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。

PM2.5诱导NLRP3炎症小体活化对人主动脉内皮细胞的影响

目的 探讨PM2.5诱导人主动脉内皮细胞(HAECs)损伤的分子机制。方法 收集大气PM2.5染毒HAECs 24 h,采用MTT法检测细胞存活率,酶联免疫吸附实验检测(ELISA)白介素-1β(IL-1β)和IL-18的含量,硫代巴比妥法检测丙二醛(MDA)含量,比色法检测乳酸脱氢酶(LDH)活性,Western blot和Q-PCR法检测NLRP3、caspase-1、IL-1β、Bax和Bcl-2的表达,流式细胞术和DAPI染色检测细胞凋亡,活性氧(ROS)和线粒体ROS(mtROS)试剂盒检测ROS和mtROS水平,使用NLRP3 siRNA及ROS和mtROS特异性抑制剂(NAC和Mito-TEMPO)后,观察上述结果的变化。结果 PM2.5可引起HAECs细胞分泌IL-1β和IL-18增加,释放MDA和LDH增多,促进细胞凋亡,并呈现剂量依赖关系;PM2.5可诱导HAECs细胞caspase-1和IL-1β表达增加,还可使HAECs细胞的ROS和mtROS水平显著升高;使用NLRP3 siRNA以及ROS和mtROS的抑制剂可明显抑制上述效应。结论 PM2.5通过诱导HAECs细胞氧化应激而活化NLRP3炎症小体,进一步引起细胞炎性反应和凋亡。

景观防护林带PM2.5与环境因子的关系研究

以长江沿岸的典型景观防护林为研究对象,选取榔榆、乌桕、落羽杉和薄壳山核桃4种纯林类型的景观防护林,于2023年监测PM2.5、风速、风向、光照度、空气湿度、空气温度、气压、土壤温度和土壤湿度的季度变化。发现乌桕防护林带PM2.5质量浓度变化幅度较大,夏季明显低于冬季,而其他3个防护林带PM2.5质量浓度季节变化幅度不大。通过相关性分析发现PM2.5与多个环境因子有相关性,尤其是乌桕防护林带。为了探究各环境因子对PM2.5的影响,该研究引入随机森林模型,结果表明在长江沿岸的典型景观防护林中空气湿度是影响PM2.5质量浓度的主要环境因子。该研究结果为未来建构科学合理的防护林体系提供了理论依据。

融合时空特征的城市多站点PM2.5浓度预测

本文提出一种融合时空特征的城市多站点PM2.5预测方法,该方法可以捕捉PM2.5在时间和空间上的相关性,通过将区域多个站点的PM2.5数据转换为一系列静态图像,将其输入到卷积长短期记忆(ConvLSTM)模型中,采用端对端的方式进行训练,预测城市未来多个站点多个时段的PM2.5浓度。以北京多个站点的PM2.5数据进行实验验证。结果表明:考虑了时空特征的ConvLSTM方法在短期预测方面优于其他4种时序方法,该方法可为PM2.5预测提供新的思路。

基于UPLC-Q-TOF MS的染毒(PM2.5)大鼠尿液代谢组学研究

为探明PM2.5对大鼠代谢组学的影响,将SD大鼠随机分为对照组(SC)和PM2.5模型组(MG),每组15只。将生理盐水和PM2.5混悬液分别注入各组大鼠气管,每周2次,持续4周。通过超高效液相色谱-四极杆-飞行时间质谱(UPLC-Q-TOF MS)对各组大鼠尿液的代谢组学变化进行检测,采用多元统计分析探究整体代谢组学的变化。通过数据分析和数据库检索,从大鼠尿样中鉴定出17种潜在生物标记物,主要代谢途径涉及戊糖和葡萄糖醛酸相互转化、色氨酸代谢、酪氨酸代谢、苯丙氨酸代谢、嘌呤代谢、对乙酰氨基酚代谢、视黄醇代谢和丙戊酸代谢途径,PM2.5对大鼠诱导损伤作用,可能与其扰乱大鼠体内正常代谢活动有关。研究结果有助于了解PM2.5的毒理学机制,筛选PM2.5暴露大鼠的潜在生物标志物,为进一步探索PM2.5毒性作用及致病机制提供了理论依据。

基于Prophet-LightGBM的PM2.5浓度预测模型

近年来,PM2.5污染问题日益突出,对人们的身体健康和环境质量造成了严重影响,建立准确的PM2.5浓度预测模型对于污染防治和空气质量管理具有重要意义。针对PM2.5时间序列的非线性、高噪声、不平稳特征提出一种将Prophet模型和LightGBM模型相结合的组合模型。为了验证模型的有效性,以兰州市PM2.5浓度数据为例,对比分析了Prophet-LightGBM模型和其他4种预测模型及其在不同季节下的预测效果。结果表明,Prophet-LightGBM模型相较于对比模型能够更准确地预测PM2.5浓度的变化趋势,RMSE值达6.557,MAE值达4.543,MAPE值达14.344%,在夏季和秋季的预测准确度和稳定性方面表现出更优异的性能,RMSE值最优时达3.155,MAE值达2.169,MAPE值达9.4%。

基于多元回归的延安市PM2.5浓度预测

工业化进程的加快带来的不只是经济的飞速发展,还有以PM2.5为主的污染物浓度的增加,给人类的健康以及环境的治理带来不利影响,合理有效的PM2.5浓度预测对于人类健康和环境治理有着重要意义。文中设计了基于多元回归模型的PM2.5浓度预测模型,分别预测了延安市春季、夏季、秋季和冬季的PM2.5浓度,与极限树回归、Catboost回归和K邻近回归等回归模型的预测结果进行对比。结果表明多元回归模型的误差较小,拟合精度较高,为延安市大气污染的治理提供了可靠的科学依据。

基于函数型数据模型的PM2.5浓度与温度关系的实证分析

考虑在函数型解释变量部分观测的情况下,用函数线性模型刻画与标量响应变量的关系.基于函数型主成分分析(Functional Principal Component Analysis,简称FPCA)实现了对缺失部分样本的重构,并通过实证分析,对一组北京市2010-2014年间统计的包括部分观测PM2.5数值的气象数据,分析了PM2.5作为部分观测函数型解释变量对标量响应变量平均气温的影响,结果表明了该方法具有处理缺失函数数据的现实意义.

基于深度学习的城市PM2.5浓度时空分布预测及不确定性评估

城市PM2.5浓度的时空分布预测旨在基于有限观测样本实现研究区域内PM2.5分布的全范围感知。理想的预测模型需同时保证结果的高精度与高可靠性。然而,现有研究大多以提升精度为唯一目的,忽视了由于数据质量与模型结构的各异所导致预测结果的不确定性,这极大限制了高精度预测结果的可靠性与可用潜力,从而难以有效辅助空气污染治理等实际应用。为此,本文提出一种耦合不确定性评估的PM2.5浓度时空分布预测模型。通过构建以图卷积和循环网络为主的预测模块,实现PM2.5浓度的高精度预测;同时,基于对抗学习策略与变分自编码思想构建不确定性量化模块,同步揭示预测结果的不确定性水平。深圳市实际数据实证表明,本文方法能有效兼顾PM2.5浓度预测结果的精度与可靠性,能为包括监测站点布局选址在内的环境治理工作提供科学决策支持。

二甲双胍通过抑制铁死亡改善PM2.5导致的胎盘滋养细胞功能损伤

目的探究PM2.5损伤胎盘滋养细胞导致不良妊娠结局的作用机制及二甲双胍的挽救作用。方法将16只孕鼠随机分为空白组(n=8),PM2.5染毒组(n=8),两组分别在妊娠1.5、7.5、12.5 d通过气管滴注PBS和PM2.5悬浮液。观察PM2.5对孕鼠妊娠结局的影响,并通过HE染色观察小鼠胎盘病理结构,检测胎盘组织铁死亡相关指标。体外构建PM2.5暴露的人类胎盘滋养细胞系HTR8/SVneo细胞染毒模型,利用CCK8实验检测细胞活性;利用EDU染色检测细胞增殖能力;利用划痕实验检测细胞迁移能力;利用Transwell实验检测细胞侵袭能力;利用成管实验检测细胞管生成能力;通过ELISA和Western blotting等方法分析铁死亡相关指标的表达。结果体内实验显示PM2.5导致胎鼠的质量下降(P<0.001)、数目减少(P<0.01)、死亡率增加(P<0.001),同时胎盘质量也显著减少(P<0.001),HE染色结果显示胎盘的结果受损;组织免疫荧光、ELISA及Western blotting结果表明PM2.5导致胎盘铁死亡的发生。体外实验显示PM2.5通过导致胎盘滋养细胞铁死亡抑制细胞增殖、迁移、侵袭、成管等生物学活性;二甲双胍可显著逆转PM2.5导致的滋养细胞铁死亡,包括细胞内GSH浓度和SOD活性增高(P<0.01)、MDA浓度降低和Fe离子含量降低(P<0.001)、GPX4蛋白和SLC7A11蛋白表达增高(P<0.05)等,同时二甲双胍显著改善PM2.5导致的细胞增殖、迁移、侵袭、成管等生物学功能损伤。结论PM2.5导致孕鼠不良妊娠结局及胎盘滋养细胞铁死亡和功能障碍,应用二甲双胍可有效改善细胞损伤。

中国大气PM2.5污染的动态演进及空间关联格局

文章利用1998—2020年中国370个城市地表PM2.5年度均值面板数据,运用核密度估计图考察大气PM2.5污染的动态演进规律,借助标准差椭圆和探索性空间数据分析方法分别揭示大气PM2.5污染的区位分布和空间关联格局。研究发现:样本期内全国整体与东部、中部、西部和东北四大地区大气PM2.5污染浓度总体均呈波动升高—平稳波动—逐步下降的演变趋势;全国整体与东部、西部地区存在多极分化现象,而中部和东北地区则呈两极分化现象。区位分布主要呈正东—正西走向的空间格局,且在地理空间上总体呈扩散态势;空间集聚模式以“高-高”型和“低-低”型集聚两种模式为主,其中“高-高”型集聚的城市较多且集中在华北、华东北部、环渤海、黄河中游、长江中下游沿岸、新疆南部等地区。

辽宁省秸秆焚烧PM2.5排放量估算及研究分析

进入21世纪以来,辽宁省农民主要农作物是大米、玉米、高粱、油料、谷子、大豆、花生等产生秸秆的农作物。虽然经济水平提高但主要农作物仍然是这些粮食作物,易于产生秸秆。随着农作物单季产量每年不断提高,秸秆总量也在飞速增加,所以多数地区接连出现大规模秸秆焚烧现象;然而,秸秆的大量燃烧不仅造成了丰富而宝贵的生物资源的持续浪费,而且造成了该地区严重的环境污染,主要是在辽宁省的秋收时期,造成区域性重雾霾污染事件发生的重要原因之一就是大面积集中焚烧秸秆。焚烧秸秆产生空气污染物,以PM2.5为主要污染物,易造成雾霾天气。PM2.5因其粒径小、组成复杂、性质多样等特点,具有较强的吸附能力,并且会将产生的可吸入颗粒物、重金属和病毒输送到人体呼吸道和肺部,对人体健康产生很大的负面影响,所以有必要研究这种污染源。辽宁省农作物秸秆理论资源量由2010年的2046.51 × 104 t增长到了2019年的2804.20 × 104 t,增幅37.02%,增幅较大;区域内秸秆资源特别丰富,总焚烧量年均达到近2804.4 × 104 t左右。根据预测的发展趋势,未来秸秆焚烧不会减少,秸秆焚烧产生的PM2.5排放量将逐年增加。但是由于现有的政策以及规范,让秸秆处理更加多样化,使秸秆处理对环境伤害更小,相信在不久的将来农作物秸秆处理会更加完善。

基于专利分析的中国激光PM2.5传感器技术态势研究

为了解当前中国激光PM2.5传感器技术发展状况和发展趋势,使用 HimmPat和Incopat数据库对2010年—2023年国内激光PM2.5传感器技术相关专利进行检索,并从该技术领域的申请态势、专利布局、研发力量、IPC分类和技术功效等方面进行分析。结果显示:1) 数量及趋势:中国激光PM2.5传感器技术专利申请总体态势自2013年进入快速发展期,2017年达到高锋,申请量高达147件。2) 专利布局方面,东部沿海发达地区的专利申请量具有明显数量优势,主要集中在江苏、广东、北京、浙江和湖北,申请人以企业为主,占比80%。3) IPC分类:该领域IPC技术分布较为集中,主要涉及G01D小类(归属借助于测定材料的化学或物理性质来测试或分析材料类别)。4) 技术功效方面,该领域的技术功效重点在于提高精度、提高便利性、降低设备的复杂性、降低成本等,其中,提高精度的专利热点侧重于通过增加检测点,减少误差,提高精度。

赣州市PM2.5质量浓度时空变化特征分析

生态文明建设是中国特色社会主义事业的重要内容,但在城市化进程中人们对经济发展的重视超过了对环境的保护,导致环境污染越来越严重。而大气污染作为环境污染的直观表现,受到了人们的广泛关注。PM_(2.5)作为大气污染源之一,在大气中的含量很少,但它却对人类健康和大气环境造成了极其严重的危害。因此,深入探究PM_(2.5)的时空分布,将会为降低人类暴露强度和健康风险及制订有效的污染防治措施提供重要依据,具有极其重要的意义。

地铁车站PM2.5浓度自注意力混合预测方法研究

建立可靠的空气质量预测模型对经济发展和污染治理至关重要,解决PM2.5浓度的预测问题成为当务之急。本文提出了一种基于自注意力机制的混合预测方法,旨在提高PM2.5浓度的预测精度。使用自注意力机制来捕捉序列中的关键信息;用GRU对序列进行预测;使用DBN对误差序列进行校正,以提高预测的准确性和稳定性,形成了最终的预测序列。为了验证模型的性能,以我国四个地铁车站的室外PM2.5数据为例进行数据处理和预测。结果表明,预测模型在准确性和稳定性方面优于其他参照模型,为决策者提供了科学依据,以更好地治理大气污染问题。

洛阳市PM2.5和O3相关性特征分析

利用洛阳市环境空气质量自动监控系统数据,对洛阳市 2020-2023 年 PM2.5和 O3数据特征统计分析,研究了 PM2.5和 O3的年际、月际变化,探究了 2023 年污染因子、气象条件对 PM2.5和 O3的相关性影响。结果表明,2020-2023 年 PM2.5年均浓度、O3-8h-per 浓度均超过环境空气质量二级标准值,PM2.5和 O3-8h-per 峰值月份分别为 1 月、6 月。PM2.5与 O3在冷季和全年水平上呈负相关性;平均温度低于 20℃时 PM2.5与 O3呈负相关性,高于 20℃时二者呈正相关性;相对湿度低于 75%时,随相对湿度的增加,PM2.5与 O3的负相关性增强;平均风速小于 5.5 m/s 时,随风速的减小,PM2.5与 O3的负相关性增强;气压高于 970 hPa 时,PM2.5与 O3在 0.01 水平上相关性显著,二者呈负相关性。

浅析2019—2023年宜昌市PM2.5时空分布特征

本文根据2019—2023年宜昌市空气质量监测数据分析了PM2.5时空分布特征及防治策略。结果表明:从时间分布来看,宜昌市PM2.5质量浓度第一季度和第四季度明显高于第二季度和第三季度,2019—2023年年均值下降了23.5%,2020年相较2019年大幅下降,2020—2023年趋于稳定。从空间分布来看,高新区PM2.5超标天数最多,6个行政辖区PM2.5浓度均值差异不明显。

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。

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。

基于Nadaraya-Watson核回归估计量的南京市日PM2.5浓度预报研究

在环境气象研究中,PM2.5浓度的精确预测一直是热门话题。尤其是只基于PM2.5数据本身的预报研究,其在协变量数据缺失的情况下更具有实际应用价值。因此,本文利用Nadaraya-Watson核回归估计量(N-W Kernel Regression Estimator,N-WKRE)预测了南京市2018年7—12月的PM2.5浓度值。研究结果表明该方法具有良好的预报效果,可以为其他城市PM2.5浓度预报方法的选择提供有益参考。