GNSS水汽校正区域ERA5水汽,并进行精度评定.利用FFT取大气污染物、第五代大气再分析产品(ECMWF atmospheric reanalysis 5,ERA5)水汽等观测要素的公共变化周期,获得最佳公共周期为78 h;选取最佳公共周期长度的各类要素作为模型输入,24 h序列的PM_(2.5)浓度作为模型输出.通过均方根误差(root mean square error,RMSE)评价指标进行模型精度评价.研究结果表明:基于GNSS的ERA5水汽校正模型在秋冬季节ERA5水汽精度优于2 mm.FFT-LSTM模型预测精度在平原地区、山地地区和高原地区为10.22μg/m^(3)、8.56μg/m^(3)和9.02μg/m^(3),预测时效达到24 h.可有效预测未来24 h的PM_(2.5)浓度.该模型可为相关部门大气污染治理提供参考.

乌鲁木齐市大气细颗粒物(PM_(2.5))污染成分特征

目的分析研究乌鲁木齐市2014-2015年空气大气细颗粒物(PM_(2.5))样品中主要的重金属和离子的浓度及分布特征。方法利用智能大流量PM_(2.5)空气颗粒物采样器采集61个大气细颗粒物样品,对其主要的重金属和阴离子浓度的分布特征进行研究分析。结果所采集的样品中PM_(2.5)超标率高达100%,且采暖期PM_(2.5)浓度高于非采暖期。成分分析发现Na、K、Mg、Ca、Pb、Zn、Fe和Cu是PM_(2.5)中主要的重金属污染物,其中Na、Mg、Ca、Zn、Fe 5种重金属相对比较固定,且所占比例最高,占总成分的90%以上。非采暖期这5种重金属污染浓度依次为Ca>Fe>Zn>Mg>Na;采暖期为Ca>Zn>Fe>Na>Mg。PM_(2.5)中的主要阴离子为F-、Cl-、NO-3和SO2-4。在不同月份检测的细颗粒物阴离子中,不同阴离子所占比例相对比较稳定,且均为SO2-4>NO-3>Cl->F-。结论乌鲁木齐市大气污染浓度较高,大气中PM_(2.5)超标严重。污染来源主要与交通尾气排放和含硫燃煤的燃烧有关,应加强大气中PM_(2.5)污染的治理。

建筑室内细颗粒物(PM2.5)污染现状、控制技术与标准

在对我国建筑室内PM2.5污染现状的调查中发现,不同城市、不同建筑类型的室内均存在不同程度的PM2.5污染,室内PM2.5质量浓度最高超过500μg/m^3。有效的控制技术是降低室内PM2.5污染的重要途径,将室内PM2.5污染控制分为主动控制和被动控制,并对其方法进行了介绍。同时,对国内外PM2.5污染控制的相关标准规范进行了梳理。结合建筑室内PM2.5污染现状、控制技术与标准,提出了我国建筑室内PM2.5控制的下一步研究重点和发展建议。

细颗粒物PM_(2.5)对全身各系统疾病的影响及相关机制研究进展

近几十年来,大气污染随着工业化进程的进行而加重,尤其是近年来由于汽车尾气大量排放,空气污染物在大中城市呈上升趋势,已成为人类共同面对的严重危害健康的环境问题。在大气污染物中,颗粒物（PM）污染对人体健康的危害最大,PM按其直径的大小不同可分为粗颗粒（2.5-10μm,PM10）、细颗粒（0.1-2.5μm,PM2.5）及超细颗粒（〈0．1μm）.

安徽省大气细颗粒物污染特征及来源解析

基于2015-2020年安徽省空气质量监测和PM_(2.5)化学组分等逐小时数据,分析了安徽省颗粒物污染特征和污染来源。结果表明,2015-2020年期间全省呈现PM_(2.5)日均浓度低值日增多、高值日减少的趋势,其中浓度高值主要分布在秋冬季和春末夏初,局部短期污染和区域重污染过程显著,逐步向PM_(2.5)与O_(3)复合污染类型转变。2020年全省PM_(2.5)化学组分中占比较高的三个组分为有机物(28.2%)、硝酸盐(21.6%)和硫酸盐(12.1%)。PMF结果表明,安徽省PM_(2.5)最主要的来源是二次硝酸盐,其占比范围在26.3%~38.3%之间,其次为二次硫酸盐、燃煤、工业排放和机动车排放。

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。

大气细颗粒物PM_(2.5)监测及污染控制分析

为实时监控空气质量情况,改善空气质量,分析了监测PM_(2.5)的几种方法,即重量法、微量振荡天平法、β射线吸收法、光散射法。提出了大气细颗粒物PM_(2.5)污染控制措施:密切监控PM_(2.5)数据,关注重点行业控制,严格控制市区排放,展开污染物协同控制,增加绿化建设,充分利用自动化监测设备实时监控,不断完善治理措施,提高空气治理效果。